(57)【要約】      （修正有）【課題】運転適性を確実に診断する運転適性診断装置の提供。【解決手段】モニタ１１４と、操作スイッチ１１５と、プログラム１０１を記憶する記憶手段１００と、プログラム１０１を実行する制御手段１０４を備え、制御手段１０４がプログラム１０１の実行で実現する手段として、移動物体と境界線をモニタに表示手段１０５と、選択移動物体を設定手段１０６と、移動物体の動き制御手段と１０７、被験者のスイッチ押下時、移動物体の種類一致を判断する手段と、相違の場合不正解と判定する手段と、移動物体の境界線上の有無を判断する手段と、境界線上にあれば正解、ない場合、境界線手前は第一不正解、通過は第二不正解と判定する手段と、正解の場合、移動物体の境界線に対する位置に応じた判定を行う手段と、第一判定手段１１０乃至第三判定手段１１２の結果と、既存結果と事故との相関から被験者の事故可能性を診断手段１１３を有する運転適性診断装置。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者が視認するモニタと、被験者が操作するスイッチと、所定のプログラムを記憶する記憶手段と、前記プログラムを実行する制御手段と、を備えており、
前記制御手段が前記プログラムの実行により実現する手段として、
視覚により判別可能な複数種類の移動物体と、該移動物体が通過する境界線とを、前記モニタに表示する表示手段と、
前記複数種類の移動物体の中から被験者が前記スイッチにより選択すべき選択対象の移動物体を設定する設定手段と、
前記モニタに同時に表示される複数の移動物体の動きを制御する動き制御手段と、
前記境界線に差し掛かった移動物体の種類と、被験者がスイッチを押下した移動物体の種類とが、一致しているかどうかを判断する第一判断手段と、
前記第一判断手段において、前記選択対象の移動物体と相違すると判断した場合は不正解と判定する第一判定手段と
被験者がスイッチを押下した時、移動物体が境界線上にあるかを判断する第二判断手段と、
前記第二判断手段において、移動物体が境界線上にあると判断した場合は正解と判定し、
境界線にないと判断した場合は不正解と判定するとともに、前記不正解と判定した場合において、移動物体が境界線に達していない場合は第一不正解と判定し、移動物体が境界線を過ぎている場合は第二不正解と判定する第二判定手段と、
前記第二判断手段において正解と判定された場合、前記スイッチ押下時の移動物体に対する境界線の位置が、移動物体の前方領域である場合は中間の反応として、移動物体の後方領域である場合は遅い反応として判定する第三判定手段と、
前記第一判定手段、前記第二判定手段、前記第三判定手段の判定に基づく検査結果と、前記記憶手段に格納された既存の検査結果と交通事故との相関を示すデータとを照合して、被験者の交通事故の可能性を診断する診断手段とを有する、
ことを特徴とする運転適性診断装置。
【請求項２】
前記第一判定手段は、不正解の数を判断ミスの数としてカウントし、
前記第二判定手段は、第一不正解の数を早い反応の数として、第二不正解の数を認知ミスの数として、それぞれカウントし、
前記第三判定手段は、中間の反応と遅い反応の数をカウントし、
前記記憶手段は、
前記第一判定手段、前記第二判定手段、前記第三判定手段によりカウントされた、判断ミス、早い反応、認知ミス、中間の反応、遅い反応の数を、それぞれカウント数として格納するとともに、
前記交通事故のデータは、交通事故の種類により分類し、分類ごとの事故の有無について格納し、
前記既存の検査結果は、過去の被験者毎にカウントした判断ミス、早い反応、認知ミス、中間の反応、遅い反応の数を格納し、
更に、前記分類ごとの事故の有無と、前記記憶手段に記憶された過去の被験者毎にカウントした判断ミス、早い反応、認知ミス、中間の反応、遅い反応の数との関係を相関情報として格納し、
前記診断手段は、前記カウント数と前記記憶手段に格納された相関情報とに基づいて、被験者の交通事故の可能性を診断する、
ことを特徴とする請求項１記載の運転適性診断装置。
【請求項３】
前記診断手段は、
前記それぞれのカウント数と、前記記憶手段に記憶された過去の被験者毎にカウントした判断ミス、早い反応、認知ミス、中間の反応、遅い反応の数のそれぞれの中央値とを比較し、
前記判断ミスのカウント数が、前記判断ミスの中央値以上である場合に、被験者が交通事故を起こし易いと診断することを特徴とする請求項２に記載の運転適性診断装置。
【請求項４】
前記診断手段は、
前記認知ミスと判断ミスと速い反応のカウント数が、それぞれ前記認知ミスと判断ミスと速い反応の中央値以上である場合に、被験者が交差点で事故を起こし易いと診断することを特徴とする請求項３に記載の運転適性診断装置。
【請求項５】
被験者の大脳白質病変の程度を検査する白質病変検査手段を備え、
前記白質病変検査手段は、大脳白質病変の程度を評価する評価手段を備え、
前記診断手段は、前記評価手段による評価結果と前記カウント数と前記記憶手段に格納された相関情報とに基づいて、被験者の交通事故の可能性を診断する、
ことを特徴とする請求項２記載の運転適性診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被験者の運転適性を簡易に且つ高い信頼度で診断することが可能である運転適性診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
交通事故を未然に防ぐためには、予防安全から対策する必要があり、交通事故の原因は、運転行動における認知・判断・操作のうち、認知・判断が９５％を占めているといわれている。事前に運転リスクを測ることが重要であることから、これまで様々な運転適性検査が開発されてきた。運転適性検査とは、複数課題で注意を分散させることや、行動に制限を与えることで、運転適性を計測する試みである。
【０００３】
複雑で錯綜した交通でのヒューマンエラーの原因を特定するため、注意機能と事故発生のリスク判定を行う試みがなされてきた。注意機能としては次の３つに分類できる。
（イ）維持：ある一定時間刺激に反応し続けるための注意の持続能力。
（ロ）選択：注意を集中して、多くの刺激の中から特定の刺激を選択する能力。
（ハ）制御：複数の刺激に同時に柔軟に注意を配分する、それを可能とする注意の容量。
【０００４】
これまでに開発された注意機能計測としては、記入式注意機能テスト（紙に回答を記入する形式のテスト）が広く普及している。近年では動体視力や、反応速度を測るためパソコンを用いた知覚刺激課題（一般的にボタン押し課題と呼ばれる）が開発されている。
【０００５】
運転に係る能力を測るためのテストは、特に運転適性検査と呼ばれている。運動認知測定操作（Dynamic Vigilance Checker DVC）は、動体視力検査とＧｏ／Ｎｏ−ｇｏ課題の組み合わせで主に反応速度と操作精度を測っている。ＣＲＴ運転適性検査は、警察庁により開発され、現在各都道府県警察の運転免許センターに配備されている。また、ＭＫ式安全運転助言検査は、記入式質問紙型の検査とパソコンによる動作型の検査から構成され、心理面と運動面から先急ぎ傾向などを検査する。
【０００６】
しかしながら、このような従来技術において運転適性検査を行うためには、専用の装置が必要であり、被験者は警察署や自動車学校等の装置の置かれている施設に行く必要がある。特にＣＲＴやＤＶＣ等のテストは、検査時間が長く（最短で１５分〜全検査で３０分）、特殊な装置が必要であり、被験者が手軽に継続して検査できるものではない。また、ＭＫ式は仮想空間上の緩慢な移動によって退屈と感じるような状況を作り出してうっかりミスを誘発し、検知するように設計されているため、高度な情報処理を求められる交差点などの状況における判断ミスを検知するものではない。
【０００７】
一方、本発明者らは、下記特許文献１において、移動物体に対する反応、或いは単純反応時間と弁別反応時間の測定結果を利用し、また単純反応時間の測定と弁別反応時間の測定を同様の方法で実行する、運転適性診断装置を提案している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１２−１２０８２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上記特許文献１の開示技術は、高い信頼度で被験者の運転適性を診断することができるとともに、装置の構成を簡易化することができ、被験者の操作を容易なものとして被験者の負担を軽減することが可能である点で非常に優れたものであった。
しかしながら、特許文献１に開示された装置も、上記（イ）〜（ハ）の注意機能を同時に精度良く計測できるものではないため、高度な情報処理を求められる交差点などの状況における判断ミスの可能性を高い信頼度で診断することができるものではなかった。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、上記したような従来技術の課題を解決するためになされたものであって、交差点等の錯綜する運転状況において必要な注意機能、具体的には、維持、選択、制御の３つの注意機能を同時に短時間で簡単なテストで精度よく計測することができ、被験者の運転適性を簡易に且つ高い信頼度で診断することが可能である運転適性診断装置を提供するものである。
【００１１】
請求項１に係る発明は、  被験者が視認するモニタと、被験者が操作するスイッチと、所定のプログラムを記憶する記憶手段と、前記プログラムを実行する制御手段と、を備えており、前記制御手段が前記プログラムの実行により実現する手段として、視覚により判別可能な複数種類の移動物体と、該移動物体が通過する境界線とを、前記モニタに表示する表示手段と、前記複数種類の移動物体の中から被験者が前記スイッチにより選択すべき選択対象の移動物体を設定する設定手段と、前記モニタに同時に表示される複数の移動物体の動きを制御する動き制御手段と、前記境界線に差し掛かった移動物体の種類と、被験者がスイッチを押下した移動物体の種類とが、一致しているかどうかを判断する第一判断手段と、前記第一判断手段において、前記選択対象の移動物体と相違すると判断した場合は不正解と判定する第一判定手段と被験者がスイッチを押下した時、移動物体が境界線上にあるかを判断する第二判断手段と、前記第二判断手段において、移動物体が境界線上にあると判断した場合は正解と判定し、境界線にないと判断した場合は不正解と判定するとともに、前記不正解と判定した場合において、移動物体が境界線に達していない場合は第一不正解と判定し、移動物体が境界線を過ぎている場合は第二不正解と判定する第二判定手段と、前記第二判断手段において正解と判定された場合、前記スイッチ押下時の移動物体に対する境界線の位置が、移動物体の前方領域である場合は中間の反応として、移動物体の後方領域である場合は遅い反応として判定する第三判定手段と、前記第一判定手段、前記第二判定手段、前記第三判定手段の判定に基づく検査結果と、前記記憶手段に格納された既存の検査結果と交通事故との相関を示すデータとを照合して、被験者の交通事故の可能性を診断する診断手段とを有する、ことを特徴とする運転適性診断装置に関する。
【００１２】
請求項２に係る発明は、  前記第一判定手段は、不正解の数を判断ミスの数としてカウントし、前記第二判定手段は、第一不正解の数を早い反応の数として、第二不正解の数を認知ミスの数として、それぞれカウントし、前記第三判定手段は、中間の反応と遅い反応の数をカウントし、前記記憶手段は、前記第一判定手段、前記第二判定手段、前記第三判定手段によりカウントされた、判断ミス、早い反応、認知ミス、中間の反応、遅い反応の数を、それぞれカウント数として格納するとともに、前記交通事故のデータは、交通事故の種類により分類し、分類ごとの事故の有無について格納し、前記既存の検査結果は、過去の被験者毎にカウントした判断ミス、早い反応、認知ミス、中間の反応、遅い反応の数を格納し、更に、前記分類ごとの事故の有無と、前記記憶手段に記憶された過去の被験者毎にカウントした判断ミス、早い反応、認知ミス、中間の反応、遅い反応の数との関係を相関情報として格納し、前記診断手段は、前記カウント数と前記記憶手段に格納された相関情報とに基づいて、被験者の交通事故の可能性を診断することを特徴とする請求項１記載の運転適性診断装置に関する。
【００１３】
請求項３に係る発明は、前記診断手段は、前記それぞれのカウント数と、前記記憶手段に記憶された過去の被験者毎にカウントした判断ミス、早い反応、認知ミス、中間の反応、遅い反応の数のそれぞれの中央値とを比較し、前記判断ミスのカウント数が、前記判断ミスの中央値以上である場合に、被験者が交通事故を起こし易いと診断することを特徴とする請求項２に記載の運転適性診断装置に関する。
【００１４】
請求項４に係る発明は、前記診断手段は、前記認知ミスと判断ミスと速い反応のカウント数が、それぞれ前記認知ミスと判断ミスと速い反応の中央値以上である場合に、被験者が交差点で事故を起こし易いと診断することを特徴とする請求項３に記載の運転適性診断装置に関する。
【００１５】
請求項５に係る発明は、被験者の大脳白質病変の程度を検査する白質病変検査手段を備え、前記白質病変検査手段は、大脳白質病変の程度を評価する評価手段を備え、前記診断手段は、前記評価手段による評価結果と前記カウント数と前記記憶手段に格納された相関情報とに基づいて、被験者の交通事故の可能性を診断することを特徴とする請求項２記載の運転適性診断装置に関する。
【発明の効果】
【００１６】
請求項１に係る発明によれば、境界線に差し掛かった移動物体の種類と、被験者がスイッチを押下した移動物体の種類とが、一致しているかどうかを判断する第一判断手段と、前記第一判断手段において、前記選択対象の移動物体と相違すると判断した場合は不正解と判定する第一判定手段とを有することにより、維持（弁別及び持続性）の注意機能を計測することができる。また、動き制御手段が複数の移動物体を同時にモニタに表示してその動きを制御することにより、選択（単純化した複数移動体を追跡する課題）の注意機能を計測することができる。更に、被験者がスイッチを押下した時、移動物体が境界線上にあるかを判断する第二判断手段と、前記第二判断手段において、移動物体が境界線上にあると判断した場合は正解と判定し、境界線上にないと判断した場合は不正解と判定するとともに、前記不正解と判定した場合において、移動物体が境界線に達していない場合は第一不正解と判定し、移動物体が境界線を過ぎている場合は第二不正解と判定する第二判定手段とを有することにより、制御（境界線を設定することによる行動抑制）の注意機能を計測することができる。
加えて、第二判断手段において正解と判定された場合、前記スイッチ押下時の移動物体に対する境界線の位置が、移動物体の前方領域である場合は中間の反応として、移動物体の後方領域である場合は遅い反応として判定する第三判定手段を備えているため、制御（境界線を設定することによる行動抑制）の注意機能をより正確に計測することができる。
そして、第一判定手段、第二判定手段、第三判定手段の判定に基づく検査結果と、記憶手段に格納された既存の検査結果と交通事故との相関を示すデータとを照合して、被験者の交通事故の可能性を診断する診断手段を有することから、維持、選択、制御の３つの注意機能を同時に短時間で正確に簡単なテストで計測することができ、被験者の運転適性を簡易に且つ高い信頼度で診断することが可能である運転適性診断装置を提供することが可能となる。
【００１７】
請求項２に係る発明によれば、記憶手段が、第一判定手段、第二判定手段、第三判定手段によりカウントされた、判断ミス、早い反応、認知ミス、中間の反応、遅い反応の数を、それぞれカウント数として格納するとともに、前記交通事故のデータは、交通事故の種類により分類し、分類ごとの事故の有無について格納し、前記既存の検査結果は、過去の被験者毎にカウントした判断ミス、早い反応、認知ミス、中間の反応、遅い反応の数を格納し、更に、前記分類ごとの事故の有無と、前記記憶手段に記憶された過去の被験者毎にカウントした判断ミス、早い反応、認知ミス、中間の反応、遅い反応の数との関係を相関情報として格納し、前記診断手段は、前記カウント数と前記記憶手段に格納された相関情報とに基づいて、被験者の交通事故の可能性を診断することから、被験者が起こし易い交通事故の種類を診断することが可能である。
【００１８】
請求項３に係る発明によれば、前記診断手段は、前記それぞれのカウント数と、前記記憶手段に記憶された過去の被験者毎にカウントした判断ミス、早い反応、認知ミス、中間の反応、遅い反応の数のそれぞれの中央値とを比較し、前記判断ミスのカウント数が、前記判断ミスの中央値以上である場合に、被験者が交通事故を起こし易いと診断することから、被験者の交通事故の可能性をより高い信頼度で診断することが可能である。
【００１９】
請求項４に係る発明によれば、前記診断手段は、前記認知ミスと判断ミスと中間の反応のカウント数が、それぞれ前記認知ミスと弁別ミスと速い反応の中央値以上である場合に、被験者が交差点で事故を起こし易いと診断することから、被験者の交差点での事故のおこし易さを高い信頼度で診断することが可能である。
【００２０】
請求項５に係る発明によれば、診断手段は、評価手段による被験者の白質病変に関する評価結果と、前記カウント数と前記記憶手段に格納された相関情報とに基づいて、被験者の交通事故の可能性を診断することから、被験者の運転適性をより正確に診断することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明に係る運転適性診断装置の実施形態を示すブロック図である。
【図２】記憶手段に格納されている被験者の検査結果のデータベースと、既存のデータのデータベースである。
【図３】運転適性診断装置の模式図である。
【図４】第一判定手段、第二判定手段、第三判定手段が行う判定についての説明図である。
【図５】被験者の検査結果から交通事故の可能性を診断する処理動作のフローチャートである。
【図６】運転適性診断装置を使用した運転適性診断の処理動作を示すフローチャートである。
【図７】既存の検査結果と、交通事故のデータとの相関の解析方法を示すフローチャートである。
【図８】白質病変検査手段を示すブロック図である。
【図９】白質病変のグレード（Ｇ０〜Ｇ４）を示す写真である。
【図１０】検査時間の前半部分と後半部分における尚早反応の発生度数を示す図であり、（ａ）は事故歴のないグループ、（ｂ）は事故歴のあるグループの検査結果を示す図である。
【図１１】検査時間の前半部分と後半部分における認知ミスの発生度数を示す図であり、（ａ）は事故歴のないグループ、（ｂ）は事故歴のあるグループの検査結果を示す図である。
【図１２】検査時間の前半部分と後半部分における判断ミスの発生度数を示す図であり、（ａ）は事故歴のないグループ、（ｂ）は事故歴のあるグループの検査結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
本発明に係る運転適性診断装置は、弁別及び持続性（維持）、単純化した複数移動体を追跡する課題（選択）、境界線を設定することによる行動抑制（抑制）の、３つの注意機能について同時に検査を行うことが出来る。以下、各注意機能について説明する。
【００２３】
＜維持（弁別及び持続性）＞
ある一定時間注意力が持続することと併せて、実験心理学で多用されている、弁別反応課題である。弁別反応課題とは、２種類以上の属性をもつ、呈示された視覚刺激や聴覚刺激に対して、２種類以上の反応様式で、間違えずにできる限り速く反応するかどうかを評価する課題である。本発明においては、後述する如く、移動物体の種類（色等）に対応して被験者にスイッチを押下させるという方法で対応することができる。
【００２４】
＜選択（単純化した複数移動体を追跡する課題）＞
視覚的注意は、個視（注視）と混同されやすい。個視は何らかの視覚対象に視点を向けることで、眼球運動の測定で特性を知ることが出来るが、眼球運動から注意機能の測定ができるとはいえない。これは認知心理学では明確に区分されている。本発明においては、後述する如く、個視を防ぐために複数の移動物体を同時にモニタに表示し、被験者に追跡させることで注意を柔軟かつ臨機応変に対処できるかどうかを評価する。
【００２５】
＜抑制（境界線を設定することによる行動抑制）＞
本発明においてモニタに表示される境界線は、被験者が安全か危険かを区別するための境界に相当し、セーフティーゾーンの限界という制限を設けることで、移動物体がモニタ上に存在し、移動している間、常に境界線と位置関係を意識しなければならないため、抑制からタイミングを計ってスイッチの押下の行動に移すという作業が自動的に発生することから、一種のＧｏ／Ｎｏ−ｇｏ課題とみなせる。
【００２６】
以下、本発明に係る運転適性診断装置の好適な実施形態について、図面を参照しながら説明する。
【００２７】
図１は、本発明に係る運転適性診断装置の実施形態を示すブロック図である。本発明に係る運転適性診断装置は、被験者が視認するモニタ１１４と、被験者が操作するスイッチ１１５と、所定のプログラム１０１を記憶する記憶手段１００と、前記プログラムを実行する制御手段１０４とを備えている。
【００２８】
記憶手段１００は、ＲＡＭ及びＲＯＭ等からなるメモリであって、制御手段１０４を実行するための所定のプログラム１０１とＯＳ（オペレーションシステム）を記憶している。尚、記憶手段１００を構成するメモリとしては、制御手段１０４を備えたコンピュータの内部メモリだけでなく、必要に応じてコンピュータにアクセス可能に接続される外部メモリを使用してもよい。
【００２９】
制御手段１０４は中央演算処理装置（ＣＰＵ）を備えており、記憶手段１００のＲＯＭに記憶された所定のプログラム１０１をＲＡＭへと読み出して実行する。制御手段１０４は、前記所定のプログラムを実行することにより実現する手段として、表示手段１０５、設定手段１０６、動き制御手段１０７、第一判断手段１０８、第二判断手段１０９、第一判定手段１１０、第二判定手段１１１、第三判定手段１１２、診断手段１１３及び後述する各手段を備えている。以下各手段について説明する。
【００３０】
表示手段１０５は、視覚により判別可能な複数種類の移動物体４２と、該移動物体が通過する境界線４１をモニタ１１４に表示する（図３参照）。
複数種類の移動物体は、色、形、大きさ等を異ならせることにより、被験者が視覚により異なる種類であることを判別可能となっている。例えば、色を異ならせる場合は赤色と青色、形を異ならせる場合は丸と四角のように設定する。
本発明においては、色を異ならせることにより判別可能とすることが好ましい。これは、選択対象の移動物体の設定が容易であるとともに、被験者にとって分かり易い設定とすることができるからである。
境界線は、１本又は複数本の直線であってもよいし、円形や四角形等の図形を形成する線であってもよい。後述する例では、境界線４１は四角形を形成する線となっている（図４参照）。
【００３１】
モニタ１１４は、液晶ディスプレイ等であり、表示手段１０５により表示された移動物体や境界線等を表示する。
【００３２】
操作部１１５に備えられたスイッチ１１５ａ，１１５ｂは、被験者により押下された時にオン（入力信号を発信）となり、押下されていない時はオフ（入力信号を発信しない）となる。専用の押しボタンスイッチを使用してもよいし、マウスやキーボードを使用してもよく、また、タブレット端末を使用する場合のスイッチは、ディスプレイに表示されタッチパネルで操作されるものであってもよい。スイッチを操作した時の入力信号は制御手段１０４へ送信される。
【００３３】
図３は、本発明に係る運転適性診断装置の一例を示したものである。図３に示すように、モニタ１１４と操作部１１５からなる。モニタ１１４には、設定手段１０６により設定された境界線４１及び移動物体４２が示されている。操作部１１５は、スイッチ１１５ａ、１１５ｂを備えている。選択対象とする移動物体は複数とされるので、スイッチの数は、複数であればよく、２種類とは限らない。
【００３４】
設定手段１０６は、複数種類の移動物体の中から、被験者が選択すべき選択対象の移動物体を、所定のプログラム１０１に従って設定する。ここで、「選択対象」とは、被験者が検査時に反応すべき（スイッチを押下すべき）対象である。
例えば、複数種類の移動物体が赤色と青色の球である場合において、赤色の球を選択対象に設定すると、被験者は赤色の球が境界線に重なった時にスイッチを押下すべきであるが、青色の球が境界線に重なった時にスイッチを押下してはならない設定となる。
【００３５】
設定手段１０６は、移動物体の数も所定のプログラム１０１により設定する。移動物体の数とは、１回の検査において設定される移動物体の数であって、例えば、８０個、１００個、１２０個等に設定される。移動物体は、同時に複数個がモニタ１１４に表示される。
【００３６】
動き制御手段１０７は、表示手段１０５により表示される移動物体の動きを制御する。具体的には、移動物体が移動する方向、速度、距離、位置（初期位置）を所定のプログラム１０１に従って制御する。図３の例では、画面の上下左右から中央に向かって移動物体が移動する。従って、動き制御手段１０７は、移動物体の上下左右方向への動きや移動速度を制御する。この場合の移動速度は、例えば３段階に設定することができる。従って、本発明に係る運転適性診断装置において、動き制御手段１０７が複数の移動物体を同時にモニタに表示してその動きを制御することにより、選択（単純化した複数移動体を追跡する課題）の注意機能を計測することができる。
【００３７】
第一判断手段１０８は、境界線に差し掛かった移動物体の種類（色等）と、被験者がスイッチを押下した移動物体の種類とが一致しているかどうかを判断する。この判断は、設定手段１０６により設定された移動物体の種類と、被験者がスイッチを押下した時に、境界線に差し掛かった移動物体の種類（色等）とを比較することにより行うことができる。
【００３８】
図４は、第一判定手段、第二判定手段、第三判定手段が行う判定についての説明図である。
【００３９】
第一判定手段１１０は、前記第一判断手段１０８において、被験者がスイッチを押下した移動物体が前記選択対象の移動物体４２と相違すると判断した場合は不正解と判定し、この不正解を判断ミスとしてカウントする。この第一判断手段１０８及び第一判定手段１１０により、例えばモニタに表示される移動物体４２の色を赤色と青色とし、選択対象の移動物体４２の色を赤色とする場合、間違えずに赤色のスイッチを押下することができるか、といった被験者の維持（弁別及び持続性）の注意機能を計測することができる。
【００４０】
第二判断手段１０９は、被験者がスイッチを押下した時、移動物体が境界線４１上にあるかを判断する。この第二判断手段１０９は、移動物体が境界線４１上にある場合とない場合について夫々、第二判定手段と第三判定手段が更に詳細な判定を行う。
【００４１】
第二判定手段１１１は、移動物体４２が境界線４１上にあると判断した場合は正解と判定し、ないと判断した場合は不正解と判定するとともに、前記不正解と判定した場合において、移動物体が境界線４１に達していない場合は第一不正解と判定し、移動物体４１が境界線を過ぎている場合は第二不正解と判定する。この判定は、移動物体４２の位置座標と境界線の位置座標とを比較することにより行われる。この判定により、制御（境界線を設定することによる行動抑制）の注意機能を精密に計測することができる。
【００４２】
第三判定手段１１２は、第二判断手段１０９において移動物体が境界線上にあると判断された場合、前記スイッチ押下時の移動物体に対する境界線の位置により、３種類の判定を行う。前記スイッチ押下時の移動物体に対する境界線４１の位置が、移動物体の領域Ａ（前方領域）である場合は中間の反応として、移動物体の領域Ｂ（中央領域）である場合は最適反応として、移動物体の領域Ｃ（後方領域）である場合は遅い反応として判定する（図４参照）。この判定は、移動物体の位置座標と境界線の位置座標との比較や移動物体の面積と境界線内部と移動物体の重なる面積との比較等によってなされる。第三判定手段１１２における、各領域の大きさは設定手段１０６により設定できる。各領域の大きさの設定は特に限定されず、例えば、領域Ａは２０％、領域Ｂは６０％、領域Ｃは２０％や、領域Ａは３０％、領域Ｂは４０％、領域Ｃは３０％等に設定できる。
【００４３】
診断手段１１３は、第一判定手段１１０、第二判定手段１１１、第三判定手段１１２の判定に基づく検査結果と、記憶手段１００に格納された既存の検査結果と交通事故との相関を示すデータとを照合して、被験者の交通事故の可能性を診断する。詳細については図２及び図３を参照して説明する。
【００４４】
図２は、記憶手段１００に格納されている被験者の検査結果のデータベース１０２と、既存のデータのデータベース１０３を示している。
被験者の検査結果のデータベース２０１は、第一判定手段１１０、第二判定手段１１１、第三判定手段１１２により、判定された判断ミス、早い反応、認知ミス、中間の反応、最適反応、遅い反応の数をカウントして得られた、夫々のカウント数と正解数及び不正解数のデータを格納している。
既存のデータのデータベース１０３は、過去の交通事故に関するデータと、過去の検査結果（数千人から数万人単位の被験者が本発明に係る装置を用いて行った検査結果）と、これらの相関関係を示す相関情報からなる。過去の交通事故に関するデータは、前記数千人から数万人単位の過去の被験者が経験した交通事故を交通事故の種類により分類し、各被験者の分類ごとの事故の有無についてのデータである。過去の検査結果は、過去の被験者毎にカウントした判断ミス、早い反応、認知ミス、中間の反応、遅い反応の数である。交通事故の種類としては駐車場内での事故、交差点内での事故、追突事故、駐車場から出て即の事故、単独事故・その他等がある。
更に既存のデータのデータベース１０３は過去の検査結果に後述する白質病変検査手段による検査結果である被験者の白質病変に関するデータ（白質病変の発生部位とグレード）を含んでいてもよい。
上述したような、過去の交通事故に関するデータと、過去の検査結果に基づいて、解析を行い、解析結果として得られた検査結果と交通事故との関連性（例えば、判断ミスが多い被験者は交通事故を起こす可能性が高い等）が相関情報として格納されている。この解析方法については図７を参照して後程説明する。
【００４５】
図５は、被験者の検査結果から交通事故の可能性を診断する処理動作のフローチャートを示している。図５に示すように、交通事故の可能性についての診断は被験者の検査結果と、既存の検査結果と事故との関連を示す相関情報とを照合することによりなされる。
【００４６】
第一判定手段１１０、第二判定手段１１１、第三判定手段１１２の判定に基づく検査結果と、記憶手段１００に格納された既存の検査結果と交通事故との相関を示すデータとを照合して、被験者の交通事故の可能性を診断する診断手段１１３を有することから、維持、選択、制御の３つの注意機能を同時に短時間で簡単なテストで計測することができ、被験者の運転適性を簡易に且つ高い信頼度で診断することが可能である。
【００４７】
図６は、本発明に係る運転適性診断装置を使用した運転適性診断の処理動作を示すフローチャートである。以下、このフローチャートに基づいて運転適性診断方法の流れを説明する。
記憶手段１００に記憶された所定のプログラムに従って設定手段１０６により、全移動物体の数と、一度に表示する移動物体の数及び選択対象が設定される。
動き制御手段１０７により、所定のプログラムに従って設定されている移動物体の位置（初期位置）、速度、方向に基づいて、表示手段１０５により境界線と共にモニタに表示された移動物体が順次移動する。
被験者がスイッチ１１５を操作する。
第一判断手段１０８により、境界線に差し掛かった移動物体の種類と、被験者がスイッチを押下した移動物体の種類とが、一致しているかどうかが判断される。前記選択対象の移動物体と相違すると判断した場合、第一判定手段１１０により不正解と判定され、この不正解は判断ミスとしてカウントされる。第一判断手段１０８により、一致していると判断された場合、第二判断手段１０９による判断に進む。
第二判断手段１０９は、被験者がスイッチを押下した時、移動物体が境界線上にあるかを判断する。第二判定手段１１１は、移動物体が境界線上にあると判断した場合は正解と判定し、境界線にないと判断した場合は不正解と判定するとともに、前記不正解と判定した場合において、移動物体が境界線に達していない場合は第一不正解と判定し、移動物体が境界線を過ぎている場合は第二不正解と判定する。この場合、第一不正解は尚早反応、第二不正解は認知ミスとしてカウントされる。更に正解と判定された場合、より詳細な判定を行うために第三判定手段１１２による判定に進む。
第三判定手段は、前記スイッチ押下時の移動物体に対する境界線の位置が、移動物体の前方領域（領域Ａ）である場合は中間の反応として、移動物体の中央領域（領域Ｂ）である場合は最適反応として、移動物体の後方領域（領域Ｃ）である場合は遅い反応として判定する。この場合、速い反応と遅い反応の数をカウントする（図４参照）。
判断ミス、早い反応、認知ミス、中間の反応、遅い反応の数及び正解数及び不正解数をカウント後、全移動物体が処理されたかどうかの判断が行なわれ、処理されている場合は、検査終了、処理されていない場合は再び移動物体の設定処理がされ検査は継続する。
【００４８】
診断手段１１３は、図６に示した処理動作により得られた検査結果と、既存の検査結果と交通事故との相関を示すデータ（相関情報）に基づいて診断を行う。
【００４９】
図７は、既存の検査結果と、交通事故のデータとの相関の解析方法を示すフローチャートである。相関情報について、図７を参照して説明する。
【００５０】
過去の検査結果を、説明変数に変換する。まず、判断ミス、早い反応、認知ミス、中間の反応、遅い反応の夫々のカウント数から全被験者に対する順位を計算する。この順位が全被験者の中央値よりも高い場合は説明変数（１）に、低い場合は説明変数（０）に変換する。また、説明関数は被験者の検査結果に加え、年齢（例えば６５歳以上の高齢者と高齢者以外）、性別（男性、女性）、運転頻度（多い、少ない）に基づいて、説明関数（１）と説明関数（２）に変換しても構わない。
【００５１】
また、交通事故のデータを、目的変数に変換する。まず、交通事故を事故の種類毎に分類する。例えば、駐車場内、交差点内、追突、駐車場から出て即、単独・その他等と分類する。夫々に分類した事故に基づいて、事故歴が有りなら目的変数（１）に、無しなら目的変数（０）に変換する。
【００５２】
変換した説明変数（１）及び説明変数（０）及び目的変数（１）及び目的変数（０）について、
説明変数（１）及び目的変数（１）に該当する値をＡ、
説明変数（０）及び目的変数（１）に該当する値をＢ、
説明変数（１）及び目的変数（０）に該当する値をＣ、
説明変数（０）及び目的変数（０）に該当する値をＤ、
とし、Ａ〜Ｄを用いて、下記（式１）、（式２）により、
2015213539.tif 000003
2015213539.tif 000004
（ＯＤＳ）値を求める。
【００５３】
このＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ値は、被験者の性別・年齢・運転頻度といった要因を含めて算出している。具体的には、ロジスティック回帰分析という方法により、算出している。（ＯＤＳ）値は、複数の検査結果（例えば、判断ミス、認知ミス、速い反応等）を乗算して算出することができる。
相関情報について、（ＯＤＳ）値の９５％信頼区間での下限値が１より大きい場合、目的関数と説明関数との間に関連があると判断し、交通事故に関するデータと検査結果との有意確率が５％以下であれば有意差があると判断する。この２つに該当するものは事故と診断結果の相関性が高いものとして記憶される。
例えば、単独事故と尚早反応との関連性について、式１で求めた（ＯＤＳ）値の９５％信頼区間での下限値が１より大きく、有意確率が５％以下であれば、単独事故と尚早反応との相関があると判断され、相関情報として記憶される。そして図６に示した方法による検査結果において、尚早反応のカウント数が多い被験者は単独事故を起こす可能性が高いと診断される。
また、相関情報については、相関性の高い及び低い結果が記憶されている。そのため、診断結果では、被験者の交通事故の可能性を確率として表示することができる。
【００５４】
本発明に係る運転適性診断装置は、被験者の大脳白質病変の程度を検査する白質病変検査手段１１６を備えている。図８は白質病変検査手段を示すブロック図である。
白質病変検査手段１１６は、被験者の大脳白質病変の程度及び発生部位を検査することが可能な機能を有する装置であって、被験者の脳の画像データを取得する画像データ取得手段１１７と、画像データ取得手段１１７により取得された画像データを処理する画像データ処理手段１１８と、画像データ処理手段１１８の処理により得られた画像を表示する画像表示手段（ディスプレイ）１１９と、前記画像データと所定のプログラムを記憶する内部メモリ又は外部メモリからなる記憶手段１２０と、画像データ処理手段１１８の処理により得られた画像に基づいて大脳白質病変の程度及び発生部位を評価する評価手段１２１を備えている。
【００５５】
白質病変検査手段１１６の具体例としては、ＭＲＩ（磁気共鳴画像装置）やＣＴ（コンピュータ断層撮影装置）等を例示することができる。特にＭＲＩは高精度の検査が可能であるために好適に使用される。
画像データ取得手段１１７、画像データ処理手段１１８、画像表示手段１１９、記憶手段１２０、評価手段１２１は、一体の装置として構成してもよいが、複数の装置を接続して構成してもよい。例えば、ＭＲＩやＣＴを使用する場合、画像分析プログラムを記憶する記憶手段１２０や評価手段１２１は、ＭＲＩやＣＴに内蔵されたコンピュータに設けてもよいが、外部に接続したコンピュータに設けてもよく、本発明に係る運転適性診断装置に備えられていてもよい。
【００５６】
白質病変検査手段１１６の評価手段１２１は、画像データ処理手段１１８の処理により得られた画像に基づいて、被験者の大脳白質病変の程度をグレード０〜４の５段階（グレードが大きいほど病状が進行していることを示す）で評価するとともに、大脳白質病変の発生部位がどこにあるか（前頭前野を含む前頭葉であるかそれ以外の部位であるか）を評価する。
【００５７】
図９は大脳白質病変のグレードを示す写真である。具体的には、ＭＲＩを使用して取得された被験者の脳の横断面の画像データを処理して得られた画像の写真であり、大脳白質病変のグレードが０〜４（Ｇ０〜Ｇ４）の場合を示している。
図９中に矢印で指している白い部位が白質病変の発生部位であり、Ｇ０では白質病変の発生部位は確認されないが、Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３，Ｇ４とグレードが上がるに従って白質病変の発生部位が大きくなっていることが分かる。Ｇ２以上から左右の大脳白質（大脳半球の両側）に広がる病変（両側白質病変）となる。
【００５８】
本発明に係る運転適性診断装置は、白質病変検査手段１１６を備えることにより、診断手段１１３は、評価手段１２１による評価結果と運転適性診断の検査結果（判断ミス、早い反応、認知ミス、中間の反応、遅い反応の数及び正解数及び不正解数のカウント数）と記憶手段１００に格納された既存の検査結果と交通事故との相関を示すデータ（相関情報）とに基づいて、被験者の交通事故の可能性を診断する。このように、被験者の白質病変に関する因子（両側白質病変の有無）を加えることで、被験者のより正確な運転適性を診断することが可能となる。
【実施例】
【００５９】
以下、実施例により本発明を更に具体的に説明するが、本発明はこれらの実施例に何ら限定されるものではない。実施例においては、文面上（ＯＤＳ）値をオッズ比と称することがある。
【００６０】
＜被験者＞
平成２４年７月から平成２５年１２月まで、高知検診クリニック脳ドックセンターで脳ドック検診（ＭＲＩ検査）を受けた健常中高年者３３０６名（男性１８２１名、女性１４８５名、平均年齢５３．４８歳）に対して、十分なインフォームドコンセントと同意のもとに脳ドックの高次脳機能検査の一環として本発明に係る運転適性診断装置による運転適性検査（ＤＡＴ：ｄｒｉｖｉｎｇ  ａｂｉｌｉｔｙ  ｔｅｓｔ）を実施した（表１参照）。表２は年齢別の事故タイプごとの被験者の人数である。
【００６１】
【表１】
2015213539.tif 000005
【００６２】
【表２】
2015213539.tif 000006
【００６３】
＜ＭＲＩ検査＞
大脳白質病変の診断とグレード評価は、ＭＲＩ（（株）日立メディコ製：ＥＣＨＥＬＯＮ  Ｖｅｇａ  １．５Ｔ）のＴ１強調画像・Ｔ２強調画像・フレア画像を用いて、専門医によって行われた。白質病変のグレードは大脳半球の両側に存在するか否か（両側白質病変の有無）の２つで分類した（表１参照）。
【００６４】
＜運転適性検査（ＤＡＴ）＞
本発明の運転適性診断装置を用いて、以下のように検査を行った。
装置はモニタ１１４とスイッチ１１５と制御手段１０４及び記憶手段１００を内蔵した装置本体からなるコンピュータである。本検査の設定として、境界線は四角とし、移動物体は複数個同時に出現させ、上下左右から境界線へ向かって内部へ移動するようにした（図３参照）。移動物体の色は青色と赤色とし、スイッチは赤色と青色を選択できるように２種類とした。
運転適性診断の評価内容として、図４を参照して説明する。図４に示すように移動物体４２が境界線４１に差し掛かった時にボタンを押下した場合は正解（正答）と判定し、前記スイッチ押下時の移動物体に対する境界線４１の位置が、前方領域Ａ（前方２０％）での反応である場合は中間の反応として、後方領域Ｃ（２０％部分）である場合は遅い反応として判定した。移動物体４２が境界線４１上に存在しなかった又は色に対応したボタンを間違えて押下した場合は不正解（誤答）とした。境界線４１に差し掛かる前に押下した場合は早い反応とし、境界線４１を越えた場合は認知ミスとした。移動物体４２の色を間違えて押下した場合は判断ミスとした。
検査は、時間は３分間、移動物体数は１００個とし、移動速度を３段階に変化させて行い、判断ミス、早い反応、認知ミス、中間の反応、遅い反応の数を、それぞれカウントした。
【００６５】
＜統計解析＞
全事故、駐車場事故、交差点事故、追突事故、駐車場から出てすぐの事故、車線変更時の事故の６つの事故タイプとＤＡＴの変数について、性別、運転頻度も考慮に入れながらロジスティックス回帰分析を行った。
目的変数は、全ての事故タイプから過去１０年間で夫々の事故に遭遇した場合を（１）、遭遇しなかった場合は（０）とした。性別は女性を（０）、男性を（１）とし、運転頻度は少ないグループを（０）、多いグループを（１）とし、２値化された。
説明変数はそれぞれ中央値で２分化した。具体的には、判断ミス、早い反応、認知ミス、中間の反応、遅い反応の夫々のカウント数から全被験者に対する順位を計算する。この順位が全被験者の中央値よりも高い場合は説明変数（１）に、低い場合は説明変数（０）に変換した。
【００６６】
＜ＤＡＴ変数の創出＞
解析に使用するパラメータを表３に示す。１つの変数のみならず、夫々の変数が相互に影響していると仮定して、２及び３のパラメータの積も解析した。全体で２１の組み合わせからなる変数を説明変数としてロジスティック回帰分析を行った。「中間の反応」と「遅い反応」とは相反する変数であるため、解析から除外した。
【００６７】
【表３】
2015213539.tif 000007
【００６８】
被験者３３０６名は６０歳以上と６０歳未満で２つのグループに分けた。加えて、それぞれの年齢別のグループを両側白質病変のありなしを基準として、１） ６０歳未満両側白質病変なし、２） ６０歳未満両側白質病変あり、３） ６０歳以上両側白質病変なし、４） ６０歳以上両側白質病変ありの４つのグループに分けた。
検査結果及び交通事故に関するデータから、夫々目的変数、説明変数に変換し、（式１）、（式２）により（ＯＤＳ）値を計算した。
計算結果から、目的変数と説明変数との間の関連性について、（ＯＤＳ）値の９５％信頼区間での下限値が１より大きいか、交通事故に関するデータと検査結果との有意性について、有意確率が５％以下であるか、検討を行った。
【００６９】
被験者全体の結果を表４に示す。
【００７０】
【表４】
2015213539.tif 000008
【００７１】
＜事故の有無＞
これまでに、交差点・追突・その他、いずれか事故の経験があると回答した被験者を事故ありとして（ＯＤＳ）値を求めた。判断ミスが多いグループに１％水準で有意差が見られた。
＜交差点での事故＞
交差点内での事故要因としては、同方向のバイクの見落とし、対向・同方向の歩行者・自転車の見落としがあり、また対向の四輪車両・二輪車両見落としがある。錯綜した交通の中で、より高い注意機能が要求され、注意分散時の認知機能低下が事故発生に影響していると考えられ、認知ミス（見落とし）×判断ミス×中間の反応の複数の成績の乗数値が高いグループで有意性が見られた。
【００７２】
６０歳未満のグループについて、グループ１）６０歳未満両側白質病変なしの結果を表５、２） ６０歳未満両側白質病変ありの結果を表６に示す。
【００７３】
【表５】
2015213539.tif 000009
【００７４】
【表６】
2015213539.tif 000010
【００７５】
表５に示す如く、グループ１）では駐車場での事故で中間の反応と認知ミスの積の変数でオッズ比に有意差が認められた（オッズ比：１．４７７、有意確率：０．０３２）。また、追突事故でも遅い反応と認知ミスの積の変数でオッズ比に有意差が認められた（オッズ比：１．４９５、有意確率：０．０３９）。更に車線変更時の事故で遅い反応と認知ミスでオッズ比に有意差が認められた（オッズ比：２．４６９、有意確率：０．０３３）。
表６に示す如く、グループ２）では駐車場の事故において速い反応と認知ミスの積の変数においてオッズ比で有意差が認められた（オッズ比：２．１３５、有意確率：０．０３３）。
【００７６】
６０歳以上のグループについて、３） ６０歳以上両側白質病変なしの結果を表７、４） ６０歳以上両側白質病変ありの結果を表８に示す。
【００７７】
【表７】
2015213539.tif 000011
【００７８】
【表８】
2015213539.tif 000012
【００７９】
表７に示す如く、グループ３）では追突事故で中間の反応と判断ミスの積の変数でオッズ比で有意差が認められた（オッズ比：６．０９２、有意確率：０．０２１）。交差点事故では遅い反応、遅い反応と判断ミスの積の変数で有意確率では有意差が認められたがオッズ比では有意差は認められなかった。
表８に示す如く、グループ４）では交差点事故において遅い反応と認知ミスと判断ミスの積の変数においてのみオッズ比で有意差が認められた（オッズ比：４．３８２、有意確率：０．０４８）。
【００８０】
ＤＡＴ変数と事故分類との関連性について述べる。
交差点の事故では６０歳以上で両側白質病変のあるグループでは交差点事故で遅い反応と認知ミスと判断ミスの積の変数においてオッズ比に有意差が認められた。
駐車場の事故では６０歳未満で両側白質病変なしのグループで中間の反応と認知ミスの積の変数でオッズ比に有意差が認められ、両側白質病変ありのグループでは速い反応と認知ミスの積の変数においてオッズ比に有意差が認められた。
追突事故では６０歳未満のグループでは両側白質病変なしのグループにおいて遅い反応と認知ミスの積の変数でオッズ比に有意差が認められた。６０歳以上のグループでは両側白質病変なしのグループにおいて中間の反応と判断ミスの積の変数でオッズ比に有意差が認められた。
駐車場から出てすぐの事故では６０歳未満の両側白質病変なしのグループにおいてのみ速い反応と認知ミス、遅い反応と判断ミス、認知ミスと判断ミスの積の変数には有意確率では有意差が認められたがオッズ比では有意差は認められなかった。
車線変更時の事故では６０歳未満の両側白質病変なしのグループにおいてのみ遅い反応と認知ミスでオッズ比に有意差が認められた。
【００８１】
上述したようにして解析された被験者の検査結果と交通事故の関連性は相関情報として記憶手段１００に格納され、この後の検査において用いられる。これらの結果から、本発明に係る運転適性診断装置は、交通事故の原因となりやすい危険なドライバーを特定するために役立てることが可能であり、事故分類別の危険運転を予測するための有用性を持っているといえる。更に６０歳以上のグループでは白質病変と交通事故、特に交差点事故との間に十分な関係が認められたことから、被験者の大脳白質病変に関する検査結果を加えて診断することにより被験者のより正確な運転適性を診断することが可能となる。
【００８２】
更に図１０乃至１２は、事故歴のないグループと事故例のあったグループ夫々について、早い反応、認知ミス、判断ミスの発生回数を度数とし、検査時間の前半・後半部分に分けて図示している。
前半部分と後半部分のミス回数を比較すると、事故歴のないグループでは、後半部分でのミス回数が減少する傾向が見られた。これは慣れによる学習効果と考えられる。一方、事故歴のあるグループでは、後半部分のミス回数が増加する傾向が見られた。
【産業上の利用可能性】
【００８３】
本発明は、被験者の自動車運転時の交通事故の可能性を診断する運転適性診断装置として好適に利用される。
【符号の説明】
【００８４】
１００−記憶手段
１０１―プログラム
１０２―被験者のデータ
１０３―既存のデータ
１０４―制御手段
１０５―表示手段
１０６―設定手段
１０７―動き制御手段
１０８―第一判断手段
１０９―第二判断手段
１１０―第一判定手段
１１１―第二判定手段
１１２―第三判定手段
１１３―診断手段
１１４―モニタ
１１５―スイッチ
１１６−白質病変検査手段
１２１−評価手段
【図１】
2015213539.tif 000013
【図２】
2015213539.tif 000014
【図３】
2015213539.tif 000015
【図４】
2015213539.tif 000016
【図５】
2015213539.tif 000017
【図６】
2015213539.tif 000018
【図７】
2015213539.tif 000019
【図８】
2015213539.tif 000020
【図９】
2015213539.tif 000021
【図１０】
2015213539.tif 000022
【図１１】
2015213539.tif 000023
【図１２】
2015213539.tif 000024