脳特性と歩行能力計測による
高齢歩行者の交通事故リスク要因の特定と個人対応型事故対策― 平成 27 年度（中間報告） タカタ財団助成研究論文 ―ISSN 2185-8950

研究代表者

中川 善典

研究実施メンバー

研究代表者

高知工科大学 経済・マネジメント学群
中川 善典

研究協力者

高知工科大学地域連携機構客員教授
地域交通医学研究室室長

朴 啓彰

報告書概要交通事故死亡者数は減少傾向にあるとはいえ，平成 26 年の死者数は全国で 4,113 人に達した．
このうち，実に 1,063 人が，歩行中に事故に巻き込まれた高齢者である．この数を劇的に減らさなければ，交通事故問題の解決はあり得ない．
このような問題意識から，本研究では，歩行中に事故に遭遇した人としていない人の両方か
ら，身体機能・認知機能に関するさまざまな個人特性に関するデータを計測することを通じ，矛中に事故に遭遇するリスクを説明できるような指標を特定することを目的とした．
１年目の平成２７年度は，データ収集体制を確立することが中心的な課題であったが，高知県警察本部や各警察署の高齢者アドバイザーと協力して，歩行中に事故にあった経験のある人と，それに類する人口統計属性を持つ未経験者とから，ＭＲＩを含む情報を収集する体制を構築することができた．
また，体制構築の成果のみならず，少数ながら得られたデータからは，有望な分析結果も得られ始めている．具体的には，事故経験者１６名と事故未経験者１３名の合計２９名のデータ分析によって，視力の平均値に差が見られることが分かった（５％統計的有意水準）．また，前頭葉機能の検査であるＦＡＢ（Frontal Assessment Battery）においても，（１０％有
意水準ながら）平均値に差が検出された．さらに，認知機能のテストに使われる MMSE (Mini
Mental State Examination）の得点についても，合計得点においては差が見出されなったものの，記憶力に関する部分点の平均値において差が見られた．すなわち，視力，前頭葉機能，記憶力が低いことが，歩行中に交通事故に遭遇することのリスク要因になっていることが分
かりつつある．

2/19

目

次

脳特性と歩行能力計測による高齢歩行者の交通事故
リスク要因の定と個人対応型事故対策
第 1 章 はじめに
1.1

研究背景

1.2

目的

第 2 章 方法
2.1

データ収集方法

2.2

データ収集内容

2.3

分析方法

第 3 章 結果
3.1

データ収集結果

3.2

分析結果

3.3 歩行者事故経験者のアンケート結果

第 4 章 考察第 5 章 まとめと今後の課題

参考文献

3/19

第1章
はじめに
1.1 研究背景
交通事故死亡者数は減少傾向にあるとはいえ，平成 26 年中の死者数は 4,113 人に達する．
この人数を死者の年齢と死亡時の状況とでクロス分類した結果によると，死者のうち実に
1,063 人（24.6%）が，歩行中に事故に巻き込まれた高齢者（６５歳以上）である（内閣府，2016）．下図は，内閣府資料に著者が赤太字部分を加筆したものである．歩行中の高齢者の死
亡者数がいかに突出しているかが，この図からわかる．すなわち，この数を劇的に減らさなければ，交通事故問題の根本的な解決はあり得ない．

ここを減らさない限り死者
数は劇的に減らない（内閣府資料に著者が赤太字部分を加筆）
図 1.1 状況別・年齢別の平成２６年の交通死亡者数
毎年，千人を超える歩行中の高齢者が命を落としていることは，それに匹敵する数の若い運転者が加害者となり，その後の人生を狂わせていることをも意味する．これは，限りなく大きな社会的損失である．この観点からも歩行中の高齢者が関わる事故の削減が重要である．
海外においても，高齢歩行者が交通事故に巻き込まれる可能性が高いという認識は共有されている(Oxley et al 1997)．そして，そのメカニズムに関し，交通事故分析の主要誌の一つである Accident Analysis and Prevention 誌等にて，知見が蓄積されてきている．例えば，
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以下のような例を挙げることができる．
・米国メリーランド州における歩行者事故において，車タイプと歩行者の怪我の重症度との関係を明らかにした Ballesteros et al. (2004)
・米国ハワイ州における歩行者事故を，運転者過失による事故と歩行者過失による事故とに分類し，両者の特徴を比べた Kim et al. (2008)
・イギリスにおける歩行者事故において，事故に遭った歩行者の年齢と，頭部損傷度との関係を扱った Richards et al. (2012)などは有名である．しかし，これらを含む多くの研究には以下の２点の大きな欠点がある．
欠点１ 歩行者として事故に遭い易い人と遭いにくい人との違いを解明できない．
欠点２

高齢歩行者の身体能力や認知能力と，事故遭遇リスクとの関係を解明できない．

欠点１は，殆どの既往研究が，厳密な疫学的研究方法を踏襲せず，警察や病院等の事故データベースに頼っていることに起因する．このデータベースは事故に遭った人の情報しか含まないため，事故に遭った人と遭っていない人とを比較対照できないのである．欠点２は，事故データベースが歩行中の被害者の詳細な情報を含んでいないことに起因する．
1.2

研究目的

以上の背景を踏まえて，高齢歩行者事故の削減のために本研究では以下の目的を設定した．
１．高齢者の諸個人特性（日常的身体運動量，認知能力，性別など）が，歩行中に事故に巻き込まれるリスク増加にどの程度寄与しているかを明らかにする．
２．特に，アンケートで実施では取得できない詳細な個人特性，すなわち医学的なＭＲＩ画像から評価される諸特性と歩行計測機で計測される歩行能力も計測する．
なお，以上の研究構想は，以下の先行研究も踏まえて構想された．最近 Dommes etal.(2013)は，歩行者の道路横断に関する実験を実施した結果，「認知機能の衰え」と「車が来る前に自分が道を渡りきれるかの判断の正しさ」に相関が認められた．この先行研究を踏まえれば，リスク要因の候補として認知機能は無視できない．そこで本研究ではＭＲＩ画像に基づく脳診断結果を調査項目として追加した研究を着想した．著者らは，Park, Nakagawa,et al(2013)において，脳内の白質病変（健常者の約３分の１に見られる病変）の有無が，運転者として事故に遭遇する確率を上昇させることを示した．白質病変の有無が認知機能の衰えの重要な指標となり，歩行中の事故に遭うリスク要因にもなっている可能性は十分にある．
図 1.2 はともに健常者である A と B（ともに 65 才）の頭部 MRI 水平断面画像を比較している．A は正常な脳組織であるが，B は白質病変（矢印）と脳萎縮（矢頭：脳室拡大や脳溝開大）が認められる．白質病変は，健常中高年者の約 30%に，脳萎縮は軽度なものを含めると約半数以上に見られ，A のような正常所見は 65 歳以上では数％にしかすぎない．同年齢の健常者であっても脳組織変化には大きな個人差が存在する．図 1.3 は，これがどの部分の5/19

断面図であるかを示すものである．脳 MRI データは個人の特性を反映する適切なヒューマンファクターであり，高齢ドライバの交通事故対策の効果をさらに上げるには，この高齢者特有のヒューマンファクター対策が重要であるとの観点から，研究が進みつつある(e.g.,
Nakano and Park, 2014)．これに対して，本研究は，こうした脳ＭＲＩデータが歩行者として事故に遭遇するリスクをも説明できる可能性を検討するものである．

図 1.2 白質病変のない人（Ａ）とある人（Ｂ）のＭＲＩ画像

図 1.3 （右）黄色い矢印で示した箇所が白質病変の例．
（左）黄色い線が右写真の断面の位置を示す．

本研究は３年間を研究期間として実施する予定であり，平成２７年度は初年度であった．
従って，研究目的の達成は道半ばである．本報告書においては，現時点において達成できた
ことと，今後の見通しを中心に記述する．

第２章
方法
2.1 データ収集方法
本研究は，歩行中に事故に遭遇したことのある高齢者（以下，事故経験者群）と，そうでない高齢者（以下，事故未経験者群）とから等しくデータを収集することで，両群の違いを
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最も際立たせる個人特性を特定し，事故に遭遇するリスク要因を特定したいと考えている．
従って，リスク要因の候補でない特性については，なるべく両群において違いがないようにサンプルを抽出する必要がある．
そこで，本研究では，下図に示すように，事故経験群の一人ひとりに対して，彼（女）と同一の町内会に居住する，同性で年齢差が３歳以内の事故未経験者を定義した．ただし，同一町内会において該当者を見つけることが困難な場合は，郵便番号７桁が一致する住所に居住する者の中から該当者を選んだ．こうして定義した事故経験群と事故未経験群に対して，
著者から依頼を受けた高知県下の１７の警察署の高齢者交通安全推進員（通称＝高齢者アドバイザー）が，本研究の被験者募集のチラシを配布し，研究目的を説明した上で，参加に同意する場合は著者に対して電話連絡するよう依頼した．こうしたデータ収集体制の全体像を，
図 2.1 に示す．

高知県警察
本部

１７警察署所属の高齢者アドバイザー

研究協力依頼研究協力
依頼

研究協力依頼
データ集計
結果の随時報告高知工科大学・中川（研究代表者）

事故に遭った高齢者
研究参加
ＭＲＩ画像判定の依頼
ＭＲＩ画像判定
結果の提供
図 2.1 データ収集体制

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対照群の高齢者
高知工科大学・
朴啓彰（研究分担者）

なお，最終的に研究に参加した事故経験群の人たちと対応する（すなわち同一町内会にすむ）人が，必ず事故未経験群に含まれるという保証はない．それでも，歩行者として事故に遭遇するリスク要因として本研究が着目する個人特性以外に関しては，両群は同一の集団的特性を持っていると期待できる．

歩行中に事故に遭った高齢者の居住地
比較対照相手の高齢者（事故に遭ったことがない）の居住地
町内会の管轄エリア
図 2.2 被験者の募集の基本方針

最後に，上記の研究体制は，高知工科大学倫理審査委員会の承認を受けている（申請番号＝Ｎ８－２）．
2.2

データ収集内容

本研究で収集した被験者からのデータ収集項目は次の通りである．
１） 年齢・性別
２） 身長・体重３） 視力（左右）４） 聴力（左右）５） 住宅タイプ（戸建て／集合住宅）
６） 住まいに面している道路の広さ（５分類）
７） 運転免許の保有と運転頻度
８） 就業の有無
９） 白内障の有無と手術歴１０）事故経験群においては，事故による怪我の程度（重症／軽症）
１１）ＭＭＳＥ
１２）ＦＡＢ
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１３）頭部のＭＲＩ画像撮影
なお，ＭＭＳＥとは Mini Mental State Examination の略であり，これは認知症のスクリーニングのために世界で広く使われているテストである．スコアは１１項目の簡単なテストの合計得点で定義され，３０点満点である．
ＦＡＢは Frontal Assessment Battery の略であり，前頭葉機能のテストである．スコアは６項目の簡単なテストの合計得点で定義され，１８点満点である．
頭部のＭＲＩ画像撮影に関しては，共同研究者の朴啓彰・高知工科大学客員教授が画像分析を行った．具体的には，白質病変の有無とそのグレード，脳の灰白質・白質の容量，頭蓋内全容量などである．
2.3

分析方法

本来であれば，歩行者として交通事故に遭遇したことがあるか(y = 1)，ないか（y = 0）
を目的変数(y)とする多変量ロジスティック回帰分析を行い，さまざまなリスク要因がどの程度この目的変数に影響を与えているかを分析するべきである．しかし，本年度は三年間の研究期間（予定）の第一年度であるため，多変量ロジスティック回帰分析を行うだけの十分な
データ数がそろっていない．従って，本報告書においては，2.2 で収集した各項目に関して，
事故経験群と事故未経験群で統計学的に有意な差が見出されるか否かを明らかにすることとし，次年度以降の研究の見通しを得ることに主眼をおいた．

第３章
結果
3.1 データ収集結果
本研究では，２９名の高齢者からＭＲＩ画像を含むデータを収集することができた．本年度は，高知県警察本部や高知県下の１７警察署の高齢者アドバイザーと協力してデータを収集する体制を構築することに主眼が置かれたため，まだ十分なサンプル数は集められていな
い．この２９名の所管毎の内訳は以下の通りである．

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表 3.1 被験者の所管警察署毎の内訳

警察署

事故経験群 事故未経験群

高知南

4

3

高知東

2

1

室戸

2

香南

1

1

南国

4

6

香美

2

1

土佐（いの庁舎）

1

窪川

1
計

16

13

次に，２９人の被験者の年齢と性別の内訳は以下の通りである．これを見ると，性別についても年齢についても，当初の計画通り，事故経験群と事故未経験群とでかなり均質な分布が実現していることが分かる．
表 3.2 年齢と性別の内訳

事故経験群

事故未経験群

性別
男性

6

10

女性

4

9

最大

90

88

最小

67

67

平均

77.6

76.6

標準偏差

6.7

5.7

年齢

次に，住宅に関しては，２９名中２８名が一軒屋に居住していた．また，その住宅がどのような幅の道路に接しているかについての内訳を以下の表に示す．事故経験群と事故未経験
群とは，殆ど同一の分布を有していることが分かる．この確認は重要である．なぜなら，高齢者が歩行中に事故に遭遇する場合，それは居住地の周辺であることも多いと思われ，両群で自宅周辺の道路環境が均質でないと，事故の有無に影響を与えた原因を脳ＭＲＩ特性等の
10/19

個人特性に帰すことができなくなるからである．
表 3.3 住宅立地条件の内訳

住宅立地環境事故経験群

事故未経験群
2

0

10

10

3＝車が通れる道路。ただし路側帯が有り、車道は一車線。

2

1

4＝車が通れる道路。ただし歩道が有り、車道は一車線。

1

1

5＝車が通れる道路。ただし歩道や路側帯が有り、車道は二車線。

1

1

1＝車の通れない細い道路
2＝車が通れる道路。ただし路側帯や歩道が無い。

3.2

データ分析結果

本研究では，いくつかの指標において，事故経験群と事故未経群との間に統計学的に有意な差が見出された．それについて以下に述べる．
（１）ＭＭＳＥ
認知機能テストであるＭＭＳＥ（３０点満点）の両群における平均点の差を以下の表に示す．合計得点に関して両群に有意な差は見出されなかったものの，No.5 の遅延再生において，事故未経験群のほうが有意に高い得点を有していることが分かった（５％有意水準）
．この項
目は，
「さくら」
「猫」
「電車」といった三つの用語を被験者に記憶してもらった後，これとは関係のない項目についての質問をしたのち，暫くたって再びこれらの三単語を言えるかを試すものである．事故を経験している被験者は，遅延再生の能力が事故未経験者よりも劣っていることが分かった．

11/19

表 3.3 ＭＭＳＥ得点の比較

No.
項目
1 （５点）時間の見当識

事故経験群 事故未経験群
4.85
4.94

差
0.09

2

（５点）場所の見当識

4.31

4.54

-0.23

3

（３点）即時想起

2.94

3.00

-0.06

4

（５点）計算

3.75

4.31

-0.56

5

（３点）遅延再生

2.38

2.92

-0.55 *

6（２点）物品呼称

2.00

2.00

0.00

7

（１点）文の復唱

0.81

0.92

-0.11

8

（３点）口頭指示

2.88

3.00

-0.13

9

（１点）書字指示

1.00

1.00

0.00

10 （１点）自発書字

0.88

1.00

-0.13

11 （１点）図形模写

0.81

0.92

-0.11

合計
Note. *: p < 0.05.

26.69

28.46

-1.77

（２）ＦＡＢ
前頭葉機能テストであるＦＡＢ（１６点満点）の両群における平均点の差を以下の表に示す．合計得点に関して両群に有意な差は，６％有意水準において有意な差が見出された．
また，項目別に見ていくと，項目 No.1, No.4 において，５％有意水準で事故未経験群の方が成績が良かった．
No.1 は「次の２つはどのような点が似ていますか」（バナナとミカンは？テーブルといすは？チューリップ，バラと菊は？）という質問であり，採点方法は次のとおりである．
正解が３組 ３点
正解が２組 ２点
正解が１組 １点
正解なし

０点

また No.4 は，まず「私が１回叩いたら，２回叩いてください」と指示する．そして，指示を理解したことを確かめてから次の系列を試行する：1-1-1．次は「私が２回叩いたら，１回叩いてください」と指示する．そして，指示を理解したことを確かめて次の系列を試行する：
2-2-2．そして次の系列を実施する：1-1-2-1-2-2-2-1-1-2．また，採点方法は以下の通りである．
失敗なし ３点
12/19

失敗２回まで ２点
失敗３回以上 １点
４回以上連続してテスターと同じように叩く ０点
全くたたかない，全て１回（２回）たたく，ただ叩いている

０点

表 3.4 ＦＡＢ得点の比較

No. 項目
1 （３点）概念化

事故経験群 事故未経験群
差
1.69
2.15 -0.47 *2（３点）柔軟性2.25

2.46 -0.21

3（３点）運動プログラミング

2.63

2.77 -0.144（３点）干渉刺激に対する敏感さ

2.00

2.85 -0.85 *5（３点）抑制コントロール

1.06

1.23 -0.176（３点）環境に対する被影響性

3.00

3.00

12.63

14.46 -1.84 †

合計
Note. †: p <0.1. *: p < 0.05.

0.00

（３）視力
両群における視力の比較結果を下表に示す．メガネ使用者においては，メガネによる矯正後のデータを使用した．右目と左目のいずれにおいても，５％有意水準において，事故未経験者の方が視力が高かった．
表 3.5 視力の比較項目
右目

事故経験群 事故未経験群
0.55
0.78

左目
Note. *: p < 0.05.

0.49

0.72

差
-0.23 *
-0.23 *

（４）その他以上の（１）から（３）までの発見に加えて，ＭＲＩ画像診断結果においても，事故経験
群と未経験群とで，一定の差がありそうであることが分かりつつある．しかしながら，本年度はわずか２９サンプルのデータを収集したに過ぎないため，次年度以降により確実な成果を出すべく，サンプル数を増やしてゆく必要がある．

13/19

3.3

歩行者事故経験者のアンケート結果

本研究ではこれまで，１６名の事故経験者からのデータを収集することが出来たが，この数を実現するにあたり，高知県下の１７の警察署の高齢者アドバイザーの方々には，１１６人の事故経験者を訪問していただいた．
（言い換えれば，１１６人のうち１６人が平成２７年
度はＭＲＩ撮影を含む詳細な調査に協力してくださった．）これら１１６人の方々のうち４４名に関しては，高齢者アドバイザーが戸別訪問をした時点において，事故に遭遇した影響がどのように残っているか／いないかに関するメモをアドバイザーに残してもらった．
これだけのまとまった生の情報が得られる機会は非常に稀であり，この報告書の場を借りてその声を公にすることには大きな社会的意義があると考えられる．従って，本報告書の文
脈からは多少それるものの，本節では個人情報が特定される怖れがない範囲内において，その結果を紹介させていただく．１から４４までの一つ一つの番号が，一人ひとりの事故経験者に対応している．

1. 元気な時は，何でも自分でできる元気でいきいきした生活を送っていたのに，一転ライフスタイル，心身共に変わり，ダメージを受けている．家族様も同じことを言っていた．手もかかるし，本人のことを思うと見るのもつらい．本人を迷惑をかけたくないと気を使っている様子．参考までに…（見てて感じる，よく聞くこと）高齢になるほど精神的ダメージが大き
く，とにかく車がこわい！車の音がこわい！車が遠くにいても近くにいても寄ってきてもこわい！で，外に出るのがこわくなる→家の中にひきこもる→寝たきりになる→認知症 事故がきっかけで，色々なやみ考え事が増える→認知症
2. ヨタヨタ歩く 質問しても答えるまでに時間がかかる
3. 床や畳の上に直に座れなくなった．何かにつかまっていないと立っていられない．事故後，思うように動けなくなって気分が下がったまま．
4. 毎日日記をつけていて，事故当日のことも記されていた．家の中でできる運動をやっている．
5. 夫婦で農家を営んでいるが，仕事に影響が出ている．重い物が持てないや，長時間座ってする作業等もつらいとの事．
6. 夫婦２人で暮らしており，買い物はご主人がしている．持病（パーキンソン病）がある為，歩行は自宅周辺のみ．外出を控えている様子は特に感じられなかった．
7. 飲み会の帰りに電車通り沿いを歩いていて後ろから来ていた車にはねられるも，脚のケガだけで済んだ．当時は松葉杖を使っていたそうだが，14/19

訪問時はお元気そうな印象を受けた．
8. 年齢的にも見た目的にもお若い方だったので事故によるケガの影響は小さかったと思われる
9. 日常生活に支障は出ていなかった様子
10. 日常生活に支障は出ていなかった様子
11. 事故前と比べて変わった点などは聞かれなかった
12. 事故前と比べて変わった点などは聞かれなかった
13. 事故の影響か年齢の為か判断しきれないが，かなり背中が曲がっており，手押し車なしでの外出は難しそう．（但し，家に上がる坂道は，そこそこ傾斜があるものの，一人で上がれるそう）
14. 事故により腕に痛み（しびれ）があり不自由になった．
15. 事故に遭う以前は国道を渡って洗濯物を干しに行っていたが，家族の呼びかけで現在はやめている．日常生活は普通に送っている．
16. 事故当初は軽傷だったが，その後痛い所ができたため治療が長くなった．夜の外出は控えてもらうよう言っている．服を着がえるのも大変とのこと（妻の話，本人は元気そうで，訪問した時は作業していた）
17. 事故後は車の運転を控えているが，免許の更新はしたいとの希望だった．いろんな活動をしているが無理せず続けていきたいとの意見があった．
18. 事故後，歩行が以前より難しくなったため，外出を控えるようになったら，物忘れがひどくなった．
19. 事故後，電動車イスを利用している．
20. 事故後，外出は控えるようになったけど，気分的なダメージは少ない．
心配する息子から同居を提案され，●●県へ移住された．
21. 事故が原因で…とは言いがたいが，高齢になったので，あまり外出はしないように心がけているとのこと
15/19

22. 事故が原因かは断定できないが，足，腰が弱り，毎週ヘルパーに来てもらっている．本人は時々，手押し車で近所を散歩する程度
23. 事故以来，右手右足が不自由となる．冬の寒い時等，事故でケガをした箇所が痛むと話していた．外出は通院時のみ．運動の為だと思い，通院時は行きのみ歩く．会話はしっかりとしていたが，やはり事故以来外出は控えている印象を受けた．
24. 自営業のため事務処理をしていたが長時間座ってする作業が難しくなったとのこと．また・同じ姿勢・立ちっぱなしでの料理・徒歩での外出などが難しくなった，といった点が聞かれた．
25. 高齢だが，引き続き車の運転にも（近所，市内）するとの事，心身ともにはつらつとしている
26. 現在も定期的に病院へ通院している．事故発生時，頭部から出血している．訪問時は会話はしっかりとできていたがロレツが回っていない様子だった．難聴．歩行は杖がないと歩きにくい様子．ホームヘルパーに週１回来て掃除をしてもらっている．以前はつりが好きでよく行っていたが現在は，見て楽しむのみだと話していた．外出はバスで毎日，市街地へ行く等「外出を控えている」ということは感じられなかった．
27. 現在は特に支障なく自転車に乗っている．
28. 現在は週４，５日パートに出ており，日常生活，仕事にも特に影響はなく過ごしている
29. 元気になり，毎日自転車で仕事に行っている
30. ケガをしてから外出を控えていたので，体力がなくなり，散歩も 100mぐらいしかできない
31. ケガの程度はわからないが，事故にあってから外出するのが怖くなり，自宅付近しか歩けない．
32. 車の運転に支障があった．
33. 体は元気だが，最近認知症の症状がでている．
34. 外傷はなかったようだが，本人は首の筋，腰等が痛むことがあるとの16/19

事で，アンケートを実施した時点でもリハビリに毎週通院している（バスで）との事．
35. 外出は家のまわりを散歩するくらいにしているとのこと
36. 家の内装をかえて取っ手を付けるなど，歩行時の支え必要になったい
た．今現在は大丈夫になっているかも？
37. 安全確認は十分気をつけているとのこと
38. アンケート用紙にも記載したが，認知症の可能性が高く，デイの施設でも個室に入るなど家族が不在のときに一人で出歩けないような配慮がなされていると感じた．」
39. あまり出歩かないとのこと
40. 足を骨折していたため，車の運転や習い事（踊り）は控えているとのこと
41. 足のケガがあったので，歩きにくそうだった．あまり，出歩くことが不自由だった．今現在は大丈夫になっているかも？
42. 足が悪く，歩くときは手押し車をつく
43. 足が不自由なため外出しない
44. 足が不自由，歩くときはつえを使ったり，手押し車をつく

以上の記述から分かる事は，少なくとも２点ある．第一に，歩行中に事故にあう人が負う
怪我は，歩行に何の影響も与えない程度の軽度のものから，歩行を困難にする程度の重度のものまで，千差万別である．第二に，重度の怪我を負った場合は言うまでもなく，軽度の怪我の場合であっても，心理的な影響や家族などの社会的な影響によって，事故にあった人は外出が困難になり，その後の生活パターンが大きく変化するケースがある．
こうしたことから，高齢者が歩行中に事故にあうことは，仮に死亡に至らなかったとしても，高齢者のその後の生活に大きな影響を与えることがわかる．これによって生活の質が大きく低下してしまう可能性も否定できない．
本研究は歩行中に事故に遭遇しやすい高齢者を特定することを通じて，死亡者数を削減するための提言を行うのみならず，怪我によって生活の質を低下させる高齢者を削減するための方策を検討するための基礎的な知見を生み出すことをも視野に入れている．
17/19

第４章
考察
本報告書では，歩行中に事故にあった経験のある人の群とない人の群とで，統計学的に有意な差が見出せるような指標を探索することを最終的なゴールとした．
検討した指標のなかで，両群の間に最も明瞭な違いが見出されたのは，視力においてであった．右目においても，左目においても，矯正後の視力は事故未経験者群のほうが有意に高かった．これまでも，マスメディア等によって，視力と歩行中の事故遭遇との間の関係性が指摘されることはしばしばあったものの，定量的にその関係性を示した学術研究は国内外を問わず，著者の知る限りこれまでに例がなく，その意味で重要な知見と考えられる．一般的に，夕暮れや夜間は視界が悪くなるため，自動車運転者は注意が必要であるといわれるが，本研究が示唆するのは，同じことが歩行者についても言えるということである．自動車対歩行者の事故が削減されるためには，それぞれの立場において事故を起こしやすい／遭遇しやすい人のタイプを特定し，両方向から対策を立ててゆくことが重要といえる．

第５章
結論と今後の課題
歩行中の事故の経験者とその対照群からデータを取得することは，個人情報保護の壁があるため，一般的に困難である．しかも，これらの人々から，脳のＭＲＩ撮影に基づく診断結果を含む究極的な個人情報を取得することは，一層難しい．本研究では本年度，高知県警察
本部および１７の警察署の全面的な協力の下，この困難をクリアする体制を構築することができた．これは大きな成果である．
しかも，まだ２９サンプルと少数ながらも，事故経験者と未経験者を区別する複数の指標が発見されつつある．両群の平均値の差の検定によって，視力，認知機能検査のいくつかの項目において，両群に有意な差があることが分かった．また，まだサンプル数が小さいため
本報告書での詳細な言及は控えたが，頭部ＭＲＩ画像による診断結果においても，両者において差がありそうであることが分かりつつある．
今後，サンプル数を増大さえていけば，多変量ロジスティック回帰分析の手法を適用し，「●●という条件を満たす高齢者は，それ以外の高齢者に比べて，■■倍，歩行中に事故に遭遇するリスクが高い」といった定量的な情報を含む知見が得られるはずである．本研究の遂行には大きな研究予算が必要となるが，それに見合う効果が得られそうであるという見通しが立てられたことが，平成２７年度の最大の成果と考えている．

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謝辞
本研究につきましては，タカタ財団から研究助成を受けました．深く感謝申し上げます．
また，本研究に被験者として参加してくださった高知県内の６５歳以上の方々にも御礼申し上げます．最後に，被験者募集の体制を作ってくださった高知県警察本部，ならびに各警察
署の高齢者アドバイザーの方々にも厚く御礼申し上げます．

参考文献
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