Web 調査による高速道路における逆走発生仮説の検証― 平成 27 年度（本報告） タカタ財団助成研究論文 ―ISSN 2185-8950

研究代表者

飯田 克弘

研究実施メンバー
研究代表者

大阪大学大学院工学研究科
准教授

飯田 克弘

報告書概要高速道路での逆走に対し，国や高速道路会社は，交通事故・車両確保に至った事案（顕在化した逆走リスク）に基づき，逆走対策を強化しているが，十分な効果が上がっているとは言えない．
このことは，未確保事案（潜在的逆走リスク）も視野に入れた対策の必要性を示している．
ここで，未確保事案は，逆走状態から復帰する際，順行車の動線を妨げる車両操作を伴うことを考慮すれば，対策を講ずるにあたっては，そもそも逆走を開始させないという観点が必要となる．つまり，運転者が逆走開始に至る一連の過程を全て把握し，その過程のどこに原因があるのかを明らかにする必要がある．
研究代表者は平成 26 年度タカタ財団助成研究において，逆走開始に至る過程の把握を試み，逆走発生仮説を構築した．本研究では，この仮説を精緻化し，検証することで，未確保事案を視野に入れた逆走を開始させない対策にとって有効な知見を得た．具体的には，逆走発生を抑止する対策として IC 誤流出の防止が最優先課題であることを示した．さらに，どの属性の運転者が，どのように経路情報を取得した結果，IC 誤流出しているのかを統計的に把握するとともに，得られた結果を実走実験のデータから検証することを試みた．

目次
第 1 章 序論 .................................................................................................................................... 1
1.1 研究背景・目的.................................................................................................................................. 1
1.2 研究の方針 ......................................................................................................................................... 3

第 2 章 逆走発生仮説の精緻化 ....................................................................................................... 5
2.1 逆走発生仮説の精緻化....................................................................................................................... 5
2.1.1 IC 流出時の逆走発生仮説........................................................................................................... 6
2.1.2 IC 流入時の逆走発生仮説........................................................................................................... 8
2.2 逆走発生の契機................................................................................................................................ 11
2.3 本研究で検証する仮説..................................................................................................................... 12

第 3 章 Web アンケート ............................................................................................................... 13
3.1 実施目的 ........................................................................................................................................... 13
3.2 Web アンケートの概要.................................................................................................................... 13
3.2.1 Web アンケートの構成............................................................................................................. 13
3.2.2 調査対象とサンプル数.............................................................................................................. 13
3.2.3 調査期間 .................................................................................................................................... 14
3.2.4 1 段階目の調査の質問項目 ....................................................................................................... 14
3.2.5 2 段階目の調査の構成 .............................................................................................................. 15
3.3 逆走発生仮説の検証 ........................................................................................................................ 16
3.4 行き先間違いの実態把握................................................................................................................. 16
3.4.1 分析の方針 ................................................................................................................................ 16
3.4.2 行き先間違いが発生しやすい状況の特定................................................................................ 17
3.4.3 行き先間違いが発生しやすい状況下にあった集団の特徴...................................................... 19
3.5 まとめ............................................................................................................................................... 30

第 4 章 実走実験........................................................................................................................... 31
4.1 実施目的.............................................................................................................................................. 31
4.2 実験概要.............................................................................................................................................. 31
4.2.1 実験区間 .................................................................................................................................... 31
4.2.2 実験期間 .................................................................................................................................... 31
4.2.3 被験者 ........................................................................................................................................ 31
4.2.4 実験機器 .................................................................................................................................... 31
4.2.5 実験の条件 ................................................................................................................................ 32
4.2.6 実験の流れ ................................................................................................................................ 32
4.3 取得データ ....................................................................................................................................... 34
4.4 視線挙動の分析................................................................................................................................ 34
4.4.1 分析方針 .................................................................................................................................... 34
4.4.2 分析対象とする被験者.............................................................................................................. 35
4.4.3 分析対象とする区間 ................................................................................................................. 35
4.4.4 分析結果 .................................................................................................................................... 35
4.5 まとめ............................................................................................................................................... 39

第 5 章 結論 .................................................................................................................................. 40
参考文献 ......................................................................................................................................... 42

第1章

序論

1.1 研究背景・目的高速道路での逆走事案は重大事故に繋がる 1)ことから，近年，社会的な問題として認知され，様々な対策が実施されている．たとえば，逆走との関連が疑われている認知症の運転者に対して，平成 27 年 6 月に公布された改正道路交通法 2）で，認知症を早期発見し，未然に免許の取り消しができるよう認知機能検査の強化が行われることが決まった．また，高速道路 6 社 3)は，
交通事故または車両確保に至った逆走事案を分析して，それに基づき，大型矢印標示などの視覚的な逆走抑制策，U ターン防止ラバーポールなどの物理的な逆走防止策を，逆走が複数回発生している箇所を優先的に，平成 26 年度から随時実施している．
このように，国や高速道路会社は，交通事故・車両確保に至った事案を分析した結果に基づき，制度面と道路環境の面で逆走対策を強化しているが，図 1.1 に示す通り，各年の交通事故・
車両確保件数，通報件数とも横ばいで推移している．このことは，交通事故・車両確保に至った事案に基づく，これまでの対策方針では逆走発生を抑止することに限界があり，確保できていない逆走事案（以下，未確保事案）も視野に入れた対策の必要性を示している．

交通事故・車両確保件数
1500

1253

通報件数（延べ）

1291

1176

1000
500

203

202

136

198

177

H23

H24

H25

H26

H27（1月～9月）

0
図 1.1

交通事故・車両確保に至った逆走事案件数 3）と逆走通報件数（延べ）4）

注）高速道路 6 社管内で発生した逆走事案．平成 26 年と平成 27 年の通報件数は未発表．
高速道路 6 社管内で発生した未確保事案の件数は不明であるが，通報件数と交通事故・車両確保件数の差を見ると多発していることは容易に想像できる．未確保事案は，どこかで逆走状態から自力で復帰しており，復帰できなかった場合が交通事故・車両確保事案として顕在化していると考えられる．また自力復帰という行為自体も，順行車の動線と必ず交錯するという事
故リスクの高い車両操作を伴う．こう考えると，事故・確保という逆走の結果のみに着目するのではなく，逆走を開始させないという対策の必要性が明らかになる．その対策を講ずるには，運転者が逆走開始に至る過程を把握して，その過程のどこに原因があるのかを運転行動および交通環境の観点から明らかにする必要がある．
逆走開始に至る過程の把握を試みた研究として，筆者らの先行研究 5）が挙げられる．この研究では，一般的な形状（トランペット型）かつ逆走が多発している IC を対象とした交通環境の調査結果と，当該 IC の管理者に逆走発生事例の詳細に関してヒアリングした結果を組合せ，逆走開始の可能性がある経路を推定した．さらに，その経路を辿る運転者の認知・判断・行動を

1

時間経過に沿って考察することで，図 1.2 に示す逆走開始に至る過程の仮説（以下，逆走発生仮説）を構築した．この仮説では，本線から目的 IC でない IC に流出してしまうこと（以下，IC 誤流出）が起点となり，料金所を出ずに引き返そうという考えが誘発され，内プラザで転回できると判断し，行動した結果が逆走に繋がることを示している．この研究の課題として，逆走開始させないために対策が必要だと考えられる認知・判断・行動（以下，逆走発生の契機）に着目して仮説を精緻化すること，そして，その仮説のとおり，IC 誤流出が起点となり逆走が発生しているのかを検証することが挙げられる．

図 1.2

IC 流出時の逆走発生仮説 5）注）a：流出する IC を間違えた時に，出口係員へ申し出るという対処法 6)を知っており，その際引き返せない可能性があることも知っている，c：対処法を知らない
先行研究で構築した逆走発生仮説を精緻化し，その仮説を検証することで，前述した未確保事案を視野に入れた逆走を開始させない対策にとって有効な知見を得ることができる．よって，
本研究では，まず，この 2 つを行うことを第 1 の目的とする．
精緻化した逆走発生仮説が検証されれば，逆走発生を抑止する対策として IC 誤流出の防止が最優先課題であると示すことができる．ここで，道路交通は，道路と車と運転者の 3 つの要素よりなるシステムであり 8），IC 誤流出も，3 つの要素が影響しあって発生していると考えられる．IC 誤流出に関連する既往研究では，道路の要素に含まれる案内標識のデザインに着目して，その視認性や判読性を評価した研究 7）は存在するが，運転者に着目して，どの属性の運転者が，どのように経路情報を取得した結果，IC 誤流出してしまったのかを明らかにした研究は存在しない．また運転者と車（この場合はカーナビゲーションシステム，以下，カーナビと略記）の関係を踏まえて IC 誤流出を捉えた研究も存在しない．
よって，本研究では，運転者に着目しつつ，経路情報を提供するカーナビの利用状況や案内標識の視認・判読状況との関係を見ながら，どの属性の運転者が，どのように経路情報を取得した結果，IC 誤流出しているのかを把握する．そして，その特徴にあてはまる運転者の視線挙動を実走実験のデータから分析する．最後に，それらの結果を組合せて，IC 誤流出の発生契機を解明することを本研究の第 2 の目的とする．

2

1.2 研究の方針
まず，先行研究で構築した逆走発生仮説を，逆走発生の契機に着目して精緻化する（第 2 章）．
次に，第 2 章で精緻化した仮説のとおり，IC 誤流出が起点となり逆走が発生しているのかを検証する．逆走という危険な状態を実際に再現するのは困難であること，仮説を検証するためには一定数以上のサンプルを取得する必要があることを踏まえ，本研究では大規模な Web アン
ケートを実施し，高速道路利用者の本線上で目的 IC を通過した，目的 IC より手前の IC に降りた，JCT の分岐を間違えた（以下 3 つを総称して行き先間違いと表記）経験を基に検証を行う．
そして，どのような個人属性，運転特性を持つ人が，どのように経路情報を取得した結果，どこの路線で行き先間違いしているのかを把握する．この分析は，図 1.3 に示すように，まず，行き先間違い時のカーナビの利用状況を確認する．ここで，カーナビの案内を聞いて案内標識に気づくというように，カーナビの利用状況と案内標識の視認・判読状況には関連がある可能性がある．よって，カーナビの利用状況と案内標識の視認・判読状況別の行き先間違い発生数
をクロス集計して，残差分析を行い，どの組合せの状況で行き先間違いが発生しやすいのかを特定する．
次に，行き先間違いが発生しやすい状況下にあった集団の特徴を把握する．ある状況下にあった集団の特徴を把握するためには，それ以外の状況下にあった集団と比較する必要がある．
よって，カーナビの利用状況と案内標識の視認・判読状況の組合せ（A1~C3）すべてを対象とし，A1~C3 ごとに分析を行う．ここで，A1~C3 の状況下にあった集団は，非高齢者といった１つの属性の人だけでは構成されておらず，複数の属性の人が混在している．よって，まず，A1～C3 の状況下にあった集団ごとに個人属性，運転特性，情報収集傾向を変数とするクラスタ分析を行う．次に，形成された各クラスタの特徴を把握するため，A1~C3 ごとに形成された各ク
ラスタと行き先間違い経験がない集団（以下，D）の個人属性，運転特性，情報収集傾向を比較する．ただし，行き先間違いした状況（行き先間違いした路線，その路線の運転頻度，行き先間違いの種類）は，D と比較できないため，A1~C3 ごとに形成された各クラスタと行き先間違いした状況の関連を残差分析で調べた．以上より把握した各クラスタの特徴に基づき，行き
先間違いが発生する要因を推測する．（第 3 章で詳説）．

図 1.3

IC 誤流出の実態を把握するための分析フロー3

第 3 章で，行き先間違いが発生しやすい状況下にあった集団の個人属性や運転特性などの特徴にあてはまる運転者の視線挙動に関するデータを取得し，それを用いて行き先間違いが発生する要因の裏付けをとる． 最後に，その結果と，第 3 章の結果を組合せて，IC 誤流出の発生
契機を明らかにする（第 4 章で詳説）．

4

第2章

逆走発生仮説の精緻化

2.1 逆走発生仮説の精緻化
先行研究６）で収集したデータを基に，逆走発生の契機を特定することを念頭に置いて，逆走発生仮説の精緻化を行った．
IC の環境とヒアリングした逆走発生事例のデータを基に，表 2.1 と表 2.2 に示した逆走開始の可能性がある経路を辿る運転者の認知・判断・行動を，時間経過に沿って推測し，運転者が逆走発生に至る過程を導いた．具体的には，運転者がとり得る行動とその原因となる認知・判
断を時間経過に沿って推測し，それぞれをボックスで表現して樹形図の形で書き出した（図 2.1
参照）．そして，樹形図の中で，ある分岐以降の部分木（ボックスの連なり）が，逆走発生に至る可能性が極めて低いと推測できた場合，それを削除した．その後，同様の内容を示す複数の部分木を 1 つに統合した．以上の手順で導いた逆走開始に至る過程を逆走発生仮説と定義する．
表 2.1

IC 流出時に逆走開始の可能性がある経路

流出ランプに進入するまでの経路

流出ランプに進入後の経路
内プラザで転回して流出ランプを逆走 （図 2.2 に対応）
該当事例：舞鶴大江 IC 11 件，宮津天橋立 IC 4 件

本線から「逆走と気づかず内プラザで転回」，「近接する IC と勘違いしB，D ランプに進入て流出した後，引き返そうとして内プラザで転回」等（図 2.1 に対応）

内プラザ開口部で転回して流入側に進入 （図 2.2 に対応）
該当事例なし表 2.2

IC 流入時に逆走開始の可能性がある経路

流入車線に進入 するまでの流入車線に進入後の経路

経路
流出車線に車線変更して料金所出口に誤流出した後，流出ランプを逆
走 （図 2.6 に対応）
外プラザ開口部を通過して料金所出口に誤流出した後，流出ランプを
逆走 （図 2.6 に対応）
一般道路から
流入車線に進入（図 2.5 に対応）

該当事例：舞鶴大江 IC 4 件「目的の IC へ行くには右寄りに走行しなければと思い込んで料金所出口に誤流出」等

料金所入口に進入した後，内プラザ開口部を通過して流出ランプを逆
走 （図 2.6 に対応）
該当事例：舞鶴大江 IC 3 件「B ランプを C ランプと勘違いして内プラザ開口部を通過」等
流入車線の途中で転回して引き返す （図 2.7 に対応）
該当事例なし外プラザ開口部で転回して引き返す （図 2.7 に対応）
該当事例なし5

2.1.1 IC 流出時の逆走発生仮説（1）B ランプから IC へ流出する経路
IC へ流出する経路（表 2.1）の逆走発生仮説を考えるにあたり，まず，本線から B ランプに進入する過程を導いた（図 2.1）．本線走行時は，「誤って目的地（降りたい IC）を通過した」
場合と，「目的地へ向かっている」場合が考えられる．前者の場合に運転者が取り得る行動は，通過したことに気づき「直近の IC へ流出して引き返そうと考えて B ランプに進入する」(Ⅰ)，
または通過したことに気づかず「直近の IC を目的地と勘違いして B ランプに誤流出する」(Ⅱ)
ことが考えられる．後者の場合には，「直近の IC を目的地と勘違いして B ランプに誤流出する」(Ⅲ)，または「直近の IC が目的地であるため B ランプに進入する」(IV)ことが考えられる．
ここで(IV)の場合は B ランプ進入後，料金所出口へ向かうと考えられる．このような逆走開始に至る可能性が極めて低い走行に該当する部分木のボックスは，その他の部分木と区別するため，六角形で表記した．

図 2.1

本線から B ランプに進入する過程

次に，図 2.1 中の(Ⅰ)〜(Ⅲ)に続く B ランプ進入後の過程をそれぞれ導いた．
(Ⅰ)に続く過程を図 2.2 に示す．ここで，NEXCO 中日本のウェブページ〔3〕を見ると，流出する IC を間違えた場合，「①出口係員へ申し出るように推奨していること」，「②申し出ても ICの構造等により引き返せない可能性があること」が掲載されている．この①と②を既知か否かによって運転者の判断・行動が異なると考え，「a：①も②も知っている」，「b：①だけ知っている」，「c：①を知らない」の 3 つに分岐すると推測した．
a の場合，料金所に行くことで生じる可能性がある「余計な料金や時間を避けるために引き返そう」と判断した場合が逆走に繋がる．たとえば，その判断後，「内プラザで転回できる」と考えた場合は「そこで転回して流出ランプを逆走」し，「内プラザ開口部から流入側に行ける」と考えた場合は「開口部で転回して流入側に進入する」と推測した．
c の場合，「料金所を出ずに引き返そう」と判断した場合に，前段落と同様の過程を辿り逆走に繋がる．一方，「停車しようと考えて内プラザで停車する」可能性もある．これは逆走ではないが，追突の危険があるため逆走行為と同様に扱う．
図 2.1 中の(Ⅱ)は，B ランプ進入時にその IC を目的地だと勘違いしている点が(Ⅰ)と異なる．
しかし，B ランプ進入直後に，「その IC が目的地でないと気づいた」場合は，(Ⅰ)と同一の過程になる．
6

図 2.1 中の(Ⅲ)は，目的地を通過していない点が(Ⅱ)と異なる．しかし，両者とも直近の ICを目的地と勘違いして B ランプに進入しているため，(Ⅲ)に続く過程は，(Ⅱ)に続く過程と同
一になる．

図 2.2

図 2.1 中の(Ⅰ)に続く過程（2）D ランプから IC へ流出する経路
D ランプから IC へ流出する経路に関しても，前項と同様に考察した．その結果，D ランプから IC へ流出する過程は，進入するランプの違いを除くと，B ランプから IC へ流出する過程と同一になった．以降では，進入するランプの違いを区別せず流出ランプと表記する．
（3）IC 流出時の逆走発生仮説の構築
まず，流出ランプに進入するまでの状態（図 2.1）と，流出ランプ進入後の過程（図 2.2 等）を繋ぎ合わせた（図 2.3 参照）．次に，この過程の中で，逆走開始に至る可能性が極めて低いと推測した部分木を削除した（図 2.3）．その結果，図 2.3 中の(ⅱ)の部分木は，(ⅲ)と同一になった．また，(ⅱ)は，「流出ランプ進入」の直後に「目的地でないと気づく」があることを除くと，(ⅰ)と同一になった．(ⅰ)では，流出ランプ進入前にその IC は目的地でないと気づいていることから，便宜的に(ⅰ)の「流出ランプ進入」の直後に「目的地でないと気づいている」というボックスを追加すれば，(ⅰ)と(ⅱ)の部分木は同様になる．以上より(ⅰ)，(ⅱ)，(ⅲ)の部分木はすべて同様だと考えられるため，1 つに統合した．さらに，(ⅳ)の部分木が(ⅴ)と同一になったため，1 つに統合した（図 2.4）．これを IC 流出時の逆走発生仮説とする．

7

図 2.3

IC 流出時の逆走発生仮説の構築過程

図 2.4

IC 流出時の逆走発生仮説

2.1.2 IC 流入時の逆走発生仮説（1）IC へ流入する経路
IC へ流入する経路（表 2.2）の逆走発生仮説を考えるにあたり，まず，一般道路から流入車線に進入する過程を考えた．これは図 2.5 に示す通り，「IC へ流入しようと考え流入車線に進入する」(Ⅰ'），または IC 入口を示す標識を見落とす等の理由で「一般道路と勘違いして流入車線に誤流出する」(Ⅱ')となる．
8

図 2.5

一般道路から流入車線に進入する過程

次に，図 2.5 中の(Ⅰ')に続く過程が 3 通り考えられたため，図 2.6 に示すように整理した．
図 2.6 上部は，流入車線から流出車線に車線変更する過程を示している．表 2.2 に示すように「IC 流入時，目的の IC へ行くには右寄りに走行しなければと思い込んで料金所出口に誤流出した」事例が確認されている．この事例のように，流入車線走行中に「目的地の方向を過度に意識」すると，「流出車線を流入車線と勘違い」してしまい，その結果，「流出車線に車線変
更して逆走する」と推測した．その後，「料金所出口を見て逆走に気づいた」場合は「外プラザで停車」等の行動に至り，逆走に気づかず「料金所出口を入口と勘違いして出口へ向かった」
場合は「ETC レーンに進入しバーを突破して流出ランプを逆走」等の行動に至ると推測した．
図 2.6 中部は，流入車線から外プラザ開口部を通過する過程を示している．流入車線を順行
して外プラザに来た時，前段落と同様に「目的地の方向を過度に意識」すると「料金所出口を入口と勘違い」してしまい，その結果，「外プラザ開口部を通過して料金所出口へ向かう」と推測した．その後は前段落と同様になる．
図 2.6 下部は，流入車線から料金所入口に進入した後，内プラザ開口部を通過する過程を示している．この場合も，前出部と同様に「目的地の方向を過度に意識」すると「流出ランプを
C ランプと勘違い」してしまい，その結果「内プラザ開口部を通過して流出ランプを逆走する」と推測した．

図 2.6

図 2.5 中の(Ⅰ')に続く過程
9最後に，図 2.5 中の(Ⅱ')に続く過程を図 2.7 に示す．流入車線に誤流出した運転者は，料金所等を見て，「IC へ流入したと気づく」と推測した．ここで，NEXCO 中日本のウェブページ〔3〕を見ると，IC 流出時と同様に，間違えて IC へ流入した場合には，「①料金所入口の発券機にあるインターホンから係員へ申し出るように推奨していること」，「②申し出ても IC の構造等により引き返せない可能性があること」が掲載されている．この①と②を既知か否かによって運転者の判断・行動が異なると考え，「a’：①も②も知っている」，「b’：①だけ知っている」，「c’：①を知らない」の 3 つに分岐すると推測した．
a’の場合，料金所に行くことで生じる可能性がある「余計な時間を避けるために引き返そう」と判断した場合が逆走に繋がる．たとえば，その判断後，「流入車線で転回できる」と考えた場
合は「そこで転回して引き返し」，「外プラザ開口部から流出側に行ける」と考えた場合は「開口部で転回して引き返す」と推測した．
c’の場合，「料金所へ入る前に引き返そう」と判断した場合に，前段落と同様の過程を辿り逆走に繋がる．一方，「停車しようと考えて外プラザで停車する」可能性もある．

図 2.7

図 2.5 中の(Ⅱ')に続く過程（2）IC 流入時の逆走発生仮説の構築
まず，流入車線に進入するまでの状態（図 2.5）と，流入車線進入後の過程（図 2.6，図 2.7）を繋ぎ合わせた．次に，この中で逆走開始に至る可能性が極めて低いと推測した部分木を削除した後，同様の内容を示す複数の部分木をそれぞれ 1 つに統合した（図 2.8）．これを IC 流入
時の逆走発生仮説とする．

10

図 2.8 IC 流入時の逆走発生仮説

2.2 逆走発生の契機
まず，逆走開始行動から逆走発生仮説を遡り，「逆走開始させないために対策が必要だと考えられる認知・判断・行動（以下，逆走発生の契機）」をすべて抽出した．次に，逆走発生の契機を物
理的交通環境や運転者の知識・心理等の観点から考察することで，逆走発生原因を推定し，その原因に対応した対策方針の提案を試みた．
IC 流出時の逆走発生仮説（図 2.4）について，「内プラザで転回」，「内プラザ開口部で転回」，「内
プラザで停車」の逆走開始行動から遡り，逆走発生の契機を抽出した（表 2-3）．
「内プラザで転回」を防止するには，直前の「⑤内プラザで転回できる」という誤った判断を正す必要があり，⑤が契機だと推測した．また，その判断を未然に防止するには，手前の「③余計な料金や時間を避けるために引き返そう」，および「④料金所を出ずに引き返そう」という誤った判断が生じないようにする必要があり，③と④も契機だと推測した．
「内プラザ開口部で転回」を防止するには，直前の「⑥開口部から流入側に行ける」という誤った判断を正す必要があり，⑥が契機だと推測した．また，その判断を未然に防止するには，前段
落と同様に③と④の引き返そうという誤った判断が生じないようにする必要がある．
「内プラザで停車」を防止するには，直前の「⑦停車しよう」という誤った判断を正す必要があり，⑦が契機だと推測した．

本線

流出ランプ

内プラザ

表 2.3 IC 流出時の逆走発生の契機①誤って目的地を通過する②目的地より手前の IC を目的地と勘違いする③料金所に行くことで生じる可能性がある余計な料金や時間を避けるために引き返そうと考える④対処法を知らず，料金所を出ずに引き返そうと考える⑤転回できると考える⑥開口部から流入側に行けると考える⑦対処法を知らず，停車しようと考える

11前述の 3 つの逆走開始行動は，さらに遡ると，全て「目的地でない IC の流出ランプに進入」（ラ
ンプ誤流出）という行動に辿り着く．この「ランプ誤流出」を防止するには，本線上で，「①誤って目的地を通過する」という行動および，「②目的地より手前の IC を目的地と勘違いする」という誤った判断が生じないようにする必要があり，①と②が契機だと推測した．
IC 流入時の逆走発生仮説についても，同様に逆走開始した行動から遡り，逆走発生の契機を抽出した（表 2.4）．
IC 接続部

流入車線

表 2.4 IC 流入時の逆走発生の契機⑧流入車線を一般道路と勘違いする⑨目的地の方向を過度に意識する⑩流出車線を流入車線と勘違いする⑪料金所に行くことで生じる可能性がある余計な時間を避けるために引き返そうと考える⑫対処法を知らず，料金所へ入る前に引き返そうと考える⑬転回できると考える⑭料金所出口を入口と勘違いする

外プラザ⑮開口部から流出側に行けると考える⑯対処法を知らず，停車しようと考える⑰目的地の方向を過度に意識する

内プラザ⑱流出ランプを C ランプと勘違いする

2.3 本研究で検証する仮説
IC 流入時の逆走発生を防止するには，IC 部での対策を重点的に行う必要性が高い．これは 1-1
で述べた通り，高速道路各社により逆走が複数回発生した地点を優先的に随時実施されている．
一方，IC 流出時の逆走発生を防止するには，IC 部の対策に加え，IC 誤流出を防止することが最優先課題である．しかし，1-1 で述べた通り，運転者に着目して，どのような個人属性，運転特性を持つ人が，どのように経路情報を取得した結果，どこの路線で行き先間違いしているのかを明らかにした研究は存在しない．また運転者と車（この場合はカーナビ）の関係を踏まえて IC
誤流出を捉えた研究も存在しない．
よって，本研究では，重要度が高いにもかかわらず，現状では十分な検討・対策がなされていないと考えられる IC 流出時の逆走発生に着目し，第 3 章で仮説の検証を行っていく．

12

第3章

Web アンケート

3.1 実施目的Web アンケートを行う目的は，大きく 2 つに分けられる．
第 1 の目的は，第 2 章で精緻化した仮説のとおり，IC 誤流出が起点となり逆走が発生する可能性があるのかを検証することである．高速道路利用者に，本線上で目的 IC を通過した，目的 IC
より手前の IC に降りた，JCT の分岐を間違えた（以下，3 つを総称して行き先間違いと表記）経験とその後にとった行動を聞くことで，本線から目的地でない IC に流出してしまうこと（以下，IC 誤流出）が発生しており，それが逆走に繋がる可能性があることを確認する．
第 2 の目的は，IC 誤流出の発生契機を解明するために，どのような個人属性，運転特性を持つ
人が，どのように経路情報を取得した結果，どこの路線で行き先間違いしているのかを把握することである．年齢などの個人属性，運転頻度などの運転特性に加え，普段の経路選択時に参考にしているもの（情報収集傾向），行き先間違いした経験，行き先間違い時のカーナビの利用状況と案内標識の視認・判読状況などに関するデータを取得する．また，比較対象として，行き先間違い経験がない人の個人属性，運転特性，情報収集傾向に関するデータも取得する．
3.2 Web アンケートの概要
3.2.1 Web アンケートの構成
Web アンケートは 2 段階で構成した．
1 段階目の調査は，多数の高速道路利用者に対し，個人属性，運転特性，情報収集傾向，行き
先間違いした経験，および高速道路に関する知識について質問するために実施した．
2 段階目の調査は，行き先間違い経験がある人に対し，行き先間違い後にとった行動，転回行為を行った理由，行き先間違い時の状況について質問するために実施した．
3.2.2 調査対象とサンプル数
1 段階目の調査では，株式会社楽天リサーチにモニターとして登録している 18 歳から 80 歳までの運転免許保有者 10000 名から回答を得た．そのうち，不良回答（2 段階目の調査の回答時間
が 60 秒未満と著しく短いもの，自由回答が解読できないもの，回答が矛盾しているもの）と，「カ
ーナビがない時代」などの記述があった回答，計 78 名を除外した．カーナビがない時代ということは，その普及時期から 10 年以上前の経験であると推定できるため，現状の未確保事案の実態把握に用いるデータとしては不適当と判断した．
なお，交通事故・車両確保に至った逆走事案では高齢者の比率が 60％以上 3）と高いことを踏まえると，未確保事案の実態把握においても高齢者のサンプルを一定数以上確保する必要がある．
回収数は，高速道路利用者の年齢構成に準じるのが適当であるが，そのデータがないため，平成
26 年の免許保有者の比率 9)を代用して，高齢者（65～80 歳）：非高齢者（18～64 歳）＝1：4.5 を目安とする回収設定とした．その結果，回答者の内訳は，高齢者 1787 名，非高齢者 8135 名となった．
また，高速道路をほとんど運転しない人の場合，そもそも行き先間違いをする機会が少なく，経験があったとしても，古いものである可能性が高いことから，現状の未確保事案の実態把握に用いるデータとして不適当であると考えられる．そのため，本研究では，高速道路を年 1 回以上運転する 6455 名の回答を利用する．
2 段階目の調査では，1 段階目の調査で高速道路を年 1 回以上運転し行き先間違いした経験があるという条件に合致した 3441 名のうち，1872 名を対象として，1 段階目の調査と連続して実施した．1 段階目の調査と同一の理由で，2 段階目の調査においても，高齢者：非高齢者＝1：4.5を目安とする回収設定とした．その結果，回答者の内訳は，1 段階目の調査の回答日時が早かった順に，高齢者 351 名，非高齢者 1521 名となった．
各調査のサンプル数を表 3.1 に示す．

13

表 3.1 各調査のサンプル数
調査

サンプル数

高齢者

非高齢者

1段階目の調査

6455

1259

5196

2段階目の調査

1872

351

1521

3.2.3 調査期間
Web アンケートは，2015 年 11 月 2 日から 5 日までの 4 日間の日程で実施された．
3.2.4 1 段階目の調査の質問項目
質問項目は，以下の（1）から（10）の通りである．質問とは別途に，モニターの登録情報から，性別と居住地（都道府県）のデータを取得した．
（1）年齢
記述式．
（2）職業
①農林水産・鉱業，②建設業，③製造業，④電気・ガス・熱供給・水道業，⑤情報通信業，⑥運輸・郵便業，⑦卸売・小売業，⑧金融・保険・不動産業，⑨飲食店・宿泊業，⑩医療・福祉，⑪教育・学習支援・公務，⑫その他サービス業，⑬その他（学生・主婦・無職を含む） の 13 択式．
（3-1）普段の自動車の運転頻度①週１回以上，②月に１～２回程度，③３か月に１～２回程度，④年に１～２回程度，⑤それ以下の頻度 の 5 択式
（3-2）普段の高速道路の運転頻度①週１回以上，②月に１～２回程度，③３か月に１～２回程度，④年に１～２回程度，⑤それ以下の頻度 の 5 択式
（4）普段，高速道路で経路選択の参考にしているもの（複数回答可）①自分の経験や運転前に調べた知識，②道路上の案内標識や情報板，③カーナビの画面案内（スマホを含む），④カーナビの音声案内（スマホを含む），⑤同乗者の指示，⑥その他（自由回答） の 6 択式
（5-1）高速道路で転回が認められていると思う場所（①②③は複数回答可，④は排他）①本線，②本線以外の道路，③出口料金所手前の広くなっている場所，④いずれも認められていない の 4 択式
（5-2）高速道路で後退が認められていると思う場所（①②③は複数回答可，④は排他）①本線，②本線以外の道路，③出口料金所手前の広くなっている場所，④いずれも認められていない の 4 択式
（6）流出する IC を間違えたときの対処法 3)に関する知識の有無①はい，②いいえ の 2 択式
（7）（6）の対処法を知った媒体（質問（6）で「はい」と回答した人が対象，複数回答可）①高速道路会社の Web サイト，②その他インターネット上の情報，③SA・PA のポスターや放送など，④カーラジオ，⑤テレビ，⑥その他（自由回答） の 6 択式
（8）高速道路で直近に経験した行き先間違い①目的 IC を通過してしまった，②目的 IC より手前の IC に降りてしまった，③JCT の分岐を間違えてしまった，④いずれも経験したことがない の 4 択式
（9）行き先間違い時の案内標識の視認・判読状況①案内標識に気づかなかった，②案内標識に気づいたが，読めなかった（進路を判断できなかった），③案内標識を見たが，勘違いした，④その他（自由回答） の 4 択式
（10）行き先間違い時のカーナビ（スマホ含む）の利用状況①カーナビを利用していなかった，②カーナビを利用していたが，案内を勘違いした，14

③カーナビの案内を聞きとれなかった・見落とした，④カーナビの案内が間違っていた（地図が古い，位置情報がずれるなど），⑤その他（自由回答） の 5 択式

3.2.5 2 段階目の調査の構成
2 段階目の調査は以下の 3 項目群によって構成された．
なお，2 段階目の調査は，高速道路上での逆走という違法行為を行った経験を尋ねるため，社会的望ましさによるバイアスがかかる可能性がある 10）．本調査では，事実を回答してもらうことを優先し，可能な限り逆走を意識させない表現になるよう，設問および選択肢を設計した．そのため，本調査では，逆走の自覚を持って行った転回と，自覚なく行った転回を区別していない．
（a）本線，JCT ランプ部での行動 （質問（8）で①，③を選択した人が対象）
まず，目的 IC を通過した後の本線での行動，または JCT で分岐を間違えた後の JCT ランプ部での行動を尋ねた．選択肢は，その場で転回や後退をした，そのまま走行し IC に向かった，その他（自由回答）の 3 つである．その中で，転回・後退をしたと回答した人にはその理由を尋ねた．
また，転回・後退をせず IC に向かったと回答した人の中には，どう行動したらよいか分からず本線，JCT ランプ部で停車する可能性があると考えられるため，IC に向かう前に停車をしたかどうかも尋ねた．なお，高速道路上での停車は追突等の危険があるため，本研究では転回・後退と同様に危険行為として扱っている．
（b）内プラザでの行動（質問（8）で②を選択した人および（a）で転回・後退をせず IC に向かった人が対象）
まず，内プラザでの行動を尋ねた．選択肢は，その場で転回や後退をした，料金所係員に問い合わせた，料金所係員に問い合わせることなく料金所を出た，その他（自由回答）の 4 つである．
その中で，転回・後退をしたと回答した人にはその理由を尋ねた．また，転回・後退をせず料金所に向かった人に対しては，内プラザで停車をしたかどうかも尋ねた．ただし，本線，JCT ラン
プ部で停車をしたと回答した人に対しては，内プラザで再度，停車するとは考えにくいため，内プラザで停車をしたかどうかは尋ねていない．
（c）行き先間違い時の状況 （2 段階目の調査対象者全員）
・行き先間違い時に走行していた路線①道央自動車道，②東北自動車道，③常磐自動車道，④関越自動車道，⑤北陸自動車道，⑥中央自動車道，⑦東名高速道路，⑧新東名高速道路，⑨名神高速道路，⑩新名神高速道路，⑪中国自動車道，⑫山陽自動車道，⑬九州自動車道，⑭首都高速道路，⑮阪神高速道路，⑯その他の高速道路（自由回答），⑰おぼえていないの 17 択式
・当時の当該路線の利用頻度（行き先間違い時に走行していた路線で①～⑯を回答した人を対象）①3 ヶ月に１回以上，②年に１～２回程度，③それ以下の頻度，④初めて の 4 択式
・行き先間違い時に運転していた車種①普通車・軽自動車，②二輪車，③その他（貨物車，中・大型車等） の 3 択式
3.1 で述べた Web アンケートの実施目的と，
3.2.4 と 3.2.5 に示した質問項目の対応関係を表 3.2に示す．
表 3.2 Web アンケートの実施目的と質問項目の対応関係
Webアンケートの実施目的
1．逆走発生仮説の検証

質問
8,a,b

個人属性
2．IC誤流出の 運転特性
実態把握
情報収集傾向道間違い時の状況

15

1,2,性別,居住地
3-1,3-2
4
8,9,10,c3.3 逆走発生仮説の検証
Web アンケートで取得したデータを用いて，2.1.1 の図 2.4 に示した IC 流出時の逆走発生仮説のとおり，IC 誤流出が起点となり逆走が発生する可能性があるのかを検証する．
まず，行き先間違いの発生状況を調べた．1 段階目の調査で，高速道路を年 1 回以上運転する
6455 人を対象とした質問（8）の行き先間違いした経験を集計した結果を図 3.1 に示す．図 3.1 を見ると，高速道路を年 1 回以上運転する 6455 人中 3441 人（53％）が行き先間違いした経験があった．これは，行き先間違いした経験がない人の構成比率 47％より有意に大きい（従属関係にある場合の母比率の差の検定 11），ｐ＜0.01）．つまり，高速道路利用者には，行き先間違いした経験がある人が 53％と多数存在することを示している．

図 3.1 行き先間違いの発生状況
次に，行き先間違いした後の行動を調べた．2 段階目の調査に進んだ 1872 人を対象として，質問(a)，(b)を集計した結果を表 3.3 に示す．表 3.3 を見ると，行き先間違いした 1872 人中 1814 人（96.9％）が IC 誤流出していた．また，行き先間違いした 1872 人中 58 人（3.1％）が内プラザで転回していた．ここで，行き先間違いした人の母集団が正規分布であると仮定すると，内プラザ
で転回した人の母比率は，信頼度 95％11）で 2.3％から，3.9％の間にあると言える．つまり， IC
誤流出した人のうち内プラザで転回した人の母比率は信頼度 95％で有意である．
表 3.3 行き先間違いした後の行動
行き先間違い後の行動

人数

本線で転回

構成比率 行き先間違い
人数
48
2.6% 後の行動

内プラザで転回

58

3.1%

本線または内プラザで停車後、料金所へ行った

115

6.1%

転回・停車せずに料金所へ行った

1641

87.7%

不明

10

0.5%

合計

1872

100.0%IC 誤流出

1814

構成比率

96.9%

以上より，高速道路利用者のうち行き先間違いした経験がある人が 53％と多数存在していること，行き先間違いした人のうち 96.9％とほとんどの人が IC 誤流出していること，行き先間違いした人のうち内プラザで転回した人の母比率は信頼度 95％で有意であることがわかった．これらは，大規模なサンプルから得られた結果であるため信頼性は高いと考えられる．この結果から，逆走発生仮説のとおり，IC 誤流出が起点となり逆走が発生する可能性があると言える．

3.4 行き先間違いの実態把握
3.4.1 分析の方針
3.3 の結果から IC 誤流出の発生を防止する必要性は高いと言える． ここで，表 3.3 より，行き
先間違いした人のうち 96.9％とほとんどの人が IC 誤流出していたとわかった．つまり，行き先間
16違いを防止すれば，IC 誤流出の発生を大きく抑制でき，結果として逆走発生の防止に繋がることを示している．よって，本研究では，行き先間違いした 3441 人を分析対象として，どのような個
人属性，運転特性を持つ人が，どのように経路情報を取得した結果，どこの路線で行き先間違いしているのかを把握する．
分析のフローは，図 3.2 に示す．まず，行き先間違い時のカーナビの利用状況を確認する．ここで，カーナビの案内を聞いて案内標識に気づくというように，カーナビの利用状況と案内標識の視認・判読状況には関連がある可能性がある．よって，カーナビの利用状況と案内標識の視認・判読状況別の行き先間違い発生数をクロス集計して，残差分析を行い，どの組合せの状況で行き先間違いが発生しやすいのかを特定する．
次に，行き先間違いが発生しやすい状況下にあった集団の特徴を把握する．ある状況下にあった集団の特徴を把握するためには，それ以外の状況下にあった集団と比較する必要がある．よって，カーナビの利用状況と案内標識の視認・判読状況の組合せ（A1~C3）すべてを対象とし，A1~C3ごとに分析を行う．ここで，A1~C3 の状況下にあった集団は，非高齢者といった１つの属性の人だけでは構成されておらず，複数の属性の人が混在している．よって，まず，A1～C3 の状況下にあった集団ごとに個人属性，運転特性，情報収集傾向を変数とするクラスタ分析を行う．次に，形成された各クラスタの特徴を把握するため，A1~C3 ごとに形成された各クラスタと行き先間違い経験がない集団（以下，D）の個人属性，運転特性，情報収集傾向を比較する．ただし，行き
先間違いした状況（行き先間違いした路線，その路線の運転頻度，行き先間違いの種類）は，Dと比較できないため，A1~C3 ごとに形成された各クラスタと行き先間違いした状況の関連を残差分析で調べた．以上より把握した各クラスタの特徴に基づき，行き先間違いが発生する要因を推測する．

図 3.2 行き先間違いの実態を把握するための分析フロー

3.4.2 行き先間違いが発生しやすい状況の特定
現在 7 割程度の乗用車にカーナビが搭載されており 12）その信頼性を主張する意見が多いことを考えると，行き先間違いの実態を把握する上で，カーナビの利用による影響を調べる必要性は高い．そこで，質問（10）の行き先間違い時のカーナビの利用状況を集計した（表 3.4）．表 3.4 のカーナビの案内を勘違いした(選択肢 3)状況は，具体的には，カーナビの案内した地名を似た名称の地名と勘違いした，分岐が連続しているところで分岐のタイミングを勘違いした，進みたい方
角と分岐路の方角が違い案内を勘違いしたなどの状況が推測される．

17

表 3.4

行き先間違い時のカーナビの利用状況

行き先間違い時のカーナビの利用状況 人数

構成比率1.利用していなかった

1576

45.8%

2.ナビから情報を得られなかった注

520

15.1%

3.ナビの案内を勘違いした

1058

30.7%

4.ナビの案内が間違っていた

276

8.0%

その他

11

0.3%

合計

3441

100.0%

注：カーナビの案内を聞きとれなかった・見落とした
表 3.4 を見ると，行き先間違いした人のうち，カーナビを利用していた人（選択肢 2,3,4 の合計）
は 53.9％で，これはカーナビを利用していなかった人（選択肢 1）の構成比率 45.8％より有意に大きい（従属関係にある場合の母比率の差の検定 11），ｐ＜0.01）．つまり，カーナビを利用していて行き先間違いしてしまった人が多数存在することを示している．
カーナビを利用していても行き先間違いしてしまう理由として，運転中の情報入力の 90％以上が視覚系に受容され，処理される 13）ことから，カーナビによる音声案内には限界があることが挙げられる．また，運転中は脇見になるためカーナビの画面を注視できないことから，カーナビに
画面案内にも限界がある．よって，現状では，カーナビから情報を得られなかった人（選択肢 2），
カーナビの案内を勘違いした人（選択肢 3）を 0 にすることは難しいと言える．さらに，現状では，カーナビの位置情報のずれは技術的に限界があること，高速道路の開通が相次いでおり，地図を常時最新版にするのは難しいことを踏まえると，カーナビの案内が間違うこと（選択肢 4）は起こり得る．この状況は，カーナビ自体に行き先間違いの発生契機があると考えられるが，道路環境や運転者側で対策するのが難しいため，この状況に該当する 276 人のデータは，本研究の対象からは除外した．
以上を踏まえると，カーナビによる情報提供には限界があるため，行き先間違いを防ぐには，運転者は脇見をすることなく視覚情報を取得しやすい案内標識から情報を得る必要がある．
カーナビの利用状況と案内標識の視認・判読状況に関連がある可能性がある．よって，質問（9）と（10）の回答から，カーナビの利用状況(1,2,3)と案内標識の視認・判読状況（A,B,C）別の行き
先間違い発生数をクロス集計して，残差分析を行い，どの組合せの状況（A1~C3）で行き先間違いが発生しやすいのかを特定する（表 3-5 参照）．
ここで，質問（9）または（10）で，その他（自由回答）を選択した人は，109 人と少数であった．その他の自由回答を見ると，渋滞などの交通状況に問題があった場合が 27 人，考え事をしていた，会話に夢中になっていたなどの明らかに運転者側に問題があった場合が 62 人と多くを占めていた．これらは，重要な行き先間違いが発生する要因である可能性があるが，他のケースより圧倒的に数が少なく，記述の個人差が大きいため，本研究の対象からは除外した．
残差分析 11）では，まず，行と列の項目に関連がないと仮定して，以下の式で各セルの期待度数を算出した．
�セルの期待度数�＝�セルが属する行の合計� × （セルが属する列の合計）（全数）

次に，質問（9）と（10）を集計した実測度数と期待度数の差（実残差）を算出し，それを標準化することで，調整残差を求めた．調整残差は，絶対値が 1.96 以上で，実測度数と期待度数に有意水準 5％で有意差があること，絶対値が 2.58 以上で，有意水準 1％で有意差があることを示す．
18

表 3-5 カーナビの利用状況と案内標識の視認・判読状況別の行き先間違い発生数
実測度数 【調整残差】
1.ナビを利用していなかった

2.ナビから情報を得られなかった

3.ナビの案内を勘違いした

合計

A.標識を見落とした

587 【4.55】**

203 【2.93】**274 【-7.09】**1064

B.標識を読めなかった

237 【-4.69】**

108 【1.59】

236 【3.70】**581

C.標識を勘違いした

690 【-0.66】

190 【-4.05】**531 【3.86】**

1411

合計

1514

1041

501 3056**|調整残差|＞2.58 で有意差あり（p＜0.01）
調整残差が大きい，つまり実測度数と期待度数に有意差があるということは，行と列の項目に関連があることを意味する．案内標識を視認可能になるより先にカーナビの案内があるとすると，カーナビの利用状況が案内標識の視認・判読状況に影響を与えると考えられる．よって，A1 の調整残差が大きいことは，カーナビを利用していない状況で，案内標識を見落とした人数が期待度
数より有意に多い，つまり，カーナビを利用していないと，案内標識を見落として行き先間違いしやすい傾向を示している．同様に，A2 の調整残差が大きいことは，カーナビから情報を得られないと，案内標識を見落として行き先間違いしやすい傾向を，B3 の調整残差が大きいことは，カーナビの案内を勘違いすると，案内標識を読めずに行き先間違いしやすい傾向を，C3 の調整残差が大きいことはカーナビの案内を勘違いすると，案内標識も勘違いして行き先間違いしやすい傾向を示している．
以上より，本研究では，A1,A2,B3,C3 の状況を行き先間違いが発生しやすい状況として扱う．

3.4.3 行き先間違いが発生しやすい状況下にあった集団の特徴
行き先間違いが発生しやすい A1,A2,B3,C3 の状況下にあった集団ごとに特徴を把握する．
まず，A1～C3 の状況下にあった集団ごとに個人属性，運転特性，情報収集傾向を変数とするク
ラスタ分析を行う．
その分類法としては，Chiu 14）らにより提案され，大規模データでは非常に有効とされている
Two Step クラスタ分析を採用する．この方法では，BIC（Bayesian Information Criteria）のような情報量基準を用いることで，最適となるクラスタ数についても求めることが可能となる．
本分析では，IBM SPSS Statistics Base 20 の Two Step クラスタ分析を実施した．この分析に用いた変数の選択について以下に述べる．
この分析では，2 カテゴリの変数と同時に，量的変数やカテゴリ数が多い変数を用いると，クラスタの品質（シルエット指標）が悪化した．このため，年齢は，高齢(65～80 歳)/非高齢（18～64 歳）の 2 カテゴリの変数として用いた．また，カテゴリ数が多いかつどのカテゴリが同様の傾向を示すか不明でカテゴリの統合が難しい変数（職業，居住地，行き先間違いした路線）はクラスタ分析に用いなかった．ここで，クラスタの品質（シルエット指標）とは，クラスタ構造の解釈に関する Kaufman ら 15）の研究に基づき算出される．シルエット指標は，-1 から 1 までの値をとり，1 に近いほど，各サンプルが所属するクラスタの中心に近く，所属していないクラスタの中心から遠いことを示す．つまり，1 に近いほど，各サンプルの特徴が，所属するクラスタの特徴と似ており，所属していないクラスタの特徴と似ていないことを示す．
さらに，用いる変数の数が多いとクラスタの品質が悪化した．変数の数を減らすため，自動車の運転頻度と高速道路の運転頻度については，高速道路の運転頻度の方が行き先間違いとの関連が強いと考え，自動車の運転頻度をクラスタ分析に用いないこととした．また，行き先間違いした路線の運転頻度は，2 段階目の調査に進んだ人のみの回答でサンプル数が減ってしまうことから，運転頻度としては高速道路の運転頻度を用いることとした．行き先間違い時の車種は，A1~C3
すべてで，普通車が 97％以上を占めており，車種の違いに関して分析するのは難しいため，本研
究では扱わないこととした．
この分析では，相関がある変数を用いてはいけない．よって，選別した各変数（表 3-6 参照）
について，カテゴリ変数間の相関を示す独立係数を確認した．その結果，すべての変数の組合せ19において，独立係数は 0.4 未満となったため，相関がある変数はないと判断した．
以上より，A1～C3 に共通して，表 3-6 に示す変数をクラスタ分析に用いることとした．クラス
タ分析に用いなかった変数とその理由を表 3-7 に示す．

表 3-6 クラスタ分析に用いた変数とそのカテゴリ
クラスタ分析に用いた変数

カテゴリ

年齢

非高齢 / 高齢

性別

男性 / 女性

高速道路の運転頻度

週1回以上 / 月1,2回程度 / 3ヶ月1,2回程度 / 年1,2回程度

知識・経験
標識
普段経路選択のナビ画面案内参考にしているもの
ナビ音声案内参考にする / しない
参考にする / しない
参考にする / しない
参考にする / しない

同乗者の指示 参考にする / しない
行き先間違いの種類

目的IC通過した / 手前のICに降りた / JCT分岐を間違えた

表 3-7 クラスタ分析に用いなかった変数とその理由
クラスタ分析に用いなかった変数

用いなかった理由

行き先間違いした時の車種

A1～C3すべてで、普通車が97％以上を占めているため

自動車の運転頻度

高速の運転頻度の方が行き先間違いとの関係が強いと考えられるため

職業

カテゴリ数が多く，カテゴリを統合するのも難しいため

居住地

カテゴリ数が多く，カテゴリを統合するのも難しいため

行き先間違いした路線

カテゴリ数が多く，カテゴリを統合するのも難しいため

行き先間違いした路線の運転頻度

2段階目の調査に進んだサンプルのみから回答を収集しているため高速の運転頻度で代用できると考えたため

クラスタ間の距離測度は，カテゴリ変数が多項分布していると仮定して算出した対数尤度を用いた．クラスタ数の判断基準は，BIC が最小となるものとした．
クラスタ分析の結果， A1~C3 ごとに形成されたクラスタ数とクラスタの品質を表 3-8 に示す．
表 3-8 クラスタ数とクラスタの品質
分析対象

サンプル数 クラスタ数 クラスタの品質（シルエット指標）

A1

587

4

0.2

A2

203

2

0.3

A3

274

3

0.3

B1

237

4

0.2

B2

108

2

0.3

B3

236

3

0.2

C1

690

4

0.2

C2

190

2

0.3

C3

531

3

0.2

20

A1~C3 ごとに形成された各クラスタの特徴から，その状況下で行き先間違いが発生する要因を説明できると考えられる．まず，表 3-9 に示す項目について，各クラスタの特徴を把握する．あらゆる項目から，クラスタの特徴を把握するために，クラスタ分析に用いていない項目も考慮する．項目は，クラスタ分析に用いたものは表 3-6 に示すカテゴリ，その他はアンケートの選択肢と同一のカテゴリとした．ただし，行き先間違いした路線の，⑯その他の高速道路と⑰おぼえていないは分析から除外した．
表 3-9 クラスタの特徴把握に用いる項目
個人属性

年齢，性別，職業，居住地

運転特性

自動車の運転頻度，高速道路の運転頻度

情報収集傾向

経路選択の参考にするもの（知識，標識，ナビ画面，ナビ音声，同乗者の指示）

行き先間違いした状況 行き先間違いした路線，行き先間違いした路線の運転頻度，行き先間違いの種類

行き先間違いの発生に関連する特徴を把握したいため，表 3-9 に示す個人属性，運転特性，情報収集傾向については，各クラスタを D と比較する．各クラスタと D の各項目の構成比率を比較して，有意差（対応のない場合の母比率の差の検定，ｐ＜0.05）が見られたカテゴリを各クラス
タの特徴と判断した．
表 3-9 に示す行き先間違いした状況については，D と比較できないため，A1~C3 ごとに形成された全クラスタ間で比較する．表 3.10 に示すようにクロス集計して，行き先間違いの種類，行き先間違いした路線の運転頻度と A1～C3 ごとに形成された各クラスタの関連を残差分析で調べた．
その結果，実測度数と期待度数に有意差（ｐ＜0.05）が見られたカテゴリを各クラスタの特徴と判断した．行き先間違いした路線は，カテゴリ数が多く，各クラスタとクロス集計すると，期待度数が 5 以下のセルが多く存在し，残差分析を行えない．残差分析を行うには，カテゴリを統合する必要があるが，路線はカテゴリを統合するのが難しいため，A1①といったクラスタ別でなく，
A1 といった状況別でクロス集計することで，残差分析を行った．その結果，実測度数と期待度数に有意水準 5％で有意差が見られたカテゴリを各状況の特徴と判断した．
表 3.10 行き先間違いの種類と A1～C3 を構成する各クラスタのクロス表(例)IC誤流出の種類
目的ICを通過した
手前のICに降りた
JCTの分岐を間違えた
合計

A1① ② ③ ④89 81 162 114
7
8
2 25
17 13
7 62
113 102 171 201

～
～
～
～
～
～

C3
合計
① ② ③
65 71 65 1589
28 32 57 476
49 87 77 991
142 190 199 3056

A1～C3 ごとに形成された各クラスタの特徴を表 3.11～表 3.19 に示す．表の中で，緑に着色したクラスタは，
A1~C3 に共通して存在する，情報収集に関して同様の特徴を持つクラスタである．
これについては後述する．

21

表 3.11 A1 で形成された各クラスタの特徴

表 3.12A2 で形成された各クラスタの特徴

22

表 3.13 A3 で形成された各クラスタの特徴

表 3.14B1 で形成された各クラスタの特徴

23表 3.15 B2 で形成された各クラスタの特徴

表 3.16B3 で形成された各クラスタの特徴

24

表 3.17 C1 で形成された各クラスタの特徴

表 3.18C2 で形成された各クラスタの特徴

25

表 3.19

C3 で形成された各クラスタの特徴

A1～C3 ごとに形成された各クラスタの特徴を見ると，情報取得に関して以下の特徴を持つクラスタが A1~C3 に共通して存在することがわかった．
D と比較して，・知識を参考にする人の比率が低い
・案内標識を参考にする人の比率が低い
・カーナビの画面・音声案内を参考にする人の比率が高い，または有意差なし
・同乗者の指示を参考にする人の比率が低い，または有意差なし
知識を経路選択の参考にしない人は，道路上で経路情報を取得しなければならない．また，案内標識を経路選択の参考にしない人は，参考にする人と比べて，案内標識を視認・判読できない可能性が高い．そして，経路選択時，同乗者がいないことや，いても指示がないこともある．以
上を踏まえると，このクラスタに所属する人は，経路情報の取得をカーナビに頼る傾向があると考えられる．しかし，3.4.2 で述べたとおり，カーナビの案内だけに頼ると，正確に経路情報を取得できない可能性がある．つまり，経路情報の取得をカーナビの案内だけに頼ることで，A1~C3
すべての状況において行き先間違いは起こり得ることをこのクラスタの存在が示していると考えられる．A1,B1,C1 でも，この特徴を持つクラスタが存在するため，カーナビを利用していない時も含めて，行き先間違いが発生する要因は，普段の経路選択の判断をカーナビの案内に依存していること，またはカーナビの案内に注意を向ける習慣がついていることが影響して，案内標識を視認・判読できていないことだと推測される．
行き先間違いが発生しやすい状況である A1,A2,B3,C3 で形成されたクラスタの特徴を見ること
で，その状況で行き先間違いが発生する要因を推測する．なお，前述の知識，標識を参考にする
人の比率が低いなどの特徴を持つクラスタは，状況にかかわらず存在するため，状況別の行き先間違いが発生する要因を調べる以降の分析では，これ以外のクラスタに着目する．
A1~C3 ごとに形成された各クラスタの特徴を見ると，全クラスタに共通して，D と比べて非高齢者の比率が高いという特徴が見つかった．また，高速道路の運転頻度は，B1②のクラスタを除
いて，D と比較して高頻度である人が多い傾向にある．これは，非高齢者の方が高速道路の運転26

頻度が多い傾向があること，走行距離が長い傾向があることから，行き先間違いする機会が多くなっているためだと考えられる．
A1 は，3.4.2 の残差分析の結果から，カーナビを利用していないと，案内標識を見落として行き先間違いしやすい傾向を示している．この要因を，各クラスタの特徴から推測する．
A1 は行き先間違いした路線では，道央自動車道，東北自動車道で多く，首都高速道路で少ない傾向であった．次に，A1②,③,④の特徴を表 3.20 に示す．
表 3.20A1②,③,④の特徴（表 3.11 を整理）

注）個人属性(青色)，運転特性(赤色)，情報収集傾向(橙色)は，D と比較して有意差があったカテゴリ．行き先間違いした状況(緑色)は全クラスタとクロス集計した残差分析で期待度数と有意差があったカテゴリ．表中の括弧内は有意に小さかったカテゴリ．
A1②,③,④は，共通して，経路選択時，知識を参考にする人の比率が高かった．
A1②の特徴は，普段の経路選択時，知識に加え，案内標識，カーナビの画面・音声案内，同乗者の指示と多様な情報を参考にする人の比率が高いことである．また，女性の比率が高いクラス
タは，前述の知識，標識を参考にする人の比率が低いなどの特徴を持つクラスタを除くと，このクラスタだけだった．
これらを踏まえると，普段の経路選択時，多様な情報を参考にしていたとしても，カーナビの案内がない場合に，案内標識を参考にしようとしても，適切なタイミングで注意を向けられていないと推測される．つまり，行き先間違いが発生する要因は，カーナビ依存傾向があり，案内標
識が設置されている地点を予測できていないことだと推測される．
A1③の特徴は，高速道路の運転頻度が週 1 回以上の人の比率が高いこと，普段の経路選択時，知識を参考にする人の比率だけが高く，案内標識，カーナビの画面・音声案内を参考にする人の比率が低いこと，年 1 回以上運転する路線で行き先間違いした人が多い傾向があることである．
これらを踏まえると，高速道路の運転頻度が多い（運転慣れしている）人が，走行経験のある
路線で，自分の経験・知識だけを信じて，案内標識を参考にしていないと推測される．つまり，行き先間違いが発生する要因は，慣れにより自分の経験・知識を過信することだと推測される．
A1④の特徴は，男性，運輸業従事者の比率が高いこと，高速道路の運転頻度が週 1 回以上の人の比率が高いこと，経路選択時，案内標識を参考にする人の比率が高いこと，3 ヶ月に 1 回以上運転する路線で行き先間違いした人が多い傾向があることである．A1③と高速道路の運転頻度，路線の運転頻度が多い点が似た傾向だが，A1④は経路選択時，案内標識，カーナビの画面案内を参考にする人の比率が高い点が異なる．
これらを踏まえると，普段は案内標識とカーナビを併用しており，運輸業の運転手のように長距離を高頻度で運転する人が，3 ヶ月に 1 回以上運転する路線で，カーナビの案内がない場合に，案内標識を参考にしようとしても，適切なタイミングで注意を向けられていないと推測される．
つまり，行き先間違いが発生する要因は，運転頻度が多くカーナビ依存傾向が強い人の案内標識
27

への注意力が低下していることだと推測される．
案内標識への注意力の低下は，視線挙動に特徴が現れると考えられる．よって，この要因の裏付けをとるため，A1④の特徴にあてはまる路線や高速道路の運転頻度が多い人に，案内標識への注意力が低下しやすい傾向があるのかを，第 4 章で実走実験データを用いて確認する．
A2 は，3.4.2 の残差分析の結果から，カーナビから情報を得られないと，案内標識を見落として行き先間違いしやすい傾向を示している．この要因を，クラスタの特徴から推測する．
A2 は行き先間違いした路線では，東名高速道路で多く，九州自動車道で少ない傾向であった．
次に，A2②の特徴を表 3.21 に示す．
表 3.21A2②の特徴（表 3.12 を整理）

注）個人属性(青色)，運転特性(赤色)，情報収集傾向(橙色)は，D と比較して有意差があったカテゴリ．行き先間違いした状況(緑色)は全クラスタとクロス集計した残差分析で期待度数と有意差があったカテゴリ．表中の括弧内は有意に小さかったカテゴリ．
A2②の特徴は，経路選択時，案内標識，カーナビの画面・音声案内，同乗者の指示と道路上で多様な情報を参考にする人の比率が高いことである．また，前述の A1 と比較した場合，知識を参考にする人が多くないことも特徴と言える．
これらを踏まえると，普段カーナビの案内や同乗者の指示を参考にしている人が，カーナビから情報を得られない場合に，案内標識を参考にしようとしても，適切なタイミングで注意を向けられていないと推測される．つまり，行き先間違いが発生する要因は，カーナビ依存傾向が強く
案内標識が設置されている地点を予測できていないことだと推測される．A1②と A2②は，カーナビを利用していなかったこととカーナビから情報を得られなかったことが相違点であるが，行
き先間違いが発生する要因は同様だと考えられる．
B3 は，3.4.2 の残差分析の結果から，カーナビの案内を勘違いすると，案内標識を読めずに行き先間違いしやすい傾向を示している．この要因を，各クラスタの特徴から推測する．
B3 は行き先間違いした路線では，阪神高速道路で多い傾向であった．次に，B3②,③の特徴を
表 3.22 に示す．
表 3.22B3②,③の特徴（表 3.16 を整理）

注）個人属性(青色)，運転特性(赤色)，情報収集傾向(橙色)は，D と比較して有意差があったカテゴリ．行き先間違いした状況(緑色)は全クラスタとクロス集計した残差分析で期待度数と有意差があったカテゴリ．表中の括弧内は有意に小さかったカテゴリ．

28

B3②,③は，共通して，近畿地方居住者の比率が高く，JCT の分岐間違いした人が多い傾向があった．
これは，近畿地方居住者が地元の阪神高速の JCT で分岐間違いしていることを示している．
B3②の特徴は，高速道路の運転頻度が週 1 回以上の人の比率が高いこと，経路選択時に，案内標識，カーナビの画面・音声案内，同乗者の指示と道路上で多様な情報を参考にする人の比率が高いことである．また，知識を参考にする人が多くないことも特徴と言える．
これらを踏まえると，経路選択時，知識以外の多様な情報を参考にする人でも，分岐が連続するなど複雑な構造の都市高速の JCT では，カーナビの案内を勘違いして，案内標識を読めないと推測される．つまり，行き先間違いが発生する要因は，複雑な構造の JCT で，行き先案内が十分でないことだと推測される．
B3③の特徴は，経路選択時に，知識を参考にする人の比率が高く，カーナビの音声案内，同乗者の指示を参考にする人の比率が低いこと，目的 IC 手前に降りる人が多く，目的 IC を通過する
人が少ない傾向があることである．
これらを踏まえると，経路選択時，知識を参考にする人でも，複雑な構造の都市高速の JCT では，カーナビの案内を勘違いして，案内標識を読めないと推測される．つまり，行き先間違いが発生する要因は，知識に依存する傾向があり行き先案内を利用できていないことだと推測される．
C3 は，3.4.2 の残差分析の結果から，カーナビの案内を勘違いすると，案内標識を勘違いして行
き先間違いしやすい傾向を示している．この要因を，各クラスタの特徴から推測する．
C3 は行き先間違いした路線では，首都高速道路で多い傾向であった．次に，C3②,③の特徴を
表 3.23 に示す．
表 3.23C3②,③の特徴（表 3.19 を整理）

注）個人属性(青色)，運転特性(赤色)，情報収集傾向(橙色)は，D と比較して有意差があったカテゴリ．行き先間違いした状況(緑色)は全クラスタとクロス集計した残差分析で期待度数と有意差があったカテゴリ．表中の括弧内は有意に小さかったカテゴリ．
C3②,③には，共通して，経路選択時にカーナビの画面案内を参考にする人の比率が高いという特徴が見られた．
C3②の特徴は，関東地方居住者の比率が高いこと，経路選択時に知識，案内標識，カーナビの画面・音声案内，同乗者の指示と多様な情報を参考にする人の比率が高いこと，JCT の分岐間違いした人が多い傾向があることである．
これらを踏まえると，経路選択時，多様な情報を参考にしていたとしても，複雑な構造の都市
高速の JCT では，カーナビの案内を勘違いして，案内標識を参考にしようとしても，勘違いしてしまうと推測される．つまり，行き先間違いが発生する要因は，カーナビ依存傾向が強く案内標
識を利用できていないこと，
JCT で行き先案内が十分でないことだと推測される．
前者は A1②と，後者は B3②と，行き先間違いが発生する要因は同様だと考えられる．
C3③の特徴は，経路選択時，カーナビ画面を参考にする人の比率が高く，案内標識，カーナビの音声案内，同乗者の指示を参考にする人の比率が低いこと，運転頻度が年 1 回未満の路線で，目的 IC 手前に降りる人が多い傾向があることである．
これらを踏まえると，あまり運転しない路線で，カーナビの画面案内に依存しておりカーナビの案内を勘違いした場合，案内標識を参考にしないため，勘違いに気づかないと推測される．つ29

まり，行き先間違いが発生する要因は，カーナビの画面案内に依存する傾向が強く，案内標識を参考にしていないことだと推測される．

3.5 まとめWeb アンケートで収集したデータから，高速道路利用者のうち行き先間違いした経験がある人
が 53％と多数存在していること，行き先間違いした人のうち 96.9％とほとんどの人が IC 誤流出
していること，行き先間違いした人のうち内プラザで転回した人の母比率は信頼度 95％で有意であることがわかった．この結果から，逆走発生仮説のとおり，IC 誤流出が起点となり逆走が発生する可能性があると言える．
この結果から，行き先間違いを防止すれば，IC 誤流出の発生を大きく抑制でき，結果として逆走発生の防止に繋がることがわかったため，次に行き先間違いの実態把握を行った．行き先間違い時のカーナビの利用状況を調べたところ，カーナビを利用していても行き先間違いしてしまう
人が多数いるとわかった．カーナビによる情報提供には限界があることを踏まえると，行き先間違いを防ぐために運転者は，脇見をすることなく視覚情報を取得しやすい案内標識から情報を得る必要があると言える．
カーナビの利用状況と案内標識の視認・判読状況の関連を残差分析で調べた結果，関連が見られたため，組合せにより A1~C3 に分類した．残差分析の結果から，以下の傾向があることがわかった．
・A1 カーナビを利用していないと，案内標識を見落として行き先間違いしやすい傾向
・A2 カーナビから情報を得られないと，案内標識を見落として行き先間違いしやすい傾向
・B3 カーナビの案内を勘違いすると，案内標識を読めずに行き先間違いしやすい傾向
・C3 カーナビの案内を勘違いすると，案内標識も勘違いして行き先間違いしやすい傾向
次に，A1~C3 の状況下にあった集団ごとに個人属性，運転特性，情報収集傾向を変数とするク
ラスタ分析を行った．そして，形成された各クラスタの特徴を把握するために，各クラスタと Dの個人属性，運転特性，情報収集傾向を母比率の差の検定で比較した．また，各クラスタと行き
先間違いした状況の関連を残差分析で調べた．
以上より，把握した各クラスタの特徴から，行き先間違いが発生する要因を推測した．その結果，A1～C3 ごとに形成された各クラスタの特徴を見ると，情報取得に関して知識，標識を参考にする人の比率が低いなど同様の特徴を持つクラスタが A1~C3 に共通して存在していた．このことから，経路情報の取得をカーナビだけに頼ることで，A1~C3 すべての状況において行き先間違
いは起こり得ることがわかった．行き先間違いが発生する要因は，カーナビを利用していない時も含めて，普段の経路選択の判断をカーナビの案内に依存していること，またはカーナビの案内に注意を向ける習慣がついていることが影響して，案内標識を視認・判読できていないことだと推測される．
次に，行き先間違いが発生しやすい状況である A1,A2,B3,C3 で形成されたクラスタの特徴を見ることで，その状況で行き先間違いが発生する要因を推測した結果を以下に示す．
A1 で行き先間違いが発生する要因は，・A1②カーナビ依存傾向が強く案内標識が設置されている地点を予測できていないこと
・A1③慣れにより自分の経験・知識を過信すること
・A1④カーナビ依存傾向が強く案内標識への注意力が低下していること
A2 で行き先間違いが発生する要因は，・A2②カーナビ依存傾向が強く案内標識が設置されている地点を予測できていないこと（A1②と同様の要因）
B3 で行き先間違いが発生する要因は，・B3②複雑な構造の JCT で，行き先案内が十分でないこと
・B3③知識依存傾向が強く行き先案内を利用できていないこと
C3 で行き先間違いが発生する要因は，・C3②カーナビ依存傾向が強く案内標識を利用できていないこと，JCT で行き先案内が十分でないこと（後者は B3②と同様の要因）
・C3③カーナビの画面案内に依存する傾向が強く，案内標識を参考にしていないこと
30

第4章

実走実験

4.1 実施目的
第 3 章で行き先間違いが発生しやすい状況下にあった集団の個人属性や運転特性などの特徴を把握し，それに基づき行き先間違いが発生する要因を推測した．本実験では，その特徴にあてはまる運転者の視線挙動に関するデータを取得し，それを用いて行き先間違いが発生する要因の裏付けをとることを目的とする．
4.2 実験概要
4.2.1 実験区間
実走実験を行った区間は，図 4.1 に示すように，中国自動車道（以下，中国道）下り線中国吹田 IC から西宮北 IC までの区間である．
このうち，中国道下り線宝塚 IC にある NEXCO 西日本の料金所事務所において，実験機器の装着作業を行った（4-2-6 で詳述）
．そのため，機器を装着せずに運転する，中国道下り線中国吹田
IC から宝塚 IC までの区間を，実験車両に慣れるための練習走行区間とし，機器を装着して運転する，宝塚 IC から西宮北 IC までの区間を，データの収集を行う実験走行区間とした．

：練習走行区間：実験走行区間：宝塚 IC：西宮山口 JCT

図 4.1 実験区間（出典：NEXCO 西日本 http://search.w-nexco.co.jp/map.php?p=27）

4.2.2 実験期間
実走実験は，2014 年 10 月 15 日（水）から 28 日（火）までの平日 10 日間に実施した．
4.2.3 被験者
被験者は全員男性であり，高齢者（65 歳以上）15 名，非高齢者（30～49 歳）15 名の合計 30 名とした．被験者には，実験を行った順に，ID1 から ID30 の番号を振った．なお，本研究は一般の運転者を対象としているため，バスやトラックの運転手といった職業ドライバーの経験者（現役を含む）は被験者に含めなかった．また，被験者に，機器を装着した状態で高速道路を走行させるため，安全面を考慮し，運転に慣れていない人，具体的には，自動車の運転頻度が月 1 回未満の人，あるいは高速道路の運転頻度が年 1 回未満の人も被験者に含めなかった．
4.2.4 実験機器
本実験では，マツダ・アクセラセダン（図 4.2）を実験車両として使用した．実験走行区間では，被験者の頭部に，アイマークレコーダ（NAC イメージテクノロジー社製 EMR-9．以下，EMR．
図 4-3）を装着した．EMR は，近赤外線を瞳孔に照射することにより，被験者の視線座標を両目60Hz でサンプリングする．この視線座標データは，コンバータを介してコード化され，同時に撮影される視野映像（30Hz でサンプリング）上に，アイマークとして記録された上で，合成映像（以下，この合成映像を「視野映像」と表記する．図 4-4）とビデオ信号（NTSC）となって出力される．このビデオ信号は，パソコン上の専用解析ソフト EMR-dFactory（NAC イメージテクノロジー
社製．以下，dFactory）により，数値情報に変換できる．
31

図 4.2 実験車両

図 4.3 アイマークレコーダ（EMR）

アイマーク

図 4.4 EMR の視野映像

4.2.5 実験の条件
走行中は，安全確保のため，教習所の指導員が助手席に同乗し，周囲の安全確認，および被験者への進路指示を行った．なお，被験者には，助手席に進路案内のスタッフが同乗する旨のみを伝え，指導員であることは伝えなかった．また，実験車両が教習車であり，補助ブレーキが取り付けてあることも伝えなかった．
走行速度と車線については，特に定めず，被験者には普段通りに走行するよう指示した．
実験期間中は，小雨の日はあったが，実験に支障が出るほど降雨が強い日はなかった．
4.2.6 実験の流れ
まず，被験者には，実験基地である大阪大学工学部 S1 棟の一室に来てもらい，そこで，実験の目的や内容，使用する機器についての説明を行った．
その後，被験者を学内に駐車してある実験車両まで案内し，中国吹田 IC から中国道下り線に流入するよう指示した．そして，宝塚 IC まで走行させ，IC 内にある，NEXCO 西日本の宝塚料金所
事務所の駐車場に駐車するよう指示した（図 4-5）．

32

宝塚料金所事務所

図 4.5 宝塚 IC での運転経路と事務所（出典：GoogleMap）
宝塚料金所事務所では，被験者に EMR を装着した．この時，EMR が眼球の動きを正しく捉えるよう，キャリブレーションという作業を行った（図 4-6）
．まず，EMR の視野映像上に表示される点に対応するよう，実空間に目印を配置した．そして，この目印を被験者に見てもらい，その時の眼球（瞳孔）の位置を EMR に記録した．この作業を 9 つの点で行うことで，EMR は眼球の動きを正しく捉えることが可能になる．キャリブレーションの完了後，映像の記録を開始した．

実空間上の目印

被験者

図 4.6 キャリブレーション作業
機器の装着後，被験者に，中国道下り線に流入し，西宮北 IC まで走行するよう指示した．
実験走行が終了して実験基地に到着した後，西宮山口 JCT の 1 ㎞予告標識周辺で凝視した対象について事後ヒアリングを行った（図 4-7）．事後ヒアリングで取得したデータは，4-3 で詳述する．
以上の流れで，実験は終了となる．一連の所要時間は，実験の説明が 10 分，練習走行が 30 分，
宝塚 IC での作業が 30 分，実験走行が 15 分，事後ヒアリングが 10 分である．
33

そして，以上の行程を，1 日あたり 3 人の被験者に対して行った．各被験者の実験開始時刻は，
1 人目が 8 時 50 分，2 人目が 12 時 10 分，3 人目が 15 時 10 分とした．

4.3 取得データ
EMR により，各時刻における被験者の視線座標データを取得した．
事後ヒアリングは，西宮山口 JCT の 1 ㎞予告標識周辺で凝視した対象について，凝視した理由と，同様な場面でその対象を凝視することが多いかを質問した．なお，ヒアリングは，西宮山口
JCT の 1 ㎞予告標識が見え始めるより手前の地点から，1 ㎞予告標識が視野映像から消失する地点までを走行している時の視野映像を被験者に見せながら行った（図 4-7）．これは，被験者に，走行時のことを思い出しながら質問に答えてもらうためである．視野映像上で，視線座標が 1 つの対象に 2 秒以上留まっていた場合に，その対象を凝視したかを被験者に確認し，凝視したと回答
した場合に前述の質問を行った．

図 4.7 事後ヒアリングの様子（右が実験スタッフ，左が被験者）

4.4 視線挙動の分析
4.4.1 分析方針
3.4.2 の残差分析で調整残差が最大だった，
つまり最も行き先間違いが発生しやすい傾向がある，
カーナビを利用していない状況で案内標識を見落とした状況（A1）に着目する．A1 で形成されたクラスタのうち，A1④は，行き先間違い経験がない集団（以下，D）と比較して，非高齢者，
男性，運輸業従事者の比率が高い，高速道路の運転頻度が週 1 回以上の人の比率が高い，普段の経路選択時は，知識，案内標識，カーナビの画面案内を参考にする人の比率が高いという特徴があった．また，クラスタ間の比較で，3 ヶ月に 1 回以上運転する路線で行き先間違いした人が多い傾向があるという特徴があった．これらを踏まえ，行き先間違いが発生する要因は，運転頻度が多くカーナビ依存傾向が強い人の案内標識への注意力が低下していることと推測された．案内標識への注意力の低下は，視線挙動に傾向が現れる可能性がある．
よって，実走実験データを用いて，A1④の特徴にあてはまる被験者に，注意力低下で標識を見落とすような視線挙動の傾向があるのかを調べる．ここで，A1④の特徴のうち，個人属性，運転特性，情報収集傾向については，D と比較したものである．よって，A1④の視線挙動を考察する
上で D に該当する被験者を比較対象とする．
視線挙動の分析は，視線座標データを用いて専用解析ソフトの dFactory で行う．
まず，被験者に標識を見落としやすい傾向があるかを把握するため，視野映像中の視線座標分
布と座標の移動（視線軌跡）かを調べ，A1④と D に該当する被験者で比較する．視野映像上の標
識付近に視線があまり移動していない人を，標識を見落としやすい傾向があると判断した．視線
軌跡は，赤線が左目，緑線が右目の軌跡を表す（図 4-8 参照）．
次に，A1④の特徴にあてはまる被験者のうち，標識を見落としやすい傾向がある人に対し，視線の配分を領域別の視線の停留時間から調べ（図 4.12 参照），D に該当する被験者と比較する．
さらに，事後ヒアリングで聞いた凝視の対象とその理由を組合せて，標識を見落としやすい理由を考察する．
本研究では，停留と注視を同等と考え，既往研究 16）にならい，視線の移動速度が 0.165 秒以上，
34

10deg/s 以下であった状態を注視と定義する．ここで，注視とは，外界の詳細な情報を得るために，
視線を移動させて中心窩（網膜の中心）で対象物を捉えている状態を言う 17）．dFactory の停留時間分析では，方眼上になった画面内に，停留時間の合計が 1 秒ごとに区切られ 5 段階で表示される．また，停留時間は，左目，右目，視差補正した両目ごとに記録されている．基本的には，両目のデータを用いるが，機器不調により，片目のデータしかとれていない場合は，片目のデータを分析に用いる．

4.4.2 分析対象とする被験者
A1④の特徴である，非高齢者（18～64 歳），高速道路の運転頻度が週 1 回以上，行き先間違いした路線の運転頻度が 3 ヶ月１回以上という条件にあてはまる ID9 と ID16 を分析対象とする．行
き先間違いした路線の運転頻度は，実験区間の運転頻度で代用する．なお，ID4 もこの条件にあてはまるが，機器不調のため EMR のデータを取得できなかった．
上記の条件では，サンプル数が少ないため，高速道路の運転頻度が月 1 回以上という点は条件に合わないが，非高齢者，実験区間の運転頻度が 3 ヶ月１回以上という条件にあてはまる ID10 の視線挙動も確認した．なお，ID13 もこの条件にあてはまるが，機器不調のため EMR のデータを取得できなかった．
比較対象は，A1④の特徴の反対になるように，高齢者（65 歳以上）
，高速道路の運転頻度が月1 回未満，実験区間の運転頻度が月 1 回未満という条件にあてはまる ID17,22,27,30 を D に該当す
る被験者として分析対象とする．
分析対象とする被験者の属性を表 4.1 に示す．なお，被験者は全員男性である．
表 4.1 被験者の属性
ID

年齢 高速道路の運転頻度

実験区間の運転頻度

ID943 週1回以上

月1回以上（週1回未満）

A1④ ID16

47 週1回以上

月1回以上（週1回未満）

ID10

44 月1回以上（週1回未満）

月1回以上（週1回未満）

ID17

66 年1回以上（月1回未満）

年1回以上（月1回未満）

ID22

66 年1回以上（月1回未満）

年1回以上（月1回未満）

ID27

65 年1回以上（月1回未満）

年1回以上（月1回未満）

ID30

66 年1回以上（月1回未満）

年1回以上（月1回未満）

D

4.4.3 分析対象とする区間
3.4.3 での各クラスタと行き先間違いの種類についての残差分析の結果，A1④は，行き先間違いの種類と関連がなかった．つまり，行き先間違いの種類について，A1④で発生しやすい傾向にあるものはなかった．A1④では，行き先間違いの種類のうち，目的 IC を通過した人が最も多かったため，これに着目することとした．A1 での目的 IC の通過は，目的 IC の出口案内標識を見落としていることから，目的 IC の出口案内標識周辺での視線挙動を調べる．
今回の実験では，走行前に経路を説明しているが，走行中にも経路を指示した．まず，宝塚 IC
から流入して本線合流直後に，西宮北 IC に向かうよう指示した．さらに，西宮北 IC500m 予告標識から行動点標識までの区間で，西宮北 IC に降りるよう再度指示した．ここで，被験者は IC 付
近で指示を受けた後，案内標識を注意するようになるといったように視線挙動が変化する可能性がある．よって，IC 付近は分析対象から除いて，西宮北 IC2 ㎞予告標識が見え始めるより手前の地点から，西宮北 IC500m 予告標識が視野映像から消失する地点までの区間を分析対象とする．
4.4.4 分析結果
まず，被験者に標識を見落としやすい傾向があるかを把握するため，視線軌跡から，どの範囲に視線が移動しているかを 4-4-2 で述べた被験者 7 人について調べた．
D に該当する被験者（ID17,22,27,30）の視線軌跡を調べた結果を図 4-8 に示す． 図 4-8 を見ると，ID17,22,27 は，標識付近に視線が移動していた．一方，ID30 は，前方に視線軌跡が集中しており，標識付近に視線がほとんど移動していなかった．
35

検討対象となっている標識の見落としをしていないと考えられる視線の動きが D に該当する被験者から確認できた．以降ではこのデータ（ID17,22,27）を A1④と比較する

図 4.8 D に該当する被験者の視線軌跡
注）オレンジ枠は，視野映像上の西宮北 IC500m 予告標識の位置
A1④の特徴にあてはまる ID9 と，D に該当する ID17,22,27 の視線軌跡を比較した（図 4-9）
．図
4-9 を見ると，ID9 の視線は，標識付近にあまり移動していなかった．

図 4.9 ID9 と D に該当する被験者の視線軌跡
36

A1④の特徴にあてはまる ID16 と，D に該当する ID17,22,27 の視線軌跡を比較した（図 4.10）．
図 4.10 を見ると，ID16 の視線は，D に該当する被験者と同程度，標識付近にも移動していた．

図 4.10

ID16 と D に該当する被験者の視線軌跡

高速の運転頻度が月 1 回以上だが，その他は A1④の特徴にあてはまる ID10 と，D に該当する
ID17,22,27 の視線軌跡を比較した（図 4.11）．図 4.11 を見ると，ID10 の視線は，ルームミラーをよく確認する傾向が見られたが，標識付近では下部の方にだけ移動していた．

図 4.11

ID10 と D に該当する被験者の視線軌跡
37以上より，ID9 と ID10 は，標識付近にあまり視線が移動していなかった．次に，ID9,10 の領域
別の視線の停留時間を調べ，D に該当する ID17,22,27 と比較して，事後ヒアリングで聞いた凝視の対象とその理由を組合せて，標識を見落としやすい傾向があるのかを考察した．
標識付近にあまり視線が移動していなかった ID9 と，D に該当する ID17,22,27 の領域別の停留時間を比較した（図 4.12）．図 4.12 を見ると，ID9 は，停留時間の合計が 3 秒以上と長い領域が見つかった．また，ID9 のみ停留時間の合計が 1 秒以上の領域が中央（図中の赤線）より右側に存在していたが，左側にはほとんど視線が停留しておらず，標識付近でも停留していなかった．
ID9 は，事後ヒアリングで，車間を確認するために，前方車両を凝視することが多いと回答していた．
以上より，ID9 は，前方車両に注意を向けていたため，前方右側の停留時間が長くなったと考えられる．よって，前方車両に注意がいくことで，左側の路側に設置されていることが多い案内標識に注意が向きにくくなると考えられる．

図 4.12

ID9 と D に該当する被験者の領域別の停留時間の合計

標識付近にあまり視線が移動していなかった ID10 と，D に該当する ID17,22,27 の領域別の停留時間を比較した（図 4.13）．図 4.13 を見ると，ID10 のみ停留時間の合計が 1 秒以上の領域が中央より右側に存在したが，左側にも視線が停留していた．また，標識付近に視線が停留しており，視野映像でも西宮北 IC の 1 ㎞予告標識に視線座標が重なっていたことから，標識を視認できていると考えられる．標識上の出口までの距離の部分だけを注視したため，視線軌跡はあまり標識に重ならなかったと考えられる．
ID10 は，事後ヒアリングで，車間や割り込みを気にして，前方車両を凝視することが多いと回答していた．ID9 も同様の回答をしていたことから，これは，運転に慣れている運転者の特徴だと考えられる．
以上より，ID10 は，前方車両に注意を向けていたため，中央より右側の領域の停留時間が長くなったが，標識にも注意が向いていると考えられる．ID10 の視野映像を見ると，分析対象区間では，ID10 は第 2 走行車線を走行していた．また，西宮北 IC の 1 ㎞予告標識周辺で，左側の第 1
38走行車線にトラックが走行しており，そちらに視線がいった後，1 ㎞予告標識に視線がいっていた．周辺車両に注意を向けていても，左側にも注意が向いていれば，標識に気づくことができると考えられる．
ID10 は，ID9 と同様に，前方車両に注意を向けていたため，中央より右側の領域の停留時間が長くなっていた．しかし，ID9 と違い，左側の領域にも停留しており，標識も視認できていると考えられる．

図 4.13 ID10 と D に該当する被験者の領域別停留点時間
4.5 まとめ
A1④の特徴である，非高齢者，高速道路の運転頻度が週 1 回以上，路線の運転頻度が 3 ヶ月１回以上という条件にあてはまる被験者の視線軌跡を調べ，D に該当する被験者と比較した．その結果，A1④の特徴にあてはまる 2 人中 1 人（ID9）に，視線が標識付近にあまり移動していない傾向が見られた．また，高速の運転頻度が月 1 回以上だが，その他は A1④の特徴にあてはまる 1
人中 1 人（ID10）に，視線が標識付近にあまり移動していない傾向が見られた．
次に，その理由を，領域別の視線の停留時間と，事後ヒアリングから分析した．
ID9 は，前方車両に注意がいくことで，停留時間が長くなり，左側の路側に設置されていることが多い案内標識に注意が向きにくくなると考えられる．
ID10 は，前方車両に注意を向けていたため，中央より右側の領域の停留時間が長くなったが，標識にも注意が向いていると考えられる．また，左側の車線のトラックに視線を向けた後，標識に視線を移動したことから，周辺車両に注意を向けていても左側に視線を向けていれば，標識に気づきやすいと考えられる．
以上より，高速道路，路線の運転頻度が多い人の中には，前方車両に注意がいき，標識にあまり注意がいっていない傾向の人が存在した．一方，周辺車両に注意を向けていても，左側にも注
意がいけば標識を視認できている人も存在した．よって，周辺車両に注意を向けつつも，適切なタイミングで標識の設置されている左側に注意を向ける必要がある．そのためには，カーナビの案内や，予告標識から標識が設置されている地点を予測することが有効だと考えられる．

39

第5章

結論

近年，高速道路での逆走が社会的な問題として認知され，国や高速道路会社は，交通事故・車両確保に至った事案に基づき，逆走対策を強化しているが，十分な効果を挙げておらず，未確保事案も視野に入れた対策の必要性を示している．
未確保事案は，多発している可能性が高く，順行車の動線と重なる事故リスクの高い車両操作を伴うことから，逆走を開始させないという対策の必要性が明らかになる．その対策を講ずるには，運転者が逆走開始に至る過程を把握して，その過程のどこに原因があるのかを運転行動および交通環境の観点から明らかにする必要がある．
筆者らの先行研究は，逆走開始に至る過程の把握を試み，逆走発生仮説を構築した．この仮説を精緻化し，検証することで，前述した未確保事案を視野に入れた逆走を開始させない対策にとって有効な知見を得ることができる．よって，本研究では，まず，この 2 つを行うことを第 1 の目的とする．
精緻化した逆走発生仮説が検証されれば，逆走発生を抑止する対策として IC 誤流出の防止が最優先課題であると示すことができる．よって，本研究では，どの属性の運転者が，どのように経路情報を取得した結果，IC 誤流出しているのかを把握する．そして，その特徴にあてはまる運転者の視線挙動を実走実験のデータから分析する．最後に，それらの結果を組合せて，IC 誤流出の発生契機を解明することを本研究の第 2 の目的とする．
第 2 章では，先行研究で構築した逆走発生仮説を，逆走発生の契機に着目して精緻化した．その結果，IC 誤流出の逆走発生契機である可能性があるにもかかわらず，現状では十分な検討・対策がなされていないとわかった．
第 3 章では，まず，第 2 章で精緻化した仮説のとおり，IC 誤流出が起点となり逆走が発生しているのかを高速道路利用者の行き先間違い経験をもとに検証した．その結果，高速道路利用者のうち行き先間違いした経験がある人が 53％と多数存在していること，行き先間違いした人のうち96.9％とほとんどの人が IC 誤流出していること，行き先間違いした人のうち内プラザで転回した人の母比率は信頼度 95％で有意であることがわかった．この結果から，逆走発生仮説のとおり，
IC 誤流出が起点となり逆走が発生する可能性があると言える．
この結果から，行き先間違いを防止すれば，IC 誤流出の発生を大きく抑制でき，結果として逆走発生の防止に繋がることがわかったため，次に行き先間違いの実態把握を行った．行き先間違い時のカーナビの利用状況を調べたところ，カーナビを利用していても行き先間違いしてしまう
人が多数いるとわかった．カーナビによる情報提供には限界があることを踏まえると，行き先間違いを防ぐために運転者は，脇見をすることなく視覚情報を取得しやすい案内標識から情報を得る必要があると言える．
カーナビの利用状況と案内標識の視認・判読状況の関連を残差分析で調べた結果，関連が見られたため，組合せにより A1~C3 に分類した．残差分析の結果から，以下の傾向があることがわかった．
・A1 カーナビを利用していないと，案内標識を見落として行き先間違いしやすい傾向
・A2 カーナビから情報を得られないと，案内標識を見落として行き先間違いしやすい傾向
・B3 カーナビの案内を勘違いすると，案内標識を読めずに行き先間違いしやすい傾向
・C3 カーナビの案内を勘違いすると，案内標識も勘違いして行き先間違いしやすい傾向
次に，A1~C3 の状況下にあった集団ごとに個人属性，運転特性，情報収集傾向を変数とする
クラスタ分析を行った．そして，形成された各クラスタの特徴を把握するために，各クラスタとD の個人属性，運転特性，情報収集傾向を母比率の差の検定で比較した．また，各クラスタと行
き先間違いした状況の関連を残差分析で調べた．
以上より，把握した各クラスタの特徴から，行き先間違いが発生する要因を推測した．その結果，A1～C3 ごとに形成された各クラスタの特徴を見ると，情報取得に関して知識，標識を参考にする人の比率が低いなど同様の特徴を持つクラスタが A1~C3 に共通して存在していた．このことから，経路情報の取得をカーナビだけに頼ることで，A1~C3 すべての状況において行き先間違いは起こり得ることがわかった．行き先間違いが発生する要因は，カーナビを利用していない時も含めて，普段の経路選択の判断をカーナビの案内に依存していること，またはカーナビの案内に40

注意を向ける習慣がついていることが影響して，案内標識を視認・判読できていないことだと推測される．
次に，行き先間違いが発生しやすい状況である A1,A2,B3,C3 で形成されたクラスタの特徴を見ることで，その状況で行き先間違いが発生する要因を推測した結果を以下に示す．
A1 で行き先間違いが発生する要因は，・A1②カーナビ依存傾向が強く案内標識が設置されている地点を予測できていないこと
・A1③慣れにより自分の経験・知識を過信すること
・A1④カーナビ依存傾向が強く案内標識への注意力が低下していること
A2 で行き先間違いが発生する要因は，・A2②カーナビ依存傾向が強く案内標識が設置されている地点を予測できていないこと（A1②と同様の要因）
B3 で行き先間違いが発生する要因は，・B3②複雑な構造の JCT で，行き先案内が十分でないこと
・B3③知識依存傾向が強く行き先案内を利用できていないこと
C3 で行き先間違いが発生する要因は，・C3②カーナビ依存傾向が強く案内標識を利用できていないこと，JCT で行き先案内が十分でないことと（後者は B3②と同様の要因）
・C3③カーナビの画面案内に依存する傾向が強く，案内標識を参考にしていないこと
第 3 章で行き先間違いが発生しやすい状況下にあった集団の個人属性や運転特性などの特徴を把握し，それに基づき行き先間違いが発生する要因を推測した．第 4 章では，実走実験のデータを用いて，その特徴にあてはまる運転者の視線挙動を分析し，行き先間違いが発生する要因の裏付けをとる．A1④の特徴にあてはまる高速・路線の運転頻度が多い人の視線挙動を調べた結果，
前方車両に注意がいき，標識にあまり注意がいっていない傾向の人が存在した．一方，周辺車両に注意を向けていても，左側にも注意がいけば標識を視認できている人も存在した．よって，周辺車両に注意を向けつつも，適切なタイミングで標識の設置されている左側に注意を向ける必要がある．そのためには，カーナビの案内や，予告標識から標識が設置されている地点を予測することが有効だと考えられる．
今後の課題として，本研究で明らかになった行き先間違いが発生する要因に基づく対策を考案・実施し，その効果を検証することが挙げられる．以下に，対策例を述べる
・A1②，A2②カーナビ依存傾向が強く案内標識が設置されている地点を予測できていないこと→カーナビに依存すると行き先間違いが生じることを周知し，標識を利用してもらう．また，カーナビで標識がある位置を案内し確認を促すことも有効だと考えられる．
・A1③慣れにより自分の経験・知識を過信すること→高頻度で運転する職業ドライバーに，経験・知識を過信することなく標識を確認するよう広報する
・A1④カーナビ依存傾向が強く案内標識への注意力が低下していること，前方車両に注意がいき
標識にあまり注意がいっていないこと→カーナビの案内や，予告標識から標識が設置されている地点を予測できるように道路環境・カーナビを整備し運転者に活用してもらう
・B3②複雑な構造の JCT で，行き先案内が十分でないこと→複雑な分岐部で，路面標示や標識の設置，それらとカーナビの連携させる
・B3③知識依存傾向が強く行き先案内を利用できていないこと→B3②と同様の対策に加え，それを利用してもらうよう広報する
・C3②カーナビ依存傾向が強く案内標識を利用できていないこと（A1②と同様の対策），JCT で
行き先案内が十分でないことと（B3②と同様の対策）
・C3③カーナビの画面案内に依存する傾向が強く，案内標識を参考にしていないこと→A1②と同様の対策に加え，音声案内も利用してもらう

41

参考文献
1) 野口和也，松本晃一：高速道路における逆走車・立入者の現状と対策，交通科学，Vol.43，No.2，
pp.57-60，2013．
2）長崎県警察：道路交通法の一部改正（平成 27 年６月 17 日公布），
http://www.police.pref.nagasaki.jp/police/kotsu-anzen/kotsu-horei/27-6-17/
3）東日本高速道路株式会社，中日本高速道路株式会社，西日本高速道路株式会社，首都高速道路株式会社，阪神高速道路株式会社，本州四国連絡高速道路株式会社：高速道路における逆走の発生状況と今後の対策（その３），https://www.c-nexco.co.jp/images/news/3748/1a240efac93552f8fa57e73b1b584d2c.pdf
4）公明党：なぜ？ 高速道路の逆走 20 日から危険運転致死傷罪を適用，
https://www.komei.or.jp/clip/p014.html
5）飯田克弘，浅井翔治：京都府域の高速道路における逆走事案の実態把握と逆走発生過程の分析，第34 回交通工学研究発表会論文集 CD-ROM，pp.81-88，2014．
6）NEXCO 中日本：高速道路に間違えて入った場合については，どうすればいいのですか？また，流出するインターを間違えた場合は，どうすればいいのですか？，
http://highwaypost.c-nexco.co.jp/faq/traffic/justincase/360.html
7）森康男，安時亭，英恵司：ジャンクション分岐部における標識デザインと高齢運転者の運転挙動の関連について，交通科学，Vol.35，No.1，pp.50-57，2004．
8）福田正，遠藤孝夫，武山泰，堀井雅史，村井貞規：交通工学，朝倉書店，ｐ.89，2011．
9）警察庁：運転免許統計（平成 26 年版），http://www.npa.go.jp/toukei/menkyo/index.htm
10）統計 Web：コラム『統計備忘録』バックナンバー，
https://software.ssri.co.jp/statweb2/column/column0906.html
11）菅民郎：すべてがわかるアンケートデータの分析，現代数学社，1998．
12）総務省：情報通信白書平成 26 年版，
http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h26/html/nc141320.html
13）野口薫：道路交通に関する知覚研究の現状，国際交通安全学会誌 Vol1，No2，pp41-48，1975
14）Chiu, T. Fang, J. Wang, Y. and Jeris, C.（2001）A Robust and Scalable Clustering Algorithm for
Mixed Type Attributes in Large Database Environment. Proceedings of the Seventh ACM
SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 263-268.
15）Kaufman, L. and P.J. Rousseeuw, Finding Groups in Data (John Wiley & Sons, NewYork, 1990).
16）福田亮子・佐久間美能留・中村悦男・福田忠彦：注視点の定義に関する実験的検討，人間工学，
Vol.32，No.4，pp197-204，1996．
17）福田忠彦，福田亮子：増補版 人間工学ガイド 感性を科学する方法，サイエンティスト社，p235，
2009．

42