高次脳機能障害者等に対する運転支援システム設計― 平成 25 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

伊藤 誠

研究実施メンバー

研究代表者

筑波大学 教授
伊藤 誠

研究協力者

筑波大学 研究員
周 慧萍

公立阿伎留医療センター 部長
岡田 真明

本田技研工業株式会社

主任
小野 浩

新潟医療福祉大学 助教

外川 佑報告書概要本研究は，高次脳機能障害を有する方々に対する運転支援の在り方を明らかにすることを目的としている．この目的を達成するためには，高次脳機能障害を有する人が自動車運転においていかなる困難さを持つかを明らかにする必要がある．運転能力の評価や運転支援ニーズの調査を行うにあたっては，実車・実路での走行試験を行うことが一つの理想ではあるものの，安全確保，検査にかかる時間と手間を考慮した場合，実車・実路での試験を安易に行うことはできない．幸いにして，多くの医療機関に簡易ドライビングシミュレータが導入されていることから，これを活用することが有用であると考えられる．
本報告書では，入院中の患者などを対象として簡易ドライビングシミュレータを用いた走行実験を行ったので，神経心理学的検査データもふまえ，分析結果を報告する．高次脳機能障害を有するとはいっても，検査結果に表れる数値は健常者と大差ないことも珍しくはない．
検査結果に表れる数値の意味を適切に解釈するために，健常者，高次脳機能障害を有しない
入院患者，高次脳機能障害を有する入院患者のデータを収集し，それらを比較することを通じて，高次脳機能障害者に特徴的に表れる行動を明らかにすることを目指す．

ただし，客観的な検査のみですべてがわかるわけでもない．そこで，本報告書では，入院中の患者の方々に対して半構造化インタビューを行い，どのような運転支援が必要かを探る試みを行った結果も報告する．
以上の結果をふまえ，あるべき運転支援のイメージをまとめる．さらに，今後の課題についても言及する．

目次
高次脳機能障害者等に対する運転支援システム設計
第1章

はじめに

1.1

研究の背景

1.2

研究目的

第2章

DS を用いた運転行動データ収集

第3章

運転支援ニーズの抽出

第4章

運転支援システムの設計

第5章

まとめと今後の課題

参考文献

1

第1章
はじめに
1.1 研究背景
日本社会の高齢化の進展に伴い，脳卒中を起こす人は増加しつつあり（渡邊ほか，2009），
その後の運転復帰へのニーズも高まっている．しかし，脳卒中などによって脳の損傷が起こると，注意，記憶などのいわゆる高次脳機能に障害が残る場合があるため，運転復帰は必ずしも容易ではない．今日の医療・福祉の現場では，こうした患者の運転能力を評価し，実世界での運転復帰が可能かどうかを適切に判定できるようになることが重要な課題となっている．運転能力を評価する方法については，すでに世界中で検討が進められており(Schultheis,
DeLuca & Chute, 2009)，日本でも運転の可否に関する判断基準については議論の余地はあるものの整備されつつある（CNS, 2013，石合，2012;加藤ら，2013）．
他方，今日の運転支援システムの開発のスピードは極めて速く，自動運転の実現も現実味を帯びるようになってきた(NHTSA, 2013)．そこで，高次脳機能障害によって運転が困難であるならば，その能力を補うような支援を提供することによって，当該患者が運転復帰できることを目指すことも必要であると考える．
これまでの自動車の運転支援システムは，多くの場合健常ドライバを暗黙の裡にターゲットとしていることが多い．他方，障害を有するドライバを明示的に対象とした運転支援は少ない．また，身体的な障害に対しては，運転補助具の開発は盛んに行われているが，認知機能にかかわる障害に対しては，「補助具」のようなものは現状ではほとんど見られない．高次脳機能障害者を対象とした運転支援の試みとしては，Klaborg et al. (2012)が Intelligent Speed
Adaptation の技法を脳に障害のあるドライバ向けの支援として評価実験を行った例などはあるものの，こうした研究はまだ少なく，どのような支援がどのようなドライバに有効である
かはまだわかっていないのが現状と言える．

1.2 研究目的
高次脳機能障害等を抱えた方々に対する適切な運転支援の在り方を明らかにするとともに，そのプロトタイプを構築し，評価を行うのが本研究全体の目的である．
この目的を達成するために，平成 25 年度の活動としては，次のことを目標として設定した．
(1) 運転行動の分析に基づいて，運転行動支援ニーズを明らかにする(2) 実際の患者との対話を通じて，運転行動支援のニーズを明らかにする(3) 運転支援システムの具体的なイメージを明らかにする
本報告書では，この取り組みの成果について報告を行う．

2

第2章
DS を用いた運転行動データ収集
2.1 目的
高次脳機能障害等を有している方々の運転支援のニーズを明らかにすることをめざし，実際の運転行動場面でどのような問題が生じるかを調べる．運転能力評価に関する”goldstandard”は実車による路上評価であると言われているが，高次脳機能障害などを有する方を対象とした場合，実車での走行実験は危険を伴う．また，路上評価には医療従事者の参加が不可欠であり，こうした専門家を拘束する時間的・経済的コストも大きい．そこで，多くの医療機関が，院内に設置可能な簡易ドライビングシミュレータによって患者の運転行動を評価することの検討を進めている．海外でも，小型簡易ドライビングシミュレータを用いることの有用性を報告した例が多数報告されている(たとえば，Gianutsos, 1994; Schultheis et al.
2006)．日本では，ホンダ・セーフティナビ（S ナビ）とよばれる小型ドライビングシミュレータ（DS）が医療機関において普及し始めており，S ナビを利用する医療機関の連携ネット
ワークも構築されつつある．そこで，本研究でも S ナビを利用し，運転行動データの収集と分析を行う．
S ナビは，小型であるため病院の検査室等に容易に設置できるメリットを有しているが，ハンドルなどの操作デバイスがゲーム機用のものであるなど，実車とは操作感が大きく異なる．筆者らの予備的検討においても，健常ドライバでもしばしば事故やトラブルを起こしう
ることがわかっている．したがって，高次脳機能障害などを抱える方々の運転支援ニーズを明らかにするためには，健常ドライバの運転行動と比較して，どのような部分に差異が生じるかを調べることが必要である．本研究では，高次脳機能障害を含む，さまざまなカテゴリのドライバの運転行動データを比較する．
2.2 研究のフレームワーク
自動車の運転の能力を，Michon (1985)や Lee & Strayer (2004)の 3 階層の考え方に参考に，
本研究では次のレイヤーに分けて考える．このうち，本研究で考察の対象とできるのは，
tactical level までである．S ナビでは，進路をシステム側で指示するため，strategic level でドライバが判断するものはないからである．なお，考察の都合上，本研究では tactical level を二つに分類している．
（１） Operational level:
所望の速度を維持する，レーン内を維持する，不要な急加速や急減速をしない，など（２） Tactical level：以下の二つに分ける(ア) 道路交通法規に則った運転をする(イ) 周囲の状況に調和した運転をする

3

（３） Strategic level：
自身の移動の目的に即したルート選択，車線選択など
また，実際に運転成績を定量的に評価する場合，その評価値はさまざまな要因の影響を受ける．たとえば歩行者の急な飛び出しなど，どのような人にとっても対処が困難なものもあるように，状況のもつ本来的な困難さを要因として挙げることができる．自動車の運転に関する認知の能力，身体能力の高低も要因の一つといえる．なお，駐車スキルなどのような，
いわゆる運転技量も運転成績に影響を与える（本研究では，運転技量を，operational level のものとしてとらえている）．また，自動車の運転に対するリスク選好の程度によっても，（表面的な）運転成績は異なりうる．
以上のことをふまえて，ごく大まかにではあるが，つぎのように運転成績が決まるものと考えてみることにする．
運転成績＝f (認知能力，身体能力，運転技量，状況)
なお，状況が困難である場合には速度を抑制するなどの補償行動によって状況の困難さを低減させることは可能であり，現実にもよく行われている(Griffen et al., 2011; Rapport et al.,1993)．すなわち，状況の困難さは，道路環境・他の交通参加者・自車の対応の相互作用によって定まる．
ここでの狙いは，operational level での運転技量が同程度である仮定した場合に，認知機能の低下によってどの程度運転成績が低下しうるのか，安全に運転できる能力の範囲，安全に運転できるためにはどのような支援が有用であるかを明らかにすることにある．
自動車の運転には遵守すべき規範があるものの，現実にはあらゆるドライバがすべての規範を厳密に順守しているわけではない．実世界における運転の可否について，厳密な絶対的基準に照らして判断することは必ずしも適切であるとは限らない．ましてや，「このドライバ
は絶対に事故を起こさない」などと言うことは不可能である．むしろ，現実世界で運転をしている一般的な健常ドライバと比較して，同程度の能力が確保されているといえるかどうかが問題であるといえる．
2.3 方法
運転行動データ取得にあたっては，公立阿伎留医療センターおよび新潟医療福祉大において研究倫理委員会の承認を得ている．
本研究には，次の方々に運転行動データ取得に参加していただいた．縁があり，現役のバスドライバの方々からもデータを取得することができたので，本報告にて併せて報告を行う．
バスドライバは年齢に関して他の 3 つのカテゴリと有意に差があるものの，残る３つのカテゴリ間では年齢に有意な差はみられないことを確認済みである．

4

Category 1: 健常一般ドライバ 15 名 (男性 10，女性 5, 年齢: M=65.4, SD=3.5)
Category 2: 現役路線バスドライバ

5 名 (男性 5, 年齢: M=49.3, SD=11.9)

Category 3: 骨折等で入院中の一般患者 15 名(男性 10, 女性 5, Age: M=65.3, SD=14.5)
Category 4: 高次脳機能障害を有する入院患者

34 名（男性

26, 女性8, 年齢：M=62.7,

SD=17.1）
本研究では，ホンダ・S ナビ（図 2.1(a)）を用いた．S ナビには，1 画面のみ利用できるものと，3 画面利用できるものとがあるが，本研究で利用したものは公立阿伎留医療センター
および筑波大学に設置した 1 画面のものである．このため，右折・左折などが健常ドライバ
でも難しい．本実験では，S ナビの持つ機能のうち，単純反応検査，選択反応検査，危険予測体験中級・コース１を利用した．
単純反応検査は，直線路を走行中，画面上にランプが点灯したらアクセルペダルをリリースするというタスクをドライバに課し，ランプ点灯開始からアクセルペダルがリリースされるまでの時間を単純反応時間として計測する(図 2.1(b))．選択反応検査は，単純反応検査とほぼ同様なタスクを課すが，ランプの色は緑，黄，赤の 3 色があり，黄色が点灯したときはア
クセルリリース後ただちにアクセルペダルを改めて踏むこと，赤が点灯した時はアクセルリ
リース後ブレーキを踏むことが求められる(図 2.1(c))．反応時間としては，黄色の場合はアクセルリリースまで，赤の場合はブレーキを踏むまでの時間と定義されている（誤反応のケースは除外する）．単純反応検査は 35 回，選択反応検査は 40 回（赤 10 回，黄色 20 回，緑 20回）の試行をもとに平均値と標準偏差が算出される．
危険予測体験は，図 2.1(d)に示す市街路を走行するものであるが，途中で様々な危険シーンに遭遇するので，ドライバはそうしたシーンにおいて適宜安全を確保すべく対処することが求められる．危険予測体験中級・コース１では，以下の 8 つのシーンが，#1 から#8 の順で，あらかじめ定められたポイントに自車が到達した時点で発生する．
#1: 自車が走行を開始して本線に合流しようとするタイミングで，後方から来る車両が本線上を通過していく．その車両に気づくことなく本線へ合流すると，衝突する可能性がある#2: 自車が追い越し車線へ車線変更をしようとするタイミングで，自車よりも高速な他車が１台追い越し車線上を後方からやってくる．その車両に気づくことなく追い越し車線へ侵入すると，衝突する可能性がある#3: 自車が直進中，右側からの T 字路を通過する直前に，当該 T 字路から他車が右折をして自車前方に割り込む．当該他車に気づかずに速度を保ったまま直進すると衝突する可能性がある#4: 信号のある十字路で，信号が赤であるために自車が停車中に，自車左方サイドミラーの死角にオートバイが入り込む．自車は最前列で停止しており，当該交差点を左折するよう指示をされている．信号が青になった段階でオートバイに気づかないまま左折を行うと巻き込み事故が発生する可能性がある#5: 緩やかに右へカーブする片側１車線の道路を走行中，自車前方に大型トラックが停車

5している．自車がトラック側方を通過する際，トラックのドアが開く．トラックとの間隔を十分にあけておかないと，衝突する可能性がある#6: 直進路走行中，前方右側にある集合住宅から，パーソナルモビリティビークルが出現
し，道路を横切る．それに気づかずに速度を保ったまま直進を継続すると，衝突する可能性がある#7: 片側２車線の道路の左側車線を走行中，追い越し車線にいたタクシーが，前方左側の歩道でタクシーを呼んでいる客を拾うために突如左側車線へ進入し，自車前方で急停止する．タクシーの車線変更への気づきが遅れると，タクシーと衝突する可能性がある#8: 片側２車線の道路の左側車線を走行中，追い越し車線へ進入しようとする際，後方から速度の高い他車がやってきて，自車を追い越してゆく．その車両に気づかずに車線変更を継続すると衝突する可能性がある
危険予測体験走行では，それぞれのシーンにおける対応の良否によって，
「安全」，
「注意」，
「危険」，
「事故」の４段階で評価する．
「注意」は，相手車両等の障害物と距離が 0.5～3 m 以
内にまで接近した場合であり，「危険」は，衝突しなかったものの，障害物との距離が 0.5 m以内にまで接近した場合である．障害物と衝突した場合は「事故」とする．上記のいずれでもない場合，「安全」と評価する．なお，ここでいう「距離」は，自車を直方体とみなし，障害物表面上の点と自車表面上の点との間の距離の最小値である．したがって，「距離」が 0 のときに衝突したことになる．
また，８つの危険シーン以外の場面でも，不適切な運転行動が見られた場合には自動的に記録される．不適切な運転行動として記録されるものには，衝突事故，急制動，走行速度違
反の割合と超過速度，右左折速度超過，停止線での停止位置不適切，ウィンカー不適切，がある．それぞれの定義は以下のとおりである．
急制動： 現速度から 0.5s 以内に踏み込みが 80%になった場合
速度違反： 法定速度を超過している場合．法廷速度を超過している時間の割合と，速度超過分の平均値を算出する
右左折速度超過：
停止位置不適切：

交差点右左折時に 20km 以下にならなかった場合

停止線を２ｍオーバーした場合

ウィンカー不適切： 進路指示アナウンス後，指示された方向にウィンカーを出さなかった
場合．ウィンカーを出さない場合と，反対方向に出す場合とがある．
なお，右左折速度超過については，いずれのドライバについても不適切行動は観測されなかったため，本報告書では結果を割愛する．

6

(a) S ナビ外観(b) 単純反応検査

#3
#2

#4
#5

#1
start
100m
#6

#8

#7

goal

(c) 選択反応検査(d) 危険予測体験
図 2.1 S ナビ

また，本研究では，参加者に対して可能な限り神経心理学的検査を行った（入院中の患者の場合，検査を実施できないケースもある）．本研究で行った検査の内容は次のとおりである．


注意機能を評価する Trail Making Test (TMT)の Part A,B.


課題完了までの時間で評価するため，値が小さい方がよい．



知能検査に用いられる Wechsler Adult Intelligence Scale (WAIS)-III の符号検査

遂行機能を評価する Behavioural Assessment of the Dysexecutive Syndrome (BADS)の動物
園地図検査である．


符号検査と動物園地図検査は，評点が高い方がよい．

これらの神経心理学的検査は，いずれもその成績と，自動車の運転能力との間に相関があることが指摘されているものである（たとえば，小倉ほか(2007)など）．運転行動の良否が高次脳機能の障害によるものであるかどうかを評価するために，本研究ではこれらの検査と運
転行動の結果の関係を調べることとする．
2.4 結果と考察
2.4.1 認知能力
図 2.2 は，神経心理学的検査の結果を表す．健常者（カテゴリ１）と入院患者（カテゴリ7

２，３）との間で重複部分が認められることから，健常者か否かを正確に判別する判定基準を設けることはできないと思われる．ましてや，骨折などで入院しているカテゴリ３と，高次脳機能障害を有するカテゴリ４とでは重複が著しい．
ただし，健常者から大きく逸脱する範囲を特定することはできる．健常者（カテゴリ 1,2）の場合，TMT-A は概ね１分以内，TMT-B は概ね２分以内に完了している．一方，入院中の患者の場合，TMT-A を１分以内に終えることのできたものはなく，TMT-B でも２分を超える者が多数みられた．TMT-A では６０秒を超える場合，TMT-B では１２０秒を超える場合，注意機能が顕著に低いと判断できそうである．
WAIS-III 符号検査では，５０点を下回っているかどうかが閾値となりそうである．
動物園地図検査では，０点となっているかどうかが判断基準となりそうである．
これらの検査結果と，運転成績との関係については，2.4.4 にて考察を行う．

(a)

(c)

TMT-A

(b) TMT-B

Digit symbol coding(d) Zoo-map test

図2.2 神経心理学的検査
2.4.2 身体能力
ここでは，S ナビの機能を用いて，ドライバの反応時間を評価する．
図 2.3 は，反応時間検査の結果である．興味深いことに，入院中の患者では反応時間が著
しく遅い人がいるのは事実であるものの，全体としてみると健常者と同程度の成績を示すことも珍しくない．この点については，2.4.1 と同様である．
健常ドライバとの顕著な差を判断する閾値としては，本システムにおいては単純反応検査
において０．６秒，選択反応で１．０秒といえそうである．

8

(a) 単純反応時間(b) 選択反応時間
図 2.3 反応時間

図 2.4 は，神経心理学的検査と，単純反応時間との関係を表したものである．全般的には，
神経心理学的検査の成績が悪いほど，反応時間が遅いことがわかる．また，図 2.5 は，神経心理学的検査と選択反応時間との関係を示している．やや奇妙なことに，神経心理学的検査との相関は，単純反応時間とくらべて選択反応時間の方が低めの傾向がある．なぜそうなるのかについては，現時点では明確な理由は判明していない．今後の検討が必要である．

図 2.4 神経心理学的検査と単純反応時間9図 2.5 神経心理学的検査と選択反応時間

これらの結果は，認知機能と身体機能とが不可分であることを表している可能性もある．
すなわち，身体機能が低下すると，認知機能も低下するということを意味しているのかもしれない．あるいは，逆に認知機能の低下に伴って身体機能も低下しているケースもありうる．
人によって因果の関係が逆転しているケースもあると思われる．いずれにしても，両者の関係は単純な因果関係ではないと考えられ，認知機能と身体機能の関係については今後さらなる検討を要する．
2.4.3 運転技量，状況と運転成績
図 2.6 は，ドライバカテゴリごとの事故回数と，不適切な運転行動の回数を示す．いずれにおいても，これまでの分析と同様に，健常ドライバと入院中の患者との間には重複する範囲が存在する．とくに，バスドライバでも本 DS の走行では衝突事故を起こすケースがあることからわかるように，本 DS での走行は本質的に難しいタスクである．

10

(a)

(b) 急制動事故回数(c) 速度超過率(e)(d) 速度超過率と平均超過速度(f) ウィンカ不適切

停止不適切

図 2.6 事故ならびに不適切な運転行動の回数

図 2.7 は，事故と不適切な運転行動との関係を表したものである．この結果をもとに，以下では，運転行動のレベルに対応させて，運転成績を分析する．

11

(a) 急制動(b) 速度超過率(c) 平均超過速度(d) 停止不適切(e) ウィンカ不適切
図 2.7 事故と不適切な運転行動との関係

Operational level と tactical level の法順守: 急制動，速度超過，停止位置の評価
急制動の結果は，図 2.6 (b)に示されている．急制動をしてしまう理由としては，危険事象が突発的に発生することによるものも含まれるが，operational level でペダル操作がうまく行
えないものも含まれる．図 2.6(b)の結果が示すように，バスドライバでも急制動をしてしまいがちである．これは，DS のペダルがゲーム機用のものであり，ドライバの意に反して強く踏
み込め過ぎてしまうことに起因する．実際，急制動の回数と，事故の頻度との間には，あた
かも反比例のごとき関係がみられる(図 2.7(a))．このことは，本 DS において，ドライバを次の 3 つに分類することができると考えられる．

12

(1) 事故を多発させるドライバ：事故を回避するための急制動を行う身体的能力もしくは運
転技量が十分でない（急制動 10 回未満，事故 10 回以上）
(2) 事故は少ないが急制動が多いドライバ：やや荒い運転をするものの，身体能力が比較的高く，事故の回避は可能(3) 事故も急制動も少ないドライバ：安全運転を行っており，急制動の必要がない
Operational level で運転に問題を抱えているドライバは，上記(1)に該当する群であるといえよう．
速度超過については，速度を超過する割合は入院患者において高い(図 2.6(c))．速度が持続的に超過している人ほど，超過速度も高い(図 2.6(d))．また，健常ドライバでも速度超過はおこりうるが，ごく短時間の間である．興味深いことに，事故を多発させている高次脳機能患者の多くは，速度超過がほとんどない（図 2.7(b)）．これは，operational level の運転操作がま
まならず，しかるべき速度まで加速できていないとみるべきであろう．実世界でも，筆者らの過去の経験では，高次脳機能障害を有する人に運転をさせてみたところ，十分な加速ができないケースがある．しかし，そうしたドライバを差し引いても，高次脳機能障害を有する患者などで，速度超過率・超過速度が比較的高いケースが散見される．これらのドライバは，
健常ドライバと同程度の事故頻度に抑えられているので，危険を認知する能力は低くないと思われることから，速度を維持するための（物理的）支援によってスムーズな運転ができる
ようになる可能性があると考えられる．
停止線での停止については，図 2.6(e)が示すように，バスドライバではすべて適切に停止できている．健常ドライバでは，停止位置不適切は最大１回しか観測されていない．２回以上
停止位置不適切を起こすドライバは，operational level での問題があるとみてよさそうである．
実際，図 2.7(b)でもわかるように，停止線での停止が適切に行えていると事故頻度は少ないが，停止が不適切になりやすいほど事故頻度が高い．事故を１０回以上起こしている高次脳機能障害患者は，いずれも停止位置不適切が２回以上である．このことは，他車等の外乱が少ない状況であっても，交通法規に従った運転ができない人は事故を起こしやすいことを意味していると考えられる．停止不適切の頻度が高いドライバは，運転復帰が困難であるように思われる．ウィンカー不適切についても，同様の傾向がみられる（図 2.6(e), 図 2.7(f)参照）．
Tactical level：状況に即した運転の評価
健常ドライバ，とくにプロのドライバであっても急制動が観測されうるといっても，その頻度には限度がある．今回の実験では，健常ドライバでは急制動が 10 回を超えるようなドラ
イバはほとんどない．急制動が１０回を超えるようなドライバには，運転能力の顕著な低下が疑われると考えてよさそうである．しかし，図 2.8 に示すように，停止不適切は健常ドラ
イバと同等（１回以下）であるにもかかわらず，急制動が１０回を超えるようなケースがあった．これらのドライバは，基本的な交通法規に従った運転はできるものの，状況に応じた

13

運転がスムーズに行えないものと考えられる．そこで，これらのドライバに対しては，シス
テムにより何らかの認知支援を行うことによって，安全運転が可能になるのではないかと考えられる．

図 2.8 運転支援が有効と思われるケース
それでは，高次脳機能患者が状況にうまく対応できないのは主にどのような場面であろう
か．そのことを検討するために，S ナビであらかじめ仕込まれた８つのイベントごとに，各ドライバがどの程度うまく回避できたかを調べよう．図 2.9 はその結果である．この図からあきらかなように，イベント#1, #3 において，健常者との顕著な違いがみられる．また，#8
でうまくいかないケースが生じるのが高次脳患者の特徴でもある．
2.2
2.0

対応の不適切さ(0: 安全，3: 事故）

1.8
1.6
1.4
1.2
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
-0.2

#1

#2

#3

#4

#5

#6

#7

#8

シナリオ

図 2.9 シナリオごとのドライバ対応の正否

14

カテゴリ1
カテゴリ2
カテゴリ3
カテゴリ4

健常ドライバとの差異が生じやすいイベント#1,#3 は，つぎのようなものであった．
#1: 自車が走行を開始して本線に合流しようとするタイミングで，後方から来る車両が本線上を通過していく．その車両に気づくことなく本線へ合流すると，衝突する可能性がある#3: 自車が直進中，右側からの T 字路を通過する直前に，当該 T 字路から他車が右折をして自車前方に割り込む．当該他車に気づかずに速度を保ったまま直進すると衝突する可能性がある
このうち#1 は走行開始時点であり，通常のドライバなら周囲に十分注意を払うところであるが，高次脳機能患者などでは後側方に対して注意が十分に向けられないのかもしれない．
#3 は，まっすぐ前だけを見ていたり，他車の意図の予測が遅れると事故になりやすい．
また，高次脳機能障害患者だけが対応に失敗するケースのあった#8 は次のようなものであった．
#8: 片側２車線の道路の左側車線を走行中，追い越し車線へ進入しようとする際，後方から速度の高い他車がやってきて，自車を追い越してゆく．その車両に気づかずに車線変更を継続すると衝突する可能性がある
このイベントは，走行の文脈としてはごく自然に後側方へ注意を向けるべきものであり，通常のドライバならば問題なく危険を回避できる．このような場面で注意の配分がうまくいかないのが高次脳機能障害患者の特徴といえるかもしれない．
なお，つぎの２つは，健常ドライバでも，プロでない場合対応に失敗するケースが散見される．
#2: 自車が追い越し車線へ車線変更をしようとするタイミングで，自車よりも高速な他車が１台追い越し車線上を後方からやってくる．その車両に気づくことなく追い越し車線へ侵入すると，衝突する可能性がある#5: 緩やかに右へカーブする片側１車線の道路を走行中，自車前方に大型トラックが停車している．自車がトラック側方を通過する際，トラックのドアが開く．トラックとの間隔を十分にあけておかないと，衝突する可能性がある＃2 は，＃１をやり過ごした直後のイベントであり，一瞬気が緩んでしまうことによるものである可能性がある．＃５は典型的な「危険予測」であり，ドアが開くかもしれないという
危険への察知能力にプロのバスドライバは長けている．
なお，つぎの二つは，プロのドライバでも対応に失敗しがちであり，極めて難しいイベン
トといえる．
#4: 信号のある十字路で，信号が赤であるために自車が停車中に，自車左方サイドミラーの死角にオートバイが入り込む．自車は最前列で停止しており，当該交差点を左折するよう指示をされている．信号が青になった段階でオートバイに気づかないまま左折

15

を行うと巻き込み事故が発生する可能性がある#6: 直進路走行中，前方右側にある集合住宅から，パーソナルモビリティビークルが出現
し，道路を横切る．それに気づかずに速度を保ったまま直進を継続すると，衝突する可能性がある
つぎの＃７は，基本的にはさほど難しくないイベントということができるだろう．健常ドライバだけでなく，入院中の患者でも事故は少ない．
#7: 片側２車線の道路の左側車線を走行中，追い越し車線にいたタクシーが，前方左側の歩道でタクシーを呼んでいる客を拾うために突如左側車線へ進入し，自車前方で急停止する．タクシーの車線変更への気づきが遅れると，タクシーと衝突する可能性がある
2.4.4 神経心理学的検査と運転成績との関係

2.4.3 まででは，個人差（障害の種類）を考慮することなく運転成績を分析することによって，運転支援のニーズに関して考察を行ってきた．現在までに得られているデータはまだ少ないため，障害の種類ごとの考察を行うには時期尚早である．しかしながら，各神経心理学的検査の成績と運転成績との関係から，今後の検討に資する知見が得られるものと期待される．そこで，本研究では，神経心理学的検査と運転成績との関係を調べる．
なお，神経心理学的検査と運転成績との関係は，医療機関における運転復帰の可否の判断を行うことに対し，重要な知見を与える可能性がある．
図 2.10 は，各神経心理学的検査と，事故回数との関係を示したものである．2.4.1 で明らかにした「閾値」，すなわち，TMT-A: 60 秒以上，TMT-B: 120 秒以上，WAIS-III 符号検査：50点以下，BADS 動物園検査プロフィール得点：0 点以下では，事故頻度が高い人が多い．しかしながら，神経心理学的検査の成績が悪いにもかかわらず，事故件数自体は健常ドライバと同程度というケースも少なからず存在している．これらのケースについては，解釈が難しい．
自身の認知能力の低下を自覚したうえで，速度を落とすなどの補償行動をとることによって安全を確保している可能性がある．この場合，こうした患者は運転復帰が可能であると判断してよいか迷うケースであるように思われる．実際，伊藤が過去にリハビリの現場での DS
利用の様子を観察した例では，明らかに認知能力は落ちているものの，過去の運転経験・知識に基づいて，DS 上での安全な運転が行えているケースもあった．そのリハビリを担当されていた方は，このようなケースが判断に迷うケースだと述べておられた．

16

図 2.10 神経心理学的検査と事故回数
図 2.11 は，神経心理学的検査と急制動回数の関係を表している．図 2.11 と比べると，神経心理学的検査と急制動回数の相関ははっきりしない．2.4.3 節で論じたように，急制動をもたらす要因が多岐にわたることに起因するのであろう．WAIS-III 符号検査の成績がよいドライ
バでは急制動が少ない傾向がうかがわれるが，その機序は現時点では不明である．

図 2.11 神経心理学的検査と急制動回数17図 2.12, 2.13 は，神経心理学的検査と速度超過率，平均超過速度の関係を表している．急制動と同様，神経心理学的検査と速度超過率，平均超過速度との相関ははっきりしない．

図 2.12 神経心理学的検査と速度超過率

図 2.13 神経心理学的検査と平均超過速度18図 2.14 は，神経心理学的検査と停止不適切との関係を表している．全体的には，図 2.10 と同様に，神経心理学的検査と停止不適切との間に相関が認められる．

図 2.14 神経心理学的検査と停止不適切回数
図 2.15 は，神経心理学的検査とウィンカー不適切の回数との関係を表す．図 2.11-2.13 と同様，神経心理学的検査の成績とウィンカー不適切との間には相関を認めることができない．

図 2.15 神経心理学的検査とウィンカ不適切回数

19図 2.16 は，神経心理学的検査と，イベント#1 における対応の正否との関係を表している．
この図から，TMT の成績が悪い人において，イベント#1 の成績が悪い人が多いことがわかる．
符号検査についても同様の傾向がみられる．しかし，動物園地図の成績との相関はみられな
い．

図 2.16 神経心理学的検査とイベント#1 の成績との関係（縦軸

0: 安全，1: 注意，2: 危険，3: 事故）

図 2.17 は，神経心理学的検査と，イベント#3 における対応の正否との関係を表している．
このイベントでも，TMT の成績が悪い人において，イベントへの対応成績が悪い人が多いが，イベント#1 の場合ほどには顕著ではない．符号検査については，むしろ符号検査成績とイベントへの対応成績との相関はないように見える．ぎゃくに，動物園地図の成績が悪い人ほどイベント#3 への対応成績が悪いように思われる．イベント#3 では，自車はすでに走行中であるので，危険対象に注意を向けるだけではなく，走行を継続するタスクと，危険対象をどう回避するかというタスクについて，優先度を整理し，今何をすべきかを決断し，実行するといった「遂行機能」の能力がより問われているということだろうか．

20

図 2.17 神経心理学的検査とシナリオ#3 の成績との関係（縦軸

0: 安全，1: 注意，2: 危険，3: 事故）

21

第3章
インタビューに基づく運転支援ニーズ抽出の試み
3.1 目的DS での運転行動データを分析するというアプローチは，客観的であるとはいえ，それだけでは高次脳機能障害を有する方々の運転支援へのニーズを十分明確に明らかにできるとは限らない．当事者の生活ぶりを含めた，生の声を聴くことも重要であると考えられる．そこで，
本研究では，公立阿伎留医療センターに入院中の方から，直接意見を聴くことを試みた．
3.2 方法
本研究では，いわゆる半構造化インタビューの方式により，以下の項目を中心にして，一人に対し 20 分程度の範囲内で対話を行った．
１． 氏名，性別，年齢，職業
２． 現在の住居の周辺の様子
３． 自動車の用途，乗っている車の車種
４． 現在の症状，日常生活への復帰に関し抱えている課題
５． 運転に関する訓練の現状と課題
６． 自分が必要とする運転支援
インタビューは，表 3.1 の日程・人数で行っている．インタビューを行った 14 名のうち，3 名については DS での検査データも得ている．
表 3.1 インタビューの日程と人数
日程

人数

2013 年 5 月 27 日

1名

2013 年 8 月 5 日

4名

2013 年 9 月 30 日

2 名（ほか 1 名の DS 検査を見学）

2013 年 12 月 18 日

4名

2014 年 3 月 26 日

3名

3.3 結果
インタビューの結果は多岐にわたるが，運転支援に関するニーズについては，表 3.2 に示すとおりである．どのような支援が必要であるかということについては，明確なイメージを持てない人が多かった．その理由としては，以下のことを挙げることができる．

22

(1) 運転再開への希望が乏しい(2) 自身で十分に運転できる程度に回復している（これについては，自身の病識がやや不十分であることに起因して，自身では十分に運転できると思ってしまっているケースも含
まれる）(3) 今日の運転支援技術の開発動向に関する知識が十分ではなく，実際にどのようなシーズがあるのかがわからないため，ニーズを言語化できない
表 3.2 インタビューの結果
患者

障害

運転支援のニーズA

記憶に一部障害が残る

運転中に再発した場合に車両を安全に停めてほしい（研究者註：運転できそう）B

記憶障害，注意障害

特になし

C（DS 検 片麻痺，感覚障害等（高次脳機能

特になし

査有）

障害は無？）

D

運動失調等

クラッチ，ギアの操作，車間維持の支援

E

失語

特になし（研究者註：運転できそう）

F（DS 検 記憶障害等

疲れやすい．自身の反応の遅れを補う何か．

査有）G

筋力低下等（高次脳機能障害は無） 特になし

H

運動性失語等

自動運転

I（DS 検左片麻痺，構音障害

自動運転，車庫入れ

査有）
J

筋力低下等（高次脳機能障害は無） 自動運転

K

筋力低下等（高次脳機能障害は無） 踏み間違い防止

L

左片麻痺，左半側空間失認

自動運転

M

筋力低下等

特になし（自分で運転したい）

N

失語

不明

それでも，今回のインタビューによって，興味深いコメントがえられている．とくに，患者 A は，運転中に倒れてしまった場合の心配をしている．これへの対処としては，ASV（先進安全自動車）プロジェクトなどで検討されている，「デッドマン装置」が実現すれば対応可能である．また，自動運転へのニーズが少なからずあることも確認できたことは興味深い．
ただし，よく知られているように「自動運転」には様々なレベルが考えられる（NHTSA, 2013）
ことから，高次脳機能障害を持つドライバに対してどのような自動運転を構築していくべきであるかについては，注意深く検討を進める必要がある．平成 26 年度においては，運転復帰できている人が抱えている問題点，運転復帰できていない人がなぜ復帰できていないのかということについて，追跡調査も必要であろう．

23

第4章
運転支援システムの設計へ向けて
高次脳機能障害をかかえる方への運転支援の具体化については，さらなるデータの蓄積にもとづいて，検討を継続していく必要がある．ここでは，その検討に資する基本的な枠組みを整備した結果を示す．
Flemish et al. (2008)は，ドライバと自動車の関係を，人と馬との関係になぞらえた”horse
metaphor”という概念を提唱している．Abbink et al. (2012)は，horse metaphor の具体化のアプローチとして，ステアリングホイールやペダルに対する操作を人とシステムとが共有する”haptic shared control”を提案している．この”haptic shared control”において，どの程度システ
ムが操作に主体的に関与するかは，自由に設定が可能である．どのような操作をすべきかを積極的に力覚によってアピールするソフトガイダンス(van Asseldonk et al., 2009)のアプローチ
や，不適切と思われるドライバの行動をシステムが抑制するプロテクション（see, Itoh andInagaki, in press）のアプローチなどがありうる．
これらの概念を用いて，ありうる支援の基本的な考え方を示してみると，次のようである．
(1) 完全な自動運転(NHTSA 自動運転レベル 4 に相当)：高次脳機能障害ドライバは，「お客さん」として車に乗る(2) 高度な自律的自動運転(NHTSA 自動運転レベル 3 に相当)：基本的には高次脳機能障害
ドライバは，運転操作に関与しない．システムが対応できない場合に，十分な時間の余
裕を以てドライバに制御を戻す．
(3) 自動運転（NHTSA 自動運転レベル 2 に相当）
：通常はシステムが自動的に運転するが，
高次脳機能障害ドライバはいつでも運転操作に移れるように準備を整えておく．


制御系をうまくつくれば，ソフトガイダンスとして機能させることも可能である．
その場合，ドライバが操作系に触れなければ自動制御として機能するが，ドライ
バが操作系に触れれば，システムとドライバが制御を共有することになる．ドラ
イバは，システムからの入力を力覚として感知し，システムの意図を知ることができる．このことを通じて，システムが外界をどのように認識できているかをドライバが知ることができ，何に注意を向けたらよいのかが分かるようになる可能性がある．

(4) 部分的な自動運転（NHTSA 自動運転レベル 1 に相当）：ステアリングホイール，ペダ
ル操作の一部を自動化する．高次脳機能障害ドライバは，残る操作を主として行う．
(3)と同様に，一部をソフトガイダンスとして機能させることも可能．

(5) プロテクション：基本的には高次脳機能障害ドライバが，自身の判断ですべての操作を24

行う．ただし，ドライバの操作が不適切なものであるとシステムが判断した場合には，ドライバの能力に抗うように操作系に反力を提示する．
(6) 情報提供（注意喚起，警報を含む）：すべての運転操作は高次脳機能障害ドライバが行う．注意を向けるべき危険事象に対して，注意喚起や警報などの情報をシステムが提示する．情報提示のモダリティは，視覚，聴覚のほか，力覚以外の触覚（振動）が主であるが，場合によっては嗅覚を活用することもある．
もちろん，上記(1)-(6)を状況に応じて組み合わせるなどのことは可能であり，(1)-(6)がすべての可能性を網羅してあるわけではない．
技術的には，(1), (2)の実現はかなり困難であり，近い将来における実現可能性を考えるな
らば(3)以降が対象となろう．この場合でも，設計の自由度は大きく，真に高次脳機能障害ドライバにとって有用な支援がどのようなものであるかについては，慎重に検討を進める必要がある．
たとえば，operational level で問題があるドライバに対しては，どのように支援をすべきだ
ろうか．Operational level での操作はシステムが担当し，ドライバは周辺監視に徹するという方法もある．他方，operational level の操作をソフトガイダンスでアシストしつつ，緊急回避
はシステムが担当する（プロテクト）という方法もありうる．さらには，operational level の操作は基本的にはドライバに委ね，危ないときだけシステムがプロテクトするという方法もありうる．
注意の配分に関連する問題（信号や標識の見落とし，他車の挙動の認識）に対する支援においても，同様の検討は可能である．
いずれにしても，高次脳機能障害を有する方に対する運転支援としては，その都度運転の安全確保ができればよいというわけではない．ドライバ自身の気づき(awareness)を促し，支援を受けることを通じて，気づきのレベルを高めていく（知的気づき⇒体験的気づき⇒予測的気づき）（Crosson et al., 1989）ことができるものであるべきであろう．

25

第5章
まとめと今後の課題
5.1 まとめ本研究では，高次脳機能障害ドライバへの運転支援システムの構築を目指して，簡易 DS
での運転行動データの蓄積と分析を行うとともに，高次脳機能障害ドライバへの半構造化イ
ンタビューを行った．
得られた結果を整理すると，以下のようにまとめることができる．
(1)

障害が重度である人は，事故回数が顕著に多いこと（今回の実験では，危険予測体験コース 1 回走行中 10 回以上の事故が発生している場合）によって特定できると考えられる．
事故多発者は，神経心理学的検査の成績も悪いことから，これらのドライバは少なくとも現時点において，運転への復帰は困難と言わざるを得ない． NHTSA 自動運転レベル 4の完全自動運転以外には，このようなドライバを運転復帰させることは困難であろう．

(2)

システムによる運転支援が有効と思われる高次脳機能障害ドライバは，停止不適切がごくわずか発生するとともに，急制動をしばしば行ってしまうという方である．

(3)

今回の実験に参加した高次脳機能障害ドライバでは，後側方から迫ってくる車両，交差してくる車両に対する知覚の遅れ，相手車両の意図理解の遅れ・失敗などが顕著であった．こうした事象に対して適切な注意を向けるよう支援することが重要であると考えられる．

5.2 今後の課題
本研究において考察が及ばなかった点，今後の課題を以下に記す．
(1) シナリオの検証：本研究では，S ナビの危険予測体験コースを活用した．このシナリオで発生するイベントだけでは，運転支援ニーズの洗い出し，運転能力の評価には十分でない可能性がある．すくなくとも，今回の分析においては，速度を所望の値に保ったり，車線内を安定的に維持するなどの operational level での運転行動を直接的に評価できていない．また，実際の運転では，strategic level での判断によって運転の困難さが異なりうる．
高次脳機能障害によって strategic level でどのような問題が生じるかを明らかにする必要がある．
(2) 健常ドライバデータ不足への対応：本研究では，健常ドライバのデータ蓄積が不十分であり，健常ドライバと比べて著しく運転能力が低いと判定する基準を十分確定できるに至っていない(3) 障害の種類による層別：本研究では，データの蓄積が不十分であるため，障害の種類の違いによってどのような運転行動への影響が生じるかについては明らかにできていない．
このことを明らかにすることによって，必要とされる運転支援がさらに明確になると期待される．障害が重度である患者がリハビリによって中程度に復帰してきた場合に，何らかの運転支援によって運転復帰が可能となるかどうかを検討する必要がある．

26

(4) 個人内の変化についての考察：本研究では，ある時点におけるドライバの能力のスナッ
プショットに基づいて，心身の能力と運転成績の関係を調べている．実際には，個人が，発症し，リハビリによって能力を回復し，運転を行うことによってさらなる改善が進むという時系列での分析が不可欠である．それぞれの段階において，運転の支援として必要とされる機能も異なると考えられる．
(5) 実車運転行動との対応：本 DS を用いた運転行動の傾向と，実車での運転行動とが整合するかどうかを検証する必要がある．
(6) 高次脳機能障害ドライバに対する運転支援システム設計論の整備：健常ドライバと比べて劣っている部分の能力をどのように補うかについての検討が必要である．システムによって代替するのか，システムがガイド（アシスト）するのか，プロテクトするのか．
(7) 運転支援の実装と評価：高次脳機能障害ドライバに対して実際に運転支援システムを設計・実装し，実際に使用してみていただくことを通じて，そのシステムの有用性を評価することが必要である．

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