ドライブレコーダによる事故映像を用いた
自転車･歩行者事故発生要因の解明― 平成 30 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

水野 幸治

研究実施メンバー

研究代表者

名古屋大学大学院工学研究科
水野 幸治

報告書概要
四輪車対自転車事故では出会い頭事故が最も多く，次いで四輪車が右左折時の事故が多い．自転車事故件数を低減のためには，出会い頭や右左折時の事故発生要因を分析する必要がある．本
研究ではドライブレコーダを用いて対自転車事故の発生要因を分析した．事故データ 180 件，ヒヤリハット 5,881 件を用いて，事故とヒヤリハットの違いを調べた．さらに，ドライビングシミ
ュレータを用いて事故を被験者により再現し，運転者の反応を調べた．
出会い頭の場合，事故，ヒヤリハットはともに四輪車からみて右側から自転車が現れる割合が多い．道路幅員が狭く，住宅等の建物が死角になっている無信号交差点で発生する場合が多い．
四輪車運転者の視線，四輪車の速度，自転車との位置関係については事故とヒヤリハットで大きな差異はみられなかった．
右折時の場合，夜間に発生する頻度が高く，信号を有する死角がない交差点で発生することが多い．四輪車の事故回避は制動のみで操舵はほとんどみられない．四輪運転者は周囲の安全確認を行っている割合が多い．事故ではヒヤリハットに比べて，道路幅員が大きい場合が多い．左折時の場合，事故では四輪車の対面方向から，ヒヤリハットでは四輪車と同一方向から自転車が現れる場合が多い．道路幅員が広く，四輪運転者が脇見をしており，回避がない場合が多い．
自転車が現れた時の衝突余裕時間（TTC）について調べると，出会い頭の事故では 2 種類のケースが存在した．1 つは，四輪運転者が自転車に気付くのが遅れ，ブレーキ反応も遅れたことによる事故（TTC>1.2 s）であり，もう 1 つは，自転車が飛び出してきた事故である（TTC<1.2 s）．
事故発生確率曲線から，発生確率 50％は車両減速度 0.55G に相当し，四輪車が制動を開始した時
点において，停止までに 0.55G 以上の減速度を必要とする領域に自転車乗員が入っているかどうかで事故とヒヤリハットは区別される．右左折については，四輪車の速度が遅く，一旦，ブレー
キをかけて交差点に進入する場合が多いことから，TTC は事故とヒヤリハットはともに自転車が交差点に進入した時点では事故回避可能な領域にあり，四輪運転者が対象に気付くことができれば回避が可能である場合が多い．
ドライビングシミュレータにより TTC の大きな事故と小さな事故をそれぞれ被験者によって再現した．TTC が大きなシナリオでは，被験者のブレーキ反応時間が事故回避に大きな影響を及ぼす．TTC が小さなシナリオは被験者のブレーキ反応時間，TTC，ブレーキをかけ始めた時の速度，加速度が全て満たされたときに事故回避が可能であった．

2/4

目

第1章

1.1.

1.2.

1.3.

1.4.

2.2.

ドライブレコーダ映像の分析 ······································································· 1

ドライブレコーダの概要 ····································································· 1
1.1.1.

ヒヤリハットデータの概要 ········································································· 1

1.1.2.

事故データの概要 ····················································································· 2

分析方法 ·························································································· 3
1.2.1.

事故形態の分類 ························································································ 3

1.2.2.

分類項目 ································································································· 5

1.2.3.

距離計測方法 ··························································································· 5

分析結果 ·························································································· 7
1.3.1.

事故形態 ································································································· 7

1.3.2.

事故状況 ································································································· 8

1.3.3.

事故発生場所 ·························································································· 10

1.3.4.

死角 ······································································································ 14

1.3.5.

回避行動 ································································································ 16

1.3.6.

四輪運転者の視線 ···················································································· 17

1.3.7.

四輪車の速度 ·························································································· 18

1.3.8.

自転車乗員の相対軌跡 ·············································································· 20

1 章のまとめ ····················································································22

第2章

2.1.

次

TTC と事故発生確率 ··················································································· 23

TTC の算出 ·····················································································23
2.1.1.

TTC（Time to Collision） ········································································ 23

2.1.2.

出会い頭の TTC 算出方法 ········································································· 23

2.1.3.

右左折時の TTC 算出方法 ········································································· 24

2.1.4.

右左折時の衝突位置までの距離 ·································································· 24

2.1.5.

TTC と速度の関係 ··················································································· 25

分析結果 ·························································································26
2.2.1.

出会い頭の TTCa と速度の関係 ·································································· 26

2.2.2.

出会い頭の TTCb と速度の関係 ·································································· 27

2.2.3.

出会い頭の TTCa と RT の関係··································································· 28

2.2.4.

右左折時の TTCe と速度の関係 ·································································· 29
3/4

2.3.

2.4.

事故発生確率 ···················································································30
2.3.1.

事故発生確率の定義 ················································································· 30

2.3.2.

事故発生確率の計算 ················································································· 31

2 章のまとめ ····················································································32

第3章

ドライビングシュミレーターを用いた事故再現 ········································ 34

3.1.

ドライビングシュミレーターの概要 ·····················································34

3.2.

実験方法 ·························································································34

3.3.

3.4.

3.2.1.

実験シナリオ ·························································································· 34

3.2.2.

被験者 ··································································································· 35

実験結果 ·························································································36
3.3.1.

実験結果の概要 ······················································································· 36

3.3.2.

各変数の分析 ·························································································· 36

3 章のまとめ ····················································································37

4/4

第1章

ドライブレコーダ映像の分析

本章では，ドライブレコーダデータを利用して四輪車対自転車事故の分析を行った．事故事例
調査では，衝突直前の自転車の行動や事故の際に死角になりうる当事者以外の四輪車や歩行者の有無等の詳細なデータが不明である．一方，ドライブレコーダでは車両前方の映像から詳細な状況の分析が可能である．これまでの研究ではヒヤリハットの事故形態が事故の分布と同じ特徴を示すものとして，ヒヤリハットによる事故要因分析が数多く行われているが，ドライブレコーダの事故とヒヤリハットを比較した研究はほとんどおこなわれていない．そこで四輪車対自転車乗員の出会い頭事故と四輪車右左折事故について，事故とヒヤリハットの分析・比較を行った．本
研究は，名古屋大学工学研究科倫理部会の承認（受付番号 17-13）を得ている．

1.1.

ドライブレコーダの概要

1.1.1. ヒヤリハットデータの概要
本研究で用いるヒヤリハットデータは，東京都内，静岡市内，福岡市内，札幌市内のタクシーに搭載されたドライブレコーダから収集されたものである．1 カメラ仕様，2 カメラ仕様があり，
1 カメラ仕様では車両前方の映像データ，2 カメラ仕様ではそれに加えて車内の映像データを記録している．収集期間は 1 カメラ仕様のデータが平成 17 年 1 月 21 日から平成 25 年 9 月 10 日の間，
2 カメラ仕様のデータが平成 19 年 12 月 4 日から平成 28 年 12 月 30 日の間である．なお，これらのデータベースは，自動車技術会および東京農工大学が管理・運営を行っている．ヒヤリハッ
ト解析時におけるインターフェースを図 1.1 に示す．
ドライブレコーダは，ホリバアイテック社製堀場ドライブレコーダ試作品（1 カメラ），DR3031（1 カメラ），DR6200（2 カメラ），DR9100（2 カメラ）の 4 種類が使用されている．衝突，急ブレーキ，急ハンドル等により 0.45G 以上の前後加速度が車体に作用した場合にトリガーを発生させ，イベントが発生した時点及びその前 10 秒，後 5 秒の映像データと車速，前後・左右・上下
加速度，ジャーク，緯度，経度やブレーキ，方向指示器の有無の数値データを記録する．収集されたデータはデータベース管理者の目視によって基本データ（日時，場所等），対象（人，自転車
等），自車状態（発進時，加速時等）等の項目によって分類される（図 1.1）．このデータベースから四輪車対自転車の事故を抽出した．さらにヒヤリハットは表 1.2 に示される基準に従って，高･中･低･反応の 4 レベルに分類されている．本研究では反応レベルは実際の事故とは状況が異なるものであるとして，分析対象から除外した．また，ヒヤリハットデータベースには，少数ではあるが事故のデータも含まれている．四輪車対自転車のヒヤリハット 10,523 件のうち，本研究の対象データとしては，出会い頭が高レベルヒヤリハット 254 件，中レベルヒヤリハット 781 件，低レベルヒヤリハット 941 件，右折時が高レベルヒヤリハット 129 件，中レベルヒヤリハット 686
件，低レベルヒヤリハット 953 件，左折時が高レベルヒヤリハット 208 件，中レベルヒヤリハッ
ト 876 件，低レベルヒヤリハット 1,053 件であった．

1

Fig. 1.1 Interface of Near-miss incident date
Table 1.1 Parameters of near-miss-incident

Table 1.2 Level of near-miss incident data

1.1.2. 事故データの概要
事故データはヒヤリハットに加えて，2.1.1 項の自動車安全技術プロジェクトチームのプロジェ
クトにおいて，愛知県タクシー協会や名古屋市タクシー協会の協力のもと，愛知県内のタクシー会社から提供されたものである．タクシー会社によってドライブレコーダの種類は異なる．ほと2

んどのドライブレコーダでは，一定の加速度が車体に作用した場合にトリガーがかかり，事故等のイベントが発生した時点及びその前後の映像データと車速，前後・左右・上下加速度，ジャーク，地図情報やブレーキ，方向指示器の有無等のデータを記録する．事故解析時のインターフェースを図 1.2 に示す．収集した四輪車対自転車事故 270 件のうち，本研究の対象データとしては，
出会い頭事故が 83 件，右折時事故が 36 件，左折時事故が 61 件であった．

Fig. 1.2 Interface of accident data

1.2.

分析方法

1.2.1. 事故形態の分類
四輪車対自転車事故では様々な事故形態が存在する．事故形態ごとに発生要因が異なることが予想されるので警察庁による事故統計に用いられている事故形態の分類を参考にして，分類を行った（図 1.3）．本研究では，この分類を用いる．
・正面衝突･･･四輪車が直進中であり，右左折の意思がなくかつ，右左折の直後でもないときに，自転車が四輪車の逆から接近してきた自転車と四輪車の前面で接触する場合を正面衝突とする．
・追突･･･四輪車が直進中であり，右左折の意思がなくかつ右左折の直後でもないときに，四輪車と同じ向きに走行している自転車に対して四輪車の前面で接触する場合を追突とする．
・出会い頭･･･四輪車が直進中であり，右左折の意思がなくかつ，右左折の直後でもないときに，自転車が四輪車の進行方向に対して直角方向に接近し，事故が発生した場合を出会い頭とする．
・出会い頭（左右方向指示器）･･･四輪車は直進中だが，方向指示器を出し右左折の意思があるときに自転車が四輪車の進行方向に対して直角方向に接近し，事故が発生した場合を右左折待ちとする．
・追越・追抜時･･･四輪車と自転車がともに同じ向きに走行している際に相手を追い越す，または，追い抜くときに接触する場合を追越・追抜時とする．
・進路変更時･･･四輪車が車線変更している，または車線変更直後に接触する場合を車線変更時とする．
3

Fig. 1.3 Type of car-to-bicycle crash・すれ違い･･･四輪車と自転車が互いに逆方向に走行し，互いがすれ違うときに接触する場合をす
れ違いとする．
・右左折時･･･四輪車が方向指示器を出し，右左折している最中または，右左折した直後に，自転車と接触する場合を右左折時とする．
・転回時･･･四輪車が転回している，または転回直後に接触する場合を転回時とする．
・後退時･･･四輪車が後退しているときに接触する場合を後退時とする．

4

1.2.2. 分類項目
事故とヒヤリハットの特徴を分析し，それぞれのデータの比較を行うために明るさや，車線数等の項目で分類を行った．項目の一覧を表 1.3 に示す．項目は，ヒヤリハットデータベースによる分類と交通事故総合分析センターがまとめている交通事故統計用語解説集を参考に決定した．
Table 1.3 Parameters of accidents

1.2.3. 距離計測方法
ドライブレコーダの映像から四輪車と，対象となる自転車との距離を計測するために Nac
image technology 製の動作解析ソフト Movias Neo を用いた．画像からパース変換によって距離を算出する．図 1.4 のように Movias Neo のパース変換画面上で，任意の 4 点をプロットする．
そして，その 4 点間の実際の距離を入力することで図 1.5 のようにパース変換を行う．この際，横断歩道等の道路標識や上空写真を参考にして 4 点間の距離をそれぞれ定めた．次に，四輪車と自転車の距離を求めるために，ドライブレコーダ映像の各コマに対象となる自転車のタイヤと地面が接地している部分をプロットする（図 1.6）．これにより，図 1.7 のような四輪車に対する自転車の相対軌跡を算出することができる．なお，軌跡を導出する際，ドライブレコーダの速度データを積分して四輪車の走行距離を計算し，軌跡の妥当性を確認している．

Fig. 1.4 Example of plot on the ground for perspective transformation

5

Fig. 1.5 Perspective transformation

Fig. 1.6 Tracking method for cyclist position

Fig. 1.7 Example of relative trajectory of a cyclist with respect to taxi

6

1.3.

分析結果

1.3.1. 事故形態
本研究で収集した事故，ヒヤリハットデータの形態別構成率を図 1.8 に示す．本研究では四輪運転者に右左折の意思によって出会い頭を区別しているが，事故統計ではまとめて出会い頭となるため，2017 年の四輪車対自転車の死亡事故における割合とほぼ一致している．この中で発生件数の多い出会い頭，右左折時の分析中心に行った．
図 1.9 に出会い頭におけるヒヤリハット発生件数を自転車の出現方向別に示す．右左折時における四輪車が右左折前の直進する方向に対して，同一方向・直角方向・対面方向の 3 種類に分類し（図 1.10），発生件数を図 1.11 に示す．出会い頭においては，事故もヒヤリハットも四輪車に対して自転車が右側から接近する場合が多い．右左折事故は四輪車の対面方向から自転車が接近する場合が多いのに対し，ヒヤリハットでは左折時は四輪車と同一方向・対面方向の件数が同様であるが，右折時は同方向の方が多い．

Fig. 1.8 Type of accidents/near-miss incidents in cyclist-to-car accident

Fig. 1.9 Direction of cyclists in intersection collision
7

Fig. 1.10 Cyclist directions with respect vehicle direction in turning right/left collision

Fig. 1.11 Direction of cyclist approaarch in turning right/left collision

1.3.2. 事故状況
図 1.12～図 1.14 に事故とヒヤリハットの発生件数を発生時刻別に示す．事故は時刻 17 時，18時，22 時，ヒヤリハットは 8 時，18 時，17 時の順で多く発生している．これは社会活動時間，
すなわち交通量が関係していると考えられる．警察庁による事故統計では自転車乗員が負傷者数
は，10 代から 20 代前半の若年層の割合が多い．7～8 時，15～18 時は若年層の自転車による移動が多くなることで，事故やヒヤリハットの件数が増加していると考えられる．
右折時や左折時の事故とヒヤリハットの発生時間を比較すると，右折時の事故は 20 時～22 時，
左折時の事故は 17 時～20 時，ヒヤリハットの右折時左折時は 18 時や 19 時に多く発生している．
右左折時も出会い頭と同様に若年層の活動が多い時間帯に集中している．
図 1.15 に事故とヒヤリハットが発生した時の天気の割合を示す．本研究では，交通事故分析センターの分類に加え，「夜間」の項目を追加した．日没後，雨や雪が降っていない場合を夜間と定義した．各事故形態で比較すると，出会い頭の場合は 50%以上が晴れや曇りに対して，右左折時の場合は雨や夜間などの視界が悪条件の場合が多いことが確認できる．
8

Fig. 1.12 Time of accidents/near-miss incidents in intersection collision

Fig. 1.13 Time of accidents/near-miss incidents in turn right collision

Fig. 1.14 Time of accidents/near-miss incidents in turn left collision

9Fig. 1.15 Weather of accidents/near-miss incidents in intersection and right/left turn collisions

1.3.3. 事故発生場所
図 1.16 に事故とヒヤリハットの発生場所の割合を示す．分類項目は，交通事故分析センターがまとめている用語集を参考に次のように定義した．
交差点（Intersection）･･･横断歩道等（自転車横断帯を含む）が設けられている場合には横断歩道等を含み、横断歩道のない場合には始端垂直説によるものとするが、すみ切り部分も含む範囲を交差点．
交差付近（Near the intersection）･･･交差点の側端から 30 m 以内の道路の部分を交差点付近．
道路上（Road）･･･カーブやトンネル等を含む交差点や交差点付近以外の単路．
その他（Other）･･･駐車場，私有地，ロータリー等．
図より，出会い頭，右左折時の四輪車対自転車事故のほとんどが交差点で発生していることがわ
かる．右左折が単路で発生している場合があるが，これは四輪車が私有地や駐車場に右左折で進入する際に発生した事故やヒヤリハットである．
図 1.17 に事故発生場所が交差点の場合における，横断歩道や信号の有無の割合を示す．図の「E/N (Existence/Nonexistence)」とは，横断歩道はあるが信号のない交差点のことである．出
会い頭は事故，ヒヤリハットともに半数が横断歩道も信号も無い交差点で発生し，約 8 割が信号のない交差点で起きている．これに対して右左折時では事故では 6 割，ヒヤリハットでは 8 割が，横断歩道と信号の両方がある交差点で発生している．
図 1.18 に道路幅員別の発生割合を示す．図の「小/大（Small/Medium）」とは，四輪車が直進する車道幅員が小（5.5 m 未満），自転車が走行している車線または四輪車が右左折した先の道路
幅員が中（5.5 m 以上～13 m 未満）の交差点である．出会い頭の多くが無信号交差点で発生しているので，「幅員小/幅員小（5.5 m 未満同士）」の割合が多い．右折時の事故は「幅員大/幅員大（13m 以上同士）」の割合が多く，左折時の事故は「幅員大/幅員中」や「幅員大/幅員中（13 m 以上同士）」の割合が多い．ヒヤリハットでは「幅員中/幅員中」や「幅員中/幅員中」の割合が多い．
このように出会い頭事故では四輪車が直進する車道幅員が小さいが，右左折事故では車道幅員が大きい割合が多い．

10

右左折時について，自転車の方向からみると，直角方向から自転車が現れる事例は件数も少な
いので，これ以外の自転車の進行方向である同一方向と対面方向について分析を行う．図 1.19 に
右左折時の同一方向・対面方向の道路幅員別の発生割合を示す．図から，事故においては右折時・左折時ともに「幅員大/幅員中」や「幅員大/幅員大」の四輪車が直進する道路幅員が大きい交差点
で発生している．それに対し，右折時のヒヤリハットは「幅員中/幅員中（5.5 m 以上同士）」や「幅員中/幅員大」のように事故に比べ小さな交差点で発生している．左折時のヒヤリハットは事故と同様に四輪車が直進する道路幅員が大きい交差点で発生している．
出会い頭の場合には，事故，ヒヤリハットともに道路幅員が 5.5 m 未満の無信号交差点で発生することが多い．右左折時は道路幅員が出会い頭に比べて広く，信号や横断歩道を有する交差点で発生しやすい．右折時の場合，同一方向・対面方向ともに事故は道路幅員 13 m 以上同士の交差点，ヒヤリハットは 5.5 m 以上同士の交差点で発生しやすい．左折時の場合，事故，ヒヤリハ
ットともに比較的大きな交差点で発生しやすい．

Fig. 1.16 Place of accidents/near-miss incidents in intersection and left/right turn collisions

Fig. 1.17 Crosswalks/traffic light conditions in intersection and left/right turn collisions

11

Fig. 1.18 Accident/near-miss incident location in intersection and left/right turn collisions

12Fig. 1.19 Accident/near-miss incident location in turning right/left13

1.3.4. 死角
自転車がドライブレコーダの映像から確認できるようになったときの死角について，「Object」，「Vehicle」，「Pedestrian or Cyclist」，「None」の 4 種類に分類した．ここで「Object」には柵や樹木等の永続的にその場所に存在する物体は全て含むものとする．また，対象となる自転車が映
像外から映像内に入ることで初めて確認される場合は，死角がない状態とする．四輪車が自転車に対する死角になる例を図 1.20 に示す．自転車は対向車線を走行する四輪車の後ろから飛び出しているが，このような動的な死角の時間的経緯は映像によって初めて分析が可能である．死角がない場合を図 1.21 に示す．自転車は横断歩道上を走行しており，死角となるものはみられない．
図 2.22 に事故を死角の種類別に示す．「Object」が全体の約 5 割を占めている．これは，事故発生場所と関係があり，出会い頭の多くは無信号交差点で発生し，その多くは住宅街や建物に囲まれた場所にあるので，出会い頭の死角が「Object」になることが多い．右左折時は全体の約 5割が死角のない場合であり，ヒヤリハットは事故より死角がない割合が多い．死角のある場合では出会い頭と同様に「Object」が最も割合が多い．

(a) 0.0 sec(e) 1.2 sec(b) 0.3 sec(f) 1.5 sec(c) 0.6 sec(g) 1.8 sec(d) 0.9 sec(h) 2.1 sec

Fig. 1.20 Example of the case where blind spot was moving car in the opposite lane

14(a) 0.0 sec(e) 1.2 sec(b) 0.3 sec(f) 1.5 sec(c) 0.6 sec(g) 1.8 sec(d) 0.9 sec(h) 2.1 sec

Fig. 1.21 Example of the case where there were no blind spots

Fig. 1.22 Type of blind spot in intersection and turning right/left collisions15

1.3.5. 回避行動
四輪運転者と自転車乗員の回避行動を「減速（Speed-down）」，「操舵（Steering）」「減速操舵（Speed-down and steering）」，「回避なし（Nothing）」の 4 種類，自転車乗員の回避行動は「加速（Speed-up）」「減速（Speed-down）」「操舵（Steering）」「減速操舵（Speed-down and steering）」「回避動作（Avoid）」「回避なし（Nothing）」の 6 種類に分類した．自転車乗員の回避行動のう
ち「回避動作（Avoid）」は減速や操舵等の回避行動はなかったが，接触をさけるため脚部のみ動かす動作があった場合を「回避動作（Avoid）」とする．分類の結果を図 1.23，図 1.24 に示す．
四輪運転者の回避行動の多くは減速であった．また，操舵，減速操舵は出会い頭では一定数みられたが，右左折時にはほとんど見られない．出会い頭の場合，減速に加えて操舵による回避が有効となる可能性があるが，右左折の場合は，四輪車の速度が低いことにより操舵を行わないと考えられる．さらに，事故では，四輪運転者の回避行動がない割合は左折・右折・出会い頭の順に多くなっている．このことから，四輪車の右左折時は衝突するまで対象の自転車に気づいていない場合が多いことも考えられる．
自転車乗員の回避行動の大半は回避なしであった．出会い頭では事故の場合の方が自転車乗員が回避をしていない割合が多いが，右左折ではヒヤリハットの方が回避をしていない割合が多い．
これは出会い頭の場合は四輪車の速度が高い状況での自転車の飛び出しが多く，自転車に回避の時間がないこと，右左折では四輪車が低速であり，自転車乗員が四輪車の動きも配慮していることが一因にあると思われる．

Fig. 1.23 Avoidance behavior of vehicle drivers in intersection and turning right/left collisions

16

Fig. 1.24 Avoidance behaviors of cyclists in intersection and turning right/left collisions

1.3.6. 四輪運転者の視線
ドライブレコーダの車内の映像から，衝突前に四輪運転者の視線を以下のように分類した．
警戒行動（Watching out）

左右の確認や巻き込みの確認等の安全確認により，周囲の歩行者や自転車に気をつけている場合．

進行方向（Progressing direction） 左右の確認や巻き込みの確認等の安全確認がなく，四輪運転者が進行方向のみを注視している場合．
不注意（Carelessness） カーナビの操作や後部座席の方を見る等のよそ見をしたケースや対象の自転車以外の歩行者や自転車を目で追う等，四輪運転者が注意散漫だった場合．
不明（Unknown）

車内カメラの取り付け角度が悪く，四輪運転者がどこを見ていたか分類できない場合．

図 1.25 は視線を分類したものである．図より，出会い頭では進行方向，右折時では安全確認，
左折時事故では不注意，左折時ヒヤリハットでは進行方向の割合が多い．出会い頭は，信号を有する交差点では，改めて安全確認する四輪運転者は少ない．信号のない交差点では，交差点手前
で減速していても一時停止をしない四輪車や，建物の影から飛び出してくる自転車が原因で事故に至っているものが多い．それに対し，信号のある交差点では多くの右左折事故が発生しているが，四輪運転者は左右の確認や巻き込みの確認のために，警戒が多くなる．左折時のヒヤリハッ
トの多くは進行方向を見ているが，低速度で横断歩道に接近する際に自転車が視界に入り，即座にブレーキをかけている例が多くみられる．
事故の方がヒヤリハットよりも，発生形態にかかわらず運転者が脇見をしていた割合が多い．
安全確認を行っているにもかかわらず事故に至っている場合は，四輪運転者の視界に自転車が入っているものの認知には至っていない可能性がある．1.3.5 項の右左折時の四輪車の回避行動がな
いことが多いこともこのことを示唆している．右左折では対象の接近を知らせるシステムの開発・普及が事故削減につながると考えられる．
17

Fig. 1.25 Line of sight of cyclist in intersection and left/right turn collisions

1.3.7. 四輪車の速度
四輪車の衝突時の累計速度分布を図 1.26 に示す．衝突速度は出会い頭が最も高い．右左折
では，四輪車は曲がるために減速するので，衝突速度が出会い頭より低い．左折時より右折
時の衝突速度が高いのは，左折では回転半径が小さいことや右折時には対向車線を横断する必要があることが要因として考えられる．
出会い頭における四輪車の累積速度分布を図 1.27，図 1.28 に示す．衝突速度はヒヤリハッ
トでは定義することができない．そこで，対象となる自転車がドライブレコーダの映像に映り始めた時刻 𝑡𝑡a での四輪車速度 𝑉𝑉a （図 1.27），および四輪運転者がブレーキ等の回避行動をとった時刻𝑡𝑡b での四輪車の速度 𝑉𝑉b を比較した（図 1.28）．映像範囲を四輪運転者の視野と仮定すると，時刻 𝑡𝑡a での速度 𝑉𝑉a は四輪運転者が自転車を認識できる時の速度であると考えることができる．四輪車の速度 𝑉𝑉a ，𝑉𝑉b は，事故とヒヤリハットで大きな差はなく，ヒヤリ
ハットのレベル別で比較してみても大きな差がない．出会い頭事故の発生に対して，四輪車

速度は主たる要因ではないと考えられる．

図 1.29 に右左折時を自転車の方向（同一方向，対面方向）に分けて示す．同一方向から自転車が現れる場合の方が四輪車の速度が高い．

Fig. 1.26 Crash velocity of vehicle in intersection and right/left turn collisions
18

Fig. 1.27 Vehicle velocity at time that the cyclist appeared in intersection collision

Fig. 1. 28 Vehicle velocity at time when the vehicle driver started braking in intersection
collision

Fig. 1.29 Crash velocity of vehicle in right/left turn collisions19

1.3.8. 自転車乗員の相対軌跡
四輪車に対する自転車の相対軌跡を，出会い頭の事故とヒヤリハット高レベルについて，図1.30，図 1.31 に示す．相対軌跡は自転車がドライブレコーダに初めて現れた時刻 𝑡𝑡a における四輪車速度で色分けを行った．図のエリアは，四輪車の衝突被害軽減ブレーキ（自動ブレーキ）のセンシングエリアの例（50°, 90°）である．黄色のセンシングエリアは現在，歩行者用自動ブレー
キとして使われることの多いタイプで距離 50 m，角度 50°（±25°）を示している．青色のセンシ
ングエリアは Euro NCAP の対自転車用の自動ブレーキ試験に対応するタイプで，距離 75 m，角度 90°（±45°）である．高レベルヒヤリハットでは四輪車の周辺に軌跡が存在しているが，これは四輪車と接触直前で停止した事例があることによる．事故，ヒヤリハットともに四輪車の速度が速い事例では，軌跡はセンシングエリアの中心線近くに存在し，速度の遅いケースはセンシン
グエリアの外にも存在する．歩行者用のセンシングエリア（±25°）では多くの自転車がエリアの外にあるが，センシングエリア（±45°）ではほとんどの自転車がエリアの中に位置している．このことより，センシングエリアの拡大が自転車事故防止に有効であると考えられる．
次に，右左折時の事故における相対軌跡を，自転車の出現方向別に図 1.32～図 1.35 に示す．
軌跡上の丸印は，自転車が交差点に進入した時刻での位置であり，丸印より四輪車に近い線は自転車が横断歩道や交差点内走行していることを意味し，丸印より遠い線は自転車が路側帯や歩道を走行していることを意味する．四輪車右左折時の場合，自転車が四輪車と同一方向から現れる
事例では，四輪車から見て一方向のみに軌跡が存在した．それに対し，自転車が四輪車の対面方
向から現れる場合では，四輪車から見て左右両方に軌跡が存在した．自転車が四輪車と同一方向から現れる場合では，ほとんどがセンシングエリアの外に存在している．
四輪車の右左折において，自転車が四輪車から見て左から接近するか右から接近するかは，四輪車の右折と左折で異なる特徴がみられる．四輪車右折時の場合，四輪車の左から接近するケー
スは道路幅員が広く，逆に右から接近するケースでは道路幅員が狭い傾向が見られる．一方，四輪車左折時の場合，自転車がドライブレコーダの画面に現れるタイミングが異なり，四輪車の左から自転車が接近する場合では四輪車が直進状態にある時に自転車が画面上に現れる．それに対し，自転車が右から接近する場合は四輪車が左折を始めた後に自転車が画面上に現れている．

Fig. 1.30 Relative trajectories of accidents in intersection collision20

Fig. 1.31 Relative trajectories of near-miss incidents in intersection collision

Fig. 1.32 Relative trajectories of accidents in turning right collision from same direction

Fig. 1.33 Relative trajectories of accidents in turning right collision from opposite direction

21

Fig. 1.34 Relative trajectories of accidents in turning left collision from same direction

Fig. 1.35 Relative trajectories of accidents in turning left collision from opposite direction

1.4.

1 章のまとめ

四輪車対自転車事故における出会い頭と右左折時の事故とヒヤリハットを周囲環境，発生場所，
四輪車の速度，自転車の相対軌跡を用いて比較した．出会い頭の場合，事故，ヒヤリハットともに，四輪車からみて右側から自転車が現れる割合が多い．無信号交差点で発生する場合が多いため，道路幅員が狭く，住宅等の建物が死角になることが多い．四輪車運転者の視線，四輪車の速度，自転車との位置関係については事故とヒヤリハットで大きな違いはみられなかった．
右折時の場合には，事故とヒヤリハットはともに，出会い頭に比べて夜間に発生する頻度が高く，信号を有する交差点で発生する事例が多いため，死角がない道路環境である場合が多い．また，出会い頭では四輪車の回避動作として操舵が見られたが，右折時には操舵による回避はほとんどみられず，回避行動自体がない割合が多い．それに加え，右折では四輪運転者は周囲の安全確認を行っている割合が多い．事故ではヒヤリハットに比べて，道路幅員が大きい場合が多い．
また，自転車が現れる方向別で比較すると，衝突速度や相対軌跡に違いがみられた．
左折時の場合は，事故では四輪車の対面方向から自転車が現れる場合が多いが，ヒヤリハット
では四輪車の進行方向と同一方向から自転車が現れる場合が多い．事故の道路環境については死角がない場合が多いことは右折と同様であったが，左折では，四輪運転者が脇見をしており回避行動がない割合が多いこと，ヒヤリハットでは発生場所の道路幅員が広いこと等の傾向があった．
22

TTC と事故発生確率

第2章

第 2 章ではドライブレコーダデータを用いて，事故とヒヤリハットの周囲環境や発生状況の分析を行った．さらに，衝突余裕時間（TTC）を用いて，事故とヒヤリハットの違いを検討する．

2.1.

TTC の算出

2.1.1. TTC（Time to Collision）
TTC は自車が先行車などの対象物と衝突するまでの時間であり，衝突回避のための運転操作を行うことのできる衝突余裕時間である．TTC は衝突の可能性を表す指標であり，衝突が予想されるあらゆる危険状況に適用可能である．さらに，TTC は危険回避のための運転者の反応時間に対する評価指標として用いることができる．TTC は先進安全運転支援システムの作動基準として利用されており，国土交通省の技術指針によると，衝突被害軽減ブレーキシステムなどにおいて自動ブレーキが作動するタイミングは，乗用車で TTC が 1.4 s 以下，大型車で 1.6 s 以下と記述されている．
研究では，交通状況の変化が生じてから，すなわち対象となる自転車が確認できる時刻から四輪車が一定速度で直進した場合に危険対象物と衝突するまでの時間を客観的な危険度と位置づけ，
TTC として取り扱う．𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇は次式によって算出される．

𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 =

𝐷𝐷 𝑑𝑑
=
𝑉𝑉 𝑣𝑣

(2.1)

ここで𝐷𝐷，𝑑𝑑はある時刻における，衝突位置から四輪車，および自転車までの距離である．V，𝑣𝑣は，その時刻での四輪車，および自転車の走行速度である．

2.1.2. 出会い頭の TTC 算出方法
出会い頭事故の𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇を算出するために，1.3.7 項，1.3.8 項で分析した四輪車の速度と相対軌跡を用いる．1.3.7 項で定義したように，
自転車がドライブレコーダの画面に初めて現れた時刻を𝑡𝑡a ，

四輪車運転者が対象の自転車を認知した時刻を 𝑡𝑡b とする（図 2.1）．ここで，急ブレーキを踏んだ時刻を四輪車運転者が自転車を認知した時刻と仮定し，対象が画面上に初めて現れた時刻での𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 を 𝑇𝑇𝑇𝑇𝐶𝐶a ，対象を認知した時刻での 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 を 𝑇𝑇𝑇𝑇𝐶𝐶b と定義した．なお，四輪車運転者が対象を認知していなくてもブレーキを踏んでいる場合があるため，その場合は加速度が急激に減少している時刻を運転者が対象を認知した時刻とした．対象が画面に現れた時刻 𝑡𝑡a および運転者が対象を認知した時刻 𝑡𝑡b のそれぞれの時刻での四輪車と対象との距離を 𝐷𝐷a ，𝐷𝐷b として 𝑇𝑇𝑇𝑇𝐶𝐶a ，

𝑇𝑇𝑇𝑇𝐶𝐶b は次式で与えられる．

𝑇𝑇𝑇𝑇𝐶𝐶a =𝑇𝑇𝑇𝑇𝐶𝐶b =

𝐷𝐷a
𝑉𝑉a

(2.2)

𝐷𝐷b
𝑉𝑉b

(2.3)

ドライブレコーダの画面上に初めて対象となる自転車が現れてから，運転者が対象を認知するまでの時間 RT を次のように定義する．

𝑅𝑅𝑅𝑅 = 𝑡𝑡b − 𝑡𝑡a

(2.4)
23

四輪車速度

ブレーキ反応時間 (𝑅𝑅𝑇𝑇)
認知

自転車が
現れる

Va

制動
制動開始

Vb

ta

衝突余裕時間（自転車出現時）

ペダル
踏替

tb

時間

RT：ブレーキ反応時間
𝑡𝑡a ：自転車が現れた時刻（イベント）
𝑡𝑡b：四輪車運転車が制動開始した時刻
𝐷𝐷a ：自転車が現れたときの四輪車との距離
Va ：自転車が現れたときの四輪車速度

Fig. 2.1 Example of vehicle velocity-time diagram

2.1.3. 右左折時の TTC 算出方法
出会い頭では，2 つの時刻における 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 を四輪車の速度と相対軌跡の y 軸方向の距離から算出した．しかし，右左折時の場合，事故で衝突するまで対象の自転車に気づくことなく回避行動がない場合や，ヒヤリハットで対象が画面に映り始めるより前にブレーキをかけ回避した場合が多い．そのため，事故とヒヤリハットを比較できるよう右左折時では自転車が画面に映り，かつ交差点に侵入した時刻 te とし，その時刻での四輪車の速度を 𝑉𝑉e とすると，この時刻における衝突
余裕時間 𝑇𝑇𝑇𝑇𝐶𝐶e は次式で与えられる．

𝑇𝑇𝑇𝑇𝐶𝐶e =

𝐷𝐷e
𝑉𝑉e

(2.5)

𝐷𝐷e は四輪車から自転車までの距離ではなく，四輪車の走行軌跡に沿って測定した衝突位置までの距離とした．ヒヤリハットでは四輪車と自転車は衝突しないため，四輪車と自転車が停止せず走行を続けた際に交差するポイントまでの距離を用いた．

2.1.4. 右左折時の衝突位置までの距離
ドライブレコーダの緯度・経度，地図情報を基に事故やヒヤリハットの発生場所を特定する．
そして，Google map から現場の航空写真（図 2.2）を取り込む．次にドライブレコーダの映像から ①四輪車が曲がり始めた位置（車体の向きが変化した時点），②自転車が画面に映り，かつ交差点に進入した時刻での四輪車の位置，③衝突地点または四輪車と自転車の走路の交差する地点の 3 つの位置を特定する．これらの 3 点を通る円を四輪車の走行軌跡と仮定した．本来の四輪車の走行軌跡は円ではないが，本研究では計算しやすいよう円軌道で近似した．円の半径 𝑟𝑟，②から③までの角度 𝜃𝜃 を求め，②から③までの円弧を 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 の計算に用いるための距離 𝐷𝐷e とした（図 2.3）．𝐷𝐷e は次式で計算される．

24

𝐷𝐷e = 2𝜋𝜋 × 𝑟𝑟 ×

𝜃𝜃
360

(2.6)

Fig. 2.2 Example of aerial photographFig. 2.3 Example of calculation method of De

2.1.5. TTC と速度の関係
TTC は衝突までの余裕時間であり，各時刻それぞれで求められる値である．制動開始時刻𝑡𝑡b における 𝑇𝑇𝑇𝑇𝐶𝐶b は次式で表される．一方，四輪車が等減速度で停止するまでの関係は上の式に V = 0 を代入すると

𝑉𝑉 2 − 𝑉𝑉b2 = 2(−𝑎𝑎) × 𝐷𝐷

(2.7)

𝑉𝑉b2 = 2𝑎𝑎 × 𝐷𝐷

(2.8)

𝑉𝑉b = 2𝑎𝑎 × 𝑇𝑇𝑇𝑇𝐶𝐶b(2.9)と表される．式(2.3)，式(2.8)より 𝑇𝑇𝑇𝑇𝐶𝐶b と速度 𝑉𝑉b の関係式が得られる．

上式は制動開始時のものであるが，自転車が死角から現れた時刻𝑡𝑡a においては四輪車の減速限界も与える．たとえば，図 2.4 において，斜線で示した範囲では四輪車の制動による減速のみでは対象との接触は避けられないことを示す．
25

Fig. 2.4 TTC vs. Vb

2.2.

分析結果

2.2.1. 出会い頭の TTCa と速度の関係
対象が画面に現れた時刻での四輪車の速度 𝑉𝑉a と 𝑇𝑇𝑇𝑇𝐶𝐶a の関係を事故とヒヤリハットに分類して図 3.5 に示す．ここで，図の直線は式(2.9)によるものであり，減速度 0.8G で減速した場合に四輪車が対象に衝突せずに停止するための時間を示している．自転車の 𝑇𝑇𝑇𝑇𝐶𝐶a は四輪車の速度に関わらず，事故の多くは 0～1.0 s 付近の間に存在しているが，𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 が 2 s 以上の場合も存在しており 2 種類の事故形態があることがわかる．事故のうち数件は，図の直線より上に存在している．
これは自転車が現れた時に四輪車が停止するために 0.8G 以上の加速度で減速しなければならないことを意味し，四輪運転者が瞬時に制動したとしても減速のみでの回避が困難だと考えられる．
ヒヤリハットでは 1.0 ～ 3.0 s の間で幅広く存在している．ヒヤリハットのレベルで比較するとレベルが低くなるにつれて，𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 が長い場合が多い．したがって，𝑇𝑇𝑇𝑇𝐶𝐶a はヒヤリハットに比べて事故の方が小さいが，ヒヤリハットの中にも 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 の小さい場合がある．自転車が初めて現れた時刻での速度 𝑉𝑉a の分布がヒヤリハットと事故でほとんど変わらなかったことを考慮すると（1.3.7 項），事故が発生する場合とヒヤリハットで四輪車の走行状況は変わらないが，自転車が現れた時点での四輪車と自転車との距離が異なっていると考えられる．

Fig. 2.5 TTCa vs. Va in intersection collision26

2.2.2. 出会い頭の TTCb と速度の関係
四輪運転者が自転車を認知した時刻での四輪車の速度 𝑉𝑉b と 𝑇𝑇𝑇𝑇𝐶𝐶b の関係を事故とヒヤリハットに分類して図 2.6 に示す．自転車が現れたときの 𝑇𝑇𝑇𝑇𝐶𝐶a（図 2.5 参照）に比べて，多くの事故が図の直線より上に存在している．これから，四輪運転者は自転車を認識できる状況にありながら，自転車に気づくことなく走行を続け，四輪運転者が制動を開始した時点では減速のみでの回避が困難な状況に至っていると推定される．逆にヒヤリハットの多くが，図の直線よりも下に存在しており，停止するための時間が十分にあることがわかる．このように，事故は四輪運転者の認知や制動遅れによって発生していると考えられる．
ヒヤリハットで図の直線よりも上に存在している場合がいくつかある．ここでヒヤリハットが事故に至らなかった要因を次の 3 種類に分類した（図 3.7）．
自転車が回避･･･自転車乗員が四輪車の走路に入る前に減速・停止したことで事故を回避した
ヒヤリハット．
四輪車が回避･･･四輪車があらかじめ減速・停止したために，自転車乗員が回避行動をとることなく事故を回避したヒヤリハット．
自転車と四輪車が回避･･･自転車乗員が減速・停止したものの四輪車の走路内のために，事故回避には四輪車の回避行動が必要なヒヤリハット．
ヒヤリハットを事故回避別に分類した速度 𝑉𝑉b と 𝑇𝑇𝑇𝑇𝐶𝐶b の関係を図 3.8 に示す．直線よりも上に存在するヒヤリハットは，四輪車の回避の有無に限らず，自転車による回避があった場合のみである．よって，事故に至るかどうかには自転車乗員が四輪車の接近に気づき事故回避をすることも大きな要因の 1 つであると考えられる．

Fig. 2.6 TTCb vs. Vb in intersection collision27

Cyclist avoided

Vehicle avoided

Cyclist and Vehicle avoided

Fig. 2.7 Cause of near-miss incident

Fig. 2.8 TTCb vs. Vb in intersection collision

2.2.3. 出会い頭の TTCa と RT の関係
対象が画面に現れた時刻での 𝑇𝑇𝑇𝑇𝐶𝐶a と，対象が画面上に現れてから四輪運転者が制動を開始するまでの反応時間 𝑅𝑅𝑅𝑅 の関係を図 2.9 に示す．𝑇𝑇𝑇𝑇𝐶𝐶a が同程度の事故とヒヤリハットを比較すると，事故に比べてヒヤリハットの 𝑅𝑅𝑅𝑅 が短い．すなわち，ヒヤリハットでは事故に比べて四輪運

転者の反応が早く，事故を回避できたと考えられる．事故のみをみると，自転車が現れてからの反応時間は 1.0 s 以下の場合もあれば，3.0 s 近くの場合も存在する．このことからも，出会い頭の事故は四輪運転者の反応遅れによって発生する事故と，四輪運転者が瞬時に反応しても回避困
難な事故の 2 種類が存在していることを示唆している．また，何件かについては，𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 より 𝑅𝑅𝑅𝑅 が長い場合がある．これは，自転車が現れる前から四輪運転者はブレーキをかけており，その後一度アクセルを踏むまたはブレーキを離した後，再び自転車を認知した時点でブレーキをかけた時
刻を 𝑡𝑡b と定義しているからである．

28

Fig. 2.9 TTCa vs. reaction time in intersection collision

2.2.4. 右左折時の TTCe と速度の関係
四輪車の右左折について，自転車がドライブレコーダの画面に現れ，かつ自転車が交差点に進入した時刻での四輪車の速度 𝑉𝑉e と 𝑇𝑇𝑇𝑇𝐶𝐶e の関係を図 2.10 に示す．出会い頭の 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 と速度の関係では，事故やヒヤリハットが図の直線より上にあったが，右左折時の場合はほとんどの事例が図の直線より下にある．すなわち，右左折時の場合は四輪運転者が自転車に気付いて制動を行っていれば，事故回避が可能であると考えられる．ここから，右左折では早い段階で対象の接近を検知し，運転者に知らせるシステムが事故数の削減に有効であると思われる．
自転車が現れる方向で比較すると，四輪車が左折時に自転車が四輪車と同一方向から現れる場
合には四輪車の速度が低く，右折時に自転車が四輪車と同一方向から現れる場合には四輪車の速度が高い傾向がある．しかし，𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 の分布には事故とヒヤリハットでは大きな差がなく，事故ではヒヤリハットよりも 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 が大きな事故も存在している．

Fig. 2.10 TTCe vs. Ve of turning right/left collision
29

2.3.

事故発生確率

四輪運転者が自転車を認知した時刻での四輪車の速度 𝑉𝑉b と 𝑇𝑇𝑇𝑇𝐶𝐶b の関係を用いることで，事故とヒヤリハットの違いを明確にできる（図 2.7）．そこで，事故発生確率を用いて，両者の差異を定量的に表す．

2.3.1. 事故発生確率の定義
生存関数を用いて事故発生確率曲線を定義する．生存関数は，イベントまでの時間解析のことであり，あるイベントが発生するまでの時間を示している．生存関数は次式で示される．
∞

𝑆𝑆(𝑡𝑡) = Pr(𝑇𝑇 > 𝑡𝑡) = � 𝑓𝑓(𝑡𝑡)𝑑𝑑𝑑𝑑
0(2.10)

ここに，𝑓𝑓(𝑡𝑡)は 𝑇𝑇 の密度関数である．𝑇𝑇 はイベントが発生するまでの生存時間であり，確率変数でもある．生存関数 𝑆𝑆(𝑡𝑡) は故障や死亡するまでの時間が 𝑡𝑡 を超える確率を表している．𝑇𝑇の分布に次のハザード関数を使用する．

Pr(𝑡𝑡 ≤ 𝑇𝑇 < 𝑡𝑡 + ∆𝑡𝑡|𝑇𝑇 ≥ 𝑡𝑡)
∆t→0+
∆𝑡𝑡

ℎ(𝑡𝑡) = lim(2.11)

ハザード関数 ℎ(𝑡𝑡) は，時刻 𝑡𝑡 まで生存した条件の下で，次の時刻に死亡する，瞬間死亡率を表している．ℎ(𝑡𝑡) と 𝑆𝑆(𝑡𝑡) には次式のような関係がある．
𝑡𝑡

𝑆𝑆(𝑡𝑡) = exp �− � ℎ(𝑢𝑢)𝑑𝑑𝑑𝑑�
ℎ(𝑡𝑡) = −0𝑆𝑆′(𝑡𝑡)𝑆𝑆(𝑡𝑡)(2.12)(2.13)

生存時間を表す統計確率分布としてワイブル分布を用いる．ワイブル分布は指数分布の一般化
で，ハザード関数が次式で表される．

ℎ(𝑡𝑡) = 𝜆𝜆𝑝𝑝(𝜆𝜆𝑡𝑡)𝑝𝑝−1(2.14)

𝑝𝑝 = 1のとき ℎ(𝑡𝑡) は定数，𝑝𝑝 > 1 (< 1)のとき ℎ(𝑡𝑡)は 𝑡𝑡 の単調増加（減少）関数となる．ワイブル分布を用いると，生存関数と密度関数は次式となる(27)．

𝑆𝑆(𝑡𝑡) = 𝑒𝑒 −(𝜆𝜆𝑡𝑡)

𝑝𝑝(2.15)
𝑝𝑝ℎ(𝑡𝑡) = 𝜆𝜆𝑝𝑝(𝜆𝜆𝑡𝑡)𝑝𝑝−1 𝑒𝑒 −(𝜆𝜆𝑡𝑡)(2.16)

ここでは時刻 𝑡𝑡 の代わりに，事故とヒヤリハットの差を明確にするために，四輪車速度 𝑉𝑉 と𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇

から求めた車両減速度（𝑎𝑎 = 𝑉𝑉/(2 ∙ 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇)）を変数 𝑥𝑥 として事故発生確率曲線 𝑃𝑃(𝑥𝑥) を求めた．事
故を 1，ヒヤリハットを 0 とし，事故発生確率が 50%となる車両減速度 𝑥𝑥 を求めた．事故発生確率曲線を次式に示す．

𝑥𝑥 𝛼𝛼𝑃𝑃(𝑥𝑥) = 1 − exp �− �𝛽𝛽

𝛼𝛼，𝛽𝛽は事故発生の有無（0, 1）との誤差が最小となるよう算出した．

30(2.17)

2.3.2. 事故発生確率の計算
事故発生確率を，出会い頭の四輪車が自転車を認知し制動を開始した時刻で求めた結果を図2.11 に示す．事故発生確率が 50%となるのは 0.82G である．しかし，図 2.8 のヒヤリハットに着目すると，自転車が回避した場合，自転車と四輪車の両方が回避した場合などがあり，これらは事故と同様な条件でも発生している．そこで，ヒヤリハットは四輪車のみが回避したもののみを抽出して事故発生確率を求めた（図 2.12）．図から事故発生確率が 50%となるのは 0.49G である．
図 2.8 の事故に着目すると，四輪車速度が約 15 km/h の出会い頭事故は，回避が可能な領域（図の直線の下）に存在している．低速（15 km/h 以下）の事故は停止しつつ交差点を徐行で進入している等，他の出会い頭事故と状況が異なる．また，この速度域ではドライブレコーダの速度の精度の問題もある．そこで，さらにヒヤリハットを 15 km/h 以上の事故と四輪車が回避したものに限定した．事故発生曲線を図 2.13 に示す．事故発生確率が 50%となるのは 0.55G である．車
両減速度を 0.55G とした際の 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 と V の関係を図 2.14 に示す．また，図 2.11, 2.12, 2.13 を比較すると，曲線の傾きが急になっている．これは事故とヒヤリハットをより明確に判別できることを示している．

Fig. 2.11 Accident occurrence probability in accidents/near-miss incidents

Fig. 2.12 Accident occurrence probability in accidents/near-miss incidents that vehicle
avoided (cyclist avoidance data were omitted)
31

Fig. 2.13 Accident occurrence probability in accidents (car velocity less than 15 km/h, andcyclist avoidance data were omitted)

Fig. 2.14 TTCb vs. Vb of accidents and near-miss incidents (car velocity less than 15 km/h, andcyclist avoidance data were omitted)

2.4.

2 章のまとめ

本章では TTC を用いて事故とヒヤリハットの比較を行った．さらに事故発生確率曲線を用いて，事故とヒヤリハット発生の差を定量化した．
出会い頭では 2 種類の事故が存在した．1 つは四輪運転者が自転車に気づくのが遅れ，それに伴い制動開始も遅れたために事故に至った事故，もう 1 つは自転車が飛び出してきたために四輪運転者が即座に制動を開始しても衝突回避が困難な事故の 2 形態が存在した．出会い頭は無信号
交差点で多く発生しており，住宅等の建物の影から自転車が現れ事故に至っている．事故について自転車の回避行動をみると，約半数で回避行動がみられない．第 1 の事故形態では自動ブレー
キ，第 2 の事故形態では運転者の死角からの自転車の接近を知らせるシステムが事故の削減に有効と考えられる．
32

右左折時については，TTC は事故とヒヤリハットともに自転車が交差点に進入した時点では事故回避可能な時刻域であり，四輪運転者が事前に対象に気付くことができれば事故が回避されると考えられる．しかし，右左折時の場合，四輪運転者の回避行動のない割合が出会い頭に比べて多いことや，四輪運転者は衝突直前まで対象の自転車に気づいていないことが多い．右左折時の事故は，比較的大きな交差点で多く発生し，四輪運転者が対象以外の歩行者や自転車に注意を向
けていることが多い．道路の幅員が大きいと，見るべき範囲が広がったり，交通量が増えるため対象に気が付きにくいこともあると考えられる．そのため，四輪車の前方のみに限らず，広範囲
で自転車の検知を行い，自転車や歩行者の接近を運転者に知らせることが事故削減にとって重要であると考えられる．
事故とヒヤリハットの差を明確化するために，四輪車速度 V と TTC から求めた車両減速度（𝑎𝑎 = 𝑉𝑉/(2 ∙ 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇)）を変数として，事故発生確率曲線 𝑃𝑃(𝑎𝑎) を求めた．出会い頭事故の発生確率50％は車両減速度 0.55G であった．これにより，出会い頭の事故とヒヤリハットは，四輪車が制動を開始した時点において，四輪車が停止までに減速度が 0.55G 以上必要とする領域に自転車乗員が入っているかどうかでヒヤリハットと区別される．

33

第3章

ドライビングシュミレーターを用いた事故再現

本章ではドライブレコーダ映像をもとに，四輪車と自転車の衝突した事故をドライビングシミュレーター（DS）によって再現し，被験者の反応，事故回避挙動を調べた．

3.1. ドライビングシュミレーターの概要
3 次元 VR で構築された道路や街並みに交通流などを設定し，実際の自動車と同様のコクピッ
トに乗車してリアルタイムに運転を模擬する．車両モデルにより現実の車の運動を再現し，視覚・聴覚・体感等によって運転状態をシミュレーションできる．目的に応じて各種シナリオを設定することで，人の飛び出し，周辺車両の制御など多様な環境を再現することが可能である．
本実験では名古屋大学のナショナル・イノベーション・コンプレックス（以下 NIC）に設置されているドライビングシュミレーター（図 3.1）を使用した．NIC の高精度ドライビングシュミ
レーターは，約 240 インチの高輝度高精細な大型ディスプレイで囲まれた空間で視野角 315°を確保しており，運転者視点位置に合わせた立体視も可能で，物体と物体の重なり具合を現実と同じように表示し，奥行き感や距離感を再現している．

Fig. 3.1 Driving simulator

3.2.

実験方法

実際に愛知県内で発生した四輪車対自転車事故を再現し，被験者が事故を回避できるかどうかを検証する．

3.2.1. 実験シナリオ
本研究では 2 つの出会い頭事故を再現した．出会い頭事故は運転者の反応遅れにより発生する
ものと，四輪車の運転者が即座に反応しても回避困難なケースが存在することが確認できる．そこで，四輪車の運転者の反応次第で回避の可否が確定すると考えられる TTCa が 1.5 s～2 s となるシナリオ A と，自転車乗員が突然飛び出し回避困難である TTCa が 1 秒未満となるシナリオ B
34

にて実験を行った．
被験者にはこれら 2 つのシナリオが想定内で行われるよう，各シナリオでの目標速度を伝えて走行させた．各シナリオの条件を表 3.1，図 3.2 に示す．TTCa は自転車が現れた時点でそのままの速度を維持したときの衝突余裕時間である．事故回避の可否に関係なく，事故が発生する地点
を過ぎた時点で走行終了とする．また，被験者の運転する車両が事故発生地点の手前に設定されたチェックポイントを通過した際に，自転車が 10 km/h で進行開始するように設定した．
Table. 3.1 Test matrix

Scenario

Target velocity

TTCa

Bicycle velocity

A

45 km/h

1.9 s

10 km/h

B

35 km/h

0.5 s

10 km/h②

速度10 km/h①

目標速度
45 km/h

チェック
ポイント

②
①

① 四輪車がチェックポイントを通過
自転車が動き出す② 交差点の死角から自転車が出現（時刻1.5 s < TTCa < 1.9 s）

Fig. 3.2 Course of driving simulator

3.2.2. 被験者
被験者は運転免許を有する 20～60 歳代の成人男性 17 名と成人女性 3 名の計 20 名である．被験者には各シナリオでの目標速度で走行することと交通ルールに従って道路を直進することを指示した．CarMaker から速度やハンドル角度等の車両の状態量や位置座標，4 つのカメラによる実験中の映像を取得する．映像は，車内に搭載されている 3 つのカメラから運者の視線，車両前方，運転者の足元と車両の右後方からの映像の 4 種類がある．
なお，本実験は名古屋大学工学研究科倫理部会（受付番号 18－18）の承認の下実施し，被験者には口頭と書面の双方により研究の趣旨等を説明し，書面により本人から直接インフォームドコン
セントを得ている．
35

3.3.

実験結果

3.3.1. 実験結果の概要
図 3.33 に 2 つのシナリオの実験結果を示す．今回の実験では，自転車と接触した場合は「衝突」，
自転車に気が付き回避行動をとり，自転車と接触しなかった場合は「回避」とする．図 3.3 に示
すように，シナリオ A では，16 名が回避，4 名が衝突であった．
シナリオ A で衝突となった被験者は対向車や速度メーターに意識が向いていたなどの理由で，自転車が現れてからの反応が遅れていた．シナリオ B では，5 名が回避 15 名が衝突であった．シ
ナリオ B で回避となった被験者は通過する交差点ごとに減速し，目標速度よりもおよそ 10 km/h
遅い速度でチェックポイントを通過したため，想定よりも TTC が大きくなった．各シナリオの回避方法をみると，操舵を行って回避となった被験者は，両シナリオで 1 名のみであり，他の回避した被験者は皆ブレーキ操作による減速のみで事故回避を行っていた．また，操舵を行いつつ回避となった被験者は，自転車の走路よりも十分な距離をもって停止しており，操舵行為は直接的に事故回避にはつながっていなかった．

シナリオB (TTCa 0.5 s)

シナリオA (TTCa 1.9 s)
20

20
減速＋操舵
1

15

減速

15

人
数 10

認知なし
減速+操舵
減速
操舵

1
3

10
15

5

9

5
2

5

2

0

回避

0

衝突

回避

2

衝突

Fig. 3.3 Avoidance maneuvers in Scenario A and B

3.3.2. 各変数の分析
各シナリオの事故回避別に自転車乗員が画面に現れたときにおけるブレーキ反応時間，TTC，
四輪車速度，加速度の平均値を図 3.4 に示す．両シナリオにおいて衝突となった被験者は，回避の被験者よりも RT の値が大きいことがわかる．また，シナリオ B で回避となった被験者の RT の
平均値は負となった．シナリオ A では TTCa に大きな差は見られなかった．しかし，シナリオ B
では TTCa の平均値は衝突した被験者は回避した被験者の 2 倍であった．図より両シナリオにおいて，衝突となった被験者の平均速度が大きいことがわかる．また，シナリオ B では Va の平均値の差がシナリオ A よりも顕著である．両シナリオにおいて回避となった被験者の四輪車加速度
Aa の平均値は負の値であり，回避した被験者は自転車が出現したとき，アクセルを踏み込んだ状態にはなく，減速状態にあった．シナリオ A ではブレーキ反応時間の影響が最も大きく，シナリ
オ B では衝突と回避の差に対して全ての変数が有意（p<0.001）であり，回避するためには全ての変数が条件を満たす必要がある．
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Va (km/h)

60

P < 0.001

P < 0.001

2.5

P < 0.001

A-A

TTCa (s)
回避

衝突

1

回避

衝突

シナリオ A

シナリオ BP = 0.018

P < 0.001

1.5
1.0
0.5
0.0

1.5

50

1.0

40

0.5

30
20
10
0

P = 0.051

2.0

Aa (m/s2)

反応時間 RT (s)

1.2
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
-0.2

回避

衝突 1 回避

衝突

シナリオ A

シナリオ BP = 0.009

P < 0.001

0.0

1

-0.5
-1.0

回避

衝突

シナリオ A

1

回避

-1.5

衝突

回避

衝突

シナリオ A

シナリオ B

回避
衝突
シナリオ B

Fig. 3.4 Averages of various parameters in Scenario A and B

3.4.

3 章のまとめ

ドライブレコーダの映像データの事故をもとに，ドライビングシミュレータを用いて自転車が現れた時の TTCa が 1.5～2 s となるシナリオ A と，回避困難であると考えられる TTCa が 1 s 未
満となるシナリオ B について実験を行った．シナリオ A では 20 名中 16 名が事故を回避し，4 名に事故が発生した．シナリオ B では 20 名中 5 名が事故を回避し，15 名に事故が発生した．シナ
リオ A では，被験者のブレーキ反応時間が事故回避に大きな影響を及ぼす．シナリオ B では被験者のブレーキ反応時間，TTC，ブレーキをかけ始めた時の速度および加速度のレベルが全て満たされたときに事故回避が可能であった．シナリオ B において事故を回避した被験者は，事故が発生するポイントの手前で自転車が出現するよりも早くブレーキを踏み，目標速度を大きく下回っ
た状態でチェックポイントを通過したことにより，TTCa が大きくなり，事故回避が可能となった．
また，自転車が出てくるよりも早くブレーキを踏み始めることにより，自転車が現れた時からの反応時間も非常に小さくなっていた．

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