モバイル学会

原著論文

道路交通環境によるタスクディマンドの推定手法○佐藤 稔久 1), 赤松 幹之 1)
1)(独)産業技術総合研究所 ヒューマンライフテクノロジー研究部門

田中 敦 2), 畑田 淳 2), 傳田 志哉 2)

石井 隆昭 3)2)

3)クラリオン株式会社 マーケティング戦略本部

株式会社日立製作所 デザイン本部

Estimation Method of Task Demands in Road Traffic Environments○Toshihisa SATO1), Motoyuki AKAMATSU1)
1)

Human Technology Research Institute,
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)

Atsushi TANAKA2), Jun HATADA2), Yukiya DENDA2)
2)

Marketing Strategy Division, Clarion Co., Ltd.

Takaaki ISHII3)
3)

Hitachi, Ltd., Design Division

Abstract: This study investigates the estimation method of task demands in road traffic environments. We applied
occlusion methods to quantitatively measure task demands while driving. First, four kinds of occlusion methods
were compared to estimate task demands when following a lead vehicle and while driving without the leadvehicle: (1) depression of a switch allowed the road scene to be viewed for 0.6 seconds, (2) depression of a switch
blanked out a driver’s vision for 1.5 seconds, (3) The driver was allowed to view the road while depressing aswitch, and (4) The driver’s vision was blanked out while depressing a switch. Driving simulator experimentssuggested that the differences in the proportion of the time that the driver views the roadway between the two
conditions were higher in the occlusion methods (2) and (4), implying that these two methods were sensitive to thedifferences of the task demands between the car-following and the solo driving. Then, the task demands in roadenvironments (straight roads, curves, etc.) were estimated using the two occlusion methods. We discussed which
occlusion method was more appropriate to find locations where a driver could operate navigation systems.
Keywords: Occlusion method, Task demand, Road traffic environment and Driving simulator
キーワード: オクルージョン法, タスクディマンド, 道路交通環境, ドライビングシミュレータ

1. はじめにされた情報に対してドライバーが適切に対応可能な状況や状
態，すなわち，運転に余裕がある時に，その余裕に応じた情

カーナビゲーションシステムの主な機能は，目的地に到着するまでにどの道を通るのかに関するドライバーの意思決定タ
スク（右左折する交差点の決定や同定等）を支援することである．日本では 1981 年に最初に市販されて以降，今では車両の標準装備の一つと言っても過言ではないほど多くの車に搭載されている[1]．今後の車車間，路車間通信の実用化に伴い，経路に関する支援情報のみではなく，経路近隣のお店の情報等，運転タスクに直接関わらないような多種多様な情報をドライバーへ提供することができるようになる．ここで，これらの情報が運転制御タスクの遂行には悪影響を及ぼさないことが，安全運転を実現する上で重要となる．そのためには，提供
2013 年 2 月 1 日受理．（2013 年 3 月 7 日シンポジウム「モバイル'13」にて発表）

報の授受が行われることが望ましい．
しかし，これまでに作られた車載機器の指針は，日本自動車工業会の画像表示装置ガイドライン第 3 版[2]での総視認
時間 8 秒や，SAE Recommended Practice J2364[3]での総操作時間 15 秒という単一基準であり，運転中に変化する運
転の余裕度は考慮されていない．これは，運転中の余裕度の測定方法が確立していないためと考えられる．
ドライバーの運転余裕度を決める要因として，ドライバーの内的要因と外的要因の 2 つに大別することができる．内的要因とは，ドライバー自身の状態が車載機器とのインタラクションが可能な状態にあるのかを検討するものである．ドライバーの疲労や覚醒度の低下が代表的であり，生理指標データによる検知手法等の研究が行われている（例えば[4]）．一方，外的要因とは，車載機器からの情報の送受信が可能な道路交通
環境に自車がいるのかを検討するものである．道路交通環境の物理的要因に着目し，風景画像のエレメントからその環境

モバイル学会誌, Vol.3 (1), pp.13-19 (2013).

13

佐藤稔久ほか：道路交通環境によるタスクディマンドの推定手法における負荷を推定する等の研究が行われている[5]．

視界を Close にしてドライバーのリクエストで視界を Open に

1.1 道路交通環境のタスクディマンド

する視界遮断法が，これまでの研究では主に用いられた．し

本研究では，外的要因を取り上げ，運転時におけるタスク
ディマンドを推定する手法を検討する．運転時のタスクディマ

かし，前述のようにディマンドは様々な要因により変化するため，この方法が必ずしも最適とは限らない．

ンドとは，「あるドライバーが目指すパフォーマンスレベルを達

前方視界の Open/Close の方法としては，次の 4 種類が挙成するために必要と感じられる注意の量や配分，情報処理のげられる．ここで，前方視界が Close とは，ドライバーが車載機

深さや行うべき操作内容」と本研究では定義する．

器を見ている時と解釈できる．運転中の車載機器とのインタラ

タスクディマンドは常に一定ではなく，直進，カーブ，交差クションにおいて，各 4 種類の視界遮断法がどのような状況に点等の道路構造や，先行車や隣接車両の動き，道路ユーザ相当するのかを次のように仮説を立てた．

の多さ等の交通状況の変化に応じてディマンドも変化する[6]．

－前方視界を通常 Close にして，ドライバーのリクエストで一

また，同じ道でも車速によってディマンドは変化する．例えば，定時間（例：0.5 秒）Open にする方法：車載機器の操作など車速く走っている時，横からの飛び出し車両に対して早い反応

内に主に注意を向けながら，前方をちらちらと見ている状況が求められるが，速度が遅い場合は回避可能な時間が長くな－前方視界を通常 Open にして，リクエストで一定時間（例：るように，高車速ほどディマンドは高いといえる．さらに，同じ

1.5 秒）Close にする方法：運転中，主に前方に注意を向けて車速であっても，慣れていない道を走る時はディマンドを高くいる中で，車載機器など車内を多少視認しても大丈夫と確信

感じて色々なところに注意を向けるが，物理的に同じ道路交の持てる状況

通環境でも（道幅，先行車との距離等），通勤等でいつも走っ－通常 Close にして，リクエストしている間（スイッチを押していている道では，そのドライバーにとってディマンドは低く，それる間）Open にする方法：車載機器に注目しているが，どうしてほど周りに注意を向けていないというように，同じ環境でもディも前を見なければならない状況

マンドは異なると仮定される．

－通常 Open にして，リクエスト中 Close にする方法：前方を

このように，道路交通環境の物理的要因のみではなく，見ながらの走行中に，前を見なくても危険な事態に陥らないと様々な要因からディマンドは変化するといえ，運転中のドライ

確信の持てる状況

バーの余裕に影響する外的要因の測定方法を確立するため

1.4 視界遮断法でのディマンドの数値化の方法の障壁の一つと考えられる．

1.2 視界遮断法(Occlusion method)[7]

これまで視界遮断法を用いた研究では，ある区間で前方を見ていた（Open）時間の比率をディマンドの値と定義している本研究では，運転時の道路交通環境のディマンドを推定す[10]．そのための指標としていくつか提案されているが，本研る方法として視界遮断法を用いた．視界遮断法とは，前方視究では，以下の式を視界開放率として，上記 4 種類の視界遮界の表示(Open)と非表示(Close)を，スイッチを押す等のドラ

断法の比較検討に用いた．

イバー自身のリクエストで，あるいは周期的に切り替えることで，視界開放率 = ∑外部環境のディマンドを推定する方法である．ドライバーは，視覚等を通じてディマンドを知覚し，行動を決定してタスクを遂行する．ここで，ドライバーがタスク遂行に必要と判断した視覚情報の取得量からディマンドの量を推定する．

=

前方視界の Open時間
あるリクエストから次 のリクエストまでの時 間

解析対象区間でのOpen時間の合計
解析対象区間での走行 時間

1.5 研究目的
本研究では，視界遮断法の Open/Close の方法に着目し，視界遮断法は，1960 年代に Dr. John W Senders によっ

先行車の有無と道路構造の違い（直進，カーブ，合流等）によて初めて実路にてデモンストレーションされた[8]．その後，ドラるディマンドの変化に対して感度の高い（変化を検知可能な）

イビングシミュレータを用いた様々な実験が行われており，カ

視界遮断法を明らかにすることを目的とする．先行車の有無

ーブ曲率とカーブ変位角によるディマンドの変化，年齢によりや道路構造の違いによって視界開放率の差が大きい視界遮取り得るディマンドの違い等の検討が行われている[9]．近年

断法を，ディマンドの変化に対する感度が高いと定義する．

では，車載機器のインタフェースデザインによるディマンドを評

初めに，4 種類の視界遮断法を用いて先行車の有無による価する手法としても用いられており，前述の日本自動車工業

視界開放率を比較し，先行車の有無によるディマンドの変化

会による画像表示装置ガイドラインにおいて，走行中に許容さを検知可能な方法を検討すると共に，各手法が道路交通環れない車載機器の操作内容の規定として視界遮断法での測境によるディマンドのどのような側面を評価しているのかを検定時間が挙げられている[2]．

討した．続いて，先行車の有無による違いを検知できた視界

1.3 視界遮断法での Open/Close の方法

遮断法を用いて，多様な道路環境を有する首都高速道路を

道路交通環境のディマンドを計測するために，通常は前方走行場所とし，カーブ，合流等の道路環境の違いによるディ
マンドの変化を検知可能か検討した．実験は全てドライビング

14

Vol.3(1), pp.13-19 (2013), J. Mobile Interactions

モバイル学会

シミュレータにて実施した．

2. 先行車の有無を検知可能な視界遮断法の検討
2.1 ドライビングシミュレータ

リミットを設定し，アクセルペダルを踏み続けても 63km/h 以上（先行車との車間距離を調整できるように，先行車の最高車速よりも高い車速に設定）に速度が上がらないようにした．

2.4 実験で用いた視界遮断法

実験には，産総研所有のドライビングシミュレータを使用し本実験では，以下に示す 4 種類の視界遮断法を用いた．

た（詳細は[11]参照）．ドライバーは，実車と同様にステアリン【リクエストで 0.6 秒 Open】前方視界を通常 Close にしてドラ

グ，アクセル・ブレーキペダルを操作する．自車の位置座標やイバーのリクエストで 0.6 秒間 Open にする（0.6 秒は，車載機

車速，先行車との距離などの運転行動データは，サンプリング

器操作中での前方への視認停留時間の分布から，約 80%ile

レート 60Hz でホスト計算機により記録される．

値を採用した[13]）視界遮断法でのドライバーによるリクエストは，ステアリング【リクエストで 1.5 秒 Close】通常 Open にしてリクエストで 1.5に配置したスイッチにより行った．ドライバーは，ステアリングを

秒間 Close する（前述の画像表示装置ガイドラインで用いられ握りながら親指でスイッチを操作した．前方視界の Close では，ている車載機器への 1 回あたりの視認時間 1.5 秒を採用した）

スクリーンに映し出される映像を全て灰色にすることで，視界【リクエスト中 Open】前方視界を通常 Close にし，ドライバーのを遮断した．

リクエストしている間 Open する

2.2 走行ルート【リクエスト中 Close】通常 Open にし，ドライバーのリクエストし直進区間とカーブ区間を組み合わせた郊外道路を走行ルている間 Close するートとした．全長は約 5,400m で，車速 60km/h の一定車速で本実験では，スイッチを 1 回押すことはリクエスト 1 回とした．

の走行で約 5 分 30 秒の走行時間であった．2 車線道路であ

すなわち，リクエストで 0.6 秒 Open とリクエストで 1.5 秒 Close

ったが，ドライバーは左車線のみを走行した．なお，スタートかの場合，強制的に Close または Open に戻った後，次にら 800m は，車速 60km/h までの加速と指定の車間距離に合Open または Close するためには，再度ドライバーのリクエスト

わせる区間とし，また，ゴール前の 200m は，終了のために減（スイッチを押す）が必要であり，スイッチを押し続けても強制速して停止する区間として，両区間を解析対象からは除いた．

的に Close または Open に戻るようにした．

その結果，解析対象区間は約 4,400m であった．

2.3 走行条件
車速条件は 60km/h の 1 種類とし，交通条件として先行車

2.5 実験参加者
実験に参加したドライバー数は 8 名であった．平均年齢は36.3 歳（27～42 歳）で，男女比率は半々であった．実験参加有りと先行車なしの 2 条件とした．本実験での先行車有り条件

者全員とも，定期的に運転しているドライバーであった．

は，先行車への追従タスクを想定し，先行車なし条件は，一定

2.6 実験手順

車速での道路線形に沿った単独走行タスクと想定した．後述

実験参加者は，初めにドライビングシミュレータに慣れる目のように，スピードリミットの設定により一定車速を容易に実現的で，実験に用いる走行ルートを 1 回走行した．続いて，各視できるようにしており，先行車有りの方が先行車なしに比べて界遮断法を 1 回ずつ練習走行した．そして，先行車なしで各

ディマンドの高いタスクを模擬することを意図した．
先行車有りの場合，車間距離を 25m に設定した．実路のバ
イパス道における先行車追従状況での Time Headway（THW＝車間距離／車速）の分布を分析したところ（25～57 歳のドラ
イバー13 名，合計追従時間 2 時間 20 分），THW1.0～2.0 秒
で約 60%の走行時間を占めていた．また，同じ実路での追従場面での先行車との相対速度 0m/sec 時における平均車間距
離（ドライバーの望む先行車との車間と示唆される距離[12]）は約 26.2m であった．そこで，THW1.5 秒を基準とし，車速60km/h で THW1.5 秒である車間距離 25m を実験で用いる
車間距離とした．実験では，先行車の車速は 60km/h 一定ではなく，おおよそ 57km/h～62km/h の範囲内で変動させた．
本実験では，車間距離を保つために，車間距離が 22m よりも短くなる，もしくは 28m よりも長くなった場合にスピードメータ
上部にアイコンを提示し，また音声を与え，車間距離が短い/
長いことをドライバーへ知らせた．車速を保つために，スピード

モバイル学会誌, Vol.3 (1), pp.13-19 (2013).

視界遮断法での計測走行を行い，次に先行車有りでの各視界遮断法の計測走行を実施した．視界遮断法の実施順序は，
実験参加者間でランダムに設定した．
実験参加者には，おおよそ車速 60km/h を維持した走行のできる範囲で，また，先行車有りの条件の場合には，車速の維持に加えてある範囲内の車間距離を維持した走行のできる範囲で，ステアリングのスイッチを押してリクエストすることと教示した．毎回の走行前に，各回で実施する視界遮断法の具体的な内容を説明し，リクエストに応じてどのように前方映像が切り替わるのかを実験参加者が理解した後，走行実験を開始した．

2.7 実験結果
各視界遮断法，各先行車条件での実験参加者の車速の結果および車間距離の結果を表 1 に示す．スピードリミットとして
車速 63km/h としたため，先行車なしの方が平均車速は高い

15

佐藤稔久ほか：道路交通環境によるタスクディマンドの推定手法

ものの，先行車有り条件の中で，また先行車なし条件の中で，運転パフォーマンスによって、そのドライバーにとって必要な4 種類の視界遮断法毎の車速および車間距離に有意な差は

視覚情報量は変わり，より注意を向ける範囲を広げる等の行見られなかった．表 1 より，どの視界遮断法でも，指定の車速

動変化が表れると仮定される．リクエスト中 Open の方法では，及び車間距離をおおよそ維持して走行したことが示された．まリクエストで 0.6 秒 Open に比べて先行車なし条件で視覚情報た，全実験参加者とも，車線を逸脱することはどの条件におい獲得量が多い結果であった．リクエスト中 Open ではどうしてもても見られなかった．

前を見なければならない状況と仮定したが，最小限の視覚情

各視界遮断法，各先行車条件での視界開放率の結果を図報よりも多くの情報量を獲得していたといえ，より安全にスムー

1 に示す．視界開放率を従属変数，視界遮断法と先行車条件

ズに運転タスクを遂行するための情報獲得（必要最小限の情を説明変数とした分散分析の結果，有意確率 1%で視界遮断

報量＋安全性やスムーズさを実現するための情報量）を行っ法の主効果が見られ，先行車条件の主効果は有意確率ていたと考えられる．ドライバー自身が Open 時間を調整でき

p=0.07 であった．両先行車条件とも，リクエストで 0.6 秒 Openる視界遮断法では，必要最小限よりも多くの情報量を求めてに比べて他の方法での視界開放率が高かった．通常 Openいたと思われる．

でリクエストにより Close となる視界遮断法の 2 手法では，先行車有無の差分が大きい結果であった．

リクエストで 0.6 秒 Open とリクエスト中 Open は，通常 Close
であることから車載機器操作にプライオリティを置いている状況であり，一方，リクエストで 1.5 秒 Close とリクエスト中 Close

表 1 車速および車間距離の平均値と標準偏差
標準
偏差

平均車間
距離(m)

標準
偏差

は，運転にプライオリティを置いていると仮定した．先行車なし

視界遮断法

先行車条件

平均車速
(km/h)

リクエストで0.6秒Open

先行車有り

60.78

0.11

26.78

2.01

条件でのリクエストで Close の 2 手法の視界開放率は，リクエ

リクエストで1.5秒Close

先行車有り

60.80

0.04

25.51

1.36

リクエスト中Open

先行車有り

60.82

0.17

25.71

1.65

スト中 Open とほぼ同じであり，両手法ともより安全でスムーズ

25.67

1.11

な運転パフォーマンスを目指したといえる．

リクエスト中Close

先行車有り

60.76

0.05

リクエストで0.6秒Open

先行車なし

62.26

1.20

リクエストで 0.6 秒 Open 以外の 3 種類の視界遮断法におリクエストで1.5秒Close

先行車なし

62.38

0.87

ける先行車の有無による視界開放率を比較すると，リクエスト

リクエスト中Open

先行車なし

62.26

0.88

リクエスト中Close

先行車なし

62.45

1.00

先行車有り
1

先行車なし

＊

(視界開放率)+中 Open の方法が，リクエストで Close する 2 手法に比べて，差が小さい結果であった．リクエスト中 Open は，基本的には車載機器により注目している状況であり，先行車挙動に対して0.9はそれほど注意しておらず，先行車追従に対して求める視覚0.8

情報量はより小さかったと考えられる．リクエストで Close する 2
手法は，運転にプライオリティを置いており，先行車追従タスク

0.7

においてもより確実な車間距離制御を目指し，そのため，獲得

0.6

したい視覚情報量はより大きかったと考えられる．

0.5

以上のことから，リクエストで 0.6 秒 Open では，運転制御で0.4の必要最小限のディマンドを測定しており，リクエストで Close

0.3
リクエストで0.6秒Open

リクエストで リクエスト中 リクエスト中
Open
Close
1.5秒Close+: p<0.1, *: p<0.05 (多重比較の結果)

図 1 4 種類の視界遮断法での視界開放率の結果

2.8 考察となる 2 手法では，より安全でスムーズな運転制御とより確実な車間距離制御のためのディマンドを測定したと示唆される．
先行車の有無によるディマンド変化への感度という点では，通常 Open でリクエストにより Close となる 2 手法が，より感度がリクエストで 0.6 秒 Open の方法は，先行車の有無によらず高いと示された．最小限を達成するためのディマンドよりも，よ

4 種類の視界遮断法で視界開放率が最も低く，環境から入手

り安全で確実な制御を達成するためのディマンドの方が高く，した視覚情報量は最も少ない結果であった．これは，リクエス

先行車への追従走行と単独走行間でのディマンドの差は，よトで 0.6 秒 Open は車載機器により集中していて前方をちらち

り安全で確実な制御を目指している方が大きいと示唆される．

ら見ている状況という 1.3 節での仮説を支持する結果であり，最小限の運転パフォーマンスレベルの達成を目指したと想定される．ここで，4 種類の視界遮断法での車速や車間距離の結果に差は見られなかったことから，リクエストで 0.6 秒 Openの方法では，ここでの車速および車間距離維持タスクを遂行可能な最小限の視覚情報獲得が行われたものと考えられる．
運転制御成績は同じであっても，ドライバー自身が目指す

16

3. 道路環境の違いを検知可能な視界遮断法の検討
3.1 実験方法
本実験では，先行車の有無によるディマンドの変化に対して感度の高かった 2 種類の視界遮断法(リクエストで 1.5 秒
Close とリクエスト中 Close)を用いて，道路環境の違いによるディマンドの変化を検知できるか，また，ディマンドのどのようVol.3(1), pp.13-19 (2013), J. Mobile Interactions

モバイル学会
スタート

な側面を検知しているのかを検討する．実験は，前章と同じドライビングシミュレータを用いて実施した．

：カーブ区間

：合流地点

：分岐地点

首都高速道路の 6 号向島 IC 付近から都心環状線内回りを経由して 3 号渋谷 IC 付近までの区間で，現実と同等の道路

入口

構造および風景を有する道路データベースをドライビングシミ

竹橋JCT
両国JCT

出口

神田橋JCTュレータに構築した．この道路データベースの中で，6 号線の

直進
区間

トンネル
区間

駒形 PA 付近をスタート地点とし，4 号新宿線への分岐地点までを走行コースとした（図 2 参照）．走行コースの全長は約7500m であった．車速 60km/h の一定車速での走行で約 8江戸橋JCT

直進区間分の走行時間であった．
車速条件は 60km/h の一種類とし，異なる道路環境における視界開放率の違いに着目するため，車速調節を容易にでき

路環境によるディマンドのみに着目するため，先行車は無しとした．
実験参加者は前章に示した参加者を含む 21 名（男性 10
名，女性 11 名）のドライバーであった．平均年齢は 38.3 歳(22～58 歳)で，ほとんどのドライバーがほぼ毎日運転しているドラ

箱崎JCT

図 2 首都高速道路の走行ルートと視界開放率の算出場所
リクエストで1.5秒Close

るようスピードリミットを設定し，アクセルを踏み続けても60km/h 以上に速度が上がらないようにした．本実験では道

直進
区間

ゴール

(視界開放率)リクエスト中Close
***
***
***

***

***
**
*
***

***
**

*
*

1
0.9
0.8
0.7

イバーであった．運転経験は，10 年未満が 5 名，10 年以上
20 年未満が 8 名，20 年以上 30 年未満が 7 名，30 年以上が1 名であった．
視界遮断法は，リクエストで 1.5 秒 Close とリクエスト中
Close という 2 種類を用い，実施順序は，リクエストで 1.5 秒
Close を先に実施する群とリクエスト中 Close を先に実施する群を実験参加者間で約半数ずつとした．
実験手順は，2 章の検討実験と同じであった．実験参加者には，車速 60km/h を維持した走行のできる範囲でステアリン

0.6
0.5
直進

カーブ

合流

分岐

トンネル
入口

トンネル
出口

*: p<0.05, **: p<0.01, ***: p<0.001 (多重比較の結果)

図 3 道路環境別の視界開放率の結果
図上での合流／分岐開始地点から前後 50m 区間の視界開放率を算出した．トンネルは出入口それぞれの開始地点から
前後 50m 区間の視界開放率を算出した．

グのスイッチを押してリクエストすることと教示した．視界遮断

各視界遮断法での道路環境別の視界開放率を図 3 に示す．

法の内容については，毎回の走行前に教示した．また，目的

直進，カーブ，合流，分岐は該当箇所の平均を算出した．図

地は新宿方面であることを事前に伝え，走行中，経路誘導は

3 は，実験参加者間の平均と標準偏差である．視界開放率を行わず，実験参加者自身が標識を見て経路を選択した．

従属変数，視界遮断法と道路環境を説明変数とした分散分

3.2 実験結果

析の結果，有意確率 0.1%で道路環境の主効果が見られた．

各視界遮断法での車速の結果は，リクエストで 1.5 秒 Close

どちらの視界遮断法においても，カーブでの視界開放率がでは平均車速 59.54km/h（標準偏差：1.05），リクエスト中最も高く，直進とトンネル入口の視界開放率が低い結果であClose では平均車速 59.85km/h（標準偏差：0.34）であった．

った．トンネルの出入口を比較すると，トンネル入口の方が視2 種類の視界遮断法で車速の取り方に有意差は見られず，走界開放率は低く，特にリクエストで 1.5 秒 Close の方法で低い

行ルート中ほとんどの区間で，車速 60km/h を維持して走行結果であった．トンネル入口を除いて，2 種類の視界遮断法

したことが示された．

間での視界開放率は，それほど変わらない結果であった．

首都高速道路での各道路環境別に視界開放率を算出した．

計測データを走行距離 1m 単位で区切り，全実験参加者中

ここでは，直進，カーブ，合流，分岐，トンネルの 5 種類の道

何名のドライバーがスイッチを押したのかを 1m 単位で分析し路環境を対象とした．抽出した地点を図 2 に示す．直進は 3 ヶた．例として，走行距離 800m～1400m の結果を図 4 に示す．

所，カーブは 8 ヶ所，合流は 8 ヶ所，分岐は 4 ヶ所で，トンネ

リクエストで 1.5 秒 Close はスイッチを押してから 1.5 秒間（車ルは入口と出口を分けて 1 ヶ所ずつとした．視界開放率の算

速 60km/h で 25m）視界が遮断され，リクエスト中 Close は押

出方法は，カーブは緩和曲線の開始の 50m 手前からカーブ

している間のみ視界が遮断される．リクエストで 1.5 秒 Close

終端までの区間で視界開放率を算出した．合流と分岐は，地では，カーブを走行中，全ドライバーがスイッチを押していな

モバイル学会誌, Vol.3 (1), pp.13-19 (2013).

17

佐藤稔久ほか：道路交通環境によるタスクディマンドの推定手法(リクエストしていない人数割合)

リクエストで1.5秒Close

リクエスト中Close

100%

られる区間を過ぎてから，多くのドライバーがすぐに低いパフォーマンスに切り替えるのではなく，カーブ後や合流後におけ90%る高い運転パフォーマンスを優先してからリクエストしていたと80%考えられる．

70%
60%

右カーブ

左カーブ

50%
800

900

1000

1100

1200

1300

合流 1400

走行距離(m)

図 4 走行距離別のスイッチを押していない人数割合
かったのに対し，リクエスト中 Close の方法では，カーブ走行

以上のことから，リクエストで 1.5 秒 Close は，車載機器操作の可能な道路交通環境のディマンドを測定しており，リクエスト
中 Close は，より確実な運転制御を達成するためのディマンドを測定したと示唆される．

中でも何名か短い区間でスイッチを押しており，数 m 程度(0.3道路環境別の視界開放率の比較では，トンネル入口にお秒程度)の非常に短い範囲内で視界を遮断しているドライバ

いて，リクエストで 1.5 秒 Close とリクエスト中 Close の差が大ーがいた結果であった．また，右カーブ後の左カーブの手前

きい結果であった．今回のトンネル入口の道路線形は直進ででは，リクエストで 1.5 秒 Close の方がリクエスト中 Close に比あったため，リクエストで 1.5 秒 Close では，直進と同じようにべて，約 15m 程度早い時点からリクエストしていない結果であ

車載機器の操作可能と想定し，視界情報の獲得量は直進区

った．一方，左カーブの終了後や合流の後では，リクエストで間とほぼ変わらなかったと考えられる．一方，トンネル入口は1.5 秒 Close の方が，より早い時点で多くのドライバーがスイッ

明るさの変化する地点であり，より確実な運転制御を目指すリ

チを押して，視界を遮断する傾向が見られた．

クエスト中 Close では，より多くの視覚情報を必要としたと考え

3.3 考察られる．トンネルの出口では両手法間で視界開放率に差は見両手法での視界遮断を走行距離別に比較した結果，リクエ

られなかったが，対象としたトンネルでは出口の直前に右カー

ストで 1.5 秒 Close ではカーブ区間中や合流手前ではほぼ全ブがあったため，2 手法とも，入口に比べて高いディマンドでドライバーが視界を遮断しておらず，視覚情報獲得の要求はあったと考えられる．

高かったと考えられる．リクエストで 1.5 秒 Close では，リクエス

4. まとめと今後の課題

トをすると 1.5 秒間は前を見ることができないため，カーブのよ
うに道路線形を見続ける状況や，合流のように他車の出現に

本研究では，ドライバーのリクエストに応じて前方視界を表備えて注意を向け続ける状況では，視覚情報を入手し続ける

示または非表示にする視界遮断法を用いて，道路交通環境必要があったと考えられる．カーブ後や合流後は，リクエスト中

におけるタスクディマンドを推定可能な視界の表示／非表示

Close に比べてリクエストで 1.5 秒 Close の方がより早めに視の手法を検討した．検討した 4 種類の視界遮断法は，運転中界を遮断する傾向にあり，リクエストで 1.5 秒 Close では，次のの車載機器とのインタラクションの多様な状況を再現している

カーブや合流に到達する前に視界遮断を戻せるよう早めにリと考えられ，通常非表示でリクエストにより 0.6 秒間表示する方

クエストしたと考えられる．一方，カーブ後すぐに次のカーブが法は，最小限のタスクディマンドを測定する手法と示唆された．

連続する状況においては，次のカーブに入る時に視界が遮

通常表示してリクエストにより非表示にする 2 種類の視界遮断

断されないように，リクエストで 1.5 秒 Close の方がより早めか

法は，より安全でスムーズな運転パフォーマンスの遂行を目指

らリクエストをしなかったと考えられる．このように，ある一定時している状況と示唆され，より高いパフォーマンスの発揮を目間，前方からの視覚情報を獲得しなくてもよい地点や情報獲指している状況で，先行車の有無によるディマンドの差を大き得をする必要のある地点を判断しているといえ，リクエストでく知覚していることが示された．さらに，通常表示してリクエスト

1.5 秒 Close の方法は，車載機器を操作しても大丈夫と確信

により 1.5 秒非表示にする手法は，走行中にある一定時間視を持てる状況と仮説と立てたように，走行中に車載機器操作

界を遮断可能な地点を検知する方法であり，走行中に車載機の可能な地点を特定できる手法と考えられる．

器の操作可能な地点の検出への適用可能性が示唆された．

リクエスト中 Close の方法は，前を見なくても危険な事態に

今後，先行車追従タスクにおいて先行車が加減速をする状

陥らないと確信の持てる状況と仮説を立てたが，カーブ中で況でのディマンドや，道路環境に加えて，先行車追従タスクやあっても非常に短い範囲内でリクエストをしたドライバーがいた

他車とのインタラクションの起こる交通状況でのディマンドを視ように，カーブ走行中であっても一瞬であれば前を見なくても界遮断法にて検知可能かを検討する．また，車速の違いによ

よいと感じられた際，視界を遮断していたと考えられる．一方，

るディマンドの変化の検知可能性も検討する．

左カーブ後や合流後の視界遮断の開始はリクエストで 1.5 秒

参考文献

Close よりも遅い傾向が見られた．リクエスト中 Close では，基本的にはより安全な運転パフォーマンスを目指していたと考えられ，カーブや合流というより高い運転パフォーマンスが求め

18

[1]

池田, 小林, 平野: いかにしてカーナビゲーションシ
ステムは実用化されたか, Synthesiology，Vol. 3 (4),pp.292-300 (2010).
Vol.3(1), pp.13-19 (2013), J. Mobile Interactions

モバイル学会
日本自動車工業会: 画像表示装置ガイドライン 3.0
版 (2004).
[3] Society of Automotive Engineers: SAE Recommended
Practice Navigation and Route Guidance Function
Accessibility While Driving (SAE J2364) (2004).
[4] 小栗: 覚醒低下の段階変化を考慮したドライバの眠気レベル推定, 自動車技術, Vol.66 (2),pp.91-95(2012).
[5] 倉橋, 他: 車両前方風景に対する視覚的認知の困難さ指標の提案, ヒューマンインタフェースシンポジ
ウム 2002 論文集, pp.455-456 (2002).
[6] Fuller, R.: Towards a general theory of driver
behavior, Accident Analysis and Prevention, Vol. 37,
pp.461-472 (2005).
[7] ISO: ISO16673-2007 Road vehicles –Ergonomic
aspects of transport information and control systems –Occlusion method to assess visual demand due to theuse of in-vehicle systems (2007).
[8] Senders, L.W., et al.: The Attentional Demand of
Automobile Driving, Transportation Research Board,
Highway research Record No. 195, pp.15-33 (1967).
[9] Tsimhoni, O. and Green P.: Visual Demand of Driving
Curves as Determined by Visual Occlusion, UMTRI,
available at http://www.umich.edu/~driving/
publications/VIV-Tsimhoni1999.pdf (1999).
[10] Cullinane, B. and Green, P.: Visual Demand ofCurves and Fog-Limited Sight Distance and Its
Relationship to Brake Response Time, Final Reports
for SAVE-IT Phase I, available at http://www.volpe.
dot.gov/ coi/hfrsa/ work/roadway/saveit/docs.html[11] 赤松, 大貫: ドライビングシミュレータにおけるリアルワールドの再現技術の最新動向, 自動車技術, Vol.
61(7), pp.78-84 (2007).
[12] Zheng, P. and McDonald M.: Application of Fuzzy
Systems in the Car-Following Behaviour Analysis,
Wang. L. and Jin, Y. (Eds.) Fuzzy Systems andKnowledge Discovery, pp.782-791 (2005).
[13] Chiang, D.P., et al.: On the highway measures ofdriver glance behavior with an example automobile
navigation system, Applied Ergonomics, Vol. 35,
pp.215-223 (2004).

赤松 幹之（正会員）[2]1984 年慶応義塾大学工学部管理工学
専攻博士課程修了（工学博士）．その後，通商産業省工業技術院製品科学研究所に入所．組織再編に伴い，生命工学工業技術研究所を経て，2010 年より(独)産業技術総合研究所ヒューマンライフテクノロジー研究
部門研究部門長．同所サービス工学研究センター兼務．国立大学法人筑波大学システム情報系教授（連携大学院）を兼
務．主に人間行動計測・モデル化，モバイル機器による行動支援技術の研究などに従事．モバイル学会会長．

田中 敦（非会員）
1987 年神奈川工科大学工学部電気工学科卒業．現在，クラリオン株式会
社にて，車載システムのヒューマンイン
タフェースに関する研究開発，ユーザ
ビリティ評価業務に従事．人間中心設計推進機構（HCD-Net）会員．HCD-Net 認定 人間中心設計
専門家．

畑田 淳（非会員）
2003 年神奈川工科大学工学部機械
システム工学科卒業．クラリオン株式会社にて，車載システムの HMI 開発に携わった後，ユーザビリティ評価，
HCD 関連業務に従事．

傳田 志哉（非会員）2003 年千葉大学大学院自然科学研
究科デザイン科学専攻博士前期課程修了．修士（工学）．クラリオン株式会
社にて，車載システムの HMI 研究開
発，HCD 関連業務に従事．

著者紹介
佐藤 稔久（正会員）石井 隆昭（非会員）2003 年慶應義塾大学大学院理工学研

1996 年東京造形大学デザイン学科造究科開放環境科学専攻後期博士課程

形計画専攻卒業．同年株式会社ジャ

単位取得退学．2004 年博士（工学）（慶ストシステムに入社し，ユーザーインタ

應義塾大学）取得．2003 年(独)産業技ーフェイスデザイン部署にて勤務．

術総合研究所人間福祉医工学研究部

2003 年株式会社日立製作所デザイン

門特別研究員を経て，2012 年より同所

本部入社．現在，同社デザイン本部情

ヒューマンライフテクノロジー研究部門主任研究員．ドライバ

報デザイン部に所属する．ユーザーインターフェースデザイン

ーの運転行動の計測と評価手法，ITS のヒューマンインタフェの研究開発に従事．

ースに関する研究などに従事．日本人間工学会，ヒューマン
インタフェース学会，自動車技術会，モバイル学会各会員．

モバイル学会誌, Vol.3 (1), pp.13-19 (2013).

19