運転支援システムによるドライバの注意資源分配の変容－運転支援システムによる不安低減に関する研究－
梶川 忠彦 有賀 義之 大石 遊 (株)U’eyes Design
染谷 栄一 (株)ADKマーケティング・ソリューションズ

背景：運転支援システムの進化
近年、自動運転レベル2.0以上に相当する運転支援システムが市販の自動車にも多く導入されている。
ドライバの運転操作を減らし、運転負荷を低減することで、長距離ドライブや渋滞時の安全な運転に寄与することを目的としている。
代表機能例：
アダプティブクルーズコントロール（以下ACC）
前方車を自動追従し、アクセルブレーキ操作サポートする

レーンキープアシスト（以下LKA）
走行レーンを自動でキープし、ステアリング操作をサポートする

イメージ

出典：SUBARU HP

出典：国土交通省HP

1

背景：ドライバの認知・判断・操作
自動車の運転は、ドライバが周囲環境の予測から、次の行動のための情報を認知（知覚・認識）し、次の行動を判断し、運転操作を行う。
運転操作はこの一連の行動にともなう膨大な知覚・認知処理は、多くは自動的・無意識的である。

イメージ

運転は時間制約下で瞬時に行うシビアなものである。

運転支援システムはこのようなドライバーの認知・判断・操作をサポートするものである。

走行環境・ドライバー・車両に基づく運転行動モデル
出典：大門、2011、ドライバー特性に基づいた自動車の情報化・運転支援、Panasnic Technical
Journal Vol.57 No.3 Oct.20112

背景：ドライバの注意資源
ラスムッセンのモデルによると、人間の行動は情報入力から行動出力まで3レベルの情報処理により行われる（スキル、ルール、知識ベース）
運転行動では、注意が重要な役割を持つ。
注意には、情報の選択的取得に関係する選択的注意と、行動を実行するために必要な心的エネルギーとして働く分割的注意がある。
運転支援システムにより、認知判断操作がサポートされることでドライバの注意の資源分配に影響が与えられると考えられる

意識的【知識ベース】
不慣れなものに対して解釈や対応を意識的に注意し決定する行動

変則的な状況での運転
不慣れな運転目的地までの経路選択など【ルールベース】
情報によって想起したルールに基づく行動
交通法規に従った行動など【スキルベース】
特徴に対応した行為を自動的高速的に行う行動
運転操作（ステアリング・ペダル操作）など

無意識的ラスムッセンのSRKモデルに基づく3つのレベルによる行動制御モデル
出典：『第8章交通心理学』、篠原、蓮花、2015、交通・安全学P85-94

3

概要：本研究の着眼
本研究では、運転支援システムにより、認知・判断・操作全体の運転行動におけるドライバの注意資源がどう変化し、運転時の不安解消や運転のたのしさに寄与しているのかに着目する。
自動車の運転は、認知・判断・操作を同時に行い、ドライバは注意資源を意識的、無意識的にさまざまに分配しながら安全運転を行う。ACCやLKAなどの運転支援システムはドライバーの操作アシストを目的としているが、操作のみならず認知行動にも影響し、ドライバーの運転不安や運転のたのしさによい効果をもたらしているという仮説のもと、運転支援システム作動の有無によるドライバの視覚的注意変容を、実際の運転環境下で明らかにする。
本研究の着眼
運転支援システム
ACC/LKAによる操舵アシスト

操作行動

認知行動
心理変容

認知行動
心理変容

アクセル・ブレーキ
ステアリング操作の負荷軽減により視覚的注意がどのように変容しているのか？

運転不安解消運転のたのしさなどに関連する心理的な影響があるか？

4概要：実験概要
ACC/LKAの運転支援システム作動時/非作動時におけるドライバの視線的注意や心理の変容を実際の運転支援システムを利用するドライバが、実走行環境下での行動をアイトラッキングを用いて明らかにする探索的調査実験を行った。
・評価対象システムの実際の利用ユーザーが対象
・日常運転状況と近い高速道路の実走行環境
・運転環境が大きく異なる渋滞時、順調走行時の要員を考慮・運転に関する情報処理モデルに差異が出る運転熟練度が異なるドライバ群を考慮
実際の利用者、実路走行環境における影響を計測

運転行動（ACC/LKA非作動）

運転支援システムによるサポート

運転行動（ACC/LKA作動）

内的要因：運転熟練度
高 中低比較
外的要因：走行環境
順調走行時 渋滞時

5

概要：対象者選定
日常的に実験対象の運転支援システムを利用している方を、運転熟練度ごとにオンラインアンケートで選定■基本条件
・運転免許保有者，自家用車所有を基本条件
・週に1,2回以上運転を行う，運転支援システムを普段利用している■運転支援システムの日常利用状況や実験環境への配慮
・実験使用車両と同ブランド車（同様の運転支援システム）所有。
・実験実施地域に在住し、走行ルートの土地勘がある。
・家族やご友人など，2人一組で参加可能な方を優先。

■運転熟練度による割り付け
・運転に対する熟練度により差が出ることが予想されたため、偏りがないように配慮した．
・運転熟練度の算出は，走行シーン（高速道路の運転，右折，縦列駐車やUターン，など）に対してどの程度運転に対する不安があるかを主観評価にて取得し，日常生活での運転頻度の回答と合算してスコア化し，熟練度（低，中，高）の３段階を設定した．

■アイトラッキング計測のための視力条件
・視力に関して何らかの不具合や病気がないこと（色弱，片目だけ極端に視力が弱い，斜視，ヘッドライトを極端にまぶしいと感じる，など）
・運転時にメガネやハードコンタクトレンズを着用していないことを条件とした．

6

概要：対象者一覧〇年代・性別の構成
20-30代40-60代

男性

3名

4名

7名

女性

2名

1名

3名

5名

5名

10名

計日付

運転支援P 年代 性別 運転頻度 システム
利用頻度運転に対する不安

計

運転習熟度

高速道路の運転に不安

右折に不安

縦列駐車やUターンに不安

坂道発進に不安スコア

判定

9/13 01
（金）
02

30代

男性

週に1,2回

時々利用

全くあてはまらない

少しあてはまる

かなりあてはまる

少しあてはまる

10

低

50代

男性

週に1,2回よく利用

全くあてはまらない

少しあてはまる

少しあてはまる

少しあてはまる9中

9/14 03（土） 0460代

男性

週に1,2回

時々利用

少しあてはまる

少しあてはまる

少しあてはまる

少しあてはまる

10

中

40代

男性

週に1,2回

時々利用

全くあてはまらない

全くあてはまらない

全くあてはまらない

全くあてはまらない6

高9/15 05（日） 0640代

女性

週に1,2回

よく利用

かなりあてはまる

少しあてはまる

少しあてはまる

少しあてはまる

11

低

40代

男性

週に1,2回よく利用

全くあてはまらない

全くあてはまらない

全くあてはまらない

全くあてはまらない6

高9/16 07（月） 08

20代

男性

ほぼ毎日

よく利用

全くあてはまらない

全くあてはまらない

全くあてはまらない

全くあてはまらない

5

高

20代

女性

週に1,2回

よく利用

かなりあてはまる

少しあてはまる

少しあてはまる

少しあてはまる10

低9/17 09（火） 10

30代

男性

ほぼ毎日

時々利用

少しあてはまる

少しあてはまる

少しあてはまる

全くあてはまらない

8

中

30代

女性

週に1,2回

時々利用

かなりあてはまる

少しあてはまる

少しあてはまる

少しあてはまる10

低※ P07とP08、およびP09とP10はご夫婦

7概要：評価指標と測定方法
1. 視覚的注意の計測：視点計測調査• メガネ型アイトラッカーによる視線計測を行った．
• 分析対象の注視対象（AOI）は「前方車」「右前方車」「左前方車」「ルームミラー」「右サイドミラー」「左サイドミラー」「ナビ」「メーター」「道路標識」「看板」の10要素とした
2. 心理的変容の把握：ヒヤリング調査• 運転後に、ドライバに心理的変化や印象をヒヤリング

また、運転支援システムによる運転負荷低減効果の有無を確認するため以下も同時に測定した。
操作行動の計測：アクセル/ブレーキ回数（参考）・運転席の足元に設置したビデオカメラで運転中のアクセル／ブレーキの回数の変容を記録した。
運転負荷低減効果の主観評価：主観評価アンケート…NASA-TLXによるメンタルワークロード（仕事量とそれよる心理的な負荷）の測定• 「精神的な要求」「身体的な要求」「時間的切迫感」「作業達成度」「努力」「不満」に対する評点• 重み付け係数による総合スコアWWL（Weighted Workload）を算出
生理指標：心拍数（HR）• 運転中の心拍数の変容を測定。

8

概要：実験使用システム、車両
本実験に用いたACCとLKAの運転支援システムと車両
・高速道路における長距離走行の負担低減、渋滞時の疲労軽減が目的の市販車搭載の運転支援システム

・0km/h～約120km/hの全車速域でステアリ
ング・ブレーキ・アクセル操作を自動アシスト
する
・自動運転レベル2.0に該当

実験車両
9概要：調査環境
普段通りの運転に近い状況で計測ができる機材環境で実施
操作観察用カメラ

ドライブレコーダー

Stepping-Pedals Behavior
Recording Camera

Dashboard Camera
生体計測用スマートウォッチ
WearableHeart Rate
Bioinstrument

メガネ型アイトラッカー

参加者2
Subject

Subject

Stepping-Pedals
Behavior andThe Heart Rate
Monitoring Device

Wearable Bioinstrumentof Eye-Tracking System

実験の様子

Monitoring Deviceof Eye-Tracking System
Observer and Guide

Operatorof Eye-Tacking System

調査機材
生態計測用スマートウォッチ

調査機材：
メガネ型アイトラッカー

10概要：走行区間
・順調走行区間と渋滞区間が発生するルートであること
・カーブや運転困難区間がなく，道路形状による運転行動への影響が少ないルート

が条件〇ルート（池尻大橋IC-厚木IC付近）

渋谷区発

①ルート
・首都高速3号渋谷線「池尻大橋IC」から、東名高速道路「厚木IC」付近までの往復コースを基本コースとして参加者に提示をした。
池尻大橋IC②走行する車線・参加者には、原則、走行車線を運転してもらった。
・前方車との車間距離や周囲の流れから、追い越し車線からの追い越しは可とした。
（追い越した後は、走行車線に戻ってもらう）③走行速度
・法定速度元首での運転をしてもらった。

厚木IC

11

概要：調査進行
・実施概要：参加者には2名一組で運転席と助手席に乗車してもらい、交代で東名高速道路を運転してもらう。
ACC/LKA作動状態、非作動状態、助手席状態のそれぞれに対し、測定データを取得する。

・調査期間：2019/9/13（金）～9/17（火）の5日間

・調査時間：一人 8hほど・実施体制：参加者2名、進行役、機材オペレーター

時間（適時休憩、昼休憩含む）
概要

備考

10:00～10:15

受付、実験参加同意書等の覚書記入

都内より出発10:15～10:45

調査ご案内、機材装着

一般道にて完熟走行

システム説明、練習走行

池尻IC（首都高渋谷3号線）～港北PA

10:45～14:30

実走行実験（被験者①／ACC・LKA作動）

港北PA→御殿場方面（昼休憩1hほど含む）

実走行実験（被験者①／ACC・LKA非作動）

同上。渋滞状況によっては、途中で折り返しで上り方面で実施。

主観評価、事後ヒヤリング 運転交代

PAやSAでの実施。

運転手交代、練習走行

一般道や途中のPAやSAで交代

実走行実験（被験者②／ACC・LKA作動）

御殿場方面→池尻IC

実走行実験（被験者②／ACC・LKA非作動）

同上。渋滞状況によっては、途中で折り返しで下り方面で実施。

主観評価、事後ヒヤリング 事後ヒアリング

PAやSAでの実施。

解散“

14:30～18:00

18:00

本実験に際しては，株式会社U’eyes Design実験倫理委員会の審査，承認を経て実施している．安全に十分配慮し，適時休憩を取りながら行った12

概要：視線計測の注視対象（AOI）
アイトラッキング調査では以下の対象物（AOI）に対する注視時間、注視頻度を計測した。
GazeReplayMovie（注視点変容の様子）
In Heavy Traffic

AOI
Traffic
Signs

Billboards

Rear-view mirror

Cars
in front left

Cars
in frontCars
in front right

In Light Traffic
Right Door
MirrorLeft Door
MirrorConsole Gauges
Navigation
Monitor13結果：注視行動の分析結果（AOIの注視回数・時間平均）
運転支援システム作動時は、渋滞時も順調走行時も、前方車注視の割合が減少し、注視範囲が拡大する傾向が見られた。
ドライバーが前方注視にかかる注意資源が開放され、運転中の視野を拡大していることがうかがえた。
・ACC/LKA作動時は、非作動時に比べ、「前方車」注視の頻度、時間が減少していた。
・運転中の安全確保のために必要な「左右の前方車」「各種ミラー」「看板・道路標識などの遠方対象物」「メーター・ナビ」など、「前方車」以外の注視頻度、注視時間がの注視が容易になる。
【Average of gaze frequency and time in every minute at the car in front
and at other than that】

前方車注視

in Heavy
Traffic

前方車以外の注視対象

前方車注視
前方車以外の注視対象

in Light
Traffic

注視頻度平均［回/分］

注視時間平均［ms/回］

Average of Gaze Frequency(times/min)

Average of Total Gaze Time（seconds/min）inactive

activeinactive

activeAt the Car inFront

62.7 times

58.2 times

19.63
seconds

18.11
seconds

At the others ofAoI*

26.4 times

32.3 times

5.74
seconds

7.82
seconds

At the Car inFront

49.2 times

31.3 times

17.25
seconds

10.28
seconds

31.2 times

7.41
seconds

7.86
seconds

At the others ofAoI*

31.5 times*Area of Interests, defined as the cars in Front, that in
Front Right, that in Front Left, Right and Left Mirror of
the Car, Billboards, Traffic Signs, Console Gauges, andNavigation Systems in this research. ｚ
N＝10 people、calculated with actual driving log for
8hours 9minutes in total.

14結果：注視行動の分析結果（注視範囲の分散）〇実際の注視点分散例
・視界上部，下部といった視界の縦方向にも分散が伸びている．非作動時よりも，遠方やメーターが注視できていることが確認できた．
【Gaze behavior while driving】
ACC/LKA : activeACC/LKA : inactive0

注視点の分散 The scatter ofgaze points

0213

427640853

1067

1280

0160

160320320480480640

640

800800960

960

0213427

640

853

1067

少ない

1280

多い
点は注視点を示す。色は注視点の数を表す

エリア別の注視分布 Distribution ofgaze points
among each
AoI*
*Area of Interests

15
Exemplifying above the Result of Representative Subject Driving in Heavy Traffic結果：注視行動の分析結果（運転熟練度による傾向）〇熟練度による、注視の分散の特徴的な差

・特に、熟練度が低いドライバー（運転頻度：低、運転不安：高）は注視の拡大の効果が大きかった。
→非作動時は、前方車確認に注意が集中している状態から、作動により熟練者に近い注視分散に改善されることが見てとれる。
・熟練度が高いドライバーは、システム作動/非作動であまり変わらない結果となった被験者もいた。
→運転経験により、安全運転のための注視行動がスキルベースでできるように身についている傾向が高いと考えられる
ACC/LKA : inactive

ACC/LKA : active

Regardless of ACC/LKA activeness, Skillful drivers had gazed at each area widely.
Traffic Signs

熟練度が高いドライバのサンプル

Experienced driver
The cars in front, front
right, and front left

Frequently driving
Low uneasy for driving
Navigation
Monitor

Console Gauges

The Right
Door Mirror
Heatmap of P.07 driving in heavy traffic

Being ACC/LKA active, getting to gaze at each area much widely.

熟練度が低いドライバのサンプル

Inexperienced driver
Infrequently driving
Highly uneasy for driving

The cars in front, front
right, and front left

Console Gauges
Heatmap of P.01 driving in heavy traffic

Comparison of Gaze Behavior Change while Driving between
Experienced and Inexperienced Driver16

結果：運転負荷低減に対する主観評価〇主観的な運転負荷低減の低減効果は、運転に不慣れなドライバーのほうが効果が顕著。
ただし熟練ドライバーも効果を感じている。

・順調時よりも渋滞時のほうが熟練度による差は大きく出た．
・熟練度が低いドライバ（運転頻度：低、運転不安：高）のほうが運転支援システムによる運転負荷低減効果が大きい
・熟練度が高いドライバも非作動時は、運転負荷を感じていた．熟練度に関係なく、負荷は感じていることが分かった。

NASA-TLX Overall Score of Experienced and Inexperienced Driver
ACC/LKA :inactive

熟練度が高いドライバ

熟練度が低いドライバ

Experienced driver
Frequently driving
Low uneasy for driving

Inexperienced driver

ACC/LKA :activeApproximately
38％ down

High
as Bad

75.1
46.2
Low
as GoodHighas Bad(n=3)

93.7

Approximately
69％ down

Infrequently driving
Highly uneasy for driving
Low
as Good

28.9

(n=4)

17

結果：ドライバの心理変容（ヒヤリング結果）〇全体としては、走行中のシステムの挙動に対する信頼感の判断に意識が向く傾向が得られた。
注視行動に関しては熟練度が低いドライバは明確に効果を意識できている傾向。
・システムの挙動から、システムへ信頼できるかを感じ、安心して任せられるような意識へ変容。
・参加者は,加減速や割り込み時の運転支援システムの挙動に関する発話が多く、意識が向けられていた．
【ACC/LKAによる運転支援システムに対する参加者コメント（抜粋）

状態】

コメント

• 割り込みあっても大丈夫。前もって認識していそうで安心（P08熟練度低）• 足使わないし、ハンドルもしなくていいからラク（P03熟練度中）
渋滞時• （先行車の発進に追従したことに）おお、素晴らしい。何のストレスない。渋滞していてもただ座っているだけでいいんだ。
周りを見る余裕がある。（P09熟練度中）• カクカク感は無いですね、なめらかですね。中央道の渋滞にうんざりだが、くねくね道の渋滞が楽になりそう（P07熟練度高）• 視線を外してもレーンをキープしてくれてるので余裕がある。 (P01熟練度低)順調時• 無心になる。何かただ座っている感じかも。今まで看板など余裕が無くて見れなかったけど、これなら見れる（P10熟練度低）• いつもと違いますね。ラクですね（P08熟練度低）• これまでは加減速がカクカクする感じで、空いている高速以外では使えていなかったけど、これならあまり違和感なく抵抗ない。穏やかな気分。普段なら速度上げて抜いて早く到着したいと思うが、「やってくれて、ラクだからこのままでいいや」となる（P09熟練度中）18

まとめ：運転支援システム利用によるドライバ注意変容とは・運転支援システムにより、ドライバは明確な操作が減ることによる作業負荷低減のみでなく、前方車注視に無意識的/意識的に使われていた注意資源が解放され、注視範囲が拡がる影響が確認できた。
・加えて、システムの挙動への注意もむけられ、システムへの信頼できるかの判断もドライバの心理変容に作用していた。
・これらが相互的に作用することで、運転支援システムが不安低減につながっている可能性が示唆された。
・熟練度が低いドライバはスキルがなく余裕がない視線行動がサポートされるため、効果の実感やシステムへの好意が高い。
・一方、熟練ドライバは無意識的に安全のための視線行動をスキルベースで行っていることが確認できた。
よって、視線サポートに対する効果の実感は熟練度低ドライバーよりは低いが、その分、システム挙動への信頼に注意が向き、自らの感覚との親和性を重視するような傾向が見られた。

19

まとめ：運転支援システムによるドライバ注意変容とは運転支援の【操作】サポートにより、周辺注視負荷の低減やシステムへの信頼にかかっていた【認知判断】に関連する注意資源に余裕が生まれ、不安感が低減された運転【体験】につながるモデルが示唆された。
今後は、不安低減に関する効果をより深堀していくことと、不安低減により生じた心理的余裕、「楽」という体験が、どのように運転体験全体のたのしさに影響していくのか、検証を進めていく予定である。
運転支援システムのサポートによるドライバ心理変容のモデル【操作レベル】
操舵タスクがなくなり疲れない

ACC/LKAによる操舵アシスト【体験レベル】【認知/判断レベル】
視線的注意の拡大操作を任せられる
信頼感

アクセル・ブレーキ
ステアリング操作の緩和

前方注視の減少
視野の拡がり必要な情報の取り込みが容易に違和感のないシステム挙動の実感

操作にかかわる注意資源の開放

選択的注意への資源拡大システムを活かした走行へ分配的注意が移行

運転不安の低減

不安の低減

運転体験の向上

余裕の拡大
運転のたのしさなどの拡大システムを活かした運転体験の向上へ20本研究は、株式会社SUBARUからの調査委託費により、株式会社ADKマーケティング・ソリューションズ、株式会社U'eyes Designにて実施しております。

21

参考：高速道路走行中のドライバ行動（システム非利用時）
ドライバは運転時に以下のような運転行動を行っている結果が得られた。
順調走行時に比べ、渋滞時では、・操作タスクが増える（今回調査環境ではブレーキ操作は26秒に１回程度に増加）
・認知タスクは、前方車への注視回数が増え、それ以外（看板・ミラー・車載情報など）の注視が減る
The Result of Driving Behavior Measurement【Driver’s Behavior to Measure】

操作タスク

認知タスク

Driving
Behavior

Cognitive
Behavior【The Result】

in Light
Traffic

in Heavy
Traffic

Frequency of Pressing Accelerator

アクセル回数Once
in 12.4 s

Once
in 12.8 s

Frequency of Pressing Brake Pedal

ブレーキ回数

Gaze Frequency of Vehicles Ahead

前方車、左右前方車の注視回数

Once
in 183 s
60.3 times

Oncein 26 s
74.9 times

Gaze Frequency of Vehicles Beside and Behind

ルーム、左右ミラーの注視回数

3.4 times
per minute

1.9 times
per minute

7.9 times
per minute

4.0 times
per minute

9.1 times
per minute

8.3 times
per minute

Gaze Frequency of Signs

看板、道路標識の注視回数

Gaze Frequency of Vehicle Information

メーター、ナビの注視回数『ドライバ行動変容分析を用いた運転支援システムの負荷低減効果に関する考察』梶川他、2020、自動車技術会2020年秋季大会

per minuteper minute

Average Value of All Subjects

22参考：運転支援システムの運転負荷低減効果（主観評価結果）〇NASA-TLX総合スコア
運転転支援システム（ACC，LKAS）により、ドライバーは約60%の運転負荷低減効果を実感全被験者平均で、「渋滞時」平均約60％、「順調時」約58％の負荷低減効果をドライバーは感じていた。
NASA-TLX重み付け係数による総合スコアWWL（Weighted Workload）
Comparison of Subjective Assessments(※) of Mental Workload to Drive between The Activeness of ACC/LKA
High（Points） 100

in Heavy Trafficin Light Traffic

90
80
7060
50
40
30
20

78.2

Approximately
60％ down
31.0

69.5

Approximately
58％ down
28.5

100
渋滞WWL
順調WWL
ACC/LKA
ACC/LKA
ACC/LKA
ACC/LKA
inactive
activeinactive
active
TA非作動
TA作動（n=10 means±SE）※NASA-TLX Overall Score（Weighted Workload）
Low『ドライバ行動変容分析を用いた運転支援システムの負荷低減効果に関する考察』梶川他、2020、自動車技術会2020年秋季大会

23参考：運転支援システムの運転負荷低減効果（主観評価結果）〇NASA-TLX下位尺度別スコア
ステアリングやべダル操作減少による身体・精神的な作業要求の低下のみでなく，「努力」のような心理的負担感も減少している
・渋滞時のほうが非作動のスコアが高く、低減の割合が大きい傾向。
・渋滞時の「身体的要求」のスコアは68％低減した。
・渋滞時の「努力」のスコアは70％低下した。
Average of NASA-TLX Rating Scales and WWL in Heavy Traffic among All Subjects
High・Bad

ACC/LKA : inactive

100ACC/LKA : active90
8070（Points）

60

40

20

73.3

30.5

25.5

82.8

78.2

66.7

Approximately
68％ down

5030

83.3

80.6

78.9

Approximately
70％ down

33.5

26.5

30.5

25.0

31.0

100
Low・Good（n=10
Mental Demand

Physical
Demand

精神的要求 身体的要求

Temporal
DemandOwn
Performance

EffortFrustration Level

時間的切迫感

作業達成度

努力不満

『ドライバ行動変容分析を用いた運転支援システムの負荷低減効果に関する考察』梶川他、2020、自動車技術会2020年秋季大会

means±SE）

Weighted
Workload

総合スコア24