第 66 回土木計画学研究発表会・講演集

自動運転車普及過渡期における手動運転車の交通ルール違反対策に向けた意識分析
谷口1 正会員

綾子 1・飯塚筑波大学教授2 非会員

筑波大学友也 2・溝口哲平 3・岩田剛弥 4

システム情報系（〒305-8573 茨城県つくば市天王台 1-1-1）
E-mail: taniguchi@risk.tsukuba.ac.jp
理工学群（〒305-8573 茨城県つくば市天王台 1-1-1）
E-mail: s1911191@s.tsukuba.ac.jp

3 学生会員

筑波大学大学院

システム情報工学研究群（〒305-8573 茨城県つくば市天王台 1-1-1）
E-mail: mizoguchi.teppei.ss@alumni.tsukuba.ac.jp

4 非会員

筑波大学大学院

システム情報工学研究群（〒305-8573 茨城県つくば市天王台 1-1-1）
E-mail: s2220400@s.tsukuba.ac.jp

近年，自動運転車（以下，AVs）の技術開発が進展し，道路交通の安全性，効率性の向上が期待されている．しかし，法規を順守しているとは言い難い我が国の自動車（手動運転車）と AVs の混在状況を考えるにあたり，手動運転者の交通ルール違反が AVs 開発を阻害する一因として挙げられている．本研究では手動運転車と AVs の混在環境下で起こり得る，運転行動の慣習と法律の不整合をどう評価し，如何なる手段で乗り越えていくべきかについて，3 つの場面を想定した web アンケート調査（n=360）を行った．その結果，自ら交通ルール逸脱行動を行う傾向のあるリスク敢行確率が高い人は，法改正や場面・状況に応じた臨機応変な運行を支持する一方，ドライバー教育や取り締まりの強化を支持しない傾向にあることが示された．

Key Words： autonomous vehicles, traffic rule violation, risk taking measures, driver education,
regulation enforcement

1.の中央線（はみ出し禁止）等，手動運転車は法規を順守しているとは言えない 3)． AVs の普及を考えた
際，法定速度を超過して走行する手動運転車と法定速度を順守する AVs の速度差をいかに埋めるかについては，専門家によっても考えは異なる．平成28 年 8 月に行われた警察庁「自動運転の段階的実現に向けた調査検討委員会 4)」では手動運転車と AVsの混在状況を考えた際，法定速度を超過して走行する手動運転車と法定速度を順守するべき AVs の速度のギャップを埋めるかについて論点となったが，結論には至っていない．手動運転車と AVs が混在
すると，速度差による事故・渋滞の発生や，合流が困難になることが予想される．そのため，多くのドライバーが交通違反をしている社会に AVs を普及するには，法制度や教育制度の在り方を検討する必要がある．
そこで本研究における目的を，1)手動運転車とAVs の混在環境下で起こり得る，運転行動の慣習と法律の不整合を，専門家が如何なる手段で解消して背景・目的

近年，自動運転車（以下，AVs）の技術開発が進展し，道路交通の安全性，効率性の向上が期待されている．自動運転システムの展望として津川 1)は，AVs の導入によって，自動車交通事故の原因の 90%以上を占めるヒューマンエラーを排除し，AVs は自動車交通の安全に大きく寄与することができると述べ，それに加え，運転負荷低減，移動困難者の移動手段，利便性の向上にニーズがあるとしている．しかし，法規を順守しているとは言い難い我が国の自動車（手動運転車）と AVs の混在状況を考えるにあたり，手動運転者の交通ルール違反が AVs 開発を阻害する一因として挙げられている．例えば，黄色の中央線や導流帯において手動運転車は，場面・状況に合わせた臨機応変な運転をするが，事前にプログラミングを組む AVs では，法規を違反するその場に合わせた臨機応変な対応が現状困難である 2)．
現在の手動運転車の慣習として，法定速度や黄色

1

第 66 回土木計画学研究発表会・講演集

い 3 車線の一般道である．その結果，平均速度は65[km/h]以上であり，85 パーセンタイル値でも同様に規制速度を超え，75[km/h]以上の車線もあった．
さらに，規制速度の遵守状況をみると，規制速度未満で走行している人は，両方とも 3%のみであり，約 40%が規制速度を 20[km/h]以上の速度で走行している．以上のことから，多くのドライバーが規制速度を大幅に超過して走行していることが示されている．
※調査場所は国道 14 号の間違いだと思われる．

いくべきだと考えているのかについて把握すること，
2) 危険な運転をするか否かの運転慣習によって支持する有効策が異なるのか否か，を把握することとし，AVs の普及に向けた適切な法制度や教育制度の在り方を検討する一助とすることを目指す．

2.

既往研究と本研究の位置付け(1) 社会導入に向けた自動運転の在り方に関する研究
社会導入に向けた自動運転の在り方に関する研究として二宮ら 5)は，手動運転車のドライバーは，フレキシブルな運用を行っているとしたうえで，AVsが法規や優先度のルールを遵守すると，交通流への阻害や他車両の事故の誘発，AVs の円滑な走行が困難になると指摘している．この解決策として，
1)AVs にもフレキシブル運行を許容する，2)法規やルールを現状に合わせて修正する，の 2 つの策を挙げている．

(4) 本研究の位置付け
2.(2)，2.(3)に述べた既往研究より現状の手動運転車の慣習を継続し，手動運転車と AVs が混在することを考えた際，到着時間が長くなり，道路交通に不満を持つ人が多くなることが分かる．このことから，現状の法制度と手動運転車の慣習のまま，AVs が普及すると，各車両によって運転挙動が変容し，事故や渋滞の発生，手動運転車のドライバーの苛立ち運転などの問題が起きると考えられる．そこで本研究では，手動運転車と AVs の運転挙動ギャップを埋めるための対応策として，二宮らが提案している 1)場面・状況に応じた臨機応変な運行をすべきであるのか， 2)法規を改正すべきであるのかの 2つに対応策に， 3)ドライバー教育や取り締まり強化によって法規を順守すべきであるのかの 1 策を加え，手動運転車と AVs の運転挙動ギャップを埋める方策を考える．
アンケートでは 3 つの場面を想定し，具体的な場面を想定した質問をすることで，ケースバイケースに考えられる手動運転車と AVs の混在環境下の最適な制度設計を考察し，AVs の普及に向けた適切な法制度や教育制度の在り方を具体的な場面に沿って提示する．

(2) 自動運転車両と従来車両の混在が相互の走行にもたらす影響の検討
手動運転車と AVs の混在が相互の走行にもたらす影響の検討において西村ら 6) は，手動運転車とAVs の混在状況における交通マイクロシミュレーシ
ョンによる車両の挙動分析を行った．この研究では，
1)走行速度が大きく，車間距離が小さく，積極的に追い越しのための車線変更を実施するアグレッシブ
ドライバー，2)一般的ドライバー，3)走行速度が小さく，車間距離が大きく，進路譲りのための車線変更を適度に行う安全志向ドライバーの異なる 3 種類の特性を有するドライバーを考慮した運転挙動モデルを設計した．シミュレーションの結果，アグレッ
シブなドライバーと一般的なドライバーは，AVs の存在により時間平均速度が減少する一方，安全志向なドライバーにはその影響が及ばないことが示された．また，従来車と調和する自動運転車の運転挙動
モデル 7)と題して，AVs の普及過渡期において，効率の良い交通流を生み出しつつ，手動運転車のドライバーのストレスを最小限に抑える，AVs の運転挙動の検討を行った．その結果，AVs の混在率が 20%以下の場合は，AVs の希望速度は 70~80[km/h]，AVs の混在率が 30%，もしくは 90%以上の場合は，AVs の希望速度が 90[km/h]に，それ以外の場合は，70[km/h]に設定すると，交通の効率性と速達性を向上させつつ，手動運転車のドライバーのストレスを最小限に抑えた走行が可能であると示された．

3.

方法(1) 事例設定
本研究では，法規違反が常習化している手動運転車と法規を順守する AVs の混在環境下おいて問題となり得る事例を 3 つ取り上げる．具体の場面としては，1)手動運転車と AVs の速度差を解消するための対応，2)導流帯における対応，3)はみ出し禁止の黄色の中央線への対応，である．場面の詳細は表-1 の通りである．
(2) 質問紙調査a) 調査概要
本研究では，手動運転車と AVs の混在環境下で起こり得る，運転行動の慣習と法律の不整合をどう評価し，如何なる手段で乗り越えていくべきかについて，3 つの場面を想定した web アンケート調査を実施した．調査対象者は，2022 年 6 月 17 日に行わ

(3) ドライバーの規制速度に対する意識と実勢速度に関する研究
ドライバーの規制速度に対する意識と実勢速度に関する研究として神谷ら 8)は，国道 15 号の幕張周辺における実勢速度をスピードガンを用いて測定した．
調査場所の規制速度は，50[km/h]であり見通しのよ2

第 66 回土木計画学研究発表会・講演集

説明

想定する場面 1：速度差
法定速度を超過して走行する手動運
転車と法定速度を順守して走行する自動運転車の混在状況を考えた際，速度差があるため，渋滞や合流が難しくなることが予想される．

表-1 想定する 3 つの場面想定する場面 2：導流帯
交差点にて，右折車線に自動車が並んだ場合，手動運転車は直進車両の走路を確保するため，導流帯(ゼブラゾーン)上の走行が許されている．しかし，自動運転車は状況に合わせた臨機応変な対応が難しく導流帯を走行できない場面もあり得る．
※導流帯：車の通行を安全で円滑に誘導するため，車が通らないようにしている道路の部分．入ること自体は禁止されておらず罰則もない．通称，ゼブラゾーン．

想定する場面 3：黄色の中央線
黄色の中央線は「追い越しのためのはみ出し禁止」を意味する．原動機付自転車が前 方を走行して いた場
合，手動運転車は追い越す場合もあるが，法規に従う自動運転車は黄色の中央線をはみ出すことができず，原動機付自転車の後ろを走行し続けると考えられる．
※黄色の中央線：道路の幅にかかわらず追い越す際に車線をはみ出すことが禁じられる．

イラス
トれた「自動運転倫理ガイドライン研究会第 1 回公開シンポジウム 9)」の参加者 360 名である．

4.

結果・考察

(1) 交通ルール違反の実施実態
交通ルール違反の実施実態を調査するために，交通ルール違反のリスクテイキング尺度を回答いただ
いた．集計結果を図-1 に示す．「3.シートベルト未着用」は 90％以上の人が全く行わない（0%）と回答しており，「5.一時停止の違反」は 70%以上の人が全く行わないと回答している．一方，「1.道路の横断」，「2.速度超過」，「4.黄色信号での加速通過」は全く行わないと回答した人は 20%に満たず，80％を超える人が違反行動を行っていることが分かった．

b)

調査項目
調査項目は表-2 の通りで，構成は，1)年齢，2)性別，3)リスクテイキング尺度，4)想定する場面 1 への有効策，5)想定する場面 2 への有効策，6)想定する場面 3 への有効策である．
実際にどの程度の人が交通ルール違反を行っているのかを交通ルール違反に関するリスクテイキング
尺度を用いて示す．末長ら 10)は，あるリスクを敢行するための程度を測るため，不安全行動を 20 例質問している．本研究では，末長らが用いた質問項目のうち，交通ルール違反に関する項目を 5 つ抜粋し，「あなたはどれくらいの確率で各項目に書かれているような行動をとると思いますか？0％（決して行わない）～100％（必ず行う）でお答えください．」という形で質問した（表-3）．

(2) 想定する場面 1：速度差
手動運転車と AVs の速度差を埋めるための有効策の集計結果を図-2 に示す．最も支持される策は，「3.技術に合わせた法改正」であり，40%以上の人が回答した．しかし，「1.法規違反の許容」，「2.
慣習に合わせた法改正」，「4.ドライバー教育」，「5.取り締まり強化」も 30%近くの支持を得ており，極めて支持される策はなかった．また，複数回答者のうち，4%以上（14 人以上）だった複数回答の組
み合わせは，「4.ドライバー教育と 5.取り締まり強化」が 8.8%，「2.慣習に合わせた法改正と 3.技術に合わせた法改正」が 7.6%，「1.法規違反の許容と 2.
慣習に合わせた法改正，3.技術に合わせた法改正」
が 6.1%，「1.法規違反の許容と 2.慣習に合わせた法(3) 分析
分析対象者は，アンケートで回答した 360 名のうち普段から運転すると回答した 329 名とする．普段から運転しない人は，運転する人に比べ，交通ルール違反に対し当事者意識が低く，回答が曖昧になると考えた背景から，分析より除外した．まず，交通ルール違反の実施実態を示し，次に想定する場面
1~3 に対する有効策の単純集計を示す．最後に，交通ルール違反の実施実態が想定する 3 つの場面に対する有効策への評価に与える影響を示す．

3

第 66 回土木計画学研究発表会・講演集改正」が 4.6%，「3.技術に合わせた法改正と 4.ドラ項目
年齢
性別
リスクテイキング尺度
表-3 参照想定する場面 1：
速度差表-1 参照

想定する場面 2：
導流帯表-1 参照

想定する場面 3：
黄色の中央線
表-1 参照質問文

あなたはどれくらいの確率で各項目に書かれているよ
うな行動をとると思いますか？
手動・自動運転車の速度差を埋めるための有効な策と思うものをすべてお選びください．
※複数選択可

手動・自動運転車の混在状況における導流帯への対応として，有効な策と思うものをすべてお選びください．
※複数選択可
手動・自動運転車の混在状況における黄色の中央線への対応として，有効な策と思うものをすべてお選びください．
※複数選択可No.
1

項目名道路の横断

2

速度超過

3

シートベルト未着用

4

黄 色 信 号 での加 速 通
過一時停止の違反

5

イバー教育」が 4.0%，の 5 つであった．「4,5」の表-2 調査項目
選択肢数字
1．男性，2．女性，3．その他，4．開示しない
0~100%(10%刻みの選択式)

1． 自動運転車の速度超過を(手動運転車と同程度に)許容する
2． 法規やルールを現状の慣習に合わせて修正する（法定速度を手動運転車による速度超過の程度まで引き上げる）
3． 法規やルールを現状の技術に合わせて修正する（車両の性能に合わせて法定速度を引き上げる）
4． 現在の法規に合わせて，現行の法定速度を守るようドライバーを教育する
5． 現在の法規に合わせて手動運転車の速度超過を厳しく取り締まる
6． その他（以下の空欄に，具体的に記述してください（必須））
1． 自動運転車にも場面・状況に応じた臨機応変な運行を許容する（導流帯のみ運転手が対応）
2． 自動運転車にも場面・状況に応じた臨機応変な運行を許容する（周囲の車両の滞留状況を検知・対応する技術開発）
3． 常時，導流帯を走行可能にする
4． 導流帯を走行不可にする
5． その他（以下の空欄に，具体的に記述してください（必須））
1． 自動運転車にも場面・状況に応じた臨機応変な運行を許容する（開発の時点で黄色の中央線を越えても良いようにプログラミングをする）
2． 法規やルールを現状に合わせて修正する（黄色の中央線を廃止する）
3． 現在の法規に合わせてドライバーを教育する（黄色の中央線は絶対にはみ出さない）
4． その他（以下の空欄に，具体的に記述してください（必須））表-3 リスクテイキング尺度
質問項目
歩いていて，交通量の多い道路の向こう側に渡りたいと思ったが，横断歩道は遠回りになるので，クルマがとぎれるタイミングを見計らって横断歩道のないところを走って渡った．
運転していて，幅の広い道路の直線区間で，制限速度を 20 km/h～30 km/h 超過して走った．
運転していて，近くのスーパーまでクルマで出かけるとき，シートベルトを着用しないで運転した．
運転していて，すいている道路の直線区間を時速 60 km で走行中，交差点の手前で信号が黄色に変わったとき，加速して交差点を通過した．
運転していて，交差点に差しかかったところ優先道路をクルマが走行している様子がなかったので，「止まれ」の標識があったが，少しスピードを落としただけで交差点に進入した．

現在の慣習第一型と言える．

複数回答は現在の違反の実態を正していこうといった保守派の交通安全原理型，「2,3」の複数回答は，現在の違反の実態を維持しつつ，法規を破ることは許されない為，法規を改正するといった現在の慣習を重要視する法治国家型，「1,2,3」と「1,2」は現在の違反の実態だけ維持できれば満足するといった(3) 想定する場面 2：導流帯
手動運転車と AVs の混在状況における導流帯への対応としての有効な策の集計結果を図-3 に示す．
最も支持される策は「2.技術開発」であり，70％以4第 66 回土木計画学研究発表会・講演集

上の人が回答した．反対に，「3.導流帯は走行可能」，「4.導流帯は走行不可」は 15%近くと，支持0%10%1．道路の横断12.2

2．速度超過15.2

20%する回答者は少なかった．また，複数回答者のうち，4%以上（14 人以上）だった複数回答の組み合わせ

30%

40%

31.0

50%

60%13.7

3．シートベルト未着⽤

80%

21.0

13.7

33.1

70%

16.1

90%

100%

14.9

7.3

17.3

4.6

0.9

97.3

4．⻩⾊信号での加速通過

13.4

1.8

39.2

5．⼀時停⽌の違反

12.5

19.1

12.5

72.3

0%

10,20%

30,40%

50,60%

1.5
0.6
2.7
1.5

21.3

70,80%

3.3

90,100%

図-1 交通ルール違反の実施実態（リスクテイキング尺度）

1.法規違反の許容

1.法規違反の許容

99

2.慣習に合わせた法改正

111

3.技術に合わせた法改正

141

4.ドライバー教育

115

5.取り締まり強化

82

その他

78
020

4060

41
050

100

70
50

100

150

(4) 想定する場面 3：黄色の中央線
手動運転車と AVs の混在状況における黄色の中央線への対応としての有効な策の集計結果を図-4 に示す．最も支持される策は「1.法規違反の許容」であり．40%以上の人が回答した．しかし，「2.法改正」，「3.ドライバー教育」も 30%を超える支持を得ており，「想定する場面 1：速度差」と同様，極めて支持される策はなかった．また，複数回答者のうち，4%以上（14 人以上）だった複数回答の組み合わせは，「1.法規違反の許容と 2.法改正」の現在の慣習第一型が 8.5%，「2.法改正と 3.ドライバー教育」が 5.8%，の 2 つだった．

235

その他

102

は，「1.導流帯のみ運転手が対応と 2.技術開発」の現在の慣習第一型が 25.5%，「1.導流帯のみ運転手が対応と 2.技術開発，3.導流帯は走行可能」が 4.9%，の 2 つであった．

80 100 120 140 160

2.技術開発43

3.ドライバー教育

図-4 黄色の中央線における支持する有効策(n=329，複数選択可)

153

4.導流帯は⾛⾏不可

10601.導流帯のみ運転⼿が対応

54

2.法改正

その他

図-2 速度差における支持する有効策(n=329，複数選択可)

3.導流帯は⾛⾏可能

136150200250

図-3 導流帯における支持する有効策(n=329，複数選択可)(5) 想定する 3 つの場面に対する有効策と交通ルール違反の実態の関係想定する 3 つの場面に対する有効策と交通ルール違反の実施実態の関係性を調べるため，独立変数に各有効策を支持するか，支持しないか，目的変数に5

第 66 回土木計画学研究発表会・講演集が有意に低いことを示す．つまり，場面 1 の速度差を埋めるための有効な策として，「法規違反の許容」を支持する人は，「2.速度超過違反」，「4.黄色信号での加速通過」，「5.一時停止の違反」のリスク敢行確率が高く，3 つのリスクを恐れない傾向にあると読み取ることができる．想定する場面 1，各リスクテイキング尺度をとり，Kruskal-Wallis 検定を行った．結果を表-4 に示す．表-4 を参照し，灰色
背景は，同じ行の有効策を支持する人は支持しない
人に比べ，同じ列のリスク敢行確率が有意に高いことを示し，黒色背景は，同じ行の有効策を支持する
人は支持しない人に比べ，同じ列のリスク敢行確率

一5.時停止の違反

黄4.色信号での加速通過

シ3.ートベルト未着用

速2.度超過道
1.路の横断リスクテイキング尺度

表-4 支持する有効策と交通ルール違反の実施実態の関係（Kruskal-Wallis 検定）

支持しない人に比べ，同じ列のリスク敢行確率が有意に高い．

黒色背景：ネガティブな関係
支持しない人に比べ，同じ列のリスク敢行確率が**********

場面 2.導流帯：導流帯のみ運転手が対応
場面 2.導流帯：技術開発
場面 2.導流帯：導流帯は走行可能
場面 2.導流帯：導流帯は走行不可
場面 3.黄色の中央線：法規違反の許容
場面 3.黄色の中央線：法改正
場面 3.黄色の中央線：ドライバー教育

同じ行の有効策を支持する人は同じ行の有効策を支持する人は支持する有効策
場面 1.速度差：法規違反の許容
場面 1.速度差：慣習に合わせた法改正
場面 1.速度差：技術に合わせた法改正
場面 1.速度差：ドライバー教育
場面 1.速度差：取り締まり強化

灰色背景：ポジティブな関係

有意に低い．

**【例】
場面 2.導流帯に対して，「技術開発」を支持する人は支持しない人に比べ，「3.シートベルト未着用」のリスク敢行確率が有意に高い．

***
***
*
**

**

**

***

*

*.p<.10，**.p<.05，***.p<.01*

現在の慣習重視

臨機応変な運行136人

法改正106人
106人

軽視

教育・取り締まり強化
102人
軽視
図-6 黄色の中央線における支持する有効策

図-5 速度差における支持する有効策

3 については，臨機応変な運行や法改正を支持する
人は，リスク敢行確率が高い傾向，ドライバー教育を支持する人は，リスク敢行確率が低い傾向にある
ことが分かった．なお想定する場面 2 は導流帯を走行することは法規違反ではなく，場面 1，3 と同様の結果にはならなかった．
(6) 考察
本調査における有効策のパターンは 3 つに分類できる．1 つ目は，手動運転車の慣習を重要視する

6

第 66 回土木計画学研究発表会・講演集

謝辞：調査実施にご協力いただいた多摩大学樋笠尭士先生に感謝申し上げます．また，本研究における調査分析は，JST-RISTEX 科学技術の倫理的・法制度的・社会的課題（ELSI）への包括的実践研究開発プログラム「ELSI を踏まえた自動運転技術の現場に即した社会実装手法の構築」（代表：中野公彦）
および JST 科学研究費「『クルマ』と『自動化するクルマ』に対する社会的受容の包括的理解に向けた学際研究」（代表：谷口綾子）の助成によるものです．

「臨機応変な運行」である．2 つ目は，現在の慣習を重要視するが，法規違反を許容できない「法改正」である．3 つ目は，現在の法規に合わせて，現在の慣習を正していこうとする「ドライバー教育・取り締まり強化」である．想定する場面 1 の速度差，場面 3 の黄色の中央線における支持する有効策の結果をグラフに示す（図-5，図-6）．結果から分かるように想定する 3 つの場面に共通する万能な有効策があるとは言えず，場面によって支持される有効策は異なる．しかし，現状の法規，手動運転車の慣習のまま，AVs を導入すると，運転挙動の異なる車両が存在し，事故や渋滞の発生が懸念される．そのため，ケースに合わせた有効な策をそれぞれ検討する必要がある．

REFERENCES
1)

2)

5.

おわりに

3)

(1) 本研究のまとめ本研究では，手動運転車と AVs の混在状況で起こり得る，運転行動の慣習と法律の不整合をどう評価し，如何なる手段で乗り越えるべきかについて，3 つの場面を想定したアンケート調査（n=360）を行った．具体的には，1)手動運転車と AVs の速度差を埋めるための有効策，2)導流帯への対応，3)黄色の中央線への対応である．その結果，各場面によって有効と考えられる策は異なり，場面に共通した万能な策はないことが分かった．また，自ら交通ルール逸脱行動を行う傾向のあるリスク敢行確率が高い
人は，法改正や場面・状況に応じた臨機応変な運行を支持する一方，ドライバー教育や取り締まりの強化を支持しない傾向にあることが示された．

4)

5)

6)

7)

(2) 本研究の課題
本研究では，専門家の交通ルール違反対策に向けた意識を把握・分析した．調査対象者はシンポジウ
ムの参加者であり，自動運転システムに関連する専門家，もしくは AVs の倫理に強い関心を持つ一般市民である．そのため，調査対象者にバイアスがかかっている可能性がある．制度を先導して設計していくのは専門家であるが，その制度に則って行動するのは一般市民である．そのため，一般市民の評価も計測し，専門家の評価と比較検討しつつ，受容してもらえる制度をつくることが不可欠であると考える．

8)

9)

10)

津川定之：自動運転システムの展望，IATSS review= 国際交通安全学会誌，第 37 巻，第 3 号，pp.199207，2013.
南雲功：技術とトロッコ問題―自動運転車の技術倫
理―，生活科学研究，第 43 巻，pp.93-102，2021．
矢野伸裕, 宮﨑章夫：交通ルールの遵守度と重要度についての評定の特徴，日本心理学会大会発表論文集，2011．
警察庁：第 2 回 自動運転の段階的実現に向けた調査検討委員会 議事概要，
https://www.npa.go.jp/koutsuu/kikaku/jidounten/kentoiin
kai/02/gijigaiyou.pdf，2022 年 9 月 3 日最終閲覧
二宮芳樹：社会導入に向けた自動運転のあり方，日本ロボット学会誌，第 38 巻，第 1 号，pp.47-51，2020.
西村友佑，藤田敦，廣森聡仁，山口弘純，東野輝夫，諏訪晃，浦山博史，竹嶋進，高井峰生：自動運
転車両と従来車両の混在が相互の走行にもたらす影
響の検討，情報処理学会研究報告，第 2017 巻，第 3号，p1，2017．
西村友佑，藤田敦，廣森聡仁，山口弘純，東野輝夫，諏訪晃，浦山博史，竹嶋進，高井峰生：従来車と調和する自動運転車の運転挙動モデル，研究報告
コンピュータセキュリティ（CSEC），第 2018CSEC-80 巻，第 24 号，pp.1-8，2018．
神谷枝里，浅田貴将，安井一彦：ドライバーの規制
速度に対する意識と実勢速度に関する研究，土木学会関東支部技術研究発表会，2010．
自動運転倫理ガイドライン研究会：自動運転倫理ガ
イドライン研究会第 1 回公開シンポジウム，
https://segad.jp/value/，2022 年 9 月 3 日最終閲覧
末長修，舟越敬介，小谷政弘：自動車運転時における不安全行動評価に関する実験的考察，人間工学，
第 45 巻，2 号，pp.99-109，2009．

ANALYSIS OF ATTITUDES TOWARD MEASURES TO PREVENT TRAFFICRULE VIOLATIONS BY MANUALLY DRIVEN VEHICLES IN THE
TRANSITIONAL PERIOD OF AUTOMATED VEHICLE DISSEMINATION
Ayako TANIGUCHI, Tomoya IITSUKA, Teppei MIZOGUCHI and Yoshiya IWATA7