第148回講演会（2023年6月3日 - 6月4日）

日本航海学会講演予稿集

11巻1号

2023年5月12日

評価グリッド法を用いた入出港場面におけるリスク認知プロセスの可視化：エキスパートとノービスの比較
正会員○杉本 匡史（関西学院大学）
非会員 長田 典子（関西学院大学）
正会員 田丸 人意（東京海洋大学） 正会員 西崎 ちひろ（東京海洋大学）
正会員 村井 康二（東京海洋大学）
要旨
本研究では、船舶の入出港場面におけるリスク認知プロセスの解明に取り組んだ。実験では入出港場面動画を視聴する参加者にそのタイミングでのリスクの程度を評価してもらい、同時に評価グリッド法を用いてリスクを喚起している要因を可視化した。その結果、水先人は自船や周囲の船舶をコントロールできるかどうかでリスクを判断しているのに対し、学生は周囲の状況の知覚に留まり、状況の予測を行っていないことが示された。また水先人のリスク認知は、発生しうる具体的な事故に対する認知の有無という点で、危険度3 以上で質的に変化することが確かめられた。
キーワード：労働/人的要因、評価グリッド法、Evaluation Structure Visualization、リスク認知、入出港

1.はじめに

しかしながら、入港が可能かどうかの判断は、港船舶の自動運航は、2023 年現在において部分的に湾設計・港湾整備の段階では設定されておらず、水しか実現しておらず、特に入出港場面における自動先人によって判断されている(5)。水先人は、船舶の運航は、実現の難しさが指摘されている(1)。実際に、揺れや構造物との接近、ドリフトや底接触などの危入出港場面における操縦は、船舶運航において最も険性を計算し、入港が可能かどうかを判断している。

(2,3)

難しいものの一つと考えられている。

また、入出港の危険度を上昇させる要因の一つが、その一方で、入出港における船舶運航のエキスパ入出港が複数の人間が連携してコミュニケーションートである水先人は、自動化が難しいこの課題を安をとりながら行われるプロセスであるということで全にこなしている。これらのエキスパートが、出入ある(6)。具体的には水先人は、パイロットボート、港場面においてどのようなリスク認知を行って安全

タグボート、船長、陸上作業員など、港内の船舶運な船舶運航を実現しているのかについて明らかにす

航に関わる様々な人とコミュニケーションを取りなることは、経験の浅い船舶運航者の教育プログラム

がら、船舶の入出港支援を行っている。
このことは、の開発だけでなく、船舶の自動運航の実現にとって水先人と他の人々とのコミュニケーションに齟齬がも有用であると考えられる。

生じることが、事故に直結する可能性を示しており、本研究では、出入港場面における水先人のリスク

水先人が気象状況や港湾の特性といった要素だけで認知プロセスの定量化を行う。
具体的には水先人(エなく、周囲の人々の意図や取りうる行動をどのようキスパート)と学生(ノービス)とが、同じ出入港場面に理解しているかが、入出港の安全性における重要をどのように認知しているのかを比較することで、要因である可能性を示している。

エキスパートのリスク認知プロセスの特徴を可視化

そもそも海難事故の 67％が人為的要因に起因することが示されている(7)。船舶運航全体におけるヒするための実験を実施した。

ューマンファクターの重要性を考えても、入出港に2.入出港場面における操船おける水先人の認知を明らかにすることが、船舶の海上保安庁の調査によれば、海難事故の約 43%が安全な運航への寄与につながると考えられる。

(4)

港内で発生している 。このデータは、入出港自体3.評価グリッド法を用いたリスク認知プロセスの可視化が危険なプロセスであることを示しており、入出港における危険を回避するための対策の重要性が示唆

本研究では評価グリッド法(8)に基づくインタビュされる。

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表1

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各動画における船舶及び港湾の詳細ー調査を用いてリスク認知プロセスを可視化する。
評価グリッド法はオープンクエスチョンを用いた半構造化インタビューで、人間の階層的な評価構造を、ラダーアップ質問(○○だとどのような良いことがあるか?)と、ラダーダウン質問(○○であるためには何が必要か？)を繰り返すことで明らかにする。

図1

本研究ではこの手法を応用し、入出港における様々(左：水先人視線動画、右：PPU 動画)な場面で、参加者が認知するリスクの大きさと、そだと思う)で回答し、さらにその理由について問うラこに影響する要因を明らかにする。具体的には、入ダーダウン質問に繰り返し回答した。30 秒時点での出港の特定場面で認知されるリスクの大きさを最上状況に対する回答完了後に再度動画を再生し、危険位概念とし、その直下にリスクの原因となる要素度もしくは危険に関わる要因が変化したと感じた時(例：岸壁とぶつかりそうだ)を、さらにその下にリ点で動画を再度一時停止し、同様にリスクの大きさスクの原因となる要素を生じさせる要素(例：海流にとその原因を回答した。水先人は全 5 本の動画から押されている)、というようにリスク認知を決定する

1 本もしくは 2 本の動画を視聴し、3 名の参加者で要因の因果関係を想定してインタビューを行った。

3.1

全ての動画をカバーした。学生は全員が 5 本全ての動画を視聴した。また、水先人に対するインタビュ

参加者

ーは Zoom を用いた対面で、学生に対するインタビ

本実験には 3 名の水先人と、12 名の大学生が参加

ューは Web 回答フォームを用いた非対面で行った。

した。水先人は全員男性であり、平均年齢は 51 歳(42‐62 歳)であった。3 人の船長・水先人としての3.3 結果と考察平均経験年数は 10.3 年 (7‐14 年)であった。一方、

3.3.1

学生は 9 名が男性、3 名が女性であり、平均年齢は各動画でのリスク認知の時系列変化

各動画における学生の危険度評定値の平均と、そ22.1 歳（20‐28 歳）であった。学生参加者の全員がの 95%信頼区間を図 2 に記した。また水先人の危険練習船の乗船経験を有しており、平均乗船経験日数度評定値についても同じ図に記した。学生と水先人は 89.8 日(3-365 日)であった。

3.2

参加者が視聴した動画の例とのリスク認知の程度は必ずしも一致せず、水先人が学生と比較してリスク度評価を高く、もしくは低実験手続きく行っている個所の両方が見られた。具体的には、参加者にはまず、後に視聴する動画の船舶及び港水先人は状況をコントロールする手段が十分にある湾についての詳細情報が呈示された(表 1)場合はリスク認知が低く(例:動画 C)、他船との連携

次に参加者は、入出港場面を実際の水先人の視点がうまくいかない場面ではリスク認知が高くなったで撮影した動画と、その動画と時間的に同期した(例: 動画 E 後半部分）。

PPU(Portable Pilot Unit)画面が合成された動画を3.3.2視聴した(図 1)。動画再生開始 30 秒時点で、参加者入出港場面全体のリスク認知プロセス

イ ン タ ビ ュ ー デ ー タ を Evaluation Structure

はその時点でのリスクの大きさを 5 段階(1:まったVisualization ソフトウェア(9)を用いて分析し、入く危険だと思わない、2:あまり危険だと思わない、出港場面全体におけるリスク認知の評価構造図を図

3:どちらでもない、4:危険だと思う、5:極めて危険77

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3 に示した。水先人は自船の状況の把握(船速の低下、岸壁への衝突リスク等)だけでなく、知識や経験に基づく判断(リスクの可能性予期、選択肢が制限される、事態・手順に対する予測等)を行っている一方、学生は自船の状況(周辺の船舶や岸壁に対する衝突リスク)のみに注目していることが明らかになった。このことは、水先人はコントロールすべき対象として状況をとらえているのに対し、学生は現時点での周囲の状況の知覚に留まり、他の船舶を自船に対する障害物としてとらえており、状況の予測を行っていないことが示された。
ホワイトカラーの熟達化によって実践知(タスク管理、対人管理、自己管理、コンセプチュアルスキル)が獲得されることが知られている(10)。今回のデータにおいても、水先人はタスク管理(取りうる選択肢の把握、リスクの可能性予測、事態・手順に対する予測)や、対人管理(タグボートによる補助)を認識していることが示されており、本研究の妥当性を支持している。

3.3.3 リスクの大小による水先人のリスク認知プロセスの変化
さらに、危険度 1 から 5 の各段階での、水先人のリスク認知プロセスの変化を分析した(図 4)。危険度 1 ではハザード知覚がほとんど生じなかった。危険度 2 では、外力の影響や船速の変化といったハザード知覚が生じるが、状況のコントロールはできていた。危険度 3 では、危険度 2 以下と異なり、生じうる具体的な事故の認知(岸壁への衝突、事故のおそれ)が生じた。危険度 4 では、他船との衝突リスクや、取りうる選択肢の制限、予定針路からの逸脱によってリスク認知がさらに高まった。
危険度 5 では、船長との意思疎通の失敗で生じる危険の詳細な予測(ロープが切れる、他船と衝突等)を行った。すなわ
ち、水先人のリスク認知は、発生しうる具体的な事故に対する認知の有無という点で、危険度 3 以上で質的に変化することが確かめられた。

4.まとめ
本研究では、評価グリッド法を用いて、船舶の入出港場面におけるリスク認知プロセスを解明した。
実験の結果、水先人と学生でリスク認知プロセスが量的にも質的にも異なることを明らかにした。本研
図2

リスク認知の時系列変化と 95%信頼区間

究の結果は、船舶の自動運航の実現だけでなく、熟(上から動画 A, B, C, D, E)達化プロセス(10)の解明にも寄与しうるものである。

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図3

図4

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水先人(上)と学生(下)のリスク認知評価構造図

危険度度評定値ごとの水先人のリスク認知評価構造図(上から危険度評定 1, 2, 3, 4, 5)

引用文献

題. 海と安全, Vol.49, No.567, pp2-9, 2015.
(7) 内閣府：平成 29 年度(1) 松本陽：総論: IT 技術・自動運転技術が拓く安

交通事故の状況及び交通全でサスティナブルな交通システムの実現. 日

安全施策の現況 https://www8.cao.go.jp/koutu/tais

本機械学会誌, Vol.125, No.1241, pp4-6, 2022.

aku/h30kou_haku/zenbun/genkyo/h2/h2s1.html, 20(2) 堀智博・井上稔弘・林祐司・村井康二：入港時に18.

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集, Vol128, pp183-189, 2013.

査: 従来型インタビュー調査と評価グリッド法(3) 瀬田広明・井上欣三・世良亘・広野康平： 出入の現状と課題. 品質, Vol.33, No.3, pp13-20, 2003.

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tourist sites evoke different emotions: Investigation(4) 海上保安庁：海上保安統計年報, Vol.72, 2021.

focusing on the urban and rural sites in Japan.

(5) 久保雅義・水井真治：船舶の入港限界に関するProceedings

アンケート調査. NAVIGATION, Vol.142, pp31-36,

of

Human-Computer

Interaction

International 2023, (in press).

1999.

(10) 楠見孝：ホワイトカラーの熟達化を支える実践(6) 堀部敏郎：インタビュー 入出港支援の現状と課知の獲得. 組織科学, Vol.48, No.2, pp6-15, 2014.

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