日本安全運転医療学会誌（電子版）第 2 巻

第1号

原著論文

ドライビングシミュレーターによる健常者の運転技能と視線特性との関係性
田中陽子*，宮田聖子**，岩本邦弘**，山本真江里**，三浦健一郎***，橋本亮太***，尾崎紀夫**

Relationship between driving performance with a driving
simulator and eye movement characteristics
Yoko Tanaka*，Seiko Miyata*，Kunihiro Iwamoto*， Maeri Yamamoto*，
Kenichiro Miura**，Ryota Hashimoto**，Norio Ozaki*
所属 * 名古屋大学大学院医学系研究科精神医学分野[〒466-8550 愛知県名古屋市昭和区鶴舞町 65]** 国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター精神保健研究所
精神疾患病態研究部
所属（英語） * Department of Psychiatry, Nagoya University Graduate School of Medicine** Department of Pathology of Mental Diseases, National Institute of Mental Health,National Center of Neurology and Psychiatry
抄録（和文）：
道路交通法により体調不良時の自動車運転は禁止されているが，患者に運転の可否を指導する上での医学的なエビデンスは乏しく，適切な指導のもと患者が自動車社会で生活するためには，運転技能に関わる医学的知
見を蓄積することが求められる．運転技能に必須である視覚，認知機能，運動機能の中でも，とりわけ視覚情報は運転中に得られる情報の 90%にも及び，視覚を支える視線を捉えることが運転技能を予測する上で有用な可能性がある．そこで，本研究では，視線の基本的特性と運転技能との関連について検討を行うため，同一被験者にて運転と視線計測を行った健常者 36 名を対象に運転と視線の関連について解析した．
運転課題は車線維持課題（横揺れの指標），急ブレーキ課題（反応時間の指標）を実施し，視線課題では，フリービューイング
課題，固視課題，パシュート課題を実施した．運転の指標と視線の指標との相関解析により，横揺れの指標はフリービューイング課題におけるフィクセーション，サッケード関連指標，視線移動の総距離，およびパシュート課題におけるサッケード，垂直方向の視線移動に関する指標と有意な相関を示した．また，反応時間の指標はパシュート課題におけるサッケードおよび垂直方向の視線移動の指標と有意な相関を示した．以上より，
視線解析におけるサッケードや視線移動距離といった指標は，運転技能を予測できる可能性が示された．
Key Words: 運転技能（driving performance）， 眼球運動（eye movement）， サッケード（saccade），
スムースパシュート（smooth pursuit）
１．緒言
１．１ ドライバーの健康管理：現状と課題にもかかわらず国内では令和3 年には30 万5000 件の交通事故が起きている 1)．ドライバーの注意散漫と不戦後のモータリゼーションの進展に伴い，本邦にお注意は，交通事故の主な原因とされている 2)．また，

ける自動車所有率は増加し，移動の自由度や生活の利

交通事故の背景には，ドライバーが有する疾患あるい便性の向上などをもたらしてきた．一方で，交通事故

は新たに発生した疾患が影響する可能性もある．高齢は社会問題の一つとなり，様々な施策がとられている化の背景もあり，ドライバーの運転特性を考慮した交-46-

日本安全運転医療学会誌（電子版）第 2 巻

第1号

通安全対策が急がれており，運転者の健康に起因した事故の予防は喫緊の課題である 3)．

１．４ これまでの運転・視線研究と本研究の意義
これまでに，ドライバーの運転特性と視線の関係につ

１．２ 自動車運転における視覚情報の重要性

いては多くの研究が行われてきた，若年ドライバーに比自動車運転を行う際には，歩行者や自転車，周辺のし，高齢ドライバーは眼球運動のコントロールと空間ナ

自動車，道路の状況などを的確に認識しなければなら

ビゲーションが苦手であるため，反応が遅れたり，近づない．交通事故は様々な要因で起こるが，約70%がヒいてくる運転環境を予測することが困難になったりするューマンエラーによるものとされている ．自動車運

12)．また，運転中に危険で要求度の高い状況を提示した転のために処理される情報の内，約 90%が視覚情報にときのフィクセーション時間は，経験豊富なドライバー

基づいているといわれており ，運転中の視線の位置に比し初心者ドライバーで長くなっていた 13)．しかし，や視覚的認識能力が運転技能に影響を与える ．実際

これまでに行われた運転・視線研究は，自動車運転中にに，雨などの視界不良時には，ドライバーの視覚探索

視線計測を行うものがほとんどであり，運転時以外の視の効果を低下させる事が明らかになっている 6)．また，

線における基本的特性と運転能力との関連については十認知能力が低下した高齢者においては，視覚と標識・分に研究されていない．

4)

5)

4)

道路の状況への注意力不足など運転時の問題との関連

そこで，本研究では，健常者を対象としてドライビンが認められている 7)．交通事故を防止するためには視

グシミュレーターを用いた運転特性の測定を行うととも覚情報をもとに，刻一刻と変化する状況を的確にとらに，同一被験者において基本的な視線特性について測定

え，ハンドル・アクセル・ブレーキを操作する必要がを行う事で，運転と視線の特性との関連を検討した．

ある．ドライバーの危険認知は交通事故に強く関連しており，視覚は危険を認知する上で最も重要な感覚で

２．対象と方法

ある．人間の視界は約 200°に開けているが，そのう

２．１ 対象ち細部まで見る事ができるのはわずか 2°であるとい対象は，健常者36 例（平均年齢37.8±9.0 歳）であっ

われている 8)．したがって，自動車運転の際には様々た．性別，年齢，教育年数，運転歴，運転頻度，年間走な状況に応じて視線を適切な位置に向けなければなら

行距離および視力（左右）についてアンケートで情報をない．そのため，眼球運動の特徴を検証することは，収集した．対象全例においてStructured Clinical Interview

交通安全を推進する上で大きな意義がある 9)．

for DSM-V（アメリカ精神医学会診断基準）により評価し，精神疾患の既往や治療歴がないことを確認した．対象者

１．３ 眼球運動の特徴

は全例運転免許証を保有し，運転に支障をきたす疾患の本研究では，次の3 つの眼球運動に着目する 10).

既往歴および視覚障害はなかった．本研究は，名古屋大一つ目は，サッケードであり，これは視点を移動させ学医学部生命倫理審査委員会の承認を得て実施され, 承る際に起こる急速な目の動きである．視野に存在する対認事項に則り，全対象者に，本研究の目的および方法を

象物を解像度の高い視野の中心にとらえることが運動の十分に説明し，同意書に自記による署名を得た．

目的であり，網膜の中心窩に対象を移動させるためにおこる．

２．２ 運転課題 14)

二つ目のフィクセーションは，鮮明な視覚を得るため

我々が以前行った課題に準拠し，ドライビングシミュに視覚空間内の目標に視線を固定する動作である．鮮明

レーターを用いて，運転特性を評価した．ドライブシミな視覚を得るためには像が網膜上でほぼ静止する必要がュレータは，ステアリングホイール，ブレーキペダル，ある．

アクセルシステム（Driving Force GT; Logicool）を搭載し三つ目はスムースパシュートであり，これは，視覚対た パソコン（Windows 10）上でソフトウェアを作動さ

象物の網膜像を網膜中心窩付近に維持し，その動きに合せた．パソコン の映像は液晶プロジェクター（EB-X05;

わせて視線を滑らかに動かす時に起こる眼球運動である．

エプソン製）を用いて 80 インチのスクリーンに投影し脳の広範な領域には視線制御に関する活動を持つニた．これらの課題は遮光された暗室で行われた．運転性

ューロンがあり，さらに様々な研究により生理学的特徴

能は 20ms ごとに記録された．運転課題は，車線維持課

が良く同定されている 11)．視線解析は，眼球運動異常だ

題，追従課題，急ブレーキ課題の 3 つを実施した．以下

けでなく，脳内ネットワーク障害の客観的評価となりうに詳細を示す．

るため，運転技能を予測できる可能性がある．

-47-

日本安全運転医療学会誌（電子版）第 2 巻

２．２．１ 車線維持課題

第1号

れた画像を 8 秒間，自由に見るように指示された．フィ

車線維持課題では，緩やかなカーブの 2 車線道路を 5

クセーション回数・時間，サッケード回数・振幅・平均

分間で 90～100km/h の速度を維持しながら左車線の中

速度・ピーク速度，視線の総移動距離を測定した．

央を走行するよう指示した．車線維持課題の指標は，走行中の両側の白線に対する車両の位置のずれを横揺れの２．３．２ 固視課題 （Fixation stability: FS）

指標（standard deviation of lateral position: SDLP として計固視課題では，被験者は，モニタ中央に提示された固測した．SDLP は，センターラインからの車体右端まで

定ターゲットに視線を維持するよう指示された．中央のの距離の標準偏差（cm）として算出された．

固定標的が継続的に提示された数秒後（ランダムに1〜2秒），中央の固定標的の右または左に3°の位置にディス

２．２．２ 追従課題

トラクター刺激が現れ，5 秒間提示された．各試行につ追従課題では，速度を変化させながら先行車との車間

いて，フィクセーション回数・時間，サッケード回数，

距離を一定に保つよう被験者に指示した．先行車が減速

視線の総距離，マイクロサッケード数を測定した．試行

すると，ブレーキランプが点灯する．5 分間追従走行し，を 4 回繰り返し，すべての試行における各眼球運動の測先行車との車間距離を計測した．追従課題の指標は，車定値の平均を算出した．

間距離の標準偏差を平均値で割った変動係数（coefficientof variance: CV）として算出された．したがって，先行車

２．３．３ パシュート課題（Smooth pursuit Fastとの距離（distance of CV: DCV）のCV が小さいほど運転

Lissajous: FL）

性能が良いことを示す．

パシュート課題では，被験者は20 秒間，リサージュ軌
道で水平・垂直に動くターゲットを追跡し，この試行を２．２．３ 急ブレーキ課題

2 回繰り返した．フィクセーション回数・時間，サッケ

急ブレーキ課題では，45～50km/h の一定速度を保ち

ード回数・振幅・平均速度・最大速度を測定した．また，ながら，道路の左右からランダムに現れる人型モデルと各試行で水平・垂直眼球運動の位置ゲイン，速度ゲインの衝突を回避するために急ブレーキをかけるよう被験者を個別に測定した．

に指示した．5 分間で14 回中7 回の飛び出しの際の反応時間を計測した．反応時間の指標（brake reaction time :２．４． 統計解析
統計解析には，統計ソフトJMP（ver.16，SAS institute）

BRT）は，人型モデルが動き始めた瞬間からブレーキが踏まれるまでの時間の平均値（ms）とした．

を使用した．Pearson の相関解析を用い，運転の指標と視線の指標との関連を検討した．有意水準については p

２．３ 視線課題 15)

値<0.05 とした．

視覚刺激提示モニタは，被験者の目の位置から 70cmの距離に置かれ，そのサイズは19 インチであった．視覚
刺激の提示は，MATLAB（The Mathworks, Natick, MA,

例数（男/女）
年齢 （歳）
教育年数 （年）
運転歴（年）
運転頻度（回/週）
走行距離（km/年）
視力（右）
視力（左）

USA）のPsychophysics Toolbox extension16)を用いて行った．左眼の眼球運動と瞳孔面積は EyeLink1000 Plus (SRResearch, Ontario, Canada) システムを用いて 1 kHz で測定した．3 つの視線課題（フリービューイング課題，固視課題，パシュート課題）を実施し，フリービューイン
グ課題 8 項目，固視課題 5 項目，パシュート課題 11 項
目の合計24 項目の視線特性の評価をした．
視線計測の課
題は，既報の報告で使用されているものを選択した．

健常者
36（28/8）37.8±9.0
17.3±2.717.9±9.1
5.5 [0-7]
10,000[0-100,000]
0.87±0.48
0.89±0.48※平均±標準偏差，中央値 [最小値-最大値]

２．３．１ フリービューイング課題 （Free viewing:

表 1 健常者 36 例の背景情報

FV）
建物，日用品，食品，フラクタルパターン，ノイズの5 つのカテゴリーの画像（各カテゴリー4 枚ずつ）を用いてフリービューイング課題を実施した．被験者は提示さ-48-

日本安全運転医療学会誌（電子版）第 2 巻

FV

FS

FL

フィクセーション回数
フィクセーション時間
サッケード回数
サッケード時間
サッケード振幅
サッケード速度
サッケード最大速度
視線の総距離注視密度
主系列特性(最大速度)
主系列特性(振幅ｰ速度の関係の傾き)主系列特性(オフセット)
まばたきの回数
フィクセーション回数
フィクセーション時間
サッケード回数
視線の総距離マイクロサッケード数
まばたきの回数
シグナル/ノイズ比率(水平)水平方向ゲイン視標に対する誤差(水平)シグナル/ノイズ比率(垂直)垂直方向ゲイン視標に対する誤差(垂直)
フィクセーション回数
フィクセーション時間
サッケード回数
サッケード時間
サッケード振幅
サッケード平均速度
サッケード最大速度
水平方向速度ゲイン
垂直方向速度ゲイン
まばたきの回数r-0.3350.296-0.384-0.038-0.142-0.086-0.090-0.381
0.272-0.005

p
0.046
0.079
0.021
0.828
0.409
0.619
0.601
0.022
0.108
0.979

0.049

0.778

-0.109

0.528

0.256
0.069
-0.0560.012
0.107-0.005
0.136

0.132
0.689
0.745
0.943
0.533
0.977
0.431

-0.2890.088-0.041

0.813

0.041

0.813

-0.2840.093-0.3680.027-0.0480.783-0.1370.054-0.160
0.420
0.410
0.346
0.361
-0.321-0.459
0.214

0.425
0.754
0.353
0.011
0.013
0.039
0.031
0.056
0.005
0.210

FV

FS

FL

第1号

フィクセーション回数
フィクセーション時間
サッケード回数
サッケード時間
サッケード振幅
サッケード速度
サッケード最大速度
視線の総距離注視密度
主系列特性(最大速度)
主系列特性(振幅ｰ速度の関係の傾き)主系列特性(オフセット)
まばたきの回数
フィクセーション回数
フィクセーション時間
サッケード回数
視線の総距離マイクロサッケード数
まばたきの回数
シグナル/ノイズ比率(水平)水平方向ゲイン視標に対する誤差(水平)シグナル/ノイズ比率(垂直)垂直方向ゲイン視標に対する誤差(垂直)
フィクセーション回数
フィクセーション時間
サッケード回数
サッケード時間
サッケード振幅
サッケード平均速度
サッケード最大速度
水平方向速度ゲイン
垂直方向速度ゲイン
まばたきの回数r-0.2700.225-0.281-0.044-0.084-0.112-0.073-0.3230.033-0.320

p
0.111
0.187
0.097
0.801
0.628
0.515
0.671
0.055
0.849
0.058

-0.2740.106-0.225

0.187

0.134
0.165
-0.2460.102
0.197-0.267
0.139

0.435
0.335
0.148
0.555
0.251
0.116
0.419

-0.1250.468-0.0070.969-0.1790.297-0.1520.375-0.1710.320-0.0570.742-0.0090.050-0.069
0.240
0.204
0.166
0.277
-0.290-0.198
0.108

0.956
0.771
0.691
0.159
0.234
0.334
0.102
0.086
0.246
0.530

FV：フリービューイング課題，FS：固視課題，

FV：フリービューイング課題，FS：固視課題，

FL：パシュート課題

FL：パシュート課題

表2 車線維持課題SDLP と視線の指標との相関

表3 追従課題のDCV と視線の指標との相関-49-

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FV

FS

FL

フィクセーション回数
フィクセーション時間
サッケード回数
サッケード時間
サッケード振幅
サッケード速度
サッケード最大速度
視線の総距離注視密度
主系列特性(最大速度)
主系列特性(振幅ｰ速度の関係の傾き)主系列特性(オフセット)
まばたきの回数
フィクセーション回数
フィクセーション時間
サッケード回数
視線の総距離マイクロサッケード数
まばたきの回数
シグナル/ノイズ比率(水平)水平方向ゲイン視標に対する誤差(水平)シグナル/ノイズ比率(垂直)垂直方向ゲイン
視 指 標に 対 する 誤差(垂直)
フィクセーション回数
フィクセーション時間
サッケード回数
サッケード時間
サッケード振幅
サッケード平均速度
サッケード最大速度
水平方向速度ゲイン
垂直方向速度ゲイン
まばたきの回数

第1号

r-0.2360.090-0.259-0.1430.036
0.087-0.107-0.054-0.108
0.028

p
0.167
0.601
0.127
0.407
0.836
0.613
0.533
0.756
0.532
0.872

0.121

0.482

-0.026

0.880

0.222
-0.0910.140-0.132-0.062
0.035
0.087

0.194
0.597
0.415
0.443
0.721
0.841
0.615

0.086

0.618

４． 考察

0.116

0.499

４．１ 車線維持課題のSDLP とフリービューイング課題

0.068

0.695

0.084

0.628

0.342

0.041

は，走行中のセンターラインからの車体右端までの

0.070

0.687

距離の標準偏差を算出したものであり，値が小さい

0.306-0.2550.334-0.347-0.250-0.194-0.316
0.122
0.299
0.052

0.070
0.134
0.046
0.038
0.142
0.257
0.060
0.479
0.077
0.763

３．結果
健常者36 名の背景情報を表１に示す．
運転課題の各指標と視線課題の各指標における相関解
析の結果を表 2-4 に示す．車線維持課題の SDLP は，フリービューイング課題のフィクセーション回数，サッケード回数および視線の総距離との間に有意な相関を示した．また，パシュート課題においては，SDLP とサッケー
ド時間，サッケード振幅，サッケード振幅，サッケード
平均速度，サッケード最大速度および垂直方向ゲインとの間に有意な相関を示した．Bonferroni 補正(p<0.014)
によりそれぞれの相関について検討したところ，有意な相関関係は認められなかった．他のフィクセーションおよびサッケード指標との間には有意な相関を示さなかった（表2）．
急ブレーキ課題のBRTはパシュート課題における垂直方向ゲインとサッケード回数およびサッケード時間との間に有意な相関を示した（表3）．
一方，追従課題の DCV においては，視線解析の結果との間に有意な相関を示す項目は認められなかった（表 4）．

の指標との相関フリービューイング課題におけるフィクセーション
回数，サッケード回数，視線の総距離は，車線維持
課題の SDLP との間に，負の相関を示した． SDLP

ほど両側の白線に対して変動が少なく，安定して走行ができている事を示している．自動車運転時は，車線と自動車の位置，車線の走行方向，
スピードや，
変化する白線や自動車の状況を把握する必要がある．
このためには，常に視点を移動させながら，目の前に現れる視覚情報を即座に認識し，ステアリング，
アクセルおよびブレーキ操作に反映しなければならない．運転中の視線の計測や運転技能，認知機能テ
ストの結果を比較し，認知課題でより良い成績を収めた個人のほうが，道路の状況に対してより多くの

FV：フリービューイング課題，FS：固視課題，

視覚情報を取り入れている事が明らかになっている

FL：パシュート課題17)．さらに，個人の注意機能，効果的な眼球運動，および運転能力の間の潜在的な関連がみられた 17)．
表4 急ブレーキ課題のBRT と視線の指標との相関

また，カーブを運転する際は，ドライバーは視線を
白線の接線に合わせながら道路の状況を把握している 18)．ドライバーは，カーブに連動して，視線やス
テアリングを調節しており，ステアリングと視線の-50-

日本安全運転医療学会誌（電子版）第 2 巻

第1号

動きは一定した関連を持っている 19)． フリービュ

動車運転中にカーブを走行する際は，曲路の端の接線上ーイング課題において，提示された画像をよく認識の点を見ながら，カーブの状況を把握し，ステアリング

するためには，視線を広く動かし，解像度の高い視操作につなげている．これは，カーブした道路を見るド野の中心に合わせる事が必要となる．運転時の視線

ライバーに共通して観察されるパターンである 18)．視線を評価した研究によると，ドライバーが新しい環境

をカーブの接点に移動させ，滑らかな追跡運動によって下において運転をする際には，道路環境を把握する

視点を維持することは，これらの情報から取得された視ために視線を様々な場所に移動させ，その移動させ覚情報によってステアリング操作における左右の角度をた箇所にフィクセーションをするという視線行動を定義する事となる 17)．つまり，カーブに応じて変化する

繰り返すことが明らかになっている 20)．運転時に状両側の白線の接線に視線を移動させ，運転中に視覚情報

況を的確に把握するには，運転中の視線の位置や視を的確にとらえられるか否かが運転技能に影響を与える．

覚的認識能力が重要である 4)．従って，状況把握の以上より，視線計測のパシュート課題は，運転中にカー良好な被験者においては，画像の視覚探索（サッケ

ブする白線の位置を追従する能力や状況予測の能力を予ード，フィクセーション，視線の移動）が多くなる測していると考えられる．

と考えられた．これらが自動車運転の際の認識能力とも関連すると予測され，状況把握の良好さが運転

４．３ 急ブレーキ課題のBRT とパシュート課題の指標と中の視覚情報の処理や，カーブ時の車線維持におけの相関る操作の的確さと関連し，車線維持が的確となるとBRT は飛び出す人型モデルを認識し，ブレーキを踏む考えられる．

までの時間を計測しているため，時間が短いほど反応が脳機能の観点から運転と視線の関連について検討すると，良く，運転技能としては高い．パシュート課題において運転中は，一次および二次視覚野，一次感覚運動野，運は動くターゲットに対して視線を細かく動かし，連続的

動前野，頭頂連合野，帯状回，海馬傍回，および視床とに視点を変化させる事がターゲットへ良く追従している

小脳で有意な脳の活性化が検出され，視覚と視覚運動協事となるため，ゲインが大きく，サッケード数が多く，調が運転中の主な脳機能であったことが示唆されている

サッケード時間が短いほど動くターゲットに対して良く

21)．また，運転中の前頭前野，運動関連野，視覚関連野

追従している事を示している．BRT の結果と視線の指標の結合は認知的作業負荷によって強化される事が明らかとの関連の結果より，ブレーキの反応時間が良いほどタとなっている 22) ．したがって，運転技能には視線の機能

ーゲットへの視線追従が悪い結果となった．BRT には，以外も含まれるが，視覚情報をもとに，視覚や運転動作

道路の左右の人型モデルの動きに反応する時間，足のペに関わる脳機能が協調して賦活する事から，これらの機

ダルへの移動時間，ペダルに力を入れるのに必要な時間

能が視線の指標とも関連を持つ可能性があると考えられが含まれる．BRT の延長には，視線以外の要因が影響しる．

た可能性がある．さらに，視線の指標とBRT との相関係数が低かったため分布を確認すると，BRT が 891msec

４．２ 車線維持課題の SDLP とパシュート課題の指標との値が存在した．この値を除外して相関解析を行った結の相関

果，BRT とパシュート課題の垂直方向ゲイン（r=0.284，

車線維持課題のSDLP は，パシュート課題におけるサ

p=0.097），サッケード数（r=0.119，p=0.495），サッッケード時間・振幅・平均速度・最大速度との間に正のケード時間（r=-0.293，p=0.087）とのいずれも有意な相関，垂直方向ゲインおよび垂直方向速度ゲインとは負相関を示さなくなった．この被験者の背景情報では，既の相関がみられた．有意であった視線の項目間の相関解

往歴や視力，年齢，年間走行距離，運転歴，教育年数に析より，パシュート課題において，ターゲットに対して

ついて，BRT 延長の原因となるような異常値は存在しな

視線がよく追従している場合，サッケード時間・振幅・

かった．よって，今後例数を増やし，この相関関係が再平均速度・最大速度はともに小さく，ターゲットに対し現されるのか確認する必要がある．

て大きく遅れることなく，小刻みに視線を動かしながら追従できていると考えられる．また，垂直方向ゲインと４．４ その他の運転課題と視線課題との相関

垂直方向速度ゲインについては値が高いほど追従度合い

追従課題の DCV や固視課題では有意な相関がみられが高い事を示している．よって，今回の結果では，運転なかった．この理由として，追従課題において判断の対課題における横揺れが小さいほど，パシュート課題にお象となる視覚情報が前の車両に対する奥行き方向の情報

けるターゲットの追従度合いが高い事を示している．自であり，今回の視線計測では上下左右の 2 次元に移動す-51-

日本安全運転医療学会誌（電子版）第 2 巻

第1号

るターゲットや静止画像に対する視線の動きを計測してayout=datalist&toukei=00130002&tstat=0000010

いるため，処理される視覚情報の種類が異なるからでは32793&cycle=7&year=20210&month=0（2022 年

ないかと考えられる．よって，DCV と視線の特性との関

5 月20 日 引用）連を調べるためには，視線課題について輻輳眼球運動を2)計測する課題を実施する必要があると考えられる．

Ahlstorm C, Victor T, Wege C et al: Processing ofeye/head-tracking data in large-scale naturalistic

また，固視課題と運転技能との相関に関しても運転に

driving data Sets. I IEEE Transactions on Intelligent

必要な能力と固視の能力との関連についてよく検討する

Transportation Systems 2012; 13: 553-564必要がある．固視は，提示された一点を集中して見つめ

3)

る能力である．運転においては外界の状況を即座に広く

一杉正仁: .運転者の健康を考える. .Prog Med 2012;
32: 1595-1599

とらえるため，視線を的確な位置に動かすことが求めら

4)

Parker D, Reason JT, Manstead AS, et al: Driving errors，

れている 20)．したがって，視線を一点にとどめるというdriving violations and accident involvement.

動作よりも，視線をよく動かし，状況把握を良好にする

Ergonomics 1995; 38: 1036–1048

能力を評価する課題のほうが，運転技能との関連を評価

5)

しやすいと考えられる．

Hartman E: Driver vision requirements. No. 700392.
SAE Technical Paper 1970; 629-630

6)

Konstantopoulos P, Chapman P, Crundall D: Driver’s

４．５ 本研究の限界と今後

visual attention as a function of driving experience and

運転課題の指標と視線の指標との間にいくつかの有意なvisibility. Using a driving simulator to explore drivers’

相関関係が認められた．運転課題の指標と有意な関係で

eye movements in day, night and rain driving. Accid

あった視線の指標を用いて多重解析を実施したが，有意Anal Prev 2010; 42: 827–834

な相関となる項目は認められなかった．視線の指標間で7)

Dukic WT, Broberg T, Selander H: Drivingの相関解析を実施し，それぞれの指標間に高い相関関係

characteristics of older drivers and their relationshipを認めた．被験者数がやや少ないこともあり，検出力をto the useful field of view test. Gerontology 2017; 63:

高めるため，被験者数を増やし再検証する必要がある．

180-1888)

５． 結言

Perdriel G: Visual information and road safety. Bull
Acad Natl Med 1994; 178: 1075-1082

運転の指標と視線の指標との相関解析により，車線維

9)

持課題の SDLP はフリービューイング課題，およびパシ

Guo Y, Wang X, Xu Q, et al: Change-point analysis of eye
movement characteristics for female drivers inュート課題の視線指標と有意な相関を示した．一方，追anxiety. Public Health 2019; 16: 1236

従課題のDCVは視線解析のいずれの指標とも有意な相関10) 三浦健一郎，森田健太郎，笠井清登，他: 眼球運動を示さなかった．本研究の結果より，視線解析におけるを用いた精神医学診断・評価 システムの構築. 精神

サッケードや視線移動距離といった指標は，運転技能を

医学 2018; 60: 23-31

予測できる可能性が示された．

11) Shaikh AG, Zee DS: Eye movement research in thetwenty-first century—a window to the brain, mind,

利益相反

and more. Cerebellum 2018; 17: 252-258

本研究に関し，開示すべき利益相反はない．

12) Kunishige M, Fukuda H, Iida T, et al: Spatial navigation
ability and gaze switching in older drivers: A driving

謝辞

simulator study. Hong Kong J Occup Ther 2019; 32:

データ収集に協力いただいた公認心理師 山口亞希

22–31

子さん，木野内南さんに深謝する．本研究は，AMED の

13) Crundall D, Underwood D, Chapman P, et al:

課題番号JP19dm0207069 およびJP19mk0101137，JSPS

Experience and the functional field of view. Perception

科研費 21K07518 の支援を受け実施された．

1999; 28; 1075–1087
14) Iwata M, Iwamoto K, Kitajima I, et al: Validity and文献
1)reliability of a driving simulator for evaluating the
令和３年中の交通事故死者について（警察庁）

influence of medicinal drugs on driving performance.

Available from URL:

Psychopharmacology 2021; 238: 775-786

https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&l-52-

日本安全運転医療学会誌（電子版）第 2 巻

第1号

15) Morita K, Miura K, Fujimoto M, et al: Eye movement as19) Chattington M, Wilson M, Ashford D, et al: Eye-steeringa biomarker of schizophrenia: Using an integrated eye

coordination in natural driving. Exp Brain Res 2007;

movement score. Psychiatry Clin Neurosci 2017; 71:

180: 1-14

104–11420) Owsley C, McGwin G: Vision and driving. Vision Res16) Brainard DH: The psychophysics toolbox. Spat Vis.

2010; 50: 2348-2361.

1997; 10: 433–43621) Jeong M, Tashiro M, Singh LN, et al: Functional brain17) Mackenzie AK, Harris JM: A link between attentional

mapping of actual car-driving using [18F]FDG-PET.

function, effective eye movements, and driving ability.

Ann Nucl Med 2006; 20: 623-628

J Exp Psychol Hum Percept Perfor 2017; 43: 381-394

22) Liu Z, Zhang M, Xu G, et al: Effective connectivity18) Lappi O, Pekkanen J, Itkonen TH: Pursuit eye-analysis of the brain network in drivers during actual

movements in curve driving differentiate between

driving using near-infrared spectroscopy. Front Behav

future and tangent point models. PLoS One 2013; 8:

Neurosci 2017; 11: 21

e68326-53-