高速道路渋滞時の前方不注意行動が発進流率に与える影響
AH14032 木佐貫 亮一
指導教員 岩倉 成志

１． 背景・目的

表 1

採用した調査データ概要

都市間高速道路における渋滞の約 6 割を単路部が調査日

時間調査個所占めている．渋滞発生後捌け交通量（渋滞時の交通容2017 年
12 月 24 日(日)2017 年
12 月 29 日(金)2018 年1 月 2 日(火)2018 年
1 月 3 日(水)15:00～
17:00
7:00～
9:00

東名上り
29.9kp 付近
関越下り
28.6kp 付近

14:00～
17:00

東名上り
29.9kp 付近量）は発進流率で定まるが，渋滞流中での緩慢な加速が発進流率に繋がっていると古くから指摘されている．要因として渋滞先頭地点の曖昧さ，大型・軽自動車の加速性能，運転者の疲労による反応の遅れなど様々な説があるが，いずれも立証には至っていない．
また，近年では高速道路における渋滞発生後捌け
交通量の経年的な低下も問題になっている．エコカーや ACC（自動的に追従または定速走行を行う機能）の普及など自動車側の変化のほか，スマートフォンなど電子機器の普及に伴う前方不注意行動（いわゆる”ながら運転”）の増加，不慣れな運転者やレンタカ

表 2
調査日
2017 年
12 月 24 日
2017 年
12 月 29 日
2018 年1 月 2・3 日

対象車両
122 台
119 台

計 90 台調査日別発進反応時間と渋滞長
発進反応時間（平均値,標準偏差）

渋滞長
（最大）

2.3±1.0 秒

10km

2.0±1.3 秒

15km

2.3±1.0 秒

20km（2 日）
25km（3 日）

ーの増加，高齢化や若者の車離れによる運転者層の確認したものも含めた．なお，発進反応時間での評価変化など，運転者側の変化が考えられている．しかを行うため渋滞流中で停止・発進をした車両のみをし，これらの項目と発進流率の関係は明らかでない．

対象とした．

発進流率の低下要因として諸説があるが，本研究前方不注意行動は，「電子機器の操作」（スマートフは近年の事象で実態が明らかでない運転者側要因にォン・カーナビ等），「雑誌等の読書」，「その他わき見」

ついて注目した．前方不注意行動といった運転者側（3 秒以上顔が前方を向いていない状態）と 3 種にの要因を中心に現在の実態を把握し，発進流率の低分類して集計した．運転者の属性を目視によって年下要因を明らかにすることを本研究の目的とする．

代（3 区分）および性別を分類した．

２．研究方法得られたデータのうち，渋滞流中で停止・発進が多本研究では，運転者側の特徴や行動が発進流率に数確認された表 1 のものを採用した．なお，越ら[1]は影響を与えるという仮説に基づき，先行車両発進か渋滞流型の追従挙動となる条件として，渋滞巻き込ら当該車両発進までの時間（「発進反応時間」と定義

まれ時間（渋滞流中を走行した時間）10 分程度と指する）による評価を行った．

摘しているため，本研究では明らかに渋滞巻き込まデータ取得のため，休日の混雑時間帯および年末れ時間が 10 分以上であるデータのみを採用している．

年始の帰省ラッシュ・U ターンラッシュ時の東名高

その結果，サンプル数は計 331 台となった．

速道路上り線，及び関越自動車道下り線でビデオ及３．調査日別の発進反応時間

び目視による調査を実施した．高速道路の跨道橋に調査日別の発進反応時間を表 2 に示す．時間帯別カメラを設置し，車線別カメラより運転者の前方不にみると，夕方は朝方よりも発進反応時間が遅くな注意行動の有無，助手席の乗車有無，自動車の車種る傾向が見られた．ただし，朝方は関越道，夕方は東（ナンバープレート分類番号），運転者の属性を確認

名高速のデータを使用した比較のため，路線や調査し，全車線用カメラで各車両の発進反応時間を計測

地点による差の可能性は排除できない．時間帯別のした．ただし，前方不注意行動は現地で目視によって要因としては，照度によって渋滞発生後捌け交通量が異なることが越ら[1]によって指摘されているほか，

表 3

多くの運転者が行楽地などから帰宅する方向の渋滞

若年層（30 代以下）

中年層（40・50 代）

高齢層（60 代以上）

9.8%

6.3%

4.5%

であるため運転者の疲労の可能性も考えられる．
なお，渋滞長による差や通常の週末と年末年始で

表 4の明確な差は見られなかった．
４．前方不注意行動による影響
対象車両のうち，明らかな前方不注意行動が確認されたのは 7.6%（25 台）であった．内訳は，電子機器の操作が 5.1%（17 台），その他わき見が 2.4%（8年代別前方不注意行動の割合

発進反応時間と t 検定結果
通常平均値
中央値
標準偏差
P値

2.2 秒
2.0 秒
1.2
-

前方不注意
行動全体
2.5 秒
2.4 秒
0.7
3.6%

電子機器
2.4 秒
2.4 秒
0.6
10.0%

その他
わき見
2.6 秒
2.6 秒
0.7
9.6%

台）であり，雑誌等の読書は確認されなかった．
続いて，運転者の属性・特徴別での前方不注意行動の割合を確認する．年代での区分（表 3）では，若い運転者ほど前方不注意行動が多く確認された．性別
では，男性 6.7%に対し女性がやや高く 10.2%であった．助手席での乗車有無では，助手席に乗車のあった
場合 6.0%に対し，助手席の乗車がなかった場合は9.2%となった．車種別では，乗用車では 7.8%に対し，貨物車では 5.6%となった．ただし，電子機器の操作のみに限ると性別，同乗者の有無および車種別の割合はほとんど変化がなく，おおむね 5%程度であった．
発進反応時間で評価を行うと，前方不注意行動全体・行動別の発進反応時間は通常よりも平均値が 0.2～0.4 秒低い傾向が見られた．
（表 4，図 1）
発進反応時間の差を確認するため，前方不注意行動全体および各行動別と通常の発進反応時間でWelch の t 検定を片側検定で行った．（表 4）その結果，有意水準 10%で前方不注意行動全体および各行動別の発進反応時間と通常の発進反応時間との有意な差が確認された．
５．他の要因による影響
レンタカー混入による影響の可能性を考え，レンタカーとそれ以外での評価を行った．対象車両のうちレンタカーは 4.5%（15 台）であった．発進反応時間での評価を行うと，通常の場合の平均値は 2.2±1.1秒，レンタカー運転者の平均値は 2.4±0.7 秒となった．4 章同様 t 検定（片側）を行った結果，P 値 13.3%となり有意差があるとは言えない結果となった．
高齢化や若者の車離れといった運転者層の変化も考え年代別の評価を行ったほか，同乗者との会話に気をとられ反応が遅れている可能性も考え助手席の乗車有無別での評価を行った．いずれの場合も発進反応時間の平均値は同値となった．

図 1 行動別発進反応時間の確率密度関数
レンタカーの混入，年代別，助手席の有無別については，発進反応時間に明確な差は見られず，発進流率に大きく影響するものではなかった．
６．まとめ・考察
いわゆる“ながら運転”をはじめとした前方不注意行動によって，発進反応時間が遅れる傾向にあり，発進流率の低下要因となっている可能性を示した．
一方で，前方不注意行動が確認されていない運転者でも大幅な発進遅れが見受けられた点に留意した
い．大幅な発進遅れ（発進反応時間 4 秒以上とする）
は，前方不注意行動のあった運転者で 0 台であったが，前方不注意行動が確認されなかった運転者では5.9%（18 台）であった．このような運転者は，目視や映像で確認できなかった他の要因で発進が遅れていると考えられる．これは，発進流率への影響という観点からは前方不注意行動よりも深刻な要因が潜んでいることを示している．
大幅な発進遅れの多くは夕方（東名上り）に確認されており，運転者の疲労・居眠りなどが要因として挙げられるが，明確な要因の特定には至らなかった．
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━参考文献[1] 越正毅，桑原雅夫，赤羽弘和：高速道路のトンネル，サグにおける渋滞現象に関する研究究，土木学会論文集 No.458，1993 年 1 月謝辞 本研究を行うに際し，多大なるご指導をいただきました株式会
社道路計画の野中康弘様に厚くお礼申し上げます．