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高齢運転者へのシミュレータ教育の効果研究

特集 ● 新たな交通安全教育の創出に挑む：教育プログラムと評価ツールの開発／論文

高齢運転者へのシミュレータ教育の効果研究
田中健次＊

稲葉緑＊＊

高齢運転者の増加に伴い、ドライビング・シミュレータを用いた簡単な安全教習の方法が期待されている。特に、他車の行動意図理解が要求される状況の中で、自分の運転行動に潜むリスクを自ずから理解し、安全な運転へと行動が改善されることが望まれる。教習方法として、シミュレータで衝突を体験する方法、鳥瞰図的な再現映像による方法など五つの教示方法を導入し、それらの比較により、安全性向上に効果的な教習方法を追求する。
高齢者では衝突体験を利用した教示方法が最も効果的であり、若年者とは望ましい教示法が異なることがわかった。

          ＊＊＊                          

講習を通して高齢者特有の問題点を知ることが重１．はじめに要であると思われるが、高齢者は自分のハザード知近年、運転免許保有者全体に占める高齢者の割合

覚能力の低下に気づきにくかったり、自己の運転技が高くなるに伴い、高齢ドライバーに対する事故防術を過大評価したりする傾向がある１）ため、単純に止対策が注目されている。その一つが７０歳以上の免問題点を指摘されてもそれを自己のこととして理解許更新者に義務づけられている高齢者講習である。

し、受け入れることには困難が伴う可能性が予想さ

高齢者講習の受講者数は平成１６年度に１２６万人に達れる。したがって、ドライバーが自分の運転行動のし、２０２０年にはその２．
５倍以上に達すると予測される問題点を認識し、自ずから改善・学習するための教ため、簡易な教習の開発が急務である。

育の実施が必要である。
このための教育プログラムは既に提案されており、＊ 電気通信大学大学院情報システム学研究科教授

Ｐｒｏｆｅｓｓｏｒ，ＧｒａｄｕａｔｅＳｃｈｏｏｌｏｆＩ
ｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍｓ，
ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥ
ｌｅｃｔｒｏ-Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ＊ ＊ 電気通信大学大学院情報システム学研究科助教
ＡｓｓｉｓｔａｎｔＰｒｏｆｅｓｓｏｒ，ＧｒａｄｕａｔｅＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔ
ｉｏｎＳｙｓｔｅｍｓ，Ｕｎ
ｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥ
ｌｅｃｔｒｏ-Ｃｏｍｍｕｎ
ｉｃａｔｉｏｎｓ
原稿受理 ２００
７年６月１２日

ＩＡＴＳＳ Ｒｅｖ
ｉｅｗ Ｖｏｌ．
３２，Ｎｏ．
４

自分の実車走行をビデオで確認する方法１）で効果が確認されている。しかし、今後の高齢者人口の増加を考えると、ビデオ学習は手間がかかり、並列教習可能な高齢者用のドライビング・シミュレータ教習が不可欠と予想される。ドライビング・シミュレー

（４１）

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田中健次、稲葉緑タによる体験学習でも効果が報告されているが２） 、自車（被験者）

高齢者にとって有効となるシミュレータ教育の方法、車間距離特にシミュレータの特性を活かした教示方法を追究することが急務であろう。
本研究では、口頭教示以外に四つの教示法を導入し、それら教示法の中で最も効果の高い方法はどれ割込み車かを実験を通して明らかにする。
Fig. 1 実験のシナリオ

２．実験の概要
２−１

２−２

実験の目的とシナリオ

実験の手順

実験は、下記の順に行った。

本実験で教習に用いた走行シナリオは、左車線を①シミュレータの練習走っている自車の前に交差点手前で左折を目的とし②ブレーキ反応速度の測定た割込み車があり、追突を回避するための車間距離③教習前の走行７回を確保することが要求されるというものである（Fig．

④教習（四つのＳｔｅｐ）

1）。「追突」は高齢者の事故原因の上位にランクさ⑤教習後の走行７回れているが、高齢者の多くは、車間距離を十分に確⑥車間距離の確認（先行車の急停止）保し運転している。むしろ十分確保しているがゆえ

はじめに、シミュレータでの運転に慣れるためのに割り込まれるケースがあり、追突の原因となる。

練習走行①を行った後、②で各被験者のブレーキ反そこでは、割込み行為など他者の行動意図の理解が応時間を測定した。
５０ｋｍ／ｈでの走行中、障害物が重要になる３） 。本シナリオはその一つの例であり、出現したときブレーキを踏むよう被験者に指示し、割込みの目的・意図を考慮した車間距離確保の必要

障害物が表示されてからブレーキを踏むまでの時間性を理解し、自己学習することを目指したものであを計測した。そのデータは、次節で説明する評価指る。

標の中で、各被験者毎の最大停止距離を計算する際、上記シナリオを使った教習において、学習効果の空走距離として利用する。
メインとなる教習は④だが、その前後に各７回の最も高い教示方法を下記の五つの教示法の中から選ぶことが、本実験の目的である。

運転走行を試行した。各試行では、街中の片側２車

口頭教示（口頭Ｏ：Ｏｒａｌ）

線直線道路で、左車線を５０ｋｍ／ｈで走行するように指示、バイクを各試行の初期部分で併走させ、速度統制群。口頭のみで問題点を教示する。
客体視教示（客体視Ｂ：Ｂｉｒｄｓ-ｅｙｅ）の目安とした。７回の試行中の２回では、交差点手走行後、被験者の運転状況を真上からの２次元の前で右車線より１台の車が前方に割り込んでくる。

リプレイ映像で提示し、危険性を認識する。

割り込んだ先行車は、その後も定速（５０ｋｍ／ｈ）で直体験型教示（体験型Ｃ：Ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ）

進し続けるが、交差点の直前での割込み車であり、実際に起こりうる危険な状況をシナリオ内に設定

左折の可能性を念頭に十分な車間距離の確保が必要し、最悪のケースを体験させる方法。事故、あるいになる。教習の前後の試行で車間距離を計測し、割はヒヤリハットをシミュレータで体験する。

込み車に対する車間距離の確保にどの程度の違いが当初は、これら三つの教示法を比較したが、さら生じるかをみた。被験者は⑥の先行車を急停止させにリアルな再現映像の効果が予想されたため、下記るシナリオで、十分な車間距離が確保されているかの２方法を追加した。

を確認できる。

リアル客体視教示（リアル教示Ｒ：Ｒｅａｌ）

２−３

評価指標

教習の効果を知るために、車間距離に関する三つ後方上空からの３次元映像によるリプレイ画面を使用し、危険性を認識するの評価指標を利用した。

体験＆リアル客体視教示（体験リアル教示ＣＲ：

自車と先行車との車間距離の区間平均
解析区間を、割込み車がウィンカーの点滅を始め

Ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ ＆ Ｒｅａｌ）
体験型と同様、事故やヒヤリハットを体験した後、その状況をリアルな３次元映像で再現し把握する。

国際交通安全学会誌 Ｖｏ
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た瞬間から、割込み後さらに交差点に進入するまでとした。その区間内での車間距離の平均値である。

（４２）

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高齢運転者へのシミュレータ教育の効果研究

「車間距離−最大停止距離」の区間平均分の操作反応時間に見合った車間距離を知ることの各被験者のブレーキ反応速度に基づく最大停止距重要性を口頭で解説する。

離を導入し、車間距離との差の区間平均を算出した。

［Ｓｔｅｐ４］実施しない。

ここで最大停止距離とは、被験者が危険を察知して２）客体視教示Ｂから自車両が停止するまでに進む距離である。この［Ｓｔｅｐ１］割込みのシナリオでの走行データを基に、距離は、危険を察知してからブレーキを踏み始める

上空からの地図上で自車と先行車の位置関係を再現までの「空走距離」と、物理的に停止するまでの「制し、それを被験者に示す（Fig．
3）。

動距離」との和で算出される。制動距離は、５０ｋｍ／［Ｓｔｅｐ２］割込み後の交差点付近での走行状況を中ｈのときを１８ｍとし４） 、この減速度の割合を基にブ心に、先行車の左折可能性やそれに伴う危険性につレーキを踏んだときの走行速度から算出する。一方いて、被験者自ら考えるよう求める。の空走距離は、個人の能力に依存する値である（Fig．

［Ｓｔｅｐ３］実験開始前に計測した最大停止距離とそ2）。本実験では、各被験者のブレーキ操作にかかの重要性について被験者にスライドを使って説明、る反応時間をあらかじめ複数回測定し、その中でのその後、上記の上空からの地図上に最大停止距離を最大時間から最大停止距離を算出した。「最大」の明示して、実際の車間と比較させる。

意味は、最も遅い場合にはこれだけの距離が必要に［Ｓｔｅｐ４］割込みのシナリオを走行し、走行終了後、なるとの意味である。車間距離が各被験者の最大停追従中の上空映像を使い、最大停止距離を確保した止距離よりも小さな値のときには、その車間距離は運転をしていたかを確認する。

被験者にとって不十分な距離と考える。

３）体験型教示Ｃ

交差点内での「車間距離−最大停止距離」［Ｓｔｅｐ１］教習前の７回の試行の後に、割り込んで最後に、先行車が急停止する可能性が最も高い、きた先行車が交差点を左折するシナリオを１試行課

解析区間の終点である交差点内で、十分な車間距離す。このシナリオでは、交差点を歩行者が横断してを確保しているか否かに着目した。

おり、先行車は急ブレーキをかけ停止する。右車線２−４

教習の手順

本実験で検討する五つの教示方法とそれを利用した教習の手順について説明する。各教習は、下記の四つのＳｔｅｐで構成されている。
［Ｓｔｅｐ１］自己の運転の再現による危険性の気づき［Ｓｔｅｐ２］割込み車の行動理解［Ｓｔｅｐ３］最大停止距離の理解［Ｓｔｅｐ４］最大停止距離の確認
１）口頭教示Ｏ［Ｓｔｅｐ１］割込みのシナリオを思い出させ、自分の走行を振り返させる。

最大停
止距
離27m

［Ｓｔｅｐ２］割込み後、はじめの交差点にさしかかった時の自車速度、先行車との車間距離、先行車の行

Fig. 3 客体視教示Bでの2次元鳥瞰図動について口頭で説明する。
［Ｓｔｅｐ３］最大停止距離をスライド資料（Fig．2）を用いて説明する。他車の行動意図の理解の必要性と自危険察知
０ｍ

空走距離

ブレーキ停止（ｍ）

制動距離
最大停止距離Fig. 2 最大停止距離

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４

Fig. 4 体験型教示Cでの衝突直後の画面

（４３）

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３
１２

田中健次、稲葉緑被 験 者 は、
高 齢 ド ラ イ バ ー２５名（平 均６８．
１歳、ＳＤには車が走っており車線の変更は不可能であるため、３）と若年者２３名（平均２３．
３歳、ＳＤ２．
８）である。高自車はブレーキをかけ止まる必要がある。このとき、 ３．
安全な車間距離をとっていない場合には自車は先行

齢者は前期高齢者（６５歳から７５歳未満）が中心で、６３車に追突し、前方のフロントガラスが割れる状況を歳から７５歳までである。ここで高齢ドライバーだけ体験する
（Fig．
4）。

でなく若年者も被験者としたのは、高齢者に対して［Ｓｔｅｐ２］被験者に自分自身の運転を振り返り考え適切な教習法が、高齢者のみに適切な方法であるのさせるよう質問（例「なぜ割込み車が急停車したとか、年齢に関係なく若年ドライバーにとっても同じき追突した−しそうになった−と思いますか」）な

く適切な教習法であるのかを明らかにするためであども利用して、考えさせる。

る。
各被験者を五つの教示法に割り振った（Table 1）。
３−２［Ｓｔｅｐ３］客体視教示Ｂと同様にスライドを使って説明する。

実験の結果と考察６）１）車間距離の区間平均［Ｓｔｅｐ４］最大停止距離を維持する走行を行った後、この指標により、解析区間全体での傾向を見るこ［Ｓｔｅｐ１］と同様のシナリオを走行する。最大停止とができる。年齢層別に教習前後それぞれで、各教距離が確保されていなければ、再度、追突を体験する。

示方法における車間距離の平均値を比較した結果を

４）リアル客体視教示Ｒ

Fig．6に示す。高齢者の教習後の車間距離の平均値

教習方法、手続きは基本的に、客体視教示Ｂと同は、導入した四つの全ての教示方法で口頭教示Ｏよじである。異なるのは、教習時に使用する追従中のり大きな値となっている。なかでも体験型Ｃは客体上空からの映像が、立体的でリアルな表示になった視Ｂ、新たに追加したリアル教示Ｒと体験リアル教点のみである
（Fig．
5）。

示ＣＲに比べて大きな値になっている。

５）体験＆リアル客体視教示ＣＲ

しかし、教習前の各教示方法での値を比較すると、［Ｓｔｅｐ１］体験型教示Ｃと同じ。

既に教示間で車間距離に有意な差があり、個人差が［Ｓｔｅｐ２］交差点付近での追突、あるいはヒヤリハ
ットの状況をリアル教示Ｒと同じ３次元の映像を使（ｍ）
３０って再現し、被験者が自分の運転について考える。
［Ｓｔｅｐ３］リアル教示Ｒと同じ。

２０［Ｓｔｅｐ４］体験型教示Ｃと同様、被験者は割り込んだ先行車の急停車を体験し、走行終了後、追従中の

１０

高齢者
若年者

リアル映像を使い最大停止距離の確保を確認する。
３．実験の解析結果
３−１０

前 後

前 後

前 後

前 後

前 後

口頭教示 客体視教示 体験型教示 リアル 体験＆リアルO
BC
客体視教示 客体視教示
CRR

被験者

Fig. 6 車間距離の教習前後での区間平均（ｍ）
１５

高齢者
若年者

１０５

Fig. 5 リアル客体視教示Rでの3次元の再現映像
Table 1 被験者
総計

高齢者
若年者

（名）

口頭O

客体B体験CリアルRリ体CR

合計55555554542523

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３２，Ｎｏ．
４０ 口頭
教示

客体視教示

体験型
教示

リアル 体験＆リアル
客体視 客体視教示
教示

Fig. 7 車間距離の区間平均の教習前後差（４４）

平成１９年１２月

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高齢運転者へのシミュレータ教育の効果研究

無視できない状況である。そこで、各教示での教習最大停止距離に対して十分な車間距離を確保するこ前後の車間距離の「差」に注目し、その増加の大きさとが必要であり、この指標は、それを確認するためを効果と考えることにした。その比較結果をFig．7の指標である。Fig．8は、Fig．6と同様に年齢層別にに示す。

各教示法毎の教習前後の解析区間内平均を示す。

分 散 分 析 の 結 果、年 齢 層 間 に 違 い が 見 ら れ

全体の傾向は指標１）と類似しているが、この指（
（１，３７）＝５．
３９，p＜０．
０５）、全体として若年者より標ではその値の正負が重要である。教習前は全てがも高齢者において教習前後間での差が大きく、教習負の値であり、教習後でも高齢者の体験型Ｃと若年前に比べて教習後の車間距離が有意に長くなること者の客体視型Ｂを除けば、負の値となっている。こがわかった。そこで、年齢層毎の教示間比較に着目

れは、前方に他車が割込んだ直後のある区間内で、する。

十分な車間距離が維持されていないことを意味する。

高齢者では体験型教示Ｃと体験リアル教示ＣＲでの前後差が、客体視教示方法Ｂやリアル教示Ｒのそつまり、車間距離が最大停止距離以下である時間が長く続いている状況を示すものである。

れよりも大きく、後者は口頭教示Ｏでの差とほぼ同

この指標でも教習前後での差に着目した（Fig．
9）。

じである。このことから、追突体験、あるいはイン２要因（年齢と教示法）の間に交互作用が見られた

シデントを体験するタイプの効果が高いものと予想（
（４，３７）＝３．
４２，＜０．
０５）
ため、ＬＳＤ法による多重される。ただし、検定による統計的な有意差は見出分析を行った。その結果、高齢者においてはせない。

体験型Ｃ＞客体視Ｂ、リアルＲ、口頭教示Ｏ

一方、若年者においては、２次元での客体視教示方法Ｂが最も効果があり、口頭教示ＣＲや３次元でが得られた。ここで、＞は、との間に有意差のリアル型Ｒがそれに次ぐ値となっている。しかし、があり、が大きな値を取ることを示す。
一方、若年者に対しては、体験型Ｃや体験リアル型ＣＲの効果はそれらよりも小さい。ただし、若年者においても教示方法間に有客体視Ｂ＞体験リアルＣＲ意な差は見られなかった。
解析区間内での車間距離の最小値を比較したが、が得られた。

区間平均とほぼ同傾向であり、高齢者に関しては体これらのように、指標１）の車間距離の確保に関験型Ｃで教習前後の差が大きく、それ以外の教示法しては教示方法間で有意な差は無かったが、指標２）

では小さな値となった。最小値の増加は、迅速な車の個人に基づいた指標では、高齢者に対して体験型間距離の確保による急接近の回避傾向を示唆する結の教示方法が、若年者に対しては客体視教示が、そ果と考えられる。

れぞれ効果的であることが示され、各個人に必要と２）「車間距離−最大停止距離」の区間平均

なる車間距離がそれらの教習後には確保されたこと

指標１）は車間距離の絶対値による比較であったが確認された。

が、各人のブレーキ反応時間には差があるため、各

なお本実験において、教習前後の７回の走行内に個人が必要とする車間距離は同じではない。自分のおいて、割込み車と衝突した被験者はいなかった。
（ｍ）

（ｍ）
１０

高齢者
若年者

高齢者
若年者

１５０
１０−１０
５−２０

前 後

口頭教示
O

前 後

前 後

前 後

前 後０

客体視教示 体験型教示
リアル 体験＆リアル
BC
客体視教示 客体視教示
RCR

Fig. 8 「車間距離−最大停止距離」の区間平均

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４

口頭教示

客体視
教示

体験型
教示

リアル 体験＆リアル
客体視 客体視教示
教示

Fig. 9 「車間距離−最大停止距離」の区間平均の教習前後差

（４５）

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３
１
４

田中健次、稲葉緑

衝突を体験したのは、体験型教示において７回の走意な差はみられなかったが、個人の操作速度に依存

行後に割込み車が交差点内で左折するために停止しする最大停止距離を基準にした指標２）では、客体たシナリオ内のみであり、他の教示においては衝突視教示Ｂなどより体験型教示Ｃが効果的であり、必を体験していない。

要な車間距離も確保できるようになった。指標１）と指標２）とで異なった結果が出た理由は、
５０ｋｍ／３）交差点内での「車間距離−最大停止距離」
ここまでの区間平均とは異なり、この指標は、割ｈでの走行を課してはいるものの、割込みがあったり込んできた前方車が急ブレーキをかける可能性がときの自車速度にはバラつきがあり、最大停止距離最も高い「交差点内」において、各個人に必要な停がそれらの速度により変わるため、車間距離の絶対止距離以上の車間距離をキープしていることを確認

値だけではその十分性が判断できなかったことによするための指標である。正の領域が交差点内においる。て必要な車間距離が確保されていることを表す。

最小値の比較から、割込みに対応してすばやく減Fig．10は教習前後それぞれでの「車間距離−最大停速する傾向がみられ、さらに、指標３）での最も事止距離」の値を示すが、教習前はすべて負領域にあ故の可能性の高い交差点において体験型教示の効果り、ドライバーに十分な車間距離が確保されていなが顕著に現れた。

かったことがわかる。しかし、教習後は高齢者の口これに対し、若年者にとっては衝突体験もそれほ頭教示を除く全てで正の値となり、交差点内では自ど効果はなく、むしろすべての指標で真上からの２己の能力に対して必要となる車間距離を確保するよ次元的な鳥瞰図による客体視型Ｂが大きな値を示しうに改善された様子がうかがえる。

た。上空からの図示は前方車との位置関係や車間距

教育前後での差における教示法による効果の違いをみた図がFig．11である。図から明らかなように、高齢者では体験型Ｃで他の全ての教示法に比べて大きな効果が見られ、若年者に対しては２次元の客体離が理解し易いようであり、効果的な教示方法は年齢層により異なることがわかる。
（ｍ）

視教示Ｂが効果的とみられる。実際、２要因（年齢と教示法）の間に高度に有意な交互作用が見られ

高齢者
若年者

２０１０

（
（４，３７）
＝４．
０８，
＜０．
０１）
、ＬＳＤ法による多重分析０の結果、高齢者においては、
体験型Ｃ＞客体視Ｂ、リアルＲ、体験リアルＣＲ、

−１０

口頭教示Ｏ
−２０

若年者に対しては、客体視Ｂ＞リアルＲ、体験リアルＣＲ

前 後

口頭教示
O

前 後

前 後

前 後

前 後

客体視教示 体験型教示
リアル
体験＆リアルBC
客体視教示 客体視教示
RCR

Fig. 10 交差点内での「車間距離−最大停止距離」で、それぞれ有意な差が見られた。
このように、高齢者では、最も危険な地点におけ（ｍ）
30

高齢者
若年者

る車間確保に関しては、他の全ての教示法に比して体験型Ｃが効果のある教示法であることがわかった。
若年者に対しては３次元のリアル客体視教示よりも20２次元の客体視教示が有意に望ましいとの意外な結果となった。
３−３10

実験結果のまとめ実験の結果、比較した五つの教示方法のうち、割込み車との車間距離を確保するにあたり、高齢者にとって最も効果的であったのはシミュレータ上で衝突を経験する体験型教示Ｃであることが示された。
車間距離の絶対値の指標１）では教示方法間に有国際交通安全学会誌 Ｖｏｌ．
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４（４６）

０

口頭
教示

客体視 体験型
教示
教示

リアル 体験＆リアル
客体視 客体視教示
教示
Fig. 11 交差点内での「車間距離−最大停止距離」の教習前後差

平成１９年１２月

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高齢運転者へのシミュレータ教育の効果研究

高齢者において体験型Ｃが効果的であった理由とることが必要であろう。ある程度の間隔をおいて効して、先行車が急停止するシナリオでの追突の印象

果維持状況を評価することが必要である。

が強く残ったことが考えられる。交差点内で特に効実車での効果測定について果が顕著であったことからもそのことが推測される。

本実験で教習効果をドライビング・シミュレータ

実際、体験型教示の高齢被験者の感想から、体感をで測ったのは、それで効果が現れなければ、現実の通して身体で理解する傾向が強いことがわかり、自路上運転でも効果は見込めないと予想されたためで己の反応速度に見合った車間距離の維持を意識するある。シミュレータでの教習前後の運転操作に変化ようになったといえる。一方、若年者は日頃よりゲが見られた上、感想でも、他車の運転意図の把握のームに慣れ親しんでいることから体験による意識付重要性や車間距離確保が不十分であったことへの反けは難しく、むしろ、再現画面での車間距離と最大省など、意識変化を期待させる言葉が多く聞かれた。

停止距離との比較図示により、その危険性の理解が教習前後の路上運転で、意識や運転操作に違いが現深まった結果と予想される。

れていることが確認できれば、なお望ましい。

高齢者、若年者共に、３次元のリアルな再現教示

自己学習の評価指標についてがそれ程の効果を与えなかったのは、後方上空から適切な運転を教えるのではなく、自分の運転上のの映像のため必要な最大停止距離が実際よりも短く問題点を発見させることをここでは自己学習と呼び、解釈されてしまった可能性があるが、それが真の理特に他車の運転意図を予想することの学習に注目し由か否かは定かではない。

た。その学習結果を評価するためには、多くのシナリオを使用して確認することが必要になるが、ここ

４．課題と展望
４−１

では一つのシナリオの中で効果評価を行ったに留ま残された課題っている。なお、適切な教示法はシナリオに依存す

全体的に被験者数が少なく、統計的な解析結果とることがわかっており、追い越しのための車線変更はいえ、個人差の影響が出ている可能性は否めない。のシナリオでは、体験型教示が必ずしもよい効果を各人の実験前後での特徴量の差に着目し、「個人間」示さなかった６） 。本実験での体験型教示の有効性の影響を小さくする解析を行っているが、それでもは、追突の可能性がきわめて高いシナリオであるこ

個人差の影響は除くことはできない。さらなる実験とが効いているものと予想される。
４−２の積み重ねが必要であることは言うまでもない。
本実験を通じて残された課題を以下にまとめる。
車間距離は長いほどよいか

今後の発展

本実験は、教習所での教習を想定しているが、高齢教習が義務づけられているのは７０歳以上である。

本実験では、教習前後差の比較で、車間距離が大本実験の被験者が前期高齢者中心であるのは、７０歳きくなるほど効果があるとの観点で評価した。現実

以下でも高齢教習を積極的に実施することで、安全には、必要以上の車間距離の確保は無理な割込みを運転への意識を高める必要があるとの考えに基づい誘発するなど、必ずしも車間距離が大きければよいている。実際、６０代の被験者の声に、自分の運転にわけではないが、「適切な車間距離」を決定する根自信はあるものの、どのような能力が衰えているか拠が明確でないため、本実験では車間距離が大きいを知りたいとの意見も少なくなかった。

ほどよいとの評価で比較した。もし、適切な車間距

近年のドライブレコーダの発展により、日常走行離を「最大停止距離以上」と考えるならば、交差点データを利用した教習も可能性が大きくなってきて内での結果（Fig．8）から客体視Ｂやリアル教示Ｒ、いる。日常走行データから危険な走行状況を自動抽ＣＲもそれ程悪くない方法との位置づけになるが、出し、自車速度、前方車の速度、車間距離などの記区間平均の結果（Fig．10）からはやや不安が残る。

録に基づきドライビング・シミュレータで再現走行

効果の継続性についてする中で前方車を緊急停車させるなどの最悪シナリ

本実験は、各被験者の実験を１日内に行い、教習

オを作り出すことができるならば、自分自身の運転前後のシミュレータ運転状況からその効果を計測し走行における潜在的な危険性を認識できることになている。教習直後には効果があっても、それが必ずる。高齢者の場合「個人内」バラツキも小さくないしも長期間に渡って持続するかはわからない。特にことが指摘されており、実走行データを利用した簡体験型教示の効果は、一時的なものか否かを見極め易な教育ツールが開発できれば、日々の運転への対ＩＡＴＳＳ Ｒｅｖ
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３２，Ｎｏ．
４（４７）

Ｄｅｃ.，
２００７

３１６

田中健次、稲葉応も可能な効果的自己学習のシステムの構築につな緑

３）栗林大祐ほか「ドライビングシミュレータを用いた高齢ドライバへの教示方法に関する研究」

がる可能性がある。

『計測自動制御学会第３３回知能システムシンポ

本研究は、文部科学省科学技術振興調整費重要課

ジウム論文集』ｐｐ．
６３‐６８、２００６年

題解決型研究等の推進「状況・意図理解によるリス

４）東京指定自動車教習所協会『学科教本』２００５年

クの発見と回避」の支援のもとで行われた。

５）稲葉緑ほか「高齢ドライバに対するリスクの自参考文献

己学習に効果的な教示方法の比較」『自動車技術会学術講演会前刷集１）蓮花一己ほか「高齢ドライバーへの教育プログ報告書』
国際交通安全学会、２００４年

春季大会』Ｎｏ．
６１‐０７、ｐｐ．
１
３‐１６、２００７年

ラムと支援システムの開発」『平成１５年度研究

６）田中健次ほか「文部科学省科学技術振興調整費

２）松木祐二ほか「自動車運転における進行方向空重要課題解決型研究等の推進‐状況・意図理解間保持特性の研究」『日本交通心理学会第６１によるリスクの発見と回避」成果報告書、５‐回大会講演論文集』ｐｐ．
３
４‐３５、２０００年

、
２００７年

国際交通安全学会誌 Ｖｏｌ．
３２，Ｎｏ．
４（４８）

平成１９年１２月