ヒューマンインタフェースシンポジウム 2004 (2004/10/8)

リスクテイキング行動と被害の程度の関係についての心理実験による検討
松尾 太加志*1
The investigation of the relation between risk-taking behavior and the level of damage by apsychological experiment
Takashi Matsuo*1
Abstract - This study's purpose is to examine whether risk-taking behavior is influenced by information of damage due tosubject's error. The following psychological experiment was carried out. Subject's task is to memorize the places of the targets
and recall them by clicking the targets. Subjects can use some help information (external cue) during the recall phase. The fine
was imposed according to the number which has not clicked the targets. Half trial was trial on which punishment was imposed.
The remaining half was trial to which punishment is not given. Subjects were not informed whether the current trial ispunishment trial at the beginning of the trial. Subjects knew it before recall of the position of the target. As result, the number ofusing help was larger at punishment trial than at no punishment trial when subjects had low confidence. The risk-taking behavior
was influenced by information of damage when subjects did not have confidence in their response.
Keywords: risk-taking behavior, human error, damage of accidents, external cue

1.

はじめにが発生しないと思えば，わざわざ手順書を確認しない。
被害の程度が高いと予測すれば，確信が低くても，手順

ヒューマンエラーは事故の大きな要因であるが，その発生を防止することは容易なことではない。エラーを起こすのは人間の基本特性であるため，人間に注意を喚起しても，ヒューマンエラーはなくならない。人間は，自分が行っている行動がエラーであることに気づかないために，エラーを引き起こしてしまう。とくに意図形成段
階のエラーである mistake[1]は，自分では正しいと思っているため，セルフモニタリング[2]をうまく働かせるか，外からの手がかりによって気づかされなければ，それがmistake であることに気づかない。
セルフモニタリングに頼ることは，単に注意を喚起することと同じであり，現実的な事故防止対策としては意味がない。したがって，外から気づかせるための外的手がかりが必要となる[3]。しかし，人間が何もしないで外から気づかせるしくみを作ることは容易ではなく，人間が能動的に外的手がかりを利用しなければならない。たとえば，ある定められた手順の作業があったとき，作業手順書を確認しながら行えば，エラーの発生は少なくなる。しかし，作業手順書の確認という行動が面倒であるため，自分の記憶に頼り確認しないで作業をしてしまう。
つまり，確認という安全行動をとるのではなく，リスクテイキング行動を起こしてしまう可能性がある。
確認といった安全行動をとるのか，リスクテイキング行動をしてしまうのかは，事故の発生確率や事故による被害の程度に左右される[4]。作業の確信が高く，エラー書を確認するであろう。このような行動の生起は，動機づけのメカニズムで説明することができ，松尾[3]が動機づけモデルを提唱している。
松尾は，心理実験によって，罰金を与えることによって被害の程度を操作し，動機づけメカニズムが働くことを明らかにした。松尾が行った実験課題は以下のようなものであった。マトリックス上の 48 個のパネルの中から10 個のターゲット位置を記憶してもらい，その後でその10 個のターゲットの位置をマウスクリックによって指示させるという課題である。このとき，外的手がかりとして位置情報のヘルプを利用できるようにした。この実験
課題では，ヘルプ情報を利用せず，記憶に頼って行動を行うことがリスクテイキング行動に相当する。
被害の程度については，ターゲット位置を指示させる課題が完遂されなかった場合（後述），罰金を与える場合とそうでない場合の条件を設けることによって操作した。
その結果，被害の程度が高い場合（罰金を与える場合），ヘルプ情報を利用する頻度が高いことが示され，被害の程度が高いと予期されると，安全行動が動機づけられることが明らかになった。
ただし，この松尾の実験では２つの点で問題がある。
ひとつは，罰金有りのセッションと罰金無しのセッションを別々に分けて実験を行った点である。被験者は，各試行で罰金が課せられるかどうかが事前にわかっており，そのため，罰金有りの試行において，被験者は最初のターゲットの位置を覚える段階で，多くのパネルを覚える*1: 北九州市立大学文学部*1: Faculty of Humanities, University of Kitakyushu

ように努力したと考えられる。一方，罰金無しの試行においては，記銘に対する努力が相対的に低下したと考えト）か緑であるかが確認できる。制限時間は 10 秒で，表られる。その結果，罰金有りのセッションでは多くのパを向けることができるパネルの数は 12 個である。このネルを記銘しているため，その結果，ヘルプ情報を利用10 秒の確認時間を３回繰り返す。ただし，10 秒ごとに，する機会が相対的に低下した可能性が考えられる。

一旦，パネルは裏に戻される。

次に問題と考えられるのは，どのようなパフォーマン

第３段階

主観的評価

スに対して罰金を取るかという点である。松尾の実験で

上記２つの段階を終えたところで，ターゲットの位置は，ターゲット以外のパネルをクリックした場合と，タをどの程度記憶しているのかを１〜５の５件法で評価しーゲットをクリックできなかった数に対して，罰金を課てもらう。数字が大きいほど，覚えていることを示し，した。この罰金の課し方であると，ターゲットだけをク表示された１〜５の数字のいずれかをクリックすることリックすることが要求課題となってしまう。ターゲットによって回答する。の位置がわからない場合，パネルを開いてみるという行

第４段階

動は生起せず，ヘルプ情報に頼り，ヘルプの利用回数が罰金の有無の表示

この試行が罰金有りなのかそうでないのかの表示がなされる。

増えることになる。
このようなやり方は，直接的にエラーを生起させない

第５段階

目標課題

ことになってしまう。人間が被害の程度をどうとらえ，裏返しで表示されたパネルから，ターゲットのパネルそれをどう行動に結びつけたかという動機づけのプロセをクリックする。制限時間は 20 秒で，開くことができる

スの実験というよりも，直接強化による条件づけの実験パネルの数に制限はない。このとき，ヘルプボタンが準となってしまっている。そのため，結果の解釈も動機づ備され，ヘルプボタンをクリックすると，まだ開いていけというよりも，強化学習として説明されてしまう。

ないターゲットの位置が紫色で指示される。ただし，ヘそこで，本研究では，上記の２点を改善した実験を行った。罰金が課せられるどうかが，被験者には試行開始

ルプボタンをクリックしてヘルプ情報が提示されるまでには１秒のタイムラグがある。
装置

前の時点では知らせず，各試行での最後の段階のターゲ

2.1.3

ットの位置を指示させる課題の直前に知らせるようにし実験の制御はパーソナルコンピュータ（SONY PCV-た。また，罰金の課し方についても，ターゲット以外のR73K）によってなされた。実験の課題は，15 インチカラパネルをクリックしても罰金は課せられず，ターゲットーモニタ（Mitsubishi MDT151X）に提示される。被験者を開くことができなかった数に対してのみ，罰金を課すはマウス(SONY 製)を利用して操作する。実験プログラムことにした。こうすることによって，被害の程度がリス

は松尾[3]のプログラムを本実験用に改変したものである。

クテイキング行動にどのような影響を及ぼすかを検討し

2.1.4

た。

被験者には，まず，実験のやり方について説明した後，
2.

心理実験

手続き

謝礼として 5,000 円の現金を渡し，実験に入った。
各試行では，画面上に試行の番号が表示され，その番

2.1
2.1.1

方法
被験者

北九州市立大学の大学生７名（男性１名，女性６名）。
年齢 19〜22 歳。
2.1.2

課題

課題は，松尾[3]が行ったものと同じで，６×８のマトリックスのパネル上のあらかじめ定められたターゲットの位置を記憶し，そのターゲットのパネルを開くという課題である。その際，ヘルプ情報としてパネルの位置を教えてくれる機能が備わっている。ひとつの試行は，以下の５つの段階から構成されている。
第１段階

記銘段階

ターゲットの位置を記銘する段階で，６×８の 48 のパネル中，10 個がターゲットとして，赤パネルで表示される（それ以外は緑パネル）。提示時間は５秒である。
第２段階

確認段階

６×８のパネルが裏返し（白のパネル）で表示され，パネルをクリックすることによって開き，赤（ターゲッ号を被験者がマウスクリックすることによって始まる。
各段階は定められた時間が終了すると自動的に次の段階に移る。主観的評価（第３段階）時では，被験者の回答が終わって，次の第４段階の罰金の有無の表示に移る。
このときも，画面上に罰金の有無の表示がなされ，その表示部分をクリックすることによって，次の第５段階に移るようにした。
罰金については，第５段階でターゲットをクリックできなかった場合，クリックできなかったターゲット１個につき，300 円の罰金をとった。罰金は，すべての実験終了後に支払ってもらった。
本実験に先立ち，練習を４試行行った。この試行では，罰金を徴収しないが，この練習試行での罰金額を計算し，その額を提示した。本試行は，10 試行行い，５試行が罰金有りで残りの５試行が罰金無しの試行である。順序はランダムにしたが，すべての被験者で同じ順序である。
ターゲットのパネルの位置は，毎試行でランダムにし，被験者間でもランダムとした。

low confidencehigh confidence

432
1

no punishment

15
low confidencehigh confidence
105
no punishment punishment

punishment

図１

罰の有無条件および主観的確信の違いによるヘルプ利用の平均の比較
Fig. 1 Comparison of mean frequent use of help underpunishment and no punishment conditions forhigh-low confidence.
2.2

Mean frequency of clicking
non-target

Mean frequency of using help5

結果

データの分析では，松尾[3]の動機づけモデルにしたが

図２

罰の有無条件および主観的確信の違いによるターゲット以外の平均クリック数の比較
Fig. 2 Comparison of mean number of non-target clickunder punishment and no punishment conditions
for high-low confidence.
も同様の分析を行った（図３）。この分析では，確信度にお い て 条 件 間 に 有 意 な 差 が み ら れ (F=24.63, df=1/66,って分析を行った。松尾の動機づけモデルでは，外的手p<.05)，高確信のほうが多くのターゲットをクリックできがかりの利用，つまり，本実験でのヘルプ利用の動因は，ていた。しかし，罰金の有無と交互作用においては，差被験者の主観的確信とメタ認知（本実験では罰金の有無）はみられなかった(F=2.17, df=1/66, n.s.; F=.45, df=1/66,に左右される。一方，誘因は外的手がかりの利用可能性n.s.)。ターゲットのクリック数については，さらに，被に左右されるが，本実験では，利用可能性は操作してい験者別の分析を行った。被験者ごとに，罰金有りの試行ないため，一定であると考えられる。したがって，誘因と罰金無しの試行でのターゲットのクリック数の平均値については考慮する必要がなく，動因としての主観的確を表１に示した。Sub４以外は，罰金有りのほうが，罰金信と罰金の有無を変数とした分析を行う。

無しに比べ，ターゲットのクリック数が高くなっている

主観的確信においては，１〜５までの５件法で回答をか，同等であった。しかし，Wilcoxon の検定の結果，罰求めたが，半数近くが「１」と回答しているため，主観金の有無の間に有意な差はみられなかった(z=1.63, n.s.)。

的確信は，「１」の回答とそれ以外の回答の２分類で分析2.3した。ここでは，前者を低確信，後者を高確信と呼ぶこ

データ分析の結果，ヘルプの利用において，罰金有無とにする。回答数は，罰金無しの試行で低確信が 19，高の条件の主効果に有意差はみられなかったが，低確信の確信が 16，罰金有りでは，それぞれ，18，17 であった。

場合は，罰金有りのほうがヘルプの利用が多いという結考察

ヘルプ利用頻度について，主観的確信及び罰金の有無果が見られた。確信が高い場合は，ターゲットの位置がごとに７人の被験者全員の平均値を算出した（図１）。さわかっているため，罰金の有無にかかわらず，ヘルプをらに，主観的確信と罰金の有無の２要因の分散分析を行利用する必要がなく，差はみられなかった。しかし，確った。その結果，主観的確信，罰金の有無ともに主効果信が低い場合，ターゲットの位置がわからないわけであは有意ではなく(F=2.77, df=1/66, n.s.; F=1.76, df=1/66, n.s.)，

るが，探索的にいろいろパネルを開いてもよいし，ヘル交互作用のみ有意な差がみられた（F=5.36, df=1/66, p<.05)。

プ情報を利用してもよいはずである。このとき，罰金をこれは，低確信の場合で罰金が課せられたときにヘルプ課した場合に，ヘルプの利用が多くなったというのは，を多く利用しているためだと思われる。

被害の程度が高いことがリスクテイキング行動の回避に次にターゲット以外のパネルをクリックした数についつながったと考えられる。て同様の分析を行った（図２）。ここでも，主観的確信と一方，罰金がない場合は，リスクテイキング行動をと罰金の有無には有意な差はみられなかったが(F=2.13,ったと考えられる。このことは，ターゲット以外のパネ

df=1/66, n.s.; F=.99, df=1/66, n.s.)，交互作用のみ差に傾向

ルをクリックした数から裏付けられる。ターゲット以外がみられた（F=3.70, df=1/66, p<.10)。これは，低確信で罰のパネルをクリックした数は，低確信で罰金が無かった

金が無いときにターゲット以外のパネルをクリックする場合に多かった。罰金が無い場合は，外的手がかりを利数が多くなったためだと思われる。

用せずに，自分の記憶に頼った行動をしてしまう。つま最後にターゲットのパネルをクリックした数についてり，リスクテイキング行動に出てしまい，結果的に，ターゲット以外のパネルを多くクリックしている。

Mean frequency of clicking
target表１

12

low confidencehigh confidence

Table 1 Mean frequency of clicking target for each10

subject
Subject No.
sub1
sub2
sub3
sub4
sub5
sub6
sub7

86
no punishment

punishment

罰の有無条件および主観的確信の違いによるターゲットのクリック数の平均の比較
Fig. 3 Comparison of mean number of target click underpunishment and no punishment conditions forhigh-low confidence.

ターゲットをクリックした数の被験者ごとの平均

図３

no punishment
10.0
10.0
9.4
9.6
8.0
7.8
6.8

punishment
10.0
10.0
10.0
9.2
9.2
8.2
8.6

られる。
本実験では，実際に罰金を取るという形で，被害の程度を経験させた。しかし，現実の場面では事故を実際に罰金を課すことによってリスクテイキング行動の回避経験する機会は少ない。事故防止研修や日常的な注意喚が見られたが，ターゲットをクリックできた数において起によって被害の程度が大きいことを頭で認知していては，罰金の有無による影響は統計的に見られなかった。

も，実際にリスクテイキング行動の回避につながるわけ

ターゲットのクリック数は，最終的な目標課題であり，ではない。つまり，メタ認知のレベルによって，リスクいわば，事故が防止できたかどうかを示す指標となる。

テイキング行動を回避させ，安全行動を生起させる動因

ただし，ひとりの被験者以外は，罰金有りのほうが，タを高めることは容易ではない。リスクテイキング行動をーゲットのクリック数は高いか同等であった（表１）。同低減させるには，安全行動の動因を高めるよりも，確認等の場合，すべての試行において，10 個のターゲットをの手間が少ない外的手がかりを設けるなどによって，誘クリックできているケースである。つまり，課題が比較因を高めることが効果的であり[3]，動因と誘因の相補性的易しく，天井効果が生じ，そのため，統計的に有意なをうまく利用した検討を考える必要であろう。

差が見られなかったと考えられる。実質的には罰金を課謝辞すことによって，ターゲットをクリックした数が多くなったと考えてもよいと思われる。

本研究の実験は，北九州市立大学文学部人間関係学科
田中友紀さんの 2003 年度卒業論文の一環として行なわ

3.

全体的考察れました。この場を借りてお礼を申し上げます。

リスクテイキング行動が起こすかどうかは，事故の発参考文献

生確率と事故の被害の程度をどのように見積もるかによって決まる。発生確率も被害の程度も小さく見積もれば[1]Things. Basic Books. (野島訳: 誰のためのデザイ

リスクテイキング行動は生起する。本研究では，被害のン？−認知科学者のデザイン原論−. 新曜社，1990)程度について，リスクテイキング行動に及ぼす影響を心理実験によって明らかにした。

[2]エ ラ ー の 心 理 学 . 麗 澤 大 学 出 版 会 , pp.117-130

が心理実験によってその関係を検討している。その結果，(2001).

事前に与えられたエラーの発生率情報よりも自分が今行[3]

ス学会誌, Vol.5, No.1, pp.75-84 (2003).

や被害の程度という要因が，一般的な情報として与えら[4]

芳賀: 失敗のメカニズム−忘れ物から巨大事故ま[5]

松尾: 課題のエラー発生率情報が外的手がかりので−, 日本出版サービス, pp.137-140 (2000)ということを示唆している。一般的な情報として与えられたものは，顕在的に認知されていても，潜在的には認知されていない可能性がある。質問紙などでは発生確率の高さや被害の程度を認識していると回答が出ても，実際の行動場面では，その認知が影響を与えないと考え

松尾: 外的手掛かりによるヒューマンエラー防止のための動機づけモデル;ヒューマンインタフェーが大きいという結果を報告している。このことは，確率れただけでは，リスクテイキング行動に影響を与えない

海保: 自己モニタリングとエラー−認知心理学の立場より， 大山正，丸山康則（編）, ヒューマン

もうひとつの要因である発生確率については，松尾[5]っている当該の課題についての主観的確信のほうの影響

Norman, D. A. 1988 The Psychology of Everyday

利用動因に与える影響; ヒューマンインタフェー
スシンポジウム 2003, pp.761-762 (2003).