自動運転システム制御車両の混在比率が異なる交通流に対するドライバーの受容性計測一平成28年度（本報告）タカタ財団助成研究論文一ISSN 2185-8950研究実施メンバー研究代表者 大阪大学大学院工学研究科飯田克弘第1部自動運転システム制御車両の混在比率が異なる交通流の特性把握
近年，交通事故の削減や交通渋滞の緩和といった道路交通の安全性，円滑性向上を期待し、自動車の自動運転技術の研究開発が進められている．わが国でも，2020年には高速道路での自動運転を実現することを目標として，社会実装に向けた取り組みが官民で加速しており，2017年には公道での大規模な実証実験が予定されている.技術開発が進む一方で，自動運転技術を搭載した車両が一般車両と混在した際に，交通流や周辺車両にどのような影響が生じるのかという，道路・交通管理上の課題は十分議論されていない.そこで,本研究では,自動運転技術の根幹をなすACC (Adaptive Cruise Control,定速走行・車間距離制御装置）に着目して，ドライビング・シミュレータを用いた室内走行実験により, ACCを搭載した車両が混在した交通流を仮想空間上で作成した.このとき，ACC車両の混在比率が異なる複数の交通流を作成することで，ACCの普及レベルに応じた影響を把握できるようにした．作成された交通流に対して，車頭距離，空間平均速度，交通流率に着目して交通流の特性を考察した．さらに，コンフリクト指標などの各指標を基に車両挙動への影響を調査した.その結果，道路線形によらず，混在比率の上昇によって交通流率が高くなる事例を確認した.そして，このような交通流率の向上は，道路線形の影響を受けず，前方車両の加減速に緩やかに反応するというACCの性質によるものであることを指摘した.また,車両の横方向挙動や追従走行時の反応遅れは,混在比率による影響を受けず,むしろドライバーの違いによる影響の方が大きいことを確認した．さらに，コンフリクト指標の比較から，サグ部や急カーブにおいて，混在比率の上昇に伴い，追突事故リスクが低減することも確認した.以上の知見から，ACCを搭載した車両の普及によって，交通の安全性・円滑性が向上する可能性が期待される,

1. 1.
研究の背景
近年，わが国の交通事故死者数は減少傾向にありり(図1.1), 2016年には3904人と， 1949年以来初めて4000人を下回った9.しかし，政府が目標として掲げる「24時間死者数2500人以下」》を達成するためには，事故削減に向けたさらなる取組みが必要である．一方，交通渋滞に関しても,都市間高速道路での渋滞損失時間が年間1.9億人・時間と報告されるなど4,依然として社会的・経済的に深刻な問題である.
図1.1 交通事故免生件数・負傷者数・24時間死者数の推移11
ここで，交通死亡事故の原因の過半数が，漫然運転や運転操作不適といったドライバーの安全運転義務違反であること9，また，都市間高速道路での渋滞の約8割が単路部で発生しており《 (図1.2),その要因にドライバーの無意識の速度変化が挙げられていることに鑑みれば,これらの問題を解決するためには，ドライバーに焦点を当てた対策が必要と言えよう.
図1.2 都市間高速道路での道路構造別渋滞発生割合49
そこで，解決策の１つとして，自動車の自動運転技術が注目されている．現在，情報通信技術やセンシング技術の目覚ましい発展も相まって，官民を挙げた研究開発が各国で進められている.わが国でも,政府7.8は, 2020年に高速道路での自動運転を実現することを目標に, 2017年には公道での大規模な実証実験を実施することを発表している. また,  2016年8月には,同一車線での自動運転が可能なミニバンが発売されており9)、自動運転技術の社会実装は現実のものとなりつつある.しかしながら，社会実装に向けた取組みは緒に就いたばかりであり，残された課題は少なくない．政府は，2016年5月に発表した『官民ITS構想・ロードマップ2016』 10において，今後検討すべき課題を表 1.1のように整理している.
これらの課題を克服すべく，内閣府が主導するSIP 11 ) （Cross-ministerial Strategic Innovation Promotion Program, 戦略的イノベーション創造プログラム）は, 同年10月に研究開発計画を発表し，表1.1に示したHMIやダイナミックマップを，重点化を図るべき課題と位置付けている．一方，社会受容面については，受容性醸成のための一般市民への広報に関しては言及しているものの，周辺のドライバーへの配慮に関する言及は見られない．ここで,警察庁が同年５月に発表した『自動走行システムに関する公道実証実験のためのガイドライン』 12)を見ると、「公道において、いまだ実用化されていない自動走行システムを用いて自動車を走行させることは、交通の安全と円滑の確保に支障を及ぼす場合があり得る」ことが指摘されており，自動運転技術による交通流やドライバーへの影響が懸念されている．このことから，自動運転技術を搭載した車両（以下，自動運転車両）と一般車両が混在したときに，交通の安全性や円滑性にどのような影響が生じるのか,また,かりに影響が生じるならば,それは自動運転車両がどの程度普及した段階で生じるのかということを明らかにする必要があると考えられる。公道での実証実験を実施するうえで，これらの課題を明確化することが急がれるが，十分な検討がなされているとは言い難いのが現状である.ところで，自動運転技術には，システムがカバーする領域に応じて，教段階のレベル分けが様々な機関で提唱されている.代表的なものとして，表1.2に示す, SAE 13 （Society of Automotive Engineers,米国自動車技術会）による分類が挙げられるª.前述のように,部分的な自動運転技術を搭載した車両が既に販売されている状況を鑑みれば、基盤技術として位置付けられるレベル1, 2に分類される車両を対象に，自動運転車両の混在による影響を評価することが、道路・交通管理上，喫緊の課題となることは言を俟たない.そこで,本研究では,レベル1, 2の根幹をなすシステムであるACC (Adaptive Cruise Control,定速走行・車間距離制御装置）に着目する. ACCとは,システムが前方車両との車間距離を自動的に監視し，前方車両との距離が十分に離れている，或いは前方車両が存在しない場合はドライバーが設定した速度で巡航し、前方車両との距離がある程度短い場合は，安全な車間距離を確保しながら前方車両に追従するシステムのことである（図1.3). ACCは既に実用化されており、搭載台数が急速に増加している10. 一方、JAF（(Japan Automobile Federation,日本自動車連盟）が実施したアンケート18によると，ACC使用者の約14%が「ACC使用中に注意が疎かになった」と，また，約5%が「後続車両の流れを悪くした」と感じているなど, ACCによる運転や交通流への影響を懸念する意見も寄せられている.以上より，自動運転技術の社会実装や実証実験に向けた課題を交通の観点から明らかにするうえで、ACCによる影響を調査する意義は大きい.

既往研究の整理と本研究の位置付け
1. 2
ACCの技術自体は2000年以前から開発されており，例えば， Tan et al.項羽は， ACCを含む自動運転技術を搭載した車両で隊列走行実験を行っている. もっとも，こうした事例は一般車両を排除した環境で調査を行っており、あくまでシステム単体への評価にとどまっている.一方，昨今の技術レベルの向上に伴い，社会実装が進みつつあることから，ACCの導入による交通流への影響を調査した研究も報告されている．例として，サグ部での渋滞緩和を期待し， ACC の性能や混在比率が異なる交通流をシミュレーションした鈴木ら20の研究や，合流部をボトルネックとする渋滞を対象に，ACCによる渋滞緩和効果を検証したKesting et al.21)の研究が挙げられる. これらの既往研究では,  ACCで制御される車両（以下， ACC車両）の比率が増加することで，渋滞発生確率の減少などの渋滞緩和効果が確認されている．また，これらの研究から, ACC車両の混在比率が交通流の特性に影響を与えていることが確認できる.しかし，上記の研究では，車両挙動のモデル化によるシミュレーションを基に検討を行っており，運転頻度をはじめとするドライバーの運転特性の違いは考慮されていない．ここで，大ロ・飯田²²は，同一のドライバーからなる均質な交通流を再現した場合，サグ部において渋滞が発生しないことを指摘している. この知見を援用すれば、多様な運転特性を持つドライバーによって作られた交通流に，ACC車両が混在したときの影響を把握することが求められる．したがって，ACC車両と多様な運転特性を持つ一般車両を同時に仮想空間上に描画でき，かつ， ACC車両の混在比率という実験条件を統制可能という点でDS（ Driving Simulator,ドライピング・シミュレータ）での調査が有利となる.ここで，DSを用いた既往研究の例として，ドライバーの運転挙動に着目したものが多数存在する．例えばVollrath et al. 29は，ACC使用時に急カープや霧への対応が遅れることを指摘している．また，Gold et al.²4は，交通密度が10台/kmと比較的大きいときは、加速度の増加や追突リスクの高まりなど、安全性が低下することを示唆している. このように，個々のドライバーの運転挙動を扱った事例は存在するが、その調査対象はACC車両で走行するドライバーに限られている．しかし，周辺車両への影響という観点から見れば，ACC車両が混在した交通流中を走行するドライバー，特に, ACC車両に追従するドライバーを対象とし，その挙動を明らかにすることも必要であると考えられる. ところが，そのような研究は見当たらず，まして，交通流全体の特性やACC車両の混在比率と関連付けた研究は存在しない.
1.3
研究の目的と意義
以上を踏まえ，本研究の目的を，「ACC車両の混在が，交通流や車両挙動に与える影響を交通の円滑性及び安全性の観点から把握する」こととする．本研究により，自動運転技術が導入されつつある道路交通を管理・管制するうえで必要となる知見を獲得することはもとより、研究開発が進む自動運転技術の利活用に向けた示唆を得ることが期待される.
1.4
研究の方針
まず、ACC車両の混在が、交通流や車両挙動に与える影響を把握するために、DSを用いた室内走行実験を行う（第２章）. 次に，実験で取得したデータを基に分析を行い，ACC車両の混在比率が異なる交通流の特性を把握する（第３章）.さらに、車両挙動に着目して解析することで， ACCが車両挙動に与える影響を把握する（第4章)．最後に，結論として，本研究で得られた成果と，さらなる研究への展望について述べる（第5章).

2. 1
実験の目的
本実験の目的は、「ACC車両の混在比率が異なる交通流を仮想空間上で作成し、混在が交通流や車両挙動に与える影響を交通の円滑性及び安全性の観点から把握すること」である.
2. 2
実験の坂本
実験は，2016年の6月16日 (木)，23日 (木)，24日 (金)，28日 (火)，30日 (木)，及び７月１３日(水) ～15日(金)，25日(月) ～29日(金)，８月１日(月) ～5日(金)，30日（火）の平日19日間で実施された．実施場所は，DSが設置されている，大阪大学大学院工学研究科S1棟123号室である.
2. 3
DSの機構
本実験で使用するDSは，ワークステーション，PC，ビデオプロジェクター，多画面スクリーン，横擬運転台（以下，運転台），及び音響システムから構成される（図2.1）。多画面スクリーンは，正面が120inch，左右が150inchのスクリーンから構成されており，対応するプロジェクターから前景，左景，右景の映像が投影される．そして，運転台には，左右サイドミラー、ルームミラーの役割を果たす３基の液晶ディスプレイが取り付けられており、後方風景の映像が表示される．本実験で，運転台は，スクリーンからドライバーの頭部までの距離が 2mとなる位置に設置した．以上の装置により，ドライバーは，周辺視を含め200°の視野角が確保できるとともに，サイドミラー及びルームミラーにより，後方の交通状況が確認できる．この多画面スクリーンと液晶ディスプレイに映し出される映像に対するドライバーの操作,すなわち，ハンドル，アクセル・プレーキの使用量は，運転台により分解能1° （最大値：ハンドルは左右それぞれ160°，アクセル・プレーキは22°）で検出され，1/66秒のフレームレートでワークステーションに送信される. このアクセル・プレーキの使用量に基づき計算される加速度に，車両の走行地点における縦断勾配や空気抵抗による加速度を加えることにより，車両の加速度が算出される.そして，これらの入力情報によって，ワークステーション内において車両の速度，位置，進行方向が決定され，新たな仮想空間の生成が制御される．この仮想空間に基づき，ワークステーションによって前景の，５台のPCによってそれぞれ左景，右景，左右サイドミラー及びルームミラーの映像が生成され，スクリーンと画面に映し出される．また，運転台の速度計には，このとき算出された速度が表示される.また，車両の速度と地点情報（路面状況など）などから，場面に応じた走行音（ロードノイズ、エンジン音）が音響システムで生成され、アクセルペダル横、運転台の左右、及び後部の4か所に設置されたスピーカーを通して再生される.以上の機構により、視覚的にも聴覚的にも、高い臨場感を確保している.また，このDSでは，上述したフレームレートでの処理を阻害すること無く，移動物体(Moving Object,以下MO)として多数の周辺車両を描画することができる.この移動物体に対し，初期配置(位置，台数)，走行パターン(初速，巡航速度，最高速度，加速・減速特性，目標車間距離，追越ルール)，車種を自由に設定することができる.また，事前に走行した車両と同一の軌跡で移動する車両を，周辺車両として描画することもできる．これによって描画される車両を再現物体（Reproduction Object，以下RO）と呼ぶことにする．言うまでもなく，このROは，MOの制御ロジックの対象外となる．これらの2種類の物体を定義することで，混雑した交通状況の雰囲気を醸し出すための車両（後方車両）と，被験者の前方を走行する（追従対象となる）車両を同時に描画することが可能となる.
2.4
追従捜査ね実験による交通流の再現方法
本実験は，運転特性が異なる車両で交通流を作成することを狙いとしている．そこで，本実験では、大口・飯田½が開発した、「追従積重ね実験」と呼ばれる手法を適用した．以下に，その概要を記す.まず，１人目の被験者に走行してもらう．次に，１人目の走行軌跡に基づくROを，２人目の被験者の前方車両として描画する．そして，１，２人目の走行軌跡に基づくROを，３人目の被験者の前方車両として描画する（図2.2).この試行を積み重ねることで，様々なドライバーが同時に同一の道路空間上を走行する交通流を作成することが可能となる.ただし、ROは過去の走行軌跡の再現であるため、被験者の車両と衝突しそうになっても、回避行動はとらない．したがって，被験者はROである周辺車両と衝突しないように走行する必要がある.また，被験者の車両の後方には，混雑した交通状況の雰囲気を醸し出すために，被験者の車両と同じ速度で走行する車両を複数台，MOとして描画した.
2.5
車両の再現方法
本実験では,被験者に, ACC車両とACCを搭載していないマニュアル操作(Manual Drive)が必要な車両（以下，MD車両）の2種類の車両を模擬走行してもらった．以下に，各車両の
2.5.1  MD車両の再現方法
MD車両については、2.3節に記した制御ロジックに基づき、ドライバーのハンドル、アクセル・プレーキの操作によって車両の加速度，進行方向が決定される．
2. 5. 2  ACC車両の再現方法
ACC車両については，車両の進行方向は，MD車両と同様にドライバーのハンドル操作によって決定されるが，加速度は，以下のロジックに基づいて自動調整されるアクセル・プレーキ開度によって決定される.同一車線上で，自車前方の一定距離〔前方車両認識距離〕以内に車両（前方車両）が存在するか判定する.前方車両が存在しない場合、設定した目標速度〔ACC目標速度〕となるように、アクセル・プレーキ開度を自動調整する（巡航走行，Cruising）.前方車両が存在し，かつ，前方車両の速度がACC目標速度より速い場合，前方車両に追従せず，設定したACC目標速度となるように，アクセル・プレーキ開度を自動調整する（巡航走行，Cruising）.前方車両が存在し，かつ，前方車両の速度がACC目標速度より遅い場合，目標の車間距離〔ACC目標車間距離〕で前方車両に追従するように、アクセル・プレーキ開度を自動調整する（追従走行，Following）.ここで，このアクセル・プレーキ開度の値は，ACC目標速度・車間距離に一定の時間〔目標到達時間〕で到達するように決定される．ただし，ACCでアクセル・プレーキ開度が100%となることは，安全性や走行快適性の観点から非現実的と考えられるため，アクセル・プレーキ開度に上限値〔最大アクセル・プレーキ開度〕を設けた.また、ドライバーがある閾値〔オーバーライド開度〕以上にアクセル・プレーキを操作した場合、ACCよりもドライバーの操作が優先（オーバーライド）される．これは，現時点においてACCはあくまでドライバーの操作を支援するシステムとして位置付けられており，運転の責任はドライバーにあり、非常時にはドライバーが操作をカバーする必要があるためである.実際，市販されている車両のACCでも，ドライバーがアクセル・プレーキを操作している間はACCが作動しないようになっている²5'.
2.5.3
また，ACCの有無に関わらず，車両にはCMBS（Collision Mitigation Brake System，衝突被害軽減プレーキ）という機能を搭載した．これは，前方車両や障害物と衝突しそうになったとき，衝突の回避や衝突被害の軽減を図るために，自動的にプレーキが作動するシステムである.  CMBSは，本研究で対象とするACCとは別の安全運転支援システムの1つであるが，現在市販されている車両に広く標準搭載されていることから，本研究で再現する車両にもこの機能を搭載した. CMBS発動の評価指標には，一般にTTC [s] 26) （Time To Collision，衝突余裕時間）が採用されており²²，本実験でもこれを採用する．TTCは，式(2-1)で定義され，現在の走行状態が維持されたときに，前方車両との衝突に至るまでの時間を意味する． TTC = −
V :前方車両に対する自車の相対速度[m/s]本実験におけるCMBSの制御ロジックを以下に記す.同一車線上で，自車前方の一定距離〔前方車両認識距離〕以内に車両（前方車両）が存在するか判定する.前方車両が存在する場合，TTCがある閾値〔CMBS警告TTC〕を下回れば，図2.3左図のように画面上にオレンジ色で「BRAKE!」と警告が表示される. TTCがさらに低下して，別に設けた閾値〔CMBS発動TTC〕を下回れば，自動的に一定時間〔CMBS作動時間〕開度100%でプレーキが作動する．CMBSによるプレーキが作動している間は，図2.3右図のように，画面上に赤色で「BRAKE!」と警告が表示される.
2. 5. 4
次に，ACC，CMBSの再現に用いた各パラメータとその値を表 2.1に示す.これらのパラメータの値は，ACC及びCMBSの性能を規定するものであり，両システムに高い再現性が担保されるよう，その値が決定されなければならない．そこで，ACC を搭載した車両を普段から運転している共同研究者2名(2名が使用する車両はMAZDAアクセラとBMWである）に，本実験で再現するACC車両を運転してもらうことで，試行錯誤的に各パラメータの値を決定した.
2.6
作成した交通流のパターン
本実験では, ACC車両の混在比率と先頭車両の種類が異なる交通流を5パターン作成した.
2. 6. 1     ACC車両の混在比率
本実験では，ACC車両の混在比率として，0%（全てMD車両），10%，50%の3種類を設定した．10%という値は，2014年でのACCの普及率が8.4%とされていることから18，現時点での交通流を再現することを意図して設定した．これと0%での交通流を比較することで， ACCの導入による現時点での影響が評価できる．また，50%での交通流との比較により，ACCがさらに普及したときに交通流に生じる影響が評価できる．表2.2に，各混在比率におけるACC車両及びMD車両の台数を示す.
各被験者がそれぞれの走行で，ACC車両とMD車両のどちらを運転するかは，混在比率に基づき、ランダムに割り当てた．なお、どちらの車両を運転するかは，各走行の前に被験者に伝え，走行中も，助手席に設置したPCの画面で確認できるようにした.
2.6.2 先頭車両
先頭車両の挙動は，交通流全体の挙動に影響を与えることが想定される．そこで，走行車線の先頭車両がACC車両となるシナリオ、及びMD車両となるシナリオの2種類を設定した.ただし，混在比率が0%の場合は，ACC車両が先頭車両となるパターンを作成していない.
2.6.3作成した交通流一覧
以上より、ACC車両の混在比率と先頭車両の種類が異なる5パターンの交通流を作成した(表2.3).本研究では，主に混在比率の違いに着目するため(3.2, 3.3節)，このパターンを「混在比率パターン」と呼称する.

2. 7
被曝者
被験者は，運転免許を保有する学生33名とした．ただし，1名が実験中に体調不良（シミュレータ酔い）を訴えたため，実験を中止した．したがって，データを取得できた被験者は32名となり、先頭車群（2. 9. 2項で詳述）を含め38台からなる交通流を作成した. 9この32名は，男性30名，女性2名から構成されている．また，年齢の平均値は22.0歳で，標準偏差は1.2歳である.実際の高速道路には，毎日運転するドライバーからペーパードライバーまで，多様なドライバーが存在していることから，本実験の被験者を募集する際も，運転頻度や高速道路の利用頻度によるスクリーニングは行わず、多様な運転頻度，高速道路利用頻度の被験者を募集した.
2.8
走行する道路のモデル
本実験で用いた道路モデルの概要を図 2.4に，平面・縦断線形図を図 2.5に示す．この道路モデルは，既往研究²8で走行結果の現況再現性が確認された複数の区間を，道路構造令・高速道路設計要領に準拠して設計した区間(以下，調整区間)で結合し，作成した(表2.4)．なお,本実験のモデルに用いた中央自動車道の区間は、2001年に行われた拡幅工事²9より以前の線形を再現している.したがって，車線数は全区間にわたり片側2車線である.この道路モデルには，始点（中央自動車道上り67.5kp）を0kpとして，始点からの距離に応じたkpの値を与えている.この道路モデルは、サグ部（2.0kp付近）やR=400mの急カープ（9.0〜9.5kp付近）など、多様な線形要素から構成されており，各幾何構造の下での交通流の挙動を調査することが可能である.本研究では，このモデルのうち，線形要素の異なる３つの区間，すなわち，1.0～3.0kp，5.0 ～7.0kp,  8.5～10.0kpを分析対象とし、それぞれの区間をモデルとなった路線名に基づき「中央道区間」「山陽道区間」「高松道区間」と呼称する（図 2.5赤線部，表 2.5）。なお，これらの区間には、調整区間は含まれていない.

2.9
2.9.1
実験時の諸条件
走行開始時の車線と車頭時間
走行開始時の車線（走行車線，追越車線）は，被験者間条件とし，各被験者に交互に割り当てた．また，走行開始時の速度は，1人前の被験者の速度と同じとした．そして、走行開始時の前方車両との車頭時間は２秒とした．これは，密な交通流を作成することで，ACCの影響がより顕著に現れるようにしたためである．この車頭時間は，NEXCO西日本関西支社管轄の高速道路で，以下の条件を満足する地点での車頭時間を基に決定した.車線数：片側２車線.規制速度：100km/h .交通集中渋滞発生件数：年100回以上.渋滞原因：サグまたは上り坂上記の条件を満足する地点として，名神高速道路下り線瀬田西 IC 下流（検知トラカン470.14kp）、中国自動車道上り線豊中IC下流（検知トラカン7.35kp）の2地点を選定した.表 2.6に，臨界流における，2地点での車線別の5分間交通量 [台/5分]，車頭時間 [s]の75%タイル値を平均した値を示す．本実験ではこれにならい，両車線の車頭時間の中間の整数値として，走行開始時の車頭時間を２秒とした．これにより，臨界流に近い交通流の作成が期待できる.なお，走行中に周辺車両との衝突を繰り返す場合は，自然な交通流となることに留意したうえで，走行開始時の車線や車頭時間を調整した.

2.9.2 先頭車群の作成
本実験では，臨界流に近い密な交通流を作成することを狙いとしているが，交通流の先頭付近を走行する場合，前方に車両が存在しないため，自然な交通環境であるとは言い難く，被験者が運転への違和感や速度調整への困惑を覚えることが想定される．そこで，先頭車両を含む先頭の６台（以下，先頭車群）については，筆者らが，上述した臨界流を想定して事前に走行し，車両軌跡を作成した．１人目の被験者には，これらの車両軌跡に基づくROを追従してもらう．これにより，初期条件を統一した上で違和感なく密な交通流での模擬走行が可能となる．なお,この先頭車群６台は,走行・追越両車線に３台ずつとした.表 2.7に,その種類(ACC/MD)を，混在比率パターン別に示す.
また，１台目のMD車両については，走行開始時の速度は95km/hとし，線形に応じて加減速させた.そして、1台目のACC車両については、ACC目標速度は90km/hとした.ただし、 9.0〜11.0kpにおけるカープ付近では，設計速度に準拠し，ACC目標速度を80km/hとした.
2. 10
実験の手順
実験の手順を図2.6に示す.まず，被験者に，実験参加に係る注意事項や個人情報の取扱いについて説明し，同意書に記名押印してもらう．次に，運転経験やACCの認知度に関するアンケートに回答してもらう.次に,被験者に, DSの使用方法や走行するコース,そして, DSで再現されるACCやCMBSの内容について説明する（図2.7）。また，以下の条件を順守して走行するよう教示する.前方車両の姿が見えなくなることがないよう，周囲の車の流れに沿って走行する（前方車両から大きく離された場合は走行をやり直す).車線変更をしたい場合は車線変更をしてよい.側壁や他の車両に衝突しないように走行する（衝突した場合は走行をやり直す）.なるべく普段通りに走行する.説明の後、DSの操作及びACC車両での走行に慣れるための練習走行を行う．まず，実験で用いる道路モデルを，周辺車両が走行していない条件下で，MD車両で走行してもらい，DSでのハンドルやアクセル・プレーキの操作に慣れてもらう．約５分間（7km）走行したもらった後, DSの操作に慣れたことを確認し,走行を終了する.次に, ACC車両で走行してもらい,追従走行や巡航走行，及びオーバーライド時の挙動や操作方法を確認してもらう．このときのACC 目標速度は，MD 車両での練習走行時の速度や，普段の走行速度を基に被験者に決めてもらう．ACC車両での走行に慣れたことを確認し，走行を終了する．あわせて，練習走行後，設定したACC目標速度に違和感がないかを確認する.なお，被験者によっては，ACC車両で走行しない被験者も存在する．そのような被験者には，ACCの説明やACC車両での練習走行は実施していない．練習走行が終了した後、データを記録する本番走行を開始する（図2.8).本番走行では，表2.3に示す５パターンについて, 2. 4節に示した追従積重ね実験により,交通流を作成していく.なお，走行するパターンの順番は，順序効果が生じないよう，ランダムとした．１走行終えるたびに，運転台から降りて，約５分間休憩してもらう． 5パターンの走行を終えると，約10分間の休憩を取り，その後再び5パターンについて，追従積重ね実験を行う．これにより，同一条件の交通流が2パターンずつ，計10パターン作成される．ここで，後半の5走行では，長時間の実験による疲労を緩和するために，実験中にラジオを流した．Strayer and Johnston 30によると，運転中にラジオを聴いても，運転パフォーマンスは低下しないとされている．この知見に基づき，ラジオを流すことで，被験者が集中して実験を継続できるようにした.上記の本番走行におけるドライバーのハンドル操作や頭部の挙動は，実験室に設置したビデオカメラにより記録されている.
2. 11
DSの再現性
DSを用いた実験を行う場合，DSに再現性が担保されることが重要である．本実験で使用したDSは，単独での走行だけでなく，追従積重ね実験に対しても，既往研究²²,³¹¹で高い再現性が担保されている.
取得データ
2. 12

分析方針と分析対象とする交通流
3.1
3. 1. 1
分析方針
本章では、交通流を評価する代表的な指標である車頭距離と空間平均速度，交通流率を基に、 ACC車両が混在した交通流の特性を把握する．はじめに，ACCは車間距離と速度を制御するシステムであることから，これらに関連する評価指標である車頭距離と空間平均速度を算出し，混在比率パターン（2.6.3項）間で比較する（3.2, 3.3節）.次に，線形要素が異なる分析対象区間別に，交通流の特性を考察する（3.4～3.6節）。具体的には，まず，混在比率パターン間で交通流率を比較した後，車頭距離と空間平均速度を参照し，交通流率に違いが生じた要因を考察する．そして，速度コンター図（3.4.2項で詳述）を基に、車両の走行軌跡からACC車両の混在が交通流の特性に与える影響を把握する.最後に，本章のまとめを述べる（3.7節）.
3. 1. 2    分析対象とする交通流
本項では，分析対象とする交通流の選定方針について述べる.室内走行実験（第2章）では，ACC車両の混在比率と先頭車両の種類が異なる5パターンの交通流を2セット作成したが、本研究では1セット目の交通流を分析対象とする．これは， 2セット目のパターンA5において，追越車線の車両（ID15）が急に走行車線へと車線変更をしたことにより，走行車線の車両に著しい速度低下（ID16が38km/hまで減速）が生じたためである．このように，ACC車両の混在比率や道路線形とは関連のない大きな減速が発生したパターンがあったため，２セット目は分析対象としない．また，使用した道路モデルは片側２車線であり，車両は走行車線，追越車線いずれにも存在するが，本研究では走行車線の交通流を分析対象とする．これは，追越車線を走行する車両の台教が少なく，区間によっては車間距離が大きく開いている傾向が認められたためである．この原因には，被験者に自動車の運転頻度や高速道路の利用頻度が低い者も含まれていたため(表3.1)，走行車線を走行することを選好した被験者が見られたこと，また，周辺車両との衝突が生じないように，走行開始時の車線を適宜調整したこと（2–9–1項）が挙げられる．以上のことから，本研究では，周辺車両が相互に影響し合う交通環境が構築できている走行車線の交通流を分析対象とする.

3. 2
車頭距離の分析
本研究では、車頭距離を、車間距離と前方車両の車長の和により算出する（図3.1).
図3.1  車頭距離の定着
各混在比率パターンについて，0.5kpおきに全車両の車頭距離を算出し，平均値と標準偏差を求める．結果を道路線形図と合わせて図 3.2に示す．このグラフから,パターンM0, M1, A1では,山陽道区間において車頭距離の平均値が60mを超える地点が確認される一方，パターンM5，A5では，車頭距離が60mを超える地点はほとんど確認されない．また，パターンM5，A5の方が，中央道区間や高松道区間を中心に車頭距離の標準偏差が小さいことも確認できる.これらの結果から，ACC車両の混在比率が50%と高いときは，全体的に車頭距離が短くなり，そのばらつきも小さくなると考えられる．ここで，山田￼は，東名高速道路での走行実験により，ACC使用時に車間距離のぼらつきが小さくなることを指摘しているが，本研究の結果は，この指摘とも整合する. MD車両で走行する場合、ドライバーの希望車間距離や運転技能といった運転特性の違いにより，車間距離はドライバーによって大きく異なると考えられる．一方，ACC車両で走行する場合，ACCの車間距離制御により，運転特性による違いは生じにくくなる．この結果，混在比率が50%のときに上述の変化が生じたと考えられる．また，混在比率が10%の場合，交通流中のACC車両の台数が少ないため，MD車両による影響が卓越した結果，混在比率0%の交通流に似た挙動を示したと考えられる.また，いずれの混在比率パターンでも，高松道区間の8.5～10.0kpにおいて，車頭距離が一度低下した後増加に転じる傾向が確認できる．この区間にはR  =400mの曲線区間があることから、曲線区間進入時の減速、曲線区間終了後の加速という運転挙動が強く表れていることが読み取れる.一方、パターンM1とA1、パターンM5とA5の間で、車頭距離の推移の傾向に違いは確認できない．このことから，先頭車両による影響は小さい可能性がある．この要因として，本研究では32名の被験者の走行によって交通流を作成したため，先頭車両の挙動が交通流全体に与える影響は限定的であったことが考えられる．そこで，図 3.3に示すTime-Space図から車両の走行軌跡を確認する．ここで，Time-Space図とは，縦軸を走行位置（kp），横軸を実験開始からの経過時刻として，先頭車群（2.9.2項）の車両を含む各車両の走行軌跡を描画した図である．走行軌跡の線が途切れている場合は，その地点で車両が車線変更をしたことを表す.また，図中ACC車両の走行軌跡を太線で示してある．図3.3を参照すると，車頭距離が非常に大きい場面が複数確認できる．このような場面をはじめ，個々の被験者による速度・車間距離調整の積重ねの結果，今回の実験では，先頭車両の影響は交通流全体にまで及ぼなかったと考えられる.
3. 3
空間平均速度の分析
本研究では，地点速度の調和平均値を求めることで39，空間平均速度を算出する．各混在比率パターンについて，0.5kpおきに空間平均速度を算出する．結果を道路線形図と合わせて図3.4に示す. 18このグラフから，空間平均速度は中央道区間では80〜90km/h，山陽道区間では90〜 100km/hの間で概ね推移していることが読み取れる。また、高松道区間ではどの混在比率パターンも極めて似た推移の傾向であることが確認できる．したがって，速度は道路線形に応じて変動していると考えられる.そして，中央道区間の2.5kpではパターンM1とA1の，山陽道区間の6.5kpではパターンM5とA5の空間平均速度が低いことも確認できる。よって，空間平均速度も車頭距離と同様に混在比率の影響を受けていることが示唆される.また，空間平均速度についても，パターンM1とA1，パターンM5とA5の間で，推移の傾向に違いは確認できない．前節で指摘したように，先頭車両からの影響が交通流全体には及ぼなかったと考えられる．したがって，以降の分析では，先頭車両の違いは考慮せず，ACC車両の混在比率0%の交通流が1パターン,混在比率10%と50%の交通流がそれぞれ2パターンずつあるとみなし，分析を行う．
中央道区間における交通流特性
3.4
3.4.1
交通流率の算出
本節からは，これまでに求めた車頭距離と空間平均速度に加えて，交通流率も算出し，分析対象区間別に道路線形と3つの指標の関連性を考察する．本研究では，交通流率をその定義に基づき次の式(3-1)により算出する（図3.5).
しここ; qx：地点xでの交通流率[台/h]（1車線当り） N x ：地点xを通過した車両台数[台] tnx：地点xにおいて，n台目の車両が通過した時刻[s] tox：地点xにおいて，先頭車群の最後尾の車両の通過時刻[s]
● 3.5 交通流率の定着
各混在比率パターンについて，0.5kpおきに交通流率を算出する．結果を道路線形図と合わせて図 3.6に示す．中央道区間の2.0〜3.0kp（サグ部の上り勾配区間）や高松道区間の9.0〜 9.5kp（曲線区間）で，交通流率が低下している傾向が読み取れる．また，全体的に，パターンM5とA5で交通流率が高い傾向が確認できる．このように，道路線形や混在比率が，交通流率にも影響を与えていることが示唆される.
3.4.2 交通流特性
はじめに，中央道区間とその前後における，交通流率，車頭距離，空間平均速度の推移と縦断線形図を図3.7に示す.交通流率に着目すると，サグ部の上り勾配区間である2.0〜3.0kpにおいて，パターンM1の交通流率が大きく低下していることが読み取れる．一方，パターンM5とA5では，2.0kpではM1と同程度の交通流率が確認でき，その後低下しているが，M1ほど顕著には低下していない．そこで，空間平均速度を参照すると，M1では2.5kpで80km/hまで低下した後，急激に上昇している．この速度変化に伴い，2.0kpでは50m未満であったM1の車頭距離の平均値が、3.0kpでは約70mにまで増加したと考えられる.そこで,速度コンター図を参照し,車両の走行軌跡から,上記の現象の発生状況を確認する.ここで，速度コンター図とは，各車両の地点速度を計算することで描画される等速度線をTime-Space図に重畳した図である．速度コンター図には，縦断線形図若しくは曲率図を併記し，必要に応じて被験者のIDを赤色の数字で示した．なお，等速度線の算出には統計ソフトウェアのＲを用いた.パターンM1とM5の速度コンター図を図 3.8, 図 3.9に示す. 図 3.8から，ID19（MD車両）は2.0kp, つまり，サグ底部付近から減速を始め，2.1kp付近では70km/hまで減速していることが読み取れる。一般に，サグ部の上り勾配区間では，勾配変化への反応が遅れて速度低下が生じることが知られており30，ID19より前方の車両も2.0kp以降で80km/hまで減速している．したがって，ID19は前方車両との車間距離を維持しようとした結果，70km/hまで減速したと考えられる．これに伴い，上り勾配であることも相まって，2.1kp以降でID19の車頭距離が増加している.一方、ID19の2台後方を走行するID21（ACC車両）は、車頭距離を一定に維持したまま追従しているのが確認できる.これは, ACC車両が道路線形の影響を受けず(ACCの効果①),かつ，前方車両の加減速に対して遅れることなく緩やかに反応して追従すること（ACCの効果②）に起因すると考えられる．そこで，図 3.9を参照すると，図 3.8で指摘した速度低下や車頭距離の増加はほとんど見られない．ACC車両の混在比率の上昇に伴い，前述の効果①, ②の発現頻度が高まったことが寄与していると考えられる．さらに，ACC車両の後方を走行するMD車両も，車頭距離を維持しながら追従していることが確認でき，交通流全体の整流化につながっている．以上のメカニズムによって，交通流率が低下しやすいサグ部を有する中央
3.5
山陽道区間における交通流特性
次に，山陽道区間とその前後における，交通流率，車頭距離，空間平均速度の推移と縦断線形図を図 3.10に示す.交通流率に着目すると，パターンM0では，6.5kp（上り勾配）を最低値として，4.0～6.5kpにおいて交通流率が大きく低下しているのが確認できる．一方，パターンM5とA5の交通流率は，4.5kpではパターンM0とほぼ同程度であるが，その後の5.0〜7.0kpではM0で見られる大きな低下は確認できない．特に，A5の交通流率は約1700～1800台/hと比較的高い値で推移している．ここで，車頭距離を参照すると，M0では4.0kpから車頭距離の平均値が増加し，6.0〜6.5kpにおいて70m近い値であることが読み取れる．また，M5とA5では，車頭距離は50〜60mの範囲を概ね維持している一方，空間平均速度は6.5kpで他のパターンより低い値を示しており，特にA5では顕著に低いことが確認できる．これらのことから，M0では車頭距離の増加によって交通流率が低下した一方, M5とA5では車頭距離が短かったことで,速度が低くても交通流率が高いままであったと考えられる.そこで，前節と同様に，速度コンター図を確認する．パターンM0とA5の速度コンター図を図3.11,図3.12に示す. 2つの図の比較から，M0では車頭距離が大きい場面が多数確認できる.また，A5の方が，全体的に速度が低いことも確認できる.例えば，パターンM0のID5（MD車両）は，6.0～6.3kpにおいて100km/h以上で走行している一方，後方のID7の速度は100km/h未満であり，ID7の車頭距離が大きいことが確認できる．ここで，この山陽道区間は，最大勾配2.82%の上り勾配区間を有するものの，平面曲線は緩やかであり，設計速度は120km/hと，高速で走行しやすい区間である．ドライバーが各自の希望速度で走行した結果，車頭距離が増加する場面が多数生じたと考えられる.一方,図3.12から,パターンA5では80〜90km/hで走行する車両が多数を占めていることが確認できる．ACC車両は道路線形の影響を受けない（ACCの効果①）ということは，オーパーライドしない限り設定したACC目標速度（2.5.4項）を超える速度で走行することはないことを意味する. 「ACCがあると操作が楽になるので，オーバーライドして加速しようとは思わない」という被験者（ID5）の発話も考慮すると，ACC車両で走行する被験者の多くがACCに速度制御を委ね，さらに，MD車両で走行する被験者がACC車両に追従した結果，空間平均速度が混在比率0, 10%のパターンよりも低くなったと考えられる.しかし,同時に, ACCの効果②によって車頭距離の平均値も低く維持されたことで,パターンA5の交通流率は高い値を維持したと考えられる.このように，高速で走行しやすい道路線形の場合，ACC車両の混在比率が高くなると，ACCの速度制御によって，混在比率が低いときに比べて速度が相対的に低くなるものの、ACCの車間距離制御により交通流率の低下には至らないことが確認された.
高松道区間における交通流特性
3.6
最後に，高松道区間とその前後における，交通流率，車頭距離，空間平均速度の推移と平面線形図を図 3.13に示す.交通流率に着目すると，緩和曲線から円曲線にかけての9.0～9.5kpにおいて，パターンA1とA5で交通流率が低下しており，特にA1で顕著に低下していることが確認できる．空間平均速度を参照すると，どのパターンも9.0〜9.5kp（曲線区間進入時）において低下し，その後9.5〜10.0kp（曲線区間終了後）において上昇していることが読み取れ，混在比率パターン間で目立った違いは認められない．一方，車頭距離の平均値を参照すると，どのパターンも9.0 ～10.0kpにおいて増加する傾向が認められるが，A1でその増加が際立っていることが確認できる. これが，A1の交通流率の低下につながったと考えられる.そこで,パターンA1とA5の速度コンター図から,個々の車両の走行軌跡を確認する(図 3.14,図3.15). 図3.14から，ID26（MD車両）が9.2kp付近で50km/hまで減速した後，車頭距離が増加しているのが読み取れる.この減速は，急カープのために前方車両が減速したことが要因と考えられる．その減速後，円曲線区間で車頭距離が増加し、緩和曲線区間を過ぎても車頭距離が大きい状態が続いている. 同様の状況はID11やID32（ともにMD車両）でも確認できる.一方，ID30（ACC車両）は，急カープであっても前方車両と車頭距離を一定に維持したまま追従しており，ID26などで観察された車頭距離の増加は見られない．これは，3.4.2項で指摘したACCの効果①，②によるものと考えられる．その結果，ACC車両の混在比率が50%のA5では，車頭距離増加の要因となるMD車両の割合が低下することで，図3.15のように，交通密度の増加，つまり車頭距離の平均値の減少が生じたと考えられる．以上のことから，高松道区間において，ACC車両の混在比率が上昇すると，ACCの車間距離制御により，交通密度が増加し，交通流率の低下が抑えられることが確認できた.
3.7
第３章のまとめ
本章では，交通流を評価する代表的な指標である車頭距離，空間平均速度，交通流率に着目して，ACC車両の混在比率が交通流の特性に与える影響を調査した．その結果，混在比率が50%のときに車頭距離が短くなり，かつ，ばらつきも小さくなることを確認した．また，空間平均速度の推移から，サグ部を有する中央道区間では，混在比率が10%のパターンで速度が低kp [km]下する傾向が，比較的道路線形の緩やかな山陽道区間では，混在比率が50%のパターンで速度が低くなる傾向が認められた．そして，車頭距離と空間平均速度はともに道路線形の影響を受けることを指摘した．そこで，これらの知見を踏まえて，混在比率の違いが交通流の特性に与える影響とその発現過程を分析対象区間別に考察した．減速などの擾乱が生じやすい中央道区間，及び高松道区間では，混在比率が0%或いは10%ときに確認された交通流率の低下が，混在比率が50%のときには緩和されることを確認した．また，道路線形が緩やかで高速で走行しやすい山陽道区間では，混在比率が50%のときの方が0%，10%に比べて速度が低くなるものの，車頭距離が短いため交通流率の低下には至らないことを確認した．そして，これらの変化は，道路線形の影響を受けず，前方車両の加減速に緩やかに反応するというACCの効果に起因することを指摘した.以上の知見から，ACC車両の導入によって，交通流率の向上など，道路交通の円滑性の向上が期待される．また，そのような効果は混在比率が 50%のときに発現し，混在比率が 10%のときには顕在化しないことを確認した.なお，本研究では，混在比率が0,  10,  50%の交通流を対象としたため，上記の効果は混在比率がどの程度まで上昇すれば顕在化するのかということまでは明らかになっていない．今後の調査により，10%と50%の間を補完することが交通管理・管制の観点から必要と思われる.加えて，ACC車両の混在比率が90%以上と，MD車両が僅かに混在する交通流では，速度の分散が大きくなるという報告³ﾖもあり，混在比率が交通流の特性に与える影響については，さらなる知見の蓄積が必要であろう.
第4章　車両挙動の把握
分析方針
4. 1
第３章から、車群として捉えた場合、ACC車両の混在比率が50%と高い場合、0%、10%に比べて交通流率が向上する事例が確認されるなど，交通流の特性が変化することが確認された.そこで，本章では，個々の車両挙動に着目して，ACC車両の混在による影響を把握する．まず，車線中心からのずれを基に，車両の横方向挙動への影響を考察する（4.2節）.次に，コンフリクト指標の１つであるPICUDを基に，各車両の潜在的な追突事故リスクを評価する(4.3節).そして，追従挙動モデルを適用し，分析対象区間別に各車両の反応遅れ時間を算出する．得られた反応遅れ時間を比較することで，ACC車両の混在が追従挙動に与える影響を把握する(4.4節).最後に，本章のまとめを述べる（4.5節）.
車両の横方向挙動の分析
4. 2
ACC車両で走行すると，ドライバーは速度や車間距離の制御タスクから解放されるため，操舵に注意を多く配分できることが予想される．一方，制御タスクからの解放によって，運転そのものへの注意が疎かになる可能性もある。ここで，Beede and Kass36)は，車線中心からのずれを評価指標として，携帯電話の使用による注意の分散が運転挙動に与える影響を調査している．これにならい，本節では，車線中心からのずれ (単位[m]，正値:進行方向右向き，負値:進行方向左向き）を評価指標として，ACC車両の混在が車両の横方向挙動に与える影響を考察する。なお，分析対象区間内で車線変更を行った車両は、算出から除外する。
4.2.1    横方向変位の平均値の推移
まず，各混在比率パターンについて，0.02kpおきに対象とする車両の車線中心からのずれを算出し、平均値を求める．分析対象区間別の結果を道路線形図と合わせて図 4.1に示す．このグラフから，いずれの区間においても，平均値の推移は似た傾向であり，混在比率による違いを読み取ることは難しい.一方，サグ部の下り勾配区間の1.5〜2.0kp，カープの円曲線区間から直線区間にかけての9.0〜10.0kpにおいて，いずれのパターンでもずれが大きいことから、道路線形の影響が強いと考えられる.
被験者別の横方向変位
4. 2. 2
そこで，ずれが比較的大きかった高松道区間に着目し，混在比率の違いが車線中心からのずれに与える影響を被験者別に確認する．まず，それぞれの被験者に対して，車線中心からのずれの標準偏差を求め，運転経験の有無も考慮に入れて，被験者間で比較する．次に，混在比率パターン間で標準偏差の相関係数を算出する．ここで，運転経験の有無は走行前に行ったアンケートの回答より判断した．具体的には，自動車の運転頻度と高速道路の利用頻度を問う設問において，いずれも「ほとんど運転しない」と回答した被験者を「運転経験無」（N=14）に,それ以外の被験者を「運転経験有」 (N=18)に分類した（表4.1). 表中，「運転経験無」のグループを橙色の枠で，「運転経験有」のグループを青色の枠で囲んである.混在比率パターン別・被験者別のずれの標準偏差を表4.2に，混在比率パターン間の標準偏差の相関係数を表 4.3に示す.なお,表 4.2では,各パターンにおける上位5サンプルのセルを赤色に,下位５サンプルのセルを緑色に，そして，運転経験無のセルを橙色に，運転経験有のセルを青色に着色してある．また，ACC車両で走行したサンプルを枠囲みしてある．そして，表 4.3では，相関係数が0.6以上のセルを赤色に着色してある.
表4.2から，ID3，5，18のように，いずれのパターンでもずれの大きい被験者や，ID11， 13, 27のように,いずれのパターンでもずれの小さい被験者が確認できる.ここで, ID3, 5, 18はいずれも「運転経験無」に属している．また，ID3，５より，ACC車両で走行していてもずれが大きいことも確認できる．したがって，車線中心からのずれは被験者に依存すると考えられる.さらに，表4.3より，相関係数が0.6以上となるペアが多数確認できることから，同一のドライバーであれば、ずれの標準偏差は混在比率によらず似た傾向となることが示唆される．以上より，車線中心からのずれは，ACCの有無やACC車両の混在比率よりもむしろ，運転頻度をはじめとするドライバーに依存すると考えられる.
コンフリクト指標を用いた安全性評価
4. 3
評価指標と評価方針
4.3.1
続いて,本節では, ACC車両の混在が車両の縦断方向の挙動に与える影響を把握するために,コンフリクト指標の1つであるPICUD³¶を基に考察を行う．なお，コンフリクト指標には，他にも2–5–3項に示したTTCなどが挙げられるが，TTCはその定義上，2車両の相対速度が0のときは無限大に発散するなど，適用上の課題がある．そこで，潜在的な追突事故リスクを評価する指標であるPICUDを採用する.  PICUDは、式(4-1)で定義され、前方車両が仮に急減速した場合に，後続車両が反応遅れを伴い急減速して，両者が停車したときの相対的な位置を表すコンフリクト指標である．PICUDが負値となる場合は，前方車両の急減速に対して，後続車両が急減速しても衝突を回避できない可能性を示す.
ここに；  V1：前方車両の減速開始時の速度[km/h] V2：前方車両の減速開始時の後続車両の速度[km/h] s。：前方車両の減速開始時の車間距離[m] T：反応遅れ時間[s] a：減速時の加速度[m/s²]各混在比率パターンについて, 0.02kpおきにPICUDを算出する.ここで,反応遅れ時間T,減速時の加速度aは，既往研究30にならい，T = 1  [s]，a = 3.3  [m/s²]とした.さらに，各地点について，PICUDが負値となった車両の全車両に対する割合を負値PICUD検出率として算出し，これを混在比率パターン間で比較する．すなわち，ある地点で負値PICUD検出率が高いことは，その地点における潜在的な追突事故リスクが高いことを表している.
中央道区間における負債PICUD検出率
4. 3. 2
まず，中央道区間における，各混在比率パターンの負値PICUD検出率を図 4.2に示す.

図 4.2   中央道区間における負値PICUD検出率
この図から，全体的にパターンM0で負値PICUD検出率が高いことが確認できる．また，パターンM1とA1は、M0に比べると検出率は低いが、パターンM5とA5よりは高い傾向も確認できる.そこで、この傾向が顕著に見られる2.0kp付近を対象に、パターンM0, M1, M5に関して、特徴的な挙動が観察された車両に着目し，上記の結果が得られた要因を考察する．図4.3に, M0のID16, M1のID21, M5のID16とその前方車両のTime Space図,及び速度とPICUDの推移を示す.パターンMOでは、実験開始後経過時刻97秒（1.9kp、サグ部の下り勾配区間終端部）付近でID13（MD車両）が減速した後，5，6秒近い反応遅れを伴い，追従するID16（MD車両）が減速していることが読み取れる．この間，ID16のID13に対する相対速度は増加し，かつ， ID16の車頭距離が低下している．その結果，PICUDが急激に低下して，101秒（1.9kp）付近で負値となることが確認できる. このような事例が，他にもID8,  9,  28で確認されたことから，MD車両の場合，前方車両の減速に対する反応遅れにより，追突事故リスクが高い状態になりやすいと考えられる.次に，パターンM1のID21（ACC車両）に着目すると，113秒（1.9～2.0kp，サグ底部）付近で先行するID20（MD車両）が減速しているが，ID21はほとんど遅れることなく114秒（1.9kp）付近で減速している．その結果，相対速度が増加したり，車頭距離が低下したりすることはなく，PICUDも正値を維持している．第３章で述べたように，ACC車両は前方車両の加減速に対して遅れることなく緩やかに反応するため（ACCの効果②)，追突事故リスクが高まるのを防ぐ効果があると考えられる. ACC車両が混在したことで, M1, A1の負値PICUD検出率がM0に比べて低くなったと考えられる.そして，さらに混在比率が高いパターンM5のID16（ACC車両）では，M1のID21と同様に,前方を走るID14 (MD車両)の減速にほとんど遅れることなく減速しているため, PICUDは正値を維持している.さらに, M5では, M1に比べて前方車両の減速が緩やかであることが読み取れる. これは3.4.2項で指摘したように，ACCにより道路線形に起因する速度低下が抑えられた結果であると考えられる．そこで，PICUDの最低値を参照すると，M1に比べM5の方が大きいことが読み取れる.以上のことから，ACCにより個々の車両の追突事故リスクが低減することに加えて，ACC車両の混在比率上昇によって，交通流全体の安全性が向上する可能性が示唆される.
山陽道区間における負値PICUD検出率
4. 3. 3
次に，山陽道区間における，各混在比率パターンの負値PICUD検出率を図 4.4に示す.この図から，5.9kp付近において，パターンA1で負値PICUD検出率が高いものの，区間全体では検出率が低いことが確認できる．これは，中央道区間や高松道区間とは異なり，大きな減速などの速度変化が生じていないためであると考えられる.
4. 3. 4     高松道区間における負値PICUD検出率そして，高松道区間における，各混在比率パターンの負値PICUD検出率を図 4.5に示す.

図 4.5   高松道区間における負値PICUD検出率
この図から，4-3-2項と同様に，パターンM0で負値PICUD検出率が高く，他のパターンM1,  M5,  A5では,  M0よりも検出率が低いことが確認できる. しかし, パターンA1では, 9.0kp付近においてM0よりも検出率が高く，4-3-2項の結果とは整合しない.ここで，高松道区間における交通流の特性を確認すると(図3.13)，A1のみ8.0〜9.0kpにかけて車頭距離の平均値が大きく低下しているのが確認できる．そこで，PICUDが負値となったID19とその前方車両の9.0kp付近におけるTime-Space図，速度とPIUCUDの推移を参照し(図4.6)、車頭距離とPICUDの関連性を考察する．図4.6から，実験開始後経過時刻382秒（8.9kp，緩和曲線区間の始点）付近で先行するID18（MD車両）が減速を始め，それに2,  3秒遅れてID19（MD車両）が減速していることが読み取れる．この反応遅れにより， 2車両の車頭距離が減少するのが確認できる.その結果, PICUDは低下を続け, 388秒(8.9kp,緩和曲線区間の始点）付近で負値になったと考えられる．このような車頭距離の減少が多数発生したため，A1で検出率が高くなったと考えられる．このように，ACCが導入されても，交通流に擾乱が発生すると事故リスクは高まると考えられる．換言すれば，ACC 車両の混在比率が50%になれば交通流の整流化が期待できるため(3.4.2項)，追突事故リスク増加の契機となる擾乱の発生そのものが抑制されることが予想される.
反応遅れ時間に基づく追従挙動解析
4.4
前節では，各交通状況における潜在的な追突事故リスクを定量化するために，反応遅れ時間を全車両1秒と仮定してPICUDを計算したが，個別の車両挙動を観察すると，パターンM0のID16 (図4.3)とA1のID19 (図4.6)のように，反応遅れがドライバーによって異なることが確認できる.そこで，このような反応遅れの違いが，ドライバーの違いから生じるのか、それとも前方車両の種類やACC車両の混在比率など，他の要因から生じるのかを精査する.
4.4.1    反応遅れ時間の算出
はじめに、ドライバーの反応遅れを定量化するために、追従挙動モデルを導入し、MD車両で走行する各被験者に対して，モデル式中の反応遅れ時間を推定する．本研究では，追従挙動モデルとして最も一般的であり，式(4-2)で定義されるGazis et al.38)のモデルを適用する.
式(4-2)について，既往研究￼と同様に， m = l = 0とすると，追従車両の加速度は，追従車両の前方車両に対する相対速度に比例する関数とみなすことができる．そこで，このモデルに対して，これらの値の時系列変動の相互相関分析により，ドライバーの反応遅れ時間（制御のむだ時間）を推定する．具体には，式(4-2)に対して，反応遅れ時間ｱ[s]を+5秒まで0.1秒ずつずらし，相対速度と追従車両の加速度間の相互相関係数が最大となるTの値を，その車両の反応遅れ時間T[s]として算出する．これにより，分析対象区間別・混在比率パターン別に，被験者ひとりひとりの反応遅れ時間が求まる.ただし，以下の条件を満たすサンプルは，追従挙動モデルに適用することが不適当と考えらえるため，反応遅れ時間の算出から除外する．算出の対象となるサンプル数を表 4.4に示す.前方車両との車間距離が120mを超えることがある（一般に車群の定義は車頭時間が3秒以内であるが40 ,本研究ではACCやCMBSが車間距離120mを閾値として制御されていること(2. 5. 4項)を踏まえ,車間距離120mを閾値とする).分析対象区間内で，前方車両が車線変更をする，または前方に車線変更をしてくる車両が存在する.反応遅れ時間が5秒以上または相関係数が0.5未満.

4. 4. 2
前項で得られた反応遅れ時間について，分析対象区間別に，混在比率（0%，10%，50%）,前方車両（ACC車両，MD車両），ドライバーの運転経験（無，有）を因子とする多元配置分散分析を行い、ACC車両の混在が追従挙動に与える影響を把握する．なお、いずれの分析対象区間に関しても、Bartlettの検定により、5%有意水準で等分散性を確認している．結果を表4.5～表4.7に示す.なお，表中有意差が認められた箇所を橙色に着色してある.
注: ** : p <.05（以下も同様）
以上の結果から，中央道区間及び山陽道区間において，運転経験のみ5%有意水準で主効果が認められる．そこで，運転経験別に反応遅れ時間を比較する．各分析対象区間における，運転経験別の反応遅れ時間の平均値と標準偏差を図 4.7〜図 4.9に示す. eaction Time Delay | 38この結果から，中央道区間，山陽道区間ともに，運転経験無のグループの方が反応遅れ時間が大きいことが分かる.また,有意であると確認できなかったものの,高松道区間においても,同様に運転経験無のグループの方が反応遅れ時間が大きい傾向が確認できる．ここで， 4.3節より，MD車両では反応遅れにより追突事故リスクが高まることが確認された．これらの知見を統合すると，普段運転しない人の方が、追突事故リスクが高い状況にある可能性がある．そして、ACCによって追突事故リスクの低減が期待できるという4.3節の指摘から、ACCによる安全性向上の効果は，特に普段運転をしないドライバーに有効であると言えよう．一方で、それ以外の因子の主効果及び因子間の交互作用は有意には確認できない．したがって，反応遅れ時間という観点から評価した場合は，前方車両の種類や，ACC車両の混在比率はドライバーの追従挙動に影響を与えないことが示唆される.前方車両の違いによってMD車両の追従挙動が変化しないのであれば、加減速が緩やかなACC車両に追従した方が、交通流全体の整流化につながると予想できる．そして，この予想は，MD車両がACC車両に追従することも交通流率の向上に寄与していることを指摘した3. 4. 2項とも整合する.
4.5
篤4章のまとめ
本章では, ACC車両の混在が車両挙動に与える影響を把握するために,車線方向のずれから車両の横方向挙動を，PICUDと反応遅れ時間から車両の縦断方向の挙動を考察した．その結果，車線中心からのずれや追従時の反応遅れ時間については，混在比率による影響は確認されず，むしろドライバーの違いによる影響の方が大きいことを確認した．具体的には，車線中心からのずれが大きいドライバーは運転頻度が低い傾向にあることが，さらに，反応遅れ時間は，普段運転をしないドライバーの方が有意に大きいことを指摘した．そして，負値PICUD検出率の比較を基に，混在比率が0%の場合，MD車両の反応遅れによって中央道区間や高松道区間で追突事故リスクが高くなること，ACC車両の導入によってそれが漸次改善されることを確認した．以上より，ACCによる安全性向上は，特に普段運転しないドライバーに有効であることが示唆された．ただし．混在比率が10%のときに，車頭距離の急変に伴い追突事故リスクが増加した事例が確認されたことから，ACC車両の混在比率が低い場合，擾乱の発生による安全性の低下に留意する必要があると考えられる.本章で得られた知見は，ACC車両を含む自動運転車両の混在が，周辺車両のドライバーに与える影響を検討するうえで，示唆に富むものと言えよう．しかし，本研究では，車両挙動に着目して考察を行っており、ドライバーの心理・生理状態までは検討できていない．自動運転技術の社会実装や実証実験に向けて，ACC車両の混在がドライバーの心理・生理状態に与える影響を検討することが不可欠であり、今後の課題としたい.
近年、交通事故の削減や交通渋滞の緩和といった道路交通の安全性、円滑性向上に向けて、自動車の自動運転技術の研究開発が進められている。わが国でも、2020年を一里塚として社会実装に向けた取り組みが官民で加速しており，2017年には公道での大規模な実証実験が予定されている．技術開発が進む一方で，自動運転技術を搭載した車両が一般車両と混在した際に，交通流や周辺車両にどのような影響が生じるのかという，道路・交通管理上の課題は十分議論されていない．そこで，本研究では，自動運転技術の根幹をなすACCに着目して，ドライビング・シミュレータを用いた室内走行実験により，ACC車両が混在した交通流を仮想空間上で作成した．このとき，ACC車両の混在比率が異なる複数の交通流を作成することで， ACCの普及レベルに応じた影響を把握できるようにした.作成された交通流に対して，交通流率などの指標を基に交通流の特性を考察し、さらに，コンフリクト指標などの各指標を基に車両挙動への影響を調査した.その結果，道路線形によらず，混在比率が0%或いは10%のときに確認された交通流率の低下が,混在比率が50%のときには緩和されることを確認した.そして,この交通流率の向上は,道路線形の影響を受けず、前方車両の加減速に緩やかに反応するというACCの性質に起因することを指摘した.また，車両の横方向挙動や追従走行時の反応遅れについては，混在比率による影響は確認されず，むしろドライバーの運転頻度などの違いによる影響の方が大きいことが確認された．特に，反応遅れは，普段運転をしないドライバーの方が有意に大きいことが示された．さらに,コンフリクト指標の比較から、サグ部や急カープにおいて、混在比率が0%の場合、ドライバーの反応遅れによって追突事故リスクが高くなる事例が確認された．そして，ACC車両の混在比率上昇に伴い，追突事故リスクが低減する事例も確認された．以上の知見から、ACCの導入によって，道路交通の円滑性、安全性が向上することが期待される。また，ACC車両の混在比率の上昇は，ACC車両への追従走行などの，周辺車両の挙動に与える影響が小さいことも明らかとなった．これらの知見は，自動運転技術の社会実装が現実化しつつある現在、道路・交通管理の観点から有用なものと言えよう.なお，今後の課題としては主に以下の4点が挙げられる．まず，本研究では混在比率が0，10，50%の交通流を対象としたが，混在による影響をより詳細に把握するためには、他の混在比率の下での調査を進めることが必要である.次に，本研究では交通流や車両の挙動に着目しており．ドライバーの心理・生理状態までは検討できていないため，ACC車両の混在がドライバーの心理・生理状態に与える影響を検討することが求められる.そして，本研究ではサグ部や急カープなど，多様な線形要素を有する道路をモデル化して調査をしているが，実際の高速道路には，トンネル部など別のボトルネックや，また，単路部以外にも分合流部など，多様な線形要素が存在することから，調査対象とする道路線形の種類をさらに広げることが必要である.また、本研究においても、速度や車頭距離の変動は存在したが、現実には、急な車線変更に伴う擾乱の発生，あるいはACCのシステムのエラーなど別のリスクも存在する．これらのリスクが顕在化した場合の影響も検討する必要があろう.上述の課題が残されてはいるものの，本研究の成果が，自動運転技術により急速な変化を遂げつつある道路交通の安全性・円滑性の維持・増進に資することができれば幸いである. 1）警察庁：平成27年における交通事故の発生状況, http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/List.do?lid=00001150496  (2016.05.01アクセス) 2）警察庁：平成28年中の交通事故死者数について, https://www.npa.go.jp/pressrelease/2017/01/20170105_01.html  (2017.01.27アクセス)内閣府：第10次交通安全基本計画, 3) http://www8.cao.go.jp/koutu/kihon/keikaku10/pdf/kihon_keikaku.pdf (2016.01.26アクセス) 4)国土交通省：高速道路の渋滞状況(速報), http://www.mlit.go.jp/road/ir/ir-data/pdf/ranking.pdf  (2016.05.01アクセス)内閣府：平成28年版交通安全白書5)国土技術政策総合研究所・高速道路サグ部等交通円滑化研究会: 「高速道路サグ部等の渋滞箇所6)への効果的な交通円滑化対策の実現に向けて」中間とりまとめ, http://www.nilim.go.jp/lab/qcg/japanese/2reserch/1field/36smoothingsag/ (2015.05.06アクセス） 7） 首相官邸：未来投資に向けた官民対話（平成27年11月5日), http://www.kantei.go.jp/jp/97_abe/actions/201511/05kanmin_taiwa.html (2016.05.02アクセス） 8) 内閣府:プレスリリース「自動走行システム」の大規模実証実験の実施について, http://www8.cao.go.jp/cstp/kaisaiannai/20161115sipadus.pdf  (2017.01.13アクセス)日本経済新聞：自動運転車、普及段階に，2016年9月9日付朝刊9) 10）首相官邸：官民ITS構想・ロードマップ2016, http://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/kettei/pdf/20160520/2016_roadmap.pdf (2017.01.13アクセス） 11)内閣府:戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)自動走行システム研究開発計画, http://www8.cao.go.jp/cstp/gaiyo/sip/keikaku/6_jidousoukou.pdf  (2017.01.13アクセス) 12)警察庁：自動走行システムに関する公道実証実験のためのガイドライン, https://www.npa.go.jp/koutsuu/kikaku/gaideline.pdf  (2016.01.06アクセス) 13) SAE International: Automated Driving, Levels of Driving Automation Are Defined in New SAE International Standard, https://www.sae.org/misc/pdfs/automated_driving.pdf  (2016.01.27アクセス) 14）内閣官房IT総合戦略室：自動運転レベルの定義を巡る動きと今後の対応（案）, http://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/senmon_bunka/detakatsuyokiban/dorokotsu_dai1/siryo u3.pdf  (2016.01.05アクセス) 15) National Highway Traffic Safety Administration: Press Release, U.S. Department of Transportation, Releases Policy on Automated Vehicle Development, http://www.nhtsa.gov/About+NHTSA/Press+Releases/U.S.+Department+of+Transportation +Releases+Policy+on+Automated+Vehicle+Development（2015.05.06アクセス） 16) SAE International, Press Release: NHTSAAdopts SAE International Standard Defining Autonomous Vehicles; SAE Releases New Version for Free - J3016 states and defines six levels of automation in on-road motor vehicles, https://www.sae.org/news/3550/（アクセス2016.01.05) 17）国土交通省自動車局：ASV技術普及状況調査, https://www.mlit.go.jp/jidosha/anzen/01asv/resourse/data/H27souchakudaisuu.pdf, (2017.02.03アクセス) 18）日本自動車連盟：ACCに関するアンケート調査, http://www.jaf.or.jp/eco-safety/safety/environment/enq/2014_03.htm （2016.05.06アクセス） 19) Han-Shue Tan, Rajesh Rajamani and Wei-Bin Zlhang: Demonstration of an Automated Highway Platoon System, Proceedings of the American Control Conference Philadelphia, Pennsylvania, pp. 1823-1827, 1998. 20) 鈴木一史・山田康右・堀口良太・岩武宏一：高速道路サグ部渋滞対策に資するACCの将来性能と渋滞緩和効果，交通工学論文集，第１巻第２号（特集号B），pp. 60-67，2015 21) Arne Kesting, Martin Treiber, Martin Scho and Dirk Helbing: Adaptive cruise control design for active congestion avoidance, Transportation Research Part C: Emerging Technologies, Vol. 16, Issue. 6, pp. 668-683, 2007 22) 大口敬・飯田克弘：高速道路サグ部における追従挙動特性解析におけるドライビング・シミュレータ技術の適用性，交通工学，Vol.38，No.4，pp. 41-50，2003 23) Mark Vollrath, Susanne Schleicher, Christhard Gelau: The influence of Cruise Control and Adaptive Cruise Control on Driving Behaviour  -A Driving Simulator Study, Accident Analysis and Prevention, Vol. 43, Issue 3, pp1134-1139, 2011 24) Christian Gold, Moritz Körber, David Lechner, Klaus Bengler: Taking Over Control from Highly Automated Vehicles in Complex Traffic Situations: The Role of Traffic Density, Human Factors, Vol. 20, No. 10, pp. 1-11, 2016 25) 例えば，MAZDA : ATENZA  電子取扱説明書，i-ACTIVSENSEについて， http://www2.mazda.co.jp/carlife/owner/manual/atenza/gj/eqtsu/contents/03391300.html, (2016.08.24アクセス) 26) John C. 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W.: Nonlinear Follow-the Leader Models of Traffic Flow, Operations Research, Vol.9, pp. 545-567, 1961 39)金子哲也・大口敬・飯田克弘・渡邉亨：ドライビング・シミュレータを用いた追従挙動特性の研究，土木計画学研究・講演集，No. 23，pp. 801-804，2000 40) 大口敬・片倉正彦・鹿田成則：高速道路単路部をボトルネックとする渋滞発生特性に関する実証的研究，高速道路と自動車，44巻，12号，pp. 27-34，2001第２部自動運転システム制御車両が混在する交通流での運転者行動と心理的な負荷
第２部では，ACC車両の混在比率がドライバーに与える影響についてミクロに考察するため，第１部で構築した交通流の中を被験者に実際に走ってもらい，走行中の運転行動を計測する実験とその結果について述べる．この実験では，走行後にドライビング・シミュレータの走行再現機能を用いた振り返り走行を行うことで被験者が走行中に注意していた対象物など，心理面のデータ計測も行った.振り返り走行では，事前に設定したヒアリングポイントごとに，走行中注意していた対象についてのヒアリングを行った．こうして得られたヒアリングデータのうち，車間距離に関する発話回数を比較したところ、ACC運転条件はMD運転条件よりも有意に少なくなり，前方車両に対するドライバーの注意負荷はACC機能によりある程度軽減されることが示唆された.一方，ACC運転時には追い越し車線に関する発話数が運転時間の経過とともに減少し，徐々に周囲に注意を払わなくなる傾向が示唆された．ただし，今回の実験環境においては，ACCを運転することによる覚醒度の低下という負の効果は認められなかった. ACC車両の混在比率ごとに比較したところ，ACC車両混在比率0%の交通流では，ACC運転時とMD運転時とで車間距離に関する発話数に有意な差は認められなかった一方で、ACC車両混在比率50％の交通流ではACC運転時に車間距離に関する発話は有意に減少した．すわなち，交通流の乱れが比較的小さい状況，たとえば周辺に多くACC車両が存在する状況において，ACC機能による前方車両への注意負荷の軽減効果は，より大きなものとなる可能性が示唆された.アイカメラデータの解析では，ACC運転時はMD運転時よりも前方(前方の車両ではなく，単に前方）を長時間，他に視線を移動することなく見ていることが分かった.以上の結果を総合すると，ACC運転は，ドライバーの前方への注意負荷を下げる効用がある一方で，場合によっては漫然運転を誘発するリスクを孕む可能性があることが示唆された.
人工知能技術やセンシング技術、状況認識技術の急速な発展に伴い、公道上で自動走行システムを搭載した車両（以降，自動運転車両）が走行する交通社会の到来が間近に迫っている.内閣府の自動走行システム研究開発計画では，2017年までに準自動走行システム(レベル2), 2020年を目途に準自動走行システム(レベル3)，2025年を目途に完全自動走行システム(レベル4)の市場化がそれぞれ可能となるよう，協調領域に係る研究開発を進めることが技術的目標として挙げられている．しかしながら，自動運転車両の増加が交通環境にどのような影響を及ぼすのか，道路の効率的利用が促進されるのか，事故減少に寄与するのか，あるいは自動運転車両の増加に伴い新たな事故リスクが発生しないか，などについての知見はほとんど蓄積されていないのが現状である.以上の背景のもと，筆者らは自動運転車両としてまずはレベル1の定速走行・車間距離制御装置（ACC：Adaptive Cruise Control）搭載車両（以降ACC車両）を想定し，ACC車両の混在比率が異なる交通流を仮想空間上で再現して，混在比率が増加することにより生じるマクロな交通状況の変化を検証した（第1部参照，以降ACC第1実験）。その結果，ACC車両の混入比率が高くなると交通流の乱れが小さくなり，流率が高くなることが明らかとなった．一方で、ACC車両は上り勾配でも減速せず、下り勾配でも加速しないなど、従来の人が制御する車両とは挙動が異なる．この挙動の違いが，周囲の車両のドライバーに違和感や，そこから生じる心理的負荷を与える可能性も考えられる．また，ACC機能により車両速度や車間距離維持タスクから開放されたドライバーが，その余裕をどのように使うのか（周辺確認をより多くするようになるのか、逆に周辺確認を怠るようになるのか）も不明である.そこで，  ACC車両の混在比率がドライバーに与える影響についてミクロに考察するため，第１実験で構築した交通流の中を被験者に実際に走ってもらい,走行中の運転行動を計測する.さらに走行直後に，走行場面を再現することによる振り返りを行い、走行中に気になっていた対象やリスク評価，ストレスの自己評価などをヒアリングする（以降ACC第2実験）。これらのデータを分析することにより，自動運車両が混在する交通環境での運転者の行動変容や心理的な負荷を明らかにすることを研究の目的とする.実験期間は2017年2月のうち10日間，１日あたり2人の参加者，延べ20人の実験を実施する．実験日は，2/1, 2, 6, 9, 15, 16, 22, 24, 27, 28とする．日常的に運転する33～49歳の男性20名（平均43.7歳）を一般募集した．参加者募集に際し，後述のアイカメラ（EMR）装着のため，裸眼あるいはソフトコンタクトレンズ着用の者を選定した．また，高速道路の利用頻度が極端に少ない者は参加者から排除した．上記に加え，睡眠障害や心臓系疾患の既往歴がないものを条件とした.本実験では，ACC第1実験で使用した全長11.05kmの道路モデル（中央道（拡幅工事前）上り線，山陽道下り線，高松道上り線の３区間を結合したもの，図２１参照）のうち，ACC車両の特性が生じやすいと考えられる上り勾配や下り勾配からのカープなどを含む3kp～ 10kpの区間をドライビング・シミュレータ（以降，DS）上で再現し、実験を行った．１回の走行に要する時間はおおよそ4.5分である（2.4節で述べる実験で用いる条件での実測値）.先行して実施したACC第1実験では，ACC車両の混在比率が0%と10%のときには交通流に大きな変化は生じず，50%の時には交通流の乱れが小さくなる現象が認められた.また，ACC第1実験ではACC車両の挙動として，（1）先行車両が速度を上げても，それに追随して速度を上げず，事前設定速度を維持して単独走行となる（以降，ACCクルージング条件)，（2）先行車両の速度が設定速度よりも低ければ先行車両に追従する（以降，ACC追従条件)，という2種類の異なる特性が認められた.加えて、参加者がACC車両を運転している場合と、一般車両（以降、MD車両）を運転している場合とでは，運転行動や，運転時に感じる心理的負荷が変わることが想定される.そこで本実験では，ACC車両の混在比率を0%と50%の2条件，ACC混在比率50%の際にはACCクルージング条件とACC追従条件の2条件，自車両がACC車両とMD車両の2条件という組合せ，以下に示す計6条件での走行を行う.混在比率（0%），自車両（ACC車両），M0 1.混在比率（0%），自車両（MD車両），M0 2i 3. 4. 5. 6.混在比率(50%)，ACCクルージング条件，自車両(ACC車両)，M5混在比率(50%)，ACCクルージング条件，自車両(MD車両)，M5混在比率（50%），ACC追従条件，自車両（ACC車両），M5混在比率（50%），ACC追従条件，自車両（MD車両），M5本実験では, ACC第1実験で作成した交通流のうち, M5 (ACC混在比率50%)とM0 (ACC混在比率0％)のデータを用いる．実験担当者間の検討の結果，M5の中でACCクルージング状態が長く続いたID11をベースに，ACC第２実験を組み立てることとした．しかしながらID11の挙動はカープ時に路肩にはみ出すなど不安定な車両挙動を示すことが多く，その不安定な挙動そのものが被験者のストレスになる恐れが指摘された．そのため，ACC第２実験では，ID11の位置から実験者がID11と同一の条件（設定速度90km/h）で走行し直し，実験用のデータを作成した（条件3, 4用）。また，ACC追従条件として，同様にM5 ，ID11の位置から実験者が設定速度100km/hで走行し，データを作成した（条件5,6用）。加えて，混在比率0％の条件として，M0-1のID11の位置から実験者がマニュアル走行を行い，データを作成した（条件1,2用）.なお、これらのデータでは、追い越し車線に車両がおらず、被験者が追い越しできないことのストレスを感じることが想定されるため，実験者が追い越し車線を走行するデータを4台分積み重ねた（条件1，3で実施. いずれもマニュアル走行）条件3～6では、条件3で積み上げた4台分の追い越し車線走行データを,他の条件4～6用のデータにコピーした.そのため,条件3.4と条件5.6で異なるのは被験者にとっての先行車両となるID11の挙動のみであり、他の車両挙動は同一に統制される．条件3～6において，周辺車両の車種・色が同じであると，被験者が違和感を覚える可能性があるため,条件3～6のID11周辺の車両の車種・色は各々変更する（車両挙動は同一）。同様に，条件1.2においてもID11以外の車両挙動は同一に統制するとともに，条件において車種・色は変更する．作成したデータの特徴としては，ACCクルージング条件は，先行車両（ID11）が車両速度90km/hで走行しているため，走行速度はやや遅いが速度の変動はほとんどない．また9kpからのカープ区間にもそのままの速度で進入する特徴がある．一方，ACC追従条件は先行する車両群の速度変化（註：ID11の先行車両ID10もACC車両）によって，上り勾配では少し減速し，下り勾配では加速するなど，ある程度勾配に応じて速度変化が生じる（おおよそ65km/h ～100km/hの変動).混在比率0％条件では，すべてマニュアル車両のため，他の条件と比べて速度変化が大きい傾向がある（64km/h～109km/hの変動）.ここで，ACCクルージング時の車両速度は90km/hと比較的低速なため，被験者によっては希望する走行速度と乖離する状況で追従運転をすることがストレスになる可能性も考えられる．一方で，ACC車両運転時には，マニュアル運転時と比較して追従走行時の速度許容の程度に変化が生じる可能性も考えられる．そこで，各被験者に本番走行をしてもらう前に，2度ほど練習走行時をしてもらい、その際の被験者の運転状況を観察して普段どれくらいの速度で高速道路を運転するのかヒアリングを行う（希望走行速度）。この希望走行速度をACC車両運転時の車両速度設定にするとともに，のちの解析の際の参考資料とする. （1）運転行動データ運転行動データとしては，DS運転中の視線をアイカメラ（ナックイメージテクノロジー社EMR-9）で計測する. (2)ヒアリングデータ・質問紙データ走行直後には，心理尺度を用いて精神的負担を測定するほか，カロリンスカ尺度を用いて眠気の主観的評価データを取得する．また，走行場面を再現することによる振り返りを行い，走行中に気になっていた対象やリスク評価，そのときの感情をヒアリングする．走行中のヒアリング箇所を特定しておくことで，実験上の統制を測る（ヒアリング箇所は4.0, 5.5, 7.5, 9.0kpとする).実験の様子を図2.2に示す．実験参加者の覚醒が低下しやすい実験であるため、図2.3に示すスケジュールで，１日２人を対象に実験を行った．覚醒状態は体内リズムや空腹度などの要因で変化することが知られている.そのため，これらの要因の影響を実験データから排除するためにも，各被験者に午前と午後の走行を行ってもらうことが，研究の条件統制上，重要となる.　DSは1台しかないため，被験者を3走行ごとに入れ替えて実験を実施する計画とした.以上のデータの条件統制上の理由に加え，人によってはDSの運転中，いわゆるシミュレータ酔いの症状が出ることも考えられる．さらにDSの運転は暗室環境下においてプロジェクタ投影された映像を近距離（2m）から見るため，連続して走行を行うと目の疲れなどの症状が出る恐れがある．これらの症状は連続して走行すると発生しやすいため，３走行終えた後に長い休憩をはさむことで，被験者の心身の負担の軽減を図った.実験では，まずDSの操作に習熟するための練習走行として，本番で走行するのと同様のコースを「DSの操作にある程度習熟した」と被験者が自己申告するまでACC機能なしの状態で運転してもらった．次に， ACC機能ありの状態で同じコースを走行してもらい，ACC機能への習熟を図った．その後，2.４節に示した６条件を１度ずつ，計６走行してもらった．走行する条件の順序は被験者ごとにランダムに入れ替えた.
まず、走行後のヒアリングで、各走行をどれくらい注意しながら運転していたか（以降，運転の注意度）を4段階（0：全く注意していない～3：とても注意した）で問うた結果と，各走行時の覚醒度を9段階（1：非常にはっきり目覚めている〜9：非常に眠い）で問うた結果を自車両がACCであった場合とMDであった場合とで比較する.図2. 4は被験者がACC車両を運転していた場合(2.4節の条件1, 3, 5, N=60, 20人×3ACC条件/人,以降ACC運転条件)と, MD車両を運転していた場合(2.4節の条件2, 4, 6,  N=60, 20人×3MD条件/人，以降MD運転条件）の，運転の注意度の平均を示したものである．運転の注意度は，ACC運転条件が平均0.87（SD=0.81）であったのに対し，MD運転条件は平均1.31（SD=0.87）と，MD運転時のほうがACC運転時よりも注意度が有意に高い結果となった（か59)=3.43, p<.01).一方，図2. 5はACC運転条件と，MD運転条件の，運転時の覚醒度の平均を示したものである．覚醒度はACC運転条件が平均3.10（SD=1.87）であったのに対し，MD運転条件は平均2.88（SD=1.85）と有意な差は認められなかった（約59)=0.88,  n.s.).すなわち，今回の実験環境においては，速度調整が不要なACCを運転することによる覚醒度の低下という負の効果は認められなかった.次に，振り返り走行の各ヒアリングポイント（4.0kp, 5.5kp, 7.5kp, 9.0kp）における運転注意度の比較を行う．図2. 6に示すように，どのヒアリングポイントにおいても，ACC条件とMD条件とで運転の注意度に有意な差は認められなかった.次に，振り返り走行中，被験者が運転中に気になる対象として発話した内容についての解析を行う。具体的には,振り返り走行で気になる対象として発話された対象物を「車間距離」「追い越し車線の車両」「前方車両の挙動」「カープ」に分類して出現数を各々算出，2.4節に示した条件間で比較した.まず，ACC運転条件（2.4節の条件1, 3, 5,  N=60）とMD運転条件（同2, 4, 6,   N=60）の比較を行う．図2. 7はACC運転条件（図2. 7左），MD運転条件（図2. 7右）で，各ヒアリングポイントにおいて被験者が発話した対象物の出現数を示す. ACC運転条件とMD運転条件で，各ヒアリングポイントにおける発話回数に差があるのかz検定で比較を行った結果, 7.5kpおよび9.0kpにおける車間距離に関する発話回数がACC運転条件はMD運転条件よりも有意に少ない，あるいは少ない傾向が認められた（7.5kp：ACC運転条件6回，MD運転条件13回，p<.1，9.0kp：ACC運転条件3回，MD運転条件13回， p<.01).  7.5kp以降は，9.5kp付近のR=400のカープが原因となり，自車両前方の車群全体の速度が低下する箇所である．この箇所において，ACC運転時に前方車両に対する発話が有意に減少したことは，被験者がACCによる速度調整機能に一定の信頼をおいて，前方車両に対する注意をある程度減少させたものと考えられる．すなわち，前方車両に対するドライバーの注意負荷はACC機能によりある程度軽減されることが示唆される.一方，追い越し車線に関する発話数は，4kpではACC運転条件のほうが有意に多かった(ACC運転条件21回，MD運転条件9回， p<.05）のに対して、9.0kpではMD運転条件のほうが有意に多い（ACC運転条件6回，MD運転条件16回，p<.05）結果となった．また， ACC運転条件では、追い越し車線に関する発話数が運転時間の経過とともに減少し、徐々に周囲に注意を払わなくなる傾向が示唆されたのに対し，MD運転条件ではそのような傾向は認められなかった.次に, ACC車両の混在比率が0%の交通流におけるACC運転時(N=20) , MD運転時(N=20)の注意対象物の比較を行う．図2. 8はACC運転時（図2. 8左），MD運転時（図2. 8右），各ヒアリングポイントにおいて被験者が発話した対象物の出現数を示したものである. ACC車両混在比率0%の交通流では，ACC運転時とMD運転時とで車間距離に関する発話数に有意な差は認められなかった．2. 4節で述べたように，混在比率0%の交通流は，混在比率50％の交通流と比較すると速度変化が大きい特徴がある．このような交通流においては，ACC機能による前方車両への注意負荷の軽減効果は，後述のACC車両混在比率50%の交通流と比較すると限定的であった.今後,混在比率0％と50％の交通流の違いを精査する必要はあるが,交通流の乱れが比較的小さい状況，すなわち周辺に多くACC車両が存在する状況において， ACC機能による前方車両への注意負荷の軽減効果は，より大きなものとなる可能性が示唆された.一方，9.0kpにおいては，ACC運転時よりもMD運転時のほうが，追い越し車両への発話が有意に多い結果となった（ACC運転時3回，MD運転時10回，p<.05)．すなわち，ACC機能はドライバーの前方車両への注意負荷の軽減に効果がある一方で，前方以外に対しても注意を払わなくなる負の効果がある可能性が示唆された.カープに対する発話はMD運転時には認められなかった．後述のACC車両混在比率50%では，MD運転時にカープに関する発話が認められたことから，交通流の乱れが比較的大きくなる混在比率0％条件においては，ドライバーの注意は道路線形よりも前方車両や追い越し車線の車両など周辺交通条件に向けられる可能性が示唆された.ここでは，ACC車両混在比率50%追従条件の交通流におけるACC運転時（N=20）、MD運転時（N=20）の注意対象物の比較を行う．図2. 9はACC運転時（図2. 9左），MD運転時（図2.9右),各ヒアリングポイントにおいて被験者が発話した対象物の出現数を示したものである. ACC車両混在比率50%追従条件の交通流では, 4.0kpにおける追越車両に関する発話がACC運転時の方が有意に多い傾向（ACC運転時9回、MD運転時4回、p<.1)，9.0kpにおける車間距離に関する発話はMD運転時のほうが有意に多い（ACC運転時0回，MD運転時6回， p<.05）結果となった．このことから，ACC車両混在比率50%の交通流においては，ACC機能による前方車両への注意負荷の軽減効果は，ある程度期待することが出来ると考えられる.一方でMD運転時にはカープに関する発話が4件あったのに対し，ACC時には発話はなかった.つぎに，ACC車両混在比率50%クルージング条件の交通流におけるACC運転時（N=20), MD運転時（N=20）の注意対象物の比較を行う．図2. 10はACC運転時（図2. 10左），MD運転時（図2. 10右），各ヒアリングポイントにおいて被験者が発話した対象物の出現数を示したものである. ACC車両混在比率50%クルージング条件の交通流では，4.0kpにおける追越車両への発話がACCの方が有意に多い（ACC運転時6回，MD運転時1回，p<.05）ほかは，差は認められなかった．3.2.3節のACC車両混在比率50%追従条件と比較すると，MD運転時の車間距離に関する発話や追い越し車線に関する発話が少なくなっていることが分かる．この理由として， ACC車両混在比率50%クルージング条件は前方車両が90km/h設定で遅いため、カープ手前での減速度合いが他の条件よりも緩やかであった可能性が考えられる．一方で，ACC運転時には、追従条件、クルージング条件いずれの場合も車間距離に関する発話は少なく，両条件間で差は認められなかった．このことから，自車両がACC機能を搭載している場合、 MD運転時よりも早い段階（交通流がより乱れた状態）でドライバーの注意負荷を軽減できる可能性が示唆された.本節では，アイカメラデータを用い，被験者の走行中の注視行動の解析を試みる．本報告書では先行的に解析を行った被験者10名分のアイカメラデータを，ACC運転条件（2.4節の条件1, 3, 5）と，MD運転条件（2.4節の条件2, 4, 6）とで比較する．なお，機器調整の不備などの理由により一部アイカメラデータの解析が出来なかったため、今回解析対象としたのはACC運転条件が27個, MD運転条件が25個である.本研究では先行研究りの知見を援用し,視線がある対象の上に165msec以上留まっている場合,その対象を注視しているとみなした.そして注視していた対象物を「追越車両」,「メーター」,「左ミラー」,「ルームミラー」,「右ミラー」,「カープ先」,「左風景」,「右風景」,「前方」,「前方車両」に分類し，注視回数と注視時間を算出した.図2. 11. 図2. 12はそれぞれ1試行あたりの平均注視回数，平均注視時間を示す．図2. 11を見ると，ACC運転条件ではMD運転条件と比較すると前方の注視回数が少ないことが分かる（ACC運転条件43.0回，MD運転条件74.1回）。その一方で，図2. 12を見るとACC運転条件ではMD運転条件と比較すると前方の注視時間そのものは長い(ACC運転条件133.6秒, MD運転条件127.3秒). ACC運転条件とMD運転条件とで運転時間そのものに大きな差はないことから，ACC運転時はMD運転時よりも前方（前方の車両ではなく，単に前方）を長時間，他に視線を移動することなく見ていることが分かる. 3.2節のヒアリングデータの解析結果では, ACC運転時には前方や周辺への注意が低下する結果が示唆されている．この結果と，前方を長く注視することが多いという今回の結果を併せて考えると，ACC運転は，ドライバーの前方への注意負荷を下げる効用がある一方で，場合によっては漫然運転を誘発するリスクを孕む可能性があることが示唆される.第２部では，ACC車両の混在比率がドライバーに与える影響についてミクロに考察するため，第１部で構築した交通流の中を被験者に実際に走ってもらい，走行中の運転行動を計測した．また，振り返り走行を行うことで被験者が走行中に注意していた対象物など，心理面のデータ計測を行った.車間距離に関する発話回数を比較したところ，ACC運転条件はMD運転条件よりも有意に少なくなり，前方車両に対するドライバーの注意負荷はACC機能によりある程度軽減されることが示唆された．一方，ACC運転時には追い越し車線に関する発話数が運転時間の経過とともに減少し，徐々に周囲に注意を払わなくなる傾向が示唆された．ただし，今回の実験環境においては，ACCを運転することによる覚醒度の低下という負の効果は認められなかった. ACC車両混在比率ごとに比較したところ，ACC車両混在比率0%の交通流では，ACC運転時とMD運転時とで車間距離に関する発話数に有意な差は認められなかった一方で，ACC車両混在比率50％の交通流ではACC運転時に車間距離に関する発話は有意に減少した．すわなち，交通流の乱れが比較的小さい状況，たとえば周辺に多くACC車両が存在する状況において，ACC機能による前方車両への注意負荷の軽減効果は，より大きなものとなる可能性が示唆された.アイカメラデータの解析では，ACC運転時はMD運転時よりも前方(前方の車両ではなく，単に前方）を長時間，他に視線を移動することなく見ていることが分かった.以上の結果を総合すると，ACC運転は，ドライバーの前方への注意負荷を下げる効用がある一方で、場合によっては漫然運転を誘発するリスクを孕む可能性があると考えられる.今後の課題としては, ACC運転条件とMD運転条件,またACC車両の混在比率の違いによって認められた上述の結果が，ドライバーが感じる心理的負荷の違いとして解釈できるかどうか、今後生理指標などを用いてより詳細に検討する必要がある．今回の結果は、ACC混在比率が上がることにより交通流が整い，それによってドライバーの注意負荷が軽減したことを示唆するものである.今後, ACCの普及を推進することにより、道路線形などの道路環境や，それが原因となって生じる交通流の乱れといった要因が，ドライバーに与える心理的負荷を減少し，ドライバーの疲労を軽減するなどの効果が期待できる．一方で，ドライバーが周辺への注意を払わなくなることで事故リスクが高まる場面もあると考えられる．どのような交通場面においてはACCのメリットが享受できるのか、またどのような場面でACCゆえのデメリットが生じる可能性があるか，今後更なる検討を進める必要がある. 1）福田克子・佐久間美能留・中村悦夫・福田忠彦:注視点の定義に関する実験的検討,人間工学, Vol.32, No.4, pp.197-204, 1996.