第1章　はじめに
1.1研究の背景
わが国の交通事故死者数は2017年において3694人ﾘであるが,政府が目標として掲げる｢24時間死者数2500人以下」 2を達成するためには、事故削減に向け更なる取り組みが必要である．一方,都市間高速道路における渋滞損失時間の合計は1.9億人・時間で￼,大きな問題である.その渋滞の約８割は単路部で発生しており,無意識な速度変化に起因していることが分かる¶ .その中で、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・円滑性の向上を期待して，自動運転技術の開発が進められている．自動運転技術には，システムがカバーする領域に応じて、数段階のレベル分けが様々な機関で提唱されており,代表的なものとしてSAE InternationalのJ3016の定義5が挙げられる.その概要を表1.1に示す.
現在わが国では，官民ITS構想・ロードマップ2017  6において，2020年までに準自動パイロット(SAEレベル2)，2020年を目途に自動パイロット(SAEレベル3)，2025年を目途に高速道路での完全自動運転（SAEレベル4）の市場化を目標としている.上記の市場化に向けて、内閣府の自動走行システム研究開発計画1では、2017年9月より常磐道〜首都高速〜東名高速〜新東名高速300km(往復600km)で大規模実証実験を開始している.大規模実証実験の概要を表1. 2に示す.
大規模実証実験において，技術・インフラ面では，カープなどの様々な走路環境でのダイナミック・マップの有用性，精度を検証し，制度面では，自動運転レベル３実現に向けたHMI (Human Machine Interface)のガイドライン策定および国際標準化に向け評価法を確立し，2 ～3時間（200～300km）連続走行時のドライバーの状態を検証している．また，社会受容面に関しても、自動走行システムの技術や効果に関する知識を一般市民に伝える理解活動に加えて、自動運転車両が普及したとき，市民がどう受け入れていくのか，また，自動運転車両が事故を起こした場合、誰がどのように責任を問われるのかということに関して市民と直接対話を行う活動®を実施している．この市民参加型イベントに加え，大規模実証実験を活用したイベントも企画している．しかしながら、大規模実証実験では自動運転車両が増加することによる交通環境や周辺のドライバーの影響に関しては検証していない．当面は，自動運転車両と運転者がマニュアルで制御する車両の混在が想定されるため、自動運転車両が増加することによって交通の円滑性や安全性にどのような影響が生じるのか，また周辺のドライバーにどのような影響を与えるのかといった課題を明確にする必要がある．しかし，これらに関する知見はまだ十分に蓄積されていないのが現状である.ここで，筆者らは自動運転技術として，SAE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）に着目した．ACC車両とは，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、ある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. ACC車両に関する研究としては、ACC車両の混入による渋滞緩和効果を、ミクロ交通シミュレーションによる推定結果に基づいて把握した岩崎ら9の研究や、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100の研究が挙げられる．これらの既往研究では，ACC車両混在比率が上昇すると，渋滞削減率の上昇や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．しかし、これら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，ACC車両が混在する交通流において，車両挙動の相互関係，特に，ACC車両に追従する車両の挙動は調査されていない．ACC車両を用いた車両挙動に関する研究として，ACCを使用してキープレフト走行のドライバーの受容性を検証した鈴木らﾘﾘの研究が挙げられ, ACCの使用により,キープレフト走行による追従走行時に,交通流率が向上することが確認されている．しかし，この研究では，渋滞を避けた日に行っており，車両が相互に影響し合うような交通流での調査を行っておらず，この点について調査する必要がある.以上の背景のもと，本研究の先行研究12では，車両が自由に走行できる臨界流に近い交通流を対象とし，ACC車両をドライビングシミュレーター上（以下，DS）で再現し，ACC車両が混在した交通流を仮想空間上で生成した（以下，第１実験）。そして，交通流率に基づき交通流の円滑性を，PICUDに基づき潜在的な追突事故リスクを評価した．その結果，ACC車両混在比率上昇によって，サグ部や急カープといった，従来，交通流率が低下すると考えられていた箇所で，交通流率の低下が抑えられる事例を確認した．また，ACC車両の混在比率上昇に伴い追突事故リスクが低下することも確認した121ここで当然のことながら，ACC車両はサグ部や急カープといった道路構造で減速することなく走行する、従来の人が制御する車両挙動とは異なるこの举動の遠いが、ACC車両を運転するドライバーや周辺のドライバー（特に後続のドライバー）に心理的負荷をもたらすことが予想される．また，ACC 機能により車両速度や車間距離維持タスクから解放されたドライバーがその余裕をどのように使うのかも不明である．
1.2研究の目的
以上の課題に対して，第１実験12で構築した交通流中の特定場面を複数の実験参加者に運転してもらい、走行中の運転行動や視線行動を計測する（以下、第2実験）。さらに走行直後に、気になっていた対象やリスク評価をヒアリングする．これらのデータを分析することにより，自動運転車両の混在比率の変化がドライバーに与える影響や，ドライバーが自動運転車両を運転することにより周辺に対する注意や，運転行動がどのように変化するか，明らかにする.ここで，実際の交通状況は先行研究120のような車両が自由に走行できる臨界流に近い密な交通流だけではない．臨界流よりも交通密度が低く，車両が単独走行する交通状況や，臨界流よりも交通密度が高く，急激な車両の加減速や車間距離の変動が起こる交通状況が存在する．そこで，自動運転車両導入・普及の背景にある渋滞緩和という観点から，臨界流よりも交通密度が高く，急激な車両の加減速や車間距離の変動が起こる交通流（以下，高密度交通流）を対象とする．そして，ACC車両混在比率の違いによって，交通流の円滑性と追突事故リスクを評価し，第１実験120の知見と比較するとともに，ドライバーの運転の注意傾向やストレス度合いを明らかにする.

2.1  美酸概要
2. 1. 1 実験に用いた機器とコース
実験環境を図2. 1,コースを図2. 2に示す.これらは第1実験129で使用した物と同じである. DS上に再現したACCの機能は，現実社会で普及しているACC車両の走行中の特性と同様，先行車両が速度を上げても,事前設定速度を維持して単独走行する(以下, ACCクルージング条件).一方，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（以下，ACC追従条件).この機能を再現したACC車両を使用し，実験を行う．
2. 1. 2  ACC車両の混在比率が異なる交通流の再現
被験者として運転免許を保有する学生 32名に高速道路の模擬走行をしてもらった．再現した交通流を図2.3に示す.これはコースの6～7kmの部分を表している.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，先頭車群を含む各車両の軌跡を描画した図に，各車両の地点速度から算出される等速度線を重畳した図である.車両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，ACC車両の軌跡を太線で示し，必要に応じて被験者のIDを赤色の数字で示してある. 0％では車頭距離が大きい場面が多数確認できる．例えば，0％のID5（非ACC車両，以下MD車両）は，6. 0～6. 3kpにかけて100km/h以上で走行している一方，後続のID7は100km/h未満で走行しており，この間の車頭距離が大きいことが確認できる．ここで，この区間は最大2. 82%の上り勾配を有するものの，緩やかな平面曲線のため設計速度は120km/hであり，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，交通流率が低下したと理解できる.一方，ACC車両の混在比率が50%では，80〜90km/hで走行する車両が多数を占めており，全体的に速度が低いことが確認できる．ACC車両は道路線形の影響を受けないということは，ACCの機能にドライバーが介入しない限り、設定した目標速度を超える速度で走行しないことを意味する．つまり，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，速度が低くなったと理解できる．しかし，同時にACCの効果によって交通流が密になったことで,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車両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一方，速度が低下しても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.
2. 1. 3被験者および実験条件
被験者は日常的に運転する33～49歳の男性20名(平均43. 7歳)に，DS上に再現した全長約7kmのコース(3～11kmの範囲)を模擬走行をしてもらった. DS上に再現したACCの機能を基に, ACC車両の混在比率を0%と50%の2条件，ACC混在比率50%の際には前方車両が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，計6条件での走行を行った．走行は，ACC車両運転時を3走行，MD車両運転時を3走行してもらった．
2. 1. 4計測データ
走行の際には图2.4のアイカメラ（ナックイメージテクノロジー社　EMR-9）を被験者に装着し，運転中の視線を計測した．各走行後には，運転中に注意を払っていた対象物や運転中の注意度，眠気などをヒアリングした．また，生理指標計測装置（キッセイコムテック社製マルチセンサー生理指標計測システムNexus−10及びディスポーサル電極,呼吸計測用バンド)によって心竜および呼吸を計測する.データの記録はNexus−10からBioTrace+という専用ソフトウエアをインストールしたPCにデータを送信する．
2. 1. 5データ解析手法
アイカメラデータより，被験者が走行中，車両周辺に存在する様々な対象物をどれくらい注視したか，注視回数および注視時間を対象物ごとに算出し，条件間で差があるかをt検定により解析した．また，対象物として設けた10項目を表2. 1に示す．ヒアリングデータより，ACC運転時とM運転時，項目別で各々の平均を算出し，自車両の違いによって変化があるのかt検定により解析した.

2.2結果・考察
2. 2. 1アイカメラデータ計測結果に基づく分析・考察
(1)走行中の対象物に対する平均注視回数(車両別比較)
アイカメラデータより，対象物ごとに対する平均の注視回数を算出した．ACC車両運転時とMD車両運転時の違いを把握するため，走行全体の平均注視回数を比較した．その結果を図2.5に示す.その中で有意差が認められた項目を抽出したものを図2.6に示す.メーターに関しては速度調整を行わなくてよいACC運転時の方が有意に少ないことが認められた．また本研究では，遠方の山や木など運転中に必要な情報が含まれないものへの注視を風景と区分している.その風景に関して図2.7に示す.その他の項目に関しても画像で補足説明する.そこで、運転中の脇見の指標として風景への注視回数に着目する．左風景の注視回数は，MD車両運転時が平均6. 3回( S. D. =7. 2)，ACC車両運転時が平均11. 1回( S. D. =13. 2)，右風景の注視回数は，MD車両運転時が平均5. 2回( S. D. =6. 2)，ACC車両運転時が平均10. 4回( S. D. =13. 5)となった．すなわち，ACC機能の使用により，脇見と解釈できる回数が有意に多くなる結果となった.
(2)走行中の対象物に対する平均注視時間(車両別比較)
アイカメラデータより,対象物ごとに対する平均の注視時間を算出した.その注視時間をACC車両運転時とMD車両運転時で比較を行った．有意差，有意傾向が認められた項目を図2.8に示す.注視回数と同様，有意差，有意傾向が認められた項目はメーター，カープ先，左風景，右風景となっている.
(3)走行中の対象物に対する平均注視回数と注視時間(交通流別算出)
アイカメラデータより，対象物ごとに対する平均の注視回数と注視時間を，走行パターンごとに算出した．ACC車両の混在比率が0%・自分がACC車両を運転している場合とMD車両を運転している場合を比較し，注視回数を図2.9，注視時間を図2.10に示す．交通流の乱れが少ない，ACC車両の混在比率が50％ (前方車がACCクルージング条件)・自分がACC車両を運転している場合とMD車両を比較し，注視回数を図2.11，注視時間を図2.12に示す．交通流の乱れが少ない，ACC車両の混在比率が50% (前方車がACC追従条件)・自分がACC車両を運転している場合とMD車両を比較し，注視回数を図2. 13，注視時間を図2. 14に示す．こちらの結果から，注目すべき箇所をピックアップしたものを次の章から説明する.
(4)走行中の対象物に対する平均注視回数と注視時間(交通流別比較・自車両ACC)
アイカメラデータより，対象物ごとに対する平均の注視回数と注視時間を走行のパターンごとに算出した．ACC車両の混在比率が0％・自分がACC車両を運転している場合と，交通流の乱れが少ない、ACC車両の混在比率が50％ (前方車がACCクルージング条件) ・自分がACC車両を運転している場合を比較した．注視回数で有意差が認められた項目を図 2. 15 に示す．追越車両に対する注視回数は混在比率0%で19. 6回( S. D. =10. 1), 50%(ACCクルージング条件)では13. 1回( S. D. =7. 8)と有意差が認められた．また，注視時間において，有意傾向が認められた項目を図2.16に示す.注視回数と同様，追越車両に対する注視時間に有意傾向が認められた．よって，ACC車両の増加に伴って交通流の乱れは小さくなる一方，追越車両への注意が低下する負の効果が認められた.
(5)走行中の対象物に対する平均注視回数と注視時間(交通流別比較・自車両加)
アイカメラデータより，対象物ごとに対する平均の注視回数と注視時間を，走行のパターンごとに算出した．ACC車両の混在比率が0％・自分がMD車両を運転している場合と，交通流の乱れが少ない，ACC車両の混在比率が50％ (前方車がACCクルージング条件)・自分がMD車両を運転している場合を比較した．有意差が認められた項目を図 2. 17 に示す．右風景に対する注視回数は混在比率0%で3.2回(S.D.=5.3)，50%(ACCクルージング条件)では8.2回(S.D.=7.5)と有意差が認められた．また，注視時間において，有意傾向が認められた項目を図 2.18に示す．注視回数と同様，右風景に対する注視時間に有意傾向が認められた．よって，ACC車両の増加に伴って交通流の乱れは小さくなる一方，MD車両を運転している場合でも，脇見と解釈できる回数が有意に多くなる結果となった.
2. 2. 2ヒアリングデータ結果に基づく分析・考察
(1)走行中の運転に対する住意度
高速道路模擬走行終了後，その走行に対する運転の注意度(0：注意していない～3：注意した)を取得した．その取得したデータの平均値を自車両がACCの場合と自車両がMDの場合で比較を行った．その結果を図2. 19に示す．MD運転時は平均1. 31 ( S. D. =0. 87)に対して，ACC運転時は平均0. 87 ( S. D. =0. 81)となりACC運転時の方が有意に低かった．ACCの機能により，運転手は運転に対する注意が散漫になることが示唆された.
(2)走行中の眠気
高速道路模擬走行終了後，その走行での眠気の状態(1:非常にはっきり目覚めている〜9:とても眠い)を取得した．その取得したデータの平均値を自車両がACCの場合と自車両がMDの場合で比較を行った．その結果を図2.20に示す．MD運転時は平均3.10(S.D.=1.87)に対して， ACC運転時は平均2. 88 ( S. D. =1. 85)と有意な差は認められなかった．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を運転する事による眠気が生じるという負の効果は認められなかった.
(3)走行中の対象物に対する発話
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った．その結果を図2.21に示す．今回は，振り返り走行で気になる対象として発話された対象物の中から「車間距離」「追越車線の車両」に関するものに着目し、振り返り時における発話の有無を，一般化線形混合モデル（従属変数はベルヌーイ分布に従う）を用いて予測した．固定効果は、システム、kp、話題、混在比率、及びシステムとkpの交互作用であった．変量効果は，実験参加者であった．解析の結果，ACCクルージング（図50%Cruise）条件ではその他の混在率条件と比べて，発話が生じにくかった（b = −0.68, p < .05). 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、他の条件と比較すると速度の変動が少なく，交通流の乱れが小さい．このような交通流において，気になる対象物の発話が生じにくかったという今回の結果は, ACC車両の普及によって交通流の乱れが小さくなれば, ACC車両を運転しているドライバーだけでなく, MD車両を運転しているドライバーの注意負荷も軽減する可能性があることを示唆する.さらに，システムとkpの間に有意な交互作用が認められたため( b = 1.36,   p < .01), 下位検定を行った．その結果，7.5kp地点においてのみ，有意なシステムの効果が認められ（b= 0.26,    p 〈 .05)，ACC機能あり条件では，ACC機能なし条件よりも発話が生じにくかった．この結果は，  4. 0kp（走行開始地点から1km）においてはACC機能の有無によって注意すべき対象物の発話に差が生じなかった一方で，7.5kp（走行開始地点から4.5km）においては差が生じたことを示す。このことから， ACC機能ありの場合，運転時間が長くなると自車両周辺の車両に対する注意が少なくなることが示唆される.
2. 2. 3心電データ結果に基づく分析・考察
(1)　心電データの計測
本項では生理指標計測装置（キッセイコムテック社製マルチセンサー生理指標計測システムNexus−10及びディスポーザプル電極）によって計測した心電データを解析し，ACC車両の混在比率が異なる交通流が運転者に与える影響を生理指標の観点から把握することを目指す.心電図の誘導方法として本研究では電極ケープルが動作の障害にならない3点誘導法を用いたｵﾂ.ディスポーザプル電極3本はそれぞれ＋の電極が赤，－の電極が黒，グランドが白を示す．心竜データに筋竜が影響することを可能な限り避けるため，電極は骨の上に設置するものとし、一の電極（黒）は右鎖骨上、＋の電極（赤）は左肋骨の一番下、グランド（白）は左鎖骨上に設置した（図2.22）.
(2)　生理指標
自律神経系とは，血液循環・呼吸・体温調節など，生命維持に欠くことのできない機能を自律的に制御する神経であり，内分泌系や免疫系とともに，身体のホメオスタシス(恒常性)の維持を担っている189 .自律神経には，交感神経系と副交感神経があり，多くの臓器はその両方により調節されている(二重支配).心拍数は心臓交感神経が賦活すると上がり心臓副交感神経が賦活すると下がるように二つの神経系の綱引きで決まる(拮抗支配).交感神経は身体の活動レベルや運動能力を高める方向に働き，緊張時やストレス時に活発になる．副交感神経は心身の沈静化・エネルギーの消費抑制と蓄えの方向に働き，リラックスしている時や睡眠時に活発になる.一方，心竜は心筋の筋竜位であり，P波・Q波・R波・S波・T波・U波により構成されている。 (図2.23). 心拍変動とはR波の間隔(以下R-R間隔)の変動191 201 , つまり瞬時心拍数の変動を意味する. R-R間隔の変動にはいくつかの特徴的な揺らぎがあり，1つは0. 04～0. 15Hz帯に出現するLF成分(低周波成分)で，血管の血圧のフィードバック調節に伴う交感神経・副交感神経の変調に由来する。もう一つは0. 15～0. 40Hz帯に出現する呼吸に同調した変調、すなわち呼吸性不整脈(以下RSA)を反映するHF成分(高周波成分)である．RSAは副交感神経遮断薬(atropine)を投与した時に消失し，交感神経遮断薬(propranolol)を投与した時に増加する．これは副交感神経の変化と同期していると裏付けされているためRSAは副交感神経の活動指標として表される．本研究では，運転者の漫然運転に入る徴候の前段階としてリラックス状態を調べるための生理指標としてHF成分を用いた．具体的には，運転中にHF成分が高まることがあれば，リラックスしている，もしくは漫然運転になりつつあると判断する.
(3)　生理計測指標の算出
収集した心竜データ（図2. 24）にはノイズが含まれているため基線の動揺(ドリフト)が認められる。そのため，ドリフトを除去するためにハイパスフィルタ(カットオフ周波数3Hz)を適用した上で，  R波のピークを検出する（図2.25）.検出したR-R間隔は不均等間隔でサンプリングされているためスプライン補間を施し均等間隔サンプリング(256Hzでのサンプリング間隔)に変換する．変換したR-R間隔の時系列波形に周波数解析(Complex Demodulation法)を行い、0.15〜0.45Hz帯の振幅成分を求めた（以降，この振幅成分をHF成分と呼ぶ）. HF成分の値は個人差が大きいため、実験参加者ごとにHF成分が高いと判断する閾値を設定する必要がある．本項で述べる解析では，同一実験参加者の全走行のHF成分の時系列データから平均μと標準偏差σを算出し、 μ +3 σを超えた値をHF成分が高いとみなす.
(4)　心電データの解析結果
本項では、20名の実験参加者のうち、試行的に3名(ID1～3)の心電データの解析を行った.まず，実験参加者（ID1）のMD車両，ACC車両運転時のHF成分の時間的変動を図2.26に，ヒアリング結果の抜粋を表2.2に示す．なお，ID1のHF成分の閾値は，前項で述べた手順に沿って算出した値454. 7とした.
表2.2をみるとACC車両運転時には, 2.5km～4.5kmの区間において安心したという発話がある. 図2. 26の右図をみると3. 6km地点で閾値を超えたHF成分の値がみられ、この地点で被験者がリラックスしている事が生理指標から読み取れる．また，ACC車両運転時には4. 5km地点以降で漫然運転に陥り，眠気を感じたという発話がみられたが，図2. 26の右図からは5. 2km, 6. 0km地点でHF成分の値が閾値を超えており，被験者がリラックスしていることが生理指標から読み取れる．一方，MD車両運転時には，全体的に周囲の車両を気にして不安を感じたという発話が認められた.図2. 26の左図をみると関値を超えたHF成分の値は見られなかった.次に，実験参加者（ID2）のMD車両，ACC車両運転時のHF成分の時間的変動を図2.27に,ヒアリング結果の抜粋を表2.3に示す．なお、ID1のHF成分の閾値は，前項で述べた手順に沿って算出した値1673. 6とした．図2. 26の右図をみると，ACC車両運転時，2. 5km地点付近にてHF成分の値が高くなっているものの,ヒアリングデータからは該当する発話は認められなかった．一方で，4. 5km地点以降，眠気を感じたとの発話があり，実際，4. 5km付近でHF成分の値の高まりが認められた. MD車両運転時は,周辺車両を気にしている旨の発話が多く認められ,生理指標データを見ても，閾値を超えたHF成分の値はなかった．

(5)運転中の注意度と生理指標との関連性検討
本項では，解析対象とした実験参加者3人（ID1～3）の全17走行(機器の不調によりID1の1試行分がデータ欠損)におけるHF成分のピーク値の平均値と，ヒアリングで取得した運転中の注意度との間にどのような関係があるのか検証した.各実験参加者のHF成分と注意度との相関を表2.4に，散布図を図2.28に示す.
各被験者のHF成分と注意度の間には相関係数=−0. 69と有意水準1%未満で有意差があり負の相関がみられた.このことから注意度が低くなると生理指標のHF成分の値が高くなる傾向にあることが分かる.すなわちHF成分の値により,運転者がどの程度注意しながら運転しているのか,ある程度推測できることが分かった.
2.3第２章のまとめ
本章では、ACC車両の混在比率がドライバーに与える影響を考察するため、ACC車両の混在比率を変化させた交通環境で実験参加者に走行してもらった．その走行中の視線移動をアイカメラデータから取得した．また走行中の運転時の注意度や眠気に関してヒアリングした．アイカメラデータより，ACC車両を運転する事により，運転時に必要な情報が含まれていない風景に対する注視が有意に多い結果となり，ACC車両を運転する事によって脇見運転を誘発する可能性が示唆された．ACC車両が増加することにより，自車両がACCの場合，追越車両に対する注意が低下する結果となった．また，自車両がMDである場合では，脇見運転を誘発する可能性が示唆され、自車両の違いによらず、運転時に負の要因とみなせるものが発生するリスクがみてとれた.ヒアリングデータより、ACC車両を運転する事で、MD車両を運転するときより，運転の注意度が低下することが示唆された.注意低下より,新たな事故リスクが発生しかねない.しかし, ACC車両を運転する事によって、眠気が生じるという負の効果は、今回の実験では認められなかった．また，ACC車両の普及によって交通流の乱れが小さくなれば，ACC車両を運転しているドライバーだけでなく, MD車両を運転しているドライバーの注意負荷も軽減する可能性と, ACC機能ありの場合，運転時間が長くなると自車両周辺の車両に対する注意が少なくなることが示唆された.アイカメラデータとヒアリングデータの結果をまとめると，ACC車両を運転することによって，運転に対する注意の低下，自車両周辺の車両に対する注意の低下，脇見運転を誘発する可能性が挙げられる．MD車両を運転する場合でも，自車両周辺の車両に対する注意の低下，脇見運転を誘発する可能性が挙げられる．このように，ACC車両の増加がドライバーに一定の負の影響を与えることが明らかとなった．さらに，注意度が低くなると生理指標のHF成分の値が高くなる傾向にあることが分かった．すなわちHF成分の値により，運転者がどの程度注意しながら運転しているのか，ある程度推測できることが分かった．

3.1実験概要
3. 1. 1 実験に用いた機器とコース2. 1. 1で示したものと同じ機器と実験コースを使用した.
3. 1. 2  ACC車両の混在比率が異なる高密度交通流の再現
本実験では，被験者に臨界流よりも交通密度が高く，急激な車両の加減速や車間距離の変動が起こる交通流の中を走行してもらうため，筆者らが，先頭車両を含む20台の車列（以降，先頭車群）を作成した．具体的には，まず，中央道区間（0～3.0kp）における先頭車両の速度推移は，既往研究131より，減速波の増幅伝播が最も大きい，下り勾配区間（1.0kp付近）から速度が低下し、分析区間終端でも回復傾向が見られない速度推移を参照した.そして，山陽道区間と高松道区間（3.0～11.0kp）の先頭車両の速度推移は，先行研究 123でで得られた空間平均速度のデータから，山陽道区間の上り坂付近（6. 0～7. 0kp）と高松道区間の急カープ(8. 5～10. 0kp)において,最も平均速度が遅くなった, ACC車両混在比率50％かつ,走行車線の先頭車両がACC車両であるパターンの空間平均速度を参照した.本実験で参照した先頭車両の速度推移を道路線形図とあわせて図3.1に示す.次に，この先頭車両に続いて，19台の車列を追従積み重ね走行10により作成した．この20台の積み重ね走行によって，中央道区間のサグ部（1.0kp付近）と高松道区間の急カープ手前(9. 0kp付近)において，20台目の速度が40km/h以下にまで減速することとなった．したがって，1人目の被験者には，先頭車群の20台目に追従してもらうことにより，減速や車間距離の変動が激しい交通流を走行してもらうこととした.
3. 1. 3被験者および実験条件
本実験では，被験者として，日常的に運転する33～50歳の男性30名を一般募集した．この30名の年齢の平均値は41.3歳で，標準偏差は5.1歳である．参加者募集に際し，アイカメラ装着のため、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，職業ドライバ一や高速道路の利用頻度が極端に少ないものは被験者から除外した．上記に加え，心拍を計測することから，睡眠障害や心臓系疾患の既往歴がないものを条件とする．本実験では，3. 1. 2で述べた通り，追従積重ね実験¹¹と呼ばれる手法を適用し，運転特性が異なる車両で交通流を作成することとした．なお，一般に交通量が増大すると追越車線利用率が高くなり，先に追越車線から低速な車列が出来上がるという知見15から，本実験では，追越車線を対象とした．また，走行車線の車両は先頭車両を自車速度にロックし，後続に38台の車両を配置して，車線変更ができない車列を再現した.ここで，ACC車両の混在比率は0%，50%とした．混在比率50%については，各被験者がMD車両とACC車両それぞれで走行してもらった．ただし，ID2が混在比率50%をACC車両で2度走行したため,混在比率50%となるようACC車両とMD車両の台数を合わせなければならない関係上, ID21は混在比率50%をMD車両で2度走行することとなった．妻3.1に混在比率パターンと各混在比率におけるACC車両及びMD車両の台数を示す.
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た．
3. 1. 4計測データ
走行の際には図2.4のアイカメラ（ナックイメージテクノロジー社　EMR-9）を被験者に装着し，運転中の視線を計測した．各走行後には，運転中に注意を払っていた対象物や運転中の注意度，ストレスなどをヒアリングした．また，生理指標計測装置（キッセイコムテック社製マルチセンサー生理指標計測システムNexus-10及びディスポーサル電極，呼吸計測用バンド)によって心電および呼吸を計測する.データの記録はNexus−10からBioTrace+という専用ソフトウェアをインストールしたPCにデータを送信する. 計測したデータの一覧を表3. 2に示す.

3.2交通流特性と車両挙動の把握
3.2.1分析方針
本研究では，高密度交通流を対象として，ACC車両混在比率の違いによる交通流の特性を把握する．具体的には，各区間（中央道区間・山陽道区間・高松道区間）で速度コンター図（図3.2〜3.10）を作成し，各区間の減速波の発生伝播状況を読み取る．また，各区間で交通流率を算出し，混在比率パターン間で比較して，交通流率に違いが出た要因を，速度コンター図から考察する．速度コンター図から原因を特定できない場合，車頭距離と空間平均速度から考察する。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.次に，個々の車両挙動に着目して，ACC車両混在比率の違いによる影響を把握する．具体的には，各区間でコンフリクト指標の1つであるPICUDを算出し，各車両の潜在的な追突事故リスクを評価する.
3. 2. 2 滅速波の発生伝播状況
各区間での減速波の発生伝播状況と減速波が発生した要因を作成した速度コンター図から読み取り，混在比率パターン間で比較し，考察する． (1)中央道区間における被速波の発生伝播状況中央道区間におけるp1の速度コンター図を図3.2に，p2の速度コンター図を図3.4に，p3まず，図3.2から， ID15がスタート直後の0. 1kp付近において70 km/hまで減速している. 0.1～0.2kp付近においてID15～ID25が車間を詰めながら追従しているため， 50 km/hまで減速している．さらに，ID26の車頭距離が増加し，0.4kp付近では40 km/hまで減速している．以上より，図3. 2の0. 1～0. 5kpにおいて，①のような低速域が現れていると考えられる.次に渋滞発生の起点となる減速波の上流増幅伝播に着目する.図3.3と図3.4の0.1～0.5kpでは，上述のような速度低下や車頭距離の増加がほとんど見られず，図3.2の①のような低速また，図3.2から，ID2が1.2kp付近のサグ部下り坂において，車頭距離が大きい状態で減速している． ID3 以降の車両が車頭距離を維持して追従しているため、反応遅れにより 1.2kp付近においてID15が40 km/hまで減速し，1. 1kp付近でID20が20km/hまで減速している．以上より，ID2の減速が起点となり，②の減速波の上流増幅伝播が起こったと考えられる．一方，図3.3において，区間全体でID8の車頭距離が大きく，0.9～1.1kpにかけて100ｋｍ/hから60 km/hまで減速している．しかし，ID9以降のACC車両が前方車両の減速に対し，遅れなく緩やかに反応し、車頭距離を維持して追従しているため、後続車両に減速は伝播するものの減速の増幅は見られない．結果として，図3.3では低速走行が長く続いて，③のように減速波が下流に伝播している.以上を繼めると，ACC車両は前方車両の減速に対し，遅れなく緩やかに反応し，これがACC車両に追従するMD車両も急プレーキにも影響するため，ACC車両の混在比率増加によって，低速域の発生，減速波の上流増幅伝播が抑制されると考えられる．ただし，ACC車両の混在比率が上昇しても，車両の減速が生じやすいサグ部を有する中央道区間において，高密度の交通流では減速波が伝わり，また，減速波は下流に伝播することが確認された. (2)山陽道区間における滅速波の発生伝播状況山陽道区間におけるp1の速度コンター図を図3.5に，p2の速度コンター図を図3.6に，p3の速度コンター図を図3.7に示す. これらの図から，区間全体で減速波が発生している状況は読み取れない．この山陽道区間は上り勾配を有するものの，平面曲線は緩やかであり，高速で走りやすい区間であったため，どの混在比率パターンにおいても減速波は発生しなかったと考えられる.
(3) 高松道区間における被速波の発生伝播状況
高松道区間におけるp1の速度コンター図を図3.8に、p2の速度コンター図を図3.9に、p3の速度コンター図を図3. 10に示す.まず，図3.8では，③のような減速波の上流増幅伝播が起こっており， 8. 2kp付近ではID24が10 km/h以下にまで減速している．減速波④について時間をさかのぼってみると，  8. 8kp付近でID4～7の車両が車頭距離を維持して追従しており， ID6は40 km/hまで速度が低下している．しかし，ID8以降の車頭距離が大きい状態で追従している車両が多くみられるため，ID4～ 7が起点となり，減速波④が伝わったと考えにくい．さらに時間をさかのぼってみると，先頭車群ID16～20が9.0kp付近の急カーブ手前において強い減速を伴っており，70 km/hから40 km/hまで減速している．ここでの急減速が起点となり，④の減速波の上流増幅伝播が起こったと考えられる.図3.9では, 8. 7kp付近の急カープ手前で先頭車群ID16～20が100 km/hから60 km/hまで減速しており，強い減速が起こっているが，ACC車両の前方車両の減速に対し，遅れなく緩やかに反応するという特性により，車頭距離を維持して追従しているため、後方車両に減速は伝播するものの減速の増幅は見られない．結果として，低速走行が長く続いて，⑨のように減速波が下流に伝播したと考えられる.図3. 10においても，図3. 9と同様に，ACC車両の混在により，減速波が下流に伝播していると考えられる.以上より, 3–2–1節同様,車両の減速が生じやすい急カープを有する高松道区間においても, ACC車両の混在比率が上昇すると，高密度の交通流では減速波が伝わり，また，減速波は下流に伝播することが確認された.
3. 2. 3 交通流率の変動の把握
各区間で交通流率を算出し，混在比率パターン間で比較する．交通流率に違いが出た要因を速度コンター図から読み取る．速度コンター図から要因を特定できない場合，各区間で車頭距離と空間平均速度を算出し，交通流率に違いが出た要因を考察する．ここで，本研究では，車頭距離をその定義に基づき，車間距離と前方車両の車長の和により算出する．また，空間平均速度を地点速度の調和平均値を求めることにより算出する. (1)交通流率の算出本研究では，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. 11). 9x = TN,x - To,x N x _
しこと; qx：地点xでの交通流率[台/h]（1車線あたり） N x ：地点xを通過した車両台数[台] tnx：地点xにおいて，n台目の車両か通過した時刻[s] tox：先頭車群の最後尾の車両の通過時刻[s]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した結果を図3. 12に示す．中央道区間の0～0. 5kpや高松道区間の7.0～8. 5kpにおいて, p1の交通流率が大きく低下していることが読み取れる．全体としては，p1の交通流率のほうがp2やp3の交通流率よりも低下することが読み取れる．また，高松道区間の8. 5～9. 0kpにおいて，p3の交通流率が大きく上昇しており，同じ混在比率50%であっても交通流の違いによってp2とp3で交通流率の変動に違いがあらわれた.
(2)中央道区間における交通施率
中央道区間における交通流率の推移を縦断線形図と合わせて図 3. 13に示す。この図から、サグ部の下り坂勾配である0〜1. 0kpにおいて、全てのパターンで交通流率が低下しているが,特にp1では，他の混在比率パターンに比べて大きく交通流率が低下している．p1とp2では，サグ部の下り坂勾配である1. 5kpより前に交通流率が一度低下して，サグ部の上り坂勾配である1. 5～3. 0kpにおいて上昇しているが，p3では，そのような変化は見られない．そこで，中央道区間における速度コンター図（図3.2〜図3.4）を参照すると，図3.2より， 0〜0. 2kpにおいて，ID15の車頭距離が増加し，70 km/hまで減速している．ID16以降の車両では，特に0.5～0.7kpにおいて，ID23～ID28にかけて車頭距離が増加して，減速しているのが読み取れる．以上より，p1では，0～1. 0kpにおいて，交通流率が大きく低下していると考えられる.図3.3から，1. 0kp付近で，ID8，ID24，ID29（いずれもMD車両）の車頭距離が増加して減速していることが確認できる．以上より，p2では，0～1.5kpで交通流率の低下が見られる．しかし，p2において，0～1. 5kpではID8，ID24，ID29以外の車両が車頭距離を維持して走行しているのが確認できる．これは，ACC車両が前方車両との車間距離を自動的に調節するため，ACC車両の混在により，車頭距離が増加する車両がp1よりも減少したためであると考えられる．以上より，p2の交通流率は，p1の交通流率ほど低下しなかったと考えられる．一方，図3.4から，1.0kp付近でID11の車頭距離が増加して減速しているが，その他の車両は，車頭距離を維持して追従していることが確認できる．したがって，0～1.5kpにおいてp3の交通流率は，p2の交通流率ほど低下しなかったと考えられる.このように，同じ混在比率50％でも，交通流率に違いが生じた要因として，MD車両を運転する個々のドライバーの挙動が交通流に影響したと考えられる．以上より，高密度交通流を対象としたとき，交通流率が低下しやすいサグ部を有する中央道区間において，ACC車両の混在比率が50％のとき，交通流率の低下が抑えられると考えられる.
(3)山陽道区間における交通流率
山陽道区間における交通流率の推移を縦断線形図と合わせて図 3. 14に示す。この図から, 5.0～6.0kpにおいて，全パターンで交通流率がわずかに低下している．また，7.0kp以降の下り坂勾配でp1の交通流率が大きく低下している.そこで，山陽道区間における速度コンター図（図3.5〜図3.7）を参照する．いずれの場合も5. 0～6. 0kpにおいて速度低下が起こっている箇所や，車頭距離が増加した車両が存在せず，速度コンター図からは原因を特定することはできない．また，図3.5から，7.0kp付近において減速している車両が複数見られる．しかし，どの車両も車頭距離を維持して減速しており，複数の車両の減速により交通流率が低下したとは考えにくい.そこで，山陽道区間において，車頭距離と空間平均速度を算出し，交通流率の変動の考察を行う．山陽道区間における車頭距離と空間平均速度を，交通流率の推移とともに図3.14に示す．5.0～6.0kpにおいて，空間平均速度と車頭距離を参照すると，p1とp3では車頭距離の増加，p2では空間平均速度の低下が原因で交通流率が低下したと考えられる．また，7.0～8.0kpでは，p1の車頭距離が大きく増加したため，p1の交通流率が大きく低下したと考えられる.以上より，山陽道区間においては，4. 0～7. 0kpでは上り勾配であるが，中央道区間や高松道区間に比べ，比較的高速で走行できる区間であるため，全ての混在比率パターンで減速を強いられている箇所はなく,混在比率の違いによって交通流率に差は見られなかったと考えられる.しかし，7.0〜8.0kpでは，下り勾配であり，車両が加速し，車間を開けて走行する箇所となるため，混在比率0%では交通流率が低下する．一方，混在比率50%では，ACC車両の混在により，車間を維持して走行する車両が増加するため，交通流率の低下が抑制されると考えられる.
(4)高松道区間における交通流率
高松道区間における交通流率の推移を平面線形図と合わせて図3.15に示す.この図から,カープ手前の7.0〜8.5kpにおいて，p1の交通流率が大きく低下している．また，カープ直前の8. 5～9. 0kpにおいて，p3の交通流率が上昇している．そこで，高松道区間における速度コンター図（図3.8〜図3.10）を参照する．図3.8から, 8.0〜8.5kpにおいて減速波④が存在し，ほとんどの車両が100km/hから40km/hにまで短時間で減速していることが読み取れるため，8.0～8.5kpにおいてp1の交通流率が大きく低下したと考えられる.また，図3. 10から，9. 0kp付近においてほとんどの車両の車頭距離が減少していることが読み取れる。また、ほとんどの車両が100km/hから50km/hにまで緩やかに減速している．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して追従するという効果により，多くの車両がカープ直前の減速箇所において，緩やかに減速し，かつ，車頭距離を維持して追従していることが確認できる．その結果，交通密度が増加し，p3の交通流率が上昇したと考えられる．したがって，高密度交通流を対象としたとき，カープ直前の減速箇所でACC車両の混在比率が上昇することによって，交通密度が増加し，交通流率が上昇することが確認できた.
3. 2. 4 コンフリクト指標を用いた安全性評価
(1)評価指標と評価方針
本研究では，各車両の潜在的な追突事故リスクを評価するため，コンフリクト指標の１つであるPICUDを基に考察を行う．PICUD16は，式(3–2)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：  V :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] so：前方車両の減速開始時の車間距離[m] Δt：反応遅れ時間[s] a：減速時の加速度 [m/s²]各パターンについて，0. 02kpおきにPICUDを算出する．ここで，反応遅れ時間Δt，減速時の加速度aは，既往研究¹⁰にならい，Δt = 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，その地点において追突事故リスクが潜在的に高いことを表している． (2)中央道区間における負債PICUD検出率まず,中央道区間(1. 0～3. 0kp)における,各混在比率パターンの負値PICUD検出率を図3. 16に示す.

図3. 16 中央道区間（1. 0～3. 0kp）における負値PICUD検出率
図3. 16から，全体的にp1で負値PICUD検出率が高いことが確認できる．また，1. 0kp付近でp2の検出率が高く，1. 1kp付近でp3の検出率が高いことが確認できる.ここで，ACC車両は前方車両の減速に対し，遅れなく緩やかに減速するため，その後続車両がMD車両であっても緩やかに減速する．したがって，ACC車両に追従するMD車両も反応遅れは小さくなり，負値PICUD検出率は低くなると考えられる．しかし，本研究では，混在比率50%のときでも高い検出率が確認されたため， p2では1. 0kp付近を対象に，p3では1. 1kp付近を対象に前方がACC車両，後続がMD車両という組み合わせの車両の挙動に着目し，上記結果が得られた要因を考察する.まず，p2の0.8～1.2kpを対象として，図3.17にp2のID21とその前方車両のTime-Space図，および速度とPICUDの推移示す．ID20（ACC車両）とID21（MD車両）の車両挙動に着目する． ID20（ACC車両）が実験開始後経過時間111秒（0. 9kp）付近で減速を開始し，前方車両の減速に対し、3秒ほど遅れてID21 (MD車両)が減速を開始していることが読み取れる．この間、 ID21のID20に対する相対速度は増加し、かつ、 ID21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、114秒 (0. 9kp)付近で負値となることが確認できる．前方車両がACC車両であるにもかかわらず，ID21が前方車両の減速に対し，反応遅れを伴った要因として，前方車両がACC車両であるかということ，あるいは，ACC車両であることがわかっても，ACC車両がどのような挙動をするのかということが後続車両はわからない可能性がある.そのため, ID21は前方車両がMD車両の挙動をするという想定で走行すると、ACC車両の緩やかな減速に気づかないので，後続車両の減速開始が遅れたと考えられる．また，本実験では，ACC車両減速時にプレーキランプが点灯しない仕様であったこともあり，よりACC車両の緩やかな減速に気付かなかったと考えられる．以上より，減速や車間距離の変動が激しい高密度交通流において，p2のID21の挙動をする車両が存在したために，追突事故リスクが高まったと考えられる.
図3. 17中央道区間におけるp2の車両挙動とPICUD
次に，p3の0.9～1.3kpを対象として，ID27（ACC車両）とID28（MD車両）の車両挙動に着目する. 図3. 18にp3のID28とその前方車両のTime-Space図，および速度とPICUDの推移示す.  ID27（ACC車両）が133秒（1. 0～1. 1kp）付近で減速を開始し，ID28（MD車両）が前方車両の減速に対してほとんど遅れることなく減速しているが，135秒（1. 0～1. 1kp）付近でPICUDが負値となっている. Time Space図から，127～147s頃までID28の車頭距離が小さい状態である.速度とPICUDの関係から, ID28が減速しているところで, PICUDが負値となっているので,車頭距離が小さい状態の走行が，PICUDが負値となった原因と考えられる．このように，前方車両がACC車両の場合でも,高密度交通流では,車間を詰めて走行すれば,減速した箇所でPICUDが負値となりうる. p2のID21の事例は他に，p2のID17でも確認され，p2でPICUDが負値となった車両の25%を占めている.また, p3のID28の事例は他に, p2のID14, ID19, ID27, p3のID6, ID13, ID18, ID25でも確認され、p2でPICUDの値が負値となった車両の38%，p3でPICUDの値が負値となった車両の83%を占めている.したがって,中央道区間において混在比率50％で負値PICUD検出率が高くなった要因として,高密度交通流において車間を詰めて走行した車両が多いことが挙げられる.
(3) 山陽道区間における負値PICUD検出率
次に,山陽道区間(5. 0～7. 0kp)における,各混在比率パターンの負値PICUD検出率を図3. 19に示す. 図3–18から，区間全体でp1の負値PICUD検出率が高く，特に6. 6〜6. 7kp付近において検出率が高くなることが確認できる．しかし，中央道区間や高松道区間に比べて検出率が低いことが確認できる.
図3. 19   山陽道区間（5. 0～7. 0kp）における負値PICUD検出率
(4) 高松道区間における負値PICUD検出率
高松道区間（7. 0～10. 0kp）における負値PICUD検出率を図3. 20に示す.図3. 20　高松道区間（7. 0～10. 0kp）における負値PICUD検出率図3. 20から，全体的にp1で負値PICUD検出率が高いことが確認できる．また，8. 35kp付近でp2の検出率が高く，8. 7kp付近でp3の検出率が高いことが確認できる．高松道区間においても，混在比率50%のときに高い検出率が確認されたため，中央道区間のときと同様に，高い検出率が確認された付近で，前方がACC車両，後続がMD車両という組み合わせの車両の挙動に着目し，上記結果が得られた要因を考察する.まず, p2の8. 15～8. 55kpを対象として,図3. 21にp2のID14とその前方車両のTime-Space図，および速度とPICUDの推移を示す．ID13（ACC車両）とID14（MD車両）の車両挙動に着目する．ID13（ACC車両）が381秒（8.3kp）付近で減速を開始し，多少の遅れはあるが，ID14（MD車両)が前方車両の減速に対してほとんど遅れることなく減速を開始しているが、381秒(8. 3kp)付近でPICUDが負値となっている. Time Space図から，376～391s頃までID14の車頭距離が小さい状態である．速度とPICUDの関係から，ID14が減速している間に，PICUDが負値となっているので，車頭距離が小さい状態の走行が，PICUDが負値となった原因と考えられる．次に，p3の8.5〜8.9kpを対象として，ID15（ACC車両）とID16（MD車両）の車両挙動に着目する. 図3.22にp3のID16とその前方車両のTime-Space図，および速度とPICUDの推移を示す.  ID15（ACC車両）が402秒 (8.6～8.7kp)付近で減速を開始し，前方車両の減速に対し， 5秒ほど遅れてID16 (MD車両)が減速を開始していることが読み取れる．この間，ID16のID15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，404秒(8.6kp)付近で負値となることが確認できる．後続車両の減速が遅れた要因として，8. 7kp付近は急カープ手前で，前方車両であるACC車両が緩やかに減速し，後続車両が減速に気づかなかったためであると考えられる．また，8.7kpより前から，ID16が ID15との車間を詰めようとして追い上げてきていることが読み取れる．ACC車両は，フォローイング状態では前方車両との車間が開くと,一定の車間にまで詰めようと制御が働くが, MD車両は,ドライバーが車間を詰めようとはしない限り，前方車両との車間は開いてしまう．ID16が追い上げているときに，ID15の減速が始まったことで，より前方車両の減速に気づかなくなったと考えられる. p2のID14の事例は他に，p2のID7， p3のID6， ID9でも確認され，p2とp3ともにPICUDが負値となった車両の29％を占めている．また，p3のID16の事例は他に，p2のID21, ID24,  p3のID6,   ID13,   ID20でも確認され，p2でPICUDの値が負値となった車両の29%，p3でPICUDの値が負値となった車両の43％を占めている.したがって,高松道区間において混在比率50％で負値PICUD検出率が高くなった要因として,高密度交通流において車間を詰めて走行した車両や，ACC車両の減速に気付かず反応遅れが生じた車両が存在したことが挙げられる.
3.3第３章のまとめ
本章では，高密度交通流を対象として，速度コンター図の読み取りと交通流率から，ACC車両混在比率の違いによる交通流の特性を調査した．また，PICUDから個々の車両の追突事故リスクを評価した．その結果，減速波の発生伝播状況については，混在比率0%において，中央道区間や高松道区間で減速波は上流に増幅伝播することを確認した．一方，混在比率50%においても減速波は発生するが，減速波は下流に伝播することを確認した．その要因として，ACC車両は前方車両の加減速に対して緩やかに減速し,その後続車両がMD車両であっても緩やかに減速し，また緩やかに加速するため，低速走行が長く続くことを指摘した．また，交通流率は先行研究12と同様，混在比率0%のときに確認された交通流率の低下が，混在比率50%のときには緩和されることを確認した．また，同じ混在比率50%でも，MD車両を運転するドライバーの挙動の違いによって交通流率の変動に違いが生じることを確認した．そして，負値PICUD検出率から，追突事故リスクは先行研究121と同様，混在比率0%の場合，全体的に高くなり，ACC車両混在比率が上昇することによって改善されることを確認した．しかし、混在比率50%の場合でも，中央道区間と高松道区間の一部で負値PICUD検出率が高くなることを確認した．その要因として，高密度交通流において，ACC車両の後続であるMD車両が車間を詰めて走行していたことが挙げられる．加えて，ACC車両の緩やかな減速に気付かず，反応遅れが生じたことも挙げられる.以上の知見から，臨界流よりも交通密度が高く，急激な車両の加減速や車間距離の変動が起こる交通流においても，先行研究¹²と同様，ACC車両の導入によって道路交通の円滑性・安全性が期待される．しかし，本研究では急激な加減速が生じる交通流での調査であり，さらに交通密度を高くし，車両が停止状態に至るような交通流においても本研究と同様の知見が得られるとは限らない．今後の課題として，車両が停止状態に至るような渋滞流を想定し，ACC車両混在比率の違いによる交通流の特性を調査する必要がある.
第４章　ACC車両が混在する高密度交通流における運転者挙動
4.1    分析方針
第３章から，中央道区間と高松道区間において，複数の車両が減速し車間が詰まり，交通密度が高くなることで，すべての混在比率パターンで減速波の発生が確認された．つまり，冒頭で述べたように，交通密度が高く，急激な車両の加減速や車間距離の変動が起こる交通状況の獲得に成功した．そこで，本章では，中央道区間（0.8～2.0kp）と高松道区間（8.5～9.5kp）において，ACC車両混在比率の違い，およびMD車両運転かACC車両運転による違いが，注意負荷などドライバーに与える影響を把握する.具体的には，室内走行実験において実施したヒアリングの結果から，運転中の注意対象物を混在比率パターン間，および混在比率50%のとき，MD車両運転かACC車両運転による違いで比較し、ドライバーの注意傾向を把握する．次に，ドライバーの視線データより，対象物ごとの注視回数と注視時間を算出し，注意度の違いと視線行動との関連性を考察する.注意などの運転負荷に違いが生じるのであれば、それは運転者のストレスに影響を与えていると仮定することができる．そこで，運転中のストレス度合いを混在比率50%のときMD車両運転かACC車両運転による違い，およびMD車両運転のとき混在比率による違いで比較する.
4.2 ドライバーの注意傾向の把握
室内走行実験において実施したヒアリングで「どのようなことに注意していたか」という質問を行い、被験者に気になった対象物を自由に発話してもらった．混在比率パターン間，および混在比率50%のとき, MD車両運転かACC車両運転という条件別に,得られた発話(前方車両,走行車線の車両など）を種類ごとに数えた．次に，数えた発話を度数分布にして，混在比率の違い，および混在比率50%のとき，MD車両運転かACC車両運転の違いで差があるかどうかを調べた（z検定）.そして，上記の条件でヒアリングの結果で差が生じた区間において，ドライバーの視線データより,対象物ごとの注視回数と注視時間を算出し,上記の条件間での差を検定した(t検定).さらに，視線データによる対象物ごとの注視回数や注視時間と，ヒアリングの回答として得られた対象物の発話数とが関連しているかを考察した．表4.1（表2.1再掲）に対象物として設けた10項目を示す.

4. 2. 1 注意対象物の発話数の分析（混在比率パターン比較）
混在比率パターンの違いによる注意対象物の発話を種類別度数分布で表し，z検定を行った結果を図4.2に示す.図4-2から，中央道区間において，「走行車線の車両」に関する発話が，p1に比べてp2の方が有意に多い傾向があり(*p<0.1)， p1に比べてp3の方が有意に多い(**p<0.05).また,「車間距離」に関する発話はp1に比べてp2の発話数が有意に少ない（** p<0.05）.一方，高松道区間では，どの発話においても有意な差は見られないという結果になった.以上より，中央道区間のみではあるが，高密度交通流を対象としたとき，ACC車両混在比率が上昇することによって，ドライバーの前方への注意負荷が軽減し，周囲に目を向ける余裕が出てくる可能性があると考えられる.
4. 2. 2 視線データの分析（混在比率パターン比較）
前節より，中央道区間（0.8～2.0kp）において混在比率パターンの違いで，「走行車線の車両」と「車間距離」に関する発話に有意な差が見られた．したがって，中央道区間(0.8～2.0kp)において，ドライバーの視線データから，注視回数と注視時間を算出した.図4. 3に表4. 1に示す全項目の平均注視回数と平均注視時間を混在比率パターン別に示す.そして，項目別に混在比率パターンの違いによって差があるかをt検定により分析した．その中で有意差が認められた項目を抽出したものを以下（図4.4〜図4.6）に示す.図4.4から，前方車両に対する注視回数はp1（0%）よりもp2（50%）やp3（50%）の方が有意に多い結果となった．一方，注視時間は混在比率パターン間で有意な差は見られないという結果になった．したがって，混在比率50%を走行するドライバーと混在比率0%を走行するドライバーの前方車両に対する注意負荷は変わらない可能性がある.図4.5から，メーターに対する注視回数はp1（0%）よりもp2（50%）の方が有意に多い結果となった．また，注視時間はp1（0%）よりもp2（50%）の方が有意に多く，p1（0%）よりもp3 （50%）の方が有意に多い傾向が見られた．以上より，ACC車両の混在比率が上昇することによって注意が自身の運転に向けられるようになったと考えられる.図4.6から，左ミラーに対する注視回数はp1（0%）よりもp2（50%）の方が有意に多い傾向が見られた．また，注視時間はp1（0%）よりもp2（50%）の方が有意に多く，p1（0%）よりもp3（50%）の方が有意に多い傾向が見られた．以上より，ACC車両の混在比率が上昇すると，ドライバーは前方車両だけでなく，左ミラーを見ることによって走行車線の車両を確認する余裕が出てくると考えられる．また，この結果は，4-2-1節の「走行車線の車両」に関する発話数の結果と整合する.以上より,視線データから中央道区間において, ACC車両混在比率が上昇することによって,ドライバーが前方車両への注意から、周辺車両に注意を向けるようになる可能性がある.
4. 2. 3 注意対象物の発話数の分析（混在比率50%におけるACCとMDの比較）
MD車両運転かACC車両運転による違いによる注意対象物の発話の種類を，p2とp3それぞれで度数分布にして，z検定を行った結果を図4.7に示す.
図4. 7   車両条件（混在比率50%）によるz検定の結果
図4.7から，p3の中央道区間において，「前方車両」に関する発話が，MD車両運転時に比べてACC車両運転時の発話数が有意に少ない傾向がある（*p<0.1）。したがって，ACC車両運転時はMD車両運転時よりも前方車両に対するドライバーの注意負荷は軽減されると考えられる.しかし，p2の両区間，p3の高松道区間ではどの発話においても有意な差は見られないという結果になった．高密度の交通流を対象としたとき，ACC車両を運転しているときの注意傾向は，MD車両を運転しているときと変わらないと言える.
4. 2. 4 視線データの分析（混在比率50%におけるACCとMDの比較）
前節より，p3（50%）の中央道区間（0. 8～2. 0kp）において，「前方車両」に関する発話が混在比率パターンの違いで差に有意な傾向が見られた．したがって，p3 (50%)の中央道区間(0.8 ～2.0kp）において，ドライパーの視線データから，注視回数と注視時間を算出した．図4.8に表4.1に示す全項目の平均注視回数と平均注視時間を車両条件別に示す.そして，項目別に自車両がACCかMDの違いによって差があるかをt検定により分析した.その中で有意差が認められた項目を抽出したものを以下（図4. 9,図4. 10）に示す.図4.9から，前方車両に対する注視回数はMD車両運転時よりもACC車両運転時の方が有意に多い結果となった.一方,注視時間は自車両がMDかACCという条件で有意な差は見られないという結果になった．したがって，ACC車両を運転するドライバーとMD車両を運転するドライバーの前方車両に対する注意負荷は変わらない可能性がある.図4. 10から，メーターに対する注視回数，また，注視時間ともにMD車両運転時よりもACC車両運転時の方が有意に多い結果となった．以上より，ACC機能によって，注意が自身の運転に向けられるようになったと考えられる.以上より，視線データから，ACC機能により自身の運転を気にする余裕が出てくる可能性があると言える.
4.3 ドライバーのストレス度合いの把握
混在比率50%のときMD車両運転かACC車両運転,およびMD車両運転のとき混在比率0%か50%という条件別に，室内走行実験において実施したヒアリングの設問「どのくらいいらいらやストレスを感じたか」の10段階評価を分散分析により検討する.ここで， DS実験室内の環境（実験室の暗さ，空調，音響システムによる音の大きさなど）に関する発話を回答の理由とした被験者を分析対象から除いた.また,本研究では混在比率50% (p2, p3)を1人2度走行してもらっているが，各被験者はMD車両とACC車両の両方を混在比率50%（p2，p3）で走行してもらった．しかし，ID2が混在比率50%（p2，p3）をACC車両で2度走行してしまったため，ID21は混在比率50%（p2，p3）をMD車両で2度走行することとなった．したがって，ID2とID21を含めた場合，混在比率50%でMD車両とACC車両の被験者の並びが対応しないため，ID2とID21は分析から除いた.
4. 3. 1 車両条件（混在比率50%）によるドライバーのストレス度合いの把握
混在比率50%のときMD車両運転かACC車両運転による影響を分散分析により検討した.その結果を図4.11に示す．なお， DS実験室内の環境に関する発話を回答の理由とした被験者は存在しなかった.図4. 11から，中央道区間ではACC運転条件は平均が2. 46（SD=1. 75）であったのに対し，MD運転条件は平均が4. 36（SD=2. 74）と，MD車両運転時のほうがACC車両運転時よりも有意に高い結果となった（*** p<0.01）また，高松道区間でもACC運転条件は平均が3.71（SD=2.34）であったのに対し，MD運転条件は平均が4. 79（SD=2. 60）と，MD車両運転時のほうがACC車両運転時よりも有意に高い傾向が見られた（* p<0. 1).以上より，ACC車両の運転は，ドライバーのストレスを軽減する可能性がある．
4. 3. 2 混在比率条件（M車両運転）によるドライベーのストレス度合いの把握
MD車両運転で,混在比率が0%か50%による影響を分散分析により検討した.結果を図4. 12図4. 12から，中央道区間では混在比率0％条件は平均が5. 00 (SD=2. 23)であったのに対し，混在比率50％条件は平均が4. 36（SD=2. 74）と有意な差は認められなかった．高松道区間では混在比率0％条件は平均が5. 50 (SD=2. 33)であったのに対し,混在比率50％条件は平均が4. 79 (SD=2. 60)と,混在比率0％の方が混在比率50％よりも有意に高い傾向が見られた(* p<0. 1).以上より，高松道区間のみではあるが，ACC車両の混在比率が上昇することによって，MD車両を運転するドライバーのストレスが軽減される可能性がある．なお，4. 2. 1節では高松道区間において，混在比率パターンの違いによって注意傾向に差が生じなかったが，ストレス度合いでは，差が生じている．したがって，ドライバーが注意している対象物によってストレスを感じる度合いが異なると考えられ、その点についての調査が必要となる.
4.4心電データ結果に基づく分析・考察
本節では，心電データから生理指標を算出し，ACC混在比率の違いがドライバーにどのような影響を与えるかについての基礎的検討を行う．心竜データは2.2.3節と同様の機器、手順で計測した．生理指標に関しては2.2.3節と同様，HF成分に着目したのは同様であるが，今回は周波数解析手法としてより一般的な高速フーリエ変換を用いた点が異なる．また．2.2.3節では、同一実験参加者の全走行のHF成分の時系列データから平均μと標準偏差σを算出し、μ +3 σを超えた値をHF成分が高いとみなしていた．しかしながら，R−R間隔が正確に捉えられない場合，HF成分の値が異常値を示しμ +3 σの閾値が上手く機能しないことがあったため，本解析では、同一実験参加者の全走行のHF成分の10パーセンタイル値を閾値として用いた.表4.2は実験参加者別，パターン別に，閾値を超えたHF成分の検出数をまとめたものである．この表を見ると，必ずしも50%ACC条件の際にのみHF成分の高まりが生じているわけではないことが分かる。これは、追従積み重ね走行の性質上、被験者により交通条件が異なること、また交通条件をどのように感じるかは実験参加者の主観に依存し，実験参加者間で異なる可能性があるためと考えられる.そこで本研究では、同一被験者で試行によってHF成分の検出数に差が認められた（表4.2の赤網掛け箇所）ID3, 4, 5, 7, 9, 10, 14, 15, 17, 18, 23, 24, 25,  26,  29,  30の16人の実験参加者に着目し，生理指標とヒアリングデータとの関連性の検討を行う.ヒアリングデータの解析では，上述の実験参加者のヒアリングデータから「安心」, 「単調」「眠たかった」「注意しなかった」など走行時にストレスを感じなかったと考えられる発話（以降，ポジティプ発話）の回数と，「急プレーキ」，「急加速」など走行時にストレスを感じたと考えられる発話（以降，ネガティプ発話）の回数を数え上げ，発話数とHF成分の間の関係を整理した（表4.3(1）と表4.3(2)).表4.3(1)と表4.3(2)に示すとおり，同一実験参加者で試行によってHF成分の検出数に差が認められた16人のうち，12人でヒアリングデータと生理指標との間に関連が認められた.そのうち、ポジティプ発話が生じた、あるいは最多であった条件でHF成分の検出数が最も多かったのが７人（ID10, 14, 15, 18, 24, 25, 26),ポジティプ発話がなかった,もしくはネガティプ発話が多かった条件でHF成分の検出数が少なくなったのが2人（ID3、23）であった．ポジティプ発話が生じた、あるいは最多であった条件でHF成分の検出数が最も多かった７人は、いずれもACC車両混在比率が50%の条件であることから，ACC車両の混在比率が高い交通流においては，ドライバーがリラックスする正の効果が期待される半面，ドライバーが漫然運転に陥るおそれもあることが，生理指標からも示唆される結果となった.
50%MD：ACC車両混在比率50%，自車両がMD車両50%ACC：ACC車両混在比率50%，自車両がACC車両

4.5第４章のまとめ
本章では，室内走行実験で走行中に計測した視線データと走行直後に行ったヒアリングの結果から，中央道区間と高松道区間において，ACC車両混在比率の違い，およびMD車両運転かACC車両運転による違いが，注意負荷などドライバーに与える影響を把握した．ヒアリングの結果から，ドライバーの注意傾向は，高密度交通流を対象としたとき，ACC車両混在比率が上昇すると、前方への注意負荷が軽減され、周囲に目を向ける余裕が出てくる可能性があることを確認した．一方，ACC車両運転時において，中央道区間で前方車両に対する注意負荷が軽減されることを確認した．しかし，高密度交通流において，ACC車両運転時とMD車両運転時では，ほとんど注意傾向が変わらないことを確認した．また，視線データから，ACC車両混在比率が上昇することによって，ドライバーは前方車両に注意するだけでなく，走行車線の車両に注意を向ける余裕が出てくることを確認した．一方，ACC車両運転時ではMD車両運転時に比べ，自身の運転に注意を向けるようになることを確認した．そして，ドライバーのストレス度合いについては，ACC車両を運転するドライバーや混在比率50%の交通流を走行するドライバーは，運転中のストレスを軽減する可能性があることを確認した．生理指標（HF成分）を用いた分析からは，ACC車両の混在比率が高い交通流においては，ドライバーがリラックスする正の効果が期待される半面,ドライバーが漫然運転に陥るおそれもあることが,示唆される結果が得られた.
近年，公道上で自動走行システムを搭載した車両が走行する交通社会の到来が間近に迫っている．内閣府では，2025年を目途に完全自動走行システムの市場化が可能となるよう，研究開発を進めることを目標として挙げている。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、ドライバーが自動運転技術の支援により生まれた余裕をどのように使うかなどの知見は，十分に蓄積されていない．また，自動運転車両は一般車両と挙動が異なる．これにより，自動運転車両が多く混在する交通流が，周囲のドライバーにどのような影響を与えるのかも不明である.以上の課題に対し，研究代表者らは，自動運転技術の根幹をなす定速走行・車間距離制御装置（Adaptive Cruise Control,以下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を搭載した車両（以下，ACC車両）が混在する交通流を仮想空間上で生成する技術を開発した。そして，先行研究（平成28年度助成研究）では，作成された交通流に対して，交通流の円滑性および安全性に関する調査研究を行った．その結果，道路線形によらず，ACC車両混在比率（以下，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．また，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.本研究（平成29年度助成研究）では、①先行研究のデータに基づく精神的負担評価を含む運転者の挙動把握，②ACC車両が混在する高密度交通流の特性把握および③高密度交通流における運転者の挙動把握を行った.先行研究のデータに基づく運転者の挙動把握では，実験参加者に，先行研究で生成した交通流中を運転してもらい、走行中の運転行動や視線行動を計測するとともに、走行直後に、気になっていた対象やリスク評価をヒアリングした．視線行動より，ACC車両運転時は脇見運転と解釈できる回数が有意に多くなったほか，追越車両への注意が低下するという負の効果が認められた．ヒアリングデータより，ACC車両を運転する事で，非ACC車両（以下，MD車両）を運転するときより，運転の注意度が低下することが示唆された．また，心電のHF成分のバンド幅のパワーは，以上の結果と整合する反応を示すことを確認した（第２章）.上記の結果より，ACC車両の運転が精神的負担を含む運転者の挙動に影響を及ぼす可能性が示唆されたため，先行研究より高密度な交通流を再現する実験を実施した．この交通流における円滑性と安全性を先行研究と同じアプローチで評価した．結果として，高密度交通流であっても、ACC車両の混在比率が増えることで円滑性は向上することが確認された.しかし、安全性に関しては，MD車両がACC車両の動きに追従できず，潜在的な事故リスクが増えるケースが確認された（第３章）.また実験走行中に計測したヒアリングの結果から，ドライバーの前方への注意負荷およびストレスは、ACC車両の混在比率が高い場合軽減されることを確認した．また，視線データから、 ACC車両混在比率が上昇することによって，ドライバーは前方車両に注意するだけでなく，走行車線の車両に注意を向ける余裕が出てくることを確認した．さらに生理指標からは，ACC車両の混在比率が高い交通流においては，ドライバーがリラックスする正の効果が期待される半面，ドライバーが漫然運転に陥るおそれもあることを示唆する結果が得られた. (第４章).今後，ACC車両など，自動運転車両の増加は進んでいく．交通流の局面から考えると，ACC車両が増加することで,交通流の乱れは小さくなり,渋滞緩和につながる結果となった.また, ACC車両を運転する事によって注意負荷も軽減されることが明らかとなった．しかし、この注意負荷の軽減は，脇見運転の増加など，ドライバーに負の影響を与える場合があることも同時に明らかとなった．このデメリットに対して，道路側や車内からのアプローチが有用なのかを検証する必要がある.