記事詳細：Detailed Article

事故相手の車両や歩行者などの発見遅れに起因した事故が多いといわれている1)．これらドライバの認知ミスに起因した事故の原因を解明するにあたっては，ドライバが周囲環境に適切に注意を払えていたのか，すなわち危険因子に気付くことができたのかを知ることが重要である．また認知ミスの事故を予防すべく，衝突警報などのドライバを支援する警報や情報提供装置が実用化されている2),3)．今後，新たな支援システムが実用化され，導入される際には，支援を受けたドライバが適切に注意を払えるようになるのか否かの効果を確認すると同時に，支援対象に必要以上の注意を払うようになってはいないかといった負の作用について，支援があったことによる行動変容を評価しておく必要がある．過去の事故原因解明や行動変容評価においては，視認行動（注視位置解析）を指標とした注意の検討もみられるものの，ドライバの運転行動（ブレーキ操作など）から，間接的にドライバの注意に言及している例が多い．そこで著者らは，今後の事故原因の解明および対策の提案や，行動変容評価に貢献することを目的として，ドライバの注意を評価するための手法を提案した4)．この手法により，運転中のドライバがどこに気付きやすいのか，その気付き範囲の傾向を評価することができる．これまでには，ドライビングシミュレータ（以下「DS」と記す）を用いて，一時停止交差点での見通しの違いと気付き範囲との関係5)，さらに交差車両の情報提供を行った場合にどのように気付き範囲に影響が現れるのか6)等を検討しており，事故原因解明や運転支援による行動変容評価に手法が活用され始めている．ただし，ドライバの注意は危険感と密接な関係にあることから，危険感が過小評価される傾向があるといわれているDS実験では，評価する場面によっては，気付きに関しての定量的な議論はできず，定性的な議論にとどまる可能性が懸念された．そこで，より危険感の高い実車環境で評価を行うため，（一財）日本自動車研究所（以下「JARI」と記す）で新たに開発された「JARI-ARV（拡張現実実験車）」で気付き範囲評価に必要となるデータが取得できるように改修し，テストコースにおいて実際にデータを取得した．なお，JARI-ARVは，仮想空間上に設定したオブジェクト（歩行者や車両などの他の交通参加者や建造物など）をHDカメラ映像で収録している車両前方映像に合成してドライバ前方のモニタに表示する運転装置である．本報では，気付き範囲の評価手法およびデータの取得方法を紹介する．また，JARI-ARVでの気付き範囲評価が可能であるのかを，実験データを用いて検討した結果を報告する．