高速道路上の ACC 使用がドライバのキープレフト
走行の受容性に及ぼす影響
Evaluation of the Effects of Adaptive Cruise Control on Drivers' Acceptance for Driving in
Keeping Left Lanes on an Expressway
鈴木 一史1，○山田 康右2，加納 英明3，栗栖 嵩3，鹿野島 秀行4，牧野 浩志4
Kazufumi SUZUKI 1, ○Kosuke YAMADA 2, Hideaki KANO 3, Takashi KURISU 3, Hideyuki KANOSHIMA 4 and Hiroshi MAKINO 4
都市間高速道路の渋滞の約6 割を占める高速道路サグ部の渋滞対策として，速度に応じて一定の車間を維持可能な アダプティブ・クルーズ・コントロール(ACC)の活用が期待されている．ACC は，走行快適性向上・運転の負担軽 減等の効果が期待されることから，高速道路サグ部等での走行時に ACC を使用すれば，キープレフト走行のドライ バ受容性の向上に寄与し，渋滞緩和に寄与する可能性があると考えられる．本研究では，高速道路サグ部等におけ る渋滞緩和に有効と考えられるキープレフト走行に着目し，ACC 使用の有無によるキープレフト走行のドライバ受 容性を確認する走行実験を行うことで，キ ープレフト走行を快適かつ容易に実現する手段としての現行性能ACC の 活用可能性の検証を行った．
Keywords: ACC(Adaptive Cruise Control)，キープレフト，渋滞対策，高速道路サグ部，ドライバ受容性 1. はじめに
都市間高速道路の渋滞の約 6 割はサグ部で発生してお り，その対策が急務である．近年，自動車メーカ各社か ら ACC（Adaptive Cruise Control）と呼ばれる，速度に応 じて一定の車間を維持可能なシステムを搭載した車両が 既に市販され，車両生産台数に対する ACC の装着率は 乗用車で約 4％，大型車で約 18％（2013 年単年）に達し ており 1)，その渋滞対策への活用が期待されている 2)． このような背景の下，国土技術政策総合研究所では， ETC2.0 による情報提供等の道路インフラ技術と ACC 等 の自動車技術を連携させた渋滞対策サービスの検討を進 めてきた3) 4)．このサービスは 3 つに大別され，渋滞前は， 1)車線利用適正化サービスにより車線利用を平準化した 上で，2)車間適正化サービスにより車間を適正化して交 通流の整流化を図ることで渋滞発生を抑制するとともに， 渋滞後は，3)追従・速度回復サービスにより先行車に遅 れずに追従しつつ，渋滞先頭位置通過後の加速を促して 速やかに速度回復することで渋滞緩和を図るものである． 車線利用適正化サービスは，ドライバに対し「キープ レフト」を促す情報を提供し，追越車線への車線利用の 偏りの是正を図るものである．追越車線を走行するドラ イバがこのサービスに協力行動をとることは，より速度 の遅い走行車線での走行を受諾することを意味するため， サービスの効果発現には，そのドライバ受容性の向上が 課題と考えられる．一方，ACC の活用が期待される車間 適正化サービスについては，既往研究において交通シミ ュレーションによる渋滞緩和効果の試算3)，及び公道上 でサービスを模擬した被験者走行実験4)等が行われてい る．それらの結果によると，ACC 走行は，勾配変化区間 でも車間時間を一定かつ均一にする効果があり，かつ， 比較的高いドライバ受容性を有すること等が確認されて いる．しかし，その一方で，ACC を使用して勾配変化区 間で一定の速度を維持して走行すると，周辺車両の実勢 速度がより速い場合には車群先頭車となり，却って渋滞 発生の原因車となる可能性があることが指摘されている． また，現在市販されている車両に搭載される ACC（以下， 現行性能 ACC）は，車間時間を一定に維持する制御を行 う仕様となっているため，ACC を使用した追従走行中に 勾配変化区間等で先行車の減速に伴い速度が低下した場 合，車長の影響により車頭時間が長くなることで，交通 流率の低下を惹き起こす可能性があること等も指摘され ている．これらの既往知見から，現行性能 ACC は必ず しも渋滞緩和には繋がらない可能性がある． 一方，都市間高速道路での大型車の走行実態に着目す ると，現状でも多くみられる大型車通行帯区分規制の施 行区間では，大型貨物車は追い越し時を除いて走行車線 （片側 3 車線区間では第 1 走行車線）を走行しなければな らないにもかかわらず，それが必ずしも遵守されておら ず，追越車線を走行し続ける大型車の存在も確認されて いる．こうした状況が追越車線への車線利用の偏りや減 速波の発生を誘発し，渋滞を助長する要因となっている 可能性も考えられる． 1 正会員，博士（工学），群馬工業高等専門学校環境都市工学科
〒371-8530 群馬県前橋市鳥羽町 580 e-mail: [email protected] Phone: 027-254-91792
2 正会員，修士（工学），パシフィックコンサルタンツ(株) 都市・環境事業本部 交通政策部
3 非会員，修士（工学），パシフィックコンサルタンツ(株) 都市・環境事業本部 交通政策部
以上のような現状に対し，もともとドライバの負担軽 減・快適性向上のための装備として開発・実用化された ACC は，高速道路における走行快適性を向上させる効果 が期待されることから，キープレフト走行時に ACC を 使用すれば，キープレフト走行のドライバ受容性の向上 に寄与し，その結果として，車線利用適正化サービスの 効果発現を促進し，渋滞緩和に寄与する可能性があると 考えられる．そのような ACC の渋滞緩和への寄与が実 証的に示されれば，高速道路における ACC の活用方法 に関する広報・啓発活動を通じて積極利用を促すことや， ACC 装着へのインセンティブ付与等の普及促進策を推 進する等，渋滞緩和の実現に向けた戦略的な展開が可能 になると考えられる． そこで本研究では，ACC を使用したキープレフト走行 のドライバ受容性を確認する走行実験を行うことで，キ ープレフト走行を快適かつ容易に実現する手段としての 現行性能 ACC の活用可能性を検証することを目的とす る． 2. 実験方法 2.1 走行区間と走行パターン 走行区間は，図 1 に示す東名高速道路の横浜青葉 IC～ 大井松田 IC（片道約 50km）の上下区間とし，このうち， 横浜町田 IC～秦野中井 IC（片道約 30km）を評価対象区 間とする．走行パターンは，いずれも表 1 に示すとおり， 普段どおりに運転する「自由走行」，被験者自身の運転に より走行車線（第 1 走行車線または第 2 走行車線）を維 持する走行を行う「キープレフト走行Ⅰ」，ACC を用い て走行車線を維持する走行を行う「キープレフト走行Ⅱ」 の 3 つとし，被験者はそれぞれ 1 往復ずつ行う．被験者 は，乗用車ドライバ 16 名，大型車ドライバ 8 名とし，性 別は男性のみ，年齢 30～50 代，高速道路の利用頻度の高 低に偏りが生じないよう選定した．なお，実験結果の評 価に際し，これらの走行パターンを実施する順序の影響 を排除するため，被験者ごとに実施順序を変え，実験全 体として順序の偏りが生じないように留意する．また， キープレフト走行Ⅰ及びⅡでは，評価対象区間の開始地 点付近において，カーナビを模したタブレット端末を通 じ，走行車線の利用を促す情報，及び走行速度・車間時 間の推奨値等に関する情報を画像・音声等により被験者 に提供する． 2.2 走行条件 実験実施日時については，雨天時及び可能な限り渋滞 を避けることを想定し，平日の日中の時間帯とする． ACC の設定速度は，車種別の法定速度を考慮し，乗用 車は 100km/h，大型車は 80km/h とする．設定車間は，既 往研究における知見や走行実験に先立って実施した予備 実験での被験者へのヒアリング結果等に基づきドライバ 受容性を考慮し，乗用車は車間 M（車間時間約 1.6 秒）， 大型車は車間 L（車間時間約 2.7 秒）とする． 被験者に対しては，実験走行の事前に，前述の各走行 パターンの走行方法及び ACC の操作方法や走行挙動に 関する十分な説明を行う．ここで，いずれの走行パター ンにおいても，先行車の追い越しは任意で行って構わな いが，キープレフト走行Ⅰ及びⅡでは，追い越しが完了 したら速やかに元の車線に復帰するものとする．なお， 走行実験の実施前には，被験者が実験車両及び ACC の 操作等に十分慣熟できるよう走行区間の一部（横浜青葉 IC～厚木IC間）を1往復走行する慣らし走行を実施する． 慣らし走行では，同乗調査員の指示に従い ACC のオン・ オフや設定速度・設定車間の変更を繰り返し練習しても らうことで，ACC の操作方法と作動状況に慣熟してもら う方法とする．また，慣らし走行終了時に ACC の慣熟 度を問うアンケート調査 5)を実施し，全ての被験者が ACC の基本的操作に慣熟していることを確認している． 2.3 実験に用いる ACC 搭載車両 実験には，乗用車（スバルレガシィツーリングワゴン） 2 台，大型車（日野プロフィア，車両総重量 25ｔ，空積 載）1 台を使用する．乗用車の ACC は全車速対応となっ ているのに対し，大型車のそれは 40～90km/h の範囲内 で調整可能な仕様となっている．また，いずれの ACC も車間は S/M/L（それぞれの車間時間は，乗用車では約 1.2 秒/1.6 秒/2.1 秒，大型車では約 1.7 秒/2.1 秒/2.7 秒）の 3 段階で調整可能である． 表 1 走行パターンと被験者の割り当て 走行パターン 走行方法 走行車線 走行回数 被験者数 乗用車 大型車 日常運転 （自由走行） ドライバ 運転 指定なし 1 往復 16 8 キープレフト 走行Ⅰ 第 1 走行 車線（※1） または 第 2 走行 車線（※2） 1 往復 キープレフト 走行Ⅱ ACC 使用 運転 1 往復 ※1,2 乗用車については，第1走行車線，第2走行車線を走行する被験者を各々 半数ずつ割り当てる．大型車については，第1 走行車線を走行する． ※1 追い越し時のみ第2 走行車線を利用可とする． ※2 追い越し時のみ追越車線を利用可とする． 横浜青葉 IC 横浜町田 IC 秦野中井 IC 往路ゴール地点 復路スタート地点 至 東京 至 名古屋 大井松田 IC 評価対象区間 （下り）港北 PA 横浜町田 IC～秦野中井IC 間 （本線延長約30km） 実験本部 往路スタート地点 復路ゴール地点 中井 PA （上り） 図 1 走行コース概略図 （受理日：2015年5月8日）
2.4 収集データ 実験車両には，車両挙動計測機器を搭載し，実験車の 車両挙動（位置，速度，加速度，角速度，車間距離等） を計測するとともに，車載カメラにより，周辺状況を記 録する．また，運転中の被験者の走行ストレスを把握す るため，被験者の身体に心拍間隔（RRI）計測器を取り 付け，走行中の心拍間隔データを取得する． 各走行終了後には，アンケート調査を行い，1 走行（片 道）を通じての走行快適性等のドライバ受容性を確認す る．これに加え，評価対象区間の走行中には，一定区間 （区間長 3km．以下，「評価リンク」という）走行ごとに 当該区間走行時の走行快適性（5 段階評価）を簡易ヒア リングにより聴取するとともに，被験者が車線変更（及 びその取り止め）をしたいと思った時点で，それを発話 により表明してもらい，車線変更希望を随時把握する． さらに，実験終了後（全走行パターン終了後）には，車 線利用適正化サービスへの協力意向（キープレフト走行 への協力意向，ACC 利用意向等）をアンケート調査によ り確認する．なお，事前に被験者の運転特性を HQL 式 運転スタイルチェックシート6) により把握し，標準的な ドライバ群であることを確認している． 3. 実験結果および考察 3.1 実験実施状況および分析対象データ 走行実験は，2．の実験方法に基づき 2014 年 12 月か ら 2015 年 1 月の 11 日間に合計 24 名（乗用車 16 名，大 型車 8 名）の被験者を対象に実施した．いずれの実施日 においても，雨天での走行となったケースはなかった． このうち，計測機器の不具合等によりデータが正常に取 得できなかった被験者を除く 21 名（乗用車 14 名，大型 車 7 名）のデータを有効サンプルとし，次節以降の車両 挙動分析およびアンケート調査分析に用いる． 3.2 車両挙動 (1)車間時間の平均値の分布 図 2 は評価対象区間における各被験者の走行ごとの追 従走行中の車間時間の平均値の分布を車種別・走行パタ ーン別に示したものである．ここでは，車間時間 3 秒以 内での走行を追従走行と定義する．乗用車の被験者にお いては，分散分析の結果，走行パターン間の差異は有意 であり，多重比較の結果，ACC によるキープレフト走行 時（以下，「ACC 走行」）の平均値 1.57 秒は，ドライバ 運転によるキープレフト走行時（以下，「ドライバ運転」） の 1.77 秒と比較して有意に短い．大型車の被験者におい ては，分散分析の結果，走行パターン間の差異は有意で あり，多重比較の結果，ACC 走行時の平均値 2.57 秒は， 自由走行時の 2.13 秒，ドライバ運転時の 2.07 秒と比較し て有意に長い．両車種において，ACC 走行時の平均値は， 設定車間（乗用車では約 1.6 秒，大型車では約 2.7 秒）に 近い値となっていることが確認された．一方，車間時間 の平均値を被験者によるばらつきでみると，乗用車では， ACC 走行時は標準偏差 0.11 秒であり，ドライバ運転時 の 0.34 秒に比べて小さい．大型車でも同様の傾向がみら れることから，ACC を使用することで車間時間が均一に なる効果が示唆される． (2)車間時間の標準偏差の分布 図 3 は評価区間における各被験者の走行ごとの車間時 間の標準偏差の分布を車種別・走行パターン別に示した ものである．乗用車の被験者においては，ACC 走行時の 平均値 0.36 秒は，自由走行時の 0.52 秒，ドライバ運転時 の 0.51 秒と比較して有意に短い．大型車の被験者におい ては，ACC 走行時の平均値 0.40 秒は，自由走行時の 0.51 2.13 2.07 2.57 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 自由走行 キープレフト （ドライバ運転） キープレフト （ACC走行） n=14 n=14 n=14 1.69 1.77 1.57 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 自由走行 キープレフト （ドライバ運転） キープレフト （ACC走行） n=28 n=28 n=28 図 2 被験者ごとの車間時間(平均値)の分布 （乗用車） （大型車） * *:p<.05, **:p<.01 (Scheffe’s test) ** *:p<.05, **:p<.01 (Scheffe’s test) ** 0.51 0.52 0.40 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 自由走行 キープレフト （ドライバ運転） キープレフト （ACC走行） n=14 n=14 n=14 0.52 0.51 0.36 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 自由走行 キープレフト （ドライバ運転） キープレフト （ACC走行） n=28 n=28 n=28 図 3 被験者ごとの車間時間(標準偏差)の分布 （乗用車） （大型車） ** *:p<.05, **:p<.01 (Scheffe’s test) ** * *:p<.05, **:p<.01 (Scheffe’s test) * （受理日：2015年5月8日）
秒，ドライバ運転時の 0.52 秒と比較して有意に短い．以 上より，乗用車，大型車のいずれも，ACC の使用が，車 間時間の変動を縮小し，その安定化に寄与する効果が見 られる． (3)車頭時間の平均値の分布 図 4 は評価区間における各被験者の走行ごとの車頭時 間の平均値の分布を車種別・走行パターン別に示したも のである．乗用車の被験者においては，ACC 走行時の平 均値 1.79 秒は，ドライバ運転時の 1.99 秒と比較して有意 に短い．大型車の被験者においては，ACC 走行時の平均 値 3.17 秒は，自由走行時の 2.72 秒，ドライバ運転時の 2.67 秒と比較して有意に長い．以上より，乗用車では， ACC を使用することで車頭時間が短縮し，交通流率の向 上に寄与することが示唆される． 3.3 走行快適性 図 5 は，１走行（片道）ごとの各被験者の走行快適性 の評価値（5 段階評価）を車種別・走行パターン別に示 したものである．乗用車の被験者については，キープレ フト走行時の走行車線別にも整理している．なお，評価 対象区間のうち，一部でも渋滞区間を走行したケースに ついては分析対象から除外している．乗用車では，ACC 走行時は，ドライバ運転時と比較して「快適だった」「や や快適だった」と回答した割合が高い．その傾向は，第 1 走行車線でキープレフト走行した被験者において顕著 である．大型車の被験者においても，ACC 走行時は，ド ライバ運転時ならびに自由走行時と比較して快適性の評 価が高い傾向がみられる． 3.4 車線変更希望表明回数 図 6 は，１走行あたりの車線変更希望表明回数の平均 2.14 1.79 1.64 0 1 2 3 4 5 6 自由走行 （n=14） ドライバ運転 （n=14） ACC走行 （n=14） 車線 変更 希望 回数 [回 /走行 ] 4.64 5.90 6.64 5.17 4.71 6.00 3.43 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 自由走行 （n=28） ドライバ運転 [全被験者] （n=28） ドライバ運転 [第1車線] （n=14） ドライバ運転 [第2車線] （n=14） ACC走行 [全被験者] （n=28） ACC走行 [第1車線] （n=14） ACC走行 [第2車線] （n=14） 車 線変更希 望表明 回数 [ 回 / 走行 ] 図 6 車線変更希望表明回数 （大型車） （乗用車） *:p<.05, **:p<.01 (Scheffe’s test) *:p<.05, **:p<.01 (Scheffe’s test) 図 4 被験者ごとの車頭時間(平均値)の分布 （乗用車） （大型車） 1.88 1.99 1.79 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 自由走行 キープレフト （ドライバ運転） キープレフト （ACC走行） n=28 n=28 n=28 2.72 2.67 3.17 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 自由走行 キープレフト （ドライバ運転） キープレフト （ACC走行） n=14 n=14 n=14 * *:p<.05, **:p<.01 (Scheffe’s test) ** *:p<.05, **:p<.01 (Scheffe’s test) ** 図 5 走行快適性評価 （乗用車：全被験者） （乗用車：第 1 走行車線でキープレフト走行した被験者） 39% 7% 22% 46% 26% 52% 14% 37% 15% 30% 7% 4% 0% 20% 40% 60% 80% 100% ⾃由⾛⾏ （n=28） ドライバ運転 （n=27） ACC⾛⾏ （n=27） 快適だった やや快適だった どちらとも⾔えない やや不快だった 不快だった 43% 8% 50% 7% 77% 7% 50% 15% 43% 0% 20% 40% 60% 80% 100% ⾃由⾛⾏ （n=14） ドライバ運転 （n=14） ACC⾛⾏ （n=13） 快適だった やや快適だった どちらとも⾔えない やや不快だった 不快だった 36% 15% 36% 43% 46% 29% 21% 23% 14% 15% 14% 7% 0% 20% 40% 60% 80% 100% ⾃由⾛⾏ （n=14） ドライバ運転 （n=13） ACC⾛⾏ （n=14） 快適だった やや快適だった どちらとも⾔えない やや不快だった 不快だった （乗用車：第 2 走行車線でキープレフト走行した被験者） 0% 7% 43% 77% 64% 43% 15% 29% 14% 8% 0% 20% 40% 60% 80% 100% ⾃由⾛⾏ （n=13） ドライバ運転 （n=14） ACC⾛⾏ （n=14） 快適だった やや快適だった どちらとも⾔えない やや不快だった 不快だった （大型車） （受理日：2015年5月8日）
値を車種別・走行パターン別に示したものである．乗用 車の被験者については，キープレフト走行時の走行車線 別にも整理している．乗用車，大型車のいずれも，ACC 走行では，ドライバ運転時と比較して車線変更実施回数 が少ない傾向がみられる．この傾向は，第 2 走行車線を 維持する走行を行った被験者において顕著である．この 結果から，本実験では統計的に有意な差はみられなかっ たものの，ACC の使用がキープレフト走行時の車線変更 意欲を低減させる効果がある可能性を示唆するものと考 えられる． 3.5 走行ストレス指標 (1)走行ストレス指標の算出方法 走行ストレスを示す指標の算出には，心拍間隔（RRI） データを用いた．RRI とは，心電図の波形の中で最も波 の高い R 波と R 波の間隔を指し，この心拍変動は種々の 心理的ストレスの指標となることが知られている．本実 験では，取得した RRI データを用いて 3km の評価リンク ごとにローレンツプロット面積（LP 面積）7)を算出する． LP 面積はストレスの分散安定性を示すものであり，値が 小さいほど心理的な負荷（ストレス）がかかっている状 態といえる．なお，生体データである RRI データから算 出した LP 面積は個人差が大きいため，順位尺度による 評価指標を算出し，個人差の影響を排除する．具体的に は，被験者ごとに全走行パターンにおける LP 面積のパ ーセンタイル順位を整理し，それを１から減じた値を「ス トレスレベル」と定義し，これを用いて評価を行う．こ のストレスレベルは，0～１の範囲の値をとり，値が大き いほどストレスが高いことを示す． (2)算出結果 図 7 は走行パターンごとのストレスレベルの分布状況 を示したものである．乗用車のうち第 1 走行車線を維持 する走行を行った被験者においては，ACC 走行時のスト レスレベルは，ドライバ運転時と比較してより小さい値 に分布している．この傾向を前述 3.3 での分析結果に照 らすと，第 1 走行車線でのキープレフト走行時における ACC の使用は，走行ストレス（運転時の心理的な負担等） を低減させ，快適性の向上に寄与する可能性が示唆され る．これに対し，第 2 走行車線を維持して走行した被験 者では，ACC 走行時の方がドライバ運転時よりもやや大 きい値を示している．一方，大型車の被験者においては， ACC 走行時はドライバ運転時と比較して有意に小さい． 4. ドライバ受容性（走行快適性）に及ぼす影響要因分析 4.1 ドライバ受容性のアンケート結果 (1)キープレフト走行への協力意向 図 8 は各被験者のキープレフト走行への協力意向なら びに「協力したい」と回答した被験者の，キープレフト 走行時の走行方法の意向（ドライバ運転/ACC 走行）を 示したものである．乗用車の被験者においては，6 割以 上がキープレフトに「協力したい」と回答し，うち約 4 割が「ACC を使った走行をしたい」と回答した．大型車 の被験者においては，全員が「協力したい」と回答し， うち約8割が「ACCを使った走行をしたい」と回答した． 図 7 走行パターン別ストレスレベルの分布 （大型車） （乗用車） 0.55 0.48 0.50 0.46 0.47 0.42 0.51 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 自由走行 （n=280） ドライバ運転 [全被験者] （n=276） ドライバ運転 [第1車線] （n=140） ドライバ運転 [第2車線] （n=136） ACC走行 [全被験者] （n=272） ACC走行 [第1車線] （n=132） ACC走行 [第2車線] （n=140） ス ト レス レベ ル 0.50 0.55 0.45 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 自由走行 （n=116） ドライバ運転 （n=120） ACC走行 （n=120） スト レ ス レベル * *:p<.05, **:p<.01 (Scheffe’s test) *:p<.05, **:p<.01 (Scheffe’s test) 図 8 キープレフト走行への協力意向 （大型車の被験者） （n＝14） ＜キープレフト協⼒意向＞ ＜キープレフト時の⾛⾏⽅法＞ n=14 n=9 ＜キープレフト協⼒意向＞ （n＝7）n=7 n=7 ＜キープレフト時の⾛⾏⽅法＞ （乗用車の被験者） （受理日：2015年5月8日）
(2)ACC 走行時の車間距離の選好 図 9 は，ACC 走行時の設定車間（S/M/L）の選好につ いての回答結果を示したものである．乗用車の被験者に おいては，車間「M」の回答が約 6 割と最も多いのに対 し，大型車の被験者は全員が車間「L」と回答した． (3)ACC 利用に対する意見等 ACC に対する自由意見として，「安心感がある」「車間 調整をする必要がなく，煩わしさがなくなるので良い」 等の好意的な意見が挙げられた．一方で，否定的な意見 として「注意が散漫になる」「常にブレーキを意識しなけ ればならず，疲れた」「操作時に手元を見なければならず， やや危険を感じる」といった意見が挙げられた．また， 大型車の被験者からは，「積荷がある場合には，自動的に ブレーキがかかると荷崩れが心配」「車間 L よりも短い 車間設定にした場合は，無事に停止できるかどうか不安」 といった意見も挙げられた． 4.2 走行快適性に及ぼす影響要因のモデル分析 (1)モデル分析 以上において得られた計測データとアンケート調査結 果等に基づき，ACC 利用時のキープレフト走行の走行快 適性の主観評価に影響を及ぼす要因を明らかにするため， 表 2 に示す説明変数を用いて ACC 利用の有無別に重回 帰分析を行い，走行快適性の回帰モデルの推定を行う． なお，表 2 に示す説明変数のうち，変数間の共線性が認 められた場合は，適宜説明変数から除外する．また，こ こで目的変数として用いる走行快適性は，評価リンクご とに簡易ヒアリングで聴取した 5 段階評価値を，リッカ ートのシグマ法を用いて間隔尺度に変換して用いる． (2)乗用車ドライバの推定結果 乗用車の被験者において，ACC 使用の有無別に走行快 適性のモデル推定を行った結果を表 3 に示す．自由度修 正済み決定係数は 0.0806，0.120 となっており，分析の精 度は高いとはいえないものの，F 値からモデルの説明変 数の統計的有意性が確認できる．これらのモデルに基づ き，ACC 使用による走行快適性向上への有意な寄与が認 められる影響要因を表 4 に示す．キープレフトする車線 （説明変数「第 1 走行車線ダミー」）に着目すると，「ACC なし」の推計モデルでは標準偏回帰係数が-0.192 であり， 走行快適性への負の影響が認められるのに対し，「ACC あり」では有意な影響がみられないことから，ACC の使 用により，第 1 走行車線でのキープレフトに伴い走行快 適性への正の効果があるものと解釈される．同様に，走 行状況に関する影響要因として，「追従走行する割合が高 い状況（ただし，大型車への追従時を除く）」等が挙げら れる．また，ドライバ属性に関する影響要因として，「高 速道路利用頻度が低いドライバ」が挙げられる． (3)大型車ドライバの推定結果 大型車の被験者についても，乗用車と同様の方法で走 行快適性のモデル推定を行った結果を表 5 に示す．乗用 車の場合と同様に，モデルの説明変数の統計的有意性が 確認できる．これらのモデルに基づき，ACC 使用による 走行快適性向上への有意な寄与が認められる影響要因を 表 6 に示す．ドライバ属性については，「ACC による走 行挙動自体の不慣れさに違和感を感じないドライバ」が 挙げられる．また，走行状況については，「交通量が多い 状況」「大型車混入率が高い状況」等が挙げられる．これ 図 9 ACC 走行時の車間の選好 （乗用車の被験者） （大型車の被験者） n=14 n=7 表 2 推計で考慮した説明変数の定義 説明変数 定義 取得方法 高速利用頻度高ダミー 高速道路利用頻度を示す【高頻度＝1，低頻度＝0】 （乗用車）高頻度：月1回以上，低頻度：年1回以上，月1回未満 （大型車）高頻度：週1回以上，低頻度：週1回未満 実験条件 第1走行車線ダミー キープレフトを実施した車線を示す 【第1走行車線＝1，第2走行車線＝0】 実験条件 頻繁に車線変更ダミー 普段の運転における車線変更の傾向を示す 【頻繁に車線変更する＝1，あまり車線変更しない＝0】 アンケート 低速車への対応ダミー 普段の運転において，先行車が自分の希望速度より低速で走ってい ることを確認したときの対応を示す 【すぐに追越しまたは車線変更する＝1，それ以外＝0】 アンケート 追従得意ダミー 被験者の追従走行の得手不得手を示す【得意＝1，それ以外＝0】 アンケート ACC 挙動違和感ダミー ACC による走行挙動自体に不慣れなため違和感があった 【当てはまる/まあ当てはまる＝1，それ以外＝0】 アンケート ACC 操作不安ダミー ACC の操作に不慣れなため不安だった 【当てはまる，まあ当てはまる＝1，それ以外＝0】 アンケート ACC 操作煩わしいダミー 車線変更時にACCの操作が煩わしかった 【当てはまる，まあ当てはまる＝1，それ以外＝0】 アンケート 希望車線ダミー 自由走行での車線別走行時間割合のうち，最も割合が高かった車線 【第2走行車線＝1，第1走行車線＝0】 実測 希望速度と実速度との差 被験者の希望速度（自由走行における非追従時の平均速度）と，実 際の評価リンクごとの走行速度の平均値との差 実測 希望車間時間 自由走行における追従時の車間時間の平均値． ※車間時間3秒以内を追従と定義 実測 追従時間割合（対全車種） 評価リンク単位の全走行時間に対する追従走行時間の割合． ※車間時間3秒以内を追従と定義 実測 追従時間割合（対大型車） 評価リンク単位の全走行時間に対する，大型車に追従走行した時間 の割合．※車間時間3秒以内を追従と定義 実測 交通量（全車線：全車） トラカンデータに基づく評価リンク単位の全車線合計の交通量 実測 大型車混入率（全車線） トラカンデータに基づく評価リンク単位の大型車混入率 実測 渋滞ダミー（渋滞の有無） 評価リンク単位における渋滞の有無【あり＝1，なし＝0】 実測 合流部ダミー 評価リンク単位における合流部の有無【あり＝1，なし＝0】 道路構造 トンネルダミー 評価リンク単位におけるトンネルの有無【あり＝1，なし＝0】 道路構造 （受理日：2015年5月8日）
らの要因に該当する場合には，ACC の使用がキープレフ ト走行の快適性向上に寄与する傾向があるといえる． 5. おわりに 本稿では，ACC を使用したキープレフト走行のドライ バ受容性を確認する走行実験を行うことで，キープレフ ト走行を快適かつ容易に実現する手段としての現行性能 ACC の活用可能性の検証を行った．その結果，以下の点 が明らかとなった． 1) ACC の使用は，キープレフト走行による追従走行時 に，先行車との車間の変動を縮小し，車間を安定化 させる効果がある．また，乗用車においては，車頭 時間の短縮により交通流率の向上にも寄与し得る． 2) ACC を使用すれば，ドライバ運転に比べてキープレ フト走行時の運転に伴う心理的な負担が軽減され， 走行快適性が向上する．その傾向は，乗用車では， 第 1 走行車線でのキープレフト時や，追従走行の時 間割合が高い状況下でより顕著である．大型車では， 交通量が多い状況，大型車混入率が高い状況下でよ り顕著である． 3) ACC を使用すれば，キープレフト走行時におけるド ライバの車線変更意欲が低減する傾向がみられる． 特に，第 2 走行車線を維持する走行を行う場合によ り顕著である． 4) キープレフト走行への協力意向について，乗用車で は 6 割以上が「協力する」と回答しており，うち 4 割が「ACC を使いたい」と回答していることから， ACC を活用したキープレフト走行について，比較的 高い受容性が確認された． なお，本研究で得られた知見は，限られた被験者数， 短期間での実験結果によるものであり，ACC への慣熟に よる長期的な受容性の変化は考慮できていない．今後， ACC への慣熟を考慮したうえで，ACC を使用したキー プレフト走行の受容性の検証が必要である．また，本実 験は，渋滞を避けるため，平日の日中の交通状態の下で 実施したものであり，渋滞発生直前の臨界時のような重 交通の状況は考慮されていない．そのため，真に渋滞防 止に寄与する走行方法としての有効性を確認するために は，渋滞発生直前の臨界時における受容性の検証を行う ことも求められる． 今後，現行性能 ACC が普及した場合，キープレフト 走行を促進して車線利用を平準化しなければ渋滞が悪化 することも懸念されており，ACC を有効活用した高速道 路サグ部等での渋滞対策の推進は，より一層重要となる と考えられる．本稿で提案する ACC を活用したキープ レフト走行等について，広報・啓発等を通じて戦略的に 表 6 走行快適性への影響要因の分析結果（大型車） 分析項目 大型車 ①ACC 使用時のキープレフト走 行の「走行快適性」向上に寄与 するドライバ属性・運転特性 ・ACC による走行挙動自体の不慣れさに違 和感を感じないドライバ ②ACC 使用時のキープレフト走 行の「走行快適性」向上に寄与 する走行状況 ・交通量が多い状況 ・大型車混入率が高い状況 ・合流部を走行している状況 表 5 走行快適性推計モデル（大型車）の推定結果 モデル 説明変数 ACC なし ACC あり 偏回帰係数 標準 偏回帰係数 偏回帰係数 標準偏回帰係数 交通量（全車線：全車） -0.00685** -0.381 － － 大型車混入率（全車線） -1.47* -0.209 － － 希望速度と実速度との差 -0.0916** -0.278 -0.0942** -0.389 追従得意ダミー 0.607** 0.249 1.40** 0.564 合流部ダミー -0.404** -0.212 － － ACC 挙動違和感ダミー － － -0.627** -0.294 （定数） 5.75** － 3.61** － サンプル数 120 120 決定係数（修正Ｒ2） 0.324 0.454 Ｆ値（Ｐ値） 12.4（p=1.27×10-9） 33.9（p=8.14×10-16） ※ －:有意な寄与は認められず． ** p<0.01, * p<0.05 表 4 走行快適性への影響要因の分析結果（乗用車） 分析項目 乗用車 ①ACC 使用時のキープレフト走 行の「走行快適性」向上に寄与す るドライバ属性・運転特性 ・高速道路利用頻度が低いドライバ ②ACC 使用時のキープレフト走 行の「走行快適性」向上に寄与す る走行状況 ・第１走行車線でキープレフトする場合 ・追従走行する割合が高い状況 （ただし，大型車への追従時を除く） ・合流部を走行していない状況 表 3 走行快適性推計モデル（乗用車）の推定結果 モデル 説明変数 ACC なし ACC あり 偏回帰係数 偏回帰係数 標準 偏回帰係数 偏回帰係数標準 高速利用頻度高ダミー 0.322** 0.171 － － 第1 走行車線ダミー （キープレフト車線） -0.362** -0.192 － － ACC 操作煩わしいダミー － － -0.454** -0.246 追従走行時間割合 （対全車種） -0.584** -0.169 － － 追従走行時間割合 （対大型車） － － -0.622** -0.249 合流部ダミー － － -0.231* -0.120 （定数） 3.75** － 4.13** － サンプル数 276 276 決定係数（修正Ｒ2） 0.0806 0.120 Ｆ値（Ｐ値） 9.04（p=1.00×10-5） 13.5（p=3.28×10-8） ※ －:有意な寄与は認められず． ** p<0.01, * p<0.05 （受理日：2015年5月8日）
推進するとともに，その有効性について，実道でのさら なる実証的な評価を行っていく必要がある． 謝辞 本研究の実施にあたっては，「高速道路サグ部等交通 円滑化研究会（座長：大口敬東京大学教授）」において， 委員の皆様より貴重なご意見をいただくとともに，自動 車メーカ，高速道路会社の関係各位より関連データ等の 提供にご協力頂いた．ここに記して感謝の意を表する． 参考文献 1) ASV（先進安全自動車）技術普及状況調査，国土交通省，2013. http://www.mlit.go.jp/jidosha/anzen/01asv/resourse/data/H25souc hakudaisuu.pdf 2) 大口敬：高速道路における交通渋滞緩和策の最新動向－特 集『進化する道路関連技術』，自動車技術，Vol.67, No.10, pp.11-16, 2013. 3) 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 工学研究発表会論文集，Vol.34，pp209-216，2014. 4) 鈴木一史・山田康右・船岡直樹・岩武宏一・牧野浩志：ACC を活用した高速道路サグ部渋滞対策サービスの実証的評価， 第 12 回 ITS シンポジウム 2014. 5) 佐藤稔久・赤松幹之・高橋昭彦・吉村健志・白石恭裕・渡 辺隆行・菅野隆資：ACC 使用時のドライバーの追い越し行 動の解析，自動車技術会論文集，Vol.36, No.4, pp.237-242, 2005. 6) (一社)人間生活工学研究センター：「HQL 式運転スタイルチ ェックシート」，2003. 7) 豊福史・山口和彦・萩原啓：心電図 RR 間隔のローレンツ プロットによる副交感神経活動の簡易推定法の開発，人間 工学 Vol.43, No.4, pp.185-192, 2007. （受理日：2015年5月8日）
