研究論文運転支援がリスク補償行動に及ぼす影響情報提供方略の検討増田貰之芳賀繁立教大学現代心理学部國分輝立教大学大学院現代心理学研究科 ( 株 ) 豊田中央研究所人間特性基盤研究室問題る 1992 年の時点で 10,000 人を超えていたわが国の交通事故死者数は 2008 年の

(1)

運転支援がリスク補償行動に及ぼす影響

情報提供方略の検討

増田貰之

立教大学大学院現代心理学研究科

芳

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立教大学現代心理学部

國分

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（株）豊田中央研究所人間特性基盤研究室

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KOKUBUN M

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Graduate School of Contemporary Faculty of Contemporary Psychology, Toyota CentralR&D Labs.,Inc. Psychology,Rikkyo University Rikkyo University HumanFactors Fundamental

ResearchLab.

Currently, various driverassistancesystems areunderdevelopment to make driving safer. However, the potentialeffect on safety of suchsystems might be reducedbecause of risk compensation behaviorby drivers. Thisstudyinvestigatedthe effect ofdrive:rassistance systems on risk compensationbehavior usinga computer display. The effect ofdifferent informationproviding strategies at anintersectionwas compared. The experimental conditions were (I)normal information, (2)detailed information, (3) restrictedinformation, and (4)no information. The resultsshowed thatparticipants"looked" significantlyless inthe"detailed information" conditionthanin other conditions. The difference in thenumber of collisions was not significantbetween thiscondition and the"no information" condition, while thenumber of collisions was significantlyreduced in the "normal" and "restricted" information conditions. Thesefacts implythatthe degreeofriskcompensationmightvarydependingon informationprovidingstrategies. Additionally, we proposea hypothetical model forpromoting/preventingrisk compensationbehavior basedon the results of this experiment. Keywords : risk compensation,driver assistance system, informationproviding strategy, laboratory experiment 問題

1 .

自動車交通の現状交通行動は、人間の生活領域のなかでも、「衣・食・住」と並ぶ重要な構成要素である「移動（モビリティ）」にかかわっている（蓮花， 2000)。その中でも自動車は、日常生活、産業現場など多くの場面で用いられており、現代人の生活と切り離せないものとなっている。しかし、車社会が現代人の生活を豊かにしている反面、交通事故が社会問題になっているのも事実である。 1992 年の時点で 10,000 人を超えていたわが国の交通事故死者数は 2008 年の時点で 5,744 人 (ITARDA: 財団法人交通事故総合分析センター， 2008) となり、 54 年ぶりに 6,000 人を下回った。また、事故件数についても 2006 年の 886,864 件から 2007 年の 833,019 件 (IT ARDA, 2008) と、ここ最近ようやく減少がみられるようになった。しかし、依然として多くの命が交通事故によって失われているのが現状である。このような状況の中、現在様々な自動車運転支援システムが実用化されつつあり、道路交通の安全性向上

(2)

交通心理学研究 24 巻l 号 2008 年

に寄与することが期待されている。例えば、 PCS (Preｭ

Crash Safety System)、 LKA (Lane Keep Assist) 、 LOW (Lane Departure Warning) 、 NV (NightVision) などの車載装置はもちろん、道路インフラ協調型の DSSS (Driving SafetySupport Systems) も現実のものとなりつつある。一方で、システム導入に伴う運転者の心理的な変化によって期待される効果が得られない可能性も指摘されている。 2. 運転支援システムとリスク補償運転支援システムが導入されても、それによって主観的な交通事故のリスクが低減された結果、運転者が自身の行動をリスキーな方向にシフトさせること（リスク補償行動）により、結果として期待される事故低減効果を得られない（リスク補償）可能性があるこ

とが懸念されている (Rudin-Brown

&

Parker, 2004; 國分， 2005)。このような現象が生じる理由の一つとしては、以下のようなメカニズムが想定されている (Fig. I)。運転者は自身が受け入れることのできる主観的なリスク水準を持っている（リスクの目標水準）。運転者はリスクの目標水準と実際に知覚されたリスク水準とを比較し、両者が一致するように調節行動を行う。すなわち、知覚されたリスク水準がリスクの目標水準よりも低ければよりリスキーな方向に行動をシフトさせることによって、知覚されたリスク水準がリスクの目標水準よりも高ければより安全な方向に行動をシフトさせることによって両者を一致させることになる。このメカニズムは、リスクホメオスタシス理論と呼ばれている (Wilde,

1

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2 ,

2001)。 Wilde (1982) によると、交通事故リスクに関するリスクの目標水準とは、個々の運転者が利益（時間の節

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--.---•一環墳に内在するリスク (Intrinsic risk) Fig. I. リスク補償のモデル； Wilde (1982) を改編約、経済的利益、好奇心などの欲求を満たすことなど）とコスト（事故の危険性など）の差が最大化すると信じる（すなわち運転者の効用を最も高める）主観的なリスク水準である。また、運転者の知覚されたリスク水準は、環境に内在するリスク (intrinsicrisk) に影響を受ける。これらの要因とリスク補償の関係については、後述の先行研究において検証が行われている。

3 .

先行研究と問題環境に内在するリスクやそのリスクの知覚が変化することにより、リスク補償およびリスク補償行動が生じることが、主にドライビングシミュレータを用いた実験室実験において検証されてきている。例えば、 Hoyes,Stanton& Taylor (1996) は、環境に内在するリスクとして追い越しの時間的余裕（先行車の速度）を操作し、時間的余裕が大きい条件で、リスキーな追い越し（対向車が見えている状況での追い越し開始）回数が多いこと、追い越し中の他車や縁石との衝突が多いことを明らかにした。この結果は、追い越しの時間的余裕が大きい状況において運転者の知覚されたリスク水準が低くなり運転者はリスキーな方向に行動を調節したが、過剰に調節を行ったために、かえって事故回数が多くなったということを示していると考えられる。同様に、 Stanton & Pinto(2000) は、 Vision Enhancement System(VE) の装備の有無によって環境に内在するリスクを操作し、運転行動の変化を検証した。実験の結果、 VE が装備されていると、夜間や霧の条件において、日中と同様の速度で走行することを明らかにした。この結果についても、VEの装備によって運転者の知覚されたリスク水準が低くなり、運転者がリスキーな方向に行動を調節したことを示していると考えられる。さらに、 Hoedemaeker & Brookhuis (1998) は、 ACC (adaptive cruise control) の装備の有無による運転行動の変化を検証した。実験の結果、 ACC を装備した場合、 ACC を装備しない場合に比べて走行速度が速くなるという結果が得られた。この結果についても、 ACC の装備によって運転者の知覚されたリスク 7k準が低くなり、その結果、運転者がリスキーな調節行動を行ったことを示していると考えられる。上述のように、これまでの研究において、何らかの実験条件の操作によって環境に内在するリスクを操作することで、知覚されたリスク水準とリスク補償の

(3)

関係が検証されてきた。このようにリスク補償行動により安全対策から期待された効果を得られないという現象が存在する中で、リスク補償を生起および促進させないための方法や、リスク補償を抑制し、期待される安全対策の効果を得るための方法が望まれている。しかし、これまでの研究ではリスク補償の抑制・促進要因は検討されてこなかった。そこで、本研究は、リスク補償の抑制・促進要因の検討を行うことを目的とした。これまでの運転支援システムは、前述の LKA のような運転操作を支援するものが主であった。しかし、今後は交差点などにおけるインフラ協調型の接近車情報のような、運転者の知覚、判断に影響を与える可能性のある運転支援システムが導入されることが予想される。したがって、本研究においては交差点通過場面を取り上げ、特に、接近車情報の提供方略のリスク補償に対する促進・抑制効果について検討することを目的として実験を行った。本実験では、より詳細な情報提供がリスク補償行動（確認行動の減少）を促進すること、安全行動（確認行動）を怠った際の情報提供の利用制限がリスク補償行動を抑制することを検証した。なお、リスク補償行動の生起程度には個人差があると考えられるため、質問紙調査によって測定した個人特性とリスク補償行動との関係についても検討を行った。方法

1 .

実験参加者普通自動車免許を保有する、男性 9 名、女性 15 名（平均年齢 22.6 歳、標準偏差＝ 2.5; 平均保有年数 3.1 年、標準偏差＝ 2.1) であった。 2. 実験装置

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6.0 を用いて作成された実験課題がインストールされたノート型パーソナルコンピュータ (NEC 社製 Lavie LL550/C) に、 USB モバイルコントローラー (SANW

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SUPPLY 社製 JY PMUW) を接続し、実験課題の制御を行った。また、実験画面は、ノート型パーソナルコンピュータに接続された l7 型液晶ディスプレイ (EIZO 社製 FlexScan L461) に表示された。

3 .

実験課題実験参加者の課題は、ディスプレイに表示される交差点で、左右を通過する車にぶつかることなく自車を、交差点を下から上へ渡って通過させることであった。実験参加者の操作する車は、ボタンを押すと移動を開始し、一時停止線から交差点の手前まで進んだところで停止した。ここで、十字キーの左を押すと左の視界が、右を押すと右の視界が広がり、左右の接近車両を確認することができた。実験参加者が再びボタンを押すと、自車は通過を開始した。自車が通過中に他の車両と接触すると通過失敗（事故）となった。通過に失敗または通過が終了すると自車は元の位置に戻り、同様に次の試行を行うことが求められた。課題画面上で、自車の車頭が交差点に進入してから車体全体が抜けるまでの時間は 2.03 秒であった。また、画面上、左から右方向への通過車両の車頭が確認可能範囲に進入してから交差点に到達するまでの時間は、速度によって最短で 0.58 秒、最長で 0.96 秒であり、車頭が情報提供範囲に進入してから交差点に到達するまでの時間は、速度によって最短で 0.82 秒、最長で 1.36 秒であった。また、画面上、右から左方向への通過車両の車頭が確認可能範囲に進入してから交差点に到達するまでの時間は、速度によって最短で 0.74 秒、最長で 1.23 秒であり、車頭が情報提供範囲に入ってから交差点に到達するまでの時間は、速度によって最短で 0.99 秒、最長で 1.65 秒であった。また、左右の通過車両は等速で移動したが、その速度は上記範囲内でランダムに選択された。ボタンを始めに押してから交差点通過を開始するまでの時間（待機時間）、左右確認回数、事故回数、通過回数が記録された。また、 l セッションは 3 分間、通過に成功した際の得点は 100 ポイント、事故を起こした際の減点は 50 ポイントであり、セッション中のポイントと残り時間が画面右上に表示された (Fig.2)。本実験において操作した条件は、接近車両の有無に関する情報提供の有無およびその支援方略であった。リスクホメオスタシス理論から、主観的リスクを低めるような運転支援を行うとリスク補償行動が生じる可能性があると考えられる。そこで、本実験では、前述のように、詳細な「青報提供によるリスク補償行動（確認行動の減少）の促進効果を検討した（詳細条件）。より詳細な情報提供は、実験参加者にとって主観

(4)

交通心理学研究 24巻 1号 2008 年的リスクを最も低め、リスク補償行動が促進されると考えられた。また、リスクホメオスタシス理論から、リスクの目標水準を下げることによってリスク補償行動を抑制することができると考えられる。そこで、本実験では、前述のように、情報提供を、安全行動（確認行動）をとっているときに制限することによるリスク補償行動の抑制効果を検討した（制限条件）。情報提供を、安全行動をとっているときに制限することは、リスキーな行動（確認行動を減らすこと）のメリットを減らすことになるため、そのほかの情報提供の方略と比較してリスクの目標水準が低下し、リスク補償行動を抑制すると考えられた。以上の仮定を基に、本研究では通常条件、詳細条件、制限条件という 3 種類の支援方略を設け、実験を行った。以下に、各条件についての説明を記述する。通常条件はベースラインとなる条件で、左右から接近する車両を目視（十字キー）による確認可能範囲よりも一車両分遠方で検知してランプが赤く点灯し、車頭が交差点に進入するとランプが消灯するというものであった (Fig.2)。また、検知範囲内に複数車両が存在する場合は先頭車両を検知対象とし、先頭車両の車頭が交差点に進入した後は後続車両に対して継続点灯した。これは、以下に説明する詳細条件、制限条件でも同様であった。詳細条件は左右に4つずつランプがついており、一番外側のランプが左右から接近する車両を目視（十字キー）による確認可能範囲よりも一車両分遠方で検知してランプが黄色く点灯し、交差点に近づくにつれて濃い黄色、橙色、赤の順にランプが順次点灯するというものであった (Fig. 3)。すなわち、詳細条件は左右を通過する車両を一番初めに検知するタイミングは通常条件と同じであったが、位置情報がわかるという点で通常条件よりも詳細なl青報を提供した。制限条件は通常条件と同じ条件で通過車両を検知したが、実験参加者が目視（十字キー）によって左右どちらかを確認すると左右いずれの方向に進行する通過車両に関しても情報提供が開始され、左右確認をやめてから 2 秒経過すると情報提供が終了した。このことによって、安全行動を怠った際の情報提供の利用を制限した。以上の 3 つの情報提供条件に加え、情報提供がなされない情報提供なし条件を加えた4つの条件で実験が行われた。残り時間遭得ポィノト

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Fig. 2. 実験課題

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前述の理由より、本研究における仮説は、リスク補償行動の生起の程度が、詳細条件＞通常条件＞制限条件＞情報提供なし条件の順になるというものである。

4 .

ドライバー個人特性尺度本実験では、実験参加者の個人特性を測定する質問紙として、中村・芳賀・横田・樋田・國分 (2006) による、ドライバー個人特性尺度を用いた。本実験は、実際に運転を行うものではないが、運転場面のひとつである交差点通過場面を模擬した課題を用いるため、運転行動との関連が想定されている質問紙によって個人特性を測定することとした。ドライバー個人特性尺度（中村ら， 2006) は、「攻撃的・競争的運転」、「ハザード知覚の失敗・遅れ」、「自信と運転への興味」の3つの下位尺度をもつ質問紙である。中村ら (2006) によると、「攻撃的・競争的運転」は、リスクテイキングとの関係が想定されている。リスクティキング傾向の強い運転者はリスクの目標水準が高いと考えられるため、「攻撃的・競争的運転」の得点が高い実験参加者はリスク補償行動を生じさせやすいと予想された。また、「ハザード知覚の失敗・遅れ」は、交通状況からハザードを発見するのが遅れたり、発見に失敗したりすることとの関係が想定されている。また、「ハザード知覚の失敗・遅れ」については、増田・芳賀・國分・横田 (2006) のドライビングシミュレータを用いた実験の結果から、その得点が高い運転者は、積極的な視線探索を行わない可能性が示されている。本研究はドライビングシミュレータを用いた実験ではないが、上述の結果から「ハザード知覚の失敗・遅れ」の得点が高い実験参加者は、情報提供がなされると、情報提供に依存し、確認行動を怠る可能性があると考えられた。すなわちリスク補償行動を起こしやすいと考えられた。さらに、ドライバー個人特性尺度の「自信と運転への興味」は、運転の自己技能の評価との関係が想定されている。運転の自己技能の評価が高い運転者は、リスクを低く見積もる傾向があると考えられるため、リスク補償行動を生じさせやすいと考えられた。 5. 手続き実験は、練習セッション、本セッション、質問紙調査の順で行われた。実験参加者は、はじめに実験課題の操作方法、情報提供の仕組みについて説明を受けた。この際、実験参加者には、課題の遂行に際してポイントを稼ぐように残り時間獲得ポイント

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Fig. 3. 実験課題

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2 .

事故回数に対する情報提供条件の効果ソース平方和自由度平均平方 F 値有意確率情報提供 39.36 3.00 13.12 3.39 .02 p <.05 誤差 266.89 69.00 3.87

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3. 情報提供条件別各指標の値事故回数平均確認回数 12.00 10.00 0 0 0 0 0 0 8 6 4 平均確認回数 2.00 M SD Min Max 情報提供なし 7.71 3.16 I 00 14.00 通常 6 08 2.57 1.00 11 00 詳細 6 92 3.09 1.00 1300 制限 6 25 2.52 1.00 12.00 情報提供なし 7.59 5.86 2.13 29 44 通常 5.64 4.64 0.14 20.27 詳細 4.12 2.86 0.00 13.92 制限 5 83 4.24 1.33 17 85

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ロ

通常詳細情報提供条件制限 +;,X.10,*，が．05 なし通常詳細情報提供条件制限 Fig. 5. 情報提供条件別の事故回数

(7)

2 .

ドライバー個人特性尺度との関係また、リスク補償行動の生起と関係する個人差を検証するために、各指標とドライバー個人特性尺度（中村ら， 2006) との相関係数を算出した。この分析では、各指標の変化量を分析に用いた。変化量とは、各情報提供条件の値から情報提供なし条件における値を引いたもので、各情報提供がなされたときに、情報提供がなされなかったときから各値が増加（値が負の場合は減少）した程度を示す値であるといえる。その結果、「ハザード知覚の失敗・遅れ」の得点と通常条件、詳細条件、制限条件すべてにおける平均確認回数の変化量との間に負の相関が見られ、通常条件と詳細条件においては有意な相関であり、制限条件においては有意傾向が見られた（通常条件： r=-0.45, p<.05, 詳細条件： r=

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Table4)。また、「攻撃的・競争的運転」の得点と通常条件、詳細条件、制限条件すべてにおける通過回数の変化量との間に有意な負の相関が見られた（通常条件： r=

-

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4

6 ,

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5)。さらに、「攻撃的・競争的運転」の得点と詳細条件、制限条件における待機時間の変化量との間に有意な正の相関が見られた（通常条件： r=0.31, n.s. ，詳細条件： r=0.48,p<.05, 制限条件： r=0.48,

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0

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6)。また、「自信と運転への興味」の得点については、通常条件における通過回数との間に負の相関がみられ、有意傾向であった（通常条件： r=-0.37, p<.10，詳細条件： r=

-0.

1

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n.s. ，制限条件： r=

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2

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7) 。考察どの方略の運転支援情報も確認回数を減少させたが、通常条件と制限条件は、それでもなお事故回数を減少させた。以下に詳細を記す。

1 .

情報提供の効果リスク補償行動の分析の結果、リスク補償行動の指標の一つである確認回数は、詳細条件く通常条件く制限条件く情報提供なし条件となった。確認回数が少ないほどリスク補償行動が生起したということを示す

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各情報提供条件における「ハザード知覚の失敗・遅れ」と平均確認回数の変化量との相関係数情報提供相関係数通常詳細制限

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p<.10 ため、リスク補償行動の程度は仮説通り、詳細条件＞通常条件＞制限条件＞情報提供なし条件となったと言える。また、実験参加者の中には、通常条件、詳細条件においてほとんど確認を行わなくなるものもお

り (Table

3 ,

Min参照）、情報提供によるリスク補償行

動の程度に個人差があることが示された。しかし、詳細条件と通常条件の間には統計的に有意な差がみられ、詳細な情報を提供することによるリスク補償行動の促進効果が確認できたのに対し、制限条件と通常条件との間には統計的に有意な差は見られず、情報提供へのアクセスを制限することによるリスク補償行動の抑制効果は確認されなかった。上記のように、詳細条件においてリスク補償行動の促進が見られたが、リスク補償行動が促進されたとし

(8)

交通心理学研究 24巻l 号 2008 年ても、それでもなお事故回数が減少すればリスク補償行動によるマイナスの影響が生じたとは言えない。そこで、事故回数について分析を行った結果、 l セッション中の事故回数について、リスク補償行動の促進効果の見られた詳細条件と情報提供なし条件との間に有意な差が見られなかった。この結果は、詳細条件において確認回数が少ないため、情報提供の効果を無効にした、すなわちリスク補償が生起したと解釈できる。一方、通常条件についてぱ情報提供なし条件より有意に事故が少なく、また、制限条件についても情報提供なし条件よりも事故回数が少なく、有意傾向が見られた。したがって、通常条件、制限条件については、リスク補償行動は生じたが、それでもなお情報提供の効果が上回ったと解釈できる。また、事故回数について 3 条件間に有意な差はなかったため、 3 条件間のリスク補償の生起の程度の違いについても確認されなかった。

2 .

ドライバー個人特性尺度との関係「ハザード知覚の失敗・遅れ」の得点と通常条件、詳細条件における確認回数の変化量の間に有意な負の相関がみられた。さらに、制限条件においては有意水準には至らなかったものの (p=.059) かなり高い負の相関があった。このことから、「ハザード知覚の失敗・遅れ」の得点が高い実験参加者は本実験課題上で、情報提供がなされた際に確認行動を行わなくなる可能性が示された。前述のように、増田ら (2006) の実験結果から、「ハザード知覚の失敗・遅れ」の得点は、積極的なハザードの探索との関係が考えられるが、今回の実験ではさらに、「ハザード知覚の失敗・遅れ」の得点が高い実験参加者は、情報提供がなされることによって、自身の確認行動によって積極的に交通状況から情報を得ることをしなくなる可能性が示唆された。また、「攻撃的・競争的運転」の得点とすべての情報提供における通過回数の変化量との間に有意な負の相関がみられた。さらに、詳細条件と制限条件において待機時間の変化量との間に有意な正の相関がみられた。このことから、「攻撃的・競争的運転」の得点と、本実験課題にける通過回数および待機時間に何らかの関係がみられるということが示唆されたが、運転行動が攻撃的・競争的な実験参加者が、情報提供がなされた場合に攻撃的・競争的でない運転者よりも通過回数を減らしたり、待機時間を長くしたりするとは考えにくい。また、運転行動が攻撃的・競争的な実験参加者の通過回数が、情報提供がなされない場合においてそもそも多かったために、情報提供によって通過回数を増やせなかったという可能性もあるが、情報提供なし条件において「攻撃的・競争的運転」の得点と通過回数の相関係数は低かったため (r=0.13, n.s. ）、この理由も当てはまらない。この結果については、「攻撃的・競争的運転」が自己報告式の質問紙調査によって測られたものであるため、「攻撃的・競争的運転」の得点が、リスクティキング傾向ではなく、リスクティキングのメタ認知能力を測定している可能性もある。今後の検討課題である。また、「自信・運転への興味」については、通常条件においてのみ通過回数との間に有意傾向 (p=.072) が見られたにとどまり、解釈可能な結果は得られなかった。展望本実験では、交差点通過をシミュレートしたパーソナルコンピュータ上の実験課題を用いて、既存のリスク補償モデルに基づき、情報提供の方略によるリスク補償の促進・抑制要因の検証を試みた。その結果、リスク補償の促進については仮説通りの結果が得られたが、抑制要因については十分な知見が得られなかった。その理由としては以下のような理由が考えられる。まず、制限条件においてリスク補償行動の抑制効果が見られなかった理由としては、情報提供の利用に対するアクセス制限のシステムヘの実装の問題が挙げられる。本実験の課題において、アクセス制限は、確認後 2 秒間清報提供が利用可能になるという形で実装された。したがって、 2 秒以内の間隔で確認を行っていれば、通常条件との違いがなくなることになり、このことによって通常条件との間に違いが見られなかった可能性がある。今後は、アクセス制限を課す条件など、アクセス制限のシステムヘの実装方法について詳細に検討する必要がある。一方で、次の理由も考えられる。本研究でぱ情報提供へのアクセス制限を設けることでリスキーな行動のメリットを少なくし、リスクの目標水準を低下させることでリスク補償の抑制を試みた。しかし、本実験

(9)

における情報提供はどの条件でも未検出や誤検出が生じなかったため信頼感が高かった可能性がある。したがって、どの情報提供においてもリスクの目標水準が維持され、それによって条件間のリスクの目標水準にもそれほど差がなかったことが考えられる。リスク補償の生起にはシステムに対する信頼感も影響すると考えられるため、今後はリスク補償のモデルにシステムの信頼性の概念を組み込み、検証する必要があるといえる。また、本研究では、交差点通過時の接近車情報の提供を模擬した実験室実験を行ったが、本実験で提供された接近車情報は、知覚・判断・操作の情報処理過程のうち知覚過程を支援するものであり、直接的に判断を支援するものではなかった。しかし、本実験課題上での交差点通過は、知覚だけでなく判断も大きなウェイトを占める課題であったため、本実験で用いられた接近車情報の提供では課題の遂行に必要なリソースの節約にならず、どの方略の接近車情報も実験参加者がそれほど有益に感じなかった可能性がある。そのため実験参加者の各方略における知覚したリスク水準の差が明確にならなかったと考えられる。今後は各情報処理段階の概念をリスク補償のモデルに組み込み、各情報処理段階とリスク補償の関係を詳細に検討する必要があると考えられる。また、今回の実験では、リスク補償およびリスク補償行動に対する情報提供及びその方法の影響、個人特性としてドライバー個人特性尺度との関係の検証を行ったが、そのほかの個人特性や要因については検証を行わなかった。リスク補償の促進・抑制要因には、時間の節約、経済的利益、好奇心などを含めた効用なども考えられる。今後検証すべき課題である。ここで、本研究における問題を整理し、リスク補償の促進・抑制要因の検証をより進めるためにリスク補償の新たな仮説モデルを提案する (Fig.6)。このモデルは、既存のリスク補償モデル (Wilde, 1982) に、知覚・判断・操作というドライバの情報処理モデルおよび情報処理リソースの概念を組み込んだものである。また、システムヘの信頼感やドライバの個人特性を含む関連要因について各情報処理段階との関係を明示している。このモデルに基づいて本実験の結果を説明すると、次のようになる。本実験の課題は交差点通過であり、左右の通過車両との距離に基づく通過の可否判断が主な課題であった。したがって、知覚・判断・操作の情報処理段階のうち判断により多くのリソースを配分する必要がある課題であるといえる。ここで、本実こドライバの情報処理段階 C二3 各情報処理閑郊皆に影審する要因ぃね環における運転タスク

リスク知覚

Fig.6. リスク補償の促進 ·抑制要因検証のための仮説モデル

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交通心理学研究 24 巻 l 号 2008 年験で提供された情報提供について、通常条件は左右の通過車両に対する知覚を支援するものであり、一方で、詳細条件は左右の通過車両に対する知覚に加え、部分的には距離判断も支援した可能性がある。前述のように、本実験の結果は、通常条件よりも詳細条件の方がリスク補償の生起程度が大きいというものであった。このことから、判断を主な課題とする交差点通過に対して判断を支援することで必要なリソースを減らすよりも、知覚の支援によって判断に配分可能なリソースを増やす方がリスク補償を生じさせにくい可能性があると考えられる。詳細条件は直接的に判断を支援するものではなかったが、判断を支援する効果もあったと考えると、このように、求められる課題や支援の情報処理段階、支援に伴う情報処理リソースの変化がリスク補償に影響を与える可能性がある。したがって、リスク補償の促進・抑制要因の検証にあたって、情報処理段階および情報処理リソースの概念を取り入れる必要があるといえる。今後、この仮説モデルに基づき実験を行い、知覚支援と判断支援の影響を明確に検証し、モデルの精緻化を図りたい。最後に、これまでの研究では、主にドライビングシミュレータを用いて検証が行われてきた。しかし、本研究は、リスクの判断以外の要因を取り除くため、パーソナルコンピュータ上に実験課題を作成して実験を行った。今回の実験で用いた実験課題は、現実の交通場面とは異なるものであるが、リスク補償行動の抑制・促進要因についての基礎研究の有効な手段となりうると考えられる。今後、更なるデータを収集し、リスク補償行動の抑制要因についての検証を進めたい。文献

Hoedemaeker, M., & Brookhuis, K. A.(I 998). Behavioural

adaptationtodriving withan adaptive cruise control (ACC). Transportation Research Part F : Traffic Psychology and Behaviour, 1(2),95-106 Hoyes, T. W., Stanton, N. A., & Taylor, R. G.(1996). Risk homeostasistheory: a study ofintrinsic compensation Safety Science, 22(I-3), 77-86 國分三輝 (2005). ITS時代のヒューマンファクターーリスク知覚を中心に一国際交通安全学誌， 30(3), 14-22.

(Kokubun, M. (2005). Human factors in ITS epoch:mainｭ

ly on theriskperception. IA TSS Review, 30(3), 14-22.)

増田貴之・芳賀繁・國分三輝・横田祐介 (2006) ．シミュレータ上の運転行動と視行動，運転者特性及び交通状況の関係立教大学心理学研究， 48,3-34.

(Masuda, T., Haga, S., Kokubun, M., & Yokota, Y.(2006)

Relationship between driver characteristics, driving

behaviorand eye-gaze, and traffic conditionson a simuｭ

lator. Rikkyo Psychologycal Research, 48, 23-34.)

中村玲香・芳賀繁・横田祐介・樋田航・國分三輝 (2006). リスク行動に関わるドライバー個人特性尺度の作成の試み立教大学心理学研究， 48,35-46.

(Nakamura, R., Haga, S,.Yokota, Y., Hida, W., & Kokubun,

M. (2006). Development of a scalefordriver's individｭ ual differences inriskbehavior. Rikkyo Psychological Research, 48, 35-46.) 蓮花一己 (2000) ．交通行動の社会心理学蓮花一己（編）交通行動の社会心理学北大路書房 pp.1-6 (Renge, K.)

Rudin-Brown, C.M., & Parker, H. A. (2004). Behavioural

adaptationtoadaptivecruise control(ACC): implicaｭ

tionto preventive strategies. Transportation Research

PartF: TrafficPsychology and Behaviour, 7(2), 59-76.

Stanton, N. A., & Pinto, M. (2000). Behaviouralcompensaｭ

t ion by driversofa simulator when using a visionenhanｭ cementsystem. Ergonomics, 43(9), 1359-1370 Wilde, G. J.S.(1982). The theory ofriskhomeostasis implications forsafety and health. RiskAnalysis, 2(4), 209-225 Wilde, G. J.S. (2001). TargetRisk 2: A New Psychology

of Safety and Health, What works ? What doesn't?

And why.... Toronto, Ontario, Canada:PDE Publicaｭ

tions. （ワイルド、 G. J.S. 芳賀繁（訳） (2007). 交通事故はなぜなくならないかリスク行動の心理学新曜社） ITARDA 2008 平成 19年中の交通事故死者数 <http:// www.itarda.or.jp/data/kihon.html> [retrieved on Feb. 20, 2008] (2008 年 7 月 31 日受付、 2009 年 3 月 17 日受理）