運転寿命延伸を後押しする 高齢ドライバデータベース DAHLIA： Data Repository for Human Life-Driving Anatomy

運転寿命延伸

を

後押

しする

高齢者運転特性データベース

DAHLIA：

Data Repository for Human Life-Driving Anatomy

名古屋大学COI

モビリティ研究 人間・加齢特性研究

人間・加齢特性 グループ

コンセプト

2

安全運転を支援するアプリケーションの

迅速

な

社会実装

を

後押

し

運転支援

（主に民間主導）

公共政策

（国・自治体）

装置

サービス

例）

ペダル踏

み

間違い

急発進抑制装置

例）

免許制度

、

高齢者講習、

職業ドライバ

の

運転能力診断

高齢ドライバ対策

例）

運転能力評価

と

それに

基

づいた

アドバイス

高齢ドライバの特性に合

わせ、効果的で受容性の

高い装置設計が必要

エビデンスに基づく運転

評価と、個人に合わせた

受容性の高い手法が必要

エビデンスに基づく政策立案が必要

運転技能を評価するための具体的な判断基準や、効

果的かつ効率的な認知機能検査など、検討を要する

課題が山積み

［1］ ［1］警察庁：高齢運転者交通事故防止対策に関する調査研究、2019年12月

■

アプリケーションの例

共通

の

課題

• 現状、人間特性と運転行動とを関連付けて分析可能なデータセットがなく、

エビデンス

を

得

ることが

できない

• 自らで行なおうにも、その

スキル

と

時間

が

不足している

高齢者運転特性データベース

（DAHLIA）

によって

解決

2020.09.

背景：高齢ドライバ

による

事故

3

機能低下の実態

視機能低下

・動体視力低下

・視野狭窄

・明暗順応

・焦点距離

聴力低下

・高周波音聴力低下

判断能力の低下

・反応時間低下

・正確さの低下

・同時処理力の低下

・敢行判断の遅延、ミス

運動機能低下

・筋力低下

・衝撃耐性の低下

・疲労耐性の低下

【特徴】

複数同時

バラ

つき

大

（個人差大）

運転能力

低下

高齢者特有の事故

出合い頭、右折事故など

（見落とし、一時不停止）

高齢者の身心機能低下は

複数同時

に

起

こり、

程度

は個人差大

⇒

運転能力の低下

につながり、

事故原因

となっている

個人

の

身心機能状態

や

運転状況

に

合

わせた

支援

が

必要

2020.09.

背景：三方よし

、を

目指

す

取

り

組

み

4

高齢

ドライバ

家 族

社 会

運転中止

現状維持

事故リスク

の

増加

運転能力

の

低下

加齢

による

心身機能

の

低下

加害者になる恐れ

本人・同乗者

の

死傷

高齢ドライバ

による

事故

への

不安

交通事故が多い

危ない町

事故に

巻き込まれる恐れ

高齢ドライバ

による

事故

への

不安

交通事故

が少ない

安心な町

事故に巻き込まれる

リスク減

高齢ドライバによる

事故

の

減少

運転寿命延伸

安全運転

を

支援

する

装置・サービス、政策

自由

な

移動

の

実現

による

活動量

や

心身機能

、

Well-being

の維持

医療費や介護費用などの

社会保障費

の抑制

心身機能の維持で

家族の負担が軽減

第一当事者になる

不安の低減

事故を

起こしにくくなる

医療費

や

介護費用

などの

社会保障費

の

増加

認知症・要介護

リスク増

活動量減少

心身機能低下

生活範囲

の

狭小化

医療費、介護費用

など

生活支援、要介護

家族

にかかる

負担

の

増加

背景：ドライバの心身機能と運転能力の関係

5

安全運転

を

支援

する

アプリケーション

の

開発

には

ドライバ

の

心身機能

と

運転能力

の

関係解明

が

必須

だが

それを

可能とするデータセットがなかった

視機能低下

聴力低下

判断能力の低下

運動機能低下

高齢者運転特性データベース

（DAHLIA）

なら

分析可能

人間特性のデータセット、運転に関するデータセットはそれぞれあるが、

そのすべてを網羅的に収集し、両者を関連付けて分析できるデータセットがない

人のデータ

運転のデータ

2020.09.

比較：運転行動

に

関

する

データベース

6

データベース

国（機関）

人間特性

運転

適性

運転データ

経年

対象

規模

認知 機能 視覚機能 運動機能 運転DS 通常時DR DRCNC 事故DR 事故 ドライバ職業 年齢

DAHLIA

名古屋大学

_COI

_{○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ △ △ ○}

50-90以上

300人

高齢運転者に関する調査 研究（III)（高齢者講習 データ） 自動車安全運転 センター ○ ○ ○ 68-90以上

191人

運転行動データベース （NEDOプロジェクト） （H13-15） 一般社団法人人 間生活研究セン ター ○ ○ ○ 20-71

97人

ヒヤリハットデータベー ス 東京農工大学 ○ ○ ○

15万件

健康診断データベース 弘前大学COI岩木_{プロジェクト} △ ○ ○ △ 全年齢

約1000人

/年

警察庁高齢者講習データ （非公開・事故以外の記 録は紙媒体） 警察庁 ○ ○ ○ ○ 70以上

250万人/

年

交通事故データベース 交通事故総合分 析センター （ITARDA） ○ △ 全年齢

70万件/年

運転適性診断データ 自動車事故対策_{機構（NASVA）} ○ ○ ○ ○ 全年齢

50万人/年

The Salisbury eye evolution and driving study (SEEDS) 米国ジョンズ・ ホプキンス大 Wilmer Eye Institute ○ ○ △ ○ 67-87

1155人

Maryland Pilot Older

Drivers study 米国NHTSA ○ ○ ○ 55-96

2508人

Fators Associaed wutg Driving Performance of Older Drivers 米国Univerysity of Nebraska ○ ○ ○ ○ 65-88

105人

Candrive II カナダCandrive II Research Team ○ ○ ○ ○ 70-94

928人

高齢者運転特性データベース：収載データ

7

中年～高齢ドライバの運転行動と人間特性のデータセット

運転に関連すると言われている幅広い項目を継続的に収集

収集したデータの分析結果を踏まえ、項目は随時見直し

経過が異なる経時変化や、他の年代との比較により、高齢ドライバならではの特徴が

分析可能

人間特性

認知

e.g., MMSE, TMT, UFOV,

working memory

視覚

e.g., Kinetic/night vision,

Contrast, Field of view

身体能力

e.g., Walk speed,

head/neck flexibility

脳機能

e.g., fMRI

運転特性

e.g., 単純/複数課題反応、運転スタイルチェックシート(DSQ)､負担感受性チェックシート(WSQ)､

運転時認知障害早期発見チェックリスト30､OD式安全性テスト(簡易版)､運転の変化､日頃の運転､中研式)

N=

300

/年

N=

300

/年

運転データ

ドライブレコーダ

普及版

自家用車による日々の運転データ

ドライブレコーダ

詳細版

一部ドライバ生理データ

ドライビング

シミュレータ

e.g. 特定シーン、 支援手法評価

N=

100

/年

N=

50

/年

DAHLIA

D

ata

R

epository for

H

uman

L

ife-

D

riving

A

natomy

5

年×約

400

名×約

2000

項目

分析例：一時交差点

での

運転特性

と

心身機能

8

人間特性

運転データ

運転特性

認知

視覚

身体特性

一時停止交差点

急ブレーキ頻度

（簡易ドライブレコーダ）

一時停止交差点

左右確認

（指導員同乗、試験車）

警察庁方式

運転適性検査

他、各種アンケート

“運転”

は

総合能力

様々

な

関係

を

複合的

に

分析

2020.09.

分析例：一時交差点での

運転行動

と

認知

・

視覚機能

9

MMSE

(Mini-Mental State

Examination)

TMT-B

(Trail-Making Test Part

B)

有効視野

(UFOV:

Useful field of view)

両眼視力

指導員

の

教示頻度

_0.132

_0.175

0.

451

-0.

347

左右確認時間

(sec)

0.

443

-0.026

0.163

-0.202

左右確認回数

_0.

375

_-0.

384

_-0.082

_0.021

認知機能

視覚機能

認知機能

視覚機能

認知機能

が

低

い

左右確認

が

少

ない

周辺監視能力

が

低

い

指導員

の

教示頻度

が

多

い

運転行動

分析例：一時停止交差点での

ブレーキ頻度

と

左右確認時間

10

0

20

40

60

80

100

120

0

1

2

3

4

5

6

1

5

7

19

20

4

9

14

16

6

15

10

12

8

18

2

21

17

13

22

11

3

一

時

停

止

交

差

点

で

の

急

ブ

レ

ー

キ

頻

度

(

回

数/

1

万

キ

ロ)

左右確認時間

（秒)

短

い

長

い

多

い

少

ない

D

C

B

A

2020.09.

分析例：

認知特性検査

との

関係

11

グループ

A

B

C

D

安全傾向 判定基準 ID 3 11 1 5 9 16 4 14 年齢 77 70 79 75 70 65 76 67

一時停止

交差点

での

運転行動

左右確認時間(sec) 3.6 4.8 5.1 4.8 1.5 1.6 2.0 1.8 4≦ 2≧ 左右確認回数 3.6 4.9 3.8 4.3 2.1 2.6 3.2 3.2 4< 3> 緊急制動頻度 (回数10000km) 0 0 15 4.8 3.1 4.2 31 104 20< 10>

認知機能

検査

Mini-Mental State Examination 28

29

30 28 27 27 28 28 29< 28>

Trail Making Test part B (sec)

92

72

155 180

98 124 104 139 140< 100>

Driving

Health

Inventory

Mouse Practice (sec) 15.4

12.2

20.1 18.9 20.3 20.2 20.1

32.5

25< 15>

UFOV (response, ms)

100

337

257 363

117

340

100 100 200< 100=

UFOV (accuracy)

1

0.96 0.52 0.16

1

0.44

0.84

0.56

0.8< 0.6>

VSB (TMT, sec)

94.9 78.6 164 175

116 76.9

152 214

150< 100>

Walk (Time of 6m, sec) 5.44 5.9 5.13

6.48 6.63

4.82

6.38 9.52

6< 5>

Accuracy memory

1

0.67

0.67

1

0.33

1 1

0.67

1.0= 0.8>

産総研

認知加齢

テスト

Working memory

7

8

11 6

3

12 6

3

4< 4> Visual attention 23

32

31

36 35 35 35 35 31< 32> Planning 3

4

4

3

4 4 4 4 3< 4> Task switching

43

28

26

27

39 44

10

27

38< 30>

認知機能

が

低

い

認知機能

が

高

い

左右確認時間

多い

多い

少

ない

多い

短

い

短

い

長

い

長

い

急

ブ

レ

ー

キ

頻

度

C

A

B

D

Normal

2020.09.

分析例：

視覚、運転適性検査

との

関係

12

グループ

A

B

C

D

安全傾向 判定基準 ID 3 11 1 5 9 16 4 14 年齢 _{77 70 79 75 70 65 76 67}

一時停止

交差点

での

運転行動

左右確認時間(sec) 3.6 4.8 5.1 4.8 1.5 1.6 2.0 1.8 4≦ 2≧ 左右確認回数 _{3.6 4.9 3.8 4.3 2.1 2.6 3.2 3.2 4< 3>} 緊急制動頻度 (回数10000km) 0 0 15 4.8 3.1 4.2 31 104 20< 10>

視力検査

左眼静止視力

_0.6

_0.8

_0.9

_0.6

_0.6

_0.7

_0.6

_0.5

_{0.6< 0.7>} 右眼静止視力

_0.4

_0.5

_0.7

_{0.7 0.9}

_0.6

_0.8

_0.3

_{0.6< 0.7>} 両眼静止視力

_0.6

_0.9

_0.9

_0.6

_{1.3 0.7 0.9}

_0.6

_{0.6< 0.7>} 動体視力

_0.1

_0.2

_0.2

_0.2

_0.1

_0.1

_{0.2 0.2 0.1< 0.2>} 夜間視力 (sec)

110

52

56

79

301

301

32 45 100< 100> 右側水平視野 ₈₀

₇₀

₈₇

₄₂

_{70 82}

₆₅

₅₀

_{69< 70>} 左側水平視野 ₈₃

₈₀

₈₄

₆₇

_{70 80}

₆₇

₅₀

_{69< 70>} 両側水平視野 _{163 150}

₁₇₁

₁₀₉

_{140 162}

₁₃₂

₁₀₀

_{160< 140>} 右眼コントラスト感度

_1.2

_{1.2 1.2 1.5 1.3}

₁

_1.6

₁

_{1.2< 1.2>} 左眼コントラスト感度

_1.2

_1.4

_{1.2 1.3 1.3 1.3 1.3 1.3 1.2< 1.2>}

CRT

運転適性検査

緊急反応時間 (ms) 533

335

357 440

528

555

542

466 500< 400> 連続緊急反応時間 (ms)

279

268

445

423

361 250 366 404 400< 300> 信号確認反応時間 (ms)

621

531

506

764

633

794

747

808

700< 700> アクセルペダル反応時間 (ms)

546

533

578

749

623

468

662

518 600< 600> 側方警戒中心誤反応 ₁₃

₉

₂₈

₃₂

_{16 8 13}

₂₆

_{20< 10>} 側方警戒反応時間 (ms)

620

717

705

642

653

682

701

668

650< 650> アクセルブレーキ反応時間 (ms)

872

883

1066

1191 1103

814 988

1300

1100< 900> 運転適性検査総合評価 ₃

₄

₂

₂

₄

₂

_{3 2 3< 3>}

Normal

反応

が

速

く

正確

反応

が

遅

く

不正確

左右確認時間

多い

多い

少

ない

多い

短

い

短

い

長

い

長

い

急

ブ

レ

ー

キ

頻

度

C

A

B

D

視覚機能

が

低下

高齢者データベース：全体像

13

長年

に

渡

り

築

かれた

信頼関係

十分

な

習熟

5年にわたって蓄積された約400名の同一高齢者の約

2000項目に及ぶ認知機能・身体・運転の連続データ

密

な

連携

高齢者運転特性データベース

5

年×約

400

名×約

2000

項目

高

い

スキル

を

持

った

計測スタッフ

多彩

で

最新鋭

の

計測・実験施設

専門的知識

を

持

った

研究スタッフ

DB

に

各種特性データ

があり、

いつでも実験

に

駆

けつけてくれる

協力的

な

高齢運転者

約

400

名

2020.09.

高齢者運転特性データベース：活用方法

14

DAHLIA参加者

研究開発

に

必要

な

データ

単独

の

実験

では

得

られない

厚

みのある

結果

あわせて分析

DAHLIA-DB

顧客依頼実験

デ

ー

タ

の

継

続

提

供

実

験

へ

の

参

加

計測データ

同一被検者×数年分

すでに人間特性などがわかっている高齢者を被検者に、

新たな実験を行うことで、

低コスト・短時間

で、

開発

に

必要

なデータを

得

ることが

可能

高齢者運転特性データベース：活用するメリット

15

製品化

フ

ィ

ー

ル

ド

テ

ス

ト

設

計

・

試

作

企

画

評

価

評

価

企

画

マーケティング

エビデンスデータ収集

ニーズ分析

企画検討

各種調査・分析結果をもとに

Go/NoGo判断

製品の詳細や仕様、

意匠デザイン

ハード、ソフト

プロトタイプ製作

コンセプトや仕様との一致度

効果検証

実際の使用場面での

効果検証

横串で分析可能な

多項目データ

（1人×多項目×経年）

DB

を

活用

基礎データが揃っているため、

早期に取り掛かれる

DB

を

活用

検討に必要な基礎データが

揃っているため、即座に判断

可能

DB

を

活用

一度の実験で数年分のデータ

が必要な分析が可能

手戻りも少ない

DB

を

活用

高齢者運転特性データベース

を

活用

することで

企画立案

から

完成

までにかかる

時間を短縮

2020.09.

活用事例：運転支援（装置）

16

後付け可能な「ペダル踏み間違い加速抑制装置」2018年12月5日発売（デンソー、トヨタ自動車）

エビデンスをもとに

安全装置企画の、

Go/No Goを判断

製品のプロトタイプ

を作製

DB協力者から被験者

をリクルートし、

効果検証のための

実験を実施

高齢者のタイプ別の

効果の違いも検証

製品化

高齢ドライバ向け

安全装置の企画の

妥当性を裏付ける

データをDAHLIAから

取得

DAHLIA協力者から被験者をリクルートし、不測の事態をドライビングシミュレータ―で模擬し、支援装置の効果を検証

ブレーキ反応時間 ブレーキ踏込速さ

支援装置がある方が、ない方より、

ブレーキを踏むまでが速く（反応時間）、

ブレーキを踏む速度も速い

支援装置の効果

人間特性による効果の違い

3メートル往復歩行時間が遅い人は、

支援装置があった場合に踏み込み速度が速い（被験者間比較）

人間特性データは、

DAHLIAに蓄積された被検者本人のデータを利用

効果検証実験

17

【問い合わせ先】

高齢者運転特性データベース（DAHLIA）

や

研究成果

について

名古屋大学 未来社会創造機構 モビリティ社会研究所

青木 宏文研究室

[email protected]

データ

の

利用

について

一般社団法人

モビリティと人のデータラボ

[email protected]

＊名古屋大学COIで蓄積したドライバに関する様々なデータを、

安定的に維持・管理・拡充するとともに、

収集されたデータを広く有効活用するために設立された法人です

http://mohitolab.org/

付録 論文情報

18

• 米川 隆, 青木 宏文, 山岸 未沙子, 田中 貴紘, 吉原 佑器, 藤掛 和広, 稲上 誠,

金森 等, 青木 邦友, 平野 昭夫, 武田 夏佳．ドライブレコーダで計測した一

時停止交差点での緊急制動頻度・左右確認行動と高齢ドライバの認知身体

特性・運転意識の関係, 自動車技術会論文集, 2020, Vol.51, No.4, pp.

701-706．https://doi.org/10.11351/jsaeronbun.51.701

• 山岸未沙子，稲上誠，田中貴紘，米川隆，河野直子，佐藤稔久，赤松幹之，

青木宏文．高齢ドライバの運転評価に向けた運転特性データベース，人間

工学，2020，Vol.56，No.1，pp.1-10．

• 米川 隆 , 田中 貴紘 , 青木 宏文 , 山岸 未沙子 , 吉原 佑器 , 稲上 誠 , 藤掛 和

広 , 木下 史也 , 金森 等 , 二宮 芳樹, 鈴木 達也，ドライブレコーダを用いた

安全運転行動評価法の提案とそれを用いた 高齢ドライバ特性分析，自動

車技術会論文集，2018，Vol.49，No.2, pp.384-389．

• 青木宏文，高齢ドライバの個人特性を踏まえた運転寿命延伸をめざした取

り組み，BIO Clinica，2020，Vol.35，No.4．

• 青木宏文，高齢ドライバの人間特性と運転特性：傾向と対策に向けて，

Medical Science Digest，2019，Vol. 45，No. 3，51-54 (2019)