誰かが運転するクルマに乗っていて、
「この⼈の運転は危ない。怖いなぁ」と
感じたことはありませんか？
前のクルマとの距離を詰めたり、
急加速と急減速を繰り返したり……。
そんな危険運転を機械が判断して、
ドライバーに注意をしてくれる
仕組みがもっと普及すれば、
交通事故は減らせるかもしれません。
その精度をさらに⾼めることにつながる
「運転⾏動情報処理」の研究に迫ります。
情報学部 情報システム学科 宮島千代美先⽣
交通事故は、増えていると思いますか？ それとも減っている？――実は、交通事故の発⽣件数は、2004年の約95万件をピークに減少を続け、2018年には約43万件と半減しています。それでも、⽇本のどこかで毎⽇1000件を超える交通事故が発⽣していることにはかわりなく、特に、あおり運転や⾼齢ドライバーによる危険運転の報道をよく⾒かける印象があります。もしもクルマに、危険運転を察知してドライバーに助⾔したり、安全運転を評価してポイント還元などをしてくれるサービスがあれば、事故はもっと減らせると思いませんか？
でも、ここでちょっと問題が……。その⼈の運転が「危険」なのか「安全」なのかを、どうすれば機械でも判断できるようになるのでしょうか︖ 正確に判断するためにはどんなデータが必要で、そのデータをどう活⽤すればいいのでしょうか。まさにその研究に取り組んでいる研究者が、⼤同⼤学に在籍しています。情報学部情報システム学科の宮島千代美先⽣です。
データ計測システムを⽤いてドライバーの運転操作の特徴を分析中
「運転⾏動情報処理」が宮島先⽣の研究テーマです。「さまざまなドライバーを対象に、多種多様なデータを集め、機械学習を⽤いて運転の安全性を診断したり、危険な運転を検出する研究を、名古屋⼤学と協⼒して⾏っています」と先⽣。収集するデータは、①⾞両の状態（速度、加速度、位置や進⾏⽅向）、②ドライバーの運転⾏動（アクセル・ブレーキペダル操作量、ハンドル操作⾓など）、③ドライバーの状態（⼼拍、発汗量、⽪膚電位、視線、⾳声や表情）、④周辺環境情報（⾞間距離、前⽅・全⽅位映像）と、さまざまです。
この中で、①と②については主にクルマの中に流れている情報を取り出して活⽤します。先⽣によると「最近の⾃動⾞の中には、100以上ものコンピュータが搭載されており、たくさんの種類のデータが検出・蓄積されています。ただしデータ形式はメーカーごとに異なるため、取り出し⽅には技術が必要です」とのこと。また③と④については各種センサーやカメラ、ドライブレコーダーなどの装置を⽤います。こうして収集した膨⼤なデータの中から何を選択し、どう組み合わせれば⽬的を達成できるのかを⼯夫することが、先⽣の主な研究となります。
教習員（左）と⼀般ドライバー（右）の視線の⽐較。
教習員の⽅がより多くの対象を⾒ていることがわかります。
対象となるドライバーも、初⼼者・⾼齢者からプロドライバーや教習員まで多彩。「ペダル操作の仕⽅ひとつ取っても、⼈によって⼤きく異なります」。先⽣は以前、「ペダル操作のデータだけで、約300⼈のドライバーの中から誰が運転しているのかを特定できるか」という実験を⾏ったところ、約75％の確率で当てることができたといいます。それほど、⼈の運転⾏動には個性があるのです。「知⼈の運転データを分析すると、『この⼈、こんな運転をするんだ』とわかって、単純に楽しいです」と宮島先⽣は笑います。
先⽣の研究はどんな分野に応⽤できるのでしょうか。例えば、危険運転の少ないドライバーが優遇される⾃動⾞保険、タクシー会社や運送会社でのドライバーの運転チェックといった応⽤が考えられます。また将来、⾃動運転が⼀般化した場合でも、「ドライバーの個性に合わせた⾃動運転制御」にこの研究が役⽴つ可能性もあります。例えば、スピードを好む⼈には、（もちろん安全が確保できる範囲で）速めの⾃動運転を提供する、といった使われ⽅です。さらには、スポーツや楽器演奏といった運転以外の⼈間⾏動の分析にも応⽤できそうです。⼈が運転しない時代が来ても、「⾏動情報処理」が活きる分野は無限に広がっています。
