走行実態に基づいたスマートドライブの提案に関する研究

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31 （3）全体の燃費改善効果 以下の式を用いて、全参加者の燃費改善効果を算出した。ただし、第3タームのデータは、第1タームと同じ始めの2週間～1ヶ月間を使用した。 第1タームと第3タームに走行データのあった250名の参加者の燃費改善効果の頻度分布を図 3.18に示す。極端に良い値（悪い値）となっている参加者が見られるが、これは運転方法以外の要因（例えば、高速道路で遠出して燃費が良くなった等）の影響が大きいと考えられる。改善効果が見られない参加も55名いたが、約8割（195名）の参加者に改善効果が見られた。改善効果としては、0%～15%の改善効果となった参加者が多かった。 0%5%10%15%20%25%～0%～5%～10%～15%～20%～25%～30%～35%～40%～45%～50%～55%頻度燃費改善効果(n=250) 図 3.18 燃費改善効果の頻度分布 （4）燃費改善要因の評価 運転操作以外の燃費影響要因が含まれる可能性が示唆されたことから、これらの要因をできる限り取り除いた上で、燃費改善と運転操作の変化について考察を行った。 1）データ期間の選定 情報提供のないターム1と、情報提供を行ったターム3のデータを比較して、燃費改善効果と運転操作の変化について解析を行うこととした。ただし、ターム3のデータは、約3ヶ月間（グループ4の場合）から8ヶ月間（グループ1の場合）と長期間に渡っており、気温変化の影響など運転操作以外の燃費影響要因を含んでいると考えられる。そこで、これらの影響をできる限り少なくするため、ターム3のデータのうち、はじめのターム1と燃費改善効果(%) ＝ ｛１－ 第1タームの燃費（km/L）÷ 第3タームの燃費（km/L）｝× 100