高齢運転者の増加を考慮した安全・安心なモビリティ実現を目指した研究

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60 分析は、まず「自動ブレーキに関する情報収集」、「自動ブレーキ作動経験」、「自動ブレーキ作動条件の認識程度」、「自動ブレーキ搭載車への更新後の変化」といった主要項目の基本傾向について整理したのち、仮説で設定した変数間の関係性について、パス解析を用いて明らかにする。解析には、R version3.4.0のlavaanパッケージを使用した。 図 5-9 自動ブレーキ作動条件の認識構造（仮説） 表 5-5 WEB調査の概要 自動ブレーキ作動条件の認識程度個人属性自動ブレーキに関する情報収集自動ブレーキ搭載車への更新後の変化・心理変化（安心、余裕、等）・身体挙動変化（不注意、等）・操作変化（丁寧な運転、等）等（高齢ドライバーのための安全運転ワークブック）・作動速度の認識・作動対象の認識・作動環境（天候等）の認識等（メーカーHP）・自動ブレーキ体験・ディーラーでの説明、新聞・雑誌、HPの閲覧等（メーカー、NASVA等）・年齢、性別、運転頻度・車両（車種）・活動能力（JST版活動能力指標）・運転スタイル（DSQ）自動ブレーキ作動経験・正常作動、誤作動の経験○調査対象母集団楽天リサーチに登録するモニタ※1227万人（2017.4現在）のうち、自動車を保有する122万人○調査方法・上記母集団に対して無作為抽出された性別・年齢階層別のモニタに対して調査票（ウェブサイト）を送信し、概ね各層目標数（200票）程度の回答を得た段階で募集を完了させる（層別抽出）○調査（配信）期間2018/3/520：00～2018/3/713：00○回答数男性18-64歳：200男性65歳以上：200女性18-64歳：200女性65歳以上：200※1モニタは楽天の各サービス（カード、証券、infoseek、市場、GORAなど）を利用している方。モニタは各ウェブページ内にバナーを掲載することによって随時募集をしている。回答者は楽天内のサービスで活用できるポイントが回答数に応じて付与される。