「事故を起こしやすいドライバー」をAIが道路に出る前に検出 (2/2)

事故の鍵を握っていたのは「視線」と「性格」だった

AIが何を重視してドライバーの行動を見分けていたのかを調べると、特に重要だったのは、視線の逸れ、スリル志向、誠実性、そして性別でした。

この中で最も直感的にわかりやすいのが、視線の逸れです。

運転は、言ってしまえば「どこを見ているか」で成り立つ行為です。

前方の車の動きや信号、歩行者の位置などを絶えず追いながら、自分の進路を調整しなければなりません。

そのため、視線が道路から頻繁に外れる人ほど、危険に気づくのが遅れ、事故や違反につながりやすくなります。

今回の研究でも、視線の注意散漫さは特に強い予測因子として浮かび上がりました。

性格の影響も見逃せません。

誠実性が高い人は、一般に責任感が強く、決まりを守ろうとする傾向があります。

そうした性格は、運転中にも慎重さとして表れやすいのでしょう。

一方で、スリル志向が高い人は、刺激や興奮を求める傾向があり、リスクを軽く見てしまう場面が増えると考えられます。

論文は、こうした性格の違いが、シミュレーター内での事故や違反の起こしやすさと関係していたことを示しています。

ここで大事なのは、危険運転がまったくの偶然で起きているわけではない、という点です。

少なくとも今回の研究では、性格や注意の向け方に一定のパターンがあり、そのパターンをAIが拾い上げることで、高リスク群と低リスク群をかなりうまく分けられました。

言い換えれば、危険な運転には「その場のたまたま」だけではなく、測定できる傾向が含まれている可能性があるのです。

この発見の意義は、採用時の選別だけにとどまりません。

研究チームが強く意識しているのは、タクシー会社や交通機関が、より根拠のある形でドライバーの安全性を評価できるようにすることです。

従来は、運転歴や面接の印象に頼る場面が大きかったのに対し、今後は短時間のシミュレーター試験や心理評価、生理指標を組み合わせて、危険傾向を早めに把握できるかもしれません。

そして、高リスクと判定された人をただ排除するのではなく、注意力の訓練やストレス管理、安全な意思決定のトレーニングを個別に行う材料にもなります。

研究チームがこの手法を「意思決定支援ツール」と位置づけているのは、そのためです。

もちろん、この研究には限界もあります。

今回の結果は、あくまでシミュレーター環境で得られたものであり、参加者は80人に限られています。

それでも、この研究が示した方向性はかなりはっきりしています。

事故を起こした後に責任を問うだけでなく、事故を起こしやすい傾向を前もって見つけ、安全教育や採用判断に役立てるという考え方です。

道路の安全は、運に任せるものではなく、データによって少しずつ設計できる時代に入りつつあるのかもしれません。

事故を防ぐ最善の方法は、事故が起きる前に危険を見つけることなのです。