フロントグリル中央上部に搭載した広角の車載カメラで、前方左右の死角の状況を確認する、前方死角モニタ（Forward Blind Spot Monitor：FBSM）の有効性を実車実験により検討した。見通しの悪いＴ字路をテストコースに構築し、実験車で右折する課題を10 名のドライバに与えた。前方死角モニタの有無に加えて、左右から接近してくる車両や歩行者の交通条件も統制した。不安感や身体的負荷、およびアクセルペダルとブレーキペダルの踏み替え回数（以下、「ペダル踏み替え回数」とする）を計測した結果、右折時のドライバの不安感と身体的負荷は前方死角モニタが有ることで有意に低減し、同時にペダル踏み替え回数も低減した。身体的負荷には左右からの交通条件の影響も認められた。不安感低減に起因する、ペダル踏み替え回数低減は、踏み違え事故低減への寄与の可能性も示唆する。以上の結果より、見通しの悪いＴ字路における前方死角モニタの、不安感低減などの心理的な有効性が示された。

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In this study, as an attempt to incorporate Safety-II, which focuses on the continuation of daily stable operations, into safety management, we extracted efforts or actions that are practiced at the sharp end to make things go right (Good Jobs), from safety reports describing events where an accident or a disaster had been successfully avoided or overcome. In particular, we used and analyzed the Voluntary Information Contributory to Enhancement of the Safety (VOICES),which is one of the safety reports utilized widely in Japanese aviation and open to the public for access. We tried to construct a model for extracting Good Jobs from the safety reports in VOICES by text mining. Furthermore, we applied this model to over 1,500 reports, and tried to examine the characteristics of Good Jobs in aviation through cluster analysis. From the results, we were able to break down and deepen our understanding of specific actions regarding the four resilience abilities (anticipating, monitoring, responding, and learning) which are human factor capabilities required in Safety-II.

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