交通環境が搭乗者にもたらす心理的負担要因の探索と評価
-自然言語処理を用いたデータ駆動型アプローチ-

淺井　二千夏（セールスフォース・ジャパン）・岩井　律子（理化学研究所）・熊田　孝恒（京都大学）

近年自動運転技術の発展は著しい一方，搭乗者の主観的快適性については十分ではない．そこで本研究では，搭乗者に心理的負担を喚起する交通環境の探索的整理を行った後，自然言語処理及び大規模言語モデルを用いた質問紙自動生成の提案，構築された心理的負担尺度と搭乗者のパーソナリティ特性との関連性の検討を行った．

自動運転車における前景からの視覚刺激が乗員の乗り心地評価に与える影響

佐津　佑弥（近畿大学大学院）・樹野　淳也（近畿大学）・石松　一真（滋慶医療科学大学大学院）・前田　節雄（ノッティンガム・トレント大学）

自動運転車を模擬したドライビングシミュレータ実験を用いて，フロントウインドウ及びサイドウインドウに風景とは異なる情報を提示した際の乗り心地評価への影響を調査する実験を行った．その結果，同一の振動条件下であっても，前景からの視覚刺激の違いによって，乗り心地評価が変化する可能性が示唆された．

電気自動車室内音質の客観評価法（第2報）
-車室内音質の評価法-

藤井　謙弥・鳥居　建史（本田技術研究所）

筆者らは電気自動車の室内音質を定量化するための検討を進めている．前報では，車室内の電動パワートレインノイズを対象とした音質評価指標を開発した．これを踏まえ，対象を車室内音全体へ拡張した新たな主観評価実験を実施した．本報では，その結果を示すとともに車室内音質を総合的に向上するために重要な音質要素を明確化する．

電気自動車室内音質の客観評価法（第3報）
-室内音質指標の妥当性一次検証と音質マップの提案-

鳥居　建史・藤井　謙弥（本田技術研究所）

筆者らは，これまでに電気自動車室内の音質向上には，ラウドネスおよび電動パワートレインに起因するトーナルノイズの低減が重要なことを示し，各々に対応した客観評価指標を開発した．本報では，これらの妥当性をエキスパートによる主観評価実験により検証するとともに，車両ごとの音質差異を可視化する音質マップを提案する．

走行状態の時間履歴を考慮した運転負荷に基づくエンジン音評価の認知構造分析

菅沼　真一（中央大学大学院）・長江　新平（日産自動車）・戸井　武司（中央大学）

公道走行データを用いた車両情報を説明変数とするエンジン音評価推定モデルにおいて，前報で走行状態の時間履歴の影響を把握した．今回ドライビングシミュレータを用い，走行環境および運転条件を変えて評価することで運転負荷を変化させ，時間履歴の影響変化を検討し，エンジン音認知構造を分析した．

NV官能評価の定量化システム開発による車両ドライバビリティ向上への貢献

木本　博行・力武　俊介・矢野　正雄・山北　悠太・信原　邦啓・吉村　仁（トヨタ自動車）

車両の操安／静粛性，質感向上にNV解析とその評価は重要であるが，人によらない識別／判断をすることは困難であった．我々は内製データ解析統合システム「WAVEBASE」を開発適用し，ドラビリ／操作質感向上への除電効果を明確にした．