Fukuyama University Repository / 福山大学学術情報リポジトリ

尾関, 孝史

47741

渡邊, 栄治

47742

 
BYOD を利用した対面授業における 
学生の閲覧ページの可視化 
尾関 孝史* 渡邊 栄治** 
 
Visualization of Students’ Viewing Pages in Face-to-Face Classes Using BYOD 
Takashi OZEKI* Eiji WATANABE** 
 
ABSTRACT 
In this report, we propose an educational support system that enables teachers to know in real 
time the page numbers of the class contents that students are viewing on their BYODs in 
face-to-face classes using BYODs. The method includes the following five procedures. 1. A 
request is made from a teacher’s laptop computer during class to the server to update the data of 
the pages viewed by the students once a second. 2. The requested server asks all student 
BYODs viewing class content to send back to the server the number of the page they are 
currently viewing. 3. Each student’s BYOD replies to the server with the page number of the 
class content currently being viewed. 4. The server aggregates the data of the pages viewed by 
the students into the number of students viewed per page and sends it to the teacher's laptop. 5. 
The teacher's laptop displays the number of the students for each page as a line graph. 
Experimental results confirmed that the server can receive and aggregate data from multiple 
students' viewing pages and the graph of teacher’s laptop can update graphs in real time. 
 
キーワード：教育支援システム，対面授業，BYOD，閲覧ページ番号 
Keywords: Educational Support System, Face-to-face class, BYOD, Viewing Page Number 
 
１．まえがき 
デジタル社会の発展に伴い、教員の板書を中心とし
た授業から、プロジェクタを用いてスクリーンにデジ
タルコンテンツを投影する授業に移行しつつある。更
に、文部科学省の GIGAスクール構想[1]の影響もあ
り、授業中にタブレットやノートパソコンといった
BYOD（Bring Your Own Device）を学生が用いる
ようになった。その結果、学生は教室のスクリーンを
見るかわりに、自身の BYODに授業コンテンツを表示
して閲覧するこが可能となった。一方で、学生が自身
の BYODを利用している状況では、教員は学生が授業
コンテンツのどのページを見ているか全くわからな
く、説明しているページを正しく見ているかどうかが
わからない。その結果、教員は、授業中に説明してい
るページが学生に理解されているかどうかを把握し
にくいという問題がおきている。 
そこで、本報告では BYODを利用して対面授業にお
ける学生の受講ページを可視化するシステムを提案
する。提案システムでは、学生の BYOD（以下、学生
機と呼ぶ）に表示されている授業コンテンツの閲覧ペ
ージ番号をネットワーク経由でサーバに集積し、集計
を行う。そして、教員のノート PC（以下、教員機と
呼ぶ）に学生達の閲覧しているページ番号のデータを
グラフで表示する。提案システムを対面授業で教員が
利用すると、「多くの学生の閲覧ページが同じページ
で停止している場合は、学生達がそのページを理解で
きていないと判断して、説明を繰り返す」などの授業
中のリアルタイムな改善が期待できる。また、本提案
システムは Live 型の遠隔授業でも利用可能である。
すなわち、学生達が学生機で閲覧中のページ番号の情
報をサーバに送ることで、リアルタイムに遠隔授業を
している教員は学生達の授業中の授業コンテンツの
閲覧状況を正確に知ることができる。 
このような学生が授業中に利用している学生機を
間接的な観測機器として利用し、リアルタイムに学生
*情報工学科   **甲南大学知能情報学部 
全体の受講状態を可視化する授業支援システムはあ
まり報告されていない[2]。 
 
２．学生達の閲覧のページ番号の収集方法 
図１は、提案システムの構成図である。授業中の各
学生機の閲覧ソフトウェアを利用して、各学生の授業
コンテンツの閲覧ページ番号を把握する。そして、ネ
ットワークを通して送信された各学生の閲覧ページ
番号の情報をサーバで受信し、集計する。その結果を
教員機にリアルタイム（1秒以内）にグラフ化して表
示する。以下では、これらの手順を詳しく説明する。 
 
図１：提案システムの構成図 
 
２．１ 学生機からの閲覧ページ番号の送信 
学生機で利用している授業コンテンツの閲覧ソフ
トウェアは、サーバから閲覧のページ番号の返信の依
頼が来た場合に、閲覧している現在のページ番号をサ
ーバに返信する。なお、学生が閲覧ソフトウェアを使
用していない場合は、サーバでは、受講者として認識
できず、サーバからの返信依頼が届かない。このため、
この学生は授業を受講していない学生と判断される。 
２．２ サーバでの学生達の閲覧ページ番号の受信方法 
1秒間に 1回、サーバは教員機から学生達の閲覧ペ
ージ番号のデータを返信する依頼を受信する。そこで、
サーバは、ページごとに何名の学生が閲覧中かを集計
した結果を教員機に返信する。その後、サーバは、授
業コンテンツ閲覧ソフトウェアを利用しているすべ
ての学生機に、現在閲覧している授業コンテンツのペ
ージ番号をサーバに返信するように依頼する。 
２．３ 教員機での閲覧ページのグラフによる可視化 
教員機では、1秒間に 1回、サーバに学生達の閲覧
ページのデータを返信するように依頼する。そして、
サーバから返信された閲覧ページのデータをグラフ
にすることで学生の閲覧状況をリアルタイムに可視
化する。 
２．４ 教員によるリアルタイムな授業改善 
教員は毎秒更新されるグラフと説明している現在
のページ番号を比較して、「多くの学生が前のページ
を閲覧している場合は、説明を中断する」、あるいは
「多くの学生が止まっているページに戻って再説明
する」などの対応をとる。また、教員が説明している
授業コンテンツのページと違うページの番号がサー
バに送信された場合は、「授業の理解が遅れている」
あるいは「コンテンツの先読みをしている」などと判
断する。 
 
３．提案システムの実装方法 
提案手法を Java 言語で実装した。Java プログラミ
ングの開発キット[3]は openjdk-14.0.2 を用いた。以
下、作成したプログラムを学生機、サーバ、教員機ご
とに説明する。また、Microsoft のパワーポイントで
は、作成した PP 形式のファイルを PNG または JPEG
形式にページ全体を一括で各ページのファイルに変
換する機能がある。この機能を利用して、「1.png、
2,png…」のようにパワーポイントで作成した授業コ
ンテンツをあらかじめページごとのファイルに変換
しておく。 
３．１ 学生機のプログラム（Student.java） 
学生機のプログラムでは、Slide、StudentSocket の
２つのクラスを作成した。 
Slide クラスは、授業コンテンツをページ単位でフ
ァイルから読み込み、表示するクラスで、画像表示に
は OpenCV[4]を用いている。ここで、利用した
OpenCV のバージョンは opencv-3.4.6 である。キーボ
ードの「右矢印キー」を押すと、次のページを表示し、
「左矢印キー」を押すと前のページが表示される。 
また、StudentSocket クラスは閲覧中のページ番号を
サーバに送信するためのクラスで、Java の Socket ク
ラス[5]を利用している。サーバの IP アドレスと接
続ポート番号を指定して通信ソケットを開設してい
る。サーバからページ番号の送信依頼を受信した場合
に、閲覧中のページ番号をサーバに返信する。 
なお、画像の表示およびサーバとの送受信を同時に
行うため、StudentSocket クラスは、Thred クラス[6]
を拡張している。 
３．２ サーバのプログラム（Server.java） 
サーバのプログラムでは、Student、SSocket の２つ
のクラスを作成した。 
Student クラスは、「各学生機への閲覧ページ番号
閲覧ページ番号の集計 
グラフ表示 
の返信依頼」および「各学生機からのページ番号の受
信」を行う。なお、学生機への返信依頼は、1 秒間に
1 回、教員機から学生達のページ番号のデータの更新
依頼があった時にすべての学生機に一斉に行う。ここ
で、各学生機から非同期に返信されるページ番号デー
タをクラス変数で管理し、そのクラス変数を更新する
ため排他制御を行っている。このため、 Java の
synchronized 修飾子[6]を利用している。また、学生
機への送信のために Java の ServerSocket クラスを使
用している。このクラスでは、新規の学生からのサー
バへの接続があるたびに Student クラスのインスタン
スを生成する。更にこのクラスは、クラス変数でクラ
ス全体の受講者数も管理している。なお、Student ク
ラスも、Java の Thread クラスを利用することで、多
数の学生機からの受信を並列に扱っている。 
一方、SSocket クラスは、サーバと教員機間で閲覧
ページ番号のデータを送受信する。Java の Socket ク
ラスを利用している。教員機からは 1 秒に 1 回、閲覧
ページ番号の更新依頼がサーバに送信される。すると、
サーバは現在の閲覧ページ番号のデータをサーバに
返信する。その後、各学生機に閲覧中の最新のページ
番号の送信依頼を行う。なお、SSocket クラスも、学
生機との送受信および教員機との送受信を同時に行
うため、Thred クラスを拡張している。 
３．３ 教員機のプログラム（Teacher.java） 
このプログラムでは、Server クラス、Timecheck ク
ラス及び Chart クラスを作成した。 
Server クラスは、Java の ServerSocket クラスを利用
して、サーバとの閲覧ページ番号のデータの更新のた
めの送受信をしている。なお、このクラスも Java の
Thread クラスを利用している。 
Timecheck クラスは、1 秒に 1 回サーバに閲覧ペー
ジ番号のデータの更新を依頼している。なお、このク
ラスは、Java の TimerTask クラスを利用している。 
Chart クラスは、1 秒ごとにページ番号ごとの学生
の閲覧人数をリアルタイムに折線グラフとして表示
する。このクラスは。フリーなグラフライブラリの
JFreeChart[7]を用いて作成している。利用した Java
ライブラリは jfreechart-1.0.19.jar と jcommon-1.0.23.jar
である。 
 
４．プログラムの動作検証 
作成したプログラムの動作確認の実験を行った。授
業コンテンツとして、図２の「確率・統計」の第 1 回
の授業コンテンツ「データの整理１」の 12 ページを用
意した。 
学生機は無線 LAN でネットワークに接続した。この
時に使用した無線 LAN ルータ（ASUSU Zen WiFi AX 
Mini XD4 [8]）が図３である。なお、ルータとサーバ
間は有線 LAN を用いた。また、ネットワークはプライ
ベート IP アドレスを使用した。そして、今回の実験で
は教員機は別途用意せず、サーバ機が教員機を兼ね、
ローカル IP アドレス「127.0.0.1」で通信を行った。 
 
 
図２：実験で使用した授業コンテンツ 
 
 
図３：実験で使用した無線 LAN ルータ 
（ASUSU Zen WiFi AX Mini XD4） 
最初の実験として、1 台の学生機を使い、閲覧ページ
番号がサーバを経由して、教員機で正しくグラフ表示
できるかを確認した。 
 
 
図４：(a) 閲覧学生なし (b) 1 名が 1 ページ目を閲覧 
 
閲覧学生がいない場合は、教員機のグラフでは、図
４(a)のようにどのページも閲覧人数が 0 名である。一
方、1 名の学生が、閲覧ソフトウェアを起動した場合は、
1名の学生が 1ページ目を見ている状態になり、図４(b)
とグラフが変化した。正しくページ番号及び人数が表
示されている。 
 次に、学生機で、キーボードの「右矢印キー」を押
して、図５(a)の 6 ページ目に移動した。すると、教員
機のグラフもリアルタイムで 1 名が 6 ページ目を閲覧
している状態に更新された。 
 
 
図５：(a) 6 ページ   (b) 1 名が 6 ページを閲覧 
最後に、10 名の学生機が提案システムを利用してい
る状態で動作の確認をした。その場合の教員機のグラ
フが図６である。 
 
図６：10 名の学生が閲覧中の教員機のグラフ 
図６のグラフから、2 名が 4 ページ目、2 名が 5 ページ
目、6 名が 6 ページ目を閲覧していることが確認できる。 
 
５．まとめ 
本報告では、BYODを用いる対面授業で、学生達が
BYOD で閲覧している授業コンテンツのページ番号
を教員がリアルタイムに把握するための授業支援シ
ステムを提案した。その方法には、以下の 5 個の手
続きがある。１．教員機から、サーバに 1秒に 1回、
学生の閲覧ページのデータを更新するように依頼を
する。２．依頼されたサーバは、授業コンテンツを閲
覧している全学生の BYOD に現在閲覧しているペー
ジの番号をサーバに返信するように依頼をする。３．
学生の各 BYOD は現在閲覧中の授業コンテンツのペ
ージ番号をサーバに返信する。４．サーバは全学生の
閲覧ページのデータをページごとの学生数に集計し
た結果を教員機に送信する。５．教員機は閲覧ページ
のデータを折れ線グラフにして表示する。 
本システムを対面授業中の教員が利用すれば、説明
している授業コンテンツのページ番号と学生達の閲
覧しているページ番号のグラフを比較することで、多
くの学生が前のページを閲覧している場合は、説明を
遅くし、再度説明をするといった授業改善を授業中に
行うことが可能となる。また、パワーポイントで作成
した既存のデジタル教科書を容易に利用できるため、
授業コンテンツを提案システム向けに新しく作成す
る手間は必要ない。 
実験の結果、複数の学生の閲覧ページのデータをサ
ーバが受信して集計することができ、リアルタイムに
グラフを更新できることが確認できた。より多数の学
生が受講している実際の授業での検証が今後の課題
である。 
 
謝辞 
 本研究は JSPS 科研費 JP19K12261 の助成を受けた． 
 
参考文献 
[1]  GIGA スクール構想の実用化に向けて、文部科学
省, 
https://www.mext.go.jp/a_menu/other/index_00001.
htm 
[2]  江﨑誠治，初田泰敏，青江麻衣，西中 徹，双方
向授業支援システム  REQUEST の検証を目的
とした演習授業の実践研究，日本教育工学会論
文誌 46(3)，425-432，2022． 
[3]  OpenJDK URL: http://jdk.java.net/ 
[4]  北山 直洋, 北山 洋幸，Java で始める OpenCV3
プログラミング，カットシステム，2016． 
[5]  高橋麻奈，やさしい Java 活用編 第 6 版 Lesson 
11 ネットワーク，SB クリエイティブ，2019． 
[6]  高橋麻奈，やさしい Java 第 7 版 Lesson 15 ス
レッド，SB クリエイティブ，2019． 
[7]  JFreeChart URL: https://www.jfree.org/jfreechart/  
[8]  ASUS URL: https://www.asus.com/
 


Visualization of Students’ Viewing Pages in Face-to-Face Classes Using BYOD

福山大学経済学研究会

47780

第 47 巻　2023 年 3 月
福山大学経済学論集
福山大学経済学研究会
大学スポーツにおける組織マネジメントに関する一考察
吉田　卓史　　
　･････････････････････････････････　1
組織形態の異なるプロスポーツ組織のマネジメント
―広島地域の事例によるケーススタディ―
藤本　倫史　　
中村　和裕　　
井手吉成佳　　
　･････････････････････････････････　18
Why did the Dutch Win?
Using the Gravity Model of Trade to explain
Dutch domination of trade with Japan in the 17th century
Ian James Bisset　　
　･････････････････････････････････　29
Who Is Your Friend in Need?
A Note on the Roles of China and Taiwan in International and Regional Institutions
早川　達二　　
　･････････････････････････････････　42
メキシコ南部地域の低開発と貧困
鍋島正次郎　　
　･････････････････････････････････　51
中国における農村児童の健康実態 
―構造変化と課題変化に着目して―
呉　　青姫　　
　･････････････････････････････････　63
松永地域における日系南米人コミュニティ
 佐野　穂先　　
　･････････････････････････････････　74


表紙_福山大学経済学論集 第47巻

鍋島, 正次郎

47795

Underdevelopment and Poverty in the Southern Region of Mexico

47801

執筆者紹介
経済学論集委員（編集委員）
吉 田 卓 史
藤 本 倫 史
中 村 和 裕
井手吉　成　佳
Bisset Ian James
早 川 達 二
鍋　島　正次郎
呉　　　青　姫
佐 野 穂 先
福山大学　経済学部　准教授
福山大学　経済学部　講師
福山大学　経済学部　講師
広島市立大学　国際学部　准教授
福山大学　経済学部　教授
福山大学　経済学部　教授
福山大学　経済学部　准教授
福山大学　経済学部　講師
福山大学　経済学部　講師
小 林 正 和
鍋　島　正次郎
高　羅　ひとみ
福山大学　経済学部　教授
福山大学　経済学部　准教授
福山大学　経済学部　講師
編集兼発行所
福山大学経済学研究会
〒729-0292　広島県福山市東村町字三蔵 985 番地の 1
　　
印　刷　所
三原プリント株式会社
〒723-0041　広島県三原市和田１丁目 5-13


執筆者紹介・編集委員_福山大学経済学論集 第47巻

福山大学博士（薬学）2022年度thesi

本田, 真知子

炎症性疾患モデルにおける細胞外マトリックスの機能に関する研究 
福山大学薬学部 分子免疫学研究室 
本田 真知子 
 生体組織は、細胞と細胞外マトリックスから構成されている。細胞外マトリックスはすべての組織に存在する
非細胞性の構成成分であり、細胞の隙間を埋める物質と考えられてきた。しかし、その後の研究で、細胞外マト
リックスと細胞外マトリックス受容体であるインテグリン間の相互作用が、がんや自己免疫疾患、線維化など
様々な難治性疾患に関与することが分かったことから、それらの相
互作用は創薬標的として注目されている。一方で、インテグリンは生
体の恒常性維持に関わる重要な分子であることから、インテグリン
機能阻害剤は強い副反応を示すことが危惧されている。 
そこで、細胞外マトリックスに対する機能阻害抗体を開発し、細胞
外マトリックスによる疾患増悪化機構を明らかにすることを目的と
して研究を進めた（図 1）。 
（１）非アルコール性脂肪性肝疾患モデルに及ぼすオステオポンチンの機能解析 
 細胞外マトリックスの一つであるオステオポンチン（OPN）は、インテグリンとの結合を介して細胞内に様々
なシグナルを導入する分泌型糖タンパク質である。これまでの研究で、OPN は多発性硬化症モデルや関節リウ
マチモデルなど、様々な自己免疫疾患に関与することが報告されている。 
非アルコール性脂肪性肝疾患（NAFLD）は慢性肝疾患であり、一部の患者が非アルコール性脂肪性肝炎（NASH）
を発症し、肝硬変や肝細胞癌のリスクが高まることが知られている。NAFLDは増加の一途を辿る疾患であるが、
未だに有効な治療法が確立されていない疾患である。 
NASH患者やNASHモデルマウスの血液および肝臓では
OPN 発現が亢進しており、NASH 進展への OPN の関与が
示唆されている。そこで、NASH 進展に及ぼす OPN の機能
解析のために、マウス内で長期間抗体価を維持できる OPN
に対する阻害抗体（35B6）を作製した。35B6 抗体投与の結
果から、OPN は NASH モデル肝臓内への炎症細胞の浸潤お
よび肝臓の線維化に関与することが分かった（図 2）。 
（２）抗Ⅱ型コラーゲン抗体誘導関節炎に及ぼすネフロネクチンの機能解析 
 ネフロネクチン（Npnt）は（１）で記載した OPN と構造や発現臓器、
さらに受容体となるインテグリンなど多くの共通点を有する細胞外マト
リックスである。Npnt は免疫系に関与する脾臓で高発現していることか
ら、免疫疾患におけるNpntの役割を解析することを目的に研究を進めた。 
 自己免疫疾患モデルにおける Npnt 発現を調べるた
めに Npnt のサンドイッチ ELISA システムを構築し
て、各種自己免疫疾患モデルマウスの血中 Npnt 量を
測定した。その結果、測定した全ての自己免疫疾患モ
デルマウスの血中で Npnt 値が高いことが分かった。
そこで、Npnt の機能領域を含む Npnt-FDペプチドを
抗原として Npnt に対する阻害抗体（抗 Npnt-FD 抗
体）を作製した。 
 抗 Npnt-FD 抗体を関節リウマチモデルである抗Ⅱ型コラーゲン抗体誘導関節炎（CAIA）マウスに投与した結
果、関節炎の発症を遅らせ、関節炎スコアも大幅に軽減できることが分かった（図 3A）。さらに、関節リウマチ
の特徴である関節のプロテオグリカンの喪失や滑膜線維芽細胞の増殖を抗 Npnt-FD 抗体投与により抑制できる
ことが病理学的解析から分かった（図 3B）。これらの結果から、Npnt は関節リウマチの増悪化因子の一つであ
ることを示唆する結果を得ることができた。 
（３）ネフロネクチンによる実験的自己免疫性脳脊髄炎増悪化機構の解明 
 （２）の解析から、Npnt は多発性硬化症モデルである実験的自己免
疫性脳脊髄炎（EAE）においても発現が亢進していた。EAE は CAIA と
同じく IL-17 産生ヘルパーT 細胞である Th17 が関与する疾患であるこ
とから、CD4+ T 細胞に着目した Npnt による EAE 増悪化機構、そして
Th17 分化への関与を明らかにすることを目的に研究を進めた。 
 抗 Npnt-FD 抗体投与により EAE の臨床スコアが抑制できたことか
ら、Npnt は EAE 増悪化に関与することが分かった。Npnt による EAE
増悪化機構を解明するために、Npnt の新規結合分子の探索を行った結
果、Npnt の新規結合分子としてセレノプロテイン P（SeP）を同定した。
SeP は各組織にセレンを輸送する分泌型糖タンパク質であり、抗酸化酵
素であるグルタチオンペルオキシダーゼ 1（GPx1）の発現や活性化を誘
導する分子である。 
  EAE 発症に伴い CD4+ T 細胞内の Npnt、SeP、GPx1 の発現や Th17
分化が亢進しており、それらの亢進は抗 Npnt-FD 抗体投与により抑制
できることが分かった。Npnt による Th17 分化亢進機構の解析の結果、
Npnt が発現を誘導した GPx1 による活性酸素種（ROS）分解が Th17
分化を亢進させることを、ROS 阻害剤である N-アセチルシステイン
（NAC）を用いて明らかにした（図 4）。 
 これらの結果から、Npnt と SeP の相互作用に起因する Npnt-GPx1-ROSという新たな軸が、自己免疫疾患に
おける効果的な治療標的になる可能性を見出した。 
 
本学位論文では、炎症性疾患における細胞外マトリックスとインテグリンとの接着の役割を明らかにするこ
とを目的に OPN と Npnt に対する抗体を用いて研究を進めた。その結果、NASH 進展への OPN の関与、関節
リウマチモデルと多発性硬化症モデルへの Npnt の関与を明らかにすることができた。                
今後は、自己免疫疾患に関与する Npnt 受容体を同定することにより Npnt の自己免疫疾患における増悪化機
構の解明、さらに新たな治療法へと発展させることを目指す。  
 
本研究内容は、以下の論文に公表した。 
1 Neutralizing antibody against osteopontin attenuates non-alcoholic steatohepatitis in mice. Journal of 
Cell Communication and Signaling. 14: 223–232, 2020. DOI: 10.1007/s12079-020-00554-7 
2 Antibodies against nephronectin ameliorate anti-type II collagen-induced arthritis in mice. FEBS Open 
Bio. 10: 107–117, 2020. DOI: 10.1002/2211-5463.12758 
3 Nephronectin influences EAE development by regulating the Th17/Treg balance via reactive oxygen 
species. American Journal of Physiology-Cell Physiology. 28: C699-C711, 2022.    
DOI:10.1152/ajpcell.00376.2021. 


炎症性疾患モデルにおける細胞外マトリックスの機能に関する研究

新谷, 敏朗

47757

 
 
 
カードゲーム「ゴルフ」における 
列数減少について 
 
新谷 敏朗*  
 
Decreasing Number of Columns in the Card Game “Golf” 
 
Toshio SHINTANI* 
 
 
ABSTRACT 
“Golf” is a solitaire we play with one deck. The game starts with seven rows of five cards and the wastepile of seventeen 
cards. Cards in the seven piles are dealt with face up and cards in the wastepile are dealt with face down. Each card in the 
seven piles is popped according to a certain rule. This game is very difficult to succeed. In this paper, I calculated the 
possibilities of success in case of reducing the number of rows. This game is not with complete information. However, I 
calculated them with complete information. The possibilities of success are increased monotonously according to the number 
of rows is decreased such as 4, 3, 2, 1. Especially if the number of rows is one, the possibility of success is 100 %. 
  
 
キーワード: トランプ, ひとり遊び, ゴルフ, 難易度，列数 
Key words: Card game, Solitaire, Golf, difficulty, Number of columns 
 
 
1. まえがき 
「ゴルフ」はトランプの一人遊びゲームである．ト
ランプ一組 52 枚のカードをシャッフルして，表向きに
並べた 7 行 5 列の「場」と裏向きに重ねた 17 枚の手札
から，ルールに従ってカードを捨てていく．このゲーム
は，成功することが非常に難しいとされている[1] [2]．
また筆者による計算結果[3]によっても，成功可能性が
3％に満たないことが確認されている．つまりこのゲー
ムをプレイすると，成功する可能性があまりにも低いの
で，プレイヤーにとっては失敗に終わるストレスがたま
るだけで，成功することによる達成感がほとんど得られ
ない．これは望ましいことではないという観点から，こ
こでは，場の列数を減らし，手札の枚数を増やすことに
よって，成功する可能性がどのように変化するのかを計
算機実験により確かめた．手札は裏向きなので，この
ゲームは「完全情報」ではないが，計算上は，すべて表
向きとしている．したがって，得られた結果は，「成功
可能度」＝「成功する可能性の上限」ということになる．
ルールから容易に予想されることではあるが，場のカー
ド数を減らして手札の枚数を増やすことにより成功す
る可能性が高まることが明らかになった．具体的には，
場の行数を  4,3,2,1(対応する手札の枚数はそれぞれ
24,31,38,45 となる)とした場合に成功する可能性を計算
した．その結果，成功する可能性は，場の行数に対して
単調に増加し，特に行数が 1 の場合は 100％成功するこ
とがわかった．  
*情報工学科  
 
2. ルールと簡単な性質 
 以下ではトランプのスートを H,D,S,C と表し，ランク
（数値）を A，2，3，… ，9，0，J，Q，K と表記する．
ただし，10 は桁数を 1 に揃えたほうが状態や計算結果を
表示する際に見やすいので，0 と表記している．  
2.1 ルール 
 ゴルフのルールは文献[2]によると以下のとおりであ
る．ただし，横書きに表記する都合上，文献[2]とは，行
と列（縦と横）が入れ替わっている． 
(1) 1 組のカードをシャッフルして，7 行 5 列に 35 枚を
表向けに並べて，「場」とする．残りの 17 枚を手札
とする．手札は裏向けにしておく． 
(2) 手札を 1 枚めくって，台札の席におく． 
(3) 場札のカードのうち，各行の右端（天）のカードは
数字が台札の数字±1 のとき，台札の上に移動でき，
新しい台札になる．ただし，台札が A のときは，2
のカードのみが移動できる．また，台札が K のとき
はどのカードも移動できないので，操作(2)に戻る． 
(4) 操作(2)と(3)を続けて，場札がすべてなくなれば「成
功」である．手札がなくなって，かつ台札の上に移
動できる場のカードもない状態になると「失敗」で
ある． 
(5) 成功の場合，残った手札の枚数×(－1)をスコアとし，
失敗の場合は，残った場札の枚数をスコアとする． 
成功した場合のスコアは値が 0 または負なので「パー
プレイまたはアンダーパー」，逆に失敗した場合は値が
正なので「オーバーパー」と解釈できることがゲーム名
「ゴルフ」の由来と思われる． 
Stack:28 
0,4:D2D8D4HJ 
1,4:C5C7H6C4 
2,4:C2HAC3CQ 
3,4:SQH7S4S0 
4,4:H8H2D9D7 
5,4:SKS6H5C9 
6,4:S2SAS7D3 
 
 
図 1 初期状態(列数 4)の例 
Fig.1 Example of the initial states (number of columns = 4) 
 本来のルールは(1)のように場を構成するが，ここ
では，まえがきに述べたように，列数を減らした場合
を考える．例えば 4 列にすると，手札が 7 枚増えて
24 枚になる．図 1 にその場合の初期状態例を示す．
図 1 では，Stack が場で，各行の左から順に，行番号，
カード数，その行のカードが表示されており，右端が
天のカードである．また cell が手札で，table が台で
ある．操作(2)により，手札の S3 が台札の席に移され
ている．図 1 では，場の第 1 行右端の C4 を台札の S3
の上に移動できる．なお，ルール上，スートはプレイ
に関係せずランクのみが意味を持つが，図 1 ではスー
トも示している． 
2.2 性質 
計算結果で示すように，列数 1 の場合は，すべて成功
であったので，次の性質が成り立つことが考えられる． 
性質 ゴルフにおいて，列数が 1 の場合は，失敗するこ
とはなく，必ず成功する． 
証明 まずルール(3)により，場の A は台札の 2 の上にの
み移動でき，場の K は台札の Q の上にのみ移動できる
ことに注意しておく．それ以外の 2 から Q までのカード
については移動先の台札の数値が 2 種類ある．また，場
札の列数が 1 なので，どれもが天のカードであり，台札
に「上に移動できるカード」が現れると直ちに移動でき
る．場のカードのうち 1 枚を X として，X に対する「上
に移動できるカード」を Y とする．X=K, A に対しては，
それぞれ Y=Q, 2 であり，Y が手札中にあれば，台札に
なったときに移動できるし，Y が場にあった場合は，そ
の Y が台に移動して台札になったときに移動できる．  
Stack:7 
0,1:D2 
1,1:D8 
2,1:D4 
3,1:HJ 
4,1:C5 
5,1:C7 
6,1:H6 
 
図 2 初期状態(列数 1)の例 
Fig.2 Example of the initial state (number of columns = 1) 
cell: 
 0 1 2 3 4 5 6 7 8 91011121314151617 
--C8S5S9H4HQH3H9CJD0DACAHKDJDKC6SJD5 
181920212223 
D6C0S8H0DQCK 
 
table: 
0 1 2 3 4 5 6 7 8 91011121314151617 
S3---------------------------------- 
181920212223242526272829303132333435 
------------------------------------ 
36373839404142434445464748495051 
-------------------------------- 
cell: 
 0 1 2 3 4 5 6 7 8 91011121314151617181920 
--C2HAC3CQSQH7S4S0H8H2D9D7SKS6H5C9S2SAS7D3 
212223242526272829303132333435363738394041 
S3C8S5S9H4HQH3H9CJD0DACAHKDJDKC6SJD5D6C0S8 
424344 
H0DQCK 
 
table: 
0 1 2 3 4 5 6 7 8 910111213141516 
C4-------------------------------- 以下略 
 
X=2, 3, … J, Qに対しては，Y=A, 2, … 0, JとY=3, 4, … Q, 
K である．この場合も，Y が手札中にあれば，台札になっ
たときに移動できるし，Y が場にあった場合は，その Y
が台に移動して台札になったときに移動できることは
明らかである．■ 
3. アルゴリズムとプログラム 
 解を求めるためのアルゴリズムは以下の通りである．
初期局面を根として，ルールの操作(3)により生じた局面
を子とするゲーム木を深さ優先探索により作成してい
く．その結果，成功局面に至れば「成功」で，全探索し
て成功局面がなければ，「失敗」である．このゲームで
は場のカードを「台札の上に移動する」すなわち「捨て
ていく」ので，同じ局面が繰り返される閉路が生じるこ
とはあり得ない．また，別の道を通って同じ状態に至る
ことが見かけ上はあるが，台札の下に重ねられたカード
も考慮すると，それらはすべて異なる局面である．つま
り，「ゴルフ」のゲーム木は定義通りの「木」になる． 
プログラムは，筆者が文献[4]で作成した C++プログラ
ムを，ゴルフのルールに合わせて，書き直したものを使
用した．解となるカードの移動手順が複数個存在する場
合もあるが，今回は，最初の解が見つかった時点で探索
を「成功」と判断して終了した．全探索して解が見つか
らなかった場合を「失敗」としている． 
4. 計算結果 
 実際の計算は，OS が Windows 10 Enterprise 22H2，CPU
が Xeon Silver 4112 Dual で主記憶 1.5TB のマシンを用い
た．擬似乱数系列を用いて作成した 2000 個の初期状態
について解を求めた．ただし，一部の初期局面で生成さ
れた状態数が 20億個を超えた場合は，探索を中止した．
その結果は次のようになった． 
列数 4 成功：1153，失敗：871，中止：6 
列数 3 成功：1860，失敗：134，中止：6 
列数 2 成功：1977，失敗： 23，中止：0 
列数 1 成功：2000，失敗：  0，中止：0 
列数 4 に対するスコアの計算結果は，表 1 と図 3 のよ
うになった．表 1 のデータを図示したものが図 3 である． 
表 1  スコアの頻度分布(列数 4) 
Table 1 Frequency distribution of Scores (number of columns = 4) 
スコア 度数 スコア 度数 スコア 度数 
-14 1 -5 50 4 63 
-13 2 -4 82 5 46 
-12 4 -3 123 6 27 
-11 9 -2 190 7 11 
-10 5 -1 224 8 9 
-9 13 0 313 9 6 
-8 18 1 355 10 1 
-7 38 2 224 11 4 
-6 51 3 123 12 2 
 
図 3 スコアの頻度分布(列数 4) 
Fig.3 Frequency distribution of Scores (number of columns = 4) 
図 3 では，横軸がスコアの値で，縦軸は度数である．
次に，列数 3 に対するスコアの計算結果は，表 2 と図 4
のようになった． 
図 4 スコアの頻度分布(列数 3) 
Fig.3 Frequency distribution of Scores (number of columns = 3) 
表 2  スコアの頻度分布(列数 3) 
Table 2 Frequency distribution of Scores (number of columns = 3) 
スコア 度数 スコア 度数 スコア 度数 
-24 1 -14 52 -4 158 
-23 2 -13 71 -3 125 
-22 1 -12 64 -2 152 
-21 9 -11 88 -1 149 
-20 11 -10 83 0 163 
-19 19 -9 111 1 97 
-18 22 -8 104 2 25 
-17 35 -7 113 3 11 
-16 38 -6 124 4 1 
-15 42 -5 123 
さらに，列数 2 に対するスコアの計算結果は，表 3 と図
5 のようになった． 
表 3  スコアの頻度分布(列数 2) 
Table 3 Frequency distribution of Scores (number of columns = 2) 
スコア 度数 スコア 度数 スコア 度数 
-35 1 -22 94 -9 49 
-34 3 -21 92 -8 55 
-33 3 -20 94 -7 59 
-32 16 -19 81 -6 36 
-31 21 -18 99 -5 43 
-30 19 -17 108 -4 38 
-29 37 -16 96 -3 33 
-28 34 -15 89 -2 27 
-27 56 -14 82 -1 19 
-26 66 -13 77 0 21 
-25 62 -12 81 1 21 
-24 76 -11 59 2 2 
-23 83 -10 68 -9 49 
 
0
50
100
150
-40 -30 -20 -10 0 10
スコアの分布
図 5 スコアの頻度分布(列数 2) 
Fig.5 Frequency distribution of Scores (number of columns = 2) 
最後に，列数 1 に対するスコアの計算結果は，表 4 と図
6 のようになった．スコアが -34 と-33 の度数が少ない
のがやや不自然に見える．列数 2 の場合のスコア-19 の
度数と列数 3の場合のスコア-4, -3, -2 についても同様で
滑らかな曲線にはなっていない．これらは初期状態の数
を増やすと解決すると思われる． 
表 4  スコアの頻度分布(列数 1) 
Table 4 Frequency distribution of Scores (number of columns = 1) 
スコア 度数 スコア 度数 スコア 度数 
-43 13 -29 74 -15 14 
-42 22 -28 85 -14 11 
-41 47 -27 68 -13 16 
-40 66 -26 66 -12 12 
-39 89 -25 73 -11 5 
-38 81 -24 58 -10 5 
-37 119 -23 52 -9 9 
-36 141 -22 33 -8 7 
-35 115 -21 37 -7 6 
-34 96 -20 41 -6 2 
-33 95 -19 25 -5 1 
-32 140 -18 25 -4 1 
-31 109 -17 26 -3 0 
-30 91 -16 22 -2 2 
図 6 スコアの頻度分布(列数 1) 
Fig.6 Frequency distribution of Scores (number of columns = 1) 
 
 次に，解を探索するために生成された状態数に関する
統計値を示す．まず，表 5 と図 7 が成功した場合のもの
である．最小値と最大値の差が大きいので，縦軸は対数
目盛とした．また表 6 に生成された状態数の度数分布を
示した．少数しかない状態数が多い場合のために，平均
値が中央値よりはかなり大きな値になっていることが
見て取れる．特に列数が 2 と 1 の場合では，ほとんどが
103 より少ないことがわかる． 
表 5 成功の場合に生成された状態数 
Table 5 Number of states in case of success 
列数 最小値 中央値 平均値 最大値 
4 65 87,478 18,742,158 1,705,961,834 
3 48 68 8,681,492 1,467,069,247 
2 30 48 65,847 41,300,226 
1 15 26 27.7 56 
図 7 成功の場合に生成された状態数 
Fig.7 Number of states generated in case of success 
図 7 では，各棒グラフの左から，列数が 4,3,2,1 の順に
並んでいる． 
表 6 生成された状態数の度数分布(成功の場合) 
Table 6 Frequency distribution of states (in case of success) 
状態数 
列数 
4 3 2 1 
n<10 0 0 0 0 
10≦n<102 286 1300 1899 2000 
102≦n<103 68 98 23 0 
103≦n<104 98 70 21 0 
104≦n<105 118 94 9 0 
105≦n<106 162 96 6 0 
106≦n<107 198 85 9 0 
107≦n<108 147 77 3 0 
108≦n<109 44 38 0 0 
109≦n<1010 2 2 0 0 
表 7 と図 8 が失敗した場合のものである．列数が 1 の
場合は，すべて成功であったので，表 7 と図 8 で列数は
4，3，2 の場合が示されている． 
表 7 失敗の場合に生成された状態数 
Table 7 Number of states in case of failure 
列数 最小値 中央値 平均値 最大値 
4 34,221 49,823,547 158,119,985 1,803,912,184 
3 685,324 134,539,696 324,942,432 1,888,654,497 
2 332,002 30,400,801 71,200,204 488,919,426 
図 8 失敗の場合に生成された状態数 
Fig.8 Number of states generated in case of failure 
表 8 生成された状態数の度数分布(失敗の場合) 
Table 8 Frequency distribution of states (in case of failure) 
状態数 
列数 
4 3 2 
n<10 0 0 0 
10≦n<102 0 0 0 
102≦n<103 0 0 0 
103≦n<104 0 0 0 
104≦n<105 5 0 0 
105≦n<106 33 1 3 
106≦n<107 169 17 6 
107≦n<108 360 44 8 
108≦n<109 283 63 6 
109≦n<1010 21 9 0 
 表 8 からは，失敗する場合の方が，成功する場合より
も生成された状態数が多いことがわかる． 
5. 考察 
文献[3]では，ゲーム木を作成して全探索すると，ほと
んどの場合(97%以上)は失敗するという結果であったが，
今回の計算により，場の列数を減らすと，成功する可能
性が増すことがわかった．成功する条件が，「場のカー
ドがなくなる」ことなので，この結果は当然予想されて
いたことである．ただ，元のルールでは 5 列であったの
を 1 列減らしただけで，1153／2000≒57.7% つまり半分
以上は成功可能になり，2 列減らすと，ほとんど場合
(1860／2000=93%)は成功可能になり，3 列減らして列数
が 2 では 1977／2000≒98.9%が成功可能で，列数が 1 に
なるとすべて成功可能であるという結果は，やや意外で
あったかもしれない．場札を減らした分，手札が増える
というルールにしたので，相乗効果があったと考えられ
る．もし，場札を減らすだけで，手札を増やさないルー
ルを考える場合は，以下のような縮小版の設定が考えら
れる． 
縮小版の作り方として，場のカードを減らすだけで，
手札の枚数を増やさないとすることが考えられる．その
際，列数 4 とすると，場札のカードが 7 枚減る．スート
は 4 種類(H,D,S,C)あるので，Q と K を除く A から J ま
での 48 枚を使うことにすると，手札は 16 枚になる．同
様に，列数 3 では，A から 9 までで手札が 15 枚，列数 2
では，手札が 14 枚(A から 7 まで)，列数 1 では，手札が
13 枚(A から 5 まで)とすればよい．  
6. あとがき 
 本論文では，トランプの一人遊びである「ゴルフ」に
ついて，場の行数を減らした場合の成功可能性について
計算した．その結果，ルール通りの 5 行では，3%弱であっ
たのが，1 行少ない 4 行にすると，約 58%となり，3 行
では 93%，2 行では約 99%と上昇し，1 行にすると 100%
であることが明らかになった．1 行の場合についてはす
べて成功するという性質の証明も与えた．4 行では半分
弱は成功できない初期状態からプレイすることになり，
3 行だと成功できない初期状態は 5%未満なので，人間が
プレイする際は，ルール通りの 5 行ではなく，3 行以下
にする方が好ましい．ただし，具体的に何行でプレイす
るかは，プレイヤーの考え方によるとも云える．つまり，
成功不可能かもしれないというリスクがあっても構わ
ないという姿勢であれば，4 行でのプレイに挑戦するの
もよいと考えられる．また，3 行でプレイする場合には
95%以上は成功可能であることが保証されているが，手
順を間違うと失敗するので，思考が必要なゲームである
ことには変わりがない． 
縮小版の成功可能性や，成功可能な初期状態をプレイ
する場合に，成功に至るためのアルゴリズム(あるいは有
効な戦略)についても今後考察していきたい． 
参考文献 
[1]  Morehead & Mott-Smith, “The Complete Book of 
Solitaire and Patience,” Bantam, pp. 91-92 1966 
[2]  野崎，トランプひとり遊び 88 選，朝日選書 416，
pp.254-256(1990) 
[3]  新谷，カードゲーム「ゴルフ」の成功可能性， 
第 73 回電気・情報関連学会中国支部連合大会，
R22-18-02 (2022) 
[4]  新谷，“スーパーパズを解くプログラム,” ゲー
ムプログラミングワークショップ GPW，vol.99，
no.14 pp. 84-91 (1999) 


Decreasing Number of Columns in the Card Game “Golf”

47802

Vol.47  March  2023
福山大学経済学論集
福山大学経済学研究会
FUKUYAMA  DAIGAKU KEIZAIGAKU RONSYU
The Annals of the Fukuyama University Economic Society
The Fukuyama University Economic Society
Articles
A Study on Organizational Management in University Sports
Takashi Yoshida　　
････････････････････････････････  1
Management of Professional Sports Organizations with Different Organizational Structures: 
Case Study of Professional Sports Organizations in Hiroshima
Norifumi Fujimoto　　
Kazuhiro Nakamura　　
Masayoshi Ideyoshi　　
････････････････････････････････  18
Why did the Dutch Win?
Using the Gravity Model of Trade to explain
Dutch domination of trade with Japan in the 17th century 
Ian James Bisset　　
････････････････････････････････  29
Who Is Your Friend in Need?
A Note on the Roles of China and Taiwan in International and Regional Institutions
Tatsuji Hayakawa　　
････････････････････････････････  42
Underdevelopment and Poverty in the Southern Region of Mexico
Shojiro Nabeshima　　
････････････････････････････････  51
Health Situation of Children in Rural China
―Focusing on Structural Change and Changes on Nutritional Issues― 
Qingji Wu　　
････････････････････････････････  63
Nikkei South American community in Matsunaga area
Sano Hosaki　　
････････････････････････････････  74


裏表紙_福山大学経済学論集 第47巻

福山大学生命工学部

Japanese

生命工学部研究年報第22号　表紙

関田, 隆一

47727

 
 
 
地域交通自動化での事故０に資する 
自動車旅客運送業の事故情報定量解析（その２） 
 
関田 隆一*   
 
Numerical Analysis of Traffic Accident Report Aiming for No Traffic Accident 
from the Passenger Transport Company（2nd Report） 
 
 
Ryuichi SEKITA* 
 
 
ABSTRACT 
Every passenger transport companies have critical business risk from traffic accidents that happen 
every day。   Even though automobile have installed advanced technologies that are the rear view 
monitoring camera、 auto stop brake and so on、 risk of traffic accidents is still high。  The reason of 
high risk tendency is that root cause of traffic accidents is human factors。  Then we can suggest that the 
advancing automobile technology may need more safety and human factors engineering measure for traffic 
accident。   Asahi cooperation who is a passenger transport company in Fukuyama city has been 
accumulating traffic accidents reports for many years、 but they have never brought to the traffic accidents 
prevention measures。  Asahi cooperation needs to find some root causes of traffic accidents from the data 
analysis of accidents reports。 
The final aim of this research is to quantitatively clarify the causes and background factors of traffic 
accidents from the qualitative traffic accident data、 and to develop traffic safety management system 
adding data analysis results from the questionnaire survey data of drivers。  As the third report following 
the second report at the 50th this Symposium、 this paper explain the results of a questionnaire survey on 
the driver's daily life、 health condition、 driving operation and traffic safety awareness。  Furthermore、 
the driving operation model that achieves the prevention of traffic accidents obtained by Structural Equation 
Modeling of the survey data is discussed in this paper。 
 
 
１. はじめに 
地方都市でも首都圏でも自動車旅客輸送企業にと
って、日々発生する交通事故撲滅と被害最小化は経営
課題の一つである。しかし運転手のヒューマンファク
ターズを主な原因として発生する交通事故は、バック
モニターや自動ブレーキといった最新技術でも対策
が十分とは言えない。このことは近い将来、地域交通
 
キーワード：質問紙調査、運転意識、安全、マネージメント 
Keywords: Questionnaire Survey、Driving Awareness、Safty、Management 
*スマートシステム学科 
自動化が実現しても現状技術の延長では事故防止策
が十分ではなく、事故要因を網羅した防止策が必要で
あることを示唆している。 
本研究は、広島県福山市で自動車旅客輸送業他を展
開しているアサヒタクシー㈱で手書きの事故報告書
を蓄積し運転手安全教育に役立てても、事故件数と対
応費用が減少傾向へ転じないことを解決するために
2017 年度より開始した。また自動車旅客運送業は、
自動運転がネットワークサービスと共に実用化され
ると業態変革が求められることは必至で、同社と本学
は、地域交通の自動運転へ盛り込むべき安全対策明確
化も本研究の対象としている。 
本研究の最終的ねらいは、将来の地域交通自動化を
視野に入れて、事故情報から旅客運転業務に潜在する
事故の原因と背後要因を定量的に明らかにし、運転手
の運転と安全に関する質問紙調査のデータ解析も加
えて、真に機能する安全マネジメントを構築すること
である。本発表は、第 50 回信頼性・保全性・安全性
シンポジウムでの発表に続く第 3 報で、福山市と首
都圏のタクシー会社 3 社の全運転手を対象に日常生
活、運転と安全への意識を調査した質問紙調査データ
の意識構造解析結果を説明する。さらにタクシー会社
での事故未然防止を達成する安全マネジメント構築
についても討議する。 
 
 
２。先行研究 
本研究では、先行研究として大きく次の 3 項目に
分けて調査し、研究の位置付けと意義を確認してある。 
 
(1) 旅客運送業の事故傾向 
国土交通省自動車局[1]が、事業用自動車の交通事故
傾向を分析している。その令和元年度版によると事故
件数は、全体的に事業用自動車も他と同様に減少傾向
にあるが、走行距離 1 億キロあたりの事故件数で事
業用自動車は、平成 26 年度以降事故減少割合が停滞
している。中でもタクシーの事故件数は高いまま推移
している。また事故に至る違反は、安全不確認がバス
で 33％、タクシーで 40％と最多で、次がバスは動静
の不注視 17％、タクシーはバスで 4％の交差点不安
全進行が 10％と特徴が出ている。これらは本研究で
数量化事故報告を統計解析する必要性を明らかにす
る基盤情報である。 
 
(2) 交通事故要因解析 
藤井ら[2]は、本研究同様、タクシー会社の平成 21～
26 年度の事故報告書について統計分析と一部形態素
解析を行い事故の状況と運転手の行動を考察してい
るが、ヒューマンエラー、背後要因まで分析ができず、
以後それを実行していない。本研究は背後要因と意識
構造の明確化を目的とし、計量テキスト分析はその前
段階に位置付けている点で異なる。渡部ら[3]は、警察
の事故データを使い道路環境と事故要因について統
計解析を行い、事故防止対策を提案しており、本研究
とは分析対象が異なるが事故分類の考察で参考にし
ている。松井ら[4]は特定事業所で要注意運転行動に影
響する要因を該当運転手への質問紙調査で明らかに
し 9 の運転行動に関する 30 の要因を抽出し教育に役
立てている。しかし対策行動の解まで得ておらず、本
研究はその解まで得る。 
 
(3) 運転手の運転と安全に関する質問紙調査 
過去 10 年の学術論文についてタクシーに限定せず
に運転手を対象とした運転と安全に関する質問紙調
査の解析研究をサーベイした結果、疾病やリハビリに
関連した研究が 3 件あるだけで本研究の参考になる
研究は現状では見つからない。従って運転手の皆様が
どのような生活を送って、健康状態はどうなのか、普
段の車の運転への意識と実施まで知る目的の質問紙
調査データを解析する研究は意義が大きいと考えて
いる。 
 
３。運転手対象の質問紙調査概要 
質問紙設計は、アサヒタクシー㈱と討議しながら行
ったもので、内容は大きく運転手の身体的・精神的現
状及び運転手の車の運転への意識と実際に分けた
101 問で、その構成を表１に示す。質問方式は無記名
選択式で、定量的分析のために多段階カテゴリ化を採
用した。多段階カテゴリ化は等間隔性の精度保証はな
いが回答しやすい以下の 4 段階リカート尺度とした。 
1 点：そうだと思わない 2 点：あまりそうだと思わ
ない 3 点：ややそうだと思う 4 点：そうだと思う 
データは、2018 年度にアサヒタクシーと協力関係
にある東京と埼玉の 3 社から 742 件を紙で回収し、7
万項目を越えるデジタル入力を終了したのは 2019 年
度末であった。 
 
４。基本統計分析から見える傾向 
 742件のデータは、欠損値があるものの異常値の混
入はないと確認した。以下に傾向を説明する。 
(1) 回答者の集団 
 図１から年齢層が 50 歳代以上で 90%を占めて
おり高齢化しているタクシー業界を代表してい
ると推定できる。東京、埼玉では 20歳代から運
転手が存在するが福山市では 40歳代以上しかい
ない特徴がある。 
 図 2から経験年数が 15 年以下で 55%を占め年
齢層の割に経験年数が浅いことから職業として
流動的であるとわかる。 
図３から違反回数は 0~４回で 60%を越えていて
それほど多くはないとわかる。ただし 5 回以上
が 30%いることに運転手の特徴がある。またデー
タは示さないが、全事故件数もこの違反回数と
同じような分布であることは興味深い。 
 
(2) 全体傾向の分析 
クロス集計として、年齢層で分けて x 軸に経
験年数を取り、y軸に日常生活習慣への質問回答
をヒストグラムで整理した。 
全体傾向としては、各項目共に年齢が上がる
ほど、また経験年数が増えるほど健康に留意し
た行動をとっているとわかる。 
特徴のある事項と考えているのは、30 歳代か
らどの年齢層にも「解決困難な問題や悩みをか
かえている」運転手が複数存在していることで
ある。中で図４に示す働き盛りと言える 50歳代
で 20名を越えて存在していることは特異である。
ここでデータは示さないが、この回答をした 40
歳代は 10 名、運転手人数が最も多い 60 歳代で
も 15名であり注意が必要と言える。 
全 101 問の回答について点数の平均値、標準
偏差および分散を算出し分布に異常はないと確
認した。さらに度数分布表とヒストグラムによ
り、データの異常な凹みがなく統計データとし
て信ぴょう性が高いと確認してある。図５に示
すヒスとグラムから事故防止に関する傾向を以
下と考察する。 
① 健康状態について運転に支障あるほどでは
ないが、Q35 に示す「薬の服用が必要」な
状態にある運転手が多い。他には「腰痛」
及び「肩こり」の状態にある運転手も多い。 
② ヒヤリハットの経験で多いのは Q48 に示す
「交差点進入中に対向車が右折を始めた」
表１ 質問紙調査の構成 
 
運転手の身体的・精
神的現状 
(35 問) 
1。1 将来をどのように
考えているか (4問) 
 
運転手の車の運転へ
の意識と実際 
(66問) 
2。1 ヒヤリハット
について（20問） 
1。2 自分の性格 
  (12問) 
2。2 運転への意識
や態度(31問) 
1。3 現在の健康状況 
  (19問) 
2。3 実際の運転行
動について(15問) 
（データ回収）アサヒタクシー:107件、東京 A社:99件、東京 B社 327件、埼玉 C社:209件 
 
 
図１ 年齢層分類 
 
 
 
 
20代, 430代, 18
40代, 82
50代, 196
60代, 309
70代以上, 89
不明, 44
1年未満, 
27
1～5年, 
89
5～15年, 
307
15～30年, 
232
30年以上, 
54
不明, 33
図２ 経験年数層分類
0回, 63
1～4回, 412
5～9回, 178
10回以上, 
44
不明, 45
図３ 違反件数層分類
図２ 経験年数層分類 
図３ 違反件数層分類 
でここでは示
さないが実際
の運転行動の
Q91で「交差点
において出て
こないと判断
したのに車が
出てくること
がある」と合致
する。 
③ 運転の実際行
動を質問した
Q36～Q101は、
平均が 2 点よ
り低く、これ
は、質問に対し
て回答者が「そ
うではない」と反
対したことを意味
する、質問内容が
「運転に問題があ
る」ことを問いて
いるので、問題あ
る意識になく、実
際の運転も悪くな
いと回答している
ことになる。中で
も図５に示した
Q70 の「狭い道や
知らない道の運転
は嫌」という意識
に賛同が多い。 
 
５。運転に関する共分散構
造分析 
 
基本統計分析の後に
質問を①本人の状況、②
ヒヤリハットの経験、③
運転意識及び④運転行
動の４分野に分けて因
子分析を行い共通要因
を識別した。結果はここ
で示さないが、４分野す
べて因子得点分布に明
確な傾向はなかった。４
 
図４ 生活の問題や悩み（５０歳代） 
 
 
 
図５ 回答ヒストグラム 
Q35 薬服用の必要、または持病がある　
  度数 ﾊﾟｰｾﾝﾄ
1 そういう状態 228 30.73
2 ややそういう状態 111 14.96
3 あまりそうではない 100 13.48
4 全くそうではない 301 40.57
合計 740 99.73
欠損値 2 0.27
合計 742 100.00
0
100
200
300
400
500
1 2 3 4
Q35
Q48 交差点進入中に対向車が右折は始めた  
  度数 ﾊﾟｰｾﾝﾄ
1 全く経験したことがない 52 7.01
2 あまりそういう経験はない 200 26.95
3 そういう経験がある 471 63.48
4 その経験が多い 12 1.62
合計 735 99.06
欠損値 7 0.94
合計 742 100.00
0
100
200
300
400
500
1 2 3 4
Q48
Q70 知らない道や狭い道の運転は嫌
  度数 ﾊﾟｰｾﾝﾄ
1 そうだとは思わない 153 20.62
2 あまりそうだとは思わない 237 31.94
3 ややそうだと思う 255 34.37
4 そうだと思う 87 11.73
合計 732 98.65
欠損値 10 1.35
合計 742 100.00
0
100
200
300
400
500
1 2 3 4
Q70
分野共に因子を代表する指標は考察した。 
因子分析の結果で特徴がないことから分野の
中での質問間に相関はないと推測できるが、分野
をまたいでの質問間に潜在する相関を相関分析
で確認した。その結果もここで説明しないが、意
識構造分析の実施に役立てた。 
因子分析での固有値の高い因子を基本に、相関
分析結果を参照して共分散構造分析を行った。そ
の結果をグラフィカルモデリング方式で図６に
示す。使用している記号を以下に説明する。 
・    は、観測変数を表しており質問で実測
した項目である。 
・    は、実測できない潜在変数であり、こ
こでは因子分析で得られた因子を採用している。 
・→は、パスであり原因から結果に矢がささり、
パス上の数値は影響度を表している。 
・〇は、単方向のパスを受けている内生変数に付
随する誤差変数である。 
モデルと現実のかい離度を客観的に検証する
適合度関数は以下の４関数を採用している。 
① χ2乗値（かいじじょうち）：かい離度の指標
で、モデルがデータと適合している場合は値
が 0、データに
適合していな
い場合は無限
大になる[5]。 
② ｐ値：有意確率
値である。本研
究では有意水
準 5％を採用
し、p 値が 0。
05 以上であれ
ば、モデルはデ
ータと一致し
ていると判断
する。識別でき
ない。 
③ 比較適合度指
標(CFI)：0から
1 の範囲を取
り、完全にデー
タに適合して
いるモデルで
値が 1になる。ケース数の影響を受けない指
標である[5]。 
④ 平均二乗誤差平方根(RMSEA)：この値が 0。05
未満の場合、モデルのあてはまりが良いとし、
0。1以上はあてはまりが悪いと判断する[5]。 
図中に適合度指標の値を示してあり、運転手の
意識と一致したモデルと言える。 
運転手の意識と行動で事故防止へつながる因
果関係を以下に説明する。 
① ヒヤリハットの中で図中の３項目に気を付
けるべきである。 
② ヒヤリハットと運転意識は相互に関係し、
「安全技術で誤操作がなくなる」と「バック
モニタで後方確認不要」という意識は逆に運
転をしっかりすべきとなり、更に「運転が好
き」という意識も強くなる。 
③ ヒヤリハットは事故につながる運転行動へ
無意識に影響が出てしまい、運転意識からは
事故を防止しようという行動へ影響が出る。 
④ 運転行動で「右折待ちで迷う」と「自分か他
車へ譲るかで迷う」は注意を要する。 
 
 
図６ 安全運転への意識 共分散構造モデル（多重指標モデル） 
６。おわりに 
福山市のアサヒタクシー㈱及び首都圏の旅客運送業
3 社対象に行った運転手の現状と運転への意識に関す
る質問紙調査は従来にないもので、有効な調査であっ
た。データの定量解析により、運転手の現状には大き
な問題はないこと、ヒヤリハットの経験、運転への意
識、実際の運転行動を明らかにして、事故防止マネジ
メント構築へ移行できる。 
ただし、運転意識も運転行動も問題を伺わせる事項
がないという調査結果であるが、毎年の事故件数が減
少しないことは符合しない。これは、推測であるが運
転手がアンケートへ回答する際に、自分を正直に出す
のではなく、良くみせようとする意識がはたらいた結
果であると推定する。 
本研究には以下のような継続研究項目がある。 
1) 手書きの事故情報を一定期間蓄積して、それを
本研究第 2報までと同様に数量化して、事故未
然防止に向けた考察を継続 
2) 別途、プロトタイプ開発を実施した事故情報デ
ジタル化を前進させるための運転手と経営層
に対する有効な施策の研究 
3) 事故情報デジタル化の基本設計以降を実施す
るための、経費と人員体制及びビジネスマーケ
ッティングプランの検討 
4) 地域での自動運転に向けた反映を研究 
① 事故防止策を自動運転技術とどう融合さ
せて具体化するための研究 
② 地域での自動運転サービスへの要望、懸
念などを明らかにする質問紙調査 
本研究は、アサヒタクシー㈱との共同研究として実
現したもので、尊敬と感謝の意をここに表す。 
 
 
参考文献 
[1] 国土交通省自動車局(2019):“自動車運送業に係
る交通事故要因分析検討会報告書（令和元年度）
[第1分冊 
[1] 藤井浩雄、中平勝子、岡本万喜子(2014)：“輸送
事業者における事故報告書の分析を通じた事故
委傾向の抽出と事故報告書改善に向けた検討”、
第13回情報科学技術フォーラム、第2分冊、pp。
107-108 
[2] 渡部数樹、中村英樹(2015)：“道路交通環境に着
目した交通事故発生要因に関する統計モデル分
析”、土木学会、土木学会論文集D3（土木計画学）、
Vol71、No。5、 pp。I_889-I_901。 
[3] 松井裕子、池田利夫(2016)：“車両運転における
要注意運転傾向に関する質問紙調査”、 ㈱原子
力安全システム研究所、INSS JOURNAL Vol。 23、
SR-1。 
[4] 朝野煕彦(2005)「適合度指標の読み方がわからな
いのですが？」朝野煕彦・鈴木督久・小島隆矢編
著『入門共分散構造分析の実際』7。7項、講談社
サイエンティフィック 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 


Numerical Analysis of Traffic Accident Report Aiming for No Traffic Accident from the Passenger Transport Company（2nd Report）

福山大学工学部紀要委員会

47779

2023年 3月 印刷 
2023年 3月 発行 
 
発行者 福山大学工学部長 加藤 昌彦 
編集者 福山大学工学部紀要委員会 
 
印刷所 
 
発行所 福山大学 工学部 
    広島県福山市学園町１番地三蔵 
    電話（代表）(084) 936-2111 


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表紙_福山大学経済学論集第47巻

Underdevelopment and Poverty in the Southern Region of Mexico

執筆者紹介・編集委員_福山大学経済学論集第47巻

炎症性疾患モデルにおける細胞外マトリックスの機能に関する研究

Decreasing Number of Columns in the Card Game “Golf”

裏表紙_福山大学経済学論集第47巻

生命工学部研究年報第22号　表紙

Numerical Analysis of Traffic Accident Report Aiming for No Traffic Accident from the Passenger Transport Company（2nd Report）

福山大学工学部紀要第46巻奥付

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