日本の高速道路において逆走事案は年約200件程度発生しており、これらを防止するために矢印標示等の逆走対策が実施されている。しかし対策導入後も逆走事案は依然発生しており、逆走対策の効果を検証する必要がある。逆走発生者の7割以上が高齢者であり、その中には認知機能の低下の疑いがある人も含まれている。本論文では、逆走再現CG動画を用いて逆走に気づくか否かを測定することで、MCI有病者への視覚的逆走対策の効果を検証した。その結果、健常高齢者と比較してMCI有病者にとってPA入路部における矢印標示は同等の効果があること、IC出路部における進入禁止標識・矢印標示は効果が小さいが、進入禁止文字看板を加えることで効果が大きくなることが分かった。一方で逆走対策を見ていながら逆走に気づくことができなかった実験参加者も存在した。

　本研究は，自家用自動運転車（AV），カーシェアAV，ライドシェアAVの3種の交通手段に関する普及シナリオを設定し，それらが都市交通にもたらす影響を分析するものである｡具体的には，群馬県北部の沼田市と利根郡周辺を対象地域とし，時空間詳細度の高い平成27･28年度群馬県パーソントリップ調査のデータを用いて交通手段選択モデルを推定した｡推定されたモデル，道路ネットワーク，パーソントリップ調査から作成した人々の１日のスケジュールを用いてエージェントベースシミュレーションにて分析した｡その結果，車依存度の高い地方都市においても自動運転車のシェアリングによる総走行距離の増加，車両台数の削減，道路混雑の緩和が確認された｡

　近年、運転支援システムが実用化され始め、自動運転システムによる安全性や円滑性の向上に期待が高まってきている。しかしながら、自動運転車の普及段階においては、必ずしもこれらの期待が実現するとは限らない。特に、信号交差点においては、車両が複雑に干渉しあうため、自動運転車の挙動パラメータの設定次第で円滑性に影響が出ることが懸念される。そこで本論文では、自動運転車の挙動パラメータ設定が信号交差点の直進車線の交通容量に与える影響をシミュレーションとモデル式を用いて分析し、自動運転車のパラメータと混入率を考慮した交通容量を算定した。その結果、自動運転車が普及することで信号のサイクル長を短くできることが明らかになった一方で、自動運転車のパラメータを慎重な設定にすることで、円滑性が低下する可能性が示唆された。

　自転車事故死傷者数に占める中高生の割合は高く，初等中等教育における交通安全教育は全国的に展開されているが，事故件数の減少には至ってない。本研究では，効果的な教育法の一つとしてミラーリング法に着目し，宮城県内の中学校にて教育プログラムを実践するとともに，その効果を測定した。測定項目は，交通安全に対する意識の変化をアンケート調査から，また安全確認行動の実践有無をビデオ撮影からデータ化した。結果，教育を行った実験群は意識面において，メタ認知能力の向上や行動意図の活性化が確認された。また確認行動の実践率は，教育実施直後に大きく向上したものの，4ヶ月後には減少していた。しかし4ヶ月後の実践率も，教育前よりは高い水準にあり，ミラーリング・プログラムが長期的な効果を期待できる手法であることを示した。