自動運転/安全性2026/8/19arXiv:2608.18778

自動運転車における心理的安全性の工学的確保：システム理論に基づく枠組みの提案と実世界シナリオでの検証

Engineering Psychological Safety in Autonomous Vehicles: A Systems-Theoretic Framework for Psychological Safety in Autonomous Vehicles and its Validation in Real-World Scenarios

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自動運転車の利用者の心理的障壁（信頼や知覚された安全性など）を体系的に評価・軽減するためのシステム理論的枠組みを提案し、実世界シナリオでその適用可能性を検証した。

詳しい要約

1. どんなもの？

本論文は、自動運転車（AV）における心理的安全性（psychological safety）を体系的に評価・管理するためのシステム理論的フレームワークを提案し、実世界シナリオで検証した研究である。従来の物理的安全性に加え、人間とAVの相互作用から生じる心理的リスク（例：信頼、知覚された制御、予測可能性、知覚されたサポート）を扱う。具体的には、Systems-Theoretic Accident Model and Processes (STAMP) を拡張した心理的安全性リスクモデルを定義し、ハザード分析手法（AV-PsySafe）とリスク優先度付けのためのPsychological Safety Integrity Level (PsySIL) を開発した。

2. 先行研究と比べてどこがすごい？

先行研究では、信頼や知覚された安全性などの要因がユーザー受容に影響することは知られていたが、心理的リスクを体系的に特定・評価・緩和するための形式化されたメカニズムや工学的手法が欠如していた。本論文は、STAMPを心理的構成概念に拡張し、統一的なフレームワークを提供する点で新規性がある。さらに、実践者が一貫して適用可能な方法論的ガイド、標準化テンプレート、アナリストフィードバック収集を含む構造化検証アプローチを導入し、理論的基盤と実用的実現可能性の両方を確立した点が優れている。

3. 技術・手法の肝は？

手法の核は、STAMPを拡張して心理的安全性リスクモデルを構築し、それに基づくハザード分析手法AV-PsySafeを開発したことである。AV-PsySafeは、心理的ハザード、不安全制御アクション、損失シナリオを体系的に特定する。また、リスク優先度付けのためのPsySILを導入し、心理的リスクの定量化を可能にした。さらに、実践者がフレームワークを適用するための方法論的ガイドと標準化分析テンプレートを提供し、アナリストフィードバックを収集する構造化検証アプローチを実装した。

4. どうやって有効だと検証した？

有効性の検証は、現実的な自動運転シナリオへのフレームワーク適用を通じて行われた。具体的には、方法論的ガイド、標準化分析テンプレート、アナリストフィードバック収集を含む構造化検証アプローチを実装し、実践者がフレームワークを一貫して適用できるか、心理的リスクに関する有意義な洞察を生成できるかを評価した。結果は、フレームワークが実践者により一貫して適用可能であり、心理的リスクへの有意義な洞察を提供することを示した。

5. 議論はある？

要旨からは、議論の詳細は不明である。ただし、フレームワークが心理的リスクの評価に有効である一方で、適用には専門知識や時間が必要である可能性や、PsySILの定量化における主観性、実世界の多様なシナリオへの一般化可能性などが議論の対象となり得る。また、心理的安全性と物理的安全性の共評価の統一アプローチが、より人間中心で信頼できるAV開発に貢献するという主張はあるが、長期的な社会的受容への影響については要旨からは不明である。

6. 次に読むべき論文は？

要旨で参照されているのは、Systems-Theoretic Accident Model and Processes (STAMP) である。したがって、次に読むべき論文としては、STAMPの原典であるLevesonによるシステム安全性に関する研究（例："Engineering a Safer World"）や、STAMPを拡張した他のハザード分析手法（例：STPA）に関する論文が挙げられる。また、自動運転車のユーザー受容に関する研究（例：信頼と知覚された安全性に関する研究）も関連する。

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Yandika Sirgabsou, Benjamin Hardin, François Leblanc, Efi Raili, David Jackson, Pericle Salvini, Lars Kunze, Marina Jirotka

分類: cs.HC, cs.RO

原文アブストラクト

Despite rapid technological advances, the societal acceptability of autonomous vehicles (AVs) remains limited by psychological barriers that extend beyond traditional concerns of physical safety. While factors such as trust and perceived safety are known to influence user acceptance, there is a lack of formalized mechanisms and engineering methods to systematically identify, assess, and mitigate psychological risks arising from human-AV interactions. To address this gap, this work proposes and validates a systems-theoretic framework for the assessment of psychological safety in autonomous vehicles. First, a comprehensive psychological safety risk model is defined, extending the Systems-Theoretic Accident Model and Processes (STAMP) to incorporate key psychological constructs such as trust, perceived control, predictability, and perceived support. Based on this model, a hazard analysis method (AV-PsySafe) is developed to systematically identify psychological hazards, unsafe control actions, and loss scenarios, while introducing a Psychological Safety Integrity Level (PsySIL) to support risk prioritization. Second, the applicability and relevance of the framework are evaluated through its deployment in realistic autonomous vehicle scenarios. A structured validation approach is implemented, including a methodological guide, standardized analysis templates, and the collection of analyst feedback. The results demonstrate that the framework can be consistently applied by practitioners, producing meaningful insights into psychological risks. Overall, this work establishes both the theoretical foundations and practical feasibility of a unified approach to co-assessing psychological and physical safety in autonomous systems, contributing to more human-centred and trustworthy AV development.

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