銀世界

ヤマトです。

今朝岡山から県北の地へ車で移動しました。
ここのところの冷え込み同様、今朝もかなり冷え込んでいた岡山を後にして国道をひたすら北へ向けて走りました。

岡山を出発した時にはまだ暗かったので周辺の状況が十分視認できませんでした。
やがて陽が昇り周辺の様子が明らかになるにつれ、辺りが真っ白であることが分かってきました。
しかし、路面に圧雪などなく、比較的スムーズに車は流れていきました。
そして、県北の町に到着しようとする頃から渋滞が始まりました。
路面には圧雪などありませんでしたが、やたら車の停止する時間が長くなってきました。
最初は、凍結路面の影響で事故が発生したのか？
と訝ったのですが、どうやら単に凍結路面を恐れて徐行車両が多かっただけのようでした。

ヤマトは、走行中に試験制動チェックを何度か行い、路面の状況を確認すると共に、車両の制動能力を把握していました。
また、路面の状況は目視だけではなく、タイヤが発生する音と走行抵抗の感覚などから把握に努めました。
その結果、今朝の路面では通常走行が十分可能と判断していました。

しかし、道路事情とはご承知のとおり自分一人だけで決まるものではありません。
最低の能力を有する車両に他の車両は従わざるを得ません。
これが片側2車線以上あれば、随分と交通流は改善されるのですが、片側１車線の道路でしたので如何ともしがたい状況でした。

直列システムの信頼度はご承知のとおり、各アイテムの信頼度の積に等しくなります。
つまり、今回のように著しく低速度の車両が混入している状況は、低信頼度のアイテムが存在することと同義であり、システム全体の全体信頼度は極めて低い状態になってしまいます。

ではこれが、片側2車線以上の並直列システムであればどうなるか？
これも青本に記載のとおりです。
低速度の車両が1台や2台混入してこようとも、直列システムのようにそれがボトルネックになることはありません。
しかし、問題はこれだけでは解決されません。
車線数が増加することに伴い、事故発生の確率は増加する可能性があります。
これは定量的な根拠を持っていませんから、正しい判断かどうかは不明です。
車線数が増加することに伴い、ドライバーが注意しなければならない範囲が増加することからそのように考えました。

仮にこの仮説が正しいとした場合、
到達時間を優先するのか、それとも到達時間を犠牲にしてでも安全性を優先するのか。
これにこの積雪に伴う渋滞というイベントの発生頻度が係わってきます。
そして、これにコストが関係してきます。

これらを線形関係の式で構成してみると、最適解を求める方法は簡単に得られます。
しかし、こうしたシミュレーションだけで現実の社会問題が解決できるケースは限定されています。

それは社会的・経済的背景が大きく影響を及ぼすからです。
例えば、昨夏のようにガソリン単価が現状の倍ぐらいであったとしたらどうでしょうか？
今朝のような渋滞は発生していなかったかもしれません。
JRやバスなど公共交通利用者が多くなったでしょうから、走行台数自体が減少してしまいます。
こうした事態は頻繁に発生し、予測が困難な振れ幅を示すことが少なくありません。

それでもある程度のレンジで見積もって、プロジェクトの必要性や効果などを評価することになります。
社会的現象のモデルを構築し、シミュレートするのはなかなかに難しいものだと運転をしながら考えていました。

などと総監に関連づけながら運転をしましたが、目の前の状況に集中していないドライバーほど事故確立は高くなります。
ヒューマンエラーでは済まされない信頼性の低下原因です。
もしかすると事故発生確率を一人で押し上げていた可能性が否定できません。
もっと集中しなければ！
後から考えてゾッとしてしまいました。

では今日もＢｒｅａｋＴｈｒｏｕｇｈを目指しましょう♪