マルチタスク作業空間における視線遷移エントロピーと自動化への信頼

なぜコックピットでの眼球運動の観察が重要なのか

現代の航空機コックピットは、動く計器、警告灯、自動支援機能などで操縦士を視覚的に圧倒します。この忙しい視覚環境の中で、操縦士は自動化をいつ信頼するか、いつ確認するかを常に判断しなければなりません。本研究は、安全性に大きな影響を与える一見単純な問いを扱います：画面上での目の動きを調べるだけで、操縦士の自動化への信頼について何か分かるでしょうか？視線の移動がどれだけ予測可能か、あるいはランダムかを測ることで、研究者は視覚的注意と自動支援への信頼の関係を客観的にうかがう新たな手がかりを探します。

たくさんの画面、ひとつの視線

研究者たちは、以前のシミュレータ研究のデータを再解析しました。その研究では40人の参加者がパイロット役を務め、マルチ属性タスクバッテリーと呼ばれるマルチタスク環境で作業しました。参加者は大きな画面上で主に三つのタスクを同時にこなしました：模擬エンジンを監視するシステム監視タスク、移動するカーソルを中心に保つ追跡タスク、無線メッセージを模した通信タスクです。自動信号システムがときどきエンジンの問題を警告しましたが、完璧ではなく、正しく問題を検出することもあれば誤警報を出すこともありました。参加者が追跡タスクの易しい版と難しい版をこなす間、高速アイトラッカーが彼らの注視位置と三つの主要表示領域間での視線の移動を記録しました。

「視線エントロピー」が探索行動に示すもの

単に自動化を見ていた時間を数えるのではなく、本研究は眼球運動における二つの関連した乱雑さ、すなわちエントロピー指標に注目しました。定常視線エントロピーは、視線が画面の異なる領域にどれほど均等に分散しているかを捉えます。視線遷移エントロピーは、ある領域から別の領域へ視線が移る際の予測可能性の度合いを捉えます。値が高いほど、より広範で探索的なスキャンを示し、ルーチンで反復的な眼球運動は少なくなります。これらの指標を組み合わせることで、各表示領域を個別に扱う従来の指標を超えた、複雑な作業空間に対する視覚的探索のより豊かな像が得られます。

自動化の「実際の振る舞い」に基づく信頼

視線行動と信頼を結びつけるために、参加者は自動信号システムについて二つの質問票で評価しました。一つは一般的な信頼スコアを与え、もう一つは信頼を三つの要素に分けました：システムの性能に基づく信頼、仕組みの理解に基づく信頼、設計者の目的や意図に関する信念に基づく信頼です。研究者たちはベイズ統計モデルを用いて、どの信頼の側面が視線エントロピーを最もよく予測するかを検討しました。驚くべきことに、視線エントロピーの両種に強く関連していたのは、性能に基づく信頼のみでした。参加者が性能に基づく信頼を高く報告したとき、視線はより広範に広がり予測しにくくなり、表示全体をより探索的に見ていることを示唆しました。

変化する負荷下での注意パターン

研究はまた、追跡タスクが易しい場合と難しい場合での眼球運動を比較しました。追跡が難しい条件では、両方の視線エントロピー指標が低下し、参加者の視線はより狭く集まりルーチン的なパターンに従うことが増えました。これは、負荷が高まると人は最も要求の高いタスクに集中し、広範な探索の余裕が減るという考えに合致します。それでも、難易度を考慮した後でも、性能に基づく信頼はより探索的な視線と一致していました。一方で、仕組みの理解に基づく信頼や設計者の意図に関する信念に基づく信頼は、これらの眼球運動パターンと信頼できる結びつきを示しませんでした。これは、視線エントロピーがアルゴリズムや動機に関する深い信念ではなく、目に見えるシステムの振る舞いから形成される信頼に対して特に敏感であることを示唆します。

より安全な自動化のために意味すること

一般読者に向けた要点は、操作者が複雑な表示をどのように視線で巡回するかが、自動化支援への信頼の度合い、特に観察された性能に基づく信頼を明らかにする可能性があるということです。より探索的で予測しにくいスキャンは、少なくともこの実験室環境では性能に基づく信頼の高まりに伴って見られました。実際のコックピットはより複雑で、経験豊富な操縦士は学生ボランティアとは違うスキャンを行うかもしれませんが、視線エントロピーは設計者や規制当局にとって有望なツールです。将来的には眼球パターンを監視することで、自動化への信頼が過度に高まっているか低くなっているかを検出し、訓練、表示、アラートを調整して人間と機械が安全に協調できるようにすることが可能になるかもしれません。

引用: Yamani, Y., Jackson, A., Sato, T. et al. Gaze transition entropy and automation trust in a multitasking workspace. Sci Rep 16, 11122 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-41338-0

キーワード: 自動化への信頼, アイトラッキング, コックピット表示, ヒューマンファクター, マルチタスク