| 研究課題/領域番号 |
21K04498
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分24020:船舶海洋工学関連
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| 研究機関 | 東京海洋大学 |
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研究代表者 |
榧野 純 東京海洋大学, 学術研究院, 准教授 (60425759)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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| キーワード | 海事教育 / 避航操船 / 海事教育機関 / 教育訓練 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
航海士に必要不可欠なスキルの一つに避航操船がある．安全を担保しつつ高効率な避航操船を実現する避航問題は，非常に複雑かつ難解である．一方，海事教育機関では優秀な海技者を育てるために，操船シミュレータを用いた訓練を実施しているが，現在，避航操船に係る訓練の評価はインストラクターの主観で行われており，評価基準に曖昧さがある．そこで本研究では，避航操船時のデシジョンメイキングを支援する手法として非常に有効なツールであるOZTを利用し，高い操船スキルを持っている熟練航海士の“操船スキルの可視化”を図るとともに，その成果を用いた教育，訓練および訓練の客観的な評価への利用について検討する．
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| 研究実績の概要 |
船舶の航海士に必要不可欠なスキルの一つに避航操船がある．安全を担保しつつ高効率な避航操船を実現する避航問題は，船舶の性能，外部環境，関連法規など様々なことを考慮しなければならず，非常に複雑かつ難解な問題である．一方，海事教育機関では優秀な海技者を育てる為に操船シミュレータを用いた訓練を実施している．この訓練により，学生は座学では得られない感覚的な素養を習得することができる．しかしながら，現在，避航操船に係る訓練の評価はインストラクターの主観で行われており，評価基準に曖昧さがある．本研究では，操船者の避航操船を支援するツールであるOZTを利用し，高い操船スキルを持っている熟練航海士の操船スキルの可視化を図るとともに，その成果を用いた教育，訓練および訓練の客観的な評価への利用について検討している．前年度までの研究成果として，熟練航海士と学生が行った避航操船の結果にOZTによる解析を当てはめた操船スキルの可視化,現役航海士を対象にしたアンケート調査で得られた結果を教師データとして機械学習を行い，現役航海士の状況認識モデルを作成，さらには，実海域で得られた航海記録や熟練航海士が操船シミュレータで避航操船した際の操船記録を教師データとして機械学習を行い，現役航海士の行動決定モデルを作成した．
今年度は前年度までの研究をさらに推し進め，他船と衝突の恐れがある10個のシナリオを作成，商船の現役航海士3名と学生8名の計11名を被験者として操船シミュレータを用いた避航操船実験を行なった．そして，この実験で得られたデータを解析した．ここで得られた解析結果は，本研究の目的である避航操船に係る訓練結果の客観的評価の実施，さらには学生の訓練効果を高めるための補助資料の作成に十分に役立つものである．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
前年度までの研究成果として，衝突もしくはニアミスを起こした操船結果にOZTを用いた解析をすると衝突もしくはニアミスの発生原因を視覚的に表現できること，現役の航海士40名を対象に調査を実施し，その調査結果を教師データとした機械学習を行い，現役航海士の状況認識モデルを作成した．また，実海域で得られた航海記録や熟練航海士が操船シミュレータで避航操船した際の操船記録を教師データとして機械学習を行い，現役航海士の行動決定モデルを作成した．今年度は，他船と衝突の恐れがある10個のシミュレーションシナリオを作成，11名の被験者を対象に操船シミュレータを用いた避航操船実験を行なった．そして，この実験で得られたデータの解析を行った．
これらの成果は，本研究の目的である避航操船に係る訓練結果の客観的評価法の構築や学生の訓練効果を高めるための補助資料の作成に有効なものである一方，本研究全体のまとめについては，まだやり切れていないところがあるので，これについては今年度実施する．
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| 今後の研究の推進方策 |
本研究では，熟練航海士と学生が行った避航操船の結果にOZTによる解析を当てはめた操船スキルの可視化,現役航海士を対象にしたアンケート調査で得られた結果を教師データとして機械学習を行い，現役航海士の状況認識モデルを作成，実海域で得られた航海記録や熟練航海士が操船シミュレータで避航操船した際の操船記録を教師データとして機械学習を行い，現役航海士の行動決定モデルを作成，さらには，他船と衝突の恐れがある幾つかのシミュレーションシナリオを作成，操船シミュレータを用いた被験者実験を行ない，その実験で得られたデータの解析を行った．
これらの成果は，効果的な操船訓練を実施するためのシナリオ作成，訓練結果の客観的評価の実施，さらには学生の訓練効果を高めるための補助資料として有効なものである．今後，本研究全体の成果についてまとめ，関連する学会等で発表する予定である．
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