世代ZにおけるAI駆動型運転支援システム（ADAS）へのユーザー信頼を高める方法

この研究は、透明性、信頼性、説明性がAI駆動の運転技術への信頼にどのように影響するかを理解することを目的としています。調査の完了には約10〜12分かかります。全ての回答は匿名で機密扱いされ、GDPRおよび倫理的研究基準に基づいております。続行することにより、あなたは自発的に参加に同意し、あなたの回答が学術研究と統計分析のみに使用されることに同意します。正直に回答してください — 正解や不正解はありません。

以下の各文に対するあなたの同意を5段階のリッカート尺度で評価してください。ただし、他に指示がない場合は、この方法をお使いください：

1 = 強く不同意  2 =不同意  3 = 中立  4 =同意  5 = 強く同意

結果は公開されています

セクション1：人口統計 - 年齢

セクション1：人口統計 - 性別

セクション1：人口統計 - 居住国

セクション1：人口統計 - 有効な運転免許を持っていますか？

セクション1：人口統計 - AI駆動の運転支援システム（レーンアシスト、アダプティブクルーズコントロール、オートブレーキなど）を使用したことがありますか？

セクション1：人口統計 - もしある場合、どのくらいの頻度で使用していますか？

セクション1：人口統計 - AI技術に対する親しみやすさ（自己評価）

セクション2：透明性 - 運転支援システムはその行動の理由（例：ブレーキ、レーン変更）を明確に説明します。

セクション2：透明性 - システムがどのように決定を下すのかを簡単に理解できます。

セクション2：透明性 - システムの機能について自信を持てるだけの情報が提供されます。

セクション2：透明性 - システムが提供するフィードバックは、その現在の状態や制限を理解する助けになります。

セクション2：透明性 - システムが提供する説明は、使用する際により快適に感じさせます。

セクション3：信頼性 - 運転支援システムは異なる運転条件下で一貫してパフォーマンスを発揮すると信じています。

セクション3：信頼性 - システムは重要な状況（例：突然の停止や近くの障害物）で適切に反応します。

セクション3：信頼性 - システムのパフォーマンスは予測可能で信頼できるものです。

セクション3：信頼性 - システムが頻繁にエラーや故障せずに運営できると信頼しています。

セクション3：信頼性 - システムが制御しているときに、安全だと感じます。なぜなら、それは信頼できる動作をするからです。

セクション4：説明性 - システムの説明は明確で理解しやすいです。

セクション4：説明性 - システムが予期しない決定を下したとき、それがなぜであるかを理解するのに役立ちます。

セクション4：説明性 - システムが提供する情報は、その強みと弱みの理解を深めます。

セクション4：説明性 - システムがその行動に関して提供する説明のレベルに満足しています。

セクション4：説明性 - システムの説明機能は、私がそれを信頼するのを容易にします。

セクション4：説明性 - AIベースの運転支援システムを使用しているときに、より自信を持てるようにするための改善や機能は何ですか？

セクション5：信頼 - 複雑な運転状況でAI駆動の運転支援システムに依存することに抵抗はありません。

セクション5：信頼 - このシステムが安全で信頼できる運転判断を下す能力があると信じています。

セクション5：信頼 - 運転支援システムが作動しているとき、私は自信を感じます。

セクション5：信頼 - システムが私の常に監視しなくても良いパフォーマンスを発揮することを信頼しています。

セクション5：信頼 - 将来的にAIベースの運転支援システムを使用し続けるつもりですか？

セクション5：信頼 - あなた自身の言葉で、AI駆動の運転支援システムを信頼または不信に思う理由を説明してください。