テスラ、全自動車ブランド中で最も高い致命的事故率を記録したとの研究結果
(roadandtrack.com)- 米国のFARSデータを分析したiSeeCarsの研究で、Tesla車はブランド別の乗員死亡事故率が最も高いことが分かった
- 分析は2018〜2022年式の車両と2017〜2022年の乗員死亡事故を対象としており、Teslaは10億走行マイル当たり5.6件を記録した
- ブランド別の上位はTesla 5.6件、Kia 5.5件、Buick 4.8件で、米国全体の平均は10億走行マイル当たり2.8件だった
- モデル別ではTesla Model Yが10.6件で平均のほぼ4倍となり、全車種の中で6番目に高い数値を示した
- 研究チームは、この結果が車両の設計上の欠陥を意味するものではなく、運転者の行動と走行条件が事故率に影響しうるとみている
Teslaがブランド別致命的事故率で1位
- iSeeCarsの研究は、米国の**Fatality Analysis Reporting System(FARS)**データを基に、自動車ブランド別の致命的事故率を比較した
- 分析対象は2018〜2022年式の車両で、2017〜2022年に発生した乗員死亡事故を対象としている
- 致命的事故率は、10億車両走行マイル当たりの死亡事故件数として算出された
- Tesla: 5.6件
- Kia: 5.5件
- Buick: 4.8件
- 米国の全自動車平均: 2.8件
Model Yは平均のほぼ4倍
- モデル別の数値でも、Tesla車の一部が上位に含まれた
- Tesla Model S: 5.8件で平均の2倍超
- Tesla Model Y: 10.6件で平均のほぼ4倍、全車種中6番目に高い
- Hyundai Venue: 13.9件で全車種中最も高い
高い事故率がそのまま車両欠陥を意味するわけではない
- 研究チームは、高い死亡事故率がTesla車の本質的な安全性の不足や設計上の欠陥を意味するものではないと線を引いている
- Tesla車には安全技術が搭載されており、IIHSは2024 Model YをTop Safety Pick+受賞車に選定している
- 致命的事故率の上位に入った他の車両の多くも、IIHSとNational Highway Transportation Safety Administrationから高い安全評価を受けている
運転者の行動と走行条件の影響
- iSeeCarsのKarl Brauerは、リストに載ったモデルが運転者の行動と走行条件の組み合わせを反映している可能性があるとみている
- 法的に問題のない、あるいは慎重な速度で走行し、注意力を保ち、薬物や飲酒の影響を受けていない運転者が、車種に関係なく安全に目的地へ到着できる可能性が最も高いと評価した
1件のコメント
Hacker Newsの意見
これは単一の変数を取り上げるより、重回帰や分散分析のようなものを見たい
自動車ブランドが本当に最良の独立予測変数なのか、それとも特定ブランドでよく見られる設計上の判断が原因なのかが気になる
たとえば、必須の操作系や情報表示を、日光の下では操作しにくいタッチスクリーンに集約して、ドライバーの注意を最大限に散らすような設計だ
最近冷蔵庫を買うにあたってデータを掘り下げたが、全体の形だけを見るとフレンチドア冷蔵庫が信頼性の面で最悪に見えたものの、実際にはドア外側のアイスディスペンサーのような追加機能が信頼性を下げる、疑似相関に近いものだった
特に下部冷凍室のフレンチドア冷蔵庫で胸の高さにアイスディスペンサーを実装するには、より複雑な装置が必要になり、故障しうる可動部品も増える。しかし、そうした機能のないモデルにはその問題は当てはまらない
ベースの後輪駆動モデルでも速く、Performanceモデルはばかげたほど速い。Porscheのドライバーが死亡事故を多く起こすと言われても、そこまで驚く人はいないと思う
2回とも修理業者は同じように、LGとSamsungは避けろ、カウンターデプスモデルも避けろと言っていた。それが正しいのかは分からないし、データを掘った結果がこの2つの助言を裏付けるのか気になる
広告主が非常に具体的な顧客像を作るために金と労力を注ぐのには理由があり、実際に効果がある
Teslaの場合――これは完全に主観的な推測であって事実の主張ではないが――会社とCEOが作り上げたイメージは、規範や期待を拒み、強い独立性を強調し、他者への敵意すら帯びる方向に近い
そうしたブランドに共感する人たちは、安全性や運転体験の楽しさを強調するHondaやToyotaのようなブランドのドライバーより、制限速度を破ったり、ウインカーを出さなかったり、より攻撃的に運転したりする可能性が高そうに見える
私の主観的な路上経験もその見方を裏付けており、Teslaを道路上でより遠く避けると、いつも報われる気がする。だからブランディングが結果の予測指標になり得るというのは十分ありそうだが、それでもさらに多くの研究を見たい
自動化で全体の事故率は下がっても、重大事故率は上がり得ると思う。人間のドライバーは危険を調整しながら運転し、小さな事故はあまり避けず、大きな事故はより避けようとするが、ロボットが運転不能状態に陥ると、エラーがより均等に分布するか、むしろ重大事故につながりやすいかもしれない。自己保存の感覚なしに愚かに振る舞うからだ
Department of Government Efficiencyが納税者の金を節約するとして、米国のFARSを閉鎖するよう勧告すると十分予想できる
このコメントに個人的な感情はないが、新政権がまだ発足すらしていないのに、どこへ行っても避けられなくて本当に嫌だ
それとは別に、TeslaはFARSの統計を誤用したり、意図的に誤解したりして、FSDシステムの正当化根拠として簡単に利用している
大局的には筋が通っている
車に安全機能を山ほど載せることはできるが、これらの車が非常に重く、非常に速く、注意散漫な運転を助長する機能でいっぱいだという事実は変わらない
少なくとも米国では、ドライバー死亡の主要原因の一つが道路脇の木だ
Teslaは実際の自動運転ではないオートパイロット機能がさまざまな状況でだまされ、ドライバーは油断していて、コンピューターが諦めた瞬間に十分素早く反応できず、時速75マイルで橋脚に突っ込むという具合だ
Kiaは最低限の安全基準に合わせた低価格車を、運転経験の多くない若者が運転していることが多い
Buickは視力と反応速度の低下のために5年ほど前に免許を取り消されるべきだった高齢ドライバーが、いまだに自分で運転している車だ
それに、道路脇の木がドライバーを殺しているのではなく、実際には酒と薬物のほうが大きな原因だ。そうしたドライバーが結局、車を木のほうへ走らせているのだ
安全機能が増えるほど慢心も増え、率直に言ってドライバー全般の運転技量が低下し続けている現実と結びついている
内燃機関車よりはるかに重い電気自動車、必要以上に大きくなったSUVやトラックの中で、車両はこれまでになく多くの安全機能を備える一方で、久しぶりに最も人を殺しやすいものにもなっている
交通インフラの改善に真剣に取り組む必要がある
引用されたリンク(https://highways.dot.gov/safety/RwD)を見ると、正面衝突による死亡者が、木と電柱への衝突による死亡者を合わせた数より多いことは明らかだ
フロントガラス両側のピラーが太く、一種の死角を作っており、サイドミラーの視野角も良くない
引用を見ると、研究著者らは、この結果がTesla車が本質的に安全でない、あるいは設計上の欠陥があるという意味ではないと明確に述べている
実際、Tesla車には多くの安全技術が搭載されており、例えばIIHSは2024年型Model YをTop Safety Pick+の受賞車種に選定している
リスト上位のほかの車も、IIHSやNHTSAのような機関から高い安全評価を受けている場合が多い
ではなぜ、Teslaやほかの「一見安全な」車が、これほど多くの死亡事故に関与しているのか。iSeeCarsのKarl Brauerは、このリストはドライバーの行動と運転条件の組み合わせを反映している可能性が高いと述べている
結局、このラインアップでTeslaがほかの車より安全性に劣るということではなく、Teslaのドライバーがより不注意である可能性が高い、という意味に見える
統計を活用すれば、実際に事故を防ぐ助けになるとは見なさなかったのだろうか
Toyota Priusは約3,200ポンド、Model 3は約4,000ポンドで、最も軽いバリエーションでも約3,800ポンドだ
セダンはまだ1トンを少し超える程度だと想像していた自分の頭の中のモデルが古かった。より重いのは確かだが、最初に考えたほど決定的な要因ではなさそうだ
研究を行ったiSeeCarsは、ブランド別の車両が何マイル走ったかをどうやって把握したのだろう
車両データベースがあるとはいえ、そのサンプルに偏りがないと分かるのだろうか
以前、自動車衝突データを見たことがあるが、男性はあらゆる衝突に関与する可能性がより高く、女性は死亡事故に関与する可能性がより高い、という内容だった
その研究に対するある解釈は、男性はより多くのリスクを取り、女性はより大きなリスクを取る、という結論だった
この文脈では、Teslaのドライバーが危険な判断をしても車のソフトウェアが悪い結果を防いでくれると信じているため、より大きなリスクを取っているのではないかという点が興味深い
極端な例として、あるドライバーは運転席ではなく後部座席に座って運転していた: https://www.nbcnews.com/news/us-news/california-highway-patr...
最大の要因は速度だと思う
電気自動車に1年以上慣れてしまうと、すべての内燃機関車が苦痛なほど鈍重で遅く感じる
だとすると、ほかの電気自動車と比較したときに数値がどう出るのか気になる
そのうちどの車が電気自動車なのかは確かではないが、かなり簡単に確認できるはずだ。仮にその多くが電気自動車だったとしても、この指標上Teslaが良く見えないことに変わりはない
リンク先の元研究のほうが良い: https://www.iseecars.com/most-dangerous-cars-study#v=2024
リストにある2台のTeslaは、Porsche 911のすぐ下のModel Yと、Toyota Priusのすぐ下のModel Sだ
驚くことではない。この研究の教訓は「車はドライバーと同じくらい危険だ」となるべきなのに、誰もが「Teslaは死の罠」と読むだろう。いつものことだ
しかし2024年に、出所が不明な任意のデータと、分からない分析過程をなぜ信じるべきなのか
独立分析のためのデータパッケージはいつ公開するのか。なぜこうした公開が基本的な期待値になっていないのか。そしてどうすればそうできるのか
ウェブサイトには「死亡事故に関与した車両数を総走行距離で正規化した」と書かれている
しかし実際には、すべての車両が平均走行距離を走ると仮定したようなものだ。CR-Vは平均より多く走る可能性が高いので、当然スコアが高く出る可能性がある
逆に911は平均のごく一部しか走らない可能性が高い
この研究はかなり低品質だ。IIHSは実際の数値を10億マイル当たり13.3人死亡として提示している
これは10のX乗マイル当たりの死亡者数だ
Tesla は事故の詳細についてどれほど多くのデータを持っているのだろうか
十分な電子機器が生き残り、自宅へ送信できたかどうかによるはず
事故車両からエアバッグ制御ユニットを取り出し、最後の30秒程度を読み出すことができる。エアバッグ制御ユニットには短いながらも不揮発性メモリがあり、たいてい衝突後も生き残る
ここには速度、複数軸の加速度、ステアリング・ブレーキ・動力入力、エアバッグシステムが何をしたかについての詳細情報が入っている[1]
もともとはエアバッグのアルゴリズムを調整するために作られたもので、時間がたつにつれて誤作動によるエアバッグ展開はほぼゼロに近づいた
死亡事故を分析するのに必要な基本情報は、衝突時の速度、衝突10秒前の速度、アクセルペダルとブレーキ入力、事故前のステアリング操作と横加速度などである。ここに事故現場の情報まで加えれば、知るべきことの大半は分かる
法執行機関は、何が起きたのか不明な場合にこの装置を読み取ることがあるが、日常的には行わない
[1] https://www.nhtsa.gov/sites/nhtsa.gov/files/fmvss/EDR_QAs_11...
エアバッグが展開しなかった事故も数えない。前述のとおり、現代のエアバッグシステムは単に「速度 > x かつ衝突 = true なら展開」というものではなく、さまざまなパラメータを使う
そのため、誰かに時速30マイルで斜めに衝突しても、複数の要因でエアバッグが作動しなければ、Tesla は「よし、事故ではない」とする
あるいは、衝突があまりに深刻であるなどしてエアバッグが展開できない状況でも、Tesla の基準では「事故ではない」ことになる