ジェットパイロット訓練が新たな業界ソリューションを創出

テクノロジーのゲームチェンジャーとしての役割

現代を決定づける特徴は、テクノロジーの指数関数的な成長です。テクノロジーは人間の役割を奪うどころか、ある意味では人間のパフォーマンススキルの価値と重要性を劇的に高めてきました。.

主な理由の一つは、人員が運用する技術システムの金銭的価値が極めて高額になり得ることです。例えば、B-2スピリットステルス爆撃機は、1機あたり約20億米ドルの総製造コストを誇りました。高価な技術システムの運用者は、大きな責任を負うだけでなく、極めて高い専門性を身につける必要があり、それに伴う高額な訓練費用も発生します。.

研修業界の課題

このような状況下で、訓練業界は、優先度の高い人材に対する訓練プログラムの有効性をどのように確保するかという課題に頭を悩ませてきました。ジェットパイロットはその典型的な例です。能力を習得するには、人間のパフォーマンスにおける認知的および生理学的限界を押し上げる必要があります。さらに、熟練度を高めるには、数千時間の飛行経験が必要となり、非常に高いコストがかかります。しかし、結局のところ、訓練への投資に関わらず、訓練で優秀な成績を収めるパイロットもいれば、失敗するパイロットもいます。従来、こうした結果を適切に理解したり予測したりする方法は存在しませんでした。.

ヒューマンパフォーマンスシステムにおけるイノベーション

この課題に取り組むため、神経科学者、シミュレーション訓練の専門家、そして飛行訓練の専門家からなる学際的な連合が、訓練中のジェット機パイロットの脳内で実際に何が起こっているのかを解明しようと試みました。彼らはL-29ジェット機のダッシュボードに NeuroTracker システムを組み込み、パイロットに視線追跡装置と心電図装置を接続するという、実に革新的な手法を採用しました。.

目的は、航空業界では世界初となる、実際の神経物理学的訓練負荷の観点から飛行のリアルタイムの影響を研究することだった。.

ワークロード制限の決定

使用された重要な概念は「余剰認知能力」、つまりタスク実行時に利用可能な注意資源のことです。これはタスクの複雑さと個人の能力の両方に依存します。例えば、運転中に携帯電話で話すのに十分な余剰認知能力が残っている人もいれば、携帯電話で話すことが危険な注意散漫になる人もいます。.

目的は、 NeuroTracker を用いて、パイロットが実際に3段階の難易度の飛行操縦を行っている際の余剰認知能力を測定し、シミュレーターでそのテストを再現することでした。これにより、特定の飛行タスクにおける作業負荷の影響を客観的に評価し、パイロットのパフォーマンスと生理学的指標にどのような影響を与えるかを明らかにすることができます。.

飛行試験結果

飛行パフォーマンスは、認知評価ツールセット (CATS) を使用して評価され、パイロットは各飛行条件下で経験した作業負荷を主観的に評価するよう求められました。.

全体的に、飛行操作が困難であるほど、 NeuroTracker 課題に利用可能な余剰認知能力が低下することが調査結果から示されました。これらの影響は、実際の飛行ではシミュレーション飛行よりもはるかに大きく見られました。.

予備認知能力の低下は、飛行技術パフォーマンスの低下とも相関関係にあった。.

自己評価の結果、パイロットは NeuroTracker、CATS、生理学的測定によって測定された実際の認知負荷を大幅に過小評価していることが明らかになりました。実際、パイロットは自身の負荷能力が過負荷になっていることに気付かず、訓練の効果を低下させていました。.

適応型トレーニング

この研究は、精神的負荷と生理的負荷の直接的な関係、そしてそれらがトレーニングパフォーマンスに及ぼす複合的な影響に新たな光を当てました。得られたデータは、個人のニーズに合わせてトレーニングプログラムをカスタマイズする際に直接役立つ可能性があります。.

例えば、経験の浅いパイロットには低難易度の実機飛行と中難易度の模擬飛行のみを課すといった使い方が考えられます。あるいは、熟練度の高いパイロットには高難易度の飛行を設定するといった具合です。これにより、継続的な「ゴルディロックス・アプローチ」を通して訓練の要求をカスタマイズし、すべての訓練セッションが各パイロットの訓練ニーズに合わせて最適化されることが保証されます。.

トレーニング業界のメリット

この研究は、複数年にわたる研究プロジェクトの初年度にあたるものであり、専門知識の要素も取り入れ、作業負荷能力への影響を調査する予定です。本研究はパイロットに特化したものですが、評価の原則は、高額な費用と高度な専門知識の習得を伴う訓練プログラムにも応用可能です。.

このアプローチは基本的に、訓練生の作業負荷能力をタスクパフォ​​ーマンス指標と並行してリアルタイムで測定します。訓練プラットフォームと運用プラットフォームの両方、そして軍事分野と民間分野の両方で活用できます。そのため、以下の分野における訓練プログラムの有効性を向上させるアプリケーションへの道が開かれます。

離職率の低減 – 研修生の業務遂行能力を評価し、研修能力と修了見込みに基づいて研修生を選別し、プログラムへの参加資格を得る。

カスタマイズされたトレーニング – 各受講者の具体的なニーズに合わせてトレーニング内容を調整する。例えば、トレーニング課題を個々の作業負荷の強みと弱みに合わせて調整するなど。

加速学習 – 最適な難易度設定によりトレーニングの難易度を調整し、個々の作業負荷能力に合わせてトレーニング刺激を最適化する。

適応型学習 とは、訓練に費やした時間に応じて訓練者の能力が適応するのに合わせて、訓練内容を各訓練者のスキルレベルや認知状態に合わせてリアルタイムで変更する学習方法である。

トレーニング機器の選定 – あるトレーニングシステムと別のトレーニングシステムの作業負荷率の違いを比較することで、個々の研修生に最適な機器を選定し、学習効率を高めることができ、トレーニング全体のコストを削減できます。

今後、こうした科学研究が多くの業界における研修成果の向上につながることは容易に想像できます。今回のケースでは、科学研究機関と商用研修ソリューションの業界リーダーとの斬新なパートナーシップにより、その成果は加速される可能性が高いでしょう。.

研究について

フォー ベール応用研究センター、 モントリオール大学・ コリンズ （航空電子機器およびシミュレーション訓練会社）、そして アイオワ大学オペレーター・パフォーマンス・ラボは、それぞれの専門分野を結集し、飛行時の精神的負荷を評価する革新的な方法を考案しました。この研究成果は、2017年の軍種間・産業界訓練・シミュレーション・教育会議（I/ITSEC）で発表され、 訓練部門の最優秀論文賞。

トレーニング効果の知覚認知的および生理学的評価

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