自然災害科学 J. JSNDS 38 -1 55 -72（2019 ）テキストマイニングを用いた消防職員が大規模土砂災害現場で必要とする消防防災技術と情報共有に関する分析～平成26年（2014年）
8 月広島豪雨の経験者を対象とした調査～
篠原 徹1・酒井 将也1・若月 強1・中谷 剛1・三隅 良平1

Investigation of disaster mitigation technologies and information
sharing systems needed by the ﬁre ﬁghters worked against the
sediment disasters in Hiroshima City in August 2014.
Toru SHINOHARA1, Masaya SAKAI1, Tsuyoshi WAKATSUKI1,
Tsuyoshi NAKATANI1 and Ryohei MISUMI1
Abstract
In Hiroshima city, debris flow occurred at 166 places due to the heavy rainfall on 20
August 2014 and the death toll reached 74. We carried out questionnaires to the ﬁre ﬁghtersbelonging to Hiroshima City who worked against the sediment disaster, in order to study
the needs about disaster mitigation technologies. The answers to the questionnaires wereanalyzed by KHcoder, a text mining methods. As a result, it was found that five kinds ofdisaster mitigation technologies were required by ﬁre ﬁghters, namely, Intelligence sharing of
damage situations, Understanding situations with a birds eye view at rainy and night, Airingof evacuation instruction and information service to local residents, Understanding dangerous
situations using alarm to active ﬁre ﬁghter, Demanding weather information and acquisition
tools. Regarding the way of information sharing, it was pointed out the importance to establish
a system for information acquisition and sharing in each corp.
キーワード：土砂災害，広島市，消防職員，防災技術，情報共有，テキストマイニング
Key words:
1

sediment disaster, Hiroshima City, ﬁreﬁghter, disaster prevention, information sharing, text mining

国立研究開発法人防災科学技術研究所 水・土砂防災研
究部門
National Research Institute for Earth Science and Disaster
Resilience

本論文に対する討議は 2019 年 11 月末日まで受け付ける。

55

56

篠原・酒井・若月・中谷・三隅：テキストマイニングを用いた消防職員が大規模土砂災害現場で必要とする消防防災技術と情報共有に関する分析

1 ．はじめに場活動においては安全が確保されていない状況下

広島県広島市では，平成26年（2014年）8 月豪での活動が続くと危険性の認識が薄れていく傾向

雨により 1 時間降水量100 mm 以上， 3 時間降水があることから，活動現場での情報と認識の共有

量210 mm 以上に及ぶ観測史上最大の豪雨となっが重要であることを指摘した。新井場（2012）は，た（広島地方気象台，2014）。この豪雨により，平成23年那智勝浦町災害における災害対応から，

広島市内166か所で土石流が発生するなど，災害巡回活動の危険性を指摘して，堤防上での監視員

関連死 3 名を含めた77名が犠牲となる甚大な災害の活動停止基準の整備を今後の課題とした。佐藤・（以下，広島土砂災害と呼ぶ）が発生した（総務省

他（2012）は，平成23年那智勝浦町災害での災害

消防庁，2014）。犠牲者のうち 1 名は広島市消防対応から，災害に即応できる人員の確保，被害時局の消防職員であり，土石流が襲来した現場におの全体像の把握，適切な災害予測，防災意識の向ける住民の避難誘導中に再度発生した土石流に飲上，常備消防機関との住民との関係強化の 5 点をみ込まれた。

教訓・課題と考えた。いずれの研究においても，

総務省消防庁は，2011年台風第12号による和歌

土砂災害における消防職員の活動に関する課題が山県那智勝浦町や2013年台風第26号による東京都

抽出されているが，その課題を解決する為の技術

大島町などにおいて，大規模な土砂災害が発生しや仕組みは言及されていない。そのため，挙げらたことから，土砂災害時の救助活動の充実を図る

れた課題が，現状の消防防災技術では解決困難なことを目的として，2014年 7 月 1 日から2015年 3のか，又は機能や性能が不足しているのか，若し

月 1 日まで 5 回にわたり土砂災害時の救助活動のくは既に消防防災技術は存在するが活用法が不適

あり方に関する検討会を開いた。 1 回目の検討会

切なのかが不明確である。

が開催された後に広島土砂災害が発生したため，一方，防災科学技術研究所では，消防職員が救

この事例も踏まえた検討がなされた。検討結果は

助活動現場で求める気象情報を把握することを目

土砂災害時の救助活動のあり方に関する検討会報

的に，広島土砂災害時に活動した広島市消防局の告書としてまとめられた（総務省消防庁，2015）。

消防職員にアンケート調査を実施した（酒井・他，

この報告書では救助活動を，地元消防本部のみで2015）。その結果，災害現場での二次災害の防止の対応を求められる災害初期段階の救助活動と，など安全管理や現場活動を効果的に行うために関係機関集結後の救助活動を分けて考えている。

は，現場の消防職員が瞬時に理解できる気象情報

災害初期段階での救助活動は，単隊活動を念頭にの必要性，すなわち観測値を示すだけではなく「視安全確認や安全監視，避難エリア・退避経路の確界不良」など消防活動上に生じる危険に変換した保を行うこととした。関係機関集結後の救助活動

情報など，が必要であることが明らかになった。

では，上記に加え重要情報の早期把握と関係機関

この調査は，現場活動での気象情報の利活用に焦との連携を実施することとした。また，重機・崩点を当てたものであり，アンケート調査の一部は壊監視システム・ドローン等の救助活動に有効な分析が行われなかった。その項目は，自由記述回

資機材一覧が示された。この報告書を基にいくつ答であったため，本研究では客観性を担保するたかの消防本部が土砂災害時の活動基準の見直しをめテキストマイニングソフト KHcoder を用いて図っているところである。

研究を行った。

土砂災害に対する消防職員の活動に関する論文

テキストマイニングソフト KHcoder は，樋口は極めて少ない。例えば，新井場・他（2007）は，（2003）によって開発され，大量の文章に対して発災前の警戒巡視活動や発災後の救助活動，住民

統計学的手法などを用いて分析して，文章の特徴の避難に関する既往資料をとりまとめて課題を抽や出現頻度などを抽出するソフトである。同様の出し改善案について考察した。すなわち，災害状

テキストマイニングソフトには Autocode（佐藤，況が変化すると事故が発生しやすくなり，また現

1992； 田 中・ 太 郎 丸，1996）や WordMiner（ 大57

自然災害科学 J. JSNDS 38 -1（2019 ）隈・Lebart，2000）などがあるが，同義語定義機について検討を行なった。要望について具体的

能（コーディング規則： 4 章参照）が無いか不十には，アンケート中の「防災に関する技術開発な分であること，また，解析の段階で複数の語句抽どで何か要望はあるか？」という質問への自由記

出機能を使用しなければいけないことなどの課題

述回答304件についてテキストマイニングソフトがある（樋口，2003）。これまで医療や教育分野

KHcoder を使用して分析した。

など多分野にわたる研究に用いられてきたが，防災関連の研究でこの分析ソフトが使われた事例は少ない（例えば，岸田・他，2009；赤野・他，
2013；泉・白井，2014）。

2 ．広島市消防局の概要
広島市消防局は，広島市（府中町を除く）を直轄するとともに，安芸郡海田町・坂町・熊野町，

したがって本研究では，土砂災害での消防活動

山県郡安芸太田町，廿日市市吉和地区の消防事における課題解決に寄与するために上述した酒務を受託する消防局であり，管内面積は約1,456

井・他（2015）が広島土砂災害後に広島市消防局

km2 である。消防職員数は1,323名，署所数は 8

職員に実施したアンケート結果を用いて，テキス

署31出張所，部隊は指揮調査隊（以下，総務省消トマイニングの手法により，大規模土砂災害の消防庁（総務省消防庁，2000）に基づき指揮隊注1）と防活動において必要とされる消防防災技術に関す呼ぶ）8 隊，警防隊（以下，消防隊注2）と呼ぶ）37

る要望の認識を明らかにすることを試みた。そし隊，救助隊注3）8 隊，救急隊注4）34隊である（広島市，て，その要望を解決する為の技術や仕組みに関し2015）。 1 署につき 1 つの管轄を受け持つ（図 1 ）。

て災害発生時の状況，消防防災技術の現状又は他

また，消防防災ヘリコプター「ひろしま」を 1 機

消防本部における導入実績をもとに，消防防災

所有しており消防航空隊が運用している。なお，技術に必要な機能，性能，精度又は配置部署等

広島県内では広島県も消防防災ヘリコプターを 1

図1

広島市消防局の消防署別管轄地域と土砂災害発生地域

58

篠原・酒井・若月・中谷・三隅：テキストマイニングを用いた消防職員が大規模土砂災害現場で必要とする消防防災技術と情報共有に関する分析

けての長さ15 km，幅 5 km の極めて狭い範囲で機所有している（消防白書，2016）。
広島市消防局の指令台注5）は通常は 8 席体制であり，土石流が発生した166か所はこの範囲とほある。災害種別（例：火災・救助・救急・PA 連携）

ぼ一致している（山本・小林，2014）。この範囲ごとに出場する隊が予め出場計画で決められておは，広島市消防局の全 8 管内のうち，安佐南消防

り， 1 件の救助活動に対し基本的には，指揮隊 1署と安佐北消防署の管轄内である（図 1 ）。災害

隊，救助隊 1 隊，消防隊 1 隊，救急隊 1 隊の計 4

関連死を除く人的被害は，死者74名・重傷者47名・隊が出場する。この他に指令内容から判断し，消軽傷者22名であり，図 2 に示す場所で犠牲となっ防隊や救急隊を増援することもある。2014年の広た。住宅被害は，全壊179件・半壊217件・一部損

島消防局の年間通報件数は，76,989件であり 1 時

壊190件・床上浸水1,086件，床下浸水3,097件に及間あたり8.8件となる（広島市，2015）。

んだ（総務省消防庁，2014）。

気象情報に関しては，各消防署や出張所の職員

牛山・横幕（2015）によると，2004年から2013

は，備え付けのパソコンを使って，広島県防災

年の10年間における国内の36の風水害と比較する

WEB・気象庁・国交省 XRAIN などの web サイと，広島災害の犠牲者数（74人）を上回る災害は，

トから情報を取得している。

近畿地方や四国地方を襲った2004年台風23号災害（98名）と紀伊半島を襲った2011年台風12号災害

3 ．広島土砂災害の概要と消防局の初動対応
3. 1

広島土砂災害の概要（97名）だけである。一方，全壊・半壊・一部半
壊・床上浸水の合計を「主な住家被害」と定義す
ると，広島土砂災害の被害数は1,746棟であるが，2014年 8 月20日の午前 1 時30分から 4 時30分にこの数は36の風水害の中21番目であり突出して多かけ，広島市を中心に猛烈な雨が襲い，広島市安

いわけではない。以上から，広島災害は住家被害

佐北区三入観測地点では最大 1 時間降水量101.0の規模の割に人的被害の規模が大きかった災害でmm と最大 3 時間降水量217.5 mm を記録した（広あり，その原因として，都市周辺での土砂災害で

島地方気象台，2014）。ただし，線状降水帯が形あるため人口密集域が被災したことが指摘された成されたため豪雨域や被災域は限定的であった（牛山・横幕，2015）。

（山本・小林，2014；出世・他，2015）。すなわち，
20日 0 時から 6 時までの積算降水量が180 mm 以

3. 2

上の豪雨域は安佐北区大林から安佐南区緑井にか

8 月20日午前 1 時35分に広島市災害計画本部

図2

広島土砂災害における消防局の初動対応

土砂災害発生地域と地区ごとの犠牲者数

59

自然災害科学 J. JSNDS 38 -1（2019 ）（佐伯区災害警戒本部）を設置し，消防車による時50分に，救助隊は 3 時53分に全隊が出場してし警戒巡視及び自主避難の呼び掛けを実施した。防まい，それ以降は出場計画で定められた 4 隊編成

災情報メールでは，避難準部情報を含む土砂災ができない状況となった（表 2 ）。指令台を統括

害に関する注意喚起を実施した（広島市，2015）。

する通信司令官の指示により，以降の人的被害通

広島市消防局への最初の人的被害通報は，20日午報には，最低 1 隊の消防隊を出場させて状況把握

前 3 時21分の広島市安佐南区山本 8 丁目からの救を行い，被害程度に応じて他現場で活動終了した

助要請である。その後119番通報が殺到し，午前

救助隊などを増援させることとした。そして， 43 時から 4 時までの 1 時間の通報件数は95件に達時30分には離島や遠隔地の出張所の部隊を除く，した（表 1 ）。この件数は，上述した年平均の 1

広島市消防局の全部隊が安佐南消防署と安佐北消

時間あたり通報数8.8件の約10倍に及ぶ。広島市

防署の管轄内に出場した（広島市消防局，2014）。

消防局の指令台は通常の 8 席から午前 2 時50分時

それ以降は，他現場で活動終了した隊が順次新し

点で16席， 5 時30分の時点で21席まで増設されい現場に対応（消防用語で「転戦」という）した。

た。救助活動の件数が急増したため，指揮隊は 3

5 時45分に消防ヘリによる上空からの調査が行われ，緑井地区及び八木地区，可部東地区で複数

表1

2014年 8 月20日 0 時から 9 時までの 1 時
間当たり出場件数と119番件数（広島市消防局提供データをもとに作成）出場件数と連絡指令数の和が119番件数である。

時刻

出動件数
連絡
119番件数
救助 救急 警戒 指令数＊計の土石流が確認された（広島市，2015）。 6 時28分に県知事に，自衛隊派遣を要請した（広島市，2015）。

4 ．調査方法

0 時〜 1 時

2

1

̶

1

不明

不明

防災科学技術研究所では，広島土砂災害後に広1 時〜 2 時

5

̶

5

̶

不明

不明

2 時〜 3 時

5

̶

4

1

18

23

島市消防局職員に対し，表 3 に示すように11項目

3 時〜 4 時

17

12

1

4

78

95

について質問した。回答方法は選択式と記述式を併用し，Excel ファイルに入力してもらった。質4 時〜 5 時

17

15

2

̶

60

77

5 時〜 6 時

15

11

4

̶

62

77

問内容は，広島土砂災害における二次災害の危険

6 時〜 7 時

10

2

8

̶

35

45

7 時〜 8 時

11

3

8

̶

15

26

性，救助活動時の気象情報活用の現状，求める気8 時〜 9 時

16

1

14

1

10

26

9 時〜10時

18

5

13

̶

9

27

出場に至らなかった件数＊

表2

学技術開発の要望などである。この結果，2015年
2 月15日から 4 月15日の期間に948名から回答が広島市消防局の20日午前 3 ：00から 3 ：55までの出場（広島市消防局，水防活動時における安全管理体制検討委員会検討結果報告書より引用）

通報時刻
3 ：00

象情報の内容や取得タイミング，防災に関する科

災害種別
車両救助

指令場所
安佐南区古市四丁目

出動隊
佐東 D・都 R・佐東 F・戸坂 A

3 ：06

自然災害救助安佐南区緑井一丁目

光 D・中島 R・上安 F・上安 A

3 ：21

自然災害救助安佐南区山本六丁目

段原 D・光 R・白鳥 F・光 F・基町 A・三篠 A

3 ：30

自然災害救助安佐南区緑井八丁目

中島 D・段原 R・沼田 F・中島 A

3 ：33

ガス漏れ警戒安佐南区八木八丁目

大手 D・大手 R・高陽 F

3 ：37

自然災害救助安佐南区緑井八丁目

海田 D・都 R・可部 F・高陽 A

3 ：43

自然災害救助安佐南区八木三丁目

五日市 D・海田 R・戸坂 F

3 ：50

自然災害救助安佐南区八木三丁目

都 D・佐東 R・宇品 F・宇品 A

3 ：53

自然災害救助安佐南区緑井八丁目

五日市 R・井口 F・温品 A

3 ：55

自然災害救助安佐北区可部東六丁目 安佐 F

※ D は指揮隊，R は救助隊，F は消防隊，A は救急隊を表す

60

篠原・酒井・若月・中谷・三隅：テキストマイニングを用いた消防職員が大規模土砂災害現場で必要とする消防防災技術と情報共有に関する分析

表3

広島市消防局の消防職員に対して行ったアンケートの質問項目

設問番号

質問内容

設問 1

年齢をお聞かせください。

設問 2

職務内容を教えてください。

設問 3

XRAIN（http://www.river.go.jp/xbandradar/）を知っていますか。
「はい」と答えた方は生活や業務の中で使っていたら，どのような事に使っているか教えてください。

設問 4

8.20豪雨災害の活動中に二次災害への危険は感じましたか。
「はい」と答えた方はそれがどのような活動でどのような危険だったか教えてください。

設問 5

災害現場の活動で気象情報（大雨・強風など）を必要だと感じたことはありますか。
理由も教えてください。

設問 6

設問⑤で「はい」と答えた方に質問です。
気象情報を入手したいタイミングについて教えてください（複数回答可）。

設問 7

設問⑤で「はい」と答えた方に質問です。
どのような内容を期待しますか（複数回答可）。

設問 8

大雨や強風等の気象条件に現場での活動を制限されたことはありますか。
「はい」と答えた方は，どんな活動でどんな気象条件だったか教えてください（例：強風で三連梯子の操作が制限された，豪雨による道路浸水で部署位置が制限された等）。

設問 9

設問⑧で「はい」と答えた方に質問です。気象条件で活動が制限されたとき，事前に事態を想像することはできましたか。理由も教えてください。

設問10

勤務中に気象情報の取得はしていますか。
「はい」の方は情報の入手先と媒体を「いいえ」の方は取得していない理由を教えてください。

設問11

防災に関する技術開発等で何か要望などがございましたらお教えください。研究開発の参考にさせていただきます。
（例えば，こんな防災情報が欲しい。こんな防災システムがあったら欲しいなど）あった。その中で，設問11「防災に関する技術開コーディング規則を使用せずに分析して，発等で何か要望はあるか？」に対する回答は302

結果を図化する。分析者の持つ理論や問題意件得られた。回答例を表 4 に示す。設問 1 〜10に識の影響を極力受けずに分析するためであ

ついては，酒井（他，2015）により報告された。

る。

本研究では，設問11の自由記述回答に対してテ

段階 2（Dictionary-based アプローチ）

キストマイニングによる分析を行う。テキスト

段階 1 の結果を踏まえて，分析者が作成しマイニングの分析ツールとしては，樋口（2004）

たコーディング規則を使用して再度分析を実により開発された KHcoder を用いる。KHcoder

施し，データの傾向がより整理された図を作は，2001年に開発され，同年10月からホームペー

成する。

ジでフリー・ソフトウェアとして一般公開を開始
しており，自由に利用することができる。分析に

ここで，コーディング規則とは，ほぼ同じ意味をおいては，まず回答文を単語又はフレーズ毎に切示す複数の語句を 1 つの語句に統一したり，分析

り分ける処理（形態素解析）によってそれぞれの対象とする語句を取捨したりする規則のことであ出現回数を算出し，前後の単語との位置関係を含り，分析者が手動で作成する。段階 1 は仮説や問めて多変量解析を用いて解析（テキストマイニン

題意識について追究が難しいこと，段階 2 は恣意グ）し，その結果を理解しやすい形態（共起ネッ

的な結果になることが問題となるため，この 2 段

トワーク図や出現頻度など）で表現する（赤野・他，

階の分析を行うことを樋口（2004）は提案してい2013）。 樋 口（2004）は，KHcoder を用いて下記る。

の 2 段階の分析を実施することで，客観性を担保

段階 1 と 2 のいずれにおいても，設問11の全回

しながら分析者の理論や問題意識に焦点を当てる

答文中に合計 5 回以上出現した単語を分析し，結ことができると述べている。

果を語句どうしのつながり（共起関係）をネット
ワーク図化した共起ネットワーク図として表現す

段階 1（Correlational アプローチ）

る。これにより本研究では消防防災技術の要望を

61

自然災害科学 J. JSNDS 38 -1（2019 ）表4

設問11に対する主な回答例

番号

回答

関連性のあるサブグラフ

1

この度の土砂災害で召集途上に職員が現認した道路冠水情報や被害状況等をタイムリーに署災害対策本部
や職員同士が SNS を通じ情報共有できるシステム。

A

2

先着隊などの情報（道路冠水，土砂災害発生，交通渋滞）が各隊（後着隊）などにリアルタイムで情報共有できる仕組み。（ただし，先着隊や後着隊の手間をとらせてはいけない。）

A

3

道路冠水情報は効率よく現場に向かいたいため，できるだけ情報提供をして欲しい。

A

4

ドローン（ラジコンヘリ）による空撮で，現場の情報を収集する。消防ヘリに比べ，近くまで寄ることができる。すぐに画像が見れる。

B

5

偵察衛星等を活用し，雨天時や夜間でも被害の全容がリアルタイムに把握できるシステム。

B

6

新技術ではないが，ライブカメラをもっと多く設置してもらいたい。リアルタイムでなくてもよい。 5 分〜10分前で十分だと思う。

C

7

テレビ放送による積極的な避難情報の呼び掛け。それができるようなシステムの構築。

C

8

時計型の端末に，気象情報等が表示され，GPS により土砂災害危険区域等に立ち入った場合，警告音などが流れるような端末の全職員への配布。

D

9

現場で活動する職員に対し，局地的（ゲリラ）豪雨が発生する可能性がある場合等に数分前にアラームが鳴動するような端末があれば良いと思う。

D

10

早期の避難情報の伝達。防災無線では聞こえない範囲が多くあり，防災メール迷惑メールに紛れてしまう。
夜間は特にマナーモードにしている人も多いのではないかと思う。緊急地震速報のスマートフォンアプリ
のように強制的にアラーム等を鳴らしてくれるアプリがあれば，避難情報も迅速に伝達できると思う。事
前登録なしでも GPS や基地局のエリアで判断して強制的に情報を送信出来ないものか。

C・D

11

現在の雨量情報の観測範囲より，もっと細分化された「町，丁目単位」の雨量情報。

E

12

文字ニュースのように，車載の車両動態表示装置でリアルタイムに出動エリア近辺の気象状況や発令中の警報・注意報がわかるとよい（出動が立て続けだと庁舎で気象庁の HP を見ることもできない）。

E

13

災害現場において，衛星等を活用した上空からの被害状況を確認でき，さらにリアルタイムにその災害現場で活動を行っている部隊名や活動状況，及び気象情報を一画面上で把握できるシステム。

A・B・E

具体的に抽出することが可能になる。共起ネット則の作成においては，段階 1 で作成された共起ワーク図は，出現パターンの似た語句，すなわちネットワーク図とアンケート回答文を参考にし共起の強い語句が線（エッジ）で結ばれた図のこて，同じ意味で使われている語句を統合した。さとであり，その一種であるスパニングツリー（閉らに，合計 5 回未満しか出現しなかった語句のう

路とならないようエッジで繋がれた図）をプリム

ち消防防災技術に関して重要と思われる語句を分法（Prim, 1957）で作成した。共起の強さを表す

析対象に含め，一方で合計 5 回以上出現した語句

係数を Jaccard 指数と呼び， 0 〜 1 の値となり 1のうち消防防災技術に関して不要と思われる語句に近いほど共起が強い。KHcoder の開発者であを分析対象から除外した。

る樋口は，Jaccard 指数による共起の程度の目安
として，Jaccard 指数0.1は「関連あり」，0.2は「強い関連があり」，0.3以上（とても強い関連あり）とそれぞれ述べている（樋口，2005）。そこで本研究では，Jaccard 指数が0.1以上かつ大きい順にエッジを繋いだ。

5 ．各段階における分析
5. 1 Correlational ア プ ロ ー チ（ 段 階 1 ）に よる分析
段階 1 により得られた共起ネットワーク図を図3 に示す。助詞及び助動詞を除く全844語句のうま た，KHcoder 内 の サ ブ グ ラ フ 検 出 機 能

ち，出現回数が 5 回以上であった101語句が抽出「modularity」を使用して，共起ネットワークをされ図に示されている。各語句の出現回数を表 5

共起が強い語句がまとまった複数の領域（サブグに示す。図 3 において，エッジで繋がれている語

ラフ）に分割した。この機能は，グラフ理論にお句を順番に読めば大まかな内容は把握できる。例

けるコミュニティ抽出手法を用いたものである

えば，図右上側で「活用⇔偵察衛星⇔雨天⇔全容（Clauset・他，2004）。段階 2 のコーティング規⇔把握」と読んでいけば，偵察衛星を活用した雨62

篠原・酒井・若月・中谷・三隅：テキストマイニングを用いた消防職員が大規模土砂災害現場で必要とする消防防災技術と情報共有に関する分析

表5
抽出語
システム
情報
リアルタイム
把握
現場
状況
災害
被害
活用
夜間
危険
活動
気象情報
雨量
全容
地域
場所
発生
予測
避難
雨天
降雨
防災
被害状況
予想
知る
画像
確認
災害現場
出動
分かる
住民
設置
提供
必要
映像
衛星
偵察衛星
GPS
タブレット
ライブカメラ
豪雨
表示
区域
土砂災害
気象
アプリ
警報
時間
写真

出現回数
147
122
93
64
48
46
45
43
35
33
32
31
31
25
25
24
23
23
23
22
21
21
21
18
18
17
16
16
16
16
16
15
15
15
15
14
14
14
13
13
13
13
13
12
12
11
10
10
10
10

語句ごとの出現回数

抽出語
出現回数
消防
10
職員
10
正確
10
地図
10
入手
10
スマートフォン
9
見れる
9
現在
9
詳細
9
場合
9
大雨
9
範囲
9
予報
9
欲しい
9
開発
8
各隊
8
共有
8
今回
8
収集
8
浸水
8
全体
8
台風
8
発信
8
ゲリラ
7
安全
7
河川
7
広島
7
出来る
7
配備
7
判断
7
変化
7
ピンポイント
6
簡単
6
観測
6
携帯
6
携帯電話
6
指示
6
自然災害
6
端末
6
AVM
5
可能
5
感じる
5
関係機関
5
含む
5
局地
5
見る
5
構築
5
考える
5
行う
5
降水
5

抽出語
事前
車両
取得
周知
助かる
上空
情報共有
人
精度
前
早期
伝達
動き
道路冠水
配信
サイレン
テレビ
データ
ドローン
ヘリ
モニター
違う
箇所
機能
気象庁
規模
起こる
技術
強制
狭い
具体
建物
現状
限る
個人
効率
今
撮影
指揮本部
時
実施
出向
送信
増水
体制
地震
天気
土砂
得る
放送

出現回数
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4

63

自然災害科学 J. JSNDS 38 -1（2019 ）図3

段階 1 における共起ネットワーク図

天での全容を把握できる技術ということが推定できる。しかし，図左下側の「車両⇔現在⇔判断

5. 2 Dictionary-based ア プ ロ ー チ（ 段 階 2 ）による分析⇔指示⇔避難」と読んでも意図している内容が理

前節の結果を踏まえて，Dictionary-based アプ

解しにくい。また，回答文には「車両」という語

ローチによる分析に使用したコーティング規則を

句はそのまま車を表すだけでなく，「車両積載ナ

表 6 に示す。同義語の統一は16項目，語句の追加

ビ」「車両動態表示装置」といった機器を示す語句

は 8 項目，語句の削減は 8 項目である。段階 1 の中にも出現しており，車と機器という互いに異な共起ネットワーク図内で意図している内容が理解る意味が含まれていた（例えば，表 4 の番号12）。

しにくい箇所は，原文に記載されているより具体

さらに，機器（「車両積載ナビ」「車両動態表示装性を高める語句を追加し，内容が抽象的な個所は，置」）としての「車両」は図上側にある車両動態管

消防防災に関連しない一般的な語を削除した。例

理システムを意味する「AVM」と同じ意味であえば，同義語の統一において，「豪雨 or 大雨＝豪るが，このことは同義語が複数の場所に存在して雨」は，「豪雨」と「大雨」が同じ意味を示していいることを示している。

ると判断して「豪雨」に統一するということを示

注6）以上より，段階 1 の共起ネットワーク図からは，す。また，「強制 or near（意思−関係−なし）＝

全体のイメージは大雑把に把握できるが， 1 つの強制」は，意思・関係・なしの 3 単語が同じ文中語句が異なる意味を表していたり，同義語が複数でかつ10単語以内の近さにあれば，まとめて「強の場所に存在したりするなど，図が十分に整理さ制」と置き換える。

れておらず，消防機関が求める消防防災技術を抽出するのが困難な部分がある。

このコーティング規則を用いて作成した段階 2の共起ネットワーク図を図 4 に示す。全844語句

64

篠原・酒井・若月・中谷・三隅：テキストマイニングを用いた消防職員が大規模土砂災害現場で必要とする消防防災技術と情報共有に関する分析

表6

段階 2 において作成したコーティング規則

・同義語の統一
豪雨 or 大雨＝豪雨

スマ―トフォン or スマ―トフォン端末＝スマートフォン

予測 or 予想 or 予報＝予測

アラーム or 警告音 or 警報音＝アラーム

正確 or 精度＝正確

地図 or 統一 or 一画面 or 一覧表示＝地図

簡単 or 容易＝簡単

詳細 or 狭い or 丁目 or ピンポイント＝丁目ごと

画像 or 写真＝画像

AVM or 車両積載ナビ or 車両動態表示装置＝ AVM

被害状況 or 状況＝被害状況

ドローン or 無人ヘリ or ミニヘリコプター or ラジコンヘリコプター＝ドローン

情報共有 or 共有＝情報共有

強制 or near（意思−関係−なし）＝強制

タブレット or タブレット端末＝タブレット

道路冠水 or near（道路−浸水）＝道路冠水

・語句の追加

図4

・語の削減

自然災害

関係機関

考える

今回

強制

効率

行う

動き

テレビ

後手

見れる

人

ドローン

立ち入る

可能

広島

指揮本部

呼び掛け

段階 2 における共起ネットワーク図（A 〜 E は各サブグラフを示す）

65

自然災害科学 J. JSNDS 38 -1（2019 ）

表7

各サブグラフの概要

サブグラフ

テーマ

（2）被害状況の情報共有に関する現状と課題
上述のように，出場中の各隊や職員単位での被A被害状況の情報共有

害画像などの情報共有が必要とされていることがB

雨天・夜間における上空からの状況把握

C

避難指示の周知と住民への情報提供

明らかになった。今回の災害では，救助活動の件

D

活動中の職員へのアラーム機能を活用した危険把握

E

求める気象情報と取得ツール

数が急増したため出場計画で定められた 4 隊編成ができずに単隊で出場したケースが非常に多く（3.2節），また指令係員は119番通報を受信するこのうち，91語句が抽出され図に示されている。まとで手一杯な状態となり，出場指令後は部隊へのた，共起ネットワーク図は KHcoder 内のサブグ

無線での情報提供や支援が行えない状態であった

ラフ検出機能「modularity」により，A 〜 E の 5（広島市消防局，2006）。このことからも，少なくつのサブグラフに分割された。この図は，段階 1

とも単隊単位での情報取得・共有システムが整備の共起ネットワーク図（図 3 ）に比べて，内容がされるべきであると考えられる。

理解しやすくなっている。表 7 に各サブグラフの大阪市消防局・京都市消防局・長野県上伊那

概要を，表 4 に回答例とサブグラフとの対応をそ

広 域 消 防 本 部 に よ る と（J レ ス キ ュ ー，2011；

れぞれ示した。これらの回答例は，各サブグラフ

2016a, b），被害画像などの情報取得・共有システ

で抽出された語句が多く含まれる回答である。サムの単隊単位で整備はまだ不十分である。すわな

ブグラフごとに次章で述べる。

ち，大阪市消防局は2008年にシステム更新を行っているが，AVM で確認できる情報は警防地図注7）・

6 ．各サブグラフにおける分析結果と考察

建物図面注8）・病院情報など災害前のものだけで

6.1〜6.5の各サブグラフにおいて，（1）節ではある。また，各隊から指令台へは口頭の無線通信

KHcorder による分析結果を示し，（2）節では分で状況報告を行い，指令台に集められた119番情析結果と災害発生時の状況，消防防災技術の現状

報を出場中の部隊がテキストで知ることができる

又は他消防本部における導入実績をもとに，消防程度である（J レスキュー，2011）。一方，京都市

防災技術に必要な機能，性能，精度又は配置部署

消防局では，2015年から本格導入した新消防指令等について検討を行なった。

システムにおいて，ノートパソコンやタブレットを導入し，現場活動に必要な情報（地図・航空写

6. 1

サブグラフ A

（1）分析結果

真・高所カメラ映像・ヘリテレ映像など）を部隊に送信したり，部隊からはタブレットで撮影した

図 4 のサブグラフ A は，被害状況の情報共有

映像を指令台に送信したりするなど，指令台と現について示されており，
「分かる」
「全体」
「関係機

場が迅速に情報共有できるシステムを整えた。し関」「指揮本部」「効率」「道路冠水」「情報共有」「土かし，これらの機器が配備されているのは指揮隊

砂」
「画像」
「活動」
「現場」
「場所」
「出場」
「欲しい」

と救急隊に限られる（J レスキュー，2016a）。ま

「被害状況」「災害」の16語句が抽出された（図 4 ）。

た，上伊那広域消防本部では，先着の消防隊が撮連想される具体例としては，「土砂災害や道路冠影した動画を指揮隊や指令台がリアルタイムに確

水，現場の画像情報など災害全体の被害状況を関認できる「災害映像共有システム」を2016年に導係機関や指揮本部で効率よく情報共有できるシス入した。指令台にモニター，指揮隊長にタブレッ

テム」が挙げられる。また，この機能は指揮本部

ト，中隊長注9）にスマートフォンをそれぞれ配備で求められているが表 4 の番号 1 〜 3 の回答のよし，先着した中隊長はスマートフォンで胸ポケッ

うに出場中の各隊や職員にも共有されることを望トから動画撮影を行い，それを出場中の指揮隊長

む声がある。

や指令台が確認することで現場状況を把握することができる。待機中の中隊長も映像を視聴するこ66

篠原・酒井・若月・中谷・三隅：テキストマイニングを用いた消防職員が大規模土砂災害現場で必要とする消防防災技術と情報共有に関する分析とが可能であるが，中隊長が乗車していない消防てはならない。井上・他（2014）は，ドローンの隊・救助隊・救急隊ではこれらの情報共有が出来試験飛行や空撮調査で起きた 7 つの事故例を紹介ない（J レスキュー，2016b）。実際には，京都市

しており，空撮時には墜落のリスクが常に伴う。

消防局や上伊那広域消防本部レベルのシステムを

特に，土砂災害時は豪雨強風下であるため，さら所有していない消防が国内には多いのが現実であに危険性が高い。その他，自律飛行・飛行時間のり，早急に情報共有を可能にするシステム整備が長時間化・防水性能・耐風性能など今後の技術発必要であろう。

展に期待したい。

6. 2

サブグラフ B

（1）分析結果

6. 3

サブグラフ C

（1）分析結果

図 3 のサブグラフ B は，雨天・夜間におけるサブグラフ C では，避難指示の周知と住民へ

上空からの状況把握について示されており，「確の情報提供について示されており，
「河川」
「ライ

認」
「映像」
「上空」
「収集」
「ドローン」
「活用」
「偵

ブカメラ」
「設置」
「開発」
「変化」
「気象」
「安全」
「提

察衛星」
「夜間」
「雨天」
「全容」
「把握」
「情報」
「リ

供」
「必要」
「周知」
「住民」
「呼び掛け」「テレビ」「配

アルタイム」「システム」の14語句が抽出された（図

信」
「構築」
「避難」
「後手」
「現在」
「指示」
「判断」

4 ）。連想される具体例としては，表 4 の番号 4 ，の20語句が抽出された（図 4 ）。連想される具体

5 の「衛星やドローンなどによる上空からの映像

例としては，表 4 の番号 6 の回答例からも示唆さなどを活用して，雨天や夜間に関わらずリアル

れる「住民に安全を提供するために，河川などにタイムに全容を把握できるシステム」などが挙げ

ライブカメラを設置して気象の変化を伝える」や，られる。これは，上空からの映像などを判断材料

表 4 の番号 7 からも示唆される「避難指示が出さとして指揮を執ったり部隊投入の判断を行ったりれた場合における，住民全員へ周知できるようにする必要がある指揮隊・指揮本部・指令台と，現テレビで配信するシステムの構築」などが挙げら

場活動を行う出場隊がそれぞれ必要とするシステれる。

ムと考えられる。今回の土砂災害は深夜の豪雨により発生したため，目視で被害状況を把握できなかったことが，このようなシステムの要望が出された理由の 1 つであろう。

（2）既存システムの強化・活用による住民への情報提供
広島市消防局は，今回の災害で，防災情報メー
ル，防災行政無線，公共情報コモンズ（FMMC，（2）雨天・夜間における上空からの状況把握に関する現状と課題2014）を介したテレビ・ラジオ放送などを用いて，消防局から避難勧告などの伝達を行なった（広島

現状では，ドローンや衛星を使用して情報収集

市，2015）。ただし，最初の避難勧告は発災後のを行なうシステムを保有する消防機関は国内には

8 月20日 4 時15分（安佐北区）であった。なお，ほとんど存在しない。また，消防防災ヘリコプ

公共情報コモンズは，災害時の避難勧告・指示な

ターは， 2 章で述べたように，広島県と広島市消ど地域の安心・安全に関する情報を自治体から公防局が 1 機ずつしか所有していない。ドローンは，

共情報コモンズを介してテレビやラジオ事業者へ

ヘリコプターと比べ安価で操作も簡単なので，多一斉伝達するシステムであり，L アラートと呼ば数配備することが可能である。暗闇下でのカラーれている。2011年から運用が開始され，2016年 6

HD 動画の撮影が可能な超高感度カメラを搭載し月現在で都道府県をはじめとした地方公共団体やている機体が存在するため，夜間における上空か

ライフライン事業者，放送事業者など1058団体がらの状況把握も実現できる可能性がある。しかし，利用している（総務省，2016）。本災害でも L ア

ドローンの使用時には安全確保を十分に行わなくラートが利用されており，上述のテレビ配信シス

67

自然災害科学 J. JSNDS 38 -1（2019 ）テムに関する要望はある程度達成されているはず

台風の気象予測情報や土砂災害警戒区域などが挙である。しかし，再度要望されている理由としてげられる。ただし，土砂災害警戒区域に関しては，は，L アラートについての周知が不十分であり，情報の信頼性に問題があることを理解しておくべ

消防署員でさえも十分に認知していない可能性がきである。すなわち，被災地の一部は，土砂災害

挙げられる。

警戒区域の基礎調査を終えて警戒区域に指定され河川などを監視するライブカメラに関しては，る直前の状態であった（山越，2014）。また，基現状でも国土交通省の地方整備局によって主要河礎調査で想定された発生土砂量を大幅に上回る土川にはある程度設置されており，ライブ画像が公

砂が土石流として放出された（土木学会，2014）。

開されている場合もあるが，中小河川まで増設す

例えば，広島市緑井・八木地区の16の渓流のうちればさらに精度の高い情報提供が可能となる。し12の渓流が想定以上の土砂流出があり，そのうちかし，設置・維持費用が自治体にとって負担とな

5 つの渓流が想定の 2 倍以上，さらにそのうち 2る。

つの渓流では 4 倍以上であった。このように，危険箇所は必ずしも土砂災害警戒区域とは一致しな

6. 4

サブグラフ D

（1）分析結果

いと言える。したがって，上記のアラーム機能を活用した危険伝達が実現された場合においても，サブグラフ D では，活動中の職員へのアラー

危険個所の予測精度のさらなる向上が必要であム機能を活用した危険伝達について示されており，消防職員は情報の不確実性を認識した上でのり，「自然災害」「事前」「スマートフォン」「アプリ」

活用が求められる。

「携帯電話」
「伝達」
「警報」
「強制」
「時間」
「ゲリラ」
「発生」
「豪雨」
「局地」
「台風」
「場合」
「立ち入る」「アラーム」「防災」「消防職員」
「GPS」
「区域」
「危

6. 5

サブグラフ E

（1）分析結果

険」の22語句が抽出された（図 4 ）。連想される具サブグラフ E では，求める気象情報と取得ツー

体例としては，表 4 の番号 8 と番号 9 からも示唆

ルについて示されており，
「降雨」
「予測」
「地域」
「携

されるように，「危険区域に入った場合やゲリラ

帯」「配備」「タブレット」「各隊」「気象情報」「AVM」

豪雨や台風の発生が予期された場合に，スマート

「地図」
「表示」
「浸水」
「知る」
「雨量」
「正確」
「丁目

フォンや携帯電話の GPS を活用して強制的にア

ごと」
「観測」
「入手」
「範囲」の19語句が抽出されラームを鳴動させ，自然災害の発生を事前に伝達た（図 4 ）。連想される具体例としては，
「丁目ご

する」など

とのより正確な精度の高い降雨予測や浸水状況をが挙げられる。

地図上に表示して，AVM や携帯可能なタブレッ
トを各隊に配備しそれで確認したい」が挙げられ（2）アラームに用いる情報に関する現状と課題る。

新井場（2007）は，現場活動では安全が確保されていない状況下での活動が続くあまり危険性の（2）気象情報と取得ツールの現状と課題認識が薄れていく傾向があると指摘している。ま表 4 の番号11のように詳細かつピンポイントな

た，広島土砂災害では管轄外の部隊も現場に出場

雨量情報が欲しいとの意見はアンケート中19件もしたが（3.2節），現場が土砂災害警戒区域などのあり，かなり必要とされている情報であると考え危険個所であることを管轄外の部隊は把握できてられる。 2 章で述べた，広島市消防局の各消防署いなかった（広島市消防局，2014）。これらの状や出張所が気象情報を取得する web サイトに関況から，二次災害防止としてアラーム機能の活用

して，広島土砂災害の時点では，気象庁サイトはは有用であると考えられる。

C バンドを使用した空間解像度 1 km の実況雨量

アラームに用いる情報としては，ゲリラ豪雨やと短時間予測雨量の分布が，国交省 XRAIN は X

68

篠原・酒井・若月・中谷・三隅：テキストマイニングを用いた消防職員が大規模土砂災害現場で必要とする消防防災技術と情報共有に関する分析

バンドや C バンドを使用した空間解像度250 m のと前章の考察をもとに，災害の時系列順に必要と

実況雨量の分布をそれぞれ表示しており，広島県なる情報や技術を整理した。消防職員が必要とす

防災 WEB では両者を表示できるが，地図を拡大る情報としては，サブグラフ A（6.1（1）節）からできないという欠点があった。現在は，気象庁が，は現場画像と道路冠水，サブグラフ B（6.2（1）節）

高解像度ナウキャストとして，空間解像度250 m

からは上空からの映像，サブグラフ C（6.3（1）節）の実況雨量並びに短時間予測雨量の分布を公開しからは河川のライブカメラ，サブグラフ D（6.4ており，高解像度の雨量データを参考に活動が行（1）節）からは危険区域（局地豪雨・土砂災害警

われるべきである。しかし，車載の AVM は，イ戒区域），サブグラフ E（6.5（1）節）からは予測

ンターネットに接続する機能が無いため，これら

降雨量がそれぞれ必要とする情報として抽出できの web サイトを移動中や現場で閲覧することがた（表 8 ）。各情報の使用者・使用目的・取得方できない。したがって，インターネット接続でき法・取得タイミングついては，まず KHcoder のる AVM やタブレットなどを活用した，出場中で結果とアンケート回答の原文の語句から抽出しても気象情報の取得ができる環境づくりが必要であ記載した（表 8 ）。それでも埋まらなかった部分は，ろう。

現役消防職員でもある第 1 著者（篠原）がアンケー
ト回答の文脈から推定して記載した。

7 ．土砂災害を経験した消防機関が求める防災科学技術に関する検討

目すると，各情報の必要とされる時間帯が把握で

7. 1 土砂災害時に消防職員が今後必要とする

きる。時系列順に見ていくと，災害発生前は，河表 8 において各項目の中で取得タイミングに注

情報に関する考察

川映像と災害予測情報が住民の自主避難に役立て

6 章のサブグラフ A 〜 E の結果とアンケート

るため必要になる。河川映像を利用する人が住民

回答の原文をもとに，土砂災害時に消防職員が必に限られているのは，消防署は既にある程度情報要とする情報とその使用者・使用目的・取得方法・を取得しているからである。ただし，河川映像に取得タイミングを表 8 に整理した。そしてこの表関してはライブカメラの増設・維持費用がかかる

表8
必要な情報

土砂災害時に消防職員が必要とする情報のまとめ

対応する
サブグラフ

使用者

使用目的

取得方法

取得タイミング

被害状況
現場画像

A

指 揮 本 部・ 指 令 センター＊・指揮隊＊＊・
出場隊＊＊

部 隊 投 入・ 現 場 指揮の判断材料＊＊

現場の出場隊が撮影＊＊

災害発生後随時＊＊

道路冠水

A

指揮本部・出場隊

出場時の道路選択＊

先着隊からの情報
提供＊

出場時

上空からの映像

B

指 揮 本 部＊＊・ 指 令
セ ン タ ー＊＊・ 指 揮隊＊＊・出場隊＊＊

部 隊 投 入・ 現 場 指揮 の 判 断 材 料・ 二次災害危険性の有無＊＊

偵 察 衛 星・ ド ロ ー
ンによる空撮災害発生後初期＊＊

河川のライブカメラ

C

住民

住民の自主避難を促すための情報

ライブカメラを設
置

災害発生前＊＊

危険区域（局地豪雨・
土砂災害警戒区域）

D

現場活動中の消防隊員・住民

二次災害危険性の有無

スマートフォンのアプリでアラーム
通知

災 害 発 生 前＊＊・ 危
険区域進入時＊＊

予測降雨量

E

出場隊

出場先の天候の現状や今後の見込みを把握＊＊

AVM・タブレット

出場時・転戦時

図 4 から読み取れないが，アンケート原文に記載されている内容
図 4 から読み取れず，アンケート原文にも記載されていない。消防職員による参考追記。

＊

＊＊

69

自然災害科学 J. JSNDS 38 -1（2019 ）こと，災害予測情報に関しては土砂災害警戒区域

土砂災害警戒区域などの災害予測地図上に現在地の精度が低いことや隊単位で情報取得ができないが表示された地図情報の取得（サブグラフ D，6.4

ことなどが課題である。

節），他隊の撮影画像や動画の取得（サブグラフ A，

災害初期に必要となるのは，被害状況（現場画6.1節），ヘリテレやドローン等上空からの映像の像・道路冠水状況・上空からの被害映像）と予測取得（サブグラフ C，6.2節）などの情報も，隊ご雨量である。現場画像は，被害状況の把握のためとに実施可能にすべきであると考えられる。そのに主に出場隊が撮影する，消防機関にとって災害ためには，AVM の高機能化やタブレットの全隊

初期以降常に必要とする最重要情報である。道路

導入などが検討される必要があると考えられる

冠水状況は，出場前の道路選定時に欲しい情報で（6.1節，6.5節）。このようなシステムが整備され，ある。 3 章で述べたように発災後 1 時間で離島の情報取得・共有の自動化が進むと，災害時に過剰隊以外の全隊が出場したことから，発災から 1 時

な仕事量となる指揮本部や指令台の負担軽減に大間以内に特に役立つ情報と考えられる。上空からきく寄与するのではないだろうか。

の映像は，指揮本部・指令台による部隊投入の判断や，指揮隊による現場指揮・二次災害危険性の8 ．おわりに判断に用い，現場活動の開始前に取得できること

本研究では，広島土砂災害後に広島市消防局職が望ましい。予測雨量は，出場隊が出場先の天候員に実施したアンケート結果を用いテキストマイの現状や今後の見込みを把握ために必要であり，ニングの手法により，土砂災害に対して消防機関

出場途上時の移動中の車両内で取得することが考が求める技術や仕組みに関する要望の認識を明らえられる。

かにした。その結果，以下の 5 つの消防防災技術

災害後，出場隊が危険区域に侵入する時には，が必要であることが明らかになった。

集中豪雨の可能性や土砂災害警戒区域に立ち入ったかどうかといった災害予測情報が必要となる。

Ⅰ．被害状況の情報共有

また，転戦時の移動中の車両内では，上述の予測（例）土砂災害や道路冠水，現場の画像情報など

雨量が必要になる。

災害全体の被害状況を関係機関や指揮本部で効率

これらの情報の受信方法は，指揮本部と指令台

よく情報共有できるシステム

はパソコン，指揮隊はパソコン・AVM・タブレッ

Ⅱ．雨天・夜間における上空からの状況把握

ト，出場隊は AVM・タブレット・スマートフォン，（例）衛星やドローンなどによる上空からの映像

住民はテレビ・パソコン・スマートフォンが必要などを活用して，雨天や夜間に関わらずリアルタであると考えられる。特に出場隊は，現状では隊イムに全容を把握できるシステム

単位で情報取得や情報共有がほとんどできない状

Ⅲ．避難指示の周知と住民への情報提供

態である。

（例）避難指示が出された場合における，住民全員へ周知できるようにテレビで配信するシステム

7. 2

隊ごとの情報取得・共有に関する考察

Ⅳ．活動中の職員へのアラーム機能を活用した危

6 章のサブグラフ A 〜 E の結果とアンケート

険把握

回答の原文をもとに，本節では隊ごとの情報取得・（例）危険区域に入った場合やゲリラ豪雨や台風

共有について整理する。サブグラフ A では，現の発生が予期された場合に，スマートフォンや携状では指令台，消防署，特定の隊等のそれぞれだ

帯電話の GPS を活用して強制的にアラームを鳴けでしか取得できない情報を，隊ごとの情報取得・動させ，自然災害の発生を事前に伝達するシステ共有をすることが重要だと認識されていることがム指摘された（6.1節）。インターネット上からの高Ⅴ．求める気象情報と取得ツール

解像度気象情報の取得（サブグラフ E，6.5節）や，（例）丁目ごとのより正確な精度の高い降雨予測70

篠原・酒井・若月・中谷・三隅：テキストマイニングを用いた消防職員が大規模土砂災害現場で必要とする消防防災技術と情報共有に関する分析

や浸水状況を地図上に表示して，AVM や携帯可
能なタブレットを各隊に配備しそれで確認するシ
ステム
これらのシステムにおいて消防職員が必要とする情報は，被害状況（現場画像・道路冠水・上空からの被害映像），河川の映像，災害予測情報，
予測雨量が挙げられた（7.1節）。情報共有に関しては，単隊出場時での情報不足改善や指揮本部や指令台の負担軽減を図るために，隊ごとの情報取得・共有する仕組みを整備する重要性が指摘された（7.2節）。
本研究では，被災した消防本部に属する職員の意見をまとめることに注力した。まだ大規模な土砂災害を経験してない他の消防本部における災害に対する準備に際して，本研究の結果が活用されれば幸いである。

注
注 1 ：指揮隊とは，指揮隊長を含む 3 〜 4 名以上の隊員によって構成され（総務省消防庁，2000），
災害の情報収集や消防隊や救助隊等の部隊統制を任務とした部隊である。
注 2 ：消防隊とは，中隊長や小隊長を含む 4 〜 5
名 の 隊 員 に よ っ て 構 成 さ れ（ 総 務 省 消 防 庁，
2000），火災時に消火や逃げ遅れの捜索を任務とする部隊である。消防本部中核の部隊であり，部隊数も多い。火災活動はもちろん，救助活動
や救急活動にも出場することがある。
注 3：救助隊とは，救助隊長を含む 5 人の隊員によって構成され（総務省消防庁，2000），人命救助活動を任務とした部隊である。
注 4 ：救急隊とは，救急隊長を含む 2 〜 3 名の隊員によって構成され（総務省消防庁，2000），傷病者の救急処置や病院搬送を任務とした部隊である。
注 5 ：指令台とは，119番通報の受付・災害種別の判断・出場隊の編成・出場指令・出場隊との無線交信等，指令統制業務を行う職務である。
注 6 ：AVM とは，消防車両 1 台につき 1 台車両内に設置されている車両動態管理システム端末（Automatic Vehicle Monitor）を指す。カーナビ
ゲーションと同様に，車両の現在地を地図で確認することができ，その他に「出場中」「現場到着」等の動態管理及び指令内容の確認等ができる。
注 7：警防地図とは，AVM に表示される地図であり，
消火栓位置や種類等が記載されている。
注 8 ：建物図面とは，建物の各階層の構造が確認できる図面である。
注 9 ：中隊長とは，消防隊 2 隊を指揮する役職であり，消防隊に乗車している。中隊は，消防隊 2隊によって構成される。

参考文献
Aaron Clauset・M.E. Newman・Cristopher Moore:
Finding community str ucture in ver y large
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（投 稿 受 理：平成29年 9 月13日
訂正稿受理：平成30年11月26日）

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篠原・酒井・若月・中谷・三隅：テキストマイニングを用いた消防職員が大規模土砂災害現場で必要とする消防防災技術と情報共有に関する分析

要旨

広島県広島市では，平成26年 8 月豪雨により市内166か所で土石流が発生し，74名が犠牲となる甚大な災害が発生した。土砂災害時に活動した広島市消防局の消防職員に技術開発に関する要望についてアンケート調査を実施した。
この回答を，テキストマイニングの手法の一つである KHcoder を用いて解析した結果， 5 つの消防防災技術の整備が今後必要であることが分かった。また，情報共有のあり方に関しては，隊ごとの情報取得と情報共有の仕組みを整備する重要性が指摘された。