自然災害科学 J. JSNDS 42 特別号 97-119（2023 ）XAI（説明可能な AI）を用いた豪雨災害時における住民避難行動に関する要因の交互作用分析
塚本満朗1・髙木朗義2

Interaction Analysis of Factors Related to Resident Evacuation
Behavior During Heavy Rain Disasters Using
XAI (eXplainable AI)
Michiro Tsukamoto1 and Akiyoshi Takagi2
Abstract
In view of the current situation where many victims are caused by frequent heavy raindisasters, various perspectives must be considered to promote resident evacuation. In this study,
we used machine learning methods and XAI (eXplainable AI) to clarify the factors and theirinteractions that affect resident evacuation behavior. The data used for the analysis were thesurvey results of resident evacuation behavior during four disasters: the July 2018 heavy rain,
Typhoon No. 19 in 2019, the July 2020 heavy rain, and the August 2020 heavy rain. We clarified
how much the combination of factors related to the behavior and environment during evacuation
affect the prediction of evacuation by performing PD analysis which is one kind of the XAI tothese data. For each disaster, it was found that the combination of past evacuation experience,damage experience at home during the disaster, and damage such as landslides and flooding at
home during the disaster affected evacuation behavior. We clarify that combinations of factorsthat do not influence evacuation behavior by themselves, such as having a value close to 0 or anegative value for each factor alone had an effect on evacuation behavior by focusing on
combinations of factors with strong interaction effects.
キーワード：避難行動，豪雨災害，機械学習，XAI，説明可能な AI
Key words: evacuation behavior, heavy rain disaster, machine learning, XAI, eXplainable AI

1 ．はじめに1

り住民避難が遅れ，人的被害が発生している。平

近年頻発する豪雨災害において様々な要因によ

成30年 7 月豪雨では，岡山県倉敷市真備町におい

岐阜大学大学院（現 ㈱東京建設コンサルタント）
Graduate School of Gifu University (now Token C.E.E
Consultants Co.,Ltd.)297

岐阜大学社会システム経営学環
School of Social System Management, Gifu University

98

塚本・髙木：XAI（説明可能な AI）を用いた豪雨災害時における住民避難行動に関する要因の交互作用分析て浸水被害により51名が犠牲となった。倉敷市真的とする。

備町の小田川では，洪水浸水想定区域と実際の浸水範囲はほぼ一致していることが明らかにされている1）。令和元年台風19号では，東日本で111名

2 ．既往研究と本研究の位置づけ

2. 1 住 民避難行動の要因分析に関する既往研究が犠牲となり，そのうち100名以上が洪水氾濫の髙木ら7）は，平成30年 7 月豪雨で被害を受けた

影響によって犠牲となった2）。令和 2 年 7 月豪雨

岐阜県 4 市（関市，下呂市，郡上市，飛騨市）のでは熊本県南部において球磨川の氾濫により，約

約5,500世帯を対象としてアンケート調査を行い，50名が死亡・行方不明となった3）。令和 3 年 8 月

単純集計分析およびクロス集計分析を用いて避難の大雨では，福岡県や佐賀県などの北九州を中心と非避難のそれぞれに有意な要因や，避難場所ごとして13名が犠牲となった4）。令和 3 年 8 月の大とに有意な要因を明らかにしている。単純集計分

雨災害時に広島県で行われた避難状況に関する調析やクロス集計分析の結果を踏まえた避難選択行

査では，土砂災害警戒区域内の住民2,758人およ動の傾向から，参加しやすい防災訓練，住民へ直び洪水浸水想定区域内の住人1,175人のうち，ど接避難を呼び掛ける手段，テレビによる避難情報

ちらも半数以上が「避難しないといけないほど危伝達方法の工夫，一人ひとりが避難の手順を考え

険だとは思わなかった」と回答している 。以上

る取組み，適切に避難情報を発令するための体制のように，災害リスクが高い地域に居住しながら，整備，啓発する取り組みなどが豪雨災害における災害の危険性を適切に認識していない住民が依然

住民避難に対する課題の解決策として提示されてとして多いことが指摘されており，住民避難の現いる。梶谷ら8）は，平成30年 7 月豪雨被災地域住状を改善するためにも，住民避難行動について

民の避難や属性に関する Web アンケート調査結

様々な視点や手法による分析が必要である。

果（本研究で用いる平成30年 7 月豪雨データと同

5）

上記のような問題意識に基づき，塚本・高木

6）様のデータ）を用いて，ネスティットロジット型

は，住民避難行動分析における主な手法である統避難行動選択確率モデルを推計している。対象

計手法に代わり，住民避難行動を機械学習技術にデータを，避難情報を活用する人（Type I），避よりモデル化し，説明可能な AI（eXplainable AI，

難情報に関わらず自身で避難行動を決める人

略して XAI）を用いて分析している。結果として，（Type II），どのような状況においても避難は行

岐阜県では，災害への備えのうち事前に避難経路

わない人（Type III）に分類し，各 Type を規定すや避難場所を確認することや，地域とのつながり

る要因と Type 別の避難の有無を決定する要因をを持つことが避難の選択に影響をもたらすなど，明らかにしている。

住民避難行動における行動・環境に関する要因が柿本ら9）は，平成24年 7 月九州北部豪雨で被害

避難場所選択に与える影響の有無を明らかにしてを受けた熊本県熊本市北区龍田地区の610世帯にいる。しかしながら，そこでは説明変数 1 要因毎

聞き取り式でアンケート調査を行い，統計的観点の影響分析に留まり，AI が得意とする複雑な要から，河川状況の確認，避難の呼びかけ，防災

因間の分析ができていない。

グッズの用意，避難訓練への参加，近所付き合い，

そこで本研究では，塚本・高木6）とは一部異な近所の面識および街づくり活動への参加が避難行

る災害およびデータを対象として，機械学習手法

動に影響を与える要因であるとして挙げており，を用いて住民避難選択行動をモデル化するとともそのうち河川状況の確認と避難の呼びかけが自律に，XAI（説明可能な AI）を用いて分析を行うこ

的避難を促進する変数であることを明らかにしてとで，住民避難行動に影響を与える要因を明らかいる。田中ら10）は，128編の住民避難に関する既にする。本研究では塚本・高木 の成果を踏まえ，

往研究を収集し，KJ 法を用いて豪雨災害時の住特に要因間の交互作用効果に着目して，住民避難

民避難の実態を分析することで，住民避難行動を行動に影響を与える要因を明らかにすることを目阻害する要因を体系的に整理している。その結果，

6）

99

自然災害科学 J. JSNDS 42 特別号（2023 ）避難を阻害する要因として，災害時の情報，水防がどの程度の交互作用を生じているのかというこ

意識の低さ，災害知識の不足，過去の災害経験，とまでは明らかとなっていない。したがって，本地域コミュニティの希薄さ，家財保全行動，災害研究で実施する避難行動要因の交互作用を考慮し時要援護者の存在，他人の行動，自宅残留の安た分析で，交互作用を生じる行動要因の組み合わ

心・安全意識，行政の情報発信リスク，情報伝達

せと，その交互作用の大きさを明らかにすること

手段，災害のイメージが困難な情報の内容を挙げで，今後の避難対策に寄与する新たな知見を獲得ている。

することが可能であると考える。

以上のように，主に統計的検定手法を用いた様々な手法により，豪雨災害時における住民避難

2. 2

行動調査に基づく分析が行われ，避難の促進に対

近年，様々な分野においてディープラーニング

XAI（説明可能な AI）に関する既往研究する知見が多く得られている。一方で，ほとんど技術に代表される教師有り機械学習技術の発展がの手法は避難行動に関する要因間の独立性を仮定

めざましい。機械学習モデルは，膨大なデータにしたうえで，要因が住民避難行動に与える影響をおいて一見共通点が無いようなものも含めて複雑分析するに留まっている。既往研究では，行動のな関係性から共通点を見つけ出すなど自律的に学要因同士が互いに作用し合うことで生じる影響に習し，入力されたものから評価・判断して出力す

関しては考慮されてこなかったが，避難行動に関るモデルである。したがって，統計分析では明らする意思決定は，様々な行動・環境要因が交互にかにできない関係性や共通点をデータから発見す

作用し合い生じる交互作用効果からも影響を受ける可能性がある。

ていると考えられる。つまり，従来は着目されてしかし，従来の機械学習モデルはブラックボッ

こなかった，要因の交互作用が避難の選択に与えクスモデルと呼ばれ，なぜその結論にたどり着いる影響に焦点を当て分析を行うことも住民避難のたのかという内部の過程が不透明であった。その促進に向けて重要であると考える。

ような AI の不透明性を払拭するため，2004年か

6）

図 1 に，塚本・高木 の研究で用いられている

ら現在に至るまで，世界中でブラックボックスモ

NN モデルの概略図を示す。塚本・高木6）は，モデルのプロセス全体や各工程の内容が誰にでもデルに機械学習手法の一種であるニューラルネッ

はっきりわかるという説明可能性を取り入れた

トワーク（NN）を用いることで，行動要因の交AI の研究が行われており，技術そのものや研究互作用による影響を考慮した避難行動を表現して分野全体を総称して XAI（説明可能な AI）と呼ばいる。しかし，どのような行動要因の組み合わせ

れている11,12）。

図1

塚本・高木6）が用いた住民避難選択行動モデルの概念図

100

塚本・髙木：XAI（説明可能な AI）を用いた豪雨災害時における住民避難行動に関する要因の交互作用分析

特に交通，医療，金融などの品質保証が重要で大な交互作用に関する設定が必要となり現実的であり，ミスの重要性が高い分野において，現状のはない。一方で，機械学習手法の一種である NN

推定・予測した理由を明らかにできない通常のには，入力層から情報を取り込み総合的に入力

AI では，医療診断や融資判断などのクリティカ

データの重みを計算する中間層と呼ばれる層が存ルな業務を人間から置き換えることは難しく，世在している。この存在により，NN を用いた住民

界中で解釈性の高い AI が求められている。その避難選択行動モデルは，説明変数間の交互作用効

他にも，土木工学，農林水産，製造業などの分野

果を考慮したモデルを容易に構築できるため，交においても，AI の社会実装に向けて説明可能性

互作用の変数設定のような作業を必要とせず交互の高い AI が必要とされている。

作用を考慮した分析を行うことが可能である。

国内および海外における医療や交通分野に関す

機械学習の弱みであった，結果やパラメータのる研究領域では，AI および XAI を用いた分析が解釈性という課題も XAI を用いることで解決可

活発に行われているものの，災害時の避難行動分能であるため，NN は交互作用を考慮した住民避析に対して AI を用いた研究を行っている事例は

難選択行動分析の手法として活用できることが期数少ない。例えば，災害時の最適な避難経路探索

待される。

や，避難時の意思決定に影響を与える要因の分析には主にエージェントモデルが用いられているものがある。道頭ら13）は，水害経験が住民の避難行動に関する意思決定に与える影響を分析するため，
強化学習によりコンピュータ上で模擬された水害

3 ．住民避難選択行動モデルの構築
3. 1

対象とする災害

本研究で対象とする災害被害の基本情報を表 1に示す。

経験から避難判断基準を獲得していくエージェン

平成30年 7 月豪雨は，西日本を中心に北海道やトモデルを構築している。学習方法として，自宅

中部地方を含む全国的に広い範囲で発生した，台が浸水するケースについて浸水に遭わずに避難所

風 7 号および梅雨前線等の影響による集中豪雨でに到達できた場合にのみ報酬を与えるという方法ある。この豪雨により，西日本を中心に多くの地が，最も確実に河川水位という情報から適切な避域で河川の氾濫や浸水害，土砂災害が発生した。

難タイミングを判断できる可能性が高いことを明1999年から2017年の風水害犠牲者と平成30年 7 月

らかにしている。Fligg ら 14）は，NN やファジー

豪雨犠牲者の特徴を定量的に比較した牛山ら15）の理論，GIS などの空間モデリング手法を組み合わ研究結果から，1999-2017年における風水害犠牲せたエージェントモデルと，人口移動や経済空間，

者1011人のうち土砂が原因で亡くなった人は454

居住地分布などを考慮したダイナミクスモデルを人（45％）であったのに対し，平成30年 7 月豪雨

用いて，安全な避難経路や洪水時において被災リ

犠牲者では土砂が原因で亡くなった人が125人

スクの少ない領域の探索を行っている。

（54％）とその比率がやや高いこと，1999-2017年

以上のように，災害時の避難行動分析に関してにおける65歳以上の犠牲者が528人（52％）であっも機械学習手法を用いた研究例がいくつか存在したのに対し，平成30年 7 月豪雨では136人（59％）ているが，本研究で対象とする住民避難行動に関とさらに犠牲者の高齢者率が高くなっていること，するアンケート調査データを機械学習によって分

1999-2017年における犠牲者の遭難場所は，屋外析した事例は塚本・高木6）以外に見当たらず，手と屋内でほぼ半々の割合だったのに対し，平成30法が確立されているとは言い難い。

年 7 月豪雨では屋外が30.7％，屋内が61.0％と屋従来の統計手法で交互作用を入れるためには，

外よりも屋内で遭難する人の比率が高くなってお

事前に交互作用に関する変数設定が必要となる。

り，洪水が原因となった場合は屋内での遭難がか

しかし，本研究で対象とするようなアンケート調

なり高くなっていることなどが明らかとなってい査の項目すべてに対して交互作用を設定すると膨

る。

101

自然災害科学 J. JSNDS 42 特別号（2023 ）

表1

対象とする災害被害の基本情報

災害名称

平成30年
7 月豪雨21）令和元年
台風19号22）

令和 2 年
7 月豪雨23）

令和 3 年
8 月の大雨24,25）

災害被害
基本情報

期間
6 月28日～ 7 月 8 日
人的被害
死者：237人
行方不明： 8 人
負傷者：432人
建物被害
全壊：6,767棟
半壊：11,243棟
一部損壊：3,991棟
床上浸水：7,173棟
床下浸水：21,296棟
河川一般被害※1
国管理河川
22水系47河川
都道府県管理河川
69水系268河川
土砂災害被害※2
2,581件期間10月10日～10月13日
人的被害※3
死者：111人
行方不明： 3 人
負傷者：374人
建物被害
全壊：3,308棟
半壊：30,024棟
一部損壊：37,320棟
床上浸水：8,129棟
床下浸水：22,892棟
河川一般被害
国管理河川
14水系33河川
都道府県管理河川
61水系292河川
土砂災害被害952件

期間
7 月 3 日～ 7 月31日
人的被害※4
死者：84人行方不明： 2 人
負傷者：77人
建物被害
全壊：1,621棟
半壊：4,504棟
一部損壊：3,503棟
床上浸水：1,681棟
床下浸水：5,290棟
河川一般被害
国管理河川
7 水系10河川
都道府県管理河川
58水系193河川
土砂災害被害961件

期間
8 月11日～ 8 月26日
人的被害
死者：13人行方不明： 0 人
負傷者：17人
建物被害
全壊：45棟
半壊：1,321棟
一部損壊：337棟
床上浸水：845棟
床下浸水：4,390棟
河川一般被害
国管理河川
26水系68河川※5
都道府県管理河川
累計記録なし土砂災害被害414件※1：外水・内水・溢水・越水の発生件数の合計を示す※2：土石流，地すべり，がけ崩れの発生件数の合計を示す※3：10月25日からの大雨による被害状況を含む※4： 7 月17日以降の大雨による被害状況を含む※5：都道府県管理河川を含む

令和元年台風19号は，2019年（令和元年）10月

いた。本災害は新型コロナウイルス感染症の影響

6 日 3 時にマリアナ諸島の東海上に発生し，10月

下において，初めての大規模な災害となった。犠12日に日本に上陸した台風である。広い範囲で河牲者84名のうち，65名が熊本県で亡くなっており，

川の氾濫が相次いだほか，浸水害，土砂災害等がさらに約50名は球磨川流域（25名が球磨村，20名発生した。1999年から2018年の風水害による人的が人吉市）での犠牲者である。49名が溺死してお被害と令和元年台風19号による人的被害の特徴をり，65歳以上の高齢者が43名で犠牲者全体の86％

定量的に比較した牛山ら の研究結果から，令和を占めるなど，高齢者の被害割合が高い災害と元年台風19号には洪水によって流された人と河川なった17）。

16）への転落による水関連の犠牲者が全体の72％で令和 3 年 8 月の大雨では，令和 3 年 8 月11日以あったこと，60歳以上が犠牲者全体の77％であり降，日本付近に停滞していた前線に向かって暖か

犠牲者の高齢者への集中傾向がみられたこと，洪く湿った空気が流れ込み，前線の活動が活発と水によって流され河川へ転落した水関連犠牲者のなった。この影響により，西日本から東日本の広遭難場所は屋外で71％となり，屋外が多い傾向がい範囲で大雨となり，11日から26日までの総降水みられたことなどが明らかとなっている。

量が多いところで1,400ミリを超える記録的な大令和 2 年 7 月豪雨は，前線の活動が非常に活発雨となった。長野県の土石流や長崎県の土砂崩れ，

で，西日本や東日本で大雨となり，特に九州では佐賀県の六角川で氾濫などが発生し，犠牲者は13

4 日から 7 日にかけて記録的な大雨となった。ま名となった。このうち，長野県，広島県，長崎県

た，岐阜県周辺では 6 日から激しい雨が断続的にでは計 8 名が土砂災害によって犠牲となった18）。

降り， 7 日から 8 日にかけて記録的な大雨となった。球磨村では午前3：39に記録的短時間大雨情報

3. 2

分析に用いるデータが発表されており，就寝時間帯に激しい降雨が続本研究では，平成30年 6 月28日から 7 月 8 日に

102

塚本・髙木：XAI（説明可能な AI）を用いた豪雨災害時における住民避難行動に関する要因の交互作用分析

表２
災害

サンプル数

住民避難行動アンケート調査の基本情報

質問項目数

対象地域

H30

3,000

223

岐阜県，京都府，兵庫県，岡山県，高知県，愛媛県，島根県，鳥取県，広島県，山口県，福岡県

R1

4,000

223

東京都，千葉県，埼玉県，群馬県，茨城県，栃木県，神奈川県，宮城県，岩手県，福島県，静岡県，長野県，山梨県，新潟県，三重県，山形県，愛知県

R2

1,054

290※1

熊本県，鹿児島県，長崎県，宮崎県，佐賀県，福岡県，大分県

R3

2,000

316※2

広島県，佐賀県，福岡県，長野県※1：令和 2 年台風10号時に関する質問項目も含む※2：同じ質問で異なる時間帯の内容を問う質問を含む

かけて被害をもたらした平成30年 7 月豪雨（略し究で対象とする項目は，H30 の項目を基準にすべて H30），令和元年10月10日から10月13日にかけての年度のデータで共通する項目で，表 3 に灰色て発生した令和元年台風19号（略して R1），令和

で示す項目である。このうち，本災害以降の意識

2 年 7 月 3 日から 7 月31日にかけて被害をもたら（実際に避難をするために必要な情報は何だと思した令和 2 年 7 月豪雨（略して R2），令和 3 年 8うか，など）や生活の支障（仕事の休止期間は何月11日から 8 月26日にかけて被害をもたらした令日程度か，など），災害時の避難行動時における

和 3 年 8 月の大雨（略して R3）の 4 つの災害を対意思決定への影響が少ないと思われる項目を本研

象とする。

究の対象外とする。また，避難および非避難の理

使用するデータは，H30，R1，R2，R3 の豪雨

由に関する項目（避難した，しなかった理由は何

災害時における住民避難行動アンケート調査のか，誰と一緒に避難したか，など）は，避難またデータである。これらのデータは，畑山ら19）が今は非避難のどちらかにしかない項目であり，避難後の災害時の行動調査のひな型となり得る調査項と非避難を判別する項目として取り扱うことがで目を提案しており，平成30年 7 月豪雨時の関西・きないため，本研究の対象外とする。

四国・中国地方11府県の被災地域の住民，令和元

図 2 ， 3 に各年度におけるアンケート調査回答

年台風19号災害時の関東・東北地方17都県の被災者の年齢および居住地の構成比を示す。H30 のみ

地域の住民，令和 2 年 7 月豪雨時の九州地方 7 県

30，40代の割合が比較的高く，その分50，60代のの被災地域の住民，令和 3 年 8 月豪雨時の長野県

割合が少なくなっている。H30 以外の年度におけおよび北九州地方の被災地域の住民に対し，Webる年齢構成比は40，50代の回答が多くを占めてお形式のアンケートを実施して得たものである。表

り似た傾向にある。R1 のデータでは，被害の大2 に住民避難行動アンケート調査の基本情報を示

きかった宮城，福島，千葉のサンプルはあわせてす。データの中には，災害の影響を受けなかったも全体の22％程度と多くない。R2 のデータにお人の回答も含まれているため，災害の影響を受けいても，計45名が犠牲となった人吉市および球磨

なかったグループに属するサンプルを除き，H30

村のサンプルが含まれておらず，R3 も被害が大で は N＝1,964，R2 で は N＝998，R3 で は N＝

きかった長崎県のサンプルは含まれていない。こ1,514のサンプルだけを対象として分析を行う。

のように，各年度のデータにはそれぞれの災害でR1 では該当するサンプルは存在しなかったため，被害が大きかった地域のサンプルが十分含まれてN＝4,000のサンプルを対象とする。

いない点に注意する必要がある。

表 3 に各年度のアンケート調査に採用されている項目を示す。なお，本稿では，アンケート項目

3. 3

住民避難選択行動モデル

そのものや分析で用いる説明変数のことを「項目」，

本研究で用いる住民避難選択行動モデルの概念

そのうち分析より避難行動に影響を与えることが図を図 4 に示す。アンケート調査によって得られ明らかになったものを「要因」と表現する。本研

た避難情報の理解度や災害への備え等の質問に対103

自然災害科学 J. JSNDS 42 特別号（2023 ）表３
分類

住民避難行動アンケートの調査項目
年度

項目

生活の支障

R3

性別

○

○

○

○

年齢

○

○

○

○

居住地域

○

○

○

○

婚姻状況

○

○

○

○

子供の有無

○

○

○

○

職業

○

○

○

○

同居家族

○

○

○

○

避難したかどうか

○

○

○

○

これまでに避難所での生活経験が
あるか

○

○

○

○

以前に災害による被害を受けたこ
○
とがあるか

○

○

○

本災害以前に避難したことがある
か

○

○

○

○

自宅の住居形態

○

○

○

○

自宅の立地特性

○

○

○

○

自宅から一番近い河川までの距離

○

○

○

○

自宅の標高と一番近い河川の堤防の高さとの関係

○

○

○

○

自宅は土砂災害（特別）警戒区域に指定されているか

○

○

○

○

土砂災害による自宅への被害が
○
あったか

○

○

○

浸水による自宅への被害があった
○
か

○

○

○

分類

災害に関する知識や関心について

自宅の属性と被害状況

R2

項目

年度
H30 R1

R2

R3

地域が取得した避難情報

○

○

○

○

避難/非避難を決めた時，避難情報を取得したか

○

○

○

○

避難情報を何から取得したか

○

○

○

○

大雨特別警報の意味をいつから理解していたか○○○○

洪水危険度分布図についていつから知っていたか

○

○

○

○

避難に関する情報の危険度の違いについていつから知っていたか

○

○

○

○

災害前に水害や土砂災害に関心があったか○

災害前に洪水ハザードマップを見たことがあるか

○

○

○

○

災害に対してどのような備えをし
ていたか

○

○

○

○

災害前に防災訓練や防災講演会に参加していたか

○

○

○

○

災害前にどのような近所づきあいをしていたか○○○○

災害前にコミュニティの防災活動
はどうなっていたか

○

○

○

○

土砂災害が発生した場合，自宅は被害を受けやすいと思うか

○

○

○

○

災害以前に自宅が風水害被害をどれぐらい受けやすいと思ったか

○

○

○

○

○

○

○

○

避難や気象に関する情報について個人属性と災害の経験

H30 R1○

仕事の休止期間は何日程度か○停電があったか○今回の災害以降でも，避難情報を
取得したか

○

避難した理由は何か

○

○

○

○

○

誰と一緒に避難したか

今回の災害以降でも，避難は行ったか
次回，避難情報が発令された場合
どのような行動をとるか

○

○

○

○

実際に避難をするために必要な情報は何だと思うか

○

○

○

○

災害以降の意識避難および非避難の理由

災害によって仕事ができない期間があったか

現時点でどの程度自宅が風水害被害を受けやすいと思っているか

○

○

○

○

最初に避難した場所までどのよう○な手段で行ったか○○○

避難経路を選んだ理由は何か

○

○

○

○

避難時に危険はあったか

○

○

○

○

災害に対する考え方

○

○

○

○

○

防災に関して今後，行政にどのような取り組みを望むか

○

○

○

○

避難しなかった，できなかった理
○
由は何か

○

○

する回答データを入力として，あるサンプルが避学習を行った。しかし，各避難場所に属するサン

難するかしないかを予測するモデルである。アン

プル数が少ないことも一因となり，高い精度で要ケート調査の段階では，避難については指定避難因の抽出を行うことができなかった。そこで本研所や高台，近所の家など避難場所の選択肢，非避

究では，要因抽出の精度を高めるために指定避難難ついては避難しなかったと避難できなかったと

所や高台，近所の家などの避難場所に分類される

いう 2 種類の選択肢から回答するという設計に選択肢をすべて「避難」，避難しなかった，避難なっている。塚本・高木ら の研究では 6 種類のできなかったの非避難に分類される 2 つの目的変

避難行動をそれぞれ予測するモデルを構築するた数を「非避難」にまとめ，避難か非避難かを予測

めに，避難場所ごとにサンプルを分けてモデルのするモデルを用いて分析を行う。

6）

104

塚本・髙木：XAI（説明可能な AI）を用いた豪雨災害時における住民避難行動に関する要因の交互作用分析

R3
R2
R1
H30
0%

20%

40%

60%

80%

100%

～１９歳

２０～２９歳３０～３９歳４０～４９歳５０～５９歳６０～６９歳７０～７９歳

８０歳～

図2

アンケート調査回答者の年齢構成比

広島

R3

佐賀

福岡

長野
その他

福岡

R2
東京

R1

熊本
神奈川

埼玉

0%

10%

岡山

大分 宮崎

50%

60%

岐阜 兵庫

20%

30%

図3

アンケート調査回答者の居住地構成比

図4

40%

長崎

千葉 宮城 茨城 栃木

広島

H30

鹿児島

70%

80%

その他
その他
90%

100%

住民避難選択行動モデルの概念図

表 4 に，学習時に設定した各種パラメータの値

タのうち，さらに 2 割をモデルの過学習の傾向をおよび学習と評価に用いたデータ数を示す。モデ

確認するための検証データとして用いた。そのたルは入力層，中間層 1 層，出力層の計 3 層構造のめ， 3 種類のデータの比率は，学習：検証：テス

単純な NN で構成されている。各年度のデータ

ト＝6.4：1.6：2となっている。学習回数は，各年全体のうち， 8 割をモデルの学習に用いる学習度のモデルにおいて学習時の損失の収束を確認でデータ， 2 割をモデルの予測精度を求めるためのきた60回とした。中間層のノード数は多すぎると

テストデータとして扱っている。なお，学習デー

過学習の傾向が顕著になるため，過学習とならな

105

自然災害科学 J. JSNDS 42 特別号（2023 ）

表４

表５

住民避難行動モデルの学習・評価に用いたデータ数および学習時パラメータ

データ内訳

H30

R1

R2

R3

学習データ

1,257

2,560

638

969

テストデータ

393

800

200

303

モデル学習時パラメータ

検証データ

314

640

160

242

計

1,964

4,000

998

1,514

学習回数（epoch）

60

中間層

ノード数

3

中間層

活性化関数

Relu 関数

活性化関数

Sigmoid 関数

出力層

住民避難選択行動モデルの予測精度
H30

R1

R2

R3

避難

40.9％

38.6％

23.5％

16.7％

非避難

85.7％

95.9％

99.5％

98.7％

いて非避難の予測精度が 8 割を超えており，NN
モデルはほとんどの予測結果を非避難として出力するモデルになっている。避難の予測精度は H30と R1 は 4 割程度であり，R2 と R3 は 2 割前後と低い値となっている。

学習率

1.0×10－5

最適化関数

Adam

損失関数

バイナリークロスエントロピー

バッチサイズ32

4 ．単独の項目に着目した PD 分析
4. 1

Partial Dependence（PD）分析

いようなノード数として 3 と設定した。中間層のアンケート調査の項目が避難と非避難のどちら

活 性 化 関 数 は， 勾 配 消 失 問 題 を 避 け る た め にの予測に影響を与える要因であるかを特定する手

ReLU 関数を採用した。出力層の活性化関数は，法として，Python 用の機械学習ライブラリである

本研究における分析が避難と非避難の 2 分類を予

scikit-learn が提供する Partial Dependence（PD）

測する 2 値分類問題にあたるため，分類問題におという手法を用いる20）。

いて一般的に用いられる Sigmoid 関数を採用した。

XAI の手法のうち，特徴量が予測に対してどのアンケートデータはすべて 0 と 1 で表現されるバように作用しているのかを分析するアプローチとイナリ形式であるため，損失関数はバイナリーク

して，「局所的な説明」と「大域的な説明」の 2 種

ロスエントロピーを採用した。

類のアプローチが挙げられる12）。「局所的な説明」

対象とするデータについて，避難場所別のサンに分類される手法は，ある入力のうち狙いとする

プル数の割合を図 5 ，住民避難選択行動モデルの各特徴量がどのように予測に寄与しているのかを

予測精度を表 5 に示す。予測精度は，元のデータ

知りたいときに用いられるが，元となるモデルはと同じラベルとして予測されたデータが何割存在

可読性が高く構造が単純であることが重要となる。

したかを示している。すべての災害において「避一方，「大域的な説明」に分類される手法は，す難しなかった」を選択したサンプルが多くを占め

べての入力のうち，どの特徴量が重要か，あるいており，避難に分類されるサンプル数が相対的には支配的なのかを知りたいときに用いられ，局所少なくなっている。そのため，すべての災害にお的な説明に分類される手法のように各特徴量の予

指定避難所
指定緊急避難場所

H30
R1
R2
R3

近所の家
高台
垂直避難
避難しなかった
避難できなかった

0.0%
図5

20.0%

40.0%

60.0%

80.0% 100.0%

避難場所別の有効回答者数の割合

106

塚本・髙木：XAI（説明可能な AI）を用いた豪雨災害時における住民避難行動に関する要因の交互作用分析

測への寄与度までは分析することができない。

ルの平均値，nsamples：分析の対象となるサンプル

このような手法は本研究で用いる NN のよう

数，f：住民避難選択行動モデルとして構築されな構造が複雑であるモデルに対しても有効である。

た内部関数，xs：分析の対象とする項目，x（i）：分c

さらに，本研究では統計的検定手法を用いた分析

析の対象とする項目 xs 以外のすべての項目とする。

結果と XAI による分析結果を比較し，XAI を用い異なる xs を分析するごとに，内部をすべて 0 にた分析の妥当性を検証するために140種類程度のした xs に対する pdXs（xs＝0）と，内部をすべて 1 にし特徴量を対象とした分析を行う必要がある。「大た xs に対する pdXs（xs＝1）が出力される。データをす

域的な説明」に分類される手法は，「局所的な説

べて 0 にしたときの予測ラベルの平均値よりも，明」に分類される手法と比べ計算コストが低く，データをすべて 1 にしたときの予測ラベルの平均

多くの特徴量を扱う分析においては「大域的な説

値の方が大きければ，対象とする項目に該当する明」に分類される手法が向いている。上記の理由

人が避難を選択しやすいと解釈できる。つまり，より，本研究では，大域的な説明に分類される手予測ラベルの平均値の差（以下，PD 値とする）

法のうち表形式のデータに対する分析手法としてが大きい項目ほど避難の選択に大きな影響を与え代表的な，Partial Dependence（PD）と呼ばれるる要因であると判断できる。PD 値を pdXs（dif ）とす手法を用いて分析を行う。
図 6 に PD 分析の概念図を示す。 1 項目を対象に，内部に格納されている 0 と 1 の組み合わせでるとき，pdXs（dif ）は以下の式（4.2）で定義される。
pdXs（dif ）＝pdXs（xs＝1）－pdXs（xs＝0）（4.2）

構成されたデータを一律して 0 と 1 に置き換える。

PD 分析は任意の n 組の項目で分析が可能であ

内部がすべて 0 になったデータとすべて 1 になっり，同時に対象とする n 組の項目の間に生じるたデータを用いて予測を行い，それぞれの結果を交互作用を考慮した PD 値を求めることができる。

比較する。モデルは予測結果として 1 つのサンプ分析の対象とする項目が n 組になった場合の予ルにつき，避難と予測した場合は 1 という予測ラ測ラベルの平均値 pdXs と PD 値 pdXs（dif ）は式（4.3）

ベル，非避難と予測した場合は 0 という予測ラベと式（4.4）で定義される。

ルを出力する。PD 分析では，すべて 0 と 1 で統一されたデータを用いた予測のあと，全サンプル

pdXs ≈

に対して出力された予測ラベルの平均値が分析結果として出力される。予測ラベルの平均値 pdXsは以下の式（4.1）で定義される。
pdXs ≈

nsamples∑nsamplesn,x ,x ,x ）
f
∑ （x
s1

s2

sn

（i）
c

（4.3）

i＝1

pdXs（dif ）＝pdXs（xs1, xs2, xsn＝1）－pdXs（xs1, xs2, xsn＝0）（4.4）

ここで，xsn：分析の対象とする n 組目の項目とす

n

1

1

）
（x
f s, x（i）
c

（4.1）

る。
1 項目当たりの PD 値は，教師データを変える

i＝1

ここで，pdXs：項目 xs を対象とした時の予測ラベ

たびに誤差が生じるため，本研究で示す PD 値は教師データを 5 回変えながら行った分析の平均値を示している。対象とする項目ごとに，PD 分析
1 回ごとに PD 値が異なっており，H30 では最小で0.006から最大で0.095，R1 では0.003～0.095，
R2 では0.001～0.017，R3 では0.001～0.023の範囲
で分析ごとの PD 値に誤差が生じている。
従来の分類問題に対する手法として，ロジス
ティック回帰分析が代表的である。ロジスティッ

図6

PD 分析の概念図

ク回帰分析でも，説明変数のパラメータを推定し107

自然災害科学 J. JSNDS 42 特別号（2023 ）ているため，説明変数の変化に応じて，目的変数を示している。

である確率がどの程度変化するのかを求めること（1）H30 における PD 分析と統計分析の比較ができる。そのため，説明変数の変化に伴い目的

表 6 に H30 について，単独の項目に着目した変数がどの程度変化するのかを明らかにし，パラPD 分析より求められた PD 値と統計的検定手法

メータを解釈するという点ではロジスティック回により算出した p 値を示す。表の「複数年次に現帰分析と PD 分析は同じである。しかし，ロジスれる項目」に該当する項目は，表 6 ～ 9 で 2 回以

ティック回帰分析では各要因が互いに独立にガン上出現した項目である。

ベル分布に従うことを仮定しているのに対して，

PD 値が大きい上位10項目の PD 値は0.13～0.30

PD 分析では，複数の要因が独立でなくても目的を示している。これは，表 6 に示す項目が避難者

変数に与える影響を分析することが可能である。

数の割合を13％～30％程度変化させることを意味

したがって，PD 分析は要因間の関係性に制約なしており，これらの項目の行動・環境が H30 のく複数の要因の組み合わせに対する交互作用を考

災害時における避難の選択に影響を与えている。

慮できるという点でロジスティック回帰分析とは統計的検定手法により求めた p 値と PD 分析の異なる。

結果を比較すると，統計的検定手法において避難

4. 2

すべて一致している。このことから，H30 におけに有意である項目と PD 値が大きい上位10項目が
統計的検定手法との比較

本節では，H30 から R3 における単独の項目にる PD 分析の結果は従来の住民避難行動分析にお着目した PD 分析の結果を示すとともに，統計的

いて主な手法であった統計的検定手法と比較して検定手法を用いて避難に有意な要因を抽出した結も妥当であるといえる。

果と比較を行い，XAI を用いた分析の妥当性を検なお，H30 だけでなくほとんどの災害において，証する。PD 分析の結果は，各災害において PD

PD 値が大きい項目として，「今回の災害時に，値が大きい上位10項目を示し，避難の選択に対し自宅が土砂災害や浸水によって被害を受けた」がて特に影響を与える要因について考察する。統計

抽出されている。しかし，本研究で用いるアン的検定手法には χ 二乗検定を用いたうえで p 値をケートでは，「避難した」と回答した人が，自宅求めている。PD 値が大きな要因と，統計的検定が被害を受ける前に避難したのか，自宅が被害を手法より避難に有意とされた要因が一致している

受け避難生活を行うために事後に避難したのかのかどうかに着目し，妥当性を検証する。表 6 ～ 9

区別がつかない。すなわち，本分析結果として，の「避難」と「非避難」の欄には避難者および非避

今回の災害で自宅が被害を受けたことに関する項

難者のうち，その項目に該当するサンプルの割合

目を，著者らの着目したい事前の避難に影響を与

表６
複数年次に
現れる項目

単独の項目に着目した PD 分析による PD 値の推定結果と統計的検定の比較（H30）
PD 値

避難

非避難

p値

〇

自身の地域に避難情報が発令されていたか知らなかった

0.30

3.9％

1.4％

＜0.01

〇

避難情報を近所や地域の方の訪問から取得した

0.28

10.2％

2.7％

＜0.01

今回の災害時に，自宅が浸水によって全壊・大規模半壊した

0.24

3.8％

0.3％

＜0.01

今回の災害時に，自宅が土砂災害によって半壊した

0.22

2.2％

0.1％

＜0.01

災害に対する備え－自由記述

0.19

1.3％

0.5％

0.04

〇

過去に避難を行った経験がある

0.17

22.2％

9.1％

＜0.01

〇

今回の災害時に，自宅が浸水によって半壊した

0.16

4.5％

1.1％

＜0.01

避難情報を市町村のホームページから取得した

0.15

11.0％

4.9％

＜0.01

避難情報を何から取得しましたか－自由記述

0.14

6.1％

3.9％

0.04

自身の地域に避難情報は発令されていなかった

0.13

2.9％

1.5％

0.03

〇

項目

108

塚本・髙木：XAI（説明可能な AI）を用いた豪雨災害時における住民避難行動に関する要因の交互作用分析

える要因であると特定することはできない。したまでの項目が R1 の災害時における避難の選択にがって，今回の災害時に自宅が被害を受けたこと影響を与えている。

は避難に影響を与える要因であると結論付けるこ

今回の災害時に発令された避難情報に関して，とはせず，それ以外の要因について焦点を当てて「自身の地域に避難情報は発令されていなかった，

考察することとする。

発令されていたか知らなかった」ことと「自身の（2）R1 における PD 分析と統計分析の比較

地域に避難指示（緊急）が発令されていた」こと

表 7 に R1 について，単独の項目に着目したが避難の予測に影響を与えている。この 2 項目はPD 分析の結果と統計的検定手法により算出した

相反する項目であり，両方の項目が同時に避難のp 値を示す。PD 値が大きい上位10項目の PD 値

予測に影響していることの解釈は難しい。

は0.07～0.40を示している。「避難情報を離れた場

統計的検定手法により求めた p 値と PD 分析の所に住む知人や家族からの連絡で取得した」より

結果を比較すると，H30 と同じく統計的検定手法

も PD 値が小さい項目はすべて0.10を下回っておにおいて避難に有意である項目と PD 値が大きい

り，これらの項目は避難者数の割合を10％も変化

上 位10項 目 が す べ て 一 致 し て い る こ と か ら，させないため，避難の選択に与える影響は比較的

R1 における PD 分析の結果は統計的検定手法と小さい。0.14～0.40という PD 値が示されている，

比較しても妥当であるといえる。

「避難情報を離れた場所に住む知人や家族からの（3）R2 における PD 分析と統計分析の比較連絡で取得した」から「自身の地域に避難情報が

表 8 に R2 について，単独の項目に着目した発令されていたか知らなかった」という上位 5 位

PD 分析の結果と統計的検定手法により算出した

表７

単独の項目に着目した PD 分析による PD 値の推定結果と統計的検定の比較（R1）

複数年次に
現れる項目

項目

PD 値

避難

非避難

p値

〇

自身の地域に避難情報が発令されていたか知らなかった

0.40

6.0％

1.4％

＜0.01

〇

自身の地域に避難情報は発令されていなかった

0.39

7.3％

2.0％

＜0.01

〇

過去に避難を行った経験がある

0.33

30.4％

4.0％

＜0.01

〇

今回の災害時に，自宅が浸水によって半壊した

0.21

4.2％

0.3％

＜0.01

避難情報を離れた場所に住む知人や家族からの連絡で取得した

0.14

8.3％

2.1％

＜0.01

自宅の住居形態について－自由記述

0.08

0.7％

0.2％

0.03

避難情報を近所や地域の方の訪問から取得した

0.07

5.2％

1.7％

＜0.01

自身の地域に避難指示（緊急）が発令されていた

0.07

35.0％

20.5％

＜0.01

災害前に，自宅が土砂災害による被害を受けたことがある

0.07

1.3％

0.1％

＜0.01

年齢が19歳以下である

0.07

2.7％

0.9％

＜0.01

〇
〇

表８
複数年次に
現れる項目

単独の項目に着目した PD 分析による PD 値の推定結果と統計的検定の比較（R2）
PD 値

避難

非避難

p値

〇

自身の地域に避難情報が発令されていたか知らなかった

項目

0.04

6.1％

0.3％

＜0.01

〇

災害前に，自宅が土砂災害による被害を受けたことがある

0.04

5.1％

0.1％

＜0.01

〇

過去に避難を行った経験がある

0.03

46.5％

9.2％

＜0.01

〇

今回の災害時に，自宅が土砂災害によって一部損壊した

0.03

9.1％

0.9％

＜0.01

〇

自宅が風水害で被害を受ける可能性は高いと考えていた

0.03

16.2％

2.7％

＜0.01

〇

避難情報を近所や地域の方の訪問で取得した

0.03

13.1％

3.6％

＜0.01

原子力発電所の被災で脅威を感じたことがある

0.02

3.0％

0.3％

＜0.01

自宅が土砂災害特別警戒区域に指定されている

0.02

14.1％

2.2％

＜0.01

〇

今回の災害時に，自宅が浸水によって一部損壊した

0.02

6.1％

0.5％

＜0.01

〇

災害前に，自宅が豪雨による浸水の被害を受けたことがある

0.02

11.1％

1.3％

＜0.01

109

自然災害科学 J. JSNDS 42 特別号（2023 ）表９

単独の項目に着目した PD 分析による PD 値の推定結果と統計的検定の比較（R3）

複数年次に
現れる項目

PD 値

避難

非避難

p値

過去に避難を行った経験がある

0.05

51.9％

5.1％

＜0.01

避難情報を警察・消防・消防団の訪問から取得した

0.03

6.9％

1.4％

＜0.01

〇

自宅が風水害で被害を受ける可能性は高いと考えていた

0.02

13.0％

2.4％

＜0.01

〇

今回の災害時に，自宅が浸水によって一部損壊した

0.02

16.0％

1.2％

＜0.01

〇

災害前に，自宅が豪雨による浸水被害を受けたことがある

0.02

15.3％

1.1％

＜0.01

自宅と一番近い河川堤防の標高の関係は同じくらい

0.02

23.5％

13.1％

＜0.01

〇

今回の災害時に，自宅が土砂災害によって一部損壊した

0.02

8.4％

0.4％

＜0.01

〇

今回の災害時に，自宅が浸水によって半壊した

0.02

4.6％

0.1％

＜0.01

過去に避難所での生活経験がある

0.01

26.0％

3.5％

＜0.01

今回の災害時に，自宅が土砂災害によって全壊した

0.01

1.5％

0.1％

＜0.01

〇

項目

p 値を示す。R2 において PD 値が大きい上位10p 値を示す。R3 において PD 値が大きい上位10

項目の PD 値は0.02～0.04を示している。これは，項目の PD 値は0.01～0.05を示している。R3 の結

表 8 に示す項目が避難者数の割合を 2 ％～ 4 ％変果についても R2 と同様に PD 値を絶対評価した化させることを意味している。R2 の中ではこれ

場合，表 9 に示す項目は R3 において相対的に避らの項目が相対的に大きな PD 値となったが，難の選択に与える影響が大きい要因であるものの，PD 値を絶対評価した場合は R2 の災害時におけ

R3 の災害時における避難の選択にはあまり影響る避難の選択にはあまり影響を与えていないと言を与えていない。

える。このように R2 の項目に関する PD 値が他

統計的検定手法により求めた p 値と PD 分析のの災害よりも小さくなった原因として，R2 の避結果を比較すると，統計的検定手法において避難難者に関するサンプル数が他の災害に比べて少なに有意である項目と PD 値が相対的に大きい上位

いことが考えられる。PD 値は，ある項目の内部10項目がすべて一致している。よって，R2 と同

データの変化に伴う避難者数の割合の変化の差分

様に R3 における PD 分析の結果についても，PDである。しかし，元々サンプル数が少ない住民避値の絶対評価からは避難の選択に影響を与える要難行動モデルは避難者を本来よりも予測しにくい因であるとは言い難いものの，統計的検定手法の傾向にあるため，PD 値が小さな値として出力さ結果との比較からは避難の選択に影響を与える要れてしまうことが原因として考えられる。

因を PD 値が比較的大きい項目として抽出できて統計的検定手法により求めた p 値と PD 分析のいることが明らかとなった。

結果を比較すると，統計的検定手法において避難

R3 の中で相対的に PD 値が大きい項目は，過に有意である項目と PD 値が相対的に大きい上位

去に避難を行った経験があることや避難所での生10項目がすべて一致している。よって，R2 にお活経験があること，今回の災害前に自宅が被災しける PD 分析の結果は，PD 値の絶対的評価の観たことがあることなどの過去の被災経験に関する点からは避難の選択に影響を与える要因であると項目が多く含まれる。

は言い難いものの，統計的検定手法の結果との比

また，「避難情報を警察，消防，消防団の訪問

較からは避難の選択に影響を与える要因を PD 値で取得した」ことが避難に影響を与えている。

が比較的大きい項目として抽出できていることがR1 で，近所や地域の方，知人や家族など日常生

明らかとなった。

活の中で見かける人から避難情報を取得すること（4）R3 における PD 分析と統計分析の比較

が避難の選択に影響を与えていたように，R3 で表 9 に R3 について，単独の項目に着目した
PD 分析の結果と統計的検定手法により算出したも同様の傾向があると考えられる。

110

塚本・髙木：XAI（説明可能な AI）を用いた豪雨災害時における住民避難行動に関する要因の交互作用分析

5 ．交互作用に着目した PD 分析

PD 値は，項目単体での PD 値の和に誤差が含ま

本章では，H30 から R3 において交互作用に着れることに留意する必要がある。
式（5.1）を移項すると，交互作用項 ∆ は以下の目した PD 分析の結果を示す。PD 分析の結果は，各災害において PD 値が大きい上位10組の項目，

式（5.2）で定義される。

および交互作用項の値が大きい上位10組の項目のPDAB－（PDA＋PDB）＝∆それぞれを示す。避難の選択に対する交互作用効（5.2）

果を含め，総合的に大きな影響を与える項目の組
5. 1

み合わせと，交互作用効果のみに着目した際に大H30 における影響項目の組み合わせと交互作用効果

きな影響を与える項目の組み合わせを整理して考表10～17の要因 1 および 2 には，各災害で PD察する。
項目 A と項目 B が避難の予測に与える影響を値が大きかった10組の項目に含まれる要因が記載分析するとき，項目 A と項目 B の 2 項目を考慮されている。表の「主効果」の欄は，要因 1 およ

した PD 値 PDAB は以下の式（5.1）で定義される。

び 2 に対応する項目単体での PD 値である。要因

PDA＋PDB＋∆＝PDAB（5.1）

1 および 2 の交点には，対応する 2 項目の間で生じる交互作用項の値を記載している。表の左側の

ここで，項目 A 単体での PD 値：PDA，項目 B 単「複数年次に現れる要因」は，他の災害における体での PD 値：PDB，交互作用項：∆ とする。

PD 値が大きい10組の項目にも含まれる要因を示

4 章で述べたように，単独の項目に着目したしている。

PD 値はモデルの学習時，教師データを変えるた

表10より，H30 において，交互作用に着目した

びにわずかな誤差が生じている。そのため，交互PD 値が大きい上位10組の項目の組み合わせは，作用項を無視したとしても，交互作用に着目した

以下のとおりである。

表10

交互作用に着目した PD 分析による PD 値および交互作用推定結果（PD 値の上位10組＠H30）

0.28

0.30

0.24

－0.04

－0.09

〇

今回の災害時に，自宅が浸水によって半壊
した

0.16

0.06

0.02

〇

今回の災害時に，自宅が土砂災害によって
半壊した

0.22

避難情報を近所や地域の方の訪問から取得
した

0.28

自身の地域に避難情報が発令されていたか知らなかった0.30

災害に対してどのように備えていたか－自
由記述

0.19

自宅が土砂災害特別警戒区域に指定されて
いる

0.28

災害前に，自宅が土石流の被害を受けた

0.28

災害前に︐自宅が土石流の被害を受けた

0.22

自宅が土砂災害特別警戒区域に指定され
ている

0.16

〇

災害に対してどのよ
うに備えていたか
自由記述

自身の地域に避難情報が発令されていたか知らなかった

今回の災害時に，自宅が浸水によって全壊
した〇

避難情報を近所や地域の方の訪問から取
得した

0.24

〇

今回の災害時に︐自宅が土砂災害によっ
て半壊した

主効果

〇

今回の災害時に︐自宅が浸水によって半壊した

今回の災害時に︐自宅が浸水によって全
壊した

要因 1

複数年次に現れる要因

要因2

複数年次に現れる要因

0.19

0.28

0.28

0.04

0.02

−

0.07

－0.02
－0.16

－0.02

111

自然災害科学 J. JSNDS 42 特別号（2023 ）・「今回の災害時に，自宅が浸水によって全壊し

表11より，H30 において交互作用項の値が大きた」と「今回の災害時に，自宅が土砂災害にい上位10組の項目の組み合わせは以下の通りであ

よって半壊した」，「避難情報を近所や地域の方る。

の訪問から取得した」

・「自宅に一番近い河川までの距離は 1 m であ・「今回の災害時に，自宅が浸水によって半壊した」と「今回の災害時に，自宅が土砂災害によって半壊した」，「避難情報を近所や地域の方の訪問から取得した」，「災害に対してどのように備えていたか - 自由記述」

る」と「今回の災害前，同居家族に妊婦がいた」，「災害前に，洪水ハザードマップを見たことがあるか－自由記述」
・「今回の災害前に，災害による被害や脅威を受けたことがあるか－自由記述」と，「今回の災・「今回の災害時に，自宅が土砂災害によって半害前，同居家族に妊婦がいた」，「自宅が土砂災壊した」と「避難情報を近所や地域の方の訪問

害特別警戒区域に指定されている」，「災害前に，から取得した」

洪水ハザードマップを見たことがあるか－自由・「避難情報を近所や地域の方の訪問から取得した」と「自身の地域に避難情報が発令されてい記述」など，他の項目すべて
表11に示す交互作用項の値は0.21～0.26となっ

たか知らなかった」，「災害に対してどのようにているが，PD 値全体としてはこれを下回る値で備えていたか - 自由記述」，「自宅が土砂災害特あるものが多く，項目単体での PD 値についても別警戒区域に指定されている」，「災害前に，自0 に近い値やマイナスの項目が存在している。つ

宅が土石流の被害を受けた」

まり，表11に示す項目は単体では避難の選択に影

表10に示す項目の組み合わせの PD 値は0.41～

響を与える要因と言えないが，その他の項目と組

0.48である。これは，上記の項目に該当する状況み合わさることで20％～30％程度の避難者数を増の重なりの有無によって避難者数の割合が40％～加させる要因になり得る。

50％程度変化することを意味する。これらの項目「今回の災害前に，災害による被害や脅威を受に該当する行動や環境であるか否かで避難行動がけたことがあるか－自由記述」に該当するサンプ

左右される。表10の「主効果」に示す項目単体でルの自由記述欄には，「裏山のがけ崩れ」，「床下の PD 値も比較的大きく，項目単体でも避難の選浸水」，「断水」，「実家付近の峠が少し崩れた」な

択に大きな影響を与えている。このことから，交ど，全41件の回答のうち土砂災害と浸水によって互作用に着目した場合でも，項目単体での PD 値

周辺地域や自宅に被害が生じたと判断できる回答が大きい項目の組み合わせが避難の選択に与えるがほとんどであった。

影響の大部分を占めていると言える。

「災害前に，洪水ハザードマップを見たことが上記の項目以外に，表 6 の単独の項目に着目しあるか－自由記述」に該当するサンプルの自由記

た PD 分析において上位10項目に含まれていな

述欄には，「把握する機会がない」，「多分家族のかった項目として，「自宅が土砂災害特別警戒区

誰もわかってない」など，自由記述欄への回答が域に指定されている」，「災害前に，自宅が土石流あった全47人中34人が洪水ハザードマップを確認の被害を受けた」の 2 項目が交互作用に着目したしたことがないと判断できる回答を行っていた。

PD 値が大きい上位10組に含まれている。このよ

一方で，「土地を決める際に確認して決めた」，

うな項目は他の項目と組み合わさることで避難の「ハザードマップは家族全員が把握している」など，選択に影響を与える要因であると言える。ただし，全体から上記の洪水ハザードマップを確認したこ「災害前に，自宅が土石流の被害を受けた」の項とがない人を除く13人中10人が洪水ハザードマッ

目単体での PD 値は PD 分析を 5 回行った際のプを閲覧していると判断できる回答を行っている。

PD 値の標準偏差が0.196と誤差が大きいことに留

この項目には，ハザードマップの閲覧という視点意する必要がある。

だけでは閲覧を行った人と行っていない人の両方

112

塚本・髙木：XAI（説明可能な AI）を用いた豪雨災害時における住民避難行動に関する要因の交互作用分析

表11

交互作用に着目した PD 分析による PD 値および交互作用推定結果（交互作用項の上位10組＠H30）
自宅と一番近い河川堤防の標高の関係は分からない

今回の災害前に︐災害による被害や脅威を受けたことがあるか 自由記述

0.23

－0.10

自宅は堤防の後背地に立地している

0.10 －0.02

－0.01

0.06

0.01

0.01

−

0.21

〇 今回の災害前，同居家族に妊婦がいた －0.08
自宅が土砂災害特別警戒区域に指定さ
れている

〇

〇

災 害 前 に︐ 洪 水 ハ ザ ー ド
マップを見たことがあるか
自身は良く分からないが︐家族が把握している−

災 害 前 に︐ 洪 水 ハ ザ ー ド
マップを見たことがあるか
自由記述

自宅が土砂災害警戒区域に指定されている主効果 －0.08 －0.08

自宅に一番近い河川までの距離は 1 ｍ
－0.08
である

自宅が土砂災害特別警戒区域に指定されている〇

今回の災害前︐同居家族に
妊婦がいた

要因2

複数年次に現れる要因
要因 1

自宅に一番近い河川までの距離は1mである

複数年次に現れる要因

−

0.26
0.25

0.10

0.22

自宅が土砂災害警戒区域に指定されて
－0.02
いる

0.21

災害前に，洪水ハザードマップを見た－0.10
ことがあるか－自由記述

0.22

災害前に，洪水ハザードマップを見たことがあるか－自身は良く分からない －0.01
が，家族が把握している

0.22

自宅は堤防の後背地に立地している

0.06

0.22

自宅と一番近い河川堤防の標高の関係は分からない0.01

0.21

今回の災害前に，災害による被害や脅威を受けたことがあるか－自由記述

0.01が含まれており，項目の中のどのような要素が他の項目との交互作用効果を生じているのかという解釈が難しいため，今後の課題とする。

「過去に避難を行った経験がある」
表12に示す項目の組み合わせの PD 値は0.62～
0.84を示しており，上記の項目に該当する状況の重なりの有無で避難行動が大きく左右される。項

5. 2

R1 における影響項目の組み合わせと交目単体での PD 値も0.30～0.40程度と比較的大き

互作用効果

く，項目単体でも避難の選択に大きな影響を与え

表12より，R1 において，交互作用に着目したていることがわかる。H30 と同じく，R1 におい

PD 値が大きい上位10組の項目の組み合わせは以て交互作用に着目した場合でも，PD 値が大きい

下のとおりである。

項目の組み合わせが避難の選択に与える影響の大・「自身の地域に避難情報は発令されていなかっ部分を占めていると言える。

た」と「自身の地域に避難情報が発令されてい表13より，R1 において交互作用項の値が大きたか知らなかった」，「災害時に，自宅が浸水にい上位10組の項目の組み合わせは以下のとおりで

よって半壊した」など，他の項目すべてある。

・「自身の地域に避難情報が発令されていたか知・「自宅は風水害を必ず受けると考えていた」とらなかった」と「災害時に，自宅が浸水によっ「年齢が19歳以下である」，「自身の地域に避難て半壊した」，「年齢が19歳以下である」など，情報が発令されていたか知らなかった」，「過去他の項目すべてに避難を行った経験がある」など，他の項目す・「災害時に，自宅が浸水によって半壊した」と

べて

113

自然災害科学 J. JSNDS 42 特別号（2023 ）

表12

交互作用に着目した PD 分析による PD 値および交互作用推定結果（PD 値の上位10組＠R1）

0.39

0.21

0.06

0.33

0.14

0.13

0.19

0.09

0.08

0.12

0.20

0.10

0.09

0.13

0.06

〇 過去に避難を行った経験がある

0.33〇 避難情報を離れた場所に住む知人や家族からの連絡で取得した

0.14

表13

避難情報を離れた場所に住む知人や家族からの連絡で取得した

年齢が19歳以下である

〇

0.05

19

歳以下であ

0.39
0.21

過去に避難を行った
経験がある〇 自身の地域に避難情報が発令されていたか知らなかった〇 災害時に，自宅が浸水によって半壊した

〇

年齢が
る

0.40

0.40

〇

災害時に︐自宅が浸水によって半壊した

主効果〇

自身の地域に避難情報が発令されていたか知らなかった

自身の地域に避難情報は発令されていな
かった

要因 1
自身の地域に避難情報は発令されていなかった

要因2

複数年次に現れる要因

複数年次に現れる要因

交互作用に着目した PD 分析による PD 値および交互作用推定結果（交互作用項の上位10組＠R1）
自身の地域に避難情報は発令されていな
かった

0.21

0.40

0.20

0.19

災害前に自宅は無事だったが周辺地域で土石流による被
害があった

0.05

歳以下であ

要因2

〇 災害時，自宅が浸水によって半壊した

自宅は風水害を必ず受けると考えていた

災害時︐自宅が浸水によって半壊した

0.33

0.20

自身の地域に避難情報が発令されていたか知らなかった

過去に避難を行った
経験がある

0.39

0.21

複数年次に現れる要因

0.05

0.06

〇 過去に避難を行った経験がある

自身の地域に避難情報が発令されていたか知らなかった〇

主効果 0.06

19

災害前に自宅は無事だったが︐周辺地域
で土石流による被害があった〇

年齢が19歳以下である

要因 1

年齢が
る

複数年次に現れる要因

0.00
0.25
0.21

0.39

0.20

0.33

0.19

0.21

0.19

自身の地域に避難情報は発令されていなかった

0.40

0.19

自宅は風水害を必ず受けると考えていた

0.00

・「年齢が19歳以下である」と「災害前に自宅は体での PD 値も 0 に近い値を示している。よって，無事だったが，周辺地域で土石流による被害が「年齢が19歳以下である」や「自宅は風水害を必ずあった」，「自身の地域に避難情報が発令されて受けると考えていた」は，単体では避難の選択にいたか知らなかった」，「過去に避難を行った経影響を与える要因とは言えないが，その他の項目

験がある」，「災害時，自宅が浸水によって半壊と組み合わさることで19％～25％の避難者数を増した」

加させる要因になり得ると言える。

上記のうち，「自身の地域に避難情報が発令されていなかった」や「過去に避難を行った経験がある」は，表 7 の単独の項目に着目した PD 値が5. 3

R2 における影響項目の組み合わせと交互作用効果大きい上位10組にも含まれていた項目であるが，

表14より，R2 において，交互作用に着目した「年齢が19歳以下である」や「自宅は風水害を必ずPD 値が大きい上位10組の項目の組み合わせは，受けると考えていた」は含まれておらず，項目単以下のとおりである。

114

塚本・髙木：XAI（説明可能な AI）を用いた豪雨災害時における住民避難行動に関する要因の交互作用分析

表14

交互作用に着目した PD 分析による PD 値および交互作用推定結果（PD 値の上位10組＠R2）
過去に避難を行った経験がある

避難情報を警察︐消防︐消防団の訪問で取得した

避難情報を離れた場所に住む知人や家族からの連絡で取得した

災害前に︐自宅は無事だったが周辺地域で津波による浸水被害があった

災害前に︐自宅が豪雨による被害を受けたことがある

主効果 0.04

0.02

0.00

0.02

0.02

0.03

0.01

0.01

0.01

0.02

0.04

0.04

0.06

0.04

0.03

0.02

0.04

0.04

0.04

0.03

原子力発電所の被災で脅威を感じたことがある

0.02

マンション・アパート（ 1 階）に居住している

0.00

自宅と一番近い河川堤防の標高の関係は分から
ない

0.02

要因2

複数年次に現れる要因

自宅は土砂災害特別警戒区域に指定されている〇

自宅と一番近い河川堤防の標高の関係は分からない〇

マ ン シ ョ ン・ ア パ ー ト︵1 階 ︶に居住している〇原子力発電所の被災で脅威を感じたことがある〇

災害前に，自宅が土砂災害による被害を受けた
ことがある

要因 1

〇 自宅は土砂災害特別警戒区域に指定されている

0.02〇 過去に避難を行った経験がある

0.03

避難情報を警察，消防，消防団の訪問で取得し
た

0.01

〇

避難情報を離れた場所に住む知人や家族からの連絡で取得した

0.01〇

災害前に，自宅は無事だったが周辺地域で津波による浸水被害があった

0.01

〇

災害前に，自宅が豪雨による被害を受けたこと
がある

0.02

災害前に︐自宅が土砂災害による被害を受けたことがある

複数年次に現れる要因

0.06

・「災害前に，自宅が土砂災害による被害を受けなり，R2 においては項目単体での影響の和だけでたことがある」と「原子力発電所の被災で脅威

は交互作用に着目した PD 値は表現できていない。

を感じたことがある」，「マンション・アパート

表15より，R2 において交互作用項の値が大き（ 1 階）に居住している」，「自宅と一番近い河い上位10組の項目の組み合わせは，以下のとおり

川堤防の標高の関係は分からない」など，他の

である。

項目すべて

・「マンション・アパート（ 1 階）に居住してい・「原子力発電所の被災で脅威を感じたことがある」と「原子力発電所の被災で脅威を感じたこる」と「マンション・アパート（ 1 階）に居住しとがある」，「災害前に，自宅が土砂災害によるている」

被害を受けたことがある」，「避難情報を離れた

表14に示す項目の組み合わせの PD 値は0.08～

場所に住む知人や家族からの連絡で取得した」

0.10と小さな値を示しているため，H30 や R1 のなど，他の項目すべて

結果とは異なり，R2 における上位10組の項目の・「原子力発電所の被災で脅威を感じたことがあ有無が避難行動に与える影響は小さい。ほとんどる」と「災害前に，自宅が土砂災害による被害の項目の組み合わせにおいて，交互作用に着目しを受けたことがある」

た PD 値の半分程度が交互作用や誤差によって表・「災害前に，自宅が土砂災害による被害を受け現されており，次に説明する交互作用項の値が大たことがある」と「自宅に一番近い河川までのきい項目の組み合わせ上位10組における PD 値や距離は 5 ～10 m である」

交互作用項の値と大差がない。H30 や R1 とは異表15に含まれる項目は，表 8 に示す単独の項目

115

自然災害科学 J. JSNDS 42 特別号（2023 ）表15

交互作用に着目した PD 分析による PD 値および交互作用推定結果（交互作用項の上位10組＠R2）

0.01

避難情報を警察，消防，消防団の訪問で取
得した

0.01

0.04

0.06

0.01 －0.01

0.06

自宅と一番近い河川堤防の標高の関係は分からない

避難情報を離れた場所に住む知人や家族からの連絡で取得した

0.01

今回の災害前︐同居家族に妊婦がいた

0.00

0.00

5

10
m

今回の災害前︐同居家族に乳幼児がいたマンション・アパート（ 1 階）に居住して
いる

0.04

自宅に一番近い河川までであるの距離は 〜

0.04

0.02

1

避難情報を警察︐消防︐消防団の訪問で取得した

災害前に，自宅が土砂災害による被害を受けたことがある

避難情報を離れた場所に住む知人や家族からの連絡で取得した0.02

マ ン シ ョ ン・ ア パ ー ト︵ 階︶に居住している

主効果

災害前に︐自宅が土砂災
害による被害を受けたこ
とがある

要因2

複数年次に現れる要因
要因 1
原子力発電所の被災で脅威を感じたことがある

原子力発電所の被災で脅威を感じたことがある

複数年次に現れる要因

0.00 －0.01

0.02

0.05

0.05

0.05
0.05

0.04

0.05

0.05

自宅に一番近い河川までの距離は 5 ～10 m
－0.01
である
今回の災害前，同居家族に乳幼児がいた

0.00

今回の災害前，同居家族に妊婦がいた－0.01

自宅と一番近い河川堤防の標高の関係は分
からない

0.02

に着目した PD 分析において上位10項目に含まれPD 値が大きい上位10組の項目の組み合わせは，ていた項目と項目単体での PD 値は同程度の値で以下のとおりである。

ある。しかし，「マンション・アパート（ 1 階）に

・「過去に避難を行った経験がある」と「災害前に，居住している」や「避難情報を警察，消防，消防

自宅が豪雨による被害を受けた」，「災害時に，団の訪問で取得した」，「避難情報を離れた場所に自宅が浸水によって半壊した」，「災害時に，自住む知人や家族からの連絡で取得した」，「自宅に宅が土砂災害によって一部損壊した」など，他

一番近い河川までの距離は 5 ～10 m である」はの項目すべて

項目単体での PD 値が 0 に近い値や負値であり，

・「災害前に，自宅が豪雨による浸水の被害を受項目単体での影響はほとんどないにもかかわらず，けた」と「災害時に，自宅が浸水によって半壊その他の項目と組み合わさることで交互作用を生した」，「災害前に，自宅が風水害被害を受けるじている要因である。したがって，これらの項目

可能性は高いと考えていた」は，その他の項目と組み合わさることで 4 ％～

表16に示す項目の組み合わせの PD 値は0.07～

6 ％程度の避難者数を増加させる要因になり得る

0.11と大きな値でないため，R2 と同様に R3 におものの，避難の選択に大きな影響を与える交互作

ける上位10組が避難行動に与える影響は大きくな用効果を生じているとは言い難い。

いといえる。項目単体での PD 値と交互作用に着目した場合の PD 値の関係についても，R2 ほど

5. 4 R3 における影響項目の組み合わせと交互作用効果
表16より，R3 において，交互作用に着目した

顕著ではないものの，項目単体での PD 値の和と交互作用や誤差による影響が近い値を示している
ため，H30 や R1 とは異なり，項目単体での影響116

塚本・髙木：XAI（説明可能な AI）を用いた豪雨災害時における住民避難行動に関する要因の交互作用分析

表16

交互作用に着目した PD 分析による PD 値および交互作用推定結果（PD 値の上位10組＠R3）
災害時に︐自宅が土砂災
害によって一部損壊した

0.01

0.02

0.02
0.05

災害前に，自宅は無事だったが周辺地域で津波に〇よる浸水被害があった

0.00

災害時に，自宅が土砂災害によって全壊した

0.01

災害時に，自宅が土砂災害によって一部損壊した

0.02

災害前に，自宅が風水害被害を受ける可能性は高いと考えていた0.02

避難情報を離れた場所に住む知人や家族からの連絡で取得した

0.01

表17

災害時に︐自宅が土砂災
害によって半壊した

災害時に︐自宅が土砂災
害によって全壊した

0.00〇

避難情報を離れた場所に住む知人や家族からの連絡で取得した災 害 前 に︐ 自 宅 は 無 事だったが周辺地域で津波による浸水被害があった

0.05
0.04

〇

災害前に︐自宅が風水害被害を受ける可能性は高いと考えていた

過去に避難を行った経験
がある

0.02
0.04

〇 災害時に，自宅が浸水によって半壊した〇 災害時に，自宅が土砂災害によって半壊した

〇

0.02

〇 過去に避難を行った経験がある〇〇

主効果 0.02

要因2

複数年次に現れる要因
要因 1〇 災害前に，自宅が豪雨による浸水の被害を受けた〇

災害時に︐自宅が浸水によって半壊した〇

災害前に︐自宅が豪雨による浸水の被害を受けた

複数年次に現れる要因

0.02

0.01

0.00

0.01

0.02

0.03

0.04
0.04

0.02

0.01

0.03

0.00

交互作用に着目した PD 分析による PD 値および交互作用推定結果（交互作用項の上位10組＠R3）
災害時に︐自宅が土砂災
害によって全壊した

0.00

0.01

0.05

0.02

0.05

0.04

0.03

0.05

0.04

0.02
0.00

災害時に，自宅が土砂災害によって半壊した

0.00〇 過去に避難を行った経験がある
災害前，自宅が風水害被害を受ける可能性は高いと考えていたの和だけでは交互作用に着目した PD 値は表現できていない。

0.04

0.04

0.04

災害前︐自宅が風水害被害を受ける可能性は高いと考えていた

災害時に︐自宅が土砂災
害によって半壊した

0.00

0.04

災害前に，自宅が豪雨による浸水の被害を受けた

過去に避難を行った経験がある

災 害 前 に︐ 自 宅 は 無 事だったが周辺地域で津波による浸水の被害があっ
た

0.02

0.02

災害前に，自宅は無事だったが周辺地域で津波による浸水の被害があった
災害時に，自宅が土砂災害によって全壊した〇

主効果 0.02

要因2

複数年次に現れる要因
要因 1〇 災害時に，自宅が浸水によって半壊した

災害前に︐自宅が豪雨による浸水の被害を受けた〇

災害時に︐自宅が浸水によって半壊した複数年次に現れる要因

0.04

0.01
0.05
0.02

・「災害前に，自宅は無事だったが周辺地域で津波による浸水の被害があった」と「災害時に，

表17より，R3 において交互作用項の値が大き

自宅が浸水によって半壊した」，「災害前に，自い上位10組の項目の組み合わせは，以下のとおり

宅が豪雨による浸水の被害を受けた」，「災害時である。

に，自宅が土砂災害によって半壊した」など，

117

自然災害科学 J. JSNDS 42 特別号（2023 ）他の項目すべて

ただし，交互作用を考慮した場合における PD

・「災害時に，自宅が浸水によって半壊した」と値が大きいことと，交互作用項の値が大きいこと「災害前に，自宅が豪雨による浸水の被害を受とは理論上は関係ない。各災害において，過去にけた」，「過去に避難を行った経験がある」，「災避難を行った経験や自宅が被災した経験があるこ

害前，自宅が風水害被害を受ける可能性は高いと，避難情報を近隣に住む人や遠方の知人，親戚と考えていた」などから取得したことの組み合わせが，交互作用・「災害前に，自宅が豪雨による浸水の被害を受に着目した PD 値として大きな数値を示した。しけた」と「過去に避難を行った経験がある」

かし，このような要因の組み合わせによる PD 値

表17に示す交互作用項の値は項目単体での PDのうち，交互作用効果が占める割合は小さく，い値と同程度の値が多いが，「災害前に，自宅は無

ずれも単独の項目に着目した場合の PD 値が大き事だったが周辺地域で津波による浸水の被害がい要因同士の影響が足し合わされたことにより，あった」は項目単体での PD 値が 0 に近い値であ大きな PD 値となることが示された。

り，項目単体での影響はほとんどないにもかかわらず，その他の項目と組み合わさることで交互作用を生じている要因である。この項目は，その他

6 ．おわりに本研究では，住民避難行動に関する要因の交互の項目と組み合わさることで 4 ％ほど避難者数を作用に着目し，XAI を用いて住民避難行動時にお増加させる要因になり得るが，避難の選択に大きいて避難の選択に影響を与える項目の組み合わせ

な影響を与える交互作用効果を生じているとは言と交互作用の影響を明らかにした。H30，R1，R2，

い難い。

R3 の 4 種類の豪雨災害時における住民避難行動
データに対して PD 分析を行った。PD 分析と統

5. 5

PD 分析による交互作用効果のまとめ

計的検定手法の結果を比較することで従来の手法

本章では，交互作用に着目した PD 分析を行っによって避難に有意とされた項目を，PD 分析をた。交互作用効果を含め，避難の選択に対して総用いても PD 値が大きな項目として抽出し避難の合的に大きな影響を与える項目の組み合わせと，選択に影響を与える項目として同様に抽出するこ

交互作用効果のみで避難の選択に大きな影響を与とが可能であることを明らかにした。

える項目の組み合わせを整理した。

要因の交互作用に着目した場合，各災害におい各災害において大きな交互作用を生じる項目はて避難／非避難に影響を与える項目の組み合わせさまざまであるが，自宅に一番近い河川までの距を明らかにした。各災害において，交互作用に着離は 1 m 以内であることや自宅は風水害を必ず目した場合の PD 値が大きい項目の組み合わせが受けると考えていたこと，今回の災害前，同居家

避難の選択に与える影響は，その大部分が項目単族に妊婦がいたことなどが，交互作用効果の大き

体の持つ影響の和によって表現されていることがい項目の組み合わせに含まれていた。これらの項

明らかとなった。一方で，交互作用効果の大きい

目は PD 値が大きい項目の組み合わせには含まれ項目の組み合わせに着目すると，H30 と R1 に関ていない項目であり，かつ項目単体での PD 値もして大きな交互作用を生じる項目が項目単体での0 に近い値を示している。にもかかわらず，お互PD 値が 0 に近い値や負の値を持つ項目が組み合

いが組み合わさることで，災害によっては20％以

わさっており，単体では避難の選択に影響を与え上の避難者数の増加に寄与する交互作用効果を示るとは言えない要因が明らかとなった。

した。項目単体での影響が小さな項目であっても，本研究では，単独では避難行動に影響を及ぼさそれらの項目に該当する状況が重なり合うことにないものの，それらが組み合わさることで影響をよって，避難の選択を促進させる交互作用効果が及ぼす要因があるのではないかという仮説の下，生じることが明らかとなった。

NN モデルと XAI を用いて分析し，どのような要

118

塚本・髙木：XAI（説明可能な AI）を用いた豪雨災害時における住民避難行動に関する要因の交互作用分析

因の組み合わせが避難行動に影響を及ぼすのかを明らかにした。しかし，本研究の分析では 2 項目の組み合わせの分析であり，現実的にはより多くの要因の組み合わせが交互に作用していると考えられる。避難行動に影響を及ぼす要因の明確化という課題に対しては，より複雑な要因の組み合わせを考慮できるモデルや手法による分析が必要である。
本研究では「非避難」という目的変数に，「避難しなかった」と「避難できなかった」という実際には異なる性質のデータを 1 つにまとめている。
しかし，避難を意図的に行わなかったことと，状況的に避難が不可能であったことの差を分析する
ことは，学術的および実務的に有用であると考える。今後の展望として，「避難しなかった」と「避難できなかった」の 2 項対立のもと，それぞれのデータを特徴づける行動・環境要因の分析を行いたい。
PD 分析は，他の機械学習手法を用いたモデルに対しても適用可能であるため，様々な機械学習手法を用いた分析結果と本研究の結果を比較し，NN を用いた結果の妥当性について検証を行うことは今後の課題である。

参考文献
1 ）国土交通省：第 1 回住民自らの行動に結びつく
水害・土砂災害ハザード・リスク情報共有プロ
ジェクト（平成30年10月 4 日開催）配布資料2-1，「平成30年 7 月豪雨災害の概要と被害の特徴」，
2018．https://www.mlit.go.jp/river/shinngikai_
blog/hazard_risk/dai01kai/dai01kai_sir you2-1.
pdf，2023年 1 月25日
2 ）総務省消防庁：令和 2 年度版消防白書， 1 ．令和元年東日本台風（台風第19号）等を受けた対応，
2020．https://www.fdma.go.jp/publication/
hakusho/r2/chapter1/section5/para3/56724.
html，2023年 1 月24日
3 ）九州地方整備局八代河川国道事務所：令和 2 年
7 月球磨川豪雨検証委員会第 2 回令和 2 年10月
6 日 開 催 説 明 資 料（3/4），2020．http://www.
qsr.mlit.go.jp/yatusiro/site_files/file/bousai/
gouukensho/20201006shiryou3.pdf，2023年 1 月25日4 ）総務省消防庁：災害情報一覧，令和 3 年 8 月の大雨による被害状況等について，2022．https://www.fdma.go.jp/disaster/info/2021/，2022 年 11月18日
5 ）広島県：令和 3 年 8 月の大雨における県民の避難状況等の調査結果について，2022．https://www.pref.hiroshima.lg.jp/soshiki/249/r308hinanjyoukyouchousa.html，2023年 2 月28日
6 ）塚本満朗・高木朗義：説明可能な機械学習モデルを用いた豪雨時における住民避難選択行動の要因分析，土木学会論文集 D3（土木計画学），
Vol.77，No.55，pp.I_181-I_191，2022．
7 ）髙木朗義・杉浦聡志・森啓明・岩田秀樹：平成30年 7 月豪雨災害における住民避難行動分析，
岐阜県を事例に，自然災害科学，Vol.38，特別号，pp.133-151，2019．
8 ）梶谷義雄・杉浦聡志・畑山満則・高木朗義：災
害時の避難行動に対する態度形成と避難実態に関する要因分析，平成30年 7 月豪雨を対象として， 自 然 災 害 科 学，Vol.39，No.3，pp.207-220，
2020．
9 ）柿本竜治・山田文彦：地域コミュニティと水害時の避難促進要因，平成24年 7 月九州北部豪雨
時の熊本市龍田地区の避難行動実態調査に基づ
いて，都市計画論文集，Vol.48，No.3，pp.945950，2013．
10）田中皓介・梅本通孝・糸魚川栄一：既往研究成果の系統的レビューに基づく大雨災害時の住民
避難の阻害要因の体系的整理，地域安全学会論文集，No.29，pp.185-195，2016．
11）A. Amina, B, Mohammed: Peeking Inside theBlack-box: A Survey on Explainable Artificial
Intelligence (XAI)，IEEE Access, Vol.6, pp.5213852160, 2018.
12）原聡：【記事更新】私のブックマーク「説明可能AI」，一般社団法人人工知能学会，令和元年 7 月，
https://www.ai-gakkai.or.jp/resource/mybookmark/my-bookmark_vol34-no4/，2023 年 1月25日
13）道頭理緒奈・堀智晴：水害経験が避難の意思決定に及ぼす影響に関する強化学習分析，土木学
会論文集 B1（水工学），Vol.77，No.2，pp.I_1483I_1488，2021．
14）Fligg, R. & Barros, J.: A case study of flooding in
the Limpopo River Basin, Xai Xai, Mozambique.
Applied Spatial Modeling and Planning In: John,
R.Lombard, Eliahu Stem, Graham Clarke. Applied

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自然災害科学 J. JSNDS 42 特別号（2023 ）Spartial Moddeling and Planning, 29. London,
Routledge, 2016.
15）牛山素行・本間基寛・横幕早季・杉村晃一：平成30年 7 月豪雨による人的被害の特徴，自然災
害科学，Vol.38，No.1，pp.29-54，2019．
16）牛山素行・本間基寛・横幕早季・杉村晃一：2019年台風19号による人的被害の特徴，自然災
害科学，Vol.40，No.1，pp.81-102，2021．
17）九州地方整備局八代河川国道事務所：令和 2 年
7 月球磨川豪雨検証委員会開催資料第 1 回説明
資料（2/4），http://www.qsr.mlit.go.jp/yatusiro/
river/index/index.html，2023年 1 月25日
18）九州地方整備局八代河川国道事務所：令和 2 年
7 月球磨川豪雨検証委員会開催資料第 1 回説明
資料（2/4），http://www.qsr.mlit.go.jp/yatusiro/
river/index/index.html，2023年 1 月25日
19）畑山満測・高木朗義・梶谷義雄・杉浦聡志：平成30年 7 月豪雨災害における被災地域住民の行動分析，土木計画学研究・講演集，Vol.59，104，
2018.
20）Scikit-learn: “4.1.Partial Dependence and Individual
Conditional Expection plots”, scikit-learn Machine
Learning in Python, https://scikit-learn.org/stable/modules/partial_dependence.html， 2023年 1 月26日21）内閣府：防災情報のページ，平成30年 7 月豪雨

要による被害状況等について（平成31年 1 月 9 日
17：00現在），2019．https://www.bousai.go.jp/
updates/h30typhoon7/index.html，2023 年 6 月20日22）内閣府：防災情報のページ，令和元年第19号等に係る被害状況等について（令和 2 年 4 月10日
9：00 現 在 ），2020．https://www.bousai.go.jp/
updates/r1typhoon19/index.html，2023 年 6 月20日23）内閣府：防災情報のページ，令和 2 年 7 月豪雨
による被害状況等について（令和 3 年 1 月 7 日
14：00現在），2021．https://www.bousai.go.jp/
updates/r2_07ooame/index.html，2023年 6 月20日24）内閣府：防災情報のページ，令和 3 年 8 月の大雨による被害状況等について（令和 3 年12月14日14：00現 在 ），2021．https://www.bousai.go.jp/updates/r3_08ooame/index.html，2023年 6 月20日25）総務省消防庁：災害情報一覧，令和 3 年 8 月の大雨による被害状況等について（令和 3 年11月
18日13：00現在），2022．https://www.fdma.go.jp/disaster/info/2021/，2023年 6 月20日
（投 稿 受 理：2023年 4 月 7 日
訂正稿受理：2023年 7 月 3 日）

旨頻発する豪雨災害において多くの犠牲者が生じている現状から，住民避難の促進に対して様々な視点から考える必要がある。そこで本研究では，機械学習手法と XAI（ 説明可能な AI）
を用いて，住民避難行動に影響を与える要因およびその交互作用を明らかにした。分析に用いたデータは，平成30年 7 月豪雨，令和元年台風19号，令和 2 年 7 月豪雨，令和 3 年 8 月の大雨の 4 種類の災害時における住民避難行動アンケートの調査結果である。これらのデータに対し，
XAI の一種である PD 分析を適用することで，住民の避難行動時における行動や環境に関する要因の組み合わせが避難の予測に対して，どの程度の影響を与えるのかを明らかにした。各災
害において，過去の避難経験や自宅の被災経験，災害時の土砂災害や浸水による自宅の被災などの組み合わせによって避難行動に影響を与えていることが明らかとなった。交互作用効果の大きい要因の組み合わせに着目すると，要因単体での影響が 0 に近い値や負の値を持つような単独では避難行動に影響を与えるとは言えない要因同士が組み合わさることによって，避難行動に影響を与えることが明らかとなった。