情報処理学会 インタラクション 2019
IPSJ Interaction 2019

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大規模エージェント群を用いた津波災害時の避難行動シミュレーションシステムの開発
川合康央†1 海津ゆりえ†1吉田周生†1大野つばさ†1

概要：ゲームエンジンを用いた津波避難行動シミュレーションシステムを開発し，対象地区を鎌倉市としたシミュレーションによる評価を行った．避難行動を行うエージェントを作成し，自律的に避難先を検索し定められた速度で避難行動させることで，避難場所の配置に関する現状の課題を明らかにする．このエージェントは，歩行速度や被災条件の異なる 3 種類と，避難行動の異なる 2 種類のものを用意し，その数や比率を自由に可変できるものとした．津波については，傾斜平面挿入による表現を用いることで，リアルタイムでの検討と 3 次元でのビジュアライゼーションを可能とした．シミュレーションの結果，内陸部においても被災者が集中する箇所が存在することが明らかとなった．

1. はじめにータを提供することを目的とする．これまで本研究では，国土地理院のオープンデータを用いた津波避難行動の可視海底を震源とする地震時に，海底地形の短時間での急激a化に関する研究を行ってきた[7,8]．本稿では，避難行動のな変形によって海水への衝撃波によって，津波が発生する．

アルゴリズムを再検討し，1 万体規模の大規模エージェン

津波は，波の高さが低いものであっても非常に強い水の圧トによるシミュレーションシステムの開発と，同システム力を持ち，沿岸地域の広範囲にわたって大きな被害を与えを用いたシミュレーション結果について報告する．

る[1]．これまでの津波シミュレーションでは，主として津波の波動による数値計算から，津波到達時間や地形効果による津波集中などについて，多くの研究がなされてきた[24]．これらは，波長数キロ単位の津波と地形の関係について着目したものであり，国土レベルでの防災計画を検討する際に重要なものである．
一方，津波ハザードマップなど，地域住民にとって身近な防災情報においては，地方自治体が主となり防災計画が図1

鎌倉市における津波ハザードマップの推移（左：平成 21 年作成，右：平成 25 年作成）

立てられている．そこでは，国や県から提供された津波シミュレーションのデータをもとに，浸水域や津波到達時間，最大津波高さを参照し，個別の街路における避難経路や津2. システムの開発

波簿避難ビルの選定が行われている．地方自治体では，提2.1 地理情報供されるデータによって防災計画を策定するため，元とな

本システムでは，地理情報を取得するため，国土地理院るデータが変更されると，防災計画を大幅に見直すことがの基盤地図情報ダウンロードサービスを使用した[9]．本サ必要となる．鎌倉市では，東日本大震災以前と以後によるービスでは，Web 上から任意の地域のメッシュにおける，津波浸水域データの大規模な更新のため，ハザードマップ様々な種類の基盤地図情報を XML データ形式で取得するの再作成が行われた（図 1）[5,6]．また，地方自治体レベルことが可能である．ダウンロードした XML データは，基では，これまでの津波シミュレーションシステムそのもの本項目と数値標高モデルの専用表示ソフトウェアである基の構築や運用が，コスト面から不可能であるため，市単位盤地図情報ビューア[10]によって読み取られ，これを Shapeでの詳細なシミュレーションを，避難者や避難場所の数や形式のデータに変換して書き出すこととする．

種類など，様々な条件で試行することが難しいものとなっている．

次に，フリーオープンソースの地理情報システムである
QGIS[11]に，変換した Shape ファイルを，新規ベクターレ

本研究では，ゲームエンジンとオープンデータを用いるイヤとして読み込んで表示させた．QGIS 上では，マップキことによって，低コストで地域の実情を詳細に反映したシ

ャンバスにタイルマップを追加するためのプラグインであステムの構築を行う．本システムでは，津波そのものではる”TileLayerPlugin”[12]と，WebGL と three.js JavaScript ライ

なく，避難者の避難行動に着目し，被災が予測される個所ブラリを使用した 3D 視覚化プラグイン”Qgis2threejs”[13]を可視化することによって，防災計画に資する基礎的なデを使用し，高度情報を持った 3 次元の地理情報データを作†1 文教大学
Bunkyo University© 2019 Information Processing Society of Japan240

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成した．テクスチャデータとして，国土地理院の地図・空とで，標高に応じた時系列浸水を再現した．地形や建物に中写真サービス[14]を利用し，前掲の”TileLayerPlugin”を用よる流速の変化や施設等の破壊条件は設けていないため精いて，航空写真を地形モデルに投影した．QGIS 上で加工さ度は劣るが，簡易な計算で表すことができるため，軽量なれた 3 次元データは，地形，道路縁，建築物の外周線の 3津波モデルとして採用した．

つのレイヤとして，STL 形式のデータとして書き出した．

2.3 避難行動エージェント

加工された 3 次元地理情報データは，3DCG の統合環境

本システムでは，津波から自律的に避難するエージェンである blender[15]上に読み込んだ．道路縁データは，路面トを作成した．避難行動アルゴリズムを改良することによに相当する面にポリゴンを手動で生成し，市街地の道路面り動作の軽量化をはかることで，1 万体のエージェントがを詳細に作成した．道路面を表すポリゴンは，地形モデル同時に動作するものとして開発を行った．の高さ情報と値が異なる箇所があったため，blender の cloth避難するエージェントは，2 種類の避難行動パターンとモディファイアを用いて，道路面を地形モデルに沿って落3 つの年齢属性を持つものとした．本システムでは，避難とし込んだ．建築物の外周線は，対象地域の都市計画地図行動パターンとして，在住者と来街者の 2 種類を想定しての用途地域[16]を参照し，容積率から想定される建物高さいる．在住者は，基本的に避難場所を予め知っているエーを，街区全体の建物高さとして入力した．これら blender 上ジェントとして設定されている．在住者エージェントは，で生成された 3 次元モデルデータは，FBX 形式のデータと津波発生後に，自らの座標から最も近い位置にある高台まして書き出し，これを統合開発環境であるゲームエンジン

たは津波避難ビルに向かって，定められた速度で移動するUNITY[17]に読み込み，種々のインタラクションを施すここととした．津波避難ビルには収容定員が設定されているととした．一連の開発の流れとデータフォーマットを以下ため，避難したエージェントが到着した時に，津波避難ビに示す（図 2）．

ルが収容定員を超えていた場合，そのエージェントは津波

基盤地図情報の取得
基盤地図情報ダウンロードサービス

避難ビルには入れない．そのため，収容定員を超えていた

航空写真の取得
地図・空中写真
閲覧サービス

ことを確認したエージェントは，現在の座標から最も近い避難先を検索し，再度避難行動を始める．一方で来街者は，XML

基盤地図情報の変換
基盤地図情報ビューア
Ver.4.00

SHP

地図情報の加工
QGIS
Ver.2.14.3

STL

3 次元モデル統合環境
Blender
Ver.2.7.9
FBX

QGIS Python Plugins の追加
TileLayerPlugin
Qgis2threejs

図2

ゲームエンジン
GameEngine
Unity 5.6.3 EXE

開発の流れとデータフォーマット

避難先を知らないエージェントとして設定されており，津波発生後，自らの座標に最も近いエージェントに従って避難行動するものとした．
また，年齢属性として，成人，児童，高齢者の 3 種類を用意した．成人エージェントは，移動速度 1.5m/s，被災津波深さ 0.6ｍ，児童エージェントは，移動速度 1.2m/s，被災
津波深さ 0.3m，高齢者エージェントは移動速度 1.0m/s，被2.2 津波表現
内閣府，農林水産省，国土交通省によって作成された津

災津波深さ 0.6ｍとした[19]．計 6 種類の各エージェントは，その性質に応じて色分けを行った（図 3）．

波・高潮ハザードマップ[18]によれば，浸水予測手法の考え方として，作成目的・評価対象に応じた精度が求められるとされている．浸水予測手法として，時系列を考慮した数
値計算シミュレーションによる設定は，浸水の時間的経過に関するデータや地点ごとの浸水深データなど，ハザードマップ作成に必要なデータを精度よく得られるとされてい図3

避難行動を行うエージェントの種類

るが，技術力と費用を要するため高コストのものとなることが課題である．一方で，簡便な手法として地盤高による本システムでは，シミュレーション開始後，設定画面（図設定手法も挙げられており，これは低コストで実施できる4）で登録した数と特質を持ったエージェントが，範囲内にが，正確な流速や浸水開始時刻，地形による津波遡上の時ある道路面上にランダムに配置される．在住者エージェン

系列的な影響が予測されないものとなっている．

トは，自らの座標から最も近い位置にある高台または赤色

本システムでは，津波・高潮ハザードマップによる浸水で表された津波避難ビルを目指して移動し，来街者エージ

予測手法のうち，地盤高による設定手法をベースとし，こェントは最も近いエージェントに従って移動する（図 5）．

れに津波モデルを一定速度で移動させることによって，浸設定された津波高さ以上の高台または津波避難ビルに収容

水開始時刻等の時系列を部分的に考慮したモデルを採用すされたエージェントは，避難完了者としてオレンジ色のバる．ここでは，津波を表すモデルとして，0.1 度回転させたーで表され，どの津波避難ビルに避難者が集中しているの傾斜平面を用意し，これを 3 次元地形モデルに挿入するこかを表す．一方で，津波を表す傾斜平面が，エージェント© 2019 Information Processing Society of Japan241

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IPSJ Interaction 2019に設定された夫々の被災津波高さ以上の値となった際には，被災したエージェントとして判定される．被災エージェン
トは，その場でピンク色のバーとなり，被災した位置に留まる．ピンク色のバーが集中している地域が，被災者が多く発生する位置であると考えられる（図 6）．
シミュレーション終了後，結果画面が表示される．ここでは，在住者，来街者と年齢属性別の被災者の数が表示されるとともに，その結果を CSV 形式のファイルとして，システム内に出力を行うものとなっている．エージェントはランダムに道路上に配置されるため，シミュレーションの初期条件によって結果は異なる．そのため，条件を設定した後，繰り返し試行してデータを収集し，分析することが可能なものとした．

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3. システムによる評価
本システムを用いて，エージェントによる避難行動シミュレーションを行った．対象地区は，神奈川県鎌倉市市街地とし，由比ガ浜に面する凡そ 2 ㎢の範囲とした．10,000
体のエージェントを対象地区の道路上にランダムに配置し，避難行動を行わせる．エージェントの年齢属性として，本シミュレーションでは児童を 5～14 歳，成人を 15～64 歳，高齢者を 65 歳以上とし，また 5 歳未満のエージェントは成人とともに避難するものとした．本実験では，鎌倉市の年齢別人口[20]に基づき，児童 8％，成人 61％，高齢者 31％とした．次に，在住者と来街者の比率を，資料の入込観光客調査[21]から 1 日当たりの平均観光客数を割り出し，その比率を在住者 78％，来街者 22％とした．今回は津波高さとして 5m，10m，15m の三種類を用意し，それぞれの場合について 50 回のシミュレーションを行うこととした（図7）．

図4

図5

各種条件の設定画面

避難行動を行うエージェント

図7
図6

津波避難ビル（赤），収容者数（オレンジ）と鎌倉市における津波シミュレーション（上段から津波到達 0 秒，300 秒，600 秒後）

エージェント被災箇所（ピンク）© 2019 Information Processing Society of Japan242

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シミュレーションを津波高さごとに各 50 回試行し，そは目の前に津波が迫る海側へ避難しなければならない箇所の集計を行った結果，エージェント別の平均被災率は，次もあり，避難サインや誘導方向などの改善を必要とする場のような値となった．津波高さ 5ｍの時に，在住者は児童所があることも明らかとなった．

0.27％，成人 0.05%，高齢者 0.25%，来街者は児童 0.20%，4. まとめ

成人 0.05%，高齢者 0.26%となった．津波高さ 10m の時，在住者児童は 5.00%，成人は 3.36%，高齢者は 5.50%，来街

本研究では，ゲームエンジンを用いた津波避難行動シミ者児童は 4.85%，成人は 3.53%，高齢者は 5.56%となった．

ュレーションシステムを開発し，実在する市街地として，津波高さ 15m 時には，在住者児童 21.60%，成人 12.81%，鎌倉市を対象としたシミュレーションによる評価を行った．

高齢者 18.85%，来街者児童 22.33%，成人 13.36%，高齢者

津波の再現については，仮想海面を模した傾斜平面挿入に19.08%であった．いずれのケースにおいても，成人に比しよる簡易な表現を用いることによって，処理を軽量化し，て，被災する津波高さの低い児童エージェントと，移動速リアルタイムでの検討を可能とした．一方，避難者につい度の遅い高齢者エージェントは，成人エージェントに比しては，自律的に避難先を検索し，定められた速度で移動すて被災率が高いものとなった．また，対象地区全域での平るエージェントを作成した．このエージェントは，歩行速

均被災率は，津波高さ 5m の時 0.13%であったが，津波高度や被災条件の異なる 3 種類と，避難行動の異なる 2 種類

さ 10ｍ時には 4.19%，15m 時には 15.57%であり，津波高さのものを用意し，その数や比率を自由に可変できるものとに応じて甚大な被害が生じる可能性があることが分かった

した．また，津波発生時には，在住者や来街者がどのよう（図 8）．

な状態であるかは不確定であるため，本システムでは避難0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

者を対象地区の道路面上にランダム配置することとした．
結果，鎌倉市では，沿岸部だけでなく，避難途中の内陸在住児童5m
在住成人5m

部でも大きな被害が発生することが明らかとなった．また，在住高齢5m

低標高が続く道や川に挟まれた場所など，高さの比較的低来街児童5m

い津波であっても大規模な被害が出るポイントがあること

来街成人5mを確認した．一方で，鎌倉市は歴史的文化都市でもあり，

来街高齢5m

景観法に基づく景観計画が施されており，景観地区[21]や在住児童10m

風致地区[22]が定められている．そのため，建物高さは地区

在住成人10m

により 8~15m の高さ制限が課されており，津波避難ビルと在住高齢10mしての収容定員は小さいものとなっている．今後，多くの来街児童10m
来街成人10m

被災が予測される箇所においては，地方自治体と地域住民

来街高齢10mの協働によって，適切な津波避難ビルの配置計画と指定が必要であると考えられる．

在住児童15m

提案したシステムは，オープンデータを用い，開発環境

在住成人15m
在住高齢15mとしてゲームエンジンやフリー・オープンソースソフトウ

来街児童15m

ェアを活用することによって，低コストで開発が可能であ来街成人15m

るため，地方自治体などで，地域住民とともに防災計画を来街高齢15m

図8検討する際に有効なツールとなると考えられる．今回提案
津波高さとエージェント属性別の被災率したシステムは，津波表現について簡易なものを用いたが，別途いくつかの条件を設定した動的な津波モデルと置き換

シミュレーションの結果，内陸部においても被災者が集えることで，より正確なシミュレーションが可能になると中してみられる箇所が存在することが明らかとなった．こ考えられる．また，実際に防災計画を検討するにあたり，れらは，内陸部に河川が入り込んだ低地に多くみられ，津津波避難ビルなどの避難先や災害時に通行を可能とする私波が河川を遡上し，海岸方向からの津波と挟まれる個所が有地が追加できる等，都市条件をインタラクティブに変更見られた．また，避難者は津波発生後に何らかの避難行動が可能なツールへと発展していく必要がある．

を行うため，実際には内陸部に避難してはいたが，低地が今回のシステムでは，津波に対する避難行動をシミュレ

続く地形においては，内陸部の市街地において津波被害にートするものとして開発を行ったが，津波発生前の地震が遭遇する事態も見られた．海岸沿いの津波避難ビルととも近い場所で発生した場合，建物や都市設置物等の火災，崩に，低地の内陸部における市街地においても，被災者が集壊などによる道路の寸断が起こる可能性がある．また，津中してみられる箇所が観測されたため，適切な避難場所の波避難ビルについても，すべて稼働することが前提となっ策定が必要であると考えられる．さらに避難経路によってているが，震源が近い場所で大規模な地震が発生した場合© 2019 Information Processing Society of Japan243

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IPSJ Interaction 2019には，これらのビルそのものが避難場所として使用できないケースが考えられる．今後は，本システムを改良し，大規模火災，地震，洪水等，複合的な災害を組み合わせた総合的な防災シミュレーションモデルを作成し，実際の防災計画に資するシステムの開発を行っていくこととする．
謝辞

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2019/3/6[22] “鎌倉市景観計画について”.
https://www.city.kamakura.kanagawa.jp/keikan/keikaku.html, (参照 2018-12-18).
[23] “鎌倉市風致地区条例”.
https://www.city.kamakura.kanagawa.jp/fuuchi/huutitiku.html, (参照 2018-12-18).

本研究は JSPS 科研費 JP16K02080 の助成を受けたものです．

参考文献
松冨英夫, 首藤伸夫. 津波の浸水深, 流速と家屋被害. 海岸工学論文集, 1994, vol.41, p. 246-250.
[2] 相田勇.陸上に溢れる津波の数値実験-高知県須崎および宇佐の場合. 地震研究所彙報, 1977, vol.52, p.441-460.
[3] 首藤伸夫, 永井孝志. 津波の数値シミュレーションと可視化.
可視化情報学会誌, 1994, vol.14, no.52, p.2-6.
[4] 小谷美佐, 今村文彦, 首籐伸夫. GIS を利用した津波遡上計算と被害推定法. 海岸工学論文集, 1998, vol.45, p.356-360.
[5] “（参考）鎌倉市津波ハザードマップ（平成 21 年 7 月作成）
-材木座から稲村ガ崎”.
https://www.city.kamakura.kanagawa.jp/sougoubousai/documents/
kamakurabver4.pdf, (参照 2018-12-16).
[6] “鎌倉市津波ハザードマップ（平成 25 年 3 月改定）-材木座から稲村ガ崎”.
https://www.city.kamakura.kanagawa.jp/sougoubousai/documents/
01tsunamih-m-yui-sakanosita.pdf (参照 2018-12-16).
[7] 川合康央, 海津ゆりえ, 河原健太, 大渕遥平, 大塚哲史, 富松
栞里. 防災計画における合意形成のための津波避難行動シミュレーションシステムの開発. 情報処理学会インタラクショ
ン 2018 論文集, 2018, p.1099-1104.
[8] Kawai, Y., Kaizu, Y., Yoshida, S. Visualization system for tsunami
evacuation behavior. In SIGGRAPH Asia 2018 Posters, 2018, 2p.
[9] “基盤地図情報ダウンロードサービス”.
https://fgd.gsi.go.jp/download/menu.php, (参照 2018-12-16).
[10] “基盤地図情報ビューア”.
https://fgd.gsi.go.jp/otherdata/tool/FGDV.zip, (参照 2018-12-16).
[11] “QGIS”. https://www.qgis.org/, (参照 2018-12-16).
[12] “TileLayer Plugin - QGIS Python Plugins Repository”.
https://plugins.qgis.org/plugins/TileLayerPlugin/, (参照 2018-1216).
[13] “Qgis2threejs - QGIS Python Plugins Repository”.
https://plugins.qgis.org/plugins/Qgis2threejs/, (参照 2018-12-16).
[14] “地図・空中写真サービス”.
https://mapps.gsi.go.jp/maplibSearch.do#1, (参照 2018-12-16).
[15] “blender”. https://www.blender.org/, (参照 2018-12-16).
[16] “鎌倉市都市計画情報等提供サービス（WebMap 版）”.
https://www.city.kamakura.kanagawa.jp/plan/service_ver2_0100.ht
ml, (参照 2018-12-16).
[17] “Unity” https://unity3d.com/, (参照 2018-12-16).
[18] 内閣府（地震・火山対策担当）, 他. 津波・高潮ハザードマ
ップマニュアル, 2004[19] 岡本睦, 目黒公郎. 避難行動シミュレーションに基づく津波
避難困難度マッピングシステムの開発. 生産研究, 2007,vol.59, no.3, p.295-298.
[20] “第 1 表 年齢(各歳・5 歳階級)別, 男女別人口(平成 30 年)”.
https://www.city.kamakura.kanagawa.jp/soumu/toukei/nenreibetu1_1/documents/5saikaikyu.pdf, (参照 2018-12-18).
[21] “鎌倉市観光客等地震・津波対策ガイドライン”.
https://www.city.kamakura.kanagawa.jp/kamakurakankou/documents/jisin_tsunami_guideline.pdf, (参照 2018-1218).

[1]© 2019 Information Processing Society of Japan244