非医療従事者の一次救命の不確実性をふまえた AED・サインの適正配置
Proper Arrangement of AED and Sign Consiger that Uncertainty ofDoing First Aid by Non-medical Workers○中島昌暉 *1，山田悟史 *2, 岩田伸一郎 *3 江川香奈 *4
Masaki NAKASHIMA*1, Satoshi YAMADA*2, Shinnichiro IWATA*3, and Kana EGAWA*4*1 立命館大学 理工学研究科

環境都市専攻博士前期課程Master's programs, Graduate School of Science and Engineering,Ritsumeikan Univ.
*2 立命館大学 理工学部建築都市デザイン学科

任期制講師・博士（工学）Lecturer, Dept. of Architecture and Urban Design, Ritsumeikan Univ., Dr.Eng.
*3 日本大学

生産工学部

建築工学科

教授・博士（工学）Prof., Dept. of Architecture and Architectural Engineering, Nihon Univ., Dr. Edg.
*4 東京電機大学

情報環境学部

助教・博士（工学）Assistant Prof., Dept. of Infomation Environment, Tokyo Denki Univ., Dr. Edg.
キーワード：非医療従事者；不確実性；一次救命；AED；サイン；適正配置
Keywords:Non-medical worker;Uncertainty; First Aid;AED;Sign; Proper Arrangement
本研究では、「非」医療従事者による FirstAid におい

1. はじめに今日の日本は超高齢化社会を迎えようとしており、各て「ByStander（以下、BS）」と「FirstResponder（以下、医療機関が救急医療環境の充実化に向けた多様な取り組FR）」に着目した。要救助者が発生した現場に偶然居合わみを検討・実施している。しかしそれと同時に、医療従せた人を「BS」とし、「BS」であり救命行動を行う意思と事者のみによる救急医療の対応の限界と、「非」医療従事技能を有した人物を「FR」とする。消防庁の報告による者の自助・共助の重要性が指摘されている。それらの一と、2015 年に目撃された 24,496 件の心停止のうち AED が例に突発性心停止が挙げられる。突発性心停止は加齢と使用されたのはわずか 1,103 件のみであった 2）。その要因

共に発症のリスクが高まり、処置の精度よりも発症からに、近くに AED がないや AED の設置場所を把握していな処置開始までの時間が予後に強い影響を与えることが指いなどが挙げられる。「非」医療従事者による救急医療環摘されている症例である。そのため、「非」医療従事者に境の充実のためには、FR の育成と BS の救助参加率の向上、よる一次救命（FirstAid）による要救助者の救命の重要AED やサインなどの設備の充実が重要である。しかし現状性が高まっている。しかし、「非」医療従事者の一次救命では、それらの要素を組み合わせた明確な目標値に関すには「不確実性」が含まれる。不確実性の例として、「非」る知見が少ない。

医療従事者が要救助者が発生した現場に遭遇するかどう以上のことから本研究では、「対象地に滞在している人かや一次救命を行う技能や意思を有しているか、AED の場数」、「FirstResponder の存在割合」と「AED の場所を示所を知っているかなどが挙げられる。それらの「非」医すサインの有無」、「AED 処置開始までの時間・救命率」の療従事者の不確実性を踏まえた上で、AED を用いた充実し関係性を把握することにより、適正配置にむけた人数・た救急医療環境を構築する計画論が不十分であるというサインの有無に応じた「FR の育成の目標値」「AED 増設の側面もある※ 1 ※ 2。

効果」を提示することを目的とする。
荒木神社

御膳谷奉拝所

熊鷹社
社務所
警衛所

所在地
京都府京都市伏見区

辻亭

奥社奉拝所

AED 設置場所（黒丸）
警衛所、社務所、御膳谷奉拝所

図1※地図は Yahoo Japan から引用：地図データ Ｃ Yahoo Japan，ZENRIN

AED 追加場所（赤丸）荒木神社、奥社奉拝所、熊鷹社、辻亭

N

100m

伏見稲荷大社の概要

日本建築学会情報システム技術委員会
第 42 回情報･システム･利用･技術シンポジウム論文集， 308-311 ， 2019 年 12 月，東京
Proceedings of the 42nd Symposium on Computer Technology of Information ，Systems and Applications ， AIJ ， 308-311 ， Dec. ， 2019 ， Tokyo－ 308 －

２．研究概要
２．１

研究対象

本研究は医療従事者による一次救命を期待することが困難な対象として京都市伏見区にある「伏見稲荷大社と稲荷山」を選定した（図 1）。伏見稲荷大社は全国各所にある稲荷神社の総本山であり、国内外問わず多くの観光客が訪れている。観光の対象としては、大社への参拝や千本鳥居だけでなく伏見稲荷大社の後ろに位置する稲荷山の登山（通称「お山めぐり」）がある（図 2）。しかし、お山めぐりのルート上には 1 ヶ所しか AED が設置されておらず、要救護者が発生した場合、いち早く FR がその現場所を知らない場合、AED が到着するまでの時間が遅れてしまい救命率が低下してしまう可能性がある。
そこで本研究では、観光客数、AED が既存の 3 ヵ所と増設後の 7 ヵ所、FR が AED の場所を知っているか（AED の100
y =-12.64ln(x) + 87.667
R² = 0.9892

20
15
100の社務所、警衛所の 2 か所、稲荷山の御膳谷奉拝所に 1か所配置されている。増設した場所は奥社奉拝所、熊鷹社、荒木神社、辻亭の 4 か所である。
２．２

シミュレーション空間にエージェントを配置し、エージェ

60
40200200400 600 800 1000 1200
胸骨圧迫の開始時間(秒)図３0060 120 180 240 300 360 420 480 540
AED処置の開始時間(秒)時間と救命率の関係

エージェントをノード上に配置
移動速度、FRかどうかを取得目的地に向かって移動研究方法

解析には Multi-Agent System（MAS）を用いる。MAS は

y = -0.1667x + 100
R² = 1805

場所を示すサインの有無）のそれぞれのパターンを比較し分析を行った。なお AED は現状、伏見稲荷大社の境内伏見稲荷大社
救命率（%）

い対象である。また一次救命の際に、FR や BS が AED の場

図２25
救命率（%）に遭遇し、一次救命を開始することを期待せざるを得な

ＹＥＳ
ＮＯ

患者発生
CPR開始時間
AED開始時間の記録開始

視野内に患者がいるント毎の振る舞いをアルゴリズムとしてモデリングする
患者に駆け寄ることで局部連鎖として全体の結果を観測する手法である。
2018 年 11 月 11 日に伏見稲荷大社、稲荷山を対象に人数調査、観光客の回遊などの行動調査を行った。その結果を元に先行研究 12）から観光客の人数・配置、観光行動

AED要請があるかAED要請に応答するかなどのアルゴリズムを変更した。
本研究では FR の存在割合を変数とし、変数の設定値毎の一次救命（CPR・AED）の開始時間と推測される救命率ランダムな方向へと移動一次救命が行えるか（FRか）分岐点に到着を観測する※ 3。また、AED を既存の 3 か所に加えて新たに4 か所を増設した場合と FR が AED の場所を知らない場合の一次救命処置開始時間と救命率を観測する。時間と救CPRが開始されているかAEDを見つける

命率の関係は図 3 の回帰式とする 4）5）。FR が AED の場所を知らない場合のシミュレーションでの要救護者発生か

CPR開始、AED要請

ら一次救命までのアルゴリズムを図 4 に示す。歩行速度る 6)。視野距離は 8m で、各エージェントは設定してある

図４

ネットワークグラフのリンク上を現地の行動調査から周表１回するように設定した（表 1）。エージェントの数は人数また、比較対象として 1,000 人の 3 パターンとした。

AEDが現場に到着
シミュレーション終了

は 0.8m/s から 1.3m/s の間で各エージェント毎に設定す調査の結果から 2,800 人、先行研究の設定値から 300 人、等確率で分岐項目
視野距離(m)
走行速度(m/s)

次に一次救命について示す。エージェントは視野距離内

アルゴリズムの概要

シミュレーションの設定値
値

項目
8 ＡＥＤ要請対応確率(%)

62

0.8～1.3 AED取り付け時間(s)28

AED起動からショックまでの時間(s)に患者を視認すると、患者に駆け寄る。そのエージェン

観光客数(人)

2800, 1000, 300

トが一次救命を行うことができ（自身が FR である）、且ＡＥＤ数(個)既存：３，増設：４（計７個）

報告 H36

値

53－ 309 －つ CPR が行われていなければ CPR を開始し、近くのエージェントに AED 要請を行う※ 4。AED 要請を受けたエージェ
ントは AED 要請対応確率 62％で要請に応じランダムな方向へと移動を開始する。移動途中に分岐点についた場合、5%50る。CPR 開始時間は、患者が倒れてから FR が CPR を開始

20%1000 人・サイン無4025%

1000 人・サイン有30%2800 人・サイン無35%

2800 人・サイン有救命率（％）

取り付けに 28 秒、AED が処置を開始するまでに 53 秒掛か15%300 人・サイン有等確率で分岐し移動を続ける。AED の最寄のノードに着いた場合、AED を取り患者が発生した場所へと戻る。AED の10%300 人・サイン無3040%
45%
50%
55%
60%

2065%するまでの時間である。AED 処置開始時間は、患者が倒れてから AED が届き、処置を開始するまでの時間である。

70%
75%

1080%

以上のような設定で FR の存在割合を 5％から 100％ま85%90%で 5％ずつ変化させ、一次救命の開始時間と救命率を観95%0測する。また「お山めぐり」のルート上にある荒木神社、

50
FR の存在割合（％）

奥社奉拝所、辻亭、熊鷹社の 4 か所に AED を追加し、上図５記の設定と同様のシミュレーションも行い、FR が AED の位置を知っている場合と比較を行う。なお、各設定値に6040200

おけるシミュレーション回数は 300 回である。以降の章に解析結果を示すが CPR については省略する。

３．１度数

３．解析結果
既存の AED 数のサインの有無による救命率・AED

60402006040200

到達時間の差異
既存の AED 数で人数別、サイン有無別の救命率を図 5に、2800 人のサインの有無別の AED 到達時間を図 6,7 に6040200示す。救命率の各グラフの上昇率（FR の存在割合による救命率の上昇）をまとまると、300 人・サイン無の場合は 0％から 4％、300 人・サイン有の場合は 1％から 7％、1000人・サイン無の場合は 2％から 6％、1000 人・サイン有の図６906030010％、2800 人・サイン有の場合は 7％から 14％となっている。サインの有無による改善率（サインの有無による救命率の上昇率）を人数別にまとめると、300 人の場合は次に AED の到達時間をサインの有無で比較すると、サイン有りの方が早い時間で到達している確率が多いことが分かる。また、AED が到達しない（1200 秒）回数も減少していることが分かる。以上のことより、サインの有無による救命率の差は AED の到達時間の差であると推測される。また、各救命率を見たとき、どのパターンでもFR の割合を増やすと救命率は上昇しているが緩やかな上度数場合はおよそ 4％となっている。

100%

既存の AED 数での救命率（サイン有）
現状・有

140

280

420

560

700

���
840

���
980

����
1120

����
1260

����
1400

����
1540

����
1680

����
1820

����
1960

����
2100

����
2240

����
2380

����
2520

����
2660

����
2800

500 1000 0500 1000 0 500 1000

500 1000 0500 1000 0140280420560
700
840
980
1120
1260
1400
1540
1680
1820
1960
2100
2240
2380
2520
2660
2800

時間（秒）

場合は 3％から 9％、2800 人・サイン無の場合は 8％からおよそ 3％、1000 人の場合はおよそ 3 ～ 4％、2800 人の0

100

90
60
30
090
60
30
090
60
30
00

既存の AED 数での AED 到達時間（サイン有）���140

���
280

���
420

���
560

���
700

���
840

���980����
1120

����1260

����
1400

����
1540

����1680

����
1820

����1960

����
2100

����
2240

����
2380

����
2520

����
2660

����
2800

500 1000 0500 1000 0

500 1000 0500 1000 0 500 1000

140
280
420
560
700
840
980
1120
1260
1400
1540
1680
1820
1960
2100
2240
2380
25202660
2800時間（秒）図７

既存の AED 数での AED 到達時間（サイン無）昇であるため有効な FR の育成の目標値を明示することはイン有の場合は 6％から 24％、1000 人・サイン無の場合難しい。

は 12％から 23％、1000 人・サイン有の場合は 15％から３．２30％、2800 人・サイン無の場合は 19％から 28％、2800 人・

AED 数を増設した場合のサインの有無による救命率・AED 到達時間の差異

サイン有の場合は 27％から 35％となっている。サインのAED を増設した場合の人数別、サイン有無別の救命率有無による改善率を人数別にまとめると、300 人の場合はを図 8 に示す。救命率の各グラフの上昇率をまとまる

およそ 6％、1000 人の場合はおよそ 8％、2800 人の場合と、300 人・サイン無の場合は 3％から 15％、300 人・サはおよそ 7％となっている。また、救命率の上昇幅は 300

報告 H36－ 310 －5%300 人・サイン無300 人・サイン有1000 人・サイン無1000 人・サイン有2800 人・サイン無2800 人・サイン有5040

場所を示すサインの効果が大きいことが分かる。しかし

20%ながら、AED を増設した場合は FR の存在割合、AED の場

15%
25%
30%

ことが分かる。今後の課題点として人数のパターンを増

45%

やし、AED 増設・サインの効果の比較検証や、更なる AED

救命率（％）

50%
55%

20

更なる AED 増設の効果や、患者属性による救命行動の参70%加率などの心理的要因などのシミュレーションにおける

75%
80%
85%

90%
95%

0

図８50
FR の存在割合（％）

100

40

100%

5%

10%
15%
20%
25%
30%
35%

救命率（％）

40%

30

45%
50%
55%
60%

20

65%
70%
75%

1080%
85%

90%
95%

0

図９50
FR の存在割合（％）

100

100%

現状と増設の救命率の比較（2800 人）

人が最も大きく、人数が増えるにつれて上昇幅は減少していく。
現状と同様に、各救命率を見たとき、どのパターンでも FR の割合を増やすと救命率は上昇しているが緩やかな上昇であるため有効な FR の育成の目標値を明示することは難しい。

４．考察とまとめ既存の AED の場合と AED を増設した場合の救命率を比較した時に、AED を増設した場合のほうが救命率が高くなっていることが分かる（図 9）。AED を増設した場合の改善率は 2800 人の時は 11％～ 18％となっている。このことより、AED の増設の効果があると考えられる。また、サインの有無で比較した時もサイン有りのほうが救命率が高くなり、AED 増設と同様に AED の場所を示すサインの効果があると考えられる。
しかしながら、有効な FR の育成に関しては、現状をベースに考えるのならば、サインの有無に関わらず、救命率の上昇が緩やかであることから、明確な目標値を明示す

報告 H36

条件の精緻化も今後の課題とする。

謝辞
本研究は科学研究費基盤 (C)「非医療従事者の一次救命における不確実性をふまえた AED・サインの適正配置（18K04524、研究代表者：山田悟史）」の助成を受増設した場合の救命率（サイン有）現状・サイン無現状・サイン有増設・サイン無増設・サイン有50の増設を行い、最適配置の導出などが挙げられる。また、

60%
65%

10

所を示すサインの有無が、救命率に大きな影響を与える35%40%30ることは難しい。このことより、FR の育成よりも AED の10%けて実施したものである。記して深謝を表する。
注釈※ 1） AED は「非医療従事者による自動体外式除細動器（AED）の使用のあり方検討会報告書」11）を契機に多くの取り組みが行われており、一例として AED 使用講習会などが挙げられる。
※ 2） 本研究のテーマである突発性心停止を想定した非医療従事者の一次救命については、要救護者に対する AED を使用した救命活動を想定した。
※ 3） CPR とは心配蘇生法（cardiopulmonary resuscitation）の略であり、気道確保、人工呼吸、胸骨圧迫などによる一次救命処置のことである。
※ 4） 一時救命のマニュアルおいて「AED を探すために現場を離れる」ことよりも「CPR を継続しながら AED を要請する」ことが推奨されている。そのため救急医療に関する知識と処置を行う意識を有した FR はこれに従うと考えられるためこのような設定とした。
参考文献
01) 山田悟史，遠藤伸太郎，宗本晋作，小峯力：非医療従事者の一次救命による救護環境の計画手法に関する研究，第 39
回情報・システム・利用・技術シンポジウム論文集：報告
pp.205-208,2016.12, 日本建築学会
02) 平成 28 年版消防白書 , 総務省消防庁，2016．1203) 伏見稲荷大社ホームページ ,http://inari.jp/04) Mikael Holmberg,Stig Holmberg,Johan Herlitz:Effect ofbystander cardiopulmonary resuscitation in out-of hospital
cardiac arrest patients in Sweden,Resuscitation 47,pp.59–70,200005) M a r y P L a r s e n , M i c k e y S E i s e n b e r g , R i c h a r d O
Cummins,Alfred P Hallstrom:Predicting Survival From
Out-of-Hospital Cardiac Arrest: A Graphic Model,Annalsof Emergency Medicine,22(11),pp.1652-8,1993.1106) 山崎昌廣・佐藤陽彦：ヒトの歩行―歩幅、歩調、速度およびエネルギー代謝の観点から―，人類誌，98(4)，pp.385401，1990
07) 京都観光総合調査 , 京都市産業観光局 ,2013https://kanko.city.kyoto.lg.jp/chosa/image/kanko_
chosa25.pdf
08) 山影進 : 人工社会構築指南 artisoc によるマルチエージェ
ント ･ シミュレーション入門09) 兼田敏之：artisoc で始める歩行者エージェントシミュレーション10) h t t p s : / / w w w . g o r i l u c k e y . c o m / a r c h i v e s / 2 0 1 5 0 9 2 2 _fushimiinaritaisha.html
11) 非医療従事者による自動体外式除細動器（AED）の使用のあり方検討会報告書 , 厚生労働省，2013.912) 中島昌暉 , 山田悟史 , 岩田伸一郎 , 江川香奈：一次救命を実施する非医療従事者の存在確率をふまえた AED の適正配
置 , 第 41 回情報・システム・利用・技術シンポジウム論文集：
報告 pp.278-281,2018.12, 日本建築学会－ 311 －