2019高専機構・防災科研協働コンテスト「地域防災力向上チャレンジ」最終審査会[ WEB公開用 ]異種情報源の統合による
令和元年千葉県激甚災害の被害状況の可視化
木更津工業高等専門学校
制御・情報システム工学専攻 稲毛惇人（専攻科2年）
情報工学科 篠田拓樹（本科5年）
情報工学科 飯棲俊介（本科4年）
情報工学科 大枝真一（教員）背景・目的1

2019年9⽉9⽇未明に襲来した令和元年台⾵15号により，千葉県南部を中⼼に甚⼤な被害をもたらした．その被害の深刻さから，10⽉11⽇に政府から激甚災害に指定され，2020年2⽉19⽇には気象庁により「令和元年房総半島台⾵」と命名された．
広域に渡る災害の場合，地⽅⾃治体が被害状況を集約し，さらに県，国が情報集約して復旧にあたる必要がある．しかし，台⾵
15号では⼤規模および⻑期化した停電の影響により，地⽅⾃治体での情報集約が困難であったため復旧速度に⼤きな影響を与えた．
そこで本研究では，将来の巨⼤台⾵に備えるために，千葉県南部地域を対象とし，台⾵15号の被害状況について調査・解析する．
（1）異種情報源の統合による被害状況の全容把握までの可視化
分散した多種多様な台⾵15号による被害情報を統合し，時系列に可視化する．具体的には，地⽅⾃治体，⾼速道路会社，電⼒会
社，テレビ局などが保有している被害情報を集約し，9⽉8⽇の被災直後から最終的な被害状況の全容把握までにどのような過程を経たのか調査・解析する．

集約

メディア報道

各種SNS発信統合
機械学習を⽤いた
新しいアプローチ

台⾵による被害

⾵速データ

XRAINデータ

異種情報源

迅速な復旧

（2）住宅の罹災証明書の⼿続き混雑予測
可視化を⾏ったことで，罹災証明書の⼿続きにタイムラグがあることがわかった．つまり，被災者は家屋の被災状況を⾃治体に申請するが，被災直後に混み合うわけではないことがわかった．⾃治体への混雑予測は，罹災証明書の発⾏を迅速に⾏うために重要な課題となっている．そこで，深層学習の⼀つであるLSTM（Long-Short Term Memory）を⽤いて窓⼝の混雑予測を⾏う．

データ一覧
データ種別

2
提供・出典

1

台⾵位置表（台⾵15号）
PDF報告書気象庁

2

⾵の客観解析値

防災科学技術研究所

3

XRAIN（⾬量データ）

国⼟交通省

4

MGDSST(海⾯⽔温データ）

気象庁

5「台⾵15号による災害に対する取組について」PDF報告書千葉県庁 防災危機管理部

6「令和元年台⾵第15号に係る被害状況等について」PDF報告書内閣府

7

テレビ番組メタデータ

株式会社エム・データ

8

⾼速道路の被害情報

9

各種災害情報

10
11

データ数，期間，説明
データ数︓1報（1ページ，PDF），51件．

期間︓2019年9⽉2⽇9時〜12⽇3時

気象庁が過去の台⾵資料として公開しているPDFファイル．カラムは⽇時，台⾵の位置，中⼼気圧，最⼤⾵速，暴⾵域半径など7項⽬．
データはPDFのため，可視化のためには数値データに変換する必要がある．
データ数︓3,472ファイル，12GB．

期間︓2019年8⽉28⽇〜9⽉8⽇（関東）

防災科研より提供いただいた⾵速データ．
データ数︓170,512ファイル，15GB．

期間︓2019年7⽉〜10⽉（関東）国⼟交通省より提供されているXRAINデータ．XRAIN（eXtended RAdar Information Network）とは⾼性能レーダ⾬量計ネットワークのことであり，⾬量データである．DIAS（https://www.diasjp.net/），もしくは河川情報センター（有料）より⼊⼿．
データ数︓18ファイル，8MB．

期間︓2019年9⽉9⽇〜2020年3⽉5⽇

気象庁より提供されている全球の海⾯⽔温データ．NEAR-GOOS（http://ds.data.jma.go.jp/gmd/goos/data/database.html）より⼊⼿．
データ数︓117報（1報につき約10ページのPDF），29MB．

期間︓2019年9⽉9⽇〜2020年3⽉5⽇

千葉県庁のHPで公開されている．被害状況（⼈的被害，住家被害，ライフラインの被害）の数が報告されている．9⽉9⽇から逐次更新される形で，117報（2020年3⽉5⽇現在）に渡って報告されている．データはPDFのため，⽂章や数値は前処理プログラムによって抽出する必要がある．
データ数︓30報（1報につき約40ページのPDF），18MB．

期間︓2019年9⽉9⽇〜2019年12⽉5⽇

内閣府のHPで公開されている報告書である．気象概要，避難指⽰，被害状況など⾮常に細かく報告されている．千葉県庁の報告書と同様に，最終的な報告書ではなく，
9⽉9⽇から更新される形で30報にわたって報告されている．データはPDFのため，⽂章や数値は前処理プログラムによって抽出する必要がある．
データ数︓3,219件．

期間︓2019年9⽉1⽇〜2019年9⽉30⽇

テレビ放映された内容を⽇本語で要約したデータ．カラムは，放送⽇時，局，番組名，話題開始時間，など15項⽬．⽤いたデータは，ヘッドライン（話題の⾒出し情報）とMEMO（話題の詳細情報）に「台⾵15号」が含まれている項⽬を抽出した．本プロジェクトに賛同いただき提供して頂いた．

東⽇本⾼速道路株式会社 関東⽀社
東京湾アクアライン管理事務所

データ数︓30件．

期間︓2019年9⽉9⽇4時〜9⽇17時

⽇時，緯度経度，写真，被害情報，など9項⽬．⼟砂崩れなどの⾼速道路の被害情報．台⾵被害の状況を把握するまでのデータ．報告⽇時があるため，どの箇所から情報が集約されたかがわかる．本プロジェクトに賛同いただき提供して頂いた．

⼀般社団法⼈ 危機管理情報共有基盤， データ数︓8,851件．
および，株式会社レスキューナウ

期間︓2019年9⽉1⽇〜2019年9⽉30⽇「台⾵15号対応検証委員会
報告書（最終報告）
PDF報告書東京電⼒パワーグリッド株式会社

2020年1⽉16⽇ 発表

・災害対応記録
・罹災証明書発⾏記録

⽊更津市役所

災害に関する避難情報，緊急情報，交通障害情報，台⾵情報，ライフライン情報，通信システム障害情報．⼀般社団法⼈ 危機管理情報共有基盤，および株式会社レス
キューナウでは，様々な災害情報を危機管理情報センターで集約しデータ配信している．本プロジェクトに賛同いただき提供して頂いた．
データ数︓1報（41ページ，PDF）

台⾵15号によって，東京電⼒パワーグリッド株式会社の電⼒供給エリアにおいて，送電鉄塔2基が倒壊，電柱約2,000本が折損した．これにより，9⽉9⽇8時時点で最⼤約93万件の停電が発⽣した．本報告書は，被災状況および復旧関しての報告書である．PDFでの配布であり，数値データに変換する必要がある．
データ数︓5ファイル

期間︓2019年9⽉8⽇〜2019年10⽉26⽇

台⾵15号対策のために，⽊更津市役所が⾏った災害対応記録である．どの部署がどのような活動をしたか（メール連絡，警報の発報，避難所の開設）が，時間とともに克明に記録されている．また，罹災証明書の発⾏数だけでなく，発⾏した⽇時においても，本プロジェクトに賛同いただき提供して頂いた．

その他，本プロジェクトでは，直接データの解析には⽤いなかったが，袖ケ浦市役所，鴨川市役所，南房総市役所，株式会社NTTドコモからデータおよび情報提供のご協⼒を頂いた．

気象データと電柱・高速道路被害の統合による可視化
気象庁から台⾵位置表（台⾵15号）がPDFとして公開されている．また，⾵の客観解析値，海⾯⽔温，⾬量（XRAIN）らの気象データと，気象以外のデータを統合して，被害状況の可視化を⾏う．

3（2）台⾵位置と⾼速道路被害の統合
台⾵位置表（T1915.pdf）と，東⽇本⾼速道路株式会社に提供して頂いた⾼速道
路被害情報を統合した結果を⽰す．

（1）台⾵位置と電柱被害の統合
多くの解析を⾏ったが，ここでは紙⾯の都合により，台⾵位置表（T1915.pdf）
を数値化し可視化を⾏った．また，電柱被害データと統合した結果を⽰す．
2019年台風第15号

FAXAI (1915)
位

（日本時）

中心位置
中心 最大
気圧 風速
緯度
経度
hPa m/s
2 09 15.9 N 167.9 E 1010 -15 16.2
166.6
1008 -21 16.5
165.4
1008 -3 03 16.8
164.3
1008 -09 17.0
163.01008 -15 17.1
161.8
1006 -21 17.2
161.01008 -4 03 17.5
160.2
1006 -09 17.8
159.41008 -15 18.0
158.51006 -21 18.3
157.5
1004 -5 03 18.6
156.7
1002 18
09 19.1
156.1
1000 18
15 19.7
155.5
998 2021 20.6
154.6
996 20
6 03 21.6
153.2
994 20
09 22.6
151.6
992 2315 23.7
149.9
990 2521 24.6
148.1
985 30
7 03 25.7
146.5
980 3009 26.7
145.0
975 35
12 27.3
144.1
970 3515 27.9
143.3
970 3518 28.4
142.6
965 4021 28.9
141.8
960 408 00 29.5
141.2
960 4003 30.2
140.5
955 4506 30.8
140.0
955 4509 31.5
139.5
955 4512 32.2
139.2
955 4515 33.0
139.0
955 4518 33.5
138.9
955 4521 34.1
139.0
955 459 00 34.7
139.3
960 4002 35.1
139.5
960 4003 35.3
139.7
960 4004 35.5
139.9
960 4006 35.9
140.3
960 4009 36.4
140.9
970 4012 36.9
141.6
975 3515 37.4
142.4
980 3521 38.3
144.3
985 30
10 03 39.0
146.4
990 3009 39.7
148.8
992 -15 40.5
151.5
996 -21 41.3
155.0
998 -11 03 42.3
158.2
1000 -09 43.2
162.7
1000 -15 44.5
168.7
1002 -21 46.8
175.9
1002 -12 03

月 日 時
9

[備考]

置

表

暴風域半径

強風域半径

km
------------------------------------60
70
90
90
90
90
90
90
90
90
90
90
90
90
90
SE: 110 NW:
SE: 110 NW:
SE: 110 NW:
SE: 110 NW:
SE: 110 NW:
SE: 90 NW:
SE: 90 NW:
SE: 90 NW:
SE: 90 NW:
SE: 90 NW:---------------

km----------------------280 SW:
280 SW:
280 SW:
280 SW:
280 SW:
280 SW:
280 SW:
330 SW:
330 SW:
330 SW:
330 SW:
280 SW:
280 SW:
280 SW:
280 SW:
280 SW:
280 SW:
220 W:
220 W:
220 W:
220 W:
220 W:
220 NW:
220 NW:
220 NW:
220 NW:
220 NW:
220 NW:
220 NW:
220 NW:
220 NW:
220 NW:---------------

70
70
70
70
70
70
70
60
60
60

NE:
NE:
NE:
NE:
NE:
NE:
NE:
NE:
NE:
NE:
NE:
NE:
NE:
NE:
NE:
NE:
NE:
E:
E:
E:
E:
E:
SE:
SE:
SE:
SE:
SE:
SE:
SE:
SE:
SE:
SE:

大きさ・強さ 等
大きさ

強さ

熱帯低気圧発生

170
170
170
170
170
170
170
220
220
220
220
170
170
170
170
170
170
170
170
170
170
170
170
170
170
170
170
170
170
170
170
170

－
－
－
－
－
－
－
－
－
－
－
－
－
－
－
－
－
－
－
強い
－
強い
－
強い
－
強い
－
強い
－
強い
－
非常に強い
－
非常に強い
－
非常に強い
－
非常に強い
－
非常に強い
－
非常に強い
－
非常に強い
－
強い
－
強い
－
強い
－
強い
－
強い
－
強い
－
強い
－
強い
－
－
－
－
温帯低気圧に変わる

消滅

9日02時は通過直前の正時の値である。
9日04時は上陸直前の正時の値である。
9日03時前、三浦半島付近を通過した。
9日05時前、千葉県千葉市付近に上陸した。

PDFを数値化して，可視化する

台⾵位置表（T1915.pdf）出典︓気象庁

9⽉8⽇21時

9⽉9⽇0時

9⽉9⽇2時

9⽉9⽇3時

9⽉9⽇4時

9⽉9⽇6時

9⽉9⽇9時

台⾵の右側は危険半円と呼ばれる．これは，台⾵の
右側は台⾵⾃⾝の⾵と台⾵を移動させる流れの⽅向が9⽉9⽇12時⼀致するため⾵速が強いからである．この観測データ
電柱被害データと統合すると，危険半円側で電柱の傾斜（⻘），折損・倒壊（⾚）が多いことがわかった．

台⾵進路

⾼速道路の被害が確認されていく様⼦を時系列可視化した．
気象データより，台⾵が東京湾を通過したのは9⽇4時から5時頃であることが確認できる．しかし，東⽇本⾼速道路株式会社 関東⽀社 東京湾アクアライン管理事務
所に被害情報が報告されるピークは7時頃であり，時間差があることが確認できる．
これらの異種情報を統合することで，気象データからだけでは把握することが困難である被害状況をより深く把握・理解できることがわかった．

国や県のPDF報告書の文書統合による可視化

4「台⾵15号による災害に対する取組について」のPDF報告書の⽂書統合による可視化（出典︓千葉県庁 防災危機管理部）
千葉県庁 防災危機管理部や内閣府は，災害に関して左図のような報告書をPDFで発⾏している．この報告書は随時報告していることから，時系列情報の活⽤が可能である．
ただし，PDFファイルのため数値データに変換する必要がある．このような定形ではないPDFの報告書を可視化した．

千 葉 県 防 災 危 機 管 理 部
令 和 2 年 2 月 13 日 14 時 00 分 発 表
0 4 3 ( 2 2 3 ) 2 2 9 7

令和元年台風 15 号（第 114 報）及び台風 19 号（第 57 報）について（これは速報であり、数値等は今後修正することがあります。）

1 被害状況（台風 15 号について）※１※下線は前回からの変更箇所

2 人 富里市 1、南房総市 1
死者
※２

内災害

富里市 1、南房総市 1

関連死者

2人

人的被害

重傷者

11 人

軽傷者

73 人

全壊

393 棟

半壊

4,124 棟

住家被害

一部損壊

67,730棟

千葉市 1、東金市 1、旭市 3、市原市 1、富津市 1、
浦安市 1、富里市 1、栄町 2
千葉市 12、市川市 2、船橋市 2、館山市 1、木更津市 4、
野田市 1、旭市 4、柏市 2、市原市 15、我孫子市 1、
君津市 7、富津市 1、浦安市 2、四街道市 2、八街市 1、
印西市 2、富里市 5、匝瑳市 1、香取市 3、大網白里市 1、酒々井町 1、栄町 2、九十九里町 1
千葉市 13、市川市 1、館山市 91、木更津市 2、成田市 8、
東金市 2、旭市 2、勝浦市 1、市原市 49、流山市 1、
鴨川市 2、君津市 14、富津市 47、袖ケ浦市 4、八街市 10、
印西市 10、富里市 2、南房総市 89、匝瑳市 4、香取市 2、山武市 6、酒々井町 1、多古町 1、九十九里町 1、
横芝光町 1、大多喜町 2、鋸南町 27
千葉市 215、銚子市 4、市川市 24、船橋市 19、館山市 1,504、木更津市 20、松戸市 5、茂原市 31、成田市 59、佐倉市 14、
東金市 11、旭市 5、習志野市 4、勝浦市 2、市原市 208、流山市 1、八千代市 10、鴨川市 44、鎌ケ谷市 13、
君津市 119、富津市 261、四街道市 6、袖ケ浦市 39、
八街市 75、印西市 12、富里市 25、南房総市 910、
匝瑳市 15、香取市 39、山武市 53、いすみ市 11、
大網白里市 7、酒々井町 5、神崎町 3、多古町 7、東庄町 2、九十九里町 1、芝山町 2、横芝光町 9、一宮町 1、白子町 4、
長柄町 3、大多喜町 4、御宿町 2、鋸南町 316
千葉市 5,736、銚子市 344、市川市 318、船橋市 553、
館山市 4,659、木更津市 3,848、松戸市 181、野田市 62、
茂原市 829、成田市 866、佐倉市 1,213、東金市 1,331、
旭市 2,338、習志野市 291、柏市 154、勝浦市 202、
市原市 6,572、流山市 94、八千代市 502、我孫子市 37、
鴨川市 1,722、鎌ケ谷市 150、君津市 3,431、富津市 3,109、浦安市 27、四街道市 807、袖ケ浦市 2,296、八街市 2,628、
印西市 274、白井市 60、富里市 1,051、南房総市 4,473、
匝瑳市 2,130、香取市 4,088、山武市 2,313、いすみ市 256、
大網白里市 1,045、酒々井町 336、栄町 314、神崎町 184、
多古町 1,489、東庄町 488、九十九里町 640、芝山町 213、横芝光町 1,161、一宮町 133、睦沢町 26、長生村 124、
白子町 195、長柄町 96、長南町 39、大多喜町 226、
御宿町 59、鋸南町 2,017

第1報（9⽉9⽇8時）
14棟

第35報（9⽉25⽇16時）
16,818棟

第74報（10⽉21⽇10時）
41,304棟

⼀部損壊報告数の変化

千葉県庁 防災危機管理部が公開している117報におよぶ
PDF報告書の可視化の結果から，被災直後に「罹災証明書」を発⾏しているわけではなく，およそ3ヶ⽉という⻑期に渡って届け出ていることがわかる．

第114報（2020年2⽉13⽇14時）
67,730棟

被害棟数

被害棟数

第1報（9⽉9⽇8時）
0棟

第35報（9⽉25⽇16時）
1,340棟第74報（10⽉21⽇10時）
2,308棟

第114報（2020年2⽉13⽇14時）
4,124棟

半壊報告数の変化

9⽉

10⽉

11⽉

12⽉

1⽉

2⽉

9⽉

10⽉

11⽉

12⽉

1⽉

2⽉

被害棟数

被害棟数

第1報（9⽉9⽇8時）
0棟

第35報（9⽉25⽇16時）
111棟

第74報（10⽉21⽇10時）
240棟

第114報
（2020年2⽉13⽇14時）
393棟

全壊報告数の変化

住宅の全壊・半壊は館⼭市，南房総市，鋸南町の安房地域に多く，⼀部損壊は市
原市，千葉市などに多いことがわかった．また，全壊・半壊・⼀部損壊の「罹災証明書」の届け出に違いは⾒られなかった．
9⽉

10⽉

11⽉

12⽉

1⽉

2⽉

9⽉

10⽉

11⽉

12⽉

1⽉

2⽉

117報におよぶ報告書を⽂書統合することで，被災してから⾃治体への「罹災証明書」の発⾏を届け出るまでには，タイムラグがあることがわかった．

メディア報道の時系列統合による可視化
メディアでは，台⾵15号の被害について多くの報道を⾏った．ここでは，テレビ放送された内容を⽂字起こしデータを対象に，時系列統合を⾏って可視化した．対象とした放送局は，NHK総合，NHK教育，⽇本テレビ，テレビ朝⽇，TBSテレビ，テレビ東京，フジテレビである．

⾮公開
番組メタデータ，出典︓株式会社エム・データ

数値，⽂章はすでに電⼦化されており，すぐに解析が可能であった．9⽉1⽇から30⽇までの全テレビ放送（NHKおよび⺠放6局）において，
ヘ ッ ド ラ イ ン （ 話 題 の ⾒ 出 し 情 報 ） と MEMO
（話題の詳細情報）に「台⾵15号」が含まれている項⽬を抽出した．

5（2）「台⾵15号」を扱った番組での，単語の頻度を可視化
台⾵15号を扱った番組で報道された内容に，どのような単語が頻出しているのか調査した．放送内容を記述した⽂章をMeCabによって，単語を抽出した．頻出単語を事前に調査し，その結果，「台⾵」，「恐れ」，「被害」，「規模」の4単語に焦点を絞り，それらの頻度を可視化した．「台⾵15号」とう単語が初めて登場した9⽉4⽇を報道開始⽇と定義した．可視化の結果，台⾵⼀過後には「台⾵」「恐れ」という単語が減少した．しかし，「被害」「規模」という単語は被災後に増加し，その後20⽇渡って減少しないことがわかった．
単語の頻度（使⽤回数）

単語の頻度（使⽤回数）恐れ

台⾵（1）「台⾵15号」を扱った番組，話題時間の可視化
台⾵15号が直撃した9⽉9⽇は，多くの番組で台⾵情報を扱っていることがわかる．
⼀般的な台⾵では，台⾵通過後は台⾵の話題を扱わなくなるが，台⾵15号では，9⽉12⽇の台⾵消滅後でも，台⾵15号を扱っていることがわかる．
回数

秒
単語の頻度（使⽤回数）

経過⽇

被害

経過⽇

台⾵15号を扱った番組数

台⾵15号を扱った話題時間（秒）

単語の頻度（使⽤回数）

経過⽇

規模

経過⽇

テレビ報道内容を時系列統合することで，約20⽇間に渡って台⾵15号の被害状況を報道していることが可視化され，被害の重⼤さを評価できることがわかった．

鉄道とライフライン被害情報の統合の可視化
鉄道やライフラインの被害情報は，鉄道会社や電⼒会社，⽔道局などが別々で情報を持っており，これらの情報を集約することが難しい．そこで，⼀般社団法⼈ 危機管理情報共有基盤，および株式会社レスキュー
ナウでは，これらの情報を集計し，危機管理情報として提供している．
ここでは，鉄道とライフラインの被害情報を可視化し，台⾵15号の被害に対する復旧速度を可視化した．

⾮公開
番組メタデータ，出典︓⼀般社団法⼈ 危機管理情報共有基盤
および株式会社レスキューナウ

6（2）ライフライン情報と避難情報の統合による可視化
ライフライン情報（警報，停電など）と避難情報を統合し，時系列可視化を⾏った．初期の段階では全体的に被害を受けていると思われていたが、9⽉24⽇を過ぎると遅れて南房総市を始めとする⼀部の地域が⼤々的な被害を報告されている様⼦が読み取れる．

数値，⽂章はすでに電⼦化されており，すぐに解析が可能であった．9⽉1⽇から30⽇までの，災害に関する避難情報，緊急情報，交通障害情報，台⾵情報，ライフライン情報，通信システ
ム障害情報である．

9⽉8⽇11時

9⽉11⽇14時

9⽉14⽇16時

9⽉17⽇19時

9⽉20⽇22時

9⽉24⽇1時

9⽉27⽇3時

9⽉30⽇6時

台⾵進路（1）鉄道被害情報の累積統合による可視化
2019年9⽉1⽇から9⽉30⽇までの鉄道被害を累積ヒートマップとして可視化した．
この結果から，⾸都圏を中⼼に台⾵15号の被害を受けていることがわかる．

鉄道とライフライン被害情報を統合し，被災からの復旧速度を可視化することができた．これにより，鉄道被害と復旧速度には相関はなく，気象データによる被害
状況と復旧速度に相関があることがわかった．

住宅の罹災証明書の手続き混雑予測
LSTMによる時系列予測
千葉県庁 防災危機管理部による117報の報告書デー
タを⽂書統合した結果，住宅の罹災証明書の⼿続きにはタイムラグがあることがわかった．
⾃治体への混雑予測は，罹災証明書の発⾏を迅速に⾏うために重要な課題となっている．そこで，深層学習の⼀つであるLSTM（Long-Short Term Memory）
を⽤いて窓⼝の混雑予測を⾏う．
LSTMの構造
LSTM は ， ⻑ 期 間 の 依 存
関係を学習可能な時系列を扱うニューラルネットワー
クである．以下の図と式によって表される．

7

計算機実験
台⾵15号のデータをトレーニングデータとして学習を⾏い，台⾵19号のデータで有効性の検証を⾏った．
データ名
データ数

トレーニングデータ

テストデータ台⾵15号の報告書PDF
住居の全壊棟数の推移

台⾵19号の報告書PDF
住居の全壊棟数の推移

114報
2019/09/09 08:00~
2020/02/13 14:00

全壊棟数

57報
2019/10/12 16:00~
2020/02/13 14:00
⼆乗平均平⽅根誤差構築したモデル
経過時間

経過時間

左図は実測値（⻘）と予測値（橙）である．予測値の⽅が実際の全壊棟数よりも⼤きくなっている．これは被害の⼤きかった台⾵15号のデータで学習したため，実際の19号の被害よりも，過⼤予測をしたものだと考えられる．⼀⽅，⾃治体の窓⼝業務は，過⼩評価よりも過⼤評
価の⽅が負の影響がないため，過⼤予測の⽅が良いとも考えることができる．
右図は実測値と予測値の⼆乗平均平⽅根誤差である．時間が経つにつれて誤差が⼤きくなっている．このことから，⻑期に渡る予測より短期予測の⽅が向いていることがわかった．

LSTMの構造図

LSTMのモデル式

LSTMによって⼿続き混雑予測を⾏った．その結果，台⾵15号の被害が重⼤だったため過⼤予測をするが，ある程度信頼性の⾼い予測を⾏うことがわかった．

まとめ

8

（1）異種情報源の統合による被害状況の可視化

分散した多種多様な台⾵15号による被害情報を統合し，時系列に可視化した．特に，被災直後から最終的な被害状況の全容把握
までにどのような過程を経たのかに着⽬し，以下に述べる項⽬について可視化を⾏った・気象データと電柱・⾼速道路被害の統合による可視化
気象データだけでなく，電⼒会社や⾼速道路会社からの被害情報を提供してもらうことで，被害状況をより深く知ることができる．また，⾼速道路の被害情報の可視化によって，情報の⼊⼿の時間変化の可視化に成功した．

・国や県のPDF報告書の⽂書統合による可視化

国や県は情報を集約し，情報公開している．PDFではなく数値データで公開すれば，より容易に数値解析が可能になるだろう．しかし，本プ
ロジェクトによって，たとえPDFデータであっても数値化し，⽂書統合すれば，時系列可視化が可能であることがわかった．

・メディア報道の時系列統合による可視化

様々なメディア報道がある中で，本プロジェクトではテレビ報道に着⽬した．その結果，⼀般的な台⾵報道と異なり，台⾵15号では被害の甚⼤さから⻑期に渡って報道されていたことがわかった．

・鉄道とライフライン被害情報の統合の可視化

地域によってはライフラインの復旧が⻑期化していることがわかる．とくに，本解析によって，鉄道被害と復旧速度には相関はなく，気象データによる被害状況と復旧速度に相関があることがわかった．

（2）住宅の罹災証明書の⼿続き混雑予測

台⾵15号による被災直後は，停電や断⽔により復旧作業に時間がかかり，元の⽣活に戻すまでに時間がかかったことが予想される．そのため，⾃治体への罹災証明書の⼿続きには，台⾵15号の来襲からタイムラグがあることがわかった．市役所などの⾃治体では限られた⼈員で業務を⾏うため，罹災証明書の⼿続き混雑予測は，重要な課題となっている．そこで，深層学習の⼀つであるLSTM（Long-Short Term Memory）を⽤いて混雑予測を⾏った．
計算機実験として台⾵15号を学習データとし，台⾵19号でシステムの評価を⾏った結果，混雑の時期を予測することが可能であることがわかった．ただし，台⾵15号の被害状況が甚⼤だったため，台⾵19号に対する予測は過⼤評価になることがわかった．
また，台⾵によっては，台⾵規模，台⾵進路が異なるため，学習したシステムを同様に⽤いることができるかどうかは，今後可視化なので，動画でお⾒せしたかった．．．ページ数の関係で⼀部の結果しかお⾒せできなかった．．．
の詳しい検証が必要となる．
データ解析が，とにかく楽しかった︕

謝辞，参考文献

9

本アイデアを遂⾏するにあたって，防災科学技術研究所の⾵速データ，国⼟交通省のXRAINデータ，気象庁の海⾯⽔温データを利⽤させて頂きました．⼀般社団法⼈危機管理情報共有基盤および株式会社レス
キューナウより災害に関する避難情報，緊急情報，交通障害情報，台⾵情報，ライフライン情報，通信シ
ステム障害情報の提供を頂きました．株式会社エム・データよりテレビ番組メタデータの提供を頂きました．東⽇本⾼速道路株式会社 関東⽀社 東京湾アクアライン管理事務所より⾼速道路の被害情報の提供を頂きました．⽊更津市役所，袖ケ浦市役所，鴨川市役所，南房総市役所から避難所情報の提供を頂きました．株式会社NTTドコモから情報提供を頂きました．
千葉県庁 防災危機管理部よりご紹介頂き，HP上に公開されている報告書を使⽤しました．東京電⼒パ
ワーグリッド株式会社よりご紹介頂き，HP上に公開されている報告書を使⽤しました． 気象庁，内閣府のHP上に公開されている報告書を使⽤しました．
本プロジェクトは，多くの関係者のご理解，ご配慮により，遂⾏することができました．
⼼より感謝申し上げます．
[1] Convolutional LSTMを用いた降雨量データの欠損補間，篠田拓樹，稲毛惇人，飯棲俊介，大枝真一，情報処理学会創立60周年記念 第82回全国大会，7ZG-02，2020年3月7日発表．
[2] Interpolation of missing rainfall data using Convolutional LSTM, Hiroki Shinoda, Atsuto INAGE, Shunsuke Iizumi, Shinichi OEDA, International Workshop on Effective Engineering Education(IWEEE2019),
2019[3]深層学習を用いた公共交通機関の遅延予測，稲毛惇人，篠田拓樹，宮島亜希子，大枝真一，第18回情報科学技術フォーラム（FIT2019）， O-031，2019．
[4] LSTMを用いた降雨量データの欠損補間，篠田拓樹，稲毛惇人，大枝真一，電子情報通信学会ソサイエティ大会，A-19-15，2019．
[5] Convolutional LSTMを用いたXRAINデータにおける異常検知．高野大悟，藤田拓也，稲毛惇人，篠田拓樹，大枝真一，中谷剛，電子情報通信学会総合大会，A-19-29，2019．
[6] ゲリラ豪雨に関するツイートからのバースト検知および文書解析，稲毛惇人，藤田拓也，大枝真一，中谷剛，電子情報通信学会総合大会， A-10-1，2019．
[7] バースト検知によって抽出されたゲリラ豪雨に関するキーワードの解析，稲毛惇人，藤田拓也，大枝真一，中谷剛，電子情報通信学会ソサイエティ大会， A-10-4， 2018．
[8] ゲリラ豪雨に関するツイートからのバースト検知，藤田拓也，稲毛惇人，大枝真一，中谷剛，第17回情報科学技術フォーラム（FIT2018），CO-009，2018．
[9] Identification of Localized Torrential Rainfall Time using Twitter by Bursty Events Detection, Takuya FUJITA, Atsuto INAGE, Shinichi OEDA, Tsuyoshi NAKATANI, International Workshop on Effective
Engineering Education (IWEEE2018), 2018.
[10] Finding Keywords of Tweets about Localized Torrential Rainfall by Bursty Events Detection, Atsuto INAGE, Takuya FUJITA, Shinichi OEDA, Tsuyoshi NAKATANI, International Workshop on Effective
Engineering Education (IWEEE2018), 2018.
[11] ゲリラ豪雨パターン分類のためのTwitterを用いたラベル付け自動化，藤田拓也，大枝真一，中谷剛，情報処理学会 第80回全国大会，3ZC-08, 2018．
[12] Auto labeling toward Twitter data for classification of localized heavy rain Takuya Fujita, Shinichi Oeda, Tsuyoshi Nakatani, International Workshop on Effective Engineering Education (IWEEE2017), 2017.