土木学会論文集F6（安全問題）, Vol. 71, No. 1, 58-72, 2015.

時間経過に伴う住民の防災意識と防災対応行動の変遷過程に関する研究
及川
1正会員

2正会員

東洋大学准教授

群馬大学大学院教授

3非会員

康1・片田

敏孝2・石井雄輔3理工学部都市環境デザイン学科（〒350-8585 埼玉県川越市鯨井2100）
E-mail: oikawa053@toyo.jp
理工学研究院環境創生部門（群馬大学広域首都圏防災研究センター長）（〒376-8515 群馬県桐生市天神町1-5-1）
E-mail: katada@gunma-u.ac.jp

東洋大学大学院理工学研究科博士前期課程（〒350-8585 埼玉県川越市鯨井2100）
E-mail: s36e01400016@toyo.jp

本研究では，地域住民の防災意識や防災対応行動の状態の時間経過に伴う変遷過程について，簡便な数
理シミュレーションによって記述する分析フレームを提示するとともに，そこでの未知パラメータの値を実態調査データを利用して同定することにより現況再現・感度分析・シナリオ分析を行った．その結果，調査対象地域においては，どのような条件下においても最終的な防災意識の低下は免れ得ないことが示唆されると同時に，ある種の社会条件が整うことにより防災対応行動が持続的に活性化される状況が生じ得ることが示された．

Key Words : transition process, disaster prevention consciousness and action, disaster subculture

1. はじめに的な態度でこの種のスローガンを繰り返すことに対して，ある種の注意を喚起したいという意図がある．これは，平時における住民の防災意識や防災対応行動のありよ「平時において常に高い防災意識を持ち続け，常日頃かうは，時間経過とともに変化するものと考えられる．こら災害に対して“いつ起きてもおかしくない”という不のような個々の住民を構成員とする地域をひとつの単位

安な気持ちを持続すること」を是とするようなスタンス

として観る場合，ある種の防災意識や防災対応行動が一は必ずしも正しいとは言えないのではないか，との問題定の割合で住民間に保有・活性化・共有化された状態の意識を背景としたものである．

ことを，一般に「災害文化が存在している」と称するこ無論，ある種の防災対応行動を実施していない住民が，とが多い1), 2)．このうち，より厳密に関谷3)は，そこでの

何故それが必要なのかを理解して実行に移すためには，

防災意識や防災対応行動が，災害時の被害軽減に有効な

規範的な防災意識が一定の役割を担うことは明らかであ場合を「規範的災害文化が存在している」と呼び，一方， る．しかし，そのような不安を拭い去るほどの防災対応
結果的に住民間に共有されてはいるものの科学的には必行動を十分に行っているならば，平時から高い防災意識ずしも有効とは限らない内容の場合を「現象的災害文化を保ち続ける必要はないのではないかという本研究の主が存在する」と呼ぶことで区分を試みている．このよう張は，少なくとも検証に値するのではないかと考えられな既往の分類・定義を踏まえるならば，一般に多く見受るのである．このような主張は，例えば矢守5)の「人々けられる「災害文化の風化を防止しよう」などというスは災害に対して常にalertであることは不可能である」とローガンの類4)は，規範的災害文化の維持を目指したもの見解，あるいは林6)の「災害文化の研究においては理のであることは明らかであり，有効な防災意識や防災対論的知識よりも処理的知識の方が重要である」との見解

応行動が地域内で消滅せずに存在し続けることは望ましなどと類似の立場であるが，これら既往の定性的な見解

いとの前提に立っていることもまた自明であろう．

に対して本研究は，より定量的な論拠をもってこれらを本研究は，一般住民・行政・マスコミなどを含めたい

補強することを目的としているとも換言できる．

わゆる世論がこのような前提に盲目的・無批判的に肯定

定量的な議論を可能とするために，本研究では，地域

58土木学会論文集F6（安全問題）, Vol. 71, No. 1, 58-72, 2015.
表-1 防災意識と防災対応行動の 4 状態

住民の防災意識や防災対応行動の状態の時間経過に伴う変遷過程を簡便な数理シミュレーションによって記述す

防災対応行動ることを試みる．その具体的な内容は第3章にて詳述するが，そこで構築された数理シミュレーションモデルを

防災
意識用いて現況再現・感度分析・シナリオ分析などを可能と

Positive

Negative

計

Positive【状態 PP】【状態 PN】【1】

Negative【状態 NP】【状態 NN】

【2】

【3】

【4】

n

計

すべく，第4章ではモデル内の未知パラメータ等の値を実態調査データを利用して同定する．最後に第5章では，種々の入力条件等のバリエーションによる感度分析やシ常に高い防災意識を保ち，常日頃から災害に対して不安

ナリオ分析などを通じて，本質的に重要なことは「高いを抱き続ける必然性に対して疑問を呈したうえで，むし

防災意識の維持」ではなく「十分な防災対応行動が備わろそのような不安を拭い去るほどの十分な防災対応行動っていること」であるという点に言及する．

さえ備わっているならば，平時から高い防災意識を保ち続ける必要はないのではないか」といった主張の妥当性についての検証に対しては，十分な回答を与えるには至2. 既往研究っていないと言えよう．

本研究で着目する時間経過に伴う地域住民の防災意識と防災対応行動の変遷過程の記述は，例えばEbbinghaus7)

3. 防災意識と防災対応行動の変遷過程の記述のような単純な忘却過程とは異なるものである．なぜなら，本研究における検討は，時間経過に伴って防災意識

前述のとおり，本研究では，住民の防災意識と防災対や防災対応行動が活性化される可能性をも含み持ったも応行動の両者の変遷過程を同時に取り扱ったうえで考察のである必要があるからである．

を行うことが重要である．したがって本研究では，住民災害文化の変遷過程の表現を試みた研究は，過去にも幾つか存在する．例えば矢守8), 9), 10)は，新聞等における当の防災意識と防災対応行動の状態を，表-1に示すような4つの状態に分けて捉え，これらの各状態にある住民の該災害に関する報道記事量を用いた分析を展開し，それ比率が時間経過の中でどのような変遷過程をたどるのかが時間経過に伴い減衰していく過程を記述している．しについて，以下に示す数理シミュレーションモデルを構

かし，これについては，矢守9)自身や河田・柄谷11)が指築することにより考察を行う．これにより，表-1内の摘しているように，新聞報道量とその時点での社会の防【1】や【2】に着目することで防災意識の時間的変遷に

災意識との間に相互作用関係がどの程度あるのか，また関する議論が可能であり，また，【3】や【4】に着目す

前者が後者を規定するのか，あるいはその逆なのかといることで防災対応行動の時間的変遷に関する議論が可能った点が明瞭ではないという問題を含んでいる．さらに， となる．
矢守9)は，新聞報道量によって計測された指標が減衰しまず，シミュレーションモデルにおける基本条件としてゆく過程は，当該事象について単に「語られなくなって，総人口nの地域を想定し，そこに居住する住民個々た」ことを示しているに過ぎないが，これはむしろ「わざわざ語るまでもない暗黙自明の知識・意味として地域

は防災意識と防災対応行動に関して【状態PP】【状態NP】【状態PN】【状態NN】のいずれか1つの状態をとに定着してゆく過程」として捉えることも可能であるとるものと仮定する．ここで，時間経過にともなう住民のの考察を加えている．このような考察は興味深くはある

防災意識・防災対応行動の変遷を考察するということは，ものの，そのような要因で減衰していく部分と，純粋にすなわち時間経過にともなう各状態間での遷移を考える

忘却によって減衰していく部分との峻別は，当該論文のことに等しい．議論の対象はこれらの各状態の住民が総中では明瞭にはされてはいない．

人口に対してどれだけの割合を占めるかにあり，それへ

12)

この他にも，杉森・岡田 が，40×40の架空の格子上の影響要素としては，中村の指摘13)を踏まえるならば，に付与した0か1の状態変数の変化過程を，磁性のモデル「個人の変化」，「世代間の変化」，「人口移動による化に用いられるIsingモデル等を援用して災害文化の変遷

変化」の3種類を考慮する必要があると考えられる．以

過程を比喩的にモデリングしているほか，河田・柄谷11)

下に，それぞれについてのシミュレーションモデル内でが，地域住民の防災意識の状態の変遷過程をアンケートの扱いについて概説する．

調査データ等に基づき直接的に表現することを試みた事例などが見受けられる．しかし．これらではいずれも住(1) 個人の変化

民の防災意識が時間経過に伴い減衰していく様が表現さ

状態間の遷移を引き起こす要因のうち，ここで取りあれるにとどまっており，本研究のような「平時においてげるのは，他の住民から受ける影響による自身の状態の59土木学会論文集F6（安全問題）, Vol. 71, No. 1, 58-72, 2015.

変化である．これは，ある時点をともに生きる個人から個人への「伝承」と言い換えることも出来る．本研究で状態PPは，伝承の内容および伝承が成立するか否かの規定要因
NP PP

として，主として以下のようなものを考える．

NN
 PP

PP
 NP

a) 伝承内容の規定要因（地域内の各状態の人口割合）
たとえば地域内人口の多くの割合を【状態PP】の住状態NP民が占めるならば，他の状態の内容よりも【状態PP】



PN
PP



PN
NP



NN
NP

PP
 PN



NP
PN

状態PN
NN
 PN

PP
 NN
NP
 NN

PN
 NN

状態NN

に関する伝承の方がより多く行われると思われる．した
図-1 防災意識と防災対応行動の 4状態間の遷移と βがって本研究では，PP，PN，NP，NNの人口割合如何によって，どの状態に関する内容が多く伝承されるのかが規定されると想定することとする．

すさβと単位時間あたりの接触頻度αを区別して考えるこb) 伝承が行われるか否かの規定要因とに実務的意義がある場合にはこのように表されること

地域内で行われる伝承の多寡を規定する要因には，主がある[1]．また，式(1)の中のβ・α・Iの部分を感染力（force of infection：単位時間あたりにどれくらいの未感として下記のようなものを想定することが出来る．
i. 地域住民との接触頻度

染者が感染するのか）と呼ぶことがある．

より多くの住民と触れる機会が大きいほど，伝承

なお，式(1)では，感染力が感染者の人数に比例するの機会も大きいものとなる．これは，地域内の住と仮定しているが（これは質量作用型と呼ばれる），例

民間の繋がりの強度と換言することも出来る．

えば性感染症などの場合では，式(2)のように感染者のii. 伝達側の伝承意思と受信側の伝承されやすさ

割合に比例すると仮定するタイプ（マクドナルド型と呼伝達側の住民が，自身の防災意識や防災対応行動

ばれる）がしばしば使用される14),15)．

の状態について他人に伝承したいという思いが強dSI      S
dt
N
dI
I
     S    I
dt
N
dR
 I
dt

いほど，そして，受信側の住民が感化されやすいほど，それらの住民間において伝承が成立しやす
くなると考えられる．
c) シミュレーションモデルとしての記述
上記のような捉え方は，構造的にはインフルエンザ等(2)の感染症の流行予測やワクチン・隔離等の予防・制御のこれは，性的接触では，周囲の人口密度に関係なく接触効果予測などに用いられるSIRモデルやSISモデルなどの回数はある程度安定していることが多いとの考えに基づ

14), 15)ロジックに類似している部分を多く含み持っている． いている（周囲に異性が十分に多いからといってむやみ

ここでは，ある閉鎖人口に対して複数の状態を定義し，やたらと性的接触を行うわけではない）．

その状態間の時間当たりの変化が感染力を係数として表本研究において着目する防災意識と防災対応行動に関現される．例えば，N人の人口集団全体のうち，未感染する住民個人のPP，PN，NP，NNの4状態間での遷移に者（感受性保持者：Susceptible）の数をS，感染者（感染関しても，それが他の住民からの影響を受けることによ者であると同時に感染症を他人に移しうる者：Infected）って引き起こされる側面があるとするならば，それは感染力ならぬ伝承力（force of contagion）ともいうべき概念の数をI，回復者（病気からの回復による免疫保持者：
Recovered）の数をRとしたうえで（S+I+R=N），出生，を定義することに等しいと考えられる．ここで，4状態

死亡，移民などの影響を無視した場合，感染人口と未感間での遷移の可能性を列挙して図示すると図-1のように染人口の接触による感染症の流行（時間発展）は下記のなり，各状態の人口増加は3方向からの遷移により生じ，ように記述される14),15)．

同時に各状態の人口減少も3方向への遷移により生じるdS
     I  S
dtdI    I  S    I
dt
dR
 I
dt

こととなる．ここにおいて，
Si t ：時刻tでの状態iの人口 （i  PP, PN, NP, NN）
n：検討対象地域の総人口であり，n   Si t 

(1)α：単位時間あたりの住民の接触頻度であり，前掲
3(1)b)iに相当，

i ：状態iの住民が伝達側で状態jの住民が受信側の場
j

ここでは，β・αは感染速度，γは治癒速度となっている．

合の，住民同士の1回の接触あたりでの伝承の成立

感染速度を2つのパラメータで表すのは数学的には冗長のしやすさであり，前掲3(1)b)iiに相当，で意味がないが，1回の接触あたりでの感染の成立しや（i, j  PP, PN, NP, NN）（i  j）

60

土木学会論文集F6（安全問題）, Vol. 71, No. 1, 58-72, 2015.

i j  ：状態iの住民が伝達側で状態jの住民が受信側の個人の防災意識と防災対応行動の変遷過程を追う基本ロジックである．次節以降では，これに「世代間の変化」
や「人口移動による変化」などの要素を加味することとする．

場合の伝承強度であり，前述3(1)b)に相当，
とおくならば，PP，PN，NP，NNの各4状態の住民同士の伝承による時間当たりの人口変化を，式(2)を踏襲して伝承力で記述すると式(3a)～(3d)のようになる．

(2) 世代間の変化
dS PP t S t 
S t PNNP
  PP   PP  S PN t    PP
   PP  S NP t 
dtnn
S PP t 
S PN t NNPP  PP   
 S NN t    PN   
 S PP t nn
S t 
S t PPPP
  NP   NP  S PP t    NN
   NN  S PP t 
n
n

(3a)

これは，地域住民の世代が入れ替わる過程で，先代の防災意識や防災対応行動が次世代へと継承されるか否かという観点である．このような継承が先代と次世代との間で行われる確率（継承率）をσ，各時点での死亡率をμとすると，まず，死亡者数（先代の減少数）は，

   Si t 

(4)（i  PP, NP, PN , NN）の形で表すことができ，これを式(3)に加える．
なお，前述のとおり数値シミュレーション内での総人
口は一定に維持される必要があることから，出生の総数（次世代人口の補填数）は死者の総数（先代の減少数）に一致させる必要がある．そこで，状態iの死者数μ・Si(t)に継承率σを乗じた人数が次世代として状態iに補充（出生）すると考え，その出生数を，i=PP, NP, PNでは

dS PN t S t 
S t PPNP
  PN   PN  S PP t    PN
   PN  S NP t 
dtnn
S PN t 
S PP t PNNN  PN   
 S NN t    PP   
 S PN t nn
S t 
S t 
PN
PN
  NP   NP  S PN t    NN
   NN  S PN t 
n
n

(3b)

     S i t 

dS NP t S t 
S t PN
PP
  NP   NP  S PN t    NP
   NP  S PP t 
dtnn
S NP t 
S PN t NPNN  NP   
 S NN t    PN   
 S NP t nn
S t 
S t NPNP
  PP   PP  S NP t    NN
   NN  S NP t 
n
n

(5a)

と表し，残りのi=NNでは   1     S PP t   S PN t   S NP t     S NN (t )(5b)のような形で式(3)に加えることとする．すなわち，状態NN以外の各状態においては，先代の伝承努力によって先代と同様の防災意識と防災対応行動を備えた次世代
人口がσの割合で補充されるものの，残りの(1-σ)は防災
意識も災害対応行動の両者ともに活性化されていない状
態NNの次世代人口として補充されるかたちとなる．

(3c)dS NN t S t 
S t PPNP
  NN   NN  S PP t    NN
   NN  S NP t 
dtnn
S NN t 
S PP t 
PNNN  NN   
 S PN t    PP   
 S NN t nn
S t 
S t 
NNNN
  NP   NP  S NN t    NN
   PN  S NN t nn(3) 人口移動による変化

地域からの転出や地域への転入についても，前節同様に地域住民の入れ替わりを意味するものの，ここでは，新規転入者がその転入先である当該地域の災害に関して
どれほどの関心を持つかによって，PP，PN，NP，NNのどの状態で転入してくるのかが規定されると考える．
ここで，地域からの転出率をγとして，転出者数の項
をそれぞれ

(3d)

なお，上式(3a)～(3d)をまとめて表記すると，

S j t 
dS i t S t    i j  i  S j t     ij 
 S i t  (3)
n
n
dt
j
j

   Si t 

（ i, j  PP , NP , PN , NN ）（ i  j）

（ i  PP , NP , PN , NN ）(6)の形で式(3)に加える．
なお，転入者に関しても，数値シミュレーション内の総人口を一定に保つ必要性から，総転入者数TALLはとなる．このうち，右辺の第一項は状態iの人口の増加
成分を表し，第二項は人口減少成分を表している．
以上が，本研究において記述する時間経過による住民

TALL     S i (t )i61(i  PP , NP , PN , NN )(7)

土木学会論文集F6（安全問題）, Vol. 71, No. 1, 58-72, 2015.
表-2 同定が必要なパラメータ等の一覧
記号
追跡開始時点の初期人口

Si (0)

内容

i j   状態iの住民が伝達側で状態jの住民が受信側の場合における伝承速度（0～）

継承率（0～1）
式(12a)(12b)内の未知パラメータ




節
4.(2)

時刻t=0での状態iの人口mi

死亡率（0～1）
対象地域内人口の自然増減
地域外への転出率（0～1）
TALLのうち，PP，PN，NP，NNのどの状態で転入してくるかの内訳割 対象地域内人口の社会増減
合（0～1, mPP+mPN+mNP+mNN=1）

Ri (t)

PP，NP，PN，NNの各状態の住民の，時刻tにおける災害に対する関心（0～1）

RTi (t ) PP，NP，PNの各状態として転入する住民の，時刻tにおける災害に対する関心（0～1）

4.(3)
4.(4)
4.(5)
4.(6)

4.(7)

とする必要がある．このTALLのうち，PP，PN，NP，NN
これにしたがって，前節までに述べた各パラメータを時のどの状態で転入してくるかの内訳割合をそれぞれmPP， 刻tの関数として下記のように書き改めることとする．
mPN，mNP，mNN（mPP+mPN+mNP+mNN=1）として，各状態へ i j t    i j  Ri t （i, j  PP, PN , NP, NN）（i  j）(9)の転入者数の項をそれぞれ(10)
 i t     Ri t  （i  PP, PN , NP, NN）(8) mi T ALL（i  PP, NP, PN , NN）
(11)
mi t   mi  RTi t （i  PP, PN , NP, NN）のような形で式(3)に加える．すなわち，このロジック
は，4つの各状態から一定割合γで人口が減少した後に，(5) まとめ
新規転入人口TALLを一定割合mPP，mPN，mNP，mNNにて言
前節までに挙げた要素を加味したうえで，前掲の式
わば再分配するロジックであると換言することもできる．
(3)を書き改めるならば，式(12a)(12b)のようになる．
(4) 当事者の災害に対する関心
前節までにみたような「(1)個人の変化」と「(2)世代（i=PP, PN, NP の場合）
間の変化」と「(3)人口移動による変化」の各要素におdS i t S t    i j t     i  S j t 
いては，それぞれ，災害からの時間経過にともなう当事
dtnj
者の災害への関心の薄らぎに伴って各パラメータ値が変S j t    j i t    
 S i t 化する様が類推される．
njj
具体的には，「(1)個人の変化」における i は，甚大   S i t 
な災害を経験した直後などにおいては非常に強化される    t   S i t 
ものの，その後においてもそれが強化されたまま維持さ   S i t   mi t   T ALL(12a)
れるとは想定し難く，人々の関心の薄らぎとともにi jは( j  PP , NP , PN , NN , i  j )徐々に縮小化してゆく様は想像に難くない．また，（i=NN の場合）「(2)世代間の変化」においては，先代が持っていた防
災意識や防災対応行動が次世代へ継承される率であるσdS i t S t    i j t     i  S j t 
は，人々の災害への関心の薄らぎとともに徐々に縮小化
dtnj
してゆく様もまた，想像に難くない．「(3)人口移動に
S j t    j i t    
 S i t 
よる変化」における外からの転入者に関しても，災害かnj
らの時間経過にともなって災害への関心が薄らいでいく   S i t とするならば，それはmPP，mPN，mNPの低下（mNNの上   1   t  n  S i t     S i t 昇）というかたちで影響が現れるものと考えられる．
   S i t   m i t   T ALL(12b)
そこで，PP，NP，PN，NNの各状態の住民および転入( j  PP , NP , PN , NN , i  j )t
0
者の「時刻 における災害に対する関心」を，それぞれから1の範囲の値をとる係数（大きな値ほど高関心の本研究では，以上のように，個人の変化，世代間の変意）としてRi(t)，RTi(t) (i=PP, NP, PN, NN)で表すこととす
化，人口移動による変化，災害に対する関心を考慮した
る．それぞれが係るパラメータは下記のとおりである．
うえで住民の災害意識と防災対応行動の変遷過程を記述
Ri(t) ： i j ，σすることとする．
RTi(t) ： mi（i  PP, PN , NP, NN）

62土木学会論文集F6（安全問題）, Vol. 71, No. 1, 58-72, 2015.

4. 調査によるパラメータ同定

応行動に大きなインパクトを及ぼし得る災害事象の発生直後となっていることが望ましい．逆に，追跡終了時点
に関しては，調査対象者の災害意識や防災対応行動が均前掲の式(12a)と式(12b)によって防災意識と防災対応行衡しつつある状態にあることが望ましいため，あまり短動の変遷過程の追跡を可能にするためには，表-2に示す
期間になり過ぎぬよう追跡開始時点からある程度の期間
ような式中の未知パラメータおよび追跡開始時点の初期人口を具体に定めたうえでシミュレートする必要がある． をおいて設定されるべきである．また，その期間内に別の大きなインパクトを与え得る災害事象が存在している本研究では，これを可能とする要件を備えた調査データ
jと伝承速度 i・αの同定に際してはノイズとなってしまを用いて，以下のような手順で各未知パラメータの値をうため，その時点間に調査対象者の災害意識や防災対応
同定する．
行動に大きなインパクトを与え得る災害事象が起きていないことが必要である．その他にも，その時点間におけ(1) 使用データの概要
る調査対象地域人口の自然増減および社会増減に関する
表-2 に示す内容を調査データに基づき具体的に同定
統計データが入手可能であること，当該災害に対する関するためには，使用データが次のような要件を備えてい
心度の変化（Ri(t)，RTi(t)）について把握可能な設問を有る必要がある．
まず，回答者が PP，NP，PN，NN のどの状態にあるすること，などが求められる．
のかを複数の時点について測定可能となっていることが以上の点を踏まえ，本研究でのパラメータ同定には表j
伝承速度 i・α の同定に際して必須である．ここにおい-3 に示す調査データを用いることとした．調査対象地て，調査内での測定時点の設定に関しては，その追跡開域は東海豪雨災害（2000 年 9月）にて甚大な浸水被害が始時点（t=0）で調査対象者の災害意識や防災対応行動
生じた旧西枇杷島町（現清須市西枇杷島町）であることが既に変化が少ない均衡状態に入っていると伝承速から，調査内では，洪水災害に対する調査実施時点でのj
度 i・α の同定が困難となることが懸念されることから， 防災意識や防災対応行動に関する設問に加えて，それと追跡開始時点（t=0）は調査対象者の災害意識や防災対同一内容の質問が東海豪雨災害発生直後における状況を
回答者自身が振り返るかたちで設けられている．したが表-3 調査概要って，回答者が PP，NP，PN，NN のどの状態にあるの対象地域
愛知県清須市西枇杷島町
かを，2000 年 9 月と 2008 年 3 月の計 2 時点について測
2008年3月10日～28日
実施時期
実施方法
郵送配布，郵送回収
定することが可能となっている．その他，概ね前掲の要
調査対象
調査実施時点で対象地域に在住の全世帯件を満たしているデータであることから，本研究でのパ
6,758枚
配布数
ラメータ同定作業に本データを用いることに支障はない
2,492枚（36.9％）
回収数
表-4 防災意識と防災対応行動に関する設問

防災
意識

防災
対応
行動

設問内容
時点1（東海豪雨災害 時点2（調査実施時点（2000年9月）直後を振 （2008年3月）の自身に
り返って）
ついて）
当時あなたは，自分が生 現在あなたは，自分が生きているうちに再び西枇 きているうちに再び西枇杷島町で大きな洪水がま 杷島町で大きな洪水がまた発生するだろうなどと た発生するだろうなどと思っていましたか？
思いますか？
当時あなたは，洪水に備えて何らかの具体的な対策や行動を行っていましたか？

現在あなたは，浸水に備えて何らかの具体的な対策や行動を行っていますか？

思っている（いた）
少し思っている（いた）どちらともいえいない
あまり思っていない（かった）
思っていない（かった）
十分行っている（いた）十分ではないか行っている（いた）必要だとは思っている（た）があまり行えていない（かった）
あまり必要だとは思っていない（かった）
必要だとは思っていない（かった）防災意識 Positive
防災意識 Negative

防災対応行動の状態

状態の呼称

追跡開始時点の初期人口

防災対応行動 PositivePP

SPP(0) = 228 (17.4%)

防災対応行動 Negative

PN

SPN(0) = 856 (66.9%)

防災対応行動 PositiveNP

SNP(0) = 29 ( 2.3%)

(t=1)

NN

防災意識
Negative
防災対応行動Positive
防災対応行動Negative

時点 2 (t=2)
PP
時点 1

防災対応行動 Negative

防災意識
Positive

表-6 2時点間での人口推移

表-5 追跡開始時点の初期人口
防災意識
の状態

P/Nの
分類

選択肢
（括弧内は時点1に関する設問での語尾）

SNN(0) = 166 (13.0%)
計

63

PN

NP

NN

計

PP

98

36

31

15

180

PN

119

481

18

90

708

NP

6

6

8

4

24

NN

11

40

5

64

120

234

563

62

173

1032

土木学会論文集F6（安全問題）, Vol. 71, No. 1, 58-72, 2015.
表-7 伝承速度の同定
 i    d i  n  Si (t )  S j (t ) 

j → i
NP → NNPN → NN
PP → NNNN → PN
NP → PN
PP → PN
NN → NPPN → NP
PP → NPNN → PPNP → PPPN → PP

表-8 転入者の状態

j



NP
NN

   4  1032  120  24   1 .433

PN NN   90  1032  120  708   1 .093
PP NN
   15  1032  120  180   0 .717

NN PN
   40  1032  708  120   0 .486
NP
 PN
   6  1032  708  24   0.364

PP PN   36  1032  708  180   0 .292



NN
NP

状態i

度数

mi

PP
PN
NP
NN

43
8
151
75

0.155
0.029
0.545
0.271

計

227

1.000

   5  1032  24  120   1.792

PN NP   18  1032  24  708   1 .093の防災意識と防災対応行動を備えた次世代人口は継承率σの割合で補充される．継承されない場合は，防災意識PP NP
   31  1032  24  108   7 .406

    11  1032  180  120   0.526
NP PP   6  1032  180  24   1.433
NN
PPと防災対応行動は活性化されていない状態NNとして補充される．
後述する本シミュレーションの感度分析において，継承率σは可変な政策変数のひとつであるものの，調査回
答者の継承率σの具体値を同定するための確固たる根拠材料を収集するには至らなかったため，ここでは暫定的に0.5とすることとし，感度分析において継承率σを変化させた場合のシミュレーション結果への影響を観察することとする．

PN
 PP
   119  1032  180  708   0.964と判断した．
次節以降では，シミュレーションで用いる各パラメー
タ値の同定について，表-2 に示す順に述べる．
(2) 追跡開始時点の初期人口

回答者がPP，NP，PN，NNのどの状態にあるのかの判
定は，表-4に示す設問を用いて行うこととする．このう
ち，時点1に関する各設問への回答状況に基づいて回答
者がPP，NP，PN，NNのどの状態にあるのかを分類した
結果は表-5のようになっており，これを追跡開始時点での各状態の初期人口とする（総人口n=1279）．

(5) 対象地域内人口の自然増減

対象地域人口の自然増減の要素のうち，死亡率μについては，時点1から時点2にかけての調査対象地域（愛知
県清須市西枇杷島町）の人口統計データに基づき9.108
×10-3とする．出生に関しては，3.(2)に記載の式(5a)および(5b)のとおりである．

(3) 伝承速度
伝承速度 i j・αの同定に際しては，表-4に示す2つの時点に関する設問への回答状況を利用する．各時点での回
答者の防災意識と防災対応行動に関する4分類をクロス集計したものが表-6であり，これにより2時点間での4状
態の人口移動の様子を見てとることができる．なお，表-6の記載内容は両時点の設問に完全回答した人に関するものであることから，ここでの2時点間における状態jから状態iへの遷移は，社会増減や自然増減を介して生じたものではないことは明らかである．前章で述べた考え
方を踏襲し，これらの遷移は主として状態jの住民と状態iの住民との間の伝承行為により生じたものと解釈し，その遷移量diを，

S (t )(13)di  i j    i  S j (t )njと記述することとする．ここで，表-6より伝承速度 i ・α以外はすべて既知であることから，伝承速度 i j・αの値
は表-7のように同定できることとなる．

(6) 対象地域内人口の社会増減

転出率γは，時点1から時点2にかけての調査対象地域の人口統計データに基づき5.762×10-2とする．
転入者総数TALLのうち，PP，PN，NP，NNのどの状態で転入してくるかの内訳割合であるmPP，mPN，mNP，mNN（mPP+mPN+mNP+mNN=1）については，調査により具体の値を同定することが可能である．時点1よりもあとに対象地域へ転入してきた回答者に対しては，表-4の時点1
に関する質問に代わって転入時点についての質問が設けられており，これに基づいて転入者がどの状態で転入してきたのかの分布を集計すると表-8のようになる．mPP，
mPN，mNP，mNNにはこれらの値を採用することとする．
(7) 災害に対する関心
Ri(t)およびRTi(t)の推定に際して調査では，たとえば自身の居住地を決定・購入するような場面を想定してもらい，その意思決定の判断材料として何年くらい昔までの洪水災害履歴を気に掛けるかを問うている．このとき，「t年くらい昔までの洪水災害履歴は気に掛ける」と回答を寄せたとすると，このことはすなわち，「仮に現在発生したとする洪水災害に対する関心は，t年後まで持(4) 継承率

前述のとおり，継承率σとは，地域住民の世代が入れ替わる過程において，先代の防災意識や防災対応行動が次世代へとそのまま受け継がれる率である．先代と同様

64

土木学会論文集F6（安全問題）, Vol. 71, No. 1, 58-72, 2015.
(1) 状態PP(1) 状態PP 1.0

0.8

0.8

0.6

0.6

RNN (t)1.0

RTPP (t)

0.4

0.4
0.2

RNN (t )  0.427 

0.0
0

20

40

1  0.427
1  (0.091  t )1.943

60

80

0.2

t (年)

0.0
0

100

(2) 状態PN 1.0(2) 状態PN 1.0

0.8

0.8

RNN (t )  0.404 

0.0
0

20

40

1  0.404
1  (0.064  t )1.984

60

80

0.2

RTPN (t )  0.251 （R2=0.992）

80

t (年)

100

(3) 状態NP 1.0

1  0.251（R2=0.995）
1  (0.083  t ) 2.443

t (年)

0.0

t (年)
100

0

20

40

60

80

100

0.8

0.8

0.6

0.6

RTNP (t)

0.4

0.4
0.2

RNN (t )  0.421 0.0(4) 状態NN 1.0

60

0.4

0.2

RNP (t)40（R2=0.998）

RTPN (t)0.4(3) 状態NP 1.020

1  0.331
1  (0.058  t )1.921

0.6

0.6

RPN (t)

RTPP (t )  0.331 （R2=0.996）

0

20

40

1  0.421
1  (0.084  t )3.277

60

80

0.2
RTNP (t )  0.551 （R2=0.988）

0.0

t (年)

0

100

20

40

1  0.551
1  (0.034  t )1.600

6080（R2=0.973）

t (年)

100

図-3 各状態への転入者の「災害に対する関心」

0.8（プロット：実測，曲線：式(14)による近似）

0.6

RNN (t)

いたあとでなお残っている回答者割合を逐次描画してゆくと，図-2に示すプロット点となる．なお，調査内の設問ではt=1,2,3,5,7,10,20,50,100,200,500,∞（年）についての回答を把握できるよう設計されているが，紙幅の都合上，
図-2および図-3ではtの表示範囲は0~100となっている．
これらのプロットを概観すると，回答者の関心の残存割合（Ri(t)およびRTi(t)）の推移には下限が存在しており，

0.4
0.2

RNN (t )  0.427 

0.0
0

20

40

1  0.427
1  (0.091  t )1.943

60

80（R2=0.996）

t (年)
100

図-2 各状態の回答者の「災害に対する関心」（プロット：実測，曲線：式(14)による近似）

そこへ徐々に逓減してゆく形状となっていることなどが観察される．そこで，このプロットの近似曲線として，続する」と読み替えることも可能である[2]．本研究では，
1 u
(14)
Ri (t )  u 
この回答状況を利用してRi(t)およびRTi(t)の推定を行うこ
1  ( a  t )bととする．具体の推定は以下のような手順で行う．
を想定し，u（下限値），a（尺度母数），b（形状母まず，t=0の時点で当該の洪水災害履歴を気に掛ける数）を推定することにより具体のRi(t)を同定する．推定（関心がある）回答者の割合は100％であると仮定する．
結果は，これに基づく近似曲線の描画と併せて図-2に記
しかし，たとえば「20年くらい昔までの洪水災害履歴は載のとおりである．
気に掛ける（当該洪水災害に対する関心は20年後まで持RTi(t)についても同様の手順であり，その回答の分布
続する）」とした回答者においては，t＞20では「洪水状態および推定結果は図-3に示すとおりである．なお，
災害履歴は気に掛けない（当該洪水災害に対する関心は
ここでi=NNに関する図表が省かれているのは，他の3状ない）」と解釈されるので，そのような回答者を差し引
態のRTi(t)とmiが定まると同時にmNNが求まるため，別途

65

土木学会論文集F6（安全問題）, Vol. 71, No. 1, 58-72, 2015.

RTNN(t)について求めることは冗長となるからである．

100%

PP
PN

図-2および図-3によると，それぞれの近似曲線は概ね
80%

精度の良好なものが求まっていることが確認される．なお，西枇杷島町の洪水災害に対する関心が最も長期に渡り持続する傾向にあるのは，NPの状態で転入してくる住民層（防災意識は低いが防災対応行動を十分に行っている住民層：図-3(3)）であり，一方，西枇杷島町の洪水

NP
NN

60%
40%
20%

災害に対する関心が最も短期間ですぐに薄れる傾向にあるのは，PNの状態で転入してくる住民層（防災意識は高いが防災対応行動を十分に行っていない住民層：図3(2)）となっており，対称的な様相を呈している．その他のRi(t)およびRTi(t)は概ね類似した形状となっている．

t (年)

0%
100%

0

20

40

60

80

100

防災意識Positive
防災対応行動Positive

80%
60%
40%

5. モデルの挙動と感度分析

20%

t (年)

0%

表-2に記載されている同定が必要なパラメータ等の値0が第4章にてすべて定まったことから，第3章にて構築した数理シミュレーションモデルを用いて防災意識と防災対応行動に関する変遷過程を具体的に追跡することが可能となった．本章では，まず(1)にて，第4章で現況再現として求めた値をそのまま用いた場合のモデルの挙動を確認する．(2)では，いくつかの入力パラメータの値を変化させた場合の感度分析を行う．以上の結果を踏まえたうえで，(3)では都市的状況と田舎的状況を模したパラメータセットによりシナリオ分析を行う．

20

40

60

80

100

図-4 現況再現での人口比率の推移【3】に着目することによる防災対応行動の時間的変遷に関する議論をそれぞれ可能とするために，図-4の下部には，PNとPPの人口比率を合算したものを防災意識
Positiveとして，PPとNPの人口比率を合算したものを防災対応行動Positiveとして，それぞれ掲載している．
これらによって，調査対象地域の現況再現としては，
このまま別の大きな災害や社会情勢の変化が発生すること無く，また，そこに特段の対策が介入することが無い
場合においては，極微量かつ短期間での防災対応行動の活性化傾向を除いて，一貫して防災意識と防災対応行動
は衰退の一途をたどる可能性が高いことが示唆される．

(1) 現況再現

ここでいう現況再現とは第4章で用いた調査の回答者
におけるものであることから，tは東海豪雨災害が発生した2000年からの時間経過を意味することとなる．図-4の上部には，第4章で現況再現として求めた一連の値を式(12a)および(12b)に入れてシミュレートした結果（PP，(2) 感度分析
PN，NP，NNの各状態の人口比率の推移）を示している．
PP，PN，NP，NNの各状態の人口比率の推移において
t=0における各状態の比率は，表-5に記載のものと同一
どのパラメータがどのような影響をもたらし得るのかをである．
これによると，t=0ではPN（防災意識は高いが防災対
応行動は不十分）の人口比率が7割弱を占めていたのに対して，時間の経過に伴いその比率は徐々に低下してゆき，t=100付近ではわずか1割程度となっている様子が確認される．それに入れ替わるようなかたちで大勢を占めるようになるのは，防災意識と防災対応行動のいずれも活性化されていない状態のNNであることがわかる．PP
はt=0~10の付近で，NPの人口比率はt=20~50の付近で，それぞれ微増傾向は示すものの，それらが全人口に対して占める割合は全期間を通して限定的である．
また，前述のような，表-1内の【1】に着目することによる防災意識の時間的変遷に関する議論，および確認すべく，以下では，現況再現でのパラメータ値を基準に，伝承速度β・α，継承率σ，転出率γ，災害に対する関心（Ri(t)およびRTi(t)）のそれぞれを変化させた場合の感度分析を行う．
a) 伝承速度の変動がもたらす影響
伝承速度β・αを現況再現の値に比して2倍に拡大した場合の結果を図-5に，同じく1/10に縮小した場合の結果を図-6に示す．なお，それ以外のパラメータ値は現況再現のものとすべて同一である．図中には，比較のために
図-4の下部に示した現況再現での結果を点線で併記している．
伝承速度β・αの値が大きくなることは，すなわち，対象地域内の住民同士の間で活発な伝承が行われる様子を

66

土木学会論文集F6（安全問題）, Vol. 71, No. 1, 58-72, 2015.
100%

100%

PP

PP
PN

PN
80%

80%

NP

60%

60%

40%

40%

20%

20%

t (年)

0%
100%

0

20

40

60

80

100%

60%

40%

40%

20%

20%

t (年)
0

20

40

60

80

0

20

40

60

80

t (年)

0%
0

100

100

防災意識Positive [現況再現]
防災意識Positive 【伝承速度ßaを現況再現の1/10】
防災対応行動Positive [現況再現]
防災対応行動Positive 【伝承速度ßaを現況再現の1/10】

80%

60%

0%

t (年)

0%

100

防災意識Positive [現況再現]
防災意識Positive 【伝承速度ßaを現況再現の2倍】
防災対応行動Positive [現況再現]
防災対応行動Positive 【伝承速度ßaを現況再現の2倍】

80%

NP
NN

NN

20

40

60

80

100

図-6 伝承速度β・αを現況再現の1/10とした場合

図-5 伝承速度β・αを現況再現の2倍とした場合

100%

100%

PP

PP

PN
80%

PN
80%

NP

NP

NN

NN

60%

60%

40%

40%

20%

20%

t (年)

0%
100%

0

20

40

60

80

100%

防災意識Positive [現況再現]
防災意識Positive 【継承率s を現況再現の2倍】
防災対応行動Positive [現況再現]
防災対応行動Positive 【継承率s を現況再現の2倍】

80%

60%

40%

40%

20%

20%

t (年)
0

20

40

60

80

0

20

40

60

80

t (年)

0%

100

0

図-7 継承率σを現況再現の2倍とした場合

100

防災意識Positive [現況再現]
防災意識Positive 【継承率s を現況再現の1/10】
防災対応行動Positive [現況再現]
防災対応行動Positive 【継承率s を現況再現の1/10】

80%

60%

0%

t (年)

0%

100

20

40

60

80

100

図-8 継承率σを現況再現の1/10とした場合

現況再現の図-4下部においても若干確認された防災対応
行動が短期的ではあるが活性化される傾向が，さらに顕著なものとなって生じていること，などを確認することができる．全般的に，伝承速度β・αの値が大きくなること（伝承が活発に行われること）により，現況再現の図-4にて確認されていた幾つかの兆候が，より顕著なもの
として拡大されて現れるようになる傾向が把握された．
一方，伝承速度β・αの値が小さくなる状況，すなわち，表現することとなる．その結果，現況再現の図-4に比べて，PNの比率の拡大は抑制される一方で，中期的にはNPの比率が拡大される傾向にあることが図-5上部にて確認することができる．しかし，長期的にはやはりNNが8割近くを占める結果に至る様子が示されている．図5の下部からは，現況再現に比べて対象地域内の伝承が活発化されることによって，より早い時期から防災意識
Positiveの比率の減少傾向が表れていること，ならびに，

67

土木学会論文集F6（安全問題）, Vol. 71, No. 1, 58-72, 2015.
100%
80%

PP
PN

100%

NP

80%

PP
PN
NP

NN

NN

60%

60%

40%

40%

20%

20%

t (年)

0%
100%

0

20

40

60

80

100%
防災意識Positive [現況再現]
防災意識Positive 【転出率 を現況再現の2倍】
防災対応行動Positive [現況再現]
防災対応行動Positive 【転出率 を現況再現の2倍】

80%

60%

40%

40%

20%

20%

t (年)
0

20

40

60

80

0

80%

60%

40%

40%

20%

20%

t (年)

0%

100%

60%

40%

40%

20%

20%

t (年)

0%
40

60

80

100

PP
PN
NP

t (年)
0

20

40

60

80

t (年)

0%

100

100

防災意識Positive [現況再現]
防災意識Positive 【尺度母数aを現況再現の2倍】
防災対応行動Positive [現況再現]
防災対応行動Positive 【尺度母数aを現況再現の2倍】

80%

60%

20

80

0%

100

防災意識Positive [現況再現]
防災意識Positive 【尺度母数aを現況再現の1/10】
防災対応行動Positive [現況再現]
防災対応行動Positive 【尺度母数aを現況再現の1/10】

0

60

NN

60%

80%

40

80%

NN

100%

20

100%

NP

80

100

図-10 転出率γを現況再現の1/10とした場合

PN

60

80

t (年)
0

PP

40

60

0%

100

100%

20

40

防災意識Positive [現況再現]
防災意識Positive 【転出率 を現況再現の1/10】
防災対応行動Positive [現況再現]
防災対応行動Positive 【転出率 を現況再現の1/10】

図-9 転出率γを現況再現の2倍とした場合

0

20

80%

60%

0%

t (年)

0%

100

0

20

40

60

80

100

図-12 尺度母数aを現況再現の2倍とした場合

図-11 尺度母数aを現況再現の1/10とした場合

b) 継承率の変動がもたらす影響

対象地域内の住民同士の間での伝承が行われにくい状況想定になると，4状態の比率変化は現況再現よりも更に穏やかなものとなることが図-6の上部から確認される．
また，図-6の下部からは，現況再現に比して伝承速度
β・αの値が小さくなると，防災意識Positiveの比率の減少

先代から次世代へ防災意識および防災対応行動の状態が継承される率であるσについて，現況再現（σ=0.5）に比して2倍に拡大した場合（σ=1.0）の結果を図-7に，同
じく1/10に縮小した場合（σ=0.05）の結果を図-8に示す．
これらによると，その変化がPP，PN，NP，NNの各状態
傾向は抑制されること，ならびに，初期状態を上回るかたちで防災対応行動が活性化されることは無くなること， の人口比率の推移にもたらす影響は微小なものにとどまっている様子が確認される．
などが確認される．

68

土木学会論文集F6（安全問題）, Vol. 71, No. 1, 58-72, 2015.
表-9 シナリオ分析での状況想定と主な結果
シナリオ分析における主な結果（現況再現との比較）

状況想定
呼称

概要

都会的
状況想定
田舎的
状況想定

住民間コミュニケーションが乏しく人口流動性が高い
住民間コミュニケーションが多く人口流動性が低い

伝承速度
β・α
現況再現
の1/10
現況再現
の2倍

転出率
γ
現況再現
の2倍
現況再現
の1/10

100%

防災意識

防災対応行動

全般にわたって若干の活性化が見られるが，最終的には逓減する

活性化傾向は見受けられない

早期段階からより一層低下する

長期に渡って活性化傾向が維持
される

100%

PP

PP

PN
80%

PN
80%

NP

NP

NN

NN

60%

60%

40%

40%

20%

20%

t (年)

0%
100%

0

20

40

60

80

100%

防災意識Positive [現況再現]
防災意識Positive 【都会的状況想定】
防災対応行動Positive [現況再現]
防災対応行動Positive 【都会的状況想定】

80%

60%

40%

40%

20%

20%

t (年)
0

20

40

60

80

0

20

40

60

80

t (年)

0%

100

0

図-13 都会的状況を想定した場合

100

防災意識Positive [現況再現]
防災意識Positive 【田舎的状況想定】
防災対応行動Positive [現況再現]
防災対応行動Positive 【田舎的状況想定】

80%

60%

0%

t (年)

0%

100

20

40

60

80

100

図-14 田舎的状況を想定した場合c) 転出率の変動がもたらす影響

式(13)に示すようにu（下限値）とa（尺度母数）とb（形状母数）の各値の如何によってその形状が決定される．
このうち，尺度母数aを小さくする操作を行うと，グラ
フのカーブ形状はそのまま維持されつつ全体を右側へと拡大することとなり，関心の度合いは長期間維持される
かたちとなる．そこで，シミュレーションモデル内のすべての尺度母数aを1/10に縮小した場合の結果を図-11に示す．これによると，現況再現と比べて，NPの人口比率の拡大傾向が顕著になること，防災意識Positiveの人口比率がより低下すること，防災対応行動Positiveの人口比率が長期間に渡って高めの値を維持する傾向にあること，などが確認される．なお，逆に尺度母数aを2倍に拡大させた場合（図-12参照），つまり関心の持続度合いを相対的に短くした場合においては，現況再現と差異は小さいものの，やはり図-11における変化とは逆の方向，つまり防災意識Positiveの人口比率が若干上昇し，防災対応
行動Positiveの人口比率が若干低下する傾向が確認される．
災害に対する関心を維持することによる影響は，その影響の度合いについては大小の差はあるものの，影響の対称地域からの転出率γを現況再現値（γ=5.762×10-2）に比して2倍に拡大した場合（γ=11.524×10-2）の結果を
図-9に，同じく1/10に縮小した場合（γ=0.576×10-2）の結果を図-10に示す．
転出率γが大きくなる状況想定下では，防災対応行動
Positiveの比率が早期段階から低くなっている様子を図-9で見てとることができる．一方，転出率γが小さくなる
状況想定下では，防災意識はNegativeだが防災対応行動
はPositiveとなるNPの人口比率が時間経過とともに増加
していく様子が図-10の上部で確認され，また，図-10の下部によると防災対応行動Positiveの人口比率は約40%程
度で維持される傾向にあることがわかる．
転出率γの縮小にともない住民の入れ替えが生じにくくなるということは，すなわち，地域住民が保持する防
災意識や防災対応行動の在りようが地域内で共有・蓄積されやすくなる状況に近くなると解釈される．
d) 災害に対する関心の変動がもたらす影響
災害に対する関心の度合いを示すRi(t)およびRTi(t)は，

69

土木学会論文集F6（安全問題）, Vol. 71, No. 1, 58-72, 2015.

る」との見解6)の理論的背景として位置づけることも出来よう．
このことを更に解釈するならば，本研究で概観してきた時間経過に伴う防災意識と防災対応行動の変遷過程とは，すなわち災害文化の形成過程を追っていることに等しいと解釈することも可能と思われる．ただし，その形成過程を経た結果として，必ずしも“良い”状態が形成されるとは限らず，場合によっては防災意識も防災対応
行動も消滅した状態に陥る可能性もあるし，条件によっては防災対応行動が持続的に活性化される可能性もあるということである．ここにおいて，防災意識も防災対応
行動も消滅した状態のことを「災害文化が風化した状態」と呼ぶならば，それは出来る限り防止すべきものであることは明らかである．しかし，その「災害文化の風化の防止」において本質的に目指すべきことは，「高い防災意識の維持」なのではなく「十分な防災対応行動が備わった状態」なのであるという点を強調したい．

方向性や特性に関しては前項で見た「転出率の変動がもたらす影響」と概ね類似しているように見受けられる．
(3) シナリオ分析

以上まで現況再現および感度分析の結果により，現況のままだと一貫して防災意識と防災対応行動は衰退の一途をたどる可能性が高いことが示されたものの，社会の状況によっては防災意識や防災対応行動が活性化される可能性があることもまた示唆された．
これらを踏まえ，ここでは，表-9に示すような仮想的状況下でのシナリオ分析を行うこととする．すなわち，住民間でのコミュニケーションが乏しく人口流動性が高い状況を，低い伝承速度β・αと高い転出率γの設定によって表現し，これを「都会的状況想定」と呼称する．図-13はその結果を示したものである．一方，住民間で活発なコミュニケーションが行われており人口流動性が低い状況を，高い伝承速度β・αと低い転出率γの設定によって表現し，これを「田舎的状況想定」と呼称することとする．図-14はその結果を示したものである．
これらの結果を現況再現と比較しつつ概観すると，都会的状況想定のもとでは，防災対応行動の活性化は見受けられないのと同時に，防災意識Positiveの人口比率については全期間に渡って若干増加している様子が伺えるものの，結果的には防災意識Positiveの比率は約20％程度にまで低下するかたちとなっていることがわかる．一方，田舎的状況想定のもとでは，防災意識Positiveの人口比率
は限りなく0％に近い状況にまで低下しているのに対して，防災対応行動Positiveの人口比率は長期間に渡って約60％を維持する結果となっている．

6. おわりに本研究では，地域住民の防災意識や防災対応行動の状
態の時間経過に伴う変遷過程，すなわち災害文化の形成過程について，簡便な数理シミュレーションによって記述する分析フレームを提示するとともに，そこでの未知パラメータの値を実態調査データを利用して同定することにより現況再現・感度分析・シナリオ分析を行った．
その結果，「平時において常に高い防災意識を保ち，常日頃から災害に対して不安を抱き続ける必然性に対して疑問を呈したうえで，むしろそのような不安を拭い去るほどの十分な防災対応行動さえ備わっているならば，平(4) まとめ
時から高い防災意識を保ち続ける必要はないのではない
これらの結果を踏まえるならば，少なくとも本調査のか」といった主張について，一定の妥当性を示す検証結
対象地域においては，どのような条件下においても最終果を得たと考えている．
的な防災意識の低下は免れ得ないことが示唆される．すしかし，本研究には，主として調査データの準備に関
なわち，多くの人々にとって「平時において常に高い防して下記のような検討課題も残存していると考えている．
災意識を持ち続け，常日頃から災害に対して“いつ起きまず，第5章にて示されている分析結果はすべて検討対てもおかしくない”という不安な気持ちを持続すること」は精神的に不安定・不愉快であることは自明であり， 象地域においてのみ確認されたものであるということであり，他地域や他の事例においても同様の結果が得られそれを忠実に実行することはほぼ不可能であることが想るという確固たる汎用性・一般性を検証するには至って像される．このことは，前掲の「人々は災害に対して常5)
いないという点に注意を払う必要がある．この点についにalertであることは不可能である」との見解 にも一致すては，今後においても別途収集したデータにより検証をることである．
重ねることが肝要であると思われる．また，別途調査デ
そして，ある種の社会条件が整うことで，「そのようータを採取するにあたって，防災対応行動の状況を把握
な不安を拭い去るほどの防災対応行動を十分に行っていするための設問としては，表-4に示すような云わば“自れば，平時から常に高い防災意識を保ち続ける必要はない」と解釈される状態が達成され得ることもまた示唆されたと言えよう．このことは，前掲の「災害文化の研究においては理論的知識よりも処理的知識の方が重要であ

己評価形式”とすべきなのか，あるいは実際に実行している行動内容を把握する形式とすべきなのかは要検討である．更には，住民の防災意識と防災対応行動の状態を70

土木学会論文集F6（安全問題）, Vol. 71, No. 1, 58-72, 2015.

P/Nのようにバイナリで扱うべきなのか，あるいは連続

水災害規模についても(A)と(B)とで一致していること，などが求められると思われる．たとえば，(A)に比して的に変化し得るものとして扱うべきなのかについても検(B)の方が，甚大な災害被害経験者が占める割合が高か討が必要となるものと考えられる．
ったり，設問にて想起される洪水規模が大きかったりし
以上のような調査データに関する検討課題のほかに，た場合，図-2及び図-3に示される関心度分布は過大評価
第3章で提示した数理シミュレーションの枠組みに関して更なる精緻化を検討する努力は必要であると考えられとなり，現実の関心度分布はさらに左下付近を推移してる．たとえば，本シミュレーション挙動の骨格を規定すいるのかもしれないということは想定される．設問の制る12個の伝承速度の値（表-7）のセットは対象者属性
約上，その厳密な検証は困難であることから，本稿では前述の前提を満たしているものと仮定して議論を進めた（年齢，性別，家族構成，新密度，信頼度，等）が異なが，この点については別途，詳細な検証が必要であるとることで多様な値となることは十分に想定し得ることで考えられる．無論，このような読み替えを要しないあり，そのような多様性を組み入れた場合，極めて多様“(A)を直接に観測可能な方法論”についても議論が必なシナリオ分析もまた本モデルにて可能となることなど要であると考えられる．
が期待される．このような今後の発展性を鑑みつつ，時間経過に伴う住民の防災意識や防災対応行動の変遷過程，
さらには災害文化の形成過程を分析的に取り扱うに際し参考文献
1) Moore, H. E.: ...And the Winds Blew, Austin: University ofての基本的枠組みを提示したという点において，本稿はTexas Press, 1964.
一定の意義を有するものと考えられる．
2)
3)

広瀬弘忠：生存のための災害学，新曜社，1984．
関谷直也：災害文化と防災教育，災害社会学入門，
謝辞：調査および人口統計データの分析は，愛知県清須弘文堂，pp.122-133，2007．
4) たとえば，“（科学の扉）災害の風化 被災後 15…薄市役所総務部（当時）の鷲見雅一氏ならびに猪子公威氏れる教訓”，朝日新聞，2014 年 3 月 10 日朝刊 23 面，
をはじめとした多くの方々，および(株)アイ・ディー・
2014．
エー社会技術研究所のスタッフ諸氏の多大なるご協力を
5) 矢 守 克 也 ： 防 災 安 全 論 （ 下 ） － 〈 1 年 〉 ・ 〈 10得て実施されたものである．また，数理モデルの基本的年〉・〈100 年〉の防災－，第 46 回社会心理学会大会論文集，10-7，2005．
枠組みの検討初期段階においては群馬大学大学院博士前6) 林春男：災害文化の形成，自然災害の行動科学，応期課程（当時）の原田祐輔氏とのディスカッションの結用心理学講座 3，福村出版，1988．
果が色濃く反映されている．ここに記して深謝の意を表7) Ebbinghaus, H.: Memory: A Contribution to Experimental
する．
Psychology, 1885.（宇津木保訳：記憶について，誠真書房，1979）8)
矢守克也：災害の「風化」に関する基礎的研究－
補注
1982 年長崎大水害を事例として－，実験社会心理学[1] 1回の接触あたりでの感染の成立しやすさβと単位時研究，第 36 巻，第 1 号，pp.20-31，1996．
間あたりの接触頻度αを区別して考えることに実務的意
9) 矢守克也：災害の「風化」に関する基礎的研究（II）－マスメディアの報道量とマクロ行動変数による測義がない場合においては，式(1)はより単純に下式のよ定と表現－，実験社会心理学研究，第 42 巻，第 1 号，
15)
うに表されることがある（感染速度をβと表記） ．
pp.66-82，2002．
dS10) 矢守克也：体験の風化を計量する，防災人間学，東   I  S
京大学出版会，pp.181-210，2009．
dt(15)11) 河田惠昭，柄谷友香：社会の防災力の評価に関するdI  I S  I
一考察（II），京都大学防災研究所年報，第 42 号，dt
B-2，1999．
dR I12) 杉森直樹，岡田憲夫：防災意識の風化過程のモデル
dt化に関する基礎的考察，土木計画学研究・論文集，No.12，pp.305-315，1995．
[2] ここでは，「(A)ある洪水に対する関心度分布（t年後13)
中村功：警報・避難勧告の受容－津波避難を中心とまで持続する）」を正確に把握することが困難であるがして，災害情報入門，弘文堂，p106，2008．
ために，その代替措置として「(B)過去の洪水に対する
14) Kermack, W. O. and McKendrick, A. G.: A Contribution
関心度分布（t年前の洪水に関心がある）」の把握をもto the Mathematical Theory of Epidemics, Proceedings of
the Royal Society of London, Series A, Vol. 115, pp. 700って“読み替えることも可能である”として議論を進め
721, 1927.
た．しかし，このような読み替えが可能となるためには，
15) 稲葉寿：感染症の数理モデル，培風館，2008．

厳密には，“(B)における回答者集団の属性”が“(A)において想定している回答者集団の属性”に対する代表性を担保していること，さらには，そこで想定している洪(2015. 6. 29 受付)

71

土木学会論文集F6（安全問題）, Vol. 71, No. 1, 58-72, 2015.

A STUDY ON A TRANSITION PROCESS OF A DISASTER PREVENTIONCONSCIOUSNESS AND ACTION AS A DISASTER SUBCULTURE
Yasushi OIKAWA, Toshitaka KATADA and Yusuke ISHIIIn this paper, we consider the transition process of a disaster prevention consciousness and action as adisaster subculture, and present an analytical framework using a mathematical simulation in order to enable quantitative consideration. After an unknown parameters estimation by using a questionnaire survey
data, we describe the actual situation in this simulation model, and evaluate an influences imparted to the
population ratio of four states related with the disaster prevention consciousness and action by some explanatory variables such as a force of contagion, a move-out ratio, and so on. As a result, we receive valuable suggestions that it is impossible to avoid a fading of the disaster prevention consciousness, and that it
is possible to vitalize the disaster prevention action continuously if some social conditions are satisfied.

72