一般社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATIONAND COMMUNICATION ENGINEERS
社団法人 電子情報通信学会

信学技報
IEICE Technical Report
SC2022-41(2023-03)

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICE.

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

火災調査報告書のテキストマイニングによる出火原因の自動抽出
松場

建都†

佐伯

幸郎††

中村

匡秀†,†††† 神戸大学 〒657–8501 神戸市灘区六甲台町 1–1†† 高知工科大学 〒782–8502 高知県香美市土佐山田町宮ノ口 185† 理化学研究所・革新知能統合研究センター〒103-0027 東京都中央区日本橋 1-4-1
E-mail: †matsuken@ws.cs.kobe-u.ac.jp, ††saiki.sachio@kochi-tech.ac.jp, †††masa-n@cmds.kobe-u.ac.jp
あらまし

全国の消防局において，消防常備化に伴い採用された職員の大量退職となる時期を迎えている．益々消防需要が増加するわが国において，若手消防職員への技術・ノウハウ継承は全国の消防行政における問題となっている．
神戸市消防局では火災に関するデータを蓄積しており，分析することで防災施策の改善・効率化が期待できる．しかし，火災の詳細な概要が記載されている火災調査報告書は分析が困難であり，十分に活用されていない．そのため，火災調査報告書からの情報抽出が課題として挙げられる．本研究では，火災調査報告書内の火災状況を記載した文章から，出火原因となった発火源，着火物を機械的に抽出することを目的とする．研究のアプローチとして，実際の火災事例で発火源，着火物となった物体を蓄積したインデクスを作成する．その後，作成されたインデクスと火災報告に使用されたデータを活用し，文章から発火源，着火物となる物体の抽出を行う．提案手法を神戸市消防局の所有する火災調査報告書 728 件に対して適用し，発火源を 81.6%，着火物を 74.6% の精度で抽出することができた．
キーワード

技術継承，火災調査報告書，出火原因，自然言語処理，テキストマイニング，自動抽出

Automatically Extracting the Causes of Fires
through Text Mining of Fire Reports
Kento MATSUBA† , Sachio SAIKI†† , and Masahide NAKAMURA†,†††† Kobe University Rokkodai-cho 1–1，Nada-ku，Kobe，Hyogo，657–8501 Japan†† Kochi University of Technology, 185 Miyanokuchi, Tosayamada, Kami City, Kochi 782-8502, JAPAN† Riken AIP, 1-4-1 Nihon-bashi, Chuo-ku, Tokyo 103-0027
E-mail: †matsuken@ws.cs.kobe-u.ac.jp, ††saiki.sachio@kochi-tech.ac.jp, †††masa-n@cmds.kobe-u.ac.jp
Abstract Fire departments across Japan are facing the retirement of a large number of ﬁreﬁghters. So passing on skills andknow-how to younger ﬁreﬁghters has become an issue in ﬁreﬁghting administration nationwide. Fire reports, which containdetailed summaries of ﬁres, are diﬃcult to analyze and are not fully utilized. Therefore, extracting information from ﬁre reports
is an issue. The purpose of this study is to mechanically extract the ignition sources and ignition materials that caused the ﬁrefrom the text describing the ﬁre conditions in the ﬁre report. The research approach is to create an index that accumulates
objects that have been ignition sources and materials in actual ﬁre cases. Then, utilizing the indexes created and the data usedin the ﬁre information, extract the ignition sources and materials from the text. The proposed method was able to extract 81.6%
of ignition sources and 74.6% of ignition materials from the ﬁre summary with high accuracy.
Key words know-how transfer，ﬁre report，cause of ﬁre，NLP，text mining，auto extractionとなった [1]．このような消防常備化の進展に応じ，多数の消防

1. は じ め に

職員の採用が行われ，令和 5 年現在，常備化の進展に応じて採戦後から現在に至るまで，わが国の消防は市町村における消用された階層の大量退職となる時期を迎えている．高齢化や新防の常備化を行ってきた．消防の常備化は昭和 40 年代から急型コロナウイルスの影響により，益々消防需要が増加するわが激な進展を続けており，昭和 24 年には 206 本部であった全国

国において，経験豊富な消防職員から若手職員への技術・ノウの消防本部数は，令和 4 年時点で 723 本部，98.3% の常備化率- 16 -—1—
This article is a technical report without peer review, and its polished and/or extended version may be published elsewhere.
Copyright ©2023 by IEICE

ハウの継承は全国の消防行政における問題となっている [2]．消ので，原則として「火」または「高温体」になる．

防行政におけるノウハウ伝承に向けた取り組みの例として，大経過:

野らによつ東京消防庁における消防活動経験伝承支援システム

為」に分類できる．

が挙げられる [3]．

着火物: 発火源によって最初に着火したもの．

火災に至るまでの経過のことで，
「現象」
・
「状態」
・
「行

中でも，ベテランの消防職員が長年の経験に基づいて習得し，

この 3 つの要素に着目して火災に至る経緯を整理，分類し，データとして残されていない潜在的知識の継承は困難である．

それに対して適切な予防施策を実施することで，火災の発生を潜在的知識の例として，季節性の火災でストーブの可燃物接触

効果的に抑制することができる [5]．

による火災が冬場（11 月〜3 月頃）に多く発生する，長期間の2. 2 火災調査報告書

保管後の使い初めに、内部に溜まったほこりに着火する，等が全国の消防局では，すべての火災の原因及び損害並びに関係挙げられる．このような潜在的知識をデータ化，明文化するこ

者の行動等を明らかにし，火災予防施策及び警防対策に必要なとにより，若手職員への技術継承や，市民への広報に用いるこ基礎資料等消防行政を推進する必要がある．そのため，発生しとができる．

た全火災に対して原因，対応等を調査し，火災調査報告書を作

潜在的知識の発見，およびデータ化には，火災に関するデー成することが火災調査規程 [6] によって義務づけられている．

タの分析・可視化を通じたアプローチが効果的である．しかし，

火災調査報告書の記載項目の中には，火災の発生日時や，発火災報告データに記載された発火源・着火物は「その他」「ごみ

火源・経過・着火物といった出火原因，その後の延焼物など，火類」などの抽象的な表現が多く，例に示した潜在的知識のよう災の概要が簡潔に記載された文章が存在する．本稿では以降こな，詳細かつ具体的な結果を得ることは困難である．そこで，れを火災概要文と呼ぶ．火災概要文は，次のような文章である．

火災に関するより具体的な情報を取得するため，火災調査報告

この火災の原因は，令和 Y 年 M 月に神戸市 XX 区にお書の活用が期待できる．火災調査報告書には火災の出火原因といて，家人が居室で喫煙後，たばこの火を消し忘れたなる発火源，経過，着火物について，火災報告データよりも具ことにより，付近にあったタオルに着火，周囲にあっ体的に記載されており，うまく活用することで火災に関する潜た衣類に延焼したものであると断定する．

在的知識の発見に役立てることができる．
ところが，火災調査報告書において発火源，着火物が記載さ

火災概要文は，その火災の状況を最も簡潔に，かつ明瞭に表れている火災概要文は，自然言語である，書き手によって書式しているものであるが，分析に用いるためには以下の 2 つの問が異なるといった問題があり，機械的な分析は困難である．ま題がある．

た，今後増加し続ける報告書すべてに目を通し，人力で発火源，着火物を抽出する作業は消防職員にとって大きな負担となるため，機械的に抽出することが望ましい．

（ 1 ） 自然言語であるため分析が困難（ 2 ） 定まった書式がなく，文章中の発火源・着火物の位置が一定でないため，機械的な抽出が困難

そこで本研究では，火災調査報告書内の火災概要文から，火

また，火災調査報告書は個人情報を含む文書であるため，分

災原因として重要な発火源，着火物を機械的に抽出する手法を確立することを目的とする．本章のアプローチとして，実際の析を外部の機関に委託することは難しい [7]．

火災調査報告書から得られる発火源，着火物の情報を蓄積し，そ火災調査書のテキスト分析の事例として，岡山県岡山市消防れを活用して火災概要文から発火源・着火物の自動抽出を行う．

局の取り組み [8] や，髙田らの防火意匠の現状調査や火災調査

ケーススタディとして，神戸市消防局の所有する火災調査報書類による延焼分析 [9] などが挙げられるが，いずれの事例で

告書 728 件に対して提案手法を適用し，発火源，着火物の自動も火災調査報告書からの情報抽出は人の手によって行われてお抽出を行った．その結果，発火源を 81.6%，着火物を 74.6% のり，文章分析においても OCR によるテキスト化にとどまって精度で抽出することができた．

いるのが現状であり，火災概要文からの機械的な情報抽出や得られた情報の分析などは十分に行われていない．

2. 背 景 知 識

2. 3 火 災 報 告
全国の消防において，消防組織法第 22 条の規定に基づき総務

2. 1 火災と出火原因
火災は消防機関において，「人の意図に反して発生し若しく省消防庁が各消防本部に求める消防関係報告のうち，火災に関は拡大し，又は放火により発生して消火の必要がある燃焼現象

する統計及び情報として「火災報告取扱要領」が定められ，そであって，これを消火するために消火施設又はこれと同程度のの内容や報告手順等が定められている [10]．要領に基づき，発効果があるものの利用を必要とするもの，又は人の意図に反し

生時刻や出火箇所，出火原因，損害規模といった火災に関するて発生若しくは拡大した爆発現象」と定義している [4]．

様々な項目が基礎データとなっている．この報告等を行うため

また消防において，発火源・経過・着火物の 3 つの組み合わの基礎データを基に，その他各消防本部ではデータを作成してせが火災の原因とされており，発火源，経過，着火物の定義は，おり，これを火災報告データと呼ぶこととする．火災データのそれぞれ以下のようになっている．

サンプルを表 1 に示す．火災報告データは，各市の火災に関す

発火源:

出火に直接関係し，またはそれ自体から出火したもる統計報告や，市民に向けた広報・注意喚起等のほか，各種分析に活用されている [11]．

- 17 -—2—

表 1: 火災報告データのサンプル
No 出火日時（年月） 火災種別 火元焼損程度

発火源

経過

着火物

統計上の原因 ...

1

2020/01

建物

ぼや

ガスこんろ

不適の用に用いる

繊維製品

ガスコンロ

2

2020/01

車両

部分焼

たばこ

引火する

不明

不明

2. 4 出火原因分類表•

火災概要文の中には，発火源や着火物が記載されていない

火災の出火原因である発火源，経過，着火物は，火災報告取扱場合がある．このとき，火災報告データに登録された発火要領にて定められた出火原因分類表に基づいて分類される [10]．

源，着火物は「不明」であることが多いが，例外もある．

分類には大分類，中分類，小分類が存在し，分類ごとの分析，

この場合，火災報告データのデータにかかわらず，発火源，統計報告等に用いられる．

着火物を「記載なし」とする．

3. 提 案 手 法

発火源，及び着火物の抽出後は，抽出した単語を発火源・着本研究では，実際の火災で発火源・着火物として記載されている物体をインデクスとして蓄積し，それを用いて火災概要文

火物インデクスに登録していく．発火源・着火物インデクスの構造を以下に示す．

id:

から発火源・着火物を抽出する手法を提案する．実際の火災において，発火源はそれ自身が高温となるものである，着火物は燃えやすい物体であるという特徴がある．このことから，発火源・着火物として抽出すべきフレーズは無限に存在するわけで

火災概要文から発火源・着火物を抽出するまでの具体的なアプローチを以下の A1，A2 に示す．

発火源，及び着火物の小分類．

middle category:

発火源，及び着火物の中分類．

length:

詞を手動で抽出し，蓄積された発火源インデクス及び着火物イ

火物の抽出を行う．

small category:frequency:

ため，実際の火災概要文に発火源・着火物として記載された名

録された単語を火災概要文中から探索することで，発火源・着発火源，及び着火物として抽出された単語．

large category:はないため，辞書を用いたキーワード抽出が有効である．そのンデクスを作成する．そして，発火源・着火物インデクスに登

通し番号．

word:

発火源，及び着火物の大分類．

その発火源，及び着火物が追加された回数．

発火源，及び着火物として抽出された単語の文字数．

発火源および着火物の分類に関する項目は，抽出精度向上のためのインデクスのスライスに用いられる．発火源および着火物の追加回数，単語の文字数の項目は，抽出精度向上のためのインデクスのソートに用いられる．
次に，𝑦 年 𝑚 月に発生した火災 𝐹 を例に，抽出した発火源または着火物 𝑤 を発火源インデクス，及び着火物インデクスに登A1: 発火源・着火物インデクスの作成

録する手順を以下に示す．また，発火源インデクスに単語が登A2: 火災概要文から発火源・着火物の機械的抽出

録される流れの一例を図 1 に示す．
手順 1.

3. 1 A1: 発火源・着火物インデクスの作成
A1 では，形態素解析された火災概要文をもとに，発火源イン
デクス及び着火物インデクスの作成を行う．手順としては，火災概要文から手動で発火源・着火物を抽出する，抽出された発火源・着火物をもとにインデクスを作成する，という流れで各
インデクスが作成される．
初めに発火源および着火物の抽出について説明する．発火源，着火物を手動で抽出する際は，誰が抽出作業を行っても同様の抽出結果が得られることが望ましい，そこで，発火源，着火物
抽出の条件を以下のように定める．

火災 𝐹 に対応する火災報告データから，発火源小分類

または着火物小分類 𝑠 𝑐 を取得する．
手順 2-1.

発火源インデクス，または着火物インデクスを参照

し，𝑤𝑜𝑟𝑑 == 𝑤, 𝑠𝑚𝑎𝑙𝑙 𝑐𝑎𝑡𝑒𝑔𝑜𝑟𝑦 == 𝑠 𝑐 である行 𝑟 が既に存在する場合，行 𝑟 の frequency の値を 1 増加する．
手順 2-2.

発 火 源 イ ン デ ク ス を 参 照 し ，𝑤𝑜𝑟 𝑑==𝑤, 𝑠𝑚𝑎𝑙𝑙 𝑐𝑎𝑡𝑒𝑔𝑜𝑟𝑦 == 𝑠 𝑐 で あ る 行 𝑟 が 存 在 し な い 場 合 ，
𝑓 𝑟𝑒𝑞𝑢𝑒𝑛𝑐𝑦 = 1 として発火源インデクスに新たに登録する．
手順 3.

発火源または着火物 𝑤 の中分類 𝑚𝑖𝑑𝑑𝑙𝑒 𝑐𝑎𝑡𝑒𝑔𝑜𝑟𝑦，および大分類 𝑙𝑎𝑟𝑔𝑒 𝑐𝑎𝑡𝑒𝑔𝑜𝑟𝑦 は出火原因分類表を参照して決定する．

•

発火源，着火物の抽出数は各火災概要文につき 1 種類と•抽出者によって異なる物体を発火源，着火物として抽出さンデクスを活用し，火災概要文から発火源，及び着火物の機械れる事態を回避するため，抽出の際は同火災の火災報告

的抽出を行う．辞書に登録された単語を文章中から機械的に抽データを参照し，火災報告データに記録された発火源，着出する作業はさほど困難でない．本手法においては，火災概要

火物に適合するものを選択するようにする．火災報告デー

文中にインデクスに登録された単語が複数存在する場合に，どタに発火源が「枯れ草焼き」と記録されている場合，火災れを適切な発火源および着火物として抽出するかが技術的な概要文中に「火」または「高温体」となる物体が記載されチャレンジとなる．本手法では，インデクスの参照順を工夫すていないケースが多いため，抽出結果を「枯れ草焼き」とることで火災概要文から適切な発火源，および着火物の抽出をして処理する．

行う．本手法の主な工夫点は次の 2 点である．

3. 2 A2: 火災概要文から発火源・着火物の機械的抽出する．

A2 では，A1 で作成された発火源インデクス，及び着火物イ- 18 -

—3—

id
1

word
ライター

small
category

middlecategorylarge
categoryfrequency

ライター

たばことマッチ

火種

20

length
4

2

たばこ

たばこ

たばことマッ
チ

火種

29

3

3

ガスコンロ

ガスこんろ

都市ガスを用
いる移動可能な道具

ガス油類を燃料とする道具装置

30

5

発火源を表す単語
発火源⼩分類：「ライター」：「たばことマッチ」

id

word

small_category〜large_category

frequency

length

1

ライター

…

29

4

2

たばこ

…

21

3

3

ガスコンロ

…

30

5

4

石油ストーブ

…

13

6

5

マッチ

…

21

3

6

電気ストーブ…

6

6

lengthの値で降順ソート

id

word

small
category

middlecategorylarge
categoryfrequency

length

1

ライター

ライター

たばこと
マッチ

火種

21

4

2

たばこ

たばこ

たばこと
マッチ

火種

29

3

3

ガスコンロ

ガスこんろ

都市ガスを
用いる移動
可能な道具

ガス油類を燃料とする道具
装置

30

5

id

word

small_category〜large_category

frequency

length4

石油ストーブ

…

13

6

6

電気ストーブ

…

6

6

3

ガスコンロ

…

30

5

1

ライター

…

29

4

2

たばこ

…

21

3

5

マッチ

…

21

3

frequencyの値で降順ソート
発火源を表す単語
発火源⼩分類：「石油ストーブ」：「石油・ガソリンストーブ」

id

word

small
category

middlecategorylarge
categoryfrequency

length

1

ライター

ライター

たばこと
マッチ

火種

20

4

2

たばこ

たばこ

たばこと
マッチ

火種

29

3

3

ガスコンロ

ガスこんろ

都市ガスを
用いる移動
可能な道具

ガス油類を燃料とする道具
装置

30

5

4

石油
ストーブ

石油・ガソリ
ンストーブ

油を燃料と
する移動可
能道具

ガス油類を
燃料とする
道具装置

1

6

id

word

small_category〜large_category

frequency

length

3

ガスコンロ

…

30

5

1

ライター

…

29

4

2

たばこ

…

21

3

5

マッチ

…

21

3

4

石油ストーブ

…

13

6

6

電気ストーブ…

66

図 2: 発火源インデクスのソート例

を火災概要文中に発見した場合，word を発火源として探索を終

図 1: 発火源インデクスの作成例

了する．

•

category に基づくインデクスのスライス•

frequency，length に基づくインデクスのソート

手順 4.

発火源インデクスを発火源中分類の値でスライスし，word が火災概要文中に含まれているか順に探索を行う．word
を火災概要文中に発見した場合，word を発火源として探索を終第一の工夫として，インデクスの項目である小分類，中分類，了する．

大分類を活用し，参照するインデクスのスライスを行う．火災

手順 5.

事案 1 件に対し，火災概要文のほかに火災報告データが製作さ

word が火災概要文中に含まれているか順に探索を行う．word

発火源インデクスを発火源大分類の値でスライスし，れており，発火源および着火物の小分類を知ることができる．

を火災概要文中に発見した場合，word を発火源として探索を終

そのため，各インデクスに登録されている単語の中から，発火了する．

源および着火物の小分類と一致する単語のみを予め抽出するこ

手順 1，手順 2 における，発火源インデクスのソートを行うとで，火災概要文からの不適切な単語の抽出を防ぎ，抽出精度

一例を図 2 に示す．また，「YYYY 年 MM 月に神戸市 XX 区にを高めることが可能となる．

おいて，家人が居室で喫煙後，たばこの火を消し忘れたことに第二の工夫として，インデクスの項目である frequency，lengthより，付近にあったタオルに着火，周囲にあった衣類に延焼しを用いてインデクスのソートを行う．発火源および着火物は火た．」という火災概要の例文から，手順 3 から手順 5 を用いて

災概要文 1 件につき 1 単語ずつの抽出となるため，インデクス

発火源を抽出する流れを図 3 に示す．

を参照する順番が重要となる．もし発火源や着火物として適切

4. ケーススタディ

でない単語を概要文から探索・発見した場合，誤った出火原因を抽出してしまうため，発火源，着火物である可能性の高い単本手法で火災概要文から正しく発火源・着火物が抽出できる語から探索していく必要がある．そこで，インデクス内の単語かどうか評価するため，神戸市消防局の所有する火災概要文との参照順を，インデクスの項目である frequency, length の降順

火災報告データを活用し，発火源・着火物インデクスの作成，とする．frequency の降順に単語を探索することで，他の火災

および火災概要文から発火源，着火物の自動抽出を行い，正解事例で発火源，着火物となることの多い物体を優先的に抽出で率の測定を行う．使用するデータとして，神戸市消防局が 2020

きる．

年および 2021 年に出動した火災全 728 件に対し，作成された発火源抽出の具体的な手順を以下に示す．なお，着火物の抽

火災概要文および火災報告データを使用する．728 件の火災概

出手順も発火源と同様である．

要文を訓練データとテストデータに分割し，訓練データを用い

手順 1.

発火源インデクス項目 length の値で降順にソートする．

て発火源インデクスおよび着火物インデクスの作成を行う．そ手順 2.

発火源インデクス項目 frequency の値で降順にソートの後，作成された発火源インデクスおよび着火物インデクス
を用いて，テストデータである火災概要文から発火源，着火物

する．
発火源インデクスを発火源小分類の値でスライスし，の抽出を行う．さらに，抽出された発火源，着火物と，事前にword が火災概要文中に含まれているか順に探索を行う．word

手動で抽出した発火源，着火物の比較を行い，抽出精度の評価

手順 3.

- 19 -—4—

YYYY年MM⽉に神戸市XX区において，家人が居室で喫煙後，たばこの火を消し忘れたことにより，付近にあったタオルに着火，周囲にあった⾐類に延焼した．



frequency

length

…

30

5

1

ライター

…

29

4

2

たばこ

…

21

3

5

マッチ

…

21

3

4

石油ストーブ

…

13

6

6

電気ストーブ

…

6

6









:
:

:
:







:
:













/VNCFSPG"CTUSBDU

発火源⼩分類「たばこ」でフィルタ(a) 発火源インデクス

id

word

small_category

middle_category, large_category

frequency

length

2

たばこ

たばこ

…

21

3

9

タバコ

たばこ

…

6

3

14

吸い殻

たばこ

…

4

3

:
:

:
:

:
:

:
:

:
:

:
:









/VNCFSPG"CTUSBDU(b) 着火物インデクス

図 4: インデクスに登録された単語数






順にwordを値を⽂章から探索



word

small_category

middle_category, large_category

frequency

length

2

たばこ

たばこ

…

21

3

9

タバコ

たばこ

…

6

3

14

吸い殻

たばこ

…

4

3

:
:

:
:

:
:

:
:

:
:

:
:




1BTT3BUF

id

1BTT3BUF

:
:









:
:

XPSET GSFRVFODZ/VNCFSPG8PSET

small_category〜large_category

ガスコンロ/VNCFSPG8PSET

word

3

XPSET

XPSET GSFRVFODZ

発火源⼩分類：たばこ，発火源中分類：たばことライター
id



XPSET

















QBTT@SBUF
QBTT@SBUF GSFRVFODZ

⽂章内の「たばこ」を発火源として抽出













QBTT@SBUF
QBTT@SBUF GSFRVFODZ






/VNCFSPG"CTUSBDU

図 3: 火災概要文から発火源を抽出する例(a) 発火源









/VNCFSPG"CTUSBDU(b) 着火物

図 5: 抽出成功率の推移を行う．各インデクスの作成および発火源，着火物の作成は，Python を用いて行った．
4. 1 発火源・着火物インデクスの作成

を図 4(a) に示す．また，横軸をインデクス作成に使用した火災

まず，発火源インデクスおよび着火物インデクスの作成を行

概要文の件数，縦軸を作成された着火物インデクスの単語数，

う．発火源インデクス作成において，728 件の火災概要文のうおよび出現回数 (frequency) が 2 回以上の単語数の推移とした

ち，発火源抽出が不可能である以下の条件を満たす火災概要文

グラフを図 4(b) に示す．

4. 2 火災概要文からの発火源・着火物抽出を除外した．

•

発火源小分類が「不明」である火災•

発火源が火災概要文中に記載されていない火災•

発火源小分類が「枯れ草焼き」である火災

4. 1 で作成した発火源インデクスおよび着火物インデクスを用いて，火災概要文から発火源，着火物の抽出を行い，正解率の評価を行う．発火源抽出は 4. 1 で作成した発火源インデクス
及びテストデータとした火災概要文 114 件，着火物抽出は 4. 1

その後，上記の条件を満たさない 570 件を，訓練データ 456

で作成した着火物インデクス及びテストデータとした火災概要

件，テストデータ 114 件に分割し，訓練データ 456 件を用いて，

文 124 件を使用する．発火源，および着火物の抽出は，4. 1 で

3. 1 の手順で発火源インデクスの作成を行った．

記録した火災概要文 10 件ごとのインデクスを用いて行い，抽出また，着火物インデクス作成において，728 件の火災概要文のうち，着火物抽出が不可能である以下の条件を満たす火災概された発火源，および着火物と事前に手動で抽出した発火源，着火物を比較し，正解率の推移の算出・可視化を行う．
横軸を発火源インデクス作成に使用した火災概要文の件数，

要文を除外した．

縦軸を発火源抽出の正解率としたグラフを図 5(a) に示す．ま

•着火物小分類が「不明」である火災

た，横軸を着火物インデクス作成に使用した火災概要文の件数，•

着火物が火災概要文中に記載されていない火災

縦軸を着火物抽出の正解率としたグラフを図 5(b) に示す．

5. 評価，考察

その後，上記の条件を満たさない 620 件を，訓練データ 496
件，テストデータ 124 件に分割し，訓練データ 496 件を用いて，

3. 1 の手順で着火物インデクスの作成を行った．
各インデクス作成時，火災概要文 10 件ごとにインデクスに登録された単語数，および出現回数 (frequency) が 2 回以上の単語数を記録した．横軸をインデクス作成に使用した火災概要文の件数，縦軸を作成された発火源インデクスの単語数，および出現回数 (frequency) が 2 回以上の単語数の推移としたグラフ

第一に，発火源インデクスの作成結果について考察する．図4(a) より，発火源インデクスに登録される単語数は作成時に使用する火災概要文の数に応じて増加を続け，最終的には訓練
データの火災概要文 456 件でインデクスに 173 単語が登録された．単語の中には表記ゆれ (「たばこ」「タバコ」など) が含まれるため，実際の発火源はこれよりも小さい数となる．また，- 20 -—5—

訓練データの火災概要文 456 件で 2 回以上出現した発火源は，を抑制することができる．図 5(a)，図 5(b) のどちらのグラフでインデクス作成に使用する火災概要文が 280 件の時点で 55 個

も，インデクスを 𝑓 𝑟𝑒𝑞𝑢𝑒𝑛𝑐𝑦 >= 2 の条件でフィルタをかけたとなり，以降増加することはなかった．

場合，インデクス作成に使用する火災概要文数増加に伴う抽出

第二に，着火物インデクスの作成結果について考察する．図

成功率の減少は見られなかった．(2) の場合，インデクスの単4(b) より，着火物インデクスに登録される単語数は作成時に使語数を増加させることで，インデクスに単語が未登録である場用する火災概要文の数に応じて増加を続け，最終的には訓練合を減少させることができる．しかし，抽出成功率の大幅に増

データの火災概要文 496 件でインデクスに 299 単語が登録され加させることは本手法では難しく，インデクスへの単語追加にた．発火源インデクスと比較すると，訓練データの件数に対しかかるコストも無視できない．そのため今後の展望として，未て登録される単語数が多い．これは，発火源に「火，高温体と知語に対する本手法とは異なるアプローチが今後の検討課題でなるもの」という特徴の縛りがあるが，着火物にはそれがないある．

からだと考えられる．また，訓練データの火災概要文 496 件で

6. ま と め

2 回以上出現した着火物は，最終的に 69 件となった．
第三に，発火源の抽出結果について考察する．図 5(a) より，

本研究では，神戸市消防局と共同研究を行い，神戸市消防局

発火源インデクスの作成に使用した火災概要文の件数増加に伴が持つ火災調査報告書および火災報告データを用いて，火災調

い，発火源抽出の正解率は急激に増加し，火災概要文の件数が査報告書内の火災概要文から発火源，着火物に機械的抽出を行150 件の時点で抽出正解率がほぼ一定となった．発火源インデう手法を提案した．

クス内の全単語を用いて抽出を行った場合，最終的な抽出成功

神戸市消防局の所有する火災調査報告書 728 件に対して提案

率はテストデータ全体の 81.6% であった．また，発火源インデ手法を適用し，火災概要文中の発火源を 81.6%，着火物を 74.6%

クス内の出現回数が 2 回以上の単語のみを用いて抽出を行ったの精度で抽出することができた．

場合，最終的な抽出成功率はテストデータ全体の 74.6% であっ

今後の展望として，より多くの火災調査報告書を活用し，未た．発火源インデクスの frequency の値で抽出に使用する発火

知語への対応を含めた抽出精度の改善や，抽出した発火源，着源インデクスの単語数を減らした場合，最終的な抽出成功率に火物を活用した消防業務改善のための施策構築が挙げられる．

約 5% の差が生じた．

謝辞 本研究の一部は JSPS 科研費 JP19H01138, JP20H05706,

第四に，着火物の抽出結果について考察する．図 5(b) より，

JP20H04014, JP20K11059, JP22H03699, JP19K02973, 特別研究

着火物インデクスの作成に使用した火災概要文の件数増加に

員奨励費 22J13217，および，立石科学技術振興財団の研究助成伴い，着火物抽出の正解率は急激に増加し，火災概要文の件数を受けて行われている．本研究は神戸市消防局との共同研究のが 300 件の時点でほぼ一定となった．着火物インデクス内の全一環で行われている．

単語を用いて抽出を行った場合，最終的な抽出成功率はテスト
データ全体の 71.8% であった．また，着火物インデクス内の出現回数が 2 回以上の単語のみを用いて抽出を行った場合，最終的な抽出成功率はテストデータ全体の 64.5% であった．着火物抽出の成功率は発火源抽出の成功率よりも小さい値であったが，これは発火源インデクスの単語数と同様，着火物には単語としての縛りがなく，抽出が困難であったからと考えられる．
発火源，着火物のどちらにおいても，発火源，着火物インデ
クスが充実すると未知の火災概要文に対して高い精度で発火源，着火物を抽出することが可能であった．また，発火源，着火物どちらの抽出の場合でも，インデクス作成に使用する火災
概要文の量が一定以上になると，抽出成功率が大きな増加をすることがなくなる．このことから，本手法はインデクス作成に用いるデータ数が膨大でなくとも十分な結果が得られることがわかった．
一方で，発火源抽出においてはテストデータ全体の 28.2%，
着火物抽出においてはテストデータ全体の 35.5% が抽出失敗という結果であった．抽出失敗には，(1) 適切な発火源，着火物とは異なる単語をインデクスから選択する，(2) インデクス内に適切な発火源，着火物となる単語が登録されていない，の 2 通りの場合がある．(1) の場合，frequency の値に応じて参照する
インデクスに適切にフィルターをかけることで，抽出精度低下

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