メタバースを活用したハザード・マップの高度化に向けた実践的取り組み ~iHazard map project~原田

紹臣 1・藤本1 正会員

将光 2・里深好文 3・水山

高久 4・松井保 5・武井千雅子 6

博士（工/農）三井共同建設コンサルタント株式会社（〒552－0007 大阪市港区弁天 1 丁目 2 番）
E-mail:harada@mccnet.co.jp (Corresponding Author)
2 正会員

博士（農）立命館大学理工学部（〒525-8577 滋賀県草津市野路東 1-1-1）
E-mail: m-fuji@fc.ritsumei.ac.jp

3 正会員

博士（工）立命館大学理工学部（〒525-8577 滋賀県草津市野路東 1-1-1）
E-mail: satofuka@se.ritsumei.ac.jp

4 非会員

博士（農）京都大学名誉教授（〒606-8502 京都市左京区北白川追分町）
E-mail:mizuyama@kais.kyoto-u.ac.jp

5 正会員

博士（工）大阪大学名誉教授（〒565-0871 大阪府吹田市山田丘 2-1）
E-mail: geo_matsui@sky.plala.or.jp

6 非会員

株式会社フォーラムエイト（〒108-6021 東京都港区港南 2-15-1
E-mail: chikako@forum8.co.jp）

近年，降雨や土砂災害発生予測技術等に基づいた事前の災害リスクに関する詳細な情報の共有化や発信により，災害リスクの軽減が求められている．これらを受けて，筆者らは多種の情報を集約させ，それらを目的に応じて組み合わせてわかりやすく配信する機能を有した枠組み（iHazard map プロジェクト）を提案している．本研究では，メタバース等のデジタル技術（DX）を有効に活用した防災ハザード・マップ
を対象に，効果的な運用方法について提案している．なお，一般住民がハザード・マップに求める要求について調査したところ「情報量」よりも「見やすさ」や「使いやすさ」が特に重要視されていることが分かった．さらに，住民への土砂災害に関する説明会においてこれらの提案する技術を実践的に導入したところ，これらの有効性が確認された．

Key Words: Debris flow, digital twin, hazard map, Metaverse, virtual reality

1. はじめに予測技術に基づいた事前の災害リスクに対する詳細な情報（例えば，土砂災害警戒情報 15)）の共有化や発信が求められている．
この様な背景の中，2020 年 7 月に静岡県熱海市で発生した土石流（写真-1）による甚大な被害 16), 17)を受け，土石流等の土砂災害リスクが全国の多くの一般住民により，特に注視するようになった．そのため，近年では，従来まで特に問題にならなかった防災ハザード・マップの礎となる土砂災害警戒区域 18)の指定に関する地元説明会において，従来までの説明会に使用していた二次元的で表現した警戒区域等の設定図（図-2）やハザード・マップ
に対して，詳細な現象の説明が求められるようになった．
これまで，ハザード・マップの運用に関して，片田ら
20)，森本・滝川 21)，工藤ら 22)，財賀ら 23)の研究が報告さ1992 年に出版された Neal Stephenson の小説「Snow
Crash1)」で使用された「メタバース」（訳：もう一つの世界）は，現在，ネットワーク上に展開した VR 世界の代名詞として一般的に利用されるようになった 2), 3), 4)．な
お，今後の技術革新や図-1 に示すメタバース空間の分類 5)により，更なる発展が考えられる．特に，近年では衛星データによる地形 6)や PLATAEU7)建物等の詳細な三次元モデル・データの普及に伴い，今後，更なる DX 推進による新たな利活用が期待されている 8), 9), 10)．また，
VR 技術についても，ハード技術の向上等に伴って，新たに色々な工夫が提案されている 11), 12), 13)．一方，高度化された降雨予測 14)やそれらの情報を用いた土砂災害発生1

れており，住民におけるハザード・マップに関する認知の低さ，管理者（行政）と住民との間におけるソフト対策に関する理解の相違，ハザード・マップの更なる普及
Augmented
Lifelogging
Reality等が指摘されている．また，片田ら 20)，白土ら 24)は，ハ
ザード・マップの様式や項目の情報量等について報告している．しかしながら，これらの研究の多くは，ハザード・マップにおける項目に関して，住民における関心度
VirtualMirrorworldsWorldsとしてアンケート調査により間接的に調査されており，
直接的にハザード・マップの様式サンプルをアンケート
Simulation
対象者に具体的に提示して調査されておらず，更なる検図-1 メタバース空間の分類（メタバース･ロードマップ 5)より） 証が必要であると考えられる．
そこで，筆者らはこれらの現象説明等における住民への災害リスクの更なる理解向上に向けて，近年のメタバースに代表される可視化技術等を用いた円滑な説明を目的に，iHazard map プロジェクトを推進している（例えば，
図-3）．なお，この iHazard mapプロジェクトは，図-3にIntimate

External

Augmentation

示す土砂災害リスクの情報発信だけでなく，多種の情報（例えば，地形・建物情報，各気象予測結果，避難場所
位置）を集約させて，それらを目的に応じて組み合わせてわかりやすく配信する機能を有した枠組みとしている．
その際，多量な情報を住民に対して効果的に示すための留意点や配慮事項について把握することは重要であると考えられる．また，従来の静的な情報（例えば，想定最大被害範囲の静止画）に対して，時間的な変動を考慮して動的に表現（四次元化）するための検討条件等についても議論する必要がある．
そこで，本研究では，多種のデジタル情報やメタバー
ス技術を有効に活用したハザード・マップの高度化に向けて，先ず，一般住民がハザード・マップに求める要求について基礎的な調査や分析により整理する．さらに，
ハザード・マップの四次元化に向けて，土石流流動予測において必要な境界条件（上流端に与える供給量の時間的な変化）の設定方法について，感度分析により検討する．最後に，提案する技術を活用した実践的な取り組み
とともに，これらの導入効果について検証する．

写真-1 令和 3 年 7 月 熱海市土石流被災地周辺空中写真 18)

図-2 住民説明会に用いる土砂災害警戒区域等設定図の一例

Base DATA

Output VR

2. ハザード・マップの最適化に向けた分析⑧⑦

デジタル情報やメタバース技術を有効に活用したハザード・マップの高度化に向けて，ハザード・マップの様式等に関する直接的なアンケート調査等により，有効と考えられる情報量や表現方法等について考察する．なお，
実施したアンケート調査の被験者（回答者）は，大阪府内の地方都市（ただし，山麓付近）において，土砂災害
や洪水氾濫災害の防止に向けたワークショップへの参加者（有効回答数：47 名）と，都市部の一般企業の従事者（有効回答数：30 名；20 歳から 70 歳までの男女比が⑥⑤①，②，③，④，⑤，⑧

④
③
②
①

図-3 提案する iHazard map プロジェクト構成の一例

2

Risk of flooding

No fall prevention fence

Revetment collapse trace

How to support disaster victims

How to deal with heavy rain

Valley with a lot of water

List of evacuation sites

Watch out for driftwood.

Location map of disaster prevention stations

図-6 ハザード・マップのサンプルC（紙サイズ：A1）
Explanation of premonitory
phenomena of landslides

表-1 ハザード・マップに関するアンケート調査結果に基づく

Contact network diagram

AHP分析25)結果
Item

Evaluation value

Evaluation criteria

Ease of use
Amount of information
Visibility

0.43
0.12
0.45

Ease of use

Sample- A
Sample- B
Sample- C

0.05
0.06
0.32

Amount of information

Sample- A
Sample- B
Sample- C

0.03
0.02
0.07

Visibility

Sample- A
Sample- B
Sample- C

0.06
0.09
0.30

Comprehensive
evaluation

Sample- A
Sample- B
Sample- C

0.13
0.17
0.70

How to search on the Internet

図-4 ハザード・マップのサンプルA（紙サイズ：A2, 両面）

Contact information.

0.8

Evaluation value; AHP

Evacuation location map

図-5 ハザード・マップのサンプルB（紙サイズ：A3）

0.6
0.4

Visibility
Amount of information
Ease of use

0.2
0Sample:A Sample:B Sample:C

Sample of hazard map used for questionnaire survey

図-7 AHP分析25)結果
ほぼ同じ割合）の二集団とした．また，分析に際しては，
階層化意思決定法に一般的に用いられている AHP
プのサンプルについては，実際に他地域で住民へ配布さ（Analysis Hierarchy Process）分析手法 25)を用いる．なお，れたものを引用している．また，アンケート調査の具体
AHP 分析は評価基準と評価結果に対する定量的な分析的な方法については，図-4 から図-6 までに示すハザー
により，最終的に総合的に有益と考えられる代替案を抽ド・マップのサンプルを各アンケート回答者に直接的に出することが可能な手法である．
掲示し，ヒアリングにより得られた回答結果を AHP に
アンケート調査に用いた土砂災害ハザード・マップのより分析している．
様式事例（サンプル A から C まで）を，それぞれ図-4
AHP 分析結果を表-1 及び図-7 に示す．ここで，ヒアから図-6 までに示す．なお，これらのハザード・マッ
3Recognition of emergency hospital(+: recognition, -: non-recognition)

100%
80%

-2

％

60%
Visibility

40%

Ease of use

20%

-1

0

1

2

Age: 30s
40s
50s
60s
Over 70s+
Residence: district A
B
C
D
E
F
G
H
OthersExperienced damage: Yes
No
Training experience: Yes
No
Disaster preparedness: Yes
No
Fear of disaster: Yes
No

Amount of information

0%
Disaster drill General officeparticipants
workerSurvey target

図-8 アンケート調査対象の違いによるハザード・マップに求める要望の違いの変化（AHP分析25)結果）

リングにおいて用いた評価基準（「見やすさ: visibility」「情報の多さ: amount of information」「使い易さ: easy ofuse」）の観点については，事前のアンケート調査（ただし，ワークショップ参加者）による自由回答結果を参考に設定したものである．表-1 及び図-7 に示すとおり，
ハザード・マップにおける「情報量」と比較して「使いやすさ」や「見やすさ」に対して，特に重要視されていることがわかった．なお，図-6 に示す一般的な都市計
画白図を背景図とした最小限に情報量を厳選された比較的に簡素なハザード・マップ C（ハザード，避難場所，

図-9 数量化理論（Ⅱ類）26)による分析結果（各因子と緊急病院先の認知度との関係性）

急病院先を把握していないことによるものと推測される．
また，40 歳や 50 歳代において非認知である傾向が見ら
れ，ハザード・マップの情報を発信する年齢層の違いにも配慮し，提供する情報の内容に関して工夫していくことが重要であることが分かった．一方，被害を経験した
ことのある人が認知度が低く，一般的に推測される傾向と異なる興味深い結果が得られたため，今後，更なる検証が望まれる．
これらの結果より，ハザード・マップの情報発信に際して，生活環境や年齢等が異なる個人がそれぞれ求める
情報について着眼するとともに，これらの多種の情報を「見やすく」かつ「使いやすい」工夫が，デジタル情報として発信する際に，特に重要であることがわかった．
なお，本分析は従来までの紙面によるハザード・マップ
を用いた検討であり，今後，デジタル情報を活用したハ
ザード・マップに対しても検証していくことが望まれる．

官公庁の位置情報ならびに各連絡先等が記載）が今回の検討においては最も有効であることがわかった．一方，詳細に情報が記載された少し煩雑なサンプルAは，当初想定していた傾向と異なって低評価であった．
ここで，生活環境や防災意識レベル等の違いが分析結果に与える影響について懸念されるため，母集団（防災
ワークショップへ参加する一般的に防災意識が高いと考えられる参加者と，一般企業への従事者との対比）の違いによる変化について比較した結果を図-8 に示す．図8 に示すとおり，母集団の違いによる影響はあまり見られないことが確認された．
ここで，ハザード・マップに記載する情報の候補の一つとして考えられる緊急病院先（最寄りの緊急病院名や連絡先）に関する住民の認知程度について把握するため，
ワークショップへの参加者を対象にヒアリングした．な
3. 土石流等の流動予測に関する解析
26)
お，その結果に対して数量化理論（Ⅱ類） を用いて分析した結果を図-9 に示す．なお，数量化理論（Ⅱ類）
洪水や土石流等による被害範囲を予測することは重要の結果では，各因子の棒長や向きの違いが緊急病院先のである．その際，一般的に計算の負荷軽減より，河道や認知程度との関係性を表している．図-9 に示すとおり， 渓流内の流動予測は一次元（準二次元）解析とし，氾濫各因子の違いが緊急病院先の認知度に影響を与えている域における流動予測は二次元（準三次元）解析で検討さことがわかった．特に，回答者の居住地域（A～H 等）
れる 27),28)．以降に，本 iHazard map プロジェクトで用いるの違いにおいて，顕著に偏在傾向が見られた．この要因
土石流の流動予測解析モデルやそれらの検討条件等を示の一つとして，回答者の居住地域が地方都市のために緊す．
急病院が点在しており，一部の住民が正確に最寄りの緊
4

H

u
u
u
 g
 b
t
x
x  m h(1)

60

Flow discharge Q (m3/s)（1）一次元解析モデルの概要
河道内等の流動層における流れの基礎方程式は，一様砂礫を対象とした一次元非定常流れ 28), 29)を用いる．なお，
流れの運動方程式，全流量の質量保存則，土石流中の砂礫の質量保存則及び河床の連続式は，それぞれ次のように表される．

CASE1-1
CASE1-4
CASE1-750(2)

Ch Chu ibC*
t
x

(3)

30
20
10
6
0

ΣQ85

ΣQ8
ΣQ85
600

1200

1800

2400

Time(s)

3000

3600

4200

図-10 上流端に与える流入ハイドロ条件（洪水波形勾配の変化）
1.0

Peak flow discharge
Q*= Qmax / Q0 max

z ib  0
t

CASE1-3
CASE1-6400h uh

 ib
t x

CASE1-2
CASE1-5

(4)

NO.0
0.8
0.6

NO.1
CASE 1-1
CASE 1-2
CASE 1-3
CASE 1-4

NO.2

NO.3

NO.4
0.4
ここに，u は断面平均流速，t は時間，x は流下方向の距
0
250
500
1000
1500
Distance L(m)離，g は重力加速度，H は流動面標高，τb は河床せん断
応力，ρm は流動層の密度，h は流動深，ib は堆積物の侵図-11 流下距離とピーク流出量との関係（CASE 1-1, -2, -3, -4）
食または堆積速度，C は流動層における土砂濃度，C* は河床の堆積濃度，z は河床高である 29)．また，河床せん
流路勾配及び流動層中の土砂濃度をそれぞれ変化させて断抵抗則，河床侵食速度式や平衡土砂濃度についても影感度分析により検討する．
響が考えられるが，現段階においては十分な知見が得ら
流入ハイドロ条件における波形勾配の違いが流出や流れていないので，従来の知見 29)をそのまま用いる．なお，
動に与える影響として，CASE 1-1 から 1-4 を対象に流下以上の方程式を陽解法より解いている．
距離（観測地点）のみを変化させて解析した結果（各観
ここで，土石流等の解析において，土砂災害特別警戒
測地点におけるピーク流出量）を図-11 に示す．ここで，区域 18)の検討に際して現地条件より推定される最大流量
縦軸の流量は最大ピーク流出量（流出最大ピーク流出量（ピーク流量：m3/s）と総流量や土砂量（Σm3）等を参Q0max= 40 m3/s）で除した無次元ピーク流出量（ Q* = Qmax /考に，上流端に供給する流入条件（洪水波形勾配：時間Q0max）として表現している．上流端から流出する洪水波的変動）を設定する必要がある．そこで，この洪水波形
形勾配が流下途中において徐々に変化し，最終的に下流勾配の違いが下流域の被害程度に与える影響について感域でのピーク流出量に影響を与えていることが分かった．
度分析により検討して考察する．
特に，上端から 500 ｍを超えた下流域において，各地点における各 CASE の無次元ピーク流出量の相対割合が，（2）洪水波形勾配の違いが流出に与える影響の検討
ある一定の割合で推移していることが分かった．なお，
上記までに示す一次元解析モデル 29)を用いて，図-10
本稿では示さないが，勾配，河道幅及び土砂濃度のみをに示す設定した各 CASE の流入ハイドログラフ（上流端それぞれ変化させた解析結果においても同様の傾向を示の流入条件：CASE 1-1 から 1-7）を対象に検討し，下流すことが分かった．
域の最大流量（Qmax）を算出して評価する．なお，
次に，CASE 1-1 から 1-7 までの各流入条件の違いによCASE 1-1 から1-4は上流端に与えるピーク流出量（Q0max=
る下流への影響を比較するために，その他の条件を同じ
40 m3/s）及び総流量（ΣV=16,000 m3）を一定とし，洪水にして，それぞれの下流域でのピーク流出量を算出した．
波形勾配を任意に仮定して変化させている．また，そして，計算された各ピーク流出量と各 CASE のハイド
CASE 1-5 から 1-7 は CASE 1-2 を基に最大流量（ピーク流ログラフの特徴との分析により，次の相関式が得られた．
出量）を変化させている．
(5)
Qmax    Q0 max  Q85
解析条件としては，Δ t = 0.001 s，Δ x = 10.0 m，ρm = 1.1
kg/m3，河床せん断抵抗及び河床侵食速度 29)を求める際
ここに，Qmaxは下流域におけるピーク流出量，Q0max は上に必要な一般的なマニングの粗度係数を 0.05 m-1/3s，土砂流境界における流入条件の最大ピーク流出量（図-10），の粒径を 0.1 mと仮定し，検討ケースとして，河道幅，ΣQ85 は各解析結果を対象に感度分析により得られた指5

Peak flow discharge
Q*= Qmax / Q0 max

0.8
R² = 0.801

0.6
0.4
0.2
0
0

20

40
60
80
Hydro Factor ( α・Q0max1/2・ΣQ85 )100

図-12 流入条件とピーク流出量との関係標であり，洪水流出量を時間で積分した全流量のうち各
ピーク流出量の下部 15％を減じた流量（各ピーク流出
量の上部 85％に相当する流量：図-10 の着色部分），α，β は係数である．本検討において β を 0.5 とした場合，相関係数は 0.80 以上であった（図-12）．
ここで，下流域での洪水流出の危険度を表す新たな指標として，次式を提案する．
FH    Q0 max

1/ 2

 Q85(6)

ここに，FH は提案するハイドロファクター（指標）であり，α は 1.0 である．なお，本指標の数値が大きい値
ほど下流域での洪水被害が大きくなることが予想される．
図-13 災害直後の LP 計測による河床高の差分値（上）31)と二これらの結果より，下流域での被害予測において安全次元数値解析結果による土砂堆積（下）32)
側で検討する場合，可能な限り提案する FH が最大となる上流域における洪水波形勾配で設定することが望まし
いと考えられる．ただし，今後，更に本指標について精流動層の密度，p は圧力，ε は渦動粘性係数，τx ，τy は x , y
査していく必要がある．
方向の河床せん断力，h は流動深，g は重力加速度，z は河床高，C は流動層における土砂濃度，C* は河床の堆積（3）二次元解析モデルの概要
濃度，i b は堆積物の侵食または堆積速度である 30)．なお，
氾濫域における二次元的な場での x 方向（流下方向）
河床せん断抵抗則は同様にマニング則を用いて算出し，における流水の運動方程式，y 方向（横断方向）におけ
圧力に関しては静水圧近似を行っている．河床侵食速度
る流水の運動方程式（浅水流方程式），流れの連続式，については，前述の一次元と同様に，土砂濃度を用いた流砂の連続式及び河床の連続式は，それぞれ次のように
従来のモデル 29)をそのまま用いる．
表される 30)．
なお，上記までの一次元及び二次元解析手法の妥当性について示すため，近年に発生した土砂・洪水氾濫被害
1 p  xuuu  u    u 
31)
u v


 2        (7)を対象に，同様の計算モデルにより解析された結果 32) x htxyx  x  y  y を図-13 に示す．図-13 に示すとおり，災害直後に LP 計
測により把握された土砂の堆積状況 31)と解析結果 32)との1 p  yvvv  v    v 
 2        (8)u v  
 y htxyx  x  y  y 
比較により，概ね再現性があると考えられる．しかしながら，今後，細粒成分が土砂の流動などに与える影響 28)
h uh vh
(9)


 ib
等について，更なる改良が必要であると考える．
t

x

y

Ch Chu Chv
 ibC*txyz
 ib  0
t

(10)

4.

クラウド上での複数のメタバース利用に向け
た高度化

(11)
近年，現実空間では再現が困難であった事象（例えば，土石流による被災現象）に対して仮想空間内で表現し，これらの結果をユーザが体験できるメタバース環境の構

ここに，x は流下方向の距離，y は横断方向の距離，u は
x 方向の平均流速，v は y 方向の平均流速，t は時間，ρ は6

円滑に共有が可能なメタバース環境に関するシステムの工夫を示す．
Database
三次元の情報を相互に共有するための三次元仮想空間
Sync server
情報システムの全体構成の概要を図-14 に示す．図-14
Internet
2nd client
Internet
1st client
Cacheに示すとおり，本システムは仮想空間情報を保有するデータベース等に接続された同期サーバを中心に，インタInternet
Internet
ーネット等の通信網を介して，複数のクライアント装置
Internet
が相互に通信が可能となる．さらに，各クライアントに
・・・
User
User
User ・ ・ Storage server
User
は，ユーザが用いる情報処理端末を介して接続させる．
terminal terminal
terminal terminal
なお，各ユーザ端末は一般的な PC やスマートフォンのモバイル端末等が対象となり，仮想空間を表示可能なデ
図-14 システムの全体構成図
ィスプレイや可視化ツール（独立型 VR デバイス：例えば，写真-2）とともに，操作を行う入力装置である．これにより，表示される仮想空間に対して詳細な空間内のデータ取得や新たなデータの作成，更新，削除が可能となる．例えば，仮想空間内で自らのアバターを操作して移動するとともに，他のユーザのアバターとチャットやビデオ会議による円滑なコミュニケーションが可能となる．
各クライアントの役割としては，データベースが保有する仮想空間情報を取得し，これらをユーザ端末へ遅延無く配信させる．また，クライアントは各ユーザ端末からの要求の操作に応じて仮想空間情報の処理を行う必要
写真-2 使用する可視化（メタバース）ツールの例があるため，直接処理が可能な主記憶装置等にモジュール化されたプログラムを構築する．その際，同期サーバ
表-2 クライアントの処理情報の種類に対する分類
は各クライアントからの要求を受信し，当該要求に応じ
Data
Exampleてデータベースに保存されている情報を配信したり，各classification
クライアントで処理した情報を受信して，データベース
1
Building location information
Weather information:
内の仮想空間情報を更新する機能を有している．
Large trees, temperature, atmospheric pressure2
ここで，データベースには，三次元の仮想空間情報のVideo conference shared data
データ等を保存させるものとし，主に，地形や建物等のCommunication by chat function
データ，天候データ，アバターやその他のキャラクター，
3
Video and audio web conferencing
Location of the mobile avatar
車両等の移動体のデータ，ユーザが作成した掲示場やチャット等のコミュニケーションに関わるデータが対象となる．これらの情報に対して，齟齬することなく円滑に築が可能となった 13), 33)．一方，三次元データ活用による処理するために表-2 に示とおりに情報を分類し，処理遠隔・非接触での情報の共有化（例えば，ダム見学会 34)） 情報を 3 つに区分して処理させる．第一データ分類は仮についても試行的に実施されるようになった．また，想空間内における地形や建物等の情報であり，時間に応COVID-19 の影響により，高機能な端末機器を用いた
じて変化させることが少ない情報である．第二分類は，
web 会議や遠隔地からの関係者会議による情報共有が望仮想空間内における天気，温度，気圧等の天候情報やユまれている 9)．その際，インターネットを介した情報処ーザ間でのビデオ会議で共有する資料等の定期的に変化
理の負荷を軽減させた円滑なシステムの構築が望まれる． する情報である．第三データ分類は仮想空間内におけるさらに，仮想空間情報を共有しながら，空間内の環境条
ユーザ間のチャット・テキストデータやアバターの位置件（例えば，気象条件）やユーザ間のコミュニケーショ
情報などであり，逐次的に変化するものを対象としていンに関するデータを逐次に更新するとともに，相互に情る．さらに，各クライアントから情報を受信した場合，報を共有できるシステムの構築が有効であると考えられこれらの第一から三データ分類に応じて，対応する処理
る．これらの技術的な要求に対応するため，以降に，方法のうちの一つを選択して確実に実行可能なシステム
iHazard map 運用において，複数のユーザが相互に情報をとして運用させる（図-15）．
7

StartNo
Yes

Receiving processing
information from thefirst or second client?

Yes

Yes
Save processing
information todatabaseIs the processing
information received 1st?

Save processing
information todatabaseNo
Is the processing
information received 2nd?

No
Send processing information
to other clients

Send virtual
space
information
obtained fromthe database toother clients

Return

図-15 同期サーバにて実行される処理ルーチンの概要図

図-16 土石流解析（可視化）対象箇所

これらの工夫により，クラウド上において，複数のユーザ間で相互に情報を共有できるとともに，多大なデー
タ量のメタバースに関する仮想空間情報をリアルタイムに更新することが可能となる．さらに，インターネット
を介した各ユーザの情報処理端末へ遅延することなく配信することが可能となる．これらの環境を構築することにより，今後，デジタルツイン技術を活用した更なる円
滑な関係者協議の運営や，情報共有における高度化が期待される．

図-17 解析結果（土石流シミュレーション結果：動画）

範囲を予測した結果を，仮想空間内で VR 技術によりわかりやすく可視化させて表現した結果（動画）の一例を
図-17 に示す．さらに，これらの流動を各視点場で複数の住民参加者が，同時にリアルに体験させるため，写真-2 に示す可視化ツール（独立型 VR デバイス）を併用した．
ここで，今回，導入したメタバース等を活用した技術の有効性について評価するため，これらの土砂災害警戒区域の指定に向けた説明会へ参加した住民（30 歳代から 70 歳代までの男女 20 名）に対して，土砂災害警戒区

5. 実践的取り組み事例
前述までに示した解析技術やメタバースに関する技術を用いて，図-16 に示す土砂災害警戒区域 18)（黄色：土
砂災害警戒区域，赤色：土砂災害特別警戒区域）に対して，新たに動的に表現した土石流による土砂堆積範囲（氾濫範囲）を重ねあわせて，住民へわかりやすく説明
した取り組み事例を紹介する．なお，前述までに示す式
により当該渓流で想定される土石流の流動や土砂の堆積8

ことが分かった．
2）一方，同一の情報（例えば，緊急病院先）においても，生活環境や年齢の異なる個人毎に重要度が異なることが分かった．
3）従来の二次元的な土砂災害ハザード・マップを近年の土石流流動予測技術を用いて時間的変化を考慮した四次元化へ高度化する際に設定する境界条件（流入条件）に関して，感度分析によりそれらの設定方法について提案した．
4）土砂災害警戒区域等指定の説明会において，これらの技術を試行的に用いて実践した．その際，導入効果について検証したところ，非常に良い結果が得られた．一方，更なるハザード・マップの一般住民への理解を深めるための今明らかにすべき検討課題が明確となった．

図-18 土砂災害警戒区域の理解に関するアンケート結果（可視化学習前後の比較）

域等（例えば，図-1）の理解度に関して，メタバースによる可視化の前後において，ヒアリングにより比較した
結果を図-18 に示す．図-18 に示すとおり，土石流等のハザードに対して，可視化の体験前は理解者が約 20％

謝辞：本研究に際して，京都大学大学院農学研究科 中
谷加奈 準教授，徳島大学 三上卓 客員准教授にご助言を頂いた．なお，本研究の遂行に際して，公益社団法人
地盤工学会「斜面災害リスク軽減のための 4D 多層型ハ
ザード・マップの構築とその利活用方法に関する研究委員会（代表：鳥居宣之）」及び一般財団法人 災害科学研究所からの支援を受けた．末筆ながら記して謝意を表す．

程度にあったにもかかわらず，体験後においては理解者
が 90％程度以上と顕著に増加することが分かった．なお，体験後においても未だ 10％程度の理解が困難な回答者に，更にその理由についてヒアリングしたところ，その殆どは「土石流発生（例えば，土砂生産）メカニズ
ムや原因に対する不明瞭な点」の指摘であった．なお，
土石流や類似する鉄砲水の詳細な発生メカニズムについては，未解明な点も残されており 29), 31)，住民に対して更に理解を深めるためには，これらの解明が重要であることが分かった．
なお，これらの実践的な取り組みより，一般住民に対しての土石流等のハザードの説明において，メタバース
等の活用が有効であることが示された．今後，予測技術
や可視化技術の高度化による防災分野における更なるデジタル・ツイン技術の活用が期待される．

参考文献
1)
2)
3)

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12 月 20 日閲覧）8) 草野慎一：水災害におけるリスクコミュニケーショ
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ネジメント, Vol.529，pp.29-32，2022．
11) 玄葉 誠，原口哲之理，青木宏文，田中貴紘：大型
5 面立体視ドライビングシミュレータによる人間自動車系の研究，自動車技術会 秋季大会，2015.
12) 清水駿太，後藤秀典，須長順行：ドライビングシミュレーションにおける走行、交通、道路構造のバー
チャルリアリティ最適モデリングの考察，交通工学
研究発表会論文集，2010．

6. おわりに本研究では，詳細な地形データに基づく土石流流動予測やメタバース等のデジタル技術（DX）を活用した防災ハザード・マップの高度化として取り組んでいる“iHazard map”プロジェクトを対象に，効果的な運用方
法について提案した．
本研究により得られた成果を以降に要約する．
1）多種のデジタル情報を活用したハザード・マップの高度化に向けて，先ず，一般住民がこれらに求める要求について把握するため，従来からの二次元的な紙面によるハザード・マップを用いてアンケート調
査等により分析したところ，「情報量」よりも「見やすさ」や「使いやすさ」が特に重要視されている
913) 福田知弘，灘 英樹，足立晴夫，清水駿太，武井千
雅子：Structure from Motion により生成した三次元モデルを含む 都市空間 Virtual Reality の構築，第 39 回
情報・システム・利用・技術シンポジウム，建築学会，2016.
14) 黒田奈那，山口弘誠，中北英一：線状降水帯豪雨予測に向けた水蒸気のアンサンブル予測情報の更新履
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15) 寺田秀樹，中谷洋明：土砂災害警戒避難基準雨量の設定方法，国総研資料，No.5, 2001.
16) 今泉文寿，小山内信智，加藤真雄，小池 優，小杉賢一朗，坂井佑介，坂口 宏，里深好文，高山翔揮，
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17) https://www.youtube.com/watch?v=IiXYKT3KgCY（2022 年 12 月 20 日閲覧）18) 土砂災害防止法令の解説（改訂 3 版），全国治水砂防協会，2022．
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24) 白土洋亮，陳光斉，善功企，小松幸夫：ハザード・
マップの活用状況に関する基礎調査，西部支部研究
発表会講演概要集，pp.376-377，2004.
25) Thomas L Satty: A scalling method for priorities in hierarachical structures, Jounal of mathematical psychology,
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27) 国土交通省: 洪水浸水想定区域図作成マニュアル,
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28) 国土交通省：河床変動計算を用いた土砂・洪水氾濫対策に関する 砂防施設配置検討の手引き（案）,2018.
29) 高橋 保・中川 一；天然ダムの越流決壊によって形成される洪水・土石流のハイドログラフ，水工学
論文集，vol.37，pp.699-704，1993.
30) 里深 好文：山地河川の変動とその制御に関する研究，
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31) 広島県：土砂災害警戒区域等における検討事項，平成 30 年 7 月豪雨により広島県で発生した土砂災害，
砂防学科誌, Vol.71, No.4, pp.49-60, 2018.
32) 長谷川祐治・中谷加奈・荒木義則・海堀正博・里深好文：呉市天王地区で発生した土砂災害と土砂・洪水氾濫の検証，土木学会論文集 B1（水工学），
Vol.75, No.1, pp.324-331, 2019.
33) 房前和朋：建設分野のメタバース・デジタルツインの活用，建設マネジメント技術，Vol. 529, pp.51-55,
2022.
34) 菊地秀之，柴田涼太郎：3 次元データの活用による遠隔・非接触のダム見学，建設マネジメント技術，
Vol. 529, pp.25-26, 2022.
(Received December 31, 2022)(Accepted January 31, 2023)

ADVANCES IN HAZARD MAPPING USING THE METAVERSE~ The iHazard map Project ~Norio HARADA, Masamitsu FUJIMOTO, Yoshifumi SATOFUKA, Takahisa
MIZUYAMA, Tamotsu MATSUI and Chikako TAKEI
Today, it is essential to reduce the risk of disasters by sharing detailed information on rainfall and landslide disaster predictions. Thus, we developed a framework (the “iHazard map” project) that aggregatesvarious types of information, combines types approporiately, and distributes them in an easy-to-understandmanner. Here, we develop a disaster prevention hazard map using digital tech-nology (DX) including theMetaverse. Citizens prioritized “ease of viewing'' and “ease of use'' over the “amount of information”. When
we introduced our method in a briefing session on landslide disasters for citizens, feedback was very positive.

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