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

信学技報
IEICE Technical Report
SC2020-40(2021-03)

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICE.

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

救急ビッグデータを活用した 2020 年の熱中症搬送者分析
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†† 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† 大阪工業大学 〒535–8585 大阪市旭区大宮 5–16–1
E-mail: †matsuken@ws.cs.kobe-u.ac.jp, ††sachio@carp.kobe-u.ac.jp, †††masa-n@cs.kobe-u.ac.jp
あらまし 本研究では，神戸市の持つ救急搬送のビッグデータを活用し，熱中症搬送者に対する多角的な分析を行い，神戸市の 2020 年の熱中症発生状況における例年と異なる特徴を発見し，その特徴が表れた原因について考察する．分
析の結果，2020 年の気象的特徴として，WBGT のピーク時期の訪れが例年より遅れている，という特徴が明らかとなった．また，2020 年の熱中症発生状況として，65 歳以上，かつ屋外からの発生割合が増加し，65 歳未満，かつ屋内からの搬送割合が減少している，という特徴を発見した．
キーワード

熱中症，COVID-19，WBGT，暑熱順化，高齢者

Analysis of heat stroke victims in 2020 using emergency big data
Kento MATSUBA† , Sachio SAIKI† , and Masahide NAKAMURA†,††† Kobe University Rokkodai-cho 1–1，Nada-ku，Kobe，Hyogo，657–8501 Japan†† Riken AIP, 1-4-1 Nihon-bashi, Chuo-ku, Tokyo 103-0027† Osaka Institute of Technology Omiya 2–16, Asahi-ku, Osaka, 535–8585 Japan
E-mail: †matsuken@ws.cs.kobe-u.ac.jp, ††sachio@carp.kobe-u.ac.jp, †††masa-n@cs.kobe-u.ac.jp
Abstract In this study, we conducted a multifaceted analysis of heat stroke cases using the emergency transported big data in
Kobe City, and discovered the characteristics of heat stroke incidents in Kobe City in 2020 that diﬀered from previous years.
As a result of the analysis, it was found that the peak period of WBGT in 2020 was later than usual, and it was found that thepeak period of WBGT is later than usual in 2020, and the incidence of heat stroke in 2020 is characterized by an increase in
the incidence of heat stroke in people over 65 years old and outdoors, and a decrease in the incidence of heat stroke in people
under 65 years old and indoors.
Key words heat stroke, COVID-19, WBGT, heat adaptation，elderly
ることは重要な課題である．以上の点から，COVID-19 の感染

1. は じ め に

拡大下であることを考慮した，熱中症に対する新たな対策を講

近年，救急搬送数の増加や，夏場の熱中症による救急搬送のじる必要がある．

集中により，救急リソースのひっ迫が問題視されている [1]．まそこで本研究のリサーチクエスチョンを神戸市における 2020

た，2020 年は COVID-19 の感染拡大を防ぐべく，「新しい生活年の熱中症の発生状況に例年と異なる点はあるか？と設定し，様式」が提唱されたことにより，人々が外出の際にマスクを着2013 年から 2020 年の間に神戸消防局により記録された救急搬用することを推奨されている．猛暑日におけるマスクの着用は，送者データである救急ビッグデータに対し，以下 A1〜A4 の分

皮膚からの熱が逃げにくくなる，脱水を促進させるなど，熱中析を行う．

症リスクを向上させると言われており，2020 年の熱中症発生状

A0: 救急搬送者数，熱中症搬送者数の分析

況に，例年と異なる点が存在する可能性がある．熱中症発生状

A1: 気象属性に基づく分析

況の傾向が変化すると，熱中症搬送者数の予測に大きな誤差がA2: 搬送者属性に基づく分析

生じる等，これまでの熱中症に対する施策が通用しなくなる恐A3: 空間属性に基づく分析

れがある．そのため，2020 年の熱中症の発生状況に例年と異な

A4: A1〜A3 の複合属性に基づく細粒度分析

る点が存在するか，存在するのならばその原因が何かを分析す

分析の結果，2020 年の熱中症発生状況において以下のような- 43 -—1—
This article is a technical report without peer review, and its polished and/or extended version may be published elsewhere.
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特徴が得られた．

2013 年から 2019 年，5 月 1 日から 9 月 30 日において，救急

A0 の結果: 2019 年に対する救急搬送者数の減少，熱中症搬送

ビッグデータに記録された搬送者のうち，疾病名が「熱射病・熱者数の微増中症」となっている搬送者を取り出して利用する．なお，2020

A1 の結果: 最高 WBGT が高い期間の遅れた到来．

年の熱中症搬送者のデータについては，救急ビッグデータと同

A2 の結果: 熱中症搬送者に占める高齢搬送者割合の増加．

様の形式の，2020 年 5 月 1 日から 9 月 30 日の熱中症搬送者

A3 の結果: 屋外からの搬送割合の増加．

のデータを神戸市消防局から頂いたため，これを活用する．なA4 の結果: 2019 年に対する高齢者，かつ屋外からの搬送数のお，屋内外区分のラベルが記録されているのは 2015 年以降の増加．非高齢者，かつ屋内からの搬送数の減少．

搬送者のみであるため，屋内外区分に関する分析を行った 3. 5，

これらの結果から，2020 年の熱中症発生状況は，気象条件の変化，人々の生活環境の変化の影響を受け，搬送者の内訳に変3. 6 では，熱中症搬送者の対象年を 2015 年から 2020 年としている．

化が表れたと考えられる．これは，2020 年における COVID-19

3. 本の流行による生活環境の変化と重なるものであり，外出時のマ

3. 1 研究の目的とアプローチ

スク着用による熱中症リスクの増加が原因である可能性がある．

2. 準

論

2020 年より，COVID-19 感染拡大を防ぐための「新しい生活

備様式」が施行された．「新しい生活様式」では，不要不急の外

2. 1 熱 中 症

出自粛，外出時のマスク着用など，熱中症リスクを変動させる

熱中症とは，「体温が上昇して重要な臓器が高温にさらされた要素が存在する．中でも，真夏日におけるマスクの着用は熱中りすることにより発症する障害の総称である」と定義されてい症リスクを高めるものであり，2020 年の熱中症搬送に影響を与る [2]．熱中症は，夏季に同時多発的に発生し，救急出動要請がえている可能性がある．そのため，2020 年の熱中症発生状況

集中するため，救急リソースひっ迫の原因となっている [1]．熱に例年と異なる点があるか，また特徴が表れた原因は何かを分中症リスクに影響を与える気象的要因として，気温，湿度，輻

析することは重要な課題である．この課題を解決することは，

射の 3 との指標を取り入れた暑さ指数（WBGT）が用いられて

COVID-19 感染拡大下における熱中症予防のための広報や，熱いる [3]．また，気象的要因の他に熱中症リスクに影響を与える

中症予測モデルの改善，熱中症以外の救急搬送事例分析の検討

要因として，年齢，暑熱馴化があげられている [4]．また，2020に活かすことができる．

年に施行された「新しい生活様式」[5] では外出時のマスクの着そこで本研究のリサーチクエスチョン (RQ) を用が求められているが，これも熱中症リスクを高めると言われ

RQ: 神戸市における 2020 年の熱中症の発生状況に例年と異ている．

なる点はあるか？

2. 2 救急ビッグデータと設定し，この解答のため，救急ビッグデータに記録されてい神戸市消防局では，このような取り組みの一環として，救急る属性に基づき，多角的な視点から分析を行い，特徴の発見を出動に関するデータを ICT システムにより収集・記録してい目指す．実際に行った分析は以下の通りである．

る．救急出動データには，各救急出動に対して，入電や現場へ

A0 救急搬送者数，熱中症搬送者数の分析: 神戸市の救急搬送の駆け付けなどの時刻データ，傷病者の年齢や性別，傷病程度

者数・熱中症搬送者数に関する基礎的な分析を行う．

に関するデータ，発生した地区や場所区分，屋内外など，場所

A1 気象属性に基づく熱中症搬送者の分析: 最 高 WBGT の 推に関するデータ等が記録されている．これらの膨大なデータが移と熱中症搬送者数の推移を年別に可視化し，気象属性に蓄積されたビッグデータ（以降，救急ビッグデータと呼ぶ）を関して例年と異なる点がないか確認する．

分析・活用することで，これまで定量的な評価が困難であった，

A2 搬送者属性に基づく熱中症搬送者の分析: 救急データに記

救急需要を満たす救急リソースの再配置，救急需要を見越した録された搬送者属性に基づき，年別の搬送者を分類・可視化す

出動戦略の策定，将来の救急需要の予測，などの救急事業の改ることで，2020 年の熱中症発生状況において，搬送者属性に関善が実現可能である．

して例年と異なる点がないか確認する．

2. 3 分析手法と対象データ

A3 空間属性に基づく熱中症搬送者の分析: 救急データに記録

本研究の分析におけるデータ処理の手法として，Python のされた空間属性に基づき，年別の搬送者を分類・可視化するこ

pandas ライブラリを用いている．また，処理したデータを可視とで，2020 年の熱中症発生状況において，空間属性に関して例

化する手法として，同じく Python の matplotlib ライブラリを使年と異なる点がないか確認する．

用している．

A4 複数属性による熱中症搬送者の細粒度分析: A1 から A3 に全体の救急搬送に関する分析に用いるデータとして，2013 年

1 月 1 日から 2019 年 12 月 31 日の救急出動データ全 593,812

おいて確認された特徴を複合し，2020 年の熱中症発生状況の特徴をより細粒度に分析する．

件を用いる．なお，2020 年の搬送者データは記録されていない

本稿では，この A0〜A4 のアプローチを順に行うことで，RQため，2020 年の救急出動件数には神戸市が公表したの 2020 年の解答を目指す．各アプローチで活用するデータセットとして，の救急出動件数を用いる．

2013 年から 2020 年，5 月 1 日から 9 月 30 日の救急ビッグデー

熱中症による救急搬送に関する分析に用いるデータとして，タと，同期間の WBGT データを使用した．ただし，救急ビッ- 44 -

—2—

WBGT
90000

32

85000

30

80000

28

( )

( )

800
600

75000

400

70000

200

65000

WBGT( )

1000

2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020

26
24
22
20

60000

10/1

9/21

9/11

9/1

8/1

8/21

図 1 神戸市の熱中症搬送者数と救急搬送者数の推移

8/11

18
7/21

2020

7/11

2019

7/1

2018

6/21

2017

6/1

2016

6/11

2015

5/21

2014

5/1

2013

5/11

0

図 2 神戸市の日別最高 WBGT の推移

グデータの屋内外区分は 2013 年，2014 年には記録されていな
いため，この属性を用いた研究は 2015 年から 2020 年のデータ
を用いる．

2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020

35
30

神戸市における 2013 年から 2020 年の全体の救急搬送数，熱

25

( )

3. 2 A0: 救急搬送者数，熱中症搬送者数の分析
中症搬送者数を可視化することで，過去 8 年間の傾向，2020 年

20
15

現在の搬送数の現状を確認する．

10

神戸市における 2013 年から 2020 年の救急搬送者数，熱中症

5

搬送者数の推移を図 1 に示す．

10/1

9/21

9/11

9/1

8/21

8/1

8/11

7/21

7/11

7/1

6/21

6/1

6/11

5/21

5/1

5/11

0

図 1 より，神戸市における 2013 年から 2020 年の救急搬送
者数の推移を確認すると，2013 年から 2018 年まで増加傾向にあったこと，2020 年の救急搬送者数が 2019 年から大幅に減少

図 3 神戸市の日別熱中症搬送者数の推移したことを確認した．また同期間の熱中症搬送者数を確認すると，定まった傾向がなくばらつきがあること，2014 年と 2018

まず，図 2 と図 3 を比較し，最高 WBGT と搬送者数の対応

年の搬送者数が特徴的であること，2020 年の搬送者数は 2019を確認する．両図を比較すると，最高 WBGT の高い期間と搬年と比べて大きな変動がなかったことを確認した．

送者数の多い期間が，ほぼ同時期に表れていることがわかる．

まず，2020 年の救急出動件数が減少した原因として，神戸市消防局との意見交換の中で，COVID-19 感染拡大を鑑み救急搬

このことから，最高 WBGT は，熱中症による搬送者数を分析する上で，有効な指標であることが確認できる．

送を敬遠したことや，外出頻度の低下により事故件数が減少し次に，熱中症による搬送者数に特徴のあった年の WBGT のたことが挙げられている．また，神戸市の人口推移についても推移を確認する．まず，図 2 における 2014 年の最高 WBGT 推確認を行ったが，神戸市の人口が減少傾向にあり，救急搬送者

移を見ると，最高 WBGT が例年より低いことがわかる．この数，熱中症搬送者数のような傾向は見られなかったことから，

ことから，2014 年の熱中症による搬送者数が少ないことが説明それぞれの絶対数を分析するのみでは熱中症の対策を講じる上できる．次に，図 2 における 2018 年の最高 WBGT 推移を見るで不十分であり，より細粒度に分析を行う必要がある．

と，最高 WBGT が高い時期が，他年より早期に訪れているこ

3. 3 A1: 気象属性に基づく熱中症搬送者の分析とが確認できる．最高 WBGT の高い時期が早期に訪れた場合，神戸市における各年の搬送者数の推移と，各年の最高 WBGT

人体の暑熱順化が起きておらず，熱中症リスクが高くなる [4]．

の推移の比較を行う．各搬送者の通報日時をもとに，各年の 1

このことから，2018 年の熱中症搬送者数が多い原因は，最高日毎の搬送者数と，1 日毎の最高 WBGT 値の可視化を行い，両WBGT の高い時期が早期に訪れたためであると考えられる．

者の推移を比較することで，2020 年の熱中症発生状況における最後に，2020 年の気象条件の特徴について分析を行う．図

気象条件に関する特徴を分析する．この際，可視性向上のため，

2，図 3 における 2020 年の最高 WBGT 推移，熱中症搬送者数

両推移について前 14 日間の移動平均を計算し，これを出力すの推移を見ると，最高 WBGT の高い時期，搬送者数の多い時る．また，搬送者数が特徴的であった，2014 年，2018 年につ期が例年より遅く訪れていることが確認できる．また，搬送者

いても特に注目する．その後，気象条件と搬送者数の対応から，数のグラフの傾きも例年より緩やかであり，人々の暑熱順化は各年の搬送者数が妥当な数であったかどうか考察する．WBGT

十分に起こっていたと考えられる．しかし，2020 年の熱中症搬

データは，環境省により公表されているオープンデータ [3] を送者数は 2019 年と同程度であったことから，気象要因の他に用いた．

熱中症搬送者数が増加する要因があったと推察される．

各年の 1 日毎の最高 WBGT の推移を表すグラフを図 2，各年の 1 日毎の熱中症による搬送者数の推移を表すグラフを図 3 に

3. 4 A2: 搬送者属性に基づく分析
神戸市が持つ救急ビッグデータに記録されている搬送者属性示す．

- 45 -—3—

2013 1.1 10.0

36.8

2014 0.5 12.4

52.1

42.2

44.9

2013

64.6

2014

64.9

35.4
35.1

2015 0.5 11.7

33.9

53.8

2015

59.5

40.5

20160.2 10.9

35.0

40.3

53.9

2016

59.7

14.6

30.4

53.8

2017

63.7

36.3

2018 1.5 11.3

36.9

50.2

2018

59.7

40.3

2017 1.2

2019 1.0 8.6

34.6

2020 0.5 7.4

26.6

0

20

55.9
65.4
40

(%)

60

80

2019

61.5

38.5

2020

61.0

39.0

100

0

図 4 熱中症搬送者数の年齢区分別割合

20

40

(%)

60

80

100

図 5 神戸市の熱中症搬送者の男女別割合である，年齢，性別，傷病程度の 3 点に対する分析を行う．神
戸市における 2013 年から 2020 年の熱中症搬送者に対し，各属

2013

68.3

30.8

2014

72.7

26.5

性ごとに定められた区分に基づいて熱中症搬送者を分類し，各

2015

年の熱中症搬送者数に対する区分別の割合を可視化する．年齢

2016

区分は，令和 2 年度版消防白書 [6] において定義された年齢区

2017

67.5

未満，成人: 満 18 歳以上満 65 歳未満，高齢者: 満 65 歳以上の全 4 区分とする．性別区分は，男性，女性の全 2 区分とする．

0.8

31.6

0.9

70.0

28.6

1.4

68.3

30.4

1.3

75.1

2018

分に基づき，乳幼児：満 7 歳未満，少年：満 7 歳以上満 18 歳

0.9

23.7

1.2

2019

69.1

30.3

0.6

2020

66.1

32.1

1.8

80

100

0

20

傷病程度は，令和 2 年度版消防白書において定義された傷病程

40

(%)

60

度別区分に基づき，軽症：傷病程度が入院加療を必要としない
図 6 神戸市の熱中症搬送者の傷病程度別割合

もの，中等症：傷病程度が軽症または重症以外のもの，重症：傷病程度が 3 週間以上の入院加療を必要とするものの全 3 区分

最後に，熱中症搬送者における傷病程度別の傾向を確認する．

とする．
各年の熱中症搬送者における，年齢区分別割合，男女別割合，

図 6 の軽症，中等症の割合を見ると，ある程度のばらつきは見

傷病程度別割合を可視化したものを，それぞれ図 4，図 5，図 6られるものの，一定の傾向は確認できなかった．しかし重症搬に示す．

送者数に着目すると，2020 年の重症搬送者数は 13 人であり，まず，2013 年から 2019 年における熱中症搬送者の年齢区分

これは搬送者数の最も多かった 2018 年の重症搬送者数 13 人をに関する傾向を確認する．図 4 より，熱中症搬送者のうち，高上回る値であった．以上より，傷病程度という観点において，齢者の占める割合が増加傾向にあることが確認できる．しかし，2020 年の重症搬送者数が多い，という特徴が得られた．原因と2014 年と 2018 年では，高齢者の割合が減小し，成人の割合がして，2020 年は高齢搬送者の割合が増加しており，重症搬送者

増加していることがわかる．2014 年と 2018 年は，3. 3 で述べの割合もそれに対応して増加した可能性が考えられる．

たように，気象状況が例年と異なる年であったため，例年の傾以上の結果から，神戸市における 2020 年の熱中症搬送者に向から外れる可能性は十分に考えられる．また，その 2 年を除

対し，搬送者属性に関する特徴として，「高齢搬送者の割合が急くと高齢者割合は 1 年あたり 0.8% 増加している．日本におけ増している」という結果が得られた．また，高齢搬送者に比例る高齢者人口の増加を鑑みると [7]，2013 年から 2019 年の高齢して重症搬送者が増加する場合，今後も高齢搬送者が増加する

搬送者の割合の増加は自然であるといえる．次に，2020 年の年

ことは危険であり，対策を講じる必要がある．3. 6 にて，高齢

齢区分に対する特徴を確認すると，2019 年から 2020 年にかけ搬送者が増加した原因について，より細粒度な分析を行う．

て高齢搬送者割合は 9.5% の増加となっている．以上の点から，

3. 5 A3: 空間属性に基づく分析

2020 年の熱中症発生状況は，年齢区分という点，特に高齢者の神戸市が持つ救急ビッグデータに記録されている空間属性で搬送割合が急増したという点で例年と異なっていたといえる．

ある，発生地区，発生場所区分，屋内外区分の 3 点に対する分

次に，熱中症搬送者における性別の傾向について確認する．

析を行う．神戸市における 2013 年から 2020 年の熱中症搬送者

図 5 を見ると，2013 年から 2020 年の全ての年において，男性に対し，各属性ごとに定められた区分に基づいて熱中症搬送者

6 割，女性 4 割近くを推移しており，大きく増減していないこを分類し，各年の熱中症搬送者数に対する区分別の割合を可視とが確認できる．同様に，2020 年の男女別割合においても，大化する．発生地区は，兵庫県神戸市の区割りに基づき，東灘区，

きな変動は確認できなかったため，神戸市における 2020 年の灘区，中央区，兵庫区，北区，長田区，須磨区，垂水区，西区

熱中症発生状況において，性別に関して例年と異なる点は確認の全 9 区分とする．発生場所区分は，
「居室１」
「小学校」
「一般

できないと結論づけられる．

道」など，全 90 区分が存在する．屋内外区分は，屋外，屋外，
不明の全 3 区分とする．

- 46 -

—4—

2013

11.3

11.1

9.7

9.1

12.7

16.1

2014

13.5

6.5
8.6

15.3
14.6

4.9

10.5

10.8

8.6

11.4

17.0

2015

11.7

10.0

13.0

8.4

10.0

8.9

14.2

2016

9.3

8.6

8.9

2017

12.9

2018

10.5

2019

12.8

2020

16.2

8.1

15.8
9.8

9.9

15.8

7.5

11.8

9.9
7.6

0

8.2

9.3

8.4

16.0

11.5
13.5

5.6

12.9

7.9

11.1

11.3

10.3

11.9

10.1

12.8

8.0

10.8

7.8

20

40

East Nada
Nada

Chuou
Hyogo

60
(%)
Kita
Nagata

9.0

56.8

37.0

6.2

2016

56.2

37.8

6.0

12.4

11.3

13.3

11.6

2017

54.8

38.8

6.3

12.7

11.3

2018

58.7

33.6

7.7

2019

60.4

12.2

13.8

9.5

13.2

14.6

13.1

10.9

2015

80
Suma
Tarumi

53.3

2020
0

100

37.9

20

45.4
40

(%)

60

1.7
1.3

80

100

Nishi

図 9 神戸市の熱中症搬送者の屋内外別割合

図 7 神戸市の熱中症搬送者の発生地区別割合

割合は，大きな変動がないことが確認できる．また，熱中症による搬送者を屋内外別にみた場合，屋内からの搬送者のほうが

2013

18.1

13.0

2014

17.8

14.1

7.6

8.6

多いことがわかる．次に，2020 年のグラフを確認すると，屋外

2015

20.3

17.7

8.8

8.6

2016

からの搬送者の割合が大きく上昇していた．

20.3

15.8

9.8

11.2

2017

16.7

11.5

9.2

以上のことから，神戸市における 2020 年の熱中症発生状況

10.0

10.0

として，
「屋外からの搬送割合が急増した」という点で例年と異

9.8

9.0

なっていたとわかった．屋外搬送者の増加原因として，「新し

2018

21.5

2019

23.7

2020

20.1
0

10.2

11.7
13.9
16.0
15.7
20

11.7
40

(%)

60

9.9

15.4
80

い生活様式」施行に伴う外出時のマスク着用が影響している可100

能性が考えられる．

図 8 神戸市の熱中症搬送者の発生場所別割合

3. 6 A4: 複合属性に基づく細粒度分析
本研究のこれまでの仮定で，神戸市における 2020 年の熱中

各年の熱中症搬送者における，発生地区別割合，発生場所区症による救急搬送者について，「高齢搬送者が多い」という点，分別割合，屋内外別割合を可視化したものを，それぞれ図 7，図「屋外からの搬送者が多い」という点という 2 つの特徴を発見し8，図 9 に示す．

た．そのため神戸市における熱中症搬送者に対し，「年齢」「屋

まず，熱中症搬送者における発生地区別の傾向について確認

内外」の 2 つの属性について，同時に，より細粒度に分析を行する．図 7 より，神戸市における熱中症搬送者の発生地区にはうことにより，2020 年の熱中症発生状況に例年と異なる点が表

ある程度ばらつきがあり，一定の傾向は確認できなかった．まれた原因について，より詳しく考察する．

た，2020 年には垂水区の中学校にて集団熱中症が発生したため

まず，以下の規則に基づき，全搬送者を 1 群から 4 群に分類

か，垂水区の割合が高くなっていた [8]．2020 年は東灘区でのした．なお，屋内外区分が「不明」である搬送者は件数が少な

発生割合も増加していたが，この出力結果からは原因を特定でかったため，今回は除外した．

きず，消防局からも東灘区の搬送に違和感があるなどの意見は得られなかったため，東灘区の搬送者割合の増加原因は特定で
「65 歳以上」かつ「屋外」−→ 1 群






「65 歳以上」かつ「屋内」−→ 2 群「65 歳未満」かつ「屋外」−→ 3 群





「65 歳未満」かつ「屋内」−→ 4 群

きなかった．
次に，神戸市における熱中症搬送者の発生場所区分別割合について確認する．図 8 を確認すると，2013 年から 2019 年の熱中症搬送者の発生場所の特徴として，居室，一般道，歩道の 3箇所が大きな割合を占めていることがわかる．また，7 年間の傾向として，居室での発生割合は増加傾向にあり，歩道や一般分類された熱中症搬送者について，各群の年別の搬送者数に道での発生割合は大きな増減がないことが確認できる．次に，おける，その年の全搬送者に対する割合を可視化したものを図2020 年の値を過去のグラフと比較すると，一般道，歩道の割合

10 に示す．

が大きく増加していることが確認できる．このことから，2020

図 10 から，まず 1 群の過去 6 年間の傾向を確認する．搬送

年の熱中症搬送者は例年と比べて，屋外からの搬送が増加して者数は 3 群，4 群と近い値であるが，1 群のみがはっきりと増いる，という仮説が立てられる．しかし，区分数が多く，「作業加傾向を示している．また，1 群の 2020 年における搬送者数が場」や「学校」など，屋内外の分類が困難な区分が存在するこ2019 年から大きく増加している．このことから，2020 年の熱とから，明確な屋内外別の分析は困難である．

中症発生状況に表れた特徴である「年齢」と「屋内外」の 2 つ

最後に，熱中症搬送者における屋内外別割合を確認する．図の特徴には相関がある可能性が考えられる．
次に，2 群の過去 6 年間の傾向を確認する．全年を通して搬

9 より，2015 年から 2019 年の熱中症搬送者における屋内外別

送者数が他群より多いことがわかる．特に 1 群の搬送者数と比- 47 -

—5—

40

(%)

30

屋外からの搬送割合が顕著に増加し，非高齢者，かつ屋内から4の搬送割合が顕著に減少している，という，例年とは異なる特

1
2
3
4

徴が発見された」と解答することができる．

4. 結

20

論

本研究では，神戸市における 2020 年の熱中症搬送者に例年10と異なる点がないかを明らかにするため，WBGT データや救急ビッグデータに記録された各種属性に基づく多角的な分析を行った．2020 年の気象的な特徴として，WBGT のピークの訪

2015
2016
2017
2018
2019
2020

2015
2016
2017
2018
2019
2020

2015
2016
2017
2018
2019
2020

2015
2016
2017
2018
2019
2020

0

れが例年より遅れていた．また，2020 年の熱中症発生状況に関する特徴として，高齢者，かつ屋外からの搬送割合が顕著に増

図 10 各群の搬送割合の推移

加し，非高齢者，かつ屋内からの搬送割合が顕著に減少した，という特徴を発見した．高齢者の搬送割合が増加した原因とし較すると，2015 年から 2019 年において，高齢者の搬送者は主て，暑熱順化の年齢差が表れた可能性が考えられる．また，屋に屋内から搬送されていることが確認できる．しかし，2 群の外での搬送割合が増加した原因として，マスク着用による熱中2019 年から 2020 年にかけての搬送者数の増加は，同期間の 1症リスクの増加が表れた可能性が考えられる．

群の搬送者数の増加と比較すると小さなものであった．このこ

謝辞とから，2019 年から 2020 年にかけての高齢搬送者の増加は，

本研究の一部は，救急振興財団の救急に関する調査研究事

その大部分が屋外からの搬送であったことがわかる．

業助成を受けて行われている．また，本研究の一部は JSPS

さらに，3 群の過去 6 年間の傾向を確認する．2015 年から科 研 費 JP19H01138, JP18H03242, JP18H03342, JP19H04154,

2020 年における 3 群の搬送者数は大きな変動がなく，2019 年

JP19K02973，JP20K11059, JP20H04014, JP20H05706 および，と 2020 年の搬送者数もわずかな変動しか確認できなかった．

立石科学技術振興財団の研究助成を受けて行われている．

したがって，2019 年と 2020 年の 1 群の搬送者数と比較すると．

2020 年の屋外からの搬送者数の増加は，その大部分が高齢者であったことが確認できる．
最後に，4 群の過去 6 年間の傾向を確認する．3 群の搬送者数と比べて，2018 年の搬送者数が突出して多い特徴があるが，その他の傾向は確認できなかった．また 2020 年の 4 群の搬送者数は，2019 年と比べて減少していた．2020 年における 3 群の搬送者数が増加していないことから，2020 年の屋外搬送者割
合増加の一因となっていることがわかる．また，2020 年のおける 2 群の搬送者数が増加していることを考慮すると，2020 年の高齢搬送者割合増加の一因にもなっていることがわかる．
以上の結果から，神戸市における 2020 年の熱中症搬送者数に関する細粒度な特徴として，「高齢者かつ屋外からの搬送割合が顕著に増加していた」「非高齢者かつ屋内からの搬送割合が顕著に減少していた」という特徴を発見した．2020 年における 4 群の搬送割合が減少した原因として，3. 3 の結果から，暑熱順化が十分に起こっていたため，熱中症リスクが減少していたことが考えられる．にも関わらず，1 群，2 群の高齢者の搬送割合に減少が見られなかったのは，暑熱順化の機能の年齢差
より，非高齢者ほど熱中症リスクが減少しなかったためであると推察される．さらに，屋外からの搬送である 1 群，3 群につ文

献[1] 中井哲也，佐伯幸郎，中村匡秀，“救急出動記録を活用した熱中症に関連する救急需 要の分析と予測，” 電子情報通信学会技術研究報告，第 120 巻，pp.13–19，Nov. 2020． 東京，機械振興会館．
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[5] “「 新 し い 生 活 様 式 」に お け る 熱 中 症 予 防 行 動 の ポ イ ン
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[7] “統計局ホームページ/令和２年/統計トピックス no.126 統計からみた我が国の高齢者−「敬老の日」にちなんで−/1．高齢者の人
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[8] “神 戸 市：神 戸 市 立 中 学 校 熱 中 症 に よ る 救 急 搬 送 事 案 に つい て,” https://www.city.kobe.lg.jp/a61516/press/2020/
09/458691955951.html． (Accessed on 02/03/2021)．

いては，3 群の搬送割合には減少が見られず，1 群の搬送割合には増加が確認できた．これは，外出時のマスクの着用により，熱中症リスクが増加した結果ではないかと考えられる．

3. 7 RQ に対する解答
A0 から A4 の分析結果から，RQ「神戸市における 2020 年の熱中症の発生状況に例年と異なる点はあるか？」に対し，「神戸市における 2020 年の熱中症の発生状況として，高齢者，かつ- 48 -—6—