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
信学技報
KBSE2020-11,SC2020-15(2020-11)

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERSTECHNICAL REPORT OF IEICE.

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
中井 哲也†

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
E-mail: †manda@ws.cs.kobe-u.ac.jp, ††sachio@carp.kobe-u.ac.jp, †††masa-n@cs.kobe-u.ac.jp
あらまし

近年，救急搬送数が増加傾向にあり，救急医療のひっ迫が指摘されている．今後も増加していくだろうと予想されていることから，将来の救急需要を見越した出動戦略の策定などの救急事業の改善が急がれる．本研究では，救急医療のひっ迫の要因の 1 つである熱中症に着目し，熱中症に対する救急出動データを細粒度に分析することで，将来を見据えた持続可能な熱中症に関する対策を立てることを目的とする．そのために，熱中症搬送者数の増加が救急医療のひっ迫に与える影響の程度を，現場駆付所要時間から分析する．また，より具体的で効果的な熱中症対策を立てることを目的に，救急医療現場に適応可能な熱中症搬送者数の予測を行う．本稿では，神戸市消防局が持つ救急ビッグデータを細粒度に分析し，熱中症が救急医療のひっ迫に関する影響が明らかになっている．加えて，気象デー
タから熱中症搬送者数を予測することが可能だと分かっている．
キーワード

熱中症，救急医療，スマートシティ，需要予測

Analyzing and Predicting Ambulance Demand for Heat Stroke Using
Fine-grained Dispatch Log
Tetsuya NAKAI† , 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
E-mail: †manda@ws.cs.kobe-u.ac.jp, ††sachio@carp.kobe-u.ac.jp, †††masa-n@cs.kobe-u.ac.jp
Abstract In recent years, the number of emergency transports is on the increase The number is expected tocontinue to grow. As a result, emergency medical service will be busier. Therefore, emergency medical service needs
taking more appropriate and concrete measures by analyzing dispatch logs. In this paper, we focus on summer heatstroke as a contributing factor to the busyness on the emergency medical service. In order to identify whether thenumber of heat stroke transports aﬀects the busyness of emergency medical service, we analyze from the rush time.
Moreover, we predict the number of persons transported for heat stroke per day. By analyzing in detail the dispatch
logs of the Kobe Fire Department, we found that heat stroke aﬀects the busyness of emergency medical service. In
addition, we were able to predict the number of persons transported for heat stroke from weather data.
Key words heat stroke, ambulance, smartcity, demand prediction

神戸市消防局では，この様な取り組みの一環として，救急

1. は じ め に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ICT システムや IoT 技術の急速な発展により，企業のみなる．救急出動データには，各救急出動に対して，出動隊や車両らず政府や自治体が多種多様なデータを取得・蓄積し，施策やのデータ，入電や現場への駆けつけなどの時刻データ，傷病者

街づくりに役立てる動きが活発になっている．こうした様々なの年齢や傷病に関するデータ，搬送先の病院のデータ等が記録

データを利活用することで，より効率的で持続的な都市，スマー

されている．これらの膨大なデータが蓄積されたビッグデータ

トシティ [1] を目指すことは，今や世界的な潮流となっている． （以降，救急ビッグデータと呼ぶ）を分析・活用することで，こ- 13 -—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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れまで定量的な評価が困難であった，救急需要を満たす救急リ

ひっ迫度合いを定量化する指標として用いる．現場到着所要時

ソースの再配置，救急需要を見越した出動戦略の策定，などの間とは，通報者からの入電から，救急車が傷病者の元に到着する

救急事業の改善が実現可能である．

までに要した時間である．救急需要が短期間・局地的に急増し

近年，救急搬送数が増加傾向にあり，救急医療のひっ迫が指た場合，付近の救急車だけでは対応出来なくなるため，遠隔に摘されている．特に慢性的なひっ迫ではなく，特定の条件下にある消防局からの救急車の応援が必要となる．その結果，救急おいてのみ急激に増加するような傷病への対応は，常に受け入需要が急増した場合，現場到着所要時間が延伸する傾向にある．

れ態勢を整えることは難しく，救急施策として考慮することはそこで，神戸市消防局が持つ，2013 年から 2019 年における困難である．

7 年間の救急ビッグデータを元に，各月の平均現場到着所要時

本研究では，このような一時的な救急医療をひっ迫する要因間を分析する．また，特に熱中症患者が増加した 2018 年を 1として，近年その発生増加が大きな問題となっている熱中症に

日単位の細粒度で分析し，熱中症患者が現場到着所要時間に与着目する．熱中症は地球温暖化の進行とともに，熱中症患者がえる影響を分析する．結果として，熱中症搬送者数が増加する

さらに増加すると見込まれており，気象庁でも，熱中症の危険

7 月及び 8 月の平均現場到着所要時間は，1 年の中で最も大き度が高いと予想される日に熱中症警戒アラート [2] を発表するい月であること，熱中症搬送者数と平均現場到着所要時間は高など，国を挙げて注意喚起を行う取り組みが，2020 年より施い相関があることが分かり，熱中症が救急医療のひっ迫に関す行されている．実際に神戸市においても熱中症による救急搬送

る影響が明らかになった．

数は年々増加傾向にある．また，イベントなど人が集中する地

RQ2 に答えるために，機械学習を用いた救急需要予測モデ

点では，同時多発的に熱中症が発生する集団熱中症の可能性がルを作成する．この予測モデルは，任意の日の気象データを入高く，その時に地域の救急医療に与える影響が大きい．そのた

力することで，その日の熱中症搬送者数を出力する非線形回帰

め，将来を見据えた持続可能な熱中症に関する対策を立てる必モデルとする．

要がある．

機械学習を用いたモデル作成では，予測に強く影響を与える

熱中症に関する対策として神戸市では，熱中症が集中する地要因説明変数を気象データ，予測したい値である目的変数を日域において，臨時救急隊の増隊などを実施している．一方でごとの熱中症搬送者数とする．気象データは，熱中症が発生し「いつ」「どこに」増隊するかなどは，過去の経験則から行ってやすい環境と，実務に携わる救急隊員が利用することを考慮し，いるため，実際に臨時救急隊の能力を最大限発揮できているか，

具体的で入力要素が少ない「予測日の最高気温 (℃)，最低湿度

その効果を十分に活用できているかなどは今後の課題として挙(%)，天気 (晴れ・曇り・雨) 及び予測日前日の最高気温 (℃)」

げられている．

の 4 要素とする．日ごとの熱中症搬送者数は，神戸市消防局がまた，さらなる熱中症に対する救急医療の取り組みとして，
熱中症搬送者数の予測が有効であると考えられる．予測により持つ 2013 年から 2019 年の各年 6 月から 9 月の救急ビッグデー
タより，各日 (全 854 日) の熱中症搬送者数を取得する．

当日，もしくは翌日といった近い将来の熱中症搬送者数の予測以上のデータを用いて，予測モデルの作成を行った．作成しを実現出来れば，救急医療としてはその予測に合わせた臨時救たモデルに対して 2020 年 6 月から 9 月までの気象データを入急隊の配置を行える．また，具体的な数値を提示することで，力し，同日の熱中症に対する救急出動回数を予測し，平均誤差

市民に対する啓蒙活動への説得力向上が期待される．

2.18 の予測が可能であることが分かった．

熱中症に対する救急医療の対策を検討するには，まず熱中症

2. 準が救急医療にどのように影響を与えているか定量的に分析する

備必要がある．しかしながら，実際の現場においては，蓄積した

2. 1 熱 中 症

救急ビッグデータに基づく熱中症の細粒度の分析など活用には

近年，救急搬送数が増加傾向にあり，救急医療のひっ迫が指至っていない．これは，実際に分析を行う救急隊員にデータア摘されている．特に慢性的なひっ迫ではなく，特定の条件下にナリティクスの専門知識がなく，分析業務以外の業務に時間がおいてのみ急激に増加するような傷病への対応は，常に受け入取られるといった理由がある．その結果，具体的にどの程度，れ態勢を整えることは難しく，救急施策として考慮することは熱中症が救急リソースをひっ迫しているのか，またこの問題に困難である．このような一時的な救急医療をひっ迫する要因と対応が可能かどうかすら，現在では明らかになっていない．

して，近年その発生増加が大きな問題となっている熱中症に着そこで本稿では，神戸市消防局が持つ救急ビッグデータを細目する．

粒度に分析し，以下の R1, R2 のリサーチ・クエスチョンを設定する．

•

RQ1: 熱中症搬送者数の増加が救急医療のひっ迫に与える影響はどの程度か？

•

熱中症は「体温が上昇して重要な臓器が高温にさらされたりすることにより発症する障害の総称」と定義されている [3]．多RQ2: 救急医療現場に適応可能な熱中症搬送者数の予測は可能か？

くの場合，体内の熱産生が熱放散を上回ることで，体の体温が上昇し熱中症が発症する．熱中症を引き起こす要因として，気温や湿度といった環境条件，高齢や体調不良といった身体条件，
激しい運動や長時間の屋外作業といった行動条件がある．例えば環境条件に着目すると，高温多湿の日，日差しが強い日，風RQ1 へのキーアイデアとして，救急車の現場到着所要時間を，が弱い日，急に暑くなった日は，熱中症が発生しやすい．

- 14 -—2—

表 1 救急ビッグデータの例

No 駆けつけ部隊

傷病者発生場所

年齢

性別

傷病名

傷病程度

1

中央救助隊

2015-01-01 00:01:30 2015-01-01 00:07:30

通報日時

現場到着日時…

神戸市中央区70

男急性アルコール中毒

軽傷

2

須磨救急隊

2016-08-16 14:20:10 2016-08-16 14:30:00

須磨区白川

22

女

熱射病・熱中症

軽傷

3

灘救急隊

2017-06-15 19:20:05 2017-06-15 19:27:00

灘区備後町

45

男

かぜ症候群

中等症

表 2 2020 年 8 月における，過去の気象データの例
気温 (℃)

湿度 (%)

風速 (m/s)

天気概要

日降水量 (mm)

最小

平均

最大

昼 (6〜18 時)

夜 (18 時〜6 時)

1―

28.4 31.7 24.6

68

53

2.4

4.9

晴後一時曇

曇時々晴

2

0.0

28.6 32.1 26.3

73

57

3.1

6.5

曇一時雨後晴，雷を伴う

晴時々曇

平均

最高 最低 平均熱中症の主な症状として，めまいや立ちくらみ等の軽症から，法が異なる．例えば降水量において，1 日のように「―」で表現

けいれんや意識障害等の重症まで多岐にわたる．重度の熱中症されている日は，雨という事象が発生しなかったことを表して(熱射病と呼ばれる) では，死亡率が高く，後遺症が残ることもいる．2 日のように「0.0」で表現されている日は，雨という事少なくない．近年では，COVID-19(新型コロナウイルス) 対策

象は発生したが降水量が 0.5mm 未満であることを表している．

として，身体的距離を保ち，マスクの着用が推奨される「新しこのようなデータはオープンデータとして一般に公開され，い生活様式」が実施されている．しかし，マスクを着用するこイノベーションの契機に活用することが期待されている．

とで熱がこもり，体温調節が難しくなることで，熱中症を発症

2. 4 救急ビッグデータに基づく熱中症の統計分析事例する事案が発生している [4]．

神戸市消防局では，熱中症救急搬送状況として，月別・年齢

このように熱中症は，生命にかかわる身近な傷病ではある．

別・傷病度合別・屋内外別の救急搬送状況が掲示されている [6]．

しかし，こまめな水分補給，空調機器を利用した室温の管理，

2020 年における救急出動実績に基づくと，熱中症搬送者数の内

外出時の日傘の利用等の予防法を実践することで，重症化を回訳は次の通りである．

避する，また熱中症の発症を防ぐことが可能である．そのため，国や地方自治体が熱中症予防に関する啓蒙活動を行うことは，
熱中症搬送者数をの減少に効果的である．

2. 2 消防局が持つ救急ビッグデータ
我々が共同研究を行っている神戸市消防局では，スマートシ
ティを目指す取り組みの一環として，救急出動に関するデータ•

熱中症搬送者は合計 760 人であり，8 月に搬送した人員は507 人 (66.7%) である•

全体の熱中症の 65.3% が高齢者 (65 歳以上) である•

全体の熱中症の 66.3% が入院を要しない軽症である•全体の熱中症の 46.2% が屋内で発症している
このように，傷病を限った統計分析によって，特定の傷病にを ICT システムにより収集・記録している．
救急出動に関するデータには，各救急出動に対して，出動隊
や車両のデータ，入電や現場への駆けつけなどの時刻データ，

対する特徴や傾向を捉えることで，将来を見据えた持続可能な熱中症に関する対策に繋げることが望ましい．

傷病者の年齢や傷病に関するデータ，搬送先の病院のデータ等

熱中症に対する救急医療の対策を検討するには，まず熱中症が記録されている．表 1 は，救急ビッグデータの例を表していが救急医療にどのように影響を与えているか定量的に分析するる．なお，提示しているデータの内容は仮のものであり，一部必要がある．しかしながら，実際の現場においては，蓄積したのデータを削除及び省略していることに注意されたい．これら

救急ビッグデータに基づく熱中症の細粒度の分析など活用にはの膨大なデータが蓄積されたビッグデータ（以降，救急ビッグ

至っていない．これは，実際に分析を行う救急隊員にデータア

データと呼ぶ）を分析・活用することで，これまで定量的な評

ナリティクスの専門知識がなく，分析業務以外の業務に時間が価が困難であった，救急需要を満たす救急リソースの再配置，取られるといった理由がある．その結果，具体的にどの程度，救急需要を見越した出動戦略の策定，などの救急事業の改善が熱中症が救急リソースをひっ迫しているのか，またこの問題に実現可能である．

対応が可能かどうかすら，現在では明らかになっていない．

2. 5 リサーチ・クエスチョン

2. 3 気象データ
気象庁では，1872 年から現在に至るまでの過去の気象データ

そこで本稿では，神戸市消防局が持つ救急ビッグデータを細[5] を記録，蓄積している．気象データとは，特定の日や時間帯

粒度に分析し，以下の R1, R2 のリサーチ・クエスチョンを設における，気温，湿度，降水量，天気などを指す．近年では，1定する．

日の気象データだけでなく，1 時間ごと，10 分ごとの気象デー•

タも記録，蓄積している．表 2 は，2020 年 8 月における日ごとの神戸市の気象データの一部を表している．気温や湿度などのRQ1: 熱中症搬送者数の増加が救急医療のひっ迫に与える影響はどの程度か？

•

気象データの一部には，その日のおける最高値や最低値というRQ2: 救急医療現場に適応可能な熱中症搬送者数の予測は可能か？

気象統計値が表される．また，列のよって数値の単位や表現方
分析結果から，熱中症が救急医療のひっ迫に影響を与えるこ- 15 -—3—

とが説明できれば，熱中症対策の必要性や妥当性を示すことができる．さらに，当日，もしくは翌日といった近い将来の熱中者が発生したか計算する（ 3 ） 全体の熱中症搬送者数に対して，各月の熱中症搬送者数

症搬送者数の予測を実現出来れば，救急医療としてはその予測がどれだけ占めるかを計算するに合わせた臨時救急隊の配置を行え，また，具体的な数値を提（ 4 ） 月ごとの熱中症搬送者数と出動回数から，各月の出動に示することで，市民に対する啓蒙活動への説得力向上が期待さ

対して，熱中症に関する出動がどれだけ占めるかを計算

れる．

する

3. RQ1:熱中症搬送者数の増加が救急医療のひっ迫に与える影響はどの程度か？

（ 5 ） 各時ごとの熱中症搬送者数を計算し，各時の熱中症搬送者がどれだけ占めるかを計算する
この細粒度の分析から，以下の結果が得られた．

3. 1 救急医療のひっ迫を定量化する指標
救急医療のひっ迫度合いを定量化する時に，いくつかの指標•が用いられる．例として，1 日の救急出動回数を挙げる．1 日の救急出動回数が増加するほど救急搬送に負荷がかかり，救急業務がひっ迫すると言われている．指標としては単純かつ明瞭ではあるが，短期的な救急医療のひっ迫を表しにくいという特徴もある．

全ての熱中症に対する出動のうち，7 月の出動は 41.5%，8月の出動は 44.3% を占める•

熱中症の 95.6% は 6 月から 9 月に発生している•

7 月の出動の 8.5% は熱中症に対する出動である•

8 月の出動の 9.0% は熱中症に対する出動である•

熱中症の 74.0% は 9 時から 17 時に発生している

本稿では，1 度の救急出動における救急車の現場到着所要時
間を，ひっ迫度合いを定量化する指標として着目する．現場到

これより，熱中症の大半が夏の時期である 7, 8 月に集中して着所要時間とは，通報者からの入電から，救急車が傷病者の元おり，主に日中に集中していることがデータから読み取れる．

に到着するまでに要した時間である．これを指標とした理由に，

3. 3 熱中症の発生とひっ迫との関連

カーラー救命曲線 (Golden Hour Principle) が挙げられる．こ3. 2 節より，7, 8 月の熱中症搬送者数が多いことが分かった．

れは，心肺・呼吸停止・大量出血が発生した後，時間経過によ

これより，3. 1 節で述べた現場到着所要時間が，7, 8 月に変化

り死亡リスクが上昇することを示したものである．そのため，しているかを確認する．

より素早い救急車の到着，救急救命処置が望まれる [7]．

3. 2 節と同様の手法を用いて，以下の手順で救急ビッグデー

現場到着所要時間が延伸する原因の 1 つに，救急需要が短期

タの細粒度の分析を行う．

間・局地的に急増した場合が考えられる．この時，付近の救急車だけでは傷病者の対応が間に合わず，遠隔にある消防局から（ 1 ） データベースに保存されている救急ビッグデータを取得するの救急車の応援が必要となる．その結果，救急需要が急増した（ 2 ） 各出動ごとに，現場到着日時と通報日時の差から，現場

場合，現場到着所要時間が延伸する傾向にある．

到着所要時間 (分) を計算する

3. 2 救急搬送の細粒度分析
本節では， 熱中症による救急医療の影響度合を見る前段階と（ 3 ） 月ごとに現場到着所要時間の平均を取り，棒グラフに出力する

して，熱中症のより細粒度の分析を行う．具体的には，以下の3 点の疑問について，神戸市消防局が持つ救急ビッグデータを用いて回答する．

•

熱中症は，どの程度夏に集中しているのか？

•

各月の救急出動のうち，熱中症による出動がどの程度占めているのか？

•

熱中症は，どの程度昼間に集中しているのか？
これらの疑問に回答することで，夏及び昼間に熱中症がどの程度集中しているかを確認する．
実際に，以下の手順で救急ビッグデータの細粒度の分析を行う．分析には，プログラミング言語である Python と，データ分析オープンソースライブラリである Pandas を利用した．利
用する救急ビッグデータとして，神戸市消防局が持つ 2013 年
図 1 月別の現場到着所要時間

1 月から 2019 年 12 月までのデータを活用した．
（ 1 ） データベースに保存されている救急ビッグデータを取得する

図 1 は，月別の平均現場到着所要時間を表している．横軸には各月，縦軸にはその月の平均現場到着所要時間を表している．

（ 2 ） 各月ごとに何件出動があったか，また何人の熱中症搬送

これより，7 月及び 8 月の平均現場到着所要時間は，1 年の中- 16 -—4—

図 2 2018 年における，日別の熱中症搬送者数

図 3 2018 年における，日別の現場到着所要時間

で最も平均現場到着所要時間が大きい月であることが分かる．

着所要時間を表している．横軸には 2018 年の各日，縦軸にはよって，熱中症による現場到着所要時間の延伸の可能性が示さ

その日の平均現場到着所要時間を表している．ここで，2018 年

れた．

6 月 18 日に着目すると，熱中症搬送者数は少ないものの，平次に，特に熱中症患者が増加した 2018 年を 1 日単位の細粒

均現場到着所要時間は延伸している．これは，同日朝に発生し度で分析し，熱中症搬送者数が現場到着所要時間に与える影響た大阪府北部地震に起因するものだと考えられる．また，2018を分析する．分析の対象とする期間を 2018 年 6 月から 9 月ま

年 7 月 6 日に同様の傾向が見られるが，これは同月に発生したでとし，以下の手順で分析を行う．

西日本豪雨に起因するものだと考えられる．この 2 日間のデー（ 1 ） データベースに保存されている救急ビッグデータを取得する（ 2 ） 各出動ごとに，現場到着日時と通報日時の差から，現場到着所要時間 (分) を計算する（ 3 ） 日ごとに現場到着所要時間の平均及び熱中症搬送者数

タは自然災害に起因する平均現場到着所要時間の増大であることが明確なため，相関係数の計算からは除外する．
日別の熱中症搬送者数と平均現場到着所要時間の相関係数は0.505 であり，高い相関と言える．以上から，熱中症が救急医
療のひっ迫に関する影響が明らかになった．

4. RQ2: 救急医療現場に適応可能な熱中症搬送者数の予測は可能か？

を計算し，棒それぞれをグラフに出力する（ 4 ） 現場到着所要時間と熱中症搬送者数から，相関係数を計算する

4. 1 説 明 変 数

図 2 は，2018 年における日別の熱中症搬送者数を表してい

熱中症搬送者数を予測するために，その数に強く影響を与る．横軸には 2018 年の各日，縦軸にはその日の熱中症搬送者

える要因，すなわち説明変数が必要である．本稿では，過去の数を表している．図 3 は，2018 年における日別の平均現場到- 17 -—5—

図 4 2020 年における，熱中症搬送者数の予測値と実測値

データがオープンデータとして公開され，値が直感的にわかりムページにおいて必要な期間と気象データを入力することで，やすい気象データに着目する．2. 1 節より，気象データの「気csv ファイルとして取得できる．今回は，2013 年から 2019 年

温・湿度・日射量・風速・以前の気温」が熱中症の発生に強くの各年 6 月から 9 月における各日 (全 854 日) の気象データを，影響していることが考えられる．これらの要素から，予測に必csv ファイルで取得し Python で読み込むことで，説明変数を

要な未来の値を取得しやすく，実務に携わる救急隊員が簡単に取得する．

入力できるものを選択し説明変数とする．

目的変数である各日の熱中症搬送者数は，3. 2 節と同様の操気温について，気温が高いほど熱中症が発症しやすいことが分かっており，また過去の気温も熱中症の発生に関係している作をすることで，神戸市消防局が持つ救急ビッグデータから，
同日の熱中症に対する救急出動回数を取得する．

ことから，予測日とその前日の最高気温を説明変数とする．

予測モデルを作成するために，Python のオープンソース機

湿度について，湿度が高いほど熱中症発症しやすいことが分械学習ライブラリである scikit-learn を利用する．学習のためかっていることから，最低湿度を説明変数とする．最低湿度がのアルゴリズムとして，アンサンブル回帰の BaggingRegressor

高ければ，1 日を通じて湿度が高く，熱中症を引き起こしやすを利用する．BaggingRegressor は，ランダムに取得した元デーい日であると判断できるためである．

タの一部で決定木を複数作成し，その平均値から予測を行うも日射量と風速について，曇りの日や雨の日などの天気によるのである．このモデルを選択した理由として，非線形な回帰を影響を受けやすいことから，天気概要を活用する．天気概要は行うことができ，決定木を利用することで突出した値の予想

昼と夜に分かれているが，3. 2 節から，昼間の情報が熱中症をも可能になると考えたためである．また，データの正規化やダより説明しやすいと考えられるため，昼の天気概要を利用する．

ミー変数化といった前処理をせずともモデル作成が可能である．

天気概要について，表 2 にある通り，「晴後一時曇」や「曇一

今回は，元データの 40% をランダムに選択し決定木を 500 本

時雨後晴，雷を伴う」といった複雑な表現が混じり，その種類

作るモデルを構築する．

は 20 以上に及ぶ．これらの表現は正確であるものの，実務に以上から，取得した全 854 日の説明変数及び目的変数を入力

携わる救急隊員が簡単に入力出来ないことや，予測精度に悪影

し，モデルの作成を行った．

響を及ぼす可能性が考えられる．そのため，天気概要の先頭文

4. 3 予測精度の評価

字から，「晴れ・曇り・雨」の 3 種類に限定する単純化を施し

4. 2 節で作成したモデルに対して，モデルから出力された予た．例えば，天気概要が「晴後一時曇」であれば，その日の天測値と，実際の救急ビッグデータから得られた実測値を比較

気を「晴れ」とする．

することで，モデルの予測精度の評価を行う．評価に利用する

以上より，説明変数を「予測日の最高気温 (℃)，最低湿度データは，モデル作成のデータと重複しないよう，2020 年 6 月(%)，天気 (晴れ・曇り・雨) 及び予測日前日の最高気温 (℃) のから 9 月までの全 122 日の気象データ及び救急ビッグデータと4 要素とした．

する．4. 2 節と同様に説明変数を取得し，作成したモデルに説4. 2 実際のモデル構築

明変数を適用することで，熱中症搬送数の予測値を取得した．

機械学習を用いたモデル作成では，予測の元となる説明変数

本稿で作成したモデルが出力する予測値は小数点第 3 位まで出のほかに，予測したい値である目的変数が必要となる．本章の力され，以降の予測結果及び予測精度の評価には，この値を操目的は，熱中症搬送者数を予測することであり，目的変数は任作せず用いることに注意されたい．

意の日の熱中症搬送者数となる．

図 4 は，2020 年 6 月から 9 月までの，熱中症搬送者数の予説明変数は，4. 1 節で述べた気象データであり，気象庁ホー

測値と実測値を表している．横軸は 2020 年の各日を，縦軸は- 18 -—6—

ら，熱中症による救急搬送をひっ迫する根拠が示された．

RQ2 より，気象データより 4 要素を選択し，熱中症救急搬送数の予測が可能であることが分かった．今回の予測では，説明変数として過去の気象データを参照しているが，救急医療の現場で翌日の予測をする場合，天気予報などの気象予測値を用いることが想定される．この時，天気予報という予測値を元に，さらに熱中症予測値を出力する必要があるため，その精度は未知数である．この精度について，今後の分析課題とする．
また，予測結果の誤差が大きい日に対して，気象データ以外の要因があることが分かった．誤差が大きい日の例として，2020
年 9 月 8 日 (予測値 8.754 人，実測値 18 人) を挙げる．この日に誤差が生まれた要因として，気象データでは予測できない，
中学校体育大会の予行練習で発生した集団熱中症が考えられる[4]．このように，気象データ以外の説明変数が重要である場面があり，どういった情報が取得，入力できるか検討したい．

6. お わ り に図 5 熱中症搬送者数の予測値と実測値のプロット

本稿では，救急ビッグデータを細粒度に分析し，熱中症が救
急医療のひっ迫に影響与えることを明らかにした．加えて，熱熱中症搬送者数である．また，予想モデルから得られた予測値

中症搬送者数の予測について，予測日の最高気温，最低湿度，

を折れ線グラフで，実際に出動した実測値を棒グラフで表して天気及び予測日前日の最高気温から，平均誤差 2.18 の予測が可いる．6 月 1 日から 8 月 16 日において，予測値と実測値の形能であった．

が似ており，実測値に近い予測が可能であることがわかる．し今後の展望として，熱中症搬送者数の予測を，より空間的細かし一方で，8 月 25 日から 9 月 10 日において，予測値と実測

粒度に，より時間的細粒度に予測が可能かどうか検証する．さ

値の大きな差が見られた．

らに，救急隊員が実際に使うことを想定した，Web アプリケー

図 5 は，横軸を実測値，縦軸を予測値として，同一データをションやツールへの適応を行う．

日ごとにプロットしたものである．また参考として，実測値と謝辞

本 研 究 の 一 部 は JSPS 科 研 費 JP19H01138,

予測値が同じ点を対角線で表しており，対角線に近い点は実測

JP18H03242,

値と予測値の差が誤差が小さいことを表している．これより，

JP20K11059, JP20H04014, JP20H05706，立石科学技術振興

多くの点が対角線に近くにある一方で，一部の点は対角線から財団の研究助成 及び，救急振興財団の救急に関する調査研究事大きく離れており，全ての日で精度の高い予測ができているわ

業助成を受けて行われている．

けではないことが分かった．

文

MAE RMSE

6〜9 月

2.18

3.44

7〜8 月

2.90

4.71

次に，回帰モデルの誤差を評価する指標を考える．指標として，平均絶対誤差 (MAE) と二乗平均平方根誤差 (RMSE) を計算し，小数点第 3 位を四捨五入する．表 3 は，2 つの期間に対して，回帰モデルの誤差を評価する指標を表している．7〜8 月
における指標は，6〜9 月の値より大きい．このことから，全体の中で 7, 8 月に大きな誤差が集中していることが分かる．

5. 考

JP19H04154,

JP19K02973，

本研究は神戸市消防局との共同研究の一環で行われている．

表 3 回帰モデルを評価する指標
期間

JP18H03342,

察

RQ1 より，熱中症が夏場及び昼間に集中することが，データから読み取ることができた．また，熱中症が集中する 7, 8 月の平均現場到着所要時間は他の月と比較して大きいことや，熱中症搬送者数と平均現場到着所要時間は高い相関があることか- 19 -

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