一般財団法人 救急振興財団 令和元年度「救急救命の高度化の推進に関する調査研究事業」「高齢化による救急需要の増加を考慮した救急隊配置計画に関する研究―堺市消防局救急部を事例として―」大阪市立大学大学院 文学研究科 地理学教室
准教授・木村 義成
大阪市立大学大学院 医学研究科 救急医学教室
教授・溝端 康光
准教授・山本 啓雅
堺市消防局 救急部 救急ワークステーション
所長・服部 良一
副所長・古田 高志
救急医療連携係長・池内 厚之
救急医療連携係主査・岡山 亨三
救急医療連携係員・日根野谷 有宇己

第１章

はじめに

総務省消防庁から刊行されている「令和元年版 消防白書」によると、平成 30 年（2018年）の救急自動車による全国の救急出動件数は約 661 万件であり、平成 20 年（2008 年）に対して約 150 万件増加しており、十年間で出動件数の伸び率は約 30%となっている。また、同白書によると、全国における入電～現場到着時間までの平均時間は 7.7 分（平成 20 年）
から 8.7 分（平成 30 年）と 1 分増加しており、医療機関への搬送時間を含めて救急搬送の長時間化が報告されている。
高齢社会の進展により今後も救急需要の増加が予想される一方、その需要増加に対して自治体予算は逼迫しており、より効率的な救急業務の遂行や需要に応じた救急隊の増隊が望まれている。
以上のような社会的背景をふまえて、本研究の目的は堺市と高石市における高齢化による救急需要の増加を考慮し、令和 7 年度（2025 年度）の救急覚知数（以下、覚知数）を推定する方法を考案することである。さらに、本研究では、入電～現場到着の時間を 8 分以内となる条件を満たすような救急隊の配置地点を検討する。
本研究では、地理情報システム（Geographic Information System ; GIS）を用いて、堺市消防局が管理する救急覚知データに対して覚知数や現場到着時間の地図による可視化や立地配分モデルの適用による救急隊増隊について検討を行った。GIS とは、地理情報を作成、加工、管理、分析、表現、共有するための情報システムである。現在、行政・民間分野で広く利用されており、医療分野では患者情報から地域ごとの疾病状況の把握や、病院の新設や統廃合の検討に利用されている。したがって、本研究では、覚知数や現場到着時間に対する現状把握や、将来における救急隊増隊地点の検討に対して、GIS を用いることにより救急業務の可視化（見える化）と、令和 7 年度（2025 年度）における覚知数の推定値をもとにした
救急隊の配置計画について検討を行った。
本報告書の構成であるが、第２章で本研究の対象地域である堺市と高石市における救急覚知について概観する。第３章では、出場～現場到着時間の観点から立地配分モデルを適用
し、研究対象地域における救急隊の増隊について解説する。第４章では、令和 7 年度における覚知数の、高齢化による人口構成の変化を考慮した推定方法と立地配分モデルによる救急隊増隊について解説する。最終章である第５章では本研究を総括する。
高齢化による救急需要の増加は全国の自治体において喫緊の課題であり、本研究で考案した将来的な救急需要数の推計方法や救急隊の優先的な増隊地点の選定方法が、今後の全国の消防組織における救急業務に活用されると幸甚である。

p. 1

第２章

堺市と高石市における覚知状況（平成 29 年度：2017 年度）

第１節 本研究対象地域の概観
本研究の対象地域である大阪府堺市、および高石市は、大阪市の南に位置する自治体である（図１）。平成 27 年度の国勢調査報告によると、堺市と高石市の総人口は、それぞれ、
839,310 人、56,529 人である。また、同報告によると、65 歳以上の人口が総人口に占める割合（高齢化率）は、それぞれ、26.7％、26.9％であり、全国平均の 26.6％に対して、両市における高齢化率は同水準となっている。
堺市と高石市を管轄地域とする堺市消防局は、平成 29 年度（2017 年度）の 1 年間で 56,008
件（内 市外覚知 64 件）の救急覚知に対応しており、年々その件数が増加している。両市の将来における救急需要の高まりを裏付ける資料として、『日本の地域別将来推計人口』（平成30（2018）年推計）』があり、2025 年における高齢化率は、堺市で 28.9％、高石市では 30.5％となり、両市における救急需要は、今後も増加することが見込まれる。

図 1 研究対象地域
救急需要が年々高まる中で、平成 31 年（2019 年）4 月時点で、堺市消防局は 22 救急隊体制を敷き、18 拠点（本署・出張所・救急ワークステーション、以下、救急 WS）から救急自動車を出動させて、堺市と高石市内における救急覚知に対応している。
p. 2

第２節 堺市と高石市内における救急活動
本節では、平成 29 年度（2017 年度）に堺市消防局が対応した救急覚知について、その覚
知状況を覚知密度と入電～現場到着時間の観点から解説する。
本研究では、平成 29 年度の救急覚知された住所情報からジオコーディング・アプリケー
ション➀を用いて電子地図上に覚知地点をプロットした。次に、平成 27 年度の国勢調査における町丁・大字境界データ②とプロットした覚知地点を電子地図上➂に重ねて合わせ、堺市と高石市の町丁・大字ごとの一年間の覚知数を求め、この覚知数を救急需要とした。ただし、昼間帯と夜間帯における救急需要は異なることから、入電時間をもとに昼間帯（9:00～
16:59）、夜間帯（17:00～8:59）と定義し、昼間帯と夜間帯に分けて覚知数を求めた。町丁・大字の面積は地域によって大きく異なるため、町丁・大字ごとの覚知数そのもので覚知の大小を比較することは困難である。したがって、本研究では、覚知数を町丁・大字の面積（k㎡）で除することにより、堺市と高石市内において 1k ㎡あたりの覚知数を算出し、研究対
象地域における覚知数の傾向を調査した。
図 2、図 3、および図 4 は、それぞれ研究対象地域である堺市・高石市全域、中心市街地を広く抱える堺市堺区、郊外住宅地である堺市南区における 1k ㎡あたりの覚知数を示す地図である。特に図 3 の地図では、駅前や繁華街を要する地区において、他の地区と比較すると 1k ㎡あたりの覚知数が顕著に多く見て取れる。このように本研究では、覚知数を町丁・大字別に集計し、覚知数の大小について地図化することにより、研究対象地域における覚知動向について検討を行った。
次に、本研究では、救急活動において極めて重要な入電～現場到着時間（以下、現着時間）について検討を行った。堺市と高石市内における現着時間の平均値は、昼間帯が 8.3 分、夜間帯が 8.4 分であった。また、町丁・大字ごとに現着時間の平均値を求めたところ、昼間帯と夜間帯ともに現着に 6～10 分要する地区が最も多いことが見出された（図 5）。
図 6 は、町丁・大字ごとの現着時間（平均値）の分布を示す地図である。図 6 の旗（🚩）のシンボルは救急隊が配置されている地点を示しており、基本的には、このシンボルに近接する地区ほど現着時間が短い傾向がある。しかしながら、高架化されていない鉄道路線や混雑が著しい幹線道路、あるいは狭隘道路を有する地区においては、救急隊配置地点の近接性に関わらず現着時間を要することがある。
現着時間短縮の観点から救急隊の増隊を検討すると、既存の救急隊配置地点の空白地域に配置することが考えられる。しかしながら、そのような空白地域においては、他の地域と比較すると覚知数が少ない可能性も考えられる。したがって、本研究では、既存の救急隊の活動記録を用いて、「現着時間を要し、かつ、覚知数が多い」救急隊を明らかにすることで、既存救急隊に対する増隊候補を検討した。また、堺市と高石市内において任意の箇所に救急隊の拠点を追加することができる仮定のもと、4 つの拠点を追加するシナリオと、覚知件数の大小に関わらず、
現着 8 分以上の空白地域を埋めるシナリオで増隊候補地点を検討した。
p. 3

図2

平成 29 年度における 1 ㎞ 2 あたりの覚知数（堺市・高石市全域）

図3

平成 29 年度における 1 ㎞ 2 あたりの覚知数（堺区付近）

p. 4

図4

図5

平成 29 年度における 1 ㎞ 2 あたりの覚知数（南区付近）

堺市と高石市における入電～現場到着までの平均時間（平成 29 年度）（縦軸は町丁・大字数を示している。また、昼間帯と夜間帯の定義は、入電時刻が、それぞれ 9:00～16:59、17:00～8:59 である）

p. 5

図6

平成 29 年度における入電～現場到着時間（分）（堺市・高石市全域）＜注記＞➀ 住所や郵便番号に対して、それらが位置する地点の緯度・経度などの座標値を付与する処理をジオコーディングという。本研究では、救急記録に記載されている覚知地点の住所からジオコーディング・
アプリケーションを用いて、緯度・経度を求めて電子地図上に覚知地点をポイント・データとして表示させた。本研究では、ジオコーディング・アプリケーションは Esri Japan 社製の「ArcGIS データコ
レクション 住居レベル住所」を用いた。
② 総務省統計局から公開されている「平成 27 年国勢調査 町丁・字等別境界データ」を一部加工した
Esri Japan 社製の「ArcGIS Stat Suite 平成 27 年国勢調査 町丁・字等 全指標」を用いた。
➂ 本報告書で示される図の背景地図は Esri Japan 社の「ArcGIS データコレクション 詳細地図 2015」を用いている。なお、本研究では、地図上での表示や集計、分析については同社の GIS アプリケーショ
ンである「ArcGIS Desktop 10.3.1」を用いた。

p. 6

第３章

堺市と高石市における立地配分モデルを用いた増隊の検討（平成 29 年度：2017 年度）

第３章では、平成 29 年度（2017 年度）に堺市と高石市内で覚知された救急事案データをもとに立地配分モデルを用いた救急隊増隊箇所に関する分析方法と、その結果について解説する。

第１節 本研究における立地配分モデルの適用方法
本研究では、平成 29 年度（2017 年度）の 1 年間に堺市と高石市内で覚知された 55,944 件の救急事案をもとに立地配分モデルを用いて救急隊の増隊候補地点について検討を行った。
最初に、堺市と高石市の町丁・大字境界に対する重心ポイントを GIS の機能により算出し、町丁・大字における昼間帯と夜間帯ごとの覚知数を重心に与えた。
本研究では、堺市消防局が管轄する救急隊配置地点を救急資源の供給地点とし、町丁・大字における重心地点を需要地点として、p-median 法による立地配分モデル④を適用した。pmedian 法は供給地点から需要地点間の総移動時間を最小化する地点に公共施設を立地させる立地配分モデルであるが、逆に供給地点から需要地点間の総移動時間が最大値を取る場
合、救急隊の負荷量が最大値を取るといえる。したがって、本研究では、供給地点（救急隊配置地点）から需要地点（町丁・大字の重心）間の総移動時間を GIS で算出し、救急隊の負荷量について検討した。算出式は以下の通りである。
総移動時間＝（供給地点と需要地点間の最短移動時間）×（需要地点の一年間の覚知数）
本研究では、道路ネットワーク上の移動時間の算出は Esri 社の ArcGIS Desktop 10.3.1
Network Analyst を用いて、上記の総移動時間を計算した。

第２節 平成 27 年度（2015 年度）における立地配分モデル
第１節では、p-median 法により立地配分モデルを解説したが、堺市消防局では、平成 29
年（2017 年）4 月時点で 4 カ所の救急隊配置地点が 2 救急隊体制であることを勘案し、2 隊体制の場合は上記の式の値を 2 で除することにより➄、1 隊あたりの負荷量を求め、8 つの異なる配置シナリオごとに 1 救急隊あたりの総移動時間（救急隊負荷量）を昼間帯と夜間帯別に分析し、各シナリオに対して救急隊増隊候補地点について検討を行った。

p. 7

シナリオ 1【18 拠点配置体制（平成 29 年時点の配置体制）（22 隊体制）】
図 7 は p-median 法による立地配分モデルの結果である。18 カ所の配置地点から各ポイン
トに向けて伸びているラインは、どの救急隊がどの町丁・大字に向けて出動すれば最短時間で到着できるかを示すラインである。図 7 のラインは直線であるが、各救急隊から各町丁・大字間の移動時間は、カーナビゲーションシステムのように道路ネットワーク上の最短時間が計算されており各ラインに対してその時間が付与されている。
図 8A、および図 8B は立地配分モデルによって得られた結果をグラフとして示したものであり、縦軸は、1 隊あたりの｛救急隊配置場所から町丁重心点までの移動時間（分）｝×｛町丁別覚知数（件）｝を示している。グラフ内の左側に示される救急隊ほど、平成 29 年度における救急隊の総移動時間（出場～現場間）の値が大きいことを示しており、1 年間でみると出場～現場まで相対的に時間を要しており、かつ覚知件数も多い救急隊と推定される。
18 カ所に配置されている救急隊の中では、昼間帯、夜間帯ともに、茶山台出張所が総移動時間の値が最も高いことが、図 8A、および図 8B から確認できる。また、縦軸の値の違い
は僅差であるが三国ヶ丘出張所と旭ヶ丘出張所では昼間帯と夜間帯で順位が入れ替わっていることも図 8A、および図 8B から確認できる。
シナリオ 1 で、総移動時間が最大値を示した茶山台出張所は、堺市南区に位置し泉北ニュ
ータウン地区を管轄している。本出張所は覚知数が多い点、中心市街地と比較すると周りの救急隊配置密度が低く救急隊がカバーするエリアが広く、移動距離が長くなる点から出場～現場到着間における総移動時間が高くなると推測される。

図７

シナリオ 1 における立地配分モデルの結果（堺市・高石市全域）

p. 8

図 8A

シナリオ 1（昼間帯）における 1 救急隊あたりの総移動時間（分）図 8B

シナリオ 1（夜間帯）における 1 救急隊あたりの総移動時間（分）p. 9

シナリオ 2【18 拠点配置体制に任意の 4 地点を追加（26 隊体制）】
シナリオ 2 では、堺市と高石市の中で、救急隊を新たに配置する任意の４地点を求める分析となる。しかしながら、任意箇所に増隊するとした場合、配置候補地点は無限に考えられるため、行政分野で利用されている標準メッシュ（500m メッシュ）の重心地点を用いて総移動時間が高い 4 地点を立地配分モデルによって求めた。具体的な方法としては、堺市と高石市内をカバーする 737 地点の 500m メッシュの重心地点の中から 4 地点を立地配分モデ
ルにより求めた。
図 9 は堺市と高石市全体のシナリオ 2 による立地配分モデルの結果であり、赤い星印で表示されているシンボルが 4 地点の新規配置地点を示している。候補地点としては、図 10に示される御池公園付近（南区）と田園大橋付近（中区）、南海高野線白鷺駅付近（北区）（図 11）、南海本線高石駅（高石市）付近（図 12）の 4 地点が 1 救急隊あたりの総移動距離から増隊候補地点として選定された。
シナリオ 2 では、救急隊密度が低く、救急需要が高い地点に対して新規配置地点が選ばれるため、シナリオ 1 で総移動時間が最大値であった茶山台出張所に近接する地点（南区御池公園付近と中区田園大橋付近）に救急隊が配置される結果となった。シナリオ 2 においても、三国ヶ丘出張所、旭ヶ丘出張所の総移動時間の値は高く、これらの出張所に増隊する必要性が示唆される（図 13A、図 13B）。

図9

シナリオ 2 における立地配分モデルの結果（堺市・高石市全域）

p. 10

図 10 シナリオ 2 における立地配分モデルの結果（南区御池公園付近と中区田園大橋付近）

図 11

シナリオ 2 における立地配分モデルの結果（北区南海高野線白鷺駅付近）

p. 11

図 12 シナリオ 2 における立地配分モデルの結果（南海本線高石駅付近）

p. 12

図 13A シナリオ 2（昼間帯）における 1 救急隊あたりの総移動時間（分）図 13B

シナリオ 2（夜間帯）における 1 救急隊あたりの総移動時間（分）p. 13

シナリオ 3【18 拠点配置体制に日置荘防災倉庫を追加（23 隊体制）】
堺市東区の一部地域においては、現着時間が 8 分以上かかり、かつ救急需要が高いことが第２章での分析から見いだされている。したがって、シナリオ 3 では、堺市東区にある東本署に近接する日置荘防災倉庫に救急隊を配置する仮定で分析を行った。
図 14 は堺市と高石市全体のシナリオ 3 による立地配分モデルの結果であり、図 15 は図
14 に対して日置荘防災倉庫付近を中心に拡大した図である。日置荘防災倉庫付近は、現時
点では救急隊配置の空白箇所であること、また鉄道や道路条件により現場到着が 8 分以上かかる地域である。図 15 に示されるように日置荘防災倉庫に救急隊が配置された場合、救急隊配置の空白が埋められることにより堺市東区の一部地域の現場到着時間の短縮が予測される。
一方、図 16A、および図 16B のグラフに注目すると、シナリオ 1 と同様、総移動時間に関して、茶山台出張所、三国ヶ丘出張所、旭ヶ丘出張所の上位の順位は変わらないことから、これらの救急隊に対する負担軽減の策を検討する必要もある。

図 14 シナリオ 3 における立地配分モデルの結果（堺市・高石市全域）

p. 14

図 15 シナリオ 3 における立地配分モデルの結果（東区日置荘防災倉庫付近）

p. 15

図 16A シナリオ 3（昼間帯）における 1 救急隊あたりの総移動時間（分）図 16B

シナリオ 3（夜間帯）における 1 救急隊あたりの総移動時間（分）p. 16

シナリオ 4【18 拠点配置体制とし東本署を日置荘防災倉庫に移転（22 隊体制）】
シナリオ 4 では、東本署の機能を日置荘防災倉庫に移転し、東本署では消防機能のみを維持する 22 隊体制とする条件のもとで分析を行った。
図 17 は堺市と高石市全体のシナリオ 4 による立地配分モデルの結果であり、図 18 は図
17 に示される日置荘防災倉庫付近を中心に拡大した図である。 シナリオ 4 は、シナリオ
3 とほぼ同様の結果となるが（図 19A、図 19B）
、東本署に近接する地域を登美丘出張所がカバーするため、同出張所の負担が若干大きくなることが推測される（図 18）。

図 17 シナリオ 4 における立地配分モデルの結果（堺市・高石市全域）

p. 17

図 18 シナリオ 4 における立地配分モデルの結果（東区日置荘防災倉庫付近）

p. 18

図 19A シナリオ 4（昼間帯）における 1 救急隊あたりの総移動時間（分）図 19B

シナリオ 4（夜間帯）における 1 救急隊あたりの総移動時間（分）p. 19

シナリオ 5【18 拠点配置体制に高師浜出張所を追加（23 隊体制）】
高石市の一部地域においては、現着時間が 8 分以上かかり、かつ救急需要が高いことが第２章での分析から明らかになっている。したがって、シナリオ 5 では、高師浜出張所に救急隊を配置した場合の予測について分析を行った。
図 20 は堺市と高石市全体のシナリオ 5 による立地配分モデルの結果であり、図 21 は図
20 に示される図に対して高師浜出張所付近を中心に拡大した図である。図 20、および図 21に示されるように高師浜出張所に救急隊が配置された場合、救急隊配置の空白が埋められることにより高石市の沿岸部地域の現着時間の短縮が予測される。

図 20 シナリオ 5 における立地配分モデルの結果（堺市・高石市全域）

p. 20

図 21 シナリオ 5 における立地配分モデルの結果（高石市高師浜出張所付近）

p. 21

図 22A シナリオ 5（昼間帯）における 1 救急隊あたりの総移動時間（分）図 22A シナリオ 5（夜間帯）における 1 救急隊あたりの総移動時間（分）p. 22

シナリオ 6【シナリオ 3 の条件に対して現着 8 分の空白地点に拠点を追加】
シナリオ 6 では、18 拠点配置体制に日置荘防災倉庫を追加したシナリオ 3 の条件に対して、さらに堺市と高石市内で現着時間が 8 分以上かかる地域に拠点を配置する条件のもと分析を行った。
なお、シナリオ 6、7、8 については、立地配分モデルのうち最大カバー問題⑥を適用する
ことにより、現着時間 8 分以上の地域に対して、覚知数の大小に関わらず拠点が配置される分析となる。
シナリオ 6 の分析結果では、18 拠点プラス 1 拠点の計 19 拠点に対して、さらに 44 カ所の拠点が必要であることが示されたが、仮にそれらの候補地点に拠点を配置したとしても臨海部や山間部ではカバーできる覚知数は限られることが推測されるため、図 23 に示されるように候補地点に拠点を配置した場合にカバーできる覚知数を示す地図を作成した。
赤色の丸（●）で示されるシンボルは、新設することによってカバーできる覚知数が上位から数えて 4 番以内となる候補地点である。美原区南余部付近に位置する候補地➀は昼間帯と夜間帯を合わせて 1,589 件をカバーすることとなる。同様に候補地②は南海高野線白鷺駅付近に位置し 1,389 件、 高師浜出張所付近に位置する候補地③は 1,355 件、松原市との境界付近に位置する候補地④は 1,314 件、それぞれ新設により覚知数をカバーすることとな
る。

p. 23

④

②
➀
➂

図 23 シナリオ 6 における立地配分モデルの結果（堺市・高石市全域）

p. 24

シナリオ 7【シナリオ 4 の条件に対して現着 8 分の空白地点に拠点を追加】
シナリオ 7 では、18 拠点配置体制に東本署の機能を日置荘防災倉庫に移転したシナリオ
4 の条件で、さらに堺市と高石市内で現着時間が 8 分以上かかる地域に拠点を配置する条件のもと分析を行った。
シナリオ 7 の分析結果は、シナリオ 6 とほぼ同様の結果であり、候補地➀は 1,589 件、候補内②は 1,547 件、候補地③は 1,497 件、候補地④は 1,314 件、それぞれ新設により覚知数をカバーすることとなる。

④

➂
➀
②

図 24 シナリオ 7 における立地配分モデルの結果（堺市・高石市全域）

p. 25

シナリオ 8【シナリオ 5 の条件に対して現着 8 分の空白地点に拠点を追加】
シナリオ 8 では、
18 拠点配置体制に高師浜出張所を追加したシナリオ 5 の条件のもとで、さらに堺市と高石市内で現着時間が 8 分以上かかる地域に拠点を配置する条件のもと分析を行った。
候補地➀、②、③についてはシナリオ 6、7 とほぼ同様の地点となっており、それぞれ、新設に伴い、1,655 件、1,524 件、1,314 件の覚知数をカバーすることとなる。
一方、 シナリオ 6、およびシナリオ 7 における候補地④は、高師浜出張所付近に位置するため、シナリオ 8 では、旭ヶ丘出張所に近接する地点に候補地④が位置し、その新設により 1,297 件の覚知数がカバーされることとなる。

➂

④

②
➀

図 25 シナリオ 8 における立地配分モデルの結果（堺市・高石市全域）

p. 26

本章の最後に、シナリオ 1～8 までの 8 つのシナリオに対する分析結果を総括する。pmedian 法を用いたシナリオ 1、3、4、5 については、昼間帯と夜間帯を通して、茶山台出張所、旭ヶ丘出張所、三国ヶ丘出張所が 1 救急隊あたりの出場～現場間の総移動時間の値が高いことから、これらの救急隊に対して 1 隊増隊する策が求められる結果となった。また、救急隊の拠点を増やす策として、シナリオ 2 では、新たに 4 地点の候補地点を求めたが、御池公園付近（南区）と田園大橋付近（中区）に新規の救急拠点を配置することにより、茶山台
出張所の総移動時間が軽減されることが示された。シナリオ 2 では、南海高野線白鷺駅付近（北区）、南海本線高石駅付近（高石市）が候補地となったが、それぞれの候補地は、日置荘防災倉庫、および高師浜出張所に近接しており、これらの既存の施設の活用が示唆される結果となった。
シナリオ 6、7、8 については、立地配分モデルのうち最大カバー問題を用いることにより、現着時間 8 分以上の地域に対して候補地を求める分析を行った。その結果、南余部付近（美原区）、南海高野線白鷺駅付近（北区）、南海本線高石駅付近（高石市）などが候補地点として選択された。特に、南海高野線白鷺駅付近（北区）、南海本線高石駅付近（高石市）
についてはシナリオ 2 においても候補地となっており、前述した既存施設等の活用が期待される結果となった。しかしながら、図 23～図 25 に示されるように南余部付近（美原区）
は、既存の救急隊が配置されており、仮にこの候補地に救急隊を配置させても既存の救急隊がカバーする地域とオーバーラップする可能性がある。したがって、シナリオ 6、7、8 については、候補地をさらに絞り込む分析が必要であり、この分析手法については、今後の研究課題としたい。

＜注記＞④ 公共施設や医療施設の立地を考える際は、可能な限り地域全体の住民が最短距離や最短時間で移動できる場所に立地させることが望ましい。このような地点を計算する方法として、以下の式で示される p-median 法があり、GIS の機能を用いて候補地点を求めることができる。以下の制約条件のもとで目的関数の右辺の値を最小化することにより候補地点を求められる。

p. 27

住民の移動と公共施設の立地

上記の式を具体的な例で示すと、上図の左右の施設立地点と需要地点間の住民の移動距離の総和は左側の施設立地点への総移動距離=50×3＋10×1＋30×2=220 ㎞
右側の施設立地点への総移動距離=20×2＋100×5＋20×2=540 ㎞

つまり、左側の施設立地点の方が、住民の移動を考えると公共施設の立地としては望ましい。一方、救急医療に置き換えて考えると、施設立地地点から各需要点に向かって救急隊は出動する（出場～現場間）。この場合、施設立地点の右側の方が、移動総距離があるため、右側の救急隊の負担が大きく人材や資材の配置の重点を検討することもできる。このように本研究では、施設立地点を救急隊配置場
所、需要を町丁あたりの 1 年間の覚知件数、移動距離を道路ネットワーク上の救急自動車の移動時間と捉えて GIS により計算することで、重点すべき救急隊や新しい救急隊の配置地点を検討した。
なお、
本研究では、Esri Japan 社製の「ArcGIS Data Collection 道路網 大阪府版 2014」を用いたが、救急自動車の走行実態に合致するように、道路ネットワークの一部を修正し分析を行った。
➄ 西本署（1 隊）と救急 WS（ワークステーション）は距離が極めて近接している点、機能的な観点から本研究では、西本署と救急 WS を合わせて 3 隊体制として出場～現場到着までの総移動距離を算出した。

⑥ 最大カバー問題とは、施設から一定の範囲内に住民や需要点をカバーする際に、限られた施設数で住民や需要点を最大限カバーする立地点を求める方法である。救急医療や消防など一定距離や時間内に到達しなければならない施設に適用される立地配分モデルであり、本研究では現場到着時間 8 分以上要する町丁・大字に対して最大カバー問題を適用することで堺市と高石市内における救急隊の配置拠点を求めた。

p. 28

第４章

堺市と高石市における立地配分モデルを用いた増隊の検討（令和 7 年度：2025 年度）

本章では、高齢化による人口構成の変化をふまえた堺市と高石市のおける令和 7 年度の覚知数を推定する方法と、その推定値をもとに立地配分モデルを適用した救急隊増隊候補地について解説する。
なお、本章の分析過程における救急覚知データの町丁・大字ごとの集計方法や、立地配分
モデルによる分析方法については、第２章、および第３章と同様である。

第１節 令和 7 年度（2025 年度）における覚知数の推定方法
第１項「A 地区」と「B 地区」の分類基準

本研究では、平成 26～28 年度の覚知数、平成 27 年度の国勢調査報告の人口統計、および厚生労働省の将来人口予測のデータから令和 7 年度における覚知数を推定する。しかしながら、工場街、繁華街などは人口が 0 人の地区で覚知数が多くある地区もあり、これらのような地区では人口比率に対して覚知件数が極めて多く、人口構成の変化による推定を行う
ことが困難である。したがって、本研究では、住宅地などの人口構成の変化によって覚知数の推定が可能な地区を「A 地区」、工場街、繁華街などの人口構成の変化による覚知数の推定が困難な地区を「B 地区」と定義し、それぞれ異なる方法を用いて、令和 7 年度における
覚知数の推定を行った。堺市と高石市における人口に対する覚知件数の割合（覚知率）
PRAverage(H26 － H28) を算出し、どのような地区が覚知数の推定が困難であるか検討した。
PRAverage(H26－H28)は以下の式により算出される。
PRAverage(H26－H28) = PN(H27) ÷ Pop(H27)
PRAverage(H26－H28)；「堺市と高石市内における覚知率」
PN(H27)；「堺市と高石市内における覚知数（平成 27 年度）」
Pop(H27)；「堺市と高石市内における国勢調査人口（平成 27 年度）」

本研究では、PRAverage(H26－H28)の値を変化させながら、どれほどの値を持つ地区が工場街や繁華街か GIS 上で確認しながら判断した。その結果、PRAverage(H26－H28)の値の 2 倍を超える地
区は、工場街や繁華街、あるいは転院搬送が多発する病院が立地する地区であることが確認されたため、以下の基準をもとに「A 地区」と「B 地区」として分類した。
「A 地区」；PRAverage(H26－H28) × 2 未満の値を示す町丁・大字「B 地区」；PRAverage(H26－H28) × 2 以上の値を示す町丁・大字
p. 29

上記の基準により「A 地区」と「B 地区」を分類した結果、堺市内と高石市内の 998 町丁・大字に対して、「A 地区」が 815 町丁・大字、「B 地区」が 183 町丁・大字として分類された。
第2項「A 地区」における R7 年度（2025 年度）における覚知数の推定本研究では、「A 地区」は高齢化による人口構成の変化を受ける地区として、平成 27 年度における堺市内の 7 区、および高石市の 8 地域ごとの 5 歳階級別の覚知率、および不搬送率、国立社会保障・人口問題研究所から刊行されている『日本の地域別将来推計人口』令和7 年度（2025 年度）推計人口➆をもとに、令和 7 年度における覚知数を推定した。本節では、「A 地区」における覚知数の推定方法とその結果を解説する。
最初に、平成 27 年度における行政区別（7 区と 1 市）の 5 歳階級別覚知率（PR5yr(H27)）を以下の式により算出した。

PR5yr(H27) = PN5yr(H27) ÷ Pop5yr(H27)
PR5yr(H27)；「行政区別（7 区と 1 市）における 5 歳階級別覚知率（平成 27 年度）」
PN5yr(H27)；「行政区別（7 区と 1 市）における 5 歳階級別覚知数（平成 27 年度）」
Pop5yr(H27)；「行政区別（7 区と 1 市）における 5 歳階級別国勢調査人口（平成 27 年度）」

図 26 行政区別（7 区と 1 市）における 5 歳階級別覚知率（平成 27 年）

上記の 5 歳階級別覚知率をもとに、令和 7 年度における町丁・大字別の覚知数の推定を以下の式により算出した。ただし、TN(R7)は年齢が判明している覚知、すなわち不搬送事案
を除く搬送事案のみの推定値を示している。

p. 30

TN(R7) = ∑｛(PR5yr(H27)) × (Pop5yr(R7))｝
TN(R7)；「堺市と高石市における町丁大字別の搬送事案数の推定値（令和 7 年度）」
PR5yr(H27)；「行政区（7 区と 1 市）における 5 歳階級別覚知率（平成 27 年度）」
Pop5yr(R7)；「堺市と高石市における町丁大字別の 5 歳階級別推計人口（令和 7 年度）」

上記の式で算出した TN(R7)は令和 7 年度における不搬送事案は含まれないため、平成 27
年度における不搬送率をもとに令和 7 年度における不搬送数の推定値（UTN(R7)）を算出した。不搬送の発生状況は地域特性により異なるため、本研究では、堺市内の 7 区、および高石市の 8 行政区別に不搬送数を平成 27 年度の救急記録から抽出し、行政区別の不搬送数割合から算出した（表 1）。
表1

堺市と高石市における不搬送率（平成 27 年度）

表 1 に示す平成 27 年度における不搬送事案率をもとに、令和 7 年度における不搬送数の推定値（UTN(R7)）は以下の式によって算出される。
UTN(R7) = TN(R7) × UN(H27)
UTN(R7)；「堺市と高石市における町丁大字別の不搬送事案数の推定値（令和 7 年度）」
TN(R7)；「堺市と高石市における町丁大字別の搬送事案数の推定値（令和 7 年度）」
UN(H27)；「行政区別（7 区と 1 市）における搬送事案数に対する不搬送数（平成 27 年度）」

最終的に、本研究では「A 地区」における令和 7 年度における覚知数の推定値（PN(R7)）
を以下の式により算出した。
PN(R7) = TN(R7) ＋ UTN(R7)PN(R7)；「堺市と高石市における町丁大字別の覚知数の推定値（令和 7 年度）」
TN(R7)；「堺市と高石市における町丁大字別の搬送事案数の推定値（令和 7 年度）」
UTN(R7)；「堺市と高石市における町丁大字別の不搬送事案数の推定値（令和 7 年度）
」

p. 31

第3項

「B 地区」における R7 年度（2025 年度）における覚知数の推定本研究では、「B 地区」の覚知数の推定値は、平成 26～28 年の覚知数の平均値（PNAverage(H2628)）とみなした。したがって、PN(R7)は以下に式によって示される。

PN(R7) = PNAverage(H26-28)
PN(R7)；「堺市と高石市における町丁大字別の覚知数の推定値（令和 7 年度）」
PNAverage(H26-28)；「堺市と高石市における町丁大字別の覚知数の推定値（令和 7 年度）」

第２節 令和 7 年度（2025 年度）における覚知数とその変化
第１節で解説した推定方法により、
令和 7 年度の堺市と高石市内における覚知数（PN(R7)）は、65,698 件と推定された。図 27 は平成 22 年から平成 31 年における堺市と高石市内の覚知数の推移を示すグラフである。図 27 で示される回帰式と各年における覚知数の関係を見ると、平成 30 年⑧のように乖離がある年もあるが、10 年間の覚知件数は極めて線形的に増加していることが確認できる。図 27 で示される回帰式から令和 7 年度における覚知数を求めると 65,247 件となり、第１節で示した覚知数の推定値（PN(R7)）とほぼ一致する⑨。

図 27 堺市と高石市内における覚知数の推移

本研究では、第１節で解説した推定方法による覚知数を区別に集計し、図 28 に示される
堺市内 7 区と高石市における覚知数の推移について検討した。図 28 によると、いずれの行
政区域においても救急需要の増加が見込まれるが、特に高齢化の進展が著しい堺区においては、平成 26～28 年度の平均覚知数である 12,456 件に対して、令和 7 年度のその推定値は16,582 件であり、約 33％の増加となる。

p. 32

図 28 堺市と高石市内における覚知数

第１節で求めた覚知推計値を電子地図上に展開した地図が図 29、図 30、図 31 である。
これらの地図は A 地区と B 地区に分類されており、B 地区が薄い黄色で表示されている町
丁・大字であり、これらの町丁・大字の覚知数は平成 26～28 年度の平均値と令和 7 年度と同様である。B 地区に該当する町丁・大字は臨海部や繁華街、あるいは工場街であり、
特に図 30 の堺区において広く確認できる。A 地区については、青色で表示されている町
丁・大字は将来、覚知数が減少されることが見込まれる地区である一方、赤色で表示されている町丁・大字は覚知数の増加が見込まれる地区である。図 30 では堺市堺区の戦前から市街地であった地区が、図 31 では南区の拠点の駅である泉北高速鉄道泉北高速鉄道線
泉ヶ丘駅周辺のニュータウン地域において覚知数の増加が見込まれることが見て取れる。

p. 33

図 29 令和 7 年度における覚知数の伸び率（堺市・高石市全域）

p. 34

図 30 令和 7 年度における覚知数の伸び率（堺区付近）

p. 35

図 31 令和 7 年度における覚知数の伸び率（南区付近）

p. 36

第３節

令和 7 年度（2025 年度）における立地配分モデル

令和 7 年度（2025 年度）の堺市と高石市内における覚知数の推定値をもとに、第２章と同様の方法で、シナリオ 1～8 に対して令和 7 年度（2025 年度）における救急隊の増隊について検討を行った。ただし、令和 7 年度については昼間帯と夜間帯ごとに覚知数の推定を行っていないため、終日における 1 救急隊あたりの総移動時間を算出した。
シナリオ 1（令和 7 年度）【18 拠点配置体制（平成 29 年時点の配置体制）（22 隊体制）】
シナリオ 1 では、平成 29 年度の 18 拠点体制を維持し、令和 7 年度における覚知数をもとに分析を行った。
図 32 は第３章で解説した p-median 法による分析結果を示しており、出場～現場までの 1
救急隊あたりの総移動時間を示す図 33 では、旭ヶ丘出張所、三国ヶ丘出張所、茶山台出張所が上位 3 つを占めていることが確認できる。
平成 26～28 年度における覚知数をもとに分析を行ったシナリオ 1 の分析結果（第３章）と比較すると、平成 26～28 年度においては、茶山台出張所が最上位であったが、令和 7 年
度では旭ヶ丘出張所がトップであり、堺区における高齢化の影響によると推測される。

図 32 シナリオ 1（令和 7 年度）における立地配分モデルの結果（堺市・高石市全域）

p. 37

図 33 シナリオ 1（令和 7 年度）における 1 救急隊あたりの総移動時間（分）p. 38

シナリオ 2（令和 7 年度）【18 拠点配置体制に任意の 4 地点を追加（26 隊体制）】
シナリオ 2 では、堺市と高石市の中で、救急隊を新たに配置する任意の 4 地点を求める
分析となる。4 地点を求める方法は第３章と同様の方法となる。
図 34 は堺市と高石市全体の令和 7 年度におけるシナリオ 2 の立地配分モデルの分析結果であり、赤い星印で表示されているシンボルが 4 地点の新規配置地点を示している。候補地
点は、図 35 に示される御池公園付近（南区）と田園付近（中区）、南海高野線白鷺駅付近（北区）（図 11）、南海本線高石駅付近（図 12）の 4 地点が 1 救急隊あたりの総移動距離から増隊候補地点として選定され、平成 26～28 年度における分析とほぼ同様の候補地が選択された。
令和 7 年度のシナリオ 2 の条件においても、三国ヶ丘出張所、旭ヶ丘出張所の総移動時間の値は高く、これらの出張所には増隊する必要性が示唆される結果となった（図 36）。

図 34 シナリオ 2（令和 7 年度）における立地配分モデルの結果（堺市・高石市全域）

p. 39

図 35 シナリオ 2（令和 7 年度）における立地配分モデルの結果（御池公園、田園付近）

図 36 シナリオ 2（令和 7 年度）における 1 救急隊あたりの総移動時間（分）p. 40

シナリオ 3（令和 7 年度）【18 拠点配置体制に日置荘防災倉庫を追加（23 隊体制）】
シナリオ 3 では、18 拠点に対して堺市東区にある東本署に近接する日置荘防災倉庫に救急隊を配置し、覚知数を令和 7 年度における推定値をもとに分析を行った。
図 37 に示されるように日置荘防災倉庫に救急隊が配置された場合、救急隊配置の空白が埋められることにより堺市東区の一部地域で現場到着時間の短縮が予測される。一方、
図 38 のグラフに注目すると、令和 7 年度においても、総移動時間に関して、旭ヶ丘出張所、三国ヶ丘出張所、茶山台出張所の上位の順位は変わらないことから、これらの救急隊に対する負担軽減の策を検討する必要が示唆される。

図 37 シナリオ 3（令和 7 年度）における立地配分モデルの結果（堺市・高石市全域）

p. 41

図 38 シナリオ 3（令和 7 年度）における 1 救急隊あたりの総移動時間（分）p. 42

シナリオ 4（令和 7 年度）【18 拠点配置体制とし東本署を日置荘防災倉庫に移転（22 隊体制）】
シナリオ 4 では、東本署の機能を日置荘防災倉庫に移転し、東本署では消防機能のみを維持する 22 隊体制とする条件のもとで分析を行った。
シナリオ 4 は、シナリオ 3 とほぼ同様の結果となるが（図 39）、東本署に近接する地域を登美丘出張所がカバーするため、同出張所の負担が若干大きくなることが推測される（図40）。

図 39 シナリオ 4（令和 7 年度）における立地配分モデルの結果（堺市・高石市全域）

p. 43

図 40 シナリオ 4（令和 7 年度）における 1 救急隊あたりの総移動時間（分）p. 44

シナリオ 5（令和 7 年度）【18 拠点配置体制に高師浜出張所を追加（23 隊体制）】
高石市の一部地域においては、現着時間が 8 分以上かかり、かつ救急需要が高いことが第２章での分析から明らかになっている。したがって、シナリオ 5 では、高師浜出張所に救急隊を配置し、令和 7 年度における覚知数をもとに分析を行った。
図 41 は堺市と高石市全体のシナリオ 5 による立地配分モデルの結果であり、高師浜出張所に救急隊が配置された場合、救急隊配置の空白が埋められることにより高石市の沿岸部
地域の現場到着時間の短縮が予測される。シナリオ 1、3、4 に対してシナリオ 5 では、三国ヶ丘出張所の総移動時間（出場～現場間）が最大となることが見て取れる（図 42）。

図 41 シナリオ 5（令和 7 年度）における立地配分モデルの結果（堺市・高石市全域）

p. 45

図 42 シナリオ 5（令和 7 年度）における 1 救急隊あたりの総移動時間（分）p. 46

シナリオ 6【シナリオ 3 の条件に対して現着 8 分の空白地点に拠点を追加】
シナリオ 6 では、18 拠点配置体制に日置荘防災倉庫を追加したシナリオ 3 の条件に対して、さらに堺市と高石市内で現着時間が 8 分以上かかる地域に拠点を配置する条件で分析を行った。第３章と同様にシナリオ 6、7、8 については、最大カバー問題を適用し、令和 7
年度における推定覚知数をもとに、現着時間 8 分以上の地域において優先的に拠点を配置
する候補地を 4 カ所検討した。
第３章における分析と同様、赤色の丸（●）で示されるシンボルは、新設することによってカバーできる覚知数が上位から数えて 4 番以内となる候補地点である（図 43）。南区御池
公園付近に位置する候補地➀は、その新設により昼間帯と夜間帯を合わせて 1,602 件の覚知数をカバーする。同様に中区福田交差点付近に位置する候補地②は 1,599 件、 高師浜出張所付近に位置する候補地③は 1,586 件、南海高野線白鷺駅付近に位置する候補地④は 1,524
件、それぞれ新設により覚知数をカバーすることとなる（図 43）。
平成 26～28 年度における覚知数をもとに分析を行ったシナリオ 6 の分析結果（第３章）と比較すると、候補地➂、および候補地④の候補地点は同様であるが、候補地➀、および候補地②は令和 7 年度における分析において新たに見出された候補地点である。

p. 47

④

②

➂

➀

図 43 シナリオ 6 における立地配分モデルの結果（堺市・高石市全域）

p. 48

シナリオ 7【シナリオ 4 の条件に対して現着 8 分の空白地点に拠点を追加】
シナリオ 7 では、18 拠点配置体制に東本署の機能を日置荘防災倉庫に移転したシナリオ
4 に、さらに堺市と高石市内で現着時間が 8 分以上かかる地域に拠点を配置する条件のもと分析を行った。
シナリオ 7 の分析結果は、シナリオ 6 とほぼ同様の結果であり、候補地➀は 1,602 件、候補内②は 1,599 件、候補地③は 1,586 件、候補地④は 1,524 件、それぞれ新設により覚知数をカバーすることとなる（図 44）。
第３章におけるシナリオ 7 の分析結果と比較すると、候補地➂、および候補地④の候補地点は同様であるが、候補地➀、および候補地②は令和 7 年度における分析において新たに見出された候補地点である（図 44）。

④

②

➂

➀

図 44 シナリオ 7 における立地配分モデルの結果（堺市・高石市全域）

p. 49

シナリオ 8【シナリオ 5 の条件に対して現着 8 分の空白地点に拠点を追加】
シナリオ 8 では、
18 拠点配置体制に高師浜出張所を追加したシナリオ 5 の条件に対して、さらに堺市と高石市内で現着時間が 8 分以上かかる地域に拠点を配置する条件のもと分析を行った。
シナリオ 8 で新たに見出された候補地➀は、美原区南余部付近に位置し、その新設により、
1,630 件の覚知がカバーされることとなる。②、③、④についてはシナリオ 6、7 とほぼ同様の地点となっており、それぞれ、新設に伴い、1,602 件、1,599 件、1,524 の覚知数をカバーすることとなる（図 45）。
第３章におけるシナリオ 8 の分析結果と比較すると、候補地➂、および候補地④の候補地点は同様であるが、候補地➀、および候補地②は令和 7 年度における分析において新たに見出された候補地点である（図 45）。

④
➀
➂

②

図 45 シナリオ 8 における立地配分モデルの結果（堺市・高石市全域）

p. 50

本章の最後に、令和 7 年度（2025 年度）における 8 つのシナリオに対する分析結果を総括する。p-median 法を用いたシナリオ 1、3、4、5 については、旭ヶ丘出張所、三国ヶ丘出
張所、茶山台出張所が 1 救急隊あたりの出場～現場間の総移動時間の値が高いことから、第２章の分析結果と同様、これらの救急隊に対して 1 隊増隊する策が求められる結果となった。また、救急隊の拠点を増やす策として、シナリオ 2 では、新たに 4 地点の候補地点を求めたが、御池公園付近（南区）と三原台付近（中区）に新規の救急拠点を配置することにより、茶山台出張所の総移動時間が軽減されることが示された。また、シナリオ 2 では、南海
高野線白鷺駅付近（北区）、南海本線高石駅付近（高石市）が候補地となったが、それぞれの候補地は、日置荘防災倉庫、および高師浜出張所に近接しており、これらの既存の施設の活用が示唆される結果となり平成 26～28 年度における分析と同様の結果となった。
シナリオ 6、7、8 では、令和 7 年度における推定覚知数をもとに最大カバー問題を用いて、現着時間 8 分以上の地域に対して候補地を求める分析を行った。その結果、南余部付近（美原区）、南海高野線白鷺駅付近（北区）、南海本線高石駅付近（高石市）などが候補地点として選択された。南海高野線白鷺駅付近（北区）、南海本線高石駅付近（高石市）につ
いてはシナリオ 2 においても候補地となっており、第２章での分析結果と同様に、日置荘防
災倉庫、および高師浜出張所の既存施設の活用が示唆される結果となった。

＜注記＞➆

本研究では、『日本の地域別将来推計人口』の市町村別の将来人口推計値をもとに、町丁・大字ごとの人口推計が算出されている Esri Japan 社製の「ArcGIS Stat Suite 推計将来人口 町丁・字等」に格納されている 5 歳階級別推計人口の値を Pop5yr(R7)とした。
⑧

平成 30 年は記録的な酷暑による熱中症が多発した年であり、この熱中症多発による救急事案の増加が年間を通した覚知数に影響を与えたと推測される。

⑨

図 27 における覚知数は集計単位が「年」であり、第１節に示した手法で求めた集計単位は「年度」
であることから厳密には比較できない。しかしながら、覚知数の集計単位が「年」、「年度」に関わらず、回帰式のトレンドはほぼ同一であると予測されるため、第１節に示した手法による推計値と過去 10 年間の救急覚知データによる回帰式から求めた推計値を、本研究では比較検討の対象とし
た。

p. 51

第５章

おわりに

本研究では、堺市消防局が管轄する堺市と高石市の令和 7 年度（2025 年度）における覚知数の推定方法を考案し、立地配分モデルを適用することで、既存の救急隊に対する増隊や新規の救急隊の配置地点について検討を行った。
その結果、令和 7 年度の覚知数は 65,698 件と推定され、本推定値は過去 10 年間の覚知数の伸びから推定される値と極めて近いことが確認された。また、本研究で得られた令和7 年度における推定値をもとに、既存の救急隊に対する増隊を検討したところ、高齢化が進展する堺市中心部の救急隊や郊外部に位置する救急隊への増隊の必要性が示唆された。
また、新規の救急隊配置について、既存する防災倉庫や出張所の活用も含めた議論を行った。現着時間 8 分以上の地域に対する救急隊配置については、新規の救急隊配置のシナリオと類似した結果が得られたが、分析手法について、さらなる改良が必要であることが判明した。
高齢化社会による救急需要の高まりは全国の消防組織における共通課題である。本研究の手法は、消防組織が所有する覚知データ、政府や自治体から公開されている人口統計データ、民間企業の道路ネットワークデータ、および GIS を用いることにより適用可能であり、本研究の枠組みの有効性について追認研究がなされることが期待される。
研究を終えるにあたり、本研究では思わぬ副産物が得られたことを述べたい。それは、救急記録から得られた覚知状況や現着時間、あるいは救急隊の活動範囲などの「可視化（見える化）」により、日々の救急活動に対して「気づき」が得られ、「共通認識」の形成がされたことである。救急隊員の多大な労力によって救急記録は収集され蓄積されている。本研究で提示した救急記録の活用が、より良い救急サービスの一助になれば幸甚である。
最後に、本研究の機会を与えて頂いた救急振興財団に感謝の意を表したい。

p. 52