情報処理学会 インタラクション 2017
IPSJ Interaction 20172-404-48
2017/3/2

高齢者施設における転倒を考慮した
マルチエージェント火災避難シミュレーション
谷本鯛介†1

佐野睦夫†2

概要：現在，日本では高齢化社会に伴い認知症患者数が増加傾向である．そのような現状から高齢者福祉施設（グループホーム）の需要が高まり，施設数は年々増加している．高齢者は，その認知的／身体的衰えによって健常者と同様な避難行動が困難であり，高齢者が安全に避難できるような仕組みが求められている．そこで，高齢者施設において災害時，避難の際の避難行動を予測することが安全策の一つの指標になるのではないか考えた．本研究では，身体障害者，高齢者等のグループホームに在籍する人の転倒を主目的とする身体的な傾向を考慮したシミュレーション手法を提案する．具体的には，シミュレーション上での避難リスク，在籍数と介護職員数によって避難完了人数の変化の試算や検証を行い考察する．
キーワード：火災避難シミュレーション，マルチエージェントシステム，認知症患者，転倒確率

Multi Agent Fire Evacuation Simulator
Against Falling Accident of Elderly Welfare Facilities
TANIMOTO TAISUKE†1SANO MUTSUO†2Abstract: Currently, patients with dementia have increased depending on the aging society in Japan. Accordingly, the demandfor elderly welfare facilities (group homes) is rising year by year. It is difficult that elderly persons can evacuate smoothly in thesame way as able-bodied persons due their cognitive/physical declining. Here we require a system for supporting theirevacuation from disaster. It is important to predict their evacuation behavior at the elderly welfare facility for safe evacuation. We
propose and develop a simulation method against falling accident of elderly persons who live in a group home of disabled,elderly, etc. The evacuation completion time and evacuation risk are verified through simulation based on this proposed method.

1. はじめに現在，日本では高齢化社会に伴い認知症患者数が増加傾向である．2013 年 6 月に厚生労働省が発表した認知症有病率等調査によると，65 歳以上の認知症の有病率は 15％，全国の認知症患者数は約 462 万人と推計されている．さらに 2025 年には認知症患者数は 約 700 万人に達するとの新たな推計を 2015 年 1 月 7 日に厚生労働省が明らかにできないと想定する認知症患者の転倒などを考慮し組み入れた避難シミュレーションモデルを作成する．そして，シミュレーション上での避難時間，避難リスク，介助者数によって避難完了時間の変化の試算や避難完了人数の検証を行うことを目的とする．なお，シミュレーションには統合開発環境を内蔵し，複数のプラットホームに対応するGame Engine Unity5 を使用する．

した[1]．この数は 65 歳以上の高齢者の 5 人 に 1 人にあたる．
そのような現状から高齢者福祉施設（グループホーム）の需要が高まり，施設数は年々増加している．このような施設においては災害時の避難の際，何らかの支援が必要である災害時要支援者は多数存在し，その施設での介護従事者にとって避難行動を予測することが避難安全性確保の観点に立った指標になるのではないか考えた．
本研究では，身体障害者，高齢者等のグループホームに在籍する人の特徴である，寝たきり，車いす，歩行速度の低下及び歩行介助，そして安全に避難行動を行うことが†1 大阪工業大学大学院 情報科学研究科
谷本鯛介†2 大阪工業大学情報科学部
佐野睦夫© 2017 Information Processing Society of Japan

2. 関連研究
避難行動に関する研究は，CA を用いた歩行シミュレーションや個別要素法を用いた避難行動シミュレーション，人間の行動をポテンシャルで規定した地下街の安全性の検討，誘導員による避難誘導を行うもの，情報の伝達を考慮した避難行動シミュレーションなど様々な研究が行われている．さらに高齢者施設に注目した避難シミュレーションがいくつか提案されていたものの高齢者の歩行速度が動的ではない，煙などで避難行動に与える影響がない，また認知症患者の転倒を含めた避難シミュレーションは存在しなかった． 本研究では，以上の要素を含めた避難シミュレーションを作成し，シミュレーション上での避難について評価を行う．

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3. エージェントシミュレーション
エージェントシミュレーションとは「多数の自立した主体からボトムアップにシステムを構成する」手法である．

表 1 避難行動に関するパラメータ
Table 1. Evacuation Behavior Parameters

システムの個々の要因をエージェントとし，エージェントを自律的に移動させ，システム全体のシミュレーションを介助器具への避難行動時の開口部の通貨移し替えに必要占有面積（円のに要する時間な時間半径）

平均歩行速度自力避難可能な入所者

0.5m/sec(2)ージェントをうまく設計することで，システムの特徴分析

車椅子での介助を要する入所者[1.5m/sec][15sec][9sec]

0.5m[0.7m]や挙動予測，再現が可能となる[2]．

ストレッチャーでの介助を要する入所者
介助者[1.5m/sec][25sec][9sec]

0.5m[1.0m]

行う．複雑なシステムであっても，要因のモデルであるエ

4. 提案する避難シミュレーション概要

0.5m

2.0m/sec(1)0.5m

注：[ ] 内の数値は介助行動の値を示す．

本シミュレーションモデルは高齢者福祉施設で発生する火災からの避難行動を予測するものである．施設内にはまた，自力避難が可能な入居者と介助者の水平歩行速度は避難を誘導，避難者を介助する介助者エージェントといく

表 1 では一定値であるが本来の避難現場では動的である．

つかの属性がある高齢者エージェントを設定することがで歩行速度𝑣と避難者の密度ρの関係を示した中村のモデル

きる．火災が起きた際には，自力避難可能な高齢者エージ式(1)[5]とそれを高齢者に適応した式(2)[6]を用いて各エー

ェントは避難を開始，避難不可能なエージェントは介助者ジェントに設定した．

エージェントが救出するまで各自待機する設定となっている．介助者エージェントはフロアを探索し，死傷者を除く全員が避難完了するとシミュレーションを終了する． シミュレーションのシステム概要を図 1 に示す．

−2𝑣 = 1.4 − 1.7𝑒 𝜌−2𝑣 = 0.9 − 1.7𝑒 𝜌

(1)
(2)

避難者の密度ρはエージェントの現在位置から半径 2.4mの面積にいる避難者数から決定する．
4.1 空間のモデル化
本シミュレーションに使用する空間モデルは糸井川らの研究[7]に使用された，つくば市内の介護保険施設およびグループホームに設定した．この施設のフロアを図 2 に示す．

図 1 避難シミュレーションの概要
Figure 1. Outline of Evacuation Simulation
高齢者福祉施設の避難の現状として，自力避難が困難な入居者数が多くなれば，全体の避難完了時間に介助行動の図 2 つくば市内の介護保険施設のフロア図

影響が大きくなる．自力困難が可能な入居者が一度に施設

Figure 2. Floor Map of Nursing Care Facilities in Tsukuba City

内を動き出しても混雑し避難行動が進まない．以上のこと
から高齢者福祉施設における避難行動特性に関するパラメ

この施設は昭和 60 年 7 月に開設された，二階建ての鉄筋ータを表 1 に示す．これは国内の特別高齢者施設で実施さコンクリートの施設である．入居者の特徴として，常に介れた実測調査の結果に基づく値である[3][4]．

護が必要で在宅での介護が困難な人に対し日常生活上で世話を提供する施設とされている．しかし，自力歩行可能な© 2017 Information Processing Society of Japan554

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入居者も存在している．非常時ではエレベーターの使用がす．

できない．
4.2 介助者エージェントモデル
介助者エージェントとは施設従事者である．災害が起こると要介護者を避難場所へ搬送するなど救助活動をおこなう．行動を図 3 に示す．

図 4 自力避難エージェント
Figure 4. Self Evacuation Agent
4.4 要介護者エージェントモデル
要介護者エージェントとは自力避難困難な入居者のことである．このエージェントは介助者エージェントに誘導されることで避難が可能になる．エージェントの種類として
図 3 介助者エージェントの行動

車いすで移動，ストレッチャーで移動の 2 種類を用意した．

Figure 3. Behavior of Caregiver Agent

それぞれの介助時間は表 1 を参考にパラメータを設定する．

介助者エージェントは各部屋に残った人の有無を目視

4.5 火煙エージェントモデル

で確認し，施設内すべての部屋を探索する必要がある．そ火煙エージェントモデルはシミュレーションの時間経れには迅速で最短な救助経路を選択必要である．そのため過に応じで，空間モデル内に火煙情報を表示し各エージェ

エージェントの救助経路には A*(a-star)アルゴリズムを採ントに対して，避難可能経路か否かの情報を与えるもので用した．A*アルゴリズムとは，経路探索の開始地点から目ある．本モデルでは，煙の進行速度を 1.0m/s[6]，火の進行的地までの最短距離推定値を用いて経路探索を行うアルゴ

速度を 0.1m/s,と設定した． 火煙エージェントを図 5 に示リズムである．経路探索の開始地点から目的地まで，ある地点𝑝を通る経路の最短距離推定値を𝑓̂(𝑝) 式 3 のように表す．

すことができる．
𝑓̂(p) = 𝑔̂(𝑝) + ℎ̂(𝑝)(3)

ここで，𝑔̂(𝑝)とℎ̂(𝑝)は以下の意味を持つ．
𝑔̂(𝑝) :経路探索の開始地点から地点𝑝までの最短距

離推定値ℎ̂(𝑝) : 地点𝑝から目的地までの最短距離推定値

図 5 火煙エージェント
Figure 5. Smoke Agent

A*アルゴリズムは経路探索を進める過程で，各地点𝑝に対して𝑓̂(p)の値を求め，その値が最も小さなノードを経路として選択する．エージェントの占有面積は 0.5m である．

4.6 転倒を考慮した認知症患者エージェントモデル
転倒の頻度は，在宅生活者と病院入院，施設入居者との間で異なり，入院・入居者で高頻度となっている．これは，4.3 自力避難エージェントモデル

病院入院・施設入居者には何らかの身体的問題もしくは機施設入居者の中にも自力避難可能な者は存在する．この能障害が存在していることが多く，結果的に転倒リスクがエージェントの避難時の移動速度は式(2)を設定する．避難高いことによると解釈される．65 歳以上の在宅生活者の１経路の設定方法は介助者エージェントと同様に A*探索を年間の転倒発生率が約 20％に対し，主に老人ホームの入居用いて現在地から避難口までの最短経路を計算し移動する．

者の転倒確率は安村の調査によると最大約 40％[8]と明ら移動の際には煙などの避難障害物を考慮し，避難不可だとかな差がある．よって高齢者福祉施設における避難時の際判定すると経路を計算し再設定を行う．エージェントの占は入居者の転倒が多発し避難完了時間や他の避難者の避難有面積は 0.5m である．自力避難エージェントを図 4 に示

経路に影響を与える可能性がある．転倒要素を施設におけ© 2017 Information Processing Society of Japan555

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る避難シミュレーションに組み込むことで，より現実に近2-404-48
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えた．高齢者の転倒は，多岐にわたる多種多様な要因が重い避難行動を予測することが可能になるのではないかと考と入居者を取り巻く外的要因の 2 つに分けて考えるのが良なることによって発生すると考えられている．江藤らの提いと思われる[9]．図 6 に要因のまとめを示す．

唱などに基づいて作成した図に見るように，転倒の要因は入居者本人に所見・症状・特徴として認められる内的要因の TMT-A を計測した結果，有意差が認められた[11]これに<転倒要因>

より注意能力スコアによって転倒発生率が変化することが<内的要因><外的要因><高次脳機能要因><環境要因>

意識障害
認知機能低下注意障害
睡眠不足
錯乱・せん妄酩酊室内段差
滑りやすく凹凸のある
床面
不良な照明
障害物

図6

分かる．転倒における動的確率の概要とイメージを図 7，
図 8 に示す．

転倒要因のまとめ

Figure 6. Summary of Fall Factors
4.6.1 転倒確率について
前節では高齢者の転倒の要素について述べた，本研究では外的要に含まれる環境要因と，内的要因内の高次脳機能

図 7 転倒における動的確率の算出フロー

要因の 2 要素から転倒確率を求めエージェントに実装する

Figure 7. Flow of Calculation of Dynamic Probability in Fall

ことで認知症患者の転倒を再現する試みである．外的要因である環境要因として高齢者の転倒が多発する場所を選択①火元に近い内的転倒確率：高 （注意能力↓）
外的転倒確率：7％

する．内的要因として認知症患者に顕著に症状として現れる認知機能の低下のうち，注意機能に注目した．注意機能②火元から離れている
内的転倒確率：中 （注意能力→）
外的転倒確率：1％と転倒には相関があり，能力値が低いほど転倒する確率が高くなる．また，この注意機能はストレスのレベルによって変化するといわれている．避難時におけるストレスレベ
ルに伴う注意機能の変化から動的に転倒確率を算出する．
算出方法の関しては，3 つのステップを経て算出する考

階段：転倒確率10％③

トイレ：転倒確率7％①えである．①避難時におけるストレスレベルが上昇する状
況の分析を行う②ストレスと注意機能スコアの相関を取る③注意機能スコアと転倒の相関を取り確率を算出する．ス
トレス値，注意機能スコア,転倒回数の多変量解析を行う．
外的要因の環境について，内閣府の調査によれば転倒事故

廊下：転倒確率1％

図8②
動的転倒確率のイメージ

Figure 8. Image of Dynamic Fall Probability

は，滞在時間当たりの転倒事故発生率が多い順に玄関，エントランス(23.0%)，廊下(13.5%)，階段(11.5%)，トイレ(7.6%)，

4.6.2 転倒の動的確率算出方法について

居間(1.2%)，浴室(1.0%)，キッチン(0.5%)，洗（0.4%），食多変量解析で用いる目的変数は転倒リスク，注意能力値，堂（0.2%）であった[10]．また内的要因の注意機能と転倒避難状況によるストレス値を予定している．これらは量的の相関について注意の選択機能を視覚的かつ数量的に評価であるので重回帰分析，正準相関解析を行い内的要因の転する検査として広く知られ，注意機能の机上検査法として，倒確率の予測式を発見する予定である．

信頼性と妥当性が確認されている Trail making test-PartA(TMT-A)を用いて在宅障害高齢者の注意力を測定し，転倒との関連性を検討し１年間に及ぶ転倒経験者と未経験者© 2017 Information Processing Society of Japan556

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5. 避難行動の評価

よる避難リスクの変化を観察する．空間モデルを図 10 に示

避難完了時間に加え，避難中の避難完了人数の評価のたす．

め平均避難時間を指標とした．また、入居者の持つ避難リ
スクは居室と出火箇所の距離に反比例すると考え，以下の式(4)のように定義し，指標とした[7]．
𝑟𝑒𝑖 =1𝑙𝑖 (𝑡)(4)・𝑟𝑒𝑖 : 時刻𝑡における入居者𝑖の瞬間避難リスク[1/m]・𝑙𝑖 (𝑡): 時刻𝑡における入居者𝑖の出荷箇所からの距離[m]ただし，出火場所の入居者リスクは 1 とする．
また施設の避難リスクは，入居者の瞬間避難リスクの避難

図 10

完了時間と入居者数の総和を考え，以下式(5)のように定義

Figure 10. Spatial Model

している．
𝑛𝑅𝑒𝑖 = ∑ ∫𝑇𝑒𝑖

𝑖=1 0𝑛𝑟𝑒𝑖 (𝑡)𝑑𝑡 = ∑ ∫𝑇𝑒𝑖

𝑖=1 0𝑑𝑡𝑙𝑖 (𝑡)(5)

・𝑅𝑒𝑖 :施設全体の避難リスク[s/m]・𝑛 :入居者数[人]・𝑇𝑒𝑖 :入居者𝑖の避難完了時間[s]さらに，避難エージェントの現在座標が火煙エージェントの座標より値が大きい場合，避難リスクの算出方法は出火空間モデル

図 10 を 1 フロアとし，本学は 6 階まであるので 6 フロア存在する．6Ｆ-2Ｆまで大部屋に 5 人，小部屋に 1 人，1Ｆにはフロアで 3 人設置した．これは通常時の校舎在籍人数
計 100 名である．本学の避難マニュアルとして火災時には１階まで階段を使い歩いての避難を行うので，避難経路としてエージェントは１階を目指して避難を開始する．本実験では図 10 の赤丸を各フロア 6-2Ｆ出火場所に設定し行う．
シミュレーションの様子を図 11 に示す．

場所からの距離ではなく煙との距離を計測する．煙は上に移動する特性によって変更した．火災において被害は多くの場合，煙の影響である．煙によって視界，呼吸，避難経路も妨害を受ける．計測方法を図 9 に示す．

図 11 シミュレーションの様子
Figure 11. State of Simulation
6.2 結果
実験結果を図 12 に示す．このグラフは各避難エージェン
図9距離の算出方法

トの瞬間避難リスクの平均推移を表したものである．

Figure 9. Distance Calculation Method

0.09
0.08

6. 実験・結果・考察

る健常者エージェントを用いた避難シミュレーションにおいて避難リスクの評価を行う．

0.06

0.05

1/m0.04]

レータは開発中である．本研究においての準備段階におけ

0.07

[

現在，高齢者の認知症患者の転倒を考慮した避難シミュRisk

0.02

0.03

0.01
01

1121314151

6.1 実験
使用する空間モデルは本学の校舎に設定し，出火場所に© 2017 Information Processing Society of Japan

6171

8191

101

111

121

時間経過[sec]
2F

3F

4F

5F

6F

557131

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図 122-404-48
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出火場所と瞬間避難リスクの変化

以上のことから避難エージェントの行動決定，火煙エージ

Figure 12. Change in Fire Place and Instantaneous Evacuation

ェントのルール，避難時の評価方法は正しく設定されていRiskることが分かる．今回，転倒確率を有したエージェントは時間の関係上開発することはできなかったが開発を続けて出火場所による施設の避難リスクの変化を図 13 に示す．

いる避難時アニュアル（有事の際の避難誘導方法）を実際

700

600

いる．このシミュレーションの目的は各施設に制定されて578.1713136にシミュレーション上で実行し，避難時に高齢者施設にお573.1957547

いて転倒アクシデントによる避難時間の変化，逃げ遅れ人

526.4170348

R 500
i
s 400
k数などを観察することである．これにより避難時マニュア

462.1388541
391.1651027

ルの安全性の確認，また違った避難方法によって避難リス[クが減少すれば，より安全な転倒の少ない避難時マニュア

s 300/
m 200

ルの提案ができるのではないかと考える．今後も高齢者施]設が増加していく中で，避難困難な入居者の安全を確保することは必要不可欠であると考える．

10002F図 133F

4F

5F6F

参考文献

出火場所による施設避難リスクの変化

Figure 13. Change in Facility Evacuation Risk by Fire Place
6.3 考察
本実験では健常者エージェントによる出火場所による避難リスクの変化についてシミュレーションを用いて分析を行った．施設避難リスクに着目するとリスク最低値である
6Ｆとリスク最高値の 2Ｆを比較すると 187p の差がある．2[1] 厚生労働省，“わが国の高齢者介護における 2015 年の位置付け” http://www.mhlw.go.jp/topics/kaigo/kentou/15kourei/3a.html[2] 堀宗朗: 地震時避難行動予測のためのエージェントシミュレーション土木学会論文集 A 2008[3] 東京消防庁，火災予防審議会: 高齢者施設を中心とした災害弱者の防火安全対策に係る調査報書，1993.3

Ｆと 3Ｆを比較すると差は 5p となった．この分析結果から[4] 海老原，掛川秀史: 避難シミュレーションに基づく高齢者施設

出火場所が低層階ほど施設避難リスクは高まることが分かの避難安全の確保に関する考察 日本建築学会計画系論文集

る．また，平均瞬間避難リスクに着目すると，6Ｆ5Ｆ4Ｆの1999.7

避難リスクは 25sec から平均的に減少の傾向にあるが 2Ｆ3
Ｆは 55sec まで顕著な減少は表れていない．これは高層階[5] 中村和男，吉岡松太郎，稗田: 歩行者流動モデルとそのシミュ
レーション，人間工学，10, No182(1971),pp.21-32.の出火において避難エージェントが危険に晒される時間が[6] 大上俊之ら: 煙の影響を考慮したトンネル火災の避難行動シ少なく，低層階では避難エージェントの危険な時間が長い

ミ ュ レ ー シ ョ ン 計 算 理 数 工 学 論 文 集 Vol.8(2008.11) 論 文

ことを示す．以上の分析結果を総括すると，平均瞬間避難No.01-081128

リスク，施設避難リスクともに高まることから，低層階の出火は被害が大きいと予測できる．

[7] 糸井川栄一，山下恵: 介護保険施設における非常時の避難誘導に関する研究，筑波大学大学院博士課程システム情報工学研究科修士論文

7. 終わりに本研究では高齢者施設における転倒を考慮した火災避難シミュレータの開発を実現するための技術，システム概要，開発方針を説明した．さらに開発途中の火災避難シミュレ[8] 角田旦: 転倒をなくすために，慈恵医大誌 2008;12:347-71[9] 江藤真紀: 転倒の予防と看護．小玉敏江，亀井智子編．高齢者看護学．東京:中央法規；2003.p.196-204[10] 内閣府: 高齢者の住宅と生活環境に関する意識調査結果，内閣府(2010)，pp.39-44

ータを用いて本学における健常者の避難シミュレーション[11] 村田伸, 津田彰: 在宅障害者の身体機能・認知機能と転倒発を行い，シミュレータの妥当性を実験によって検証した．

生要因にかんする前向き研究，心理療法学，第 33 巻，第 3 号

その結果，低層階になるにつれ避難リスクが上昇するこ

97104 項，2006とから，火災時における既知の事実と同様の結果になった．

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