自然災害科学 J. JSNDS 38 -2 119 -146（2019 ）特集

防災・減災と先端的な情報処理技術に関する現状と展望

畑山 満則1

1 ．日本における情報処理政策と防災して受け継がれ，「e-Japan 戦略」を引き継いだ「IT 新改革戦略」4）の実行計画である「重点計画

畑山満則12006」5），「重点計画2008 」6）では，「 1 ．3 世界に
1. 1 ICT 推進戦略における防災の位置づけ

誇れる安全で安心な社会− IT による防災・治安・

日本での高度情報通信社会に向けた ICT 促進

食の安全・安心−」として受け継がれている。さの本格的な取り組みは，1990年代後半に加速しらに，「IT 新改革戦略」を引き継いだ「i-Japan 戦たと言われている IT 革命に呼応して1994年 4 月，

略2015 」7）においても，「第 2 章 分野別の戦略」−

内閣に高度情報通信社会推進本部が設置されたこ「Ⅱ．産業・地域の活性化及び新産業の育成」−とに端を発している。同本部は，1995年 2 月に「高「（方策）5 ．デジタル技術を活用した地域の活性度情報通信社会に向けた基本方針」1）を発表して化」において，「デジタル技術を集中的に活用しいるが，本基本方針の発表直前である1995年 1 月て，遠隔医療，児童・高齢者見守り，様々なメディ

17日に阪神・淡路大震災が発生したこともあり，

アによる防災情報等の提供などにより，安全・安「Ⅱ．高度情報通信社会の実現に向けた課題と対心な地域社会の実現を図る。」との文言が見られ応」の中の「（ 1 ）公共分野の情報化等（公共分野

る。また，2009年の政権交代に伴って策定されたのアプリケーションの開発・普及等）」において，「新たな情報通信技術戦略」8）においても， 3 つの「⑦防災の情報化」という項目を立て，具体的な柱の 1 つである「地域の絆の再生」に関する「Ⅲ．

13の施策を例として挙げることで，積極的な推進

分野別戦略」−「（ 4 ）地域主権と地域の安心安全を明言している。

の確立に向けた取組」の重点施策として「災害時この「防災の情報化」は，1998年11月に改正さ等の迅速かつ的確な対応に必要な全国の防災機関

れた基本方針にも「防災・気象分野の情報化」と間の情報共有及び住民への情報伝達等を推進す

して踏襲され，2000年に高度情報通信社会推進本る。」との文言がある。

部の改組により発足した高度情報技術（IT）戦略

さらに，2012年の政権交代を受けて2013年に閣本部が2001年に発表した「e-Japan 戦略」 を受け議決定された「世界最先端 IT 国家創造宣言」9）にて，同年に発表した「e-Japan 重点計画」 におい

おいては「Ⅲ . 目指すべき社会・姿を実現するたては「 5 ．行政の情報化及び公共分野における情めの取組」として「 2 ．健康で安心して快適に生報通信技術の活用の推進」−「（ 3 ）具体的施策」

活できる，世界一安全で災害に強い社会」が掲げ−「 2 ．公共分野」で「ク）防災分野の情報化」とられている。このことから，政府による ICT 推

2）3）進戦略において「防災」は必須のキーワードとし
1て認識されていることがわかる。

京都大学 防災研究所／滋賀大学 データサイエンス学部

119

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防災・減災と先端的な情報処理技術に関する現状と展望

上記の推進戦略の成果として，ネットワークイ

から考えると，ICT 利用に大きな期待がかかる巨

ンフラの整備が急速に進み，「いつでも，どこで大災害は，10年に 1 度程度の周期で発生していも，何でも，誰でも」がインターネットを初めとると言える。巨大災害の発生頻度と比すると ICTしたネットワークにつながることが可能となっの進化は極端に早く，平成27年度情報通信白書［3］た。さらに，スマートフォンの普及に伴って携帯に示されるように10年程度の期間が経つと，基盤できるデバイスによるインターネット接続が可能

技術そのものに大きな変化がもたらされている場となり，ユビキタスネットワーク社会が現実のも合が多い。この状況を鑑みると，ICT の視点からのとなってきた。このユビキタスネットワーク社

は，災害が起こるたびに，先端的な技術が初めて会の実現に伴い，全ての人とモノがつながり（IoT:適応されることになる。この ICT の進化速度とInternet of Things），様々な知識や情報が共有さ

大災害の頻度の隔たりは，巨大災害時の教訓かられることで，今までにない新たな価値を生み出す

生まれたサービスをリセットしてしまう可能性がことが期待されている。2017年には科学技術イノあり，災害時において事前に期待されていた先ベーション総合戦略2017

において，これまでに端的な技術やサービスが活用できず，新たな ICT

解決できなかった課題や困難を克服したり，人工活用の可能性だけが示されるという結果に終わる

知能（AI）により，必要な情報が必要な時に提供一因となっていると考えられる。

10）

されたりするようになることで，ロボットや自動走行車などの技術を通じて，少子高齢化，地方の1. 3 本特集記事のめざすもの

過疎化，貧富の格差などの課題が克服されることどうすれば ICT は，災害対応にこれまで以上を目指した「Society 5.0 」が提唱された。防災・に貢献することができるのであろうか。2011年に減災システムは，Society 5.0のプラットフォーム発生した東日本大震災では，個人やグループ単位の応用として位置づけられており，防災，特に災でのボランティアが，整備されたユビキタス環境

害対応における先端技術利用への期待の高まりをを用いて，インターネット上で情報収集と整理を示すものとなっている。

行う活動が多数行われた。この活動は，日常に普及した技術を組み合わせて実現しているものが多1. 2 災害対応への ICT 導入への期待と課題

く，過去の活動に比べて先端技術への依存度が低日本におけるインターネットの一般個人利用い。これは，被災者や現地ボランティアなど被災

は，インターネット接続サービスが身近なものと者に近い人から寄せられたニーズに，タイムリーなり始めた1994年頃から活発になっており，1995に応えるために ICT を利用するというアプロー

年末ごろからの PC の普及を機にさらに加速しチをとっていることが特徴である。つまり，シーた。このような変革の最中に，兵庫県南部地震をズ（技術）オリエント型ではなく，ニーズオリエ

きっかけとした阪神・淡路大震災が発生したこと

ント型の活動の有効性を示す結果と捉えることがで，災害対応への ICT 利用への期待は大いに高できる。このことから，本特集ではこれから活用

まった。しかし，現実には，その期待に十分応えが期待される先端技術の紹介に特化するのではな

ることができたものは一部にとどまり，大部分はく，災害対応時のニーズに，タイムリーにマッチ

期待よりも低いレベルで実現しているか，できそ

するかについても合わせて考察することが必要とうでできない状態に陥っている。一つの理由に考え，災害現場での情報課題を読み解き，AI，ドICT の進化速度と大災害の頻度の隔たりが考えら

ローン，マッピングシステム（GIS），オープンデー

れる。阪神・淡路大震災の後で，死者が50名を超

タ，クラウドソーシングといった現在注目を浴びえる大規模な災害としては，中越地震（2004年），

る先端的な情報処理技術やサービスの災害対応へ

東日本大震災（2011），熊本地震（2016），平成30の活用事例や活用提案を通じて考察するものとし

年 7 月豪雨災害（2018年）が発生している。これ

た。

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自然災害科学 J. JSNDS 38 -2（2019 ）参考文献

かれる言葉である。
「何が起きているのか」。東日1 ）高度情報通信社会推進本部：高度情報通信社会に 向 け た 基 本 方 針（1995年 2 月21日 ），http://
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ネットワーク社会の形成に関する重点計画−（2001 年 3 月 29 日 ），https://www.kantei.go.jp/
jp/singi/it2/dai3/3siryou40.html
4 ）IT 戦 略 本 部：IT 新 改 革 戦 略（2006 年 1 月 19日 ），https://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/
kettei/060119honbun.pdf
5 ）IT 戦 略 本 部： 重 点 計 画 2006（2006 年 7 月 26日 ），https://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/
kettei/060726honbun.pdf
6 ）IT 戦 略 本 部： 重 点 計 画 2008（2008 年 8 月 20日 ），https://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/
kettei/080820honbun.pdf
7 ） IT 戦略本部：i-Japan 戦略2015（2009年 7 月 6 日），
https://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/kettei/
090706honbun.pdf
8 ）高 度 情 報 通 信 ネ ッ ト ワ ー ク 社 会 推 進 戦 略 本
部： 新 た な 情 報 通 信 技 術 戦 略（2010 年 5 月
11 日 ），https://www.kantei.go.jp/jp/singi/
it2/100511honbun.pdf
9 ）内閣官房：世界最先端 IT 国家創造宣言（2013年
6 月 14 日 ），https://www.kantei.go.jp/jp/singi/
it2/kettei/pdf/20130614/siryou1.pdf
10）内閣府：科学技術イノベーション総合戦略2017（2017 年 6 月 2 日 ）．https://www8.cao.go.jp/
cstp/sogosenryaku/2017/honbun2017.pdf

本大震災では，広範囲にわたる巨大津波がもたらした被害の全体像を把握するのに多くの時間を要した。沿岸部の自治体では津波によって行政ス
タッフが被災し，また同時に庁舎も壊滅的な被害を受け，被災した事実そのものを県や国に伝えることができなかった。
「支援はいつ来るのか」。指定避難所，あるいは商業施設や寺社などに緊急避難した人々は，数日間から数ヶ月間をその場所で過ごすこととなる。水や食糧，医薬衛生用品，衣類毛布，燃料といった生活必需品が底をついてし
まえば，そこでの生活は立ちゆかなくなり，生きること自体の困難に直面する。支援物資がいつ来るのかは，今日・明日にどれだけ食べることができるのかという配分に直結する重要な情報である。
「どこにどれだけ届ければいいのか」。一方で支援物資を届けようとしている行政・企業・民間支援団体らは，どこに行けば被災者がいるのか，
どれだけの物資を持って行けばニーズを満たせるのかを知りたい。避難所のニーズに対して過小な支援物資は，避難所の秩序を保つ上でのリスク要因となる可能性がある。かといって不要な物資が大量に届けばスペースを占有してしまい，物資管理者の過剰な負担になる。被災者が何をどれだけ必要としているかは，支援者が手持ちのリソース
を効果的効率的に支援につなげるために必要となる情報である。
「誰に相談すればいいのか」。災害
急性期が過ぎ，生きていくのに最低限必要な環境が整ってくると，今度は生活をどのように立て直すかという課題が立ちはだかるようになる。これ

2 ．災害時の自助・共助・公助をつなぐ
情報技術

らの課題は，職場が被災して解雇され収入を得る

宮川祥子

おりこのままでは悪化する恐れがある，身体障

2

手段がなくなった，慢性的な病気の治療が滞って害・精神障害・認知症などで避難所での集団生活

2. 1 災害時における情報課題とは何かが困難，食物アレルギーがあり配給食では十分な「情報がない」。

栄養が得られない，高齢者単身世帯のため家の片これは大規模な災害が起きたときに，被災者か付けが進まない，子供が思い切り遊んだり静かにら，そして災害対応に取り組む自治体や企業，民勉強できる場所がない，など多岐にわたる。この間ボランティア等の支援者の双方からしばしば聞ような課題には，集団生活の中で言い出しにくい，

2

外部から一見してわかりにくいため発見されにく

慶應義塾大学看護医療学部／一般社団法人情報支援レス
キュー隊（IT DART）

い，本人や周囲が自己解決すべき問題と認識しが

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防災・減災と先端的な情報処理技術に関する現状と展望ちである，医師・社会福祉士・弁護士などの専門することは実は容易ではない。災害が起きて指定家に相談すべき課題であるという理解が不足して避難所に入ることになった人を把握するための基いる，という特徴があり，その結果，被災者が一礎資料となるのが避難所利用者登録票である。登人で困りごとを抱え込むというケースが散見され録票には世帯ごとに住所，氏名等の基本情報，自る。困りごとを解決するための様々なソーシャル宅の被災状況，家族それぞれの健康状況，安否確サポートが存在することを当事者が知ることや，認に対する情報公開の可否を記入する。この登録

周囲の支援者が当事者を適切なソーシャルサポー

票を集計すれば，その時点で避難所を利用していトにつなげる支援をすることが重要である。

る人数は容易に把握できそうに思われる。しかし，上で挙げた課題は，すべて「情報が不足してい実は登録票を出した人たちの中には，恒常的に避ること」すなわち情報課題であると言えるが，ひ難所に滞在している人以外にも，「昼間は自宅にとくくりに情報課題といってもその特徴は大きくいるが夜は避難所に来る人」「昼間は避難所にい異なっている。災害時に見られる情報課題を大別

るが夜は家で寝る人」「すでに退去している人」がすると，以下のようになる。

含まれている可能性がある。著者らが実際に遭遇パターン 1 ：そもそもの情報のもとになる事した事例では，避難所入所の際には登録票に記入

実把握や事項決定自体が存在しするが，避難所を退所する際の手続きが定められないておらず，退所者の情報が残り続けるケースもパターン 2 ：情報はあるが必要なところにないあった。このような計数の課題は避難所滞在者の人数把握に限ったことではない。避難所での配食パターン 3 ：データ収集は行うものの，それは，避難所滞在者に行き渡る数を用意することがが情報化・活用に結びつかない求められるが，それ以外にも指定避難所以外のパターン 4 ：情報が組織の壁を越えられない

場所に避難している（在宅避難・コミュニティ避

上で挙げた例に当てはめると，パターン 1 は被難）被災者が配食のみをもらいに来るケースもあ害の状況がわからない状態，パターン 2 は支援物る。熊本地震で注目された車中泊避難者について資の配送計画は決まっているが避難所にはそのこも同様である。数を数えるという一見単純な課題とが知らされていない状態，パターン 3 は避難所

は，数える対象の複雑さと実施手順の不在によっで必要な物資はわかっているがそれに基づいた配て，災害時には困難な課題として浮かび上がって送が行われていない状態，パターン 4 は民間支援

くる。

団体が把握した健康や介護の課題が行政保健師に伝わっていない状態，ということになる。

避難者情報の電子化も個人情報への配慮から取扱いの難しい課題である。2018年 7 月の豪雨災害災害による被害を最小限に抑え，復旧・復興とでは，岡山県倉敷市の 2 つの避難所で避難者情報

生活の再建に向かうためには，自分の身を自分での電子化について真逆の対応が取られていた。A

守る「自助」，家族や地域コミュニティや民間の避難所では，安否確認が容易にできるよう，避難支援者たちで助け合う「共助」，公的機関や行政・所利用者登録票の電子化作業を住民が申し出た国による「公助」のそれぞれが調和することが重が，避難所運営者である行政職員は個人情報への要である。本稿では，
「自助」
「共助」
「公助」にお配慮から電子化を実施しなかった。この避難所でける情報連携の課題を具体的な例を挙げて解説

は，安否確認依頼への対応は，行政職員がファイし，その課題を解決すべく取り組まれているチャ

ルにとじられた避難所利用者登録票を目視で検レンジを紹介する。

索するか，マイクでのアナウンス（一部の部屋のみで全体には行われず）で対応していた。そのた

2. 2 避難者情報の課題

め，安否確認があったときに不在だった住民やア「避難所にいま何名の被災者がいるか」を把握

ナウンスのない部屋に滞在している住民への安否

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自然災害科学 J. JSNDS 38 -2（2019 ）確認対応は不十分なものであった。一方で，別の業務量が増えている行政職員の手に余るのが現状

B 避難所では，避難所利用者登録票を電子化するである。このような要支援者のニーズに対応する

ことの了解が得られ，地域住民が個人の PC で入ためには，災害時の経験が豊富な災害支援団体，

力・印刷し，翌日には避難所内に氏名と住所の一

地域の福祉ニーズに詳しい社会福祉協議会や福祉部，滞在している部屋が掲示され，安否確認をし系 NPO 等との連携が不可欠であるが，行政の視たい人はこの名簿から探すことが可能となってい点から見ると，災害時の過酷な業務の中で外部団た。

体と新たな協働を立ち上げ調整を行うことは容易

この 2 つの避難所の方針はほぼ対極である。一ではない。さらに，被災者のニーズは時間を追っ見すると，B 避難所が良い対応，A 避難所がややて変化するため，タイムリーかつ継続的な情報共

硬直的な対応，ととらえられがちであるが，実は有体制が求められる。このような情報共有体制の制度から見たときにどちらが正しい，どちらが間

不備は，ニーズの取りこぼしにつながることとな違い，ということは言いにくい。内閣府防災担当

る。

が作成した避難所運営ガイドライン には，避難支援者間連携の課題は行政と支援団体の間に者名簿の作成についての項目はあるものの，その限 っ た こ と で は な い。 社 会 福 祉 協 議 会 や 災 害

電子化や掲示の要否については記載されておらNPO などの民間支援者は，行政の公的支援ではず，この点から考えると A 避難所の対応はガイ

カバーできない私有地への支援（泥かきや家の片ドラインに違反しているわけではない。B 避難所

付けなど）を行っている。その中でも災害ボラン

で住民が個人の PC を利用して避難者名簿を作成

ティアセンターを運営する社会福祉協議会は個人したことは，収集した個人情報を『安全に』管理

の自宅を中心に行う，また災害 NPO は個人住宅

運用するという視点からはやや逸脱しているともに加えて店舗兼住宅にも支援に入るなど，支援対言えるが，一方で避難所運営ガイドラインに記載

象の違いがある。また，子供のケアを専門とするされている「安否確認への対応」についてはうま

団体，避難所運営支援を得意とする団体，重機のく対応できていると言える。個人情報の適切な管運転や高所作業等の専門技術を持つ団体など，各理と災害時の安否確認は両立には指針となるがガ支援者にも得意分野がある。専門スキルを持つ支イドラインの策定と現場での実施の両方に課題が援者は，特化したニーズに対応できる一方で，専残っている状況である。

門外の支援に関しては対応が困難な場合もある。

1）

たとえば，がれき撤去ために被災した住宅に入っ
2. 3 支援者間連携の課題

た重機専門の支援者が，被災により介護を受けら

被災者の中には乳幼児・妊婦・高齢者・障害者・れずに困っている家族がいることを知った場合，外国人・継続的治療が必要な患者といった特別なその支援者自身は介護専門職ではないので直接そニーズを持つ人たちがいる。こういった人々のの困りごとにアプローチすることは難しい。このニーズを把握して支援につなげることは，内閣府

家族のニーズに応えるためには，介護支援を専門

防災担当の避難所運営ガイドラインにおいても優とする支援者にニーズをつなぐ必要があるが，重先的に実施することの一つに挙げられている。し

機専門の支援者が介護を専門とする支援者を探しかし，避難所の管理をするために派遣される行政出して状況を的確に伝えるのは容易ではない。東職員の多くは災害時の対応に不慣れであり，行政

日本大震災では，支援者間の調整が働かず，マスの災害対応マニュアルに則った最低限の業務を行

コミで報道された地域など特定の地域への支援のうだけで精一杯という状況にあることは想像に難

偏りが問題となった。どのような支援者がどこでくない。避難者のなかにどのような人がいるか，活動をしているのかを知り，効果的な支援のため

どのような特別なニーズがあるのかの把握とそのの連携を調整する機能が必要という声が高まってニーズにマッチした支援の実施は，災害によって

きた。

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防災・減災と先端的な情報処理技術に関する現状と展望

2. 4 健康支援の課題

切な支援をコーディネートするためには，被災者

災害時の健康課題は，災害サイクルのフェーズ

がどこで何に困っているかというニーズ情報と支変化にともなって変化する。災害による外傷や持援者がどこでどんな活動をしているかというシー病の悪化などの急性期対応，避難生活による生活ズ情報が必要である。このような一連の意思決定

習慣病の悪化，ストレスからくる様々な症状，泥において，そもそも情報が収集されていなかったやほこりによる呼吸器障害などが目立つ亜急性り，必要とする人にとどいていなかったり，利用

期，PTSD や生活再建の課題や親しい人を亡くし可能な形にまとめられていなかったり，組織の壁たことによるアルコールや暴力などへの対応が必を越えられなかったりすると，情報の流れが整わ要となる中長期というように，フェーズが変化しないことによる様々な不具合が起こるのである。

て行くにつれて，対応が必要となる事柄も変化する。災害時の健康対応というと，急性期の医療に

2. 6 情報の流れを整えるための様々な取り組み

注目が集まりがちだが，時間の経過に応じて，ニー

公助における情報課題解決アプローチの代表とズにあった健康支援が継続していくことが重要でして，府省庁連携防災情報共有システム（SIP4D）ある。

が挙げられる。SIP4D は，内閣府戦略的イノベー

健康支援の担い手もまた，フェーズとともに変ション創造プログラムのひとつとして開発が行わ化する。災害発生直後は，地域の医療機関も被災れた，災害時に府省庁・関係機関等の間で横断的し，医療ニーズに比べて供給力が極端に少なくな情報共有や利活用を実現するためのシステムでなる。公助においては，災害時派遣医療チームある（図2-1）。各府省庁は，災害が発生するとそ（DMAT）や日本医師会災害医療チーム（JMAT）

れぞれの所管業務に基づき関連情報を収集するが被災地に入り，急性期の医療ニーズの受け皿とが，省庁間横断的な情報共有にはこれまで多くのなるが，彼らは地域の医療体制の復旧とともに撤課題があった。SIP4D は各省庁の収集した情報を退していく。保健師が中心となって活動する災統一的に取り扱い，地図情報，気象情報，被害情

害時健康危機管理支援チーム（DHEAT）は JMAT報等を統合して提供する，いわば「公助」を担うよりもやや長い期間現地活動を行い，地域の保健情報システムである。たとえば国土交通省から得医療リソースと協働して住民の健康調査によるられた災害前後の航空写真，農林水産省が所管す

リスクのあぶり出しと保健医療サービスへのつるため池防災支援システム，厚生労働省が把握しなぎを担う。他方で，民間支援者である NPO やている DMAT の活動状況，気象庁からの雨量デー

NGO は急性期から復興期の長期にわたって物資

タ等が SIP4D によって統合され，地図上にマッの支援や片付けなどの独自の支援活動を行いながピングされた情報として提供されることで，災害ら，その過程で発見した保健医療ニーズのつなぎが発生した自治体の災害対策本部等で救援活動計先をその都度模索している状況である。

画や物資輸送計画の策定をはじめとする様々な意
思決定に活用可能となる。

2. 5 これらはすべて「情報課題」

さらに，SIP4D を活用した国・地方自治体・上に挙げた「避難者情報」「支援者間連携」「健康」

民間企業の協働の枠組みとして「災害情報ハブ」の課題は，すべて「情報に関連する課題」である。

が提案されている。災害情報ハブを実現するた

情報課題というと，通信環境，あるいは個人情報

めの活動として，内閣府では ISUT: Informationの取り扱いに関する部分がクローズアップされがSupport Tram を組織し，各自治体での災害対応

ちであるが，情報とはそもそも，意思決定におけ

訓練への参加や，災害発生時に被災自治体に入っる不確実性を減少させるもののことを指す。配食ての情報支援活動を行なっている。

の個数を決定するためには，何人の被災者が食事

このように，公助の部分では IT を活用した情を必要としているのかを知る必要がある。適時適報の統合と共有の仕組み化が進んでいる。一方で，

125

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図2-1

公助における情報共有のための「SIP4D」「災害情報ハブ」「ISUT」

民間支援では，支援者連携のための情報共有の仕て，災害時の情報支援を専門とする団体である情組みが検討されているが，IT の有効な活用には

報支援レスキュー隊（IT DART）が JVOAD は共まだ多くのチャレンジが必要という状況である。

同で「支援状況見える化システム」のプロトタイ

民間支援の特徴の一つとして，それぞれの団体がプ開発を行っている2）。
「支援状況見える化システ

自律的に活動を行っていることが挙げられる。こム」は，情報共有会議で収集した支援者の活動状のことは，タイムリーかつ被災者のニーズにマッ況の集計とマッピングを行い，支援状況の可視化

チした柔軟な支援の実現に寄与しているが，他方情報を提供する（図2-2）。これによって地域ごと，で情報の集約が難しいという課題とも関連してい分野ごとの支援の状況が把握できるようになったる。そこで，支援活動を効果的効率的に行うためが，現時点では他方で各支援団体の意思決定を支の連携を調整する機能が必要という声を受けて設援できるようなタイムリーな情報提供ができるま立されたのが，全国災害ボランティア支援団体

でには至っていない。初動の情報収集から行政とネットワーク（JVOAD）である。JVOAD は，現の連携，ニーズ・シーズのマッチングを支援する

地で直接支援活動を行う団体が円滑に活動できる

統合的な連携支援プラットフォームの実現が望まよう，調整や後方支援を担うことに特化した団体

れる。

で，災害時には現地の自治体，社会福祉協議会，

保健医療分野では，EMIS と J-SPEED という

NPO 等と連携して，「情報共有会議」を開催し，

2 つのシステムが稼働している3, 4）。EMIS は災害

情報共有や活動調整の場を提供している。このよ

時の医療機関どうしの連携を目的とした情報シス

うな「共助」を支援するための情報システムとしテムで，DMAT の活動状況，病院被害情報，患126

防災・減災と先端的な情報処理技術に関する現状と展望

図2-2

民間支援者のコーディネーションのための「支援状況見える化システム」

者受け入れ情報などが，医療機関と自治体で共有

ツール，すなわち「自助のツール」として「いまできるようになっている。EMIS が地域全体の医から手帳」「これから手帳」の配布が試みられた（図療機関の状況を共有するのに対して，
J-SPEED は，2-3）。今後これらのツールがスマホアプリ等で実災害時に個別の患者の診療記録を蓄積・共有する装され，データ収集・分析・意思決定への活用のシステムである。東日本大震災以降，医療支援チー

仕組みが整っていけば，平時からの防災・減災やムごとに診療記録の形式が異なることで，チーム安心できるまちづくりの基盤システムとしても利が入れ替わると継続的な記錄ができなくなること用できる可能性がある。

が課題であった。J-SPEED の開発により，統一的なフォーマットが実現し，熊本地震，平成30年

2. 7 情報技術 =「情報の流れを整える」技術

7 月豪雨災害では医療チームの入れ替わりに伴うここまで，災害時の情報技術の活用の前提とな

診療記録の混乱は減少しスムーズな診療の引き継る「情報課題」について整理・概観し，情報の流ぎが実現することとなった。

れを整えるために「自助」「共助」「公助」のそれぞ長期化する避難生活の中では，避難所・仮設住

れでどのような取り組みとツール開発が行われて宅・被災した自宅で生活をする人々が，診療所へいるのかについて解説した。
「情報技術」というと，のアクセスに困難を感じていたり受診をためらう

スマホ，PC，インターネット，ドローンなどのケースへの対応も必要となる。さらに，生活再建

デジタル機器の活用が頭に浮かぶが，筆者は本来に忙殺される中で自身の健康を考慮する機会の減の「情報技術」とはあくまで「情報の流れを整え

少，それにともなう徴候の見過ごしや持病の悪化る」ことを目的とする一連の技術であり，記入しを防ぐために，一人一人の健康への気づきを促やすいフォーマットやわかりやすい分類を実現す

し，さらには災害によってヴァルネラブルになるるための色分け，付箋，手帳の発行などのアナロ

人々をすくい上げるような保健分野での施策が必グな方法論をおろそかにしてはならないと考えて要となる。平成30年 7 月豪雨災害で大きな被害がいる。筆者は，IT DART の一員として災害時の出た倉敷市では，被災住民のセルフケアのための情報支援活動を行っており，現場で発生している

127

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図2-3

被災者一人一人の情報を蓄積する「いまから手帳」「情報課題」を解決するための「情報技術」をデジ

3 ．防災・減災と AI
村上明子3・渡辺日出雄4

タル・アナログにこだわらずに導入することを心がけている。
「デジタル技術」からの視点だけでなく，現場の「情報課題」に寄り添った技術開発が3. 1 はじめに進められていくことを願っている。

2000年代後半から始まったといわれる第三次人工知能（AI）ブームもすでに10年を過ぎ，ブーム

参考文献と呼ぶのには長すぎる時間が経過している。この1 ）内 閣 府 防 災 担 当， 避 難 所 運 営 ガ イ ド ラ イン，http://www.bousai.go.jp/taisaku/hinanjo/
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Vol.40 No.3，pp279-287，2016.03．
4 ）久保達彦・渡 路子・小井土雄一，災害時診療概況報告システム J-SPEED の技術特性，健康開発，Vol.23 No.2，pp.39-45，2018.12．

ムーブメントは，多くが機械学習や深層学習の台頭による話題により作り上げられたものだが，1990年代から地道に開発されてきた手法がビジネスの現場で実際に役立つツールとして使われる時代と一致したことも幸いし，長い注目が続いているといえる。ビジネスの現場では，例えばチャッ
トボットによる質問対応や保険の支払いの自動査定など，今まで人間がやることによりコストが発生していたものが続々と置き換えられはじめ，逆に「AI が人の仕事を奪う」といったセンセーショ
ナルなことも言われるまでになった。
前回までのブームでは実験室的なシステムで実用に耐えられなかったものが多かったのに対し，「結果に信頼性がある」というだけではなく「実時間で結果が得られる」ということもビジネスで多用されるようになった理由であろう。この実時間で結果が得られるという点は，ビジネスの現場だ
けではなく，災害に見舞われた際の災害対応に対3

4

日本アイ・ビー・エム株式会社東京ソフトウェア開発研究所
日本アイ・ビー・エム株式会社東京基礎研究所

128

防災・減災と先端的な情報処理技術に関する現状と展望

して AI 技術が使われるきっかけの一つになって災害への準備期間となる。リアルタイム性が求めいる。災害の多い日本では「人工知能が災害対応られるのは主に2. の現状把握と判断であり，1. とに使えないのか」という議論も多く聞かれている

3. は多少時間がかかったとしても許容される。次が，その多くが人が作業困難な地域でのロボットの章から，それぞれにどのような技術があり，将利用など「わかりやすい」人工知能として考えら来を期待されているかについて述べる。

れてきた。しかし，実際に求められているのはそれだけではなく，災害に対しできる限りリスクを

3. 3 予測と準備に用いられる技術低減していち早く元の状態に戻す「レジリエンス

災害に関連した予測といえば，まず気象予測を（回復力）」性を備えたシステムであるといえる。

思い浮かべるのではないだろうか。水害や台風，

渡辺1）によれば，レジリエンスとして備えるべき

土砂災害などは天候に起因して起こるため，気象

性質とは，以下の 3 つであると言われている。

予測によって被害が出る前に予測を立てることが可能なものの一つである。

1 ．進展する事態への対応と迅速な復旧のため

例えば，台風の接近を予測することで，地盤のの，柔軟なプロセスとツールを用いた十分な悪い地域へ土砂災害の注意喚起などを行い，場合備え，及び意思決定が円滑に行われる仕組み

によっては予防的に避難させるということも可能

2 ．ICT インフラによるリアルタイムモニターにである。たとえば，降水量を非常に細かい地域のより，人間が状況に応じた判断をすばやく行単位で予想することができれば地域における冠水

うことを支援できるの予想を行って，事前に通行止めの処置なども

3 ．災害時だけではなく通常時も使われるできるだろう。IBM ワトソン研究所では，DeepThunder 2）という気象予測システムの研究をして

特に，3. で取り上げられる点は重要である。災害

おり， 1 km グリッドで約48時間先までの予測が対応のシステムは災害時にいざ使おうとしても，可能になっている。これを利用して冠水する道路操作に詳しい人がいなかったり，想定外のデータを予測し，交通シミュレーターによって渋滞の予によってシステムが動かなかったりと言うことが測を行えば，事前に道路混雑の予想や，効率的な起き，使われない場合がある。そのような事態を警官の配置などを計画することが可能になる。図避けるため，そのシステム自体が通常から可動し3-1にこの 2 つの技術を組み合わせた洪水下のシており，通常時と非常時でシームレスに状態が移

ミュレーション結果を示す。水色のエリアは洪水行するのが望ましい。本稿ではこのようなレジリ

シミュレーターにより予測された洪水のリスクのエンスなシステムを実現する，AI の要素技術に高いエリアであり，このエリアには車は進入でき

ついて述べる。

ないという設定で交通シミュレーションを実施している。

3. 2 防災・減災で用いられる AI の種類
防災・減災で用いられる技術は多くあるが，大きく分けて次の 3 つの使われ方をする

このような気象予測システムは台風などの非常時の対策用と考えられがちだが，たとえば農業な
どでは悪天候にかかわらず天候の状態を知りたい
こともあるため，非常時と通常時の両方で使える

1 ．予測と準備技術の好例といえるだろう。

2 ．現状把握と判断
3 ．振り返り3. 4 発災時のための技術
3. 4. 1

発災直後

災害のフェーズと合わせて考えると，1. が災害発

発災時に一番重要なことは，現状を把握し，次生前，2. が発災直後と発災後の復興期，3. が次のの行動に対する決定を下すことである。発災直後

129

自然災害科学 J. JSNDS 38 -2（2019 ）

図3-1

洪水下の交通シミュレーション（リオ・デ・ジャネイロ市）

ではどこに避難誘導すればよいのかを判断し指示ンが完了するといった技術的課題の他に，その地を出すことが重要であるが，避難経路は確保され域の住民の運転特性などを様々なデータから事前ているのかという状況把握も必要であるし，さらに取得することが必要となり，プライバシーなどに避難手段が車であれば渋滞は発生しているのか

社会的な問題を議論していく必要がある。

という情報も必要になる。
通常の渋滞予測で使われている技術は，過去

3. 4. 2

発災数日後の GPS データなどから統計的手法で予測するとまた，発災から数日が経過した復興期は，多くいうものだが，過去とは違う状況が起きた場合にの場合情報は錯綜しており被災地の状況の把握ははこの方法では適応できない。IBM 東京基礎研

かなり困難である場合が多い。例えば，現地で必究所で行っている，車をエージェントとした交通要とされている物資の種類や，その量などを把握シミュレーション・システム IBM Mega Traffic

することは必要であるにも関わらず，正しい情報

Simulator

では，過去のプローブカー・デー

5 3-5）

を取得することは難しい。

タ（車の GPS による移動軌跡データ）や交通セン

理想的には，地域や避難所などを回って要望を

サス・データなどをもとにドライバーの運転モデ聞くことができればよいのであるが，なかなか被ルを作成し，これをエージェントに埋め込むこと

災地では人手も足りず，かつ交通手段も限られるによってシミュレーションを行っている。これにことが多いため広範囲な聞き取り調査は難しい。

より，発災時に実際に起きている状況のシミュ

一方で，SNS では「水が足りていません」や「食レーションを実施する仮想空間上にその状況を反料が足りない」といった要望は多く投稿されてい映させることで対応が可能になる。

る。このような投稿は，地名や避難所名といったこのような交通シミュレーションを用いれば発地域の手がかりとともに投稿されていることが多災時にリアルタイムで避難誘導をすることが可能い。自然言語処理を用いて，このような投稿からと思われるかもしれない。しかし，そのためには「足りないもの」を抽出し，その地名あるいは避意思決定に十分に間に合うようにシミュレーショ

難所などの場所の同定とともに可視化することに5

IBM Mega Traffic Simulator の研究の一部は，科学技術振興機構 CREST および総務省 PREDICT の助成により行われた。

よって，大まかに現地での要望を知ることができる。
図3-2に，IBM Watson Explorer 6）を用いた2016

130

防災・減災と先端的な情報処理技術に関する現状と展望

図3-2

熊本地震の水不足を訴えるツイートの市町村ごとの可視化。左：ツイート数，右：相関値

年の熊本地震の際の「水が足りない」というツイー

災害対応を時系列に起こしたクロノロジーをもとトの可視化を示す。これは，地震の余震・本震前に振り返りを行うが，もし詳細な記録，例えば会後の2016年 4 月 9 日から19日までのツイートの中

話のやり取りなどが残っている場合には，それらから抽出したもので，「水が足りない」「水不足」

を用いて振り返りを行うことが可能となる。

などの表現のツイートを，そのツイート内の熊本

2011年の東日本大震災時の福島原発事故の場合

県における市町村ごとに可視化したものである。

は，福島第一原発と東京電力本社を中心とした

左の図はツイートのカウントの大きいものが，右拠点とのビデオ会議の録画が残っている。NHK

の図は全体のツイートに対しての相関の高いもの

はその会話を人手で書き起こし分析をすること

が，赤く表示されている。これによると，被害ので，原発事故の対応についての詳細な分析を行っ大きかった益子町や阿蘇市での水不足を訴えるツた7）。これによると，福島第一原発の吉田所長は，イートが多いことがわかるが，水の不足したとい

事故後ほぼ不眠不休で対応にあたっており，自然うツイートと特に相関の高いという意味でみる

言語処理を用いた分析により，体調不良でしばらと，嘉島町が特に相関が高くなっていることがわ

く電話会議上に現れない期間の前には体調不良のかる。これは，益子町，阿蘇市は水不足を訴える

前兆も明らかになった。このような分析は災害時

ツイートに限らずツイート数が多い一方で，嘉島のリーダーシップのあり方についての一つの参考

町は水不足を訴えるツイートが多く占めていることなり，この会話をさらに分析することは多くのとを示している。このような不足品の地域による示唆をもたらし，今後の災害対応に多くの教訓を把握のためにソーシャル分析を用いることは，デもたらすであろう。

マや地域による偏りに注意する必要はあるが，検討の余地はあるかと思われる。

3. 6 おわりに
本稿では，防災・減災で用いられる AI を，災3. 5 振り返りに用いられる技術

害フェーズに合わせて実例をあげて紹介した。特

発災から時間が経過すると，その災害の対応にに発災時にこのようなシステムが使われるために対しての振り返りが行われることが多い。多くはは，先に挙げた平常時から使い慣れておくという131

自然災害科学 J. JSNDS 38 -2（2019 ）広く，そしてもれなく把握するためには AI の技

4 ．人間とロボット・AI が協働するクラ
イシスマッピング術は不可欠であるが，人間がその利用について慣

古橋大地6点が重要であろう。意思決定支援として，状況をれていなければ，災害の現場では利用は後回しにされ使われなくなる。災害対応の予算は通常時の4. 1 はじめにシステムとは別に考える組織が多いが，この点を米国政府がクリントン政権であった西暦2000年

鑑みて災害対応のシステムを考えると良いであろを境に，世界中でネオジオグラファーと呼ばれるう。

人々が増えてきた。従来のジオグラファーは，専門教育を受け高品質な地図を作成し分析する知

参考文献

識を持ち合わせた，いわゆる地図利活用のプロ

1 ）レジリエントな社会を実現する情報技術，渡辺
日出雄，情報管理 vol.57 no.2，2014
2 ）T r e i n i s h , L . ; P r a i n o , A . ; C h r i s t i d i s , Z . .
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Nineteenth Inter national Conference on
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3 ）Ide, T.; Imamichi, T ; Kato, S; Mizuta, H.;
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parallel large-scale traffic flow simulation”. PLDI
2012 X10 Workshop. Beijing, China. 2012-06
5 ）Suzumura, Toyotaro; Kanezashi, Hiroki. “Highly
Scalable X10-Based Agent Simulation Platform
and Its Application to Large-Scale T raf fic
Simulation”. 2012 IEEE/ACM 16th International
Symposium on Distributed Simulation and RealTime Applications. Dublin, Ireland. 2012-10
6 ）IBM Watson Explorer https://www.ibm.com/jpja/products/watson-explorer
7 ）NHK スペシャル連動企画 運命の 1 号機 3
万会話 が明かす真実 https://www3.nhk.or.jp/
news/special/shinsai6genpatsu/

フェッショナルな立場であった。しかしこの年を境にして米国の運用する衛星測位システム GPSの精度を意図的に約30 m 程度に下げていた SA と呼ばれる信号劣化処理を米国大統領令によって解除し，水平方向で誤差数 m の現在地特定ができるようになった。この，国や人種，性別を問わず，誰もが最先端の測位技術を利用できるオープンな仕組みによって，すべての人が GPS 端末を持ち，誰でも簡易に測量行為を行うことができ，それまで考えられなかったような様々な地図サービスを高度に発展させる時代へと突入した。つまり専門教育を受けずとも，誰でも伊能忠敬のようにいつでも測量を行えるようになった。Turner は彼らのことをネオジオグラファーと呼び1），その特徴
として自分の位置を元に気軽に地理空間情報を作り，チェックインサービスや写真に対する位置情報付与（ジオタギング）など，多くの友人や不特定多数の人々とシェア（共有）する文化が生まれた2）。合わせて，モビリティとしての自動車，公共交通機関，二輪車や，今後普及してくるであろう自動運転を前提とした MaaS，街なかを移動するであろう UAV，UGV といったロボットらがこ
れらの測位技術と地理空間情報を活用すること
で，より高度な社会サービスを提供する時代はすぐそこまでやってきている。本稿では，発災時に迅速に機能するために取り組んでいる災害時の迅
速な地図情報更新活動であるクライシスマッピン
グの現状と，ロボット・AI 技術と人が災害に対して備え協働することで何ができるのか，その目
6

青山学院大学／京都大学防災研究所

132

防災・減災と先端的な情報処理技術に関する現状と展望

指す方向を整理し報告する。

の 壁 を 超 え，NASA や JAXA，SPOT，GeoEye，
DigitalGlobe，NOAA，Google，世界銀行といっ

4. 2 地図の民主化と2010年のハイチ地震

た地球観測衛星画像 / 航空写真プロバイダーや，

自然災害発災時の現場の状況を地図上にマッピ

現地の地図情報を持つ米軍，CIA などの情報が収ングし共有する活動は2000年以前からも行われて集，整理，共有され，現地に行かずして多くの情きた。例えば日本の自衛隊は災害派遣要請がかか

報ボランティアがインターネット回線を利用してると，派遣される自衛官用に地理情報隊が紙地図

自宅からこれらの活動に参画できるようになっとしての地形図を大量に印刷して供給する。発災た4）。このようなインターネット技術を活用して，後の状況が書き込まれるのは現場に到着後の作業

危機的状況下の被災地を地図情報の視点で遠隔支となるが，彼らの行動を決める非常に重要な情報援する活動をここではクライシスマッピングと呼となる。紙地図だけでなく，1995年の阪神大震

ぶ。それまでの OSM の活動は地図情報を充実さ

災，2004年の新潟県中越地震では，地理情報シスせることに重きを置いており，社会課題に対するテム（GIS）を活用した被災地の情報がデジタルアプローチは大規模には行われてこなかった。し地図として作成され，情報ボランティア活動が注かし，このハイチ地震クライシスマッピングを

3）目されるようになった 。しかし当時はインターきっかけに，その重要性と防災・減災に草の根のネット環境が十分に整備されておらず，技術的に地図作成ボランティア活動であるクライシスマッ

も未熟であったため，情報更新の即時性とオープ

ピングが役に立つことを理解したマッパーと呼ばン化には課題が残されていた。そのような背景のれる地図作成者が増え，世界中の仲間と地理空間中で，2004年に公開された OpenStreetMap（以下情報を共有することによって，誰もが自由に使えOSM）と2005年に公開された Google Maps/Earth

る世界地図が実現できるのではないか，という大はそれまでのウェブ地図サービスの技術レベルを

きなゴールを目標に，2019年現在のべ約500万人

大きく引き上げ，2008年の中国・四川地震などで以上のボランティアマッパーと呼ばれる人々が地

Google My Maps と呼ばれる参加型地図情報サー図を更新し続けている。歴史的にみて，地図は軍ビスの活用が加速してきた。このような背景の中

事機密情報であり，その取扱はしばしばシーボル

でクライシスマッピング元年とも呼ばれている

ト事件のような問題を引き起こしてきた。しかし，2010年のハイチ地震が発生した。発災当時，オン

2005年以降のウェブ地図技術の劇的な発展と，市ライン上で利用可能な代表的ウェブ地図サービス

民レベルでの地図の共有が一般化することによっであった Google Maps, Yahoo! Maps, Bing Mapsて前述のネオジオグラファーが「地図の民主化」

そして OSM はそれぞれ，被災地のハイチ首都を実現したといえる（図4-1）。

ポルトープランスの地図情報粒度7が低く，中縮尺・大縮尺レベルでの利用には不適な状況だっ

4. 3 Digital Humanitarian といううねりた。当時 Google は Map Maker（2017年 3 月21日

2010年のハイチ地震クライシスマッピングをに運用停止）と呼ばれる参加型地図情報作成プロ

踏 ま え て，OSM コ ミ ュ ニ テ ィ は Humanitarian

ジェクトが動いており，OSM はメーリングリス

OpenStreetMap Team（以下 HOT）と呼ばれるクトと Wiki 上で呼びかけが行われ，被災地の地図

ライシスマッピング活動を主導的に行う実働部隊

情報を遠隔からマッピングすることで迅速に大縮が組織化し，英国に本拠地を置く OpenStreetMap

尺の地図を提供する情報ボランティア活動が数千Foundation（以下 OSMF）とは別組織として機能

人規模で行われた。このときに特筆すべき事は，するようになった5）。この HOT は世界銀行等のGoogle Map Maker にせよ，OSM にせよ，組織

国際機関や mapbox などの企業スポンサリングを受け，開発途上国を中心とした有給スタッフを雇

7

地理情報の細かさのこと用するなど独自予算で活動を続けながら，複数人

133

自然災害科学 J. JSNDS 38 -2（2019 ）

図4-1

2010年ハイチ地震前後での OpenStreetMap データの変化（左：発災前，右：発災後），© OpenStreetMap, CC BY-SA

で同時に OSM のマッピング活動を効率良く行う

4. 4 具体的なクライシスマッピング作業例

作業分担支援ツール「Tasking Manager」6）や，入

具体的にクライシスマッピングとは何をすれば力された OSM 地物データの分析ツール「OSM

よいのか，OpenStreetMap を用いた例で紹介すAnalytics」7），またドローンによる空撮画像を共る。基本的には OSM データベースを直接更新す有するための「OpenAerialMap」8）など，多くのツーる一般図作成としてのクライシスマッピングと，

ル開発と運営，そしてクライシスマッピングコ

OSM を背景に主題レイヤを重ねて特定の情報に

ミュニティの活動支援を行っている。また HOT

重きをおいた主題図作成としてのクライシスマッ

以外にも，Google は Crisis Response プロジェク

ピングの 2 種類がある。前者の場合，可能な限りトして社内ボランティアチームを組織化し，安否最新の，できるならば発災後の衛星画像・航空写確認のための Person Finder や Google Maps 上に真を入手し，その情報を元にトレース作業を行う。

9）

被災地情報を共有するマップサービスを運営 。

対象となる地物は建物と道路のケースが多く，ま更に多くの国際的なクライシスマッピングに関わずはどこに人が生活していたのか，道路の状況はる組織を束ねる Crisis Mappers Network という組

どうなっているのか，助けるべき人々の状況と，織も存在する10）。日本国内においても古くから活助けるために現地で行動する方々にとって必要な動実績のある京都大学防災研究所の Emergency

地物情報の粒度をできるかぎり細かく充実させて

Mapping Team（以下 EMT）11）や，防災科学研究いくことが何よりも重要となる。この場合，多く

12）所のクライシスレスポンスサイト（NIED-CRS） ，は被災地の状況をある程度把握している地元マッ

N2EM の他に，NPO としてクライシスマッピン

パーと現地救援活動を担う赤十字や国境なき医師

グ活動を組織的に行うクライシスマッパーズ・団などの組織から HOT Tasking Manager に活動

ジャパンやクライシスマッピング活動も含めて包要請のプロジェクトが投稿される。その要請内容

括的に被災地の IT 支援を行う IT DART，大手自で指定された領域で対象となる地物を，同時多発

動車会社からの通行実績を地図上に展開する ITS-

的に地図に入力開始する。参加するボランティア

Japan 乗用車・トラック通行実績情報など，2011

数によっても変わるが，早ければ 1 日以内，通常

年の東日本大震災以降は，日本国内においてもク

でも数日以内には投稿されたプロジェクトが終わライシスマッピング活動に関わる組織やプロジェる程の規模にボランティアコミュニティも成長しクトが相互に連携し，その活動の幅を広げ，デジてきている。後者の主題図作成クライシスマッピ

タル技術を駆使した人道支援活動として重要な役

ングは，よりインタラクティブに被災地や被災地割を担い始めてきている13）。

へ向かう救援チームとのやりとりから生まれてきている。2018年夏の西日本豪雨災害では，岡山県

134

防災・減災と先端的な情報処理技術に関する現状と展望

倉敷市真備町の現地ボランティアから最初に来た的なクライシスマッピングのやりかたが出来上

リクエストは，真備町に向けて移動中の支援車両

がってきた（図4-2）。

が南側の川辺橋に集中して大渋滞が起こっている
現状と回避方法を伝えるための北側，総社大橋経
由ルートを推奨するための案内図の作成だった。

4. 5 災害ドローン救援隊 DRONEBIRD が目指す未来

これらの地図を日毎に更新しながら，外国人の支

これまでのクライシスマッピング活動の主役は援者にも受け渡せるように英語版の作成なども実人間であった。被災地の情報を収集し，得られた施。また避難所に設置された仮設トイレなどの情報を人間が判断し地図へと入力してきた。具体

日々位置や数が変化する要素を主題図として展開

的には航空写真に写っている道路や建物などの地する作業も同時並行で行った。日に日に行政から物を目視で判読し，形状をトレースするなど人海提供される情報や現地ボランティアから提供され戦術の為せる技が主であった。しかし，使用するる情報も含めて，カテゴリを整理し，わかりやす

航空写真や衛星画像の分解能が粗いことや，撮影い方法で地図に重ね，umap といった，主題レイ

時期が古いケースが散見され，発災後の撮影デー

ヤをオーバーレイすることのできるツールを駆使

タがベストであるがそれが迅速に提供できる世のすることで，次はどんな地図が必要なのか，臨機中にはまだ到達できていない。また，地図入力の応変に考え対応してきた。2018年の西日本豪雨災

アプローチとしても徐々に機械学習などのコン害では，現地ボランティアや，仮設トイレを提供

ピューターとの協働作業は確立されつつあるもの

する非営利団体，日本赤十字などの現地救援チーの，現時点では人間が担う部分が圧倒的に多い。

ムなど多くの組織とのやり取りの中で，彼らが必このような状況を解決するために，ロボティクス

要とする地図を一緒に考え共有する，そんな実質と AI 技術を段階的にクライシスマッピングに取図4-2

2016年熊本地震でのクライシスマッピング作業，©OpenStreetMap, ODbL

135

自然災害科学 J. JSNDS 38 -2（2019 ）り入れ，作業の効率化を行う試みが進められてい4. 6 機械学習による地図の半自動作成

る。災害ドローン救援隊 DRONEBIRD は，発災

2019年 3 月に発表された，日本国内における後の航空写真を市民レベルですばやく撮影し公開

Google Maps 地図データが旧来のゼンリン社製地する迅速性に重きをおいた草の根の情報ボラン

図データから Google 独自のグランドトゥルース

ティアである。特に運用する空撮用ドローンは原

地図に差し替わったことが大々的に報じられた。

則オートパイロットで，広範囲を自動飛行し撮影

ナビゲーションにも用いられるトポロジカルにもする。プロフェッショナルな用途でのドローン運

正確なベクトルデータ作成を Google はどこまで用では経験豊富なパイロットが手動操作で扱うこ自動化しているのか，その品質が様々な形で評価とが多いが，ロボティクス技術の進化によって，され，機械学習による航空写真画像誤判読や，ユー

一般市民でも手の届く技術となっている。また，

ザーの移動軌跡を辿ることのできるプローブデー

経験豊富なメンバーが平時に飛行実験を行い，安タからの道路判定で，私有地や業務管理用施設，

全が確認された航路データを共有することで，誰歩道を一般車両向けナビの経路として選択してしもが同様の飛行ルートを自動制御で再現すること

まうなど，地図の自動作成の課題は山積している。

ができる。このように，ドローンをはじめとする

これらの取り組みの中で比較的成果が出始めていロボティクス技術の一般化によって，高度な訓練る事例を紹介する。効果的に用いることで，災害と経験を積まなくても，危険な場所に人間が直接時の迅速な地図情報の作成を強力に支援する可能アプローチしなくても，ロボットが情報収集して性を秘めている。

くれる時代はやってきている。また撮影された航空写真画像の分析も機械学習を中心とする人工知4. 6. 1

能（AI）技術発展の恩恵を受け，全てではないも2017 年 よ り，Facebook は Digital Globe（ 現Facebook の事例のの，かなりの地物認識と地図編集をコンピュー

MAXAR）社の高分解能衛星画像をベースに，タターに託す未来が見え始めている（図4-3）。

イ国全域の OSM 道路データを整備するため，画像の自動判読技術を投入し始めた。あくまで道路

図4-3

2018年西日本豪雨災害後のドローン空撮画像 ©OpenAerialMap, CC BY 4.0

136

防災・減災と先端的な情報処理技術に関する現状と展望の中心線として抽出し，既存の OSM データと比様子を正確な位置情報とセットですばやく正確に較することで，未入力であった道路のみを OSM伝えることが当たり前の時代へと突入するであろ

データベースへマージする。このプロセスのうちう。

道路抽出までは自動化できるものの，抽出した道路への属性付与や，既存データとの整合性確認は

4. 6. 3

人間側が中心となって行われている。いずれにし先述の DRONEBIRD のように広域を効率良くPicterra の事例ても約 1 年間で75万本の道路データを入力するこドローンで空撮し，空間解像度数 cm という高とができ，現在はインドネシアやメキシコ等途上

分解能画像から地図を作成する上で機械学習の国を中心に実施されており，この作業を実施する

手法をベースに地物判別を行うサービスも選択

Facebook 独自改良を加えたウェブ地図エディタ

肢がでてきている。例えばスイスで開発された

RapiD も公開されている。今後は道路中心線だけ

Picterra 15）は，地理空間情報に特化して深層学習

でなく，建物外形など他の地物判読も進んでいくによる画像分類を行う商用サービスである。地理ものと推測される。

空間情報としてジオリファレンスされた航空写真
や衛星画像から建物フットプリントやシェルター

4. 6. 2

Mapillary の事例など，一般的な地物だけでなく，それぞれの目的

画像の自動判読で技術が進んでいるものとしに合わせた判読オブジェクトが用意され，検出地て地上からの目線で街の景色を撮影し共有する物を簡単に GeoJSON などのベクトル GIS データ

Mapillary 14）も災害時には有効であろう。同様のとして容易に出力することができる。このような技術は2007年より Google StreetView が先行してワンストップサービスのような使い勝手の良いいたが，撮影データの公開に 1 年程度かかる状況

AI 技術が実装されることによって防災・減災のと，写真データの二次利用については許諾されて各場面で，特に迅速性を求められる現場では，人いないライセンスの問題で，自由に使える状況で間とコンピューターの協働はより進んでいくであはなかった。しかし2014年から世界中の Groundろう（図4-4）。

Level Imagery をスマートフォンや360 °カメラで気軽に撮影し，クラウドソーシング手法で収集・

4. 7 未来のクライシスマッピング

共有しはじめた Mapillary の登場によって現場のまず，現状でのクライシスマッピングの課題を

情報収集は大きく変わった。まずデータライセ共有する。発災後の被災地の情報をすばやく入手

ンスが CC BY-SA と許諾不要で二次利用可能な写するための情報収集はまだまだ不完全である。地

真として，ユーザーコミュニティだけでなく多球観測衛星からドローンまで空からの情報とモバ

くの企業とも連携して，そのサービスを強化しイル端末によって得られる地上からの情報をいかている。更に，画像の自動判読と SfM（Structureに迅速に受け取るか，トップダウンとボトムアッfrom Motion）技術による都市景観の分析が高度

プの双方の視点から情報をできるかぎり自動化しとなり，撮影された写真内の顔や自動車ナンバーて集約していくことが重要である。クライシス

プレート自動ぼかしは勿論，建物，道路，交通標識，

マッピングに参加する技術的な壁もまだまだ大きマンホール，街灯など地物の自動判別と，SfM 処い。特にコンピューターとの協働が大きな課題で理から生成された三次元点群データと組み合わせある。画像の判読能力が年々向上している機械学て，都市の三次元地物モデルの自動生成が OSM

習を中心としたコンピューターの能力を活かしなデータ作成の現場を大きく変えようとしている。

がら，単純な建物や道路の入力は人間から作業を

2019年 6 月現在共有された写真の枚数は 5 億枚を移譲すべきタイミングはいくつか実装が進んでい突破。これからの災害時は，災害ボランティアがる。これらの運用と作成された地図情報の受け渡ドロかきや，片付けを手伝うだけでなく，現地のし方法もまた，現場で活躍する多くの方々との接137

自然災害科学 J. JSNDS 38 -2（2019 ）図4-4

Picterra がデフォルトで提供しているサンプル Detection ©Picterra

点を作っていく必要もある。

と最先端のマッピング技術を横断的に活用できる

これからのクライシスマッピングはこれらのこ人材育成という点で教育現場でもその未来の方向とを一歩一歩解決しながらも，平時からのドロー性をあわせていく必要があると考える。例えば自ンを代表とするロボット技術や，機械学習を中心

動運転カーや人工衛星が誰でも当たり前に使えるとした AI 技術に触れ，普段遣いする仕組みが重時代がやってきたとき，それらを使って何ができ要となる。

るか，そのための準備も始めていかなければなら同時に，クライシスマッピング活動によって作ない。

られたデジタルコンテンツの持続可能な共有プ
ラットフォーム維持は必要不可欠である。地図情

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なプラットフォームも現在は目的に合わせて使い分けができる。このようなツールを普段から当たり前に使いこなし，ロボティクス技術と AI 技術

138

防災・減災と先端的な情報処理技術に関する現状と展望

GIS 分析と空間データ基盤整備事業」『奈良大地理』（3）：20-35．
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articles/-/11847
14）Mapillary https://www.mapillary.com/
15）Picterra https://picterra.ch/

災証明書の重要性が再認識された。罹災証明書は，被災者生活再建支援金を含む被災者への支援策の判断材料として活用されるため1），被災者生活再建支援法の適応とともに，そのニーズが急速に高まる傾向にある。このニーズに対応するため，自治体は迅速に被害認定業務（現地調査による罹災度判定と依頼者との合意）を行い，罹災証明書を発行しなければならないが，これまでの地震災害
ではこの業務の体制の不備や人員不足などが原因
で多くの時間を要している。
2016年 4 月に発生した熊本地震では罹災証明書発行に多くの時間を要したため，被災者の支援実
施に大幅な遅れをもたらした。このことから，内閣府は平成30年 3 月に「住家の被害認定基準運用指針」と「実施体制の手引き」の改訂を行った2）。
平成30年 6 月に発生した大阪北部地震では，この改定内容の一つである「写真を活用した判定の効率化・迅速化」を利用し，比較的被害の小さい建物に限り，被災者が持参した写真から被害認定が行われた3）。平成30年 9 月に発生した北海道胆振東部地震では，改定内容の一つである「航空写真等を活用して『全壊』の判定が可能」を利用し，5 ．ドローンと AI を用いた建物被害把握

航空写真から被害認定調査が行われた4）。これら

畑山満則 ・藤田翔乃の手法は，罹災証明書の発行の迅速化に大きく寄89与したが，その一方で，比較的判定の単純な「全壊」
5. 1 はじめにと被災者本人の合意が得やすい「半壊に至らない」

地震や風水害等の災害が起こった際，自治体はの判定にのみしか寄与できていない。本稿では，地域内の被害の程度を調査し，復旧や生活再建へ「写真を活用した判定の効率化・迅速化」に着目し，の道筋を示していく。被害の把握は，現地調査に

近年，活用が期待されるドローンや AI の技術をよって行われてきたが，阪神・淡路大震災以降，用いた新たな可能性について考察する。

リモートセンシング技術の高度化に相まって，衛星写真や航空写真から被害を推定する手法の研究

5. 2 研究の目的と先行研究が注目を浴びた。しかしながら，個別の建物被害

本研究では，被害認定調査が簡略化の傾向にあを完全に判読することは難しく，現状では大局的り，更なる効率的な仕組みを必要としていること，な被害度を示すにとどまっている。一方，平成10

広範囲の家屋の画像データを取得できる航空写真

年に施行された被災者生活再建支援法に住家の罹が積極的に利用されつつあること，画像認識の技

災度に応じた被災者生活再建支援金の支給が明記

術が近年大幅に進歩していることを踏まえて，地されたことにより，建物被害の程度を証明する罹震災害時に航空写真と画像認識技術を用いて被害

89京都大学 防災研究所教授／滋賀大学
ス学部
京都大学大学院 情報学研究科

データサイエン認定業務を迅速化させることを目的とする。
人工知能（AI）に関わる分析技術である機械学
習は，画像認識との相性がよく，多くの実践応

139

自然災害科学 J. JSNDS 38 -2（2019 ）用がなされている。中でも機械学習の １ つの手

査項目の設定についての研究を行った9）。また，法である深層学習（Deep Learning）は，特徴量の堀江らは新潟県中越沖地震において，Damage

抽出を自動で行うことができる手法であり，2012

Assessment Training System を開発・検証し，事年の画像認識の世界コンテスト ImageNet Large

前訓練から調査員の視点を統一することで，公平

Scale Visual Recognition Challenge（ILSVRC） で性を確保できることを示した10）。これらの研究成

深層学習を用いたモデルの AlexNet が優勝したこ

果は「住家の被害認定基準運用指針」に反映されと をきっかけに，深層学習でのアルゴリズムがたが，これらの研究以降，建物被害認定に活用可

画像認識分野の主流となり，認識の精度が大幅に能な技術が提案・開発され，社会実装を可能にす向上した。そして，ImageNet などの大規模かつるための社会活動も行われていることから，さら良質な画像データセットの公開や GPU などによなる迅速化への検討が求められている。

5）

るコンピューターの計算能力の向上から，今後，深層学習を用いた画像認識のレベルはより進歩し

5. 3 屋根損傷家屋把握システム
被害認定業務迅速化を目的とし，空撮画像からていくことが予想されている。
深層学習や機械学習を用いた地震災害時の被害

深層学習を用いて地震災害時の被害状況を把握す

家屋の把握に関する研究は今までにいくつか行わるシステムを屋根損傷家屋把握システムと定義すれてきた。松岡ら6）の研究では，赤外線カメラをる。

搭載したドローンにより被災建物の撮影を行い，（1）システムの構成

その赤外線画像における色の特徴により屋根被発災から時間が経つと屋根被害があった建物の害箇所と無被害箇所の判別を行った。釜ヶ谷ら

7）

被害部分はブルーシートで覆われる。航空写真をの研究では，ラインセンサと呼ばれる航空カメラ

撮影するまで時間がかかる場合や，余震などにで真上から撮影した航空写真と斜めから撮影した

よって再度撮影する場合には，多くの家屋にブ

航空写真から建物が写っている部分を切り出し，ルーシートがかかっている状況で航空写真が撮影

深層学習を用いて被害の程度の分類予測を行っされることになる。つまり，被災家屋の損傷部分た。坂田8）の研究では，発災後の空撮画像や映像

はブルーシートで覆われている状態であり，このからモデリング技術の一種である SfM（Structure

状態では，罹災度判定に活用できる屋根の損傷率

from Motion）により 3 次元化したデータと発災の推定は困難である。そこで，本システムでは，前の建物等の地理空間情報に基づいて，それらのこのブルーシートの有無を判別することとする。

高さの差分計算から被害を検出している。

ブルーシートの有無は，罹災度判定には直接利用

本研究では，空撮画像から得られるオルソ画像することはできないが，建物被害の概要をつかみ，そのものから屋根被害を検出することを試みる。

罹災度調査の人員確保や外観調査のための地区ご

この手法は，上記の手法に比べて，深層学習のたとの日程調整の基礎資料として役立てることが期

めの教師データを多く確保できる特徴があるが，待できる。

赤外線カメラなどの追加情報を利用していないこ

本システムは，図5-1のように被害を判別すとから，上記法方法では検知できる情報を検知でる た め の 深 層 学 習 モ デ ル で あ る DCNN（Deep

きない可能性も持つ。本研究と上記の先行研究とConvolution Neural Network）を作る（パラメータは相互補完の関係にあると考えられるため実務的を決める）学習ステップと，その DCNN を使っには，併用することでその価値を増すと考えられて実際に判別を行う運用ステップから構成される。

る。

罹災証明書発行に関する研究に関しては，堀学習ステップでは，まず，学習のためデータ作江らが公的機関による建物被害調査の効率化を成を行う。元となるデータ航空写真など複数の建目的として，木造建物について，より最適な調物の屋根（被災したもの，被災していないものを

140

防災・減災と先端的な情報処理技術に関する現状と展望

図5-1

屋根損傷家屋把握システムの構成含めて）が含まれるオルソ画像である。この画像

災害時にデータを取得することが期待できる。まから，建物部分をトリミングすることで建物個別た，余震により被害の程度が変化することにも，の屋根画像を作成する。この屋根画像に対しブ対応できる可能性がある。ドローンは150 m 以下

ルーシートの有無を目視で判定し，データベースの高度で飛行するため，狭い範囲であるが高解像化を行う。次に，このデータベースを用いて学習

度の空撮画像が取得できるため被害の判定にはメと検証実験を行い，DCNN のパラメータを設定

リットがある。

することでモデルを構築する。

空撮画像から一つ一つの建物のデータを取得す

運用ステップでは，地震発生後の空撮画像からる際，これまでの研究ではデータ作成を簡易化す得られるオルソ画像からトリミング作業を行い，るために建物の外接四角形によるトリミングを

画像のデータベースを作った後，学習ステップで行っている。この方法では，ほとんどの場合，屋作り上げた DCNN モデルからブルーシートの有根以外の部分の情報も画像に残ってしまい，誤学

無で屋根損傷がある家屋を把握し，被害認定業務

習につながる可能性がある。そこで，本研究では迅速化へとつなげる。

建物形状のポリゴンデータを用いたトリミングを行うこととした。この建物形状データは，従来は5. 4 オープンな地理空間情報を用いた画像加工

一般には取得が難しかったが，2007年に施行され

屋根画像データベースを構築するための画像

た地理空間情報活用推進基本法を受け，2008年かは，これまで航空写真や衛星写真から取得するこら国土地理院がサービスを開始した基盤地図情報とが考えられていたが，近年，急速に普及したド

ダウンロードサービスにより，容易に手にするこ

ローンを用いた災害協定がドローン関連企業と行とができるようになった。しかしながら，データ

政の間で結ばれる事例が増えたことを受けて，ド更新頻度の関係から，災害発生時のデータを取得

ローンによる空撮画像からも取得が期待できるよ

することは困難であった。これに対し，自然災害，うになった。そこで，本研究では，地震災害時の政治的混乱等の危機的状況下で，地図情報を迅速

ドローンからの空撮画像を主に用いることとしに提供し，世界中に発信・活用することを目的とた。これにより，モデルの学習時に用いるデータ

するクライシスマッパーズ・ジャパンは，自由にを容易に増やすことができることに加え，実際の利用でき，なおかつ編集機能のある世界地図を作

141

自然災害科学 J. JSNDS 38 -2（2019 ）

図5-2

空撮画像のトリミング作業

る共同作業プロジェクトである Open Street Mapの高い予測ができるモデルは異なってくる。ま（OSM）を利用し，大規模災害発生時に，被災地

た，各タスクに適したモデル構造の決め方，つまの地理空間情報作成・編集をボランタリーに行っりハイパーパラメータの決定の方法は現時点でている。日本においては，東日本大震災に活発化は解明されておらず，モデルを作ってはその精し，2013年の伊豆大島土砂災害の際には，国土地度を確認するという試行錯誤を繰り返すことで理院よりも最新の地理空間情報を被災地に提供す精度の高いモデルが作られてきた11, 12）。モデルのるに至っている。その後も災害に応じて活動は続構造の種類は多数存在することから，すべてのけられており，被災後，空撮画像の提供があれば，モデルの精度を検証することは不可能であるた

数日の間に建物形状を含む地理空間情報の提供をめ，本稿では，ILSVRC で用いられた AlexNet13）

可能としている。これらの社会背景を勘案して，を用いて精度を評価し，本システムに適したモ

本稿では，クライシスマッパー・ジャパンが作成

デ ル を 構 築 す る。AlexNet は2012年 の ILSVRC

した建物形状ポリゴンを活用したトリミングを行で優勝し，深層学習により従来の機械学習のアうものとした（実際に活用する際には，国土地理

ルゴリズムの精度を超えた初めてのモデルであ院をはじめとする他の地理空間情報のうち最新にる。2013年以降の ILSVRC では，AlexNet より層近いものを利用するものとする）。建物形状ポリ数が多くなり，複雑となった深層学習のモデル

ゴンを用いたトリミング作業は GIS により自動が優勝しているが 14），本システムでは，ブルー化できるので，学習データを迅速に大量に作成すシートの有無の 2 クラス分類となるため，過学ることが可能となる。トリミングにより除外され習15）や無駄な計算時間がかかる可能性を踏まえた部分は黒塗りすることで特徴を消し，建物のみて，ILSVRC で優勝した DCNN モデルのうち最を画像分析対象となるようにした（図5-2）。

も層数が少なく単純な構造である AlexNet を用いることとした。

5. 5 深層学習モデルの構築（1）深層学習のための DCNN モデル（2）使用するデータ

DCNN モデルは重みや閾値などの学習ステッ

データセットには，学習ステップでパラメータ

プの更新対象となるパラメータとは別に，層のを更新する際に用いる「学習用データ」，学習回

幅や深さ，パラメータの数などのそのモデルの数を設定するための「検証用データ」，モデルの構造や学習方法を決定するハイパーパラメータ

精度を評価する「評価用データ」の 3 種を用いる。

がある。画像認識において対象に依存せず最も一般的に学習回数が多すぎると過学習を引き起こ

精度の高いモデルは存在しない，つまり，どのす可能性があり16），これを抑制するために，検証ような画像認識タスクを行うかによって，精度用データで精度が落ちていないかを確認し，過学142
習が起き始めた時点で学習を止めた。

防災・減災と先端的な情報処理技術に関する現状と展望ある。学習用データのクラス間でデータ数に偏り

空撮画像として，平成30年 6 月に発生した大阪があると，モデルがデータ数の多いほうに分類予

北部地震で被害を受けた阪急茨木市駅周辺のド測を行う傾向に陥ってしまい，予測精度が低下す

ローンによる航空写真 2 枚（約 6 cm 解像度）（京る（不均衡データ問題）16）。この不均衡データ問

都大学防災研究所山田真澄助教らのグループによ

題を解消するために，航空写真 A の画像を左右る撮影）を利用した。また，建物形状ポリゴンは，反転，90度，180度，270度回転することでデータ

大阪北部地震時にクライシスマッパーズ・ジャ

拡張を行い，学習用データの「ブルーシート有」

パンが作成した OSM の建物形状データを利用しを2448枚（306× 8 ），「ブルーシート無」を2450枚，た。

検証用データの「ブルーシート有」を616枚（77×本システムでは，建物の屋根やブルーシートの8 ），「ブルーシート無」を611枚とした。さらに，かかり方などに地域特性がないと仮定し，評価用精度をより向上させるため，航空写真 A の画像

データにも学習用データ，検証用データと同じ地

データのコントラストを変換したものを作り，学域の茨木市の航空写真を用いた。また，実際の災習用データと検証用データの量をデータ拡張し害時ではドローンの位置精度が正確でなかった

た。これにより，学習用データの「ブルーシート有」

り，地図を描く人によってマッピング技術に差が4896枚（306× 8 × 2 ），「ブルーシート無」4900枚，あったりすることから，OSM の建物形状ポリゴ

検証用データの「ブルーシート有」1232枚（77×ンと空撮画像の建物が完全に一致することは困難

2 × 8 ），
「ブルーシート無」1180枚とした。

であり，多少のずれが生じることが予想される。
このことから，本稿で用いる建物形状ポリゴンのデータも多少ずれが生じているが，修正せずにそのまま学習を進めていくこととした。

5. 6 構築したシステムの評価と考察（1）評価基準
分類結果を評価するために表5-1のような混同行列を考える。運用ステップにおいて，DCNN（3）学習効果を高めるためのデータ準備モデルで予測した分類に多少の誤差が生じていた学習に用いる 2 枚の航空写真を航空写真 A，航場合，図5-1のように人の目視点検による修正が

空写真 B とし，航空写真 A は学習用データと検可能であればより正解率が高くなる。表5-1の混証用データに，航空写真 B は評価用データに用

同行列で示される A，D は正しく推定された正解いるものとする。航空写真 A からはブルーシーのデータであり，修正されるのは不正解の B，C

トのかかった屋根画像（以下，「ブルーシート有」のデータである。地震災害時，本システムを活用とする）を383枚，かかっていない屋根画像（以したい領域は，「ブルーシート有」の屋根（A＋C）

下，「ブルーシート無」とする）を2732枚，航空写より「ブルーシート無」の屋根（B＋D）の方が多真 B からは「ブルーシート有」を169枚，「ブルー

いと考えられる。このような場合には，「ブルー

シート無」を2702枚取得することができた。そこ

シート有」と予測するデータ（A＋B）より「ブルーで，学習用データとしては航空写真 A から「ブルー

シート無」と予測するデータ（C＋D）の方が，数シート有」を306枚，「ブルーシート無」を2186枚，

表5-1

検証用データとしては航空写真 A から「ブルーブルーシートが ブルーシートが 合計データ数かかっている
かかっていない

シート有」を77枚，「ブルーシート無」を546枚，評価用データとしては航空写真 B から「ブルーシート有」を169枚，「ブルーシート無」を2702枚使用した。しかし，このままでは，学習用データ

分類予測の混同行列

ブルーシートが A（正）かかっていると
予測

B（誤）
少ない
DCNN で 予 測
分類後人の手によって修正と検証用データの「ブルーシート有」，「ブルーシー

ブルーシートが C（誤）D（正）かかっていない できるだけ少なと予測
くするト無」のデータ数に大きな隔たり（約 1 ： 7 ）が合計データ数

少ない

多い

多い

143

自然災害科学 J. JSNDS 38 -2（2019 ）が多いと予想される。よって，「ブルーシート無」な層数を選択しなければならない。適切な層数にと予測したデータ（C＋D）の中から C のデータ関する考察を行うため畳み込み層を 5 層，全結合を見つけ出し，修正することに比べると，「ブルー

層 3 の計 8 層からなる AlexNet の構造（畳み込みシート有」と予測したデータ（A＋B）の中から B層の数）を 5 から12まで変化させ，同じ条件で評のデータを見つけ出し，修正するほうが時間や労価実験を行った。ただし，11，12層は，入力層か力の面から実行しやすい。このことから，目視作

ら数えて 1 層目の畳み込み層のある重みの値が変業による修正が困難な C のデータの数をできる化しない現象を起こしたため，これを回避する技

だけ減らすことが求められる。加えて，修正を行術として shortcut connections を付け加えたもの

う B のデータが少ないことがより望ましいと考を 利 用 し て い る（shortcut connections は，2015

えられる。

年の ILSVRC で優勝した ResNet が持つ特徴であ

本研究では，評価基準として全体のデータに対り，より多い層を持った DCNN モデルを作るこする正解データの割合である正解率ではなく，ブとを可能にした17））。この実験結果では， 8 層とルーシートかかっている屋根をブルーシートがか

10層の再現率が最も高く，この特異度を比較する

かっていると予測できた割合である再現率を用いと 8 層の方が高い値を示した。このことから，本る。A, B, C, D のデータ数を a, b, c, d とすると正システムに適した層数は 8 層（もともとの層数）

解率 Accuracy と再現率 Recall は以下のようになであることがわかった。

る。
（3）DCNN モデルのハイパーパラメータに関す
Accuracy＝(a＋d)/(a＋b＋c＋d)
Recall＝a/(a＋c)

る考察
1 回の学習に用いる画像のデータ数をバッチサ
イズといい，精度に影響を与えるハイパーパラ「ブルーシート有」のデータ数の方が多い場合，メータの一つである。また，AlexNet は過学習抑「ブルーシート有」と予測する傾向を高めて A の制のため Drop Out 層というものを用いており，

データ数を増やすより，「ブルーシート無」と予測

そこで使用される Drop 率もその一つである。こする傾向を高めて D のデータ数を増やすほうが，のバッチサイズと Drop 率を変化させ，評価実験

正解率は上昇する。つまり，正解率を用いると，「ブを行ったところ，バッチサイズ80，Drop 率0.2のルーシート無」と予測する傾向が高いモデルが高とき最も精度が良くなり，その結果は表5-2のよく評価されることになるが，D のデータと同時にうに再現率97.04 ％，特異度94.93 ％となった。は

C のデータも増え上記の意図に反することとな

DCNN で予測分類した結果を空撮画像上に可視る。このことから，評価基準として再現率を用い化したものを図5-3に示す。

ることとする。
また，「ブルーシート無」を「ブルーシート無」と予測できた割合を特異度 Specificity とし，以下（4）予測結果に関する考察
最も精度が高かった場合，表5-2のように再現のように定義する。
Specificity＝b/(b＋d)

表5-2（2）DCNN モデルの層数に関する考察

バッチサイズ80，Drop 率0.2のときの混
同行列
実際の分類

一般的に深層学習において，層数が多いモデル
は複雑な表現力を持ちうるが，パラメータが増えすぎると過学習を起こす可能性があるため，適切ブルーシート有 ブルーシート無予測分類

ブルーシート有164137

ブルーシート無

5

2565

144

防災・減災と先端的な情報処理技術に関する現状と展望図5-4 「ブルーシート無」だが，「ブルーシート有」と間違って予測した画像
図5-3

分類予測結果可視化（青：実際の「ブルー
シート有」，赤：予測の「ブルーシート
有」）

率97.04％，特異度94.93％となったが，「ブルーシー
ト有」を「ブルーシート有」と予測できる割合である適合率は54.49 ％（164/301）と低く，DCNN
モデルで予測分類後に人の目視作業による修正が必要であると考えられる。全体の10.48 ％にあたる301枚の「ブルーシート有」と予測分類した
画像を，人の目視修正を行うことで，正解率を99.82％まで上昇させることができる。図5-4は「ブルーシート無」なのに「ブルーシート有」と間違っ

図5-5 「ブルーシート有」だが，「ブルーシート
無」と間違って予測した画像て予測した画像データであり，青い屋根や青い自動車が写ったものなどが多かった。
図5-5は「ブルーシート有」だが，「ブルーシート無」と間違って予測した画像であり，比較的ブ
ルーシートの面積が小さいものがほとんどであった。
（5）トリミング手法に建物形状ポリゴンを利用した効果に関する考察
外接矩形によるトリミングのみを行い，建物以

図5-6

建物形状トリミングを行った画像（左）と外接矩形トリミングのみ画像（右）外の部分を残した建物画像データで同様に学習・がつけられる。このようなデータにより誤った学予測を行った結果，再現率は86.39 ％，特異度は習・予測が行われ，精度が低下したと考えられる。

93.60 ％となり，ともに低下することがわかった。
建物形状トリミングを行わなかった場合，図5-6

5. 7 今後の課題の右の画像のように，学習・分類対象ではない隣

今後は，分類予測の精度をさらに向上させるたの屋根のブルーシートが写ることで，画像内には

め，DCNN モデル，学習データに改良を加える

ブルーシートがあるがラベルは「ブルーシート無」ことが求められる。DCNN モデルを開発する際，

自然災害科学 J. JSNDS 38 -2（2019 ）交差検証などを行い，より正当性の高い精度の検証を行わなければならない。学習データは量を増やすことに加えて，DCNN モデルが間違えやすいブルーシートの面積が小さい画像や青い屋根画
像を多く入れたり，ずれを小さくしたりして，精度を高めなければならないと考えている。また，
他の地域でも分類予測の精度を調べ，DCNN モ
デルの汎用性についても考察する必要がある。
さらに，より現場で求められる成果とするためには，ブルーシートの有無だけでなく，屋根の損
傷度合いを推定する必要がある。日本の建物は瓦屋根が多く，地震災害には多くの建物の屋根が被害を受ける。被災判定においても，屋根は，壁や基礎と並んで 1 次調査である外観調査の項目となっている。しかしながら，罹災度判定を行う調査員は，現地調査にて屋根の被害については，詳細に確認することができないという問題がある。
今後は，より直接的に被害判定にも活用できるよう，データの整備，有効な DCNN モデルの構築に取り組む予定である。

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