Vol.2023-MBL-108 No.35
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Vol.2023-CDS-38 No.35
Vol.2023-ASD-27 No.35
2023/9/26

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

災害時におけるインフラレス避難支援マップ構築手法の検討
筒井 巽水1,a)

松田 裕貴1

秦 恭史1

諏訪 博彦1

安本 慶一1

概要：近年，地方自治体では自然災害への備えとして，Web ベースの避難所共有サービスである災救マップなどの利用が広がっているが，通信インフラが断絶すると利用できないという問題がある．本研究では，自然災害により通信インフラが断絶された場合でも災救マップの利用を可能とするための，インフラレス避難支援マップの構築を検討する．提案手法では，既存の災救マップのエッジ化を行うことで，避難所内でローカル環境を構築し，通信インフラが断絶しても災救マップの提供を可能とする．さらに，避難所間での情報共有を効率的に行うために，遅延耐性ネットワーク（DTN）の手法を採用する．検証実験では，
Raspberry Pi 4 を用いた簡易エッジサーバを構築し，提案手法の実現可能性を確認した．この実験により，通信インフラが断絶した状況でも，避難所間での情報共有が可能であることが示された．今後の展望として，各避難所にエッジ版の災救マップを導入したエッジサーバを設置し，実証実験を進める．さらに，参加型センシングによる街全体の災害情報収集を行うためのシステム検討も行う予定である．
キーワード：災害通信 避難支援 DTN エッジサーバ

1. はじめに
近年，日本では地震や豪雨，台風，津波などの自然災害が多く発生している．国土面積は世界の 0.25 % に過ぎな供されている災害に備えたサービスの多くは，インターネットにアクセスすることが前提で考えられているため，そのような劣悪な環境に陥ると離れた場所の情報の取得が難しい．

いが，マグニチュード 6 以上の地震の発生回数の割合はそこで本稿では，自然災害により通信インフラが断絶さ

20.8 % と極めて多い [1]．さらに，南海トラフ巨大地震やれた場合でも，素早く避難所の状況を把握するためのイン

首都直下地震などの大地震も予想されており，南海トラフ

フラレス避難支援マップの構築を検討する．具体的には，巨大地震により，四国地方の建物被害による全壊及び焼失各避難所にエッジサーバを設置し，避難所のサーバから棟数は，約 940 千棟〜約 2364 千棟，人的被害による死者データ取得を行う. 避難所間のデータ通信には，遅延耐性数は，約 32 千人〜約 226 千人と想定されている [2]．

ネットワーク (以下，DTN) 技術を利用することでユーザ地震による災害後は，津波による被害が想定されるため，人々は安全かつ，水や食料などの物資が揃っている避の持っているスマートフォン同士で通信を行い，避難所間の情報共有を行う．

難所に移動する必要がある．そのため，状況に応じ別の避避難支援マップには，稲場らが開発した未来共生災害支難所に移動する必要性が高い．迅速な避難を実現するため

援救助マップ（以下，災救マップ）[3] を利用する．災害には，出来る限り早く他の避難所の避難情報を入手し，状時に利用できるツールとして，Yahoo！ Japan の避難場所

況に応じて別の避難所へ誘導することが望ましい．

マップ [4] や，国土交通省の特別期間である国土地理院がしかし，災害時には通信インフラが断絶する可能性があ

避難場所のデータをまとめたウェブ地図 [5] が存在する．

る．東日本大震災や熊本地震では，災害により通信インフ

これらの地図は，台風や津波などそれぞれの災害時に避難ラが影響を受けたことで，インターネットにアクセスするするための避難場所が地図上に示されている．しかし，リことができなくなり，家族や友人の安否確認や災害情報等

アルタイムで避難所の収容人数や状況を把握することはでの入手が一時的に困難であった．このような災害時には，きない．それに対し，災救マップはリアルタイムで避難所情報の交換・共有が必要不可欠にも関わらず，通信を行うの状況を把握することができ，本研究に適しているため採上で劣悪な環境になることが想定される．しかし，現在提用する．

1a)

奈良先端科学技術大学院大学
Nara Institute of Science and Technology
tsutsui.tatsumi.tr2@is.naist.jpⓒ2023 Information Processing Society of Japan

本稿の構成は以下の通りとする．2 章では，災害支援の関連研究について述べる．3 章では，避難支援マップとし

1

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IPSJ SIG Technical Reportて使用する災救マップについて述べる．4 章では，提案シ送信することを目的としている．専門医は，受け取った画ステムについて述べる．5 章では，検証実験について述べ，像を基に目の怪我のタイプと重症度を診断し，適切な医療6 章では本稿のまとめについて述べる．

指示を医療従事者に提供する．この研究では，画像は高優

2. 関連研究
本章では，提案システム実現のために，災害に関連する先度と低優先度の部分に分割され，それぞれの優先度付けにより，重要な医療画像がより迅速に送信される．また，このシステムは Android デバイス用のアプリケーションとアプリケーション開発事例について概観する．

して設計・実装が行われている.

2.1 通信環境下でのアプリケーションの開発事例

壊した時を想定し，災害時におけるデジタル歩行者地図作

Edgar らの研究 [10] では，災害による通信インフラが崩
関口らの研究 [6] では，被災地でのボランティアの受付成システムの提案を行なっている．提案手法では，主に三やマッチングの作業が全て手作業で行われており，災害ボつの主要な課題に対処しており，最初に，GPS トレースをランティアセンターで多くの時間が使われていることを背用いて地図データを収集し，災害地域に設置されたエッジ景に，災害ボランティアセンターの運営を補助するアプリノードで処理を行う．次に，遅延耐性ネットワークとエピケーション設計の検討が行われている．本アプリケーショ

デミック通信を用いて，断続的な通信環境でもデータを共ンの実装は，Monaca という開発ツールを用いて実装され有できるようにしている．最後に，負荷バランスのヒューており，Cordova 開発環境が利用されている．設計としてリスティックを提案し，地図生成タスクの効率を向上させは，災害ボランティア依頼と災害ボランティア登録を分けている．このシステムは，大量のデータを処理する極端なており，ボランティアセンターとボランティア希望者のケースで地図の生成と配信時間を約 2 時間短縮できること

マッチングからグループ作成まで行うことで，当日の作業が確認されている．

負担を軽減することを目的としている．

Jawahir らの研究 [7] では，災害後の救援活動を支援す

2.3 関連研究の課題

るための地理情報システム（GIS）ベースのモバイルアプ

従来の研究では，災害時に通信環境が整っていることをリケーション「E-Trip」を提案している．このアプリケー前提とした研究が多く，災害時に通信が途絶えたことを想ションは，地震，洪水，土砂崩れなどの災害後の行動をガ定したアプリ開発はあまり行われていない．また，オフライドするもので，国家災害管理機関，地域保健センター，インでの利用を想定したアプリケーションの開発も行われおよび民間病院と連携している．主な機能としては，災害ているが，これらは１対 1 での通信で情報を相手に届けるに遭った住民が写真などで，災害地点や周りの情報を提供ことが目的となっており，多人数のユーザへの情報の拡散できるようになっており，政府や救援団体による効率的なは行われていない．これら問題点を踏まえ，本研究では，支援活動が可能となることが期待されている．

災害時に既存の通信インフラが途絶えた状態でも避難所情報の拡散が行えるシステムの開発を目指す．

2.2 オフライン環境でのアプリケーション開発事例
西山らの研究では，自律分散ネットワークの制御を行い，スマートフォンアプリの「スマホ de リレー」の開発を行なっている [8]．自律分散ネットワークとは，スマート

3. 災救マップ
本章では，避難支援マップとして利用する災救マップについて述べる．

フォンに代表されるモバイル端末のみを用いて通信ネットワークを構築する技術である．また，スマホ de リレーは，3.1 災害救助マップの概要

Wi-Fi Direct や Bluetooth などのスマートフォン同士の直災救マップは，避難所情報を共有するためのウェブ情報

接通信手段を駆使して通信をリレー（中継）することで，システムである．本システムは，寺社などの宗教施設と，通信インフラがない場所でもスマートフォン同士のコミュ学校や公民館などの指定避難所や緊急避難場所を合わせたニケーションを可能とする．これにより，インターネット約 30 万件の施設情報を集約し，インターネット上で公開に接続していない状態でも相互にコミュニケーションをとしている．また，災救マップは，防災の取り組みを通して，ることが可能なチャットアプリを実現できる．また，本ア

自治体，自治会，学校，寺社，教会等の宗教施設，NPO な

プリケーションは高知県で導入されており，避難者情報のどによる平常時からのつながり，コミュニティ作りに寄与伝達・収集のために利用されている．

し，災害時には救援活動の情報プラットフォームとなる．

Muhammad らの研究 [9] では，火山災害における緊急医療対応の一環として，DTN を用いた医療画像配信サービ

3.2 システム構成

スが提案されている．このサービスは，災害地域から都市災救マップは，一般ユーザ向けに公開されている「災救の病院へ被災者の目の怪我に関する画像データを効率的にマップ」と，市区町村・組織用の「管理画面」という 2 つのⓒ2023 Information Processing Society of Japan2

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図 1

災救マップ画面

図 2

管理画面

図 4

図 3

画像の投稿

施設の種類

「災救マップ」は，投稿にユーシステムで構成されている．
ザ登録が必要となるが，閲覧は登録などの必要はなく，誰でもすることができる．「管理画面」は，市区町村や組織などが利用し，避難状況の投稿だけでなく，施設情報の登録・編集が可能となる．また，避難者数の推移をグラフで閲覧することができる．
「災救マップ」と「管理画面」の画面を図 1，図 2 に示す．

3.3 利用可能コンテンツ

図 5

避難所との距離

災救マップでは，アイコン等を用いて，様々な情報を表示することができる．凡例を下記に示す．

できる．続いて，図 4 のように避難状況を投稿する際に，まず，図 3 のように施設の種類の表示が可能である．学

画像を添付することができる．ユーザの周りの環境をユー校，公民館，公園，寺社等の宗教施設など，施設の種類にザは随時投稿することが可能となっている．さらに，図 5

応じて 8 つの異なるアイコンでマップ上に表示することがのようにスマートフォンの GPS を用いて，現在地から避ⓒ2023 Information Processing Society of Japan3

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図 6

提案システム概要図

難所までの距離を表示することもできる．

図 7

サービスの閲覧及び保存

確な IP アドレスが取得される．これにより，目的のウェその他に，インフラの稼働状況の表示や現在地から避難ブサイトやオンラインサービスへの接続が可能となる．ま所までの距離の表示も可能である．表示コンテンツをまとた，スマートフォンでは，ネイティブアプリを経由するこめたものを下記に示す．とで特定のエッジサーバへの接続の自動化や，災救マップ• 避難所の種類の表示のデータをローカルストレージに保存する．このローカル• 施設を使用することができる災害の種類の表示ストレージに保存したデータは，他のエッジサーバへの• 施設の種類の表示

データの同期に利用される．詳しくは，次節で述べる．

• 施設の使用状況の表示• インフラの稼働状況の表示• 画像の投稿と表示

4.2 提案システムのデータフロー
通信インフラが断絶した状況では，エッジサーバは災救• コメントによる避難状況の補足説明の投稿と表示

マップを提供するために，ローカル上のマスターサーバと• 現在地から避難所までの距離の表示

して動作する．この状態では，DNS サーバはインターネッ• 標高の表示

ト上の他の DNS サーバとの通信ができないため，ローカ

4. 提案システム
本章では，提案システムの概要とその実装について述
べる．

ルネットワーク内で完全に独立して動作する．具体的には，ローカルネットワーク内のユーザデバイスから送られた DNS クエリに対して，事前に設定されたエッジサーバのデフォルトのホームページをユーザに提供する．本提案
手法では，災救マップを表示させる．本システムのデータ

4.1 提案手法の概要
本提案手法では，災害時に通信インフラが断絶した場合フローの詳細に関して，4.2.1 項から 4.2.3 項に示す．

4.2.1 エッジサーバへのアクセス

でも災救マップの利用を可能とするための，インフラレス災救マップへのアクセスに関するフロー図を図 7 に示

避難支援マップの構築を提案する．実際に使用する機器

す．通信インフラ崩壊後，各避難所はエッジ版の災救マッは，どの避難所でも使用できることを想定し，避難所に設プのサービス提供ための W-Fi を提供する．ユーザは，こ置するエッジサーバ，ネットワーク機器とユーザが利用すの Wi-Fi を経由することでエッジサーバ内の災救マップるスマートフォンのみで構築を行う．提案システムの概要にアクセスし，避難所の状況を確認する．さらに，アプリ

図を図 6 に示す．主な流れとしては，避難所のエッジサーケーションを所有しているユーザの場合は，受け取ったバで災救マップを提供し，そのデータをユーザが別の避難データをローカルストレージに保存する．保存されるデー所に運ぶことでデータの同期を行う．通常時には，各避難タには，災救マップで提供されるパラメータである避難所所に設置された機器はフリー Wi-Fi として機能するが，クの人数，インフラ設備の状況やアクセスした日にちなどをラウドとの通信が切断された緊急時には，エッジサーバと用いる．また，アプリケーションを持たないユーザも災救して災救マップを提供する．

マップへのアクセスは可能だが，データの保存は行われな

このシステムは主に DNS サーバとして動作し，ローカいものとする．以降の説明では，主にアプリケーションをルネットワーク内のデバイス（スマートフォン，PC など）保持しているユーザであることを前提として述べる．

からの DNS クエリを受け付ける．受け取った DNS クエリ

4.2.2 データフェリー

は，インターネット上の他の DNS サーバに転送され，正ⓒ2023 Information Processing Society of Japan

災救マップは，通常時はクラウド上でサービスの提供が4

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図 8

避難所間のデータ共有行われているため，どこからでも避難所の状況を把握することができる．しかし，災害後に各避難所のエッジサーバでサービス提供を行うと，避難所の現状（人数，物資，施設の状態など）のアップロードが各避難所で行われるため，避難所間のデータに差分が生じる．これらの差分をできる限り無くすために，避難所間でのデータのマージが必要となる．その際には，現在のエッジサーバから情報を得た避難者や避難所のスタッフがデータフェリーとして，他の避難所にデータを運ぶことが方法の１つとして挙げられる．
このシステムを実装するために，DTN を活用する．DTN
は，通信環境が不安定な場合でもデータを効率的に転送が行え，避難者や地方自治体のスタッフが移動する際に，モ

図 9バイルデバイスでエピデミック通信を利用して，すれ違っデータアップロードた他のユーザとデータを自動的に交換する．エピデミック
通信は，データをランダムに複数のデバイスに拡散させる方法で，これにより必要なデータを確実に目的地に届けらない．逆にユーザ D は，持っていない避難所情報の取得をれ，他の避難所への情報拡散が可能となる．

行い，古い避難所のデータを新しいものにアップデートす

また，DTN で通信を行った際には，データの競合が起こることが想定される．本サービスでは，常に最新の情報る．これらのデータの更新は避難所でも同様であり，常に最新の情報を避難所は保持する．の優先度が高いため，ローカルストレージに保存している
日付と避難所の情報から，最新の情報は上書きを行い，古4.3 避難所のデータ同期い情報は破棄するようにする．DTN によるデータの共有

データのアップロード例を図 9 に示す．ユーザは，ローの概要図を図 8 に示す．パターン１では，両者ともに異なカルストレージのデータをサーバにアップロードすることる避難所のデータを持っているため，お互いの避難所デーで，避難所のデータの更新を行う．サーバ側は，それらのタを共有する．ただし，図の例だとユーザ A は，すれ違っ得た情報から最新のものにアップロードしたものをユーザたユーザ B が元々いた避難所１のデータをもらっているたに提供する．

め，避難所１に到達した際に避難所 2 のデータのみをアップロードし，自分の所持している避難所 1 のデータのアッ5. 検証実験

プロードは行わない．また，パターン２では，ユーザ C は

本章では，エッジサーバから受け取ったデータローカル

ユーザ D とデータを共有するが，時刻情報から自分の保ストレージを通じて別のエッジサーバに保存，上書きがで持しているデータの方が新しいため，データの更新は行わきるか確認するための検証実験を行った．

ⓒ2023 Information Processing Society of Japan5

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図 11

送受信結果

ぞれのデータを図 11 に示す．送信元のサーバが保持してた情報（現在時刻，ユーザ名，避難者人数）と受信したサー
図 10

実験概要図

バの保持している情報が両方とも一致してることがコンソール出力から読み取れる．これより，エッジサーバと見

5.1 事前準備
本実験においては，Raspberry Pi 4 Model B と M2 Mac-

立てた Raspberry Pi 間の情報共有を PC を経由することで行えることを確認できた．

book Air をそれぞれサーバとクライアント PC として使用する．Raspberry Pi には Raspbian OS（Bullseye バー

5.4 今後の展望ジョン）をインストールし，SSH を有効化してリモート今後の展望は，大きく分けて２つある．

アクセスを可能とした．Apache Web サーバと Python の

まず，今回行った検証実験を本番環境で行うための開発パッケージマネージャや Flask フレームワークは全て pipを進める. 今回の検証実験では，Raspberry Pi を利用したコマンドでインストールを行った．

仮想的な実験であったため，今後は実際に避難所に設置するための機器の選定を行い，避難所に設置するサーバの環

5.2 実験方法境構築を行う．さらに，エッジ化された災救マップも導入

Raspberry Pi サーバは，特定の HTTP エンドポイントする予定である．これにより，通信インフラが断絶した状を通じて，クライアント側の PC に JSON 形式でサーバ態でも災救マップが閲覧可能か確認し，防災訓練などで本情報を提供する． 実験の概要を図 10 に示す．図のようシステムを使用して性能評価を行う．に，クライアント側の PC では，Python スクリプトを用

次に，ユーザ型センシングを利用した，街全体の被災情

いて Raspberry Pi サーバに HTTP GET を送信する．送報の収集を行うことを検討する．ユーザ参加型センシング信されたリクエストに対するレスポンスとして返されるとはコミュニティがセンシング情報を提供し，知識体系をJSON 形式のデータは，ローカルストレージに保存し，別形成するという概念である [11]．これは，都市や町に散在の Raspberry Pi サーバにアップロードする．Apache Webする一般の人々がセンシング活動に参加することにより，サーバは，Raspberry Pi 上で稼働する Flask アプリケー

都市のさまざまな事象を対象としたデータ収集が可能となションを外部ネットワークに公開する役割を果たす．詳細る．例として，町の中の騒音レベル [12]，夜道の照明の明を下記に示す．

るさ [13]，桜の開花の状態 [14] など，さまざまな事象に関( 1 ) エ ッ ジ サ ー バ（ ユ ー ザ 名：test1）か ら デ ー タする情報が網羅的に集めることができる．

を 得 る た め ，サ ー バ に HTTP GET を 送 信(http://192.168.3.38:5002/info)( 2 ) サーバ側では，現状の時間，ユーザ名，仮の避難者人数を応答( 3 ) ク ラ イ ア ン ト は ，受 け 取 っ た デ ー タ を フ ァ イ ル（server info.json）に保存( 4 ) 別のエッジサーバ（ユーザ名：test2）に HTTP POSTを送信 (http://192.168.3.44:5002/receive data)( 5 ) エッジサーバ上でデータの保存を確認する

本システムは，主に避難所の情報をユーザに共有するシステムである．これに加え，町の土砂災害情報や通行情報をユーザから収集することで，よりスムーズな避難誘導が行えると考える．そのため，今後はユーザ参加型センシン
グによる街全体の被災情報を収集するためのシステム検討を行う．

6. おわりに
本稿では，災害時に通信インフラが断絶した場合でも災救マップの利用を可能とするために，インフラレス避難支

5.3 実験結果
最終的に，データを送信・受信したエッジサーバのそれⓒ2023 Information Processing Society of Japan

援マップ構築の検討を行った．本提案手法では，最初に各避難所にエッジサーバの設置を行い，エッジサーバの中に6

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エッジ化した災救マップの導入を行うことで，避難所周辺でのサービス提供を実現する．さらに，避難所間のデータ共有を行うために，DTN を利用しスマートフォンを持ったユーザがデータフェリーとして移動することで避難所間のデータ共有を行う．
今後の展望としては，検証実験で行ったことをベースに，実際の災害環境で利用するための機器の選定，システ[14]

サの集合知による網羅的な街灯情報収集システムの開発.
情報処理学会論文誌, Vol. 55, No. 2, pp. 750–760, 2014.
Shigeya Morishita, Shogo Maenaka, Daichi Nagata, Morihiko Tamai, Keiichi Yasumoto, Toshinobu
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cherry-lined roads detection through participatory video
sensing by cars. In Proceedings of the 2015 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous
Computing, pp. 695–705, 2015.

ムの改善，災救マップのエッジ化を行っていく．さらに，ユーザからの情報を集めることで，街全体の災害状況の把握を行うためのシステムの開発も検討する．この実証実験には，ユーザ参加型センシングを用いることで，性能評価を行う予定である．
参考文献
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