Report

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レポート #はじめに
東日本大震災以降、日本では地震や津波といった巨大災害に対する防災・減災意識が高まり、国(一財)北海道開発協会平成30年度研究助成サマリーや地方自治体、そして個人といった様々なスケー
ルで防災・減災に対する取り組みが議論されてきICTを援用した津波防災教育システムの開発と避難訓練での利活用た。近年では情報通信技術を利用した防災訓練が取り組まれており、中でも広がりを見せているのが、 シ ェ イ ク ア ウ ト 訓 練 ＊1 で あ る。 北 海 道 で は
2012年から北海道庁が北海道の地域・組織・住民に対して、一斉訓練に参加するよう啓発活動を行って い る。 防 災 の 日 に 合 わ せ て2017年 9 月 に 実 施 されたシェイクアウト訓練では、北海道の登録サイトに185,513人の登録があるなど、訓練の広がりを見せていた（北海道庁, 2017）。
しかし避難行動者が自らの避難行動を振り返り、災害情報と合わせて議論するようなフィードバッ
ク学習を目的とした情報共有手法については未だ議論の余地があると考える。情報通信技術を利用することの利点の一つに、リアルタイムで情報を収集し共有できることが挙げられ、訓練後に行われる防災教育や講演会等で利用できるシステムは、避難訓練者が自身の行動を振り返る上で有用であると考えられる。
他方で一斉避難訓練形式はいくつかの問題を抱え る。 そ の 1 つ が 参 加 率 の 問 題 で あ る。 大 和 ハ ウス工業株式会社が2017年に行ったアンケート調査
で は、 5 年 以 内 に 防 災 訓 練 の 参 加 経 験 を 持 つ 回 答者は全体の39.2%という結果が出た。
も う 1 つ は 参 加 者 の 安 全 面 も 考 慮 し た 場 合、 訓

塩﨑 大輔

練に最適な条件を選びがちであるということであ（しおざきる。悪天候の場合は中止になることもあり、まただいすけ）

北海道大学大学院文学院人間科学専攻地域科学講座
地域科学研究室博士課程

夜間の避難訓練などが行われない地域も多い。し2011年、北海道大学大学院文学研究科博士前期課程修了。現在、同博士後期課程在学中。津波防災システムの研究開発、スキーリゾート開発に関する研究に従事。これまでに国土地理院防災アプリコンテスト「観光防災チ ャレン ジ 賞 」、 北 海 道 オ ープ ン デ ー タGIS大 賞「NTTグ ル ープ 賞 」、INKATHON with DOCOMO & Fujitsu「Third prix」受賞。

か し 北 海 道 で2018年 9 月 に 発 生 し た 北 海 道 胆 振 東部地震は、発災時間が深夜であった。さらに火力発電所停止に伴う一斉停電（ブラックアウト）が発生しており、防災・減災対策はこのような不測＊ 1 シェイクアウト訓練
2008年にアメリカ合衆国の南カリフォルニア州で生まれた、地震の一斉防災訓練。指定日時に届く電子メールを合図に、「そのときにいる場所」で地震が発生したと想定してとっさに身を守る訓練。

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■ ICTを援用した津波防災教育システムの開発と避難訓練での利活用 ■の事態も想定しなければならないと改めて認識さ

跡 情 報 を リ ア ル タ イ ム に 収 集 す る 端 末 ア プ リ と、せられた。

訓練結果を津波浸水想定データ等の災害関連情報と合わせて表示する可視化アプリから構成される。

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防災教育システムの開発

可 視 化 ア プ リ の 特 徴 はWebGISラ イ ブ ラ リ で あ る

こうした課題を解決するため、本研究はICT及びCesium（セシウム） ＊2 を用いることにより、移動Web技術を用いて津波防災教育システムを開発し、軌跡や津波浸水の変化を動的に可視化できるとい実験を通してシステムの効果及び課題を検証するう点にある。自治体などで実施される一斉避難訓

こ と を 目 的 と す る。 本 研 究 で は ま ずICT及 びWeb

練はあらかじめ訓練日時と状況が周知されており、

技 術 を 用 い た 2 つ の シ ス テ ム を 開 発 す る。 1 つ 目

考 え ら れ る 最 短 の 時 間 で 避 難 行 動 が 開 始 さ れ る。

は実際に行われる避難訓練の情報を地図上に可視

しかし実際の災害発生時では、発災時緊急避難行化し、訓練参加者にフィードバックする避難訓練

動や状況把握などを行った後に避難行動を行うた可視化システムである。 2 つ目はWebVR技術を用め、避難訓練時よりも避難行動開始時間が遅くないることにより、仮想空間上で擬似避難訓練を行ることが考えられる。この状況を再現するために、うことのできるシステムである。

可視化機能は分単位で避難開始を遅らせることが本研究はこれらのシステムを開発して、実空間できる。

での集団避難訓練及び擬似空間での避難訓練を行疑 似 避 難 訓 練 シ ス テ ム は ス マ ー ト フ ォ ン やVRう。そして訓練結果から得られたデータを分析し、ヘッドセットなどを利用し、仮想空間上に避難訓

津波避難行動の課題を明らかにすることを目指す。

練地域の全周画像を投影することで疑似的に避難まず避難訓練可視化システムの検証を行う。この訓練を行うシステムである。これらの機能は全て検証では北海道釧路市において津波集団避難訓練

WebVR技術を利用し実装される。特に幅広いユーを行い、訓練時の情報を避難訓練可視化システムザの利用を想定し、スマートフォンなどマルチプにて収集・可視化する。そして訓練後に訓練結果ラットフォームで可動する汎用性の高いシステムを津波浸水の時間発展データと合わせて可視化し、を目指す。

参加者にフィードバックする時間を設ける。フィー

WebVRフレームワークにはMozilla（モジラ） ＊3

ドバック学習の前後でアンケート調査を行うことがサポートするA‒Frameを利用する。VR空間上ににより、次に擬似避難訓練システムの検証を行う。

投 影 す る 背 景 画 像 は、GoogleStreetView及 び、

擬似避難訓練システムは大きく分けて 2 つの実験

360度カメラで撮影された画像を任意に設定できるを 行 う。 1 つ はGoogle社 が 提 供 す るGoogleStreet

ようにする。GoogleStreetViewは日本全国の道路

Viewのデータを用いて、北海道厚岸町における夏周辺画像がそろっており、場所を問わず利用が可

季昼間の空間をVR上に再現する。次に北海道函館

能である。しかし基本的に車載カメラで撮影され市における冬季夜間の空間をVR上に再現し実験をているため、画像が車道上を中心としており、歩行う。実験から得られたデータをもとに、実験参行避難とは異なった視界となる。また、ほぼすべ加者が非日常空間における避難時、どのような行ての画像が日中の視界が良好な条件で撮影されて動をとるのかを見ていく。疑似避難訓練に関して、おり、夜間や風雪時といった条件での訓練ができ

本稿は後者の実験結果を示す。

ない点が課題であった。近年では360度カメラが市

避難訓練可視化システムは避難訓練参加者の軌販されており、本システムはこうしたカメラで撮＊ 2 Cesium（セシウム）
ウェブブラウザ上のバーチャル地球儀に情報を可視化するプラットフォーム。
＊ 3 Mozilla（モジラ）
オープンソースのWebブラウザの開発などを行うアメリカの非営利団体。同団体の手がけるプロジェクトやソフトウェアなどのブランド名。

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Report #01

影した画像を利用することでこの課題を解決した。
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可視化システムを利用した集団避難訓練
こ こ で は2018年 6 月29日 及 び 6 月30日 に、 北 海

道釧路市及び厚岸町で実施された津波集団避難実
験結果と支援システムの運用結果をまとめる。訓練 は2018年 6 月29日 に 釧 路 市 で 2 箇 所、2018年 6月30日厚岸町で 1 箇所、計 3 箇所にて実施された。
実験開始と同時に各端末の位置情報がリアルタイムで収集され、可視化機能によりWebブラウザを介して確認することが可能となった。この一次情フィードバック学習時の可視化画面

報及び津波浸水想定データを基に、参加者に対す己評価する「今回の避難訓練では、迅速な避難がるフィードバック学習を行った。

で き た と 思 い ま す か？」 と い う 問 い に 対 し て、フィードバック学習前では50%の参加者が「はい」を選択した。選択理由欄では「問題なく普通の速度で移動できたから」や「経路をしっかりと理解していたため。皆と同じ方向に進んでいたため安心することができた」と記載されており、迷いやその他の要因による行動の遅れが出なかったことが、迅速な避難と考えた要因であったと推測される。
フィードバック学習後に行ったアンケート調査
では、「はい」を選択した参加者が29%、「いいえ」

フィードバック学習の様子を選択した参加者が71%であった。評価を改めた参フィードバック学習はプロジェクターに映し出

加者は一回目のアンケートでは「はい」を選択しさ れ た 内 容 を 基 に 説 明 を 行 う 講 義 形 式 で 行 っ た。

た参加者であった。選択理由の変化については、「津

まず支援システムにより可視化された訓練結果を波が予想以上に早く浸水した」「津波の浸水予測と参 加 者 に 示 し、 そ の 後 詳 細 な 説 明 を 行 っ た。 1 回のオーバーレイの映像を見たときに、避難が間に目の避難実験では、訓練中に集団の避難速度が変合っていないと感じた」と回答にあるように、浸化し、信号の切り替わりと共に行動速度が速く信水エリアと避難者が重なるといった客観的データ

号を渡り切った集団と、信号で立ち往生した集団に基づいたといえる。に分断された。信号で足止めされた集団はその後、最後に避難行動時の重要項目に対するアンケー

避難ビルにたどり着く直前で浸水エリアと重なる

ト調査結果を見ていく。フィードバック前では「避という結果を可視化システムにて示し、避難の遅難所位置の確認」と「避難経路の確認」を選択しれが被災につながるリスクを説明した。

た回答者がそれぞれ40%であった。しかしフィード

次にフィードバック学習前後に行われたアンバック学習後の調査結果では、「避難行動速度」をケート調査結果をまとめる。まず訓練の成否を自選択した39%であった。次いで「避難経路の確認」

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■ ICTを援用した津波防災教育システムの開発と避難訓練での利活用 ■が28%、「避難所位置の確認」が19%であった。まであれば金森倉庫からもよく見えるため、避難先たフィードバック前では選択した参加者がいなに選択するという判断ができる。しかし夜間になかった「災害情報収集の手段」が 3 %となった。

る と 函 館 ロ ー プ ウ ェ イ の 光 が 見 え る 程 度 で あ り、この光も降雪時になると確認しづらくなる。最初の避難先選択をどう判断するのかを検証することも、今回の実験の目的とする。なお本実験に使用
す る 背 景 画 像 は2019年 2 月13日 に 撮 影 し た 画 像 を使用する。

フィードバック学習前後のアンケート調査結果

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積雪期夜間を想定した疑似避難訓練実験
疑似避難訓練システムを利用し、北海道でも有数の観光地である函館市沿岸部における積雪期夜疑似避難訓練中の参加者の様子間の疑似避難訓練実験を行った。今回の実験では

本 実 験 は2019年 2 月27日 と2019年 3 月13日 の 2

金森倉庫を避難開始地点とし、積雪期夜間という回 に 分 け て、20代 か ら50代 の 参 加 者 8 名 を 対 象 に条件が設定された。金森倉庫から避難する際の避行った。まず訓練開始地点からの経路選択は、津難先候補は 2 つある。

波避難ビルに指定されているラビスタ函館ベイホテルに進む道と、函館山に進む道に分かれる。参加 者 の う ち、 6 名 は 最 初 の 選 択 で ラ ビ ス タ 函 館 ベイ へ 向 か う 経 路 を 選 択 し、 2 名 は 函 館 山 に 向 か う
経路を選択した。開始地点から周囲を見渡したとき、ラビスタ函館ベイははっきりと参加者に視認できるが、函館山は降雪の影響もあり山の稜線が確認できない状態であったため、避難ビルあるいは内陸部を目指す参加者が多かった。

VR空間上の疑似避難訓練開始地点の様子

また参加者全員に行った函館山への避難訓練で

1 つは金森倉庫から最も近い避難ビルであるラは、8名 中7名 が 最 短 避 難 経 路 か ら 外 れ る 結 果 が 得

ビスタ函館ベイホテルである。特に夜間は、客室ら れ た。 最 も 多 か っ た の が、 避 難 開 始 後、 函 館 湾の明かり等が避難の目印になると考えられる。 2から離れる経路を選択した参加者である。

つ目は函館山である。函館山周辺は金森倉庫から海から直ちに離れるということは津波避難時の近く、なおかつ標高も高いため、函館山に至る坂

基本だが、函館山は陸 繋 島 ＊4であり、金森倉庫はそを上れば津波浸水領域から外れる。函館山は昼間の陸繋砂 州 上に位置している。そのため函館湾の＊ 4 陸繋島島が沿岸流によって運ばれた砂や岩石によって形成された砂州（陸繋砂州）によって、陸地とつながったもの。

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Report #01■ ICTを援用した津波防災教育システムの開発と避難訓練での利活用 ■

反対側は太平洋に面する大森浜、つまりこちらも行動がどのように変化するかを明らかにしていく。

海岸線である。函館市が公開するハザードマップ

同時に、教育の現場や自治体の避難訓練、町内会に記されている最大規模の津波想定の場合、浸水のような自主防災組織の防災教育の中で本システ

開始地点は函館湾ではなく大森浜側であり、実験ムは活用できると考えられるので、社会実装も視参加者は海に近づいているだけではなく、津波浸野に入れたシステムの運用を目指す。

水方向に進むという結果がこの実験から得られた。
※ 本稿はサマリーであり、研究成果の詳細については、
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是非、下記をご覧ください。

おわりに避難訓練可視化システムを運用した結果は概ね

塩﨑大輔「ICTを援用した津波防災教育システムの良好であった。フィードバック学習ではCesiumと開発と避難訓練での利活用」『北海道開発協会平成30

地理院地図を用いて津波浸水の時間発展と合わせ年度助成研究論文集』（一財）北海道開発協会ホームて訓練結果を可視化することにより、訓練時に感ページ。

じられないような災害に対する危機感や警戒意識を改めて知る契機になることが期待できた。今後は例えばGusman他（2014）が提案するような細かいシミュレーションデータの利用なども検討していく。
疑似避難訓練システムに関してはA‒Frameを利用することによって、Webアプリベースでのシステム開発を行うことができた。GoogleStreetViewや360度画像を利用することにより、共通基盤を用いて全国各地域のVR空間を再現することが可能となった。
疑似避難訓練では参加者の行動ログから、参加者の滞留ポイントや交差点での状況を再現することができた。積雪期夜間の疑似避難訓練では、視認できない高台よりも、視認しやすい高層津波避難ビルに避難者が集中する傾向が明らかとなった。
そして函館市では海から離れようと経路を選択す

参考文献
1）生富直孝, 浅田拓海, Chawis Boonmee, 有村幹治：避難訓練
プローブデータを用いた地域防災教育支援ツールの構築 . 土木学会北海道支部論文報告集, 2016, 52, p. 265‑270.
2）奥野祐介 ,橋本雄一：積雪寒冷地における疑似的津波避難に関する移動軌跡データ分析 . GIS-理論と応用 , 23（1）, p. 11‑20（2015）
3）大和ハウス工業： 今年の「防災の日」は、おうちで防災訓練
しよう .
https://www.daiwahouse.co.jp/column/technology/bousai/, （参照 2019‑3）.
4）内閣府： 中央防災会議防災対策推進検討会議南海トラフ巨大地震対策検討ワーキンググループ :南海トラフ巨大地震対策について（最終報告） .
http://www.bousai.go.jp/jishin/nankai/taisaku̲wg/pdf/20130528̲honbun.pdf,（参照 2019‑3）.
5） 北海道シェイクアウト2017 . http://www.pref.hokkaido.
lg.jp/sm/ktk/shakeout/2017.htm, （参照 2019‑3）.
6）Aditya Riadi Gusman,Yuichiro Tanioka: Effectiveness of
Real-Time Near-Field Tsunami Inundation Forecasts for
Tsunami Evacuation in Kushiro City, Hokkaido, Japan. V.
Santiago-Fandiño et al, Post-Tsunami Hazard, springer,
2014, p.157‑177.

る参加者が多く、これは逆に浸水開始地点に近づいているという課題も明らかとなった。
今後は同様の実験を進めることによりデータ収集を行い、自治体などの防災計画や防災教育に援用できる分析を進めていく。合わせて建物倒壊や火災、土砂災害など地震発生時に併発する可能性がある現象の再現を行い、状況に応じて被災者の42

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