自然災害科学 J. JSNDS 39 -3 207 -220（2020 ）

災害時の避難行動に対する態度形
成と避難実態に関する要因分析：
平成30年 7 月豪雨を対象として
梶谷 義雄1・杉浦 聡志2・畑山 満則3・高木 朗義4

Eﬀects of Evacuation Attitudes on Actual Evacuation
Actions -A case of the 2018 Japan Floods
Yoshio KAJITANI1, Satoshi SUGIURA2,
Michinori HATAYAMA3 and Akiyoshi TAKAGI4
Abstract
This research deﬁnes “evacuation attitudes” as peopleʼs predetermined principles regardingwhether they have a possibility of taking evacuation actions during a heavy rain or underevacuation advisory information issued from a local government. Evacuation attitudes canbe thought as formed by peoples experiences such as vain evacuations in past disasters,
and/or various restrictions such as having pets or mobility problems. Our analysis classiﬁed
evacuation attitudes into three diﬀerent types: a group to evacuate under evacuation advisory
information, a group to evacuate by their own decision, and a group never to evacuate. Basedon the analysis of 3000 households replying to our questionnaire surveys, it is demonstrated
that nearly 50 indices, including flood/landslide risks and community activities, affect theevacuation attitudes and actual evacuation actions at the time of the 2018 Japan ﬂoods.
キーワード：平成30年 7 月豪雨，避難情報，避難態度，避難の空振り，避難者数予測モデル
Key words:

2018 Japan ﬂoods, evacuation advisory information, evacuation attitudes, vain evacuation, evacuationmodel

1 ．はじめに

1

2

川の氾濫，堤防の決壊，内水氾濫が生じ，死者

平成30年 7 月豪雨では，西日本各地において河263名，行方不明者 8 名，負傷者484名の被害が発

香川大学
Kagawa University
北海道大学
Hokkaido University

34

京都大学防災研究所
Disaster Prevention Research Institute, Kyoto University
岐阜大学
Gifu University

本報告に対する討議は 2021 年 5 月末日まで受け付ける。

207

208

梶谷・杉浦・畑山・高木：災害時の避難行動に対する態度形成と避難実態に関する要因分析

生した1）。発令のタイミングは地域によって様々立場にたてば，「態度」という一つの概念によってであったが，この規模の災害が発生しうること決められるような事前の意思決定と実際の避難のは，国や地方自治体からの切迫した避難情報の提関係は対応しないケースもでてくる。本研究では，

供によって各地域の住民に周知された。このよう避難する意思の有無や行政からの情報への依存度

な避難情報に関連して，避難勧告または指示されを各個人の「避難態度」と定義し，避難態度の形た住民に対する避難率の低さが議論されることが成要因や実際の避難行動へ影響を及ぼす大きな要あるが，単純にこの数字をもって住民の防災リテ

因の一つと考えるが，実際の避難行動は災害状況

ラシーを問うことはできないものと考えられる。

や本研究で捉えられない個人属性や取り巻く社会

基本的に，個人や世帯の避難に対する考え方あるいは態度は，住居形態や知識，コミュニティと環境に依存している点についても留意する。
具体的な分析方法として，本研究では平成30年の関わりなど複数の要因によって形成されている

7 月豪雨時の個人の避難や属性に関する調査結果ものと考えられる。避難指示（緊急）等の避難情を用い，避難態度を含めた階層型の構造を有する報に対する受け止め方はこの考え方や態度の形成

避難行動選択確率モデルを推計する。避難態度を，に大きく影響を受ける可能性がある。情報提供の避難情報を活用する人（Type I），避難情報に関価値や避難手段の確保の効果を議論するためにわらず自身で避難行動を決める人（Type II），どは，避難する意思のある人がどの程度存在し，意のような状況においても避難は行わない人（Type

思決定に与える要因との因果関係がどのようにIII）に分類し，各 Type を規定する要因と Typeなっているかを把握することが必要である。すな

別の避難の有無を決定する要因について統計学的

わち，避難のタイミングやその良しあしだけではな検定に基づく特定作業を実施する。避難態度のなく，避難する意思と避難に対してあらかじめ決

分析とそれを用いた避難モデルの構築は，多種多められたルールを持っているかどうか，について様な要因が影響を及ぼす避難実態の集約的な記述のメタレベルの分析が必要となる。一定程度必ずや理解だけでなく，今後襲来する豪雨災害に対す存在するような，逃げる意思がない人々や行政かる避難者数の予測や公表される避難率に対する理らの情報提供に頼らない方にはそれなりの理由が解に繋がるものと考えられる。

あり，空振り避難や避難所経験の苦痛などの経験
やその他の属性に大きく依存しているものと考え

2 ．既往の調査研究と本調査の概要
2. 1

られる。

平成30年7月豪雨に関する既往の調査

このような考え方は，既往研究においても「（安平成30年 7 月豪雨災害時における避難行動に関全）態度」2, 3），「行動に対する態度」4）として，実しては既に多くの機関が調査を実施している。兵際の避難行動を規定する要因となっている。一方，

庫県「災害時における住民避難行動に関する検討

このような態度と実際の行動の関係を否定する研会」（第 2 回）8）は平成31年の年始時点における既究も社会心理学分野において蓄積されている。例

往アンケート調査（ 5 つの調査事例）のまとめとえば，小酒井 では，1960年代末から態度測定にして， 7 月豪雨時に避難行動を取った人の割合はよる個人の行動予測がほぼ不可能であることが認

14.7〜40.0％，うち水平避難（自宅以外の避難所

5）

知されてきたこと，また，個人の行動が集団や社等への避難）の割合が3.6〜14.5％，垂直避難（自会環境に応じて変化し，安定的でないことが紹介

宅上階等への避難）の割合が7.6〜35％としていされている。杉万6）においても，「かや（言語や社る。各調査の地域や諸条件は異なっており，水平規範など個人や集団を取り巻く多種多様な物理的避難に関しても，避難勧告・指示発令対象地域，

かつ / もしくは意味的集合）」の複雑で多層な構特別警報発表地区等では3.6〜6.6％，土砂災害警造が実際の行動を引きおこし，状況依存的に行動

戒区域等の居住者は14.5％になるなど，地域や豪が変化しうることが主張されている。このような雨の状況によってばらつきがでる。岐阜県9, 10）に

209

自然災害科学 J. JSNDS 39 -3（2020 ）

図1

表1
分類

対象者数

調査対象地域と回答数

調査対象者の分類と水平・垂直避難率※
水平避難率 垂直避難率

備考

事前調査への回答者

9240

5.3％

5.4％

避難準備・高齢者避難開始：2596人，避難勧告：3660人，
避難指示（緊急）：2017人，発令無し：2066人，発令不明：
1413人

スクリーニング後の本調査
への回答者

3000

13.3％

11.4％

指定避難所・指定緊急避難所への避難は7.3％，（避難準備・
高齢者避難開始：1068人，避難勧告：1911人，避難指示（緊急）：1108人，発令不明：94人）

上記のうち避難指示（緊急）を受けた回答者

1108

18.5％

15.0％

スクリーニング前の全サンプルの避難指示（緊急）を対象とした場合，水平避難率12.7％，垂直避難率12.2％※各避難情報は重複を含めて回答していただいているため，各避難情報の和がサンプル数とは一致しない。

おいても422597人を対象とした大規模な調査がなれる。なお，牛山ら11）によると，亡くなった方のされており，県全体の水平避難率は2.26％とやや12％が（水平）避難行動中の犠牲者となっており，低くなる。しかし，「避難準備・高齢者等避難開始」

これは1999年から2017年までの1011人の犠牲者レベルまでの（より危険度の低い）避難情報しかに占める割合（ 8 ％）よりも若干多い数字となっ発令されていない180589人を含んでいるため，全ている。その他，岡山県12）など，様々なフォロー体としての避難率が低くなっているものと考えら

アップ調査が行われており，今後も避難率やその210

梶谷・杉浦・畑山・高木：災害時の避難行動に対する態度形成と避難実態に関する要因分析

要因についての整理が行われていくものと考えら

やや低くなっている。一方，3000件を抽出したスれる。

クリーニング後の水平避難率と垂直避難率ともに高くなるが，双方とも既往調査の範囲内となって

2. 2

本調査の概要と特徴いる。参考として，後の感度分析に用いる避難指本研究はネットモニターを対象としたアンケー

示（緊急）を受けた人のみを対象とした場合，水ト調査データを用いる（調査時期：2019年 1 月）5。

平避難率と垂直避難率の割合はさらに高くなり，調査対象地域としては，災害救助法適用地域 で何らかの避難行動をとった人が多く含まれているある11府県67市39町 4 村のうち，モニターのいなことが分かる。また，スクリーニング前の避難指い地域を除く103市町村を対象に Web 調査票を配示（緊急）を受けた全ての回答者を対象とすると，信した。最初に避難行動や被害状況関する事前調

避難率は水平，垂直共に 6 ％ほど下がり，本分析査を実施し，9240件の回答を得た。このうち，何に用いたデータは，ランダムサンプルに比べて避らかの避難行動を取った人（「指定避難所」，「指定

難を実施した回答者の割合が多くなっていること

緊急避難所」，「近所の家」，「高台」への避難や「垂

が分かる。

7）

直避難」を行った回答者），避難勧告以上の避難図 2 は回答者の年齢層の分布を示している。40

情報を受けた人を優先的に選び，解答到着順に歳代をピークとして釣り鐘型の分布となってい3000人を抽出した6。これにより，できる限りハる。また，回答者の男性と女性の占める割合は，ザードの条件を揃え，避難した事例が不足するこ

それぞれ52.7％と47.3％となる。

とによる影響の低減を試みているが，サンプル抽

表 2 に本研究において調査した項目（変数群）

出方法の影響については，後述するようにいくつと概要を記載する。大きく 7 つの項目に分類してか感度分析を行いながら考察を行う。

いる。調査項目の数（変数の数）が多いため，こ

調査対象とした市区町村と回答者数を図 1 に示

こでは概要のみを記載しており，より具体的な内す。岡山，広島，愛媛県を中心として，高知，福岡，容については，推計結果において統計学的に有意山口，鳥取，兵庫，京都，滋賀，岐阜県全ての対となった変数を中心に後ほど紹介する。設定した象とした県から回答を得ているが，市町村単位で変数のうち，いくつかは既往研究を参考に設定しは 4 町村を除く99町村から回答があった。ただし，た。基本的に，災害時の避難に関する既往研究は本研究では地域性の検討までは行わず，全体とし災害研究における代表的なテーマでもあり，数ての傾向を分析することを主眼としている。

多くの論文が執筆されている。これら研究のレ

表 1 は，事前調査，スクリーニング後の本調査

ビューについては，高木ら10）や田中ら13）においての回答者，ならびに本調査において「避難指示（緊も行われているため，本論文では調査設計に大き急）」を受けた回答者の分類別に回答者数，水平な影響を及ぼした研究論文とその視点のみを簡単

避難率，垂直避難率を記述したものである。スクリーニング前の事前調査への回答者の水平避難率
は既往調査の範囲に入っているが，垂直避難率は
56Web 調査は Cross Marketing 社に委託を行った。対象者
はネットを通じた情報取得に長けているため，避難情報を比較的容易に得た方が多いと想定される。ネット情報を使わない世帯や避難情報を受け取らなかった世帯を含めた分析は課題となる。
スクリーニング調査の総配布数については把握していない。地域別の回収目標数は利用可能モニターの上限数などを参考に設定した。本調査への回答タイミングにも影響を受けているが，優先的な抽出の結果，3000 件のうち，2534 件が避難勧告以上の避難情報を受け取っている。

図2

回答者の年齢の分布（男性52.7 ％，女性
47.3 ％）

211

自然災害科学 J. JSNDS 39 -3（2020 ）

表2
分類

世帯属性

本研究で利用した変数群（調査項目の概要）

変数群の概要婚姻状況

未婚または既婚

1

同居家族のタイプ

乳幼児，ペットの有無等

7

住居（自宅）のタイプ

1 戸建て（平屋），一戸建て（ 2 階以上）等

6

自宅の立地場所の特徴

台地，平野部，傾斜地等

8

河川からの距離近いまたは遠い1

自宅の土地の高さ

堤防より低い，高い等

4

建物被害

半壊（床上1.8 m 未満の床上浸水など）・全壊・大規模半壊，一部損壊・床下浸水，被害なし

3

避難情報

居住エリアにおける避難指示（緊急）等の発令状況

4

避難の有無や避難場所（水平避難の実施の有無）

7

周囲からの声かけ

近隣の方の訪問による避難情報の取得（西日本豪雨時）

1

避難経験

西日本豪雨以前の避難経験

2

避難所経験

避難所での生活経験

2

過去の被害経験

避難をした災害等で生じた実際の被害

3

大雨特別警報大雨特別警報に対する理解度

3

洪水危険度分布図
洪水危険度分布図に対する理解度
災害情報の理解・市町村からの避難情報
避難指示（緊急）等に対する理解度
利用度
土砂・洪水ハザードマップ利用度

避難に対する考え

1（序数）

5
3
8

土砂災害ハザードの指定状況

土砂災害警戒区域，土砂災害特別警戒区域

4

災害に対する家庭での備え

飲料水・食料の備蓄 , 避難場所，経路の確認等

9

家 庭・ コ ミ ュ ニ 防災訓練や防災講演会への参加状況 毎回参加，時々参加等
ティでの備え近所づきあいの状況
積極的，ほとんど付き合いがない等

防災に対する意識変数の数

年齢

避難・被害実態 / 避難状況
経験

補足説明
年齢： 8 区分（ 1 ：〜19歳： 2 ：20〜29歳 :30〜39歳：40〜49歳：
50〜59歳：60〜69歳：70〜79歳：80歳〜）

4
6

コミュニティの防災活動

地域単位での防災に関する取り決め等

4

水害や土砂災害に対する関心

西日本豪雨以前を対象

3

土砂災害に対する自宅の危険度 被害を受けやすい等の認知状況

3

風水害による被害の受けやすさ（西日本豪雨以前）1 ．ありえない， 2 ．可能性は低い等（序数）1（序数）

風水害による被害の受けやすさ（西日本豪雨以降）１ ．ありえない，可能性は低い等

1（序数）

避難に必要な情報

避難所の混雑情報，避難所の設備や飲食提供方法等

5

避難態度

・避難情報，あるいは周辺住民・家族からの要請があれば避難を開始
・周りからの通知は関係なく，自身で危険と感じれば避難を開始
・どのような状況になっても自宅外へ避難しない

1（西日本豪雨前）
1 ．避難した際に自宅が被災
2 ．避難した際に周辺地域で被害が発生
3 ．避難した際に被害なし（空振り）
4 ．避難しなかった際に自宅が被災
5 ．避難しなかった際に周辺地域が被災

5

過去の避難状況と 避難時の自宅等の被災状況
被害の関係（生成した変数）※変数の数の欄に（序数）と記載されているものは，序数を変数の値として利用。

に説明する。
まず，個人・世帯属性，避難・被害実態，災害かどうかについてのダミー変数を利用する。設問
上は避難場所等に応じて ７ パターンの選択肢（重情報の理解・利用度等は，岐阜県で実施されたア複可）を設定しているが，そのうち「指定避難所」，

ンケートの項目9）を活用している。被説明変数と「指定緊急避難所」，「近所の家」，「高台」への避難

なる避難の有無については，水平避難を実施した

を「水平避難」とし，「垂直避難」，「避難しなかっ212

梶谷・杉浦・畑山・高木：災害時の避難行動に対する態度形成と避難実態に関する要因分析

た」，「避難できなかった」の 3 変数を「非避難」にじめとする離散選択モデルが利用されるケースが分類した。なお，「避難情報」のほか，「立地条件」

多いが（例えば，柿本・山田14）），本研究におけや「ハザードマップの指定状況」は回答者の認知

る階層的な構造を想定した場合の避難確率モデル

状況に依存している。

は以下で表される。

また，家庭・コミュニティでの備え，防災に対P i(B)=P i(B|A)q i(A)する意識等の設問は，ソーシャルキャピタルの役（1）

割を議論の焦点にあてた柿本ら14）の研究を参考に

ここで，P i(B)：個人が代替案 B（避難または非している。さらに，本研究でハザードマップの役

避難）を選択する確率，P i(B|A)：A という避難態

割と同様に大きな焦点をあてている「避難の空振度に分類された個人 i が代替案 B を選択する確率，り」に関する問題は，奥村ら15）のオオカミ少年効q i(A)：個人 i が避難態度 A に分類される確率を果に関する議論を参考とした。避難の空振りの影表す。ここで，A ＝｛I：避難情報を頼りに避難の響に関する視点は矢守16）にも記述があり，空振り判断をするグループ，II：避難情報に関わらず自避難をした住民が，「逃げなければ良かった」と後身で避難を判断するグループ，III：絶対に逃げ悔している際に，他の住民がその考えの危険性をないグループ｝の 3 分類を想定している7。また，諭すことで，西日本豪雨の際の避難に繋がったこP i(B|A) と q i(A) の各確率モデルはそれぞれロジッとが記載されている。人間の本質として，空振り

ト型を本研究では用いる。すなわち，による経験は避難をためらう方向に寄与しがちであるが，コミュニティの力によって救われたこと(2)が端的に示されている。
設計上の一番の特徴は，避難態度に関する項目
で，この内容は本研究独自のものである。この設(3)

問を基に，Type I：避難情報，あるいは周辺住民・家族からの要請があれば避難を開始，Type II：iとなる。ここで，x B/A，x Ai は各モデルの説明変数

周りからの通知は関係なく，自身で危険と感じれベクトル（サフィックス T は転置を表す）であり，

ば避難を開始，Type III：どのような状況になっ指数関数の中においてパラメーターベクトル β B/Aても自宅外へ避難しない，の 3 つに分けその要因

または β A を掛け合わせた線形結合で表される。

を探る。なお，Type III は，いわゆる正常化の偏また，各モデルの選択肢の数に応じて nA＝ 3 ，見（自分だけは大丈夫と思い込みたくなる心理）inB＝ 2 となる。なお，説明変数ベクトル x B/A，x Ai

を含んでいるが，同じではない。Type III は災害には重複する変数も発生しうると仮定している。

に対する諦念，覚悟，逃げたくても逃げられない

両方の確率項で有意となる変数は，避難に対して個人の環境なども考慮した予めの意思決定も含ま

複雑に影響を及ぼしていると解釈される。

れると考える。その他，避難時の危険性などの設このようにサンプルをグループ分類して，各グ問なども設定しているが，片田ら で分析されてループに異なるモデルを適用する問題は古くかいるような時々刻々と変化する状況依存的な分析ら用いられているが，特にグループ分類の観測については本研究では対象外としている。

値のないケースに利用されることが多い。こう17）

いったモデルは，潜在クラスモデル（Latent Class

3 ．利用するモデル

Model）として，発展してきている。一方，本研

本研究では，「避難態度」の分類が，避難情報への反応や実際の避難に大きく影響を及ぼすという階層型の構造を想定している。避難確率の推計モデルとしては，ロジットやプロビットモデルをは

7

タイプ I，II は避難の意思があるグループ，タイプ III は
避難の意思がないグループとなる。タイプ III で避難情報の活用の意思がないのは自明であり，タイプ I，II のような分類は行っていない。

213

自然災害科学 J. JSNDS 39 -3（2020 ）究のようにキーとなるグループ分類を観測値とし風水害に対する西日本前後での意識の変化や避難て得ているケースでは，よりパラメーター推計がの空振りの影響，など注目する変数については有安定するという利点がある 。

意ではなかったものについても変数として利用し

8

推計については以下のように行う。基本的にタている状態のモデルを掲載している。結果として，

イプ分類と避難・非避難の情報を一つのセットと49変数による説明モデルとなっており，数変数程する。そのうえで，式（ 1 ）から得られる尤度関度の除去によるパラメーターの値の変化はそれほ数の値を最も高くするパラメーター値を見つけ，

ど大きくない。推計精度を把握するために，モデ

その中でも統計的に有意な説明変数を残すアプルの的中率（観測値との整合性）を表 4 に示してローチをとる。β (={β B/A, β A}) をパラメーターベクいる。回答者の観測値に基づく分類は，Type I：

トルとした尤度関数 L(β ) は，

54.4％，Type II：33.8％，Type III：11.7％の構成
であるが，分類の的中率は61.3％となった。的中(4)率が高くない要因としては，表明をしているものの，完全に 3 種類のタイプに分類されない可能性が考えらえる。例えば，観測値全体の配分率を考と表される。ただし，A，B は分類されたタイプ

えると，Type III はモデルでは Type III（119件）

ならびに避難の有無に関する観測値である。すなだけでなく，Type II（96件）にも多く分類される^^

わち，タイプ分類の確率モデルであると傾向にある。また，Type II は Type I に分類されタイプ分類後の避難確率モデルである

るケースが多くなっている。すなわち，Type III

をそれぞれ最大化することで，観測データへの適は Type II の要素を，Type II は Type I と III の折合を行うことになる。この式を見てもわかるよう

衷型のような属性を有する傾向が見て取れる。前に，個人は各タイプに完全に分類されるわけでは節で定義したように，避難確率は，各タイプのなく，確率によってウェイトづけられながら個人

分類確率×タイプ別の避難率と考えると，Typeが各タイプの要素を有することになる。

II か Type III の中間に位置するような個人が仮になお，Type III の中には避難したサンプルもわType II と表明していたとしても，Type III の要

ずかに含まれている。西日本豪雨時における避難素の影響もあって，実際には避難確率が低くなるの空振りの影響の可能性も存在するが，Type IIIというようなことがあり得る。

に分類される個人がどのような理由で避難を行っ

表 3 の見方であるが，Type I のパラメーター値

たかを分析するために，他の分類と同様に避難確がないのは，通常のランダム効用理論に基づく選率モデルの推計を行う。

択モデル同様に，Type I への影響を 0 に基準化した場合の効用差を示しているためである。例えば，

4 ．分析結果
4. 1

定数項は Type II のみが負になっているが，これ避難態度のタイプ分類に関する分析結果

は他の変数の影響がない場合，Type II は基本的

回答者のタイプ分類確率モデルの推計を行ったに選択されにくいことを意味する。以下，パラメー

結果を表 3 に示す。有意水準10％までの変数はターの符号から判断できる結果の概要を示す。

全て利用しており ，ハザードマップの認知状況，
9

まず，個人（世帯）属性（ 1 〜12）に着目すると，基本的に年齢があがるほど，Type II や Type89

このことは観測値がないと想定した場合との比較を行う
ことで容易に確かめられると考えられるが，本研究の範囲を超えるため取り扱わない。
本研究では標準的な避難確率モデルが構築されていない
現状において，避難行動の要因となりうる変数をできるだけ多く抽出する目的で，比較的大きな有意水準を用いている。

III の選択確率があがるため，自治体からの避難情報を頼りにする Type I の割合（選択確率）が少なくなる。住居タイプについては，マンションの
３F 以上に住んでいる人は，避難を絶対に行わな
い Type III に属しやすくなっている。水害ハザー

214

梶谷・杉浦・畑山・高木：災害時の避難行動に対する態度形成と避難実態に関する要因分析

表3

避難に関するタイプ分類に影響を与える変数（有意水準10 ％まで）

番号
変数
1 定数項
2 年齢
3
1 戸建て（ 2 階以上）
4 マンション・アパート（ 1 階に居住）
5 マンション・アパート（ 2 階に居住）
6 マンション・アパート（ 3 階以上に居住）
7 自宅が平野部に立地
8 自宅が傾斜地の中腹に立地
9 自宅が堤防の後背地に立地
10 自宅が河川の付近に立地
11 自宅が堤防よりも低い位地に立地
12 これまでの避難所生活の経験
13 土砂災害特別警戒区域に指定
14 大雨特別警報を理解（平成30年豪雨以前）
15 洪水危険度分布図を理解（平成30年豪雨以前）
16 避難勧告等を理解（平成30年豪雨以前）
17 「土砂災害に関するハザードマップ」を活用している
18 「土砂災害に関するハザードマップ」を知っているだけ
19 「土砂災害に関するハザードマップ」を見たことがない
20 ハザードマップを自身は知らないが家族が把握
21 避難場所と経路の確認実施
22 近隣の指定避難所までの避難経路の確認
23 家族と連絡方法の確認
24 非常用持出品の準備
25 介護の必要な方の存在
26 防災訓練や防災講演会への参加経験なし
27 一斉清掃の参加や当番制の役割を行っている
28 愚痴を言えるような友人が近所にいる
29 挨拶をする程度
30 ほとんど付き合いがない
31 地域で，高齢者・障害者などに関する取り決めがある
32 水害や土砂災害への関心（災害前）
33 将来，自然災害で被災することはあり得えない34 自然災害に対して怖いと感じる
35 避難指示・勧告は適切な地域に出されている
36 堤防や砂防ダム等によって自宅は守られている
37 避難するかどうかは自分が判断するのではなく，行政が個別（各戸）に連絡すべきだと思う
38 自宅が風水害で被害を受ける危険性
39 豪雨による被害を受ける可能性についての意識の変化
40 指定避難所を増加（希望）41 個別受信機を増加（希望）42 中小河川の危険マップを作成（希望）43 中小河川水位計増加（希望）44 避難時に自宅が被害を受けた経験（西日本豪雨前）
45 避難時に自宅を除く周辺地域が被害を受けた経験（西日本豪雨前）
46 避難時に自宅も周辺地域も被害を受けなかった経験（西日本豪雨前）
47 在宅中に自宅に被害が発生した経験（西日本豪雨前）
48 在宅中に自宅を除く周辺地域に被害が発生した経験（西日本豪雨前）
49 避難時に自宅が被害を受けなかった経験（西日本豪雨）
尤度比Type II−0.593
0.140

P値
0.02
0.00

0.382
−0.361−0.294

0.01
0.00
0.04

−0.3250.00−0.586−0.6170.326−0.072

0.00
0.01
0.00
0.46

0.352

0.00

−0.3840.00−0.2140.183−0.386

0.07
0.10
0.04

0.451
0.458

0.00
0.00

−0.6970.01−0.376
0.610

0.00
0.06

−0.109−0.036−0.217−0.423−0.2910.499−0.650−0.2060.013−0.334−0.099−0.636

0.09
0.64
0.01
0.00
0.00
0.00
0.04
0.41
0.95
0.05
0.34
0.14
0.152

Type IIIP値

0.182−0.365−0.693−0.6270.431−0.417

0.00
0.06
0.03
0.03
0.09
0.01

1.013

0.01

−0.521−1.231−0.631

0.01
0.00
0.12

−0.171−0.3050.30
0.08−0.627−0.4560.612−0.546−0.653−0.422

0.00
0.01
0.02
0.01
0.08
0.08

0.463
−0.602
0.549
0.449
1.166
0.463
0.590

0.01
0.03
0.07
0.09
0.00
0.00
0.00

−1.070−0.5960.00
0.01−0.422−0.380−0.146

0.08
0.00
0.24

−0.279−0.5560.352−0.568−2.771−0.119−0.226−0.351
0.791

0.05
0.00
0.02
0.34
0.01
0.75
0.39
0.07
0.34

215

自然災害科学 J. JSNDS 39 -3（2020 ）

表4

分類されやすいが，豪雨前と後の変化をみると，推計値と観測値の比較

今回の豪雨はタイプ分類に影響を与えていないよ

推計された分類

観測結果

I

II

III

うである。なお，「水害や土砂災害への関心（災害

I

1350

248

36

II

583

371

61

前）」のある方が Type III に分類されやすくなる

III

136

96

119

傾向についての理由は不明である。
今後必要とされる防災対策については，Type
II，Type III ともに避難情報の受信ではなく，中ドが極めて低いケースであればこのような態度分

小河川の水位情報を必要としている点で一致して類は自明であり，避難者数の推計に含める必要はいる。行政からの避難情報に頼らず自身で行動すないものと考えられる。自宅が「傾斜地の中腹」，

るためのツールとして活用を希望していることが「河川付近に立地」，「堤防よりも低い」，
「土砂災害

分かる。

危険地域に指定されている」などのリスクを抱え最後に，避難の空振りの影響（44〜49）についている場合は，Type II あるいは III に属する確率て考察する。平成30年 7 月豪雨前に「避難時に自が低くなっている。また，これまでの避難所生活宅が被害を受けた経験」のある方は Type II へのの経験があれば，Type I に属する確率が高くなる。

分類確率が小さくなり，「避難時に自宅を除く周次に避難関連情報やハザードマップの活用度

辺地域が被害を受けた経験」のある方や「在宅中（13〜20）に着目すると，Type II と Type III の違に自宅を除く周辺地域に被害が発生した経験」のいが大きくなる。Type II では 2 つの変数「大雨ある方は Type III への分類確率が小さくなるな

特別警報を理解」，「「土砂災害に関するハザード

ど，避難時に発生する身近な被害が Type I へのマップ」を活用している」が有意になっており，

分類確率を高めている。一方，避難をしたにもか自身で積極的にリスクを確認する傾向にある。一かわらずこのような被害が発生しなかった方が方，Type III では，一部符号の解釈が困難な点もType II や Type III に含まれやすくなるかというあるが，避難勧告等の意味を理解していなかったと，必ずしも有意な結果は得られていない。西日り，「ハザードマップについて自身は知らないが

本豪雨の際に避難をして被害を受けなかった人に家族は把握している」と考えていたりするようなついても今回の調査に限っては避難態度に影響を個人となっている。

及ぼしていないといえる。

災害に対する備えや地域コミュニティとの関
4. 2

係（21〜31）については，Type II や Type III の回避難態度のタイプ分類別の（水平）避難率

答者ともに，災害に対する準備度が低く，コミュ
ニティ活動においても挨拶をする程度やほとんど

以下では，避難態度のタイプ別に避難モデル（水つきあいがない人となる。有意な変数の数やパラ

平避難の選択確率）を推計した結果について分析

メーターの値より，Type III の方がこのような傾を行う。避難に影響を及ぼす大きな要因として，向が強いといえる。

浸水状況などの各世帯にどの程度の危機が迫って防災に対する意識（32〜39）についても，「自然災害に対して被災することはあり得ない」やいたかどうかについて，全ての回答が得られていないため，分析には含めていない10。

「災害を怖いと感じる」ことはない人がそれぞれ各パラメーター値の推計結果を表 5 に，分析モ

Type II と Type III に分類されやすい。Type II とデルの観測値への適合度を表す的中率を表 6 に示Type III では，「避難指示・勧告は適切な地域に出されている」と考えていない傾向にある。平成30年 7 月豪雨後も「自宅が被害を受けるとは考えていない」と考えている人が Type II や Type III に10

この点については郵便番号データや河川からの距離等の地理情報に関する回答データを用いて，分析を追加していく必要がある。避難情報についても不明と回答している人が多く，補完推計が必要である。

216

梶谷・杉浦・畑山・高木：災害時の避難行動に対する態度形成と避難実態に関する要因分析

表5

避難（水平避難のみ）に影響を与えた変数（有意水準10 ％まで）

番号
変数
1 定数項
2 年齢
3 ペット（犬・猫）がいる
4
1 戸建て（平屋）5
1 戸建て（ 2 階以上）
6 マンション・アパート（ 3 階以上に居住）
7 一部損壊（土砂被害含む）
8 半壊以上（土砂被害含む）
9 停電発生地域
10 近隣の方の訪問による避難情報の取得
11 避難指示（緊急）12 平野部
13 堤防の後背地
14 河川の付近
15 これまでの避難所生活の経験
16 西日本豪雨災害以前に避難を行ったことはある
17 自宅が土石流の被害を受けたことがある
18 自宅は無事だったが，周辺地域（生活圏）で強風による被害があったことがある
19 その他の被害を受けたことがある
20 大雨特別警報を理解（平成30年豪雨以前）
21 「洪水に関するハザードマップ」で自宅付近や周辺地域の危険度の確認を行っている
22 「洪水に関するハザードマップ」を見たことはあるが，内容は把握していない
23 「洪水に関するハザードマップ」を見たことはない
24 「土砂災害に関するハザードマップ」で自宅付近や周辺地域の危険度の確認を行っている
25 「土砂災害に関するハザードマップ」を見たことがあるが，内容は把握していない
26 「土砂災害に関するハザードマップ」を見たことがない
27 ハザードマップについて自身は良くわからないが，家族が把握している。
28 土砂災害特別警戒区域に指定されている
29 土砂災害警戒区域に指定されている
30 飲料水・食料の備蓄
31 家族への連絡方法の事前確認を実施している
32 一斉清掃の参加や当番制の役割を行っている
33 高齢者・障害者や子育て支援に参加している
34 挨拶をする程度
35 ほとんど付き合いがない
36 自治会等の地域単位で防災に関する取り決めがある
37 防災に関する取り決めのため，数回会合がある
38 水害や土砂災害への関心がない（災害前）
39 水害による被害の可能性はありえない（ 0 ％）39 水害による被害の可能性はある程度ある（31〜69％）
40 土砂災害ハザードマップを参考にしても，被害は受けやすいと思う
41 土砂災害ハザードマップは確認していないが，被害を受ける可能性があると思う尤度比Type I−0.741

Type II
1.918

Type III
−0.833−2.602−0.942−0.769−1.255
0.847
1.623
0.382
1.201
0.694
0.394
0.664
0.557
0.713

−1.131−1.191−0.842−0.825−0.695−0.975−1.9790.484−1.027−2.255
1.244
2.675
1.039

2.307
4.306

0.668
1.918
1.647
−2.0331.740−0.9202.615−0.700

0.805
1.314
1.136

1.201

−
−2.882−2.557−2.526−4.851
4.115

0.753−0.891−0.430−0.515−2.393
0.973
0.435

0.970
0.521
0.21

0.467

2.011
0.824

0.323

0.435

す。表 6 では推計した分類と観測された分類を将来においてなされるとは限らないものと考えら比較しており，的中率は，Type I：85.1％，Typeれる。

II：93.5％，Type III：96.6％ と な る。Type III に各モデルの的中率は態度分類のモデルに比べておいても平成30年 7 月豪雨時に避難は発生してお高くなっているが，避難者数の推計値は134名とり，必ずしも現段階の態度分類と整合的な行動が実態である374名よりも大幅に少なくなっている。

217

自然災害科学 J. JSNDS 39 -3（2020 ）

表6

推計された分類Type I
観測結果

非避難

避難

意思がない人において，避難率が下がる。逆にい

1324

34

避難

210

66

えば，Type III においてもこのような選択肢に当推計された分類
非避難

避難てはまらない人に対して，ハザードマップを見ることが意味を持っていることになる。

非避難

932

7

コミュニティ活動については，Type I におい

避難

59

17

て「挨拶をする程度」などの地域と疎遠になりが推計された分類

ちな場合は避難率が下がる一方，Type II では「一Type III
観測結果る」といった回答者がハザードマップ自体を見る

非避難Type II
観測結果

ついて自身はよく分からないが家族が把握してい推計値と観測値の比較

非避難

避難

非避難

330

1

避難

11

9

斉清掃の参加や当番制の役割を行っている」などの活動により積極的な人の避難率があがる結果となった。このあたりは，表と裏の関係にある変数

閾値（確率50％以上で避難する人を「避難」としのどちらかが採用されているだけであり，両モデて推計）を用いた避難はあくまで目安であり，避ルともコミュニティ活動に積極的な人の避難率の難者数の推計には個人の避難確率をそのまま用い方が高い，という同じ結果を表している。一方，た期待値による評価の方が望ましい。各タイプのType III は，参加している「自治会等の地域単位

避難者数の期待値は，Type I：356.1名，Type II：

で防災に関する取り決めがある」場合ほど，避難102.1名，Type III：37.7名となり，的中率を用い確率が低くなるという結果となったが，どのようるよりも実態に近い避難者数が得られる。ただし，な取り決めかなどについては設問しておらず，解やや過大推計の傾向があり，本研究で用いたロ釈は難しい。

ジットモデル（誤差項にガンベル分布を仮定）を

土砂災害の認知に係る問題として，Type I は被別のモデルに置き換えるなどの検討の余地がある

害を受ける可能性がある人が避難しやすいのに対ものと考えられる。

して，Type II は被害を実際に受けたことのある注目する変数としては，「避難指示（緊急）」の人のみが避難しやすくなっていることも特徴的で影響がまず挙げられる。Type II や Type III はこある。Type I は Type II に比べてよりリスク回避の種の避難情報に依存しない傾向の強い人であ的な傾向にあるものと考えられる。Type III は土り，Type I のみ有意に影響を及ぼしている点に

砂災害警戒区域に指定されている地域において，

おいて，タイプ分類との整合性が保たれている。

避難しない傾向が極めて強く，被災の覚悟を含め

基本的に全タイプとも，建物被害や停電など実被た事前の意思決定がなされている可能性がある。

害が発生している場合において避難が行われていType III において，特に影響力の強い項目としる傾向にある。一方，ハザードマップについて，て，「近隣の方の訪問による避難情報の取得」や「家Type I ではハザードマップを確認している場合ほ族への連絡方法の事前確認を実施している」こと

ど避難率が下がっている。基本的に非避難の割合が挙げられる。Type III は基本的には「絶対に避が高く，ハザードマップから安全であることを確難しない」ことを態度として表明しているが，周認している人も多いため，このような結果になっ囲の働きかけに応じて，避難が行われる可能性がたものと考えられる。一方，Type II では洪水ハある。平成30年 7 月豪雨後の調査であるため，避ザードマップを見たことのない人は避難率が下が難の空振りの影響である可能性も否めないが，態り，土砂災害に関するハザードマップを見たこと

度表明に関わらず周囲から避難を呼びかけることがない人の避難率が高くなるなど，解釈の難しいで，実際の避難に繋がる可能性がある。

結果となった。Type III については，「土砂ハザー

その他，解釈の難しいパラメーターの値はいく

ドマップを見たことがない」，「ハザードマップにつか存在する。例えば，
Type I において一戸建（平218

梶谷・杉浦・畑山・高木：災害時の避難行動に対する態度形成と避難実態に関する要因分析屋）が避難を行いにくくなっていることについてみを対象とすると，避難しない傾向が有意ではな

は，理由が定かではない。前述のとおり，避難にくなっている。また，12，13の立地条件に関する大きな影響を及ぼす浸水状況のデータなどと併せ変数やハザードの認知状況である23〜25，28，31てこの種の分析を進めていく必要があるものと考の変数が有意ではなくなった。特に，土砂災害ハえられる。

ザードは，全データを用いた分析では 5 指標が有最後に，推計された避難モデルのパラメーター意であったが，避難指示（緊急）を受けた人におの安定性について少し考察する。そのために，避いて，土砂ハザードが影響するのは，26の「土砂難指示（緊急）を受けた人の回答（1108件）を取

災害に関するハザードを見たことがない」と41のり出し，Type I（623件）について，避難モデル「土砂災害ハザードマップを参考にしても，被害P i(B|A) の推計を別途行った。図 3 に表 5 にあるは受けやすいと思う」の二変数のみとなる。この全データを用いたケースとの比較結果を示す。変

二変数が土砂ハザードマップの認知状況を最も端数の番号は表 5 と同じであるが，括弧をつけてい的に表している指標（26が非避難，41が避難に影るものは，避難指示（緊急）のみを対象とした場

響）であり，他の指標は説明変数として有効では合は有意とならなかった変数を示している。

ない可能性がある。以上のようなサンプル分割に

図 3 において，避難指示（緊急）を受けた人をよる検討は，パラメーター値の安定性や避難に有対象とした推計結果の全体的な傾向は，避難勧告

用な変数を絞り込むうえで重要である。また，本を多く含むすべてのデータを用いたケースと同様

調査結果は避難した回答者の抽出が多めに行われであるため，同じパラメーターを用いたモデルでているため，ランダムサンプルとはなっていない

両避難情報下の避難確率の推計が行える可能性が点にも注意が必要である。本データの部分抽出なある。しかし，変数の有意性に関しては，避難指どを含めて，より高度なデータマイニングを進め示（緊急）の有無に関する変数11を除いた28変数ていくことが有用と考えられる。

中10変数が有意ではなくなった。
例えば， 6 の「マンション・アパートで ３ 階
以上に居住している方」でも避難指示（緊急）の

図3

5 ．まとめ本研究では，避難する意思の有無や行政からの避難指示（緊急）が発令された地域のみを対象としたケースの避難モデル推計結果（Type I，パラメー
ターの値の比較結果）

219

自然災害科学 J. JSNDS 39 -3（2020 ）情報への依存度を各個人の「避難態度」と定義し，要因が関わっている。これらを全て評価すること

避難態度の形成要因とタイプ別の避難実態についには限界があるが，この種の統計データや分析は，て統計分析を行った。具体的な避難態度として最初に述べた避難情報の集約的な理解とともに将は，Type I：避難情報を頼りに避難の判断をする

来の災害に備えた避難者数の予測や実施する事前

グループ，Type II：避難情報に関わらず自身で対策の優先順位の決定のうえで参考になる部分が避難を判断するグループ，Type III：絶対に逃げあると考えられる。本研究では，態度分類後の避ないグループの三分類を用いた。年齢，立地条件，

難者数の期待値の推計結果は実態より過大となる

建物の種別等の個人・世帯属性，避難・被害実態

ものの，適切な修正により観測値と整合的な結果/ 経験，災害情報の理解・利用度，家庭・コミュが得られると考えられる。将来予測としてみれば，

ニティでの備え，防災に対する意識，過去の避難

これらは避難所運営や準備においても役立つ情報

状況と被害の関係，に関係する回答結果を説明変になる。より良いモデルや説明変数の吟味は今後数として各タイプの分類確率を推計した結果，45の課題であるが，避難確率モデルを求めておくこの変数が10％以下の水準で有意となった。各変数とで，災害間の比較等も容易になると考えられる。

にかかるパラメーター値の符号条件は，概ね論理

その他，今後の課題としては，いくつか挙げら的に解釈が可能であり，こうした説明変数が避難れる。まず，避難確率モデルに用いる各人が直面態度を形成する要因となっている可能性がある。

したハザードの条件を統一するために，より詳細

なお，分析の焦点の一つとしていた避難の空振りな地理空間情報にかかわる分析を行うことが必要の影響については，本研究に限っては，避難態度である。また，利用しているデータについてもリに有意な影響を及ぼしていなかった。

サンプリング手法等を用い，データマイニングを次いで，各タイプについて，条件付きの避難確

進めていくことでよりロバストな分析結果が得ら率を推計した結果，避難指示（緊急）は Type I にれる可能性が高い。避難態度の分類に関してももしか影響がない，Type II は大雨特別警報の意味

う少し複雑な形態であることが予想され，複数のを理解し，中小河川の水位の情報を要求する傾向

災害を比較しながら検証を進めていくことが重要にある，などタイプ分類と整合的な結果が得られと考えられる。

た。このように，タイプ分類はそれなりに避難情
報と要因の関係を分かりやすくしている側面があ

謝辞る。Type III では，西日本豪雨時に避難したサン

本研究は文部科学省・科学研究費助成事業（特プルが一部含まれるが，基本的に避難確率が低く，別推進費）「平成30年 7 月豪雨による災害の総合影響する要因数も少ない結果となった。しかし，研究」の一環として実施した。また，熊本大学の近所からの声かけによって避難情報を取得した場

柿本竜治教授には，本調査の設計に関して有用な合に，避難する確率が大きくあがっており，表明

ご意見をいただいた。貴重な意見をいただいた査されたタイプに関わらず，状況によっては避難す

読者の方々と共に感謝申し上げる。

る可能性は十分に考えられる。
態度分類はあくまで，避難行動を理解するアプ

参考文献

ローチの一つであるが，各人が完全に各タイプに1 ）消防庁：平成30年 7 月豪雨及び台風第12号による被害状況及び消防機関等の対応状況（第60報）（2019年 8 月20日）https://www.fdma.go.jp/
disaster/info/items/190820nanagatugouu60h.pdf（アクセス日：2019年 9 月 3 日）．
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分類しきれるわけではない。例えば，Type II はType I と Type III の折衷的な属性や考え方を有する個人が当てはまる傾向にある。確率的な評価は各態度の強さの程度を評価するうえで有利である
が，実際の避難には，上述のように周囲からの声
かけのような状況依存的に影響が変化する複雑な220

梶谷・杉浦・畑山・高木：災害時の避難行動に対する態度形成と避難実態に関する要因分析3 ）木下 猛・青柳泰夫・伊藤孝司・平川了治・伊藤誠記・安仁屋勉・山本 晶：風水害における避難行動に関する心理学的プロセスについての一 考 察， 砂 防 学 会 誌，Vol.63，No.4，pp.4-15，
2010．
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pdf/20180831_gouu_kyuujo_18.pdf（アクセス日：
2019年11月 7 日）．
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hyogo.lg.jp/kk42/documents/siryo1anketo.pdf,
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10）高木朗義・杉浦聡志・森 啓明・岩田秀樹：平成30年 7 月豪雨災害における住民避難行動の分析−岐阜県を事例に−，自然災害科学，Vol.38，
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11）牛山素行・本間基寛・横幕早季・杉村晃一：平要

成30年 7 月豪雨災害による人的被害の特徴，自然災害科学，Vol.38-1，pp.29-54，2019．
12）岡山県「平成30年 7 月豪雨」災害検証委員会，
http://www.pref.okayama.jp/page/574750.html,
2019（アクセス日：2019年 9 月 3 日）．
13）田中晧介・梅本通孝・糸魚川栄一：既往研究成果の系統的レビューに基づく大雨災害時の住民
避難の阻害要因の体系的整理，地域学会論文集，
No.29，pp.185-195，2016．
14）柿本竜治・山田文彦（2013）：地域コミュニティと水害時の避難促進要因−平成24年 7 月九州北部豪雨時の熊本市龍田地区の避難行動実体調査に基づいて−，都市計画論文集，Vol. 48，No.3，
pp.945-950．
15）奥村 誠・塚井誠人・下荒磯司：避難勧告の信頼度と避難行動 , 土木計画学研究・論文集，Vol.18，No.2，pp.311-316．
16）矢守克也：空振り・FACP モデル・避難スイッ
チ−豪雨災害の避難について再考する−消防科
学 No.134，pp.7-11，2018．
17）片田敏孝・児玉 真・淺田純作・及川 康・荒畑元就：東海豪雨災害を事例にした避難に関わる意思決定の状況依存性に関する研究，水工学
論文集，Vol.46，pp.319-324，2002．
（投 稿 受 理：令和元年12月 1 日
訂正稿受理：令和 2 年 4 月21日）

旨

本研究では，避難する意思の有無や行政からの情報への依存度を各個人の「避難態度」と定義
し，避難態度の形成要因について統計的な分析を行った。一定程度必ず存在する逃げようとしない人や行政からの情報提供に頼らない方にはそれなりの理由があり，空振り避難や避難所経
験の苦痛などの経験やその他の属性に大きく依存しているものと考えられる。平成30年 7 月豪雨災害による影響を受けた西日本地域の3000人を対象とした分析の結果，立地条件や空振りの影響などを含めた50近くの指標が態度分類に与える影響，避難発令情報と態度別の避難行動の関係，避難者数の予測結果の精度等が明らかとなった。