DEIM Forum 2016 A2-3

シミュレーションデータウエアハウスにおける災害情報の統合分析趙菁†

石川 佳治†

杉浦

健人†

王

元元††

佐々木勇和†

瀧本 祥章†† 名古屋大学大学院情報科学研究科 〒 464–8603 愛知県名古屋市千種区不老町†† 山口大学大学院理工学研究科 〒 755-8611 山口県宇部市常盤台 2-16-1
E-mail: †{zhao,sugiura,yuya,takimoto}@db.ss.is.nagoya-u.ac.jp, ††ishikawa@is.nagoya-u.ac.jp,†††y.wang@yamaguchi-u.ac.jp
あらまし

地震，津波など災害の対策に関する研究では，さまざまなシミュレーションが行われ，大量のデータが生み出されている．計算機能力の向上に伴い，シミュレーションデータの大規模化がさらに進んでおり，データの利活用において大きな課題となっている．このような背景を踏まえ，本研究では大規模シミュレーションデータの対話的分析を実現するため，シミュレーションデータウェアハウス（simulation data warehouse）の概念を提案し，その実現方式について述べる．また，探索的な分析を行うため，異なるシミュレーションデータを統合し，事前に集約処理を行い，高速な応答を実現する．さらに，開発したプロトタイプのシステムアーキテクチャや利用例などを述べる．
キーワード

災害データ，データウェアハウス，対話的分析

1. は じ め にション [10] を取り上げ，この分野における要求を踏まえたシス
テムの設計・構築を図る．本稿では，システムのアーキテクチャ

科学の領域では，情報技術の進展やコンピュータやストレーおよび実装技術について述べ，構築したプロトタイプに基づいジの高性能化・大容量化を受けてデータが急速に増大している．

て，分析のためのインタフェースや機能について説明する．

大規模データを扱うことを前提とした科学の取り組みは，しば本稿の構成は以下のようになる．2 章では，関連研究と本論

しばデータサイエンス（data science）と呼ばれ，新たな潮流

文の位置付けについて説明する．3 章では，シミュレーション

として大いに着目を浴びている．本研究では科学のさまざまな

データの分析に関する要件を整理する．4 章では，プロトタイ

分野で行われるシミュレーションに着目する．シミュレーショ

プシステムのアーキテクチャなど，システムの実現手法を述べ

ンにより生み出されるデータは膨大であり，そのような大規模

る．5 章では，対象のシミュレーションデータに対して，どのなデータの活用に焦点を当てたデータ集約的なコンピューティ

ようにシミュレーションデータウェハウスを構築したかを述べング（data-intensive computing）は，科学の「第 4 のパラダ

る．6 章では問合せと可視化の事例を示し，7 章では，議論とイム」として大いに着目されている [11]．

今後の課題について説明する．最後に 8 章でまとめを行う．

地震・津波などの災害に関しても多くのシミュレーションが行われる．さまざまな条件やパラメータの設定のもとで多数の

2. 関 連 研 究

シミュレーションが行われることから，膨大なデータが発生す

データウェアハウスおよび OLAP に関する研究は，主としる．シミュレーション結果をそのままにしておくのではなく，てビジネス分野を対象になされてきたが，本研究と関連の深い

異なるシミュレーションデータを比較・統合してより高度な分

時空間データを対象としても開発されてきた．[28] の 11 章や [5]析を行うため，さらに事後的に活用することが考えられる．こに解説・サーベイがある．本稿で述べたような，空間的な領域のような考え方は，上述の「第 4 のパラダイム」に対応するもの包含関係により概念階層を構築する手法自体は，従来の空間のである．今日，シミュレーションにより生み出されるデータ

データウェアハウスでも行われている．実装技術に関しては，は増加を続ける一方であり，ビッグデータとしてのシミュレー

空間索引の効率的利用などの点で空間データベースの技術が導ションデータを効果的に利活用するための技術開発が求められ入され，現在まで発展している [20], [21]．一方で，地理空間にている．科学分野に特有である探索的な解析の支援と，大規模関するセマンティクスを取り込むためのデータモデルの拡張 [6]なデータに対する分析要求に瞬時に応答できるような対話性のや，より柔軟な空間の分割方式の導入 [7] も行われている．

支援が求められる．本研究では，このような背景を念頭においてシステム技術の開発を行う．

空間データウェアハウスに関する取り組みの多くは地図デー
タを対象にしており，地図上での統計情報（例：人口分布）な

本研究では特に，時間情報・空間情報を伴う時空間的なシどを解析することが目的である．空間情報に加え時間情報も活

ミュレーションを想定し，大量のシミュレーションデータを管用される場合もある．このような観点では，[14] などの，移動

理し，分析処理を行うデータウェアハウスシステムの技術開発

軌跡データに対するデータウェアハウスは，連続的な時空間情を行う. 具体的な対象領域として地震・津波の災害シミュレー

報を集約表現する点では本研究と技術的に関連が深い．一方，

シミュレーションデータについては，空間情報を用いることはションの場合には，それぞれの避難者が各時点にどこに存在す

もちろんであるが，シミュレーションの性質上，時間情報も不るかが求められる．得られるシミュレーションデータは，発生可欠である点が特徴である．また，本論文における浸水深のよ時刻などの時間情報と，座標値などの空間情報と結び付けられうに，次元として扱うべきか，ファクトとして扱うべきかの判ることになる．

断が難しい情報がある．さらに，シミュレーション時にはさま

災害シミュレーションデータを活用した分析の例として，分

ざまな実験パラメータや条件設定がなされるため，異なるパラ析者が地震の規模や場所を指定して，地震に関する複数のシメータでのシミュレーション実験の統合分析という新たな課題

ミュレーションデータを統合して被害状況を分析することを考が発生する．これは従来の研究にはない，新たな問題である．

える．
「4 月のウィークデイの正午に，千葉県沖の震源地 x を中

本研究では，ユーザによる探索的な分析の支援を目的として心とするマグニチュード y の地震が起きたとき，東京都心部にいる．データウェアハウスおよび OLAP におけるデータキュー

おける震度，津波の被害，人の避難の状況を統合的に分析したブの探索に関しては，主にビジネス分野で研究がなされてきい」という要求があるとする．この要求に応えるためには，条た [23], [24], [25]．その一例として，ユーザによる探索を助ける

件に合ったシミュレーションデータを，データベース内で即座ため，データキューブから着目すべき例外（exception）箇所をに特定し抽出できる必要がある．

発見することが挙げられる．[23] では，例外の指標は前もって一方，分析作業は一般的には探索的に行われる．詳細なシ計算され，データ探索の際に分析者をガイドするのに活用されミュレーションデータをいきなり分析するのではなく，大ざった．別のアプローチ [25] では，興味深さ（interestingness）がぱに粗くデータをさまざまな観点から眺めて注目すべき個所をユーザのコンテクストに基づいて計算される ．さらに，[24] で発見し，その後より詳細な分析のために詳細度を上げてデータ

は，ユーザによる探索のためのいくつかの先進的な演算子が提を調べていく．たとえば「1km × 1km の粗いメッシュで，地案されている．そこでの目的も，以前の研究と同様，人手によ

震発生後の指定領域内の人の避難状況を集計し，メッシュの各

る過度な探索をせずに例外的な箇所を発見しようというものでセル内にいる人の人数を求めよ」といった問合せが瞬時に実行ある．

でき，可視化などの手段で各時点における各セル中の人数の分

ビジネス分野の一般的状況を考慮して定義された「例外」を発見しようとするこれらの研究とは異なり，本研究では地震・布を大まかに捉える機能があれば，分析に大いに役立つものと考えられる．

津波に関するシミュレーションデータを対象としており，ユー

ビジネス分野を中心として，探索的・対話的に大規模データ

ザは「被害の大きさ」などの，対象ドメインに依存した指標にの分析を支援する技術としてデータウェアハウス（data ware-

興味を持つという点が異なっている．また，時間と空間に伴い，house）[9], [12], [28] がある．これは「データの倉庫」を意味し興味深いメジャーの変化やパターンを発見することも目指してており，データベース中のデータを分析用に事前に加工しておいる．今回の開発では，利用可能なシミュレーションデータのくことにより，対話的な分析が効率よくできるように工夫され内容を考慮して，時空間情報に伴う浸水深と避難者数の分布やたシステムである．通常のデータベースと異なり，データの更組合せに着目し，特にその可視化における活用に着目した．今

新には対応する必要がないため，分析に特化してデータの組織

後は，これらの指標に加え，ユーザの探索を助けるための，地化を行うことが可能となる．

震・津波の被害解析のためのより高度な指標を導入したいと考えている．

本研究では，このような要求と背景を踏まえ，シミュレーショ
ンデータの統合的・対話的分析のためにデータウェアハウスの

今回のシステム開発では，Microsoft SQL Server の先進的技術を活用する．特に，災害情報などに見られる時空間データ

なデータウェアハウス機能を活用して実装を進めたが，今後に焦点を当て，この分野に特有のデータや分析の性質を考慮は，前節で述べたように動的な要素が増えていくことも予想さしたシステム技術を開発する．シミュレーションデータに特化れる．データキューブでは前処理を行い事前に集約を行うことしたという立場を踏まえ，本研究ではシミュレーションデータ

で実行時の高速化を実現しているが，近年開発が進んでいる配ウェアハウス（simulation data warehouse）という新たな用語

列 DBMS と処理を分担する，ハイブリッドなアーキテクチャを用いることにする．時空間的なシミュレーションでは時間情をとることも考えられる．SciDB [26], [27] に代表される配列

報と空間情報の双方が関わってくるため，それらに応じた対応

DBMS（array DBMS）では，大規模な配列データを効率良くが必要となる．また，科学の領域はビジネス分野と比べてより扱うことができ，浸水深データのようなグリッド表現のデータ探索的な側面があることから，対話的に試行錯誤しながらデーの格納と問合せに適している．

タを分析することが求められる．

3. シミュレーションデータの分析

4. プロトタイプシステムの構成

災害シミュレーションでは，しばしばある特定の領域が対象

4. 1 システムのアーキテクチャとされ，災害の発生後に，時間につれそれぞれの場所において今回構築したプロトタイプシステムのアーキテクチャを図

どのような変化が生じるかが計算される．たとえば津波シミュ

1 に示す．すべてのシミュレーションデータはデータウェアハ

レーションの場合には，各地点の浸水深（flood depth）がどウスに格納される．データウェアハウスの管理には，商用のの程度になるかが各時点ごとに求められ，人の避難シミュレー

RDBMS である Microsoft SQL Server [17] を用いる．同シス構造を構築する．さらに，配置（deployment）を行うことで，

Analyst

実際にデータキューブを用いた分析が可能となる．

Browser
OpenLayers3

データキューブを用いた分析処理については，SQL の標準で

ASP.NET

定められている OLAP 機能を用いることが一つの策である．しかし，この機能は SQL/OLAP として標準化自体はされている

Request

Map
Display

Query

ResultCollect
Results

ものの [2], [3], [16]，その拡張機能を実装した RDBMS は少ない．
そこで，プロトタイプシステムの実装においては，SQL Server

RequestMicrosoft
SQL Server

GeoServer

で問合せ言語として提供されている MDX (MultiDimensional

eXression) [15], [28] を用いる．
また，本プロトタイプにおける問合せでは，地図上のデータ

Resultの絞込みなどが多く発生することから，必要に応じてデータに

SQL Server の機能である空間索引を設定する．これにより，特DataWarehouse
図 1 Prototype system architecture

テムは多次元データキューブを含むデータウェアハウスの基本機能が実現されているため，効果的に活用することで対話的な分析を効率よく行うことができる．

GeoServer [4] は，地理情報の共有や編集を行うオープンソー
スのサーバソフトウェアである．要求に応じて空間データベースにアクセスし，データベースに格納された地理情報をベクタ形式やラスタ形式の図として配信できる．その他にも，さまざ
まなな地理・空間データに対する機能を備えている．
分析者はウェブブラウザをインタフェースとして用いて分析を行う．ブラウザ上で地図を表示するため，ブラウザ上で幾何データを扱うための JavaScript および CSS (Cascading Style

Sheets) のライブラリである OpenLayers [19] を用いる．ブラ
ウザ上の地図以外の情報管理には Microsoft の ASP.NET フ
レームワークをを利用し，バックエンドでデータベースへの問合せを行い，データベースからの問合せ結果をもとに集計をし，GeoServer が参照するための集計結果のデータベース格納も担当する．

4. 2 Microsoft SQL Server のデータウェアハウス機能
プロトタイプシステムを実現する上で利用した Microsoft

SQL Server のデータウェアハウス機能について簡単に紹介する．SQL Server におけるデータウェアハウス機能は，多次元モデリング（multidimensional modeling）機能と呼ばれており，SQL Data Server Tools に含まれている [18]．このような基本機能は他の商用 RDBMS でも提供されているので，本研
究の実装のアプローチは他の RDBMS 上でも成立する．
多次元データキューブを構築するには，対象となるデータ
ベースを指定した後，集計情報本体を表すファクトテーブル（fact table）と，分析の各次元を表すディメンジョンテーブル（dimension table）を構築する必要がある．ファクトテーブル
は対象データを決めれば一意に決まるので，概念階層を考慮したディメンジョンテーブルの構築が主な作業となる．その後，キューブウィザードを用いてデータキューブの構築を行った後，各次元の属性などを追加・修正などして望むデータキューブのに狭い領域に対する分析処理について，応答速度の大幅な向上が見込める．

5. シミュレーションデータウェアハウスの構築
5. 1 対象とするデータセットとシステム要件
今回のプロトタイプシステム構築にあたっては，当該分野より，地震・津波に関するの二種類のシミュレーションデータの提供を受けた．データセットの一つは，東北大学 越川研究室より提供を受けた，地震発生時の高知市における津波の浸水深のデータである．もう一つのデータセットは，大規模地震の発生時の，同じく高知市における人流の避難シミュレーションデー
タである．こちらのデータは東京大学 関本研究室からの提供による．今回実験で用いるサンプル人流は，地震発生後に約 4 万人の人が避難する状況を，パーソントリップデータに基づいてシミュレーションしている．
両者のデータセットでは，対象の領域やシミュレーションの長さなどに違いがあるため，データセットの前処理と調整を行った．浸水深は 3, 504 × 2, 364 のグリッドで 30 秒ごとにシ
ミュレーションされており，地震発生から 3 時間までのデータが記録されている．一方，人流データは，9 時に地震が発生し，避難開始のピークが地震発生の 60 分後にあるという条件のもとで作成された 6 時間分のデータであり，10 秒ごとにデータが記録されている．今回は，領域に関しては，浸水深データの領域をカバーするように，データキューブの最粒度のグリッドを 4, 096 × 4, 096 と設定した（このため，データが含まれないグリッドが存在する）．各グリッドは，実空間ではおよそ

10m × 10m のサイズに対応する．なお，人流データの座標値のグリッドへの対応付けは容易に求めることができる．時間については，人流データに合わせ，9 時に時間が発生したと想定
し，浸水深さデータが存在するその後の 3 時間までを対象とする．また，時間的な最小の刻み幅は 10 秒ごととした．このため，浸水深は 3 回ずつ同じ値が繰り返される．
地震・津波の分析に関する要求を把握するため，これらのデータセットに対して以下のように要件を整理した．
（ 1 ） 複数のデータの統合解析が行えること．今回は，2 種
類のシミュレーションデータセット（浸水深および避難人流）
を活用するが，被害の予想などの分析には複数のデータを総合して判断する必要があるため，本質的な要求である．

60min30min
10min 0

Area3

0

0
1

2

10sec
9:00

Area2
Area1
10:00
9:00 9:30-9:30 -10:00 -10:30

…

3

1
4

9:30

…

5
10:00

図 3 Concept hierarchy for time dimension

図 2 Data cube for the prototype system

0

1

2

3

0
（ 2 ） 可視化機能を含むユーザインタフェースにより，対話的な分析が行えること．特に，試行錯誤によるシミュレーショ

1×1

ンデータのパラメータや制約条件の調整が行える必要がある．

2×2…
4096×4096

図 4 Concept hierarchy for area dimension

可視化においては，地図表示上でのズームイン・ズームアウト
機能も必要である．
（ 3 ） 対話的な分析を可能とするため，大規模なデータに対しても応答時間が妥当な範囲にあること．今回のシステム実装
においては，具体的には最大でも 1 秒の応答時間であることを目標とする．

図 5 Concept hierarchy for flood depth dimension

本研究では，統合解析のシナリオを想定してデータキュー
ブの構築を行うことにより，上記の要件 1 に対応する．要件 2については，地理・空間データの表示等のためのソフトウェア

ベルにおけるセルの番号は z-order 方式 [22] を用いる．z-order（GeoServer）を活用する．要件 3 については，データキューブ

では，2 次元平面で近いセルに比較的近い番号を与えることが構築時にデータの集計を行っておくことで，コンパクトな統計

でき，番号が容易に計算できるという利点がある．

データを保持しておくことができ，想定する基本的な処理については短時間での応答が可能となる．

5. 2 データキューブの構築

津波の浸水深については，図 5 に示すように，3 段階のレベ
ルでの概念階層を構築した．ここでは単純に 1m, 0.5m, 0.25m
単位での分割を行っている．

上記のデータを統合利用した分析にはさまざまなものが考え

以上のような次元の設定のもとで，次元のレベルをさまざまられるが，本プロトタイプにおいては，時間，領域，および津に設定して MDX 言語を用いた問合せを発行することができ

波の浸水深を三つの軸として，避難者の数と浸水深の値を分る．たとえば，「時間を 10 分刻みで，領域を 16 × 16 分割で，析するシナリオを想定する．これを踏まえて構築したデータ

浸水深を 0.5m 単位としたときの，各セルに入る避難者数の合キューブの概念図を図 2 に示す．データキューブの各セルには，計人数をもとめよ」といった問合せが可能となる．一部の次元

時間，領域，津波の深さの三つの次元をキーにしてアクセスでのみ使用したり（例：浸水深は用いない），次元に範囲を設定

き，セル中にはファクトとして避難者数が入っているというイしたり（例：9 時から 10 時までのみ計算），集計関数を変更しメージである．なお，分析の際には三つの次元をすべて用いるたり（例：平均や最大値など）することもできる．

必要はなく，たとえば時間と領域の次元を用いた解析なども可

データウェアハウス機能を持つ RDBMS では，問合せ時の応答処理を高速化するため，あり得る問合せのパターンに応じ能である．
データキューブの各次元に対する概念階層をどのように設定て一部の集計処理を事前に済ませておく機能がある [9], [28]．問

したかについて説明する．構築したデータベーススキーマの詳合せ時には部分的に計算済みの値を組み合わせることで，高速細は付録 A に示す．まず，時間軸については，最大の時区間をな問合せ処理を実現する．

1 時間，最小の時区間を 10 秒として，その間に 30 分，10 分，

6. 問合せと可視化の事例

5 分，1 分という時区間の階層を設けた．図 3 に概念図を示す．
概念階層のそれぞれのレベルにおいて，0 から開始するシーケ

シミュレーションデータウエアハウスにおける対話的分析を行うため，プロトタイプに示したような可視化技術を提案した．

ンス番号を振っている．
領域については，空間を格子状に分割し，シーケンス番号を振ることにした．概念階層は，全体を一つのセルとするのが動機例としては，次の３種類の問合せを考慮した．

•

Top-k 問合せ：指定された粒度，時刻や空間領域にお最上位であり，2 × 2 に分割するのが第 2 階層である．これをいて，top-k の避難人数（浸水深）を持つ場所を示す．さらに，

4, 096 × 4, 096 = 2

粒度の変更も行われる．

12

×2

12

まで各レベル分割するので，13 個のレベルからなる階層となる．図 4 にその概念図を示す．各レ•

多数のメジャー：指定された粒度，時刻と空間領域にお図 6 Image of the user interface

いて，避難人数と浸水深の組合せの分布を表示する．

•

時空間情報に伴う変化：指定された粒度，時間と空間範
図 7 Zoom-in feature

囲では，避難人数（浸水深）の変化を表す．
これらの動機例に基づき，被害状況，メジャーの関係及び時間と空間による変及を考慮した可視化技術を提案する．

5. 1 節で述べたシステム用件について，実験結果を踏まえてプロトタイプにおける分析用のユーザインターフェース（ウ検証する．1 の「複数のデータの統合解析が行えること」につエブブラウザー）では，簡易的にパラメータや絞り込み条件

いては，データキューブを用いての構築により，実現すること（開始時刻，終了時刻など）の指定を行うことができる．ユーザができた．2 の「可視化機能を含むユーザインタフェースによインタフェースのイメージを図 6 に示す．表示は，高知県の行り対話的な分析が行えること」については，比較的単純な分析

政区域に関する地図の上に，問合せ結果である人流データの集要求についてであるが，システム上で実証することができた．

計値がヒートマップで表示される 2 レイヤの構成となっている．

3 の「応答時間が妥当な範囲であること」については，1 秒と二つのスライドバーで時間と浸水深の指定を対話的に変更しないう設定した条件を下回る応答時間を達成できている．このよがら，各セル内の避難者数の大まかな状況を調べることができうな点から，本プロトタイプシステムは，今回の要件をクリア

る．空間領域に関する次元レベルの変更はデータウエアハウス

していると判断できる．本システムが試作段階であり，まだ機の roll-up と drill-down 操作に対応し，ズームイン/ズームア

能が十分ではないため，今回の要件は比較的対応しやすいもの

ウトの機能を用いて実現する．指定が変わるごとに，MDX 言であった．今後機能を拡充するに際し，要件をさらに見直して語による新たな問合せがバックエンドの SQL Server に発行さ検証を精緻化したいと考えている．

れ，新たな集計値を計算して画面上に表示する．分析者は，こ7. 議論と今後の課題

れらの機能を活用して，広域な地図から段階的に地域を絞りこ
みながら分析を行うことができる．
図 7 ではズームインの機能を例示している．この例では，指定された開始時刻と終了時刻の間の各領域内の避難者の最大値

今回のプロトタイプ構築において，今後取り組むべき多くの課題が明らかになった．以下にいくつかの問題を挙げる．

•

次元とファクトの選択：ビジネス分野では，たとえば「期をヒートマップ表示しており，浸水深の次元は用いていない．

間」や「地域」を次元とし，「売上高」をファクトにするなど，

ここでは，分析者が上の表示をまず眺め，中心部に興味をもっ次元とファクトの選び方にさほど難しさはない．しかし，今回たという状況を考えている．分析者は左上の ”+” アイコンをの災害データの分析においては，論文中で述べたように，浸水用いてズームインを行い，下の表示結果を瞬時に得る．領域の深を次元として用いたいこともあれば，浸水深自体をファクト

大きさのレベルは 1 段階細かくなっているが，この調整はシスとして扱い，「ある条件のもとで，浸水深データを可視化せよ」

テムが自動的に行う．応答時間については，今回のシステムでといった問合せを発行したいこともある．次元とファクトの組は，問合せ発行から表示にいたるまで，0.7 秒程度の応答時間合せが必ずも固定的に決まらないことから，シミュレーションを達成できた．

データウェアハウスでは柔軟に次元とファクトの設定ができる

これら以外にも，プロトタイプで実現した機能としては，着必要がある．また，「避難者数と浸水深の組合せにより決まるあ

目した領域における避難者数の経時的な変化を可視化する，動る被害指標の値により，被害状況を可視化したい」といった要

画生成の機能がある．どのように状況を変化するかを把握する

求もありえる．このような場合，ユーザ定義関数を組み込む機には，動画による提示は有効であると考える．

能が必要となる．

•

多数のパラメータへの対応：今回のプロトタイプでは

データセットが固定であったため問題とはならなかったが，一8. ま と め

般にはシミュレーションでは多数のパラメータが用いられるた

本稿では，災害シミュレーションデータの対話分析を想定しめ，それらをどのように扱うかが問題となる．たとえば「震源た，シミュレーションデータウェアハウスの概念，プロトタイ地の場所を x から y まで少しずつ移動させたときの，地点 p

プシステムのアーキテクチャ，および分析の事例について述べにおける浸水深の変化を知りたい」という要求があったとする．

た．7 章に述べたとおり，本研究には多くの課題が残されていこの場合，異なる震源地パラメータで生成された複数のシミュる．新たなシステム技術の開発のみならず，地震・津波などにレーションデータを統合利用する必要がある．データウェアハ

関する専門家たちとの共同研究をさらに深め，他のシミュレー

ウスの枠組みでどのように表現するかが問題となる．

ションデータの活用や，統合的な分析における要求の分析や•対話的分析のための実時間応答：今回の実験においてユースケースの蓄積などを進めたいと考えている．

は，問合せ発行から表示まで約 0.7 秒程度の応答時間となっており，対話的分析には支障はなかった．たとえば対象のシミュ
レーションの時間が延びた場合であっても，今回と同様の可視化処理に関しては，実際にアクセス対象となるデータキューブの領域にはさほど変化がないことから，同等の応答時間が期待できる．また，人流データが増加した場合は，データキューブ
構築時に集計してしまうため，影響はない．一方，より動的で高度な問合せについては，データ量の増加が影響を及ぼすことも考えられる．支援する問合せの拡充とともに，効率的な処理技術の開発を行いたい．

•

高度な分析機能：より高度な分析機能として，たとえば「震源地以外のパラメータを指定された値に固定した上で，地点

x の浸水深が 1m 以上となるような震源地の場所をすべて求めよ」という問合せを考える．この問合せに答えるためのデータ
はデータウェアハウス上に存在しているため，この問合せに答えることは可能である．しかし，それをどのように表現し，いかに効率よく処理するかが課題となる．このような問合せを簡潔に記述するための問合せ言語などが必要となるかもしれない．

•

システムアーキテクチャ：シミュレーションデータウェ

アハウスのため，今回は商用 RDBMS を用いて，それが提供するデータウェアハウスの機能や空間データベースの機能を活用した．この方針は，本稿で例示したような分析事例については有効であり，瞬時の応答が可能であったが，先に述べたよ
うな柔軟な次元やファクトの組合せについては十分ではない．

Google BigQuery [8] に見られるように，多数のマシンで並列実行することで前処理なしに実時間の応答を可能とするアプ
ローチもあるが，計算機資源や費用の面で問題がある．動的なデータキューブの問合せ処理はホットな研究課題であり [13]，研究の余地が多い．一方，SciDB [27] に見られる，大規模配列
データの利活用に特化した DBMS を用いることも考えられる．

•

柔軟な可視化機能：本稿でも見たように，問合せ結果を分析に適した形でどのように可視化するかは，対話的な分析を支援する上で重要な要素である．今回のプロトタイプシステム
では，分析の種類ごとに簡易的なインタフェースを構築したが，分析や問合せの種類が増えるごとにインタフェースを構築するのはオーバヘッドが大きい．そのため，柔軟な可視化技術の開発が必要である．また，逆の発想として，可視化システムの構成要素として DBMS を埋め込むアプローチ [1] も選択肢として考えられる．

文

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[17] Microsoft SQL Server. http://www.microsoft.com/en-us/
sqlserver.
[18] Multidimensional modeling (Adventure Works tutorial).
https://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms170208(v=sql.120).aspx.
[19] OpenLayers 3. http://openlayers.org/.
[20] D. Papadias, P. Kalnis, J. Zhang, and Y. Tao. Eﬃcient
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SSTD, pages 443–459, 2001.

[21] D. Papadias, Y. Tao, P. Kalnis, and J. Zhang. Indexing
spatio-temporal data warehouses. In Proc. ICDE, pages
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[22] H. Samet. Object-based and image-based object representations. ACM Computing Surveys, 36(2):159–217, June 2004.
[23] S. Sarawagi, R. Agrawal, and N. Megiddo. Discovery-driven
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[24] S. Sarawagi and G. Sathe. I3 : Intelligent, interactive investigation of OLAP data cubes. In Proc. ACM SIGMOD,
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[26] M. Stonebraker, P. Brown, A. Poliakov, and S. Raman. The
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[27] M. Stonebraker, P. Brown, D. Zhang, and J. Becla. SciDB:
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[28] A. Vaisman and E. Zimányi. Data Warehouse Systems:
Design and Implementation. Springer, 2014.

CREATE TABLE TimeTable(
TimeKey int NOT NULL PRIMARY KEY,
hour int,
min30 int,
min10 int,
min5 int,
min int)
CREATE TABLE PlaceTable(
PlaceKey int NOT NULL PRIMARY KEY,
AreaID1 int,
AreaID2 int,
AreaID4 int,

付

録

AreaID8 int,

1. シミュレーションデータウェアハウスのスキーマ

AreaID16 int,

今回のプロトタイプにおいて構築したシミュレーションデータ

AreaID32 int,

ウェアハウスのスキーマ記述を図 A· 1 に示す．RecordID は一

AreaID64 int,

意に付与される主キーの ID である．EvacuationRecordTable

AreaID128 int,

がファクトテーブルにあたる．TimeKey, PlaceKey, DepthKey

AreaID256 int,はそれぞれ，時間，領域，浸水深の次元に対応する外部キー

AreaID512 int,

（foreign key）である．Number と Depth はそれぞれ該当す

AreaID1024 int,

るセル内の避難者数と浸水深である．つまり，このテーブル

AreaID2048 int,

では，時間，領域の観点から避難者数と浸水深を捉えている．

AreaID4096 int,

TimeTable はディメンジョンテーブルにあたる．TimeKey は)

ID であり，主キーである．hour, min30,min10, min5, min,sec10 は，概念階層のそれぞれのレベルで見たときのシーケン

CREATE TABLE DepthTable(

ス番号を格納している．PlaceTable, DepthTable もそれぞれ空DepthKey int NOT NULL PRIMARY KEY,

間と浸水深のディメンションテーブルである．詳細は省略する．

cm100 int,
cm50 int,
cm25 int)
CREATE TABLE EvacuationRecordTable(
RecordID int NOT NULL PRIMARY KEY,TimeKey int FOREIGN KEY
REFERENCES TimeTable(TimeKey),
PlaceKey int FOREIGN KEY
REFERENCES PlaceTable(PlaceKey),
DepthKey int FOREIGN KEY
REFERENCES DepthTable(DepthKey),
Number int,
Depth int)
図 A· 1 Schema of simulation data warehouse