「マルチメディア，分散，協調とモバイル(DICOMO2020)シンポジウム」 令和2年6月

被災者行動の不確実性を考慮した
災害弱者のための避難所決定手法の提案
田中 智基1

松田 裕貴1,2

藤本 まなと1,2

諏訪 博彦1,2

安本 慶一1,2

概要：災害時，被災者が一斉に最寄りの避難所へ向かうと避難所の収容可能人数を超過し，一部の被災者がたらい回しにされる問題がある．仮に収容人数を超過しないように被災者ごとに避難所を指定したとしても，被災者の一部が指示に従わないことによって，指定された避難所に到着しても既に収容人数に達しているため，たらい回しにされることも考えられる．特に，高齢者や身障者など身体能力が原因により避難行動に制限が生じることになる災害弱者は，健常者よりも多く避難時間を要するため，たらい回しにされる可能性が高く，避難の大幅な遅れを引き起こすことになる．本研究では，災害弱者と避難指示に従わない被災者の存在を考慮し，各被災者の避難予測時間と避難所の収容可能人数に基づいたナップサック問題
を解くことによって，被災者の避難先を決定する手法を提案する．具体的には，全ての被災者が最寄りの避難所へ向かった場合のミュレーションを行い，災害弱者がたらい回しにされる避難所を特定する．このシミュレーションの結果より，各避難所に対して被災者の一部が指示に従わず最寄りの避難所に向かう可能性を想定し，各避難所への避難誘導人数に制限を設けた上でナップサック問題を解くことで，災害弱者がたらい回しにされ避難が遅れてしまうケースの発生を軽減できるようにする．本研究では，祇園祭で災害が発生したというシナリオのもとで，マルチエージェントシステムを用いて提案手法のシミュレーショ
ン評価を行なった．その結果，予め想定した割合を超えない場合，災害弱者の平均避難時間を従来手法より短縮することができることを確認した．

Evacuation Center Determination Method Considering Uncertainty of
Evacuees Behavior to Support Handiccapped Evaccuees
TOMOKI TANAKA1

YUKI MATSUDA1,2 MANATO FUJIMOTO1,2
KEIICHI YASUMOTO1,2

HIROHIKO SUWA1,2

災害時において，避難が困難であったり，行動や情報取1. はじめに得に制限が生じることになる「災害弱者」の存在が考えら

近年，日本では東日本大震災や西日本豪雨に代表される

れる．災害弱者は，高齢者，身障者，妊婦などが該当する．

ように，地震や台風などの自然災害が多発している．災害

このような災害弱者は，健康な成人よりも歩行速度が遅い，発生時において，被災者の安全を確保するには，被災者に長時間の移動が困難，階段や坂道などの通行が不可能とな対して適切な避難誘導，指示を行うことが重要となる．被る場所が存在するといった点で，健常者よりも避難行動に災者が災害時に置かれる状況は，被災者が持つ性質や存在負担を課されることとなる．特に，少子高齢化社会が進むする場所，周囲の環境によって左右される．被災者がどの中，災害弱者に対する支援方法や避難計画が求められておような状況に置かれているかを適格に判断し，それらの状

り，国や各都道府県の自治体より支援マニュアルが作成さ況に対応した避難計画が求められる．

れている．
被災者の避難誘導，避難経路推薦の研究では，被災者を

1

2

奈良先端科学技術大学院大学
Nara Institute of Science and Technology
理化学研究所 革新知能統合研究センター（AIP）
RIKEN Center for Advanced Intelligence Project (AIP)© 2020 Information Processing Society of Japan

最も近い避難所へ最短経路で向かわせることが一般的とされている．しかし，実際の避難状況では，避難所の収容人― 778 ―

数や被災者がどのように分布しているかにより，最寄りのている [3]．難波らは，東広島市中心地域を対象とし，災避難所が必ずしも最適な避難先とはならない場合が存在す

害弱者の分布や危険地域，避難圏域の分析を行なっている．全ての被災者が最寄りの避難所へ向かい，避難所の収る [4]．

容可能人数に対して向かってくる被災者の数が多い場合，玉森らは，国民健康保険データベースを用いて災害時要

被災者の一部が避難所に入れずに，再度別の避難所に向か援護者の分布や被災可能性，被災者属性の分析を行い，さうことを余儀なくされ，避難時間の遅延や逃げ遅れを引きらに災害時要援護者を考慮したシミュレーションを行なっ起こすことになる．特に災害弱者は，健常者よりも身体能ている [5]．玉森らが行なったシミュレーションでは，災害力が低く，最寄りの避難所までに到達する時間が健常者よ

時要援護者は全て最寄りの避難所へ避難するようにしていりも多くかかるため，たらい回しによる影響はさらに大きる．その結果，避難所の定員を超過するケースが発生し，くなる．

単純に最寄りの避難所へ避難するだけでは対応ができず，また，被災者に対して指示を行っても，全ての被災者が適切な配分を行う必要があると指摘している．

指示通りに動くとは限らない．一部の被災者が指示された避難所とは違う避難所に向かうことによって，たらい回し

2.2 避難誘導，避難アルゴリズム
避難誘導，避難経路推薦については，被災者の行動に影にされる被災者が発生することが想定される．被災者がど響しうる様々な観点からその支援方法について研究がなさのような行動を予測することも必要となる．
本研究では，高齢者や身障者など身体能力によって健常れている．これらの研究では，マルチエージェントシステ

者よりも移動の負担が大きい災害弱者が短い時間で避難がムによるモデルの構築やシミュレーションが広く用いられ可能となり，身体的負担を軽減することを目的とする．こている．村木らは，被災者の行動特性や弱者の有無，周辺の目的を実現するため，災害弱者と避難指示に従わない被知識，避難誘導員の存在を考慮したマルチエージェントモ

災者の存在を考慮し，被災者の予測避難時間と避難所の収デルを構築している [6], [7]．しかし，村木らの研究は， 被容可能人数を利用するナップサック問題による避難所決定

災者に対して支援方法や避難アルゴリズムを示すものでは手法を提案する．全被災者が最寄りの避難所へ向かうことない．新井らは，災害弱者を考慮したマルチエージェント

で収容可能人数を超過する避難所に対して，来ることが予

避難シミュレーションモデルの構築を行なっている [8] が，測される被災者の数を元にナップサック問題にて避難所に対象が屋内の閉鎖空間に限られたものであり，屋外での避割り当てらる被災者の数に制限を設ける．この制限を設け

難行動を対象にしたものではない．

た上でナップサック問題を解くことによって，各被災者の災害時の避難計画，避難経路推薦の研究では，被災者はそれぞれ最寄りの避難所へと避難することが一般的となっ

目的地となる避難所を決定する．
祇園祭で災害が発生したシナリオを想定し，マルチエーている．しかし，被災者が一様にではなくある地域に偏っ

ジェントシステムを用いたシミュレーションにより， 提案て存在する． 梅木らは，混雑の偏りの問題に対処するた手法の有効性の評価を行った．シミュレーションの結果，め，被災者の位置情報と避難所の収容可能人数を考慮した想定割合を超えない場合において，災害弱者の避難時間をナップサック問題による避難所決定手法を示している [9]．

短縮させることが可能となることが確認された．

被災者が偏って存在する状況に対して，被災者を単純に最寄りの避難所へ向かわせるのではなく，一部の被災者の避2. 関連研究

難先を避難所の収容可能人数を超過しないように最寄りと

2.1 災害弱者の特徴，避難支援は異なる避難所に決定することで，全ての被災者が最短の日本社会は，少子高齢化が進んでおり，それに伴い避難行動に健常者より身体的負担を被ることとなる高齢者をは避難所へ向かった場合よりも避難時間とたらい回しの回数を減らすことに成功している．

じめとした災害弱者が社会全体を占める割合は増加していしかし，梅木らの手法では，災害弱者の存在についてはる．内閣府は，災害時要支援者の避難支援に関するガイド考慮されておらず，避難時間が短い被災者と避難所の組みライン及び避難行動要支援者に対する支援の取り組み指合わせから避難所決定を行なっている．災害弱者は，避難針 [1] を発行しており，災害時の避難計画において災害弱

時間を健常者よりも多く要することが想定されるため，こ者の支援は非常に重要であると言える．

の手法では災害弱者の決定は後回しにされ，遠方の避難所

災害弱者に対して，避難行動能力や制限，支援方法の観に決定されやすくなる．これは，災害弱者に遠方の避難所

点から様々な考察がされている．森下らは，災害弱者の避へ向かわせるのは長時間の移動を課すこととなり非常に危

難行動速度を明らかにすることを目的とし，要介護者の避険である．

難速度の測定，さらに測定された避難速度を用いて避難訓

災害弱者の行動の性質の調査や避難のシミュレーション

練のエージェントシミュレーションを実施している [2]．渡モデルを構築した研究は存在するが，災害弱者への的確な辺らは，避難速度を含めた要支援者の体力の調査を行なっ

避難誘導，安全確保について，具体的な支援方法，避難ア© 2020 Information Processing Society of Japan― 779 ―

被災者を 3 箇所の避難所のいずれかに避難させる場合に作成される避難時間のリストとなる．
表 1 避難時間リスト
Shelter0(1 人) Shelter1(2 人)

Shelter2(2 人)

Agent1535

35Agent230

1020Agent325

20

15

Agent415

20

25

Agent540

30

25

表 2 ソート後の避難時間リスト
Shelter0(1 人) Shelter1(2 人) Shelter2(2 人)

5(Agent1)

10(Agent2)

15(Agent3)

15(Agent4)

20(Agent4)

20(Agent2)

25(Agent3)20(Agent3)25(Agent5)30(Agent2)

30(Agent5)

35(Agent1)

40(Agent5)

35(Agent1)

40(Agent4)

表 1 を各避難所ごとに避難時間が早い順に並び替えると，
図1

避難時間と収容可能人数を考慮したナップサック問題のフロー

表 2 のようになる．避難予想時間表の中で最小の避難予想

チャート

時間となる被災者 i と避難所 j の組み合わせより，被災者

i の避難先を避難所 j に決定，被災者 i の項目は表から削
ルゴリズムを考える研究は少ない．そこで本研究では，梅除され，避難所 j に決定されている被災者の数は 1 増加す

木らが提案している混雑の偏りを考慮した避難所決定手

る．このとき避難所 j に決定された被災者の数が既に避難法 [9] を元に，被災者行動の不確実性を考慮した災害弱者

所 j の収容可能人数に達した場合，表から避難所 j の項目の支援のための避難所決定手法を提案する．次章では，梅は削除され，新たに避難所 j に被災者が決定されることは

木らの手法の概要と課題について述べる．

なくなる．これを全ての被災者の避難先が決定されるまで続ける．表 2 の例では Agent1 が Shelter0 に最初に決定，

3. 先行研究の概要と課題

続いて Agent2 を Shelter1，Agent3 を Shelter2，Agent4 を本章では，先行研究 [9] の概要と課題について述べる．

3.1 前提条件

Shelter1，最後に Agent5 を Shelter2 に決定する．
3.3 災害弱者の避難先とナップサック手法の問題点

梅木らのシステムは，被災者の初期位置の情報及び被災

高齢者や身障者といった災害弱者は，身体能力の点にお者の性質 (災害弱者であるかどうか) を把握することを可能

いて健常者よりも避難時の負担が大きくなることが想定とし，その情報を元に被災者の避難先を決定する．被災者される．高齢者や車椅子利用者，負傷者などは，健常者よは所持しているスマートフォンなどの端末からシステムよりも歩行速度が遅く，避難所に到着するまでの時間も多くり指示された避難所へ最短経路で向かう．指示に従わないかかることになる．他にも長時間の移動が不可能であった

被災者は最寄りの避難所へ向かうこととする．

り，治療が必要となるため安全な場所にいち早く到着しな
ければならない者も存在する．このような身体的負担や緊3.2 避難予測時間と収容可能人数によるナップサック問題

急性に対処するために，災害弱者は可能な限り近い避難所

梅木らは，被災者が偏って存在し，全被災者が最寄りのに到着できるようにし，避難時間を短くすることが必要と避難所へ向かうことで収容可能人数を超過したらい回しがなる．しかし，混雑した地域で被災者全員が一斉に最寄り発生することを防ぐために，ナップサック問題を解くことの避難所へ向かうと収容人数の超過によりたらい回しが発による避難所決定手法を提案している．アルゴリズムのフ

生し，避難時間の遅延につながる．
梅木らは，これに対処するために被災者を分散させるよ

ローチャートを図 1 に示す．
まず，全被災者の各避難所への避難予想時間を被災者と

うに避難所を決定しているが，避難時間の短い被災者から避難所の位置情報より算出し，全ての組み合わせをまとめ

避難先を決定しており，被災者は全て同じ身体能力を持った避難予想時間表を作成する．表 1 は，例として，5 人のた健常者であることを想定している．そのため，このアル© 2020 Information Processing Society of Japan― 780 ―

表 3 災害弱者が存在する避難時間リスト
Shelter0(1 人) Shelter1(2 人) Shelter2(2 人)

5(Agent1)

10(Agent2)

25(Agent3)

15(Agent2)

15(Agent3)30(Agent1)

25(Agent3)20(Agent1)30(Agent2)

60(Agent4)50(Agent5)

85(Agent4)

70(Agent5)

65(Agent4)

90(Agent5)

ゴリズムを災害弱者が存在する状況に適用すると，避難時間を多く要する災害弱者の決定は後回しとなり，災害弱者の避難先が決定されるまでに近い避難所の収容可能人数の限界に達する．その結果，避難先は遠方の避難所に割り当てられる可能性がある．表 3 は災害弱者が存在する場
合に作成される避難時間リストの一例である．この例では Agent4，Agent5 を災害弱者とし，両者に対して，それぞれ Shelter0 と Shelter1 が最短の避難所となる．表 3 の例では Agent1 が Shelter0 に最初に決定，続いて Agent2
図 2 提案手法の流れと Agent3 が Shelter1 に決定された後，Agent4 と Agent5
は Shelter2 に決定される．この結果より，災害弱者である

Agent4 と Agent5 は，最寄りの避難所ではなく，より遠い指示に従わない被災者の存在を考慮したナップサック問題

避難所へ行くように指示されることになる. 災害弱者が最による避難所決定手法を提案する．

寄りの避難所へ到達できるようにするために，災害弱者は収容人数を超過することによるたらい回しの影響を少な

優先的に最寄りの避難所に決定されるようにすることが必くするため，被災者に目的地となる避難所を決定する際，要となる．

避難所の収容可能人数だけでなく一部の被災者が指示に従わない想定の下で避難所に向かうとされる被災者の人数の考慮が必要である．

3.4 被災者行動の不確実性
災害弱者の身体的負担の軽減や避難時間の削減を目指す

被災者に避難先を提示した時，その中のどれ程の割合が，ために，災害弱者の避難先を優先的に決定することが考えまたどの被災者が従わないかは，被災者が行動を始めるまられる．この災害弱者を優先的に安全な避難場所へ到達でで特定することは困難である．本研究では，従わない被災

きるようにするには，他の健常者の協力が必要となる．し者の割合について複数のパターンを想定する．図 2 に提案かしながら，実際の状況で全ての被災者が避難誘導の指示

手法の流れを示す．

に従って行動するとは限らない．収容可能人数を考慮し，密集している被災者を分散させて，混雑を回避させるため

4.1 混雑が予測される避難所の特定本手法では，まず，全ての被災者が最寄りの避難所へ向に，ナップサック手法では決定される避難所が最寄りの避かった場合のシミュレーションを行う．これは，全ての被難所とは異なる被災者が現れる．
被災者の一部が指示と異なる避難所に向かうことで，ア

災者がアルゴリズムに従わず，各々の判断で最適と考えら

ルゴリズムで予定された避難所に到着したものの，収容人れる最短の避難先に向かった場合，どのように混雑が発生

数をすでに超過しているため，避難所に入所を拒否され，し，被災者が行動するかについての情報を予め把握するこ

たらい回しにされることが発生する．たらい回しにされるととなる．ここでは，各収容所に対して何人の被災者がそのが災害弱者である場合，避難時間の大きな遅延が予想さこを最短の避難先となるか，そしてその内，災害弱者がどれる．災害弱者を優先的に近い避難所に収容することを目れ程存在するかという情報が分かるものとする．

的としたとき，健常者の協力の度合いによる影響を考慮し，全ての被災者が最短の避難所に向かうことで，被災者がさらに指示に従わない可能性がある被災者の割合を想定し密集していたために最寄りにいる被災者を全て収容する

た上で，支援方法を確立しなければならない．

ことができない避難所が出る．ここで収容可能人数を超過
し，災害弱者のたらい回しが発生した避難所について，そ4. 提案手法の避難所を目的地とした健常者と災害弱者の人数を調べ

本研究では，災害弱者が遠方の避難所に決定されたり，る．この健常者を「避難希望人数」と定義する．また，こたらい回しによって避難時間の遅れや身体的負担を被るこのシミュレーションにてたらい回しされることなく最寄りとを防ぐことを目的とする．そのために，災害弱者と避難の避難所に入ることができた災害弱者は避難可能災害弱者© 2020 Information Processing Society of Japan― 781 ―

トと健常者のみのリストで分けることが可能である．災害とし，到達した最寄りの避難所に避難先が決まる．

弱者のリストからナップサック手法を適用し，その後，健常者の避難所決定を行う．

4.2 決定可能人数の調整提案手法では，避難所毎に避難先として決定することが

表 4 提案手法によるソートを施した避難時間リスト
Shelter0(1 人) Shelter1(2 人) Shelter2(2 人)できる被災者の数の上限を「決定可能人数」と定義し，各避難所の「決定可能人数」は最初に避難所の収容可能人数

60(Agent4)50(Agent5)

85(Agent4)とする．全員が最寄りの避難所に向かうことで，災害弱者

70(Agent5)

65(Agent4)

90(Agent5)のたらい回しが発生する避難所に対して「決定可能人数」

5(Agent1)

10(Agent2)

25(Agent3)

を元の数より少なくする．これにより，混雑が発生するこ15(Agent2)

15(Agent3)30(Agent1)とが予想される避難所に，被災者の一部が指示に従わずに25(Agent3)20(Agent1)30(Agent2)

向かったとしても，被災者の集中を抑制できるようにする．
決定可能人数の調整は以下に示すとおりである．避難所

以上が本研究による災害弱者と指示に従わない健常者をが最短の避難所を目指したときのシミュレーションにて，考慮した上でナップサック問題を解くまでの手順を示した

避難所に入ることができた災害弱者と指示に従わない健常ものである．

者を収容可能人数から差し引き，これを避難所 i の決定可能人数とする．差し引く数は対象となる避難所の収容可能

5. 評価実験

人数を上限とする．避難所 i の収容可能人数を Si ，避難希本研究の提案手法を評価するにあたり，マルチエージェ

望人数を di ，避難可能災害弱者数を ei ，想定する指示に従

ントシステムのシミュレーションを用いて，実際の環境をわない健常者の発生率を r，求める決定可能人数を Ai とす

モデルにしたマップ上にて複数のエージェントを動かし，る．決定可能人数 Ai は以下のように算出される．

エージェントが全て避難所に避難完了するまでの行動を観測した．

x = Si − (di ∗ r +

n
∑

ei )

(1)

5.1 実験環境設定

i=0

{
Ai =

祇園祭が行われている時に地震等の災害が発生した場合

x(x ≥ 0)をシミュレーションシナリオとして想定する．実験にはシ0(else)

ミュレーションツール Scenargie[10] を用いた．被災者をこの決定可能人数の調整を最短シミュレーションで災害弱者のたらい回しが起こった避難所にて行う．このとき，
全避難所の決定可能人数が未決定者の数を下回らないようにしなければならない．被災者全体の人数を E とすると，決定可能人数と被災者の数についての制約は以下のようにエージェントとし，エージェントが一斉に行動を開始し，マップ内のいずれかの避難所に入り行動を終了するまでの時間をその被災者の避難時間とする．被災者数 300 人，災害弱者はそれの 20%に当たる 60 人，避難所数 23 箇所，合計収容可能人数 347 人の設定である [11].

なる．
n
∑

Ai ≥ E −

i=0

n
∑

ei

(2)

i=0

制約となる式 (2) を満たさない場合，「決定不可能」と判定する．

4.3 改良ナップサック手法の適用
避難所の決定可能人数を避難所の集中度合に基づいて調整した後，未決定の被災者をナップサック問題によって決定する．今回用いるナップサック手法では災害弱者を優先的に決定するように梅木らの手法を改良する．表 3 による例を本手法に適用すると表 4 のようにリストは作成される．

図 3

祇園四条周辺をモデルにしたマップ

表 4 では避難時間に加えて，災害弱者であるかを 0，1 で置きかえた値を被災者に割り当て，ソートを施している．

健常者と災害弱者の歩行速度は，森下らが測定した歩従って表 4 は上前半と下後半の部分で災害弱者のみのリス

行速度 [2] を参考に，健常者は 1.1〜1.5m/h，災害弱者は© 2020 Information Processing Society of Japan― 782 ―

表 5
被災者全体

健常者のみ

災害弱者のみ被災者全員の平均避難時間 (単位:秒)

発生 0%

発生 20%

発生 40%

発生 60%

発生 80%

発生 100%

想定 0%

888.8

1118.51470.01692.8

1927.62099.21

想定 20%

1025.9971.91089.91347.71666.6

1982.7

想定 40%

1201.51071.91046.41226.91624.72009.3

想定 60%

決定不可能

梅木手法

1024.1
発生 0%

発生 20%

発生 40%

発生 60%

発生 80%

発生 100%想定 0%790.17

757.0

763.1

795.0

858.2

914.2

想定 20%

941.7

863.5

839.2

844.5

880.6

980.4

想定 40%

1173.8

978.9

911.9

907.5

895

982.3

想定 60%

決定不可能

梅木手法

653.8
発生 0%

発生 20%

発生 40%

発生 60%

発生 80%

発生 100%想定 0%1283.32914.54298.05283.86155.26839.2

想定 20%

1362.91405.42092.43360.84810.35992.1

想定 40%

1312.1

1443.91584.62504.14542.16117.5

想定 60%

決定不可能

梅木手法

2505.6

0.4〜0.7m/h と設定する．被災者の歩行速度はシミュレー

5.2 実験結果

ションツールの仕様により，設定された速度を基準にして，従わない健常者の想定割合と実際に従わなかった健常者

同一道路に存在する被災者の多寡によって動的に変化するの割合による各パターンの施行にて，被災者全体，健常者ものとする．

のみ，災害弱者のみの平均避難時間を出力，それぞれのパ

被災者の初期配置パターンを Area1，Area2，Area3 の 3

ターンで 10 回施行して得られた平均避難時間の平均を表種類とする（図 3）．Area1 はマップの上方部から，Area25 に表している．表 5 の縦軸が想定する従わない健常者のはマップの中央部，Area3 はマップ全体の道路を初期位置

割合，横軸が実際に従わなかった割合となっている．
被災者の種別に関わらず，想定割合が 0%の場合，全員とする．それぞれのエリアには全被災者の 3 分の 1 ずつをが従った場合を除き一部が従わなければ，梅木手法よりも初期位置として配置する．
決定可能人数を算出するにあたり利用する従わない健常

精度が下がる結果となった．

者の想定割合を 0%，20%，40%，60%の場合で実験を行う．

健常者の平均避難時間は，いずれのパターンでも梅木手

アルゴリズムにて避難先が決定すると，エージェントは法よりも長くかかる結果となった．これは健常者の多くを指示された避難先へ最短経路を経由して向かう．エージェ

梅木手法よりも遠い避難所に向かわせていたり，指示に従ントがアルゴリズムの指示に従わない場合，そのエージェ

わない健常者が最短の避難所を目指した結果，たらい回し

ントは初期位置から最短となる避難所に最短経路で向かうが発生することに起因すると考えられる．

ものとする．到着した避難所の収容可能人数が既に収容可

災害弱者は従わない健常者が発生することを考慮した

能人数に達し，たらい回しにされたエージェントはその位

際，災害弱者の優先性と従わない健常者の想定がない手法

置から最短の位置にある避難所を目的地として再決定し，よりも 本手法は指示に従わない健常者の想定割合を 20%

行動を再開する．指示に従わない健常者はアルゴリズムにと 40%に設定した際，実際に発生した割合が同等数である

よって最寄りの避難所とは異なる避難所に決定された健常場合，及び想定割合より発生率が 20%多い場合において，者の中からランダムに発生するようにする．

梅木手法よりも災害弱者の平均避難時間を短縮することにまた，発生する割合を 0%，20%，40%，60%，80%，100%

成功している．

と変化させて，発生率の変化によって起こる結果の差につ

被災者全体の平均避難時間は，想定割合と実際の発生割いても観測する．提案手法の評価には被災者の平均避難完

合が共に 0%と 20%で等しい場合のみ従来手法より，短縮

了時間を用いて，従わない健常者の想定割合，実際に従わが見られた．

なかった割合の変化による結果の差の考察，さらに梅木ら

今回，実験の対象にしたシナリオでは，想定割合を 60%の手法による災害弱者や従わない健常者の存在を考慮しな以上に設定した場合，決定可能人数の合計は全被災者数をい通常のナップサック手法と提案手法の比較を行う．

下回り，避難所の決定が不可能という結果となった．

© 2020 Information Processing Society of Japan― 783 ―

能人数に関して，想定される割合が大きいと決定可能人数

6. 考察

が被災者の数を下回り，避難所の決定が不可能になり，有本手法は，被災者の行動の不確実性を考慮し，目的地とする可能性がある被災者の数を予測し，加えて災害弱者に避難所決定の優先性を持たせることで，災害弱者の避難時間を削減させ，身体的負担を減らすことを目指した．健常者の一部が従わないことを想定した場合， 実際に従わない
健常者が発生した状況では考慮しない場合よりも，本手法効となる範囲が限定的なものとなっている．今後は，被災者の数や避難所の収容可能人数，被災者の行動予測や意思決定，経路選択，道路環境の動的変化の点について本手法の有効性の議論及びアルゴリズムの改良を検討している．
参考文献

は災害弱者の平均避難時間を減らすことに成功している．

[1]

災害弱者の支援を目的とする際，健常者の協力及びその貢[2]献率が重要であるかが考察される．
実際に発生した従わない被災者の割合が，想定されてい[3]た割合以内であった場合，本手法が災害弱者や従わない健常者の存在を考慮しない場合よりも災害弱者の平均避難時間を削減し，より早く避難させることに成功した．しかし，[4]

想定以上に従わない被災者の数が存在した場合，たらい回しの影響を防ぐことが困難となっている．このことより，[5]

本手法の精度が従わない割合の予測精度に依存している可能性がある．本手法をより効果的なものにするためには，被災者の避難所決定手法に関して従わない割合の予測につ[6]いて考える必要がある．
本手法は避難所の収容人数の合計が被災者の数を上回っていることを想定しているため，避難所に全ての被災者を[7]収容できるだけのスペースが存在しない，または避難所に際限なく制限を設けた結果，全被災者を決定できる決定可[8]

能人数が不足し，避難所を決定することができない問題が生じる．被災者の数と避難所の収容可能人数の関係，アル[9]

ゴリズムで決定が可能となる範囲を超えた場合の対処をしなければならない．他にも災害弱者が存在する割合が異な[10]る場合について手法の有効性がどのように変化するか，被災者が避難所に到着するまでの経路の選択が避難時間等に[11]

どのように影響し，その上で経路と避難先を決定する手法
を調査をする必要がある．

7. おわりに本研究では，被災者の行動の不確実性，具体的にシステ
ムからの避難指示に従わない被災者の存在に着目し，災害弱者をできる限り近い避難所に早く避難できる手法を提案
した．本手法はシミュレーションにて観測される避難所の
混雑度の情報と指示に従わない健常者の想定割合より避難所に決定する被災者の制限を設けることによる混雑の回避，さらに災害弱者に対して優先的な決定権を持たせることで想定される範囲において災害弱者の迅速な避難を促す
効果を示した．そして，災害弱者の支援を目的とする際，一定数の健常者の協力の影響が提案手法の有効性に影響することを確認した．
しかしながら，本手法は想定する割合や避難所の収容可© 2020 Information Processing Society of Japan― 784 ―

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京都市. 京都市避難所一覧.