世帯構成員の集合を考慮した避難所決定手法の検討
田中 智基1

松田 裕貴1,2

諏訪 博彦1,2

安本 慶一1,2

概要：各地方行政をはじめとした機関による災害対策方針では，家族同士が別々の場所にいる状況に対して，合流する避難所や待ち合わせの場所を予め決めておくことを推奨する場合が多い. しかし，情報技術が発達し，被災者の位置情報の取得，分析がさらに容易になることを考慮すると，より効率的な避難所決定が行える可能性がある. 本研究は，家族世帯の構成員同士が離れている状況を想定し，世帯ごとに対する避難所決定の方針の違いによる避難時間への影響を論じることを目的とする．避難所の決定方法は，「予め定まった避難所を向かう」方針を基にした「自宅基準時間設定」に加え，被災者の分布に応じた「最大避難時間設定」「最小避難時間設定」「平均避難時間設定」の計 4 つとする. それぞれの設定を評価するた
めに，約 30,000 人規模の市の避難を想定したマルチエージェントシミュレーションを実施する．結果として，平均避難完了時間は「平均避難時間設定」で約 21%減少，全体避難完了時間は「最大避難時間設定」
で約 22%減少することが確認された. また，世帯を考慮しない避難所決定では，全体避難完了時間は最大
避難時間設定と比べ 1 時間 20 分以上短いのに対し，複数人の構成員による世帯の合流率は約 23.6%になるという避難時間と世帯合流率のトレードオフの関係が確認された.

Evacuation Shelter Selection Methods That Consider Gathering Family
Members
TOMOKI TANAKA1

YUKI MATSUDA1,2

HIROHIKO SUWA1,2

1. はじめに

KEIICHI YASUMOTO1,2

め避難先を決定する方針は限界があると考える．
近年，国や各都市によってスマートシティ計画が推進さ

突発的な災害発生時において，家族の構成員が家の外へれ [4], [5]，人の位置情報や人流，混雑度のデータを取得，出ていることや，別々の場所にいる可能性は十分に高い．

分析，利用することがさらに容易なものになることが想定

家族や近親者の安否は被災者にとって大きな懸念であり，される．このスマートシティの活用方法の一例として防災近くにいない状態で被災することで，心理的負担や避難行の施策，避難誘導が挙げられる．被災者の位置情報，家族動への影響が指摘されている [1]．そのため，避難指示を発の分布状況を把握することで，リアルタイムで迅速に状況令する際，被災者の家族関係，社会的関係を考慮することに応じた避難指示や情報発信が期待されている．被災者のは，迅速で的確な避難行動を促すことに繋がると言える.

分布を考慮した避難所決定として，我々はナップサック問

地方自治体や非営利組織などが制定している避難マニュ

題による手法 [6] を考案しているが，この手法は個人ごと

アルでは，家族で予め自宅付近を中心に避難先や待ち合わの避難所の割り当てに止まっており，家族等の集団に対すせ場所を決めておくことを勧めていることが多い [2], [3].

る避難所の決定には対応できていない．

しかし，突発的な災害発生時において，世帯構成員の分布

本研究は，災害発生時に家族の構成員同士が別々の場所

状況は必ずしも自宅近くになるとは限らない．そのようなに分散している状況を想定し，世帯ごとに避難所を決定す

状況において，多くの自治体で採用されているような，予る複数の設定を提示し，それぞれの避難時間への効果を検証することを目的とする．避難所を決定する方法は，避難12

奈良先端科学技術大学院大学
NAIST
理化学研究所
RIKEN

所に近い被災者から順番に決定する先行研究 [6] の手法を用いる．この手法を複数人で構成されるグループの決定に拡張させ，各世帯の避難所までの予想避難時間の複数の設進され [15]，多くの場面に浸透していくとされる．スマー

定を示す．ベースラインは，多くの避難対策で用いられる

トシティ技術の災害対策における活用法として，徳島県美「予め自宅周辺の避難場所を決める」方針を基にした「自波町では地区一帯に IoT デバイスによるセンサー網が構築

宅基準時間設定」である．これに対し，本研究では，被災され，住民に対して，警報受信や家族の位置情報がリアル者の位置情報，構成員の分布を考慮した「最大避難時間設

タイムで把握できるアプリや通信機能付き IoT 装置の配布

定」「最小避難時間設定」「平均避難時間設定」の 3 つを提を行う事例もある [16]．地域社会の情報の効率的な収集，案する．加えて，本研究では被災者個人ごとに避難所を決分析を可能とするシステムは，住民や行政とのかかわり方定する手法を適用した際の世帯構成員の合流率についてもも含め，その導入，運用の方法，有り方について検討が進評価を行う．

められている [17]．しかしながら，このようなスマートシ評価実験では，約 30,000 人規模の都市の避難シナリオ

ティの環境下において，家族同士の位置情報，分散状況をを対象にしたマルチエージェントシステムシミュレーショ

考慮した避難所への誘導のため取るべき方策を論ずる研究

ンを利用し，平均避難完了時間，全体避難完了時間，避難は少ない．そこで，本研究では，各被災者の位置情報を利完了率推移を測定した．シミュレーションの結果，世帯の用し，家族の構成員が避難所で合流が可能となる避難所決予想避難時間の設定にて，避難所から最も遠い構成員の時定手法を検討する．

間が大きく反映される場合において，「自宅基準時間設定」と比較して平均避難時間，全体避難完了時間の減少が確認

3. 避難状況の設定された．また，被災者個人ごとの避難所決定は避難時間は

本章では，対象とする想定状況及び問題設定について述

他のパターンよりも比較的短いものの，複数人世帯の合流

べる. 加えて，本研究で用いる避難所決定の手法については約 23.6%程しか成功しない結果となった．

も説明する.

2. 関連研究3.1 想定状況

本章では，世帯避難行動に関する既存研究及び世帯合流

突発的な災害発生時にて，構成員同士が別々の場所に分を想定した各自治体で取られている避難方針について説明

散している世帯が存在する状況を対象とする．被災者は安する．

全を確保するために，避難先となる場所に移動しなければならない．ここでは，一定期間の滞在が可能となる「指定2.1 家族関係が避難行動に及ぼす影響避難所」を避難先の候補とする. 避難システムは被災者に

被災者の行動は社会的関係の影響を受けることが考えら

対し，避難所が持つ収容可能人数を考慮しながら，移動時れる． Mawson の研究では [7]，災害時に，被災者は親し間が少なくなるように適切な避難先を指定する必要がある．

い人間が近くに存在しない時に不安が増すことや，知人と各被災者はスマートフォンなどのデバイスを所持してお集まることや親しい人を探す行動を優先することを指摘

り，デバイスには避難先を通達するアプリケーションが搭している．Taylor の研究でも [8]，集合行動は最も基本的載されているとする．避難指示を行うシステムは被災者がな行動の一つであると示されている．Jacob らは家族同士所持するデバイスから位置情報を取得する．この情報を基が離れている状態で発生する肉体的および精神的な負担に避難所までの予想避難時間を計測，計測結果を基に避難を軽減するために，家族同士を合流させることを優先する

先を決定し，被災者へ端末を通して指示を行う．被災者は必要性を説いている [9]．また，各自治体はそれぞれ，災指示された避難所へ徒歩で移動する．本研究における避難

害発生時に備えるための避難マニュアルを発行し，家族

シナリオでは，このような避難所決定システムが普及してを対象にした防災対策について，避難場所やルート，待おり，システムを運用するための通信インフラが機能してち合わせ場所を家族で事前に決めておくことを挙げていいることを前提とする．

る [10], [11], [12], [13]．このように，家族で集まって避難することは重要であると言える．

3.2 避難所決定手法
本研究では，被災者の被災地内の分布と避難所の定員を2.2 スマートシティと防災
GPS を搭載したスマートフォンなどの端末の普及は，位考慮したものとして，避難所と被災者によるナップサック
問題を解くことで避難先を決定する手法 [6] を採用する．

置情報の取得，推定，幅広い活用を促している [14]．災害

Algorithm1 は手法の手順を示したものである．(以降発生時においても，ビッグデータとして位置情報を利用し，HKP 手法と呼ぶ．) 被災者の集合と避難所の集合，被災者人の混雑や移動の推定，避難場所の設置，救護活動，安否と避難所による予想避難時間行列を入力とする．表 1 は予確認などに役立てられる．さらに，近年ではデジタルツイ

想避難時間行列の一例となる．

ン技術が発達し，スマートシティ構想が国や地方都市で推この予想避難時間行列の中から避難時間が最も短い被災

を提示する．既存手法では個人ごとの避難所の決定を行っ

Algorithm 1 HKP 手法の手順ていたのに対し，本研究は複数人の集団に対し，避難所を

Require: I: 被災者の集合, J: 避難所の集合, V T able: 集合 I ，Jによる予想避難時間行列, Cj (j ∈ J): 避難所の定員 j
Ensure: XIJ : Shelter Selection List
1: V T able ← SortArc(V T able) // Sort the list in ascendingorder for each shelter
2: while |I| > 0 do
3:i, j ← GetM inimumuEvacuationT ime(V T able)
4:
Xij ← 1
5:
V T able ← RemoveEvacuee(V T able, i, I)
6:
Cj ← Cj − 1
7:
if Cj = 0 then8:
V T able ← RemoveShelter(V T able, j, J)
9:
end if
10: end while

割り当てる必要がある．そのため，以下の通り，世帯を考慮した変数を設定する．

変数

表 2

世帯に関係する変数の定義
定義

ei

被災者 i

Hk

世帯 k

nk

世帯 k の構成員の数

tij

被災者 i の避難所 j までの予想避難時間

t′kj

世帯 k の避難所 j までの予想避難時間

世帯 k の避難所 j までの予想避難時間 t′kj は各構成員の位置と避難所までの距離を基に算出される．本研究では，

表 1

ベースラインである「自宅基準時間設定」に加え，新たな避難時間行列の例

避難所 1

避難所 2

避難所 3

(定員:2 人)

(定員:1 人)

(定員:1 人)

被災者 1

40 分

10 分

20 分

被災者 2

30 分

15 分

15 分

被災者 3

25 分

20 分

40 分

被災者 4

20 分

25 分

30 分

3 つの設定を提案する．
4.1 自宅基準時間設定 (GHKP-Home)
この設定は，多くの自治体で採用されている避難指針を表したものである．被災者の現在地に関わらず自宅の位置を中心とし，自宅から避難所までの時間を世帯の予想避難者と避難所の組み合わせが選ばれ，その被災者は選ばれた時間とする．

避難所に割り当てられることとなる．表 1 の例では被災者

1 が避難所 2 までの時間が最小の 10 分であるため，被災者
1 が避難所 2 に決定される．避難先が決定された被災者及び定員に達した避難所の項目は避難時間行列から削除されt′kj = T imeF romHomeT oShelterkj(1)

4.2 最大避難時間設定 (GHKP-Max)る．この作業を最後の被災者の避難先が決定されるまで繰

この設定は，最も避難に時間がかかる構成員の避難時間

り返すことになる．被災者 1 が決定された後は，残った項が短くなるように考慮している．避難所から最も遠い構成

目の中で避難時間が最小である避難所 2 と避難所 3 の組み員の避難時間が世帯の予想避難時間となる．

合わせが決定され，続いて被災者 4 が避難所 1 に決まり，最後に被災者 3 が避難所 1 に決定される．HKP 手法ではヒューリスティックな方法で被災者と避難所の組み合わせ

t′kj = max tijei ∈Hkが決定される．

(2)

4.3 最小避難時間設定 (GHKP-Min)
3.3 手法の改編

この設定は，避難所に最も近い構成員の避難時間が世帯

HKP 手法は被災者個人ごとに被災者を決定するものでの予想避難時間に設定される．これは，最も避難所に近いあり，各被災者同士の関係などは考慮されていない．想定

構成員が先に避難場所を確保するという考えに則っている．

する状況では構成員同士が別々の場所にいるため，個人ごとの位置情報のみを利用する手法では，他の構成員との合流が達成できない世帯が現れる．さらに，本研究で対象とt′kj = min tijei ∈Hk(3)

するのは世帯ごとの避難所決定であるため，複数人の集団に対して目的地となる避難所を割り当てる必要がある．次章では，この世帯ごとに避難所を決定する方法について説明する．

4.4 平均避難時間設定 (GHKP-Average)
この設定は，世帯内の避難時間の総和を減少させることを考え，構成員全員の避難所に対する予想避難時間の平均
が世帯の予想避難時間に設定される．

4. 世帯ごとの避難所決定
本章では，世帯ごとの避難所決定についての新たな方針

t′kj =

1 ∑tijnkei ∈Hk(4)

4.5 各世帯に対する避難所決定の手順

5.2 実験シナリオ

上記のいずれかのパターンにて，各世帯の避難所までの本研究では，一都市の避難行動の一例として，奈良県生

予想避難時間が設定された後，各世帯の目的地となる避難

駒市全域生駒断層地震のシナリオを用いて検証を行う．生所が決定される．避難所決定のプロセスは個人ごとの決定

駒市より提供されたデータによると市全域で発生する被災と同様，ヒューリスティックな手順が採用されるが，1 ス

者の数は全 32707 人になると想定される．図 1 はシミュ

テップに複数人を割り当てる必要がある．したがって，避レーション上の生駒市全域を表したものである．指定避難難所決定アルゴリズムは以下の Algorithm2 に示される．

所は 32 箇所存在し，各避難所の定員は実際の収容可能人数に準拠している．

Algorithm 2 GHKP 手法の手順
Require: I: 被災者の集合, H: 世帯の集合, J: 避難所の集合,
V T able: Evacuation Time Table involved with I and J, Cj(j ∈ J): 避難所 j の定員
Ensure: XHJ : Shelter Selection List
1: V T able ← Convert(V T able) // Convert the matrix
2: V T able ← SortArc(V T able) // Sort the list in ascendingorder for each shelter
3: while |H| > 0 do
4:h, j ← GetM inimumuEvacuationT ime(V T able)
5:
V T able ← RemoveElement(V T able, h, j)
6:
if Cj ≥ nk then7:
Xi j ← 1
8:
V T able ← RemoveEvacuee(V T able, i, I)
9:Cj ← Cj − n k
10:
if Cj = 0 then11:
V T able ← RemoveShelter(V T able, j, J)
12:
end if13:
end if
14: end while

行 1 にて，入力される「被災者」×「避難所」の避難時間
行列は「世帯」×「避難所」の避難時間行列へと変換される．また，行 6 で示すように，ナップサック問題において，

図 1

シミュレーションマップ全体

重量の異なるアイテムを扱うこととなるため，避難所へ割り当てる前に世帯構成員全員が入ることが出来るスペースが存在するかを確認する必要がある．

5. 評価実験

5.3 各パラメータ設定
5.3.1 世帯構成員
本シミュレーション内での，被災住民の世帯構成は生駒

上記で提示した各避難時間設定パターンによる避難時間

市を対象とした合成人口データの内容を参照する．合成人への影響を評価するため，都市部の避難時を想定したマル

口データは，国勢調査，国，都道府県，市町村の統計を基に，チエージェントシステムシミュレーションを実施する．

対象地域と同規模になるように仮想的に構成した複数の世帯とそれらに所属する個人のデータである [20], [21], [22]．

5.1 シミュレーションシステム
本シミュレーションには Spcae-Time Engineering のシ

合成人口データを参照し，各町の被災者数と同じになるよ
うに世帯を選出した．世帯には 1 人の単独世帯から 8 人のミュレーションフレームワークである「Scenargie」[18], [19]世帯が存在する．

および拡張モジュールの「Scenargie Multi-Agent Exten-

5.3.2 分布，初期位置

sion Module」を使用した．シミュレーションの実行に使用したマシンスペックは以下の通りである．

生駒市より提供された被災者データに基づいて，各町毎にそこの住人である被災者が存在することになる．加え• OS: CentOS Linux 7て，対象シナリオにおいて住人が家の外へ出ている状況を• メモリ: 128 GB想定し，被災者の初期位置を決定するために合成人口デー• CPU: Intel Core i7-6850K 3.60 GHz 12 cores

タの緯度経度のデータ及び Agoop による流動人口データ

を参照した [23]. 参照したのは奈良県の 2021 年 2 月 21 日

その上で，実歩行速度 Vi は以下の様に算出される．

から 27 日の 31429 人の午後 5 時と午前 3 時をタイムスタ




 vi

ンプを比較した流動データである．前者は対象シナリオの時間帯，後者は被災者が自宅にいると思われる時間を想定
している．

Vi =

(pi < 1.5)

−1.5vi − (vi − 0.1) × pi4.5



 0.1

(1.5 ≤ pi < 6) (7)(6 ≤ pi )5.3.4 被災者の行動
被災者は所持しているデバイスから移動先となる避難所を通達され，避難行動を開始する. 避難所までは開始地点
より最短距離で移動し，目的地となる避難所に到着し，避難所の中に入ることで，一連の避難行動が終了する.

5.4 評価指標
多くの場合，避難の遅れによる被害が増大することを考慮し，避難時間は短いことが望まれる. 本研究では，被災者の避難完了時間は被災者が避難所へ到着し入った時間と定義する. そして，以下の 3 つを避難時間の評価指標とする．

• 平均避難完了時間 : 全被災者の避難完了時間の平均
図 2• 全体避難完了時間 : 全ての被災者が避難を完了した

流動人口データ内ユーザーの移動距離の分布

時間
各被災者の移動距離は，図 2 に示されているユーザーの移動した距離の分布に基づいて，決定される．移動距離• 避難完了率推移 : 経過時間ごとの避難を完了した被災者の割合

0.5km を基準として，自宅地点にいる被災者と外出してい実験には合成人口データより選出された世帯構成の組みる被災者に分類を行った．自宅地点を初期位置とする被災合わせを 10 セット生成し，それぞれのセットにて各種避者エージェントはシミュレーション上の合成人口データの難所決定を適用させる．

緯度経度に該当する地点から行動を開始する．残りの家のまた，被災者個人に避難所を決める手法 (HKP 手法) に外を初期位置とする被災者エージェントは，自宅地点が存ついて，各世帯が全員同じ避難所で合流することが出来た

在するエリアの中央地点から決定された移動距離の範囲にかについても測定する．以下，全世帯及び単独世帯を除いあるエリアの中のランダムの地点から発生し，行動を開始

た複数人による世帯の集合成功率 gh と gh′ の式を示す．

する．

5.3.3 歩行速度
被災者の基本歩行速度は各調査やシミュレーションでの実装事例 [24], [25], [26] を参考にした上で，以下の範囲で

gh = 100 ∗

S
[%]
N

(8)

N は全世帯数，S は合流に成功した世帯数である．

設定される．

v = 1.0 ∼ 1.5 [m/s](5)

加えて，内閣府が実施した帰宅行動シミュレーション [27]及び Fruin の資料 [28] を参考に，道路中の混雑度によって歩行速度は変化することも反映する．設定のためにここでは以下の変数を定義する.

gh′ = 100 ∗

S′
[%]
N′

(9)

N ′ は 2 人以上の全ての世帯数，S ′ は 2 人以上の世帯で合流に成功した数である．
世帯ごとに避難所を決定するパターン (GHKP) では必ず世帯構成員全員が同じ避難所に決定されるため, gh 及びgh′ は 100 になる．

• vi : 被災者 i の標準歩行速度• Vi : 被災者 i の歩行速度

5.5 実験結果• p : 被災者がいる道路の混雑度
道路混雑度は道路上の面積当たりの被災者数とし，表す
変数 p は次のように求める．

5.5.1 平均避難完了時間
図 3 は各避難時間設定パターン毎の平均避難完了時間を表したものである．図のように，個人ごとの避難所決定
手法にて平均避難時間が最も低く，範囲は 776.73 秒から

P eopleOntheRoadp = N umberOf
RoadArea[m2 ](6)

787.91 秒であった. 世帯ごとの避難所決定のパターンの中5.5.3 避難完了率推移
図 5 は，避難完了率の推移を表したものである．単独の避難所決定ではどの世帯ごとの避難所決定の設定より早い
避難完了率となる．全体避難完了時間について言及したよ
うに，最大避難時間設定では全被災者の避難は他の 3 つの設定より早く完了する．しかしながら，避難の初期段階においては，避難完了率の上昇率は他と比較して低い結果となった．3,510 秒頃に避難完了率が約 77%に至るまで，最大避難時間設定の避難完了率は他の設定より下回ってい
る．平均避難時間設定にて，避難完了率は上昇率を示している．約 4,900 秒頃にて, 平均避難時間設定の避難完了率
は 90%を達し，個人ごとの避難所決定を除いて最も高い.
この時点以降は，最大避難時間設定の避難完了率が上回ることになる．

5.5.4 集合率
表 3 は，被災者個人ごとを決定する方法を適用した際，各セットの世帯合流成功率を全世帯及び複数人世帯ごとに
図 3

平均避難完了時間

まとめたものである．全世帯での合流成功率の全 10 セッで比較すると，平均避難時間設定にて最も平均避難時間がトの平均は 45.57%であるのに対し，単独世帯を除いた 2 人

短い結果となり，範囲は 1878.93 秒から 1896.51 秒だった.

以上の複数人世帯の合流成功率の平均は約 23.6%になった．

5.5.2 全体避難完了時間

6. 考察
6.1 被災者位置情報が与える影響
想定避難時間設定同士の比較において，自宅基準時間設
定は被災者の現在の位置情報を考慮しないものとなる．この設定を基準とすると，平均避難完了時間にて「平均避難時間設定」，全体避難完了時間にて「最大避難時間設定」が最も短い避難時間の結果となったことより，被災者の現在の位置情報を活用することによるが伺える．とりわけ，最大避難時間設定の結果を考慮すると，避難所までに最も時間がかかる構成員を中心にした影響が大きい．反対に，「最小避難時間設定」では避難所より最も遠い被災者の影響は極めて小さい．この傾向は「自宅基準時間設定」と近いものであるため，両者の避難時間や避難完了率推移における差は，「最大避難時間設定」や「平均避難時間設定」のものと比べて小さい結果となった．

IoT やスマートシティの技術を被災者の誘導に活用するにあたって，被災者の位置情報の把握と基準とする被災者
図 4

全体避難完了時間

図 4 は各避難時間設定パターン毎の全体避難完了時間をの選択が重要な課題となると考えられる．

6.2 集団の考慮表したものである．平均避難完了時間と同様, 単独での避世帯構成員同士を同じ避難所へ合流させることを制約と難所決定での全体避難完了時間が最も短く，7,649 秒からしたことで，避難完了時間は平均避難時間が 2.4 倍以上，

8,119 秒という結果となり, 10 セットでの平均は 7,911.9 秒

全体避難完了時間は 63%以上増加した．結果として，全てとなった．最大避難時間設定にて全体の避難完了時間が最の家族同士の合流を前提とする場合，避難時間の著しい増も短い結果となった. 同パターンでの全体避難完了時間の加を誘発することになった．一方，個人ごとの避難所決定

結果は 12,444 秒から 13,574 秒となり，10 セットの平均はで複数人の世帯の合流率は約 23.6%に下がった．これらの12929.6 秒となる.

結果より，避難時間の削減と世帯間合流の促進の間にてト

0

2000

4000

6000

8000

図 5
表 3

10000

12000

14000

16000

18000

避難完了率推移

HKP 手法による世帯構成員の合流成功率

Set

N [世帯数]S [世帯数]S ′ [世帯数]

gh [%]

gh′ [%]

1

14010

6314

2343

45.06

23.33

2

14123

6463

2426

45.76

24.05

3

14089

6394

2303

44.74

22.82

4

14209

6598

2456

46.43

24.39

5

14081

6345

2367

45.06

23.42

6

14123

6425

2334

45.49

23.26

7

14058

6312

2366

44.89

23.39

8

14170

6459

2372

45.58

23.52

9

14301

6625

2470

46.32

23.34

10

14287

6624

2391

46.36

23.78

レードオフの関係が確認された．被災者個人ごとに避難場る．そのため，通信障害の発生した場合，手法は使用不可所を決定する方法と世帯ごとに避難所を決定する方法の両能である．また，これらの避難所決定手法は避難開始時の者の運用方法を考察すると，前者は津波発生時など比較的位置情報のみで避難先を決定している．したがって，避難

短い時間での避難が要求される場合，後者は災害発生後，行動中に発生する建物の倒壊や道路の封鎖などの状況変化

避難のための時間が十分確保できる場合にて有効であるとに対応できていない．

言える．また，避難時間の削減と世帯間の合流，二つの問本研究は，世帯構成員が被災地内に分散している状況よ

題を達成することを目的とする場合，避難所決定手法はより，構成員同士を同じ避難所へ合流させることを避難所決り有効的な決定プロセスを持つことが求められると言える．

定パターンを試作した．しかし，実際の被災者には早い避

具体的に，一律な予想避難時間を設定する代わりに，各世難を優先させる場合と世帯間の合流を異なる．被災者の満帯ごとに適した設定，或いは一定の時間の範囲内で，世帯たすために，避難所決定の考える必要がある．

合流率を増加させる手法が必要となるだろう．

6.3 本研究における決定手法の課題

7. おわりに
本研究は被災時において，世帯構成員が別々の場所にい本研究にて示した避難所決定方法はいずれも，通信インる状態から避難所で合流することを想定し，世帯ごとの避フラが被災地全域で利用可能であることが前提となってい難所決定について，ベースラインとなる「自宅基準時間設

定」と構成員の位置情報を利用した 3 つの設定を提示，各設定での避難完了時間の評価を行った．その結果，ベース[16]

ラインと比較すると，平均避難完了時間は「平均避難時間設定」で約 21%減少，全体避難完了時間は「最大避難時間[17]設定」で約 22%減少することを確認した．今後の課題として，世帯それぞれに適した予想避難時間や避難所の優先度[18]の設定，一定の避難時間内での世帯合流率の増加を目指す
避難所決定手法の考案が挙げられる．
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