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C SIS DAYS 2021

Greetings

CSIS DAYS 2021

東京大学 空間情報科学研究センター 全国共同利用研究発表大会

空間情報科学研究センター長

瀬崎 薫 ￼

東京大学空間情報科学研究センター（CSIS）は，日本で当センターでは，2020年度から空間情報科学に関連す

地理情報システム（GIS）の普及が進みつつあった1998年

る学内17部局の研究者を結束し，新たにデジタル空間社に，GISの学術的利用を促進し，産官学の連携を強める目

会連携研究機構を設立致しました．また，本年度後半には，的で創設されました．当センターは，最初は東京大学の学本機構を通じて全国9大学2研究所が共同運営するデー

内組織として発足しましたが，活動は当初から日本全国

タ活用のための仮想化環境である「データ活用社会創成

および海外を視野に入れておりました．たとえば，地理空

プラットフォーム」（略称mdx）上に，新たな空間データを

間情報のデータセットを他の研究教育組織の研究者とシェ整備し，研究者にご利用頂けるよう準備を行っておりまアする活動を，センターの発足後まもなく開始しました．

す．2022年度からの拠点の活動においては，当センター及このような活動が評価され，当センターは2006年4月にびデジタル空間社会連携研究機構が一体となり，従来継全国共同利用型研究施設として文部科学省に認定されま

続的に皆様に提供してきた「研究用空間データ基盤」と，した．さらに2010年4月には，全国共同利用型研究施設の新たにmdx上に整備する空間データを研究者の皆様に出後継である共同利用・共同研究拠点として文部科学省に来る限りシームレスな形で使っていただけるよう準備を認定され，「空間情報科学研究拠点」の名称で活動し，2016

行っている所です．このように性質の異なる空間データ

年4月からの6年間の更新が認定されておりました．そしのより一層の拡充を行うと共に，
デジタル空間社会連携て、このたび2022 年度からの6年間引き続き拠点として研究機構に参加する研究者と，全国の大学等に所属するの更新が再び認められることとなりました．更新の認定

多様な分野の研究者が空間情報科学の傘の下に集うことにあたっては，地理空間情報のデータセットをシェアしてにより，異分野融合の形で空間情報科学が深化すること行われる多数の共同研究を全国の多様な研究者と行ってを大いに期待しております．

いることが，高く評価されました．また，毎年開催してい最後になりますが，皆様からのご意見・ご要望をセンる全国共同利用研究発表大会であるCSIS DAYSも，主要ター運営に反映することは，共同利用・共同研究拠点とな成果発表の機会と認められました．今年のCSIS DAYS

しての当センターの活動の継続発展のために非常に重も，多くの発表が口頭発表とポスターを併用する形で行

要であります．このCSIS DAYSの場を利用して，あるいわれます．これは多数の方々に優れた研究をご投稿しては任意の機会にどうぞ忌憚なきご意見をお寄せ頂くよ

いただいた結果です．この場を借りてお礼申し上げます．

う宜しくお願い致します．
2021 年 11 月 19 日

1

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Program

CSIS DAYS 2021
オンライン開催● 2021年11月19日（金）初日のプログラム
12：45 〜
13：00 〜 13：15

オンライン会場オープン
開会の挨拶（センター長 瀬崎 薫）

Session A：自然・防災（司会：小口 高）
13：15 〜 14：45
14：45 〜 15：30

発表 17 件ポスターセッション

15：30 〜 15：45

休憩

Session B：センシングとモビリティ（司会：柴崎 亮介）
15：45 〜 17：15
17：15 〜 18：00

発表 17 件ポスターセッション● 2021 年11月20 日（土）2日目のプログラム
9：45 〜

オンライン会場オープン

Session C：都市・地域分析（司会：高橋 孝明 ）10：00 〜 11：35
11：35 〜 12：20

発表 18 件ポスターセッション

12：20 〜 14：00〈 13：00 〜 14：00

ランチタイム・休憩
拠点校会議 −非公開−〉

Session D：英語セッション／ English Session（司会：山田 育穂）
14：00 〜 15：10
15：10 〜 15：55

発表 13 件ポスターセッション

15：55 〜 16：00

休憩

特別セッション講演
16：00 〜 17：00

講演1.「鉄道や道路の新規開通が中学受験における学校選択に与える影響」

馬場 優樹（筑波大）
講演2.「デジタル空間社会連携研究機構で考える空間情報科学の将来」

関本 義秀（東京大学空間情報科学研究センター／
デジタル空間社会連携研究機構 機構長）

17：00 〜 17：10

閉会式／各賞の授与式（センター長 瀬崎 薫）

2R e se a rch A bst rac t s on
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Contents

CSIS DAYS 2021
目次

巻頭言 ........................... 1
プログラム .................. 2
目次 ............................... 3

Session A：自然・防災
Session B ：センシングとモビリティ
Session C ：都市・地域分析
Session D： 英 語 セッション／ E n g l i s h S e s s i o n

CSIS DAYS
2021
実行委員会

瀬崎 薫

（統括班 班長）

高橋 孝明（統括班 副班長）

小口 高（統括班，拠点校会議班）

柴崎 亮介

（統括班）

山田 育穂

（統括班）

関本 義秀

（統括班）

清水 千弘

（統括班）

宋軒

（アブストラクト集班）

マナンダー ディネス （アブストラクト集班）
日下部 貴彦（アブストラクト集班）

菅澤 翔之助（アブストラクト集班 班長）

相 尚寿（ローカルアレンジメント班 班長，アブストラクト集班）

飯塚 浩太郎ローカルアレンジメント班，
アブストラクト集班）（VR 班 班長，

小川 芳樹

（ローカルアレンジメント班，
アブストラクト集班）

大津 優貴

アブストラクト集班）（ローカルアレンジメント班，

鍛治 秀紀（ローカルアレンジメント班）

本田 朋史

アブストラクト集班）（ローカルアレンジメント班，

金 洪稷

アブストラクト集班）（ローカルアレンジメント班，

三好 由起（ローカルアレンジメント班，
アブストラクト集班）

坂田 和恵

（事務室）

飯泉 しのぶ（事務室）

宮田 ゆう子（事務室）

ジェニングズ 有紀子 （事務室）
松尾 愛

（事務室）

3

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Session A

Session A : 自然・防災
A01

小ネギ栽培における土壌水分センサを活用したかん水の「見える化」
原恭彦（大分大），藤谷渉（大分県農林水産研究指導センター）

A02

土砂災害リスクを考慮した市街地集約化の多面的効果に関する研究
田村将太，田中貴宏（広島大）

A03

熱海市伊豆山の土砂災害現場で実施した空域災害調査と情報支援
泉岳樹（東京都立大），松浦孝英（中部大／テラ・ラボ），原科享介，
小杉拓也（日本救助技術標準化プロジェクト），矢野瑛洋（IRONWORKS），
高橋良輔，佐藤至弘（テラ・ラボ），福井弘道，杉田暁（中部大），田口仁（防災科学技術研究所）

A04

阿蘇山の崩壊跡地での急速な植生回復－コンステレーション衛星画像の分析－
齋藤仁（関東学院大／CSIS／防災科学技術研究所），
内山庄一郎（防災科学技術研究所）
，
手代木功基
（摂南大）

A05

高精度DSMを利用した浸水被害建物数推計手法の検討
川向肇（兵庫県立大）A06

集水域からみる屋号群の地理的分布
北村公佑，室賀恒輝，伊藤香織，高柳誠也（東京理科大）

A07

相模トラフ地震における揺れと津波浸水深の相関性の検討
南原顕，八百山太郎，糸井達哉（東京大）A08

広島県広島市における気温・黒球温度分布分析－適材適所の都市熱環境デザインに向けた対策評価に向けて－
右寺智哉，福田桃花，田村将太，田中貴宏（広島大），松尾薫（大阪府立大）A09広島県呉市における気温・風分布分析－都市環境改善・減災のための人口減少適応型グリーンインフラ計画に向けて－
山鹿力揮，荒木良太，田村将太，田中貴宏（広島大），松尾薫（大阪府立大）A10

関東一都六県の浸水想定区域における建設資材ストック・フローの動態分析
吉田英立，白川博章，谷川寛樹（名古屋大）

A11

都市構造が都市内部の暑熱環境に与える影響の調査（その2 ）ドライミストの効果
日下博幸，佐藤拓人，中村真悟，中村祐輔，軽辺凌太（筑波大）

A12

災害対策DX「テラ・クラウド（災害対策情報支援プラットフォーム）」の社会実装
松浦孝英（中部大／テラ・ラボ），泉岳樹（東京都立大），高橋良輔，佐藤至弘（テラ・ラボ），
福井弘道，杉田暁（中部大），田口仁（防災科学技術研究所）

A13

機械学習によるサロベツ泥炭地の植生変化の衛星画像解析
吉位優作（奈良大）

A14

高精細地形情報とVR技術を用いた野外調査の体験アプリの試作
山内啓之（東京大），鶴岡謙一，飯塚浩太郎，小口高（CSIS）

A15

霞堤と水田を活用した伝統的な治水システムの経済価値評価
山田由美（慶應義塾大／総合地球環境学研究所），
瀧健太郎（総合地球環境学研究所／滋賀県立大），吉田丈人（総合地球環境学研究所／東京大），秋山祐樹（総合地球環境学研究所／東京都市大），一ノ瀬友博（総合地球環境学研究所／慶應義塾大）A16

水害リスク評価からみる濃尾平野における歴史ある神社の立地
小舘天音，後藤寛（横浜市立大）A17

ゲーム理論に基づく深層強化学習を用いたサプライチェーン災害復興過程の最適化手法
楊少鋒（東京大），小川芳樹（CSIS），池内幸司（東京大），柴崎亮介（CSIS），大熊裕輝（三菱総合研究所）

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Session B

Session B : センシング とモビリティ
B01

広域サービス圏の分布から見た圏域の空間単位
佐野雅人，嚴先鏞，鈴木勉（筑波大）

B02

バンコクにおける都市施設へのアクセシビリティとその格差馬塲弘樹（京都大）

B03

鉄道交通障害情報の提供エリア分析
今井龍一（法政大／CSIS），松島敏和（中央復建コンサルタンツ），
木戸崇之（朝日放送テレビ），荒木祐哉（法政大）

B04

i-Constructionの3次元モデルの特長を活かした道路地図の調製の試行
今井龍一（法政大／CSIS），中村健二（大阪経済大），塚田義典（摂南大），鹿間美咲（法政大）

B05

深層学習による歩行者交通量調査の試行
今井龍一（法政大／CSIS），姜文渊，山本雄平（関西大），神谷大介（琉球大），
中原匡哉（大阪電気通信大），安藤祐輝（法政大）

B06

高解像度画像から生成した3次元点群データの特性分析
今井龍一（法政大／CSIS），中村健二（大阪経済大），塚田義典（摂南大），山本忍（法政大）

B07

スマートフォンで収集した都市高速道路の走行車両プローブデータの特性分析
今井龍一（法政大／CSIS），井上晴可（大阪経済大），難波尚樹（法政大）

B08

集約型都市におけるライドシェアサービス導入効果のシミュレーション
小池優太郎，西山勇毅（東京大），瀬崎薫（CSIS）

B09

街路の全方位画像に基づくテクスチャ付き3次元建物モデルの自動生成手法の検討
中村遼斗，佐藤剛（東京大），小川芳樹（CSIS），前田紘弥（東京大），関本義秀（CSIS）

B10

高解像度DEMと廃道を利用した土砂堆積箇所の抽出と計測
原田駿介，小倉拓郎，八反地剛（筑波大）

B11

都筑区バス路線網の変遷から見る港北ニュータウンの役割の変化
澤田海宏（横浜市立大）B12

交通事故オープンデータを活用した事故オンラインマップの構築
楊甲（豊田都市交通研究所），曹鵬（西南交通大），安藤良輔（豊田都市交通研究所）

B13

ドローンにより収集した熱赤外画像と可視画像を用いた広域における空き家分布推定手法の開発
秋山祐樹（東京都市大／CSIS），飯塚浩太郎（CSIS），今福信幸（大牟田市），杉田暁（中部大）

B14

GitHubアカウント数による市町村別のIT技術者数とその誘導要因
小林秀二（東京大），関本義秀，小川芳樹（CSIS）

B15

Wi-Fiパケットセンサを用いた日比谷公園の短距離の交通流動調査
今井龍一（法政大／CSIS），金子俊之，矢野有希子（法政大）

B16

常時装着型イアラブルデバイスにおける割り込み可能タイミングの検討
下条和暉，西山勇毅（東京大），瀬崎薫（CSIS）

B17

八溝山地中部の堆積岩地域における航空レーザ計測データによる森林の3次元要素の抽出
渡辺啓太，小荒井衛，村山いであ（茨城大）

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Session C : 都市・地域分析
C01

小児科病棟集約化に伴う患者アクセスの変化
江原朗（広島国際大）C02

夜間光データを用いた人流推定手法の検討
杉本賢二（大阪工業大），松村寛一郎（東京農業大），一ノ瀬俊明（国立環境研究所）

C03

オープンデータを活用した居住地としての小地域評価手法の検討
川向肇（兵庫県立大），田中有理，岩場貴司（東急不動産）

C04

⼀時的な⼟地開発制限が商業⽴地に与える持続的影響：横浜市街地接収の事例
高野佳佑（運輸総合研究所）

C05

地震リスク軽減と地価の空間パネルデータ分析
河端瑞貴，直井道生（慶應義塾大），安田昌平（日本大）C06

大規模災害時における住宅単位の経済的被害評価手法の開発
古谷貴史（東京都市大），秋山祐樹（東京都市大／CSIS）

C07

人流データに基づく都市空間構造の可視化：OD行列のHodge-小平分解
青木高明（香川大），藤嶋翔太（一橋大），藤原直哉（東北大）

C08

連続的・不連続な空間的異質性を分析する融合モデルの提案
彭湛，井上亮（東北大）

C09

オープンデータと機械学習を用いた建物ごとの構造推定手法の開発
武田直弥，古谷貴史（東京都市大），秋山祐樹（東京都市大／CSIS）

C10

街路の全方位画像ビッグデータを用いた地域分析
沖拓弥（東京工業大），小川芳樹（CSIS）

C11

地域の特性の変化が小売業に及ぼす影響の分析
西堀泰英（大阪工業大）

C12

住宅土地統計のダウンスケーリングによる地域メッシュ単位の世帯所得データの開発
山中惇矢，古谷貴史（東京都市大），秋山祐樹（東京都市大／CSIS）

C13

建物データを活用した下水道処理区の広域化・共同化に関する可能性
秋山千亜紀（筑波大），秋山祐樹（東京都市大／CSIS），佐藤大誓（LocationMind）

C14

空室率で見る東京オフィス市場の時空間的変動
松尾和史，堤盛人（筑波大），今関豊和（オフィスビル総合研究所）

C15

人口流動統計の発生集中量に基づく市区町村の地域特性の類型化に関する一考察今井龍一（法政大／CSIS），松島敏和（中央復建コンサルタンツ），野崎琉加（法政大）

C16

母子世帯への公的支援の地域格差
柴辻優樹，河端瑞貴（慶應義塾大）C17

少年非行の減少が犯罪危害に与える影響について
大山智也（筑波大），谷真如（法務省），中江百花（警察庁），羽生和紀（日本大）C18

地方自治体が発行する自転車利用者向け観光地図の類型化：観光地図に掲載される
地理空間情報に着目して
田中大輔，雨宮護（筑波大）

Session C

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Session D

Session D : 英語セッション／ English Session
D01

Analysis of Human Flows to Inform the Design of a Crowd-Powered Information Delivery 		Environment in Developing Communities
Xiangyuan Hu, Shinichi Konomi, Lulu Gao（Kyushu University）,Kaoru Sezaki（CSIS）

D02

Development of a Reinforcement Learning based Agent Model and People Flow Data
（CSIS）,Takehiro Kashiyama（The University of Tokyo）,
Yanbo Pang
（CSIS）
Yoshihide Sekimoto

D03

City-wide building footprint extraction from remote sensing images based on deep instance 		segmentation model
Shenglong Chen
（The University of Tokyo）,Yoshiki Ogawa, Yoshihide Sekimoto（CSIS）

D04

Exploring the Changes in Spatial Patterns of Population Ageing in the Philippines
Novee Lor Leyso, Masahiro Umezaki（The University of Tokyo）

D05

Spatio-temporal smoothing, interpolation and prediction of income distributions
based on grouped data
Genya Kobayashi（Chiba University）, Shonosuke Sugasawa（CSIS）, Yuki Kawakubo（Chiba University）

D06

Reward framework in Multi-objectives reinforcement learning for disaster road management plan
（CSIS）
Soohyun Joo, Yoshiki Ogawa, Yoshihide Sekimoto

D07

Utilizing Allotment of Land in Chiken-torisirabe-soezu（地券取調総絵図）
along Tokaido in Ritto City, Shiga Prefecture（LatLng）,Yoshinori Kasai（Keio University）,
Kayo Okabe（Ritto History Museum）,Kazuhiro Takeyama（KurasmuSHIGA）,
Atsushi Nakagawa（University of Illinois at Urbana-Champaign）,
Wataru Morioka（Japan Society for the Promotion of Science）
Akinobu Matsumoto

D08

NDVI Prediction based on the MLP Model using Remote Sensing Data in the Middle
Tana River Basin, Kenya（University of Hyogo）
Mwana Said Omar, Hajime Kawamukai

D09

Local Resource Allocation Model for Quarantine Facility in Response to Infectious Diseases（University of Tsukuba）,Eunjoo Byun（Architecture & Urban Research Institute）
Sunyong Eom

D10

Evaluating multiple greenness measures in Tokyo（University of Tsukuba）
Xinrui Zheng, Ryo Amano, Mamoru Amemiya

D11

Artificial creative destruction?
Dynamic causal effect of the tsunami during the Great East Japan Earthquake（Pennsylvania State University）
Takahiro Yamada

D12

Effects of topography and geology on vegetation recovery after shallow landslides
Chenxi Zhong（The University of Tokyo）,Takashi Oguchi（CSIS）

D13

Correlation analysis between the topographical characteristics and the land surface
temperature in the Brøgger Peninsula
Jaeyong Lee（The University of Tokyo）,Takashi Oguchi（CSIS）

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A 01

小ネギ栽培における土壌水分センサを活用したかん水の「見える化」
原 恭彦 1，藤谷 渉 2
大分大学 理工学部門， 大分県農林水産研究指導センター 農業研究部
連絡先: 1< hara@oita-u.ac.jp >，2< fujitani-wataru@pref.oita.lg.jp >1
Web: < https://www.st.oita-u.ac.jp/ >，2< https://www.pref.oita.jp/soshiki/15083/ >12(1) 動機：農業分野において農業従事者の高齢化や労働力不足が深刻化しており，若者の就農促進や新規参入者への技術の継承難・定着難が大きな問題となっている．これらの問題の根底にあるのが栽
培技術を「見える化」できていないことや，栽培技術を勘や経験によって習得・実施していることであり，その栽培技術の一つとしてかん水技術が挙げられる．特に小ネギ栽培において，ほ場端部の生育が中央部よりも劣る現象が発生しており，端部の土壌が乾燥しやすいことが原因の一つではないかと考えられている．そのため，ほ場全体としての小ネギ生育を均一にするためのかん水管理が求められている．そこで本研究では小ネギの栽培期間中に土壌水分センサを用いて多点で計測を行い，小ネギハウスほ場における土壌体積
含水率の空間的な分布を把握する技術開発を行った．
(2) 方法：対象ほ場は大分県豊後大野市にある大分県
農林水産研究指導センター農業研究部内の小ネギ栽培ハウスとした．土壌体積含水率の測定に用いたセンサは「Huahuacaocao Flower Care Smart
Monitor（Xiaomi 社製）」であり，間口 6 m，奥行き 20 m のほ場の中央部および端部にセンサを 1
m 間隔で地中の上層（センサ測定部は地表面下 0〜7 cm）と下層（同じく 8〜15 cm）に 32 台ずつの計 64 台設置した．2021 年 2 月 1 日に播種，4
月 21 日に収穫を行い，その期間における土壌体
積含水率を 1 時間ごとに測定し，空間統計学を用いて上層と下層を独立した 2 層のデータとしてそれぞれの空間分布を時点ごとに推定するとともに，収量等の生育調査を行った．

(3) 結果：土壌体積含水率については，地中の上層と下層とで異なることがあったものの，栽培期間を通じてハウス中央部と端部ではほぼ同等であった（図 1）．しかし，小ネギの収量構成要素については，中央部の草丈，1 本重，収量が有意に高い結果となった（表 1）．よって端部の生育が劣るのは，ハウス外からの空気等の，かん水以外の原因によるものだと考えられる．また，センサの測定誤差や個体差などにより，中央部と端部の土壌体積含水率の差異が図 1 のような空間分布に表れない可能性も考えられる．今後は，土壌体積
含水率の 3 次元測定をより正確かつ効率的に行うことができるセンサを新規に開発するとともに，土壌体積含水率の空間データを，独立した多層の 2 次元空間としてではなく，本来の 3 次元空間として同時に分析することで，調査・研究の内容を高めたい．
(4) 使用したデータ：「場内小ネギハウスほ場かん水実験データ（2020〜2021 年度実施分）」大分県農林水産研究指導センター(5) 謝辞：本研究は大分大学と大分県農林水産研究指導センターの 2020〜2021 年度共同研究の成果の一部として実施した．ここに謝意を表したい．
(6) 参考文献：
・大分県農林水産研究指導センター農業研究部（2019）次世代型土壌水分センサを活用して小ネギ栽培の「見える化」に取り組んでいます．
「農林水産研究指導センター研究 Now」,88, 1．
<https://www.pref.oita.jp/uploaded/attachment/20
83527.pdf>．
・原 恭彦（2021）空間統計学におけるクリギン
グとそのモデリング．「大分大学理工学部研究報告」, 68, 1-6．
(7) 関連文献：
・間瀬 茂, 武田 純（2001）『空間データモデリン
グ―空間統計学の応用』，共立出版．
・間瀬 茂（2010）『地球統計学とクリギング法―
R と geoR によるデータ解析』，オーム社．
表 1：小ネギの収量構成要素

図 1：時点 570（1,883 時点中）における土壌体積含水率の空間分布の推定値（上：上層，下：下層）

t (14) = 2.63，*P < 0.05，**P < 0.01

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A 02

土砂災害リスクを考慮した市街地集約化の多面的効果に関する研究
田村 将太，田中 貴宏
広島大学大学院先進理工系科学研究科
連絡先: <tamuras@hiroshima-u.ac.jp>
おいて，評価が高く（図 1），土砂災害警戒区域を考慮した人口集約化には，減災以外の面においても多面的効果がある．また，減災型シナリオ①と②を比較すると，多くの指標で減災型シナリオ①の評価が高いものの，大きな差は見られない．減災型シナリオの集約削減費と移転補償費を比較すると（図 2）
，減災型シナリオ①と②のどちらも集約削減費より移転補償費の方が大きく，減災型
シナリオ①では約 234 億円，減災型シナリオ②では約 15 億円，移転のための補償費が不足する．
一方で，各シナリオの移転補償費に対する集約化
削減費の割合をみると，減災型シナリオ①が約40.3%，減災型シナリオ②が約 89.6%であることから，減災型シナリオ①では移転対象人口の約 4割程度，減災型シナリオ②では，約 9 割程度であれば財政的に移転可能と考えられる．
(4) 使用した主なデータ：
・「国土数値情報・500 m メッシュ別将来推計人
口データ（H30 国政局推計）」国土交通省
・「 Zmap TOWN II （ 1997/98, 2003/04, 2008/09,
2013/14, 2016 年度）」株式会社ゼンリン(5) 謝辞：本研究は東大 CSIS 共同研究 No.653 の成果の一部である．ここに記して謝意を表す．
①
70

⑰

②

60

⑯

③

50
40

⑮

30
20

⑭

10

⑬

⑫
⑪

⑧
⑩

⑨

BAUシナリオ

減災型シナリオ①

立適シナリオ

減災型シナリオ②① 日常生活サービス徒歩圏充足率② 居住誘導区域人口密度④③ 徒歩圏人口カバー率（医療）④ 徒歩圏人口カバー率（福祉）⑤ 徒歩圏人口カバー率（商業）⑤ ⑥ 徒歩圏人口カバー率（公共交通）⑦ 利用圏平均人口密度（医療）⑧ 利用圏平均人口密度（福祉）⑨ 利用圏平均人口密度（商業）⑥⑩ 公共交通沿線人口密度⑪ 1km圏域高齢人口カバー率⑫ 徒歩圏0-4歳人口カバー率（保育所）⑦⑬ 徒歩圏人口カバー率（公園緑地）⑭ 小売商業面積あたりの売上高⑮ 1人あたりの行政経費⑯ 1人あたりの自動車CO 2排出量
⑰ 1人あたりの家庭部門CO 2排出量

図 1：BAU の値を 50 とした時の各シナリオの評価値

シナリオ① シナリオ②(1) 動機：近年，気候変動等の影響により，豪雨の発生頻度が増加しており，それに伴い，土砂災害の発生も増加傾向にある．我が国は約 60 万箇所を超える土砂災害警戒区域を抱えており，これらす
べてに対して砂防施設等のハード整備のみで対策を行うことは困難とされており，土地利用コン
トロールを通じた土砂災害リスク軽減も必要と考えられる．また，現在は多くの都市が人口減少期を迎え，市街地低密度化による生活利便性の低下や都市施設コスト増大といった様々な問題が生じており，コンパクトなまちづくりによる都市構造再編が求められている．そのため，災害リス
ク軽減の視点も考慮しながら，コンパクトなまちづくりと連動して将来の都市構造の検討を行い，それが実現した際の効果やその実現可能性について把握する必要があると考えられる．そこで，
本研究では，土砂災害リスクを考慮した減災型将来都市構造を提案し，それが実現した際の効果を多面的に把握した後，その将来都市構造の実現可能性を財政的な視点から評価した．
(2) 方法：「シナリオ」を「2040 年における 500 m メ
ッシュ単位の人口分布形態」と定義し，広島市を対象に，都市構造が現状のまま推移する BAU シ
ナリオ，広島市設定の居住誘導区域に人口を誘導する立適シナリオ，土砂災害リスク軽減を目的とした減災型シナリオをそれぞれ作成した．減災型
シナリオについては，土砂災害警戒区域の全人口を居住誘導区域に誘導する減災型シナリオ①と土砂災害警戒区域内で 2040 年までに耐用年数を迎える住宅に居住する人口のみを誘導する減災型シナリオ②を作成した．その後，「都市構造の評価に関するハンドブック（国土交通省）」を参考に，①生活利便性，②健康・福祉，③安全・安心，④地域経済，⑤行政運営，⑥エネルギー・低炭素の 6 分野・全 18 指標から各シナリオを評価，比較した．最後に人口集約による財政的効果（集約削減費：都市構造関連行政経費，CO2 排出削減
費，土砂災害復旧費）と集約に要する費用（移転補償費：住宅除却費，住宅建設・購入補助費，住宅残存価値）を考慮した費用便益評価を行った．
(3) 結果：土砂災害警戒区域内人口は BAU シナリオ
で 202,967 人，立適シナリオで 199,219 人，減災型シナリオ①で 0 人，減災型シナリオ②で 34,528人となった．各評価値をみると，減災型シナリオ
は BAU や立適シナリオに比べ，すべての指標に

集約削減費

約234億円

2999 4003

8717

40.3%

移転補償費 2828

集約削減費

14634

7060

2415 3259

21707

約15億円

89.6%

移転補償費 2302

11911
（百万円）

0

10000

20000

都市構造関連行政経費
CO2排出量削減費
住宅除却費
住宅建設・購入補助費

30000

40000

土砂災害復旧費
住宅残存価値

図 2：減災型シナリオの集約削減費と移転補償費

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A 03

熱海市伊豆山の土砂災害現場で実施した空域災害調査と情報支援
泉 岳樹 1，松浦 孝英 2, 5，原科 享介 3，小杉 拓也 3 矢野 瑛洋 4
高橋 良輔 5，佐藤 至弘 5，福井 弘道 2，杉田 暁 2，田口 仁 6
1
東京都立大学大学院 都市環境科学研究科，2 中部大学大学院 工学研究科
3
日本救助技術標準化プロジェクト，4IRONWORKS，5（株）テラ・ラボ，6 防災科学技術研究所
連絡先: <izumi@tmu.ac.jp>(1) 目的：2021 年 7 月 3 日，静岡県熱海市伊豆山地区で発生した土石流災害を受け，東京都立大学の
泉岳樹，中部大学の松浦孝英，（株）テラ・ラボの高橋良輔は，発災翌朝の午前 8 時から現地での「空域災害調査」を開始した．
「空域災害調査」とは，ドローン，航空機，衛星など空からのリモー
トセンシングを活用した災害調査のことを指している．5 日には原科消防官らも加わった．
著者らは「空域災害調査と情報支援チーム」を編成し，熱海市災害対策本部と現場の消防，警察，
自衛隊の捜索・救助部隊へ「情報支援」することを目的とした活動を実施した．具体的には，各々の所属組織やネットワークを活かした役割分担を行い，現場での要救助者の早期発見と，救助者
および新幹線や東海道線といった重要社会基盤の 2 次災害防止に資するデータの収集・取得と解
析，また，関係機関への情報提供を行った．
(2) 方法（空域災害調査の概要）：7 月 4 日は，雲が低くたれ込み，雨も断続的に降っていたため現場周辺の状況確認，特にドローンを離発着させる場所の探索と許可取り，及び熱海市災害対策本部への調査計画書の提出および調査と支援についての依頼状発出のお願いなどを主に行った．依頼状の発出に時間がかかることが見込まれたため 7 月 5日から 7 月 8 日まで早朝 4 時 30 分から 5 時 50 分の時間限定で航空法の災害地特例を前提としない飛行方法で写真測量に使用できる重なりのある直下視画像や斜め視画像を取得した．取得画像
は，即，テラ・ラボの解析チームに送り，SfM 解析を行い，オルソ画像（地図と重ねられる正射投影画像）を作成し，合わせてゼンリンの住宅地図
等の必要な情報と重ね合わせを行った共通状況
図（COP：Common Operational Picture）を作成した（図 1）．
ドローンによるデータ取得だけでなく 7 月 5 日

図 1：共通状況図のベースとなるオルソ画像の午後には，ヘリを利用して新幹線周辺や土石流の発生源である上流域などの状況確認，写真および動画の撮影を行った．また，7 月 10 日， 12 日，
17 日には，LiDAR システムを搭載した中日本航空（株）のヘリによる伊豆山を含む岩⼾山からの流域を対象とした計測を実施した．
(3) 結果（情報支援の概要）：空域災害調査により取得したデータと既存のデータを重ね合わせて作成した共通状況図は，5 日の昼過ぎには完成し，夜までに消防，警察，自衛隊などに情報共有をはかり，防災科研の防災クロスビューでデータ公開を行った．また，伊豆山の現場で出会った NHK
報道局の清木まりあ記者にオルソ画像を
GeoTIFF（位置情報付画像）形式で提供したとこ
ろ，QGIS を利用してゼンリンの住宅地図との重ね合わせ処理を独自に行い，5 日の「ニュース 9」
および 6 日の「おはよう日本」などで報道され大きな反響を呼んだ．また，6 日の午後 2 時過ぎには，毎日新聞のネット速報で「捜索に役立てて ドローンで地図」と報道され，7 月 7 日の朝刊（全国版）にデータにアクセスできる QR コード付で掲載された．
災害対策本部へは 6 日に共通状況図を提供し，12 日には内閣府 ISUT（Information Support Team）
を通じて熱海市の全庁 GIS でのオルソ画像の使用要請を受け，元データを提供するなどした．
6 日のドローン運用では，災害対策本部や捜索部隊の状況に詳しい消防庁消防大学校消防研究センターの新井場公徳氏と土志田正二氏の協力を得て，捜索に当たって重点がおかれている場所の詳細データを取得し，オルソ画像に加えて土砂の推定堆積深のデータも提供できた．
なお，これらの活動には 7 月 4 日付で熱海市災害対策本部⻑からの依頼状が発出されている．
(4) 謝辞：共通状況図の災害対策本部や現場部隊への提供において，住宅地図の利用に関して（株）ゼンリン，ドローンの離発着場所に関しては（株）
松本温泉社の協力を得た．7 月 7 日のドローンによるデータ取得では，SAVE THE HIROSHIMA の法地知紀氏，7 月 4 日早朝までの現場に関わる情報に関して防災科研客員研究員の井上公氏より情報提供を受けた．ここに記して謝意を表したい．

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A 04

阿蘇⼭の崩壊跡地での急速な植⽣回復−コンステレーション衛星画像の分析−
齋藤 仁 1,2,3，内⼭ 庄一郎 3，手代木 功基 4
関東学院大学 経済学部，2 東京大学 空間情報科学研究センター
3
防災科学技術研究所，4 摂南大学 外国語学部
連絡先: <hsaito@kanto-gakuin.ac.jp>, Web: <http://www.csis.u-tokyo.ac.jp/~saito/>1(1) 動機：斜面崩壊は，土砂災害を引き起こすとともに，主要な植⽣の攪乱要因である．また崩壊跡地
での植⽣回復は，斜面の安定性や⽣態系を検討する上で重要である．これまで，崩壊跡地では数十
年スケールでの植⽣回復が指摘されてきた．しかし，個々の事例や大規模崩壊を対象とした研究が多く，小規模な崩壊地を含めて植⽣回復を時空間的に高解像度に明らかにした研究はまだ少ない．
近年，衛星コンステレーションの技術により，高頻度で高解像度の衛星画像を取得できるようになった．これにより，崩壊跡地の植⽣変化を時空間的に高解像度に明らかにできる可能性がある．
本研究では，崩壊発⽣前後の複数の衛星画像を利用し，崩壊跡地の植⽣回復状況をモニタリングした．

図 1：阿蘇⼭・仙酔峡の崩壊跡地における，植⽣の回復割合（%，2021 年 8 月）
．⻘枠と⻩⾊枠は，それぞれ 2012 年豪雨（n = 250）と 2016 年熊本地震（n = 20）で発⽣した崩壊跡地を示す．

(2) 方法：対象地域は，熊本県阿蘇⼭・仙酔峡の草地斜面である（図 1）．阿蘇⼭には日本最大級の草原が広がる．また阿蘇⼭では，近年，繰り返し降雨や地震に伴う斜面崩壊が発⽣した（例えば，1990
年豪雨，2001 年豪雨，2012 年豪雨，2016 年熊本地震）．著者らは，これまでにドローンを用いて，阿蘇⼭での斜面崩壊地の地形を分析してきた（Saito et al. 2018）．本研究では新たに崩壊跡地の植⽣回復を，高頻度の衛星画像から明らかにした．
2012 年豪雨（n = 250）と 2016 年熊本地震による斜面崩壊地（n = 20）を対象とした（図 1）．崩壊
発 ⽣ 前 後 の ， 2010 〜 2021 年 に 撮 影 さ れ た
RapidEye 衛星画像と Planet 衛星画像を使用した．
使用した衛星画像は，Level-3B（大気補正済みオ
ルソ画像）であり，合計 70 枚である．衛星画像
から，崩壊地，及び崩壊が発⽣していない草地斜面での正規化植⽣指標（NDVI）の変化を高頻度に分析した．また，地形条件が植⽣回復に与える影響を，機械学習の一つである回帰木を用いて分析した．なお，対象とした崩壊地では，対策工事
や人為的な播種は行われていない．
(3) 結果：2012 年豪雨と 2016 年熊本地震による崩壊
地は，発⽣直後に裸地となった．その後 NDVI は
徐々に上昇し，2021 年 8 月には，草原と比較して，2012 年豪雨の崩壊跡地で平均 94%の植⽣の回復が判明した（図 1）．また 2016 年熊本地震の崩壊跡地では，植⽣が平均 87%程度回復した（図1）．つまり，阿蘇⼭の崩壊跡地は約 10 年程度で草原に戻ることを示唆している．10 年という期間は，他地域での崩壊跡地の植⽣回復と比較しても，速い回復である．
また植⽣回復は地形条件により異なり，特に北向き斜面で早い回復が示された．これらの結果は，阿蘇⼭で頻発する斜面崩壊と草地との関係や，草原の⽣態系の観点からも重要と言える．
(4) 謝辞：本研究は，東京大学 CSIS 共同研究（No. 554）
による成果の一部を活用した．
(5) 引用文献：
Saito, H. et al (2018) Landslides triggered by anearthquake and heavy rainfalls at Aso volcano, Japan,
detected by UAS and SfM-MVS photogrammetry.
PEPS 5, 15.

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A 05
高精度 DSM を利用した浸水被害建物数推計手法の検討
川向 肇 1
兵庫県立大学 社会情報科学部・応用情報科学研究科
連絡先: < kawamukai@sis.u-hyogo.ac.jp > Web: < https://www.u-hyogo.ac.jp/sis/>1(1) 動機：過去数十年間に渡るダムや堤防等の流域の水源管理システムや堤防などの整備に伴う洪水
災害被害経験及び記憶の希薄化，地価が低廉である傾向等から，従来浸水の可能性があるため水田耕作以外の土地利用が忌避された領域においても住宅開発や高齢者施設などの都市的土地利用を伴う開発が行われてきた．それら地域では，近年，台風接近に伴う豪雨のみならず梅雨前線等の停滞前線活動の活発化等に伴う洪水被害が多数見られるようになり，甚大な災害被害が多数発生している．これまで水害に関して地域の被災者数の推計は多数実施されてきたが（川向・有馬，2020など)，住⺠の生活基盤となる住居等の建築物の被災推計の試みは十分なされていない．
一方，令和元年 5 ⽉から施行された「官⺠データ連携活用推進法」以降，国，都道府県，市町村から様々なオープンデータが多数提供され，その一環として，兵庫県では 1m 解像度の DEM, DSM
データが公開された．この高解像度の DSM デー
タが利用可能になり具体的な個別の建物別の洪水災害被害の推計可能性は大きく拡大した．
そこで，様々な機関から公開されているオープ
ンデータを複合的に利用し，住⺠の災害からの復興拠点として重要となる住居などを多数含む⼾
別建物の洪水災害被害に関する推定・把握するための技術開発を行った．
(2) 方法：対象地域は兵庫県中⻄部を流れる加古川市の下流域の兵庫県加古川市・高砂市全域とした．
国土地理院が公開している基盤地図情報の建築物データ及び兵庫県が公開している 1m 解像度のDSM,DEM データを空間結合し，個別の建築物ごとに，DEM データ及び DSM データの平均値を求め，その平均値の差から建築物の高さをもとめた．
その上で，国土交通省が公開している加古川流域
での想定最大規模の洪水による被害状況，浸水継続時間による被害の推計結果をもとに，水害被害が発生する建築物の種別棟数と水没被害に関する建築物の種別棟数による被害推計を行った．
(3) 結果：図 1 は兵庫県加古川市・高砂市両市の領域において想定最大規模の洪水が加古川において発生した場合の被災状況を①被害なし②一部浸
水③完全浸水の別に主題図として表現したものである．表 1・表 2 は想定最大規模の洪水での建物別の浸水被害状況を整理して示したものである．今後はより詳細な被災状況別の被害や建物被害に伴う経済的損失などの推計を予定している．
(4) 使用したデータ：
・「兵庫県_全域数値地形図_ポータル」兵庫県
・「基盤地図情報」国土地理院
・「国勢調査小地域境界データ（2015 年）」総務省統計局(5) 謝辞：本研究は令和元年度科学研究費補助金(C)19K04884, 「ひとりひとりに届いて心配性バイア
スを惹起する危機対応ナビゲーターの構築」の支援を受けた研究成果の一部である．ここに記して謝意を表したい．
(6) 参考文献：
川向 肇・有馬 昌宏（2020）被災可能性のある住⺠数の特定方法の検討．
「第 11 回横幹連合コンフ
ァレンス予稿集」, https://doi.org/10.11487/ ouka
n.2020.0_A-5-2.
(7) 関連文献：
有馬 昌宏（2019）町丁目別浸水想定区域内の人⼝の推計と住⺠への伝達の試み．「減災情報シス
テム第８回合同研究会」．
表 1：兵庫県加古川市・高砂市の両市における建築物
種別ごとの浸水深別被災建物数の集計結果
浸水深1（0-0.5m未満）
2（0.5m－3.0m未満）
3（3.0m－5.0m未満）
4（5.0m-10.0m未満）
5（10.0m-20.0m未満）

堅牢建物 堅牢無壁舎 普通建物 普通無壁舎
122
0
6,113
855
647
4
37,535
7,269
1,007
10
42,0679,108284
226,557
6,888
0
0
6
2

総数
7,090
45,45552,19233,7318

表 2：兵庫県加古川市・高砂市の両市における建築物
種別ごとの水没建築物の推計階高別推計結果
堅牢建物

図 1：加古川市高砂両市域の浸水被害状況の推定

１階建
２階建
３階建

6
0
0

堅牢無壁舎
1
0
0

普通建物 普通無壁舎
10,144
8,202
11
1
5
0

総数
18,35312
5

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A 06
集水域からみる屋号群の地理的分布
北村 公佑, 室賀 恒輝, 伊藤 香織, 高柳 誠也
東京理科大学 理工学部
連絡先: <7118038@ed.tus.ac.jp>(1) 目的：屋号は同姓が多い地域などで互いの家を識別するために用いる家の呼称である.本研究は,集水域に着目して屋号を分析し,集落空間と屋号を持つ住宅の立地との関係性を把握することを目的とする.
(2) 方法：現在でも日常的に屋号が用いられる唐桑半島(宮城県気仙沼市)のうち,鮪立地区,馬場地区,小鯖地区,中地区,中井地区,松圃地区,崎浜地区を対象地とする.「唐桑町屋号電話帳」に記載されている屋号から同じ単語を含む屋号を抽出した.同じ単語を含む屋号の内,方向,方位,方角を表す語以
外の 2 字以上の同じ単語を含む 3 つ以上の屋号を有するものを一つの屋号群とした.対象地を集水域によって分割し,抽出した屋号群の分布図を作成した.
(3) 結果：17 種類の屋号群(諏訪、久木,水⼾ノ(之)沢,四堂,小⻑根,蝦夷狩,久味,荒屋敷,大久保,中井,地ノ(之)神,神止(り),鴨木,日向,磯ノ(之,の)沢,大道,中川原)を抽出できた.17 種類のうち 15 種類の屋号群はそれぞれ同一の集水域に含まれる(図１).
集水域の境界線は尾根線であるため,屋号群は同一の尾根に囲まれる範囲に分布する傾向がある.
更に,屋号群を含む集水域の大きさに差異がある
ことが分かる.集水域を更に細かく見ると,鴨木と日向や磯ノ(之,の)沢と大道のように,一つの集水域に複数の屋号群が含まれるものがある(図２).
同一の集水域の中で,何らかの地理的な境界によって屋号群同士が棲み分けられている可能性が示唆される.今後,沢(谷)や土地利用などの地理データから屋号分布について重ねて分析を行いた
い.
(4) 使用したデータ：
・「唐桑町屋号電話帳（2002 年）」 唐桑町商工会⻘年部
・号レベルアドレスマッチングサービス
・基盤地図情報 等高線データ
・国土地理院地図 全国最新写真(シームレス)(5) 謝辞：本研究は唐桑町商工会⻘年部による「唐桑町屋号電話帳」の提供を受けることで実現した．
さらに本研究は東大 CSIS 共同研究 No.921 の成果の一部として実施した．ここに記して謝意を表したい．
(6) 参考文献：
德永景子，結城和佳奈，前橋宏美，一谷和希，伊藤香織，高柳誠也，岡部佳世，旦まゆみ（2020）

屋号語彙に表れる集落の地理的分布．CSIS DAYS
2020, D13.

図 1：集水域と屋号群の分布

図 2：同一の集水域に含まれる屋号群の分布

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A 07
相模トラフ地震における揺れと津波浸水深の相関性の検討

南原 顕 1，八百山 太郎 1，糸井 達哉 1，
東京大学 大学院工学系研究科建築学専攻
連絡先: <aminamihara@g.ecc.u-tokyo.ac.jp> Web: <http://risk.arch.t.u-tokyo.ac.jp/>
1(1) 動機：近年，南海トラフ地震や相模トラフ地震などの巨大地震における揺れや津波への対策が都市部も含めた各地で行われている．相模トラフ地
震では，大きな地震動・津波が想定され，それらの同時発生も問題となりうる．例えば，津波避難施設が揺れにより機能を果たさなくなる可能性などが懸念される．また，相模トラフ地震では，規模や位置の異なる震源が想定され，それらの被害の様相は異なりうることから多面的な対策が重要と考えられる．本研究では神奈川県(2021)の
津波浸水想定と，地震調査研究推進本部(2021)の
相模トラフ地震に係る震源断層モデルをもとに評価した揺れを分析し，神奈川県沿岸域のハザードの全体的な傾向と各地域の特性について明らかにする．
(2) 方法：対象地域は相模湾沿岸域の 12 市町（三浦市，平塚市，小田原市など）とする．大正関東地震(M8.0)と元禄関東地震(M8.2)の二つを対象とす
る．沿岸域の各市町の津波浸水想定域を 10m メ
ッシュの解像度で，どちらかの地震の津波浸水領域（405092 地点）を対象に防災科学技術研究所(2015)の地震動予測を用いて計測震度の平均値を評価する．予測では，浅部地盤(Iwahashi et al.,2010)と深部地盤（地震調査研究推進本部，2021）の影響を考慮している．
(3) 結果：図 1 に揺れと津波浸水深を地震間で比較した散布図を示す．(a) より計測震度の平均値は２つの地震間ではでほぼ変化しないことが分かる．
(b) より，津波浸水深については大正関東地震よりも元禄地震のほうが大きい地点がほとんどであることが分かる．すなわち地震の多様性が与える影響について，揺れについては２つの地震間では大きな違いがないのに対して，津波浸水深は違いがあり，震源の違いの影響が大きいことがわかる．図 2 は，12 市町のうち３つの市について，計
測震度と津波浸水深を比較したものである．小田原市では，平塚市に比べると，計測震度の値に幅がある．これは，小田原市における浅部地盤条件
が地点によって大きく異なることに起因する．三浦市では，2 つの地震間で津波浸水深に 2 倍弱の大きな差があることが特徴的である．こうした地域では，それぞれの地震の発生確率などを考慮しつつ幅のある津波被害予測を踏まえた計画を立てることが求められる．
(4) 展望：今回のハザードの検討を踏まえ，影響を受ける人口などより被害の評価に近い検討を行う
予定である．
(5) 謝辞：本研究は，東大 CSIS 共同研究 No.1080 の成果である（ZmapTownII,ゼンリン提供）．神奈川
県より津波浸水想定データの提供を受けた．記して謝意を表す．
(6) 参考文献：
神奈川県 (2021) 神奈川県津波浸水想定．<https://www.pref.kanagawa.jp/docs/jy2/cnt/f532320>．
地震調査研究推進本部(2021) J-SHIS 地震ハザー
ドステーション．<https://www.j-shis.bosai.go.jp/>.
防災科学技術研究所(2015)『東日本大震災を踏まえた地震動ハザード評価の改良』．
Iwahashi, J., Kamiya, I., & Matsuoka, M. (2010) .
Regression analysis of Vs30 using topographic
attributes from a 50-m DEM. Geomorphology, 117,
202-205.

図 1：全地点におけるハザードの地震間での比較

図 2：各市町，各地震における津波浸水深と計測震度の関係

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A 08
広島県広島市における気温・⿊球温度分布分析―適材適所の都市熱環境デザインに向けた対策評価に向けて―
右寺 智哉 1，福田 桃花 2, 田村 将太 1, 田中 貴宏 1，松尾 薫 3広島大学 大学院先進理工系科学研究科，2 広島大学 工学部，3
大阪府立大学 大学院生命環境科学研究科

1

連絡先: <m212730@hiroshima-u.ac.jp>(1) 動機：近年，気候変動と都市ヒートアイランド現象による夏季の暑熱環境悪化が顕著となりつつあり，我が国においても熱中症患者数の増加や屋外空間の快適性低下等が報告されている．これらの影響は今後さらに大きくなると考えられ，夏季の暑熱緩和を目的とした都市熱環境デザインが求められる．しかし，実際に都市づくりを担うス
テークホルダーが各場所における効果的な都市
熱環境デザインを知る術は現状ほとんどない．そこで，本研究では適材適所の都市熱環境デザイン
をステークホルダーに伝える計画支援ツールの作成を目的とした．本稿では，その一環として2021 年夏季に広島市都心部で実施した気温・⿊
球温度分布実測調査について報告する．
(2) 方法：先行研究と同様に広島県広島市都心部の相生通り，並木通り，鯉城通りに囲まれたエリアを対象とした（井上ほか，2020）．この対象地の夏季の気温・⿊球温度分布の把握を目的として，3 地
点で定点観測，80 地点で移動観測を行い，気温等の測定を実施した（測定日時：8 月 7 日，8 月 8日）．移動観測において気温は，放射シールドで覆った熱電対（測定間隔１秒）を自転車に設置し，各観測点で１分間静⽌し計測した．⿊球温度も同様に，⿊球温度計（測定間隔１秒）を自転車に設置し計測した．定点観測における気温等の計測も同様で，定点観測器に各機器を設置し，測定間隔１分で計測した．なお，移動観測は各測定日の相生通り定点

袋町公園定点

8:30，10:30，13:00，15:00，17:00 を開始時刻として実施した．
(3) 結果： 図 1 に 8 月 7 日 13 時の気温分布を示す．
図 1 より，特に相生通り周辺は，気温が高く，熱環境改善を優先的に行うべき場所と考えられる．
そこで本稿では，続いて相生通り周辺の気温・⿊
球温度分布を示す（図 2）．相生通り北側は南側よりも気温・⿊球温度ともに高く，日射の影響を強く受けていると考えられる．また，⻘囲み部において，⿊球温度は⽐較的高いが，気温はやや低い．
これは，この地点に吹く冷涼な海風の影響と考えられる．また，⻘囲み部の観測点は，他の相生通
り北側の観測点に⽐べて気温が極端に低いため，他の要因についても検討が必要である．⿊囲み部
は，⿊球温度が低いが気温が高い．これは風通しが悪く，海風の影響をあまり受けないためと考えられる．⻩囲み部が，相生通り北側よりも気温が高いことについては，風通しの悪さと日射の影響が重なったためと考えられる．今後は，数値シミュレーションもあわせて行い，対策方針の提案につなげたい．
(4) 謝辞：本研究は東大 CSIS 共同研究 No.937 およびJPS 科研費 JP 20H02331 の成果の一部である．
(5) 参考文献：
井上莞志, 田中健太, 田中貴宏, 松尾薫, 横山真（2020）広島市都心部及びデルタ市街地における夏季の屋外気温分布に関する研究．都市計画論文
集，55(3)，931-938．

並木通り定点

図 1：8 月 7 日 13 時の気温分布

図 2：相生通り周辺の 13 時の気温・⿊球温度分布（上：気温分布 下：⿊球温度分布）

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A 09

広島県呉市における気温・風分布分析―都市環境改善・減災のための人口減少適応型グリーンインフラ計画に向けて―
1

山鹿 力揮 1，荒木 良太 2，田村 将太 1，田中 貴宏 1，松尾 薫 3，
広島大学 大学院先進理工系科学研究科，2 広島大学 工学部，3 大阪府立大学 大学院生命環境科学研究科
連絡先: <m213931@hiroshima-u.ac.jp>(1) 動機：近年，我が国では人口減少時代の到来に伴い，都市的土地利用の需要が減り，成⻑管理的な計画手法から既存都市内の再編成手法への移行が求められている．その際，ヒートアイランド現象や生態系劣化などにより悪化した都市環境の改善や多発する自然災害の対策も考慮することが望まれており，その手段のひとつとしてグリー
ンインフラ（以下，GI）が期待されている．既往研究では，例えば GI の雨水貯留機能に着目し，氾濫解析により，GI の洪水抑制効果を示したものなどがある（飯田ほか，2015）．しかし，GI の多面的機能を考慮すると，緑の有する気候緩和や生態系保全，土砂災害防止などの機能を把握した上で，これらを複合的に活用し，効果的な土地利用を図ることが望ましい．そしてそのような視点になった場合，どこにどのような GI を配置する
ことが効果的なのか，という点は明らかとされていない．そこで，本研究では①各分野（気候環境・
生態環境・地盤環境・水環境）の観点から GI 化が推奨されるエリアを抽出し，②効果的な緑地配置のための人口減少適応型の GI 計画指針図を作成することを最終目的とした．その一環として,
本稿では 2021 年夏季に実施した気温・風分布実
測調査について報告する．
(2) 方法：対象地は広島県呉市中央・宮原地区とした．
2021 年夏季における気温・風の分布の把握を目的として,気温・風の実測調査を実施した（測定日：8 月 1 日，測定間隔：1 分）．実測地点については，市内 4 地点（海側 1 地点｛A｝，同一の川沿
い上流と下流に 1 地点ずつ｛B｝｛C｝，下流の川沿
実測地点
A(海岸)
B(蔵本公園)C(商店街)
D(郷町公園)
緑地

気温
32.5
32.8
34.1
34.1

図 1：2021 年 8 月 1 日 14 時の気温分布

いから街中に入った地点｛D｝）を対象とした．
(3) 結果：図 1 に 8 月 1 日 14 時の気温分布，図 2 に
時間別の平均風速・最多風向を，それぞれ示す．
14 時の気温分布をみると，海側に位置する A が最も低く，次に B が低い．また，C，D は A，Bに比べ１℃以上高い．図 2 をみると，風向が南⻄寄りに変化する 8 時以降は，平均風速が強い地点
ほど気温が低い．これより，日中に吹く海風が気温を低減していると考えられる．しかし，C のよ
うな海に近い地点においても海風が上手く吹いていない箇所があり，より効果的な風の道の整備を考える必要があると考えられる．また，A，B の
平均風速と気温の関係をみると，A は B より平均風速が大きいが，気温はやや A が低い程度で，その差は大きくない．これは，B は他地点と比べ緑量が多く，緑地が風の道として機能することに加えて，周辺の大気が暖められずに風が吹いていることが要因と考えられ，GI 活用により気温低減効果の得られる可能性が推察される．今後は数値シミュレーションを行い，気候環境の観点から効果的な GI 計画を明らかにする．そして，他分野の観点からも同様の分析を行い，総合的な GI
計画を明らかにしたい．
(4) 使用したデータ：
・「呉市中央地区衛星データ」Pleiades
・「Zmap TOWNⅡ(2016 年度)」株式会社ゼンリン(5) 謝辞：本研究は東大 CSIS 共同研究 No.937 および
JSPS 科研費 JP20H02331 の成果の一部である．
(6) 参考文献：
飯田晶子・大和広明・林誠二・石川幹子(2015)神田川上流域における都市緑地の有する雨水浸透機能と内水氾濫抑制効果に関する研究-内外水複合氾濫モデルを用いたシミュレーション解析-.
「都市計画論文集」,50(3),501-508．

図 2：時間別の平均風速・最多風向R e se a rch A bst rac t s on
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A 10

関東一都六県の浸水想定区域における建設資材ストック・フローの動態分析
吉田 英立 1，白川 博章 1，谷川 寛樹 1
1
名古屋大学 環境学研究科
連絡先: < yoshida.hidetatsu@f.mbox.nagoya-u.ac.jp > Web: < https://sites.google.com/site/ensap758/en >(1) 動機：⾼度経済成⻑に伴って，⽇本は天然資源の大量投⼊・大量消費を繰り返すことで成⻑を遂げてきた．特に建築物に関して，総務省が提供する「固定資産の価格等の概要調書」によると，1974
年から 2016 年にかけて約 4,836 百万 m2 の建築物が着工された．しかし，全国の総延床面積の蓄積純増率は鈍化傾向にあり，将来は建築物の解体量
が着工量を上回ると危惧されている．一方で，近年，気候変動の影響で，浸水想定区域などのハザードエリアでの自然災害による被害が悪化している．そこで，災害リスクに対する適切な土地利用を検討することが急務である．しかし，浸水想定区域からの建物の移転など，土地利用の変更は容易ではない．浸水域想定区域から建物を移転させることで，災害廃棄物の減少や防災インフラの削減などが期待できるが，浸水域における建設資
材のストック・フローの実態についてはまだ明らかになっていない．これらを受け，本研究では関東（一都六県）の浸水想定区域における建設資材の動態分析を行なった．
(2) 方法：建築物に関する建設資材ストック・フロー
推計の手順を図 1 に示す．建設資材ストック推計には東岸ほか（2008）が作成した資材投⼊原単位を利用した．建設資材フロー推計には，朝隈ほか（2018）が開発した年代間での建築物を比較する
同一性判定システムを用いた．また，都市の成⻑と密接な関係にある社会基盤構造物（鉄道，道路）に関しても同様に，建設資材ストック・フローを推計する．そして，国土交通省が提供している浸水想定区域データを用いて，GIS（Geographic
Information System/地理情報システム）により建設資材の動態分析を行なった．

図 1：建設資材ストック・フロー推計手法(3) 結果：図 2 に建築物に関する埼玉県の浸水想定区域における建設資材投⼊量・廃棄量を示す．特に，浸水想定区域に指定されているさいたま市⻄区
には，2014-2016 年間で新たに 858 万トンの建設資材が投⼊された．その内，浸水想定深 2m を越える地域に建設された⽊造の⼾建て住宅は 15.3
万トンであった．以上より，災害リスクを考慮した都市計画よりも，利便性を優先した開発が行われていることが示唆される．
(4) 使用したデータ：
・「Zmap TOWN II（2003 年,2009 年,2014 年,2016
年,2020 年）」株式会社ゼンリン
・「 全 国デ ジタ ル 道 路 地図 デ ー タ ベー ス (2002
年,2011 年,2012 年,2020 年)」TMI 道路地図
・「国土数値情報鉄道時系列データ(1950 年~2019年)」国土交通省
・「国土数値情報浸水想定区域データ(2020 年)」
国土交通省
・「固定資産の価格等の概要調書(1974 年~2020年)」総務省(5) 謝辞： 環境研究総合推進費:S18-4-2, 3-1902, 22103, 1-2003(6) 参考文献：
東岸芳浩・稲津亮・内藤瑞枝・谷川寛樹・橋本征二(2008)都市構造物における経年的資材投⼊原単位の推計に関する研究．廃棄物学会研究発表会講演論文集，pp. 147-149，Vo.19.
朝隈友哉・奥岡桂次郎・谷川寛樹(2018)建築物の年代間での同一性判定を用いた東京都市圏における更新量の推計．環境情報科学学術論文集，
pp13-18，Vol.32.
(7) 関連文献：
環境省(2018)『第四次循環型社会形成推進基本計画』

図 2：埼玉県の浸水想定区域における物質代謝R e se a rch A bst rac t s on
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A 11

都市構造が都市内部の暑熱環境に与える影響の調査（その２）ドライミストの効果
1

日下 博幸 1，佐藤 拓人 1，中村 真悟 2，中村 祐輔 3，軽辺 凌太 4
筑波大学 計算科学研究センター，2 筑波大学大学院 生命環境科学研究科，3 筑波大学アイソトープ環境動態研究センター，4 筑波大学 地球学類
連絡先: < kusaka@ccs.tsukuba.ac.jp > Web: < http://www.geoenv.tsukuba.ac.jp/~kusakaken/ >(4) 使用したデータ：(1) 動機：日本の大都市の⻑期的な気温上昇は，熱中症患者数の増加や夏季のエアコン需要の増加に
・「Zmap TOWN II（2016 年）」株式会社ゼンリン
よるエネルギー需要の増大などの主要因となっ・「基板地図情報数値標高モデル」国土交通省国ており，社会問題にもなっている．将来現れるよ
土地理院り厳しい暑さに適応するためには，都市街区以内
・「日本域高解像度土地利用土地被覆図 2016 年 9の暑さを緩和する暑熱対策をする）必要がある．
月リリース版（バージョン 16.09）」国立研究開
ただし，有効な暑熱対策を考え，その効果を定量
発法人宇宙航空研究開発機構
的に評価するためには，都市気象街区シミュレー
ションモデルを用いた，数値実験が不可欠である． (5) 謝辞：本研究は，（独）環境再生保全機構の環境
これまで，筑波大学計算科学研究センター日下博
研究総合推進費（JPMEERF20192005）により実施
幸研究室では，同センター朴泰祐研究室，名古屋
された．研究の一部は，JSPS 科研費 JP21K03656
大学環境土木・建築学科飯塚悟研究室と共同で，によって実施された．さらに本研究は東大 CSIS
都市街区気象シミュレーションモデル（City-LES）共同研究 No.973 の成果の一部として実施した．
を開発してきた．今年度は，昨年度に行わなかっ本研究成果は筑波大学計算科学研究センターのたドライミストと街路樹を考慮した熱環境シミ
学際共同利用プロジェクト（Oakforest-PACS）をュレーションを実施した．
利用して得られたものです．ここに記して謝意を表したい．
(2) 方法：対象地域は東京駅丸の内，研究対象日は夏季晴天日とする．はじめに，気象庁の東京アメダスのデータと東京駅周辺の大気・標高・土地利用・
建物・街路樹・ドライミストデータを用いて，CityLES の入力データを整備した．次に，空間分解能
2.5m の City-LES を用いて，観測日である 2020 年
8 月 25 日 14 時の都市街区内気象を再現した．さらには，東京駅丸の内の気温分布や WBGT 分布（暑さ指数分布）の再現精度を評価した．
(3) 結果：図 1 は，City-LES モデルで計算された東京
駅丸の内周辺の地上気温分布と現地観測の結果である．City-LES は丸の内仲通りとその北側・南側の通りとの気温コントラストを良好に再現している．これは，ドライミストの効果を入れなかった昨年度の結果（昨年度の予稿の図 2）よりも良い結果と言える．また，City-LES は，現地観測
で最も気温が高かった日比谷通りの高温も良好に再現した.この結果も，昨年度よりも良い結果であった．図２は，昨年度行わなかった WBGT の計算結果を現地観測の結果と比較したものである．丸の内仲通りの低い WBGT 値や行幸通り日向の高い WBGT 値がよく再現されており，CityLES は，気温だけでなく WBGT も良好に再現できることが分かった．

図 1：東京駅丸の内周辺の気温分布．背景の色と丸の色は，それぞれシミュレーションと現地観測の結果．

WBGT [ ℃]

図 2：東京駅丸の内周辺の WBGT 分布．背景の色と丸の色は，それぞれシミュレーションと現地観測の結果．

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A 12

災害対策 DX「テラ・クラウド(災害対策情報支援プラットフォーム) 」の社会実装−熱海市伊⾖⼭の⼟砂災害対応における試みー
松浦 孝英 1，3，泉 岳樹２，高橋 良輔３, 佐藤 至弘３ 福井 弘道 1，杉田 暁 1，田口 仁 41
中部大学大学院 工学研究科，2 東京都立大学大学院 都市環境科学研究科，
３
株式会社テラ・ラボ，4 防災科学技術研究所
連絡先: <takahide@terra-labo.co.jp> Web: <https://terra-labo.jp/pressrelease/1565/>(1) 動機：地震や台風，大雨被害等の大規模災害発生
時に，ドローンやヘリを使った情報収集から解析，関係機関への共有に至るまでの災害対策 DX の重要性が高まっている.本研究では，災害時及び高負荷時にも安定稼働ができるよう設計されている Microsoft Azure を活用し，より効率的かつ迅
速に災害対策情報を共有できる DX の社会実装化を目的とし，熱海市伊⾖⼭の⼟砂災害において行った試みについて報告する．
(2) 方法：2021 年 7 月 3 日に発災した熱海⼟砂災害のような要救助者が多くいる災害の場合，タイム
ライン(防災行動計画)を迅速に進めていく中で，ドローンやヘリ等を活用した共通状況図（以下「COP」）のベースマップをいち早く作成するための，データ解析の高速処理化の重要性は極めて高い．そのため今回のデータ解析では，車両型地上支援システム搭載のワークステーション 2 台を稼働させ実施した．これらのワークステーションで解析されたデータは，「テラ・クラウド」と呼ばれる GIS(地理空間情報)クラウドプラットフォームに，優先度の高い情報から共有し，WEB 上
で随時公開した（図 1）．
(3) 結果：著者らで編成した「空域災害調査・情報支援チーム」は，熱海市災害対策本部からの依頼を受け，7 月 4 日の午前 8 時から災害調査を開始した．7 月 5 日午前 5 時 50 分までにドローンで被災家屋が集中している地域の最初のステレオ画像を取得することに成功した．通常の処理をしようとすると計算に 1 日以上かかるため，まずは即時性を重視し，写真画像を間引くことや処理の設定を簡易にするなどして，第一弾の成果であるオルソ画像（地図と重なる画像）を元に，COP のベースマップを 5 日午前 9 時までに作成した．この成果はすぐに，市の災害対策本部や，防災科学技術研究所が提供する防災クロスビュー等へ情報提供した．
災害現場においては，データ共有に向けた運用想定が重要である．取得したデータは，災害現場からクラウド上にアップされ，すべての処理が行われ，災害現場の負荷が軽減される．現場で解析すると，電源，通信の確保ができない場合，データの共有が不可能となる．通信速度，帯域の確保が重要となるため，急性期ではデータを間引き，粗いデータ処理でも災害対策として使えるよう，時短を優先した WEB 最適化も重要である．GIS
データの共有では KMZ ファイルを現場で伝送することがあるが，時間がかかり，現実的ではない．
テラ・クラウドは，災害に対応するため，大規模発電，３回線の衛星通信，8 回線の携帯電話回線を有しており，災害現場からデータ取得を行った以降はできるかぎり，現場に負担のかからないデータ運用を目指している．
熱海⼟砂災害現場では，発災直後だけでなく，
台風シーズンにおける二次災害の危険性を検証するために，撮影範囲を拡げた計測も実施している．具体的には，岩⼾⼭全体（⼟⽯流発生箇所を含む）の解析を進めるため，ヘリコプターを使用
し，地形の形状や⼟砂の堆積量まで精密に分かる
航空レーザー測量（点群データ）を活用し，COP
ベースマップを更新した．一刻も早い意思決定が迫られる災害時において，最新の情報が整理された「テラ・クラウド」は，災害対応 DX を進める
上で極めて重要かつ有効であることが明らかとなった．
(4) 使用したデータ：
・「静岡県熱海市 3 次元点群データ（2019 年度実施
分）」静岡県，G 空間情報センター(5) 謝辞：本研究では⼟⽯流発災前の熱海市の三次元
点群データ（静岡県）を利用した．ここに記して謝意を表したい．
(6) 参考文献：
松浦孝英，佐藤至弘，福井弘道(2018)大規模災害に備えた都市における無人航空機の空撮可視領域と映像共有について．
「日本都市学会年報」，52，
315-321．

図１：「ドローンを活用した災害対策 DX」概要

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A 13
機械学習によるサロベツ泥炭地の植生変化の衛星画像解析
吉位 優作
奈良大学 文学部
連絡先: <z19312z3@tbox.nara-u.ac.jp> Web: <http://www.nara-u.ac.jp>(1) 動機：北海道北部の日本海沿岸に位置するサロベ
ツ泥炭地はラムサール条約にも登録されており，日本最大の高層湿原域をもつ国立公園である．このサロベツ泥炭地は 1960 年代以降の大規模な農地開発によって湿原の面積が急減し，湿原内の植生は大きく変化した．そこで，環境省などにより，自然再生を目的とした緩衝地帯の設置や地下水位の低下抑制といった様々な取り組みが実施された．この自然再生事業による植生変化を検証するために，現地調査を中心に湿原内の植生区分図作成が行われてきた．この作業には多大な労力とコストがかかっていたが，近年ではリモートセン
シング技術を活用することで広範囲の植生図を低コスト･短時間で作成できるようになった．本研究では環境省が作成した高精細な植生 GIS データと衛星画像を使用し，2001 年から 2021 年までの 20 年間でサロベツ泥炭地の植生変化を把握することが目的である．
(2) 方法：サロベツ自然再生事業の取り組みとして，
環境省自然環境局では 1964 年，1977 年，2000 年の 3 期にわたってサロベツ川流域とサロベツ湿原中核部の植生図（GIS データ）が作成され，詳
細な植生区分が行われた．本研究では 2000 年の21 分類の植生区分データを 9 分類に再分類した
植生区分データを用いて（図 1）， LANDSAT 7 号
より 2001 年 7 月 13 日の衛星画像をトレーニン
グデータとして機械学習で使用した．この 2001
年 のト レーニ ング データ を用 い て 2021 年 のLANDSAT 8 号より取得した衛星画像を教師付分
類で 8 区分に分類した．

図 1：再分類した GIS 植生データ(3) 結果：図 2 がトレーニングデータから作成した
2001 年 7 月 13 日の植生分類図である．図 1 の
GIS データと比べると，ササ植生が多めに判別される傾向はあるものの，特徴をよく捉えた画像分
類になっている．図 2 から図 3（2021 年 7 月 28日）の間の植生分類の推移としては，湿原植生だったエリアにササ植生が多くなってきたことが特徴的である．その他の植生については大きい変化は見られない．ササ植生の侵入はサロベツ泥炭
地の環境変化において重要な課題であり，今後もモニタリングが必要である．
(4) 使用したデータ：
・LANDSAT7 号:2001 年 7 月 13 日
・LANDSAT8 号:2021 年 7 月 28 日
・GIS データ:サロベツ川流域の植生変遷，サロベ
ツ湿原中核部の植生変化．環境省(5) 使用したソフトウェア：
ArcGIS Pro 2.8.2（Esri 社）(6) 参考文献：
阪口豊（1974）『泥炭地の地学-環境の変化を探る-』，東京大学出版会．
高田雅之･布和敷斯尓･喪庄輔･齋藤健一･加藤晃司（2006）衛星リモートセンシング技術を用いた
北海道サロベツ湿原の植生区分．「景観生態学」．
宮脇成生･伊川耕太･鈴木研二･鈴置由紀洋･池内
幸司（2021）衛星画像および地形データを活用した機械学習による河川植生判別手法の検討．

図 2：2001 年 7 月 13 日(LANDSAT7)

図 3：2021 年 7 月 28 日(LANDSAT8)

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A 14

高精細地形情報と VR 技術を用いた野外調査の体験アプリの試作
山内 啓之 1，鶴岡 謙一 2，飯塚 浩太郎 2，小口 高 1, 2
1
東京大学大学院 新領域創成科学研究科，2 東京大学 空間情報科学研究センター
連絡先: <h.yamauchi@csis.u-tokyo.ac.jp> Web: <http://oguchaylab.csis.u-tokyo.ac.jp>(1) 動機：近年，ドローンなどを用いた高精細地形情報の取得が容易となった．高精細地形情報を援用
すれば，仮想空間であっても現実性が高いフィールドワークを疑似体験でき，地理教育に活用できると期待される．そこで，高精細地形情報を用いて フ ィ ー ル ド ワ ー ク を 体 験 す る VR （ Virtual
Reality）アプリを試作し，その有用性を考察した．
(2) 方法：試作したアプリは，VR ゴーグルを用いて仮想空間の地形モデルの上を一人称視点で自由に歩き回るものとした．対象地域は千葉県北東部
沿岸の屛風ヶ浦の一部とした．VR 体験の機材は，
Oculus Quest 2 を用いた（図 1）．Oculus Quest 2 では，自作のアプリとオンラインストアで入手したアプリが使用できる．本研究では，自作のアプリ（以下「アプリ 1」と記す）と，既存の VR ソーシ
ャルゲームの機能として利用できるアプリ（「アプリ 2」），の二種類を試作した．高精細地形情報
はドローンで空撮した写真から作成されたもの
で，Autodesk 社のフリーソフトの Meshmixer を使用して軽量化した．アプリは，ゲーム等の開発用ソフトウェアである Unity と，関連するアセット
を用いて構築した．Unity では，最初に地面を示す平面オブジェクトを設置し，その上に地形モデルを配置した．アプリ 1 では，Oculus の公式アセットを使用して，起動時に表示される地点を設定した．このアセットにより，首の向きで視点を変え，コントローラーで地形の上を移動できる．ア
プリ 2 では，VRChat（https://hello.vrchat.com/）のワールドとよばれる機能に地形モデルをアップロードした．VRChat は，オンラインで使用でき，
デスクトップパソコンでの利用と VR ゴーグルでの閲覧の両方に対応している（図２）．自作のワールドには複数のユーザーを招待でき，会話などによる交流もできる．アプリ 2 は，Oculus Quest
2 を PC に USB ケーブルで接続し，PC と連動して利用する VR モード（Oculus Link）で閲覧するものとした．
(3) 有用性と課題：構築したアプリで VR を体験すると，現実空間に近い景観を閲覧できる．視点や位置を自由に移動できるため，たとえば海食崖の下から地形を見上げたり，海側の離れた地点から地形を観察したりすることもできる．一方で，地層の重なりや植物の形状のような細かく複雑な情報は，十分に再現できない場合があった．これは，
3D モデルの構築の最適化（メッシュ数やテクスチャの調整等）をプラットフォームごとに図ることで改善できる可能性がある．改善が難しい場合
でも，主要な地点に高解像度の写真や全天球写真を埋め込むといった対応も可能である．アプリ 1
はオフラインで利用でき，簡単に起動する．アプリ 2 はオンラインでの利用が前提であり，アプリ
1 よりも必要な操作の数が多いが，ユーザー間の交流が可能である．二つのアプリのいずれかを，授業等の実践時の状況に応じて選択できる．
(4) 展望：今後，二つのアプリにスライドショーの機
能などの教具を追加することにより，地理教育での利用を発展させることが期待できる．Unity は
無料でも利用できるソフトウェアのため，アプリの改良を第三者が行える可能性もある．そのため，山内ほか（2019）の「GIS 実習オープン教材」に，
Unity の活用方法の解説を追加することも，今後行う予定である．
(5) 謝辞：本研究は東大 CSIS 共同研究 No.962 の成果の一部として実施した．記して謝意を表す．
(6) 参考文献：
山内啓之, 小口 高, 早川裕弌, 瀬⼾寿一（2019）
GIS の標準コアカリキュラムと知識体系を踏まえ た 実 習 用 オ ー プ ン 教 材 の 開 発 と 評 価 ．「 Ejournal GEO」, 14(2) , 288-295．

図 1：Oculus Quest2 の使用例

図 2：VRChat 内に試作した教材（海食崖）の概観

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A 15
霞堤と水田を活用した伝統的な治水システムの経済価値評価*山田 由美 1 2 瀧 健太郎 2 3 吉田 丈人 2 4 秋山祐樹 2 5 一ノ瀬 友博 2 6慶應義塾大学大学院 政策・メディア研究科，2 総合地球環境学研究所，3 滋賀県立大学 環境科学部
4東京大学大学院 総合文化研究科 5 東京都市大学 建築都市デザイン学部，6 慶應義塾大学 環境情報学部
連絡先: <yumi@sfc.keio.ac.jp> Web: <https://www.chikyu.ac.jp/rihn/project/2018-01.html>
1(1) 動機：霞堤とは二重三重になり不連続に切れている堤防形態である（大熊，2020）．強い降雨の際には洪水の行き来を許し、氾濫原に一時貯留をしながら河川水位上昇の抑制や破堤リスクを低下させる（図 1）．
伝統的な洪水調整の仕組みとして流域内に複数配置され地域の洪水リスク緩和に寄与するとともに、一時貯留空間は水田として維持されること
で非日常時には豊かな生態系を維持してきた．洪水害が年々激甚化し、氾濫原で遊水地機能を持たせることが流域単位の治水計画上求められる中、この河川と氾濫原の接続性を持たせる治水シス
テムは生態系減災（Eco-DRR）の一施策として期待されると同時に定量的な効果提示が求められている．本研究はその背景を受けて治水効果の経済価値提示を目指すものである．

(3) 結果：2 年確率降雨から 1000 年確率降雨、8 つの評価外力において、僅差の 10 年確率降雨を除いた全てで、霞堤が閉じられると浸水深が大きくなる結果が示された．それを受け、霞堤が維持されることは、2 年から 1000 年確率降雨の最大評価
区間において 3,600 万円の期待減被害額をもたらすと試算された（図 2）．この額を霞堤が隣接する
水田 817,500 ㎡に充てると、1 年あたり 43,830 円/1000 ㎡の効果と算出された．

図 2：評価区間別 期待減被害額
2 年から最大 1000 年の評価区間で、被害軽減額に区間の洪水生起確率を乗じて算出．

図 1：霞堤の概念図．本研究では開口部があることで低減できる家屋浸水被害の量を氾濫水理シミュレーション
で明らかにした．その量を経済価値に置き換え、一番堤と二番堤に挟まれた氾濫原の空間に対して割り当てて、単位当たりの経済価値とした．

(2) 方法：対象地域は霞堤が 9 か所残存する滋賀県天野川流域（全⻑ 19.0km、流域面積 111.6 ㎢）とした．現況の霞堤がある状態と、仮想的に閉じた状
態、それぞれで内外水氾濫を同時に考慮する水理
モデルによる浸水深計算を行い、その差を効果とした．洪水抑制効果の経済価値への置き換えは、
治水経済調査マニュアル（案）（国土交通省，2020）
を基に、浸水による家屋被害額を推定して算出した．想定被害額の差分が霞堤の介入する経済効果として示される．

(4) 使用したデータ：
・「Zmap TOWN II（2018 年）」株式会社ゼンリン(5) 謝辞：本研究は滋賀県によるデータの提供を受けることで実現した．さらに本研究は東大 CSIS 共
同研究 No.952、
総合地球環境学研究所プロジェク
ト No.14200103（代表：吉田丈人）、JSPS 科研費
研究 20H0437（代表：瀧健太郎）の一部として実施した．ここに記して謝意を表したい．
(6) 参考文献：
大熊孝（2020）「洪水と水害をとらえなおす─ 自然観の転換と川との共生─」
国土交通省（2020）治水経済調査マニュアル（案），https://www.mlit.go.jp/river/basic_info/seisaku_hyouka/gaiyou/hyouka/r204/chisui.pdf
Akiyama, Y., Nishimoto, Y. and Shibasaki, R., (2017)
Projecting Future Distributions of Facility Deserts for
Smart Regional Planning: A Micro Geodata Approachin Japan, CUPUM2017 Conference Proceedings,#35081R e se a rch A bst rac t s on
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A 16
水害リスク評価からみる濃尾平野における歴史ある神社の立地
小舘 天音，後藤 寛
横浜市立大学 国際総合科学部
連絡先: < i180269f@yokohama-cu.ac.jp >(1) 動機：2011 年の東日本大震災発生時，津波が襲来した海岸線の近くでもほぼ全ての神社が被害を免れたのは，869 年の貞観地震等の過去災害の経験を踏まえた立地選定の結果といえるだろう．歴史のある神社は 2000 年近くにわたって存続しているはずで，周囲でもっとも被災リスクの少ない場所に立地していると思われる．そのため今後発生する確率が高い南海トラフ等の巨大地震の避難行動計画の精度向上に向けて，神社の立地は重要な資料となるはずである．本研究では水害（津波と洪水）に注目し，デジタル標高地図と ArcGIS
を用いて神社周辺の微地形の特徴や周囲との標
高差から神社立地の傾向を把握し，災害対策の一助とすることを目指す．
(2) 方法：先行研究では急峻な地形で平野が少なく，結果として山麓に神社が多い地域（和歌山県や高知県）の研究が進んでいる．本研究では対象地域
を沖積平野が広がる濃尾平野とし，JHTI のデー
タベースから延喜式式内社の位置情報を取得して国土数値情報の災害情報レイヤーとオーバーレイさせた．標高は地理院地図を用いて断面図を作成している．
(3) 結果：赤い点は神社を示す．木曽三川流域で最大5m の浸水が予測されているが，神社が多い地域
では浸水深 0.5m 未満の予測となっている．
③

③

②

①

②
①

図 1：濃尾平野 災害予測情

図 1 中の①熱田神宮（名古屋市熱田区）・②真清田神社（愛知県一宮市）
・③千代保稲荷神社（岐阜県海津市）の 3 社周辺の標高を詳細に分析すると① 熱田神宮：神宮中心は標高 7.8m と周囲よりも高い．⻄に流れる堀川の標高は 3m，東側の熱田駅・神宮駅は共に 2m である．

図 2a：熱田神宮 標高断面図（東⻄・南北）②真清田神社：境内は標高 10.3m だが断面図から
標高差は少ないものの東⻄とも周囲より 1m ほど高い．東に流れる川の標高は 8m．
③千代保稲荷神社：社殿の標高は 4.2m だが，境内の北⻄側では 7.2m．
周囲との標高差はさまざまだが，3 社とも周辺
500m ヶ園内で最も高い場所にある．水害時の迅
速な避難にはまずは神社を目指すという意識を

図 2b：真清田神社 標高断面図（東⻄・南北）
図 2c：千代保稲荷神社

標高断面図（東⻄・南持ってよいだろう．ここでは中流部の大規模な神社を例に取り上げたが，今後は河口近くの神社を中心に対象を広げ，周囲との標高差はじめ神社のミクロな立地と周辺地域の既存の周囲の避難計
画との関係を明らかにし，今後の防災計画の精度向上の可能性を検証する．
(4) 使用したデータ：
・地理院地図 電子国土 web，国土地理院
・国土数値情報・災害情報レイヤー，国土交通省・
ESRI ジャパン
・JHTI(Japanese Historical Text Initiative) 延喜式式内社（カリフォルニア大学バークレー校）(5) 参考文献：
高田知紀・梅津喜美夫・桑子敏雄（2012）東日本
大震災の津波被害における神社の祭神とその空間的配置に関する研究，土木学会論文集 F6，682，pp．I_167-I_174.
高田知紀・桑子敏雄（2016）由緒および信仰的意義に着目した神社空間の自然災害リスクに関する研究―和歌山県下の 398 社を対象として―，実践政策学，2-2，pp．143-150．

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A 17

ゲーム理論に基づく深層強化学習を用いたサプライチェーン災害復興過程の最適化手法
1

楊 少鋒 1，小川 芳樹 2，池内 幸司 3，柴崎 亮介 4，大熊 裕輝 5
東京大学 新領域創成科学研究科，2 東京大学 空間情報科学研究センター，3 東京大学 工学系研究科
4
東京大学 空間情報科学研究センター，5 株式会社三菱総合研究所
連絡先: <sfyang@csis.u-tokyo.ac.jp>(1) 動機：近年，災害などによって企業が生産停止し，サプライチェーンの寸断によって企業間の取引
ネットワークを通じて間接的に多くの企業に大きな影響を与えた．サプライチェーンのレジリエンスを向上させるには，復興過程において各企業が状況に応じた適切な意思決定を行う必要がある．本研究では，災害復興過程におけるサプライ
チェーンの行動戦略の最適化を目的として，ゲーム理論に基づくマルチエージェント深層強化学
習を用いてサプライチェーンの最適化手法を提案する．
(2) 方法：・シミュレーション環境設計：サプライチェーン上の企業エージェント𝑖𝑖 � �1, … , ��は互いに取引を行うことができる．災害後，被災企業は被災度合
いによって操業率が減少し，取引先への販売額が減少する．各企業は売上利益の減少分を取り戻そうと，仕入れ額を増加または減少する行動を選択する．企業𝑖𝑖の行動によって企業𝑖𝑖の仕入れ先は販売額が変化する．
・学習手法：エージェントが協調行動を取るようにナッシュ均衡を用いた深層強化学習を用いる．深層強化学習は強化学習と深層学習と組み合わせた手法である．強化学習では，環境との相互作用を通して，自身の行動価値関数𝑄𝑄の最適化を自ら行っていく．時間𝑡𝑡において，状態𝑆𝑆� を観測する．
次に行動𝑎𝑎� を実行して得られる報酬𝑟𝑟� を用いて状態𝑆𝑆� における行動𝑎𝑎� の行動価値関数𝑄𝑄�𝑆𝑆� , 𝑎𝑎� �を以下の式の通り更新を行う．
𝑄𝑄�𝑆𝑆� , 𝑎𝑎� � ← 𝑄𝑄�𝑆𝑆� , 𝑎𝑎� ��𝛼𝛼 �𝑟𝑟� � 𝛾𝛾 max 𝑄𝑄�𝑆𝑆��� , 𝑎𝑎� � 𝑄𝑄�𝑆𝑆� , 𝑎𝑎� ���𝛼𝛼は学習率を示し，𝛾𝛾は報酬の割引率である．深層学習のメリットは， 𝑄𝑄�𝑆𝑆� , 𝑎𝑎� �に入力する情報の特徴を多層構造のニューラルネットワークを用いて段階的に学習することが可能である．また，サプライチェーン全体の利得を最大にするために，学習アルゴリズムは Nash-DQN（Casgrain et al.
2019）を用いる．これはナッシュ均衡解を獲得できるように学習方法を以下の式を満たすように拡張したものである．
∗∗
� � 𝑄𝑄�𝑎𝑎� , 𝑎𝑎��𝑄𝑄�𝑎𝑎�∗ , 𝑎𝑎��
�|∀𝑖𝑖
∗
∗
なお𝑎𝑎� ，𝑎𝑎�� は企業 i，企業 i 以外の企業の最適行動とする．また，状態𝑆𝑆� は全企業の売上利益の集合とし，報酬𝑟𝑟� は企業の売上利益の回復率とし，企業間の距離，取引の量などを行動のコストとして考慮する．
(3) 結果：熊本地震において災害後のサプライチェー
ンの復興過程のケーススタディを行った．ランダ
ムに 6 企業（被災企業:3, 被災地外企業:3）を選択し，期間は 1 ステップを 1 週間とし，1 年間 54
週を 1 回として 200 回学習を行った．図 1 は学習済みモデルを用いて 4 回シミュレーションした結果である．災害前の売上水準を 100％とし，実線は各企業の売上回復率，点線は全企業の平均利
益前年比率を表す．災害直後では被災企業の売上が減少し，全体的に仕入れを増やす行動を取る傾向がある．これによって，全体的に売上が増加す
るが，10 週目で仕入れが過剰になり利益が下落したため，仕入れを減少する行動を取るようにな
る．10 週目以降は全体の利益の均衡を取るように徐々に取引額が減少し，54 週目で利益前年比
は-12％になった．今後の課題として，シミュレー
ション環境の見直し及び結果を基に災害時の企業の最適な意思決定に向けた示唆を得ることを検討する．
(4) 使用したデータ：
・「企業概要情報データ（2015 年），企業間取引データ（2015 年）」株式会社帝国データバンク
・「2016 熊本地震に関する観測・解析データ」
国土交通省気象庁(5) 謝辞：本研究は株式会社帝国データバンクとの共同研究及び東京大学 CSIS 共同研究（No. 1026）
による成果である．
(6) 参考文献：
Casgrain, P., Ning, B. and Jaimungal, S. (2019) Deep
Q-learning for Nash equilibria: NashDQN. arXiv
preprint arXiv:1904.10554.

図 1：学習済モデルを用いたシミュレーション結果

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B 01
広域サービス圏の分布から見た圏域の空間単位

1

佐野 雅人 1，嚴 先鏞 2，鈴木 勉 2
筑波大学大学院 システム情報工学研究群，2 筑波大学 システム情報系社会工学域

連絡先: <s2020538@s.tsukuba.ac.jp> Web: <https://www.risk.tsukuba.ac.jp/~ussrl/public_html/>
津それぞれの地域で緩やかな連携関係がみられ(1) 動機：市⺠の⽣活は⾃治体境界を越えて展開してる一方，南部の白河市を含む地域では 4 種類すべ
いるにもかかわらず，多くの⾃治体では域内でのてが一致する赤いリンクが複数みられ，白河市と機能完結を前提としており，隣接⾃治体にまたが周辺の小規模⾃治体が多くの分野で一体的な⽣る都市拠点計画は一般になされていない．既に活圏を構成していることがわかる．このように，
DRM デジタル道路地図とテレポイントデータを複数分野にまたがるつながりの強い圏域は山地
用いて施設へのアクセシビリティの面から連携や沿岸部など，連携先がある程度固定化される地すべきと考えられる⾃治体隣接関係を分析した域に多く，逆に都市圏では広範囲にわたって弱いが，本研究では現状との比較を行うため，徳田・圏域がみられる．
友清（2006）を参考にオープンデータを使用して既存の広域行政単位を把握し，関連性を議論する． (4) 使用したデータ：(2) 方法：現状における⾃治体の境界を越えた行政単
・「令和２年都市計画現況調査」国土交通省
・「国土数値情報」国土交通省
位として都市計画区域や定住⾃立圏・連携中枢都
・「全国の定住⾃立圏構想の取組状況」総務省
市圏，都市サービスや⽣活情報の提供単位として
・「特別警報・警報・注意報や天気予報の発表区
二次医療圏および気象警報発表時の「市町村をま域」気象庁とめた単位」の計 4 種類について全国での区域分
け情報を収集し，データベース化を行う．その際， (5) 謝辞：本研究は JSPS 科研費 19H02374 および東
1 つの⾃治体が複数圏域に含まれる場合は代表す
大 CSIS 共同研究 No.925 の成果の一部として実る 1 つを採用した．その後，⾃治体間の隣接グラ施した．筑波大学社会工学コモンズデータバンク
フに両⾃治体で何種類の圏域が一致するかの情の隣接⾃治体ネットワークデータを使用した．
報を付加し，地域ごとの特徴を概観する．
(6) 参考文献：(3) 結果：全国の中でも典型的な例が含まれる福島県
徳田光弘，友清貴和（2006）施設・サービス圏域から捉える市町村の類聚性，日本建築学会計画系
における 4 種類の区域分けを図 1 に示す．いずれ
論文集，602, 43-50.
の種類も複数⾃治体にまたがる圏域がみられる
佐野雅人，嚴先鏞，鈴木勉（2021）都市計画・行一方，南東部のいわき市のようにいずれの圏域も政サービス広域圏の分布から見た圏域の空間単
1 ⾃治体で完結する地域もある．これらの地域に
位，地理情報システム学会第 30 回学術研究発表
おいて，隣接⾃治体間で何種類の圏域が一致する
大会ポスターセッション．
か示したものが図 2 である．浜通り，中通り，会図 1：福島県での各分野の圏域構成単位

図 2：福島県での隣接⾃治体が同一圏域となる種類

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B 02
バンコクにおける都市施設へのアクセシビリティとその格差馬塲 弘樹
京都大学 東南アジア地域研究研究所／白眉センター
連絡先: <hbaba@cseas.kyoto-u.ac.jp> Web: <https://kyoto.cseas.kyoto-u.ac.jp/staff/baba/>
500 m メッシュ中心点からあるカテゴリの最近隣(1) 動機：近年，都市施設へのアクセシビリティ（ア施設までの距離は大きいほどアクセシビリティ
クセスのしやすさ）は都市政策的側面から注目さが下がるため，あるカテゴリの補正値が該当距離れており，都市間でのアクセシビリティ比較やと負の相関を持つように修正した．
（Xu et al., 2020），15-minutes city のような応用も(3) 結果：9 種類のアクセシビリティを足し合わせた
なされている．しかし，発展途上国において全てのアクセス性を充足させることは容易ではない．
指標を地図上に落としたものが図 1 である．図 1
さらに都市部に焦点を当てると，居住分化が進行
では，郊外でも海岸部や東側農村部に行くほど値していたり，都市の発展過程であるために都市施が小さくなることがわかる．これは，バンコクの設の立地が最適化されていなかったりすること
アクセシビリティが概ね都心からの距離に依存が考えられる．すなわち，都市部に居住している
しているように見えるものの，開発機序にばらつ場合でも，食料品，病院，公共交通などの都市施きがあることが示唆される．続いて，各メッシュ
設に格差構造があることが考えられ，そのようなにおいて，アクセシビリティ値の最大値と最小値
条件下で特定の都市施設が不足する地区を可視を引くことで，都市施設間の格差を計算し，図 2化し，その要因を考察することは意義があるといに表した．その結果，総合的なアクセシビリティ
えよう．本研究では，タイ王国バンコク都を対象
値の低かった郊外部で格差が発生していることとしてカテゴリ別に都市施設へのアクセシビリ
がわかった．そのような郊外部では，特定の都市
ティを測定し，さらにアクセシビリティ間の格差
施設は充足している一方で，多くの都市施設が欠を捉えることで，総合的なアクセシビリティ値とけていることが予想される．本研究では都市施設
比較してどのように地理的分布が変化しているの情報から地理的に一様な条件でのアクセシビのかを考察した．
リティ格差について明らかになったが，本来人口(2) 方法：バンコクの shp ファイルは，Bangkok GIS
密度や社会階層には空間的なばらつきが存在す
る．今後，社会経済的な要因とアクセシビリティ
より 2019 年現在の Sub district（小地区）単位を格差との関係について考察を深めていきたい．
利用し，都市施設ポイントについては，インクリ(4) 使用したデータ：
メントピー株式会社の ASEAN DB を利用した．
アクセシビリティ計測のため，市域内に 500 ｍ
・「バンコク市域 shp ファイル」Bangkok GIS
メッシュを発生させ，その中心点から各都市施設
・「ASEAN DB POI shp ファイル」インクリメント
までの直線距離を測定した．対象都市施設は既往
ピー株式会社
文献を参考に以下の 9 カテゴリに定めた：外食店(5) 参考文献：
舗，食料品店，宗教施設，教育施設，病院・薬局，
Xu, Y., Olmos, L. E., Abbar, S., & González, M. C.
公共交通，講演，公共サービス，娯楽施設．各ポ(2020) Deconstructing laws of accessibility and
イントまでの距離を計測した後に，最小値を 0，
facility distribution in cities. Science advances, 6 (37),最大値を 1 とするスケーリングを行った．ただし，
eabb4112.

図 1：500 m メッシュ別総合的なアクセシビリティ

図 2：500 m メッシュ別アクセシビリティ間格差

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B 03
鉄道交通障害情報の提供エリア分析1

今井 龍一 1，松島 敏和 2，⽊⼾ 崇之 3，荒⽊ 祐哉 4
法政大学 デザイン工学部／東京大学空間情報科学研究センター，2 中央復建コンサルタンツ株式会社，
3
朝日放送テレビ株式会社，4 法政大学大学院 デザイン工学研究科
連絡先: <ryuichi.imai.73@hosei.ac.jp>(1) 動機：現在，地上デジタル放送から配信される防災情報や鉄道・道路の交通障害情報は，放送を受信できる全てのエリアに配信されている．そのため，利用者の多い路線の交通障害情報は配信されるものの，利用者の少ない路線の交通障害情報は影響が小さいことから配信されない場合がある．
そこで，交通障害情報を必要とする視聴者の滞在地が把握できると，既存の地上デジタル放送の配信技術を用いて市区町村別に情報を配信できると考えられる（朝日放送テレビ株式会社，2019）．
この運用を実現するには，交通障害の発生箇所に応じた影響範囲を把握する必要があるが，現在そのような把握手法は確立されていない．本研究の目的は，交通ビッグデータと既存の統計調査とを組み合わせた交通障害の発生時刻および内容に応じて情報の提供エリアを選定する手法の開発とした．
(2) 方法：研究対象エリアは，朝日放送テレビ株式会
社の主要放送エリアである近畿圏（2 府 4 県）とした．まず，パーソントリップ調査（以下，「PT調査」とする．）を用いて交通実態を分析した．
次に，PT 調査より算出した鉄道分担率と携帯電
話基地局の運用データを基にしたモバイル空間
統計の一種である人口流動統計とを組み合わせ，
鉄道利用 OD 量を推計した．さらに，路線検索サービスを用いて各 OD ペアの利用経路を調査した．そして，以上の調査結果を踏まえ，鉄道交通
障害の情報提供エリアを市区町村単位で推定する手法を考案した．最後に，考案手法により，路線・時間帯ごとに近畿圏の路線における鉄道交通
障害の情報提供エリアを推定した．
(3) 結果：まず，PT 調査の鉄道分担率と人口流動統
計の OD 量とを掛け合わせ，朝時間帯における鉄図 1：情報提供エリアの推定手順

道利用 OD 量を時間単位で算出した．次に，算出
した鉄道利用 OD 量を用いて，各市区町村を出発する主要な流動を抽出した．また，各鉄道路線の利用者の出発地を把握するため，路線検索サービ
スで OD ペアごとに経路を検索し，経路として使用される路線を調査した．調査結果より，経路として使用される路線の傾向を確認できた．以上の結果をもとに，路線・市区町村の位置および相互直通運転の情報から，各路線における交通障害の情報提供エリアの推定手法を考案した（図 1）．考案手法により，鉄道路線の利用状況に応じた交通障害情報の配信エリアを推定できた（図 2）．今後
は，過去に発生した鉄道交通障害の実事例により情報提供エリアを照合・評価することで，情報提供エリアの選定手法の有用性を検証する．また，情報提供エリアの推定結果の精度を検証する．
(4) 謝辞：本研究の遂行にあたり，中央復建コンサル
タンツ株式会社 和田翔氏，中矢昌希氏，琉球大学 神谷大介准教授，株式会社 NTT ドコモ 永田
智大氏，関⻄大学 山本雄平助教，大阪経済大学
井上晴可講師には多大なるご支援を賜った．本研
究は東大 CSIS 共同研究 No.1070 としても実施した．ここに記して謝意を表する．
(5) 参考文献：
朝日放送テレビ株式会社（2019）災害情報エリア
限定データ放送強制表示についてのご案内<https://www.asahi.co.jp/kyoseihyoji/>．

図 2：桜井線の情報提供エリアの推定結果

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B 04

i-Construction の 3 次元モデルの特⻑を活かした道路地図の調製の試行
1

今井 龍一 1，中村 健二 2，塚田 義典 3，鹿間 美咲 4
法政大学 デザイン工学部／東京大学 空間情報科学研究センター，2 大阪経済大学 情報社会学部，
3
摂南大学 経営学部，4 法政大学大学院 デザイン工学研究科
連絡先: <ryuichi.imai.73@hosei.ac.jp>(1) 動機：我が国では，安全運転支援や自動運転の実現に向けて，高精度な道路地図の整備が進められている．道路は新設や改良工事等で日々変化する
ため，地図更新による鮮度の確保が極めて重要である．そのため，効率的かつ持続的な道路地図の調製・更新手法の確立が急務といえる．
一方，近年，i-Construction や国内外で取り組まれている ICT による工事や点検により，道路の点
検データが蓄積されている．この蓄積された工事や点検の各種データを高精度な道路地図の自動調製・更新に利用できれば，道路管理の高度化や安全運転の実現に寄与できる．
以上より，本研究の目的は，道路舗装の ICT 施
工履歴データ（以下，「ログデータ」とする．）を基に生成した 3 次元モデルと高精度な道路地図との親和性分析による道路地図の調製への適用可能性の解明とする．
(2) 方法：本研究では，まず，既存手法を用いて，自動車専用道路の舗装工事における道路舗装機械のログデータから 3 次元モデルを生成した（松浦ほか，2019）．次に，生成した 3 次元モデルと高精度な道路地図とを重畳し，両者の親和性を分析した．具体的には，国内外で流通している高精度な道路地図の道路地物の中で，道路空間に実在する地物かつ，表層の最上部に存在し地盤面の高さの基準点（GL：Ground Level）としても扱える区画線に着目した．また，使用した 3 次元モデルは
日本測地系，道路地図は世界測地系であったた
め，国際基準である世界測地系に座標系を統一することで 3 次元モデルと道路地図とを重畳した（図 1）．最後に，ログデータから生成した 3 次元
モデルを用いた道路地図の調製手法の実現可能性を考察した．具体的には，道路地図の区画線の構成・変化点毎に，最近傍に存在する各層の 3 次
元モデルの構成点を探索して関連付けた（図 2）．
(3) 結果：図 1 より，3 次元モデルの構成点と道路地
図は概ね一致するものの，水平方向に 2.11m のずれが生じた．一因として，ログデータの計測精度と道路地図の位置精度とが異なることが考えられる．また，図 2 より，表層，基層，上層路盤および下層路盤に対して，区画線の近傍にある 3 次
元モデルの構成点を抽出できることがわかった．
さらに，3 次元モデルの各層の高さを比較した結果より，全層で厚さの保持が可能であり，舗装工
事の過程で変化する区画線の位置情報を自動的に更新できることがわかった．
本研究では，道路舗装のログデータを基に生成した 3 次元モデルと道路地図との間に親和性があることを明らかにした．また，3 次元モデルを用いた道路地図の調製を試行し，考察した．今後
は，道路舗装の 3 次元モデルの各層の厚さを道路地図に反映するための自動処理アルゴリズムを開発する．
(4) 謝辞：本研究の遂行にあたり，前田道路株式会社の関係者には，道路舗装のログデータ等の資料提供を賜った．東京都市大学大学院 総合理工学研
究科 松浦弦三郎氏には多大なるご協力および貴重なご意見を賜った．さらに，本研究は東大 CSIS
共同研究 No.1072 としても実施した．ここに記して謝意を表する．
(5) 参考文献：
松浦弦三郎・今井龍一・谷口寿俊（2019）道路の切削・舗装工事の建設機械の施工履歴を用いた出来形管理手法に関する研究．
「土木学会論文集 F3（土木情報学）」，Vol.93，No.2，pp.19-22．

図 1：3 次元モデルと道路地図との重畳結果

図 2：3 次元モデルの各層のデータの重畳結果

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B 05
深層学習による歩行者交通量調査の試行

1

今井 龍一 1，姜 文渊 2，山本 雄平 3，神谷 大介 4，中原 匡哉 5，〇安藤 祐輝 6
法政大学 デザイン工学部／東京大学 空間情報科学研究センター，2 関⻄大学 先端科学技術推進機構，
3
関⻄大学 環境都市工学部，4 琉球大学 工学部，
5大阪電気通信大学 総合情報学部，6 法政大学大学院 デザイン工学研究科
連絡先: <ryuichi.imai.73@hosei.ac.jp>(1) 動機：歩行者交通量調査の多くは，人手による現地調査や動画像を目視で人物を計数している．そのため，人為ミスの誤計数，人的コストの問題や調査員の確保が困難など，解決すべき課題が山積している．この解決策として，ICT を活用した計測手法が研究開発されており，具体的にはカメラ撮影した動画像に人物の識別処理を適用し，歩行者数を計数する（国土交通省，2020）．しかし，この手法は，歩行者交通量調査のように不特定多数の人が往来する環境でオクルージョン（人と人の重なり）が生じて人物認識精度の低下が顕著である課題を抱えている．そこで，本研究では，オクルージョンに対応可能な深層学習による人物認識の技術を確立するための課題を分析し，実用可能な手法を導出する．
(2) 方法：一般的な歩行者交通量調査は，12 時間/日
で実施されるので，動画像のデータ量が膨大になる．そのため，現行の調査と同等の調査期間で解析結果を得るには，人物認識の高速処理が求められる．そこで，既存の物体検出技術より YOLOv4を選定し，本調査の撮影条件の高さ（図 1）から動画像を撮影して検証した．そして，オクルージ
ョンの発生要因となる撮影角度に着目して人物
認識結果の変化の有無を検証した．なお，ビデオ
カメラは撮影モードを 4K 解像度にして，撮影角度を俯角 15・30・45・60 度で撮影した．
(3) 結果：撮影角度ごとに，100 フレーム分の画像を抽出し検証の対象とした．人物認識結果を表 1，
各撮影角度の検証結果の一例を図 2 に示す．適合率と再現率の調和平均となる F 値に着目すると，
撮影角度 30 度が 0.976 と最も高く，撮影角度 15

図 1：実験対象地の撮影地点の様子

度が 0.932 と最も低い結果となった．撮影角度 15度では，広範囲を撮影可能であるが，オクルージ
ョンが発生しやすく，またその発生頻度も他の撮影角度と比べて多いことが分かる．一方，撮影角
度 60 度では，人物領域の半分以上が隠れるオク
ルージョンが発生しづらく，オクルージョンに起因する人物認識精度の低下の例は少ないが，人物を認識できない場面が散見された．また，歩行者の密度が高い場面では，全ての撮影角度において人物領域にオクルージョンの発生が見られた．この結果に基づくと，今後は，オクルージョンの影
響を受けにくい領域（頭部や足元など）の可否や特徴を分析し，その特徴を活かした人物の認識精度の向上手法の開発が適切と考えられる．
(4) 謝辞：本研究は東大 CSIS 共同研究 No.1069 としても実施した．ここに記して感謝の意を表する．
(5) 参考文献：
国土交通省（2020）ICT を活用した新道路交通調
査 体 系 検 討 会 ， <https:www.mlit.go.jp/road/ir/ircouncil/ict/index.html>．

表 1：撮影角度ごとに抽出した 100 枚の画像における人物認識の精度検証結果
撮影
角度

モデル
正解人数
認識計数
（人）
(人)

正しい
計数
(人)

適合率

再現率

F値

15度

539

555

510

0.919

0.946

0.932

30度

853

890

851

0.956

0.998

0.976

45度

251

266

247

0.929

0.984

0.956

60度

71

71

69

0.972

0.972

0.972

図 2：撮影角度 15 度（左上），30 度（右上），45 度（左下），60 度（右下）の人物認識結果の一例

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B 06
高解像度画像から生成した 3 次元点群データの特性分析

1

今井 龍一 1，中村 健二 2，塚田 義典 3，○山本 忍 4
法政大学 デザイン工学部／東京大学 空間情報科学研究センター，2 大阪経済大学 情報社会学部，
3
摂南大学 経営学部，4 法政大学大学院 デザイン工学研究科
連絡先:< ryuichi.imai.73@hosei.ac.jp >(3) 結果：本研究の結果を表 1 に示す．車内に取り付(1) 動機：道路舗装の維持管理では，ひび割れ，わだ
けたカメラのうち，Full HD カメラでは，点群デ
ち掘れや平坦性を測定するためにレーザ計測機
ータの生成が困難であった．一方，4K カメラで器やラインセンシングカメラを搭載した路面性
は約 4,000 点/m²，8K カメラでは約 30,000 点/m²状調査車が利用されている．しかし，専用車両をの点群データを生成できた．しかし，いずれの点用いるため，費用面の負担が大きく，日常的な道
群データも全体的に湾曲していた．原因として，路巡視で利用することは難しい．そこで，ドライ
一方向から撮影した画像のみを使用していたこ
ブレコーダやスマートフォンで撮影した動画像とと，フロントガラスを介して取得した画像を使を用いて，道路舗装のひび割れ率を算出する研究用したことが挙げられる．今後は，計測環境下にがなされているが，対象物の 3 次元的な変化まで基準点を設け，点群データの生成処理時に補正値考慮していない（今井ほか，2021）．
として与えることで改善効果を確認する．
一方，公共測量の現場では，2 次元の画像から車外に取り付けたカメラでは，Full HD，4K，3 次元の点群データを生成できる SfM（Structure
8K ともに点群データを生成できた．一例として，
from Motion）の導入事例が増えている．SfM を用
4K カメラと 8K カメラを用いて生成したアスフ
いた高密度かつ高精度な点群データの生成には，
ァルト舗装面の点群データを表 2 に示す．4K カ
一般的に高解像度な画像が必要とされる．特に，メラでは約 5,000 点/m²，8K カメラでは約 40,000
道路面の変状判定には，レーザ計測と同等程度の点/m²の点群データを生成できた．以上より，画像密度と精度が要求される．そこで，本研究の目的からアスファルト舗装面の 3 次元的な変化を識は，Full HD，4K，8K の画像を撮影可能なスマー別するためには，カメラは車外設置とし，画像はトフォンのカメラ（以下，「Full HD カメラ」，
「4K
4K 以上の高解像度であることが望ましい．
カメラ」，「8K カメラ」とする．
）と SfM を用いた
(4) 謝辞：本研究を遂行するにあたり，元法政大学
アスファルト舗装面の点群データの生成可否の解明とした．
山本莉子氏に多大な協力をいただいた．また，本(2) 方法：本研究では，多視点画像を効率的に取得す研究の一部は，国土技術研究センター研究開発助成（第 19011 号）により実施した．さらに，本研るため，アスファルト舗装面を動画で撮影した．
究は東大 CSIS 共同研究 No.1073 としても実施しそして，撮影後に動画をフレーム単位に切り出し，た．ここに記して謝意を表する．
高解像度画像を選定した．SfM のソフトウェアに(5) 参考文献：今井龍一・中村健二・塚田義典・伊藤は Metashape を使用した．写真のアライメント処理の入力パラメータは，精度を「中」とした．ま大悟・栗原哲彦（2021）ドライブレコーダ画像をた，高密度クラウド構築処理の入力パラメータで用いた深層学習による道路舗装のひび割れ評価
ある品質は「中」，深度フィルタは「弱」とした．
手法に関する研究，「土木学会論文集 F3（土木情報学）」，Vol.77，No.2，pp.I_67-I_76．
表 1：高解像度画像を用いた点群データの生成結果

表 2：車外に取り付けたカメラを用いて生成した点群データ

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B 07

スマートフォンで収集した都市高速道路の走行車両プローブデータの特性分析
今井 龍一 1，井上 晴可 2，○難波 尚樹 3
法政大学 デザイン工学部／東京大学 空間情報科学研究センター，2
大阪経済大学 情報社会学部，3 法政大学大学院 デザイン工学研究科
連絡先: <ryuichi.imai.73@hosei.ac.jp>
1として，単一のプローブデータから隣接車線程度(1) 動機：我が国では，既存の道路ネットワークの効であれば走行車線が推定できる可能性があるこ
果を最大限発揮するため，ピンポイント渋滞対策とを明らかにした．今後は，対向車線が存在するとして，車線拡幅の改良工事などが推進されてい場合や，他区間での測位精度を検証する．
る（国土交通省，2019）．効果的な対策のために(4) 謝辞：本研究は，株式会社 Create-C および株式会
は，自動車交通の状態把握が求められるが，個車の挙動は目視で観測・分析されており，膨大な車社ケー・シー・エスにデータ収集のご協力をいた
両の走行挙動を 24 時間 365 日把握することは非
だいた．また，大阪経済大学情報社会学部 中村
現実的である．そこで，車両の走行履歴データに
健二教授，関⻄大学環境都市工学部 山本雄平助
着目し，本研究の目的をスマートフォンの GPS に教および摂南大学経営学部 塚田義典准教授には基づくプローブデータの位置精度の検証とした．
貴重なご意見を賜った．さらに，本研究は，東大
本稿は，スマートフォンのドライブレコーダアプ
CSIS 共同研究 No.1067 としても実施した．ここ
リを用いて収集したプローブデータを分析し，走に記して謝意を表する．
行車線の推定におけるプローブデータの適用可(5) 参考文献：
能性を考察する．
国土交通省（2019）国土交通省生産性革命プロ(2) 方法：本研究の検証フィールドは，信号制御のな
ジェクト，<https://www.mlit.go.jp/common/001300068.pdf>．
い自動車専用道路である阪神高速道路 1 号環状線の湊町 JCT〜中之島 JCT 間とした．ここは，片側 4 車線の直線道路が約 3km 続く区間である．
まず，車線変更の有無別の走行を計 7 パターン実施した．その際，自動車のダッシュボード上に2 台のスマートフォンを設置（図 1）し，走行時のプローブデータおよび前方動画を 2 秒間隔で取得した．次に，カメラで撮影した前方動画上の走行車線を正解データとして，プローブデータを 図 1：実験環境
GIS 上に可視化した結果（図 2）を目視で確認することで，測位点の正誤を判定した．正誤判定は，実際の走行車線のみを許容する場合（以下，「1 車
線許容」）および隣接車線まで許容する場合（以下，「2 車線許容」）の 2 種類とした．
(3) 結果：正誤判定の結果を表 1 に示す．正誤判定では，計 7 パターンの走行のうち車線変更を伴う 2パターンの走行時に取得した測位点を対象に評価した．1 車線許容の正解率は全てのデータにおいて 50%以下であるのに対し，2 車線許容の正解
率は 90%程度と高いことが明らかとなった．特 図 2：データの取得結果の一例に，2 車線許容における 1 号機の正解率が 90.6%
表 1：正誤判定の結果以上であるのに対して 2 号機の正解率は 74.1%以
1走 行 目
2走 行 目
判定基準上となり 1 号機と 2 号機で正解率に違いがみら
1号 機
2号 機
1号 機
2号 機
れた．これらから，端末によるデータ特性の違い
44.8%
24.1%
30.2%
35.8%
正
1車線
が示唆されたものの，両機ともに 1 車線許容の正
許容
55.2%
75.9%
69.8%
64.2%
誤
解率と比較して，2 車線許容の正解率が大幅に改
98.3%
74.1%
90.6%
88.7%
正
2車線
善しており，測位誤差が生じた点の多くは隣接車
許容
1.7%
25.9%
9.4%
11.3%
誤
線上に存在しているといえる．
58点
53点
58点
53点
評価対象
本研究では，片側 4 車線の直線道路を検証対象

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B 08

集約型都市におけるライドシェアサービス導入効果のシミュレーション
小池 優太郎 1，⻄⼭ 勇毅 1，瀬崎 薫 1, 2
東京大学 生産技術研究所，2 東京大学 空間情報科学研究センター
連絡先: <williamkoike@mcl.iis.u-tokyo.ac.jp> Web: <http://www.csis.u-tokyo.ac.jp/>
1

化調整区域に居住人口の増減で表現する人口の(1) 動機：日本の地方都市の多くは郊外に人口が分散
流れをいくつかのパターンを想定し，六つの異なしており，交通需要の分散により公共交通機関のる人口分布を作成した．
運営が難しく，自動車依存形な社会となっている．
次に，ArcGIS Pro の Network Analysis を利用し，近年，人口減少と高齢化により，運転が困難な高ライドシェアのシミュレーションプログラムを齢者など交通弱者が年々増えている．交通・日常
作成した．アルゴリズムとしては，まず，自動車
生活の利便性や環境負荷対策など他要因を総合を運転するある OD ペアのルートを生成し，この的に考慮し，「ネットワーク型コンパクトシティ」
ルート周辺 1.5km 以内のほかすべての OD ペア
を日本地方都市の将来像とする政策が閣議決定を選択する．次に，運転する OD ペアの出発地かされ，各地方都市のプランニングでは相関の文面
ら，選択した OD ペアの出発地に対し到着時刻をが見られるものの，都市の「どこ」に「どのぐら計算する．設定した時間と搭乗人数の条件によっい」の人口と施設を集約させ，それら地域を「どて，該当ルートをシェアできるかを判断する．
のような交通機関」で繋げるか，具体策が欠ける
これで異なる人口分布でのライドシェア導入のがほとんどと言えよう．
効果を検証する．
一方，近年 ICT とシェアエコノミーにより，シ(3) 結果：今回はシミュレーションプログラムを検証
ェア型モビリティが世界各地で実用化され，さらに MaaS といった統合型モビリティサービスが出するために，宇都宮市内において数百通りの OD現している．そこで，本研究は日本の地方都市をペアを何回か生成させた．今回使ったデータは，対象に，自家用車をシェアするライドシェアサー
出発時刻と出発地が大きく分散しているものの，
ビスの導入を仮定し，交通需要の分布がシェア成全体を通して約 1~3 割の OD ペアがシェアされ立率に影響する事を考え，いつくか人口分布のパた．OD ペアの出発地と目的地が空間的に集約しターンを想定し，異なる都市構造において，ライているパターンが約 2~3 割，分散しているパター
ドシェアサービスがどのように機能するかシミンが約 1~2 割シェアされた．ライドシェアサービ
ュレーションした．
スの効果が交通需要の分布に大きく影響される(2) 方法：本研究は宇都宮市全域と対象とする．宇都ことがわかる．
今後は仮定した 6 つの人口分布を基に，それぞ
宮市は積極的に「ネットワーク型コンパクトシテ
れの OD ペア分布を作成し，異なる人口分布におィ」を進めているのと，自動車分担率は依然高く，
いてライドシェアサービスの導入効果を検証す
効率的な公共交通手段を求めているためである．
る．
まず，宇都宮市の 2040 年の推計人口を基に都市(4) 使用したデータ：
マスタープランを参照し，「居住誘導区域」，「都市拠点」，「地域拠点」とその他市街化区域と市街・「500m メッシュ別将来推計人口データ（2017 年国政局推計）」国土数値情報
・「宇都宮市 立地適正計画（2017 年）」宇都宮市
・「ArcGIS Geo Suite 道路網」ESRI ジャパン株式会
社(5) 使用したソフトウェア:
・「ArcGIS Pro 2.8」ESRI ジャパン株式会社(6) 謝辞：本研究は東大CSIS 共同研究 No.1058 の成果の一部として実施した．ここに記して謝意を表したい．
(7) 参考文献：
小澤悠, 高見淳史, 原田昇（2014）『都市計画マスタープランにみる多核連携型コンパクトシティの計画と現状に関する研究』，都市計画論文集,52(1), 0-17．
図 1：居住誘導区域の地域拠点に人口が集約するパターン

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B 09

街路の全方位画像に基づくテクスチャ付き 3 次元建物モデルの自動生成手法の検討
1

中村 遼斗 1，佐藤 剛 1，小川 芳樹 2，前田 紘弥 3，関本 義秀 2
東京大学大学院 工学系研究科，2 東京大学 空間情報科学研究センター，3 東京大学 生産技術研究所
連絡先: < nakaryo@iis.u-tokyo.ac.jp >(1) 動機：近年，国家規模のプロジェクトとして 3 次
元都市モデルの整備が進められている．現状，大規模な都市モデルの構築においては，航空写真から抽出した建物テクスチャを白箱型のモデルに投影する手法が一般的であるが，この手法で生成された建物テクスチャは解像度が低く，また建物要素のセマンティック情報も持たないため，発展的な利用が難しい．本研究では，車両に搭載した
全方位街路画像から抽出した建物画像に基づいて合成されたテクスチャ画像を建物モデルにマッピングすることで，テクスチャ付き建物モデルを自動生成する手法を提案する．さらに，この手法を神⼾市の一部区画に適用し，建物ファサードのセグメンテーション精度の検証及び最終的な 3
次元建物モデルと Google Earth との比較を行う．
(2) 方法：
対象領域は神⼾市内の約 100 m 四方の区画とする．この領域には 81 棟の建物が存在し，このうち 77%となる 62 棟の建物画像を得た．
建物画像に対しセマンティックセグメンテー
ションを行い，壁面や窓，ドア等のファサード要
素に分解する．モデルには HRNetV2（Wang et al.,2019）を採用する．得られた壁面セグメント領域
からランダムに 10 枚の画像をクロップする．
壁面のクロップ画像は画質が粗いため，テクス
チャ合成手法（Vidanapathirana et al., 2021）によってこのクロップから新たなテクスチャ画像を生成する．建物ごとに 10 枚のクロップが存在する
ため，クロップと合成画像の間の VGG 損失が最小のものをテクスチャとして採用する．
神⼾市の都市計画基礎調査から得られる建物
フットプリントや建物の属性情報に基づき，窓・ドアを配置した白箱型の建物モデルを Blender 上
で自動生成する．これに合成された壁面テクスチ
ャ画像をマッピングすることで，テクスチャ付き

建物モデルを生成する．
(3) 結果：ファサードセグメンテーションの結果，ピクセルベースの Accuracy が 86.82 %となった．また，図 1 に対象領域の Google Earth と生成された
3D モデルの比較を示す．一部建物で外観の乖離が認められるものの，多くの建物で現実と似た色彩を再現できており，提案手法には一定の有効性があると考えられる．今後は，訓練画像の枚数増
加によるセグメンテーション及びテクスチャ合成の精度向上や屋根等の複雑な要素のモデリン
グ手法の開発等に取り組むことで，より現実に近い 3 次元建物モデルの生成を目指す．
(4) 使用したデータ：
・「全方位画像（神⼾市）」株式会社ゼンリン
・「都市計画基礎調査」G 空間情報センター
・「eTRIMS Image Database」Korč, F., Förstner, W.
(2009)(5) 謝辞：株式会社ゼンリンには本研究で用いた全方位画像データを提供して頂いた．また，都市計画
基礎調査は G 空間情報センターより提供して頂いた．関係各位に謝意を表する．
(6) 参考文献：
小川芳樹・沖拓弥・陳聖隆・関本義秀（2021）街路の全方位画像と建物 GIS データの結合手法．第30 回地理情報システム学会講演論文．
Wang, J., Sun, K., Cheng, T., Jiang, B., Deng, C., Zhao,
Y., Liu, D., Mu, Y., Tan, M., Wang, X., Liu, W., andXiao, B. (2019) Deep high-resolution representation
learning for visual recognition. TPAMI 2019.
Vidanapathirana, M., Wu, Q., Furukawa, Y., Chang, A.
X., and Savva, M. (2021) Plan2scene: Converting
Floorplans to 3D Scenes. CVPR 2021.
Korč, F., Förstner, W. (2009) eTRIMS Image Databasefor Interpreting Images of Man-Made Scenes. Dept. of
Photogrammetry, University of Bonn, Tech. Rep.

図 1：3 次元建物モデルの生成結果と Google Earth の比較

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B10
高解像度 DEM と廃道を利用した土砂堆積箇所の抽出と計測
1

原田 駿介 1，小倉 拓郎 2，八反地 剛 2
筑波大学 生命環境学群地球学類，2 筑波大学 生命環境系
連絡先: <s1810784@s.tsukuba.ac.jp>(1) 動機：航空レーザ測量をはじめとするレーザ測量（LiDAR）の進歩により，空間解像度 1 m 未満の
高解像度標高データが整備されつつある．これに伴い，崩壊などの地形変化が起きる前後の標高の変位量を求め，土砂の移動を侵食場と堆積場を明らかにする研究が行われてきた（内田ほか，2010）．
しかし，この手法では崩壊の前後で少なくとも 2
時期の標高データを必要とする．また，LiDAR 自体が新しい技術であるため古い標高データが存在せず，断続的な落石の蓄積やクリープなどの数
十年以上にわたる地形変化に適用するのは難しい．そこで本研究では，⻑期間放置された⼈⼝平坦面上に堆積した土砂と，推定した元の平坦面の差を利用し，最新の 1 時期のみのデータから⻑期間の堆積量を求める．
(2) 方法：静岡県道 288 号大嵐佐久間線の浜松市天⻯区⽔窪町夏焼〜佐久間町佐久間字彈座の 8.2 km
を対象とする．この区間は 1994 年に廃止されて以来管理がされず，図 1 に示すような巨礫を主体とする崩壊が各所で発生したままになっている．
まず，国土交通省の機関が 2009 年と 2011 年に行った解像度の異なる航空レーザ測量のデータか
ら，それぞれ解像度 1 m, 0.5 m の DEM を生成した．次に，道路上の点群のうち道路構造令に沿っている傾斜 7°未満の LiDAR 点群を，崩土に埋もれていない路面と定義して抽出した．この際，
傾斜 7°未満であっても，等高線の判読により崩
壊内部と判断した点は除外した．こうして抽出した点群から崩落部分に DEM を内挿することで，元の路面を復元した DEM を生成した．さらに，レーザ距離計等による簡易測量を含めた現地調査を行い，GIS 上での判読結果と現地の状況の整合性を確認した．
(3) 結果：図 2 に，ある地点における現在の地表面と，推定した路面との標高差を 0.5 m メッシュで示す．
また，崩落土砂の推定体積を白字で示した．このような崖錐様の地形が道路全体で 200 ヶ所あまり抽出された．しかし道路の幅が 3〜10 m 程度と狭いため，解像度 1 m の DEM では不十分なことも判明した．一方，0.5 m メッシュの DEM では各崩壊が明瞭に抽出でき，崖錐内に数十個の点群が含まれる状態であった．これらのことから，堆積物の抽出と量の計測に，幅の狭い車道を使う場
合，少なくとも 0.5 m 程度の解像度が必要と考えられる．さらに，図 2 の崩落 B は道路幅全体が埋められ，その後の落石は抽出漏れがあると考えられる．一方その他の 2 つは道路内に収まっている．
このような道路幅を埋め尽くすに至っていない崩落を主な解析対象とし，今後はこれらの土砂を供給した山側斜面の傾斜・集⽔面積・地表粗度といった地形量と，道路への土砂供給量の関係を解明する．
(4) 使用したデータ：
・「中部地方整備局管内河川流域地盤高データ作成業務（平 21 部公第 11 号）」中部地方整備局中部
技術事務所（解像度 1 m）
・
「平成 23 年度天⻯川佐久間ダム湖周辺地形測量（平23 部公第 229 号）」中部地方整備局浜松河川国道事務所（解像度 0.5 m）(5) 謝辞：本研究は国土地理院が管理する公共測量データの提供，また現地の道路を管轄する天⻯土⽊
事務所佐久間土⽊工事グループの協力を受けることで実現した．ここに記して謝意を表したい．
(6) 参考文献：内田太郎・中野陽子・秋山浩一・田村圭司・笠井美⻘・鈴⽊隆司（2010）レーザー測量
データが表層崩壊発生斜面予測及び岩盤クリー
プ斜面抽出に及ぼす効果に関する検討．「地形」，
31（4），383-402

図 1：調査対象地における崩落の一例（筆者撮影）

図 2：ある区間での現在の地表面と推定路面との標高差

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B11

都筑区バス路線網の変遷から見る港北ニュータウンの役割の変化
澤田 海宏
横浜市立大学 国際教養学部
連絡先: <a190127@yokohama-cu.ac.jp >(1) 動機：横浜市北部にある港北ニュータウンは横浜市六大事業の一つで、市街地の乱開発抑制などを目的として 1965 年に策定され、1983 年より順次入居が開始された．このとき横浜市街地
へは横浜市営地下鉄 3 号線（現在のブルーライン）が整備された反面、東京都心部方面へは田園都市線に乗り換えるよう計画されたように本来は横浜市内への通勤を想定した都市計画であった．だが実際には「横浜都⺠」という⾔葉に象徴されるように横浜市北部は首都圏郊外の中でも東京都心への通勤者率が高い住宅地として発展した．このような地域を例に、本研究では各時点における人の流れを表し、その変化を追うことを可能にする空間情報としてバス路線網に注目し、その変遷を追うことで港北ニュータウンの役割の変化を明らかにすることを目指す．
(2) 方法：対象地域は都筑区と⻘葉区のうち第三京
浜、横浜･川崎市境、田園都市線、横浜北⻄線に囲まれたエリアである．神奈川県バス協会によって 1991 年より複数年毎に発行された｢かながわのバスマップ｣および後継の｢神奈川県内乗合
バス・ルートあんない｣を参考に対象地域の 1991
年と 2020 年の路線図を図⽰した．⻘字が市営、
赤字が東急で、免許維持路線は除いている．表 1
では港北ニュータウン地区の地下鉄各駅の乗降
人員と方面別･時間帯別バス路線の本数を⽰した．
(3) 結果：図 1 と図 2 によると、地下鉄開業前のため⻑距離路線やニュータウンを環状する路線が多い．現在は環状路線や⻑距離路線が分割･短縮され、地下鉄各駅、特にセンター北駅とセンタ
ー南駅を拠点としたフィーダー化が進んでいる．
現在は一方で田園都市線駅を拠点としたフィーダー路線の一部は乗り換えが必要であったがタ
ウンセンター地区への乗り入れが進んだ．駅を基準としたフィーダー化に分かりやすくなってはいる．最寄バス停へのアクセシビリティについては、荏田･中川･茅ヶ崎エリアが不便になりつつある一方で北山田エリアは路線が増加し開発初期より便利になっている．
(4) 使用したデータ：
・｢横浜市統計書 第９章 ブルーライン乗降人
員（2020 年）｣ 神奈川県横浜市

・｢横浜市統計書 第９章 グリーンライン乗降人員（2020 年）｣ 神奈川県横浜市
・｢かながわのバスマップ（1991 年）｣ 一般社団
法人 神奈川県バス協会
・｢神奈川県内乗合バス・ルートあんない｣ 一般
社団法人 神奈川県バス協会，JTB パブリッシン
グ
表 1：2020 年の港北ニュータウン地区地下鉄各駅の乗降
客数と方面別･時間帯別路線バス本数
乗降人員/日 (R2)
中川

12927

センター北

51931

センター南

仲町台

東山田

北山田

都筑ふれあいの丘

65204

23959

7828

19820

15887

平日朝最大本数/時

日中本数/時

(路線無)

方面

0

0

鷺沼

5

4

たまプラーザ

4

3

鷺沼

0

5

たまプラーザ

0

3

江田

3

2

市が尾

3

2

綱島

0

1

中山

2

2

新横浜

2

2

江田

6

2

綱島

5

3

日吉

10

0

武蔵小杉

0

1

江田

2

1

鷺沼

8

4

たまプラーザ

4

3

江田

7

2

中山

1

1

市が尾

3

2

鴨居

3

3

図 1：1991 年の港北ニュータウン地区バス路線図@OpenStreetMap Contributors

図 2：2020 年の港北ニュータウン地区バス路線図@OpenStreetMap Contributors

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B12

交通事故オープンデータを活用した事故オンラインマップの構築
1

楊 甲 1，曹 鵬 2，安藤 良輔 1
公益財団法人豊田都市交通研究所 研究部，2 中華人⺠共和国⻄南交通⼤学 交通・物流学院
連絡先: <yang@ttri.or.jp>(1) 動機：2020 年 12 月から，警察庁は交通事故統計情報をオープンデータとして，警察庁のホームページに掲載している．該当事故オープンデータは全国での統一フォーマットで，一般道路のみならず，高速道路で発生した交通事故状況についても，
詳細な情報を記載している．また，事故オープン
データの利活用を通じて，効率的な交通事故抑制対策の推進が期待されている．事故データの利活用の先進事例として，一部地方自治体は，交通安全対策を検討・評価するための基礎資料を得るた
め，該当地域の交通事故マップを作成している．
既存事例で作成した交通事故マップには，紙版のマップとウェブサイト版のマップ（以下，事故オ
ンラインマップと称する）が 2 種類ある．紙版の事故マップと比較して，事故オンラインマップはインターネットを通じて，閲覧されることは可能であることや，地図データを更新するための手間が掛からないことなどのメリットが挙げられる．
一方，通常の有料オンライン地理情報システム（以下，GIS と称する）のツールを用いて構築した事故オンラインマップには豊富な検索機能が含まれるため，構築費用は安くないことや操作方
法は若干煩雑であることなどの問題点が存在している．このため，本研究は事故オープンデータを活用し，安価かつ分かりやすい事故オンライン
マップを構築することを目的とした．
(2) 方法：対象地域を愛知県豊田市とする．まず，警察庁が公開した事故オープンデータをもとに，該当地域に含まれるものを抽出し，GeoJSON ファ
イル形式として整理する．そして，分かりやすい
事故オンラインマップを構築するため，都道府県警察担当者が構築している事故オンラインマッ
プや豊田市役所交通安全防犯課が作成した紙版の事故マップを参考しながら，事故内容（死亡事
故・負傷事故）及び事故類型（車両相互・人対車
両・車両単独・列車）の組み合わせによる表示方法を検討する．その後で，米国のマイクロソフト
株式会社が開発・提供している無料の Visual
Studio Code の開発環境で，OpenLayers 言語を用いて，事故オンラインマップを構築する．ここで，OpenLayers 言語を選定する理由としては次の 3点がある．1 点目，OpenLayers 言語は JavaScriptで組まれたオープンソースライブラリとして，
GeoJSON ファイル形式の GIS データに適用することで，GIS データベースを構築する必要がなく，便利な点である．2 点目，OpenLayers 言語のプロ
グラミング技術に関する豊富な説明資料やデモ
ンストレーションはインターネット上で掲示されているため，ウエブサイトプログラミングを実施する初心者にとって，理解しやすい点である．
3 点目，構築したものは通常の有料版の事故オン
ラインマップと比較して，サーバーレンタル料金（年間 2 万円程度）のみが必要であるため，高額な維持・管理費は不要である点である．
(3) 結果：構築した事故オンラインマップの様子を図1 に示す．背景地図を地理院の淡色地図として，
交通事故発生箇所や各小学校区の境界線を表す．
そのなか，死亡事故・負傷事故それぞれについて，事故類型は色によって分けられる．また，事故内
容の絞込みも可能である．さらに，小学校区名を用いて検索すると，該当小学校区の範囲を迅速に表示することは可能である．本研究で構築した事
故オンラインマップについて，豊田市役所交通安
全防犯課の担当者に確認した結果，該当成果は有用であることが確認された．このため，当研究所は該当事故オンラインマップを公開している．
(4) 使用したデータ：
・「交通事故統計情報オープンデータ（2019 年）」
警察庁
・「豊田市小学校区シェープファイルデータ」国土数値情報ダウンロードサービス(5) 謝辞：本研究を実施するにあたり，愛知県豊田市
役所地域振興部交通安全防犯課の担当者から貴重なコメントを頂きました．また，本研究は中国人⺠共和国四川省成都市に位置する⻄南交通⼤
学との共同研究によって実施したものです．ここに記して，謝意を表します．
(6) 参考文献：
・警察庁，https://www.npa.go.jp/publications/
statistics/koutsuu/opendata/index_opendata.html
・OpenLayers, https://openlayers.org/

図 1：本研究で構築した事故オンラインマップの様子R e se a rch A bst rac t s on
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B13
ドローンにより収集した熱赤外画像と可視画像を用いた
広域における空き家分布推定手法の開発

1

秋山 祐樹 1,2，飯塚 浩太郎 2，今福 信幸３，杉田 暁 4
東京都市大学 建築都市デザイン学部，2 東京大学 空間情報科学研究センター，3
大牟田市 都市整備部建築住宅課，4 中部大学 国際 GIS センター
連絡先: <akiyamay@tcu.ac.jp> Web: <https://akiyama-lab.jp/yuki/>(1) 動機：近年，日本全国で空き家が増加し続けており，全国の自治体では空き家の広域に亘る空間的な分布調査を迅速かつ安価に実施する手法が求められている．しかし，空き家の分布を把握する
手法は個別目視が中心であり，空き家の分布を広で把握するには多大な労力，時間，費用を要している（益田・秋山, 2020）．そこで，秋山ほか（2020）
は，ドローンと熱赤外カメラを組み合わせた機器を用いて，建物からの光と熱の排出状況を把握することで，迅速かつ安価に空き家の現地調査を実施する手法を検討した．その結果，ドローンによる上空からの撮影により，広範囲の熱分布の把握が可能なこと，また特に夜間光と冬季夜間に確認
される排熱は非空き家判定に有用なことを確認した．そこで，本研究は秋山ほか（2020）の手法のさらなる広域化・高度化を目的に実施した．
(2) 方法：対象地域は自治体からの協力が得られた福岡県大牟田市とする．また同市内のうち住宅地の上空を広域的に飛行することの許可を得ることができた同市の羽山台地区を対象に撮影を行った．撮影機器は秋山ほか（2020）と同じく DJIMatrice 210（ドローン）と，DJI Zenmuse XT2（熱赤外カメラ）を用いた．昨年度の成果より冬季に撮影する方が空き家分布の把握に有利であることが分かっているため， 2021 年 1 月 6 日と 1 月
25 日の日中及び日没後に，上空から可視光および熱赤外画像の直下（130 m, 85 %ラップ率）及び斜め撮影（80 m 約 80 %ラップ率）を行った．これは観測範囲をカバーしつつ 1 フライト 30 分以内に収める必要があったためである．
(3) 結果：ドローンにより収集した可視光，夜間光及び，熱赤外画像により，広域空間を一括で観測する方法が開発できた．特に昼間のデータと夜間光の情報により，居住者の有無をかなりの程度判別可能であった．生活感や人間活動に直結する光という情報は空き家判定に非常に有効であった．また，それら二つの情報からでは判読できない場合
は，熱画像を併用することにより，建物内部の居住者の活動状況が推測でき，より確度を高めることができた（図 1）．一方で，飛行方法がデータ品質に大きく影響することが分かった．単純にセンサ性能の問題だけではなく，密集した住宅地では，いかに壁面などの情報をうまく取得するか，また，地域の状況により飛行方法を変化させることが必要となる．さらに，機械学習（多層パーセプト
ロン：MLP）による夜間光分布の自動判別も可能であったが（図 2），調査対象となる家屋以外の光や熱の要因を取り除く方法が今後の課題である．
(4) 主な使用データ：
・「大牟田市空家実態調査情報」福岡県大牟田市
・「Zmap TOWN II（2016 年）」株式会社ゼンリン(5) 謝辞：本研究は福岡県大牟田市より空き家調査結果を，また同市の羽山台空家対策プロジェクトよりフィールドの提供を受けることで実現した．さらに，公益財団法人住友財団 2018 年度環境研究
助成および，中部大学国際 GIS センター「問題複合体を対象とするデジタルアース共同利用・共同研究拠点 2020 年度共同研究」（研究課題番号：
IDEAS202009）の助成を受けた．さらに本研究は
東大 CSIS 共同研究 No.880 の一部として実施した．以上，ここに記して謝意を表したい．
(6) 参考文献：
益田理広・秋山祐樹（2020）日本国内における近年の空き家研究の動向．「地理空間」, 13(1), 1-26.
秋山祐樹・飯塚浩太郎・谷内田修・杉田暁 (2020)
ドローンにより収集した熱赤外画像と可視光画像を用いた建物単位の空き家推定手法の研究．
「CSIS DAYS 2020 研究アブストラクト集」, A03.

図 1：夜間の熱赤外フル 3D モデル（21 時頃撮影）

図 2：機械学習による夜間光の自動抽出結果

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B14

GitHub アカウント数による市町村別の IT 技術者数とその誘導要因
1

小林 秀二 1，関本 義秀 2，小川 芳樹 2
東京大学大学院工学系研究科，2 東京大学空間情報科学研究センター，
連絡先: <deji@iis.u-tokyo.ac.jp> Web: <https://sekilab.iis.u-tokyo.ac.jp/>(1) 動機：近年日本はデジタル利用の遅れが目立つ．
こうした遅れは大都市より地方地域が深刻であり，地域における IT に強い人材の存在が重要である．本研究は，IT 技術者数を GitHub から得られるアカウント数から測定し，誘導要因の地域的な特徴を分類する．
(2) 方法：オープンソースを活用している IT 技術者
数を GitHub のアカウント数から測定を行う．
Users options の From this location にローマ字で地名を入力することでわかる．都道府県，市町村すべてのローマ字を入れた．これを「実ユーザー数」とする． 県名，Japan のみの場合は，人口比案分して加算して「推定ユーザー数」とした．
(3) 結果：県別のユーザー数と人口比のランキングをみると，実ユーザー，推定ユーザーともに東京，神奈川，愛知が多い．実ユーザーは北海道，兵庫，
茨城，宮城が続く．推定ユーザー数は大阪，福岡が多い．人口比率で高いのは，東京であるが，京都，富山，沖縄が高いことがわかる．
主要都市の GitHub ユーザーの人口比率ランキ
ングで推定ユーザーの人口比をみると，東京都区部の他，つくば，生駒，会津若松，那覇，柏など
県庁所在地でない都市が上位にきている． 市町
村別の推定ユーザー数のランキング表からは東京の都心区が多いことが確認できた．
市町村別の推定ユーザー数をグラフ化した（図１）．その人口比ランキング表によると，これも東京の都区部が上位に並ぶ．それに続いて岡山の⻄粟倉村，沖縄の与那国町，徳島の神山町，東京の三鷹市，大分の姫島村，沖縄の恩納村など予想外の町村が現れている．人口１０万人未満の市町村のうち GitHub の実ユーザー数が２人以上いる

市町村を人口比の多い上位のランキング表を作成した（表 1）
．これによると，小さい市町村であっても GitHub 推定ユーザー数の多い地域は，以下の要因で分類できる．
（１）高専：舞鶴市（舞鶴高専），上島町（弓削高専），
津山市（津山高専），鯖江市（福井高専）（２）研究大学院大学：恩納村（OIST），能美市（JAIST），葉山町（総研大）（３）米軍基地：羽村市（横田基地），読谷村（嘉手納基地），宜野湾市（キャンプフォレスター）（４）理工系大学：鳩山町（東京電機大），京田辺市（同志社大），四条畷市（大阪電気通信大）（５）研究所：和光市（理研），精華町（ATR）（６）企業群：諏訪市（精密機械工業），白老町（石山工業団地）（７）交通の要衝：米原市，羽島市（８）自然リゾート地：ニセコ町（スキー），箱根町（観光），湯沢町（スキー），軽井沢町（自然），石垣市（海），逗子市（海），那須市（自然）（９）まちおこし：徳島県神山町（光ファイバー誘致），北海道大樹町（宇宙のまち），富山県南砺市（オープンデータ）
地域の IT 技術者に移住してもらうには，要因のうち（８）（９）を参考になると考える．
(4) 使用したデータ：
・GitHub Docs の advanced search(5) 関連文献：
小林秀二・関本義秀・小川芳樹（2021）GitHub ア
カウント数による地域の IT 人材力の測定，日本
地理情報システム学会，第 30 回学術研究発表大会講演論文集．
表 1：推定ユーザー数人口比の高い市町村：１０万人未満、実数２人以上、実ユーザー数按分人口比）
順位

図 1：市町村 GitHub ユーザー数の３D マップ（実ユーザ
ー数按分推定値）

市町村名

実ユー

推定ユー 推定ユーザー数

ザー数

ザー数

／人口比

1 千代田区

100

2,307

2 奥多摩町245

0.932%

3 神山町

2

17

0.369% 光ファイバー

4 姫島村

2

6

0.348%

5 恩納村

3

30

0.279% ＯＩＳＴ

主な施設

3.437%

6 精華町

5

91

0.253% ATR、ＮＴＴ、京セラ、パナソニック

7 和光市

24

171

0.202% 理研

8 高千穂町2220.189%

9 舞鶴市

8

144

0.183% 高専３０、自衛隊

10 鳩山町3220.164% 東京電機大学

11 稲城市

6138

0.149%

12 京田辺市

61080.146% 同志社大学

13 上島町290.141% 高専４８14 四條畷市

578

0.141% 大阪電通大（総合情報学部）

15 南部町2

140.136%

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B15

Wi-Fi パケットセンサを用いた日比谷公園の短距離の交通流動調査
今井 龍一 1，金子 俊之 2，○矢野 有希子 3
法政大学 デザイン工学部／東京大学空間情報科学研究センター，2 法政大学エコ地域デザイン
研究センター（株式会社福山コンサルタント），3 法政大学大学院 デザイン工学研究科
連絡先: <ryuichi.imai.73@hosei.ac.jp>(1) 動機：都市はそれぞれ大きさ，成り立ち，近隣都市圏との距離，交通網の発達度合いや輸送可能量
等，様々な特性を持っており，全く同じ特性を持
つ都市は存在しない．また，このような特性によって，各都市での居住人口や流入人口には一定のキャパシティがあると言え，それを超えると極端な過密やオーバーツーリズムに繋がる．
本研究においては，各都市における特性を加味した滞在人口のキャパシティを定量的に示すことを目的としているが，その研究成果の一端として，本稿では，都市公園（日比谷公園）を対象としたコロナ禍での人流の分析結果を報告する．
(2) 方法：対象地域は東京都千代田区の日比谷公園とし，2020 年 11 月 26 日に Wi-Fi パケットセンサを用いた交通流動調査を実施した．同センサは，
データ取得範囲内に存在する Wi-Fi が有効となっている電子機器から時刻や MAC アドレスを取得
し，有期限の固有識別子を付与するものである（図 1）．本研究では，この仕組みを活用すること
で，センサ間の人々の流動データとして集計できるように，滞留人口および移動人口の算出手法を考案した．①滞留人口の算出では，センサの取得
範囲，歩行速度およびプローブリクエストの取得間隔から同一地点データとして判定，②移動人口の算出では，センサ間の設置距離と移動時間から移動データ判定をすることを定義し，これらの閾値設定により，集計データとしての判定を行う手法とした（矢野ほか，2021）．
(3) 結果：分析結果の一例として，地点 12 草地広場
での滞留人口を図 2 に示す．草地広場周辺では，すべての時間帯において，滞留時間が 10~29 分となる観測台数が多いことが確認できた．また，日比谷公園における 12 時台のセンサ間の移動を可視化した移動人口を図 3 に示す．12 時台には，地点 5 霞門と地点 13 雲形池間等での移動人口が多

図 1：Wi-Fi パケットセンサ

いことが確認できた．このように，Wi-Fi パケッ
トセンサによる取得データに考案手法を用いることで，狭域での滞留人口および移動人口を算出できた．今後は，同一対象地における交通流動の
経年変化の把握および多様な交通ビッグデータの組み合わせによる都市内の流動や空間容量を把握する手法を考案したい．
(4) 謝辞：本研究の遂行にあたり，元法政大学の齋藤悠太氏，元東京都市大学の日野陽介氏，千代田区
都市計画課，（公財）東京都公園協会，（一財）国
⺠公園協会，環境省皇居外苑管理事務所，三菱地所（株）および Oxyzen（株）の皆様，東京理科大学の柳沼秀樹准教授，摂南大学の塚田義典准教授，法政大学の景観研究室，建築計画学研究室および社会空間情報研究室の皆様には多大な協力を賜った．さらに，本研究は千代田区と区内の大学等が区の事象を調査・研究する「千代田学」の活動の一環であるとともに，東大 CSIS 共同研究
No.1068 としても実施した．ここに記して謝意を表する．
(5) 関連文献：矢野有希子・今井龍一・金子俊之・日野陽介（2021）Wi-Fi パケットセンサを用いたコ
ロナ禍における日比谷公園内の交通流動調査，「土木学会年次学術講演会講演概要集」，Vol.76，
No.IV-46．
90

7:30-10:30
11:30-14:30
16:30-19:30

8070

観測数(台)

1

60
50
40
30
20
10
0

3-4分

5-9分

10-29分30-59分

1-2時間

2時間~

滞在時間

図 2：地点 12 草地広場での滞留時間

背景地図の出典：Google Maps

図 3：移動人口の可視化（12 時台）

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B16

常時装着型イアラブルデバイスにおける割り込み可能タイミングの検討
下条 和暉 1，⻄⼭ 勇毅 1，瀬崎 薫 1, 2
東京大学 生産技術研究所，2 東京大学 空間情報科学研究センター
連絡先: <shimojo@mcl.iis.u-tokyo.ac.jp> Web: <https://www.mcl.iis.u-tokyo.ac.jp>
1(1) 動機：近年，腕や頭部，腹部等の身体に装着して利用するウェアラブルデバイスが注目されている．ウェアラブルデバイスに搭載された多種多様なセンサ群を用いることで心拍数や歩行数，消費カロリーといった日常生活中の様々な活動情報をより簡単，詳細に検知・収集可能になった．また，ウェアラブルデバイスの小型化・軽量化・低価格化が日々進んでおり，これまで以上にウェア
ラブルデバイスを日常的に装着しながら生活する環境が到来すると考えられる．ウェアラブルデ
バイスの中でも, 耳に装着する形式のものはイ
アラブルデバイスと呼ばれる．イアラブルデバイ
スには，モーションセンサとマイクが搭載されており，それらを用いた行動・音声認識機能と音声
インターフェスを組み合わせることで，ハンズフ
リーでの新たなユーザ支援環境を実現出来る．例
えば，イアラブルデバイスを用いて，ユーザの街中での迷いを検知し，その迷い状態に応じて，音声による道案内を行うといったサービスが考えられる．このような常時装着型のイアラブルデバ
イスが提供するサービスは，いつでも・どこでもユーザに情報を提供することが出来る一方，情報の提供タイミングによってはユーザ体験の低下につながる可能性がある．しかしながらイアラブ
ルデバイスにおける，適切な割り込みタイミングは明らかになっておらず，ユーザへの情報提供のためには，適切なタイミングを明らかにすることが必要不可欠である．そこで本研究では，ランダ
ムなタイミングでユーザに音声で情報提供を行うイアラブルデバイスを実装し，イアラブルデバ
イス利用時におけるユーザへの割り込み可能なタイミングを明らかにする．
(2) 意義：Wei ら[1]はスマートスピーカーにおける割り込み可能タイミングについての調査を行った．
音声インターフェスにおいてユーザへの割り込
みタイミングという要素が重要であることが示
唆されている．またイアラブルデバイスにおいては割り込みについての研究が行われていないことから本研究の有用性は大きいと言える．また，
道に迷う状況（道を歩行している，自転車に乗っている等）においては，通知による情報を，イア
ラブルデバイスを通じて直接的に確認する方がユーザーにとって好ましいものであり，今後実用性のある方法として普及すると考えられる．
(3) 方法：ユーザとして実験に参加可能な参加者を募る．ユーザに対して iPhone 及び，イアラブルデバ
イスとして AirPods Pro を貸し出す．ユーザに対して次に示す a）から c）の 3 種類の場面について設定する．a）ショッピングモール等の施設において買い物をしている場面．b）座って休憩や作業をしている場面．c）電車やバス等で移動している場面．3 種類のそれぞれの場面において，
1 時間の間に合計 10 回程度の音声通知（今すぐに返信出来るかを尋ねるもの）をランダムなタイ
ミングで送る．ユーザは毎回の音声通知に対して,通知のタイミングが好ましいものであるかを，5段階のリッカート尺度で評価を行い，音声読み上げによって回答する．ユーザが行った評価の結果
から，ユーザの反応モデルを作る．
(4) 結果：今回は 2 名の実験参加者（男性：20 代）を募り実験を行った．実験結果を図 1 に示す．実験結果より，全ての場面において，通知はおおよそ好ましいタイミングであったことが分かった．また，c）の場面においての音声通知に対して，「好
ましくない」と回答した割合が他の場面より大きいことについて，ユーザからは「徒歩で移動している時と違い，電車やバス内では近くに人がいる状況であったため回答しにくかった」といったコメントがあった．今後は被験者数を増やしてより一般的なユーザの反応を把握すると共に，イアラ
ブルデバイスから検知することが出来るユーザの行動や周囲の環境を結びつけることで，音声によるユーザーへの割り込みの適切なタイミングを明らかにし，イアラブルデバイスを用いた新たなユーザ支援システム・サービスの実現を目指す．
(5) 参考文献：[1] J. Wei, T. Dingler, V. Kostakos, “Developing theProactive Speaker Prototype Based on Google Home”
CHI ’21: CHI Conference on Human Factors in
Computing Systems, Article No.292, pp. 1-6, 2021.

図 1：各場面における音声通知に対するユーザーの主観的なリッカート尺度による評価

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B17

八溝山地中部の堆積岩地域における航空レーザ計測データによる森林の３次元要素の抽出
渡辺 啓太 1，小荒井 衛 1，村山 いであ 1
1
茨城大学大学院 理学部理工学研究科
連絡先: <21nm318n@vc.ibaraki.ac.jp>(1) 動機：日本では斜面崩壊による災害が頻発している．今井（2008）では，表層崩壊と樹木根系との関係を議論している．樹木根系の崩壊抵抗力として，主に杭効果と土壌緊縛力が検討されている．
樹木の根系伸⻑深度は⼀般的に 1〜3ｍ程度であるため，斜面表層を構成する土壌及び風化層と，樹木の根系が表層崩壊に大きく影響していると考えられている．また岡谷ほか（2013）では，航空レーザ計測データにより，森林 3 次元構造を把握する手法が検討されており，樹木本数，樹高，胸高直径が推定できる可能性が示唆されている．
そこで八溝山地中部の LiDAR データを解析し，その有用性を検討することとした．
(2) 方法：八溝山地中部の堆積岩地域における伐採地
で毎木調査と伐採前に計測した LiDAR データを利用した解析を行った．この地域における LiDAR
データの有用性を検討するために LiDAR データ
から 2 つの手法で樹木データを取得した．1 つは数値表層モデル（0.5mDSM）と数値標高モデル（0.5mDEM）との差分から 0.5mDCHM（Digital
Canopy Height Model）を作成して樹木を抽出する
手法，もう 1 つは点群解析ソフト ENVI LiDAR で樹木を抽出する手法である．また樹木を間接的に抽出する方法として航空レーザの透過率も測定し方形区内の樹木の断面積和と比較した．6 つの方形区を作成して毎木調査を行い切株の位置・本数・直径などを調査し，LiDAR データと比較しGIS ソフトを用いて重ね合わせなどを行った．
(3) 結果：本数に関して表 1，表 2 にまとめた．実測の本数と ENVI LiDAR での樹木抽出本数またはDCHM から抽出した本数では，実測データ数がどの方形区も上回っていた．しかし解析対象を直径 20cm 以上にするなど対象を限定することで抽出率を上げることができた．また DCHM での抽
出は，ENVI LiDAR での抽出よりもさらに抽出率を上げることができたが，誤抽出が多くなる問題が見られた．透過率に関しては，方形区内の切株

図 1：方形区１〜６透過率（%）と断面積割合（%）の関係

直径の断面積割合と透過率との間に反比例の関係が見られなかったため（図 1），地形や点群密度を考慮しさらなるデータを増やし検討する予定である．
(4) 使用したデータ：
・日光砂防レーザ計測業務（那珂川流域）株式会社
パスコ(5) 謝辞：本研究を行うにあたり，森林総合研究所森林防災研究領域チーム⻑（リスク評価担当）の村上亘博士には，多くのご指導，アドバイスをいた
だき，大変お世話になった．地図作成のためのUAV 空撮に関しては森林総合研究所山地災害研究室の小川泰浩氏にもご協力をいただいた．この研究には科学研究費補助金（課題番号：
19H01369；研究代表者：小荒井衛）を使用している．
(6) 参考文献：
・岡谷隆基・乙井康成・中埜貴元・小荒井衛（2013）新潟県出雲崎地区における航空レーザ計測デー
タによる森林の 3 次元要素の抽出．写真測量とリモートセンシング，第 52 巻，第 2 号，pp.5668．
・今井 久（2008）樹木根系の斜面崩壊抑止効果に関する調査研究，ハザマ研究年報，pp.35-53．
表 1：毎木調査結果と ENVI LiDAR での樹木抽出率

表２：毎木調査結果と DCHM の差分での樹木抽出率

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C 01
小児科病棟集約化に伴う患者アクセスの変化
江原 朗
広島国際大学 健康科学部
連絡先: <a-ehara@hirokoku-u.ac.jp> Web: <https://www.hirokoku-u.ac.jp/>(1) 動機：2019 年 4 月施行の改正労働基準法により，日本の労働者における労働時間の上限規制が導入された．医師に関しては，5 年の猶予を経て2024 年 4 月から上限規制が実施される．これまで上限がなかった勤務医に上限規制が導入されれば，集約化により医師を基幹病院に集めざるを得なくなる．したがって，住⺠の病院へのアクセスも悪化せざるをえない．
病院小児科においては，大規模病院では小児科
専門病棟，小規模な病院では小児科と他の診療科（内科，産婦人科など）との混合病棟の形態を取っていることが多い．そこで，小児科の入院機能が小児科専門病棟のある病院だけに集約化された場合，最も近い小児科病棟を有する病院までの距離がどう変化するかシミュレートした．
(2) 方法：小児科病棟（専門病棟および混合病棟）が所在する市町村は令和 2 年病床機能報告（厚生労働省）から，引用した．各市町村の人口重心（住⺠の居住地の北緯・東経の平均値）は総務省「我が国の人口重心 −平成 27 年国勢調査結果から−」，市町村の小児人口（0〜14 歳）は「平成 27
年国勢調査」から引用した．小児科病棟（専門病棟または混合病棟）を有する市町村（東京 23 区
は各区を 1 市扱いとした）の人口重心から 10 キロおよび 20 キロ圏内に所在する市町村（人口重
心を代表値とする）を同定し，圏域内の居住人口の割合を計算した．市町村間の直線距離は，人口重心の緯度経度の差から計算した．なお，福島県
内の 4 自治体は除外した．具体的な計算は，
Jupyter Lab（Python３）を用いて行った．
(3) 結果：表 1 に小児科病棟を有する市町村までの距
離の平均値，カバーする小児人口を 10 ㎞圏内，
20 ㎞圏内に分けて示す．
小児科専用病棟を持つ市町村は全国に 288，小児科専用病棟ないしは小児科混合病棟（他科と共用の病棟）を有する市町村は全国に 531 存在した．
各市町村の人口重心を用いて小児科病棟のある市町村までの最短距離を全市町村について解
析すると，
 小児科専門病棟または小児科混合病棟を有する
市町村までの平均距離は 13.9 ㎞，10 ㎞圏内小児
人口は全国の 90.6%，20 ㎞圏内小児人口は 97.2%
であった．
 集約化して小児科専用病棟のある病院だけに病院小児科を集約したと仮定すると，これらの病棟のある市町村までの平均距離は 22.7 ㎞，10 ㎞圏内の小児人口は全国の 79.4%，20 ㎞圏内の小児
人口は 91.0%であった．
表 1：小児科病棟までのアクセス
平均
10 km
20 ㎞
市町村
距離
圏内
圏内
混合病棟
531
13.9
90.6%
97.2%
/専門病棟
専門病棟

288

22.7

79.4%

91.0%

小児科病床のある市町村を 531 から 288 に 54%にしても，10 ㎞圏内小児人口は 90.6%から 79.4%に約 1 割減るだけであった．
もし，各病院の担当する国土面積が均等である
場合，小児科病棟を有する市町村数が 54％になるなら担当面積は 1.85 倍（1/0.54）倍になるはずである．面積の次元は距離の 2 乗であるので，距離はその平方根である 1.36 倍になるはずである．
実際には 1.63 倍（22.7 km/13.9 km）と 1.36 倍を上回っていた．しかし，小児科専門病棟のある市
町村は人口密度の高い都市部に多いため，集約化によっても 10 ㎞や 20 ㎞の圏域内に居住する小児の割合が極端には減少しなかった．
(4)使用したデータ：
・「令和 2 年病床機能報告」厚生労働省
・「我が国の人口重心 −平成 27 年国勢調査結果から−」総務省
・「平成 27 年国勢調査人口等基本集計」総務省(5)謝辞：ご意見をいただきましたテキサス大学ペト
ロスキー・トミオ先生に深謝いたします．
(6)参考文献：
Westra E (2016) GIS. In: Westra E, eds. Python
geospatial development, 3rd eds. Birmingham: Packt
publishing, pp15–45.
(7) 関連文献：Ehara A (2018). Children’s access to major
hospitals estimated to provide pediatric inpatient
services 24 h a day in Japan. European Journal of
Pediatrics, 177, 559-565.

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C SIS DAYS 2021

C 02
夜間光データを用いた人流推定手法の検討

-40

-50

-60

-60

-80

-70

-100

-80
2021年6月-40

2021年5月-20

2021年4月-30

2021年3月

0

2021年2月-20

2021年1月

20

2020年12月-10

2020年11月

40

2020年10月

0

2020年9月

60

2020年8月(1) 動機：新型コロナウイルスの感染拡大対策として，不要不急の外出自粛や三密を避けることが求められている．中でも，スマホの位置情報を用いて推計された人口変化率は，人の密集度合いを表す指標として一般的に認知されるようになった．
しかし，広範囲で人流動態を把握するためには，
位置情報の入手可能性や匿名性の確保，データ収集コストの増大などの課題がある．社会経済活動の度合いを間接的に表すデータとして，人工衛星により夜間における地表付近の輝度を観測した
夜間光データがある．夜間光は，全球で日々観測されているため，輝度と人口変化率との相関が高ければ，夜間光を用いて位置情報取得や通信環境に依存しない汎用的な人流推定手法となりうる
可能性がある．そこで，本研究では，輝度変化率と人口変化率との相関性評価を行った．
(2) 方法：人流データは，内閣官房が公開している主
要駅・繁華街における人口変化率を用いた．本研
究では，docomo によるデータ（2020 年 5 月 1 日〜2021 年 6 月 30 日，15 時台の人口変化率，94 地点）と，Agoop によるデータ（2020 年 8 月 12 日
〜2021 年 6 月 30 日，21 時台の人口変化率，45 地点）がある．夜間光データは，人工衛星 Suomi-NPPに搭載されたセンサ VIIRS により観測された輝度データから，人流データの地点が含まれる画素の値を抽出した．このとき，夜間光は真夜中過ぎに観測されるが，人口変化率は 15 時台の観測値であるため，夜間光を前日の輝度として日付をずらして使用した．また，人口変化率は感染拡大前（2020 年 1 月 18 日〜2 月 14 日）と比較した平日/休日の割合であるため，同期間の輝度を基準として輝度変化率を算出した．最後に，人口変化率と輝度変化率とを，集計単位別（日，週，月）に相関係数を比較した．
表 1：相関係数の算出結果（docomo）
集計単位
日
週
月
平均
0.043
0.135
0.206
最大
0.238
0.437
0.555
最小
-0.196-0.413-0.491
表 2：相関係数の算出結果（Agoop）
集計単位
日
週
月
平均
0.011
0.060
0.093
最大
0.260
0.488
0.673
最小
-0.169 -0.316 -0.552

人口増減率 (% )杉本 賢二 1，松村 寛一郎 2，一ノ瀬 俊明 3
大阪工業大学 工学部，2 東京農業大学 生物産業学部，3 国立環境研究所
連絡先: <kenji.sugimoto@oit.ac.jp>

輝度変化率(% )1

図 1：東京駅における輝度及び人口変化率（Agoop）の推移(3) 結果：輝度変化と人口変化率との相関係数について，表 1 に docomo を用いた算出結果を，表 2 にAgoop を用いた算出結果を示す．観測地点・時間が異なるため単純比較は難しいが，両者とも日別の相関係数は低い値にとどまるが，週や月単位で集計すると強い相関性が得られることが明らかになった．これは，輝度が上空の雲量や月光といった，気象条件による影響を平滑にできたためであると考えられる．一方で，相関係数が 0 に近い値や負値となる地点も見られた．図-1 に，東京駅付近における輝度及び人口変化率（Agoop）の推移を示す．図中で背景が赤色の箇所は，緊急事態
宣言の期間を表している．人口変化率は期間の始めに大きく減少し，徐々に増加している一方で，輝度は現象傾向にある．このように，都市部では飲食店等が営業自粛しているが，人口はさほど減
少していないことが，輝度変化率と人口変化率との相関関係が弱くなった要因であると推測される．以上のように，輝度と人口変化率には一定の相関関係があるものの，間接的に人流を把握するためには，他地域での適用や精度検証が求められる．
(4) 使用したデータ：
・「新型コロナウイルス感染症対策 人口減少率」内
閣官房
・「 Nightly DNB Mosaic 」 Earth Observation Group,
Payne Institute for Public Policy(5) 謝辞：本研究は，科研費補助金（19K12434）の支援を受けて実施した．また，東京大学 CSIS 共同
研究（No.922）の成果の一部である．ここに記して謝意を表する．

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C 03

オープンデータを活用した居住地としての小地域評価手法の検討
川向 肇 1，田中 有理 2，岩場 貴司 2，
兵庫県立大学 社会情報科学部，2 東急不動産株式会社
連絡先: <kawamukai@sis.u-hyogo.ac.jp> Web: <https://www.u-hyogo.ac.jp/gsis/>1(1) 動機：従来，住みやすさや住⺠の幸福度など地域の定量的評価は行われてきたが，その大半は市区町村での集計済み統計データを利用したもの（中村, 2002），特定層の住⺠と地域の⽣活利便施設との関係性に着目するもの（山岸ほか, 2013），あるいは⺠間事業者によるアンケート調査等による地域評価が大半である．ところで「官⺠データ活用推進基本法」制定後，多くの市区町村で位置座標などを含む普遍的で客観的な空間的なオープ
ンデータの提供が開始される一方，情報提供者の偏りや評価バイアスの課題を含みつつも⺠間の情報提供事業者のサービスとして Web 上で公開された地域内の店舗や施設への一般利用者の評
価やコメントは地域における若年層を中心とした地域での消費行動に相当の影響を及ぼしている．
このような状況を踏まえ，自治体提供の DEM データや DSM データ，施設関連のオープンデータ
及び⺠間事業者が公開している施設の評価デー
タなどを活用し，若年層向け居住施設，具体的には学⽣寮の利用者の施設選択支援における地域評価に向けての検討事例を紹介する．従来，利用希望者に候補施設を紹介する際には，窓口の営業担当者に蓄積されたノウハウ，引き継ぎ資料等を元にした施設紹介，希望者に同行しての現地での案内により実施しているが，担当者間の較差が大きいという現実があり，定量化，評価の視覚化，
情報共有の実現により不動産紹介業務のシステ
ム化に資する技術開発を行った結果を紹介する．
(2) 方法：対象地域は学⽣寮が多数供給されている兵庫県⻄宮市の中央部とした．兵庫県が公開している 1 m 解像度 DEM データを用い，小地域単位の変動係数やレンジ等により，自転車や徒歩による通学時の容易さに影響すると考えられる地形の

図 1：⻄宮市の町丁目別 DEM の変動係数による地形

複雑さや斜度などを定量的に表現するとともに学⽣寮の利用者の利用希望が高く，学⽣寮の選択に影響する可能性が高いと思われる⺠間施設のうち，医療機関や薬局のアクセシビリティに加え，
⺠間事業者が一般の利用者からの評価を公開しているカフェなど，他の利用者による各店舗への評価が個別施設の利用選択に影響しやすい施設の評価に関する ArcGIS Online を利用した Web マップを作成し，学⽣寮利用者に対して学⽣寮の立地展開および潜在的な寮の入居者に対して通学経路に関する利便性に関する客観的な情報提供とサービス品質の安定化を試みた．
(3) 結果：図 1 は 1 ｍ解像度の DEM データを用いた対象地区の一部に関する変動係数による移動困難性指標に関する地域評価指標のマップの事例，
図 2 は学⽣の利用が多いカフェについて，個別カ
フェの公開されている評価値を利用した地域に関する評価分布についてのマップの事例である．
今後は入手可能な多数のデータを利用し，様々な不動産取引対象者への紹介事業に利用できるよう世代別あるいはライフステージ別に必要となる施設に関するマップを作成することで総合的な地域指標の構成を計画している．
(4) 使用したデータ：
・「エキテン」株式会社デザインワン・ジャパン
・「基盤地図情報」国土地理院
・「兵庫県_全域 DEM」兵庫県(5) 参考文献：
中村實（2002）比較研究-東北 6 県都：「住みやすさ」からみる都市の姿,「総合政策論集」，2 (1)，75 – 100．
山岸輝樹・鈴木雅之・広田直行・服部岑⽣（2013）
住宅地の⽣活利便性の評価による高齢者の暮ら
しの比較研究, 「日本建築学会計画系論文集」, 78(686)，801-806．

図 2：⻄宮市内のカフェの評価マップ（エキテンから入手したデータを基に独自作成）

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C 04

一時的な土地開発制限が商業立地に与える持続的影響：横浜市街地接収の事例
高野 佳佑
一般財団法人運輸総合研究所
連絡先: <s1211270.sk.tsukuba@gmail.com> Web: <https://researchmap.jp/k_takano>(1) 動機：用途の混在や無秩序な開発等に起因する，
都市内土地利用の効率性を損ねる外部不経済を是正する上では，ゾーニングを始めとする法的規制を導入することが必要である．一方で土地利用規制は，開発需要に応じた都市空間の柔軟かつ高度な利用を抑制する費用にもなりうる（Glaeser &Gyourko, 2018）．市街地開発を行う際の費用としての強い土地利用規制は，それが例え一時的なものであったとしても，持続的に商業立地に負の影響をもたらすだろうか．この問いを検証する為，
本研究では，太平洋戦争終結から朝鮮戦争停戦の時期に，最大 10 年に渡って米軍による大規模な中心市街地・港湾施設の接収を受けた横浜市の事
例を自然実験として利用した実証分析を行う．当
該期間中，接収地域内では日本人向けの商業活
動・居住は殆ど認められなかった．故に接収は，中心市街地での土地開発費用を一時的に無限大にする極端に強い土地利用規制の事例と捉えることができる．
(2) 方法：接収の持続的影響を計測する為，自然実験の代表的手法である，差分の差分法（difference-indifferences; DD）を用いる．具体的には，1947 年の「横浜復興都市計画」で指定された商業地域（中・⻄・南・神奈川・鶴見区内）を対象に，接収を受けた中心市街地の町丁目を処置群（接収というショックの影響を受けた地区），接収地域の外側にある町丁目を対照群（ショックの影響を受けなかった地区）と設定し，接収前後での事業所立
地傾向の変化を両群間で比較する．接収地域は，
図 1 の赤塗部で示す通りである．DD のアウトカ
ムは各町丁目の事業所数であるが，多くの町丁目
で観測値は 0 もしくはそれに近い値域に分布している．故に，式（1）で定式化される負の二項回帰に基づく DD を推定する．

𝐸𝐸�𝑦𝑦�� � � exp�𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡� � 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡� 𝛽𝛽� � 𝜌𝜌� � 𝜅𝜅� � (1)
ここで，𝐸𝐸�∙� は期待値，𝑦𝑦�� は町丁目 𝑖𝑖 での時点 𝑡𝑡の事業所数を表す．関心がある変数は，町丁目 𝑖𝑖
が接収地域内なら 1 を取るダミー変数 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡� と，
接収解除後の時点であれば 1 を取るダミー変数
𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎� との交差項である．その回帰係数 𝛽𝛽� は負になると予想する．𝜌𝜌� は全町丁目に共通の時点 𝑡𝑡
固有の要因（時点固定効果），𝜅𝜅� は町丁目 𝑖𝑖 に固有の時間不変の要因（町丁目固定効果）を表す．分析においては，接収前の時点を 1939 年，接収後の時点を 1959・1965 年と設定する．
(3) 結果：表 1 に示すのが，式（1）で定式化した DDの推定結果である．列（1）は接収解除後の観測値として 1959・1965 年の両時点をサンプルに含めた結果，列（2）は 1965 年のみを含めた結果である．全ての列で，処置変数（𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡� � 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡� ）の回帰係数は負であり，接収対象の町丁目では接収解除後において，事業所数が（相対的に）低水準となったことが示唆される．一方，回帰係数の値
は，1965 年を解除後の観測値として用いた際に比較的小さくなるが，依然として統計的に有意であり，接収の負の影響はある程度持続的であった
ことを示唆する結果である．
(4) 実証分析に使用したデータ：
・横浜商工会議所（1939）．横浜商工名鑑，昭和14 年版．
- 同（1959）．横浜商工名鑑，昭和 34 年版．
- 同（1965）．横浜商工名鑑，昭和 40 年版．
・横浜市（1954）．横浜港隣接地帯接収現況図．
(5) 引用文献：
Glaeser, E., & Gyourko, J. (2018). The economic
implications of housing supply. Journal of Economic
Perspectives, 32 (1), 3-30.
表 1：DD 推定結果
(1)

treat×after

(2)

事業所数

事業所数

(1939-1959&1965)(1939-1965)−0.656*** (0.102)−0.323*** (0.104)

町丁目固定効果

Yes

時点固定効果

Yes

Observations

1,059

706

Over-dispersion

12

23.9

注：***1%, **5%, *10%で統計的に有意．()内は標準誤
差．標準誤差は町丁目レベルでクラスターされている．

図 1：米軍の接収を受けた中心市街地域（赤塗部）

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C 05
地震リスク軽減と地価の空間パネルデータ分析
1

河端 瑞貴 1，直井 道生 1，安田 昌平 2
慶應義塾大学 経済学部，2 日本大学 経済学部
連絡先: <mizuki@econ.keio.ac.jp>(1) 動機：災害に強い都市づくりは，災害リスクの高い世界各地で重要な政策課題となっている．日本
では，建築物の耐震化や密集市街地の解消等，防災対策の都市整備が進められてきた．しかし，災害リスク情報と不動産価格に関する研究蓄積が進む一方で，地震リスクを軽減する都市整備の効果に着目した研究は少ない．地震リスク（特に延焼の危険がある火災リスク）の軽減は，当該地区の地価を上昇させる直接効果だけなく，周辺地区の地価を上昇させる間接（スピルオーバー）効果もある可能性がある．そこで本研究では，空間パネルデータモデルを用いて，地震リスクの軽減が地価に与える直接効果と間接（スピルオーバー）効果を推定し，地震リスクを軽減する都市整備の効果を定量的に評価した．
(2) 方法：対象地域は離島を除く東京都とする．地震
リスク指標には，町丁単位の東京都の「地震に関する地域危険度測定調査（以下，地域危険度と記す）」（2002，2008，2013，2018 年）と国土交通省の「地震時等に著しく危険な密集市街地（以下，密集市街地と記す）」（2012，2015，2016，2017 年）を用いる．ヘドニック・アプローチを採用し，被説明変数に公示地価（住宅地，対数）を用いた空間ダービンモデルに基づく時空間固定効果モデ
ル（Elhorst, 2014）を推定した．時間可変のコント
ロール変数には，最寄り駅までの距離（対数）と人口密度（対数）を用いた．
(3) 結果：地域危険度および密集市街地が住宅地地価に与える平均限界効果を表 1 に示す．空間固定効
果モデルの推定結果を見ると，建物倒壊危険度の直接効果は有意に負であるが，間接（スピルオーバー）効果は負だが有意ではなく，建物倒壊の影

響は局所的であることを示唆している．一方，火災危険度は直接効果，間接効果ともに有意に負であり，火災危険度を軽減すると，当該地区（町丁）だけでなく，周辺地区の地価が上昇することを示している．建物倒壊危険度と火災危険度を合わせた総合危険度の直接効果と間接効果は有意に負となっている．火災危険度と総合危険度の総合効
果（直接効果＋間接効果）は，それぞれの危険度
が 1 ランク下がると，間接効果が及ぶ範囲を 500
m 圏内とした場合（閾値 500 m）は 3.6％と 3.4%，
750 m 圏内とした場合（閾値 750 m）は 2.6％と3.0％上がることを示す．建物倒壊危険度，火災危
険度，総合危険度の総合効果は，いずれも標準固定効果モデルの平均限界効果よりも絶対値が大きい．推定値に基づくと，2012 年から 2017 年に生じた密集市街地解消の便益は，スピルオーバー効果を考慮しない場合で 1210 億円，スピルオー
バー効果を含めると閾値 500 m で 3630 億円，閾値 750 m で 2940 億円であった．
(4) 使用したデータ：
・「地震に関する地域危険度測定調査（2002，2008，2013，2018 年）」東京都都市整備局
・「地震時等に著しく危険な密集市街地（2012，2015，2016，2017 年）」国土交通省
・「地価公示」，「鉄道時系列」国土数値情報
・「住⺠基本台帳」東京都(5) 謝辞：本研究は JSPS 科研費 JP 20K01617，日本住
宅総合センター助成金，日本経済研究センター研
究奨励金を受けた．ここに謝意を表する．
(6) 参考文献：
Elhorst, P. (2014) Spatial Econometrics: From CrossSectional Data to Spatial Panels. Heidelberg: Springer．

表 1：地域危険度と密集市街地の平均限界効果
標準固定効果モデル

空間固定効果モデル
閾値500m総合効果

閾値750m
直接効果

間接効果

総合効果

直接効果

間接効果

地域危険度
建物倒壊危険度
火災危険度
総合危険度
密集市街地
N （地域危険度）
N （密集市街地）-0.016 **(0.008)-0.012 ***(0.004)-0.018 ***(0.004)-0.024-0.014 *(0.017)(0.008)-0.036 *** -0.017 ***(0.013)(0.006)-0.034 *** -0.016 ***(0.012)(0.006)-0.010(0.010)-0.020 ***(0.007)-0.018 **(0.007)-0.019-0.012 **(0.014)(0.005)-0.026 *** -0.009 **(0.010)(0.004)-0.030 *** -0.014 ***(0.009)(0.004)-0.006(0.010)-0.017 ***(0.006)-0.016 ***(0.006)-0.024 ***(0.008)
3,796
4,604

-0.073 *(0.041)
1,176
1,628

-0.043 *(0.024)-0.059 *(0.030)
2,748
3,552

-0.039 *(0.022)-0.031 *(0.018)-0.019 **(0.010)*p < 0.10, **p < 0.05, ***p < 0.01. 括弧内は標準誤差．標準固定効果モデルは空間ラグを含まない時空間固定効果モデル．

空間固定効果モデルは空間ダービンモデルに基づく時空間固定効果モデル．

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C 06
大規模災害時における住宅単位の経済的被害評価手法の開発

1

古谷 貴史 1，秋山 祐樹 2,3
東京都市大学大学院 総合理工学研究科，2 東京都市大学 建築都市デザイン学部
3
東京大学 空間情報科学研究センター
連絡先: <g2081624@tcu.ac.jp>(1) 動機：わが国では，自然災害の発生頻度が高いため，地震・水害等による物理的な被害評価手法の高度化が図られてきた．一方，自然災害による被害を考える際，物理的な被害のみならず，経済的被害を踏まえた災害リスク評価も重要である．特に住宅の被害は災害による直接被害額の大部分を占めるため，住宅の経済的被害を広域かつ詳細に評価することが重要である．しかし，内閣府（2013）による住宅の経済的被害評価をはじめ，既往研究の多くは評価結果がマクロな単位でなされており，住宅における被害額を広域かつ空間的に高い粒度で推計した事例は殆ど見られない．
さらに Nakashima et al.（2018）は，災害による経済的被害は，年収や貯蓄等の世帯の経済力によって格差が生じることを指摘している．そこで本研
究では，大規模災害時の住宅単位の損害額および世帯ごとの貯蓄高を推計することで，地域の経済力を考慮した住宅単位の経済的被害評価手法の開発を目的とする．
(2) 方法：本研究では，首都直下型地震を想定し，住宅の中でも⼾建て住宅を対象に，経済的被害評価を実施した．まず損害額の推計に必要な情報として，建物 1 棟 1 棟の構造を XGBoost による機械学習を用いて推定し，さらに既存の統計資料を組
み合わせ，築年代を推定した．次に，推定した建物構造および築年代に基づき住宅単位の損害額を推計した．さらに，既存の統計資料を組み合わせ，町丁字単位で世帯の貯蓄高を推計した．最後に，町丁字ごとに 1 世帯当たりの貯蓄高に対する損害額の比を算出することで，経済的な負担の地域格差を定量的に明らかにした．
(3) 結果：図 1 に首都直下型地震の想定震源地が都心直下南部となる場合における，半壊以上の被害を受ける建物 1 棟あたりの平均損害額を示す．1 棟
当たりの平均損害額が 1,000 万円を超える町丁字は関東地方の広い範囲に分布し，住宅の損害額の総額は約 20.4 兆円であった．これは内閣府が試算した被害額（2013）の 23.8 兆円と概ね一致する結果となった．次に，町丁字ごとに 1 世帯当たりの貯蓄高に対する損害額の比を算出した．図 2 にその結果を示す．1 世帯当たりの貯蓄高に占める
損害額の割合が 4 割未満となる地域が多い一方で，東京 23 区近郊は 1 世帯当たりの貯蓄高を超える損害額が出る地域が多くなることが分かった．今後は，より正確な経済的被害評価に向けて，
建物属性の推定精度を向上させる予定である．
(4) 使用したデータ：
・「国勢調査（2015 年）」総務省
・「住宅・土地統計調査（2018 年）」総務省
・「国土数値情報 用途地域データ」国土交通省
・「Zmap TOWN II（2016 年）」株式会社ゼンリン(5) 謝辞：本研究は東大 CSIS 共同研究 No.1049 による成果である．ここに記して謝意を表したい．
(6) 参考文献：
内閣府（2013），首都直下型地震の被害想定と対策について最終報告書）,<http://www.bousai.go.jp/jishin/syuto/taisaku_wg/pdf/syuto_wg_siryo03.pdf>．
（最終閲覧日 2021 年 9 月 5 日）
Nakashima, T., Okada, S., (2018) Financial
Imbalances in Regional Disaster Recovery Following
Earthquakes - Case Study Concerning Housing - Cost
Expenditures in Japan, Sustainability, 10(9), 3225, 123.

図 1：被害建物 1 棟当たりの平均損害額

図 2：1 世帯当たりの貯蓄高に対する損害額の比

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C 08
連続的・不連続な空間的異質性を分析する融合モデルの提案
彭 湛 1，井上 亮 1
東北大学 情報科学研究科
連絡先: <peng.zhan.p3@dc.tohoku.ac.jp>
1(1) 動機：地理空間データの分析を通した地域モニタリングに基づく政策決定への活用が都市・地域計
画分野における重要な研究課題の一つである．地
域モニタリング上の注目事項の一つは，社会経済現象の生成要因が場所により異なることに着目した，空間的異質性分析である．大都市圏のように多様な特徴を有する地域では，空間全域で連続的に変化する異質性と，行政境界，鉄道沿線などの特定の地域で不連続的に変化する異質性の 2
種類が同時に存在する．しかし，従来の分析手法
ではその片方しか考慮できないため，偏りのある推定結果に基づき地域特徴の解釈を誤る可能性がある．そのため，連続的・不連続な空間的異質性構造を同時に抽出する手法が必要である．
(2) 方法：連続的な空間的異質性に対して，地点毎に回帰係数を推定し，位置によって生成要因の影響が 徐 々 に変化 す る 空間構 造 を 捉える Spatially
Varying Coefficient（SVC）モデルがある．不連続な空間的異質性に対して，特定の地域区分に基づ
き各地域に異なる係数を設定したモデルが検討されてきた．二種類の空間的異質性を同時に検出するために，SVC の 1 つである Eigenvector spatial
filtering-SVC（ESF-SVC）とスパースモデリング手
法の 1 つである Fused LASSO を融合したモデルが提案される (田・井上, 2020)．また近年，ESFSVC モデルに変量効果を導入した random effects
ESF- SVC（RE-ESF-SVC）モデルに拡張され，連続的な空間的異質性の構造をより高い精度で分析できることが示されている（Murakami et al.,2017）
．そこで本研究は，より適切な連続的・不連
続な空間的異質性構造の抽出を目指し，RE-ESFSVC モデルと Fused LASSO の融合モデルを提案する．
提案モデルは，連続的な空間的異質性を，random
effects を導入した回帰係数で表現する同時に，分割した小地域のダミー変数のパラメータに対して隣接関係の L1 正則化項を加えた推定を行うことで，パラメータが同じ非 0 値を取る周辺地域と異質な小地域群を抽出できる．シミュレーション
実験によって，提案モデルと RE-ESF-SVC モデ
ル，Fused LASSO の推定結果を比較して提案手法の有用性を評価する．
(3) 結果：図 1 に各モデルで推定したパラメータの空間分布を示す．提案モデルでは，2 種類の空間的異質性を同時に抽出でき，それぞれ切片𝛽𝛽� と小地

域ダミーのパラメータ𝛽𝛽���� で表す．一方，REESF-SVC モデルの切片と Fused LASSO の小地域
ダミーのパラメータの推定結果から，2 種類の空間的異質性が混在しているパターンが見える．加えて，表 1 に各モデルの統計量を示す．他のモデルに比べ，提案モデルのパラメータ推定の RMSEと BIC が最も小さく，Adjusted R2 が最も大きく，
高い汎化性能と説明力を示す．また，残差のMoran’s I 統計量が 0 に近く，提案モデルは空間相関を十分に考慮できることが確認できる．以上
から，提案モデルは異なる空間的異質性を同時に抽出できることが確認された．
(4) 謝辞：本研究は JSPS 科研費 18H01552 および
21H01447 の助成を受けた．さらに本研究は東大
CSIS 共同研究 No.815 の成果の一部である．
(5) 参考文献：
田 皓一朗，井上 亮（2020）．異なる空間スケー
ルの異質性を考慮可能な分析法の提案~空間可変
パラメータモデルとスパースモデリングの融合
アプローチ．地理情報システム学会 学術研究発
表大会講演集，29：C24-1-3．CD-ROM．
Murakami, D., Yoshida, T., Seya, H., Griffith, D. A., &Yamagata, Y. (2017). A Moran coefficient-based
mixed effects approach to investigate spatially varying
relationships. Spatial Statistics, 19, 68-89.

図 1：各モデルのパラメータ空間分布
表 1：各モデルの統計量

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C 09

オープンデータと機械学習を用いた建物ごとの構造推定手法の開発
武田 直弥 1，古谷 貴史 2，秋山 祐樹 3,4
東京都市大学 工学部，2 東京都市大学大学院 総合理工学研究科，
3
東京都市大学 建築都市デザイン学部，4 東京大学 空間情報科学研究センター
連絡先: <g1818055@tcu.ac.jp>
1(1) 動機：南海トラフや首都直下型地震などの大規模地震の被害低減には，住宅の耐震化の取り組みを全国的に進めることが重要である．このような取り組みを自治体レベルで進めるためには，自治体
が事前に地震の被害状況を把握・推定した上で防災計画を立てていく必要がある．その際に建物の耐震性や防火性を決める重要な要素である建物
ごとの構造に関する情報は重要である（小川ほか，
2020）．しかし，建物ごとの構造に関する情報は一般に公開されていない場合が多い．そこで，本研究では機械学習を用いて建物ごとの構造推定を行い，信頼性の検証を行った．
(2) 方法：本研究は，建物ごとの構造情報が公開されている東京都世田谷区を対象地域とした．まず，世田谷区の住宅用途の建物を 1,000 件抽出し，抽出した建物に公開情報から建物構造を与えることで，機械学習に用いる教師データを作成した．
次に国勢調査（2015）と住宅土地統計調査（2018）等から作成した様々な地理空間情報を建物データに付与した．以上の処理により建物構造を説明するための説明変数を作成した．また，これらの説明変数には用途地域など一部の地域で欠損値が生じる可能性があるため，欠損値を扱うことのできる機械学習モデルである XGBoost (eXtreme
Gradient Boosting)を用いて建物構造の推定を行った．本研究のモデルでは，予め訓練用データと検証用データを 8:2 の比率で分割し，学習用データのみでモデルの学習を行った後，建物が非木造に分類される確率を算出し，その確率が 0.5 を超えるものを非木造と推定する手法でモデルの作成を行い，また，logloss (Logarithmic Loss) を評価指標に用いた．
(3) 結果：表 1 は世田谷区を対象に検証用データを用
いて，モデルの推定結果と真値とを集計したものである．この結果表から正答率，F 値を算出するとそれぞれ 92.00%，0.7519 となり，このモデルを用いることで建物構造を全体としては高い精度で推定することができた．次に，兵庫県神⼾市を対象に同モデルの汎化性能の検証を行った．先に用いたモデルで構造推定を行った兵庫県神⼾
市の建物データから丁町字ごとの木造率を算出
し，神⼾市都市計画基礎調査建物構造集計データから得られる丁町字ごとの木造率と比較した．図1 に真値の木造率と推定値の木造率の差を示す．

この結果から世田谷区と類似した特徴を持つ地
域は正しく推定できたが，それ以外の地域では精度に問題があることがわかった．今後は統計デー
タの存在しない地域の精度向上など，モデルの汎化性能の改善に取り組む．
(4) 使用したデータ：
・「Zmap TOWN II（2016 年度 Shape 版）」株式会
社ゼンリン
・「神⼾市都市計画基礎調査建物構造集計データ（2014 年）」G 空間情報センター
・「平成 27 年国勢調査」総務省統計局
・「平成 30 年住宅土地統計調査」総務省統計局(5) 謝辞：本研究は東大 CSIS 共同研究（No.884）の一環として実施した．ここに記して謝意を表した
い．
(6) 参考文献：
小川芳樹・沖拓弥・関本義秀・柴崎亮介（2020）
不動産に関する地理空間情報と建物画像を用いた建物の構造・築年代推定手法の検討．「人工知能学会全国大会論文集 34 回全国大会」，2P6-GS13-01．
表 1：世田谷区における検証用データの推定結果
検証データ

非木造

木造

23

11

34

木造[棟]

5

161

166

合計

28

172

200

非木造
教師

データの
建物数

推定構造数

[棟]

[棟]

図 1：兵庫県神⼾市における推定結果

[棟]

合計

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C10
街路の全方位画像ビッグデータを用いた地域分析
1

沖 拓弥 1，小川 芳樹 2
東京工業大学 環境・社会理工学院，2 東京大学 空間情報科学研究センター
連絡先: <oki.t.ab@m.titech.ac.jp> Web: <http://www.arch.titech.ac.jp/okiLab/>

画像から変換したパース画像を用いている）．パ(1) 動機：地域の特徴づけや地域分類の方法として，
ース画像は人間の視野に近いことから，例えば緑
これまでに様々なものが提案されてきた．しかし，（vegetation）の割合で見ると，必ずしも樹木や植高い空間解像度で広域を対象に分析を行うこと
栽の絶対量が多い街路で値が高くなっているとは困難であった．一方で近年，多種多様な建築・は限らず，街路を通行中にアイレベルで感じる緑
都市ビッグデータが比較的容易に入手可能となの多少が抽出できている．他にも例えば，歩道のるとともに，人工知能技術も急速に発展しており，整備度合い（sidewalk），街路のにぎわいや群集密これらを活用した新たな地域分析手法を検討す
度（person），天空率（sky）など，様々な地域分析ることの意義は大きい．そこで本研究では，車両（ウォーカビリティ評価，防犯・防災性能評価なに設置した全方位カメラで撮影した街路画像ビど）に応用できる可能性がある．今後は，本手法
ッグデータをもとに，深層学習による画像認識技を用いた世田谷区全域の街路景観評価や安全性術を用いた地域分析の手法を構築した．
評価に取り組む予定である．
(2) 方法：東京都世田谷区全域（一部，区外も含む）(4) 使用したデータ：で撮影された 178 万 9,821 枚の全方位画像（横5,400 pixel×縦 2,700 pixel，2.5 m 間隔で撮影）か・「全方位画像」株式会社ゼンリン
ら，一部の画像をサンプリングして分析に用いた． (5) 謝辞：株式会社ゼンリンには本研究で必須となる
まず，画像認識用の学習済み深層学習モデル
全方位画像データを提供して頂いた．さらに本研（VGG16：Simonyan and Zisserman, 2014）を特徴量
究は，2020 年度東工大挑戦的研究賞に関する研抽出器として用い，街路画像の特徴量に基づく地究課題，および，東大 CSIS 共同研究 No.992 およ
域分類手法を構築した．次に，CityScapes データ
び No.1042 の一部として実施した．ここに記してセット（Cordts et. al., 2016）を学習させた DeepLab
謝意を表す．
V3+モデル（Chen et. al., 2018）を用いた Semantic(6) 参考文献：
segmentation（画素単位の自動意味づけ）により，
K. Simonyan and A. Zisserman (2014) Very Deep
各撮影地点における街路構成要素（建物，道路，
Convolutional Networks for Large-Scale Image
塀，植栽，空，街灯など）の構成比を算出し，こRecognition, arXiv:1409.1556.
れをもとに街路の景観や安全性等を評価した．
M. Cordts, et. al. (2016) The Cityscapes Dataset for(3) 結果：VGG16 モデルで抽出した 4,096 次元の特Semantic Urban Scene Understanding. （2020.8.31 参照）<https://www.cityscapes-dataset.com>
徴ベクトルに基づき，k-means++法を用いて，連L. Chen, et. al. (2018) Encoder-Decoder with Atrous
続する 4,689 枚の画像を 10 個のクラスタに分類
Separable Convolution for Semantic Image
した結果を図 1 に示す．同一街路上の画像は概ね
Segmentation, arXiv:1802.02611.
同一のクラスタに分類されているが，所属クラス
タが頻繁に変動するケースも一部見受けられる．
図 2 には，Semantic segmentation に基づく街路構
成要素割合の可視化結果を示す（ここでは全方位

図 1：全方位画像を用いた街路のクラスタリング結果

図 2：Semantic segmentation による街路の特徴の可視化※棒の⻑さと⾊は画像中の各構成要素の多さに対応．

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C11
地域の特性の変化が小売業に及ぼす影響の分析⻄堀 泰英
大阪工業大学連絡先: <yasuhide.nishihori@oit.ac.jp> Web: <http://oit.ac.jp/>(1) 動機：近年，小売業の社会的な重要性が指摘されている．例えば石原（2019）は小売業がもつ外部性を指摘し，小売業とともにまちづくりに取り組
むべきと主張している．満園（2015）は小売業と社会は「消費」「労働」「地域」の形で影響していることを指摘した．杉田（2008）は，買い物難⺠
の問題は規制緩和と自動車社会化の結果生じたことを示したが，地域公共交通の衰退も相まって今後さらに問題が深刻化する恐れもある．こうした中，コンパクトシティ・プラス・ネットワーク
や，歩いて暮らせるまちづくりが推進されている．
集約型都市の拠点や歩いて行ける場所には，小売業を含む商業機能が存在することが想定される．
今後のまちづくりを進めるうえでも，小売業が重要な役割を果たすものと考えられる．
小売業の発展や衰退といった動向は，地域によって異なる．その動向に影響する要因を明らかにすることは，今後の小売業の育成や支援のあり方を検討する際の示唆となることが期待される．そこ
で本稿では，地域の特性が小売業に及ぼす影響の分析を行った．
(2) 方法：本稿では，小売業の動向を地域単位で分析する．小売業の動向に影響する要因には様々なものが考えられるが，ここではまず，歩いて暮らせ
るまちづくりの観点から徒歩分担率，そして大型小売店の出店状況を考慮する．
対象地域は，徒歩分担率を取得可能な第 4 回京阪
神都市圏パーソントリップ（以下，PT）調査の対象地域（小ゾーン：概ね市区町村単位）とし，2000
年頃から 2010 年頃までの変化を分析する．商業
統計 500 m メッシュ（2002 年，2014 年）を用いて PT ゾーン単位で集約し，各ゾーンの小売業全体の販売額を把握する．徒歩分担率は，第 4 回（2000 年）と第 5 回（2010 年）の PT 調査データから把握する．大型小売店の出店状況は，大型小売店データ（2010 年版）より，2000 年から 2010
年までに新規開業した店舗の有無を把握した．
(3) 結果：図 1 は，徒歩分担率を販売額の変化率の関係を 2000 年以降 2010 年までの大型小売店の新規出店の有無別に示している．新規出店があった
地域では徒歩分担率が高いほど販売額の変化率が比較的大きい傾向があるが，新規出店がない地
域では徒歩分担率との関係は見られない．図 2 は，徒歩分担率の変化（差）と販売額の変化率の関係である．新規出店がある地域では，徒歩分担率が上がる地域で顕著に販売額の変化率が大きくなっている．徒歩分担率と販売額の間に関係性が存在することを示唆する結果が得られた．
今後は本稿で考慮した以外の要因の考慮や，さらに細かい地域での分析を進めたい．
(4) 使用したデータ：
・「商業統計メッシュデータ」（一財）経済産業調
査会，経済産業省
・「大型小売店データ」東洋経済新報社
・「京阪神都市圏 PT 調査」国土交通省(5) 謝辞：本研究は東大 CSIS 共同研究 No.972 の一部として実施し，商業統計メッシュデータ，大型小売店データの提供を受けた．また，国土数値情報
より PT データを取得した．本研究の一部は，科研費（20K14856）の助成により行われた．ここに記して謝意を表したい．
(6) 参考文献：
石原武政（2019）小売業の外部性と地域貢献．
「マーケティングジャーナル」，38（3），6-16．
満園勇（2015）『商店街はいま必要なのか』，講談社現代新書．
杉田聡（2008）『買い物難⺠−もうひとつの高齢者問題』，大月書店．

200%

200%
180%

160%

新規出店なし140%
120%

y = 1.3859x + 0.508
R² = 0.0395

100%

新規出店あり線形 (新規出
店なし)

80%

線形 (新規出
店あり)

60%
40%

y = -0.1815x + 0.6392
R² = 0.0006

20%
0%
0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

徒歩分担率（2010）

図 1：徒歩分担率と販売額変化率の関係

小売業販売額の変化率（2014÷2002）

小売業販売額の変化率（2014÷2002）

180%

y = 4.8967x + 0.8855
R² = 0.1527

160%

新規出店なし140%
新規出店あり120%
100%

線形 (新規出
店なし)

80%

線形 (新規出
店あり)

60%
40%

y = -0.2393x + 0.6004
R² = 0.0005

20%
0%
-20%

-15%

-10%

-5%

0%

5%

10%

15%

20%

徒歩分担率の変化（2010－2000）

図 2：徒歩分担率の変化と販売額変化率の関係

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C12

住宅土地統計のダウンスケーリングによる地域メッシュ単位の世帯所得データの開発
山中 惇矢 1，古谷 貴史 2，秋山 祐樹３,４
東京都市大学 工学部，2 東京都市大学大学院 総合理工学研究科，
3
東京都市大学 建築都市デザイン学部，4 東京大学 空間情報科学研究センター
連絡先: <g1818100@tcu.ac.jp>
1(1) 動機：町丁字や地域メッシュ単位の空間統計は，地域の現状を把握する上で有用な情報である．その一方で，近年では建物単位や人単位といった従来の空間統計よりも時空間的に高精細な空間情報が利用可能になりつつある（秋山，2019）．また，近年では携帯電話の移動履歴のビッグデータ（モバイルビッグデータ）も利用可能になり，これらの情報と既存統計を組み合わせて，各ユーザの個人属性を推定することで，新しい空間統計の開発も試みられている（Cheng et al., 2017 など）.
このように利用可能な空間情報の空間的粒度が高精細化しつつある状況において，既存統計の空
間粒度をいかにして高精細化するべきかということは，重要な課題となりつつある．そこで本研
究では，既存統計を組み合わせることで市区町村
単位集計の住宅・土地統計調査を地域メッシュ単位集計に高精細化（ダウンスケーリング）し，地域メッシュ単位の所得データを全国整備する技術を開発した．
(2)方法：まず，住宅・土地統計調査から住宅の所有
関係別の世帯の年間収入階級別世帯数（市区町村別）を取得する．次に，国勢調査から住宅所有形
式別の世帯数（町丁字別）を取得する．これらの情報に基づき，小地域（町丁字）毎の年間収入階
級別世帯割合を推定する．続いて，国勢調査から
町丁字と５次メッシュのポリゴンデータを抽出し，それらポリゴンデータを空間結合（ユニオン）
する．生成された領域の面積を算出し，面積按分することによって，町丁字別の年間収入階級別世
帯数を 250ｍメッシュ別に世帯数割合に変換する．
以上の結果，市区町村別の世帯年収を 250ｍメッ
シュ別の世帯年収へダウンスケーリングする技
術が実現した．さらに，国勢調査から５次メッシ
ュ毎の人口数を抽出し，5 次メッシュ別の 1 人あたりの平均年収の推定を行った．
(3) 結果：図 1 に 5 次メッシュ毎に集計した 1 人あたりの推定年収を示す．所得の高い地域が東京都心や主要駅周辺に偏在していることが分かる．また，2019 年の東京都全域の「ポイント型流動人口データ」（株式会社 Agoop）から推定した各ユーザの居住地情報と各人の移動履歴の情報を組み合わせることで，任意の時間における来訪者の平均収入の推定を試みた．図 2 に 18 時の東京都在住の来訪者による推定年収分布を示す．このように既存統計をダウンスケーリングすることにより，モバイルビッグデータと既存統計を結合することも可能になった．今後はダウンスケーリングした結果の信頼性検証を進めるとともに，他の統計にも同手法を適用できないか検討を進める．
(4) 使用したデータ：
・「住宅・土地統計調査（平成 30 年）」総務省統計局
・「国勢調査（平成 27 年）」総務省統計局
・「ポイント型流動人口データ（2019 年）」株式会
社 Agoop(5) 謝辞：本研究は科研費・挑戦的研究（萌芽）（19K21660）の助成を受けて実施した．また「ポイント型流動人口データ」を株式会社 Agoop より提供を受けた．以上，ここに記して謝意を表す．
(6) 参考文献：
秋山祐樹（2019）ビッグデータは何を語るか？〜
地理学×ビッグデータの可能性とその将来展望．
「地理空間」, 12 (3), 159- 178.
Cheng, X, Fang, L, Hong, X and Yang, L. (2017).
Exploiting Mobile Big Data: Sources, Features, andApplications. IEEE Network, 31(1), 72-79.

図１：１人あたりの平均年収の推定結果（東京 23 区とその周辺・５次メッシュ集計）

図 2：18 時における東京都在住の来訪者による推定平均
年収（4 次メッシュ単位）

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C13

建物データを活用した下水道処理区の広域化・共同化に関する可能性
秋山千亜紀 1，秋山 祐樹 2，佐藤 大誓 3
筑波大学 生命環境系，2 東京都市大学 建築都市デザイン学部，3LocationMind 株式会社
連絡先: <akiyama.chiaki@geoenv.tsukuba.ac.jp> Web: <https://akiyama-lab.jp/chiaki/index.html>

1(1) 動機：我が国では水質汚濁の改善のため，水質汚濁防止法等の法整備とともに下水道や浄化槽等の整備・普及を進めてきた．これらの排水処理施設の多くは⾼度経済成⻑期に計画され，現在では多くの施設で更新や再整備等が検討されている．
そこで本研究では，将来的な下水処理施設の広域化・共同化の可能性を検討するため，広域な処理区を有する汚水処理施設である流域下水道事業を対象に，夜間人口及び昼間人口の比率を推定することで実質的な利用者の数を推定することを目的とする．これまで昼間人口の重要性は認識されていたものの，実際に昼間人口を把握することは困難であった．それに対して本研究では，建物
ポイントデータの「用途」とモバイルビッグデー
タを援用することで，昼間・夜間の下水処理区内の人口を把握し，利用実態に迫ろうとするものである．
(2) 方法：対象地域は関東地方の流域下水道事業の処理区とする．まず住宅地図（2016 年）から建物ポ
イントデータを作成し,建物の用途に応じて,国勢調査から夜間人口を,モバイルビッグデータ注）から勤務地とその他に滞留している人口を非在宅人口と定義し,建物の用途ごとに人口を結合した．
その後，夜間・非定住人口が結合された建物ポイ
ントデータを秋山（2019）で構築した「流域下水道処理区ポリゴン（2015）」に空間結合し，処理区毎の想定使用者数を示す処理区人口と比較する．
(3) 結果：図 2 に図 1 で得られた結果を元に作成した流域下水道の処理区ごとの処理区人口に占める非在宅人口の割合を示す．次の段階として，昼間，
つまり非在宅人口が滞留期間中に下水道をどの

図 1：本研究の流れ程度利用しているか利用実態の把握を進めたい．
(4) 使用したデータ：
・「Zmap TOWN II（2016 年）」株式会社ゼンリン
・「国勢調査（2015 年）」総務省統計局
・「LocationMind xPop（2019 年 1 ⽉〜2019 年 12⽉）」LocationMind 株式会社
(5) 謝 辞 ： 本 研 究 は 科 研 費 ・ 若 手 研 究 JSPS
（19K20503）・基盤研究(C)JSPS(21K12362)の助成を受けて実施した研究成果である．さらに本研究は東大 CSIS 共同研究 No. 1114 の成果の一部として実施した．ここに記して謝意を表したい．
(6) 注釈：本研究で使用したモバイルビッグデータはLocationMind 株 式 会 社 か ら 提 供 を 受 け た「LocationMind xPop」データを使用した．このデータは NTT ドコモが提供するアプリケーション（ドコモ地図ナビサービス（地図アプリ・ご当地ガイド）等の一部のアプリ）の利用者より，許諾を得た上で送信される携帯電話の位置情報を，NTT ドコモが総体的かつ統計的に加工を行ったデータである．位置情報は最短 5 分毎に測位される GPS データ（緯度経度情報）であり，個人を特定する情報は含まれない．
(7) 参考文献：
秋山千亜紀（2019）将来推計人口に基づいた下水道事業の持続可能性の検討．「環境科学会誌」,
32(2), 46-52.
Akiyama, Y. and Ogawa, Y., (2019) Development of
Building Micro Geodata for earthquake damage
estimation. IGARSS 2019 Proceedings, 5528-5531.

図 2：関東地方における流域下水道処理区ごとの処
理区人口に占める非在宅人口の割合

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C14
空室率で見る東京オフィス市場の時空間的変動
1

松尾 和史 1，堤 盛人 2，今関 豊和 3
筑波大学大学院 システム情報工学研究群，2 筑波大学 システム情報系，
3
株式会社オフィスビル総合研究所
連絡先: <s2020445@s.tsukuba.ac.jp>(1) 動機：オフィス市場を考える上で，最も代表的な指標として賃料と空室率がある．住宅市場とは異なり，オフィス賃料は，貸主が交渉を優位に進めるために秘匿するケースが多く，十分なサンプルを得ることが難しい．対して，オフィス空室率は，貸主が空室情報を秘匿するインセンティブが大きくないため，極めて高い精度で推定できる指標である．しかし，現在，一般に公開されているオ
フィス空室率指標は，いずれも空間単位が広く，詳細な地域ごとの市況判断には適さない．そこで，
本稿では，より詳細なオフィス空室率データを構
築すると共に，過去 20 年間における空間詳細な
オフィス市況の変動について，探索的空間データ
解析(Anselin, 1995)および空間計量経済学の手法を適用し，明らかにした．
(2) 方法：対象地域は東京 23 区内において，オフィ
スビルが一定程度密集する 500m メッシュとする．
はじめに，三幸エステート株式会社が保有する
2000 第 1 四半期から 2021 年第 2 四半期までの個
別オフィスビル単位の募集（空室）床面積，貸付
総面積のデータを基に，メッシュ単位の空室率を推定する．次に，探索的空間データ解析の手法を用いて，各時点における空室率が局所的に高い水準となっている地域(HH; High-High)や，局所的に低い水準となっている地域(Low-Low; LL)を特定した．また，これらの空間パターンの時系列変化について，遷移割合等を用いて，特徴を整理した．
最後に HH になりやすい地域の特徴について，経済センサスのデータも含め，空間計量経済モデルを用いて，回帰分析を行った．なお，一連の分析に用いる空間重み行列は，各メッシュの中心を代表点として，4 ㎞を閾値とした距離逆数法により定義した．
(3) 結果：金融危機前後と，COVID-19 感染拡大前後の空間パターンの分布に着目すると，どちらも，ショック後に渋谷駅周辺の地域で HH が集積しており，類似した傾向が読み取れる（図 1）．また，回帰分析の結果，空室率の水準が高く，築年の古いビルが密集し，平均的な事業所の規模が小さい
地域が HH になる確率が高いことが明らかになった（表 1）．今後は，小地域単位の地域区分に基づく空室率指標を整え，時空間変動のモデル化に取り組みたい．

図１：ショック前後の空間パターンの分布
表１：HH 確率を従属変数とした回帰分析

βstd.err
空間ラグモデルIntercept-26.954.06 ***
5.00
0.25 ***
平均空室率(％)
0.35
0.15 **
平均築年数(年)-0.06
0.02 ***
平均従業者数（人/所）
従業者構成比(%)
0.01
0.04
Ｇ情報通信業-0.12
0.06 *
Ｈ運輸業.郵便業-0.05
0.05
Ｊ金融業.保険業
0.03
0.06
Ｋ不動産業.物品賃貸業
0.00
0.05
Ｌ学術研究.専門.技術サービス業
0.04
0.04
Ｒサービス業
Rho
0.77
***
428
N
356.23***LM*p<0.1; **p<0.05: ***p<0.01(4) 使用したデータ：」総務省
・「経済センサス活動調査（2016 年）
・「オフィスマーケットデータ（2000 年 1 ⽉〜
2021 年 4 ⽉）
」三幸エステート株式会社(5) 参考文献：
Anselin, L. (1995) Local Indicators of Spatial
Association—LISA. Geographical Analysis, 27(2),93- 115.

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C15

人口流動統計の発生集中量に基づく市区町村の地域特性の類型化に関する一考察
今井 龍一 1，松島 敏和 2，○野崎 琉加 3
法政大学 デザイン工学部／東京大学空間情報科学研究センター，
2
中央復建コンサルタンツ株式会社，3 法政大学大学院 デザイン工学研究科
連絡先: <ryuichi.imai.73@hosei.ac.jp>
1(1) 動機：交通ビッグデータは人口動態のモニタリン
グの観点では活用が進みつつあるものの，これに加えて地域の課題解決に向けた施策展開に必要となる地域計画にも活用できると考える．地域計
画では，主に国勢調査やパーソントリップ調査が基礎情報として活用されているが，これらの統計
調査は調査間隔が⻑く，調査範囲が限られている等の課題を有する．そのため，日々変化する都市の現状を十分に把握できず，必ずしも定量的・科学的な根拠に立脚した施策展開がなされているとはいえないこともある．以上より，本研究の目的は，24 時間 365 日データを取得可能である交通ビッグデータのみを用いて，地域計画を策定する上で欠かせない都市のエリア分けを試みることとした．市区町村を地域特性別に類型化することにより，都市圏における地域の発展の程度の分布を把握でき，地域計画の策定等に寄与できると考える．
(2) 方法：本研究では，携帯電話基地局の運用データのモバイル空間統計の一種である人口流動統計を利用した．人口流動統計は人の動きの統計デー
タで，ゾーン間の流動人口（トリップの OD 量）を把握できるデータである．研究の対象地域は，三大都市圏のひとつで社会経済活動の活発な近畿圏（2 府 4 県）に設定した．
本研究では，人口流動統計の OD 量における特性を基に市区町村を「都心部」，「都心周辺・郊外部」および「地方部」に類型化する手法を考案した．まず，人口流動統計から近畿圏の 245 市区町
村における 6 時，7 時および 8 時台の「集中量」と「集中量から発生量を引いた値」を算出した．
次に，算出した 2 つのデータを基に市区町村を

図 1：市区町村の分類イメージ「都心部」，「都心周辺部」，「打ち消し部」，「郊外部」および「地方部」の 5 地域に分類した．分類
イメージを図 1 に示す．最後に，分類結果が重複する市区町村が一定程度あったため，「都心周辺部」，「打ち消し部」および「郊外部」を統合し，「都心周辺・郊外部」とした．
(3) 結果：国勢調査の人口密度，昼夜率および産業構成のクラスター分析によって作成された地域分
類（松島，2017）と，考案手法による地域分類とを比較した．それぞれの地域分類結果を図 2 に示す．図 2 より，両データの地域分類の結果がほぼ類似していることを確認できた．以上より，人口流動統計を活用した考案手法によって，地域特性を推定できることが示された．今後は，人口流動
統計以外の交通ビッグデータでの適用可能性を調査する．
(4) 謝辞：中央復建コンサルタンツ株式会社 和田翔
氏，中矢昌希氏，朝日放送テレビ株式会社 ⽊⼾崇之氏，琉球大学 神谷大介准教授，株式会社 NTT
ドコモ 永田智大氏，関⻄大学 山本雄平助教，大阪経済大学 井上晴可講師には多大なるご協力および貴重なご意見を賜った．また，本研究は東大
CSIS 共同研究 No.1074 としても実施した．ここに記して謝意を表したい．
(5) 参考文献：
松島敏和（2017）インフラオープンデータ・ビッ
クデータ利活用ワークショップ 活動報告④PT
調 査 デ ー タ と 可 視 化 事 例 の 紹 介 ＜https://committees.jsce.or.jp/cceips17/system/files/%
E6%B4%BB%E5%8B%95%E5%A0%B1%E5%91%
8A4_%E6%9D%BE%E5%B3%B6_20171214.pdf＞．

図 2：考案手法による地域分類（左）と複数データのクラスター分析による地域分類（右）R e se a rch A bst rac t s on
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C16
⺟⼦世帯への公的⽀援の地域格差

1

柴辻 優樹 1，河端 瑞貴 2
慶應義塾大学大学院 経済学研究科／日本学術振興会特別研究員（DC1），2 慶應義塾大学 経済学部
連絡先: <yuuki.sh.eco@keio.jp>(1) 動機：本研究は日本全国の⾃治体を対象に，⺟⼦世帯の空間クラスターと公的⽀援の実施状況の地域格差を分析する．日本の⺟⼦世帯の多くは経済的困難に直面している．労働政策研究・研修機
構の「⼦どものいる世帯の生活状況および保護者の就業に関する調査 2018（第 5 回⼦育て世帯全国調査）」によると，⺟⼦世帯の相対的貧困率は2018 年で 51.4%と非常に高い．近藤（2013）は，⾃治体が実施する⺟⼦世帯への公的⽀援には地域格差があることを指摘している．しかし，どのような地域で⽀援が不十分であるか実態は明らかでない．本研究は，柴辻・河端（2020）を発展させ，⺟⼦世帯の空間クラスター分析の精緻化に加え，新たに公的⽀援の実施状況と，⾃治体の社会経済的特性との関連性を分析した．
(2) 方法：分析年は 2010 年と 2015 年，分析対象は全国の⾃治体（市町村と東京都特別区）とする．まず，⾃治体単位の⺟⼦世帯率について，経験ベイズ法に基づく補正を行った Global Moran’s I 統計量，Local Moran’s I 統計量を計算し，⺟⼦世帯率の空間クラスターを分析する．次に市，東京都特別区，福祉事務所設置町村の⾃立⽀援関係事業の実施数を空間クラスターごとに集計し，平均実施数に差があるかを分析する．そして，⾃立⽀援関係事業のうち，「⾃立⽀援教育訓練給付金事業」と「高等職業訓練促進給付金事業」の実施有無（有は 1，無は 0 のダミー変数）を被説明変数，各⾃治体の社会経済的特性（⺟⼦世帯率，⼈⼝密度（対数），転出超過率，離婚率，高齢化率，女性失業率，平均課税所得（対数），財政力指数，18 歳未満一⼈当たり児童福祉費⽀出（対数））を説明変数とするロジット・モデルを推定する．

(3) 結果：図 1 に 2010 年，2015 年の両年で⺟⼦世帯率の HH（空間クラスター）の⾃治体を示す．これら⾃治体の⾃立⽀援関係事業の平均実施数は，2010 年で 2.08，2015 年に 2.38 と，全体平均（2010
年：2.65，2015 年：3.08）よりも少ない．表 1 に
ロジット・モデルの推定結果に基づく平均限界効
果を示す．分析した両⾃立⽀援事業の実施確率は，
⼈⼝密度と児童福祉⽀出の高い地域で高く，女性失業率の高い地域で低い傾向のあることがわかった．一方，⺟⼦世帯率とは統計的に有意な関連は見られなかった．これらの結果より，公的⽀援の実施状況は，⾃治体内の⺟⼦世帯率よりも，⼈⼝規模や財政状況，労働市場の状況などの社会経済的な要因と関連する可能性が示唆された．
(4) 使用したデータ：
・ 「国勢調査」総務省
・ 「⺟⼦家庭の⺟及び⽗⼦家庭の⽗の⾃立⽀援施策の実施状況」厚生労働省
・ 「都道府県・市区町村のすがた（社会・⼈⼝統計
体系）」総務省
・ 「地方財政状況調査 市町村分 調査表」総務省
・ 「国土数値情報行政区域データ」国土交通省(5) 謝辞：本研究は日本学術振興会特別研究員奨励費（課題番号：20J22386）の助成を受けた．ここに謝意を表する．
(6) 参考文献：
近藤理恵 (2013) 『日本，韓国，フランスのひと
り親家族の不安定さのリスクと幸せ：リスク回避の新しい社会システム』，学文社．
(7) 関連文献：
柴辻優樹・河端瑞貴（2020）⺟⼦世帯⾃立⽀援施策の実施状況における地域差．CSIS DAYS2020 全
国共同利用研究発表大会，D10．

表 1：ロジット・モデルの平均限界効果
説明変数

⺟⼦世帯率

2010年

2015年

自立支援教育訓練給付金事業

高等職業訓練促進給付金事業

自立支援教育訓練給付金事業

高等職業訓練促進給付金事業

推定値 標準偏差

推定値 標準偏差

推定値 標準偏差

推定値 標準偏差

0.001

0.007

z値

0.135

0.005

0.008

z値

0.639

0.011

0.007

z値

1.596

0.002

0.004

z値

0.525

人口密度（対数）

0.172

0.023

7.338 **

0.178

0.024

7.337 **

0.113

0.021

5.501 **

0.049

0.015

3.193 **

女性失業率-0.0490.011-4.405 **-0.0590.012-4.942 **-0.0490.016-3.014 **-0.0100.011-0.891

転出超過率

0.049

0.030

1.601

0.012

0.033

0.369

-0.0040.028-0.150-0.0110.020-0.533

離婚率

0.011

0.009

1.211

0.012

0.010

1.218

-0.0060.009-0.685-0.0050.006-0.842

高齢化率-0.0060.004-1.562-0.0080.004-1.967 *-0.0030.003-0.806-0.0040.002-2.023 *

対数平均所得

0.207

0.224

0.923

0.052

0.234

0.221

0.157

0.194

0.812

0.109

0.146

0.747

財政力指数

-0.0020.001-1.706-0.0020.001-1.718-0.0010.001-1.401

0.000

0.001

-0.394

0.372

0.076

4.874 **

0.433

0.082

5.310 **

0.138

0.070

1.984 *

0.145

0.052

2.784 *

18歳未満一人当たり
児童福祉費（対数）* p < 0.05, ** p < 0.01．2010年：n=825，2015年：n=840.

図 1：2010 年・2015 年ともに HH の⾃治体

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C17
少年非行の減少が犯罪危害に与える影響について1

大山 智也 1，谷 真如 2，中江 百花 3，羽生 和紀 4
筑波大学システム情報系，2 法務省，3 警察庁，4 日本大学文理学部
連絡先: <ohyamaty@gmail.com>(1) 動機：都市・地域における犯罪認知件数の総数をにより治安の評価を行う場合，窃盗も凶悪犯罪も等しく 1 件とカウントされるが，それぞれが社会に与える影響は大きく異なる．これに対し，
Sherman et al.（2016）の Cambridge Crime Harm
Index（CCHI）に代表される犯罪「危害」指標は，罪種ごとに頻度を（たとえば量刑における収監日
数で）重みづけした値を用いて，地域が犯罪に脅かされている程度について，別の側面から評価することを可能としている．犯罪認知件数が減少の一途を辿るわが国において，犯罪危害は頻度と同様の減少傾向にあるのか，また，やはり減少傾向にある少年非行が，危害の時系列変化に影響を与えるかについて，実証分析による検討を行った．
(2) 方法：東京都 23 区を対象とし，2010〜19 年の 32
罪種からなるデータに CCHI と同様の重みづけ方
法（刑法に規定された刑期の下限を収監日数に換算したもの/罰金や科料の下限を最低賃金で稼ぐことのできる日数）を適用した．頻度行列と重み行列の線形和としての「危害」を区ごと・年ごとに求めパネルデータを構成した．少年非行については虞犯少年，触法少年，犯罪少年の件数を合算した．これと年次を独立変数，危害を従属変数として固定効果モデルを推定する際，内生性の問題に対処するため，区ごとに実施された子供の貧
困・社会排除に関する政策（当年，およびラグを想定した 1 年前）の実施を操作変数として投入した．
(3) 結果：図 1 に危害を 10 年間の合計で見た場合の地図を，図 2 に頻度と危害の時系列変化を，表 1に固定効果モデルの推定結果を示した．頻度を従属変数とした場合，操作変数を投入しても少年非行の効果は保たれていた（非行が減少→犯罪も減少）が，危害については効果が消失しており，非行の減少は危害に影響しないことがわかった．
(4) 使用したデータ：
・「警視庁の統計（平成 22 年〜令和元年）」東京
都 23 区・各区の社会福祉政策に関する Web サイト(5) 謝辞：本研究は日工組社会安全研究財団一般助成（2021 年）の助成を受けて行われた．また，東大
CSIS 共同研究 No.756 の成果の一部として実施した．ここに記して謝意を表したい．
(6) 参考文献：
Sherman, L., Neyroud, P. and Neyroud, E. (2016) The

Cambridge crime harm index: Measuring total harmfrom crime based on sentencing guidelines. Policing:
A Journal of Policy and Practice, 10(3), pp.171-183.

図 1：10 年間における危害スコアによる主題図

図 2：頻度と危害の時系列変化

表 1：固定効果モデルの推定結果（年次の効果は省略）
操作変数なしJD

政策を操作変数（当年）政策を操作変数（ラグ1）

頻度

危害

頻度

危害

頻度

危害

6.34***

135.22***9.04**

144.4

7.93***

154.47(0.52)(19.08)(3.09)(106.08)(2.26)(81.31)

R2

0.43

0.20

0.43

0.20

0.43

0.20

Adj. R2

0.34

0.07

0.34

0.07

0.34

0.07

Num. obs.

230

230

230

230

229

229

***

p < 0.001; **p < 0.01; *p < 0.05

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C18
地方自治体が発行する自転車利用者向け観光地図の類型化：観光地図に掲載される地理空間情報に着目して
1

田中 大輔 1，雨宮 護 2
筑波大学 理工学群社会工学類，2 筑波大学システム情報系
連絡先: <s1811257@s.tsukuba.ac.jp>(1) 動機：日本では，観光目的での自転車利用が推進されている．一般に観光においては，主目的地だ
けでなく，周辺の複数の副目的地を訪れる周遊行動が重要であるとされる．観光目的での周遊行動を促すには，適切な地理空間情報の提示が必要と考えられる．本研究では，観光目的での自転車での周遊行動を促す地理空間情報の解明に向けた基礎的検討として，地方自治体が発行する自転車
利用者向けの観光地図を，掲載される地理空間情報の種類に基づいて分類した．
(2) 方法：対象地域は人口 20 万人以上の 130 自治体とする．まず自治体のホームページや観光に関する web サイト，コミュニティサイクルを運営する団体のサイトなどから自転車利用者向けと読み取れる観光地図を調査し，42 自治体において発行されている観光地図を対象にした．次に，地図に記載されている情報について，凡例で用いられている項目を基に，自転車による「走行」に関係すると考えられる項目と「施設」に関する項目に分け、「走行」については，「道路規制」，「道路環境」，「施設間の移動」に分けた．最後に整理した情報をもとにして，地理空間情報の種類に基づいて観光地図を分類した．
(3) 結果：表 1 をみると，「坂道」や「自転車走行空間」，「施設間の参考移動時間」のように一部の自治体でのみ記載している情報があることがわかる．図 1 には表 1 で整理した情報の中で，多くの自治体で記載されていた 5 つの情報である「観光スポット」（42 自治体），「参考ルート」（35 自治体），「参考ルートの総距離」（20 自治体），「駐輪場」（20 自治体），「標高」（9 自治体）を元に作成
した観光地図の類型化の結果を示している．図 1のように，自治体によって記載されている情報の種類が異なっていることが分かる．これらのような地図情報における自治体間の差異は，観光地図の作成目的が周遊行動の促進や安全な走行経路の伝達などのように異なるためであると考えられる．
(4)今後の課題：今後は観光地図を作成している自治体に対して，どのような意図で情報を記載しているのか，また記載した情報による効果の有無などを知るため，聞き取り調査・研究を行いたいと考えている．さらに，観光を目的とした自転車利用者の行動実態及び地図の利用実態を明らかにするため，実際に地図を用いた実走実験を行いたいと考えている．これらの調査・研究を踏まえて，観光を目的とした自転車利用者の周遊行動を促す地理空間情報について知見を得たい．
(5) 使用したデータ：
・自治体別人口データ（2021 年）
・各自治体の HP や観光情報サイトなどから得た観光地図データ
表１：対象とする 42 自治体における自転車利用者向け
観光地図に記載されている主な地図情報(()は自治体数)
道路規制

道路環境
走行

施設間の移動施設

項目(()は自治体数)

自治体名

一方通行(1)

札幌市

走行禁止(2)

京都市，千葉市

標高(9)姫路市，豊田市，宮崎市など

坂道(6)大分市，松江市，京都市など

平地(1)

呉市

道路幅(2)

松江市，千葉市

地面の状態(土，砂など)(1)

尼崎市

走りやすい道(2)福井市，千葉市

自転車走行空間(3)横浜市，世田谷区，福山市

自動車交通量の多い道(1)柏市

走行注意(6)

大分市，福井市，横浜市など

走行危険(1)

京都市

信号(2)

世田谷区，呉市

参考ルート(35)

姫路市，大分市，尼崎市など

参考ルートの総距離(20)

姫路市，大分市，尼崎市など

参考ルートの総時間(8)姫路市，豊田市，宮崎市など

施設間の参考移動時間(3)札幌市，京都市，豊橋市

施設間の参考移動距離(4)町田市，福山市，豊橋市など

駐輪場(20)横浜市，札幌市，京都市など

観光スポット(42)全ての自治体

図 1：5 つの情報を基にした観光地図の類型化(()は自治体数)

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D 01

Analysis of Human Flows to Inform the Design of a Crowd-Powered Information
Delivery Environment in Developing Communities
1

Xiangyuan Hu 1, Shin’ichi Konomi 2, Lulu Gao 1, and Kaoru Sezaki 3
Graduate School of Information Science & Electrical Engineering, Kyushu University
2
Faculty of Arts and Science, Kyushu University
3
Center for Spatial Information Science, the University of Tokyo
Contact: <konomi@artsci.kyushu-u.ac.jp> Web: <http://hdi.ait.kyushu-u.ac.jp/>(1) Introduction: This study aims to analyze andvisualize human flows in developing communities toinform the design of a crowd-powered informationdelivery environment that supports teachers andlearners without easy access to the Internet. The
intended information delivery environment is based on
a computer networking approach called Delay-tolerant
networking (DTN) which can exploit pervasive
devices, such as mobile phones, moving in and acrosslocal communities.
(2) Method: We used the People Flow 2013 Nairobi
Metropolitan Area (spatially reallocated) dataset
provided by the center for spatial information scienceat the University of Tokyo as well as the KenyaSchools dataset in 2020 provided by the Kenya
Ministry of Education. The analysis approach we
employed is based on Colocation networks (Konomi,
2011; Konomi and Sasao, 2015) which is based on
people’s colocation in space-time cubes during thetime period between t0 and t0+T. We have constructed
an undirected Colocation network from the mobility
dataset of Nairobi, and applied a community detection
algorithm to detect groups of relevant spaces. Ourcurrent analysis is based on rectangular spaces with
their width and height being 500 m and 500 m,
respectively.
(3) Result: Figure 1 shows the result. We have identified
225 groups of spaces, each of which is indicated witha different color. Compared to a similar analysis ofhuman flows in Tokyo (Konomi, 2011; Konomi andSasao, 2015), the shapes of the grouped spaces look
more like pieces of Jigsaw puzzles than a radial web.
This may reflect the differences of the structures anduses of transportation environments in Nairobi andTokyo, and suggests a need of a different approach toenable an effective crowd-powered informationdelivery environment in different countries.
(4) Data:
・ People Flow 2013 Nairobi Metropolitan Area
(spatially reallocated)
・ Kenya – Schools, The World Bank Data Catalog(Kenya Ministry of Education, 2020)(5) Acknowledgments: This study was supported by
Joint Research Program No. 1014 at CSIS, UTokyoand JSPS KAKENHI Grant Number JP20H00622.
(6) Reference:
Konomi, S. (2011) Colocation networks: exploring theuse of social and geographical patterns in contextaware services. In: UbiComp 2011: 565-566.
Konomi, S. & Sasao, T. (2015) The use of colocationand flow networks in mobile crowdsourcing. In:
UbiComp/ISWC Adjunct 2015: 1343-1348.
Kenya Ministry of Education (2020) Kenya – Schools,
World
Bank.
Availableat:https://datacatalog.worldbank.org/dataset/kenyaschools

Figure 1: Result based on the People Flow 2013 dataset in Nairobi

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D 02

Development of a Reinforcement Learning based Agent Model and People Flow Data
Yanbo PANG 1, Takehiro KASHIYAMA 2 and Yoshihide SEKIMOTO 1
1
Center for Spatial Information Science, The University of Tokyo
2
Institute of Industrial Science, The University of Tokyo
Contact: <pybdtc@iis.u-tokyo.ac.jp>(1) Introduction: In recent years, due to various factors
such as population decline, aging, and the promotionof compact cities, social changes and lifestyle change
significantly impact people's daily travel behavior.
Although existing survey data and mobile phone data
can reveal these phenomena, only aggregate-level
results can be open to the public from the viewpoint of
personal privacy. On the other hand, the conventional
four-step travel demand estimation approach andhuman mobility models are limited to the low degreeof freedom models, and hard to estimate the everchanging traffic flow and the inability to capture thecontinuous behavior of people (Maruyama et al., 2002).
This study develops a deep reinforcement learningbased agent model to tackle this problem and simulate
the intercity people flow in the metropolitan area.
(2) Method: This study targets the intercity commuters in
the cities as Tokyo, Kanagawa, Chiba, and Saitama. A
deep reinforcement learning based agent model isdeveloped to represent and reconstruct the commuter’s
travel behavior from 6:00 to 23:00 at every 30 minutes.
To simplify the problem, we focus on the population
move in and out of the Tokyo, as shown in Table 1.
Each agent evaluates its current state and decide next
step travel behavior (destination and transportmode).Moreover, we leverage the 2008 Person Trip
Survey data to train the agent model parameters with
the inverse reinforcement learning algorithm. Then,the simulation mechanism resembles deep
reinforcement learning to produce synthetic travelplans at every 30 minutes interval and aggregate agents’
movements to reconstruct synthetic people flow.
(3) Results: Figure 1 compares the dynamic simulated
population distribution with ground-truth data in the
Chiba and Tokyo as Table 1. The simulation results
match the actual situations in two cities. Figure 2

shows the origin-destination vehicle traffic volume
between 6:00-23:00. Overall, the simulation results
replicate intercity movements during daytime.
(4) Data:
・2008 Tokyo Metropolitan People Flow Dataset
・Zmap TOWN II 2016, Zenrin(5) Acknowledgement: This study was supported by
Joint Research Program No.1033 at CSIS, UTokyo.
(6) Reference:
Maruyama, T., Harata, N., & Ohta, K. (2002)
Application of a Combined Network Equilibrium
Model to Mega Metropolitan Area. Infrastructure
Planning Review, 19(3), 551-560.
(7) Related literature:Pang, Y., Kashiyama, T., Yabe, T., Tsubouchi, K., &Sekimoto, Y. Development of people mass movement
simulation framework based on reinforcement
learning. Transportation Research Part C: Emerging
Technologies, 117, 102706.2020.

Table 1: Study area and target population

Figure 2: Origin-destination traffic volume between
6:00-23:00 (Yellow: Simulation, Blue: Ground Truth)
Figure 1: Hourly Population Distribution Comparison

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D 03

City-wide building footprint extraction from remote sensing images based on
deep instance segmentation model
Shenglong Chen 1, Yoshiki Ogawa 2 and Yoshihide Sekimoto 2
1
Department of Civil Engineering, The University of Tokyo,
2Center for Spatial Information Science, The University of Tokyo
Contact: <chen-sl@iis.u-tokyo.ac.jp>(1) Introduction: Building footprint is one of the primarydata in the urban geographic information database.
Recently, with the development of machine learningand remote sensing technology, automatic extractionof building footprints from high-resolution satellite
images based on deep learning algorithms is the mostpopular method. However, due to the diversity offeature textures and scale, discriminating adjacentbuildings over a large area and applying the model toa different region remain significant challenges. As aresult, this study attempted to propose a framework forcity-wide building footprint extraction at the instancelevel and test the model's generalization ability for
different remote sensing images and regions.
(2) Method: This study's deep learning segmentation
algorithm is based on the Mask R-CNN (He et al.,2017). A training set containing 528 aerial images from
Google Earth (GE) (0.25 m resolution) and Geospatial
Information Authority (GSI) (0.6 m resolution), andmore than 36,000 manually labeled building footprints
were created to train the model. The dataset covers
four different areas, including Setagaya, Shinjuku,
Hachioji, and Mashiki. To eliminate the data error, itneeds to pre-process the images, including color
balance, linear stretching, and bilateral filtering. After
that, the experiment is implemented on the Detectron2(Wu et al., 2019), and a pre-trained model on the
COCO dataset with a ResNet-101 FPN model (X-101FPN) backbone was used for transfer learning. Since
the raw output of the Mask R-CNN network is just themask of the building footprint, the feature should begiven geographic coordinates and mosaicked together
to obtain the final prediction results in GeoTIFF format
after removing the duplicate features through the nonmaximum suppression algorithm.
(3) Result: To examine the model performance, building
extraction was performed on the test data of Setagaya
and compared with a U-Net model with a VGG-16
encoder. The accuracy of the Mask R-CNN model islower than that of the U-Net, especially the mPrecision
drops by 15%, as shown in Table 1. Figure 1 randomly
shows three sets of prediction results. The trained
Mask R-CNN model's extraction rate and contour
integrity are worse than the U-Net model, the footprint
contours are coarser, and the adjacent buildings are notsegmented. Besides, the model performance decreases
with decreasing image resolution. The accuracy of GSI
images (F1 0.52) reduced by about 1/3 compared to
GE (F1 0.37). In addition, the accuracy varies widelyfrom region to region. The urban areas with the mostdata in the training set performed best, while for therural areas where the training set was missing, fewbuildings were identified.

Figure 1: Prediction result of two models for Setagaya
Table 1: Object-wise accuracy of two models
ModelmPrecisionmRecall

F1

U-Net

0.82

0.61

0.70

Mask R-CNN

0.67

0.52

0.58

(4) Data:
・ Aerial ortho-color images from Google earth (Zoomlevel 20) of Setagaya, Shinjuku, and Hachioji.
・ Aerial images from the tilemap of the Geospatial
Information Authority of Japan (GSI) of Mashiki.
(5) Acknowledgments： This research was the result of
the joint research with CSIS, the University of Tokyo(No. 992). Besides, we are very grateful to the Dr.
Hiroyuki Miyazaki (CSIS) for providing the training
dataset and part of the code used in this study.
(6) Reference：
He K, Gkioxari G, Dollár P, et al (2017). "Mask RCNN." Proceedings of the IEEE international
conference on computer vision, 2961-2969.
Wu Y, Kirillov A, Massa F, Lo W-Y, Girshick R (2019)
Detectron2.https://github.com/facebookresearch/detec
tron2.

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D 04

Exploring the Changes in Spatial Patterns of Population Ageing in the Philippines
N. L. Leyso and M. Umezaki
Department of Human Ecology, The University of Tokyo
Contact: < noveelorleyso@humeco.m.u-tokyo.ac.jp>(1) Introduction: As population ageing is shifting todeveloping countries, the Philippines is also
experiencing a growing number and share of older
people aged 60 and above. In 2015, the Philippines
ranked 24th in the world in terms of number of older
population at 7.5 million and is projected to double in
2050. Spatial distribution of older people and its
longitudinal change are crucial information forplanning efficient delivery of services according totheir changing needs and provision of age-friendly
infrastructures. This study therefore aims to 1)
examine the overall municipal-level spatial pattern ofproportion of older people, and 2) to identify spatial
clusters of high (hot spots) and low (cold spots)
proportion of older people, and how they have changed
over time.
(2) Method: This study used a four-period municipal
panel dataset constructed from the population censuses
conducted in the Philippines in 2000, 2007, 2010 and2015. As some municipalities merged or divided
between 2000 and 2015, the number of older people
were re-aggregated using the geographical/
administrative boundaries in 2015. Proportion of older
people at the municipal level was then calculated basedon the re-aggregated data. Moran’s I statistic was used
to examine the global spatial relationship of proportionof older people using k-nearest neighbors at 4, 8, 12,
and 16. Optimized Hot (Cold) Spot analysis using
Getis-Ord Gi* was used to identify the local clustersof high and low proportion of older people.
(3) Result: The analysis included 146 cities and 1,488
municipalities. Preliminary results show 1) that small
island municipalities and mountainous municipalities
in the north of the Philippines have consistently highproportion of older people; 2) that there is astatistically significant global clustering in all tested
neighborhood definition from 2000-2015 with
Moran’s I ranging from 0.72 to 0.82 and z-scores
slightly increasing over time, which suggests thatclustering of older people more pronounced over time;3) that hot spots of ageing are located in the northernand central part, while cold spots are in southern partof the Philippines and in Greater Manila Area.
Furthermore, cold spots and some hot spots diminishedover time, while hot spots in the north and in the westcentral expanded (See Figure 1).

(4) Future work: The same spatial analysis will be
conducted using the municipal panel dataset for Japanand spatial patterns will be compared between
countries. The spatial (mis)match between distributionof older people and the accessibility/availability ofhealth services and facilities (e.g., doctors/nurses
services and hospitals/clinic as facilities) in Japan and
the Philippines will also be investigated.
(5) Acknowledgments: This study is supported by the
Ministry of Education, Culture, Sports, Science andTechnology (MEXT), Japan.
(6) Reference：
McCarthy K. (1983). The Elderly Population’s
Changing Spatial Distribution: Patterns of Change
Since 1960. Santa Monica, CA: RAND Corporation.
https://www.rand.org/pubs/reports/R2916.html.
Reyes, C., Arboneda, A., & Asis, R. (2019). Silver
linings for the elderly in the Philippines: Policies andprograms for senior citizens. Discussion Papers DP
2019-09, Philippine Institute for Development Studies.
Philippine Statistics Authority (PSA). Census ofPopulation 2000, 2007, 2010, 2015, Report No. 2 –DemographicandHousing
Characteristics.
https://psa.gov.ph/content/census-population-andhousing-report.

Figure 1: Spatial clusters (Hot spots and Cold spots) of proportionof older people, 2000 and 2015

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D 05
Spatio-temporal smoothing, interpolation and predictionof income distributions based on grouped data
G. Kobayashi 1, 3, S. Sugasawa 2, 3 and Y. Kawakubo 1, 3
Graduate School of Social Sciences, Chiba University ,2
Center for Spatial Information Science, The University of Tokyo, 3 Nospare Inc.
Contact: <gkobayashi@chiba-u.jp>
1(1) Introduction: This study develops a flexible mixture
model for spatio-temporal smoothing, interpolationand prediction of income distributions based ongrouped data. The proposed mixture model introduces
spatial and temporal heterogeneity into the mixing
proportions while it shares the common component
distributions across space and time which use auxiliary
information. By combining the data information acrossspace and time, the model can provide more efficient
inference and can be used to predict the income
distributions of non-sampled areas and future income
distributions exploiting the spatial and temporal effects
and auxiliary information.
(2) Method: Suppose we are interested in the income
distributions in 𝑀𝑀 areas over 𝑇𝑇 periods, denoted by𝐹𝐹�� �⋅� with the density function 𝑓𝑓�� �⋅� for 𝑖𝑖 �
1, … , 𝑀𝑀 and 𝑡𝑡 � 1, … , 𝑇𝑇 . It is assumed that theindividual incomes are not observed and that hegrouped data is available instead. Specifically, let
�0, 𝑍𝑍� � , �𝑍𝑍� , 𝑍𝑍� �, … , �𝑍𝑍��� , ∞� . The number ofindividuals included in each interval is observed and isdenoted by 𝑁𝑁��� , � � 1, … , 𝐺𝐺. It is assumed that not
all of 𝑀𝑀 areas are sampled. The first 𝑚𝑚 areas are
sampled and the remaining 𝑚𝑚∗ � 𝑀𝑀 � 𝑚𝑚 areas are
not sampled. The total sample size of the grouped data
is denoted by 𝑁𝑁�� ∑���� 𝑁𝑁��� for 𝑖𝑖 � 1, … , 𝑚𝑚 and𝑡𝑡 � 1, … , 𝑇𝑇. For modelling the underlying income
distribution in a flexible manner, the mixture of lognormal distributions is considered: 𝑓𝑓�� �𝑦𝑦� ���∑���� 𝜋𝜋��� 𝜙𝜙�� �𝑦𝑦; 𝑥𝑥�� 𝛽𝛽� , 𝜎𝜎� � , where 𝑥𝑥�� is the vectorof auxiliary variables, 𝜙𝜙�� is the density of the lognormal distribution. For modelling spatio-temporal
income distribution, the mixing proportions ismodelled as 𝜋𝜋��� ∝ exp�𝜇𝜇� � 𝑢𝑢�� � 𝜂𝜂�� � , where 𝜇𝜇�
is the overall constant, 𝑢𝑢�� is the spatial effectfollowing simultaneous autoregressive process, 𝜂𝜂��is the temporal effect following the random walkprocess. Recall that only the grouped data is available,
then the likelihood contribution of 𝑖𝑖 th area in 𝑡𝑡 th
period is ∏�����𝐹𝐹�� �𝑍𝑍� � � 𝐹𝐹�� �𝑍𝑍��� �� where 𝐹𝐹�𝑦𝑦� ���∑�and Φ�� is the��� 𝜋𝜋��� Φ�� �𝑦𝑦; 𝑥𝑥�� 𝛽𝛽� , 𝜎𝜎� �distribution function of the log-normal distribution.

(3) Data:
・Housing and Land Survey (HLS, 1998, 2003, 2008,2013, 2018).
・Tax Survey (1998, 2003, 2008, 2013, 2018, 2020).
(4) Result: The top figure shows the crude average
incomesofthesampled cities ofJapan in 2018. It is
seen
that
the
estimates are rather
not smooth and there
is no way to fill thenon-sampled areas tocomplete the income
mapofJapan.
Furthermore, it is notpossible to know theincome status ofmore recent years.
Therefore, a modelbased approach suchas presented here isrequired. The second
figure presents the means of the posterior predictive
distributions of the average incomes of all cities in
2020. Since the Tax Survey data includes the data of
the year 2020, this auxiliary information can be
included in 𝑥𝑥�� for model estimation and prediction.
The complete income map where the income
distributions for all cities are predicted is smooth. It is
intuitive that a handful of cities in metropolitan areas
are predicted to have high average incomes.
(5) Acknowledgments: This study was supported by
KAKENHI #21K01421 , 21H00699, 20H00080 and
18H03628.
(6) Related literature:
Sugasawa, S., Kobayashi, G., Kawakubo, Y. (2019).
Latent mixture modeling for clustered data. Statistics
and Computing, 29, 537-548.
Sugasawa, S., Kobayashi, G., Kawakubo, Y. (2020).
Estimation and inference for area-wise spatial income
distributions from grouped data. Computational
Statistics & Data Analysis, 145, 106904.

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D 06

Reward framework in Multi-objectives reinforcement learning for disaster roadmanagement plan
Soohyun Joo, Yoshiki Ogawa and Yoshihide Sekimoto
Center for Spatial Information Science, the University of Tokyo
Contact: <soo1992@iis.u-tokyo.ac.jp>(1) Introduction: Reward in Deep RL infers heuristicknowledge of the goal. To derive optimal policy for
rapid disrupted mobility recovery, we set humanmobility recovery rate, road connectivity, travel cost as
the reward factors. There exists various relative
importance of reward factors, and if the weighted
reward set does not properly represent optimization
problem, it might fail to get optimal road recovery plan.
Therefore, it is quite important to identify the sets ofrelative preference which derive optimal policies forenhancing the robustness and generality of our model.
So, we propose the method for identifying generalized
optimal policy over the space of all possible
preferences and confirm underlying preference.
(2) Method: Multi-objective reinforcement learning(MORL) have suggested to deal with real-world
problem having multiple conflicting objectives. The
MORL is expressed the tuple 〈𝒮𝒮, 𝒜𝒜, 𝒫𝒫, 𝓇𝓇, Ω, 𝒻𝒻� 〉 withstate space 𝒮𝒮 , action space 𝒜𝒜 , transition matrix 𝒫𝒫 ,vector rewards 𝓇𝓇 , one for each goal, the preference
space Ω. These methods are able to estimate optimal
policies both without knowledge of preference andwith known preference. We utilized envelop multiobjective reinforcement learning to estimate one
policy network that is optimized over the entire spaceof preferences. So, we could produce the action valuefunction that optimizer utility given state andpreference.
(3) Result: In this model, each weight is 𝓌𝓌𝒾𝒾 ∈�0, 0.1, ⋯ , 0.9, 1�, and the sum of three weights is one.
The agents achieved human mobility recovery rateover 75% in 30 steps, depending on the optimal
policies for 36 out of 62 preferences (Figure 1). We

Figure 1: Ternary contours plots of human mobility

recovery rate.

confirmed the lower the weight on the mobility
recovery rate, the lower final recovery rate. That is, weshould give the agent the evaluation signal related tothe agent’s goal, even a small value. We calculated theloss function and selected eight cases to identify which
police with specific weight is similar to the generalized
optimal policy network. As Figure 2.b, 2.c shown,
except for A with the largest loss value, all episodes
achieved the goal. The smaller the loss value, theshorter the number of steps it takes to reach humanmobility recovery rate of over than 75%. While therelative preferences of each weight (Figure 2.a) vary,
the average travel cost of agents’ group (Figure 2.c) incases with large weight of travel cost is generally
shorter than that of other episodes.
(4) Data:
・ Mobile phone GPS (June 2018), the Agoop Co., Ltd(5) Acknowledgements: This research was the result of
the joint research with CSIS, the University of Tokyo(No.1060).
(6) Reference:
Yang, R., Sun, K., and Narashimhan, K. (2019) A
generalizedalgorithm
formulti-objective
reinforcement learning and policy adaptation, arXiv
preprint arXiv:1908.08342.

Figure 2: The detail of each case having specificpreference; (a) the weight values, (b) the loss value and thehuman mobility recovery rate, (c) the average travel time ofeach workgroup and the number of steps.

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D 07

Utilizing Allotment of Land in Chiken-torisirabe-soezu （地券取調総絵図）along Tokaido
in Ritto City, Shiga Prefecture
1

K. Okabe 1, Y. Kasai 2, A. Nakagawa 3, K. Takeyama 4, W. Morioka 5, and A. Matsumoto 6
Researcher, LatLng, 2 Law, Keio University 3 Curator, Ritto History Museum, 4 Chair, KurasmuSHIGA 5 Geography
and GIScience, University of Illinois at Urbana-Champaign, 6 Japan Society for the Promotion of Science
Contact: <kayo.okabe@latlng.jp> Web: <https://www.latlng.jp/>(1) Introduction: The objectives of this study are: 1) toarchive allotment of land along Tokaido（東海道） in
Ritto City using old maps; 2) to analyze the spatial
characteristics of allotment of land along Tokaido
using GIS; 3) to create an animation displaying entities
in 3D space along Tokaido.
(2) Method: Topographical maps, Zenrin maps andGeospatial Information Authority (GSI) maps whichcity planners and GIS researchers often use, do notinclude the data of allotment of land. To obtain the data,
we are supposed to apply the Legal Affairs Bureau forthe registered title deeds parcel by parcel. This
procedure is quite tedious especially when covering
area is large. To avoid this procedure, we examine a
possibility of utilizing old maps in Ritto City.
(3) On-going study:
Figure 1 shows houses of Megawa village map （栗太 郡 各 村 絵 図 1873 ） . On this map, the orange
polygons indicate the corresponding houses of GSI
map. We have found that locational relationships ofroads, waterways and houses on GSI map coincidewith those of Megawa village map of 1873.
Figure 2 shows part of Chiken-torisirabe-soezu (1873)
of Kawazura village. According to the Meiji
government ordinance, this map was made in 1873 fortaxation purposes all over Japan except Hokkaido andOkinawa. In this map, Tokaido is indicated by the bold
red line. The map displays the parcels of allotment ofland with their addresses and area data. There werethirty four villages in Ritto, and Ritto History Museum
Collection has seventeen Chiken-torisirabe-soezu.
Figure 3 shows Azakirizu（字限図） of Megawa
village together with a boundary map. A village called
Aza（字） is a local administrative unit which is
divided into Koaza （ 小 字 ） . We can identify theboundaries of Koaza with Azakirizu map.
Comparing Chiken-torishirabe-soezu and Azakirzu
with the map of the registered record of Legal Affairs
Bureau (Figure 4), we conclude that Chikentorishirabe-soezu can be utilized as allocation of landalong Tokaido in Ritto City.
(4) Further study: The next step is to construct the GIS
database of Chiken-torisirabe-soezu of Ritto City.
(5) Data:
・Kuritagun-kakuson-ezu（栗太郡各村絵図 1873）,

Shiga Prefectural Archives Collection.
・Chiken-torisirabe-soezu （地券取調総絵図 1873）,
Ritto History Museum Collection.
・Azakirizu（字限図）, Ritto History Museum
Collection.
・Geospatial Information Authority (GSI) maps.
(6) Acknowledgments:
We thank to CSIS, University of Tokyo who support
this study (Joint Research Program No. 1086). We also
thank to Art Research Center, Ritsumeikan University
for supporting this project.
(7) Related literature:
Samejima, N. (2004). Nihon no Chiseki, Kokonshoin.
Sugimoto, F et al. (2011). Ezugaku Nyumon, Tokyo
University Press.

Figure 1: Megawa village map (1873) and GSI map

Figure 2: Chiken-torisirabe-soezu (1873, Kawazura)

Figure 3: Azakirizu (1890’s)

Figure 4: Part of Land-book map of Legal Affairs
BureauR e se a rch A bst rac t s on
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D 08

NDVI Prediction based on the MLP Model using Remote Sensing Data in the Middle Tana
River Basin, Kenya
Mwana Said Omar and Hajime Kawamukai
Graduate School of Applied Informatics, University of Hyogo
Contact: <ab17r101@ai.u-hyogo.ac.jp>, <kawamukai@ai.u-hyogo.ac.jp>(1) Introduction: This study proposes a method tomonitor and predict vegetation based on the MultiLayer Perceptron (MLP) model using MODIS pixelwise NDVI data in a section of the Middle Tana River
Basin (MTRB), Kenya (Figure 1) to detect changes invegetation cover and provide timely information to
improve decision making.
(2) Method: This study used 19 years of pixel-wise NDVI
data derived from MODIS Terra Vegetation IndicesMOD13Q1, v006. The present study covered an areaof 6.25 km2 (1 ✕ 1 pixels). The ReLU and TanH
activation functions, Adam and Adamax optimizers,
with 3000 and 4000 epochs were used to develop MLP
1 and MLP 2 models respectively. Figure 2 shows thesummary of the methodology used in this study.
(3) Result: Table 1 presents the results for the prediction
performance of the MLP models. The results showsthat the MLP 2 model achieved better performancecompared to the MLP 1 model. Figure 3 shows the
pixel-wise NDVI time series for an area of 6.25 km2
during the study period (2000 to 2019). The resultshows that NDVI ranges between 0.2 to 0.6 indicatinga region with sparse vegetation.
(4) Data:
・ Didan K., 2015. MOD13Q1 MODIS/Terra Vegetation
Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid V006.
NASA EOSDIS Land Processes DAAC. Accessed 10
Dec.2019.
https://doi.org/10.5067/MODIS/MOD13Q1.006(5) Acknowledgment: This study partly used
computational resources of Research Institute forInformation Technology, Kyushu University.
(6) Reference：
Saha, S., et. al. (2021). Integrating Multilayer
Perceptron Neural Nets with Hybrid Ensemble
Classifiers for Deforestation Probability Assessment inEastern India. Geomatics, Natural Hazards and Risk.
12 (1), 29 – 62
Jahani, A.and M. Saffariha. (2020). Human Activities
Impact Prediction in Vegetation Diversity of Lar
National Park in Iran Using Artificial Neural Network
Model. Integrated Environmental Assessment andManagement 17(1), 42 - 52
Table 1: Prediction performance of the MLP models
MLP model RMSE
MSE
MAE
MLP 1
0.07919 0.00627 0.06134
MLP 2
0.04571 0.00209 0.03715(7) Related literature：
Various vegetation studies have been carried out
utilizing the MLP model such as prediction of
deforestation probability (Saha, et. al. 2021) andprediction of vegetation diversity related to humanactivities (Jahani and Saffariha, 2020).

Figure 1: Target study area in the MTRB, Kenya.
Data download
Extraction of pixels and Preprocessing of data
Development of the MLP model
Validation of the MLP model
Figure 2: Summary flowchart of the methodology
used in this study.

Figure 3: 1✕1 pixel NDVI time series fromFebruary 2000 to September 2019.

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D 09

Local Resource Allocation Model for Quarantine Facility in Response to Infectious Diseases
S. Eom 1 and E. Byun 2
Faculty of Engineering, Information and Systems, University of Tsukuba,
2
Local regeneration research group, Architecture & Urban Research InstituteContact: <eom.sunyong.fw@u.tsukuba.ac.jp>
1(1) Introduction: Despite the widespread vaccination for
COVID-19, non-pharmaceutical interventions are still
important due to supply and logistics restrictions(Moore et al., 2021). Facility-based isolation is a
widely used strategy in several countries, such as
South Korea, China, and Singapore (Chen et al., 2021).
In South Korea, many numbers of quarantine facility
called “temporary medical facility” was introduced to
manage patients from the early stage of COVID-19.
Many public and private facilities, such as educationand training facilities, university dormitories, andhotels, are utilized as temporary medical facilities.
However, finding the available facilities andscheduling the operation period are the main obstacles
to securing the necessary facilities. This study aims todevelop the resources allocation model for the efficient
operation of quarantine facilities in response to future
infectious diseases.
(2) Method: First, this study developed the resource
allocation model for quarantine facilities considering
the cost of rent, the number of staff, and the patienttransfer to the facility. Second, we set the two infection
scenarios (current and higher level) considering theactual number of patients in Chungcheongnam-do
Province, Korea. Third, we applied our model tosuggest the operating schedules with different intercity
transfer strategies (Centralized and decentralized
operation). The centralized operation, similar to thereal operation strategy in Korea, selects the quarantine
facilities without considering patient transfer distance.
In contrast, decentralized operation limits patienttransfer within the neighboring city as far as possible.

(3) Result: Figure 1 shows the result of the resource
allocation model in the 1.5 times higher infectionlevel than the actual situation between December 1,
2020, to January 29, 2021. Even though Centralized
operation shows high efficiency considering vacancy
rate (about 15%) and staff, but causes the longtransfer distance (46 km/person). In the case of ahigher infection level, the decentralized operation canbe considered because it shows a significantly shorttransfer distance (29.5 km/person) and a small
vacancy level gap compared to a centralized
operation. Applying this model can contribute topreparing the local resource utilization plan inadvance of the epidemic by clarifying the importantfacility and schedule.
(4) Acknowledgments: This study was conducted as apart of “Establishment of the System for Using Local
Spatial Resources in Response to Infectious Diseases-Focusing on Temporary Medical Facilities” byArchitecture & Urban Research Institute.
(5) Reference:
Chen, S., Chen, Q., Yang, J., Lin, L., Li, L., Jiao, L.,
Geldsetzer, P., Wang, C., Wilder-Smith, A., &Bärnighausen, T. (2021). Curbing the COVID-19
pandemic with facility-based isolation of mild cases:
a mathematical modeling study. Journal of Travel
Medicine, 28(2), 1–11.
Moore, S., Hill, E. M., Tildesley, M. J., Dyson, L., &Keeling, M. J. (2021). Vaccination and nonpharmaceutical interventions for COVID-19: amathematical modelling study. The Lancet Infectious
Diseases, 21(6), 793–802.

Figure 1: Example of the resource allocation results.

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D 10
Evaluating multiple greenness measures in Tokyo

1

Xinrui Zheng 1, Ryo Amano 2 and Mamoru Amemiya 3
Master's Program in Policy and Planning Sciences, University of Tsukuba, 2 Master’s Program in Service Engineering,
University of Tsukuba, 3 Faculty of Engineering, Information and Systems, University of Tsukuba
Contact: <s2020474@s.tsukuba.ac.jp>(1) Introduction: Urban greenness is thought to be a
critical factor in promoting people’s health. There arethree distinct objective measures of urban greenness:green space ratio based on land use dataset, vegetation
indices based on satellite imageries and street-levelgreenness. A study was conducted to examine theagreement between these assessments as a preliminary
examination for the assumption that combining thesedifferent assessments might be able to better reflecturban greenness characteristics related to health.
(2) Method: The study was conducted in Setagaya ward.
The green space ratio based on land use dataset is
obtained by calculating the ratio of green space area
(e.g., parks, sport field, agricultural land) to the entire
space. Over-view greenness was defined as thepercentage of land covered by vegetation (e.g., rice
paddy, crops, forest). Street-level greenness wasdetermined by the average value of sample points
within an area. The street-level greenness of a sample
point was calculated by the percentage of pixel
assigned as vegetation in streetscape images from thatpoint. We used a scene parsing deep learning model
named Pyramid Scene Parsing Network (PSPNet)(Zhao et al., 2017) to extract pixel belonging tovegetation from images automatically based on
semantic image segmentation technology.
(3) Result: The spatial distribution of greenness value by
three assessments are displayed in Figure 1.
Correlation analysis (Table 1) shows that the overview greenness and green space ratio are strongly
correlated, while street-level greenness only exhibits
low correlations with them. Based on further casestudy, we concluded some reasons to explain the
results. The inconsistence between green space ratio
and street-level greenness might result from(a)mischaracterizing greenness by land use dataset. Even
though the over-view greenness can reflect the actual
vegetation condition, the still weak correlation might
be due to the coarse data source. Greenness like smallscale private garden and street trees might fail to be
detected in the coarse data with a resolution of 10 m ×
10 m. Based on these results, we suggest that combing
multiple greenness measures might be able to measureurban green characteristics in a more comprehensiveway.
(4) Future work: Future work will be processed todevelop new assessment combining these single
indices in some way. The focus of our future work will
be on the impact of the new assessment on various
health outcomes.
(5) Data:
・ Land use data (2016), The basic survey of city
planning, Tokyo Metropolitan Government.
・ Land cover classification map (2018-2020), JAXA
(Japan Aerospace Exploration Agency) EORC (Earth
Observation Research Center).
(6) Reference:
JAXA EORC, 2021, https://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/
en/lulc/lulc_index.htm. Access date: August, 2021.
Zhao, H., Shi, J., Qi, X., Wang, X., & Jia, J. (2017).
Pyramid scene parsing network. In Proceedings of theIEEE conference on computer vision and patternrecognition, 2881-2890.
Table 1: Pearson’s correlation coefficient (r) between threegreenness indices.
Greenness index

1

1. Green space ratio-

2

2. Over-view greenness.864**-

3. Street-level greenness** p < 0.01

.336**.479**

3-(b)

Figure 1: The spatial distribution of greenness calculated by (a): green space ratio, (b): over-view greenness and (c): street-level(c)R e se a rch A bst rac t s on
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D 11

Artificial creative destruction? Dynamic causal effects of the tsunami during the Great
East Japan Earthquake
Takahiro Yamada
Department of Geography, Pennsylvania State University
Contact: <tky5118@psu.edu> / <takahiro.yamadajpn@gmail.com>
Web: <https://sites.google.com/view/takahiroyamadaswebsite/home>(1) Introduction: Among a number of natural disasters,
the 2011 Great East Japan Earthquake and tsunami is
the most expensive natural disaster to date—theaggregated loss is estimated at about $210-235 billion1,
followed by Hurricane Katrina in 2005 estimated atabout $161 billion 2 . However, the rigorous causal
quantification of the catastrophic loss has beenhampered by detailed data and reliable empiricalstrategies.
(2) Method: Leveraging the number of tsunami-relatedmonuments as an instrumental variable, this study
estimates the short to long-run impacts of the tsunamion the subsequent economic activities proxied bynightlight intensity.
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑜𝑜𝑜𝑜 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃�,������������
= 𝛼𝛼 + 𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽_𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷�,����
+ 𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾 + 𝛿𝛿� + 𝜀𝜀�

𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼_𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷�,���� = 𝑎𝑎 +𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏_𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀 + 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 +𝛿𝛿� + 𝑒𝑒�(3) Result: The estimation results show the dynamicchange of the tsunami impacts: negative in thefollowing 2 years of the tsunami, no robust effect 3
years after that, and positive impacts 7 years after that.
Contrary, the results also show the persistent negative
impact on the population density.
Massive reconstruction funds on public investments
are deemed to facilitate the quick physical economic

Figure 1: The chronological change of the effects of Tsunami
on nighttime lights intensity by Shikuchoson from 2011 to 20181

The range of the estimated cost is based on the cabinet office of Japanand Ranghieri and Ishiwatari (2014). As of June 2011, the cabinet officeestimated the direct cost at JPY 16.9 trillion (US$ 210 billion) of which
JPY 10.4 trillion for buildings, JPY 1.3 trillion for lifeline utilities, JPY
2.2 trillion for social infrastructure and JPY 3.0 trillion to others. The

recovery in the affected areas, but ironically, they do
not necessarily help people back to the locations.
Table 1: Comparing the elasticity of the effect of the tsunami in2011 on population density and nighttime lights(1) IV/2SLS (2) IV/2SLS (3) IV/2SLS (4) IV/2SLS
Log population
Log nighttime lights intensity
2015
2020
2015
2018
Tsunami inundation
dummy in 2011
Pre-Tsunami population
per squared km (log,2010)
Prefecture fixed effectKleibergen-Paap rk WaldF statistic
Shikuchoson with the
Tsunami innundation
Observations-0.144*-0.116**0.164

0.270**-0.0802-0.0501-0.14-0.133

















37.4

38.6

38.8

33.6

No

No

No

Yes

1,880

1,884

1,837

1,850

Source: Standard errors, clustered at Prefecture-level, are in parentheses.
Note: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1.

(4) Data: Tsunami inundation from CSIS, University ofTokyo, tsunami-related monuments from Geospatial
Information Authority, nightlights from NOAA andharmonized by Chen et al. (2021), population from theGovernment of Japan.
(5) Acknowledgments: This study was supported by
Joint Research Program No. 812 at CSIS, U Tokyo.
(6) Reference:
Chen, Z., Yu, B., Yang, C., Zhou, Y., Yao, S., Qian,
X., ... & Wu, J. (2021). An extended time series (2000–
2018) of global NPP-VIIRS-like nighttime light datafrom a cross-sensor calibration. Earth System Science
Data, 13(3), 889-906.
Ranghieri,
F.,&
Ishiwatari,
M.
(Eds.).
(2014). Learning from megadisasters: lessons from theGreat East Japan Earthquake. World Bank
Publications.
(7) Related literature:
Yamada, T. and Yamada, H. (2021). The long-term
causal effect of U.S. bombing missions on economic
development: Evidence from Ho Chi Minh Trail and
Xieng Khouang province in Lao P.D.R., Journal of
Development Economics, Vol.150 (C), May 2021,
102611.
World Bank estimation indicated that the cost could reach up to US$235
billion (Ranghieri and Ishiwatari, 2014).
2
An estimate by National Oceanic and Atmospheric Administration(NOAA), retrieved on May 7, 2021 from the following URL:
https://coast.noaa.gov/states/fast-facts/hurricane-costs.html

R e se a rch A bst rac t s on
Spat ia l In format ion Scienc e
C SIS DAYS 2021

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Effects of topography and geology on vegetation recovery after shallow landslides
Chenxi Zhong 1 and Takashi Oguchi 2
1
Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo,
2Center for Spatial Information Studies, The University of Tokyo
Contact: <zhongcx@csis.u-tokyo.ac.jp>(1) Motivation: Shallow landslides are instability events
that lead to mass wasting of soil and vegetation insloping areas and are commonly triggered by intense
rainfall (Gonzalez-Ollauri and Mickovski, 2014).
Since vegetation is an important factor influencing theoccurrence of rainfall-triggered shallow landslides andreduces the likelihood of landslides through differenthydromechanical mechanisms, we should conduct indepth research in this field for disaster risk
management. However, vegetation recovery processes
after shallow landslides and their influencing
multivariate factors are not well known. Therefore, theobjective of this study is to clarify the effects ofgeology and topography on vegetation recovery after
shallow landslides in the Shobara district, Hiroshima
Prefecture, Japan, and the Obara district, Aichi
Prefecture, Japan.
(2) Methods: Using both historical and recent aerial
photographs, we extract pre- and post-landslide
vegetation conditions. Satellite data allow us tounderstand vegetation recovery processes after
shallow landslides. Using the rate of the Fractional
Vegetation Cover (FVC) over time, we quantitatively
assess vegetation recovery after shallow landslides.
DEMs are used to examine relationships between
vegetation recovery and topographic characteristics,
including slope gradient, aspect, and elevation.
(3) Data:
・ Aerial photographs
・ Satellite images from Landsat 5, 7, and 8
・ DEMs: NASA Shuttle Radar Topography Mission
Digital Elevation 30 m
(4) Results: Figure 1 shows the visually extracted
damaged areas in the two study sites. Figures 2 and 3
show the results of FVC over time as the rate ofvegetation recovery. In the Shobara district, sinceshallow landslides occurred in 2010, the annual FVC
before 2010 tended to be stable, then became 0 in 2010,and has been increasing since then. In the Obara
district, shallow landslides occurred in 1972, andvegetation recovered quite well in 1984. It was still at
an increasing trend from 1984 to 2002 and thenstabilized with small fluctuations.

(5) References: Gonzalez-Ollauri, A., Mickovski, S. B.
(2014) Integrated model for the hydro-mechanicaleffectsofvegetation
againstshallowlandslides. Environmental Quality, 13, 37-61.

Figure 1: Extracted damaged areas

Figure 2: FVC time-series changes in the Shobara district

Figure 3: FVC time-series changes in the Obara districtR e se a rch A bst rac t s on
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Correlation analysis between topographical characteristics and land surface temperaturein the Brøgger Peninsula
Jaeyong Lee 1 and Takashi Oguchi 2
1
Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo
2

Center for Spatial Information Science, The University of Tokyo
Contact: <lee@csis.u-tokyo.ac.jp> Web: <https://geo.csis.u-tokyo.ac.jp>(1) Introduction: We focused on the glacial topography
in the Brøgger Peninsula, west of Svalbard. Recently,
significant glacial shrinkage has been observed in thisarea. This seems to be related with climate warming,and the resulting rise in land surface temperature(LST) affects the retreat of glaciers. However, LST
shows differences according to location andtopographical characteristics (Bertoldi et al., 2010).
To identify the correlation between topography and
LST, this study examines the sensitivity of LST to
topographic characteristics (slope, aspect, elevation,and topographically controlled solar radiation) for the
Brøgger Peninsula.
(2) Methods: The Brøgger Peninsula has moderate-relief
terrain and glaciers that cover it. Since land surfaces
and glaciers have large differences in theircomposition and thermodynamic properties, it isnecessary to look at them separately.
The materials for analysis in this study were provided
with three steps. First, we made a false color composite
of satellite imagery by combining the bands of aLandsat 8 OLI image, and glacier boundaries wereextracted visually using the composite. Next, we
conducted the atmospheric correction for the thermalband digital number (DN) values acquired by theLandsat 8 TIRS sensor and computed LST values.
These values were presented as raster layers (Fig. 1).
Third, using a 20 m DEM for the Brøgger Peninsula,
we obtained raster layers of topographic parameters(Fig. 1).
We masked glaciers in each topographic layer using
the glacier boundaries obtained through the first step.
Then, we analyzed the correlations between LST andthe topographic characteristics.
(3) Results: Fig. 2 shows the correlations of topographic
characteristics with LST. In all areas, aspect and solar

Figure 1: Terrain analysis images of the Brøgger peninsula.

radiation generally showed significant correlations
with LST. Each correlation coefficient (R2) was 0.2897/ 0.3009 for the whole area (Fig. 2-a), 0.0446 / 0.0089
for the glacier areas (Fig. 2-b), and 0.3423 / 0.5363 forthe non-glacier areas (Fig. 2-c). However, thecorrelation between slope and LST was the highest in
the glacier areas (R2=0.2072). The high LST values at
gentle slopes imply that they are highly related to solar
radiation. In the glacier areas, other factors showedsignificantly lower correlation coefficients than in theother areas. These results are due to the remarkably
low LST values on the glacier surfaces, and do notproperly reflect the topographical characteristics.
Therefore, it is inappropriate to evaluate both glacierand non-glacier areas at the same time.
The aspect values between the glacier and non-glacierareas show a completely different plot pattern (Fig. 2b and 2-c). This explains the distribution property ofglaciers concentrated on the northern slope. This isalso related to solar radiation.
(4) Data:
・Landsat 8 OLI / TIRS imagery: LC08_L1TP_218003_
20200727_20200908_02_T1, Band 10 (2020) USGS・ DEM: S0 Terrengmodell (2014), Norwegian Polar
Institute(5) Reference:
Bertoldi, G., Notarnicola, C., Leitinger, G., Endrizzi,
S., Zebisch, M., Della Chiesa, S., Tappeiner, U. (2010)
Topographical and ecohydrological controls on land
surface temperature in an alpine catchment.
Ecohydrology, Vol (3), Issue (2), 198-204.

Figure 2: Correlation between terrain variables and LST.
(a) Correlations for the whole peninsula.
(b) Correlations for the glacier areas.
(c) Correlations for the non-glacier areas.