人間中心設計に基づく気象情報の高度化:
iHazard map project
原田
1 正会員

紹臣 1・山田菊子 2・里深好文 3・水山

高久 4・武井 千雅子 5

博士（工/農学）三井共同建設コンサルタント株式会社 MCC 研究所（〒552-0007 大阪市港区弁天 1-2-1）
E-mail: harada@mccnet.co.jp

2 正会員

博士（工学）（株）ソーシャル・デザイナーズ・ベース（〒569-1046 大阪府高槻市塚原 6-30-19）
E-mail: kiko.yamada@sd-base.jp
3 正会員

博士（工学）

立命館大学教授 理工学部（〒525-8577
E-mail:satofuka@se.ritsumei.ac.jp

4 非会員

博士（農学）

京都大学名誉教授（〒606-8502 京都市左京区北白川追分町）
E-mail: mizuyama@kyoto-u.ac.jp

5 正会員

草津市野路東 1-1-1）

株式会社フォーラムエイト（〒108-6021 東京都港区港南 2-15-1 ）E-mail: chikako@forum8.co.jp

近年，気象観測や予測技術の進化に伴って，高度な気象予測による災害時の被害軽減等が期待されている．特に，土砂災害や洪水災害の原因として指摘されている線状降水帯の予測に対しても取り組まれている．このような高度な予測結果を利用する一般住民等の情報利用者（ユーザー）に配慮した情報提供は重要である．筆者らは，メタバースや VR 技術を活用し，災害に関する分かりやすい情報提供に向けた
iHazard map プロジェクトに取り組んでいる．一方，気象庁は各地域における降雨（降雨強度）の予測情報を提供するとともに，別途，降雨強度とその特徴（例えば，バケツをひっくり返したような雨）等について定義している．そのため，一般の情報利用者におけるこれらの情報や定義に対する理解度についての更なる検証は重要であると考える．本研究では，人間中心設計に基づいた気象情報の高度化を目的に，仮想空間（VR や降雨装置）を用いた被験者へのアンケートヒリングにより現状の課題や今後の提案等について考察している．なお，降雨強度と風速を組み合わせた情報の提供が重要である可能性が示唆された．

Key Words: DX, human centered design, precipitation forecast, user experience design, virtual reality

砂災害警戒情報 11)）の提供による土砂災害防止に向けたソフト対策が求められている．
この様な背景の中，2021 年 7 月に静岡県熱海市で発生

１．はじめに1992 年に出版された Neal Stephenson の小説「Snow Crash
注 1)

1

Augmentation

Lifelogging

MirrorWorlds

VirtualworldsExternal

Augmented
Reality

Intimate」で使用された「メタバース」（訳：もう一つの世
界）は，現在，ネットワーク上に展開した VR 世界の代名詞として，利用されるようになった 1), 2), 注 2)．なお，今後の技術革新や図-1に示すメタバース空間の分類注3)等により，更なる発展が考えられる．特に，近年では衛星データによる地形情報 3)や PLATAEU 注 4)建物等の詳細な三次元モデル・データの普及に伴い，今後，更なるデジタ
ル技術を活用した DX の推進が期待されている 4), 5), 6)．また，VR 技術についても，ハード技術の向上等に伴って，新たに色々な工夫が提案されている 7), 8), 9)．一方，高度化された降雨予測（例えば，線状降水帯の予測）10)や土砂災害発生予測による事前の災害リスクに対する情報（土Simulation

図-1 メタバース空間の分類注 3)

図-2 令和 3 年 7 月 熱海市土石流被災地周辺の空中写真注 5)

図-6ースに代表される可視化技術等を用いた円滑な説明を目的に，iHazard mapプロジェクトを提案13)している（例えば，図-4）．なお，このiHazard mapプロジェクトは，図4に示す土砂災害リスクに関する情報だけでなく，多種の情報（地形・建物情報，各気象予測の結果，避難場所の位置，道路情報）を集約させて，それらを目的に応じて組み合わせて，必要な情報をわかりやすく配信する機能を有した枠組みとしている．
一方，防災に関する気象情報に対する情報利用者（住民）の意見等についてのアンケート調査（配信・回収サ
ンプル数：2,000）結果の一部14)を図-5に示す．図-5に示すとおり，一般住民が避難行動について判断する場合，
防災に関する気象情報（例えば，降雨情報）が重要であることが示唆されている．現在，気象庁が予測して公開
注7)
している降雨に関する情報については，図-6に示すとおり，降雨強度（時間降水量，1時間雨量：mm/h）として示している．ここで，降雨強度毎に対応する現象の特徴（例えば，振り方）について，別途に，それぞれ定義
している（表-1）注7)．その際，気象庁が同時に予測している風速（平均風速）についても併せて定義（表-2）している注7)．しかしながら，表-1や表-2に示すとおり，各値に対して，環境条件等毎に対してそれぞれ複雑に表現されており，情報利用者へのこれらの理解向上に向けた更なる分かりやすい工夫（例えば，可視化）が望まれる．
また，風速の情報については，一部の情報利用者（例えば，漁業の従事者や台風接近による関係者等）を除いて，一般的に用いられることは少なく，更なる活用が望まれる．なお，現状においては，降雨強度と風速に関する予測情報を組み合わせた情報提供の手法については，筆者らが知る限り，殆ど存在しない．さらに，図-5に示すとおり，情報利用者（ユーザー）の要望等に配慮した気象情報の提供が重要であると考えられる．
これらのアプローチの一つとして，近年の人間中心設計（ISO9421-210:2019，JIS Z 8530:2021）に基づいたアプ
ローチが考えられる 15),16),注8)．なお，人間中心設計は「対話システムの利用に焦点をあて，人間工学やユーザー

図-3 住民説明会に用いている土砂災害警戒区域等設定図例

Base DATA

Output VR⑧⑦⑥⑤

公開されている降雨に対する気象情報（時間降水量注 7)①，②，③，④，⑤，⑧

④
③
②
①

図-4 現在提案している iHazard map プロジェクト構成例 13)した土石流（図-2）による甚大な被害 12)等を受け，全国の多くの一般住民が，土石流等の土砂災害リスクに対して，特に注視するようになった．そのため，近年では，
従来まで特に問題にならなかった防災ハザード・マップの礎となる土砂災害警戒区域注 6) 等の指定に関する地元説明会において，従来まで使用していた二次元的に表現した土砂災害警戒区域等の設定図（例えば，図-3）やハ
ザード・マップに対して，詳細な分かりやすい説明が求められるようになった．
そこで，筆者らはこれらの現象説明等における住民への災害リスクの更なる理解向上に向けて，近年のメタバ
2避難などの行動を判断するためには,防災気象情報は必須だと
思う

30.9

防災気象情報が増えたり,改定されると,名称を覚えたり,意味を理解するのが難しい

12.7

防災気象情報は意味がわかりにくいものが多い

10.3

0%

42.9

23.5

40.8

31.5

33.2

38.6

20%

そう思う

40%

60%

ややそう思う

1.5
1.2

10.9

4.3

14.3

3.7

80%

100%

どちらともいえない

図-5 一般人における防災に関する気象情報に対する意見等 14)
表-1 定義されている降雨強度（雨の強さ，1 時間雨量）と振り方注 7)
1時間雨量
(mm)

雨の強さ
（予報用語）

人の受ける
イメージ

人への影響

10 ~ 20

やや強い雨

ザーザーと降る．

地道からの跳ね上がりで足元がぬれる．

20 ~ 30

強い雨

どしゃ降り．

激しい雨

バケツをひっくり返
したように振る．

30 ~ 50

50 ~ 80
80 ~非常に激しい雨
猛烈な雨

瀧のように降る．（ゴーゴーと降り続く）．
息苦しくなるような圧迫感がある．恐怖を感じる．

屋内（木造住宅を想定）
雨の音で話し声が良く聞き
取れない．

屋外の様子
地道一面に水たまりができる．

傘をさしていてもぬれる．

道路が川のようになる．

寝ている人の半数ぐらいが雨に気がつく．

水しぶきであたり一面が白っぽくなり，
視界が悪くなる．

傘は全く役にたたなくなる．

車に乗っていて－ワイパーを早くしても見づらい．
高速走行時，車輪と路面の間に水膜が生じブレーキが効かなくなる（ハイドロプレーニング現象）．

車の運転は危険．

表-2 定義されている風速（風の強さ）と吹き方注 7)
平均風速
(m/s)

風の強さ
（気象用語）

10 ~15

やや強い

15~20

一般道路の
自動車

強い風
高速道路の
自動車

20~25

25~30

早さの目安

非常に強い風

人への影響

走行中の車

風に向かって歩きにくくなる．傘がさせない．
風に向かって歩け
なくなり，転倒する人も出る．高所での作業はきわめて危険．
何かにつかまっていないと立っていられない．飛来物
によって負傷する
おそれがある．

道路の吹流しの角度が水平になり，高速運転中では横風に流される感覚を受ける．

樋（とい）が揺れ始める．

高速運転中では，横風に流される感覚が大きくなる．

屋根瓦・屋根葺材がはがれるものがある．雨戸やシャッターが
揺れる．

35~40

猛烈な風

特急電車

おおよ
その 瞬
間風速
(m/s)

20

30
通常の速度で運転するのが困
難になる．

30~35
屋外での行動は極
めて危険．

建造物

走行中のトラックが横転す
る．

40~

3

屋根瓦・屋根葺材が飛散するものが ある． 固定されていないプ
レハブ小屋が移 動，転倒する．
ビニールハウスのフィルム(被覆材) が広範囲に破れる．
固定の不十分な金属屋根の葺材が めくれる． 養生の不十分な仮設足場が崩落する
外装材が広範囲にわたって飛散
し， 下地材が露出するものがある．
住家で倒壊するものがある． 鉄
骨構造物で変形するものがあ
る．

40

50
60

箇条6 人間中心
設計の計画

Database
箇条7 人間中心設計の活動
7.2 利用状況の理解及び明示Sync server
1st client

繰り返す（適切な活動へ移る）

7.5 ユーザ要求事項に対する設計の評価

7.3 ユーザー要求事項の明示Internet

Internet

7.4 ユーザーの要求事項に対応した設計解の作成

User
terminal

Cache

Internet

Internet

Internet
User ・ ・
terminal

Storage server

2nd client

・・・

User
terminal

User
terminal

ユーザー要求事項に適合した設計

図-8 メタバース環境の構築に向けたシステム概要図13)※実線：各活動の関連性
破線：評価の結果に基づいて繰り返される活動との関連性

図-7

検証する．さらに，得られた課題を参考に，今後の人間中心設計の視点に立った気象情報の高度化の方向性について考察する．

人間中心設計の活動の相互関連性を示す図注 8)
表-3 人間中心設計の 6つの原則 15)
内 容

原則 1

ユーザーやタスク，環境に対する明確な理解をもとにデザインする．

原則 2

２．筆者らが提案する次世代ハザードマップ

設計や開発の期間を通し，ユーザーは参画させられる．

防災に関する気象情報（降雨等）の高度化に向けた提案に際して，基本とする筆者らがこれまで取り組んでいれ，また，洗練させられる
る次世代ハザードマップ（iHazard map）の概要 13)につい原則 4 プロセスは反復的である．
て以降に紹介する．近年，現実空間では再現が困難であ
原則 5 設計はユーザーエクスペリエンスの全体に焦点をる事象（例えば，土石流による被災現象や豪雨）に対し当てる．
て仮想空間内で表現し，これらの結果をユーザーが体験
原則 6 設計チームは，多様な専門領域の技能と視点を持できるメタバース環境の構築が可能となった 9), 17)．そのつ人材によって構成される．
際，インターネットを介した情報処理の負荷を軽減させた円滑なシステムの構築が望まれる．さらに，仮想空間
リティの知識や技法を使って，そのシステム等を使いや情報を共有しながら，空間内の環境条件（例えば，気象
すくすることを目指す設計アプローチ」として定義15)さ条件）やユーザー間のコミュニケーションに関するデー
注8)
れている．人間中心設計の活動の相互関連性 を図-7に， タを逐次に更新するとともに，相互に情報を共有できる
人間中心設計の6つの原則15)を表-3に，それぞれ示す．表
システムの構築が必要である．
-3（原則5）や図-7に示すとおり，情報提供に関する仕そこで，筆者らが提案する三次元の情報を相互に共有
組みや内容に対して，ユーザーエクスペリエンス（UX） するための三次元仮想空間情報システム 13)における全体に焦点を当てたユーザー（情報利用者）における要求事
構成の概要を図-8 に示す．図-8 に示すとおり，本システ項に適合した設計が有効であると考えられる．しかしな
ムは仮想空間情報を保有するデータベース等に接続されがら，これまで気象情報の提供に関して，人間中心設計
た同期サーバを中心に，インターネット等の通信網を介に基づいて詳細に検討された研究については，筆者らがして，複数のクライアント装置において相互に通信が可
知る限り殆ど存在しない．
能となる．さらに，各クライアントには，ユーザーが用
本研究では，人間中心設計例えば，16)に基づいた防災分野
いる情報処理端末を介して接続させる．なお，各ユーザにおける気象情報の高度化を目的に，現状の降雨情報にー端末は一般的な電子計算機（PC 等）や多機能携帯端
対する理解度や課題等に関して，VRを用いた降雨強度
末（スマートフォンのモバイル端末）等が対象となり，毎の再現結果を用いて，被験者に対するアンケートヒア
仮想空間に対して表示可能なディスプレイや可視化ツー
リングにより検証する．また，降雨等実験装置を用いて， ル（独立型 VR デバイス：例えば，図-9）と操作を行う
被験者に対して，降雨強度や風速の定義（表-1や表-2）
入力装置である．これらにより，表示される仮想空間にと実際の体感との相違についてアンケートヒアリングに対して詳細な空間内のデータ取得や新たなデータの作成，より，降雨と風の組み合わせの変化による影響について
更新，削除が可能となる．また，各クライアントの役割
原則 3

設計は，人間中心的な評価によって駆動させら

4

図-9 使用する可視化（メタバース）ツールの例

として，データベースが保有する仮想空間情報を取得し，これらをユーザー端末へ遅延無く配信させることが可能となる．さらに，クライアントは各ユーザー端末からの要求の操作に応じて仮想空間情報の処理を行う必要があるため，直接処理が可能な主記憶装置等にモジュール化されたプログラムを構築している．その際，同期サーバ
は各クライアントからの要求を受信し，当該要求に応じてデータベースに保存されている情報を配信したり，各
クライアントで処理した情報を受信して， データベー
ス内の仮想空間情報を更新する機能を有している．これ
らの工夫により，クラウド上において，複数のユーザー
図-10 可視化結果（土石流シミュレーション結果：動画）13)
間で相互に情報を共有することが可能となるとともに，多大なデータ量のメタバースに関する仮想空間情報をリ
アルタイムで更新することが可能となる 13)．
これらのメタバースに関するシステムや筆者らの解析技術例えば，18)を用いて，図-3に示す土砂災害警戒区域注6)に対して，動的に表現した土石流時の土砂堆積範囲（氾濫範囲）を重ねあわせて，住民へわかりやすく説明する手法を提案 13)している（図-10）．また，これらの技術を活用した可視化技術の有効性について評価するため，これらの土砂災害警戒区域に関する説明会へ参加した住民に対して，土砂災害警戒区域等設定図（例えば，図-3）
図-11 土砂災害警戒区域の理解に関するアンケート結果13)の理解度の変化に関して， メタバースによる可視化の（可視化学習前後の比較，有効回答数：20名）
前後において，ヒアリングにより比較している（図11）．図-11 に示すとおり，土石流等のハザードに対して，可視化の体験前は現象の理解者が約 20％程度にあ般的に用いられている降雨に関する情報（降雨強度）等
ったにもかかわらず，体験後においては理解者が 90％の理解について検証する．その際，実環境での検証は困程度以上と顕著に増加することが示されている 13)．
以降に，これらのメタバース等の VR 技術を基本とした気象情報の高度化（可視化）について提案する．

難であるため，理想的な条件における仮想空間（VRや降雨等実験装置）を用いて，被験者へのアンケートヒア
リングにより，現状の気象情報の提供における課題や改善等について考察する．

３．気象情報（降雨強度）の理解等に関する検証(1) VRを用いた降雨強度の理解に関する検証
降雨情報については，前述に示すとおり，図-6 に示す
国土のメッシュ単位の数値情報（降雨強度の予測情報

防災分野等に関連した気象情報の高度化を目的に，一5図-12 VR アンケート調査の対象者（男女比，計 36 名）

図-15 VR で再現した降雨に対するアンケート結果（Type 毎）

ぞれ約1mm/h，約6mm/h，約40mm/hとした．また，風速は10m/s未満（具体的には5m/sで一定，表-2）に設定し，太陽の位置（日照条件）等は同じ条件とした（図-14）．
被験者へ提示する動画は，各降雨条件毎に2地点からの視点とし，それぞれ10秒間の長さで提示した（10秒×2
地点×3降雨条件）．アンケート（選択回答方式）は，事前に被験者に対して降雨強度情報（表-1）を提供せず，被験者らの記憶に基づく回答を求めた．
図-14と表-4に示す3種類の降雨動画の提示後のアンケート結果を，降雨強度（Type）毎に整理して図-15に示す．図-15に示すとおり，約1mm/hの降雨（Type A）は他の降雨と比べて正答率が高く，一方，約40mm/h（Type C）の降雨は正答率が低い傾向であった．これらの結果から，
降雨強度が増加するに伴って，降雨の特徴（降り方等）の理解や認識が低下する可能性か示唆された．そのため，災害に起因する豪雨等の顕著な降雨強度に関する情報の共有時には，数値情報だけでなく，メタバース等の可視化ツールを使って特徴をわかりやすく表現した情報提供が必要であると考えられる．ただし，これらの考察は特定の条件下でのVRを基にした議論であるため，更なる検証が必要である．

図-13 VR アンケート調査の対象者（職業別，計 36 名）
表-4 各タイプにおける降雨強度の実験条件
Type A
Type B
Type C

降雨強度（mm/h）
1 未満
約6
約 40

等）として提供されている．これらの情報は，表-1 に示す各降雨強度毎の特徴（イメージ）に対する充分な理解を前提にしたものである．そのため，これらの特徴（振り方等）と降雨強度との関係性の理解度等に対する現状の把握は重要であると考えられる．
そこで，降雨等に起因した土砂災害に関する学会の参加者（被験者：36名）を対象に，VRにより再現した複数の降雨強度の動画情報を用いて，これらの理解度に対するアンケートヒアリング調査を実施した．被験者の男
女比や職業の分布状況を図-12と図-13にそれぞれ示す．
図-13に示すとおり，被験者の大半は防災分野の建設コンサルタント技術者，大学や研究機関等の研究者，施設管理者等であり，一部には気象情報に精通する気象予報士資格保有者も含まれていた．
降雨の動画については，前述までに示すVR技術13)の降雨描写機能を使用して表現した．アンケートヒアリン
グのための降雨パターンは，表-4や図-14（ただし，静止画）に示すとおり，Type A，B，Cの3種類とし，それ(2)実験装置を用いた降雨強度等の理解に関する検証
次に，一定に制御された降雨等を直接的に体感が可能
な降雨等実験装置（図-16）を用いて，表-1に示す降雨強度等の特徴（振り方）の定義と実際の体感との相違について，アンケートヒアリングにより検証した．その際，降雨時における風速の変化による影響について着眼した．
実験については，東京都消防庁が管理運営する防災体験館に設置された降雨等実験装置（図-16）を用いて，一般人の被験者（10～60歳代までの男女29名）を対象に，表-5に示す条件の降雨等を体験してもらい，実験直線に説明した内容（表-1や表-2）と，振り方等の体感との相違についてアンケートヒアリングにより検証した．なお，
表-5に示すとおり，実験条件については，降雨強度を0～50m/s，風速を0～30m/sの組み合わせで実施している．
6

図-14 VRによる降雨の再現状況（対象降雨；上：Type A，上：Type B，上：Type C）
表-5 各タイプにおける降雨強度と風速の実験条件
降雨強度 (mm/h)
Type D
Type E
Type F
Type G
Type H
Type I30
500

風速 (m/s)
0
10
0
30
10
30

された（Within expectations）．また，風のみ（Wind）については，降雨と比較して事前の説明内容（表-2）と感じ方との相違が一部に見られ，理解度が低下する傾向であったが，大半は概ね説明通りであったとの回答を得ている．一方，降雨と風（Rainfall & wind）については，多くの被験者（約85%）において，事前の説明（表-1や表2）と受けた感じ方（体感）が顕著に異なる（Beyond

図-16 使用した降雨等実験装置の概要

被験者から得られた回答に対して，現象毎（降雨のみ：D，F，風のみ：H，I，降雨および風：E，G）に整理した結果を図-17に示す．図-17に示すとおり，降雨のみ（Rainfall）については，殆どの被験者が事前の説明（表-1）に対して，概ね同様に体感していることが確認
7

えば，図-9）や多機能携帯端末（例えば，スマートフォン）等での活用が有効であると考えられる．
なお，これらの検討は，限られた条件での示唆であるとともに，今後，更なる情報や技術開発に伴った高度化の議論が必要であると考えられる．

５．おわりに
本研究では，情報利用者（ユーザー）に配慮した今後の防災に関する気象情報の高度化に向けて，メタバース
図-17 降雨等実験装置で再現した降雨に対するアンケート結果
等の DX 技術を活用した防災情報において必要と考えら（計 29 名；10~60 歳代，平均 48 歳）
れる課題や解決に向けた手段について試行的に検討した．
以降に，本研究で得られた成果を要約する．
1） 降雨情報（降雨強度）に関する理解度について，
VR を用いた被験者（ただし，降雨等に起因した土砂災害に関する学術学会への参加者：36 名）へのア
ンケート結果によると，降雨強度が増加するに伴って，降雨の特徴に関する理解が低下する可能性が示
唆された．
2）降雨時における風速の変化による影響等について考慮し，降雨等実験装置を用いた被験者（一般人：29
名）へのアンケート結果によると，降雨と風が組み合わされた複合の現象の場合，定義された各現象の図-18 提案する降雨強度等情報の高度化（四次元化）
特徴と体感が顕著に異なる可能性が示唆された．
expectation）傾向であることが，新たに分かった．なお， 3）最後に，降雨強度や風速に関する予測情報を組み合わせて，メタバース等の DX（VR）により分かりや詳細なヒアリングによると，降雨と風が組み合わさるこ
すく表現した気象情報の高度化について提案した．
とにより，それぞれ定義された概要（振り方や吹き方）を越えた体感であったものと考えられる．
謝辞：本研究にあたり，アンケートヒアリングにご協力頂いた方々に深謝の意を表します．

４．人間中心設計に基づいた気象情報の高度化提案
NOTES
注1) Stephenson, N.: Snow Crash, 576p., 1992.
これらの検討により，人間中心設計に基づいて防災に
注2) 服部 桂：VR 原論，翔泳社，368., 2019.
関する気象情報を提供する場合，少なくとも，降雨と風
注3) Accelerataion Studies Foundation; http://metaverseroadの現象を組み合わせて表現する新たな情報配信の必要性
map.org/（2023 年 10 月 7 日閲覧）.
が示唆された．そこで，図-6に示す車両や徒歩等による
注4) 国土交通省：https://www.mlit.go.jp/plateau/（2023 年
10 月 7 日閲覧）.
避難行動を判断するための情報として，動的な降雨と風
注5) 国土地理院：地図・空中写真閲覧サービス https://ww等の情報を組み合わせて可視化することが可能なメタバ
w.youtube.com/watch?v=IiXYKT3KgCY（2023 年 10 月
ース等のVRを活用した情報（例えば，図-14）による提7 日閲覧）.
供を提案する（図-18）．図-18に示すとおり，これらの
注6) 土砂災害防止法令の解説（改訂 3 版），全国治水砂防協会，480p., 2022．
情報については，降雨や風の予測情報だけでなく，情報
注7) 気象庁：https://www.jma.go.jp/jma/index.html（2023 年
利用者（ユーザー）に配慮して分かりやすく表現するた
10 月 7 日閲覧）.
め，対象地点の地形や建物，昼夜等の時間的な情報につ
注8) 人間中心設計に関する国内規格（2021 年版），JIS Z
いても考慮した詳細な情報供としている．
8530:2021.
なお，情報の提供については，インターネットを経由したクラウド上でのシステム（例えば，図-8）を通じて， REFERENCES
1) 舘 暲，佐藤 誠，廣瀬通隆：バーチャルリアリテ
再現性の高いと考えられるメタバース可視化ツール（例8rain forecast, Hydrometeorology and Water Resources Society Research Presentation Abstract Collection, Vol. 32,
2019.]
11) 寺田秀樹，中谷洋明：土砂災害警戒避難基準雨量の設定方法，国総研資料，No.5，58p.，2001. [Terada,
H., and Nakatani, Y.: Method of setting warning and evacuation standard rainfall for sediment disasters, National
Research Institute of Civil Engineering, No. 5, 58p., 2001.]
12) 今泉文寿，小山内信智，加藤真雄，小池 優，小杉賢一朗，坂井佑介，坂口 宏，里深好文，高山翔揮，
田中隆文，西陽太郎：令和 3 年 7 月静岡県熱海市で発生した土石流災害，砂防学会誌, Vol. 74, No. 5, pp.
34-42，2022. [Imaizumi, F., Koyamauchi, N., Kato, M.,
Koike, Y., Kosugi, K., Sakai, Y., Sakaguchi, H., Satofuka,Y., Takayama, S., Tanaka, T., and Nishi, Y.: Sediment disaster that occurred in Atami City, Shizuoka Prefecture in
July of Reiwa 3, Journal of the Sabo Society, Vol. 74, No.
5, pp. 34-42, 2022.]
13) 原田紹臣，藤本将光，里深好文，水山高久，松井保，武井千雅子：メタバースを活用したハザード・
マップの高度化に向けた実践的取り組み iHazard map
project，土木学会 AI・データサイエンス論文集，
Vol. 4，No. 2，pp. 102-113，2023． [Harada, N., Fujimoto, M., Satofuka, Y., Mizuyama, T., Matsui, T., andTakei, C.: Practical efforts to enhance hazard maps using
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[Honma, M.: "Improvement" of disaster meteorological information from the standpoint of information users, Disaster Information, Vol. 12, pp. 35-40, 2014.]
15) 黒須正明，松原幸行，八木大彦，山崎和彦：人間中
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16) 原田紹臣，山田菊子，越健太郎，嶌田佐俊 ，杉原良
太郎，宮内 泉：人間中心設計(HCD)に着眼した舗装の要求性能に関する基礎的な検討，土木計画学研
究 ・ 講 演 集 ， Vol. 67 ， 9p. ， 2023 ． [Harada, N.,
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雅子：Structure from Motion により生成した三次元モデルを含む 都市空間 Virtual Reality の構築，第 39 回
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Analysis of update history of ensemble forecast information of water vapor for linear precipitation zone heavy

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ENHANCING METEOROLOGICAL INFORMATION BASED ON HUMANCENTERED DESIGN: THE iHAZARD MAP PROJECT
Norio HARADA, Kiko YAMADA-KAWAI, Yoshifumi SATOFUKA,
Takahisa MIZUYAMA and Chikako TAKEI
With recent advances in meteorological observation and forecasting techniques, there are growing expectations that disaster damage can be mitigated through advanced meteorological forecasts. Specifically,
efforts concerning the prediction of linear precipitation zones, which cause sediment and flood disasters,
are underway. Providing information from the perspective of typical residents and other information users
who use these prediction results is crucial. The authors have been working on the iHazard map project, withthe goal of providing clear disaster-related information by leveraging the latest metaverse and virtual reality(VR) technologies. Currently, the Japan Meteorological Agency provides region forecast information on
rainfall intensity and defines the intensity and characteristics of the rainfall separately (e.g., rain as if abucket has been turned over). However, it is deemed essential to verify the level of understanding of thisinformation and the definitions involved among general information users. In this study, to enhance meteorological information based on human-centered design, we surveyed subjects using virtual spaces (VRand rainfall devices).The results suggested that providing information that combines rainfall intensity andwind speed is crucial.

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