一般社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,INFORMATIONAND COMMUNICATION ENGINEERS
社団法人 電子情報通信学会

信学技報
IEICE Technical Report
ICM2020-49,LOIS2020-37(2021-01)
信学技報

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERSTECHNICAL REPORT OF IEICE.

最適化問題に基づく消防局構成計画の事前評価システムの開発
矢吹 直也†

佐伯 幸郎†

中村 匡秀†,††† 神戸大学 〒 657–8501 神戸市灘区六甲台町 1–1†† 理化学研究所・革新知能統合研究センター〒 103–0027 東京都中央区日本橋 1–4–1
E-mail: †yabuki@ws.cs.kobe-u.ac.jp, ††sachio@carp.kobe-u.ac.jp, †††masa-n@cs.kobe-u.ac.jp
あらまし 消防署の数や配置，消防車の編成を規定する消防局の構成は，限られたリソースで効率的な消防活動を実現するための重要な要素である．我々は，これまでの研究で消防局の構成に基づいて，地域の各町丁目への消防車の駆付を計算・可視化するツール FD-CAST を開発している．FD-CAST はあらかじめ用意した構成情報をもとにシミュレーションを行うものであり，どのような構成にすれば改善されるかは人手による試行錯誤が必要であり，最適な構成を見つけることは困難であった．そこで本研究では，様々な要求をもとに，FD-CAST に対し，消防局の最適な配置を自動的に計算するシステムを追加する．このシステムは現在の配置をもとに，どのような変更を加えることでより良い配置となるかを計算する．また，ユーザは制約条件や目的関数を任意に設定できる．本稿では開発したシステムのプロトタイプを用いて，最適化問題を解き，その結果として得られた配置変更による効果を検証している．
キーワード

消防局，構成管理，可視化，Web アプリケーション，スマートシティ

Development of Prior Evaluation System for Fire Department
Conﬁguration Plan based on Optimization Problem
Naoya YABUKI† , Sachio SAIKI† , and Masahide NAKAMURA†,††† Kobe University, Rokkodai 1–1, Nada, Kobe, Hyogo, 657–8501 Japan†† Riken AIP, 1–4–1 Nihon-bashi, Chuo-ku, Tokyo 103–0027
E-mail: †yabuki@ws.cs.kobe-u.ac.jp, ††sachio@carp.kobe-u.ac.jp, †††masa-n@cs.kobe-u.ac.jp
Abstract The composition of the ﬁre department, which deﬁnes the number and layout of ﬁre stations and theorganization of ﬁre engines, is an important factor in achieving eﬃcient ﬁreﬁghting with limited resources.

Inour previous research, we have developed FD-CAST, a tool to calculate and visualize the dispatching of ﬁre engines
to each township in a region based on the composition of the ﬁre department. FD-CAST simulates the dispatchof ﬁreﬁghting based on the conﬁguration information prepared in advance, and it is diﬃcult to ﬁnd the optimal
conﬁguration because it requires manual trial and error to ﬁnd out what conﬁguration can be improved. In thisstudy, we add a system that automatically calculates the optimal conﬁguration of ﬁre stations for FD-CAST basedon various requirements. The system calculates what changes can be made to the current conﬁguration to make itbetter. The user can set the constraints and the objective function arbitrarily. In this paper, we use a prototype ofthe developed system to solve optimization problems and verify the eﬀects of the resulting placement changes.
Key words ﬁre department, conﬁguration management, visualization, Web application, smart city

1. は じ め にで行っている，消防需要の分布の可視化，現在の充足状況の把握 [3] などが挙げられる．

近年，日本における多くの消防局では消防や救急の出動記録

我々が共同研究を行っている神戸市消防局でも，データ駆動を ICT システムにより収集・記録している．この出動記録は，アプローチの取り組みを進めている．この取り組みの一つと救急・消防の需要予測や救急車両などのリソース運用の最適化して，消防局の構成（すなわち，市内の消防署の数，位置およといった，データ駆動アプローチに活用することが期待されてび各署の消防車の編成）が，市内の各町丁目からの出動要請にいる．このような取り組みの例として，消防防災科学センター- 87 —1—
This article is a technical report without peer review, and its polished and/or extended version may be published elsewhere.
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十分に対応できているかを把握すること，がある．我々の研究れらを選択することで目的関数を変更可能としている．

グループでは，消防局の構成に基づいて，地域の各町丁目へのA2 は，最適化における制約条件をどのようにシステムに入消防車の駆けつけを計算・可視化するツール FD-CAST (Fire力するかという課題である．制約条件は A1 の目的関数の定義

Department Coﬁgulation Analysys and Simulation Tool) のと比較すると，制約条件は具体的な救急リソースの種類や配開発を行っている．FD-CAST は，消防局の構成データと町丁置といった，直感的な値であるため，非専門家であっても容易目データから，消防署から各町丁目への距離とおおよその所要に入力が可能である．そのため，本稿では制約条件に関しては時間を算出する．これらのデータに基づいて，各町丁目への出WebUI を用意し，直接ユーザが定義可能としている．

動において，どの車両が何秒で駆けつけるかを計算によって求A3 は最適化アルゴリズムとしてどのようなものを選ぶかとめ，結果を表形式および地図形式で可視化する．また，構成情いう課題である．最適化アルゴリズムはこれまでに様々なもの

報は任意の値に変更可能であり，様々な構成での駆けつけをシが考案され，実用に至っている．本稿ではその中で，特に今回ミュレーションできる．[5]．

必要となる探索空間の削減との親和性を考慮し，山登り法を選

FD-CAST は与えられた構成情報にもとづくシミュレーショ択している．
本稿では，提案する機能のプロトタイプを開発し，ケーススンを行うアプリケーションであるため，どのような変更を構成情報に施すかは，あらかじめ利用者により定義される必要があタディを行った．また，計算で得られた結果を FD-CAST を用る．一方で運用の改善などを目的とした場合，最適な構成情報いて検証し，配置変更による効果の確認を行った．

を人手により探索することは組み合わせの多さから困難である．

2. データ駆動アプローチと FD-CAST

そのため，ある目的に応じた最適な構成情報を得るには最適化

2. 1 消防局におけるデータアルゴリズムなどによる自動計算が必要不可欠である．
最適化アルゴリズムとはある最適化したい値を目的関数とし近年，各自治体における消防局では，最新の ICT システムて定式化し，その値が最大もしくは最小といった値をとるパラが導入され，消防・救急業務の効率化が図られている．こうしメータの組み合わせを探索するものである．消防局の構成におた ICT システムで記録・管理されるデータの代表的なものとしける最適化でも，目的関数を設定する必要があるが，消防局特て，出動データ，署所データ，車両データ等がある．各種出動有の問題として，「最適な配置」の定義を一意に定められない

データは，消防局における救急や消防の出動の詳細を記録したといった点がある．これは，消防は住民への行政サービスであもので，データ項目には出動日時，出動車両番号，現着日時等るという特性により，ある観点での全体最適化を追及するのみが含まれる．署所データとは，消防署についてのデータで，消が，サービスとしての有るべき姿では無いことに起因する．そ防局管轄の消防署の名称や住所が含まれる．車両データは，消のため，様々な観点での「最適」を検討する必要があり，目的防局が所持している消防・救急車両のデータで，車両番号，配関数が一意に定まらない．

属消防署，車種といったデータが含まれる．

2. 2 消防局の構成問題

また，最適化アルゴリズムは探索を行っていくものであり，通常そのままでは莫大な計算時間となる．本アプリケーション

自治体の消防局が，地域内のどこに何か所の消防署を設置し，の用途を鑑みた場合，様々な最適化結果を検討する必要があり，それぞれの消防署に車両を何台配置するかを決定する問題を，現実的な計算時間で一度の試行が完了する必要がある．そのた

本稿では消防局の構成問題と呼ぶ．構成問題は，自治体の地域

め，消防局に特有の制約を課し，最適化の探索空間を絞る必要において火災が起きた時，迅速かつ効率的な消火活動が可能かがある．

どうかに直結する．したがって，現状や将来の状況を見すえて，

本研究の目的は，消防局局員自らが様々な条件下で，最適なよりよい消防局の構成を決定することが求められている．

消防局構成を求める支援をすることである．この目的を達成す

自治体の財政を鑑みると，部隊や車両を増やすことは容易でるため，本稿では消防局構成に関する最適化問題を作成・求解はない．限られたリソースの範囲で効率のよい構成をいかに求する機能を FD-CAST に追加実装する．この機能を実装するにめるかが命題となっている．

あたり，以下の課題に取り組む．

2. 3 データに基づく構成の評価・改善

A1: 目的関数の定義方法

地域で火災が発生した際，火災の種別や規模に応じて，適切A2: 制約条件の設定方法な消防車両群が速やかに現場に駆付し，消火に当たる必要があ

A3: 最適解の探索手法

る．例えば，一つの（理想的な）基準として「一般建物火災のA1 は最適化に用いる目的関数をユーザがどのように定義す場合，発生から 8 分以内に放水車が 4 台到着すること」というるかについての課題である．先の目的関数の非一意性を踏まえものが存在する．当然ながら，火災発生場所や消防局の構成にた場合，本来ユーザ自身が目的関数を定められることが望まし依存して，こうした基準は充足可能な場合とそうでない場合がい．一方で，目的関数の作成には高度な知識が必要となり，非ある．したがって，消防局にとって「任意の町丁目に対して，専門家でも利用可能であるという FD-CAST 本来の目的からは指定された車両のセットが何分で到着できるか」を把握するこ逸脱することとなる．そのため本稿では想定されるいくつかのとは最大の関心事である

目的関数をあらかじめシステム側で定義しておき，ユーザはそ- 88 -神戸市消防局では，様々な基準を設定して，消防局の構成を—2—

FT: 駆付時間を最適化

表 1 FD-CAST の機能一覧
機能内容

消防署構成変更

消防署の位置変更や追加，削除を行う

消防車構成変更

消防車の配置場所変更や追加，削除を行う

駆付時間計算登録した構成による，駆付時間の計算を行う

駆付時間可視化計算された駆付時間を可視化する

ユーザログインユーザごとに独立して構成変更可能にする

救急車，もしくは消防車の駆付時間を短くすることで，傷病者の迅速な救命活動，および消火活動を目指すもの全般を指す．
具体的な例としては以下のようなものがある．

•

最速駆付時間を短くする

各町への最速駆付時間を全体的に短くすることで，理論上可能な到着時間を短縮する．

•

データに基づいて評価し，改善する取り組みを行っている．しかしながら，現状ではエクセルや GIS(地理情報システム) 等，汎用ツールを用いてデータ分析を行っており，現在の構成を評価するだけでも膨大な作業時間がかかっている．

することから，実際に出動する可能性が高い部隊全体の駆付時間を短縮する．

•2. 4 FD-CAST の概要
2. 3 で述べた問題を解決するため，我々の研究グループでは消防局の構成に基づいて，地域の各町丁目への消防車の駆付を計算・可視化するツール FD-CAST (Fire Department Coﬁgu-lation Analysys and Simulation Tool) の開発を行っている．
FD-CAST は，消防局の構成データと町丁目データから，消防署から各町丁目への距離とおおよその所要時間を算出することができる Web アプリケーションである．FD-CAST は，以下ることから，一定時間を超えてしまう出動を少なくする．

FR: 消防リソースを最適化
消防署や消防車両など，消防活動に必要な人員を最小限に抑えることで，コスト削減を目指すものを指す．ただし，駆付時間等に影響が出ないよう注意する必要がある．具体的な例としては以下のようなものがある．

Step1: データの準備
FD-CAST に必要なデータを準備する．消防局の構成デー
距離などを含む．

•

救急車の配置数を少なくする•消防署の数を少なくする•

合計の出動時間を短くする

出動中の時間を減らすことは，活動にあたる人員の負担を減らすだけでなく，より駆付時間が短い車両が出動できる機会を増やすことにもなり，駆付時間の短縮にもつながる．

Step2: 駆付の可視化
ある町丁目 B で火災が起こった際，各タイプの消防車両がどこからどのぐらいの時間で駆付するかを計算し，結果を表形式および地図形式で可視化する．このとき，地図形式の可視化には FigMap4SC [4] を利用している．

さらに，このそれぞれについても，計算方法の違いなどから異なる目的が考えられる．例として，最速駆付時間を短くする
場合であれば，全町丁目への駆付時間を平均するのか，もしくは，出動回数や人口などで重みづけをするのかといったものがある．

Step3: 構成の更新とシミュレーション

3. 2 制約条件の設定

それぞれのユーザが独立して消防署や車両の構成を変更し，可視化を再実行できるような機能を実装する．これにより，様々な構成での駆付をシミュレーション可能となる．

FD-CAST が現在持つ機能は，表 1 のとおりである．ユーザ
は，消防署，消防車の構成変更機能を利用して任意の消防局構成を設定したのち，駆付時間計算機能により各町丁目へどの車両が何秒で出動可能か計算し，駆付時間可視化機能を利用してその一覧を確認することができる．

消防局の配置を変更するにあたり，移動や増設などのコストを考慮すると現状より大幅な変更を行うことは非現実的である．
そこで，現状の消防局の構成に基づく現実的な制約条件を入力することで，実現可能な範囲での最適化を行えるようにする．
今回考慮するべき制約として，消防局全体での制約 (GC)，各消防署での制約 (LC)，固定的な制約 (SC) の 3 種類がある．

GC: 消防局全体での制約消防局全体として管理している建物や車両の制約を指す．ま3. 最適配置計算機能の提案

た，全消防署に共通して関わる制約もここに含む．GC として

1. で述べた課題を解決するために，本研究では最適構成計算

以下のような例がある．

•機能を提案し，プロトタイプを開発する．この機能を実装するにあたり，1. で述べた技術的課題 A1, A2, A3 に取り組む．

市内の消防署の数

消防署の配置変更には莫大なコストがかかることから，基本的に現在の配置とほぼ同じとし，少数の移設，増設のみ可能と

3. 1 目的関数の定義・選択「最適な配置とはどういうものか」という問題の答えを一つする．

•に定義することは難しい．そこで，今回の機能では構成情報の目的関数を多数用意することで，消防局職員が目的に応じて選択できるようにする．この目的関数には，大きく分けて FT，FR の二つがある．

駆付時間が一定を超える出動の数を少なくする

駆付時間が長時間となると救命，消火に著しい問題が発生すの 3 つのステップから構成される．

タ，神戸市内の町丁目の位置，町丁目と消防署の間の道なりの

第 n 駆付の救急車駆付時間を短くする

最速駆付の部隊が出動中の際は第 2，第 3 駆付の部隊が出動

全体の消防車両の数

車両の移動は比較的容易に行えるため，移動は自由に行えるものとする．しかし，増加にはコストがかかるため，増加は上限を設けたうえで最小限とする．

- 89 -—3—•

許容可能な駆付時間

表 2 実装に用いた技術出動が多い地域に配置が偏ることで，一部地域の駆付時間が長くなってしまうことが懸念される．これを防ぐため，駆付時間に上限を設ける．

LC: 各消防署での制約

クライアントHTML5, JavaScript

サーバ

PHP5

データベースMySQLWeb サーバ

Apache 2.4.37

APIGoogle Directions Matrix API

それぞれの消防署固有の制約を指す．LC として以下のような例がある．

•（ 5 ） Ps <= Pmin となれば終了，そうでなければ Pmin , Dmin

同一署内に配置可能な車両台数

車両を駐車するスペース，または運用する人員などの理由かを繰り返す

ら，一つの消防署に配置できる車両台数に上限を設ける．

•をそれぞれ Ps , Ds とし，上限の移動数に到達するまで (3)〜(5)（ 6 ） 得られた Dmin と Ds の差分を変更内容として出力隣接署までの距離すぐ近くに複数の消防署を配置する場合，一つにまとめてしする．
ただし，この方法の場合，得られる解は初期配置に依存してまう方がよい可能性が考えられる．このことから，隣接署までおり，本当に最適な解が得られるとは限らない．そこで，初期一定以上離れた場所に設置する．

配置を FD-CAST により設定した配置とすることで，様々な初SC: 固定的な制約全ての最適化問題に共通で必要な制約を指す． SC として以下のような例がある．

•救急車は各署に最低一台配備•

放水車は各署に最低一台配備

期配置から解を探索することが可能となり，複数の案を得ることが可能になる．

4. 実

3. で述べた機能のプロトタイプを実装した．

固定的な制約条件については，実際には一部の車種を配置し4. 1 利用した技術ない消防署を設置することも可能である．しかし，消防署の数プロトタイプの実装に用いた技術を表 2 に示す. 本機能はよりも多い台数の車両を配置する場合，各署所に配置するよりも同じ署所にまとめて配置する方が良くなるのは，出動が一部の地域に極端に偏った場合のみだと考えられる．また，これを考慮してしまうと探索空間が膨大になってしまい，現実的な計算時間で終えることができなくなってしまう．以上のことから，

装Web アプリケーションとして実装されており，最適化の計算はPHP で実行している．クライアントには HTML と Javascriptを利用し，フレームワークは bootstrap を用いた．また，データベースには MySQL を，サーバには Apache 2.4.37 を使用
し，各町丁目間の距離は Google Directions Matrix API [1] よ今回はこのような制約を加えた．

り取得した．

3. 3 最適解の探索手法の検討

4. 2 目的と制約条件の入力

神戸市には現在，28 の消防署に 32 台の救急車が配置されている．これらの配置場所を最適化するにあたり，神戸市の 820町全ての組み合わせを検討した場合，その数は非常に膨大であり，これを行うことは極めて困難である．また，3. 2 で述べた
ように，消防署の構成変更にはコストがかかることから，現状の配置にできる限り近い状態での最適解を求めたい．この問題を解決できる探索手法として，本稿では山登り法を採用する．
山登り法とは，現在の状態の近傍の中で最も評価の高い状態を選択することを，評価の改善がなくなるまで繰り返す手法である．この手法は，消防防災科学センターで行われている最適配置計算 [2] でも利用されている．消防配置における山登り法を用いた計算の例として，3. 1 で述べた「最速駆付時間を短くする」場合の計算を以下に示す．

3. 1，3. 2 で述べた目的関数と制約条件を選択できるようにする．今回は，目的関数として最速駆付と救急車配置を，制約条件として消防署と消防車，救急車の数，消防署の移動可能数を実装した．図 1 に，入力画面を示す．ユーザは「最速駆付」「救急車配置」から目的を選択したのち，計算方法を「単純平均」「出動回数依存」から選択する．そして，消防署の数，消防署の移動可能数，救急車の数，放水車の数の 4 種類の制約条件を設定し，実行ボタンを押すことで最適計算を行うことができる．これらの目的関数の詳細を以下に示す．
最速駆付: 全消防署に 1 台ずつ救急車を配置した場合に，各町丁目への最速駆付時間を最小化する消防署の配置を計算する．
救急車配置:

指定された救急車台数の範囲内で，予想される駆付時間が最小となる救急車配置を計算する．

（ 1 ） 初期配置 Ds を決定する．
（ 2 ） 配置 Ds をもとに，全町丁目への駆付を行う部隊と時間の計算を行い，結果から得られる目的関数 (=最速駆付時間の平均値) を Ps とする．
（ 3 ） 配置 Ds から消防署を一か所追加，もしくは移動することでできるすべての配置 D1 , D2 , ..., Dn を作成する．

単純平均: 全町丁目の駆付時間を均等に扱い，平均したものを目的関数とする．
出動回数依存: 各町丁目への実際の過去の出動回数をもとに，それぞれの駆付時間に重みづけしたものを平均し，目的関数とする．

4. 3 結果の出力（ 4 ） 配置 D1 , D2 , ..., Dn の目的関数 P1 , P2 , ..., Pn を計算し，最も小さいものを Pmin ，その時の配置を Dmin とする．

結果の出力の例を図 2 に示す．出力される結果は目的関数によって異なり，最速駆付を目的とする場合は図上部に示す移動- 90 -—4—

表3
条件

制約条件
ケース 1

ケース 2消防署の合計数

31 箇所

31 箇所

消防署の最大移動数

3 箇所

0 箇所（移動なし）

消防車台数考慮しない

考慮しない

救急車台数考慮しない

35 台

表4

実行結果

ケース 1
移動先住所

ケース 2

順位

消防署名

配置消防署

移動先消防署

1位

山田出張所

北区甲栄台

長田消防署

北神分署

2位

水上消防署

中央区港島中町

灘消防署

灘消防署

3位

栄町出張所

兵庫区佐比江町

中央消防署

中央消防署

4位

青谷橋出張所中央区東雲通西消防署

北消防署

5. 1 ケース 1: 各町への救急車最速駆付時間を最小化する
消防署配置
一つ目の例として，各町への最速駆付時間を最小化するためには，どこに消防署を配置するのが良いか計算する．この時，現状の実際の消防署配置を初期配置とする．また，消防署を移動するには莫大なコストがかかることから，多数移動するのは

図 1 目的関数と制約条件の入力画面非現実的である．よって，移動できる最大数は 4 箇所として考える．その他の制約条件は表 3 のとおりである．なお，消防車，救急車は，各消防署に最低 1 台配置されているものとしている
ため，2 台以上の配置は最速駆付時間に影響しないことから考慮しない．
目的関数は，4. 2 で述べた中から，最速駆付時間を出動回数依存で計算するものを利用する．出動回数には，2013 年 2019
年の実際の出動件数をもとにして，各町への駆付時間に，全体に対するその町の出動割合を掛けたものを合計した．
この計算を実行した結果を表 4 に示す．移動する消防署として山田消防署，水上消防署，栄町出張所，青谷橋出張所の 4 つが挙げられた．目的関数は 314.4 秒から 294.2 秒まで約 20 秒短縮されることが分かった．なお，最大移動数を 3 以下とした場合の結果は，今回の結果を優先順位順に最大数まで選択した場合と同じである．
この結果をもとに実際に FD-CAST で配置変更を行い，可視

図 2 計算結果の出力画面化を行った．配置変更前の駆付時間の様子が図 3，配置変更後すべき消防署の一覧が，消防署名と移動先の住所という形で出が図 4 である．配置変更前の消防署の位置を × で，変更後の消力される．また，救急隊の配置場所を最適化する問題では，図防署の位置を ⃝ で表している．この図では，図中左の凡例に下部のように配置変更を行うことになる救急車の一覧が，配置沿って，駆付時間が短い地域を青色で，長い地域を赤色で表しされている消防署名，配置変更する車両の車両番号，移動するている．今回の配置変更は全体的に近距離のものが多く，大幅先の消防署名といった形で出力される．

な変更を必要としないことから現状の消防局配置は駆付時間短

画面の下には FD-CAST で配置変更を行う画面へのリンクが縮の観点において，理想に近い配置をしていると考えられる．

配置されており，ユーザはこの結果をもとに，配置変更を行う

また，今回移動先となった住所は過去に救急出動の回数が全体ことで，その変更による効果の検証を行うことができる．の中でも多い地域であり，出動回数を計算に考慮した結果このようになったと考えられる．

5. ケーススタディ

5. 2 ケース 2: 平均駆付時間を最小化する救急車配置
二つ目の例として，救急車の平均駆付時間を最小化するため今回実装した最適配置計算機能の有効性を確認するため，実際に計算を行い，得られた結果の検証を行った．には，どの消防署に救急車を配置するのが良いか考える．各消防署 1 台ずつの救急車を配置した状態を初期配置とし，現状存- 91 -—5—

図3

ケース 1: 配置変更前の駆付時間

図 5 ケース 2: 配置変更前の駆付時間

図4

ケース 1: 配置変更後の駆付時間

図 6 ケース 2: 配置変更後の駆付時間

在する 4 隊の第二救急隊をどこに配置するかを計算する．制約6. ま と め

条件は表 3 のとおりである．探索空間を抑えるため，消防署の移動は無しとし，消防車の出動は考慮しないものとする．

本研究では，様々な要求をもとに，消防局の最適な配置を計目的関数は，各出動の駆付時間を出動回数で重みづけした平算する機能を FD-CAST に追加実装した．この機能は，現在の均とするが，ケース 1 とは異なり，第 2 駆付以降も考慮する必配置に対して，どのような変更を加えることでより良い配置と要性がある．そこで，過去の出動データをもとに，全出動に対なるか計算する．また，実装した機能を用いて，最適計算の例する，駆付時間が n 番目の部隊が到着する割合を統計し，各町を実行し，FD-CAST を用いて効果検証を行った．今後の課題

丁目への駆付回数にこの割合を掛けた回数，n 番目の駆付部隊としては，制約条件や目的関数をより自由に設定できるようにが出動するものとして計算を行った．

することや，計算時間の短縮などが挙げられる．

この計算を実行した結果を表 4 に示す．救急車の配置先とし謝辞

本研究は神戸市消防局との共同研究の一環て北神分署，灘消防署，中央消防署，北消防署の 4 つが挙げらと し て 実 施 さ れ て い る ．本 研 究 の 一 部 は JSPS 科 研

れた．この変更により，目的関数は 431.5 秒から 408.8 秒まで

費 JP19H01138, JP17H00731, JP18H03242, JP18H03342,

約 23 秒短縮されることが分かった．

JP19H04154, JP19K02973 の助成を受けている．

今回の結果で実際の配置と異なるのは北神分署と北消防署の2 つであるため，FD-CAST でこの 2 つへと救急車の配置変更を行い，可視化を行った．計算に利用した，最速駆付部隊から第 5 駆付部隊までの駆付時間を比較したところ，第 2 駆付部隊への影響が最も大きく，それ以外の部隊への影響は小さかった．
配置変更前の第 2 救急隊駆付時間を図 5 に，配置変更後を図 6に示す．配置変更前の救急隊の位置を × で，変更後の救急隊の位置を ⃝ で表している．西消防署の周辺は駆付時間が顕著に延びてしまっているが，長田消防署の周辺は影響が小さいことがわかる．また，新しく配置された消防署の周囲はどちらも大きく改善されている．この結果から，西消防署の移動はメリッ

文献[1] Developers, G.: Developer guide. https://developers.
google.com/maps/documentation/directions/intro[2] 消防科学防災センター: 最適化の考え方. https://www.isad.
or.jp/pdf/information_provision/information_provision/no13/34p.pdf (1988)[3] 消防防災科学センター: 消防力の適正配置等事業. "https://www.isad.or.jp/to_fire_department/proper_placement/[4] 中井哲也, 佐伯幸郎, 中村匡秀: スマートシティ・アナリティク
スのための細粒度地図彩色 web サービスの提案. In: 信学技報.
vol. 119, pp. 163–168. LOIS (March 2020)[5] 矢吹直也, 佐伯幸郎, 中村匡秀: 消防局の構成を分析・シミュレーションするツールの研究開発. In: 信学技報. vol. 119, pp.
157–162. LOIS (March 2020)

トとデメリットがどちらも大きいが，長田救急隊は少ないデメ
リットで移動できるのではないかと考えられる．

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