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
LOIS2022-54(2023-03)

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICE.

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

大規模救急データと年代別人口推計データに基づく
長期的救急需要予測手法の提案
金田 真輝†陳思楠†

中村 匡秀†,†† 佐伯 幸郎†††† 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††† 高知工科大学 〒782–8502 高知県香美市土佐山田町宮ノ口 185
E-mail: †1904360t@gsuite.kobe-u.ac.jp, ††chensinan@gold.kobe-u.ac.jp, †††masa-n@cs.kobe-u.ac.jp,††††saiki.sachio@kochi-tech.ac.jp
あらまし

近年，日本は超高齢社会に直面しており，救急医療の逼迫，救急搬送件数の増加の問題はかなり深刻である。この現状を受け我々研究グループは神戸市消防局と共同研究を行っており，本研究では中長期的な救急搬送件数の予測に着目してその手法を提案し，確立させることで救急隊の戦略的な配備や医療現場における規模の拡大縮小の指標の提供をすることを目的とする．この中長期的な搬送件数予測は機械学習を用いずに，各地における救急ビッグ
データと人口実績，将来人口推計を分析することにより実現している．この提案手法を評価するために神戸市で評価検証を行った結果，この提案手法による搬送件数予測は過去の搬送件数実績から見ても妥当な結果と言えた．
キーワード

救急需要，高齢化，医療逼迫

Proposal of emergency demand forecasting method based on population
projection data by age using large-scale emergency data
Maseki KANEDA† , Sinan CHEN† , Masahide NAKAMURA†,†† , and Sachio SAIKI†††† Kobe University Rokkodai-cho 1-1，Nada-ku，Kobe，Hyogo 657-8501 Japan†† Riken AIP 1-4-1 Nihon-bashi, Chuo-ku, Tokyo 103-0027 Japan††† Kochi University of Technology, 185 Miyanokuchi, Tosayamada, Kami City, Kochi 782-8502, JAPANE-mail: †1904360t@gsuite.kobe-u.ac.jp, ††chensinan@gold.kobe-u.ac.jp, †††masa-n@cs.kobe-u.ac.jp,††††saiki.sachio@kochi-tech.ac.jp
Abstract In recent years, Japan is facing a super-aging society, and the problem of tight emergency medical care
and an increase in the number of ambulance transports is quite serious. In response to this situation, our researchgroup is conducting joint research with the Kobe City Fire Department. The purpose of this study is to provide
an index for the scale of deployment and scaling in the medical ﬁeld. This medium- to long-term prediction of thenumber of transported cases is realized by analyzing emergency big data, population records, and future population
projections in each region without using machine learning. In order to evaluate this proposed method, we conducted
an evaluation and veriﬁcation in Kobe City, and found that the prediction of the number of transports by this
proposed method is a reasonable result even from the past results of the number of transports.
Key words Lifelogging, Continuous, Motivation, Motivation subscales, Gamiﬁcation, Work record

なデータを利活用することで，より効率的で持続的な都市，ス

1. は じ め に

マートシティ [1] を目指すことは，今や世界的な潮流となってICT システムや IoT 技術の急速な発展により，企業のみないる．また，近年の日本各地における慢性的な少子高齢化の影らず政府や自治体が多種多様なデータを取得・蓄積し，施策や響は多岐にわたっており，その中でも救急医療の逼迫，救急搬

街づくりに役立てる動きが活発になっている．こうした様々

送数の増加はかなり深刻な問題となっている．これに対し，総- 59 -—1—
This article is a technical report without peer review, and its polished and/or extended version may be published elsewhere.
Copyright ©2023 by IEICE務省は日本全国に向けて早急な対応を呼びかけている [2]．

2. 準

我々研究グループは救急出動に関するデータを ICT システ

備ムにより収集・記録している神戸市消防局と共同研究をしてい2. 1 高齢化による救急需要の増加

る．その中でも本研究では，中長期的な救急搬送件数の予測に

近年，日本全国において慢性的に高齢化率は上昇を続けてい着目し，その手法を提案し確立させることを目的とする．このる [3]．高齢化率とは，総人口に占める 65 歳以上の者の割合の提案手法は現在，過去，未来のいつの時代においても年代毎のことを示しており，令和元 (2019) 年時点で高齢化率は 28.4%，

人口に対する搬送率は不変であるため，年代別の人口変化率に

その後も上昇を続け 2065 年には，約 2.6 人に 1 人が 65 歳以

救急搬送数を掛け合わせることにより，将来の救急搬送数の予上，約 3.9 人に 1 人が 75 歳以上の超高齢社会が到来すると考測ができるという考えに基づいている．具体的には救急ビッグ

えられている [4]．2021 年消防白書 [5] によると「令和３年にデータからは年代別搬送件数を抽出し，人口実績，予測データ

行った将来推計によると，高齢化の進展等により救急需要は今

からは人口変化率を抽出したのちにそれぞれを掛け合わせるこ

後増大する可能性が高いことが示されており，救急活動時間のとにより未来の年間救急搬送件数を予測するというものである．

延伸を防ぐとともに，これに伴う救命率の低下を防ぐための対

またこの予測プロセスを細分化した地域ごとに行うことで，地策が必要である．（2021 年消防白書より）」と記述されている．

域性を加味した救急搬送件数予測が実現可能であると考えられ

急速な高齢化の進展に従い，救急需要の増大および多様化が予ている．

測される一方で，これらの問題に対する具体的な対策を講じる

この予測手法を提案するにあたり，以下の 3 つの Phase に段ことができず，日本全土での救急リソースの逼迫が懸念されて階的に分け，提案手法における予測結果の妥当性，正確性を分いる．我々が共同研究を行っている神戸市消防局も例外ではな析したのちに救急搬送件数を予測する．またこの提案手法の評

く，他の都市同様に神戸市でも高齢化がみられ，それに伴う救価検証を神戸市で行う．

急需要の増大，救急リソースの逼迫が問題視されている．

Phase1：提案モデルの妥当性検証
2. 2 神戸消防局との共同研究

提案する予測モデルが妥当なものであるのかを搬送件数予測

我々が共同研究を行っている神戸市消防局では，スマートシ

誤差率の分析と人口-搬送件数の相関分析の２種類の分析を用いティを目指す取り組みの一環として，救急出動に関するデータて検証を行う．

Phase2：人口推計データの調整を ICT システムにより収集．記録している．救急出動に関する

人口予測データは推計時点での予測が現在の実態に合っていデータには，各救急出動に対して，出動隊や車両のデータ，通報ない場合が多くあるため，与えられた人口予測データに対し，

日時や現場駆け付け日時なとの時刻データ，傷病者の年齢や性最新の人口実績とのずれを勘案し，予測データをより信頼でき別などの搬送者属性に関するデータ，発生場所区分や屋内外とる値へ調整する．

いった空間に関するデータなどが記録されている．記録されてPhase3: 提案モデルによる長期的搬送件数の予測いるデータの一例を表 1 に示す．なお，例示しているデータは

これまでに行った検証，データ調整を加味して提案モデルに仮のものであるため，一部のデータを省略・削除している．この救急出動に関する膨大なデータ（以降，救急ビッグデータと準拠した予測を行う．
以上の 3 つの Phase による結果を受け，提案手法に基づき中呼ぶ）を分析・活用することで，これまで定量的な評価が困難であった，救急リソースのひっ迫度合の定量化，救急需要を満

長期的な救急搬送件数を予測する．
神戸市における提案手法の評価検証結果としては，行った救たすための救急リソース配置の最適化など，救急事業の改善が急搬送件数予測は過去の神戸市搬送件数実績から見ても妥当な実現可能であると考えられている．また過去に救急ビッグデー

結果といえ，本研究で提案した救急搬送件数予測モデルは約タを用いた熱中症の分析事例 [6] なども挙げられ，実際に救急

95% 以上の予測精度で救急需要を中長期的に予測することが可

事業の改善を行うことができている前例が存在する．

能であると判明した．また目的でもある救急医療に対する根拠

表 1 救急ビッグデータの内容例のある指標の提供をするために神戸市における具体的な結果を発生時間算出すると．コロナ以前の救急需要増加傾向はおおよそ 2035年まで続き，また現在から救急搬送件数は増え続け，最大でお

…

年齢

出動場所

傷病程度

1 2015-01-01 腎不全 …

傷病名

57

兵庫区中道通軽症…

58

中央区相生町軽症

3 2017-01-01 脳梗塞 …

74

垂水区高丸

中等症

00:02:21

およそ年間 90000 件（11% 増）まで膨れ上がり，その後は一貫

2 2016-01-01

して減少傾向であるという結果が得られた．

肺炎

00:02:51

本論文の以降の構成は次のとおりである．2 章では本論の準00:00:42

備として高齢化などによる研究背景, 技術的課題について述べる．3 章では課題を受けての提案手法, アプローチを説明し，4章で神戸市での提案モデルの評価検証を行う．5 章では評価か

2. 3 将来人口推計データ

ら考察を述べ，最後に 6 章でまとめとともに今後の課題を述べ

将来人口推計データとは一般に全国各地の自治体などによりる．

算出，発表される地域における総人口予測のことであり，出生，死亡，ならびに地域間人口移動について仮定を設け，これらに- 60 -—2—

基づいて地域の将来の人口規模ならびに男女・年齢構成の推移と基準年に対する予測年の年代別人口変化率を掛け合わせるこについて推計を行ったもののことを指す [7]．また地方自治体とで予測年の年代別救急搬送件数を算出できる．またこれらをによる将来人口推計は毎年更新する必要性があまりないため将できる限り細分化した地域別に行うことで，地域毎に異なる年

来人口推計は推計時点での予測が現在の実態に合っていないも代別の搬送率を加味した救急搬送件数予測を行うことができる．

のが多く存在する．

またこの提案手法を以下の Phase1,2,3 と段階的に実施することにより実現させる．

2. 4 取り組む課題
2. 1 で述べたように，日本では近年急速に高齢化が進んでおり，救急需要は増大，多様化を極めてきている．この現状を受け医療現場では救急業務を取り巻く諸課題への早急な対策案がᩆᛴ䝡䝑䜾䝕䞊䝍

必要になってきている．しかしながら，現状で具体的な将来の

ேཱྀᐇ⦼
䝕䞊䝍

需要変化をとらえることができず，救急需要の増加や救急リᖺ௦ูேཱྀᐇ⦼䚸ணᢳฟᖺ௦ู
ᦙ㏦௳ᩘᢳฟ

ソースの逼迫が深刻化していくにもかかわらず規模の大きな救

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ேཱྀኚ໬ẚ⟬ฟ

急隊や病床の編成が確固たる根拠なしには実行しにくい状態に‫خ‬६೧bある．そこで本研究では，救急需要の中でも救急車や救急隊の༩଎೧f‫خ‬६೧b௦௦
30௦

編成に関わる年間救急搬送者数に着目し，これの中長期的予測手法を提案することにより，救急隊の戦略的な配備や医療現場における規模の拡大縮小の指標の提供を行う．

10048

10

1.020601

11706

20

0.934136䠖
70
80

2. 5 技術的なチャレンジ

90

需要予測するにあたり機械学習を用いる方法は代表的である

௦
௦

௦௨ୖ

10786

䠖
13882

70

7802

80

3704

90

೧େพ
൘ૻ਼ࣰ݇੹[݇]ʤ‫خ‬६೧bʥ

が，本研究のような年間の救急搬送件数を予測する場合は，学

௦
௦
30௦

10

20

習元となるサンプルが年間搬送件数のデータであるので，過去

௦
௦

௦௨ୖ

1.114593

௦
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30௦
10

10254.9988

20

10934.9960

䠖
0.94211570

0.825533

800.742981

90

೧େพ
ਕ޳รԿི
ʤbΝ‫خ‬६ͳͤΖf͹รԿིʥ௦௦

12022.0001

13078.4404
6440.80847

௦௨ୖ2752.00162

೧େพ൘ૻ਼݇༩଎[݇]ʤ༩଎೧̷ʥ

図 1 救急搬送件数予測モデル

10 数件あまりしかないことが多く，予測の精度が不十分である．また単に搬送件数を機械学習するだけでは全体としての搬3. 3 Phase1: 提案モデルの妥当性検証

送件数の特性しか読み取ることができないので，指数関数的に救急搬送件数の予測を実施する前に，今回提案する予測モデ増加しつつある高齢者や地域における搬送率や年齢分布の特徴

ルが妥当なものであるのか検証を行う．検証の過程は図 2 になど，救急搬送件数に影響を及ぼす様々な要因を考慮すること示す．

ができない問題もある．

まず初めに提案するモデルと同様に救急ビッグデータから基
準となる基準年 b の救急搬送件数実績を算出する．次に人口実

3. 提案手法：救急搬送件数予測モデル

績の存在する任意の年を検証年 r と設定し，人口実績データか

3. 1 研究の目的

次にそれぞれ算出した基準年 b の年代別搬送件数実績と基準年

本研究の目的は，増大し多様化しつつある日本の救急需要に

b に対する検証年 r の年代別人口変化率を掛け合わせ，検証年 r

備え，救急隊の戦略的な配備や医療現場における規模の拡大縮における年代別搬送件数予測を算出する．その後，救急ビッグ小の指標の提供をすることである．そのために，救急搬送者数

データから抽出した検証年 r における年代別搬送件数実績と提の中長期的予測手法の確立を目指す．

案モデルにより算出した年代別搬送件数予測を検証することにら基準年 b に対する検証年 r の年代別人口変化率を算出する．

より提案モデルの妥当性を測る．またその検証の評価基準は搬3. 2 提案手法の概要

送件数予測誤差率，人口-搬送件数の相関の二つを設け実施す

この提案手法は現在，過去，未来のいつの時代においても年る．搬送件数予測誤差率とは，提案モデルにより算出した搬送

代毎の人口に対する搬送率は不変であるため，年代別の人口変件数予測値と救急ビッグデータに基づく搬送件数実績値の差を化率に救急搬送数を掛け合わせれば将来の救急搬送数の予測が搬送件数予測値で割ったものである．詳細な評価の手法と目的できるという考えに基づいている．

は以下に示す．

本研究において提案する予測モデルを図 1 に示す. まず初めに予測の基準となる基準年 b と予測の対象となる予測年 f を設

3. 3. 1 搬送件数予測誤差率

定する．次に，それぞれ救急ビッグデータから基準年 b にお搬送件数予測誤差率 [8] とは予測値の正確性を評価する指標

ける年代別搬送件数の実績を抽出，人口実績データと人口予測であり，予測値と真値とのずれの大きさを表す．また年代毎のデータからは基準年 b，予測年 f に対応する年代別人口総数を搬送件数が異なることを考慮し，予測値の実測値に対する相対各データから抽出する．その後人口データから抽出したそれぞ的な比率を導出するため百分率で表すものとする．計算の式はれのデータから基準年 b に対する予測年 f の年代別人口変化比

以下に示す．

を算出する．最後に別々に算出した基準年の救急搬送件数実績- 61 -

—3—

௦
௦
30௦

‫ৄݗ‬೧rᩆᛴ䝡䝑䜾䝕䞊䝍
ேཱྀᐇ⦼䝕䞊䝍

10

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20

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80

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ᖺ௦ูேཱྀኚ໬ẚ⟬ฟ‫خ‬६೧b

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20௦
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11706
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80௦
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௦
80௦

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13882
7802

௦௨ୖ

90

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൘ૻ਼ࣰ݇੹
ʤ‫خ‬६೧bʥ

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0䡚4ṓ
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10䡚14ṓ
15䡚19ṓ
20䡚24ṓ
25䡚29ṓ

17927
7837

௦௨ୖ

2752

೧େพ
൘ૻ਼ࣰ݇੹
ʤ‫ৄݗ‬೧rʥ‫ৄݗ‬೧r‫ৄݗ‬‫ڮ‬

1.020601
0.934136
1.114593

䠖䠖90

表 2 2020 年神戸市人口予測の誤差率
ㄗᕪ⋡䠄ᆅᇦ䛤䛸䠅

0.942115
0.825533

௦
20௦
30௦
䠖

70
80

0.742981
90

೧େพ
ਕ޳รԿི
ʤbΝ‫خ‬६ͳͤΖr͹รԿིʥ

௦
௦

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85䡚89ṓ
90ṓ௨ୖ

10254.998

108010934.996
12022.000

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ℿ༊

୰ኸ༊

රᗜ༊

໭༊

㛗⏣༊

㡲☻༊

ᆶỈ༊

1.072193

1.039866

1.157859

1.121229

1.001636

1.075067

0.514579

1.0461410.94016

1.090801

1.124775

1.117334

1.181679

1.096349

1.074145

0.557861

1.086582

1.060296

1.067940

1.051403

1.109168

1.082169

1.067318

1.074102

0.503754

1.033480

1.033865

1.005508

0.971992

1.009762

1.102143

1.083764

1.059384

0.471170

1.029002

1.024837

0.956054

1.057617

0.956290

1.261977

1.234482

1.113227

0.461876

1.085165

1.145217

1.066994

1.058706

1.033187

1.180656

1.143511

1.146498

0.489322

1.064481

1.169922

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‫ڮ‬

0.948111

0.932888

0.856719

0.955241

1.075067

0.982531

0.406562

0.981418

0.938588

0.808160

0.818937

0.818937

0.890889

0.883879

0.902918

0.418917

0.924688

0.862390

0.852089

0.881794

0.808160

0.985013

0.866626

1.0571190.438045

0.899291

0.790232

13078.440
6440.8084

௦௨ୖ2752.0016

೧େพ൘ૻ਼݇༩଎
ʤ‫ৄݗ‬೧rʥேཱྀண 䝕䞊䝍

ேཱྀᐇ⦼䝕䞊䝍

図2

す༊

妥当性検証の詳細
༩଎೧b

（

予測値

−

実測値

࠹৿೧b

） / 実測値

これにより予測値の精度をある程度測ることができ，また年間

સ೧Ͷన༽

ㄗᕪ⋡⟬ฟ

救急搬送件数が特異な基準年度をこの搬送件数予測誤差率の分
析により発見し，それらを考慮することにより全体としての予測精度を向上させる目的がある．

ᖺ௦ㄗᕪ⋡䠄⋡䠅

45䡚49ṓ

1.039707

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1.072193

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1.002645䡚9ṓ

1.09080155䡚59ṓ

0.96659510䡚14ṓ

1.067940

60䡚64ṓ

0.981539

3. 3. 2 人口-搬送件数の相関15䡚19ṓ

1.00550865䡚69ṓ

0.993699

人口-搬送件数の相関とは人口と搬送件数の相互関係のことを

20䡚24ṓ

0.956054

70䡚74ṓ

0.909869

指し，人口と搬送件数が相互関係を持っているという提案手法

25䡚29ṓ

1.066994

75䡚79ṓ

0.95097630䡚34ṓ

1.06919480䡚84ṓ

0.948111の前提が正しいといえるのか検証する．また今回は相関の回帰

35䡚39ṓ

1.061333

85䡚89ṓ

0.864790

直線 [9] を求め，その 90% 信頼区間 [10] に存在しているか否40䡚44ṓ

1.08328990ṓ௨ୖ

0.852089

かで評価を行う．

ಟṇ῭䜏ேཱྀண 䝕䞊䝍

図 3 人口予測調整方法

回帰直線とは 2 組のデータの中心的な分布傾向を表す直線のことで，回帰直線 90% 信頼区間とは，90% の確率でその区間

3. 5 Phase3: 提案モデルによる長期的搬送件数の予測に回帰直線が収まる範囲のことを示している．

Phase1 の検証を受けて，3. 2 で述べたように，救急ビッグデータから基準年 b に対応する救急搬送件数実績を算出し，人3. 4 Phase2：人口推計データの調整
2. 3 で述べたように，人口予測データは推計時点での予測が現在の実態に合っていない場合がある．例えば 2015 年に発表された神戸市の推計データ [11] では 2020 年時点で具体的に以下の表 2 のように各年代，各地域の予測値と実測値のずれてしまっていることになる．このような推計データのずれは提案手法において精度を著しく低下させる要因となる．

口実績，人口予測データからは基準年 b に対する予測年 f の人
口変化率を年代別，細分化した地域別に算出する．これらを掛け合わせることにより予測年 f の年代別搬送件数予測を導き出す．また，必要に応じて細分化した地域ごとの予測値を足し合わせることにより，県や市単位の救急搬送件数予測とすることができる．

そこで図 3 のように人口実績データと人口予測データに共通

4. 評 価 検 証する最新年 b を設定しそれぞれの年代別人口を抽出する．その時点での人口予測誤差率を各年代，地域別に算出し，その後人

4. 1 評 価 概 要

口予測データ全体ににその最新年の人口予測誤差率を適用させることにより人口予測の大幅なずれを緩和する
本研究では図 3 のように兵庫県将来人口推計における 2020年時点での人口予測誤差率を以降のデータにも適用させて修正を行っている．ここでいう人口予測誤差率とは 2020 年年代別
人口実績と同年年代別人口予測の差を人口実績で割ったもので本研究では，日本全国における救急需要の増大と同様の問題を抱える神戸市にて実際に検証を行う．また，変化しつつある
救急需要に備え，救急隊の戦略的な配備や医療現場における規模の拡大縮小の指標の提供をする目的のために以下のようにRQ（リサーチ・クエスチョン）を設定し，具体的に結論を出す．

ある．

•- 62 -

RQ1：コロナ以前までの救急需要の変化傾向は今後どの—4—

な地域は変動が小さく年単位で差があまりないため，予測精度ように変化していくのか？

•

RQ2：長期的に見て救急需要（救急搬送件数）は今後どとしてそれらが現れている証拠ということができる．
また基準年に着目してみると，神戸市のほとんどの区においのように変化するのか？

4. 1. 1 利用した技術，データて，2018 年，2019 年，2020 年を基準とした際の搬送件数予測

提案モデルの評価検証には以下の技術を用いた．

誤差率の値が他の基準年度の搬送件数予測誤差率より比較的大きく出ていることが確認することができる．ここからこれらの•開発言語：Python3

年の救急搬送件数が 2018 年の異常気象や 2019 年，2020 年の•使用したライブラリやツール：pandas, seaborn, mat-

新型コロナウイルスの影響により特異なことを読み取ることができる．またこの 3 基準年以外の搬送件数予測誤差率は主にplotlib, numpy, jupyter Notebook•

利用したデータ：神戸市救急ビッグデータ, 兵庫県将来があるといえ，提案モデルによる予測は本評価検証では妥当で

推計人口 [11], 神戸市人口推計 [12]あるといえる．

4. 1. 2 検 証 設 定•

0.05 以下となっており，全体の予測精度として約 95% の精度

年齢は 5 歳区切りに年代別とし，90 歳以上は一つの年代

4. 2. 2 人口-搬送件数の相関区分として扱う．
今回の神戸市での検証の場合，9 つの区別（東灘区，灘図 5 のような結果になり，縦軸が年間搬送件数，横軸が人口

区，中央区，兵庫区，北区，長田区，須磨区，垂水区，西区）にの散布図で表現している．グラフ内の点はそれぞれの基準年を細分化して地域性を考慮する．

表しており，これらからは基準年ごとの人口と予測搬送件数の•実測データは人口推計，救急ビッグデータともに 2013

関係を読み取ることができる．また，グラフ内の範囲は人口と年〜2021 年までのものを使用し，将来人口推計は 2015 年〜

年間搬送件数の回帰直線における 90% 信頼区間を表しており，

2065 年までを 5 年刻みに算出しているものを使用する．

この範囲を外れている 3 つの基準年度は 2015 年,2018 年,2020•

表 3 には今回の検証で使用した基準年に対する予測年の年年である．この 3 つは人口-搬送件数の相関関係が他の基準年

代別人口変化率の一例を示す．これは具体的に東灘区におけると比べ特異であるといえ，提案モデル内で前提としている人口2013 年を基準年として，予測年を 2020 年〜2065 年まで 5 年と搬送件数の影響を与え合う関係性が他の基準年とは異なるこ刻みとしてまとめた年代別人口変化率の一例である．

とが言える．逆にこの 3 基準年以外は人口-搬送件数の関係性
は 90% 信頼区間に入っているので，90% 以上同じ人口-搬送件

表 3 2013 年を基準とした東灘区の年代別人口変化比
ኚ໬ẚ 2020ᖺ 2025ᖺ 2030ᖺ
2035ᖺ
2040ᖺ
2045ᖺ
2050ᖺ
2055ᖺ
2060ᖺ
ᖺ㱋
/ 2013ᖺ
/ 2013ᖺ
/ 2013ᖺ
/ 2013ᖺ
/ 2013ᖺ
/ 2013ᖺ
/ 2013ᖺ
/ 2013ᖺ
/ 2013ᖺ
0䡚4ṓ
0.860887
0.762689
0.726703
0.699644
0.667252
0.630111
0.587459
0.546273
0.513333
5䡚9ṓ
0.888605
0.826902
0.733867
0.700679
0.675959
0.644739
0.608851
0.567639
0.527842
0.86411210䡚14ṓ
0.818664
0.763137
0.678349
0.648312
0.62598
0.597068
0.563834
0.525668
1.071062
15䡚19ṓ
0.996457
0.943571
0.8801
0.782872
0.747158
0.721446
0.688124
0.649821
1.1408420䡚24ṓ
1.057617
0.9871190.933448
0.871246
0.77534
0.7399780.714535
0.681531
0.83059725䡚29ṓ
0.844301
0.780884
0.737059
0.698771
0.655414
0.583282
0.556698
0.537602‫ڮ‬䡚84ṓ
85䡚89ṓ
90ṓ௨ୖ
80

数の関係性を持っていることを読み取れ，一律に本研究における予測のプロセスが適用できることがわかる．

ᖺ
ᖺ

2065
/ 20130.485962

4. 3 Phase2 の結果

0.496013
0.488814

この将来人口推計データに関しては 3. 2 で述べたように 2020

0.605835
0.643594

年時点での人口予測誤差率を以降のデータにも適用させて修正

0.512768

‫ڮ‬

‫ڮ‬

‫ڮ‬

‫ڮ‬

‫ڮ‬

‫ڮ‬

‫ڮ‬

‫ڮ‬

‫ڮ‬

‫ڮ‬

を行っている．ここでいう人口予測誤差率とは 2020 年年代別

1.194146

1.414636

1.782815

1.461472

1.442823

1.655685

1.876839

2.037079

1.610827

1.373394

1.797741

2.138821

2.700081

2.213804

2.177773

2.497816

2.831303

3.076964

2.431808

人口実績と同年年代別人口予測の差を人口実績で割ったもので1.675496
1.949337

2.773844

3.304958

3.910321

4.811403

4.660892

4.546864

4.790645.234786

5.7068ある．表 2 で表している人口予測誤差率を使用する．
以下図 6 に一例として東灘区の調整前と調整後の人口予測を示す．調整後の人口予測の値は赤字で表している．

4. 2 Phase1 の結果

2020 年時点での人口予測誤差率を使用しているので，調整後

3. 2 に従い，本検証では基準年を 2013 年〜2021 年に，検証の 2020 年人口予測データは実数になっている．全体の結果と年を 2014 年〜2021 年に設定し，それぞれの基準年から検証年

して少子高齢化の影響が過大に評価されていたのを少し緩和すの救急搬送件数予測を提案モデルに基づき行った．その結果をることができている．

評価基準ごとに以下に示す．

4. 4 Phase3 の結果
4. 2. 1 搬送件数予測誤差率

3. 2 に従い，基準年を 2013 年〜2021 年に，予測年を 2020

図 4 のような結果になった，縦軸は搬送件数予測誤差率を百年〜2065 年間を 5 年刻みにした年に設定し，細分化した地域

分率で表したものであり，横軸は神戸市区別に基準年を変えたごとにそれぞれの基準年から予測年の救急搬送件数予測を提案ものになっている．

モデルに基づき行った結果を図 7 に東灘区の一例を示す．縦軸グラフからは特に中央区，灘区における搬送件数予測誤差率
が平均して大きく出ていることが確認でき，また逆に北区や長は年間搬送件数，横軸は予測対象年，グラフの凡例は予測基準年を表している．

田区のような地域は小さく出ていることが確認できる．これは中央区などは年単位で人口が大きく変化しており，北区のよう

また，地域ごとに予測したものを合算して神戸市全体としての救急搬送件数予測をしたものを図 8 に示す．

- 63 -—5—

図 4 神戸市での検証における地域別の搬送件数予測誤差率༧ଌ‫ج‬४೥













ൖૹ݅਺




 

⏨ዪィ

2020

ᖺ
ㄪᩚ๓

2020

ᖺ
ㄪᩚᚋ

2025

ᖺ
ㄪᩚ๓

2025

2055

2055

ᖺ
ㄪᩚᚋ

2060

ᖺ
ㄪᩚ๓

2060

ᖺ
ㄪᩚᚋ

2065

ᖺ
ㄪᩚ๓

2065

8851.07313.427841.39

‫ڮ‬

ᖺ
ㄪᩚ๓

8255.04

5238.205616.364922.34

5277.704659.894996.30

8266.539017.14‫ڮ‬5674.686189.945276.835755.974958.64

5408.898825.199424.77‫ڮ‬

6078.126491.075666.70

6051.695269.41

5627.41

10593.0

9801.159855.14‫ڮ‬

6768.396805.676391.646426.845958.995991.8211640.011286.88

10790.8‫ڮ‬7625.517290.40

7273.296953.666868.44

6566.59‫ڮ‬‫ڮ‬12891.22‫ڮ‬12200.80

11602.67

10405.92

9895.789139.66

8691.60

䡚4ṓ

5

䡚9ṓ

8883.38

9690.010

䡚14ṓ

9315.139948.015

䡚19ṓ

10534.9620

䡚24ṓ

12175.04

‫ڮ‬

‫ڮ‬

‫ڮ‬

‫ڮ‬

ᖺ
ㄪᩚᚋ

‫ڮ‬

‫ڮ‬

‫ڮ‬

‫ڮ‬

‫ڮ‬

‫ڮ‬

ᖺ
ㄪᩚᚋ

䡚79ṓ

80

䡚84ṓ

8166.767743.09674.69

9172.68‫ڮ‬

13931.58

13208.68

11016.4410444.81

9392.648905.2685

䡚89ṓ

6400.395535.06867.365938.83‫ڮ‬10815.57

9353.2011754.00

10164.74

9289.508033.4790ṓ௨ୖ4019.533425.05719.664873.66‫ڮ‬

9878.298417.1910794.129197.56

11767.4210026.89

10247.013555.78





次に，細分化した予測値をすべて足し合わせた神戸市全体のとしての結果図 8 から，2035 年までは救急搬送件数は増加を続け，その後は一貫して減少傾向が続くことが読み取れる．また将来的に年間搬送件数のピークは 2035 年の約 91000 件であ

‫ڮ‬

75

10775.24

༧ଌ೥

図 7 神戸市区別搬送件数予測（東灘区）

図 5 神戸市における人口-搬送件数の相関と 90% 信頼区間

0



り，2021 年搬送件数実績が 81025 件であることを考慮に入れると全体として 12.3%，月間でおおよそ 830 件増加する予測である．
最後に神戸市全体として RQ に対する回答を行う．RQ1：コ

図 6 東灘区の人口予測調整前後の比較

ロナ以前までの救急需要の変化傾向は今後どのように変化していくのか？ A1：コロナ以前の救急需要増加傾向はおおよそ地域に細分化（本研究では神戸市区別に分類）にした予測結2035 年まで続き，その後は一貫して減少傾向，2055 年以降は

果図 7 からは，地域の年代分布や年代における搬送率の特徴を

さらに減少傾向が強まる．RQ2：長期的に見て救急需要（救急考慮することができており，地域ごとに異なる特性で予測がで搬送件数）は今後どのように変化するのか？ A2：現在から救急きている．しかし 4. 3 でも挙げた通り，2018 年や 2020 年を基

搬送件数は増え続け，最大でおおよそ年間 90000 件（11% 増）

準とした際の救急搬送件数の予測値が他の予測値と比べ離れたまで膨れ上がる．その後は一貫して減少し続け，2021 年現在の値になってしまっていることがわかる．結果的には基準年ごと

搬送件数（約 81000 件）に戻るのはおよそ 2055 年，その後はの予測値の差は基準年の搬送件数が特異なものを除けばも最大

急激な人口減少によりさらに救急搬送件数はさらに減少する予でも 1500 件ほどで，おおよそ一定の予測値を算出することが測である．

できている．

- 64 -—6—

う問題がある．
今後はこれらの問題に対し今後の展望として，より正確な将

来人口予測を行うプロセスの発見，コロナの影響下にあるものとそうでないものを分けてそれぞれで救急搬送件数予測ができ ‫ج‬४೥ͷআ֎ఔ౓












 

るようにしていくことが挙げられる．

ൖૹ݅਺



6. ま と め
本研究では，少子高齢化が進む世の中において救急需要が拡大しつつある問題を受け，救急医療現場における戦略的配備な






༧ଌ೥







どの指標の提供のため，救急搬送者数の中長期的予測手法の提案を行った．さらにこの提案手法が具体的にどのように実行され，また正確に指標の提供となるような結果が得られるのか確

図 8 神戸市全体として搬送件数予測認した．これらを活用した救急医療の現状把握や効率化，さらには新型コロナウイルス COVID-19 に対する適切な対策が期

5. 評 価 考 察

待される．このような状況を鑑み，さらなる救急需要予測プロ
セスの厳密化，正確化に加え専門知識を持たない人でも実施で

5. 1 全体の結果について
4. での検証は過去の神戸市搬送件数実績から見ても妥当な結きるような環境にしていくことが望まれる．

果といえ，また確固たる根拠に基づいているといえる．ここか
謝辞

ら本研究にて提案してる救急搬送件数予測モデルはある程度具本 研 究 の 一 部 は JSPS 科 研 費 JP19H01138,

体的で妥当な救急需要を中長期的に予測することができている

JP20H05706,

ことがわかる．また目的である救急隊の戦略的な配備や医療現

JP19K02973, 特別研究員奨励費 22J13217，および，立石科場における規模の拡大縮小の指標の提供に対しても，具体的にJP20H04014,

文

本研究にて提案している救急搬送件数予測モデルは機械学習を用いることなく，また各地域における人口予測と救急データ
のみで，容易に将来の救急需要の変化を予測することができる．
また，どのような地域にも適用が可能であり，地方のあまり救急医療に対し対策がされていないような地域においても予測精度を落とすことなく予測が可能である．
そしてこの救急搬送件数予測モデルを確立させることにより，救急隊の戦略的な配備などにおける根拠を手軽に作成することができ，より効率的な救急現場の実現が各々の力のみで行うことができる．

5. 3 提案手法の限界
本研究にて提案している救急搬送件数予測モデルは 3. 4 でも述べたように，最終的な予測の結果がその地区における将来人
口予測に大きく依存してしまっているのにもかかわらず，地方
自治体における将来人口予測は古い場合が多く，推計時点での予測が現在の実態に合っていないという問題がある．手法内の人口調整ではこの問題をある程度解消できるが，あくまで調整の域を超えず，全体としての正確性は少し下がってしまう．こ
れによりこの救急搬送件数予測モデルは最大限の効力を発する
条件が厳しくなってしまっている．また近年における救急ビッ
グデータは新型コロナウイルス COVID-19 感染拡大における影響を強く受けており，年単位の搬送件数が特異となってしまっている場合が多いことも挙げられ，それによりこれらの年間搬送件数を予測基準年にすることが予測精度を落としてしま

JP22H03699,

学技術振興財団の研究助成を受けて行われている．

RQ をもって回答することができている．
5. 2 提案手法の利点

JP20K11059,

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cities,” Intelligent Buildings International, vol.3, no.3,
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