リスク工学グループ演習
研究成果報告書
Vol. 15

令和 2 年 1 月
筑波大学大学院システム情報工学研究科
リスク工学専攻

巻 頭 言
今日、私たちの生活は、航空機や自動車などの移動体、巨大システムの事故、都市・地域災害の発生、エネルギー供給の途絶、気候変動、情報システムにおける個人情報の盗用や電子的詐欺など、さまざまなリスクに囲まれています。リスク工学専攻は、このような多様なリスクを科学的かつ工学的な方法により解明できる高度な技術をもち、実社会で活躍できる高度専門職業人の養成を目的としています。
この目標を達成するためには、リスク解析・評価のための基礎理論や関連情報処理技術の習得がもちろん必要です。しかし、それにも増して重要なのは、現実のリスクに関連する問題について豊富な知識と関心を持ち、これらの問題に対して広い視野と強いリーダー
シップをもって、問題設定から工学的手段による解決までの一連のプロセスを理解し、プロジェクト運営能力を発揮して具体的な解決手段を考案・開発できる能力を身につけることです。
リスク工学専攻では、こうした能力を養成するために「リスク工学グループ演習」という科目を必修科目として開設しています。この演習において、博士課程前期の1年次生は3名から4名のグループを組んでプロジェクト型研究を行います。4月から11月までの半年間をかけて学生が主体的にテーマおよび目標を設定し、週1回程度のミーティングなどを行いながら研究を進めます。そして、本専攻に所属する学生が学年横断的に参加する演習で口頭やポスターによる発表会を行い、報告書にまとめます。
参加する学生の視野を広げるために、研究テーマは原則としてグループ員学生の専門分
野以外から選ぶようにしています。そのため、最初は分野の違いに戸惑う学生も少なくありません。しかし、学生の熱意とアドバイザー教員の指導によって得られる成果は通常の授業のレポートの域をはるかに超え、関連学会で発表するに至るものもあります。
グループ演習の発表会は公開講演会として実施しています。また演習の最後となるポス
ター発表は専攻の修士学生全員と教員が参加した本格的な発表会とし、研究発表における実践的な訓練の場となっています。このポスターは、その後、本学総合研究棟Ｂの7階ギ
ャラリーにおいて常設展示されています。
このように、グループ演習は本専攻での教育活動における重要な特色の一つとなっています。

i本報告書は平成31年度（令和元年度）に実施したグループ演習の成果をまとめたものです。学類(学部)学生のみなさんはもとより、他専攻・他研究科の院生や教員の皆様にも本専攻の教育活動の一端をご覧頂きたいと思います。本専攻のホームページには、最終発表
会における発表スライドも掲載しております。是非ご一読いただき、リスク工学専攻の研究・教育活動にご興味を持っていただければ幸いです。
令和 2 年 1 月
リスク工学専攻長

遠藤靖典

リスク工学グループ演習 世話人

鈴木研悟、木下陽平

リスク工学専攻 広報委員会 委員長

谷口綾子

ii

目 次
1 班 強化学習を用いたゲームエージェントの評価
2 班 世界各国の個人情報保護制度の調査及び解決方法の提案
3 班 大規模災害時における電柱倒壊リスク分析
4 班 形態素解析を用いた大規模停電に関するツイート分析―北海道胆振東部地震におけるケーススタディー―
5 班 統計的手法を用いたブロックチェーン技術の広がりに関する分析
6 班 日中の通信傍受に対する意識調査
7 班 天気とバス利用の関係の調査分析～筑波大学循環線を対象に
8 班 救急車の赤信号交差点進入時のリスク要因分析及び被害軽減ブレーキの導入課題
9 班 情報受信者の違いによるリスク認知の齟齬とその原因の共通性
10 班 消費者による電源ごとの受容度の比較分析
11 班 地震ハザードステーションの利活用に関する調査・研究
12 班 個人の認知スタイルを考慮した学習効果の高い教材の提案

強化学習を用いたゲームエージェントの評価
リスク工学グループ演習 1 班
小清水亮太 宮澤一矢 原和希 HUANG YUMENG
アドバイザー教員 高安亮紀 遠藤靖典

1. 研究背景1.1. 第 3 次 AI ブームの到来
近年，AI の実用化が急速に進み，第 3 次
AI ブームが到来している[1]．
「ビックデータ」と呼ばれる大量のデータを用いること
で人工知能（AI）自身が自ら知識を獲得す
る「機械学習」の実用化や，知識を定義する
要素（特徴量）を人工知能（AI）が自ら習得するディープラーニングの登場が，ブーム

近年では，強化学習を用いることで強いゲーム AI が提案されている．2015 年にはGoogle DeepMind 社によってコンピュータ囲碁プログラム AlphaGo が開発され，プ
ロ囲碁棋士に対して勝利を収めた[5]．また，
2017 年には人工知能 Ponanza がプロの将棋棋士に勝利を収めている[6]．

2. 研究目的の背景にある．第 3 次 AI ブームの到来によ

近年では強化学習を用いた強いゲーム AIり，機械学習を用いた研究が多くなされてが作成されるようになっているが，その強いる．

化学習手法間の結果や特徴の違いを把握し，評価することは現実問題において適切な手

1.2. 強化学習
機械学習を用いた手法の一つとして強化法を選択できるようにするために重要である．

学習がある．強化学習とは，エージェント

そこで本研究では，Ms.Pacman というゲがある環境において経験から累積される報ームを題材とし，そのエージェントを作成

酬を最大にする行動を自主的に学習する機

する．エージェントの作成に使う手法とし械学習の一種である．強化学習はシステムて，各種強化学習手法を用いる．そして各制御の分野で多く利用され，自動運転技術

種手法によるエージェントの獲得する得点

や自律ロボットの行動選択などに応用されや特徴を評価する．

ている[2][3]．強化学習はゲーム開発の分
野でも，ゲームのリリース前に動作に不具

3. 手法

合がないか確認するテスト作業や，適切な3.1. 強化学習モデル

難易度になっているかゲームバランスの確認を行う作業に利用され，ゲームの品質の向上につながっている[4]．

強化学習では，対象のタスクに対して行
動や状態を以下のようにモデル化する．

- 状態 S：Environment(環境)から取得され改善していく．方策の代表例として，greedy

る現在の状態を示す（操作するキャラクタ法や局所解に陥るのを防ぐために確率 ε

ーや敵の位置など）．

でランダムに行動し，確率 1-ε で greedy- 行動 A：行動を示す（左右に移動，ジャ法をとる ε-greedy 法などが存在する．

ンプするなどの行動）．
- 報酬 R：状態 S の時にある行動をした際に，得られた利益．

3.3. 行動価値関数
行動価値関数とは，状態 s での行動 a の価値を推定する関数である．この関数によ

状態遷移は，マルコフ性に基づいて遷移しって，状態 s を入力として，次に取るべきていく，つまり t+1 ステップ目における状行動として何が最適な行動なのかを推定・態は，t ステップ目での状態と行動のみに依評価することが出来る．この行動価値を得存して，𝑝(St+1 ∣ St , At )で決定する．以下のるための代表的な手法の 1 つが Q-Learning

手順で学習が進行する．

である．
Q-Learning では Q 値と呼ばれる，

1. Environment から時刻 t における状態𝑆𝑡ある状態 s において，ある行動 a を行った

を観測する

ときの価値を以下の式（1）に基づいて更新

2. Agent が方策 π(at ∣ st )に従って行動𝑎𝑡 をしていく．ここで状態は s, 行動は a,報酬を決定する

R, 時間割引率を γ, 学習率を α とする．

3. 行動𝑎𝑡 を行うことによって，状態遷移確率 p(st+1 ∣ st , a𝑡 )にしたがって未来の時刻
t+1 における状態である𝑠𝑡+1が決定する
4. 行動𝑎𝑡 によって得られた報酬を返す報酬関数 R(st , at , s𝑡+1 )が決定する
5. 1 に戻り，同様に繰り返す

𝐐(𝐬, 𝐚) ← 𝐐(𝐬, 𝐚) + 𝛂 ( 𝐫𝒕+𝟏 + 𝛄𝐦𝐚𝐱 𝐐(𝐬𝒕+𝟏 , 𝐚𝒕+𝟏 )− 𝐐(𝐬, 𝐚))（1）r𝑡+1 + γmax Q(s𝑡+1 , a 𝑡+1 ) − Q(s, a) が報酬の期待値と現在の行動価値の誤差となっており，
この値を 0 に近づけることを目的として式（1）を更新していく．この学習方法を TD学習と呼ぶ．そして，Q 値を求めていき，状態と行動による Q 値を示された Q-Tableと呼ばれる表を埋めていく．この Q-Tableに基づいて次に取るべき行動として最適な行動を決定することが出来るようになる．
図 2 の左側が Q-Table の例となる．

図 1 強化学習のフロー図

3.2. 方策
強化学習の目的は，可能な限り多くの報酬得られるように方策を最適化していくことである．つまり，Environment から取得される「報酬 R」と「状態 S」を元に方策を

3.4. Deep Q Network (DQN)
Q-Table は取りうる状態空間を全て羅列する必要がある．状態数が少なければ，QTable 𝑄(𝑠, 𝑎)を構成することが可能であるが，複雑な実世界においては状態数が莫大になり，テーブル関数では表現することは

困難となる. そこで Q-Learning における行動価値関数𝑄(𝑠, 𝑎)をディープニューラル

𝐭𝐚𝐫𝐠𝐞𝐭 𝑫𝑸𝑵 = 𝐑(𝐬, 𝐚) + 𝛄𝐦𝐚𝐱
𝐐𝛑 (𝐬 ′ , 𝐚′ )（3）′𝐚

ネットワークにより近似する手法である
Deep Q Network(DQN)[7] が使用される．

したがって，誤差関数は式（4）のように定DQN では Q 値そのものを推定するのにニ義され，これを TD 誤差と呼ぶ．この誤差ューラルネットワークを使う．ニューラル

を元に誤差逆伝播法を用いてニューラルネ

ネットワークの重みパラメータであるθをットワークのパラメータである θ を最適

用いて，行動価値関数を近似する．実際に化することによって，最適な Q 値を推定出は，Qθ (s, a)とQπ (s′, a′)の 2 つのニューラル

来るようになる．

ネットワークを用いている．Qθ (s, a)は最適

𝟏
𝐋 = 𝐄 [ (𝐑(𝐬, 𝐚) + 𝛄𝐦𝐚𝐱
𝐐𝛉−𝟏 (𝐬 ′ , 𝐚′ ) − 𝐐𝛉 (𝐬, 𝐚)) ] （4）𝐚′𝟐

𝟐

な行動を選択して，Q 関数を更新する役割を担っており，一方で，Qπ (s′, a′)は行動の

3.5 Double DQN

結果の s′で取るべき行動 a′の価値を推定，

Double DQN(DDQN)[8]とは，DQN に評価する役割を担っている．式（2）が DQN

おける Target データ（式(3)）を改良した手の更新式となる．

法である．DDQN では，行動価値関数 Q に𝐐𝛉 ← 𝐐𝛉 + 𝛂 ( 𝐑(𝐬, 𝐚) + 𝛄𝐦𝐚𝐱
𝐐𝛑 (𝐬′, 𝐚′)′𝐚− 𝐐𝛉 (𝐬, 𝐚)) （2）対して，価値と行動を選択するニューラル
ネットワークと，その行動を評価するニュ

図 3 のように，状態を入力データとして，

ーラルネットワークの 2 つに役割を分ける．

出力層の各ノードが各行動の行動価値つまこれによって，通常の DQN の計算では行り Q 値を推定するようになっている．また，動価値の推定が過大評価されてしまうとい

通常のニューラルネットワークでは，う問題に対して対応することが出来る．

Target となる正解データに基づいて θ の

Double DQN の計算では過大評価な推定を最適化を行うが，
DQN では明確な正解デー

抑えて，より正確に推定することが可能にタが用意されていないため，Target データ，

なる．式（5）が DDQN における Target とつまり教師あり学習における正解データのなる式である．

代わりとして式（3）を使用する．

図 2 Deep Q-Network の例

𝒕𝒂𝒓𝒈𝒆𝒕𝑫𝑫𝑸𝑵

OpenAI Gym[11] を 使 用 し た ． OpenAI= 𝑹(𝒔, 𝒂) + 𝜸𝑸𝛑 (𝒔′ , 𝒂𝒓𝒈𝒎𝒂𝒙𝒂 𝑸𝛉 (𝒔′ , 𝒂))（5）Gym にはアメリカのアタリ社が開発した

まず DQN では，次状態 s′のもとで取るべき最善の行動の評価値maxQπ (s′, a′)用いて
a′

家庭用ゲームである Atari2600 に対応したゲームが数多く含まれている．今回はその中でも Ms.PacMan というゲームを対象にQθ を更新する．つまり，次に取るべき行動実験を行う．図 3 がゲームの操作画面となの選択とその評価を 1 つのニューラルネッ

る．ゲームルールは，PacMan を操作してゴトワークQπ を用いて行っていることにな

ーストから逃げつつ，画面上にある pill をる．一方で Double DQN は，次の状態 s′

食べ，クリア及び高得点を目指すゲームとで取るべき行動 a をニューラルネットワー

なっている．通常の PacMan との大きな違′クQθ を用いて，argmax𝑎 Qθ (s , a)により決

いはゴーストの動きにランダム性が導入さ定する．そして，その行動 a の評価にはれており，絶対に安全であるルートが存在

DQN と同様にQπ を用いてQπ (s′, a)を求め，しないことである．

Qθ を更新する．これにより，次の行動選択をQθ で行い，その選択の評価をQπ で行うことが可能になるため，行動価値の推定が過大評価されるのを防ぐことが可能になる．

3.6 Dueling Network
Dueling Network とは DQN のアーキテ
クチャの 1 つである．Q 関数は，状態 s のみで決定することが可能な情報と行動 a に

図 3 Ms. PacMan の画面

よって決定する情報に分離することが可能であることに着目し，これら 2 つの情報を分けて学習する手法である．これによって，ある状態 s 自体の価値を行動 a に対する評価を介することなく直接的に表現することが可能になる．Dueling Network は，DQN,
DDQN などの手法と組み合わせて，収束を早める効果やパフォーマンスを向上する効
果が期待出来る．

今回は強化学習の手法として，DQN[7], DDQN[8] ， Duel. DQN[9], Duel.
DDQN[9]の 4 つの手法をディープラーニ
ング実装ライブラリの 1 つである Keras お
よび Keras-RL[12]を用いて実装し学習，評価を行った．入力データとして図 3 のようなゲーム画面を畳み込みニューラルネット
ワーク（CNN）を使用して読み込むことにより，Q 値を求め，学習を行った．

4. 実験
4.1. 実験環境
本研究では，OpenAI[10]が開発した強化
学習のシミュレーション用環境である

4.2. 実験結果
表 1 が各手法の実験結果となる．横軸が学習を行ったステップ数となっており，縦軸が学習後のモデルによって 10 回テストを行った平均獲得報酬となっている．

4.4. DQN vs Duel. DQN
次に DQN と Duel. DQN を比較する．

4.3. DQN vs DDQN

DQN は報酬の伸びがなだらかであり．
安定

DQN と DDQN を比較するとほとんどしていることが見て取れる．一方で Duel.

のステップ数にて，
DQN の方が報酬を多く

DQN は各ステップにおける報酬のばらつ

獲得することが出来ていることが見て取れ

きが大きい．このことから，学習が不安定

る．DDQN の提案されている論文[8]でもになっていると考えられる．これは，Duel.

DQN と DDQN の性能は全体では DDQN

DQN は DQN と比較して学習において調の方が優れている傾向にあるが，一部のゲ

整すべきハイパーパラメータの数が多く，ームにおいては性能が悪化すると報告され今回の検討においては，ハイパーパラメーており，今回対象にした Ms. Pacman におタの調整が不足しているためであると考えいても悪化するという傾向を確認することられる．

が出来たと言えるだろう．しかしながら，また，Duel. DQN では，4,000,000 ステ

今回は比較のためにハイパーパラメータやップ程度で最高獲得報酬を記録し，それ以ニューラルネットワークのアーキテクチャ

降は過学習によって，報酬が低下しているは同様のものを使用したが，DDQN の提案

特徴もみられる．実際に提案論文[9]においされている論文では各々最適なパラメータて，Duel. DQN は収束を早める効果があるの 探索 も行っ ており ， DDQN にお いてと報告されている．
本研究でも同様に DQN

Target network の更新間隔を調整することと比べて収束を早めることが出来ているこによってパフォーマンスが向上するというとを確認することが出来た結果であると言ことも報告されている．そのため，DQN のえ る だ ろ う ． 以 上 の こ と か ら ， Dueling

方が優れていると断言は出来ないと考える．

Network を使用することによって収束を早今後 DDQN のパラメータ調整を行っていめることが出来るが，学習をより安定させく必要があると考える．

るためには，ハイパーパラメータの探索を

表 1 比較結果(DQN, Duel.DQN, DDQN, Duel.DDQN)

行うことが重要であるという知見が今回の[4] 株式会社 BrainPad, 深層強化学習によるゲー検討によって得られた．

ム AI の開発支援, https://ai.brainpad.co.jp/casestudy/2631/

5. まとめ本研究では Ms.PacMan というゲームを対象に各種強化学習手法を用いて実験を行った．また，各種手法の実験結果の比較，考察を行った．結果として，今回の実験では[5] David Silver et al. “Mastering the game of Gowith deep neural networks and tree search”,
Nature529, 484-489(2016).
[6]HEROZ 株式会社, Ponanza における強化学習とディープラーニングの応用,
https://www.slideshare.net/HEROZJAPAN/ponanza-83900718

手法として DQN を用いて 5,000,000 ステ[7] Mnih, Volodymyr, et al. "Human-level control

ップ学習させたものが平均獲得報酬が最もthrough deep reinforcement learning." Nature

大きいという結果となった．また，今回の518.7540 (2015)

問題における各手法の結果や特徴について[8] Van Hasselt, Hado, Arthur Guez, and David

評価することができた．
今後の課題としては，まず今回実験してSilver. "Deep reinforcement learning with double
q-learning." Thirtieth AAAI conference on
artificial intelligence. 2016.

いない手法についての実験，評価を行うこ[9]Wang, Ziyu, et al. "Dueling networkとがあげられる．例えば高精度を出す手法

architectures for deep reinforcement learning."

として Rainbow[13]という複数の手法を統

arXiv preprint arXiv:1511.06581 (2015).

合した手法が提案されている．このような[10]OpenAI，https://openai.com

今回実験できなかった手法についても評価を行う必要がある．
また，ハイパーパラメータや層の構成に[11]OpenAI Gym, https://gym.openai.com/[12] Matthias Plappert, keras-rl, GitHub
repository, ,https://github.com/keras-rl/keras-rl,[13] Matteo Hessel, Joseph Modayil, Hado van

より精度が変わることが考えられるため，Hasselt, Tom Schaul, Georg Ostrovski, Will

それらの適切なチューニングを行うこともDabney, Dan Horgan, Bilal Piot, Mohammad

検討する必要がある．

Azar, David Silver. “Rainbow: Combining
Improvements in Deep Reinforcement Learning ”

参考文献[1]総務省. 平成 28 年版 情報通信白書｜人工知能（AI）の研究の歴史,
http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepa
per/ja/h28/html/nc142120.html .
[2]WAYVE, leaning to drive in a day.
https://wayve.ai/blog/learning-to-drive-in-a-daywith-reinforcement-learning[3] Andres El-Fakdi, Marc Carreras “Policy
gradient based Reinforcement Learning for realautonomous underwater cable tracking”, 2008
IEEE/RSJ International Conference on Intelligent
Robots and Systems(2008)

arXiv:1710.02298v1 [cs.AI] 6 Oct 2017

世界各国の個人情報保護制度の調査及び解決方法の提案
リスク工学グループ演習２班
太田諭

崔 子歆

QIN QIWEN 田口 渉

アドバイザー教員：西出 隆志
1. 研究背景2．研究目的近年，モバイルインターネット，ビッグデ

本研究では，諸外国で個人データ保護にータ，クラウドコンピューティング，人工知関する法律の制定が増加していることに着能などの新世代の情報技術の急速な発展に目し，その法律ごとにどのような特性があ伴い，ネットワークとデータを取り巻くサ

るのか，調査・分類を行うことで，I T 企業

ービスとアプリケーションが爆発的に増加が諸外国でビジネスを行う際に，プライバ

し，ますます多くのアプリケーションシナ

シー保護に関する法律に対してどのようにリオが公開されている．コンピュータを用行動すべきか考察を行い，提案することをいた通信技術の発達とともに，情報の重要

本研究の目的とする．

性が高まり，攻撃技術が発達している．サイ
バーセキュリティのリスクと問題，及び近3．インターネット上での個人情報の侵害

年の頻繁なランサムウェア攻撃，国境を超3.1 個人情報が侵害されやすい理由

えた通信詐欺，データ侵害，サイバー攻撃な

電子ネットワークはオープンスペースでど，世界規模で個人情報保護の分野に大きあり，それを境界のない「第七大陸」と呼ぶな影響を及ぼしている．

こともある．電子ネットワークによって，個人情報は，社会が各個人を理解または人々は情報に自由にアクセスできる．

識別し，活動を実行するための基盤である．

デジタル技術とインターネットにより，

ただし，個人情報の不適切な使用は，個人のデジタル情報をコピーして瞬時に世界中の権利を侵害し，人々の尊厳と自由を危険にあらゆる場所に送信することができ，個人晒す．さらには個人及び財産の安全上のリのプライバシーが転送されると，地理的なスクをもたらす可能性がある．したがって，制限なしにタイムリーにダウンロードする

個人情報の保護は個人情報の使用の前提条ことが可能である．情報を広めるためのよ件であり，ビッグデータの時代において，まり単純な方法は，情報所有者に多くのリス

すます重要な問題となっており，それに伴クをもたらす．

い個人情報を取り扱う I T 企業が法律違反

また，インターネット上の多数の消費者となるリスクが増加している．

の個人情報は，ネットワーク経済の時代に企業間の競争のための戦略的無形資源となり，これが多数のオンライン個人情報の侵害を引き起こす可能性がある．

1

3.2 個人情報を侵害する主な方法やコンピュータプログラムの抜け穴があり，
クレジットカードの口座の機密情報，投資3.2.1 個人の侵害

有価証券情報などの情報を妨害されずに盗インターネット上での侵害は，個人的な取できる．

形式が最も一般的であり，その形式は多様である．主な特徴としては，個人がインター

3.2.3

ネット上で他人の個人情報を不正に宣伝，Web サイト運営者による侵害

Web サイト運営者によるプライバシーの開示，または譲ることが挙げられる．

侵害には，主に Cookie が用いられる．
Cookie

海外では個人のプライバシーが侵害されは Web ユーザが閲覧したサイトや商品を記ているという事例がある．1996 年 1 月，フ録することができる追跡技術である．

ランスのミッテラン大統領に解任された私

そのため，多くの Web サイト運営者は，立の医者が，ミッテランの健康記録を公開

Cookie を用いてユーザを違法に監視し，情したドキュメンタリー本「最高の秘密」を発報を収集することでビジネス目的を達成す表した．その本はミッテランド大統領のプる大規模な個人データベースを構築していライバシーを侵害し，医師の職業倫理も侵る．

害したため，パリの裁判所はその本の出版を禁止した．しかし，この本の全文を電子フ

3.2.4 ソフトウェア及びハードウェアの提ァイルの形でインターネットに公開してい供者による侵害る人々がいるため，それが誰でも読むこと

一部のソフトウェア及びハードウェアのができる「開かれた秘密」となった．

提供者は，製造する機器のシリアル番号を無差別に識別し，個人情報を収集する．有名

3.2.2 ハッカーの侵害な事例として，1999 年に Intel が販売した商ハッカーとは，コンピュータ情報システ

品に識別可能なシリアル番号を付け加えた

ムへの不正アクセスを行うものと定義され， ことが挙げられる．この時，反対者はシリア
通信ソフトウェアを使用して違法なネット

ル番号の本質は Cookie であると述べた．

ワークを通じて公衆またはそのコンピュータ上の情報を傍受または改ざんし，情報シ

4. 世界のプライバシー保護法律の現状

ステムのセキュリティを危険に晒す．

世界中の国々でのプライバシー保護の法

ハッカーの攻撃は他の人々のコミュニケ

律は，基本的に直接保護と関節保護の２種ーションのセキュリティを危険に晒す可能類に分けられている．

性があり，ハッキングソフトウェアは暗号化されていない e-メールを容易に入手し，4.1 直接保護

e-メールの内容を改ざんする可能性がある．

この種の保護は，米国で発生したもので，ハッカーによる攻撃は，個人情報のセキュ

プライバシー権の侵害を独立した権利の侵

リティを侵害 する可能性があり，一部の害として直接認識し，加害者が負担する．こWeb サイトでは不完全なセキュリティ対策のようにして，被害者のプライバシーの損

2

失が補償される．

に示す．

米国では，プライバシーを保護する法律
は，1967 年の情報自由法と 1974 年のプラ表１：ヨーロッパ（EU）

イバシー法の 2 つに基づいている．プライ
バシー法は，連邦政府が 情報を扱う際の様々なことや機密性に関する詳細な規則を定めている．
プライバシーに関する法律は，多くの国際法がある．カナダ，スウェーデン，ドイツ，
フランス，ノルウェー，デンマーク，オース

表２：中国

トリアなどの国では，個人情報の取り扱いに関する法律が多くある．例えば，カナダ人権法，スウェーデンデータ法などがある．
4.2 間接保護
このような保護方式は，プライバシー権は独立した人格権とはみなされず，プライ
バシー権を含む事件は他の侵害に別々に含表３：ブラジル

まれ，法律的な保護を求めることができる．
もし侵害を訴える場合，プライバシーに対する独立した訴訟はない．
中国のプライバシー保護方式は間接保護となっている．例えば，民法では，市民の名
前，肖像，評判，名誉に対する権利を侵害した場合の民事責任はそれぞれ第９９条，第１００条，第１０１条，第１０２条に規定されている．

表４：アメリカ（カリフォルニア州）

5. 各地域の法律及び条例
ここでは，世界各地の個人情報保護制度に関する法律，及び条例について調査した結果を示す．調査対象とした地域はヨーロッパ（EU），中国，ブラジル，アメリカ（カリフォルニア州），ロシア，オーストラリア，の 6 つである．各地域の調査結果を項目ごとにまとめた表を，それぞれ表１から表６

3

表５：ロシア

表７：各地域の比較

表６：オーストラリア

6.1 グループ１：アメリカ，E U
a. 活動拠点は国内外問わない
b. 対象が I T 企業に限らない
c. 国民の個人情報を不当に得ようとする組織への牽制目的であると考6. 各地域の法律の比較
ここでは，5. の各地域の法律及び条例にえられる基づいて比較をし，各地域の法律の相違点

d. 国民情報保護タイプ

を表７に示す．アメリカ，ロシア，オースト
ラリア，中国，E U，ブラジルの 6 つの地域

6.2 グループ２：オーストラリア，中国

は，法律のタイプや対象，活動拠点によって，a. 活動拠点は国内限定である

3 つのグループに分けられる．

b. 対象が I T 組織に限る
c. 個人情報に対しての規制が目的ではなく，国に対して不利益になる行為を規制しようとしていると考えられる
d. 不利益規制タイプ
6.3 グループ３：ロシア，ブラジル
活動拠点，対象，目的，タイプがグループ

4

１とグループ２の中間である．

8. 今後の課題
本調査では，グローバル I T 企業が海外に拠点を置く際にとるべき対応について考察

7. 考察
ここでは分類に対して企業が取るべき対

し，まとめた．しかし，法律について不透明策を考察する．

な部分が多くあり，考察の妥当性の確認が取れておらず，実際に提案した対応をとる

7.1 国民の個人情報を保護するタイプ

だけで問題が解決するという確実な根拠がa. 情報流通の規制よりも，個人の情報は今のところない．したがって，今回の提案し持ち主が操作できるようにすることをた対応が妥当であるのか日本企業へのヒア目的としているリングなどを通じてより詳しく調べていこb. 正当な手続きをすれば情報の持ち出しとが今後の更なる課題である．

は可能であるc. 各国の規約を理解し手続きを行い，必参考文献

要に応じて取り扱いに関する警告を表[1]IIJ.news vol. 150,

示すればこれまで通りの業務を行うこhttps://www.iij.ad.jp/news/iijnews/2019/pとは可能である

df/vol150.pdf, IIJ

d. サイトの規約，取り扱い指針，警告の[2] Financial and Social System of

整備を行えば比較的安価に業務継続はInformation Security

可能である

https://blog.goo.ne.jp/hosiei/e/fc1bfaf0921
b6d3d06c0f45e73a273c2

7.2 国に対する不利益を牽制するタイプ[3] Client Alert ロシアにおける個人情報保

個人情報保護よりも，国外への情報流出

護の強化を止めることを目的としており，データベ

http://www.bakermckenzie.co.jp/material/ースなどを国内に設置する必要があるため

dl/practice/intellectualproperty/ClientAlert

資金や人員が必要になる．

_201410_IP_IT_EC_Personal_Data_in_Rus

a. 個人情報保護タイプよりも目的にばらつ

sia_J.pdf

きがあり共通の対策を立てるのは難しい[4] Brazil’s New General Data Privacy Law

b. 場合によっては対象国へのサービスをFollows GDPR Provisions, Melanie Ramey,

止めるのも選択肢に入る．例えば，オーCROSS-BORDER TRANSFERS, DATA

ストラリアに拠点を置くのはあまり望PRIVACY, INTERNATIONAL

ましくないと言える．

[5] EU 各国における個人情報保護制度に関c. 国への申請や設備の増設などが必要にする調査研究報告書, 株式会社 IT リサー

なり，業務継続にはコストがかかるた

チ・アート

め，場合によってはサービス停止も視[6] 個人情報保護をめぐる国内外の動向野に入れたほうが良い可能性がある（法の域外適用の在り方及び国際的制度調
和への取り組みと越境移転の在り方関係）5https://www.ppc.go.jp/files/pdf/190304_sh
iryou1.pdf, 個人情報保護委員会[7] データ越境移転に関するルールの動向–対応を迫られる GDPR
https://japan.zdnet.com/article/35107016/,
ZDNet Japan6

リスク工学グループ演習

大規模災害時における電柱倒壊リスク分析
リスク工学グループ演習 3 班
舩越 康太 田宮 圭祐 山添 貴哉 TU NIANZHI
アドバイザ教員: 木下 陽平

1

テーマの背景・目的る．しかし，平成 28 年度時点で日本全国にはおよそ3,578 万本の電柱があり [1]，それらすべてを無電柱化することは難しい．そのため，事前に災害リスクを予測しリスクの高い地域から無電柱化を進める必要がある．そこで，我々は大規模災害時に電柱が倒壊することによる災害リスクを定量的に評価することを研究目的とした．

近年，日本では大規模な自然災害が頻発している．
例えば，1995 年の兵庫県南部地震 (阪神・淡路大震災)
は，死者 6,432 名，重傷者 43,792 名，住宅被害 104,906
棟などの被害をもたらした．また，2011 年の東北地方
太平洋沖地震 (東日本大震災) は，死者 15,822 名，重傷者 4,691 名，住宅被害 127,290 棟などの被害をもたらした．地震以外にも，2018 年の大阪府を直撃した台風 21 号や，2019 年に千葉県を直撃した台風 15 号など

2

関連研究

も我々の生活へ大きな被害を与えた．このように，日道路ネットワークの防災機能に関する研究は原田ら

本は自然災害が発生しやすい国土であり，今までにも[2] によってされている．原田らは，限られた予算の中で災害時にも機能する道路の整備を目的とし，平常時の道路機能に加えて災害時の道路機能を計上し，道路整備の費用対効果を算出する手法を提案した．原田らの研究では災害時の道路機能も考慮されているが，災害時の項目に電柱倒壊などは含まれていない．
無電柱化のもたらす効用についての分析は石井ら [3]がおこなっている．石井らは無電柱化の便益が地域ごとに異なることに着目し，各地域で無電柱化がもたらす便益を費用便益分析を用いて客観的に評価した．しかし，便益の評価項目には景観の改善効果・ライフラ
インの安定化・バリアフリー化で構成されており，災害時における損害などが考慮されていない．

甚大な被害を受けてきた．
自然災害による被害は一次災害と二次災害の 2 つに大別される．一次災害とは，地震や台風などの災害そのものによってもたらされる直接的な被害のことで，例として，家屋やビルの倒壊，道路の損壊などが挙げられる．一方，二次災害とは，一次災害をきっかけに連鎖的に発生した被害のことで，例として，火災や断水，停電などのライフラインの寸断が挙げられる．兵庫県南部地震では，約 8,100 本の電柱の倒壊，東北地
方太平洋沖地震でも 56,000 本の電柱が倒壊し，停電や交通機関の寸断などの二次災害をもたらした．
ライフラインが寸断された状況で交通機関も寸断された場合，被災者は長期的に避難所・仮設住宅での生活を強いられることになり，そのような劣悪な環境で長期間生活することによって二次災害に加え，さらな

3

る健康被害などを引き起こす負の連鎖が続いてしまう

手法

可能性がある．したがって，災害前に二次災害への対本研究では GIS シミュレーションを土台とした自作策をしておくことは重要であり，災害規模が予測できプログラムを作成した．分析時には，電柱の位置データ

ない一次災害と比べ，二次災害は事前に無電柱化をしとして 2018 年版東電タウンプラニングのつくば市電柱ておくなどの措置をとることで，事前対策が可能であ

データ，道路網のデータとして 2016 年版 DRM デジタ

1

ル道路地図，その他地図の構成要素として 2016 年版ゼのトラックを想定) それぞれの車幅限界を鑑みて，残っンリン ZmaptownII を使用した．分析に使用したソフ

た道幅の基準は 2m，2.5m として分析を行った．また，

トは，MATLAB 2016b(macOS 10.13.4，CPU:2.7GHz

閉塞率の計算は道路を表すリンク 1 本単位 (交差点又Intel Core i5) と ArcGIS10.6.1(Windows10 Pro,
CPU:3.4GHz Intel Core i5) である．
エリア内の電柱は高さが 10m で，倒れる方向は一様分布に従うものと仮定し，倒れる確率は兵庫県南部地震の際に倒れた電柱の割合 [4] を参考に一律 0.5%とした．そして，エリア内の電柱一本一本に対して「電柱が倒れ，かつ残った道幅が 2.5m 以下になる確率」，「電柱が倒れ，かつ残った道幅が 2m 以下になる確率」を定めた．定め方の例を図 1 に示す．

は T 字路間で結ばれる線) で行っており，リンク内にて１本でも電柱が倒壊し，かつ任意の幅以上に閉塞していた場合そのリンクは閉塞されたとみなす．
シミュレーション・計算結果を図 2，図 3 に示す．

図 1: 電柱と道路閉塞の概念図

ここで，

W : 道幅 [m]r : 残す道幅 [m]d : 電柱から道路までの距離 [m]θr : 残った道幅が r となるときの角度 [rad]である．

図 2: つくば市内での P2.5 の分布

この場合「電柱が倒れ，かつ残った道幅が r [m] 以
下になる確率 Pr 」はPr = 0.5 ×

cos−1( W +d−r )10πと表される．これらを MATLAB を用いて実装し，GIS
シミュレーションにより可視化した．

4

結果と考察
本研究では，つくば市内の道路を対象に，一般的な乗用車 (車幅 1.7 1.9m 前後) と作業用車 (車幅 2.3m 程度

2図 4: 県道 24 号線・国道 408 号線周辺の P2 の分布

図 3: つくば市内での P2 の分布

P2.5 の最大値は 2.80%，平均値は 0.28%，P2 の最大値は 2.51%，平均値は 0.25%となり，電柱倒壊率も相まって非常に低い水準となった．大学周辺の緊急輸送道路である国道 408 号線・県道 24 号線付近 (図 4) に着
目すると，西平塚交差点以北及び以東は目立った閉塞が見られなかった．とはいえ，豊里方面に向かう西方向の区間は，値は低いものの連続的に閉塞リスクが存在する．住宅街のような道路の集中するエリアでの閉塞リスクも確認され，例えば学園の森 2 丁目周辺 (図5) では，閉塞率が 1%以上となるリンクが多く見られた．なお，この結果は P2 を表しており，乗用車でのアプローチも難しくなる恐れのあるエリアである．

図 5: 学園の森 2 丁目周辺の P2 の分布

このように，確率に基づくモデルでも潜在的な閉塞リスクのあるリンクを確認できた．緊急輸送道路での目立った閉塞リスクは見られなかったが，住宅街ではいくつか見られ，自立して歩くことが難しい人を引率した避難をする際のリスク認知や，復旧現場の末端部
分でのボトルネック把握に対する知見となり得る．
ケーススタディとして，図 6 に，ある 1 回のシミュ
レーション結果を示す．

3

• 電柱などの設備の本体価格と修理価格に基づいた経済損失• 道路の復旧難易度と復旧速度に基づいた復旧時間などを計算し，これらのリスクも考慮し，無電柱化など
二次災害対策を進めていく上での優先順位を選択する．

6

まとめ
本研究では，電柱が倒れる確率，倒れる方向，倒れた電柱が道路閉塞に及ぼす影響を考慮し，東京電力電柱データと DRM デジタル道路地図に基づいて，大規模地震を想定した電柱の倒壊に関するシミュレーショ
ンを設計した．その結果，潜在的な閉塞リスクのある
リンクを確認した．そして，これらの結果をもとに閉塞の生じたリンクマップを作成した．本研究は二次災
害の事前予防にとって重要な意味があると考える．

参考文献[1] 国 土 交 通 省 ，電 柱 本 数 の 推 移 ，https://www.mlit.go.jp/road/road/traffic/
chicyuka/chi_13_03.html．

図 6: つくば市内でのある 1 回のシミュレーション結果[2] 原田剛志・小野剛史・倉内文孝・高木朗義，道路
ネットワーク防災機能の便益評価に関する研究，
土木学会論文集，Vol.73，No. 2，109-123，2017．

ここでは，閉塞の生じたリンクのみ着色している．
幹線道路での閉塞は確認されず，一部では住宅街の街
路の閉塞が確認できる．経路シミュレーションにこの[3] 石井友梨・郭家鳴・田中孝直・廣瀬俊，無電柱化に関する費用便益分析．

結果を反映することにより，より具体的な時間損失の計測が可能となる．しかし，閉塞率はリンク毎に大きく異なり，個別のケースに関して分析を進める必要が[4] 商 務 流 通 保 安 グ ル ー プ 電 力 安 全 課 ，東 日
本 大 震 災 時 の 評 価 ，https://www.meti.
go.jp/shingikai/sankoshin/hoan_shohi/
denryoku_anzen/denki_setsubi/pdf/001_
s02_00.pdf．

ある．

5

今後の課題
本研究では，電柱の倒壊によって引き起こされる道

路網寸断のリスクを計算した．道路網寸断以外にも電柱倒壊リスクは存在するため，今後の課題として，それらを本研究の提案手法の勘定に入れることが考えられる．具体的には，• 道路の閉塞状況と交通量に基づいた迂回にかかる
時間，ガソリンなどの支出
4

2019/10/17
グループ演習最終発表レジュメ

形態素解析を用いた大規模停電に関するツイート分析―北海道胆振東部地震におけるケーススタディー
グループ演習 4 班
児島 怜，段 煙煙，新田 和樹，楊 嵐(アドバイザー教員：庄司 学)
影響を評価するために、北海道胆振東部地震における大規模停電に関するツイートの分析を行う。ツイート分析を行う手法の一つとして、本研究では形態素解析を用いる。形態素解析とは、辞書と呼ばれる単語の品詞等の情報にもとづき、テキストデータ（文章）を形態素（言語で意味を持つ最小単位）に分割
し、それぞれの形態素の品詞等を判別する手法である。この処理によって、各単語の出現頻度または共起度（ある文字列とある文字列が同時に出現する度合い）を分析することが可能である。ツイート分析
および形態素解析に関する既往研究については、次に記す。

1 はじめに
1.1 研究背景2018 年 9 月 6 日に発生した北海道胆振東部地震では、最大震度 7 を記録し、北海道全域の約 295 万戸の大規模停電を引き起こした［1］。本地震以外に最大震度 7 を記録した例を挙げると、1995 年の兵庫県南部地震では兵庫県および大阪府において約 300 万
世帯、2011 年の東北地方太平洋沖地震では東北地方
および関東地方において約 845 万世帯の大規模停電を引き起こした。これらの地震による大規模停電は、交通機関やライフラインといった社会インフラだけ
でなく製造業をはじめとする産業に対しても打撃を与えた。特に、北海道胆振東部地震では国際的な観光都市であることから、観光産業への影響も見られた。図 1 は、2016 年度から 2018 年度までの北海道への観光入込客数の推移を示しており、2018 年度 9月の観光入込客数は前年比の約 15%減少している。
北海道経済部観光局によると、観光消費の影響額は
約 292 億円と推計された。また、北海道は日本全体の 4 分の 1 の農地面積を保有しているほどの代表的な農業地域であり、稲作、畑作、酪農など大規模な農業を展開している。酪農家や牛乳工場では、停電の影響により生乳の廃棄が相次ぐなど農林水産業に対しても影響を与えた。北海道庁によると、農林水産業の被害額は約 397 億円と推計された。以上のよ
うに、地震による大規模停電がもたらす影響は横断的に広がっている。そこで本研究では、停電による

1.2 既往研究
西村ら［2］は、観光庁の宿泊旅行統計データおよび東日本地域の宿泊業者に対し実施したアンケート
調査結果を用いて、東日本大震災後を対象とした宿泊需要の減少に関する実証分析を実施した。その結果、震災による需要の減少や、復興需要による被害の軽減効果が時間・空間的に明らかとなった。また、
震度が小さく観光資源や周辺のインフラ被害のない地域における需要減少は風評被害の影響を大きく受けているものと推察した。
庄司ら［3］は、東日本大震災において停電の被害率とその解消過程が異なる茨城県北茨城市、水戸市、日立市、および神奈川県横須賀市をそれぞれ取りあげ、Twitter 情報に基づいて停電の時空間分布の特徴を分析した。その結果、地震災害時における停電
情報の時空間分布のセンシングにおいて Twitter
情報が極めて有用であり、町丁目程度の空間領域の停電の経時変化を適切に把握可能であることが明らかとなった。
湊ら［4］は、著者の心理情報を具体化するために
茶筅（Chasen）を用いた形態素解析により、（1）事
故や企業トラブルの概要に関する記述（2）事故また
は企業トラブルに関する感想文の 2 種類の文書を評価した。形態素解析の結果、感想文においては概要を記述した文章に比べ、形容詞、副詞、連体詞の出現頻度の比は約 2 倍の値となった。また、副詞における tf-idf 分析を求めることは、概要と感想文を分類する手段として使用できる可能性があることが示

観光入込客数[千人]

25,000
2018
2017
2016

20,00015,00010,000
5,000
0
4

5

6

7

8

9

月

10

11

12

1

2

3

図 1 観光入込客数の推移

1

2019/10/17
グループ演習最終発表レジュメ

唆された。

分析・編集することができる。今回は、北海道の停電解消地域を時間的および空間的に示すために分析に用いる。

1.3 研究目的
そこで本研究では、北海道胆振東部地震における大規模停電の影響を評価することを目的とし、停電情報の可視化および形態素解析を用いたツイート分析を行う。停電情報の可視化では、北海道電力が公開している停電情報に基づいてデータを収集し、GIS を用いて停電地域の遷移状況の可視化を行う。
形態素解析を用いたツイート分析では、（1）頻出単語（2）共起ネットワーク（3）停電戸数と共起関係
強度について 3 つの分析を行う。

2.1 停電戸数の遷移状況
北海道胆振東部地震発生後、離島などを除いた道
内全域約 295 万戸で停電が発生した。道内全域停電
は 1951 年の北海道電力創設以来初の出来事である。
北海道電力の公式 Twiter アカウントでは停電戸数
および停電解消戸数を公開していた［5］。図 2 に停
電戸数の遷移状況を示す。図 2 より、9 月 7 日 6 時に停電地域の約半数は解消し、9 月 8 日 6 時に停電
地域の約 99％は解消した。今回の停電は、2 日余りにわたって北海道の人々に深刻な影響を与えた。

2 停電情報の可視化
停電情報に関して、Twitter、Facebook、Google
等の検索機能でデータを収集し、停電情報を時間的および空間的に明らかにする。その際に、各時間帯における停電解消地域および停電戸数のデータを収集し、（1）停電戸数の遷移状況（2）停電情報の時空間分布センシングの 2 つの分析を行った。また、停電情報の時空間分布センシングでは GIS（地理情報システム）を用いた。GIS とは、地理情報および付
加情報をコンピュータ上で作成、保存、利用、管理、表示、検索するシステムである。人工衛星、現地踏査などから得られたデータを、空間、時間の面から350

停電戸数[万戸]

300
250
200
150
100
50

4:00
6:00
8:00
10:00
12:00
14:00
16:00
18:00
20:00
22:00
0:00
2:00
4:00
6:00
8:00
10:00
12:00
14:00
16:00
18:00
20:00
22:00
0:00
2:00
4:00
6:00

0

9月6日

9月7日

日時

図 2 停電戸数の遷移状況

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

(f)

図 3 停電情報の時空間分布センシング(a)9 月 6 日 16 時，(b) 9 月 6 日 18 時，(c) 9 月 7 日 1 時，(d) 9 月 7 日 2 時，(e) 9 月 7 日 3 時，(f) 9 月 7 日 6 時

2

9月8日

2019/10/17
グループ演習最終発表レジュメ

2.2 停電情報の時空間分布センシングとが明らかになった。
「無事」
「大丈夫」
「情報」は無事を Twitter 上で報告しているだけでなく、
「実家」
「家族」
「友人」などと合わせて被害にあった方々を心配するツイートが多かった。
「みたい」が非常に多かったのは、人々が正しい情報が分からない中で断定を回避する表現を使用したからだと考えられる。
「道路」や「信号」は道路陥没や停電に伴う信号機の停止などを指していて、インフラに多大な影響を与えたことから多く検出された。

停電情報の時空間分布センシングを行うにあたり、2 種類のデータを集めた。1 つは国土交通省が公開している国土数値情報から北海道の行政区域データ［6］、もう 1 つは北海道電力のホームページから各時間における停電解消地域の市町村名である。これ
らのデータを GIS に入力することで、時系列の停電解消地域を示す地図を作成する。しかし、具体的に停電解消地域の記述がある資料を不足しているため、資料がある 6 つの時間帯における図を作成した。図3 より、停電解消の地域順序は北海道中央部から東西方向へ拡大して、9 月 7 日 3 時以降に南北方向へ
徐々に回復したことが分かる。

表 1 形態素解析による頻出単語の集計結果上位 60
順位 単語 回数 順位 単語 回数 順位 単語 回数
1

札幌

4526

21

大丈夫

267

41

時間

143

2

北海道

838

22

心配

253

42

中止

142

3.1 形態素解析による頻出単語の集計
3.1.1 分析手法と結果

3

地震

776

23

中

253

43

何

139

4

停電

711

24

被害

228

44

予定

139

形態素解析とは、文法的な情報の注記の無い自然
言語のテキストデータから、対象言語の文法や、辞書と呼ばれる単語の品詞等の情報にもとづき、形態
素の列に分割し、それぞれの形態素の品詞等を判別する作業である。今回、私たちは北海道胆振東部地震に関するツイートデータを抽出し、頻出単語の集計を行った。方法は、地震が発生した 2018 年 9 月 6
日 3 時 7 分以降ある 2018 年 9 月 6 日～2018 年 9 月
8 日の 3 日間の 6，12，18，24 時のそれぞれ 10 分
間のツイートを Twitter［7］の検索機能によって検索ワードを「札幌」に設定して収集した。(例:「札幌since:2018-09-06_06:00:00_JST until:2018-09-0
6_06:10:00_JST」)検索ワードは「札幌」としたのは震央である北海道胆振地方中東部に比較的近く、北海道の都市の中で最も人口が多いことから、地震による被害を様々な人々が受けたと考えたためである。
引用ツイートやリツイート、自動生成ツイートとみられるものは除外した総ツイート数は 4383 だった。
形態素解析器には MeCab［8］を使用し、名詞に分類された単語を集計した。集計結果から作成した表においては数字と意味を持たないアルファベット、記号は除いた。

5

復旧

626

25

連絡

207

45

余震

137

6

市

538

26

店

185

46

7

電気

526

27

今

180

47

北

130

8

日

480

28

月

178

48

地域

129

9

区

422

29

今日

175

49

充電

126

10

こと

385

30

震度

175

50

水

122

11

よう

371

31

私

167

51

旭川

122

12

人

333

32

所

166

52

これ

120

13

情報

306

33

ところ

166

53

確認

117

14

方

302

34

断水

161

54

事

116

15

市内

295

35

実家

155

55

うち

116

16

無事

292

36

大変

153

56

駅

115

17

みたい

290

37

明日

150

57

中央

112

18

時

290

38

気

149

58

日本

109

19

そう

285

39

営業

149

59

一

108

20

さん

272

40

状況

145

60

家

108

3 形態素解析を用いたツイート分析

ニュース 134

形態素解析による頻出単語の集計

3.1.2 考察

3.2 共起ネットワーク
3.2.1 分析手法と結果

検索ワードが「札幌」であったため、「札幌」と「北海道」が多数検出され、続いて「地震」
「停電」
「復
旧」
「電気」が上位を占めた。
「地震」に続いて「停電」が続くことから北海道胆振東部地震のもたらした大規模停電の影響の大きさが伺える。そのほかにも「断水」や「充電」、「余震」も多数検出され、これらの単語が大きな問題、あるいは関心であったこ

頻出単語の集計後、同一ツイート上にある単語同士の組み合わせをカウントし、共起関係を測った。
共起関係とは、1 つの文中にある単語が現れたとき、その文中に限られた単語が頻繁に出現する関係のことを示す。本論文［9］では同一ツイート上にある単語同士を共起関係であると定義した。
例：「今は停電と水は断水まではいってないけど濁っ3

2019/10/17
グループ演習最終発表レジュメ

図 4 共起ネットワークてて不便です。
」
「今」
「停電」
「水」
「断水」
「不便」の 5 つの名詞が検出され、（今，停電）、（今，水）、（今，断水）、（今，不便）、（停電，水）、（停電，断水）、
（停電，
不便）
、
（水，断水）、（水，不便）、(断水，不便)の 10
種類の組み合わせが共起関係としてそれぞれカウントされる。各ツイートを一つの集合として捉え、単語の出現順序は考慮しない。そのため共起関係は無向グラフで描かれる。表 1 から検索ワードである 1
位の「札幌」とそれに深く関係する 2 位の「北海道」がその他の単語と共起関係をもつのは自明であり、
この 2 単語は除外した。これを総ツイート 4383 に対して行いカウントされた結果が図 4 である。図に表示されている単語は単独で 90 回以上集計され、な
おかつ 70 回以上他の単語と共起関係を示し、かつ、
数字と意味を持たないアルファベット、記号を除いたものに限っている。黄色い円の広さはその単語の頻出度合いを表し、青い線は太いほど、その単語同士が共起関係にあることを示している。位置は意味を持たない。

停電←→地震、中、復旧、断水、市内、みたい、影響、大丈夫、心配
電気←→復旧、停電、区、よう、地震、市、みたい、こと、水道、水、市内
地震←→停電、市、日、区、情報、時、震度、こと、被害、影響、人、電気、復旧、東が結びついていて、
「停電」
、
「電気」
、
「地震」に対し、ツイートした人がどのようなことに関心を抱いていたのかが図 4 では視覚的に明らかになった。北海道
胆振東部地震は北海道全域にわたる大規模停電が起こったため、その復旧がどれほどかかるかに非常に関心があったようだ。また停電に伴う断水の被害も受けていて、それらが頻出の単語だった。
「市」
、
「日」
、
「時」
、「区」はどの地域がどの程度の震度の地震が起こり。いつ停電しているのかというような情報が発信されていたからである。

3.3 停電戸数と共起関係強度の時系列変化
3.3.1 分析手法と結果
図 4 の共起ネットワークにおいて、強い共起関係を持っていた(停電，復旧）とそれと近い意味で同じ
く強い共起関係を持っていた(電気，復旧)の時系列
による共起関係の増減を調査することによって、時系列で解消していった停電戸数とこれらの 2 つの共起関係の関連性を調査した。方法は、2018 年 9 月 6
日 6 時～2018 年 9 月 8 日 6 時までの期間で 6，12，
18，24 時でそれぞれ共起関係を測り、それを集合の3.2.2 考察
図 4 から上記の共起関係を持っていることが明らかになった。特に「停電」、「電気」、「地震」について以下で示す。右側の単語は「停電」、
「電気」
、
「地
震」とそれぞれ共起関係を持つ単語を示し、その順
序はカウントされた回数が多い順、つまり共起関係が強い順で並べた。

4

0.1
0.08

0.06
0.04
0.02

Jaccord係数

350
300
250
200
150
100
50
0

0

4:00
7:00
10:00
13:00
16:00
19:00
22:00
1:00
4:00
7:00
10:00
13:00
16:00
19:00
22:00
1:00
4:00

停電戸数[万戸]

2019/10/17
グループ演習最終発表レジュメ

9月6日

9月7日

9月8日

図 5 停電戸数と共起関係の時系列変化

類似度を測る Jaccard 係数を用いて値を算出した。

Jaccard 係数 =

𝐴∩𝐵
𝐴∪𝐵

「停電」「復旧」「電気」が上位を占めており、北海
道胆振東部地震による停電の影響の大きさが伺えた。
そのほかにも「断水」「道路」「信号」等が検出され、インフラに対する影響も見られた。共起ネットワー
クの分析では、同一ツイート上にある単語同士の組
み合わせをカウントすることで共起関係を測った。
その結果、特に「地震」との共起関係が最も強い単語は「停電」であることが示され、地震による停電の影響が甚大であることが明らかになった。停電戸数と共起関係度の分析では、Jaccard 係数を用いて停電の復旧過程がどのようにツイートで反映しているのかを分析した。その結果、9 月 6 日 18 時頃に
Jaccard 係数は大幅に増加し、その後もツイートされ続けていることから停電からの復旧をツイート上で報告する人が多かったのだと考えられる。このことからも Twitter が停電復旧時、重要な情報発信・収集源であることが言え、現実状況の変化によって共起関係の強度が変化することを示した。
本研究は、大規模停電による横断的な影響をツイート分析することで網羅的に調査することを目的としていた。しかし、ツイート内容には偏りがあるた
め網羅的に分析するのは難しく、今後この点を検討する必要がある。

(1)

A：「停電」「電気」のいずれかを要素に持つ共起の発生回数
B：「復旧」を要素に持つ共起の発生回数として値を算出

3.3.2 考察
図 5 は青色のグラフが北海道全域の停電戸数を表すのに対して、赤色のグラフは(停電，復旧）と(電気，復旧)の共起関係を合計することで算出した
Jaccard 係数を示している。停電が解消し始めてから初めて計測された 9 月 6 日 18 時以降に(停電，復旧）と(電気，復旧)の Jaccard 係数は大幅に増加し、その後もツイートされ続けていることから停電からの復旧をツイート上で報告する人が多かったのだと思われる。このことからも Twitter が停電復旧時、重要な情報発信・収集源であることが言え、現実状
況の変化によって共起関係の強度が変化することを
示した。

4 まとめ
本研究では、北海道胆振東部地震における大規模
停電の影響を評価するため、停電情報の可視化および形態素解析を用いたツイート分析を行った。
停電情報の可視化では、北海道電力が公開している停電情報に基づいてデータを収集し、GIS を用いて停電地域の遷移状況の可視化を行った。これにより停電戸数および停電地域の遷移状況を明らかにすることができた。
形態素解析を用いたツイート分析では、（1）頻出
単語（2）共起ネットワーク（3）停電戸数と共起関係強度について 3 つの分析を行った。頻出単語の分
析では、MeCab を用いて形態素解析を行い名詞に分類された単語の集計を行った。集計結果では、「地震」

5

2019/10/17
グループ演習最終発表レジュメ

参考文献［1］ 2018 年北海道胆振東部地震・大阪府北部の地震
被害調査報告書；土木学会，2019［2］ 西村泰紀，梶谷義雄，多々納裕一；大規模災害による宿泊業への影響評価―市町村宿泊旅行統計とアンケート調査に基づく東日本大震災のケー
ススタディ；土木学会論文集 D3（土木計画学），
Vol.69，No.5，2013，pp.I_217-I_227［3］ 庄司学，高橋大；Twitter を利用した地震災害時における停電情報の時空間分布のセンシング；平成 27 年度電気学会電子・情報・システム部門大会［4］ 湊淳，鈴木慎吾，村上雄太郎，伊多波正徳，小澤哲；形態素解析を用いた事故・リスクに関する記述の分析；日本感性工学論文誌，Vol.13，No.2，
2014，pp.341-346［5］ Twitter；北海道電力株式会社；https://twitter.com/Official_HEPCO［6］ 国土交通省；国土数値情報；http://nlftp.mlit.go.
jp/ksj/index.html（2019/6/24 確認）［7］ Twitter；https://twitter.com/［8］ MeCab：Yet Another Part-of-Speech and Mo
rphological Analyzer；https://taku910.github.io/mecab/（2019/10/12 確認）［9］ Z. S. Harris；Co-Occurrence and Transforma
tion in Linguistic Structure；Vol.33，No.3，P
art 1，pp.283-340［10］ 吉川武時，長尾真編；言語の機械処理；三省堂，
1984

6

リスク工学グループ演習

統計的手法を用いたブロックチェーン技術の広がりに関する分析
リスク工学グループ演習 5 班
小島航太

姜国志

佐藤匠

大隈優也

アドバイザー教員：面和成

背景ブロックチェーン技術の応用についての論文は多く存在

近年、ビットコインの話題とともに、その基盤技術であするが、ブロックチェーン技術が情報分野・他分野に対しるブロックチェーンを応用し、革命的なサービスが生み出て与えた影響度を示した研究はなされていない。

されている。これは、ナカモトサトシが 2008 年にブロック

そこで論文発表から現在に至るまで、ブロックチェーン技

チェーン技術とそれを利用したビットコインという仮想術が応用された情報分野・他分野に関する影響度を統計的通貨を提唱した論文「A Peer-to-Peer Electronic Cash

手法を用いて分析を行い、時代背景と共に考察を行う。

System」[1]を発表したことが始まりである。そしてブロッブロックチェーン技術

クチェーン技術なくして暗号通貨が実現しなかったのは言うまでもないが、暗号通貨なくしてブロックチェーン技

ブロックチェーンとは、分散型ネットワークを構成する術の発展がなかったのもまた事実である。ブロックチェー

複数のコンピューターに、暗号技術を組み合わせ、取引情ン技術を用いれば参加者が一定のルールのもとで共同運報などのデータを同期して記録する手法である。

営する改竄不可能な台帳を構築することができる。これを活かし、さまざまな分野での応用が検討され始めている。
論文が発表されて以来、暗号通貨にとどまらないブロック
チェーン技術の産業応用として医療や IoT、マーケティン
グなど多岐にわたる分野で展開されている。図 1 からも、
年々世界中でブロックチェーン技術市場[2]が増加していくことが分かる。

一定期間の取引データをブロック単位にまとめ、コンピューター同士で検証し合いながら正しい記録をチェーン（鎖）のようにつないで蓄積する仕組みであることから、
ブロックチェーンと呼ばれる。別名「分散型台帳」。ビッ
トコインなどの仮想通貨（暗号通貨）に用いられる基盤技術である。

図 1 : ブロックチェーン技術市場

支出額予測

目的
Bitcoin(blockchain)原著論文がどのように引用されているのかを分析することで、ブロックチェーン技術が情報分
野・他分野に与えた影響度の調査を目的とする。

1

分析結果

ブロックチェーンのメリットとして、ブロックチェーンには一度記録された情報を改ざんできないという特徴がまず初めに、(Ⅲ)によって分類した各分野における単語ある。上記でも述べたようにブロックチェーンは、データ数を下記の表 1 にまとめた。また、各分野で出現した具体がチェーン状に連なったものだが、そこにはハッシュ値と的なキーワード例を表 2 にまとめた。

呼ばれる特殊な文字列が使用されており、高度な計算が必要である。仮想通貨であるビットコインは、この耐改ざん

表 1 : 各分野の単語数性の特徴を取引履歴の記録に活かすことで、改ざんされる

情報学

ことない信頼性の高い台帳を実現している。他にも、ブロ

社会科学

1699

ックチェーンは管理者不在の非中央集権であり、それぞれ

工学

721

数物系科学 農学が自立して機能しているため、信頼関係が全くない不特定

49
医歯薬学

23

多数が P2P ネットワークで管理されており、個別で価値の

人文学

11

化学
27

環境学
10

25
生物学

10

計
2

2577

やりとりが可能である。ただし、ブロックチェーンには耐改ざん性を持つ一方で、取り消し不可能であったり、取引表 2 : 各分野の出現キーワード例の承認に時間がかかるというデメリットがある。

分析手法
ブロックチェーン技術が暗号通貨以外の学術的な分野

情報学

Bitcointransaction

network

digitalP2P

社会科学

marketlaw

financialeconomic

governance

工学

electricity

architecture

infrastructuring

frequency

device人文学

artlanguagephilosophy

mythliterature

化学

oil

carbon

lense

metal

plastic

数物系科学

spectrum

wavelet-based

topology

hypergraph

lasso

農学

commodity

production

るが、Google Scholar[6]における文献情報のうちブロッ

医歯薬学

brain

hospitalpatient

medicalimplant

クチェーン技術を提案した Bitcoin 原著論文[1]に関連す

環境学

energyenvironment

energy-efficient

earth

gas

るもののタイトル及び発表年を抽出する(I)。次にタイト

生物学

rat

lindenにどのように広まったのかを調査する。
本調査での調査対象は次の「対象データ」で詳しく述べ

ルに使用された単語とその発表年を関連付けてリストア
ップ及び出現回数のカウントをする(II)。その後単語がど

次に、図 2 に各分野における分類された単語の割合を表の分野に関するものかの分類(III)を行い、「何年に」「どした結果を示す。情報学が約 66％を占め、次に社会科学がの分野に関する単語が」「何回」出現したかの統計を取っ

約 30％を占める結果となった。なお、ブロックチェーン技た。

術が暗号通貨以外の学術的な分野にどのように広まったのかに注目するため、情報学(暗号通貨を含む)を除いた分(Ⅰ)において、Web ブラウザを通した抽出を行った。

類結果を図 3 に示す。社会科学が全体の約 80％を占め、次(Ⅱ)において、言語は Python3、自然言語処理ライブラリに工学が約 5％、人文学、化学、数物系科学が約 3％、農として TreeTagger を用いた。

学、医歯薬学、環境学はともに約 1％、生物学はほぼ 0%と(Ⅲ)において、一般語の除外は辞書や Google 検索結果をいう結果になった。

見たうえで班員の判断で行った。単語ごとの学術的分野の分類は日本学術振興会のキーワード一覧[8]を基準とし、以下の分野に分類した。「情報学、環境学、人文学、社会科学、数物系科学、化学、工学、生物学、農学、医歯薬学」

対象データ[6]において、検索キーワード “bitcoin” を指定してヒットした文献のうち、Google のシステムにより優先度順に並び替えられた検索結果上位 1000 件。なおこの優先度は[7]において以下のように述べられている。

Google Scholar aims to rank documents the way
researchers do, weighing the full text of each

図 2 : 各分野の単語割合

document, where it was published, who it was writtenby, as well as how often and how recently it has been
cited in other scholarly literature.

2

考察
社会科学、数物系科学が 2011 年頃を初めに展開されてきた背景として、2011 年 6 月にマウントゴックス運営のビットコイン取引所がハッキングを受けたことで、世界中にブロックチェーン技術が注目されたと考えられる。例えば社会科学の分野では、ブロックチェーン技術の特徴である
非中央集権や耐改ざん性を活用することで、各国の運輸会
社と複数の取引関係を持つことができ、情報を共有することができると考えることができる。また 2014 年にマウントゴックスはハッキングを受け、ビットコイン約 480 憶円
図 3 : 各分野の単語割合(情報学除く)と顧客の資産 28 億円が消える事件を起こし、4 月にはマウ
ントゴックスが破綻した。さらに FinTech の気運の高まり

次にブロックチェーン技術が各分野において、年代別変により、各分野でさらにブロックチェーン技術が注目され化とともにどのように展開されてきたかを注目する。そこたのではないかと思われる。他にもビットコインが誕生しで各分野の 2008 年から 2019 年までの時系列推移を図 4 にてから、現在に至るまでブロックチェーン技術が進化して示す。なお情報学は除いた。また、社会科学を除いた時系いることも大きく関係していると考える。ブロックチェー

列推移を図 5 に示す。まず社会科学の分野が 2011 年頃をン技術は、大きく 3 つの世代に分けられており、それぞれ初めに大きく展開されてきたことが見て取れる。さらに社

ブロックチェーン 1.0、ブロックチェーン 2.0、ブロックチ

会科学に注目すると 2015 年、2018 年が最も大きく展開さェーン 3.0 に分かれ進化してきた。各世代について軽く触れていることがわかる。同じく数物系科学も 2011 年頃をれる。ブロックチェーン 1.0 は暗号通貨のための技術であ初めに展開されている。次に、図 5 に注目すると、工学、り、ブロックチェーン 2.0 は、金融領域への活用、ブロッ

化学が 2012 年から徐々に展開されている。また、人文学、

クチェーン 3.0 が非金融領域の活用である。そしてちょう

農学、
環境学の分野が 2014 年を境に展開され始めている。

どブロックチェーン 3.0 の世代が 2014 年頃に登場した結他にも、生物学や医歯薬学の分野では展開されている数は

果、人文学、農学、環境学の分野が 2014 年を境に展開され少ないが、新たな分野の領域として展開されている。

始めたと考える。また、工学、化学の分野もブロックチェーン 3.0 の領域に含まれるが、2014 年より前の 2012 年からブロックチェーン技術が応用できると考えられていた可能性が高い。今後、ブロックチェーン 3.0 からさらに進化を遂げ、今回取り上げた分野以外にも展開されるのではないかと考える。そしてさらなる社会の発展が期待されるだろう。

まとめ・今後の課題
本調査では，ブロックチェーン技術が暗号通貨以外の学術的な分野にどのように広まったのかに関して，Google
図 4 : 各分野の時系列推移

Scholar を用いて Bitcoin 原著論文に関連するタイトル及び発表年を抽出した。タイトルに使用された単語とその発表年を関連付けてリストアップ及び出現回数のカウント
し，単語がどの分野に属するか分類を行い統計を取った。
その結果，社会科学の分野が約 30％を占め，時系列推移では 2015 年や 2018 年が大きく社会科学の分野に展開されていることがわかった。社会情勢や時代背景から統計結果を考察したが，多くの議論の余地がある。例えば，ブロックチェーン技術において，「ブロックチェーン」，「スマートコントラクト」，「ダップス」に注目し，それぞれがどのような分野に応用されてきたのかを分析する事で暗号

図 5 : 各分野の時系列推移(社会科学除く)

通貨などの情報学分野について調査可能である。

3

本調査では，情報学（暗号通貨含む）と社会科学以外の分野の母数が少なく，調査対象として深く考察が出来なかったため，各分野の結果に対して詳細な事由を示す事が理想とされる。

参考文献[1] Satoshi Nakamoto,“Bitcoin: A Peer-to-Peer
Electronic Cash System”,2008.
(https://bitcoin.org/bitcoin.pdf)[2] 世界／国内ブロックチェーン関連市場予測を発表
https://www.idcjapan.co.jp/Press/Current/20180905Ap
r.html[3] ブロックチェーンの情報なら Blockchain Biz【Gaiax】
https://gaiax-blockchain.com/[4] ブロックチェーンの今と未来 | 天才エンジニア「未踏」の挑戦
https://www.procommit.co.jp/mitou/blockchain[5] IDC Japan 株式会社 - Home
https://www.idc.com/jp[6] Google Scholar (https://scholar.google.co.jp/)[7] About Google Scholar(https://scholar.google.com/intl/ja/scholar/about.html)[8] 日本学術振興会 科学研究費助成事業 系・分野・分科・細目表等 平成 29 年度 系・分野・分科・細目表 付表キー
ワード一覧
(https://www.jsps.go.jp/jgrantsinaid/02_koubo/saimoku.html)[9] マウントゴックス事件と暴落の関係｜多発する仮想通貨流出 - 問題視される安全と将来性
https://boxil.jp/beyond/a4423/[10] ブロックチェーン活用事例 10 選 ― 2019 年はブロックチェーン 3.0 時代へ
https://www.softbank.jp/biz/future_stride/entry/tec
hnology/20190712/

4

リスク⼯学グループ演習
⽇中の通信傍受に対する意識調査
リスク⼯学演習 6 班
北⽥⼤樹 邢欧婭 ⼩林樹 藤⾕知季
アドバイザー教員 掛⾕英紀
⽤記録・通話等幅広く全世界に渡って収集

1. 背景

していた．具体的に収集したデータ数としては，イランが 140 億件/⽉で，パキスタン
は 135 億件/⽉，アメリカ国内は 30 億件/⽉

近頃，アメリカ政府の主張による Huaw-ei の通信傍受疑惑によって，通信傍受への関⼼が世界的に⾼まってきている．通信傍
受とは，直接の相⼿でない者が，故意またはで，全世界では 970 億件/⽉に達した．

偶然に，当事者間の同意なく，その通信を受受を商売にする産業が 25 カ国にまたがっ信すること[1]である．通信傍受は，犯罪捜
査やテロ対策を名⽬に警察機関による犯罪て存在しているということを Wikileaks[4]2 つ⽬は全国⺠を対象とした⼤量通信傍

上で 2011 年に発覚した事件である．その企業数は現在確認されているだけでも約 160

捜査等[2]に使われ，犯罪者の逮捕に繋がる社で，2001 年 9 ⽉ 11 ⽇のアメリカ同時多という良い⾯もある⼀⽅で，その悪⽤による被害や影響もありうる．たとえば，国家や発テロ事件があってから活気づいており，多国籍監視・盗聴システム販売企業は事実企業による監視により，いつどこで⾒られ上無秩序に世界中のあらゆる国へ販売し，ているかわからないという不安を⼈々が持つようになる．最悪の場合，独裁国家の助⻑

警察・軍隊・情報局などがこのシステムを購⼊しているという内容である．この暴露にに繋がる恐れもある．より具体的な被害とよると，例えば携帯電話がスタンバイ状態

して，攻撃者が通信の秘密を暴露するための仕組みであるバックドアを⾒つける恐れがある．これらによって，個⼈情報や政治的であったとしても位置を追跡することが可能にするシステムが存在しているため，国意⾒の流出が考えられ，⼈々のプライバシ

⺠の活動や通話記録を監視することができーが著しく損なわれる恐れがある．

るという．

過去の違法な通信傍受の疑惑や事例の代

3 つ⽬は北朝鮮当局による通信傍受であ表的なものを 3 点紹介する．
まず 1 つ⽬は，る．この問題を調査しているジャーナリス

アメリカ政府機関のインターネット傍受がト[5]によると，北朝鮮当局は，中国から携2013 年にあった．これは，アメリカ国家安帯電話⽤盗聴器・電波妨害機を購⼊し，中国

全 保 障 局 (NSA) が Microsoft ， Google ，から密輸している業者や家族と連絡を取る

Facebook，Apple 等に圧⼒をかけ，インタ

脱北者，送⾦ブローカーなどを対象にして，ーネット傍受していた問題である．対象は，位置のみならず通話内容まで把握できるよ

個⼈・政府機関・教育機関等様々であり，収集していた情報は電⼦メール・⽂書・写真利

うにしているという．

1

このように過去 10 年の IT 技術の著しい進歩によって，携帯電話といった通信端末(1) ⽇常のセキュリティ意識が低い(⾼い)による通信傍受の事例が数多くある．
ここで，Huawei の通信傍受疑惑の騒動のほど通信傍受に対する意識も低い(⾼い)のではないか．

概要を⽰す．アメリカ政府が Huawei 製品(2) SNS におけるプライバシー意識が低いに対して安全保障上の懸念があるとして，2019 年 5 ⽉ 15 ⽇に安全保障上リスクがあ(⾼い)ほど通信傍受に対する意識も低い(⾼い)のではないか．

る外国企業からの通信機器の調達を禁⽌す

次章では具体的な調査の⼿法について説る⼤統領令に署名し，事実上 Huawei 製品を禁輸した．さらに，同盟国をはじめ各国に明する．

Huawei 排除に同調するように圧⼒をかけ

3. 調査⼿法ている．アメリカの主張に肯定派の国の例
として，⽇本では携帯⼤⼿ 3 社が Huawei

調査はアンケートを⽤いて⾏い得られた製スマホの発売延期し，ソフトバンクが 5G

結果から以下の分析を⾏う．

システムの提携先をファーウェイから変更
した．また，オーストラリアは海外ユーザー① 通信傍受に対する意識の⽇中⽐較分析

の通信傍受の恐れがあるとして，政府が国② 通信傍受に対する対策の⽇中⽐較分析

内の 5G ネットワークからファーウェイを排除することを決定[6]した．アメリカの主③ 通信傍受に対する意識の⾼低と⽇常活動との関係分析

張に否定派の国の例として，イギリスでは中国政府の諜報活動に関する具体的な証拠ないとし，仮に諜報活動の証拠が出たとし次にアンケート調査の概要について述べる．

ても中国政府に命じられれば従うほかないl

アンケートの概要

アンケート調査は⽇本と中国で実施した．

状態[7]となっており，政府公認のセキュリ
ティテスト施設を Huawei が運営している

調査⽅法，期間，回答数を表１に記す．

ことも決まっている．ただ，5G ネットワー

アンケートの質問は，通信傍受に対すクに関しては参加の可否を延期している．
また，ドイツはファーウェイのスパイ⾏為

る意識に関するパート，通信傍受に対する対策に関するパート，普段のセキュリティ

や通信傍受疑惑を否定し，Huawei に 5G ネ

⾏動及び SNS のプライバシー意識に関するットワーク構築の参加を容認[8]しているパートの３つに分かれている．

2. ⽬的

表１ アンケートの概要

通信傍受や情報漏洩への世界的な意識の⾼まりを受けて，本調査では通信傍受に対調査⽅法

する意識およびその⾼低と⽇常活動との関係を明らかにする．また，⽇本と中国で調査

⽇本

中国

GoogleWe Chat

フォーム

フォーム

を⾏い両国間の結果の⽐較も⾏う．なお，通調査期間10/3~10/10

9/3~9/18

信傍受に対する意識との関係を調べる⽇常

回答数

72

84

活動として，筆者らは「⽇常のセキュリティ
活動」と「SNS におけるプライバシー意識」

それぞれの項⽬における質問の例を表２を選定し次のような作業仮説を設定した．
2

に⽰す．

国の回答者の年齢内訳(右図)
表２ 質問内容の例

項⽬

質問内容

4.2

通信傍受に対・⾃分の端末やネットワークが通信の結果する意識に関傍受されていたら気になりますか．

図３に通信傍受に対する意識に関する質

するもの

・気になる理由/気にならない理由を

問の結果を⽰す．各棒グラフ中の数字は回

お答えください．

答者数を，棒の幅は各グループの総回答者

通信傍受に対・通信傍受に対する対策の有無を教数に対するパーセンテージを表す(例. ⽇本

する対策に関えてください．

で「⾮常に気になる」と回答した⼈数は 36

するもの

・対策の具体的な⾏動を教えてくだ

⼈で⽇本の総回答者数 72 ⼈の 50%)．
これによると中国の回答者は⽇本の回答

さい．

普段のセキュ

通信傍受に対する意識に関する質問者に⽐べて通信傍受が「気になる」と回答す・スマホ・PC にアンチウイルスソフ

リティー⾏動・ トをインストールしていますか．

る割合が⾼い．そこで図４の結果をさらにSNS のプライ「気になる」「気にならない」に分類し，・SNS をいくつ利⽤していますか．

① ⽇本の回答者と中国 10 代 20 代の回

バシー意識に答者

関するもの② ⽇本の回答者と中国 30 代以上の回答
者

4. 結果

において２グループ間の回答に有意な差が4.1あるか調べた．帰無仮説H"：「回答者のグル

回答者の特徴⽇本のアンケート回答者は全員筑波⼤学

ープと通信傍受に対する意識は独⽴」に対の学⽣である。そのの所属内訳を図２左図，

してχ$ 検定を⾏ったところ①のχ$ 値が 1.17，

中国の回答者の年齢内訳を図２右図に⽰す．

p 値が 0.279 でH" は 5%⽔準で棄却されな

中国の回答者は 10 代から 60 代以上と幅かったが，②のχ$ 値は 6.68，p 値が 0.0098

広いため，10 代 20 代のグループ(34 ⼈)ととなりH" は 5%⽔準で棄却され中国の 30 代

30 代以上のグループ(50 ⼈)に分割して分以上の回答者は⽇本の回答者に⽐べて通信

析を⾏う．

傍受に対する意識が⾼いことが分かった．

図３ 通信傍受に対する意識に関する質問の回答
図２ ⽇本の回答者の所属内訳(左図)と中3

図４は，各グループで「気になる」と回答

ら」であった．しかし，対策をしている⼈のした⼈(⽇本：60 ⼈，中国 10 代 20 代：31

具体的な対策(複数回答可)についての回答

⼈，中国 30 代以上：49 ⼈)が通信を傍受さは⽇中で異なる結果を得た．図５は対策とれたら嫌な情報(複数選択可)として選択しして選択されたもののパーセンテージを⽰た⼈のパーセンテージを⽰している．

している．

⽇中で共通する結果として住所とカード

これによると「不正なサイトにアクセスの情報は他の情報に⽐べて選択される割合しない」以外の対策は⽇本よりも中国の⽅が⾼い．⼀⽅で，⽇中で異なる結果として，が選択される割合が⾼い．中国の 30 代以上

⽒名は⽇本の回答者が選択する割合が低い

は「重要なメールの暗号化や OpenPGP なが中国では⾼い．逆にメールアドレスは中どの利⽤をする」や「添付ファイルにパスワ

国で低いが⽇本で⾼い．また，中国の 10 代

ードをかける」の割合が特に⾼く通信傍受

20 代は職業・通学先・勤務先，検索・購⼊に対する意識だけでなく具体的な対策にお履歴，パソコンやクラウドに保存している

いても差が表れる形となった．

情報を選択する割合が他のグループに⽐べて⾼い．

表３ 対策の有無に関する質問の結果

図４ 傍受されたら嫌な情報に関する質問の回答
4.3

通信傍受に対する対策に関する質問の結果「気になる」と回答した⼈に対策をしているか質問をした回答をまとめたものが表３である．⽇本では対策の有無は半々程度で

図５ 通信傍受に対する具体的な対策あるが中国 10 代 20 代では対策をしないほうが多く 30 代以上では逆に対策をしてい4.4

るほうが多い．

普段のセキュリティ⾏動及び SNS でのプライバシー意識と通信傍受に対する意

対策をしない理由として最も多かったの識の関係はどのグループも「対策⽅法を知らないか4

ここでは⽇本のアンケート調査結果を⽤合い」と「SNS に⾃分の写った画像を投稿いる．その理由は中国の回答者 84 ⼈のうちすることへの抵抗」についての回答を図８「気にならない」と回答した⼈数は 4 ⼈で及び図９にまとめている．⾮公開の度合い

あり関係の分析に⼗分なデータ数を得られについては「気にならない」と答えたうちのなかったからである．

67%が⾮公開にしていないと回答している．

普段のセキュリティ⾏動については「ス

また，画像投稿への抵抗についての質問でマホ・PC へのアンチウイルスソフトのインも 42%が「抵抗がない」と答えている．標

ストール状況」の質問と通信傍受に対する本数は少ないが SNS での⾮公開設定をしな

意識との間に明確な関係は⾒受けられなか

いこと，⾃分が写った画像を投稿することったが，「パスワードの使いまわし」に関すへの抵抗がないことと通信傍受に対する意る質問(図６)は「気にならない」と回答する

識の関係が⽰唆される．

⼈がパスワードを使いまわすと回答する割
合が⾼く，「公衆 Wifi の利⽤」に関する質問（図７）でも「気にならない」と回答する
⼈が公衆 Wifi を利⽤することに抵抗はないと回答する割合が⾼い．
図８ SNS における⾮公開設定の度合い

図６ パスワードの使いまわしに関する質問の回答結果図９ SNS に⾃分の写った画像を投稿することへの抵抗5. 考察
本研究ではアンケート調査によって⽇本
⼈と中国⼈の通信傍受に対する意識の差を解明することと，作業仮説である①セキュ

図７ 公衆 Wifi の利⽤に関する質問の回

リティ意識が低い⼈ほど，通信傍受に対す答る意識も低い傾向にある．②SNS におけるプライバシー意識の低い⼈ほど，通信傍受

SNS でのプライバシー意識に関する質問に対する意識も低い傾向にある．の 2 点をについては「SNS における⾮公開設定の度検証して解明することを⽬的としていた．

5

図３, ５から，30 代以上の中国⼈は通信

⼀⽅，⽇本の場合は政府が通信傍受する傍受に対する意識が⾼いだけでなく，対策

ことは，特定の犯罪が絡むケースを除いてに関するリテラシも⾼いことがわかる．これは，30 代以上ですでに仕事で機密情報を認められていない．そのため，理由は異なる
が中国と同様に犯罪に利⽤されることや，扱う経験があることや，社内での情報管理

⾃分のプライバシーが犯されることに対すに関する研修等によるものではないかと考えられる．

る危機意識が⾼いのだと考えられる．

6. まとめと今後の課題

図６, ７からは，セキュリティ意識が低い⼈ほど通信傍受に対する意識も低い傾向にあることが読み取れる．これは作業仮説

本研究から，⽇本の⼤学⽣のプライバシ
ー意識とセキュリティ意識の２つと，通信①を⽀持していると⾔える．

傍受に対する意識の間には正の相関がある

図８, ９からは，プライバシーに関する意識が低い⼈ほど，通信傍受に対する意識ことが⽰唆された．また，⽇中間や中国における年代の違いにおけるセキュリティ意識も低いことが読み取れる．これは作業仮説の違いも⾒出された．

②を⽀持していることを意味している．
以上のことから，アンケート調査でター

今後は，⽇本で⼤学⽣に限定していた調査対象を，他の年代にも範囲を広げて検証ゲットとした⽇本の⼤学⽣は，SNS におけする必要があると考えられる．

るプライバシー意識とセキュリティ意識が低い⼈ほど，通信傍受に対する意識も低い

参考⽂献

ことがわかった．

[1]コトバンク．通信傍受．

図４では中国⼈の若者が職業・通学先・勤
務先，検索・購⼊履歴等の情報を取られるこ[2]朝⽇新聞．警察の通信傍受，昨年１万回とを嫌がる傾向にあることが確認できた．

超 １２事件で８２⼈を逮捕．

これらは社会信⽤システムによってすでに政府によって収集されているデータである(2013 年 6 ⽉ 11 ⽇). “Boundless Informant:[3]Glenn

Greenwald,

Ewen

MacAskill

the NSA's secret tool to track globalにも関わらず嫌がっていることから，社会

surveillance data”. the guardian.
[4] Wikileaks. The Spy files.

信⽤システムに対する嫌悪感を抱いているか，それらの情報が取られることによる犯罪が⽇本より多いと推測することができる．
また，⽇本⼈の⽅がメールアドレスを抜き取られることを嫌がる傾向にあるが，これ[5]⾼英起.不正発覚で処刑も…北朝鮮，携帯電話の盗聴に巨額予算.
[6] ⽇本経済新聞「ファーウェイ豪法⼈会
⻑，5G 締め出しで事業⾒直す」 2019 年 2は迷惑メールを始めとする犯罪が⽇本に横

⽉ 5 ⽇.
[7] Financial Times, UK says Huawei is

⾏しているからではないかと考えられる．
通信傍受された内容が，犯罪に利⽤されmanageable risk to 5G.

るケースと，政府に利⽤されるケースの２[8] 独、ファーウェイの参加容認＝5G 整備で.時事通信社.2019 年 10 ⽉ 14 ⽇

つがあるが，中国⼈の場合は前者である可能性が⾼いと考えられる．中国では通信傍[9] 中国型情報化-アメリカ型情報化への受は当たり前で[9]政府が個⼈情報を持ってオルターナティブ-，⼟屋⼤洋

いることに対して国⺠は違和感を抱いていないと予想されるのがその理由である．

6

天気とバス利用の関係の調査分析〜筑波大学循環線を対象にグループ演習 7 班
野澤健三 高梨絵理華 李爍時
アドバイザー教員 鈴木勉

1

背景

いと考えられる観測された天気での降水の有無や降

天気は日常生活に大きく影響を及ぼすが，天気自体はその時にならなければ正確には分からない．この状況が気象予報の登場により変化し，新聞やテレビ等のメディアにより 1 日や 1 週間の対策がしやすくなった．ほとんどの気象予報においては観測値と計算機による予測結果が多く用いられ人が予測することは減少しつつあるが，部分的には気象予報も資格を持った人間が気象予報の値を定めている．そのため，場合によっては実測値と予報値に差が生じる
ことや予報が外れることがある．実際の天気と経済との関係について，天候デリバティブとともに研究がなされている．そして様々な保険会社によって代
表的な天候とその影響について公表されており，その一例として損保ジャパン日本興亜のものを図 1 に示す [1]．天気や天候は経済に影響を与えており，そ

水に関する天気予報の尺度を用い，IC 利用者との関係を分析する．また，筑波大学関係者を対象としたアンケート調査を行い，天気予報と天気による通勤通学手段への影響について分析を行う．これらの分
析結果を交えて天気予報の交通手段に与える影響を統計的に分析しアンケート調査の評価を行う．

3

既存研究
既存研究として重回帰分析を用いて分析を行っている行楽地に与える天候の影響についての研究 [2] や気象情報の消費者行動に与える影響に関してなど天候が与える影響に関しての既存研究が存在する [3]．
しかし，天気予報及び天気が交通機関に与える影響の調査は行われていないため，本研究で扱う．

4

インタビュー調査の概要
天気が変わる時，利用する交通手段も変わる可能性がある．天気が変わる時にバスや電車などの公共交通機関を利用することが考えられ，経験的に公共交通機関を利用する乗客が増えている．しかし，実際の天気が変わった場合，その影響はどのぐらいかわからない．交通手段の選択に対して，雨の時に傘を図 1: 天気とその影響準備状況も影響があるはずなので，実際の天気と天気予報による交通手段の選択と傘の準備状況が明らの影響の仕組みについて研究が進んでいるが，天気かにするため，筑波大生を対象に普段，雨と突然の雨予報のもたらす影響について調べているものは皆無の時に通学手段についてインタビュー調査を行った．

でった．そこで我々は，天気予報のもたらす影響について，様々な影響があると考えられる中で，天気が交通機関に与える影響を調査し，分析を行う．そうすることによって混雑予想や雨天時のバスの遅延を予測することが可能になると考える．

2

研究内容
関東鉄道バスより得た筑波大学循環の IC 利用者の5

インタビュー調査の分析
今回の調査対象は筑波大生として，得られた回答

数は 30 であり，年齢層はすべて 20 代である．30 人の内，ほとんどはカード（IC カードまたは定期券）
を使ってバスを利用し，約 93.3 ％である．現金を使う学生が 2 人 (約 6.7 ％) しかない（図 2）．
調査結果によって，天気情報の入手媒体と天気予記録と日本気象協会から過去のつくば市の天気予報

報での重視項目がわかった．図 3 のように，天気情のデータと気象庁より過去のつくば市の実天気デー

報を入手する方法について，学生が一番利用する方タを得て統計的処理を行い，天気予報と交通手段とが天気予報アプリである（約 83.3 ％）．ウェブサイの関係を調べる．ここで，気温や降水確率など様々

ト・検索を利用する学生が 43.3 ％であり，天気予報

な天気予報の種類があるなかで，比較的関係性が高をあまり気にならない学生が 1 人しかない．そして，

図 5: 普段の時の通学手段（バスを除く）

図 2: バス利用時の支払い手段
図 4 に示すように天気予報を見る時，重視する項目
は降水確率（約 80 ％）と気温（約 73.3 ％）である．
天気マークを見る人も多く，約 63.3 ％であった．降

図 6: 普段の時バスを利用する状況

水量や風向，風速などの指標に対して，学生はあまり見ないようだ．つまり，学生に対して，降水確率が気になるが，より具体的な天気データは注意しな
いと考えられる．

図 7: 雨の時の通学手段（バスを除く）

図 3: 天気情報の入手媒体

図 8: 雨の時バスを利用する状況

図 4: 予報での重視項目
続いて天気情報と交通手段について，普段（雨が降図 9: 突然の雨の時の通学手段

らない時）バスを利用しない場合 (図 5)，自転車や徒に自転車を乗ると濡れてしまう可能性があって，自歩を選んで通学する学生が一番多く，バスを利用す

転車をやめると推測される．

る場合（図 6）に 19 人であって，人数も多い．そしてそして雨の程度によってバスを利用するか利用しよく利用する路線（多数は筑波大学循環を利用する）

ないかの決定も変わるかもしれない．図 10 と図 11 にでは，片道の通学時間と利用頻度を聞いて，大学地

よって，予報で雨（3〜10mm）以下の場合バスを利区の周り，宿舎やつくば市内から通学している学生

用する学生が突然の雨の場合より減少し，他の状況はが多いと推測され，バス停までの距離が短い，バス

変わらないようだ．それは突然の雨の時に，傘などの停に行くことが便利であるということが考えられる．

器具を準備していおらず，濡れないためバスを利用することだと考えられる．しかし，雨（3〜10mm）の

雨が降る時に，バスを除いた場合に徒歩で通学す場合，予報で雨の時に 24 ％の学生がバスを利用して，る学生が一番多くなっていて（図 7-図 8），雨が降る

突然の雨の時にバスを利用する学生が 28 ％になった．

時のバスの利用状況ではバスを利用する学生も多くなっている．それは筑波大学循環に乗る乗客者が増えていることが示唆される．雨の時，自転車や自動

6

天気予報および実天気

車を利用する学生が減少し，雨に濡れないように徒天気予報については前日 21 時を初期値とした翌日

歩やバスを選んだ可能性がある．突然の雨の場合，徒の 7 時から 24 時までの 1 時間おきの天気予報で，降歩とバスを選択する学生が一番多く，予報で雨の時

水量と気温と風速といった項目がある．天気予報と実と比べて自転車を選択する学生が少なくなった．そ天気について，予報降水量と観測された降水量におれは突然の雨の時に，傘を準備しないので，そのままいて比較を行い降水に関する指標の計算および予報

IC 運賃支払いの導入からの 15ヶ月 (456 日間) の記録について，図 12 からいくつか突発的に利用者が多いことが確認できる．2018 年の 4 月 6 日や 2019年の 4 月 8 日といった筑波大学の入学式当日や 11 月

3,4 日の雙峰祭の日に突発的に IC 利用者の数が特に
図 10: 予報で雨の程度とバスの利用状況増えている．他の利用者が多い日では卒業式前後と夏休み開始直後と 1 月末の推薦入試，2 月末の前期入試，3 月中ごろの後期入試といった要因があると考えらえる．筑波大学循環線ではバスの利用者数に関し

図 11: 突然の雨の程度とバスの利用状況の天気と観測された天気をそれぞれの分析を行った．

図 12: 循環線利用者数の推移

降水に関する指標としては見逃し率と空振り率がある．降水の有無の定義を表 1 に，見逃し率と空振て全数調査を年に 2,3 度実施しており，その結果につり率の定義について下に示す．

いて図 13 に示す．図 13 から過去 5 年の調査実施日

表 1: 降水確率と傘の準備状況
観測降水量
降水あり 1mm 以上
降水なし 1mm 未満
図 13: 循環線利用者全数調査結果
降水なしと予報して降水があった回数
見逃し率 =
全予報回数

は晴れまたは曇りで，平日では約 3500 人，土日では降水ありと予報して降水がなかった回数
全予報回数

約 1700 人に筑波大学循環線が利用されている．この

本研究では天気予報と実天気からこれらの見逃し率

を循環線全体について利用者数の比較結果を表 2 にと空振り率を 1 時間ごとに着目し，見逃し，空振り示す．

空振り率 =

しているものに関してをピックアップし，バス乗降
車数統計データに当てはめ分析を行う．

全数調査結果と IC カード利用者の記録で同日のもの

6 月については 2 年分の IC 利用者の結果があり，
図 12 の IC 利用者の推移では比較的安定している時

まず，バスのデータが 15 か月分であったため直近期であるため，基本的にはバス利用者のうちこの割の 15 か月の天気について，統計的処理を行った．つ合で IC 利用者がいると推測する．ただ，筑波大学循

くば市における雨の特性について，10 月から 4 月にか環線は筑波大学関係者の利用が非常に多いと考えらけては雨が少なく，雨が降る日が約 10 ％以下であっ

れ，定期利用者が残りの 8 割程いると推測できる．学た．また 5，6 月では約 25 ％程度で，9 月では約 50 ％生については夏季休業，春季休業で利用者が減少す程度であった．雨天時にはかなりの高確率で見逃しると考えられ，その他関係者は通年で一定であると又は空振りが発生していた．降水のあった日と見逃推測される．バスの利用者について平日と休日でのし又は空振りが発生した日付を記録し，次のバス乗

表 2: 2018 年全数調査と IC 利用者の比較

降者数統計データとの関係性を分析していく．また，

全数調査結果 IC 利用数 割合

使用した予報データでは見逃しもしくは空振りのあった日は 15 か月で 70 日あった．

7

バス乗降車数統計データ

6/17 1751
6/9 2161

314
407

6/14 3630

378

0.179326
0.188339

提供していただいた 2018 年 4 月 1 日から 2019 年

利用者数の差が大きいため，母数の大きい平日につ

6 月 30 日までの IC 利用者の資料の集計を行い，1 日

いて着目していく．まず，平日における月毎の 1 日

毎の利用者について筑波大学循環線の右回りと左回

平均利用者数と月毎の雨の日の 1 日平均利用者数にりと循環線全体の 3 種類を図 12 に示す．

ついて図 14 に示す．図 14 における点線はこのデー

考察

8

普段筑波大学循環周りでは徒歩や自転車，バスを利用する学生が多く，雨の時には徒歩や自転車をやめてバスを利用する学生も多い．学生に対して天気予報よりも実際の天気が交通手段の選択に影響がある．
突然の雨に対して交通手段としてバスを利用する人の多くは IC 利用者ではなく，定期券の利用者だと
図 14: 月毎の 1 日平均利用者数考えられる．IC 利用者では雨のある日には乗客数がタにおける近似直線 (y = 0.8864x + 70.441) である．

雨以外の日以上になった月が多いが，定期利用者数

このときの R2 係数は 0.699 で平日における利用者のの増加数は更に大きいと考えられる．

1 日平均と雨の日の 1 日平均は関係があるように見9

えたが、T 検定における P 値の値は 0.26 となり有意差がないと考えられる．
また，平日における月毎の 1 日平均と月毎の見逃しのあった日の 1 日平均と月毎の空振りのあった日の

1 日平均について図 15 に示す．図 15 では横軸に平日の月毎の 1 日平均利用者数とし，縦軸に見逃し又は空振りのあった日の 1 日平均利用者数である．水色の点が見逃しのあった日の 1 日平均利用者数のデー
タで，オレンジ色の点が空振りのあった日の 1 日平
均利用者数のデータである．
図 15 ではどちらも R2 係数は 0.5 未満でデータ間結論
関東鉄道バスより得た筑波大学循環の IC 利用者の記録と日本気象協会から過去のつくば市の天気予報のデータと気象庁より得た過去のつくば市の実天気
データから統計的処理を行った．また，アンケート調査を行う事によって上記統計的処理との比較を行った．結果，天気とバスの乗降車数データからバスの乗降車数は天気によって変動することが分かった．また，加えてインタビュー調査からも変動が示唆される結果となった．

10

今後の課題

のばらつきが大きく，良い説明変数であるとは言え本研究では前日予報と実天気の降水量のみで調査ない．ここで，空振りに関するデータでは 2 つほどを行ったが，前日の天気や当日の気温も影響すると空振りの無い月があるので，このデータを外したも考えられ，これらも考慮しつつ調査分析できると良のを図 16 に示す．図 16 では近似直線 (y = 1.013x

い．既存研究であったように今後重回帰分析等を用いて更に天気が交通機関に与える影響を細分化し調査する．また，筑波大学循環バスには定期利用者が多い等の特徴が挙げられるため今回は交通 IC カード
利用のみであったが定期利用に関しての調査を行い，更に大学で行われているイベント等天候以外の影響も今後は更に考慮していくべきである．

図 15: 月毎の 1 日平均利用者数と見逃しと空振りのあった日の 1 日平均利用者数の相関

11

謝辞

関東鉄道株式会社自動車部のデータ提供に感謝す
る．日本気象協会のデータ提供に感謝する．

参考文献[1] 損保ジャパン日本興亜： 主な天候リスクと企業利益の関係, 2014.

(https://www.sjnk.co.jp/hinsurance/art/
weather_derivative/mrelation/).
図 16: 月毎の空振りのあった日の 1 日平均+ 50.708 ) と R2 係数は 0.6949 となり，T 検定における P 値は 0.0048 と十分に小さく有意差があると言える．

[2] 厚木麻里. 行楽地に与える天候の影響についての研究. 2017.

[3] 小山太郎. 気象情報の消費者行動に与える影響について.

救急車の赤信号交差点進入時のリスク要因分析
及び被害軽減ブレーキの導入課題
リスク工学グループ演習第 8 班
木南優希 木下仁視 根本美里 陳昭衡
アドバイザー教員 齊藤裕一

1． はじめにた．山田ら[5]は，緊急走行時の映像を活用した運転教育資2019 年 8 月，東京都千代田区において，赤色灯をつけ，料を作成し，紙面上の資料に比べ疑似走行が可能な点等のサイレンを鳴らし，スピーカーで緊急性を伝えながら走行有用性を挙げた．秋月ら[6]は，救急車の緊急走行時と救急していたパトカーが，赤信号の交差点を直進する際に男児隊の屋外活動時に遭遇する交通事故危険の制御に資すると衝突する事故を起こした[1]．まちの治安を守るために知見を得るために，事故の根本的原因及びヒューマンエラ

日々訓練をしているパトカーを運転する警察官であってーを抑制する運転態度を明らかにした．

も，交通事故を発生してしまうことがある．

上記の既往研究を見ると，救急隊員，人間の認知力や技

ここで，パトカーは，道路交通法において緊急自動車に能を向上させ，交通事故防止を発生させないように研究が指定されており，緊急用務を遂行するために右側通行の特取り組まれてきた．

例や停止義務免除の特例等が定められている[2]．故に、赤2． 目的

信号を示す交差点でさえ，車両は直進が可能である．緊急
自動車の種類としては，パトカーの他にも，消防車や救急先のパトカーの事故事例が発生しているように，人間の車，自衛隊の車両，また電力会社の所有車両等，様々な車能力向上のみでは交通事故発生は防げず，交通事故防止に両が挙げられる．

は，救急車を取り巻く科学技術の視点を考慮する必要があ

緊急自動車の中でも，救急車の需要は年々高まっている．

る．

平成 30 年版消防白書[3]によれば，救急車による全国の救急

そこで，本演習では，赤信号交差点に進入する救急車に出動件数は 634 万 2,147 件となり，増加傾向にある．救急着目し，赤信号交差点進入時のリスク要因を分析し，事故

車の出動件数が増加するほど，先のパトカーの事故と同様防止対策に有用と考えられる科学技術を調査し，救急車をの事例を発生させる事故リスクが上昇することは想像に取り巻く科学技術の実現可能性について検討する．

難くない．

はじめに，救急車の赤信号交差点進入時のリスク要因をそこで，救急車が関与する交通事故の発生を防ぐ研究は把握するために，総務省消防庁が公開する「消防ヒヤリハ

取り組まれてきた．新藤ら[4]は，消防隊員を対象にドライットデータベース」を用いて，事故発生の背景にある要因

ブレコーダーを用いた振り返り訓練を実施し，交通事故防の連鎖関係を記述する分析（DREAM）を実施した．次に，止に向けたコミュニケーション施策として有効性を示し

特定したリスク要因に有用だと考えられる科学技術を調査し，現役の救急隊員へのインタビューに基づき，救急車を取り巻く科学技術の実状，並びにその実現可能性を明らかにする．

図 1 全国の救急出動件数[3]13． 救急車の赤信号交差点進入時のリスク
要因分析

3．3 DREAM 適用事例
DREAM の分析手順は，次の 5 ステップで，DREAM を用いた分析の目的は，赤信号交差点に進入す①

事故事例情報の収集

る際に救急車の運転者が直面するリスクの背景要因を調②

事故概要の詳細化

査することである．

③

事故の重大因子の選択3．1 消防ヒヤリハットデータベース[7]④重大因子の起こり得る寄与要因の選択⑤

寄与要因の関連検討

消防ヒヤリハットデータベース（以下，消防ヒヤリハット DB）は，総務省消防庁が公開している，全国の消防本となる．手順①②は消防ヒヤリハット DB によって満たさ部の事故及びヒヤリハット事例情報をアンケート方式のれる．なお，重大因子や寄与要因は DREAM 付録の表中か

調査票によって収集・共有・蓄積するシステムである．調ら選択していく．

査票の一例を図 2 に示す．

ここで，図 2 で示した事例について分析してみたい．図

本演習において，消防ヒヤリハット DB に「救急」業務

2 の調査票には，図 3 のようなヒヤリハット現場の描写が内の「交通事故」事例は 350 例ある．その内，交差点進入

描かれている．事故概要を通じてヒヤリハットの発生に導時の場面に限定することで 53 の事例を分析対象とする．

いた重大因子は，見えない車両を認識しないまま発進した

3．2 分析手法 DREAM「早すぎる行動(Too Early Action)」に当てはまる．早すぎDriving Reliability and Error Analysis Method（運転のる行動を引き起こす要因となったのは，大型トラック後方

信頼性と誤りの分析方法）の頭文字を取った「DREAM」の車両を認識できない「状況の誤判断(Misjudgment of theという分析方法を採用し，救急車の交差点進入時におけるSituation)」があった．さらに，状況の誤判断を招く要因とリスク要因を分析する．DREAM は，限りある運転者の能なったのは，大型トラックにより後方を確認できない「見力を補完する先進運転支援（ADAS）を目的とする車両支誤り(Missed Observation)」や，車両は接近してこないだ

援機能の開発を促進するために編み出された分析・技法であり，道路交通環境下における事故・インシデントの因果関係の情報を分類し，その得られた知識を保存できる点で優れている．

図 3 ヒヤリハット現場の描写

図 2 消防ヒヤリハットデータベース一例

図 4 DREAM 分析の一例
2

図 5 DREAM によるリスク要因分析結果
ろうという「期待(Expectance of certain behavior)」，経験
年数の少なさによる「技術不足(Insufficient Skills)」が挙げられる．このようにして，ヒヤリハットの発生という結果を視点にして，それに関与した背後要因の連鎖を可視化していく．これらの関係を整理すると，図 4 のとおりになる．

3．4 結果と考察
図 6 現場急行支援システム(FAST)[8]

消防ヒヤリハット DB53 例を DREAM によって分析した結果は図 5 のとおりである．括弧内の数字はリスク要因
として選択された個数であり，顕著なものに色付けしている．救急車を取り巻く環境に科学技術が導入されていれば，る．

交通事故には至らずヒヤリハットで収まる場面が増加す

救急車が赤信号交差点進入時においてヒヤリハット発るという仮説を立てる．

生を経験する重大因子は「早すぎる行動」である．早すぎ

4．救急車を取り巻く科学技術る行動を引き起こすのは「状況の誤判断」であり，一般車
両は停止してくれるだろうという「期待」，また停止した車

救急車を「外」部からサポートするような科学技術と，両の死角に起因する「見誤り」が大きく関係している．

救急車事自体に装備された「内」部の科学技術に大別され

図 2 の一例にもあるように，「救急車は赤信号交差点進る．

4．1 救急車外部の科学技術入前に一時停止し『左右確認後』，発進したら大型トラック
後方で『見えなかった』車両」によって，すなわち人間の救急車外部の技術として，現場急行支援システム（FAST）

死角からの車両によってヒヤリハットに遭遇している．

が挙げられる（図 8 参照）．FAST は，緊急自動車が緊急走

一般車両の運転者は停止してくれるだろうという期待が行を行う際に，優先的に走行できるよう信号制御を実施す

救急車の運転者は有すると推察されるが，救急車は赤信号るシステムである．信号制御をおこなうことで，救急車は，交差点前で一時停止し，安全には最大限配慮している．

赤信号交差点に進入することが減少するため，交通事故にでは，停止車両の死角といった人間の認知能力では把握遭遇するリスクは低下するだろう．高田らの研究[9]によれしきれない範囲を補ってくれるものは，科学技術だと考えば，FAST が救急車の交差点通過時における走行速度の向35．衝突被害軽減ブレーキの導入課題

上，また走行挙動の安定性改善に顕著な効果をもたらしていることを明らかにした．しかしながら，ヒヤリハットのはじめに，救急車に衝突被害軽減ブレーキが導入されて遭遇が減ったという記述は見当たらない．

いない仮説を設定し，次に，インタビューする消防本部をFAST の技術が導入されれば，ヒヤリハット遭遇率は減

選定し，さらに，救急搬送に従事する救急隊員のヒヤリハ

少するだろうが，信号機や交通管制センター等のまち全体

ットへの意識や衝突被害軽減ブレーキの希望有無を調査の大規模な整備が必要となることから，FAST の導入が進する．仮説を検討し，救急車への衝突被害軽減ブレーキのまないと察するため，本演習では FAST の詮索には焦点を

導入課題を定性的に把握する．

当てないこととする．

5．1 仮説の設定

4．2 救急車内部の科学技術

繰り返しになるが，救急車に衝突被害軽減ブレーキが導救急車内部の技術として，
先進運転支援システム（ADAS）

入されていれば，交差点での死角からの車両という突然のが挙げられる．ADAS には，衝突被害軽減ブレーキ，車線

イベント発生に対して，人間の認知・判断・操作の機能に逸脱抑制装置，後方視界情報提供装置，高機前照灯装置，加えて，機械システムの認知・判断・操作によってヒヤリ

ペダル踏み間違い時加速抑制装置等がある．これらの技術

ハットを回避できる安全は高まると考えられる．現実的にの中で，救急車の交差点進入時に有用だと考えられるのは導入されていないことを鑑みると，衝突被害軽減ブレーキ

衝突被害軽減ブレーキである．衝突被害軽減ブレーキの概が作動することが救急車にマイナスに働くとも考えられ

要は図 7 に示される．交差点での死角からの車両という突る．このことから，以下 2 点の仮説を設定し，その仮説の然のイベント発生に対して，人間の知覚・認識・判断・操検証のために用いるインタビュー項目を箇条書きで記す．

作に代わって，機械システムが衝突を防ぐ，あるいは軽減

仮説 1：傷病者への影響させる衝突被害軽減ブレーキを作動させる．これによって，前方の障害物（一般車両等）に対する警報に運転者が事故・ヒヤリハットを未然に防ぐ，あるいは被害を軽減さ気付かない場合には，自動でブレーキが作動する．このせる対策は強固となる．

時，0.7G ほどの加速度が救急車には発生しうる．急ブ

しかしながら，書籍や Web 等で救急車に衝突被害軽減ブ

レーキが生じることから，傷病者搬送に影響があり，導レーキが導入されているか否かについて調査してみると，入が進まない．

導入されていない実態が見えてくる．衝突被害軽減ブレー・

キは救急車の安全を向上させるに資すると考えられるが，傷病者搬送中に救急車内で実施されている活動について．

なぜ導入されていないのか．これは本演習の問いである．

・

救急車への衝突被害軽減ブレーキ導入の希望有無

現役の救急隊員にインタビューを実施し，救急車への衝突（希望有の場合，衝突被害軽減ブレーキ作動時に被害軽減ブレーキの導入課題を検討する．

0.7G の加速度が発生するが，それでも導入希望か）
・急ブレーキをしない運転の心がけ

仮説 2：費用対効果
リスク要因分析で使用した消防ヒヤリハット DB53
例には，救急隊員の経験年数及びヒヤリハット体験頻度が記載されている．この情報から，救急隊員は約 2 年に
1 回ヒヤリハットに遭遇していると推定できる．救急車
は，出動件数が多く車両の整備や更新を考える時，衝突被害軽減ブレーキを導入するコストに対して費用対効
果が低く，導入が進まない．

図7

衝突被害軽減ブレーキの概要[8]・

4交差点進入時のヒヤリハット経験の有無

・ 救急車の更新年数

希望しない．衝突被害軽減ブレーキの機能・性能を把握

5．2 消防本部の選定していない．

A 消防本部と B 消防本部の 2 つを選定した．選定理由は急ブレーキしない運転の心がけ

箇条書きで示す．

危険予知．イメージを膨らましている．

【A 消防本部】

赤信号交差点進入時のヒヤリハット経験・

県内で最多の救急出動件数であり，ヒヤリハット事象

無．

に多く遭遇している可能性がある．

救急車の更新年数は何年か広域化によって財政面に余裕が生まれ，科学技術に投10 年以上．故障が生じた時．

資している可能性がある．

なお，A 消防本部の救急車に衝突被害軽減ブレーキは導・・

東日本大震災の被災によって，順次，救急車を更新し，入されていなかった．また，広域化しているとはいえ財政

科学技術を導入した可能性がある．

面に余裕はなく，計画的な救急車の更新を実施していると【B 消防本部】
・

回答を得た．

A 消防本部とは対照的に，県内で救急需要の少ない消B 消防本部・γさん（35 才） 経験年数：12 年

防本部である．

救急車への被害軽減ブレーキ導入の希望有無

・ 研究機関と連携している可能性がある．

希望しない．事故を起こさないように訓練を積んでい

5．3 インタビュー結果

る．

A 消防本部から 2 名，B 消防本部から 1 名にインタビュ

急ブレーキしない運転の心がけ

ーを実施し，その回答を以下に示す．

危険予知．図 3 のヒヤリハット現場は，トラックの死角

A 消防本部・αさん（26 才） 経験年数：3 年に加え，徐行が始まった中央分離帯が越えてからも危険

傷病者搬送中の救急車内の活動が潜んでいる．

容態観察，心肺蘇生，特定行為の救命処置．針等を扱い，

赤信号交差点進入時のヒヤリハット経験

救命処置には危険を伴っている．

頻繁にある．

救急車への被害軽減ブレーキ導入の希望有無

救急車の更新年数は何年か導入できるならば希望する．

故障や走行距離によって更新される．

0.7G の加速度が生じるが，導入希望有無

なお，B 消防本部は，最先端の技術は取り入れているも希望しない．

のの，衝突被害軽減ブレーキは導入されていない．図 3 を急ブレーキしない運転の心がけ

見た時に，即座にトラックの死角以外にもヒヤリハット発

ブレーキペダルに足を構える意識，車間距離を広めに確生個所を指摘し，ヒヤリハット経験が頻繁にあるという発保する，もらい事故をもらわないようにする，またコメ言から，危険予知が高いものであると感じた．

ンタリードライブ．

5．4 仮説の検証と導入課題

赤信号交差点進入時のヒヤリハット経験

インタビューの結果から，

無．

・傷病者搬送中は救命処置を実施によって危険を伴っ救急車の更新年数は何年かているため，救急車は安定的な走行が求められる．こ10 年以上．数十万 km 走行している．

のことから，0.7G という衝突被害軽減ブレーキの減以後，救急隊員に共通する「傷病者搬送中の救急車内の速加速度は避けるべきである．

活動」のような質問はしないこととする．

・

A 消防本部・βさん（25 才） 経験年数：5 年

ヒヤリハットへの認知のずれはあるものの，ヒヤリハ
ットにいつ遭遇してもおかしくない業務である．

救急車への被害軽減ブレーキ導入の希望有無と現役の救急隊員の意見が見えてきた．

5

したがって，「仮説 1：傷病者への影響」について，救急その効果推定と，被害軽減ブレーキの機能・性能を把握し隊員は，衝突被害軽減ブレーキの減速加速度が激しいことていないという意見を鑑み，技術に対する理解・教育を行に起因して，衝突被害軽減ブレーキを希望しない風潮にあうことが今後の課題となる．

り，これによって救急車への衝突被害軽減ブレーキ導入が進まない．
「仮説 2：費用対効果」について，救急車は 10

参考文献

年以上乗ったり，数十万 km 走行したりするうえ，ヒヤリ[1]東京新聞 Web 版：

ハットに遭遇し，衝突被害軽減ブレーキは作動見込みあり

https://www.tokyonp.co.jp/article/national/list/20190と考えられるため，費用対効果は高いと考える．人命を搬

8/CK2019081902000125.html（最終閲覧日：2019 年

送する高貴な職業のため，コストを考えることはナンセン

10 月 14 日）．
[2]交通法令研究会緊急自動車プロジェクトチーム編：五訂スでもある．
総じて，救急車に衝突被害軽減ブレーキが導入される時

版緊急自動車の法令と実務，東京法令出版，2008．
[3]総務省消防庁：平成 30 年消防白書

は，衝突被害軽減ブレーキの減速加速度が現在よりも小さくなり，傷病者搬送に影響を与えないようになり，救急隊

https://www.fdma.go.jp/publication/hakusho/h30/ite

員に衝突被害軽減ブレーキの性能を理解が得られた時でms/h30_hakusyo_all.pdf（最終閲覧日：2019 年 10 月

ある．むしろ，0.7G ほどの加速度が生じうる衝突被害軽減

14 日）

ブレーキというより，走行速度の抑制に働きかけるインテ[4]新藤貴久，細谷昌右，髙井啓安：交通事故防止に有効な

リジェント・スピード・アダプテーション（ISA）の活用がコミュニケーション醸成方策に関する検証，
消防技術安

安全性向上のうえで効果的になりうるかもしれない．

全所報，No.48，pp.84-91，2011．
[5]山田正人，林雅史，山下孝文：緊急走行の実写動画を活6．まとめ用した運転技術教育資料の作成，消防機器の改良及び開救急出動件数が増加傾向にある昨今，救急車の赤信号交発並びに消防に関する論文平成 23 年度，pp.21-30．

差点進入時におけるリスクに着目し，DREAM という手法[6]秋月万恵，糸井川栄一：救急業務における交通事故の人

で，「救急車は赤信号交差点前で一時停止し安全には配慮的要因に関する研究－背景要因と抑制要因に着目してしているが，人間の死角からの車両によってヒヤリハット－，筑波大学大学院システム情報工学研究科修士論文，に遭遇する」リスクを特定した．

2015．
[7]総務省消防庁 HP：

人間の能力を補う，救急車への衝突被害軽減ブレーキの導入を検討したが，現役の救急隊員のインタビューを通じhttps://internal.fdma.go.jp/hiyarihatto/index.html（最て，「衝突被害軽減ブレーキの減速加速度が現在よりも小終閲覧日：2019 年 10 月 14 日）

さくなり，傷病者搬送に影響を与えないようになり，救急[8]内閣府：平成 30 年版交通安全白書

隊員に衝突被害軽減ブレーキの性能を理解が得られた」時

https://www8.cao.go.jp/koutu/taisaku/h30kou_haku/iに導入が進むと言えるかもしれない．しかしながら，本演

ndex_zenbun_pdf.html（最終閲覧日：2019 年 10 月 14

習の取り組みの結果は，あくまで，数名の隊員のインタビ日）

ューを通じて被害軽減ブレーキの導入に対する意見につ[9]高田邦道，稲葉英夫，南部繁樹：金沢市における現場急

いて回答を得たに過ぎない．したがって，被害軽減ブレー

行支援システム(FAST)の導入効果，国際交通安全学会

キの導入における課題を把握できたことに留まっており，

誌，Vol.34，No.3，pp.301-308，2009．

現実に導入した際の効果の推定等は，今後の課題になる．

6

情報受信者の違いによるリスク認知の齟齬とその原因の共通性
9 班（伊藤誠教授）
筑波大学システム情報工学研究科
リスク工学専攻
加藤、木村、広瀬、布施
背景仮説

インターネットやスマートフォンなどの普及に仮説として、以下の 2 点を挙げた。

より、一昔前よりも多くの情報が誰でも簡単に手に入れられる社会が形成されつつある。このよう①分野が同じであれば、共通する要因が多いことな社会はとても便利であり、情報収集や知識の習が予想されるため、分野が同じ事例は同じクラ得が容易になったといえるだろう。

スタに分類される。

しかし、一見すると良い社会であるが、「誰でも」②分野は違うが、齟齬の発生要因が近い事例は同という部分に落とし穴があると私たちは考えていじクラスタに分類される。

る。誰でも情報を手に入れられるということは、情報を正確に理解するための前提知識を持たない

我々は以上のような仮説を設定し分析を行った。

人々も含まれてしまうのだ。このことによって情報が多くの人に向けて発信された際、受け取り手

手法の違いにより、コミュニケーションの齟齬が生ま

本研究における手法を説明する。研究の流れとれてしまう。この現象は、多くの情報について当しては、図 1 のようになっている。

てはまり、重要な情報の 1 つである、リスク認知に関するものも例外ではない。
そこで我々は、実際に社会で起こっている問題について、情報受信者の違いによるリスク認知の齟齬と、その原因の共通性に着目し、本研究を行うこととした。
目的
本研究の目的は、過去、もしくは、現在生じているリスク認知の齟齬の原因を分析・分類することにより、今後、情報を発信する際に、情報受信者の図 1. 研究の手順違いによって、齟齬が生じにくい形での発信ができるようにすること、または、どのようなタイプ

収集した事例は図２に示すように、内容のテンの齟齬が起きるかを事前に予測し、適切な対処を

プレートを作成し、具体的な事例の内容を当ては行うための一助とすることである。

めていく。
1

個の利益ｖｓ
最大利益

短期利益ｖｓ
代表性バイアス 意思決定者 危険理解度
長期利益

慎重

手間

主観と客観

利便性

コスト

環境

紫外線の危険性

0

1

0

0

1

1

0

0

0

0

0

国連気候行動サミット

1

1

0

1

1

0

0

0

1

1

1

火力発電所

0

1

1

0

0

0

0

0

1

1

1

オゾン層問題

0

1

0

0

1

1

0

0

0

0

1

自動車の排気ガス

0

0

1

0

0

1

0

0

0

0

1

森林の太陽光パネル

1

1

0

1

0

0

0

1

0

1

1

交通計画の実施

1

0

0

1

0

0

0

1

0

0

0

航空機事故

0

0

1

0

1

0

0

1

1

0

0

池袋の事故

0

0

1

0

1

1

0

1

1

0

0

鉄道廃線

1

0

0

0

0

0

0

1

0

0

0

クルマ社会

1

0

0

0

0

0

0

0

1

0

0

自動運転のリスク除去

0

1

1

0

1

0

0

0

0

0

0

シーサイドライン

0

0

1

0

1

1

0

0

0

0

0

有名な暗号

0

0

1

0

1

1

0

0

0

0

0

パスワード簡単

0

1

0

0

1

0

1

0

1

0

0

情報流出

0

1

0

0

1

0

0

0

1

0

0

PCデポ

0

0

0

0

0

1

1

0

0

0

0

Googleアシスタント

0

0

0

0

1

0

1

0

0

0

0

バックドア

0

0

0

1

0

0

0

0

0

0

0

NIMBY問題

1

0

1

1

0

0

0

0

0

0

1

ハザードマップ

0

1

1

0

1

1

0

0

0

0

0

防波堤

1

0

1

0

1

0

0

1

1

1

0

避難勧告

0

0

1

1

1

0

0

1

0

0

0

原発停止

1

0

1

1

1

0

0

1

0

0

0

避難所・場所の用途

1

0

1

0

1

1

0

0

0

0

0

救急車の過剰利用

1

1

0

0

1

0

1

0

1

0

0

図 4. 各事例の 0/1 表
ここからは各手順の詳細な説明にうつる。
続いて、各事例を解析する手法について説明する。この 0/1 表を使って、各事例同士の共通項や類似点を割り出すために解析を行う。
具体的には、事例同士のクラスタリングと原因同士の関係性を割り出すための判別分析を行う。ク
図 2. 事例を当てはめる様子

ラスタリングは、階層的クラスタリングと kmeans
法を採用する。

次に、それらの事例に対して齟齬が起きる原因について議論し、要素として書き出していく。そ①階層的クラスタリング

れら原因が意味する内容については図 3 で示してそれぞれのクラスタリングは Windows 版統合

いる。

開発環境 RStudio で行う。階層的クラスタリング
は各事例の似ているものから順にクラスタが生成個の利益ｖｓ最大利益 個人の利益を追求した結果、最大利益が失われてしまう
短期利益ｖｓ長期利益 短期利益を追求した結果、長期利益が失われてしまう

されてデンドログラムを描けるため、共通度が直代表性バイアス

代表的な事象にあてられて、他の事象でもその事象の印象に引きずられてしまう

意思決定者

最終的な意思決定者が恣意的な観点を含んで計画を判断してしまう

危険理解度

危険性を理解しているかどうか

慎重

情報を多面的にチェックせず一つの情報で判断してしまう

手間

横着して手間をかけるかどうか

スタ間距離に、階層的クラスタリングを行う際に主観と客観

客観的な根拠ではなく，主観的な根拠（偏見？）から判断してしまう

最も採用率の高いユークリッド距離を用いる。

利便性

利便性を優先するかどうか

コスト

初期投資を渋って，拠出額が不十分な場合．逆もしかり

環境環境に対する悪影響に配慮するかどうか接的にわかる[1]。クラスタの似ている度合いはク
ラスタ間距離で判断する。今回の実験では、クラまた、階層的クラスタリングの中で、群平均法、
McQuitty 法、ウォード法で実験した結果を比較し、図 3. 原因の内容

最も分類が直観に合うものを分析する。これら 3つは各手法の中でも分類感度が高く、広く用いらそれぞれの事例がどの原因の項目にあてはまる

れているものである[2]。

かを考える。原因があてはまるか否かは 0/1 を埋めることで表す。図４は 0/1 表を埋める様子を示②kmeans 法

している。

kmeans 法はクラスタの平均を用い、あらかじめ決められたクラスタ数「k」個に分類
2

する手法である[3]。各事例がどのように分類されを用いた解析結果を示す（図 6）。

たか視覚的に判断できるため、こちらの手法でも最初に個別の状態からクラスタリングされるも分析を行う。初期値であるクラスタ数は 3、４、5のや、やや孤立するものがあることがわかる。特個の 3 種類で実行する。RStudio で kmeans 法をに、「シーサイドライン」と「有名な暗号」は最も行う関数 kmeans でプロットするグラフは、縦軸よく似ていることがわかる。他にも「パスワード

が第 1 主成分、横軸が第 2 主成分を表している。

簡単」と「情報流出」や、「交通計画の実施」と「鉄道廃線」など「森林の太陽光パネル」や「防波堤」③判別分析などはやや孤立する傾向にあることがわかる。

判別分析は多変量解析手法のひとつで、Z =W1X1 + W2X2 + W3X3 + ・・・ WnXn + A0（定③ 判別分析

数）について、Z の符号（Z>0，Z<0）により標本判別分析の解析結果を図 7 に示す。表中の数字を２群に判別するための分析である。多変量解析

は正準判別関数係数であり、数値の絶対値が大きにおいて最も一般的な分析手法は重回帰分析であいほど x と y の相関が強いことを示している。まるが、本研究における標本データでは従属変数がた、正準判別関数係数の符号が正ならば x と y に

カテゴリ変数であるため、判別分析を用いている。

は正の相関が、負ならば負の相関が存在していることがわかる。関係性強くみられるものとして「代結果

表性バイアス」→「危険理解度」、「利便性」→「意解析手法ごとに（k-means、階層的クラスタリン

思決定者」、「個の利益と最大利益」→「主観と客グ、判別分析）それぞれの解析結果を以下に示す。

観」、「コスト」↔「環境」が見られた。一方関係性① k-meansが低いとされたものは「危険理解度」と「代表性バクラスタリング数(k)を 3・4・5 個で解析を行っイアス」があげられる。

た。一番分類が直観に合うクラスタ数を 3 にて行った解析結果を示す（図５）。

考察

クラスタ数を 3 にて行った場合、クラスタⅠに

k-means が階層的クラスタリングよりも個体間

おいては代表性バイアスが関係する事例が多くみの距離がわかりやすい結果となった。また、クラられた。また交通分野と防災分野が同じクラスタ

スタリングされるものは同じ分野のものが多くみに属していることが見られる。防災分野に関してられる。一方異なる分野が同じクラスタに属するはクラスタⅠとクラスタⅡに属するものとに別れ要因としては、同一の要因があるためだと思われており、クラスタⅡでは主に防災と環境問題の両る。交通分野と防災分野の共通する要因としては、方が属していることがわかる。クラスタⅢでは主「代表性バイアス」、「危険理解度」、「主観と客観」、にサイバーセキュリティの問題と環境問題が属しの３つがあげられる。
「鉄道廃線」と「交通計画の

ている。

実施」、
「車社会」が同一クラスタであり、事故に関する事例も同じクラスタになっている。サイバー② 階層的クラスタリング

セキュリティ分野にも同じことが言える。

データ間の距離には、最も採用されることの多階層的クラスタリングにおいては大きいクラス

いユークリッド距離を採用した。解析には、群平タで考えてもやはり共通してクラスタリングされ均法、McQuitty 法、ウォード法の 3 つのクラス

る項目があるので、それらは似通っていると考え

タリング手法を用いた。その中で最もウォード法

られる。また孤立しているものとして火力発電所
3

が見られるが、当てはまる要因が他の事例と比べ便性」と「意思決定者」に関しては意思決定者が利て多いことが考えられる。

便性を考慮して意思決定を行うことが考えられる。

次に要因同士の判別分析を考察する。強い関係「危険理解度」と「代表性バイアス」にも強い関係性が見られるのは「コスト」と「環境」である。こ性が見られ、一般的な代表性バイアスの多くが危れは初期投資等のコストが長期的に環境問題につ険かどうかに関するバイアスのためだと考えられながる場合が多いためだと考えられる。また「利る。

図 5. kmeans(クラスタ数 3)の結果

図 6. 階層的クラスタリング(Ward 法)の結果
4

図 7. 判別分析の結果
結論

のになる。

異なる分野のものが同一クラスタに属するとき「主観と客観」は、主観的な根拠からリスクをに共通する要因として「代表性バイアス」、「危険判断してしまうことだが、これは身の回りの環境理解度」、「主観と客観」が挙げられたことから、分や自分にとって利益かどうかを優先してしまうこ野の垣根を越えて齟齬の原因として共通することとから起きるため、分野を越えた原因だと考えらが多い要因だと考えられる。

れる。判別分析の結果から、「主観と客観」と「個「代表性バイアス」が多い理由として、マスメの利益 vs 最大利益」に関係があることもその根拠

ディアや SNS で話題になった事象について注目さとなる。対策するには、上記 2 つと似ているが、れ、考え方が偏る人口が多いと考えられる。近年

まず広い視野を持って事例について調べることと、は、SNS で話題になった事柄は、テレビやネット

社会全体の利益を冷静に判断することが必要であ

ニュースなどのメディアでも高い頻度で取り上げる。

られることが多いため、以前より顕著になってい全体の結論として、齟齬が起きる原因として可ると考えることもできる。対策するには、話題に能性の高い上記の要因を対策することが重要であなった事柄での内容が同じ分野で普遍的に当てはると言える。また、何か話題になる事例が起きた

まることかどうかを客観的に判断する必要がある。

時に非専門家だけが情報を集めようとするのでは「危険理解度」が挙がる理由は、一般人の知識なく、専門家も積極的に正しい情報を発信する必がないことや実態を知らないことから危険の理解要もあるだろう。偏った意見を持ったまま事例に度に差異につながることがどのような分野でもあついて考えてしまうことを防ぐために行動するこ

りうることであるからと考えられる。これの対策とが第一だと考えられる。

として専門家同様の知識をつけることは前提を覆すことになり、適切ではない。専門家のように知識を得るのではなく、主観的に危険があるかどうかを判断せずに、専門家や信頼できる情報源から正しい情報を得ることが重要である。上記の２つは判別分析の結果から大きく関係していることが分かるように、対策も「自分で正しい情報を手に入れ、理解度を深める」という点において似たも5

今後の課題参考文献

本研究に対する課題として事例の分野ごとの偏[1] 明治大学理工学部応用化学科データ化学光学りがあるため、さらに多くの事例を集めて偏りを研究室(金子研究室), “階層的クラスタリング（ク

無くして解析すればより適切なデータが取れる。

ラスター分析）、近いクラスターを結合していまた、他の解析方法として数量化 1 類を考えていく”, 作成日:2019/1/28, 閲覧日:2019/10/14,

たが、知識の不足などから不可能だった。

https://datachemeng.com/hierarchicalclustering/

今後の研究としては、今回挙げた内容以外の原[2] データ科学便覧, “R による階層的クラスタリ

因の可能性を探すことや、他の解析方法を試すこング”, 閲覧日:2019/10/14, https://data-とが挙げられる。また、本研究ではアンケートなscience.gr.jp/implementation/ida_r_hierarchical_

どで非専門家の意見を集めていなかったので、アclustering.html

ンケートを取って実際に情報に対する考え方や価[3] データ分析基礎知識, “クラスター分析の手法

値観などを集めるアプローチも考えられる。

③（非階層クラスター分析）”, 閲覧
日:2019/10/14, https://data-

まとめ

science.gr.jp/implementation/ida_r_hierarchical_

本研究では、情報受信者の違いによって受け取clustering.html

った情報に対する齟齬が発生する事例について調
べ、発生の原因を考え、解析を行った。解析手法
としてクラスタリングを採用したことで、事例に共通する原因を割り出し、考察することができた。また、原因にも関係性があると考え、判別分
析の結果関係性のある原因同士を割り出すこともできた。結果として、SNS やマスメディアなどで得た情報や、自分の周りのみの情報で意見を持つことが多く、そもそもの知識不足も相まって齟齬が発生することが、分野間を越えて多いのであると分析した。この結果をもって、今後発信された情報に対する非専門家の受け取り方やその後の行
動がより齟齬のない方向へと変わるには、ある一点からの視点や事例だけでなくより多くの意見を聞き、専門家や正しい情報源から情報を得ることが適切であること示すことができた。

6

消費者による電源ごとの受容度の比較分析
リスク工学グループ演習 10 班
井本隆志 加藤亮二 Geng Yankang Feng Jing
アドバイザー教員 鈴木研悟
1. 研究背景・目的給が困難という点[2]である. 再生可能エネルギ

1.1. 研究背景

ーの例として, 風力発電, 太陽光発電, 水力発

世界の年平均温度は上昇しており, 世界の平電, バイオマス発電などが挙げられる. 日本の均気温は, 図 1 から分かるように 100 年で 0.73

再生可能エネルギーの電源比率は, 約 15%で他度上昇しており 1990 年代半ば以降は高温になの先進国と比較すると低い数値となっている.

る日が多い[1]. またこの地球温暖化問題につい先進国の中でもカナダの再生可能エネルギーのてはパリ協定, また京都議定書で議論された.

電源比率は, 約 63%で日本の約 4 倍程度[2]であこの地球温暖化の原因として考えられるのは,る.

温室効果ガスの増加が挙げられ, 火力発電所な

日本の政府は, 日本の電力の自給率の低さやどから排出される排ガスがその原因の 1 つとし環境問題を解決するために, 「長期エネルギーて考えられる. この対策として日本では, 環境

需給見通し」[3]を発表し, 2030 年度までに再生

問題解決のため再生可能エネルギーの推進が行

可能エネルギーの電源比率を 22-24%に引き上われている.

げることを決定した. 長期エネルギー需給見通
しでは, 再生可能エネルギーの電源比率を引き上げることのほか, 自給率を上げること, 電力
コストを下げること, 温室効果ガスを削減する
ことを決定している.
また日本では, 2016 年度から電力自由化をスタートしており消費者は, 電力自由化[4]により好きな電力会社を選択出来る時代となり, 再生
可能エネルギーを導入している電力会社を消費者が選択するかという点が課題となる.
1.2 研究目的

図 1 世界の年平均気温の推移

日本の政府が目標としているエネルギーミッ
再生可能エネルギーの利点としては, 温室効

クスと消費者が求める将来のエネルギーミック

果ガスを出さないこと, また国内で生産できるスの割合の差を検証することで, 政府と消費者ため自給率を挙げられるという点である. 欠点の考える電源構成の違いがわかり, 今後の政府

としては, コストが高いため電気代が高くなるのエネルギー政策の一助となると考える. また可能性, また気候に左右されやすいため安定供政府と消費者の考える電源比率に違いがある場
合には消費者が再生可能エネルギーを導入して
1

i を選択する確率 Pni は以下の式で表される．

いる電力会社を選択しない可能性があるため,電源比率の差を明らかにすることは, 重要である. そのため, 電力を購入する消費者が好むエ𝑒𝑥𝑝(𝑉 )

𝑝𝑛𝑖 = ∑ 𝑒𝑥𝑝(𝑉𝑛𝑖 )ネルギーミックスと日本の政府が将来目標とし

𝑗

(1)

𝑛𝑗

ているエネルギーミックスの割合との差を検証
ここで，Vni は，消費者ｎが電力会社 i を選択しすることを目的とする.

たときの効用である．
2. 調査手法
𝑉𝑛𝑖 = ∑𝐾
𝑘=1 𝛽𝑘 . 𝑥𝑛𝑖𝑘 + 𝐶

本実習では，ロジットモデルとコンジョイン(2)

ト分析を用いて，消費者が電力を購入するとき

Xnik は電力会社 i，消費者 n についての属性 K のに重視する要因を明らかにして，消費者が選択

値，βk は属性 K が効用に与える影響の大きさをするエネルギーを求める．

表す係数である．

消費者が電力を購入する状況を想定するため
2-2 コンジョイント分析に，消費者は複数の電力会社から 1 つの電力会社と契約する状況を想定してもらう．ここで，式(2)の係数であるβk と C はコンジョイント

想定する電力会社は 1 種類の発電方法しか持た分析と呼ばれるアンケート手法により推計されないものと仮定する．現実では，電力会社は数る．調査者は回答者が選択可能な電力会社の組

種類の電源(火力や水力など)から構成し，電気

み合わせを表すカードを数種類用意し，その中を売っているが，今回の調査はあくまで消費者から 2 枚を回答者に提示してどちらをより購入の選好を明らかにする目的のため，単純化し，したいか選んでもらう．図２に例示する通り，

1 つの電力会社は 1 つの電源しか持たないもの

各カードにはそれぞれの属性値が記されていとする．なお，現実の電力会社は複雑な電源構る．異なる属性値が記載されたカードの様々な成が価格などに影響しているが，消費者が受け組み合わせについて回答を得ることで，回答者取る価格などの情報は，シンプルな情報(例えがどの属性値の値を重視して，電力会社を選択

ば，10 円/kWh など)である．そのため，1 つのしているか明らかにすることが出来る．

電力会社はいつの電源しか持たないと仮定しても問題ないものとする．すべての電力会社は，

本実習で採用した属性およびコンジョイント

価格，CO2 排出量などの K 個の変数によって説

分析のカードに記した属性値の範囲は表 1 に示明できる．これらの変数を属性と呼び，消費者

す通りである．各属性については，班員で協議がある電力会社を選択した場合，電力会社の属

し，電力消費者が電力会社を選択するときに影性の値によって，得られる満足度は異なり，こ響すると考えた属性である．「電気料金」，の満足度を定量化したものを効用とする．消費「CO2 排出量」の水準については，国内の様々者は効用がもっとも大きくなるよう電力会社をな発電方法の値を調査し，それらの最大値，中選択するものとする．

央値，最小値に近い値を用いた．自給率については，発電資源を「輸入」しているときに 0，「国産」の場合は 1 である．過酷事故リスクに

2-1 ロジットモデル

ついて，発電，または，発電資源によって，過ロジットモデルにおいて消費者 n が電力会社

酷事故リスクがない場合を 0，ある場合を 1 と
2

する．なお，各属性を設定するに当たり，「価

コンジョイント分析のアンケート調査は格」，「CO2 排出量」，「過酷事故リスク」についGoogle フォームを用いて行った．表 3 と図 3て，値が高くなると選択確率が低くなり，「自にアンケートの概要と回答者の内訳を示す．ま給率」について，値が高くなると，選択確率がた，アンケート調査では，回答者に以下の状況

低くなるのではないかと想定している．

を想定して回答してもらう．以下は実際に行ったアンケート調査から引用している．

表 1 属性と属性値の範囲【本調査の想定状況】

属性(単位)

属性値の範囲価格(円/kWh)

10,20,30

本調査では，皆様は以下の状況を想定してくだ

CO2 排出量

0,500,1000

さい．
①今月、つくば市に引っ越してきました．

(g-CO2/kWh)
自給率

0,1

過酷事故リスク0,1②新生活を始めるに当たり，電気会社と契約する必要があります．
③そこに，2 つの電力会社が訪れ，それぞれ属性値を提示しています．

アンケートにおいて，各属性と属性値が効率よく比較できるよう，直交表[5]を用いて，表 2④あなたは，どちらか 1 社と契約する必要があのように各カードを作成した．なおアンケート

ります．提示された条件以外に条件の違いはは，作成した 9 枚のカードをすべて比較できるありません．
その他
15%

よう 36 通りの組み合わせを用意し，アンケー
ト回答者には 36 通りの組み合わせについて，

コンピュータサイエンス
3%

それぞれ比較してもらい，回答を得る．

体育専門学群3%
応用理工学類
3%

表 2 電力会社

属性値( 単位)
CO2

(
/kWh)

円 価
格

(g-CO2/kWh)

No

排
出
量

リスク工学
53%

看護学類
4%
システム情報工
学
4%

自
給
率

過
リ 酷
ス 事
ク 故

情報科学類
6%
社会工学類
9%

図2

回答者の専攻内訳

表 3 アンケートの概要

電力会社 A

10

0

0

0

電力会社 B

10

500

1

1

電力会社 C

10

1000

0

0

電力会社 D

20

01

電力会社 E

20500

電力会社 F

20

電力会社 G

調査方法

goole フォーム

調査期間

9/6-9/28

1

調査対象

筑波大学生

1

0

回答数

68

1000

0

1

30

0

0

1

有効回答数

68

電力会社 H

30

500

0

0

電力会社 I

30

1000

1

0

3

3

分析

消費者を対象として，各エネルギー電源の受容度明していることを示す、ダミアンケートでランダム影響される要因を明らかになる．

やっているの 50％ぐらいの結果より精度が高い，

3.1 アンケートの結果整理モデル式に意味があると認める．

仮説：アンケートで考えられる 4 つの要因は消

表 6 は，モデルの推計結果を示すのは：価格，CO2

費者の購買意欲に影響に与える．

排出量，過酷事故リスクが上がった場合，効用が減Step 1: モデルに入力できる形式にするため、ア

少し，自給率が上がれば，効用が上昇する. （表６）

ンケート結果を Excel の offset 関数によ方程式中の変数について, 仮説は：方程式中の各独り，整理する．

立変数は方程式の従属変数に有意ではなく、各変数

Step 2:ロジスティクスモデルの構造の係数は０である. 有意確率が 0.1 というのは、10 回に 1 回有意ではなくということである.

SPSS を用いて，二項ロジットモデルから，アンケート結果を分析し，消費者の効用を明らかにする．

有意確率が 0.05 というのは, 20 回に 1 回起こり

3.2 結果うるということになる. つまり, 有意確率が小さ

まずはモデル の要約： Cox&Snell の 寄与率といほど, 仮説成立の確率が小さくなり, 方程式中

Nagelkerke R2 乗の寄与率から, この回帰モデルのの各独立変数は従属変数に有意と認める. 一般

寄与率は 0.268~0.358 と考えられる. Nagelkerke

的に, 有意確率 0.05 以下ならいい従属変数と思わ

R2 乗は Cox＆Snell R2 乗の調整値である.一般的に,れる[8]. ここのサンプル数量が不足, 故に 0.091 でNagelkerke R2 は 0.2 以上なら, モデリング結果はも有意と認める.

[7]

許容範囲内だと思う .
本分析の要約は表４に示し，条件を満たしている

表 4 モデルの要約

ため，モデルが有効であるといえる．続いて，分類
テーブルを表 5 に示す. アンケート結果整理した

Cox-Snell R2 乗

Nagelkerke R2 乗

0.268

0.358

後,「この電力会社は選択する」の場合は, データ表に１で示す,逆に選択しないの場合はデータ表に０で示す. 観測はアンケートの真実値である. 予測は,

表 5 分類テーブル

計算したモデルの関数値０，１である。 データ数

予測

は選択肢（72 項）＊人数（68 人）＝4896 件. 0 と

0

正解
1

１各 2448 件。
その中, 予測と観測が一致のは: 1334の割合件（両方が０）と 2150 件（両方が１）の数量であ観測

る. 予測が観測と一致しないのは: 1114 件（予測が１, 観測が０の数量）と 298 件（観測が１, 予測が全体のパー１）の数量である. 正解率の計算は下式で示す:

セント

1334
 0.5451334  11142150
 0.878298  2150
1334  2150
 0.7121334  1114  298  2150
これは，予測したモデルが実測値の約 7 割を説

4

0

1334

1114

54.5%

1

298

2150

87.8%

71.2%

結果を表 8 に示す．また， 2013 と 2030 年の消表 6 方程式中の変数
係費者は現時点の消費者と同じ選好を有すると仮有意確率定し、計算し，モデルで消費者の効用と選択確率を

数
価格

-0

0.000

計算する．その結果を表 9 に示す．また，表 8 と表

二酸化炭素

-0

0.000

9 の中で各電源選択確率値/総和選択確率値の割合

自給率

0.1

0.091

を占める，消費者の効用が最大となる電源構成を図

過酷事故リスク-10.000

4 に示す．

定数項

4.2

0.000

図 4 を見ると，2030 年太陽光を電源としての価格が下がるので，割合の増加がある．また、再生エ

4 考察

ネルギー価格の下がるに影響された 化石燃料の割

4.1 消費者受容性影響要因

合が低くなる。これは，消費者は低価格、二酸化炭

各変数の尺度が差異があるので、消費者は各変数

素排出量少ない、過酷事故リスク低いのエネルギー

について感度を直観的に示すため、各変数は以下のが好きである，電力選択を変更することを示してい式で数値幅を統一する．表 7 はその結果である．

る．すなわち，一つエネルギー少々の価格変動でも，標準化係数＝購買意欲に大きな影響されるだけではなく, マー(変数の最大値-変数の最小値)×非標準化係数

ケット各エネルギーの割合を影響するということである．

表 7 標準化係数
価格

二酸化炭

自給率

今回分析した結果と政府が 2030 年の目指す電源過酷事故リスク

構成（図５）と比較すると，政府の再生エネルギー素-2.720-1.0000.138

構成割合は本モデル予測する割合より少ない, こ-1.423

れは、一方、そこで作る図４は、他の外的要因を考えず、消費者選択確率でエネルギー割合を決めてエ

表より，消費者の電力選択に影響を与えた要因は，ネルギー構造表を作るの原因である。例えば、再生価格(|-2.720|)＞過酷事故リスク(|-1.423|)＞二酸

エネルギーの多い供給の実現実に難しいかもしれ

化炭素排出量(|-1.000|)＞自給率(|0.138|)である．

ない。または,今回構造したモデルは、ただ消費者のここの自給率はダミ変数で示し、１の場合は国産,0

好みを確率の形で考える純粋な希望予測である。

の場合は輸入。過酷事故リスクもダミ変数で示し、

表８1 の場合はリスクあり、0 の場合はリスク無しと設
β

火力

LNG

太陽光

水力

原子力

風力

バイオマス

-0.136

12.3

13.7

24.2

11

10.1

21.6

29.7

-0.001
自給率
0.138
過酷事故リスク -1.423
定数
4.219

864
0
0

476
0
0

0
1
0

0
1
0

0
0
1

0
1
0

0
1
0

火力

LNG

太陽光

水力

原子力

風力

バイオマス

1.68
0.13

1.88
0.16

1.07
0.07

2.86
0.42

1.42
0.10

1.42
0.10

0.32
0.03

定される。価格, 過酷事故リスクと二酸化炭素排出

2013
価格

量は全部マイナス影響である. 要するに, これらのCO2

変数の値が高くなる, 消費者に選択される可能性が低くなる.

効用
選択確率式(2)より，消費者が各電源を選択したときの効2013 年電源構成予測v

表９ 2030 年電源構成予測

用が明らかになる．これに現実の電源の値(火力発

LNG

太陽光

水力

原子力

風力

バイオマス

-0.136

12.9

13.4

12.7

11

10.1

13.9

29.7

-0.001
自給率
0.138
過酷事故リスク -1.423
定数
4.219

864
0
0

476
0
0

0
1
0

0
1
0

0
0
1

0
1
0

0
1
0

LNG

太陽光

水力

原子力

風力

バイオマス

1.92
0.11

2.63
0.23

2.86
0.29

1.42
0.07

2.47
0.19

0.32
0.02

2030
価格

電や水力発電等)を代入することで，現実の電力に

β

火力

CO2

対する消費者の効用を把握することが出来る．次に求めた各効用から，式(1)を用いて，実際値を始め

火力て使い、各電力の選択確率を求めることが出来る．

効用
選択確率

5

v

1.60
0.08

た政府の再生可能エネルギー構成割合は本モデル
100%
90%
80%

バイオマス, 3.3
風力, 9.9
太陽光, 6.9

70%
60%

予測する割合より少ないことがわかった. そのことか

バイオマス, 2.3
風力, 19.5

ら消費者は再生可能エネルギーについての受容度

は政府の予想より高いことが分かる．今後の課題と太陽光, 23.0
水力, 41.6

しては, アンケート対象者を増やすこと, が挙げら

50%

水力, 28.9

40%
30%
20%

10%

れる.

原子力, 9.9

LNG, 15.6

原子力, 6.9

LNG, 11.3
火力, 12.80%

火力, 8.2

2013

参考文献

2030

1.

図 4[9] モデルで予測図

国土交通省・気象庁「世界の気象庁」
https://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/temp/an_wld.html

2.

経済産業省・資源エネルギー庁「再生可能エネルギー」
https://www.enecho.meti.go.jp/category/saving_and_new/saiene/renewable/outline/index.html

3.

経済産業省・資源エネルギー庁「長期エネルギー需給見通し」
https://www.enecho.meti.go.jp/committee/council/basic_poli
cy_subcommittee/mitoshi/pdf/report_01.pdf(最終閲覧日2019/10/11)
4.

経済産業省・資源エネルギー庁「電力自由化」
https://www.enecho.meti.go.jp/category/electricity_and_gas/electric/electricity_liberalization/what/5.

鈴木研悟，田部豊，大田純，近久武美：北海道の家庭部門における暖房・給油機期の選択行動のモデル解析，日本機械学会「No.14-11」第 19 回動力・エネルギー技術シンポジウム講演論
文集，2014.06.28

図 5 2030 年政府のエネルギー構成目標[９]6.

Monodukuri「直交表で水準数が余る時，足りない時の対処法」
https://www.monodukuri.com/gihou/article/75(最終閲覧日

5.まとめ

2019/10/11)

本演習では，ロジットモデルとコンジョイン
7.

ト分析を用いて, 消費者が電力を購入するとき

内田治：SPSS によるロジスティク回帰分析

第 2 版，株式会社

オーム社, 2016に重視する要因を明らかにし，求めたモデルか
8.

ら消費者が望むエネルギーミックスを明らかに

君山由良：コンジョイント分析，データ分析研究所，統計解析書シリーズ A-58 2010

した．その結果，消費者が電力会社を選択すると
9.

きは, 価格, 過酷事故リスク, 二酸化炭素排出量,

経済産業省・資源エネルギー庁「2030 年エネルギーミッ
クス実現へ 向けた対応について～全体整理～」

自給率の順番で優先していることがわかった.

https://www.enecho.meti.go.jp/committee/council/bas

過去に東日本大震災などを経験していることか

ic_policy_subcommittee/025/pdf/025_008.pdf

ら, 過酷事故リスクについて敏感であると考えられる. 自給率が最も低かった原因としては,消費者に直接関わらないからと考えられる．ま6リスク工学専攻グループ演習最終発表
2019/10/17

地震ハザードステーションの利活用に関する調査・研究
グループ演習 11 班 河合晃太郎・小山翼・安蘇陽アドバイザー教員 梅本通孝

1.

研究背景・目的

1.1.

版「確率論的地震動予測地図」，主要断層帯で発生

研究背景する地震に対する詳細な強震動予測に基づく「震「地震大国」である日本では，阪神淡路大震災や源断層を特定した地震動予測地図」，それらの計算

東日本大震災等の甚大な被害を受け，地震リスクに用いられた全国版深部地盤モデル，約 250m メ

評価への関心が高まっている．そのような中で，地ッシュ微地形分類モデルなどを，背景地図と重ね震ハザードステーション J-SHIS（以下「J-SHIS」）

合わせてわかりやすく表示，閲覧することができは，地震防災に資することを目的として，日本全国る．さらに，住所や郵便番号などによる検索機能にの「地震ハザードの共通情報基盤」として活用されより，調べたい場所での地震ハザード情報を，簡単ることを目指してつくられた Web サービスである．

に閲覧することができる．

J-SHIS は，地震調査研究推進本部が作成した「全近年，東日本大震災の影響により市民の防災意

国地震動予測地図」及び関連する地震ハザード情識が高まっている．そのような中，地震動予測を行報をわかりやすく提供できるリスク認知ツールとい，防災意識を周知する J-SHIS はより一層注目をして開発された．

集めている．しかし，このシステムを用いても，東「全国地震動予測地図」（図１）は，将来日本で日本震災，熊本大震災をはじめとする大地震の多発生する恐れのある地震による強い揺れを予測し，くは予測できていなかったのが現状である．その予測結果を地図として表したものである．
「全国地

ようなことから近年，地震予測に対する批判意見

震動予測地図」の作成の過程では，長期評価及び強が出てきている．

震動評価のために，震源断層及び地下構造のモデル化に関する膨大な量の情報が処理されている 1)．
これら情報は地震ハザード評価やそれら情報の利活用において非常に重要なものであり，「全国地震
動予測地図」を，最終成果物としての地図そのものだけでなく，その作成の前提条件となった地震活
動・震源モデル及び地下構造モデル等のハザード評価に関わるデータも併せた情報群としてとらえることにより，「地震ハザードの共通情報基盤」として位置づけ，インターネットを利用してそれら情報を公開するためのシステムとして，J-SHIS が開発された．
J-SHIS を利用することにより，「全国地震動予測

図 1: 全国地震動予測地図

地図」として整備された約 250m メッシュの全国

1リスク工学専攻グループ演習最終発表
2019/10/17

1.2.

研究目的

書では，最終成果物として地図だけでなく，作成の

このような状況を受けて，より現実的に，かつ有前提条件となった地震活動・震源モデルおよび地

効に，J-SHIS というリスク認知ツールを活用して下構造モデル等の評価プロセスに関わるデータもいく必要性がある．そのため本研究では，J-SHIS の併せた情報群としてとらえることにより，「地震ハ開発者側と利用者側それぞれが，J-SHIS を活用しザードの共通情報基盤」として位置づけるべきとていく際に必要な要素を明確化することを大きなの提言がなされていた 2)．この提言を実現するため，目的とした．そこで，①リスク認知ツールにおける防災科研と三菱スペース・ソフトウエアは，全国地

必要な要素の明確化②リスク認知ツールの利用者

震動予測地図のインターネット公開システムとしの利用方法の明確化を行うことを目的とし，J-て「地震ハザードステーション J-SHIS」を構築し，SHIS の利活用に関する調査研究を行った．

平成 17 年５月より公開運用を開始した．J-SHIS は，観測された自然現象としての地震情報と開発した

2.

研究の流れ

地震動予測地図をリンクさせ，ハザードマップ・ハ

本研究では，まず J-SHIS の結果算出方法に関し

ザードカルテといった形で利用者に情報提供を行ての対立が起きていることを仮定し，調査を行っうサービスであり，利用者は web 上やアプリを通た．まず文献調査によって J-SHIS の作成方法・過じて，地震動予測地図のモデル理解・災害対策を行程を調査し，その開発経緯と予測モデル算出方法

うことができる．

を把握した．その後，J-SHIS を作成している研究

3.2.

批判派の意見とは機関である防災科学技術研究所（以下防災科研）へ

批判派の代表者としてのロバート・ゲラー氏（東のヒアリング調査を行い，開発側（J-SHIS 推進派）

京大学理工学部名誉教授）と島村英紀氏(武蔵野学の見解の整理を行った．また，それに対する批判意

院大学特任教授)の文献調査を行った．ロバート・

見の考察・整理を行うため，批判意見を公表していゲラー氏と島村英紀氏の批判意見を以下に述べる．

る研究者（J-SHIS 批判派）の文献調査を行った．

3.2.1.

ロバート・ゲラー氏の意見

このような J-SHIS の算出方法に関する両意見のロバート・ゲラー氏は，「何万年もしくはそれ以整理を行ったところ，そこにおける対立と別に，結上の時間スケールにおいて，地震や非地震の総す

果の活用方法に関する対立構造があり，そこではべり量とプレート間の相対運動の量は一致しなけ

科学的な立場だけでなく，結果を政策的に利用すればならない 3)」と述べている．現在ではこのプロる政府を含む三者の構造になっているという新たセスは，定期的でも周期的でもないことが判明しな仮説が生じた．この仮説に基づいた文献調査をており，東日本大震災はこれを証明するものであし，J-SHIS に代表されるリスク認知ツールを提供ったと述べている．

する・享受する際にどのような要素が必要になる

また彼は，地震予知が不可能であることを率直かを明らかにした．

に国民に伝え，政府が行っている東海地震予知体制を廃止し，大震法（大規模地震対策特別措置法）

3.

調査結果

3.1.

を撤廃するべきであるという見解を示している．

J-SHIS の開発経緯

なぜなら，このような東海地域に限らず，日本全土

防災科研の地震動予測地図工学利用検討委員会

が地震の危険にさらされており，現在の地震学でが，地震動予測地図の利用に関してまとめた報告

は，特定の地域のリスクレベルを的確に評価する

2

リスク工学専攻グループ演習最終発表
2019/10/17

ことはできないからである．その代わりに，研究者

備考

文献調査において浮上したは国民と政府に「想定外に備える」ことを勧告しな疑問点を予めメールにて連絡ければならないという旨を述べている．

し，ヒアリング調査時に回答

3.2.2.

してもらった．

島村英紀氏の意見

島村氏は，「破壊現象」である地震の予測の難しさについて，以下のように述べている．

3.4.1.

―物理学でも工学でも，ものが壊れる現象の解明

地震予測結果の算出方法への批判については非常に難しい．地震に限らず，金属疲労による破J-SHIS における地震の発生確率の評価は，BPT

壊も同じだ．破壊現象の解明や予測（地震で言えば（Brownian Passage Time）分布もしくはポアソン

地震予知)の成功例は，どの学問分野でも，ほとん

過程のどちらかの評価方法に基づいて行われていどない 4)．―る．

また地震予知研究で着目されている「前兆現象」

BPT 分布は，対象の断層の過去の活動時期が分についても，以下のように述べている．

かる場合に用いられる．この手法では，過去の最新―肝心の「前兆」なしに大地震が起きてしまったり，の地震活動からの活動間隔が BPT 分布に従うとし逆に，前の成功例と同じ「前兆」が出たのに大地震ており，最新活動からの経過年数から，その時点かが起きなかった例がたくさん経験されるようにな

ら何年以内に再び地震が起こるかの確率が求めらってしまった．つまり，報告されてきた前兆現象に，れる．つまり，最新活動から時間が経過しているほ科学を進める上で重要な「再現性」も「普遍性」もど地震の発生確率は高くなるため，その断層で一ほとんどないことが明らかになってきてしまった

度地震が発生すると発生確率は 0 に近くなり，翌のである ．―

年の J-SHIS マップでは危険度がかなり低くなると4)

このように島村氏は，「破壊現象」である地震をいう特徴がある．つまりこの BPT 分布を用いた評

予測することの非現実性，また「前兆現象」に基づ

価方法は，「地震が周期的に発生している」とする

いた予測方法の有効性の低さを指摘している．

地震周期説に基づいた手法であるといえる．また，

3.3.

実際にこの評価方法を用いた算出結果を，危険度

仮説①

批判派の文献調査を踏まえて，地震予測の賛否として J-SHIS マップに公表している断層は南海トではなく，確率評価をする上での算出方法をめぐ

ラフの地震のみである．

り対立が起きているのではないかという仮説を設

それに対しポアソン過程による評価方法は，対定，防災科研へのヒアリング調査と批判派の方か象の断層の過去の活動時期が不明な場合に用いらら頂いた文献の調査を行った．

れ，「平均的に何年間隔で地震が発生するか」とい

3.4.

う情報のみを用いた統計的な評価を行う．実際にヒアリング調査結果

本節では，防災科研の研究職員の方に行ったヒは過去の活動時期が明確な断層は少なく，過去のアリング調査で得られた知見について示す．

活動データがない地震がほとんどであるため，J-

表 1：ヒアリング調査概要

SHIS で示されているほとんどの地震がポアソン過調査日時2019 年 8 月 2 日

程に基づいて評価されている．ポアソン過程では調査場所

防災科学技術研究所

最新の活動時期を考慮しない統計的な評価を行っ

調査対象

同研究所研究職員 1 名ているため，BPT 分布のように，一度地震が発生

3

リスク工学専攻グループ演習最終発表
2019/10/17

してもその危険度は変化しない．

派と同様ヒアリング調査でのコンタクトを試みた

J-SHIS の批判派であるロバート・ゲラー氏は，が，ヒアリング対象者の都合上実施できなかった「地震が周期的に発生している」とする地震周期ため，文献調査という方法をとった．本節では，こ説が間違っているという意見を根拠に，確率論的の文献調査によって得られた知見について示す．

な地震動予測地図を批判している．しかし「地震周ロバート・ゲラー氏が批判しているのは，期説」を批判しているならば，その批判対象となる

ⅰ)地震予測の手法が本当に正しいものであるのかのは，この説に基づいた BPT 分布による評価方法の検証が行われず，科学的根拠のないまま実用である．さらに先述の通り，BPT 分布によって評化されたこと価された地震は南海トラフの地震のみであり，ほⅱ)地震予測において前提とされている地震周期説

とんどの地震はポアソン過程によって評価されてが正しくないこといる．そのため，批判派が BPT 分布を用いた評価

ⅲ)ほぼ不可能である地震予知（予測）研究に莫大方法を批判するのは理解できるが，「確率論的な地

な国家予算が投じられていること

震動予測」全てを批判するのは矛盾しており，ポアの 3 点が挙げられる．ⅰ)についてロバート・ゲラ

ソン過程を用いた評価方法による地震予測は批判

ー氏は，地震予測において固有地震の大きさと繰対象ではないというのが，J-SHIS 推進派である防り返す時間を決定する計算過程は客観的根拠が実

災科研研究職員の方の見解であった．

質的に存在せず，科学的検証を受けないまま実用

3.4.2.

地震予測結果の政策的利用について化されてしまったことを指摘しており，このよう地震予測を行う研究者側（防災科研等）と，そのな計算過程で作成された地震動予測地図（ハザー

予測結果を政策的に利用する側（政府等）の間で，ドマップ）と実際の地震活動が一致しているかを，

地震予測に関する考え方についての齟齬が生じてまず検証しなければならないと述べている 5)．またいるという認識が，ヒアリング調査によって明らⅱ)についてロバート・ゲラー氏は，1970 年代に米かとなった．研究者側は，地震予測は「（時間的に）

国コロンビア大学の研究グループが，地震周期説

遠くはよく見えるが近くは見えづらい」ものと表が正しくないことを証明する研究結果を報告して現しており，例えば今後 1 年未満での発生確率ないることを述べている 6)．彼らは地震周期説に基づど近い未来での予測はほぼ不可能で，現在行われき，発生場所や規模，危険度などの詳細情報を盛りている「今後 30 年」の予測が，なんとか予測でき込んだ地震予言を発表したが，その全ての検証結る最短の未来であることを前提としている．しか果は「不合格」であり，地震周期説によって大きなしこのような前提が政策的利用の際には十分に考地震が集中して起きるとされた場所とそうでない

慮されておらず，公表された危険性のみが一人歩場所において，実際に起きた地震に差異はなかっ

きしてしまっている状況があると，ヒアリング調たことを報告している．このような研究結果が公査において述べられている．

表されているにもかかわらず，地震周期説に基づ3.5.

いた手法で地震予測を行うのは間違いであると，批判派の方の文献調査結果

批判派の意見等の情報収集のため，J-SHIS におロバート・ゲラー氏は述べている．ⅲ)については，

ける地震予測を特に批判している地震学者である

実際に予測できなかった大地震が発生しているに

ロバート・ゲラー氏（東京大学理工学部名誉教授）もかかわらず，このような予測研究に莫大な国家の文献調査を行った．なお，批判派に関しても推進

予算が投じられていることを批判している 5)．中で4

リスク工学専攻グループ演習最終発表
2019/10/17

も，南海トラフにおいて発生するといわれている

東海地域は多くの自動車工場が位置するなど日本

東海地震への防災対策には特に莫大な予算が投じの経済を支える土地であるため，もし東海地震がられており，ロバート・ゲラー氏は強く批判してい発生した際の経済的打撃が大きいという理由による．また，予測がほぼできていない現状を踏まえるるものであることが明らかとなった．

と，全国どこでも地震が発生するリスクが存在す

また政府は，以上のような理由から東海地震のるため，特定の地域に絞って危険度を公表するの危険性を主張しているが，地震予測の不確実性をは間違いであると述べている．このようにほぼ不考慮していないわけではないことも明らかになっ可能である地震予知（予測）研究よりも，海沿いのた．内閣府の資料 7)では，統計データ等に基づく地護岸工事や建物補強，災害に備える防災教育など

震発生確率予測手法などいずれの手法も，現時点に予算を充てるべきであることが述べられている．

においては，地震の発生時期や場所・規模を確度高このような文献調査を通じて，批判派は地震予く予測する科学的に確立した手法ではないことが測の研究手法について批判すると同時に，その結述べられており，内閣府の管理下にある地震調査

果を政策的に利用する際の活用方法に対しても批研究推進本部の資料 8)には，東北地方太平洋沖地震

判をしていることが明らかとなった．つまり，研究のような低頻度の地震の評価には限界があり，そ側・批判側の両方が，地震予測結果を政策的に利用の説明が 3.11 以前に十分になされていなかったたする際の活用方法，特に東海地震の危険性の公表

め，このような科学的限界を，情報の受け手側に応の仕方に肯定的でないことが明らかとなった．

じて丁寧に説明していくことが重要であるという

3.6.

旨が述べられている．

仮説②以上の推進派へのヒアリング調査，批判派の文4.

献調査を踏まえ本研究では，政策的立場と科学的三者の立場の関係性のまとめ立場で，J-SHIS における地震予測結果の利用方法

以上の調査より，J-SHIS・地震予測に関する対立についての意識が異なるのではないかという仮説

は，J-SHIS 推進派（研究者側）
・J-SHIS 批判派・政を設定し，推進派・批判派に次ぐ新たなステークホ

策的立場（政府）の三者による構造であることが明ルダーである政策的立場についての調査を行った．

らかになった．

3.7.

a)

政策的立場の利用意図の調査

J-SHIS 推進派

上記の仮説を踏まえ，政策的立場である政府が防災科学技術研究所等の J-SHIS 推進派は，地震公表している防災に関する資料の文献調査を行っ予測は「（時間的に）遠くはよく見えるが近くは見た．本研究では，J-SHIS 批判派が特に批判していえづらい」ものであり不確実性を伴うものである

た東海地震における政府の資料を対象に調査を行ため，予測結果の利用の際には，このような科学的い，政府側の見解を調査した．その結果，政府が地限界を考慮した公表をするべきであるという考え

震予測結果を用い，東海地震の危険性を強く主張を示している．

し，東海地域における防災対策に大きな予算を投b)

J-SHIS 批判派

じているのは，予測結果に基づく科学的な理由だ

ロバート・ゲラー氏に代表される J-SHIS 批判派

けでなく，経済的な理由も存在することが明らか

は，推進派が地震予測の前提としている地震周期になった．つまり，予測結果によって算出された東説がそもそも正しくないため，地震予測は不可能

海地域の危険度が特に高いという理由だけでなく，なものであるとしている．そのため全国どこでも5

リスク工学専攻グループ演習最終発表
2019/10/17

地震が起こるリスクは十分に存在し，特定の地域

めには，特に予測結果を政策的に利用する立場でに絞って危険性を主張することは間違いであり，ある政府が，このような科学的限界を十分に説明

そのような研究に予算を充てるのではなく，全国していくことが必要であると考えられる．そのう的な防災力の向上に励むべき，という考えを示し

えで，東海地震等，日本の社会・経済にとって危険ている．

度の高い地震リスクを公表していくことが求めら

c)れる．一方，一般市民等利用者側は，J-SHIS をリ

政策的立場
地震予測結果を政策的に利用する立場である，

スク認知ツールとして利用する際，単に与えられ内閣府をはじめとする政府側もまた，J-SHIS 推進

た情報をそのまま鵜呑みにするのではなく，その派である研究者側と同じように，地震予測の不確

ツールの信頼性や根拠などについて十分に理解し実性を理解しており，そのような科学的限界を丁たうえで利用していく，リスク情報のリテラシー

寧に説明していくべきと考えている．東海地震にが必要であると考えられる．

ついては，日本の社会・経済活動に深刻な影響を及
ぼすおそれがあるため，十分な対策を行っていく

6.

参考文献

べきであるという考えを示している．

1)

早川俊彦, 高橋真理, & 成田章：地震ハザード
ステーション J-SHIS の構築. MSS 技報, 23,5.

結論

19-27，2013

仮説①では，地震予測の評価手法をめぐる対立

2)が起きているという仮説のもと，J-SHIS 推進派とJ-SHIS について：
http://www.j-shis.bosai.go.jp/about

J-SHIS 批判派という，科学的立場の中での 2 つの3)

立場からなる構図を予想し，推進派である防災科

Geller, Robert J. "Shake-up time for Japaneseseismology." Nature 472.7344: 407，2011

研，批判派であるロバート・ゲラー氏のそれぞれの4)

島村英紀：一回も成功したことがない日本の意見・見解について調査を行った．しかしこの調査「 地 震 予 知 」 に 未 来 は な い ，を行ったことで，対立の構図が科学的立場の中だ

https://ironna.jp/article/3313?p=3
5)

けでは収まらず，政策的立場である政府を含む三

ロバート・ゲラー：日本は知らない「地震予知」の正体，双葉社，2011

者の対立構図であることが明らかとなった．
4 章より，地震予測の結果の利用について，つま6)

ロバート・ゲラー：科学はデータに忠実でなくり結果を公表し防災力向上に励む面に関しては，てはならない～検証されていない予測モデル

三者それぞれ意見が異なることが分かっている．

を鵜呑みにするな，学外特別投稿，2018

しかし地震予測の不確実性・難しさに関しては，三7)者ともほぼ同様の考え方を示していた．科学的立

内閣府：南海トラフ沿いの大規模地震の予測
可能性について（報告）本文，2017

場でない政府でさえも地震予測の不確実性を認め

8)

地震調査研究推進本部：新たな地震調査研究ており，その説明を行っていくべきという考えをの推進について-地震に関する観測，測量，調示しているが，実際にはいまだそのような説明は査及び研究の推進についての総合的かつ基本

十分になされていないのが現状である．地震リス的な施策-，2012

ク認知ツールである J-SHIS をこの先より有効活用
し，全国的な防災力の向上を有効に進めていくた

6

個人の認知スタイルを考慮した学習効果の高い教材の提案
リスク工学グループ演習 12 班
内田航

嶺井雄太

アドバイザー教員 古川宏在する。教材と題材の組み合わせは多岐にわたり、それぞれに適した学習方法があると考えられる。
また、人間が学習する際、情報処理の仕方や課題遂行のための方策には個人差があり、このような個人に生まれつき備わる無意識的な特性を「認知スタイル」として分類することができる。認知スタイルの代表的なものに「視覚型」と「言語型」の分類を挙げることができ、この分類では個人のイメージが視覚的であるのか言語的であるのかが基準となっている。[2] 具体的には、視覚型の
人は、心の中で絵を思い浮かべるような視覚的イメージを用いて認知行動を行うのに対し、言語型の人は、心の声のような言語的な手がかりを用いてそれらの認知活動を行いやすいといわれている。視覚型と言語型では、それぞれで得意とする情報処理が異なり、特性も異なることから、認知スタイルに適した教材を用いて学習ができることが望ましい。ある題材の学習において認知スタイ
ルの特性と教材の性質が十分に合致していない場合、学習効果が著しく低下する可能性が考えられる。このリスクへの対策として、学習者には学ぶ題材によって自分の特性に合った教材を選択できるような知識が必要である。
そこで、教材や題材の種類と認知スタイルの間に存在する学習効果との関連性を検討することが重要であると考
える。

1. 背景
漢字を覚えるという場合や数学を学ぶといった場合、従来は講義形式の対面型授業やテキストを基本とした教材による学習が主流であった。しかし、近年の学習における教材には、多様な（マルチモーダルな）形態の教材が増加している。マルチモーダルな教材の一つに elearning を利用した教材が挙げられる。e-learning とは、インターネットを利用した学習形態の事で、パソコン、
タブレット PC、スマートフォンといったデジタルデバイ
ス上で学習することが出来るため、ネットワークに接続さえすれば自分の自由な時間に学習できるというメリットがある。また、音声や動画を利用して好きな場所で学習が可能なビデオ教材やテレビ授業による学習教材も増えている。しかし、これらの教材だけでは、全ての環境で最善策とはなりえない。従来型の対面型授業、人と人との授業と併用し支え合うことで、教育効果の相乗効果が期待できる場合もある。
最適なシーンで最適な教材を選択することが、これからの学習において重要と言える。
学習教材の他に、学習の題材にも種類があり、学習効
果に影響する。歴史、英単語、漢字など暗記が必要なものや、数学、理科などの計算力が求められるもの、英会
話、体育など実技が伴うものまで様々な種類の題材が存

学習方法
非同期型
オンデマン
ド

e ラーニング

モバイルラーニ
ング
ビデオ
DVD

同期型
リアルタイ
ム

書籍
テキスト
遠隔授業
テレビ授業
対面授業
集合研修

表 1 各学習方法のメリット、デメリット[1]
メリット
デメリット
 職場や自宅などで学習できる
 スポーツなどの実技が伴う学習で
 自分のペースで学習できるは、効果的に習得しにくい
 進捗状況やテスト結果などのフィー  一般的に、リアルタイムに講師側
ドバックが即座に確認できるとの交流が取れない 結果をもとに最適な学習方法が選択され、効果的に習得できる
 操作説明など、画面上の動きが分かりやすい 音声や動画により、学習理解度をさらに深められる
 いつでも気軽に学習できる
 学習画面が小さい
 そのほか、e ラーニングのメリット  文字の入力などに制限が出やすいと同じ
 自分のペースで学習できる
 ビデオや DVD 機器がある場所で
 操作説明など、画面上の動きがわかしか習得できない
りやすい 学習者側からの操作やアクション
 音声により、学習理解度をさらに深
が行えない
められる
 いつでも気軽に学習できる
 文字と静止画のみのため、動きが 自分のペースで学習できる
ある解説がわかりにくい 職場や自宅などで学習できる
 遠隔を行うための機材を個別に設置する必要がある 学習する時間が決まっている 人対人で、詳しい内容を直接学べる  開催会場に出向く必要がある
 学習する時間が決まっている12. 既往研究
廣瀬[2]らは、参加者に 15 の漢字（
「盥」、
「草鞋」
、
「枇
杷」など）を 2 分間記憶させ、その後 2 分間の読みのテストを行う実験を実施した。テスト結果として、全体的に言語型よりも視覚型の方が平均正答数が低い傾向にあることが示された。また、漢字を覚えてもらった後 50 分
後の遅延再生時の記憶量は、視覚型では低下し、言語型では保たれることがわかった。
新田[3]らは、参加者に 19 の名詞句（「冷えたビール」、「真っ赤なリンゴ」など）を覚えてもらい、その後再生テストを行った。結果として、認知スタイルには有意傾向が見られ、廣瀬らの結果とは異なり視覚型が言語型よりも記憶再生成績が高いことが報告された。
Chen[4]らは、参加者にエネルギーを題材にした.3 つのマルチメディア教材（文章と画像で構成される教材・ビデオ教材・アニメーション教材）を学習させ、10 問のテストで学習効果を確認した。その結果、視覚型はビデオ
教材を用いた場合、学習効果が最も高く、ビデオ教材やアニメーション教材のようなダイナミックな教材は視覚型に適していることが示された。
また、Kolloffe[5]らは、確率が数式で表された言語的教材と確率の樹形図が示された視覚的教材を用いて数学の確率の問題を解かせ、実験参加者の学習効果を比較した。
事前の予想では、視覚型の実験参加者には視覚的な教材が適していて、言語型の実験参加者には言語的な教材が適していると考えられた。しかし、結果は教材の種類と認知スタイルの間に明確な関連を示すものではなかった。
このように、認知スタイルと教材の関連を示す研究があるものの、学習効果に与える影響を明確に支持する結果は十分には得られていない。そこで、各認知スタイルの特性と教材の種類、加えて題材の種類が学習効果に与える影響を調査し、さらに吟味する必要があると考えら
れる。

3. 目的
ある題材に対する学習効果は、教材の種類と学習者の認知スタイルに関連していると考えられる。従来のテキストなどの教材と比べて、マルチモーダルな教材が必ず
しもすべての学習者にとってより効果的とはいえない可能性もある。視覚型の教材は言語型認知スタイルの学習者には効果的ではなく、言語型の教材は視覚型認知スタ
イルの学習者には効果的ではないというような、学習効
果を低下させる認知スタイル・教材・題材の組み合わせが存在すると考えられる。
そこで本研究では、学習者の認知スタイル、学習教材、学習の題材の組み合わせが学習効果に及ぼす影響について検討することにする。そして、効果的な学習方法、効果を低下させるため避けるべき学習方法を明らかにする。

幅広く活用されている VVQ を利用する。質問項目は以下の通りであり、合計得点が高いほど視覚型、低いほど言語型の認知スタイルであるとされる。
言葉を使うことが必要な仕事をするのが楽しい*
空想が時々非常に鮮明ではっきりしていて、実際に自分がそれを体験しているように感じることがある
3. 新しい単語を覚えるのが楽しい*
4. 同義語（同じ意味の言葉）を簡単に思いつくことができる*
5. 想像力は普通の人よりも高い
6. ほとんど夢は見ない*
7. 本を読むのがかなり遅い
8. 眼を閉じて友人の顔を思い浮かべることができる
9. だれもがイメージをえがいて考えることができるとは思わない*10. 何かのやり方について、人に教えてもらうより、
自分でその「説明」を読む方がよい*
11. 夢は非常に鮮明ではっきりしている
12. 普通の人より言葉が流暢だ*
13. 空想ははっきりせず、ぼんやりしている*
14. ほとんど努力しないで語いが増える*
15. イメージを使って考えることが多い「はい」か「いいえ」で回答し、「はい」の数を得点とする*：逆転項目
1.
2.

【教材の作成】
以下の 3 つの題材について、それぞれ「視覚型」、「言語型」の教材を作成した。一部既存のコンテンツを利用した。
 難読漢字 視覚型：難読漢字の読みと、そのイメージを表すイラストを同時に表示
 言語型：難読漢字の読みを文字のみで表示
 料理 視覚型：「ゴーヤチャンプルーの作り方」を動画で表示(YouTube の動画[6]を利用)
 言語型：「ゴーヤチャンプルーの作り方」を文字のみで表示
 機械システム 視覚型：トイレタンクの仕組みをイラストと説明文で表示
 言語型：トイレタンクの仕組みを説明文のみで表示

4. 予備実験
本研究では、3 章で述べた目的から、学習者を認知スタ
イルにより分類し、様々な題材について、視覚型教材と言語型教材で学習した効果を測定する実験を行う。これに先立ち、本実験の準備として、試験的に予備実験を行った。
4.1 準備図1【認知スタイルの識別テストの作成】
実験参加者の認知スタイルを識別するテストとして、

2

料理の視覚型教材(YouTube[6]より)

【考察】 VVQ により、実験参加者を視覚型と言語型に分類できることが確認できた。→本実験でも VVQ を活用 漢字テスト…テストの順番などの影響もあり、難易度が簡単であった。→出題する漢字とテストの順番の再検討が必要 料理テスト…難易度が簡単であったため、再検討が必要 機械システム…難易度はおおむね妥当であった。

5. 本実験
図 2 料理の言語型教材

4 章の予備実験を踏まえて、教材、テストなどに修正を施し、本実験を実施した。

【テストの作成】
上で作成した 3 つの題材に関する学習効果を測定する
テストを作成した。料理に関しては、視覚型の問題と言語型の問題の 2 種類を作成した。

5.1 準備【教材の修正】予備実験を踏まえて、教材の修正を行った。修正点は以下の通り。
 難読漢字…出題する漢字を難しいものに変更した。

【事後アンケートの作成】
テスト実施後、教材の対する感想や自分の認知スタイ
ルに対する認識などを問う事後アンケートを作成した。
質問項目は以下の通り。






【テストの修正】
予備実験の結果を踏まえて、以下の通りテストの修正を行った。
 難読漢字…出題順を無作為に並べ替えた。また、事前に多くの漢字を知っている人をサンプルから除外するため、事前にもテストを実施することとした。
 料理…選択式から記述式に変更した。また。問題数
も 5 題から 10 題に増やした。

教材の難易度言語型の教材と視覚型の教材のどちらが自分に合っていると思うか
同じ題材の過去の学習経験の有無
自分の認知スタイルに対する認識
個人属性(所属、性別、年齢)

5.2 本実験の概要

4.2 予備実験の概要

本実験の概要は以下の通り。

予備実験の概要は以下の通りである。

目的
調査方法
対象者
サンプル数
実施期間

表4

表 2 予備実験の概要
作成した教材、テストの妥当性の検証
対面による実験
大学生、大学院生
4人
2019 年 8 月 5 日～9 月 25 日

目的
調査方法
対象者
サンプル数
実施期間

4.3 結果

予備実験の結果概要

認知スタイル
漢字テスト(18 点満点)
料理テスト(5 点満点)
機械システム(5 点満点)
その他感想

認知スタイルと教材型の組み合わせによる学習効果の差異の測定
対面による実験
大学生、大学院生
26 人
2019 年 10 月 3 日～8 日

まず、実験参加者に VVQ 試験紙に回答してもらい、認知スタイル(視覚型、言語型)で分類するそれぞれの群を
さらに 2 つに分け、それぞれ視覚型教材と言語型教材で学習を行ってもらった。実験の流れ、各群のサンプル数
は図 3 の通り。

予備実験の結果の概要は以下の通り。

表3

本実験の概要視覚型 1 人、言語型 3 人
平均 16 点、最高 18 点
平均 4.5 点、最高 5 点
平均 3.75 点、最高 5 点
・トイレタンクは自分で直したことがあるため、簡単・漢字のテストの順番が学習した順番と同じだったので簡単だった3

図 3 本実験の流れ、各群のサンプル数
図 4～6 はそれぞれ、「漢字の教材型による学習効果(平均値)」、「料理の教材型による学習効果(平均値)」、「機械5.3 結果システムの教材型による学習効果(平均値)」の比較である。いずれも統計的に有意ではないが、漢字については
5.3.1 視覚型教材と言語型教材の学習効果の比較
視覚型教材、料理については言語型教材の平均値が高い
まず、VVQ による認知スタイルの区別はせずに、視覚傾向がみられる。これは、漢字の学習においては、その型教材による学習者と言語型教材による学習者でテスト漢字が持つ視覚的イメージを読みと一緒に目にすることの成績を比較する。なお、事前テスト、事後アンケート
でより定着度が高いことを示唆する。一方で、料理の学により「出題される漢字の読みを 4 つ以上知っていた人」、
習においては、映像に目がいってしまうことにより細か「トイレタンクの仕組みについて学習したことがある人」
い分量や時間などの数値が定着しにくいことが原因としは、それぞれのテストの成績の分析から除外している。
て考えられる。機械システムの学習については、教材型
による平均値の差異はみられなかった。
10.5

言語型教材(12)0

図45.3.2 認知スタイルと教材型による学習効果の比較
次に「視覚型認知スタイル視覚型教材学習者」、「視覚型認知スタイル言語型教材学習者」、「言語型認知スタイ
ル視覚型教材学習者」、「言語型認知スタイル言語型教材
学習者」の 4 グループでの学習効果の比較を行う。

12.5

視覚型教材(10)
5

10

15

漢字の教材型による学習効果

認知スタイル(平均値、18 点満点、N=22、t=1.457、df=20、n.s.)

6.93

言語型教材(15)6.27

視覚型教材(11)

8.5

言語型

11.5
n.s.(p=.463)
12.67

視覚型

0
0

図5

2

4

6

8

n.s.(p=.206)

12.25

10

5

10

言語型教材

15

視覚型教材

料理の教材型による学習効果
図7(平均値、10 点満点、N=26、t=-0.953、df=24、n.s.)

漢字の学習における 4 グループの学習効果の比較

言語型教材(13)3.31

視覚型教材(9)

3.33
0

図6

1

2

3

4

認知スタイル(平均値、18 点満点、N=22)5

言語型(平均値、5 点満点、N=22、t=0.065、df=20、n.s.)

2
言語型教材

図8

4

6

8

10

視覚型教材

料理の学習における 4 グループの学習効果の比較(平均値、10 点満点、N=26)

4n.s.(p=.654)

7.1 n.s.(p=.494)
6.5

視覚型
0

機械システムの教材型による学習効果

6.6

6認知スタイル

3

言語型

n.s.(p=.575)

3.4

3.44 n.s.(p=.640)
3.25

視覚型

一致(11)

6.55

不一致(15)

6.73
0

0

1

2

言語型教材

3

4

2

4

6

8

10

5

図 11 料理の学習における認知スタイルと教材型の一

視覚型教材

致、不一致による学習効果の比較
図9

機械システムの学習における 4 グループの学習効(平均値、10 点満点、N=26、t=0.267、df=24、n.s.)

果の比較(平均値、5 点満点、N=22)
図 7 は、漢字の学習における 4 グループの比較である。
5.3.1 で述べたように、おおむね視覚型教材の平均値が高
いが、学習者の認知スタイルを考慮すると、言語型の認知スタイルの学習者において、平均値の差が大きい。漢字の場合、言語型認知スタイルであっても、自分の型とは異なる視覚型の教材の平均値が高くなるという結果になった。
図 8 は、料理の学習における 4 グループの比較である。
5.3.1 でも述べた通り、概して言語型の教材の平均値が高いという傾向が見られたが、これは認知スタイルが視覚型であっても言語型であっても変わらない。必ずしも視覚型の認知スタイルの人が視覚型教材で学習すべきとはいえないという結果になった。
図 9 は機械システムの学習における 4 グループの比較である。機械システムの学習では、視覚型認知スタイルの学習者は言語型教材、言語型認知スタイルの学習者は視覚型教材の平均値が高いという傾向がわずかながら見られる。この結果からも、自分の認知スタイルと同じ教材型による学習が必ずしも効果的であるとはいえないという結果が示唆された。

3.43

不一致(14)

0

1

2

3

4

5

図 12 機械システムの学習における認知スタイルと教材型の一致、不一致による学習効果の比較(平均値、5 点満点、N=22、t=0.873、df=20、n.s.)
図 10～12 はそれぞれ漢字、料理、機械システムの学習において、学習者の認知スタイルと教材型が一致しているグループと一致していないグループの平均値の比較である。いずれの場合も、認知スタイルと教材型が一致していないグループのほうが一致しているグループよりも平均値が高いという結果が得られた。これは前述の内容と同様、視覚型認知スタイルの人が視覚型教材で学習したり、言語型認知スタイルの人が言語型教材で学習することが必ずしも最善ではないということを示唆しているといえる。

5.3.3 認知スタイルと教材型の一致、不一致による学習効果の比較
次に認知スタイルと教材型が一致している学習者と一致していない学習者で、学習効果の比較を行う。

5.3.4 実験参加者の認知スタイル、教材型に対する認識
最後に、事後アンケートの結果により、視覚型、言語型それぞれの認知スタイルの学習者が、どちらの型の教材を好むのか、その傾向について考察する。

11

一致(10)

11.75

不一致(12)
0

図 10

3.13

一致(8)

5

10

3

0

言語型(10)7151

視覚型(16)

漢字の学習における認知スタイルと教材型の一

2
13

致、不一致による学習効果の比較
0(平均値、18 点満点、N=22、t=0.523、df=20、n.s.)

言語型教材

図 13

5
どちらともいえない

15
視覚型教材

学習者の認知スタイルと好む教材型(漢字、N=26)

5

10

0
言語型(10)0

視覚型(16)

1

9

1
15

0

5

言語型教材

図 14

ことは、近年普及が進んでいる、e-learning など、効果的に学習できることを謳っている視覚型教材に潜むリスクとともに、従来からの書籍やテキストによる学習の有用性を示す結果といえる。
本研究では、より効果的な認知スタイルと教材型の組
み合わせを提案することができたが、筑波大学の一部の学生を対象にしたことや、認知スタイル特性のより詳細な側面まで考慮した教材に修正する必要もあるため、過大な一般化をしないように気をつける必要がある。

1015

どちらともいえない

20

視覚型教材

7. 今後の課題
本研究では、参加者にアンケートと実験に協力してもらい学習効果を分析したが、問題点として、十分な参加者を確保することができなかったことが挙げられる。例
えば、廣瀬[2]らの研究では 48 名が参加し、新田[3]らの研究では 158 名が参加している。これらの研究と比較すると、本研究では実験参加者の人数が少ないため、実験参
加者を異なる認知スタイルに分類できても、各認知スタ
イルとの間で明確な学習効果の差が認められなかったのかもしれない。
また、教材の内容においても、視覚型教材と言語型教材の区別をイラストの有無のみで行っている点や、語句や仕組みの暗記という限定的な内容の教材になっている
点において更なる改良を行い、認知スタイルそれぞれの特性に適した教材を検討する必要があるといえる。言語型の学習者が言語型教材を用いた場合に学習成績が最も低いという結果や、題材による学習効果の違いまで明らかにできていない点なども教材に原因があると考える。
認知スタイルの識別についても、今回は「視覚型」と「言語型」を識別する VVQ 質問紙を用いたが、認知スタ
イル質問紙は他にも多くのものが開発されている。質問
項目の内容が具体的な SOP 質問紙や、認知スタイルを物
体イメージ型と視覚イメージ型に分類する OSIQ 質問紙などが既に使用されている。今後は、これらの質問紙も活用することで、より詳細な学習効果の分析の余地があると考えられる。

学習者の認知スタイルと好む教材型(料理、N=26)

言語型(10)00

視覚型(16)

0
0

言語型教材

図 15

10
1
15
5

10

どちらともいえない

15

20

視覚型教材

学習者の認知スタイルと好む教材型(機械システム、N=26)

図 13～15 は、漢字、料理、機械システムの教材において各認知スタイルの学習者が、それぞれどちらの型の教材を好むか比較したものである。いずれの題材においても視覚型、言語型認知スタイルに関わらず、視覚型教材が好まれる傾向にある。しかし、5.3.1、5.3.2、5.3.3 で述べたように、題材によっては認知スタイルに関わらず言語型教材がより効果的な場合がある。また、視覚型認知
スタイルの学習者にとって、言語型教材がより効果的な場合もある。このことは、近年普及が進んでいる、elearning など、効果的に学習できることを謳っている視覚型教材に潜むリスクであるということができる。

参考文献(web ページの最終閲覧は 2019 年 10 月 14 日)[1] SATT；「e ラーニングとは」, https://satt.jp/dev/e-learning.htm[2] 廣瀬真喜子；「漢字の読みの記憶における認知スタイルの影響：言語 型 / 視 覚 型 と の 関 連 か ら の 検 討 」 , 琉 球 大 学 教 育 学 部 紀 要 ,143148,(2005),
http://ir.lib.u-ryukyu.ac.jp/bitstream/20.500.12000/2132/1/Vol67p143.pdf[3] 新田寛子,宮崎拓弥；「認知スタイルと感情的情報の種類の違いが記

6. まとめ

憶課題に与える影響」,北海道教育大学紀要,13-22,(2016),

本研究では、学習者の認知スタイルの違いと教材の種類の違い、学習する題材の違いが学習効果に与える影響を明らかにすることを目的とした。実験では、参加者の認知スタイルを視覚型と言語型に分類し、様々な題材及び教材で学習する場合の学習効果の比較を行った。その結果を踏まえ、学習者の認知スタイルに対して効果的な学習方法、学習効果を低下させるリスクがある学習方法
は何か検討した。
実験を通して、学習者の認知スタイルと教材型が一致していない場合（言語型×視覚型教材、視覚型×言語型教材）が一致する場合に比べて学習効果が高いことが示された。この結果から、認知スタイル特性と同じ型の学習
教材の組み合わせが必ずしも、学習効果を向上させる最適な組み合わせではないことが明らかになった。
また、認知スタイルが視覚型の学習者は、言語型教材を活用することで効果的に学習できる場合がある。このhttp://s-ir.sap.hokkyodai.ac.jp/dspace/bitstream/123456789/7863/1/66-2kyoiku-02.pdf[4] Chih-Ming Chen, Ying-Chun Sun；「 Assessing the effects of different
multimedia materials on emotions and learning performance for visual andverbal style learners」,Computers & Education,1273-1285,(2012),
https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S0360131512001273?token=AEFC2
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B103558D2602C30885439D28D189DA68918[5] Bas Kollöffel ；「 Exploring the relation between visualizer–verbalizer
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