DEIM Forum 2016 F4-5

道路ネットワーク分析を用いた
災害時における避難リスクの高い経路の可視化
菅野

真生†

江原

遥†

廣田

雅春††

横山

昌平†††

石川

博†

† 首都大学東京大学院 システムデザイン研究科 〒 191–0065 東京都日野市旭が丘 6–6†† 大分工業高等専門学校 情報工学科 〒 870–0152 大分県大分市大字牧 1666††† 静岡大学 情報学部 〒 432–8011 静岡県浜松市中区城北 3–5–1
E-mail: †kanno-masaki@ed.tmu.ac.jp, ††m-hirota@oita-ct.ac.jp, †††yokoyama@inf.shizuoka.ac.jp,†{ehara,ishikawa-hiroshi}@tmu.ac.jp
あらまし 東日本大震災を受けて，災害時に人々が避難施設まで円滑な避難行動を行うことの重要性が再確認された．

1 日の乗降者数が 300 万人を超える新宿駅などの密集地からの避難においては，各密集地からの避難により新たに人が密集する道路が発生し，円滑な避難行動が困難になる可能性が高い．また，その道路の周辺の地理的条件によっても，影響を受けると予想される．そこで，本論文では，新たに密集する道路と地理的条件を考慮し，道路ネットワー
クを用いて災害時において避難リスクの高い経路を発見する手法を提案する．さらに，時間ごとに人々が密集する場
所が変化することも考慮し，1 時間ごとに避難リスクの高い経路を可視化し，考察する．
キーワード

災害情報，ネットワーク分析，地理情報，位置情報，Twitter
えば，リニューアルしたものを含め，東京都内のランドマーク

1. は じ め に数は増加しており，2015 年だけでも，複数の新たなランドマー

2011 年 3 月 11 日に発生した東日本大震災により，首都圏のクが完成予定である （注 6）．新たなランドマークの完成により，鉄道や，道路などの交通機関の多くが途絶した．その結果としその場所の人口の流入が変化することが予想されるなど，都市て，帰宅困難者の数は，約 515 万人であった（注 1）．その際に，

新宿区では，この大勢の帰宅困難者が区有施設や，避難施設にの状況は，日々変化していくため，これは十分な更新頻度ではないと考えられる．

殺到したことによる混乱が発生した（注 2）．この東日本大震災のさらに，円滑に避難することを妨げる要因として，一定の地結果を受けて，内閣府で行われた中央防災会議では，津波から域内に大勢の人々が存在している事や，地理的条件があげられ逃れるために，住民を円滑に避難させることの重要性が再確認る．たとえば，人々が少ない場所から，避難施設へ避難するこされ，今後の防災対策への課題となった（注 3）．

とと比較すると，大勢の人々が存在する場所 (以下，密集地) か

このような課題に対して，東京都都市整備局は，災害発生ら避難する人々は，将棋倒しなどの事故や，混乱が発生しやす

時に，避難施設へ安全に避難するための避難道路を定めていいため，円滑に避難施設へ避難することが出来ない可能性が高

る

（注 4）

．避難施設・避難道路は，東京都の市区町村の市街地状

い．また，密集地からの避難行動によって，新たに人々が密集

況や，人口の増減などを考慮して，約 5 年ごとに改定している．

する道路 (以下，密集道路) が発生する可能性がある．密集道路

また，災害発生時に発生する帰宅困難者への対策を検討するたを図 1 を用いて述べる．密集道路とは，図 1 の水色の矢印が示め，現況を把握するうえで重要とされる情報をまとめた，パー

すような，複数の密集地からの避難行動により，複数の避難道

ソントリップ調査も，防災対策への参考資料として用いられて路が交じり合う道路や，図 1 の橙色の矢印が示すような 1 つのいる（注 5）．しかし，このデータも，調査員の不足や，調査が 10密集地から複数の避難施設へ通じる避難道路同士が交わる道路

年に一度しか行われないという更新頻度の低さゆえに，現実世である．災害発生時に存在する密集地だけではなく，このよう界と隔たりが存在していることが指摘されている [1], [2]．たとな密集道路においても，同じように事故の発生や避難行動を円滑に行うことが困難であると考えられる．また，周りに木造の（注 1）：東京都帰宅困難者対策実施計画

建物が多く火災が発生しやすい道路の周辺や，道幅が狭い道路

http://www.metro.tokyo.jp/INET/KEIKAKU/2012/11/DATA/70mbd101.pdfなど，道路や周辺の情報などに基づく地理的な条件に伴い，避（注 2）：東日本大震災の課題 -帰宅困難者対策-

http://www.city.shinjuku.lg.jp/content/000090951.pdf（注 3）：防災対策推進検討会議津波避難対策検討ワーキンググループ第７回会合

http://www.bousai.go.jp/jishin/tsunami/hinan/7/pdf/sub1.pdf

難行動そのものが阻害される可能性は高いと予想される．
そこで，本論文では，人数や地理的条件を考慮して，災害時に避難リスクの高い経路 (以下，ハイリスク路) の発見を行（注 4）：震災時火災における避難場所及び避難道路等の指定

http://www.toshiseibi.metro.tokyo.jp/bosai/hinan/（注 5）：パーソントリップ調査 検討事例

（注 6）：2015 年 もうすぐ完成予定の新ランドマークに行ってみよう！

http://www.tokyo-pt.jp/person/03.html

http://matome.naver.jp/odai/2141420566998294101

ワーク評価手法を提案し，道路ネットワークの評価を行った．
︓密集道路

︓避難道路

Kalapala ら [5] は，中心性指標によるネットワーク分析は，道路網などのネットワーク分析に有効であることを示し，都市空

密集道路

パターンA

密集道路 パターンB

間や土地利用への応用が可能であると述べている．最近の研究
では，伏見ら [6] は，ある観光スポットから他の観光スポット
へ通じる経路において，観光途中で立ち寄ることが容易である

避難施設

度合いを示した回遊中心性と，ある観光スポットからたどり着

避難施設

くことが容易な度合いを示す利便中心性の新たに 2 つの中心性密集地指標を定義し，観光スポットをそれぞれの中心性指標に基づい

避難施設

密集地

て抽出した．評価実験で，定義した 2 つの中心性指標の有効性を示し，Wi-Fi スポットなどの適切な設置場所などの問題に応密集地用している．
上記の中心性指標の 1 つである，媒介中心性 [7] は特に注目されており，媒介中心性を用いて道路ネットワークの評価を行っている研究では，人々の密集と媒介中心性には，強い関係性が

図 1 密集道路の例あることが示されている．Porta ら [8], [9] は，媒介中心性を用のい道路ネットワークを分析することで，媒介中心性が高いノーデータを用いる．Twitter は，スマートフォンなどの普及に従ドは，その町の主要な道路や商業地区など人々が多く集まる場

い，利用者が増加しており，代表的なマイクロブログの 1 つで所に集中している事を示した．福山と羽藤 [10] は，各時代で各ある．Twitter には，ツイートを投稿する際に，GPS (Global

歩行者の行動圏域ごとにノードの媒介中心性を算出し，各時代

Positioning System) が測位した緯度経度情報を付与して投稿の可視化結果から，バルセロナは，中心広場に高い媒介数が維するユーザが存在する．緯度経度情報と，投稿時間情報を用い持されるように発展したことを示した．Shih [11] は，台湾でのることで，ツイートを投稿したユーザが，「いつ」，「どこにいたドライブ観光における複数の観光地の特徴を，中心性指標を用か」という情報の把握が可能になる．

いて分析した．特に媒介中心性が高い Puli と Shueili の 2 つのう．本論文では，各地域の人数を調べるため，Twitter（注 7）

本論文では，Twitter のデータを用い，避難リスクの高い経地域は，ほかの観光地に移動するための重要な中継地点となる路の発見・可視化を行うことで，都市計画などで考慮される災ことを示し，交通関連およびサービス関連の施設を充実させる

害によるリスク回避，削減の推進に寄与できると考えられる．

ことが必要であることを述べている．Huang ら [12] は，携帯本論文では，1 時間ごとに，Twitter に投稿された緯度経度情

電話の GPS 機能から作成されたネットワークと，道路ネット

報が付与された大量のツイートから抽出した密集地を出発地点

ワークを用いて，携帯電話の基地局における混雑具合を，人々とし，避難施設までの避難道路を密集地内の人数に応じた数だの移動と，媒介中心性を用いて推定した．その結果，混雑が発け抽出し，道路ネットワークの分析手法を用いて密集道路を発生しやすい場所，道路閉鎖が発生しやすい場所などの，災害時見する．発見された密集道路にその周辺の地理的条件を考慮し，に救援物資が遮断されやすい場所を特定している．

ハイリスク路を発見し，可視化するシステムを実装する．さら

本論文では，中心性指標の一つである，媒介中心性を用いてに，時間帯別にハイリスク路の可視化を行い，考察を行う．

密集道路を抽出し，密集道路を用いてハイリスク路の抽出を行

本論文の構成を示す．2 章では，関連研究として，道路ネッう．上記の関連研究では，媒介中心性が高い場所は，人々が多トワークの分析に関する研究と，避難困難性の評価に関する研

く密集する場所に集中すると示されている．そのため，本論文究について述べる．3 章では，提案システムについて述べる．4

で扱う道路ネットワークから，主要な避難道路でもある密集道

章では，Twitter と道路ネットワークを用いて密集道路を抽出

路を抽出するうえで，媒介中心性を用いることは有効であるとし，得られた結果について述べる．5 章では，本論文のまとめ考えられる．

と今後の展開について述べる．

2. 2 避難困難性の評価に関する研究
避難困難性を評価している研究として，市川ら [13] は，全て

2. 関 連 研 究のノードから一時避難施設までの最短経路と，一時避難施設か

2. 1 道路ネットワークの分析に関する研究

ら広域避難施設までの最短経路をそれぞれ求め，各避難施設まHillier と Hanson [3] は，場所と場所，場所と空間，空間とで到達できる可能性を評価し，この結果から避難行動の危険性

空間などの関係性によって，機能や価値が生み出されるというが高い地区を抽出している．大佛と沖 [14] は，従来の研究の成考えに基づいて，都市の状況とそれらの関係性を明らかにする

果に基づいたパーソントリップ調査を用いて，大地震時においSpace Syntax 法を提案した．Space Syntax 法に代わる考え方て人々がそれぞれの避難施設へ避難できる可能性を，建物倒壊，として，Crucitti ら [4] は，4 つの中心性指標による道路ネット

道路閉塞，市街地延焼などの物的被害を考慮して求めた．その結果，避難することが困難になる可能性が高い場所を，町丁目（注 7）：http://twitter.com/

単位で特定した．高橋と兵藤 [15] は，国勢調査の結果をもとに，

ンフィルタを用いる理由は，密集地の抽出を行う際に，緯度経

݇൅ͳ
‫ݐ‬൅ͳ

度情報には，数十 m 以上の誤差が含まれることや，時間単位で‫ݐ‬回目の経路探索開始݇ ൌ ͳǡ ‫ ݐ‬ൌ ͳ

区切るために人々が周辺に移動している可能性があるなどの誤݇個目の経路を探索 経路⻑が短い順に抽出果が設定した閾値を超えていた場合，そのメッシュを密集地と

EŽ

経路⻑が
NPਰ৔ऊ

差が含まれていると考えられるためである．平滑化を行った結
定義する．

3. 2 複数の避難道路の抽出zĞƐ

3.1 節の手法によって抽出されたそれぞれの密集地と避難施‫ݎ‬௞ ॑ੑ઴

設を結ぶ，複数の経路探索を行う．ここで，複数の経路とは，1つの密集地と 1 つの避難施設を結ぶ，経路群のことである．本zĞƐ

論文では，経路を探索するツールとして pgRouting （注 8） を用

৚৯भ
経路探索か

いた．

1 つの密集地と 1 つの避難施設を結ぶ経路数の決定方法につEŽ‫݁ݒܣ‬ሺ‫ݐ‬ሻ॑ੑ઴ െ ͳ৚৯ৎभ௞ ॑′௞ に変更

いて述べる．図 2 に複数の経路を抽出するまでの流れについて示す．本論文では，密集地の人数に従い，避難施設までの経路の多様性が増加すると考え，複数の経路を抽出する．経路は，

EŽሺሻम
⃦கਰৣऊ

その長さが短い順に抽出され，抽出された経路をそれぞれ順番zĞƐ

に k 個目の経路と呼ぶ．つまり，k 個目の経路は，密集地と避難施設の 2 地点を結ぶ経路の中で，k 番目に短い経路である．

出発地点︓密集地
到着地点︓避難施設

また，抽出された経路長が 3km 以内であった場合，それを避難

経路探索の終了道路とする．避難施設までの経路長を 3km とした理由は，東京都は，すべての場所から避難距離が 3km 以内となるように避難施設を指定することを目標としているため（注 9），本論文で図 2 複数の経路を抽出するまでの流れもそれに準じている．
抽出された経路群に対し，k 個目の避難道路を通るであろう

道路閉塞や群集速度などによる避難道路の危険性に着目し，当時の避難計画の問題点を指摘し，避難計画の代替案を提案した．

人数 rk を，それぞれの k に対し，経路長の比を用いて，式 (1)で算出する．

本論文では，パーソントリップ調査や，国勢調査より更新頻{度が高い Twitter のデータを用いて，関連研究と同じように，
避難リスクの高い経路の抽出を行う．Twitter のデータを用いることで，人々がどこに密集しているかをよりリアルタイムに把握することが可能になる．さらに，データの取得時間を変化させることによって，時間ごとに密集する場所の変化も把握することが可能になり，時間ごとの避難リスクの高い経路の抽出が可能になると考えられる．

rk =

RC

(t = 1)

Length−Length(k)· RC
Length(t > 1)

RC は，3.1 節の手法で検出された密集地 C 内の平滑化後の人数を，Length(k) は k 個目の経路の経路長を示している．tは経路の探索回数である．Length は，1 個目の経路の経路長から k 個目の経路の経路長までの総和を示しており，式 (2) で表せる．

3. 提案システム
Length =本論文では，はじめに，緯度経度情報が付与されたツイートを用いて，密集地を抽出し，それぞれの密集地からの道のり

3km 以内にある避難施設を検索する．次に，密集地から避難施設までの避難道路を抽出し，その結果から，避難行動中に発生する密集道路や地理的条件を考慮した，ハイリスク路を抽出するシステムを提案する．

3. 1 密集地と避難施設の抽出

(1)

k
∑

Length(k)

(2)

k=1

t が 2 回以上の際，t − 1 回目に経路探索をした際の rk と，t回目に経路探索した際に算出された rk には差が生じる．この，t 回経路を探索した際に生じる差の平均を Ave(t) とし，式 (3)で算出する．

∑t−1
Ave(t) =′k=1 |rk − rk |と考えられるため，1 時間ごとの緯度経度情報が付与されたツ(3)
t−1
rk′ は，t − 1 回目に経路探索をした際に算出された rk であイートを用いて時間ごとに密集地を抽出する．はじめに，密集る．t を増やしていくと Ave(t) は単調に減少し，限りなく 0 に

密集地は，人々の行動の時間変化に伴って発生場所が変わる地を抽出する範囲を縦横 500m のメッシュに分割する．そして，
そのメッシュ内でツイートを投稿したユーザ数を数え，3 × 3のガウシアンフィルタを用いて人数の平滑化を行う．ガウシア（注 8）：http://pgrouting.org/（注 9）：避難所及び避難場所

http://www.bousai.metro.tokyo.jp/bousai/1000029/1000316.html

近づく．ここで，Ave(t) が，ある閾値を下回った際，それ以降

市整備局（注 10） が，第 7 回調査から始めた，建物倒壊や火災発の経路探索を終了する．

生の確率，道幅を総合的に考慮し，災害時の避難や消火・救援

3. 3 ハイリスク路の発見

活動のしやすさ (困難さ) を，都内の 5,133 町丁目について評価

3.2 節の手法によって抽出された避難道路を用いて，ハイリしたものである．調査結果は，町丁目単位で，5 段階で評価さスク路を発見する方法を述べる．避難道路ではなく，避難道路

れ，この値が小さいほど，災害時に安全に避難できる場所であを構成しているそれぞれの経路ついて，災害発生時に出現するることを示している．

密集道路や密集地の重みを考慮した混雑度と，道幅や，建物倒災害時活動困難度の算出は，経路 l ごとに，どの評価の災害

壊度，火災発生危険度などの地理的条件を総合して考慮された

時活動困難度の評価に属しているかを求め，次に各災害時活動

災害時活動困難度の 2 つの指標を用いて，リスク度を算出する．

困難度の評価内での，経路 l の長さを求め，最後にそれらを掛リスク度が高い経路をハイリスク路として抽出する．

け合わせることで算出する．経路長 L の経路 l が，災害時活

3. 3. 1 混雑度の算出

動困難度の評価 Dan に含まれ，その災害時活動困難度の評価

混雑度の算出には，媒介中心性と密集地の重みを考慮する．

Dan 内での経路長を LDan とすると，経路 l の災害時活動困難

本論文は，3km 以内での避難行動を対象に，ノードではなく，

度 Dif f iculty(l) は，式 (7) で表される．

経路の媒介中心性を計算する．経路の媒介中心性の計算には，福山と羽藤 [10] が提案した手法を参考に用いる．ネットワーク
上のそれぞれの密集地の重心から，最近傍に位置している各

Dif f iculty(l) = N ormalized(

5∑

Dan · LDan )

(7)

Dan=1

ノード i を出発地点とし，そこから 3km 以内で到達できる，それぞれの避難施設の最近傍に位置している各ノード j を到達地

3. 3. 3 リスク度の算出

点とし，i と j の間の経路数を gij ，i と j の間の複数の経路が最後に，経路 l のリスク度を算出する方法について述べる．

経路 l を通る回数を gij (l) とすると，経路 l の媒介中心性 B(l)

各経路 l のリスク度 Score(l) は式 (6)，式 (7) で各経路についての混雑度 Congestion(l)，災害時活動困難度 Dif f iculty(l)は式 (4) のように表される．

B(l) =∑∑i̸=j j∈Vi ,j̸=iを足し合わせて，式 (8) で算出する．

gij (l)gij(4)

Vi は，ノード i から 3km 以内で到達できる避難施設のノード集合を示す．

Score(l) = Congestion(l) + Dif f iculty(l)(8)

式 (8) を用いて算出された Score(l) の値が大きいほど，その次に，密集地の重みの考慮の仕方について述べる．密集地の

経路 l のリスク度が高いことを表している．

重みとは，密集地 C で検出された人数 RC や，密集地 C から

3km 以内にある避難施設の総数 S(C)，式 (2) で求めた 1 つの密集地 C から 1 つの避難施設 S までの避難道路数 k(CS) によって決定された重みであり，経路 l を通る人数のおおよその値を示す．密集地 C と避難施設 S 間を結ぶ避難道路の探索終了後，その避難道路を構成する経路に，l が含まれていた際，経路 l における密集地の重み W (l) は，式 (5) で算出する．

W (l) =

(S)
N j∈V
∑
∑
C=1

S=1

4. システム実行例・考察
本章では，Twitter に投稿された緯度経度情報が付与されたツイートに対して，3 章で提案したシステムを適用することで，得られた密集地とハイリスク路を可視化した結果を示し，その結果について考察する．可視化結果は，Google Maps （注 11） を用いて地図上に可視化した．

4. 1 データセット
RC
S(C) · k(CS)(5)

はじめに，本論文で用いたデータセットについて述べる．本
論文では，2015 年 4 月 1 日から 2015 年 12 月 31 日までの間

V (S) は，密集地 C から 3km 以内で到達できる避難施設のに東京都 23 区内で投稿された緯度経度情報付きツイートを収ノード集合であり，N はその時間帯に抽出された密集地の総数

集した．収集されたツイートの数は合計 5,769,800 件で，確認である．

されたユーザ数は 235,942 人であった．また，密集地を抽出す

ここで，経路 l の混雑度 Congestion(l) は，正規化した式(4)，式 (5) を用いて，式 (6) で算出する．

る際の基準となる閾値は，人手により確認した結果，人数の増
減が急変化する人数である 250 人とした．
道路ネットワークのデータは，東京都の OpenStreetMap（注 12）のデータを用いた．このデータから，道路タグが「motorway」，

Congestion(l) =(6)
N ormalized(B(l)) + N ormalized(W (l))

「motorway link」，「motorway junction」のデータを削除した．
これは，人々が避難時に，これらの道路タグが示す経路を通3. 3. 2 災害時活動困難度の算出
次に，もう一つのハイリスク路の指標となる，災害時活動困難度の算出について述べる．災害時活動困難度とは，東京都都（注 10）：http://www.toshiseibi.metro.tokyo.jp/（注 11）：https://maps.google.com/（注 12）：http://www.openstreetmap.org/

ᎄ஄ ͗
͗

ഡૐ৉
ೂ୔ৃਚ

ᎄ஄ ͗
͗

リスク度⾼︓

ഡૐ৉
ೂ୔ৃਚ

ᎄ஄ ͗
͗

リスク度⾼︓

低︓⾊無し(a) 5 時から 6 時の間のシステム実行結果

ഡૐ৉
ೂ୔ৃਚ

リスク度⾼︓

低︓⾊無し

低︓⾊無し

(b) 14 時から 15 時の間のシステム実行結果(c) 18 時から 19 時の間のシステム実行結果

図3

東京都 23 区全体のシステム実行結果

5 時から 6 時の間で都が首都直下地震に対し，被害想定を行った時間帯でもある 5

平滑化後のユーザ数が多い密集地の上位 5 件

時から 6 時の間，18 時から 19 時の間 （注 14），東日本大震災が

順位

ユーザ数

平滑化後の人数

場所

発生した時間帯である，14 時から 15 時の間を対象に可視化を

1

1,141

429

新宿駅西口付近

2

1,036

339

東京駅東側

3

393

311

新宿区役所前付近

4

420

310

新線新宿駅付近

5

337

241

東京駅北西側表1

行った．
東京都 23 区全体のシステム実行結果を図 3 に示す．図 3(a)は 5 時から 6 時の間のシステム実行結果を，図 3(b) は 14 時から 15 時の間のシステム実行結果を，図 3(c) は 18 時から 19 時の間のシステム実行結果をそれぞれ示している．図中の矩形は，

表2

提案システムにより抽出された密集地を示し，検出されたユー

14 時から 15 時の間で平滑化後のユーザ数が多い密集地の上位 5 件

順位 ユーザ数

ザ数を平滑化した結果に応じて色分けを行っている．抽出され平滑化後の人数

場所

た密集地において，その密集地内で検出されたユーザ数を平滑化した結果が，その時間帯での最大値に近いほど，密集地は赤

1

6,680

2,416

秋葉原駅南東側

2

2,276

1,968

神田郵便局前付近

3

2,068

1,876

末広町駅東側

4

3,234

1,752

渋谷区役所神南分庁舎南側

5

2,744

1,723

渋谷マークシティ

色に表示され，ユーザ数が最小値 (250 人) に近いほど青色に表示される．また，黒色のマーカは，その時間帯に抽出された密集地から到達可能であった全ての避難施設を示している．
図 3 中の色が塗られた線は，ハイリスク路と判断された経路

表3を示しており，その時間帯においてリスク度が高い順にそれぞ

18 時から 19 時の間で平滑化後のユーザ数が多い密集地の上位 5 件

順位 ユーザ数

れ赤色，赤橙色，橙色，黄緑色，青色の順に色分けを行ってい平滑化後の人数場所る．また，色分けが行われなかった線はリスク度が十分に低いか，避難道路を探索した際に抽出されなかった経路である．

1

7,549

2,830

秋葉原駅南東側

2

4,731

2,529

新宿西口付近

3

4,840

2,448

渋谷区役所神南分庁舎東側

4

4,700

2,440

新宿区役所前付近

5

3,731

2,439

渋谷マークシティ

図 3(b)，図 3(c) より，密集地は，新宿駅や，渋谷駅，秋葉原駅などの人がたくさん集まる大きな駅周辺に多く見られた．
また，図 3(a) より，早朝の時間帯においても，東京駅や，新宿駅は密集する可能性が高いと予想される．このことから，災害るとは考えにくいためである．結果として，残った道路ネット
ワークのデータは，ノード数が 205,930 件，経路数が 302,141件であった．
避難施設のデータは，国土交通省が公表している東京都の避難施設のデータ（注 13） を用いた．このデータの中で，東京都 23
区内の避難施設のデータを用いた．また，避難施設の数は 1,467件であった．

発生直後において，これらの駅周辺で混乱が発生する可能性が高いと予想される．実際に，東日本大震災発生直後にも，東京都内の各駅に電車の運行状況を確認するために，多くの人が駅に一斉に集まり，滞留したことによる混乱が生じている（注 15）．
しかし，5 時から 6 時の間は，多くの人々は睡眠をとっており，ツイートをしていない可能性が高く，実際には，他の場所が密集する可能性が高い．本論文は，密集地を抽出をする際に，

4. 2 密集地についての考察
次に，抽出された密集地について述べる．本論文では，東京（注 14）：首都直下地震の被害想定 (概要)

http://www.bousai.go.jp/jishin/syuto/pdf/higai_gaiyou.pdf（注 15）：東日本大震災における東京都の対応と教訓（注 13）：国土数値情報 (避難施設データ)

国土交通省

http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-P20.html

http://www.bousai.metro.tokyo.jp/_res/projects/
default_project/_page_/001/000/341/230914taiouhonsatu.pdf

ᎄ஄ ͗
͗

ഡૐ৉
ೂ୔ৃਚ

ᎄ஄ ͗
͗

ഡૐ৉
ೂ୔ৃਚ





リスク度⾼︓

リスク度⾼︓

低︓⾊無し

低︓⾊無し

(a) 5 時から 6 時の間(b) 18 時から 19 時の間

図 4 2 つの時間帯におけるリスク度 1 位の経路周辺の可視化結果

Twitter のデータのみを使用しているが，他のデータで補完すりのうち新宿区に含まれている経路上に抽出された．表 4 に表ることにより，Twitter のデータでは密集地が抽出できなかっ記されている 5 つの経路は，図 4(a) の A で囲まれた赤色の線

た時間帯でも，密集地が抽出でき，より正確に分析することがに相当している．

可能になると考えられる．

図 4(a) より，A で囲まれた場所周辺に，多くの線が引かれて次に，上記の 3 つの時間帯で，抽出された密集地内で検出さいないことが分かる．これは，新宿駅周辺以外に密集地が抽出れたユーザ数の変化について述べる．表 1 は，5 時から 6 時のされなかったことや，避難施設の新宿高校や，新宿中学校，天間でユーザ数の平滑化後の結果が多い密集地の上位 5 件を，表神小学校などに避難することを考えた時に，あまり細い道を通

2 は，14 時から 15 時の間でユーザ数の平滑化後の結果が多い

る事なく，これらの避難施設に避難できるためであるからであ

密集地の上位 5 件を，表 3 は，18 時から 19 時の間でユーザ数ると考えられる．前者の理由は，前述のように，密集地を抽出の平滑化後の結果が多い密集地の上位 5 件をそれぞれ示していする際に，Twitter 以外のデータを用いることで，より正確にる．表 1，表 2，表 3 より，5 時から 6 時の間では，新宿駅西

分析可能になると考えられる．後者より，これらの経路を用い

口付近が最も密集した場所で，他 2 つの時間帯では，秋葉原駅

ることで，多くの避難施設に通じることが分かる．このことか

南東側が最も密集した場所であった．また，他の順位においてら，災害が発生した際に，これらの経路に多くの人々が集まり，も，各時間帯で差異が発見され，時間に応じて検出されたユー

避難リスクが高まる可能性があると予想される．

ザ数や，平滑化後の結果が，同じ場所であっても増加した．こ4. 3. 2 14 時から 15 時の間の結果

れは，人々の活動拠点が，時間に応じて変化しているためであ

次に，14 時から 15 時に抽出されたハイリスク路について述ると考えられる．このことから，時間変化に応じて，同じ場所

べる．表 5 中の 1 位，2 位，3 位，5 位の経路が，図 4(b) の B

でも密集による避難リスクは変化することが確認された．

で囲まれた赤色の線に相当している．赤色が線が示す経路を

4. 3 抽出されたハイリスク路についての考察

Google Street View （注 16） で確認したところ，交通量が多い車

次に，抽出されたハイリスク路のついて述べる．表 4 に，5道に面した幅員が狭い道路であったことから，これらの経路で時から 6 時の間に抽出されたハイリスク路のうち，特にリスクは災害による人的被害や，群集事故に加えて，交通事故などの度の高い経路の上位 5 件を，表 5 に，14 時から 15 時の間に抽さらなる被害に巻き込まれる可能性が高いと考えられる．さら出されたハイリスク路のうち，特にリスク度の高い経路の上位に，1 位，2 位，5 位の経路は，新宿三丁目や，新宿四丁目の大5 件を，表 6 に，18 時から 19 時の間に抽出されたハイリスク

きな交差点の近くの経路を示していることから，様々な方面か路のうち，特にリスク度の高い経路の上位 5 件をそれぞれ示す．

ら人々が集まることが考えられる．これらのことから，災害がまた，図 4 は，それぞれの時間帯で最もリスク度が高かった経発生した際に，これらの交通量が多い車道付近の経路に多くの路周辺の可視化結果を示している．このとき，14 時から 15 時

人々が集まることで，避難リスクが高まる可能性があると予想の間の最もリスク度が高かった経路は，18 時から 19 時の間のされる．

結果と同じであったため，18 時から 19 時の間の結果を図示しまた，表 5 より，これらの経路は，いずれも災害時活動困難ている．表 4，表 5，表 6 中の「災害時活動困難度の評価」は，度の評価が 5 段階のうち，1，2，または 3 と評価されている．

その経路が含まれている町丁目の災害時活動困難を示している．

そのため，地理的条件の面では，比較的に災害時に安全に避難

4. 3. 1 5 時から 6 時の間の結果できる経路である．上記のような理由や，表 5 中の密集地の重はじめに，5 時から 6 時の間に抽出されたハイリスク路につみが示すように，人々の密集を考慮することで，町丁目単位でいて述べる．表 4 より，この時間帯で抽出されたハイリスク路

考えると安全に避難できるが，経路単位で考えると安全に避難のうち，特にリスク度の高い経路の上位 5 件は，すべて靖国通（注 16）：https://www.instantstreetview.com/

表 4 5 時から 6 時の間のリスク度が上位 5 件の経路
順位 経路番号

密集地の重み 出現回数

場所

災害時活動困難度の評価

経路長 [m]

通じる避難場所の数

1

851

123

174

新宿区 新宿区役所前

2

65

23

2

849

120

170

新宿区 ドン・キホーテ新宿東口本店前

2

76

19

3

850

121

171

新宿区 ドン・キホーテ新宿東口本店前

2

48

19

4

848

121

171

新宿区 歌舞伎町前

2

47

19

5

847

121

171

新宿区 新宿大ガード東

2

37

19

表 5 14 時から 15 時の間のリスク度が上位 5 件の経路
順位 経路番号

密集地の重み 出現回数

場所

災害時活動困難度の評価

経路長 [m]

通じる避難場所の数

13150301,273

634

新宿区 明治通り 新宿四丁目南側

1, 3

273

36

2

392780931557

新宿区 明治通り 新宿三丁目南側

2, 1

105

29

3

31320

1,034

442

新宿区 BOXGOLF ゴルフスクール前

1, 3

107

38

4

234148714658

豊島区 池袋駅南 高架下の道路

2, 3

127

36

5

392781880

517

新宿区 明治通り 新宿四丁目北側

2, 1

152

29

表 6 18 時から 19 時の間のリスク度が上位 5 件の経路
順位 経路番号

密集地の重み 出現回数

場所

災害時活動困難度の評価

経路長 [m]

通じる避難場所の数

新宿区 明治通り 新宿四丁目南側

1, 3

273

36

889

豊島区 池袋駅南 高架下の道路

2, 3

127

36

500

新宿区 BOXGOLF ゴルフスクール前

1, 3

107

39

1,347

627

新宿区 明治通り 新宿三丁目南側

2, 1

105

29

1,274

584

新宿区 明治通り 新宿四丁目北側

2, 1

152

29

1

315030

1,840

710

2

234148

1,041

3

31320

1,513

4

3927805392781

できない経路が存在する可能性がある．

表 7 新宿四丁目南側の明治通りの各時間帯でのリスク度の順位

4. 3. 3 18 時から 19 時の間の結果

時間

最後に，18 時から 19 時に抽出されたハイリスク路について

0-1

1

9,602

述べる．表 6 中の 1 位，3 位，4 位，5 位の経路が，図 4(b) の

1-2

1

2,373

2-3

98

1,254

B で囲まれた赤色の線に相当している．また，表 5 と表 6 を比較すると，順位は異なっているが，リスク度が高い上位 5 件にリスク度の順位 抽出された全経路数

3-4
4-5

抽出されている経路は，まったく同じであることが分かる．表

5-6

98

1,254

1 より，新宿駅周辺において密集地が抽出されたのにもかかわ

6-7

1

3,260

らず，表 4 より，5 時から 6 時の間では，これらの経路が抽出

7-8

1

5,935

されなかったことから，これらの経路は周囲の密集地から避難

8-9

611,947

している人々によって影響を受けて，リスク度が特に高い上位

9-10

9

16,4195 件の経路として抽出されたと考えられる．さらに，これらの

10-11

6

20,21511-12

425,07812-13

129,65013-14

129,733量の変化や，18 時から 19 時の間では，各経路において，密集

14-15

1

29,144

地の重みや，経路の出現回数が増加していることから，14 時か

15-16

1

28,704ら 15 時の間よりも，より避難リスクが高くなる可能性が予想

16-17

1

29,596

される．前述のように，時間変化に応じて，同じ場所でも密集

17-18

1

32,164による避難リスクは変化することが確認された．

18-19

1

33,1814. 3. 4 新宿四丁目南側の明治通りについての考察

19-20

1

31,898

次に，新宿四丁目南側の明治通り上で抽出された経路につい

20-21

1

28,49321-22

127,44222-23

123,13923-24

120,146

経路は，新宿三丁目や，新宿四丁目の大きな交差点の近くに抽出されており，時間変化による，これら交差点においての交通て述べる．表 5，表 6 より，これらの時間帯で最もリスク度が高かった経路は，新宿四丁目南側の明治通りであった．ここで，表 7 は，新宿四丁目南側の明治通りの各時間帯でのリスク度の順位を示した表である．表 7 中に，3 時から 4 時，4 時から 5
時の間の結果が含まれていないが，これは，これらの時間帯に密集地が抽出されなかったためである．14 時から 15 時，18 時
から 19 時だけではなく，その他のほとんどの時間帯においても，新宿四丁目南側の明治通り上で抽出された経路が，最もリ
スク度が高い経路であった．反対に，2 時から 3 時，5 時から 6時の間では，リスク度上位 10 位に含まれていないことが分かる．これは，これらの時間帯で，他の時間帯と比較して，新宿とにより，より正確に避難リスクが高い経路が抽出され，都市駅周辺で密集地が抽出されず，経路を探索した際に，新宿四丁計画などで考慮される災害によるリスク回避，削減の推進に寄目南側の明治通り上の経路が抽出されなかったことが原因であ与できると考えられる．

ると考えられる．

16 個もの時間帯で，新宿四丁目南側の明治通り上で抽出され謝辞た経路が最もリスク度が高い経路として抽出された．つまり，本論文 (の一部) は傾斜的研究費 (全学分) 学長裁量枠戦略的

ほとんどの時間帯で，この経路が災害時に避難リスクが高いこ

研究プロジェクト戦略的研究支援枠「ソーシャルビッグデータとを示している．表 5，表 6 より，通じる避難施設数や，密集の分析・応用のための学術基盤の研究」による地の重みが多いことから，災害時には，様々な場所・方角から人々が集まることが予想され，群集事故が発生しやすくなるな
ど，円滑な避難行動が困難になる可能性が高い．また，大きな交差点付近における経路であることから，ほとんどの時間帯で，交通量が多いと予想され，交通事故が発生しやすく，大変危険な経路であると考えられる．実際に，新宿駅周辺防災対策協議会も，震災発生時の避難には，危険が伴う場所であると指摘している（注 17）．よって，図 4(b) の B が示す経路およびその周辺の経路にて，災害発生時には，より避難体制を強める必要があると考えられる．

5. 終 わ り に
本論文では，緯度経度情報が付与された Twitter のデータを用いて，密集地とその密集地から 3km 以内にある避難施設間を結ぶ避難道路を抽出し，道路ネットワークや，その周辺の地
理情報を分析することで，混雑度，災害時活動困難度を考慮した，災害時における避難リスクが高い経路の可視化を時間帯別に行った．可視化を行った結果，時間変化に応じてその経路の発生場所の差異や，ほとんどの時間帯で，最も災害時に避難リ
スクが高いであろう経路も確認された．
今後の課題として，各避難施設におけるリスクを適用することを検討したい．提案システムでは，経路のみに注目しているが，円滑な避難行動の実現のためには，より安全な避難施設に避難することが重要であると考えられる．たとえば，避難先の避難施設が人々で密集していた場合，避難に関する情報伝達が困難になると予想される．また，その避難施設からさらに別の避難施設に避難することを考えた場合に，前述したような群集事故などに巻き込まれて，円滑な避難行動が困難になる可能性が高まる．そこで，避難者の推定人数や，各避難施設の収容可
能人数などを考慮各避難施設での避難リスクを求めることで，より円滑な避難行動を実現することが可能になると考えられる．また，データの投稿時間だけでなく，データが投稿された曜日も考慮することも検討したい．本論文では，密集地の発生
場所が時間帯によって変化することを考慮しているが，同じく曜日によっても変化すると考えられる．たとえば，同じ時間帯であっても平日と休日では，通勤や通学をする人々の割合が変化し，休日であると平日の夜の時間帯と比較して，ある駅の周辺で娯楽などのために行動する人々が増加することなどにより，密集地の発生場所が変化すると考えられる．曜日を考慮するこ（注 17）：新宿ルール (震災時の新宿駅周辺の混乱防止に向けて)

https://www.city.shinjuku.lg.jp/content/000161052.pdf

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