解説/Review

レジリエンス改善のための災害リスク評価佐藤彰洋∗1Disaster Risk Assessment for Resilience Improvement
Aki-Hiro SATO∗1
Abstract– This article discusses how to assess disaster risks by using grid square statistics regarding
socioeconomic data and natural hazard data. The risk is defined as multiplication among socioeconomic values, hazard, and vulnerability and depends on regions. This article shows how to create
grid square data for anticipated inundation water height from polygon data provided from Ministry ofLand, Infrastructure, Transport, and Tourism. Comparative analysis of seismic risk, tsunami risk, andinundation risk is considered. It is concluded that integrated analysis of natural hazard and socioeconomic values based on grid square data may enable us to improve preparedness for natural disasters
in our usual life.
Keywords– Grid square statistics, Risk, Physical exposure, Flood, Tsunami, Earthquakes

1. はじめにのため，公共土木施設災害復旧事業費が突出して増大した一方で，平成 24 年度以降平成 27 年度にいたるまで復社会生活の中の本質的な部分に災害対応を組み込んでおくことは，災害に強い社会を作る上で有効な方法であ

旧事業費の水準は年間 2,000 億円以下で推移していることが確認できる．

る．その為には，ハード面とソフト面において対策が必

また，損害保険料の算出のため自然災害の危険度評価

要であり，先ず，災害に対するリスクを場所ごとに評価を行う必要から詳細な統計資料の収集が必要不可欠であしておく必要がある．これをなすためには，過去に災害る．損害保険料率算出機構が 1979 年から 20 年間にわたが繰り返し起こっている事実を特定し，その頻度とそのり収集してきた自然災害にかかる統計の分析結果を報告

規模について理解し，そのような箇所における経済社会している [2]．この期間の自然災害，道路交通事故，火的価値の蓄積の程度について，定量的に把握することが災の死者数と負傷者数との散布図を見ると，道路交通事有効となる．

故（年間おおよそ死者 10,000 人）および火災（年間お過去の災害の記録や歴史（データまたはエビデンス）およそ死者 2,000 人）による被害のほうが自然災害 (年の蓄積とその精査をおこない，災害発生の過去の記録を間おおよそ死者 100 人) よりかなり高い頻度で発生して整理しておくことがレジリエンスの改善に有用であり，いることが読み取れる．しかしながら，極めてまれではまた，災害リスクの発生頻度は被害を見積もるための基あるが激甚な被害を生み出す自然災害（阪神淡路大震災

盤となり得る．

や）が発生し，これにより極めて大きな社会経済的な損

このような統計資料として，我が国の公的統計のひと失が発生してきた．このように自然災害による被害は通つに国土交通省災害統計がある [1]．これは国土交通省

常は火災や自動車事故に比べて低い水準で推移する一方河川局防災課災害統計係が行う業務統計であり，毎年 3で，一旦激甚災害が発生するとその経済社会的損失は甚月にその年度に発生した災害による公共土木施設災害復大となるという特徴を有する．

旧事業の決定額とその原因となった災害に関する資料をこのような自然災害への備えを支援する目的で，国整理した統計資料である．平成 28 年度版 (27 年災) 災害

はハザードマップの作製とその普及をすすめてきた．一

統計の総括を見てみると，平成 23 年度は東日本大震災

般的にハザードマップと呼ぶ場合，ある一定の平均頻度（例えば 100 年に一回など）で発生する災害がどの程度∗1 京都大学, 科学技術振興機構さきがけの規模まで及ぶか（例えば津波や洪水の場合は浸水深で∗1 Kyoto University, JST PRESTO表現される）の範囲を指定した地図を指す．例えば，国Received: 18 July 2017, Revised: 19 Auust 2017, Accepted: 21 August
2017.

土交通省ハザードマップポータルサイトがある [3]．こOukan Vol.11, No.2

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Sato, A,れは，洪水，土砂災害，津波のハザードを地図上に重ね◦ 復旧計画の立案て表示することができる機能を有しており，洪水と津波◦ 復旧計画の実行については予想浸水深が，土砂災害についてはその可能性のある場所について危険度に応じての分類が記されて◦ 復旧計画実行によるパフォーマンス測定いる．
ハザードマップによる方法は，住民や企業が自分自身

事前災害リスクマネジメントでは，リスクの見積もりと関係する場所について，そのリスクを直観的に理解すと，リスク集中箇所の特定および，そのような箇所に対る方法としては優れている．しかしながら，社会システするレジリエンスの改善が主要なタスクとなる．

ム全体を見渡して再設計するためには，より詳細な定量

他方，事後災害リスクマネジメントは，災害が発生し的なリスク評価方法が必要となる．一般に災害リスクをた後に行われる避難，救助，復旧，復興に関わるタスク以下によって評価することが，主に保険数理の分野で行から構成される．ここでは，被害規模の評価と，避難，われてきた [4]．

救助のための支援計画，人員と資金の配置，復旧計画の立案，および復旧計画の実行およびパフォーマンス測定

R = Val × Haz ×Vul(1)が主要なタスクとなる．例えば清水はデザイン・シンキ
ング的な方法からレジリエンスを高める方法を提案し，

ここで，R: リスク，Val: 危険にさらされる社会経済的価値，Haz: 危険の起こる頻度 (ハザード)，Vul: 対策の度合い (脆弱性) である．社会経済的価値は人や組織の数，金銭的評価価値など災害で失われ得る物理的な対象に対政策的な方法論を展開している [6]．一般に，事前災害リスクマネジメントにより，事前にリスクが見積もられ準備 (preparedness) が適切になされている場合，事後災害リスクマネジメントが比較的容易となると想像できる．

する次元を持ち，ハザードは時間の逆数の次元を持つ．

そのため，災害が発生する十分前に災害リスクを適切

また，脆弱性は 0 以上 1 以下の無次元量である．その結評価し，レジリエンス改善を行い，事前に備えと準備状

果，リスクは経済社会的価値の単位/時間の次元を持つ．

況を高めておくことができるかが，日頃から行うことが例えば，社会経済的価値が人命で見積もられる場合，リできる重要な制御可能な意思決定となる．

スクの次元は人/時間となる．

しかしながら，災害が発生する頻度，その結果失われこの式を空間ごとに評価することにより，危険にさる社会経済的価値，および脆弱性の評価は自然科学，社らされる社会経済的価値の空間分布と，災害発生の頻度

会科学，工学の複数の分野で独立して行われ，研究・運（ハザード）の空間分布との相関関係を理解することが用されており，異なる組織と研究者によりデータが作成可能となる．更に，これら社会経済的価値とハザードとされている．リスクを評価するためには，これら異なるの積が大きい場所において，事前の対策を行い，脆弱性組織により収集・作成されるデータを相互に接続する必を小さくすることによりリスクを小さくすることができ要がある．

る．また，(1) 式は社会経済的価値の存在しない場所，あ一般に，極めて広範囲にわたり分野横断的な活動を専

るいは，対策が十分にとられている場所で地震や豪雨な門家のコミュニケーションにのみ頼って行うことは不可どが発生したとしても，社会に実際に被害をもたらす災能であり，関連する分野が共通の枠組みの上に立って，害とはならないことを意味する．

それぞれ個別に活動を行うにも関わらず結果として分野

災害リスクマネジメントの分野においては，以下に示すように災害が発生する以前に準備状況を高めるために間相互での接続性を担保する必要がある．これは標準化作業の役割のひとつである．

行われる事前災害リスクマネジメントと，災害事象が発更に，空間的に見積もりされたハザードを用いて，災生した後に行われる事後災害リスクマネジメントに大別

害が起こりやすい場所と起こりにくい場所とを区別してされる [5]．

土地利用を考慮し，災害の起こりにくい場所に社会的富■ 事前災害リスクマネジメント◦ リスク評価◦ レジリエンス改善■ 事後災害リスクマネジメント◦ 被害規模の評価◦ 避難，救助の計画◦ 避難，救助の人員，資金確保を積み上げる努力が必要である．他方，災害の起こりやすい場所はその災害頻度に応じて利用方法を考慮し，自然災害が発生したとき被る被害や損害を小さくすることに寄与するべきである．
本稿では，災害の発生頻度がどのように推移しているかについて，水害統計を例として示すとともに，地域メッシュ統計 (JIS X0410) を用いて異なる災害（地震，津波，水害）とを相互に比較することにより，リスクの高い箇所を特定する方法について議論する．

◦ 避難，救助計画の実行

136

横幹 第 11 巻 第 2 号

Disaster Risk Assessment for Resilience Improvement

Fig. 1: 水害による被害総額合計と水害区域面積の時系列

Fig. 2: 都道府県ごとでの被害総額合計と水害区画面積のランクプロット

2. 国土交通省水害統計調査

どまらず市区町村レベルで洪水被害の実態に迫ることができる国の貴重な統計資料である．

我が国における水害被害について，近年の傾向を政府

この水害統計調査の 1996 年から 2014 年までの 19 年

統計から見てみよう．水害の経済被害に関する政府統計

間の公表資料を元に我が国の洪水被害の傾向についてとして，国土交通省・国土保全局により作成されている

ひも解いてみる．Fig. 1 は日本全体での被害総合計と水国土交通省水害統計調査（一般統計）がある．政府統計

害区画面積の年次での推移を示したものである．我が国の総合窓口 e-Stat には平成 18 年から平成 26 年までの水の被害総額合計は 2004 年 2 兆 1,333 億円を記録してい害統計調査の電子ファイルが公開されている [7]．このる．更に，1998 年，1999 年，2000 年，2004 年と約 1 兆

統計では，１年間 (1 月 1 日から 12 月 31 日まで) に全国円の経済的被害が水害により発生している．次に大きなで水害により生じた (1) 河川における洪水，内水（ない水害による経済的損失は，2011 年の 7286 億円であったすい），高潮，津波，(2) 海岸に係る高潮，津波，波浪，（2011 年 3 月 11 日の東日本大震災による津波被害の損(3) 土石流，(4) 地滑り，(5) 急傾斜地の崩壊による被害を対象とした一般統計調査である．都道府県レベルにと失は含まれていない）．

Oukan Vol.11, No.2

137

Sato, A,Fig. 3: 2006 年から 2014 年までの 9 年間に発生した被害総額と水害区画面積の都道府県ごとでのバブルプロット．円の大きさは被災家屋合計を示す．このデータに 2011 年東日本大震災による津波の被害総額および被害区画面積は含まれていない．

これらの原因として，都市部で発生した集中豪雨によ

区画面積の小さな都道府県では被害総額が小さい傾向にる河川の氾濫があげられる．例えば 2000 年には東海豪あるが，水害区画面積が大きいからと言って，必ずしも雨があり，名古屋市内でも冠水被害が発生した．更に，被害総額が大きいわけではないことが分かる．例えば、

2004 年には新潟，福島が豪雨にみまわれ，堤防の決壊により甚大な経済的損失となった．
水害統計調査について，政府統計の総合窓口 e-Stat 上に詳細な電子データが存在する，2006 年から 2014 年までの 9 年間の水害の様子について詳細を調べた．Fig. 2は，都道府県ごとでの被害総額合計 (千円) と水害区域面積 (m2 ) である．この図を見比べると被害総額合計（金銭的価値）と水害区画面積（水害規模）とは必ずしも相関しているわけではないことが分かる．
過去 9 年間での被害総額が最も大きかった都道府県は兵庫県であり，9 年間の累積被害総額は 2,058 億円，水害区画面積でも 182Mm2 と上位に位置している．次いで被害総額の大きかったのは，和歌山県であり，累積被害総額は 1,956 億円であった一方で，水害区画面積は著 30Mm2と著しく小さいことが分かる．反対に，水害区画面積が極めて大きな佐賀県では，水害区画面積が 187Mm2 であるのに対して，累積被害総額は 187 億円とそれほど大きかったわけではない．Fig. 3 に 9 年間の累積被害総額と累積水害区画面積との関係を示す．実線は回帰分析により得られた直線であり、 log10 (水害区画面積 (m2 )) =−2.44 + 1.2541 log10 (被害総額合計 (千円)) を示す。この実線より上側は水害区画面積に比べて被害総額が小さいグループであり、この実線より下側は水害区画面積に比べて被害総額が大きいグループと分類される。水害

佐賀県は水害区域面積合計が大きい一方で、被害総額合138計はそれほど大きいわけではない。また、和歌山県は被害総額合計が水害区域面積合計に比べて大きい傾向にある。

3. 水害被害想定メッシュ
水害の被害想定に関する地域メッシュデータで公開されているものを執筆中見つけることができなかった．そのため，国土交通省国土政策局国土情報課が提供する平成 24 年度国土数値情報浸水想定区画データのポリゴンデータ [8] をもとに，3 次地域メッシュに変換を行い浸水深クラスの 3 次地域メッシュデータを独自に作成することとした．
浸水想定区画データは河川管理者（国土交通大臣，都道府県知事）から提供された浸水想定区域図をもとに都道府県ごとにポリゴンデータとして整備したものである．浸水想定区域データのもととなる浸水想定区域図は水防法 (昭和 24 年法律第 193 号) に基づいて整備されている．水防法第十条第二項及び第十一条第一項に基づき指定される洪水予報河川並びに水防法第十三条に基づき指定される水位周知河川の内，各河川管理者より資料提供を受けられたものを基に作成されている．各河川管理者が作成した浸水想定区域図の GIS データや数値地図

横幹 第 11 巻 第 2 号

Disaster Risk Assessment for Resilience Improvement

Table 1: 浸水深クラスごとでの人口，事業所数，労働者数の集計結果

人口 (人)

事業所数

0-0.5m 未満

3 次メッ
シュ数
5,617

11,261,338

629,893(人)
6,976,519

0.5-1.0m 未満
1.0-2.0m 未満
2.0-5.0m 未満

3,565
6,155
6,889

6,166,131
11,418,739
10,925,326

328,678
603,637543,858

3,466,063
5,979,277
5,476,574

5.0m 以上

1,116885,905

39,142

380,971

浸水深レベルFig. 4: ポリゴンデータに含まれるあるラベルを表す閉曲線と世界メッシュの対応労働者労働者が存在していることが分かる．また，2.0-5.0m の想定浸水深にクラス人口は 1,092.5 万人 (453.4 万世帯)が暮らしており，54.3 万事業所で 547.6 万人の労働者がデータ，浸水想定区域図の画像データ，紙の浸水想定区働いている．更に，1.0m 以上の浸水深を有するメッシュ

域図をスキャンニングにより電子化した画像データからに暮らす人口は，2322.9 万人であり，これは 2010 年国作成された，浸水深ごとのポリゴン（面）形式のシェー

勢調査で確認される日本の総人口の 18.1%に相当する．

プファイルデータが，都道府県別にそれぞれ公開がなされている．このポリゴンデータを基に，地域メッシュ統

4. 自然災害ハザードの比較分析

計化の作業を行うことにより浸水想定区域 3 次地域メッ
本章では，3 種類の自然災害（地震，津波，水害）にシュデータの作成を行った．
ポリゴンデータからメッシュデータへの変換方法は対して，我が国でそれぞれ蓄積されてきた地域メッシュ以下のとおりである．浸水想定区画は浸水深ごとに異なデータを相互に重ねることにより，国内の自然災害頻度るポリゴンとして保管されている．ポリゴンから浸水想の特定と経済社会的価値が蓄積されている場所を特定し定区画 3 次地域メッシュデータを作成する方法は以下のた結果について報告する．

Fig.4 に示すように，閉曲線を外側に含む矩形領域を特定した後，その矩形領域内に存在する全ての 3 次メッシュを閉曲線上に被せ，ひとつひとつの世界 3 次メッシュがこの閉曲線内の領域を含むか，含まないかを評価する．
検査した 3 次メッシュが閉曲線内の領域を含む場合には，地域メッシュコードと閉曲線が対応する浸水深とを出力する．この検査を，該当する 3 次メッシュ全てに対して行う．
47 都道府県それぞれに対して 3 次メッシュデータを作成した後，同一 3 次メッシュに複数の浸水深が含まれる場合，最大の浸水深に置き換えることにより重複を除去した．Fig. 5 は全国の浸水深クラスごとの地域メッシュを示す．
ここで抽出された浸水想定区画浸水深 3 次メッシュ
データと 2010 年総務省統計局国勢調査 3 次メッシュ統
計 [9]，および，2012 年総務省統計局経済センサス労働者，事業者数 3 次メッシュ統計 [10] とを用いることにより，浸水深想定区画内に暮らす各浸水深レベルにおける人口，労働者数，事業所数の概算を行った．
計算結果を Table 1 に示す．この表から 5.0m 以上の浸水深クラスを有する 3 次メッシュに 88.5 万人 (33.8 万世帯) が暮らしており，39,142 事業所で働く 38.0 万人の地震ハザードについては，防災科学研究所が運営する
J-SHIS 地震ハザードステーションから公開されている2016 年地震ハザード情報 [6] を取得して用いた．津波ハザードについては，著者の研究に基づき [12]NOAA が公開する紀元前 2000 年から現在までの津波上陸カタログ
データ [13] と JAXA だいち (ALOS) 標高 30m 角 DEM
データ [14] を基に独自に推計した [15]．水害について
は，3 節で作成方法を説明した平成 24 年度浸水想定区域浸水深ポリゴンデータ [8] から作成した浸水深クラス
3 次メッシュデータを用いた．
Fig. 6 は 2010 年総務省統計局国勢調査 [4] と 2012 年
総務省統計局経済センサス [10] から作成された，(a) 人口，(b) 事業所数，(c) 労働者数と 2016 年防災科学研究所が公開する地震ハザードとの散布図である．震度 6 強以上の地震が発生するハザードが 0.01 以下 (100 年に 1度以下) の場所に人口，事業所，労働者の集積が確認できる一方で，0.01 以上のハザードを有する場所に 1km平方メータあたり 1 万人程度が暮らす 3 次メッシュが複数確認される．また，同様に 0.01 以上のハザードを有する場所に 1km 平方メータ当たり 3000 以上の事業所が確認される場所が存在しており，そのような場所に 2 万人以上の労働者が働いていることが認められる．

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Sato, A,(a)(b)
Fig. 5: 国土交通省国土政策局国土情報課が公開している平成 24 年度浸水想定区域浸水深ポリゴンから作成した (a) 浸水深クラスの 3 次メッシュデータおよび (b) 浸水深レベル(a)
Fig. 6: 続く140

横幹 第 11 巻 第 2 号

Disaster Risk Assessment for Resilience Improvement

(b)

(c)
Fig. 6: 3 次メッシュにおける，地震ハザードと 2010 年総務省統計局国勢調査による (a) 人口，2012 年総務省統計局経済センサスによる (b) 事業所数，(c) 労働者数との散布図.y 軸が 3 次メッシュ上での震度 6 強以上の地震ハザードを x 軸が社会
経済的価値（人口，事業所数，労働者数）を示す

Fig. 7 は参考文献 [12] で示した津波ハザードと経済社会的価値との間の散布図である．2010 年総務省統計局
国勢調査 [9] と 2012 年総務省統計局経済センサス [10]から作成された (a) 人口，(b) 事業所数，(c) 労働者数と過去 1000 年分の津波上陸カタログデータから一般化パレート分布を用いて推定された平均標高まで津波が到達するハザードとの関係を示している．津波ハザードの高
い 3 次メッシュは人口，事業所数，労働者数がともに小さいのに対して，津波ハザードの低い 3 次メッシュは人口，事業所数，労働者数が大きく，津波被害の小さい箇所が経済社会的な目的で土地利用されていることが読み取られる．このような関係は，人間社会における社会経済的な発展（富の蓄積）の速度と自然災害の発生による社会経済的価値の消失（富の損失）頻度とのバランスにより長い時間をかけて実現してきた構造であると理解される．他方で，津波ハザードが 0.01 から 0.02 の値の部
分に人口が集中している 3 次メッシュが存在している．
このような地域ではいずれ大きな津波被害により社会経済的価値の大規模な消失が確認されるものと予想される．
このように，地震，津波，水害の可能性が高い場所とそうでない場所とを地域メッシュごとに調べることで，Oukan Vol.11, No.2

141

Sato, A,(a)(b)
Fig. 7: 続く

災害被害の可能性の高い場所と低い場所とを区別することができるため，この分析により得られた知見は，脆弱性を低下させるための実行可能な活動計画へと利用できる．例えば，水害の可能性がなく，更に地震や津波のハザードが小さい場所を見つけ出すことに，これらメッシュ統計を利用することが可能である．更に，災害ハザードに関するメッシュ統計は災害時の廃棄物の事前見積もりに利用できることが複数の研究で示されている

142[16,17]．
今回は水害ハザードについて推計値が得られなかったため，想定浸水深による見積もりしか行うことができな
かったが，いくつかの浸水シナリオに対するシミュレー
ション方法 [18] を用いることにより，浸水想定区域の浸水ハザード（確率推計）を行うことが可能である．今後水害ハザードのメッシュ統計が利用できるようになると，より詳細な水害リスクの推計が可能となる．

横幹 第 11 巻 第 2 号

Disaster Risk Assessment for Resilience Improvement(c)Fig. 7: 3 次メッシュにおける，津波ハザードと 2010 年総務省統計局国勢調査による (a) 人口，2012 年総務省統計局経済センサスによる (b) 事業所数，(c) 労働者数との散布図．y 軸が 3 次メッシュ上での平均標高津波ハザードを x 軸が社会経済的価値（人口，事業所数，労働者数）を示す

5. まとめと今後の課題

災害への備えを我々自身が社会の配置を制御することにより実現していくことに道をひらくと期待できる．空間

自然災害に対する実行可能な行動計画を立案するため

利用に対して適地選定とその実行については，古くからには，自然災害が起こりやすい場所を特定することが必それぞれの地域で経験的に行われてきた．経験的に行わ要である．そして，特定された自然災害が起こりやすい

れてきた土地利用法を科学的，定量的に実施するために場所について，重点的な対策を検討し，または，ハザーは広範囲なデータの整備とデータの共有が必要不可欠でドの小さな場所を探し出しそのような場所に経済社会ある．そのためには，自然災害発生のエビデンスを積み的な活動の中心を置くことで，自然災害による損失や損上げ，自然災害に関する標準に従うデータの公開がます

害が社会全体として小さくなるような配置を見つけるこます進められていくべきではないだろうか．このようなとができると想像される．このような経済社会的配置をデータ公開の活動は，科学的見地からの分野横断的な視探し出し実現することは，局所的な人命や経済的損失を点に立った現象理解と意思決定へのデータ利活用へと道小さくする為の準備状況の改善につながるのみならず，を開くと期待される．

大局的に災害に強い国家を構築することにつながると考えられる．このためには，自然災害ハザードがどのように分布しているかを，エビデンスに基づき把握するのみならず，それを定量的・視覚的に共有することが必要となる．
本稿では国土交通省水害統計調査および国土交通省国土数値情報浸水想定区画データを用いることで我が国の謝辞: 本研究は科学技術振興機構 (JST) 戦略的創造研究推進事業（さきがけ）「ビッグデータ統合利活用のための次世代基盤技術の創出・体系化」（研究統括：喜連川優，副統括：柴山悦哉）のもと「グローバル・システムの持続可能性評価基盤に関する研究」（研究代表者：佐藤彰洋）の資金に基づき実施されています (Grant Number: JPMJPR1504; 研究期間:2015
年 10 月-2019 年 3 月)．

水害被害の時間変化 [15] と水害浸水深メッシュデータを用いた被害の起こりうる規模の算出を行った．更に，地震，津波，水害について別々に作成されているデータを地域メッシュデータの枠組みで統合分析ができることを示した．
このような研究は，政策的かつ社会的な観点から自然

Oukan Vol.11, No.2

143

Sato, A,

参考文献[1] 国 土 交 通 省 災 害 統 計, [ONLINE] http://www.
e-stat.go.jp/SG1/estat/NewList.do?tid=000001024237, Accessed on 10 August 2017.
[2] 統計から見たわが国の自然災害の特徴, RISK, No. 64(2002) pp. 22/25. [ONLINE] http://www.giroj.or.
jp/disclosure/risk/risk64-3.pdf, Accessedon 19 August 2017.
[3] 国土交通省ハザードマップポータルサイト, [ONLINE]
http://disaportal.gsi.go.jp/, Accessed on 19
August 2017.
[4] P. Peduzzi, H. Dao, C.Herold, and F. Mouton, Assessing
global exposure and vulnerability towards natural hazards:
the Disaster Risk Index, Nat. Hazards Earth Syst. Sci., Vol.
9, pp. 1149/1159 (2009)[5] M.A. Konstantinidou, K.L. Kepaptsoglou, and M.G. Karlaftis, “Transportation Network Post-Disaster Planning andManagement: A Review Part I: Post-Disaster Transportation
Network Performance,” International Journal of Transportation, Vol.2, pp.1/16 (2014).
[6] 清水美香, 協働知創造のレジリエンス, 京都大学学術出版
会, 京都 (2015)[7] 国 土 交 通 省 水 害 統 計 調 査 (2006 年-2014 年) [ONLINE] http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/GL02100104.do?gaid=GL02100102&tocd=00600590, Accessed on 23 August 2016.
[8] 国土交通省国土政策局国土情報課 国土数値情報 浸水想定
区域データ (平成 24 年度), http://nlftp.mlit.go.
jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-A31.html[9] 総務省統計局 2010 年度国勢調査 3 次メッシュデータ,地図で見る統計 (統計 GIS), http://e-stat.go.jp/
SG2/eStatGIS/page/download.html[10] 総務省統計局 2012 年経済センサス 3 次メッシュデータ,地図で見る統計 (統計 GIS), http://e-stat.go.jp/
SG2/eStatGIS/page/download.html[11] 防災科学技術研究所, J-SHIS 地震ハザードステーション,
http://www.j-shis.bosai.go.jp/[12] 佐藤彰洋, 榎峠弘樹, Tae-Seok Jang, 澤井秀文, ”経済社会
データおよび環境データを用いた空間評価指標の大規模計算:地域メッシュ統計の利活用”, 横幹, 第 10 巻第 2 号(2016) pp. 76/83

144[13] NGDC/WDS Global Historical Tsunami Database, 2100 BCto present, https://doi.org/10.7289/V5PN93H7[14] JAXA だ い ち (ALOS) 標 高 30m DEM, http://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/en/aw3d30/data/index.htm[15] 佐藤彰洋, 国土利用と台風・豪雨災害, “社会経済的価値データとリスク事象データの空間的統合”, 学術の動向,
2016 年 11 月号 (2016) p. 5.
[16] N. Hirayama, T. Shimaoka, T. Fujiwara, T. Okayama andY. Kawata, “Establishment of Disaster Debris Management
Based on Quantitative Estimation Using Natural Hazard
Maps,” Waste Management and the Environment V, WIT
Transactions on Ecology and the Environment, Vol. 140, pp.
167/178 (2010).
[17] T. Tabata, Y. Wakabayashi, P. Tsai, and T. Saeki, “Environmental and economic evaluation of pre-disaster plansfor disaster waste management: Case study of Minami-Ise,Japan,” Waste Management, Vol. 61, pp. 386/396 (2017).
[18] M. Hua, T. Sayama, X. Zhang, K. Tanaka, K. Takara, H.
Yang, “Evaluation of low impact development approachfor mitigating flood inundation at a watershed scale inChina”, Journal of Environmental Management, Vol. 193,
pp. 430/438 (2017).

佐藤彰洋

横幹 第 11 巻 第 2 号

日本統計学会正会員，情報処理学会シニア会員，システム制御情報学会正会員．博士（情報科学）2001 年
3 月東北大学情報科学研究科．2000 年-2001 年日本学術振興会特別研究員，2001 年-2007 年京都大学大学
院情報学研究科助手，2007 年より京都大学大学院情報学研究科助教現在に至る．2015 年よりキヤノング
ローバル戦略研究所研究員，2015 年より科学技術振興機構さきがけ研究員，2015 年より ISO TC69 国内対策委員を併任．応用としてのデータ中心科学，共同現象のメカニズムの理解，設計などを研究テーマとする．平成 18 年度情報処理学会山下記念研究賞，第 2回「京」を中核とする HPCI システム利用研究課題優秀成果賞 (2015 年)，第 4 回横幹連合木村賞 (2015 年)受賞．主な著書 Aki-Hiro Sato, “Applied Data-CentricSocial Sciences”, Springer, Tokyo (2014)．林高樹・佐藤彰洋, 金融市場の高頻度データ分析 ―データ処理・モデリング・実証分析―, 朝倉書店, 東京 (2016).