2023 年度重点研究課題報告書
沿岸災害デジタルツインの創成に関する研究
土木学会

海岸工学委員会

2024 年 5 月

目次
1

概要

4

2

研究目的と研究計画
2.1 研究背景・目的 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.2 研究の具体性・実用性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.3 分野横断的な特徴 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.4 研究計画 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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3

研究体制
3.1 小委員会 WG 構成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.2 小委員会参加メンバー . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.3 本報告書の主要な執筆者 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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4

沿岸災害デジタルツイン
4.1 沿岸災害におけるデジタルツインとは . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.2 沿岸災害デジタルツインの要素技術 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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5

津波災害におけるデジタルツイン
5.1 センシング・モニタリングによる広域被害把握と社会動態把握 . . . . . . . . . . .
5.1.1 津波浸水域の把握 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.1.2 建物被害の把握 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.1.3 瓦礫の把握 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.1.4 UAV（ドローン）による被災者探索 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.2 広域被害把握のためのモデリング . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.2.1 ハザードと被害のリアルタイム予測 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.2.2 社会動態把握 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.2.3 沿岸災害デジタルツインの活用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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6

津波避難問題におけるデジタルツイン
6.1 津波による人的被害の想定と津波避難問題 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.2 実災害，避難訓練，意向調査の避難行動データ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.3 実災害，避難訓練，意向調査の避難行動特性の関係 . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.4 津波避難問題のためのモデリング . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.5 津波避難へのデジタルツイン活用に向けた展望 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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7

高潮・高波・気候変動におけるデジタルツイン
7.1 高潮・高波・気候変動におけるデジタルツインの活用 . . . . . . . . . . . . . . . .
7.1.1 高潮・高波の観測と観測値の集約 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.1.2 高潮・高波・気候変動の予測 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.1.3 高潮・高波・気候変動におけるデジタルツインの現状，課題と将来展望 . .

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8

砂浜問題におけるデジタルツイン
8.1 砂浜問題の現状 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8.2 気候変動の砂浜地形への影響評価とその課題 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8.3 気候変動による砂浜消失への適応策とその課題 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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2

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デジタルツインのデータ・アーカイブシステムの設計と試作
9.1 デジタルデータ・アーカイブシステムの現状 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
9.2 デジタルツインのアーカイブシステムの設計と試作 . . . . . . . . . . . . . . . . .
9.2.1 オープンデータを取り巻く状況 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
9.2.2 津波情報アーカイブシステムのスキーマと設計と試作 . . . . . . . . . . . .
9.2.3 既存アーカイブシステムとの連携 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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10 まとめと今後の展望

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11 沿岸災害デジタルツイン研究小委員会の活動
11.1 WG1（センシング，モニタリング） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11.1.1 活動目的 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11.1.2 活動履歴 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11.1.3 モニタリング・センシングに係る技術のレビュー小 WG . . . . . . . . . .
11.1.4 デジタルツインの中でのモニタリング・センシングに係る課題具体化 . . .
11.2 WG2（モデリング） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11.2.1 活動目的 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11.2.2 活動履歴 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11.3 WG3（データ駆動科学） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11.3.1 活動目的 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11.3.2 活動報告 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11.4 WG4（社会対応） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11.4.1 活動目的 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11.4.2 活動内容 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11.4.3 災害・環境・経済のテーマ別グループ活動 . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11.5 WG5（デジタルツイン基盤） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11.5.1 活動目的 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11.5.2 活動履歴 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11.5.3 デジタルツイン像の検討 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11.5.4 デジタルツインに関するレビュー . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11.6 WG6（アーカイブ） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11.6.1 活動目的 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11.6.2 活動履歴 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11.6.3 デジタルデータ・アーカイブシステムの設計と試作 . . . . . . . . . . . . .

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参考文献

49

補遺

57

3

1

概要

本研究は，沿岸環境を対象に物理世界と仮想世界（コンピュータ上）を連携させたサイバー・
フィジカルシステム（Cyber-physical systems）を構築し，物理世界では時間的・コスト的に不可能といえるような様々な検討，設計，最適解探索を仮想世界で実行しそれを物理世界にフィードバックするという「デジタルツイン」の枠組みを，土木工学，特に海岸工学に導入することを目的として活動を行った．活動は，WG0（総括班）を置き，6 つの WG で構成した．WG1（センシング，モニタリング）：新たな海洋・沿岸環境のセンシング・モニタリング技術（リモートセンシ
ング含む）のレビューと検討．WG2（モデリング）：海洋・沿岸の諸現象のリアルタイム解析等幅広い予測を行うための基盤となるモデリング技法に関する検討．WG3（データ駆動科学）：高次
元のセンシング・モニタリングデータ背後に潜む潜在構造やプロセスの解明に向けたデータ駆動
科学の海岸工学への適用に関する検討．WG4（社会対応）：デジタルツインにおける分析による社会へのインパクトを明らかにし，よりよい対応・適応策を探索的に明らかにする方法論の検討．
WG5（デジタルツイン基盤）：沿岸災害デジタルツインの構築に向け，デジタルツインの概念設計やハードウェア・ソフトウェア面での要件の検討．WG6（アーカイブ）：研究活動において得られたレビュー結果や新たな知見・資料を格納し，デジタルツインアーカイブとしての機能要件の検討．活動の成果として，Elsevier の Digital Twin Paradigm for Coastal Disaster Risk Reduction
and Resilience と題した Book Chapter を発刊した（発刊は 2024 年度内予定）．また，2023 年
度海岸工学講演会の特別セッションの開催に加え，Asia Oceania Geosciences Society2023 において Digital Twin Paradigm for Disaster Resilience というセッションを開催し，国際的な情報
発信と国際学術ネットワーク形成を行った．

2

研究目的と研究計画

2.1

研究背景・目的

近年の環境・社会動態のセンシング手法の高度化，モニタリングデータの大規模化とリアルタ
イム流通，計算機性能・シミュレーション手法の高度化，機械学習を核とするデータ駆動科学の進展を背景に，様々な分野において「デジタルツイン」の有効性が実証されている．デジタルツ
インとは，多様なセンサから物理世界の状況を仮想世界（コンピュータ上）にコピーして（＝ツインを作成）シミュレーションを実行し，その結果を物理世界にフィードバックする技術体系であり，先進的な分野では既に実用化されている．例えば機械系分野では，航空機エンジンのデー
タを仮想空間に展開して劣化をシミュレーション予測し，トラブル発生前に先回りで整備を行うなど，産業界の実用化が見られる．社会基盤の分野においては，トヨタがデジタルツインに基づ
く未来都市 Woven City を建設して新たなスマートシティのあり方を構想している．シンガポール
は国土全体を 3D バーチャルツイン化し，リアルタイムで都市情報を可視化するなど，世界的にも新たな潮流が生まれている．
本研究は，海岸工学委員会の下，2022 年 6 月に設置された沿岸災害デジタルツイン小委員会の委員約 60 名を主要な構成員として活動し，デジタルツインコンピューティングのパラダイムの海岸工学への導入を進めるため，土木・海岸工学に関連する多様な社会的問題への適用可能性や問題点について検討し，デジタルツインの構成要素となる技術の体系化を通じて，デジタル時代の新たな海岸工学の地平を拓くことを目的とする．

4

2.2

研究の具体性・実用性

本研究は，沿岸環境を対象に物理世界と仮想世界（コンピュータ上）を連携させたサイバー・
フィジカルシステム（Cyber-physical systems）を構築し，物理世界では時間的・コスト的に不可能といえるような様々な検討，設計，最適解探索を仮想世界で実行しそれを物理世界にフィードバックするという「デジタルツイン」のパラダイムを，土木工学，特に海岸工学に導入するものである．
データとデジタル技術を活用したサイバー・フィジカルシステムにおける対応・適応の最適化
は，あらゆる産業に適用可能なパラダイムであり，本研究は土木工学・海岸工学の多様な社会的問題への導入を促進することで，デジタル時代の新たな海岸工学の地平を拓くという点で，具体的かつ実用的な研究目標を掲げている．また，本研究の構成メンバーの約 1/3 が民間事業者からの参画であり，海岸工学におけるデジタルツインの産業応用を加速するという点においても，実用性の高い活動である．

2.3

分野横断的な特徴

沿岸の災害に関する諸問題は，高波，高潮，津波などのハザード予測・評価に加えて，海岸侵
食，水質汚濁など長期的なモニタリングに基づく分析と対応・適応策の検討が必要であり，さらに気候変動による海面上昇や海水温の変化等がリスク評価の不確実性を高めている．これら諸問題に対するリスク評価，対策，対応，適応の検討，意思決定という社会の課題に対して，共通の基盤となり得るのがデジタルツインの枠組みであり，分野横断的な協働によって沿岸災害デジタ
ルツインの基盤を構築することが本研究の特徴である．

2.4

研究計画

沿岸災害デジタルツイン（DT）の創成に向けて，以下の 7 つを研究上の問い（Research Questions）として，幅広い関連分野の研究レビューを踏まえて，検討を行う．

1. DT で扱う沿岸の諸問題の設定について
2. DT のユーザ・ステークホルダーの定義
3. 物理世界から仮想世界になにをコピーするか
4. センシング，モデリング，シミュレーションの現状と課題
5. 将来予測に向けた不確実性の検討
6. エビデンスとなる沿岸の災害レジリエンス指標の検討
7. DT のアウトプット（対応策，政策，適応策など，レジリエントな社会の方向性をどのように提示するか）
デジタルツインの構成要素となるのは，センシング・モニタリング・シミュレーションの融合による「データ（Data）」から「情報（Information）」への変換，データ・情報の「解釈（Interpretation）」とデータからの推論（Inference）（データ駆動科学），仮想世界におけるシミュレーションによって得られる「知見（Knowledge）」，知見の集積からなる最適解および政策的な「示唆（Insights）」の獲得と現実世界へのフィードバックである．これらの構成要素の体系化を，本研究の目標，すなわちデジタルツインの創成として位置づける．
デジタルツインの構成要素の体系化に向けて，具体的には以下の 6 つのテーマを設定して活動を行う．研究開始時点では図-1 の枠組み（沿岸災害デジタルツインにおけるサイバー・フィジカル
システムの構造案，今後空白を埋めていく）の構築に取り組むことを第一義的な活動目標とする．

5

WG1（センシング，モニタリング）：新たな海洋・沿岸環境のセンシング・モニタリング技術（リモートセンシング含む）のレビューと検討を行う．
WG2（モデリング）：海洋・沿岸の諸現象のリアルタイム解析等幅広い予測を行うための基盤となるモデリング技法に関する検討を行う．
WG3（データ駆動科学）：高次元のセンシング・モニタリングデータ背後に潜む潜在構造やプロセスの解明に向けたデータ駆動科学の海岸工学への適用に関する検討を行う．
WG4（社会対応）：デジタルツインにおける分析による社会へのインパクトを明らかにし，よりよい対応・適応策を探索的に明らかにする方法論の検討を行う．
WG5（デジタルツイン基盤）：沿岸災害デジタルツインの構築に向け，デジタルツインの概念設計やハードウェア・ソフトウェア面での要件を検討する．
WG6（アーカイブ）：研究活動において得られたレビュー結果や新たな知見・資料を格納し，デジタルツインアーカイブとしての機能要件を検討する．

研究体制

3

本研究には，2022 年 6 月に海岸工学委員会の下に設置された「沿岸災害デジタルツイン小委員会」の委員 60 名が参加する．総括班のマネジメントのもと 6 つのワーキンググループ（WG）で活動を構成する．総括班のメンバーと WG 主査・副主査を以下に列挙するとともに，全メンバーのリストを掲載する．

3.1

小委員会 WG 構成

WG0（総括班）
小委員長（2 名）：越村俊一（東北大学・教授），森信人（京都大学・教授）
副小委員長（2 名）：有働恵子（東北大学・教授），近貞直孝（防災科学技術研究所・主任研究員）
幹事長（2 名）
：奥村与志弘（関西大学・教授），二宮順一（金沢大学・准教授）
WG1（センシング・モニタリング）細川真也（港湾空港技術研究所・グループ長），志村智也（京都大学・准教授）
WG2（モデリング）
高川智博（港湾空港技術研究所・グループ長），木原直人（電力中央研究所・上席研究員）
WG3（データ駆動科学）
馬場俊孝（徳島大・教授），田村仁（港湾空港技術研究所・主任研究官）
WG4（社会対応）
有川太郎（中央大・教授），宇野喜之（株式会社エコー・上席技師）
WG5（デジタルツイン基盤）
鈴木進吾（防災科学技術研究所・主任研究員），甲斐田秀樹（電力中央研究所・主任研究員）
WG6（ポータルサイト）
近貞直孝（防災科学技術研究所・主任研究員），鴫原良典（防衛大学校・准教授）

3.2

小委員会参加メンバー

沿岸災害デジタルツイン研究小委員会への参加メンバーリストを表 1 に示す．

6

表 1: 小委員会参加メンバー
氏名

所属機関

職名

東京海洋大学助教

井上徹教

港湾空港技術研究所

グループ長

大倉翔太

国土技術政策総合研究所

主任研究官

酒井大樹

東洋建設株式会社

主任研究員

水野辰哉

五洋建設（株）

係員

二宮順一

金沢大学

准教授

熊谷健蔵

パシフィックコンサルタンツ株式会社

会社員

田村 仁

港湾空港技術研究所

主任研究官

新井田靖郎

電力中央研究所

主任研究員

宇野喜之

株式会社エコー

上席技師

越村俊一

東北大学

教授

比嘉紘士

横浜国立大学

准教授

森信人

京都大学

教授

ゴ

レンケイ

マスエリック

東北大学

准教授

山本裕規

復建調査設計株式会社

上席主任エンジニア

田中健路

広島工業大学教授

岡田輝久

電力中央研究所

主任研究員

有働恵子

東北大学大学院

教授

富田孝史

名古屋大学

教授

田井明

九州大学

准教授

菅原大助

東北大学

准教授

松崎義孝

港湾空港技術研究所

主任研究官

岡田清宏

パシフィックコンサルタンツ株式会社

課長補佐

成田裕也

パシフィックコンサルタンツ株式会社

技術主任

李 漢洙

広島大学

教授

木原直人

（一財）電力中央研究所

上席研究員

豊田将也

豊橋技術科学大学

助教

福井信気

鳥取大学

助教

阿部郁男

常葉大学

教授

稲垣直人

熊本大学

助教

農業・食品産業技術総合研究機構

領域長

岩前伸幸

鹿島建設

主任研究員

高畠知行

近畿大学

准教授

高梨和光

NPO 法人環境防災コンシェルジェ
東洋建設株式会社
国立研究開発法人 海上・港湾・航空技術研究所
KK 技術研究所
徳島大学
大阪産業大学
京都大学
五洋建設株式会社

理事長

桐

博英

伊藤輝
高川智博
川崎浩司
馬場俊孝
水谷夏樹
志村智也
高橋研也

7

研究員
グループ長
代表
教授
教授
准教授
担当課長

表 1: 小委員会参加メンバー

3.3

氏名

所属機関

職名

小俣哲平

大成建設株式会社

研究員

福谷 陽

関東学院大学准教授

細川真也

港湾空港技術研究所

グループ長

本間翔太

港湾空港技術研究所

研究官

姫野一樹

国土技術政策総合研究所

主任研究官

鶴留千晶

（一財）電力中央研究所

研究員

有川太郎

中央大学

教授

長谷川夏来

清水建設株式会社

技師

田邊 晋

国際航業株式会社

主任技師

吉河 秀郎

清水建設株式会社

グループ長

鶴田 修己

港湾空港技術研究所

グループ長

大野剛

大成建設株式会社課長

鈴木進吾

防災科学技術研究所

副部門長・主任研究員

甲斐田秀樹（一財）電力中央研究所

主任研究員

近貞直孝

防災科学技術研究所

主任研究員

高橋成実

防災科学技術研究所

総括主任研究員

奥村与志弘

関西大学

教授

高橋智幸

関西大学

教授

鴫原良典

防衛大学校

准教授

玉田 崇

デロイトトーマツコンサルティング合同会社

マネージャー

本報告書の主要な執筆者• 越村俊一，東北大学災害科学国際研究所（代表研究者，共同小委員長）• 森 信人，京都大学防災研究所（共同小委員長）• 有働恵子，東北大学大学院工学研究科（副小委員長）• 近貞直孝，防災科学技術研究所（副小委員長，WG6 主査）• 二宮順一，金沢大学理工研究域・地球社会基盤学系（幹事長）• 奥村与志弘，関西大学社会安全学部（幹事長）• 細川真也，港湾空港技術研究所（WG1 主査）• 志村智也，京都大学防災研究所（WG1 副主査）
• 高川智博，港湾空港技術研究所（WG2 主査）• 木原直人，電力中央研究所（WG2 副主査）
• 馬場俊孝，徳島大学大学院社会産業理工学研究部（WG3 主査）• 田村 仁，港湾空港技術研究所（WG3 副主査）
• 有川太郎，中央大学理工学部都市環境学科（WG4 主査）• 宇野喜之，株式会社エコー（WG4 副主査）

8

• 鈴木進吾，防災科学技術研究所（WG5 主査）• 甲斐田秀樹，電力中央研究所（WG5 副主査）
• 鴫原良典，防衛大学校システム工学部（WG6 副主査）

4

沿岸災害デジタルツイン

4.1

沿岸災害におけるデジタルツインとは

近年の環境・社会動態のセンシング手法の高度化，モニタリングデータの大規模化とリアルタ
イム流通，計算機性能・シミュレーション手法の高度化，機械学習を核とするデータ駆動科学の進展を背景に，様々な分野において「デジタルツイン」の有効性が実証されている．デジタルツ
インとは，多様なセンサから物理世界の状況を仮想世界（コンピュータ上）にコピーして（＝ツインを作成）分析やシミュレーションを実行し，その結果を物理世界にフィードバックする技術体系であり，ユーザーはデジタルツインからのフィードバックを通じて，政策設計，対応方針，および適応に対する知識・見識を獲得することができる．
デジタルツインは先進的な分野では既に実用化されている．たとえば，航空宇宙産業では，デ
ジタルツインは航空機や航空システムの設計最適化，予測保守，燃料効率化，航空安全性の目的
ですでに活用されている [1]．土木工学の分野では，デジタルツインの実際の適用はまだプロトタ
イプ段階にあり，計画，設計，建設工程およびユースケースに適した一般的な手順と技術標準化の開発が求められている [2]．都市計画の分野では，たとえば東京都は，都市のデジタルツインを
産官学一体で実現する「東京都デジタルツイン実現プロジェクト」を推進し，デジタルツインを活用することで，少子高齢化や人口減少，人流・物流の変化，気候変動対策，首都直下型地震に対する備えなど，多様な課題の解決と都民の QOL（クオリティ・オブ・ライフ：生活の質）向上を目指している [3]．シンガポールでは，国土全体が 3 次元バーチャルツインに変換され，都市情報をリアルタイムで視覚化している（たとえば [4, 5]）．重要なのは，このプラットフォーム構築が国策として進められ，都市計画の問題に対する新しい解決策のシミュレーションと仮想テストに対して様々な主体が使用できることである．我が国においても，PLATEAU（プラトー）という
国土交通省が主導する日本全国の 3D 都市モデルの設備・オープンデータ化プロジェクトにより，3D 都市モデルデータをオープンデータとして公開している [3]．商用利用も可能であり経済発展と社会的課題の解決に期待されている．
以上より，デジタルツインは現実世界のデータを活用して仮想世界において実行する様々なシ
ミュレーションにより，現実世界では不可能な様々な実験や試行を行うことが可能であり，関心事
象の結果と影響を予測することで，現実世界での対策の最適化を実現するものである．AI，IoT，
拡張現実（AR），バーチャルリアリティ（VR），およびミックスドリアリティ（MR）などの技術を活用することで，物理世界と仮想世界の間の隔たりが縮まることになる．本稿では，沿岸災
害におけるデジタルツインの活用について，2011 年東日本大震災の経験を踏まえた技術の進展と課題を含め，今後の展望について論述する．

4.2

沿岸災害デジタルツインの要素技術

図 4.1 に示すのは，筆者が提唱する災害デジタルツインの概念である [7]．サイバー・フィジカ
ルシステムの重要な要素を六角形の概念で表現している．
「センシング（Sensing）」と「モニタリング（Monitoring）」は，センサの展開およびリアルタイムデータの収集により，物理的な環境，
対象物，または現象を捉え，現実の環境を理解し解釈するための要素技術である．センシングにより得られたデータ・情報は，モデルパラメータ，初期・境界条件，データ同化，およびキャリブ

9図 4.1: 災害デジタルツインを構成する要素技術と物理世界・仮想世界のフィードバックループ [7]レーションとして「モデリング（Modeling）」の入力となる．モデリングは，対象とする現象（ハザード）の予測を提供し，エンドユーザに対してハザードによる影響についての予測結果を提供する．モデリングと機械学習を融合したデータ駆動型のアプローチは，可能な政策（対応および適
応策など）に関する「推論（Inference）」を提供する．特に仮想世界の社会動態のシミュレーショ
ンは，複雑な社会，経済，および環境の相互作用を捉えることで，取りうる「対応策や政策の策定（Policy）」とその評価に重要な役割を持っている．その意味で，センシングと継続的なモニタリン
グは，仮想世界のあらゆるシミュレーションと結合されている必要がある．仮想世界で検討される政策から最も有用なものが物理世界で採用される．したがって「実践（Practice）」は，仮想世界からのフィードバックループを経て可能な政策と行動を実施する取り組み（Policy Implementation）と定義する． 先述の通り，災害デジタルツインの要素技術は，「センシング（Sensing）」「モニタリング（Monitoring）」「モデリング（Modeling）」「推論（Inference）」「対応策や政策の策定（Policy）」「実践（Practice）」と位置づけ，本稿では特にセンシング・モニタリングとモデリングについて詳述する．

5

津波災害におけるデジタルツイン

ここでは，津波災害におけるデジタルツインの活用について，2011 年東日本大震災の経験を踏まえた技術の進展と課題，今後の展望について論述する．

10

5.1

センシング・モニタリングによる広域被害把握と社会動態把握

災害デジタルツインにおいて，物理世界で発生するハザードとそれによる被害のデータ・情報のデジタルコピー（ツイン）をどのように得るかが主要な課題である．現場での情報を取得することは困難であるから，リモートセンシングによる広域被害把握技術に依拠することとなる．
巨大災害後の対応や被災地での救援活動において最も重要なことの一つは被害の全容把握である．地震や津波といった巨大災害の発生直後は，激甚な被害を受けた地域からの情報が断片的となり，被害の全容把握が極めて困難になるとともに，被災地での救援活動や復旧活動も難航する．
たとえば，2011 年東日本大震災の被災地は広大で，発災直後に激甚な被災地がどこにあるかを把握することが不可能であった．現地での被害把握に関する対応は，調査期間や人的資源の制約により限界があるため，被災地外からの被害把握が必要である．ここでは，近年技術的発展が著しいリモートセンシングを活用することにより，この問題のブレークスルーを図るための技術的アプローチについて概説する [19]．
表 2 に広域被害把握に用いられるセンサ・プラットフォーム，および解析手法についてまとめる．
災害リモートセンシングに利用されるプラットフォームは，現在では人工衛星から航空機，無人機など，幅広い選択肢がある．センサについては，主に可視光・近赤外を捉える光学センサ，合成
開口レーダ，LiDAR（Light Detection and Ranging）が用いられる．把握したい項目や用途，把握したい時期，空間スケールに応じてセンサ，プラットフォームを使い分ける必要がある．なお，
解析手法については，参考文献の文献番号を付してあるので，詳細については原著論文を参照されたい．
表 2: 津波の広域被害把握のためのセンサ・プラットフォーム
抽出内容

センサ・プラットフォーム

解析手法

陸上遡上特性

空撮ビデオ 目視判読

エッジ抽出 [19]浸水域

航空写真，無人機，衛星センサ（光学），合成開口レーダ

目視判読，画像フィルタ [9]，変化抽出 [10]

建物被害

航空写真，無人機，合成開口レー
ダ

目視判読 [11]，変化抽出 [11, 12,13]，機械学習 [14]，深層学習 [15]瓦礫量

航空写真，衛星センサ（光学），合成開口レーダ，LiDAR

機械学習 [16]，3 次元計測 [17]

被災者捜索

無人機

画像認識，機械学習 [18]5.1.1

津波浸水域の把握

広域被害把握という観点では，津波浸水域および陸上の津波の振る舞い（遡上特性）をどのよ
うにして把握するかが最初の課題である．2011 年東北地方太平洋沖地震発生直後には，複数の機関による緊急観測が実施された．たとえば JAXA は 2011 年当時，陸域観測技術衛星「だいち」を運用しており，標高などの地表の地形状況を把握するパンクロマチック立体視センサ (PRISM)，
土地被覆や土地利用状況の把握のための可視近赤外放射計 2 型 (AVNIR-2)，および昼夜を問わず陸域観測が可能な L バンド合成開口レーダ (PALSAR) の 3 つの地球観測センサを搭載していた．
AVNIR-2 センサは，RGB の可視光の 3 バンドに加え，近赤外のセンサもあり，地上分解能は直下視で 10m である．

11

図 5.1: ALOS AVNIR-2 の画像から推定した津波浸水域．実線は国土地理院が航空写真から抽出した浸水ライン，緑点は現地調査結果 [19]．

図 5.1 に，2011 年 3 月 14 日に撮影された ALOS AVNIR-2 の画像を用いて作成した浸水域図を示す [9]．津波の浸水域の抽出に，水の分光特性に着目した指標を用いて，現地調査結果を用いてキャリブレーションした．報道のヘリコプタ映像やドローンによる空撮により，現地の津波の来襲状況の映像がリアルタイムで得られる機会も増えつつある．リアルタイムで得られる空撮映像
から分かることは，特に，陸上における津波の流速情報は，建物に作用する流体力の定量的評価
や津波数値計算の再現性の検証に有用である [10]．
一方，昼夜を問わず観測が可能な合成開口レーダ（SAR）による浸水域抽出技術にも期待が高い．マイクロ波の散乱強度を計測する場合，浸水域はマイクロ波の鏡面反射により，後方散乱強度は低下する．その特性を利用して，被災前後の水域変化の抽出をうまく捉えることで浸水域の抽出が可能になる．図 5.2 に示すのは，ドイツの X バンド合成開口レーダ TerraSAR-X の被災前後の画像を用いて，浸水域の自動抽出を行った結果である [11]．

5.1.2

建物被害の把握

建物被害把握手法には多くの研究の蓄積がある．対象となる領域のスケール，得られるデータやセンサの特性に応じて使い分けることが可能になっている．たとえば，発災直後に取得が可能になりつつある航空機・無人機による写真は，目視での解釈・判読が容易である．筆者らは，東日本大震災時に国土地理院が撮影した宮城県の被災地の航空写真を用いて，県内 16 万棟の建物被害を目視判読により抽出した [12]．人の目で解釈・判読するので時間がかかるのが難点であるが，近年急速に発展している機械学習・深層学習の応用で，容易に自動化が進みつつあるので，現在は一部解消されており，倒壊・流失といった大規模な被害であれば自動的な抽出が可能になっている [14, 15]．

12

図 5.2: TerraSAR-X 画像を用いた仙台市の津波浸水域の自動抽出結果．(A) 被災前の TerraSAR-X
画像，(B) 被災後の TerraSAR-X 画像，(C) 抽出した浸水域 [11]．

昼夜・天候を問わず観測が可能な合成開口レーダを利用して，建物被害の量的な把握を可能とする手法も整備されてきた．最も知見の蓄積が進んでいるのが変化抽出法である [13]．被災前
後に撮像された画像データセットの変化（画素値の差分や相関係数）と建物被害程度を関連づけ，変化量に対する閾値の決定や分類器を構築するのが一般的である．図 5.3 に示すのは，2 時期のTerraSAR-X 画像から建物域をまず抽出し，Decision Tree 法に基づく分類器（Classiﬁer）を構築
して津波被災地の建物被害抽出に適用した例である．流出建物抽出に関して 80%の正解率で把握が可能であることが実証されている [14]．ただし，この変化抽出法が優れた結果を示せるのは，被災前後のデータが同じ撮像条件で得られた場合に限られる．被災後の画像しか得られていない場合に適用できないのが難点である．
この欠点を克服し得るのが，機械学習や深層学習である．事前に建物被害の学習データを整備するか，被災直後の限られた被害データを用いて学習し，被災後のデータからのみから建物被害を抽出する手法開発が進められており，一定の成果が得られている．たとえば，図 5.4 に示すのは，SqueezeNet という DNN(Deep Neural Network) を用いて建物域を抽出した後に wide residual
networks (Wide ResNet) という畳み込みニューラルネットワークのアーキテクチャを用いて被害を分類した結果である [15]．変化抽出法と遜色ない結果（総合精度約 75%）を得ており，適切な学習データを整備することで正確・詳細かつ迅速な被害把握が可能となる．

5.1.3

瓦礫の把握

リモートセンシングの特徴と利点には，広域性（広い領域を観測できること）と周期性（一定の時間間隔で同じ場所を観測できること），継続性（長期間観測を継続できること）が挙げられる．すなわち，災害発生直後の広域被害把握だけでなく，その後の被災地の広域モニタリングも可能である [16]．たとえば，東日本大震災の発生直後には，東北 3 県で 2300 万 t 以上の瓦礫が発生したと報告された．瓦礫の迅速な処理が災害復旧の迅速化において重要かつ喫緊の課題であり，そのためには正確な瓦礫量の推計が必要である．
筆者らは，合成開口レーダ，航空写真と LiDAR データから，瓦礫の堆積・分布 を 3 次元的かつ定量的に把握する手法を開発した．まず，航空写真のオブジェクトベース解析と機械学習により，裸地・植生域・瓦礫域の分類を行う．2 次元的に抽出された瓦礫域に対して LiDAR データか13

図 5.3: 仙台市と亘理町における津波による建物被害の抽出結果．(A), (C) 現地調査結果，(B),(C)TerraSAR-X 画像からの被害抽出結果 [14]．

14図 5.4: 仙台市と亘理町における津波による建物被害の抽出結果．(A), (C) 現地調査結果，(B),(C)TerraSAR-X 画像からの被害抽出結果 [15]．

15図 5.5: 宮城県女川町全域の瓦礫分布の 3 次元把握結果 [16]．上：女川町市街地地域の鳥瞰写真，
下：瓦礫の分布（推定）．

らの数値標高モデルを統合することで，瓦礫体積の 3 次元的な判読を可能にした．図 5.5 に示すのは，宮城県女川町における瓦礫の 3 次元抽出を行った結果である [16]．同領域内の瓦礫の総体積は23.8 万 m3 と推定され，瓦礫の嵩比重 1.2t/m3（国立環境研究所発表）を考慮すると，総重量 28.6
万 t の推定値を得た．瓦礫を現場で直接計測し，その空間的な分布の把握を定期的・継続的に行うことは困難であり，被災直後の航空写真撮影と LiDAR 測量を実施すれば，瓦礫量を迅速かつ定量的に把握可能であることが示された．

5.1.4

UAV（ドローン）による被災者探索

2011 年東日本大震災後に，被害把握を UAV（ドローン）により実施する技術が確立されてきた．飛行時間が短く風雨に弱いという欠点もあるが，人が立ち入れない領域を調べることができるのは大きな利点である．
被害把握に加えて大きく期待できるのは，被災者の探索である．大規模な津波災害の被災地では，被災者が避難先の高台や建物などに取り残され孤立する事態が数多く発生しており，彼らの早期発見は人命救助の観点から極めて重要である．有人機が捜索・救助どちらも行うことは非効率であり，サイレントタイム確保の観点からも，有人航空機の活用には課題がある．無人機による捜16

図 5.6: ドローンの空撮画像から検出した被災者 [18]

索・探索と有人機を用いた救助が連携できれば，孤立した被災者の救助の技術が大きく進むはずである．空撮画像からの人の検出には，オブジェクト分類，影検出，HOG (Histograms of Oriented
Gradients) 特徴量を用いた機械学習を併用することで人の識別器を構築することは可能である（図5.6）[18]．
以上，広域被害把握のためのリモートセンシングの活用について，浸水域・遡上特性の把握，建物被害の抽出，瓦礫の把握，被災者の探索という課題に着目して，研究の現状と展望について概説した．多様なプラットフォームの利用，センサ性能と分解能の向上，情報通信技術の発展，機械
学習・深層学習による画像認識の AI 化により，今後の飛躍的な発展が期待できる．近年のリモー
トセンシング技術の発展については，文献 [19] に詳述してあるので参照されたい．
課題は，観測の迅速性の確保であろう．たとえば人工衛星によるリモートセンシングにはコン
ステレーションの問題がある．災害直後に迅速に被災地を撮像できる衛星を自国のものだけでまかなうことは不可能であるから，国際的な協調が必要であり，センシング，解析技術の標準化も必要になる．また，無人機についてもタフな状況化での機動性が求められる．ハードウェアの開発，センサの開発，解析技術・解釈法の確立を連携して行うと同時に，最も重要なユーザニーズに応えながら，様々な災害現場での実証が必要である．

5.2

広域被害把握のためのモデリング

5.2.1

ハザードと被害のリアルタイム予測

近年の稠密な地球観測ネットワークの整備と計算技術の進展に伴い，災害発生直後にハザード，
被害をリアルタイムで予測することが可能になりつつある．
代表的なハザードとしては，地震，津波，洪水が挙げられるが，地震については 1995 年の兵庫
県南部地震以降，地震観測網の整備が格段に進み，地震発生直後に震源と地震動分布を素早く把握し，時々刻々集まる観測データを即時（リアルタイム）に分析し，的確な地震情報を発信するとともに，地震の発生や強い揺れのメカニズムを解明することによって，地震災害の軽減に貢献

17

図 5.7: リアルタイムシミュレーションによる津波被害の予測結果（高知県高知市）（左：浸水範囲（図中の赤いピンは避難ビル）と浸水深，右：建物被害棟数）[21]

しようとする学際的研究が進められてきた．その結果，地震動を規定する物理量 (最大加速度，最大速度，計測震度等) との関連で被害を即座に推計する技術が確立された．たとえば，地震動による建物被害は，既往の地震による被害情報から地震動と家屋被害との関連性（経験則）に基づく被害関数を用いて，量的な推計を行っている [20]．
一方，津波による被害は，陸上への浸水状況を観測により知ることが不可能なため，リアルタ
イムシミュレーションによる予測が開発されてきた．筆者らによるリアルタイム津波浸水被害予測システムは，災害時のスーパーコンピュータの活用により，我が国太平洋岸から日本海沿岸にかけて，30 分以内に被害を予測する技術が実用化されている．図 5.7 は，南海トラフ地震津波を想定して実施したリアルタイム予測結果の表示例である．現在は，津波の浸水範囲・浸水深，場所毎の建物被害棟数，浸水域内人口などの予測結果が国や自治体に配信されるようになっており，
大規模災害発生直後の救援活動への活用が可能になっている [21, 22]．

5.2.2

社会動態把握近年，携帯電話等のモバイルデバイスのセンシングから，人口動態をリアルタイムで推定する技術が普及している．たとえば，NTT ドコモが展開するモバイル空間統計は，NTT ドコモのネッ
トワークから抽出される携帯電話の利用者の秘匿化されたデータに基づき推計した人口統計であり，日本全国 500m 毎，10 分単位，1 時間単位での人口推計を得ることができる．ユーザが利用する際のデータ遅れは約 1 時間程度であり，1 時間前の全国任意の地域での推計人口を利用することが可能になっている．前述のハザード予測情報と組み合わせることにより，想定されるハザード
影響域の曝露人口を推定することが可能となる．
図 5.8 は，図 5.7 に示す高知市の津波浸水予測域内の推計人口分布である．災害リスクに対し，どこにどの程度の人が滞留していることが即座に分かれば，たとえばドローンによる注意喚起を
ピンポイントで行うことも可能であろう．さらに，このような人口動態を常時監視・分析しておくことで，平常時と異なる動態のリアルタイム検知が可能になる．近い将来，災害発生時や大規模な事故発生の覚知を，社会動態の面から行うことが可能になる [23]．

18図 5.8: 高知県高知市内の津波浸水予測域に対応する推計人口 [23]．

5.2.3

沿岸災害デジタルツインの活用

これまで，物理世界におけるハザードの予測，被害の把握，社会動態の把握に基づくデータ・情報について述べてきた．これらを仮想世界に展開することで，災害対応方針や適応策に関する様々なシミュレーション・試行が可能になる．
たとえば，リアルタイムシミュレーションとリモートセンシングによる広域被害把握に基づき，激甚な被害が想定される地域を抽出し，詳細な調査をドローンにより行うための飛行計画の立案が考えられる．図 5.9 に示すのは，筆者らが提案した，広域被害把握の結果から損傷の可能性が高い建物群を抽出し，ドローンによる詳細被害調査の飛行計画を立案する枠組みである．ドローンによる建物被害詳細調査のターゲットとして，高品質の空撮画像から 3 次元モデルを生成することを考える．移動するドローンが取得する大量の空撮画像から 3 次元モデルを生成する手法は
SfM（Structure from Motion）を用いるのが一般的で，重複して撮影された写真から多数の特徴点を抽出し，カメラの内部評定要素や外部評定要素，特徴点の 3 次元座標を一度に推定する手法である．SfM によって求められた 3 次元幾何情報を基に複数の写真間でのマッチングを行うこと
により，高密度の 3 次元点群やメッシュモデルを作成する．ドローンを用いた SfM 測量は国内でも推進されており，国土地理院により「UAV を用いた公共測量マニュアル (案)」が提示されている [24]．安価なソフトウェアも整備されており，ドローン操作と SfM 測量が一体化されたソフト
ウェアも一般的になっている．一方，短期間でできるだけ多くの建物の高品質な３次元モデルを生成することは容易ではない．図 5.10 は，詳細調査を行う建物（ターゲット）から均質かつ高品
質な３次元点群データを生成するための最適飛行計画を，巡回セールスマン問題に帰着させて検討した結果である．詳細については原著論文 [25] を参照されたい．
次に，災害被災地の救援活動として期待されるのは孤立した被災地に向けた物資の輸送であろ19

図 5.9: 広域被害把握からドローンによる建物被害の詳細調査計画を仮想区間で立案する枠組 [25]．

図 5.10: 仮想空間で行った被害建物群の３次元測量のためのドローン飛行計画の最適化（赤が調
査対象となる建物）[25]．

20う．地震や津波などの大規模災害において，迅速かつ安定した緊急支援物資の供給が求められる．
災害時の物資の輸送手段としては，車両やヘリコプター等が用いられてきたが，津波浸水域内でヘリポートの無い避難所への物資供給が困難であるため，その代替手段として，ドローンによる物資輸送が注目されている．ドローンには飛行可能時間と積載重量に制限があるため，ドローンを最大限活用できるような輸送計画を立案することが求められる．また，輸送先となる避難所間での物資ニーズに格差があるほか，優先度の高い物資を迅速に輸送する必要がある．筆者らは，避難所への物資輸送における避難所間の格差を最小化することと，優先度の高い物資（医療物資など）を効率化するための強化学習手法（Q 学習）を用いて，複数 UAV による災害時の避難所への緊急支援物資の最適輸送モデルを提案した [26]．
物理世界で得られる災害環境を仮想空間に展開し，デジタルツインにおいて災害対応方針や適応策に関する様々なシミュレーション・試行を行う例としてドローンの活用を紹介した．上記以外にも，災害医療チームの活動の最適化など，仮想空間内のエージェントとしてモデル化することで，機械・人間に関わらず災害対応を行う主体の活動最適化の数理的な枠組みも構築されつつある [27]．

6

津波避難問題におけるデジタルツイン

6.1

津波による人的被害の想定と津波避難問題

政府は南海トラフ巨大地震による死者・行方不明者数（以下，犠牲者数）を最大で 32 万人と試算している [29]．津波による犠牲者数は 23 万人で全体の 7 割を占める．これは建物倒壊による犠
牲者数（7.6 万人）の 3 倍以上である．1981 年以前に建てられた耐震性の低い建物は建設されてから 40 年以上が経過し建て替えが進むため [81]，建物倒壊による犠牲者数は，今後，確実に減少していく．
他方で，津波による犠牲者数はそのようにはならない．なぜなら，実災害時に発生する津波や人間行動は，計画や訓練と同じという訳にはいかず，不確実性が高いためである．例えば，訪日外国人旅行者は，コロナ禍以降，その数が過去最多を記録する中で，今後，どこまで増加するのか，また，住民の避難行動にどのような影響を与えるのか，不確実性を高める要因の一つである．
津波避難問題の困難さは，さまざまな社会情勢の変化や外力条件の多様性を考慮しつつ，人的被害最小化を実現する最適な津波避難対策を模索しなければならないことにある．それ故に，デ
ジタルツインは現実世界のデータを活用して仮想世界において実行する様々なシミュレーション
により，現実世界では不可能な様々な実験や試行を行うことが可能であり，極めて有用なツールであると言える．

6.2

実災害，避難訓練，意向調査の避難行動データ

津波避難問題のデジタルツインに使用可能な現実世界の避難行動データには大きく 3 種類ある．
(1) 実災害時の避難行動データ，(2) 避難訓練時の行動データ，（3) 避難行動に関する意向調査のデータである．津波は発生頻度が低く，実際に起きた津波災害時の避難行動データは少ない．したがって避難訓練時のデータや意向調査などによって得られるデータも有効に活用すべきである．図 6.1
は避難訓練，意向調査，実災害のそれぞれに関して，避難行動データのデータ化の機会とデータの蓄積状況について整理したものである．実災害の避難行動データに関しては，データ化の機会は滅多に訪れないが，社会調査などによって比較的豊富なデータの蓄積がある．たとえば，東日
本大震災時の住民の行動データをまとめた，復興支援調査アーカイブなどが知られている [31]．また，災害体験を伝える手記などの文書から避難行動データを抽出し，研究に使用されることもある [32]．

21

図 6.1: 津波避難行動に関するデータ化の機会とデータの蓄積状況：訓練，意向調査，実災害の違い

図 6.2: 行動開始率の時刻歴（東日本大震災の事例）

意向調査に基づく避難行動データに関しては，津波が発生した場合にどのような行動をするか，住民等の意向を尋ねたもので，津波避難対策の実態把握を目的に，行政機関によって度々データが採られている（たとえば [33, 34]）．しかしながら，調査によって得られた生データが 2 次利用されることは稀である．
避難訓練時の行動データに関しては，東日本大震災以降，最大規模の津波シナリオを想定した
津波避難訓練が各地で定期的に実施されるようになり，収集された訓練時の行動データが分析されることも珍しくなくなった．訓練後に訓練参加者に対して実施される質問紙調査 [35] や，訓練
中に GPS 機器や定点カメラ，無人航空機（UAV）を活用して訓練参加者の時空間データを取得する調査が実施されている（たとえば [36, 37]）．調査方法が高度化し，得られるデータは増加しつつあるが，それらのデータが 2 次利用されることも稀である．

6.3

実災害，避難訓練，意向調査の避難行動特性の関係

実災害，避難訓練，意向調査の 3 種類の避難行動データをデジタルツインに使用するためには，
これらのデータの関係性について理解しなければならない．図 6.2 は東日本大震災における行動開始率の時刻歴である．最終避難場所に到達するまでの経由地の数による行動開始の違いを整理し22

図 6.3: 経由地ゼロ住民の行動開始率の時刻歴（東日本大震災の事例）たものである．G と S の添字はいずれも経由地の数を表している．ただし，S の添字は避難以外を目的とした経由地のみの数を表している．例えば，どこも経由せずに避難した場所に危険が迫り，さらに高所を目指した場合には G1，S0 となる．また，G2，S2 は経由地 2 以上を意味する．この結果から，経由地が 2ヶ所以上の住民の行動開始率は速やかに上昇していたことが分かる．市町による差は見られない．家族を迎えにいくなどして経由地が多かった住民は速やかに行動を始めていたことを示唆している．他方で，経由地ゼロの住民は，津波来襲が切迫してから行動を始めるのケースが多かった可能性がある．なぜなら，経由地ゼロの住民の行動開始率の時間経過は，避難猶予時間で正規化することで市町の差が見られなくなったからである（図 6.3）．
避難訓練では，通常，訓練開始とともに速やかに避難を始めるため，行動開始率の時間経過は
実災害における G2，S2 に近くなると考えられる．避難行動に関する意向調査に関しても，揺れた後，どれくらいの時間で行動を開始できるかを尋ねると，行動開始率の時間経過は G2，S2 に近くなると考えられる．したがって，実災害においては，避難訓練や意向調査では説明がつかな
い住民が一定数存在し，彼らは G0，S0 に近い動きをすると予想される．
図 6.4 は G0，S0 の住民の割合を避難猶予時間との関連で整理したものである．赤線は経由地ゼロの住民（G0）の割合を表しており，避難猶予時間が長くなるほどその割合が大きくなる．青線
は避難目的以外の経由地ゼロの住民（S0）の割合を表しており，これも避難猶予時間が長くなるほどその割合が大きくなる．青線と赤線の間は多段階避難をした住民の割合を意味している．これは避難猶予時間が長くなるほど小さくなる．比較的速やかに行動を開始した経由地有りの住民の割合は避難猶予時間に依らず 4 割未満であった．

6.4

津波避難問題のためのモデリング

現在，様々な避難行動シミュレータが提案され，実用化されている．表 3 はその一例であり，それぞれ開発元はベクトル総研 [39, 40]，構造計画研究所 [41]，東京大学堀研究室 [48, 54]，京都大学清野研究室 [52, 53] のモデルの特徴や相違点を示す．各モデルの詳細については参考文献を参照
されたい．

6.5

津波避難へのデジタルツイン活用に向けた展望

デジタルツインは津波避難問題の困難さを克服する有用なツールであるが，まだまだ多く課題が残されている．1 つ目の課題として，データの質と量の問題がある．災害後の社会調査等により，実災害時の個人の位置情報に関する時空間データが得られている場合がある．しかし，人間の記23

表 3: 避難行動シミュレータの比較 [54]24

図 6.4: 避難猶予時間と G0，S0 の住民の割合（東日本大震災の事例）

憶を頼りにしたデータに分精度は期待できず，また，協力者の数を確保することも容易ではない．
それを補うために避難訓練や意向調査のデータ活用が期待されるが，実災害時の行動データとの関係性に関する検討が十分に行われていないことに加え，どのようなデータを記録・収集するべ
きかという蓄積するべきデータの種類に関する議論もほとんど行われていない．
2 つ目の課題として，避難行動シミュレータの多くが避難行動のシミュレーションに特化しており，避難開始のタイミングに関しては設定条件として所与のものとして扱われるケースが多いという問題がある．渋滞の問題や避難所要時間など，避難を始めた住民が津波来襲までに避難ができるかどうかを議論する分には問題にならないが，津波による犠牲者を減らすためには，避難開始のタイミングに関する議論が最も重要であると言っても過言ではない．
今後，センサー技術などの進歩によって，より高精度で広範，高頻度のデータ取得が可能になると予想される．また，AI や機械学習技術の進展により，短時間でのシミュレーションや特徴分
析，最適な避難対策の提案が可能になると考えられる．

7

高潮・高波・気候変動におけるデジタルツイン

これまで我が国では台風や爆弾低気圧に伴った高潮・高波災害を経験している．代表的な高潮イベントとして古くは 1934 年室戸台風や 1951 年伊勢湾台風による高潮が，近年でも 2014 年 12月爆弾低気圧による根室での高潮や 2018 年台風 21 号による大阪湾での，2019 年台風 19 号による東京湾での高潮が挙げられる．一方で，高潮・高波の発生要因となる台風や爆弾低気圧は地球温暖化に伴った気候変動によって強度や経路が変化することが指摘されており，災害リスク変化への対応が喫緊の課題となっている．ここでは，高潮・高波・気候変動におけるデジタルツインの活用事例，現状と課題，将来展望についてまとめる．

25

7.1
7.1.1

高潮・高波・気候変動におけるデジタルツインの活用
高潮・高波の観測と観測値の集約

高潮や高波の観測は海面水位の観測として行われている．観測手法としてブイやフロートを用いた直接的な方法や，音波や電波，レーダー，LiDAR，CCTV を用いた現地での間接的な方法（例えば，松長ら，2023）[55]，その他にリモートセンシングに含まれる UAV や AUV を用いた方法（例えば，三戸部ら，2019）[56] や光学・SAR 衛星画像を用いた方法（例えば，北島ら，2020）[57]などがある．これらの観測方法の違いはデータ提供までの時間や取得範囲に大きな特徴がある．
現地における直接的，間接的な方法は観測機器の地点もしくはその周辺のみの観測値を収集し，早いものだとほぼリアルタイムでその状況を確認できる．しかし，暴風雨下でのデータの取得は厳しく高価になりがちである．また．CCTV など画像処理による方法も精度や設置方法など技術開発が必要となっている．一方，UAV や衛星を用いたリモートセンシングでは一度に広範囲のデー
タを取得することが可能であるが，データの転送や解析に時間を要するため準リアルタイムにその状況を確認することができる．デジタルツインの活用法として避難や災害時の情報共有といったリアルタイム性を重視した用途や，防災・減災施設設計や避難計画，防災教育などを目的とした用途など，その利用目的に応じた観測手法の選択が重要となる．
水位に比べて，越波については現地での計測が難しい，2018 年台風 Jebi や 2019 年台風 Faxaiなどの台風による内湾での越波被害が目立つが，越波量ルタイム観測にはまだ多くの技術開発のスペースが残されている．

7.1.2

高潮・高波・気候変動の予測

観測によって取得されたデータや気象予報で作成されたデータを用いたシミュレーションを行う
ことで，高潮や高波の発生予測が行われている．研究レベルでは，瀬戸内海を対象に気象庁 MSM
や河川流量データ，MRI.COM-JPN を境界条件として海洋モデルを駆動して，高潮や海洋環境を予測システムが広島大学で開発されている [58]（図 7.1）．
また，実用化に向けた取り組みとしては， SIP のもとで国土技術研究センター，東北大学，沿岸技術研究センター，日本気象協会の共同で「高潮・高波・浸水リアルタイム予測システム」の開発が行われている [59]．このシステムでは気象庁が作成するアンサンブル気象予報で得られた複数の台風経路・風・気圧分布を，潮位・波浪観測データを同化した波浪モデル・高潮モデルに与えて波浪・高潮の予測を行う（図 7.2）．さらに沿岸の波浪条件から推定された越波流量や打ち上げ高と河川流量を氾濫モデルに与えることで浸水範囲や浸水深までの予測を一気通貫して行うシステムとなっている．
すでに実用化されている事例としては，気象庁が様々な取り組みを行っている．例えば，気象の数値予報データをもとに波浪モデルを駆動させることで 48 時間先までの波浪情報を提供している．提供される波浪情報は時々刻々の波高分布だけでなくうねり成分や多方向性の強い海域，流れの影響で波が険しくなる海域といった利用者に向けて要約された情報が含まれる．他に，MSMを基本として 6 通りの台風気象場を作成し，高潮モデルを駆動させることで高潮のアンサンブル
予測データの提供を行っている．
高潮・高波の要因である台風等は気候変動によって経路や強さを変えることが指摘されている．
気候変動の予測は一般に世界各国の大気海洋結合モデルが参画してデータ提供を行っている CMIPのデータが用いられるが，台風等においては計算解像度の不足から過小評価が見られる．日本では将来予測データセットの一つである d4PDF（Mizuta et al., 2017）が作成されて以来，台風の気候変動影響評価研究が大きく進展した [60]．Webb ら（2019）が d4PDF から台風トラックデー
タを抽出したのをはじめに [61]，九州のような台風による影響が大きい地域を対象に局地的な評

26

図 7.1: 瀬戸内海を対象にした海洋デジタルツイン（Jeong et al., 2023）[58]

図 7.2: 高潮・高波・浸水予測システムの概要（(一財）国土技術研究センター，2024）[59]27価（井手ら，2019）[62] や全球確率台風モデルの高度化（梅田ら，2019）[63] が行われた．また，
d4PDF を直接的に用いて高潮・高波の将来変化を検討も行われている（例えば，五十嵐ら 2022，
野村ら 2022）[64, 65]．このように気候変動研究分野では，デジタルツインとして仮想地球環境の創出，その統計的評価が盛んに行われている．

7.1.3

高潮・高波・気候変動におけるデジタルツインの現状，課題と将来展望

デジタルツインには高潮・高波や気候変動予測において大きな可能性を持っているが，まだ発展途上の技術である．一つ目の課題として，観測データの取得精度，密度と精度の問題がある．デ
ジタルツインは広範で高頻度なデータを数値モデルにデータ同化等で取り込むことでより，予測精度とその信頼性を高めることができる．現状では人工衛星を含めた様々な手段でデータが取得されているが，頻度，精度には限界がある．特に高潮・高波といった海洋に関する極端データの取得は一般に困難である．現地の直接的な観測については現地へのアクセスの問題や海洋の広さに対する観測密度の問題がある．また，衛星等で広範なデータを取得できるとはいえ，回帰頻度や雲の影響を受けて観測ができないといった問題がある．
次に，コンピュータの処理能力の課題がある．高潮や高波，気候変動では膨大な計算コストが必要な大気シミュレーションを前提としている．高潮・高波は大気計算結果を受けてシミュレー
ションが行われるため，少ない予測シナリオのもとで災害リスクの評価が行われている．
デジタルツインは様々な分野での活用が期待されている．今後のセンサー技術や衛星・通信技術の進歩によって，より高精度で広範，高頻度のデータ取得が可能になると予想される．現在ではスタンドアロンの環境で使用されている観測機器が，インターネットを介してデータ取得されるようになるだけでより理想的なデジタルツイン環境の構築につながる．また，AI や機械学習技
術の取り込みにより，短時間での予測や大量のデータからの特徴抽出，複雑な現象のモデル化が可能になると考えられる．

8

砂浜問題におけるデジタルツイン

8.1

砂浜問題の現状

我が国の砂浜は，戦後の急速な国土開発の影響で侵食が進行したといわれている．国土開発の過程で治山・治水対策として整備された砂防施設やダムなどは，戦後しばらく毎年のように災害により多数の死者が出ていたことを考えれば防災面で大きな功績があったと判断される一方で，土砂の流下を遮断することとなった．また，沿岸部においても経済発展のために整備された港湾な
どの海岸構造物による沿岸漂砂の遮断等により局所的な侵食が進行した．過去の長期的な砂浜面積の変化についてはいくつかの解析結果があるが，有働らによれば [66]，過去 100 年程度の間に280km2 まで半減しており，土砂生産量強度，ダム堆砂量，砂利採取量を考慮した流砂系の土砂収支の解析結果によれば，河床変化や相対的海面水位変化など考慮できていない要素もあるものの，過去の砂浜侵食への砂利採取のインパクトが他の要素に比して大きかったことが示唆されている（図 8.1）．
砂浜変化を考える上での重要な外力条件として，河川流量，波浪，高潮，ならびに津波などがあげられる．IPCC 第 6 次報告書 [67] によれば，気候変動による強い台風の増加や海面上昇が予測されており，前者は河川流量 [68]，高潮 [69]，ならびに波浪 [70] などの災害外力を増大させ，後者は沿岸域におけるあらゆる水害の被害拡大要因となりうる．また，海面上昇により，沿岸域では水没領域が生じ，砂浜や干潟など比較的地形勾配が緩やかな領域においてはその消失が懸念される [71, 72, 73, 74, 75]．上記の外力について海岸地形変化への影響のみに着目すれば，河川流量の28

図 8.1: 1900 年，1950 年，ならびに 1990 年頃の沿岸区分別平均砂浜幅の全国分布

増大は河川から海岸への土砂供給量の増加に，波高増大は海岸侵食に寄与する可能性がある．高潮の海岸地形への影響については比較的知見の蓄積が少ないが [76, 77, 78]，筆者らが行った台風
Pabuk（2019 年 1 月）のタイ南部 Nakhon Si Thammarat 沿岸部における災害緊急調査によれば，
浸水深 2m 程度の高潮前後で，後浜に大量の土砂堆積が確認されている．Udo・Takeda[79] によれば，21 世紀末には全国の砂浜の約 40-90%が消失すると予測されており（図 8.2），将来にわたる
砂浜の維持管理に関する問題を考える上で，気候変動の影響を考慮することは不可欠である．
砂浜管理をめぐる周辺状況にも触れておきたい．2045 年の人口の推計結果は 1.06 億人で，2015
年の 1.27 億人から 30 年間で 16.3 ％減少するとされている [79]．全国の沿岸自治体では，特に北海道・東北・四国地方，近畿地方太平洋岸などで人口減少が目立つ．さらには，海岸堤防等のう
ち，築後 50 年以上経過する施設が 2040 年には 77%に達する見込みとされている [80]．現状でも海岸堤防等の整備率（計画堤防高に対する充足率）が 55%という状況下において [81]，将来の砂浜予測や人口推計の結果を考慮すれば，現在の「防護」を中心とした海岸管理からの転換は喫緊の課題である．
ここでは，「総合土砂管理」を視野に入れた気候変動の砂浜への影響を予測する砂浜予測モデル
について概説するとともに，多様な価値観を反映させた砂浜価値の評価手法とデジタルツインの役割について議論する．

8.2

気候変動の砂浜地形への影響評価とその課題

砂浜に関する気候変動研究としては，大きく影響評価と適応策評価に分けられる．前者については，対象とする事象への気候変動の影響を，現在気候と将来気候における数十年間の統計的指標等（例えば，砂浜・干潟面積や砂浜利用者数など）の変化から評価する場合が多い．後者については，対象とする気候変動の影響に対して実施する適応策の有無に対して，一般に費用便益分析を行う．例えば砂浜の影響評価の場合，まずはいくつかの温暖化シナリオに対する砂浜消失予測を行い，これによる防災・環境・利用等の価値の損失額を推計する．これに対する適応レベル（維持する砂浜幅等）や適応策（養浜等）を設定して，その適応策にかかる費用（コスト）とこれにより回復する価値（便益）をそれぞれ推計する．この費用と便益を比較することで，適応策を評価する（例えば，吉田ら）[82]．
影響評価においては基本的に数十年以上の長期予測が求められることから，使用可能なデータや計算資源等を考慮すると対象領域スケールも考慮しつつ簡便なモデルを使用せざるを得ない場合が多い．世界の砂浜消失予測が Hinkel ら [83] や Luijendijk ら [84]，Vousdoukas ら [75] により行わ

29

図 8.2: CMIP5 の RCP 各シナリオの海面上昇に伴う将来（2081-2100 年）の砂浜消失予測

30

れ，我が国においても前述のように Udo・Takeda[71] が異なる底質粒径および海面上昇シナリオ（CMIP5）に対する砂浜消失率を算定している．これらの予測で主に使用されているのは Bruun
則 [85] で，砂浜の岸沖断面地形が平衡状態を保っていると仮定して海面上昇量，砂浜の底質粒径，
砂浜勾配，波浪条件から汀線後退量を算定しており，考慮されていない要因が多数存在する．中でも，降雨・波浪特性変化に伴う沿岸漂砂の砂浜地形変化への影響は，過去の砂浜侵食の解析事
例から大きいと考えられるが，現時点ではこれを考慮した将来予測事例は筆者が知る限り存在しない．また，平衡断面の仮定も現実的ではないことから，Bruun 則の精度評価を行い良好な再現性を示した例もあるものの [86]，その使用については批判的に捉えられることも多い [87, 88]．一方で，既存知見や計算資源が限られることから，社会的要請に応える研究成果を得るには Bruun
則を使用せざるを得ないのが実情である．例えば，前述の砂浜の底質粒径，砂浜勾配，波浪条件に限っても，砂浜変形予測を行う際に必要とされるデータを全国レベルで入手するのは極めて困難であり，これらのデータの整備を行うことが重要である．リモートセンシングによる衛星画像などの広域データを活用した解析手法の開発が必要とされる．将来的には降水量や河川構造物等も考慮した山地から砂浜までの流域全体の土砂動態を計算できるのが理想であるが，現状では砂浜の問題に対応するために必要とされるデジタルツインの整備には多大な時間が必要とされると思われる．今後の計算性能の向上やデータの整備によるデジタルツインの進展が期待される

8.3

気候変動による砂浜消失への適応策とその課題

影響評価において許容できない被害が予測される場合には，それに対する適応策を検討することが期待される．適応策として海岸事業の実施を検討する場合，費用便益分析を行い事業の価値を評価するのが一般的であり，実施（with ケース）により生じる費用と便益を算定し，便益から費用を差し引いた値（純便益）が最大となるときが最適な適応策であると判断できる．例えば，適
応策として養浜を行う場合には，設定した砂浜幅を維持するための費用と維持することによる便益を求めて適応策評価を行う．砂浜の便益を算定するための砂浜価値としては，海岸法の法目的として定められた，「防災」「環境」「利用」のそれぞれにおける砂浜価値の経済評価手法を開発し，これらの価値を積算することが合理的と考えられる．
海岸事業の費用便益分析指針（改訂版）[89] に，事業に必要なすべての経費を費用とし，事業により軽減される被害額を便益として評価する手法について詳細な説明があり，この指針に則って経済評価が可能である．
「防災」の価値については，ある程度手法が確立しており，困難を伴わずに評価することが可能である．
「環境」や「利用」についても，仮想市場法（CVM）やトラベルコ
スト法（TCM）などがあり，全国スケールにおいての評価例 [82, 90, 91] はあるものの，汎用性が高く簡便な方法による統一的な経済的価値の計測は一般に難しいとされる．
「防災」における価値と同様に，砂浜から得られる一つ一つの要素の便益を積算するのが理想的ではあるが，現時点ではこれに関する研究の蓄積が十分でない．
「利用」の中の観光面のみを考慮した分析ではあるが，日本やタイにおける沿岸のホテルのルームチャージをウェブスクレイピングにより収集し，ヘド
ニック法を用いて砂浜の経済価値を評価した例もある [92, 93]．ヘドニック法では，ルームチャー
ジのように収集可能な定量的データとそれに影響を及ぼす要素を抽出し，ルームチャージを目的
変数，影響要素を説明変数として，重回帰分析により関係式を求める．影響要素として砂浜の指標を取り入れることで，その価値を算出することが可能となる．また，モバイルデータを利用した砂浜の利用状況についての解析も行われている．
例えば，有働ら [94] は株式会社 NTT ドコモ（以下，ドコモと記す）の携帯電話ネットワークを使用して作成された，2019 年から 2022 年の 500 m メッシュのモバイル空間統計 [95] のリアルタ
イム国内人口分布データ用いて砂浜利用状況の解析を試みている．本データには，各メッシュにおける 1 時間毎の出現人口数とその内訳（性別および年代，居住都道府県と居住市区町村）が格31

図 8.3: 時間出現人数の居住都道府県別月平均値（▽：全国の Covid-19 感染者数ピーク，赤線 (R)：
自粛要請期間・数字は要請対象都道府県数，緑線 (T)：旅行支援期間・数字は対象都道府県数）

納されている．時間出現人数の居住都道府県別の月平均値を図 8.3 に例示する．データ解析期間には Covid-19 の影響期間が含まれることから，全国の Covid-19 感染者数の第 1–7 波のピーク [96]や緊急事態宣言の発出 [97]，全国旅行支援などの実施期間 [98] もあわせて示している．砂浜出現
人口の居住都道府県別月平均値の経時変化の特徴については，期間を通して所属自治体の居住者が多い，同じ地方区分の居住者が多い，異なる地方区分の居住者も出現といった特徴が認められる．多くの地域の居住者が出現する（遠方からの集客が見込める地域の）メッシュ（例えば，図8.3 (b-2)）においては，出現数が小さいメッシュで個人情報保護の観点からデータ欠損が生じやすいことに留意する必要がある [95]．和歌山県白良浜（図 8.3b）と神奈川県片瀬西浜（図-3d）は，夏場の利用増加がみられる．これらの砂浜は，夏季に海水浴場を開設しているため，海水浴場としての利用が増加していることがわかる．一方，沖縄県エメラルドビーチ（図図 8.3a）も，夏季
は海水浴場として利用できるものの，上記 2 つの海岸のような夏季の顕著な増加は認められない．
Covid-19 感染拡大の影響も考えられるものの，この差異の詳細については，今後更なる解析が必要とされる．夏場の利用増加が顕著な上記の白良浜と片瀬西浜の出現者の居住地をみると，近県居住者が多く，砂浜の所在県に居住する出現人口を除いた場合の出現人数の変化は類似していることから，居住地が広範囲で含まれるエリアにおいても所在自治体の出現人数を差し引くことで，過小評価にはなってしまうものの利用実態を概ね把握可能となると考えられる．上記のヘドニッ
ク法を用いて宿泊における一人当たりの砂浜価値を計測し，本解析の利用状況と組み合わせることで，利用価値の推計を行うなどの新たな展開が期待される．
定性的であれば，汎用性の高い簡便な評価手法は提案されているものの，多様な価値観を反映した各要素にどのように重みづけをするのか，合意形成の手段としてはやや説得力に欠ける．しかし，何らかの工夫で定性・定量的評価を組み合わせることも可能かもしれない．多様な価値観を反映した合理的な評価手法の開発が必要とされる．
海岸の環境・利用機能の重要性については多くの国民に認められるところであり，毎年夏が近づくと全国的に海岸清掃が行われ，海岸植物やウミガメなどの多くの海岸環境に関する話題がメディアを賑わせる．気候変動下の海岸管理では，防災においても，グリーンインフラに代表され32

るように可能な限り環境・利用価値を損なわない，あるいはそれらをより高めるような対策が求められることになるだろう．気候変動下における持続可能な海岸環境の保全に向けて，砂浜変化
予測の不確実性を低減し，砂浜の価値を適切に評価するためのデジタルツイン技術の開発が期待される．

9

デジタルツインのデータ・アーカイブシステムの設計と試作

9.1

デジタルデータ・アーカイブシステムの現状

沿岸災害に限らずデジタルツイン一般においては，物理空間から仮想空間にコピーされたデジタルデータをその後の解析で利用可能な形で整備することが重要である．しかし，公開されているデジタルデータは人間が利用することを第一に想定している場合が多く，シミュレーションプロ
グラムが直接利用することや，横断的な検索が想定されていない場合が少なくない．これは，沿岸災害に係るデジタルデータも例外ではなく，例えば津波観測のデジタルデータは各機関の独自
フォーマットになっていたり，オンラインで提供されていない場合もある．
デジタルデータを統一的に解析するデジタルデータ・アーカイブシステムには，デジタルデー
タを解析システムと合わせて一括に集約する集中型と，デジタルデータと解析システムが分離させていることを前提とした分散型に大分される．地球科学関連分野において集中型として 2006 年
から研究開発されているのがデータ統合・解析システム DIAS（Data Integration and Analysis
System）である [99]．DIAS では，地球規模／各地域の観測で得られたデータを収集・蓄積し，システム内で統合解析することが可能になっている．このため，大規模なデータを使った大規模な解析が可能である反面，他のデジタルデータを利用するためには予めデータを収集する必要がある．一方，同時期に分散型として研究開発されていたのがグリッド基盤 [100] に基づいた地球観測
グリッド（GEO Grid）[101] である．GEO Grid では，公開鍵暗号と X.509 証明書及びその拡張である代理証明書を用いたグリッドセキュリティ基盤（GSI; Grid Security Infrastructure）[102]が用いられ頑健性は高く信頼性 [106] が高いが，扱いが難しい面があった．

9.2

デジタルツインのアーカイブシステムの設計と試作

沿岸災害デジタルツインにおけるデジタルデータ・アーカイブシステムの構築に向けて，公開されている津波情報を一例として津波情報アーカイブシステムとして，研究者や自治体の防災担
当者らを対象に土木学会と防災科学技術研究所が共同で構築した津波防災研究ポータル [104] に整備されている論文情報とベンチマーク問題をアーカイブしたシステムの試作を行う．例えば，鴫
原らが行った様にベンチマーク問題を通じて津波遡上数値計算モデルの比較 [105] を災害デジタル
ツインにおける不確定性の取り扱いが可能になる．

9.2.1

オープンデータを取り巻く状況

近年の新型コロナウイルス（COVID-19）感染症に関連して，オープンデータが様々な場面で注目された．そこでは，分散されたデータを取り扱うために，データそのもの規格とデータを参照
するための方法の規格が必要になる．例えば，PDF や JPEG 等の画像フォーマットで数値データが公開されていたとしてもデータの利用は困難である．比して，XLS 等の形式であれば，データとして扱うことが可能になるが，特定のソフトウェアを用いる必要があるため汎用性に劣る．一方，XML や CSV であればテキストファイルのため特定のソフトウェアに制限されること無く利用することが出来るが，スキーマを予め共有する必要があり，逆に自由度が高すぎるフォーマット

33

である．そして，一定の書式に基づいて情報についてのメタデータを記述出来る RDF（Resource
Description Framework）が一定の制約の中で自由にデータを記述出来る構文として広く用いられている．RDF は，リソースを同定するための Subject（主語），数値や文字列，日付などのリテラ
ルかリソースを表す Object（目的語）及び，主語と目的語の関係を同定するための Predicate（述語）で構成される．例えば，「東京都（主語）の人口（述語）は 1340 万人（目的語）である」のように記述される．また，RDF が定めるのは抽象構文のみで実際の記述には，RDF/XML が用いられる場合が多く，ウェブとの親和性から RDF/JSON も利用されている．さらに RDF を用いて外部データとのリンクも含めた Linked-RDF が LOD（Linked Open Data）では広く用いられている[106]．更に，LOD 公開されたデータに対して，SQL 構文に似た形式で検索できるのが SPARQL
で，クエリのためのエンドポイント URL が分かれば容易に複合検索を行うことが出来る．

9.2.2

津波情報アーカイブシステムのスキーマと設計と試作

津波防災研究ポータルには，タイトルや著者などの論文書誌情報と，研究者が入力した研究手法
やキーワード等のレビュー情報が記録されている．更に論文に用いられている実験データ等の元データがベンチマークデータとして記録されている．ここでは，LOD と SPARQL を用いた津波
情報アーカイブシステムの試作を目的としたため，複数の SPARQL リソースを連携して論文情報が検索できるよう設計した（図 9.1）．まず，多くの論文が日本語で記述されているため，JaLC から提供されている書誌情報 RDF を用いて論文情報としてタイトルや著者名等の基本的な情報を参照，検索可能にした．実際には SPARQL エンドポイントは JaLC から提供されていないため，本システムの中で SPARQL エンドポイントを構築した．その他，論文書誌情報だけではなく，引用情報も提供している Crossref の引用データをインデックス化した COCI や，OpenCitations と接続することで被引用情報も検索，表示可能となるように設計した．書誌情報としては，本来 dio.orgの情報が源泉となりえるが，SPARQL エンドポイントは提供されておらず，REST API のみが提供されている．今回の試作では，SPARQL には拘らず現実的な実装を示すため，SPARQL クライ
アントと並行して doi.org の REST API クライアントも構築して一括で検索，表示を可能にした．
検索の一例を図 9.2 に示す．ここでは，SPARQL の検索が確認できるようクエリ文をウェブイン
タフェースで表示できるようにしている．また，図 9.3 に検索された書誌情報を示す．ここでは，様々なエンドポイントからの情報を統合した様子を示すため，情報が重複したり，背景色で元のリソースを表現している．

9.2.3

既存アーカイブシステムとの連携

沿岸災害デジタルツインのデジタルデータ・アーカイブシステムの一例として，津波防災研究
ポータルに登録されている論文レビュー情報とベンチマーク問題に加えて，外部の SPARQL エン
ドポイントを用いた統合検索の設計と試作の一例を示した．例えばここに，津波波形データベース [107] や津波痕跡データベース [108] をさらに接続することで，津波防災を研究するうえで様々なデータにアクセスすることが出来るようになり，さらにリアルタイムデータも統合することで津波防災に貢献することが出来ると期待される．これらの実現のためには統一的なスキーマの検討が必要であるため，実データを対象とした経験をさらに積む必要がある．

34

図 9.1: 津波情報データ・アーカイブシステムの全体図

35

図 9.2: 検索結果の一例

図 9.3: 統合検索の結果表示の一例

36

図 10.1: 沿岸災害デジタルツインの役割：災害後の不確実性（シナリオ爆発）からレジリエント
な社会の方向性を提示する．

10

まとめと今後の展望

リアルタイムセンシング・モニタリングによる災害環境・被害の広域把握，リアルタイムシミュ
レーションによるハザード・被害の予測，社会動態の把握と異常検知にもとづく曝露人口推定など，物理世界における災害環境の把握が可能になりつつある．
デジタルツインの本質は，物理世界の情報・データが仮想世界にリアルタイムで展開・更新され，災害対応に関わる全ての主体（人・機械）をエージェント化し，仮想空間で，可能性のある全ての対策，対応，適応策の試行とその評価を行うことで，物理世界での最適な活動方針を探索することにある．物理世界の我々の活動とその結果は，再び仮想空間に展開され，次の最適解を導くための入力となり，それが再び物理世界にフィードバックされる．このフィード・フォワードのループを切れ間なく続けることができれば，災害デジタルツインの活用によるレジリエンス向上が期待できる．
災害発生後の社会は，ハザード規模，防災施設機能，人流・交通状況，避難行動，災害対応・救援の体制・機能など，膨大な不確実性（災害シナリオ爆発）と対峙することになる．様々な局面でどのような対応・対策を取るかによって，しなやかに回復できるか，望ましくない国難災害となるかの分岐点があるはずである（図 10.1）．リアルタイムで流通する観測データ・社会動態デー
タとシミュレーション・AI の融合により，望ましくない社会に向かうのではなく，エビデンスに基づいたレジリエントな社会への方向性を提示するものである．これを実現するのが「沿岸災害デジタルツイン」である．
筆者らは，2023 年度から災害デジタルツインの構築に向けたプロジェクトを戦略的イノベーショ
ン創造プログラム（SIP）で開始した [28]．災害デジタルツインの実現とその活用に向けての一助となれば幸いである．

11

沿岸災害デジタルツイン研究小委員会の活動

本重点研究課題の取り組みの母体として，土木学会海岸工学委員会の下，2022 年 6 月に設置された沿岸災害デジタルツイン小委員会（共同小委員長：越村，森）の委員約 60 名を主要な構成員として活動している．これまでの取り組みとして以下を列挙する．

• 第 1 回会議開催（2022 年 12 月 12 日）※本重点研究課題研究開始前
37

図 11.1: Project Deﬁnition Workshop での議論の様子• 第 2 回会議開催（2023 年 1 月 30 日）東京，Project Deﬁnition Workshop 開催• 第 3 回会議開催（2023 年 6 月 22 日）金沢大学• データ駆動科学集中講義（2023 年 9 月 13-14 日) 徳島大学
• 第 4 回会議開催（2023 年 11 月 14 日）京都市• 海岸工学前日シンポジウム（2023 年 11 月 14 日）京都市&オンライン
本活動のキックオフとなる Project Deﬁnition Workshop においては以下を研究上の問い（Research Questions）として議論を行った（図 11.1）．

Q1 沿岸の諸問題とはなにか？DT で解決したい問題を具体的に
Q2 DT のユーザ・ステークホルダーは？
Q3 現実世界から仮想世界になにをコピーするか？
Q4 センシング，モデリング，シミュレーションの現状と課題
Q5 将来予測に向けた不確実性とは？
Q6 エビデンス（レジリエンス指標）とは？
Q7 アウトプットはなにか（対応策，政策，適応策など，レジリエントな社会の方向性をどのように提示するか）？
Project Deﬁnition Workshop の成果としては，主に上記 Research Questions の 1 と 2 に焦点を当てて議論し，沿岸および海洋の問題を時間スケールで分類した．図 11.2 に示すような WG の連
携および，それぞれのターゲットを Thematic Digital Twin として位置づけることとした．沿岸
災害デジタルツインは，沿岸環境（物理的世界）に対する包括的な洞察を提供する能力を持っているため，幅広い潜在的な利用者（ユーザ）と利害関係者（ステークホルダー）が存在する．沿岸災害デジタルツインの潜在的な利用者と利害関係者を，表 4 のようにまとめた．
活動の成果として，Elsevier の Digital Twin Paradigm for Coastal Disaster Risk Reduction
and Resilience と題した Book Chapter[7] を発刊した（発刊は 2024 年度内予定）．また，2023
年度海岸工学講演会の特別セッションの開催に加え，Asia Oceania Geosciences Society 2023 において Digital Twin Paradigm for Disaster Resilience というセッションを開催し，国際的な情報発信と国際学術ネットワーク形成を行った．
以降は，各 WG の活動状況についてまとめる．
38

図 11.2: 沿岸災害デジタルツインの構成と活用のターゲット（Thematic Digital Twins）

表 4: 沿岸災害デジタルツインの潜在的な利用者，利害関係者，および活用先
対象

短期的課題

長期的課題

沿岸災害対策

浸水，高波，越波，塩害，液状化， 気候変動，海面上昇，極端気象予
構造物被害，予警報，避難計画，曝 測，モビリティ
露量評価

沿岸環境

水質，環境保全，エコシステムマ 沿岸環境マネジメント，水質・環ネジメント，土砂移動，海岸侵食， 境保全，エコシステムマネジメン
漂流物，植生ト，生物生息環境保全・回復

産業，観光業

エナジーハーベスティング，海岸
侵食，景観

海洋エネルギー，経済，サプライチェーン，環境影響評価

社会基盤

沿岸構造物の機能低下評価

老朽化対策

都市計画

景観デザイン，土地利用

都市化，土地利用変化

39

11.1

WG1（センシング，モニタリング）

11.1.1

活動目的

新たな海洋・沿岸環境のセンシング・モニタリング技術（リモートセンシング含む）のレビューと検討を行う．

11.1.2

活動履歴• 2023 年 1 月，WG1 第一回会合：WEB 会議• 2023 年 1 月，小委員会全体会合• 2023 年 4 月，WG1 メンバーの知識・興味に関するアンケート• 2023 年 5 月，アンケートとりまとめ及び２年程度の作業見通しの周知• 2023 年 5 月，WG1 内でモニタリング・センシングに係る技術をレビューする小 WG を結成，作業• 2023 年 9 月，小 WG 作業の中間とりまとめ• 2023 年 11 月，小委員会全体会合，モニタリング・センシングに係る技術をレビューの説明• 2023 年 12 月，WG1 第二回会合：デジタルツインの成熟度に関するお話（横国大比嘉先生，
WEB 会議）• 2024 年 1 月，小 WG 作業のとりまとめ，デジタルツインの中でのモニタリング・センシン
グに係る課題具体化へ向けた作業の方針決定• 2024 年 3 月，デジタルツインの中でのモニタリング・センシングに係る課題具体化に関する
中間とりまとめ．成果物へ向けた作文開始

11.1.3

モニタリング・センシングに係る技術のレビュー小 WG

デジタルツインに寄与するモニタリング・センシングについて，衛星，UAV・AUV，オンサイ
トでの間接測定技術，直接測定の３つにカテゴライズし，現状及び近い将来（5-10 年以内に実現可能な範囲）に期待される技術の整理及び課題のまとめを行った．例えば，UAV・AUV に関してとりまとめた結果は以下の通り総括した．
これまでの時空間的な空白域を埋める期待があり，現時点でも既に応用の幅は広い．例えば，日本財団による日本の浅海域約 90%の測量・地図化を目指している海の地図プロジェクトは UAVの技術的発展によるところが大きい．近年の UAV 及び（AUV，ASV，ROV）の小型化や航続の長時間化等の技術的発展は，現状の応用の高精度化や更なる空白域への展開を期待させる．ただし，この期待をより現実的なものにするには，モニタリング・センシングのセンサーの高性能化（高 sampling rate 化による観測時間の減少，法に基づく高度の制限を回避する観測範囲の広域化など）などの登載機器の技術的発展や，ドローン航路の設定などの行政的な後ろ盾も重要になるであろう．

11.1.4

デジタルツインの中でのモニタリング・センシングに係る課題具体化

モニタリング・センシングによって得られるデータがデジタルツインで活用されるまでの一連の流れについて，諸問題の例題を取り上げて具体化する作業に取り掛かっている．この具体化により，WG1 と他の WG との接続領域に存在する課題の抽出を目指す．

40

11.2

WG2（モデリング）

11.2.1

活動目的

海洋・沿岸の諸現象のリアルタイム解析等幅広い予測を行うための基盤となるモデリング技法
に関する検討を行う．

11.2.2

活動履歴• 2023 年 1 月，WG2 会議（WEB）• 2023 年 1 月，全体会議（東京）• 2023 年 6 月，全体会議（金沢＋ WEB），アンケートで 3 つのサブワーキング（SWG）を設定（津波、台風、沿岸環境）• 2023 年 9 月，SWG リーダー会議（東京），SWG ごとに実施する事例収集における情報の整理方針を決定• 2023 年 10 月，台風 SWG キックオフ（WEB）• 2023 年 10 月，沿岸環境 SWG キックオフ（WEB）• 2023 年 10 月，津波 SWG キックオフ（WEB）• 2023 年 11 月，SWG リーダー会議（WEB），SWG の事例収集結果をまとめ企画セッショ
ンでの報告内容の整理• 2023 年 11 月，海岸工学企画セッション（京都＋ WEB），これまでの WG ２の活動状況とSWG（津波・台風・沿岸環境）の事例収集の結果を報告

11.3

WG3（データ駆動科学）

11.3.1

活動目的

WG3 では特にデータ駆動科学をトピックとして，高次元のセンシング・モニタリングデータの潜在構造やプロセスの解明に向けたデータ駆動科学の海岸工学への適用に関する検討を行う．海岸工学においてデータ駆動科学は強力なツールに成り得るものの，沿岸の諸現象に関する物理，観測データの特性の理解なしに高度な予測が実現できないため，WG1 のセンシング・モニタリング
や WG2 のモデリングとの連携が不可欠である．また，ユーザーやステークホルダーの政策意思決定に効果的な予測結果となるように配慮する必要がある．

11.3.2

活動報告

これらを踏まえて WG3 ではおおまかな活動内容を次のように計画した．1 年目には海岸工学分野におけるデータ駆動科学の適応例を収集するとともに，データ駆動科学に詳しい専門家を招聘し，理論や手法の概観を把握する．2 年目前半に海岸工学分野におけるデータ駆動科学の適応例をレビューする．後半には WG1 および WG2 と連携し，データに加えて，モデリング手法に適したデータ駆動科学の手法を検討する．あるいは，データ駆動科学に適したセンシング，モニタリン
グ，モデリング手法を考察する．３年目はデータ駆動科学に基づく政策決定アウトカムについて考察し，3 年間の活動をレビュー論文としてまとめる．ここでは１年目の活動について報告する．
WG3 のメンバーは大学関係者が 12 名（うち１名は博士後期課程学生），港湾空港技術研究所から３名，電力中央技術研究所から２名，民間企業から４名の 21 名で活動している．主査は徳島大学の馬場俊孝，副査は港湾空港技術研究所の田村仁が務めている．研究論文をはじめとするデー
タ駆動科学をおよそ５０編の適応例を収集した．メンバーの専門性にもよるが，適応例は台風や

41

高潮，津波の波高を予測するものが多い．また，海洋環境を扱ったものもある．手法はニューラ
ルネットワーク（NN）ベースのものが多く，それから派生した Multi-Layer Perceptron（MLP）
や，Convolutional NN，Bayesian NN などが用いられていた．また，ガウス過程回帰や Support
Vector Machine (SVM), Denoising Encoder (DAE), Variational Autoencoder (VAE) の事例もあった．この分野の特徴として，学習データを数値モデルで生成するという点があげられる．例えば，津波の予測においては，多数の地震シナリオを仮定し，その津波を数値モデルで計算し，計算結果を疑似観測データとして学習させている．これは，津波災害が低頻度であるとともに，予測モデルの精度が良いこと，また，計算機の発展によって膨大なシナリオの計算が実現できるようになったためであると考えられる．また，数値モデル計算の代わりに代理モデル（特異値分解
や Karhunen-Loeve 展開など）で学習データを生成している研究もある．
欧州の事例であるが，データ駆動科学が実務に利用されている例として EurOtop1 がある．EurOtop は 2000 年代初頭の欧州を中心とした越波対策の国際プロジェクト CLASH の成果物で（初版は 2007 年），護岸設計の際に越波流量を予測するために用いられる．特筆すべきは，NN による越波流量の予測が，実験・数値モデリングと同列に検討されている点である．越波の分野においては，データを利用する取り組みは 1990 年代後半から出現し，目的は「越波のような複雑な現象を多くの実験・観測データで帰納的に解釈する」ことであり，各種アルゴリズムの適用性に関する事例が多く紹介されている．
データ駆動科学の理論や手法の概観を把握することを目的として，講師を招聘し，講習会を開催した．講師は筑波大学の五十嵐康彦博士で，五十嵐博士はデータ駆動科学の豊富な経験がある．
講習会は 2023 年 9 月 13 日，14 日の２日間で，90 分の講義を 10 コマ実施した．Python を用いた演習もあった．具体的な内容は表 5 に示すとおりである．
表 5: データ駆動科学講習会の内容
回

内容

1
2

データの特徴を知り、関係を調べる ーデータ同士の比較（相関係数）
データをもとにした予測や分類（線形回帰）ー機械学習の基礎 (回帰，分類，最
小二乗法)

3

木構造を用いたデータの分類と重要変数の抽出ー教師あり学習 1（決定木・ラン
ダムフォレスト，交差検証）

4
5

Python の基礎と Python による演習 1
モデルの簡略化とスパースモデリング–教師あり学習 2 (構築したモデルの評価と選定ステップワイズ，情報量基準）
Python の基礎と Python による演習 2
データ間の距離を測る，画像における重要な特徴量とは?–教師なし学習 1 (距離＋主成分分析）
Python の基礎と Python による演習 3
データのグループ分け–教師学習 2 (クラスタリング，k-means）
深層学習，Transformer，ChatGPT との関わり

6
7
8
9
10

講習会は WG3 のメンバーに限らず，小委員会全体に参加を呼びかけた．対面講義を徳島大学で実施したがオンラインでも視聴可能とした．対面参加者は 11 名，オンラインン参加者は 47 名であった．大学院生の参加も多くあり，教育的な観点でも有意義な講習会となった．
1
EurOtop, Second Edition 2018.
2018_Final_version.pdf

http://www.overtopping-manual.com/assets/downloads/EurOtop_II_42

来年度は，引き続き海岸工学分野でのデータ駆動科学の適用例のレビューを行うとともに，データ駆動解析においてキーポイントとなる データ の特徴や今後の見通しを得るため，センシン
グ・モニタリング（WG1），モデリング（WG2）班との情報共有を進める．

11.4

WG4（社会対応）

11.4.1

活動目的

社会対応 WG（WG4）の活動目的は，海岸・海洋の課題に関する対応を検討し，実施する際に必要となる指標を整理することである．これらの指標は，自治体が施策を選択する際や，住民や民間が事業を選定する際の重要な意思決定材料として機能する．指標は、センシング・モニタリン
グによる観測データやシミュレーションに基づいた予測結果から算出される．また，意思決定を行うステークホルダーは行政担当者や住民など様々であるため，着目している課題の空間スケー
ル・時間スケールを考慮した指標の検討が必要となる．

11.4.2

活動内容

令和 4 年 12 月に東京で開催された小委員会ワークショップで海岸・海洋における課題，デジタル
ツインに影響を与える影響を与える不確実性等について議論があった．WG4 では，ワークショッ
プでの議論を踏まえ，海岸・海洋における課題を整理し，指標についての議論を進めている．
海岸・海洋のあり様は，災害のみならず平常時の自然環境や海岸線背後の人間活動の変化の影響を受け，津波や高潮・高波のようにイベント的に発生する現象もあれば気候変動や人口変化等の数十年の期間で比較的緩やかに変化するものもある．WG4 では，空間スケールや時間スケールが様々であることを踏まえ，表 6 に示す 3 つのテーマでグループを作り議論を進めている．
表 6: WG4 の議論のテーマ
テーマ

海岸・海洋の課題

災害

高潮，高波，津波，海岸侵食

環境

水質，生態系，潮流・海流，砂浜

経済

港湾，施設の維持管理，物流，エネルギー（洋上風力，波力発電）

11.4.3

災害・環境・経済のテーマ別グループ活動

災害 災害チームは，津波．高潮，高波，低地での洪水浸水など，様々なハザードを対象とする．
海岸・海洋における事例や既往研究が存在していることから，事例収集や指標について議論した．

• デジタルツインを適用した事例について調査した．
（デジタルツイン実装モデル PLATEAUの取り組み，WebGIS 技術を用いた水害対策アプリケーションの開発等• 「デジタルツイン」をキーワードとして，日本の学術ジャーナルが検索できる検索サイト
J-STAGE で建築学および土木工学に関連する雑誌を検索し，さらに「災害」や「防災」をキーワードとして，23 編の論文を抽出した．

43

図 11.3: レジリエンスの概念．出典：臼田（2023），レジリエンス向上のためのデジタル防災技術，AI・データサイエンス論文集，4(L2)，pp.44-59.

• リスク評価に関する指標について調査し，Carreno et al. (2007) 等の論文を整理した．次式に，Flangen et al.(2011) に挙げられている典型的な評価方法の１つを紹介する．
Risk = Hazard × ( Vulnerability - Resource )ここに，Risk は損失の期待値もしくは確率，Hazard は被害を起こす条件，Vulneability は
影響範囲（人，モノ），Resource は Hazard による効果を減らす資源である．
図 11.3 および表 7 には，津波災害に対するレジリエンスを対象とした変数や指標の一覧を示す．
環境 海岸の環境をテーマに議論する場合，対象とする現象や課題が多種多様であり相互に関係している．これに対応するため，海岸・海洋の課題に関する対応を検討し，実施する際に必要となる指標を整理することを目的として，SES（Social Ecological System）図を作成し，海岸環境の包括的な理解のため連関分析を行った．

• デジタルツインには，0–5 段階の成熟度（0：No Twin，1：Status，2：Informative，３:Predictive，4：Optimization，5：Autonomous）があり，特定のユースケースに最適な成熟度
レベルを目指し選択することが重要である．
• 環境の指標は，貨幣換算が可能な市場的価値（経済効果）と，貨幣価値への換算が難しい非市場的価値（well-being）に分かれる．市場的価値と非市場的価値の指標を総合して価値を最大化する手法が必要になる．
• 環境は多種多様な要素があり，それらが互いに関係している．環境チームは，対象とする海岸の課題を１つに絞ったとしても，関係する他の要素が変化することから，してしまう可能性が高いことから具体的に絞ることが難しい．現象を整理するため，SES 図（図 11.4）を作成した．

経済 経済チームは，取り扱う事象として，物流や洋上風力，施設の維持管理等の様々な経済活動があることを認識した上で，指標についての具体を議論するために，「港湾」に焦点を当てて議論した．

• 基本方針として，貨幣価値（経済性）を指標とする．

44

表 7: 津波に津波災害に対するレジリエンスを対象とした変数や指標の一覧

図 11.4: 閉鎖性水域における自然干潟の SES 図．
「Makino et al.(2017)：Mapping the Policy
Interventions on Marine Social-Ecological Systems: Case Study of Sekisei Lagoon, Southwest
Japan」に基づき作成．

45

図 11.5: 港湾デジタルツインのイメージと評価指標について• 港湾では，デジタルツインの活用により，物流・観光・エネルギー等の港湾機能を評価し、港湾 BCP、港湾整備・維持管理計画、港湾経営戦略（デジタル化推進）等の立案等に活用できる．図 11.5 に，港湾デジテルツインのイメージを示す．
• 港湾デジタルツインはスマートシティーと密接に関連することを考慮し、海外港湾・街づくりのデジタル化・デジタルツイン活用事例等の調査に着手することを考える．
• 海外の主要ハブ港はすでに DX・自動化を進めており、先進事例を把握したうえで、経済活動を担う港湾機能を評価するための指標について検討する．

11.5

WG5（デジタルツイン基盤）

11.5.1

活動目的

沿岸災害デジタルツインの構築に向け，デジタルツインの概念設計やハードウェア・ソフトウェ
ア面での要件を検討する．

11.5.2

活動履歴• 2023 年 1 月，第 1 回 WG（オンライン）• 2023 年 1 月，第 1 回小委員会全体会合• 2023 年 6 月，第 2 回小委員会全体会合• 2023 年 10 月，第 2 回 WG（オンライン）• 2023 年 10 月，沿岸環境 SWG キックオフ（WEB）• 2023 年 10 月，津波 SWG キックオフ（WEB）• 2023 年 11 月，第 3 回小委員会全体会合

11.5.3

デジタルツイン像の検討

2023 年 1 月 23 日に開催した第１回 WG では，沿岸災害デジタルツインとその基盤を検討していくにあたり，(1) 沿岸の諸問題とは何か，(2) ユーザー・ステークホルダーは，(3) 現実世界から仮想世界に何をコピーするか，(4) センシング，モデリング，シミュレーションの現状と課題，(5)将来予測に向けた不確実性とは，(6) エビデンス（レジリエンス指標）とは，(7) アウトプットは何か（対応策，政策，適応策など，レジリエントな社会の方向性をどのように提示するか）の 7 項目について，参加者からの意見出しを実施した．

46

デジタルツインが解決を目指す沿岸の諸問題としては津波・高潮などの災害の他，気候変動，海岸および沖合構造物，環境，沿岸域のコミュニティレジリエンスなどが挙げられ，デジタルツイ
ンのユーザーやステークホルダーとして住民や旅行者，行政や管理者，企業など多岐にわたるものが挙げられた．これに対して，現実世界から仮想世界に，自然現象はもちろん，社会の静的および動的な状態，海岸構造物や施設の状態など，さまざまなものをコピーする必要があることが議論された．センシング，モデリング，シミュレーションの現状と課題としては，インフラやライ
フライン，建物，施設等のデータや状況の共有，数値モデルのオープンソースや API 化，シミュレーションの条件と結果の共有，それらのデータベースの整備などが挙げられた．将来予測に向けた不確実性としては，自然現象や気候変動の規模に加え，人の行動や人口減少など社会側についても挙げられた．エビデンスとしては社会経済活動指標，施設整備維持管理コスト，信頼性指標，被害が挙げられた．アウトプットとしては，多種多様なデータを管理・利活用し，解析，共有，可視化し，資源配分や行動の最適化等のための情報を提供することなどが議論された．

11.5.4

デジタルツインに関するレビュー

2023 年 10 月 27 日に開催した第 2 回 WG では，沿岸災害デジタルツインのデジタルツイン基盤
に関して検討しなければならない事項を抽出するため，国内外の多分野におけるデジタルツインの取り組みに関するレビューを実施し，港空研の Umi-Pochi の事例が紹介された．
製造業のデジタルツインでは，個別のデジタルツインの構築を進め，それをプラットフォーム
化し，エコシステムを構築し，相互運用性を向上させ，デジタルツインを使用した DX が進められている．気象のデジタルツインでは，データレイク，デジタルツイン，サービスプラットフォー
ムからなるアーキテクチャを作り，分担して開発している．都市のデジタルツインではデータ収集や初期のデジタルツイン構築段階にあるものが多く，データの継続的更新の仕組みづくりや活用が課題となっている．
各分野のデジタルツイン構築・活用は，(1) 関連するデータの収集・格納・共有，(2) 個別のデジタルツインの構築，(3) 複数のデジタルツインの連携，(4) 自律化と段階的に発展するが，(1) のフェーズではデータの意味づけ，継続的更新の仕組み，(2) のフェーズでは共通して必要となる機能の構築，(3) のフェーズでは境界条件としてデータをやり取りする際の取り決めなど，段階に応じてニーズを満たす基盤を作る必要があることなどがわかった．これに対して，何か事例を決めて一気通貫のものを検討し，準備を進めておくことが効率的ではないか，巨大なデジタルツインになるほど，運用期間が長引くほど，持続的に面倒を見ていく組織も必要になる，産業的には，沿岸災害に係る各企業に対してデジタルツインの成果を展開する仕組みも考える必要がある，様々なデジタルツインにおいて，センシングとモデリングをどのように繋いでいくかが課題である，自律的にデジタルツインが稼働する仕組みも課題となっているなどの意見が挙げられた．
共通基盤として検討すべき事項としては，データ連携，一元管理，標準化や相互運用性の向上
といったプラットフォーム開発，長期的にはシステムの自動化，インターフェースの整備，AI の構築と活用，セキュリティなど「データ・モデル連携」が大きなものとして挙げられた．また，デジタルツインを構築，発展させていくためには，資金の循環，産官学連携の場，データの継続的更新，デジタルツインの活用教育など，「運用・エコシステム」も大きな検討すべき事項として挙げられた．
議論の結果，これらの「データ・モデル連携」，「運用・エコシステム」に関するサブ WG を設置して活動を行い，都度 WG5 を開催して議論を集約する方向となった．

47

11.6

WG6（アーカイブ）

11.6.1

活動目的

沿岸災害デジタルツインアーカイブとしての機能要件を検討する．

11.6.2

活動履歴• 2023 年 1 月，第 1 回 WG（オンライン）• 2023 年 1 月，小委員会全体会合• 2023 年 6 月，津波防災研究ポータルの LOD 化試作• 2023 年 11 月，小委員会全体会合

11.6.3

デジタルデータ・アーカイブシステムの設計と試作

デジタルツインでは，物理空間から仮想空間にコピーされたデジタルデータをその後の解析で利用可能な形で整備する必要がある．しかし，既存の多くのデジタルデータは人間が利用することを第一に想定しており，プログラムでの直接利用や横断的な検索が想定されていない場合が少なくない．そこで，津波情報を一例として，研究者や自治体の防災担当者らを対象に土木学会と防災科学技術研究所が共同で構築した津波防災研究ポータルに整備されている論文情報とベンチマーク問題を対象に津波情報アーカイブシステムを試作した．ここでは横断検索が可能となるよ
う SPARQL・RDF/XML を用いており，単なる設計だけではなく試作したことでその効果を明瞭に示したことで災害デジタルツインの実証試験が加速されることが期待される．

48

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52

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[63] 梅田 尋慈, 中條 壮大, 森 信人, 大規模アンサンブル気候予測データ（d4PDF) を用いた全球
確率台風モデルの開発, 土木学会論文集 B2(海岸工学), 2019, 75 巻, 2 号, p. I 1195-I 1200．
[64] 五十嵐 雄介, 野口 七海, 中園 大介, 牛木 賢司, 秩父 宏太郎, 渡邊 国広, 森 信人, 大規模アン
サンブル気候予測データベース (d4PDF) を活用した設計外力相当の高潮・波浪に対する気候変動の影響評価手法の検討, 土木学会論文集 B2(海岸工学), 2022, 78 巻, 2 号, p. I 967-I 972．
[65] 野村 明弘, 佐藤 典之, 石川 浩希, 早川 哲也, 岩崎 慎介, 大塚 淳一, 森 信人, 渡部 靖憲, d4PDFを用いた設計波高の将来変化の効率的な推定手法, 土木学会論文集 B2(海岸工学), 2022, 78
巻, 2 号, p. I 937-I 942．
[66] 有働恵子・武田百合子・横尾善之（2016）：日本全国の河川から海岸への土砂供給ポテンシャ
ルと砂浜侵食との関係，土木学会論文集 B2 （海岸工学）72, No.2,I 799-I 804.
[67] IPCC (2021): Summary for Policymakers. In: Climate Change 2021: The Physical Science
Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Masson-Delmotte, V., P. Zhai, A. Pirani, S.L. Connors,
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[68] 立川康人・滝野晶平・藤岡優子・萬和明・キムスンミン・椎葉充晴（2011）：気候変化が日本の河川流量に及ぼす影響の予測，土木学会論文集 B1（水工学），67，1-15．
[69] 森信人・福井信気・志村智也（2020）：気候変動を考慮した我が国の三大湾の高潮最大潮位偏差についての研究レビュー，土木学会論文集 B2(海岸工学)，76，1-6．

53

[70] 森信人・志村智也・安田誠宏・間瀬肇（2010）：地球温暖化に伴う極大波高の将来変化予測，
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[79] 国立社会保障・人口問題研究所（2018）：日本の世帯数の将来推計 (全国推計) 2018(平成 30)
年推計．https://www.ipss.go.jp/pp-ajsetai/j/hprj2018/t-page.asp[80] 国土交通省（2021）インフラ長寿命化計画（行動計画）令和３年度–令和７年度，https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/maintenance/_pdf/tyouzyumyou2honbun.pdf[81] 国 土 強 靭 化 推 進 本 部（2022）国 土 強 靱 化 年 次 計 画 2022，https://www.cas.go.jp/jp/
seisaku/kokudo_kyoujinka/pdf/kakuteihonbun.pdf[82] 吉田惇・有働恵子・河野達仁・真野明（2014）：海面上昇に伴う砂浜侵食に対する適応策としての最適養浜量の推定手法の構築，土木学会論文集 B2（海岸工学），70， I 1386-I 1390．
[83] Hinkel, J., Nicholls, R. J., Tol, R. S. J., Wang, Z. B., Hamilton, J. M., Boot, G., Vafeidis, A.
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54

[86] 三村信男，井上馨子，幾世橋真，泉谷尊司，信岡尚道 (1994)：砂浜に対する海面上昇の影響
評価 (2) –予測モデルの妥当性の検証と全国規模の評価–，海岸工学論文集，第 41 巻，pp.
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[90] 大野栄治・林山泰久・森杉壽芳・野原克仁（2009）：地球温暖化による砂浜消失の経済評価：
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[91] Nakajima, K., Sakamoto, N., Udo, K., Takeda, Y., Ohno, E., Morisugi, M., and Mori,
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[93] 茅沼耕平, 有働恵子（2023）：砂浜への近接性がホテルの宿泊価格に与える影響，土木学会論文集，79(17)，23-17186．
[94] 有働恵子, 浅野仁作, 越村俊一（2023）：モバイル空間統計を用いた砂浜利用実態の把握とその課題，土木学会論文集，79(17)，23-17177．
[95] 寺田雅之，川上博，岡島一郎，篠崎俊哉，坂下昭宏：モバイル空間統計の実用化に向けた取り組み，デジタルプラクティス，Vol. 6，No.1，pp. 35-42，2015．
[96] 厚生労働省「データからわかる–新型コロナウイルス感染症情報–」，新規陽性者数の推移（日別），https://covid19.mhlw.go.jp/extensions/public/index.html．
[97] 内閣官房, 基本的対処方針に基づく対応, https://corona.go.jp/emergency/[98] 真子和也 (2022)：Go To トラベル事業の経緯と論点 : 令和 3(2021) 年度末の状況，調査と情報–Issue brief–，No. 1193，pp.1-13.
[99] データ統合・解析システム DIAS とは https://diasjp.net/about/[100] Foster, Ian, and Carl Kesselman, eds. The Grid 2: Blueprint for a new computing infrastructure. Elsevier, 2003.
[101] Sekiguchi, Satoshi, et al. ”Design principles and IT overviews of the GEO grid.” IEEE
Systems Journal 2.3 (2008): 374-389.
[102] RFC 3820 - Internet X.509 Public Key Infrastructure (PKI) Proxy Certiﬁcate Proﬁle[103] 山本直孝, et al. ”分散環境下における情報システムの信頼性 (ストレージの信頼性).” 日本
信頼性学会誌 信頼性 32.3 (2010): 142-149.
55

[104] 津波防災研究ポータル https://tsunami-portal.bosai.go.jp[105] Shigihara, Yoshinori, et al. ”Variation analysis of multiple tsunami inundation models.”
Coastal Engineering Journal 64.2 (2022): 344-371.
[106] 5 Star Open Data https://5stardata.info/[107] 津波波形データベース https://kiyuu.bosai.go.jp/TwDB/[108] 津 波 痕 跡 デ ー タ ベ ー ス
tsunami-db.html

https://irides.tohoku.ac.jp/publication/database/56

補遺
次ページ以降，補遺として，2024 年 5 月 10 日に開催された重点研究課題報告会の報告・発表資料，2023 年 11 月 14 日に京都市で開催した，海岸工学講演会前日シンポジウム「沿岸災害デジタ
ルツインの構築と活用に向けて」の報告・発表資料を添付する．

57

研究⽬的
沿岸災害デジタルツインの創成に関する研究• デジタルツインコンピューティングのパラダイムを海岸⼯学に導⼊することで新たな研究課題を探索するとともに，周辺の学術分野とも連携しながら，新たな海岸⼯学の地平を拓く．
• 沿岸環境を対象に，物理世界では時間的・コスト的に不可能といえるような様々な検討，設計，最適解探索を仮想世界で実⾏し，それを物理世界にフィードバックする．
• 海岸⼯学および周辺分野の研究者や実務家が集い，多様な知が集まることで新たな知の体系化を図る（集合知，総合知）．

代表研究者
越村 俊⼀
東北⼤学災害科学国際研究所

2

沿岸災害デジタルツインの枠組

デジタルツインの定義
出典︓NTT

実践

政策・対応策（継続的）
モニタリング

出典︓General Electric

物理世界の情報・データのデジタルコピーを仮想空間上に作成し，仮想空間上でのデータ分析や将来予測などのシミュレーションを実⾏し，その結果に基づく最適な政策，⽅針，⾏動を物理世界にフィードバックすることで，社会の問題解決やビジネスを向
上させる．

センシング

3

6名
29名
21名
17名
20名

WG6

13名

Koshimura et al. (2024, Elsevier)

4

1. 沿岸の諸問題とはなにか︖DTで解決したい問題を具体的に(e.g.津波の浸⽔をリアルタイム予測，個⼈向けの避難誘導を実現ー地震・沖合観
測・リアルタイムシミュレーション・⼈流予測・避難経路最適化）未来
志向で，今できることだけではなく，将来やりたいこと．
2. DTのユーザ・ステークホルダーは︖（e.g. 国，⾃治体．事業者，ス
マートデバイスをもつ⼀般⼈，⾃動運転⾞）
3. 現実世界→仮想世界になにをコピーするか︖
4. センシング，モデリング，シミュレーションの現状と課題
5. 将来予測に向けた不確実性とは︖
6. エビデンス（レジリエンス指標）とは︖
7. アウトプットはなにか（対応策，政策，適応策など，レジリエントな社
会の⽅向性をどのように提⽰するか）︖

19名

WG5

モデリング・予測

Research Questions
Project Definitionワークショップの開催
2023年1⽉30⽇

海岸⼯学委員会沿岸災害デジタルツイン研究⼩委員会◆⽬的
デジタルツインコンピューティングのパラダイムを海岸⼯学に導⼊することで新たな研究課題を探索するとともに，周辺の学術分野とも連携しながら，新たな海岸⼯学の地平を拓く．
◆メンバー（62名）
⼩委員⻑︓越村俊⼀・森信⼈，副⼩委員⻑︓有働恵⼦・近貞直孝，幹事⻑︓奥村与志弘・⼆宮順⼀◆WG構成
WG0（総括班）︓各WGの連携を促進し，⽬標達成に向けた活動を加速．
WG1（センシング，モニタリング）︓新たな海洋・沿岸環境のセンシング・モニタリング技術（リモートセンシング含む）のレビューと検討．
WG2（モデリング）︓海洋・沿岸の諸現象のリアルタイム解析等幅広い予測を⾏うための基盤となるモデリング技法に関する検討・
WG0
WG3（データ駆動科学）︓⾼次元のセンシング・モニタリングデータの潜在構造やWG1プロセスの解明に向けたデータ駆動科学の海岸⼯学への適⽤に関する検討．
WG2
WG4（社会対応）︓デジタルツインによる沿岸災害過程の解明と対応・適応策．
WG3
WG5（デジタルツイン基盤）︓沿岸災害デジタルツインの概念設計と要件定義．
WG4
WG6（アーカイブ）︓デジタルツインアーカイブとしての機能要件検討．

推論

5

6

Project Definition Workshopの様⼦

活動実績と成果
国内外に開かれた活動・交流・情報配信
第1回会議開催（2022年12⽉12⽇）※開始前
第2回会議開催（2023年1⽉30⽇）＠東京，Project Definition Workshop開催
第3回会議開催（2023年6⽉22⽇）＠⾦沢⼤学
データ駆動科学集中講義（2023年9⽉13-14⽇)@徳島⼤学
第4回会議開催（2023年11⽉14⽇）＠京都市
海岸⼯学前⽇シンポジウム（2023年11⽉14⽇）＠京都テルサ&オンライン• Asia Oceania Geosciences Society（2023年7⽉）において企画セッション”Digital Twin Paradigm for Disaster Resilience”を開催• R6年能登半島地震津波の調査・分析• Elsevier Book Chapter（January 2024）のチャプター発刊”Digital-twin
Paradigm for Coastal Disaster Risk Reduction and Resilience”• 国内外の会議におけるデジタルツインをテーマにした招待講演5件

78

令和6年能登半島地震津波の調査分析

沿岸災害デジタルツインの要素と適⽤先
Koshimura et al. (2024)• 海岸⼯学委員会の有志により，R6年能登半島地震津波調査グループを１⽉３⽇に結成• 先遣隊の調査（ 1⽉4⽇）実施．1⽉5⽇以降，15⼤学・機関が調査を開始．
• 調査データをいちはやく省庁に提供し，復旧計画策定に活⽤された．
8
6
4
2
0
139

138
38.5

Inundation/Run-up (m)Sado Island

38.5
km

Noto west
38

38.0

4
3
2
1
0
−1
−2
−3
−4

Sado
Noto east
38

38.0

37.5

37.5

WajimaKashiwazaki
Naoetsu
Nanao

37.0

37

37.0

37

km

Toyama0 1 2 3 4 5 6 7 8
Inundation/Run-up (m)0Kanazawa

20

0 1 2 3 4 5 6 7 8
Inundation/Run-up (m)

40

36.5

36.5
137

138

139

8
6
4
2

137

9

138

0
139

Inundation/Run-up (m)Hokuriku coast

Yuhi et al. (2024), Coastal Engineering Journal

10

津波災害デジタルツイン

家屋13万棟のオンライン被害調査

SIP3期（スマート防災ネットワークの構築）に採択（2023年9⽉〜）

⼈流データ解析による沿岸部の社会動態

1112

将来展望︓沿岸災害デジタルツインの役割
インフラ機能環境・社会条件

適応

Coastal Digital Twinは・・・・

災害発⽣
Occurrence

望ましくない社会/国難（被害激甚・衰退）
エビデンスにもとづき，レジリ
エントな社会への⽅向性を提⽰

分岐ハザード規模・波及

レジリエンス指標
分岐

分岐

レジリエントな社会
Build-back Better

F0

国難

対応
t0
望ましくない社会/国難（被害激甚・衰退）

災害発生

t1

t2

1. 沿岸の諸問題に対し，
2. 先進的なセンシング・モデリン
グ・シミュレーションの融合により，
3. 将来予測の不確実性を減少し，
4. エビデンスに基づき，
5. レジリエントな社会の⽅向性を
6. ユーザ・ステークホルダーに提
⽰する．

災害発生

13

沿岸災害デジタルツイン研究⼩委員会，WG1（センシング，モニタリング）
WG1のタスク：

沿岸災害デジタルツイン研究⼩委員会
WG1（センシング，モニタリング）活動報告

新たな海洋・沿岸環境のセンシング・モニタリング技術（リモートセンシング含む）のレビューと検討を⾏う．

メンバー（敬称略）： 【総括班】越村（東北⼤），⼆宮（⾦沢⼤），有働（東北⼤），森（京都⼤）【⼤学】マス・エリック（東北⼤），⽐嘉（横国⼤），⽥村（港空研），吴（東京海洋⼤），⽥中（広⼯⼤），富⽥（名古屋⼤），志村（京都⼤）【企業】熊⾕（パシコン），⼭本（復建調査設計），酒井（東洋建設），⽔野（五洋建設），宇野（エコー）【研究所】井上（港空研），⼤倉（港空研），新井⽥（電中研），
岡⽥（電中研），細川（港空研）

⼩委員会
2023年
n １⽉13⽇
n １⽉17⽇から1⽉24⽇まで
n １⽉30⽇
n ４⽉7⽇n ５⽉10⽇
n ５⽉31⽇
n ６⽉22⽇
n ９⽉25⽇

沿岸災害デジタルツイン研究⼩委員会
WG1（センシング，モニタリング）活動報告，⼩WG

技術レビュー
小WG長会合小WG内で方針確認
作業＆中間整理
小WG長会合小WG再作業小WG長会合対象レビュー●UAV・AUV：細川（港空研），宇野（エコー），新井⽥（電中研）
キーワード：スケール（⾼度による制約），搭載できるセンサー（可視画像，SAR），恒常化（⾃動化）

小WG構築●オンサイトでの間接測定技術（⾳波・⾳響・電波・レーダー）：⽔野（五洋建設），マス・エリック（東北⼤），岡⽥（電中研）
キーワード：ADCP，⾳響トモグラフィ，海洋レーダー，LiDAR

小WG内で方針確認●直接測定（ブイ・フロート）：志村（京⼤防災研），井上（港空研），⼭本（復建調査設計），熊⾕（パシフィックコンサルタンツ）
キーワード：ARGOフロート，漂流波浪ブイ，機能＆安価

小WG長会合作業＆中間整理
小WG長会合小WG再作業小WG長会合全体とりまとめ

沿岸災害デジタルツイン研究⼩委員会
WG1（センシング，モニタリング）活動報告，⼩WG

全体会合
WGメンバーの知識・興味に関するアンケート
２年程度の作業⾒通しの周知
⼩WG結成，作業
全体会合
⼩WG作業の中間とりまとめ

2023d
第１四半期

●衛星：呉（海洋⼤），⽐嘉（横国⼤），⼤倉（港空研）
キーワード：衛星コンステレーション，⼩型衛星

第⼀回会合：WEB会議
・WG1に係るプレゼン，３件・討論
意⾒収集：メール，

沿岸災害デジタルツイン研究⼩委員会
WG1（センシング，モニタリング）活動報告，⼩WG

沿岸災害に利⽤できるモニタリング・センシング技術の整理
現状，近い将来の技術（5-10年以内に実現可能な技術）の中でできることと課題をまとめる．
また，「夢」の技術についても整理しつつ，「現状」・「近い将来」・「夢」の境⽬を意識して，モニタリング・センシング技術の知⾒の整理をする．

WG1

第２四半期

第３四半期

2024d
第４四半期

第１四半期

第２四半期

第３四半期

第４四半期

海岸工学企画セッション２
沿岸災害デジタルツインの構築と活用に向けて
沿岸災害 DT研究小委員会

WG2（モデリング）活動報告
2023/11/14 15:00～17:00 京都テルサ

1

活動状況

メンバー（29名）
氏名
髙川 智博
木原 直人
二宮 順一
熊谷 健蔵
田村 仁
新井田 靖郎
宇野 喜之
越村 俊一
比嘉 紘士
森 信人
マス エリック
山本 裕規
田中 健路
田井 明
菅原 大助
松崎 義孝
岡田 清宏
成田 裕也
李 漢洙
豊田 将也
福井 信気
阿部 郁男
稲垣 直人
桐 博英
岩前 伸幸
高畠 知行
高梨 和光
伊藤 輝
川崎 浩司

所属機関 または 社名
海上・港湾・航空技術研究所
電力中央研究所
金沢大学
パシフィックコンサルタンツ株式会社
港湾空港技術研究所
電力中央研究所
株式会社エコー東北大学
横浜国立大学
京都大学
東北大学
復建調査設計株式会社
広島工業大学
九州大学
東北大学
港湾空港技術研究所
パシフィックコンサルタンツ株式会社
パシフィックコンサルタンツ株式会社
広島大学
豊橋技術科学大学
鳥取大学
常葉大学
早稲田大学大学院
農業・食品産業技術総合研究機構
鹿島建設
近畿大学
NPO法人環境防災コンシェルジェ
東洋建設株式会社
KK技術研究所

部局名 または 部署名
港湾空港技術研究所
サステナブルシステム研究本部
理工研究域地球社会基盤学系
国土基盤事業本部
海象情報研究グループ
サステナブルシステム研究本部
防災系事業部
災害科学国際研究所
大学院都市イノベーション研究院
防災研究所
災害科学国際研究所
DX推進センターICT推進室
環境学部地球環境学科
大学院工学研究院環境社会部門
災害科学国際研究所
海洋環境制御システム研究領域 海洋汚染防除研究グループ
国土基盤事業本部 港湾部 港湾防災室
東北支社国土基盤事業部港湾室
IDEC国際連携機構
建築・都市システム学系
工学部
社会環境学部
農村工学研究部門水利工学研究領域
技術研究所
理工学部
研究部門
鳴尾研究所

職名
グループ長
上席研究員
准教授
会社員
主任研究官
主任研究員
上席技師
教授
准教授
教授
准教授
上席主任エンジニア
教授
准教授
准教授
主任研究官
課長補佐
技術主任
教授
助教
助教
教授
学生（後期博士課程）
領域長
主任研究員
准教授
理事長
研究員
代表

参加希望WG
WG2,6
WG2
WG1,2,3
WG1,2,3
WG1,2,3
WG1,2,3
WG1,2,3,4,5
WG1,2,3,4,5,6
WG1,2,3,4,5,6
WG1,2,5
WG1,2,5
WG1,2,5
WG1,2,6
WG2
WG2
WG2
WG2
WG2
WG2
WG2,3
WG2,3
WG2,3,5
WG2,3,5
WG2,4
WG2,4
WG2,4,5
WG2,4,6
WG2,5
WG2,6

2023/1/17 WG2会議（WEB）
2023/1/30 全体会議（東京）2023/6/22 全体会議（金沢＋WEB）
アンケートで3つのサブワーキングを設定（津波、台風、沿岸環境）
2023/9/29 SWGリーダー会議（東京）2023/10/17 台風SWGキックオフ（WEB）
2023/10/20 沿岸環境SWGキックオフ（WEB）
2023/10/25 津波SWGキックオフ（WEB）
2023/11/2 SWGリーダー会議（WEB）
2023/11/14 海岸工学企画セッション２（京都＋WEB）•

まずは事例収集し、インプット、モデル、アウトプットに分けて情報を整理•

データの粒度・解像度，(時空間的な)範囲，更新頻度などより細かい項目分けが考えられるが，まずは大雑把な枠で整理する•

収集事例⇒今後どういうDTがあると良いか。それに対し，(インプットとして)どういうセンシングデータが必要か，(アウトプットを)どのようなユーザが使うか，どのようなモデルが必要か，などの議論に進んでいく

海岸工学企画セッション 22

沿岸災害デジタルツインの構築と活用に向けて

津波SWG
氏名

3

津波災害DT
所属機関または社名

部局名または部署名

職名

参加WG

阿部 郁男

常葉大学

社会環境学部

教授

WG2,3,5

岡田 清宏

パシフィックコンサルタンツ株式会社

国土基盤事業本部 港湾部 港湾防災室

課長補佐

WG2

木原 直人

電力中央研究所

サステナブルシステム研究部

上席研究員

WG2

菅原 大助

東北大学

災害科学国際研究所

准教授

WG2

髙梨 和光

NPO法人環境防災コンシェルジェ

研究部門

理事長

WG2,4,6

福井 信気

鳥取大学

工学部社会システム土木系学科

助教

WG2,3

マス エリック

東北大学

災害科学国際研究所

准教授

WG1,2,5

事例収集

#
事例名
1 津波災害デジタルツイン
（東北大）

インプット
モデル
アウトプット
災害前後の地震動・地殻変動や潮位条件・沖合⽔位
地震発生から5分を目安に空間分などの多様な地球観測データ
解能10メートルという詳細な津波浸海岸施設や重要施設など社会基盤のセンシングデータ
水予測
2 Real-Time Tsunami Inundation
Real-Time Tsunami Inundation Forecasting –CNN
浸水深Forecasting – Leveraging AI
Leveraging AI（富士通）(cf. Makinoshima et al., 2021) 浸水範囲（富士通）
教師データ：
津波浸水計算結果
インプット：
GNSS地球観測データ(49地点)
3 DT-GEO
improved earthquake solutions, sea level tsunami
Tsunami-HySEA model(Digital Twin for GEOphysical extremes) data, and GNSS
(Selva et al., 2021)
4 Real-time tsunami risk evaluation method 地震発生時に観測される沖合の波高データ
ベイズ更新
最大浸水深分布by synthetic dynamics and Bayesian(cf. 野村ら，2022)
津波到達時刻update（東北大）
5 Coastal tsunami prediction in Tohoku
S-netにおける津波観測データ
region, Japan, based on S-net
observations using artificial neuralnetwork（JAMSTEC，東大地震研等）
6 沖合観測波形データに基づく津波浸水アン GPS波浪計などによる沖合の波高データ
サンブル予測スキーム（髙川・富田, 2014; 2015）

4ANN

沿岸部での津波高階層ベイズモデル

信用区間をもった浸水深、浸水範
囲5津波災害DT

津波災害DT

事例収集#
事例名
7 tFISH (tsunami Forecasting based on
Inversion for initial sea-Surface Height)（気象研究所）
8 和歌山県津波予測システム（和歌山県、徳島大学、JAMSTEC）

インプット
GPS波浪計, S-net, DONET, その他海底水圧計

事例収集まとめモデル
アウトプット
波源逆解析＋津波数値計算 沿岸での津波波形

各波源シナリオ（1506通り）による津波数値解析結果、 データベース
DONET（水圧値）

9 AIを用いた津波予測（中部電力、日本気象 事前学習 ：津波シミュレーションデータ（発電所に導入 AI（AlexNet）
協会、日立ソリューションシステム）済のシステム）
予測時：海洋レーダで得られた海面の流れを表す画像
10 レーダーによる津波の浸水深予測AI（三菱 事前学習 ：様々な津波での海表面流速、浸水深デー AI（Maisart）
電機、建設工学研究振興会）
タ
予測時：レーダーで検出した海表面の流速値
11 スーパーコンピュータ「富岳」とAIを活用した地 AI（富士通）による津波浸水予測情報
スマホアプリ住民からのリアルタイムのフィードバック（避難困難箇所
域コミュニティ型避難の実証実験
等）（川崎市、東北大、東大、富士通）
12 Near-field tsunami inundation forecast tFISH and tFISH/RAPiDが推定した津波による沖合水 京コンピュータ上で並列化され位分布
たTUNAMI-N2
using the parallel TUNAMI-N2 model:
Application
to the 2011 Tohoku-Oki earthquake
combined with source inversions

・インプットは水位やGNSSなどの観測データ、アウトプットは沿岸津波高や浸水深分布など・モデルの種類（１）物理シミュレーションをリアルタイムに解く（２）事前のシミュレーション（シナリオデータベース）を活用（合成・抽出）（３）シナリオデータベースを機械学習（複雑陸上地形の影響など）
・数分以内に結果を出す必要がある→事前計算、事前学習、大規模計算の活用
・住民からのデータを使ってフィードバックを行うものもある（避難困難箇所等）

津波到達時刻沿岸津波高
最大浸水深分布
津波高さ
到達時間
浸水深

住民のスマホアプリ への情報発信

5mメッシュの津波高、到達時刻、
浸水深、流速、流体力、フラジリテ
ィカーブに基づく被害確率を仙台市
程度の範囲に対し数分で出力

6

7

台風SWG

台風災害DT

事例収集

インプット
2014年12月の爆弾低気圧による高潮被害の再現
1 地形データ：GEBCO
風・気圧：気象庁GPVデータ#

氏名

所属機関または社名

部局名または部署名

職名

参加 WG

稲垣 直人

早稲田大学

理工学術院創造理工学部

助教

WG2,3,5

岩前 伸幸

鹿島建設株式会社

技術研究所サスティナブルソサエティラボ

主任研究員

WG2,4

宇野 喜之

株式会社エコー

防災系事業部

上席技師

WG1,2,3,4,5

川崎 浩司

KK技術研究所

代表

WG2,6

桐 博英

農業・食品産業技術総合研究機構

農村工学研究部門水利工学研究領域

領域長

WG2,4

熊谷 健蔵

パシフィックコンサルタンツ株式会社

国土基盤事業本部

髙川 智博

海上・港湾・航空技術研究所

港湾空港技術研究所

グループ長

WG2,6

田中 健路

広島工業大学

環境学部地球環境学科

教授

WG1,2,6

豊田 将也

豊橋技術科学大学

建築・都市システム学系

助教

WG2,3

成田 裕也

パシフィックコンサルタンツ株式会社

東北支社国土基盤事業部港湾室

技術主任

WG2

二宮 順一

金沢大学

理工研究域地球社会基盤学系

准教授

WG1,2,3

李 漢洙

広島大学

IDEC国際連携機構

教授

WG2

モデル
Su-WATモデル（高潮・波浪結合モデル）

2018年台風21号による関西国際空港の浸水被害の要因分析
波浪：ＳＷＡＮ
地形データ：海図及びナローマルチによる詳細深浅測量データ、詳細の 高潮：非線形長波方程式
浸水計算：二次元不定流計算

関空周囲の波浪、高潮偏差の時系列及び平面分布
空港内の浸水分布

海底地形，気象場（天気予報）

高潮：ADCIRC

潮汐，波浪，高潮の分布
結果は予報情報が更新されるたびにリアルタ
イム変化
過去のイベントのアーカイブ

波浪：WW3海洋，河川，豪雨，およびそれらの組み合わせによる浸水リスク

台風気象場，海底地形，標高，3D都市モデル（PLATEAU）

高潮・浸水：GeoClaw, SuWAT・台風気象場6通り（MSM＋ボーガス5通り）
・長期観測データ（天文潮、Wave setup）
・直近の観測データ（海況要因）
・1日8回3時間毎に実行

気象庁の現業高潮モデル
・高潮（アダプティブメッシュ、最小1㎞格子）・面的天文潮位（28分潮、データ同化）・高潮ガイダンス・Wave setup：有義波高の関数として経験的に与える・浅海潮：60／110分潮まで考慮
・海況要因：過去24時間以上継続するはハインドキャストからの偏差を以後の予測の補正量とする

3D都市モデルPLATEAU を用いた建物形状を考慮した浸水範囲，浸水深，流速
低コストなサブグリッドモデルによる浸水範囲，
浸水深，流速潮位の時系列予測データ（6通りのアンサンブ
ル）
日本の国土ほぼすべてをカバー
予報時間は39時間先まで
格子点データを配信（GRIB2形式）

2 陸上メッシュデータ
風・気圧：気象庁GPVデータ

3 運営機関：CERA（Coastal Emergency Risks Assessment）

WG1,2,3気象場，海底地形，標高
4 プロジェクト名：DestinE
運営機関：ECMWF

5

6

アウトプット
北海道東方の高潮偏差、波高の時系列及び
平面分布

8

台風災害DT#
7

台風災害DT

事例収集
インプット

台風気象場、海底地形、標高

モデル
アウトプットCOAWST: A Coupled-Ocean-Atmosphere-Wave-Sediment 気象場、波浪場、高潮、土砂輸送など
Transport Modeling System
高潮：ROMS、波浪：SWAN、気象：WRF
土砂輸送：USGS Community Sediment Models
AI
水位変動，水門操作等の的確・迅速な判断
支援
波浪：WAVE WATCH III，SWAN，エネルギー平衡方程式
気象場，高潮，波高，浸水域など
高潮：二次元平面流動モデル
週間アンサンブル（132時間先まで予測）
浸水：TUNAMI-surgeモデル（非線形長波方程式）
メソアンサンブル（39時間先まで予測）
・高潮：非構造格子海洋流動モデル（FVCOM）
・気象場
・風：Jelesnianski model
・高潮
・浸水範囲

DXによる高潮等への防災力向上プロジェクト【東京都港湾局】
・潮位，台風経路等の気象データ
SIP 戦略的イノベーション創造プログラム
9 高潮・高波・浸水リアルタイム予測システム
・台風経路，風，気圧等の気象データ「A Digital Twin modelling framework for the assessment of seagrass Nature
Based Solutions against storm surges」
・海岸線データ：The Global Self-consistent, Hierarchical,High-resolution
Geography Database (GSHHG)
・水深データ：GEBCO（15 arcsec）
・潮汐データ：TOPEX/POSEIDON global tidal model v9 atlas (TPXO9-atlas)（10
1/30 degree）
・台風データ（経路、移動速度、中心気圧）：中央気象台（中国）・風場データ（同化）：the Cross-Calibrated Multi-Platform (CCMP)（0.25 degree）
・土地被覆データ：Land Use and Land Cover data (Gong et al.,2020)
・土地用途データ：Baidu Map(中国の地図検索プラットフォーム）「DIFFERENTIAL SEMI-QUANTITATIVE URBAN RISK ASSESSMENT OF
・波浪：WaveWatchⅢ
STORM SURGE INUNDATION」
・海洋循環モデル：SHYFE
・風場データ：欧州中期予報センター(ECMWF)解析データ
・地形データ：EuropeanMarine Observation and Data Network (EMODnet)
11
dataset、マルチビーム測深データ（the ER regional Environmental Agency - Arpae）
・海草データ：長さ、茎径、面積
8

9

事例収集

インプット
モデル
Seto Inland Sea digital twin
・気象場、台風：JMA MSM or WRF[Unstructured grid-based river-coastal-ocean circulation modelling ・3D流れ場、高潮：SCHISM
towards a digital twin of the Seto Inland Sea]
・波：WWM
・海岸線：JHA M7000 series + JODC bathymetry (50, 150, 500 m ・粒子追跡：OpenDrift
resolution)
12 ・水深：JHA M7000 series
・潮汐：FES2014 global tide model
・台風、気象場(風、気圧、降雨量、湿度、放射)：JMA MSM and
ERA5・河川流出：MLIT measurements (www.river.go.jp)
・水温・塩分・SSH： MRI Community Ocean Model (COM)
1． HWRF1．台風：Hurricane WRF （HWRF)
13 2． Hurricane Analysis and Forecast System (HAFS)
2．Various: GFS, COAMPS-TC, NVGM mmodel, UK met model, CMC
model, etc.
・海洋：MRI.COM
14 JMASTEC 四次元仮想地球プロジェクト
15 観測を用いた予測の補正（工事現場）#

アウトプット
・有義波高
・高潮
・潮位
・3D流動場（水温・塩分）
・漂流物挙動

・気象場

・有義波高
・高潮
・流速

10

11

台風災害DT

沿岸環境SWG

事例収集まとめ

氏名・基盤的な物理ベースのモデルが多く整備されている。
・インプットは定期的に更新 される気象GPV予測データやそのアンサンブル など
・台風コースなどにより特定地点の被害が大きく変化するため、アンサンブル等による予測のばらつき の評価が重要
・アウトプットもGPVやそのアンサンブルデータなど、ユーザーが特定用途に向けて活用しやすい形で提供 されている・過去イベントのアーカイブ を提供するものもある。
・リアルタイム用途のモデルは物理ベース のシミュレーションが主体（津波に比べると比較的計算時間をとることができるためか）。
・気候変動の影響評価など計画用途では、多数のアンサンブルを対象とするため、
機械学習ベース の軽量なモデルが活用されることもある。
・海上工事の際に予報会社から波浪予測情報などを購入するが、自前の観測データ
でバイアス補正を行うことがある。

新井田靖郎

所属機関または社名

部局名または部署名

電力中央研究所

サステナブルシステム研究本部
DX推進センターICT推進室

山本 裕規

復建調査設計株式会社

田井明

福岡工業大学松崎義孝

港湾空港技術研究所

海洋環境制御システム研究領域 海洋汚染防除研究グループ

12

沿岸環境DT#

沿岸環境DT

モデル
気温、日射量、降雨量、大気放射量、海上風、河川流入流量・負荷量、潮汐、水質観
測結果、海底地形

OILPARIGPV(風向風速、波浪）、油初期位置（手入力、WAVEXによるXバンドレーダ解析結果）、
必要に応じて風向風速観測結果

Deng et al.(2021)

無機態窒素（TIN），りん（PO4），クロロフィルa，溶存酸素，水温，水中照度，BOD，pH

人工ニューラルネットワーク（ANN）とサポー
トベクターマシン（SVM）

Zhou(2020)

DO，NH3-N，CODCr，pH，ORP，EC，濁度，水位，水温，降水量，風速，光長・短期記憶（LSTM）

1

アウトプット
流動モデル
生態系モデル（DO、植物プランクトン、栄養塩等）
粒子追跡モデル
海草、海藻、ノリ、魚、二枚貝モデル
粒子追跡モデルナッジング（風向風速観測値の同化）

参加WG

WG1,2,3

上席主任エンジニア

WG1,2,5

准教授

WG2

グループ長

WG2

13

事例収集

インプット
伊勢湾シミュレータ/EcoPARI

職名

主任研究員

事例収集

#

インプット
日本の生物多様性地図化＠プロジェク 生物多様性ビッグデータ
7 ト

モデル

リアルタイム水質情報配信システム（徳 水温・塩分・硝酸塩（自動観測）
島県水産研究課）

アウトプットGIS（日本の自然環境の可視化）
日本全土で1kmメッシュの空間解像度で可視化
データ可視化・公開サーバーでグラフ表示
処理

82
European Digital Twin of the Ocean

3

既存の海洋観測データをベースに基盤を構築
Copernicus Marine Service (CEMEMS)：
https://marine.copernicus.eu/
Copernicus Data and Information access services(DIAS)：
https://www.copernicus.eu/en/access-data/dias9European Marine Observation and Data Network(EMODnet）：
https://emodnet.ec.europa.eu/en4
東京湾貧酸素水塊分布予測システム 気温、日射量、降雨量、大気放射量、海上風、河川流入流量・負荷量、潮汐、水質観
測結果、海底地形
大阪湾リアルタイム水質再現予測システ リアルタイムの海洋、河川、気象データ（自動的に流動水質モデルに取り込む）
ムの開発（研究）・大阪湾水質定点自動観測データ（水温、塩分、Chl、DO、濁度）
・水文水質データベース（河川水位、水温、DO）
6
・AMeDAS観測値（気温、湿度、気圧、雨量、雲量、風向、風速、日射量
・気象予報GPVデータ（ 〃 ）※日射量はAMeDASのみ
5流動モデル
低次生態系モデル
オープンソース海洋モデルROMS(Regional
Ocean Modeling System）

14

沿岸環境DT

事例収集まとめ

EDITO-Infra（プラットフォーム) を構築。
・既存の海洋観測データ等を単一のフレームワークに統合し、European Digital
Twin Oceanの開発のためのプラットフォー
ムを提供している。
・ユーザー独自のシミュレーションを実行し、「What-if シナリオ」をコンピューティング プ
ラットフォームに展開して、システムのすべての領域にわたる特定のユースケースを実現するオンデマンド モデリング機能(EDITO-Infra エンジンに基づく) を提供し
ている。

15

全体のまとめ・非専門家のニーズ（知りたいこと、知りたいタイミング）に合わせてどういったモデルコンビネーションでそれを実現するのかも、広い意味でのモデリング・目的特化型のモデリングもあれば、汎用的なモデリングもある。
・目的特化型は最適化や不確実性の把握等に有効・汎用モデルは思いがけない利用方法が生まれる可能性も・今後はデジタルツイン成熟度等を参考に、事例を整理する予定

・モデル、インプット、アウトプットとも多様性が大きい・生態系モデルは多種多様。アウトプットの項目も多い。どれをどのように使うか？どのように提示するかが重要か・データをわかりやすく表示するだけでもデジタルツインではないか？
・WEBサイト等でデータを表示することで、漁業者等が独自に活用する例も・海苔養殖：海水温の予測情報をもとに海苔の網出し、引き上げの判断
・アナゴ漁：DOの変化が大きい海域で良くとれる

Metcalfe et al. (2023)
16

17

⽇時/場所 2023年11⽉14⽇(⽕) 15:00〜17:00 /京都テルサ 視聴覚研修室
開催 テーマ 沿岸災害デジタルツインの構築と活⽤に向けて

沿岸災害DT-WG3（データ駆動科学）からの報告• メンバー（21名）
⾺場俊孝(主査，徳島⼤），⽥村 仁（副査，港空研），越村俊⼀（東北⼤），阿部郁男（富⼠常葉⼤），⼆宮順⼀（⾦沢⼤），⽔⾕夏樹（⼤阪産業⼤），熊⾕健蔵（パシフィックコンサル），⽐嘉紘⼠（横国⼤），稲垣直⼈（早稲⽥⼤），豊⽥将也（豊橋科技⼤），細川真也（港空研），本間翔太（港空研），志村智也（京⼤），⾼橋研也（五洋建設），⼩俣哲平（⼤成建設），
新井⽥靖郎（電中研），福⾕陽（関東学院⼤），宇野喜之（エコー），福井
信気（⿃取⼤），岡⽥輝久（電中研），上⾕政⼈（徳島⼤）３年間の活動のイメージ（2023年1⽉作成）
1. 海岸⼯学におけるデータ駆動科学の適応例を収集し，分析する．（1年⽬）

データ駆動科学の適応例の収集・分析〇およそ５０編の関連論⽂（情報）を収集

2. 海岸⼯学分野以外のデータ駆動科学の適応例を収集し，分析する．（1年⽬）
3. データ駆動科学に詳しい専⾨家を招聘し，みなで理論を勉強する．（２年⽬）
4. カギとなるデータの情報について，センシング，モニタリング班から情報をもらう（2年⽬後半）
5. モデリング班からも情報をいただき，データに加えて，モデリング⼿法に適したデータ駆動科学の⼿法を考える．あるいは，データ駆動科学に適したセンシング，モニタリング，モデリング⼿法を提案する（2年⽬後半）
6. データ駆動科学に基づく政策決定アウトカムについて考察する（３年⽬前
半）
7. １−７をレビューペーパにまとめる．（３年⽬後半）

データ駆動科学に詳しい専⾨家を招聘し，みなで理論を勉強する．
• ⽇時 2023年9⽉13⽇(⽔)8時40分〜9⽉14⽇(⽊)17時50分• 場所 徳島⼤学常三島キャンパス＋オンライン
• 講師
五⼗嵐康彦
（筑波⼤）
• 参加者
対⾯ １１⼈オンライン
４７⼈

データ駆動科学勉強会（9/13-14@
徳島⼤）データ駆動科学勉強会の内容（90分×10コマ）

３年間の活動のイメージ（2023年11⽉時点）• 1. データの特徴を知り、関係を調べる ーデータ同⼠の⽐較（相関係数）✔ 1. 海岸⼯学におけるデータ駆動科学の適応例を収集し，分析する．（1年⽬）• 2. データをもとにした予測や分類（線形回帰）ー機械学習の基礎(回帰、分類、最⼩⼆乗法)✔ 2. 海岸⼯学分野以外のデータ駆動科学の適応例を収集し，分析する．（1年⽬）• 3. ⽊構造を⽤いたデータの分類と重要変数の抽出ー教師あり学習1（決定⽊・ランダム
フォレスト、交差検証）✔ 3. データ駆動科学に詳しい専⾨家を招聘し，みなで理論を勉強する．（２年⽬）• 4. Pythonの基礎とPythonによる演習1• 5. モデルの簡略化とスパースモデリング選定ステップワイズ、情報量基準）

ー

教師あり学習2 (構築したモデルの評価と• 6. Pythonの基礎とPythonによる演習2• 7. データ間の距離を測る、画像における重要な特徴量とは？
＋主成分分析）ー

教師なし学習1 (距離• 8. Pythonの基礎とPythonによる演習3• 9. データのグループ分けー

教師学習2 (クラスタリング、k-means）• 10. 深層学習、Transformer、ChatGPTとの関わり

4. カギとなるデータの情報について，センシング，モニタリング班から情報をもらう（2年⽬後半）
5. モデリング班からも情報をいただき，データに加えて，モデリング⼿法に適したデータ駆動科学の⼿法を考える．あるいは，データ駆動科学に適したセンシング，モニタリング，モデリング⼿法を提案する（2年⽬後半）
6. データ駆動科学に基づく政策決定アウトカムについて考察する（３年⽬前
半）
7. １−７をレビューペーパにまとめる．（３年⽬後半）

適応という言葉をどう考えるか？
将来目指すビジョンは何か？

そのビジョンを実現するための要
素は何か？
技術レベルはどうか（実現の可能性）？

沿岸デジタルツイン
社会適応グループ

指標はどうするべきか？

マルチAIネットワーク都市の実現に向けたロードマップ
科学技術・イノベーション2050委員会: 持続可能社会に向けた科学技術・イノベーションロードマップの提言. The Road to 2050, 日本工学アカデミー、2022

3つのサブワーキング• 防災
岩前伸幸 (鹿島)（主査）・高畠知行(近畿大)・鶴留千晶(電中研) ，
長谷川夏来(清水建設)

活動の記録
WG4(全体)

防災

環境

経済

備考
2022/12/13小委員会
2023/1/30小委員会に向けて
2023/1/30小委員会（グループディスカッション
等）

2023/1/17• 環境
比嘉紘士 (横国大)（主査）・有働恵子(東北大)・姫野一樹(国総研)，
細川真也(港空研)• 経済
玉田崇 (デロイト)（主査）・ 桐博英(農研機構)・田邊晋(国際航業) ，
高梨和光(環境防災コンシェルジェ) ，富田孝史(名古屋大) ，吉河秀郎(清水建設)• 全体
有川太郎 (中央大)（主査）・宇野喜之(エコー)（副主査）2023/6/1
2023/6/22小委員会
グループ分け2023/7/4
2023/7/25 2023/7/24 2023/7/24
2023/8/4 2023/8/8
2023/8/29 2023/9/4 2023/8/29
2023/9/8

指標（レジリエンス、Well-being、経済価値）
2023/10/11 2023/10/13 2023/10/11
2023/10/24
2023/10/20

2023/11/2

前日シンポにむけて
2023/11/6

津波災害に対するレジリエンスを対象とした指標の整理
Index①凹まない⼒
災害に遭わない⼒

防災テーマ
岩前(鹿島)（主査）・高畠(近畿大)・鶴留(電中研)・長谷川(清水建設)・宇野(エコー) ・有川(中央大)①Indicator / Data
市⺠• 居住地、⽣活圏の浸⽔深• 情報の取得経路の確保状況• 要配慮者の有無• 浸⽔範囲・浸⽔深• 暴露⼈⼝、暴露建物数• 要⽀援者数、分布• モニタリングの整備状況• ハザード情報の公開状況• 避難情報の発信状況• 被害想定②落ち込まない⼒
被害を減少させる⼒• 避難訓練の参加回数• 備蓄品の種類および数• ⾃宅・職場の耐震化状況• 避難場所、避難所の整備状況③早く⽴ち直る⼒
機能⽔準の回復⼒• 保険への加⼊状況、⽀払の迅速度• 罹災証明の取得の迅速度• 雇⽤状況、就労状況• 被害把握の迅速度• 災害時協⼒協定の締結状況• 医療の提供能⼒• ⾷糧、燃料等の供給能⼒• 幸福度︖︖︖• しっくりこない…

• 住みやすさ(利便性、快適度、etc.)• 居住⼈⼝、就労⼈⼝、来訪者数• 事前復興計画の策定状況④元より良くする⼒• 避難路の混雑・浸⽔状況• 避難場所・避難所の収容状況④

⾃治体

死傷者数、建物被害数、避難者数、帰宅困難者、経済被害額、etc.

• 避難訓練の実施状況、参加率• 避難場所、避難所の整備率• 構造物の耐震化率

指標①〜③が発災前より良くなる仕組みの充実度②③

Figure from「臼田（2023）：レジリエンス向上のためのデジタ
ル防災技術，AI・データサイエンス論文集，4(L2)，44-59.」

津波災害を対象に①凹まない⼒(災害に遭わない⼒)②落ち込まない⼒(被害を減少させる⼒)③早く⽴ち直る⼒(機能⽔準の回復⼒)④元より良くする⼒の各指標を整理受益者として市⺠(個々⼈や家庭)と⾃治体
それぞれ想定WG4(社会対応)防災SWG 岩前(鹿島)・高畠(近畿大)・鶴留(電中研)・長谷川(清水建設)・宇野(エコー)・有川(中央大)レジリエンス指標を評価する／向上する
例
RISK MAP

デジタルツイン事

PLATEAU uc22-042(MIT Urban RISK Lab)

(NEC・パシフィックコンサルタンツ・Eukarya)

都市OSと連携した都市政策シミュレーション
IoTセンサによるモニタリング情報

浸⽔シミュレーション
結果（事前）
河川⽔位予測結果（リア
ルタイム）

環境テーマ

Figure from https://www.mlit.go.jp/plateau/use-case/uc22-042/
Figure from https://riskmap.mit.edu/index.html

被害把握の迅速度 ▶ ③早く⽴ち直る⼒

浸⽔深・浸⽔範囲、暴露建物数、モニタリング整備状況▶ ①凹まない⼒比嘉(横国大)（主査），有働(東北大) ，姫野(国総研)，細川(港空研)・宇野(エコー)・有川(中央大)WG4(社会対応)防災SWG 岩前(鹿島)・高畠(近畿大)・鶴留(電中研)・長谷川(清水建設)・宇野(エコー)・有川(中央大)デジタルツインWG4（社会対応）「環境」
Well■ 自然環境と多様なSH（人間社■ DT成熟度レベル
ML0：デジタルツイン成熟度レベル0being
No Twin．
ML1：デジタルツイン成熟度レベル1 Status．
ML2：デジタルツイン成熟度レベル2 Informative．
ML3：デジタルツイン成熟度レベル3 Predictive．
ML4：デジタルツイン成熟度レベル4 Optimisation．

会）

自然と人間社会との関係性を可視化．

環境チーム ：比嘉(横国大)，有働(東北大) ，姫野(国総研)，
細川(港空研)，宇野(エコー)，有川(中央大)■ 自然から得られる市場的価値（経済効指標化

多次元的な環境と人間社会との繋がりにおいて，未知の現象に対するML4→ML5の移行は慎重に行うべきである．生態系サービスの福利に関して，
SH間のコンフリクトが生じやすいことも指摘されている．

果）
利用価値は調整，供給，文化，基盤サービスに区分され，物理・化学プロセスやその産物の経済価値を評
価．将来価値を現在価値に換算する割引率に設定．
■ 自然から得られる非市場的価値（wellbeing）
well-beingの階層構造をモデル化．文化的サービ
人間の福利の構造モデ
ス．
ルと欲求階層理論とのつながり（法理, 2018）（井上，2004；森野，2014；馬場ほか，2015）

ML5：デジタルツイン成熟度レベル5
Autonomous．
■
適切なデジタルツインの選択DT開発では特定のユースケースに最適な成熟度レベルを目指すこと・選択が重要．

AI
output時空間ダイナミクスの表現．生態-社会システムの文化的サービス，現在と将来の環境への経済的価値，費用便益，well-beingの価値観の定量化の発展

ML2: Informative
Metcalfe et al., 2023

科学技術イノベーション（ STI）

ML3：
Predictive
STI・将来シナリオ・分野の成熟 ML4：Optimisation
度に沿った適切なDTの開発と選択
STIによるコンフリクトの解消

DTへの
組み込み

合意形成
AI(ML5)
ML5：Autonomous■ 自然(環境) ↔ 人間 ↔人工物(土木)
対立構造を生まない”調和”を目指したSTIの模索と発展．

■ Well-beingの最大化
各SHのwell-being構造の差，全体のwell-beingが高まる介入オプションの組み合わせを探索．
各SHの最大幸福に基づく合意形成．

Natural Capitalbased compact
society (NC)Natural Capitalbased dispersed
society (ND)

Produced capitalbased compact
society (PC)

Produced capitalbased dispersed
society (PD)

将来シナリオ

気候変動，人口減少，超高齢化，グローバリゼーショ
ン，および技術革新に基づき，自然キャピタルと生態系サービス，及び人間のwell-beingに対する潜在的変化を探索するための将来のシナリオの探索 Saito,
et al. Sustainability
Science, 2019.

時間

環境チーム ：比嘉(横国大)，有働(東北大) ，姫野(国総研)，
デジタルツインWG4（社会対応）
細川(港空研)，宇野(エコー)，有川(中央大)「環境」■ 環境デジタルツイン 認識の相違，多種多様な対象物・立場を踏まえた社会対■ デジタルツインの定義と成熟度レベル
実用的な観点では，デジタルツイン（Digital Twin: DT）の定
義は，仮想表現，レプリカ，実際または可能な物理アセットの（ほぼ）連続した双方向通信を通じて計画，意思決定，および制御プロセスに積極的に関与し，フィードバックを提供するもの．
成熟度レベル
1.データ
ML0：デジタルツイン成熟度レベル0 No Twin．

応(1) 環境DTの認識の相違(2) 多種多様な自然と人間社会との繋がりの表現(What)

ML1：デジタルツイン成熟度レベル1 Status．
2.情報
リアルタイムデータ収集・視覚化．
（What and
地球DT (10kmモデル開発中 (CONSEO 地球DT))
ML2：デジタルツイン成熟度レベル2 Informative．
Context）
ML1 + 過去データ組み込み，情報の視覚化．
• 環境DTでは，時空間スケール・幅広い多様な
3.知識
ML3：デジタルツイン成熟度レベル3 Predictive．
立場で考える指標・DT成熟度の理解に差があ（How）
ML1，2 + 過去データの機械学習・物理モデルへ結るとき，DTの認識に相違が生じる可能性があ
4.理解・洞察合．
（Why andる．
ML4：デジタルツイン成熟度レベル4 Optimisation．
Insight）(Makino et al, 2020)(3)自然の市場的価値と非市場的な価図：自然干潟 SES図 （Social Ecological Systems: SES）
ML1，2，3 + バーチャルツインを使用しシナリオ探5知恵値
多種多様な環境と人然社会との相互作用を可視化．環• 自然や生態系は，多様な生態系サービス(自（Why）索．
境の変化がSHを及ぼす影響範囲を把握し，繋がりを然の恵み)を提供することで人間社会の生存オペレーターが特定の意思決定の結果を推論に使用．
理解．
基盤・経済・福利を支えている（JST 研究開
ML5：デジタルツイン成熟度レベル5 Autonomous．
(4) 適切なデジタルツインの選
発戦略センター 環境・エネルギー分野
ML1，2，3，4 + バーチャルツインが最適なシナリオ
択
DT開発では特定の（2021） ）．
を• 生態系サービスの経済的価値，well-beingへ
ユースケースに最適な推論し，コントロールを実行．
の影響を定量化・指標化．
成熟度レベルを目指す• Well-beingの構造がモデル化され，欲求階
こと・選択が重要．
層理論との繋がりが説明される（法理，
図：知識の確実性・価値2018）．
観の一致を比較．
(Metcalfe et al., 2023)• 生態系サービス，自然の経済的価値，文多次元的な環境のDTでは，多様な環境と立場との相化，地域社会・人の属性，これらの時空間変動に対する多様なSHのwell-beingの最大互作用の明確化と適切なDTの選択が重要．生態系サ化．
ービス・自然資本の時空間的ダイナミクスの表現，
図：マトリックスのセルは，DTが実行するタスク（緑）と実行しない→ コンフリクトの発生．ML4→ML5の課
文化的サービス，well-beingの価値のDTへの導入に期
タスク（青）に分かれている．(Metcalfe et al., 2023)
題．
待．
• 自然(環境) ↔ 人間 ↔人工物(土木)との間に対立構造を生まない”融和”を目指したSTIの模索と発展．

経済活動を担う港湾デジタルツイン（仮称）では、貨幣価値を指標として、物流・観光・エネルギ
ー等の港湾機能を評価し、港湾BCP、港湾整備・維持管理計画、港湾経営戦略（デジタル化推進）等の立案等に活用します
経済活動を担う港湾デジタルツイン（仮称）の概要
主たる対象外力／想定被災モード
主たる対象外
力
地震

津波

評価指
標

対象とする港湾機
物流機能 ※他機能ターゲットは引続き検討
能適用事例に応じたダウンスケールを想定①日本全国レベル→②湾レベル→ ③港レ
③
港レベ
ベル
ル

高潮

※他外力は引続き検討中• がれき・漂流物、土砂堆積等による航路・泊地の機能停止【外郭/係留施設】• 防波堤・岸壁被災による接岸機能停止

貨幣価値
エネルギー機能【荷捌き/旅客施設】【臨港交通施設】• 荷役機械破損、コンテ
ナ・シャーシ等倒壊・流出• エネルギー備蓄基地破
損・流出等• 臨港道路破損に伴う港湾区域へのアクセス遮
断

経済テーマ

時間スケール※貨幣価値に換算できない事象
や、そもそも貨幣価値への換算
モデルが確立されていない事象等の取扱いは、課題と認識

出典『国土交通省,港湾中長期政策「PORT 2030」：「https://www.mlit.go.jp/kowan/kowan_PORT_2030_0000
1.html』から抜粋

出典『国土交通省HP』から抜粋

当該デジタルツインテーマの想定ユーザ・活用イメー● 民間企業（港湾関係者）＝BCP、経営戦略等
ジ● 港湾管理者→国（地整）を想定＝港湾整備計画・維持管理計画・BCP等

玉田（デロイト）（主査）・桐（農研機構）・田邊（国際航業）・高梨（環境防災コンシェルジェ）・富田先生（名古屋大）・吉河（清水建設）

12

② 湾レベ
ル

観光機能

想定被災モー【水域/陸域施設】
ド

空間スケール×時間スケール
空間スケール① 日本全国レベル
出典『近年の災害による港湾の被害状況と課題、令和元年11月19日交通政策審議会港湾分科会防災部会資料４」等から抜粋

平常時／災害対応フェーズに応じて設定する想定• 平常時 ：発災前（平常時利用）• 初動段階：発災～３日間• 応急段階：３日～１週間• 復旧段階：１週間～１か月• 復興段階※：１か月～数年・・・※港湾再編を含めて

WG４（経済チーム）としてのネクストアクショ

海● 港湾デジタルツインはスマートシティーと密接に関連することを考慮し、ン
外港湾・街づくりのデジタル化・デジタルツイン活用事例等の調査に着手● 海外の主要ハブ港はすでにDX・自動化を進めており、先進事例を把握した
うえで、経済活動を担う港湾機能デジタルツインのあるべき姿検討に繋げる※ 港湾活性化に繋がる先進事例調査・本テーマ実現に向けた検討が重要と認識

対象外力（地震、津波、高潮等）に対して、デジタルツイン上でリアルタイムにシミュレーション
し、予防対応等を現実世界に活用することで、被害最小化や輸送円滑化、物流機能維持、被災後レジリエンス強化等を実現します
経済活動を担う港湾デジタルツイン（仮称）の目指すべき姿と適用例
目指すべき姿（やりたいこと）日本全国を網羅した空間スケー
ルにおいて、対象外力（地震、津波、高潮等）に対して、適用事例に応じた時空間スケール・計算条件を自動設定でき、デジタルツイン上でリアルタイムにシミュレーションできる
シミュレーション結果の自動最適化評価（※1）ができ、予防対応等をリアルタイムに現実世界で活用できる空間
スケー
ル

図はすべてChatGPTによるSize

経済活動を担う港湾デジタルツイン（仮称）の適用
例
1. 現状の物流、観光、石油・ガス等のエネルギー関連の備蓄や搬入搬出状況

Regional-scale

をリアルタイムでデータ取得、デジタルツイン上に再現
2. 気象庁等の台風規模・進路の予測結果をデジタルツイン上に再現【全国レベル】 3. 台風による影響がある地域で、船舶退避による物流機能停止やクルーズ船の寄港キャンセル等による経済的損失を算定
台風災害
4. 現実世界の状況や外力規模等の変化をリアルタイムに考慮して、経済的損
失が最小限となるような代替案をデジタルツイン上でシミュレーション

Local-scale

5. シミュレーション結果を現実世界での台風対応に活用

発災時【湾レベル +α】
背後地 /アクセス
道路を含む

経済効果算出

※1: 評価指標＝貨幣価値→被害最小化や輸送円滑化、物流機能維持、
被災後レジリエンス等を考慮

1. 大規模災害後のアクセス道路の土砂災害も念頭に置き、背後地も含んだ物
流・人流状況をデジタルツイン上に再現

Global-scale

2. デジタルツインの技術で、港湾業務、維持管理、リスクマネジメント、物流、商業や観光の効率化や改善ができるだけでなく、ドローン空港やデジタル拠点として、新たな経済効果があるのかを検討

National-scale

1. 「がれき・漂流物、土砂堆積等」は、水域だけでなく、陸域への影響が大【港レベル +α】
きいため、水域だけでなく背後地も含めた空間スケールをデジタルツイン
上に再現
津波被災後のレジリエンス強化 2. 津波災害では、特に、被災後のレジリエンス強化に貢献できるデジタルツ

平常時から民間事業者を巻き込
み、現場で活用してもらえる海
運ー港ー陸運という港全体としての自動化（※2）を達成できる※2: 労働人口の減少下でも物流増加トレンドに対応し得る技術を導入・展開

The Future Vision for a Multimodal Multi-AI Network System for Sustainable Societies

インを構築

平常時

13

【港レベル】 1. 労働人口の減少の一方、増えるコンテナ物流により、港内のコンテナ取扱
いの自動化（例：名古屋港飛島コンテナターミナル－日本初の自動化コンテナターミナル）
平常時
コンテナ物流 2. 船の自動運転の技術開発も進められている中、海運ー港ー陸運という港全体としての自動化（DT導入済み港湾例：ロッテルダム港、バンクーバー港、天津港 等）
効率化・省力化

今後の活動方針• デジタルツインを活用した適応策についての概念は、メンバー
全体で共有できてきたと考えている• 各テーマ毎に、より目標（対象）を絞り、• 先行事例があるか（レビュー）• どのようなデータが活用できるか（足りてないか）• どのような指標が良いか• （将来を）予測できるモデルはあるか？（確率的アプローチ）などを議論し、デジタルツインを活用した適応策の具体例を示したいと考えている

CoastalDisaster
Mitigation AI

CoastalEconomic
Development AI

2030

消費電力
データの集積と信頼性
多様な価値観など

CoastalEnvironmental
Management AI

2040

2050 Time沿岸災害DTにおけるWG5の位置づけ

沿岸災害デジタルツイン⼩委員会
WG5（デジタルツイン基盤）• DTに関する例題やWG1〜WG4における検討を踏まえ，これらを実現していくためにはどういった基盤が必要であるかを検討する• 第2回全体会議
ü他分野のDTの実例やその基盤についてレビューしてはどうか

既往のデジタルツイン基盤に関する調査

既往のデジタルツイン基盤について

以下のデジタルツインに関連する取り組みについて調べた。
• GE（製造・プロセス技術：アメリカ）• ヴァーチャルシンガポール（都市：シンガポール）• 国⼟交通省PLATEAU （都市：⽇本）• NTT IOWN（通信インフラ：⽇本）• 東京都デジタルツイン実現プロジェクト（都市：⽇本）• Destination Earth（地球：EU）• Catapult Network（産業：イギリス）• CESMII（製造・プロセス技術：アメリカ）• Computational Man（医療：アメリカ）• Functional Mock-up Interface（プロセス技術：欧州）• デジタルツインに関する国内外の研究開発動向（多分野：JST-CRDS）• GEアビエーション• ジェットエンジンに数多くのセンサーを設置して、⾶⾏中も含めてエンジンの稼働状態をリアルタイムでチェック• 嵐や⾬といった気象状況だけでなく、燃料の特性や外気温、砂埃といった吸い込み粒⼦の量、さらにはバードスト
ライク時にどのようなことが内部で起こっているかといったフライトごとに収集したデータを分析• デジタル空間のモデルに反映していく
ことで、どのパーツの交換がどのくらいの期間で必要かを把握し、保守・メンテナンスの効率化につなげ、故障の予⾒、さらにはより安全性の⾼いエンジン開発に役⽴てている

GEのIIoT（インダストリアルIoT）プラットフォーム
部品・センサー・システム等の構成管理、ドメイン専⾨家による知識化、組み合わせによるモデル構築、モデルの実⾏と継続的な学習からなる。

https://www.gereports.jp/digital-wind-farm/
https://www.obayashi.co.jp/kikan_obayashi/detail/kika
n_61_hamura.html

既往のデジタルツイン基盤について• ヴァーチャルシンガポール• シンガポールの地形や景観、建築物、交通網といった全てを3Dモデル化し、都市と⼈⼝動態などがどのように変化していくのかを可視化することを第⼀の⽬的としている• 災害に対する影響や⽇照時間までシミュレーションできるように想定されているといい、街中のセンサーや公的機関のデータ、個⼈のスマートフォンのGPS情報など、
あらゆるデータを集約することで、さまざまなシミュ
レーションを実⾏することも想定された⼀⼤事業• Google Earthなどは「⽬に⾒える形」を再現した地図でしかないが、ヴァーチャル・シンガポールの3D都市モ
デルは、セマンティクス（意味を持つモデル）• ⼀つのビルでも外壁や屋上などそれぞれの⾯が分割されており、そのビルがオフィスなのか商業施設なのかという属性情報も持っている
https://www.obayashi.co.jp/kikan_obayashi/detail/kikan_61_hamura.ht
mlhttps://www.w3.org/WoT/ws-2019/Presentations%20%20Day%202/02_W3C%20WOT%20FINAL.pdf

既往のデジタルツイン基盤について• 国交省 Project "PLATEAU"• セマンティクスの3Dモデルであることの価値• 1 ビジュアライズ（視覚性）
都市空間が⽴体的に認識できることで、説期⼒や説得⼒が向上• 2 シミュレーション（再現性）
⽴体情報を持った都市空間をサイバー上に再現することで、幅広く、精密なシミュレーションが可能• 3 インタラクティブ（双⽅向性）
フィジカル空間とサイバー空間が相互に情報を交換し作⽤しあうためのプラットフォームを提供

デジタルガバメントプラットフォームイメージ

既往のデジタルツイン基盤について既往のデジタルツイン基盤について• 東京都デジタルツイン実現プロジェクト• あらゆる分野でのリアルタイムデータの活⽤が可能となり、意思決定や政策⽴案等で活⽤• ⽬指す東京都のデジタルツインの姿を、「3D都市モデル
やインターフェースが整備・継続的に更新され、全ての対象分野において都市の「何らかの」データが、都・企業・都⺠の意思決定、都の政策⽴案に活⽤できる、可変性を持った仕組みが構築されている状態」と定義• 2030年までに実現、40年までに継続的なサイクル構築へ
発展させる

• NTT
• デジタルツインコンピュー
ティングを含む、近未来のスマートな世界を⽀えるコ
ミュニケーション基盤「IOWN（アイオン：
Innovative Optical andWireless Network）」の2030年頃の実現をめざし、研究開発

既往のデジタルツイン基盤について既往のデジタルツイン基盤について• Destination Earth（EU, ESA, EUMETSAT, ECMWF）• 2021年より開始された、地球の超⾼解像精度デジタルツインモデルを開発し、⾃然現象や関連する⼈間の活動を観測、モデル化、シミュレーションすることを⽬的としたイニシアチブ• ⾃然災害、気候変動適応、海洋、⽣物多様性など様々な領域のテーマ別に構築されたデジタル
ツインを統合し、地球システム全体の包括的なデジタルツインを構築する
コアサービスプラットフォーム
デジタルツイン
HPC
観測データ
各機関データAI• カタパルトネットワーク（UK）• 国の産学連携強化策の⼀環として、Innovate
UK が設⽴した産学協同の研究センタープログラム• 投資・共同研究・⼈材育成・ネットワーキン
グを進めエコシステムを形成

都市・エネルギーDT
DT全般
製造業DT

可視化
ホスティング
What-If分析
データ駆動モデリング
サポート
認証
ライブラリ
カタログ

データレイク

既往のデジタルツイン基盤について既往のデジタルツイン基盤について• CESMII（Clean Energy Smart Manufacturing Innovation Institute）• 「Manufacturing USA」計画で設置された産学セクターのための先進製造研究基盤センター（MII：Manufacturing USA Innovation Institute）の⼀つ• 製造業におけるエネルギー効率向上や産業競争⼒強化を⽬的として、デジタルツイ
ンを含むスマートマニュファクチャリングに関する研究開発、教育、エコシステム
を構築• Computational Man（US Naval Research Laboratory）• 循環器系、呼吸器系、排泄系などの⼈体の⽣理学的システムをそれぞれモデル化し、それらをつなぎ合わせて⼈体のデジタルツインを作ろうとする研究

相互運⽤のための標準化（API、プロファイル）
規格、プロトコル等

マーケット
プレイス

既往のデジタルツイン基盤について• Functional Mock-up Interface (FMI)• 複数のシミュレーションモデルを組み合わせやすくするための、モデル間のインターフェース• モデル交換や連成シミュレーションを⾏う際の物理量のやりとりを規定する• 多数のシステムからなる⾞や船舶などのデジタルツイン構築を⽀援する

既往のデジタルツイン基盤について• JST-CRDS調査報告書

デジタルツインに関する国内外の研究開発動向より• 各種のデジタルツイン構築・活⽤のフェーズは以下の４つに分けられる
1. 関連するデータの収集、格納、共有
2. 部分的な問題を解決する局所的デジタルツイン
3. 複数のデジタルツインが連携した包括的デジタルツイン
4. 複雑な問題を解決可能な統合された⾃律的デジタルツイン• 各分野に共通して⾒られた開発を共通基盤と捉えると以下があげられる。
• 短期的にはプラットフォーム構築• データ連携、データ⼀元管理、データ標準化、相互運⽤性• ⻑期的にはシステム⾃動化、インタフェース（xR（拡張現実、仮想現実）、遠隔操作ロ
ボット、⾃然⾔語処理）、AI（機械学習モデル、⾃⼰学習、エッジ処理、データの意味理解）、セキュリティ

これまでのレビューのまとめ• 製造業DTでは、統合化されたDTを作るのではなく、個別DTの構築を進め、それをプラットフォーム化し、エコシステムを構築し、相互運⽤性を向上させ、DTを使⽤したDXが進められている。
• 気象DTでは、欧州において政府主導でイニシアチブを作り、データレイク、デジタルツイン、
サービスプラットフォームからなるアーキテクチャを作り、それぞれ研究機関が分担して開発している。
• 都市DTではデータ収集・初期DT構築段階にあるものが多い。初期データは莫⼤な費⽤を投じて作成されるが、その継続的更新の仕組みづくりや活⽤が課題となっている。
• 多くの分野にみられた共通基盤としては、DTやシミュレーター間をつなげる「データ・モデ
ル連携」、資⾦循環・産学連携・データ更新・教育など「運⽤・エコシステム」であった。
• データ収集・共有フェーズではデータの意味づけ、継続的更新の仕組み、局所的DTを作る
フェーズでは共通して必要となる機能の構築、局所的DTを集めて包括的DTを作るフェーズでは境界条件としてデータをやり取りする際の取り決めなど、段階に応じてニーズを満たす基盤を作る必要がある。

沿岸災害デジタルツイン⼩委WG5の開催• 主な意⾒の内容：• 業務で可視化を⾏う際、実際にやっていて問題に直⾯することが多い。その理由としてデータの扱いが煩雑であることや慣れの問題がある• 何か事例を決めて⼀気通貫のものを検討し、準備を進めておくことが効率的ではな
いか• 異なる分野同⼠で共通する部分／しない部分を洗い出し、しない部分が課題になると考えられる• 港空研でUmi−Pochiを開設した。機器スペックの提供や、検討の⼟台として活⽤することも可能。運⽤⾯には課題があると感じている• 巨⼤なDTになるほど、運⽤期間が⻑引くほど、持続的に⾯倒を⾒ていく組織も必要になる• 産業的には、沿岸災害に係る各企業に対してDTの成果を展開する仕組みも考える必
要がある• 様々なDTにおいて、センシングとモデリングをどのように繋いでいくかが課題である。また⾃律的にDTが稼働する仕組みも課題となっている

沿岸災害デジタルツイン⼩委WG5の開催• 開催⽇時：2023/10/27（⾦）10：00〜12：00• 出席者（敬称略、順不同）• 鈴⽊（防災科研）、⼤野（⼤成建設）、本間（港空研）、吉河・⻑⾕川（清⽔建設）、⼭本（復建調査設計）、稲川（早稲⽥）、甲斐⽥（電中研）• 議事• 鈴⽊主査（防災科研）・甲斐⽥副主査（電中研）より、他分野におけるデジタルツインおよび
デジタルツイン基盤に関する調査結果を報告し、議論した。

今後の予定と課題• 「データ・モデル連携」、「運⽤・エコシステム」の２つのテーマを設定し、SWGを設置• WG5メンバーはいずれか（もしくは両⽅）のSWGに参加して活動を⾏い、都度WG5を開催して議論を集約する• 他のWGとの連携

WG6（アーカイブ・ポータル）

データ関連性グラフ (抜粋)

• 災害デジタルツインにおいては，物理空間から仮想空間にコピーされたデジタ
ルデータをその後の解析で利用可能な形で整備する必要がある．しかし，既存の多くの公開されているデジタルデータは人間が利用することを第一に想定しており，シミュレーションプログラムが直接利用することや，横断的な検索が想定されていない場合が少なくない．そこで，本研究では，災害デジタルツイ
ンにおけるデジタルデータ・アーカイブシステムの構築に向けて，津波情報を一例としてデジタルデータ・アーカイブシステムの設計と論文やそれに用いられた観測や実験結果を対象に試作を行う．

あくまで概念でありこれらをすべて利⽤・表⽰しているわけではない

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著者/reviewdois• 津波アーカイブ防災研究ポータル

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JaLC
本来外部サイトのデータだが、SPARQLエンドポイントがないため独⾃に構築
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論⽂詳細ウインドウ (1)4

論⽂詳細ウインドウ (2)タイトルはデータソー
スにより微妙な違いがあるため、全て表⽰• doi.org• JaLC• Opencitation• COCIの参照データ (JSON) をそのまま表⽰

COCI より取得した、この論⽂の被参照数

56ベンチマーク⼀覧

ベンチマーク問題詳細論⽂レビュー⼀覧に切り替え• ベンチマーク問題の詳細ウインドウ中の「ベンチマーク問題・表⽰」ボタンをクリックすると、下記のような詳細ウインドウが表⽰される。
• 下部の JSON は Benchmarks.rdf を SPARQL クエリした結果である

SPARQL ⽂の表⽰を on/oﬀ する
下段⼀覧の表⽰をする
ための SPARQL ⽂が表⽰される

doi をクリックすると、論⽂本体のページへ
論⽂名をクリックすると、詳細がウインドウ
表⽰される

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8

津波波形データベース (TwDB)

試みに TwDB のイベント情報を RDF 化• 現状の津波波形データベース (https://kiyuu.bosai.go.jp/TwDB/) は
LOD 化されていない• まずはこれを LOD 化する必要がある• 試みに、津波情報データベースの Events データを RDF 化してみた• これを SPARQL で公開することで、ポータル (および他の誰からでも) 参照できるようになる<rdf:Description rdf:about="http://lod/resources/e00001"><schema:name>1894年根室半島南東沖</schema:name><schema:longitude>146</schema:longitude><schema:latitude>42.5</schema:latitude><twe:mag>7.9</twe:mag><twe:date rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#dateTime">1894/3/22</twe:date><twe:rid rdf:resource="http://lodesources/r00004"/></rdf:Description><rdf:Description rdf:about=http://lod/resources/e00002><schema:name>1896年明治三陸</schema:name><schema:longitude>144</schema:longitude><schema:latitude>39.5</schema:latitude><twe:mag>7.2</twe:mag><twe:date rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#dateTime">1896/6/15</twe:date><twe:rid rdf:resource="http://lod/resources/r00004"/></rdf:Description>

2024/5/15

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92024/5/15

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