自然災害科学 J. JSNDS 40 特別号 207 -225（2021 ）熊本地震の実績に基づく自治体職
員・応援職員の避難所運営への人員投入量予測式の検討
井上 雅志1・沼田 宗純2・目黒 公郎2Development of Estimation Formula of Manpower Volume for
Shelter Management by Local Government Staﬀ Based on theSurvey of the Kumamoto Earthquake Response Activities
Masashi INOUE1, Muneyoshi NUMADA2 and Kimiro MEGURO2
Abstract
In large-scale disasters, human resource management in disaster response was ineﬃcientdue to uncertainty in knowing the work volume. In this research, we conducted a questionnaire
survey on disaster-affected local governments after Kumamoto Earthquake. A prediction
equation of work volume for shelter management was developed after classiﬁcation by local
government size and degree of damage and elimination of outliers. The prediction equationshows a different trend between the ordinance-designated city and other cities, which isassumed to reﬂect local government size and characteristics between urban and rural areas.
This formula will help local governments assess work volume on shelter management before adisaster, which leads to eﬃcient disaster response and prevents unnecessary chaos.
キーワード：平成28年熊本地震，避難所運営，業務量，BCP，受援計画
Key words:

Kumamoto Earthquake, Shelter Management, Work Volume, BCP, Plan for Receiving Outside
Support

1 ．はじめに人に上り，また住宅全壊8,369棟，半壊32,478棟に2016（平成28）年 4 月14日21時26分と同 4 月16

のぼった1）。この災害に伴い，各被災自治体では，

日 1 時25分に熊本県熊本地方を震央とする地震が防災拠点の被災，物資輸送における混乱，車中泊・発生し，熊本地方を中心に甚大な被害をもたらし

軒先避難者の把握が困難であったこと，他からのた。熊本県内における被害は2017年 2 月28日時点

応援を効率的に受けるための受援力不足・避難所で死者204人（うち，直接死は50人），重軽傷者2,761

運営・災害対応業務量の増加による行政への過度

1

2

株式会社エイト日本技術開発
Eight-Japan Engineering Consultants INC.

207

東京大学生産技術研究所
Institute of Industrial Science，the University of Tokyo208

井上・沼田・目黒：熊本地震の実績に基づく自治体職員・応援職員の避難所運営への人員投入量予測式の検討

員管理などが困難となり，一部の部署や職員に大な負担などが発生している1）。
このような状況の中で，災害対応業務に加え，きな負担がかかってしまう事態が発生する。

非常時でも中断できない通常業務を，自らも被災

このような問題の背景には，これまで数多くのする中で実施しなければならない被災自治体の職

被害想定に関する研究が行われている一方で，被員には，長時間労働に伴う心理的・肉体的疲労が害に伴って発生する災害対応業務の量的な評価に発生した。例えば，宇城市では，発災後の 4 月，

関する研究がほとんど行われていないことが挙げ

5 月に職員の平均時間外勤務が80時間となり，最られる。

長で時間外勤務が362時間となった職員がいた2）。

そこで本研究では，熊本地震後の自治体によるまた，益城町でも，月80時間を越える時間外勤務

災害対応業務量をアンケート調査し，その結果か者が毎月100人を超える状況が続き，心の不調者

ら，避難所運営において必要となる業務量を推計が発生したと震災記録誌で総括している 。このする予測式を構築することを目的とする。

3）

ような被災自治体職員への心理的・肉体的疲労は

災害対応に必要な業務量の事前予測が可能にな

熊本地震のみならず，過去の地震災害でも問題とれば，BCP や受援計画において一定の精度を持なっている4）。

つ定量的な人員評価が可能になり，地方自治体の

この背景には，先を見通した災害対応業務の管理，適切な人員配置が行われていないことが挙げ

災害対応における人員管理を大きく改善できると考えられる。

られる。多くの地方自治体では広域かつ被害が甚

特に避難所運営については，実際の大規模災害

大な災害対応は初めてであるため，被害によってにおいては長期的かつ全庁的な体制で取り組まな

どのくらいの災害対応業務量が発生するのか，そければ対応できないほどの投入量が求められるにの災害対応を過度の負担なく実施するために，ども関わらず，多くの自治体において発災直後の避の業務にどれくらいの人員を配置すればいい，な

難所開設担当職員は定められているものの，中長どに関する認識が欠けている。自治体では業務継期的に避難所が開設される場合の全庁的な分担や続計画（BCP）によって，通常業務の休止・縮小

運営体制について明確に決められていない。例えを予め決めるケースが多くあるが，災害経験がなば，熊本地震においては，益城町や宇城市等におい中でどのような対応業務が発生し，どの程度のいて，発災直後において特定の部署で避難所対応

人員が必要になるかなどの予測ができないので，を行ったものの，その後全庁的な対応へと移行し通常業務の休止・縮小率も適切なものになっていたことなどが報告され5）,6），後年発生した大阪府ない。

北部地震においても高槻市において同様の課題が加えて，基礎自治体の災害対応業務は，通常業指摘されている7）。かかる状況下において，本稿

務の内容と類似性がある業務が割り当てられていで検討する業務量予測式に基づき，災害時に開設る（例えば，保健福祉部署が災害発生後の医療衛する指定避難所数や被害想定における想定避難者

生対応を行うなど）ことが多いが，各部署の配置数等に応じて必要な避難所運営担当職員数を推計

人数は通常業務のための最適解であり，多くのすることで，避難所運営の必要量が具体的に推計・ケースで求められる業務量と人員にミスマッチが想定され，全庁的な体制の検討を事前に促すきっ生じる。そもそも，行財政改革や少子高齢化等のかけになると考えられる。

要因によって自治体の職員の数は削減される傾向

また，熊本地震では，避難所運営に多くの職員にあり，通常業務ですら余裕を持った職員数で対が投入されたことにより，他の災害対応業務や通応しているわけではないため，災害時においては常業務の遂行に影響があったことが報告されていより一層厳しい対応が求められることになる。

る8）。その点において，上記の定量的な想定に基以上の結果として，先を見越した応援職員の要

づき，BCP において被災側自治体が避難所運営

請，災害対応業務全体を見通した自治体職員の人に投入する人数を，そして受援計画においては受209

自然災害科学 J. JSNDS 40 特別号（2021 ）援に頼る人数を予め想定しておくことで，災害対を基に，並列的に異なる内容・対象に対して行わ

応全体の俯瞰的な視点に基づくバランスの取れたれる業務（「11．相談窓口の設置・運営，電話対

人員配置と，量的な検討を踏まえた具体的かつ実応」における「各種電話対応」と「相談窓口への対効性の高い受援体制を構築できると考えられる。

応など」）や，手順として連続するものの内容が異なる業務（例えば，インフラ施設の応急復旧と2 ．既往の研究

本復旧など）を分けることで各業務をブレイクダ

災害対応の業務量を調査した事例として，東日ウンし，細分類業務として計132に分類した。

本大震災における岩手県宮古市の事例が挙げられ

表 1 に内閣府ガイドラインに基づく18分類と本る。同市では「東日本大震災における災害対応行調査で再整理した48分類業務との対応，細分類の動の検証報告書」において，発災後に各課がどの項目数を示す。

業務に，何人の職員が配置されたかを時系列で調

なお，ここで示す業務とはあくまで被災自治体査を行い，避難所に多くの職員が割かれた結果，が主となって対応する作業を対象としているた

それ以外の災害対応業務に支障が生じた点等の課め，例えば，業務分類27の「電力・ガス・通信の題を明らかにしている9）。

被害・復旧状況把握」業務においては，それぞれまた，災害対応業務量を予測する既往の研究との事業者による復旧作業等は含まず，事業者とのして，稲葉らによる東日本大震災の被災自治体に連絡・調整等の業務が該当する対象となる。また，

対するアンケート調査及び文献調査に基づいた，

公共インフラ被害に関連する項目においても，国各自治体における東日本大震災の災害規模と災害が管理している施設において国土交通省等の国の対応の実績を調査・分析した事例が挙げられる

機関が対応した業務量は対象外である。

。但し，各被災自治体において十分な記録が残っ10）ておらず，市町村毎の業務別の配置人数に関する情報が得られなかったため，「すべての市町村に

3. 2

災害対応投入量調査の調査概要（1）調査票フォーマット

おいて各業務への職員の配分割合が同じ」という

本調査では， 2 種類の記入フォーマットを用意

仮定を置き，石巻市の職員の各業務割合をもとに，した。 1 つは職員 1 人 1 人が回答する「職員別回各業務の従事人数を算出している点が課題として

答用紙」，もう 1 つは部署別に配置人数を記入す挙げられる。

る「部署別回答用紙」である。被災自治体には，以上を踏まえ，本研究では熊本地震の発災約半年後に，被災市町村にアンケート調査「災害対応どちらか一方，調査のしやすさの観点からフォー
マットを選択の上，回答してもらった。

投入量調査」を依頼し，発災後「どの時点で・どそれぞれのフォーマットを図 1 と図 2 に示すの業務に・何人の職員を投入したか」等の投入量

が，いずれにおいても，48の「災害対応主分類」と，を市町村ごとに収集した。詳細を次節に示す。

さらにその下位の132の「災害対応細分類」を選択してもらった上で，具体的な業務名・作業名を自3 ．災害対応投入量調査について
3. 1

由記述で記入してもらう形式とした。

災害対応分類の整理

その上で，「職員別回答用紙」では職員 1 人 1 人

災害対応投入量調査を実施するに際し，沼田らに対し，日・時間帯別にどの業務を担当したかをの提唱する災害対応業務分類11, 12）を，内閣府「地記入してもらい，「部署別回答用紙」では，各部署

方都市等における地震対応のガイドライン 」（以において，所属人数の他，日別でどの業務に何人下，内閣府ガイドライン）における17分類に「その職員を配置したかを記入してもらった。常勤職の他」を加えた18分類と整合を取りながら整理し員，非常勤職員，応援職員それぞれについて，日直し，新たに災害対応を48種に分類し直した。加別でどの業務に何人の職員を配置したかを記入しえて，本研究では，被災自治体の地域防災計画等てもらった。なお，「部署別回答用紙」では，複数

13）

210

井上・沼田・目黒：熊本地震の実績に基づく自治体職員・応援職員の避難所運営への人員投入量予測式の検討

表1
内閣府ガイドライン
項目名

ID
1

災害対策本部の組織・運営

2
3

通信の確保
被害情報の収集

4

災害情報の伝達

5

応援の受入れ

6

広報活動

7

救助・救急活動

8

避難所等，被災者の生活対策

9

特別な配慮が必要な人への対策

10 物資等の輸送，供給対策
11 ボランティアとの協働活動

48の災害対応業務分類
48種の災害対応分類

業務
番号
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26

災害対策本部の設置・運営
職員の動員・管理視察等要人対応・議員対応
通信機能の確保・復旧
被害情報の収集・報告
ハザード情報の収集・伝達
避難勧告の発令・伝達・避難支援
相互応援要請・受援，活動調整
自衛隊・広域消防の応援要請・受援
住民への全庁的広報・マスメディア対応
相談窓口の設置・運営，電話対応
職員による救急・救助活動
医療救護活動・衛生管理・心のケア
捜索活動等
避難所の設置・運営
要配慮者への支援
文教施設の対応，応急教育物資の調達・供給
ボランティアとの連携
自主防災組織等の支援
道路施設の被害状況把握・復旧
警備・交通規制対応
公共交通機関の被害・運行状況把握
農地・農業施設の被害状況把握・復旧
水道施設の被害状況把握・復旧及び応急給水
下水道施設の被害状況把握・復旧

27

電力・ガス・通信の被害・復旧状況把握

28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48

山地・河川・海岸施設の被害状況把握・復旧
公共建物・施設の被害状況把握・復旧
危険物施設の状況把握・安全確保措置
道路上の障害物の除去
応急危険度判定の実施
公的な住居修理・解体の対応
被害認定調査の実施
り災証明書の交付
応急仮設住宅の建設 ･ 供給 ･ 管理
義援金の受付・配分
各種生活再建支援の実施
土地利用の検討
復旧・復興計画の策定・運用
被災企業の状況把握・支援
災害廃棄物の処理
物価安定対策の実施
防災教育・訓練の実施
財源の確保
災害関連の出納
災害救助法等災害関連法令の事務
通常業務

業務名

12 公共インフラ被害の応急処置等

13 建物，宅地等の応急危険度判定
14 被害認定調査，り災証明の発行
15 仮設住宅

16 生活再建支援

17 廃棄物処理

18 その他

19

沼田らの災害対応分類7）
災害対策本部
人員管理
要人対応
通信確保
被害情報
ハザード情報
避難・安否
相互応援
自衛隊・航空消防防災
広報・マスメディア
相談窓口・電話対応
救急・救助
医療・衛生・心理
遺体の処理
避難所
要援護者
文教
物資の調達，供給
ボランティア
自主防災
道路
警備・交通
鉄道
農地農業施設
上水道
下水道
電力
ガス
電気通信
河川・海岸
公共建物・施設危険物
障害物
応急危険度判定・住居修理・解体
り災調査・生活再建
応急仮設住宅
義援金
土地利用
復旧・復興
企業
廃棄物
財政・金融
防災教育・訓練
財源・基金
出納
法令
定例業務

211

自然災害科学 J. JSNDS 40 特別号（2021 ）

図1

職員別記入シートの回答サンプル

図2の業務を 1 人で行った場合は 0.5

部署別記入シートのサンプル

等，部署長等の記入者の判断に基づいて小数を記入する形式とした。
なお，回答者への負担軽減のため，発災 1 か月

（2）調査依頼方法
本調査は，熊本地震において災害対策本部・災害警戒本部を立ち上げた熊本県内の計36市町村に対して2017年 1 月中旬に協力を依頼した。

後である 5 月16日以降は，週単位の回答とし，発依頼に際しては，県の協力の下，各市町村の防災半年後である10月15日まで回答欄を設けた。週災担当課に電子メールにて依頼し，調査趣旨と記単位の回答においては，その 1 週間のうちの代表

入要領，そして調査票エクセルファイルを送付し的な 1 日を想定して記入してもらった。

た。

その他，災害対応において，「うまく対応でき

前述の 2 種類の調査票フォーマットのうち，どたこと」，「うまく対応できなかったこと」などもちらを選択するかを含め，自治体内の調査方法に

可能な限りで回答してもらった。

ついては各市町村に委ねたが，調査における疑問212

井上・沼田・目黒：熊本地震の実績に基づく自治体職員・応援職員の避難所運営への人員投入量予測式の検討

点等についてはメール，電話等で問い合わせを受

表2

け，フォローアップを行った。

投入量調査の調査結果（○＝回答有，△＝一部のみ回答有，×＝回答無）

但し，多くの自治体においてはどの業務にどれくらいの人数の職員が投入されたかという記録は

回答方法

応援職員
回答有無

回答率

残っておらず，発災後 9 ヶ月時点の回答の信頼性

A市

部署別

○

120％

B市

職員別

○

98％

については限界がある。他方で，自治体において

C市

部署別

○

93％

D市

職員別

○

133％

E町

部署別

○

317％

が，今回の依頼においては特に言及していなかっF町

部署別＋職員別G市

た。その他，災害後異動した職員の取り扱いにつ勤務記録や残業記録等があれば，それらと照らし合わせることで回答の精度の向上が見込まれる

いて記入要領に明記していないなど，これらの課題については今後の調査への改善点としたい。
3. 3

災害対応投入量調査の結果概要（1）アンケート回収結果
アンケートは2017年 1 月20日に依頼し， 2 月17△（一部のみ）

88％

職員別

○

109％

H市

部署別＋職員別

○

226％

I町

部署別

○

234％

J町

部署別

○

70％

K町

部署別

○

141％
157％

L町

部署別

○

M村

職員別

×

61％

N町

部署別＋職員別

○

129％

O町

部署別

○

94％

日を締め切りとして実施した。その結果，調査を依頼した36市町村のうち，15市町村からエクセルを含むため，回答率は100％を超える場合がある。

ファイルでの回答を得た。

なお，「職員別回答用紙」は回答いただいた職員数

本調査では災害対応に関わった全部署，全職員

を回答者数とし，「部署別回答用紙」については回を対象として依頼し，常勤職員，非常勤職員（臨答いただいた部署の所属人数の合計値を回答数と時職員・嘱託職員），応援職員を対象としている中，見なした。

「部署別回答用紙」では，図 1 に示した通り，「常

その結果，F 町，M 村については，職員の回

勤職員」「非常勤職員」「応援職員」それぞれの投答率が低く，また応援職員数に関する正確なデー

入人数が回答を得られた一方，「職員別回答用紙」

タが得られなかったため，以降の集計や予測式ののフォーマットには応援職員数について記載する

構築ではこれを除いた。結果，本稿での対象自治欄を用意していないため，「職員別回答用紙」で回体数は13市町村となった。

答した B 市，D 市，G 市，M 市には，別途応援
職員数に関するデータの提供いただき，集計に加えた。

（2）業務分類別投入量の集計結果
集計に際して，部署別回答についてはそのまま

また，学校職員の投入量に関しては，生徒の安人・日として集計し，職員別回答については， 1

否確認等，学校の通常業務の延長線上にあると考日 8 時間勤務として人・日に換算した上で計上しえられる業務については対象外とし，避難所運営

た。

等，自治体職員が担当すべきと考えられる業務については集計対象とした。

業務分類別の集計結果を図 3 に示す。投入量の集計の結果，人員投入量が多かった業務は，上位各市町村が選択した記入フォーマット並びに回から順に「15避難所の設置・運営」，「34被害認定

収率を表 2 に示す。ここで，表 2 における回答率

調査の実施」，「35り災証明書の交付」，「21道路施は，各自治体から十分な回答数が得られているか設の被害状況把握・復旧」，「42災害廃棄物の処理」，を評価するため，各自治体における一般行政部門「11相談窓口の設置・運営，電話対応」，「25水道の職員数を母数とした回答職員数（応援職員を除

施設の被害状況把握・復旧」，「 1 災害対策本部のく）を評価したものである。投入量に非常勤職員

設置・運営」であり，これら 7 業務は全体の投入

213

自然災害科学 J. JSNDS 40 特別号（2021 ）表3

調査において回答がなかった細分類一覧
業務分類

細分類

6

ハ ザ ー ド 情 報 の 収 集・
津波の到達範囲の監視
伝達

23

市電の運行に対する応急対
公 共 交 通 機 関 の 被 害・ 応
運行状況把握鉄道施設の被害・復旧に係る広報・情報提供
ガス情報の収集27

図3

投入量調査の業務分類別集計結果

量の 7 割を占めている。
一方，「31道路上の障害物の除去」，「39土地利用30

ガス状況の報告，及び広報
電力・ガス・通信の被害・活動
復旧状況把握電気通信状況の報告，及び広報活動
危険物施設の状況把握・ 危険物の状況に関する広報
安全確保措置活動

39 土地利用の検討

土地利用の制限43 物価安定対策の実施

物価の安定のための措置の検討」，「44防災教育・訓練の実施」の 3 業務分類については回答がなかった。これらについては，該当する業務が発生しなかった，又は対象とする業務が正しく伝わっていなかった可能性があるた
め，内容や表現について更に検討を行っていく必
要がある。
（3）業務細分類への回答について
前述の132の細分類に対して，いずれの自治体からも回答がなかった細分類の一覧を表 3 に示す。これらの中には，今回の熊本地震で発生しなかった津波への対応や，より激甚な災害において発生するであろう土地利用の制限や物価の安定措置などの対応が含まれている。また，広報に関連する細分類が 4 つ含まれていることから，他の業務と分割することが難しかったことが推測され

8%

図 4 「災害対応においてうまく対応できな
かったこと」の業務分類別回答割合（N＝1265）

る。この点は今後の細分類の整理における課題と排除した。図 4 に示す通り，避難所運営に係る課して挙げられる。

題が全体の半数近く挙げられており，続いて被害情報の収集・報告，物資の調達・供給，水道施設（4）自由記述欄における回答についての復旧・応急給水，り災証明書の交付と続く。

職員別回答用紙における自由記述欄である「災このうち，最も課題が多く挙げられていた避難害対応においてうまく対応できたこと」，「災害対所運営について，その内容に応じて筆者が分類し応においてうまく対応できなかったこと」，「解決たところ，図 5 に示す通り大きく12のグループに案，今後の災害対応の改善に向けたアイデア等」

分けられた。特に課題として多く挙げられたのは，のうち，「災害対応においてうまく対応できなかっ

物資・食料に関する課題（食料や物資の不足，仕たこと」に着目して業務分類別の集計を行った結分け作業の負担，個人の持ち込み物資への対応な果を図 4 に示す。なお，集計に際して，同内容のど）や，運営側の問題（何をしたらよいかわから回答が連日繰り返し記載されている場合は重複をない，人員不足，引継ぎの不備不足など），断水・

214

井上・沼田・目黒：熊本地震の実績に基づく自治体職員・応援職員の避難所運営への人員投入量予測式の検討所の設置・運営」を対象とし，回帰分析を実施することで， 1 日あたりに必要な人員投入量の予測式の検討を行う。
本研究では，避難所運営の人員投入量を予測する式として「避難所数」と「避難者数」の 2 つを対象とする。それぞれの予測式を構築することで，前者は自治体で事前に設定されている指定避難所の数を基に，後者は被害想定で推定される避難者数を基に，必要な投入量の目安を予測することが可能となる。
図5

なお，目的変数として， 1 日あたりの投入量で避難所運営においてうまく対応できな
かったことの分類別集計（N＝579）

はなく，避難所がすべて閉鎖するまでに必要な期間総投入量を推定することも考えられるが，総投トイレに関する問題（断水，仮設トイレが足りな

入量は避難者数や避難所数の減衰に依存し，インい，バリアフリーの問題など），避難者の把握／

フラの復旧や仮設住宅等を含む住環境の回復等，管理（避難者名簿が作成できない，避難者の状況

行政側の災害対応の進捗によって左右されるたが把握できないなど）などである。このことから

め，本稿では対象外とした。

も，避難所という限られた空間の中でも様々な問本章では，後の分析の前段階として，特に「避題が起きていたことが分かり，現場の職員に大き難所 1 か所あたりの投入量」「避難者 1 人あたりな負担が発生していたことが推測される。

の投入量」の 2 つについて着目しつつ，避難所運営に対する人員投入量の傾向を把握する。

4 ．避難所運営に対する人員投入量の傾向
4. 1

投入量調査の結果を踏まえ，本稿では全体で最対象市町村の被害規模も投入量が多く，地方自治体による災害対応の最分析に際し，対象13市町村の被害に関する数量も大きな負担になっていたと考えられる「15 避難をまとめた結果を表 4 に示す。なお，被害量は熊表4

対象13市町村の被害概要（※赤，青のハッチングはそれぞれ被災規模グループ 1 ， 2 を示す）
建物被害

自治体名 人口規模 死者
全壊（人） （棟）

インフラ被害

避難所

災対本部

半壊
（棟）

建物
全壊率

建物全 最大断水 最大断水 断水復旧
半壊率
戸数
世帯率
日数

停電
戸数

全閉鎖まで 閉鎖まで
の日数
の日数

Ａ市

a

80

2,457

15,224

1.01％

7.27％

320,000

100％

15

68,600

153

157

Ｂ市

b

10

539

2,396

1.34％

7.28％

11,215

52％

10

6,900

198

198

Ｃ市

b

0

0

0

0％

0％

0

0％

-

0

9

2

Ｄ市

b

10

116

1,750

0.61％

9.76％

14,000

100％

8

500

186

198

Ｅ町

b

4

154

1,372

0.96％

9.50％

18,900100％

1414,100

199

198

Ｇ市

b

0

0

0

0％

0％

4,570

33％

4

0

11

11

Ｈ市

c

0

0

1

0％

0％

5,650

55％

5

9,700

19

20

Ｉ町

c

0

0

0

0％

0％

0

0％

-

0

2

1

Ｊ町

c

3

16

247

0.11％

1.76％

4,068

73％

9

400

69

153

Ｋ町

c

0

0

33

0％

0.32％

0

0％

-

0

6

5

Ｌ町

c

5

234

565

4.46％

15.24％

3,900

100％

-

3,900

138

153

Ｎ町

c

0

14

146

0.34％

3.86％

0

0％

-

0

30

5

Ｏ町

c

0

1

38

0.02％

0.81％

0

0％

-

1,300

49

138

215

自然災害科学 J. JSNDS 40 特別号（2021 ）本県が公表している被害報の2018年 3 月13日時点

を行った結果を表 5 （1）（2） 及び図 7 （1）（2） に示のデータであり，建物棟数は，住宅・土地統計調

す。それぞれ決定係数が0.96，0.54となった。後

査結果の世帯数から推計した数字である 。

者については決定係数が小さい他，前者について

14）

また，熊本地震において災害対策本部・災害警も図 8 に標準化した残差絶対値の平方根と予測値

戒本部が立ち上がった36市町村のうち，投入量調の分布を示す通り，予測値（＝避難所投入量）が査の結果が得られ，本分析の対象とした13市町村

大きくなればなるほど残差が大きくなる傾向を示の人口と被災規模（全半壊率）を図 6 に示す。こしており，改善の余地があると考えられる。

の図からわかる通り，震源に近く被害の大きかっ

そこで，4.1節で述べた通り，人口規模と被災た市町村が分析の対象に含まれていないこと，A

規模において自治体間に差があることも踏まえ，

市以外は人口10万人以下の市町村であり，その中これらの要素が避難所運営の投入量に与える影響

間の市町村が含まれていない点が留意事項としてを分析するため，対象13市町村について「人口規挙げられる。

模グループ」と「被災規模グループ」の 2 種類のグループ分けを行った。前者は人口規模に応じ

4. 2

対象市町村のグループ分けの検討て分類し，グループ a ＝人口10万人以上（A 市），

まず，全観測データを対象として，避難所数，

グループ b ＝ 3 万〜10万人（B 市，C 市，D 市，

避難者数それぞれを説明変数とした線形回帰分析

図6

図 7 （2）

避難者数に基づく予測式結果（A 市／青点＝実績値，赤線＝予測値）

避難所数に基づく回帰結果

係数

係数値

Pr（＞ Z）

切片−41.30＜2e-16＊＊＊

避難所数
0.1％有意 /9.92＊＊

表 5 （2）＜2e-16＊＊＊6439

1 ％有意 / 5 ％有意
＊

係数

係数値

Pr（＞ Z）

切片

1.02＜ e-12＊＊＊

0.1％有意 /AIC

避難者数に基づく回帰結果

避難者数
＊＊＊

避難所数に基づく予測式結果（A 市／青点＝実績値，赤線＝予測値）

熊本地震の被災市町村における分析対象
市町村の人口・全半壊率分布

表 5 （1）＊＊＊

図 7 （1）0.04＊＊＜2e-16＊＊＊

1 ％有意 / 5 ％有意＊

AIC7737.7

216

図8

井上・沼田・目黒：熊本地震の実績に基づく自治体職員・応援職員の避難所運営への人員投入量予測式の検討

図 9 （1）標準化した残差絶対値の平方根と予測値の分布（避難所数に基づく回帰分析）

避難所数の推移

E 町，G 市），グループ c ＝ 3 万人以下（I 町，J 町，
K 町，L 町，N 町，O 町）とした15）。
一方，後者は，建物被害棟数，ライフライン支障期間，避難所閉鎖日までの日数を基に，13の市町村を 2 つのグループに分けた。グループ 1にあたる 6 自治体（表 4 における赤色ハッチング部）は建物全壊率が0.5％を越えるか，または断水復旧までの日数が 1 週間以上かかった市町村であり，即ち熊本地震において被災規模の大きかった

図 9 （2）グループである。一方，グループ 2 の 7 自治体（表4 における青色ハッチング部）は建物全壊率が避難所数の推移（A 市除く）

（2）避難所投入量の推移

0.5％を下回り，かつ，断水復旧までの日数が 1

避難所運営業務への投入量の時系列推移を示し

週間未満だった市町村，即ち被災規模の小さかったグラフを図11に示す。なお，図 9 ，図10と同様たグループである。

の理由から A 市を含む図，A 市を除いた図それぞれを掲載している。

4. 3

全体の傾向と分析対象の抽出（1）避難所数と避難者数の推移

A 市では最大3,000人 / 日を越える大量の職員が避難所に投入され，その後30日後も約1,000人，

熊本県災害対策本部資料に基づいて抽出し60日後も約500人の職員が投入されている。なお，

た，避難所数と避難者数の推移を図 9 ，図10に示

経過日数は本震が発生した2018年 4 月16日を 0 日

す 。なお，A 市とそれ以外でオーダーが異なるとしている。

16）

ため，A 市を含む図，A 市を除いた図それぞれを掲載している。

（3）人口規模や被災規模による傾向の違い

避難者数に着目すると，発災直後に急激に増加

人口規模や被災規模による影響を把握するた

した後，余震の減少やライフラインの復旧等にめ，避難所 1 か所あたりの投入量，避難者 1 人あ

よって発災後 2 週間の間に大幅に減少し，その後たりの投入量それぞれについての傾向を整理しゆるやかに減少していることがわかる。

た。
まず，避難所 1 か所あたりの投入量の人口規模
グループ別，被災規模グループ別の箱ひげ図を図

217

自然災害科学 J. JSNDS 40 特別号（2021 ）

図10（1）

避難者数の推移
図11（1）

図10（2）

避難者数の推移（A 市除く）

図12

図11（2）

避難所業務への投入量推移

避難所業務への投入量推移（A 市除く）

避難所 1 か所あたりの投入量の箱ひげ図（左 : 被災規模グループ別，右 : 人口規模グループ別）

218

井上・沼田・目黒：熊本地震の実績に基づく自治体職員・応援職員の避難所運営への人員投入量予測式の検討

12に示す。ここで，被災規模グループで比較する

模グループ 1 のみを対象として分析を行うこととと，グループ 1 ， 2 の中央値はそれぞれ4.1と3.7，した。

第一四分位数と第三四分位数の範囲はそれぞれその上で，カーネル密度推定によって求めた，

2.5〜7.8と2.7〜7.3と似通っており，概ね被災規模

被災規模グループ 1 における人口規模グループ別に関係はないと考えられる。一方，人口規模グルーの密度分布を図15に示す。図15から，避難者 1 人

プで比較すると，グループ a の中央値が9.7，第あたりの投入量についても，人口規模グループ a

一四分位数と第三四分位数の範囲は8.5〜10.6なのとグループ b，c と分布が異なることがわかる。

に対し，グループ b，c の中央値はそれぞれ3.2とこれより，避難者 1 人あたりの投入量については，

3.5，第一四分位数と第三四分位数の範囲は2.2〜

人口規模グループ a と人口規模グループ b，c の4.6と2.0〜5.5となり，人口規模グループ a とグルー

2 つに分けて分析を行うこととした。

プ b，c で分布が異なっている。なお，図13に示す，
カーネル密度推定によって求めた人口規模グルー
プ別の密度分布も同じ傾向を示している。
これより，以降の分析では人口規模グループ a（4）経過時期別の傾向
4.3（1）で前述した通り，避難者数は発災後急激に増加した後，ライフラインの復旧等によってと人口規模グループ b，c の 2 つに分けて分析を行うこととした。
一方，被災規模グループ別の避難者 1 人あたりの投入量の推移を図14に示す。図14において，被災規模の大きかったグループ 1 では，避難者 1 人あたりの投入量が概ね 2 人を下回っているのに対し，被害規模の小さい被災規模グループ 2 では，避難者 1 人あたりの投入量が 2 人を超えており，
発災 1 ヶ月以内に投入が終了している。これは，被災の小さい市町村では，避難者数は少ないものの，予め地域防災計画等で指定された避難所を開設する結果，避難者 1 人あたりの投入量に換算し

図14

避難者 1 人あたりの人員投入量推移（被災規模グループ別）

図15

避難者 1 人あたりの投入量の密度分布（被災規模グループ 1 のみ／人口規模グループ別）た場合に大きな値になっていることを示していると考えられる。よって，以降の分析では，被災規

図13

避難所 1 か所あたりの投入量の密度分布（人口規模グループ別）

219

自然災害科学 J. JSNDS 40 特別号（2021 ）

大幅に減少する。この発災初期は避難者数の急激

5 ．避難所運営人員投入量予測式の検討な増減や，行政側の対応の混乱等によって，避難前章で把握した全体の傾向に基づき，「避難所

所運営の投入量の観点では非常に不安定になって数」と「避難者数」それぞれを説明変数とした回おり，投入量予測式の構築における観測データと帰分析を行い，人員投入量予測式の検討を行う。

して用いるには不適だと考えられる。そこで，熊

なお，投入量調査において，避難所運営の対象

本地震において，断水期間（断水が発生しなかっを指定避難所に絞っていないため，指定外避難所

た自治体は発災 1 週間）を「発災初期」とした上で，の運営業務の投入量も計上されていると考えられそれ以降との避難所投入量の傾向の違いを図16，る。それに対して，熊本県災害対策本部資料に基図17に示した。これらの図からわかる通り，発災

づいて抽出した避難所数や避難者数は，職員が配初期以降の避難所数と避難所投入量の関係は概ね置されていない指定外避難所分が計上されている

直線関係になるのに対し，発災初期はばらつきが可能性は存在し，必ずしも「避難所数＝行政職員

大きいことがわかる。これより，本研究においてが避難所運営を担当した避難所数」ではない点がは発災初期のデータは除外し，初期以降のデータ

留意事項として挙げられる。

のみを対象とした。

図16（1） 避難所数と避難所投入量の関係（A 市のみ）

図17（1）

図16（2） 避難所数と避難所投入量の関係（A 市除く）

図17（2） 避難者数に対する避難所投入量（A 市除く）

避難者数と避難所投入量の関係（A 市）

220
5. 1

井上・沼田・目黒：熊本地震の実績に基づく自治体職員・応援職員の避難所運営への人員投入量予測式の検討

外れ値の除去分析に先立ち，外れ値の除去を行った。外れ値

5. 2

回帰分析に基づく避難所投入量の予測（1）避難所数に基づく人員投入量の予測（A 市のみ）

は，特に発災直後において避難所数や避難者数を

外れ値除去後の A 市の観測データを対象とし把握しない状況で人員が過大／過小に配置されてて，避難所数と避難所投入量との線形回帰分析をいる等や，誤記入，避難所集約・閉鎖作業の人員行った。ここで，発災後の経過日数が与える避難が加算されている等が原因として推定される。

所投入量への影響を評価するため，説明変数に経そこで，避難所数に基づく人員投入量の予測，避難者数に基づく人員投入量の予測双方について，以下のように外れ値を除去した。

過日数を加えて分析を行った。
線形回帰分析を行った結果を表 6 に示す。表 6（1） に示す通り，経過日数を説明変数として加えたケース 1 では経過日数は 5 ％有意で除外された（1）避難所数に基づく人員投入量

ため，表 6 （2） に示す通り，ケース 2 として避難前章において明らかにした通り，避難所 1 か者数のみを説明変数とする回帰を実施し，予測式

所あたりの投入量は，人口規模グループ a（A 市）

として採用した。実績値と予測値の比較を図18にと人口規模グループ b，c（A 市以外）で傾向が異なるため，観測データを両者に分けた上で，それぞれについて避難所 1 か所あたりの投入量の外れ

表 6 （1）

値を除去した。具体的には，避難所 1 か所あた

避難所数に基づく回帰結果（A 市のみ／ケース 1 ：経過日数込み）

係数

係数値

Pr（＞ Z）（IQR）×1.5以上小さい値，又は第 3 四分位から切片−95.390.00929 ＊＊

避難所数

10.57

＜2e-16 ＊＊＊四分位範囲（IQR）×1.5以上大きい値を外れ値と

経過日数

0.57

0.06384

りの投入量のうち，第 1 四分位から四分位範囲

して除去した。その結果，人口規模グループ a で

＊＊＊

AIC
1171.4

0.1％有意 / ＊＊ 1 ％有意 /＊ 5 ％有意は120データ→106データ（14データ除去）に，人口規模グループ b，c では336データ→326データ（10データ除去）が抽出された。

表 6 （2）（2）避難者数に基づく人員投入量の予測
同様に，前章において明らかにした通り，避難者 1 人あたりの投入量は，被災規模グループ 2 に

避難所数に基づく回帰結果（A 市のみ／ケース 2 ：経過日数除外）

係数

係数値

Pr（＞ Z）

切片−30.060.00114 ＊＊

避難所数
＊＊＊

0.1％有意 /10.14＊＊＜2e-16 ＊＊＊

AIC
1173

1 ％有意 / 5 ％有意＊

おいてグループ 1 に対して相対的に大きくなっていると推定されるため，本研究では被災規模グループ 1 のみを対象とする。さらに，人口規模グ
ループ a（A 市）と人口規模グループ b，c（A 市以外）の傾向が異なることから，観測データを両者に分けた上で，それぞれについて避難者 1 人あたりの投入量の外れ値を（1）と同様の手法で除外した。その結果，グループ a では120データ→113
データ（ 7 データ除去），グループ b，c では299デー
タ→277データ（22データ除去）が抽出された。
図18

避難所数に基づく予測式結果（ケース 2 ）（A 市／青点＝実績値，赤線＝予測値）

221

自然災害科学 J. JSNDS 40 特別号（2021 ）示す。

所に必要な投入量が若干ながら減少する結果を示

以上から，避難所 1 か所に対して概ね10人程度している。これは，日数の経過に応じて避難所のの投入量が発生することが予測され，その結果は集約が行われる中で，避難所の規模が小さくなっ

図18に示す通り，実績値とよく適合している。まていった，あるいは日数の経過によって避難所運

た，対象市町村の全観測データで回帰分析を行っ営が安定化し， 1 か所あたりに必要な投入量が減た場合の決定係数（0.96）と比べ，わずかながら少したことを示している。

あてはまりがよくなっている（0.98）。
一方で，経過日数が 5 ％有意で除外されたこと（3）避難者数に基づく人員投入量の予測（A 市）

から，日数が経過しても，避難所 1 か所あたりの外れ値除去後の被災規模グループ 1 の観測デー

投入量は大きく変わらない。これは，日数の経過

タのうち，人口規模グループ a（A 市）を対象とに応じて避難所の集約が行われることで，概ね同じ規模の避難所となっていたか，あるいは避難所の規模に拠らず概ね同じ規模の投入が行われてい表 7 （1）たことを示していると考えられる。
（2）避難所数に基づく人員投入量の予測（A 市以外）
一方，外れ値除去後の A 市以外の観測データを対象として，避難所数と避難所投入量との線形回帰分析を取った。

避難所数に基づく回帰結果（A 市以外／ケース 1 ）係数

係数値

Pr（＞ Z）

切片

9.23

0.2005避難所数

3.63＜2e-16＊＊＊

全半壊率

−23.7

0.3055

経過日数−0.0520.0016＊＊

高齢化率

−12.8

0.4159＊＊＊AIC

2414.6

0.1％有意 / ＊＊ 1％有意 /＊ 5 ％有意

ここで，自治体別の差異を説明するため，説明
変数として新たに「建物全半壊率（市町村別）」「高
齢化率（市町村別）」の 2 つを候補として採用した。

表 7 （2）

後者については，避難所内に高齢者が多い場合，

係数

係数値

Pr（＞ Z）

切片

3.13

0.056615

避難所数

3.66

＜2e-16＊＊＊

経過日数−0.0500.00059＊＊

行政側のサポートがより必要になると想定されることから，説明変数として採用している。
しかし，回帰分析を行った結果，表 7 （1） に示
す通り，上記すべての説明変数を採用したケース

避難所数に基づく回帰結果（A 市以外／ケース 2 ）＊＊＊AIC
2411.7

0.1％有意 / ＊＊ 1 ％有意 /＊ 5 ％有意

1 では全半壊率，高齢化率は 5 ％有意で除外されたため，表 7 （2） に示す通り，ケース 2 として避難所数と経過日数を説明変数とした回帰を実施
し，予測式として採用した。実績値と予測値の比
較を図19に示す（経過日数は120日で固定）。
以上から，避難所 1 か所に対して概ね 3 〜 4 人程度の投入量が発生することが予測されたが，図19に示す通り，対象市町村の全観測データで回帰分析を行った場合の決定係数（0.96）と比べ，決定係数は小さくなり（0.71），A 市単独と比べてばらつきが生じている。今回，全半壊率や高齢化率を説明変数の候補として採用したが，今後の課題
として他に適切な変数の選択が必要である。また，A 市とは異なり，日数が経過するほど，避難図19

避難所数に基づく予測式結果（ケース 2 ）（A 市以外／青点＝実績値，赤線＝予測値／回帰直線は経過日数を120日で固定）

222

井上・沼田・目黒：熊本地震の実績に基づく自治体職員・応援職員の避難所運営への人員投入量予測式の検討

表8

避難者数に基づく回帰結果（A 市）

係数

係数値

Pr（＞ Z）

切片

129.5

0.00274＊＊

避難者数

0.250

＜2e-16＊＊＊

経過日数

−1.01

0.00736＊＊

＊＊＊

表9

AIC
1313.1

0.1％有意 / ＊＊ 1 ％有意 /＊ 5 ％有意

避難者数に基づく予測式結果（A 市／青点＝実績値，赤線＝予測値／回帰直線は経過日数を120日で固定）

して，避難者数と避難所投入量との線形回帰分析を行った。（1）と同様に，説明変数として経過日

係数

係数値

Pr（＞ Z）

切片

123.8＜2e-16＊＊＊

避難者数0.02762.91e-16＊＊＊

全半壊率−367.4＜2e-16＊＊＊

経過日数−0.195＜2e-16＊＊＊

高齢化率−211.5＜2e-16＊＊＊

＊＊＊

図20

避難者数に基づく回帰結果（A 市以外）
AIC

2122.4

0.1％有意 / ＊＊ 1 ％有意 /＊ 5 ％有意

図21

避難者数に基づく予測式結果（A 市以外）
（A 市以外／青点＝実績値，赤線＝予測値／回帰直線は全半壊率と高齢化率は対象
自治体の平均値，経過日数は120日で固定）数を加えた。
その結果を表 8 ，図20に示す通り，避難者数 4

回帰分析の結果を表 9 に，予測式に基づく予測

人に対し，概ね 1 名の職員が投入されるという予値を図21に示す（予測値において全半壊率，高齢測式を得た。対象市町村の全観測データで回帰分化率は対象自治体の平均値を，経過日数は120日析を行った場合の決定係数（0.54）と比べ，決定と置いている）。

係数は大きくなっている（0.97）。また，（1）の避表 9 に示す通り，いずれの変数も有意を示した。

難所単位では経過日数による必要投入量の低減はその中で，対象市町村の全観測データで回帰分析示されなかったが，避難者数単位では日数の経過を行った場合の決定係数（0.54）と比べ，決定係によって避難所運営の負担が低減していることが数は若干大きくなり（0.61），避難者 1 人あたりの示されている。

投入量は A 市と比べて10分の 1 という結果を示しており，政令市である A 市との大きな差異が（4）避難者数に基づく人員投入量の予測（A 市以外）見られる。

外れ値除去後の被災規模グループ 1 の観測デー

また，全半壊率が高い場合，相対的に避難者 1

タのうち，人口規模グループ b，c（A 市以外）を人あたりの投入量が小さくなるという予測式が得対象として，避難者数と避難所投入量との線形回られた。これは，被害が大きい自治体ほど 1 避難帰分析を行った。
（2）と同様に，説明変数として「経所あたりの避難者数が大きく，相対的に避難者 1

過日数」，「建物全半壊率（市町村別）」，「高齢化率

人あたりの投入量が小さくなったと考えられる。

（市町村別）」を候補として採用した。

223

自然災害科学 J. JSNDS 40 特別号（2021 ）職員が投入された，または逆に職員数に制限があり，または情報不足によって必要量よりも少ない
職員が投入された，など双方のケースが考えられる。その中で，発災初期以降のデータに基づく予
測式は，発災初期においても一つの目安になると考えられるが，詳細の検証については今後の課題としたい。

6 ．まとめこれまで，被害想定において避難者数は想定さ
図22（1）

発災初期における実績値と予測値（A 市）

れているにも関わらず，その想定避難者数に対して必要な投入量を予測する手法は十分に研究されてこなかった。そこで，本稿では，熊本地震後に被災自治体に対して実施した投入量調査を基に，「避難所数」「避難者数」それぞれを説明変数として，避難所運営に必要な人員投入量を予測するモデルを構築し，提案を行った。
予測式の検討に基づき，人口規模が大きい市町村ほど職員数に余裕があり，避難所運営に対してより多くの職員が投入されていた傾向が明らかとなった。また，本研究では避難所数と避難者数という大きく 2 つの説明変数を用いたが，全体的には避難所数に基づく予測式のほうがばらつきは小さく，精度が高いことが示された。

図22（2） 発災初期における実績値と予測値（A市以外）

これにより，今後自治体において避難所運営に対する業務量の見積もりが可能となることが期待される点，意義は大きいものと考えられる。

（5）発災初期における投入量の予測について

また，調査回答については，質，量ともに必ず

上記の回帰分析においては，4.3（4）で述べた

しも十分な精度を有していないものの，おおよそ通り，断水期間（断水が発生しなかった自治体はの業務量を予測する際に活用できるものと考えら

発災 1 週間）を発災初期とし，その期間のデータれるが，今後の課題として 3 点を挙げる。

を分析対象外とした。

1 点目は，震源に近く大きな被害を受けた市町

一方，この発災初期のデータに対して予測式を村における人員投入量が把握できず，今回の分析

適用した際の予測値と実績値との差を図22に示対象に含まれていないこと，また，A 市とそれ以す。なお，避難者数，避難所数の 2 つの予測式の外の自治体で人口差が大きく，その中間に位置す

うち，相対的にばらつきが小さかった避難所数のる自治体における本モデルの適用性が不明な点で予測式を用いている。

ある。例えば，本稿の分析において，全半壊率が図22に示す通り，A 市，A 市以外共に，発災初大きいほど相対的に避難者数 1 人に対する投入量期以降のデータ（図18，図19）と比べてばらつきが小さくなる傾向が示されたが，今回の対象市町

が大きくなる傾向にある。これは，前述の通り，

村は概ね全半壊率15％以下を対象としており，全状況が分からない中で本来必要な量よりも多くの半壊率がそれ以上のケースを検討するためにも，

224

井上・沼田・目黒：熊本地震の実績に基づく自治体職員・応援職員の避難所運営への人員投入量予測式の検討

今後さらにデータを収集し，データサンプル数を増やしていく必要がある。
2 点目として，今回投入量調査を基に導いた予測式は，災害発生後の混乱した状況下において，
必ずしも効率的に行われたとは言い難い結果を基に作成したものである。今後，避難者自身の自主的な避難所運営の実施，プロボノなどのボラン
ティアや NGO の支援等による行政負担の低減効
果を定量的に示すことで，避難所運営に関する事
前対策を促すことにつながることが期待される。
その点では，本稿では，避難所における避難者自
身による自主運営の有無，ボランティア支援の有
無に関するデータが入手できなかったため，今後の課題としたい。
その他の今後の課題として，本稿では A 市とそれ以外で傾向が異なったため， 2 つに分けて予測式を作成した。この自治体による差は自治体の方針等も影響していると考えられるが，都市部とそれ以外等，その違いに対する適切なパラメータを設定し，予測式に組み込むことが必要と考えられる。
今回熊本地震を対象とし，避難所運営を対象とした予測式を構築したが，今後，他の業務も対象とする他，近年の地震災害の実績に対して本モデルを適用することで検証し，予測式の見直し，更新を図る予定である。

謝辞
本研究に際し，熊本地震の被災自治体の職員の皆様には，災害対応投入量調査に対して多大なご協力をいただきました。この場をお借りして御礼申し上げます。

参考文献
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長野県北部地震（新潟・長野県境地震）〜，平成25年・ 2 月，pp.1-16．
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行動の検証報告書，2012年，p.25．
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Vol.67，No.4，2015，pp.9-13．
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災・2015年関東・東北豪雨・2016年熊本地震の災害対応業務の分析結果を踏まえて〜，土木学
会論文集 A1（構造・地震工学），Vol.73，No.4，
2017，pp. 258-269．
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応のガイドライン，2013．
14）総務省統計局：平成25年住宅・土地統計調査，
2013．
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soshiki/20/1120.html，2021年 3 月30日閲覧．
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本部会議資料，https://www.pref.kumamoto.jp/
soshiki/ 4 /51503.html，2021年 3 月30日閲覧．
（投 稿 受 理：令和 3 年 4 月 2 日
訂正稿受理：令和 3 年 7 月 2 日）

225

自然災害科学 J. JSNDS 40 特別号（2021 ）要

旨

過去の大規模災害での災害対応においては，将来的に必要な業務量への認識不足によって，非効率的な人員管理が発生している。本稿では，熊本地震の被災自治体に対して，発災後「どの時点で・どの業務に・何人の職員を投入したか」を把握する災害対応投入量調査を実施した。
集計の結果，熊本地震の被災自治体において最も多くの投入量が発生していた避難所運営業務を対象とし，避難所数，避難者数それぞれを説明変数とする回帰分析を行うことで，人員投入量の予測式を提案した。
今後，他の業務も対象とする他，近年の地震災害の実績に基づいて予測式の見直し，更新を図る予定である。