2021 Fiscal Year Research-status Report
Analysis and promotion of resident evacuation behavior with explainable machine learning (XAI) model
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21K04301
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| Research Institution | Gifu University |
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Principal Investigator |
高木 朗義 岐阜大学, 社会システム経営学環, 教授 (30322134)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
杉浦 聡志 北海道大学, 工学研究院, 准教授 (30648051)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 避難行動 / 豪雨災害 / 機械学習 / AI / XAI |
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| Outline of Annual Research Achievements |
近年頻発する豪雨災害では様々な要因により人的被害が発生しており，住民避難の促進に関する課題に対して依然として取り組む必要がある．本研究では，機械学習モデルを用いて住民避難選択行動モデルを構築し，eXplainable AI (XAI)という技術を用いて住民避難選択行動の要因を分析した．具体的には，平成30年7月豪雨時の岐阜県と西日本の調査データ，令和元年台風19号の東日本の調査データに対してXAIのPI分析およびPD分析により，避難／非避難および避難場所選択に影響をもたらす要因を明らかにした．
本研究では，PI分析およびPD分析を用いて各地域の住民避難行動の行動変容に影響をもたらす要因を整理した．岐阜県の調査データでは，事前に避難経路や避難場所を確認することや，地域とのつながりを持つことが避難の選択に影響をもたらすことが明らかになった．西日本の調査データでは．過去の被災経験や，災害の危険性の理解が避難の選択に影響をもたらすことが明らかとなった．東日本の調査データでは，避難情報として避難指示（緊急）を取得していたこと，本災害以前の避難経験が避難の選択に影響をもたらすことが明らかとなった．また，すべての地域を通じて，避難の選択には災害の危険性を正しく認知すること，災害や避難の実体験が強く影響することが明らかになった．PI分析およびPD分析における各地域の結果の整理より，住民避難行動の行動変容に影響をもたらす要因を抽出した．
統計手法を用いた住民避難行動分析から得られた知見と本研究の分析から得られた知見を比較することで，機械学習モデルによる非線形仮定の分析の特徴を考察するために，PI分析による要因抽出を行う際の条件を再調整する必要があることを明らかにした．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
本研究では，次の４つの内容を予定している．（１）直近３年間で収集した統一的な項目で構成される住民避難行動アンケート調査データに対して，統計手法を用いて比較分析することにより，災害状況や地域条件との関係性を踏まえた上で，住民避難行動の共通点や相違点を明らかにする．（２）ロジットモデルを用いて住民避難行動の特性を明らかにする．（３）説明可能な機械学習モデルを用いて住民避難行動モデルを構築し，それらを比較分析することにより，住民避難行動の特性を明らかにする．（４）説明可能な機械学習モデルを用いて住民避難行動を促進する施策を提案する．
このうち，（１）（３）については高木が中心となり，（２）については杉浦が中心となって，研究を進めた結果，計画以上の研究成果を獲得している．（１）については学会発表し，査読付き論文として投稿済みである．また別の岐阜県データを用いた研究成果を示した査読付き論文が既に雑誌に掲載済みである．（３）については査読付き論文として５月１８日に発行された論文集に掲載された．
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究で使用したXAIによる分析は，独立変数の組み合わせによって生じる結果への影響を挙げた．しかしながら，本研究では各要因を個々に扱う分析に留まったため，複数要因の組み合わせはできていない．機械学習モデル（AI）の特長は，複雑な要因間を関係性を踏まえてアウトプットされることであるため，今後の課題としては，複数要因のどのような組合せが住民避難行動に影響を及ぼすのかを分析する必要がある．そこで，個別の要因を抽出する従来手法を解読した上で，複数要因を抽出する手法を開発することで，この課題を解決していく予定である．
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| Causes of Carryover |
コロナ禍のために学会がオンライン開催となり，旅費・交通費を使用しなかった。
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