2022 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 | XAI / 説明可能なAI / 機械学習 / 避難行動 / 豪雨災害 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
頻発する豪雨災害において多くの犠牲者が生じている現状から，住民避難の促進に対して様々な視点から考える必要がある．そこで本研究では，機械学習手法とXAI（説明可能なAI）を用いて，住民避難行動に影響を与える要因およびその交互作用を明らかにした．
分析に用いたデータは，平成30年7月豪雨，令和元年台風19号，令和2年7月豪雨，令和3年8月の大雨の4種類の災害時における住民避難行動アンケートの調査結果である．これらのデータに対し，XAIの一種であるPD分析を適用することで，アンケート調査の項目および項目の組み合わせが避難の予測に対して，どの程度の影響を与えるのかを明らかにした．
各災害において，過去の避難経験や自宅の被災経験，災害時の土砂災害や浸水による自宅の被災などの組み合わせによって避難行動に影響を与えているが明らかとなった．交互作用効果の大きい項目の組み合わせに着目すると，項目単体での影響が0に近い値や負の値を持つ項目などの単独では避難行動に影響を与える要因とは言えない項目同士が組み合わさることによって，避難行動に影響を与えることが明らかとなった．
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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）は高木が２件の学会発表，（２）は杉浦が１件の学会発表，（３）（４）は両者で11件の学会発表と１件の査読付き論文の研究成果を挙げており，当初の計画以上に進展している．
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| Strategy for Future Research Activity |
当初の研究計画で挙げた目標を達成するための研究内容は，概ね学会発表をしてきた．今後は，学会発表した内容を精査して査読付き論文へ投稿し，研究成果として確立して行く予定である．
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| Causes of Carryover |
コロナ感染症により参加した国際会議がオンライン開催になったため。
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