| Project/Area Number |
21H05001
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (S)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
Broad Section C
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
越村 俊一 東北大学, 災害科学国際研究所, 教授 (50360847)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
江川 新一 東北大学, 災害科学国際研究所, 教授 (00270679)
久保 達彦 広島大学, 医系科学研究科(医), 教授 (00446121)
近藤 久禎 国立健康危機管理研究機構, DMAT事務局, 次長 (20332348)
マス エリック 東北大学, 災害科学国際研究所, 准教授 (30648374)
小林 広明 東北大学, 情報科学研究科, 教授 (40205480)
金谷 泰宏 東海大学, 医学部, 教授 (40506317)
太田 雄策 東北大学, 理学研究科, 教授 (50451513)
市川 学 芝浦工業大学, システム理工学部, 教授 (60553873)
柴崎 亮介 麗澤大学, 工学部, 教授 (70206126)
佐々木 宏之 東北大学, 災害科学国際研究所, 准教授 (90625097)
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| Project Period (FY) |
2021-07-05 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2025)
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| Budget Amount *help |
¥188,630,000 (Direct Cost: ¥145,100,000、Indirect Cost: ¥43,530,000)
Fiscal Year 2025: ¥36,270,000 (Direct Cost: ¥27,900,000、Indirect Cost: ¥8,370,000)
Fiscal Year 2024: ¥36,790,000 (Direct Cost: ¥28,300,000、Indirect Cost: ¥8,490,000)
Fiscal Year 2023: ¥36,270,000 (Direct Cost: ¥27,900,000、Indirect Cost: ¥8,370,000)
Fiscal Year 2022: ¥37,180,000 (Direct Cost: ¥28,600,000、Indirect Cost: ¥8,580,000)
Fiscal Year 2021: ¥42,120,000 (Direct Cost: ¥32,400,000、Indirect Cost: ¥9,720,000)
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| Keywords | デジタルツイン / 津波 / 災害医療 / ジオインフォマティクス / シミュレーション / 津波災害 / ジオンフィマティクス / マルチエージェントシミュレーション |
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| Outline of Research at the Start |
リアルタイムシミュレーション，センシングの融合による広域被害把握，被災地内外の人の移動と社会動態把握，医療需要および被災地の医療活動状況を入力としたマルチエージェントシミュレーションで構成する仮想世界でのwhat-ifの分析を通じて，物理世界となる被災地での災害医療チームの活動を支援するための「災害医療デジタルツイン」を構築する．災害医療の最前線で活動する研究者との協働を通じて，南海トラフ連続地震により連続して来襲する津波のリスク下において，医療システムの一部の機能が一定期間低下しても，被災地内外の災害医療の機能を速やかに回復できる医療レジリエンスの再構築を先導する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
南海トラフの連続地震を想定して先発地震による津波浸水被害のリアルタイム予測，後発地震を想定した津波浸水被害リスク評価の枠組みを構築した．南海トラフの地震の発生領域を3つの領域に分割し，666ケースの断層モデルを想定して，先発地震発生後の後発地震による津波浸水リスク評価のための浸水シナリオデータを作成した．これにより，先発地震後に後発地震が発生した場合の津波浸水リスクを期待値で表現することが可能になった．
津波発生時の浸水域内人口の推計と，人口動態の常時監視による社会の異常検知の研究を推進した．能登半島地震・津波発生時の人流の解析を行い，地震前後での人の動きを明らかにすることができた．地震発生前後で，沿岸部の低地から高地にむかう人の動きが確認できたこと，災害に対する暴露人口の推定に有効であることを実証したことで，災害発生時の曝露人口から必要な医療資源等を推定する基盤データを取得する方法を考案することができた．さらに，人流データの時系列の分析から社会動態の異常を検知するアルゴリズムを開発し，災害時および大規模イベント時の社会動態の学習を通じて異常を検知することに成功した．災害時の地球観測と社会動態の両面から災害の影響を評価する方法論の確立に向けた進展があった．
上記の成果から，被害予測情報，人流予測と医療需要，医療活動記録を入力として，災害医療のマルチエージェントシステムにより仮想世界での災害医療活動を再現するための災害医療デジタルツインの基本設計に取り組み，プロトタイプを開発した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究の進捗については，開始時に設定した研究計画および目標を概ね達成することができたことから，概ね順調に進捗していると判断した．
研究成果の波及効果についても，良好な見通しを得ることができた．災害科学におけるデジタルツインの考え方は新しく，黎明期にあるといえる．本研究に関して，2023年4月に欧州で開催されたEuropean Geoscience Union（EGU）では，越村らが発表した” Digital twin computing for enhancing resilience of disaster response system”が自然災害のAI研究セッションにおいてハイライトされ，大きな注目を集めた．2023年7月にはAsia Oceania Geosciences Society(AOGS)で” Digital Twin Paradigm for Disaster Resilience”と題した企画セッションを開催，2024年6月には同学会のDistinguished Lectureとして招待講演するなど，国内外での研究成果の発信と国際的な学術ネットワークの形成を先導している．
上記理由から，研究の進捗状況と波及効果の状況を踏まえて，おおむね順調に進展していると自己評価した．
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| Strategy for Future Research Activity |
研究計画立案時には想定していなかったが，今後は災害医療デジタルツインプロトタイプの適用と検証を，宮城県の強力により防災拠点整備の効果検証という観点で取り組むこととなった．
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| Assessment Rating |
Interim Assessment Comments (Rating)
A: In light of the aim of introducing the research area into the research categories, the expected progress has been made in research.
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