研究課題/領域番号 |
21K04301
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分22050:土木計画学および交通工学関連
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研究機関 | 岐阜大学 |
研究代表者 |
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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研究分担者 |
杉浦 聡志 北海道大学, 工学研究院, 准教授 (30648051)
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研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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キーワード | 避難行動 / 豪雨災害 / 機械学習 / 説明可能なAI / XAI / アンケート / 要因分析 / Partial Dependence分析 / ランダムフォレスト / 画像認識技術 / AI / アンケート調査 / 自然災害 |
研究開始時の研究の概要 |
直近3年間で収集した5つの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とその研究蓄積を踏まえた上で,「説明可能なAI」の一つである「機械学習モデル」を用い,統計分析や従来のロジットモデルによる分析も合わせて,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とともに,住民避難行動を促進するための施策を提案する.
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研究成果の概要 |
豪雨災害による人的被害が後を絶たない状況が続いている原因の一つとして,住民避難行動が適切に取られていないことが挙げられ,様々な施策が実施されている.一方,住民避難行動に関しては膨大な研究蓄積があるものの,適切な住民避難行動が取られ,人的被害を減らすという問題解決には至っていない.本研究では,過去5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,説明可能なAI(XAI)を用いて,災害状況や地域条件との関係性を踏まえた上で,住民避難行動に関する要因を明らかにした.
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
豪雨災害による人的被害が後を絶たない一原因である適切な住民避難行動が適切に取られていない課題に対して,5年間に亘って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を実施したことは,今後の調査方法を考えるうえでも,蓄積したデータそのものについても,学術的・社会的に意義がある. また,説明可能なAI(XAI)を用いて,住民避難行動のアンケート調査データに対して要因分析したところ,従来の統計手法で得られた結果と概ね同じ結果でありつつも,新たな結果が示されたことは,学術的にも社会的にも意義がある.
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