| 研究課題/領域番号 |
16K01291
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| 研究機関 | 名城大学 |
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研究代表者 |
高橋 友一 名城大学, 理工学部, 教授 (80278259)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 社会シミュレーション / 妥当性評価 / 避難シミュレーション / エージェント / 避難計画評価 |
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| 研究実績の概要 |
人間活動に関わる社会システムシミュレーションは，状況に応じた個人の振る舞いやグループ・社会的環境での情報交換なども構成要素として取り入れる事ができる．これにより，今後発生が予想される状況での群衆行動をシミュレーションできる利点がある．一方で，社会シミュレーション結果を人の安全に関わる防災計画などに反映するには，シミュレーション結果や計画の効果を検証することが求められるが， 想定される状況に対応する過去の事例が少なくシミュレーション結果と実データの比較が困難である．
人による実験を予想と同じ条件で実験をすることが難しいし， 参加者の安全に配慮した条件での実験となり，実際の状況とは異なる．また，自然現象などのシミュレーションと異なり，事件条件を整えることが出来た年も，その再現性が保証されないなどの課題があるが，想定外の非常時における人間行動のモデル化の検証やシミュレーション結果の妥当性は，安心安全な社会を構築していく上に大切になる．
今まで，非常時における避難指示よる建物からの避難行動を例にとり，以下の３つの観点で研究を行ってきた．(1)誘導指示情報の処理モデル：館内放送などで一斉に情報を受け取る，家族・職場関係で情報交換する，掲示されている非常口のサインなどによる行動の変化モデルを用意する．(2) 避難情報と環境モデル：非常時に起きる状況の変化に対する行動モデルを用意する．(3) 役割に応じたエージェントモデル：過去の事例をもとにエージェントの役割に応じた行動モデルを検討する．
本研究では，今後，発生が予想される災害状況や，色々な状況に対する防災計画にシミュレーション結果を反映するため，社会シミュレーション結果の検証，妥当性の評価方法を，タスク依存の知見を整理し，統計的な手法を取り入れた評価方法の検討を行う．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
近年のIT技術の進歩に伴い，人の通信手段・伝達手段が変化してきている．その一つとして公共施設に設置してあるデジタル・サインネージがある．デジタル・サイネージ（DS）は，従来のポスターなどと異なり，設置場所に応じて（サインネージ毎に），情報を変更して表示・伝達することができる．この特性を活かして，非常事態発生時に，防災管理部門がDSを介して，状況に応じた情報提供・避難指示を周りにいる人々に周知し，より安全な場所に誘導する手段が可能になる．
過去のアンケート調査から，人は非常時に非常口誘導灯や一斉放送などに頼って避難しようとする傾向にある事が知られている．一方で，日常は，避難情報表示に無頓着に行動し，表示情報は変わらない．状況に応じた誘導情報の提示手段の検証に，利用できる実社会でのデータが少ない．また，避難対象になる人数の違いによる避難効率の変化，避難放送に気づく時間や，その指示に従って行動する人の度合いが全体に避難行動へどのように影響するかなどについて参考になる資料はない．その様な状況において，公共空間など多数の人が集まる施設における避難計画を立案するにあたり，人数や避難指示情報に対する気づき度による避難行動の違いなどのシミュレーションし，その解析方法の検討を検討してきた．
具体的には，名古屋駅の地下街における非常時の避難行動を取り上げ，人数，避難誘導情報の気付き度合，非常口の数などをパラメータにしたシミュレーションを実施し，そのデータを用いて適確な情報の提供と避難効率の関係などを解析した．その解析結果から，人数が多くなった時（1平米あたり1名）に出口近くで混雑が発生する事により，避難誘導情報へ気付きがあっても避難効率があがらないケースがある事が解った．それらの解析結果と過去の知見との整合性，現象の説明責任などからに評価し，提案手法の妥当性について訂正的に評価を行った．
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| 今後の研究の推進方策 |
非常事態の避難データを手がかりに，エージェントベースの社会シミュレーション結果に対する有用性，有効性を確認する手法の検討を行う．IoT化により公共空間を始め，実社会から観測データや履歴情報は飛躍的に増加する事が予想される．そのデータに対するパターン識別器，汎用的な評価方法への結びつけ，安心・安全な社会構築に活用するために，群衆の動きの変化を解析する方法を検討する．
具体的には，以下を検討する．昨年度まで実施してきたシミュレーションデータを用い，そのシナリオ（人数，初期位置，発生場所など）のメタデータを事前知識とし，統計解析結果などと共に作成したデータを元に．（1）避難率の時間的・空間的変化の２面から解析した結果を事後データとし，タスク（シナリオ）に依存している項目と独立している項目に分類し，評価する．（2）Topological Data Analysisなどのタスクに依存しない手法と避難行動タスクに依存する混雑度などの両面から，事前・事後データの評価を行う．（3）他場所でシミュレーションができる環境を作成し，（2）で得られた評価方法が適用できるか検証する．
データの解析にあたっては，パターンの変化からその原因を推測するベイズモデルなどを元にする統計的な手法と事例ベースを元にデータ・パターン比較により過去のどのケースに類似しているかを推論する方式を中心に検討を行う．タスク依存の評価手法としては，前年度に実施したアンケートの質問項目を見直したアンケート内容を用い実施する．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
シミュレーション結果の解析，再検討に予想以上に時間がかかり発表する機会が半期遅れたため，予算執行に遅れが生じた．来年度の国際会議発表の費用に使用する．
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