【研究分野】社会システム工学・安全システム

【研究領域課題番号】17H00843 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

都市内滞留者・移動者 / 人口統計データ / 時空間分布 / 災害 / シミュレーション / モバイル空間統計 / 混雑統計 / パーソントリップ調査 / 混雑度統計(R) / PTデータ / 建物ポイントデータ / 国勢調査データ / 都市内移動者・移動者 / GISデータ / 時空間データ / 異常検知 / 群集誘導 / リスク低減

【研究成果の概要】

災害発生後の混乱や群集事故等の二次的被害を低減するためには，まず，「どのような人（年齢・性別・職業）が，いつ（季節・曜日・時刻），どこで（場所・施設），何を（滞留・移動目的）しているのか」という，都市内滞留者・移動者の精緻な人口動態を推計し，これを用いた群集の誘導や制御を行うことが必要である。本研究課題では，複数の人口動態データを組み合わせることで，詳細な属性情報を備えた精緻な都市内滞留者・移動者に関するデータベースを生成する方法を構築し，大地震発生後の流動人口を予測するシミュレーションモデルを開発することで，被害・混乱の抑制方策を支援するための技術を開発した。

【研究の社会的意義】

近年，携帯電話利用者の位置情報に基づく人口統計が利用可能であるが，主にプライバシー保護の観点から任意の時刻・場所の人数のみが提供されている。本研究で開発した推計手法によれば，滞在する建物用途，年齢・性別などの属性，滞在・移動目的，さらに，滞留者と移動者を区別し，その移動方向を知ることが可能である。都市内人口動態データは非常に多くの研究分野で利用可能な基礎データとして学術的な価値を有する。また，本研究で開発した首都直下地震発生時の人口移動を予測するシミュレーションモデルは，東京都総務局における帰宅困難者対策に関する検討会議において採用され，現実の都市政策支援に活用されており社会的価値を有する。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2017-04-01 - 2021-03-31

【配分額】31,980千円 (直接経費: 24,600千円、間接経費: 7,380千円)