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1 オープンデータを使った 大都市災害への対応

2 2011/3/11 東日本大震災時の状況 2

3 帰宅者の状況 3

4 震災後の鉄道の状況 地震は 14 時 46 分に発生 多くの路線が運休し 21 時以降に一部の路線が運行を再開 多くの人が徒歩で帰宅 首都災害発生時に徒歩でも帰りたいと言う人が49% 鉄道の運転が再開すると一斉に帰宅が始まった 徒歩で帰る人の30% の人が駅もしくは周辺に立ち寄る 駅前の混雑に対する誘導は多くの場合 拡声器や張紙 防災無線で行われた 帰宅中には 交通機関の状況と支援拠点の情報が求められている 4

5 Phase1 過去データの解析による方法論の検討 東日本大震災ビックデータワークショップ渋谷 Project 災害時の主要ターミナルの混乱回避策の検討

6 主要ターミナルに帰宅者が集中 帰るべきか? 待機すべきか? どう対応するのがよいのか? 災害時に誰もが使える実践的な解が必要 写真 : 渋谷警察署 東京都

7 災害時に主要ターミナルでの混乱を抑えるには 帰宅者を一斉に帰宅させない 会社や施設からの呼びかけ メディアからの呼びかけ テレビ ラジオ 主要ポータルサイト等 家族の安否確認 171 メール sns 電話等 家族の安否確認 ( 子供等 ) 学校からの周知メール sns ホームページ等 安全な経路とタイミングを見極める 雇用者 帰宅者自身のメディアによる情報収集 雇用者 帰宅者自身のインターネットによる詳細な情報収集 詳細情報を使った 行政機関やボランティアによる避難誘導 一時避難解除 7

8 本プロジェクトの目的 東日本大震災時に 東京中心部では 地震からの直接被害は限定されたものであったが ターミナルステーションに帰宅者が集中することが大きな課題として顕在化した 大型台風時にも同様の事象が発生しており 首都直下地震が起こった場合には 大きな混乱が起こる恐れがある 本プロジェクトでは 主要ターミナルである渋谷駅を対象に 各種情報を融合することで混乱を軽減するための手法の検討を行うものである 利用データ 3 月 11 日から24 時間のツイート ( 提供 : Twitter Japan 株式会社 ) 混雑統計データ ( 提供 : 株式会社ゼンリンデータコム ) Google Trend ( 提供 : グーグル株式会社 ) 渋谷区避難施設データ等 8

9 成果イメージ 各種リアルタイムの情報を統合した地域特化型のオペレーションルームを構成 少ない人数で効果的な避難誘導を可能にする /3/ /10/ 時 15 時 16 時 17 時 18 時 19 時 20 時 21 時 22 時 23 時 0 時 1 時 2 時 9

10 活用イメージ 避難者への情報提供 会社等での待機の促進 混雑状況の変化を把握して 混雑時間帯に当該エリアに入らないようにする 迂回ルートの検索 混雑の少ないターミナルを活用する 行政防災担当者の利用 混乱状況の把握 Tweet 等から困難状況を把握する 定点カメラと併用すると有効 誘導 混雑で危険なエリアに入らないように誘導する 中心エリアに入ろうとする混雑エリア周辺の避難所で待機するように誘導する 通行規制 危険な状況になりそうな時に事前に回避措置を実施する メディアの利用 待機の呼びかけ 地域企業の利用 混雑度予測の活用 10

11 混雑データと現場の声で状況を立体化 1データを可視化することで概況を把握 2 詳細傾向の把握 3 現場の声で全体像を把握 4 特定状況を深堀 5 個別の声を確認 状況が浮かび上がってくる

12 活用イメージ 渋谷駅前は大変混雑しております 避難所はこちらです 迂回をお願いします 山手線埼京線銀座線半蔵門線副都心線東横線田園都市線井の頭線バス 危険関連発言 運休運休 運転再開 (22:50) 運転再開運転再開 運転再開 (22:30) 運転再開 (22:30) 運転再開 (22:10) 一部運行 渋谷駅前は大変混雑しております 迂回をお願いします 渋谷駅前は大変混雑しております 渋谷駅前は大変混雑しております 4 万人以上 3 万人以上 2 万人以上 1 万人以上 0.5 万人以上 0.5 万人未満 前の 1 時間と比較して混雑度が 20% 以上増加した地域 火災 通行止 避難所 12

13 分析結果サンプル ( 分析は 1 時間毎に実施 (11 日 14 時 -12 日 9 時 )) 13

14 3 月 11 日 20 時混雑度マップ 山手線埼京線銀座線半蔵門線副都心線東横線田園都市線井の頭線バス 運休運休 運転再開 (20:40) 運転再開 (20:40) 運転再開 (20:40) 運転見合わせ運転見合わせ運転見合わせ一部運行 危険関連発言数 4 万人以上 3 万人以上 2 万人以上 1 万人以上 0.5 万人以上 0.5 万人未満 前の 1 時間と比較して混雑度が 20% 以上増加した地域 火災 通行止 避難所 14

15 3 月 11 日 20 時中心部人口密集度 (250m 四方内の人数推測値 ) 人 人 /3/ /10/ /3/ /10/ 時 15 時 16 時 17 時 18 時 19 時 20 時 21 時 22 時 23 時 0 時 1 時 2 時 14 時 15 時 16 時 17 時 18 時 19 時 20 時 21 時 22 時 23 時 0 時 1 時 2 時 人 人 /3/ /10/ /3/ /10/ 時 15 時 16 時 17 時 18 時 19 時 20 時 21 時 22 時 23 時 0 時 1 時 2 時 14 時 15 時 16 時 17 時 18 時 19 時 20 時 21 時 22 時 23 時 0 時 1 時 2 時 2012/10/5 は金曜 ( 人数はいつも NAVI ラボ混雑度マップより推計 ) 15

16 3 月 11 日 20 時 twitter 意見分析 ( 渋谷に関するつぶやき全数 ) 16

17 3 月 11 日 20 時 Twitter 意見分析 ( 渋谷とともに発言される特定語分析 ) 危険 銀座線 安全関連 女性関連 17

18 3 月 11 日 22 時混雑度マップ 山手線運休埼京線運休銀座線 運転再開 (22:50) 半蔵門線運転再開副都心線運転再開東横線 運転再開 (22:30) 田園都市線 運転再開 (22:30) 井の頭線 運転再開 (22:10) バス一部運行 危険に関する発言は減ってきている 危険関連発言数 駅周辺の混雑度は相変わらず高い 4 万人以上 3 万人以上 2 万人以上 1 万人以上 0.5 万人以上 0.5 万人未満 前の 1 時間と比較して混雑度が 20% 以上増加した地域 火災 通行止 避難所 18

19 3 月 11 日 22 時中心部人口密集度 (250m 四方内の人数推測値 ) 人 時 15 時 16 時 17 時 18 時 19 時 20 時 21 時 22 時 23 時 0 時 1 時 2 時 2011/3/ /10/5 人 ピークは去っている 14 時 15 時 16 時 17 時 18 時 19 時 20 時 21 時 22 時 23 時 0 時 1 時 2 時 2011/3/ /10/5 人 人 /3/ /10/ /3/ /10/ 時 15 時 16 時 17 時 18 時 19 時 20 時 21 時 22 時 23 時 0 時 1 時 2 時 14 時 15 時 16 時 17 時 18 時 19 時 20 時 21 時 22 時 23 時 0 時 1 時 2 時 2012/10/5 は金曜 ( 人数はいつも NAVI ラボ混雑度マップより推計 ) 19

20 3 月 11 日 22 時 twitter 意見分析 ( 渋谷に関するつぶやき全数 ) 避難所等は落ち着いてきている 20

21 3 月 11 日 22 時 Twitter 意見分析 ( 渋谷とともに発言される特定語分析 ) 危険 銀座線 安全関連 駅は危険なほど混んでいる 女性関連 21

22 3 月 12 日 0 時混雑度マップ 山手線埼京線銀座線半蔵門線副都心線東横線田園都市線井の頭線バス 運休運休 運転再開 (0:44) 運転再開運転再開運転再開運転再開運転再開一部運行 危険関連発言数 4 万人以上 3 万人以上 2 万人以上 1 万人以上 0.5 万人以上 0.5 万人未満 前の 1 時間と比較して混雑度が 20% 以上増加した地域 火災 通行止 避難所 22

23 3 月 12 日 0 時中心部人口密集度 (250m 四方内の人数推測値 ) 人 人 /3/ /10/ /3/ /10/ 時 15 時 16 時 17 時 18 時 19 時 20 時 21 時 22 時 23 時 0 時 1 時 2 時 14 時 15 時 16 時 17 時 18 時 19 時 20 時 21 時 22 時 23 時 0 時 1 時 2 時 人 人 /3/ /10/ /3/ /10/ 時 15 時 16 時 17 時 18 時 19 時 20 時 21 時 22 時 23 時 0 時 1 時 2 時 14 時 15 時 16 時 17 時 18 時 19 時 20 時 21 時 22 時 23 時 0 時 1 時 2 時 2012/10/5 は金曜 ( 人数はいつも NAVI ラボ混雑度マップより推計 ) 23

24 3 月 12 日 0 時 twitter 意見分析 ( 渋谷に関するつぶやき全数 ) 24

25 3 月 12 日 0 時 Twitter 意見分析 ( 渋谷とともに発言される特定語分析 ) 危険 銀座線 安全関連 女性関連 25

26 分析からの示唆 26

27 各時点での評価例 3 月 11 日 20 時 混雑はしているが 危険な状況は見られない 避難場所を探している人が多い 3 月 11 日 22 時 中心部の人数のピークは過ぎているが 駅への集中が進んでいるようで 駅に関して危険という発言が増えている 避難所に関する発言は減っている 3 月 12 日 0 時 ピークは過ぎて状況は落ち着きつつある 課題と対応策 このようなものを使って避難誘導などを行う場合に うまく案内しないと 当該施設に人が殺到するのではないかとの指摘 誘導の案内の仕方であり 施設の混雑度と伸び率も把握できるようにしておくことは有効 そもそもインターネットが使えないのではないかとの指摘 その場合には 相当悪い状況と認識し そもそも帰宅しないようにメディア等を通じて広域に呼びかける Twitter は利用者に偏りがあるのではないか また 正しい情報なのかとの指摘 あくまでも参考情報であり この意見をうのみにする必要はない これに関連した話題が RT によりループして 混乱するのではないかとの指摘 カウンターメッセージを行政の twitter から流すこと等で対応が可能 27

28 既存の災害情報を 新たな参考情報で補完 ネットから得られる情報はあくまでも参考情報であり 既存の情報を補完するためのものである 28

29 30 分でオペレーションを開始 ビッグデータをリアルタイムに使うことで効果を創出 29

30 Phase2 実運用への適用 大雪対応情報分析訓練

31 当初の災害時オープンデータ利活用訓練計画 主要ターミナルなどの混雑集中拠点の混乱防止 および危険回避を目的とする そのため ソーシャルメディアを使っているエリア内の人の発信や各種データをもとに 街の状況を把握し 避難誘導などの参考情報とし その経緯をノウハウとして整理する インターネット オープンデータ Twitter 駅周辺を迂回してください 指示 現場への指示 エリアメールは今回対象外 エリアメール 報告 災害対策本部 状況分析 31

32 モニタ配置 判断の参考にする避難所と 行動に影響を与える 雨を表示 帰宅に影響のある 鉄道の状況を表示 帰宅に影響のある 道路の状況を表示 避難誘導の参考になる 人の混雑度を表示 対応が必要な案件を管理 状況確認用カメラ 避難所 天気 鉄道 道路 人 EOC カメラ 画面 1 画面 2 画面 3 画面 4 画面 5 画面 6 画面 7 画面 8 画面 9 画面 10 画面 11 画面 12 発信情報 行政の発信情報と反応を表示 リアルタイムモニタ 1 様々なつぶやき情報を表示 リアルタイムモニタ 2 様々なつぶやき情報を表示 リアルタイムモニタ 3 様々なつぶやき情報を表示 予備画面 つぶやきのマップ表示等 マイニング つぶやき状況の解析 32

33 しかし! 大雪のためプラン B に変更 渋谷駅周辺帰宅困難者訓練の一環として災害時オープンデータ利活用実験を準備していたが 大雪の予報のため前夜に急きょ延期になった 災害時オープンデータ利活用実験とは 災害時にインターネットから入手可能な各種情報を収集し 災害対応に必要な情報を入手し そのノウハウ化を図る実験 大雪による首都圏混乱も予想されたため 急遽 大雪対応訓練に訓練内容を変更して実施 2013 年 2 月 6 日 7:30-9:30 プラスアルファコンサルティング内会議室 分析メンバ3 名 ( 他撮影スタッフ ) PC5 台プロジェクタ3 台 分析は 自治体が取り組みやすくするため 無料サービスを中心に構成 33

34 全体概況 大雪の予想がはずれ 東京全域が雨または小雪の状況 JRは 前夜に主要路線の7 割運行を決定 34

35 仮設オペレーションルーム 7:30 にセンターを開設 マニュアルに従い必要情報を順次表示 状況分析を実施 35

36 課題探索 1. 鉄道運行情報をもとに課題のあるエリアを探索 2. 埼京線が混雑していることを発見 3. つぶやきにより通常より混雑していることを確認 36

37 埼京線の分析 (5 秒間隔のリアルタイムモニタ ) 8 時前につぶやき数が急増 37

38 赤羽駅の分析 (5 秒間隔のリアルタイムモニタ ) 駅の混雑度がかなりひどいようで つぶやきが急増 38

39 赤羽駅の詳細分析 つぶやきを詳細分析すると 駅への入場規制を行って ホームや駅構内が非常に混沌としている状況がわかる 39

40 人口集積度の分析 駅で滞留が起こり 平常時の倍以上の人が集中していることが分かる 2 月 8 日 40

41 つぶやき状況の分析 具体的な現場の声を確認 間に合わないな 珍しく乗り切れないな 41

42 入場規制の状況を分析 他の路線も含め tweet を確認すると 赤羽駅以外では大きな問題になっていない 42

43 入場規制に関する個々の意見 品川駅や川崎駅もひどい状況のようであるが入場規制にはなっていない 赤羽駅の生の状況も見えてくる 43

44 実際の状況 駅には長蛇の列ができて ホームに人があふれている Twitter 上に多くの写真が投稿されている 44

45 バスへの退避状況 バス等で迂回する人の状況も確認 タクシーでの移動はほとんど話題になっていなかった 45

46 急病人や体調を崩した人の確認 急病人や体調不良の人の発生状況をモニターできる 46

47 弱者の状況 子供や妊婦の状況を確認した 子供が困っているという報告はなかったが 心配はされている 他の路線では 妊婦さんが押されて苦しそうというつぶやきもあった 47

48 車の混雑状況 車の混雑状況は 駅周辺で低速での走行エリアが発生している 通常よりも混んでいるようである 赤羽 48

49 自治体 NPO の対応 北区は 前夜に注意喚起を実施 NPO のサイトが駅の状況を発信 49

50 大雪対応訓練のまとめ 概況 大雪の予報が外れ 小雪であったため首都圏での混乱は ほとんど起こらなかった しかし 大雪に備えてJRが7 割の運転本数にしていたため一部で混乱が発生 ソフトウェア企業のサイボウズでは在宅勤務を推奨した そのため約 2 割の社員が自宅などで仕事を行った 訓練評価 目的を大幅に変更して分析を実施したが 情報分析に活用できることは確認できた 市民にとって このような駅の混雑情報を知ることで 周辺の駅の利用 自宅を出発する時間を遅らせる 在宅勤務をする等の複数の選択肢から対処することが可能になる 市区町村にとって 市民にお知らせを行うことで 市内で危険な状況が発生することを抑えることができる 急病人の発生に備えることができる 国にとって この程度の混乱であれば取り組みは不要である しかし気が付いていない自治体に対応を促す等のことはできる 大雪で 首都機能がマヒしそうな場合には 首都圏全域もしくは企業に在宅勤務を推奨することも可能である メディアにとって 事故発生に迅速に取材対応できる 50

51 代替駅の例 51

52 まとめ ( 続 ) 大規模災害対応への示唆 けが人 病人 その他弱者などの状況把握には有効と考えられる 妊婦など 鉄道と道路の状況を見て 代替輸送手段の検討ができる 現場の参考情報は入手できる インターネットがつながっていて 基本的な情報分析ノウハウがあれば 迅速に Emergency Operation Centerが構築可能である 今回検証できなかったこと 自治体からのフィードバック情報の有効性は確認できなかった 52

53 オープンデータを使った大都市災害への対応のまとめ 53

54 大規模災害でのオープンデータの活用は どのようなサービスを使えばよいか等 日頃からの準備が重要 システムを構築して準備するよりも 最新の技術やサービスを知っていることが重要 情報分析には どのようなキーワードで検索するか等の 情報活用ノウハウが重要である 54

目次 はじめに P3 1 災害 緊急の範囲 P3 2 時間と場所を考慮した対応の必要性 P3 3 時間ごとの対応 P4 4 場所ごとの対応 P5 5 デジタルサイネージの提供コンテンツ P6 6 緊急時を意識したデジタルサイネージシステム P6 7 情報の切替 復帰の条件 P7 8 緊急運用体制 P

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