携帯電話の運用データを利用した地下街人口を考慮した帰宅困難者推計

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2026-06-15
• タイトル / 言語: ja
• タイトル: 携帯電話の運用データを利用した地下街人口を考慮した帰宅困難者推計
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Estimation of Stranded Commuters Using Mobile Spatial Statistics Considering Population of Underground Mall
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [特集：人がAIと共創する高度交通システムとパーベイシブシステム] リアルタイム人口，地下街人口，帰宅困難者推計
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• ID登録: 10.20729/0002010053
• ID登録 / ID登録タイプ: JaLC
• 著者所属: 株式会社NTTドコモ／横浜市立大学データサイエンス学部
• 著者所属: 株式会社NTTドコモ／京都橘大学工学部
• 著者所属: 国立研究開発法人防災科学技術研究所
• 著者所属: 札幌市
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT DOCOMO, INC. / School of Data Science, Yokohama City University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT DOCOMO, INC. / Faculty of Engineering, Kyoto Tachibana University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Research Institute for Earth Science and Disaster Resilience
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Sapporo City
• 著者名: 落合,桂一; 寺田,雅之; 花島,誠人; 佐々木,将仁
• 著者名(英): Keiichi Ochiai; Masayuki Terada; Makoto Hanashima; Masato Sasaki
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 発災時の帰宅困難者対策は国や自治体にとって重要な取組みである．このような災害対策において，発災時にどこに何人滞在者がいるかというデータが必要になる．大都市においては地下街が発達しており，実効性のある計画策定には地下街も含めた発災時の滞在者数の正確な把握が不可欠だが，パーソントリップ調査（PT調査）やGNSSを用いた従来の人口データでは地下の人口を推計できないという制約があった．本論文では，屋内外を区別できる携帯電話の基地局データ（三次元人口統計）を用い，これまで定量的な把握が困難であった地下街の滞在人口の動態を分析し，災害対策に資する知見を得ることを目的とする．札幌駅周辺の地下街を対象に，異なる季節やイベント開催時といった多様な条件下での人口変動を明らかにし，帰宅困難者数を推計する．提案手法の有効性を確認するため，札幌市中心部を対象に，対象エリア内の滞在者数に対する帰宅困難者数の割合を推計した．従来用いられていたPT調査を元にした帰宅困難者推計と提案手法での帰宅困難者数の割合の比較を行い，おおむね10ポイント程度の差で推計できることを確認した．また，最も帰宅困難者が多くなると想定される雪まつり時期には，地下街に約5,000人が一時滞在するという推計結果になり，備蓄品の準備への活用可能性を示した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Response planning for people stranded during a disaster are a critical initiative for national and local governments. Such disaster response planning requires data on how many people are present in specific locations at the time of the disaster. In large cities with extensive underground shopping malls, grasping an accurate population within these areas is essential for effective planning. However, existing population data from Person Trip (PT) surveys or GNSS-based population data has been limited in its ability to estimate underground populations. In this paper, we aim to analyze the dynamics of the population regarding a large city (i.e., Sapporo) including underground shopping malls by using 3D population statistics derived from the operational data of the cellular network. Our data can distinguish between indoor and outdoor population. Focusing on the underground malls around Sapporo Station, this study clarifies population fluctuations under various conditions, such as different seasons and during special events, and estimates the number of people who would be stranded. To validate the proposed method, we estimated the ratio of stranded individuals relative to the total population in central Sapporo. A comparison between our method and PT-based estimates revealed a consistent correlation, with a variance of approximately 10 percentage points. Furthermore, our analysis indicated that during the Sapporo Snow Festival, the period of peak congestion, approximately 5,000 people would likely be situated in the underground malls. These findings demonstrate the practical utility of 3D population statistics in optimizing the allocation of emergency stockpiles and enhancing urban disaster resilience.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 67, 号 6, p. 1024-1033, 発行日 2026-06-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764
• 公開者 / 言語: ja
• 公開者 / 出版者: 情報処理学会