災害時交通影響予測技術：自治体における避難・輸送計画への応用
はじめに
大規模な災害が発生した場合、道路の損壊や渋滞、交通規制などにより、交通網は深刻な影響を受けます。これにより、住民の円滑な避難が阻害されたり、救助・支援活動や緊急物資の輸送が遅延したりするなど、自治体の災害対応能力が大きく低下する可能性があります。
このような状況を避けるためには、災害発生時に交通網がどのような影響を受けるかを事前に予測し、対策を講じることが重要です。近年、様々なデータとシミュレーション技術、さらにはAIなどを組み合わせることで、災害時における交通状況を予測する技術が進展しています。
本記事では、この「災害時交通影響予測技術」の概要と、それが自治体の防災業務、特に避難計画や応急期の輸送計画にどのように応用できるかについてご紹介します。
災害時交通影響予測技術とは
災害時交通影響予測技術は、過去の交通データ、道路網データ、人口分布データ、さらに地震による揺れや浸水、土砂崩れといった災害の種類に応じた被害想定データなどを組み合わせ、災害発生後の交通状況を予測する技術です。
この技術では、主に以下のようなアプローチやデータが活用されます。
- 交通シミュレーションモデル: 平常時の交通流動パターンに加え、災害による道路の通行止めや速度低下、交通需要の変化（例：避難による車両集中）といった条件をモデルに組み込み、時間経過に伴う交通状況（渋滞発生箇所・規模、特定の区間の所要時間変化など）を詳細に再現・予測します。
- 地理情報システム（GIS）: 道路網データや被害想定データをGIS上で解析し、通行不能区間や通行制限区間を特定します。これと交通シミュレーションを連携させることで、より現実的な交通状況の予測が可能になります。
- ビッグデータ・AIの活用: ETC2.0プローブデータ、カーナビデータ、携帯電話の位置情報データ、SNSデータなどのビッグデータは、リアルタイムに近い交通状況や人流の把握に役立ちます。これらのデータをAIで分析することで、過去の災害時データを基にした予測モデルの精度向上や、未知の状況への対応力強化が期待されます。
これらの技術を活用することで、単に「どこが通行止めになるか」だけでなく、「その結果、他の道路がどの程度混雑するか」「特定の地域からの避難にどのくらいの時間がかかるか」といった、より具体的で実務に役立つ情報を得ることが目指されています。
自治体防災における応用とメリット
災害時交通影響予測技術は、自治体の様々な防災業務に応用できます。
- 避難計画の策定と最適化:
- 想定される災害シナリオに基づき、避難ルートごとの通行可能性や所要時間を予測できます。これにより、どのルートが安全かつ効率的か、複数の避難ルートをどのように設定するか、避難所への到達時間をどの程度に見込むかなど、より現実的な避難計画を策定できます。
- 特定の避難所に車両が集中した場合の周辺道路の混雑を予測し、避難所の分散配置や開設時期の調整に役立てることも可能です。
- リアルタイムの避難誘導:
- 発災後、実際の被害状況や交通状況のデータ（センサー情報、パトロール情報など）と予測技術を組み合わせることで、リアルタイムに近い交通影響を把握できます。
- これにより、通行止めが発生したルートを避ける迂回ルートを指示したり、混雑が激しいエリアからの避難を促したりするなど、状況に応じたきめ細やかな避難誘導が可能になります。住民への情報提供（ウェブサイト、SNS、防災無線など）の内容を具体化できます。
- 緊急車両のルート選定と物資輸送計画:
- 救助隊や消防、医療チームなどの緊急車両が現場に迅速に到着するための最適なルートを予測・選定できます。通行不能箇所を避け、利用可能な道路を優先的に活用するための判断材料となります。
- 避難所や被災地への緊急物資輸送についても、輸送ルートの計画、所要時間の予測、輸送手段の選択などを効率的に行うことができます。
- 防災計画への反映と事前対策:
- 予測結果から、災害時に交通が麻痺しやすいボトルネック箇所（橋梁、トンネル、特定の交差点など）を特定できます。これらの脆弱性評価に基づき、道路の耐震補強や代替ルートの整備といった事前対策の優先順位付けに役立てることができます。
- 災害発生を想定した交通規制計画や、地域ごとの車両利用抑制策の検討にも活用できます。
- 広域連携の推進:
- 大規模災害時には、隣接自治体や都道府県との広域連携が不可欠です。交通影響予測情報を共有することで、自治体の枠を超えた広域的な避難誘導や緊急交通路の確保に向けた調整を円滑に進めることができます。
導入にあたっての考慮事項
災害時交通影響予測技術の導入・活用を検討するにあたっては、いくつかの考慮事項があります。
- データの準備と整備:
- 高精度な予測には、詳細な道路網データ、平常時・災害時の交通量データ、人流データ、正確な被害想定データなどが不可欠です。これらのデータが自治体内で整備されているか、または外部から入手可能かを確認する必要があります。データの形式が予測システムと適合するかどうかの検討も重要です。
- データの更新やメンテナンスをどのように行うかも計画しておく必要があります。
- 技術的なハードルと専門知識:
- 予測システムを導入・運用するには、交通工学やデータ分析、システム運用に関する専門知識が必要となる場合があります。職員の育成や、外部の専門業者や研究機関との連携、システムのアウトソーシングなども選択肢となります。
- コスト:
- 予測システムの開発費用、導入費用、運用保守費用、データの購入費用などがかかります。導入規模や機能によって費用は大きく変動するため、費用対効果を慎重に検討する必要があります。補助金制度や共同導入の可能性も探ることが考えられます。
- 運用体制と関連部署との連携:
- 予測システムをどのように運用し、得られた情報をどの部署（防災課、道路課、都市計画課など）で共有・活用するか、明確な体制を構築する必要があります。特に、平時の計画策定部門と、発災時の応急対応部門との連携が重要です。
- 予測精度の限界と運用上の注意点:
- 予測技術は進化していますが、突発的な事態や想定外の被害が発生する可能性もあります。予測はあくまで参考情報として活用し、実際の状況とのずれを常に意識する必要があります。発災後のリアルタイムな状況把握（情報収集）と予測結果を組み合わせた判断が重要です。
他自治体での取り組み事例（架空の例を含む）
- A市（沿岸部）： 高潮・津波発生時の浸水予測データと重ね合わせ、主要な避難ルートとなる道路の通行可能性と避難に要する時間をシミュレーション。ハザードマップにおける避難所までの推奨ルートに、災害時の通行リスク情報を追加で表示する検討を進めています。
- B町（山間部）： 大雨による土砂災害警戒区域周辺の道路寸断リスクを予測。予測結果に基づき、孤立集落が発生する可能性のあるエリアからの早期避難を促す判断材料として活用しています。また、緊急車両が迂回する際の代替ルートを複数設定し、リスト化しています。
- C市（内陸部）： 大規模地震発生後の主要幹線道路の被害と、それに伴う周辺道路の渋滞を予測。市内の備蓄倉庫からの物資輸送ルートを複数パターン検討し、最も影響の少ないルートを選定するための訓練を実施しています。
これらの事例のように、各自治体の地理的特性や想定される災害リスクに応じて、予測技術の活用方法は多様です。
まとめと今後の展望
災害時交通影響予測技術は、多様なデータを基に災害発生後の交通状況を詳細に予測するものであり、自治体の避難計画策定、リアルタイムな避難誘導、緊急時の輸送計画など、多岐にわたる防災業務の高度化に貢献する可能性を秘めています。
導入にはデータ整備やコスト、運用体制といった課題もありますが、近年はクラウドベースのサービスや、既存のGISデータとの連携が容易なシステムなども登場しており、自治体規模や予算に応じた導入の選択肢も増えつつあります。
今後は、予測精度の一層の向上に加え、人流データやSNSデータなど、よりリアルタイム性の高い情報を活用した動的な予測や、被害推定システム、避難行動モデルなど他の予測技術との連携が進むと考えられます。これにより、災害時における自治体の総合的な対応力強化が期待されます。
この技術を有効活用することで、住民の安全確保、そして迅速な救助・復旧活動の実現に向けた、より実効性の高い防災対策を推進していくことが可能になるでしょう。まずは自自治体の課題と照らし合わせながら、どのような予測情報が必要か、どのようなデータが利用可能か、といった視点から検討を開始されることを推奨します。