JP2016153971A - 災害発生場所推定方法、災害発生場所推定プログラム、及び災害発生場所推定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】災害の発生場所を精度よく推定する。【解決手段】災害発生場所推定装置１０は、予め定めた基礎自治体の選択ルールに従って設定された複数の基礎自治体を含む監視区域８６での災害情報の発信数から、監視区域８６での災害の発生を推定し、監視区域８６に含まれる基礎自治体毎の災害情報の発信数に基づいて、災害の発生が推定される基礎自治体を選択する。【選択図】図６

Description

本発明は、災害発生場所推定方法、災害発生場所推定プログラム、及び災害発生場所推定装置に関する。

近年、通信回線を通じて情報を交換しコミュニケーションを図るソーシャルメディアの普及と共に、ソーシャルメディアに発信された情報の発信場所を推定する方法が開示されている。

特開２０１４−８９５８３号公報

ソーシャルメディアに発信された情報の内容が、例えば災害に関する内容である場合、ソーシャルメディアに発信された情報の発信場所を推定することで、災害の発生場所を推定することができる。しかし、例えば山中等、他の場所に比べ人通りが少ない場所で災害が発生した場合、災害に関する情報の発信数は、他の場所で災害が発生した場合に発信される情報の発信数に比べて少なくなる。従って、例えば災害に関する情報の発信数に応じて災害が発生しているか否かを推定する場合、他の場所に比べ人通りが少ない場所で発生した災害は見落とされる可能性がある。

一つの側面として、本発明は、ソーシャルメディアにおいて特定の場所における災害に関する情報の発信数が、他の場所から発信される災害に関する情報の発信数に比べて少ない状況であっても、災害の発生場所を精度よく推定することを目的とする。

一つの態様では、コンピュータに、ソーシャルメディアに発信された情報の中から、災害に関連する予め定めた語句を含む災害情報を収集させ、災害情報から災害情報の発信場所を基礎自治体の単位で推定させる。そして、コンピュータに、予め定めた基礎自治体の選択ルールに従って選択した、災害情報の発信場所として推定された基礎自治体を含む複数の基礎自治体を、災害情報に対する災害の監視区域に設定させる。そして、コンピュータに、監視区域から収集した災害情報の発信数に基づいて、監視区域内における災害情報に対応する災害の発生を推定させる。そして、コンピュータに、監視区域内で災害が発生していると推定した場合に、災害情報の発信数に基づいて、監視区域に含まれる複数の基礎自治体の中から災害の発生が推定される基礎自治体を選択させる。

一つの側面として、開示の技術は、ソーシャルメディアにおいて特定の場所における災害に関する情報の発信数が、他の場所から発信される災害に関する情報の発信数に比べて少ない状況であっても、災害の発生場所を精度よく推定できる、という効果を有する。

災害発生場所推定システムの構成例を示す図である。 災害語句テーブル９２の一例を示す図である。 ランドマークテーブル９４の一例を示す図である。 基礎自治体の配置を模式的に示す地図である。 発災監視行政区域の設定例を示す図である。 監視区域の設定例を示す図である。 災害発生場所推定装置をコンピュータで実現する場合の構成の一例を示す図である。 災害発生場所推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 河川情報テーブルの一例を示す図である。 人口テーブルの一例を示す図である。 隣接行政区域テーブルの一例を示す図である。 災害の発生が推定される基礎自治体の選択例を示す図である。 災害の発生が推定される基礎自治体の選択例を示す図である。 災害の発生が推定される基礎自治体の選択例を示す図である。 従来の災害発生場所の推定方法を示す模式図である。 複数の広域自治体にまたがった災害を示す模式図である。 複数の広域自治体にまたがった災害を示す模式図である。

以下、図面を参照して開示の技術の実施形態の一例を詳細に説明する。なお、機能が同じ働きを担う構成要素及び処理には、全図面を通して同じ符号を付与し、重複する説明を適宜省略する場合がある。

スマートフォン等の情報機器及びソーシャルメディアの普及と共に、誰もが様々な場所で発生した事象を即座に発信し、発信された情報を共有してコミュニケーションをとる機会が増えている。従って、例えば災害が発生した場合、災害現場を目撃したソーシャルメディアのユーザは、ソーシャルメディアを通じて災害が発生したことを知らせる情報を発信する場合がある。

こうしたソーシャルメディアの持つ即時性、情報発信性、及び情報共有性を利用して、近年では、ソーシャルメディアを防災ツールの１つとして活用しようとする動きが、行政及び企業ともに進められている。

災害はいつどこで発生するかわからないため、災害の発生直後は災害に関する情報が少なく、時間の経過と共に災害に関する情報が増加する傾向にある。従って、迅速な災害対応のため、災害の発生直後における、いつどこでどのような災害が発生したかを知らせる情報に対する自治体等のニーズは高い。

そこで、災害情報の提供機関では、ソーシャルメディアに投稿された情報（発言）から災害の発生時間、場所、種別を示す情報を取得し、災害の発生場所を推定する試みが行われている。

図１５は、従来の災害発生場所の推定方法の概要を示す図である。

図１５に示すように、従来の災害発生場所の推定方法は、（１）データ収集処理、（２）日本における都道府県及び米国における州等の広域自治体単位での災害発生場所推定処理、（３）基礎自治体単位での災害発生場所推定処理に分類される。ここで基礎自治体とは、日本の場合、市町村で表される行政単位を指し、日本以外の他国においては、日本の市町村に相当する行政単位をいう。なお、以下では「基礎自治体」を「自治体」と表す。

データ収集処理では、ソーシャルメディアのうち、例えばソーシャルネットワーキングサービス(Social Networking Service：ＳＮＳ)を利用するユーザのＳＮＳ上の発言（ＳＮＳデータ）を収集する。そして、データ収集処理では、収集したＳＮＳデータのうち、予め定めた災害に関する語句（災害語句）を含むＳＮＳデータを災害情報として保管する。

次に、広域自治体単位での災害発生場所推定処理では、災害情報から災害の発生場所に関する情報を取得し、災害の発生場所に関する情報が取得できた災害情報の発信数を広域自治体別に集計する。そして、広域自治体単位での災害発生場所推定処理では、公知のバースト検知手法を利用して、集計した広域自治体別の災害情報の発信数の時間変化量から、災害情報が集中して発信された期間、及び災害発生の可能性がある広域自治体を推定する。

ここで、バースト検知手法とは、時系列データに対する異常検知の手法の１つで、イベント（この場合、災害情報の発信）の集中的な発生を検知する手法をいう。公知のバースト検知手法として、例えば非特許文献１に記載されたJon Kleinbergのバースト検知アルゴリズム等が利用できる（非特許文献１：Jon Kleinberg著、“Bursty and Hierarchical Structure in Streams”、Proceedings of the 8th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 2002.）。しかし、Jon Kleinbergのバースト検知アルゴリズムと異なる他のバースト検知手法を用いてもよい。

なお、災害情報から災害の発生場所に関する情報を取得する方法には、例えば災害情報に付加されるＧＰＳ(Global Positioning System)情報を利用する方法、又は災害情報の本文に含まれるランドマーク情報を利用する方法がある。ランドマーク情報とは、例えば駅名及び建物名等といった災害情報の発信場所を推定することができる情報をいう。その他、災害情報から災害の発生場所に関する情報を取得する方法には、例えば災害情報を発信したユーザが予めＳＮＳに登録したユーザプロフィール情報に含まれる、自身の居住地域情報を利用する方法がある。

ＳＮＳのユーザは、ユーザプロフィール情報の居住地域に、自治体名より広域自治体名を登録している場合が多い。更に、全体の災害情報のうちＧＰＳ情報が付加される災害情報の割合は、発明者らが調査した複数の事例においては約０．５％程度であり、災害情報の本文にランドマーク情報が含まれる災害情報の割合は、約３０％程度である。また、災害情報を発信したユーザのうち、ユーザプロフィール情報の居住地域を設定しているユーザの割合は、約５０％程度と考えられる。概ねこの割合は、災害事例一般にて共通するものと考えられる。

すなわち、災害情報から取得できる災害の発生場所に関する情報は、自治体単位より広域自治体単位で取得できる場合が多い。従って、仮に災害情報の発信数を自治体別に集計した場合、公知のバースト検知手法で災害発生の可能性がある自治体を特定するために必要な数の災害情報を収集することができず、災害の発生場所を推定できない場合がある。そこで、従来の災害発生場所の推定方法では、災害情報の発信数を広域自治体別に集計する。

図１５に示す例では、公知のバースト検知手法により、期間ＴにおけるＸ県からの災害情報の発信数が他の広域自治体の災害情報の発信数に比べて集中的に増加していることから、Ｘ県で災害発生の可能性があると推測される。

次に、自治体単位での災害発生場所推定処理では、災害情報が集中して発信された期間に災害発生の可能性がある広域自治体から発信された災害情報のうち、災害情報の発信元である自治体名がわかる災害情報の発信数を自治体別に集計する。そして、自治体単位での災害発生場所推定処理では、災害情報の発信数の多い自治体から順に選択した予め定めた数の自治体で災害が発生していると推定する。

図１５に示す例では、期間ＴにおいてＸ県から発信された災害情報の自治体別の発信数を集計し、例えば災害情報の発信数が多い上位２つの自治体であるＥ町及びＦ町で災害が発生しているものと推定する。

なお、災害の発生場所を自治体単位の行政区域毎で推定する理由は、災害が発生した場合の初動対応は、日本においては原則として災害の発生場所を管轄する自治体毎に行うためである。

しかし、災害は、必ずしも１つの広域自治体内で発生するとは限らず、複数の広域自治体にまたがった領域で発生する場合がある。

図１６及び図１７は、複数の広域自治体にまたがった領域で災害が発生した場合の様子を示す図である。図１６及び図１７において、災害の発生範囲を表す災害領域９０は、Ｘ県での災害領域９０Ｘと、Ｙ県での災害領域９０Ｙと、を含む。

また、図１６に示す災害領域９０Ｘは複数の自治体を含み、図１６に示す災害領域９０Ｙは１つの自治体を含んでいるとする。この場合、Ｙ県での災害情報の発信数に比べて、Ｘ県での災害情報の発信数の方が多くなる傾向にある。従って、従来の災害発生場所の推定方法を用いた場合、災害発生の可能性がある広域自治体をＸ県と推定してしまい、災害情報の提供機関がＹ県でも災害が発生していることに気づくのが遅れる可能性がある。

一方、図１７に示す災害領域９０Ｘ及び災害領域９０Ｙは、共に同じ数の自治体を含むが、災害領域９０Ｙは山間部に位置し、災害領域９０Ｘは宅地開発等が進み災害領域９０Ｙより人口が多い地域であるとする。この場合も図１６で説明したケースと同様に、Ｙ県での災害情報の発信数に比べて、Ｘ県での災害情報の発信数の方が多くなり、従来の災害発生場所の推定方法を用いた場合、災害情報の提供機関がＹ県でも災害が発生していることに気づくのが遅れる可能性がある。

従って、以下では、ソーシャルメディアにおいて特定の場所における災害情報の発信数が、他の場所から発信される災害情報の発信数に比べて少ない状況であっても、災害の発生場所を精度よく推定することができる災害発生場所推定方法について説明する。

図１は、本実施形態に係る災害発生場所推定システム１の構成を示す図の一例である。

図１に示すように、災害発生場所推定システム１は、災害発生場所推定装置１０、通信回線４０、及びＳＮＳサーバ５０を含む。災害発生場所推定装置１０及びＳＮＳサーバ５０は、通信回線４０に接続され、通信回線４０を経由してデータの送受信を行う。

なお、通信回線４０の種別に制限はなく、例えばインターネット回線、イントラネット回線、又は専用線等どのような回線の種別であってもよく、更に、有線、無線、又は有線と無線との混在の何れの接続形態であってもよい。また、以降では災害発生場所推定装置１０を推定装置１０と称する。

ＳＮＳサーバ５０は、ＳＮＳに登録するユーザのユーザプロフィール情報、及びＳＮＳに登録するユーザが発信したＳＮＳデータを保管する端末である。なお、一例として、ＳＮＳサーバ５０は災害情報の提供機関とは異なる機関によって管理運営が行われているものとするが、災害情報の提供機関が管理運営を行ってもよい。

推定装置１０は、収集部１２、発信場所推定部１４、設定部１６、発災場所推定部１８、選択部２０、及び出力部２２の各機能部を含む。また、推定装置１０は、各種データの管理領域である災害語句ＤＢ(Database)２４、発信場所推定ＤＢ２６、監視区域設定ＤＢ２８、発信件数集計ＤＢ３０、及び発災ＤＢ３２の各ＤＢを含む。

収集部１２は、例えばＳＮＳサーバ５０を管理運営する機関から提供されるＡＰＩ(Application Programming Interface)を利用して、ＳＮＳサーバ５０から災害語句を含むＳＮＳデータ(災害情報)、及び災害情報の発信場所に関する情報を収集する。収集の対象となる災害語句は災害語句ＤＢ２４に予め登録されており、収集部１２は災害語句ＤＢ２４を参照して、ＳＮＳサーバ５０から災害情報を収集する。

図２は、災害語句ＤＢ２４に予め登録される災害語句の例を示す図である。図２に示すように、災害語句ＤＢ２４には、例えば災害語句欄に“氾濫”、“土砂崩れ”、“竜巻”等の災害の発生を連想させる語句が登録され、災害の種別欄に各々の災害語句に対応する災害の種別が登録された災害語句テーブル９２が格納される。収集部１２は、例えば災害情報に“氾濫”の語句が含まれる場合、“氾濫”に対応する災害の種別（図２の例では“河川氾濫”）を災害情報に対応づける。

なお、ＡＰＩには、例えばＳＮＳサーバ５０に収集可能なＳＮＳデータが存在するか否かを問い合わせるＡＰＩ、ＳＮＳデータを収集するＡＰＩ、ＳＮＳデータを発信したユーザのユーザプロフィール情報を収集するＡＰＩ等が含まれる。また、ＡＰＩには、例えばＳＮＳデータを発信した場所のＧＰＳ情報を収集するＡＰＩ等が含まれる。

また、本実施形態ではＳＮＳデータを収集する例について説明するが、これに限定されず、ブログ又は掲示板等、ソーシャルメディアに属する情報であればどのような情報を収集してもよいことは言うまでもない。

発信場所推定部１４は、収集部１２で収集した災害情報の発信場所を自治体単位で推定する。発信場所推定部１４は、例えば災害情報に付加されるＧＰＳ情報、災害情報に記載されるランドマーク情報、及び災害情報を発信したユーザのユーザプロフィール情報を用いて、災害情報の発信場所を自治体単位で推定する。

なお、発信場所推定部１４は、ランドマーク情報から災害情報の発信場所を推定する場合、発信場所推定ＤＢ２６を参照して、ランドマーク情報に対応する自治体名を取得する。

図３は、発信場所推定ＤＢ２６におけるデータ構造の例を示す図である。図３に示すように、発信場所推定ＤＢ２６には、ランドマーク情報と、ランドマーク情報が存在する自治体名と、を対応づけるランドマークテーブル９４が格納される。

次に、設定部１６は、災害が発生してから発信場所推定部１４で最初に災害情報の発信場所として推定された自治体を含む複数の自治体を、監視区域として設定する。

この際、設定部１６は、収集部１２で災害情報に対応付けられた災害の種別を参照し、災害の種別毎に定められたルールに従って監視区域を設定する。災害の種別毎に定められたルールに関する情報は、例えば監視区域設定ＤＢ２８に格納される。従って、設定部１６は監視区域設定ＤＢ２８を参照して、災害の種別毎に定められたルールに従って監視区域を設定する。なお、災害の種別毎に定められたルールの詳細は後ほど説明するが、ここでは一例として、図４〜図６を用いて、Ａ村で最初に何らかの種別の災害情報が発信された場合の監視区域の設定例について説明する。

図４は、Ｘ県及びＹ県における各自治体の形状を矩形状に単純化して配置した地図である。地図８２には、例えばＸ県に属するＥ町、Ｆ町、Ｇ市、Ｈ市、Ｍ市、Ｎ町、Ｏ村、Ｐ村、及びＱ市、並びに、Ｙ県に属するＡ村、Ｂ町、Ｃ市、Ｄ市、Ｉ市、Ｊ市、Ｋ市、及びＬ町、の各自治体が含まれる。

図５に示すように、何らかの種別の災害に対して、発信場所推定部１４で最初に災害情報の発信場所として推定された自治体がＡ村である場合、設定部１６はＡ村を発災監視行政区域８４に設定する。

そして、設定部１６は、監視区域設定ＤＢ２８を参照し、災害情報に対応付けられた災害の種別毎に定められたルールに従って、発災監視行政区域８４であるＡ村を含む複数の自治体に監視区域を設定する。

図６は、監視区域８６の設定例を示す図である。図６では、災害の種別に対して予め定められたルールに従い、Ａ村、Ｂ町、Ｃ市、Ｄ市、Ｅ町、Ｆ町、Ｇ市、及びＨ市が監視区域８６に設定された状態を示している。

次に、発災場所推定部１８は、設定部１６によって監視区域８６が設定された後、監視区域８６に対応する災害の種別と同じ災害の種別が対応付けられた災害情報を取得し、取得した災害情報の発信数を自治体別に集計する。そして、発災場所推定部１８は、既に説明した公知のバースト検知手法を利用して、監視区域８６で災害が発生しているか推定する。なお、発災場所推定部１８は、集計した自治体別の災害情報の発信数を発信件数集計ＤＢ３０に格納する。

発災場所推定部１８によって監視区域８６で災害が発生していると推定された場合、選択部２０は、発信件数集計ＤＢ３０から、監視区域８６に含まれる各自治体における災害情報の発信数を取得する。そして、選択部２０は、監視区域８６に含まれる各自治体のうち、災害情報の発信数が多い自治体から順に予め定めた数の自治体を選択する。なお、選択部２０で選択された自治体の情報は、例えば発災ＤＢ３２に格納される。

そして、出力部２２は、発災ＤＢ３２から選択部２０で選択された自治体の情報を取得し、当該情報によって示される自治体を、災害発生の可能性がある自治体として推定装置１０の外部に出力する。

次に、図７に、推定装置１０をコンピュータで実現する場合の構成図を示す。

コンピュータ１００は、ＣＰＵ１０２、メモリ１０４、及び不揮発性の記憶部１０６を含む。ＣＰＵ１０２、メモリ１０４、及び不揮発性の記憶部１０６は、バス１０８を介して互いに接続される。また、コンピュータ１００は、他の装置とコンピュータ１００とを接続し、互いにデータを送受信するためのＩ／Ｏ（Input/Output）１１０を備え、Ｉ／Ｏ１１０はバス１０８に接続される。

そして、Ｉ／Ｏ１１０には、例えば入力装置１１２、出力装置１１４、及び通信装置１１６が接続される。

入力装置１１２は、例えばキーボード及びマウス等のユーザがコンピュータ１００に指示を与えるためのデバイスを含む。また、入力装置１１２は、例えばＣＤ−ＲＯＭ及びフラッシュメモリ等の記録媒体１１８に記録されるデータを読み取るための読み取り装置を含む。出力装置１１４は、例えばコンピュータ１００での処理結果を表示する表示デバイス、及びコンピュータ１００での処理結果を記憶する記憶装置等を含む。また、通信装置１１６は、通信回線４０に接続するためのインターフェースを含み、通信回線４０に接続されるＳＮＳサーバ５０等の他の情報機器とデータの送受信を行う。なお、記憶部１０６はＨＤＤ(Hard Disk Drive)又はフラッシュメモリ等によって実現できる。

記憶部１０６には、コンピュータ１００を図１に示す推定装置１０として機能させるための災害発生場所推定プログラム１２０が記憶される。記憶部１０６に記憶される災害発生場所推定プログラム１２０は、収集プロセス１２２、発信場所推定プロセス１２４、設定プロセス１２６、発災場所推定プロセス１２８、選択プロセス１３０、及び出力プロセス１３２を含む。

ＣＰＵ１０２は、災害発生場所推定プログラム１２０を記憶部１０６から読み出してメモリ１０４に展開し、災害発生場所推定プログラム１２０が有する各プロセスを実行する。

ＣＰＵ１０２が、災害発生場所推定プログラム１２０を記憶部１０６から読み出してメモリ１０４に展開し、災害発生場所推定プログラム１２０を実行することで、コンピュータ１００が図１に示す推定装置１０として動作する。また、ＣＰＵ１０２が収集プロセス１２２を実行することで、コンピュータ１００が図１に示す収集部１２として動作する。また、ＣＰＵ１０２が発信場所推定プロセス１２４を実行することで、コンピュータ１００が図１に示す発信場所推定部１４として動作する。また、ＣＰＵ１０２が設定プロセス１２６を実行することで、コンピュータ１００が図１に示す設定部１６として動作する。また、ＣＰＵ１０２が発災場所推定プロセス１２８を実行することで、コンピュータ１００が図１に示す発災場所推定部１８として動作する。また、ＣＰＵ１０２が選択プロセス１３０を実行することで、コンピュータ１００が図１に示す選択部２０として動作する。更に、ＣＰＵ１０２が出力プロセス１３２を実行することで、コンピュータ１００が図１に示す出力部２２として動作する。

また、ＣＰＵ１０２が、災害語句格納領域１３４に格納された、災害語句テーブル９２を生成する情報をメモリ１０４に展開することで、メモリ１０４に災害語句ＤＢ２４が記憶される。また、ＣＰＵ１０２が、発信場所推定情報格納領域１３６に格納された、ランドマークテーブル９４を生成する情報をメモリ１０４に展開することで、メモリ１０４に発信場所推定ＤＢ２６が記憶される。また、ＣＰＵ１０２が、監視区域設定情報格納領域１３８に格納された、災害の種別毎に定められたルールに関する情報をメモリ１０４に展開することで、メモリ１０４に監視区域設定ＤＢ２８が記憶される。また、ＣＰＵ１０２が、発信件数集計情報格納領域１４０に格納された、自治体別の災害情報の発信数に関する情報をメモリ１０４に展開することで、メモリ１０４に発信件数集計ＤＢ３０が記憶される。また、ＣＰＵ１０２が、発災情報格納領域１４２に格納された、自治体に関する情報をメモリ１０４に展開することで、メモリ１０４に発災ＤＢ３２が記憶される。更に、ＣＰＵ１０２が、閾値情報格納領域１４４に格納された閾値をメモリ１０４に展開することで、メモリ１０４に、推定装置１０で使用される各種閾値等が記憶される。

なお、コンピュータ１００は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ(Application Specific Integrated Circuit)等で実現することも可能である。

次に、本実施形態に係る推定装置１０の作用について説明する。本実施形態に係る推定装置１０は、例えば推定装置１０のユーザの操作によって入力装置１１２から入力される、災害発生場所の推定を開始する指示を受け付けた場合に、災害発生場所推定処理を実行する。

図８は、本実施形態に係る推定装置１０の災害発生場所推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ１０において、収集部１２は、ＳＮＳサーバ５０を管理運営する機関から提供されるＡＰＩ（提供ＡＰＩ）を利用して、ＳＮＳサーバ５０にＳＮＳデータが存在するか否かを判定する。否定判定の場合、収集部１２は、ＳＮＳに登録するユーザからＳＮＳサーバ５０にＳＮＳデータが発信されるまで、ステップＳ１０の処理を繰り返し実行する。一方、肯定判定の場合にはステップＳ１５に移行する。

ステップＳ１５において、収集部１２は提供ＡＰＩを利用して、未取得のＳＮＳデータを１件収集する。この際、収集部１２は提供ＡＰＩを利用して、取得したＳＮＳデータが発信された場所を示すＧＰＳ情報、及び取得したＳＮＳデータを発信したユーザのユーザプロフィール情報を収集する。

なお、ＳＮＳデータを発信するユーザは、ＳＮＳデータにＧＰＳ情報を付加せずにＳＮＳサーバ５０に発信する場合があるため、必ずしもＧＰＳ情報が得られるとは限らない。

次に、ステップＳ２０において、収集部１２は、メモリ１０４に記憶される災害語句ＤＢ２４から、図２に示した災害語句テーブル９２を取得する。そして、収集部１２は、ステップＳ１５の処理で収集したＳＮＳデータに、災害語句テーブル９２に記載された何れかの災害語句が含まれるか否かを判定する。否定判定の場合には、ステップＳ１５の処理で収集したＳＮＳデータは、災害の発生を連想させるＳＮＳデータではないと判定されるため、ステップＳ１０に移行して、新たなＳＮＳデータを収集する。

一方、肯定判定の場合にはステップＳ２５に移行する。この際、収集部１２は、災害語句テーブル９２から、災害情報に含まれる災害語句に対応した災害の種別を取得する。そして、収集部１２は、ステップＳ１５の処理で収集したＳＮＳデータ、すなわち災害情報と、ＧＰＳ情報と、ユーザプロフィール情報と、災害の種別と、を対応づけて、メモリ１０４の予め定めた領域に記憶する。なお、災害情報が発信された場所を示すＧＰＳ情報が存在しない場合、収集部１２は、災害情報と、ユーザプロフィール情報と、災害の種別と、を対応づけて、メモリ１０４の予め定めた領域に記憶する。

ステップＳ２５において、発信場所推定部１４は、ステップＳ２０の処理でメモリ１０４に記憶された災害情報、及び災害情報に対応づけられた各種情報を取得し、災害情報の発信場所を自治体単位で推定する。

例えば、取得した災害情報にＧＰＳ情報が対応づけられている場合、発信場所推定部１４は、ＧＰＳ情報に含まれる緯度及び経度から、災害情報が発信された自治体を推定することができる。

一方、取得した災害情報にＧＰＳ情報が対応づけられていない場合、発信場所推定部１４は、取得した災害情報に含まれるランドマーク情報から、災害情報が発信された自治体を推定することができる。具体的には、発信場所推定部１４は、メモリ１０４に記憶される発信場所推定ＤＢ２６から、図３に示したランドマークテーブル９４を取得する。そして、発信場所推定部１４は、取得した災害情報に、ランドマークテーブル９４に含まれる何れかのランドマーク情報が含まれるか否かを判定する。

災害情報に何れかのランドマーク情報が含まれる場合、発信場所推定部１４は、ランドマークテーブル９４から災害情報に含まれるランドマーク情報に対応する自治体名を取得し、当該自治体を、取得した災害情報が発信された自治体として推定する。

一方、災害情報に何れのランドマーク情報も含まれていない場合には、発信場所推定部１４は、ユーザプロフィール情報に含まれるユーザの居住地域情報から、災害情報が発信された自治体を推定することができる。しかし、居住地域情報を設定していないユーザ、及び広域自治体名等、自治体を推定することができない地域名を設定しているユーザが存在するため、ユーザプロフィール情報を用いても災害情報が発信された自治体を推定することができない。なお、災害情報が発信された自治体を推定する方法は例示した方法に限られず、他の方法を用いてもよい。

ステップＳ３０において、発信場所推定部１４は、ステップＳ２５の処理で災害情報が発信された自治体を推定することができたか否かを判定する。否定判定の場合にはステップＳ１０に移行して、新たなＳＮＳデータを収集する。一方、肯定判定の場合にはステップＳ３５に移行する。

ステップＳ３５において、設定部１６は、メモリ１０４からステップＳ２５の処理により自治体単位で発信地が推定された災害情報に対応づけられた災害の種別を取得する。そして、設定部１６は、ステップＳ２５の処理により災害情報の発信場所として推定された自治体に、災害情報に対応付けられた災害の種別と同じ種別の監視区域８６が設定されているか否かを判定する。

例えば、設定部１６は、災害情報に対応付けられた災害の種別が「河川氾濫」であり、災害情報の発信場所として推定された自治体に、既に「河川氾濫」に対する監視区域８６が設定されている場合にはステップＳ４５に移行する。また、そうでない場合にはステップＳ４０に移行する。

ステップＳ４０において、設定部１６は、ステップＳ２５の処理により災害情報の発信場所として推定された自治体を、図５に示した発災監視行政区域８４に設定する。そして、設定部１６は、監視区域設定ＤＢ２８を参照し、災害情報に対応付けられた災害の種別毎に定められたルールに従って、発災監視行政区域８４を含む複数の自治体に監視区域８６を設定する。監視区域８６に設定された自治体は、例えばメモリ１０４の予め定めた領域に記憶される。

ここでは幾つかの災害の種別に対する監視区域８６の設定例について説明する。

まず、発災監視行政区域８４が「Ａ村」であり、災害情報に対応付けられた災害の種別が「河川氾濫」である場合の監視区域８６の設定例について説明する。

図９は、監視区域設定ＤＢ２８に格納される河川情報テーブル７０の一例を示す図である。河川情報テーブル７０は、例えば自治体単位の行政区域と、行政区域を流れる河川名と、を対応付けるテーブルである。

設定部１６は、例示した河川情報テーブル７０を参照することによって、例えばＡ村を流れる河川が“河川Ｒ１”及び“河川Ｒ２”であることを把握することができる。すなわち、設定部１６は、災害情報で発信された河川氾濫が発生している対象河川が、“河川Ｒ１”及び“河川Ｒ２”の少なくとも一方であると推定することができる。

そして、設定部１６は、再び河川情報テーブル７０を参照して、Ａ村を流れる河川と同じ河川が流れる自治体、すなわちＡ村を流れる河川の流域に位置する自治体の情報を取得する。例示した河川情報テーブル７０の場合、設定部１６は、河川Ｒ１が流れるＢ町、及び河川Ｒ２が流れるＣ市を選択する。すなわち、設定部１６は、最初に河川氾濫に関する災害情報が発信されたＡ村と、Ａ村を流れる河川と同じ河川が流れ、Ａ村以外の自治体と比較して河川氾濫の可能性が高いＢ町及びＣ市と、を監視区域８６に設定する。

以上、説明したルールに従って、設定部１６は、災害情報に対応付けられた災害の種別が「河川氾濫」である場合の監視区域８６を設定する。

次に、例えば発災監視行政区域８４が「Ａ村」であり、災害情報に対応付けられた災害の種別が「土砂災害」である場合の監視区域８６の設定例について説明する。

土砂災害は降雨と共に引き起こされる傾向にあることから、設定部１６は、Ａ村を中心とした予め定めた半径の円内に含まれる自治体毎に、過去α時間前から現在までの積算雨量を取得し、予め定めた積算雨量以上の雨が降っている自治体を選択する。そして、設定部１６は、最初に土砂災害に関する災害情報が発信されたＡ村と、積算雨量が予め定めた積算雨量以上である自治体と、を監視区域８６に設定する。自治体毎の積算雨量の情報は、例えば通信回線４０に接続され、気象情報を提供する図示しない端末装置から取得することができる。

なお、時間α及び予め定めた積算雨量には、例えば過去の統計上から、予め定めた期間内にこれ以上雨が降ると土砂災害が発生しやすいと考えられる値が設定される。また、予め定めた半径には、例えばレーダー等で確認されるＡ村付近の雨雲の範囲を含むような値が設定される。

時間αの値、予め定めた半径、及び予め定めた積算雨量は、例えば図７に示した閾値情報格納領域１４４からメモリ１０４に記憶された値を利用してもよく、また、図７に示した入力装置１１２から設定することも可能である。

以上、説明したルールに従って、設定部１６は、災害情報に対応付けられた災害の種別が「土砂災害」である場合の監視区域８６を設定する。

次に、例えば発災監視行政区域８４が「Ａ村」であり、災害情報に対応付けられた災害の種別が「竜巻」である場合の監視区域８６の設定例について説明する。

竜巻の場合、山間部に比べて人口密集地ほど被害が拡大する傾向があるのと同時に、竜巻が発生した地域を中心とした局所的な範囲に被害が集中する傾向がある。

従って、例えばＡ村と、Ａ村に地理的に隣接する自治体のうち、人口の総数がＡ村の人口と合わせて予め定めた数以上となるような自治体の組み合わせと、を選択し、監視区域８６を設定する。

図１０は、監視区域設定ＤＢ２８に格納される人口テーブル７２の一例を示す図である。人口テーブル７２は、例えば自治体単位の行政区域と、各行政区域における人口と、を対応付けるテーブルである。

また、図１１は、監視区域設定ＤＢ２８に格納される隣接行政区域テーブル７４の一例を示す図である。隣接行政区域テーブル７４は、例えば自治体単位の行政区域と、各行政区域に地理的に隣接する自治体単位の行政区域と、を対応付けるテーブルである。

設定部１６は、隣接行政区域テーブル７４を参照することによって、例えばＡ村に隣接する自治体がＢ町、Ｃ市、Ｄ市、Ｅ町、Ｆ町、Ｉ市、及びＪ市であることを把握することができる。そして、設定部１６は、人口テーブル７２を参照して、Ａ村、及びＡ村に隣接する自治体の人口を取得し、Ａ村と合わせて人口の総数が予め定めた数以上となるような自治体の組み合わせを選択する。なお、Ａ村と合わせて人口が予め定めた数以上となる自治体の組み合わせが複数存在する場合には、設定部１６は複数の自治体の組み合わせの中で最も人口の総数が多くなる自治体の組み合わせを選択し、選択した自治体を監視区域８６に設定する。

以上に示した災害の種別毎の監視区域８６の設定方法は一例であり、災害の種別に応じて様々な監視区域８６の設定ルールを規定することができる。

例えば竜巻等の場合に、設定部１６は、発災監視行政区域８４を中心とする円内に含まれる自治体を監視区域８６に設定してもよい。この際、円の大きさは、例えば各広域自治体に含まれる平均自治体数の１／２の自治体が含まれるような大きさに設定する。

また、発災監視行政区域８４を中心とする円の大きさを人口に応じて変えるようにしてもよい。例えば、設定部１６は、人口テーブル７２及び隣接行政区域テーブル７４を参照し、発災監視行政区域８４の周辺の人口が多くなるに従って、発災監視行政区域８４を中心とする円の大きさを予め定めた大きさから小さく設定するようにしてもよい。このように、人口に応じて監視区域８６を設定するための円の大きさを変えることで、被害が発生しやすい地域を優先的に監視区域８６として設定することができる。

一方、ステップＳ３５の判定処理で肯定判定となった場合の移行先であるステップＳ４５では、既にステップＳ４０の処理により、災害情報に対応付けられた災害の種別に応じた監視区域８６が設定されている。従って、発災場所推定部１８は、ステップＳ２５の処理で推定した災害情報の発信場所を用いて、災害の種別毎、且つ、自治体毎に、監視区域８６に含まれる災害情報の発信数を集計する。そして、発災場所推定部１８は災害の種別毎に、集計した監視区域８６に含まれる自治体毎の災害情報の発信数を、発信件数集計ＤＢ３０に記憶する。

ステップＳ５０において、発災場所推定部１８は、ステップＳ４５の処理で集計した自治体毎の災害情報の発信数に対して公知のバースト検知手法を適用し、災害の種別毎に、監視区域８６で災害が発生していると推定できるか否かを判定する。そして、肯定判定の場合にはステップＳ５５に移行し、否定判定の場合にはステップＳ１０に移行して新たなＳＮＳデータを収集する。

なお、発災場所推定部１８は監視区域８６で災害が発生していると推定した場合、災害の種別をメモリ１０４の予め定めた領域に記憶して、選択部２０に通知する。

ステップＳ５５において、選択部２０は、ステップＳ５０の処理でメモリ１０４に記憶された災害の種別を取得すると共に、発信件数集計ＤＢ３０から、取得した災害の種別に対応した監視区域８６における自治体毎の災害情報の発信数を取得する。

そして、選択部２０は、災害情報の発信数が多い自治体から順に予め定めた数の自治体を選択し、選択した自治体の情報を災害の種別と対応付けて発災ＤＢ３２に記憶する。なお、監視区域８６のうち、選択部２０が選択した自治体で、災害の種別に対応した災害が発生しているものと推定される。また、選択する自治体の数に制限はないが、選択する自治体の数を少なくするに従って、推定される災害の発生場所を絞り込むことができる。

図１２は、発信件数集計ＤＢ３０に記憶される、特定の災害の種別に関する監視区域８６における自治体毎の災害情報の発信数を示すグラフの一例である。グラフ７６の縦軸は災害情報の発信数を表し、横軸は監視区域８６に含まれる自治体を表す。例えば選択部２０が、災害情報の発信数が多い自治体から順に５つの自治体を選択する場合、グラフ７６の例ではＥ町、Ｆ町、Ｇ市、Ｈ市、及びＡ村が選択され、選択された自治体の各々で災害が発生しているものと推定される。

一方、選択部２０で選択する自治体の数を少なくするに従って、実際には災害が発生しているが災害が発生していないと推定されてしまう自治体が増加するため、災害の発生場所に関する推定精度が悪くなる場合がある。従って、選択部２０は、災害情報の発信数が多い自治体から順に予め定めた数の自治体を選択した後、予め定めた災害情報の発信数以上の発信数を有する自治体で、且つ、まだ選択されていない自治体を追加選択するようにしてもよい。

図１３は、グラフ７６を例にした追加選択の説明図である。例えば、予め定めた災害情報の発信数を閾値ＴＨとすれば、災害情報の発信数が閾値ＴＨ以上で、且つ、未選択の自治体であるＤ市が追加選択される。従って、選択部２０は、Ｅ町、Ｆ町、Ｇ市、Ｈ市、Ａ村、及びＤ市を選択する。

この際、選択部２０は、Ｅ町、Ｆ町、Ｇ市、Ｈ市、及びＡ村をより高い確率で災害が発生していると推定される「ランク１」の自治体に設定する。また、選択部２０は、他の選択された自治体に比べて災害情報の発信数が少ないＤ市を、ランク１の自治体より低い確率で災害が発生していると推定される「ランク２」の自治体に設定する。すなわち、ランク２の自治体は、災害発生が疑われる自治体ということができる。このように、選択部２０は、災害発生の確率に応じて自治体の順位付けを行うようにしてもよい。

更に、他の追加選択の方法として、選択部２０は予め定めた閾値、例えば少なくとも１件以上の災害情報が発信され、且つ、まだ選択されていない自治体を追加選択するようにしてもよい。

図１４は、グラフ７６を例にした他の追加選択の説明図である。図１４に示すグラフ７６の場合、少なくとも１件以上の災害情報が発信され、且つ、まだ選択されていない自治体としてＤ市及びＣ市が追加選択される。そして、選択部２０は、追加選択したＤ市及びＣ市をランク２の自治体に設定する。

なお、追加選択した自治体の中で、更に災害発生の確率に応じて自治体の順位付けを行い、選択部２０で選択する自治体の区分を、ランク１、ランク２、ランク３、・・・のように細分化してもよい。

次に、ステップＳ６０において、出力部２２は、ステップＳ５５の処理で選択された自治体の情報、及び自治体の情報に対応付けられた災害の種別を、発災ＤＢ３２から取得する。そして、出力部２２は、図７に示した出力装置１１４を用いて、ステップＳ５５の処理で選択された自治体で、災害の種別に対応した災害が発生していると推定されたことを示す情報（災害発生場所推定情報）を出力する。

具体的には、出力部２２は、表示デバイスに地図を表示し、ステップＳ５５の処理で選択された自治体を他の自治体とは異なる表示形態で表示する。例えば、出力部２２は、地図上のステップＳ５５の処理で選択された自治体を示す領域を、他の自治体の領域とは異なる色で表示したり、選択された自治体の境界線を、他の自治体とは異なる太さ又は線種で表示したりする。この際、出力部２２は、選択された自治体のランクに応じて、選択された自治体の中で、更に表示形態を変えるようにしてもよい。

なお、出力部２２は、災害発生場所推定情報を出力する際、併せて災害発生場所の推定に利用した情報を出力するようにしてもよい。

例えば、図１２に示した災害情報の発信数を地図上の対応する自治体の領域に表示したり、災害情報の発信数に応じて、地図上の対応する自治体の領域の色を変えたりしてもよい。また、例えば、災害発生場所の推定に積算雨量を用いる災害の種別の場合、積算雨量を地図上の対応する自治体の領域に表示したり、積算雨量に応じて、地図上の対応する自治体の領域の色を変えたりしてもよい。

既に述べたように、従来の災害発生場所の推定方法では、広域自治体単位で集計した災害情報の発信数に対して公知のバースト検知手法を適用し、災害発生の有無を推定する。しかし、本実施形態に係る推定装置１０によれば、広域自治体の領域と関係なく、最初に何らかの災害の種別の災害情報が発信された自治体を含む監視区域８６に対して公知のバースト検知手法を適用し、災害発生の有無を推定する。

例えば、図１２のグラフ７６に示すような災害情報の発信数が集計されたとする。この場合、Ｘ県に属するＥ町、Ｆ町、Ｇ市、及びＨ市における災害情報の発信総数が、Ｙ県に属するＡ村、Ｄ市、Ｃ市、及びＢ町における災害情報の発信総数より多くなっている。従って、従来の災害発生場所の推定方法では、Ｘ県で災害が発生していると推定され、Ｙ県では災害が発生していないと推定される場合が考えられる。

しかし、本実施形態に係る推定装置１０は、監視区域８６に対して公知のバースト検知手法を適用することから、Ｘ県に属するＡ村、Ｄ市、Ｃ市、及びＢ町の他、Ｙ県に属するＡ村でも災害が発生していると推定することができる。更には、選択部２０における自治体の選択条件を変更することにより、図１３及び図１４に示すように、Ｙ県に属するＤ市及びＣ市でも災害が発生していると推定することができる。

このように、複数の広域自治体にまたがった領域で災害が発生した場合であっても、監視区域８６に複数の広域自治体に属する自治体を含めることができるため、災害の発生場所を精度よく推定することができる。

また、監視区域８６には複数の自治体が含まれるため、推定装置１０は、監視区域８６に対して、公知のバースト検知手法を適用するために必要となる災害情報の発信数を確保することができる。

更に、推定装置１０は、災害の種別毎に、過去の災害発生状況や地理的特徴を踏まえた予め定めたルールに従って、監視区域８６を設定する。従って、災害の監視対象を例えば広域自治体単位というように固定的に設定する場合と比較して、推定装置１０は、災害の発生場所を更に精度よく推定することができる。

以上、実施形態を用いて開示の技術を説明したが、開示の技術は各々の実施形態に記載の範囲には限定されない。開示の技術の要旨を逸脱しない範囲で各々の実施形態に多様な変更または改良を加えることができ、当該変更または改良を加えた形態も開示の技術の技術的範囲に含まれる。例えば、開示の技術の要旨を逸脱しない範囲で処理の順序を変更してもよい。

また、実施形態では、災害発生場所推定プログラム１２０が記憶部に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されるものではない。開示の技術に係る災害発生場所推定プログラム１２０は、コンピュータ読取可能な記録媒体１１８に記録されている形態で提供することも可能である。例えば、開示の技術に係る災害発生場所推定プログラム１２０は、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、及びＵＳＢメモリ等の可搬型記録媒体に記録されている形態で提供することも可能である。また、開示の技術に係る災害発生場所推定プログラム１２０は、フラッシュメモリ等の半導体メモリ等に記録されている形態で提供することも可能である。

以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。

（付記１）
コンピュータに、
ソーシャルメディアに発信された発信情報の中から、災害に関連する予め定めた語句を含む災害情報を収集し、
前記災害情報から前記災害情報の発信場所を基礎自治体の単位で推定し、
予め定めた基礎自治体の選択ルールに従って選択した、前記災害情報の発信場所として推定された基礎自治体を含む複数の基礎自治体を、前記災害情報に対する災害の監視区域に設定し、
前記監視区域から収集した前記災害情報の発信数に基づいて、前記監視区域内における前記災害情報に対応する災害の発生を推定し、
前記監視区域内で災害が発生していると推定した場合に、前記災害情報の発信数に基づいて、前記監視区域に含まれる複数の基礎自治体の中から災害の発生が推定される基礎自治体を選択する
ことを含む処理を実行させる災害発生場所推定方法。

（付記２）
前記選択ルールが災害の種別毎に異なる
付記１記載の災害発生場所推定方法。

（付記３）
収集した前記災害情報の中に、河川氾濫に関連する語句が含まれる場合、前記災害情報の発信元である基礎自治体を流れる河川の情報を取得し、前記監視区域に前記河川の流域に位置する基礎自治体が含まれるように、前記監視区域を設定する
付記２記載の災害発生場所推定方法。

（付記４）
収集した前記災害情報の中に、土砂災害に関連する語句が含まれる場合、基礎自治体毎に予め定めた期間の積算雨量を取得し、前記監視区域に、前記積算雨量が閾値以上の基礎自治体、及び前記災害情報の発信元である基礎自治体が含まれるように、前記監視区域を設定する
付記２記載の災害発生場所推定方法。

（付記５）
収集した前記災害情報の中に、竜巻に関連する語句が含まれる場合、前記監視区域に、人口の総数が予め定めた閾値以上となるように選択した、前記災害情報の発信元である基礎自治体、及び前記災害情報の発信元である基礎自治体に近接する基礎自治体の組み合わせが含まれるように、前記監視区域を設定する
付記２記載の災害発生場所推定方法。

（付記６）
前記監視区域内で災害が発生していると推定した場合、前記監視区域に含まれる基礎自治体のうち、前記災害情報の発信数が多い基礎自治体から順に予め定めた数の基礎自治体を災害の発生が推定される基礎自治体として選択する
付記１〜付記５の何れか１項に記載の災害発生場所推定方法。

（付記７）
前記監視区域内で災害が発生していると推定した場合、前記監視区域に含まれる基礎自治体のうち、前記災害情報の発信数が多い基礎自治体から順に選択した前記予め定めた数の基礎自治体に含まれず、且つ、前記災害情報の発信数が閾値以上の基礎自治体も、災害の発生が推定される基礎自治体として選択する
付記６記載の災害発生場所推定方法。

（付記８）
コンピュータに、
ソーシャルメディアに発信された発信情報の中から、災害に関連する予め定めた語句を含む災害情報を収集し、
前記災害情報から前記災害情報の発信場所を基礎自治体の単位で推定し、
予め定めた基礎自治体の選択ルールに従って選択した、前記災害情報の発信場所として推定された基礎自治体を含む複数の基礎自治体を、前記災害情報に対する災害の監視区域に設定し、
前記監視区域から収集した前記災害情報の発信数に基づいて、前記監視区域内における前記災害情報に対応する災害の発生を推定し、
前記監視区域内で災害が発生していると推定した場合に、前記災害情報の発信数に基づいて、前記監視区域に含まれる複数の基礎自治体の中から災害の発生が推定される基礎自治体を選択する
ことを含む処理を実行させるための災害発生場所推定プログラム。

（付記９）
前記選択ルールが災害の種別毎に異なる
付記８記載の災害発生場所推定プログラム。

（付記１０）
収集した前記災害情報の中に、河川氾濫に関連する語句が含まれる場合、前記災害情報の発信元である基礎自治体を流れる河川の情報を取得し、前記監視区域に前記河川の流域に位置する基礎自治体が含まれるように、前記監視区域を設定する
付記９記載の災害発生場所推定プログラム。

（付記１１）
収集した前記災害情報の中に、土砂災害に関連する語句が含まれる場合、基礎自治体毎に予め定めた期間の積算雨量を取得し、前記監視区域に、前記積算雨量が閾値以上の基礎自治体、及び前記災害情報の発信元である基礎自治体が含まれるように、前記監視区域を設定する
付記９記載の災害発生場所推定プログラム。

（付記１２）
収集した前記災害情報の中に、竜巻に関連する語句が含まれる場合、前記監視区域に、人口の総数が予め定めた閾値以上となるように選択した、前記災害情報の発信元である基礎自治体、及び前記災害情報の発信元である基礎自治体に近接する基礎自治体の組み合わせが含まれるように、前記監視区域を設定する
付記９記載の災害発生場所推定プログラム。

（付記１３）
前記監視区域内で災害が発生していると推定した場合、前記監視区域に含まれる基礎自治体のうち、前記災害情報の発信数が多い基礎自治体から順に予め定めた数の基礎自治体を災害の発生が推定される基礎自治体として選択する
付記８〜付記１２の何れか１項に記載の災害発生場所推定プログラム。

（付記１４）
前記監視区域内で災害が発生していると推定した場合、前記監視区域に含まれる基礎自治体のうち、前記災害情報の発信数が多い基礎自治体から順に選択した前記予め定めた数の基礎自治体に含まれず、且つ、前記災害情報の発信数が閾値以上の基礎自治体も、災害の発生が推定される基礎自治体として選択する
付記１３記載の災害発生場所推定プログラム。

（付記１５）
ソーシャルメディアに発信された発信情報の中から、災害に関連する予め定めた語句を含む災害情報を収集する収集部と、
前記収集部により収集された前記災害情報から前記災害情報の発信場所を基礎自治体の単位で推定する第１の推定部と、
予め定めた基礎自治体の選択ルールに従って選択した、前記第１の推定部により前記災害情報の発信場所として推定された基礎自治体を含む複数の基礎自治体を、前記災害情報に対する災害の監視区域に設定する設定部と、
前記設定部により設定された前記監視区域から収集した前記災害情報の発信数に基づいて、前記監視区域内における前記災害情報に対応する災害の発生を推定する第２の推定部と、
前記第２の推定部が前記監視区域内で災害が発生していると推定した場合に、前記災害情報の発信数に基づいて、前記監視区域に含まれる複数の基礎自治体の中から災害の発生が推定される基礎自治体を選択する選択部と、
を含む災害発生場所推定装置。

（付記１６）
前記選択ルールが災害の種別毎に異なる
付記１５記載の災害発生場所推定装置。

（付記１７）
収集した前記災害情報の中に、河川氾濫に関連する語句が含まれる場合、前記設定部は、前記災害情報の発信元である基礎自治体を流れる河川の情報を取得し、前記監視区域に前記河川の流域に位置する基礎自治体が含まれるように、前記監視区域を設定する
付記１６記載の災害発生場所推定装置。

（付記１８）
収集した前記災害情報の中に、土砂災害に関連する語句が含まれる場合、前記設定部は、基礎自治体毎に予め定めた期間の積算雨量を取得し、前記監視区域に、前記積算雨量が閾値以上の基礎自治体、及び前記災害情報の発信元である基礎自治体が含まれるように、前記監視区域を設定する
付記１６記載の災害発生場所推定装置。

（付記１９）
収集した前記災害情報の中に、竜巻に関連する語句が含まれる場合、前記設定部は、前記監視区域に、人口の総数が予め定めた閾値以上となるように選択した、前記災害情報の発信元である基礎自治体、及び前記災害情報の発信元である基礎自治体に近接する基礎自治体の組み合わせが含まれるように、前記監視区域を設定する
付記１６記載の災害発生場所推定装置。

（付記２０）
前記第２の推定部により前記監視区域内で災害が発生していると推定した場合、前記監視区域に含まれる基礎自治体のうち、前記災害情報の発信数が多い基礎自治体から順に予め定めた数の基礎自治体を災害の発生が推定される基礎自治体として選択する
付記１５〜付記１９の何れか１項に記載の災害発生場所推定装置。

（付記２１）
前記第２の推定部により前記監視区域内で災害が発生していると推定した場合、前記監視区域に含まれる基礎自治体のうち、前記災害情報の発信数が多い基礎自治体から順に選択した前記予め定めた数の基礎自治体に含まれず、且つ、前記災害情報の発信数が閾値以上の基礎自治体も、災害の発生が推定される基礎自治体として選択する
付記２０記載の災害発生場所推定装置。

（付記２２）
コンピュータに、
ソーシャルメディアに発信された発信情報の中から、災害に関連する予め定めた語句を含む災害情報を収集し、
前記災害情報から前記災害情報の発信場所を基礎自治体の単位で推定し、
予め定めた基礎自治体の選択ルールに従って選択した、前記災害情報の発信場所として推定された基礎自治体を含む複数の基礎自治体を、前記災害情報に対する災害の監視区域に設定し、
前記監視区域から収集した前記災害情報の発信数に基づいて、前記監視区域内における前記災害情報に対応する災害の発生を推定し、
前記監視区域内で災害が発生していると推定した場合に、前記災害情報の発信数に基づいて、前記監視区域に含まれる複数の基礎自治体の中から災害の発生が推定される基礎自治体を選択する
ことを含む処理を実行させるための災害発生場所推定プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

１…災害発生場所推定システム、１０…災害発生場所推定装置（推定装置）、１２…収集部、１４…発信場所推定部、１６…設定部、１８…発災場所推定部、２０…選択部、２２…出力部、４０…通信回線、５０…サーバ、７０…河川情報テーブル、７２…人口テーブル、７４…隣接行政区域テーブル、８４…発災監視行政区域、８６…監視区域、９２…災害語句テーブル、９４…ランドマークテーブル、１００…コンピュータ、１０２…ＣＰＵ、１０４…メモリ、１０６…記憶部、１０８…バス、１１２…入力装置、１１４…出力装置、１１６…通信装置、１１８…記録媒体、１２０…災害発生場所推定プログラム、１２２…収集プロセス、１２４…発信場所推定プロセス、１２６…設定プロセス、１２８…発災場所推定プロセス、１３０…選択プロセス、１３２…出力プロセス、１３４…災害語句格納領域、１３６…発信場所推定情報格納領域、１３８…監視区域設定情報格納領域、１４０…発信件数集計情報格納領域、１４２…発災情報格納領域、１４４…閾値情報格納領域

Claims (9)

1. コンピュータに、
   ソーシャルメディアに発信された発信情報の中から、災害に関連する予め定めた語句を含む災害情報を収集し、
   前記災害情報から前記災害情報の発信場所を基礎自治体の単位で推定し、
   予め定めた基礎自治体の選択ルールに従って選択した、前記災害情報の発信場所として推定された基礎自治体を含む複数の基礎自治体を、前記災害情報に対する災害の監視区域に設定し、
   前記監視区域から収集した前記災害情報の発信数に基づいて、前記監視区域内における前記災害情報に対応する災害の発生を推定し、
   前記監視区域内で災害が発生していると推定した場合に、前記災害情報の発信数に基づいて、前記監視区域に含まれる複数の基礎自治体の中から災害の発生が推定される基礎自治体を選択する
   ことを含む処理を実行させる災害発生場所推定方法。
2. 前記選択ルールが災害の種別毎に異なる
   請求項１記載の災害発生場所推定方法。
3. 収集した前記災害情報の中に、河川氾濫に関連する語句が含まれる場合、前記災害情報の発信元である基礎自治体を流れる河川の情報を取得し、前記監視区域に前記河川の流域に位置する基礎自治体が含まれるように、前記監視区域を設定する
   請求項２記載の災害発生場所推定方法。
4. 収集した前記災害情報の中に、土砂災害に関連する語句が含まれる場合、基礎自治体毎に予め定めた期間の積算雨量を取得し、前記監視区域に、前記積算雨量が閾値以上の基礎自治体、及び前記災害情報の発信元である基礎自治体が含まれるように、前記監視区域を設定する
   請求項２記載の災害発生場所推定方法。
5. 収集した前記災害情報の中に、竜巻に関連する語句が含まれる場合、前記監視区域に、人口の総数が予め定めた閾値以上となるように選択した、前記災害情報の発信元である基礎自治体、及び前記災害情報の発信元である基礎自治体に近接する基礎自治体の組み合わせが含まれるように、前記監視区域を設定する
   請求項２記載の災害発生場所推定方法。
6. 前記監視区域内で災害が発生していると推定した場合、前記監視区域に含まれる基礎自治体のうち、前記災害情報の発信数が多い基礎自治体から順に予め定めた数の基礎自治体を災害の発生が推定される基礎自治体として選択する
   請求項１〜請求項５の何れか１項に記載の災害発生場所推定方法。
7. 前記監視区域内で災害が発生していると推定した場合、前記監視区域に含まれる基礎自治体のうち、前記災害情報の発信数が多い基礎自治体から順に選択した前記予め定めた数の基礎自治体に含まれず、且つ、前記災害情報の発信数が閾値以上の基礎自治体も、災害の発生が推定される基礎自治体として選択する
   請求項６記載の災害発生場所推定方法。
8. コンピュータに、
   ソーシャルメディアに発信された発信情報の中から、災害に関連する予め定めた語句を含む災害情報を収集し、
   前記災害情報から前記災害情報の発信場所を基礎自治体の単位で推定し、
   予め定めた基礎自治体の選択ルールに従って選択した、前記災害情報の発信場所として推定された基礎自治体を含む複数の基礎自治体を、前記災害情報に対する災害の監視区域に設定し、
   前記監視区域から収集した前記災害情報の発信数に基づいて、前記監視区域内における前記災害情報に対応する災害の発生を推定し、
   前記監視区域内で災害が発生していると推定した場合に、前記災害情報の発信数に基づいて、前記監視区域に含まれる複数の基礎自治体の中から災害の発生が推定される基礎自治体を選択する
   ことを含む処理を実行させるための災害発生場所推定プログラム。
9. ソーシャルメディアに発信された発信情報の中から、災害に関連する予め定めた語句を含む災害情報を収集する収集部と、
   前記収集部により収集された前記災害情報から前記災害情報の発信場所を基礎自治体の単位で推定する第１の推定部と、
   予め定めた基礎自治体の選択ルールに従って選択した、前記第１の推定部により前記災害情報の発信場所として推定された基礎自治体を含む複数の基礎自治体を、前記災害情報に対する災害の監視区域に設定する設定部と、
   前記設定部により設定された前記監視区域から収集した前記災害情報の発信数に基づいて、前記監視区域内における前記災害情報に対応する災害の発生を推定する第２の推定部と、
   前記第２の推定部が前記監視区域内で災害が発生していると推定した場合に、前記災害情報の発信数に基づいて、前記監視区域に含まれる複数の基礎自治体の中から災害の発生が推定される基礎自治体を選択する選択部と、
   を含む災害発生場所推定装置。

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