JP2019113935A - 事象発生対応システム、方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】予め設定された監視対象の場所の位置情報を考慮して、対象領域内での所定の事象の発生の際に対処するための人員またはリソースの配置を算出できるようにする。【解決手段】施設別データ抽出部１１２の制御の下、監視対象の場所の各々について、当該場所における所定の事象の発生数を示すデータが抽出され、レイヤ別データ抽出部１１３の制御の下、複数のエリアの各々について、当該エリア内であって上記監視対象の場所以外の場所における上記事象の発生数を示すデータが抽出される。最適配置算出部１１４の制御の下、当該抽出された各データが示す上記事象の発生数と、上記監視対象の場所の各々の位置情報と、上記複数のエリアの各々に係る位置情報とに基づいて、上記人員またはリソースの配置が算出される。【選択図】図１

Description

この発明は、対象領域内での所定の事象の発生の際に対処するための人員またはリソースの配置を算出する事象発生対応システム、方法およびプログラムに関する。

近年、日本では、高齢化が進んでおり、それにともない救急隊の出動要請件数が増加する傾向にある。しかしながら、消防署に配分される予算は限られており、救急隊員数の大幅な増員は望めない状況にある。このような状況が続くと、救命率の低下及び救急隊員の勤務状況の悪化が懸念され、これらを改善する方法が求められている。

このような方法の１つとして、例えば、異常が検知されると、住戸各戸における要介護者の存在等を示す介護情報が表示および音声出力されるシステムが知られており、それにより、火災発生時に救助者は要介護者を優先的に介助できる（例えば、特許文献１を参照）。

特開２００３−２５６９６３号公報

救命率の低下及び救急隊員の勤務状況の悪化を改善する他の方法として、対象領域内のどこかで異常が突発的に発生した際に、当該異常が発生した現場まで迅速に駆けつけ対応できるように、人員やリソースを当該対象領域内に適切に配置することが考えられる。

また、このように人員やリソースを対象領域内に配置する場合に、例えばピンポイントで傷病者発生数が多くなりそうな場所を、他の場所とは分けて考慮に入れることができれば、上記人員やリソースの配置を、異常が発生した現場に迅速に駆けつけ対応するのにより適した位置とすることができる。

この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、予め設定された監視対象の場所の位置情報を考慮して、対象領域内での所定の事象の発生の際に対処するための人員またはリソースの配置を算出できる事象発生対応システム、方法およびプログラムを提供することにある。

上記課題を解決するために、この発明の第１の態様は、複数のエリアを含む対象領域内で所定の事象が発生したことを場所別に表す事象発生過去データから、当該事象の発生の際に対処するための人員またはリソースの配置を算出する事象発生対応システムにあって、予め設定された監視対象の場所の各々について、前記事象発生過去データから、当該場所における前記事象の発生数を示すデータを抽出する第１抽出部と、前記複数のエリアの各々について、前記事象発生過去データから、当該エリア内であって前記監視対象の場所以外の場所における前記事象の発生数を示すデータを、当該エリアに係る前記事象の発生数を示すデータとして抽出する第２抽出部と、前記監視対象の場所の各々について抽出されたデータが示す、当該監視対象の場所の各々における前記事象の発生数と、当該監視対象の場所の各々の位置情報と、前記複数のエリアの各々について抽出されたデータが示す、当該複数のエリアの各々に係る前記事象の発生数と、当該複数のエリアの各々に係る位置情報とに基づいて、前記事象の発生の際に対処するための人員またはリソースの配置を算出する配置算出部とを備えるようにしたものである。

この発明の第２の態様は、前記配置算出部が、前記監視対象の場所の各々について抽出されたデータが示す、当該監視対象の場所の各々における前記事象の発生数について、当該監視対象の場所の各々の位置情報を用い、前記複数のエリアの各々について抽出されたデータが示す、当該複数のエリアの各々に係る前記事象の発生数について、当該複数のエリアの各々に係る位置情報を用いて、前記事象の発生の際に対処するための人員またはリソースの配置として、前記事象の発生場所の重心位置を算出するようにしたものである。

この発明の第３の態様は、前記第１抽出部が、前記監視対象の場所の各々について、当該場所における前記事象の発生数を示すデータとして、前記事象発生過去データから、所定の日時条件下での、当該場所における前記事象の発生数を示すデータを抽出し、前記配置算出部が、前記監視対象の場所の各々について、前記第１抽出部によって抽出されたデータが示す当該場所における前記事象の発生数に、当該場所に対応付けられている外部条件における、前記所定の日時条件の際からの変化を反映させ、当該場所における前記事象の発生数の予測値を算出する外部条件反映部と、前記監視対象の場所の各々について算出された、当該場所における前記事象の発生数の予測値と、当該監視対象の場所の各々の位置情報とに基づいて、前記人員またはリソースの配置を算出する算出部とを備えるようにしたものである。

この発明の第４の態様は、前記第２抽出部が、前記複数のエリアの各々について、当該エリアに係る前記事象の発生数を示すデータとして、前記事象発生過去データから、所定の日時条件下での、当該エリア内であって前記監視対象の場所以外の場所における前記事象の発生数を示すデータを、前記事象の発生に影響する外部条件が異なる場所ごとに抽出し、前記配置算出部が、前記複数のエリアの各々について、前記第２抽出部によって抽出されたデータが示す、事象の発生に影響する外部条件が異なる場所ごとに抽出された当該エリアに係る前記事象の発生数に、前記場所ごとに対応付けられている外部条件における、前記所定の日時条件の際からの変化を反映させ、当該エリアに係る前記事象の発生数の予測値を、前記事象の発生に影響する外部条件が異なる場所ごとに算出する外部条件反映部と、前記複数のエリアの各々について前記事象の発生に影響する外部条件が異なる場所ごとに算出された、当該エリアに係る前記事象の発生数の予測値と、当該複数のエリアの各々に係る位置情報とに基づいて、前記人員またはリソースの配置を算出する算出部とを備えるようにしたものである。

この発明の第５の態様は、前記予め設定された監視対象の場所が、病院、老人ホーム、学校、および運動場の少なくとも１つを含むようにしたものである。

この発明の第６の態様は、前記外部条件が、気象状況、病気の流行状況、および年齢階層別人口分布の少なくとも１つを含むようにしたものである。

この発明の第１の態様によれば、先ず、複数のエリアを含む対象領域内で所定の事象が発生したことを場所別に表す事象発生過去データから、予め設定された監視対象の場所の各々について、当該場所における上記事象の発生数を示すデータが抽出される、第１抽出処理が実行される。一方、複数のエリアの各々について、上記事象発生過去データから、当該エリア内であって上記監視対象の場所以外の場所における上記事象の発生数を示すデータが、当該エリアに係る上記事象の発生数を示すデータとして抽出される、第２抽出処理が実行される。その後、上記監視対象の場所の各々について抽出されたデータが示す、当該監視対象の場所の各々における上記事象の発生数と、当該監視対象の場所の各々の位置情報と、上記複数のエリアの各々について抽出されたデータが示す、当該複数のエリアの各々に係る上記事象の発生数と、当該複数のエリアの各々に係る位置情報とに基づいて、上記事象の発生の際に対処するための人員またはリソースの配置が算出される。このように、対象領域内での所定の事象の発生の際に対処するための人員またはリソースの配置を算出することができる。また、例えばピンポイントで所定の事象の発生数が多くなりそうな場所を上記予め設定された監視対象の場所として上述のように考慮の上で上記人員またはリソースの配置を算出するようにすることによって、算出される人員またはリソースの配置を、上記所定の事象が発生した現場に迅速に駆けつけ対応するのにより適した位置とすることができる。

この発明の第２の態様によれば、上記監視対象の場所の各々について抽出されたデータが示す、当該監視対象の場所の各々における上記事象の発生数について、当該監視対象の場所の各々の位置情報を用い、上記複数のエリアの各々について抽出されたデータが示す、当該複数のエリアの各々に係る上記事象の発生数について、当該複数のエリアの各々に係る位置情報を用いて、上記事象の発生の際に対処するための人員またはリソースの配置として、上記事象の発生場所の重心位置が算出される。例えば、上記人員またはリソースを一箇所に配置する場合には、このように上記人員またはリソースの配置として上記重心位置を算出するようにすることによって、上記監視対象の場所単位または上記エリア単位で上記事象の発生数を均等に考慮に入れた上記人員またはリソースの配置を算出することができる。

この発明の第３の態様によれば、上記第１抽出処理において、上記監視対象の場所の各々について、当該場所における上記事象の発生数として、上記事象発生過去データから、所定の日時条件下での、当該場所における上記事象の発生数を示すデータが抽出される。その後、上記監視対象の場所の各々について、上記抽出されたデータが示す当該場所における上記事象の発生数に、当該場所に対応付けられている外部条件における、上記所定の日時条件の際からの変化が反映され、当該場所における上記事象の発生数の予測値が算出される。その結果、上記監視対象の場所の各々について算出された、当該場所における上記事象の発生数の予測値と、当該監視対象の場所の各々の位置情報とに基づいて、上記人員またはリソースの配置が算出される。上記所定の事象の発生原因としては、例えば、気象状況や、風邪・インフルエンザの流行具合等や、人口分布の変化等の、外部条件が考えられ、このような外部条件が異なると、上記所定の事象が発生した数の割合は、上記所定の事象がこれから発生する数の割合とは一致しないかもしれない。したがって、上述した構成のように上記所定の事象の発生数に外部条件を反映させることによって、上記算出される人員またはリソースの配置を、上記所定の事象が発生した現場に迅速に駆けつけ対応するのにさらに適した位置とすることができる。

この発明の第４の態様によれば、上記第２抽出処理において、上記複数のエリアの各々について、当該エリアに係る上記事象の発生数を示すデータとして、上記事象発生過去データから、所定の日時条件下での、当該エリア内であって上記監視対象の場所以外の場所における上記事象の発生数を示すデータが、上記事象の発生に影響する外部条件が異なる場所ごとに抽出される。その後、上記複数のエリアの各々について、上記抽出されたデータが示す、上記事象の発生に影響する外部条件が異なる場所ごとに抽出された当該エリアに係る上記事象の発生数に、上記場所ごとに対応付けられている外部条件における、上記所定の日時条件の際からの変化が反映され、当該エリアに係る上記事象の発生数の予測値が、上記事象の発生に影響する外部条件が異なる場所ごとに算出される。その結果、上記複数のエリアの各々について上記事象の発生に影響する外部条件が異なる場所ごとに算出された、当該エリアに係る上記事象の発生数の予測値と、当該複数のエリアの各々に係る位置情報とに基づいて、上記人員またはリソースの配置が算出される。このように上記所定の事象の発生数に外部条件を反映させることによって、上記算出される人員またはリソースの配置を、上記所定の事象が発生した現場に迅速に駆けつけ対応するのにさらに適した位置とすることができる。

すなわち、この発明によれば、予め設定された監視対象の場所の位置情報を考慮して、対象領域内での所定の事象の発生の際に対処するための人員またはリソースの配置を算出できる事象発生対応システム、方法およびプログラムを提供することができる。

この発明の第１の実施形態に係る、対象領域内での所定の事象の発生の際に対処するための人員またはリソースの配置を算出する処理の俯瞰図。 この発明の第１の実施形態に係る事象発生対応システムの機能構成を示すブロック図。 図２に示した制御ユニットによって実行される、人員またはリソースの配置算出処理の一例を示すフロー図。 事象発生過去データデータベースに記憶される過去救急データの一例を示す図。 図４に示した過去救急データから抽出される施設別データの一例を示す図。 図４に示した過去救急データから抽出される施設別データの一例を示す図。 図４に示した過去救急データから抽出されるレイヤ別データの一例を示す図。 図４に示した過去救急データから抽出されるレイヤ別データの一例を示す図。 施設別データおよびレイヤ別データが示す傷病者発生数、あるいは、施設別データおよびレイヤ別データから算出された傷病者発生数の予測値の一覧の一例を示す図。 図７に示した傷病者発生数の一覧に基づく、人員またはリソースの配置算出処理の概略図。

以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。
［第１の実施形態］
（構成）
図１は、この発明の第１の実施形態に係る、対象領域内での所定の事象の発生の際に対処するための人員またはリソースの配置を算出する処理の俯瞰図である。
事象発生過去データデータベース１２１には、複数のエリアを含む対象領域内で所定の事象が発生したことを場所別に表す事象発生過去データが記憶されている。

当該事象発生過去データから、上記複数のエリアのうちのエリアａ１内で上記所定の事象が発生したことを場所別に表すエリア別データｄ１が抽出され、上記複数のエリアのうちのエリアａ２内で上記所定の事象が発生したことを場所別に表すエリア別データｄ２が抽出され、さらに、上記複数のエリアのうちのエリアａ３内で上記所定の事象が発生したことを場所別に表すエリア別データｄ３が抽出される。

例えば、エリア別データｄ１，ｄ２，ｄ３がそれぞれ示す、エリアａ１，ａ２，ａ３内での所定の事象の発生数と、エリアａ１，ａ２，ａ３にそれぞれ対応する位置情報から、対象領域内での所定の事象の発生の際に対処するための人員またはリソースの配置を算出することができる。当該人員またはリソースの配置としては、例えば、エリアａ１，ａ２，ａ３内での所定の事象の発生数の各々について、エリアａ１，ａ２，ａ３にそれぞれ対応する位置情報を用いて、上記事象の発生場所の重心位置を算出してもよい。当該エリアａ１，ａ２，ａ３にそれぞれ対応する位置情報としては、例えば、エリアａ１，ａ２，ａ３の中心位置のような代表位置の情報を用いる。

ここで、例えば住宅地一体などに比べてピンポイントで上記所定の事象の発生数が多くなりそうな場所を、他の場所とは分けて上記人員またはリソースの配置の算出において考慮することを考える。例えば、エリアａ１内にある老人ホームおよび病院を、他の場所とは分けて上記人員またはリソースの配置の算出において考慮する。このような場所として他には、例えば、特定の時期・日時における運動場等を用いてもよい。

エリア別データｄ１から、老人ホームおよび病院で上記所定の事象が発生したことを表すデータを取り出し、さらに、出動場所名称ごとに、個々の老人ホームや病院に対応する施設別データを生成する。例えば、所定の老人ホームで上記所定の事象が発生したことを表す施設別データｄ１−ｆ１と、所定の病院で上記所定の事象が発生したことを表す施設別データｄ１−ｆ２とが抽出される。

最適配置算出部１１４の制御下で、施設別データｄ１−ｆ１が示す、上記所定の老人ホームにおける上記所定の事象の発生数と、当該所定の老人ホームの位置情報と、施設別データｄ１−ｆ２が示す、上記所定の病院における上記所定の事象の発生数と、当該所定の病院の位置情報とを考慮して、上述したような人員またはリソースの配置を算出する。これにより、このようにして算出される人員またはリソースの配置は、上述した人員またはリソースの配置の算出方法と比較して、上記所定の事象が発生した現場に迅速に駆けつけ対応するのにより適した位置とすることができる。

さらに、上記所定の事象の発生原因としては、例えば、気象状況や、風邪・インフルエンザの流行具合等や、人口分布の変化等の、外部条件が考えられる。なお、上記所定の事象の発生に影響を与える外部条件は、場所ごとに異なる。

したがって、外部条件反映部１１４１の制御下で、施設別データｄ１−ｆ１，ｄ１−ｆ２に、各々に対応する外部条件を反映させる。さらに、エリア別データｄ１のうち施設別データｄ１−ｆ１，ｄ１−ｆ２以外のデータについて、上記所定の事象の発生に影響を与える場所ごとにデータを抽出して、例えば、レイヤ別データｄ１−ｌ１，ｄ１−ｌ２を生成する。外部条件反映部１１４１の制御下で、当該レイヤ別データｄ１−ｌ１，ｄ１−ｌ２に、各々に対応する外部条件を反映させる。

最適配置算出部１１４の制御下での上記人員またはリソースの配置の算出処理において、施設別データｄ１−ｆ１，ｄ１−ｆ２、レイヤ別データｄ１−ｌ１，ｄ１−ｌ２に、このように外部条件を反映させたものを利用することにより、算出される人員またはリソースの配置を、上記所定の事象が発生した現場に迅速に駆けつけ対応するのにより適した位置とすることができる。

図２は、この発明の第１の実施形態に係る事象発生対応システム１の機能構成を示すブロック図である。
事象発生対応システム１は、ハードウェアとして、制御ユニット１１と、記憶ユニット１２と、入出力インタフェースユニット１３とを備えている。

入出力インタフェースユニット１３は、例えば、キーボードやマウス等を含む入力部２によって入力された操作信号等を制御ユニット１１に入力するとともに、制御ユニット１１から出力された表示データを表示部３に表示させる。

記憶ユニット１２は、記憶媒体として例えばＨＤＤ（Hard Disc Drive）またはＳＳＤ（Solid State Drive）等の随時書き込みおよび読み出しが可能な不揮発メモリを使用したもので、本実施形態を実現するために、事象発生過去データデータベース１２１と、エリア別データ記憶部１２２と、施設別データ記憶部１２３と、レイヤ別データ記憶部１２４と、外部条件反映条件記憶部１２５と、外部条件データベース１２６と、最適配置情報記憶部１２７とを備えている。

事象発生過去データデータベース１２１は、複数のエリアを含む対象領域内で所定の事象が発生したことを場所別に表す事象発生過去データを記憶している。当該事象発生過去データは、例えば過去の救急隊の活動に関する過去救急データであり、この場合、上記所定の事象は、傷病者の発生である。

エリア別データ記憶部１２２は、上記複数のエリアの各々について、所定の日時条件下での、当該エリア内で上記所定の事象が発生したことを場所別に表すデータをそれぞれ記憶させるために使用される。

施設別データ記憶部１２３は、予め設定された監視対象の場所の各々について、上記所定の日時条件下での、当該場所における上記事象の発生数を示すデータを記憶させるために使用される。なお、予め設定された監視対象の場所としては、例えば、病院、老人ホーム、学校、および運動場等の特定の場所を用いる。

レイヤ別データ記憶部１２４は、上記複数のエリアの各々について、上記所定の日時条件下での、当該エリア内であって上記監視対象の場所以外の場所における上記事象の発生数を示すデータを、上記事象の発生に影響する外部条件が異なる場所ごとに記憶させるために使用される。なお、外部条件としては、例えば、気象状況、病気の流行状況、および年齢階層別人口分布等を用いる。

外部条件反映条件記憶部１２５は、各場所に影響を与える外部条件の種類を示す情報を記憶している。

外部条件データベース１２６は、１以上の種類の外部条件について過去と現在の当該外部条件の状況を記憶している。

最適配置情報記憶部１２７は、最適配置算出部１１４によって算出された、上記対象領域内での上記所定の事象の発生の際に対処するための人員またはリソースの配置を記憶させるために使用される。

制御ユニット１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のハードウェアプロセッサと、プログラムメモリとを備え、本実施形態における処理機能を実行するために、エリア別データ取得部１１１と、施設別データ抽出部１１２と、レイヤ別データ抽出部１１３と、最適配置算出部１１４と、出力制御部１１５とを備えている。これらの各部における処理機能はいずれも、プログラムメモリに格納されたプログラムを上記ハードウェアプロセッサに実行させることによって実現される。なお、プログラムメモリに格納されたプログラムを用いるのではなく、ネットワークを通して提供されるプログラムを用いてもよい。

エリア別データ取得部１１１は、記憶ユニット１２の事象発生過去データデータベース１２１に記憶される上記事象発生過去データにアクセスして、上記複数のエリアの各々について、上記所定の日時条件下での、当該エリア内で上記所定の事象が発生したことを場所別に表すデータをエリア別データとして取得する処理を実行する。その後、エリア別データ取得部１１１は、上記取得されたエリア別データを、記憶ユニット１２のエリア別データ記憶部１２２に記憶させる処理を実行する。

施設別データ抽出部１１２は、先ず、記憶ユニット１２のエリア別データ記憶部１２２に記憶される上記エリア別データをそれぞれ読み出し、当該読み出されたエリア別データから、上記予め設定された監視対象の場所の各々について、当該場所における上記事象の発生数を示すデータを、施設別データとして抽出する処理を実行する。その後、施設別データ抽出部１１２は、上記抽出された施設別データを、記憶ユニット１２の施設別データ記憶部１２３に記憶させる処理を実行する。

レイヤ別データ抽出部１１３は、先ず、記憶ユニット１２のエリア別データ記憶部１２２に記憶される上記エリア別データをそれぞれ読み出す処理を実行する。レイヤ別データ抽出部１１３は、上記複数のエリアの各々について、対応する上記読み出されたエリア別データから、当該エリア内であって上記監視対象の場所以外の場所における上記事象の発生数を示すデータを、当該エリアに係る上記事象の発生数を示すデータとして抽出する処理を実行する。なお、レイヤ別データ抽出部１１３における当該抽出処理では、レイヤ別データ抽出部１１３は、記憶ユニット１２の外部条件反映条件記憶部１２５に記憶される、各場所に影響を与える外部条件の種類を示す情報にアクセスして、当該抽出されるデータを、上記事象の発生に影響する外部条件が異なる場所ごとに、レイヤ別データとして分けて抽出する処理を実行する。その後、レイヤ別データ抽出部１１３は、上記抽出されたレイヤ別データを、記憶ユニット１２のレイヤ別データ記憶部１２４に記憶させる処理を実行する。

最適配置算出部１１４は、記憶ユニット１２の施設別データ記憶部１２３に記憶される施設別データをそれぞれ読み出し、さらに、記憶ユニット１２のレイヤ別データ記憶部１２４に記憶されるレイヤ別データをそれぞれ読み出す処理を実行する。その後、最適配置算出部１１４は、当該読み出された施設別データが示す、上記監視対象の場所の各々における上記事象の発生数と、上記監視対象の場所の各々の位置情報と、当該読み出されたレイヤ別データが示す、上記複数のエリアの各々に係る上記事象の発生数と、上記複数のエリアの各々に係る位置情報とに基づいて、上記対象領域内での上記所定の事象の発生の際に対処するための人員またはリソースの配置を算出する処理を実行する。当該人員またはリソースの配置算出処理では、例えば、上記読み出された施設別データが示す、上記監視対象の場所の各々における上記事象の発生数について、上記監視対象の場所の各々の位置情報を用い、上記読み出されたレイヤ別データが示す、上記複数のエリアの各々に係る上記事象の発生数に、上記複数のエリアの各々に係る位置情報を用いて、上記所定の事象の発生場所の重心位置が算出されるようにしてもよい。最適配置算出部１１４は、当該算出された人員またはリソースの配置を表す情報を、記憶ユニット１２の最適配置情報記憶部１２７に記憶させる処理を実行する。

なお、最適配置算出部１１４が備える外部条件反映部１１４１は、記憶ユニット１２の外部条件反映条件記憶部１２５および外部条件データベース１２６にアクセスして、上記読み出された施設別データおよびレイヤ別データが示す上記事象の発生数に外部条件を反映させて、上記事象の発生数の予測値をそれぞれ算出する処理を実行することができる。最適配置算出部１１４は、外部条件反映部１１４１の制御の下で算出された上記事象の発生数の予測値に基づいて、上記人員またはリソースの配置算出処理を実行するようにしてもよい。

出力制御部１１５は、記憶ユニット１２の最適配置情報記憶部１２７にアクセスし、上記算出された人員またはリソースの配置の結果の表示データを、入出力インタフェースユニット１３を介して表示部３に送信する処理を実行する。

（動作）
次に、以上のように構成された事象発生対応システム１の動作を説明する。
図３は、図２に示した制御ユニット１１によって実行される、人員またはリソースの配置算出処理の一例を示すフロー図である。

先ず、ステップＳ１において、制御ユニット１１は、エリア別データ取得部１１１の制御の下、事象発生過去データデータベース１２１に記憶される、複数のエリアを含む対象領域内で所定の事象が発生したことを場所別に表す事象発生過去データにアクセスして、上記複数のエリアの各々について、所定の日時条件下での、当該エリア内で上記所定の事象が発生したことを場所別に表すデータをエリア別データとして取得し、当該取得されたエリア別データを、エリア別データ記憶部１２２に記憶させる。

図４は、上記事象発生過去データの一例を示す図である。図４では、上記事象発生過去データの一例として、所定の事象としての傷病者の発生の際の、過去の救急隊の活動に関する過去救急データを示している。当該過去救急データには、例えば、以下のものが含まれている。
・覚知日時
・発生区コード（どの救急隊が管轄しているかを示すもの）
・発生場所（住宅、老人ホーム、病院、道路、屋外、店舗、オフィス、運動場等）
・事故種別名称（急病、一般負傷、転院搬送等）
・傷病名称（脱水症、全身症状、風邪、急性アルコール中毒、くも膜下出血等）
・年齢
・出動場所（住所）
・出動場所名称

なお、図４の例では、上記複数のエリアの各々として、例えば、上記対象領域を標準地域メッシュごとに分けたものを使用する。当該標準地域メッシュのレベルとしては、例えば１ｋｍ四方からなる第三次メッシュを使用する。

図４の例においてステップＳ１の処理を実行する場合について説明する。図４の例では、例えば、日ごと、１時間ごとの傷病者発生予測を行う。このために、まず、上記過去救急データから、ある救急隊が担当する、同月、同曜日のデータがすべて引き出される。例として、ある救急隊が担当している発生区コードｃ１、７月、土曜、１３時からの１時間というように指定し、当該指定された日時条件に該当するデータが引き出される。当該引き出された過去救急データにおける出動場所が、例えば、市中のジオコーディングサービスで緯度経度情報に変換され、その結果、各出動場所が、どのメッシュに含まれているか、すなわち上記複数のエリアのうちどのエリアに含まれているかが判定される。当該判定結果のエリア別に、上記引き出されたデータが分けられ、例えば、エリアａ１に対応するエリア別データｄ１、エリアａ２に対応するエリア別データｄ２、エリアａ３に対応するエリア別データｄ３，…というようにエリア別データが取得される。

ステップＳ２において、制御ユニット１１は、施設別データ抽出部１１２の制御の下、先ず、エリア別データ記憶部１２２に記憶される上記エリア別データをそれぞれ読み出し、当該読み出されたエリア別データから、予め設定された監視対象の場所の各々について、当該場所における上記事象の発生数を示すデータを、施設別データとして抽出する。その後、制御ユニット１１は、施設別データ抽出部１１２の制御の下、上記抽出された施設別データを施設別データ記憶部１２３に記憶させる。

図５Ａおよび図５Ｂは、図４に関連して説明したエリア別データｄ１，ｄ２，ｄ３，…から抽出される、施設別データの一例を示す図である。図５Ａおよび図５Ｂの例では、上記予め設定された監視対象の場所として老人ホームおよび病院を用いている。すなわち、図５Ａは、図４に関連して説明したエリア別データｄ１，ｄ２，ｄ３，…から抽出される、特定の老人ホームについての施設別データの一例を示しており、図５Ｂは、図４に関連して説明したエリア別データｄ１，ｄ２，ｄ３，…から抽出される、特定の病院についての施設別データの一例を示している。なお、当該施設別データは、図５Ａおよび図５Ｂに示すようなデータではなく、例えば、予め設定された監視対象の場所の各々についての、当該場所における上記事象の発生数そのものを示すデータであってもよい。

ステップＳ３において、制御ユニット１１は、レイヤ別データ抽出部１１３の制御の下、先ず、エリア別データ記憶部１２２に記憶される上記エリア別データをそれぞれ読み出す。次に、制御ユニット１１は、レイヤ別データ抽出部１１３の制御の下、上記複数のエリアの各々について、対応する上記読み出されたエリア別データから、当該エリア内であって上記監視対象の場所以外の場所における上記事象の発生数を示すデータを、当該エリアに係る上記事象の発生数を示すデータとして抽出する。なお、レイヤ別データ抽出部１１３の制御の下での当該抽出処理では、制御ユニット１１は、外部条件反映条件記憶部１２５に記憶される、各場所に影響を与える外部条件の種類を示す情報にアクセスして、当該抽出されるデータを、上記事象の発生に影響する外部条件が異なる場所ごとに、レイヤ別データとして分けて抽出する。その後、制御ユニット１１は、レイヤ別データ抽出部１１３の制御の下、上記抽出されたレイヤ別データをレイヤ別データ記憶部１２４に記憶させる。

図６Ａおよび図６Ｂは、図４に関連して説明したエリア別データのうち、施設別データとして抽出された以外のデータから抽出される、レイヤ別データの一例を示す図である。図６Ａおよび図６Ｂの例では、例えば、発生場所がオフィスである場合は気象状況と年齢階層別人口分布という外部条件が傷病者の発生に影響せず、発生場所が住宅である場合はその外部条件が傷病者の発生に影響するとして、エリア別データｄ１のデータのうち施設別データとして抽出された以外のデータから、発生場所がオフィスであるデータに対応する、図６Ａに示すレイヤ別データｄ１−ｌ１が抽出され、さらに、発生場所が住宅であるデータに対応する、図６Ｂに示す別のレイヤ別データｄ１−ｌ２が抽出されている。なお、当該レイヤ別データは、図６Ａおよび図６Ｂに示すようなデータではなく、例えば、上記複数のエリアの各々について、当該エリア内であって上記監視対象の場所以外の場所における上記事象の発生数そのものを示すデータを、上記事象の発生に影響する外部条件が異なる場所ごとに抽出したものであってもよい。

次に、ステップＳ４において、制御ユニット１１は、最適配置算出部１１４の制御の下、施設別データ記憶部１２３に記憶される施設別データをそれぞれ読み出し、さらに、レイヤ別データ記憶部１２４に記憶されるレイヤ別データをそれぞれ読み出す。その後、制御ユニット１１は、当該読み出された施設別データが示す、上記監視対象の場所の各々における上記事象の発生数と、上記監視対象の場所の各々の位置情報と、当該読み出されたレイヤ別データが示す、上記複数のエリアの各々に係る上記事象の発生数と、上記複数のエリアの各々に係る位置情報とに基づいて、上記対象領域内での上記所定の事象の発生の際に対処するための人員またはリソースの配置を算出する。例えば人員またはリソースを一箇所に配置するようにする場合には、当該人員またはリソースの配置算出処理では、上記読み出された施設別データが示す、上記監視対象の場所の各々における上記事象の発生数について、上記監視対象の場所の各々の位置情報を用い、当該読み出されたレイヤ別データが示す、上記複数のエリアの各々に係る上記事象の発生数について、上記複数のエリアの各々に係る位置情報を用いて、上記所定の事象の発生場所の重心位置を算出するようにしてもよい。

なお、最適配置算出部１１４の制御の下での上記人員またはリソースの配置算出処理では、最適配置算出部１１４が備える外部条件反映部１１４１の制御の下、外部条件反映条件記憶部１２５および外部条件データベース１２６にアクセスして、上記読み出された施設別データおよびレイヤ別データが示す上記事象の発生数に外部条件を反映させて、上記事象の発生数の予測値を算出した上で、上記人員またはリソースの配置を算出するようにしてもよい。施設別データが示す上記事象の発生数への外部条件の反映処理では、上記監視対象の場所の各々について、対応する施設別データが示す当該場所における上記事象の発生数に、当該場所に対応付けられている外部条件における、上記所定の日時条件の際からの変化を反映させる。一方、レイヤ別データが示す上記事象の発生数への外部条件の反映処理では、上記複数のエリアの各々について、対応するレイヤ別データが示す、事象の発生に影響する外部条件が異なる場所ごとに抽出された当該エリアに係る上記事象の発生数に、上記場所ごとに対応付けられている外部条件における、上記所定の日時条件の際からの変化を反映させる。その結果、最適配置算出部１１４の制御の下での上記人員またはリソースの配置算出処理では、上記監視対象の場所の各々についての施設別データから外部条件反映部１１４１の制御の下で算出された、当該場所における上記事象の発生数の予測値と、上記監視対象の場所の各々の位置情報と、上記複数のエリアの各々についてのレイヤ別データから外部条件反映部１１４１の制御の下で算出された、当該エリアに係る上記事象の発生数の予測値と、上記複数のエリアの各々に係る位置情報とに基づいて、上記人員またはリソースの配置が算出される。

以下では、外部条件反映部１１４１の制御の下で実行される、外部条件を反映させる手法について詳細に説明する。
ここで、高齢者が増加傾向の日本では特に、高齢者ほど傷病者発生数に寄与する割合が高いため、外部条件として年齢階層別の人口分布を利用することは重要である。また、例えば、室内温度の管理が居住者まかせの一般住宅では、外気温が高くなると、住宅の室内温度も高くなる可能性が高いが、室内温度がきちんと管理されている病院や老人ホームなどの施設では影響はほとんどないということがありえそうである。すなわち、場所ごとに上記事象の発生に影響する外部条件は異なるものである。

図６Ａおよび図６Ｂに関連して上記では、発生場所が住宅であるデータに対応するレイヤ別データｄ１−ｌ２について、気象状況と年齢階層別人口分布という外部条件が発生に影響すると説明した。当該レイヤ別データｄ１−ｌ２が示す傷病者発生数に、外部条件として、気象状況と年齢階層別人口分布とを反映させる例について説明する。

先ず、年齢階層別人口分布を反映させる。レイヤ別データｄ１−ｌ２に対しては、エリア別データｄ１に対応付けられているメッシュに対応する、上記過去救急データの例えば記録年の年齢階層別人口分布１２６Ｃと、最新の年齢階層別人口分布１２６Ｄとを参照し、年齢階層ごとに人口数の増加率または減少率を求める。この計算結果の例を以下に示す。
０−９歳：０．８，
１０−１９歳：０．８２，
２０−２９歳：０．８６，
３０−３９歳：０．８９，
４０−４９歳：０．９５，
５０−５９歳：０．９７，
６０−６９歳：１．０，
７０−７９歳：１．１，
８０−８９歳：１．１，
９０−９９歳：１．２，
１００歳以上：１．２

次にレイヤ別データｄ１−ｌ２中の年齢から、レイヤ別データｄ１−ｌ２が示す、上記人口数の増加率または減少率を求めた年齢階層ごとの傷病者発生数を取得し、当該取得された年齢階層ごとの傷病者発生数に、対応する上記の人口数の増加率または減少率をそれぞれ乗算する。例えば、レイヤ別データｄ１−ｌ２が示す、７０−７９歳に係る傷病者発生数には、１．１を乗算する。

次に、気象状況を反映させる。気象状況は、例えば、１時間ごとのデータで、下記の項目からなるとする。
・気圧
・降水量
・気温
・湿度
・風向・風速
・日照時間
・全天日射量

ここでは単純化のため、レイヤ別データｄ１−ｌ２が示す、傷病名称が脱水症である傷病者発生数に対して、Ｃ１×（最新の気温−過去の７月１３時の平均）を乗算することによって、気象状況を反映させる（Ｃ１は係数）。なお、気象状況のうち風速や湿度等も用いてより複雑な方法で気象状況を反映させてもよい。また、このような外部条件の反映には、数時間前からの時系列データのような任意の時間期間のデータを用いてもよい。

このように、目的とするデータに係る傷病者発生数に外部条件を反映させて、当該目的とするデータに係る将来の傷病者発生数の予測値を算出することができる。

上記では、レイヤ別データに外部条件を反映させる例について説明したが、施設別データについても、対応付けられている外部条件を反映させるために、レイヤ別データと同様の処理を行ってもよい。

図７は、エリアａ１，ａ２，ａ３，ａ４，ａ５，ａ６，ａ７，ａ８，およびａ９を含む対象領域についての、施設別データおよびレイヤ別データが示す傷病者発生数、あるいは、施設別データおよびレイヤ別データから上述したように算出された傷病者発生数の予測値の一覧の一例を示す図である。ここに示される傷病者発生数あるいは傷病者発生数の予測値から、上述したように人員またはリソースの配置が算出される。

具体的には、例えば人員またはリソースを一箇所に配置するようにする場合には、上記人員またはリソースの配置として、例えば、傷病者発生場所の重心位置を算出するようにする。この場合に、当該重心位置は、以下の式により算出される。
ｘ_０＝（Σｘ_ｉｇ_ｉ）／（Σｇ_ｉ）
ｙ_０＝（Σｙ_ｉｇ_ｉ）／（Σｇ_ｉ）
なお、ｘ_ｉ，ｙ_ｉは、レイヤ別データおよび施設別データに係る例えば緯度経度の位置情報である。レイヤ別データでは、ｘ_ｉ，ｙ_ｉは、例えば、当該レイヤ別データが対応するメッシュの中心位置の位置情報とする。一方、施設別データでは、ｘ_ｉ，ｙ_ｉは、例えば、当該施設別データに係る監視対象の場所の位置情報とする。また、ｇ_ｉは、例えば、該当するレイヤ別データもしくは施設別データが示す傷病者発生数、あるいは、レイヤ別データもしくは施設別データが示す傷病者発生数から上述したように算出された傷病者発生数の予測値である。

図８は、図７に示した傷病者発生数の一覧に基づく、人員またはリソースの配置算出処理の概略図である。各レイヤ内の×印は、当該レイヤが対応するメッシュの中心位置を示している。●は、算出された重心位置を示している。すなわち、当該重心位置に人員またはリソースを配置することによって、所定の事象が発生した現場に迅速に駆けつけ対応することができるようになる。

（効果）
（１）エリア別データ取得部１１１の制御の下、事象発生過去データデータベース１２１に記憶される、複数のエリアを含む対象領域内で所定の事象が発生したことを場所別に表す事象発生過去データにアクセスして、上記複数のエリアの各々について、所定の日時条件下での、当該エリア内で上記所定の事象が発生したことを場所別に表すデータがエリア別データとして取得される。施設別データ抽出部１１２の制御の下、上記エリア別データから、予め設定された監視対象の場所の各々について、当該場所における上記事象の発生数を示すデータが、施設別データとして抽出される。レイヤ別データ抽出部１１３の制御の下、上記複数のエリアの各々について、対応する上記エリア別データから、当該エリア内であって上記監視対象の場所以外の場所における上記事象の発生数を示すデータが、当該エリアに係る上記事象の発生数を示すデータとして抽出される。なお、レイヤ別データ抽出部１１３の制御の下での当該抽出処理では、外部条件反映条件記憶部１２５に記憶される、各場所に影響を与える外部条件の種類を示す情報にアクセスして、当該抽出されるデータが、上記事象の発生に影響する外部条件が異なる場所ごとに、レイヤ別データとして分けて抽出される。その後、最適配置算出部１１４の制御の下、上記抽出された施設別データが示す、上記監視対象の場所の各々における上記事象の発生数と、上記監視対象の場所の各々の位置情報と、上記抽出されたレイヤ別データが示す、上記複数のエリアの各々に係る上記事象の発生数と、上記複数のエリアの各々に係る位置情報とに基づいて、上記対象領域内での上記所定の事象の発生の際に対処するための人員またはリソースの配置が算出される。当該人員またはリソースの配置としては、例えば、上記抽出された施設別データが示す、上記監視対象の場所の各々における上記事象の発生数について、上記監視対象の場所の各々の位置情報を用いて、上記抽出されたレイヤ別データが示す、上記複数のエリアの各々に係る上記事象の発生数について、上記複数のエリアの各々に係る位置情報を用いて、上記所定の事象の発生場所の重心位置が算出される。

このように、対象領域内での所定の事象の発生の際に対処するための人員またはリソースの配置を算出することができる。また、例えばピンポイントで所定の事象の発生数が多くなりそうな場所を上記予め設定された監視対象の場所として上述のように考慮の上で上記人員またはリソースの配置を算出するようにすることによって、算出される人員またはリソースの配置を、上記所定の事象が発生した現場に迅速に駆けつけ対応するのにより適した位置とすることができる。さらに、例えば、上記人員またはリソースを一箇所に配置する場合には、上記人員またはリソースの配置として上記重心位置を算出するようにすることによって、上記監視対象の場所単位または上記エリア単位で上記事象の発生数を均等に考慮に入れた上記人員またはリソースの配置を算出することができる。

（２）最適配置算出部１１４の制御の下での上記人員またはリソースの配置算出処理において、最適配置算出部１１４が備える外部条件反映部１１４１の制御の下、外部条件反映条件記憶部１２５および外部条件データベース１２６にアクセスして、上記読み出された施設別データおよびレイヤ別データが示す上記事象の発生数に外部条件が反映されて、上記事象の発生数の予測値が算出された上で、上記人員またはリソースの配置が算出される。施設別データが示す上記事象の発生数への外部条件の反映処理では、上記監視対象の場所の各々について、対応する施設別データが示す当該場所における上記事象の発生数に、当該場所に対応付けられている外部条件における、上記所定の日時条件の際からの変化が反映される。一方、レイヤ別データが示す上記事象の発生数への外部条件の反映処理では、上記複数のエリアの各々について、対応するレイヤ別データが示す、事象の発生に影響する外部条件が異なる場所ごとに抽出された当該エリアに係る上記事象の発生数に、上記場所ごとに対応付けられている外部条件における、上記所定の日時条件の際からの変化が反映される。その結果、最適配置算出部１１４の制御の下での上記人員またはリソースの配置算出処理では、上記監視対象の場所の各々についての施設別データから外部条件反映部１１４１の制御の下で算出された、当該場所における上記事象の発生数の予測値と、上記監視対象の場所の各々の位置情報と、上記複数のエリアの各々についてのレイヤ別データから外部条件反映部１１４１の制御の下で算出された、当該エリアに係る上記事象の発生数の予測値と、上記複数のエリアの各々に係る位置情報とに基づいて、上記人員またはリソースの配置が算出される。

上記所定の事象の発生原因としては、例えば、気象状況や、風邪・インフルエンザの流行具合等や、人口分布の変化等の、外部条件が考えられ、このような外部条件が異なると、上記所定の事象が発生した数の割合は、上記所定の事象がこれから発生する数の割合とは一致しないかもしれない。したがって、上述した構成のように上記所定の事象の発生数に外部条件を反映させることによって、上記算出される人員またはリソースの配置を、上記所定の事象が発生した現場に迅速に駆けつけ対応するのにさらに適した位置とすることができる。

［他の実施形態］
なお、この発明は上記第１の実施形態に限定されるものではない。例えば、事象発生過去データの例として、傷病者が発生した際の過去の救急隊の活動に関する過去救急データを例に挙げて説明したが、事象発生過去データは、対象領域内で任意の種類の事象が発生したことを場所別に表すデータであってもよい。また、上記では、日ごと、１時間ごとのスパンで定期的に、人員またはリソースの配置を算出する処理について説明したが、経時的な人口変化が大きい都市市街地等においては、３０分から１時間等の短いスパンで同様の処理を実行するようにしてもよい。あるいは、より長いスパンで同様の処理を実行するようにしてもよい。抽出するデータの日時条件も、任意の条件に変更することが可能である。

さらに、上記では、人員またはリソースの配置として、特に、人員またはリソースを一箇所に配置する場合について例を挙げて説明した。しかしながら、この発明はこれに限定されるものではなく、上述したのと同様に上記監視対象の場所単位または上記エリア単位で上記事象の発生数を均等に考慮に入れた上で、人員またはリソースを２以上の箇所に配置するのに適切な位置をそれぞれ算出するようにしてもよい。

また、上記では、レイヤ別データを抽出する例について説明したが、エリア別データのうち施設別データとして抽出された以外のデータを、当該データに同一の外部条件を反映させる場合、あるいは、当該データに外部条件を反映させない場合は、当該レイヤ別データの抽出処理は実行しなくてもよい。

さらに、上記では、施設別データをエリア別データから抽出する例について説明したが、当該施設別データは、エリア別データからではなく、事象発生過去データから直接抽出するようにしてもよい。

その他、事象発生対応システムの種類とその構成、ならびに、事象発生過去データデータベース、外部条件反映条件記憶部、および外部条件データベースの構成等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。

要するにこの発明は、上記第１の実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記第１の実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、上記第１の実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。

１…事象発生対応システム、１１…制御ユニット、１１１…エリア別データ取得部、１１２…施設別データ抽出部、１１３…レイヤ別データ抽出部、１１４…最適配置算出部、１１４１…外部条件反映部、１１５…出力制御部、１２…記憶ユニット、１２１…事象発生過去データデータベース、１２２…エリア別データ記憶部、１２３…施設別データ記憶部、１２４…レイヤ別データ記憶部、１２５…外部条件反映条件記憶部、１２６…外部条件データベース、１２６Ａ…救急データ記録時の気象情報、１２６Ｂ…最新の気象情報、１２６Ｃ…救急データ記録時の年齢階層別人口分布、１２６Ｄ…最新の年齢階層別人口分布、１２７…最適配置情報記憶部、１３…入出力インタフェースユニット、２…入力部、３…表示部、ｄ１，ｄ２，ｄ３…エリア別データ、ｄ１−ｌ１，ｄ１−ｌ２…レイヤ別データ、ｄ１−ｆ１，ｄ１−ｆ２…施設別データ

Claims (8)

1. 複数のエリアを含む対象領域内で所定の事象が発生したことを場所別に表す事象発生過去データから、当該事象の発生の際に対処するための人員またはリソースの配置を算出する事象発生対応システムであって、
   予め設定された監視対象の場所の各々について、前記事象発生過去データから、当該場所における前記事象の発生数を示すデータを抽出する第１抽出部と、
   前記複数のエリアの各々について、前記事象発生過去データから、当該エリア内であって前記監視対象の場所以外の場所における前記事象の発生数を示すデータを、当該エリアに係る前記事象の発生数を示すデータとして抽出する第２抽出部と、
   前記監視対象の場所の各々について抽出されたデータが示す、当該監視対象の場所の各々における前記事象の発生数と、当該監視対象の場所の各々の位置情報と、前記複数のエリアの各々について抽出されたデータが示す、当該複数のエリアの各々に係る前記事象の発生数と、当該複数のエリアの各々に係る位置情報とに基づいて、前記事象の発生の際に対処するための人員またはリソースの配置を算出する配置算出部と
   を備える事象発生対応システム。
2. 前記配置算出部は、前記監視対象の場所の各々について抽出されたデータが示す、当該監視対象の場所の各々における前記事象の発生数について、当該監視対象の場所の各々の位置情報を用い、前記複数のエリアの各々について抽出されたデータが示す、当該複数のエリアの各々に係る前記事象の発生数について、当該複数のエリアの各々に係る位置情報を用いて、前記事象の発生の際に対処するための人員またはリソースの配置として、前記事象の発生場所の重心位置を算出する、請求項１に記載の事象発生対応システム。
3. 前記第１抽出部は、前記監視対象の場所の各々について、当該場所における前記事象の発生数を示すデータとして、前記事象発生過去データから、所定の日時条件下での、当該場所における前記事象の発生数を示すデータを抽出し、
   前記配置算出部は、
   前記監視対象の場所の各々について、前記第１抽出部によって抽出されたデータが示す当該場所における前記事象の発生数に、当該場所に対応付けられている外部条件における、前記所定の日時条件の際からの変化を反映させ、当該場所における前記事象の発生数の予測値を算出する外部条件反映部と、
   前記監視対象の場所の各々について算出された、当該場所における前記事象の発生数の予測値と、当該監視対象の場所の各々の位置情報とに基づいて、前記人員またはリソースの配置を算出する算出部とを備える、請求項１又は２に記載の事象発生対応システム。
4. 前記第２抽出部は、前記複数のエリアの各々について、当該エリアに係る前記事象の発生数を示すデータとして、前記事象発生過去データから、所定の日時条件下での、当該エリア内であって前記監視対象の場所以外の場所における前記事象の発生数を示すデータを、前記事象の発生に影響する外部条件が異なる場所ごとに抽出し、
   前記配置算出部は、
   前記複数のエリアの各々について、前記第２抽出部によって抽出されたデータが示す、事象の発生に影響する外部条件が異なる場所ごとに抽出された当該エリアに係る前記事象の発生数に、前記場所ごとに対応付けられている外部条件における、前記所定の日時条件の際からの変化を反映させ、当該エリアに係る前記事象の発生数の予測値を、前記事象の発生に影響する外部条件が異なる場所ごとに算出する外部条件反映部と、
   前記複数のエリアの各々について前記事象の発生に影響する外部条件が異なる場所ごとに算出された、当該エリアに係る前記事象の発生数の予測値と、当該複数のエリアの各々に係る位置情報とに基づいて、前記人員またはリソースの配置を算出する算出部とを備える、請求項１乃至３のいずれかに記載の事象発生対応システム。
5. 前記予め設定された監視対象の場所は、病院、老人ホーム、学校、および運動場の少なくとも１つを含む、請求項１乃至４のいずれかに記載の事象発生対応システム。
6. 前記外部条件は、気象状況、病気の流行状況、および年齢階層別人口分布の少なくとも１つを含む、請求項３又は４に記載の事象発生対応システム。
7. ハードウェアプロセッサおよびメモリを備える装置が実行する、複数のエリアを含む対象領域内で所定の事象が発生したことを場所別に表す事象発生過去データから、当該事象の発生の際に対処するための人員またはリソースの配置を算出する事象発生対応方法であって、
   予め設定された監視対象の場所の各々について、前記事象発生過去データから、当該場所における前記事象の発生数を示すデータを抽出する第１抽出過程と、
   前記複数のエリアの各々について、前記事象発生過去データから、当該エリア内であって前記監視対象の場所以外の場所における前記事象の発生数を示すデータを、当該エリアに係る前記事象の発生数を示すデータとして抽出する第２抽出過程と、
   前記監視対象の場所の各々について抽出されたデータが示す、当該監視対象の場所の各々における前記事象の発生数と、当該監視対象の場所の各々の位置情報と、前記複数のエリアの各々について抽出されたデータが示す、当該複数のエリアの各々に係る前記事象の発生数と、当該複数のエリアの各々に係る位置情報とに基づいて、前記事象の発生の際に対処するための人員またはリソースの配置を算出する配置算出過程と
   を備える事象発生対応方法。
8. 請求項１乃至６のいずれかに記載の事象発生対応システムが備える各部としてハードウェアプロセッサを機能させるプログラム。