WO2021192012A1 - 判断支援装置、判断支援方法及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents

判断支援装置、判断支援方法及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 Download PDF

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WO2021192012A1
WO2021192012A1 PCT/JP2020/012934 JP2020012934W WO2021192012A1 WO 2021192012 A1 WO2021192012 A1 WO 2021192012A1 JP 2020012934 W JP2020012934 W JP 2020012934W WO 2021192012 A1 WO2021192012 A1 WO 2021192012A1
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disaster
information
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judgment
judgment support
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PCT/JP2020/012934
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茂樹 篠田
規史 山崎
浩樹 直島
大典 生藤
重憲 別府
美樹子 牧瀬
Original Assignee
日本電気株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/26—Government or public services

Definitions

  • the present invention relates to a judgment support device and a judgment support method using the judgment support device, and relates to a computer-readable recording medium on which a program for realizing these is recorded.
  • Patent Document 2 discloses a disaster countermeasure support system that evaluates the importance of each disaster and supports prompt and accurate disaster countermeasures when a plurality of disasters occur at the same time.
  • the importance of a certain disaster case is expressed based on n key events related to the disaster case and their weights, and it is a dominant key event in determining the importance of the disaster case. The more the weight is set.
  • An example of the object of the present invention is that it is possible to support the judgment of the response decision maker by presenting significant information for disaster response in an easy-to-understand manner regardless of the degree of knowledge and experience of the response decision maker.
  • the purpose of the present invention is to provide a judgment support device, a judgment support method, and a computer-readable recording medium.
  • a weighting coefficient extraction unit that extracts the weighting coefficient of the disaster-related information from a relational expression that uses disaster-related information as an explanatory variable and judgment support information that supports the user's judgment regarding a disaster as an objective variable.
  • An information selection unit that selects disaster-related information that is significant for disaster response based on the extracted weighting factors.
  • a presentation processing unit that presents the selected disaster-related information and the judgment support information to the output device, and A judgment support device having the above is provided.
  • the weighting coefficient of the disaster-related information is extracted from the relational expression in which the disaster-related information is used as the explanatory variable and the judgment support information that supports the user's judgment regarding the disaster is used as the objective variable. Based on the extracted weighting factors, select disaster-related information that is significant for disaster response. A judgment support method for presenting the selected disaster-related information and the judgment support information is provided.
  • a weighting coefficient extraction unit that extracts the weighting coefficient of the disaster-related information from a relational expression that uses disaster-related information as an explanatory variable and judgment support information that supports the user's judgment regarding a disaster as an objective variable.
  • An information selection unit that selects disaster-related information that is significant for disaster response based on the extracted weighting factors.
  • a presentation processing unit that presents the selected disaster-related information and the judgment support information to the output device, and
  • a computer-readable recording medium having a program for functioning as a judgment support device is provided.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of a judgment support device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is an explanatory diagram showing an outline of processing by the judgment support device according to the embodiment.
  • FIG. 3 is a block diagram showing a configuration example of the judgment support device according to the embodiment.
  • FIG. 4 is a flowchart showing an example of the judgment support method according to the embodiment.
  • FIG. 5 is an example of presenting the selected disaster-related information and judgment support information.
  • FIG. 6 is a block diagram showing an example of a computer that realizes the judgment support device according to the embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of the judgment support device 100 according to the present embodiment.
  • the judgment support device 100 is a device that supports the user to judge the situation at the time of a disaster.
  • the user grasps the situation of the disaster and makes a decision based on a lot of disaster-related information spatially and temporally such as weather information, geographic information, people flow information, and hazard information.
  • disaster-related information spatially and temporally such as weather information, geographic information, people flow information, and hazard information.
  • it is difficult to judge the situation correctly by referring to the ever-changing amount of disaster-related information.
  • judgment and countermeasures in the event of a disaster are often know-how determined based on past cases. Even if significant disaster-related information is presented, it is not easy for a response decision maker who has no knowledge or experience in disaster response to grasp the situation of a disaster and make a decision based on this disaster-related information.
  • the judgment support device 100 by presenting meaningful information for disaster response so that the response decision-maker can easily understand it, even a response decision-maker who has no knowledge or experience in disaster response can be present. We will support you so that you can properly judge the situation in the event of a disaster.
  • the judgment support device 100 includes a weighting coefficient extraction unit 110, an information selection unit 120, and a presentation processing unit 130.
  • the weighting coefficient extraction unit 110 extracts the weighting coefficient of the disaster-related information from the relational expression in which the disaster-related information is used as an explanatory variable and the judgment support information that supports the user's judgment on the disaster is used as the objective variable.
  • the information selection unit 120 selects disaster-related information that is significant for disaster response based on the extracted weighting coefficient.
  • the presentation processing unit 130 presents the disaster-related information selected by the information selection unit 120 and the judgment support information to the output device.
  • the judgment support device 100 acquires the weighting coefficient for each disaster-related information, which is an explanatory variable, from the relational expression for acquiring the judgment support information.
  • the weighting coefficient indicates the degree of influence on the judgment support information, and the larger the weighting coefficient, the greater the influence on the judgment support information.
  • the judgment support device 100 selects significant disaster-related information based on the weighting coefficient of the relational expression, and presents it to the output device together with the judgment support information obtained by using the relational expression. As a result, the response decision maker can confirm the relationship between the judgment support information and the disaster-related information that has greatly influenced the judgment support information, and can effectively utilize the presented disaster-related information. It will be possible.
  • FIG. 2 is an explanatory diagram showing an outline of processing by the determination support device 100 according to the present embodiment.
  • FIG. 3 is a block diagram showing a configuration example of the judgment support device 100 according to the present embodiment.
  • the judgment support device 100 uses a relational expression in which disaster-related information is used as an explanatory variable and judgment support information that supports the user's judgment regarding a disaster is used as an objective variable. Obtain judgment support information from the information. Further, the judgment support device 100 extracts disaster-related information that has a great influence on the judgment support information based on the weighting coefficient of the relational expression. Then, the judgment support device 100 presents the judgment support information and the extracted disaster-related information to the user.
  • disaster-related information for example, weather information, people flow information, information on emergency calls to fire departments, evacuation shelter information, lifeline information, hazard maps, important facility information, disaster-related SNS (social networking service), etc.
  • SNS social networking service
  • Meteorological information includes, for example, rainfall information, rain cloud information, snow cover information, wind speed information, temperature information, and the like.
  • Human flow information is information that represents the flow of people that changes from moment to moment, and is represented by, for example, the flow lines of people.
  • Information on emergency calls to fire departments includes, for example, the number of emergency calls and the history of firefighting dispatches due to reports.
  • the evacuation center information includes, for example, information such as the location of the evacuation center, the number of people that can be accommodated, and the current number of people that can be accommodated.
  • Lifeline information is information on damage to infrastructure equipment such as electricity, water, gas, and communications.
  • Hazard maps are information that shows risk information for floods and landslides and tsunamis, and road disaster prevention information in association with geographic information.
  • Important facility information is information about facilities that will be important institutions in the event of a disaster, such as hospitals.
  • the disaster-related SNS is, for example, the number of SNS posts posted at the time of a disaster, posted photos
  • Disaster-related information may be acquired as time-series data for each area, for example.
  • the time series data may be continuous or discontinuous in time.
  • the judgment support device 100 may use, for example, topographical information such as altitude for analysis.
  • Judgment support information is information that can be used as a reference when the user decides on a disaster response.
  • the judgment support information for example, the damage index (damage situation) estimated in view of the disaster-related information, the area where a disaster may occur in the future, the sufficiency status of the evacuation center, etc. are considered as the information predicted in the future. Be done.
  • the judgment support device 100 includes a weight coefficient extraction unit 110, an information selection unit 120, a presentation processing unit 130, a disaster-related information acquisition unit 140, a relational expression acquisition unit 150, and an analysis unit 160. And a storage unit 170.
  • the weight coefficient extraction unit 110 extracts the weight coefficient of disaster-related information from a relational expression in which disaster-related information is used as an explanatory variable and judgment support information that supports the user's judgment regarding a disaster is used as an objective variable.
  • the weight coefficient extraction unit 110 extracts the weights of the explanatory variables from the relational expression for acquiring the judgment support information acquired by the relational expression acquisition unit 150 described later.
  • the relational expression is represented by, for example, the following expression (1).
  • y is the dependent variable
  • Weighting coefficient a n may be an objective variable obtained based on the written description variable and the explanatory variable obtained in the past as teacher data, obtained by the machine learning.
  • information on people flow, information on emergency calls to fire departments, hazard maps, etc. may be used as explanatory variables
  • the damage index may be used as the objective variable.
  • Weighting coefficient extracting unit 110 extracts the weighting coefficient a n for each explanatory variable from equation, and records in the storage unit 170.
  • the information selection unit 120 selects disaster-related information that is significant for disaster response based on the extracted weighting coefficient.
  • the weighting coefficient indicates the degree of influence on the judgment support information, and the larger the weighting coefficient, the greater the influence on the judgment support information. Therefore, the information selection unit 120 selects disaster-related information in which a weighting coefficient having a large value is set.
  • the information selection unit 120 may select, for example, disaster-related information of the upper M weight coefficients (M ⁇ N) having a large value among the extracted weighting coefficients.
  • the information selection unit 120 may select disaster-related information having a weighting coefficient whose value is equal to or greater than the threshold value th.
  • the information selection unit 120 outputs the selected disaster-related information to the presentation processing unit 130.
  • the presentation processing unit 130 performs processing for presenting the disaster-related information selected by the information selection unit 120 and the judgment support information obtained by the analysis unit 160, which will be described later, to the output device 300.
  • the presentation processing unit 130 acquires the disaster-related information selected by the information selection unit 120 via the disaster-related information acquisition unit 140, which will be described later.
  • the presentation processing unit 130 outputs the information to the output device 300.
  • the presentation processing unit 130 may perform display processing for adjusting the size, presentation position, and the like of the disaster-related information and the judgment support information when the output device 300 presents the information.
  • the output device 300 outputs the disaster-related information and the judgment support information input from the presentation processing unit 130 and presents them to the user.
  • the disaster-related information acquisition unit 140 acquires disaster-related information from a server or the like connected to the judgment support device 100 via a network.
  • the disaster-related information acquisition unit 140 collects, for example, information transmitted by government agencies of national and local governments and companies that provide infrastructure equipment, and collects SNS transmitted by residents.
  • the disaster-related information acquisition unit 140 periodically acquires disaster-related information and outputs it to the presentation processing unit 130 and the analysis unit 160.
  • the acquisition timing of disaster-related information can be appropriately set by the user.
  • the relational expression acquisition unit 150 acquires the relational expression for acquiring the judgment support information generated in advance.
  • the relational expression is configured with disaster-related information as an explanatory variable and judgment support information that supports the user's judgment regarding a disaster as an objective variable.
  • Such a relational expression may be generated, for example, by a relational expression generation device (not shown) for obtaining the relational expression.
  • the relational expression generator generates a relational expression by using, for example, an explanatory variable acquired in the past and an objective variable obtained based on the explanatory variable as teacher data.
  • the relational expression generation device is connected to the judgment support device 100 via a network.
  • the relational expression acquisition unit 150 acquires the relational expression from the relational expression generation device.
  • the function of the relational expression generation device may be provided in the judgment support device 100.
  • the analysis unit 160 acquires judgment support information using a relational expression based on the disaster-related information.
  • the analysis unit 160 acquires the disaster-related information from the disaster-related information acquisition unit 140
  • the analysis unit 160 acquires the disaster-related information by using the relational expression acquired by the relational expression acquisition unit 150.
  • the analysis unit 160 outputs the acquired disaster-related information to the presentation processing unit 130.
  • the storage unit 170 stores various information required in the processing performed by the judgment support device 100.
  • the storage unit 170 stores, for example, information such as the number of selected disaster-related information M and the threshold value th, the size and presentation position of the disaster-related information and the judgment support information when the output device 300 is presented. This information may be updated by the user from the input device 200 at any time.
  • the information recorded in the storage unit 170 can be referred to by each functional unit constituting the judgment support device 100.
  • the judgment support device 100 is connected to the input device 200 and the output device 300.
  • the input device 200 is an interface operated by a user to input information, such as a mouse, a keyboard, a touch panel, buttons, switches, and levers.
  • the output device 300 is a device for presenting information to the user, and may be, for example, a display device such as a liquid crystal display device, a plasma display device, or an EL display device. Alternatively, the output device 300 may be a printer, a mobile communication terminal, a facsimile, or the like.
  • FIG. 4 is a flowchart showing an example of the judgment support method according to the present embodiment.
  • FIG. 5 is an example of presenting the selected disaster-related information and judgment support information.
  • the judgment support method according to the present embodiment is implemented by operating the judgment support device 100.
  • the disaster-related information acquisition unit 140 acquires the disaster-related information (S100), as shown in FIG.
  • the disaster-related information acquisition unit 140 acquires disaster-related information at the same time from a server or the like connected to the judgment support device 100 via a network at a predetermined timing.
  • Disaster-related information at the same time refers to disaster-related information acquired on the same date and time and disaster-related information acquired before and after that and can be regarded as a phenomenon on the same date and time.
  • the disaster-related information acquisition unit 140 outputs the acquired disaster-related information to the presentation processing unit 130 and the analysis unit 160.
  • the relational expression acquisition unit 150 acquires a relational expression using disaster-related information as an explanatory variable and judgment support information that supports the user's judgment regarding a disaster as an objective variable (S110).
  • the relational expression is expressed as, for example, the above equation (1).
  • the relational expression acquisition unit 150 acquires the relational expression, it outputs the weighting coefficient extraction unit 110 and the analysis unit 160.
  • the weighting coefficient extraction unit 110 extracts the weighting coefficient of the disaster-related information, which is an explanatory variable, from the relational expression (S120). For example, when a relational expression represented by the above formula (1), the weighting coefficient extracting unit 110 extracts the weighting coefficient a n for each explanatory variable from equation, and records in the storage unit 170.
  • the information selection unit 120 selects the disaster-related information to be presented to the user based on the weighting coefficient extracted in step S120 (S130).
  • the information selection unit 120 selects disaster-related information in which a weighting coefficient having a large value is set.
  • the information selection unit 120 may select disaster-related information having a weighting coefficient of the upper M (M ⁇ N) having a large value.
  • the information selection unit 120 may select disaster-related information having a weighting coefficient whose value is equal to or greater than the threshold value th.
  • the selection number M and the threshold value th may be acquired from the storage unit 170.
  • the selection number M and the threshold value th input by the user using the input device 200 may be used.
  • the information selection unit 120 When the disaster-related information is selected, the information selection unit 120 outputs information that can identify the selected disaster-related information to the presentation processing unit 130.
  • the information that can identify the disaster-related information is, for example, a disaster-related information name, a weighting coefficient or an index associated with the disaster-related information, and the like.
  • Weighting factors a 1, a 2, a 3, a., The index is the index n of the explanatory variable x n and the weighting factor a n of for example the formula (1).
  • the weighting coefficient extracting unit 110 extracts the weighting factor a 1 ⁇ a 3. Then, in step S130, the information selection unit 120 selects disaster-related information of the top two weighting coefficients, that is, human flow information and the number of reports to the fire department based on the extracted weighting coefficients. In this way, the judgment support device 100 selects disaster-related information that is significant for disaster response.
  • step S140 Acquisition of judgment support information
  • the analysis unit 160 acquires the judgment support information based on the disaster-related information acquired in step S100 (S140).
  • the analysis unit 160 outputs the acquired disaster-related information to the presentation processing unit 130.
  • the process of step S140 may be executed in parallel with the processes of steps S120 and S130, and may be executed before or after the processes of steps S120 and S130.
  • the presentation processing unit 130 causes the output device 300 to present the disaster-related information selected in step S130 and the judgment support information obtained in step S140 (S150).
  • the presentation processing unit 130 acquires the corresponding disaster-related information from the disaster-related information acquisition unit 140 based on the information that can identify the selected disaster-related information input from the information selection unit 120 in step S130.
  • the presentation processing unit 130 acquires the disaster-related information and the judgment support information
  • the presentation processing unit 130 outputs the information to the output device 300.
  • the presentation processing unit 130 may perform display processing for adjusting the size, presentation position, and the like of the disaster-related information and the judgment support information when the output device 300 presents the information.
  • the output device 300 outputs the disaster-related information and the judgment support information input from the presentation processing unit 130 and presents them to the user.
  • FIG. 5 is a presentation example of the information 500 presented to the output device 300.
  • disaster-related information 510 and judgment support information 520 are arranged in parallel.
  • the disaster-related information 510 is information that has greatly influenced the judgment support information 520.
  • information 511 regarding an emergency call to a fire department, personnel flow information 512, rain cloud information 513, and evacuation site information 514 are presented.
  • the judgment support information 520 is information obtained from the relational expression based on the disaster-related information including the presented disaster-related informations 511 to 514.
  • FIG. 5 presents a situation grasp map 521 showing the disaster situation on a map and information 523 regarding the disaster situation.
  • the user can use the information actually generated (disaster-related information 510) and the information inferred from these (judgment support information 520).
  • the disaster-related information 510 and the judgment support information 520 to be presented may be presented using a map having the same scale as shown in FIG. As a result, the user can more easily compare the disaster-related information 510 with the judgment support information 520.
  • the method of presenting disaster-related information and judgment support information, the number of disaster-related information presented, and the like are not limited to the examples shown in FIG.
  • the judgment support device 100 acquires a weighting coefficient for each disaster-related information which is an explanatory variable from the relational expression for acquiring the judgment support information.
  • the judgment support device 100 selects significant disaster-related information based on the weighting coefficient of the relational expression, and presents it to the output device together with the judgment support information obtained by using the relational expression.
  • the user can confirm the relationship between the judgment support information and the disaster-related information that has greatly influenced the judgment support information, and it is possible to effectively utilize the presented disaster-related information.
  • by grasping the relationship between disaster-related information and judgment support information that are significant for disaster response even response decision makers who have no knowledge or experience in disaster response can appropriately judge the situation at the time of a disaster. We can help you to do so.
  • the program according to the present embodiment may be any program that causes the computer to be executed as the functional unit shown in FIG. 1 or FIG. By installing this program on a computer and executing it, the judgment support device 100 and the judgment support method according to the present embodiment can be realized.
  • the computer processor functions as a weight coefficient extraction unit 110, an information selection unit 120, a presentation processing unit 130, a disaster-related information acquisition unit 140, a relational expression acquisition unit 150, and an analysis unit 160 of the judgment support device 100. , Perform processing.
  • the storage unit 170 may be realized by storing the data files constituting them in a storage device such as a hard disk provided in the computer, or by a storage device of another computer. It may be realized. Examples of computers include smartphones and tablet terminal devices in addition to general-purpose PCs.
  • each computer functions as one of the weighting coefficient extraction unit 110, the information selection unit 120, the presentation processing unit 130, the disaster-related information acquisition unit 140, the relational expression acquisition unit 150, and the analysis unit 160, respectively. You may.
  • FIG. 6 is a block diagram showing an example of a computer 900 that realizes the judgment support device 100 according to the present embodiment.
  • the computer 900 includes a CPU (Central Processing Unit) 901, a main memory 902, a storage device 903, an input interface 904, a display controller 905, a data reader / writer 906, and a communication interface 907. And. Each of these parts is connected to each other via bus 911 so as to be capable of data communication.
  • CPU Central Processing Unit
  • the computer 900 may include a GPU (Graphics Processing Unit) or an FPGA (Field-Programmable Gate Array) in addition to the CPU 901 or in place of the CPU 901.
  • the GPU or FPGA can execute the program in the above embodiment.
  • the CPU 901 expands the program in the embodiment composed of the code group stored in the storage device 903 into the main memory 902, and executes various codes in a predetermined order to perform various operations.
  • the main memory 902 is typically a volatile storage device such as a DRAM (Dynamic Random Access Memory).
  • the program according to the above embodiment is provided in a state of being stored in a computer-readable recording medium 910.
  • the program in the above embodiment may be distributed on the Internet connected via the communication interface 907.
  • the storage device 903 include a semiconductor storage device such as a flash memory in addition to a hard disk drive.
  • the input interface 904 mediates data transmission between the CPU 901 and an input device 908 such as a keyboard and mouse.
  • the display controller 905 is connected to the display device 909 and controls the display on the display device 909.
  • the data reader / writer 906 mediates data transmission between the CPU 901 and the recording medium 910, reads the program from the recording medium 910, and writes the processing result in the computer 900 to the recording medium 910.
  • the communication interface 907 mediates data transmission between the CPU 901 and another computer.
  • the recording medium 910 include a general-purpose semiconductor storage device such as CF (Compact Flash (registered trademark)) and SD (Secure Digital), a magnetic recording medium such as a flexible disk, or a CD-.
  • CF Compact Flash
  • SD Secure Digital
  • a magnetic recording medium such as a flexible disk
  • CD- Compact Digital
  • optical recording media such as ROM (CompactDisk Read Only Memory).
  • the judgment support device 100 can also be realized by using hardware corresponding to each part instead of the computer on which the program is installed. Further, the judgment support device 100 may be partially realized by a program and the rest may be realized by hardware.
  • a weighting coefficient extraction unit that extracts the weighting coefficient of the disaster-related information from a relational expression that uses disaster-related information as an explanatory variable and judgment support information that supports the user's judgment regarding a disaster as an objective variable.
  • An information selection unit that selects disaster-related information that is significant for disaster response based on the extracted weighting factors.
  • a presentation processing unit that presents the selected disaster-related information and the judgment support information to the output device, and Judgment support device.
  • Appendix 2 The determination support device according to Appendix 1, wherein the information selection unit selects M disaster-related information in descending order of the value of the weighting coefficient as disaster-related information significant for the disaster response.
  • Appendix 3 The determination support device according to Appendix 1, wherein the information selection unit selects disaster-related information whose weight coefficient value is equal to or greater than a threshold value as disaster-related information that is significant for disaster response.
  • the weighting coefficient of the disaster-related information is extracted from the relational expression in which the disaster-related information is used as the explanatory variable and the judgment support information that supports the user's judgment regarding the disaster is used as the objective variable. Based on the extracted weighting factors, select disaster-related information that is significant for disaster response. A judgment support method that presents the selected disaster-related information and the judgment support information.
  • Appendix 7 The judgment support method according to Appendix 5, wherein disaster-related information having a weighting coefficient value equal to or greater than a threshold value is selected as disaster-related information that is significant for disaster response.
  • Appendix 8 The judgment support method according to any one of Appendix 5 to 7, wherein the selected disaster-related information and the judgment support information are superimposed and presented on a map presented to the output device.
  • a weighting coefficient extraction unit that extracts the weighting coefficient of the disaster-related information from a relational expression that uses disaster-related information as an explanatory variable and judgment support information that supports the user's judgment regarding a disaster as an objective variable.
  • An information selection unit that selects disaster-related information that is significant for disaster response based on the extracted weighting factors.
  • a presentation processing unit that presents the selected disaster-related information and the judgment support information to the output device, and A computer-readable recording medium on which a program for functioning as a judgment support device is recorded.
  • the information selection unit records a program for functioning as a judgment support device that selects M disaster-related information in descending order of the weight coefficient values as significant disaster-related information for the disaster response.
  • Appendix 11 On the computer The following is described in Appendix 9, wherein the information selection unit records a program for causing the information selection unit to function as a judgment support device for selecting disaster-related information whose weight coefficient value is equal to or greater than a threshold value as disaster-related information significant for disaster response.
  • a computer-readable recording medium A computer-readable recording medium.
  • Appendix 12 On the computer Appendix 9 to record a program in which the presentation processing unit functions as a judgment support device that superimposes and presents the selected disaster-related information and the judgment support information on a map presented to the output device.
  • the computer-readable recording medium according to any one of 11.
  • the present invention it is possible to support the response in the event of a disaster.
  • the present invention is useful in the field of disaster response support.

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Abstract

災害関連情報を説明変数とし、災害に対するユーザの判断を支援する判断支援情報を目的変数とする関係式より、災害関連情報の重み係数を抽出する重み係数抽出部１１０と、抽出された重み係数に基づいて、災害対応に有意な災害関連情報を選択する情報選択部１２０と、選択された災害関連情報、及び、判断支援情報を出力装置３００に提示する提示処理部１３０と、を有する、判断支援装置１００が提供される。

Description

判断支援装置、判断支援方法及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体
　本発明は、判断支援装置、これを用いた判断支援方法に関し、これらを実現するための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に関する。
　災害が発生したとき、気象情報や地理情報、人流情報、ハザード情報等の、空間的、時間的に多くの災害関連情報に基づき、災害の状況把握及び意思決定が行われる。しかし、刻々と変化する多種多様な災害関連情報から、災害の状況把握及び意思決定に当たり有意な情報を抽出するのは容易ではない。
　複数の情報から有意な情報を選択するための技術として、例えば特許文献１には、目的変数基準値を説明変数で説明する関係式の中で最大値となる係数αを抽出し、対応する説明変数を抽出することで、目的変数基準値への影響が大きい説明変数とその度合いを表す影響度を示す係数αを選出することが開示されている。
　また、例えば特許文献２には、複数の災害が同時期に発生した場合において、それぞれの災害の重要度を評価し、迅速的確な災害対策を支援する災害対策支援システムが開示されている。かかる災害対策支援システムでは、ある災害事案の重要度を、その災害事案に関するｎ個のキーイベントとその重みとに基づき表しており、災害事案の重要度を決定する上で支配的なキーイベントであるほどその重みが大きく設定されている。
国際公開第２０１６／０７９９７２号 特開２００２－２３０２３８号公報
　災害発生時の判断及び対処は、過去の事例に基づき決定されるノウハウであることも多い。このため、例えば上記特許文献１、２の技術より有意な災害関連情報が抽出されたとしても、すべての対応決定者が抽出された災害関連情報に基づき災害の状況把握及び意思決定を的確に行うのは容易ではなく、知識及び経験が必要である。
　本発明の目的の一例は、対応決定者の知識及び経験の程度によらず、災害対応に有意な情報を理解しやすいように提示して、対応決定者の判断を支援することの可能な、判断支援装置、判断支援方法及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。
　上記目的を達成するため、本発明の一側面によれば、
　災害関連情報を説明変数とし、災害に対するユーザの判断を支援する判断支援情報を目的変数とする関係式より、前記災害関連情報の重み係数を抽出する重み係数抽出部と、
　抽出された前記重み係数に基づいて、災害対応に有意な災害関連情報を選択する情報選択部と、
　前記選択された災害関連情報、及び、前記判断支援情報を出力装置に提示する提示処理部と、
を有する、判断支援装置が提供される。
　また、上記目的を達成するため、本発明の一側面によれば、
　災害関連情報を説明変数とし、災害に対するユーザの判断を支援する判断支援情報を目的変数とする関係式より、前記災害関連情報の重み係数を抽出し、
　抽出された前記重み係数に基づいて、災害対応に有意な災害関連情報を選択し、
　前記選択された災害関連情報及び前記判断支援情報を提示する、判断支援方法が提供される。
　さらに、上記目的を達成するため、本発明の一側面によれば、
　コンピュータに、
　災害関連情報を説明変数とし、災害に対するユーザの判断を支援する判断支援情報を目的変数とする関係式より、前記災害関連情報の重み係数を抽出する重み係数抽出部と、
　抽出された前記重み係数に基づいて、災害対応に有意な災害関連情報を選択する情報選択部と、
　前記選択された災害関連情報及び前記判断支援情報を出力装置に提示する提示処理部と、
を有する、判断支援装置として機能させるための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が提供される。
　以上のように本発明によれば、対応決定者の知識及び経験の程度によらず、災害対応に有意な情報を理解しやすいように提示して、対応決定者の判断を支援することができる。
図１は、本発明の一実施形態に係る判断支援装置の一構成例を示すブロック図である。 図２は、同実施形態に係る判断支援装置による処理の概要を示す説明図である。 図３は、同実施形態に係る判断支援装置の一構成例を示すブロック図である。 図４は、同実施形態に係る判断支援方法の一例を示すフローチャートである。 図５は、選択された災害関連情報及び判断支援情報の提示例である。 図６は、同実施形態に係る判断支援装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
　［１．概要］
　まず、図１に基づいて、本発明の一実施形態に係る判断支援装置１００の構成及び機能を説明する。図１は、本実施形態に係る判断支援装置１００の一構成例を示すブロック図である。
　本実施形態に係る判断支援装置１００は、ユーザによる災害時の状況判断を支援する装置である。災害が発生したとき、ユーザは、気象情報や地理情報、人流情報、ハザード情報等の、空間的、時間的に多くの災害関連情報に基づき、災害の状況把握及び意思決定を行う。迅速かつ的確な対応が求められる状況において、刻々と変化する多くの災害関連情報を参照し、正しく状況を判断することは難しい。また、災害発生時の判断及び対処は、過去の事例に基づき決定されるノウハウであることも多い。有意な災害関連情報が提示されたとしても、災害対応の知識や経験のない対応決定者がこれらの災害関連情報に基づき災害の状況把握及び意思決定を行うのは容易ではない。
　そこで、本実施形態に係る判断支援装置１００では、災害対応に有意な情報を対応決定者が理解しやすいように提示することで、災害対応への知識及び経験のない対応決定者であっても災害時の状況判断を適切に行うことができるよう支援する。
　より詳細には、判断支援装置１００は、図１に示すように、重み係数抽出部１１０と、情報選択部１２０と、提示処理部１３０を有する。重み係数抽出部１１０は、災害関連情報を説明変数とし、災害に対するユーザの判断を支援する判断支援情報を目的変数とする関係式より、災害関連情報の重み係数を抽出する。情報選択部１２０は、抽出された重み係数に基づいて、災害対応に有意な災害関連情報を選択する。提示処理部１３０は、情報選択部１２０により選択された災害関連情報、及び、判断支援情報を出力装置に提示する。
　判断支援装置１００は、判断支援情報を取得するための関係式から、説明変数である各災害関連情報に対する重み係数を取得する。重み係数は、判断支援情報に与える影響の度合いを示しており、重み係数が大きいほど判断支援情報に与える影響が大きい。判断支援装置１００は、関係式の重み係数に基づき有意な災害関連情報を選択し、関係式を用いて得られた判断支援情報とともに出力装置に提示する。これにより、対応決定者は、判断支援情報と、当該判断支援情報に大きな影響を与えた災害関連情報との関連性を確認することができ、提示された災害関連情報を有効に活用することが可能となる。
　［２．装置構成］
　図２及び図３に基づいて、本実施形態に係る判断支援装置１００の構成及びその機能について説明する。図２は、本実施形態に係る判断支援装置１００による処理の概要を示す説明図である。図３は、本実施形態に係る判断支援装置１００の一構成例を示すブロック図である。
　図２に示すように、本実施形態に係る判断支援装置１００は、災害関連情報を説明変数とし、災害に対するユーザの判断を支援する判断支援情報を目的変数とする関係式を用いて、災害関連情報から判断支援情報を取得する。また、判断支援装置１００は、関係式の重み係数に基づき、判断支援情報に大きな影響を与えた災害関連情報を抽出する。そして、判断支援装置１００は、判断支援情報及び抽出した災害関連情報を、ユーザに提示する。
　ここで、災害関連情報としては、例えば、気象情報や人流情報、消防機関への緊急通報に関する情報、避難所情報、ライフライン情報、ハザードマップ、重要施設情報、災害関連ＳＮＳ（social　networking　service）等がある。
　気象情報は、例えば、雨量情報、雨雲情報、積雪情報、風速情報、気温情報等である。人流情報は、時々刻々と変化する人の流れを表す情報であり、例えば人の動線により表される。消防機関への緊急通報に関する情報には、例えば、緊急通報件数や、通報による消防の出動履歴等の情報がある。避難所情報には、例えば、避難所の所在地や収容可能人数、現在の収容人数等の情報がある。ライフライン情報は、電気、水道、ガス、通信等のインフラ設備の被災に関する情報である。ハザードマップは、洪水土砂災害や津波のリスク情報、道路防災情報を地理情報と関連付けて表した情報である。重要施設情報は、病院等、被災時に重要な機関となる施設に関する情報である。災害関連ＳＮＳは、例えば、災害発生時に投稿されたＳＮＳの投稿件数や投稿写真等である。
　災害関連情報は、例えば、エリア毎に、時系列データとして取得されてもよい。時系列データは、時間的に連続であってもよく不連続であってもよい。なお、判断支援装置１００は、災害関連情報に加え、例えば、標高等の地形的情報を分析に用いてもよい。
　また、判断支援情報は、ユーザが災害対応を決定するにあたり、参考となる情報である。判断支援情報としては、例えば、災害関連情報を鑑みて推察される被害指数（被災状況）や、今後災害が発生する可能性のある地域、避難所の充足状況等、今後予測される情報が考えられる。
　本実施形態に係る判断支援装置１００の構成についてより詳細に説明する。判断支援装置１００は、図３に示すように、重み係数抽出部１１０と、情報選択部１２０と、提示処理部１３０と、災害関連情報取得部１４０と、関係式取得部１５０と、分析部１６０と、記憶部１７０とを有する。
　重み係数抽出部１１０は、災害関連情報を説明変数とし、災害に対するユーザの判断を支援する判断支援情報を目的変数とする関係式より、災害関連情報の重み係数を抽出する。重み係数抽出部１１０は、後述する関係式取得部１５０により取得された判断支援情報を取得するための関係式から、説明変数の重みを抽出する。ここで、関係式は、例えば下記式（１）で表される。
　ｙ＝ａ１ｘ１＋ａ２ｘ２＋ａ３ｘ３＋…＋ａＮｘＮ　　　・・・（１）
　式（１）において、ｘｎ（ｎ＝１～Ｎ）は説明変数、ｙは目的変数、ａｎ（ｎ＝１～Ｎ）は説明変数の重み係数を表す。重み係数ａｎは、過去に取得された説明変数と当該説明変数に基づき得られた目的変数とを教師データとして、機械学習により求めることができる。本実施形態では、例えば、人流情報や消防機関への緊急通報に関する情報、ハザードマップ等を説明変数とし、被害指数を目的変数としてもよい。
　重み係数抽出部１１０は、関係式から各説明変数の重み係数ａｎを抽出し、記憶部１７０に記録する。
　情報選択部１２０は、抽出された重み係数に基づいて、災害対応に有意な災害関連情報を選択する。重み係数は、判断支援情報に与える影響の度合いを示しており、重み係数が大きいほど判断支援情報に与える影響が大きい。そこで、情報選択部１２０は、大きな値の重み係数が設定された災害関連情報を選択する。具体的には、情報選択部１２０は、例えば、抽出された重み係数のうち、値が大きい上位Ｍ個（Ｍ＜Ｎ）の重み係数の災害関連情報を選択してもよい。あるいは、情報選択部１２０は、値が閾値ｔｈ以上である重み係数の災害関連情報を選択してもよい。情報選択部１２０は、選択した災害関連情報を、提示処理部１３０へ出力する。
　提示処理部１３０は、情報選択部１２０により選択された災害関連情報、及び、後述する分析部１６０により得られた判断支援情報を、出力装置３００に提示するための処理を行う。提示処理部１３０は、情報選択部１２０により選択された災害関連情報を、後述する災害関連情報取得部１４０を介して取得する。提示処理部１３０は、災害関連情報及び判断支援情報を取得すると、これらの情報を出力装置３００へ出力する。このとき、提示処理部１３０は、例えば、出力装置３００に提示させるときの災害関連情報及び判断支援情報のサイズや提示位置等を調整する表示処理を行ってもよい。出力装置３００は、提示処理部１３０から入力された災害関連情報及び判断支援情報を出力し、ユーザに提示する。
　災害関連情報取得部１４０は、判断支援装置１００とネットワークを介して接続されたサーバ等から、災害関連情報を取得する。災害関連情報取得部１４０は、例えば、国や地方公共団体の行政機関やインフラ設備を提供する企業の発信する情報を収集したり、住民から発信されたＳＮＳを収集したりする。災害関連情報取得部１４０は、定期的に災害関連情報を取得し、提示処理部１３０及び分析部１６０へ出力する。災害関連情報の取得タイミングは、ユーザによって適宜設定可能である。
　関係式取得部１５０は、予め生成された、判断支援情報を取得するための関係式を取得する。関係式は、例えば上記式（１）に示したように、災害関連情報を説明変数とし、災害に対するユーザの判断を支援する判断支援情報を目的変数として構成されている。かかる関係式は、例えば、関係式を求める関係式生成装置（図示せず。）により生成されてもよい。関係式生成装置は、例えば過去に取得された説明変数と当該説明変数に基づき得られた目的変数とを教師データとして、関係式を生成する。関係式生成装置は、ネットワークを介して判断支援装置１００と接続されている。関係式取得部１５０は、関係式生成装置から、関係式を取得する。なお、関係式生成装置の機能は、判断支援装置１００に設けられていてもよい。
　分析部１６０は、災害関連情報に基づいて、関係式を用いて判断支援情報を取得する。分析部１６０は、災害関連情報取得部１４０から災害関連情報を取得すると、関係式取得部１５０により取得された関係式を用いて、災害関連情報を取得する。分析部１６０は、取得した災害関連情報を、提示処理部１３０へ出力する。
　記憶部１７０は、判断支援装置１００により実施される処理において必要となる各種情報を記憶する。記憶部１７０は、例えば、災害関連情報の選択数Ｍや閾値ｔｈ、出力装置３００に提示させるときの災害関連情報及び判断支援情報のサイズや提示位置等の情報を記憶する。これらの情報は、ユーザが任意のタイミングで、入力装置２００より更新可能であってもよい。記憶部１７０に記録された情報は、判断支援装置１００を構成する各機能部により参照可能である。
　かかる判断支援装置１００は、入力装置２００及び出力装置３００と接続されている。入力装置２００は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチ及びレバー等の、ユーザが情報を入力するために操作するインターフェイスである。出力装置３００は、ユーザに情報を提示するための装置であり、例えば、液晶ディスプレイ装置、プラズマディスプレイ装置、ＥＬディスプレイ装置等の表示装置であってもよい。あるいは、出力装置３００は、プリンターや移動通信端末、ファクシミリ等であってもよい。
　［３．判断支援方法］
　以下、図４及び図５に基づいて、本実施形態に係る判断支援方法について説明する。図４は、本実施形態に係る判断支援方法の一例を示すフローチャートである。図５は、選択された災害関連情報及び判断支援情報の提示例である。本実施形態に係る判断支援方法は、判断支援装置１００を動作させることによって実施される。
（Ｓ１００：災害関連情報取得）
　本実施形態に係る判断支援方法では、図４に示すように、まず、災害関連情報取得部１４０により、災害関連情報が取得される（Ｓ１００）。災害関連情報取得部１４０は、所定のタイミングで、判断支援装置１００とネットワークを介して接続されたサーバ等から、同時期の災害関連情報を取得する。同時期の災害関連情報とは、同一日時に取得された災害関連情報と、その前後に取得され、同一日時の現象とみなすことの可能な災害関連情報とをいう。災害関連情報取得部１４０は、取得した災害関連情報を、提示処理部１３０及び分析部１６０へ出力する。
（Ｓ１１０：関係式取得）
　次いで、関係式取得部１５０は、災害関連情報を説明変数とし、災害に対するユーザの判断を支援する判断支援情報を目的変数とする関係式を取得する（Ｓ１１０）。関係式は、例えば上記式（１）のように表される。関係式取得部１５０は、関係式を取得すると、重み係数抽出部１１０及び分析部１６０へ出力する。
（Ｓ１２０：重み係数抽出）
　ステップＳ１１０にて関係式が取得されると、重み係数抽出部１１０は、関係式より、説明変数である災害関連情報の重み係数を抽出する（Ｓ１２０）。例えば、関係式が上記式（１）で表されるとき、重み係数抽出部１１０は、関係式から各説明変数の重み係数ａｎを抽出し、記憶部１７０に記録する。
（Ｓ１３０：災害関連情報選択）
　その後、情報選択部１２０は、ステップＳ１２０にて抽出された重み係数に基づいて、ユーザに提示する災害関連情報を選択する（Ｓ１３０）。災害対応に有意な災害関連情報をユーザに提示するため、情報選択部１２０は、大きな値の重み係数が設定された災害関連情報を選択する。具体的には、情報選択部１２０は、値が大きい上位Ｍ個（Ｍ＜Ｎ）の重み係数の災害関連情報を選択してもよい。あるいは、情報選択部１２０は、値が閾値ｔｈ以上である重み係数の災害関連情報を選択してもよい。選択数Ｍ及び閾値ｔｈは、記憶部１７０から取得してもよい。あるいは、ユーザが入力装置２００を用いて入力した選択数Ｍ及び閾値ｔｈを用いてもよい。
　情報選択部１２０は、災害関連情報を選択すると、選択した災害関連情報を特定可能な情報を提示処理部１３０へ出力する。災害関連情報を特定可能な情報とは、例えば、災害関連情報名や、災害関連情報と対応付けられた重み係数あるいはインデックス等である。重み係数はａ１、ａ２、ａ３、・・・であり、インデックスは例えば上記式（１）の説明変数ｘｎ及び重み係数ａｎの添字ｎである。
　ステップＳ１２０、Ｓ１３０の具体的な処理例として、上記式（１）において、説明変数、目的変数及び重み係数が以下のように設定されている場合を考える。なお、災害関連情報の選択数Ｍは２とする。
　　［説明変数］ｘ１：人流情報、ｘ２：消防機関への通報件数、ｘ３：ハザードマップ
　　［目的変数］ｙ：被害指数
　　［重み係数］ａ１：０．９５（ｘ１（人流情報）の重み係数）
　　　　　　　　ａ２：０．８８（ｘ２（消防機関への通報件数）の重み係数）
　　　　　　　　ａ３：０．３０（ｘ３（ハザードマップ）の重み係数）
　この場合、ステップＳ１２０にて、重み係数抽出部１１０は、重み係数ａ１～ａ３を抽出する。そして、ステップＳ１３０にて、情報選択部１２０は、抽出された重み係数に基づき、上位２個の重み係数の災害関連情報、すなわち、人流情報及び消防機関への通報件数を選択する。このようにして、判断支援装置１００は、災害対応に有意な災害関連情報を選択する。
（Ｓ１４０：判断支援情報取得）
　一方で、ステップＳ１１０にて関係式が取得されると、分析部１６０は、ステップＳ１００にて取得された災害関連情報に基づいて、判断支援情報を取得する（Ｓ１４０）。分析部１６０は、取得した災害関連情報を、提示処理部１３０へ出力する。なお、ステップＳ１４０の処理は、ステップＳ１２０、Ｓ１３０の処理を並列に実行されてもよく、ステップＳ１２０、Ｓ１３０の処理前または処理後に実行されてもよい。
（Ｓ１５０：情報提示）
　提示処理部１３０は、ステップＳ１３０にて選択された災害関連情報、及び、ステップＳ１４０にて得られた判断支援情報を、出力装置３００に提示させる（Ｓ１５０）。提示処理部１３０は、ステップＳ１３０にて情報選択部１２０より入力された択した災害関連情報を特定可能な情報に基づいて、災害関連情報取得部１４０から対応する災害関連情報を取得する。提示処理部１３０は、災害関連情報及び判断支援情報を取得すると、これらの情報を出力装置３００へ出力する。このとき、提示処理部１３０は、例えば、出力装置３００に提示させるときの災害関連情報及び判断支援情報のサイズや提示位置等を調整する表示処理を行ってもよい。出力装置３００は、提示処理部１３０から入力された災害関連情報及び判断支援情報を出力し、ユーザに提示する。
　図５は、出力装置３００に提示される情報５００の提示例である。図５に示す情報５００は、災害関連情報５１０と、判断支援情報５２０とが並列に配置されている。災害関連情報５１０は、判断支援情報５２０に大きく影響を与えた情報であり、図５では、消防機関への緊急通報に関する情報５１１、人流情報５１２、雨雲情報５１３、避難場所情報５１４が提示されている。判断支援情報５２０は、提示された災害関連情報５１１～５１４を含む災害関連情報に基づいて、関係式から得られた情報である。判断支援情報５２０として、図５では、被災状況を地図に表した状況把握マップ５２１、被災状況に関する情報５２３が提示されている。
　災害関連情報５１０と判断支援情報５２０とを並列に配置して提示することで、ユーザは、実際に発生している情報（災害関連情報５１０）とこれらより推測される情報（判断支援情報５２０）との対応関係を容易に把握することができる。また、提示される災害関連情報５１０及び判断支援情報５２０は、図５に示すように、同一縮尺の地図を用いて提示してもよい。これにより、ユーザは、災害関連情報５１０と判断支援情報５２０との対比をより容易に行うことができる。なお、災害関連情報及び判断支援情報の提示の仕方、災害関連情報の提示数等は、図５に示す例に限定されるものではない。
　以上、本実施形態に係る判断支援装置１００及びこれを用いた判断支援方法について説明した。本実施形態によれば、判断支援装置１００は、判断支援情報を取得するための関係式から、説明変数である各災害関連情報に対する重み係数を取得する。判断支援装置１００は、関係式の重み係数に基づき有意な災害関連情報を選択し、関係式を用いて得られた判断支援情報とともに出力装置に提示する。
　これにより、ユーザは、判断支援情報と、当該判断支援情報に大きな影響を与えた災害関連情報との関連性を確認することができ、提示された災害関連情報を有効に活用することが可能となる。また、災害対応に有意な災害関連情報と判断支援情報との関連性が把握できることで、災害対応への知識及び経験のない対応決定者であっても災害時の状況判断を適切に行うことができるよう支援することができる。
　［４．プログラム］
　本実施形態に係るプログラムは、コンピュータを、図１または図３に示す機能部として実行させるプログラムであればよい。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施形態に係る判断支援装置１００と判断支援方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、判断支援装置１００の重み係数抽出部１１０、情報選択部１２０、提示処理部１３０、さらには災害関連情報取得部１４０、関係式取得部１５０、分析部１６０として機能し、処理を行う。
　また、本実施形態では、記憶部１７０は、コンピュータに備えられたハードディスク等の記憶装置に、これらを構成するデータファイルを格納することによって実現されていてもよいし、別のコンピュータの記憶装置によって実現されていてもよい。コンピュータとしては、汎用のＰＣの他に、スマートフォン、タブレット型端末装置が挙げられる。
　さらに、本実施形態に係るプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されてもよい。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、判重み係数抽出部１１０、情報選択部１２０、提示処理部１３０、災害関連情報取得部１４０、関係式取得部１５０、分析部１６０のいずれかとして機能してもよい。
　［５．物理構成］
　上記実施形態に係るプログラムを実行することによって、判断支援装置１００を実現するコンピュータの物理構成について、図６を用いて説明する。図６は、本実施形態に係る判断支援装置１００を実現するコンピュータ９００の一例を示すブロック図である。
　図６に示すように、コンピュータ９００は、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）９０１と、メインメモリ９０２と、記憶装置９０３と、入力インターフェイス９０４と、表示コントローラ９０５と、データリーダ／ライタ９０６と、通信インターフェイス９０７とを備える。これらの各部は、バス９１１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。
　また、コンピュータ９００は、ＣＰＵ９０１に加えて、又はＣＰＵ９０１に代えて、ＧＰＵ（Graphics　Processing　Unit）、又はＦＰＧＡ（Field-Programmable　Gate　Array）を備えていてもよい。この態様では、ＧＰＵ又はＦＰＧＡが、上記実施形態におけるプログラムを実行することができる。
　ＣＰＵ９０１は、記憶装置９０３に格納された、コード群で構成された実施の形態におけるプログラムをメインメモリ９０２に展開し、各コードを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ９０２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic　Random　Access　Memory）等の揮発性の記憶装置である。
　また、上記実施形態に係るプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体９１０に格納された状態で提供される。なお、上記実施形態におけるプログラムは、通信インターフェイス９０７を介して接続されたインターネット上で流通するものであってもよい。
　また、記憶装置９０３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス９０４は、ＣＰＵ９０１と、キーボード及びマウスといった入力機器９０８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ９０５は、ディスプレイ装置９０９と接続され、ディスプレイ装置９０９での表示を制御する。
　データリーダ／ライタ９０６は、ＣＰＵ９０１と記録媒体９１０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体９１０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ９００における処理結果の記録媒体９１０への書き込みを実行する。通信インターフェイス９０７は、ＣＰＵ９０１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
　また、記録媒体９１０の具体例としては、ＣＦ（Compact　Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure　Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible　Disk）等の磁気記録媒体、又はＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk　Read　Only　Memory）などの光学記録媒体が挙げられる。
　なお、上記実施形態に係る判断支援装置１００は、プログラムがインストールされたコンピュータではなく、各部に対応したハードウェアを用いることによっても実現可能である。さらに、判断支援装置１００は、一部がプログラムで実現され、残りの部分がハードウェアで実現されていてもよい。
　上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）～（付記１２）によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。
（付記１）
　災害関連情報を説明変数とし、災害に対するユーザの判断を支援する判断支援情報を目的変数とする関係式より、前記災害関連情報の重み係数を抽出する重み係数抽出部と、
　抽出された前記重み係数に基づいて、災害対応に有意な災害関連情報を選択する情報選択部と、
　前記選択された災害関連情報、及び、前記判断支援情報を出力装置に提示する提示処理部と、
を有する、判断支援装置。
（付記２）
　前記情報選択部は、前記重み係数の値が大きい順からＭ個の災害関連情報を、前記災害対応に有意な災害関連情報として選択する、付記１に記載の判断支援装置。
（付記３）
　前記情報選択部は、前記重み係数の値が閾値以上の災害関連情報を、前記災害対応に有意な災害関連情報として選択する、付記１に記載の判断支援装置。
（付記４）
　前記提示処理部は、前記選択された災害関連情報及び前記判断支援情報を、前記出力装置に提示される地図上に重ねて提示する、付記１～３のいずれか１項に記載の判断支援装置。
（付記５）
　災害関連情報を説明変数とし、災害に対するユーザの判断を支援する判断支援情報を目的変数とする関係式より、前記災害関連情報の重み係数を抽出し、
　抽出された前記重み係数に基づいて、災害対応に有意な災害関連情報を選択し、
　前記選択された災害関連情報及び前記判断支援情報を提示する、判断支援方法。
（付記６）
　前前記重み係数の値が大きい順からＭ個の災害関連情報を、前記災害対応に有意な災害関連情報として選択する、付記５に記載の判断支援方法。
（付記７）
　前記重み係数の値が閾値以上の災害関連情報を、前記災害対応に有意な災害関連情報として選択する、付記５に記載の判断支援方法。
（付記８）
　前記選択された災害関連情報及び前記判断支援情報を、出力装置に提示される地図上に重ねて提示する、付記５～７のいずれか１項に記載の判断支援方法。
（付記９）
　コンピュータに、
　災害関連情報を説明変数とし、災害に対するユーザの判断を支援する判断支援情報を目的変数とする関係式より、前記災害関連情報の重み係数を抽出する重み係数抽出部と、
　抽出された前記重み係数に基づいて、災害対応に有意な災害関連情報を選択する情報選択部と、
　前記選択された災害関連情報及び前記判断支援情報を出力装置に提示する提示処理部と、
を有する、判断支援装置として機能させるための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。
（付記１０）
　コンピュータに、
　前記情報選択部が、前記重み係数の値が大きい順からＭ個の災害関連情報を、前記災害対応に有意な災害関連情報として選択する判断支援装置として機能させるためのプログラムを記録した、付記９に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１１）
　コンピュータに、
　前記情報選択部が、前記重み係数の値が閾値以上の災害関連情報を、前記災害対応に有意な災害関連情報として選択する判断支援装置として機能させるためのプログラムを記録した、付記９に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１２）
　コンピュータに、
　前記提示処理部が、前記選択された災害関連情報及び前記判断支援情報を、前記出力装置に提示される地図上に重ねて提示する判断支援装置として機能させるためのプログラムを記録した、付記９～１１のいずれか１項に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
　以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
　以上のように本発明によれば、災害発生時の対応を支援することができる。本発明は、災害対応支援分野に有用である。
　１００　　判断支援装置
　１１０　　重み係数抽出部
　１２０　　情報選択部
　１３０　　提示処理部
　１４０　　災害関連情報取得部
　１５０　　関係式取得部
　１６０　　分析部
　１７０　　記憶部
　２００　　入力装置
　３００　　出力装置
　９００　　コンピュータ
　９０１　　ＣＰＵ
　９０２　　メインメモリ
　９０３　　記憶装置
　９０４　　入力インターフェイス
　９０５　　表示コントローラ
　９０６　　データリーダ／ライタ
　９０７　　通信インターフェイス
　９０８　　入力機器
　９０９　　ディスプレイ装置
　９１０　　記録媒体
　９１１　　バス

Claims (6)

  1. 　災害関連情報を説明変数とし、災害に対するユーザの判断を支援する判断支援情報を目的変数とする関係式より、前記災害関連情報の重み係数を抽出する重み係数抽出手段と、
    　抽出された前記重み係数に基づいて、災害対応に有意な災害関連情報を選択する情報選択手段と、
    　前記選択された災害関連情報、及び、前記判断支援情報を出力装置に提示する提示処理手段と、
    を有する、判断支援装置。
  2. 　前記情報選択手段は、前記重み係数の値が大きい順からＭ個の災害関連情報を、前記災害対応に有意な災害関連情報として選択する、請求項１に記載の判断支援装置。
  3. 　前記情報選択手段は、前記重み係数の値が閾値以上の災害関連情報を、前記災害対応に有意な災害関連情報として選択する、請求項１に記載の判断支援装置。
  4. 　前記提示処理手段は、前記選択された災害関連情報及び前記判断支援情報を、前記出力装置に提示される地図上に重ねて提示する、請求項１～３のいずれか１項に記載の判断支援装置。
  5. 　災害関連情報を説明変数とし、災害に対するユーザの判断を支援する判断支援情報を目的変数とする関係式より、前記災害関連情報の重み係数を抽出し、
    　抽出された前記重み係数に基づいて、災害対応に有意な災害関連情報を選択し、
    　前記選択された災害関連情報及び前記判断支援情報を提示する、判断支援方法。
  6. 　コンピュータに、
    　災害関連情報を説明変数とし、災害に対するユーザの判断を支援する判断支援情報を目的変数とする関係式より、前記災害関連情報の重み係数を抽出する重み係数抽出手段と、
    　抽出された前記重み係数に基づいて、災害対応に有意な災害関連情報を選択する情報選択手段と、
    　前記選択された災害関連情報及び前記判断支援情報を出力装置に提示する提示処理手段と、
    を有する、判断支援装置として機能させるための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。
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