マルチエージェントを用いた避難行動シミュレーション
Evacuate behaviour simulation model by multiagent system
近田 康夫
1・濱 政洋
2・城戸 隆良
3Yasuo CHIKATA, Yukihiro HAMA, and Takayosi KIDO
抄録： 災害時の閉鎖空間における安全性の確保は防災上の重要な課題であるが，実験 的な検討は安全性や費用の問題から実施が難しい．そこで，コンピュータ上でのシミュ レーションが有効で一般的な手段となっている．本報告では，マルチエージェント・シ ステムを用いて，避難者と避難誘導者の情報伝達，避難誘導者に与える属性について検 討した．特に避難誘導者が最短出口への経路を知っているということのシミュレーショ ンにおける実装方法について検討し，かつそれを一般避難者に伝達する方法の実装につ いて検討した．
Abstract：When planning the disaster prevention, it is dangerous to actually make the evac-uation experiment in the close space such as under ground shopping center. Therefore, the simulation on a computer system is general. In this report, the authors focused on the in-formation transition between pedestrians and a leader for escape, and the ability of a leader. Especially, discussion is made on the implementation of leader’s ability that knowing the route to nearest exit, and the implementation of transition of the information about the nearest exit. キーワード：マルチエージェント，避難シミュレーション，既知経路と再探索
Keywords：MultiAgent,Evacuation simulation,Known route and re-search
1.
緒言
近年，経済発展が進むにあたって日本各地で地下鉄 駅構内や大型デパートなどの大型の閉鎖空間が増え てきている．それに伴い災害における大型閉鎖空間 での危機管理は我が国にとって重要なテーマになって きている．このような閉鎖空間における防災計画は， その特殊な状況下での災害に対して最小限の被害に 抑えるような計画である必要がある．閉鎖空間での 災害というものは発生した災害自体は小規模なもの でも不安が急速に広がり群集は冷静さを失い，まる で大規模な災害が発生したかのようにパニックを起 1正会員 工博 金沢大学 教授 大学院自然科学研究科社会基盤工学専攻 (〒920-1192石川県金沢市角間町 金沢大学大学院自然科学研究科 Tel:076(234)4634) 2 工修 シーエムアイ株式会社 3正会員 博(工) 金沢大学 技術専門員 こし，多くの犠牲者を出すということが十分に考え られる．これに対処するために避難実験を行うこと が考えられるが，実験とはいえ実際の大型閉鎖空間 で避難者がパニックを起こすような避難実験を行う ことは危険が伴うと考えられる． しかし，パーソナルコンピュータ（以下PC）上の 仮想空間で閉鎖空間からの避難をシミュレーション で再現し，得られた結果の分析が可能となれば，危 険を伴うことなく災害に対する学習効果を高めるこ とができる．その結果として閉鎖空間の危険な箇所 を探すことができ，安全な空間へと変えていくこと が可能となる． 土木情報利用技術論文集 vol.17 2008このようなシミュレーションの既存研究としては， まず清野ら1)の個別要素法を用いた研究があげられ る．これは，被災時の地下街における個別要素法を用 いた新たな避難行動解析手法を提案したもので，実 在の地下街を対象に，避難行動解析を行ったもので ある． 次に廣瀬ら2)のCAを用いた歩行シミュレーショ ンモデルの構築では，清野ら1)の研究を基に，セル ラ・オートマトン（以下CA）を用いた群集歩行シミュ レーションモデルを構築し，群集を群集としてでは なく，歩行者の集合としてとらえ，より現実に沿った シミュレーションモデルを構築した．また，歩行の 軌跡等，人間の歩行行動をビジュアルに解析できる ようになった． 渡部ら3)はバーチャルリアリティ空間を利用した 市街地の総合環境評価システムの構築を行っている． これは一般的な地下街を対象とした建築，設備を考 慮した実寸大の設計をバ−チャルリアリティ(以下VR とする)上で行い，そこに流体力学をベ−スとした煙 流動や化学物質の拡散を同時にシミュレートできる ようにしたものである． 三浦4)は特に車椅子利用者に焦点を当てて，様々 な状況での避難シミュレーションを行い，車椅子利 用者の避難にどういった点が影響を与えているかを 検討している． またマルチエージェントを用いた研究では押野ら 6)が市販のマルチエージェントシミュレータ（MAS） を用いて避難行動のシミュレーションを行っている． 利用したシミュレータには視覚や回避行動，集団行 動などが組み込まれており，災害も火災を考慮して 実際に炎の動きをシミュレートしている．しかし避 難者間での情報交換はなく，周囲の状況によって次 の行動が決まるというCAに近いシミュレーション となっている． 従来，使用されている個別要素法をシミュレ−ショ ンで用いれば，実際の現象と同様な振る舞いを視覚 的に表現することはできるが，これは客観的に見た 実際の事象をコンピューター上で表現したに過ぎな い．これらのシミュレーションから得られるものは， 物理的に建築のどのような構造が群集の動線の流れ をスムーズにするのか，どのように構造を変えるこ とで，安全性を高めることができるのかというもの で，群衆に与える建物の影響を考慮するものがほと んどである．つまりこのような従来のシミュレーショ ンでは，実際に起こっているであろう群集内での知 的な社会的インタラクションを無視し，群集を「群 集」という一個の個体として見ることで，シミュレー ションを行っているのである． これでは各避難者が他の避難者や誘導員といった 周囲の状況と，どのように影響しあい避難している のか，どのような相互作用が避難行動に影響を与え ているのかということを知ることはできない．本来 であれば避難行動には建物の影響だけでなく，誘導 員による影響のような避難者間で発生する相互作用 も考慮に入れて避難行動のシミュレーションシステ ムを構築するべきである． このことから最近の研究ではマルチエージェント (以下MA)を用いた避難者間の相互作用も考慮に入 れた研究が増えてきている．しかしそれにしても実 際には避難者が個別に周囲の状況を判断して避難す る研究が多く，いくつかの条件を組み合わせていて も基本的には見える範囲内の状況のみで避難してい る．そのため単純な構造から逃げることはできても 実際の建物で複雑な構造があった場合には対処でき ないようになっている． また筆者らのこれまでの報告では，避難者はMAP 上で誘導標識などを頼りに出口を探し出すことにし ていた．しかし実際に大型の閉鎖空間からの避難を 考えたときにそこにいる人々すべてが建物について 知らないということは考えにくい．そこで本研究で は避難者間の情報交換に重きをおき，避難者の中に は避難経路を知るものがいるという条件を加えて研 究を行う.この避難経路を知る避難者は避難誘導員と する．
2.
CA
と MA
(1) CA CAは，同一にプログラムされ，他と相互作用する オートマトン(automaton)を細胞上(cellular)に配列 されたものであり，この配列されたオートマトンの ことをセル(cell:細胞)と呼ぶ． CAは本質的には次にあげる3つの要素を有する．状態(state)：実現可能な値の有限な数の集合に属す る値をとる変数であり，その応用に依存した解釈 が与えられる性質．本論で言えば，歩行者，障害 物(構造物)，歩行可能空間などにそれぞれ，例え ば，1,2,3…と数値を割り当てることに相当する． 近傍(neighborhood)：注目しているセルの周辺のセ ルの集合． 遷移規則(transition rules)：あるセルの現在の状態 とその近傍の状態をもとにそのセルの状態を変 化させるための規則． CAは空間，時間，および状態が離散的な活動的シ ステムである．規則的な空間格子状のセルは，有限 な状態の1つを有し，以前の時間ステップにおける状 態と近傍の状態，ならびに局所的ルール(遷移規則) によってその状態を変化させる．全てのセルは同期 して変化するため，全体は離散的な時間刻みで変化 する． (2) MA エージェントはある環境をセンサである受容器 (de-tecter)を用いて知覚(percept)し，効果器（effector）を 通して行動（action）するものである5)といえる．こ のとき知覚した情報を実際の行動に変換する知的メ カニズムもエージェントの構成要素となる．そして これらのエージェントが集まった集団がマルチエー ジェントといえる． マルチエージェントシステムとは与えられた問題 を解決するために，複数のエージェントがおのおの の知識，目標，技術，計画などを調整し，知的な集 団行動を生み出すものである．
3.
歩行者空間とそのモデル化
(1) 空間のモデル化 シミュレーションモデルを構築するにあたり対象 とする空間をモデル化する必要がある．本論では2次 元CAモデルを採用し，空間格子としてもっとも代 表的である図−1のような空間格子をとるものとし た．このメッシュ構造で分割されたそれぞれの要素 をセルと呼ぶ． 本研究では，空間のモデル化と人の近傍処理はCA として処理し，それ以外の環境判断や情報交換では MA的な動作をする，いわば，ハイブリッド的なシ ミュレーションを行うことになる． (2) 歩行者のモデル化 筆者らの過去のシミュレーション2)では，図−1の 空間格子の1つのセルに歩行者を配置するとき，人 体楕円と呼ばれる楕円を1つのセルに配置すること を想定した．人体楕円とは，人体を平面図で表した ときの楕円であり，そのサイズは，45cm×60cm(縦× 横)である．この楕円を図−1の1つのセルに配置す る場合，セルの1辺は50cmが妥当であるとしてい た．しかし，本論は歩行シミュレーションモデルであ り，歩行を第一に考えるべきである．そこで，本論で は，後述する清野らの調査結果8)から，普通の人の 歩行速度は約1.0m/secであるとし9)，図−1の空間 格子のセルの1辺長を1.0mとした．セルの1辺長を 1.0mとしたときの人体楕円の配置を図−2に示す． 図–1 採用する空間 格子 (a) 前向き (b) 斜め向き 図–2 セルの 1 辺長を 1.0m とした ときの人体楕円配置 (3) セルのとりうる状態 セルのとりうる状態は，以下のものがあげられる． (a) 歩行者 (b) 障害物(構造物) (c) 歩行可能空間 (d) 標識(出口・出口標識・誘導標識) (a) 歩行者 (b) 障害物(壁) (c) 歩行可能空間 (d) 標識 図–3 セルのとりうる状態 特に(d)のうち，誘導標識にある矢印は本論で付け加 えたものである．前述のとおり，通路誘導灯にある 矢印をモデル化したものであり，歩行者は誘導標識 から次の目的地を定めることができない場合，この 矢印の指し示す方向へ移動する． また，歩行者は，以下に示すように表示色を変更 して，シミュレーション中の状態が確認できるよう にしている． 黒 初期状態．シミュレーション開始前の状態． ピンク 避難誘導員．赤 歩行者の目的地が避難誘導員で，誘導員に追従す る場合． 青 歩行者の目的地が避難誘導員で，誘導員から情報 をえて参照MAPに従う場合． 橙 歩行者の目的地が出口標識の場合． 緑 歩行者の目的地が誘導標識の場合． 灰 歩行者の目的地が一点に定まらず，とにかく広い スペースへ移動している場合． 図–4 歩行者のとりうる状態
4.
避難誘導員の導入
(1) 避難者と避難誘導員 ここでは，避難者は出口位置を知らず，[出口標識 ＞誘導標識＞視野内最遠方点] の順に移動目標を定 め，目標点に到着後に次の移動目標を決定すること で出口を探索する．なお，移動中にも，分岐路など それまで視界になかった部分に対応するために，移 動しつつ前方180度の視野内で標識類を探索するこ とにしている． 一方，導入する避難誘導員10)は，出口位置ではな く，経路的に最短となる出口への経路を知っているこ とにする．構造物内にいくつも出口があって，その中 で経路長が最短となるものを逐次探索することはせ ず，自分の位置と最短出口への移動方向が示された MAPを参照することで実装する．詳細は後述する． 避難誘導員が一般避難者に避難経路を伝えること (情報伝達)で誘導が行えるとし，次のように再現する． 災害時には情報があっても冷静にそれを理解せず 周りの行動に左右される避難者がいることも想定さ れる．そこで，ここでは，避難者を2種類に分ける． 一方は，避難誘導員と接触することで誘導員が参照 している避難経路MAPを参照できるようになる者 (情報取得避難者)，他方は，誘導員が視野に入れば， その誘導員の後を追うだけの者(追従型避難者)，と する． これにより，先に述べた避難者の行動決定の優先 順位が以下のように変更される． 情報取得避難者は，[誘導員＞出口標識＞誘導標識 ＞視野内最遠方点] の順に移動目標を定めて行動を 決定する． 追従型避難者は，[出口標識＞誘導員＞誘導標識＞ 視野内最遠方点] の順に移動目標を定めて行動を決 定する． (2) MAPの読み込み 避難誘導員が最短経路出口に向かって移動するた めに参照するMAPを説明する． (a)実際の MAP (b)誘導員の参照 MAP 図–5 2 種類の MAP 実際にシミュレーションをする際には図−5(a)の ように表示され，図−5(b)が表示されることはない が，図−5(b)は避難誘導員が避難する際に最短経路 を進むために読み込むMAPである．図−5(b)に表 示されている矢印がルートごとに設定された最短方 向である．つまり，誘導員は参照MAP上で自分の位 置を調べれば最短経路出口への移動方向が得られる ことになる．これは，出口位置を知っているのでは なく出口への経路を知っていることになり，出口位 置のみを知っていてその位置への経路を探索しなけ図–6 初期状態 図–7 避難者のみでの避難 ればならないという設定とは異なる． (3) 避難誘導員の行動確認 図−6は避難するのが避難者のみの場合の初期状 態である．シミュレーション結果の図−7(避難軌跡 を表示)を見ると視界に入る一番近い出口へと避難し ている．このように避難者のみの場合は目に入る最 も近い出口を目指すようになっている．また出口標 識が目に入る場所にない場合は最も近い誘導標識に 向かうことになる． 図−8は避難誘導員と避難者を配置した場合の初 期状態である．図−9，図−10はシミュレーション 結果(移動経過表示モード)を示しているが，図−9 では避難者が避難誘導員に追従し，図−10では避難 者が地図情報を避難誘導員から受け取って動く．避 難誘導員を入れると避難誘導員は最も近い出口に向 かい，かつ避難者をその最も近い出口に誘導してい る．これにより避難者が避難誘導員に誘導されて避 難するという行動が再現できていることがわかる． 図−9，図−10の違いは，出口に向かって曲がる 図–8 避難誘導員を入れた初期状態 図–9 追従型避難者と避難誘導員の避難 図–10 避難誘導員から地図情報を受け取る避難者と避難 誘導員の避難 部分で，追従型避難者は遇角点を通らずに斜めに進 むが情報取得避難者はMAP情報に忠実に遇角点を通 過している(図では直角に曲がる)ことである． 誘導員が避難出口の位置ではなく最短避難経路を知 っていることの意義は以下のように説明される．図− 11が初期画面である．このようなMAPがあった場合，
図–11 初期状態 ゴール ゴールゴール ゴールまでのまでのまでのまでの直線的直線的直線的直線的なななな距離距離距離距離 図–12 重力モデルでの考え 方 図–13 誘 導 員 が 読 み 込 む MAP 図–14 MAP 読み込みをし た際の避難 既存研究における重力モデルなどでは左側の出口に 向かってしまう．しかしこのMAPで避難者からもっ とも近いのは右の出口である．図−12のように実際 の経路長としては遠くても直線距離では近いものを 選んでしまうというのが今までの重力モデルなどに おける欠点であった．この欠点を改善するため本研 究では事前にMAPの最短経路を記載した別MAPを 誘導員に読み込ませるようにした．それが図−13の ようなMAPである．その結果図−11のようなMAP であっても誘導者は図−14のように迷うことなく避 難ができるのである． (4) 火災と最短距離探索の導入 ここまでのシミュレーションでは人が災害時に建 物の中から避難する際，誘導員の導入により，避難 経路を知らない人々を出口まで誘導することを再現 した．筆者らの過去のシミュレーションでは環境的 要因は考慮していなかった9)が，ここではさらに火 災によってそれまでの最短経路出口が使えなくなる 環境変化への対応を考える．最短経路出口が使えな くなったとき，避難誘導員は，参照MAP上で，他の 避難経路出口を探索し，参照MAPの移動方向を示す 矢印を書き換えることにする．このプロセスを導入 することで，これ以降の避難誘導員の行動，追従型 および情報取得避難者はそれまでの行動ルールを変 える必要がなくなる． また，他の経路出口を目指していた誘導員を含む 避難者は誘導MAPの書き換え部分を参照することは ないので，特に問題は生じない． 避難者と誘導員の行動ルールは4.(1)で述べたもの に第1優先順位として，「炎からの退避(炎と逆方向に 移動)」を追加することになる． 図−15(a)は火災が発生しない場合の初期状態であ る．図−15(b)を見ればわかるが視界に入る一番近い 出口へと避難している．このように火災を考慮しな い場合は目に入る最も近い出口を目指すようになっ ている．また出口標識が目に入る場所にない場合は 最も近い誘導標識に向かっていく． 図−16(a)は火災が発生する場合の初期状態であ る．図−16(b)はシミュレーション結果(移動経過表 示モード)を示しているが，図−16(b)では避難者， 避難誘導員ともに炎から逃げている．その後に誘導 員が最も近い出口を探索し，避難しているが，避難 者は炎とは反対方向にある目に見えるもっとも近い 出口へと避難している．この際避難者は誘導員が目 に見えていないため目に見える最も近い出口へと向 かっているのである．なお，図−17(a)，図−17(b) はそれぞれ，初期の参照MAPと火災発生を受けて， 誘導員が経路探索の後に書き換えた参照MAPである (火災ブロックから右折した直後の部分の矢印が逆向 きに書き換えられている)． このような再探索プロセスを省いた場合，図− 18(b)のように避難誘導員は炎から逃げた後に図− 16(b)の避難者同様に目に見えるもっとも近い出口へ と避難することになる．
5.
シミュレーション結果および考察
ここでは，より複雑で広範囲なMAPでシミュレー ションを行い，改良点とそれに期待する効果を確認 する． ・火災の導入 実際の大型閉鎖空間からの避難を， より現実的なものとするために環境的な要因と して火災を組み込む．これによって変化する脅 威に対して，避難者の反応を見ることができる ようになる． ・誘導員に対する最短出口探索機能の追加 火災 という変化する障害物を導入したことによって 最短のまたは避難可能な出口が変化するという ことが起きるようになった．これに対処するた(a)初期状態 (b)避難軌跡 図–15 火災が発生しない場合の避難
(a)初期状態 (b)避難軌跡
図–16 火災が発生する場合の避難
(a)初期誘導 MAP (b)最終誘導 MAP
図–17 火災が発生する場合の避難（誘導者の見ている MAP） (a)初期状態 (b)避難軌跡 図–18 最短距離探索無の避難 めに誘導員には出口が変化しても記憶している MAPから最短の出口を探し出すことができるよ うにした． 表–1 シミュレーションの基本設定 総避難者数 50人 避難誘導員数 10人 避難者数 40人 避難者の初期位置 ランダム 避難誘導員の初期位置 固定 歩行者の初期方向 ランダム 出口の数 14箇所 出口標識の数 14箇所 誘導標識の数 30箇所 表–2 設定 シミュレーション 1 シミュレーション 2 基本設定 共通 火災 あり なし 方向指示 あり あり 速度差 なし なし (1) 設定条件と対象構造物 表−1にシミュレーションを行うにあたっての基 本設定を示す． 火災の発生を考慮した避難シミュレーションでの， 避難者の脱出行動の変化を捉えるために，表−2の 条件で比較シミュレーションを行う． 図–19 初期状態 図−19がシミュレーションを行う際の初期状態の
画面である．対象構造(商店街の一部)には40人の避 難者と10人の避難誘導員を配置している(初期状態 では色分けされていない)．40人の避難者で，追従型， 情報取得型の割合はランダムに決定している．以降 に火災ありと火災なしについて，シミュレーション 結果を示し，考察を行う． (2) シミュレーション結果 シミュレーションのStep20に注目する．図−20を 拡大したものが図−21である．図−21は火災あり のシミュレーション結果，図−22は同じ位置で火災 なしのシミュレーション結果である．図には，見や すさを考慮して避難者の流れの方向を大きな矢印で 追記している． 図−21において，MAP右上部にある炎の反対方 向へと避難者達が避難誘導員に誘導されている様子 が見て取れる．一方，図−22では，出口のある右上 に逃げている様子が見て取れる．また，参照MAPの 火災(変更)なしの場合(図−23)および経路探索によ り変更された場合(図−24)を示す．参照MAPでは， いくつかのブロックに分けて矢印を設定しているが， 火災が発生したブロックでは，直接炎が見えるので， 矢印の変更はしていない． 別の出口付近の様子(図−25)を，やはりシミュレー ションのStep20に注目してみる．図−26は火災あ りのシミュレーション結果，図−27は火災なしのシ ミュレーション結果である． 図−26において，MAP左部にある炎の反対方向 へと避難者達が避難誘導員に誘導されている様子が 見て取れる．一方，図−27では，出口のある左上に 逃げている様子が見て取れる．このように炎の出火 場所が変わっても炎から避難者たちが避難している 様子が確認できる．また，参照MAPの火災(変更)な しの場合(図−28)および経路探索により変更された 場合(図−29)を示す． (3) 考察 炎からの避難の様子を観察すると概ねうまく動い ていることが見て取れる．しかしシミュレーション 結果を見ると炎ありの方で，例えば，図-26のグレー の避難者避難者(図の中央部下)のように一部が逃げ 遅れている(目標を見失っている)避難者も存在する． これは避難者が判断するときに視覚のみを用いるよ 図–20 シミュレーション Step20 図–21 炎の反対へ誘導される様子 (火災あり) 図–22 出口へと避難する様子 (火災なし) 図–23 火災なしでの誘導 MAP 誘導 誘導 誘導 誘導ＭＡＰＭＡＰＭＡＰＭＡＰでのでのでのでの変化変化変化変化 図–24 火災が発生した後での変化した誘導 MAP うに設定した結果と考えられる．この視覚は前方90 度から180度の範囲として設定している．すなわち 誘導員が自分の後ろに行ってしまった場合や通路の 角を曲がって見えなくなった場合に判断する基準を 失ってしまうということである．このとき誘導標識 などを見つけるとそれに従うが，火災が発生してい
図–25 シミュレーション Step20 図–26 炎の反対へ誘導される様子 (火災あり) 図–27 出口へと避難する様子 (火災なし) 図–28 火災なしでの誘導 MAP
誘導
誘導
誘導
誘導ＭＡＰ
ＭＡＰ
ＭＡＰ
ＭＡＰでの
での
での
での変化
変化
変化
変化
図–29 火災が発生した後での変化した誘導 MAP る状況では誘導標識が正しく出口を示していないこ ともある．すなわち避難者は誘導標識と火災との間 で判断に迷ってしまうという状況が起きるのである． これを解決するためには避難者に「記憶」を実装す ることが効果的であると考えられる．この「記憶」に よって誘導員がどの方向に向かっていたか，自分が 2STEP∼3STEP前にどこに向かっていたかを記憶す ることで判断する指針を失った状況であっても，過去 の自分の行動から次の行動を導き出す指針となるた めである．今回の研究で火災を用いた避難シミュレー ションの大枠ができたといえる．このシミュレーショ ンをより有用なものとするためには「記憶」と「煙」 の二つを組み込むことが重要になると考えられる．6.
結論
本報告では，筆者らが作成してきた避難行動シミュ レーションシステムを改良することにより，マルチ エージェントシステムを作成した． 筆者らの過去のシミュレーションシステムからの 改良点は以下の3点である． 1. 誘導員の導入と避難経路既知状態の実装． 2. 火災の導入． 3. 最短経路探索(既知情報の更新)の導入． 1.の『避難誘導員の導入』によって，より現実的 な災害時避難の再現が可能となった．また，避難誘 導員は最寄りの出口の位置ではなく，出口への経路 を知っていることを実装した． 2.の『火災の導入』によって，避難を行う状況(環 境)の一つを再現することができ，炎から遠ざかる行 動を追加して，より現実的な災害時避難の再現が可 能となった． 3.の『最短距離の導入』によって，火災時に最短 の出口が変わった後でも避難誘導員は避難者を的確 に出口へと避難させている様子が見て取れた．火災 が発生して最短出口が変化した後でも避難誘導員が 最短の出口を知っているということを再現できた． 以上から，火災時の避難行動の解析が可能なより 現実に則した避難シミュレーションシステムに近づ いたといえる．しかし大型の閉鎖空間で実際に使用 するには考察で述べたとおり「煙」や「記憶」を組 み込むことがこれからの最重要課題となると考えら れる． 地下街は原則として政令指定都市でしか計画でき ないが，大型デパートなどの閉鎖空間は今後さらに 増えていくと考えられ，本論のようなシミュレーショ ンシステムは，新たな防災計画策定時に有用なツー ルとなることが予想され，工学的に見ても，今後需 要が見込めるであろう． 本論では検討できなかったが，さらに現実に則し たシミュレーションを行うためには，以下の3点の 課題をあげることができる．1. 避難者の記憶の導入． 2. 煙などの火災による副次的な環境的要因の追加． 3. 避難者の更なる個性化． 1.の避難者の記憶の導入は，行動を選択する際に 重要になってくる．考察で述べたように「記憶」を 持たないことで誘導員が角を曲がるなどして視界か ら消えると，たちまち誘導員を見失ってしまう．確 かに何度も角を曲がったりすれば見失うこともある かもしれないが一度ぐらいで見失うということは現 実性がないと考えられる．このとき避難者が，誘導 員が角を曲がったということを覚えていれば，少な くとも角までは追いかけていく，これによって避難 者が誘導員を見失うということが比較的少なくなる と考えられる．この「記憶」はこのシミュレーション の有用性を高めるために最も重要な項目であると考 えられる． 2.の『煙などの火災による副次的な環境的要因の 追加』は，シミュレーションシステムをより現実的 な形にするためには必要不可欠なものである．本論 におけるシミュレーションシステムでは，炎による 脅威だけでしかなかったが，煙による視覚遮断は考 慮していない．本論のような避難を考慮したシミュ レーションシステムであれば，時間経過に伴って，通 路が煙で遮断され視界が悪くなるような現象も再現 しなければならないと考えている．また，既存もし くは計画中の施設であるならば，例えば飲食店を中 心とした火災による延焼や煙の被害を想定しながら のシミュレーションが可能であれば，より一層，シ ミュレーションの価値は上がるものと考える． 3.の『避難者の更なる個性化』に関しては，今回避 難者には二種類の行動パターンを設定し，それぞれ の行動原理にのっとって避難するようにした．この ようにいくつかの行動パターンを用意することで人 間の多様性を再現できると考えられることから，よ り多くの行動パターンや属性(人の年齢や性別を考慮 した移動速度など)を設定することで，より人間らし い行動を再現できると考えられる． 参考文献 1) 清野純史・三浦房紀・八木宏晃：個別要素法を用い た被災時の避難行動シミュレーション，土木学会論 文集 No.591/I-43，pp.365-378，1998. 2) 廣瀬智士・近田康夫・城戸隆良：CA を用いた歩行 シミュレーションモデルの構築，土木情報システム 論文集，Vol.9，pp.19-30, 2000.10. 3) 渡部眞知子・土井暁・本間正彦・吉野摂津子・小宮 英孝：バーチャルリアリティ空間を利用した市街地 の総合環境評価システム−地下街火災の安全性評価 支援システム−，大林組技術研究所報，No64,2002. 4) 三浦房紀・瀧本浩一・柿元正裕：車椅子による避難の シミュレーションモデルの開発, 第 10 回日本地震工 学シンポジウム論文集第３分冊，pp.3559-3564,2002. 5) 高玉圭樹：マルチエージェント学習−相互作用の謎 に迫る−，コロナ社，2003.4.23 6) 押野麻由子：マルチエージェントモデルを用いた避 難行動のシミュレーション，中央大学大学平成１６ 年度学位論文，2005.3. 7) 瀧本浩一，三浦房紀，清野純史：防災要因と避難者の 間の情報の伝達を考慮に入れた避難行動シミュレー ション，土木学会論文集 No.537/I-35，pp.257-265， 1996. 8) 清野純史・土岐憲三・犬飼信広・竹内徹：避難行動 シミュレーションに基づく地下街の安全性評価，土 木学会論文集 No.689 ／ I-57，pp.31-43，2001.10. 9) 近田康夫・廣岡淳：CA による避難行動シミュレー ション，第 9 回設計工学に関するシンポジウム論文 集，，CD-ROM, 2005.12. 10) 濱政洋・近田康夫・城戸隆良：マルチエージェントを 用いた避難シミュレーションモデルの構築，土木学 会第 62 回年次学術講演会講演概要集 (CD-ROM,1-212)，2007.9.
