Analysis and promotion of resident evacuation behavior with explainable machine learning (XAI) model

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頻発する豪雨災害において多くの犠牲者が生じている現状から，住民避難の促進に対して様々な視点から考える必要がある．そこで本研究では，機械学習手法とXAI（説明可能なAI）を用いて，住民避難行動に影響を与える要因およびその交互作用を明らかにした．分析に用いたデータは，平成30年7月豪雨，令和元年台風19号，令和2年7月豪雨，令和3年8月の大雨の4種類の災害時における住民避難行動アンケートの調査結果である．これらのデータに対し，XAIの一種であるPD分析を適用することで，アンケート調査の項目および項目の組み合わせが避難の予測に対して，どの程度の影響を与えるのかを明らかにした．各災害において，過去の避難経験や自宅の被災経験，災害時の土砂災害や浸水による自宅の被災などの組み合わせによって避難行動に影響を与えているが明らかとなった．交互作用効果の大きい項目の組み合わせに着目すると，項目単体での影響が0に近い値や負の値を持つ項目などの単独では避難行動に影響を与える要因とは言えない項目同士が組み合わさることによって，避難行動に影響を与えることが明らかとなった．