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2026年7月、実データに基づき人口・パラメータを全面再較正した最終版シミュレーション（70,265人・全29シナリオ）を実施。ポスター発表・配布資料はこの最終データに基づく。 In July 2026, the model's population and parameters were fully recalibrated against real data for a final simulation run (70,265 agents, 29 scenarios). The poster and handout are based on this final dataset. 2026年7月，基于实际数据全面校准人口与参数，完成最终版仿真（70,265人・全29场景）。海报与发放资料均基于此最终数据。 2026년 7월, 실제 데이터를 기반으로 인구·파라미터를 전면 재보정한 최종판 시뮬레이션(70,265명·전29시나리오)을 실시. 포스터·배포자료는 이 최종 데이터에 기반함. En julio de 2026 se recalibraron por completo la población y los parámetros con datos reales para la simulación final (70,265 agentes, 29 escenarios). El póster y el folleto se basan en estos datos finales. En juillet 2026, la population et les paramètres ont été entièrement recalibrés sur des données réelles pour la simulation finale (70 265 agents, 29 scénarios). L'affiche et le prospectus se basent sur ces données finales.
2011年3月11日——約19,000人が津波に飲まれた。
逃げられなかったのではない。逃げ方を知らなかった。
March 11, 2011 — nearly 19,000 lives lost to the tsunami.
Not because they couldn't run. Because they didn't know where to go.
2011年3月11日——约19,000人被海啸夺去生命。
不是跑不动。是不知道往哪里跑。
2011년 3월 11일 — 약 19,000명이 쓰나미에 휩쓸렸다.
못 뛴 게 아니라. 어디로 뛰어야 할지 몰랐던 것이다.
11 de marzo de 2011 — cerca de 19,000 vidas arrasadas por el tsunami.
No es que no pudieran correr. Es que no sabían adónde ir.
11 mars 2011 — près de 19 000 vies emportées par le tsunami.
Non par manque de jambes. Par manque de direction.
鎌倉に津波が来たとき、70,265人はどこへ向かうのか。 When a tsunami hits Kamakura — where do 70,265 people go? 当海啸袭来鎌仓——70,265人将何去何从？ 쓰나미가 가마쿠라를 덮칠 때 — 70,265명은 어디로 향하는가? Cuando el tsunami golpea Kamakura — ¿a dónde van 70,265 personas? Quand le tsunami frappe Kamakura — où vont 70 265 personnes?
三方を山に囲まれた鎌倉では、観光客が地域住民と一緒に狭い古道へ殺到する。
このシミュレーションは、その混乱を数値で捉え、命を救う答えを探し続けている。
In Kamakura — boxed in by mountains — tourists and locals flood the same narrow ancient passes.
This simulation puts numbers to that chaos, searching for answers that save lives.
三面环山的镰仓，游客与本地居民涌向同样狭窄的古道。
这个模拟系统将混乱转化为数据，不断探寻能够拯救生命的答案。
삼면이 산으로 막힌 가마쿠라에서, 관광객과 주민이 같은 좁은 고갯길로 몰린다.
이 시뮬레이션은 그 혼란을 숫자로 포착하고, 생명을 구할 답을 찾는다.
En Kamakura, rodeada de montañas, turistas y vecinos se lanzan a los mismos pasos estrechos.
Esta simulación convierte ese caos en datos y busca respuestas que salvan vidas.
À Kamakura, encerclée de montagnes, touristes et habitants convergent vers les mêmes étroits passages.
Cette simulation transforme ce chaos en chiffres et cherche des réponses qui sauvent des vies.
※ 以下はポスター発表・配布資料と同一の最終データ。旧BASE（2025）・2026年6月版はアーカイブで公開。 ※ Figures below match the poster and handout exactly. Older BASE (2025) / June 2026 data is preserved in the archive.
最大混雑ボトルネック（幅わずか2m）では密度 12.1人/m² に達し、群集事故の危険水準（10人/m²）を大きく超えた。観光客数や方向感覚保有率が高いほど混雑はむしろ悪化し、単一の推奨ルートは危険であることが判明。一方 TENDEN 導入率を上げるほど混雑ピークは下がり、80%以上で危険水準を下回った。これが TENDEN が経路を各端末で自律的に分散させる設計の根拠。 At the single most congested bottleneck (just 2m wide), density reached 12.1 people/m² — well above the crowd-crush danger threshold (10/m²). Congestion worsened, not improved, with more tourists or more wayfinding ability — a single recommended route is dangerous. Raising TENDEN adoption lowered the peak; above 80% adoption it stayed under the danger threshold. This is the design rationale for TENDEN's autonomous per-device route dispersal.
要因を標準化しオッズ比で分析すると、生存率を最も下げるのは「避難先までの距離」（0.45倍）と「避難開始の遅れ」（0.48倍）。属性は変えられないが、避難開始を早める・混雑を避けるという状況は変えられる——これがTENDENの狙い。 Standardized odds-ratio analysis shows the two strongest negative factors are distance to shelter (0.45×) and delayed evacuation start (0.48×). Attributes can't be changed, but starting earlier and avoiding congestion can — exactly what TENDEN targets.
静的な浸水域だけでなく「いつどこに津波が到達するか」を動的に計算。標高と傾斜で遡上速度が変化する Goto-Muhari 経験式と多始点ダイクストラ法を組み合わせ、全 2,135 ノードの到達時刻マップを一括生成する。 Beyond static inundation — calculates when the wave arrives at each point. Goto-Muhari empirical formula combined with multi-source Dijkstra generates arrival timestamps for all 2,135 inundated nodes.
V(z,|∇z|) =
Vbase / (
(1+α·z)(1+β·|∇z|)
)
道路の面積に対して人が集中しすぎると限界密度（4.0人/㎡）に達し、Klüpfel モデルが速度を最小値まで落とす。由比ヶ浜沿岸のボトルネックで最大混雑指数 131.9 を観測。これは限界密度の33倍に相当する。 When crowd density exceeds 4.0 ppl/m², the Klüpfel model collapses walking speed to its floor value. Peak congestion index of 131.9 observed at the Yuigahama coastal bottleneck — 33× the limit density.
視野内の多数が走っていると、安全な避難路を捨て混雑ルートへ引き込まれる。Social Force Model の拡張として実装。半径20m 内の走行エージェント数に応じ危機感が上昇し、同調行動が連鎖する。 When the majority in sight are running, agents abandon safe routes and are drawn toward congested ones. Implemented as an SFM extension — crisis level rises per nearby runner, triggering chain herding.
Tobler の連続歩行速度関数 v = exp(-3.5|S+0.05|+0.175) を採用。急勾配の切通しでは高齢者・児童の速度低下が致命的になる。v1.0 のステップ関数から連続補正へ精緻化。 Tobler's continuous walking speed function v = exp(-3.5|S+0.05|+0.175). Steep passes become fatal for elderly and children. Upgraded from v1.0's step function to continuous correction.
