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公開実験版 v7.12 · 鎌倉モデル地区鎌倉沿岸部・大規模人流避難シミュレーション（kamakura-sim）の研究を、土地勘のない来訪者が端末上で比較できる避難経路へ変換したWebアプリです。一般向けの強化学習ルートと、勾配・道幅を考慮する要配慮者ルートを並べ、最終判断は利用者に委ねます。
Current Research Snapshot
2026年8月29日時点。提出資料で確認できる範囲を基準に、アプリの現在地と過去の検証世代を分けて記録しています。
01
30言語・697表示項目、2つの経路候補、54避難先、BASE条件3試行平均の60秒刻み混雑データを接続した実験的Webアプリです。フル機能は鎌倉モデル地区に限定されます。
02
一般向けは公開中の200エピソード版で学習した線形Q学習の基準方策を参照し、要配慮者向けは勾配・道幅をコスト化した多源ダイクストラ法を使用します。要配慮者経路に強化学習は採用していません。
03
70,265人は最終の人口設定、62,299人・25条件・242試行は先行する感度分析、19,978人はTENDEN行動規則の検証です。異なる母集団の数値を同一結果として合算していません。
04
混雑表示はリアルタイム観測ではなく事前計算です。経路の現地安全性、通信断を含む完全オフライン、P2P警報から画面遷移までの本番相当E2E、母語話者による30言語の意味検証は未完了です。
Live Scenario Demo
由比ヶ浜を中心とした鎌倉沿岸部の研究用データを使用。地震発生から避難ルート提示、人の流れの分散まで、TENDENの動作をインタラクティブに体験できます。本アプリと研究は個人開発であり、自治体の公式提供・監修・運営ではありません。
Evacuation Philosophy
三陸沿岸部に伝わる、迅速な主体避難を促す防災教育の知見
「津波襲来時には、周囲の状況を注視しつつ、
各自が迅速に安全な高台を目指すこと」
「てんでんこ」とは、避難者が他者の行動に同調しすぎず、それぞれが自ら迅速に安全な場所を目指すことで、地域全体の避難成功率を高めるという防災の知見です。
TENDENは「各自が主体的に動く」という側面に着想を得ています。ただし伝承そのものと同一ではありません。端末ごとの疑似乱数で候補を分散し、一般向けの強化学習ルートと要配慮者向けルートを比較表示します。
Research Insight
Tourists evacuation analysis地理感覚や避難経路情報の少ない一般来訪者は、モデル上、避難開始や経路選択で不利になる傾向がありました。これは人を対象にした実地効果検証ではなく、設定した行動規則の下で得られたシミュレーション結果です。
また、特定経路に多数が集中する条件では、狭い道路や交差点に滞留が生じました。経路分散はこの集中を緩和する設計仮説ですが、導入率に応じて混雑が常に単調に減るとは2回の検証では確認できていません。
kamakura-sim：先行研究世代の属性別結果（アーカイブ）
出典：鎌倉沿岸部・大規模人流避難シミュレーション（kamakura-sim） — 鎌倉モデル地区（由比ヶ浜・材木座・七里ガ浜）
The Solution
Autonomous Route Diversification2本のルート — 一般向けの強化学習ルートと、勾配・道幅に配慮した要配慮者ルートを同じ画面で比較します。初期状態で一方を自動選択せず、利用者が選びます。
Design Paradigm
一律誘導ではなく、
避難者が状況に応じて判断できる
比較可能な参考候補を提示する。
Route Architecture
Two core routesTENDENは道路網データに沿う経路候補を明瞭なラインで表示します。ただし、取得失敗時の簡易線表示は道路通行を確認した案内ではありません。
kamakura-simの道路網上で7特徴量を用い、公開中の200エピソード版で学習した線形Q学習の基準方策を参照します。BASE条件3試行平均の混雑推移に応じて限定的に候補を差し替え、端末ごとの疑似乱数で分散します。現地での安全・到達を保証するものではありません。
勾配と道幅をコストに組み込んだ多源ダイクストラ法で、複数の安全地点から逆向きに方策を計算します。強化学習案は急坂回避に失敗したため採用せず、説明可能な決定論的手法へ置き換えた経緯があります。
Support Functions
12 research-backed functions01
公開中の200エピソード版で学習した線形Q学習の基準方策を参照し、一般向け候補を提示します。端末ごとの疑似乱数で経路を分散する設計ですが、実社会での効果・安全性は未検証です。要配慮者向けは別方式の多源ダイクストラ法です。
02
Web Speech APIを活用し、歩行中の画面凝視を抑制するための音声ガイダンスを搭載。端末言語に連動した音声読み上げで安全な避難を支援します。
03
スマートフォンの内蔵センサーと同期し、マップ上に進行方向を進行コーンとして投影。現在地ピンと連動してリアルタイムに向きを追従します。
04
GPS座標と取得済みの浸水想定データを用いて現在地を判定し、海岸・河川近傍、低地、内陸方向の条件から候補を絞ります。到着時の再検証や現地安全確認は未実装です。
05
Service Workerは利用者が設定から有効にするオプトイン方式です。主要ファイルと閲覧済み地図をキャッシュしますが、OSRM・標高API・P2P警報・未取得地図などは通信が必要で、完全オフライン動作は未検証です。
06
54施設の避難先データと事前計算した混雑情報を参照します。実際の収容状況や道路閉塞をリアルタイムに監視する機能ではありません。
07
ハザードエリアへの進入や案内ルートからの大幅な逸脱（100m以上）を検知した際、OS標準の通知やアラート音で即座にフィードバックします。
08
ブラウザのスリープ防止APIを有効化し、移動中の画面消灯をブロック。スマートフォンの画面をONに保ち、GPSの測位と画面表示を継続します。
09
マップ上の操作に多言語ラベルを表示し、30言語の辞書と連動します。表示構造は8つの端末・ブラウザ条件で確認しましたが、全機能の組合せ試験と母語話者による意味検証は未完了です。
10
「即時避難」「垂直避難」「戻り禁止」といった津波防災の基本原則をイラストとテキストで解説。事前の学習や被災時の行動確認に役立ちます。
11
P2P地震情報のWebSocketへ接続し、切断時は再接続します。最新イベントを選ぶ修正も行っていますが、実際の警報受信から緊急画面遷移までの本番相当E2E試験は未完了です。
12
位置情報は、標高取得（国土地理院API）・避難ルート計算（OSRM）・ハザード判定（国土地理院タイル）のためにそれぞれの公開サービスへ送信されますが、ユーザーを特定する情報の保存や第三者提供は行いません。安否共有（Web Share API）も、ユーザーが明示的に操作した場合のみ送信されます。
Technology Core
Web Technologies For Disasters国土地理院が配信する広域津波ハザードマップの画像をメモリ上のCanvas領域に読み込み、現在地のGPS座標に対応するピクセルのカラーデータ（RGBA値）を判定。外部サーバーとの往復通信を行わず、浸水想定域への進入を端末ローカルで即座に検知する設計です。
取得済みデータが端末に残っている場合はローカル判定に利用できます。ただし、未取得データや外部APIを含む完全な通信断環境での一連の動作は検証していません。
最寄りの沿岸重心座標との距離から対象地域を切り替える設計を導入しています。これは参照先を選ぶ補助処理であり、オフライン時の避難所検索・経路選択の信頼性を保証するものではありません。
画面の自動消灯を防止し、バックグラウンド移行によるGPS測位の途絶を防ぎ、継続的なナビゲーションを維持します。
歩行中の揺れや画面を直視できない状況を想定し、ルート逸脱や危険エリア進入時に固有の振動パターンで警告を伝えます。
アプリ非アクティブ時でも、危険判定時にOS標準のプッシュ通知を発行。過度な電池消費を防ぐ表示制御機能を備えます。
スマートフォンの内蔵センサーとリアルタイムで同期し、避難者の向きをマップ上のコーン状の視覚効果として投影します。
バッテリー残量の低下を検知した際、GPSの測定頻度を調整するなどのアラートを表示し、避難完了までの電源維持をサポートします。
Research Background
Evacuation Simulation Data鎌倉沿岸部・大規模人流避難シミュレーション（kamakura-sim）の先行研究世代（62,299人・25条件・242試行）と、TENDEN行動規則の別検証（19,978人）を区別して参照します。
一律に特定の経路を選択した場合
モデル内では同じ規則を持つ避難者が特定経路へ集中し、狭い道路や交差点に滞留が生じる条件がありました。現実の群集事故発生率を直接予測する結果ではありません。
各自が自律して経路を分散選択した場合
19,978人のモデルで一般来訪者にTENDENの行動規則を適用した割合を0%から100%へ変えると、避難完了率は18.4%から34.9%へ上昇しました。一方、混雑ピークの単調な低下や閾値は2回の実行では確定していません。
システム設計の思想
TENDENが分散避難を組み込む理由はここにあります。
端末ごとに独立した疑似乱数で候補を分散し、一律誘導を避けることが設計上の狙いです。ただし、モデル上の「導入率」は現実の利用率や効果を意味せず、実社会で全体の生存性を最大化すると断定できません。
「kamakura-sim モデル内検証データについて」
70,265人の最終人口設定、62,299人・25条件・242試行の感度分析、19,978人のTENDEN行動規則検証を、世代と用途を分けて研究サイトに記録しています。
Global Multi-Language Engine
30 World Languages SupportedTENDENは30言語・697表示項目の辞書とWeb標準音声合成を用意しています。右から左へ読む言語の画面方向にも対応していますが、翻訳の意味・防災用語の適切さは母語話者による検証が完了していません。
Development History
2026-05-25からv7.0までの70版・228コミット対応表を当時の記録として保存し、その後の更新を追記しています。現在の表示バージョンは v7.12（2026-08-29）、リポジトリ全体は259コミットです。
Technology Stack
APIキー制限や特定インフラに依存せず、オープンソースとして実装。商用・非商用問わず二次開発・検証が可能です。
インストール不要、ブラウザ環境があれば速やかに機能します。
安全な移動のために、事前にシミュレーションと避難目標点を確認してください。