| 講演名 | 2022-03-08 熱中症搬送者数の中期予測手法の中規模地方自治体への適用 中井 哲也(神戸大), 佐伯 幸郎(高知工科大), 中村 匡秀(神戸大), |
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| 抄録(和) | 我々は神戸市消防局との共同研究において，週間天気予報から先1週間の熱中症搬送者数を予測する中期予測手法を提案した．本稿では，中規模地方自治体において，本手法が活用可能であるかを，兵庫県三田市のデータを用いて評価する．三田市における1日の熱中症搬送者数と，気象庁が持つ過去の気象データを用いて，三田市における熱中症搬送者数予測モデルを構築した．実気象データを用いて三田市における熱中症搬送者の有無の予測を行ったところ，71.3%という結果が得られた．これより，中規模地方自治体における予測手法の有効性が示された．加えて，予測結果を自動表示するWebアプリケーションHSP (HeatStroke-Prediction)を開発した．誰でも予測結果を確認でき，数値的根拠に基づいた熱中症対策の広報に活用できるなどのフィードバックを頂き，本アプリケーションの有効性が示された． |
| 抄録(英) | In our previous research, we proposed a prediction method of the number of heat stroke victims for the next week based on the weekly weather forecast. In this paper, we evaluate the possibility of using this method in Sanda City, Hyogo Prefecture, a medium-sized local government. We developed a prediction model for Sanda City using the daily number of heat stroke victims in Sanda City and historical weather data. Using the prediction model, we were able to predict the occurrence of heat stroke in 71.3% of the cases. In addition, we developed a web application, HSP (HeatStroke-Prediction), which automatically displays the prediction results. As a result of using HSP at the Kobe City Fire Department, they gave us feedback that HSP can be used to publicize heat stroke prevention measures based on numerical evidence. |
| キーワード(和) | 熱中症 / 救急医療 / スマートシティ / 需要予測 / 機械学習 |
| キーワード(英) | heat stroke / ambulance / smartcity / demand prediction / machine learning |
| 資料番号 | SS2021-68 |
| 発行日 | 2022-02-28 (SS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SS |
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| 開催期間 | 2022/3/7(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | ソフトウェアサイエンスおよび一般 |
| テーマ（英） | Software Science etc. |
| 委員長氏名（和） | 小林 隆志(東工大) |
| 委員長氏名（英） | Takashi Kobayashi(Tokyo Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 岡野 浩三(信州大) |
| 副委員長氏名（英） | Kozo Okano(Shinshu Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 島 和之(広島市大) / 林 晋平(東工大) |
| 幹事氏名（英） | Kazuyuki Shima(Hiroshima City Univ.) / Shinpei Hayashi(Tokyo Inst. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 小形 真平(信州大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Shinpei Ogata(Shinshu Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Software Science |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 熱中症搬送者数の中期予測手法の中規模地方自治体への適用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Applying a medium-term prediction method for the number of heat stroke victims to medium-sized local governments |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 熱中症 / heat stroke |
| キーワード(2)（和/英） | 救急医療 / ambulance |
| キーワード(3)（和/英） | スマートシティ / smartcity |
| キーワード(4)（和/英） | 需要予測 / demand prediction |
| キーワード(5)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 中井 哲也 / Tetsuya Nakai |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 神戸大学(略称：神戸大) Kobe University(略称：Kobe Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 佐伯 幸郎 / Sachio Saiki |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 高知工科大学(略称：高知工科大) Kochi University of Technology(略称：Kochi tech.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 中村 匡秀 / Masahide Nakamura |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 神戸大学(略称：神戸大) Kobe University(略称：Kobe Univ.) |
| 発表年月日 | 2022-03-08 |
| 資料番号 | SS2021-68 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | SS-416 |
| ページ範囲 | pp.157-162(SS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-02-28 (SS) |