地震によって道路が閉塞する確率や平常時の道路需要など，道路ネットワークに関する地理ビッグデータの整備が進められています．こうした地理ビッグデータが，避難誘導方式や地理的リスク分析にどのように利活用できるかを実習を通して体験してもらいます．

1. NAISTスプリングセミナー2019
リスク予測型自動避難誘導 地理的リスク分析
 避難経路はどう決めればよい？
 できるだけ早く避難したい
 できるだけ安全に避難したい
 どう両立できる？
 避難誘導シミュレータ
 開発言語: Java, Python
 地理的リスクとは？
 地震による道路閉塞の可能性
 道路・時間帯ごとの需要変化
 重要な道路を見つけられる？
 分析ソフトウェア
 開発言語: Python
地理ビッグデータ利活用
リスク予測型自動避難誘導，地理的リスク分析
大規模システム管理研究室 http://www-lsm.naist.jp
迅速な経路の候補
迅速かつ安全な経路
避難所
現在地
リスク予測型経路選択地理ビッグデータの例: リスクマップ
道路閉塞確率（危険度）
沿道ビルの倒壊を想定
濃い赤色→危険度: 高