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Accidentsanalysis

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  1. 1. 山岳事故の記録から データに見る傾向と対策 藤田裕二 FUJITA Yuji 日本エキスパートクライマーズクラブ(JECC)
  2. 2. 事故データの分析とは <ul><li>違う事故どうし比較する意味はあるのか?
  3. 3. 違う登山者の事故が自分の参考になるのか? </li></ul>
  4. 4. データ拒否派 <ul><li>俺は他の奴とは違うから事故らない
  5. 5. 個別の事故には固有の事情があり断じて一般化できないのだ!
  6. 6. という論外な人もいますが </li></ul>
  7. 7. <ul>データを見ない 見られない場合 </ul><ul><li>初登など先駆的業績
  8. 8. 参考にするデータが絶無、非常に少ない
  9. 9. 似ているものがない </li></ul>http://en.wikipedia.org/wiki/File:Sunset_on_Everest.JPG
  10. 10. 普通はどこかに共通点がある <ul><li>傾向を掴み、自分が事故原因の範囲に陥らぬよう準備、行動する:データの活用
  11. 11. 自分も他の人と同じ、という謙虚さ </li></ul>
  12. 12. 「同じ」の意味 <ul><li>事故原因側から見ると登山者は区別できない
  13. 13. 区別できないので、乱択
  14. 14. 事故は確率的なできごと </li></ul>
  15. 15. データがすべてではない <ul><li>山がリスクであるならば、リスクを排除するには山をやめる? </li><ul><li>データの解釈が間違っている
  16. 16. 正しい解釈がデータだけから見つかるとは限らない </li></ul><li>リスクの存在を認めつつ、登山活動の本質を見失わぬよう、最適化の努力 </li></ul>
  17. 17. 確率分布 <ul><li>事故は確率で起きる
  18. 18. 確率の割合がどうなっているか->分布
  19. 19. まずは分布を見るべし </li></ul>
  20. 20. 事故原因の分布:東京都の場合 <ul>  </ul>
  21. 21. 分布いろいろ <ul><li>離散
  22. 22. 連続
  23. 23. 中ほどが厚い
  24. 24. 端が厚い
  25. 25. 裾が長い
  26. 26. 裾が長い(Long Tail系)? </li></ul>
  27. 27. 8対2法則 <ul><li>Long Tail 系
  28. 28. 2割のメンバが8割を占める
  29. 29. 転倒対策こそ急務! </li></ul>
  30. 30. 事故規模を考慮した分布 <ul>  </ul>
  31. 31. 分布からの結論 <ul><li>転倒は事故の主要セグメント
  32. 32. 雪崩は危険 </li></ul>
  33. 33. データ間の関係 <ul><li>活動の種別(フリー、アルパイン、ハイキングなど)と事故の関係
  34. 34. 活動地の種別(積雪の有無)と事故の関係 </li></ul>
  35. 35. 活動の種類の影響 <ul><li>活動の種別(フリー、アルパイン、ハイキングなど)で事故の深刻さは変化するか?
  36. 36. いずれの活動も深刻さは3.3から3.6で顕著な違い無し
  37. 37. 事故率のデータ無し </li></ul>
  38. 38. 雪の影響 <ul><li>積雪は事故の深刻さに影響があるか </li></ul>
  39. 39. データ間の関係からの結論 <ul><li>登山活動の種類による事故の深刻さへの影響は不明(影響があるとは言えない)
  40. 40. 登山地の積雪と事故は深刻さには相関あり </li></ul>Photo by Yoshikawa Hiroshi
  41. 41. まとめ <ul><li>データを活用しよう
  42. 42. データには限界がある(解釈)
  43. 43. 転倒防止で主要セグメント対策を
  44. 44. 雪に気をつけろ </li></ul>
  45. 45. 今後 <ul><li>時間変化
  46. 46. 無事だった山行との比較(事故率算定)
  47. 47. 年齢層分析と予測
  48. 48. ヒアリングシート充実化 </li></ul>
  49. 49. 参考文献 <ul><li>警察庁生活安全局地域課「平成22年中における山岳遭難の概況」 </li></ul>
  50. 50. 自己紹介 <ul><li>1996~ JECC  アルパイン、氷、スキー
  51. 51. 数学研究者 -> 情報通信ベンチャー -> 応用数理研究者 -> 金融ベンチャー ->
  52. 52. (株)ターンストーンリサーチ </li><ul><li>モデル シミュレーション データ分析 アルゴリズム開発 数理科学成果の事業化 </li></ul></ul>

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