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（公開用）茨城県自治体研修 減災のための自治体広報とTwitter
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- 2. 本日の構成 1. 減災インフォとは？ 2. ネットモバイル環境の変化と防災・減災 3.台風18号時の県内Twitter 4. 県内自治体の活用状況 5. 参考になる他県での事例 6. まとめ〜明日からすぐにできること 別添資料 県内自治体分析結果（A4縦） １）Twitter-数、2)Twitterアカウント説明、3)ネット広報対策度等 2
- 3. １. 減災インフォ紹介〜背景 3 IT×災害コミュニティ 東日本大震災でIT支援 を行って来た人たちが つながる「場」として発 足。 2014 山梨大雪頃〜2015/6/5 6.6専用サイト開設と同時に減災 インフォとして活動開始 災害時の後方情報支援と平時の 減災情報収集や勉強会、連携な どを行う。 2013.6頃〜現在 2015.6.6〜 東日本 大震災 2011.3 IT×災害 情報発信チームと して、有志で情報収集・発信 の活動開始 多くの人 がITによ る支援を 行う 減災インフォは、IT×災害コミュニティの有志による活動から生まれました
- 4. 4 （マニュフェスト大賞 優秀復興支援・防災対策賞受賞式） これまでの主なメディア掲載、講演、受賞歴等 2014. 9 NHK総合「情報まるごと」・NHKNewsWeb掲載 「災 害時自治体Twitterは？」に調査データ放映／掲載 2015.3 危機管理専門誌「リスク対策.com」記事掲載「防災に 市町村のTwitter活用を提案」 2015.6 サイト開設, 減災インフォとして活動開始 2015.7 徳島ソーシャルメディアミートアップ 徳島県庁危機管 理課との対談、講演 2015.7 天博 講演 2015.10.1マニュフェスト大賞 優秀復興支援・防災対策賞受 賞 2015.11 Code for Japan サミット2015 防災・減災セッショ ン企画、登壇、モデレーション 2015.11 IT×災害会議2015 国・行政・市民のIT連携セッション（国土強靭化推進室、徳島 県）とのセッション企画、モデレーション 2016.1 リンクオープンデータチャレンジ2015 データセット部門 に自治体減災データをオープンデータ登録 2016.1 アーバンデータチャレンジ2015 データ・可視化部門に 自治体減災データでエントリー 2016.1(予）内閣官房 国土強靭化推進室 公式HP「わたしのひ とこと」vol.14に減災インフォインタビュー掲載 2016.2(予）内閣官房 国土強靭化推進室 ナショナル・レジリエ ンスコミュニティ（仮称） 共同企画、運営
- 5. 減災インフォのスコープと特長 ● 後方支援 ● ネット活用 ●情報の中でも「命」を守る情報（災害支援→減災） ● 発災前後の機動性準備→平時コツコツ ● 人的連携 ○ 信頼できる機関（国・自治体、メディア等） ○ 全国のシビックテック(地域の社会課題解決をITも活用して行う市民 ) 5
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- 7. 減災インフォの主な活動内容 1. 市民参画型減災の取り組み 1.1. SNS活用の推進 1.2.シビックテック団体との連携 1.3. 勉強会の開催 2. タイムリーな減災情報やIT活用事例の発信（Twitter) 3. 全国自治体別調査・一覧化・発表（サイト、オープンデータ） 3.1. 自治体のTwitter活用調査・一覧化・発表 3.2. 自治体のインターネット活用調査・一覧化・発表 3.3. 地域の活用できる減災情報源調査 4. ネットワークづくり 4.1. 減災友だちの輪 4.2. 全国の減災キーマンネットワーク（TKM47) 4.3. メディアやインターネットサービス企業との連携 7
- 8. 8 8 ● 減災に関するテーマを設定し、議論・手を動かす実践を通じて減災力を高める。 ● 高い専門性を持つ関係者や地域のキーマンなどが一堂に会する場を設けることで、恊働研究や実践 を促進する。また災害時において有効に機能するコミュニーションを支援する。 第1回勉強会 （2015.2) この時の登壇者、参加者のつながりが、 さまざまな連携として発展中。（→詳細 4.2.メディアやネット等との連携） 第2回勉強会 （2015.4) 1. 市民参画型減災の取り組み 1.3. 勉強会の開催 この勉強会でのつながりが、本日の研修会にも生きています＾＾
- 9. ● 分かりやすく情報発信を行っている自治体をサイトで紹介 ● 1741自治体の減災情報発信の調査、一覧化（Twitterアカウント、内閣府「地域の防災情報」、気象 庁の警報・注意報ページなど） 9 調査 サイト掲載、オープンデータ公開 事例紹介 ビジュアル化、発表 3. 調査・一覧化・発表 3.2. 自治体のインターネット活用調査 本日は、この活動を中心に分析結果と事例をご紹介します。 9
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- 13. NHK ソルト(SOLT: SOcial ListeningTeam) →詳細 きっかけは東日本大震災の反省 「Twitterを観測する要員が足りない」 「ネットで発信されている膨大な情報をキャッチ する設備がない」 「情報の信頼性を判断するノウハウがない」 「放送部門との連携がない」 ソルト 取材／記事化 TV報道 NHK NewsWeb NHK 社会部Twitter等 ネット情報 公式Twitter等 13
- 14. 3.11事例) 気仙沼市Twitter に端を発したNHK報道 宮城県気仙沼市役所が唯一ツイッターを使って 「津波がまもなく来ます」「市街地で火災が起きている模様」 情報を発信 （夜に情報途絶える...） 「○○市の公民館に取り残されています。助けてください」 といった SOS メッ セージを探す その中に 「気仙沼市の中央公民館に児童を含めた400 人余りが取り残されている。助け て」公民館に取り残された母親の窮状を知ったロンドン在住の男性のツイート発 見 多くのTwitter RT(リツイート）と共に、NHKも原稿化 東京消防庁 早急救出につながる 14 NHK記者
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- 16. 災害時のメディア特性 テレ ビ ラジ オ 新聞 web ブログメール 携帯警報 メール fbページ LINE Twitter スピード 遅 遅 劇遅 中 中 中 劇早 早 劇早 劇早 信頼性 ○ ○ ○ △ 発信者 による 発信者 による ◎ 発信者に よる 発信者に よる 特に発信 者による 拡散性 × × × △ △ × × △◯※ ○ ◎ 発信者 極少 少 少 中 中 中 極小 多 多 多 集約性 × × × △RSS △RSS △× × △ △× ○ 視聴者 多 中 中少 中 少 少 多 少 中 少 コスト 劇高 高 高 中 中安 中安 安 安 安 安 遠隔複運用 不可 不可 不可 可 可 不可 不可 易 易 易 オープン化 ー ー ー open open close close open△ close open 16
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- 19. どのタイミング？ 命を守れるタイミング 情報による減災は、 ● 未然回避（逃げる） ● ２次災害回避（逃げる、防ぐ） ●発災後72h（いちばん大切なものは命） 19
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- 28. 台風18号時の事例から、考えるべきこと 28 ● 市町村でのわかりやすい発信とは？（発信体制？） ○ 県と市町村アカウントでの発信内容の差別化は必要？ 県は地域毎の情報発信格差を防ぎ、隠れた被災地を出さない（マスメディア は大きな被災を受けた地域を取り上げる。それ以外の地域をどうフォロー？） ○広報アカウントと危機管理アカウントはどう位置づけ？ ● HPがダウンした時の代替運用も考えておくべき？ ● ツイートの良い例・悪い例とは？ ○ （リンク先に飛ばず）ツイートだけで内容が分かるようにする ○ ハッシュタグの利用 ● 外国人が多い地域の多言語対応をどうする？
- 29. とはいえ、 圧倒的に栃木県より 早かった茨城県☆ 29 台風18号栃木県との対応比較 茨城県 栃木県備考 大雨特別警報 9/10 7:45 県内全域 9/11 8:15 全市町村で解除 9/10 00:20 県内全域 9/11 6:15 全市町村で解除 （気象庁 発令） Twitterでの発信 9/10 5:30 警報発信 9/11:通行止め区間を地図画像 9/10のTwitter、facebook発信なし 関連自治体のリツイートなし ※栃木県のSNS運用はHPの自動 フィードと思われる。 HPでの情報発信のスピード 早い 遅い 9/10 トップページに記載なし 被害が大きく報道されても、 HPに 掲載しなかったのはなぜ？ 緊急対応HP 緊急対応HP（見やすさ、アクセス 性） 通常HPをトップにリンク（時期未確 認） 緊急対応HPは過去に長野県など に事例 外国人向けの発信 (HP、Twitter) 英語、韓国語、ポルトガル語、スペ イン語 なし 一部とはいえ4ケ国語の対応は珍 しい 避難所情報の掲載 (HP) HPに掲載 2回／日更新 非掲載 栃木県の情報はメディア経由のみ 物資情報の掲載 (HP) 9/12:早期に不要と掲載 (現在は、 常総市のリンク掲載） 非掲載 早期掲載は不要な労力を減らすの ではないか？ 災害ボランティア情報の掲載 9/11:常総市社協等とは別に県の 災害ボラ（災害対策本部）立上 後日、社会福祉協議会へのリンク を掲載 （意見は分かれるが）「県」支援は 早期「受援」につながる？ 災害FM放送局 9/14 常総市に開設 なし 前例から見てかなり早い 災害救助法の適用 9/10 7市町、9/11 3市 9/11 8市町、9/12 1町 災害救助法の遅れはなぜ？ 災害義援金の募集開始 9/11〜 9/15〜 義援金開始の遅れはなぜ？
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- 33. Twitter 発信内容 5つのポイント 1.発信のパターン 自動発信、予約投稿△ or 手発信◎ 災害時は自動発信の垂れ流しは、大切な情報を埋もれさせる。時として不謹慎にも。 2. リンクの有無 有効な場合もあるが災害時は考慮要。アクセス集中を避けたい時は文章や写真のみが◎ 3. 写真の有無 RT率が確実に伸び、有効だが、乱発はうるさい時も。一覧、道順など視覚的なものと相性◎ 4. 文章のわかりやすさ タイトルだけは冷たい印象、何を伝えたいのか、本文に簡潔に。 5. 親しみやすさ 見るのは一般市民。自治体Twitterは「信頼できる友だち」?! 33
- 34. 参考）災害時 ソーシャルメディアリテラシー（お作法） 1. まず自分の安否の発信、周知 2.シェアはひと呼吸おいて a. 信頼できるか？ b. 鮮度は？ 「結果誤報」問題 c. なるべく公式RT d. 間違えや完了したら「削除」 3. 平時から信頼できるアカウントをフォロー a. 地域の自治体、Twitterリストの活用など 4. 電池、電波の節約 a. 不要なPush機能は切り、極力wifiを利用 5. 伝わる書き方 （次ページ詳細） 減災インフォ作成 参考）助けあいジャパン ソーシャルメディア防災訓練 34
- 35. 参考）災害時Twitter 伝わる書き方 ６か条 →詳細 減災インフォ勉強会竹島さん講演より文 言修正（2015.4.29) 1. 目的、伝えたい人の想定 誰のために？ 何のために？ 2.5W1H When「いつ」、Where「どこで」、Who「だれが」、Why「なぜ」、 What「何を」、How「どのように」 119番通報と似ている 3. 数字 危険度、規模の具体性 4. 写真 情報の塊り。（*但し、回線スピードや検索性も考慮） 5. 位置情報（ジオタグ） 場所の特定性 6. 事実ファースト 事実と意見を分ける 35
- 36. 4. 県内自治体のTwitter導入状況 導入自治体率：61% 市 ：81%(25/31) 町村 ：17% (2/12) 公式認証率 ：96% (26/27) 稼働率 ：92% (25/27) 36 茨城県の導入率は全国で３位！
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- 38. Twitter -「数」で見るランキング 38 ● フォロワー人口比 １位：鹿島市 ２位：潮来市 ●ツイート数（一定期間） １位：水戸市 ２位：取手市 ● 災害時（７ヶ月間）の伸び １位：常総市 ２位：鹿島市 運用で気をつけて いることは、どんな ことでしょう？
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- 42. 茨城県自治体別分析：3.ネット広報対策度等 〈資料3をご参照ください〉 ☆注目ポイント☆ ● ネット広報への取り組み ● その他災害対策、公民連携 ●（過去の災害での教訓を次のリスク に生かしているか？） 42
- 43. 5. 参考になる他県での事例 伝えると集める ●自治体の伝え方の課題 〜近年の災害にみる課題情報発信 1. 休日、夜間の情報発信 大島町 土砂災害 山梨県 大雪 2.アクセス負荷想定不足 横浜市 大雨 3. 逆効果な伝え方 東京都港区 土砂災害 和歌山県 誤報後の対応 ●注目したい全国の先進事例 1. 地域内での災害時情報共有 ●佐久市 ●和光市 2. 日頃からの気象／減災情報発信 石巻市 千代田区 ●萩市 3. 連携の新しい動き 群馬県建設業組合 河北新報 新聞と市民ブロガー 4. 県内全域の災害情報を伝える ●岩手県 43
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- 46. 5.まとめ〜明日からすぐにできること 既導入の自治体さま リーディング自治体のよいところを真似する ○ アカウントの説明 ：水戸市、鹿島市、東海村 ○ フォロワーを集める：つくば市、鹿島市、潮来市 ○他ネット発信／対策：龍ケ崎市、水戸市、神栖市 ○ 発信の工夫：龍ケ崎市、水戸市、美浦村、東海村、那珂市、桜川市、筑西 市、つくば市 など ○ 発信コンテンツ（写真/説明）：岩手県、萩市 ○ 発信のタイミング：岩手県、萩市 ○ HPなどへの埋込み：岩手県 46
- 47. まとめ〜明日からすぐにできること 未導入な自治体さま 1. おすすめ自治体の発信を 見てみる 2.県内の先輩自治体に 聞いてみる 3. （個人でも）アカウントを 作成してやってみる 4. 「気象警報」発令などから 発信してみる 47「ふだん使わないものは、いざという時に使えない」
- 48. 茨城県さまの可能性 自治体間で学びあう 関連部署で協力し合う A市 茨城県 B市 D村C町 広報 防災/危 機管理 IT/情報政 策 恊働参画 つたえる まきこむ そなえる ひらく つながる 場づくりと、学びあいの継続、成果目標設定と一定期間後の進化のレビューで、 日本のベストプラクティス（成功事例）県になれる可能性☆ 48
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