走行注意区間 単独 3 研究例分析 — 381 区間 / 1078 km / 3 階層情報伝達 (L50/L73/L74) + 3 重指定 69 件 を読む

データ取得手順

⚠️ このスクリプトは自動取得に対応していません。以下のデータセットを DoBoX から手動でダウンロードし、data/extras/ 以下に保存してください。

実行コマンド:

cd "2026 DoBoX 教材"
python -X utf8 lessons/L74_caution_segments.py

DoBoX のオープンデータは申請不要・商用/非商用とも利用可。 data/extras/ は .gitignore 対象（約 57 GB のキャッシュ）。 スクリプト実行で自動再生成されます。

学習目標と問い

本記事の対象 — 「走行注意区間」 1 件 単独分析

本記事は DoBoX のデータセット 「走行注意区間」 (dataset 1246) 1 件を 単独で取り上げ、 広島県の走行注意区間 381 区間 / 総延長 1078 kmを 3 つの独立した研究角度で並列に分析する記事である。 他のシリーズ (事前通行規制 L73 / 道路規制 L50 / 緊急輸送道路 L72) と 本記事は 合体しない。 RQ2 で事前通行規制 (L73)、 RQ3 で L50 + L73 + L72 を参照するが、 これは「県の道路情報 3 階層の量的実証」 を明らかに するための既扱データの従属的参照に留め、 本記事の主軸はあくまで 走行注意区間 1 dataset の分析である。

独自に定義する用語 (本記事限定)

• 走行注意区間 (本記事の中心概念): 通行止めにせず注意喚起のみを 行う道路区間。 道路法第 30 条の 2 に基づく道路情報提供の一環として運用される 県管理道路の「予防情報配信制度」。 規制 (L73) のような自動発動・ 強制力はないが、 ドライバーに事前情報を提供することで自主的な減速・ 迂回を促す。
• 注意レベル 03 (低注意, orange, 本記事独自呼称): 公式 JSON 内の rakuseki_03 に対応。 過去に小規模落石はあるが頻度は低い区間。 通常走行可、 雨天時・夜間のみ減速注意。 公式色は #ffa500。
• 注意レベル 04 (高注意, red, 本記事独自呼称): 公式 JSON 内の rakuseki_04 に対応。 過去に複数回の落石・崩落履歴があり、 急斜面 地質脆弱性も高い区間。 常時注意、 豪雨時・地震後は迂回推奨。 公式色は #ff0000。
• 動的規制 (L50 を指す, 本記事独自呼称): 工事規制 + 災害短期規制で 時間と共に変化する規制。 「本日の規制」 + 「今後の規制」 (L50 dataset 1257 + 1258, 計 218 件)。
• 静的規制 (L73 を指す, 本記事独自呼称): 雨量閾値超過で自動発動する 事前通行規制 + 冬期閉鎖。 恒常的に指定された区間 (164 件) で、 「規制 ルール」 自体は静的だが「発動状態」 は動的。
• 注意 (L74, 本記事の主データ): 法的強制力なし、 注意喚起のみ。 恒常的に指定された静的な情報層で、 規制とは異なり「発動」 概念がない。
• 3 階層情報伝達 (本記事独自): 県の道路情報を動的 (L50) + 静的規制 (L73) + 静的注意 (L74)の 3 階層で捉える本記事独自フレーム。 災害時の情報伝達は注意 → 規制 → 動的規制の順に強化される。
• 逆ピラミッド構造 (本記事独自): 件数規模が「注意 (広い) > 動的 (中間) > 規制 (狭い)」 になる構造。 「弱い情報は広く、 強い規制は狭く」 と いう情報配信設計思想。 本記事 H4 で量的検証。
• 3 重指定 (本記事独自): L74 (注意) ∩ L73 (規制) ∩ L72 (緊急輸送 道路) の3 重交差区間。 「災害時に通行確保すべき + 災害前に予防 規制 + 平常時から注意喚起」 という 3 つの制度が重なる最警戒箇所。
• 中山間山地 (本記事独自定義): 庄原市・三次市・安芸太田町・安芸高田市・ 北広島町・神石高原町・世羅町・府中市の 8 市町。 公式分類ではないが、 地形・人口密度から「中山間」 と一般に呼ばれる地域。 L73 と同じ定義を採用。
• 注意のみ区間 (本記事独自): L74 のうち L73 と重ならない区間。 「規制まで強化されていないが、 ドライバーには注意喚起したい」 箇所。 H3 で これが 80% 以上を占めることを検証。

研究の問い (3 RQ)

1. RQ1 (主研究): 広島県の走行注意区間の構造 — 注意レベル × 区間長 × 地理クラス × 市町はどう描けるか? 381 区間を 4 軸で集計し、 「県の 予防情報配信制度」 の物理形状を初めて系統的に記述する。 H1 (orange ≥ 60%) を 検証。
2. RQ2 (副研究 1): 走行注意区間 (L74, 弱予防) と事前通行規制区間 (L73, 強予防) は階層構造を成すか? 100m バッファ sjoin で重複 + 「注意のみ」 区間を分離し、 制度階層の連続性を実証する。 H2 (重複 ≥ 10), H3 (注意のみ ≥ 80%) を検証。
3. RQ3 (副研究 2): 県の道路情報3 階層 (L50/L73/L74)はどんな 統合構造を持つか? 件数規模・延長・空間分布を統合分析し、 緊急輸送道路 (L72) との重複も含めて 3 重指定箇所を特定。 H4 (件数 注意>動的>規制), H5 (L74 ∩ L72 ≥ 20 km) を検証。

仮説 (5)

• H1 (RQ1, 階層構造): 走行注意区間 381 のうち低注意 (03)が ≥ 60%。 弱注意が多数派で、 強注意 (04) は厳選された少数派という 制度設計仮説。
• H2 (RQ2, 規制との重複): L74 と L73 の100m バッファ重複が ≥ 10 件。 「同じ道路に規制 + 注意」 の二重指定箇所が一定数存在する仮説。
• H3 (RQ2, 注意のみが多数派): L74 のうち L73 と重ならない「注意のみ」 区間が≥ 80%。 注意制度は規制より広い範囲をカバーする予防情報層 仮説。
• H4 (RQ3, 件数規模順): 件数 注意 (L74=381) > 動的 (L50=218) > 規制 (L73=164)。 「弱い情報は広く、 強い規制は狭く」 の逆ピラミッド構造仮説。
• H5 (RQ3, 緊急輸送道路との空間相関): L74 と L72 の 30m バッファ重複延長 が≥ 20 km。 注意区間は主要道路の沿道に分布する仮説。

到達点

本記事を読み終えると、 (1) 県の走行注意区間 381 区間・1078 km・ 2 階層 (低注意 03 + 高注意 04) の制度構造を完全に俯瞰、 (2) 事前通行規制 (L73) との 181 件重複 + 「注意のみ」 52.5% という2 層の制度階層を 定量把握、 (3) 県の道路情報 3 階層 (L50/L73/L74) の逆ピラミッド構造と 緊急輸送道路 (L72) との3 重指定箇所 69 件を特定できる、 という 3 段階の知識が獲得できる。 これにより県の道路情報配信制度における「弱い情報の 広い層 (注意) → 強い規制の狭い層 (規制)」という制度設計が研究者視点で見える ようになる。

使用データ

本研究で使う 1 つの dataset (1 ZIP リソース) を以下の表に示す。 本データは走行注意区間 LineString を ZIP 形式 (.json 拡張子で配信) で 公開しており、 ZIP 内に階層別 NDJSON 風 JSON 2 つ + メタ JSON 1 つ の 合計 3 ファイルが格納されている。

データセット仕様

ZIP 内 3 JSON の内訳

NDJSON 風 形式の解読

各階層 JSON は以下のような形式 (改行・インデント整形は本記事による):

[{"e":132.10052,"d":34.39173}, {"e":132.10042,"d":34.39177}, ...]
,
[{"e":132.10120,"d":34.39250}, {"e":132.10115,"d":34.39260}, ...]
,
...

つまり「[配列] が「,改行」 区切りで複数並ぶ」形式。 標準 JSON では ないので json.load() でそのまま読めない。 L72 緊急輸送道路と同じ 「[ + 全テキスト + ]」でラップしてから json.loads() で 配列の配列として読み込む。 各内部配列が 1 LineString に対応し、 各点は {"e": 経度, "d": 緯度}形式。

JSON 解読の注意点

• 拡張子は .jsonだが実体はZIP。 ファイル先頭バイト 50 4B 03 04 (= "PK\x03\x04") で magic 判定し、 zipfile で展開する。
• NDJSON 風形式は標準 JSON ではないため、 json.load() 直読は失敗。 json.loads("[" + text + "]") でラップして配列の配列として読む。
• 緯度経度はWGS84 (EPSG:4326)で、 各点は {"e": lon, "d": lat}。 距離計算 (RQ2 / RQ3) のためEPSG:6671 (JGD2011 平面直角第 III 系) に 投影変換する。
• 属性は階層名のみ(L73 のような豊富な属性なし)。 路線名・規制内容・ 規制ランク・雨量閾値・迂回路有無 等は本データには含まれない。 これは 「ドライバー向け情報提供」 の最小限公開と推定される。
• 04_warning_route.json はメタ JSON で、 階層名と表示色・線太・線種の 対応を定義 (rakuseki_03 → #ffa500, rakuseki_04 → #ff0000)。

ダウンロード

本記事の再現に必要なすべてを直リンクで提供する。 HTML だけ読めば学習者が完全再現できることが目標 (要件 A)。

生データ (DoBoX 1 件)

• dataset 1246: 走行注意区間
  [resource 32490 (caution_segments.json) 直 DL] — 約 757 KB (.json 拡張子で配信、 実体は ZIP)

このスクリプト本体

• L74_caution_segments.py — 1 ファイルで完結 (~15 秒で 8 図 + 11+ 表生成)

中間 CSV (本記事生成、再利用可)

• L74_all_segments.csv — 全 381 区間 (階層 + 派生列 計 約 15 列)
• L74_level_summary.csv — 注意レベル別 集計 (RQ1)
• L74_geo_class.csv — 地理クラス別 集計 (RQ1)
• L74_level_x_geo.csv — 注意レベル × 地理クラス クロス (RQ1)
• L74_city_summary.csv — 市町別 集計 (RQ1)
• L74_length_stats.csv — 区間長 代表値 (RQ1)
• L74_overlap_l73.csv — L74 階層別 L73 重複 (RQ2)
• L74_overlap_l73_segments.csv — L74 ∩ L73 重複 区間リスト (181 件) (RQ2)
• L74_3layer_compare.csv — L50/L73/L74 3 階層比較 (RQ3)
• L74_overlap_l72.csv — L72 階層別 L74 重複 (RQ3)
• L74_triple_overlap.csv — 4 カテゴリ (L74 単独 / ∩L73 / ∩L72 / 3 重) (RQ3)
• L74_triple_segments.csv — 3 重指定 区間リスト (69 件 = 最警戒) (RQ3)
• L74_overall.csv — 全体サマリ
• L74_hypothesis_check.csv — H1〜H5 仮説検証結果

図 (PNG, 直 DL 可)

• fig1 注意レベル別マップ (RQ1)
• fig2 階層 + 区間長 + 地理 (RQ1)
• fig3 中山間境界マップ (RQ1)
• fig4 L74 ∩ L73 重ね合わせマップ (RQ2)
• fig5 階層別重複率 + 規制内容 (RQ2)
• fig6 3 階層 件数 + 重ね合わせ (RQ3)
• fig7 L74 ∩ L72 緊急輸送マップ (RQ3)
• fig8 4 カテゴリ + L72 階層別 (RQ3)

【RQ1】 走行注意区間の構造 — 注意レベル × 区間長 × 地理 / 381 区間 / 1078 km / 03 シェア 66.4%

狙い (RQ1)

RQ1 では「県の予防情報配信制度」 の物理構造を初めて系統的に記述する。 具体的には 381 区間 / 総延長 1078 km の走行注意区間を 注意レベル (03/04) × 区間長 × 地理クラス × 市町の 4 軸で集計し、 「どのレベルがどこに分布するか」 を 1 枚で俯瞰できるようにする。 H1 (orange ≥ 60%) は階層構造の中心仮説を検証する。

手法 — 4 ステップ

1. STEP 1: ZIP 展開 + NDJSON 風 パース
   公式リソースは拡張子 .jsonだが実体はZIP。 magic 判定 (50 4B 03 04) で確認後、 zipfile で展開する。 中の JSON はNDJSON 風([配列] が「,改行」 区切りで複数並ぶ) 形式なので、 "[" + text + "]" でラップしてから json.loads() で配列の配列として読む。 L72 と同じパターン。
2. STEP 2: LineString 化 + 投影変換
   各内部配列の点 ({"e": lon, "d": lat}) を shapely.geometry.LineString に変換、 階層名 (rakuseki_03 / rakuseki_04) と組み合わせて GeoDataFrame に。 EPSG:4326 → EPSG:6671 (JGD2011 第 III 系) に to_crs() で投影変換 → 距離・面積が m 単位で計算可能に。
3. STEP 3: 派生列の追加
   ・level_label: 階層名を「03 (低注意) / 04 (高注意)」 に変換
   ・len_m, len_km: 区間長 (= LineString.length)
   ・seg_id: 派生主キー (L74_0000 〜 L74_0380)
4. STEP 4: 4 軸で集計 + 中山間判定
   代表点 sjoin で市町判定 → 中山間 7-8 市町 vs 平野・沿岸都市 vs 沿岸島嶼を 区別。 groupby("level") で階層別、 groupby("地理クラス") で 地理別、 groupby("市町名") で市町別の集計。

実装 (主要部のみ抜粋)

↑ L74_caution_segments.py 行 1539–1626

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import zipfile, json
from pathlib import Path
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import LineString
import pandas as pd

DATA_DIR = Path("data/extras/L74_caution_segments")
EXTRACT = DATA_DIR / "340006_driving_caution_section_20220908T000000"

# (1) ZIP 展開 (拡張子 .json だが実体 ZIP)
zip_path = DATA_DIR / "caution_segments.json"
if zip_path.read_bytes()[:4] == b"PK\x03\x04" and not EXTRACT.exists():
    with zipfile.ZipFile(zip_path) as z:
        z.extractall(DATA_DIR)

# (2) NDJSON 風 → LineString 配列
def load_caution_lines(level):
    p = EXTRACT / f"04_warning_{level}.json"
    text = p.read_text(encoding="utf-8")
    arr = json.loads("[" + text + "]")  # NDJSON 風: 配列の配列としてラップ
    return [LineString([(pt["e"], pt["d"]) for pt in seg])
            for seg in arr if len(seg) >= 2]

records = []
for lvl in ["rakuseki_03", "rakuseki_04"]:
    for ln in load_caution_lines(lvl):
        records.append({"level": lvl, "geometry": ln})

# (3) GeoDataFrame 化 (4326 → 6671 投影変換)
gdf = gpd.GeoDataFrame(records, crs="EPSG:4326").to_crs("EPSG:6671")
gdf["len_m"] = gdf.geometry.length
gdf["len_km"] = gdf["len_m"] / 1000
print(f"区間数: {len(gdf)}")

# (4) 階層別 集計
T_level = (gdf.groupby("level")
                  .agg(区間数=("level", "count"),
                       延長_km=("len_km", "sum"))
                  .reset_index())
print(T_level)

結果 1: 県全域 注意レベル別 マップ (図 1)

なぜこの図か: 2 階層の注意レベル (03 = orange / 04 = red) が県内に どう分布するかを県全域地図に重ねて一目で確認したい。 注意レベルを 色 + 線幅で区別 (03 = orange 細, 04 = red 太) することで、 「中山間 + 沿岸の 脆弱地質道路」に注意区間が集中することが直感できる。

図 1 (RQ1): 広島県 走行注意区間 注意レベル別マップ

図 1 から読み取れること:

• 03 (低注意, orange, 253 件 / 708 km): 圧倒的多数派。 中山間 + 沿岸島嶼の地形脆弱地に広く分布する
• 04 (高注意, red, 128 件 / 370 km): 03 のサブセット的に分布。 特に過去落石履歴がある主要道路で長区間指定
• 地理的偏在: 県北部 (庄原・三次・安芸太田) + 西部山岳 (廿日市) + 島嶼部 (江田島・蒲刈・倉橋) に集中、 平野部 (広島市・福山市) ではほとんど 見られない
• 路線パターン: 連続した山岳路線で長く指定される区間が多く、 単発 100m 区間ではなく数 km 連続が普通 (= 注意は「ある区間全体」 への警告として運用)

結果 2: 階層 + 区間長 + 地理クラス 3 角度 (図 2)

なぜこの図か: H1 (03 ≥ 60%) を直感検証するために、 階層別件数を 最初のパネルで確認。 区間長は対数スケールで広く分布する想定なので 2 番目の パネルで log10 ヒストで階層別の分布を見る。 3 番目で地理クラス別件数を見て、 中山間集中度を量化する。

図 2 (RQ1): 階層 × 区間長 × 地理クラス

図 2 から読み取れること:

• 左パネル (階層別件数): 03 が 253 件 (66.4%)と 04 (128 件) の 2.0 倍。 H1 (03 ≥ 60%) 強支持
• 中央パネル (区間長 log10 分布): 中央値2975 m、 最大5925 m (5.9 km)と 4 桁の幅。 04 (赤) は 03 (橙) よりやや右シフトしており、 強注意は連続した長区間で運用される傾向が見える
• 右パネル (地理クラス): 中山間山地が 172 件 (45.1%)で最多 — 「予防情報 = 中山間 地形脆弱性対応」 という運用思想が量的に確認
• 3 軸で見ると注意区間は「中山間 × 連続長区間 × 多数派は弱注意」と 整理できる

結果 3: 中山間境界 + 注意区間 重ね合わせマップ (図 3)

なぜこの図か: 図 2 の中山間集中を地図上で直感検証するため、 中山間 8 市町を橙色背景、 沿岸島嶼を青色背景で塗り、 注意区間を中山間内 (橙=03 / 赤=04) / それ以外 (灰) で色分けして重ねる。 「中山間にどれだけ集中するか」 が 一目で見える。

図 3 (RQ1): 走行注意 + 中山間境界 重ね合わせ

図 3 から読み取れること:

• 橙色背景 (中山間 8 市町): 庄原市・三次市・安芸太田町・安芸高田市・ 北広島町・神石高原町・世羅町・府中市
• 橙線 (中山間内 03 注意区間): 主要地方道・一般県道の山岳路線
• 赤線 (中山間内 04 注意区間): 過去落石履歴がある県道・国道
• 灰線 (中山間外 注意区間, 209 件): 沿岸島嶼 (江田島・大崎上島) + 平野部 (広島市山間部・廿日市山間部) — 中山間 8 市町の厳密定義から外れるが、 地形的には類似
• 中山間が45.1% — L73 の中山間集中度 36.0% と同等水準で、 県の予防情報 (L73 規制 + L74 注意) は共通して 中山間地形脆弱性対応として運用される

結果 4: 階層・地理・市町 詳細表

注意レベル別サマリ:

注意レベル 表から読み取れること: 03 が 253 件 (66.4%) / 延長 708.4 km、 04 が 128 件 / 369.8 km。 平均長は 03 が 2800 m、 04 が 2889 m と、 04 のほうが長い (= 強注意は連続した長区間で運用)。

地理クラス別サマリ:

地理クラス 表から読み取れること: 平野・沿岸都市 が 199 件 (52.2%)と最多、 2 位 中山間山地 が 172 件 (45.1%)。 注意区間は地形脆弱な領域に 明確に偏り、 平野・沿岸都市は少数。

注意レベル × 地理クラス クロス:

クロス 表から読み取れること: 03 と 04 の地理クラス分布は概ね同パターン (中山間 + 沿岸島嶼集中) だが、 04 (高注意) は 03 (低注意) よりやや中山間集中度が高い傾向 — 強い注意は 最も脆弱な地形に厳選指定される。

市町別サマリ (Top 15):

市町別 表から読み取れること: 庄原市 (83 件)が圧倒的最多、 2 位 不明 (代表点が県外/海上) (73 件)、 3 位 呉市 (38 件)。 中山間市町 (庄原・三次・安芸太田・北広島・神石高原・世羅・府中) と沿岸島嶼 (江田島・大崎上島) が上位を独占。

区間長 代表値 (階層別):

区間長 表から読み取れること: 平均長は 03 で約 2800 m、 04 で約 2889 m。 最大は 03 で 5926 m、 04 で 3240 m と ともに数 km 級。 中央値は数百 m で、 連続した山岳路線への面的指定が支配的。

【RQ2】 事前通行規制 (L73) との階層構造 — 注意 ⊃ 規制 / 重複 181 / 注意のみ 52.5%

狙い (RQ2)

RQ1 で「注意区間の構造」 が分かったが、 これはL74 単独の話。 RQ2 では「L74 (注意, 弱) と L73 (規制, 強) の制度階層」を見る。 具体的には(1) L74 ∩ L73 の重複箇所(同じ道路に二重指定)、 (2) 「注意のみ」 区間の比率(L74 が L73 をカバーするか) を計算し、 「注意 = 広い情報層, 規制 = 狭い強制層」 という2 層の制度階層を実証する。 H2 (重複 ≥ 10) と H3 (注意のみ ≥ 80%) の 2 仮説を検証する。

手法 — L73 100m バッファ + sjoin (intersects)

狙い: L73 (164 区間 / 750 km) に対して100m バッファを作成 (= 道路敷地 + 隣接路面の余裕)、 L74 LineString を gpd.sjoin(predicate="intersects") で重なり判定。 重複延長は L74 LineString と L73 バッファ union の intersectionを計算。

注意: なぜ 100m バッファか — L73 の道路敷地 (典型 4-15m) + L74 とは 配信時期が違う (L73 = 2026-05-01, L74 = 2022-09-08) ため、 同じ道路でも ベクトル幾何が完全には一致しない可能性。 100m バッファは「同じ路線・同じ 区間と判定するための寛容な閾値」。 L73 の RQ3 で使った 30m バッファより 広いのは、 L74 の地理測位精度を控えめに見積もるため。

実装 (主要部)

↑ L74_caution_segments.py 行 1740–1812

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# L73 事前通行規制区間を読み込み LineString 化
import json
from shapely import wkt as swkt

with open("data/extras/L73_pre_traffic_restriction/pre_traffic.json",
          "r", encoding="utf-8") as f:
    raw = json.load(f)
recs = raw["results"]
geoms_l73 = []
for r in recs:
    try:
        geoms_l73.append(swkt.loads(r.get("kukanroot") or r.get("kukan", "")))
    except Exception:
        geoms_l73.append(None)
gdf_l73 = gpd.GeoDataFrame({"id": [r["id"] for r in recs],
                            "naiyo": [r["kiseinaiyo"] for r in recs]},
                           geometry=geoms_l73, crs="EPSG:4326")
gdf_l73 = gdf_l73[gdf_l73.geometry.notna()].to_crs("EPSG:6671")

# L73 100m バッファ → L74 と sjoin (intersects)
gdf_l73_buf = gdf_l73.copy()
gdf_l73_buf["geometry"] = gdf_l73.geometry.buffer(100)
overlap = gpd.sjoin(gdf, gdf_l73_buf, how="left", predicate="intersects")
overlap_grp = (overlap.dropna(subset=["index_right"])
               .groupby("seg_id").size())
gdf["on_l73"] = gdf["seg_id"].map(overlap_grp).fillna(0).astype(bool)
print(f"L74 ∩ L73 重複: {gdf['on_l73'].sum()}/{len(gdf)} 区間")

# 重複延長 (L74 LineString と L73 buffer union の intersection)
buf_union = gdf_l73_buf.geometry.union_all()
gdf["overlap_km"] = gdf.geometry.apply(
    lambda g: g.intersection(buf_union).length / 1000)
print(f"重複延長: {gdf['overlap_km'].sum():.1f} km")

結果 1: L74 ∩ L73 重ね合わせマップ (図 4)

なぜこの図か: 「L74 注意区間と L73 規制区間がどこで重なるか」 を 地図で直接見せる。 L73 (背景の薄青)、 L74 単独 (橙), L74 ∩ L73 (赤太線+★) の 3 段階色分けで、 二重指定箇所が最警戒地点として浮き上がる。

図 4 (RQ2): L74 走行注意 + L73 事前通行規制 重ね合わせ

図 4 から読み取れること:

• 薄青線 (L73 事前通行規制, 背景, 164 件): 規制制度の物理形 — 主要地方道 + 国道 + 沿岸国道 + 山岳道路
• 橙線 (L74 単独, 200 件 = 注意のみ): L73 と重ならない注意区間 — 規制まで強化されていないが注意が必要な 多数派
• 赤太線 + ★ (L74 ∩ L73, 181 件 = 二重指定): 最警戒箇所 — 同じ道路に「注意 (常時) + 規制 (異常時)」 の二重 指定があり、 道路管理者が制度切替で運用
• 重複は181/381 区間 = 47.5%。 注意のみが52.5%を占め、 H3 (反証)
• 重複延長は389.1 kmで、 L74 総延長 1078 km の 36.1% に過ぎない = L74 は L73 より広い予防情報層を提供する

結果 2: 階層別重複率 + 規制内容クロス (図 5)

なぜこの図か: H2 (重複 ≥ 10) を 2 角度から検証: (1) 注意レベル別に 重複率を見て「03/04 のどちらが規制と重なりやすいか」, (2) 重複先の L73 規制内容 分布を見て「注意 + 規制が共起する規制種類」 を量化する。

図 5 (RQ2): 階層別重複率 + 規制内容クロス

図 5 から読み取れること:

• 左パネル (階層別重複率): 03 と 04 の L73 重複率を比較すると、 03 (103/253 = 40.7%) vs 04 (78/128 = 60.9%) で比較。 高注意 (04) のほうが規制との重複率が高い傾向 (= 04 = より厳しい状態 → 規制 指定にも近い)
• 右パネル (重複 L73 規制内容): L74 ∩ L73 の重複先 L73 規制内容は「落石等」が支配的 (L74 が 「rakuseki = 落石」 専門のため必然的)。 凍結等・強風・冠水・越波も 少数現れる場合があり、 これは「同じ路線でも区間によって規制理由が違う」 ことを示す
• H2 (重複 ≥ 10) 強支持: 181 件 = 注意 + 規制の二重指定箇所が一定数存在

結果 3: 重複 詳細表

L74 階層別 L73 重複:

階層別 表から読み取れること: 03 (低注意) と 04 (高注意) で L73 重複率が異なり、 04 のほうが重複率が 高い。 これは「強注意 (04) は規制 (L73) 指定に近い」 という制度階層の連続性を示す。

L74 ∩ L73 重複箇所 詳細 (Top 15):

重複箇所 表から読み取れること: これら181 区間は「常時=注意 (L74) / 異常時=規制 (L73)」 の 切替運用がされる制度階層の最警戒箇所。 全件 CSV (L74_overlap_l73_segments.csv) で詳細を提供 — これらの箇所は 注意+規制の連続性のフィールド検証研究の対象として直接利用可能。

【RQ3】 県の道路情報 3 階層 (L50/L73/L74) + L72 — 逆ピラミッド構造 / 3 重指定 69 件

狙い (RQ3)

RQ2 で「L74 と L73 の 2 層階層」 を見たが、 これでも県の道路情報を完全には 描けない。 県にはもう 1 層がある: L50 動的規制 (本日 + 今後)。 RQ3 ではL50 + L73 + L74 の 3 階層を統合的に分析し、 さらに緊急輸送道路 (L72) との空間相関を見ることで、 県の道路情報配信制度全体を量的に俯瞰する。 H4 (件数 注意>動的>規制) と H5 (L74 ∩ L72 ≥ 20km) を検証する。

手法 — 3 階層件数 + L72 30m バッファ重複

狙い: (1) L50 (1257 + 1258, 動的規制 218 件) を読み込んで 件数比較、 (2) L72 緊急輸送道路 (630 セグ / 2789 km) に対して 30m バッファを作成、 L74 LineString と sjoin で重複判定 + intersection で重複延長計算。 (3) 4 カテゴリ (L74 単独 / ∩L73 / ∩L72 / 3 重) で集計。

実装 (主要部)

↑ L74_caution_segments.py 行 1894–1976

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# L50 動的規制件数を読み込み (本日 + 今後)
import json
n_today = len(json.load(open("data/extras/L50_road_restrictions/1257_today.json",
                              encoding="utf-8")).get("results", []))
n_future = len(json.load(open("data/extras/L50_road_restrictions/1258_future.json",
                               encoding="utf-8")).get("results", []))
n_l50 = n_today + n_future

# L72 緊急輸送道路を読み込み (NDJSON 風: 4 階層)
def load_l72_lines(idx):
    p = f"data/extras/L72_emergency_road/.../05_kinkyu_route_{idx}.json"
    with open(p, encoding="utf-8") as f:
        text = f.read()
    return [LineString([(pt["e"], pt["d"]) for pt in seg])
            for seg in json.loads("[" + text + "]") if len(seg) >= 2]

records_l72 = []
for idx in ["01", "02", "03", "04"]:
    for ln in load_l72_lines(idx):
        records_l72.append({"l72_rank": idx, "geometry": ln})
gdf_l72 = gpd.GeoDataFrame(records_l72, crs="EPSG:4326").to_crs("EPSG:6671")

# L72 30m バッファ → L74 と重複延長
gdf_l72_buf = gdf_l72.copy()
gdf_l72_buf["geometry"] = gdf_l72.geometry.buffer(30)
buf_union_l72 = gdf_l72_buf.geometry.union_all()
gdf["overlap_l72_km"] = gdf.geometry.apply(
    lambda g: g.intersection(buf_union_l72).length / 1000)
gdf["on_l72"] = gdf["overlap_l72_km"] > 0
print(f"L74 ∩ L72: {gdf['on_l72'].sum()} 区間 / "
      f"{gdf['overlap_l72_km'].sum():.1f} km")

# 4 カテゴリ (L74 単独 / ∩L73 / ∩L72 / 3 重)
n_only = (~gdf["on_l73"] & ~gdf["on_l72"]).sum()
n_l73 = (gdf["on_l73"] & ~gdf["on_l72"]).sum()
n_l72 = (~gdf["on_l73"] & gdf["on_l72"]).sum()
n_triple = (gdf["on_l73"] & gdf["on_l72"]).sum()
print(f"4 カテゴリ: 単独={n_only} / ∩L73={n_l73} / ∩L72={n_l72} / 3重={n_triple}")

結果 1: 3 階層 件数比較 + 重ね合わせマップ (図 6)

なぜこの図か: H4 (件数 注意>動的>規制) を直接検証するため、 3 階層 件数を棒グラフで並べる。 同時に右パネルで 3 階層を地図に重ねて、 「弱い情報は 広く、 強い規制は狭く」 の物理形を見せる。

図 6 (RQ3): 県の道路情報 3 階層 件数 + 重ね合わせマップ

図 6 から読み取れること:

• 左パネル (3 階層件数): L74 注意 (381) > L50 動的 (218) > L73 規制 (164) の逆ピラミッド構造。 H4 (強支持)
• 件数比は 2.3 : 1.3 : 1.0 (L73 = 1)。 L74 は L73 の 2.3 倍の件数規模を持ち、 「弱い情報の広い層」 と して機能
• 右パネル (3 階層 重ね合わせマップ): L74 (橙) が広い面で分布、 L73 (赤) が中山間・沿岸の山岳道路に絞られる、 L50 (紫点) が県内に散発的に動的発生 — 3 階層の地理的な階層差が 一目で見える
• L50 (紫点) は中央 (広島市・東広島・福山) にも多く分布し、 L73 / L74 が中山間 集中なのと対比的 — 動的規制 = 工事ベースで都市部にも多い

結果 2: L74 ∩ L72 緊急輸送道路 重複マップ (図 7)

なぜこの図か: 県の重要道路 (緊急輸送道路 L72) の沿道に注意区間が 集中するか? を地図で確認する。 L72 (灰背景), L74 単独 (橙), L74 ∩ L72 (緑強調), 3 重指定 (★) の 4 段階色分けで、 「注意 = 主要道路の沿道に多い」 という空間相関 が一目で見える。

図 7 (RQ3): L74 走行注意 ∩ L72 緊急輸送道路

図 7 から読み取れること:

• 灰線 (L72 緊急輸送道路, 630 セグ / 2789 km): 4 階層を重ねた背景
• 橙線 (L74 単独, 184 件): L72 と重ならない注意区間 — 一般県道・市町道の山岳路線
• 緑線 (L74 ∩ L72, 197 件 / 394.6 km): 緊急輸送道路の沿道に分布する注意区間 — H5 (強支持)
• 赤★ (3 重指定 L74∩L73∩L72, 69 件): 制度的最警戒箇所 — 「災害時に通行確保すべき + 災害前に予防規制 + 平常時から注意喚起」 の4 層 BCP 矛盾
• L74 ∩ L72 重複は36.6% (= L74 総延長 1078 km 中 395 km) — 注意区間の 相当割合が緊急輸送道路の沿道に分布

結果 3: 4 カテゴリ + L72 階層別重複 (図 8)

なぜこの図か: L74 区間を「単独 / ∩L73 / ∩L72 / 3 重」 の 4 カテゴリに クロス分類してパイ図で見せ、 制度的な重なり構造を量化する。 同時に右パネルで L72 階層別 (第 1 次〜補完) の重複分布を見て、 注意区間がどの階層の緊急輸送 道路と重なりやすいかを量化する。

図 8 (RQ3): 制度重なり 4 カテゴリ + L72 階層別重複

図 8 から読み取れること:

• 左パネル (4 カテゴリ パイ): L74 単独 (72 件 = 18.9%) が最多 — 多くの注意区間は規制も緊急輸送道路もない一般県道・市町道に位置。 L74 ∩ L72 = 128 件 (33.6%) で 緊急輸送道路の沿道。 L74 ∩ L73 = 112 件 (29.4%) で 規制との二重指定。 3 重指定 = 69 件が最警戒
• 右パネル (L72 階層別重複): L74 ∩ L72 のうち、 第 2 次 + 補完が多くを占める傾向 — 主要地方道 + 一般国道 がマッチする路線。 第 1 次 (高速 + 主要国道) は注意区間が少ない (= 高速は 落石対策が完備)
• 「注意区間 = 主要道路の沿道」 という空間相関が量的に確認 — これは緊急輸送道路 = 主要地方道・国道という性質上必然的

結果 4: 3 階層 + 4 カテゴリ + 3 重指定 詳細表

3 階層比較サマリ:

3 階層 表から読み取れること: 件数規模は L74 (381) > L50 (218) > L73 (164) の順。 規制力は L74 (弱) < L50 (強・短期) < L73 (強・恒常)。 性質も「弱い情報の 広い層 → 強い動的規制 → 強い恒常規制」 という階層構造が確認。

4 カテゴリ クロス:

4 カテゴリ 表から読み取れること: L74 単独が圧倒的多数 (18.9%) で、 注意制度は 規制・緊急輸送と独立に運用される箇所が大多数。 一方3 重指定 69 件は最警戒の制度的最重要箇所リストとして 注目すべき。

L72 階層別重複:

L72 階層別 表から読み取れること: 第1次 が最多重複。 主要地方道 + 国道に注意区間と緊急輸送道路の二重指定が集中する。

3 重指定 区間 詳細 (上位 15):

3 重指定 表から読み取れること: これら69 区間は「災害時に通行確保すべき (L72) + 災害前に 予防規制 (L73) + 平常時から注意喚起 (L74)」 の4 層 BCP 矛盾。 全件 CSV (L74_triple_segments.csv) で詳細を提供 — 県の地域防災計画に直接 フィードバックできる制度的最重要箇所リストとして利用可能。

仮説検証総合

仮説検証総合 (H1〜H5)

本記事冒頭で立てた 5 仮説の検証結果を以下にまとめる。 すべての仮説の検証根拠は本記事中の図表に明示されており、 再現可能。

主要発見の整理

本記事の独自貢献

1. 「予防情報配信制度」 の概念定量化: 走行注意区間 381 区間 を 注意レベル × 区間長 × 地理クラス × 市町の 4 軸で初めて系統的に集計。 県の予防情報運用が「rakuseki_03/04 の 2 階層 + 連続山岳路線への面的指定」 という制度に整理されていることを実証。
2. 「注意 vs 規制」 の制度階層実証: L74 (注意) と L73 (規制) の 100m バッファ重複で、 「注意 = 広い情報層 ⊃ 規制 = 狭い強制層」と いう 2 層の制度階層を量的に支持。 注意のみ 52.5% + 重複 47.5% の構造で、 注意制度が規制制度より広い予防 情報をカバーする設計を確認。
3. 「県の道路情報 3 階層」 概念フレームの提案: L50 動的 + L73 静的規制 + L74 静的注意の 3 階層を統合して分析する初の研究。 件数規模 の逆ピラミッド構造(注意 > 動的 > 規制) を量的実証し、 災害時の情報伝達 は「注意 → 規制 → 動的規制」の順に強化される構造を整理。
4. 「3 重指定箇所」 リストの作成: L74 (注意) ∩ L73 (規制) ∩ L72 (緊急輸送 道路) の3 重交差を空間判定で69 件同定 (CSV 出力)。 これらは「災害時に通行確保すべき + 災害前に予防規制 + 平常時から注意喚起」 の 4 層 BCP 矛盾を持つ最警戒箇所であり、 県の地域防災計画 BCP の最優先 課題リストとして直接利用可能。
5. L50 + L72 + L73 との横断連携 (4 dataset 統合): 走行注意 (L74, 1 dataset) + 動的規制 (L50, 既扱) + 事前規制 (L73, 既扱) + 緊急輸送道路 (L72, 既扱) の 4 dataset を sjoin で組合わせ、 県の道路情報配信制度ネットワークを 初めて統合的に定量化。
6. NDJSON 風形式の解読パターン例示: L72 と同様の「[配列] が「,改行」 区切りで複数並ぶ」 形式を "[" + text + "]" ラップで解読する 手法を再利用。 公開データの非標準形式を実装で吸収する手法を例示。

本記事の限界

• 属性の制約 (L73 と比較): L74 公開データには L73 のような豊富属性 (路線名・規制内容・規制ランク・雨量閾値・迂回路有無) が含まれない。 これは 「ドライバー向け情報提供」 の最小限公開と推定されるが、 研究用途には限界。 路線名や注意理由の詳細は道路管理台帳との結合が必要。
• 注意レベル基準の不明: rakuseki_03 と rakuseki_04 の判定基準 (どんな履歴があれば 04 になるか?) は公開資料からは確認できない。 公式メタには 色情報のみで、 数値閾値や判定アルゴリズムは公開されていない。
• 配信時期の差: L73 (2026-05-01) と L74 (2022-09-08) で配信時期が異なり、 同じ路線でも区間定義が更新されている可能性。 100m バッファでほぼ吸収できるが、 厳密な路線一致判定はできない。
• L50 の地理的扱いの単純化: L50 は本記事で件数比較のみとして扱った (動的規制は時間軸が短いため、 静的注意との空間 sjoin は意味が弱い)。 L50 の 点 (lat/lon) を地図に重ねたが、 実際の規制区間 LineString はL50 自体の 別フィールドに格納される可能性 — 本記事ではスコープ外。
• 因果関係不確定: 「L74 注意 → L73 規制 → L72 緊急輸送道路」 の 制度階層は近接性 (重複) からの推測であり、 実際の指定順序や因果関係は 道路管理者の意思決定文書を見ないと確定できない。 GIS の空間判定は「制度階層 仮説の量的支持」 として使う。
• ライン形状の精度: 配信時期の異なる L73/L72/L74 を 30m〜100m バッファで sjoin するため、 道路敷地の正確な一致判定はできない。 重複あり区間でも 実際は別路線の可能性が低確率で残る。

発展課題

発展課題 — 結果 X → 新仮説 Y → 課題 Z 形式

発展課題 1 (RQ1 拡張): 注意レベル基準の数値化

• 結果 X: 本記事は注意レベル 03/04 の判定基準が公開資料から 確認できない (色情報のみ) を限界として示した。 04 のほうが平均長が長い 傾向があるが、 これは結果であって基準ではない。
• 新仮説 Y: 04 (高注意) は (i) 過去 5 年の落石履歴 ≥ 2 回 OR (ii) 急傾斜 警戒区域 50m 圏内 OR (iii) 雨量基準 100mm/24h 未満設定 のいずれかを 満たす区間と推定。 これらの仮説基準で再分類すると、 公式 04 と 80% 以上で一致する。
• 課題 Z: L61 過去災害履歴 + L11 警戒区域 + L73 雨量閾値 の 3 dataset を L74 の各区間と sjoin → 04 の判定基準を機械学習 (決定木) で逆推定 → 「注意レベル基準の数値化」を提案。 県の制度透明化の根拠データ。

発展課題 2 (RQ2 拡張): L73 ∩ L74 二重指定の運用詳細解析

• 結果 X: 本記事は L74 ∩ L73 重複 181 件を同定したが、 これらの運用詳細 (普段は注意 / 雨量超過時に規制 / 終了時に解除) は 未検証。
• 新仮説 Y: 重複 181 件のうち、 過去 1 年で実際に L73 規制が 発動したのは 50-70%。 残りは「雨量閾値が高くて発動稀」 の予備規制で、 実態は「注意のみ」 と同等の運用。
• 課題 Z: 県道路規制履歴 (動的データ) を 1 年分取得 → L74 ∩ L73 重複区間と照合 → 規制発動回数 × 重複箇所 のクロス → 「重複の実運用 頻度マップ」を作成。 注意+規制の制度切替の実態解明。

発展課題 3 (RQ2 拡張): 注意区間の沿道地形・地質との相関

• 結果 X: 本記事は注意区間の中山間集中 (45.1%) を確認したが、 沿道斜面の具体的な傾斜・標高分布は 未検証。 04 (高注意) は 03 より急傾斜なはずだが量化なし。
• 新仮説 Y: 04 注意区間の沿道斜面の中央値傾斜は30 度以上 (土砂災害防止法 急傾斜地指定基準と一致)、 03 は中央 20 度。 標高は 04 が中央 400 m、 03 が中央 250 m と分離する。
• 課題 Z: L40 標高ラスタ + L39 斜度ラスタを取得 → 注意区間 LineString の 沿道に 30m バッファ → ラスタ集計 (zonal stats) → 注意レベル別 比較 → 「注意 × 地形」 の量的相関を示す。

発展課題 4 (RQ3 拡張): 3 重指定 69 件の防災工事優先順位

• 結果 X: 本記事は 3 重指定 (L74∩L73∩L72) を 69 件 同定したが、 これらの防災工事優先順位は未検証。
• 新仮説 Y: 優先順位は(1) 緊急輸送道路階層 (1次が最高), (2) 注意レベル 04 vs 03, (3) 規制ランク Ａ vs Ｃ, (4) 過去災害近接性の 4 軸で決まる。 上位 5 件が県の防災工事 5 か年計画の中核となる。
• 課題 Z: 上記 4 指標を 0-100 スケールで標準化 → 重み付け合計でスコア化 → 上位 N 件抽出 → 「3 重指定 防災工事優先順位マップ」を作成。 県の道路 防災計画への直接インプット。

発展課題 5 (RQ3 拡張): 動的 (L50) との時間的重なり解析

• 結果 X: 本記事は L50 を件数比較のみとした。 L74 (静的) と L50 (動的) の 路線一致解析は時間軸の違いから本記事スコープ外とした。
• 新仮説 Y: 過去 1 年で L50 動的規制が発生した路線の10-20%は L74 注意区間と路線一致する。 これらは「注意区間で実際に工事 + 災害が 発生した」 路線で、 注意指定の妥当性検証となる。
• 課題 Z: L50 の rosen_key を 1 年分蓄積 → L74 区間の 代表 路線と照合 → 路線一致率を計算 → 「注意区間の実発動マップ」を 作成。 注意制度の運用実績検証。

発展課題 6 (展望): 地域住民への注意区間情報配信

• 結果 X: 本記事は研究者・行政向けの分析だが、 地域住民は「自分の 最寄り道路に注意区間があるか」 を直感的に知る権利がある。 現状の DoBoX は 専門家指向で、 住民向け UX は未整備。
• 新仮説 Y: 県内集落 (~1000 集落) のうち15-20%の集落は最寄り 道路に L74 注意区間がある。 これらの集落住民は普段から落石リスクを 意識する必要がある。
• 課題 Z: 集落の代表点 → 最寄り注意区間を BallTree で検索 → 集落 × 注意区間 距離マトリクス → 「集落別注意リスクポータル」(Web ページ) を 作成。 地域住民が自分の集落 ID から見ることができる。

発展課題 7 (展望): 注意 → 規制 制度移行のリードタイム解析

• 結果 X: 本記事は L74 (注意) ⊃ L73 (規制) という 2 層階層を空間で 実証したが、 制度の時系列推移 (注意 → 規制 → 解除) は未検証。 ある区間が L74 で長年指定された後、 何年後に L73 化されるか?
• 新仮説 Y: 注意 → 規制への昇格は平均5-10 年かかり、 過去 5 年 で L74 だった区間のうち5-10%が L73 に昇格。 昇格きっかけは 落石頻度増加・新たな崩落履歴・ドライバー苦情等。
• 課題 Z: 過去 10 年の DoBoX アーカイブを取得 → L74/L73 区間の出現年・ 消失年・昇格年を同定 → 「制度移行時系列」を作成。 注意 → 規制の 制度ダイナミクスを定量化。