仮説,観測値,判定,詳細解説 H1 路線種別 + 標高: 国道+主要 ≥ 60% & 標高 ≥ 200m が ≥ 50% (RQ1),観測 = 国道+主要 125/142 (88.0%) / 標高 ≥ 200m 107/142 (75.4%),強支持,H1 強支持: 道路カメラ 142 地点のうち国道 + 主要地方道125 (88.0%)標高 ≥ 200m107 (75.4%)。 国道 (赤) + 主要地方道 (橙) で 県内主要交通路を、 標高 ≥ 200m の中山間 + 山岳道路に重点配置という 「重要路線優先設計」 の物理形が実証された。 標高最大は784 m (廿日市市吉和の国道 186 号沿い 700m 級峠)、 標高中央318 m。 これは「ライブカメラ = 平地都市部の防犯カメラ」 の常識を覆し、 「道路カメラ = 山岳重要路線のリアルタイム監視装置」という制度設計を量化。 H2 雪情報 ⊂ 冬期閉鎖 5km 圏内: ≥ 70% (RQ2),観測 = 雪情報点 winter 5km 圏内 7/25 (28.0%),反証,H2 反証: 雪情報を持つ 25 地点 (slip + slip_camera) のうち、 L73 winter 冬期閉鎖区間 (26 区間 / 97 km) の 5km 圏内に位置するのは 7 地点 (28.0%) のみで、 70% 閾値に届かない。 これは 「雪情報範囲 ≫ 冬期閉鎖範囲」という重要な発見を意味する: 県は 冬期閉鎖 (26 区間 / 97 km) よりはるかに広い 範囲(残り 18 地点 = 72.0%) で雪情報監視を行っている。 つまり雪情報は 「冬期閉鎖の前線監視」 ではなく「冬期閉鎖されない区間の通行可否判断 + 自主的予防対策の根拠データ」として広域配置されている。 これは 「L73 winter = 自動規制 (狭い)、 L75 雪情報 = 全県凍結監視 (広い)」という2 層の冬期道路安全制度を量的に発見した — 規制発動の自動判断は 限定路線、 凍結リスク広域監視は L75 が担う制度分化。 H3 L75 ⊥ L74 走行注意: L74 近接 < 30% (RQ2),観測 = 142 地点 L74 5km 圏内 132 (93.0%),反証,H3 反証: L75 道路カメラ 142 地点のうち L74 走行注意 (381 区間) 5km 圏内に位置するのが 132 地点 (93.0%)と、 30% 閾値を大幅に上回る。 これは「道路カメラと落石注意は独立」 という 当初仮説を反証する重要な発見である: 県の主要山岳道路では道路カメラ が L74 走行注意区間と同じ路線群に設置されている。 これは「同じ脆弱地形 = 同じ路線」 であり、 制度目的は異なる (L74 = 静的予防情報 / L75 = リアル タイム監視) が、 物理的には共通の山岳重要路線群に集中する。 つまり 「県の脆弱山岳道路網」は L74 の落石静的予防、 L75 の凍結 + 路面 動的監視、 L73 の雨量自動規制、 という 3 制度で多重に監視される。 H3 反証は「機能分化と空間集中の同時成立」 という制度設計の発見。 H4 L02 ↔ L75 100m 圏一致 ≥ 70% (RQ3),観測 = L75 ↔ L02 100m 圏一致 131/142 (92.3%),強支持,H4 強支持: L02 (dataset 1279) の道路区分 + 広島県所管 131 台 と L75 (dataset 1260) の 142 地点を 100m 圏で照合した一致は 131/142 = 92.3%。 同じ物理カメラが両 dataset に登録される「データセット重複公開」を量的に 確認した。 L02 = 用途横断 (道路+河川+ため池+海岸+港湾) の汎用 dataset、 L75 = 道路特化 + 雪情報統合の専門 dataset で、 同じカメラを異なる属性セットで 提供する「制度的二重公開」の存在を実証。 H5 L75 独自属性 ≥ 3 種 (RQ3),観測 = L75 独自属性 = 路線番号 + 路線名 + 標高 (設置場所内) + 表示情報 + 雪情報 = 5 種,強支持,H5 強支持: L75 が L02 に対して持つ独自属性は(1) 路線番号 (国道 186 号 / 県道 30 号 等)(2) 路線名 (主要地方道 矢野安浦線 等)(3) 標高 (設置場所列に「標高Nm」 と埋込)(4) 表示情報 (camera/slip/slip_camera)(5) 雪情報 (圧雪深・積雪深・気温・路面温度・路面状態)の 5 種。 L02 単独では「国道 186 号沿いのカメラを抽出」 や 「標高 500m 以上の山岳カメラを集計」 が不可能だが、 L75 を併用すれば これらの道路特化分析が実装可能。 L02 vs L75 の「汎用 vs 専門」 二重公開設計は、 用途別ユーザに異なる属性レベルを提供する「データ層別化」戦略の量的事例。