建設現場の施工状況を示す指標の1つとして，クレーンによる資材運搬状況（荷揚げ／荷卸し位置，運搬距離・時間，資材重量）が考えられる．運搬時間と資材重量はクレーンフックに吊り下げた重量計の経時記録から数値データとして取得することができる．しかし，運搬物の平面位置や運搬距離は運搬物の平面位置を計測する必要がある．運搬物の平面位置を簡易かつ安価に取得する手法として，写真測量技術を用いた手法があるが，建設現場には用地境界や起伏，既設構造物等，撮影の支障となるものが多く，最適な位置，アングルから複数の画像を撮影することは難しい．本稿では，使用するクレーンを定置式水平ジブクレーン（後述）に限定，クレーン特有の運搬メカニズムの特異性に着目し，単一画像でクレーン運搬物の平面位置の解析を試みたものである．

橋梁の診断において過去の損傷事例を参考にすることは重要であるが，その手法については未だ確立されておらず，撮影した損傷画像をキーとして過去の類似した損傷画像をデータベースから検索するシステムが現在求められている．そこで本研究では，LSTMを組み込んだネットワークにより，撮影画像から損傷特徴を意味的に抽出するDeep Learningモデルを構築し，実際の橋梁損傷画像を用いて学習を行った上で類似画像検索を行った．その結果，LSTMによる意味的特徴の抽出を行うことで既往の類似画像検索手法と比較して精度が大幅に高くなり，より橋梁の診断に役立つ類似画像検索を行うことが可能となることが分かった．

　本研究は，突発的な深夜の集中豪雨発生後における，地域防災リーダーの対応行動と平時からの備えに関して，事例調査に基づき考察することを目的とする．自主防災組織の地域防災リーダーによる迅速な意思決定と主体的な対応行動で人的被害を免れることができた地区に対してインタビュー調査を行った．

　その結果，リーダーは今回の被災を事前に予測できていなかったにもかかわらず，起床後に周辺状況から瞬時に危機を察知し，迅速かつ組織的な避難行動を行っていたことがわかった．また，この行動に至った背景には，平時から行政の限界を理解し，横のつながりなどを生かして自分たちの地区は自分たちで守る姿勢があった．

国土交通省では，建設現場の生産量を把握する一つの手法として，クレーンを用いて施工ヤードに持ち込まれる資材質量を累積する方法が試みられている．生産量を質量として累積するためは，資材の種類，質量，運搬場所の3つの要素が必要である．試行工事では，ビデオ録画映像による資材分類，クレーンスケールによる質量計測，位置情報取得システムによる運搬場所の判別が行われた．運搬場所は，資材が施工ヤードへの搬入か搬出か，ヤード内の移動なのかを判別するためのものであり，計測座標に高い精度は必要としない．本稿は，資材種類の自動判別で試行された物体検出アルゴリズムYOLOの学習データにクレーンスケールを追加し，2台の定点カメラ映像から三角測量を用いて，クレーンスケールの概略平面位置をリアルタイムに把握する手法について記述したものである．

木造密集地域で大規模地震が発生した場合，家屋の倒壊による道路の閉塞が避難行動を阻害する可能性がある．自治体では倒壊の恐れがある家屋に対して耐震化等の対策を行っているが，近年の厳しい財政状況から十分に対応できていない．

本研究では，国勢調査，デジタル道路地図，および各区間の道路閉塞率から，地域内の住民が発災後に避難場所まで到達できる可能性を算出する手法を構築した．その後，自治体の財政的な制約の下で道路閉塞対策の優先順位を示し，効率的に避難できる者を増加させることができる道路閉塞対策案を比較検討した．その結果，避難可能者数が最も多い，道路閉塞率が高い，あるいは各地点から避難場所までの経路として利用される頻度が高い区間から優先的に対策を行う方法が，効率的に避難可能者数を高めることができることがわかった．