・機械学習に基づく震災時の道路復旧期間予測法として、近年の7地震（2004年新潟中越地震、2007年能登半島地震、新潟中越沖地震、2009年岩手・宮城内陸地震、駿河湾地震、2011年東北地方太平洋沖地震、2016年熊本地震）データを用いたサポートベクトル回帰に基づく復旧期間予測モデルの構築を行い、先行研究のモデルより許容誤差の満足度で約10%の精度向上、相対誤差約50%減少、予測値と実測値との誤差が3日以上となった外れ値の数を約8%減少させ精度を大きく向上させた。
・地震時の斜面崩壊評価として、共分散構造分析とロジスティック回帰分析を使用し、崩壊データの少ない地震に対してSMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）を適用した。得られた斜面崩壊評価式に基づく孤立性評価法を提案した。
・地震時における斜面被害率の分析において、機械学習で用いられる手法を援用し、崩壊斜面と非崩壊斜面のバランスを考慮した地震時斜面崩壊の統計モデルを再構築し、これまでに得られた共分散構造型の斜面崩壊モデルのロバスト性を確認した。
・道路ネットワークの経時的機能評価手法の和歌山県への適用の準備のために、避難所や集落同士の相互支援を考慮した分散型の物資輸送モデルのプロトタイプを構築した。本モデルは、道路ネットワークの経時的機能が社会生活に与える影響を評価するための基礎モデルとなる。
・道路ネットワークのリスク評価式の適用性を評価するため、インドの2地域で予備調査を実施した。