日本は防災の観点から、行政が土砂災害の危険性がある区域を土砂災害警戒区域として公表している。この調査は専門家の現地調査によって時間と労力を要することから、深層学習を用いて警戒区域を推定する試みが行われている。そこで、コンピュータビジョンにおけるセグメンテーションと物体検出を利用し、地図画像を用いて任意の広域に適応可能な事前検知手法を提案した。しかし建物と警戒区域の関係性を潜在的に学習していることから、建物が存在しない地点付近ではリスクエリアを推定できない。そこで本研究では、建物の有無に関わらず急傾斜地崩壊のリスクエリアを検出するために、判定対象領域に仮想の建物を配置する手法を提案する。