マガジン:ナレッジ

AIを活用して進化する防災対策

カテゴリ: 成功の秘訣やポイント


日本は世界有数の地震大国であるとともに、近年では台風による被害も甚大化しています。それゆえ、日本においては他国以上に強力な防災体制の構築が急務かつ必須となります。こうした強力な防災体制を構築するために、AIを活用する試みが報告されています。そこで本記事では、AIを活用して進化した防災対策を紹介します。

南海トラフ地震による津波をAIで予測する川崎市の取り組み

川崎市は、2017年11月24日、国立大学法人東京大学地震研究所と国立大学法人東北大学災害科学国際研究所、そして富士通株式会社と共同してAIを活用して津波による災害に備えるプロジェクトを立ち上げたことを発表しました。
 
発生する確率が高まっていると言われている南海トラフ巨大地震が実際に発生した場合、川崎市を含めた東京湾沿岸部に巨大津波が到達するまでの時間は1時間程度と予想されています。こうした地震発生から津波の到達までの時間に最大限の防災活動を実行できるようにするために、川崎市をはじめとしたプロジェクトチームは、以下のような取り組みを実行することを計画しています。

 

1.沿岸波形予測の精度向上:川崎市臨海部の津波波形を高精度に予測する観測体制の構築に関して検討する。

2.シミュレーションを活用した浸水解析:津波が浸水した場合の浸水状況を予測するシミュレーションモデルの構築

3.地域予測情報の活用の検討:浸水状況予測モデルによる予測データを実際の防災活動に生かす方策を検討

4.沿岸津波挙動の解析:人工運河を含むため複雑な形状をしている川崎市臨海部における津波波形をシミュレートできるモデルの構築

 

以上のような事項を、最新のAIやスーパーコンピューターを駆使して実行することが予定されています。

Twitterから災害状況を測定する「D-SUMM(ディーサム)」

国立の法人である情報通信研究機構は、2016年10月18日、Twitterにおけるつぶやきから災害状況を要約するシステム「D-SUMM(ディーサム)」をウェブ上に試験公開したことを発表しました。
 
同機構は、2015年4月15日、災害時にTwitterにおけるつぶやきを収集してエリアごとに収集した情報を閲覧できるようにするシステム「DISAANA(ディサーナ)」をすでに発表していました。このシステムは2016年に起きた熊本地震の時に実際に使われたのですが、エリアを指定して表示される情報があまりに多すぎて理解が困難であった、という欠点が露呈しました。D-SUMMは、DISAANAの欠点を克服すべく開発されました。
 
D-SUMMでは、例えば「火災発生」というつぶやきと「火事が起こっている」というつぶやきが同じ内容を伝えるものとしてひとつの情報に統合され表示されます。こうした情報の統合機能のおかげで、エリアごとの災害情報がまとめられ、わかりやすく表示されるようになりました。この統合機能には、自然言語処理を実行するAIが活用されています。

LINEによる災害時の情報共有

LINE株式会社は、2018年9月26日、国立研究開発法人防災科学技術研究所(略称はNIED)と防災体制の強化を目的とした「インターネット・AI技術を活用した防災・減災に向けた連携協力に関する協定」を締結したことを発表しました。
 
以上の協定にもとづき、LINE株式会社は災害発生時の情報共有に活用されるLINEチャットボットアカウントを開設することを発表しました。このチャットボットアカウントを使えば、例えば「避難場所はどこ?」というメッセージを入力すれば、位置情報をもとにしてユーザが行くべき避難場所をAIが自動回答する、というようなことが可能となると考えられます。
 
さらに、LINEと前述したDISAANAとD-SUMMが連携し、TwitterだけではなくLINEから発信された災害情報を活用してエリアごとの災害情報を共有するシステムの構築をめざします。そして、最終的にはNIEDが開発する「府省庁連携防災情報共有システム(SIP4D)」にすべての災害情報を集約する予定です。

 

以上のように、官民が協力してAIをはじめとする最新テクノロジーを活用した防災体制が着々と構築されつつあるのです。そして、近い将来、世界トップレベルの防災システムが日本において実現することでしょう。