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 「大雨の被害により家族が取り残されています」「橋も欠落し土砂崩れも起きています」「電気も水道も止まっています」――。

 2020年7月4日、Twitter(ツイッター)にはこのような投稿が相次いだ。梅雨前線による大雨の影響で、九州では洪水や土砂災害などの被害が発生している。気象庁は同日午前4時50分に熊本県と鹿児島県に大雨特別警報を出した。Twitterには川が氾濫している動画や土砂崩れの写真など被害状況とともに、「SOS」の投稿が寄せられている。

 緊急災害時に自治体は気象庁の地域気象観測システムであるアメダスからの降雨量情報や河川のカメラ映像などを確認している。これらに加えて、いち早く被災状況を把握するために、TwitterなどのSNS(交流サイト)の投稿の情報を調べる自治体が増えている。一方、緊急災害時には自治体の職員は対応に追われ、人手が不足している。

SNS投稿から地図上に被災状況を可視化

 このような背景を踏まえ、NECは2020年7月に災害時におけるSNS上の投稿をAI(人工知能)で分析し、被災状況を地図上に可視化するシステムの提供を始めた。自治体や官公庁の危機管理部門における災害時対応を支援する。

 システムの名称は「高度自然言語処理プラットフォーム」。同システムはTwitterに投稿された情報を基に、豪雨や地震、火災、停電などがいつどこで発生しているかを、AIがリアルタイムに分析し、地図上に被災状況を表示する。

NECが2020年7月に提供を始めた新システムの仕組み。右は2019年に発生した台風15号の千葉県における停電に関する実際のツイート分析結果
NECが2020年7月に提供を始めた新システムの仕組み。右は2019年に発生した台風15号の千葉県における停電に関する実際のツイート分析結果
NECの提供画像を基に日経クロステック作成
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 新システムの使い方は次の通りだ。災害が発生したときに、住民がSNSに被害状況を投稿すると、AIが投稿を分析して地図上に被災状況をマッピングする。自治体職員はPCやスマホから分析結果を見て、被害状況などを把握する。地図上の特定の地域をクリックすると、その地域での実際の災害に関するTwitterの投稿も確認できる。

 総務省と実施していたプロジェクトの一環で、2019年に発生した台風15号の影響による千葉県の停電に関するツイートの分析をしたところ、「被災状況を俯瞰(ふかん)的に確認できた」とNECの伊熊結以第一都市インフラソリューション事業部主任は話す。加えて、SNSの投稿から従来の電力会社の系統監視システムで把握できなかった停電情報も確認できる可能性があるという。

 特徴はAIに災害/防災に関する語彙や地名を表す語彙から作成した「語彙辞書」を学習させた点と、「正確ではない可能性のある投稿」を検知できる点だ。