固定的な遠隔監視とドローンにより収集した映像や画像を独自に開発したAIで解析

　両技術とも、根底には災害が生じた際の情報収集や状況把握を迅速に行い、さらにその情報を適切に解析して、正確な情報を自治体や国に伝え、公共機関が初動対応を迅速かつ効率的に行うことで、少しでも多くの人命を救えるようにするシステムの提供を目指している。

　①については、固定的な遠隔監視（CCTVなど）とドローンにより収集した映像や画像を独自に開発したAIで解析する（冒頭資料のイメージ）ことで、異状の有無を検知するものである。とりわけ、ドローンは災害直後においては救助ヘリなどが優先されるため自治体からの要請がなければ使えないが、固定されたCCTVカメラは「1直轄河川に100箇所程度設置されている」（同社）ため、全ての画像を目視で監視することが困難であることから画像解析技術を用いることで防災業務の支援を行う。画像解析によって得られる情報は、異状が発生した可能性のある箇所の検知というスクリーニング程度の情報であるが、それでも初動において、詳細に目視確認を行う箇所を限定できるため、防災業務の効率化に大きく寄与する。画像解析AIに加えて、より広範囲に現場を確認できる衛星画像や、より危険な箇所に事前に設置されているセンサー類などの情報をリンクさせることで「より、大きなエリアから場所を絞り危険個所を限定的に抽出」（同社）していき、より広範囲をスクリーニングする技術の確立を模索している。

　とりわけ、小規模な自治体においては「事前に危険個所の復旧計画をつくることはできておらず、災害による被害状況を早期に把握して対策を講じることに寄与」（同社）することができそうだ。

　②は、子供も含めて、携帯電話を多くの市民が保有する日本では極めて効果的な技術といえる。総務省によると携帯電話の契約数は、2024年6月末時点で2億1,605万契約と人口の2倍弱に達している。この状況を利用して、同社はソフトバンク（携帯電話シェア20％強）と協力して携帯電話による位置情報を用いて、交通手段まで把握可能な人流データを作っている。

　その技術を、災害の事後ではあるが、最初に用いたのは、令和元年に起きた千曲川の豪雨水害である。ここでデータ解析したところ、「最初の警報が出た際は、避難所に逃げるが、雨脚が弱くなるといったん、自宅に帰り、さらに真夜中の1時頃にサイレンが鳴ると、再び家を出て、避難所に向かっている人が少なからずいたことが確認された」（同社）。夜間の移動はもちろん被害を拡大してしまう。避難対象者の行動や心理、なぜそうしてしまうか（避難所の設備や体制も含めて）を考慮するに格好のデータといえる。さらには、こうしたデータは「時間と位置情報のみが記録される」（同社）ため、亡くなられた被害者の情報も残る。どの地点が危険なのか？　ということを推定するにも重要なデータが収集できるといえる。

千曲川の豪雨水害でのビッグデータ活用事例

　さらに、能登半島地震においても同社は独自で②を使った調査を行ったが、初動においてはボランティアが非常に多く発災地に来訪している状況や、道路途絶の影響も含め、穴水町が移動における結節点となっていることが分かった。

能登半島地震でのビッグデータ解析結果

穴水市内も被害が出ていたが、それでも移動における結節点になっていた（井手迫瑞樹撮影）

　一方で、同社は職員不足や予算不足に悩む自治体向けに公用車のドライブレコード映像を用いて道路の安全性を調査するシステムを新潟県三条市などで実証している。主に舗装の損傷状況や街路樹の繁茂による道路の危険性の調査に用いられており、ドライブレコーダーの位置情報と取得映像をAIで解析することによって、補修や剪定の優先順位を決められるもので、今後は他の自治体にも適用を図っていく方針だ。