自然災害管理におけるAI

ハリケーン、地震、山火事、洪水は、いずれも自然現象です。しかし近年、こうした自然災害の発生が増加しています。自然災害の深刻化と頻発により、多くの人々が家や生計、命を失っています。気候関連災害の数は、過去30年間で3倍に増加しました。国連の報告によると、2030年までに開発途上国がこうした災害に適応し、対処するために、年間1,400億～3,000億ドルの費用がかかると推定されています。

しかし、AIなどのテクノロジーの近年の進歩により、自然災害管理は効率化されつつあり、災害予測から復旧支援まであらゆる面で改善が進んでいます。この記事では、自然災害管理について説明し、AIがプロセスの各段階をどのように改善するかを探り、人々の安全を守るAIの活用例を紹介します。

図1. 1900年から2019年までの自然災害の増加を示すグラフ。

AIを活用した災害予測による先回りのリスク管理#

AIを活用した災害予測・早期検知システムは、自然災害による被害の軽減に役立ちます。こうしたシステムを利用すれば、災害の影響を抑えるために、地域住民や緊急対応要員へ早期に警告を発することができます。AIツールは膨大なデータを分析し、ハリケーンや山火事などの自然災害が発生する前に、正確な予測を行えます。

機械学習やコンピュータービジョンなどのAI技術は、衛星画像、気象データ、過去の記録など、さまざまな情報源から得られる大規模なデータセットをニューラルネットワークで分析します。これらのネットワークには相互接続された人工ニューロンが含まれ、災害の前兆となるパターンや異常を特定できます。ビッグデータ分析などのツールを使って大量の収集データを処理・分析することで、AIモデルをトレーニングして早期警報システムを構築し、自然災害の影響を軽減できます。

たとえば、地震の余震は、地震データを処理することでAIを使って予測できます。GoogleとHarvardは、13万1,000件の地震と余震のデータを分析するAIシステムを開発しました。このAIシステムを3万件の地震イベントでテストしたところ、従来の方法と比べて余震の発生場所をより高い精度で予測できました。以下の余震予測の例では、余震が発生すると予測された地域が赤色で示されています。黒い点は実際に観測された余震の場所、黄色の線は本震で破壊された断層を示しています。

図2。余震予測の出力例。

災害への備えを支援するAIシステム#

災害が予測された後、自然災害管理で次に重要なのは備えです。災害に伴うリスクについて適時かつ正確な情報を提供するAIシステムにより、人命や経済への損失を防ぐことができます。こうした知見は、当局が緊急事態に備えて迅速に行動し、人命を救うのに役立ちます。たとえば、農家、漁業従事者、林業従事者は自然災害に対するリスクが特に高いコミュニティであり、AIソリューションは損失の回避に役立ちます。

コンピュータービジョンや画像解析ソリューションは、衛星画像をリアルタイムで処理することで、気象パターンの監視と追跡にも役立ちます。サイクロンなどの災害の進路を監視すれば、影響を受ける可能性のある地域はより適切に備えられます。たとえばNASAは、衛星写真にクラウドコンピューティングとディープラーニング技術を適用し、HarveyやFlorenceなどのハリケーンを追跡しました。このシステムは標準的な手法を6倍上回る性能を示し、従来の手法では6時間ごとだった追跡を1時間ごとに行えるようにしました。

図3。ディープラーニングによるハリケーンFlorenceの監視と追跡（出典）。

災害対応におけるAI：救助チーム向けリアルタイムデータの強化#

自然災害管理におけるAIのもう1つの重要な用途は、対応チームの支援です。AIシステムは、被害評価や被災者の位置追跡などの貴重なリアルタイムデータを災害対応チームに提供し、救援リソースをより効率的に配分できるよう支援します。また、被災地の人々への支援物資の配達を迅速化し、最前線で活動する救援担当者の判断や行動を改善することもできます。

たとえば、自然災害が起きると、緊急通報窓口（911など）には救助要請の電話が殺到します。すべての通話を人間のオペレーターに取り次ぐ場合、対応チームが重要な詳細を見落とす可能性があります。AIを使えば、大量の通話やメッセージを短時間で処理し、音声テキスト変換や自然言語処理（NLP）などの機能を活用して複数の処理を実行できます。こうした機能は、各緊急通報の文脈を抽出し、緊急事態の具体的な内容や発信者の位置に関する正確な情報を得るのに役立ちます。

こうした情報により、通話時間を短縮し、緊急対応を迅速化できます。同じシステムは、AIツールでコンピュータービジョンとNLPを組み合わせることで、ソーシャルメディアプラットフォームにも適用できます。

自然災害への対応にソーシャルメディアプラットフォームはどのように役立つでしょうか。自然災害の直後、ソーシャルメディアプラットフォームには、対応に直結する重要な情報が投稿されることがあります。たとえば、被災地の人々がテキスト、音声、画像、動画をソーシャルメディアに投稿できます。こうした情報をすべて手作業で管理・処理するのは簡単ではなく、一秒一秒が重要な状況では特に困難です。AIDR（人工知能デジタル対応）プラットフォームなどのツールを使えば、ソーシャルメディアの投稿を自動処理し、対応の遅れを減らせます。このプラットフォームは、ツイート（またはその他のソーシャルメディアプラットフォーム）のテキストや画像を分析し、人道支援に関連する情報を抽出します。災害対応組織は、抽出されたリアルタイムデータを活用して行動方針を決め、取り組みの効率を高めることができます。

AIのイノベーションは、最前線の救助チームを直接支援することもできます。Ultralytics YOLOv8などのコンピュータービジョンモデルは、衛星画像と、画像の各ピクセルを特定のカテゴリに分類するセマンティックセグメンテーションなどの手法を用いて、被災地域の損害評価を支援します。たとえば、トルコ地震の発生後、米国国防総省はセマンティックセグメンテーションと衛星画像を用い、従来の検出手法を大幅に上回る速度で、災害地域のインフラや建物の被害の深刻度を特定・分類しました。こうした手法により、評価プロセスが数時間または数分に短縮され、管制センターと救助チームは被災地域でより迅速に復旧対応を行えるようになりました。

図4。セマンティックセグメンテーションによる被害評価。

メンタルヘルス支援による自然災害からの復旧とAI#

自然災害後の復旧段階では、コミュニティを再建し、より強靱にすることを目指します。そのための最善の方法の1つは、被災地の人々にメンタルヘルス支援を提供することです。被災者は災害後、心的外傷後ストレス障害（PTSD）などのメンタルヘルスの問題を抱える場合があります。災害後のPTSD発症率は最大40%に達することがあります。AIツールは、被災した人々の支援に活用できます。たとえば、OmdenaはAIチャットボットを使ってメンタルヘルス支援を提供する企業です。

図5。PTSDの患者を支援するAIチャットボット。

AIはメンタルヘルスの研究や支援にも役立ちます。AIシステムは電子健康記録を分析し、人間の専門家と同等の精度でメンタルヘルスの問題を予測できます。たとえば、研究者はトラウマを経験した若年成人のストレスレベルを把握するため、AIを使ってソーシャルメディアデータを分析しました。研究によると、同じ手法は気候危機や自然災害がメンタルヘルスに及ぼす短期的・長期的な影響の理解にも応用できます。

災害管理におけるAI活用のメリットとデメリット#

AIが自然災害管理のさまざまなプロセスに与える影響を説明したところで、AI活用のメリットとデメリットを見ていきましょう。災害管理にAIを活用する主なメリットを以下に紹介します。

• 連携の改善：AIシステムは、災害対応に関わるさまざまな機関や組織間の連携を改善し、遅延や非効率を減らすために活用できます。
• タスクの自動化: AIはデータ入力や分析などの反復作業を自動化し、一秒が重要となる自然災害の際に、より重要な活動に人員を割けるようにします。
• 長期的な気候変動への適応：AIは気候変動の影響の特定と評価に役立ち、世界各地のコミュニティが長期的な適応戦略を策定できるよう支援します。

多くのメリットがある一方で、自然災害管理におけるAIには留意すべき制約もあります。主な課題を以下に紹介します。

• 導入コストの高さ: 災害管理向けのAIシステムの開発と導入には、ハードウェア、ソフトウェア、AIの専門知識への大規模な投資が必要になることが多く、費用がかさむ場合があります。
• データプライバシーへの懸念: AIシステムは、災害時の被害評価や人々の追跡に、地理空間衛星データ、ソーシャルメディアやヘルプラインの通信データなど、さまざまな情報源を使用します。これにより、本人の同意を得ない個人情報の利用や潜在的な監視に関するプライバシー上の懸念が生じます。
• データ品質への依存: AIモデルの予測精度は、トレーニングに使用するデータの品質と量に左右されます。不正確なデータでAIモデルをトレーニングすると、特に重大な状況で効果の低い結果につながる可能性があります。

自然災害管理におけるAIについてのまとめ#

AIが自然災害から人々の命を守るのにどう役立つかを見てきました。AIは、災害の予測、備え、対応、復旧をより効果的に支援します。地震の予測やハリケーンの追跡、災害対応と復旧活動の改善にAIツールを活用できます。これにより、人々やインフラへの災害の影響を最小限に抑えられます。AIには迅速な対応や連携の改善など多くのメリットがある一方、高いコスト、データプライバシーへの懸念、正確なデータの必要性といった課題もあります。こうした課題に対処し、考慮することで、自然災害管理におけるAIの効果を最大限に高められます。

詳しくは、GitHubリポジトリをご覧いただき、コミュニティにご参加ください。ソリューションページでは、製造業と農業におけるAIの活用例をご紹介しています。