この記事の結論
- 防災テックとは、災害の予測、迅速な被害状況確認を行うテクノロジー
- 防災テックによって、事前の災害シミュレーション、SNSでの迅速な情報収集・発信ができるようになる
- 防災テックの今後のカギは、仮想的な環境の構築・災害対応を兼ね備えたサービス
あらゆるサービスやビジネスにデジタルテクノロジーを導入する「クロステック」が現在とても注目されています。
先日、いろはに投資では『クロステックで時代を読む』シリーズの第4弾である「コンテック」をご紹介しました。
今回は、 第5弾「防災テック」です。
防災テックの意味から具体例まで、とことん解説していきます!
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そもそも、防災テックとは?
防災テックとは、防災とテクノロジー(Technology)を組み合わせた造語です。
災害には、多くの種類があります。
みなさんが知っているような「地震」、「台風」、「洪水」や「地滑り」、「火山噴火」などは、一度起きただけで甚大な被害が出てしまうこともあります。
（注) 1. 1985年～ 2018年の自然災害による被害額を集計。
2. 2018年12月時点でのデータを用いて集計。
地震が被害額のほとんどを占めているんだね。 南海トラフ地震が来たらどうなるんだろう?
気象庁によると、南海トラフ地震は今後30年以内に発生する確率が70%から80%あり、昭和東南海地震・昭和南海地震(1944年)の発生から既に70年以上が経過していることから切迫性の高い状態であると考えられています。
日本全体として、災害対策を積極的に押し進めており、防災テックは重要なテーマになるでしょう。
ここからは、防災テックがサポートする「災害を予測する」、「災害後の被害状況の確認」に分けて解説していきます!
予測分野の防災テック ~被害地域・被害の程度を予測~
災害による被害を最小限に留めるためには、事前に災害のシミュレーションをして被害範囲を知っておくことが必要不可欠です。
AIの機械学習によって、災害の予測から災害発生後の分析、サービスなど、さまざまな局面での活用が進んでいます。
高度な AI 技術の活用により、災害危険性と地域の脆弱性を評価し、動的シミュレーションを用いた正確な被害予測シミュレーションが可能となります。
防災科研
国立研究開発法人防災科学技術研究所(以下：防災科研)では、地震災害に対する日本の防災力・減災力の向上のために、地震による揺れを予測する地震動予測技術に関する研究を進めています。
地震動って何?
まず、「地震」とは、プレート運動などで、地面の中に蓄積されたひずみが限界に達して断層が壊れてしまう現象です。
地震が起きて、地震波が発生し、地震波が地表に到達すると地面が揺れます。
この揺れ自体を「地震動」といいます。
地震が来るのを予測するのではなくて、揺れ具合を予測するのね!
防災科研では、膨大なデータから、そこに潜む特徴やパターンを見つけ出す機械学習と、地震の規模や震源と予測地点間の距離などのパラメータから導かれる地震動予測式をそれぞれを組み合わせたハイブリッド予測手法を考えています。
株式会社ディー・エヌ・エーと日本工営株式会社
(多目的ダムの運用効率化)
株式会社ディー・エヌ・エーと日本工営株式会社、国立大学法人長岡技術科学大学、独立行政法人国立高等専門学校機構 長岡工業高等専門学校は、多目的ダムにおける利水運用の効率化のための研究を行っています。
多目的ダムは、流水量を調整する治水、農業利用や発電に活用する利水など、複数の機能を備えたダムのことよね!
今までは、地上の雨量（地上に設置した観測機器による測定雨量）と、レーダーの雨量（気象レーダーで観測した広範囲の雨量）を組み合わせた解析雨量で降水量を算出していました。
この方法では、30分おきに過去1時間の雨量から算出されるため、速報性に欠け、ダム流入水量に誤差が生じることがありました。
研究によって、この解析雨量をAIを用いた画像解析技術で補正することで、広範囲かつ正確な降雨量データを従来の30分単位ではなく5分単位で求めることができるようになりました。
AIによる降雨量の予測精度の向上により、ダムへの流水量をより早く正確に把握し、放流のタイミングを的確に決めることができ、下流域では、迅速に避難行動を起こすことができるようになります。
Arithmer(浸水予測AIシステム)
Arithmer株式会社は、東大発のベンチャーで、数学で社会課題を解決する会社です。
現代数学を応用して、様々な分野に新しい高度AIシステムを導入しています。
近年、広い範囲で土砂災害や低い土地への浸水、川の氾濫などが多発し、台風や大雨の被害が増加しています。
都市部でも台風やゲリラ雷雨といった極端な大雨が防災システムの限界を超え、大きな被害をおよぼす恐れがあります。そうしたなか、洪水ハザードマップなどによる災害予測の実用化に向けた研究が進められています。
Arithmerは、ドローンの測量データから3D地図を高速に作成し、AIで水の流れをシミュレーションできる浸水予測AIシステムを開発しました。
この技術を使用すれば、これまでm（メートル）単位で予測していたハザードマップがcm（センチメートル）単位で予測できるようになります。
そうすることで、自分の家がどの程度まで浸水するのか実際にコンピュータ上で見ることができ、水害が発生する前に危機を回避できるようになります。
状況確認の防災テック ~ドローンやSNSを利用~
多くの会社が防災・減災分野においてインターネット・AI技術を積極的に活用することで、災害対応能力の高い社会の構築に貢献しています。
災害状況関連のSNS上での投稿内容をAIを用いて分析することで、地域ごとに被災状況を確認し、適切な情報をSNSで発信しています。
また、より正確な情報を収集するためにロボットやドローンなどの開発・実用化が積極的に行われています。
LINE株式会社(発災時の情報を発信)
2018年にLINE株式会社は、先ほど紹介した国立研究開発法人防災科学技術研究所と、「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」を締結しました。
LINEの防災向けAIチャットボットアカウントによる発災時の情報収集と、防災科研の「SIP4D」(組織を越えた防災情報の相互流通を担う基盤的ネットワークシステム)による情報共有・統合技術を連携させ、災害状況を迅速に把握・伝達することを可能にしています。
また、SIP4Dだけでなく、CPS4D(現実の空間で起こっている災害や行動をサイバー空間上で再現するシステム)も最近注目されています。
国立研究開発法人情報通信研究機構(Twitterから被災状況の確認)
国立研究開発法人 情報通信研究機構は、災害状況要約システム「D-SUMM」を開発しました。
D-SUMMは、Twitter上の「火災が発生している」などの膨大な災害関連報告をわかりやすく整理し、要約するシステムです。
都道府県単位又は市区町村単位でエリアを指定すると、指定エリア内の被災報告を瞬時に要約し、そのエリアの被災状況の概要がわかりやすく提示されます。
これにより、被災状況に応じた各種救援、避難等を支援できるようになります。
損害保険ジャパン日本興亜株式会社(損害調査にドローンを活用 )
損保ジャパン日本興亜は、地域防災力の向上に貢献するため、米国シリコンバレーの防災スタートアップ企業と業務提携し、高度な AI 技術を活用した防災・減災システムの共同開発に着手しています。
2018年9月6日に発生した北海道胆振東部地震において、保険金の迅速な支払いの準備をするためにドローンを活用し被災状況の把握をしました。
また、2016年には保険業界で初めて国土交通省からドローンの飛行に関する許可を得ています。
被災後の安全が確保されていない状況のなか、家を失った人などに対して早急に保険金が支払われることはとても重要です。
投資家が注目すべきポイント!!
これからの防災テックのキーポイントになるのは、「仮想的な環境」「災害対応を備えたサービス」の２つです。
AIによる機械学習は、様々な要素が複雑に影響しあう多くのデータに対して、予測を精度よく行うことができます。
しかし、学習データが少ないなか、発生頻度が少ない事象を予測することは苦手です。
また、学習データの中に大きな偏りがある場合は機械学習による予測にも偏りが生じてしまいます。
そうしたなか、機械学習におけるデータ不足を補うためには、実寸大の仮想的な災害現場による実災害を想定した訓練データが重要です。
米国のテキサス州には、全米最大の様々な災害を想定した模擬フィールドが用意された広大な訓練施設があります。
しかし、日本には、これほど大規模な訓練施設はなく、精度の高い予測をするには、今後このような施設を設置することが求められます。
また、災害対応ロボットやシステムのみでは市場形成できない日本では、平常時に使っているロボットシステムが災害時にも活用できるというコンセプトで研究開発を推進する必要があります。
物を運ぶだけでなく、橋梁やトンネルなどのインフラ点検、ダムや河川の保守管理、火山の観察調査などもできる多機能なロボットシステムの開発・実用化や防災機能を備えたスマートフォンの実装などが今後のテーマになってくるでしょう。
投資家としては、災害予測のデータが収集できる仮想環境を有しているか、防災サービスを他のサービスと連携させることができるかにも注目してみてはいかがでしょうか。
デジタル化が進み、多くの新たな技術が生まれていることを知るだけでなく、その技術を活用（DX）できる企業を理解することは、投資をする上で「成長する企業・廃れる企業」を選ぶ際にとても重要です。
