こ う えいフ ォ ー ラ ム 第 28 号 / 2020 . 5

水災害 ・ 土砂災害における AI 技術の活用の取り組み
TECHNOLOGICAL DEVELOPMENT FOR FLOOD AND LANDSLIDE DISASTER PREVENTIONUSING AI
一言 正之 * ・ 古木 宏和 * ・ 荒木 健 ** ・ 櫻庭 雅明 *Masayuki HITOKOTO, Hirokazu FURUKI, Takeru ARAKI and Masaaki SAKURABA

This paper introduces our technological development for ﬂood and landslide disaster prevention
using artificial intelligence. Specifically, 1) river water level prediction model using deep neuralnetwork, 2) dam operation using deep reinforcement learning, 3) estimation of flood inundation
areas using the Generative Adversarial Networks, 4) real-time anomaly detection of river waterlevel observation data, 5) extraction of landslide prone topography and rill and gully from the digital
elevation data, are studied. We have evaluated the basic performance in items 3) and 4). And weachieved practical level in item 1), nearly practical level in 2) and 5).

Keywords ：artiﬁcial intelligence, AI, deep learning, ﬂood disaster, landslide disaster, dam
operation, disaster prevention

2． AI による洪水予測

1． はじめに
人工知能 （AI） の発展は著しく、 社会実装も進んできてい（1） 背景る。 近年の AI 技術のカギとなっている深層学習（ディープラー

洪水時の河川水位予測は、 住民の円滑な避難などのためニング） 1） の活用を中心に、 様々な分野での AI 応用が進めらに重要である。 予測手法としては降雨 - 流出過程を表現するれている。 汎用的な解析技術のみでなく、 様々な専門領域で、物理型モデルが全国の河川で適用されているが、 予測の過程

ドメイン知識と組み合わせた AI の研究開発が進められている。

に様々な誤差が内在する 10）。 洪水予測の精度向上に向けた

さらにディープラーニング技術の応用として、 いわゆる教師あ

取り組みとして、 人工知能 （AI） を用いた河川水位予測の研り学習のみでなく、 半教師あり学習 （強化学習）、 画像生成な究が進んでいる 11）, 12）。 既往研究では、 国内の一級河川を中

ど、 より高度な技術の応用研究が進められている。

心として、 地点雨量や流域平均雨量などを入力データとして、

我々は、 水災害 ・ 土砂災害に対して AI 技術を活用したソ予測地点の水位 2）～ 5）やダム流入量 13）を予測するディープラー

リューションの開発に取り組んでいる。 洪水災害の被害低減に

ニングのモデルを提案している。 本検討で AI の苦手とされる向けて、 筆者らはディープラーニングを適用した河川水位予測

経験のないような規模の洪水に対する適用性や、 予測が困難

2）～ 5）。 近年は洪水予測と さ れ る 都 市 河 川 に お け る 適 用 性 に つ い て 検 討 し た。 ま た、

AI 技術の活用をさらに推進するため、 経験したことのないよ

レーダ雨量の面的な分布情報と画像認識技術の進歩に着目

うな大洪水の予測や、 予測が困難な都市中小河川での適用、し、 予測精度向上の検討を行った。

手法を構築し、 精度向上を図ってきた

画像認識技術とレーダ観測を組み合わせたより高度な予測など、 より困難な条件での適用性向上に取り組んでいる。 さらに
近年は、 洪水低減のための効率的なダム操作 6）、 堤防からの7）（2） 経験のない規模の洪水に対する適用性検証 14）
ディープラーニングをはじめとする機械学習モデルの一般的越水が生じてしまった際の洪水氾濫域の素早い推定 、 河川な弱点として、 学習事例を上回るような事例に対しては予測性

水位など観測データに含まれる異常値のチェック 8）、 地形デー能が担保されない、 という点が挙げられる。 洪水予測において

9）タから土砂災害の危険区域の抽出 、 といった課題に対しては、 学習事例を上回るような大規模洪水への対応こそが重要

AI 技術の活用を進めている。

である。 こうした課題への対応として、 本検討では過去最大と本稿では、 こうした水災害 ・ 土砂災害に対する AI 活用の取り組みを紹介するとともに、 今後の展望について記す。

なった 2 つの洪水事例に対する適用性検討を行った。
1） 北海道 ・ 東北豪雨災害における網走川の洪水予測
2016 年 8 月の台風 10 号により、 北海道各地に記録的な* 技術本部 先端研究開発センター** コンサルタント国内事業本部 基盤技術事業部 統合情報技術部

大雨がもたらされ、 27 名の死者 ・ 行方不明者が生じた。

39

水災害 ・ 土砂災害における AI 技術の活用の取り組み

2.5

20

Water Level（m）

average rainfall
observed water level
6 hour prediction

2.0
1.5

40
60

Rainfall（mm/h）

0

3.0

8/29

8/28

8/27

8/26

8/25

8/24

8/23

8/22

8/21

8/20

8/19

100
8/18

0.5
8/17

80
8/16

1.0

図－ 2 2016 年 （北海道東北豪雨） での網走川の水位予測
平均雨量
2時間予測水位
はん濫注意水位1時間予測水位水防団待機水位
氾濫危険水位

日羽観測水位3時間予測水位
避難判断水位

15

0

水位（m）

40

9

図－ 1 網走川、 川尻漁場流域 ： 左、 鶴見川、 矢崎橋流域 ： 右

60

6

80

3） 経験のない洪水に対する洪水予測 AI の精度評価

2018/7/8
12:00

2018/7/8
0:00

2018/7/7
12:00

2018/7/7
0:00

2018/7/6
12:00

180
120
60

0
Average Rainfall

40

YASAKIBASHI observed level

80

Flood Waning Level
Flood Preparing Level

120

Predicted Level

160

0

Rainfall (mm/h)

240

Rainfall (mm/h)

2014/7/25
1:30

2014/7/24
22:30

200

200

2016/7/14
23:30

時間分の水位、 計 53 データとした。

160

0

2016/7/14
20:30

所における 3 時間分の水位変化、 および予測地点における 2

120

60

2016/7/14
17:30

量観測所における 5 時間分の時間雨量、 2 地点の水位観測

120

2016/7/14
11:30

3 時間後までの水位変化とした。 入力データは、 9 地点の雨

80

300

Water Level (cm)を行った。 モデルの出力データは、 予測地点 （日羽） の 1、 2、

40

180

2014/7/24
19:30

がもたらされ、 200 名以上の死者 ・ 行方不明者が生じた。
測所 （日羽） においてディープラーニングモデルの精度検証

240

2014/7/24
16:30

2018 年 7 月、 停滞前線により広域 ・ 長時間にわたる大雨
本検討では、 過去最大の水位を観測した高梁川の水位観02014/7/24
13:30

2） 西日本豪雨災害における高梁川の洪水予測

300

2016/7/14
14:30

および予測地点における 2 時間分の水位、 計 80 データとした。

Water Level (cm)

尻漁場の 6 時間あたりの水位変化とした。 入力データは、 欠
雨量、 4 地点の水位観測所における 9 時間分の水位変化、

2018/7/6
0:00

図－ 3 2018 年 （西日本豪雨） での高梁川の水位予測

ングモデルの精度検証を行った。 モデルの出力データは、 川
測等の少ない 6 地点の雨量観測所における 7 時間分の時間

2018/7/5
12:00

本検討では、 過去最大の水位を観測した網走川下流の水位観測所 （川尻漁場、 図－ 1 左） において、 ディープラーニ

100

2018/7/5
0:00

3

図－ 4 都市河川 （真光寺川、 矢崎橋地点） の計算結果

予測計算結果は図－ 2、 図－ 3 のように十分な予測精度を実現できている。 なお各図では、 実績水位と予測水位 （例え（3） 都市中小河川に対する適用性検証 15）

ば 6 時間前の 6 時間後予測水位） とを重ねて図化している。

全国の中小河川で溢水被害は頻発しているが、 特に都市河たいていの河川では、 大洪水には至らないものの、 短時間

川では、 地表被覆や複雑な雨水排水網のため、 流出時間がで急激な水位上昇が生じるような洪水を経験している。 一方で短くかつ予測が難しい。 そこで本検討では、 2010 年より整備

災害を引き起こすような大洪水は、 半日から数日もかけて降りされている高解像度なレーダ雨量を用いて、 ディープラーニン

続く雨によってもたらされる場合が多い。 したがって 「水位変グによる深層学習を適用した人工知能モデルにより、 都市中化」 に着目すると、 未曾有の大洪水においても、 過去に経験

小河川での適用性検証を行った。

済みと見なせる場合が多い。 本検討では 「水位変化」 を洪水

対象は鶴見川水系真光寺川の矢崎橋観測所 （図－ 1 右）予測 AI の出力目標とした工夫により、 精度が高まった可能性とした。 流域の 8 割以上が市街地で、 流域面積は 4.3km 2 で。 なお本検討の対象出水は、 網走川 （川尻漁場）ある。 レーダ雨量の約 1 km 2 の平均値を入力し、 10 分後のは過去の最高水位 +4cm、 高梁川 （日羽） は +280cm であっ

水位予測を行った。 予測計算結果は図－ 4 に示す通りであり、たが、 より大規模な出水で精度がどうなったかは分からない。

急激な水位上昇もある程度とらえている。 より細かな水位デー

また、 河道の断面形状や降雨－流出特性といった非線形性のタを利用すれば、 さらに精度向上が見込まれる。 また、 予測

影響は今後の検討課題である。

雨量の活用により、 予測時間も伸ばすことが可能である。

がある

40

12）, 14）

雨量（mm/h）20

12こ う えいフ ォ ー ラ ム 第 28 号 / 2020 . 5
入力層（4） 画像認識 （CNN） を用いた洪水予測の適用性検証 16）

ディープラーニングとは深い階層構造を持ったニューラル
水予測検討では 「全結合型」 と呼ばれるネットワーク （図－ 6）

出力値

・
・
・
xK1

を用いたが、 一般に画像認識などでは 「畳み込みニューラル
ネットワーク （CNN）」 により二次元的なデータを扱う。 近年
は CNN を始めとした画像解析 AI の性能が飛躍的に向上しており、 様々な分野での応用が進んでいる。
本検討では CNN を洪水予測用に改良する。 地点雨量や

出力層

重み係数

x2

ネットワークの総称であり、 いくつかの種類がある。 前頁の洪

中間層2

w1,1
：
：

x1

1） 画像認識技術の優位性

中間層1

wi,j
：
：
wK1,K2

図－ 6 全結合型のニューラルネットワークの概念図

平均雨量のデータを用いた予測に代えて、 CNN により雨量
レーダの面的な情報を取り込んだ予測手法を開発した。

元画像

特徴マップ

フィルタ数

フィルタ

2） 検討条件
対象流域は、 図－ 5 に示す筑後川水系城原川、 日出来橋
を対象地点とした。 流域面積は 50.8 km 2 で上流域は山地だが、 日出来橋周辺は天井川となっており、 越水時は周辺市街地が浸水するリスクを抱えている。 レーダ雨量が入手できた

図－ 7 CNN による畳み込み処理の模式図

2006 年以降について、 日出来橋で水防団待機水位以上の水位を記録した出水を抽出し、 そのうち上位 30 出水を対象出水とした。 26 出水を学習に、 4 出水を精度検証に用いた。
CNN では畳み込みと呼ばれる処理において、 元画像にフィ

3 channels
GR

ルタをかけることで特定の二次元情報を抽出する。 元画像の特徴は、 特徴マップとして別の二次元情報に変換される （図－ 7）。 本検討では、 時系列的な雨量情報を画像データの構

水位M
・
水位2
水位1
レーダ⾬量N
・
レーダー⾬量2
レーダー⾬量1

N＋M
channelsBheight造に見立て （図－ 8）、 60 分後までの水位変化を出力とする

height
width

width

ことで水位予測モデルを構築した。

一般的な画像の⼊⼒データ構造

3） 検討結果

図－ 8 CNN による水位予測モデルの入力データ模式図

水位予測の⼊⼒データ構造

予測結果の例を図－ 9 に示す。 いずれの出水においても洪水の挙動を再現できた。 予測がずれる箇所もあるが、 学習デー

60

1

80

0

100

1

80

0

100

雨量（mm/h）60

2017/4/18
8:00

2

2017/4/18
2:00

40

2017/4/17
20:00

20

3

2017/4/17
14:00

4

2017/4/17
8:00

0

2017/4/17
2:00

水位（m）

5

2017/4/16
20:00

図－ 5 城原川流域および水位観測地点

雨量（mm/h）2

2010/7/15
0:00

40

2010/7/14
18:00

3

2010/7/14
12:00

20

2010/7/14
6:00

4

2010/7/14
0:00

0

2010/7/13
18:00

5

2010/7/13
12:00

水位（m）

タの蓄積などにより今後の精度向上の余地がある。

図－ 9 CNN による水位予測モデルの計算結果
41

水災害 ・ 土砂災害における AI 技術の活用の取り組み

入入力
ー
：
ム
量ど、
力デ
デー
タタ
上
流ダ
の雨
量流
・
水入
位な
ダム放流量、ダム貯水位

3． AI によるダム操作 6）（1） 背景2018 年の西日本豪雨災害など、 近年の洪水の激甚化に伴
い、 ダムの重要性が高まってきている。 一般に、 ダム操作は操作規則 ・ 細則、 ただし書き操作規則などをもとに行われる。
しかし、 異常洪水時などには、 下流の被害を軽減するために柔軟な操作が求められる場合がある。 ダム管理者は時々刻々

入力層

中間層1

中間層2

重み係数

w(1)1,1：：x1x2

出力値=u (L)

出力値

・
・
・
xI

w(1)

j,i

：
：
w(1)J,I

出力値=u (L)

最適なゲート操作と変化していく状況に応じて操作判断を行う必要に迫られるが、最適なダム操作を継続することは容易ではない。

出力層

図－ 10 ダム操作 AI の模式図

本検討では、 洪水時の適切なダム操作を支援するため、 深る。 特に深層ニューラルネットワークに対する強化学習を深層
強化学習と呼び、 囲碁の AI （AlphaGO） における適用 17） で（2） 検討条件
1） モデルの構成
階層型のニューラルネットワークを用いた （図－ 10）。 モデ

上限水位 273.5m
操作開始水位 268.1m

上限水位 273.5m
操作開始水位 268.1m

275
270
265
260
255
250
245
240
235
275
270
265
260
255
250
245
240
235

6/24 0:00

6/23 21:00

6/23 18:00

6/23 15:00

6/23 12:00

6/23 9:00

6/23 6:00

6/23 3:00

6/23 0:00

6/22 21:00

6/22 18:00

6/22 15:00

6/22 12:00

6/22 9:00

6/22 6:00

6/22 3:00

量、 6 時間後までの予測流入量データ、 10 分前の貯水位とし

H28.6.23洪水

松原ダム貯水位

8,000
7,000
6,000
5,000
4,000
3,000
2,000
1,000
0

6/22 0:00

ルの入力データは、 現時刻の流入量データ、 10 分前の放流

流入量・放流量（㎥/s）

脚光を集めた。

操作開始水位：
異常洪水時防災操作開始水位

H28.6.23洪水

貯水位（m）

を得られるように、 試行錯誤によりモデルを最適化することであ

流入量・放流量（㎥/s）

学習による学習を試みた。 強化学習とは、 できるだけ高い報酬

8,000
7,000
6,000
5,000
4,000
3,000
2,000
1,000
0

松原ダム引き伸ばし流入量
松原ダム放流量
松原ダム貯水位

貯水位（m）

層ニューラルネットワークを用いたダム操作 AI を構築し、 強化た。 モデルの出力データは放流量とした。 なお、 水位に応じたダムの放流能力など前提条件はモデルに組み込んだ。

図－ 11 ダム操作シミュレーション （上 ： 操作規則、 下 ： AI）

2） 仮想洪水の作成
ニューラルネットワークの学習に用いるため、 既存の操作規●は以下のとおりである。
①

ダム流域の過去の降雨を引き伸ばして仮想降雨を作成する。 また、 九州北部豪雨 （2012 年、 2017 年） をダム流域にスライドさせた仮想降雨を作成する。

②

上限水位 （＝設計洪水位） を超えた場合に、 越流量に応じて大幅な減点

則では制御しきれないような仮想の洪水を作成した。 作成手順●

1 ステップの放流量変化が大きい場合に前ステップとの流量差に応じて減点以上の定義に基づき、 仮想洪水に対してできるだけ高い報酬を取るようにニューラルネットワークの学習を行った。

降雨－流出モデル （貯留関数） によって仮想降雨による仮想ダム流入量を計算する。

以上の手順により計 20 洪水を学習データとして作成した。

（3） 検討結果
仮想洪水に対するダム操作の結果 （ダム流入量、 放流量、

3） 強化学習によるニューラルネットワークの最適化

ダム貯水位） を図－ 11 に示す。 上図が既存の操作規則によ

仮想の洪水に対して、 適切なダム操作により洪水調節をうまるシミュレーション、 下図が学習済みの AI によるシミュレーショ

くできるようになるまで、 強化学習によってニューラルネットワーンである。 AI のシミュレーションでは、 6 時間後までの流入量

クを学習させた。

が完全に予測できているものと仮定し、 10 分ごとに放流量を強化学習を適用するためには、 ニューラルネットワークの出決定させた。

力結果を評価するために、 結果に応じて与えられる報酬を設操作規則では、 洪水ピークの時点でダム貯水位が上限に達定する必要がある。 本検討においては、 適切なダム操作を定しており、 流入量と同等の放流量となっている。 AI では、 洪

義し、 報酬関数によって点数化した。 設定した評価関数は次

水ピークの時点でも放流量を低減させることができている。

のとおりである。
●●

洪水調節を行った （流入量＞放流量） 際に調整流量

測の不確実性の影響評価や、 過放流の抑制など現実の運用に応じて加点

ルールの反映など、 検討すべき課題が残されている。

異常洪水時防災操作開始水位を超えた場合に、 超えた水位に応じて減点42

なお本技術を操作支援に実用化するためには、 流入量予

なおダム操作は人命に直結するため、 責任問題が重要であり、 AI の適用に向けての検討課題として残されている。

こ う えいフ ォ ー ラ ム 第 28 号 / 2020 . 5

4． AI による異常値の検知 8）（1） 背景河川水位観測データ （以後、 観測水位） の品質は、 洪水を表す適合率 （Precision）、 見逃さずに検知する性能を表す
再現率 （Recall）、 および 2 つの指標の調和平均である F 値を算出した。 提案手法では、 いずれの指標においても既存手法を上回った （図－ 14）。

時のリアルタイム防災情報としての実況把握、 洪水予測の精度を左右する入力データとして重要である。 観測水位をリアルタ

リアルタイム水位・⾬量

イムでインターネット配信している水文水質データベース 18） や川の防災情報 19） では、 迅速な情報提供を優先し、 異常値のモデルによる現時刻の水位推定含まれる観測所からの送信データをそのまま公表している。

観測データの異常度算出

一方、 近年は様々な分野において、 機械学習を用いた異常検知手法の研究が進められている 20）。 本検討は、 10 分ご

異常度が
閾値を超過︖とに配信される観測水位データを対象に、 リアルタイムに異常値を検知する手法を開発した。
（2） 検討条件

数時間以内

観測水位の異常値には、 電気系統などに起因する瞬間的

異常値

YES

異常値

NO

ルールベースで異常を検知︖
NO

な異常値 （スパイクノイズ） や、 水位計のゴミ詰まりにより水位

正常値

が長時間動かなくなる異常値 （頭打ち ・ 底打ち） などがある。
まずスパイクノイズへの対応として、 対象地点や周辺の雨量・YES

図－ 12 水位推定器とルールベースによる異常検知手順

河川水位の時系列挙動から、 現時刻の対象地点の河川水位
実績水位を推定する機械学習モデル （水位推定モデル） を構築した。

推定水位

異常値

異常度

1.0

0

0.5

着目して、 観測値の異常度を算出した。 異常度の閾値を設定

0.0

4000

-0.5

6000

-1.0

8000

-1.5

10000

-2.0

12000

変化直後の短時間の水位静止」 および 「小さな水位変化直

0.65

0.80

例を示す。 また図－ 13 下に、 ルールベースにより頭打ち異常0.40を検知した例を示す。

0.20

変化があった値、 同一の値が 7 日間以上続いた場合を異常

既存手法

1.000

1.00

0.60

い値、 左右岸堤防を超える値、 10 分間で± 50cm を超える

異常度

6000

図－ 13 提案する異常検知の適用例

図－ 13 上に、 水位推定によりスパイクノイズ異常を検知した

また提案手法の評価のため、 既存手法 （観測下限値より低5000
2015/9/24
9:00

-0.10

案手法の性能評価を行った。 対象期間は、 2016 年の全期間

万程度、 異常値の個数は平均で 5、 6 個程度である。

2011/7/11
18:00

4000

ルールベースによる検知

0.05

筑後川 ・ 遠賀川における 5 か所の水位観測所を対象に、 提出水期間とした。 対象データ数は 5 つの観測所でそれぞれ 5

1000

3000

0.20

（3） 検討結果と、 過去数年～ 10 年分の水位データのうち異常値が含まれる

0

2000

2015/9/24
6:00

を組み合わせた異常検知手法を構築した （図－ 12）。

異常度

0.35

2015/9/24
3:00

以上のように、 本検討では水位推定モデルとルールベース

異常値

異常度の閾値

2015/9/24
0:00

底打ちパターンに対応させた。

推定水位

0.50

2015/9/23
18:00

後の長時間の水位静止」 という組み合わせで、 様々な頭打ち・

実績水位

異常度

0.80

水位（m）

検知基準を設定した。 設定した 2 つのルールは 「大きな水位

2011/7/11
15:00

分から数時間の時系列挙動を踏まえて、 ルールベースによる

2000

2011/7/11
12:00

ムでの検知は難しい。 このような異常については、 前後数十

2011/7/11
9:00

2011/7/11
3:00

時系列的な水位挙動から判断する必要があるため、 リアルタイ

2011/7/11
6:00

次に長時間にわたる観測水位の頭打ち ・ 底打ちに対しては、異常度の閾値

2015/9/23
21:00

することで、 正常／異常の判定を行うものとした。

水位（m）

実際に観測された値と、 周辺情報から推定した値とのずれに

提案手法
0.885

0.793

0.667
0.345

0.455

0.00
Precision

RecallF-score図－ 14 異常検知手法 （既存手法 ・ 提案手法） の精度評価

する） との比較を行った。 精度指標として、 検知結果の正確さ
43水災害 ・ 土砂災害における AI 技術の活用の取り組み

5． AI による洪水浸水域の推定 7）（1） 背景関東の首都圏を始め、 日本の大都市の多くは沖積低地に位置しており、 大なり小なり洪水 ・ 津波 ・ 高潮による浸水リスクを抱えている。 2019 年 5 月に作成された東京都江戸川区のハ
ザードマップ 21） では、 周辺 5 区のほとんどが水没し、 250 万人が浸水被害を受けることなどが想定されている。
災害発生時、 浸水範囲を素早く知ることは、 適切な避難行量に応じた AI モデルの精度検証を行う必要がある。
(a)学習時① 物理型氾濫シミュレータによる多数の解析② 学習データの作成（擬似的な浸水域と観測情報）③ pix2pix による浸水域予測モデルの構築(b)検証・予測時
浸水観測情報（点情報）

動や防災活動のために重要である。 ハザードマップでは物理シミュレーションに基づき浸水範囲が想定されている。 しかしながら、 時々刻々と進展する浸水範囲をリアルタイムに計算 ・ 推定することは難しい。 本検討では、 災害時に得られるであろう

浸水域予測モデルによる浸水域の推定（面情報）

図－ 15 解析対象範囲と想定破堤地点

点的な浸水観測情報を利用して、 面的な浸水範囲を素早く的確に推定する AI モデル （浸水域推定モデル） を開発した。
（2） 検討条件
浸水域推定の AI は、 事前に行う物理シミュレーションを学習することで構築する。 AI 構築の手順を図－ 15 に示す。
①

様々な浸水シナリオ （浸水規模や堤防決壊箇所） に応じた物理型の氾濫シミュレーションを実施 （堤防決壊箇所は図－ 16 ●で示した地点。）。

②

氾濫シミュレーションの計算メッシュごとの浸水深をラン
ダムに抽出することで、 浸水の擬似観測データを作成。

③

画像生成モデルの一種である pix2pix 22） を用いて、 画像化した浸水観測情報から、 浸水深分布を推定する予測モデルを構築。

本検討では、 荒川下流の江東デルタ地帯 （図－ 16） を対象に、 上記の①②③に基づきモデルを構築した。 なお pix2pix
は GAN （敵対的生成ネットワーク ： Generative Adversarial
Network） の一種であり、 対となる画像の関連性を学習したう
えで、 「画像で入力」 し、 「画像で出力」 するモデルである 23）。

図－ 16 解析対象範囲と想定破堤地点構築された予測モデルを用い、 物理シミュレーションによる擬観測点

似的な浸水情報を用いて浸水域推定の検証を行った。
（3） 検討結果図－ 17 に、 pix2pix による浸水域推定結果の一例を示す。
図の左の画像が入力画像 （擬似的な浸水観測情報）、 中央がAI による推定結果、 右が正解画像 （氾濫シミュレーション結果）である。 図－ 17 上は図－ 16 の A 地点から氾濫した場合、
図－ 17 下は A、 B 両地点から氾濫した場合の、 ある時刻の浸水状況である。
本検討では、 災害時の浸水観測情報から瞬時に浸水域を推 定 す る こ と を 目 指 し た。 物 理 的 な 氾 濫 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン と、
pix2pix による画像変換を用いて、 浸水の観測情報から浸水範囲を推定するモデルを構築した。 構築したモデルは妥当な推定ができた。 今後の実用化に向け、 浸水観測データをリア
ルタイムに取得する方法を検討するとともに、 観測データの質・
44

入力画像（擬似観測情報）AI による浸水域推定結果

正解画像（物理シミュレーション結果）

図－ 17 構築した AI による浸水域推定結果例

こ う えいフ ォ ー ラ ム 第 28 号 / 2020 . 5

6． AI による地すべり ・ 侵食地形の抽出 9）（1） 背景本稿では地すべり地形分布図を正解として教師データとしたが、 地すべり地形分布図の判読精度と国土地理院の測量デー
タの精度が異なること、 侵食地形のラプラシアンの値は解析上

デ ィ ー プ ラ ー ニ ン グ に よ る 認識、 検知、 分析等の技術は、の計算結果を用いていること、 地形判読技術自体に判読技術

様々な分野での導入が始まっており、 斜面防災分野でも土砂者による誤差が含まれること等から、 100％の正解ではない事

災害の発生場予測技術等の研究開発が進められている。

を留意されたい。

地形判読は、 土砂災害発生場を予測する手法として従来行われてきた技術の一つであり、 判読技術者の専門的知見が必要とされ、 一定の手法が確立されている一方で、 判読者による誤差が生じるケースがある。 これは、 経験的に培われた感覚的な要素を含むことから、 定式化が困難な技術である。 近
年では、 レーザープロファイラー測量技術等、 比較的広範囲の地形情報を短時間で得られるようになったことから、 判読技
術者にとって、 緻密な精度で広大な面積を判読する必要があ
る等、 負担となる側面がある。 本稿は、 定式化が困難と言える

黒塗り部：
地すべり地形地形判読技術について、 ディープラーニングの有効性の検証と合わせ、 技術者の負担軽減 （省力化）、 災害等発生直後の状況把握の迅速化に資する研究として、 ディープラーニングにより地すべり地形、 侵食地形の特徴を画像から学習し、 その5km
図－ 18 CS 立体図と地すべり地形分布図の重ね図例

具体的な位置や形状等の自動的抽出を試みた。
（2） 検討条件
地形判読 AI の構築に用いた画像生成モデルは、 5 章 「AIによる洪水浸水域の推定」 と同様 pix2pix である。
図－ 18 に地すべり地形の抽出にあたって作成した地形図を示す。 対象地域は、 地質的に地すべりが多発する地域 4 地
区 （北海道沙流郡、 新潟県上越市、 奈良県吉野郡、 熊本県
上益城郡～宮崎県上臼杵郡） とした。 地形データは、 国土地
理院から提供されている基盤地図情報 24） を使用した。 地すべ

桜島昭和火口付近の空中写真※

り地形の正解データは、 防災科学技術研究所が作成 ・ 公開している 1 ： 50,000 地すべり地形分布図 25） とした。 地形図は、
CS 立体図 26） に加工した。
図－ 19 に侵食地形の抽出対象地域とした桜島の空中写真、
地形起伏図、 地形解析図を示す。 空中写真 を入力情報 と した。 侵食地形の正解データは、 1 年ごとに取得される 1mDEMの地形データから解析されたラプラシアンの地形解析結果図とした。 侵食地形は、 地形解析上、 ラプラシアンで凹地形として表現されることに着目し、 プラス値 （凹状地形） のみを表示し地形起伏図※

た画像データを用いた。
教師 ・ 検証データの作成例を図－ 20 に、 表－ 1、 表－ 2に対象ごとの教師データ、 検証データを示す。 pix2pix では
教師データと検証データの加工方法は同様である。 AI は、 画
像 A と B の色調の関係性を特徴として学習する。
検証データは、 教師データに含まれない範囲とした。 地す
べり地形抽出の教師データは、 地すべり地形の輪郭や境界の明瞭度に着目し、 明瞭な地すべり地形が画郭に含まれている

ラプラシアン解析図（凹地形のみ）

画像を選別した。 さらに、 地すべり地形がフレームアウトしてい

図－ 19 侵食地形の空中写真とラプラシアン解析図

る、 もしくは地すべり地形を含まない画像は除外した。

※空中写真、 地形起伏図は地理院地図より引用
45

水災害 ・ 土砂災害における AI 技術の活用の取り組み
画像 A

入力画像
北海道 沙流郡

画像 B（正解データ）

抽出画像

正解データ

地すべり
移動体
滑落崖

地形図（CS 立体図） 1:50,000 地すべり
地形分布図の（1 辺 1km）
地すべり移動体

画像 A

画像 B（正解データ）

新潟県 上越市
空中写真（1 辺約 200m）

画像Ａに対応する
ラプラシアンで表現
した溝（凹）地形図－ 20 pix2pix の教師 ・ 検証データ作成例（上 ： 地すべり地形、 下 ： 侵食地形）表－ 1 地 すべり地形判読に用いた地質体ごとの教師データ、
検証データ
対象地域

地質体

教師ﾃﾞｰﾀ※検証ﾃﾞｰﾀ北海道

新第三～白亜紀付加体

764

120

新潟県

新第三紀堆積岩

1461

120

奈良県

白亜紀付加体

1021

100

熊本県

中～古生代付加体

1311

120

奈良県 吉野郡※教師データは地すべり地形が明瞭に表現されているものを選別

表－ 2 侵食地形判読に用いた教師、 検証データ
地域

教師データ

検証データ

桜島昭和加工付近

675

462

熊本県上益城郡～宮崎県上臼杵郡（3） 検討結果
1） 地すべり地形の抽出結果
AI による地すべり地形の自動抽出結果を図－ 21 に示す。
学習の際、 教師データは、 表－ 1 の全地区を集約した。 抽出画像には、 技術者視点で作成 ・ 選別した明瞭な地すべり地
形が多数見られ （図中〇）、 教師データの特徴が反映されていることが確認できた。
地すべり地形判読は、 複数の地形要素の組み合わせから総合的に判断されることから、 技術者による判読の誤差も生じやすいことが知られている。 本検討では、 より明瞭に判別しやすい地形 （移動体） を対象とし、 地形判読作業の省力化と判読漏れの防止に利用することに配慮し、 データを作成した。
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図－ 21 地区 （地質体） ごとの地すべり地形抽出結果

こ う えいフ ォ ー ラ ム 第 28 号 / 2020 . 5

地すべり地形の抽出精度は、 地すべり地形分布図を正解とした場合、 正解率 （地すべり範囲総数に対して抽出範囲が重（4） まとめなっている箇所数の割合） は 6 割～ 8 割であった。 また、 図

詳細な地形情報、 ライブラリ、 ディープラーニングの実装を

印は、 AI が正解データにない箇所に、 新たに地すべ用いて、 教師ありのディープラーニングを行い、 地形判読の自り地形を抽出しているケースである。 この位置は、 判読技術的動化を試みた。 基図はいずれも RGB 画像を用いた。 具体的にも地すべりの可能性が高い箇所である。

には、 地すべり地形判読では基図を CS 立体図、 侵食地形

－ 21

では空中写真とした。 両者ともに、 意図した教師データと同様

入力画像

抽出画像

正解データ

地表面が火山灰に覆われているエリアの特徴を捉えることができた。 結果、 ディープラーニングの特徴である特徴の自動抽出は、 地形判読のように専門技術者の感覚的な技術にもある程度適用できることが判明した。 さらに、その作成方法や選別基準を判読者の視点で拡充や選別を行う
等、 データの質を改善することで向上できることが判明した。
判読の精度は 6 ～ 8 割程度であった。 専門技術者による厳密な成果には及ばないものの、 事前に機械学習させておくこと
で、 出力は数分で行う事が可能である点で、 省力化 （生産性向上）、 抽出漏れによる人為的なエラーリスク低減の手法として有効であると考えられる。 また、 空中写真から地形や物体の検知が短時間で可能になれば、 災害等発生直後の状況把握等、 迅速化の面での適用性も高いと考えられる。

7． おわりに
本稿では、 人工知能 （AI） を用いた水災害 ・ 土砂災害に対する取り組みについて、 技術紹介を行った。 洪水予測 AI
はこれまでの予測手法を上回る精度を示す場合が多く、 既に植生が繁茂しているエリア

社会実装に向けた段階に入っている。 特に、 水位予測システ
ムの普及が遅れている中小河川においては、 AI を用いた簡易で高精度な予測システムの実装が期待できる。 河川水位の異常検知についても、 本検討では十分に実用的な精度が得られた。 実社会での活用に向け、 より様々な地点での検証が必要である。 また、 観測データの蓄積 ・ 共有を進めて行くことが、今後の技術的発展のために有用である。
ダム操作、 地形判読技術については、 必ずしも人間を上回るレベルには達していないが、 省力化、 効率化の面で人間の判断を支援できるレベルには近づいていると考えられる。 今後は技術的な改良により精度向上を図っていくとともに、 様々なケースでの適用性を検証していく必要がある。
また、 洪水浸水域の推定、 火山地域における侵食地形の
画像判読といった様々な課題に対して AI 技術による新たな取り組みを行い、 実社会での活用が十分に期待できる結果が得

図－ 22 地表状態ごとの侵食地形の抽出結果られた。 今後は技術的な検討を進めて行くとともに、 データ取得の仕組みについてもあわせて検討する必要がある。
今後は水災害 ・ 土砂災害に関する防災 AI 技術について、
世の中のニーズに合わせて社会実装を進めて行くとともに、 発

2） 侵食地形の抽出結果

展の著しい AI の先端技術を取り込んで、 さらなる技術開発に

侵食地形の自動抽出結果を図－ 22 に示す。 侵食地形の抽取り組んでいく。 また、 日本工営グループの各部署との連携を

出画像では、 正解データと同様に赤色に表示した凹地形が空深め、 交通・物流、 エネルギー、 環境、 維持管理といった様々

中写真上に表現されており、 陰影の色調のコントラストが明瞭な社会インフラ分野での課題解決に向け、 AI を活用した技術な部分に着色されている事がわかる。

開発に取り組んでいきたい。
47

水災害 ・ 土砂災害における AI 技術の活用の取り組み
謝辞 ： 本稿での研究実施にあたり、 解析に利用した XRAIN

model by using x-band radar rainfall

データは、 国土交通省より提供されました。 また、 国土交通省

16） 荒木健、 箱石健太、 一言正之、 島本卓三、 房前和朋 ： 畳み込

九州地方整備局九州技術事務所には、 データ提供や研究のみニューラルネットワークによるレーダ雨量を用いた河川水位予方向付けにおいて多大な協力をいただきました。 厚く御礼申し

測、 河川技術論文集、 Vol.25、 pp.297-302、 2019

上げます。

17） David Silver et al. : Mastering the game of Go with deepneural networks and tree search, nature, Vol.529 (7587),

参考文献
1） Hinton, G.E., Osindero, S. and Teh, Y. : A fast learningalgorithm for deep belief nets, Neural Computation, Vol.18,
pp.1527-1544, 2006
2） 一言正之、 櫻庭雅明、 清雄一 ： 深層学習を用いた河川水位予測手法の開発、 土木学会論文集 B1 （水工学）、 Vol.72 （4）、
pp.187-192、 2015

484, 201618） 国 土 交 通 省、 水 文 水 質 デ ー タ ベ ー ス w e b ペ ー ジ、 http://
www1. river.go.jp/ （最終閲覧日 ： 2019 年 9 月 4 日）
19） 国 土 交 通 省、 川 の 防 災 情 報 we b ペ ー ジ、 http://www.river.
go.jp/kawabou/ipTopGaikyo.do （ 最 終 閲 覧 日 ： 2019 年 9 月
4 日）20） Raghavendra Chalapathy, Sanjay Chawla: Deep Learning3） 一言正之、 櫻庭雅明 ： 深層学習の適用による ニ ューラルネット

for Anomaly Detection: A Survey, arXiv:1901.03407, 2019

ワーク洪水予測の精度向上、 河川技術論文集、 Vol.22、 pp.1-

21） 江戸川区、 江戸川区水害ハザードマップ 【日本語版】、 https://

6、 2016
4） 一言正之、 桜庭雅明 ： 多地点観測情報を活用した深層ニュー
ラルネットワークによる河川水位予測の精度向上、 河川技術論文
集、 Vol.23、 20175） 一言正之、 桜庭雅明 ： 深層ニューラルネットワークと分布型モデ
ルを組み合わせたハイブリッド河川水位予測手法、 土木学会論文
集 （B1）、 2017www.city.edogawa.tokyo.jp/documents/519/sassi-ja.pdf（最終閲覧日 ： 2018 年 9 月 4 日）
22） P h i l l i p I s o l a , J u n - Ya n Z h u , Ti n g h u i Z h o u , A l e x e i
A.Efros: Image-To-Image Translation With Conditional
Adversarial Networks”, CVPR2017, pp.5967-5976, 201723） 篠崎隆志 : GAN―敵対的生成ネットワーク―の発展、 人工知能、
Vol.33、 No.2、 pp.181-188、 20186） 石尾将大、 一言正之、 島本卓三、 房前和朋 ： 深層強化学習を

24） 国土交通省、 国土地理院ウェブサイト、 基盤地図情報 https://

用いたダム操作モデルによる洪水調節、 河川技術論文集、 Vol.25、

fgd.gsi.go.jp/download/menu.php （最終閲覧日 ： 2019 年 10

pp.339-344、 2019

月 30 日）7） 一言正之、 荒木光一、 古木宏和 ： 敵対的生成ネットワークによ25） 清水文健、 井口隆、 大八木規夫 （2005） 防災科学技術研究所

る洪水氾濫浸水域の推定、 2019 年度人工知能学会全国大会、「1:50,000 地すべり地形分布図」、 防災科学技術研究所研究資

2019

料、 2005

8） 一言正之、 川越典子、 橋田創、 房前和朋 ： 水位推定誤差の確率分布に基づく河川水位観測データのリアルタイム異常検知、 土木学会論文集 （B1）、 2019 （投稿中）9） 古木宏和、 稲垣裕、 一言正之、 藤平大、 櫻本智美：ディープラー
ニングによる地すべり地形の自動抽出 - 精度と教師データの関係、地盤工学会誌、 67 巻、 6 号、 pp.20-23、 201910） 椿涼太、 小林健一郎、 内藤正彦、 谷口丞 ： 洪水予測技術の現状と課題について、 河川技術論文集、 Vol.19、 pp.1-6、 201311） 一言正之、 桜庭雅明 ： ディープラーニングを用いた洪水予測モデルの開発と今後の展望、 こうえいフォーラム、 Vol.26、 201812） 古田均、 野村泰稔、 広兼道幸、 一言正之、 小田和広、 秋山孝正、
宇津木慎司 ： AI のインフラ分野への応用、 電気書院、 201913） 一言正之、 遠藤優斗、 島本卓三、 房前和朋 ： レーダ雨量を用いた深層学習によるダム流入予測、 河川技術論文集、 Vol.24、pp.403-408、 201814） 一言正之、 桜庭雅明 ： 学習事例を上回る大洪水に対する深層学
習水位予測モデルの検証、 2018 年度人工知能学会全国大会、
201815） Masayuki HITOKOTO and Masaaki SAKURABA : Riverstage prediction for urban small rivers with deep learning4826） 戸田堅一郎 : 曲率と傾斜による立体図法 （CS 立体図） を用いた
地形判読、 森林立地、 Vol.56、 No.2、 pp.75-79、 2014