SNS上の災害関連情報を救助や物資支援に活かす
平成30年5月29日
国立研究開発法人 情報通信研究機構

ユニバーサルコミュニケーション研究所
データ駆動知能システム研究センター/耐災害ICT研究センター 応用領域研究室（兼務）
大竹清敬

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情報通信研究機構（NICT）の紹介
Ø情報通信を研究する唯一の国立の研究機関（総務省所管）Ø国家サービス：日本標準時の決定と標準電波の発信（電波時計の電波）
Ø本部は東京都小金井市。他に京都、兵庫、大阪、宮城、茨城等に研究開発拠点
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Twitterを対象として、膨大な災害関連情報を整理、要約することで災害対応を支援する2つのシステムを研究開発し、公開中
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Disasiter-information SUMMarizer

https://disaana.jp

にてどなたでも無償で利用可能

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2017年7月の九州北部豪雨の際に大分県がDISAANA・D-SUMMを活用して情報分析を実施し、災害対応に役立てた（これまで）情報は、人をばらまき、電話をしてとりにいくもの

D-SUMM 「大分県」
カテゴリー毎の要約結果

貴重な情報を抽出：
ＪＲ久大線の鉄橋流失を最初に伝えたのはツイッター→ JR九州に伝達

2017年7月31日 大分合同新聞19面

担当者「情報が幅広く（向こうから）入ってくる点は有効だ
った。水位計のデー
タ以外に、状況がわかったのは大きい。
被害のつぶやきが多かった日田と中津に重点的に人員配置するなど災害対応に役立った」「ただし、緊急を要するかどうかの判断は難しい」「今後課題を洗い出したい」
10キーワード検索の問題
宮城県では何が不足しているのかしら？

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DISAANAではこれらも網羅的に抽出12���������������������
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東日本大震災試用版での動作例
質問：千葉の石油コンビナートで何が発生している

回答候補が抽出されたツイート：…今後の雨が非常に強い酸性雨になります…

回答候補と矛盾するかもしれないツイート：…酸性雨になるというのはデマです…

矛盾する情報を同時に検索し提供することで情報の信憑性を判断する材料を提供

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DISAANAでの問題点：
大規模災害時には、被災報告も膨大となり全体の状況把握が困難"##"DISAANA

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D-SUMM (Disaster-information SUMMarizer)• ほぼ同じ意味の被災報告を集約し、コンパクトに表現• 被災報告をカテゴリ毎・場所毎に整理し、災害状況の把握が容易
19

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（１）被災報告の抽出 DISAANA./(75)./8+

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(19) 被災報告が膨大な場合でも、短時間で被災状況全体を把握可能で、場所毎の被災状況把握も容易に
22

D-SUMM

選択したカテゴリの関連地点を地図上に表示

©2016 Google, ZENRIN

災害のマクロな状況を地図上で瞬時に把握⇨スピーディーな意思決定• 幅広い範囲で住宅被害がでており、一部で火災も発生しているが、発生しているところは、あまりない⇨要確認• 南阿蘇村、益城町を中心に救助を求めているが、道路トラブルも発生している⇨道路状況の救援部隊の派遣前に偵察が必要
23

DISAANAD-SUMM
• お薦めの使い方：

Ø 何を調べるべきか不明、災害の全貌がわからない→①D-SUMMを使って探すべき情報を特定、②知りたいことが明確になった段階でD-SUMMからDISAANAへのリンク等も使いつつ、DISAANAに質問を入力。（例えば、「東京のどこでエレベーターが動かない」を入力）「関連するツイート中のキーワードを網羅的にチェック」ボタンも活用し、より網羅的で詳細な情報を取得
Ø 知りたいことがはっきりしている（例「東京の停電」） →DISAANAに質問をして検索。（「東京のどこで停電が発生しているか」「東京 停電」「東京で何が不足しているか」等）• DISAANAの質問応答：確度の低い回答も含め幅広に回答可能• D-SUMM およびDISAANAのエリア検索での検索：

Ø DISAANAの質問応答のような確度の低い回答は出力せず
Ø 現在は、より大量の情報を分析するためにベストエフォートにならざるをえず、稀に少数の回答しか得られない場合もØ 今後も改修を継続
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• 解決方法eopn.38-dj]f (iE
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目的：発災直後の混乱時においてSNS等の情報を活用するため、DISAANA, D-SUMMの使用に慣れて頂くとともに、システムの検証を行う^_WK[BYC >OKLR&.49

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掲示板書き込みプログラム

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H29年度大分県総合防災訓練（図上訓練）での様子.-%+#$) ,&
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大分県図上訓練におけるDISAANA、D-SUMM活用のポイント• 発見した災害関連情報を手書きで起票し、情報共有、確認などを実施• デマの発生を盛り込んだ状況付与• デマの発生について、実際にシステム上でそれを認識し、担当者に確認の上、デマと認定するところまで訓練• 実際に操作した職員からは、特に操作上困ることは無かったとのコメント。改善点（既読がわかるとよりよい）の指摘

29

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https://www.sfc.keio.ac.jp/doc/20180412_bosai_rev.2.pdf
http://www.kri.sfc.keio.ac.jp/ja/press_file/ai-bousai_2018_guideline.pdf

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https://disaana.jp43

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44

被災報告の自動抽出技術(1)• 大規模災害時のような逼迫した状況で質問を悠長に考えることは困難• エリアを指定するだけでそのエリアの被災報告例：～で毛布が足りないを自動抽出• さらに被災報告に対応する救援報告例：～に毛布が届いたも自動抽出し被災報告に対応づけて出力

被災報告/救援報告をどう捉えるか
1組の名詞と述語(助詞含む)の組み合わせ
例： 食料が足りない / 水が届いた
45

被災報告の自動抽出技術(2)（１）以下の基本原則を例文とともにコンピュータに教える$

述語が活性!0!0
被災報告

仙台市内で停電が発生した!0+!0
救援報告

気仙沼の～がお風呂を解放する

場所名と名詞が共通で活性不活性が反転している場合述語が不活性
$

救援報告

&被災報告&

仙台の停電が終了した

気仙沼でお風呂に困っている

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地名いわきと名詞透析
が同一で活性・不活性が反対（２）機械学習結果に基づいて自動抽出*" ./%2),#

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情報のフィルタリング(1)���������������������������������������������������

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情報のフィルタリング(2)
具体的にどのように対応しているか：
現状は過去の災害記事等を参考に見つけ次第これらの情報を検出し区別するためのルールをシステムに加えている• ユーザが指定するオプションによってこれらの情報の表示/非表示を切り替え可能• デリケートな表現もあり、現状では自動化はリスクが大きい• 自動化は、いずれ高精度が達成でき次第、導入予定
48

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.©2017 Google, ZENRIN

50

キーワード検索 vs. D-SUMM     

• 膨大な検索結果を目視で確認• 重要な情報を人手で抽出し集計• エリア名と災害用語の膨大な組み合わせを検索する必要• ランドマーク等は個別に検索する必要
D-SUMM熊本県• ボタン一つで県下の市町村ごとに一瞬で要約表示• どこで何が起きているかの把握が容易

限られた時間では一部の情報しか発見できず、大局を把握することは不可能

熊本県熊本市• 市町村下のレベルでも場所毎に要約• カテゴリ毎の要約により、要救助者等の発見も容易

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DISAANA vs. D-SUMM
DISAANA

熊本県

熊本県熊本市
熊本県阿蘇市

熊本県上益城郡益城町• 膨大な被災報告• 場所毎に整理されていないため県下の市町村について、それぞれ質問やエリア指定を行って検索する必要がある
D-SUMM熊本県• ボタン一つで県下の市町村ごとに要約表示• どこで何が起きているかの把握が容易

仮に県下の全市町村について検索しても被災報告が膨大となり市町村毎の被災状況
あるいはその全体像は把握が難しい
熊本県熊本市• 市町村下のレベルでも場所毎に要約• カテゴリ毎の要約により、要救助者等の発見も容易52

宮崎県における実証実験（１）1. 8< J2D=`]qx|nr{}my|~H2610*19&
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宮崎県における実証実験（2）rmpv+{m]~!aX$TwitterwL]~+bLUi R "e<Ah|tO
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H28年度東京都図上訓練での活用
目的：発災直後の混乱時においてSNS等の情報を活用するため、DISAANA, D-SUMMの使用に慣れて頂くとともに、システムの検証を行う
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掲示板書き込みプログラム

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H28年度東京都図上訓練での様子"+!

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東京都図上訓練におけるDISAANA, D-SUMM活用上のポイント• 発見した災害関連情報があれば、印刷して、会議等で共有。別途災害情報システム(DIS)へも投入• 印刷機能を多用• 職員からは、概ね好印象• 危機管理監からは、今後はこういったシステ
ムを職員が使いこなせなければならないとの
コメント

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岩手県国民保護訓練におけるDISAANA、D-SUMM活用のポイント• テロ関連の表現（人が倒れる、爆発する等）へのチューニングを実施• SNSをシミュレートする投稿を2,800件用意。うち、180件には写真も付与• 実際に操作した職員からは、発生直後の状況がわからない段階では、特に有用であるとの評価コメントをいただいた58l:J4t2018.2.14

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DISAANA&D-SUMMを支える言語データ• 同義パターン辞書（3億エントリ）• 毛布がない⇔毛布が足りない / Xが不足する⇔Xが枯渇する• 矛盾パターン辞書（250万エントリ）• 牛乳が買えた⇔牛乳が売り切れ / Xが売り切れる⇔Xを入手する• 被災報告自動検出用学習データ• 11万事例：[例] 水/が/ない→被災報告 水/が/届いた→対応策• 災害オントロジー（2800万語）• 現在は2階層：[例]災害-地震、トラブル-遅延• 1階層目を20万語を人手で整備し、半自動的に拡張• 2階層目は20万語を人手で分類。その後40万語まで半自動的に拡張。残りは作業中• 地名辞書（400万エントリ）• 郵便番号データベース、Wikipediaから自動構築• 電話帳データベース（購入データ）により主要ランドマークを追加

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