2020年度助成事業 報告書
公益財団法人日本ライフセービング協会
2021年 3月

ライフセービング事業の高度化
１．海水浴場リスク評価； JLA認定海水浴場
２．LSの救助力向上と公的救助機関との連携強化；シミュレーション審査会の実施
３．公的救助機関との連携強化；地域消防へのIRBレスキューの技術提供
４．監視救助活動にかかる救助器材配備
５．海辺のみまもりシステム；先端技術の導入により自治体と連携した安全安心な海辺空間の創出
６．パトロールログの電子化

1ライフセービング事業の高度化
１．海水浴場リスク評価；JLA認定海水浴場
新規6ヶ所，更新1ヶ所の海水浴場調査を実施．
2021年3月に審査会開催［7ヶ所認定］

福井若狭和田の例

福井県若狭和田

神奈川県片瀬西浜

兵庫県須磨

神奈川県横浜海の公園

東京都新島黒根

千葉県銚子マリーナ

千葉県本須賀千葉県片貝

神奈川県由比ヶ浜

千葉県不動堂東京都式根島泊

大分県田ノ浦ビーチ

福井県若狭和田

千葉県本須賀

兵庫県須磨

千葉県片貝

大分県田ノ浦ビーチ

千葉県不動堂千葉県御宿中央

宮崎県青島

千葉県御宿中央

静岡県相良宮崎県青島

2019年度；6ヶ所

静岡県静波

2020年度；7ヶ所［新規6ヶ所］

静岡県静波
神奈川県湯河原

静岡県相良
神奈川県湯河原千葉県銚子マリーナ

Fig. 1

神奈川県横浜海の公園
神奈川県由比ヶ浜
神奈川県片瀬西浜
東京都新島黒根
東京都式根島泊

JLA認定海水浴場（リスク評価実施海岸）

2

ライフセービング事業の高度化
２．LSの救助力向上と公的救助機関との連携強化；シミュレーション審査会の実施
千葉県御宿にて9月12日に実施．神奈川県葉山にて10月24日に実施．他地域はCovid-19の影響により中止．JLAレスキュー
ミーティングのプログラムとしてオンライン審査会（121名参加）を12月20日に実施．

福井県若狭和田2019年度撮影

千葉県御宿［2020 9/12］
神奈川県葉山［2020 10/24］

福岡県新宮

千葉県御宿

関西北陸地区（若狭和田）［Covid-19により中止］

千葉県御宿

中部地区（静岡県相良）［Covid-19により中止］
九州地区［Covid-19により中止］

静岡県相良オンライン審査会［2020 12/20］
2019年度；5ヶ所

神奈川県葉山；オンライン審査会参加者の都道府県

2020年度；2ヶ所（15チーム，実施者90名，約350名の参加）＋オンライン（18都道府県から121名の参加）

神奈川県葉山Fig. 2シミュレーション審査会実施海岸

3

ライフセービング事業の高度化
３．公的救助機関との連携強化；地域消防へのIRBレスキューの技術提供
2020年度は４消防にて実施．

東京消防庁部会
東京消防庁部会（即応部隊12名，一般職員4名）［2020 7/17］
岡山県倉敷市消防局［2020 9/18］
岡山県津山圏域消防組合［2020 9/19］

鳥取県西部広域行政管理組合消防局

岡山県倉敷市消防局

千葉県市川市消防局

島根県松江市消防本部

大分県日田玖珠広域消防組合

神奈川県横須賀市消防局
神奈川県葉山町消防本部
神奈川県鎌倉市消防本部
神奈川県逗子市消防本部
神奈川県川崎市消防局

大分県日田玖珠広域消防組合［2021 3/7］

愛知県岡崎消防2019年度；9消防
2020年度；4消防

岡山県津山圏域消防組合
Fig. 3

IRB講習会の開催場所

4ライフセービング事業の高度化
４．監視救助活動にかかる救助器材配備
ボード計73本，チューブ計217本を39地域クラブに配備．
北海道(2,5)
山形県(1,2)
新潟県(2,8)
鳥取県(0,5)2020年度撮影

茨城県(1,5)
千葉県(9,40)

広島県(2,1)

島根県(2,5)
山口県(4,7)

東京都(2,11)

長崎県(4,5)

神奈川県(14,34)
兵庫県(4,6)

静岡県(19,68)
愛知県(0,2)

大分県(2,4)

宮崎県(2,6)

鹿児島県(4,5)
Fig. 4

これまでの救助機材配備の実績(ボード数,チューブ数)

Fig. 5 2020年度の救助機材配備状況

5ライフセービング事業の高度化
５．海辺のみまもりシステム；先端技術の導入により自治体と連携した安全安心な海辺空間の創出
海辺のみまもりシステム（離岸流，風）新設［福井県若狭和田］スマートフォンアプリ追加［千葉県御宿，福井県若狭和田］
海辺のみまもりシステムの機能・効果検証［宮崎県青島，千葉県御宿］

LS Smart watch

3rd Beach福井県若狭和田Rip Current

Offshore Wind

Digital signageBU Smart Phone

1st Beach

千葉県御宿中央

2nd Beach

宮崎県青島Fig. 6 海辺のみまもりシステム設置海岸
6

ライフセービング事業の高度化
５-1．海辺のみまもりシステム［福井県若狭和田海水浴場］ （1）離岸流の発生状況
海水浴場での砕波波高が0.5 m程度の状況下において，海水浴場内の4ヶ所で0.32～0.53 m/s の離岸流を観測．

Site 2Site 1Site 4Site 1Site 3Site 2
救護所

0.32 m/s

0.52 m/s

Site 32021年2月24日
波浪条件；H1/3=1.15 m, T1/3=7.8 s
潮位DL=0.05 m（L→H）
流速0.3～0.5 m/sの離岸流を観測

Site 40.53 m/s

0.41 m/s

Fig. 7 離岸流の観測結果

7

ライフセービング事業の高度化
５-1．海辺のみまもりシステム［福井県若狭和田海水浴場］ （2）カメラの設置位置
構造物周辺を含む海水浴場全域をカバーできるように4台のカメラを設置．

Cam 03, 04

Cam 01, 02

救護所
電柱2
Cam 03
Cam 045.4 m

電柱1
Cam 01
Cam 028.5 m

Fig. 8 Webカメラの位置と撮影範囲

8

ライフセービング事業の高度化
５-1．海辺のみまもりシステム［福井県若狭和田海水浴場］ （3）デジタルサイネージのデザイン
デジタルサイネージに4つのカメラ画像を表示．
風は風速計の値を表示.
気温，水温，波はWebのオープンデータ（https://tenki.jp/forecast/4/21/5720/18481/）を表示.
満潮／干潮時刻，海水浴場ニュースはLSが入力．

救護所
電柱2
Cam 03
Cam 04電柱1
Cam 01
Cam 02

Fig. 9 デジタルサイネージ

9ライフセービング事業の高度化
５-1．海辺のみまもりシステム［福井県若狭和田海水浴場］ （4）風アラートの条件設定
7月～8月の平均風速は3 m/s程度で評価指標の6 m/s以下であるが，卓越風向はESEのため当海岸に対してオフショア（沖向きの風）となる．
オフショア発生時はライフセーバーが放送やパトロールによって利用者に注意喚起を行っているが，レスキュー記録によれば「風に流される」が主要因（58 %）である．
現地海岸に設置した超音波式風速計におけるオフショアの条件は，遊泳区域の海岸線の方向角からN34E～N72Wと設定．

N34E

N72W
Offshore Wind direction
N108E – N214E, 106o

救護所
Cam 03, 04

Fig. 10 小浜観測所での風況（データ；国土交通省気象庁小浜観測所）

Cam01, 02，Anemometer

Fig. 11 オフショアの設定条件
10

ライフセービング事業の高度化
５-1．海辺のみまもりシステム［福井県若狭和田海水浴場］ （5）システム設計
救護所

有線LAN

機器No.7
PoE-HUB（カメラ側拠点用）

DL8-B-R-X

Switch HPE Office Connect 18208GPoE+(65W)

HP MicroServerGen10Opteron X3421
機器No.12
画像処理用GPUサーバ（離岸流検知）

有線LAN

有線LAN

有線LAN

機器No.11
データベースサーバ

有線LAN

機器No.13
画像処理用GPUサーバ（人立入検知，風流され検知）

有線LAN（PoE)
機器No.6
光メディアコンバータ

機器No.1
IPネットワークカメラCam01

MOBOTIX
光ファイバー
ケーブル

機器No.2
IPネットワークカメラCam02

MOBOTIX

HPProBook470GS
有線LAN

電柱2

HDMI

UNI-i9X

機器No.9
屋外用デジタルサイネージ

機器No.10
LTEルータ

機器No.5
光メディアコンバータ

46インチ高輝度2500cd/m2
液晶ディスプレイ

IODATAUD-LT1

有線LAN（PoE)

LTE

LTE

機器No.16
LS用スマートフォン

i-Phone(Celular）
LTE

Fig. 12機器No.3
IPネットワークカメラCam03

MOBOTIX

機器No.4
IPネットワークカメラCam04

MOBOTIXCloud

設置したシステム（サーバー等）機器No. 14
風速計（2成分超音波）

CYG-86000
有線LAN（PoE)

機器No.8システム管理用ノートPC

UNI-i9X

個別結線

機器No. 15
データロガー

電柱1LTE

システム構成図Bluetoothor Wi-Fi

機器No.17
LS用ウェアラブルデバイス

Apple Watch(GPS+Celular）
海岸利用者スマートフォン

i-Phone(Celular）

11

ライフセービング事業の高度化
５-1．海辺のみまもりシステム［福井県若狭和田海水浴場］ （6）AIモデルの構築
若狭和田海水浴場用の離岸流検知AIモデルの構築

25 Oct. 14:20-14:40

3 Nov. 08:00-08:20

4 Nov. 12:20-12:40

23 Nov. 15:20-15:40

Precision（適合率；離岸流と検知したものが本当に離岸流だった割合，見逃しが多くても正確性重視）, Recall（再現率；実際の離岸流を正しく離岸流と検知できた割合，誤検知が多くても離岸流の見逃しをしない．水難事故防止のため，離岸流の場
合はRecall重視）, F measure が最も高かったModel A-2を採用．（Accuracyは精度であり，離岸流の有無を正しく検知できた割合）

Table.1

Results of AI verification of Model A
Model A-1

Accuracy [(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)]
Precision [TP/(TP+FP)]
Recall [TP/(TP+FN)]
F measure [2/(1/Precision+1/Recall)]Table.1

Model A-2

Model A-3

70%

66%

58%

30%

44%

29%

100%

100%

100%

47%

61%

45%

Results of AI verification of Model B
Model B-1

Accuracy [(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)]
Precision [TP/(TP+FP)]
Recall [TP/(TP+FN)]
F measure [2/(1/Precision+1/Recall)]Model B-2

Model B-3

77%

51%

68%22%

29%

28%

100%

100%

100%

36%

45%

44%

each value is average of 10 test results

Fig.13

Examples of rip current detection by AI Model A-2 comparedwith the annotation area for Cam 03.
12

ライフセービング事業の高度化
５-1．海辺のみまもりシステム［福井県若狭和田海水浴場］ （7）システム完成
若狭和田海水浴場用の海辺のみまもりシステム完成
Web Cam

At time of occurrence ofRip currents

Digital signage

At time of occurrence of Strong
offshore wind(V > 2 m/s)

Take photos of the surface image

Beach users

Inform Risk information onDigital Signage and Smart phone

Anemometer

Automatically provide the risks

Wearable device

LifesaversCam’s image data

Smart phone

RESCUE

Beach user enters into theRip current area
Beach user enters theoffshore area under thewind alert situation

Inform Rescue information on
Lifeguard’s Smart watch

Lifesavers can take early action
13ライフセービング事業の高度化
５-1．海辺のみまもりシステム［福井県若狭和田海水浴場］ （8）機能検証
システムによる早期救助救命の検証
若和田海水浴場において離岸流が発生しやすく，実際にEmergency CareがあったCam 03の撮影範囲内の突堤東側を対象に，システムの有無による救助シミュレーションを行った．溺水の発生地点は，実際にあったECの地点と同じ突堤基部から75 m（先端から5 m）に設定した．
システムなしの場合は，溺者役の被験者が一定速度で溺水発生地点まで移動し，ヘルプシグナルを発信，砂浜にいた通報者が西側200 mに位置する監視台No. 2のライフセーバーの元に駆けつけ通報，ライフセーバーが突堤基部まで走ってきて，レスキューボードにより救助に向かう設定とした(Fig. 18)．
システムありの場合は，Fig.19を参考に，離岸流発生エリアを設定し，LSのスマートウォッチに発報，そして，そのエリア内に被験者が立入った場合に，再びLSのスマートウォッチに救助要請を発報し，それを受信したライフセーバーが突堤基部まで走ってきて，レスキューボードにより救助に向かう設定とした．
実験の結果，システムありの場合は，溺者確保までの時間を約半分（281s→137s）に短縮することができた(Fig. 20)．
システムは人立入を自動検知しているものの，LINEへの発報が不安定であること（実験では強制的に発報）や，LSのスマートウォッチ毎に通知のタイムラグがあることが確認された．

4 Nov. 12:20-12:40
溺者役
ライフセーバー

Fig.14Sittuation of Rescue simulation

Fig.15 Examples of rip current detection by AI Model A2 compared with the annotation area for Cam 03.

Fig.16

Results of Rescue simulation14

ライフセービング事業の高度化
５-2．海辺のみまもりシステム［千葉県御宿中央海水浴場］ （1）機能検証

Cam 01

Cam 02

海水浴場不開設［システム運用］
2020年7月24, 25日, 8月1～31日

Cam 03

監視本部

Cam 01

Cam 02

Cam 03

14:00 15th Aug 2020

14:00 15th Aug 2020

14:00 15th Aug 2020

Fig. 17 海辺のみまもりシステムの機能

15

ライフセービング事業の高度化
５-2．海辺のみまもりシステム［千葉県御宿中央海水浴場］ （1）機能検証

Rip Current

1,835

507 [1,839人]

アラート通知*人検知-LS救助要請** サーファー含む[ ] 延べ人数システムにより1,839人の事故防止を実現．
2020年度の御宿海岸での救助・救護件数
Emergency Care; 2（従来の遊泳区域外）

Fig. 18 波浪条件

Cam01, 2020.8.24
Fig. 19 システムによる離岸流アラートと人検知救助要請の件数

Fig. 20

13:39

システムによる離岸流と人検知の例

16

ライフセービング事業の高度化
５-2．海辺のみまもりシステム［千葉県御宿中央海水浴場］ （1）機能検証
Cam01, 2020.8.9

12:55-13:00

砕波帯において周囲より色が濃い箇所が離岸流発生箇所

Cam01, 2020.8.12

Cam01, 2020.8.13

14:15-14:20

砕波帯において周囲より色が濃い箇所が離岸流発生箇所

砕波帯において周囲より色が濃い箇所が離岸流発生箇所

Cam01, 2020.8.14

Fig. 21システムによる離岸流アラートと人検知救助要請の件数

Fig. 22

13:00-13:05

9:30-9:45

離岸流アラートの多かった日の画像平均化解析の例

17

ライフセービング事業の高度化
５-2．海辺のみまもりシステム［千葉県御宿中央海水浴場］ （2）機能強化検討；ヘルプシグナルの検知機能
夏季海岸利用時において起こり得る様々な条件の画像データ（108 Case）を用いて，ヘルプシグナルを検知するためのAIモデルを構築した．構築したモデルは，ヘルプシグナルの発信有無に対応するdrowning，notdrowningを高い精度（Precision; 76-80%, Recall; 90-94%, F measure; 82-87%）で検知することができた．

ヘルプシグナル

Cam 01

Cam 02

Cam 02

Fig. 23

ヘルプシグナルの撮影条件（2020年8月18日撮影）

Fig. 24

AIによる検知結果の例

18

ライフセービング事業の高度化
５-2．海辺のみまもりシステム［千葉県御宿中央海水浴場］ （3）機能強化検討；海岸利用者数と人の密集検知[人]

403020100[人]40302010020192020
313123456789101112132614 1520191614161[人]23456782019

30

910111213

2020

24.9151917192021222324252627282930

31Aug. cam02

1820212223242526

27282930

31

海岸利用者数の変化（日平均）Aug. cam01

[人]

2019

14.6302020

25.1

Aug. cam01

2020

1010

15.3
7:00

[人]

0

8:00 9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00
2019
22.6302020

Aug. cam022010017182020

7Fig. 250Aug. cam01

18.9
7:00

8:00 9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00
Fig. 26 1日の海岸利用者数の変化（時間平均）

SunMonTue[人]

30
20100

2019

23.4

SunWedMonFig. 27

TueThu2020

WedFri
18.9

Thu

Fri

1週間の海岸利用者数の変化（曜日平均）

Sat
Aug. cam02

Sat19

ライフセービング事業の高度化
５-2．海辺のみまもりシステム［千葉県御宿中央海水浴場］ （3）機能強化検討；海岸利用者数と人の密集検知① 現地で5mメッシュのグリッドを作成② ①を用いて一点透視図法によって2mグリッドを作画③ AIによる人検知+矩形情報から足の座標を取得④ ②2mグリッド+③足の情報により、密（人との間隔2.0m未満）を検知

Fig. 28

人の密集の検知方法

20

ライフセービング事業の高度化
５-2．海辺のみまもりシステム［千葉県御宿中央海水浴場］ （3）機能強化検討；海岸利用者数と人の密集検知
Cam 01

Cam 02密の発生割合6％以上
計12グリッド

Fig. 29

計15グリッド

計1グリッド人の密集の平面分布（8月平均値）

2020年の撮影画像には，12グリッドの範囲において，テントの設置など密が発生しやすい利用状況が多くみられたcam02では，2020年の方が密の発生範囲が狭い結果となったが，画面左下の1～2グリッドに対応する位置には，写真撮影のスポットになっているモニュメントがあり，2020年の画像にはこの位置での利用が多くみられた．
cam01, 02の密の発生範囲は，海岸の利用状況に強く影響されていた．
21

ライフセービング事業の高度化
５-3．海辺のみまもりシステム［宮崎青島海水浴場］ （1）機能検証

海水浴場開設期間；2020年7月4日～8月30日

Cam 02

Cam 01

Cam 03
NW
渚の交番

ES67W
S22W

S

S38E

Offshore wind direction; S7W
S67W-S38E (≒WSW-SE)0

Cam 01

Cam 02

Cam 03

13:00 13th Aug 201913:00 13th Aug 201913:00 13th Aug 2019

Fig. 30

海辺のみまもりシステムの概要

100 m

22

ライフセービング事業の高度化
５-3．海辺のみまもりシステム［宮崎青島海水浴場］ （1）機能検証風アラート発報と超音波式風速計によるオフショアの風観測時は完全に一致しており，風アラート機能の精度が高いことを確認した．
Added the offshore wind alert function.
N

Offshore wind direction;
135-247.5o (WSW-SE)

WE

S67W
S22W

S

S38E

S7W

全国の海水浴場では，離岸流の次に風による事故が多い

Fig. 31 レスキューの要因

0100 mAnemometer
CYG-86000

Fig. 32 海辺のみまもりシステムの機能概要（風アラート）

Fig. 33 風アラートの検証結果（2020年）

23

ライフセービング事業の高度化
５-3．海辺のみまもりシステム［宮崎青島海水浴場］ （1）機能検証

832 1,055 [1,524人]

723 386 [534人]
Rip Current

アラート通知*人検知-LS救助要請*
T5

Fig. 34112人

Offshore Windアラート通知**

T8

システムにより2,058人［離岸流534，風1,524］の事故防止を実現．

波浪条件

人検知-LS救助要請** 7/1-25, ** 7/1-8/31[ ] 延べ人数

2020年度の青島海水浴場の救助・救護件数
利用者数; 25,406人（前年比27.8%）
Emergency Care; 0Preventive Action; 11FA; 339，救急要請; 07/26～ログデータが保存されていない考えられる理由（調査中）
・LSによれば7/26以降もSWへの通知はあったとのこと
・6ヶ月間連続稼働によるシステム機能制限
・GPU電源オフ（落雷，誤操作等）

Fig. 35 システムによる離岸流アラートと人検知救助要請の件数

Fig. 36 システムによる風アラートと人検知救助要請の件数

24

ライフセービング事業の高度化
５-3．海辺のみまもりシステム［宮崎青島海水浴場］ （1）機能検証
Cam01, 2020.7.22

12:20-12:25

Cam02, 2020.7.22

14:15-14:20

Cam01, 2020.7.23

10:20-10:25Cam02, 2020.7.23

11:45-11:50

7/26～ログデータが保存されていない
・LSによれば7/26以降もSWへの通知はあったとのこと
・6ヶ月間連続稼働によるシステム機能制限
・GPU電源オフ（落雷，誤操作等）：画像なし

Fig. 35 システムによる離岸流アラートと人検知救助要請の件数

Fig. 37 離岸流アラートの多かった日の画像平均化解析の例

25

ライフセービング事業の高度化
５-3．海辺のみまもりシステム［宮崎青島海水浴場］ （1）機能検証

832 1,055 [1,524人]

723 386 [534人]
Rip Current

アラート通知*人検知-LS救助要請*

Offshore Wind

アラート通知**人検知-LS救助要請*

112人* 7/1-25, ** 7/1-8/31[ ] 延べ人数

写真（離岸流＋人立入）

Cam01, 2020.7.23

13:41

Fig. 38

Cam02, 2020.7.23
システムによる離岸流と人検知の例

13:21

Cam02, 2020.7.25

13:55, S(190), V=3.6 m/s

Fig. 39 風アラート時の人検知の例
26

ライフセービング事業の高度化
５-3．海辺のみまもりシステム［宮崎青島海水浴場］ （2）機能検証（アンケート調査）
Q1. 「海辺のみまもりシステム」は海水浴場利用者の水辺の事故防止に寄与していると思いますか。

Q2. 次のケースにおけるWaterSafetyアプリの通知機能について、海水浴場利用者の水辺の事故防止に寄与していると思いますか。
そう思う

そう思う

20%

そう思う
20%

20%
沖向きの強風の検知

離岸流の検知とてもそう思う

とてもそう思う

80%

とてもそう思う

80%

80%

Q3. 次のケースにおけるライフセーバー用スマートウォッチへの通知機能は、迅速な人命救助に有効だと思いますか。
そう思う

そう思う

そう思う

40%

40%

20%

とてもそう思う
80%

40%
風による人漂流の検知

沖向きの強風の検知

離岸流エリアへの人立ち入りの検知

離岸流の検知そう思う

とてもそう思う
60%

とてもそう思う
60%

とてもそう思う60%

27

ライフセービング事業の高度化
５-3．海辺のみまもりシステム［宮崎青島海水浴場］ （2）機能検証（アンケート調査）
Q4. サイネージのカメラ画像は海水浴場のどこを映しているか分かりやすいですか。
とても分かりやすい

とても分かりやすい

20%

20%

分かりやすい分かりやすい80%

80%

とても分かりやすい

分かりやすい分かりやすい80%

40%

40%

60%

沖向きの強風の検知

60%

Q7. 次の通知があったときのライフセーバー用スマートウォッチの表示は分かりやすいですか。

とても分かりやすい

分かりやすい40%

分かりやすい60%

とても分かりやすい

離岸流の検知

60%

40%

cam03

沖向きの強風の検知

とても分かりやすい

離岸流の検知Q6. 次の通知があったときのWaterSafetyアプリの表示は分かりやすいですか。

分かりやすいとても分かりやすい

20%

cam02

cam01

Q5. 次の通知があったときのサイネージの表示は分かりやすいですか。

とても分かりやすい
どちらともいえない20%

20%

とても分かりやすい
どちらともいえない20%沖向きの強風の検知

離岸流の検知分かりやすい60%

20%

分かりやすい60%

28

ライフセービング事業の高度化
５-3．海辺のみまもりシステム［宮崎青島海水浴場］ （2）機能検証（アンケート調査）
Q8. 次のケースについて、ライフセーバー用スマートウォッチの通知は正確でしたか。
離岸流の検知離岸流エリアへの人立ち入りの検知
とてもそう思う

とてもそう思う

cam01

20%
そう思う

20%

cam02

40%

とてもそう思う
20%

そう思う
80%

20%

40%

60%

とてもそう思う

風による人漂流の検知

とてもそう思う

とてもそう思う
そう思う

そう思う
60%

そう思う
80%

80%

沖向きの強風の検知

とてもそう思う
そう思う
20%
80%

そう思う
80%

とてもそう思う
20%

cam03

そう思う
60%

とてもそう思う
とてもそう思う
40%

そう思う
80%

20%

そう思う
80%

29

ライフセービング事業の高度化
５-3．海辺のみまもりシステム［宮崎青島海水浴場］ （2）機能検証（アンケート調査）
Q9. 「海辺のみまもりシステム」についてご意見があれば教えてください。
 ランニングコストを少しでも賄うための案として，サイネージ画面に広告表示ができるようなシステム改修は可能でしょうか．また，その場合の費用についてご教示ください．アプリの普及率をあげるため，付加価値向上のための検討をしていきたいと考えています．
 ＡＩ機材への塩害の影響が心配です．
 離岸流の検知で赤色マーカーの表示が機能してない場合がありました．また，器材での塩害が心配です．
【考察】
アンケート結果より，海辺のみまもりシステムやWater Safetyアプリは海水浴場利用者の事故防止に寄与していると評価できる．また，ライフセー
バーのスマートウォッチへの通知は，迅速な人命救助に有効と評価できる．
サイネージやWater Safetyアプリのアラート表示は，分かりやすいが100%であったとのに対し，ライフセーバーのスマートウォッチの表示は80％に留まった．屋外で小さな画面へのアラート表示がより分かりやすいように，文字の大きさ等に改善が必要と考えられる．ただし，文字を大きくするとスクロールの必要性が生じるため，1画面で認識できないというデメリットもある．
システムによる離岸流の検知，離岸流エリアへの人立入りの検知，沖向きの強風の検知，風による人漂流の検知は，いずれも正確との評価であった．詳細にみると，離岸流検知は，Cam 02, 03での検知精度が高いと考えられた．
自由記述の意見に対して，サイネージ画面への広告表示については技術的には可能である．また，機材への塩害については，システムに保険をかけるなどの対策（リスク転換）が求められる．

30

ライフセービング事業の高度化
５-4．海辺のみまもりシステム［Water Safetyアプリ］
Water Safetyアプリは，従来はI phone用のみであったが，アンドロイドに対応したアプリを開発．
御宿中央海水浴場（2021.3），福井県若狭和田海水浴場（2021.5）を追加

Fig. 40

WSアプリ画面（御宿中央海水浴場の例）

31

ライフセービング事業の高度化
６．パトロールログの電子化［e-log開発］

2020年8月より運用を開始．e-logによりLSが活動する全国の海水浴場の日々の状況を把握することが可能．
2020年は46ヶ所［42％］で活用（本運用は2021年度）．

Fig. 55 2020年のLSが活動する海水浴場の開設状況

従来は毎日紙のログに記入し，活動終了後に集計．
毎シーズン，全国の活動実績が整うのは12月．
Fig. 55 従来の記入式パトロールログ

Fig. 56 e-logの活用状況
Fig. 41e-LOGの入力画面

32ライフセービング事業の高度化
Stage 1

リスク評価とリスク緩和策の実施，シミュレーション審査会実施，消防IRB救助技術提供，教育事業展開

Stage 2

AIとIoTを活用した「海辺のみまもりシステム」導入による離岸流事故防止の実現，＋Water Safetyアプリ

Stage 3

「海辺のみまもりシステム」の機能強化*による総合的な事故防止の実現*機能強化；風アラート，助けてサイン検知，遊泳者への情報提供，海上保安庁・警察・消防へアラート共有による連携強化

Stage 4

先端技術を活用した人命救助の実現［ドローンレスキュー］

Stage 5

高度化環境構築；誰でもライフセーバー，レスキュアーになれる社会の実現［制度設計］
Stage 4

ドローンパトロール&レスキュー（2021-2022）

Rip Current

Offshore Wind

Stage 3 Help signal（2021-2022）

GPU+DB Server

Anemometer

設定風速以上のオフショアの発生
Observe wind data
離岸流の発生Web Camera

離岸流エリアへの人立入
オフショアの条件下で利用者が沖に流される

Take photos of thesurface image

ドローンからの音声による注意喚起＋フロート投下

To Beach user
Stage 3
Stage 3
Water Safety アプリ

利用者に注意喚起（離岸流やオフショアの発生を通知）

To Lifeguard
RESCUE

ライフセーバーに救助要請を発報［迅速な救助の実現］
Stage 3Fig. 42

海辺のみまもりシステムの展開

Swimmer（2021-2022）

海上保安庁，地域消防連携（2021）
救助活動開始の情報共有

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