コースタル・テクノロジー 2023 特別講演

大規模災害の発生に備えたデータの活用方策について
ご講演者：京都大学防災研究所巨大災害研究センター

廣井 慧 氏

講演日：2023 年 11 月 29 日 ( 木 )於：星陵会館（本稿は、コースタル・テクノロジー2023 の特別講演を抜粋し、編集した内容となっています。）

注意喚起、予測ができるようになりました。

● Society1.0 から 5.0 へ

これらのことを可能とする技術的背景として、コンピュータ京大防災研究所の廣井です。本日は、講演の機会を作って頂の登場による観測の自動化など、そしてコンピューターをつなき感謝しています。情報工学、通信工学から防災を考える研究いだネットワークの登場が挙げられます。遠方に瞬時に情報ををしています。皆様の専門とは違う話になりますが、肩の力を届け、さまざまな媒体で情報を共有することができました。阪抜いて聞いて頂ければと思います。

神・淡路大震災のときもコンピュータを使って情報共有するこ

本日は、「データ活用について」というお題を頂きました。
データ活用をしようということの背景に、科学技術の進展があります。これまでの科学技術の進展、ソサエティ1.0〜5.0 の進展が防災とどのように関わっているかお話しいたします。とも試みられています。

●超情報化社会 5.0 とデータ活用
さて、5.0 は「超情報化社会」とも言われます。 概念を図 1

まずソサエティ1.0 は狩猟生活、採取生活の時代です。デーに示します。自然現象を理解して予測をしたり、人と情報シスタ活用や所有などの概念はなく、災害も発生していましたが、テムを相互が通信して、これまでにできなかったことができる

地震、火山噴火が発生したら移動する生活をしていたようでと期待される社会が「超情報化社会」の解釈の一つです。そのす。災害情報をやりとりしていた形跡はありません。

一端を担うにあたって、データの活用が非常に重要になってき

2.0 は農耕社会です。暦ができて、災害が起きそうだというます。

情報が共有できるようになりました。例えば、古代エジプトにおけるナイル川の氾濫を共有したり、また日本では飛脚や瓦版などの通信手段がありました。この頃にデータの価値という概念が生まれます。
3.0 は工業社会です。 過去のデータをもとに治水を行うなど災害をコントロールすることに主眼が置かれました。また、共有の概念が広がり、電話が登場し、データを伝えるためのインフラも整えられ、 災害情報などのデータ、コミュニケーションの価値が認識されました。関東大震災発生時は電話は壊滅状態でしたが、なんとかデータをやりとりしようとした足跡があります。
4.0 は情報社会です。 テレビ、 ラジオ、 携
帯電話などの手段により情報をやりとりするようになりました。また、観測データによる

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図1

Society5.0

出典：文部科学省HP（https://www.mext.go.jp/b_menu/hakusho/html/hpaa202101/detail/1421221_00020.html）

コースタル・テクノロジー 2023
データ活用の神髄とは何でしょうか。データ活用は「新技術ますが、それらは最終目的ではなく、手段の一つでしかありません。本当の「データ活用の目的、真髄」は、私は「再現性」と「再Edutaiment

防災要素技術の柔軟な連携の導入」や「オープン化」と関連付けて説明されることもありビッグデータによる被害の発見投資効率の最大化利活用性」の二つだと考えています。
「再現性」は工学や理学の分野では言うまでもなく重要です。もうひとつ「再利活用とは被災者個人を見守る防災IT

デジタルツイン何か」について、講演の中で具体的に説明していきます。
AIの利活用●データの再利活用の重要性
図2

防災における情報技術でありそうなこととして、「情報化」

防災ITをとりまくコンセプトトレンド「デジタル化」への要請は多々なされるが、研究でも業務でも「システム化」することが必ずしも業務改善につながらないことが現在のデジタル化の問題と考えています。たとえば、システム化することにより作業がやりにくくなった、作業量が増えた、コストをかけて開発したが使えない、その修正にはさらにコストが必要になる、といった事例があります。
AI への期待は高いが、実際に何ができるのか曖昧だったり、データ解析に AI を取り入れても途中の経過がブラックボックます。
あと、「Edutainment」（教育と娯楽の造語）はアウトプットを行う際に見逃せない概念と考えています。

● AI の利活用
それでは、コンセプトトレンドの要素について、個別に説明します。

ス化していて本人も分からないこともあるなど、使い方が難しまずは AI から。AI で何でもできるし、すごいことと思われいと言えます。システムが適切に設計され、適切に使われればている方も多いかもしれませんが、AI を使うには「必ずルール効果を生む。しかし、適切に設計されることがうまくできていが必要」であり、慎重な運用が必要になります。ルールがないないことが問題です。

ものについては、AI はよく分からない動作をしてしまいます。

●技術トレンドとコンセプトトレンド

AI を防災に使う場合に、一番活躍できる場として「効率化」が期待できます。たとえば災害時には自治体にたくさんの情報適切な設計をおこなうにあたっては、「技術トレンド（情報シが集まりますが、それを全部集めたうえで緊急度を考えての対ステム、AI などの技術の発展、変化）」にあわせて、「コンセプ応をすることは難しいことです。一方で、いままでの経験をトトレンド（技術やデータを使ったときに社会がどのように変データ化できれば、ルール化したうえで自動化、効率化を図り、わるのか）」をしっかりと考え、データを活用することが何をどそれによって人間しか考えられないところに時間を割くようにう変えるのかを決めて進んでいくことが重要と考えています。

なることはメリットといえるでしょう。

防災 IT をとりまく技術トレンドの例としては、「IoT」、「AI」、「ビッグデータ」、「5G」などが挙げられます。

ただ、「AI には必ず人の目を入れる」ことが重要です。AI は計算や答えを出してくれますが、答えや途中の計算が正しいのもう一つ、（講師が考える）コンセプトトレンドの要素の例をか否かは、時代が変わっても人間が確実にチェックしないとい

図 2 に示します。
「防災要素技術の柔軟な連携（すでにあるシスけません。その前提がないと AI を業務に使うことは難しいでテムの機能を組み合わせるなど）」「投資効率の最大化（利益をす。AI 利用のルール作りを確実に行い、最後に人間がチェッ

生まない防災対策を行うにあたり、導入・維持管理に必要な費クするという仕組みが必要です。

用を最小化するなど）」「デジタルツイン（実際の社会と仮想の社会をつなぐなど）」、「被災者個人を見守る防災 IT（個々の人を●防災要素技術の柔軟な連携認識してシステムに持ち込み双方向のサポートを行うなど）」

コンセプトトレンドの要素の一つである防災要素技術の柔軟「AI の利活用（災害に関するデータ処理など）」といった要素がな連携について説明します。今までの情報システムは、一つの挙げられます。

システムにいろんな機能を織り込むというのが一般的でした。

これらの「下地」がないと、データ活用のためにオープン化使いやすさがある一面、新しい機能に置き換えるなどのシステしても、「データの利活用」がうまくできないのではと考えていム改修を行うとき、非常にコストがかかるし、経年によりシス

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従来のシステム/シミュレータ

システム

機能D
情報提供システム

氾濫予測機能B

機能E
経路計算

連携基盤

システム/シミュレータ
機能A
避難行動

なります。デジタルツインの防災への適用は、柔軟な連携の構成データの取りにくさなどもあり、簡単ではあシミュレータりません。信頼できるバーチャルの世界がな

システム

いと現実にはフィードバックできません。
一方で、 たとえば、 水理実験や新技術の適シミュレータ

機能C
GIS

・大規模な導入コスト
新規センサ・各機能の実装が必要
・機能追加のたびにシステム全体の更改が必要
・システム/シミュレーションの性能がマシン性能に依存用など、現実の世界で研究している方の成果

新規センサをバーチャルの世界に適用できる可能性もあ・既存の最高性能のシステムを採用可能
・容易に機能拡張可能・マシンリソースの適切な分配が可能

ります。もちろん実現には時間がかかります
が、収集したデータをもとにバーチャルの世界を作ることができれば、違う分野の研究者

図3

防災要素技術の柔軟な連携

でも現実世界への影響などを分析できる可能性があります。

テムが形骸化してしまい時代に取り残されるという問題があります。

センシング

再現

解析

今後のシステムとして、図 3 に示すように、連携基盤を中心とした構成が考えられます。連携基盤を中心として、機能をあ機械社会環境人

わせて一つの大きな計算をする構成とします。この構成であれば、例えば、一部の機能・センサーの追加、機能の入れかえの際にも全体を作り変えることなく運用ができます。

ヴァーチャル世界

現実世界

もうひとつのメリットとしては、異なる分野と自分たちの防フィード
バック災の技術を組み合わせたシステムを作ることです。
図4●ビッグデータ解析
もう一つ、ビッグデータの解析について説明します。IoT やスマホ普及で大量のデータを集めることができるようになってきました。ただ、災害関連のデータは、入手しづらい、発生頻度を考慮すると集めづらい面があります。

デジタルツイン●コンセプトトレンドの貢献
こうしたコンセプトトレンドを実現していくことで、より良い解析技術や、システムですとかアプリを世の中で生み出すよ

過去のデータを使って将来予測を行うということについてうなお手伝いがしたいと考えています。例えば新しい情報シは、大量のデータの解析によって、いままで分からなかったこステムやアプリを作って試すことで、災害が起きた時に解析とが分かる可能性があります。一方で、それらのデータの精度技術がうまく動くような取り組みを進めたいと考えています。

についてはかなり慎重に考えることが求められます。

もちろん自分だけではできないので、色々な優れた技術を連携何かのデータが必要になったときに、必要とされるデータが欠落していることが解析の段階でありえます。その際に、限られたデータを組み合わせて必要なデータを生成することがビッグデータ解析の本質といえるでしょう。

●デジタルツインの手法でつなぎ合わせてシステムを構築したいと考えています（図 5）。
何年か前にコンセプトトレンドの概念実証をプロトタイプで作りました。かなり大規模で色々なシステムがあるのですが、それを使ってベンチャー会社の方が、水害があった時にどのような行動を取ればいいかを、ヴァーチャル空間上で体験できる「デジタルツイン」という言葉を聞く機会も多いと思います

一種の訓練用のシステムを作っています（図 6）。これは、水害が、もともとコンピュータの用語で、現実空間と仮想空間の双時の人間の動きのデータが全て連携基盤を介してこの VR のシ子のことです。
「現実社会を解析して、バーチャル世界で再現ステムの中に入ってきます。シミュレーションと VR の開発をして、実験結果を現実世界にフィードバックする」というルー役割分担してその結果を連携することにより、全体として開発プを回していくことがデジタルツインにおいては非常に重要にのコストや費用、人件費はかなり下げて作ることができました。

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コースタル・テクノロジー 2023

防災要素技術を連携動作させる基盤技術の開発とそれに基づいた減災社会の牽引
1 .多 種 多 様 な 防 災 要 素
技術の漸進的な連携
技 術的な 連携

解析技術
避難行動

2 .多 元 的 デ ー タ のデータフュージョン

氾濫
解析システム従来

3 .防 災 I T テ ス ト ベ ッ ド

連携後

市街地の状況把握困難

最適 な防災対応 策の検討

研究者
新し い
シス テム の試験

事前避 難シミュレータ
一 方 通 行 の情 報 提供

開発者
新し い
アプリ の試験【連携基盤】

被害把 握・予測企業【連携基盤】

自治体【連携基盤】
サー ビス提供
融合 解析 によ る高精 度な 把 握、 予測

IoT観測機器

図5

A市

公共
サー ビス

B市

様 々な 組織、 研究 者・ 開発者 との 連携コンセプトトレンドの貢献
通して他のシミュレーションにデータを送ることができます。
氾濫の水位、浸水位の補正をしたデータがあれば、人々の反応の解析まであわせてできる仕組みになっています。こういった技術により防災に関わる情報技術の研究がもっと発展していけばと考えて研究を進めています。

●エデュテインメント
最後にエデュテインメントのお話をさせていただきます。
「炭図6

酸飲料を振ると中身が吹き出すのはなぜ？」と小学生に聞かれシステムの開発、検証試験たとき、分かりやすく答えられますか、というのがエデュテインメントが必要だと考えたきっかけになります。以前、アメリ●解析技術の開発、検証

カでは小学生ぐらいの子たちが聞かれて、すらすら答えていまその際用いた解析技術について説明します。図 7 のように水した。日本の子供は、私を含めて大人でも答えられる人はなか

害の時の氾濫解析シミュレーション結果を観測データで補正をなかいないと思います。サイエンスの概念を持った人たちを育して、より現実に近い値を推定する手法を開発しています。そてることに、エデュテインメントは非常に重要だと思います。

して連携基盤を介して解析に必要なデータを取得することがで子供がサイエンスに興味を持つのは難しく、防災でも同じだ

きます。過去のデータ、人流とか氾濫解析、センサーシステムと思います。データ解析やそれぞれの研究の必要性と、それがなど、色々なデータを取得して、計算した結果を、連携基盤を防災にどう貢献するのかなどを理解してもらう環境の整備が、データ活用のもう一つの重要な側面だと考えています。データ

 水害時の浸水位の補正手法（氾濫Simu＋観測データ＋通報データ）
浸水位

人流シミュレータ

連File
携基
盤
Systemスマホエミュレータ

地形・道路データ

Output・水位・死活・浸水位・水位・死活も、データ活用の重要な要素と言えます。
以上です、ご清聴いただきましてありがとうございました。

氾濫解析
シミュレータ

CyRealセンサシステムセンサシステム

解析Interface

・同化精度、センサの分散配置評価

図7

解析から何が言えるのかを見せていくような提供方法の構築

解析技術の開発、検証

故障発生器

データ同化

Society5.0を踏まえた大規模災害の発生に備えたデータの活用方策について技術的、社会的に考察
防災は情報技術で大きく変わる
・情報技術は万能ではない・人の力でうまく使っていくことが重要
・政策、国・地方自治体でIT化
図8

まとめCDIT 2024 ▷ No.61 31