運輸政策セミナー

最新の情報通信技術による防災の高度化
デジタルツインによる災害時の避難行動最適化の可能性

2022.06.13

大石 裕介
富士通株式会社／東北大災害科学国際研究所
共同研究：東北大学災害科学国際研究所 今村 文彦、菅原 大助
東京大学地震研究所 古村 孝志© 2022 Fujitsu Ltd.

仮想空間 ⇔ 現実空間
○ メタバース（1992、米国、小説 “Snow Crash”）○ AR/VR/XR、アバター○ デジタルツイン（1991、米国、”Mirror Worlds”）○ IoT、シミュレーション、AI○ Society 5.0（2016、内閣府、日本）○ 「サイバー空間（仮想空間）とフィジカル空間（現実空間）を高度にデジタル空間、サイバー空間、仮想空間融合させたシステムにより、経済発展と社会的課題の解決を両立する、人間中心の社会」○ IoT、ビックデータ、AI、ロボット○ インダストリー4.0（2013、ドイツ）○ IoT、CPS○ CPS (2006、米国)○ IoT、シミュレーション、AI

リアル空間、フィジカル空間、物理的空間、現実空間© 2022 Fujitsu Ltd.

AIのトレンド○ 第一次人工知能ブーム：

コンピューターによる「推論」や「探索」→ 現実社会の課題が解けない○ 第二次人工知能ブーム：「エキスパートシステム」が知識を取り込んで推論→ 膨大な情報全てを人が用意できない○ 第三次人工知能ブーム：

機械学習が実用化．「深層学習」が登場（出典）総務省「平成 28 年版 情報通信白書」「深層学習」（Google trend）
人気度

深層学習は、幅広い分野で社会実装
自動翻訳、工場ロボット、チャットボット、監視カメ
ラ解析、交通量計測、河川監視、自動運転、医療画像分析など、2004年

2012年

2021年
© 2022 Fujitsu Ltd.

災害時の交通渋滞問題
大石・他（2022, submitted)○ 津波からの自動車避難は渋滞や交通事故のリスクを高め，徒歩避難者の妨げとなる恐れがあるため奨励されない一方で，東日本大震災では避難者の57%が自動車を使用○ 近い将来に発生が心配される南海トラフ
巨大地震の想定津波被災地域には，名古屋，大阪などの人口が密集する臨海都市部が含まれ，自動車避難による大きな混乱が懸念される．

車を使わなかった
43%

車を使った
57%

○ 自動車避難のリスクを事前評価するとともに，避難時の交通誘導等の意思決定を支援するシステムの整備が必要．

（出典）内閣府「平成23年東日本大震災における避難行動等に関する面接調査（住民）分析結果」© 2022 Fujitsu Ltd.

平時・災害時連動型デジタルツイン
大石・他（2022, submitted)

仮想空間

交通量データ

人工知能（深層学習）

浸水予測／
ハザードマップ

交通シミュレーション

平時

交通制御の効果予測

発災時

現実空間

カメラ

近未来交通量予測

交通制御の立案© 2022 Fujitsu Ltd.

AI交通量計測システム

FUJITSU Public Sector Solution
Social Century Transport AI交通量計測システム powered by Zinrai
https://www.fujitsu.com/jp/products/network/managed-services-network/transport/ai-traffic-measurement/© 2022 Fujitsu Ltd.

解析対象地域（名古屋市港区周辺）
大石・他（2022, submitted)

２１

名古屋市港区

８３４５７飛鳥JCT

名港中央IC

６

解析対象地域

伊勢湾

伊勢湾岸自動車道© OpenStreetMap contributors© 2022 Fujitsu Ltd.

交通量推定大石・他（2022, submitted)

交通量カウント(a) 道路の撮影

解析対象域全体の交通量推定(b) 深層学習による自動車検知

２

１８
３

5a5b7b４

５7a６

台数
800

800

地点1－4600

400

2b1b 600
2a1a4a3a3b 400
4b5b8b5a8a

200

200

10
11:10

20
11:20

30
11:30

011:00７
相関係数
0.0 – 0.5
0.5 – 0.7
0.7 – 0.8
0.8 – 0.9
0.9 – 1.0

全国道路・街路交通情勢調査（国土交通省）のデータを使用

000
11:00

7a6a
7b6b

地点5－810
11:10

20
11:20

30
11:30

© 2022 Fujitsu Ltd.

平時・災害時連動型デジタルツイン
大石・他（2022, submitted)

仮想空間

交通量データ

人工知能（深層学習）

浸水予測／
ハザードマップ

交通シミュレーション

平時

交通制御の効果予測

発災時

現実空間

カメラ

近未来交通量予測

交通制御の立案© 2022 Fujitsu Ltd.

交通シミュレーション
大石・他（2022, submitted)

各道路地点の交通量８地点の交通量から全体の交通量を推定

交通シミュレーション
1.
2.
3.

出発点・経由地点・到着地点からなるルート作成
交通量と整合するルートをランダムに選択
信号や道路の混雑をモデル化し、交通流を再現

道路ネットワーク
データ

通過台数

観測値

シミュレーションと観測値の比較© 2022 Fujitsu Ltd.

平時・災害時連動型デジタルツイン
大石・他（2022, submitted)

仮想空間

交通量データ

人工知能（深層学習）

浸水予測／
ハザードマップ

交通シミュレーション

平時

交通制御の効果予測

発災時

現実空間

カメラ

近未来交通量予測

交通制御の立案© 2022 Fujitsu Ltd.

南海トラフ巨大地震
大石・他（2022, submitted)○ 南海トラフ巨大地震の発生シナリオ○ 内閣府「南海トラフの巨大地震モデル検討会」のケース②○ 庄内川の西側に比べ東側で早期の広域な浸水○ 津波ハザードマップ（名古屋市）の「あらゆる可能性を考慮した最大クラス」と同じ傾向○ 交通制御○ 庄内川にかかる橋梁のうち，庄内川の東側に向かう側の道路を通行止め（出典）内閣府「南海トラフの巨大地震モデル検討会」 © 2022 Fujitsu Ltd.

交通制御なしの「交通＋津波」シミュレーション
名古屋駅
名環道
国道１号

© 2022 Fujitsu Ltd.

交通制御ありの「交通＋津波」シミュレーション
名古屋駅
名環道
国道１号

© 2022 Fujitsu Ltd.

リアルタイム浸水予測に向けて（高潮・高波）
リアルタイム高潮・高波浸水予測システムを開発中時系列図

台風経路

潮位

浸水域図

大阪湾

四国
波高

九州

最大潮位偏差分布

５日前
台風
発生

３日前

週間アンサンブル（132時間先まで予測）

39時間前

24時間前

メソアンサンブル（39時間先まで予測）

戦略的イノベーション創造プログラム (SIP)
国家レジリエンス（防災・減災）の強化
VI. スーパー台風被害予測システム開発
サブテーマ１：高潮・高波ハザード予測システム開発

上陸

提供：東北大学 菅原大助准教授© 2022 Fujitsu Ltd.

リアルタイム浸水予測に向けて（津波）スーパーコンピュータ「富岳」を用いた津波のAI予測
事前の学習

1

富岳で教師データ生成
多数シナリオで高解像度浸水シミュレーション

2

AIが学習

一般的なPCで3

リアルタイム予測
PC上で、AIモデルが津波浸水を数秒で高解像度予測
入力
データ

AIモデル
が学習
教師データ

陸上浸水

富岳で沖合波形と陸上浸水の関係をAIモデルが学習

沖合波形

数万件の津波シナリオ
をシミュレーション

発災時の予測 各自治体などの現場現場導入のための準備

沖合波形
（実観測）

学習済み
AIモデル

予測

陸上浸水予測避難対策等に活用

2021年2月16日 プレスリリース 東北大学、東京大学、富士通© 2022 Fujitsu Ltd.

南海トラフ巨大地震への適用実験
内閣府が想定した津波波源モデル

内閣府が想定した津波波源モデルの波高を3倍にしたモデル(内閣府 南海トラフの巨大地震モデル検討会)

浸水深1.00 m0.75 m0.50 m0.25 m
0.00 m

正解データ

浸水深1.00 m0.75 m0.50 m0.25 m
0.00 m

AIによる予測

浸水深2.50 m1.87 m1.25 m0.62 m
0.00 m

正解データ

浸水深2.50 m1.87 m1.25 m0.62 m
0.00 m

AIによる予測© 2022 Fujitsu Ltd.

デジタル技術による災害時の避難行動最適化に向けてJST未来社会創造事業「デジタル防災コミュニティの市民参加型研究」（2021 -）3.11
釜石の出来事

釜石東中の生徒が避難➡ それに倣って鵜住居小の児童や住民が避難 ➡ 地域で助け合いながら避難し、学校にいた小中学生は全員無事

研究課題
12

デジタル空間

AI防災の実用化
個人の避難に資するリアルタイム災害情報を提供

デジタル防災コミュニティの構築

AI

情報を集約

避難に資する情報

デジタル防災
コミュニティ

デジタルと繫がることで、災害時の逃げ遅れゼロと平時の地域の助け合いを実現© 2022 Fujitsu Ltd.

研究開発項目「デジタル防災コミュニティの探索」

デジタル空間リアルタイム
災害情報
コミュニティ間の連携

会社

地域サークル

市役所

学校

町内会

© 2022 Fujitsu Ltd.

デジタル避難訓練
従来の避難訓練
訓練
開始

避難所へ移動避難所
デジタル避難訓練
訓練
開始

避難所へ移動振り返り

デジタル空間① 災害情報 ② 周辺・避難所情報③ 避難呼びかけ

川崎市でのデジタル避難訓練（2020年, 2022年）© 2022 Fujitsu Ltd.

まとめ
○ 人工知能等の最新の情報通信技術をコアとするデジタル空間が、様々な分野での構築されている○ 発災時に、交通デジタルツイン上に災害データと人流・交通流データを重ね合わせることで、交通施策最適化の検討が可能○ 気象データ等を活用し、今後実用化が期待できる浸水予測との組み合わせで効果が期待できる○ デジタル空間情報の市民活用に向けては、情報のコミュニティとしての活用が課題

本研究の一部は，JST未来社会創造事業（JPMJMI21I2）の支援を受けた。
本研究では、HPCI システム利用研究課題（課題番号：hp210220）を通じて、理化学研究所が提供するスーパーコンピュータ「富岳」の計算資源の提供を受け「富岳」を利用した。
内閣府「南海トラフの巨大地震モデル検討会」、国土交通省「PLATEAU」のデータを使用。

国土交通省 PLATEAU© 2022 Fujitsu Ltd.

Thank you© 2022 Fujitsu Ltd.