災害時におけるDISAANA、D-SUMMの活用〜DISAANA・D-SUMMと防災チャットボットSOCDA〜

2020年2月5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
災害情報伝達に関するセミナー 〜災害情報、ICTで「伝える」から「伝わる」へ〜

情報通信研究機構（NICT）の紹介
情報通信を研究する唯一の国立の研究機関（総務省所管）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）
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
うるう秒挿⼊フェーズドアレイ
気象レーダ

⼤規模Web情報分析システム WISDOM X

宇宙天気予報サイバー攻撃統合分析プラットフォームNIRVANA改

Wi‐SUN
多⾔語⾳声翻訳
アプリ VoiceTra

対災害SNS情報分析システム DISAANA
2

⼤規模災害時のSNS利⽤上の問題• SNSはリアルタイム性が⾼いので災害時に役⽴つ/役⽴てたい• ただし、情報量が膨⼤→必要とする情報を探すことが困難• 情報の信憑性、デマによる混乱

NICTではこれらの問題を解決し、災害対応を支援するシステムを研究開発
3

本⽇ご紹介するシステム
NICTにて現在試験公開しているTwitterを対象とした2つのシステ
ムと、内閣府SIPプロジェクトにて研究開発中の新しいシステム

1. 対災害SNS情報分析システムDISAANAⓇ（ディサーナ; DISAster-information ANAlyzer）
2. 災害状況要約システムD-SUMMⓇ （ディーサム;Disasiter-information SUMMarizer）

https://disaana.jp
にてどなたでも無償で利用可能
3. 防災チャットボットSOCDA
内閣府SIPプロジェクトにて防災科学技術研究所、ウェザーニューズとともに共同で研究開発を実施。LINE、情報法制研究所が協力機関

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対災害SNS情報分析システムDISAANAⓇ（ディサーナ）

DISAANA（ディサーナ）• SNS（ツイッター）上の災害関連情報をリアルタイムに深く分析・整理して、状況把握・判断を⽀援し、救援、避難の⽀援を⾏う質問応答システム• ツイートしてから5秒で分析結果を提供可能• 熊本地震の際には、ツイッター社から⼈道⽀援として協⼒いただき1ヶ⽉ほど100%のツイートの分析結果を提供（平時は10%サンプル）• D-SUMMとあわせて⺠間企業へのライセンスも締結
救援団体や住⺠等DISAANA

住⺠、救援団体からの質問（例︓「熊本県で何が不⾜していますか」）に瞬時に回答
回答を地図上に表⽰し、被災状況を俯瞰可能

回答をピンポイントに抽出

⽣活必需品
救援物資
⽣理⽤品

Twitter
2015年4⽉より⼀般公開中
熊本地震の際、⾸相官邸で活⽤• 指定避難所以外のニーズ把握• ⽇々変化する要望の把握↓
熊本県へ指⽰2016年5⽉11⽇読売新聞⼣刊
⼀⾯等、報道多数

地図データ©2016 Google, ZENRIN

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DISAANA動作例（H30年北海道胆振東部地震）
質問︓札幌市のどこで充電できる地図データ©2019 Google, ZENRIN※画⾯は開発中のもので公開中のものとは異なります7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？

宮城 不⾜

仙台市ではガスボンベが足りません気仙沼では薬がない

検索

宮城県では毛布が不足しています
宮城ではトイレが不足の模様

石巻ではガソリンが枯渇している
名取の〜では紙オムツが売り切れ

宮城では燃料が不足しているかも

若林区では飲料水が見つからない8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？

宮城 不⾜

仙台市ではガスボンベが足りません
気仙沼では薬がない

検索

宮城県では毛布が不足しています
宮城ではトイレが不足の模様

石巻ではガソリンが枯渇している
名取の〜では紙オムツが売り切れ

宮城では燃料が不足しているかも

若林区では飲料水が見つからない

DISAANAではこれらも網羅的に抽出
9キーワード検索では⼤量のツイートを読む必要
台風１８号による鬼怒川決壊
質問︓どこで救助を待っているか
回答種別︓27件（94 ツイート）
実体験︓4件、他マスコミ経由等

対象時間︓2015年9⽉10⽇5:00-19:00
対象ツイート数︓340万件

質問︓栃⽊でどこが孤⽴しているか
回答種別︓12（16ツイート）
実体験︓6件

質問︓どこが決壊しているか
回答種別︓181（543ツイート）

キーワード「孤立」検索結果数：1,900

キーワード「救助」検索結果数：12,800
DISAANAが回答として提⽰したツイートをキーワード検索だけで発⾒するためには膨⼤なツイートを読む必要がある

キーワード「決壊」検索結果数：9,500
地図データ©2017 Google, ZENRIN

10デマ対応の例
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

酸性⾬
⽭盾情報あり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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災害状況要約システム D-SUMMⓇ（ディーサム）D-SUMM研究開発の背景
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
熊本地震本震後の「熊本県」でのDISAANAによるエリア検索結果

A4⼀枚程度に要約
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
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D-SUMM（ディーサム）• 2016年10⽉18⽇⼀般公開（https://disaana.jp/d-summ）• SNS（ツイッター）上の災害関連情報をリアルタイムに深く分析し、⾃治体毎に整理して、⼀⽬で状況把握・判断を可能とし、救援、避難の⽀援を⾏うシステム （内閣府
SIPの⽀援を受けて研究開発）• ⺠間企業へのライセンスを締結済み
熊本地震前震発災後１時間の熊本県の被災状況の要約
熊本市、益城町を中⼼に⽕災、建物被害や、電気、ガス、⽔道、通信等のトラブル、通⾏⽌めの報告多数ということが⼀⽬でわかる
熊本市

地図表⽰も可能

建物被害の報告100件以上

被災報告が深刻なエリアから順に表示

電気、ガス、⽔道、通信のトラブル

益城町

阿蘇市

⽕災発⽣

地図データ©2016 Google, ZENRIN

家屋倒壊

⾃治体等において情報収集が困難な発災直後1時間でも被害状況概要の把握を可能にし、初動対応を⽀援
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NICT災害状況要約システムD‐SUMM
平成30年北海道胆振東部地震 動作例(1)
道内の⼟砂災害・建物被害をチェック

道内の停電状況をチェック
5分後

10分後

15分後

地図データ©2018 Google, ZENRIN

9/6 3:08‐3:23で電気トラブル（停電）を地図表⽰︓
抽出した報告のうちの過半数が停電の報告であり、発災直後15分でほぼ全道的に停電になっていることを確認

地図データ©2018 Google, ZENRIN

9/6 3:08‐4:38で⼟砂災害、⽣き埋め、建物被害を地図
表⽰︓発災後1時間半で厚真町、札幌市での被害報告が⽬⽴つことを確認

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九州北部豪⾬（2017年7⽉上旬）での活⽤
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
D‐SUMM 「大分県」
カテゴリー毎の要約結果

わずか数クリックで⽇⽥市の冠⽔の状況を把握
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（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

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」
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DISAANAとD-SUMMの使いわけ• お薦めの使い方：
何が起きているかよくわからない！→ D-SUMM
調べたいことがはっきりしている（どこが決壊しているのか知りたいなど）→ DISAANADISAANAとD-SUMMの違い：DISAANAには、「関連するツイート中のキーワードを網羅的にチェック」する機能がある（要するにキーワード検索のように精度を犠牲にして網羅性をあげることが出来る）のでとにかく関連するツイートを見たい場合には有効

17防災チャットボット
SOCDA（ソクダ）おさらい︓SNSの活⽤前
救援団体の少数の担当者が、最新鋭とは⾔えない⼿段で情報収集、分析• 下部組織への電話連絡、ファックスでの情報共有• 直接現地に⾏って、状況を確認• 情報の分析、共有は基本ホワイトボードや地図にマジックで19おさらい︓SNSの活⽤救援団体の担当者よりはるかに多く、被災地の広範囲にいる被災者⾃⾝の⾃発的な被災報告をビッグデータとして収集、分析• 救援団体からアクションを取る必要はない• 現地に⾏かなくても⼀定量の情報を収集可能• 情報の分析、共有はタブレット、スマホ等で可能
クラウド・クラスタ〜川が氾濫して1mほど床上浸⽔しています〜で⼟砂崩れが起きてます〜⼩学校では⽑布が⾜りません

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DISAANAとD-SUMMの課題• 情報源は⾃発的な被災報告だけなので、網羅性は完璧ではない• Twitterのような匿名アカウントであれば、無責任なデマに完全に対処することは困難• また、救援側からのフィードバックが難しい〜川が氾濫して1mほど床上浸⽔しています〜で⼟砂崩れが起きてます〜⼩学校では⽑布が⾜りません

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次のステップ︓防災チャットボット• スマホ等で動作するチャットボットの導⼊• チャットボットが多数の被災者と⾃動的に対話• 能動的に情報収集や重要な情報のプッシュを実施• 対話の結果は⾃動的に集計、分析を⾏い、効率的な救援につなげる

帰宅困難者対策
チャットボット︓
何かお困りですか︖

被災者︓中央線が⽌まって家に帰れません

地⽅⾃治体等で対話の結果を集計・分析

クラウド・クラスタ

デマ対策
チャトボット︓近くで⼟砂災害という情報がありますが、ご存知でしょうか︖

被災者︓何も聞いていません。デマでは︖
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災害時にSNS上で情報収集、情報提供を行う防災チャットボットの研究開発（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「避難・緊急活動⽀援統合システムの研究開発」
対話型災害情報流通基盤の研究開発）
共同研究開発機関：国立研究開発法人防災科学技術研究所（NIED）、株式会社ウェザーニューズ（WNI）、国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT） 協力団体：LINE株式会社、情報法制研究所

膨⼤な被災者

被害状況を教えてください
⼩学校に泥⽔が流れ込んでいます
位置情報を教えてください○○市△町
ありがとうございます。
怪我⼈はいますか︖
怪我⼈はいません
何かで困っていることや困っている⼈はいませんか︖
⼩学校に避難して来た⼈が１０⼈ほどいます。
写真を登録しますか︖【今後の予定】さらに機能を追加
情報の信憑性を現場の被災者に確認。デマを排除
近くで⽕災が起きているという情報ですが、デマではないでしょうか︖
ここから○○町での⽕事が⾒えます

スマホ上のAIチャットボッ
トによって、被災者⼀⼈⼀⼈からタイムリーで正確かつ詳細な被災情報を収集し、災害対応で有効活⽤
AI防災チャットボット（WNI）

政府、⾃治体等で活⽤
地図データ©2018 Google, ZENRINDISAANA・D-SUMM（NICT）
による収集情報の可視化

LINE公式アカウント

AIによる膨⼤な情報の整理、要約
DISAANA・
D-SUMM(NICT)

被災者⼀⼈⼀⼈の状況に合わせ、避難や⽣活で必要な正確な情報をタイムリーに提供
⾷料が⾜りません○○公⺠館で2⽇午後3時より⾷料の配布があります【最終⽬標】

による各種災害情報（建物・インフラ・⼈的被害等）との統合処理と意思決定⽀援（NIED）• 以上のような情報収集、提供作業をAIとチャットボッ
トに⾏わせ、救援団体で必要なマンパワーを増やすことなく、より多くの被災者を適切にケア• 巨⼤災害時の避難・被災者⽀援において、AI とチャットボットが国⺠⼀⼈ひとりに寄り添い、助ける社会を⽬指します神⼾市での実証実験（2018.12.21）概要• 確かに〜は⼤きく
破損していて⾞も通れません。

〜道が破損という情報がありますが、可能ならば確認して教えてください。
他にも被害があれば教えてください。

••

災害対策本部
防災チャットボット

LINE公式アカウント

整理・可視化された結果に基づいて検討

市⺠役職員（約150名）• ⻑⽥区で⽕災が起きています• 〜で建物が倒壊しています• 〜で道路が破損しています• 〜で⽣き埋めになっている⼈がいる...

阪神・淡路⼤震災（想定）DISAANA・
D-SUMM

地図データ©2018 Google, ZENRINDISAANA・D-SUMMによる情報の整理・可視化

24防災チャットボットスクリーンショット25

まとめ• 災害時にSNSを有⽤な情報源として活⽤するシステムDISAANA・D-SUMMを紹介• 防災チャットボットSOCDAのコンセプトと⼀部の実証実験を紹介

https://disaana.jp
26以下、補⾜資料

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DISAANA・D-SUMMの技術

DISAANAの特徴：地名処理
地名とその詳細な住所を対応づけるための辞書を整備し、地名の階層性を考慮して検索できるようにする「米子駅で火災が発生しています」
鳥取県︓米子市︓弥生町と拡張
⿃取県 発⽣検索

⿃取県では何が発⽣しているのかしら︖

⽇本全国をカバーする400万件の辞書を整備
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D-SUMMにおける被災報告の要約（１）被災報告の抽出：DISAANAと同様の仕組みで抽出津波が発⽣している(75)

⼤津波が発⽣している(32)

津波で⼨断される(20)

⽕事が発⽣している(52)
⼤⽕災を起こす(12)

延焼がひどい (20)
⽕災が発⽣する(22)

⼤⽕がある(1)（２）類似表現の集約による要約と場所情報の整理
津波・⾼潮が発⽣している(127)

⽕災が発⽣している(107)仙台市(50) 名取市(18) 東松島市(15) ・・・

気仙沼市(52) 仙台市(22) ⽯巻市(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
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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
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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
機能がオン

述語が活性

名詞がトラブル名詞

名詞が⾮トラブル名詞

被災報告

救援報告

仙台市内で停電が発生した

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
機能がオフ

救援報告
仙台の停電が終了した

対応

対応

被災報告

トラブル

気仙沼でお風呂に困っている※トラブル名詞辞書：災害、犯罪、トラブル、病名など約2万件の辞書
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「いわきの〜病院は透析を中⽌します」

判定「いわきの○○クリニックで透析が可能です」

被災報告
判定

対応あり

救援報告
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情報のフィルタリング(1)Twitterでは何でもかけるので、災害に関連の深い語が災害、被災の報告以外の⽬的で書かれることがある→通常の被災報告とは区別• 過去の災害・事件等に関する書き込み「３．１１では、名取市の〜まで津波がきた」• 宣伝など「◯◯市の交通事故治療のプロ〜整⾻院。◯◯市◯◯町」• 冗談と考えられる表現など「地震Ψ( ｀▽´ )Ψ、津波（笑）」• 慣⽤句「対岸の⽕事」
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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

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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• 2020年1月現在新形式のデータを整備中• 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（402万エントリ）• 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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キーワード検索 vs. D-SUMM
キーワード検索
熊本
災害 検索
熊本
災害 検索
検索
熊本 ⽕災
益城怪我 検索益城怪我 検索検索
益城 怪我
阿蘇
⼟砂崩れ 検索
阿蘇
⼟砂崩れ 検索検索
阿蘇 ⼟砂崩れ• 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

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DISAANA・D-SUMMの社会実装

⾃治体の防災訓練等での活⽤にむけて• これらのシステムを実際の災害時に使いこなすためには、常⽇頃から使⽤し、慣れておくことが⼤切 【急には思うように使えない】• 問題︓任意のエリアで、災害時想定の試⽤ができない 【任意のエリアの⼤規模災害データはない】• 解決方法︓防災訓練のシナリオ（状況付与）にあわせて、想定されるSNSへの書き込みを作成し、それを⽤いてシミュレーション
 【⾃分が住んでいるところで、訓練したい災害をシミュレーション】• 事例︓H27年1⽉宮崎県宮崎市、延岡市にて実証実験、H29年1⽉
31⽇東京都図上訓練、H29年4⽉25⽇⼤分県総合防災訓練（図上訓練）にて上記のシミュレーションによる活⽤を実施

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⾃治体等における図上訓練
⽬的のエリアで想定する災害が起きた場合のSNSへの投稿内容をシミュレート。そのデータ作成に⼤きく分けて2つの⽅法• オンラインデータ作成

⽅法︓地元のボランティアや防災⼠等を会議室等に50名以上集め、訓練時に状況付与に応じてその場で投稿し、DISAANAで分析
メリット・デメリット︓⾮常にリアルなデータ（投稿内容）が得られる⼀⽅、準備や、実施に⾮常にコストがかかる。
これまでの実施⾃治体︓宮崎県（宮崎市、延岡市）• オフラインデータ作成

⽅法︓あらかじめ状況付与に基づいて投稿内容（相対時間つき）を作成しておき、訓練時にそれを⾃動的に投稿し、DISAANAで分析
メリット・デメリット︓投稿内容を作成する作業者に⼟地勘がない
場合は、不⾃然なデータとなる可能性も。反⾯、オンラインデータ作成に⽐べ、⾮常に安価に実施できる。
これまでの実施⾃治体︓東京都、⼤分県、岩⼿県

２種類をあわせてハイブリッドで実施することも可能

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宮崎県における実証実験（１）1. 宮崎県総合防災訓練にてDISAANAをデモンストレーション（H26年10月19日）
2. 宮崎市、延岡市にて防災訓練（机上訓練）を通して実証実験を実施
オンラインデータ作成（H27年1月、2月）• それぞれの訓練にて約５０名の防災士、大学生等のボランティアが災害の想定被災状況をSNSに発信（２時間半の訓練で２０００件以上の書き込み）• 現地自治体の防災担当者、消防署職員が本システムを活用して、書き込みを分析。救援、避難の意思決定、指示で活用。
• 実験後のアンケートでは、参加した自治体職員から全員「災害時に役立つ」というご意見をいただき、その他の参加者からも好評を得ており、フィードバックをDISAANAに反映

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宮崎県における実証実験（2）①

被害状況を災害掲⽰板へ書き込む

Twitterではなく専⽤の掲⽰板を使⽤

家屋が浸⽔しています

有⽥地区の避難所で30名分の⽑布が⾜りません

災害掲⽰板（SNS）

⼀般市⺠役被験者③

書き込み結果がシステムの出⼒に現れているか確認。現れていなければ、⽂⾯を変えてもう⼀度書き込み②システムで分析

⾃治体災害対策本部
対災害SNS情報分析システム
DISAANA

状況毎の絞り込みも可能

発⾒した被災報告に対して災害対策本部
側で対応状況やコメントを書き込める公開版とは異なる専⽤のシステムを使⽤④

分析結果を災害対策本部で確認し、必要に応じて情報発信【対応状況】
□未着⼿
☑着⼿
□解決
□デマ認定

コメント
42

⾃治体での防災訓練での活⽤（オフラインデータ作成）
⾃治体の防災訓練等で、状況付与に対応したSNS投稿データを準備し、災害時のSNSをシミュレート。各投稿データには、発災からの相対時間を付与し、それに基づき訓練時にSNSへ投稿し、DISAANA・D-SUMMで分析、要約する

1. 状況付与（訓練シナリオ）を⽤意（2ヶ⽉前が⽬安）
2. 状況付与に基づいてSNSの投稿データを半⾃動で⽤意• 【例】 0:15:35 ○○市△△3丁⽬付近で⽕災が起きています。消防に電話が繋がりません。Twitterは⼤丈夫です。
• 要望に応じて、デマ情報なども作成• ⾃治体側で⽤意いただくことで、リアルなデータを作成可能だが、いずれにせよ、この部分はかなり⼤変。

3. 訓練時︓発災からの経過時間にあわせてデータを⾃動投稿し、即時解析、DISAANA・D-SUMMで検出可能に
これまでに東京都（H29年1⽉）、⼤分県（H29年4⽉）上記形式にて訓練。
8/25に岩⼿県でも実施予定だったが、災害対応のため中⽌に。

ご興味があればお声がけください!

43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①②

災害掲⽰板へ書き込む被害状況を事前に⽤意する

訓練時の時間経
過にあわせて⾃動的に書き込み

掲示板書き込み
プログラム

XXの避難所がいっぱいです。⾜の悪い⺟がいて困っています。

XXで⽕災が発⽣しています

事前に7,000件以上の書き込みを⽤意〜の⽕事がXXまで広がっています

訓練の際には、状況に応じてNICTの職員がオンラインで即興の書き込みを実施

災害掲⽰板（SNS）③

システムで分析

東京都災害対策本部④

DISAANA,D-SUMM

分析、要約結果を確認し、必要に応じて対応を実施【訓練概要】
⽇時：H29年1⽉31⽇10:00-16:00
想定：⾸都直下地震（津波なし）
参加者：都職員、政府関係職員等
280名

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H28年度東京都図上訓練での様子

D-SUMMで情報収集する東京都職員

DISAANAの分析結果について説明を受ける
東京都危機管理監

D-SUMMの分析結果に基づいて情報分析状況を検討する東京都職員

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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H29年度⼤分県総合防災訓練（図上訓練）での
DISAANA, D-SUMM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①②

災害掲⽰板へ書き込む被害状況を事前に⽤意する

訓練時の時間経
過にあわせて⾃動的に書き込み

掲示板書き込み
プログラム

XXの避難所がいっぱいです。⾜の悪い⺟がいて困っています。

XXで⽕災が発⽣しています

事前に5,800件以上の書き込みを⽤意〜の⽕事がXXまで広がっています

訓練の際には、状況に応じてNICTの職員がオンラインで即興の書き込みを実施

災害掲⽰板（SNS）③

DISAANA,D-SUMMシステムで分析⼤分県災害対策本部④

分析、要約結果を確認し、必要に応じて対応を実施【訓練概要】
⽇時：H29年4⽉25⽇8:30-16:30
想定：南海トラフ巨⼤地震（津波あり）
参加者：県や市町村、⾃衛隊など
から54機関、約640名

46H29年度大分県総合防災訓練（図上訓練）での様子

約20名の情報収集班。エリア毎に職員を割り当て情報収集を実施（DISAANA・DSUMMを活⽤するのは1名のみ）
D-SUMMを活⽤して情報収集する⼤分県職員

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
47

⾃治体等の防災訓練での課題• 状況付与（訓練シナリオ）の妥当性• 本当に深刻な状況が⼗分に反映されているか︖• こんなことは起きっこない、という思い込みが含まれていないか︖• 過去の経験が⼗分に反映されているか︖• 投稿データの妥当性• ⾮現実的な投稿が含まれていないか︖• 緊急に避難しなければいけない状況で投稿ができるか︖• 現実的な量の投稿か︖• 訓練の成果は、潜在的な投稿者である⼀般市⺠にも周知、フィードバックが必要• 投稿すれば良い結果が得られるという確信を持ってもらう必要• 投稿データの妥当性に関するガイドラインや⼀般市⺠への周知の必要性
48

今後の展開• 技術開発は⾼度な救援活動実現のごく⼀部• DISAANA、D‐SUMMは⾃治体等の防災システムやサービスとしての展開がない限り、永続的な利⽤は不可能• NICTからのDISAANA、D‐SUMMはあくまで研究成果の試験公開であって、計算機等のリソースがなくなれば、公開は終了せざるを得ない• 総務省の研究開発プロジェクトと共同して、⾃治体、インフラ系企業等を対象としたビジネスとして成⽴させる必要• これらが実現して初めて、⼤規模災害であっても被災地の状況が⼿に取るように分かり、また、被災者各々の状況、ニーズに寄り添った⾼度で「泥縄ではない」救援活動が可能になる49総務省「IoT/BD/AI情報通信プラットフォーム」
社会実装推進事業

アビームコンサルティング株式会社が受託

H29年度から3年間
NICTのこれまでの研究成果を活⽤しつつ災害に限らず国⺠の安全安⼼を確保するため、多様なデータに対しビッグデータ処理、⾼度⾃然⾔語処理をし、有益な情報を様々な利⽤者に提供する世界初の⾼度⾃然⾔語処理プラットフォームの研究開発を実施

プラットフォーム概要

保健師活動記録・
避難所情報

災害医療チーム
活動記録等

IoTセンサー情報
H-CRISIS
API群

SNS情報
⾃治体防災総合システム
各種プラットフォームシステム

J-SPEED

情報分析
エンジン

政府各機関各
政府各機関各種情報
政府各機関各種情報
政府各機関各種情報
政府各機関各
種情報
種情報
SIP4D

NICTの
DISAANA,
D‐SUMM

共通プラットフォーム

統合情報出⼒システム
⾃治体、災害医療従事者等• 災害時の効率的な情報収集、共有は東南海地震、東京直下型等を考えると緊急の課題• このAIプラットフォームで防災、減災に対する考え⽅、取り組み全体を変えたい50

DISAANA・D-SUMMの動作例

DISAANA質問応答例
東⽇本⼤震災試⽤版︓質問応答モード

宮城県のどこで炊き出しをしていますか

地図データ©2017 Google, ZENRIN

炊き出しの場所を地図上で確認
炊き出しの空⽩地帯も⼀⽬瞭然↓
次の炊き出し場所の意志決定を⽀援
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H30年7⽉豪⾬DISAANA動作例（広島県）
質問︓広島県のどこで⼟砂崩れが起きている

7⽉6⽇0:00‐7⽉7⽇23:59

111地点、397ツイート

地図データ©2018 Google, SK telecom, ZENRIN
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H30年7⽉豪⾬︓岡⼭県倉敷市、氾濫・冠⽔等の状況
D‐SUMMによる地図表⽰

救援活動で焦点とすべき地点が⼀⽬でわかる
地図データ©2018 Google, ZENRIN 54

H30年7⽉豪⾬︓岡⼭県倉敷市、救助要請等の状況
D‐SUMMによる地図表⽰

救援活動で焦点とすべき地点が⼀⽬でわかる
地図データ©2018 Google, ZENRIN 55

H30年7⽉豪⾬D-SUMM動作例（岡⼭県倉敷市）
岡⼭県倉敷市で7/6正午〜7/7正午のツイートを時系列で要約
19:30避難勧告（⼟砂災害の恐れ）

22:00避難勧告
⼩⽥川⽔位

23:45避難指⽰
⼩⽥川⽔位

0:00避難勧告
⾼梁川の⽔位

1:30避難指⽰・勧告
⾼⾺川・⼩⽥川決壊

氾濫・決壊

7⽇3時以降救助を求める投稿が増加（合計︓128件）

浸⽔・冠⽔
⼟砂災害
救助

6⽇ 22時以降⾼梁川・⼩⽥川の氾濫の投稿が増加

7⽇ 0:00⾼梁川流域に避難勧告、0︓30⼩⽥川氾
濫の発表

倉敷市真備町箭田1146-10で二階に取り残されています！3人います！救助要請！助けてください！停電しています！
1階は浸かりました！
3:44 AM – Jul 7, 2018

• 避難勧告の同時期から同⼀河川の氾濫情報はSNS上には出現• 避難に関する情報（危険度、緊急度）が的確に伝わらなかった可能性や、夜間でもあり安全⾯から避難を躊躇した可能性• 避難の切迫度を伝えるには、住⺠とこうした情報を共有することは有⽤ではないか︖

56

⼤阪北部地震（2018.6.18）

⼤阪市のどこで倒壊が発⽣している

地図データ©2018 Google, ZENRIN

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⼤阪北部地震（2018年6⽉18⽇）
災害状況要約システム D‐SUMM

発災後１時間で集まった被災報告を要約
58

⼤阪北部地震（2018.6.18）「⼤阪府」︓発災後10分間
カテゴリ毎に要約

59

⼤阪北部地震（2018.6.18）「⼤阪府⼤阪市」︓発災後10分間
エリア毎に要約60

⼤阪北部地震（2018年6⽉18⽇）
39分後

3分後

11分後

41分後

駅前ターミナルの歩道橋に⻲裂が停電

2分後
塀が倒れて怪我⼈が⽔道管破裂

16分後
停電で信号が…
家具が倒れた

19分後マンション⻲裂
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D-SUMM︓地図表⽰例（熊本地震）
選択したカテゴリの関連地点を地図上に表示

地図データ©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
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NICT災害状況要約システムD‐SUMM
平成30年北海道胆振東部地震 動作例(2)
北海道厚真町9/6 3:00‐11:00
時系列で要約した結果

厚真町にて 3時台に消防本部の通信機材が倒れて119番が受けられず、4時頃から⼟砂災害発⽣の報告（マスコミ由来）があり、8時台には、固定電話で通信障害が発⽣しているとの報告（マスコミ由来）もある。

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DISAANA・D-SUMMに関する連絡先
耐災害ICT研究センター 応⽤領域研究室
⼤⽵清敬（おおたけきよのり）
E-mail:
電話: 0774-98-6329
普段の居所︓〒619-0289
京都府相楽郡精華町光台3−5
NICTユニバーサルコミュニケーション研究所

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