大規模災害時における公益貢献〜インフラ事業者の空間情報活用の可能性

Social Contribution
in large-scale disaster〜 Possibility on utilization of space information by infrastructure providers

2017/1/11
Kaori Kowada
SoftBankIT Strategy Office本日の流れ Agenda
1. 会社紹介

2. デジタル・スマフォ時代の防災？
3. これまでの災害時のビッグデータ分析
4. ソフトバンクグループの挑戦

5. 位置情報のプライバシー保護と社会的な利活用
6. 社会を支え助けあうエコシステム
2

mobile ,bb, public
最新の数字におきかえる。
from 辻さん

Our vision: Information Revolution -Happiness for Everyone
3Corporate Philosophy, Vision and Values

4SoftBank Group Chronicle
Started
SoftBank BB(Now SoftBank)

Acquired vodafone
K.K.
(Now SoftBank)

Invest inAribabaStartedYahoo Japan

Started Willcom support(Became Ymobile)

Acquired eAccess(Became Ymobile)

Acquired Japan Telecom(Now SoftBank)SoftBank BB & Telecom &Ymobile Merged to SoftBank
mobile and change the corporatename to SoftBank Corp.

Acquired Sprint

Willcom & eAccessMergerAcquired ARM
holdings

デジタル・スマフォ時代の防災？
digital & Smartphone era.

1995
阪神淡路大震災
Hanshin-Awaji
Earthquake

2011
東日本大震災East Japan
Earthquake
2016
熊本地震
Kumamoto
Earthquake

Source:総務省
情報通信白書等

防災や災害支援もデジタルシフトしただろうか？ まだ十分とはいえないのではないか？
So, can’t we move to digitalshift in disaster prevention? It’s not enough yet...

6

大規模災害での情報発信の難しさ
Difficulty of sending information during large-scale disasters

自治体自身も被災

陸路の途絶

Even Local goverments
are suffered

Disruption of road

広域災害の優先順
位付けの難しさDifficulty in prioritizingsupport

域外から支援

空から把握

科学的データでOutsiders’ support isessencial.

Grasp the situation via
air is an option

Quick report byscientific data basis

リアルタイムの人流混雑度レポートが役立つのではないか？ We think our real time congestion
rate report using geo-spacial data is one of valuable information sources to solve this problem.

7

「防災4.0」 内閣府（防災担当）“Disaster prevention4.0” (Japan cabinet office)

政府も災害リスクに備える
ビッグデータ活用を、これからの防災計画に盛り込み始めている。
8

3. これまでの災害時の位置情報ビッグデータ分析
history of bigdata analisys for disaster in Japan

2017〜
2016
熊本地震

2011
東日本大震災Great East JapanEarthquake

NHKKumamoto
Earthquake

Ｕｎｉｖ．TokyoYahoo Japan？？？
multi sector collaboration :SoftBank ,Yahoo Japanand Univ.Tokyo,etc

Our challenge

9CASE１：NHK「震災ビッグデータ」”Disaster Bigadata” in 2013

10

CASE2:東京大学 関本研 熊本地震混雑度推計
Univ.Tokyo Kumamoto Earthquake congestion degree estimation report in 2016
1. 混雑度の高い領域をハイライト
Highlight high congestion rate areas

2. 平時との差が大きい地域の推計を日次でcheck abnormal congestion at a certain
mesh on a daily basis

11

CASE３: Yahoo Japan 熊本地震ビッグデータレポート
Kumamoto Earthquake bigdata report in 2016 (Joint Reaserch with the Univ.TokyoSekimoto laboratory)

1. 混雑度の高い領域をハイライト
Highlight high congestion rate areas

2. 平時との差が大きい地域の推計を時系列でcheck abnormal congestion at a certain point in timeseries<assumed population>
16 April:
Date of main shock

abnormal congestion

Normal Timesource: ヤフー株式会社「ビッグデータで隠れ避難所をいち早く把握する」 2016.7.14)

12

4. ソフトバンクグループの挑戦
SoftBank & Yahoo Japan challenges
避難者の位置の推定
finding out where
unknown evacuees are13

３つの特長 Three characteristics
スピーディーに Speedy near real time
全国どこでもAnywhere in Japan鳥瞰で 日本全国もある地点も “bird’s eye”
141)スピード 初動レポートのリードタイム
Speed: faster the leadtime to 1st report

2017〜
2016
熊本地震

2011
東日本大震災Great East Japan
EarthquakeNHK

200 DAYS

Kumamoto
Earthquake
Ｕｎｉｖ．Tokyo
Yahoo Japan corp

これから
From now on
multi sector collaboration :SoftBank ,Yahoo Japanand Univ.Tokyo,etc

１時間以内を目標!?

within an hour!?

30-60 DAYS151)スピードの実現 Our approach for the speed●「平時」データとの比較
Compare to “peacetime” data

●データ活用プロセスの平時からの事前協定
Preliminary agreement withgoverments on data utilization
process and flow talks16２）全国どこでも Anywhere

基地局データ(Base station data)
数千万人、全国幅広いユーザー
So many users widely
空間精度はやや低い
spatial granularity is low

×GPS データ(GPS data)
数百万人、ところによりばらつき
many users, sometimes vary widely
空間精度は高いspatial granularity is high173)鳥瞰〜全体も birds eye１）全体速報Preminaly report

3)推移の可視化
Visualization of time transition

２）緊急度の高い地域の特定
Position refinement

18

× Yahoo Japan 検索ビッグデータの活用? Use of search big data

19

5. 位置情報のプライバシー保護と社会的な利活用
Privacy protection and Social utilization

社会課題解決のためのデータ利活用
Data Utilization to solve Social Issues

コンプライアンスCompliance

前提(precondition)

市民の理解、許諾
Citizen’s will

• 個人情報保護法 law• 位置情報プライバシーレポート official guideline• 社内ガイドライン、セキュリティ体制
private security guideline & organization
20

携帯電話位置情報の認知度
Awareness servey of mobile phone location data

Base station location data

wifi location data

(Source: 位置情報の利用に対する意識調査 (総務省情報通信政策研究所 2014.5）

GPS location data21

目的別 位置情報の利用の許容度
Intension servey on the provision of location data by purpose
災害被災地域の被害状
況把握、救援活動、避難・帰宅支援
for Disaster relieaf
防災計画策定・避難場所設置・防犯
for Disaster prevention

for Traffic
for Travelfor Navifor coupon
SNSfor AD
22(Source: 位置情報の利用に対する意識調査 (総務省情報通信政策研究所 2014.5）

Compliance: location data of telecomminications company
Base station location data
「位置登録情報」のみ

GPS
location data

wifi location data

個人を特定できないかたちで利用source:総務省 P.9
位置情報プライバシー
レポート 2014.723

社内の体制とガイドライン
Compliance:Internal guideline & Statistical processing
security dept.
legal dept..
policy relations dept. etc

Define dataguideline(規定・フロー化）

Intermal Auditof data access（データアクセスの社内監査）

IT dept.

StatisticalProcessing（統計処理）

個人が特定できない情報（位置登録情報）をさらに一定のメッシュで統計情報化(非識別特定情報 Non-Identified
Specific Information )AnonymityProcessing(秘匿化）

メッシュで統計化されたデータのうち、少ないサンプルを除去（非識別非特定情報 Non-Identified
Non-Specific Information）

Vijualised report
可視化レポート

offer to(planned)

公的機関
public agency
24位置情報プライバシーレポート（2014総務省)“Location data privacy report” said.. (2014)

公的分野での利活用の実証
Demonstration of utilization in publicsector「まずは利用者の理解が得られやすい災害救助や防災分野の公的主体への第三者提供を進めていくべき」

利用者への周知啓発
Communicate awareness to users「位置情報の利活用とその成果について広く周知し、利用者の理解を醸成していくことが重要」
25

6. 社会を支え助けあう〜ソーシャルエコシステム
Let’s all take a half step towards each other for Social Cooperation
ecosystem!
民共にルールをつくり、利用者の理解を得つつ社会のための利活用をCitizens
NPOGoverment& Policy官Makers
eg. 内閣府(防災）総務省...

学 academiaeg. 東京大学…

PrivateSector産

eg. SoftBank、Yahoo Japan、Agoop…
26

Information Revolution- Happiness for everyone
情報革命で人々を幸せに