地形特徴による土砂災害予測：深層学習による画像認識技術を応用して潜在的危険箇所を特定
課題
日本列島は山岳地帯から海岸へ滑り降りるような地形が多く平野が狭いため、河川の近くや急勾配の地形の近くなど土砂災害の危険な場所にも住宅などが点在しています。地上自治体ではそれぞれの地域の災害の危険性を示すハザードマップ（国土交通省：ハザードマップポータル）を作成して住民に配布していますが、その作成には熟練した地質技術者による確認が必要であるため多大なコストがかかっています。
緊急地震速報を始めとした災害情報の自動化提供技術は人的コストの削減だけでなく、減災にも大きく役に立ちます。土砂災害の危険性に関しても、地形や地質などのデータからの自動認識精度が高まれば、人的・時間的コストだけでなく、災害予防や人的被害の予防にも役立つはずです。
解決方法
応用地質株式会社、みずほ情報総研株式会社、株式会社インキュビットの三者は共同で、複数の地形的特徴から土砂災害の危険性がある地域を抽出するAIモデルを開発したと発表しました。これは、標高に基づく地形図などを入力として災害の危険性を出力とするシステムです。
このシステムは、標高など複数の地形的特徴を表すデータから熟練者が判読した危険性を表す度合いを出力とするようなモデルです。モデルの詳しい説明はありませんが、深層学習モデルの一種であるコンボリューショナルニューラルネットワーク（CNN）はこのような局所的な関係性から推定を行うような学習にふさわしいモデルであるため、この取り組みでもCNNを用いていると考えられます。
地形判読AIモデル開発イメージ
（「国土地理院 電子地形図25000」「国土地理院 基盤地図情報 数値標高モデル」に地形判読結果を追記して掲載）
土砂災害危険地域の抽出画面例
（「国土地理院 電子地形図25000」に土砂災害危険地域を追記して掲載）
どうなったか
システムから予測される危険箇所と熟練地質技術者による判読結果を比較したところ、「本モデルの実現可能性が非常に高いことも確認」できたということです。
今後は、このシステムにより予測される土砂災害危険箇所へ配置するセンサを開発するなどして、情報を収集し、災害対策情報提供サービスや広域地質リスク評価サービス、ビジネス向け自然災害リスク情報レポートサービスなどへ事業を拡大するとしています。
まとめ
地形などの特徴データから災害の危険度を予測するシステムを紹介しました。災害対応は実際に起きてからだけでなく、日頃からの危険性の把握やその対策が重要です。ここで得られた予測結果をどのように生かしていくのか注目したいですね。
