AIは災害対応にどのように役立つか

火災、洪水、ハリケーン、地震、津波などの自然災害は2億1,800万人に影響を与え、毎年平均6万8,000人の命を奪っている¹。状況は悪化の一途をたどっている。国連によると、自然災害の発生頻度は50年前の3倍になっている²。研究や統計は、気候変動がこうした災害をより頻繁に、より広範囲に引き起こす可能性があることを示している。アクセス・パートナーシップの報告書は、²⁰²⁵年までに自然災害の年間発生件数が世界全体で37％増加すると予測している3。

人工知能はいかにして防災を助けるか

研究者、科学者、組織は、人工知能（AI）と機械学習（ML）に助けを求めている。AIは、大量のデータをリアルタイムで確実に処理することで、自然災害の被害を軽減し、自然災害の予測に役立つ貴重な洞察を提供し、救援リソースをより効率的かつ効果的に配分することで被害軽減への対応を強化できる可能性がある。さらに、AIとMLは、被害を受けた人々や場所への援助の提供を加速化し、最前線の救援隊員の判断や行動を改善するのに役立つ。

ここでは、AIがすでに実世界にどのような影響を及ぼしているかを紹介する：

損害査定

米国防総省は、ビジュアル・コンピューティング・プロジェクト「xView2」を展開しており、すでにトルコの現場で災害後方支援や救助活動に成果を上げている⁴。 xView2は、MLアルゴリズムと衛星画像を用いて、従来の検知方法よりもはるかに高速に、被災地のインフラや建物の損傷の度合いを特定・分類する。

xView2のアルゴリズムは「セマンティック・セグメンテーション」と呼ばれる手法を採用しており、画像の個々のピクセルと隣接するピクセルとの関係を評価して結論を導き出す。xView2は、従来数週間かかっていたこの評価の検出を数時間から数分に早め、コントロールセンターと救助隊が被災地で復旧のために迅速に対応できるようにした。

予測分析

AIを通じて、研究者や科学者は過去の地震活動のパターンを分析して地震を予測したり、過去の気象データを利用してハリケーンを予測したりすることができる。一例として、IBMのPAIRS Geoscopeがある。これはAI主導の技術で、地理空間データを分析し、降雨量や気温を調べて洪水の可能性を予測する⁵。

特定の地域、郡、人口に至るまで情報を処理することで、AIは自然災害の経済的・人的影響の予測にも役立つ。テキサスA&M大学のザックリー土木環境工学科では、AIを利用して、地域社会が将来の自然災害に備え、その影響を評価する手助けをしている。彼らの社会生態生理学的レジリエンス評価・予測（SERAP）ツールは、ガバナンス、インフラ、天然資源管理などの要因を特定するために、幅広いデータソースを用いてコミュニティのレジリエンスを評価する⁶。SERAPツールは、地域社会が潜在的な災害に対する計画と準備を行い、社会的、経済的、環境的な回復力を向上させることによって、起こりうる影響を軽減するのに役立つ。

AIによる派遣

自然災害時には、非常に多くの遭難通報が911に殺到し、重要な情報が失われる危険性がある。AIは人間とは異なり、記録的な速さで大量の通報を管理し、複数の機能を同時に実行することができる。公共安全通信協会（APCO）は、IBMワトソンの分析プログラム^{7を通じて}、業務と公共安全の改善にAIを活用している。ワトソンの音声テキスト化機能は、各通話の文脈をAIの分析プログラムに送り込み、コールセンターが緊急事態に対応する方法を強化する。ワトソンはまた、正確な情報の提供、通話時間の短縮、緊急サービスの迅速化にも役立っている。

AIアシスト・コミュニケーション

AIを搭載したチャットボットは、人気のソーシャルメディア・チャンネルを通じて、自然災害に見舞われた人々に救命情報を届けることができる。チャットボットによって、災害救援組織はわずかなコストでより多くの人々と迅速にコミュニケーションをとり、最も被害を受けた人々に的を絞った支援を行うことができる。赤十字が構築したチャットボットClaraを使えば、被災者は地元の避難所、資金援助、ボランティア、献血などについて質問することができる⁸。クララは、AIのサブセットである自然言語処理（NLP）を使用して、大量の言語データを処理し、ユーザーの質問を理解する。

ソーシャルメディアには、自然災害の直後に重要な実用的情報が含まれている可能性がある。しかし、緊急時にソーシャルメディアユーザーが生み出す膨大な量のデータを人間だけで管理することはできない。対応の遅れを減らすために、災害対応チームはオープンソースの人工知能デジタル・レスポンス（AIDR）プラットフォームを活用し、他のソースが利用可能になる前に、投稿されたツイートを自動的に収集・分類することができる⁹。AIDRはテキストと画像を利用して情報のギャップを埋め、リアルタイムで処理されたデータを提供する。そして、AIDRはこのデータから人道的な情報を探し出し、災害対応に役立てる。

クラウドベースの緊急事態管理

クラウドベースのAI搭載プラットフォームは、緊急対応チームがあらゆるデバイスからリアルタイムの状況を指揮、制御、監視できるようにする。あるプラットフォームHavrion Protectは、自然災害時にユーザーがデバイス、アプリケーション、通信アプリをバーチャルに管理することを可能にする¹⁰。例えば、緊急対応チームは、イベント発生を第一応答者やスタッフに通知し、緊急避難経路を予測し、危険にさらされている人々やグループを特定することができる。

AIの限界

AIの自然災害予測への役割には、まずデータの質と入手可能性という課題がある。AIのアルゴリズムが正確な予測を行うには、大量の高品質データに依存するが、発展途上国のような場所では信頼できるデータが不足している。AIベースの手法は、訓練データセットが大規模な事象をカバーしていれば効果的だが、その発生が稀であるため、このデータの利用可能性も制限される。

AIはまた、限られた範囲という課題にも直面している。民間のAIイニシアチブは、政府機関や非政府機関を巻き込んで特定のコミュニティに焦点を当てるかもしれないが、その場合、より大きな地域や切実なニーズを抱える世帯が孤立する危険性がある¹¹。

最後に、自然災害の複雑さも課題である。完全には解明されていない多くの要因が、これらの事象に影響を与えている。AIは貴重な洞察や予測を提供することはできるが、人間の判断や専門知識に取って代わることはできない。

防災におけるAIの未来

AIは、世界の防災力強化に大きな可能性を示している。AIは現在の災害管理システムを置き換えることはできないが、自然災害の発生中や発生後のあらゆる時点において、ギャップを埋め、成果を向上させるのに役立つ。災害対応は、質の高いデータの供給を増やし、災害管理組織間の連携を強化し、機械と人間の両方の知性を取り入れた機敏なアプローチによってのみ改善される。

Ambiqの貢献

自然災害からデータを収集するデバイスは、アナリストや緊急隊員がデータを失わないよう、一貫したエネルギー源を必要とします。Ambiqの超低消費電力Sub-threshold Power Optimized Technology（^SPOT®）プラットフォームとApolloシステムオンチップ（SoC）製品ラインは、台風の目に置かれるセンサーやエッジデバイスに組み込まれています。これらは、リチウム電池デバイスが1回の充電で数週間、数カ月、あるいは数年使用できるようにする、エネルギー効率に優れ、AI機能を備えたマイクロチップの信頼できる供給源となります。