英語にもなっている「津波」。

“Tsunami”と言う英語が、公的機関に使用されたのは、1946年に起きたアリューシャン地震により
1949(昭和24)年にアメリカ海洋大気庁(NOAA)の機関として設置された、
ハワイ「Pacific Tsunami Warning Center(太平洋津波警報センター)」が初めてだそうです。

3.11東日本大震災の被害は地震の直接被害よりも、津波による被害が大きく死傷者もその影響によるものでした。

地震よりも事前に予測が可能なこの津波がなぜあれだけの大災害になったのか、
また予防と減災に人工知能(AI)がどのように役立つのかを考えてみたいと思います。

津波の発生メカニズム

津波と地震はセットでやってきます。地震の予測は非常に難しいですが、
津波は地震が起これば必ず発生するので予測が可能です。

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(出典:「津波の発生」気象庁)

日本で一番大きな津波は、2011年3月11日に発生した
東日本大震災(気象庁の正式な名称は「東北地方太平洋沖地震」)による津波です。

その高さは、岩手県大船渡市の綾里湾で局所的に40.1mの遡上高(海岸から内陸へ津波がかけ上がった高さ)に及びます。
(東北地方太平洋沖地震津波合同調査グループ調査結果より)

来るのがわかっていて、なぜここまで被害が拡大したのか疑問が残ります。

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(出典:「津波の伝わる速さと高さ」気象庁)

その要因の一つは、津波が非常に高速でやって来ることです。

もう一つは心理学的要素で「正常性バイアス(normalcy bias)」と呼ばれるものに起因しています。
「自分だけは大丈夫だろう」とか、「ありえない」という先入観や偏見(バイアス)が働くあれです。

AIによる津波の予測

津波の予測の精度と、その情報の信憑性が上がれば「正常性バイアス」も働かなくなり、避難行動も迅速になります。

東日本大震災以降、急速に津波予測の研究が産官学で、スパコン(スーパーコンピュータ)とAIを活用して進みはじめました。Tokachi_2003_3.gif

特に、このようなビジュアル化された情報の配信がスマートフォンなどでされれば
危機に対するリアリズムが高まり緊急性の有無を誰しもが把握できるようになります。

一般の人は津波がジェット機の速度でやって来て、眼前に来た時にチータの速さで獰猛に襲って来るとは知りません。
そのことが解るだけで真っ先に災害弱者(子どもやお年寄り)を助けようとする行動に出るはずです。

津波被害を食い止めるAIの活用

防災の上でもAIは活躍します。津波からの避難を最適化する経路をAIが導いてくれる
将来構想の研究を川崎市と東京大学などが協力して進めています。

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(出典:「【クローズアップ科学】進化するAI防災 膨大なデータ 避難や救助に生かせ」産経新聞)

2018年の西日本豪雨でも多くの被災者がSNSを通じて救助要請や被災状況の報告を行いました。
東日本大震災では発生当日だけで、ツイッターへの投稿が約3,300万件に達しています。
この膨大なビッグデータから有益で重要な情報を取り出すためにAIの活用が進められています。

NICT(国立研究開発法人情報通信研究機構)では、
災害状況要約システム「D-SUMM」(ディーサム:Disaster-information SUMMarizer)と言うシステムを開発しています。
SNSからAIを用いて、投稿された災害関連情報をリアルタイムに分析し、都道府県単位、市区町村単位で
エリア毎に情報提供します。指定エリア内の被災報告を素早く要約して、該当エリアの被災状況の概要が一目で把握できるように、
コンパクトでわかりやすく提示し、各種救援、避難などを支援するためのものです。

まとめ

産官学でAIを活用した津波の研究が進められています。それは予測技術や津波発生後の避難誘導などです。
また津波に強い防波堤の建設や街づくりの設計など、多方面に及んできました。

国土の全ての方向を海で囲まれている日本は、チリ地震のように、たとえ日本で地震が起こらなくても、多大な影響を受ける国です。

防災・減災の観点からもAIの活用は大きな期待を持たれています。
AIの活用で高精度の予測が実現でき、万が一の時にも対応できるように、その力が発揮されることが期待されます。