そんな「もしもの時」の整理をAIがやるという。
思えば「適任」かもしれない。
非常時にはいろんな例外情報が飛び交う。
先の震災でも、最も大変だったのは津波被害を受けた被災地そのものだ。
だのに東京では、多分その数倍は「きゃー」と騒いでばかりいた、と思う。
そんな中、ネット上のいろんな情報を「冷静に」処理する仕組みは必要になるだろう。
個人個人はスマホから色んなテキストや画像や動画をリアルタイムに投稿する。
それを冷静に分類して「正しい情報」と「怪しい情報」に分類する。
災害時だけでなく、選挙とか世論とか、そんな「大きな傾向の分析」にこそAIは活躍するのかもしれない。
被災状況、ＡＩが見抜く ＳＮＳや避難所の声分析、初動対応を迅速に
東日本大震災で安否確認などに広く使われた交流サイト（ＳＮＳ）の情報や被災者の声を人工知能（ＡＩ）で処理し、防災や減災につなげる取り組みが官民で進んでいる。大規模地震などの発生直後にＳＮＳで飛び交う大量の情報などの中から、救助や避難に関係する情報をＡＩで収集し分析。政府や自治体の初動対応を迅速にすることを狙う。
情報通信研究機構が開発した災害時に投稿されたＳＮＳの情報を要約するシステム（東京都千代田区）
「運転見合わせで足止め」「電車に閉じ込められた」。福島県沖で最大震度５弱の地震が起きた２月28日夕方、ツイッターなどＳＮＳへの投稿が相次いだ。この時、インターネット上で情報通信研究機構（東京都小金井市）が運営するサイトには、何百件もの投稿がどこから発信されたかなどが一目で分かる地図が表示された。
地図は一般の人も見ることができ、被害の状況などが分かる。可能にしたのは、同機構が昨年10月から試験公開を始めた災害状況要約システム「Ｄ―ＳＵＭＭ（ディーサム）」。
例えば「Ａ市で土砂崩れ」と「土砂でＡ市の道路が通れない」という投稿があれば、ＡＩが自動的に地図上のＡ市に「土砂災害 ２件」と投稿数を表示する。投稿から表示までは約５秒と、ほぼ同時だ。
同機構は米ツイッターやＮＴＴデータの協力を得て、2015年４月に前身となるシステムを開発。昨年４月の熊本地震でも、ＡＩがＳＮＳの投稿内容を分析し、災害に関連したつぶやきを洗い出して内閣官房や熊本県の災害対策本部に提供した。
スマートフォン（スマホ）の世帯保有率は震災前の10年末は9.7％だったが、15年末には72.0％と急増。スマホによるＳＮＳの利用も普及している。開発した大竹清敬上席研究員は「いまやＳＮＳは情報インフラ。ＡＩと組み合わせれば被害把握が格段に早くなり、行政の初動対応を変えられる」と強調する。
ＩＴ（情報技術）関連技術者らで作る一般社団法人「情報支援レスキュー隊（ＩＴ ＤＡＲＴ）」（東京・渋谷）は昨年夏から、自治体の避難所運営やボランティア団体の活動の支援システムを開発中だ。米ＩＢＭから同社のＡＩ「ワトソン」の技術提供を受けている。
避難所で聞き取った被災者のニーズなどをワトソンの自然言語処理機能を使って自動分析。避難所周辺の人口などの基礎データとも照らし合わせて支援物資の過不足を判断したり、ニーズの変化を感知したりするシステムを目指す。
同レスキュー隊の村上明子理事は「災害発生直後は情報が錯綜（さくそう）し、人手も不足しがち。人間特有の思い込みを排除して、偏りや無駄のない支援や状況分析をできるのがＡＩの強みだ」と指摘する。
総務省は来年度予算に約４億５千万円を計上、災害時のＡＩの活用を本格化する。情報通信研究機構のＡＩ技術を応用するアイデアを民間から公募し、2020年までの実用化を目指す。同省担当者は「東京五輪開催までにＡＩを活用し、災害時の避難や救助に役立てたい」と話している。
