SuperMap Blog

自宅のポストに投函される、紙のハザードマップ。自分の住む地域の水害リスクなどが示されていますが、「いざという時」に本当に役立つでしょうか？災害は常に想定通りに起こるとは限りません。 そこで今、開発が進んでいるのが、静的なハザードマップの限界を超える「リアルタイムハザードマップ」です。これは、AI（人工知能）やIoT（モノのインターネット）技術を駆使し、「今、そこにある危険」をリアルタイムで地図上に表示する画期的なシステムです。 どうやってリアルタイム化するのか？ 街なかの「目」を活用: 街中に無数に設置されている防犯カメラの映像をAIがリアルタイムで解析し、道路の冠水などを自動で検知します。 IoTセンサー網を構築: 電柱やマンホールなどに設置された安価なIoTセンサーから、浸水の深さや土砂の動きといったピンポイントな情報が次々と送られてきます。 SNS情報も分析: Twitterなどに投稿される被害状況を示す画像やテキストをAIが収集・分析し、信頼性を判断した上で地図にマッピングします。 「自分ごと」として捉えることが避難につながる このシステムの最大の目的は、住民一人ひとりが災害リスクを「自分ごと」として認識し、早期の避難行動を促すことです。 「ハザードマップでは安全なはずだったのに、家の前の道路が冠水し始めた」「いつも使うあの道が通行止めになっている」 そんな生々しい情報がスマートフォンの地図上にリアルタイムで表示されれば、危機感は格段に高まります。従来の「与えられる」ハザードマップから、状況が動的に変化する「感じる」ハザードマップへ。テクノロジーの力が、私たちの命を守る行動を力強く後押しします。 

 これまでの防災は、川の水位が上昇したり、浸水が始まったりと、現象が起きてから行動する「事後対応型」が中心でした。しかし、それでは手遅れになるケースも少なくありません。今、GIS（地理情報システム）と高度なシミュレーション技術を組み合わせることで、災害対応を「事前行動型」へと質的に転換させる動きが加速しています。 鍵は「カップリング解析」 その最前線にあるのが、異なる種類の予測モデルを連携させる「カップリング解析」という手法です。 例えば水害には、川の水が堤防を越えて溢れ出す「外水氾濫」と、下水道の排水能力を超えて市街地にあふれ出す「内水氾濫」があります。これらは元々、別々のモデルで解析されていました。この2つの専門的なモデルを連携（カップリング）させることで、より精度の高い、統合的な浸水予測が可能になるのです。 「予測」が行動の「トリガー」になる この解析の画期的な点は、単に「危険」を知らせるだけでなく、具体的な行動開始の「トリガー」を科学的根拠に基づいて設定できることです。 ある地域での分析では、このカップリング解析によって、「 累積雨量80mmの予報が出た時点 で、下水道が危険な状態になる前に行動を開始すべきだ」ということが判明しました。これは、実際に下水道の水位上昇を待つよりも、はるかに早い段階でのアクションを可能にします。 単にセンサーの観測データを地図に表示するだけでなく、高度なシミュレーションが生み出す「未来の予測データ（例：3時間後の浸水深分布）」をGISに取り込み、分析・可視化する。この技術的革新が、被害を未然に防ぐ「予測防災」を現実のものにするのです。