6/1〜6/2に日本列島を襲った台風2号は、各地で冠水・氾濫などをもたらしました。人的被害も出ている模様です。
板橋区でも2019年の台風19号以来、水害対策の全面的な見直しを行ってますが、最近急速に活用が進むAIなどの技術を用いて、水害対策を進めることはできるのでしょうか？
そうだ、ChatGPTに聞いてみよう！^^
今回はChatGPTに記事を書かせるというより、私との質疑応答をそのまま掲載する形にしています。また画像はStable Diffusionで生成しています。
AIを用いた水害対策
まず、ChatGPTにシンプルに質問しました。
具体的に、AIは、水害対策にどのように貢献できるか。
AIは、水害対策に多くの方法で貢献できます。以下にいくつか具体的な例を挙げます。
- 予測モデリング:
- AIは、気象データ、地形、地質情報などの複数のデータソースを分析して洪水の発生を予測します。これは、特に適切な警報システムを設けることで、早期警告を提供し、人々が必要な予防措置を講じるための時間を与えることができます。
- リスクマッピング:
- AIを用いて地理情報システム（GIS）データを分析することで、洪水リスクの高い地域を特定できます。これにより、防災計画の立案やインフラ投資の優先順位付けに役立つ。
- 災害対策の最適化:
- AIは、洪水発生時の救助活動やリソースの配分を効率化するのに役立ちます。たとえば、AIはどの地域が最も支援を必要とするかを予測し、救助活動や物資配布を最適化することができます。
- 災害後の復旧:
- AIは、洪水後の被害評価や復旧活動を支援することも可能です。AIは、衛星画像やドローンからの映像を解析し、被害の範囲と程度を迅速に評価し、復旧の優先順位を決定します。
- 教育と啓発:
- AIは、災害リスクの理解と意識の高援を支援する教育ツールとしても利用できます。仮想現実（VR）や拡張現実（AR）などの技術を活用し、人々が洪水リスクを理解し、どのように対応すべきかを学ぶことができます。
これらの例は、AIが水害対策にどのように貢献できるかの一部に過ぎません。AIの適用範囲は広大で、洪水予防と対策を改善するための新しい方法が日々開発されています。
どうやってデータを得るか？
アイディアとしてはいろいろありそうです。ただ、AIは、データがなければ何も判断できません。どうやって上述のような活用のためのデータを得るか、続けて質問しました。
AIは、データがなければ何も判断できない。例えば板橋区の水害対策を考える場合、地点ごとの標高、崖の存在、高台の存在、擁壁の状態、住民情報(特に、避難が困難な高齢者・障がい者がいるかどうか)、避難所の備蓄物資の現状などのデータが必要になると思われる。これらのデータを効率的・効果的に収集するにはどうすればよいか。
確かに、AIは大量の正確で最新のデータに依存しています。以下に、提案されたデータを効率的かつ効果的に収集するためのいくつかの手段を示します。
- 地理情報システム(GIS):
- 地点ごとの標高、崖の存在、高台の存在、擁壁の状態など、地形や地質に関するデータを収集するのにGISは非常に有用です。これらのデータは、公的機関や商用プロバイダーから提供されています。
- 衛星とドローンの画像分析:
- AIは衛星やドローンから取得した画像を解析し、地形、地質、建物の状態などを評価するのに役立ちます。
- 公的レコードとデータベース:
- 住民情報（特に高齢者や障害者）については、公的なレコードやデータベースから収集できます。ただし、プライバシーとデータ保護法の制限があるため、これらのデータは匿名化または集約されていることが多いです。
- センサーネットワーク:
- 備蓄物資の状況や洪水の発生に関するリアルタイムの情報を収集するためには、センサーネットワークが利用できます。これらのセンサーは、物資の在庫レベルや水位を測定し、そのデータをリアルタイムで提供します。
- 市民科学とコミュニティの参加:
- 地域の住民が自身の観測結果や経験を共有することで、重要なデータを収集することができます。これは、公式のデータソースが提供できない微細な情報や、災害時の状況報告などを含みます。
これらのデータ収集手段は一部ですが、それぞれの方法はデータの種類、地域の特性、利用可能なリソースによって異なる効果を発揮します。そして、これらのデータが集まれば、AIはそれらを分析し、予測モデルを作成し、有効な洪水対策を提案することが可能になります。
「災害弱者」をどうやって助けるか
いわゆる「災害弱者」…要介護者や障がい者などの「避難行動要支援者」については、とりあえず名簿はできています。しかしそれをどう活用するか、この点は地域の差が大きいと思われます。
AIを使って避難行動要支援者名簿を活用するためにはどうすればよいか、続けて質問しました。
私としては、自力で避難することが難しい避難行動要支援者(要介護者、障がい者など)を迅速に避難させることが重要だと考える。この避難行動要支援者の名簿は存在しているが、これをいかにして活用するかが課題であると考えている。テクノロジーも用いて、避難行動要支援名簿を活用する方法を示せ。
避難行動要支援者のための支援体制の構築は非常に重要です。AIとテクノロジーを活用することで、その名簿の活用を効果的に行うことができます。具体的な方法を以下に示します。
- リアルタイム警告システム:
- AIは気象データを監視し、洪水リスクが高まったときには、避難行動要支援者に対してリアルタイムで警告を発するシステムを構築することが可能です。また、避難行動要支援者に代わってそのケアギバーや関連する救援組織にも警告を送ることができます。
- 避難支援プランニング:
- AIは、それぞれの避難行動要支援者に対して、特定の災害シナリオに基づいた最適な避難計画を作成することができます。これには、最適な避難経路、避難所、そして必要な支援リソース（例えば車椅子アクセス可能な運送手段など）の情報が含まれます。
- リアルタイムリソーストラッキング:
- AIを用いて、リアルタイムで利用可能な支援リソース（運送手段、医療リソース、ボランティア等）を追跡し、必要な場所へ迅速にこれらのリソースを送ることができます。
- 災害対応の最適化:
- AIは、避難行動要支援者の位置、必要な支援、利用可能なリソースなどのデータを基に、救援活動の効率化を図ることができます。例えば、どの避難行動要支援者が最初に支援を必要とするか、どのリソースがどこで必要かなどを計算し、最適な配分を行います。
- プライバシーとデータ保護:
- 一方で、避難行動要支援者の名簿を利用する際は、プライバシーとデータ保護に最大限配慮する必要があります。これには、データの匿名化、アクセス制御、暗号化などのテクノロジーが活用できます。
これらの方法は、避難行動要支援者のための災害対策をより迅速かつ効果的に行うための一部の提案です。しかし、これらのシステムを実装するためには、コミュニティの関与と協力が不可欠です。これには以下のような活動が含まれます。
- コミュニティベースの訓練と教育:
- 避難行動要支援者自身、そのケアギバーや地域コミュニティに、これらのシステムの利用方法や、災害時の避難行動要支援者のサポートの方法についての教育が必要です。これは、ワークショップやトレーニングセッション、オンライン教育などの形で行われます。
- 協力体制の構築:
- ローカルガバメント、救援組織、ヘルスケアプロバイダー、ボランティアなどが一体となって、災害時の避難行動要支援者のサポートに協力する体制を構築する必要があります。これは、定期的なミーティングや協力協定、共有のプラットフォームなどを通じて行われます。
AIとテクノロジーはあくまでツールであり、それらを最大限に活用するためには、人間の協力とコミュニティの関与が不可欠です。これらの組み合わせにより、避難行動要支援者のための災害対策がより効果的になります。
最もテクノロジーの恩恵が必要な方々が、最もテクノロジーが不得手だ
ここまでのやりとりで「横文字が多いな…」と思いました^^;
高齢者や障がい者といった、テクノロジーの恩恵を最も必要とする人々は、その実、テクノロジーの活用が最も不得手な人々です。
デジタルディバイド対策について質問してみます。
そこで課題になるのはデジタルディバイドだ。避難することが難しい方々…高齢者や障がい者といった、テクノロジーの恩恵を最も必要とする人々は、その実、テクノロジーの活用が最も不得手な人々であるという現実がある。どのようにして避難行動要支援者にテクノロジーの恩恵をもたらすべきか。
デジタルディバイドの問題は確かに深刻で、高齢者や障がい者など、避難行動要支援者の中には、テクノロジーへのアクセスや理解が難しい方々が多くいます。それを克服するための幾つかの提案を以下に示します。
- ユーザーフレンドリーな技術:
- シンプルで直感的なインターフェースを持つ技術の採用や開発は重要です。これにより、高齢者や技術に不慣れな人々でも容易に使えるようになります。また、視覚や聴覚障がい者向けのアクセシビリティ機能を備えた技術も重要です。
- 技術教育とトレーニング:
- 避難行動要支援者やそのケアギバーに対する、新しいテクノロジーの使い方についての教育とトレーニングは必須です。これは、一対一のトレーニング、ワークショップ、オンラインチュートリアルなどの形で行われます。
- 代替通信手段:
- テクノロジーにアクセスできないか、または使いこなせない避難行動要支援者に対しては、代替的な通信手段を提供することが重要です。これには、電話連絡、無線機、さらには伝統的な郵送などがあります。
- コミュニティによるサポート:
- 地域コミュニティやボランティアが避難行動要支援者のテクノロジー利用をサポートすることも重要です。これは、ホームビジットによるトレーニングや、災害時の通信サポートなどの形で行われます。
- AIによる自動化と支援:
- AIは、人間が直接介入しなくても、避難行動要支援者のリスク評価や支援リソースの配置などを自動化することが可能です。また、AIは言語や認知の障がいを持つ避難行動要支援者のコミュニケーションを支援することも可能です。
これらの策は、避難行動要支援者がテクノロジーの恩恵を受けられるようにするための一部の提案です。さらに、次のような方法も考慮に入れることができます。
- 低テクノロジーソリューションの提供:
- 全ての解決策が高度なテクノロジーを必要とするわけではありません。低テクノロジーまたはノーテクノロジーソリューション、例えば、地元のラジオ局を通じた警報、ドアツードアの訪問、紙ベースの地図や避難ガイドなども効果的な手段となる場合があります。
- パーソナライズされた支援:
- AIを使用して、各避難行動要支援者の特定のニーズに合わせてパーソナライズされた情報やアラートを提供することが可能です。例えば、特定の障がいを持つ個人に対しては、適切なフォーマット（大文字、音声出力など）で情報を提供することができます。
- 信頼性の高い情報ソース:
- 高齢者や技術に不慣れな人々は、しばしば偽情報や誤情報に影響を受けやすいです。そのため、信頼性の高い情報源からの正確な情報を提供することが重要です。これには、公式の気象情報、地元自治体からのアップデート、信頼性の高いニュースソースなどが含まれます。
これらの手段を通じて、避難行動要支援者がテクノロジーとAIの恩恵を受けられるようになることを願っています。最後に、これらの全ての取り組みは、避難行動要支援者自身、その家族、地域コミュニティ、公共機関との緊密な協力と対話の中で進められるべきです。
いかがでしょうか？
結局のところ、災害弱者対応やデジタルディバイド対策を進めるための「地域力」は必ず必要になるということですね。
とはいえ、ChatGPTなどの生成AIを使用したときに得られる「網羅性」はすばらしく、政策の精度を高めてくれるものと思います。
まだまだ、様々な角度からChatGPTを使い倒して、板橋区政への活用を試みていきます！^^