地球温暖化が進んでいる。近年、日本では豪雨災害の激甚化、頻発化、広域化がみられる。自治体では広範囲かつ同時多発的に発生する土砂災害への対応、確実な住民避難の実現が求められている。
ハザードマップの整備や潜在的な危険地域の把握、地盤変動への監視体制強化などが今後ますます重要になってくる。 一方、複雑な地形的特徴から危険地域を特定するには高度な知見と専門技術が必要であり、熟練地質技術者による緻密な解析を要する。土砂災害の危険箇所を人の目で広範囲から網羅的に抽出するには多大な時間・労力・コストがかかる。
それは限られた財政と人的資源のなかでも必須の防災体制を強化実現するために、乗り越えるべき課題でもあったという。応用地質、みずほ情報総研、インキュビットの3社は、複数の地形的特徴から土砂災害の危険性がある地域を抽出するAI（人工知能）モデルを開発。その地形判読精度についてフィージビリティスタディした結果、実現可能性が高いことを確認したという。
複数の地形的特徴と技術者による地形判読結果を学習させることで、熟練の地質技術者たちが数日かけて解析していた潜在的な危険箇所を短時間で抽出できるようになった。同モデルの開発にあたって、みずほ情報総研はAIによる地形判読サービス全体像の検討から、開発方針策定、モデルの評価・検証まで総合的に支援。インキュビットは地質技術者による地形判読データを用いて、ディープラーニング技術によりAIモデルをつくった。
今回の開発により、広域での詳細な地質リスクの把握とより緻密な警戒避難体制の構築が可能となる。防災・減災に関わる自治体職員の負担軽減にも貢献することが期待されるという。応用地質は引き続き両社支援のもと、AIによる地形判読技術の確立と地形判読システムのプラットフォーム化を進め、一層付加価値の高い防災・減災サービスラインナップの拡充等もおこなっていく考えだ。