直感的AIと説明可能AIを活用した次世代の防災評価モデル

1. 背景：豪雨災害とWEI評価の必要性

近年、日本各地で発生する豪雨や線状降水帯は、河川氾濫、土砂災害、都市型洪水など多様な形で被害をもたらしている。被害は住宅やインフラの物理的損傷にとどまらず、物流網の途絶、生活物資の不足、避難生活の長期化による健康悪化など、生活全般に波及する。

従来の被害評価は、浸水面積や経済損失額といった指標が中心だった。しかし、Nozomi.newsが提唱する**WEI（Well-being Empowerment Index）**は、経済的安定、生活の安全、社会的つながり、環境の持続性といった複数の軸から、被害が人と社会の幸福度や主体性に与える影響を数値化する。豪雨災害時にこの指標を活用すれば、単に「どこが被害を受けたか」ではなく、「どの地域が生活の質を大きく損ねるリスクがあるか」を可視化できる。

2. データの収集と統合

WEI影響予測モデルの基盤は、複数分野からのリアルタイムデータ収集にある。

気象データ：気象庁の高解像度降水ナウキャスト（250m格子で最大60分先の降雨予測）、国土交通省のXRAIN（約1分間隔の降雨観測）、風向・風速、気温など。
水文データ：河川水位計、流量計、土壌雨量指数、浸水深推定値。
インフラ稼働状況：電気・ガス・上下水道の稼働率、道路・鉄道の運行状況、港湾・空港の機能状況。
社会・生活データ：避難所の稼働率、物流の遅延状況、通信ネットワークの稼働率、医療機関の受け入れ可能数。

これらのデータはAPIや衛星通信、IoTセンサーから集約され、数分単位で更新される。

3. AI解析の二層構造

収集されたデータは、**直感的AI（Intuitive AI）と説明可能AI（Explainable AI）**の二層で解析される。

直感的AIの役割

異常値や急変をリアルタイムで検知（例：10分間で河川水位が30cm以上上昇）。
豪雨や浸水の拡大パターンを即時予測し、影響が及ぶ地域と時間を推定。
データパターンから、WEI各項目への影響リスクを即時算出。

説明可能AIの役割

なぜその地域が高リスクと判断されたかを因果関係として提示。
予測に使われたデータソースや計算の重み付けを明示し、自治体や住民が理解しやすい形に変換。
災害後の事後検証にも利用可能で、モデル改善や透明性の確保に寄与。

4. 出力と意思決定支援

解析結果は、複数の出力形式で提示される。

WEI変動予測：総合スコアと4領域（経済的安定、生活の安全、社会的つながり、環境持続性）の変動予測。
対応優先度マップ：高リスク地域を色分けし、支援や避難の優先順位を明確化。
回復シナリオ：被害後にどのくらいの期間で各項目のWEIが回復可能かを時系列で表示。

これにより、自治体は限られた資源をどこに集中すべきか判断でき、企業は自社拠点やサプライチェーンへの影響を事前に把握できる。

5. 活用例

自治体：物流遮断やインフラ被害によるWEI低下が最も大きい地区を特定し、物資輸送や医療支援を優先。
企業：BCP（事業継続計画）にWEI予測を組み込み、復旧の優先順位を定量的に決定。
市民：避難勧告の背景と、自分の暮らしに直結する影響を事前に理解。

6. 課題と展望

現時点では、リアルタイムの社会・生活データ取得には限界がある。避難所の混雑状況や医療機関の受け入れ能力など、現場発の情報を正確に数値化する仕組みが必要だ。また、直感的AIの予測は高速だが、説明可能性を伴わなければ住民の行動変容につながらない。そのため、両者を連携させたハイブリッド運用が不可欠である。

将来的には、過去の豪雨災害データや復旧履歴を機械学習に組み込み、WEIの回復曲線を予測できるモデルが期待される。これにより、防災は「被害を減らす」だけでなく、「生活の質を早く取り戻す」ことを目標とした新しい段階に進む。