Agoop(アグープ)は位置情報ビッグデータ収集や解析・AI開発の専門企業です。人流データを活用したさまざまなビッグデータ分析から、小売り、観光、都市計画、防災などの分野でDXを支援しています。企業や一個人が社会や課題解決のために、次の「行動」を踏み出せる「仕掛け」の提供に向けて、日々分析・技術の進化に取り組んでいます。
今回は災害対応や減災に貢献をする人流データを活用した、2024年1月能登半島地震における活動内容、また、その経験を通じて自動検知技術の開発に着手した経緯などを振り返りながら、防災デジタルトランスフォーメーション(DX)への新たな「仕掛け」づくりへの取り組みをご紹介をします。
発災時の迅速な被災地支援のために。求められるリアルタイムな情報提供の技術
2024年1月に発生した能登半島地震では、被災した人々や地域が孤立するという深刻な事態が発生しました。また東日本大震災や熊本地震など、過去の災害でも指定外避難所の使用に関する多くの問題が浮き彫りになりました。災害時に孤立した地域や避難所についての情報を、初期段階で行政や救援機関が収集・共有することの難しさは、共通の課題として指摘されています。
発災時に、迅速に現地の情報が把握できないことで、発災直後に現地入りをし医療支援を行う先遣隊等のチームは手探りで避難所を特定しなくてはならず、初動対応は困難を極めます。孤立地域にいたっては冬季の燃料不足や水不足なども生じ、災害関連死のリスクも高まります。
このような課題を解決するためには、リアルタイムな情報を提供できる技術が必要になります。
避難所や孤立地域の分析など、能登半島地震の初動対応に貢献。日赤救護研との連携で救援活動を支える
能登半島地震が発生した翌日の2024年1月2日には、リアルタイム人流可視化分析ツール「Kompreno®(コンプレノ)」を活用し、避難所への人の集まり具合や道路の通行実績データを分析。
能登半島の避難所や指定外避難所、道路の通行実績データ、孤立地域の分析を行いました。
この分析は「災害に強い街づくり連携協定」を締結している日赤救護研(日本赤十字看護大学附属災害救護研究所)と連携し、分析結果を日本赤十字社およびTMAT(特定非営利活動法人:徳洲会医療救援隊)に提供しました。
TMATでは災害時には現地状況の把握のため、いち早く被災地へ先遣隊が向かいます。現地付近の行政や地元医療機関等にヒアリングを行い、支援ニーズが高そうな地域を実際に確認して被害状況を把握していました。
今回提供した分析結果から、初動部隊の現地入りルートの検討、被災自治体の災害対策本部における孤立地域や自主避難場所の現状把握、各避難所の訪問の優先順位付けなど、具体的な救援活動に活用されました。
データを活用いただいた現地部隊の方々からは「発災時の初動対応は、とにかく情報が不足しており、手探りでの救助活動が一般的。本データがあることで、どのルートを使うか、どの避難所を優先するか、孤立している避難エリアはないか、などを把握でき、迅速な救援活動につながった。」との声をいただきました。
輪島市内を中心とする通行実績の解析
地震当日の2024年1月1日と前日2023年12月31日の人流可視化動画
リアルタイムの現場把握と使いやすさの追究から生まれた避難エリア自動検知技術
能登半島地震での分析対応を通じて、Agoopの技術が実際に現場で活用されたことで、災害時に必要な技術であることを強く確信しました。
しかし、指定外避難エリアを目視で検知する方法では、迅速な対応が難しく、また、多くの人手が必要になります。さらに、システムを使い慣れていないと操作が難しく、現場や自治体の方々に使ってもらえない可能性があります。
この部分は、CEOの加藤 有祐と実際に分析を一緒に担当したKomprenoの開発を担当する研究開発部シニアマネージャーの上山 宏も同じ課題感を持ちました。
輪島市内の想定外避難エリア
「土地勘のない地域での人流分析は、まずどこから調査を始めればよいのか判断するのが非常に難しいものでした。地域全体を漏れなく、入念に確認する必要があり、指定外避難所となっていた可能性がある場所が、どのような施設や場所であるかを見極め、妥当かどうかを慎重に判断する必要があります。
これまで異常検知技術の研究は続けてきたものの、能登半島地震での経験から、指定外避難所となるエリアを自動検知するには、平常時データを使った事前学習済みモデルでは限界があり、リアルタイムで細かい範囲で検知する技術が必要だと痛感しました。そのため、すぐに指定外避難エリアの自動検知機能の開発に取り掛かりました。
また、特に山間部では、地形や施設の判断が一層難しく、地形図や航空写真など複数の地図を用いて確認作業を行っていました。
この作業の負担を軽減するために、自動検知されたエリアを別の地図で確認できる機能を新たに開発しました。シンプルな機能ではありますが、複数の情報を個別に確認する手間を削減できる点で、非常に有用なツールになると考えています。」
と上山 宏は語りました。
研究開発部 上山 宏
この自動検知技術によって、各市区町村内の指定外避難場所の候補が瞬時に一覧で把握できるようになり、指定外避難エリアを把握するまでの時間を圧倒的に短縮できるようになりました。特許も出願しました。
3月に予定されていた岩手県釜石市との避難訓練にて、この自動検知技術を活用しました。避難訓練が開始されると、次々と避難エリアが自動検知され、実証していた災害対策本部では驚きの声が上がりました。
この瞬間は、大変うれしかったと同時に、この技術なら、発災時の指定外避難エリアをもっと早く見つけられる、と確信に繋がりました。
釜石市役所付近の避難所自動検知 :避難エリアが検知されると円が表示される。色が濃いほど混雑エリア(特許出願番号 2024-130768)
「長らく人流の可視化技術の研究を続けてきて、ブラウザ上で人流ビッグデータをリアルタイムに時系列可視化できるこれまでにない技術を開発できたという自信がありましたが、発災時の現場で救援活動に活用されるとともに、その可視化結果をSNSで公開すると想像以上の反響があったことからも、間違っていなかったという確信に繋がりました。
また指定外避難所の分析を行ったことから、さらに発災時の人流分析に活用できることを実感したとともに、課題も見えてきましたので、それらに対応していくことで、使いやすく、発災時により活かせるサービスを開発して社会に貢献したいと考えています。」
と上山 宏はさらなるツール開発に向けて語りました。
災害発生時の安心・安全の仕掛けづくりのために。Agoopが事業への取組みを通じて目指すもの
「Agoopは設立当初から、防災に関する研究に取り組んできました。東日本大震災の地震発生をきっかけに、その想いは一層強まり、人流データを活用した発災時支援技術の研究に没頭してきました。
しかし、本技術の社会への実装はまだ道半ばです。それでも、令和2年の熊本豪雨や石川県能登半島地震の際には、日赤救護研の協力を得て、本技術が災害対策の意思決定に活用され、本来ならば見過ごされていたかもしれない避難者の方々へ、支援物資を届けることができました。
日本は南海トラフをはじめ、災害の危機に常に直面しています。私は一刻も早く、この技術を日本全国の全ての自治体で活用できるようにすることが必要だと強く感じています。
この技術がすべての発災時対応をカバーできるわけではありませんが、迅速な支援活動を可能にする通行状況の可視化や、災害関連死を防ぐための指定外避難所・孤立地域の迅速な検知など、現地で命懸けで活動する支援部隊の方々を支えるために、発災時に孤立し不安な避難生活を過ごさなければならない人々のためにも、この技術を急いで社会実装する必要があると日々自分に言い聞かせています。」
と加藤 有祐は防災DXへの取り組みについて語りました。
代表取締役社長 兼 CEO 加藤 有祐
能登半島地震の対応に携わった多くの関係者の皆さまとお話しする中で、「あのときこの技術があれば…」というお言葉を何度もいただきました。これは、一日も早い社会実装への強い期待の表れだと受け止めています。
Agoopは、この期待に応えるべく、リアルタイム人流可視化分析ツールの導入を全国の医療機関や自治体へと積極的に推進していきます。このツールは、有事の備えとしてだけでなく、平時の防災計画にも役立つ技術として、できるだけ早く展開していく所存です。
Agoopのビジョンである『社会や人々を幸せにする「仕掛け」をつくる。』という目標を実現するためにも、災害発生時における安心・安全の仕掛けづくりに全力を注ぎ、まい進してまいります。
■Agoopについて
Agoop(アグープ)は、位置情報ビッグデータを活用する先進的企業であり、スマホアプリから大量の位置情報・センサー情報を集積して独自の技術で解析することで人の動きを見える化し、「流動人口データ」などのビジネスに新しい視点をもたらす価値ある情報を提供しています。
Agoopの「流動人口データ」は、同意を得たユーザーのスマホアプリから収集される位置情報データを、秘匿加工を行った上で提供しているもので、これまでにさまざまな企業や自治体の支援を行っています。高精度かつ鮮度の高い情報を分析・活用することで、日々変化する人の動きを把握することが可能となり、街づくりや観光振興、災害対策、商圏分析などにおいて、正しい意思決定を迅速に行うことができます。
公式YouTube:https://www.youtube.com/@agoop8511
公式Facebook:https://www.facebook.com/AgoopCorp
行動者ストーリー詳細へ
PR TIMES STORYトップへ