日本の国土は山間部が列島全体に広がっており斜面も急なものが多いため、梅雨や秋雨のころ、あるいは台風が到来すると土砂災害がよく発生します。統計によると、平均して年間に千件もの土砂災害が起きていると言われています。
土砂災害のなかでも、「土石流」はスピードが速いため発生から短時間で人が住む集落に到達することが多く、土石流の発生を可能な限り迅速に検知して、速やかに避難を通知するシステムを構築することはとても重要なことです。
従来の土石流検知システムでは「ワイヤーセンサー」と呼ばれるセンサーが使われています。
これは、発生した土石流がワイヤーを切断すると警報が出るといった仕組みですが、ワイヤーが一度切れたら再び張り直す必要があることや、続けざまに第２波、第３波の土石流が連続して発生すると検知できないといった課題があります。
また、動物などがワイヤーを切断した場合には「誤警報」が発生してしまう問題もあります。
これらの課題を解決するために、新たに「振動センサー」を用いた検知システムも開発されています。
振動センサーでは、土石流の発生によって石などが川底や護岸に衝突した際の振動を検知して、土石流の発生を検出します。しかしこの方法では、雨風や地震、火山性微動などの土石流とは違う要因で発生する振動を要因とする誤警報の問題が指摘されています。
AIで土石流の発生を検出する
そこで産業技術総合研究所の研究グループは、振動センサーから得られた波形データの解析に人工知能（AI）の技術を応用して、土石流による振動のみを識別する方法を開発。土石流以外の振動を土石流と誤判定しないシステムが構築されました。
この方法では、土石流が発生する可能性のある現場に振動センサーを複数設置して、「面」によって土石流を検知します。
従来は比較的高価なセンサーが土砂災害の検知に使われてきましたが、今回開発したシステムで使用したセンサーは汎用部品を用いた低コストなセンサーです。そのため、複数のセンサーを設置することもコスト的に可能なため、「面」での検知システムを構築することもできるようになりました。
今回、これらの振動センサーを土石流が頻発する「桜島」に設置して、２０１７年におよそ１カ月にわたり振動データを収集しました。
それらのデータを使って学習データを生成し、そして土石流判定AIソフトウェアを開発しました。
その後、このソフトウェアに対して桜島の実データを入力して検証したところ、誤検知なしで土石流を検知できることがわかりました。
このシステムでは、学習データの数を増やすことによって土石流の発生を判別する精度を向上することも可能です。
今後は桜島以外の場所でも土石流の検知ができることを実証して、安価で耐久性のあるセンサーを開発、将来的に広く普及することを目指すとしています。
