JX通信社は、同社が提供するAIビッグデータリスクセンサ「FASTALERT（ファストアラート）」がSNS上などで検知、蓄積した災害・事故・事件などのリスク情報データを、国土交通省が提供する「Project PLATEAU（プラトー）」の3D都市モデル上で可視化する実証実験を開始したことを発表した。
同実証実験を通じて、水害や震災など広域で被害が生じる大規模災害を3D都市モデルの「デジタルツイン」上に可視化し、被害をリアルタイムに分析したり、被害を事前に予測するための技術を開発する等、ビッグデータ×テクノロジーで防災・BCPに寄与する取り組みを拡大していくとのことだ。
近年、豪雨や台風などの大規模災害が相次いでいるが、こうした災害時、企業や自治体等においてもとりわけ初動の対応が重要になるという。
SNSをはじめとしたビッグデータからリスク情報を検知・収集する「FASTALERT」のような取り組みは、その高いリアルタイム性から初動の対応を早められるだけでなく、警察や消防、自治体などの当局以上に網羅的にリスク事象の所在を把握することで二次災害の防止や経済損失の最小化にもつながるとしている。
また、中長期的には、災害・事故・事件などの事象と「場所」の紐ついた情報を蓄積することで、その地域・地点における災害リスクの低減や事故防止にも活用可能とのことだ。
「FASTALERT」の独自のビッグデータリスク情報の防災分野での活用効果をより高めるべく、同社では国土交通省が提供する「Project PLATEAU（プラトー）」の3D都市モデル上における、リスク情報可視化の実証実験を開始。
今後は、FASTALERTが収集するSNSやライブカメラ、衛星画像などのビッグデータリスク情報を通じて、水害や震災など広域で被害が生じる大規模災害を3D都市モデルの「デジタルツイン」上に可視化し、被害規模や影響範囲をリアルタイムに分析する取り組みを進めていくという。
また、中長期的に被害リスクを最小化するための予測技術開発など、防災・BCPに寄与する取り組みを拡大していくとのことだ。
