官民学共創＋AIで防災強壮化
本紙もAI活用を試みた…AI＋日常防災実践感覚＝地域防災
「AI」が防災ビッグデータを速攻で整理・分析、実践対処法も提案！
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AIデータ社 生成AI 「防災・減災 統合知識基盤」を国に提供
災害発生時の初動・スピードを革新、復旧計画の即時生成も……
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日本政府が掲げる重点17分野のひとつ、「防災・国土強靱化」領域において、災害復興・減災・国土管理に特化した生成AIを活用した統合知識基盤として、AIデータ株式会社（東京都港区、以下「AIデータ」）が「AI DisasterRecovery on IDX」を提供するという。
AIデータ社は、企業データとAIの利活用を図る事業に特化していて、これまでもデータインフラと知財インフラを基盤に、20年以上にわたって企業や個人のデータ資産を守り、活用する事業を展開、日本の社会基盤の強化に貢献する“インテリジェント・デジタル・トランスフォーメーション（IDX）”を標榜している。
AIデータ社の「AI DisasterRecovery on IDX」は、気象・河川・地震・土砂・インフラ点検・避難所・自治体計画など多分野にまたがる膨大な防災データと知識を統合・構造化し、災害発生時の初動対応スピードの革新、復旧計画の即時生成、自治体間の対応標準化を一体で支援する「業界特化型AIプラットフォーム」だという。
AIデータ：災害復興・国土強靱化を革新する「AI DisasterRecovery on IDX」を始動
同社はほかにも、日本政府重点17分野に対応する食料・農業産業向けや量子テクノロジー研究開発支援、さらには製造業、金融業、医療業界などにもAI基盤を提供している。
では、AIデータ社の「災害復興特化型 AI DisasterRecovery on IDX」とはどのようなものか、具体的に見てみよう。
■ 日本における初動対応と国土管理の構造課題
政府の国土強靱化基本計画や防災DX推進施策により、デジタル化と対応標準化が重要課題として位置づけられているいっぽう、現場では、災害発生時の最大の課題として次のような「初動対応の遅さ」がある。
- 被害状況の確認に数日〜数週間を要し、復旧が大幅に遅延
- 現場調査の人員不足と危険地域への立ち入り困難により、初動が属人化
- 自治体ごとに対応フォーマットが異なり、国や他機関との連携が遅れる
- 災害対応ノウハウがベテラン職員に依存し、退職・異動で防災力が低下する
- 老朽インフラの全体像が把握できず、投資優先順位の最適化が困難
- 気象・河川・地震・避難所・インフラなどの情報が組織ごとに分断 こうした構造課題を解決するAIデータ社の「AI DisasterRecovery on IDX」は次のような特徴と提案を用意している。
■ 「AI DisasterRecovery on IDX」の主な特徴
１. 被害診断支援AI
現場情報を素早く整理し、判断を助ける／CCTVやドローンで撮影した画像にタグ付けして分類・即時検索／RAG基盤で過去の災害データと照合し、類似ケースと対応事例を提示／現地から集まる情報を一元管理し、被害状況の全体像を把握しやすく整理
２. 被害レポート生成AI
報告書作成の時間を、大幅に短縮／現地調査で収集したテキストデータを自動で要約・分析／収集データをもとに、被害状況報告書のドラフトを即時生成／担当者は確認・修正だけでOK。作業負担を大幅に削減
３. 復旧計画作成支援AI
「何を、どの順番で」を、AIが提案／電力・水道・通信などライフラインの復旧優先順位を含む計画案 を生成／必要な人員・資材の概算を算出し、支援要請の根拠資料を自動作成／国・都道府県への支援要請文書を標準フォーマットで即時出力
４. 自治体向け標準文書の生成AI
全国どの自治体でも、同じ品質の対応を／統一フォーマットによる被害状況報告書を作成支援／住民向け説明資料・合意形成ドキュメントを自動生成／平時の防災訓練シナリオや想定問答にも活用可能
■ 活用ユースケース
○都道府県・市区町村における災害初動対応の迅速化・標準化
○過去の災害対応記録・被害報告書・復旧計画をナレッジチームドライブ（情報を「共有知」として蓄積）に統合し、発災時に類似事例の即時検索・標準テンプレートの自動照会・要請文書の生成支援を実現。災害経験の少ない自治体でも即応できる対応基盤を提供
○道路・橋梁・上下水道・電力・通信インフラ企業の老朽化管理と復旧優先順位決定
点検記録・維持管理台帳・過去の損傷データを横断検索・比較分析し、老朽化リスクの高い箇所の特定や、復旧優先順位の根拠となる参考情報の提示を支援
○ゼネコン・建設会社の国土リスク評価と提案力強化
過去の災害事例・地域別リスク情報・施工実績データをナレッジ化し、顧客への提案資料作成やリスク評価レポートの生成支援に活用。意思決定スピードと提案品質を高める。
○現場データを意思決定に直結させる運用基盤として
ドローン・衛星・センサーから収集した現場レポートや観測ログの要約・比較・関係性可視化を通じて、現場データを迅速に意思決定へ活用できる知識基盤として機能
○防災教育機関・研究機関における訓練シナリオ・ケーススタディ活用
過去の災害対応事例・復旧プロセス・教訓データをナレッジチームドライブに蓄積し、訓練シナリオの検索・生成支援やケーススタディの比較分析に活用。実践的な防災教育・研究活動を支援
AIデータ社は、「AI DisasterRecovery on IDX」を通じて、日本の防災・国土強靱化の国家標準AIとしての地位確立をめざすという。そして今後は――
- 自治体標準プラットフォーム化：全国自治体への横展開により、防災対応の「デジタル標準」を確立
- 広域避難シミュレーション強化：渋滞予測・代替ルート・要支援者動線を統合した避難設計機能の拡充
- Tokkyo.AIとの連携：防災AI・IoT（Internet of Things／モノのインターネット接続化）・センサー・ドローン分野の特許・標準化を通じた知財競争力の強化
- 国際展開：災害多発地域（ASEAN・南米等）への日本発ソリューションとして輸出を進め、「守れるはずの命を守る」社会基盤の構築に貢献
――などをめざすとしている。
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「Copilot」が「災害対策でAIを活かす方向性」を即座にリポート
まさに、ビッグデータの“ナレッジ化、ドリブン化”も瞬時に
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本紙は試みとして、Microsoft 365などのアプリと連携するAIテキスト生成の「Copilot」（副操縦士の意）に、「AIを災害対策に活かすための基本的な方向性」について、リポートを求めた。すると「Copilot」は即座に（十数秒で）、「防災研究に関わるあなたに向けて、AIを災害対策に活かすための“基本的な方向性”を、実務・政策・地域支援の3つの視点から整理して提案します」として、次のようなリポートを、なんと約4000字にも“とりまとめて”回答してきた（編集部から文字数は指定せず）。
以下、その回答の一部の引用である（ほぼ原文どおり、見出し・表記等は一部編集）――
【 AIを災害対策に活かすための基本的な方向性 】
- 予測・監視の高度化……AIの最も強い領域のひとつが「大量データの解析」。災害の予兆を早期に捉え、被害を最小化する方向性が重要です。
・活用例 → 気象データ・地震波形・河川水位のリアルタイム解析 → 土砂災害の発生確率モデルの自動更新 → SNSやカメラ映像から被害兆候検知（道路冠水、火災、倒木など）
・方向性 → マルチデータ統合型の早期警戒システム → 地域特性に応じたAIモデルのローカライズ - 避難行動支援のパーソナライズ……「要支援者支援」とも強く結びつきます。
・活用例 → 要支援者の個別避難計画（避難行動要支援者計画）のAI補助 → 避難所の混雑予測と最適な避難ルート提示 → 高齢者・障がい者の移動特性を学習した避難支援アプリ
・方向性 → 個別最適化された避難支援（Personalized Evacuation Support） → 地域福祉データと防災データの連携 - 災害時の状況把握と意思決定支援……災害発生後の「情報の混乱」をAIで整理し、行政や現場の判断を支えます。
・活用例 → ドローン映像の自動解析による被害マップ作成 → 避難所の物資需要予測
→ 救助要請の優先度自動分類（テキスト・音声解析）
・方向性 → 災害対策本部の意思決定を支えるAIダッシュボード（情報を自動生成する仕組みの作成） → 被害推定の自動化と迅速化 - 地域コミュニティの防災力向上……AIは「住民参加型防災」を強化するツールにもなります。
・活用例 → AIチャットによる防災教育（子ども・高齢者向け） → 地域の危険箇所を学習した“AI防災マップ” → 見守り活動と連動した災害時安否確認
・方向性 → 住民参加型のAI防災プラットフォーム → 高齢者・障がい者に優しいUI/UXの防災アプリ（災害情報の確認や避難行動・備蓄管理などを素早く・安心して行えるように設計防災系スマホアプリ） - 行政・企業の防災計画の高度化……AIは計画策定の効率化にも大きく寄与します。
・活用例 → 過去災害データを用いたハザード想定の自動生成 → 事業継続計画（BCP）のリスク分析 → 交通・物流データを用いた復旧計画の最適化
・方向性 → AIによる防災計画のシミュレーション化（模擬実験を行える状態にすること）
→ 行政の意思決定プロセスのデータドリブン化（判断や施策を定量的に行う状態）
以上が「Copilot」の回答であり、「Copilot」はさらに、「AI×要支援者支援の具体的なユースケースを作る」「自治体が導入しやすいAI防災施策のモデル案を作る」「海外の先進事例を比較して日本向けに翻案する」など、テーマの深掘りを提案、いずれも豊富なビッグデータを簡略化して方向性をとりまとめてきたことに驚いた（本稿では省略）。
現状、AIの回答に関して、データの真偽はもとより内容・事実関係などについても検証が欠かせないことは言うまでもない。しかし、AIの防災分野での活用可能性は、他分野での活用同様、ビッグデータの整理・とりまとめ・分析ほか、まさに“人工知能”の高性能化と比例して、大きな可能性を秘めていると言えるだろう。
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本紙編集部に AI編集部員を新規採用…？
地域防災活動家は地区防災計画の実践対策案をプロンプトで指示も
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そこで、OpenAIの大規模言語モデル（LLM）を基盤とする「Copilot」など、生成AIを活用した業務支援型アシスタントを活用する側としての課題は、まさにユーザー＝操縦士としてのあなた、編集部が、“副操縦士”である生成AIを活用して作業の補助や効率化を図ることにある。そこでは、AI活用に向けた「目的意識」――日常業務の効率化と自動化、データ分析や文書作成の迅速化、手動作業の削減などの明確化によって、あなた、編集部自身の戦略的・創造的な業務に集中可能し得ることになる。
その際、ユーザがAIに入力する指示や質問を「プロンプト」（Prompt）と言うが、適切な応答や結果を生成するためには、明確で具体的なプロンプトが必要だ（不適切なプロンプトを使用すると、望ましくない結果や誤った情報をAIが生成する可能性がある）。
ちなみに本紙は、「Copilot」の“使いデ”として、情報収集が得意な編集部スタッフを一挙に増員できるというメリット（？）を感じた。調べモノを指示すると、結構期待に応えてくれそうだ。だが、編集企画の提案・決定力は編集部にあり、AIが収集・まとめた各種情報の内容の検証・校閲・校正が必須であることは、これまでどおりとなる。いずれにしても、生成AIとは今後も上手く付き合うことにはなりそうだ。
なお、防災士など地域防災活動家の支援案として、地域の過去の災害や直近の行政（専門家会議）による被害想定に対する地区防災計画の実践対策案の策定などを、AIに策定させてみたい。そこでは、AI提案の検証について、防災士をはじめ地域防災活動家の“実践感覚（感性）”の反映が重要となることは言うまでもない。そして、その検証自体が地域活動をさらに活性化させることにもなりそうだ。
〈2026. 04. 20. by Bosai Plus〉