【地域防災】スペースデータ、台風・豪雨・洪水の被害をAIで予測
スペースデータ（東京都港区、佐藤航陽代表取締役社長）は、宇宙AIプラットフォーム「SpaceBrain（スペースブレイン）」のレジリエンス領域「Geo-Resilience（ジオレジリエンス）」の新機能として、気象災害の被害をAIで予測・評価する「Storm Simulator（ストームシミュレーター）」を、政府・自治体・事業者向けにリリースした。「Storm Simulator」は、台風・豪雨・洪水を対象とする気象災害インテリジェンス（Typhoon, Extreme Rainfall & Flood Intelligence）として、衛星データとデジタルツイン技術を組み合わせ、被害が及ぶ人口（People at Risk）・影響を受ける資産（Assets at Risk）・想定される経済損失（Economic Loss）までを定量的に評価する。今後は落雷や暴風なども取り込み、風水害をはじめとする気象災害全般へと対象を広げる。
「Storm Simulator（ストームシミュレーター）」は、宇宙AIプラットフォーム「SpaceBrain」のレジリエンス領域「Geo-Resilience」に実装する、災害リスク評価AI（Disaster Risk Intelligence）。SpaceBrainは宇宙から地球までをデータで把握・予測するプラットフォームであり、その地球側のレジリエンスを担う構想が「Geo-Resilience」。「Storm Simulator」はそのなかで、台風・豪雨・洪水をはじめとする風水害・気象災害を専門に扱う。
「Storm Simulator」は、宇宙・地上の多様なデータを統合し、AIと物理シミュレーションを掛け合わせて、災害の予測から被害評価、早期警報、意思決定支援までを一つのワークフローでつなぐ。台風・豪雨・洪水（浸水）を対象に、被災する人口・資産・経済損失を定量的に評価し、3D上で直感的に把握できるようにする。今後は落雷・暴風・雹・竜巻など、気象災害全般へと対応領域を広げる。
◇「Storm Simulator」の主な特長
▽実在データにもとづく3D再現：国土地理院の数値標高モデル（約10mメッシュの地形データ）、国土交通省の3D都市モデル「PLATEAU（プラトー）」による実在の建物形状、人口分布データなどを統合し、令和元年東日本台風（多摩川の氾濫）や東海豪雨（2000年）を、現実の街並みの上で再現する。
▽浸水の「広がり」と「深さ」を可視化：地形に沿って水がどこにどれだけ溜まるかを計算し、水深を色の濃淡で表現。建物に水が迫る様子まで立体的に描き出すことで、被害のスケールを直感的に伝える。
▽リスクを定量評価（People at Risk／Assets at Risk／Economic Loss）：水深の可視化にとどまらず、浸水域に含まれる人口、建物・インフラなどの資産、想定される経済損失を指標として算出。「誰が・何が・どれだけ」影響を受けるかを定量的に提示する。
▽広域・迅速な処理：衛星データを起点に広い範囲を高速に処理。特定の都市だけでなく、国内外のさまざまな地域へ展開できる拡張性を備えている。
この記事を書いた記者
- 元「日本工業新聞」産業部記者。主な担当は情報通信、ケーブルテレビ。鉄道オタク。長野県上田市出身。
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