--- title: 05_ヒレかつサンド tags: author: [データビジネス創造コンソーシアム](https://image.docswell.com/user/keiodmc) site: [Docswell](https://www.docswell.com/) thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/47MYD4RM7W.jpg?width=480 description: 2026年9月12日開催の「第20回データビジネス創造コンテスト」本選発表会での、東京理科大学・東京理科大学大学院「ヒレかつサンド」プレゼンテーション資料 published: September 25, 26 canonical: https://image.docswell.com/s/keiodmc/5PRQN8-2026-0912-05 --- # Page. 1 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47MYD4RM7W.jpg) 沈黙リスク地域推定システム ～ SNSデータを活用した地震災害支援サービス ～ DIG20 防災・減災AI提案 2026 東京理科大学 経営学部 経営学科 朝日研究室 チーム名:ヒレかつサンド(高橋孝成, 岩科博樹,石田大心,大橋ゆい,鈴木もも, 飯村颯,石塚裕梨,中川翔太,中村琴葉) 1 # Page. 2 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/P7R94WRLE9.jpg) 目次 01 背景 02 データ分析 03 サービス提案 04 収益性 05 付録 2 # Page. 3 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJXQ2PY67X.jpg) 背景 BACKGROUND BACKGROUND 01 01 # Page. 4 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3JK9MD3GJD.jpg) 社会的背景 災害対応を支える 情報収集の重要性 近年、日本では大規模な自然災害が相次いでいる 年 災害 2011 東日本大震災 2016 熊本地震 2018 西日本豪雨 2018 胆振東部地震 2019 東日本台風 2020 令和2年7月豪雨 2024 能登半島地震 2024 能登豪雨 ポイント:日本全国で起こりうる 災害に対し、 被害の全体像を 迅速かつ漏れなく把握することが重要 災害対応に必要な情報 迅速性 一時被害から二次被害等、発災直後から 変化する状況に対応する必要がある 正確性 誤情報や重複情報を見極める必要がある 網羅性 投稿や報告が少ない地域も含めて把握す る必要がある 4 # Page. 5 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE3WYRG5E5.jpg) 現状整理 災害時における情報収集・共有の現状 災害情報は複数の情報源から収集され、関係機関に集約・共有される 情報源・収集手段 集約・共有 関係機関からの報告 被害状況の確認 （自治体、警察、消防） 現地情報 （現地調査・住民通報） 観測情報 （センサー・監視カメラ） 外部情報 （SNS投稿） 活用目的 災害情報の集約・共有 救助・支援判断 災害対策本部 防災関係機関 SOBO-WEB等 人員・物資配置 避難・復旧対応 特に地震発生直後では被害情報の収集が追いつかず、情報の空白が生じる恐れがある 出典：内閣府「災害情報の収集と分析について」「新総合防災情報システム（SOBO-WEB）について」「SNSやネットを活用した防災」を基に作成 5 # Page. 6 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDK5Y1Y7G.jpg) 地震発生直後の情報収集の難しさ 現状分析 地震は突発的かつ広域に被害が発生するため、発災直後の状況把握が難しい 収集を困難にさせると考えうる4つの要因 突発性 予測困難なまま発災するため、事前の人員配置や情報収集体制 が十分に整う前に被害が発生する 結果：初動段階では、被害地点や規模に関する情報が不足する 通信・電力インフラの被災 停電、基地局障害、通信混雑により、電話・SNS・行政連絡網 が同時に機能低下する 結果：被害が発生していても、住民や現地機関から情報が発信 されない地域が生じる 広域・同時多発性 建物倒壊、火災、土砂災害、津波など異なる被害が複数地域で 同時に発生する 結果：通報や報告が集中し、情報の整理・優先順位付けが難し くなる 現地アクセスの制約 道路寸断、橋梁損傷、土砂崩れ、集落孤立により、現地確認や 救助隊の到達が遅れる 結果：外部からの確認も、内部からの発信も困難になる 地震時の情報空白は、単なる収集の遅れではなく、 「発信できない」「確認に行けない」「情報が集中する」という複合要因によって生じる 6 # Page. 7 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7PKG6Q2J8.jpg) 現状分析 SNSで得られる現地情報 現地からの投稿 ・被害箇所の画像・動画 ・道路寸断や浸水の状況 ・停電・断水などの生活情報 ・救助要請・孤立情報 投稿例 テンプレ 「A地区で道路が崩落」 「停電で連絡が取れない」 SNSによる災害情報の補完 地震発生直後の情報空白を補完する手段として、SNSが活用されている SNSの特徴 即時性｜発災直後から現地情 報が発信される 具体性｜画像・動画により被 害状況を把握しやすい 地域性｜住民視点の局所的な 情報を得られる 災害対応への活用 情報収集への効果 被害地点の早期把握 現地確認の優先順位付け 救助・支援対象の発見 公式情報との照合 人員・物資配置の判断 補完性｜公式情報が整う前の 状況を補える SNSは、日常的なコミュニケーションツールにとどまらず、 災害時の情報空白を補完する重要な情報基盤となっている 現地からの即時的・具体的な情報により、行政や報道機関による情報収集を補完する 出典：内閣府「SNSやネットを活用した防災」等を基に作成 7 # Page. 8 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2JVV635XJQ.jpg) SNSを活用した災害情報収集の限界 現状分析 SNSは即時性の高い情報源である一方、得られる情報の量・精度・分布には限界がある 情報のノイズ 位置・時点の不確実性 発生要因 デマ・推測・感情的投稿 同一内容の重複拡散 過去画像・別地域画像の再利用 発生要因 位置情報がない 撮影場所と投稿場所が異なる 投稿日時と被害発生時刻がずれる 影響：必要な被害情報の抽出と優先順位付けに時間を要する 影響：被害地点と発生時刻を正確に特定しにくい 投稿量の地域的な偏り 注目度による情報集中 発生要因 投稿場所が明示されていない情報 年齢構成を考慮したSNS利用率 通信・電力状況 被災者が投稿できる余裕 発生要因 報道された地域 都市部 被害映像が拡散しやすい地域 影響：被害があっても投稿が少ない地域が生じる 影響：投稿量が実際の被害規模をそのまま反映しない SNSは災害情報の補完に有効である一方、投稿された情報だけでは被害の全体像を把握できない SNS上の「情報の多さ」は、必ずしも「被害の大きさ」を示すものではない 出典：内閣府「SNSやネットを活用した防災」等を基に作成 8 # Page. 9 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5EGLN36RJL.jpg) データ分析 DATA ANALYSIS DATA ANALYSIS 02 02 # Page. 10 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JQYQ54Y7P.jpg) 分析全体の構成 検証・把握したいこと 分析内容 主な結果 基礎集計 投稿内容・地域・空間分布 被災地域に投稿が集中 投稿の内容や地域的な特徴 を集計 していることを確認 分析① 投稿件数と被害規模を地域 被害規模と投稿件数が 投稿の内容や地域的な特徴 単位で比較 一致しない地域を発見 被害規模と投稿件数が一致 地域比較・ヒートマップ・ 「沈黙リスク」を 分析②〜⑤ しない地域の特徴 通信被害等を検討 発見・定義 10 # Page. 11 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/K74WN9QZE1.jpg) 基礎集計 (前提) 基礎集計の目的と方法 集計すべきこと 投稿が「どのような内容・地域」に集中している のかを把握する 投稿の特徴を3つの観点から把握 投稿内容 データソース FASTALERTが検知したSNS投稿・速報文 （能登半島地震関連） 総投稿数：3,389件 （SNS投稿 2,807件／速報文 582件） 位置情報（緯度・経度） あり：1,123件（全体の33%） 集計方法 (主な事象・投稿種別) 地域分布 (都道府県・市区町村別の投稿件数) Excelのピボットテーブルを用いて、投稿種別・ 事象・地域別に投稿件数を集計 空間分布 位置情報（緯度・経度）を用いて、投稿の空間 (位置情報付き投稿の分布) 分布を可視化 11 # Page. 12 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ1Y5KPDEG.jpg) 基礎集計 (結果) 投稿内容から見えた傾向 投稿の中身を見ると、「道路損壊」「地震被害」「倒壊」など、被害の実態に直結する事象が 上位を占めている。 「投稿量＝被害の大きさ」を反映しているようにみえるが、本当にそう言えるのか？を データ分析 パートで検証する。 ➡ 取得元（kind）別内訳 TikTok SNS上での主要な事象（上位5件） 順位 1.0 nd_incident 8.0 mk_mode 329.0 twitter等 3051.0 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 事象 件数 1位 道路損壊 558件 2位 地震被害 527件 3位 倒壊 418件 4位 緊急車両出動 370件 5位 地震情報 228件 12 # Page. 13 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJWG5D2872.jpg) 基礎集計 (結果) 投稿の地域・空間分布から見えた傾向 市区町村トップ：新潟市440件／金沢市417件／ 位置情報付き投稿の空間分布（ヒートマップ） 輪島市154件／七尾市148件／富山市142件 位置情報（緯度経度）が取得できた投稿は 全体の33%にとどまる 都道府県別 投稿件数 2000 1855.0 1500 1000 943.0 591.0 500 0 石川県 新潟県 富山県 13 # Page. 14 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EZLNGD973.jpg) データ分析 ① 投稿件数が多い地域ほど、被害も大きいのかを検証 1 分析の前提 SNSの主要な利用層と考えられる10〜50代を想定して分析を開始 2 データの制約 投稿データに投稿者の年齢属性はない →代わりに地域の「高齢化率」を手がかりに検討 3 検証方法 地域単位でSNS投稿量と被害規模を比較 14 # Page. 15 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y76W8Y1D7V.jpg) データ分析➀ 被害規模と投稿件数が一致しない地域を発見 1 SNS投稿が多い地域を確認 → 石川県輪島市に投稿が集中 2 輪島市では大規模火災が発生していた → 火災という特殊要因の影響が大きいのでは？ 3 「被害がないと投稿されない」可能性を踏まえ、全地域で共通に比較できる指標を探索 4 自治体公表データを集計した「住宅被害の状況」に着目 5 住宅被害・人口が多く、高齢化率が低いにもかかわらず、投稿が極端に少ない地域を発見 輪島市 （火災あり） 羽咋市・志賀町 で「被害が大きいのに投稿が少ない」という乖離を確認 15 # Page. 16 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G75M9G4874.jpg) データ分析 ② 比較の設定：住宅被害を基準に地域を比較 珠洲市・七尾市を住宅被害の規模に応じて投稿も見られた地域として比較の基準に設定。 これと対比する形で、同程度以上の被害がある羽咋市・志賀町の「投稿の少なさ」を検証する。 市区町村 住宅被害 人口 高齢化率 位置づけ 珠洲市 5,589件 7,927人 55% 比較基準 七尾市 16,648件 44,730人 42% 比較基準 羽咋市 3,988件 19,194人 42% 沈黙リスク 志賀町 7,460件 17,002人 49% 沈黙リスク → それぞれの投稿ヒートマップを比較し、「発信の差」を確認する 16 # Page. 17 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9J292YVVER.jpg) データ分析③ 被害の大きさと発信量が一致しない地域を観測 比較基準 沈黙リスク 珠洲市 羽咋市 比較基準 沈黙リスク 七尾市 志賀町 比較の結果 珠洲市・七尾市では、 住宅被害の規模に応じた投稿 の広がりがみられた 一方、羽咋市・志賀町では、 同程度以上の被害があるにも かかわらず、投稿は ごくわずかにとどまった 被害を発信する条件は揃っているのに、 声が上がっていない地域が存在する 17 # Page. 18 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DEY4YG3QJM.jpg) データ分析④ 通信インフラ被害との重なり 被害の実態 × 通信インフラの被害 が重なる地域 ＝ 情報が「沈黙」してしまう地域 携帯電話のエリア支障状況（総務省調べ） 携帯電話基地局：最大839局が停波（うち石川県799局、1月3日時点） NTTドコモ支障エリア70%（7市町）、KDDI 54%（6市町） 羽咋市・志賀町でも通信被害を確認 志賀町：金沢ケーブルのケーブルテレビが、 停電・予備電源の枯渇により停波 羽咋市：送信アンテナ柱の破損により、 NHK・エフエム石川の羽咋FM局が停波 （対象約2万世帯） 投稿が少なかった地域は、通信インフラの 出典：総務省「令和6年版 情報通信白書」図表Ⅰ-1-2-4 被害が大きかった地域と重なっている 18 # Page. 19 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJNYPGV278.jpg) データ分析⑤ 「沈黙リスク」の定義 投稿の少なさは「被害が軽い」ことを意味するとは限らず、「声を上げられない」地域である可能性がある 被害の発生 発信を妨げる要因 （例：通信障害） 情報発信ができない 投稿データに 現れない ※ 発信を妨げる要因は通信障害に限らない（情報格差、地理的孤立 など）。今回のケースでは通信障害が確認された。 ＝ 「沈黙リスク」 ：被害の深刻さが、何らかの要因でSNS上に発信されず、可視化されない地域 19 # Page. 20 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE9P3W6DJ3.jpg) サービス提案 PROPOSAL PROPOSAL 03 03 # Page. 21 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE8DMNZ5ED.jpg) サービス提案 沈黙地域を発見し、地図上に反映することで意思決定を支援するDXサービス 本サービスは、災害時に情報が少ない地域をAIで推定し、沈黙リスクとして可視 化することで、情報空白地域の早期発見と災害対応機関・企業の状況把握・意思 決定を支援するサービス 危険信号を捉える 外部データと組み合わせる 沈黙リスクの可視化 「情報がない」 を危険信号として捉え、 見えない被災地域を発見 する 災害投稿に加え、通信障 害、道路寸断、停電など の外部データを組み合わ せる AIが情報を分析し、 被害の可能性が高い 「沈黙リスク」を地図上 に可視化する 21 # Page. 22 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LELM3PD37R.jpg) サービスの概要 SNS情報などを基に算出した沈黙地域スコア、およ び停電、断線といったインフラ障害のリアルタイム 状況を一目で可視化できる地図サービス 行政、自治体や公的機関の意思決定の補助に加え、 より個人や小売り、管理会社といったよりミクロな 主体への避難誘導もアシスト サービス概要の目次 ・沈黙リスクの高い地域を上位表示する機能 ・マップ上で沈黙リスクの分布状況、および インフラ障害、避難所の有無(位置)を確認できる マッピング機能 使用イメージ 22 # Page. 23 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JMYD4PMJW.jpg) サービスの概要 ①平常時の情報パターンを学習 （人口・投稿量・時間帯・地域特性） ②災害時の異常を検知 普段と比べて異常か ・普段よりSNS投稿が極端に減った ・投稿内容が急激に変化した ・通信、電力、交通データが 平常時と異なる （周辺地域との差・過去の災害との比較） ③外部データで補強 （被害・通信・停電・道路・孤立集落） ④沈黙リスクを算出 ～ （０ １００点 ＋ 判定理由を表示） ⑤確認優先地域を提示 （自治体や救助機関の判断の支援） 周辺地域と比べて異常か ・同程度の震度がある周辺地域より 投稿が少ない ・隣接地域の情報数に比べて、 その地域だけ少ない ・周辺地域と異なるインフラ障害が 生じている 被害の大きさと情報量が 釣り合っているか ・震度の大きさや被害状況に比べて 投稿が少ない ・人口が多いのに情報がほとんどない ・過去に類似被害があった別地域と 比べて極端に投稿がない 平常時との差×周辺地域との差×被害と情報量の不一致 ⇒沈黙リスクを評価する 23 # Page. 24 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJR94W1L79.jpg) 現在あるサービス比較 競合他社 ・JX通信社／FASTALERT ・レスキューナウ／危機管理サービス ・NTTデータ／D-Resilio ・Spectee／Spectee Pro ・ESRIジャパン／ArcGIS防災GIS これらの競合他社は ・AIによる解析 ・地図での可視化 ・判定理由の説明 行うことができる しかし、 「沈黙リスク」の 可視化はできない。 企業の既存のサービスに「沈黙リスク」を追加することで、 不可視の脅威に対応しうるという付加価値を提供できる 24 # Page. 25 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PEXQ2PG6JX.jpg) 必要なデータ 沈黙リスクを算出するために必要なデータ ①平常時の基準となるデータ ②災害の影響を表すデータ ③情報発信を妨げるデータ →「平常時にどの程度の情報が観測 される地域か」を表す →「災害によってどのような被害が発 生しているか」を表すデータ →「現地から情報を発信しにくくする 状況」を表すデータ 現在のプロトタイプで使用 自治体別の平常時観測投稿量 観測日時 地域情報 人口・年齢構成 将来的な拡張候補 都市部／中山間地域 平常時の通信・電力状況 現在は平常時観測投稿量を基準として 使用 将来的には地域特性等加味し、期待観 測量の精度向上を図る 現在のプロトタイプで使用 震度 将来的な拡張候補 浸水・津波被害 火災・爆発 土砂災害 救助要請 避難所情報 過去の地震災害データ 被害状況を数値化し、「情報が少な い地域をどこまで確認すべきか」の 判断材料として使用 現在のプロトタイプで使用 通信障害 停電 道路寸断 孤立 将来的な拡張候補 基地局の停止 鉄道・公共交通機関の停止 行政庁舎・消防施設の被災 発信を妨げる状況を明示し、沈黙 リスクの説得力を向上を図る 25 # Page. 26 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3EK9MD4GED.jpg) 実装実験 能登地震のデータに加え、MCPサーバーから2018年大阪府北部地震／2018年北海道胆振東部地震の 位置情報付き投稿数データ（全16市町村）を対数線形回帰でプール 震度・人口・被災地域の年齢構成が異なる3つの地震を組み合わせて期待投稿数を算出し、実投稿数との差異をスコア化 log(投稿数) = -13.45 + 0.93×log(人口) − 6.15×高齢化率 + 1.58×震度 − 1.72×(大阪d) − 1.81×(胆振d) R²=0.80 (n=16) 実装結果と考察 データ分析でも取り上げた志賀町がトッ プのスコア。期待投稿数と実投稿数の乖 離が激しかった。 また2位の厚真町に関しても大規模な土砂 崩れの発生が起こるなど被害状況は深刻 であった。当時の北海道は大規模停電に 見舞われ、被害状況に比べて投稿数が少 ないのも納得感がある。 沈黙スコアの算出が現実的に可能である ことを少ないデータでもある程度示せた のではないか。 26 # Page. 27 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L73WYRL575.jpg) 実装の具体的手法 ・期待投稿数の算出 ①災害時期待観測量の算出 期待投稿数 = exp( a + b×log(人口) + c×人口構成比 + d×震度 ) 係数abcdに関しては過去の複数災害（回帰モデルの学習データ） から、「この程度の人口・人口構成比・震度なら、この程度投稿 されるはず」という絶対的な基準値を先に作っておく。 ②実投稿数との差を確認 残差 = log(実投稿数) − log(期待投稿数) ・発信阻害データによる確信度補正 仮に阻害要因を通信障害・停電・道路寸断・孤立集落 の4要素とすると… 妨げ指数 = 確認できた阻害要因の数 ÷ 4 最終スコア = 素点 ×（0.6 + 0.4 × 妨げ指数） 単純に素点が高い場合だけでは、偶然の要素や過去の事 例では被害が大きくなるような災害規模であってもたま たま被害が少なかったという可能性が排除しきれない ③乖離度を固定スケールでスコア化 素点(0〜100) = −20 − 40 ×（残差 ÷ σ_全学習データ） 残差を、学習データ全体の標準偏差で割る 対数やσを扱うことにとり様々な地域で同じ物差しでスコアを算出 考え得る阻害要因の有無を組み込み、疑わしさを裏付け る補強証拠として使うことで、沈黙リスクの精度を高め ることが出来る 27 # Page. 28 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/87DK5YNYJG.jpg) 実装の具体的手法 ・サービスで表示するもの ・リスク区分 スコア 0~29 リスク区分 意味 低 通常範囲内であり、特段の 異常は見られない 54.0 30~59 60~79 80~100 注意 情報不足や発信阻害の兆候 があり、状況を注視 高 情報不足等が重なり、追加 確認を推奨 緊急確認 優先的な現地確認や関係 機関への照会を推奨 ※80点だから大災害と判断するのではなく 「情報上の異常が大きいため、優先的に確認すべき」 ということを意味する 63.1 59.4 66.6 77.2 43.5 65.9 →地図上にカーソルを合わせると、沈黙リスクが表示される →行政担当者が一目でリスクを把握できる 28 # Page. 29 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJPKG652E8.jpg) プロトタイプ ①上部サマリー 全体状況をひと目で 確認 ① ③ ② ③詳細分析パネル 選択した自治体別に詳細の確 認が可能 詳しい情報から、リスクの根 拠を示す ②自治体一覧 地域ごとのリスクを 比較、地図表示も可能 ④ ⑤ ⑤観測量比較 災害時期待観測量と実観測量 を比較 ④沈黙リスクランキング 優先確認地域を順位化 ※本プロトタイプでは平常時および災害時のデータは架空のものを使用しております。 29 # Page. 30 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2EVV63PXEQ.jpg) プロトタイプ 「地図」を押すと、自治体ごとの沈黙リスクを 視覚的に比較できる 30 ＊本プロトタイプでは平常時および災害時のデータは架空のものを使用しております。 # Page. 31 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/57GLN3PREL.jpg) 使用イメージ ・サービスが可能にすること ・熊本地震(2026)の問題点 問題点 被害状況をすぐ に把握できない 情報確認の優先順位を整理し、行政の動きをサポートする 地域 原因 八代地域 消防の指令システムが被害 を受け、119番通報を各消防 署で個別に受け付ける状態 になったため 多数の異なる種類の通報が 救助要請が同時多 熊本市、宇城地 同時に発生したのに対し、 発し、優先順位を 域、上益城地域 消防・警察・自衛隊が限ら 付けにくい れていたため ※防災科学技術研究所 報告書より引用 2016年の熊本地震を受け救助優先順位などの対策案は 練られていたにもかかわらず、実際災害が起こると 何がどこでどのように起こるのかを即座に把握することは困難 マッピングと被災レベル分けを 視覚的に表示し、限りある救助 資源をどこに優先配置するかを 手助けする。 マップ上に避難施設の位置や、 後述する拡張機能としてインフ ラ機能の有無を反映したり。 SNS上のユーザ投稿から道路断 線情報などを抽出し、リアルタ イムにマッピングに反映する。 反映する情報に関して 道路断線や浸水、洪水といった自然被害はその後の救助活動の効 率に影響するためSNS上の情報を基に即時更新。方法はテキスト マイニングなどを利用する。 一方すべてがすべてユーザー投稿情報だけを基にするのではな く、事業インフラ情報などは公正な情報を基に更新する 31 # Page. 32 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EQYQ52YJP.jpg) 課題 より精度が高く、実際の防災現場で使われるサービスにするために 以下の課題を解決していく必要がある ①データの精度向上 ②現場への定着 SNS投稿が少ない理由は災害だけでは なく、人口や地域特性の影響も大きい →多様なデータを組み合わせ、誤検知・見 逃しを減らすモデルの継続改善が必要 本サービスの算出結果はあくまで判断支 援であり、最終判断は自治体・関係機関 の担当者が行う 平時から防災訓練や研修で活用し、行政 だけでなく民間企業も使いこなせるよう にすることで、現場の定着を図る AIだけに頼るのではなく、多様なデータと現場の判断を組み合わせながら、 より実用的な防災支援サービスを目指す 32 # Page. 33 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KJ4WN9LZ71.jpg) 社会的意義 救助の見落としを防ぎ、人命救助に貢献する 情報が少ない地域も分析対象とすることで、確認すべき地域の見落としを減らし、迅速な状況把 握を通じて人命救助に貢献する 支援格差の解消に貢献する 停電や通信障害などで情報発信できない地域も可視化することで、情報の有無による支援格差を テンプレ 減らす。 行政・民間企業の対応を支援する 被害状況の可視化し、現場の状況把握と迅速な初動判断を支援する。 →派生案へ展開することで、救護要請の対応・避難所への物資配送などの行政や民間企業が担う 災害対応の高度化にもつながる。 33 # Page. 34 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE1Y5KLD7G.jpg) 収益性 PROFITABILITY PROFITABILITY 04 04 # Page. 35 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEWG5DV8J2.jpg) 収益性① 基本の沈黙リスクスコアは無料公開し、 詳細分析・可視化・意思決定支援機能を有料提供 有料/契約者向け 無料公開 自治体別の沈黙リスクスコア リスク区分 更新時刻 自治体別詳細分析 期待観測量と実観測量の比較 沈黙リスクの判定理由 沈黙リスクランキング 地図による可視化 推奨される確認行動 ランキング 契約者のみ閲覧可能 詳細画面 契約者のみ閲覧可能 投稿量の比較グラフ 契約者のみ閲覧可能 35 # Page. 36 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47ZLNG49J3.jpg) 収益性② 費用構造（月額・1県を想定） 顧客・価格モデル 主顧客：自治体・災害対策本部（BtoG） 価格：月額3万円／年間36万円程度の仮説価 格でサブスク型 （自治体の規模・対象地域数に応じて料金は調整） FASTALERT等の既存SNSデータ基盤を活用 自前でデータ収集基盤を作らず、沈黙リスク 分析に集中 発展性： 自治体（BtoG）だけでなく、コンビニ本部、 工事現場の管理会社・インフラ管理会社等の 民間管理会社（BtoB）にも同じ仕組みを展開可能 ⇒自治体販売への収益性は初期費用＆維持費の最低 ラインで可 費目 月額 （仮定） 根拠 FASTALERT API利 用料 15万円 公式情報なし 小規模利用を想定 ネットワーク・イン フラ利用料 5万円 クラウドでのサーバー・DB運用にお ける小規模SaaSの相場を想定 20万円 問い合わせ対応・データ精度改善・ 保守に必要な最小限の人件費（約0.5 人分想定） 運用・保守費（人件 費相当） 合計固定費（仮定）：約40万円／月 初期コスト 運用・保守費（人件 費相当） 金額 内訳 400万円 UI,クラウド/システム保護,監視,運営 /システム開発,各種連携(FASTALERT, 気象データ,etc...) ※ FASTALERT・インフラ費以外に運用・保守費（人件費相当）を現実的な収支試算のため追加。金額はいずれも仮定値 36 # Page. 37 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ6W8Y3DJV.jpg) 収益性③ 試算の前提（仮定） 【損益分岐点】 46万円 ÷ 3万円 = 約15自治体 +αで建築、小売等の管理部門への販売 によってボーダーは下げることができる 石川県内の19自治体と契約できた場合： 月約11万円の黒字（57万円-46万円） 売上（3万円×契約数） 固定費+初期分回収（月額） 60 50 金額（万円） 契約単価：3万円／自治体・月 固定費合計：40万円／月 変動費は簡略化のため考慮せず 初期費用400万を,5年で回収する想定 ⇒年80万,月6.6万の余剰を確保が条件 損益分岐点イメージ（契約自治体数 × 月額収支） 40 30 収益確保ライン 不明なFASTALERT使用料をA,参加自治体数をnとして 関係性は右式で表すことができる 20 10 0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0 9.0 10.0 11.0 12.0 13.0 14.0 15.0 16.0 17.0 18.0 19.0 契約自治体数 契約自治体数 4 8 16 1自治体あたり 費用負担 11.7万 円 5.8万 円 2.9万円 契約が増えるほど1件あたりコストは低下。 同じ固定費構造（月40万円）は他県展開時も 横展開でき、追加の都道府県でも同水準で 黒字化ラインを狙える。 37 # Page. 38 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ5M9GL8J4.jpg) 付録 APPENDIX APPENDIX 05 05 # Page. 39 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE3WYRLGE5.jpg) Appendix ① 投稿種別ごとの事象内訳 SNS投稿（2,807件）上位8事象 速報文（582件）上位5事象 事象 件数 事象 件数 道路損壊 554 緊急車両出動 264 地震被害 527 地震情報 228 倒壊 416 火災 35 液状化 205 事故 24 断水 144 ガス漏れ 7 話題 119 水道設備トラブル 114 火災 108 速報文は「緊急車両出動」「地震情報」など、公式性の高い 定型的な事象が中心。 SNS投稿は被害の種類がより多様。 39 # Page. 40 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDK5YNN7G.jpg) Appendix ② 位置推定精度と検知スピード 投稿から検知までのラグ 位置推定の範囲（精度）分布 範囲(m) 件数 割合 0 37 1.1% 50 183 5.4% 100 190 5.6% 300 417 12.3% 500 1000 202 121 6.0% 3.6% 5.7分 0.4分 0分 671分 平均 中央値 最小 最大 検知ラグの分布 2000 1902.0 1500 1000 位置情報なし 2,239 66.1% 500 範囲情報がある投稿では300mが最多。50m・100mを合わせると約11%は 高精度に位置推定できている。 0 506.0 30秒以内 108.0 108.0 30秒 1分 1 2分 451.0 314.0 2 5分 5 10分 10分以上 40 # Page. 41 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7PKG65NJ8.jpg) Appendix ③ 投稿の推移と持続性 トピックの継続時間 地震発生後の投稿数の推移 全体平均0.6分（中央値0.0分）と大半は短命に収束 一方、最長は45.7時間継続 （石川県加賀市「アル・プラザ加賀」倒壊） 画像付き投稿率 67% 発災直後にピークを迎え、その後は日を追うごとに急速に減少 全体の画像付き 投稿率（2,258件） 道路損壊・地震被害・倒壊・液状化は 画像率95%超。 一方、緊急車両出動は3%、地震情報は 0%と低い。 41 # Page. 42 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2JVV63PYJQ.jpg) Appendix ③ ③ Appendix Appendix①④ Appendix 可視化した沈黙リスクは、自治体だけでなく様々な業界の課題解決にも活用できる 自治体 電力会社 通信会社 課題 被害状況の把握・救助判断の難しさ 課題 停電復旧の優先順位がわからない 課題 通信障害の影響範囲を把握しにくい 提供価値 確認優先地域・現地確認ルートの 提示 提供価値 復旧優先地域を可視化 提供価値 基地局復旧の優先順位を提案 インフラ管理会社 保険会社 報道機関 課題 点検・復旧に時間がかかる 課題 被害調整に時間がかかる 課題 情報空白期地域を把握できない 提供価値 点検エリア・巡回ルート最適化 提供価値 調査優先地域を抽出 提供価値 取材先・報道優先地域を提案 42 # Page. 43 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5EGLN3PWJL.jpg) Appendix Appendix ①⑤ 先行研究 対象:能登地震 データ:SNS反応データ という今回のテーマに関連のある先行研究を調査 ケース➀ Spatial biases in crowdsourced data: Social media content attention concentrates on populous areas in disasters.(Fan, C., Esparza, 他) 着眼点➀ ヒューストン,ノースカロライナにおけるハリケーン災害の際の、実被害とSNS投 SNSの声と実被害は 稿の関係の調査 SNSの反応は当該地域の 実被害+人口+拡散力 の関係が強くあることを確認した 比例していたのか ケース➁ 着眼点➁ そもそもネット環境 は機能していたのか 熊本地震にみる災害通信の進展と課題(中村功) 2016年の熊本地震における、通信の機能と障害を検証した研究 地震によって停電が引き起こされ、それが原因で基地局が機能停止になった 一方、通信網の増強や音声・パケットの制御分離によって通信に制限がかからなか った事業所も存在。 自然災害と通信障害が結びつきやすい背景と、通信障害がユーザー投稿の被害情報を 秘匿してしまう問題性を意識し、解決案およびサービス提案に繋げていく 出典：『災害情報』15巻2号及びサイエンス・ダイレクトに投稿された論文を基に作成 43 # Page. 44 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JQYQ52Q7P.jpg) 参考文献 内閣府「災害情報の収集と分析について」https://www.bousai.go.jp/kaigirep/chuobou/jikkoukaigi/02/pdf/3.pdf（最終閲覧日：2026年7月29日） 内閣府（2024）「新総合防災情報システム（SOBO-WEB）について」https://www.bousai.go.jp/taisaku/soboweb/index.html（最終閲覧日：2026年7月29 日） 内閣府（2024）「令和6年能登半島地震による被害状況等について」https://www.bousai.go.jp/updates/r60101notojishin/r60101notojishin/（最終閲覧日： 2026年7月29日） BUSINESS NETWORK https://businessnetwork.jp/article/18390/（最終閲覧日：2026年8月2日） JX通信社 https://fastalert.jp RESCUENOW https://www.rescuenow.co.jp/service NTTデータ https://www.nttdata.com/jp/ja/lineup/d-resilio/ Spectee https://spectee.co.jp ESRIジャパン https://www.esrij.com Spatial biases in crowdsourced data: Social media content attention concentrates on populous areas in disasters (Chao Fana,, Miguel Esparzaa, Jennifer Dargina, Fangsheng Wub, Bora Oztekina, Ali Mostafavia,) https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0198971520302477 熊本地震にみる災害通信の進展と課題 熊本地震にみる災害通信の進展と課題(中村功) https://www.jstage.jst.go.jp/article/jasdis/15/2/15_113/_pdf/char/ja 44