--- title: 01_AffectosphereGroup 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/YJ9P3W5W73.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、関西学院大学「Affectosphere Group」プレゼンテーション資料 published: September 25, 26 canonical: https://image.docswell.com/s/keiodmc/Z6N8XP-2026-0912-01 --- # Page. 1 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ9P3W5W73.jpg) 第 20回 データビジネス創造コンテスト｜本選 GAP-Alert 災害のとき、住民の声と公式情報の「食い違い」を見つけて 自治体の最初の15分を助けるサービス TEAM MEMBER SCHOOL DEMO Affectosphere Group 井下 敬翔 関西大学大学院 商学研究科 gap-alert.vercel.app # Page. 2 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ8DMNYRJD.jpg) はじめに 大きな背景 災害の被害は、水や揺れだけで起きるわけではない 逃げる方向を間違える 買い占めが起きる 風評で店が傷む 「決壊した」という誤った情報で、 品薄だという話が広がり、本当に 被害がなかった地域まで、 安全な場所から人が動いてしまう 必要な人に物が届かなくなる 客足が止まる どれも「人が何を信じたか」から起きた被害だ。 GAP-Alert 2 / 19 # Page. 3 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJLM3P42ER.jpg) はじめに 何が難しいのか 「起きていること」と「みんなが思っていること」がズレる たとえば、こんな食い違いだ。 ■ 川はまだ溢れていないのに、「決壊した」という話だけが 広がっている ■ 警報が出ているのに、その町からは誰も何も言っていない ■ 停電しているのに、まだどこにも報じられていない ところが、このズレを測ること自体が難しい 公式・報道・SNSは、そもそも数え方も、取れる件数の 上限もバラバラ。件数を並べて引き算しても、 比べたことにならない。 GAP-Alert 3 / 19 # Page. 4 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47MYD4K97W.jpg) はじめに 現場では何が起きているか 大雨の夜、当直の職員は15分で三つに一つを選ぶ ① 人を出す ② 事実を出す ③ 様子を見る 現地に確認の人を出すか。 公式アカウントで事実を先に出すか。 まだ動かず様子を見るか。 この三つは同時にはできない。 いま何を見て決めているか 職員が自分でSNSを検索することと、住民からの電話。 つまり 気づくのは、たいてい広まったあと だ。 GAP-Alert 4 / 19 # Page. 5 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/P7R94WX9E9.jpg) はじめに 提案するサービス GAP-Alert ── ズレを見つけて、決めることを一行で出す STEP 1 STEP 2 集める 見分ける 公式・報道・住民の声を、同じ時 住民の声に混ざっている「役所の 間の幅でそろえる 自動投稿」を外す STEP 3 STEP 4 比べる 決めることを出す いつもと比べてどれだけ普通でな 誰が・いつまでに・何を決めるか いかに直してから比べる を一行で 出すのは警報の山ではなく、当直がいま決める一行。 GAP-Alert 5 / 19 # Page. 6 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJXQ2P637X.jpg) 関連するサービス 似たものはあるが、「ズレ」を見ているものはない 種類 例 何を見せるか ズレを見るか 災害情報サービス FASTALERT、各社の防災アプリ いま何が起きているか（事実）を速く正確に 見ない ハザード可視化 重ねるハザードマップ等 どこが危ないか（地形） 見ない ソーシャルリスニング ブランド言及の集計ツール SNSで何がどれだけ言われているか 見ない デマ検証 ファクトチェック団体 個別の情報が本当か嘘か（人手・事後） 見ない GAP-Alert 本提案 事実と、住民の受け取り方の食い違い これだけを見る 既存のサービスは それぞれ片側だけ を見ている。片側だけを速く正確にしても、 「届いていない」「間違って伝わっている」は見つからない。 私たちは両側を突き合わせる。 そして真偽の判定はしない（後述）。 GAP-Alert 6 / 19 # Page. 7 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3JK9MD1NJD.jpg) サービスの中身 使うデータ 片側だけでなく、両側を同じ時間の幅でそろえる 事実の側 受け取り方の側 裏づけに使う資料 ■ 気象庁の警報・注意報 ■ 住民のSNS投稿（市区町村ま ■ ハザードマップの想定区域 （市区町村まで） で位置がつく） ■ 地震情報 ■ 投稿の本文そのもの ■ 報道機関のニュース JX通信社 FASTALERT から取得。 ■ 消防・自治体の出動情報 過去の主要5災害のデータも使用。 （洪水・内水・土砂など） 地形と行政の資料。SNSの盛り上がりと は無関係なので、独立した証拠になる。 同じ時間・同じ場所で、両側の「いつもとの違い」を見る。 GAP-Alert 7 / 19 # Page. 8 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE3WYRQZE5.jpg) サービスの中身 ①誰が話しているか 「住民の声」の4分の1は、住民ではなかった 【救急支援：発生】[14:58頃] 市川市北方3丁目16番付近 … 消防車が出場してい ます。 こうした消防署の自動投稿が、住民の投稿に混ざって 流れてくる。実際に数えると 23%。 これを住民の声として数えると、どうなるか。 役所の情報を役所の情報と比べて「一致している」と 言うことになる。 ズレを測ること自体が成り立たない。 見分け方が正しいかは、配布データに付いていた「情報源のラベル」で答え合わ せした。707件を取りこぼしゼロで判別（正答率97%）。 GAP-Alert 8 / 19 # Page. 9 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDK5Y947G.jpg) サービスの中身 ②同じ物差しにする 件数を引き算しない。「いつもの何倍珍しいか」に直す ✕ 予選版：「地震 ── 公式 24件・報道 1件・ SNS1件 → 一致している」 この24は、データの取得上限がたまたま24件だったというだけの数字。現実ではなく設定を見ていたことになる。 やり方を変えた 夜中に静かでも、ズレではない 情報源ごとにふだんの量を先に学習し、「いまの量は、ふだ 深夜は誰も投稿しない。だから時間帯ごとのふだん んなら何回に1回の珍しさか」に置き換える。 の量と比べる。 ■ 「10回に1回」＝ ふだんの1割の頻度でしか出ない量 ■ 単位が消えるので、公式とSNSを並べて比べられる GAP-Alert 取得上限に当たった情報源は、そう表示する。上限 の数字を実際の量と取り違えないためだ。 9 / 19 # Page. 10 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7PKG6ZVJ8.jpg) サービスの中身 ③災害の種類で反応が違う 同じ量の情報でも、住民の反応の大きさは災害ごとに違う 災害の種類 反応の出やすさ だから同じ物差しでは測れない とても大きい 1.00 停電 大きい 0.44 火災 中くらい 0.17 熱中症のおよそ 10倍 小さい 0.14 「猛暑で123地点が危険なのに、SNSは4件しかない」。こ 熱中症・猛暑 とても小さい 0.10 れを地震と同じ基準で見れば「静かだが普通」に見える 台風 とても小さい 0.03 鉄道が止まる 大雨・洪水 鉄道が止まったときの反応は、 。でも熱中症の低い基準で見てもまだ足りないなら、そ れは情報が届いていないということだ。 実データから推定。数字は「公式情報が同じだけ増えたと き、住民の反応がどれだけ増えるか」の比率だ。 GAP-Alert 10 / 19 # Page. 11 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2JVV63WRJQ.jpg) サービスの中身 ④どちらの意味かを見分ける 同じ「SNSが騒がしい」でも、やるべきことは正反対 まだ報じられていない被害かも 裏が取れない話が広がるかも どちらとも言えない → 人を出す → 事実を出す → 様子を見る その場で見た言い方／場所が集中／具体的 「らしい」が多い／同じ文面の繰り返し わからないときは、わからないと表示 「デマ」とは言わない デマ認定は、人を名指しで責めることだ。だから「らしい」「同 じ文面のコピー」といった前向きな証拠があり、かつ公式も報道 もまだ動いていないときにしか出さない。 この条件を入れる前、本システムは本物の地震速報を「裏付けの 地形からも裏を取る。報告地点をハザードマップに重ね ない話」と表示していた。公開前に直している。 る。SNSとは無関係な資料なので独立した証拠になる。 GAP-Alert 11 / 19 # Page. 12 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5EGLN3D6JL.jpg) 実際の運用 画面 出しているのは、警報ではなく「決めること」 事実の側 静か 公式・報道 検証済みの検知 決めること：現地確認に人を出すか 住民の側 SNS 騒がしい 担当 危機管理室（当直） 目安 15分以内に着手 左が「いつもと比べてどれだけ普通でないか」。住民側のバーの上にある黒い縦 線が「この災害ならふつうこれくらい」の目安だ。 ■ 緑のバッジ＝検証を通った検知。通っていないものは弱く表示する ■ 根拠になった実際の投稿を必ず出す 空振りの代償 確認に1回出る（小さい） 見送りの代償 起きている被害を放置（大きい） この二つは釣り合っていない。釣り合っていないことを 見せるのは、決めるのが機械ではなく人だからだ。 ■ 「わからない」ときは、わからないと出す ▼ ここから、実際に動いている画面へ GAP-Alert 12 / 19 # Page. 13 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JQYQ5127P.jpg) 検証① 住民が先に気づく場合 公式の発表元がない災害では、住民が本当に先だった 停電・火災・道路・鉄道・断水。これらには気象庁のような発 表元がない。誰も一次情報を出さないので、気づくのは現場に いる人だ。 30分 3.5件 200回 報道より早く 1つの県で 偽物データで試して つかめる（中央値） 1日に確認する数 一度も届かなかった 偶然でこうなる確率は200回に1回未満。しきい値をどこに置いても同 じ結果で、たまたま良い設定を選んだわけではない。 GAP-Alert 14 / 19 # Page. 14 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/K74WN9RPE1.jpg) 検証② 情報が届いていない場合 「静かな町」は、安全な町ではなかった 警報が出ているのに誰も反応していない町がある。その町は本当に安全なのか。 警報が出た 233 の町 そのあと事態が悪化した割合 住民の反応がなかった町 24.5% 住民の反応があった町 24.4% 「悪化」は住民の投稿ではなく、公式が警報のレベルを引き上げたかで判定している 。住民の反応と関係のない基準にしないと、確かめたことにならない。 静かな町も、騒いでいる町とまったく同じ確率で悪化していた。 つまり 静けさは、安全の証拠ではない 。だから「届いていない町」を名指しする意味がある。（この町数で言えるのは「大きな差 はない」までで、小さな差までは否定できない） GAP-Alert 15 / 19 # Page. 15 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ1Y5KQXEG.jpg) 検証③ 一度も学習に使っていないデータで ここが独自 過去の大災害でも、同じ結果が出た 能登半島地震・奥能登豪雨・台風3件（7,685件の投稿）。配布された過去データで、正解を「報道」ではなく消防の出動記録その ものに置いて確かめた。 住民は、消防が出動する前に投稿していた 住民の浸水報告は、実際に浸かる場所から来ていた 実際 4.4% 浸水想定区域に入っていた割合 偶然でこうなる確率は200回に1回未満。消防の記録はほぼ即時なので 市民の 浸水・冠水／河川増水 の報告 72.8% 先行時間は数分だが、報道が相手なら約30分になる。相手が遅いほど 同じ災害の 鉄道・交通事故 の報告 53.6% 、先行の幅は広がる。 各250地点。地形の資料はSNSと無関係なので、独立した裏づけになる。 配布データは、私たちのミスも見つけてくれた。 「【地震速報 最大震度1】…」という自動投稿を、私たちの見分け方は393件中386 件も住民の声に数えていた。修正済みだ。 GAP-Alert 16 / 19 # Page. 16 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJWG5DMK72.jpg) 実際の運用 続けられるか 当直が読める量に収まり、動かす費用はほぼかからない 2.5件 0.3秒 0 27県 1つの県で1日に出る件数 1回の判定にかかる時間 動かすのに必要な データ契約1枠で 同じ場所は60分くり返さない 1日ぶんでも6分半 AI推論・専用機材 まかなえる自治体の数 費用のほとんどはデータ利用料 だから自治体単位で売れる これから確かめること 計算はごくわずかで、専用サーバも要 データの課金も自治体の範囲で決まる 1自治体・3か月。 当直が本当に 1日 3.5 らない。費用は 見に行く自治体の数に ので、 売り方と原価の形が一致 する。 件を最後まで読むか 、動き出すまでの 比例 する。 既存の防災情報契約への追加として提 時間が縮むか。ここが最大の未確認点 供する。 だ。 全国を1分ごとに見ると契約量を超える（実測）。だから契約自治体だけを見る設計にしている。 GAP-Alert 17 / 19 # Page. 17 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EZLNGQN73.jpg) 結論 ズレを、正しく測れる状態を作った やったこと 言えること／言えないこと ■ 誰が話しているかを分けた ■ 効く範囲だけを製品にした──報道より約30分早い ■ 同じ物差しにした ■ 効かない範囲は効かないと書いた──発表元がある災害で ■ 災害ごとの反応の違いを測った は先行を主張しない ■ 意味を読み分けた この提案の独自性 ■ 誰もやっていない切り口：事実そのものではなく、事実と受け取り方のズレを災害の指標にする ■ 誰も分けていなかったもの：「住民の声」に混ざる役所の自動投稿を分離し、配布データのラベルで検証 ■ 誰も測っていなかったもの：災害種別ごとの反応の大きさ（鉄道は熱中症の約10倍） ■ 自分の主張を自分で検証した：偽物データとの比較で、初期結果の一部を自ら偽陽性と認めて撤回 着眼は変えていない。変えたのは、それを検証に耐える形に落としたことだ。 実際に動いている ── gap-alert.vercel.app GAP-Alert 18 / 19 # Page. 18 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y76W8Y697V.jpg) 付録 想定されるご質問 先に、弱いところを答える ※動画では触れない。会場でのご質問に備えた付録。 Q. 30分早いといっても、見つかるのは1割では？ Q. 誤検知で無駄に人を出したら？ はい。9割は取りこぼす。ただし比べる相手は0%ではなく、偽物デー だから空振りと見送りの代償を並べて出す。確認に1回出る損と、起 タの数字だ。それを確実に上回った、というのが今回の結論だ。 きている被害を放置する損は釣り合わない。決めるのは人だ。 Q. 9割が空振りということですか？ Q. 価格はいくらですか？ 「60分以内に報道にならなかった」という意味で、間違いとは限ら 決めていない。費用の大半がデータ利用料で、これは提供元との協 ない。住民が気づく小さな出来事の多くは、そもそも報道されずに 議が前提だ。根拠のない市場価格を置くことはしなかった。 終わる。 Q. 停電ばかり出ませんか？ Q. 被害をいくら減らせますか？ 住民が先に気づくと確認できたのが、公式の発表元がない災害だっ 出せない。それを言うには別の検証が必要で、いまのデータ たからだ。大雨や台風は逆に住民が遅れるので、そちらは「届いて では作れない数字だ。作れない数字は出さない方針だ。 いない町」の検出が担当する。 GAP-Alert 19 / 19