Googleは、人工知能を使用して河川の洪水や突発的な洪水を予測するシステムを開発し、現在、予測は150か国で利用可能で、20億人を超える人々が恩恵を受けていると述べています。同社はFlood Hubというツールを通じてこの情報を提供しているほか、一部の警報は検索結果にも表示され、機関や組織はFlood Forecasting APIを通じて利用できます。
このプロジェクトの始まりは、Googleが2018年にインドで開始した実験にさかのぼります。この実験では、リアルタイムの河川データを利用して洪水を予測していました。それ以来、同社はモデルの範囲を拡大し、河川の洪水を発生の最大7日前まで、都市部の突発的な洪水を24時間前まで予測できるようにしました。
Flood Hubの仕組み
モデルは、降雨量、河川の水位、地表の状態、気象データなど、世界規模の大量のデータを処理します。河川の洪水予測は主に2つのモデルに基づいています。水文モデルは、気象や地表の状況に基づいて河川に流れ込む水量を算出し、浸水モデルは、水の流量データに基づいて洪水の影響を受ける可能性のある地域を推定します。
従来のモデルでは通常、調整を行うために、水位の測定値など地域の過去のデータが必要です。しかし、観測機器のネットワークは世界中で均等に整備されているわけではなく、特に警報の必要性が高い地域では不足しています。Googleによると、同社のモデルは異なる地域のデータを活用し、現地の十分な記録がない場所でも予測を提供できます。
Groundsourceが都市部の突発的な洪水に関するデータの不足を補う
都市部の突発的な洪水をFlood Hubに導入することは、河川の洪水を予測するよりも困難でした。この種の事象に関する観測機器や過去の記録が不足していたためです。この不足に対処するため、Googleは2026年3月、Groundsourceという手法を発表しました。この手法では、Geminiモデルを使用して、20年間にわたる500万件を超える洪水に関するニュース記事を分析しました。
この処理によって、150か国を超える地域における過去の洪水事例260万件を収録したデータベースが作成されました。その後、このデータが都市部の突発的な洪水向けの新しいモデルに統合され、Flood Hubで利用できるようになりました。
この進展が重要な理由
早期予測の価値は、警報を発することだけにとどまりません。水位が上昇する前に、地域社会や人道支援機関が実際の対策を講じる時間を確保できます。Googleは、ナイジェリアのコギ州でのGiveDirectlyの取り組みを例に挙げています。同団体はFlood Forecasting APIを使用し、水位が上昇する前に洪水の危険にさらされている人々へ資金を送金しました。同社が示した結果によると、早期支援によって世帯は避難し、資産を守り、再建することができました。収入は2倍を超えて増加し、食料不安は90%減少し、受益者の93%が、将来の洪水への備えがよりできるようになったと回答しました。
今後の steps とデータの利用可能性
Flood Hubの突発的な洪水モデルは、現在最も優れたデータが得られる都市部に限定されています。Googleは、対象を拡大して農村部の洪水や沿岸洪水を含めることを検討しているほか、Groundsourceの手法を熱波や土砂崩れなど、その他のリスクの予測に利用できる可能性も調査しています。
同社によると、水文フレームワークをオープンソースとして公開し、各国の気象・水文機関や関係機関が独自のデータを統合して、カスタマイズされた予測を作成できるようにしました。また、洪水研究や災害へのレジリエンスに関するアプリケーションを支援するため、GroundsourceのデータセットとFlood Forecasting APIも公開しました。