日本電気は8月25日、大規模言語モデル（Large Language Model、以下 LLM）と画像分析により被災状況を把握する技術を開発したと発表した。
豪雨災害や巨大地震などの災害発生時には被災状況を素早く的確に把握することが極めて重要だが、災害発生時に関係省庁が公開している降水量分布や震度分布、住民から寄せられる被害や安否についてのテキスト情報には、詳細な被災状況や場所の情報は十分に含まれておらず、迅速な初動の実現には未だ課題がある。一方、自治体などへ提供される被災現場の画像（スマホ、ドライブレコーダー、街頭カメラなど）には、詳細な被災状況や場所の情報が含まれているため現場画像の活用が期待されている。
同社が開発した技術は、初動の迅速化に向けて、膨大な現場画像から被災状況の把握に必要な画像を素早く的確に絞り込み、それらを番地レベルの正確さで地図上に表示するもの。LLMを活用することでフリーワードにより現場画像を絞り込むことができるほか、画像分析を活用して利用者が探したい場面を画像で指定することにより、言葉では表現が難しい場面でも類似した画像に絞り込むことが可能。
災害時などの緊急時に提供される現場画像には必ずしも位置情報が付与されておらず被災場所の特定が難しい場合があるが、開発した技術では現場画像から道路、建物、信号機などの領域を自動抽出し、地図のレイアウト情報（道路や建物などの形状や配置）と照合することで場所を推定。世界最高水準の照合精度を達成して災害時の現場画像でも高精度に場所を推定することが可能という。
同社では災害発生時の避難誘導や救助活動をはじめとする初動の迅速化を支援すべく、同技術の2025年度中の実用化を目指すとしている。
