NTT Comらが実証実験　スムーズな住民避難につなげる

浸水被害の4割を占める“内水氾濫”　AIで用水路の水位変動予測に成功

　水路の排水能力を超える局地的な大雨によって、浸水被害が引き起こされる「内水氾濫（ないすいはんらん）」。国内で2008年から2017年に発生した浸水被害のうち、内水氾濫による被害額は41%、浸水棟数は68%に上り（国土交通省の水害統計調査より）、喫緊の対策が求められている。

　そのような中、NTTコムウェアとNTTコミュニケーションズ（NTT Com）は、2025年4月9日、内水氾濫対策の一環として、農業用水路などの小規模水路を対象としたAIによる水位予測の実証実験に成功したと発表した。茨城県取手市の双葉地区で実施された

　小規模水路の水位は、排水機の性能のような人為的要因、水田の湛水状況（たんすい、どの程度水をたたえているか）などの環境要因の影響を受けやすく、予測が難しいとされてきた。茨城県取手市双葉地区で実施された今回の実証実験では、過去に取得した水位データや人為的要因、環境要因などを学習させた「小規模水路の水位予測に特化したAIモデル」を構築、その実用性を検証している。

　なお、小規模水路は水位が急激に上昇する点や、避難計画策定の意思決定に活用できるよう、実験では5分間隔で3時間先までの水位を予測した。AIモデル自体は、避難指示発令のリードタイムを確保する観点から、6時間先までを予測できるよう開発されている。

　実験の結果、AIモデルが予測した水位は、現実の水位変動（実績水位）の動向を概ね捉えており、AIモデルの予測が有効であることが確認できたという。また、排水機を稼働させて人為的要因を加えた実験でも、同様に実績水位の変動傾向を捉えている。

実証実験における予測水位（破線）と実績水位（実線）

　両社は今回の実証結果も踏まえて、水位予測を行うソリューションの提供について検討を開始するとしている。

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