斜面災害発生箇所予測のためのリアルタイム解析システムの研究開発

• Project/Area Number: 25K08241
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 25030:Disaster prevention engineering-related
• Research Institution: Suwa University of Science
• Principal Investigator: 菊地 輝行 公立諏訪東京理科大学, 工学部, 准教授 (50706299)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2030-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000); Fiscal Year 2029: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000); Fiscal Year 2028: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000); Fiscal Year 2027: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2026: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000); Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
• Keywords: リアルタイム / 長期計測 / 斜面災害 / 人工知能 / 時系列解析

Outline of Research at the Start

本研究の課題は，「斜面災害が発生する時間と場所を特定できるか？」である．これを解決し，崩壊地・非崩壊地の判断と，時系列的に異常値を特定することができれば，今後の発生条件を特定する一助となることが期待できる．
これに対して，現在はコンピュータ技術の躍進によりビッグデータを活用することができる社会的背景がある．このような多様な手法の統合化と自動化は，汎用性不足の問題を軽減できる．地理情報の統合と機械学習アルゴリズムの発展により，上記の問いに対する解をもたらす可能がある．これにより，社会における斜面情報の評価や未災情報がリアルタイムに更新が可能となり，斜面災害予測と防災リテラシーの向上が期待できる．