2021 Fiscal Year Annual Research Report
将来事象予見型の新しい被害予測技術「リアルタイム物理・社会現象予測AI」の開発
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20H02410
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
廣井 悠 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (50456141)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
関谷 直也 東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 准教授 (30422405)
坂平 文博 大阪工業大学, 情報科学部, 准教授 (70578129)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 機械学習 / 連鎖構造 / 東日本大震災 / 阪神・淡路大震災 / 台風19号 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，災害対応のDX化と新たな防災教育技術の構築を目指して、災害に関する記述から機械的に因果を抜き出して災害連関図を作成する方法論を確立する．昨年度までは，これまでの災害教訓から得られる膨大な災害事象の網羅的な因果データベースを機械学習を用いて構築し，それを利用して近い将来に起こりうる災害事象をリアルタイムで抽出するものであり（イベントツリー・タイムラインの形），災害発生直後に，定性的ではありながらも，近い将来を予測可能とする目的で開発を進めている．
今年度は昨年度の朝日新聞データのみならず，年次を10年まで拡張し，様々な新聞記事を対象として災害間比較を行った．たとえば、河北新報における台風19号の新聞記事については，精度判定には全体の約5%のテストデータを用い，その結果として，利用した新聞記事の文章数59,537センテンスのうち，因果関係がありそうな文章候補が12,802センテンス見つかった（うち6,406文が手がかり表現による因果文候補，6,396文が継起因果表現による因果文候補）．これを用いて因果関係を抽出したところ，抽出された因果関係は3,512となった．この結果，災害の規模が小さいと、災害の大きさが小さいと因果ツリーの抜き出しが少ないことが分かった．今後はワークショップを行うことで，因果データベースを拡充する予定である．また今年度は，発生する事象に重みをつけ，ネットワークの頑健性等を量的に評価することで因果関係を断ち切る効率的な意思決定として重要なChainの切り方を考察した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
新型コロナウイルスの影響でワークショップが開催できず，これを前提としたシステム改善作業ができなかったため，次年度にその課題は行うこととする．
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| Strategy for Future Research Activity |
来年度前半の成果をもとに，効率的な災害対応を行う方法及び過去の災害を学ぶ防災教育ツールとしての活用を検討する．
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