AIによる河川水位予測技術で水害リスク低減へ期待が高まる

AIを活用した河川水位予測モデルのご紹介

株式会社ベクターデザインがNumberホールディングスと共同実施した実験により、AIを駆使した河川水位予測モデルが登場しました。近年の気象変動に伴い、ゲリラ豪雨が多発している日本。これに伴い、都市河川や用水路を含む小規模河川における水害リスクが増加していきます。そのため、より効果的な水防対策が求められています。

この新しい水位予測モデルは、地域の雨量や水位情報を基に河川の水位変動を予測するものです。実験に使用されたのは、Microsoft Researchの機械学習アルゴリズムLightGBM（LGBM）で、東京都内の観測データを活用し、今後の水位の急上昇を20〜30分後に89%の精度で予測することに成功しました。

増加する気象災害への対応

水害は生命や財産に深刻な影響を及ぼすため、特に注意が必要です。これまでの予測システムでは、短時間の水価急騰に応じた対策が困難でした。しかし、この新たなモデルの登場により、自治体の水防活動をより科学的な根拠に基づいて支援できることが期待されます。

将来の展望と実験計画

本モデルの設計においては、今後国土交通省のXRAINや気象庁が提供するナウキャストのデータも統合する予定です。これにより、1時間以上前の予測が可能となり、さらに水害対策において重要な役割を果たすことが期待されています。2025年9月には、第2期実験が予定されており、ここでは以下のテーマに取り組む予定です：

- 複数の都内河川におけるモデル適用と検証
- 深層学習モデル（時系列Transformer）を利用しての精度向上
- XRAINの250mメッシュ座標点における水位変動の関連地点特定
- 監視カメラを利用した河川の流速計測システム(STIV)の検証

これにより、地方自治体は独自に持つ過去データを元にして全国の観測点でもモデル構築ができるようになります。また、本予測モデルが算出する予想値と実測値を自動的に照合する機能も実装され、精度向上が図られるとのことです。2026年春には、株式会社ベクターデザインが提供するクラウド防災システム「Qumowill PRO」として、公式に水防組織に向けたサービスが開始される予定です。