NEC、災害予兆を数値化する映像AI開発 27年度実用化へ

日本電気（NEC）は2026年10月23日、道路や河川を映すライブカメラの映像から、冠水や積雪などの進行状況を数値で把握するAI技術を開発したと発表した。画像と文章を結び付けて理解する視覚言語モデル（VLM）を利用し、災害につながる小さな変化を継続的に捉えることを目指す。既存の監視カメラを活用できる点も特徴で、自治体、関係省庁、インフラ事業者などでの利用を想定している。

道路や河川の監視では、複数のライブ映像を担当者が確認し続ける必要がある。一方、従来の画像認識AIを現場ごとに導入するには、対象となる災害の映像を大量に集めて学習させる負担があった。汎用VLMなら追加学習なしでも状況を説明できるが、NECによると、質問文の違いで回答が揺れたり、冠水がどの程度進んだかという微細な変化を安定して把握しにくかったりする課題がある。

映像のわずかな変化をスコアに変換

NECが採用したのは、VLMが文章を生成する際に内部で計算する「確からしさ」を利用する方法だ。たとえば「冠水している」と判断する可能性の度合いを解析し、映像の状態を連続的なスコアに変換する。単に「水がある」「雪がある」と文章で答えるのではなく、前後の映像の変化を数値の推移として追えるようにする仕組みである。

これにより、河川の水位上昇に伴う見た目の変化や、道路の冠水、積雪の進行などを監視する際、運用者はスコアの変化を手掛かりに確認対象を絞り込める。NECは、監視対象や災害の種類に応じて、危険とみなす判定基準を運用者側で柔軟に設定できるとしている。ただし、発表資料には誤検知率や検知時間の短縮率など、実環境での性能を比較する具体的な数値は示されていない。

カメラごとのプロンプトを自動調整

もう一つの特徴は、カメラの構図や災害の種類に合わせた指示文（プロンプト）を自動生成する機能だ。前後の画像でスコアが不自然に飛びにくくなるよう調整し、注目すべき領域と無視してよい領域を判別する。これまで現場ごとに専門技術者が行っていたプロンプトの試行錯誤を減らし、異なる河川や道路にも展開しやすくする狙いがある。

もっとも、AIのスコアは現場の水位計や積雪計そのものの測定値とは異なる。画像の見え方や撮影条件によって判断が変わり得るため、数値をそのまま公式な避難判断に置き換えられると確認されたわけではない。今回の発表は技術開発の段階であり、自治体への正式導入件数、利用料金、一般向けの公開サービス開始日などは示されていない。実際の運用では既存の観測情報や担当者の確認との組み合わせが重要になる。

2027年度中の実用化を目標に

NECは2027年度中の実用化を目指すと説明している。関連する独自技術は、VLMの文章生成時の尤度を比較して細かな映像差を捉えるもので、国際会議「ACM Multimedia Asia 2026」での発表を予定するという。災害対応の現場では監視映像が増える一方で確認作業の負担も大きい。映像を定量的に整理できる仕組みが実用段階でどこまで安定して機能するかが、今後の評価点となりそうだ。