災害現場の画像から土砂災害のリスクを解析するマルチモーダルAIを開発：AI

国際航業、理化学研究所、東京大学、筑波大学との共同研究グループが、ドローンなどで撮影した災害現場の画像から土砂災害のリスクを解析するマルチモーダルAIを開発した。

[BUILT]

　国際航業は2025年6月17日、理化学研究所、東京大学、筑波大学との共同研究グループが、ドローンなどで撮影した災害現場の画像から土砂災害のリスクを解析するマルチモーダルAIを開発したと発表した。

マルチモーダルAIシステムの活用イメージ　出典：国際航業プレスリリース

　今回開発したAIは、構造化した解説音声データとLLM（大規模言語モデル）を組み合わせている。災害画像を入力すると、地すべりや崩壊地などの分類、発生要因、視覚的特徴の抽出、将来的な危険性を定量的に説明できる。

　研究グループは開発にあたり、過去の災害画像に対して専門家が口頭で行った分析を録音して書き起こしし、「災害タイプ」「原因」「観察事項」「将来リスク」の4要素に構造化して学習データとした。また、2つの異なるアプローチでAIシステムを開発している。

　1つはVQA-LLMハイブリッドモデルで、画像から特徴を抽出するVQA（視覚的質問応答）モデルと、LLMによるテキスト解析を組み合わせた構造だ。また、もう1つはMLLM（マルチモーダルLLM）で、画像とプロンプトを統合的に処理するエンドツーエンド型モデルとなった。

VQA-LLMハイブリッドモデル　出典：国際航業プレスリリース

　トレーニングには、国内68件の災害画像（データ拡張により136件）を使用。評価ではテキスト類似度指標に加え、意味的整合性と専門家による妥当性評価も実施した。

　AIは、航空画像と衛星画像の自動スクリーニング、消防士や自治体職員など非専門家向けの現地対応支援、専門家の効率的な現場評価、さらには時系列モニタリングによるリスク変化の追跡といった幅広い応用が見込まれる。

　研究には、国際航業の地形判読技術を活用。専門家によるアノテーション提供が精度向上に寄与した。同社は今後、防災現場への実装を目指すとともに、教師データの公開などを通じて研究分野の活性化を図る。

開発したAIによる土砂災害画像の判読結果　出典：国際航業プレスリリース