最新災害予測技術によるハザードマップの更新・高度化：自治体防災担当者が知るべき実務応用
はじめに
自治体の防災計画や避難誘導において、ハザードマップは基本的な基盤となる情報です。浸水域、土砂災害警戒区域、揺れやすさなど、地域に潜む災害リスクを視覚的に示すことで、住民の主体的な避難行動を促し、効果的な防災対策を講じるための重要なツールとして位置づけられています。
近年、気候変動の影響による大規模化・頻発化傾向や、地形・建物の詳細なデータ整備の進展、そしてAI、高解像度シミュレーション、リモートセンシングなどの最新技術の発展に伴い、ハザードマップをさらに精度高く、詳細に、そして場合によっては動的な要素を取り入れて更新・高度化できる可能性が生まれています。
本稿では、最新の災害予測技術がどのようにハザードマップの更新・高度化に貢献するのか、そして自治体の防災担当職員の皆様が、これを実務にどう応用し、導入を検討する上でどのような点に留意すべきかについて解説します。
最新予測技術がハザードマップにもたらす変化
従来のハザードマップ作成は、過去の災害記録や比較的粗い地形データに基づいたシミュレーションが中心でした。しかし、最新の技術を用いることで、以下のような変化が期待できます。
- 高解像度化と詳細化:
- 高精度なDEM（数値標高モデル）などの詳細な地形データと、最新のシミュレーションモデルを組み合わせることで、より狭いエリア単位での浸水深や流速、土砂の到達範囲などを高解像度で予測することが可能になります。
- 個別の建物形状やインフラ情報を取り込むことで、よりピンポイントでのリスク評価や、特定施設の浸水・被害リスクの詳細な把握が可能になります。
- 多様なハザードの考慮:
- 複数のハザード（例: 地震後の津波、大雨による河川氾濫と内水氾濫の同時発生）が連動して発生する複合災害のリスクを、シミュレーションによって重ね合わせ、より実態に近いハザードマップを作成する試みが進んでいます。
- 火災延焼、物流停止、避難所開設など、二次的な影響の予測結果をハザード情報に付加することも検討されています。
- リアルタイム・準リアルタイム要素の追加:
- リアルタイムの降雨データ、河川水位データ、気象レーダー情報、IoTセンサーデータなどを活用し、刻々と変化する状況に応じた浸水リスクの上昇などを、マップ上に準リアルタイムで表示する「動的ハザード情報」の概念も生まれています。これは静的なハザードマップを補完し、より機動的な避難誘導に役立つ可能性があります。
- AIによるリスク評価の高度化:
- 過去の災害データ、地形・地質データ、植生データ、インフラ情報などをAIで分析することで、これまでのシミュレーションでは捉えきれなかった潜在的な土砂災害リスク箇所や、特定の条件下でのインフラ被害リスクなどをより網羅的かつ精度高く抽出・評価することが期待されます。
これらの技術は、ハザードマップを単なるリスク表示から、より精緻で実用的な「防災・減災のための意思決定支援ツール」へと進化させる可能性を秘めています。
ハザードマップ更新・高度化の実務応用と導入検討ポイント
自治体防災担当職員の皆様が、これらの技術を活用してハザードマップの更新・高度化を進める際に考慮すべき点は多岐にわたります。
実務への応用例
- 防災計画の具体化: 高解像度化されたマップを用いることで、避難経路の選定、避難所の配置、備蓄倉庫の設置場所などを、地域の特性やリスクをより細かく反映させて最適化できます。
- 住民への情報提供: より詳細で分かりやすいハザードマップは、住民一人ひとりが自宅や勤務先の具体的なリスクを認識し、避難計画（マイ・タイムライン作成など）を立てる上で強力なツールとなります。ウェブGISやスマートフォンアプリでの提供は、アクセシビリティを高めます。
- 警戒区域・避難指示対象区域の見直し: 最新のシミュレーションやAIによるリスク評価結果に基づき、土砂災害警戒区域や洪水浸水想定区域などの指定、あるいは災害時の避難指示対象区域の設定根拠をより科学的・合理的に見直すことが可能になります。
- インフラの維持管理・強靭化: 高解像度マップにより、橋梁、道路、重要施設などの個別のインフラがどのようなハザードにどの程度脆弱であるかを把握し、対策の優先順位付けや、施設の強靭化計画策定に役立てることができます。
導入検討における考慮事項
- 必要なデータ: 高度なシミュレーションやAI分析には、詳細な地形データ（LiDARデータなど）、建物データ、土地利用データ、過去の災害記録データ、気象データなど、質・量ともに十分なデータが必要です。データの整備状況を確認し、必要に応じて収集計画を立てる必要があります。データ形式の標準化も重要です。
- 技術的なハードルと専門人材: 最新のシミュレーションモデルの運用やAI分析には、専門的な知識やスキルが求められます。庁内に専門人材がいない場合は、外部のコンサルタントや研究機関、技術ベンダーとの連携が不可欠となります。
- コスト: 高解像度データの取得・整備費用、シミュレーション実行のための計算リソース（スーパーコンピュータやクラウドサービス）、高度なソフトウェアライセンス費用、外部委託費用など、相応のコストがかかる可能性があります。費用対効果を十分に検討し、段階的な導入も視野に入れるべきです。
- 情報の伝達方法: 作成された詳細なハザード情報を、住民や関係機関にどう分かりやすく、効果的に伝えるかが課題となります。従来の紙媒体に加え、デジタル媒体の活用、インタラクティブなマップの提供、リスクコミュニケーションの手法なども含めて検討が必要です。特に動的な情報は、誤解なく伝えるための工夫が求められます。
- 他部署・関係機関との連携: ハザードマップの更新・高度化は、防災課だけでなく、都市計画、建設、地域振興など、他の部署とも連携して進める必要があります。また、国や都道府県、研究機関、住民、事業所など、幅広い関係者との合意形成や情報共有も重要です。
具体的な導入事例（架空）
例えば、河川が多く、内水氾濫のリスクも抱えるある自治体では、以下のような取り組みが考えられます。
- 高解像度DEMと建物データを用いた内水氾濫シミュレーション: 詳細な浸水深、浸水時間、流速などの情報を、従来のマップよりも高い解像度で算出し、ピンポイントで地下空間への影響リスクなども把握。
- AIによるリスク評価の活用: 過去の降雨パターン、地形、排水設備データなどをAIに学習させ、これまで見過ごされていた内水氾濫の発生リスクが高いエリアや、特定の条件下で急速に浸水が進行する可能性のある箇所を抽出。
- マップへの反映と活用: これらの結果を重ね合わせ、従来のハザードマップを更新。ウェブGIS上で詳細な浸水リスク情報を提供し、住民や事業所が個別のリスクを確認できるようにする。更新されたマップを基に、内水氾濫発生時の避難経路や避難所配置を見直し、避難計画を具体化。また、リスクの高いエリアから優先的に排水設備の点検・改修を進めるなどの対策に活用。
このような取り組みは、初期投資や技術的なハードルは伴いますが、より実態に即したリスク評価に基づいた、効果的な防災・減災対策の実施に繋がります。
まとめと今後の展望
最新の災害予測技術を活用したハザードマップの更新・高度化は、自治体防災の実効性を大きく高める可能性を秘めています。高解像度化、多様なハザードの考慮、動的な要素の追加、AIによるリスク評価などは、より精緻な防災計画策定、効果的な住民への情報提供、そして的確な避難誘導判断を支援します。
しかし、これらの技術を導入・活用するには、データの整備、専門人材の確保、コスト、そして作成した情報をいかに分かりやすく伝えるかといった実務上の課題が存在します。他の自治体の先進事例や、技術ベンダーから提供されるソリューション情報を積極的に収集し、地域の特性や予算、体制に合わせて、最も効果的なアプローチを検討することが重要です。
ハザードマップは一度作成すれば終わりではなく、常に最新の科学的知見や技術を取り入れ、地域の実情に合わせて更新していくべきものです。最新技術の可能性と限界を正しく理解し、防災業務に「活きる」ハザードマップを目指していくことが、今後の自治体防災においてより重要になっていくと考えられます。