ソーシャル被災状況マップ

以前のNHKスペシャルでは、東北地震のビッグデータ解析を行っていた。これをリアルタイムで廻せば、ボランティアの活動や救援物資の送付に役立てられると考えるのは自然なことだ。

NHKスペシャルでは、twitterや携帯電話の信号が使われていた。基本的この二つだけで良いと思う。解析の方をインテリジェントにするのが、このシステムの良いところだ。

道路地図と合わせて携帯電話の信号が通らなくなったところは不通とする。つぶやきや写真を見て要支援の場所と内容を特定する。拡散は無視する。デマを監視する。などだ。

これと、救援物資の配送状況を付き合わせる。タイムラグを考慮する。あるいは避難所の人数を推定し、定期便を出す。やることは様々だ。

一つ一つを専用のシステムにするというよりは、全体最適が必要なので、状況把握とその平準化についてはAI的なアプローチが生きるかもしれない。下手に細かく作るとシステムが過度に複雑になり、手に負えなくなる。

例えば物資なら、足りないところと余っているところ(物資集積所)を平準化するイメージだ。孤立と救援者(レスキューや自衛隊)も、プラスとマイナスを打ち消すような指示を出す。移動にも資源が必要だから、まず必要性の度合いをアナログ的数値で出し、そこに資源(車やバイク等)を割り当てる。時間を追うごとにそれも変わっていくので、リアルタイムで修正する。

こう考えると、結構ノンプログラミングでも、低計算機資源でも、動きそうな気がする。実際そんなに単純ではないだろうが、研究としては十分に意義があるものと考える。そして早急に実現して欲しい。