治水監視とは？必要な施設・課題・効率化する方法・AIの導入事例を徹底解説！

近年の気候変動の影響により、豪雨や冠水などの水害が問題視されています。日本でも河川の増水や台風が頻発しているため、自治体による治水監視の重要性が高まっています。

しかし、治水監視では人手不足や予測の困難、技能伝承といった課題を抱えているのが現状です。その対策として有効なのが画像認識AI技術の導入で、異常検知やIoTセンサーとの連携、ドローンの活用が効果的とされています。

この記事では、従来の監視体制の限界を補う手段として注目されるAI技術に着目。IoTセンサーから得られる膨大なデータの解析、ドローンによる広範囲点検の自動化、衛星データを活用した状況把握など、具体的なAI活用方法がどのように治水監視の精度向上、早期の危険察知、そして効率的な対策立案に貢献するのかを解説します。

読み進めることで、AIがもたらす治水監視の新たな可能性と、貴組織の課題解決に繋がるヒントを得られるはずです。

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治水監視とは？

治水監視とは、河川やダム、排水路などの水系インフラを常時観測し、水害リスクの兆候を早期に察知する取り組みを指します。洪水などの水害を未然に防いだり、被害を最小限に抑えたりするために河川や海岸などの状況を継続的に観測し、把握します。

危険が迫っている場合には、住民や関係機関に警報や注意報、避難情報などを迅速かつ的確に伝達します。リアルタイムの情報を提供し、自治体などが行う避難誘導や水防団が行う水防活動を支援します。

近年は地球温暖化などによる気候変動の影響で、局地的な豪雨や台風が頻発しており、従来の観測体制では対応が困難になりつつあります。そうした状況のなか、リアルタイムでの監視体制を強化し、浸水や堤防決壊などの被害を防ぐことが求められています。

治水監視の対象となる項目

治水監視の対象となる項目は、以下の通りです。

• 河川の水位
• 流速
• 雨量の変化
• 土砂の堆積
• 護岸の異常
• ダムの状況
• 潮位
• 気象情報

これらの情報は、防災計画の見直しや住民への避難情報の発信といった判断材料として機能します。

治水監視が必要とされる背景

治水監視が重要視される背景には、自然環境と社会構造の変化が大きく関係しています。具体的には以下のようなものが挙げられます。

• 地球温暖化：豪雨や台風の発生
• 都市部における急速な開発：水害リスクの増大
• 森林の伐採や土地開発：保水力の低下

こうした背景があって、短時間で水位が急上昇する現象が各地で発生し、想定外の被害を引き起こしています。地表からの自然な排水能力が低下し、土砂災害や河川氾濫の危険性が高まっています。

こうした状況のなかで、従来の事後対応型の防災対策では、被害を最小限にとどめることが困難です。リアルタイムでの状況把握や意思決定を支える治水監視の強化は、社会全体の安全を守るうえで欠かせない要素となっています。

治水対策が必要な場所・施設

治水対策が求められる場所や施設は多岐にわたります。代表的な対象となるのは、以下のような場所や施設が該当します。

• 河川
• 用水路
• 都市部の排水施設
• 農村地域のため池
• ダム
• 調整池

特に人口密集地や標高の低い平野部は水害リスクが高いため、継続的な治水監視を可能とする対策が求められます。

また、道路や鉄道といった交通インフラも、水害による寸断リスクを抱えています。これらの施設では、水位や流量の変化を予測し、危険が差し迫った際には、警報発信や制御設備の自動稼働が行えるようにしておくことが必須です。

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行政が直面している治水監視の課題

治水監視は、主に国土交通省や都道府県などの河川管理者が、テレメータ（遠隔測定装置）、レーダー、監視カメラ、そして職員による巡視などを通じて行っています。治水に関する行政の対応には、多くの課題が残されています。

以下では、治水における課題について解説していきます。

人材不足

多くの自治体では、治水分野における人材確保が深刻な課題となっています。災害発生時には、職員は長時間にわたる過酷な勤務を強いられることもあり、負担軽減や働き方改革も必要です。

さらに、河川や排水施設における以下の業務では経験が重要となる場面も多く、若手職員への技術やノウハウの継承が課題となっています。

• 点検
• 監視
• 保守

特に、中山間地域や人口減少が進む自治体では、担当職員の高齢化も進行しているのが現状です。高度な知識と経験を要する一方で、慢性的な人手不足と高齢化により現場の負担が増大しています。

観測体制・設備の老朽化と高度化の必要性

水位計、雨量計、監視カメラなどの観測機器は設置から年月が経過し老朽化が進んでいるものが少なくありません。これらの維持管理・更新には多大なコストがかかります。

一方で、AI、IoT、ドローン、高解像度レーダーなど、より高度な監視技術が登場しており、これらを導入・活用して監視体制を強化する必要性も高まっていますが、導入コストや運用ノウハウの獲得が課題です。

特に中小河川や中山間地域など、監視体制が手薄になりがちなエリアの強化も求められています。

予算の制約

治水対策の強化が求められる一方で、予算面で大きな制約を抱えるという課題もあります。治水監視システムの構築には多額の資金が必要になりますが、限られた地方財政では十分な投資が難しいのが実情です。

特に、平常時の監視体制や予防的な整備にかけられる予算は後回しにされがちです。

また、国の補助金や交付金に頼るケースも多く、長期的かつ計画的な治水対策が進まないという課題があります。結果として既存設備の維持管理にとどまり、新たな技術導入や体制強化には踏み出せない事例も少なくありません。

水害の激甚化・頻発化で予測が難しい

近年の気候変動により、従来の想定を超える水害が各地で発生しています。局地的な豪雨や線状降水帯といった異常気象は、短時間で水位が急上昇するため、発生の予測が困難です。

気候変動による水害は複合的な要因が影響するため、水害リスクを見極めるには高度な分析が求められます。従来のマニュアルに基づく判断だけでは限界があり、現場での迅速な意思決定が難しくなるケースもあります。

水害の予測精度を高めるためには、リアルタイムでの多様なデータ収集と、高度な解析技術の導入が必要不可欠です。

技能継承が適切に行われない

治水分野においては、長年の経験に基づいた現場判断や設備の点検ノウハウが不可欠ですが、これらの技能が次世代に継承されないという課題が顕在化しています。

専門職の採用や育成には時間とコストがかかり、即戦力となる人材の確保は容易ではありません。限られた人員で広範囲をカバーせざるを得ない状況が続いており、より効率的な治水監視体制の構築が急務となっています。

しかし、熟練職員の定年退職が相次ぐ一方で、若手職員の採用や育成が追いついておらず、現場の知見が組織内に蓄積されにくい状況にあります。

そのため、業務の属人化が進んでいるケースも多く、対応力にばらつきが生じる可能性があります。マニュアル整備や技術の可視化が進んでいない現場では、異動や退職に大きく影響されてしまうでしょう。

こうした背景から、業務の標準化と記録の体系化、さらにはデジタル技術を活用した技能の定量化と継承が求められます。再現性のある対応力を保持することが、災害リスク低減に直結します。

関連記事：「技能伝承での生成AI活用方法とは？継承が進まない原因やLLMの導入メリット、活用事例を徹底解説！」

データ活用と情報共有

観測データは膨大な量になりますが、それをリアルタイムで分析し、的確な予測や判断に繋げるためのシステムや分析能力が十分でない場合があります。

国、都道府県、市町村、あるいは部署間でのデータ連携や情報共有がスムーズに行われず、迅速な意思決定の妨げになることがあります。データの標準化なども課題です。

また、監視によって危険を察知しても、その情報が住民に分かりやすく、迅速に伝わらなければ意味がありません。専門的な情報をいかに平易に伝え、具体的な避難行動に繋げてもらうかが大きな課題です。

情報過多による「オオカミ少年効果」や、逆に情報が届きにくい情報弱者への対応も考慮する必要があります。

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AIで治水監視を効率化する方法

従来の人手中心の治水監視では、対応に限界があり、効率性と精度を両立する対策が求められます。こうした課題に対し、近年ではAIの活用が注目されています。

次に、治水監視でのAI活用について具体的な方法を解説していきます。

IoTセンサーの導入

IoTセンサーの導入は、治水監視の精度とリアルタイム性を向上させる手段として有効です。水位や流速、雨量、土壌の含水率といった情報を常時計測できるシステムを構築することで、目視や定期巡回での監視体制を補完することが可能になります。

これらのセンサーは、広範囲にわたる治水対象を効率的にカバーできます。また、収集されたデータはクラウド上で一元管理され、AIによる解析と連携することで、水害リスクの兆候を早期に察知することが可能です。

AIは、時系列データのパターン認識や異常検知モデルを用いることで、平常時とは異なる水位の急上昇や複数のセンサー値の相関的な変化など、人間では見落としがちな水害リスクの微細な兆候を早期に捉えることが可能です。さらに、過去の災害データや気象情報と組み合わせてAIが解析・学習することで、将来の氾濫危険度を予測し、より的確な判断を支援します。

導入に際しては初期コストの問題もありますが、長期的には人件費の削減・被害の未然防止によるコスト回避が期待されています。

ドローンを活用した河川点検

従来の巡回点検では、河川の中洲や急傾斜地、堤防の裏側といった広範囲かつ人の立ち入りが難しい場所は点検が困難でした。しかし、ドローンを活用することで異常を早期に検知でき、災害発生前の対策として有効です。

ドローンが取得した画像データはAIと連携させ、危険箇所の自動検出や変化の定量的な分析が可能となります。定期的に飛行ルートを設定し、自動で撮影・記録を行うことで、点検の抜け漏れや人的ミスを減らすことにもつながります。

特に人手不足が深刻な自治体や、山間部を抱える地域では、ドローンを活用することで安全性を確保しつつ河川状況を把握できます。

AIによる異常検知・予測分析

AIによる異常検知・予測分析は、治水監視における意思決定の迅速化と正確性の向上を支える技術です。膨大なデータをAIが解析することで、水位変動や流量の急激な変化、地形の異常といった兆候を自動で検出できます。

また、過去の災害データや気象情報と連携させることで、将来的な水害リスクの予測も実現可能です。以下のような予測・分析にAIを活用することで、より高い精度で行えます。

• 降雨量や上流の流入状況に応じた河川の氾濫予測
• あるいは堤防の損傷進行度に基づく危険度の推定

こうした治水システムの構築によって、災害発生の前段階から対策を講じる「予防治水」が可能となります。AIの分析結果を活用することで判断の迅速化が図れ、被害の最小化につながるでしょう。

関連記事：「異常検知とは？メリットや学習方法、手法、ディープラーニング活用を完全解説！」

衛星データの分析

衛星データの分析は、広域的な治水監視を可能にする先進的なアプローチとして注目されています。高解像度の観測衛星が整備され、地表の微細な変化や水域の拡大状況を正確に捉えることができるようになりました。

特に、洪水発生時の浸水範囲や流域の変化を可視化する手段として、衛星データは重要な役割を果たします。

衛星データをAIによる画像解析と組み合わせることで、浸水リスクのある地域の抽出や土地利用の変化に起因する水害リスクの検知にも活用できます。

また、災害発生時にドローンや地上部隊の派遣が困難な場合でも、衛星データを活用することで現場の状況把握が可能です。データの取得頻度や精度も年々向上しており、迅速な被害評価や復旧計画立案にも貢献する技術として期待されています。

AIを活用した治水監視事例

実際にAIを活用して治水監視を行っている事例を紹介します。

【今治市】AI技術を活用した治水監視システム

愛媛県今治市では、BEMAC株式会社と共同でAI技術を活用した治水監視システムを開発し、鳥生地区での運用を開始しました。

この治水監視システムは過去の水位データと気象庁の降雨予測をAIが解析し、1時間後の水位を予測します。これにより、深夜や急な天候変化時でも、作業員へ迅速な通知が可能となり、初動対応の準備時間を確保できるようになりました。

共同開発したBEMACからは、海洋プラント事業で培ったAIやビッグデータの活用技術をこちらのシステムに応用しています。AI予測機能の導入により、初動開始の迅速化や事前放流・排水への活用など、防災業務の強化が期待されています。

【YDKテクノロジーズ】水位センサーで河川増水の危険検知

YDKテクノロジーズでは、河川の水位状況をIoTセンサーで監視して、増水や氾濫などの危険を検知するシステムを自治体に提供しています。河川の各ポイントにIoT水位センサーを設置して水位を常時監視し、台風や高波の際の水位上昇をすばやく検知できるようになります。

このシステムを活用することで、危険度が高まっている河川の近くに行かずに、遠隔で安全な場所から増水状況がわかるようになりました。浸水しそうなエリア・近隣の河川の水位情報などをリアルタイムで住民へ提供できます。

AIを防災に活用する自治体はますます増えています。

治水監視についてよくある質問まとめ

まとめ

激甚化する気象災害に対応するうえで、治水監視は不可欠な取り組みであり、自治体にとっては持続可能な体制の構築が課題となっています。人手不足や技能継承といった問題に直面するなかで、AIやIoTを活用した新たな監視手法が有効な解決策として注目を集めています。

IoTセンサー、ドローン、衛星データとAIを連携させることで、これまで人手と経験に頼らざるを得なかった監視業務の多くを効率化し、データに基づいた客観的で迅速な状況判断やリスク予測が可能になります。これは、被害を未然に防ぎ、地域住民の安全を守るための実用的な価値を提供します。

ただし、これらの技術を最大限に活用するには、センサーの適切な設置場所の選定、収集データの特性に合わせたAIモデルの構築と精度維持、既存の防災システムとの連携など、専門的な知識とノウハウが求められます。

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