ＡＩによる未来予測にみる、予測手法と予測範囲の動向把握の重要性

【今日のポイント】

先日のブログトピックスでお伝えした、自然災害における人災防止等など、広い防災へのＡＩ等の活用への期待は、
自社の防災とコンプライアンスの面からも、これらの技術の動向とそれを反映した規制などの政策動向の情報の重要性を現しているものと思いますので、これらの分野へのアンテナを張ることも検討をお勧めする次第です。

【目次】
１．ＡＩなどによる未来予測の手法の進展
２．AIや計測手段の発展による被害予測技術が人災の影響予測にも適用されて、人災の防止促進にも貢献する
３．災害予測の手法と予測の範囲に関する技術や政策の動向把握

１．ＡＩなどによる未来予測の手法の進展

今後何が起きるかについては、誰しも関心を持ちますし、特に企業や個人にとって、リスク予測は重要な課題となりますが、
未来予測の手法もＡＩやデジタルツインなどにより進歩しつつあることが、以下の記事からも窺えるかと思います。

●　AIで長期的な予測が可能に！時系列予測で複数の要因を学習できる「MFTransformer 」が機能アップデートを実施
数週間後、数ヶ月後の市場動向や需要の予測などを実現！

2023/3/30に、ビジネスのためのAI活用プラットフォーム「MatrixFlow」を提供する、株式会社MatrixFlow（　https://www.matrixflow.net/　）は、表記のプレスリリースを公表しました（PRTIMES_JPより）。

https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000052.000041251.html
（引用は『』でくくります。太字と改行は筆者挿入。以下同様。）

『数日後、数カ月後など長期的な予測
従来のMFTransformer は、10分後、1時間後などの短期的な予測しかできませんでした。しかし、新機能「MFTransformer V2」を活用すれば、数日後、数カ月後など長期的な予測が可能になります。
データのない期間を予測
従来のMFTransformer は、null（データの値がない状態）になっている列を予測することはできませんでした。しかし、MFTransformer V2では、AIの学習時に列の条件を指定し、nullになっている期間を予測することが可能になります。』

⇒地震などの天災が「どこで起こるか」は予想がつき始めてきていますが、「いつ起こるか」は、まだまだ技術的に予測が困難かと思いますが、

上記の複数の期間毎の時系列予測や、以下の日本の地震予知連絡会の記事のように、ＡＩによって「何が起きるか」に加えて「いつ起きるのか」の予測も進む事に期待する次第です。

『第237回地震予知連絡会（2022年11月21日～25日）議事概要』
2022/11/25の地震予知連絡会のサイト記事。
https://cais.gsi.go.jp/YOCHIREN/activity/237/237.html

上記連絡会の以下の資料では、人工知能による予測の今後の検討課題について記載されています。
『第238回地震予知連絡会重点検討課題趣旨説明「人工知能による地震研究の深化」』
https://cais.gsi.go.jp/YOCHIREN/activity/237/image237/035.pdf

２．AIや計測手段の発展による被害予測技術が人災の影響予測にも適用されて、人災の防止促進にも貢献する

上記の記事や、災害時に話題となる安全対策の不備や、設計ミスなどの人災の側面に関する指摘などからは、先日のブログトピックス　『AIやデジタルツインによる防災予測技術による人災低減への期待』　https://wp.me/p9D2bS-2it　でもお話したように、

「「いつ起きるか」に加えて「起きたらどうなるのか」の予測技術と対応策の整備が、AIや計測手段の発展により防災の中での比重を増すと共に、
これらの被害予測技術が人災の影響予測にも適用されて、人災の防止促進にも貢献する」ことも予想できるかと思います。

日本も含めて世界各地で起きている自然災害がいつ起きるかを短期の期間内で予測することはまだ困難かと思いますが、
人災による被害拡大の防止の重要性は今後も変わらないものと思います。

AIによる分析技術や光ファイバーや人工衛星なども活用した計測技術により進む事で、
「設計ミスや不法建築などが、どれだけ自然災害などの被害を拡大するか」という人災についても精緻な予測も可能となり、
更にこれらの予測結果を、eラーニングや動画などに加えてメタバースやＸＲなどの仮想現実技術も利用し、効果的に伝える事により、
人災を防止するための法規制の整備にもこれらの予測が適用されて、
技術面とルール面の双方で防災対策が進む事を、期待も込めて予想する次第です。

３．災害予測の手法と予測の範囲に関する技術や政策の動向把握

上記のように、災害などの予測技術と官民の予測サービスも進歩し続けており、それらを反映した防災政策なども検討と実施が進むものと予想していますが、

これらの動向は、企業のリスクマネジメントにおいても、
自社の従業員や事業を災害から守るＢＣＰ、ＢＣＭの面と、
自社が「人災」によって、災害時に他者や社会に迷惑を及ぼさないという、社会的責任の面の双方から、随時把握しておくことが必要かと思います。

防災面に加えて人災防止の面も含めて、ＡＩやデジタルツインなどの技術・サービスのリスクマネジメントへの活用の検討を進めることは、一考の価値があるものと考える次第です。

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