NEC、Twitter上の災害に関する情報をリアルタイムで解析・可視化する「高度自然言語処理プラットフォーム」を販売開始

近年、SNSを用いた情報発信・共有は様々な領域で活用されており、災害時においても、災害現場やその周辺からタイムリーで臨場感のある貴重な情報が数多く発信されている。こうした中、災害対応を担う自治体や官庁、一般企業などの危機管理部門においては、迅速かつ的確な情報収集や意思決定をするための仕組みとしてSNSの利活用が一層重要となっている。

本ソリューションは、Twitterに投稿された被災状況や避難場所の情報をリアルタイムで収集・解析し、地域の被害状況把握や危機対応に必要な情報を可視化することで、自治体や官庁、一般企業の災害対応に従事する部門での情報収集・整理にかかる作業を省力化するとともに、有事における状況判断や意思決定を支援する。

なお、本ソリューションは、国立研究開発法人情報通信研究機構(NICT)が開発した自然言語処理エンジンである対災害SNS情報分析システムDISAANA、災害状況要約システムD-SUMMを基に、総務省の2017年度～2019年度「IoT/BD/AI 情報通信プラットフォーム」社会実装推進事業の受託者で地方自治体におけるBCP計画策定やプロセス確立に多数の実績を保有するアビームコンサルティング株式会社が研究開発した成果に加え、NECが独自で機能改良を実施したソフトウェアを搭載している。

1.いち早く被災現場の状況を把握
次々と投稿されるTwitter上の情報を収集および抽出し、「いつ」「どこで」「どのような事象や被害が発生しているか」をリアルタイムに解析して選択した場所の被害状況を可視化できる。これにより、利用者は情報収集・整理にかかる時間・工数を軽減するとともに、いち早く被災現場の状況を把握することができる。

2.事象の発生場所や種類毎に地図上で俯瞰
直感的で分かりやすいインターフェースを採用しており、投稿数の多い地域を時系列に沿って、地域毎や事象の種類毎に地図上に表示し、優先順位や全体最適を考慮した状況判断や意思決定が可能だ。

3.情報の重要度を解析し、正確ではない可能性がある投稿を検知
高度自然言語処理技術に加えて、防災関係の語彙辞書や過去の災害情報を基に構築した学習データを用いており、重要度を考慮した情報を利用者へ通知することができる。また、同一地域と時間帯で矛盾した正確ではない可能性がある投稿を自動で検知することが可能だ。