Agoopと同志社大学によるAIを活用した発災時の異常検知システム開発に向けた共同研究について〜人の滞留や流れの変化を自動で検知して災害時に活用〜

Agoopは2018年2月に提供を開始した、最短10分前の人の流れを地図やグラフなどを用いて分かりやすく可視化するサービス「Kompreno（コンプレノ）」で、駅での人の滞留や避難所の混雑具合、道路寸断や交通網麻痺による歩行者滞留など、さまざまな異常の発見を可能にしました。

同志社大学文化情報学部統計科学研究室（宿久 洋 教授）では、「大規模複雑データの解析法に関する研究」「データ解析に関する実践的研究」などをテーマに、株価データ解析、マーケティングデータ解析、スポーツデータ解析を中心に、幅広い分野を分析対象としてデータ解析に関する研究を行っています。

今回Agoopと同志社大学との共同研究で開発するのは、発災時に「どこで異常が起きているか」の発見を迅速に行うことを目的とし、AIを活用して異常を自動検知する仕組みで、平常時と異常時の人流データを比較し、人の滞留差分が大きいエリアを自動で検出して、異常発生地点の候補を導出するものです。迅速に状況を把握することで、避難経路・避難場所・物資の配給・人命救助・帰路の確保などの意思決定をサポートできるような、異常検知システムのプロトタイプを構築します。Agoopが保有するデータは膨大で複雑なデータ分析が必要となるため、このたびデータサイエンスや統計分析の能力を持つ人材を育成する宿久研究室と連携して、共同研究を行うこととなりました。

Agoopと同志社大学は、今回の共同研究を契機に防災・減災分野での位置情報ビッグデータの利活用を促進し、付加価値の高いデータを提供して、災害プラットフォームの構築を目指します。