初動対応にあたる人々は、時代遅れのツールを使うことが多く、その結果、停電や断水が長引き、資源が枯渇し、地域社会が長期間孤立する。
産業AIには、災害対応のあり方を、混乱した受け身の対応から、統制の取れた効果的な対応へと変える力がある。
民間部門と公共部門は、産業AIがもたらす機会を捉え、インテリジェントで連携の取れた対応を主導し、水、電力、通信を迅速に復旧させるために、行動を起こす必要がある。
真冬のミネソタ。吹雪が街を襲い、混乱を残していく。
これは、子どもの頃に覚えているようなのどかな雪の日ではない。50万世帯が停電し、地方の高速道路では運転手が立ち往生し、航空便は欠航する。一方、地上約12メートルの電柱の上では、技術者が電気を復旧させようとしている。視界の悪い中、部品に目を凝らしている。修理を確認したり、応援を呼んだりするための通信手段はない。
しかも、時間との勝負だ。地上では、家族が寒く暗い家の中で嵐が過ぎるのを待っている。
災害が起きたとき、最前線の作業員は出動しなければならない
緊急サービスの職員だけではない。ガス・電力の技術者、地域社会の通信を復旧させる通信エンジニア、山火事を抑え込む水道事業者もいる。
しかし、あまりにも多くの場合、こうした対応要員は前世紀のツールを手に戦いに赴く。複雑な復旧作業が、クリップボードや大量の紙に頼って進められている。その代償は大きい。停電や断水は長引き、資源は消耗し、地域社会はより長く孤立する。
かつては、こうした現状を維持する余裕があった。気候変動に起因する災害も、気力と決意で乗り越えられた。しかし、今はもう違う。
熱波から山火事、ハリケーンから洪水まで、自然災害は恐ろしいほど頻発するようになった。2023年には、世界で415件の自然災害が発生し、1980年の123件から増加した。こうした大規模災害は頻度だけでなく、勢力も増している。被害額が最大級の災害10件のうち8件は、1900年以降の直近20年間に発生している。
問題はあまりにも広範になり、解決方法を変えなければならない。さもなければ、災害の余波に埋もれてしまう。
勇敢な個人が、分断されたインフラや遅れた通信に悩まされながら奮闘する、地域ごとの英雄的な取り組みをつぎはぎするだけでは、もはや不十分だ。社会が今後得られる最大の成果は、システム全体のレベルで生まれる。人々の暮らしを立て直すため、公益事業者、公共機関、地域社会の連携をより賢くすることから生まれるのだ。トラックや防水シートを増やすだけではない。
産業AIは災害復旧を最適化できるか？
これは、人工知能（AI）の最も有望な活用例の一つだ。「産業AI」とは、その言葉どおり、工場や航空機格納庫、あるいは現場で使うために構築されたAIである。あらゆる問題を解決する万能薬を約束する、誇大宣伝の世界とは無縁のAIだ。その代わり、時には人命がかかる産業分野で、具体的かつ明確な問題を解決するために訓練されている。
そして、災害対応のあり方を変える力を持つ。混乱した受け身の対応から、統制の取れた効果的な対応へ。
災害が起きる前、計画担当者はAIを活用した指令センターを使う。例えば、激しい嵐が次にどこへ進むかを予測し、その予測を、危険にさらされるすべての資産のリアルタイム表示に重ねる。さらに、各部品の場所や、対応可能な人員も把握できる。
これによりAIは、災害時の最も切迫した問いに答えられる。復旧作業はどこから優先すべきか。どの送電線が最も故障の危険にさらされているか。どの携帯電話基地局を復旧させれば病院が再びオンラインになるか。
産業AIは緊急対応の優先順位をどう決められるか？
こうした予測分析により、現場への要員配置に優先順位をつけられる。重要なのは、地域の各公益事業者を結びつける配置である。米国企業が「相互支援」と呼ぶもので、各社の個別システムとも連携する。嵐のさなかには、トラックにどの会社のロゴが付いているかは重要ではない。地域社会をできるだけ早く守るため、協力し、資源を共有することが大切なのだ。
こうした連携はAIなしでも可能だが、ひどく時間がかかることがある。要員は駐車場に集まり、指示を待つ。場所や作業内容はマーカーとホワイトボードで書き出される。チームの出動まで何日もかかることもあり、結局まったく使われない場合さえある。その間にも、重要なインフラは機能不全に陥り、停電の中で家族はろうそくを灯す。
産業AIは、人、部品、場所を可能な限り効率よく結びつける。状況が変われば、チームはリアルタイムで自動的に配置され、経路も変更される。技術者が現場に着けば、画像や動画をもとに部品を分析し、問題箇所を特定したうえで、設計仕様に正確に沿った修理方法を案内できる。
その結果、通信、電力、水道をはるかに早く復旧できる。
米国最大の天然ガス配給事業者であるSoCalGasの緊急対応チーム責任者、ブライアン・バーデットにとって、要点はそこにある。「事象が起きる前に、適切な装備を持った要員を適切な場所へ配置して復旧時間を短縮できれば、病院は通電を保ち、現場チームは安全に作業でき、家族はより早く暖かい家に戻れます」
これは仮定の話ではない。エネルギー、水道、通信の各分野で、すでに実証試験が進められている技術だ。
連携によって産業AIをどう最適化できるか？
しかし、実際の効果を得るには、開放性と協力の精神を持つ必要がある。組織ごと、地域ごとの取り組みにとどまらず、国や企業がシステム全体の規模で力を合わせなければならない。
これらの分野のリーダーにとって、それは災害対応を中核的な戦略能力として扱うことを意味する。予測から顧客との通信まで、災害のあらゆる段階にAIを活用した業務フローを整え、隣接する企業とのシステム共有に前向きになることだ。
政策立案者にとっては、AIを活用した国家レジリエンスの枠組みを構築することを意味する。公益事業者、地方自治体、NGOがAIを使って社会を復旧させ、再び機能させるための共通データ基準、インセンティブ、規制を整えるのだ。また、企業に緊急対応計画の策定と、相互に連携できる技術の導入を義務づけなければならない。
世界中で大規模災害がますます差し迫った現実となる中、場当たり的な対応では、もはや災害を乗り切れない。民間部門と公共部門は行動を起こし、産業AIがもたらす機会を捉えて、インテリジェントで連携の取れた対応を実現し、水、電力、通信をより迅速に復旧させる必要がある。吹雪の中、約12メートルの高さで命を危険にさらす技術者のためにも、私たちはそれくらいのことをしなければならない。
