NTTコムウェアとNTT Com、AIを小規模水路の水位予測に活用　

2025年4月9日、NTTコムウェアとNTTコミュニケーションズ（NTT Com）は、茨城県取手市双葉地区で小規模水路を対象とした水位予測AIの実証実験を実施したと発表した。
急増する内水氾濫への対策として、AIによるリアルタイム水位予測の有効性が明らかになった。

AIが小規模水路の水位変動を捉える

NTTコムウェアとNTT Comが行った今回の実証実験は、局地的大雨に起因する内水氾濫に対する新たな対策手法として注目されている。

実験は茨城県取手市双葉地区にて実施された。
内水氾濫とは、排水路や下水道が雨水の流入量に対応できず、住宅地や道路に水があふれ出す現象である。
ここ10年での浸水被害の約7割がこの内水氾濫によるもので、近年ますます深刻化している。

取手市でも2023年6月に大規模な内水氾濫が発生しており、地域の農業用水路がその一因となった。
小規模水路は豪雨時に急激な水位上昇を引き起こすため、リアルタイムでの監視と予測が不可欠となっている。

実験においては、NTTコムウェアが水位予測システムとAIモデルの開発・検証を担当し、NTT Comが現地でのデータ収集や運営を担った。
AIモデルは過去の水位データに加え、排水機の稼働状況や水田の湛水（たんすい）状態、さらに気象庁の予報降雨データなども学習対象とし、5分ごとに3時間先までの水位を予測することに成功した。
さらに、避難指示発令のリードタイム確保のため、6時間先までの予測も可能なAIモデルとなっている。

予測の有効性についても、排水機が稼働していない場合と稼働している場合の両ケースで比較検証が行われた。
結果として、実際の水位変動とAIによる予測値がほぼ一致し、排水機の稼働といった人為的要因も含めた高精度な予測が可能であることが確認された。

AIによって進化する防災

AIによる予測情報は、防災担当者のダッシュボードに統合され、避難指示や防災リソースの最適配置に活用されることが想定されている。
NTTコムウェアとNTT Comは、実証結果をもとにソリューションとしての展開を計画しており、今後は他地域の自治体との連携を通じた全国展開が視野に入る。

今回の実証実験は、単なる技術開発にとどまらず、現場の課題と直結する形で行われた点に意義がある。
水位予測モデルは、住民の避難判断や交通規制の発動、水防活動のタイミングといった実務に資する情報を提供できる。
特に、予測リードタイムを6時間先まで延長できることによって、災害対応における先手の行動を可能にしている。

一方で、地域ごとの地形や排水システムの構造が異なるため、AIモデルの汎用性には限界がある。
機械学習モデルはデータの偏りに敏感であるため、地域ごとのチューニングをどのように実現していくかが、今後の課題になるだろう。

AIは様々な分野で応用が進んでいるが、防災という公益性が高い分野でも、AIの予測が実用レベルであることが示されたのは意義深い。
公益性、社会性が高い分野ではAIの使用も慎重さが求められるが、うまく応用すれば多くの人の助けになるだろう。