2026年10月23日、国内電機大手のNECは、視覚言語モデル（VLM）を活用してライブカメラ映像から災害予兆を早期発見するAIを開発したと発表した。道路や河川の状況をスコア化し、2027年度中の実用化を目指す。
既設カメラで微細な変化を数値化 専門知識なしでプロンプトを自動生成
自然災害の激甚化に伴い、道路や河川などのインフラ管理現場では迅速な状況把握が急務となっている。従来の人手による監視は常時確認の負担が重く、画像認識による自動化も現場ごとに大量の学習データが必要という壁が存在していた。
そこで期待されるのが追加学習なしで映像を理解できるVLM（※）の活用である。しかし、一般的なVLMでは冠水の有無などを問いかけた際に回答の揺らぎや誤答が生じやすく、前兆となる微細な変化を捉えきれない難点があった。さらにプロンプト設計には専門技術者の試行錯誤を要し、迅速な現場適用を妨げる要因となっていたのだ。
新技術は文章生成時に内部で計算される確からしさを解析し、冠水や積雪の進行度をきめ細かくスコア化する。加えて、災害種別やカメラの構図に適したプロンプトをAIが自動生成し、連続したスコアが得られるよう自動調整する仕組みを確立した。これにより技術者の手作業を排除し、安定した監視体制の構築を可能にしている。
※VLM：視覚情報（画像・映像）と自然言語を組み合わせて処理・理解するAIモデル。一般的な画像認識とは異なり、事前学習によって追加学習を行わずに映像内の状況を言語として解釈・説明できる特徴を持つ。
インフラ監視の迅速化と導入負担軽減 2027年度の実用化へ
本技術の最大の強みは、自治体やインフラ事業者がすでに運用している既設のライブカメラをそのまま活用できる点にある。新たな設備投資を抑えつつ現場確認や初動判断の迅速化が図れ、被害の未然防止や拡大抑制に直結すると期待される。
また、現場ごとに異なる監視基準を運用者がスコアに基づいて柔軟に設定できる柔軟性も備える。専門知識を要するプロンプト調整が自動化されたことで、多種多様な災害現場への横展開も大幅に加速する見通しだ。
一方で、実用化に向けては、豪雨や吹雪といった極端な気象条件下におけるスコア精度の担保や、通信環境の制約への対処が求められる局面も想定される。多様な災害パターンをどこまで安定して検知できるかが、現場運用の成否を分ける要因になるだろう。
NECは2027年度中の実用化を掲げており、地域社会の安全・安心を支える次世代インフラ監視モデルの確立に向けて開発を進めていく方針だ。
