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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-10-11 13:05 インターネット上に遍在するデータの有効性向上に関する研究 ～ 災害時SNS情報のBERTを利用したトピック解析 ～ ○立花竜馬・鈴木遼平（日大）・大井昌弘（防災科研）・菊間一宏（日大）  IN2024-52 |
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| 抄録 | （和） | 我々は，インターネット上にある情報（センサ情報，行動履歴，位置情報，SNS情報）を各々で協調させ，集約・蓄積した大量の情報から有用な情報を取り出し流通することにより，情報価値の飛躍的な増大を目指した研究を行っている．その一例として，現在，我々は災害時を想定した訓練シナリオの自動生成に関する研究を進めている．我が国では国民の防災意識を高めるため，自治体による住民参加型の避難訓練が定期的に実施されている．また，自治体では，職員の災害対応能力向上を目的とした図上訓練も実施されている．図上訓練では，地域の災害を想定した訓練シナリオの作成が必要になるが，訓練シナリオの作成では，災害時の『被害状況』と『社会的影響』の想定のノウハウが必要となり，人材面や費用面で作成が困難となっている．このため，訓練シナリオの自動作成およびノウハウの恒久的蓄積を目的とし，自治体担当者の知識に加え，SNSやニュース記事等，インターネット上から過去の災害情報を収集し，自然言語処理を施した上で解析を行い，家屋の損壊や道路の陥没，インフラの被害情報を含むデータベース構築を検討している．これらの収集した災害情報は，災害種別等で分類し，日時，場所，災害の種類，被害内容といったタイムライン情報を持った災害情報としてデータベースに登録する事を目指している．このデータベース情報を利用し，生成AIを活用することで，現実的かつ詳細な訓練シナリオの自動生成が可能となる．作成した訓練シナリオについては，自治体が図上訓練で使用する訓練シナリオと比較することで評価を行う． |
| （英） | Our research aims to dramatically increase the value of information by coordinating information on the Internet (sensor information, action history, location information, and SNS information) and extracting and distributing useful information from the large amount of information that has been aggregated and accumulated. As an example, we are currently conducting research on automatic generation of training scenarios for disaster scenarios. In Japan, local governments regularly hold evacuation drills with the participation of local residents in order to raise public awareness of disaster prevention. Municipalities also conduct graphic drills to improve the disaster response skills of their employees. However, the creation of training scenarios requires the know-how of assuming “damage” and “social impact” in the event of a disaster, which is difficult to create in terms of human resources and cost. For this reason, we are studying the construction of a database that includes information on damage to houses, roads, and infrastructure by collecting past disaster information from the Internet, such as SNS and news articles, in addition to the knowledge of local government officials, and analyzing the information after applying natural language processing. We are studying the construction of a database containing information on damage to houses, road subsidence, and damage to infrastructure. The collected disaster information will be classified by disaster type and registered in a database with timeline information such as date, time, location, type of disaster, and damage. By using this database information and a generative AI, it is possible to automatically generate realistic and detailed training scenarios. The created training scenarios will be evaluated by comparing them with the training scenarios used by local governments in their graphic drills. | |
| キーワード | （和） | 災害シナリオ / 付与情報 / BERT / NERモデル / / / / |
| （英） | Disaster Scenarios / allocation information / BERT / NER Model / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 199, IN2024-52, pp. 54-59, 2024年10月. | |
| 資料番号 | IN2024-52 | |
| 発行日 | 2024-10-03 (IN) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IN2024-52 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICTSSL IEE-SMF IN NWS |
| 開催期間 | 2024-10-10 - 2024-10-11 |
| 開催地（和） | 県立広島大学サテライトキャンパスひろしま |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | デジタルトランスフォーメーション、IoT、ロボティクス、ネットワークドコントロールシステム、遠隔監視・制御・操縦、災害対策・障害対策、BCP・レジリエンス、カーボンニュートラル、変動再生可能エネルギー、電力システム、需要家資源（ローカルフレキシビィティ）、アグリゲータ・VPP、電力/情報通信プラットフォーム、一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IN |
| 会議コード | 2024-10-ICTSSL-SMF-IN-NWS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | インターネット上に遍在するデータの有効性向上に関する研究 |
| サブタイトル（和） | 災害時SNS情報のBERTを利用したトピック解析 |
| タイトル（英） | Research on improving the effectiveness of data ubiquitous on the Internet |
| サブタイトル（英） | Topic analysis using BERT for disaster SNS information |
| キーワード(1)（和/英） | 災害シナリオ / Disaster Scenarios |
| キーワード(2)（和/英） | 付与情報 / allocation information |
| キーワード(3)（和/英） | BERT / BERT |
| キーワード(4)（和/英） | NERモデル / NER Model |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 立花 竜馬 / Ryoma Tachibana / タチバナ リョウマ |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鈴木 遼平 / Ryohei Suzuki / スズキ リョウヘイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大井 昌弘 / Masahiro Ooi / オオイ マサヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） | 国立研究開発法人 防災科学技術研究所 (略称： 防災科研) National Research Institute for Earth Science and Disaster Resilience (略称： NIED) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 菊間 一宏 / Kazuhiro Kikuma / キクマ カズヒロ |
| 第4著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-10-11 13:05:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IN |
| 資料番号 | IN2024-52 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.199 |
| ページ範囲 | pp.54-59 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-10-03 (IN) |
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