TWITTER
FACEBOOK
はてブ
災害対応の意思決定を速く正確にするには、現実の地形・建物・水位などをデータで再現し、同じ条件でシミュレーションできる環境が役に立ちます。
近年では、これを防災DXとして「デジタルツイン」技術の活用が注目を集めています。
デジタルツインを使えば、従来の静的なハザードマップとは異なり、リアルタイムな状況変化の把握や、建物単位での精緻な避難計画の立案が可能になります。
本記事では、災害デジタルツインで具体的にできること、導入に必要なデータ要件、そして計画時に最も気になる費用感や期間について、網羅的に解説しますので、ぜひ最後までご覧ください！
製造・建設・物流業界の業務効率化と安全性を高める「デジタルツイン」
サービスの特徴や国内外の事例をまとめた資料をご用意しました。
デジタルツイン活用事例集の無料ダウンロードはこちら
資料をダウンロードする|防災におけるデジタルツインとは
防災におけるデジタルツインとは、現実世界にある地形、建物、道路、さらには人流や気象などの情報を、サイバー空間上に双子（ツイン）のように再現し、災害対策に役立てる仕組みのことです。
単に3D地図を見るだけでなく、そこに「時間軸」と「リアルタイムデータ」を掛け合わせる点が最大の特徴です。
現実空間から収集したデータを元に、サイバー空間で「今、ここで堤防が決壊したらどうなるか」「この避難経路は数時間後に冠水しないか」といったシミュレーションを行います。
その結果を現実世界の意思決定（避難指示や交通規制など）に即座にフィードバックすることで、被害の最小化を目指します。
混同しやすい概念
デジタルツインは新しい概念であるため、既存の技術やツールと混同されることが少なくありません。
しかし、これらはデジタルツインを構成する「要素」の一部であったり、役割が限定的であったりします。
それぞれの違いを明確にすることで、デジタルツインの本質が見えてきます。
3D都市モデル
3D都市モデルは、都市の形状（地形や建物の高さなど）を3次元でデジタル化したものです。代表的な例として、国土交通省が主導する「Project PLATEAU（プラトー）」が挙げられます。
3D都市モデルはあくまで「器（うつわ）」であり、これ単体では静的なデータに過ぎません。
この3Dモデルという土台に、リアルタイムの観測データや予測シミュレーションを統合して初めて、デジタルツインとして機能します。
ハザードマップ
ハザードマップは、特定の条件下（例：1000年に一度の大雨）での被害想定を地図上に示したものです。
多くの自治体で紙やPDF、Web地図として公開されており、事前のリスク確認に優れています。
一方で、ハザードマップは「固定されたシナリオ」に基づく予測であるため、刻一刻と状況が変わる実際の災害発生時に、「今の雨量でどうなるか」をリアルタイムに示すことには適していません。
デジタルツインは、この動的な変化に対応できる点で異なります。
シミュレーター
シミュレーターは、浸水の広がりや建物の倒壊などを計算するエンジンのことを指します。
従来、シミュレーションを行うには専門家が時間をかけて計算条件を設定する必要がありました。
しかし、デジタルツインにおいては、センサーから常時送られてくるデータを元に、シミュレーターが自動的かつ継続的に計算を行い、常に最新の予測結果を提示し続けるという「運用の一体化」がなされている点が異なります。
|災害デジタルツインでできること
デジタルツインを防災に活用することで、従来の「静的な予測」から「動的な状況把握・未来予測」へと対応レベルを引き上げることが可能です。
具体的にどのような災害に対し、どういった価値を発揮するのかを解説します。
洪水・内水・高潮：浸水想定と避難判断の高度化
水害対策においてデジタルツインは、刻々と変化する水位情報の可視化と、避難判断の精度向上を実現します。
河川の氾濫（外水氾濫）だけでなく、下水道の処理能力を超えて溢れ出す内水氾濫や、沿岸部の高潮被害は、降雨量や潮位の変化にリアルタイムで連動します。
デジタルツインでは、気象データや水位センサーの情報を3D都市モデルに統合することで、「30分後にどの道路が何センチ冠水するか」といった具体的な予測が可能になります。
例えば、アンダーパスのような冠水しやすい箇所をピンポイントで特定し、通行止めを事前に行う判断材料になります。
また、避難経路が遮断される前に住民へ避難を促すなど、タイムラインに沿った具体的なアクションにつなげることができます。
土砂災害：危険度の時系列把握と通行規制・避難の優先順位付け
土砂災害への対応では、目に見えない土壌中の水分量や降雨履歴をデータ化し、崩壊リスクを時系列で把握することが可能です。
土砂崩れは突発的に発生するように見えますが、実際には土壌雨量指数などの蓄積データによりある程度の危険度予測が可能です。
デジタルツイン上に傾斜角や地質データを持つ3D地形モデルと、リアルタイムの降雨データを掛け合わせることで、広範囲の斜面の危険度をヒートマップのように可視化できます。
これにより、自治体の担当者は「どのエリアの住民を優先的に避難させるべきか」や「どの山間道路を早期に通行止めにするべきか」といった優先順位を、勘や経験だけでなくデータに基づいて決定できるようになります。
火災（延焼）：延焼リスクの把握と消防・避難動線の検討
地震発生後などに懸念される市街地火災において、デジタルツインは延焼シミュレーションによるリスク把握と、消防・避難動線の確保に役立ちます。
火災の広がり方は、風向き、風速、建物の密集度、木造か鉄筋コンクリートかといった建物の構造データに大きく左右されます。
デジタルツイン上でこれらをシミュレーションすることで、風向きに応じた延焼予測範囲を瞬時に算出できます。
この予測結果を用いることで、消防隊は効果的な消火活動の配置を検討でき、避難誘導においては「火の手が回る可能性が高いルート」を避けた安全な避難路を指示することが可能になります。
訓練・事前計画：机上訓練を“現実の地形・建物”に寄せる
災害発生時だけでなく、平時の防災計画や避難訓練においても、デジタルツインは「リアリティ」を提供することで質を向上させます。
従来の紙地図を使った机上訓練では、参加者が実際の被災状況をイメージしにくいという課題がありました。
しかし、デジタルツインを用いれば、「自宅周辺が2メートル浸水した景色」や「夜間の停電時の視界」などをVR（仮想現実）などで具体的に体験・提示できます。
これにより、住民の防災意識を高める効果が期待できます。
また、計画策定者にとっても、指定避難所の収容人数と周辺人口のバランスをシミュレーション上で検証し、計画の無理や矛盾を事前に洗い出すことが可能になります。
|必要なデータと統合の考え方
災害デジタルツインの実装には、静的な「基盤データ」と動的な「観測データ」の2種類を組み合わせることが不可欠です。
精度の高い予測を行うために具体的にどのようなデータが必要で、それらをどう統合すべきかについて解説します。
3D地形・建物：被害の差が出る要素（標高、段差、建物用途）
デジタルツインの土台となるのが、現実空間を正確に模した3D地形や建物データです。
特に水害シミュレーションにおいては、わずか数十センチの「高さ」の誤差が被害予測を大きく変えてしまうため、精度の高いデータが求められます。
地形データ（DEM/DSM）
地表面の標高データです。
堤防の高さや道路のアンダーパス、わずかな窪地などを再現するために、航空レーザー測量などで得られる高精度なデータ（例：航空レーザー測量による点群データなど）が利用されます。
建物データ
建物の形状だけでなく、「属性情報」が重要です。
例えば、建物の構造（木造・RC造）は火災延焼リスクの判定に、階数や用途（住宅・商業施設・病院）は垂直避難の可否や要配慮者の有無を判断するために不可欠な情報となります。
Project PLATEAUなどのオープンデータを利用することでコストを抑えられますが、特定の重要エリアについては、より詳細な独自測量データが必要になるケースもあります。
気象水文・河川水位・潮位：リアルタイム性が価値を決める
災害の状況をリアルタイムに把握し、近未来を予測するための「動的データ」です。
このデータの鮮度と粒度が、デジタルツインの価値を左右します。
気象データ：気象庁や民間気象会社から提供される降水ナウキャスト（高解像度降水ナウキャスト等）や予測データです。
水位・潮位データ：河川や下水道、沿岸部に設置されたIoT水位計や潮位計からのセンサーデータです。
重要なのは更新頻度です。
例えば、都市部の内水氾濫は短時間で状況が悪化するため、1時間ごとのデータでは対応が遅れる可能性があります。
5分〜10分間隔といった高頻度でAPI連携できる仕組みを構築する必要があります。
道路・交通・人流/人口動態：避難可能性と渋滞リスクを扱うための要件
「人が逃げられるか」を検証するためには、人や車の動きに関するデータが必要です。
道路ネットワーク：道路の幅員や規制情報、通行可能区分などの情報です。
動的交通データ（プローブデータ）：カーナビやスマホから収集される実際の走行速度や渋滞情報です。災害時に発生する異常な渋滞を検知するために役立ちます。
人流データ（モバイル空間統計等）：携帯電話キャリアなどが提供する、エリアごとの人口分布データです。昼間と夜間で大きく異なる人口動態を把握し、「今、このエリアに何人いるか」を推計するために使用します。
これらのデータを組み合わせることで、「避難指示を出した場合、主要道路でどれくらいの渋滞が発生し、避難完了までに何時間かかるか」といった具体的なシミュレーションが可能になります。
データを同じ地図座標・同じ時間軸に揃える設計ポイント
多種多様なデータを集めても、そのままでは分析に使えません。
システム設計において最も重要なのが、異なるフォーマットのデータを統合するための共通ルールです。
- 空間座標の統一: 各データが持つ位置情報（緯度経度や平面直角座標系など）を統一する必要があります。例えば、日本測地系（JGD2011）などに基準を合わせ、位置ズレを防ぎます。
- 時間軸（タイムスタンプ）の同期: 雨量データは「10分間隔」、人流データは「1時間間隔」など、データによって更新頻度が異なります。これらを統合して分析する際は、時間粒度を揃える（補間する、あるいは直近値を採用するなど）処理ルールを明確にする必要があります。
これらを整理し、APIを通じてスムーズに連携させるデータ基盤（データレイクやデータウェアハウス）の構築が、機能するデジタルツインの要となります。
|防災デジタルツインを導入する費用感・期間感の考え方
デジタルツインの導入は、システムをパッケージで購入するのとは異なり、要件によって費用と期間が大きく変動します。
ここでは、予算策定やスケジュール立案の参考となる目安と、コスト構造の考え方を解説します。
コストを左右する要素：対象範囲、更新頻度、リアルタイム連携、3D精度
導入コストは、「どれだけリアルに再現するか」と「どれだけリアルタイムに動かすか」によって、数百万単位から数億円単位まで幅があります。
コストを大きく左右する主な要素は以下の通りです。
- 対象エリアの広さと3D精度: 特定の重要施設周辺のみを高精細に再現するのか、市町村全体を網羅するのかでデータ整備費が変わります。国交省の「PLATEAU（プラトー）」などのオープンデータを活用すれば初期コストを大幅に抑えられますが、独自に航空測量を行ったり、建物内部のBIMデータまで統合したりする場合はコストが跳ね上がります。
- データの更新頻度とリアルタイム連携: 最もコストがかかるのが「動的データ」の処理基盤です。数分おきに水位センサーや人流データをAPI連携し、クラウド上で常時シミュレーションを回し続ける仕組みは、サーバー費用（ランニングコスト）が高額になります。逆に、年1回のデータ更新で済む静的な可視化であれば、コストは低く抑えられます。
- 小規模・PoC（概念実証）レベル: 既存のオープンデータを活用し、特定のシミュレーションのみを行う場合。
- 費用感: 数百万円〜1,000万円程度
- 期間: 3ヶ月〜半年
- 大規模・本格運用レベル: 独自のセンサー網を構築し、リアルタイム予測と全庁的なシステム連携を行う場合。
- 費用感: 数千万円〜数億円（＋年間保守運用費）
- 期間: 1年〜数年
内製・外注・共同の選択肢と、体制（データ管理者／運用責任者）の要点
導入方法は、自社の技術力と目的に応じて選択する必要があります。
また、システムを作って終わりではなく、運用体制の構築が不可欠です。
- 導入の選択肢:
- SaaS・パッケージ利用: 既存の防災プラットフォームを利用する方法。カスタマイズ性は低いですが、短期間・低コストで導入可能です。
- 受託開発（SIer等）: 要件に合わせてゼロから構築する方法。自社の業務フローに完全にフィットさせられますが、費用と期間がかかります。
- 共同研究・実証実験: 大学やテック企業と連携する方法。最先端の技術を取り入れられますが、実用化までの道のりが長くなる場合があります。
- 必須となる体制: どのような導入形態であっても、社内（庁内）に以下の役割を持つ担当者を置くことが成功の鍵です。
- データ管理者: データの鮮度を保ち、形式の統一などを管理する役割。データが古くなればデジタルツインの価値は失われます。
- 運用責任者: 表示されたシミュレーション結果を見て、実際に「避難指示」などの意思決定を下す権限を持つ役割。
ツールを導入するだけでなく、「誰がその画面を見て、誰が判断するのか」という業務フローまで落とし込んでおくことが、費用対効果を高めるための絶対条件です。
|まとめ
本記事では、防災対策の新たなスタンダードとなりつつある「災害デジタルツイン」について、その定義から具体的な活用メリット、必要なデータ、導入コストまでを解説しました。
災害は「起きるかどうか」ではなく「いつ起きるか」という問題です。
テクノロジーの進化により、かつては不可能だった精緻な予測が現実のものとなっています。
組織のBCP（事業継続計画）や地域の安全を守るための投資として、まずは「自組織で活用可能なデータは何か」という現状の棚卸しから検討を始めてみてはいかがでしょうか。
製造・建設・物流業界の業務効率化と安全性を高める「デジタルツイン」
サービスの特徴や国内外の事例をまとめた資料をご用意しました。
デジタルツイン活用事例集の無料ダウンロードはこちら
資料をダウンロードする
