AI防災で活用できる災害対応とは？予測から復旧までの使われ方と課題

2026.07.19
ソファで地図（ハザードマップ）を広げて話し合う男女と、テーブルに並ぶ水や備蓄品

AI防災 とは、過去とリアルタイムの災害関連データをAIが解析し、被害の予測や状況把握、避難や対応の判断を支援する取り組みです。
地震、津波、風水害、土砂災害など、幅広い災害が対象になります。

AIは、災害の予測から発災直後の被害把握、避難や救助の支援、そして復旧までの各段階で活用が進んでいます。
過去の災害データやセンサー、SNS、衛星画像といった膨大な情報を解析することで、人手だけでは間に合わない速度と規模で状況をつかみ、災害対応を支えます。

本記事では、災害対応でAIがどう使われているのかを分野別に整理し、政府が進める基盤整備、生成AIの登場による動向、実装にあたっての課題、そして個人ができる備えまでを、内閣府や各省庁の資料に沿って解説します。

災害対応でAIが求められる理由

まず、なぜこの分野でAIが必要とされるのかを解説します。

何を解析しているのか

AIが扱うのは、気象データ、地震観測データ、河川の水位、衛星やドローンの画像、SNSへの投稿、センサーやカメラの映像など多岐にわたります。
これらを解析することで、災害の発生や規模をある程度見通したり、被災地の状況を短時間で把握したりできます。

土台にあるのは、大量のデータから規則性を見つける技術です。
しくみそのものは機械学習とはとディープラーニングとはで扱っています。

災害環境と人手不足という2つの事情

日本は世界でも有数の災害大国です。
近年は風水害の頻発化と激甚化が進み、南海トラフ地震や首都直下地震といった甚大な被害が想定される大規模災害の発生も懸念されています。

一方で、少子高齢化により災害対応を担う人手は減っています。
限られた人員で迅速かつ的確に対応するには、情報処理を肩代わりできるAIの力が要ります。

情報量の増加も理由の一つです。
災害時にはSNSへの投稿やセンサーの計測値が大量に発生し、人手だけで集約し分析することは困難になります。

2024年1月の能登半島地震は、こうした取り組みの必要性を改めて示す契機になりました。
被災者支援や機関をまたいだ情報共有の難しさが浮き彫りになり、生成AIを含むデジタル技術の活用に向けた検討が加速しています。

国の政策も後押ししてきた

令和元年5月に改正された防災基本計画には、AIやIoT、SNSなどのICTを防災施策へ積極的に活用する必要があるとの記述が加わりました。
同年6月にまとめられたAI戦略2019は、AIを活用した強靭なまちづくりを目標の一つに掲げています。
サイバー空間と現実空間を高度に融合させる「Society 5.0」の構想でも、災害対策は重点分野に位置づけられています。

前提としてのAIの位置づけ

ここで前提となるのは、AIはあくまで人間の判断を支える道具だという点です。
災害時の情報は錯綜しやすく、AIの判断が常に正確とは限りません。

AIの災害活用が広がる4つの段階

活用は、災害の進行に沿った予測、被害把握、避難と救助、被災者支援と復旧の各段階に広がっています。

AIの災害活用を災害の進行に沿って4段階に分けた図。発災前は気象データやレーダー画像を解析してリスクを評価する。発災直後は衛星画像やドローン映像、SNSを解析して被害状況を把握する。最初の72時間は避難指示の判断や津波の浸水判定、チャットボットでの情報収集が避難と救助を支える。発災後から復旧は問い合わせへの24時間対応や、マイナンバーカードでの避難所の入所手続きが行政の事務を支える。
最初の72時間は生存率が下がる前の「ゴールデンタイム」。2段目の把握が速いほど、救助に使える時間が残る。

災害の予測とリスク評価

発災前の段階では、AIが過去のデータを学習して災害の発生や規模を見通し、被害をシミュレーションします。
気象データ、レーダー画像、地形のデータを解析することで、どの地域にどの程度のリスクがあるかを評価できます。

短時間に大雨をもたらす線状降水帯のように、発生の予測が難しい現象についても、観測データの解析による予測精度の向上が研究されています。
民間気象会社では、衛星やレーダーの画像をAIで解析し、降水の状況を細かく可視化する取り組みが進んでいます。

近年は、現実の都市を仮想空間に再現する デジタルツイン 上で災害を再現し、被害を予測する研究も進んでいます。
こうした予測は、避難計画の立案や、人員と資材を事前に配置する判断の根拠になります。

被害状況の把握

発災直後にもっとも重要になるのが、被災地の状況を素早く把握することです。

この段階では、衛星画像、ドローン映像、街頭カメラの映像をAIが画像解析し、建物やインフラの被害を判別します。
人が立ち入れない土砂崩れの現場でも、ドローンの映像を解析すれば被害の範囲を上空から把握できます。

衛星画像の解析は海外でも災害対応に使われており、米国では機械学習と衛星画像を組み合わせて建物やインフラの被害の程度を従来より高速に分類するプロジェクトが進み、トルコで起きた地震の現場でも救助活動に役立てられました。

SNSの解析も状況把握に使われています。
AIによる防災危機管理情報サービスを導入した自治体では、複数のSNS情報からAIが誤情報を排除し、正確な被害状況を地図上に自動で可視化できるようになりました。
令和2年7月豪雨の際には、孤立からの救助や安否確認を求める投稿を収集して、初動対応に役立てています。

情報処理の速さは、SNS解析の大きな利点です。
情報通信研究機構が開発した災害情報分析システムは、大阪北部地震の発生からわずか1分後に49件の関連投稿を分析し、被害状況の要約を自動で出力しました。
地震発生から10分後までには、1,000件を超える投稿の分析を終えています。

市民が寄せた情報から支援が必要な地域を見つけ出す使い方もあります。
防災科学技術研究所が活用する防災チャットボットでは、ある地震の際に、被害はないとされていた地域で市民が水道のトラブルを投稿し、AIがそれを解析して支援が必要な地域を特定したことで、自治体の迅速な対応につながった事例があります。

火災を早期に検知するAIカメラも実用化が進んでいます。
遠方の小さな火柱でも見つけ、火災の発生をリアルタイムで通知する製品が、茨城県内の消防本部で試験導入を経て本格運用に入りました。

避難と救助の支援

避難の段階では、AIが避難の判断や経路の案内を支えます。
内閣府は、市町村長が避難指示を出す判断に必要なデータをAIが自動で抽出し、地区ごとにリスク指標を表示する避難判断・誘導支援システムの研究開発を進めてきました。

津波避難では、現在地の浸水可能性をAIが判定する取り組みがあります。
自治体と大学、民間企業が共同で進める実証実験では、自分のいる場所に津波が到達する可能性を判定し、結果をスマートフォンに送って避難の意思決定を後押しするアプリが開発されています。

避難者とのやり取りには、AIチャットボットが使われます。
防災科学技術研究所とメッセージアプリ事業者の連携では、災害時にチャットボットが避難者から位置情報や被災状況の写真を集め、関係機関が被害を迅速に把握できるようにしています。
多言語に対応すれば、外国人の避難案内もスムーズになります。

迅速な状況把握は、人命に直結します。
医学的な観点から、災害発生からの最初の72時間は生存率が大きく下がる前の「ゴールデンタイム」とされ、各国の災害対応でもこの時間内の救助が優先されます。
被害の全体像を早くつかめれば、限られた時間のなかで救助のルートと人員を適切に割り振れます。

被災者支援と復旧

発災後から復旧にかけては、AIが被災者への対応と行政の事務を支えます。
チャットボットがよくある問い合わせに24時間対応すれば、被災者は避難所や支援制度の情報をいつでも得られ、職員の負担も軽くなります。

被災者支援では、生成AIの活用に向けた基盤づくりも始まっています。
文部科学省と戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)は、能登半島地震の経験を踏まえ、防災に特化した生成AIで被災自治体の災害関連業務を支援し、行政職員の負荷を軽減する技術開発を進めています。
ここでは、誤った情報の生成を防ぐ仕組みや、個人情報を安全に扱う技術の確立が前提に置かれています。

避難所の運営でも、デジタル化の効果が確かめられています。
マイナンバーカードを使った避難所の入所手続きが約26秒で済み、手書きの場合のおよそ10分の1の時間で終えられた実証があります。
市の災害対策本部へ提出する報告書の作成時間も、デジタル化によりおよそ半減しました。

AIを取り入れる利点

災害対応にAIを取り入れる利点は、速さ、稼働の持続性、客観性、二次被害の抑制に整理できます。

情報処理の速さ

最大の利点は、情報処理の速さです。
人手では何時間もかかる大量データの分析を、AIは数秒から数分で終えられます。

発災直後に被害の概要を素早くつかめれば、初動対応の遅れを抑えられます。

休まず稼働できる

AIは24時間365日動き続けられるため、対応する人員が疲弊しがちな災害時でも、情報収集や問い合わせ対応を継続できます。
人手不足を補う役割につながる点です。

客観的で俯瞰的な状況把握

各機関に散在する情報を地図上に重ね合わせて示すことで、被害の全体像を関係者が共有しやすくなり、救助や物資輸送の判断を後押しします。

二次被害の抑制

被害状況、避難所の混雑、道路の寸断がリアルタイムで伝われば、被災者は次の行動を判断しやすくなります。
救助に向かう人が新たな危険にさらされる事態も減らせます。

政府が進める防災デジタルの基盤

AIを災害対応で生かすには、各機関がばらばらに持つ情報をつなぐ基盤が必要です。
従来は災害対応機関がそれぞれ独自のシステムを運用していたため、情報を共有することが困難でした。
この分断を解消する取り組みが、内閣府が中核を担う防災デジタルプラットフォームです。

新総合防災情報システム(SOBO-WEB)

その中核が、新総合防災情報システム(通称SOBO-WEB)です。
2024年4月に運用を開始し、各省庁や地方自治体など多数の災害対応機関が利用しています。

道路の寸断、浸水、停電、断水、避難所の状況といった情報を地図上に重ね合わせて表示し、被害の全体像の把握を支えます。
このシステムには、内閣府のSIPで開発された基盤的防災情報流通ネットワーク(SIP4D)の技術が引き継がれています。

防災DX官民共創協議会

民間と行政が同じ設計思想で連携する場も整いつつあります。
デジタル庁の呼びかけで2022年12月に発足した防災DX官民共創協議会は参加者を増やし、データの標準化に向けた議論を進めています。

政府は、こうした基盤を束ねる司令塔として、防災庁の設置を進めています。
防災庁設置法は2026年7月17日に公布され、施行日を定める政令は9月に閣議決定されました。
防災庁は、2026年11月2日に発足する予定です。

スマート防災ネットワーク

発災後の対応をさらに自動化する研究も進んでいます。
内閣府のSIPで進められるスマート防災ネットワークは、情報の取得から解析、対応方針の立案、社会へのフィードバックまでを一貫して自動化することを目指す取り組みです。

地上のセンサーから集めた情報をAIがシミュレーションし、最適な対応策を自治体や企業、個人に示します。
災害の進行に合わせてこのサイクルを繰り返すことで、刻々と変わる状況に追従します。

生成AIの登場で広がる活用

文章や画像を生成できる生成AIの普及は、災害分野での活用の幅を広げています。

自治体での導入

自治体では生成AIの導入が進んでいます。
総務省の調査では、生成AIを導入済みの団体は都道府県や指定都市で高い割合に達した一方、市区町村では1割に届かず、規模による差が大きい状況です。

防災の用途では、ハザードマップや避難所の情報を住民に届けるチャットボットなどが想定されています。

防災に特化した研究

防災科学技術研究所では、災害情報を蓄えたデータベースを参照しながら回答を生成する仕組みを開発し、学習済みの知識だけに頼らずに最新の災害情報へ対応することを目指しています。

この方式はRAG(検索拡張生成)と呼ばれ、誤った情報を検出して取り除く機能と組み合わせることで、生成AI特有の誤りを抑えようとしています。

企業での活用

企業の防災でも活用が模索されています。
事業継続計画(BCP)の訓練シナリオを生成AIに作らせたり、入力した条件からリスク診断を自動で行わせたりする使い方が試みられています。
国土交通省は、河川や砂防の技術基準を生成AIで使いやすくするための学習用データセットを公開しました。

ただし、生成AIには事実と異なる内容を生成するハルシネーションの問題があります。
人命に関わる災害対応では、生成された情報をそのまま使うのではなく、誤情報を排除し、結果を人間が確認する運用が前提になります。

事例で見る令和8年熊本地震のAI活用

令和8年熊本地震では、行政の側と被災者の側の双方で、生成AIを使った情報提供の仕組みが発災から数日から数週間のうちに立ち上がりました。
気象庁によると、この地震は2026年7月28日16時27分に熊本県熊本地方で発生し、規模はマグニチュード7.1、最大震度は7でした。
ここまで見てきた研究や実証の段階の話が、実際の災害現場でどう動いたのかを、3つの取り組みで整理します。

取り組み担い手立ち上がりAIの役割
八代市被災者支援ワンストップセンター八代市＋東京大学 沼田研究室2026年8月21日に市が案内を開始文章で書いた困りごとを整理し、支援制度の候補を提示
イマココナビ被災した個人＋株式会社エルボーズ（共同運営）発災直後に公開生成AIでサイトそのものを制作
ガバメントAI「源内」デジタル庁2026年7月29日に緊急提供被災自治体の文書作成・要約・調査を支援

行政の窓口を支えた「被災者支援ワンストップセンター」

八代市は、被災状況を入力すると使える支援制度が分かるサイトを、大学の研究室と組んで公開しました。
「八代市被災者支援ワンストップセンター」は2026年8月21日に市のサイトで案内が始まり、ページの下部には「作成支援：東京大学 沼田研究室」と表示されています。

利用者が入力するのは、困りごとの文章、現在地、住家の被害区分、知りたい分野、世帯の状況です。
入力欄には「文章のまま入力できます。AIが困りごとを整理し、登録済み支援メニューから候補を探します」と書かれており、制度の名前を知らなくても相談できる形になっています。
現在地は約1km単位に丸められ、氏名・詳しい住所・電話番号・メールアドレスは入力しないよう注意書きが置かれています。

これは、発災直後に殺到する「どんな支援が受けられますか」という問い合わせを、窓口の職員以外の手段でも受けられるようにする試みです。
り災証明書の交付が進むほど使える制度の選択肢は増え、窓口の負担も重くなります。

開発に関わった東京大学生産技術研究所の沼田宗純准教授は、熊本での対応について「1週間でこうしたダッシュボードを10個程度試作」したと述べています。
避難所マップ、水道復旧・給水マップ、応援職員マップ、余震の状況、り災証明書の発行状況などで、避難者数やライフラインの推移を時系列で見られるようにしたものです。
八代市の避難所では救援物資を紙に記載してからExcelに入力する方法をとっていたといい、沼田准教授は「当時は作るための技術がなく、作れなかった。ただ現在は生成AIによって、誰でもアイデアを形にできるようになってきました」と語っています。

ここが、これまでの防災システムとの違いです。
外部に発注して数か月かける代わりに、現場に入った研究者が必要なものをその場で作る。
生成AIは、その開発の速さを支える道具として使われています。

被災者自身が立ち上げた生活情報板「イマココナビ」

行政の側だけでなく、被災した住民が生成AIでサイトを作り、生活情報の共有を担った例も生まれました。
熊本県御船町で美容室を経営する加悦美里さんは、発災当夜に避難所でスマートフォンを手に開発を始め、生成AIのClaudeを使って掲示板サイト「イマココナビ」を公開しました。

サイトでは、営業しているスーパーやコンビニ、給水所、物資の配布場所、トイレ、断水と復旧の状況、ボランティアの募集などを、誰でも書き込めます。
共同運営に加わった株式会社エルボーズの発表によると、公開初日の利用者は26万人、公開から1週間の累計は50万人に達しました。

ここで注目したいのは、システムの専門家ではない個人が作ったものが、短期間で生活の基盤として使われた点です。
一方で、個人運営のままでは長くは続きません。
同社は2026年8月10日に自社の「令和8年熊本地震 災害ポータル」の更新を終え、マップ機能などをイマココナビへ統合したうえで共同運営に加わり、システムの最適化によってサーバー負荷を86.9%低減したとしています。

誤情報への備えは、AIではなく運用の側で用意されています。
サイトには、虚偽の情報を書き込まない、投稿する前に既存の情報を確認する、個人による物資の要請はしない（団体は社会福祉協議会などを通す）といった約束が掲げられ、確定的な情報は熊本県や市町村の公式ページを参照するよう案内されています。
生成AIで作った仕組みであっても、情報の正しさを保つのは人のルールだという構図です。

国はAIの利用環境そのものを開放した

デジタル庁は、政府職員向けの生成AI利用環境を被災自治体に開放しました。
ガバメントAI「源内」は2026年7月29日から、被災自治体・関係自治体・災害対策機関に緊急提供され、対話型AIのチャットと一部のAIアプリ、プロンプト例が使えるようになりました。
通知文の作成、資料の要約、法制度の調査、音声の文字起こしなど、平時をはるかに超える量になる事務作業が対象です。
一方で、データストレージやデータ共有の機能は提供対象に含まれていません。

同庁は7月29日にデジタル庁職員と民間人材によるデジタル支援チームを熊本県へ派遣し、7月31日からはマイナポータルでのり災証明書のオンライン申請にも対応しました。

この事例から読み取れること

熊本の事例が示したのは、防災AIの担い手が行政だけではなくなったことです。
生成AIによって開発の敷居が下がり、現場に入った研究者や被災した住民が、必要な仕組みをその場で形にできるようになりました。

同時に、課題も同じ形で現れています。
個人が立ち上げた仕組みは、サーバーの費用と運用の負担を誰が引き受けるかが決まらないと続きません。
イマココナビは企業が共同運営に入ることで継続し、サイト上では発災からおよそ2か月後の9月末をもって役割を終える方針が告知されています。
誰がどこまで担うのかを平時のうちに取り決めておくことが、次の災害への備えになります。

残されている課題

活用には、克服すべき課題も残っています。

AIの判断の信頼性

災害時は情報が錯綜するため、AIの判断がどれだけ正確かを確かめにくくなります。
誤った指示が被害につながった場合にAIが責任を負うことはできないため、最終的な判断は人間が下し、常に人がAIを監督する体制が必要です。

責任と説明の議論はAI倫理・AIガバナンスとはでも扱っています。

災害時のインフラの脆弱性

AIの多くは通信と電源を前提に動きますが、災害時にはその通信や電源こそが途絶えやすくなります。
オフラインでも最低限の機能を保つ設計や、停電時の電源確保が、実用上の前提になります。

データの連携と標準化

高度な分析ができても、機関ごとにデータの形式が異なれば、組織を越えて活用できません。
SOBO-WEBや官民共創協議会が共通のデータ項目の整備を進めているのは、この壁を越えるためです。

個人情報とセキュリティの管理

被災者の状況、健康、家族構成といった機微な情報を扱うため、情報漏洩や不正アクセスを防ぐ厳重な管理が欠かせません。

利用する人の側の格差

スマートフォンやアプリを使い慣れない高齢者などには、AIを介した情報が届きにくくなります。
デジタルに不慣れな人にも情報が行き渡るよう、従来の手段とあわせて備えておく必要があります。

技術を生かす運用と制度の整備

防災科学技術研究所の研究者は、高度な異常検知や予測ができても、それを活用する制度や仕組みが未整備では力を発揮できない場合があると指摘しています。
平時からAIを使う仕組みを根づかせ、技術の進歩に合わせて運用の土壌を整えることが求められます。

個人ができるAIの災害活用

AIの災害活用は、行政や企業だけのものではありません。
個人がスマートフォンを通じて使える手段も増えています。

情報を受け取る手段として使う

防災アプリやAIチャットボットは、避難情報や気象情報を素早く受け取る手段になります。
緊急地震速報や大雨の情報をプッシュ通知で受け取ったり、避難場所を地図とともに案内してもらったりできます。

音声で操作できるAIアシスタントは、スマートフォンを細かく操作する余裕がないときにも役立ちます。
家族や友人とのグループでこうしたアプリの情報を共有しておけば、全員が同じ情報をもとに行動しやすくなります。

ツールを選ぶときの基準

参照する情報源を確かめることが大切です。
気象庁、自治体、防災科学技術研究所などの公的情報を参照しているか、公式のアプリや信頼できる開発元のものかを確認してください。

災害時は通信障害が起きやすいため、オフラインでも最低限の情報を見られるツールを選び、平時から設定や使い方を確かめておくと安心です。

AIチャットに災害情報を尋ねるときの注意

一般的なAIチャットは、学習した時点までの知識で答えます。
検索機能を併用していない限り、進行中の災害の最新状況は知りません。

避難の判断に使う情報は、必ず気象庁や自治体の発表を直接確認してください。
AIチャットは、平時に備えの内容を整理したり、ハザードマップの読み方を教えてもらったりする用途に向いています。
AIに天気を聞いたとき、どこまで当てになるかは、AIで天気予報はどう変わる?で3つのAIに実際に聞いて確かめています。

防災気象情報の名前も変わっています。
気象庁は2026年5月29日から、大雨や洪水などの情報を、避難情報の5段階の警戒レベルに対応する形に改めました。
情報名にレベルの数字がつき、たとえば従来の大雨警報は「レベル3大雨警報」と呼ばれます。
AIチャットが学習した情報には、変更前の名前しかないことがあります。
名前が合っているかどうかも含めて、必ず気象庁や自治体の発表で確かめてください。

よくある質問(FAQ)

Q. AI防災とは何ですか。

A. AI技術を使って災害に備え、対応する取り組みを指します。
過去やリアルタイムの災害データをAIが解析し、被害の予測や状況把握、避難や救助の判断を支援します。
地震、津波、風水害、土砂災害など幅広い災害が対象になります。

Q. 災害時に個人はAIをどう活用できますか。

A. 防災アプリやAIチャットボットで避難情報や気象情報を受け取ったり、AIアシスタントに避難場所を尋ねたりできます。
選ぶ際は、気象庁や自治体などの公的情報を参照する公式のツールかを確認し、通信障害に備えてオフラインでも使えるものを選んでください。

Q. AIは災害を予測できますか。

A. 気象、地形、過去の災害のデータを学習することで、災害の発生や規模、被害をある程度見通せる場合があります。
ただし予測には不確実性が伴うため、AIの結果はあくまで判断材料であり、最終的な対応は人間が決めることが前提になります。

Q. 生成AIは災害対応に使えますか。

A. 被災者への問い合わせ対応、行政事務の支援、BCP訓練のシナリオ作成などで活用が模索されています。
ただし事実と異なる内容を生成するハルシネーションの問題があるため、誤情報を排除し、結果を人間が確認する運用が前提になります。

Q. AIが避難指示を出すようになるのですか。

A. 現在の位置づけは、判断材料を整えるところまでです。
避難指示の発令は市町村長の権限であり、AIはリスク指標の提示や必要なデータの抽出を担います。
判断の主体が機械側に移るかどうかという論点は、自動化と自律化の違いでも扱っています。

Q. 防災庁ができると、何が変わりますか。
A. 防災庁設置法は2026年7月17日に公布され、防災庁は11月に発足する予定です。内閣府の防災の部署を改組して発足するとされています。住んでいる地域の避難のしかたがすぐに変わるわけではないので、お住まいの自治体のハザードマップと避難情報を、あらためて確認してください。

まとめ

AIの災害活用は、災害の予測から被害把握、避難や救助、被災者支援と復旧まで、災害対応のあらゆる段階に広がっています。
日本が災害大国であり、対応を担う人手が減るなかで、大量の情報を素早く処理できるAIへの期待は高まっています。

国は、SOBO-WEBを中核とする防災デジタルプラットフォームの整備を進め、11月には防災庁が発足する予定です。
生成AIを使った被災者支援の研究も始まっています。


一方で、AIの判断の信頼性や責任の所在、災害時のインフラの脆弱性、データ連携といった課題は残ります。

AIは万能ではなく、最終的な判断を人間が担う前提でこそ力を発揮します。
技術を生かす運用と制度を平時から整え、人とAIが役割を分け合うことが、災害に強い社会づくりの土台になります。

気象庁のAIの使い方と、AIに天気を聞くときの注意はこちらです。
→ AIで天気予報はどう変わる?|気象庁と海外のAI気象モデル、ゲリラ雷雨の捉え方、AIに天気を聞くときの注意

AI全般の用語はAI用語30選から確認できます。

参考

※政策と技術の動向は変化の速い領域です。記述は執筆時点の情報です。防災庁と防災気象情報の記述は2026年10月13日に確認しました。

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