AI（人工知能）の進化は、私たちの社会に大きな変化をもたらしています。そんな中、特に災害の多い日本において、AIが災害対策にどう貢献できるのかは重要なテーマです。今回、Visual Bank株式会社は、傘下の株式会社アマナイメージズが提供するAI学習用データソリューション「Qlean Dataset（キュリンデータセット）」を通じて、「日本の災害画像データセット」の提供を開始しました。
このデータセットは、AIが画像を見て理解する「コンピュータビジョン」技術や、画像と文字など複数の種類の情報を組み合わせて理解する「マルチモーダルAI」の開発を強力にサポートすることを目的としています。
日本の災害現場を詳細に記録
「日本の災害画像データセット」は、日本国内で発生した地震、津波、洪水、土砂災害といった大規模な自然災害による被害状況を広範囲にわたって記録しています。具体的には、インフラの損壊、住宅の浸水や倒壊、火災現場など、さまざまな被災シーンの画像と、その詳しい情報が含まれています。
撮影は、空からの広範囲な俯瞰画像から、地上からの近くの撮影まで多岐にわたります。これにより、災害が起きた直後の混乱した状況から、復旧・復興作業にあたる重機や人々の様子まで、一連の流れを網羅しています。これにより、AIは通常の環境とは異なる災害現場での物体を正確に見つけ出したり、状況を深く理解したりする研究開発に役立てられます。
災害対策AIの多様な活用シーン
このデータセットは、さまざまな分野でのAI活用を想定しています。
研究用途
- 災害状況把握のためのマルチモーダル解析モデルの構築: 画像データと詳しい情報を組み合わせることで、AIが視覚情報から被害の規模や種類を自動で言葉にする技術（VQAやキャプショニング）の精度を高めるために使えます。
産業用途
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インフラ点検・損害調査自動化ソリューションの開発: 損害保険会社や建設業界で、空撮や地上からの画像を使って住宅の倒壊や道路のひび割れを自動で検知するAIの学習データとして活用できます。これにより、査定業務のスピードアップや復旧計画の作成を支援します。
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自律移動ロボットおよびドローンの障害物回避アルゴリズムの実装: 災害現場のような予測できない環境で動くレスキューロボットやドローンが、瓦礫や浸水した場所を正確に認識するためのAIモデルの学習に利用できます。
その他実需要
- 自治体向け防災状況判断支援システムのプロトタイピング: 河川の氾濫や土砂崩れの現場画像をAIに学習させることで、監視カメラの映像から異常をすぐに検知し、警報を出すシステムを試作するのに役立ちます。
「Qlean Dataset」と「AIデータレシピ」について
「Qlean Dataset」は、Visual Bank傘下の株式会社アマナイメージズが提供する、AI学習に使えるデータソリューションです。画像、動画、音声、3D、テキストなど、さまざまな形式のデータに対応しており、研究目的でも商業目的でも安心して利用できる環境を整えています。
特に「AIデータレシピ」は、業界に特化したデータや、最新のトレンドに合わせたデータが豊富に揃っています。国内だけでなく海外のデータ提供元やメディアとも協力し、常に新しいデータを提供しています。
「Qlean Dataset」の主な強みは以下の通りです。
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すべての被写体から同意取得済みで、法的なリスクなく商用利用が可能。
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既存のデータは最短1日で提供されるため、スピーディーなAI開発を支援。
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もし既存のデータにない場合でも、要望に応じて撮影や収集を行い、独自のデータを作ることも可能です。
AI開発におけるデータ収集や準備の手間を減らし、安心してAI開発を進められるように支援しています。
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Qlean Datasetサイト: https://qleandataset.visual-bank.co.jp/
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サンプルページ: https://qleandataset.visual-bank.co.jp/lineup/sp-022
Visual Bank株式会社は、国の研究開発プログラム「GENIAC」にも採択されており、社会に役立つAI技術の実用化を加速させています。今後も、このような高品質な画像データを提供することで、より安全で安心な社会の実現に向けたAIの研究・開発を支援していくとのことです。
