NECは8月25日、LLM(大規模言語モデル)と画像分析により被災状況を把握する技術を開発したと発表した。同社は今後、同技術の2025年度中の実用化を目指す。

同技術は、自然災害発生時の初動対応の迅速化に向けて開発されたもので、LLMによる言葉の意味解釈と画像分析による画像の類似性判定を活用することで、膨大な現場画像の中から利用者の意図に合う画像を絞り込み、それらを番地レベルの正確さで地図上に表示することができるという。

同社は今後、災害対応を担う関係省庁や自治体などに同技術を提供することで、災害発生時の避難誘導や救助活動など初動対応の迅速化を支援する考えだ。

  • 現場画像の絞り込み(左)と地図上への表示(右)

    現場画像の絞り込み(左)と地図上への表示(右)

従来、画像の絞り込みには画像認識技術が広く用いられてきたが、同技術はあらかじめ学習した対象物しか認識できず、絞り込める画像が限られる。だが、災害の種類、規模や被災地域、事態の進行状況によって被災状況の調査に必要な情報は変化するため、画像認識技術を用いた的確な調査は難しいという課題があった。

同社が今回開発した技術では、LLMを活用することでフリーワードによる現場画像の絞り込みが可能だ。さらに、画像分析を活用し、利用者が探したい場面を画像で指定することにより、言葉では表現が難しい場面でも類似した画像の絞り込むことができる。これにより、変化する被災状況に素早く対応しつつ、利用者の意図に合う画像を絞り込めるという。

なお、同技術では、被災場所が分からない現場画像については、街の広い範囲をカバーする上空画像や地図データと照合することで、現場画像の場所を番地レベルの正確さで推定し、地図上に表示できる。具体的には、現場画像から道路、建物、信号機などの領域を自動抽出し、地図のレイアウト情報(道路や建物などの形状や配置)と照合することで場所を推定する。

例えば、建物が一部倒壊している現場画像があった場合は、建物よりも損壊リスクの低い道路の情報を用いて、画像の撮影場所を推定することができるという。