名古屋の自宅、南海トラフで何震度？地番で正確に調べる方法

多くの企業や個人が、防災システムや高度なデータ解析のために高額なSaaS料金を払い続けています。しかし、その実態は「自ら作れないから借りている」だけの固定費であることが多い。私はAIとシステム開発技術を使い、こうした無駄な固定費を削り、誰もが自分の手元で制御できる仕組みを作りたいと考えています。今回の南海トラフ地震の想定震度判定ツールも、その姿勢の表れです。公開されているデータは活用するべきであり、高額なシステムに依存せずとも、技術があれば個人や中小企業でも正確な情報を引き出せるはずです。

私は1995年から業務システムを開発し、パッケージ販売やオフショア開発の会社経営も経験してきました。その中で学んだのは、現場が本当に必要としているのは「使い勝手の良い道具」だということです。そのため、私はあえてサブスクリプションではなく、買い切りでソースコードも同梱する形態をとっています。今回のツールも、名古屋市の公開データから約12万メッシュの震度・液状化データを集計し、地番参考図（約98万筆）を組み合わせて構築しました。住所の代表点では判定できない「敷地内での揺れの幅」まで正確に導き出せるのは、この泥臭いデータ整備の結果です。

開発過程では座標系の特定や欠測コードの解釈といった困難もありましたが、推測で埋めることはせず、事実に基づいて設計しました。例えば液状化の判定対象外を示す負の値についても、分布を実測することで「判定対象外」として区別しています。これは、AIが誤った断定をしてしまうリスクを防ぐための重要な配慮です。また、PostGISやDockerを使わずSQLiteのR*Treeだけで高速な判定を実現するなど、無駄なリソース消費を抑えた設計を徹底しました。技術を正しく組み合わせれば、複雑な課題も自分のサーバーで動くシンプルな道具として解決できるのです。

この記事は、次の動画をつくったときに考えたことです。

動画: https://kurage.exbridge.jp/kuragev.php?id=725320d0bec64efb

出典: https://note.com/tokoname/n/n29b87dbd59bd