名古屋の豪雨、ハザードマップは本当に当たっていたのか？

災害対応や防災計画において、高額なSaaSや月額課金のシステムを導入し続けることは、中小企業や個人にとって大きな固定費負担になります。しかし、これらは「自力で作れないから借りている」だけのものが多いのが現状です。私はAIとシステム開発技術を使ってこの構造を変えたいと考えています。作れるなら借りる必要はありません。自分のサーバーで動く買い切りの仕組みを構築することで、必要な機能を最小限のコストで手に入れることが可能です。

今回の名古屋の豪雨では、1時間104.5ミリという観測史上最大級の雨が降りました。私はこの事象を受け、自社で公開している洪水・内水ハザードマップのデータと、実際に市が出した避難情報の記録を突き合わせました。その結果、「どこ」が浸水するかという予測は概ね当たっていた一方で、「いつ（時間）」と「小さな都市河川」の予測には大きな穴があることが分かりました。特に国の洪水想定に含まれない小さな河川や、内水想定がない区域で被害が出ている事実は、システム的なデータの網羅性がいかに重要かを示しています。

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経営も経験してきました。その過程で学んだのは、現場に必要なのは「高機能な月額サービス」ではなく、「目的を果たす確かな仕組み」だということです。だからこそ、私はソースコードを同梱し、自分のサーバーで動く買い切り型の製品を作っています。今回の防災システムも、自治体のShapefileを足すだけで動く設計にしており、特定の企業に依存せず、必要な場所に必要な機能だけを所有できる形を目指しています。

ハザードマップは「どこ」を教えるためのものであり、「いつ逃げるか」までは教えてくれません。だからこそ、過去の避難情報の推移や河川ごとの状況を可視化するデータ基盤が必要です。私はこの事実を数字で突き合わせ、システムとして実装しました。自分の学区がどの川に属し、前回何時になんが出たかを事前に把握しておくこと。そのための道具を、固定費を抑えた形で提供することが私の役割だと考えています。

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=bd62355532374ba0

出典: https://note.com/tokoname/n/n8df98912ad97