生成AIによる災害対策本部の意思決定支援に向けた実証を開始

～横須賀市とNTT東日本が「AI支援あり・なし」で対応判断を比較～

　NTT東日本株式会社（東京都新宿区、代表取締役社長：澁谷　直樹、以下「NTT東日本」）と横須賀市（横須賀市長：上地　克明）は、災害対策本部業務における職員の意思決定を生成AIがどのように支援できるかを検証する実証を、2026年8月31日（月）に開始します。第一弾として同日、横須賀市危機管理課職員が同一の災害シナリオに「AI支援なし」と「AI支援あり」で対応する共同ワークショップを実施し、処理速度、判断精度、対応の網羅性の違いを比較します。あわせて、職員の災害対応経験と生成AIによる支援効果の関係を確認し、生成AIが職員の判断や経験差をどこまで補完できるかを検証します。

　近年、地震や豪雨など自然災害が激甚化・頻発化するなか、自治体には災害対応力のさらなる向上が求められています。

　特に発災直後の災害対策本部には、被害状況、避難所の状況、物資・人員などに関する情報がインターネットや電話、現地からの報告などを通じて短時間に集中します。担当職員は、限られた時間の中でこれらの情報を整理し、対応の優先順位や関係機関との連携先、依頼・指示の内容を判断しなければなりません。

　一方、災害対応は、避難所運営、物資調達、道路・ライフライン対応、要配慮者支援など多岐にわたります。膨大な情報の処理に伴う判断の遅れや、経験の浅い職員にとっての対応方針・連携先の判断の難しさ、ベテラン職員が持つ経験知の継承などが、自治体に共通する課題となっています。

　NTT東日本と横須賀市は2025年5月に三浦半島4市1町（横須賀市・鎌倉市・逗子市・三浦市・葉山町）と締結した「災害に強い地域づくりに関する広域防災連携協定」※1に基づき、半島地域特有の災害リスクを踏まえた防災対応力の向上に取り組んできました。

　三方を海に囲まれ、道路・交通網が限られる三浦半島地域では、大規模災害時における地域内外の関係機関との迅速な連携や、限られた人員・物資の優先配分が重要となります。そのため、災害対策本部には、刻々と変化する状況を把握し、対応の優先順位や関係機関との連携方針を迅速かつ的確に判断することが求められます。

こうした背景を踏まえ、NTT東日本と横須賀市は、災害対策本部における職員の意思決定を生成AIがどのように支援できるかを検証します。実証を通じて生成AIの有用性と課題を明らかにし、職員の判断や経験差を補完する、自治体の実情に即した意思決定支援のあり方を検討します。

※1　2025年5月21日報道発表：https://www.ntt-east.co.jp/release/detail/20250521_01.html

　本ワークショップは、三浦半島断層群地震の発災直後を想定したシナリオを用い、横須賀市危機管理課の職員が、災害対策本部における対応判断を行います。

　生成AIには横須賀市地域防災計画および災害対応業務を体系化した実務ガイド『災害対応オペレーションBOOK47』※2を参照させ、対応の優先順位、関係機関との連携先候補、対応内容の案などを提示させます。

　参加職員は、同一の災害シナリオに対して「AI支援なし」と「AI支援あり」の双方で対応を検討し、以下の観点から結果を比較します。

• 処理速度：1件あたりの回答所要時間
• 判断精度：対応先・対応内容の妥当性
• 対応の網羅性：複数機関への同時展開の適切さ       

　あわせて、参加職員の配属年数や災害対応経験と生成AIによる支援効果との関係も確認し、生成AIによる意思決定支援の有用性と課題を検証します。

※2：『災害対応オペレーションBOOK47』は、東京大学生産技術研究所附属災害対策トレーニングセンター（DMTC）副センター長の沼田宗純准教授による災害対応の現場知見をもとに、災害対策業務を8分野47種に体系化した実務ガイドです。NTT東日本防災研究所は、沼田准教授と共同研究を行っています。

　本実証では、横須賀市が実証フィールドと災害対応の実務知見を提供し、NTT東日本が生成AIアプリの構築および実証結果の比較・評価を行います。両者の主な役割は以下のとおりです。

　NTT東日本と横須賀市は、本実証を通じて、災害対策本部における生成AIによる意思決定支援の有用性と課題を整理します。

　得られた知見を踏まえ、生成AIが職員の判断や経験差をどのように補完し得るか、引き続き検証します。また、災害対応人材の不足や経験知の継承といった自治体の課題を見据え、三浦半島地域における防災対応力の向上や関係機関との連携強化に資する活用可能性を検討します。