日本各地で相次ぐクマ出没のニュースは、多くの人に不安を与えました。しかし本質的な問題は野生動物対策そのものではありません。危険が顕在化してから対応する従来型の安全対策が限界を迎えているという点です。
世界ではいま、事故や被害を未然に防ぐため、AIを「監視」ではなく『防御』と『予測』のための社会インフラとして活用する動きが進んでいます。
本記事では、日本と世界の具体事例をもとに、その現在地と将来像を考えていきたいと思います。

日本で顕在化したクマ問題が示す「安全対策の限界」

日本では近年、クマの出没や人身被害が相次ぎ、社会的な関心が急速に高まっています。
これは単なる野生動物問題ではなく、従来の安全対策が限界に近づいていることを示す象徴的な事例でもあります。人手による巡回や注意喚起だけでは対応しきれず、「もっと早く危険を察知できなかったのか」という問いが繰り返されています。
本章では、日本で起きている現状を整理し、なぜ新しい安全対策の考え方が求められているのかを見ていきます。

◇ クマ出没が「想定外」ではなくなった現実

出没場所が山間部に限られず、住宅地や学校周辺、観光地にまで広がってきており、クマ出没は例外的な事故ではなく、構造的な問題になりつつあります。自治体が公開する出没情報を見ると、発生地域は全国に分散し、時間帯も早朝・夜間に集中しています。また、日本郵便が秋田県内で業務を一時停止するなど、社会生活にも直接的な影響が出てきています。
これらは「人の生活圏」と「野生動物の行動圏」が重なり始めていることを示しており、偶発的な遭遇ではなく再現性のあるリスクになっています。

◇ 現行対策が抱える構造的な制約

従来のクマ対策は「事後対応」に偏りがちの為、限界が露呈しています。
自治体によるパトロールや猟友会の巡回、注意喚起放送や防災無線は、出没情報や目撃後に対応する仕組みであり、常時・広域での監視は人的リソースが足りず、リアルタイム対応が困難です。
環境省などの統計によると、人里や農地での出没割合が高く、地域住民の不安が高まっていることが報告されています。また山間部の高齢化・人口減少により、パトロールや早期通報の仕組み自体が弱体化しつつあります。こうした物理的・人的制約が現行対策の限界になっています。

◇ AIを含む技術活用への動き

従来の「目撃点だけに依存する」対策では、潜在的なリスクを把握しきれないため、データとAIを活用して“遭遇しやすい場所”を科学的に評価する取り組みが進んでいます。
日本気象株式会社は、多様な環境データ（地形・植生・気候）と自治体の出没データを組み合わせて学習するAIモデルを使い、本州全域を対象にした高解像度の「クマ遭遇リスクマップ」を公開しました。このリスク評価は、人とクマの遭遇確率を定量的に示し、まだ出没情報の少ない地域でも潜在リスクを可視化しています。
今後、こうした取り組みが地域防災や情報提供の基盤となる可能性が出ています。

AI防御システムとは何か：監視ではなく「予測と回避」

クマ問題をきっかけに語られるAI活用は、単なる個別対策ではありません。
背景にあるのは、世界的に広がる「AI防御システム」という考え方です。これは、人や環境を常に見張る「AI監視」とは異なり、事故や被害の兆候を捉えて未然に回避することを目的としています。
本章では、AI防御システムの定義、構造、そしてなぜ今この発想が公共安全分野で重視されているのかを、実運用の視点から掘り下げます。

①AI防御システムの定義と基本構造

AI防御システムは「予測と行動支援」を目的とした仕組みです。
公共安全の現場では、AIが自動で判断・指示を出すことは現実的でも望ましくもありません。
実際のAI防御システムは、①データ取得（映像・音・センサー等）、②AI解析（兆候・異常検知）、③確度評価、④人への通知、⑤人の判断と対応、という段階構造を取ります。
AIはこの中で人の判断を早める材料を提示する役割に限定されています。

②「AI監視」と「AI防御」が決定的に違う点

両者の違いは、目的と設計思想にあります。
AI監視は「誰が何をしているか」を把握することに重きを置きますが、AI防御は「危険な状態が発生しつつあるか」を捉えます。成功しているAI防御事例では、個人の識別や長期保存を行わず、異常状態が検知された場合のみ通知が行われます。これにより、プライバシーへの配慮と安全確保を同時に成立させています。

③なぜ今、AI防御システムが必要とされるのか

人手不足とリスクの複雑化が、AI防御を現実解にしています。
災害、事故、群衆リスク、インフラ障害などは増加・複雑化する一方で、常時対応できる人員は減少しています。AIは24時間稼働し、広範囲を同時に解析できます。これにより「すべてを人が見る」前提から、「AIが兆候を示し、人が対応する」体制へ移行することが可能になります。世界各国でAI防御が採用されているのは、この運用上の合理性があるためです。

世界で実装が進むAI防御システム

AI防御システムは研究段階の技術ではなく、すでに世界各地で公共安全の現場に組み込まれています。
特に導入が進んでいるのは、人の目や経験だけでは対応しきれない領域です。大規模イベント、都市インフラ、自然環境などでは、事故や被害が起きてから対応するのでは遅く、予測と早期介入が求められます。
この章では、実際に運用されている海外のAI防御システムを分野別に整理し、どのような価値を生んでいるのかを見ていきましょう。

その１：【インド】大規模イベントと群衆事故を防ぐAI防御

群衆事故対策では、AIによるリアルタイム解析が実運用に入っています。
インドでは宗教行事や国家的イベントで数百万人規模の群衆が集まることが珍しくなく、将棋倒し事故などのリスクが長年の課題でした。

🚨 リアルタイム検知で群衆事故を防止
マハラシュトラ州ナグプール市では、CCTV映像¹とドローン映像をAIで解析する「群衆管理システム（AI Nirikshak）」を導入しています。AIは群衆密度、移動速度、滞留の異常をリアルタイムで検出し、危険水準に近づくと警備本部へ警告を送ります。これにより、警備員の配置変更や導線規制を事前に行える体制が構築されました。
このシステムの目的は不審者の監視ではなく、群衆事故そのものを起こさせないことです。人の行動を直接制御せず、「危険な状態」を検知して人が判断する設計です。
参照元：AI-Powered Crowd Management System Launched in Nagpur

1. 「Closed Circuit Television（クローズドサーキットテレビジョン）」の略称で、限られた回線の中で映像を送受信する監視カメラの映像のこと ↩︎

その２：【アメリカ】都市交通・公共空間の安全を守るAI防御

都市交通では、AIが事故や危険行動の“直前”を捉える役割を担っています。
地下鉄や駅構内では、転落、線路立ち入り、暴力行為などが発生すると影響が大きく、事前の兆候把握が重要です。

🚨 危険な兆候をAIカメラで即時にキャッチ
アメリカ・ニューヨークでは、地下鉄プラットフォームの映像をAIで解析し、危険行動の兆候を検知するシステムの導入が進められています。対象は個人の特定ではなく、「線路際での異常な動き」・「通常と異なる滞留」などの行動パターンです。検知結果は駅員や警備員に通知され、声かけや一時的な規制などの対応につながります。
この仕組みは犯罪捜査のためではなく、転落事故や突発的トラブルの予防が目的です。記録よりも即時性と介入可能性が重視されています。
参照元：AI cameras will flag ‘problematic behavior’ in New York subways, MTA says

その３：【世界】自然環境・広域リスクへのAI防御

自然環境分野では、AI防御が「広域・無人」を前提とした予測インフラとして、すでに実運用に入っています。山火事や洪水といった自然災害は、人が常時目視で監視できない広大なエリアで突発的に発生します。発生後の対応では被害が急拡大するため、危険の兆候を早期に捉え、事前に備える仕組みが長年の課題でした。ここで求められているのが、人の代わりに広域を見渡し、判断材料を提供するAI防御の役割です。

🚨 AIで予測＆解析！世界中の災害対応で活躍
▶︎ 米国では、カリフォルニア州を中心に「ALERTCalifornia」が運用されています。これは1,000台を超える高所カメラ映像をAIで解析し、煙や熱異常を検知して消防当局へ即時通知する仕組みです。初期火災の早期発見により、初動対応の時間短縮に貢献しています。
▶︎ NASAは衛星画像と気象・地形データを統合する「Wildfire Digital Twin」の研究・運用を進めており、山火事の発生リスクや延焼方向を事前に予測しています。
▶︎ 欧州では、EUの「Copernicus Emergency Management Service」が同様に衛星データとAI解析を用い、広域災害の兆候を各国の防災機関へ提供しています。
▶︎ 民間では、ドイツ発の「OroraTech」や米国の「Pano AI」が、衛星や固定カメラとAIを組み合わせた山火事予測・検知プラットフォームを提供し、実際の消防・自治体業務で活用されています。
これらのシステムはいずれも火災を監視・記録することが目的ではありません。大規模な被害が発生する前に、対応できる時間と選択肢を人に与えることが狙いです。AIが意思決定を代替するのではなく、危険な兆候を可視化し、人の判断を早める防御設計が共通しています。

日本におけるAI防御・予測AIの現在地

日本では災害が頻発し、限られた人手で安全を守ることに限界があるため、AIを活用した防災・安全支援システムの実装が進んでいます。単にデータを監視するだけでなく、予測・兆候検知・リスク可視化までを目的としたAI技術が、既に自治体・企業・研究機関の現場で使われ始めています。
本章では、国内の具体的な AI防御・予測AIの取り組みをご紹介いたします。

その１：災害予測・避難支援での導入例

災害の発生や特徴をAIで予測し、早期避難や被害軽減に役立てる取り組みが実用段階にあります。
日本は地震・津波・豪雨・台風など自然災害が多い国であり、自治体や研究機関・企業がAI技術を防災に取り込んでいます。

🚨 高解像度！リアルタイムな津波浸水予測の実現
株式会社富士通研究所は、東京大学や東北大学、防災関係機関と共同で、スーパーコンピュータ「富岳」を用いて津波浸水を予測するAIモデルの研究と実装を進めています。この取り組みでは、過去に想定される膨大な津波シミュレーションを富岳上で計算し、その結果をAIに学習させています。
AIは地域ごとの地形、海底の形状、津波の伝わり方といった条件の違いを理解しており、実際に地震が発生した際には、通常のパソコン環境でも数秒で浸水範囲や到達時間を高解像度で予測できます。これにより、自治体や防災機関は、従来よりも早い段階で避難判断や初動対応を行えるようになります。
参照元：スーパーコンピュータ「富岳」とAI活用により高解像度でリアルタイムな津波浸水予測を実現

その２：地域防災・街の安全でのAI活用

自治体レベルでの防災・安全支援にもAIの活用が広がっています。
単なる災害リスク以外にも、地域住民の安全・生活の質を高める方向でもAIが使われ始めています。

🚨 煙検知AIによる火災の早期発見
東京都江戸川区では、街中に設置された防犯カメラの映像を活用し、キヤノンITソリューションズが提供する「煙検出AI連携サービス」を導入しています。このシステムは、カメラ映像をAIで解析し、炎が見える前のごく微細な煙の揺らぎや広がり方といった特徴を捉えて、火災の初期兆候を自動検知します。
AIが異常を検知すると、防災担当部署へ即座に通知が送られ、人による現地確認や通報判断を早めることが可能になります。重要なのは、AIが消火や指示を行うのではなく、人の初動判断を前倒しするための材料を提供する設計になっている点です。これにより、火災の早期対応が実現し、延焼や二次被害の抑止につながります。
参照元：江戸川区「区内で初めて、火災検知システムの運用を開始」

その３：研究機関や大学で進む高度データ利用

日本ではAIを使ったデータ分析によって、避難行動・都市のレジリエンス全体を俯瞰する取り組みも進行中です。AIは自然災害ばかりでなく、人流や避難行動、被災後の社会活動まで含めた全体最適のためにも使われつつあります。

🚨 AIによる降水・洪水リスクの前倒し把握
株式会社ウェザーニューズは、独自のAI技術を活用して局地的大雨や線状降水帯の発生をリアルタイムに解析・検知する仕組みを構築しています。
2025年8月には、同社のAIが複数の線状降水帯事例を気象庁発表より早く捉え、注意喚起として配信したことが報じられています。こうしたAI解析の精度向上により、単なる雨雲予測を超えて、大雨が引き起こす洪水や氾濫のリスクを早期に察知し、避難判断や自治体の対応策検討に資する情報基盤として機能する可能性が高まっています。AI自らは避難指示を出すものではありませんが、結果として注意喚起や対応検討を早めることができ、防災判断の精度と余裕を高める役割を果たしています。
参照元：weathernews「Detecting Linear Precipitation Bands with AI for Early Alerts」

【まとめ】AI防御システムは「静かな社会インフラ」へ

AI防御システムは、派手な技術デモではなく、公共安全の現場に “静かに組み込まれる” 形で広がり始めています。広がりの背景にあるのは、AIの性能向上だけではありません。制度（ルール）・運用（責任分界）・調達（公共導入）が整い始め、社会実装が現実的になってきた点が大きいです。
この章では、AI防御の共通構造を整理したうえで、今後どこへ向かうのかを「技術 × 制度 × 運用」の観点も踏まえてお話したいと思います。

◇AI防御システムの共通構造

AI防御は「AIを入れること」ではなく、検知結果を“行動”に変える全体設計が本体です。
公共安全では、アラートを出すだけでは事故は減りません。誤検知が多ければ現場が疲弊し、見逃しが多ければ信頼が失われます。
したがって、AIの出力をそのまま使うのではなく、「確度（信頼度）」・「優先度」・「誰が何分で何をするか」まで落とし込む必要があります。
実運用で採られる定石は、①データ取得（映像・音・センサー等）→ ②AI解析（兆候・異常検知）→ ③確度付け（誤報を抑え、優先順位を付与）→ ④人への通知（担当の役割に応じた出し分け）→ ⑤人の判断と対応（導線変更・避難誘導・点検出動）という流れです。
この“全体”を通してリスクを管理する発想は、AIリスク管理のフレームワークでも重視されます。

◇なぜ「監視」ではなく「防御」が選ばれるのか

AI防御がインフラ化する条件は、精度だけでなくガバナンス（統治）と説明責任が設計されていることです。公共安全では、誰かを常時追跡したり、判断をブラックボックス化したりすると社会受容性を失います。
一方で、防御目的に限定し、責任分界（AI・運用者・組織）と監査可能性を用意すれば、導入が進みやすくなります。欧州ではAIを包括的に規制する枠組み（AI Act）が整備され、重要インフラや法執行などの高リスク領域では、リスク管理・技術文書・データガバナンス等が求められる方向性が明確です。
また日本でも、政府が生成AI等の利活用を促進しつつリスク管理を確保するための調達ガイドラインを示しており、「導入するなら運用・管理まで含めて設計する」という流れが強まっています。つまり今後の勝負どころは、“監視できるか” ではなく “防御として正当化・運用できるか” です。

◇今後、AI防御システムはどこへ向かうのか

AI防御システムは、目立たない「社会インフラ」として定着していくと考えられます。
防災、交通、都市運営などは「失敗できない領域」であり、AIの価値は成果が出ないこと、つまり事故が起きないことにあります。すでに多くの現場で、AIは補助的な存在として組み込まれ、使われていることが意識されない形で機能しています。
今後は分野横断でデータ連携が進み、より精度の高い予測・防御が可能になると見られています。

最後に、AI防御システムの今後進んでいく方向性を、その根拠と共にまとめます。

• エッジ化＋多モーダル化 〜現場で判断するAIと複数情報を組み合わせる仕組み〜
  ・集約して判断するより、現場端末で一次判定する方が遅延とプライバシーの両面で有利
  ・加えて映像だけでなく、音（異常音）・環境センサー・位置情報などを組み合わせると、見逃しに強くなる（単一センサー依存を減らす）
  ・AI防御 ≠ “監視”
  
  
• 予測の高度化 〜「起きそうな危険」を先に読むAI〜
  ・これから重要になるのは「検知」だけでなく「何分後に危険が顕在化しそうか」を推定し、行動計画に落とすこと
  ・単に異常を検知するだけでなく、少し先の状況を予測できれば、人は余裕をもって対応を考えられる
  ・実際、鉄道の現場では、ドアが閉まる直前の不自然な動きや危険行動をAIが捉え、事故を未然に防ごうとする取り組みも始まっている
  ・これは “起きた後の検知” ではなく、“起きる直前の防御” という考え方に基づくもの
  
  
• 標準運用化 〜「仕組みとして回し続ける」前提のAI〜
  ・公共分野でAIが使われる場合、導入して終わり、ということはない
  ・災害や事故のリスクは時間とともに変わるため、AIも定期的に評価し、問題があれば見直し、改善し続ける必要がある
  ・その考え方を整理したものとして、海外では「どんなリスクがあるかを整理し、測定し、管理する」という流れを示した共通の枠組みが使われ始めている
  ・こうした運用が前提になることで、AI防御は特別な最新技術ではなく、電気や水道のように意識されず社会を支える安全インフラに近づいていくと考える
  

【AI導入サポート】IAJにおまかせ！こちらからお気軽にお問合せください >>

よくある質問と回答

AI防御システムは法律や規制に抵触する可能性はありませんか？

公共分野でのAI活用は、各国で法制度やガイドライン整備が進んでいます。特に個人識別や行動追跡を行わない設計であれば、法的リスクは抑えやすいとされています。導入時には、用途を防御目的に限定し、データ管理方針を明示することが求められます。

AI防御システムは災害が少ない地域でも必要でしょうか？

災害が少ない地域でも、事故やインフラ障害、群衆リスクなどの安全課題は存在します。AI防御は特定の災害に限らず、異常の兆候を捉える仕組みとして活用できます。そのため、地域特性に応じた用途設計が重要とされています。

AI防御システムの効果はどのように評価されるのでしょうか？

AI防御は「事故が起きなかったこと」が成果となるため、評価が難しい側面があります。多くの現場では、対応時間の短縮や見逃し件数の減少、現場負担の軽減といった間接指標で効果を測定しています。定期的な検証と見直しが前提とされています。

まとめ

今回の記事について、振り返ります。