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はじめに

毎年6月頃から本格化する梅雨シーズン。日本では年間約1,000件以上の土砂災害が発生しており、その多くが梅雨から台風期にかけて集中しています。

2025年の土砂災害発生件数は1,347件に達し（国土地理院データ）、急傾斜地の崩壊やがけ崩れ、土石流などにより、人的・物的被害が発生しています。

一方、自治体やインフラ管理者の現場では、以下のような課題が顕在化しています。

• 危険箇所が広範囲に点在し、すべてを常時監視することが困難
• 夜間・降雨時など、巡回点検に大きな制約がある
• 異常の発見が「人の目」に依存している

こうした背景から、遠隔監視とデータ活用による「見える化」が強く求められています。

本コラムでは、クラウド監視とAI画像解析を組み合わせた「土砂災害リスクの可視化と早期検知」について、その仕組み、導入メリット、そして実際の運用イメージまでを体系的に解説します。

1. 土砂災害の現状と課題

日本の国土の約7割は山地・丘陵地で構成されており、急傾斜地が多く、土砂災害が発生しやすい地形条件にあります。

国土交通省のデータによると、全国には約53万カ所の土砂災害警戒区域が指定されており、これらすべてを人手で常時監視することは現実的ではありません。

特に大きな課題となっているのが、夜間および悪天候時の監視体制です。

土砂災害の多くは集中豪雨時、特に夜間に発生しますが、視界が制限される状況下での巡回点検には限界があります。また、自治体の防災担当者の約6割が「人手不足により危険箇所の監視が十分に行えていない」と回答しており、従来の人手中心の監視体制には限界があることが明らかになっています。

2. 防災監視で検知すべき5つの兆候

土砂災害には複数の前兆現象が存在し、適切な監視システムを導入することで早期検知が可能になります。

3. クラウド防災監視の仕組み

Jotsuの防災監視システムは、現場に設置したカメラの映像をクラウドに集約し、
AI解析・遠隔監視・アラート通知を一元的に実現します。

さらに、電源や通信インフラが整備されていない場所でも、

• LTE通信対応カメラ
• ソーラー電源（太陽光＋蓄電池）

を組み合わせることで、24時間365日の無人監視が可能です。

これにより、山間部やインフラ未整備地域においても、
低コストかつ迅速に監視体制を構築することができます。

検知から通報までの流れ

AIが異常を検知した場合、最短30秒以内に登録された担当者へ、
プッシュ通知・メール・LINEを通じてアラートを配信します。

夜間や悪天候時であっても、即座に現場映像を確認できるため、
迅速な避難判断および初動対応に繋がります。

4. AI検知が変える防災の現場

従来の防災監視は、担当者による巡回・目視確認が中心でした。
しかし現在では、以下の理由からAI画像解析を活用したクラウド監視への移行が急速に進んでいます。

従来の巡回監視 vs AIクラウド監視

👉 最大の違いは「夜間・悪天候時でも監視できるかどうか」にあります。

5. 従来巡回との比較（年間コスト）

防災監視におけるコストを、従来の巡回方式とクラウド監視で比較すると、
大幅なコスト削減が可能です（※1箇所あたりの試算）。

👉 2年目以降は約1/15のコストで24時間監視を実現

6. 活用シーン（代表例）

クラウド防災監視は、以下のような現場で特に高い効果を発揮します。

7. 梅雨前チェックリスト

梅雨入り前の点検は、システムの信頼性を確保するうえで非常に重要です。

8. 導入ステップ

Step 1：リスク評価

ハザードマップをもとに監視対象を選定

Step 2：現地調査

LTE電波・日照条件を確認し、設置方法を決定

Step 3：PoC（試験導入）

1箇所で2〜4週間の検証を実施

Step 4：本格導入

検知精度を最適化し、複数拠点へ展開

Step 5：運用・改善

シーズン終了後にデータ分析し、次年度へ反映

まとめ

梅雨や台風による土砂災害は、「早期検知」と「迅速な初動対応」により被害を大きく軽減できます。

クラウド防災監視は、
24時間365日・複数拠点同時・AI自動検知という、
従来の人手監視では実現できなかった監視体制を可能にします。

梅雨入りまで残りわずかです。
導入には「調査・設置・検証」の期間が必要なため、早めのご検討を推奨いたします。

まずは1箇所からの試験導入により、効果を確認しながら段階的に展開することで、リスクを抑えた導入が可能です。