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集中豪雨時の河川水位AI監視
～ AI画像解析で増水リスクをリアルタイム監視 ～
2026年5月28日｜技術コラム
はじめに
梅雨前線や線状降水帯による集中豪雨では、中小河川の水位が短時間で急激に上昇するケースが少なくない。
特に夜間や悪天候時には、現場確認そのものが危険を伴うため、避難判断や初動対応の遅れにつながることがある。
気象庁の統計では、河川氾濫による人的被害の多くが夜間に発生しているとされており、「人が現場を確認できない時間帯」における監視体制の重要性が高まっている。
一方、国土交通省によると、日本全国には約21,000の河川が存在するものの、洪水予測が実施されているのは主に一級河川を中心とした約400河川に限られている。
都道府県管理の中小河川では、水位計や監視設備が未整備の箇所も多く、水害リスク情報の空白地帯が課題となっている。
こうした背景の中、JotsuではAI画像解析とクラウド監視を組み合わせた「河川水位AI監視サービス」を提供している。
本コラムでは、中小河川監視の課題と、AI画像解析による水位監視の仕組みについて解説する。
1. 中小河川の監視空白
日本の国土の約7割は山地・丘陵地であり、急傾斜地が多い。そのため、集中豪雨時には河川の水位が短時間で急激に上昇し、下流域へ大きな被害を及ぼす可能性がある。
しかし、全国約21,000の河川のうち、洪水予測が実施されているのは主に一級河川を中心とした約400河川のみである。
大多数を占める中小河川では、水位計や監視設備が未整備の箇所も多く、増水の兆候を把握できないまま氾濫に至るケースも少なくない。
特に以下のような課題が指摘されている。
「監視対象外＝安全」と誤認されることで、避難判断の遅れや被害拡大につながる可能性もある。
中小河川における監視体制の強化は、全国的な防災課題となっている。
2. AI画像解析による水位検知の仕組み
JotsuのAI検知型クラウドサービスでは、設置したカメラ映像をAIが解析し、水位変化をリアルタイムに監視する。
3. 従来の水位監視との違い
河川監視方式の違いを比較すると、AI画像監視は「現場状況を映像で把握できる」点に大きな特徴がある。
最大の違いは、「水位情報のみ」ではなく、「現場状況を映像で把握できる」点にある。
4. 夜間・悪条件下でも継続可能な監視体制
集中豪雨による河川被害は、夜間や悪天候時に深刻化しやすい。
JotsuのLTEカメラは、スターライト機能により微弱な光環境でも鮮明な映像撮影が可能。
さらに、防水性能（IP67相当）により、豪雨環境下でも継続監視を実現する。
また、商用電源のない山間部や上流域では、ソーラーパネル＋蓄電池構成による独立運用にも対応。
無日照環境でも7日間以上の連続稼働が可能であり、電源工事・回線工事が難しい場所でも導入しやすい。
5. 防災情報制度の見直しと監視ニーズの拡大
2026年7月には、防災気象情報体系の見直しが予定されている。
洪水関連情報の体系整理が進められる中、中小河川を含めた監視体制強化の重要性が高まっている。
警報は危険性を通知できる一方で、「現場が実際にどうなっているか」は映像による確認が不可欠である。
氾濫危険情報が発表された際、遠隔地から即座に現場状況を把握できるAI画像監視の役割は、今後さらに重要になると考えられる。
6. 活用シーン
AI画像による河川水位監視は、以下のような現場で特に高い効果を発揮する。
7. 導入ステップ
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まとめ
集中豪雨による河川氾濫は、早期検知と迅速な避難判断によって被害軽減が可能である。
しかし、人が現場確認できない夜間や悪天候時こそ、監視体制の空白が発生しやすい。
AI画像監視は、人による巡回確認を補完し、中小河川における監視体制の強化を支援します。
LTE通信やソーラー電源を活用することで、これまで監視設備の設置が難しかった場所にも導入可能です。
梅雨や台風シーズンを迎える前に、河川監視体制の見直しを検討してみてはいかがでしょうか。