グーグルが人工知能（AI）を活用し、都市地域の突発的な洪水を最大24時間前に予測するシステムを公開した。ただし規制上の問題により、韓国は当該サービスの提供対象から除外された。
12日（現地時間）、グーグルは世界150カ国で収集した洪水データに基づくデータセット「グラウンドソース」と、これを活用した「都市の突発洪水」予測モデルを公開した。
グーグルはAIモデル「Gemini」を活用して500万件以上のニュース記事と公的記録を分析し、洪水発生の有無や日付、位置情報を構造化データとして整理して約260万件の洪水事例を確保した。
このデータをグーグルマップに反映して実際に洪水が発生した地理的境界を分析し、都市地域の突発洪水に特化したデータを構築して最大24時間前に洪水を予測できるモデルを開発した。
グーグルが当該モデルを米国国立気象局（NWS）の洪水警報システムと比較した結果、実際の洪水発生時に事前に警報が出された比率である再現率は、グーグルのモデルが32%でNWSの22%より高かった。一方、警報後に実際に洪水が発生した比率である適合率（精度）は、グーグルのモデルが26%でNWSの44%より低かった。
これはグーグルのモデルがより多くの洪水の可能性を捉える一方で、その分誤報も多いことを意味する。グーグルは再現率と適合率のバランスはしきい値の調整によって改善できると説明した。
またNWSが高密度のレーダー網と地上観測機器に大きく依存するのとは対照的に、グーグルのモデルは衛星と気象データのみで同等水準の性能を確保したと強調した.
グーグルはこうした予測結果を災害情報プラットフォーム「フラッドハブ（Flood Hub）」を通じて無料で提供する計画であり、「グラウンドソース」データセットもオープンソースで公開し、研究機関や開発者が活用できるようにする予定だ。
グーグルは今回の「都市の突発洪水」モデルが、自社の大規模言語モデル（LLM）が実際の災害対応分野で活用可能な成果を出した初の事例だと説明した。今後は土砂災害や猛暑など他の自然災害の予測にも同様の技術を適用する計画だと明らかにした。