2026年度のニュースNEWS
大変おめでたいニュースです．
令和８年３月に本学大学院を修了された荒木徹平さんが，（一社）建設コンサルタンツ協会が企画する「2025年度懸賞論文（学生論文）」で最優秀賞を受賞しました．
今年度は27編の応募があり，その中で最も優れた賞が「最優秀賞」となるようです．この懸賞論文は平成17年から毎年開催されていますが，必ずしも毎年「最優秀賞」が選ばれるわけではないようです．これまでの入賞論文を見ますと，平成３０年度以来，７年ぶりの「最優秀賞」の受賞となったようです．
以下，論文の概要と講評を転載します．
＜論文題目＞
『広域災害に挑む次世代空間情報技術：画像検索AIによる被災住宅の即時位置特定手法とその社会実装に向けた展望』
＜論文の概要＞
本論文は、南海トラフ巨大地震などの発生により、将来的に甚大な被害が懸念されている地方自治体において、常態化している職員のマンパワー不足という課題に対し「被災状況の広範囲かつ迅速な把握」を支援する、次世代空間情報技術を提案しています。
提案技術では、深層学習モデルのR2D2を採用した画像検索AIにより、位置情報を持たないSNS投稿画像と位置情報を持つ被災前画像を自動でマッチングさせ、被災場所を即時に特定できるとしています。これにより、従来は利用が困難で未活用であった市民提供画像を、場所を特定する「道標」として変換・活用することで、地方自治体における広範囲かつ迅速な被害状況の把握を支援し、災害対応の効率化に寄与できる可能性があると述べています。
本論文内では、令和6年能登半島地震で被災した住宅の損壊前後のストリートビュー画像にオープンデータセットの画像を追加し、検索性能に与える影響を検証しています。設定した追加画像数の条件に関わらず検索性能は一定の安定性を示しており、損壊の程度に関わらず損壊後画像から損壊前の建物を半数以上特定でき、被災住宅の位置推定への応用可能性を示唆しています。また、提案システムを平時のインフラ監視にも応用することで、持続可能な都市づくりに貢献できる展望を述べています。
＜論文の講評＞
本論文は、将来的に発生が想定される大規模災害時における「被害情報の迅速な把握」という極めて社会的意義の高いテーマに対し、AI技術を活用した実践的な検証をしており、独創的かつ完成度が高い内容です。
位置情報を持たないSNS画像を高精度な被災情報へと変換できる仕組みは革新的であり、市民参加型の新たな災害情報把握システムの実現に向けたビジョンが示されています。大規模データベースを用いたスケーラビリティの検証や、建物の損壊が特徴点マッチングに与える影響を定量的に分析している点で、今後の実用性を期待でき、次世代の国土強靭化に資するものであると評価し、最優秀賞としました。
今後は社会実装に向けて、SNSからのデータ利用におけるプライバシー保護や、偽情報や誤情報を自動判別するための具体的なフィルタリング機能などを検討されることを期待します。
以下のページから審査結果と入賞論文をご覧いただけます．
https://www.jcca.or.jp/achievement/article/award.html
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