ニュースの概要
台北市をめぐる報道では、街路樹の倒木リスクをIoTとAIで管理する取り組みが紹介された。従来の巡回は目視が中心で、地中の根が腐っているような構造上の問題は見つけにくい。そこで、幹の傾きを測るセンサー、AIによる予測分析、風の流れを計算するシミュレーションを組み合わせる。傾きや風から受ける力のデータを続けて集め、危険度の高い木を早めに特定する狙いだ。台風や豪雨のあとに慌てて対応する形から、災害の前に手を打つ予防型の管理へ移ることを目指している。
引用元: 台北市、IoTセンサーとAIを活用した街路樹の倒木リスク管理を推進（Yahoo Taiwan News）
分析・見解
目視では届かない根の腐朽が、倒木の隠れた原因になる
街路樹は、地上から見て元気そうでも倒れることがある。原因の多くは地中にある。舗装の下で根が切られたり、工事で傷んだり、水はけの悪さで腐ったりするためだ。巡回する職員は、幹の空洞や枯れ枝なら見つけられる。しかし根の状態までは見えない。
精密に調べる方法はある。幹を叩いて音を聞く、細い針を刺して硬さを測る、音波で内部を画像にするといった手法だ。ただし一本ごとに手間と費用がかかる。市内に何万本もある街路樹を全部調べるのは現実的ではない。今回の取り組みは、この「全数は調べきれない」という制約への答えと読める。
傾きの記録に風のシミュレーションを重ねる意味
傾斜センサーは、根そのものを見るわけではない。根が弱った結果として現れる、幹の傾きの変化を拾う。体温計で病気の有無を探るようなものだ。ただし傾きだけでは、強風で一時的に揺れたのか、根が緩んで戻らなくなったのか見分けにくい。
そこで効いてくるのが風のシミュレーションだ。計算流体力学（＝空気の流れをコンピューターで再現する方法）を使うと、ビルの間を抜ける風が通りごとにどれだけ強まるかを見積もれる。樹の形や葉の量から受ける力を計算し、実測の傾きと突き合わせる。「この風でこれだけ傾くのは異常だ」という判定の物差しを、AIが学習していく。
後追い対応から予防へ移るときの二つの落とし穴
日本でも、2018年の台風21号や2019年の台風15号で、倒木が道路の寸断や停電を長引かせた。台湾も台風が毎年のように来る地域だ。強風と豪雨のあとは、土が水を含んで根の踏ん張りが弱まる。そのとき最も危ないのは、すでに根が傷んでいた木である。倒れてから片付ける体制には限界があり、予防へ移したい狙いはよく分かる。
ただし落とし穴が二つある。一つは誤報だ。警報が頻繁に鳴ると、現場は次第に慣れて無視するようになる。もう一つは、危険と判定された木をどうするかという問題だ。伐採、支柱、剪定のどれを選ぶにも、予算と住民の合意が要る。データは判断を速くするが、決めるのは人である。
本当の成果物はセンサーでなく樹木のカルテにある
センサーが数年動き続けると、樹種、植えた年、土壌、工事の履歴と、傾きの変化が対になって蓄積される。この記録が育てば、センサーのない木についても危険度を推定できるようになる。
つまり、全ての木に機器を付ける必要はない。代表的な木に取り付けて学習させ、成果を全体に広げればよい。橋やトンネルでも、常時監視と人の目視を併用する流れが進んでいる。ただし街路樹は生き物だ。季節で葉の量が変わり、成長で形も変わる。正常の基準が動くため、季節ごとに物差しを見直す運用が欠かせない。
ビジネスへの影響
自治体と造園会社が導入前に決めておく優先順位
最初に決めるのは、何のために測るかだ。「全部の木を守る」では予算が足りない。通学路、バス路線、送電線の下、駅前広場のように、倒れたときの被害が大きい場所から始めるのが現実的である。被害の大きさと倒れやすさを掛け合わせて順位をつけ、上位の木にだけセンサーを付ける。台風の季節の前に、上位の木だけ重点的に点検するだけでも効果は出る。
次に、警報が出たあとの手順を先に作る。現地確認は何日以内か、立入規制はいつかけるか、伐採の判断は誰がするか。ここが曖昧だと、センサーは警報を鳴らすだけの機器になる。造園会社にとっては、巡回の請負から「診断と対応の請負」へ業務を広げる好機でもある。
民間の敷地管理と保険の世界にも波及する理由
影響は公道だけにとどまらない。大規模マンション、工場、商業施設、公園、ゴルフ場など、敷地内に樹木を持つ事業者は多い。倒木で通行人がけがをすれば、管理者の責任が問われる。点検の記録が時系列で残っていれば、「予見できたのに放置した」のか「合理的に管理していた」のかを示す材料になる。
保険会社にとっても、風水害の損害を減らす手段として興味深い。管理の記録が整った施設の保険料を調整する仕組みが、将来出てくる可能性はある。ただし現時点では推測の域を出ない。まずは自社の樹木台帳（＝場所、樹種、状態を記した一覧）を整えるところから始めたい。
小さく試すなら見るべき三つの指標と総費用
いきなり広域に入れず、一つの路線で半年から一年試すとよい。見る指標は三つある。誤報の件数、現地確認にかかった手間、危険な木を見つけた数だ。センサーの価格より、電池交換、通信費、データを見る人の人件費の方が重くなりやすい。三年分の総費用で比べることを勧める。
また、データの持ち主を契約で決めておくことも大切だ。センサー会社が分析結果を抱え込むと、他社への乗り換えができなくなる。生データは発注者が持つ条件を入れておきたい。