「どこでどんな災害や事故が発生したのかをいち早く知りたい!」。これはテレビや新聞などの報道機関に限らず、社会インフラ企業や自治体など多くの企業でも強いニーズがある。それに応えるサービスが、AIによる情報解析を手掛けるSpecteeが開発した「スペクティ」である。

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 いま、人々が災害や事故の発生を最初に知る手段が、テレビからネット情報(ソーシャルメディア)に移り始めている。Twitterなどのソーシャルメディアは、災害や事故が発生した直後に情報を発信する重要なメディアになっている。ただ、あふれかえる情報を常にウォッチし、その中から有用な情報を抜き出す作業は人手では困難だ。

 スペクティはTwitterInstagramFacebookなどのソーシャルメディアを流れる情報から自然災害や事故に関するものを検出して内容を解析し、情報の真偽を判定したうえで利用企業に配信する機能を持つ。「社会活動を停止・停滞させるようなネガティブインパクトのある事象を幅広く“危機”と位置づけ」(村上建治郎代表取締役CEO)、国内外で発生しているさまざまな危機を可視化する危機管理支援サービスだ。

 2016年4月に発生した熊本地震のときのNHKが、スペクティの最初の大きな利用事例で、その後、採用の動きが企業間に急速に広がった。テレビ局や新聞社をはじめとする報道機関だけでなく、電力・ガスや運輸といった社会インフラを支える企業や、全国各地の自治体など国内350社以上が現在スペクティを使っているという。

投稿を解析して「危機」の種類と発生場所を判定

 スペクティは「情報の収集」、「解析および内容分類」、「タイトル付け」、「真偽判定」という4つのステップを踏んで情報を配信する。利用企業は、情報を収集する地域(都道府県市区町村など)、危機のカテゴリー(災害や事故など)をあらかじめ指定しておく。スペクティは、その指定に該当する投稿を、ソーシャルメディアが提供しているAPIを使って収集する。

 続いて、収集した投稿に含まれるテキスト、画像、動画を解析し、分類する。例えば、消防車が映っていて、建物から黒い煙が上がっていて、部屋からオレンジ色の炎が出ている、という動画が上がっていれば、「火災」に分類する。そのほか、横転した自動車の画像なら「交通事故」、水をかぶった道路の画像なら「道路冠水」のように分類する。

 スペクティは、災害や事故の発生場所の推定も行う。「投稿から場所がわからないことが多いので、さまざまな情報を組み合わせて推定している」と村上CEOは話す。例えば、画像や動画に道路標識や看板が映り込んでいれば、そこから地名の情報を抽出し、地名データベースと照合して場所を特定する。

同一事象の複数投稿を判別

 分類結果と場所は、「東京都、火災」というような形でタイトルにして利用企業へ配信する。場所の候補をひとつに絞り込めない場合は「他の都道府県の可能性もあります」のように注記を入れる。

 一つの事故や災害に関して複数のユーザーが投稿することも多い。スペクティは同じ事象に関する内容だと判断すると、「第2報」「第3報」のように続報だと分かるようにタイトルを付ける。複数の投稿があることによって、情報が次第に詳細になっていくこともある。「第1報、東京都、電車が非常停止との情報、秋葉原駅付近」、「第2報、東京都山手線、非常停止との情報、秋葉原駅」といった具合である。

テキストと画像を調べ、ニセ情報を判定

 ソーシャルメディアの情報を利用するうえで、欠かせないのが情報の真偽判定である。「報道機関は情報の真偽を確認する専門部署があることも多いが、大部分の企業にはそういう体制がないので、スペクティが配信する情報が正確である必要がある」(村上CEO)。

 スペクティは、過去のデマ情報をデータベースに格納しており、それをAIに学習させて、デマに特有のテキストパターンを検出できるようにしている。

 また、画像からデマを見抜く機能も持つ。その一つが画質に基づく画像加工の判定だ。加工した画像は劣化して、画質に明確な差が出ることが多いという。

 さらに、データベースで類似画像を照合する機能も備える。「いまこんな災害が起きています!」という投稿の画像が、過去の別のものである例は、災害のたびに繰り返されている。このような場合、人の目でパッと見ただけでは偽情報だと見抜けないため、ソーシャルメディアで拡散してしまいがちだ。スペクティは、類似画像が見つかると情報の正確性が疑わしいと判断する。

 デマや偽情報の可能性がある場合は、真偽を判定するスペクティの専門チームに確認を促す。専門チーム24時間体制で情報の確認にあたっていて、事実だと判断した場合だけ情報配信を許可する。

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