AIを活用し、降雨量データの精度が向上

　株式会社ディー・エヌ・エー(本社:東京都渋谷区、代表取締役兼CEO:守安 功、以下DeNA)と、日本工営株式会社(本社:東京都千代田区、代表取締役社長:有元 龍一、以下日本工営）、国立大学法人長岡技術科学大学、独立行政法人国立高等専門学校機構 長岡工業高等専門学校は、多目的ダム※1における利水運用の効率化のための研究を行い、将来的に増電効果が見込めることが分かりました。
　本研究においてDeNAは、AI(画像解析)技術を活用し、広範囲かつ高頻度で降雨量を予測して現在活用しているデータの精度を高めることでダム運用の効率化に貢献します。

　なお本研究は、国の「IoTを活用した新産業モデル創出基盤整備事業」のプロジェクトの１つとして、国立研究開発法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)より委託されました。

■現状の多目的ダムにおける降雨量の予測方法
　これまで多目的ダムでは、地上雨量※2とレーダ雨量※3を用いて解析雨量※4を算出し、ダム流入水量を予測していました。地上雨量は高頻度で正確な降雨量を測ることができる一方、観測範囲が狭いことが難点です。対してレーダ雨量は、範囲が広く遠方まで観測可能ですが、局地的・速報的な降雨量を測るには不向きです。

　そのため地上雨量とレーダ雨量のデータを合わせて、広範囲かつ正確な雨量を解析雨量として算出しています。しかし解析雨量は、30分おきに過去1時間の雨量から算出されるため、速報性に欠け、ダム流入水量に誤差がでることがありました。

■AI(画像解析)技術を活用した予測方法
　今回、解析雨量を正確な値と見立て、レーダ雨量データを画像解析技術で補正することで、広範囲かつ正確な降雨量データ(解析雨量と同程度の正確値)を、従来の30分単位ではなく5分単位で求めることができました。
　これにより、ダム流入水量をより正確に予測し、ダム運用の効率化に貢献することが期待されます。