機械学習に基づく豪雨による土砂崩壊発生地点の予測と説明可能AIによる予測結果の分析

抄録

平成30年7月豪雨は，西日本を中心に広範囲に甚大な被害をもたらした．このような豪雨の発生は増加傾向であり，土砂崩壊発生地点を予測することは重要である．現在行われている土砂災害警戒区域等の指定は，労力と時間が非常にかかるうえ，指定状況に関する課題もある．そこで本研究では，機械学習の一手法であるランダムフォレストを用いて，土砂崩壊発生地点の予測モデルを構築した．説明変数の異なる2つのモデルを作成し，その予測精度を比較した．また，近年研究が進められている説明可能AI（XAI）の一つであるSHAPを用いて大域説明，局所説明を行い，予測結果の判断根拠を明らかにした上で2つのモデルの結果に差異が生じた理由の考察を行った．