5 0 0 0 OA 豪雨による支払件数を予測する被害想定手法の提案
- 著者
- 岡崎 豪 レブル オリオル
- 出版者
- 人工知能学会
- 雑誌
- 2019年度 人工知能学会全国大会(第33回)
- 巻号頁・発行日
- 2019-04-08
豪雨による洪水や土砂災害が発生したときの損保業界の意思決定を支援することを目的として,発災直後に高い精度で被災状況を予測できる水災被害想定の手法を提案した.精度を向上させるため,母集団と降水量に変更を加えた.母集団の変更においては,土砂災害危険箇所と低位地帯のいずれかの領域に含まれる契約を対象とした.降水量の変更においては,再現期間15年の日降水量を閾値として適用し,地方整備局や各自治体による河川整備や土砂災害対策の度合いを反映させた.平成30年7月豪雨と平成29年7月九州北部豪雨を対象として,実際の支払件数と本研究の手法により予測件数を比較したところ,総支払件数,都道府県別の内訳においても,実績件数をよく再現できていることを確認した.
1 0 0 0 OA ディープラーニングによる建物特性の抽出と台風被害想定の手法
- 著者
- 岡崎 豪 レブル オリオル
- 出版者
- 人工知能学会
- 雑誌
- 人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)
- 巻号頁・発行日
- vol.31, 2017
台風による被災の全容を発災直後に把握することは、損保業界にとって損害査定を円滑に行うために不可欠なことである。台風により最も被害が発生しやすい部位は屋根であることから、屋根形状等を知ることができれば、精度の向上につながる。そこで、ディープラーニングを航空写真に適用することで屋根形状等を識別し、データベース化した。そして、観測風速と組み合わせることで高い精度で被災状況を予測できるシステムを開発した。