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2026年9月9日水曜日

名古屋の豪雨でハザードマップを作ったら、国会議員から電話がかかってきた話

9月8日、名古屋は1時間104.5ミリ(1890年の観測開始以来1位)の雨で、矢田川・植田川・香流川が氾濫しました。その前日から、区ごとのPDFしか無い市のハザードマップを「住所を入れれば浸水深が出る」形にする開発をしていました。

作っている最中に本物の雨が降り、Xで洪水情報を発信していた市議の投稿へデモのURLを返信したところ、50分で23人が使いました。翌朝、報道16本から拾った被害地点27か所と突き合わせると、地図に色があったところが16か所、100メートル以内に内水想定があったところが10か所。ハザードマップは「どこ」については当たっていました。

そこで見つかったのが、データの経路の食い違いです。愛知県が2025年3月に指定した植田川・香流川・堀川の浸水想定区域図は、市のPDFにも国の重ねるハザードマップにも反映されているのに、民間が住所判定に使う国土数値情報のベクターデータには入っていません。100メートル格子で突き合わせると、国のポータルには色があるのに国土数値情報に無い点が、植田川周辺で138点、堀川周辺で163点ありました。

これを市長・知事・市議・県議・国会議員に同じ内容で届けた結果、反応の速さがまったく違いました。市長・知事あては返信なし。市議・県議はいいねやフォロー。国会議員はフォローからDM、電話、その日の午前中の面会まで半日でした。

記事の全文はこちらです。 https://note.com/tokoname/n/nefc55ff19832

住所で洪水・内水の浸水想定を調べるデモ(無料) https://kurage.exbridge.jp/kflood.php/?ref=hatena57

検証の全文(技術ブログ) https://katsushi2441.github.io/vwork/blog/2026-09-09-nagoya-flood-hazardmap-check.html

株式会社エクスブリッジ(名古屋市瑞穂区・AIシステム開発)

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この記事はAIKnowledgeCMSのエージェントループが自動生成・検証・公開したものです。元記事: https://aiknowledgecms.exbridge.jp/articles/insight-exllama-v3-v1-0-0-performance-update...