NECは2023年8月25日、大規模言語モデル（LLM）と画像分析を用いて被災状況を把握する技術を開発したと発表した。災害発生時に集まる膨大な被災現場の画像から、即時かつ的確に被災状況・場所を把握できるようになる。2025年度中の実用化を目指す。今後、災害対応を担う関係省庁や自治体などに同技術を提供し、災害発生時の避難誘導や救助活動など初動の迅速化に貢献するとしている。
NECは、大規模言語モデル（LLM）と画像分析に用いて被災状況を把握する技術を開発した。災害発生時に集まる膨大な被災現場の画像から被災状況の把握に必要な画像を絞り込み、これらを番地レベルで地図上に表示する。即時かつ的確に被災状況・場所を把握できるようになるとしている。2025年度中の実用化を目指す（画面1）。
画面1：現場画像の絞り込み（左）と地図上への表示（右）（出典：NEC）拡大画像表示
LLMによる言葉の意味解釈と、画像分析による画像の類似性判定により、膨大な現場画像の中から利用者の意図に合う画像を絞り込む。ユーザーは、LLMを活用してフリーワードで現場画像を絞り込んだうえで、画像分析によって探したい場面を画像で指定することで、言葉では表現が難しい場面でも類似した画像を絞り込める。
「従来、画像の絞り込みには画像認識技術が広く用いられてきたが、あらかじめ学習した対象物しか認識できず、絞り込める画像が限られていた。今回開発した技術では、LLMと画像分析を組み合わせることで、利用者の意図に合う画像を的確に絞り込む」（NEC）
被災状況・場所を地図上に番地レベルで表示できる。被災場所が分からない現場画像について、街の広い範囲をカバーする上空画像や地図データと照合することで、現場画像の場所を番地レベルの正確さで推定し、地図上に表示する。
災害時などの緊急時に提供される現場画像には、必ずしも位置情報が付与されておらず、被災場所の特定が難しい場合がある。これまでNECは、衛星画像や航空写真などの上空画像を活用して場所を推定する技術を開発してきたが、今回、地図データの地理情報を合わせて活用することで照合精度を向上させ、災害時の現場画像でも高精度に場所を推定することが可能になった。
同技術は、現場画像から道路、建物、信号機などの領域を自動で抽出し、地図のレイアウト情報（道路や建物などの形状や配置）と照合することで場所を推定する。例えば、地震の際は建物よりも損壊リスクの低い道路の情報を積極的に用いる。水害の際は道路よりも冠水リスクの低い建物の情報を用いて照合する。建物の一部倒壊や道路の一部浸水がある現場画像でも、高精度に撮影場所を推定できるようになる。
