サービスとしてのレジリエンス：進化する日本の災害環境と防災DXの勃興における市場機会

本記事はGemini Deepresearchを用いて作成しました。冒頭には、本レポートを情報源とし、NotebookLMで作成した、ラジオ形式の音声を掲載していますので、ご視聴いただくことでより理解が深まりますのでぜひご視聴ください。

エグゼクティブサマリー

本レポートは、1995年の阪神・淡路大震災から2024年の能登半島地震に至る日本の大規模災害の変遷が、災害リスクの性質における重大な転換を示していることを論じる。主要な脅威はもはや単なる建造物の倒壊ではなく、地理的孤立、人口動態の変動（超高齢化と過疎化）、そして連鎖的なインフラ機能不全が複雑に絡み合ったものへと変化している。これらの進化する脆弱性は、南海トラフ巨大地震という国家的脅威によってその規模が増幅されており、「防災DX（デジタルトランスフォーメーション）」に対する大規模かつ喫緊の市場を創出している。

分析を通じて、リアルタイムの情報収集・共有、ライフラインの強靭性、そして災害弱者支援といった領域における反復的な機能不全が、最も重要な市場の空白地帯であることが明らかになる。

結論として、最も有望な事業機会は、単一技術による解決策ではなく、災害予測シミュレーションや事前復興計画から、リアルタイムの応急対応ロジスティクス、デジタル管理による復旧に至るまで、災害ライフサイクル全体にわたる課題に対処する統合プラットフォーム、すなわち「サービスとしてのレジリエンス（Resilience as a Service: RaaS）」の提供にあると提言する。

第1章：日本の巨大災害の変遷：比較分析

本章では、日本の災害課題が静的なものではないという核心的な問題を提示する。主要な地震はそれぞれ新たな脆弱性の層を露呈させ、現在の市場ニーズを定義する未解決問題の累積的なリストを形成してきた。

1.1 都市直下型から複合・半島型災害へ：脅威の性質の転換

1.1.1 阪神・淡路大震災（1995年）：都市直下型シナリオ

災害の概要：1995年1月17日に発生したマグニチュード7.3の、いわゆる「直下型地震」であり、主要都市圏を直撃した ¹。主要な被害要因は、極めて強い揺れ（神戸海洋気象台で最大加速度818galを観測）と、それに続く都市型火災であった ¹。
被害の特徴：旧耐震基準で建設されたビルやインフラ（高速道路、鉄道など）が壊滅的な被害を受けた。この災害により、死者・行方不明者6,437人、負傷者43,792人、全壊・半壊した住家は249,180棟以上にのぼった ³。
主要な教訓：都市インフラの致命的な脆弱性と、耐震補強の決定的な重要性を明らかにした。この一つの災害が、建築基準の全国的な見直しと構造的レジリエンスへの注力を促す契機となった ⁴。

1.1.2 東日本大震災（2011年）：想定外の複合災害

災害の概要：2011年3月11日に発生したマグニチュード9.0の海溝型地震であり、歴史的な想定をはるかに超える巨大津波を発生させた ⁶。これは地震、津波、そして福島第一原子力発電所でのレベル7の原子力事故が連鎖した「複合災害」であった ⁶。
被害の特徴：沿岸部が広範囲にわたり壊滅的な被害を受け、死者・行方不明者は約2万人に達し、その大半が津波による溺死であった ⁶。直接的な経済被害は16兆9,000億円と推計され、自然災害としては世界史上最大規模となった ⁶。災害の影響はサプライチェーンを通じて連鎖し、被災した東北地方以外に拠点を置く企業を含む656社が倒産に追い込まれた（そのうち88%が東北以外の地域） ⁶。
主要な教訓：防潮堤のようなハードウェア中心の防御策の限界と、過去の先例に基づくリスク評価の破綻を露呈した。サプライチェーン集中のシステミックリスクと、複合災害からの復興における複雑かつ長期的な課題を浮き彫りにした ⁶。

1.1.3 能登半島地震（2024年）：人口動態と地理的孤立のシナリオ

災害の概要：2024年1月1日に発生したマグニチュード7.6の地震で、超高齢化と過疎化が進行する地理的に孤立した半島を襲った ¹¹。発災が厳冬期かつ国民の祝日であったため、初動対応がより困難になった ¹⁴。
被害の特徴：死者数（2024年4月時点で245人）は過去の震災より少なかったものの、この災害を特徴づけたのは道路網の寸断による広範囲かつ長期的な地域の孤立であった ¹¹。これにより、特に水道や電力といったライフラインの長期停止という二次的な危機が引き起こされ、高齢者人口に深刻な影響を与え、災害関連死への懸念が高まった ¹²。
主要な教訓：現代の日本において、人口動態や地理的要因が、地震の揺れの強さそのものよりも大きなリスク増幅要因となり得ることを示した。「縮小社会」における災害対応の厳しい現実を予見させ、基本的なライフラインの強靭性の決定的な欠如を明らかにした。

この一連の災害の変遷は、災害の「脅威ベクトル」が建造物の物理的な破壊から、社会技術的なシステムの機能不全へと移行していることを示唆している。問題の核心はもはや単に建物が倒れることではなく、人口動態的に脆弱な地域において、物流、情報、社会福祉といった相互接続されたシステムが崩壊することにある。阪神・淡路大震災が主に構造工学の危機であったのに対し、東日本大震災は想定が破綻したシステム危機であり、能登半島地震は社会地理学的な危機であった。この進展は、防災技術が構造的完全性だけでなく、特に脆弱なエンドユーザーへの必須サービスの継続性を重視したネットワークとシステムのレジリエンスへと進化しなければならないことを示している。

表1：主要地震の比較概要

項目	阪神・淡路大震災 (1995)	東日本大震災 (2011)	能登半島地震 (2024)
発生日時	1995年1月17日	2011年3月11日	2024年1月1日
規模 (M)	7.3 ¹	9.0 ⁶	7.6 ¹³
最大震度	7 ³	7 ⁶	7 ¹³
主な被害要因	地震動・火災	津波・複合災害	孤立・ライフライン寸断
死者・行方不明者	6,437人 ⁴	約20,000人 ⁶	245人 (4月16日時点) ¹³
住家被害 (全壊/半壊)	104,906棟 / 144,274棟 ⁴	130,000棟 / 260,000棟 ⁸	8,536棟 / 19,015棟 (4月16日時点) ¹³
露呈した脆弱性	都市インフラの耐震性	想定を超える災害への備え	人口動態・地理的要因

1.2 決定的な機能不全点：災害対応の分析的レビュー

1.2.1 情報通信のブラックアウト

阪神・淡路大震災：発災直後、通信網がほぼ全面的に途絶し、政府も自治体も被害の全体像を把握できず、初動対応が麻痺した ²⁰。これにより、救助活動や消火活動に致命的な遅れが生じた。
東日本大震災：技術が進歩したにもかかわらず、災害の広域性と複合性がシステムを圧倒した。被災した地方自治体自体が機能不全に陥り、政府への被害報告が不可能となり、情報真空状態が生まれた ⁷。また、誤情報や流言飛語が深刻な問題となった ²²。
能登半島地震：停電と伝送路（光ファイバーケーブル）の物理的損傷が重なり、広範な通信障害が発生した ¹²。これにより、初期の状況把握や救助活動の連携が著しく阻害され、「状況把握の困難性」が最大の課題の一つとして挙げられた ¹⁴。

過去30年間の技術的進歩にもかかわらず、広域災害発生直後に共通作戦状況図（Common Operating Picture）を確立するという根本的な問題は未解決のままである。1995年は物理的な通信網の欠如が問題であったが、2011年には指定された情報源（地方自治体）そのものが機能停止し、2024年には物理インフラの破壊と、調査員を派遣できない地理的制約の両方が問題となった。これは、中央集権的なトップダウン型の情報収集モデルが本質的に脆弱であることを示している。

1.2.2 ライフラインとサプライチェーンの麻痺

全ての災害において、ライフライン（水道、電力、ガス、通信）の機能停止は、被災後の生活困窮の主要因であった ¹⁴。
特に能登半島地震では、水道インフラの極端な脆弱性が露呈し、断水が数ヶ月にわたって続いた。これにより、避難所での衛生環境が悪化し、深刻な健康問題を引き起こした ¹⁴。この問題は、寸断された道路網による給水車の輸送困難によってさらに悪化した。
東日本大震災は、サプライチェーン寸断が国家的・世界的な影響を及ぼすことを証明した。東北地方の主要部品メーカーの生産停止は、世界の自動車産業やエレクトロニクス産業に波及効果をもたらした ⁶。これは、事業継続計画（BCP）が単なる地域の問題ではなく、国家の経済安全保障上の必須要件であることを示した。

1.2.3 避難と避難所運営

避難所の生活環境の質の低さは、一貫した課題である。プライバシーの欠如、不十分な衛生設備（特にトイレ）、女性や子ども、高齢者といった要配慮者の個別ニーズへの対応の失敗が繰り返し指摘されている ¹⁴。
東日本大震災では、応急仮設住宅として民間賃貸住宅が活用された結果、コミュニティが広域に分散する事態を招いた ⁹。これは復興プロセスを複雑化させ、復興計画に関する情報伝達を困難にし、再建に不可欠な地域社会の絆を弱める一因となった。
能登半島地震では、要配慮者を中心にホテルなどへ移送する「1.5次避難」や「2次避難」が導入された ¹⁷。これは必要な措置であったが、コミュニティをさらに分断し、避難者の追跡や支援における新たなロジスティクス上の課題を生んだ。避難所間の生活水準の格差も大きな問題であった ²³。

これらの経験は、「避難所」の概念が、一時的な避難場所から長期的な生活とサービス提供の拠点へと強制的に進化していることを示している。しかし、そのためのインフラや運営モデルは追いついていない。当初の避難所の課題はトイレやプライバシーといった基本的なニーズに集中していたが、東日本大震災後の長期避難はコミュニティの分断という新たな問題を生んだ。能登半島地震の多段階避難は、この課題への直接的な対応策であるが、避難者の所在、必要なサービス、コミュニティの維持といった膨大なデータ管理とロジスティクスの課題を生み出している。

第2章：南海トラフ巨大地震シナリオ：将来ニーズとシステミックリスクの予測

本章では、過去の分析から未来のリスクへと視点を移し、南海トラフ巨大地震を日本のレジリエンスに対する究極のストレステストであり、大規模防災技術への投資を促す主要因として位置づける。

2.1 脅威の規模：想定被害と経済的影響の定量的分析

壊滅的な人的被害：政府の最新の被害想定では、死者数は最大で約29万8,000人から33万2,000人に達すると推計されており、その大部分（最大約21万5,000人から22万9,000人）が津波によるものとされている ²⁵。これは過去3つの大震災の死者数を合計した数をはるかに上回る。
広範囲な物的被害：最大で約235万棟から250万棟の建物が全壊または焼失する可能性がある ²⁵。震度6弱以上または津波高3m以上の影響を受ける市町村は31都府県764市町村に及び、これは日本の人口の約5割を占める地域に相当する ²⁵。
未曾有の避難危機：避難者数は発災後1週間で最大950万人から1,230万人に達すると予測されている ²⁵。これは現在のシステムでは対応不可能な、社会レベルでの移住危機を意味する。
経済的破綻：直接的な資産被害額は約169.5兆円から224.9兆円、生産・サービス活動への二次的影響は年間約45.4兆円と推計されている ²⁵。土木学会の試算によれば、20年間の長期的な経済損失は1,240兆円に達する可能性もある ²⁹。これは単なる地域災害ではなく、太平洋ベルト地帯の産業集積地への打撃を通じて、日本経済全体、ひいては世界のサプライチェーンを脅かすものである ³⁰。
インフラの崩壊：最大で2,950万軒の停電、3,690万人の断水、そして発災直後のほぼ全面的な通信機能の停止が想定されている ²⁶。

表2：南海トラフ巨大地震の最大被害想定（東日本大震災との比較）

指標	東日本大震災（実績）	南海トラフ巨大地震（最大想定）
死者数	約20,000人 ⁶	約332,000人 ²⁵
全壊・焼失棟数	約130,000棟 ⁶	約2,504,000棟 ²⁵
直接経済被害	16.9兆円 ⁶	約224.9兆円 ²⁵
避難者数（ピーク時）	約470,000人 ³³	約12,300,000人 ²⁵
停電（世帯・軒）	約2,580,000軒 ³⁴	約29,500,000軒 ³²
断水（世帯・人口）	約1,660,000戸 ³⁴	約36,900,000人 ²⁶

2.2 事前復興と縮小社会の挑戦

概念：「事前復興」とは、災害発生前に復興計画を策定する主体的な取り組みである。これには、応急仮設住宅の建設候補地の選定、より強靭な新しいまちのレイアウト計画、再建のための法的・財政的枠組みの構築などが含まれる ³⁵。
人口動態の課題：この復興が、人口減少と高齢化が進む日本で行われるという点が、見過ごされがちな決定的な課題である。過去の復興が人口増加を前提にできたのとは異なり、将来の取り組みは「縮小する復興」を計画しなければならない ¹⁸。これにより、「高リスク・低人口地域を再建すべきか」「より少ない労働力と税収基盤でインフラをどう構築・維持していくか」といった根本的な問いが投げかけられる。
制度的障壁：事前復興の取り組みは、所有者不明土地問題、地域住民の合意形成の困難さ、そして即時の投資対効果が見込めないプロジェクトへの財源確保といった課題によって妨げられている ³⁸。

南海トラフ巨大地震の脅威は、防災のパラダイムを事後対応型の「災害対応」から、事前準備型の「継続的なレジリエンス管理」へと転換させることを強いる。その被害規模の大きさは、事後的な対策を無意味なものにし、被害を軽減し復興のシナリオを事前に描くという戦略の唯一の有効性を示している。これは、自治体や企業が災害シナリオをシミュレーションし、異なる復興計画をモデル化し、土地利用やインフラ投資についてデータに基づいた意思決定を行うための高度なデジタルツール、特に「デジタルツイン」に対する明確な市場ニーズを生み出している ⁴⁰。

第3章：防災DXの勃興：現代的レジリエンスのための技術的解決策

本章では、これまでに特定された歴史的および未来的な課題に対処可能な具体的な技術、すなわち「防災DX」という解決策の領域を定義する。

3.1 防災テック・エコシステム：技術と応用のマトリクス

防災DXの定義：デジタル技術を活用して、防災活動を効率化・高度化する取り組み ⁴²。日本政府は2025年までに包括的な防災デジタルプラットフォームを構築することを目指している ⁴²。
中核技術と応用分野：

AI & ビッグデータ：SNS投稿、画像、センサーデータをリアルタイムで分析し、公式情報に頼らず被害状況を把握する ⁴⁶。AIによる被害推定システムは、地震発生後数分で初期評価を提供可能 ⁴⁹。気象、洪水、避難交通流の予測分析にも活用される ⁵⁰。
IoT (Internet of Things)：河川水位、地震動、インフラの健全性をリアルタイムで監視するためのセンサーネットワーク ⁵²。危険地域やアクセス困難な場所からのデータ自動収集を可能にする ⁵⁴。
ドローン：能登半島地震で示されたように、道路が寸断された地域での初期被害評価に不可欠なツール ⁵⁵。赤外線カメラによる捜索救助活動や、孤立集落への医薬品などの重要物資輸送に活用できる ⁵⁶。
GIS (Geographic Information System)：状況認識の基盤となる地理情報システム。被害情報、ライフライン状況、避難所、人口データなどを地図上に重ね合わせ、対応機関に共通作戦状況図を提供する ⁵³。
デジタルツイン：災害前のシミュレーションや計画策定に用いられる都市の仮想レプリカ ⁴¹。避難計画の検証、インフラのボトルネック特定、復興シナリオのモデル化を、現実世界のリスクやコストなしで実施できる。シンガポールの国家デジタルツインや日本のPLATEAUプロジェクトがその例である ⁴⁰。
次世代通信 (5G, 衛星)：ドローンやIoTセンサーからの高精細映像をリアルタイムで伝送するために必要な広帯域・低遅延の通信を提供する ⁶¹。Starlinkのような衛星通信サービスは、地上網が機能停止した際の強靭なバックアップとなる ⁶³。

表3：防災DX技術マトリクス

技術	1. 予防・被害軽減フェーズ	2. 応急対応フェーズ	3. 復旧・復興フェーズ
AI/ビッグデータ	津波浸水や建物倒壊の予測モデリング、パーソナライズされたリスク通知	SNS情報解析によるリアルタイム被害把握、避難所ニーズの最適化	被災者支援制度のレコメンド、復興事業の進捗分析
IoT	インフラ（橋梁、堤防）の常時健全性監視、早期警戒水位センサー	ライフライン（水道、ガス）の被災状況の遠隔監視、環境モニタリング	仮設住宅のエネルギー管理、復旧インフラの遠隔監視
ドローン	ハザードマップ作成のための高精細3D測量、インフラ点検	孤立地域の被害状況調査、要救助者の捜索、医薬品等の物資輸送	被災家屋の被害認定調査支援、復興工事の進捗管理
GIS	ハザードマップのデジタル化と公開、避難計画策定支援	被害情報、避難所、通行可能道路の一元的な地図表示（共通作戦状況図）	復興まちづくり計画の策定支援、被災者台帳との連携
デジタルツイン	災害シミュレーションによる避難計画の検証、事前復興計画の策定	リアルタイムデータに基づく被害拡大予測、最適な資源配分のシミュレーション	様々な復興シナリオの比較検討、住民合意形成のための可視化ツール
次世代通信	防災IoTネットワークの基盤構築	ドローン映像等の大容量データ伝送、被災地での臨時通信網の構築	復旧作業現場での遠隔作業支援、仮設住宅への高速通信提供

3.2 導入における課題：普及への障壁

コストと持続可能なビジネスモデル：自治体にとって、ハードウェアやソフトウェアへの高額な初期投資が大きな障壁となっている ⁶⁴。最大の課題は「持続可能なビジネスモデルの構築」である ⁶⁶。公共安全アプリのような価値あるサービスの多くは、直接的な収益化が難しい。例えば、優れた防災アプリ「特務機関NERV」は、災害時の課金が非倫理的であるとの考えから、広告モデルを採用せず、サポーター制度に依存している ⁶⁷。
データ標準化と相互運用性：これは決定的なボトルネックである。異なる自治体や省庁が相互運用性のない別々のシステムを使用しているため、国レベルでの統一的な状況把握が妨げられている ⁷⁰。データ形式が不統一であるため、危機的状況下では不可能な手作業による情報の整理・統合が必要となっている ⁷²。
人材とデジタルリテラシー：特に地方の自治体では、これらの高度なシステムを導入・管理・活用するためのDX人材が不足している ⁴⁴。また、一般市民、特に高齢者層におけるデジタルリテラシーの格差も存在する。
プライバシーとセキュリティ：位置情報や健康状態といった膨大な個人データの収集は、重大なプライバシー懸念を引き起こすため、市民の信頼を得るためには厳格な対策が不可欠である ⁶⁴。システムはサイバー攻撃に対しても堅牢でなければならない。

第4章：市場機会分析と戦略的ビジネスコンセプト

本章では、これまでの分析を統合し、具体的かつ実行可能なビジネスアイデアを提案する。

4.1 市場の空白地帯の特定：災害サイクルのバリューチェーン分析

予防・被害軽減フェーズ：

ギャップ：静的な紙媒体のハザードマップから、動的でパーソナライズされたリスク評価への移行が遅れている。事前復興計画は現在、場当たり的でコンサルタント主導のプロセスに留まっている。
機会：自治体向けの「サービスとしてのデジタルツイン」。都市計画担当者が南海トラフ地震のシナリオをシミュレーションし、インフラ投資の効果を検証し、事前復興計画を共同で策定できるサブスクリプション型プラットフォーム。
応急対応フェーズ：

ギャップ：「発災後72時間」の情報真空状態。孤立地域への物資・人員のロジスティクス。非効率的かつ非人道的な避難所運営。
機会：多様な情報源を統合する「共通作戦状況図プラットフォーム」。AIを活用してドローンや車両による物資輸送ルートを最適化する「人道支援ロジスティクスプラットフォーム」。避難者の受け入れと資源管理をデジタル化する「スマート避難所管理システム」。
復旧・復興フェーズ：

ギャップ：時間のかかる紙ベースの被害認定と罹災証明書の発行。ボランティアや支援物資をリアルタイムのニーズと結びつける中央集権的なシステムの欠如。分散した避難者の長期的な安否や生活状況の追跡の困難さ。
機会：ドローンや衛星画像を活用したAI搭載の被害認定ツール。災害からの「復興マーケットプレイス」プラットフォーム。避難世帯を追跡し支援する「長期ケア・コミュニティ再統合サービス」。

4.2 強靭な日本に向けた実行可能なビジネスコンセプト

コンセプト1：「レジリエンス・ツイン」- 事前復興・BCPシミュレーションプラットフォーム (B2G/B2B SaaS)

課題：自治体や重要インフラ企業は、特に人口減少社会という文脈の中で、南海トラフ巨大地震への効果的な計画策定ツールを欠いている ¹⁸。
解決策：都市のインフラ、人口動態、経済的連携をモデル化するクラウドベースのデジタルツインプラットフォーム。利用者は様々な災害シナリオをシミュレーションし、特定のレジリエンス投資（例：橋の耐震補強）のROIをテストし、異なる事前復興戦略をモデル化できる。
ターゲット市場：南海トラフ地震防災対策推進地域の地方自治体、鉄道事業者、電力会社、大手製造業。

コンセプト2：「能登半島型孤立対応ロジスティクス」- 孤立地域向け自律型サプライチェーン (B2G/B2Bサービス)

課題：能登半島地震は、半島や山間地域において陸上輸送が完全に信頼できないことを証明した ¹⁶。
解決策：長距離配送ドローン、自律走行車両、そして高度なAI搭載ロジスティクスプラットフォームを組み合わせ、医薬品、食料、通信機器などの必需品を孤立地域へ届けるサービス。地方自治体や大手小売業者との提携が考えられる。
ターゲット市場：都道府県、日本郵便、Amazon、大手薬局チェーン。

コンセプト3：「あんしん避難所プラットフォーム」- 統合避難者管理プラットフォーム (B2G SaaS)

課題：避難所運営は混乱しており、アナログで、特に多段階・分散型の避難が行われる場合、要配慮者のニーズを満たせていない ¹⁴。
解決策：避難者のライフサイクル全体をデジタル化するプラットフォーム。マイナンバーカードを活用した迅速な受付 ⁷⁴、避難者のニーズ（医療、食事など）のリアルタイムデータベース作成、避難所間の在庫管理、そして分散した家族への連絡手段を提供する。
ターゲット市場：市町村および都道府県。

コンセプト4：「統合インテリジェンス・プラットフォーム『Mimir』」- リアルタイム融合インテリジェンス (B2G/B2Bデータサービス)

課題：災害発生初期における持続的な「情報ギャップ」 ¹⁴。
解決策：SNS（競合はSpectee ⁷⁵）、衛星画像、IoTセンサー、ドローン映像、政府のオープンデータなど、多岐にわたる情報源からリアルタイムでデータを収集・整理・融合するAIプラットフォーム。生のデータだけでなく、「この地区では建物の30%が甚大な被害を受けており、病院は孤立している可能性が高い」といった実用的なインテリジェンスを提供する。
ターゲット市場：国・都道府県の災害対策本部、報道機関、保険会社、グローバルサプライチェーン管理者。

コンセプト5：「Kizunaコネクト」- 災害後ボランティア・資源マッチングプラットフォーム (B2C/B2Gプラットフォーム)

課題：災害直後には多くの善意（ボランティア、寄付）が寄せられるが、それを具体的かつ検証済みのニーズと効率的に結びつける仕組みがなく、ミスマッチや無駄が生じている ²⁰。
解決策：地方自治体によって認証された双方向のマーケットプレイスプラットフォーム。片方ではNPOや避難所運営者が「この避難所で配管修理のできるボランティア3名募集」「この場所に毛布50枚が必要」といった具体的なニーズを地理情報付きで投稿。もう片方では、個人や企業がこれらのニーズを閲覧し、直接応えることができる。金融寄付の透明性を確保するためにブロックチェーン技術の活用も考えられる ⁷⁶。
ターゲット市場：社会福祉協議会、NPO、企業のCSR部門、個人ボランティア。

引用文献

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南海トラフ巨大地震内閣府被害想定の見直しについて | コラム | 東京海上ディーアール株式会社, 8月 10, 2025にアクセス、 https://www.tokio-dr.jp/publication/column/203.html
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南海トラフ巨大地震の被害想定について（経済的な被害） - 防災情報のページ, 8月 10, 2025にアクセス、 https://www.bousai.go.jp/jishin/nankai/taisaku_wg/pdf/3_sanko.pdf
「南海トラフ大地震」で日本経済は壊滅的打撃、新たな国づくりを志向する道も - JBpress, 8月 10, 2025にアクセス、 https://jbpress.ismedia.jp/articles/-/76644
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デジタルツインの防災への活用事例5選｜3大メリットも解説 - メタバース総研, 8月 10, 2025にアクセス、 https://metaversesouken.com/digitaltwin/disaster-prevention-2/
防災DXとは？必要性や国・自治体の取り組み事例を解説｜コラム ..., 8月 10, 2025にアクセス、 https://www.toppan.com/ja/joho/social/column/column17.html
防災DXとは？ICTを活用した災害対策と課題～理想の災害DXを実現するために - パソナ, 8月 10, 2025にアクセス、 https://www.pasona.co.jp/clients/service/xtech/news/%E3%80%90%E3%82%B3%E3%83%A9%E3%83%A0%E6%9B%B4%E6%96%B0%E3%80%91%E9%98%B2%E7%81%BDdx%E3%81%A8%E3%81%AF%EF%BC%9Fict%E3%82%92%E6%B4%BB%E7%94%A8%E3%81%97%E3%81%9F%E7%81%BD%E5%AE%B3%E5%AF%BE%E7%AD%96/
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防災DXとは？自治体の事例から見るデジタル技術を活用した災害対策 | ジチタイワークス, 8月 10, 2025にアクセス、 https://jichitai.works/article/details/2627
AI×防災で守る命！次世代災害対策の革新技術を徹底解説 | ContactEARTH for Expert, 8月 10, 2025にアクセス、 https://dx-consultant.co.jp/disaster-prevention-ai/
AI防災とは？メリット・具体的な活用方法と事例6選を解説 - AI Market, 8月 10, 2025にアクセス、 https://ai-market.jp/ai_price/ai-disasterprevention/
防災DXとは？メリットや課題、国・自治体の取り組み事例を解説, 8月 10, 2025にアクセス、 https://service.shiftinc.jp/column/11999/
発災後10分で被害を推定し配信 - 防災科研, 8月 10, 2025にアクセス、 https://www.bosai.go.jp/activity_special/disasterresponse/detail003.html
【2025】AIで行う防災とは？活用事例や課題について解説 | DX/AI研究所, 8月 10, 2025にアクセス、 https://ai-kenkyujo.com/artificial-intelligence/algorithm/bousai/
データや AI を活用した防災・減災 | 価値創造ストーリー実現に向けた取組み | サステナビリティ, 8月 10, 2025にアクセス、 https://www.ms-ad-hd.com/ja/csr/quality/mobility.html
防災DXとは？ICTを活用した災害対策と課題～理想の災害DXを実現するために - パソナ, 8月 10, 2025にアクセス、 https://www.pasona.co.jp/clients/service/xtech/column/column120/
IoTを活用した地域防災システム開発プロジェクト｜企業連携事例｜研究紹介, 8月 10, 2025にアクセス、 https://www.bosai.go.jp/activity_special/collaboration/detail002.html
IoT 防災活用事例 - KDDIのクラウドサービスを利用し、温湿度センサーと暗視カメラで自動監視｜be CONNECTED.｜法人のお客さま, 8月 10, 2025にアクセス、 https://biz.kddi.com/beconnected/feature/2018/180620/
令和6年版情報通信白書｜ドローン・ロボットの活用 - 総務省, 8月 10, 2025にアクセス、 https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r06/html/nd121410.html
災害時のドローン活用方法4つを紹介！メリットや課題、活用事例も - ミライト・ワン, 8月 10, 2025にアクセス、 https://www.mirait-one.com/miraiz/whatsnew/trend-data_0002.html
ドローンによる被災状況調査体制の確立等を通じた地域防災力向上 - 内閣官房, 8月 10, 2025にアクセス、 https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/digitaldenen/menubook/2023/2016.html
自治体DX推進に向けた GIS共通サービスの活用, 8月 10, 2025にアクセス、 https://www.applic.or.jp/pdf/future_24/01.pdf
市町村の災害対応における GIS を用いたデータ活用の実態, 8月 10, 2025にアクセス、 https://www.jsnds.org/ssk/ssk_43_3_619.pdf
デジタルツインの防災への活用事例5選｜3つのメリットも紹介 - メタバース総研, 8月 10, 2025にアクセス、 https://metaversesouken.com/digitaltwin/disaster-prevention-6/
ローカル5Gを用いた防災業務の高度化及び迅速な住民避難行動の実現, 8月 10, 2025にアクセス、 https://www.soumu.go.jp/main_content/000739017.pdf
河川災害対策におけるローカル5G等を活用した実証実験について - NEC Corporation, 8月 10, 2025にアクセス、 https://jpn.nec.com/press/202301/20230124_01.html
衛星通信サービス「Starlink Business」を活用した自治体での防災DX事例――東京都・足立区合同帰宅困難者対策訓練｜be CONNECTED., 8月 10, 2025にアクセス、 https://biz.kddi.com/beconnected/feature/2023/230920/
防災DXとは？メリットや課題、具体的な活用事例を解説 | INSIGHT HUB, 8月 10, 2025にアクセス、 https://www.marubeni-idigio.com/insight-hub/disaster-prevention-dx_02/
IoTで強化する自宅の防災対策！導入するメリットとデメリットを解説 - SpaceCore（スペースコア）, 8月 10, 2025にアクセス、 https://space-core.jp/media/15283/
防災DXから生まれる新サービスの脈動 | トピックス1 | MRI 三菱総合研究所, 8月 10, 2025にアクセス、 https://www.mri.co.jp/knowledge/mreview/202312-1.html
「特務機関NERV防災アプリ」、運用費は年間6000万円収益化に向け“サポーターズクラブ”設立, 8月 10, 2025にアクセス、 https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2009/01/news106.html
サポーターズクラブのご案内 - 特務機関NERV防災アプリ, 8月 10, 2025にアクセス、 https://nerv.app/supporters.html
「特務機関NERV防災」アプリ、月額制サポーターズクラブを開始します - Gehirn Inc., 8月 10, 2025にアクセス、 https://www.gehirn.co.jp/news/2020-09-01/01-press-supporters/
防災におけるＤＸの推進に向けた取組報告書 - 全国知事会, 8月 10, 2025にアクセス、 https://www.nga.gr.jp/item/material/files/group/2/houkoku1224kuroiwa.pdf
自治体が抱える防災の課題とその解決策。デジタル時代の新しい防災体制とは - NTTデータ関西, 8月 10, 2025にアクセス、 https://www.nttdata-kansai.co.jp/media/095/
防災DXの課題と可能性とは？災害対策のエキスパート鼎談から考える、理想の備え方 - ルミアーチ, 8月 10, 2025にアクセス、 https://lumiarch.ntt-east.co.jp/articles/202501_bousaiteidan/
防災アプリ・サービスのための官民データ連携における諸課題と解決法に関する提言, 8月 10, 2025にアクセス、 https://caidr.jp/wp/wp-content/uploads/2023/11/proposal2023.pdf
デジタル庁における防災DXの取組, 8月 10, 2025にアクセス、 https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/basic_page/field_ref_resources/f7339476-4afc-42d8-a574-a06bb8843fb5/048034d8/20250120_policies_disaster-prevention_outline_01.pdf
防災テックスタートアップ「Spectee」、海外進出へ - PR TIMES, 8月 10, 2025にアクセス、 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000228.000016808.html
協創事例・実績：ブロックチェーン：日立, 8月 10, 2025にアクセス、 https://www.hitachi.co.jp/products/it/blockchain/case/index.html
ブロックチェーン技術を応用した10のサービスを紹介 - ITコラム - 株式会社パラダイムシフト, 8月 10, 2025にアクセス、 https://paradigm-shift.co.jp/column/66/detail