山火事予測AI、保険会社の気候変動対応を支援

【ブルームバーグ・ビジネスウィーク】気候変動の影響で、カリフォルニア州の火災シーズンは厳しさを増しているが、火災が発生する条件は一貫している。それは、乾燥した天候、生い茂った草、風速、風向きだ。民間企業や公的機関は、これらの条件を監視する技術の開発を競い合っている。これにより、山火事の延焼の仕組みを理解し、山火事を未然に防ぐことができると期待されている。

アメリカで最も人口の多い州の大部分が燃えると、これらの予測が正しいかどうかの賭けも大きくなる。カリフォルニア州史上最大の7つの火災のうち6つが昨年8月以降に発生しており、アメリカ西部全体の極度の干ばつのため、専門家は今年のシーズンが特にひどいものになると懸念している。人命が危険にさらされている。何十億ドルものお金がかかっているのだ。

山火事の予測には、公共部門と商業部門の両方から需要がある。現在のところ、技術革新の多くは、費用がかさむ不規則な火災に対処する保険会社に貢献しようとするテクノロジー企業からもたらされている。この傾向は、予測ソフトウェアがどのように使用されるかだけでなく、どのように設計されるかを決定づける可能性がある。ケトル（Kettle）は、山火事のリスクから保険会社を守るための再保険契約の設計に、人工知能を用いて予測システムを構築している新興企業で、このような動きを示している。保険業界で長年にわたり、最初はAllstateのセールスリード、その後Argo Groupのバイスプレジデントを務めたアンドリュー・エングラーと、人道的コミュニケーションのクラウドソーシングアプリ「Ushahidi」の元チーフ・エグゼクティブ・オフィサーであるナサニエル・マニングが、2020年にケトルを設立した。

ケトルの共同創業者であるエングラー（左）とマニング。出典：Kettle

再保険会社はこれまで、過去のデータを分析してランダムな事象の可能性を判断するストキャスティック・モデリングと呼ばれる手法を用いてきた。しかし、変化する気候システムが、人類がまだ経験したことのないような振る舞いをする場合には、この手法は使えないとエングラーは言う。

「過去500年間にロサンゼルスで山火事が発生したのは何回か？過去500年の間にロサンゼルスで山火事が起きたのは何回か、過去2回起きているので、今年の価格設定はロサンゼルスが火事になる確率を250分の1とする』というようなリスクの取り方をしていたら、大間違いだ。「今後15年間は、過去500年間とは似ても似つかないからだ。

ケトルは、膨大な量の地理空間画像を分析して、新たなパターンを見つけようとしている。

多くの保険会社は、記録的な火災シーズンに対応するため、保険料を引き上げたり、一部の地域をカバーしないなどの対応をしている。また、カリフォルニア州の保険委員会は、火災が発生した一部の郵便番号について、火災発生後1年間は保険の解約や更新を拒否するモラトリアム措置を取るほど、問題は深刻化している。

エングラーは、保険会社が避けている地域の多くは、見かけよりも安全であるという仮説を立てている。昨年は、カリフォルニア州の火災史上3番目に悪い年で、約11,500件の建物が破壊され、450万エーカーが焼失した。壊滅的な被害を受けたとはいえ、それはカリフォルニア州にある1,400万戸の住宅のほんの一部であり、土地の4％に過ぎないと彼は言う。カリフォルニア州は保険に加入できない』という業界の反応を目にすることがあるが、それは完全に間違っている」と彼は言う。

この予測技術は、再保険の新しいビジネスモデルと結びついている。通常、保険会社は複数の再保険会社と提携して、自社のポートフォリオ全体をカバーしている。ケトルは、保険会社のポートフォリオ全体のリスクをモデル化し、ケトルのモデルが最も確実に燃焼パターンを把握している地域で、それらの住宅の一部をカバーする火災に特化した保険の販売を提案している。同社によると、26社の保険会社からリスクのモデル化を依頼されているという。

同社は最近、2020年の火災シーズンに同社のモデルがどれほどの効果を発揮したか、過去のデータを使って調べた。その年にカリフォルニア州で発生した14件の大規模な山火事を調べたところ、ケトルのソフトウェアが2020年に山火事が発生する可能性が高い上位10％の地域で11件が発生し、14件すべての山火事が上位20％の地域で発生したことがわかった。

ケトルは、外部の投資家を引受プログラムに参加させているが、来年の契約開始時には自社でも資金を投入する予定である。同社は、ある程度のリスクを保有することで、ソフトウェアのサブスクリプションだけを販売する場合よりも、顧客の利益に沿うことができると主張している。

パシフィック・ノースウエスト国立研究所の上級研究員であるアンドレ・コールマン氏は、「どの地域が火事になる可能性が高いかを知ることと、どの地域が特定の期間に実際に火事になるかを知ることには大きな違いがある」と言う。どんなに火災が発生しやすい場所であっても火種が必要であり、ハイウェイのどの区間で車の窓から運命的にタバコが投げ込まれるのか、あるいは過剰に盛り上がったパーティーの場所とタイミングを予測できるほど優れたソフトウェアはない。コールマンは、「他社が発表している火災リスクのデータと、実際に火災が発生している場所を重ね合わせてみても、それほど強い相関関係は見られない」と言う。

コールマンは、気候変動が従来の予測技術を複雑にしているというエングラーの意見に同意している。火事は定期的に新しい道を作っている。カリフォルニア州史上2番目に大きな火災となった「ディキシー・ファイア」は、シエラネバダ山脈の麓から東側の谷までを横断した最初の火事だ。コールマンのチームは、火事の最中に現場にいる人々の状況認識を高めるためのツールを開発している。

同社のモデルは、何百万もの理論的なシナリオをシミュレーションすることで、長期的な不確実性を考慮している。「一陣の風、植物の葉、水分密度など、すべてを予測することはできない。しかし、すべてがうまくいかない大規模な火災で見られる出現パターンに注目することで、時間の経過とともに最も危険なエリアを発見することができる」。

カリフォルニア州の山火事に関心を持つ他の企業も、予測技術に独自の工夫を凝らしている。ステートファーム保険やメットライフ生命などの保険会社は、Cape AnalyticsやZesty.AIなどの新興企業のソフトウェアを使用しているが、これらのソフトウェアは、AIと数十年にわたる衛星画像を利用して、ミクロレベルのリスク要因を把握している。米国の森林局では、山火事対策にAIモデルを導入しており、赤外線技術と衛星画像を利用して、消防隊員が煙やもやの中から火事を追跡するのに役立つ製品「RADR-Fire」を試験的に導入している。

ケトルが開発しているような洗練されたリスク評価を行えば、消防士や地方自治体の職員が短期的な避難計画を立てたり、どこに防火区画を設けるかを決定したり、資源をより適切に配分するのにも役立つ。エングラーとマニングは、この研究結果を電力会社、消防士、森林局と共有することを考えているという。しかし今のところ、彼らは保険会社にのみ焦点を当てており、その決定が製品の形に影響を与えている。例えば、ケトルでは、常に新しいデータを収集しているにもかかわらず、再保険会社が新規契約を販売する頻度に合わせて、新しい予測値を年に2回しか使用していない。

林野庁のツール＆テクノロジーチームのリーダーであるショーン・トリプレットは、保険会社のリスクの定義、つまり予測のインプットと方法は、一般のアクターのそれとは異なる可能性があると言う。ケトル社の信頼区間は、彼らが許容できる金銭的リスクに基づいているが、森林局は「生態系全体を心配している」と彼は言う。「私たちはコミュニティ全体を心配しているし、送電線や水質など、危険にさらされている他の価値を心配しているのだ」。

また、保険会社がカバーできるように地域を再分類する方法を見つけるのではなく、リスクのある開発を阻止することを優先すべきだと主張する人もいる。「オレゴン州立大学の准教授であるドミニク・バチェレは、電子メールで次のように書いている。「建築許可を得るためには、より厳しい制約が必要であり、開発者はそれを守る必要がある。

マニングは、火災の発生しやすい地域での開発を阻害することには反対しないが、保険会社が広範に躊躇することも有害だと言う。彼は、保険が緊急対応よりも価値の低いアプリケーションであるかのような暗示を受け入れない。「保険というソリューションは非常に美しいものだが、評判は悪いね」と彼は言う。災害が発生すると、深刻な苦しみと国際的な注目を浴びることになるが、急性の危機が去った後も、逆境は続く。「ニュースや第一応答者など、みんなが去った後は、基本的に地元のコミュニティと保険会社だけが何年にもわたって災害に向き合い続けるからだ」。

Sarah Holder,  David Ingold. A Wildfire-Predicting Startup Tries to Help Insurers Cope With Climate Change. © 2022 Bloomberg L.P.