Google Flood HubがバングラデシュでAI洪水予測と災害前の現金支援を組み合わせた

バングラデシュのジャミラ島の農家は、気候変動に起因する予測困難な洪水に直面しており、従来の警告ではわずか3日前の通知しか得られなかった。GoogleのFlood HubはAIを用いて水文・気象データからパターンを学習し、80か国以上の河川流域に対して5日間の予測を発信している。その性能は物理モデルに基づくGloFASモデルに匹敵する。

GiveDirectlyはGoogleと提携し、AI予測を河川水位計のデータと照合したうえで、洪水の4日前に村民へ無条件の現金給付を届けた。この非営利団体は、Googleの過去データと社会経済指標を組み合わせて洪水多発地域を地図化し、対象地域の半分以上が洪水すると予測される村を選定した。

2024年8月にナイジェリアのコギ州で行われた先行試験では、洪水前に4,463人へ早期現金が提供され、多くの人が農地の改良や種子に投資した。別のIRCのパイロット事業では、早期現金を受け取ったナイジェリアの農家は、後から支援を受け取った農家よりも多くの資材や家畜を購入し、収入源を多様化したことが判明した。

2026年に向けて、GiveDirectlyはバングラデシュ北部のガイバンダおよび周辺地域で10万世帯以上を対象としたランダム化比較試験を計画している。世帯は10,375バングラデシュ・タカ（85ドル）を受け取り、4つのグループで介入のタイミングを変えて試し、どのアプローチが生計を最もよく守るかを測定する。

GiveDirectlyはAI予測を通じて10万世帯以上のバングラデシュの家族に洪水前の現金を送る予定であり、これは受給者が家畜や資産に投資したアフリカでのパイロット事業に基づいている。

Google Flood Hubは、物理モデルではなくAIパターンを用いて5日間の洪水警報を提供し、流量観測所のない河川流域にも到達する。

GiveDirectlyは、災害が起きた後ではなく起きる前に支援を届けることで従来の人道的支援モデルを転換し、AIを用いて危険にさらされた村を特定する。

アフリカでのパイロットデータでは、早期現金を受け取った農家が家畜、道具、種子に投資し、災害後に支援を受け取った人々と比べて生計が測定可能なほど改善したことが示された。

10万世帯以上を対象としたランダム化比較試験の設計により、災害前の現金が従来の救援を上回るかどうかについて科学的証拠が得られ、世界の人道的支援の実践を再形成する可能性がある。

AI予測と事前に配置された資金を組み合わせることで、地域社会は災害が起きる前に生計を守ることができ、従来の災害後救援の提供を上回る成果を上げられる。

バングラデシュ北部でのランダム化比較試験は2026年に予定されており、一部はGoogle.orgが資金提供している。もし結果が災害前の現金が災害後の救援を上回ることを確認すれば、このモデルはFlood Hubが対象とする80か国以上に拡大できる可能性がある。GiveDirectlyはすでにナイジェリアでこのアプローチが機能することを実証しており、そこでは早期現金の受給者が洪水期の前に農地の改良に投資した。