台湾・高雄市は、浸水や交通渋滞、道路損傷、環境異常をAIで検知し、担当部局に即時共有する都市型AIガバナンスの初期成果を公表した。映像やセンサー、行政データを統合し、異常の把握から原因推定、部局への連携までを一体運用する。

台湾メディアのiThomeが29日（現地時間）に報じたところによると、高雄市はNVIDIA、Chunghwa Telecom、Foxconn、Linker Vision、Asus HongYuなどと連携し、「高雄AI灯台」プロジェクトを推進している。狙いは、都市レベルでAIを実運用できる基盤の構築にある。

中核となるのは、市内各所のカメラやセンサー、行政データを統合し、AIが異常の兆候を検知して行政対応につなげる仕組みだ。従来は市民からの通報や現場要員による確認を経て対応を始めていたが、今後はAIが問題を捉え、担当部局が速やかに対応する体制へ切り替える。

高雄市長は、部局ごとに整備してきたデータやシステムが分散し、データのサイロ化やコスト増を招いていたと説明した。その上で、ソブリンAIを軸にデータを統合し、AIを都市ガバナンスの「頭脳」として機能させる考えを示した。市民からの通報を待つ受け身の行政から、都市自らが異常の兆候を捉える仕組みへの転換を目指す。

高雄市はビジョン言語モデル（VLM）を導入し、映像内の状況を解析してテキストとして理解できる基盤を整備した。車両の流れや公共安全上の異常把握に向け、固定カメラに加え、バスや公用車、清掃車に搭載した移動型設備、大気汚染・浸水センサー、雨量観測所などを連携させた。活用したデータは映像645万時間分、学習データ2000TB、学習シナリオ108種類に上るという。

さらにNVIDIAの「Cosmos Reason 2」を追加し、異常事象の原因推定にも対応した。既存モデルが「何が起きたか」の把握を担うのに対し、Cosmos Reason 2は複数の画像と事象情報を組み合わせ、「なぜ起きたのか」を分析する。例えば車両の流れが急減した場合、単に渋滞の有無を見るだけでなく、浸水、事故、工事のいずれが原因かを推定する。高雄市は後継モデルの「Cosmos Reason 3」も試験中としている。

AIの分析結果は、スマートガバナンスプラットフォーム（SGC）を通じて各担当部局に共有される。道路損傷は公務部局、浸水は水利部局、交通異常は交通管理部局、環境汚染は環境部局がそれぞれ担当する。

道路点検では、移動型設備45台とカメラ135台を活用する。高雄市公務局によると、AIと行政システムの連携開始後、最短のケースでは問題検知から担当部局への通知、作業割り当てまで約2分で完了した。9月のポットホール事例では、午後2時36分にAIが問題を検知し、2分後の午後2時38分に担当部局への通知を完了。その約1時間後に補修を終えたという。もっとも、技術人材を代替するものではなく、最終確認は管理要員が担う。

水利・防災分野では、400カ所の水門観測所と1万3000台超のカメラ映像を連携している。高雄市水利局は、8月22日の豪雨時、全案件の52%をAIが先行検知したと説明した。交通分野では、7つの専門家システムと128のAPIを連携し、異常渋滞とその要因を把握する。交通局によると、AIは従来の手作業による記録より14分早く、道路網の異常をアラートとして検知した。

環境分野では、黒煙、野焼き、不法投棄、路上ごみなどを識別する。バスの走行映像から異常の兆候を検出すると、30秒以内に映像と位置情報を担当部局へ送信する仕組みだ。高雄市環境保護局は、カンサン地域の火災時にAIが黒煙を先に検知し、SGCとLINEを通じて通知した結果、消防当局への通報より約3分早かったと明らかにした。

高雄市は、映像で都市の状況を把握し、AIで原因を推定した上で行政システムに接続することで、事後対応中心だった都市運営を先制対応型へ転換する方針だ。チャン・チーマイ市長は、高雄市で検証したこのモデルについて、台湾の他都市でも新たなシステムを個別構築せず導入できるとの見方を示した。