台風を「知らなかった」で終わらせない
――タイフーン、ハリケーン、警報・注意報。知らなかった情報を「次は誰より早く知る」ために
「台風が来るらしい」
ニュースやスマートフォンの通知で、初めて知る。
大雨、強風、高波、高潮。
「注意報が出ています」
「警報に変わりました」
「台風が接近しています」
そんな言葉を、私たちは何となく聞いている。
でも、ふと考えてみた。
自分は、台風についてどこまで知っているのだろう？
そして、もう一つ気になった。
なぜ、自分はその情報を知らなかったのだろう？
「知らない」は、情報が存在しないということではない
今回、台風や防災について調べてみて、一番印象に残ったのはここだった。
知らなかった情報は、実は世の中に存在していた。
気象庁では台風の位置や強さ、進路などを発表している。
さらに、大雨、強風、波などについて、警報・注意報も発表されている。気象庁によると、注意報は災害のおそれがある場合、警報は重大な災害のおそれがある場合に発表される。
つまり、
「情報がなかった」のではない。
「自分が情報を取りに行く仕組みを持っていなかった」
ということなのかもしれない。
ここに、今回のテーマがある。
台風、タイフーン、ハリケーンは何が違う？
調べていくと、「台風」「タイフーン」「ハリケーン」という言葉も気になってくる。
これらは、まったく別の自然現象というより、地域や気象機関などによって呼び方が変わる熱帯低気圧の仲間として理解すると分かりやすい。
日本では「台風」という言葉を使う。
一方、英語圏では「typhoon（タイフーン）」や「hurricane（ハリケーン）」という言葉が使われる。
同じような巨大な渦でも、
「どこで発生したのか」
「どの地域で使われている言葉なのか」
によって呼び名が変わる。
普段何気なく使っている「台風」という言葉一つを取っても、調べると知らない世界が広がっている。
大雨・強風・高波。「台風」だけを見ていてはいけない
ここも今回の発見だった。
台風が来ると、
「台風の進路」
ばかり気にしてしまう。
しかし、実際に生活へ影響するのは台風そのものだけではない。
例えば、
大雨
強風・暴風
高波
高潮
河川の氾濫
土砂災害
など、複数の危険が同時に発生する可能性がある。
気象庁の警報・注意報も、大雨や暴風だけでなく、波浪や高潮など、それぞれの災害リスクに応じて発表される。
つまり、
「台風が来るか？」だけでは不十分。
重要なのは、
「自分のいる場所で、何が危険になるのか？」
という視点なのだと思う。
そして、私は一つの機会を逃していた
ここからは、今回このテーマを考えるきっかけになった自分自身の話だ。
ある情報を知った。
「こんなイベント・機会があったのか」
そう思った。
しかし、その時にはもう、自分は参加できなかった。
正直、残念だった。
「もっと早く知っていれば……」
という気持ちが残った。
そして、その残念な気持ちから、ある疑問が生まれた。
どうすれば、次はもっと早く情報を入手できるのだろう？
情報を知ってから行動するのでは遅い。
情報を探してから判断するのでも遅い。
ならば、
「情報が出た瞬間に、自分のところへ届く仕組み」
を作ればいいのではないか。
「情報を探す人」から「情報が届く人」へ
今までは、
検索する
↓
ニュースを見る
↓
SNSを見る
↓
気になる情報を探す
という方法だった。
でも、この方法には問題がある。
自分が検索しなければ、情報に出会えない。
そこで考えたのが、
「情報収集そのものを自動化できないか？」
ということだった。
例えば、
台風の場合
気象庁などの公式情報
↓
新しい台風情報を検知
↓
自分に関係する地域か判定
↓
大雨・強風・高波などを分類
↓
AIが内容を要約
↓
スマートフォンへ通知
という仕組みだ。
ここでAIを使う
AIの役割は、単純に「台風を教えてもらう」だけではない。
むしろ重要なのは、
大量の情報の中から、自分に必要な情報だけを取り出すこと。
例えば、AIに、
「埼玉県に関係する情報だけ抽出」
「明日から48時間以内に影響するものだけ」
「大雨・強風・洪水に関係するものだけ」
「危険度が上がった場合だけ通知」
といった条件を設定する。
すると、人間が毎回ニュースを確認しなくてもよくなる。
さらに面白いのは「台風以外」に応用できること
ここからが自分なりの特異性・独自性だと思う。
この仕組みは台風だけに使えるものではない。
例えば、
イベント情報
募集開始
↓
AIが検知
↓
日時・場所・参加条件を抽出
↓
自分に通知
講演会
新しい講演情報
↓
AIが検知
↓
自分の興味と照合
↓
参加できそうなら通知
地域の防災情報
警報・注意報
↓
AIが地域を判定
↓
重要度を判断
↓
スマートフォンへ通知
ということも考えられる。
つまり、
「情報収集AI」ではなく「自分専用の情報レーダー」
を作る。
誰より早く知るには、どうする？
「誰よりも早く」という言葉には注意も必要だ。
SNSの投稿が早いからといって、それが正しいとは限らない。
だから私は、
速さ × 信頼性
の両方が重要だと考える。
特に災害情報では、公式情報を優先したい。
気象庁は台風情報や警報・注意報などを提供しており、警報・注意報は随時更新される情報として提供されている。
だから、
一次情報を取得する
↓
AIで整理する
↓
必要な情報だけ通知する
という順番が理想だ。
AIに「事実を作らせる」のではなく、
公式情報をAIに読ませ、人間が判断しやすい形に変換する。
これが重要なのだと思う。
2026年、さらに面白くなった防災情報
実は、ここにも「知らなかった」があった。
2026年5月29日から、新しい防災気象情報の運用が始まった。
大雨などの情報について、避難の判断をしやすくするため、警戒レベルとの対応が整理されている。例えば「レベル3大雨警報」のように、レベルと情報を組み合わせて伝える形になっている。
さらに2026年8月には、台風が低気圧に変わった後も、引き続き警戒が必要な場合にそれを伝えやすくする改善も行われた。
つまり、防災情報そのものも変化している。
一度覚えたら終わりではない。
情報を受け取る仕組みもアップデートしていかなければならない。
「参加できなくて残念だった」が、きっかけになった
今回、参加できなかったことは正直残念だった。
しかし、その「残念」がなかったら、
「なぜ自分は知らなかったのか？」
とは考えなかったかもしれない。
そして、
「どうすれば次は早く知ることができるのか？」
とも考えなかった。
だから、今回の出来事を単なる「参加できなかった」で終わらせたくない。
むしろ、
「情報を待つ人」から「情報を取りに行く仕組みを作る人」へ変わるきっかけ
にしたい。
次回は「行きたい」ではなく「知っている状態」にする
次に同じようなイベントや機会があったら、参加したい。
そのためには、
「誰かが教えてくれるだろう」
ではなく、
自分で情報を取りに行く仕組みを作る。
さらにAIを使って、
公式サイトの更新
イベント情報
防災情報
台風情報
警報・注意報
募集開始
締切
地域情報
などを監視する。
そして、
「自分に必要な情報だけを、自分が必要なタイミングで受け取る」
ことを目指す。
私が作りたい「情報レーダー」
最終的に作りたいのは、こんなシステムだ。
INFORMATION RADAR
① 情報を集める
公式サイト
ニュース
イベントページ
気象情報
自治体情報
↓
② AIが読む
「これは何の情報？」
↓
③ 自分との関係を判断
「自分に関係ある？」
↓
④ 優先順位をつける
緊急
重要
興味あり
参考
↓
⑤ AIが短くまとめる
「何が起きた？」
「いつ？」
「どこ？」
「自分は何をすべき？」
↓
⑥ 通知する
スマートフォン
メール
LINEなど
情報格差をAIで縮められるか？
今回考えてみて、一番面白いと思ったのがここだ。
同じ情報がインターネット上に存在していても、
「知っている人」と「知らない人」がいる。
そして、その差が、
「参加できた」
「参加できなかった」
「準備できた」
「準備できなかった」
という結果につながることがある。
AIは、その情報格差を完全になくすものではない。
しかし、
「探す時間」を減らし、「気づく可能性」を高める道具
にはできる。
これからのテーマ
今回の台風の話は、単なる防災の話では終わらない。
私が考えたいのは、
「知らない情報を、どうやって早く知るか？」
という問題だ。
そして、
「AIを使って、自分専用の情報収集システムを作れないか？」
という実験でもある。
知らなかった。
参加できなかった。
悔しかった。
だから調べた。
そして、次は同じことを繰り返さないために仕組みを作る。
これこそが、今回の経験から得た一番の学びなのかもしれない。
「知らなかった」を「次は知っている」に変える
台風は突然やってくる。
イベントの募集も突然始まる。
重要な情報も、いつの間にか公開されている。
だからこそ、
情報を待つのではなく、情報が来る仕組みを作る。
そしてAIを使って、
「大量の情報」→「自分に必要な情報」
へ変換する。
これから私は、この「自分専用情報レーダー」を実際に作れるのか試してみたい。
そして次に面白そうなイベントや学びの機会があったときには、
「知らなかった……」
ではなく、
「知っている。今回は参加できる。」
と言える自分になっていたい。
