ディー・エヌ・エー（DeNA、守安功社長兼CEO）と、日本工営（有元龍一社長）、長岡技術科学大学、長岡工業高等専門学校は、流水量を調整し治水、農業利用や発電に活用する利水など複数の機能を備えた多目的ダムの利水運用の効率化の研究を行っている。この研究の結果、画像を解析するAI技術を活用することで降雨量データの精度を高め、ダム運用を効率化することで増電効果が見込めることが分かったという。


　これまで多目的ダムでは、地上雨量とレーダ雨量を用いて解析雨量を算出し、ダム流入水量を予測してきた。地上雨量は高頻度で正確な降雨量を測ることができるものの、観測範囲が狭いというデメリットがある。対してレーダ雨量は、範囲が広く遠方まで観測可能だが、局地的・速報的な降雨量を測るにはあまり向いていない。
 
　そのため地上雨量とレーダ雨量のデータを合わせて、広範囲かつ正確な雨量を解析雨量として算出してきた。しかし解析雨量は、30分おきに過去1時間の雨量から算出されるため、速報性に欠け、ダム流入水量に誤差が生じることがある。
 
　今回、解析雨量を正確な値と見立て、レーダ雨量データを画像解析技術で補正することで、広範囲で解析雨量と同程度に正確な降雨量データを、従来の30分単位ではなく5分単位で算出することができた。これにより、ダム流入水量をより正確に、迅速に予測することができ、ダムの運用を効率化することができるという。