クリス・ボーフェイト、Sharper Shape 最高経営責任者（CEO） | 2026年8月24日
スポケーン地域での山火事が発生してから3週間が経過し、避難指示は解除され、火災現場は静まり返っている。残されたのは被害状況の把握だ。「オールド・トレイルズ」「オータム・レーン」「フェアビュー」の各火災は、わずか数日の間にスポケーン郡全域でおよそ10,000エーカーを焼き尽くし、900棟以上の建物に被害を与えたり全焼させたりしたほか、ほとんど事前の警告もなく、推定65,000人を自宅から避難させた。 1,700人以上の消防士がこの複雑な火災現場で活動した。消火活動だけでも、その費用は数千万ドルに上った。今、何千人もの人々が、家屋に残されたものを整理したり、次にどこに住むかを決めたりしている。
また、火災がどのように発生したかも判明している。捜査当局は、「オールド・トレイルズ火災」が故意に引き起こされたものと断定し、37歳の男性が第一級放火の複数の容疑で起訴された。裁判記録によると、彼は約2週間前から計画を練り、天気アプリを使って気象条件が最も悪くなる日を選んだという。
その詳細は重要ですが、それは人々が電力会社から聞くと予想するような意味合いとは異なります。 今回の発火源は電力会社の資産ではありませんでした。しかし、天気予報を参考にして放火の日取りを決める放火犯の存在は、発火という要素こそが、私たち誰一人として制御できない唯一の変数であることを痛烈に思い知らせてくれます。私たちが影響を与えられるのは、その下流にあるすべての要素です。つまり、風が吹き始めたときに送電線の近くにどれだけの可燃物があるか、火災が拡大している間に送電網がどのように対応するか、そして火災後、地域社会がどれほど速やかに電力供給と日常を取り戻せるか、といった点です。
3週間が経った今でも、私の頭に真っ先に浮かぶのは、家を失ったご家族や、レッドフラッグ警報が発令されている状況下で何日も配管を守り続けた作業員たちのことです。それこそが何よりも優先されることです。
しかし、この火災が、電力網インフラに携わる私たちにとって何を裏付けているのかについても触れないでは、私の仕事として不十分でしょう。私たちが構築するシステムは、もはや私たちの保守サイクルが想定しているような振る舞いをしない気候の変化に対応していかなければなりません。
旧モデルは、もっとゆったりとした世界のために作られたものでした
前世紀の大半において、電力会社は予定通りに送電網の点検を行っていました。電柱に登り、送電線を巡回し、送電線路の上空を飛行し、報告書を提出して次の場所へ移動する――という流れでした。山火事の発生が特定の季節に限られ、植生の成長ペースも予測可能だった時代には、この作業リズムは理にかなっていました。しかし、現在ではもはや通用しません。 西部における火災リスクは、もはや季節的なものではなくなりました。風や湿度、可燃物の量によって週ごとに変化しており、3年前の点検報告書では、特定の電線区間に今日、植生が邪魔になっていないかどうかを電力会社に判断させることはできません。これは西海岸だけの問題でもありません。暑さ、風、干ばつは全米各地で発生しており、かつては火災対策を計画することさえなかった電力会社にも、火災の脅威が及んでいるのです。
まさにそのギャップを埋めるために、送電網の「生きたデジタルツイン」が構築されているのです。
静的な点検とは、写真のようなものです。一方、生き生きとしたデジタルツインは、むしろ心臓の鼓動に近いものです。これは、ネットワーク沿いのすべての電柱、導体、スパン、樹木を地理空間的に正確にモデル化したものであり、数年ごとではなく、新たなデータが取得されるたびに更新されます。 Sharper Shape社では、COREプラットフォームがこのモデルを管理しています。COREは、各資産やその周囲の植生がどのように変化しているかを追跡し、前回の調査以降に変化した箇所を特定します。これにより、計画担当者は、入手可能な最新情報や、長期にわたり収集された情報を基に、ネットワークに関する照会を行うことができます。また、COREが保持しているのは完成したレポートの束ではなくモデルであるため、クリアランス基準やリスク閾値が変更された場合でも、同じデータを再利用して分析を行うことが可能です。
デジタル・インテリジェンスは、単なるデータプロジェクトではなく、野火のように広がる戦略である
火災の危険性が高い地区で事業を行う公益事業体にとって、この変化は、いくつかの具体的な点において、何が可能かという点を変えることになる。
つまり、植生リスクの管理が、毎年恒例の伐採作業から、リアルタイムの地図へと変わるということです。どの区間が最低クリアランスに近づいているか。どの木が急速に成長しており、来シーズンの問題になりかねないか。住宅の密集地域の上に、リスクがどの程度重なっているか。作業員や予算は、固定されたローテーションでたまたま次に回ってくる区間ではなく、最も重要な区間に割り当てられるようになります。
つまり、公共の安全のための停電措置をより的確に行えるようになるということです。オペレーターが、現在の風況や燃料状況を踏まえて、ネットワークのどの部分が実際に高いリスクを抱えているかを区間ごとに把握できれば、停電の対象を地域全体ではなく、数マイルの範囲に限定することが可能になります。この違いは、知識に基づいた判断ではなく、単なる予防措置として停電が行われるたびに、停電の影響を受ける病院、水道システム、そして各家庭に直接及ぶのです。
つまり、復旧作業の安全性が高まるということです。損傷した送電網の復旧作業に戻る作業員は、何が変化したかを把握しておく必要があります。どの電柱が傾いたか、どの架線が垂れ下がったか、どの構造物が元の場所から移動してしまったかなどです。これまで一貫して追跡され、資産単位や時期ごとに検索可能な送電網があれば、手作業で情報を集めて数日かけて把握する代わりに、わずか数分でその答えを得ることができます。
こうした取り組みは、消防士や気象予報士、あるいは植生管理チームの過酷な肉体労働に取って代わるものではありません。また、特定のソフトウェア一つで山火事を防げるという主張でもありません。ここで主張したいのは、リスクに関する意思決定を行う公益事業者は、組織が保有する最良かつ最新の情報を、それを必要とするすべての人が利用できるようにすべきだということです。
この火災から私たちが学ぶべきこと
今となっては、ある人物が意図的にこの火災を引き起こしたことが分かっています。それ自体を受け入れるのは難しいことですが、それは司法の判断に委ねられる問題です。しかし、たった1つの発火源が、わずか数日で1万エーカーの焼失と900棟の建物消失という惨事へと拡大した背景にある風や高温、長年にわたる可燃物の蓄積については、誰のせいでもありません。そうした条件は、次の火花がどこから飛んできようとも、いつでも待ち構えているでしょう。グリッド・インテリジェンスは、もはや「あれば便利なもの」ではなく、中核的なインフラとなっているのです。
私たちが「Sharper Shape」を開発したのは、公益事業者が可能な限り最新の電力系統情報を得られるべきだと考えたからです。スポケーンの事例は、その取り組みがいかに重要であるか、そしてまだどれほど多くの課題が残されているかを痛感させるものです。
