水曜日にロシア極東沖で記録史上最大級のマグニチュード8.8の巨大地震が発生しました。この強力な地震は、日本、ハワイ、そしてアメリカ西海岸に 津波 をもたらしました。
これまでのところ大きな被害は報告されていませんが、当局は沿岸地域の人々に警戒を呼びかけ、危険が丸一日以上続く可能性があると警告しています。震源に近いロシアのカムチャツカ半島では港が浸水し、住民は内陸に避難しました。日本の北部沿岸では泡立つ波が押し寄せ、ハワイの州都では、沿岸から離れた地域でも交通が麻痺しました。
日本では多くの人が避難所に身を寄せ、2011年の地震と津波による原発事故の記憶が鮮明に残る中、今回は日本の原子力発電所で異常は報告されていません。ロシア当局は数人の負傷者を報告していますが、具体的な数字は示していません。日本では少なくとも1人が負傷しました。
津波の高さはカムチャツカで3～4メートル、日本の北海道で60センチメートル、アラスカのアリューシャン列島で潮位から最大1.4フィート（30センチメートル未満）を記録しました。
地震から数時間後、ハワイと日本の一部では津波警報が注意報に引き下げられましたが、北部の一部の沿岸地域では依然として高い警戒が維持されています。
Full article: ロシア・カムチャツカ半島沖でM8.8の地震、日本の太平洋側や米ハワイに津波警報
災害予測におけるAIの必要性
津波や気象災害に関する従来の予測手法には、重大な限界があります。 津波 警報システムはしばしば固定された地震のしきい値と単純化された波浪モデルに依存しており、これにより警報の遅延や誤報が発生する可能性があります。同様に、地球規模の気象モデルは計算負荷が非常に高く、精度とリードタイムを制限する近似（例：粗いグリッド物理学）を使用しています。
AIは、膨大で多様なデータセットを活用して、速度と精度の両方を向上させる方法を提供します。例えば、大規模なAIモデル（「基盤モデル」）は、衛星、レーダー、センサーのデータをはるかに少ない計算で高解像度で分析できます。単純なルールや従来のシミュレーションでは見逃してしまう複雑なパターンを学習することで、AIは予測のリードタイムを延長し、不確実性を低減できます。気候変動がより頻繁で深刻な暴風雨、洪水、津波を引き起こし、既存の早期警報システムに負担をかけている中で、これらの利点は非常に重要です。
AIのアプローチと手法
研究者たちは、津波や気象災害を予測するためにさまざまなAI技術を活用しています。主な手法は以下の通りです。
機械学習（ML）： ランダムフォレスト、決定木、サポートベクターマシンなどのアルゴリズムは、過去の災害や環境データ（例：過去の地震、海面水位、気象記録）で学習され、リスクを推定します。例えば、津波に関する最近の研究では、ランダムフォレスト分類器（精度約90%）が、従来のロジスティック回帰よりも津波発生型の地震をより適切に区別できることが示されました。MLモデルは、構造化されたデータセットにおけるパターン認識に優れており、頻度の少ない事象（例：稀な大規模地震）にも対応できるよう調整可能です。
深層学習（DL）： ニューラルネットワーク（CNN、RNN/LSTM、Transformerなど）は、衛星画像、時系列センサーデータ、3D海洋データといった高次元の入力を扱います。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は雲の画像から嵐の構造を検出でき、リカレントネットワークやTransformerは気圧や河川流量の時間的変動をモデル化できます。例えば、DLの「エミュレーター」（純粋なデータ駆動型モデル）は最近、従来の予測性能を上回っています。Google DeepMindのGraphCastモデルは、ハリケーン・リーの進路を運用モデルより3日早く、9日前に予測しました。同様に、Microsoftの大規模な「Aurora」モデルは、100万時間以上の気象データで学習され、暴風雨予測に特化して調整されており、はるかに低いコストで5〜10日先の予測を大幅に改善しています。
ハイブリッド/物理情報に基づくモデル： これらはAIと確立された地球物理学モデルを組み合わせたものです。例えば、MLアルゴリズムは物理法則（例：水波方程式）によって制約されたり、数値シミュレーターを強化するために使用されたりします。知識誘導型MLは、ドメインの専門知識を学習に組み込むことで、出力が物理法則に準拠することを保証します。このようなハイブリッドモデルは、従来のシミュレーションを修正したり高速化したりすることができます。研究では、シミュレーターの残差誤差をAIで学習したり、モデル出力をMLの学習特徴量として使用したりするなど、堅牢性と解釈可能性を向上させるためのハイブリッドAI/メカニスティックフレームワークが提唱されています。
データ融合とファウンデーションモデル： AIは異種データソースの統合に優れています。津波予測の取り組みでは、地震データ、海洋ブイ測定値、地理空間マップ、さらには気象条件を単一のモデルに統合することが重視されています。現代の「ファウンデーションモデル」（大規模な事前学習済みAIネットワーク）は、マルチモーダル入力（衛星画像、IoTセンサー、テキストレポートなど）を取り込み、特定のタスクに合わせて微調整できます。例えば、IBMとNASAは多様な地球システムデータを統合するためのオープンな気候ファウンデーションモデルを開発中です。世界気象機関（WMO）も、複数の災害に対する早期警報のために気象および地理空間AIモデルの統合を強調しています。
リアルタイムおよびストリーミング分析： AIアルゴリズムは、リアルタイムのデータストリーム（例：リアルタイムの地震データ、河川水位センサー、ソーシャルメディアの警報）を処理し、予測をその場で更新できます。すべての研究がこれを明示的に扱っているわけではありませんが、これは活発な研究分野です。例えば、MLベースの早期警報システムは、流入する海洋センサーやブイのデータを分析し、津波リスクを即座に評価します。対照的に、従来の手法ではバッチシミュレーションが必要となることがよくあります。ストリーミングMLは、継続的な災害監視と迅速な対応を可能にします。
これらの技術を組み合わせることで、AIシステムは、従来の静的な統計モデルをはるかに超えた複雑な災害予測を処理できるようになります。下図は、災害予測におけるAIアプローチの一部を示しています。
ケーススタディと成功事例
AIベースのシステムは、主要な気象現象の予測においてすでに目覚ましい性能を示しています（表1に事例をまとめました）。注目すべきケーススタディは以下の通りです。
ハリケーンおよび台風予測： ディープニューラルネットワークはサイクロンの追跡を改善しています。Google DeepMindのGraphCastは、ハリケーン・リーがノバスコシア州に上陸する9日前に正確に予測し、従来の物理ベースの予測を約3日上回りました。さらに最近では、MicrosoftのAuroraファウンデーションモデル（グローバルな気象・海洋データで学習）が、台風ドクスリのフィリピンでの進路を4日前に正確に予測しました。これは、公式モデルが誤った位置を示したのとは対照的です。テストでは、Auroraは2022-23年シーズンの5日間のサイクロン進路予測精度で、主要な7つの予測センターすべてを上回りました。同様に、GoogleとNOAAはAIモデルで提携しています。DeepMindシステムの5日間ハリケーン予測は、欧州のアンサンブルベースラインよりも平均で約140km真の進路に近く、急速な強度変化の予測も改善しました。これらのAIによる改善は、より早く、より正確な暴風雨警報と、避難のためのより長いリードタイムを約束します。
洪水予測： 河川の洪水予測はAIによって大きく改善されました。Google Researchは、AI（特にLSTMネットワーク）が、データが少ない地域でも、最大7日先までの正確な洪水予測を延長できることを実証しました。彼らのモデルは現在、Flood Hubで運用されており、80か国、4億6千万人の人々をカバーしています。かつて開発途上国の多くで利用できなかった洪水予測が、ML駆動のグローバルモデルと公開警報のおかげで可能になりました。パイロットスタディ（例：インドのガンジス・ブラフマプトラ流域）では、AIによる予測が物理モデルのみの場合よりも大幅に改善され、タイムリーな警報を可能にしました。
津波早期警報： 津波の予測は依然として非常に困難ですが、AIが貢献し始めています。例えば、ウェスタン大学（カナダ）は、機械学習を用いて、ブリティッシュコロンビア州トフィーノ町の津波早期警報のタイミングを最適化しました。彼らの分析では、ランダムフォレストモデル（地震および海洋学の入力が必要）が、誤報を最小限に抑え、タイムリーな避難を促す点で、従来の多重線形回帰（標準的なアプローチ）を上回りました。これまでのところ、AIシステムが実際の津波イベントを事前に予測した例はありませんが（データの不足が大きな障壁です）、これらの研究は、MLが警報しきい値と局所データの融合を洗練させ、警報を改善できることを示しています。研究者は、より多くの海底センサー（日本には150基あるのに対し、バンクーバー島周辺にはわずか4基しかない）があれば、あらゆるAI/物理予測システムが劇的に強化されると強調しています。
その他のAIの成功事例には、大気質や暴風雨などの異常気象現象が含まれます。例えば、Auroraモデルはバグダッドでの深刻な砂嵐を1日早く予測し、世界の降水予測や波浪予測でも最先端の結果を達成しています。要するに、文書化された事例はサイクロン、洪水、津波にわたり、早期警報システムにおけるAIの役割が拡大していることを示しています。
表1. AIによる予測の成功事例：主な災害イベント、AIアプローチ、および主要な成果のまとめ
| 災害・事象 | AIアプローチ / 機関 | 成果 / 影響 | 出典 |
| 台風ドクスリ (2023年7月、フィリピン) | Microsoft Aurora (AIファウンデーションモデル) | 上陸地点を4日早く正確に予測し、公式予測を修正。 | Microsoft (Nature) |
| 熱帯低気圧 (2022年〜2023年、全世界) | Microsoft Aurora (AI) | 米国ハリケーンセンター(NHC)および7つの主要センター全てに対し、5日間の暴風雨進路予測で優位な性能を示す。 | Microsoft (Nature) |
| ハリケーン・リー (2023年9月、ノバスコシア州) | Google DeepMind GraphCast (深層学習) | 暴風雨の進路を9日前に予測（従来モデルより3日長いリードタイム）。 | Nature (2023) |
| 河川洪水 (2024年、全世界) | Google AI (LSTMネットワーク) | 約80か国で河川洪水予測を7日間に延長。データ不足地域でも精度が向上。 | Google Blog |
| 津波警報 (トフィーノ、2025年) | ウェスタン大学 (ランダムフォレストML) | 早期警報のタイミングにおいて、回帰分析よりもランダムフォレストモデルが最適であることを発見。より安全な避難のための待機時間延長を支持。 | PreventionWeb |
| サイクロン進路 (2025年、米国) | Google DeepMind AI (NOAAとの提携) | AIによる5日間予測は、アンサンブルベースラインより実際の進路に140km近く、NOAAはAI予測を運用に活用予定。 | VentureBeat |
津波予測のアプローチ
津波予測には、陸上センサー（地震計）、全球測位衛星システム（GNSS）、そしてDART（深海津波観測ブイ）など、様々な種類のセンサーから得られるデータが活用されています。DARTブイは世界中の海に設置されており、特に地震活動が活発な太平洋地域に集中しています。これらはリアルタイムで津波を監視し、予測において極めて重要な役割を担っています。
DARTブイは非常に正確な情報を提供しますが、設置と維持に多大な費用がかかるため、最も重要な地域にのみ配置されています。そのため、一部の震源地からはブイまでの距離があるため、地震発生後10分から90分もの情報ラグが生じることがあります。
このような情報ギャップを埋めるため、研究者たちは常に新しいセンサーの模索を続けています。例えば、最新の「Physics of Fluids」誌の研究では、水中ハイドロフォン（水中聴音器）がリアルタイムの地震情報を取得し、リスク計算に役立てられる可能性が示されています。研究者たちは、ハイドロフォンが地震特有の音響放射（音）をどのように捉えるかを検証しました。ムーア氏は、地震情報と高精度なDARTブイ情報の間を埋める新しいセンサーとして、GNSS情報、通信ケーブルの障害、あるいはハイドロフォンが有効であると述べています。
ハイドロフォン（水中聴音器）とAIを活用したモデル
ハイドロフォン（水中聴音器）： ハイドロフォンは海底に設置され、海底火山噴火から核実験、地震に至るまで、あらゆる種類の活動から発生する音を検知できます。これらの音波は音響重力波とも呼ばれ、水中では音速（海水中で秒速1,500m）で伝播し、海底で反射することで速度が倍増することもあります。
「音は発生源に関する情報を運び、その圧力場は発生源から数千キロメートル離れた場所でも記録できます」とゴメス氏は述べています。「それらは地震の特性に関する情報を運び、遠隔地のハイドロフォンで記録することができます。」
AI（人工知能）を活用したモデル： 「人工知能は地震の種類を分類する上で重要な役割を果たすことができます」とゴメス氏は語ります。「最先端の音響重力波技術と組み合わせることで、より信頼性の高いリアルタイム津波警報システムを構築できます。」
ゴメス氏は、「この研究は、自然災害からの警報システムを強化することを目的とした大規模プロジェクトの一部です。開発された技術の性質は補完的であり、そのため、私たちは専門家と協力し、システムをさらに強化することを楽しみにしています」と述べています。
ウェイ氏とムーア氏は、この手法が津波予測における革新的なツールとなる可能性を秘めていると語っています。
ムーア氏は、「AIが、土砂崩れや火山などから発生する津波の特性を把握する上で抱えているいくつかの問題を解決するのに役立つと期待しています」と述べています。これらの自然現象には地震が伴わないため、発生しうる津波の位置や規模を特定するのが難しいと彼は言います。
ハイドロフォンとAIモデリングは、津波警報システム開発において有用なツールとなるでしょう。「新しい技術には進化する時間が必要であることは誰もが知っています」とウェイ氏は言います。「この技術は将来のシステムに実装される大きな可能性を秘めていると思います。」
津波予測のアプローチ
現在の津波予測は、陸上地震計、衛星測位システム（GNSS）、そしてDART（Deep-ocean Assessment and Reporting of Tsunamis）ブイを含むセンサーネットワークに依存しています。DARTブイは、特に地震活動が活発な太平洋を中心に世界中に配備されており、リアルタイムの津波監視システムとして重要な役割を担っています。
DARTブイは非常に正確な情報を提供しますが、設置と維持に費用がかかるため、配備される場所は最も重要な地域に限られています。このため、一部の地震の震源からの距離によっては、地震発生後10〜90分もの情報取得の遅れが生じることがよくあります。
しかし、新たな研究では、水中ハイドロフォンがリアルタイムの津波警報を大幅に強化できる可能性が示唆されています。これらのセンサーは海底に設置され、音は水中を高速で伝わるため、地震から発生する特有の音響信号を検知できます。この音響データは地震の特性に関する情報を含んでおり、初期の地震検知とDARTブイからのより正確な情報との間のギャップを埋めるのに役立つ可能性があります。
さらに、人工知能（AI）がこの分野で強力なツールとして台頭しています。AIは地震の種類を分類するのに役立ち、ハイドロフォン技術と組み合わせることで、より信頼性の高いリアルタイムの津波警報システムにつながる可能性があります。研究者たちは、AIとハイドロフォンが、現在特性を把握するのがより困難な、地震を伴わない現象（地滑りや火山噴火など）によって引き起こされる津波の予測にも役立つと楽観視しています。ハイドロフォンとAIモデルを組み合わせたこの統合的なアプローチは、将来の津波警報システムに大きな期待を抱かせます。
現在の応用とプロジェクト
気象および津波予測におけるAIの活用は、研究グループや機関の間で急速に広がっています。米国海洋大気庁（NOAA）は、気象および気候に関する機械学習プロジェクトを調整するために、NOAA人工知能センターを設立しました。特筆すべきは、NOAAの国立ハリケーンセンター（NHC）が試験的なAI予測の導入を開始したことです。2025年半ば、NOAAはGoogle DeepMindとの提携を発表し、AIが予測した暴風雨の進路と強度をワークフローに組み込むことになりました。NOAAはまた、機械学習の強化によりハリケーンモデル（HAFS）を改善し、警報の翻訳と伝達における機械学習の活用も模索しています。
NASAも同様に積極的です。膨大な地球データで学習させたオープンソースの気候AIモデル「Prithvi」をリリースしました。テストでは、Prithvi（Transformerベースのファウンデーションモデル）がハリケーン予測において専門のAIモデルを上回る性能を示しました。NASAの科学者たちは、データ駆動型モデルと従来の物理学を融合させた（ハイブリッドアプローチ）将来の予測を構想しています。NASAの災害プログラムは、衛星データ（しばしば機械学習で処理される）を使用して、リアルタイムの被害評価（例：暴風雨後の停電状況のマッピング）を行っています。
世界気象機関（WMO）はAIイニシアチブを立ち上げました。2023年には、地球システム科学にAIを統合するための戦略計画を採択しました。WMOの「すべての人々のための早期警報」パートナーシップ（UNDRRなどと連携）は、災害リスク軽減のためのAIソリューションのパイロット運用を行っています。例えば、WMOの報告によると、Google DeepMindやNVIDIAのような企業はAIベースの中期気象モデルをリリースしており、これらは現在、欧州の運用ECMWF予測に組み込まれています。MedEWSa（EU資金提供）のような地域プログラムは、洪水、干ばつ、暴風雨に対する欧州の予測を強化するためにAI/IoTを展開しています。
民間および研究分野では、テクノロジー企業や大学が新しいツールを開発しています。Googleは、Flood Hubを通じて（政府と協力して）無料の地球規模洪水予測を提供しています。MicrosoftとIBMは、学術研究機関と提携して、気候データ用のオープンAIモデルを開発しています。例えば、IBM/NASAが計画しているオープン気象ファウンデーションモデルや、MicrosoftのオープンソースAuroraなどです。学術グループ（例：ウェスタン大学、ヒューストン大学）は、機械学習ベースの津波および暴風雨予測モデルを発表し続けています。全体として、国の機関、国際機関、テクノロジー企業、大学がすべてAI駆動型災害予測に貢献する幅広いエコシステムが構築されています。
将来の方向性と提言
災害予測においてAIの可能性を最大限に引き出すためには、技術的、政策的、インフラストの強化が必要です。主な提言は以下の通りです。
データとセンサーの拡充： AIの力はデータの量と質に依存します。前述の通り、津波モデルはセンサーの不足に悩まされています（カナダのブイは4基に対し、日本は150基）。より広範なセンサーネットワーク（海底圧力計、河川水位計、気象レーダー、衛星コンステレーション）への投資は、AI予測を劇的に改善するでしょう。政府や機関は、モデルが豊富な学習データと入力データを得られるよう、リアルタイム監視（IoT）とオープンデータ共有にさらに資金を投入すべきです。
高度なハイブリッドモデリング： ハイブリッドAI-物理システムの開発を継続すること。ドメイン知識を機械学習に組み込むこと（物理情報に基づく、または知識誘導型機械学習として知られる）は、地球物理学の法則との一貫性を保証します。例えば、機械学習の出力を既知の津波波形方程式や保存法則に従うように制約することで、あり得ない結果を減らすことができます。予測が正確であるだけでなく、専門家にも説明可能であるように、因果関係を解明でき、解釈可能なAIアーキテクチャに焦点を当てるべきです（最近のレビューで推奨されているように）。
ファウンデーションモデルとアンサンブルモデル： 気候および複数災害予測のための大規模AIモデルを構築し、活用すること。Auroraのようなモデルの成功は、単一の「ファウンデーション」ネットワークが多くのタスク（暴風雨、洪水、大気質）に微調整できることを示しています。将来の研究では、生成AIと組み合わせて長期的なリスク予測を生成するために、気候モデルのアンサンブルと生成的なアプローチを探求すべきです。クラウドコンピューティングプラットフォームと共有モデルリポジトリ（WMOが計画しているAIフレームワークなど）は、これらのツールへのアクセスを世界的に民主化できます。
公平性、信頼、アクセシビリティ： AI予測は公平で、エンドユーザーに信頼されなければなりません。WMO/国連FATES原則（公平性、説明責任、透明性、倫理、持続可能性）のようなガイドラインに従うことが不可欠です。これは、学習データにおける偏り（ほとんどの衛星データは豊かな国に有利である）に警戒し、システムが多様な地域で検証されることを保証することを意味します。ユーザー中心の設計が重要です。早期警報インターフェースは、明確で地域化されているべきです（多言語警報、モバイルアプリ）。例えば、AIツールをエネルギー効率が高く、費用対効果が高いものにする（新しいAIエミュレーターはラップトップで動作する）ことで、十分なサービスを受けていないコミュニティへのリーチが拡大し、デジタルデバイドに対処できます。
コラボレーションと政策： 国際協力は強化されるべきです。機関は（WMOを通じてなど）共同データ共有と多国間演習を継続すべきです。政策立案者は、適切に検証された後、AI予測を公式の警報に許可するように基準を更新する必要があります。WMO MedEWSaおよび「すべての人々のための早期警報」プロジェクトの成功は、協調的なガバナンスの下でAIと従来のシステムを融合させることが進歩を加速することを示しています。最後に、AI支援による警報の責任が明確に定義されるように、法的および倫理的枠組み（公共安全におけるAI向け）を開発する必要があります。
要約すると、津波および気象災害予測にAIを統合するには、技術革新（高度なモデル、センサーネットワーク、ハイブリッドシステム）と、インフラおよび政策支援（オープンデータ、機関協力、コミュニティ参加）が必要です。複数のケーススタディが示しているように、AIは予測のリードタイムと精度を大幅に向上させることができます。堅牢性、公平性、リアルタイム実装に関する継続的な研究は、その社会への影響をさらに改善するでしょう。
