富士通株式会社のAI活用事例｜「富岳」×AIによるリアルタイム津波予測と避難シミュレーション

2025年12月12日

富士通株式会社は、スーパーコンピュータ「富岳」とAI（人工知能）を活用したリアルタイム津波予測技術を開発しました。

2万件のシナリオをAIに学習させた結果、一般的なPCでも数秒以内に3mメッシュの高精度な浸水予測が可能になりました。

本記事では、リアルタイム津波予測AI技術の仕組みや川崎市での実証実験の内容、今後の防災への展望について解説します。

富士通株式会社のAI活用背景：震災教訓とリアルタイム予測

「富士通株式会社がAI津波予測技術の開発に取り組んだ背景には、従来のハザードマップでは対応できない課題がありました。

2011年の東日本大震災を教訓として、災害状況をリアルタイムで把握・予測する技術が求められています。

富士通株式会社は、東北大学や東京大学地震研究所などと共同で、AIを活用した新しい津波予測技術の開発に取り組みました（出典：富士通のプレスリリース、東北大学の研究発表）。

津波予測技術の開発に取り組んだ背景には、従来の予測手法に対する課題がありました。

固定的なハザードマップ（被害想定地図）では、地震の規模や震源で変わる津波の動きを表現できません。リアルタイムの浸水予測への活用は困難でした。

富士通株式会社は「富岳」の計算能力とAIを組み合わせるアプローチを採用しました（出典：富士通の技術発表）。

津波が陸地に到達する前に、浸水範囲を高精度に予測する仕組みを構築しました。

正確な浸水予測をリアルタイムで行うのは、極めて困難とされてきました。計算の「精度」と「速度」の間に、大きなギャップがあったためです。

次のような課題がありました。

　　　建物の影響まで考えた高精度な物理シミュレーションを行うには、膨大な計算処理が必要です。発災直後の限られた時間内では、計算が終わる前に津波が到達するおそれがあります。

　　　瞬時に計算するために大規模なスーパーコンピュータを常に待機させるのは、費用や運用面で現実的ではありません。

詳細な浸水情報を得ようとすると時間がかかります。一方、スピードを優先して計算を簡素化すると精度が下がります。時間と精度のトレードオフが長年の課題でした。

富士通株式会社が開発したAI技術は、津波防災の現場に、速さと精度を両立した新しい予測手法をもたらしました。

従来のシミュレーションでは困難だったリアルタイム予測が、実証実験や訓練を通して実用的なレベルに達しています。

具体的な導入効果は次のとおりです。

AI津波予測技術の最大の効果は、一般的なPCで津波到達前の浸水範囲を数秒以内に計算できる点です（出典：東北大学のプレスリリース）。

富士通株式会社は、大規模なスーパーコンピュータに頼っていた計算を、事前学習により軽量化しました。

高速処理を支える要素は、次のとおりです。

3m単位の高解像度
3mメッシュで計算し、建物や道路単位の浸水状況まで予測できます。
2万件の学習データ
「富岳」で2万件の津波シナリオを事前に計算し、AIに学習させました。多様な津波シナリオに対して、浸水範囲を短時間で推定できるよう設計されています。

※これらの技術仕様は、富士通および東北大学の技術発表に基づいています（出典：富士通の技術発表、東北大学のプレスリリース）。

「富岳」による事前学習により、特別な設備がなくても、手元のPCで高精度な津波予測ができるようになりました。

技術面の効果に加え、住民の避難行動にも変化が見られました。

2022年3月に川崎市で実施された防災訓練では、AI津波予測技術を組み込んだスマートフォンアプリを使い、避難行動の変化を検証しました（出典：川崎市での実証実験に関する発表）。

参加者の役割やITリテラシーに合わせた情報の見せ方は次のとおりです。

対象	表示内容のイメージ
リーダー向け	地図上に浸水の深さや到達時間を色で示し、危険度を具体的に伝えます。
一般向け	「浸水が予測されています」とテキストで知らせ、迷わず避難を促します。

避難誘導アプリでは、逃げ遅れている人の位置を画面上で共有し、メッセージで避難を呼びかける機能も検証しました。近くの人同士で助け合う行動が生まれることが期待されています（出典：富士通の実証実験レポート）。