気象防災のAI活用：大規模基盤モデルのタスク適応性を深化させる

• 研究課題/領域番号: 25H00784
• 研究種目: 基盤研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 中区分25:社会システム工学、安全工学、防災工学およびその関連分野
• 研究機関: 気象庁気象研究所
• 研究代表者: 関山 剛 気象庁気象研究所, 気象予報研究部, 室長 (90354498)
• 研究分担者: 福井 健一 関西大学, ビジネスデータサイエンス学部, 教授 (80418772) ; 川畑 拓矢 気象庁気象研究所, 気象観測研究部, 室長 (80354447) ; 幾田 泰酵 気象庁気象研究所, 気象観測研究部, 主任研究官 (80878249) ; 山口 宗彦 気象庁気象研究所, 応用気象研究部, 主任研究官 (80595405)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 60,320千円 (直接経費: 46,400千円、間接経費: 13,920千円); 2025年度: 16,120千円 (直接経費: 12,400千円、間接経費: 3,720千円)
• キーワード: 気象予報 / 機械学習 / 基盤モデル / 転移学習 / ファインチューニング

研究開始時の研究の概要

防災情報には正確さと迅速さが必要である。さらにその作成が容易でなければ業務化が難しい。しかし現代の天気予報は正確さを求めるために巨大な計算機を必要とし、迅速さと容易さが犠牲になっている。近年、天気予報用の人工知能（AI）が開発され、注目を集めている。天気予報AIが実用化されれば、正確な気象防災情報が速く手軽に計算できるようになると考えられている。しかし現時点でのAIは防災上重要な豪雨や台風強度などの予測精度が十分であるとはいえず、更なる技術発展が必要である。我々は世界に先駆けて天気予報AIの技術発展に貢献する。