再生可能エネルギー需給予測にむけた大規模気象予測モデルの構築と社会経済分析

2026 年度 審査結果の所見

• 研究課題/領域番号: 26H01952
• 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7:経済学、経営学およびその関連分野
• 研究機関: 東北大学
• 研究代表者: 松田 安昌 東北大学, 経済学研究科, 教授 (10301590)
• 研究分担者: 李 銀星 東北大学, 経済学研究科, 准教授 (00845084) ; 野原 大輔 一般財団法人電力中央研究所, サステナブルシステム研究本部, 上席研究員 (20516661) ; 黒田 雄太 東北大学, 経済学研究科, 講師 (80845074) ; 瀬谷 創 神戸大学, 工学研究科, 准教授 (20584296) ; 村上 大輔 統計数理研究所, 統計基盤数理研究系, 准教授 (20738249) ; 日引 聡 東北大学, 経済学研究科, 教授 (30218739) ; 笹沼 克信 中央大学, 国際経営学部, 教授 (00972803)
• 研究期間 (年度): 2026-04-01 – 2030-03-31

学術的意義、期待される成果

本研究は、深層学習モデルによって物理モデルの予測を補正するハイブリッド型の気象予測モデルを構築し、都市レベルの中期予測の高精度化を目指すものである。本研究が Google DeepMind の GenCast のような巨大計算資源を前提とせず、予測精度と計算コストのトレードオフを意識した実務的なアプローチを採用している点は高く評価できる。日本発の高精度予測モデルとして、国際的な発信も期待される。