［技術解説］AIは地球を救うか？Googleが拓く「災害に不意打ちされない未来」

2025-06-30

はじめに

　気候変動は、もはや遠い未来の話ではなく、私たちの生活に直接影響を及ぼす喫緊の課題です。激甚化する豪雨による洪水、勢力を増す台風、そして頻発する山火事など、世界中で自然災害が深刻化しています。

　本稿では、Google Researchが2025年6月24日に公開した公式ブログ記事、「From research to climate resilience」を基に、AI（人工知能）が気候変動によって引き起こされる様々な脅威に対して、どのように社会のレジリエンス（強靭性）を高めるために活用されているかを、解説します。

引用元記事

タイトル: From research to climate resilience
著者: Yossi Matias, Vice President & Head of Google Research
発行元: Google Research
発行日: 2025年6月24日
URL: https://research.google/blog/how-ai-is-helping-us-build-a-more-resilient-planet/

要点

Google Researchは、AI技術を駆使して洪水、サイクロン（台風）、山火事といった気候関連の脅威に対する予測精度を飛躍的に向上させている。
AIによる全球水文学モデルは、最大7日前までの河川洪水を正確に予測し、100カ国以上、7億人以上の人々を対象に情報を提供している。
サイクロン予測では、その存在、進路、強度、規模を最大15日前から予測し、最大50のシナリオを生成することが可能である。
新しい衛星コンステレーション「FireSat」は、フットボール場サイズしか検知できなかった従来技術に対し、教室サイズ（5m x 5m）の初期消火が可能な小規模火災を20分ごとに検知できる。
これらの予測技術は「地理空間推論」というフレームワークに統合され、専門家でなくても自然言語で地球規模の複雑な問いに答えを得られるようになりつつある。
AIは災害予測だけでなく、航空機の飛行機雲の発生を54%削減したり、都市の交通信号を最適化して排出ガスを削減したりするなど、交通分野のサステナビリティ向上にも貢献している。

詳細解説

AIによる洪水予測

　数年前まで、正確で信頼性の高い洪水予測は「不可能に近い挑戦」とされていました。しかし、Google Researchは、科学雑誌『Nature』にも掲載された画期的な全球水文学AIモデルを開発しました。これにより、世界中の河川の洪水を最大7日も前から高い精度で予測することが可能になったのです。

　この情報は「Flood Hub」というプラットフォームで公開されており、100カ国以上、7億人を超える人々が利用できます。日本もこの対象地域に含まれており、自治体や個人が早期の避難計画を立てる上で非常に強力なツールとなります。

　特筆すべきは、従来の水位観測データが乏しい地域への対応です。AIが過去のデータを分析し、物理的な計測器がない場所に「仮想ゲージ（Virtual Gauge）」を生成します。これにより、特に脆弱な地域を含む150カ国へとカバー範囲を大幅に拡大し、情報の格差を埋めることに成功しています。

台風・サイクロンの進路と勢力を15日先まで予測

　サイクロン（日本では台風、アメリカではハリケーンとして知られます）は、甚大な経済的損失と人命の危機をもたらします。従来、その予測はスーパーコンピュータによる物理法則のシミュレーションに依存していましたが、これには限界がありました。

　Google DeepMindとGoogle Researchのチームは、この分野でもAIの可能性を追求しています。現在のモデルでは、サイクロンの存在、進路、強度、大きさ、構造を最大15日も前から予測し、起こりうる50ものシナリオを生成できます。これにより、政府や防災機関は、より多様な可能性を考慮した上で、余裕を持った対策を講じることが可能になります。

　この研究はまだ初期段階ですが、実験的なモデルは「Weather Lab」というサイトで公開されており、米国の国立ハリケーンセンターとの連携も開始されるなど、実用化に向けた動きが加速しています。

AIによる超局所的な天気予報「ナウキャスティング」

　天気予報は私たちの生活に不可欠ですが、地上レーダーなどのインフラが整っていない地域では、信頼性の高い情報を得ることが困難でした。特にアフリカ大陸の多くの地域がこの課題に直面しています。

　そこでGoogleは、「ナウキャスティング」と呼ばれる超局所的・短期的な気象予測にAIを応用しています。「MetNet-3」という最新のAI気象モデルは、全球の衛星観測データを活用することで、地上レーダー網がない場所でも、5km解像度という非常に細かい範囲の降水量を、15分ごとに更新し、最大12時間先まで予測することを可能にしました。

　この技術は、アフリカのGoogle検索ユーザーにリアルタイムの天気情報として提供されており、特に農業分野での活用が期待されています。農家は、作物の収穫量を増やし、廃棄物を減らし、運営コストを削減することで、経済的なレジリエンスを高めることができるのです。

教室サイズの火元も見逃さない：衛星「FireSat」による山火事対策

　世界的に増加し、激甚化している山火事に対し、Googleはこれまでも衛星画像とAIを用いて火災の範囲をリアルタイムで検知し、消防当局や地域住民に情報を提供してきました。

　しかし、被害を最小限に食い止めるには、火災が拡大する前の初期段階での発見が極めて重要です。そこでGoogleは、新たに専用の衛星コンステレーション「FireSat」の打ち上げを開始しました。この衛星は、従来の技術がフットボール場ほどの大きさの火災しか検知できなかったのに対し、わずか5m x 5mの教室サイズの火元も見つけ出すことができます。

　この衛星群は、最終的に50基体制で地球全体を20分ごとに監視し、消防当局が迅速に行動を起こすための貴重な時間をもたらします。これは、山火事対策における根本的な変革と言えるでしょう。

地球規模の知見を誰もが：地理空間推論 (Geospatial Reasoning)

　これまで紹介してきた洪水や山火事の予測モデルは、それぞれが独立した強力なツールです。Googleはさらに一歩進んで、これらの地球モデルと生成AIを組み合わせた「地理空間推論（Geospatial Reasoning）」というフレームワークを開発しています。

　これにより、ユーザーは専門家でなくても、「自然災害が発生する前に、どの脆弱なコミュニティを優先的に避難させるべきか？」といった複雑な問いを自然言語で投げかけるだけで、地理空間データに基づいた包括的な答えや視覚化された情報を得ることができます。これは、政府、地方自治体、企業などが、より効果的なレジリエンス構築計画を立てるための新たな機会を創出します。