AI雪崩予測システム

従来の経験則に依存した雪崩予測から、科学的データに基づく客観的な予測へ。

気象データ、雪崩発生履歴、地形情報を機械学習で統合解析し、
これまでにない高精度な雪崩危険度予測の実現を目指しています。

なぜAI予測が必要なのか

従来の雪崩予測の限界

現在の課題：

人に依存した予測

専門家の経験と勘に頼る判断
予測者によるバラつき
24時間対応は不可能

限定的なカバー範囲

広大な山域はカバーできない
斜面単位の詳細予測は困難

新しい雪崩パターンへの対応遅れ

気候変動による未知のパターン
過去の経験則が通用しない

AI予測システムの仕組み

3つのデータを統合学習

1. 気象データ

リアルタイム観測

気温・風速・降雪量
24時間の変化パターン
過去の気象履歴

2. 雪崩データ

発生履歴の蓄積

過去の発生地点
規模・種類・被害
発生時の条件

3. 地形データ

ドローンによる3D地形解析

斜度・標高・方位
植生・地表状態

予測の流れ

データ収集（10分ごと）

前処理・正規化

機械学習モデル（深層学習）

危険度スコア算出（0-5段階）

予測マップ生成

配信・アラート

目指す2つの特徴

1. 斜面単位の詳細予測

従来：
エリア全体で「危険度3」のような大雑把な評価

AI予測：
斜面ごとに詳細な危険度を算出

気象観測機が設置された斜面では、リアルタイムのデータをもとに、より精度の高い危険度評価が可能になると考えています。

北斜面の標高2500m地点：危険度4
南斜面の標高2000m地点：危険度2
谷筋の吹きだまり：危険度5

ピンポイントでリスクを把握

2. 学習による精度向上

データが増えるほど賢くなる：

新しい雪崩事例を学習
予測と実際の差を分析
モデルを自動更新

目標精度：80%以上

開発状況と今後の展開

開発ロードマップ

〜2027年

基礎データの収集・整理

機械学習モデルの選定

プロトタイプ開発

2028年

テスト運用開始（限定エリア）

精度検証と改善

専門家による評価

2029年

テスト運用

関係者に向けてのテスト運用開始

期待される活用シーン

一般の雪山利用者

スマートフォンで確認：

[アプリ画面イメージ]

明日の白馬岳北斜面

危険度：4（高い）

「新雪の不安定性により雪崩リスクが高まっています。
別ルートの検討を推奨します。」

入山前にリスクを把握し、安全なルート選択が可能に

プロフェッショナル

スキー場パトロール：

朝のミーティングでAI予測を確認
重点パトロールエリアの決定

山岳ガイド：

ツアールートの事前評価
代替ルートの準備
顧客への説明資料として活用

防災機関

救助活動への活用：

雪崩発生時の危険エリアの把握と救助活動の判断材料
二次災害リスクの評価による救助隊の安全確保

人とAIの協働

AIは人間を置き換えるのではない

AIの役割：

膨大なデータの処理
24時間の監視
客観的な分析

人間の役割：

現場の最終判断
想定外への対応
倫理的な配慮
現場での情報収集

協働により実現すること：

より確実で、より広範囲な安全確保