日本は古くからの地震大国であり、なんとか地震の発生を予測することは
できないか？ということで古くからいろいろな取り組みが行われてきました。

いつ何時どの程度の地震が起きるかを明確に示すことは、住民にとって役に立つ情報なのですが、明確に示すことには技術的な困難さが伴うことから、地震の予知はXXX年以内に起こる確率はXXパーセントというように
確立で示す余地の方法は近年は主流になっています。

このパーセントで示す方法には問題がないわけではないのですが、やはり住民にとっては地震の規模と発生時期が明確な形で示されていたほうが本当に意味があると思います。

例えば内陸地震のように発生間隔短い地震に関しては、（例えば２－３年後というように）発生確率が低く出がちです。確率が低い場合はその情報を受け取った住民が本気で対策をとらなくなります。

逆に発生確率が高い地震については、発生間隔が長くなります。一応妥当な予測と言えるかもしれませんが、今後30年の内に地震が発生する確率はXX%といってもこの予測を受け取った側は今一つピンと来ないのではないでしょうか？

地震の規模と発生時期をある程度明確にする決定論的な予測方法は世のなかからは依然として望まれていますので、何とかこの決定論的な予測ができないかといろいろと試行錯誤している地震学者も少なからずおります。

決定論的な地震予測の方法は地震がおこる前兆の現象に規則性を求め、
これを地震発生の前提として体系化するのが効果的です。

そのための体系化の方法としてAIを使います。

前兆現象の例として、本震の直前に来る前震、地殻の変形、地下水の放射性元素の増加量などのデータがあります。

これらのデータをAIが分析して予測値を立てることができればよいのですが、実際には異常なデータを含む観測が得られたケースは
少なく、現状ではAIに分析のために有効なデータを提供できているとは言い難いですね。