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地震の予知の今後の新しいトレンドについて

いろいろな研究者が行う自然科学上の「予測」。この予測には気象予測、火山の噴火予測、地震の予測が含まれます。これらの予測には大きく分けて2つの方法があるのをご存知でしょうか?この2つの基礎的な概念を知っておくだけで新聞、テレビの予測報道を興味深く見ることができるはずです。

経験的な予測について

予測には経験的な予測と演繹的な予測に分けることができます。

経験的な予測は今までの過去の経験やデータに即して将来を予測します。例えば過去の地震データ、気象データ、火山活動のデータなどをチェックします。帰納的な予測と言われることもあります。

ここでベースになるのはあくまでも過去のデータです。災害が発生するときのそれぞれの周辺に存在するデータです。地震の場合ですと、地震計で測られる振動データや、気温、地下を流れる地電流データなどです。

過去災害が起こった時の周辺のデータはこうだった。従って今回もこの程度の天災が起こる可能性は極めて高いとするものです。具体的な数式モデルにより計算が行われているわけではありませんので、予測の結果はおのずから定性的なものになります。

演繹的な予測について

演繹的な予測は何らかの理論的な枠組みに基づいて、予測式を用いて将来にはこうなるはずだという予測を行います。

演繹的な予測はコンピュータを用いた数理的な予測が中心になります。その予測のためには予測値算出のためのモデルを作成しなければならないですし、モデルの適用により結果が出なかった場合は再度モデルを作り直さなければなりません。

またモデルにインプットするためのデータの整備も必要になります。

これらの予測を行うためには、膨大な計算処理が必要になりますので家庭用のパソコンではなく高性能のコンピュータが必要になります。

コンピュータにより予測を行いますのでその結果は定量的なもので
表されることになります。

経験的な予測と演繹的な予測の効果の相違について

このように2つの予測方法を紹介させていただきましたが,これらの予測の
違いはどのようなところにあるのでしょうか?

経験的な予測は「経験」という言葉からもわかりますように
既存のデータを人間が判断するということがベースになります。

あくまでの判断するのは人間の経験値の範囲をでることがありませんので、予測の結果も今までの常識に左右され、人間の想像力を出ることはありません。

それに対して演繹的な推論は今ままでの常識を脇においてロジックで結論を導きます。
あくまでもロジックが優先されますので、今までの常識に染まった人からすると
とんでもない結論が導き出されることになります。

予測という観点からは今までの常識にとらわれずに新しい観点が提供できるという
ことでは演繹的な予測が優れています。

ビジネスの観点からはロジカルシンキングの重要性が以前から言われています。
過去の経験にとらわれずに斬新的な見方を提供できるので、演繹的な思考は重宝されます。
演繹的な結論のパワフルさを顕著に表す例としては宇宙論があります。
アインシュタインの相対性理論をベースに発展してきたものですが、宇宙は膨張するか縮小するかの2択しかなく、銀河どうしの距離が拡大しているという観測事実に基づきますと、宇宙は138億年にわたり膨張し続けてきたという結論が必然的に導かれます。

宇宙が100億年以上にわたり膨張し続けているという事実は、観測データによ
っても検証することはこの理論が発表された当時はできませんでした。

しかし観測技術の進歩によって宇宙論の正しさが結果的に証明されたのです。

ただし演繹による予測は自然現象に導かれる前提条件がわからないとうまく機能しません。自然災害はかなり複雑なので、演繹的推測を行うための前提条件が整備されないとうまく機能しないという問題があります。

今後の予測はどのような予測が主流となるのか?

経験的な予測は演繹的な予測と比較して従来の常識の枠の外には出られないと説明いたしましたが、最近AIの発達により経験的な予測から主観的な判断の弊害を取り除いた新しい手法が出てきました。

IT技術の進化により大量のデータを蓄積、分析することが可能になりました。過去の膨大なデータをAIが分析し、客観的な予測値を算出することができるようになったものです。

演繹的な予測と並行して、今後はAIを使った客観的指標を持つ経験的予測もある程度
普及してくる可能性がありますね。

(参考文献)

岩波地球科学ライブラリー 282
予測の科学はどう変わる? 人口知能と地震・噴火・気象現象 井田喜明 著 岩波書店

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