愛媛大学、港湾空港技術研究所、ORNIS株式会社などの研究グループは、陸上に設置した短波海洋レーダの観測データから、沖合の波と風を人工知能（AI）で面的かつ同時に計測する手法を開発しました。従来は2基のレーダが必要とされていた波の向きの特定について、1基のみでも同等の精度を達成しています。本研究成果は、国際学術誌「Scientific Reports」に11月10日付けで掲載されました。

短波海洋レーダは、陸上から沖合数十km～数百kmの海面を24時間連続で監視できる装置です。しかし、波や風の情報を含む「2次散乱」は強度が低くノイズに埋もれやすいため、従来の物理モデルに基づく解析法（ベイズ法）では、高波時に分離できないことや、ノイズによる結果の乱れ、波や風の向きの特定に2基のレーダが必要になるといった課題がありました。

研究グループは、レーダ信号を切り分けずに全体を対数正規化して画像のような2次元データへと変換し、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に入力する手法を構築しました。宮崎県が運用する日向灘のレーダ（13.5MHz）と紀伊水道のレーダ（24.515MHz）の実観測データ、波浪推算モデルWAVEWATCH IIIによる計算結果などを学習させ、波浪スペクトルと風速の計1297項目を一つのモデルで同時に推定します。

今回の手法では、推定地点の周囲4点の信号をまとめて入力する方式（Quad Point Selection）を考案しました。隣接するレーダビームの空間的なつながりを手掛かりとすることで、1基のレーダで生じる波の方向の不確定性を緩和しています。検証において、1基と4点方式による波向誤差は約19.7度となり、従来必要とされていた2基構成の約18.0度とほぼ同等でした。

日向灘のデータを用いた現地観測との比較では、有意波高の誤差0.44メートル、相関係数0.81という結果が得られました。また、従来のベイズ法と比較してノイズに起因する乱れが少ない安定した推定が可能となり、計算時間は1地点・1時刻あたり約3.5秒から約30ミリ秒へと約100分の1に短縮されています。周波数の異なる日向灘と紀伊水道の双方で同一構造のモデルを適用できることも確認されました。

課題の改良と今後の展望

一方で、風速の推定精度は相関係数0.47～0.67にとどまる点や、学習データが2か月分だった紀伊水道で波向の精度が低下した点など、学習データの量と多様性に依存する課題も明らかになっています。

研究グループは今後、複数年にわたる長期データの学習や、着目箇所を可視化する説明可能AI（XAI）の導入を進め、沿岸防災や洋上風力発電の海域調査に役立つ海象監視システムの構築を目指す方針です。

発表元企業等の概要

本研究には、愛媛大学大学院理工学研究科の片岡智哉准教授、国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所 港湾空港技術研究所の田村仁および藤木峻、ORNIS株式会社CTOで琉球大学名誉教授の藤井智史らが参加しています。

ORNIS株式会社の概要は以下の通りです。

• 会社名：ORNIS株式会社
• 所在地：東京都千代田区神田須田町1丁目7-8 VORT秋葉原IV 2F
• 設立：2022年9月
• 資本金および資本剰余金：617,102,312円（2026年10月末時点）
• URL：https://doi.org/10.1038/s41598-026-76688-2 （論文URL） / https://www.ornis.jp （企業URL）

本記事は愛媛大学、港湾空港技術研究所、琉球大学、ORNIS株式会社の発表をもとに作成。

Dellows News編集部

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