富士通ら、AIで宇宙天気を確率予測　根拠・過去事例の提示で判断支援

富士通と国立大学法人東海国立大学機構は、太陽放射線イベントの発生確率を推定し、根拠となる過去事例も提示する宇宙天気予測技術を開発したと発表した。
太陽放射線イベントの発生確率と過去の類似事例を提示し、運用判断を支援することを目的とする。

AIで太陽放射線を確率予測

2026年1月28日、富士通と国立大学法人東海国立大学機構は、太陽放射線イベント（プロトン現象）を対象に、発生確率を推定する技術を開発したと発表した。
基盤技術には、富士通のAI技術「Fujitsu Kozuchi XAI」の一つ「Wide Learning」を用いている。

Wide Learningは、太陽磁場やフレア特性など多様な観測量から特徴量の関係性を学習し、どの要因が発生確率を押し上げたか、特異的な組み合わせ条件は何かを明確に提示する。
従来、太陽フレア規模に基づく単純な経験則では推定が難しかった事象についても、AIが複雑な因果関係を抽出することで、予測結果に説明可能な根拠が与えられる。

推定の根拠として、Wide Learningが抽出した条件をもとに、過去の太陽放射線イベントの中から最も類似する事象を自動で選定し、当時観測された放射線量や具体的な影響を照合できる仕組みも組み合わせた。
これにより、運用者は単なる確率だけでなく、予測されるイベントが過去のどの事象と似ているかを参照し、対応事例を確認できるようになる。

背景として、太陽フレアやコロナ質量放出などの太陽活動が、通信障害や電離圏攪乱によるGPS精度低下、送電網の電流増大といった影響を及ぼすことが知られている。
太陽活動は高エネルギー粒子の到来を伴う場合があり、宇宙飛行士や人工衛星に深刻な影響をもたらす一方、フレア規模と放射線量の相関が強くないため、発生リスクを事前に正確に予測しにくい点が課題だった。

宇宙活動とインフラ守る判断材料に

本技術は、確率の提示に加えて、要因や条件を明示し、類似事象の参照までを一連で提供する設計であるため、運用現場での判断材料が増える可能性がある。
過去の影響と対応を引き当てられれば、関係者間でリスクの大きさや対策の選択肢を共有しやすくなり、意思決定の速度と納得感の両立が期待できる。
予測を「ブラックボックス」にしない点は、現場での説明責任の観点でも利点になり得る。
適用先としては、電力網、衛星通信、GPS誤差増大、航空機の極域飛行など、宇宙天気の影響を受ける社会インフラ全般の保護にも活用が期待される。

一方で、確率推定と過去事例の読み替えには運用者の理解が前提となるため、提示根拠を解釈し、対策に落とし込む手順や訓練を整備できるかが、実装効果を左右すると言える。

また、宇宙天気は発生頻度が低い一方で影響が大きく、判断の属人化が課題とされてきた分野とされている。
AIによって判断軸が整理されることで、組織としての対応力を底上げする効果も見込まれるだろう。

富士通株式会社 プレスリリース

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