東大が開発、AIによる小惑星岩の識別技術が注目　防災・土木分野への応用も視野に

2025年4月7日、東京大学の研究チームが発表した新技術が話題となっている。
小惑星表面に存在する岩石をAIによって高速識別するこの技術は、宇宙探査の効率化だけでなく地球上の土木・防災分野への応用も期待されている。

宇宙探査の新時代を切り拓く　AIによる岩石識別技術の進化

東京大学の研究チームが開発した画像認識AIは、小惑星探査における現行技術の課題を克服するものとして注目を集めている。
従来の探査手法では岩石の種類や形状の識別に多大な時間を要し、現地の地質分析が探査ミッション全体のスケジュールに大きく影響していた。

今回のAIは、機械学習をベースにした画像認識アルゴリズムを搭載し、宇宙探査機が撮影した画像からリアルタイムで岩石の特徴を分析する。これにより探査対象の選定や資源採掘の計画立案が効率化される見通しだ。NASAなどが進める小惑星探査計画への応用も想定されており、すでに一部のプロジェクトで検証段階に入っているという。

研究チームによれば、本技術は画像中の岩石の輪郭、テクスチャ、反射特性など複数のパラメータを同時に認識し、瞬時に分類を行う。学習済みのモデルは未知の環境下でも高い精度を保つよう設計されており、宇宙空間という過酷な環境でも信頼性の高い動作が期待される。

地球にも恩恵をもたらすAI技術　土木・防災への波及効果と今後の展望

このAI技術の応用先は宇宙だけにとどまらない。
研究チームの清水特任研究員は、「地上でも定期的にドローンで広範囲の斜面を撮影し、大量の岩石を識別しておくことで、崩落の前兆を検出する応用も考えられる」と、地球上における活用の可能性についても言及している。

特に土木工事や地質調査、防災分野において有用なものとなるだろう。
たとえば、建設現場での地盤調査にAIを導入した場合、地層や岩石の構成を迅速かつ詳細に把握でき、資材選定や工事設計の精度が向上するとされる。
また山間部や海岸地域での土砂崩れリスク評価（※）にも同様の手法が適用可能とされ、災害時の初動判断や警戒区域の設定に大きな助けとなるだろう。

さらにAIによるリアルタイム分析は、災害発生時の対応を加速させ、人的・物的被害を最小限に抑える一助となると考えられている。実際地震後の地盤変動を即座に分析する試みも始まっており、今後は自治体やインフラ企業との連携による社会実装が期待される。

このような技術革新は従来の人手による調査や分析を補完し、意思決定のスピードと精度を格段に高めるだろう。
現代のように情報の即時性が問われる社会において、AIの役割は今後ますます拡大していくと見られる。

※土砂災害リスク評価：地形、地質、降雨量などのデータから、土砂崩れや地すべりが発生する危険性を予測・評価するプロセス。近年ではリモートセンシングやAI技術の導入が進められている。