砂浜の海岸線予測にはガリ勉不要？

～短期集中観測データの学習は長期間のデータでの学習を上回る予測精度を得る～

この研究の主な対象者
企業・研究者の方
公開日 2025年09月18日

概要

森信人 防災研究所教授、陳信宇 海上・港湾・航空技術研究所専任研究員、伴野雅之 同グループ長による共同研究チームは、砂浜の海岸線が季節によってどのように変化するかを予測する際に、従来常識とされてきた数値モデルの最適化を「長期間のデータで学習させる」手法よりも、わずか2年という「短期間のデータで学習」させた方が、はるかに予測精度が向上するという画期的な手法を発表しました。例えるなら、砂浜の海岸線の予測モデルで季節的な砂浜の変動を予測する際には、長期間の大量のデータで「ガリ勉」させるよりも、少ないデータで「短期集中」で学習した方が成績が上がったと言えます。
　この「少ない方が、成果は大きい（Less is More）」という発見は、必ずしも観測データが十分に得られない海岸でも、短期間の観測で高精度な海岸線変化の予測が可能となることを意味しており、今後の海岸管理や防災計画に大きな影響を与える可能性があります。
  本研究成果は、2025年8月28日に、国際学術誌「Geophysical Research Letters」に掲載されました。

詳しい研究内容について

砂浜の海岸線予測にはガリ勉不要？～短期集中観測データの学習は長期間のデータでの学習を上回る予測精度を得る～

研究者情報

研究者名 森 信人
京都大学 教育研究活動データベース

関連部局

防災研究所