はじめに 防災AIとは、リアルタイムの地震計データ、気象・インフラ情報、過去の災害履歴などを統合し、被害の予測や資源配分の最適化、意思決定の迅速化を支援する人工知能の総称です。例えば東京23区の病院・避難所の稼働状況、ライフラインの復旧優先度を秒単位で見積もる仕組みを指します。要点はデータ品質と解釈性で、具体的にはデータの更新頻度を高め、出力の不確実性を可視化することが求められます。 地震予測の現状は、正確な未来予知ではなく、発生確率の推定と早期警報の提供に焦点が集まっています。地震波の伝播時間を活用するEEW（早期地震警報）は、数十秒から数十秒の猶予を住民避難や自治体の対応に与えます。多様なデータソース—地震計、GNSS/InSAR、SNSなど—を統合することで、局所的なリスクの見える化が進みます。 データと知識グラフの活用は、関係性の理解と推論の基盤を提供します。エンティティには地域、建物タイプ、ライフライン、避難経路などが含まれ、これらをつなぐ知識グラフは災害時の意思決定を迅速化します。実用面ではデータパイプラインの設計、リアルタイム推論とバッチ推論の併用、そしてモデルとデ