2025年 | プレスリリース・研究成果

【発表のポイント】

• 海底地震観測網を含む大量の波形データに人工知能（AI）深層学習^（注1）モデルを適用し、東日本太平洋下で従来の約6倍の数の地震を検出しました。それにより、北海道〜関東で沈み込む太平洋プレートから鉛直上方に伸びる「前弧地震帯」を発見しました。
• 前弧地震帯は、プレートの脱水とその水の上昇を示します。上昇した水がプレート境界の固着を弱め、スロースリップを引き起こすことで、プレート境界での大地震の破壊拡大を食い止めていると考えられます。
• さらに上昇した水は浅い断層での地震を誘発し、 直下型地震の帯を形成します。特に関東地方では、この前弧地震帯が陸域下に入り込み、首都直下の活発な地震活動に関わっている可能性があります。

【概要】

地下深くでプレートから供給され、地表へと上昇する"水"が、巨大なプレート境界地震の広がりを止める一方で、直下型地震を引き起こす可能性があることを明らかにしました。東北大学大学院理学研究科の鈴木琳大郎大学院生（研究当時）と内田直希准教授（研究当時。現在東京大学地震研究所教授）らの研究グループは、深層学習モデルを用いた大量の地震波形解析により、東日本の太平洋沿岸海域〜関東地方下に「前弧地震帯」を発見しました。この地震帯は、従来よりも浅い場所でのプレートからの脱水を示し、そこから上昇する水の経路となっています。深さ約35-75kmのプレートから出た水は、その直上のプレート境界断層を潤滑し、プレート境界巨大地震のすべり域の拡大を抑制する一方、約35kmより浅い地震を活性化させていると考えられます。前弧地震帯は、巨大地震と直下型地震の両方に深く関わる"水みち"であり、将来発生するこれらの地震の姿の予測に向けた重要な手がかりとなります。

本研究成果は日本時間2025年7月11日（金）午前4時に、科学雑誌Scienceのオンライン版に掲載されました。

【用語解説】

注1. 深層学習：人間の知的活動をコンピュータによって実現する技術が人工知能（AI）。その中でデータ解析の結果から判断材料となるルールを見つけ出す手法を機械学習、さらに人間の脳が持つ神経回路の仕組みを取り入れたニューラルネットワークを用いてデータ分類や認識の基準をデータ自ら見つけ出す機械学習の手法を深層学習と言う。

【論文情報】

タイトル：The forearc seismic belt: A fluid pathway constraining down-dip megathrust earthquake rupture
著者：Rintaroh Suzuki¹, Naoki Uchida¹, ²*, Weiqiang Zhu³, Gregory C. Beroza⁴, Takashi Nakayama¹, Keisuke Yoshida¹, Genti Toyokuni¹, Ryota Takagi¹, Ryosuke Azuma¹ and Akira Hasegawa¹
筆頭著者：東北大学大学院理学研究科 大学院生 鈴木琳大郎
*責任著者：東京大学地震研究所 教授 内田直希
¹東北大学大学院理学研究科、²東京大学地震研究所、³カリフォルニア大学バークレー校、⁴スタンフォード大学
掲載誌：Science
DOI：10.1126/science.adt6389

詳細（プレスリリース本文）

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