スマートフォンのセンサーで届ける地震早期警報

強い揺れよりも先に届いた通知

6月24日、ベネズエラ北部で大地震が相次いで発生しました。米地質調査所がまとめた二つの地震の規模は7.2と7.5です。

地震の直後、オンライン上にはAndroidスマートフォンで警報を受け取ったという体験談も投稿されました。一部の利用者は、強い揺れを感じる3〜5秒前に通知が届いたと語っています。個々の利用者の体験談であるため、すべての人がそれだけの時間を確保できたとは言えません。また、これは地震が起きる前に予知した結果でもありません。すでに発生した地震を検知し、強い揺れが他の地域に到達する前に知らせる早期警報です。

ベネズエラにもFUNVISISが運用する地震観測網はあります。地震を観測することと、住民のスマートフォンに早期警報を届けることは区別して考える必要があります。Googleは専用の地震計の代わりに、Androidスマートフォンのセンサーで地震を検知して警報を送信する仕組みを構築しました。

🔔 画面回転センサーが捉えたP波

地震が発生すると、さまざまな種類の波が伝播します。そのうちP波¹はS波²よりも先に到達します。二つの波の速度差を利用すれば、より強い揺れが来る前に警報を発信できます。被害をもたらす揺れには、S波だけでなく地表に沿って進む表面波も関与しています。

従来の地震早期警報システム³は、専用の地震計で初期の波を検知します。米西部のShakeAlertが代表的です。観測所を密に設置し、通信網と分析システムを継続的に運用しなければならないため、広い地域に導入するには相当な予算と時間がかかります。

Googleは、スマートフォンにすでに搭載されている加速度計⁴を活用しました。 画面の回転や歩数の計測に使われるセンサーですが、地面の揺れも検知できます。端末1台の精度は専用の地震計より低いものの、同じ地域の複数の端末から届く信号をまとめて分析すれば、地震かどうかを判断するために活用できます。

静止しているAndroidスマートフォンが地震と疑われる振動を検知すると、大まかな位置情報とセンサー信号をGoogleのサーバーへ送信します。サーバーは周辺の他の端末からも同様の信号が届いているかを確認します。端末1台が落下したり、工事現場の振動を検知したりしただけで地震警報を発信しないよう、複数の機器の観測データを比較する仕組みです。

サーバーは地震の位置と規模を推定した上で、揺れが予想される地域に警報を送信します。警報は2段階あります。比較的弱い揺れには「Be Aware（注意）」通知を、強い揺れには画面全体に表示されて大きな音が鳴る「Take Action（行動）」通知を送ります。行動通知はおやすみモード（サイレントモード）の設定中でも鳴動します。

警報が揺れよりも先に届くのは、通信信号が地震波よりも速く移動するためです。ただし、検知・分析・送信にも時間がかかります。震源に近い地域では、揺れた後に通知を受け取ったり、警報を受け取れなかったりすることもあります。早期警報が確保してくれる時間は、地域や地震によって異なります。 数秒でも確保できれば、身を低くして頭部や首を守り、近くの頑丈な机の下に潜り込んで身構えるなどの行動に充てることができます。

📊 運用実績から見えた成果と限界

2025年7月、Google、カリフォルニア大学バークレー校、ハーバード大学の研究チームが、このシステムの運用結果を『Science』誌に発表しました。論文は約3年間のデータを分析しており、同時に公開されたGoogle Researchのブログ記事では約4年間の累積実績も紹介されています。集計期間が異なるため、数値を区別して読み解く必要があります。

Googleのブログの累積集計では、18,000件以上の地震を検知し、そのうち2,000件以上の地震に対して約7億9,000万件の警報通知を送信しました。2021年にニュージーランドとギリシャでスマートフォン検知に基づく警報を開始し、2023年末には98カ国へと拡大しました。

研究チームは、早期警報を受信できる人口が2019年の約2億5,000万人から約25億人へと増加したと試算しました。Androidによる警報の拡大が大きな役割を果たしたという説明です。なお、この25億人とは警報を受信できる人口の推計値であり、同時にセンサーデータを送信しているスマートフォンが25億台あるという意味ではありません。

論文が集計した2024年3月末までの警報対象地震1,279件のうち、誤報は3件でした。2件は雷雨、1件は多数の端末が一斉に通知を受信して振動した状況を地震と誤認したものでした。初期の規模推定における絶対誤差の中央値は、運用の改善プロセスを経て0.50から0.25へと縮小しました。ただし、規模が7.5を超える大地震では、規模を実際よりも小さく判断してしまう課題が残されています。

ユーザーアンケートには約155万人が回答し、そのうち85%が警報は非常に役に立ったと答えました。ただし、回答率は調査対象となった通知の約0.38%にとどまります。この結果は回答者による評価であり、利用者全体の満足度や人的被害の軽減効果をそのまま測定した数値ではありません。強い警報を受け取った回答者から、身を低くして頭を守る行動が報告された点は有意義です。

2023年のトルコ地震は、その限界を浮き彫りにした事例でもあります。 規模7.8の地震を初期段階では4.5、その後も最大で4.9と推定しました。約51万台に配信されたのは、危険度の低い「注意」通知でした。これを単純に大地震警報の成功事例として紹介してしまうと、深刻な規模の過小評価を見落とすことになります。約9時間後に発生した2回目の大きな地震では、約400万件の通知が送信されました。

Googleは、2023年11月のフィリピンでの規模6.7の地震において、発生から18.3秒で初報を送信し、約250万台に通知を届けたと明らかにしています。地域によっては数秒からそれ以上の猶予時間を確保できました。2025年4月のトルコでの規模6.2の地震では、発生から8秒で初報を送信し、1,100万件以上の通知を届けたといいます。こうした運用実績や利用者の反応を見つつも、警報の送信数をそのまま救われた人の数と解釈してはなりません。

⚖️ 既存の機器を活用する利点と運用の責任

専用の観測網を拡充するには、観測所を設置し、通信と分析の体制を整えなければなりません。スマートフォンの方式は人々がすでに使っている端末と通信網を活用するため、専用設備を新たに設置する負担を減らすことができます。

だからといって追加コストがないわけではありません。サーバーの運用、アルゴリズムの改善、誤報の検証、セキュリティや通信の維持を継続しなければなりません。既存の資産を活用して設置コストを抑えることと、災害警報を安定して運用し続けることは別個の課題です。

この方式が広く使われるようになるほど、運用の主体、地域ごとの性能差、データ処理の基準についてもあわせて確認していかなければなりません。

第一に、民間企業への依存です。 単一のプラットフォームが提供する警報に大きく依存すると、その企業のサービス提供範囲やポリシーの変更が災害対応にも影響を及ぼします。論文では分析用のデータとコードが公開されましたが、それが実際の運用システム全体の公開を意味するわけではありません。国家が性能を評価し、他の警報手段を維持し続ける必要があります。

第二に、観測可能な地域の格差です。 スマートフォンが少ない地域や通信が円滑でない地域では、十分な信号を集めることが困難です。98カ国でサービスを提供しているからといって、各国のすべての地域で同じ水準で機能するという意味ではありません。

第三に、データ処理に対する信頼です。 警報を受信するには、必要な位置情報の設定とデータ通信が有効になっていなければなりません。検知に参加するスマートフォンは、疑わしい振動があった際に大まかな位置と信号を送信します。すべての端末が常に精密な位置情報をサーバーへ送信しているかのような説明は不正確です。それでもなお、どのような情報がどれだけの期間保管され、いかなる目的で使われるのかは利用者が把握できなければなりません。

Oswarldの視点

私は技術戦略を策定する際、既存のリソースを用途変更して再活用する手法を頻繁に検討します。その意味で、すでに普及しているスマートフォンのセンサーを災害警報に活用したアプローチには深く感銘を受けました。

私がGTM戦略を立てる際、真っ先に問いかけることの一つは「顧客がすでに持っているもののうち、活用できるものは何か？」ということです。 実際のコンサルティング現場でも、無条件に大規模言語モデル（LLM）を導入することが正解ではないとお伝えするケースがあります。抱えている課題によっては、VBAで業務を自動化したり、既存のセンサーやアルゴリズムを活用したりするほうが適切な場合もあるからです。Googleの取り組みもまた、新たな設備を導入する前に、既存の機器で何ができるかを突き詰めた結果であると捉えています。

その一方で、各国政府が独自の観測網へ投資するインセンティブを弱めてしまわないかという懸念もあります。たとえGoogleの警報が便利であっても、国家が直接運用し、公的な責任を負う防災体制は不可欠だからです。韓国でも観測網と地震早期警報の改善が進められてきました。2016年の慶州（キョンジュ）本震の際に言及された26秒は、韓国の気象庁が地震を初めて観測してから早期警報を発表するまでにかかった時間です。すべての住民に緊急災害メールが届いた時間を意味するわけではありません。

私は、専用の観測網とスマートフォンによる警報を併用するアプローチが望ましいと考えています。米西部では、専用観測網に基づくShakeAlertが地震を判定し、Androidがその警報を利用者へ配信しています。スマートフォンのセンサーで地震そのものを検知している他国のAndroidの仕組みとは、担う役割が異なります。公共観測網の責任を維持しながら、民間プラットフォームの伝達能力を活用できる好例です。

おわりに

スマートフォンの加速度計は、専用の地震計を代替できるほど精密ではなくても、複数の機器の信号を集約すれば早期警報に十分活用できます。既存のリソースを活用した優れた技術事例であると同時に、大地震を過小評価した失敗を継続的に改善していかなければならないシステムでもあります。

災害警報においては、利便性と同じくらい持続的な運用と検証が重要です。国家とプラットフォームがそれぞれ何を責任持つのかを明確にしておいてこそ、警報がうまく機能しているときでも一方へ過度に依存せずに済みます。

Androidの地震アラートは、対応している国や端末によって提供の有無が異なります。該当する機能が提供されている場合は、設定メニューの「緊急情報と緊急通報」の項目から確認できます。韓国の気象庁による緊急災害メールの受信設定とは別の機能ですので、区別してご確認ください。

参考資料と関連リンク

主要出典

• Richard M. Allen et al., “Global earthquake detection and warning using Android phones”, Science, Vol. 389, pp. 254-259, 2025：約3年間の運用結果とユーザーアンケートを分析した論文です。
• Google Research Blog, “Android Earthquake Alerts: A global system for early warning”, 2025.7：Science論文の中核的な内容を視覚資料とともにわかりやすく解説した記事です。
• Science Editorial, “Google alerts offer quick, cheap earthquake warnings”, 2025：論文に対するScience誌による報道。外部専門家による評価が含まれています。

背景知識

• 韓国気象庁 オンライン地震科学館、「地震早期警報」：韓国のP波に基づく早期警報システムがどのように機能するのかを理解するのに役立ちます。
• Wikipedia, “Earthquake early warning system”：世界各地の地震早期警報システムの歴史と現状を概括的に整理した資料です。
• 米地質調査所、2026年ベネズエラ連続地震の記録：6月24日に発生した規模7.2・7.5の地震のまとめです。
• 国際デジタル地震計ネットワーク連盟、ベネズエラ国家地震観測網 VE：FUNVISISが運用する既存の観測網情報です。
• Google Android ヘルプ、緊急事態に備える：地震アラートの対応地域や設定を確認できます。

著者 アン・グァンソプ（Oswarld） は世宗大学校 兼任教授、INLEVEL9 戦略コンサルタントです。経歴、研究、著書、最近の活動は著者紹介で更新しています。 最近の活動 · 2026年7月：HEMA-2: A Consolidation-Aware Tri-Memory Architecture with Multi-Channel Scheduling for Lifelong Conversational AI。

각주

1. P波（P-wave、Primary wave）：地震が発生した後に伝播する波のうち、最も早く到達する波です。早期警報では初期の検知に活用されます。地震発生前の前兆現象ではありません。 ↩

2. S波（S-wave、Secondary wave）：P波より遅れて伝播し、強い揺れを引き起こす波です。被害の程度には、表面波や地盤・建物の特性も影響します。 ↩

3. 地震早期警報（EEW、Earthquake Early Warning）：すでに発生した地震を迅速に検知し、強い揺れが到達する前に知らせるシステムです。確保できる時間は位置や地震によって異なり、震源付近では警報が遅れることもあります。 ↩

4. 加速度計（Accelerometer）：物体の加速度、すなわち速度の変化を測定するセンサーです。スマートフォンでは画面の回転、歩数計測、ゲームの操作などに使われますが、地面の振動も検知できます。 ↩