はじめに

日本周辺の海底には、南海トラフのメタンハイドレートや南鳥島周辺のレアアース泥など戦略的価値の高い資源が賦存しています。
本稿は、政策の進展と実証の蓄積を前提に、探索→操業→選鉱・製錬→環境の各段でAIをどう効かせるかを実装とガバナンスの両面から具体化します。
結論は、統合データ基盤と説明可能性を核にした同時最適化の設計で、コストとリスクを現実的に削減できるというものです。
では、具体的に見ていきましょう。

1. 日本の海底資源と政策の現在地

日本の取り組みの概況は次の通りです

メタンハイドレート：2013年・2017年に海洋産出試験を実施、JOGMECと米国NETLが2023/09〜2024/07に長期産出試験を完了
レアアース泥（南鳥島）：2018年にNatureで高濃度REYを報告、政府は2026年試験採掘〜2027年試験回収の計画を検討
海底熱水鉱床ほか：2017年に連続揚鉱に成功、開発計画改定で中長期の商業化ロードマップを明示
政策フレーム：海洋基本計画（第4期、2023）と経産省「海洋エネルギー・鉱物資源開発計画」（2024改定）で資源量調査から環境評価までを一体推進

現段階ではすでに日本は政策の裏付けと実証の蓄積が揃い、AIでボトルネックを外しやすい段階に入っています。

2. 適用マップ：探索→操業→処理→環境

本節では各工程でのAI適用ポイントを整理します

探索：どこにあるかを探る

BSR自動判別：地震探査データからBSRを深層学習で抽出し広域判読を高速化・一貫化
海底地形の超解像：粗い地形データを深層学習で詳細化し資源ポテンシャル推定の前処理に適用
画像×地化学×GIS統合：画像特徴量と地化学を融合して高濃度域の空間推定を精緻化

操業（採掘・揚鉱・自律運用）：どう掘るかを調査する

AUV経路計画：深層強化学習で障害回避とエネルギー効率を最適化
連続揚鉱の予兆検知：ポンプ・スラリー挙動ログから故障予兆検知と揚鉱レートの適応制御を学習

処理（選鉱・製錬）：どう処理するのかを分析する

粒子・コア画像の自動分類：深層学習で粒度・鉱物相を推定し選鉱条件の自動最適化へ接続
深海底写真からの鉱物量推定：採取地点の選択効率を向上

環境（保全）：どう守っていくのかを検討する

生態監視の自動化：映像アーカイブを教師に深海生物や底質撹乱の自動認識を構築
環境デジタルツイン：濁度・音響・生物指標を統合し運転条件を事前に最適化、EIA要件と整合

3. 実装アーキテクチャとPoC設計

現実装を見据えた最小構成を示します

データ基盤

レイヤ：測量・地震探査・AUV/ROVテレメトリ・掘削/揚鉱ログ・コア画像・化学分析・環境センサー・航跡
カタログ：公開資産を取り込みデータプロダクト単位でメタデータ標準化
品質：時空間整合、データ同化、バージョニング

モデル群

探索：BSR検出、地形超解像、異常検知
操業：AUV経路強化学習、圧力・流量時系列の予兆検知、流動シミュレーションのサロゲート
処理：画像推定→選鉱条件のベイズ最適化
環境：濁度・音圧・生物出現の時空間モデル→動的運転制約へ反映

MLOps／現場統合

オンライン学習：船上エッジで推論、衛星/光回線でバッチ再学習
意思決定：安全・環境KPI・回収効率の多目的最適化
検証：デジタルツイン×現場A/Bでオフポリシー評価

PoC優先度

BSR自動抽出で探索効率を実証
AUV経路強化学習の実海域評価
揚鉱の予兆検知と運転ガイド
環境デジタルツインで動的運転制約を自動適用

4. リスク・制度・ステークホルダーと5 Whys

主要リスクと代替案は次の通りです

環境影響：底質撹乱・濁度拡散・音響影響。代替案：小型化・断続運転・保護区間引き・環境KPI連動の自動停止
地質リスク：地盤安定・メタン漏洩。代替案：高分解能の地震探査と浸透流モデルの保守的設定
経済性：回収・選鉱コスト。代替案：選鉱条件のAI最適化と高品位域の優先回収
規制・社会受容：EIAと海洋基本計画への整合、説明責任。代替案：オープンデータと説明可能AIの採用

ステークホルダーは次の通りです

政府・規制当局
実施主体（JOGMEC・大学・企業）
漁業・環境NPO・地域社会・消費者
国際関係（サプライチェーン・安全保障）

5 Whys（なぜ今、海底資源にAIなのか）

人的判読と試行錯誤が律速だから
広域・多様・時系列の複雑データが増え従来手法では網羅と一貫性が難しいから
探索・操業・環境の同時最適化が必要でルールベースだけではトレードオフを捌けないから
政策が実証から商業準備に進み判断の速度と透明性が価値に直結する局面だから
国内供給確保と環境配慮を両立するにはデータ駆動と説明可能性が最適だから

5. 仮説・根拠・再検証・次アクション

仮説は、AIで探索・操業・環境の同時最適化を回せば、商業化の成否を左右するコストとリスクを優位に削減できるというものです。

根拠

BSR自動判別と地形超解像で探索効率が向上
連続揚鉱の実証蓄積が制御モデル化の土台になる
画像×地化学の融合で選鉱設計が加速
公開映像資産が生態監視AIの教師になる

再検証（指標）

探索：BSR検出の再現率・一貫性、有望域ヒット率
操業：稼働率、エネルギー/回収量比、異常予兆AUC
環境：濁度ピーク・音圧・生物出現の影響度と自動停止トリガ

次アクション

統合データ基盤を先行整備（公開アーカイブ・船上ログ・地震探査の横断ID付与）
BSR×超解像の二段PoCを1海域で実施（再現性検証→運用移管）
AUV経路強化学習を実海域で評価（安全KPIと連動した報酬設計）
環境デジタルツインを当局要件と整合させEIA提出物に説明可能性を組み込む

おわりに

日本の海底資源開発は、政策の整備・実証の蓄積・データ資産の可視化が進み、AI適用で非連続な生産性向上を狙える段階にあります。
鍵は、探索・操業・環境を個別最適で終わらせず、同時最適化の設計思想で統合することです。説明可能性と透明性を担保し、社会受容と環境配慮を前提にした日本型の実装を進めていくことで、日本の資源問題を次世代のステージへと進化させることができるでしょう。

参考

内閣府｜第4期海洋基本計画本文（2023）：https://www8.cao.go.jp/ocean/policies/plan/plan04/pdf/keikaku_honbun.pdf
経済産業省｜海洋エネルギー・鉱物資源開発計画改定について（2024）：https://www.meti.go.jp/shingikai/enecho/shigen_nenryo/kogyo/pdf/012_04_00.pdf
JOGMEC｜Gas Production from Methane Hydrate Layers Confirmed：https://www.jogmec.go.jp/english/news/release/release0110.html
Nature｜The tremendous potential of deep-sea mud as a source of rare earth elements（2018）：https://www.nature.com/articles/s41598-018-23948-5.pdf
三菱重工技報｜海底熱水鉱床採鉱・揚鉱パイロット試験システムの開発：https://www.mhi.com/jp/technology/review/sites/g/files/jwhtju2326/files/tr/pdf/553/553020.pdf
JAMSTEC｜数理海底地形科学：https://www.jamstec.go.jp/msg/j/
MDPI｜Model-Based AUV Path Planning Using Curriculum Learning（2024）：https://www.mdpi.com/2076-3417/15/11/6081
産総研GSJ｜地質粒子画像分類を支援する深層学習（Open-File 750）：https://www.gsj.jp/publications/pub/openfile/openfile0750.html
JAMSTEC｜J-EDI（深海映像ライブラリ）：https://www.godac.jamstec.go.jp/jedi/e/
Reuters｜Japan to begin test mining rare earth mud from seabed in early 2026（2025-07-04）：https://www.reuters.com/markets/asia/japan-begin-test-mining-rare-earth-mud-seabed-early-2026-2025-07-04/
Reuters｜Japan, US consider rare earth mining near Minamitori Pacific（2025-11-06）：https://www.reuters.com/world/china/japan-us-consider-rare-earth-mining-near-minamitori-pacific-pm-takaichi-says-2025-11-06/