この記事で言いたいこと（3行）
- 地震データには「増えた＝前兆かも」と見える変化がたくさんある
- でも正体を調べると、余震・観測方法の変化・巨大地震の影響で説明できるものが多い
- 「変化を見つける」より「その変化が本物か測り方のせいかを見分ける」ほうが難しい
はじめに
地震データを見ていると、
「あれ、最近ちょっと地震が増えてる？」
と感じる時があります。
でも、それが本当に「地球の状態が変わった」のか、
それとも別の理由なのか。
今回、無感地震まで含む 約447万件 の地震データを使って、
その「増えたように見える変化」の正体を、一つずつ分けて調べました。
⚠️ 先にお断り：データが嘘をついているわけではありません。
私たちが「増えた」と解釈してしまう、その理由のほうを分解していきます。
結論を先に言うと、
「前兆に見えた変化の多くは、余震・観測方法の変化・巨大地震の影響で説明できました」
です。順番に見ていきます。
① 地震の“群れ”を取り除く
大きな地震の後には、余震がたくさん起きます。
これは「地震が活発になった」ように見えますが、普通に起こる現象です。
そこで、余震や連鎖的に起きた地震を統計的に分けて、
本当に普段と違う変化だけを見るようにしました。
🔍 たとえるなら
SNSで同じニュースが何百回も拡散されている時、
それを「世の中の意見が急に増えた」とは数えず、
元の話題の大きさを見る。
こうして「群れ」を除くと、残った“異常っぽいスパイク”の正体は、
大地震そのもの＋その余震でした。
つまり「地震が近づいていたサイン」ではなく、
**「地震が起きた結果」**だったのです。
② 観測方法の変化を疑う
地震を見つける技術が向上すると、
今まで見えなかった小さな地震が見えるようになります。
すると、実際には増えていなくても、データ上は増えたように見えます。
今回、ある種の地震（低周波地震）が2018年から8倍に急増していました。
「深部で何かが起きた？」と思いましたが、調べてみると、
- 起きている場所は同じ
- より小さい地震を拾うようになっただけ
- 観測機器（センサー）は増えていない
つまり、**機械ではなく「解析ソフトが賢くなった」**だけでした。
🔭 たとえるなら
昔の望遠鏡では見えなかった星が、新しい望遠鏡で見えるようになった。
星が急に増えたわけではない。
③ 大きすぎる出来事の影響を除く
地面の動きを測るGPSのような観測では、
東日本大震災のような巨大地震の影響が大きすぎます。
その影響を取り除かないと、小さな変化はまったく見えません。
⚖️ たとえるなら
体重計に100kgの荷物を載せたまま、
体重が1kg変わったかを見るようなもの。
まず「大きすぎる荷物」を降ろさないと、
本当に見たい小さな変化は測れないのです。
④ 条件を変えて同じ結果になるか確認する
最後に、分析方法を少し変えても同じ結果になるかを確認しました。
- 見る地震の大きさを変える
- 地域を変える
- 期間を変える
……どれを変えても、結論は変わりませんでした。
🌡️ たとえるなら
一つの体温計だけでなく、別の体温計でも同じ熱が確認できるか調べる。
これで「たまたまその条件だったから」という反論も潰せます。
まとめ
地震データの中には、“前兆のように見える変化”がたくさんあります。
しかし、その正体を一つずつ確認すると、
- 余震（地震の群れ）
- 観測技術の変化
- 巨大地震の影響
などで説明できました。
複数の方法で確認した結果、
現在のデータからは、大地震を事前に判断できる「共通のサイン」は見つかりませんでした。
🕵️ おもしろコラム：南海トラフで地震が「8倍」になった事件
分析の途中で、思わず声が出るデータに出会いました。
ある種の地震（低周波地震：プレートの深いところで起きる、ゆっくりした揺れ）の
月あたりの件数が、こうなっていたのです。
2017年まで 月 200〜500件
2018年から 月 1000〜3500件 ← いきなり8倍！
「南海トラフの深部で、ついに何かが始まったのでは？」
正直、少しゾッとしました。大地震の前触れかもしれない。
……でも、ここで飛びつかないのが今回のテーマ。まず"見え方"を疑います。
そこで、犯人（本当の原因）を探すために3つの手がかりを調べました。
手がかり① 場所は変わった？
→ 同じでした。 新しい場所で地震が増えたのではなく、
もともと起きていた場所で件数だけが増えていた。
手がかり② 地震の大きさは？
→ ここが決定的。増えたのはとても小さい地震ばかり。
「観測できる最小の大きさ」が下がって、今まで見逃していた小粒を拾い始めた形でした。
観測できる下限 2017年まで 0.25 → 2018年から −0.05（小さいのも見える）
手がかり③ 観測装置は増えた？
→ むしろ減っていました。（11点 → 9点）
新しいセンサーを置いたわけではない。
3つの手がかりを1枚に
犯人は「解析ソフトの進化」だった
3つの手がかりが指していたのは、こういうことです。
- 同じ場所で
- より小さい地震を
- 装置を増やさずに拾えるようになった
つまり、地面（実際の地震活動）ではなく、それを見つける側が変わったようです。
見える地震の数 ＝ 実際の地震活動 × 見つける能力
↑ 2018年にココだけ変わった
より正確に言うと、観測機器の増加ではなく、解析手法の改善によって
検出能力が向上した可能性が高い、ということでした。
もしこの手がかりを調べずに「8倍に増えた！」とだけ受け取っていたら、
「南海トラフ活発化」という誤った解釈につながる危険がありました。😅
💡 データが急に跳ねた時、それが現実の変化なのか
測り方の変化なのかを見分ける。
地味だけど、これが一番大事な作業なのです。
おまけ：この考え方は地震だけじゃない
今回の4ステップは、実は地震以外にもそのまま使えます。
ステップ 地震での例 他の分野での例
① ノイズを除く 余震・連鎖 SNSの拡散、リピート購入
② 観測の変化を除く 検出技術の向上 検査数が増えた、計測器の更新
③ 巨大イベントを除く 東日本大震災 コロナ・災害などの一時的影響
④ 条件を変えて再確認 大きさ・地域・期間 別の指標・別の期間で検証
「増えた（減った）ように見える」時、まず疑うべきは"見え方"の方。
AI の性能評価も、経済指標も、医療データも、
「変化の原因を分解する」という点では、まったく同じ考え方でたどり着けます。
そして、今回いちばん伝えたいのはこれです。
データ分析で最も難しいのは、変化を見つけることではありません。
その変化が「現実の変化」なのか「測り方の変化」なのかを分けることです。
地震も、AIベンチマークも、医療統計も、経済指標も、SNS分析も。
見えている数字を、そのまま信じない。 それが出発点だと思います。😄
参考：もう少し詳しい分析方法
📌 ここから先は「本当に分析したの？」という方向けの技術メモです。
数式が出てくるので、読みたい方だけ下を開いてください（読み飛ばしてOK）。
▶ 技術メモを開く（447万件をどう解析したか）
「実際にどうやって分けたの？」という方向けに、各ステップの中身を少しだけ。
（専門用語が出てきますが、上の4ステップと対応しています）
① 地震の“群れ”を取り除く → ETASモデル
地震の起きやすさを、こう数式で表します。
今の地震の起きやすさ ＝ 普段の起きやすさ ＋ 過去の地震が引き起こす分
λ(t) = μ + Σ K·exp(α(Mᵢ−M₀))·(t−tᵢ+c)^(−p)
↑背景 ↑余震・誘発（時間とともに減衰）
- μ（ミュー）＝「普段の地震の起きやすさ」＝背景率
- 右側の項＝「大きな地震が引き起こす余震・連鎖」
これを当てはめると、観測された地震を「背景」と「余震・誘発」に確率的に分けられます。
南海トラフ周辺（M3.5以上）では 背景47% / 余震・誘発53% でした。
さらに背景率 μ を時間で変化する μ(t) に拡張し、
「背景そのものが変わったのか？」を確認したところ、
ほぼ一定（変動係数CV=0.14）。異常スパイクは背景ではなく余震側でした。
② 観測方法の変化を疑う → 完全性マグニチュード(Mc)
Mc（Magnitude of Completeness） ＝「これ以上の大きさなら"取りこぼしなく"観測できる」下限。
観測技術が上がると、この Mc が下がり、小さい地震まで数えられます。
低周波地震(LFE) 〜2017 2018〜
Mc（検出下限） 0.25 −0.05 ← 下がった＝小さいのも拾える
最小マグニチュード −0.8 −1.3
使う観測点の数 11点 9点 ← 増えてない＝機械ではなく解析の進化
もし本当に地震が増えたなら Mc は変わらないはず。
**Mcが下がった＝「見え方が変わっただけ」**という判断材料になります。
③ 大きすぎる出来事の影響を除く → トレンド除去
GPS（GNSS）の記録から、
- 長期的なプレート運動（直線的な動き）
- 1年周期の季節変動
を数式で差し引いて、**残り（異常な変動）**だけを取り出します。
ただし2011年東日本大震災の永久変位・余効変動が非常に大きく、
これを除かないと小さな変動は埋もれてしまう、というのが今回の教訓でした。
④ 条件を変えて再確認 → 頑健性チェック
同じ分析を、条件を変えて繰り返します。
変える条件 試した値 結果
地震の大きさ M3.0 / M3.5 / M4.0 結論不変
地域 四国沖 / 紀伊半島沖 / 東海 結論不変
期間 検出技術が変わる前 / 後 結論不変
どれを変えても「背景はほぼ一定・別々の観測層は同期しない」が変わらないことを確認しました。
補足：使ったデータと道具
- データ：気象庁 一元化処理震源カタログ（2000〜2023、約447万件、無感地震込み）
- 言語/ライブラリ：Python（pandas, numpy, scipy, matplotlib）
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統計手法：ETASモデル（最尤推定）、確率的デクラスタリング、
b値・Mc推定、モンテカルロ並べ替え検定、循環シフト検定