豪雨の発生予測に対するニューラルネットワークの活用を検討するため，複数の観測地点の時系列情報から作成した時空間2次元データに対して畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network: CNN)を応用した降雨予測モデルを考案した．降雨予測モデルでは，降雨判定の基準とする降水量の閾値と予測リードタイムを対象として，予測対象時間の降水量が閾値以上の値かどうかの予測精度を複数の予測設定で評価した．入力データには複数の気象変数を使用し，降水量を入力データとしない降雨予測モデルについても検討した．予測精度の違いとして，リードタイムが長いほど予測精度が下がること，降水量の閾値が高いほど，それ以上の値となるかどうかの降雨の予測が難しくなることが分かった．降水量の情報を用いない予測モデルとの比較検討からは，降水量の情報が降雨予測の精度に対し影響を持っていることが判明し，他の気象変数にも降雨の予測に関連する情報が含まれていることが示唆された．
