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title: クラウド食堂LT会 大気汚染予測モデルをSagemakerで作ってみようとした話
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author: [阿部健太郎](https://convert.docswell.com/user/6073979229)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: クラウド食堂LT会 大気汚染予測モデルをSagemakerで作ってみようとした話 by 阿部健太郎
published: March 31, 25
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クラウド食堂
大気汚染予測モデルをSagemakerで作って、
光化学オキシダント濃度予測しようとした話
2025/03/26
阿部健太郎


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自己紹介
名前：阿部 健太郎（あべ けんたろう）
所属：富士ソフト株式会社
業務：ポータルサイト保守運用
社会人2年目
趣味：ダーツ
資格：修士（工学）（大気汚染について）
公害防止管理者（水質一種）合格率：27.2%
技術士補（環境）相当認定 合格率：30~50%
AWS SAP（1年目に取得）


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目次
・SageMaker Canvasを使ってみようと思ったきっかけ
①大気汚染と研究の主流
・やってみようとした結果
①アプリケーションの構成
②失敗談
③やりたかった事のイメージ
・まとめと感想


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光化学オキシダント（Ox）
光化学オキシダント（Ox）は二次汚染物質
二次汚染物質：大気中において、化学変化によって生成される
発生源が特定しにくい。
Oxは以下のような問題
①環境基準達成率が0.2%(2020年)
早急な対策がもめられている
出典：環境省・文部科学省 ECO学習ライブラリーより
②健康被害があるため大気汚染防止法で
注意報や警報が定義。
実測が基準値を超えてから発令されるため、回避が難しい
対策検討に必要な発生源寄与度や排出量変化による
濃度の応答は実測が困難
大気質（数値）モデルによる推計が一般的


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大気質モデルと研究の主流
CMAQ（Community Multiscale Air Quality）という大規模モデルが主流
都市や地域が直面する大気中の様々な汚染を
汚染物質の相互影響も含めて同時に取り扱い、1つの大気として
予測計算が行える。
対策検討に置いて一定以上の成果
※問題点
複雑な物理、化学変化に加え気象を計算するため、
計算コストが高く予測計算に時間がかかる
直前予測には向かない。
回避予報のようなことは難しい
大気環境分野でも深層学習を用いた予測研究が流行
研究室で検討したが、当時のスキルと時間のなさから断念
SageMaker Canvasを使ったら作れるのでは？


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SageMaker Canvasとは
・SageMaker
AWSが提供するフルマネージドサービス
・機械学習を実施するうえで必要なデータの前処理や作成
・機械学習（ML）モデルの構築、学習
・学習モデルのデプロイ
一連のプロセスを行う機能が用意されています。
・SageMaker Canvas
Amazon SageMakerでは機会学習を実行するために、
一連のプロセスをSageMaker Studioの中でCLIにて実行する必要。
Amazon SageMaker CanvasはCLIでのオペレーションを一切排除
AWSコンソール上でオペレーションを行うことができるため、
誰でも簡単に機会学習を行うことが可能なサービス。
Sagemaker Canvasで予測モデルを構築


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アプリ構成１
・1時間おきに1時間先の濃度予測を実施
・基準値を超えた時にSNSでアラートを通知
・予測結果をブラウザで表示（構成図未反映）
入力データ
取得
予測とデータ
の保存
予測濃度が
一定以上で通知


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アプリ構成２
・1時間おきに1時間先の濃度予測を実施
・基準値を超えた時にSNSでアラートを通知
・予測結果をブラウザで表示
構成図1で書いた予測結
果が入ったDynamo


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モデルの入力データ
・環境展望台（https://tenbou.nies.go.jp/）
大気汚染常時監視データ
対象年度：2009~2022年
対象地点：埼玉県（93地点）
物質：Ox、PM2.5、NO、NO2、NOX
気象データ：気温、風向、風速
約1000万行の8000万セルの入力データ
・あとはSagemakerでトレーニングしてモデルを作って、
予測の精度を確認するだけ


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失敗談
・あとはSagemakerでトレーニングしてモデルを作って、
予測の精度を確認するだけ
が！


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予測するのに時間がかかる
おおっと、事件発生！
①モデルを作るのに1.5日を要する。（張り切りすぎた）
②モデルを使った予測をしてみると予期せぬエラーが発生
ググるとSMは、クォータの緩和申請が必要
うおおおまにあわぬ（クォータ緩和まで5日）


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やりたかったこと
今回は、ここまで。
予測結果がこんな感じで表示できる予定だった・・・
地点ごとの予測精度検証
川越
120
実測
予測
濃度(ppb)
100
80
60
40
20
0
7/21 9:00
7/22 7:00
7/23 5:00
時刻
7/24 3:00
7/25 1:00


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教訓とまとめ
・Sagemaker Canvasをつかうときは、
緩和申請やモデルの作成時間を検討
・いい学び：計画とゴールを作り準備
LTで登壇する勇気をゲット
・続きをどこかのLTで発表したい


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ご清聴ありがとうございました


