近年，建物の設計においては，建物を詳細にモデル化し，その非線形挙動を解析的に追跡してその性能を評価することが主流となっている。建物の非線形特性においては，非線形化による減哀効果の評価が極めて重要であり，その主要なパラメータは降伏時変形である。一，方降伏時変形の推定式は40年以上前に実験結果の統計処理により求められた経験式を現在も用いているのが現状である。そこで，過去30年の国内で発表された鉄筋コンクリート部材の実験結果に関する論文を収集し，そこに示されている荷重—変形関係をデジタル化することにより，降伏時変形に関するデータベースを構築した。更に，部材の変形を①曲げ変形，②せん断変形，③鉄筋の抜け出し変形，に分けて理論的に降伏時変形を推定する方法を考案し，実験データベースを用いて検証している。上述の検証は普通強度の鉄筋を用いた部材を対象とした検証であったが，近年では高強度の鉄筋を主筋に用いた鉄筋コンクリート部材も実建物に多用されている。そこで，高強度鉄筋コンクリート梁の降伏時変形についても検証した。高強度鉄筋コンクリート梁の曲げせん断実験を行い，非線形挙動に関する実験データを蓄積した。また，高強度鉄筋コンクリート梁の既往実験データベースと併せて検討し，降伏時変形をより精度良く評価できる式を提案した。

大地震による長周期地震動の即時予測の実現に向け、震源近傍の地震観測データから、遠地の平野の長周期地震動の揺れ波形を機械学習 (Temporal Convolutional Network; TCN)モデルに基づき即時に予測するシステムを開発した。長周期地震動のレベル（長周期地震動階級など）に加えて、揺れの波形を予測することで、大振幅かつ長い継続時間を持つ長周期地震動による構造物の影響と被害の予測が可能となる。実験では、2011年東北地方太平洋沖地震の前の期間に日本海溝沿いで発生した60個の大地震における、福島地点の強震観測波形と横浜地点の地震波形の関係を学習した。そして、学習済みTCNモデルを用いて東北地方太平洋沖地震の本震と、その後に発生した日本海溝沿いの大地震における横浜地点の地震波形を予測した。予測結果と実際の観測波形との一致度を、応答スペクトル、地震動継続時間、波形エンベロープの相関係数の観点から評価し、プレート間地震、アウターライズの地震、内陸地震など多様な震源とメカニズムを持つ大地震の予測性能を確認した。なお、TCNモデルの訓練はGPU計算により数分で完了し、学習済みTCNモデルを用いた予測は、CPU計算で瞬時に実行可能である。地震発生からの時間経過と震源近傍での観測波形の取得状況に合わせて予測更新を短時間で繰り返し行うことで、予測精度と猶予時間のトレードオフの問題が解消できる。さらに、地面の揺れと高層建物の各階の揺れの関係を学習したTCNモデルによる２段階の予測により、地面の揺れのみならず建物の各階の揺れの予測システムへの拡張を行った。

地震災害軽減のための強震動予測では，頻発する被害地震の強震記録に基づき，地震学，特に震源物理に裏打ちされた最先端の手法開発を目指すと共に，地震工学分野で利活用価値の高い応答スペクトルの客観的評価指標を積極的に導入することにより，国際的に受け入れられる検証活動にも注力する必要がある近年，標準化の意義が強く認識されるようになり，その流れは規格や技術性能にとどまらず，研究開発にも及んでいる．強震動評価に関しては，Verification and Validation (V&V :検証と妥当性確認）による品質管理基準を堅持することにより，過去の地震の観測波形再現と将来の地震の予測波形の双方に対して置定的根拠を明確にし，オープンソースとして強震動予測の開発コードを国際的なプラットフォームにおいて公開することが重要とされている．

米国南カリフォルニア大学に本部を謹く南カリフォルニア地震センSタCーECでは，断層面と地下構造モデルを入力情報として，複数の強震動予測手法によるValidationを行う場として広帯域地震動プラットフォーム(SCEC Broadband Platform)が構築されている特徴は，時刻歴波形ではなく工学的利活用を目的とした5％加速度疑似応答スペクトルによる評価，地震動の再現度合を判断する客観的評価指標の導入，そして計算コードの公開である．本研究では，このプラットフォームに米国や韓国で開発された手法に加え，日本で開発された強震動予測手法を実装すると共に，国際展開を図っている．

また，強震動予測に関する国際共同研究を米国・トルコ・インドネシア等と行い，各国の被害地震への適用と強震動評価を進めている．