日本は世界でも有数の地震国であり、1995年阪神・淡路大震災、2011年東日本大震災、2016年熊本地震など枚挙に暇がない。そのような中、1596年の中央構造線に沿った慶長大地震の連動発生や、直近の2023年2月におけるトゥルキエ（旧トルコ）南部（シリア国境近傍）でM7.8、M7.5の大地震が連動発生し、多数の脆弱な建屋が崩壊し5万人以上の人々が犠牲になるなど、連動発生地震への対応が不可欠である。

これまで、地震研究、特に地震予知研究は長きにわたり国が主導して行ってきたが、経済活動を停止するような精度で予知情報を出すことは現在の科学技術では不可能と評価された。そのため近年運用が開始された北海道・三陸沖後発地震情報はピンポイントの地震予測ではなく、推移予測を主眼に置いた事前予測情報である。南海トラフ巨大地震の場合、紀伊半島や四国の南部地域では複数の強い揺れに見舞われるリスクが高く、後発地震の発生リスクとその場合の被害推定研究は、被害軽減のために特に重要である。また、過去の大地震においても、地震被害に加えて同時期に発生した風水害による被害拡大・複雑化と復旧の長期化という問題があった。したがって、風水害のリスクがある状態で地震が発生した場合には、推移予測と被害推定を準リアルタイムに行い、後発地震に関する情報を適時に被災地に提供し、避難や救助に役立てることが一段と重要となる。

これまでの地震研究においては、理工学的研究分野ならびに社会科学的研究分野それぞれで研究開発が実施されてきた。しかし、被害軽減を実現するためには、分野の境界領域にこそ解決すべき問題が残されていることが多く、地震研究においても分野間の連携がますます重要であることは、論を俟たない。

本領域では、既往地震研究分野と一部重複する内容、例えば再来が危惧される南海トラフ巨大地震の半割れケースなど、大地震の連動発生を対象として、後発地震に対する地震推移予測や被害推定に関する研究などはあるものの、これまでの地震研究の考え方に捉われずに、先端シミュレーションやAI・ビッグデータを用いたデータサイエンスを駆使する研究、海陸の観測網（Hi-netやDONET）などのリアルタイムデータを活用した研究、ならびに社会科学的地震研究として適切避難、迅速な生活再建などの提案を募集した。

南海トラフ巨大地震に関連した臨時情報は浸水域の津波避難が目的であるが、トゥルキエの大震災や熊本地震の教訓を踏まえると、本領域における研究が複数の強振動を念頭においた避難の実現ならびに迅速な生活再建への基盤形成へと繋がっていくことが重要なため、助成期間中は各助成課題が個々に研究を行うだけでなく相互交流を活発に行い、議論を深めて地震レジリエントの基盤形成を推進していく。