大石ダムを対象に、操作負担の軽減、発電量の増大を目的として、気象予測を活用した運用高度化について検討した。貯留可能水位は、予測雨量を基に洪水が予見された時点から確実に制限水位まで低下可能かどうかと、予測が外れた場合にも確実に対応できるように大規模洪水時の気象情報発令状況等を参考に設定した。洪水予測システムは、既存のモデルに対してＭＳＭを用いた予測３３時間化と同化手法の見直しを行うとともに、基準値を超えた場合のアラーム機能（色付き表示、メール配信）や任意放流量を手入力可能なシステムを構築した。横川ダムを対象に、ＡＩ技術を活用したダム流入量予測システムと貯留関数モデルに粒子フィルタを組合せたモデルを構築した。ＡＩモデルは洪水期と融雪期に分け、複数のＲＮＮモデルから最適なモデルを採用する仕組みを構築するため、学習させた降雨の特徴を持っているか否かを判断可能なオートエンコーダモデルを構築した。リアルタイムにダム流入量が予測できるシステムをクラウド環境に構築して動作検証を行い、発注者による操作性の確認などを通じて改良を行った。また、短時間雨量を用いて現行の警戒体制基準の妥当性について検証した。