Google DeepMindとGoogle Researchは9月3日、気象予測AIの最新モデル「WeatherNext 3」を発表した。従来の物理シミュレーションに依存する手法から転換し、リアルタイムの衛星データを直接学習に取り込むことで、解像度と精度を大きく引き上げている。

衛星データのリアルタイム活用が核心

従来の気象予報モデルは、観測データを取り込んでから予報を生成するまでに数時間の遅延があった。WeatherNext 3はこの遅延を排除し、衛星データや地域の気象観測ステーションのデータを直接学習に反映させる設計を採用した。局所的な地形変化にも対応しやすくなっているという。

解像度も大幅に向上した。気温・湿度など地表付近の変数は5キロメートル、風速など気象変数は25キロメートルの解像度で予報でき、前世代モデル比で約5倍シャープな予報になったとGoogleは説明している。予報の更新頻度も、従来の6時間ごとから1時間ごとへと短縮された。

降水予報は最大60%改善、再生可能エネルギー予測も追加

精度面では、中期予報における降水予報の精度が衛星データ基準比で最大60%向上した。特にこれまで予報精度が低かったラテンアメリカ、アフリカ、アジア太平洋の各地域での改善が期待されている。

新たな機能として、高度100メートルの風速予測と太陽放射量の予測も追加された。これは風力・太陽光発電の出力予測に直結する情報で、再生可能エネルギー事業者の需要を意識した機能拡張とみられる。

Google検索・Gemini・マップに統合済み

WeatherNext 3はすでにGoogle検索、Gemini、Googleマップ、Google Maps Platformに統合されている。一般ユーザーが日常的に使うこれらのサービスの天気予報が、発表と同時に新モデルへ切り替わっている形だ。

DeepMindはこれまでもWeatherNext シリーズでハリケーンなど熱帯低気圧の進路・強度予測に特化したモデルを公開してきたが、WeatherNext 3は衛星データ活用と解像度向上を軸にした全般的な予報精度の底上げに重点を置いている。気象予報の精度向上は防災対応や物流計画にも波及するため、Google製品を経由して間接的に恩恵を受けるユーザーの範囲は広い。