Google、AI気象予測「WeatherNext 3」発表

米Google（米国の検索・テクノロジー大手企業）傘下のGoogle DeepMind（Googleの先進AI研究開発部門）およびGoogle Researchは2026年9月3日（現地時間）、次世代のグローバルAI気象予測モデル「WeatherNext 3（静止衛星や観測局データを直接学習するGoogleの毎時高解像度気象予測AI）」を正式発表した。従来の物理シミュレーションが抱えていた約6時間のデータ遅延を解消し、静止気象衛星の観測モザイクと地上観測局データを直接取り込むことで、毎時更新・最大5キロメートル解像度での局地気象予測を実現した。独立系評価プラットフォーム「Operational WeatherBench」で首位を獲得しており、同日よりGoogle検索やGoogleマップ、Geminiアプリへ順次適用される。

毎時更新と5km解像度を実現した新アーキテクチャ

WeatherNext 3は、気温や湿度などの主要な地表面変数を5キロメートル解像度、その他の地表面変数を10キロメートル、風速などの大気変数を25キロメートル解像度で出力する。前世代モデル「WeatherNext 2」が25キロメートル格子・6時間間隔であったことと比較して、約5倍の空間精細度を達成した。

この飛躍を支えているのが、学習データの基盤刷新である。

1. ​静止衛星モザイクの直接入力​: 従来のAI気象モデルの多くは、数値予報（NWP）と呼ばれるスーパーコンピュータ上の物理シミュレーション結果を教師データとしていたため、約6時間の処理遅れが存在した。WeatherNext 3は、全世界をカバーする11チャンネルの静止衛星モザイクデータ（遅延約1時間）を直接取り込み、大気の最新状態を継続して反映する。
2. ​地上観測データの直接学習​: 2001年以降の空港観測網（METAR）や地域観測網（Mesonet）、海洋ブイ観測（ICOADS）などの観測局データを直接学習。地形の標高や起伏の特徴を条件付けることで、海岸線や山岳部で生じる局地の気温・湿度の急変を高精度に捉える。
3. ​降水予測精度の飛躍​: 米航空宇宙局（NASA）の衛星観測データ（IMERG）と、衛星レーダーデータに基づく独自の再解析データを併用。連続順位確率スコア（CRPS）評価において、IMERG比で最大60%、レーダー網比で30%の精度改善を示し、1日以上先の降水予測精度を最大50%引き上げた。
4. ​再生可能エネルギー向け指標の追加​: 地上100メートル地点（風力タービンの主軸高度）の風速予測や、日射量・雲量予測を導入し、風力発電や太陽光発電の発電量予測に対応した。

前世代モデル・物理シミュレーションとの比較

公開された技術論文および報道各社の情報に基づき、WeatherNext 3と従来手法の仕様を比較すると下表の通りとなる。

項目	従来の数値予報（NWP）	WeatherNext 2	WeatherNext 3
​予測間隔​	6時間ごと	6時間ごと	​毎時（1時間ごと）​
​地表面解像度​	9〜25km程度	25km格子	​最大5km格子​
​データ遅延​	約6時間	約6時間（NWP依存）	​約1時間（衛星データ直結）​
​モデル構造​	物理偏微分方程式	FGN（深度24層）	FGN（深度32層、潜在次元1024）​
​予測範囲・手法​	決定論／アンサンブル	15日間アンサンブル	15日間・64メンバーアンサンブル​

欧州中期予報センター（ECMWF）のアンサンブル予報システム（ENS）やAI予報モデル（AIFS ENS v2）との比較評価においても、WeatherNext 3は初期予報週の上層変数全般で約10%の精度改善を記録した。

一方、技術論文では限界事項も明記されている。モデルのメッシュ構造に起因する六角形状の微小な予測ノイズや、観測局が極端に少ない南極地域などにおける不確実性が挙げられており、Googleは「公式の気象警報や防災情報については、各国・地域の気象庁や政府防災機関の発表を参照してほしい」と呼びかけている。

プラットフォーム統合と今後の展望

予測データは、開発者や企業向けにBigQuery、Google Earth Engine、Google Cloud Storage（Zarr形式）を通じて即日公開された。Google Cloud上では専用アクセラレータを用いたカスタム推論環境も提供される。

従来の地域高解像度予報は膨大なスーパーコンピュータ資源を要するため、中南米、アフリカ、アジア太平洋の一部地域では詳細な予報の提供が制限されてきた。衛星データ直結型の軽量かつ高精細なAI気象予測が普及することで、気候変動に伴う異常気象への早期警戒や防災計画の民主化が大きく前進すると評価されている。

引用元：Google | Gizmodo | Engadget | Unite.AI