WeatherNext、サイクロン予測で1日先行を実現しオープンソース化

発表の概要

Google DeepMindは2026年8月6日、熱帯サイクロンの予測を大幅に改善するAIモデル「WeatherNext」について、論文がNature誌に掲載されたと発表しました。このモデルはサイクロンの進路・強度・風構造を高精度に予測でき、従来のモデルより平均で1日早い予報を可能にします。具体的には、3日先の予測精度が従来の2日先の予測精度に相当するという。これは約10年分の気象学の進歩に匹敵するそうです。

開発はGoogle DeepMindとGoogle Researchが中心となり、米国海洋大気庁（NOAA）の国立ハリケーンセンター（NHC）や英国気象庁などと共同で進められました。2025年のハリケーンシーズンには、実際の予報業務でこのモデルが試用され、ハリケーン・メリッサの急速な発達とジャマイカ上陸を事前に警告することに成功しています。

技術的な特徴

従来、サイクロンの進路予測には全球規模の粗いモデル、強度予測にはサイクロン中心部の詳細な物理を扱う高解像度の局所モデルが必要とされ、2つのモデルを使い分けるのが一般的でした。WeatherNextは、これらを1つのAIモデルに統合した点が特徴です。約20テラバイトの全球大気データと、約5,000の過去のサイクロンを収録したIBTrACSデータベースを併せて学習することで、大気全体の流れと極端現象の両方を理解できるようになりました。

予測の不確実性を扱うため、Functional Generative Networks（FGN）という生成手法を採用しています。これにより、15日先の予測をTPU上で1分以内に生成でき、今年は1サイクロンあたり1,000通りのシナリオ（アンサンブル）を計算しています。昨年は50通りだったため、急発達のような稀なケースを捉えやすくなったということです。

さらに、WeatherNextは入力データの解像度が従来の100分の1（28km四方）と粗くても高い精度を発揮します。より粗い111km四方の解像度でも動作する小型版「WeatherNext 2-mini」も公開されます。この現象は科学者の想定外であり、なぜこれほどの精度が出るのかは未解明のまま、研究が続けられています。

オープンソース化の意義

今回、Nature論文とともに、WeatherNext 2とWeatherNext Cyclonesのコードとモデル重みがオープンソースとして公開されました。これにより、学術研究だけでなく、実際の予報業務や地域特化型モデルの開発にも利用できます。気象機関や非営利団体が災害対策に活用することを想定しているとしています。

また、WeatherNext 2-miniは無料のGoogle Colabノートで単一のTPU上で動作するため、リソースが限られた開発者でも試せるのが利点です。Googleはこれらのモデルを「Google Earth AI」の一部として位置づけ、天気予報の民主化を進める考えを示しています。

今後の展望と注意点

研究チームは、低解像度で高精度な予測ができる理由を解明することが今後の課題だと述べています。また、モデルの予測はあくまで意思決定の支援であり、実際の警報は各国の気象機関が発出するものだと注意を促しています。AIと人間の専門家の協働が、気候変動時代の防災には不可欠という立場です。

今後のハリケーンシーズンに向け、研究コミュニティと連携しながらモデルを改善していく方針です。日本のIT企業にとっても、気象AIの最先端を学び、防災やエネルギー分野への応用を検討する良い機会になるでしょう。