DeepMindのAI気象モデルWeatherNext、ハリケーン予測で1日先の精度

ハリケーン予測の新記録

2025年10月、カリブ海で発生した熱帯低気圧がやがてハリケーン・メリッサへと発達した。進路を巡って複数の気象モデルが異なる予測を示す中、Google DeepMindとGoogle Researchが開発したAIモデル「WeatherNext」は、上陸の5日前に80%の確信度で「ジャマイカへカテゴリー5のハリケーンとして到達する」と予測した。実際にメリッサはジャマイカに激しい洪水と地滑りをもたらし、予測は的中した。

この成果は、2026年8月にNature誌に掲載された論文で報告された。研究者によると、WeatherNextは既存のモデルより平均で1日長いリードタイムを提供し、3日先の予測精度が従来の2日先と同等になるという。米国立ハリケーンセンターのマイク・ブレナン所長は、予測精度を1日伸ばせることの価値を強調した。

従来モデルとの違い

ハリケーンの予測は難しい。進路の予測には前線や卓越風など全球規模のデータが必要な一方、強度の予測には局所的な大気と海洋の条件を細かく把握する必要がある。従来のAIモデルは進路予測では成果を上げていたものの、強度予測は不得意だった。WeatherNextはこの両方を高精度で実現した点が画期的だ。

その秘密は学習データにある。極端な現象はデータが少ないが、通常の気象データは豊富に存在する。研究チームは気象全体を学習するようモデルを訓練し、サイクロンにも応用できるようにした。さらに、発生し得る複数のシナリオを出力する点も特徴だ。昨年は1つのストームにつき50シナリオだったが、現在は1,000シナリオを生成する。

予測の不確実性とブラックボックス

ただし、WeatherNextがなぜこれほど正確に強度を予測できるのか、研究者自身も完全には理解していない。このモデルは従来のモデルが必要とするよりも粗い解像度の気象データを使っている。粗いデータにも予測に役立つシグナルが含まれていることを示しているが、具体的に何を捉えているかは不明だ。Alet氏は「結局はブラックボックスだが、物理学者にとっては未解明の現象があることを示すシグナルになる」と話す。

また、AIモデルが優れているからといって、必ずしも次のハリケーンでも最良とは限らない。ブレナン氏は「昨年うまくいったモデルが、次のシーズンでも最良という保証はない」と指摘し、人間の専門家による判断が依然として重要だと強調する。ハリケーンの影響を人々の被害に結び付けるためには、専門家の解釈が欠かせないという。

オープンソース化と今後の展望

Google DeepMindは、ハリケーンシーズンに使用したWeatherNextのモデルをオープンソース化すると発表した。研究者がモデルを改良し、サイクロンの仕組みについて新たな知見を得ることが期待される。Alet氏は「AIは宇宙の法則を探る新しいツールを提供している」と述べ、科学的発見への期待を示した。

現在のところ、このモデルが実運用でどれだけ長期的に有効かはまだ分かっていない。気象予測の現場では、複数のモデルを組み合わせて判断するのが一般的で、WeatherNextもその一つとして活用される。AIがもたらす「1日」の違いは、避難や物資の準備といった時間との戦いに大きな影響を与える可能性がある。