Google、AI天気予報モデル「WeatherNext 3」公開 5km解像度・1時間間隔を実現

発表の内容と提供方法

Google DeepMindとGoogle Researchは2026年9月3日、新しいAI天気予報モデル「WeatherNext 3」を公開した。このモデルは、気温や風速、湿度などの気象変数を高精度で予測し、Google検索やGoogleマップ、Geminiといった同社の主要サービスに組み込まれるという。Google Cloud上でもユーザーや研究者向けに提供される予定で、外部の開発者が独自の用途に使うことも視野に入る。

GoogleのシニアスタッフエンジニアであるSamier Merchant氏は、中核となる気象変数がGoogleの複数製品にデータを供給して動かすのは初めてだと話す。AIによる予報が研究段階を離れ、現在のサービスに影響を与える存在になったことを示す発言と受け取れる。なお、提供開始の時期や利用条件の詳細は記事中では明らかにされていない。

性能向上の仕組み

WeatherNext 3は、予報対象の領域を従来より細かくするため、空間解像度を5kmの水準まで高めた。従来のAIモデルの多くは、15〜25平方kmほどの比較的広い格子を単位に予報しており、細かな地域差を捉えにくい面があったとされる。予報の更新頻度も、標準とされてきた6時間ごとから1時間ごとに短縮された。雨の予測性能は前バージョンであるWeatherNext 2と比べ、評価指標上で60%改善したとされる。

性能向上の背景には、モデル規模の拡大と学習方法の工夫がある。パラメータ数は前モデルの2.4倍に増やし、出力部分を特定の気象観測地点に向けて調整することで、地上の実測値と比較しやすい予測を出せるようになった。さらに、気象衛星の観測データを1時間単位で取り込み、リアルタイムに近い予報を実現しているとみられる。

従来予報との精度比較

従来の天気予報は、スーパーコンピュータが物理方程式を解く方式が中心だった。欧州中期予報センター（ECMWF）が2018年に過去50年以上のデータを公開したことをきっかけに、機械学習による予報モデルが開発され、計算速度とコスト面で優位に立つようになった。WeatherNext 3もこうしたAIモデルの流れを受け継ぐものだ。

精度については、Brightbandが運用する比較ツール「Operational WeatherBench」で、主要なAIモデルの中でも最高と評価された。気温・風速・湿度といった指標で、GoogleやMicrosoft、Nvidiaなどが開発したAIモデルに加え、米国気象局やECMWFによる従来型の物理予報も上回ったとされる。もっとも、学習データや予測の土台となるデータは依然として政府機関が整備したものが使われており、独立した予報システムとは言い切れない側面がある。

生データ活用を巡る論点

GoogleはWeatherNext 3について、生の観測データを直接取り込んで全球の高解像度予報を行う初のAIモデルだと説明している。一方、AI気象スタートアップのWindBorneは、自社モデル「WeatherMesh 6」が2025年後半から気象観測気球などから得た生データを組み込んできたと主張している。両者の間で見解が分かれており、Google側は全球での解像度の高さを強みとして挙げる。

現時点では、どちらのモデルも政府系の気象データセットに依存している。観測データを直接モデルに取り込む「データ同化」の仕組みは、まだ過渡期にあるとみられる。競争の焦点はモデルの規模や予報の表現だけでなく、実際の観測データを学習にどう反映するかという部分に移りつつある。