GoogleのWeatherNext 3 AIモデル、SearchとGeminiサービスに導入　降雨予報の精度が50%向上

Google は本日、WeatherNext 3 を発表し、同社の「最先端で最も正確なグローバル天気人工知能モデル」と位置付けました。この新しいモデルは、Search と Gemini アプリに即時統合され、消費者により詳細な天気情報を提供します。それ以前には、2025年11月に発表された WeatherNext 2 を含む複数の AI 天気モデルが、数値天気予報 (NWP) モデルのデータに依存してトレーニングされていました。NWP モデルは参考価値があるものの、スーパーコンピュータによって駆動される複雑な物理シミュレーションであり、データには6時間の遅延があり、降雨や地表温度などの急速に変化する変数に対して偏差を引き起こす可能性があります。

WeatherNext 3 は「グローバル地球同期衛星リアルタイムデータの統合」に切り替え、モデルは「リアルタイム観測から直接学習」し、「継続的に更新されるグローバル大気状態のビュー」を形成し、「よりタイムリーで、地域に密着した天気イベントの予測」を出力します。このモデルは Google DeepMind と Google Research によって共同開発され、複数の空間解像度で毎時予報を生成でき、5キロメートル解像度の温度と湿度、10キロメートルの地表変数、25キロメートルの風速情報をカバーします。

予報の実用価値は、しばしば詳細や時間、空間の精度に依存します。WeatherNext 2 の 25キロメートルグリッド、6時間間隔の仕様と比較して、新しいモデルが提供するグローバル天気の画像は「解像度が約5倍高い」と Google は指摘しています。豪雨、前線、または降水システムが突然形成される場合、より高い更新頻度と解像度が、より詳細な情報を事前に提供し、極端な天候に対処するのに役立ちます。WeatherNext 3 は降水予測の精度でも顕著な進展を遂げており、トレーニングプロセスでは、NASA の衛星統合逆転製品 IMERG と、Google 自社の衛星レーダーに基づくグローバル降水再解析データという2つの高品質降水データセットが組み合わされています。

Google は、ベンチマーク評価に基づいて、中期グローバル予報において、各ベンチマークの連続等級確率スコア (CRPS) が最高 60% の改善幅（対照 IMERG）、30%（対照 MRMS）、および 10%（対照雨量計、より短いリードタイムで）を記録できると述べています。この新しいモデルは再生可能エネルギー生産のために特別に設計されており、風力発電の出力を正確に見積もるために、100メートルの高さでの風速を予測できるほか、高解像度の雲の覆いと太陽放射データを提供し、太陽光発電所が実際に受け取る日照量を評価するのに役立ちます。

ラテンアメリカ、アフリカ、アジア太平洋地域が高精度予報の恩恵を受ける

Google は、WeatherNext 3 がラテンアメリカ、アフリカ、アジア太平洋地域にとって特に重要であると強調しています。これらの地域は、伝統的な地域モデルが必要とするスーパーコンピュータのコストが非常に高いため、長い間高解像度の予報サービスが不足していました。この新しいモデルは、高品質で地域に特化した予測を地元の数十億人の人口と中小企業に提供し、防災やビジネスの意思決定を改善するのに役立ちます。消費者向けには、WeatherNext 3 は Google Search、地図 (Maps)、および Gemini アプリに順次導入されており、Google はユーザーが1日後の天気を検索する際に、降水予測の精度が最大50%向上することを期待しています。また、歴史データによると、予報の信頼性が低い地域では、改善幅が特に顕著です。

WeatherNext 3 主要仕様