Google は、AI を用いた最新の気象予測モデル「WeatherNext 2」を発表しました。
この新しいモデルの導入により、Pixel 天気アプリや Google マップ、Google 検索、Gemini における天気情報の精度が強化され、これまで以上に高精度かつ短時間で予報が提供されるようになります。
Google によると、WeatherNext 2 は従来のモデルと比較して、天気に関するほぼすべての変数で精度が向上しており、予報の生成速度は最大 8 倍に高速化されているとしています。
WeatherNext 2 の特長と精度の向上
WeatherNext 2 は、Google DeepMind と Google Research によって開発された、同社にとってこれまでで最も効率的で高精度な気象モデルです。
このモデルでは、気温や風、湿度といった多様な気象データを 1 時間単位の解像度で予測できるため、ユーザーは短時間の天候変化をより細かく把握できるようになります。
さらに特筆すべき点は、従来の物理ベースのスーパーコンピューターによる予測とは異なり、単一の TPU チップで数百もの気象シナリオを同時に生成できることです。この処理は 1 分以内に完了するため、突発的な天候変化に対してもより早く対応できる点が大きな特徴です。
Google によれば、0 〜 15 日先の予報において 99.9% の変数で従来モデルを上回る精度を達成したとしています。
Pixel 天気、検索、Gemini、マップでの活用
今回の WeatherNext 2 の導入により、Google の主要プロダクトで提供される天気情報が順次アップデートされます。
- Pixel 天気アプリ: より詳細な短期予報が提供され、気温の推移や風の変化といった情報が従来より正確になります。
- Google 検索 / Gemini: 検索結果として表示される天気情報の信頼性が高まり、旅行や外出時の判断に役立ちます。
- Google マップ: 移動中の天候変化について、より実用的な情報を提供できるようになる見込みです。
現時点では、各アプリで具体的にどのような新機能が追加されるか、UI がどう変化するかといった詳細は明らかにされていませんが、今後数週間で WeatherNext 2 のデータが適用される予定です。
AI による新しいアプローチ「FGN」
WeatherNext 2 の精度向上を支えているのは、Functional Generative Network（FGN）と呼ばれる新しい AI アプローチです。
この手法では、気象予測にあえて“ノイズ”を注入することで、自然なゆらぎを含んだ複数の天候パターンを生成し、物理的に矛盾のない、より現実的な予測を実現しています。
FGN は、個別の気象要素（気温、湿度、風など）に基づいた学習から、広域の気象パターン（熱波や暴風域など）の予測へとつなげることができ、これが高解像度で信頼性の高い予測を可能にしています。
開発者向けにも提供を開始
一般ユーザー向けのサービスだけでなく、WeatherNext 2 のデータは Google Earth Engine や BigQuery でも利用可能になりました。
また、Google Cloud では Vertex AI を通じたカスタムモデル推論の早期アクセスプログラムも開始されており、研究者や企業が自社の分析に活用できるようになっています。Google は今後もデータソースの追加や機能拡張を進める予定としています。
まとめ
Google の WeatherNext 2 は、気象予測をより高速かつ高精度にする新しい AI モデルです。
Pixel 天気や Google 検索、Gemini、Google マップなど、私たちが日常的に利用するサービスにおいて、天気の確認がより便利で信頼できるものになります。
急な天候の変化や、災害級の気象現象への備えなど、多くの場面でより正確な判断材料となることが期待されます。日本でも最近は局地的な雨が多くなっているため、Googleマップの移動予測と連動してくれるのは助かります。
出典: Google
