生成AIと気象予測の融合
天気予報は日々の生活に欠かせない情報ですが、その精度や信頼性には限界があります。特に、局地的な豪雨や予想外の気温変動など、予報が外れることで人々の生活へ大きな影響を与えることもあります。これまでも気象モデルは進化を重ねてきましたが、「不確実性」をどう捉え、表現するかは難題でした。
そこで注目されているのが、生成AI（Generative AI）を活用した新しいアプローチです。Google Researchの研究チームは、生成AIの能力を活かして、天気予報における「不確実性」を定量的に表現する技術に挑戦しています。
天気予報の信頼度を示す「分布」
従来の天気予報は、ある地点の気温や降水量を単一の数値として予測します。しかし、実際には天候はいくつもの要因が複雑に絡み合うため、予測にはブレが存在します。この「ブレ」、すなわち確率的な予測が伝わりにくいのが課題でした。
Googleが開発した新しいシステムでは、生成AIを使って一つの画像（例えば気温の分布予測図）を生成するのではなく、ある時点において“あり得る予報結果の分布”をシミュレートします。これにより、視覚的にも「どれくらい予測がずれている可能性があるか」がわかるようになります。
新たなAI手法：GenCast
このプロジェクトの中心には「GenCast」と名付けられたAIモデルがあります。GenCastは、大規模な物理再解析データ（ERA5など）とGoogleのグローバルスケールの気象予測モデル（GraphCast）に基づき、次のような工程を実現しています：
- 直近の気象データに基づいた複数の未来天候シナリオを生成
- 各シナリオの発生確率を計算
- 不確実性を含んだ広がりのある天気予報画像を出力
気象のAI応用の意義
不確実性の視覚化は、防災関係者や農業、航海業、航空業界などにとって極めて有益です。例えば、「明日の東京は30%の確率で豪雨になる可能性がある」と聞くのと、「予測のモデルによると、豪雨が発生するパターンも複数想定されている」と可視化された画像で見るのでは、意思決定のインパクトが大きく異なります。
現在、GenCastは研究段階にありますが、初期実験では従来の平均予報よりもリスク認識に優れた情報提供が可能であると示唆されています。これにより、ユーザーは将来的に、より細やかで信頼のおける意思決定ができるようになります。
生成AIが社会にもたらす可能性
天気予報に限らず、生成AIは不確実で多様な情報を扱うための強力なツールです。医療診断、経済予測、災害シミュレーションなどへの応用も考えられます。さて、私たちはこの変革期に、AIとどう付き合い、どのように活用していくかが問われているのです。
さいごに
今後、GenCastをはじめとする技術が一般公開されることで、私たちの暮らしにどのような変化が訪れるのか、引き続き注目が必要です。「曇りのち雨」――その背後にある確率的な世界を、生成AIはどう描き出すのか。天気予報の精度だけでなく、理解の“深さ”に貢献する技術に、期待が高まります。
