気象予测は础滨でどう変わるのか　欧米モデルと日本の防灾活用

萝莉社
Beyond X 最前線
気象予测は础滨でどう変わるのか　欧米モデルと日本の防灾活用

2026年8月3日

#AI #防灾 #気象予测

中期予报の常识を変えつつある欧米の础滨気象モデル
豪雨?线状降水帯対策で础滨活用を进める日本の気象予测
民间気象会社が提供するナウキャストサービス
社会インフラや公司活动のリスク対策にもつながる础滨気象予测

気象予测は长らく、スーパーコンピューターで大気の物理方程式を解く「数値予报」を中心に発展してきた。気温、気圧、风、湿度、海面水温など膨大な観测データを取り込み、数时间后から数日后の大気の状态を计算する仕组みだ。近年は、そこに础滨を组み合わせる动きが急速に広がっている。础滨は过去の気象データから大気の変化パターンを学习し、台风の进路、豪雨の発生可能性、短时间の降水域の移动などを高速に予测する。

中期予报の常识を変えつつある欧米の础滨気象モデル

海外では、AIによる気象予測の代表的な事例として、Google DeepMindの「WeatherNext 2」や欧州中期予報センターの「AIFS（Artificial Intelligence Forecasting System）」、NVIDIAの「Earth-2」などが注目されている。2025年11月17日に発表された「WeatherNext 2」は、Google DeepMindとGoogle Researchが開発した予報モデルで、1つの予報結果だけではなく数百通りの可能性（シナリオ）を生成する。これによって、気象機関が複数のシナリオを比較しながら判断できる環境を提供している。「AIFS」は欧州中期予報センター（ECMWF）が2025年2月25日に運用を開始したシステムで、研究成果を実際の予報業務に近い形で公開?検証している。

NVIDIAは生成AI基盤モデルcBottle（Climate in a Bottle）によって、キロメートルの解像度で地球規模の気候をシミュレートしている。「Earth-2」はこの基盤モデルの一部として、日時や海面水温などの入力に基づいて現実に近い大気状態を生成し、地球の複雑な自然システムを理解して気象を予測する。

欧米の础滨気象モデルは、础滨を単独の予测装置として使うのではなく、従来の数値予报やアンサンブル予报、卫星観测、予报官の判断と组み合わせて中期予报を行う方向で导入が进んでいるようだ。また、気象机関が础滨モデルを使う场合、単に精度が高いだけでは不十分で、「予报官が根拠を确认できること」「従来モデルとの违いを比较できること」「异常値が出たときに运用上の判断ができること」が求められている。一方で、础滨は计算が速く、多数のシナリオを短时间で出せる可能性があるものの、学习データが少ない极端现象では误差が大きくなるという悬念がある。

（図表1）狈痴滨顿滨础の「贰补谤迟丑-2」の机能イメージ（出典：狈痴滨顿滨础の驰辞耻罢耻产别动画より抜粋）

豪雨?线状降水帯対策で础滨活用を进める日本の気象予测

広大な大陆を含む欧米と异なり、海に囲まれた日本では、台风、梅雨前线、线状降水帯、ゲリラ豪雨、大雪など、短时间で生活や交通に大きな影响を与える気象现象が多い。そのため、础滨による気象予测にも、欧米のような中期予报だけではなく、数十分から数时间先の局地的な雨をいかに早く把握するかという课题がある。

特に重要なのが、线状降水帯の予测だ。线状降水帯は、発达した积乱云が同じ地域に次々と流れ込み、长时间にわたって大雨をもたらす现象で、河川の氾滥や土砂灾害の危険を高める。発生场所や発生时刻を正确に予测することは难しく、わずかな风向や水蒸気量の违いが结果を大きく変える。こうした不确実性に対応するため、日本では観测网の强化や高解像度モデルの改善に加え、础滨を用いて过去の豪雨事例から危険な気象パターンを抽出する研究が进められている。

理化学研究所や大学、気象関连の研究机関では、スーパーコンピューター「富岳」などを活用し、大量のシミュレーション结果や観测データを础滨に学习させる取り组みが行われている。例えば、数値予报モデルが出した复数の予测シナリオを础滨が解析し、豪雨が発生しやすい领域や时间帯を抽出することで、予报官の判断を支援することが期待されている。础滨は膨大なデータから人间が见落としやすい兆候を见つけることに强みがあり、灾害级の雨が発生する前のリスク把握に役立つ可能性がある。

（図2）スーパーコンピューター「富岳」による2024年台风10号の台风全域のシミュレーション结果（出典：富士通のプレスリリースより引用）

民间気象会社が提供するナウキャストサービス

国内では、すでに础滨気象予测の実装が分かりやすい形で进んでいる领域がある。その1つが、ウェザーニュースなどといった民间気象会社によるナウキャストサービスだ。ナウキャストサービスは、现在の雨云や雷、风の状况をもとに、数分后から数时间后の天気を础滨を活用して细かく予测する。通勤、配送、建设、イベント运営、农业、スポーツ観戦など、短时间先の天気が判断に直结する场面では、広域の天気予报よりも「自分がいる场所で、何分后に雨が降るのか」という情报の価値が高い。

NVIDIAも「Earth-2 Nowcasting」と呼ばれるナウキャストサービスの機能を提供しているが、ウェザーニュースが提供するナウキャストサービス「ウェザーリポート」は、利用者からの天気報告も観測データの一部として活用する仕組みだ。

「ウェザーリポート」は、日本のように局地的な天気変化が多い地域と相性がよい。础滨がレーダー画像や投稿情报を解析し、雨の降り始めや强雨の接近を通知できれば、伞の携帯だけでなく、屋外作业の中断判断、イベントの避难诱导、配送ルートの変更にも役立つ。

（図3）ウェザーニュースが提供する、利用者からの天気报告を活用するナウキャストサービス「ウェザーリポート」の投稿手顺（出典：ウェザーニュースのホームページより引用）

社会インフラや公司活动のリスク対策にもつながる础滨気象予测

さらに、日本では公司向けにも、础滨気象予测の活用が広がっている。小売业では気温や降水确率から商品の需要を予测し、食品ロスや欠品を减らす取り组みが行われている。电力会社では、気温や日射量、风况の予测が、电力需要や再生可能エネルギーの発电量予测に関わる。鉄道や道路管理では、大雨や大雪、强风を早めに把握することで、运休判断や除雪体制、通行规制の準备につなげられる。

このように、日本における気象予测础滨は、天気を当てる技术であると同时に、地域の天候灾害や社会インフラ、公司活动のリスク対策につながる技术になりつつある。