Google DeepMind天気予報AI「GenCast」が登場！従来より99.8％の高精度

Google DeepMindが、革新的なAI天気予報モデル「GenCast（ジェン キャスト）」を発表しました。

AI技術は近年目覚ましい発展を遂げており、さまざまな分野でその応用が進んでいます。その中でも、天気予報は私たちの生活に密接に関わる重要な分野でしょう。

GenCastは、AIの活用で従来の天気予報の限界を超え、より迅速かつ高精度な予測を可能にしてくれます。

本記事では、GenCastの概要や仕組み、魅力を解説します。

この記事を通して、GenCastがもたらす天気予報の進化を知り、これからの私たちの生活にどのように影響するのかイメージしてみてください。

監修者

SHIFT AI代表 木内翔大

（株）SHIFT AI 代表取締役 / GMO他複数社AI顧問 / 生成AI活用普及協会理事 / Microsoft Copilot+ PCのCMに出演 / 国内最大級AI活用コミュニティ（会員9,000人超）を運営。
『日本をAI先進国に』実現の為に活動中。Xアカウントのフォロワー数は9.7万人超え（2024年12月現在）

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Google DeepMindが「GenCast」を開発！

Google DeepMindが開発した「GenCast（ジェン キャスト）」は、より迅速かつ正確な天気予測を目指す天気予報AIです。

世界中の天気予報のもととなる「ENS」とシステムテストを行った結果、予報を開始してから36時間以降の予測で、GenCastは99.8％の優位性を示しました。

このテストからわかるのは、従来の天気予測システムより、GenCastは高精度であるということです。

GenCastの活用が広がれば、日常的な天気予報から異常気象まで、迅速な確認や対応が叶うでしょう。

GenCastの仕組み

GenCastは、従来の物理法則にもとづいた天気予報とは異なり、AIが過去のデータから学習することで未来の天気を予測します。

学習データは過去40年分（1979年から2018年まで）の膨大なもので、地球の気象パターンを把握し、未来の天気を予測する能力を獲得しました。

従来の天気予報と異なる点は予測方法です。従来の天気予報が物理法則にもとづいて計算するのに対し、GenCastは、AIが過去のデータから学習したパターンにもとづいて予測します。

GenCastは、ノイズを除去しつつデータを生成する「拡散モデル」を用いて、地球の球面に合わせた数学的調節で高解像度（約28km）の予測を実現可能です。

ほかにも「アンサンブル予測」を用い、単一の予測だけでなく、起こりうる複数の天候の可能性を示しています。

これらの手法により、従来の天気予報では難しかった、より詳細で多角的な情報提供を可能にするのです。

GenCastの魅力は？

GenCastの魅力は「従来の天気予報との比較」と「極端な天候への対応」です。2つの魅力について解説します。

従来の天気予報との比較

AI技術は近年目覚ましい発展を遂げており、さまざまな分野でその応用が進んでいます。その中でも、天気予報は私たちの生活に密接に関わる重要な分野でしょう。

従来の天気予報は、物理法則にもとづいた複雑な計算に時間とコストがかかるだけでなく、正確性にも不安要素がありました。

しかしGenCastは、天気や異常気象について、従来のモデルを大幅に上回る精度を誇っています。

学術誌『Nature』の掲載内容によると、最高運用システムである欧州中期予報センター（ECMWF）ENS よりも優れた予報を、わずか8分間で最大15日先まで提供できるのです。

GenCastはAIを活用することで、予測を高速で行え、刻一刻と変化する天候状況の迅速な把握が可能になりました。

参考：機械学習による確率的天気予報, nature

極端な天候への対応

近年、気候変動の影響で、大雪や嵐といった極端な天候、いわゆる異常気象が世界各地で頻発しています。

GenCastは、このような異常気象の予測精度も高く、従来のモデルよりも早期に警告を出せるとされているのです。

台風ハギビスの進路を用いたテストでは、7日先では幅広い範囲で進路が示されていながらも、日本列島への接近が近づくにつれて実際の進路に近づいています。

3日前になると、実際の進路とほとんど変わらない範囲を示しました。

異常気象の予測精度の高さは、避難や対策への時間確保につながります。さらには農業でも、作物の被害を最小限に抑えるための対策を実施しやすくなるでしょう。

15日先まで高精度予測！天気予報AI「GenCast」

天気予報AI「GenCast」は、従来の天気予測システムより高い精度を誇っています。

天気予報の精度が高まれば、日常的な安心はもちろん、異常気象への対策も講じやすくなるのです。

とくに日本は台風による被害が毎年見受けられますから、GenCastが広く活用されるようになると、これまでより余裕を持った避難や準備ができるようになるでしょう。

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