数十年にわたり、天気予報はほぼ同じサイクルで運用されてきました。従来の数値天気予測モデルは6時間ごとにデータを入力し、膨大な物理シミュレーションを処理して結果を出力しますが、その結果が誰かに読み取られる頃にはすでにやや古くなっています。
2026年9月3日、Google DeepMindおよびGoogle Researchは、ライブな地球静止衛星観測を用いて毎時天気予報を生成するAI駆動の全球天気モデル「WeatherNext 3」を発表しました。これは、真に毎時更新サイクルを実現した初の全球モデルであり、初期のベンチマークでは、従来のモデルよりも速いだけでなく、有意に正確であることが示唆されています。
WeatherNext 3が実際にどのように異なるのか
核心の革新は、概念的には単純に見える：6時間ごとに到着するバッチ処理された観測データを待つのではなく、WeatherNext 3はリアルタイムの人工衛星フィードに直接学習する。これにより、毎時新しい予測を初期化でき、気象学者やその依存する産業に、大気のよりリアルタイムに近い状況を提供する。
解像度も同様の傾向を示しています。このモデルは、温度や湿度のようなステーション補正された地表変数で最大5 kmの空間分解能、その他の地表測定値で10 km、大気変数で25 kmを実現しています。これは、2025年11月にリリースされた前世代モデル“WeatherNext 2”よりも約5倍高い解像度です。
降水量に関しては、改善がさらに顕著です。WeatherNext 3の雨と雪の予測は、IMERG人工衛星降水量観測データを用いたBrierスコアおよびCRPSによる評価で、1日以上のリードタイムにおいて、従来のモデルよりも最大50%精度が向上しています。
モデルは64メンバーのアンサンブル予報を生成します。選択された予報サイクルは15日間の予測期間をカバーし、毎時の中間実行は48時間のウィンドウをカバーします。
GraphCastからWeatherNext 3へ：その系譜
Google DeepMindは2023年、GraphCastを導入して気象AIスタックの構築を着実に進めてきました。GraphCastは、機械学習が中距離予測において従来の物理ベースの予測と同等、あるいはそれ以上に優れた性能を発揮できることを示しました。2024年にはGenCastが登場し、確率的アンサンブル機能を追加しました。WeatherNext 2は2025年11月にリリースされました。WeatherNext 3は次の自然なステップであり、遅延を引き起こす事前処理された解析フィールドに依存するのではなく、人工衛星観測ストリームに直接接続することで、全体のパイプラインをリアルタイム化します。
Brightbandの運用型WeatherBenchという独立した評価フレームワークは、WeatherNext 3を、現在利用可能な最も先進的で正確な全球天気モデルと評価しました。
このモデルは極端な天候イベント中にも特に優れた性能を発揮します。サイクロンの経路と強度の予測は、特に重点を置いている分野です。
クリーンエネルギーと商業用途
WeatherNext 3は風と日光の変数に明確に焦点を当てており、再生可能エネルギーの運用に直接役立ちます。Googleは、このモデルの出力をSearch、Maps、Earth Engineに統合しています。開発者や研究者向けには、Google Cloud上のBigQueryを通じてデータにアクセスできます。
1日前のスケールでの降水量予測精度が50%向上することは、農業にとって特に重要です。農業計画において、雨の量と同じくらい雨のタイミングが重要だからです。