Google DeepMindとGoogle Researchが2026年9月3日、天気予報モデルWeatherNext 3を発表しました。
前の版から何が変わったか
| WeatherNext 2 | WeatherNext 3 | |
|---|---|---|
| 空間の細かさ | 25km | 5km |
| 更新の間隔 | 6時間ごと | 1時間ごと |
| 入力 | 数値予報モデルの出力 | 静止衛星のリアルタイム画像＋過去の解析データ |
細かさは約5倍になりました。ただし5kmになるのは地表の一部の変数で、そのほかの地表変数は10km、大気の変数は25kmです。全部が5kmになったわけではありません。
いちばん大きい変更は入力です。これまでは数値予報モデルが計算した結果を材料にしていましたが、今回は静止衛星が1時間ごとに撮っている画像を直に読む作りになりました。観測から予報までの間に挟まる工程が減ります。
精度
降水の予報について、次の改善が示されています（指標はCRPS）。
| 比較対象 | 改善 |
|---|---|
| IMERG | 60% |
| MRMS | 30% |
| 初期段階の雨量計 | 10% |
| 1日以上先の予報 | 最大50% |
⚠️ 比較の相手によって数字が大きく違います。60%という数字だけを取り出すと実力を見誤ります。比較対象が何で、どの指標かまで見るのが安全です。
仕組み
Functional Generative Network（FGN）と呼ばれる、メッシュ状のトランスフォーマーを使っています。リアルタイムの静止衛星画像と、従来の歴史的な解析データを1つのモデルで扱う形です。
再生可能エネルギー向けの変数も加わりました。高度100mの風速、雲の広がり、日射量の3つで、風力と太陽光の発電量を見積もるのに直接効く量です。
どこで使えるか
- Google検索
- Geminiアプリ
- Googleマップ
- Google Maps Platform Weather API
- Google Earth Engine
- データはBigQueryとGoogle Cloud Storageでも提供
但し書き
発表には、大気には常に一定の予測できなさが残ると明記されています。そのうえで、公式の予報や警報については現地の気象機関や国の気象サービスを参照するようにと書かれています。
生活や業務の判断に使うなら、この但し書きのほうが数字より重要です。予報が細かくなることと、警報の根拠になることは別の話です。
