Googleは本日、WeatherNext 3を発表し、これを自社「最も先進的で高精度なグローバル気象人工知能モデル」と位置付けた。この新モデルはSearch及びGeminiアプリケーションに即時統合され、消費者にさらに詳細な気象情報を提供する。これに先立ち、2025年11月にリリースされたWeatherNext 2を含む複数のAI気象モデルは、数値気象予測（NWP）モデルのデータに基づいてトレーニングされていた。NWPモデルは参考価値があるものの、スーパーコンピュータによって駆動される複雑な物理シミュレーションであり、データに6時間の遅延があり、降雨や地表温度などの急速に変化する変数に偏りが生じる可能性がある。
WeatherNext 3は、「グローバル地球同期衛星リアルタイムデータ統合」の手法を採用しており、モデルは「リアルタイムの観測データから直接学習」し、「継続的に更新されるグローバルな大気状態のビュー」を形成することで、「よりタイムリーで地域に特化した気象イベントの予測」を出力する。このモデルは、Google DeepMindとGoogle Researchが共同で開発したもので、複数の空間解像度で毎時間の予測を生成し、5キロ解像度の温度と湿度、10キロの地表変数、25キロの風速情報をカバーする。
予測の実用性はしばしば詳細さ、および時間的・空間的な精度に依存する。WeatherNext 2が25キロのグリッド、6時間の間隔での仕様であったのに対し、新しいモデルが提供するグローバルな気象画面は「約5倍の解像度」を持っている。Googleは、集中豪雨、寒冷前線、または降水システムが突然形成された場合、より高い更新頻度と解像度がより詳細な情報を事前に提供し、極端な気象への対応に役立つと指摘している。WeatherNext 3は降水予測の精度においても大きな飛躍を遂げ、トレーニングプロセスではNASAの衛星統合反転製品IMERGと、Google独自の衛星レーダーによるグローバル降水再分析データの2つの高品質な降水データセットが組み合わされている。
Googleによると、基準評価によれば、中期グローバル予測において、各基準の連続等級確率スコア（CRPS）はIMERGと比較して最大60%、MRMSと比較して30%、そして雨量計と比較して（より短いリードタイムで）10%の改良が記録されている。新モデルは再生可能エネルギー生産のために特別に設計されており、風力タービンブレードの高度に相当する100メートルの高さの風速を予測し、風力発電出力を正確に推定するとともに、高解像度の雲量と太陽放射データを提供し、太陽光発電所が実際に受け取る日照量を評価するのを助ける。
ラテンアメリカ、アフリカ、アジア太平洋地域が高精度予測の恩恵を受ける
Googleは、WeatherNext 3は特にラテンアメリカ、アフリカ、アジア太平洋地域にとって重要であると強調している。これらの地域は従来の高解像度予測サービスが不足しており、その理由は従来の地域モデルに必要なスーパーコンピューティングコストが非常に高いためである。新モデルにより、高品質で地域化された予測が現地の人々や中小企業にもたらされ、防災とビジネス意思決定の改善に役立つ。消費者レベルでは、WeatherNext 3はGoogle Search、地図（Maps）、およびGeminiアプリケーションに順次導入されており、Googleはユーザーが1日後の天気を問い合わせた際に、降水予測の精度が最大50%向上するのを見込んでいる。過去のデータによると、予測の信頼性が低い地域では、改善の度合いは特に顕著である。
改善の度合いは特に顕著である。
WeatherNext 3の主な仕様
項目 仕様 温度と湿度の解像度 5キロメートル 地表変数の解像度 10キロメートル 風速の解像度 25キロメートル 風力予測の高さ 100メートル 予測の更新頻度 毎時 WeatherNext 2に対する解像度の向上 約5倍 CRPSの改善幅（IMERGとの比較） 最大60% CRPSの改善幅（MRMSとの比較） 30% CRPSの改善幅（雨量計との比較） 10% 消費者の降水予測精度の向上 最大50%