Ep.706 WeatherNext 2始動──“1時間解像度×確率予報”をGoogleが製品群に実装（2025年11月20日配信）
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Ep.706 WeatherNext 2始動──“1時間解像度×確率予報”をGoogleが製品群に実装（2025年11月20日配信）
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Google DeepMindとGoogle Researchが、AI気象モデルの最新版「WeatherNext 2」を発表しました。最大1時間解像度の予報を、単一のTPUで“1分未満”に近い時間で数百シナリオまとめて生成。先代モデル比で「変数×リードタイムの99.9%で上回った」とし、検索、Gemini、Pixelの天気、Maps PlatformのWeather APIなどGoogleの主要プロダクトに順次反映されます。地図アプリの天気も今後この技術で強化される、としています。
技術の肝はFGN、Functional Generative Networkです。訓練は“各地点・各変数の単独分布（marginals）”だけを相手にしながら、推論時には関数空間にノイズを入れて“全体の連動（joints）”を保った確率予報を吐き出すつくり。評価指標はCRPSで、従来法や同社のGenCastを上回る性能を示したと論文は述べます。初期化は6時間ごと×1日4回で、実用に向けて時々刻々の意思決定を支える時間粒度も確保しました。
“ラボの外へ”もポイントです。予報データはEarth EngineとBigQueryで提供され、独自アプリ向けにはVertex AIの早期アクセスでカスタム推論が可能に。これまで実験的に公開してきたサイクロン進路などの確率予報も土台は同じで、最悪ケースを含む“幅”を短時間で出せる仕組みが整いました。
産業界の文脈では、欧州中期予報センター（ECMWF）がAI版アンサンブル「AIFS ENS」を2025年7月に運用開始するなど、公的機関もAI気象の実装段階に入っています。学術面でも各社の確率モデルがCRPSなどで競い合う局面で、FGNは“関数空間ノイズ×深層アンサンブル”という構成で先頭集団に食い込んだ格好です。
実務への効きどころを一緒に描いてみましょう。航空なら航路最適化や乱気流回避、エネルギーなら風力発電の出力見積もり、ロジスティクスなら港湾・陸送のスケジューリング――いずれも“単一予報”より“分布”が欲しい領域です。WeatherNext技術はGoogleのWeather APIにも入ってきており、開発者は地図や位置情報と組み合わせた“確率ベースのUX”を設計できます。社内のデータ基盤に載せるなら、BigQueryに時系列で取り込み、需要予測や在庫計画の特徴量に重ねる、といった使い方が現実的です。