AIは天気予報をどう変える？従来の技術を超えた高精度予測「GenCast」が拓く、安全と効率の未来

「週末のBBQ、天気予報は晴れだったのに、急な雨で計画が台無し…」そんな経験、ありませんか？降水確率40%。「微妙な数字だけど、洗濯物を干して出かけても大丈夫かな…」と悩んだり、低気圧が近づくと頭痛がひどくなり、大事な会議に集中できるか不安になったり…誰でも一度は、天気や気圧に振り回されたことがあるはずです。

ところで、日々の天気予報は、どのように作られているかご存知ですか？気象庁の観測データや、高性能なスーパーコンピュータによる複雑な計算…実は、その裏側には、まだまだ改善の余地があります。より詳細な地域の予測や、突発的な気象の変化への対応など、課題は山積しています。

もし、AIが天気予報の精度を劇的に向上させたら… どんな未来が待っているでしょう？ Googleが発表した「GenCast」は、そんな期待に応える、AI天気予報の新たな可能性を示すモデルです。従来の天気予報モデルを大幅に上回る精度を達成し、なんと98%ものケースで既存のモデルよりも高い予測精度を実現しています。

特に注目すべきは、その異常気象に対する強さです。台風や集中豪雨といった、人々に大きな被害をもたらす現象の予測において、GenCastは優れた能力を発揮します。従来の数値天気予報は、大気の物理法則に基づいて計算を行うため、初期値のわずかなズレが予測に大きな影響を与え、急な天候の変化に対応しきれないという弱点がありました。

GenCastは、この課題を克服し、わずか8分という短時間で高精度な予測を可能にしました。地球温暖化の影響で、急激な気象変化や異常気象が増加傾向にある現代において、GenCastは、ハリケーンなどの予測にも力を発揮し、私たちの安全を守るための強力な武器となります。

今回はその仕組み、従来の気象予報技術との違い、そして私たちの生活をどう変えてくれるのか、分かりやすく解説していきます。

GenCastとは？―従来の天気予報、その限界とは―
GenCastの性能―実現する「未来の天気予報」（異常気象、風力発電）―
なぜGenCastは「当たる」のか？―GenCastが高精度な理由―
特許調査で見えた、AI×天気予報の新たな潮流
GenCastがもたらす未来
参考文献

GenCastとは？

明日の天気、晴れ時々曇り、降水確率30%…」毎日何気なく見ている天気予報。でも、その裏側では、地球規模の壮大な計算が行われているのをご存知ですか？

従来の天気予報は、数値天気予報(NWP)という手法に基づいていました。これは、世界中の観測地点から集められた気圧や気温などのデータを基に、スーパーコンピュータ上に仮想的な地球を再現し、物理法則を応用して未来の天気を予測するというものです。気象予報士は、その未来の地球をチェックし、予報の精度を高める編集長のような役割を担っていました。

しかし、この方法には大きな課題がありました。スーパーコンピュータは、莫大な計算能力を必要とするため、コストがかさむだけでなく、初期データにわずかな誤差があると、予測結果が大きく狂ってしまうことも。特に、ゲリラ豪雨のような急激な天候の変化を予測するのは至難の業でした。

そんな中、Googleが発表したのが、AIを活用した新しい天気予報モデル「GenCast」です。GenCastは、過去40年分の膨大な気象データ（欧州中期予報センター (ECMWF ) が2018年までに蓄積したデータ）を学習することで、数値天気予報の課題を克服し、高速かつ高精度な予測を可能にしました。

GenCastのメリットは大きく3つあります。

驚異的な速さと計算量の削減：従来のスーパーコンピュータでは数時間かかっていた15日間の予報を、GenCastならわずか8分で生成できます。(Google Cloud TPU v5 1台)
圧倒的な精度: なんと97.2%ものケースで、世界トップレベルの天気予報モデル（ENS）よりも正確な予測を実現。36時間以上の長期予測では、その精度は99.8%に達します。
異常気象に強い: 台風やゲリラ豪雨、猛暑など、予測が難しい異常気象イベントも高精度に予測できます。

さらに、GenCastは従来の物理シミュレーションと比較して、スーパーコンピュータを使った仮想地球の実現の必要がなく、小規模な施設でも高精度な予測が可能になるため、より手軽に利用できるというメリットもあります。

GenCastの性能―実現する「未来の天気予報」（異常気象、風力発電）―

近年、地球温暖化の影響は深刻さを増し、私たちの生活を脅かす異常気象が頻発しています。特に、巨大化する台風や、記録を塗り替えるような熱波は、甚大な被害をもたらし、社会全体に大きな影響を与えています。

従来の天気予報モデルも、これらの異常気象の予測に挑んできましたが、大気の複雑な動きを捉えきれず、予測が難しいという課題がありました。台風の進路が直前まで定まらない、熱波の到来を予測できず、対策が後手に回ってしまうことも少なくありませんでした。

GenCastが、天気予報モデルと以下の点で大きく異なります。

予測手法の革新性: 従来のモデルが、物理法則に基づいて計算を行うのに対し、GenCastは過去の膨大な気象データから、異常気象のパターンを学習します。
複数の予測シナリオの提示: GenCastは、拡散モデルとアンサンブル予報という2つの技術を組み合わせることで、一つの「正解」を出すのではなく、複数の「可能性のある未来」を提示します。

では、GenCastは、具体的にどのような精度で異常気象を予測できるのでしょうか？ここでは、熱波の予測と、ハリケーンの予測という2つの事例を通して、革新性を説明していきます。

例) 熱波の予測

近年、地球温暖化や都市開発によるヒートアイランド現象などにより、熱波は深刻化の一途をたどっています。GenCastは、このような異常な高温現象を、従来のモデルを上回る精度で予測することができます。GenCastは、欧州中期予報センター（ECMWF）のトップ運用システムであるENSと比較して、特定の地域における極端な高温を予測するRelative Economic Value (REV) が1.9倍も高いという結果が出ています。この高い精度に加え、GenCastのAIが生み出す効率性と予測スピードも、異常気象対策において大きな強みとなります。

従来のモデルでは、スーパーコンピュータによる計算に数時間もかかっていた予測が、GenCastならわずか数分で完了します。これにより、刻々と変化する気象状況に迅速に対応し、様々なシナリオに基づいた対策を事前に検討することが可能になるのです。

例) 熱帯低気圧（台風・ハリケーン・サイクロン）の予測

台風、ハリケーン、サイクロンといった熱帯低気圧は、世界中で甚大な被害をもたらす、恐ろしい自然災害です。日本のニュースでも、台風の進路予想が日々更新され、「〇〇日に〇〇地方に接近、上陸するおそれ」といった情報が伝えられるのを目にする機会は多いでしょう。しかし、熱帯低気圧の発生そのものや、その後の進路を完全に予測することは、非常に困難です。

理想的な予測モデルは「複数の可能性の進路をそれぞれの確率とともに提示する」という、確率分布の形で情報を提供する必要があります。上記の図のように、GenCastは、台風の発生から7日後までの様々な進路の可能性を予測することができます。

従来の気象予測AI（例：SEEDS）は、物理計算気象予報の延長線上にあり、スーパーコンピュータによる計算を効率化するものでした。そのため、予測結果は常に「一つ」に定まってしまい、急激な天候の変化や、複数の進路が考えられる場合に、正確な予測が難しいという課題がありました。

しかし、GenCastは、拡散モデルという確率モデルAIを使用しているため、従来の計算とは全く異なるアプローチで、未来の天気を予測します。GenCastは、7日前から「この道に進む確率は〇〇％」というように、確率的な情報を提供することで、幅広く、より柔軟な対応を可能にするのです。

さらに、GenCastは、予測結果を「コスト/損失比率」という考え方で活用できる点も大きな魅力です。台風など、極端な天候に対する準備は、「もし起きなかったら無駄になる」というコストと、「準備せずに被害を受けるリスク」のバランスを考慮しなければなりません。

例えば、「関東地域に、今後3日以内に台風が接近する確率が70％」という予測が出たとします。このとき、GenCastは、

避難所を開設するコスト
避難しなかった場合に予想される被害額

といった情報を加味して、最も合理的な判断を支援します。

このように、GenCastは、私たちの生活や社会を、経済的被害を加味したうえで、熱帯低気圧から守るための、強力なツールとなることが期待されているのです。

風力発電への応用

風力発電は、クリーンなエネルギー源として注目されていますが、発電量が天候に左右されやすいという課題があります。現在、風力発電事業者や電力会社は、発電設備の運用計画や予備電力の確保のため、地域ごとの風力発電予測を行っています。しかし、従来の予測方法では、どうしても予測精度に限界があり、安定的な電力供給の妨げとなっていました。

そこで注目されているのが、Googleが開発した「GenCast」です。GenCastの強みは、従来の予測モデルのように、特定の地点だけをピンポイントで予測するのではなく、地球全体の気象の流れを捉えることができる点にあります。

「この台風は今後どこへ向かうのか」「この寒波は全国の発電所にどれくらい影響を与えるのか」GenCastは、地球規模での一貫性のある予測によって、風力発電量を高精度に予測することを可能にしました。実際に、GenCastと従来の予測モデル（ENS）を比較した実験では、2日先の風力発電予測で約20%、4日先で10〜20%、10日先でも有意に高い精度をGenCastが記録しました。これは、GenCastの高精度で計算量が少なく高速なAIによる気象予測が再生可能エネルギーの分野においても、その力を発揮できることを意味しています。

なぜGenCastは「当たる」のか？―GenCastが高精度な理由―

GenCastが、これまでの天気予報モデルを圧倒的に上回る精度を実現できた背景には、AIであるGenCastの仕組みに重要な要素があります。

GenCastは、欧州中期予報センター (ECMWF)の過去40年分の膨大な気象データを用いて学習しています。気温、湿度、風速、気圧、降水量、日射量など、数十種類もの気象要素を網羅的に学習することで、AIは人間が見落としがちな、大気の微細な変化や隠れたパターンを捉えることが可能になります。例えば、ある地域の海面水温の変化が、数日後の台風の進路に影響を与えるといった、複雑な気象現象の関連性を学習することもできます。

具体的に、精度を高めるために以下の2つの手法を活用しています。

1.「拡散モデル」：従来の天気予報が抱える課題、それは大気のカオス的な性質に起因する予測の難しさです。わずかな初期条件の差や、予測不能なランダムな変動が、未来の天候を大きく左右する可能性があるため、常に不確実性が伴います。拡散モデルは、この不確かさを考慮した予測を可能にする、新しいアプローチです。従来の予測手法では、過去のデータを基に「未来はこうなる」と単一のシナリオを導き出しますが、拡散モデルは異なるアプローチを取ります。

具体的には、過去の天気データを一度ノイズの海のような状態に分解し、現在の気象条件を手がかりに未来の天候を再構築します。この方法により、「過去にこうだったから未来もこうなる」といったバイアス（先入観）を排除でき、より多様な未来のシナリオを考慮した予測が可能になります。さらに、気象データの複雑な相関関係を捉え、従来の方法では見落とされがちな隠れたつながりを発見することができます。この「ノイズからの再構築」というプロセスこそが、GenCastが従来の天気予報モデルよりも格段に精度を向上させた最大の要因なのです。

2.「アンサンブル予報」：従来の天気予報モデルは、通常、一つの「最も可能性の高い」未来を予測することに重点を置いていたため、この「不確かさ」を十分に表現できていませんでした。そこで、GenCastは、アンサンブル予報という手法を採用しています。アンサンブル予報とは、複数の「異なる未来の天気」を予測し、それらを総合的に判断することで、より信頼性の高い予測を得るというものです。これにより、従来の単一の予測に固執するのではなく、不確実性を補完した総合的な精度の高い予測を実偏しています。

GenCastでは、これらの拡散モデルとアンサンブル予報を2つのアプローチを組み合わせることで、それぞれのメリットを最大限に引き出しています。拡散モデルは、リアルな予測サンプルを生成し、アンサンブル予報は、予測の不確実性を定量化し、より高精度な予測を実現しています。

コラム：AIは天気予報の「なぜ？」を解き明かす？特許調査でわかった驚きの事実

これまでGenCastが高精度な天気予報を実現する仕組みについて解説してきましたが、今回は視点を変えて、天気予報に関連する特許技術の世界を覗いてみましょう。

今回、Tokkyo.AiというAI特許調査ツールを使い、「AI」「機械学習」「天気予報」といったキーワードで特許調査を行いました。グラフからもわかるように、天気予報関連のAI技術は近年、特許出願件数が急増しており、非常に活発な分野であることがわかります。

そこで「Tokkyo.Ai」に「「AI」「機械学習」「天気予報」の最も類似性の高いものを教えて」についてプロンプトしたところ、まず京都大学の宇宙天気予報システムを構築するための機械学習方法が見つかりました。さらに詳しく内容を聞いてみると、この特許はWavelet変換（ウェーブレット変換）を活用し、過去のデータを比較することで未来の太陽活動を予測する技術であることがわかりました。この技術の目的は、地球の電波や通信システムを保護すること。確かに興味深い特許ですが、今回は「地球の気象予測」に関するものを探していたため、さらに質問を続けました。「地球の気候や気象予測に関する特許はある？」と聞くと、今度は株式会社東芝の「気象予測補正装置、気象予測補正方法及びプログラム」が見つかりました。

その内容を聞いてみると、

「例えば、雨が降ると予報されていたのに、まったく降らなかったり、逆に降らないと予報されていたのに突然雨が降ったりすることがあるよね？この装置は、そうした天気予報の誤差を補正する技術なんだ。」

という答えが返ってきました。まるで会話をするように、専門的な特許技術を分かりやすく自然言語で解説してくれるのです。

このように、GenCastについてAIを活用した新たな角度で見てみました。AIを活用することで、専門的な特許情報も直感的に理解しやすくなり、知財調査の効率が飛躍的に向上します。GenCastが天気予報の世界に革新をもたらしたように、AI技術は知的財産の世界にも新たな可能性を広げつつあります。

GenCastがもたらす未来

GenCastがもたらす未来は、単に「当たる」天気予報だけではありません。異常気象から私たちを守り、再生可能エネルギーの普及を加速させる力となる可能性を秘めています。しかし、GenCastの道のりはまだ始まったばかりです。予測精度をさらに高め、今まで以上に詳細な情報を提供し、そして、地球温暖化によって頻発する未知の気象現象にも対応していく必要があります。

より安全で持続可能な社会を築くためには、私たち一人ひとりが、GenCastのような新しい技術に関心を持ち、積極的に活用していくことが重要です。

天気予報の世界にとどまらず、機械学習やAI、LLMといった技術革新の波は、あらゆる分野に押し寄せています。これからの時代、変化を恐れず、AIを理解し、活用することこそが、私たちの未来を拓く鍵となるでしょう。

特許分野におけるAIの活用

AIの進化は、特許をはじめとする知的財産（知財）分野にも大きな変革をもたらしています。リーガルテック株式会社のTokkyo.aiは、特許調査、明細書作成、パテントマップの作成などをAIで支援し、知財業務の効率化と高度化を実現します。

従来、膨大な時間と労力を要していた特許調査も、AIの活用により短時間で正確に実行できるようになりました。これにより、他社の特許情報を迅速に分析し、自社技術の優位性を明確化することが可能になります。また、AIが特許明細書を数分で作成することで、知財業務の負担を大幅に軽減できます。

さらに、知財LLMを活用して、発明のスピードを加速し、企業の開発部門と知財部門の連携を強化することで、より効果的な知財戦略の構築が可能になります。

AIは単なる業務効率化ツールではなく、社会やビジネスの未来を形作る重要なパートナーです。知財分野においても、その可能性を最大限に引き出し、新たな価値を生み出すことが求められています。

お問合せ：https://form.legaltech.co.jp/aos/tokkyo-ai/input/

製品ページ：https://www.tokkyo.ai/pvt/