WeatherNext 2 — AIで変わる天気予報の未来

気候変動による異常気象の頻発や、グローバルサプライチェーンの複雑化に伴って、「天気予報」の重要性はこれまでにも増しています。そんな中、2025年11月、Google DeepMind と Google Research が公開した WeatherNext 2 は、「AI × 気象予報」の領域で大きなマイルストーンとなりました。

本記事では、WeatherNext 2 の概要、技術的な仕組み、期待される応用ユースケース、そしてビジネスの観点から見た意味を整理します。

画像出典：WeatherNext2 Our most accurate AI weather forecasting technology

WeatherNext 2 の概要

WeatherNext 2 は Google DeepMind と Google Research による、AI を用いた地球規模の気象予報モデルです。
従来の数値予報モデル（physics-based numerical weather prediction; NWP）に代わる方法として、AI を用いた迅速かつ高精度な予報を実現しています。

主な特徴は以下の通りです：

WeatherNext 2 は、気温・風速・風向・降水量・気圧・湿度など、主要な気象変数を対象に予報を行うことができる。
予報の「時間解像度 (temporal resolution)」は最大で 1時間ごと (hourly resolution)。これにより、より詳細でタイムリーな気象情報が提供可能となる。
リードタイムは最大 15日先まで。短期から中期の天気予測を幅広くカバー。
予報生成は非常に高速で、1つの入力（現在の気象状態）から複数シナリオ (hundreds of possible weather scenarios) を生成でき、しかも 1 分以内 に結果が出ることが報告されている。これは従来の数値モデルがスーパーコンピュータで数時間かけていたのと対照的。
WeatherNext 2 はすでに、Google Search、Google Maps、Pixel Weather、および Gemini など、Google の消費者向けサービスに統合が始まっており、一般ユーザーにもその恩恵が広がる。
さらに、企業や研究者向けには、 Google Cloud Vertex AI、BigQuery、Google Earth Engine を通じて WeatherNext 2 のデータおよび予報モデルへのアクセスが提供されている。これにより、独自用途への組み込みや分析、カスタム気象モデルの構築が可能となる。

要するに、WeatherNext 2 は「従来の天気予報と同等かそれ以上の精度」を持ちながら、「生成速度」「使いやすさ」「高解像度」「柔軟なアクセス手段」という点で、従来の気象予報モデルとは一線を画す“AIベースの未来型気象予報プラットフォーム”です。

技術的な仕組みと注目ポイント

WeatherNext 2 の核心にあるのは、従来の物理シミュレーション主体のアプローチではなく、AI モデル — 特に、Functional Generative Network（FGN）という新しい生成ネットワークアーキテクチャです。

・Functional Generative Network (FGN) の導入

FGN は、単に過去データの再現ではなく、「確率的 (probabilistic) な天気の未来」を生成する能力を持ちます。具体的には、現在の天気状態を入力とし、そこから多様な “起こり得る未来の天気シナリオ (ensemble of possible futures)” を同時生成。これは「単一予報 (deterministic forecast)」では捉えきれない、気象の不確実性 (uncertainty) を捉えるのに非常に有効です。

このため、単に「晴れ／雨」の予報に留まらず、「複数可能性をもつ天気の幅」を提示できる — つまりリスク管理や極端気象 (暴風雨、サイクロン、突発的な降水など) の備えに適しています。

・高速・大規模な計算効率

WeatherNext 2 は、1つの入力から複数シナリオを生成する予報を わずか1分以内 に出力できます。
これは、従来の数値モデルがスーパーコンピュータで何時間もかけていた処理を、AI と Google の TPU インフラで劇的に高速化した成果です。

この高速性により、短時間で多くのシミュレーションを行う “リアルタイム性” が格段に向上。例えば突発的な気象変化や極端気象への即応、複数シナリオの比較といった使い方が現実的になります。

・高時間分解能と中期予報の両立

WeatherNext 2 は時間解像度を「1時間ごと (hourly)」まで高めつつ、15日先までの中期予報にも対応。これは、従来型の短期予報 (数時間〜数日) と、長期気象予測 (数週間〜数か月) の間にあった “ギャップ” を埋める設計といえます。

この構造により、日々の生活から産業計画、気象リスク管理、長期イベント運営まで、多目的に活用可能な “万能気象予報エンジン” となるポテンシャルがあります。

従来からの進化ポイントとは

AI 気象モデルとしての前世代である GenCast や WeatherNext（初代）の功績を踏まえつつ、WeatherNext 2 は次のような進化を遂げています。

画像出典：WeatherNext, our most advanced AI for weather

速度の圧倒的な改善：予報生成が 8倍以上高速化。これにより、リアルタイム性とスケール性を両立。
確率・シナリオ予測 (probabilistic forecasting) の標準化：単一の予報ではなく、複数の未来シナリオを同時に提示 — 予測のあいまいさ (uncertainty) を可視化。これは、極端気象やリスクの高い状況で特に価値が高い。
高時間分解能 + 中期予報の両立： 1時間ごとの詳細予報と、最大15日先の中期予報という “ハイブリッドな時間軸” を実現。これにより、短期〜中期のあらゆるニーズに対応可能。
実用プラットフォームへの統合：研究用途にとどまらず、Search／Maps／Pixel／Weather API など既存サービスへの導入。さらに、BigQuery／Earth Engine／Vertex AI を通じて、開発者・企業が自由にアクセスできるようになった。これにより、AI 気象予報が “使える” 状態になった。

これらの進化により、WeatherNext 2 はもはや “研究プロトタイプ” ではなく、“実運用可能な気象予報インフラ” として位置づけられるのではないかと考えられます。

ビジネス／産業へのインパクト

WeatherNext 2 の汎用性と高性能を活かすことで、さまざまな業界・サービスにおいて新たな価値を創出できます。以下、マーケター／事業開発の観点から特に可能性が高いユースケースを挙げます。

・サプライチェーン管理／物流最適化

天候変動は、物流遅延、輸送不可、コスト増など、サプライチェーンに大きなリスクを与えます。WeatherNext 2 によって、1時間ごとの詳細な予報 + 15日先の中期予報を入手すれば、物流会社やEコマース企業は、天候リスクを事前に把握し、迂回ルートの策定やスケジュール変更、在庫管理などを高度に最適化できます。

・エネルギー／再生可能エネルギー運用

風力発電や太陽光発電、農業利用など、気象条件に大きく左右される産業では、天気予測の精度と粒度が重要です。WeatherNext 2 の確率シナリオ予測と高解像度データは、発電量の予測、需給バランスの調整、設備メンテナンスのタイミング設定などに活用できます。

・災害対策／リスク管理／保険業界

台風・豪雨・暴風などの極端気象を含む複数シナリオを想定できる点は、防災計画や保険リスク評価で強みを発揮します。特に複数シナリオがあることで「最悪ケースへの備え」「予防対応の検討」「保険引き受け判断のリスク評価」などがより定量的に可能になります。

・農業／農作物管理／スマートアグリ

天気は農作物の成否を左右します。WeatherNext 2 を活用した作付け管理、灌漑タイミング、収穫計画、農薬散布スケジュール最適化などは、特に精緻な時間解像度の予報が望まれる分野です。

・データ分析／研究用途・新サービス開発

WeatherNext 2 が BigQuery や Earth Engine を通じてデータ提供されているため、スタートアップや企業は天気を変数に加えた新しいサービスや分析モデルを開発可能です。たとえば、消費行動予測 × 天候データ、交通需要予測 × 天気、位置情報 × 天候 × ユーザーサービスの組み合わせなど、マルチモーダルなビジネス設計が現実的になります。

まとめ

WeatherNext 2 は、AI を活用して「天気予報のあり方」を根本から変えるポテンシャルを持つ、次世代の気象予報プラットフォームです。
特に重要なのは以下であると考えます。

従来の数値シミュレーションでは時間とコストがかかっていた予報を1分以内で生成できる高速性。
時間解像度「1時間ごと」、リードタイム最大「15日先」、かつ複数シナリオ (probabilistic forecast) に対応する高解像度・高汎用性。
研究用途に留まらず、すでにGoogleの主要サービスに統合され、企業や開発者向けにもデータ／モデルが解放されてい 実用インフラへの昇華。

今後もGoogle、MetaなどをはじめとするAIトップランナーたちの動向は見逃せません。

最先端技術や論文をチェックや検証をしながら、弊社のビジネスに活用できる点を取り入れつつ、今後も精進していきたいと考えております。

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