Google DeepMindとGoogle Researchは、1時間ごとの衛星画像を過去の気象解析と組み合わせ、毎時新たな予測を生成するWeatherNext 3モデルを発表した。このモデルは、約6時間遅れたデータで稼働するシステムと比べ、降水、雪、急速に変化する局地的な状況をより正確に予測することを目指している。Googleは、WeatherNext 3が生の観測データを直接利用する初の高解像度全球AIモデルだと説明している一方、WindBorneはWeatherMesh 6モデルが2025年末から生の観測データを利用していると明らかにしている。WeatherNext 3は、気温と湿度を5キロメートル、その他の地表変数を10キロメートル、大気変数を25キロメートルの解像度で予測し、WeatherNext 2と比べて約5倍の詳細度を実現している。降水予測では、IMERGのデータと比べて最大60%、MRMSと比べて最大30%、観測所の測定値では短期的に最大10%の改善が報告されている。このモデルは再生可能エネルギーに関する変数も対象としている。Google検索、Gemini、Mapsなどの各種プラットフォームに統合されたデータは、BigQuery、Earth Engine、Cloud Storageを通じて利用できる。
なぜ重要なのか
WeatherNext 3の基本的な違いは、予測サイクルを高速化し、短時間で変化する降水や局地的な気象状況に関する情報をより最新のものにすることを目指している点にある。このことは、天気予報を利用するGoogle検索、Gemini、Mapsなどのサービスに加え、再生可能エネルギーに関する変数を必要とするユーザーにとっても、その適用範囲を広げる可能性がある。データがBigQuery、Earth Engine、Cloud Storageを通じて提供されることで、モデルの出力をGoogle独自の製品以外の分析プロセスでも利用できるようになる。一方で、Googleが述べる「生の観測データを利用する初の高解像度全球モデル」という位置付けは、WindBorneの反論によって議論の余地が残っている。また、報告された改善幅がデータセットによって異なることから、どのような条件で性能が維持されるのかも明らかになっていない。
背景
Googleは、FikirPilotのアーカイブにおいて新しい名前ではない。過去90日間にこの名前を取り上げた記事を14本掲載しており、最新記事は2026年9月4日付である。