Googleが気象予報モデルの「WeatherNext 2」を発表、1時間単位での高解像度予測が可能な最も高度で効率的なAIモデル

現地時間の2025年11月17日、Googleが最も高度で効率的とアピールする気象予報AIモデル「WeatherNext 2」を発表しました。WeatherNext 2は前モデルのWeatherNextと比較して、8倍高速に気象予報を生成できるだけでなく、気温や風といった変数の予測精度も向上しています。

WeatherNext 2: Google DeepMind’s most advanced forecasting model
https://blog.google/technology/google-deepmind/weathernext-2/

WeatherNext 2: Our most advanced weather forecasting model - YouTube

Google updates its weather forecasts with a new AI model | The Verge
https://www.theverge.com/news/822489/weather-forecast-ai-model-google-weathernext

天気予報では最悪のシナリオを含め、あらゆる可能性を予測する必要があります。最悪のシナリオとは、計画する上で最も重要なものであると、Googleは指摘しています。「WeatherNext 2」は単一の開始点から数百通りの気象現象を予測可能です。各予測は単一のTPUで1分未満で完了しますが、物理ベースのモデルを使用するスーパーコンピューターでは数時間かかるレベルの計算処理だそうです。

WeatherNext 2は非常に優れた性能を備えており、1時間単位の高解像度予測が可能。また、変数(気温、風、湿度など)と予測期間(0～15日)の99.9％において、従来の最先端モデルであるWeatherNextを上回り、より有用で正確な予測を可能とします。

WeatherNext 2におけるパフォーマンスの向上は、Functional Generative Network(機能生成ネットワーク：FGN)と呼ばれる新しいAIモデリング手法を採用することで実現しています。FGNはモデルアーキテクチャにノイズを直接注入することで、生成される予測が物理的に現実的で、相互接続された状態を維持するようになるそうです。

WeatherNext 2による気象予報生成プロセスは以下の通り。

1：最新の気象データを入力
2：ノイズを加えることで少しずつ異なる別個の気象予報を生成
3：100万以上の気象予報が完成
4：生成された気象予報を再びWeatherNext 2に入力することでさらに未来の気象を予報

これは気象学者が「マージナル」や「ジョイント」と呼ぶものを予測することに特に有用になっています。「マージナル」は、特定の場所における正確な気温、特定の高度における風速など個別に独立した気象要素のことです。

WeatherNext 2の斬新な点は、モデルが各マージナルのみに基づいてトレーニングされていながら、個々の要素がどのように組み合わさる(ジョイント)かに依存する、大規模で複雑かつ相互に関連した気象を巧みに予測できるという点にあります。ジョイント予測により、「高温の影響を受ける地域の気象予測」や「風力発電所全体の予想発電量」など、さまざまな情報を正確に予測できるようになるとのこと。

以下のグラフはWeatherNext 2とWeatherNextのパフォーマンスを比較した連続ランク付け確率スコア(CRPS)。WeatherNext 2は各項目において、WeatherNextよりもパフォーマンスが20％前後優れていることがわかります。

WeatherNext 2の予測データはEarth EngineおよびBigQueryで利用可能。また、カスタムモデル推論のため、Vertex AI Platformで早期アクセスプログラムもスタートしています。

この他、WeatherNext 2によりGoogle検索、Gemini、Pixel Weather、Google Maps PlatformのWeather APIの天気予報機能が強化されており、今後数週間で、Googleマップの天気情報にもこの機能が活用される予定です。