この記事のポイント
- WeatherNext 3は衛星観測を使い毎時予報を生成するGoogleの全球モデルです。
- 降水の誤差指標で最大60%改善という値は比較データや予測時間に依存し、的中率そのものではありません。
- Google製品・データ基盤へ展開中。現場で必要な地域・時間幅・変数に合うかを確かめます。
Googleの発表をもとに、WeatherNext 3の予報間隔、解像度、降水評価を整理します。比較値を現場の予報精度と混同しないよう説明します。
衛星画像を取り込み、毎時の予報を生成
WeatherNext 3は、Google DeepMindとGoogle Researchが2026年9月3日に発表した天気予報AIモデルで、「WeatherNext」シリーズの第3世代です。目玉は2点。更新頻度が6時間ごとから1時間ごとに、解像度は前モデル(WeatherNext 2)の25kmグリッドから約5倍精密化(気温・湿度は5km、その他の地表変数は10km、風速などの大気変数は25km)しました。精度向上の一因は、静止気象衛星のリアルタイム観測データを直接取り込み、観測から予報までのタイムラグを縮めたことです。
降水の誤差指標で改善、比較条件にも注意
公式発表では、予測分布の誤差を測るCRPSという指標で、基準モデルに対する改善幅が示されています。「当たる確率」がそのまま60ポイント増える意味ではなく、比較する観測データによって数値は変わります。衛星観測データ(NASA IMERG)との比較で最大60%、米レーダー合成降水量データ(MRMS)との比較で最大30%、地上雨量計データとの比較(初期リードタイム)で最大10%の改善が報告されています。独立した気象AI評価機関Brightbandのライブ評価でも、9月3日時点で最も高精度と紹介されました(順位は評価条件で変動します)。
再エネ予測にも対応、Google製品・開発者向けに提供開始
風力発電向けに地上100mの風速予測、太陽光発電向けに雲量・日射量の予測にも新たに対応。発電量予測の精度が上がれば、電力の需給計画に直結します。製品面では、Google検索・Geminiアプリ・マップ・Google Maps Platform Weather APIへ9月3日から導入開始しています(全画面・全地域が同時とは発表だけでは確認できません)。開発者・研究者向けにはBigQuery・Google Earth Engine・Cloud Storageでのデータ提供、論文(arXiv)も公開されています。
熱帯低気圧の進路・強度に特化した台風予測版と、気温・降水・風などを扱う汎用の全球モデルWeatherNext 3は、用途が異なります。
出典・参考資料：Google公式ブログの発表内容。
まとめ: 必要な予報と現場の判断を結びつける
物流や設備、再生可能エネルギーの運用で予報を使う方は、必要な地域・時間幅・変数が提供されているかを確認するとよいでしょう。Googleの誤差指標を現場の的中率と同一視せず、既存予報と並べた試験で、意思決定に役立つかを確かめられます。
※本記事は2026年9月時点の公開情報をもとに執筆しています。仕様は今後変更される可能性があります。
台風進路の予測精度については、WeatherNextの台風予測に関する記事でも詳しく解説しています。
