Google DeepMind、気象AI「WeatherNext 3」を発表 — 毎時更新・5km解像度でSearchやGeminiに搭載

Google DeepMindは2026年9月3日（米国時間）、気象AIモデル「WeatherNext 3」を発表した。同社によれば「最も先進的で高精度な全球気象AIモデル」と位置づけ、毎時更新・最大5km解像度の予報を生成する。発表同日からGoogle検索、Geminiアプリ、Google Maps、Google Maps Platformの天気API、Google Earth Engineでの提供が始まった。

何が新しいか — 毎時更新と5km解像度

• 更新頻度と解像度: 毎時の予報を複数の空間解像度で生成する。主要な地表変数（気温・湿度など）は5km、他の地表変数は10km、大気変数（風速など）は25kmの解像度としている。
• 旧モデルとの比較（Google公称）: 前モデルのWeatherNext 2は25km格子・6時間刻みの予報だったのに対し、WeatherNext 3は全体として「約5倍シャープな全球の気象像」を提供するとしている。
• 降水予報の改善（Google公称）: 1日以上先の計画に使う長期寄りの予報で、降水予報が最大50%高精度化したとしており、従来の予報精度が低かった地域ほど改善が大きいとしている。これらはGoogle自身の評価に基づく数値であり、独立した検証は今後の課題である。

出典: Introducing WeatherNext 3, our most advanced and accurate global weather AI model — Google DeepMind

技術構成 — 衛星ライブ観測と観測所データへの直接学習

• 入力データ: 1時間ごとの静止衛星ライブモザイクと、従来の履歴解析データを単一の柔軟なFunctional Generative Network（FGN）メッシュトランスフォーマーに入力する構成。出力は高密度の格子場、個別のサイクロン（熱帯低気圧）トラック、観測所レベルのまばらな座標の予測を直接行う。
• 6時間遅延の回避: WeatherNext 2を含む多くの気象AIは、スーパーコンピューターによる物理シミュレーション（数値気象予報モデル）の出力を学習データとしており、約6時間のデータ遅延と、雨や地表温度のような速く変化する変数のバイアスが課題だった。WeatherNext 3はライブの全球静止衛星データを取り込むことで、最新の観測に基づく予報を毎時生成する。
• 観測所データへの直接学習: 気温や湿度は数kmの範囲でも大きく変動し、海岸・谷・山岳地帯では従来モデルが粗い大気表現のために局地的な極端な変動を捉えきれなかった。これに対処するため、まばらな気象観測所の観測データに直接学習し、地形などの地域特性を反映した5km格子の全球予報を行うとしている。
• 意義: 高解像度予報に必要なスーパーコンピューターのコストのために十分な予報が届きにくかったラテンアメリカ・アフリカ・アジア太平洋地域にとって重要な進展だと同社は説明している。

提供形態 — 製品搭載と研究者向けデータ公開

• 製品への搭載: Google検索、Geminiアプリ、Google Maps、Google Maps Platformの天気API、Google Earth Engineで発表当日からWeatherNext 3による天気表示の提供が始まった。
• 研究者・開発者向け: 毎時更新の全球予報データを、モデル構築不要でワークフローに組み込める形で公開する。BigQueryとEarth Engineでのクエリ、Google Cloud Storageからの一括ダウンロードに対応する。詳細は開発者向けページで案内されている。
• 公式動画: DeepMindはWeatherNext 3の紹介動画も公開している。

動画出典: WeatherNext 3紹介動画（Google DeepMindの公式ブログ掲載動画）

出典

• Introducing WeatherNext 3, our most advanced and accurate global weather AI model — Google DeepMind
• WeatherNext data — Google for Developers