WeatherNext 3は毎時更新へ、5km予報でも警報には使えない

Google DeepMindとGoogle Researchは2026年9月3日、全球AI気象モデル「WeatherNext 3」を発表し、Googleの各種サービスへの導入を始めた。TechCrunchの同日報道 でも、静止気象衛星の観測を取り込んで毎時予報を生成すること、主要変数を5km解像度で扱うこと、検索、Googleマップ、Geminiなどへの反映開始が確認できる。

2026年9月3日に始まったのは、高解像度の民間予測をGoogle製品やクラウド経由で利用できるようにする展開であり、日本の公的な防災情報を置き換える制度変更ではない。WeatherNext 3は日本周辺も含む全球予報を細かく頻繁に更新する一方、大雨や暴風時の警戒・避難判断には気象庁や自治体が発表する最新情報が必要になる。

5km、10km、25kmは別の出力を指す

Googleの公式仕様 によると、WeatherNext 3は気温や水分量など主要な地表変数を5km、ほかの地表変数を10km、風速などの大気変数を25kmの解像度で表現する。WeatherNext 2は25km格子、6時間間隔だったため、最も細かな出力の空間的な粒度は約5倍になった。同じ発表には、公式予報、荒天警報、安全情報について各国の気象機関を参照するよう注意書きもある。

• 5km：気温や水分量など、主要な地表変数。地上観測と地理的特徴を学習し、沿岸、盆地、山地などの局地差を扱う。
• 10km：その他の地表変数。すべての地表データが5kmで提供されるわけではない。
• 25km：風速などの大気変数。全球の大気循環を扱う出力で、5kmの地表格子とは役割が異なる。
• 11km：降水確率の比較図に使われたWeatherNext 3の解像度。5km、10km、25kmと並ぶ一律の出力区分ではなく、図示された評価条件である。

この違いは、「WeatherNext 3の予報はすべて5km」という理解が正確でないことを示す。5kmは格子の細かさであって、個々の区画の天気が必ず当たるという保証でもない。局地的な地形差を従来より表現しやすくなる一方、雨雲の発生時刻や位置のずれなど、予報の不確実性は残る。

衛星観測を加え、初期化を6時間ごとから毎時へ

毎時更新を可能にした中心的な変更は、低遅延の静止気象衛星モザイクを入力へ加えたことだ。WeatherNext 3は、6時間離れた二つの従来型解析データに加え、直近12枚の衛星モザイクを受け取り、最新の大気状態を反映した新しい予報系列を1時間ごとに生成する。

従来の全球AIモデルが利用する解析値は、観測を数値予報モデルへ同化して作られる格子状の推定値で、一般に6時間間隔となる。WeatherNext 3は解析値を捨てたのではなく、より頻繁に届く衛星観測と組み合わせた。したがって「毎時更新」は予報画面を再表示するだけではなく、最新の衛星像を含む入力から予報を初期化し直すことを意味する。

この設計は、前線、雲域、降水系など変化の速い現象を次の予報サイクルへ早く取り込むためのものだ。ただし、衛星から直接得られない地表付近の状態や、観測・解析に伴う誤差まで消えるわけではない。利用時には予報対象時刻だけでなく、どの時刻に初期化された予報かも区別する必要がある。

降水の改善率は評価データごとに異なる

降水予報について公表された数値は、単一の「的中率」ではない。中期全球予報のContinuous Ranked Probability Score（CRPS）では、比較基準に対する改善幅がNASAの衛星降水データIMERGで最大60％、米国のMRMSで30％、早い予報時間の雨量計観測で10％とされる。翌日以降のGoogle製品の降水予報については最大50％の精度改善が示されているが、いずれも全地域、全予報時間で同じ改善を保証する数字ではない。

• IMERG：CRPSが最大60％改善。全球を対象とする衛星由来の降水推定値との評価。
• MRMS：30％改善。米国のレーダーと観測を統合したデータとの評価。
• 雨量計：早い予報時間で10％改善。地点観測に対する評価。
• Google製品：翌日以降の降水予報で最大50％改善。地域によって効果の大きさは異なる。

CRPSは、確率予報の分布と実際の観測結果との隔たりを測る指標だ。「雨が60％の確率で当たる」「日本の全地点で誤差が60％減る」という意味ではない。降水量、降水確率、雨域の形、降り始める時刻はそれぞれ異なる評価対象であり、日本の短時間強雨に対する性能を一つの割合だけで判断することはできない。

独立した運用比較では、BrightbandのOperational WeatherBenchが実際に配信された予報を継続的に評価している。発表時の比較ではWeatherNext 3が気温、風速、湿度などの指標で主要モデルの上位に位置したが、ライブ順位は新しい予報と観測が追加されるたびに変わる。発表日の順位は有力な性能材料ではあっても、日本の季節、地形、台風、局地的大雨に対する恒久的な優位を証明するものではない。

高解像度でも気象庁の警報にはならない

WeatherNext 3の予測と気象庁の警報・注意報は、作成目的と運用主体が異なる。前者は気象状態を予測するモデル出力であり、後者は重大な災害のおそれや防災行動の必要性を公的に伝える情報だ。予測格子が細かいことや平均的な評価値が高いことだけで、特定の市町村に警報を出す判断にはならない。

気象庁の警報・注意報の説明 では、過去の災害を調査した上で、風速、潮位、表面雨量指数、土壌雨量指数、流域雨量指数など、災害発生と密接に結び付く要素を用いて市町村ごとの基準を設定している。河川氾濫に関する情報は河川予報区単位で扱い、安全確保行動に必要な猶予時間も考慮して発表する。

つまり、WeatherNext 3の5km格子は警報区域でも避難区域でもない。詳細な雨域が表示されても、その区画について公的な警報が発表されたことにはならず、反対にモデル画面で強い雨が目立たなくても、気象庁の警報を無視する根拠にはならない。日本で荒天が予想される場合は、WeatherNext 3を気象変化を見る予測の一つとして位置付け、警報・注意報、自治体の避難情報、河川情報とは分けて確認する必要がある。

提供面では、Google検索、Geminiアプリ、Googleマップ、Google Maps Platform Weather API、Google Earth EngineでWeatherNext 3を使った気象体験の展開が2026年9月3日に始まった。BigQuery、Earth Engine、Google Cloud Storageでは、研究者や開発者が毎時更新される全球予報データを利用できる。一方、日本向けの各画面でどの変数が新モデル由来かを常に識別できることや、すべての機能が同時に切り替わったことまでは公表されていない。

現時点で確認できるのは、毎時初期化、複数解像度、降水予報の改善、全球向け提供の開始である。次に必要なのは、日本の地形や季節、台風接近時、短時間強雨を対象にした継続的な実運用評価だ。その結果が積み上がっても、民間モデルの予測と公的な警報・注意報が別の情報であるという境界は変わらない。