天気予報のAI、欧州中期予報センターは2025年2月に本運用　1回の予報の電力は約1,000分の1

天気予報は、長くスーパーコンピュータの大口の使い道でした。大気を細かい格子に分け、物理の式を数時間かけて解きます。AIの予報は、過去の大量の気象のデータから大気の動きを学び、学んだモデルで次の状態を出す仕組みです。学習には大量のGPUやTPUを使いますが、いったん学習したモデルで予報を出す計算は軽くなります。

欧州の予報センターが本運用

ECMWFは、欧州の各国が共同で運営する中期の天気予報の機関です。2025年2月25日、AIの予報モデル「AIFS Single」の本運用を始めました。

ECMWFのAIの予報モデルと従来のモデル（ECMWFの発表から）

項目	AIFS（AI）	IFS（物理の式）
格子の間隔	28km	9km
1回の予報の電力	約1,000分の1	基準
精度	多くの項目で上回り、最大20%改善	基準
初期の状態	同じ（約6,000万件の品質を確かめた観測から作る）

AIFSは6時間ごとに、IFSと同じ初期の状態を受け取って予報を出します。ECMWFは、AIFSとIFSを置き換えではなく補い合うものと位置づけています。発表の時点では、50通りの予報を並べる「アンサンブル」の版を開発中としていました。

2026年5月の機関誌では、次の版「AIFS v2」を、IFSの新しい版と合わせて入れると説明しました。高い層の大気（50と100ヘクトパスカル）では、予報が当たる期間が約3日延びたとしています。中期の波の高さの誤差も約10%減りました。

グーグルはTPUで

グーグルは2025年11月17日、AIの気象予報モデル「WeatherNext 2」を発表しました。

• 1つの初期の状態から、起こりうる天気の筋書きを数百通り作ります。
• 1つの予報を、TPU1基で1分未満で作ります。物理のモデルではスーパーコンピュータで数時間かかるとしています。
• 前のモデルより8倍速く、気温・風・湿度などの項目と0〜15日の予報期間の99.9%で、前のモデルを上回りました。
• 時間の刻みは最短1時間です。

予報は、グーグルの検索、Gemini、Pixelの天気、Google Mapsの天気のAPIで使われています。データはEarth EngineとBigQueryで提供しています。

計算機の使い方の変化

AIの予報では、計算の重い部分が「毎回の予報」から「最初の学習」に移ります。予報の機関は、物理のモデルを動かすCPU中心のスーパーコンピュータに加え、AIの学習用のGPUやTPUを確保する必要が出てきました。一方で、予報を出すたびの電力と時間は大きく減ります。数百通りの筋書きを並べて確率で示す予報も、計算の面で作りやすくなります。

今後の注目点

ECMWFは、AIFS v2をIFSの新しい版（50r1）と合わせて入れる予定です。グーグルは、WeatherNext 2の予報をGoogle Mapsの天気の情報にも広げるとしています。