気象庁がAIによる気象予測導入を検討　4月に専門チーム発足、精度向上を狙う

2025年5月13日、気象庁がAI（人工知能）技術を活用した気象予測システムの導入検討を進めていることが関係者への取材で分かった。
AIによる過去データ分析と既存の数値予報モデルの併用で、予報精度の向上と業務効率化を目指す。

AIと既存モデルの併用で予報精度の向上を目指す

気象庁は従来の「数値予報モデル（※）」とAIによる予測を組み合わせる新たな気象予測体制の検討に着手した。
AIは過去の膨大な気象データをディープラーニング（深層学習）により学習し、台風の進路や降水量、気温変化といった将来予測の精度を高める可能性がある。

2025年4月には、環境整備や技術開発を担う専門チームが庁内に発足している。
気象庁が業務に深層学習型AIを本格的に取り入れるのは初めての試みだ。

現在の気象庁の予報は、観測データをもとにスーパーコンピューターで大気の変化をシミュレーションし、その結果を熟練の予報官が分析しているが、AI活用により、予報官の負担軽減やさらなる精度向上が期待される。

気象庁は6月にもディープラーニングを活用した情報高度化の追加施策を公表する予定であり、国内外の気象機関や研究機関からも注目が集まっている。

※数値予報モデル：観測データを基に大気の状態を数値計算でシミュレーションし、天候予測を行う手法。

AI気象予測の導入がもたらす期待と今後の展望

AIによる気象予測の導入は、ビジネスや防災の両面で大きな影響をもたらすとみられる。
特に台風、大雨、豪雪などの極端気象に対して事前により正確な情報提供が可能となれば、人的被害や経済損失の低減につながるだろう。

AIの高い解析能力が加わることで、より緻密な情報提供が可能になると考えられている。
一方で、AIモデルの構築には莫大なデータ量と高性能な計算環境が必要であり、技術開発や運用コストが課題となる。
また、AIの予測は確率的性質を持つため、人間による最終判断や補正は引き続き不可欠だ。

ビジネス面でも影響は大きい。物流業界では、AI予測による輸送計画の最適化や遅延リスクの低減が期待される。
農業や建設業でも、天候変化への即応性が向上することは間違いない。
民間気象会社やテクノロジー企業も、気象庁の動きに呼応してAI開発やサービスの高度化を進める可能性がある。
ただし、AIモデルは学習データや設定条件に依存するため、誤差や過学習のリスクも併せ持つ。

今後は国内の他機関や国際気象機関との連携も視野に、AIと従来技術の最適な融合モデルの確立が求められていくといえる。
AI予測の導入が防災・経済活動の両面でどこまで効果を発揮できるかが、今後の大きな注目点となるだろう。