エヌビディア、スパコン不要の天気予報へ　AIモデル3種をオープンソース公開

2026年1月26日、米半導体大手エヌビディアは、米国で開催された気象分野の年次国際会議において、天気予報を安価かつ高速に生成するAIモデルを発表した。従来の数値シミュレーションをAIに置き換える試みとして注目されている。海外発の技術動向だが、保険やインフラ分野を中心に日本企業への影響も想定される。

エヌビディア、天気予報向けAIモデル3種を発表

エヌビディアは26日、ヒューストンで開催された米国気象学会の年次総会において、天気予報の生成を目的とした3種類のオープンソースAIモデルを公開した。いずれも同社の気候シミュレーション構想「Earth-2」の一環として開発されたもので、研究機関や企業が自由に利用できる点が特徴となる。

発表されたモデルには、最大15日先までの天気を予測する汎用型モデル、米国上空で発生する激しい嵐を最大6時間前に予測する短期特化型モデル、さらに複数の気象センサーから得られる断片的なデータストリームを統合し、他の予測手法の起点として活用できる統合型モデルが含まれる。

従来の天気予報は、スーパーコンピューター上で物理法則に基づく数値シミュレーションを行う手法が主流であり、高額な計算資源と長時間の演算を必要としてきた。これをAI駆動型モデルに置き換えることで、予測に要するコストと時間を大幅に削減できると考えられる。

低コスト化がもたらす恩恵と、AI気象予測の限界

AIによる天気予報の最大のメリットは、計算資源の制約を大きく下げられる点にある。
高価なスーパーコンピューターを保有しなくても、高精度な予測を短時間で生成できる可能性があり、保険、エネルギー、物流、農業といった天候依存型産業への応用が広がると考えられる。
特に、新興企業や研究資金の限られた組織にとっては参入障壁の低下につながる。

一方で、AI気象モデルには明確なリスクも無視できない。
学習データの質や偏りによって予測精度が左右されるほか、極端気象や前例の少ない現象に対する再現性は、従来型モデルに劣る可能性がある。
物理法則に基づくシミュレーションが長年蓄積してきた信頼性を、AIが完全に代替できるかは現時点では不透明だ。

今後は、AIモデルと従来型予測を組み合わせたハイブリッド運用が主流になると見込まれる。

エヌビディアの取り組みは、気象予測を一部の国家機関や巨大研究施設から解放し、より多くの主体が活用できる環境を整える第一歩と言える。

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