AIの進化が気象予報の世界を変革している。従来の数値天気予報（NWP）は、気象観測データを収集し、大規模なスーパーコンピュータで複雑な大気モデルを計算し、人間の予報士が補完するという三段階のプロセスに依存していた。このプロセスは高コストで、エネルギー消費が大きく、開発途上国や中小規模の機関には導入が困難だった。しかし、AIの発展により、こうした課題が一気に打破されつつある。 グーグルのDeepMindやマイクロソフト、そしてナビデックス（Nvidia）が主導する新技術が、この分野の転換点となっている。特にナビデックスは、2024年に「Earth-2」と呼ばれる気候デジタルツインプラットフォームを発表。このシステムは、世界規模の気象・気候シミュレーションと可視化を可能にし、高解像度予測、短期予報、精度診断ツールを統合している。同社はさらに、米国気象学会年次大会で、AIモデルとツールのオープンセットを発表。GitHubやHugging Faceで公開され、開発者が地球規模の予報モデルを構築・カスタマイズできる環境を整えた。 新しく発表された3つのAIモデルは、それぞれ異なるアーキテクチャに基づく。まず「Atlas」アーキテクチャを採用した「Earth-2 Medium Range」は、15日先までの予報を対象とし、70以上の気象変数を処理。グーグルのGenCastを上回る性能を示しており、シンプルでスケーラブルなトランスフォーマー構造の強みを活かしている。次に「StormScope」アーキテクチャの「Nowcasting」モデルは、0～6時間の局所的な激しい天候（雷雨など）を、キロメートル単位の解像度で数分以内に予測。衛星観測データから直接モデルを学習するため、地域特有の物理モデルに依存せず、衛星カバーがある国々が自国の予報システムを構築できる。最後に「HealDA」アーキテクチャは、データ同化（初期状態の推定）をGPUで数分で実行。従来のスーパーコンピュータが数時間かかっていたこのプロセスを劇的に短縮し、予報の精度とスピードを飛躍的に向上させる。 こうした技術は、気候変動による極端な天候の増加に対応する上で極めて重要。2024年の米国での災害総損失は1827億ドルに上り、2015～2024年の累計は1兆4000億ドル以上に達している。AIによる予報精度の向上は、農業、エネルギー、航空、災害対応の効率化に貢献する。既にイスラエル気象局やThe Weather Company、S&P Global EnergyなどがEarth-2のモデルを実用化・検証中である。ナビデックスのマイク・プリチャード氏は「AIは気象予報の科学的革命を引き起こしており、かつて不可能とされた精度が実現可能になった」と強調。技術の民主化が進み、国ごとの気象主権を守りながらも、世界中で高精度な予報が可能になる時代が始まっている。