ここからは気象庁気象研究所・山口宗彦さんに解説いただく。台風予測にAIを活用する動きが広まっている。AIによって過去の気象データから将来の気象を予測する新たな気象予測モデルを開発すると気象庁が発表。2030年を目処に実用化を目指している。これにより台風進路予測の精度を大幅に改善する可能性があるという。従来の予測とAI予測の違いついて。気温・気圧・海水温や風速など莫大なデータをスーパーコンピュータに入れて予測するという流れは同じだが、従来モデルとの違いは結果を出す過程。従来の「数値予測型モデル」では物理法則で未来を計算していたが、「AI気象モデル」では大量の過去のデータで未来を予測する。データ学習に時間はかかるものの、進路予測は従来より精度が向上するという。恵さんは「素人考えだと、過去のデータだから予想外の台風などが予測できるのか気になる」と聞くと山口さんは「それがこの技術革新で、過去30年分くらいの必要なデータが揃ってきて、それを処理するためのスーパーコンピュータも整ってきたので、AIの台風予測も精度が上がってきた」などと説明した。AI気象モデルはすでに海外では活用し始めている。去年、ヨーロッパの「中期予報センター」は「AIFS」というシステムを、アメリカ海洋大気庁は「AIGFS」などを活用しはじめている。世界の流れを受け、日本も今年3月に気象庁長官が会見で「2026年から2030年の5年間はAI気象モデルに関する強化期間として業務への活用の幅を広げ、体制を確立すべく取り組みを進めていく考え」と表明。実際に活用されると結果が出るまでの時間を大幅に短縮可能。従来の「数字予測モデル」では数十分ほどかかっていがが、AI気象モデルでは5分以内で算出される。さらに台風予測では3日先の進路予測誤差の半減を目指しており、現状の約200キロの誤差→100キロを目指すという。
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