IoT・AIは天気予報も変える、「すべてが観測機になる時代」　―ウェザーニューズ執行役員石橋知博氏インタビュー

私たちの生活に欠かせない「天気予報」。いまの時代、テレビやラジオはもちろんのこと、スマートフォンでも複数のサービスを通じて見ることができる。

しかし、「どれも一緒」だと思ってはいないだろうか。見る手段の利便性だけでなく、天気予報は予測の「精度」が肝心だ。この20年、殆ど変化することのなかったその精度がいま、IoTとAI（人工知能）によって大きく向上しつつある。

今回紹介する株式会社ウェザーニューズは日本の民間気象情報会社であり、天気予報アプリ「ウェザーニュース・タッチ」でおなじみの企業。同社は今年の7月から「5分ごと」の天気がわかるサービスを開始するなど、天気予報の世界に変革をもたらしている。

どのような技術を用いているのだろうか。そして将来、天気予報はどのように変わっていくのだろうか。同社執行役員の石橋知博氏に訊いた（聞き手：株式会社アールジーン代表取締役/IoTNEWS代表小泉耕二）。

次世代の天気予報、進化の理由はディープラーニング

IoTNEWS代表小泉耕二（以下、小泉）：　先日、御社のアプリの会員になりました（笑）。

ウェザーニューズ執行役員石橋知博氏（以下、石橋）：　ありがとうございます（笑）。

小泉：　正直、試しにとは思っていたのですが、すっかり“やみつき”になってしまいました。きっかけは、先日東京でゲリラ豪雨があった時です。お客様のオフィスから駅まで10分ほど歩かなければならず、出発のタイミングに迷う場面がありました。

そこで、御社の「雨雲レーダー」を見ると、「雨雲が水色になった時がチャンス！」ということがわかり、とても助かったのです。なぜ、あのようなこまかい予報が可能なのでしょうか？

石橋：　背景には、画像解析（ディープラーニング）の技術があります。

IoT・AIは天気予報も変える、「すべてが観測機になる時代」　―ウェザーニューズ執行役員石橋知博氏インタビュー — （左）気象レーダーが観測する日本列島上空の雨雲のデータ：気象レーダーは雨雲に向かって電波を発射する。その雨雲の中に雨や氷の粒があると、「何か障害物がある」ということをレーダーが認知し、その反射の強度を識別する。その違いが、雨雲レーダーの赤色や青色に反映される（赤色はほぼ確実に雨が降っている領域）。ウェザーニューズは、この画像をディープラーニングによって解析することで、天気予報の精度を上げている。
右：ウェザーニューズが提供するスマートフォンの天気予報アプリ「ウェザーニュース・タッチ」における「雨雲レーダー」の画面。（提供：ウェザーニューズ）

従来は、“物理の方程式”を解くことで天気を予測していました。気象レーダーが観測した雨雲のデータと、日本各地に1,300箇所ある気象庁の観測機「アメダス」が取得した気温・風速のデータを“方程式”に入れて計算するのです。パソコンの性能が上がるにつれてその精度は向上してきたものの、やはり限界があります。実は、この20年間で予測精度は殆ど変わっていません。

ところが、よくよく考えたら雨雲のデータは画像（上の画像・左）です。ですから、それをAIに画像認識させればいいじゃないかという発想で、従来の物理方程式や気温・風速などのデータのことをいったんすべて忘れて、ただ画像だけをAIに学習させ、画像Aと画像Cがあったら、その間にある画像Bはこうなるだろうと、予測したんです。

すると、非常に高い予測精度が出ることがわかりました。実際にはAIだけを使っているわけではなく、ぼくらが持っている従来のさまざまな“方程式”をベースに、場合によってAIの予測画像を使って補完するという運用をしています。

それによって、たとえば1時間後の雨雲の動きも”くっきり”とわかるのです（下の画像）。

遠い未来の天気ほど、雨雲レーダーの解像度は悪くなります。従来、1時間後の天気は1 kmメッシュの解像度が限界でしたが、AIの技術を加えることで250 mメッシュという高解像度で予報ができるようになりました。しかも10分刻みで、3時間後まで高解像度で画像を提供することができます（1時間以内であれば5分刻み）。

小泉：　なるほど。雨雲レーダーにはこのような背景があったのですね。