Google DeepMind と Google Research は、最新の AI 気象モデル「 WeatherNext 3 」を 2026 年 9 月 3 日に正式リリースしました。独立機関である AI スタートアップ Brightband の評価では、現時点で世界最高精度のグローバル気象モデルと認定されています。
これまでの気象 AI モデルは、衛星などリアルタイムデータの取り込みが難しく、予報の空間的な細かさにも限界がありました。 WeatherNext 3 はこの課題を解決し、衛星データをリアルタイムで直接取り込む仕組みを採用しています。その結果、データの遅延はこれまでの約 7 時間から 3 〜 4 時間に縮まり、予報の解像度も 25 km 四方から 5 km 四方へと大幅に向上しました。感覚的には、「東京都」や「大阪市」といった広域単位だった予報が、「渋谷区」や「天王寺区」といったレベルの細かさで全世界の気象が把握できるようになったイメージです。
精度の改善も注目に値します。 Brightband の評価によると、 2026 年 8 月の 30 日間のうち 26 日間で気温予測誤差が比較した全モデル中、最小を記録しました。比較対象には、 Google ・ Microsoft ・ NVIDIA ・ ECMWF が開発した深層学習モデルに加え、米国の従来型数値予報モデル（ IFS ・ GFS など）も含まれています。降水予報については、 NASA の衛星観測データ「 IMERG 」を正解データとして照らし合わせた際の予測誤差が最大 60 % 小さく、前世代モデルとの比較では気温予報の精度が最大 30 % 向上しています。
ビジネス面での活用も広がりそうです。風力・太陽光発電の出力予測に必要な風速や日射量を高精度で提供できるため、再生可能エネルギーの安定的な運用管理に役立てられることが期待されています。また、同システムを活用することで、これまで高価なスーパーコンピューターなしでは精度の高い気象予報を得られなかったアフリカやアジア太平洋地域にも、同等水準の予報を届けることが可能になります。軍事での利用価値も高そうです。
開発者向けには同日より、 Google Maps Platform Weather API ・ BigQuery ・ Google Earth Engine ・ Google Cloud Storage などを通じて利用可能になりました。一般ユーザーが日常的に使う Google 検索・ Gemini アプリ・ Google マップ内の気象情報も、順次 WeatherNext 3 ベースに切り替えられています。
一方で、注意すべき点もあります。競合の WindBorne 社は、自社モデル「 WeatherMesh 6 」が 2025 年末からすでに生の気球観測データを直接取り込んでいるとして、 Google の一部の主張に異議を唱えています。また Bloomberg は、今回の精度評価が Brightband のリーダーボード以外では独立検証されていない点を指摘しています。 Google 自身も、 WeatherNext 3 はあくまで実験的なシステムであり、公式の気象予報や警報ではないと明示しています。
