AIの進歩により、天気予報の精度が99%の時代へ突入か

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AI(人工知能)技術の進歩により、今まで活用することができなかった様々な気象データを学習させ、活かせるようになった。トライ&エラーを積ませていくことで天気予報の精度を高めていくことができるようになった今後は、更なる技術の進歩によって、天気予報は全てAI(人工知能)が行う時代になるかもしれません。

【INDEX】

1.従来の天気予報の方法


2.AI(人工知能)による天気予報の精度


3.AIの活躍による気象予報士の今後



【従来の天気予報の方法】

◼︎アメダスで気象情報を集めて予測する

皆さん、アメダスという言葉は聞き馴染みがあるでしょう。アメダス(AMeDAS)とは「Automated Meteorological Data Acquisition System」の略であり、気象庁の地域気象観測システムのことで、日本国内約1300箇所に設置されています。(約17km間隔)

AMeDAS
Source:国土交通省 気象庁公式HP

アメダス観測所から降水量風向風速日照時間気温などの観測データが自動的に送られ、そのデータを元にして気象予報士が天気(雨/風/雪/雷etc)を予測していきます。これは気象災害の予防や防止の役割を担ってます。

その他には、気象衛星の「ひまわり」スーパーコンピューターを使うことで天気予報をしており、基本的に日本以外の地域・例えばアメリカなどでも気象衛星気象観測所飛行機気球ら落とされた観測装置からデータを取り、測定にスーパーコンピューターを使っております。

気象予報は実に莫大なデータを扱い、また観測するデータが多いほど予報の精度は高くなります。ですが、そのデータを元に測定していく気象予報士は大変な作業をしているということです。また、気象予報士が扱える量のデータにはどうしても限りが出てきてしまいます。

ですが、AI(人工知能)の進歩によって、天気予報作業を大幅に減らすことが可能です。

【AI(人工知能)による天気予報の精度】

◼︎AIを使った天気予報はどのような方法を取るのか

従来の観測方法、つまりアメダスでは気温や降雨量などのデータを取ることは可能ですが、雨雲を観測することができませんでした。ですがAIを用いれば、今までのデータに加えて雨雲のデータもあらかじめ学習させることができます。

cloudy

それにより、今までのデータに加えて危険な雲の色や形からも天気予報ができるようになったことで、精度を上がります。また、AIは自身の予報が間違った際に、更にそのデータから学習をして、次の予報の精度が上がります。

つまり、AIは学習させることができるため、今まで活用することができなかったデータや、新しいデータを学習させて更にトライ&エラーを積ませることによって、天気予報の的中率を高めていくことができるのです。

【AIの活躍による気象予報士の今後】

◼︎気象予報士の仕事はなくならないが、、

結論から言いますと、気象予報士の仕事はなくなることは今の所は無さそうです。非常に優秀なように思えるAIによる天気予報ですが、問題点もあるようです。

  • AIは天気予報の根拠が分からない
  • 今までに学習していない事は予測できない

AIは今までのデータを元に、明日の天気の動きなどを予想することはできるのですが、なぜ晴れなのかなぜ雨になるのかという理由が説明できません。また、ハリケーンを知らないAIはハリケーンを予測できません。

thunder

これは天気予報に限らず、AIの思考の根拠は検証ができず、学んでいないことは予測できません。

しかし、天気が当たるなら理由はどうでもいいのではないか。果たして検証の必要があるのか?と思う方がいるでしょう。。

ですが、天気予報における根拠が不明であると、AIが予測していない、または学習をしていない突然の気象災害などに対応できなくなってしまう事です。

気象予報士による測定の作業がなくなったとしても、AIが導き出した情報を精査する事はとても重要なだと考えられています。

ただ、AI技術の発達によって測定作業は今までよりも格段に減り効率化され天気予報の精度は向上するのは間違いないです。

晴れだと思って傘を持たずに出かけ、土砂降りで濡れて帰る日がなくなる未来はそう遠くないでしょう。

traffic light in rain

AIについてわかりやすく解説した記事はこちらです

参照:HITACHI公式http://www.hitachi.co.jp/kids/kinopon/kinopontown/sky/03/page3.html

EkuippMagazine:https://ekuippmagazine.com/business/ai-weather-forecast/

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