MIT、AIで2〜6週間先の天気予測を改善、補正モデルが国際競技で首位

マサチューセッツ工科大学(MIT)は2026年10月14日(米国時間)、2〜6週間先の天気予測を改善する研究を発表した。MITを含む研究チームが人工知能(AI)で予報を補正する手法を開発し、科学誌「Nature」の論文で報告した。

数週間先の予報を、AIで補正

2〜6週間先を対象とする天気予測は「季節内予測」と呼ばれる。MITによると、2週間より先は予測の信頼性が低いことが課題だった。

研究チームは2025年、補正手法を組み込んだ3モデルを国際予報競技に提出した。欧州中期予報センター(ECMWF)が開催した競技で、その一つが首位となった。

首位のモデルは、ECMWFの予報モデルと別のモデルを組み合わせ、AIで補正したものだ。MITによると、2〜6週間先で元のモデルの予測能力を2倍にした。また、この期間で長期の気候平均に頼る予測を初めて上回ったとしている。

極端な気象の予測にも、統計的に有意な改善があったという。これは、偶然だけでは説明しにくい差が確認されたという意味だ。

かんたんに言うと、予報の「間違い直し」

新手法は、過去のデータから既存の予報システムの誤りをAIに学習させる。MITによると、学んだ誤りをもとに予報を補正できる。

たとえるなら、過去の答案から間違えやすい点を見つけ、次の答案の見直しに生かすような仕組みだ。予報やデータが増えるにつれ、補正もそれに応じて改善するとしている。

この期間の予測では、複数の天気の可能性を確率で示す「確率予報」を使う。先の天気を一つに決めつけるのではなく、いくつかの可能性を扱う予報だ。

開発にはスーパーコンピューター設備「MIT Engaging」を使った。一方、MITによると、完成したモデルの実行にはスーパーコンピューターは不要だ。コーエン氏は、プログラムの中身を公開するオープンソースで、低コストだとしている。

日本では、関わりの記載なし

日本との関わりは発表には書かれていない。MITは世界の大半の地域で陸上の予報を改善できるとするが、日本での検証や利用についての記載はない。

まとめ

今回の研究は、既存の予報の誤りを学んで補う取り組みだ。MITによると、他の予報モデルに適用しても改善が見られた。

ケニアの気象当局は、今冬の農業向け季節風予報の改善に向け、導入を問い合わせた。コーエン氏は農作物の保護やエネルギー供給、災害への備えに役立つとしている。今後、こうした用途で活用が進む可能性がある。