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日本IBMの本社内に設置された「アジア・太平洋気象予報センター」で業務にあたる網野順センター長=東京都中央区日本橋箱崎町で2018年4月6日、池田知広撮影

 気象予報に人工知能(AI)を用いる動きが広がっている。米IBMは2016年、世界220億地点を予報できるシステムの運用を始めた。これに伴って日本IBMも予報業務に乗り出した。AIは気象予報士を不要とするのか? 最前線を取材した。

     ●162種のモデル

     東京都中央区のビルの一室。「この席にいるだけで、世界中の天気がどう変わっていくのか分かります」。日本IBMが本社内に設置した「アジア・太平洋気象予報センター」で、気象予報士の網野順センター長(55)が話した。部屋に据えた数々のモニターには、北米周辺の気圧配置図や、オーストラリアの雲の衛星画像、日本付近の高層天気図が表示されている。予報は全世界の500メートル四方ごとに15分置きに更新され、気象予報士が1人でそれを見ている。

     システムの根幹は、気象当局などが予報に使う「数値予報モデル」と呼ばれるプログラム。気温や風向風力、湿度、気圧、海水温など地上と上空の観測データのほか、地形なども考慮し、地球全体から特定の地域まで、将来の大気の状態を予測する。気象当局が予測範囲などに応じたモデルを個別に使っている一方、同社は各国から162種類も導入。AIがこれを組み合わせて最適な予報を導き出す。

     ●「機械学習」で予測

     どのモデルに比重を置くかは、AI技術の一つ「機械学習」が担う。過去の観測データと予報を基に、実際のデータと比べて「答え合わせ」をし、次の予報の精度向上に生かす技術だ。IBMは16年1月に世界的な観測網を持つ気象会社を買収し、答え合わせに生かせる大量の観測データを手に入れた。

     気象は農作物の作況や季節商品の販売など、経済と密接に関係しており、日本国内でも既に数十の企業と予報を提供する契約を結んだ。「ディープサンダー」という局地的な予報モデルも独自開発し、各社のニーズに合わせた情報を出している。また、米アップルのスマホートフォン「iPhone」に標準装備されている「天気」アプリの予報も、IBMのシステムに基づいているという。

     一方、民間気象会社のウェザーニューズ(本社・千葉市美浜区)も、全国の利用者から気象状況のリポートを受けている強みを生かし、機械学習で予報精度の向上を目指している。

     対して気象庁の石川宜広・数値予報課アプリケーション班長は「機械学習の技術は、1970年代後半から導入している」と説明する。数値予報で計算した将来の大気の状態を「晴れ・曇り・雨」などの具体的な空模様に置き換えるのが「予報ガイダンス」と呼ぶ気象庁の機械学習機能だ。予測と実際の観測結果を常に比べ、最適なアルゴリズムを求めている。その点は現在のIBMと同じだが、IBMが162のモデルを組み合わせているのに対し、気象庁は五つのモデルをそれぞれ独立させて運用しているところが大きな違いだ。

     ●大気の把握に限界

     ガイダンスを含めて計算はスーパーコンピューターで行い、自動的に予測する。気象庁の予報官はこれに自らの経験を加味して修正し、予報を発表する。民間気象会社の気象予報士も同様だ。

     実は、IBMの予報にも気象予報士の視点が加わっていて、降水確率の修正などをすることがあるという。網野さんは「観測網をどんなに充実させても、予報にとって肝心な大気の状態の把握には限界がある。それを補うのは気象予報士や予報官の判断だ。その仕事はなくならないと思う」と語る。【池田知広】

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