米海洋大気庁がAI気象モデルを本番運用に入れた。計算資源は従来の0.3%

米海洋大気庁（NOAA）が、AIを用いた全球気象予測モデル群を本番運用に投入した。試験運用ではない。予報官が実際に使う系列に入っている。

3つのモデル

AIGFS — 従来の全球予報システム（GFS）に相当するAIモデル。大規模な気象場の多くで GFS を上回る予報スキルを示し、特に長いリードタイムでの熱帯低気圧の進路誤差が有意に減った。

AIGEFS — 31メンバーのアンサンブル。従来の GEFS と同等の予報スキルを、はるかに少ない計算資源で出す。予報スキルを 18〜24時間延伸した。

HGEFS — 物理ベースの GEFS 31メンバーと、AIベースの AIGEFS 31メンバーを合わせた62メンバーの「大アンサンブル」。主要な検証指標のほとんどで、GEFS と AIGEFS のどちらの単独よりも安定して上回る。 NOAA は、こうした物理とAIの混成アンサンブルを実運用に入れたのは世界初としている。

計算資源

NOAA の発表による。AIGFS は16日予報1回あたり、AIGEFS は31メンバーのアンサンブル1回あたり。

AIGFS による2025年12月10日の12時間予報。太平洋から北米北西部へ伸びる帯状の降水と、沿岸部の強い降水域が色分けで示されている。 — AIGFS が出した12時間予報（2025年12月10日）。北米北西部を襲った大気の川による強い降水。画像: NOAA National Weather Service（米国政府の著作物・パブリックドメイン）

AIGFS の16日予報は1回あたり従来 GFS の計算資源0.3%で、約40分で完了する。予報官が critical なデータを従来より早く受け取れる、というのが NOAA の説明である。

出発点は GraphCast

NOAA は Google DeepMind の GraphCast を初期の土台として使い、NOAA 自身の全球データ同化システム（GDAS）の解析でファインチューニングした。この追加学習によって、特に GFS ベースの初期値を使ったときの性能が改善したとしている。

弱点も書かれている

AIGFS v1.0 は、熱帯低気圧の強度予報が劣化する。進路は良くなったが強度は悪くなった、と発表文に明記されている。今後のバージョンで対応するとされている。HGEFS についても、ハリケーン強度予報の改善作業を続けているとある。

数字はすべて NOAA の発表に記載されているものである。