
欧州中期予報センター(ECMWF)は2025年2月25日、AIを使った予報モデルを本運用に入れました。
同センターは、台風(熱帯低気圧)の進路予測が最大20%改善し、予報を出すのに使うエネルギーは従来の方法のおよそ1,000分の1になったとしています。
米国の海洋大気庁(NOAA)も2025年12月にAIの予報モデル群の運用を始め、日本の気象庁も2025年度に「AI気象モデル」の本格的な開発に着手しました。
天気予報は長いあいだ、大気の動きを物理の方程式で計算する数値予報で作られてきました。
そこに、過去の大量の気象データから天気の変化を学んだAIが加わりつつあります。
一方で、いま降っている雨や、30分後に発達する雷雲をつかむ場面でも、カメラの映像や利用者の写真をAIで読み取る使い方が広がっています。
この記事では、AIと天気の関係を「明日以降の予報」「いまの空の把握」「受け取り方」の3つに分けて整理します。
AIを災害対応全体にどう使うかは、別の記事(AI防災)で扱っているので、ここでは天気そのものに絞ります。
この記事でわかること
先に結論をまとめます。知りたい項目から読んでください。
| 知りたいこと | 結論 | 詳しくは |
|---|---|---|
| AIの天気予報は何が違うのか | 方程式を解くのではなく、過去のデータから天気の変化を学ぶ。速く、計算が軽い | 仕組み |
| 海外ではどこまで進んだか | 欧州、米国の公的機関が運用を開始。Googleも検索や地図に組み込んだ | 海外の動き |
| 気象庁は何をしているか | 1996年からAIを補助に使用。2030年に向けてAI気象モデルを開発中 | 気象庁 |
| AIは数値予報を置き換えるのか | 置き換えない。学習データの大半は数値予報が作る。両輪で使う | 限界 |
| いまの雨や雷雲はどう捉えるか | カメラ映像や利用者の写真をAIで判定し、発生の約30分前に知らせる例がある | 実況の把握 |
| AIに天気を聞いてよいか | 参考にはなる。ただし情報源が許可を受けた事業者かは分からない | 受け取り方 |
AIの天気予報は、従来の予報と何が違うのか
従来の数値予報は「物理の方程式を解く」、AIの予報は「過去の天気の変化を学ぶ」という違いです。
| 数値予報(従来) | AI気象モデル | |
|---|---|---|
| 予報の作り方 | 大気の状態を細かい格子に分け、物理の方程式で未来を計算する | 過去数十年の気象データから、ある状態の次にどうなるかを学ぶ |
| 計算の重さ | スーパーコンピュータで長時間 | 学習には大きな計算が要るが、予報を出すのは速く軽い |
| 得意なこと | 物理法則に沿った説明ができる。経験したことのない状況にも対応できる | 台風の進路など、一部の項目で数値予報を上回る報告がある |
| 苦手なこと | 計算に時間と費用がかかる | 台風の強さ(中心気圧)の予測、過去に例の少ない現象、判断の理由の説明 |
AIの予報は、文章を作る生成AIと同じく、大量のデータからパターンを学ぶ機械学習の一種です。
→ 機械学習とは|仕組みと3つの種類を5段階でわかりやすく解説
ここで大事なのは、AIが学ぶ「過去の気象データ」の多くは、数値予報の技術で作られていることです。
気象庁は「気象業務はいま 2026」で、AI気象モデルの学習には高精度な学習データが不可欠で、その大半は数値予報モデルを用いて作成されると書いています。
AIは数値予報の代わりではなく、数値予報の上に立っている。この関係は、記事の後半でもう一度出てきます。
海外の動き:公的機関がAIの予報を運用に入れた
2025年は、AIの天気予報が「研究」から「運用」に移った年でした。
| 機関 | 時期 | 内容 |
|---|---|---|
| 欧州中期予報センター(ECMWF) | 2025年2月25日 | AIの予報システム「AIFS」を本運用。台風の進路予測で最大20%の改善、エネルギーは約1,000分の1。格子の間隔は28km(従来の物理モデルは9km) |
| Google DeepMind | 2024年12月4日 | 「GenCast」をNature誌に発表。比較した項目の97%でECMWFのアンサンブル予報(複数の予報を並べて幅を示す方法)を上回った |
| Google DeepMind、Google Research | 2025年11月17日 | 「WeatherNext 2」を発表。予報の生成が8倍速く、1時間単位の予報が可能。Google検索、Gemini、Pixelの天気、Google Mapsの天気APIに使用 |
| 米国海洋大気庁(NOAA) | 2025年12月17日 | AIの全球予報「AIGFS」などの運用を開始。16日先までの予報を約40分で作り、計算資源は従来の約0.3%。AIと物理モデルを組み合わせたアンサンブル予報も運用 |
表の3行目に注目してください。Googleの検索やGeminiで天気を調べたときの情報に、AIの予報が使われています。
AIの天気予報は、すでに多くの人が知らないうちに目にしているものです。
限界も一緒に公表されている
ただし、どの機関も限界を隠していません。
MIT Technology Reviewによると、GenCastは台風の強さを実際より弱く予測する傾向があり、学習データの年代が古いと新しい年の予報の精度が落ちることも分かっています。
NOAAの最初の版でも、台風の強さの予測に性能の低下が見られ、改良が課題とされています。
進路は得意、強さは苦手。これは各機関に共通する傾向です。

気象庁の取り組み:1996年からAIを使っている
気象庁は、AIを新しく使い始めたわけではありません。
「気象業務はいま 2026」によると、気象庁は平成8年(1996年)から、「数値予報ガイダンス」の作成にニューラルネットワークなどを使っています。
ガイダンスとは、数値予報の計算結果を、各地の気温や降水確率のような「予報に使える数字」に直す仕組みです。
いま進めていること
| 時期 | 内容 |
|---|---|
| 2023年6月30日 | 理化学研究所との共同研究の成果を発表。複数の数値予報をAIで組み合わせる降水予測の仕組みと、ディープラーニングで全国の気温の実況を推定する技術。2030年を目標に実用化を進める |
| 2025年6月27日 | 気象分科会の提言の「補強」で、先端AI技術の活用を追加の施策に位置づけ。「AI気象モデルと従来モデルの併用等による予報精度向上」などを挙げた |
| 2025年度 | AI気象モデルの開発をはじめとした本格的な技術開発に着手 |
| 2026年6月30日、9月4日 | 国土交通省の気象分科会で「AI時代における気象業務」を審議。10月ごろに中間整理、2027年1月ごろにとりまとめの予定 |
活用のイメージとして、気象庁は次のような例を挙げています。
- AI気象モデルと従来のモデルを併用して、予報の精度を上げる(将来の予測)
- 次の気象衛星「ひまわり」の新しいセンサーが送ってくる膨大なデータをAIで処理する(解析と推定)
- AIを使って地震の観測データを高度に利用する(観測)
同時に、気象庁は課題も書いています。
処理の過程がブラックボックスになり、判断の基準を説明しにくくなるというリスクです。
警報のように人の行動を左右する情報では、「なぜその予報なのか」を説明できることが欠かせません。
気象庁が数値予報とAIを「両輪」と呼んでいるのは、この点も理由の1つと読めます。
2026年秋に議論されていること
2026年9月4日の気象分科会の資料では、AI時代の気象業務の基本理念として、「AIと自然科学の共創」「産学官による共創」「人とAIの共創」の3つが示されました。
今後の方向性の案には、次のような項目が並んでいます。
- 根幹となる技術は気象庁が自ら開発し、特定の技術に頼りすぎない
- 気象の専門知識を持つ人材とAIの人材の両方を育て、AIが出した情報が正しいかの判断やリスクの管理を担う
- AIを使うことの説明責任を果たすため、技術を文書にまとめて社会と共有する
前回(6月30日)の分科会では、「特定のモデルに依存しない姿勢は大事」という意見も出ています。
海外の大手IT企業のAI気象モデルが次々に出るなかで、国の予報の土台を他社のAIに預けないという考え方です。
中間整理は2026年10月ごろ、とりまとめは2027年1月ごろの予定なので、内容が固まったらこの記事を更新します。
AIは数値予報を置き換えるのか
置き換えません。少なくともいまの段階では、AIと数値予報は役割を分けて併用されています。
理由は3つあります。
- 学習データを作るのが数値予報だから。AIは過去の大気の状態を学びますが、その「過去の大気の状態」は、観測と数値予報の技術を組み合わせて作った再解析データです。数値予報をやめると、AIの学習の土台も弱くなります
- 前例の少ない現象に弱いから。AIは過去から学ぶので、気候の変化で過去にない状況が増えると、予報の確かさが落ちるおそれがあります
- 説明が要るから。警報や特別警報は、自治体の避難の判断に使われます。根拠を説明できない予報を、そのまま警報の根拠にするのは難しい
NOAAが、AIのアンサンブル予報と物理モデルのアンサンブル予報を合わせたハイブリッド型を運用に入れたのは、この併用の考え方を形にした例です。

いまの空をAIで捉える:ゲリラ雷雨と線状降水帯
明日の予報とは別に、「いま」と「数十分後」の天気をつかむ場面で、AIの使い方が具体的になっています。
雲の写真とライブカメラをAIで判定する
ウェザーニューズは2026年7月9日、スマートフォンのアプリの機能を発表しました。
| 機能 | 仕組み |
|---|---|
| ゲリラ雷雨 AI判定 | 利用者が撮った空の写真と位置情報から、AIが雲の危険度を0〜100で判定。衛星画像、湿度、風向と風速を加え、現在地付近のゲリラ雷雨のリスクを「低」「中」「高」で表示 |
| ライブカメラの解析 | 全国3,000台以上の小型カメラの映像から、雨を降らせそうな黒い雲をAIが自動で見つけ、地図に表示 |
| ゲリラ雷雨アラーム | 予報の担当者が広い範囲のリスクを計算し、写真とカメラ映像のAIの判定を組み合わせて場所と時間を絞り込み、発生のおよそ30分前に1km四方の単位で通知 |
ゲリラ雷雨は範囲が狭く、急に発達するので、広い範囲を計算する数値予報だけではつかみにくい現象です。
空を見ている大勢の人の写真とカメラの映像を、AIで一度に読むことで、その穴を埋めようとしています。
鉄道の運転判断を助ける
JR西日本とウェザーニューズは2026年5月27日、ゲリラ豪雨を知らせる「鉄道気象AIエージェント」の実証実験を始めると発表しました。
雨量の予報が運転を規制する値を超えそうになると、生成AIが文章で指令員に知らせ、あわせて表示灯を点滅させます。指令員は、今後の天気をAIに文章で問い合わせることもできます。
2027年度に本運用を始める予定です。
報道によると、駅と駅のあいだで列車が止まり、乗客が長く閉じ込められることを避けるのが狙いで、福知山線と山陰線で試しています。
ここでの生成AIの役割は、予報を作ることではなく、予報を人が判断に使える形にして届けることです。
天気の分野でのAIの使い方は、予報の精度を上げることだけではありません。
線状降水帯の情報が変わった
気象庁は2026年5月下旬から、線状降水帯の情報を新しくしました。
- 線状降水帯予測マップ:「○○県北部」のような単位で、線状降水帯が発生する可能性を図で示す
- 気象防災速報(線状降水帯直前予測):線状降水帯になる2〜3時間前を目標に知らせる
- 気象解説情報(線状降水帯半日前予測):半日程度前に、可能性を文章で伝える
2029年からは、半日程度前に、線状降水帯による大雨の可能性が高い市町村を把握できる分布図を出す予定です。
同じ5月29日からは、警報と注意報の名前に「レベル4大雨危険警報」のようにレベルが付くようになりました。
気象庁の資料には、線状降水帯の予測にAIを使うとは書かれていません。
ただ、気象庁はAI気象モデルと従来モデルの併用で予報の精度を上げる方針を示しているので、今後、こうした情報の裏側にAIが入っていく可能性があります。
AIに天気を聞くときに知っておきたいこと
ChatGPTやGeminiなどに天気を聞くと、それらしい答えが返ってきます。ただし、その情報がどこから来たのかは、多くの場合分かりません。
日本では、天気の予報には許可が要る
気象業務法第17条により、気象庁以外の者が天気の予報を仕事として行うには、気象庁長官の許可が必要です。
許可は地域ごとで、気象庁によると、気象の予報業務の許可を受けた事業者は2026年9月16日現在で90者です。
2025年12月12日に公布された改正気象業務法では、許可を受けずに予報を行う海外の事業者などへの規制が強化されました。
国内の代表者を置くことの義務づけや、無許可で予報を行った者の名前の公表などで、この部分は2026年5月29日に施行されています。
AIは、どの予報を見ているか分からない
改正法の施行を前にした2026年5月14日、ウェザーニューズは見解を出し、次のように指摘しました。
- AIが取得し提示する気象情報が、許可を受けた事業者のものか、無許可の事業者のものかが分かりにくい
- そのため、AIが精度の保証されていない情報を参照し、利用者が誤った天気予報や防災情報を信じてしまうおそれがある
AIそのものが予報を作るわけではなく、AIがどこかの予報を拾って要約していることが多い、という点がポイントです。
拾ってきた先が、日本の複雑な地形に合わせて調整されていない海外のデータであれば、実際の天気と大きく外れることもあります。
AIがもっともらしい誤りを答える現象(ハルシネーション)も、天気の質問で起こり得ます。
→ ハルシネーションとは|5段階でわかる用語解説
使い分けの目安
| 場面 | 使ってよいもの | 注意 |
|---|---|---|
| 週末の予定を立てる | AIへの質問も参考になる | 予報の出どころを聞き返すか、天気アプリで確かめる |
| 雨雲の動きを知りたい | 気象庁のサイト、許可を受けた事業者のアプリ | AIの回答は少し前の情報の場合がある |
| 大雨、台風、雷のとき | 気象庁の警報、注意報、自治体の避難情報 | AIの回答を判断の根拠にしない |
大雨や台風のときの判断は、気象庁と自治体の発表を基準にする。AIの答えは、それを補う位置づけです。

AIに明日の天気を聞いて、気象庁の予報と並べてみた
私は元システムエンジニアで、いまはAI分野の記事を書く仕事をしています。
2026年10月9日の午後5時、名古屋市の翌日の天気を、ClaudeとGemini、ChatGPTに聞きました。
天気はどれも気象庁と同じ「晴れ」でしたが、最高気温は1つが1度ずれており、1つは2度ずれていました。
出どころを聞くと、1つは天気情報サービスの予報データと答え、1つは天気サイトの名前を挙げ、残る1つはそれとは別の天気サイトの名前を挙げました。
天気情報サービスの予報データとは複数の出どころを組み合わせたもののようです。出どころの名前は返ってくるが、それが許可を受けた予報かどうかまでは、利用者の側からは確かめにくかったです。
よくある質問(FAQ)
Q. AIの天気予報は、従来の予報より当たりますか。
A. 項目によります。欧州中期予報センターやGoogle DeepMindは、台風の進路などでAIが従来の予報を上回ったと報告しています。一方で、台風の強さの予測や、過去に例の少ない現象は苦手とされています。現時点では、従来の数値予報と組み合わせて使われています。
Q. 気象庁はAIを使っていますか。
A. 使っています。気象庁は1996年から、数値予報の結果を各地の予報に直す「ガイダンス」にニューラルネットワークを使ってきました。2025年度からは、AIが直接天気を予測する「AI気象モデル」の本格的な開発に着手しています。
Q. AIが進めば、気象予報士はいらなくなりますか。
A. すぐにそうなるとは考えにくいです。AIの予報は判断の理由を説明しにくく、警報のように人の行動を左右する情報では、根拠を説明できる人の判断が欠かせません。JR西日本の例のように、AIが予報を整理して人に届け、人が判断する形が広がっています。
Q. ChatGPTやGeminiに天気を聞いても大丈夫ですか。
A. 予定を立てる参考にはなります。ただし、AIがどの事業者の予報を参照しているかは分かりにくく、許可を受けていない事業者の情報を拾っている可能性もあります。大雨や台風のときは、気象庁の警報と自治体の避難情報を基準にしてください。
Q. ゲリラ雷雨はAIで予測できますか。
A. 発生の少し前に知らせる仕組みはあります。ウェザーニューズは、利用者の空の写真や全国のカメラの映像をAIで判定し、発生のおよそ30分前に1km四方の単位で通知しています。範囲が狭く急に発達する現象なので、何時間も前から正確に当てるのはまだ難しい現象です。
Q. 線状降水帯の予測にAIは使われていますか。
A. 気象庁の線状降水帯の情報の資料には、AIを使っているという記載はありません。気象庁はAI気象モデルと従来モデルの併用で予報の精度を上げる方針を示しており、今後の改善でAIが使われる可能性はあります。
Q. AI防災とは何が違いますか。
A. この記事は、天気の予報と、いまの天気の把握に絞っています。災害の予測から避難、復旧、被災者の支援までのAIの使い方は、AI防災で活用できる災害対応とは?で解説しています。
まとめ
AIの天気予報は、物理の方程式を解く数値予報とは違い、過去の気象データから天気の変化を学ぶ方法です。
2025年には欧州と米国の公的機関がAIの予報を運用に入れ、Googleは検索や地図の天気にAIの予報を使っています。気象庁も1996年からAIを補助に使い、2025年度にAI気象モデルの本格的な開発に着手しました。
ただし、AIは数値予報を置き換えるものではありません。学習データを作るのは数値予報で、台風の強さや前例のない現象は苦手です。いまは両輪で使われています。
いまの空をつかむ場面では、写真やカメラの映像をAIで読み、ゲリラ雷雨を約30分前に知らせる仕組みが動いています。
そして、AIに天気を聞くときは、その情報がどこから来たのか分からないことを覚えておく。大雨や台風のときは、気象庁と自治体の発表を基準にしてください。
次に読む
→ AI防災で活用できる災害対応とは?予測から復旧までの使われ方と課題
この記事で扱わなかった、避難、救助、復旧、被災者支援でのAIの使われ方です。
→ ハルシネーションとは|5段階でわかる用語解説
AIがもっともらしい誤りを答える理由と、確かめ方です。
→ マルチモーダルAIとは|5段階でわかる用語解説
空の写真のような画像をAIが読む仕組みの土台です。
→ AIとノーベル賞|2024年に物理学賞と化学賞の2つを受けた研究は何だったのか【2026年版】
AIの研究が、2024年に物理学賞と化学賞の2つを受けた話です。
用語の全体像はこちらで確認できます。
→ 今さら聞けないAI用語30選|初心者でもニュースが読めるようになる意味と読み方
参考
内容は2026年10月8日に、以下の資料で確認しました。
- 気象庁「気象業務はいま 2026 第Ⅰ章 気象業務の中長期的な方針」(2026年6月)
- 気象庁「気象観測・予測へのAI技術の活用に向けた共同研究の成果について」(2023年6月30日)
- 気象庁「『2030年の科学技術を見据えた気象業務のあり方』の補強~近年の社会動向を踏まえた追加的施策~」(2025年6月27日・PDF)
- 気象庁「交通政策審議会気象分科会『「2030年の科学技術を見据えた気象業務のあり方」の補強』について」(2025年6月27日)
- 気象庁「交通政策審議会第41回気象分科会の開催について」(2026年6月23日。議題「AI時代における気象業務」)
- 国土交通省「第42回気象分科会 資料 AI時代における気象業務」(2026年9月4日・PDF)
- 気象庁「予報業務許可事業者(気象・地象)」(2026年9月16日現在)
- 気象庁「線状降水帯に関する情報(令和8年~)」(2026年3月31日更新・PDF)
- 気象庁「『気象業務法及び水防法の一部を改正する法律案』を閣議決定」(2025年11月11日)
- 国立国会図書館 日本法令索引「気象業務法及び水防法の一部を改正する法律」(令和7年12月12日法律第86号)
- 国立研究開発法人科学技術振興機構 研究開発戦略センター「米国海洋大気庁(NOAA)、AI駆動型の全球気象予測モデル群を運用開始」(2026年1月27日)
- 欧州中期予報センター「ECMWF’s AI forecasts become operational」(2025年2月25日・英語)
- Google「WeatherNext 2: Our most advanced weather forecasting model」(2025年11月17日・英語)
- MIT Technology Review「Google DeepMind’s new AI model is the best yet at weather forecasting」(2024年12月4日・英語)
- ウェザーニューズ「その雲危険!? AIが現在地のゲリラ雷雨リスクを即座に解析」(2026年7月9日・PDF)
- ウェザーニューズ「改正気象業務法による無許可の外国法人等の予報業務に関する規制の強化についての当社の見解」(2026年5月14日・PDF)
- ウェザーニューズ、ウェザーマップ、日本気象、日本気象協会、ハレックス「改正気象業務法による無許可の外国法人等の予報業務に関する規制の強化についての共同見解」(2026年5月29日・PDF)
- ウェザーニューズ「気象業務法の改正で何が変わる?予報業務に関する規制の強化を分かりやすく解説」(2026年4月24日。同社サービスの紹介を含む)
- 西日本旅客鉄道、ウェザーニューズ「ゲリラ豪雨を知らせる『鉄道気象AIエージェント』の実証実験を開始します」(2026年5月27日・PDF)
- 熊本日日新聞「ゲリラ豪雨、生成AIで通知 JR西、見合わせ判断支援」(2026年5月27日。共同通信の配信。試験の線区)
- 本記事のAIへの質問と予報の比較は、筆者が自分で実施した結果です(実施日は本文に記載)
※統計、制度、サービスの内容は、公表時点の情報です。改訂されるため、記述の時点とあわせて確認してください。
この記事を書いた人:kkazuki|AI/DX分野ブログ運営者 → 運営者情報

