2026年5月、千葉県の幕張メッセで開催されたJpGU地球惑星科学連合大会で、気象庁気象研究所の山口宗彦室長がAI気象モデルの進展を説明した。従来の台風予測は年平均約2％改善してきたが鈍化。AIは5日先予測を1分未満で計算し、2日先の進路予測誤差を19％改善した。

台風被害が毎年繰り返される中、予測技術の進歩は歓迎すべきだが、人命を守る最後の備えを技術任せにする姿勢は危険だ。AIが画期的な精度向上を示しても、強度予測や未知の現象には限界があり、過信すれば避難判断の遅れにつながる。問題の本質は、優れた技術を作るだけでなく、社会全体で安全につなげる仕組みを整えることにある。今後は、AI研究への継続的な投資、観測データの拡充、予報官の専門教育と判断体制の強化を進めるべきだ。便利さだけを追うのではなく、検証と責任を重視する姿勢こそが災害大国に必要である。

AIを恐れるのではなく、盲信もしない。人の命を守るために技術と人間の判断を結びつける社会こそ、真の進歩と言える。災害への備えを数字や性能だけで評価せず、現場で使えるかまで追求してこそ、技術革新は社会的価値を持つ。

ネットからのコメント

1、気象予報士がテレビで解説したりレポートしているのを見ると、昔から見慣れているので、ほっとして安心します。でも、これからは、バーチャルのAI予報士に取って代わられると思います。天気予報は、過去の情報をもとに予想するんだけど、これはAIの一番得意とするところなので、AI予報士と人間の気象予報士が、予想対決したら人間は勝てないと思います。

2、スーパーコンピュータやAI気象モデルには、莫大なデータからの予測が人よりも長けてるけど、そこからの判断力を求められるのはあくまでも人間の知能力ってのも面白いですね。AIも人も補い合ってこそ活用が可能になる。だから扱う側によって良し悪しが変わってしまうのがAI機能なんですね。いつの時代でも、どんな人達が社会を動かしてるかがその歴史を変える事も事実。

凄い進化した文明にあっても、滅んだ時代も有るのを歴史から知る時に今後の現代社会の未来はどんな世界が待っているのだろう、と期待が湧きます。

3、私はスーパーコンピューターで数値解析予測の実用化が始まったころの1980年代に気象関係の大学院で研究をしていた。人間の経験と勘による予測を数値解析がことごとく上回り、最先端の研究者たちは、気象予測の最終的な判断に人間は介在してはならないというのが否定できなくなっていた。

AIはさらに数値解析予測を上回っている。この記事の最後に、記者のコメントで>しかし、どんな分野でもAIが出した結果に対する最終的な判断や検証は人間が行うことが重要だと言えそうです。と言いたい気持ちはわかるが、間違える度合いは人間の方が大きい。人間の出来ることは、台風などの気象現象を原因やその要素の度合いについて理論的な研究を行うことだと思う。また、何億というデータのLLMの調整だけでは出ない結果があると証明されるとすれば、AIを超えるものを作る必要があり、それを人間が考えることになる。

4、2015年登場の人間のプロを破ったAlphaGoというAIの仕組みを考えると、有限要素法的な手法よりも有利だとしたら納得できる。だとしたらそこにTransformerの自己フィードバックの仕組みを導入したら改善されるだろうことも自然に思える。ただ、有限要素法はシミュレーションだから「なぜ」を説明できるのに対して、経験からの予測はだってそういうものだと学習したから、という説明しかできない。

訓練の改善方法は自明ではないし、実測データは有限だ。また、シミュレーションは改善のために規模を拡大するとコストが高い。が、ハイブリッドなやり方があるかも知れない。例えば、大規模にシミュレーションしたら実用にならないほど遅いが正確になる、としらた、それを学習するとさらに精度が上がるかも知れない。