天気予報に人間は用無しか?
日本に気象予報士制度が生まれてから約20年。
これまで延べ1万人が予報士となって、様々な分野で活躍しています。
しかし、この気象予報士が天気図やパソコンと、にらめっこしながら天気を決める時代が大きく揺らいでいます。
AIを始めとした情報技術の進化によって『将来、気象予報士はいらなくなるんじゃないか?』という声も囁かれ始めました。
もう天気予報に人間は用無しか?
そうとも言い切れないワケがあります。
これまで延べ1万人が予報士となって、様々な分野で活躍しています。
しかし、この気象予報士が天気図やパソコンと、にらめっこしながら天気を決める時代が大きく揺らいでいます。
AIを始めとした情報技術の進化によって『将来、気象予報士はいらなくなるんじゃないか?』という声も囁かれ始めました。
もう天気予報に人間は用無しか?
そうとも言い切れないワケがあります。
天気予報に欠かせないデータとは
簡単に解説すると、天気予報の精度は予報を計算するうえで、データの”多さ”が決め手となります。
多ければ多いほど、予報の解像度が上がり、先まで見通せるのです。
先まで見通せる計算結果が出ることで、予報のブレが少なくなり、天気が当たりやすくなる。
特に目先の数時間の天気予報は、”実況”の情報を把握することが重要です。
予報の計算の素となる情報がリアルなものほど、そこからの計算結果はリアルに即した物になり、より天気が当たります。
”実況”の情報をなるべく”多く”そろえることが、天気予報を当てる方程式なのです。
多ければ多いほど、予報の解像度が上がり、先まで見通せるのです。
先まで見通せる計算結果が出ることで、予報のブレが少なくなり、天気が当たりやすくなる。
特に目先の数時間の天気予報は、”実況”の情報を把握することが重要です。
予報の計算の素となる情報がリアルなものほど、そこからの計算結果はリアルに即した物になり、より天気が当たります。
”実況”の情報をなるべく”多く”そろえることが、天気予報を当てる方程式なのです。
全国から届く実況情報
(23日14時10分−20時10分のデータ)
そこでウェザーニュースでは10年ほど前から、現地の実況情報を報告する”ウェザーリポーター”の取り組みを続けてきました。
自前の観測機だけでなく、1日13万の実況データによって目先の天気予報の精度を大きく上げました。
そしてこの精度をさらに高めるべく、会員の中でも特に貢献度や意欲の高いメンバーに地元の天気マークのコントロールを任せるようにする、前代未聞のプロジェクト、プロジェクトiconが昨年始動しました。
このプロジェクトiconには北は北海道から南は沖縄まで全国47都道府県の地元の人々のべ6,000人が参加。
発表されている目先の天気予報のマークに違和感があれば、正しいマークを提案。
ウェザーニュースの予報センターにて確認の上、修正をするという仕組みです。
この取り組みを約1年半続けてきて、どのような成果となったのか。
成果を発表する、ウェザーニューズ執行役員の石橋知博氏
ウェザーニュースでは、去る3月20日にプロジェクト参加者を招待し、東京の一橋講堂にて発表が行われました。
自前の観測機だけでなく、1日13万の実況データによって目先の天気予報の精度を大きく上げました。
そしてこの精度をさらに高めるべく、会員の中でも特に貢献度や意欲の高いメンバーに地元の天気マークのコントロールを任せるようにする、前代未聞のプロジェクト、プロジェクトiconが昨年始動しました。
このプロジェクトiconには北は北海道から南は沖縄まで全国47都道府県の地元の人々のべ6,000人が参加。
発表されている目先の天気予報のマークに違和感があれば、正しいマークを提案。
ウェザーニュースの予報センターにて確認の上、修正をするという仕組みです。
この取り組みを約1年半続けてきて、どのような成果となったのか。
ウェザーニュースでは、去る3月20日にプロジェクト参加者を招待し、東京の一橋講堂にて発表が行われました。
予報精度が上がった!
6時間先までの範囲では、プロジェクトを始める前から4〜5ポイントも向上し、取り組みの効果が表れました。
そして、プロジェクトの取り組みを踏まえ、さらなる精度向上が期待される取り組みが発表されたのです。
そして、プロジェクトの取り組みを踏まえ、さらなる精度向上が期待される取り組みが発表されたのです。
20km四方⇒1km四方の予報へ!
要は天気予報の領域の密度を大幅に高め、現在の20km四方では表現できなかった、細かな天気予報を実現するというのです。
これにより天気予報の対象となる地点数は、従来の1,000地点から1,320,371地点となるとのこと。
気象庁の予報の元となるアメダス1,300箇所と比べても10,000倍の地点数です。
この取組にまで至ったのは、人々が協力したウェザーリポートやプロジェクトiconを通し蓄積された無数の実況情報があってこそ。
さらに、この1km四方の天気予報の仕組みには、プロジェクトiconの報告データの特性を学んでいく”機械学習”を組み込みます。
これが情報技術と人の感性を融合させ、よりリアルなデータで、より細かな天気予報を可能にさせるカラクリです。
めざすは精度99.9%の天気予報。実現に向けて動き出します。
これにより天気予報の対象となる地点数は、従来の1,000地点から1,320,371地点となるとのこと。
気象庁の予報の元となるアメダス1,300箇所と比べても10,000倍の地点数です。
この取組にまで至ったのは、人々が協力したウェザーリポートやプロジェクトiconを通し蓄積された無数の実況情報があってこそ。
さらに、この1km四方の天気予報の仕組みには、プロジェクトiconの報告データの特性を学んでいく”機械学習”を組み込みます。
これが情報技術と人の感性を融合させ、よりリアルなデータで、より細かな天気予報を可能にさせるカラクリです。
めざすは精度99.9%の天気予報。実現に向けて動き出します。