WeatherNext がジャマイカでのハリケーン・メリッサの歴史的な上陸予測を改善した方法
Google DeepMind の気象予測 AI「WeatherNext」が、ジャマイカへの史上最强ハリケーン「メリッサ」の急激な強度増大を 5 日前に高精度で予測し、防災対応の転換点となった。
キーポイント
歴史的な予測精度の実現
WeatherNext はハリケーンがカテゴリー 1 から 5 へ急激に強化される現象を 5 日前に高精度で予測し、NHC が早期警報を発令する決定的根拠となった。
急速な強度増大（RI）の克服
従来のモデルが苦手とする「24 時間で風速 35 マイル以上増加する急速な強度増大」を、AI が高精度に捉えることで、従来不可能だった早期対応が可能になった。
グローバルとローカルの統合
従来のモデルが抱えていた「経路予測は得意だが詳細な構造が見えない」「詳細は見えるが文脈がない」というトレードオフを解消し、両方を同時に実現した。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この事例は、AI が気象科学において単なる補助ツールではなく、人命に関わる意思決定の核心となることを示す決定的な証拠です。特に「急速な強度増大」という予測困難領域での成功は、従来の物理モデルの限界を打破し、防災インフラにおける AI の実装が不可欠であることを世界に示しました。
編集コメント
気象予測における AI の実用化が「実験段階」から「人命救助の決定権限を持つ段階」へ移行したことを示す画期的な事例です。特に、従来のモデルでは不可能だった「急激な強度変化」の予測成功は、技術的ブレイクスルーと言えます。
2026 年 5 月 19 日 科学
WeatherNext チーム
米国国立ハリケーンセンター（NHC）は、先行的な気象警報を発令することで、ジャマイカのコミュニティに対して準備や避難、生計の保護のための追加の猶予時間を提供することができました。
2025 年 10 月、ハリケーン・メリッサは歴史に名を刻みました。これは記録上、ジャマイカに上陸した最も強力なハリケーンであり、大西洋で観測された最強のハリケーンと並ぶ記録となりました。
米国国立ハリケーンセンター（NHC）の予測もまた歴史的なマイルストーンとなりました。初めて、嵐がカテゴリ 1 の風速から始まり、カテゴリ 5 の強度に達すると予測されました。当社の人工知能モデル WeatherNext は、この意思決定を支援しました。具体的には、嵐の急速な激化とジャマイカへの上陸を高確度で予測し、最も重要なのは、この予測が 5 日前に発表されたことです。
危険な嵐をより早期かつ正確に予測することは、現場のチームが資源をより効果的に動員し、避難を円滑に調整することを可能にします。
2025 年のハリケーン・メリッサと、そのジャマイカ上陸時のカテゴリ 5 の強度について、WeatherNext がどのように正確かつ早期の予測を提供したかをご覧ください。
急速な強化の課題
暴風雨の進路を予測することは困難ですが、強度が急激に上昇する現象（「急速な強化」と呼ばれる）を予測するのはさらに難しいです。これはハリケーンの風速がわずか24時間で少なくとも35マイル/時増加する際に発生します。これらの事象は非常に予測が難しく、同時に極めて危険でもあります。なぜなら、弱いシステムが一晩で主要なハリケーンへと変貌し、準備に充てる時間がほとんど残されないからです。
熱帯低気圧やハリケーンは構造と強度の両面で非常に急速に変化するため、他の種類の気象システムよりも予測が困難です。
マイケル・ブレナン
国立ハリケーンセンター所長
歴史的に、気象学者たちはトレードオフに直面していました：大規模な全球モデルは暴風雨の進路を予測する上で優れていましたが、その「エンジン」として機能する小規模な雷雨を観測するための解像度が不足していることが多々ありました。一方、高解像度の局所モデルは強度をよりよく捉えることができましたが、正確な進路予測のための全球文脈に欠けていました。つまり、モデルは熱帯低気圧の進路か強度のどちらかを得意とするものであり、両方を同時に得意とするものは存在しませんでした。
WeatherNextによる科学的ブレイクスルー
2025年10月28日、ハリケーン・メリッサがジャマイカに上陸した際のカテゴリー5の嵐に至るまでの、上陸の7日前から予測された進路のアンサンブル（集合予報）。
Google DeepMind と Google Research が開発した AI 気象モデル「WeatherNext」は、経路と強度の両方の予測に優れることで、この歴史的なギャップを埋めています。Google の Earth AI イニシアチブの一環として、このモデルは数十年にわたる世界の気象パターンと、極端な熱帯低気圧に特化したデータセットを組み合わせて訓練を行うことで、この二つの能力を実現しています。
WeatherNext は単一の「最良の推測」を提供するのではなく、50 の異なる「もしも」シナリオからなるアンサンブルを実行することができ、意思決定を支援するために専門家により幅広い可能性を示すことができます。私たちは、このデータを Weather Lab を通じて実験的な展示として誰でも利用できるようにしました。
ハリケーン・メリッサが最初に弱い熱帯低気圧として確認された際、従来のモデルは、それが弱体システムとしてハイチに上陸するか、あるいはジャマイカに向けて強化されるかについて揺れ動いていました。しかし WeatherNext は、5 日前に 80% の確信度でジャマイカへのカテゴリ 5 級強度の上陸を予測し、3 日前にはその確信度がほぼ 100% に達しました。これは、このような低い初期風速からスタートしてカテゴリ 5 級強度に達する暴風雨として成功裏に予測された初の事例です。このような控えめな始まりから最高等級のハリケーンを特定することは、極端な強化事象を予期する能力における歴史的転換点を示しています。
大西洋のハリケーンシーズン後半に襲来したメリッサは、NHC（米国国立ハリケーンセンター）の予報士たちがすでに数ヶ月をかけて WeatherNext の検証を行い、その信頼性を高めていた後に到着しました。平均して WeatherNext は、進路と強度の両方において一貫して極めて優れたパフォーマンスを発揮しています。この性能により、予報士たちはメリッサのようなケース、すなわち強度と上陸予測の両方が決定的に重要な状況において自信を持つことができました。
WeatherNext は、熱帯低気圧の進路および強度の予測において卓越したパフォーマンスを達成しています。グラフは、大西洋および北太平洋地域を統合した 2025 年の個別運用モデルの加重平均データを示しています。プロットは NHC の年次検証レポート のデータに基づいて作成されています。
現場のコミュニティ保護への貢献
エバン・トンプソンは、ジャマイカ・キングストンに拠点を置くジャマイカ気象局の主任ディレクターです。
NHC（米国国立ハリケーンセンター）は、世界気象機関（WMO）が指定する大西洋および東太平洋における熱帯低気圧に関する地域専門気象センターとして機能し、ほぼ30か国に対して予報と警報を提供しています。
WeatherNext の予測に加え、HAFS などの物理ベースモデルや、衛星・ハリケーンハンターからのリアルタイムデータによって支えられ、NHC はジャマイカ気象局に対し前例のない早期の提供時間を確保することができました。これにより、現地の当局者は資源を動員し、避難を効果的に調整することが可能になりました。
早期の避難とより良い準備によって、被害の軽減は実際に私たちの人々にとって大きな違いを生みます。[...] それは実際に人命を救い、彼らが守りたい生計手段も救うのです。
エバン・トンプソン
主任ディレクター、ジャマイカ気象局
グローバルな安全の拡大
WeatherNext がハリケーン・メリッサの際に活用された影響は、Google と米国国立ハリケーンセンター（NHC）との長年にわたる協力によるものです。2025 年のハリケーンシーズンを通じて、NHC の年次検証レポートでは、WeatherNext が軌道予測と強度予測において専門家による意思決定を支援するモデルの中で最も高いパフォーマンスを示したことが確認されました。今後のハリケーンシーズンが始まるにあたり、私たちは引き続き NHC と連携して活動していきます。NHC の軌道および強度ガイダンス・スイートにおける不可欠な一部として位置づけられ続け、当社のモデルが彼らの重要な人命救助業務を支援する上で有用であることを願っています。
また、これらの研究能力をフィリピン（PAGASA）、台湾（CWA）、インドネシア（BMKG）、ベトナム（VNMHA）など、他の深刻な影響を受ける地域にも積極的に展開しています。今後の優先事項には、日本、オーストラリア、インドの各国内機関との協力も含まれており、現地の専門家と連携してこの研究を継続していく予定です。これらのすべての研究活動において、公式の気象警報や注意報は、それぞれの国の気象当局のみが発行するものとなります。
AI の速度と精度を、代替不可能な経験豊富な予報士の知見と組み合わせることで、自然災害による人的・経済的被害の軽減を目指しています。
すでにこの技術は、NOAA がカバーする地理的領域における検索結果の天気予報に統合されており、他の地域へのアクセス拡大に向けて取り組んでいます。
注：公式の天気予報および警報については、お住まいの地域の気象機関または国の気象サービスをご参照ください。**
謝辞
Ferran Alet, Tom Andersson, Ilan Price, Stratis Markou, Andrew El-Kadi, Dominic Masters, Amy Li, Samier Merchant, Natalie Williams, Gregory Thornton, Ken MacKay, Olivia Graham, Ben Gaiarin, Elinor Kruse, Akib Uddin, Juanita Bawagan, Armin Senoner, Devaja Shah, Jacklynn Stott, Remi Lam, Aaron Bell, Paul Komarek, Matthew Willson, Alvaro Sanchez-Gonzalez, Peter Battaglia の各氏に感謝いたします。
また、National Hurricane Center（米国国立ハリケーンセンター）、UK Met Office（英国気象局）、Cooperative Institute for Research in the Atmosphere（大気研究協力研究所）の各チームにも謝意を表します。
最後に、この取り組みへの支援を賜りました Raia Hadsell, Zoubin Ghahramani, Yossi Matias, Demis Hassabis の各氏に心より感謝申し上げます。
原文を表示
May 19, 2026 Science
WeatherNext team
The National Hurricane Center was able to issue advanced weather warnings to give communities in Jamaica additional lead time to prepare, evacuate, and help protect livelihoods
In October 2025, Hurricane Melissa made history. It was the strongest hurricane on record to land in Jamaica and tied for the strongest hurricane in the Atlantic.
The National Hurricane Center’s (NHC) forecast also marked a historic milestone. For the first time, they predicted a storm would reach Category 5 intensity starting from Category 1 wind speed. Our AI model WeatherNext helped the NHC make this decision by predicting the storm’s rapid intensification and landfall in Jamaica with high confidence—and most critically, this prediction came five days in advance.
Predicting dangerous storms earlier and more accurately helps teams on the ground to better mobilize resources and coordinate evacuations effectively.
The challenge of rapid intensification
Predicting a storm’s path is difficult, but predicting a sudden jump in strength - known as “rapid intensification” - is even harder. This occurs when a hurricane's winds increase by at least 35 mph in just 24 hours. These events are very difficult to predict and also exceedingly dangerous because a weak system can transform into a major hurricane overnight, leaving little time to prepare.
Historically, meteorologists faced a trade-off: larger global models were excellent at predicting a storm’s path, but often lacked the resolution to see the small-scale thunderstorms that drove its “engine”. Conversely, high-resolution local models could better see intensity, but lacked global context for accurate track forecasting. This meant that models either excelled at predicting a tropical cyclone's track, or its intensity, but not both.
A scientific breakthrough with WeatherNext
An ensemble of predicted tracks for Hurricane Melissa from seven days before landfall down to October 28th 2025, when Hurricane Melissa made landfall in Jamaica as a Category 5 storm.
Developed by Google DeepMind and Google Research, our AI weather model WeatherNext bridges this historical gap by excelling at predicting both track and intensity. As part of Google's Earth AI initiative, the model achieves this dual capability by training on decades of global weather patterns alongside specialized datasets of extreme tropical cyclones.
Rather than providing a single “best guess,” WeatherNext can run ensembles of 50 different "what-if" scenarios, giving experts a broader range of possibilities to inform decision-making. We made this data available to everyone as an experimental showcase through Weather Lab.
When Hurricane Melissa was first identified as a weak tropical depression, traditional models wavered on whether it would strike Haiti as a weak system or intensify toward Jamaica. WeatherNext, however, predicted a Category 5 strength landfall in Jamaica five days in advance with 80% confidence, which increased to near 100% three days in advance. This was the first time a storm was successfully predicted to reach Category 5 strength starting from such a low initial wind speed. Identifying a top-tier hurricane from such modest beginnings marks a historic turning point in the ability to anticipate extreme intensification events.
Striking late in the Atlantic hurricane season, Melissa arrived after NHC forecasters had already spent months validating and gaining confidence in WeatherNext. On average, WeatherNext consistently performed exceptionally well for both track and intensity. This performance gave forecasters confidence in situations like Melissa, where both intensity and landfall prediction were critical.
Helping protect communities on the ground
The NHC serves as the World Meteorological Organization's (WMO) Regional Specialized Meteorological Center for tropical cyclones for the Atlantic and Eastern Pacific, providing forecasts and warnings for nearly 30 countries.
Supported by WeatherNext’s predictions, along with physics-based models like HAFS, and real-time data from satellites and hurricane hunters, the NHC was able to provide the Meteorological Service Jamaica with unprecedented lead time. This allowed local officials to mobilize resources and coordinate evacuations effectively.
Scaling global safety
The impact of WeatherNext’s use during Hurricane Melissa is the result of a multi-year collaboration between Google and the NHC. Across the 2025 hurricane season the NHC’s annual verification report found that WeatherNext was the top-performing individual model for track and intensity supporting expert decision-making. As the upcoming hurricane season begins, we will continue to work alongside the NHC. We will remain an integral part of the NHC track and intensity guidance suite and hope our models can be useful in supporting their critical life-saving work.
We are also actively bringing these research capabilities to other critically affected regions, including the Philippines (PAGASA), Taiwan (CWA), Indonesia (BMKG) and Vietnam (VNMHA). Future priorities will also include collaborations with local agencies in Japan, Australia, and India where we want to continue this research in partnership with local experts. In all of these research efforts, all official weather alerts and warnings are issued solely by the respective national meteorological authorities.
By combining the speed and accuracy of AI with the irreplaceable experience of expert forecasters, we aim to reduce the human and economic toll of natural disasters.
We’ve already integrated this technology into forecasts on Search in geographic areas covered by NOAA and are working to expand access to other regions.
Note: For official weather forecasts and warnings, refer to your local meteorological agency or national weather service.
Acknowledgements
We thank Ferran Alet, Tom Andersson, Ilan Price, Stratis Markou, Andrew El-Kadi , Dominic Masters, Amy Li, Samier Merchant, Natalie Williams, Gregory Thornton, Ken MacKay, Olivia Graham, Ben Gaiarin, Elinor Kruse, Akib Uddin, Juanita Bawagan, Armin Senoner, Devaja Shah, Jacklynn Stott, Remi Lam, Aaron Bell, Paul Komarek, Matthew Willson, Alvaro Sanchez-Gonzalez and Peter Battaglia.
We also thank the teams at the National Hurricane Center, UK Met Office and the Cooperative Institute for Research in the Atmosphere.
Finally, we thank Raia Hadsell, Zoubin Ghahramani, Yossi Matias, Demis Hassabis for their support of this work.
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