北海道・東北• 東海・甲信越• 近畿・北陸• 中国・四国• 九州・沖縄• スマホの普及で短期的な予測の需要が増す天気予報。 その精度を気象予報士とシステムの知識を駆使して高めている人がいます。 ウェザーニューズの気象予報士 丹羽祐久さん（４０） 気象庁の許可を受け、独自に天気予報を公表できる気象予報会社。 ３月末現在で７１社ある中、予報的中率が９０％とトップクラスを誇るウェザーニューズ（千葉市）で、気象予報士として働く。 予報だけでなくシステムを改善させ、高い予想精度を支えている。 個人向けの天気予報アプリ「ウェザーニュースタッチ」などに天気予報を出すのが主な仕事。 スマホの普及で「ランチに傘を持っていった方がいいか」「洗濯物を取り込んでから外出した方がいいか」といった短期的な予報の需要が高まっているといい、当たったか外れたか結果がすぐに分かる厳しい世界だ。 テレビ番組やお天気アプリによ….
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実際に使った5つのアプリの的中率をランキングにしてみました。 おすすめはこれです！ お役に立てれば幸いです。 カピまろが使ってみた時の的中率ですので変わるかもしれません。 Yahoo! 天気 みなさんお馴染みのYahooが運営している天気予報アプリです。 ウィジェットで1時間単位の天気予報が表示されるので便利です。 みんなが使っているYahooのアプリなので安心して使いやすいですね。 日本気象協会のデータを活用しています。 そら案内 日本気象協会の公式アプリです。 今日明日の概況や1週間天気の概況の説明も見れる親切なアプリです。 世界天気時計 天気予報アプリでは、他ではなかなか無いウィジェットに日付や時間が表示されます。 スマホの画面には常に時間は表示されるので必要ないような気もしますが… 日付が表示されるのは嬉しいですね。 天気予報アプリをチェックする前に日付を確認出来ます。 WeatherNow シンプルな画面で使いやすいのですが… 1時間毎の天気ではなく3時間毎の天気しか見れません。 天気の地域の設定も少ないので自分のいる地域の設定が出来ない場合もあります。 気象庁のデータを活用しています。 ウェザーニュースタッチ 天気予報はもちろん風向きも表示してくれます。 レーダーで雨雲がどこにあるかもよくわかるようになっています。 天気ニュースも見れるので、これを見れば他の天気予報アプリはいらないかもしれません。 ウェザーニュース社の公式アプリです。 以上5つのアプリの的中率を比較してみます。 採点方式 完全に独断と偏見で採点させて頂きます。
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AI 人工知能 技術の進歩により、今まで活用することができなかった様々な気象データを学習させ、活かせるようになった。 トライ＆エラーを積ませていくことで天気予報の精度を高めていくことができるようになった今後は、更なる技術の進歩によって、天気予報は全てAI（人工知能）が行う時代になるかもしれません。 アメダス（AMeDAS）とは「Automated Meteorological Data Acquisition System」の略であり、 気象庁の地域気象観測システムのことで、日本国内約1300箇所に設置されています。 これは 気象災害の予防や防止の役割を担ってます。 その他には、 気象衛星の「ひまわり」や スーパーコンピューターを使うことで天気予報をしており、基本的に日本以外の地域・例えば アメリカなどでも気象衛星や 気象観測所、 飛行機や 気球か ら落とされた観測装置からデータを取り、測定にスーパーコンピューターを使っております。 気象予報は実に 莫大なデータを扱い、また 観測するデータが多いほど予報の精度は高くなります。 ですが、そのデータを元に測定していく 気象予報士は大変な作業をしているということです。 また、 気象予報士が扱える量のデータにはどうしても限りが出てきてしまいます。 ですが、AI 人工知能 の進歩によって、天気予報作業を大幅に減らすことが可能です。 ですが AIを用いれば、今までのデータに加えて雨雲のデータもあらかじめ学習させることができます。 それにより、 今までのデータに加えて危険な雲の色や形からも天気予報ができるようになったことで、 精度を上がります。 また、 AIは自身の予報が間違った際に、更にそのデータから学習をして、次の予報の精度が上がります。 つまり、 AIは学習させることができるため、今まで活用することができなかったデータや、新しいデータを学習させて更に トライ＆エラーを積ませることによって、 天気予報の的中率を高めていくことができるのです。 非常に優秀なように思える AIによる天気予報ですが、問題点もあるようです。 AIは天気予報の根拠が分からない• 今までに学習していない事は予測できない AIは 今までのデータを元に、明日の天気の動きなどを予想することはできるのですが、 なぜ晴れなのかなぜ雨になるのかという理由が説明できません。 また、 ハリケーンを知らないAIはハリケーンを予測できません。 これは天気予報に限らず、 AIの思考の根拠は検証ができず、学んでいないことは予測できません。 しかし、 天気が当たるなら理由はどうでもいいのではないか。 果たして 検証の必要があるのか？と思う方がいるでしょう。。 ですが、天気予報における根拠が不明であると、 AIが予測していない、または学習をしていない突然の気象災害などに対応できなくなってしまう事です。 気象予報士による測定の作業がなくなったとしても、AIが導き出した情報を精査する事はとても重要なだと考えられています。 ただ、AI技術の発達によって 測定作業は今までよりも格段に減り効率化され 天気予報の精度は向上するのは間違いないです。 晴れだと思って傘を持たずに出かけ、土砂降りで濡れて帰る日がなくなる未来はそう遠くないでしょう。 AIについてわかりやすく解説した記事はです 参照：HITACHI公式 EkuippMagazine:.
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