天気予報の精度向上と経済予測
2024.12.21
・グーグルがAIを利用して、気象予測の精度向上を実現したようだ。
・かって天気予報は”当たらない”ものの典型だった。冷蔵庫のない時代、生ものを食べるときには、「気象台」、「気象台」、「気象台」と3度唱えると、食中毒にならないという笑い話があったほどだ。実際ヨーロッパでも、天気予報を外した気象予報士のYoutubeが今でも引用されているほどだ（参考文献[2]）。
・気象予測がなぜ難しいか。これには基本的な問題がある。それはMITのロレンツが半世紀ほど前に明らかにしたように、気象現象は、ちょっとした初期条件の変化で結果が変わるため、基本的に予測が不可能だからだ（参考文献[3],[4]）。
・しかし気象予測は生活に欠かせない。これに対応するため、気象予測ではアンサンブル予測という手法を用いる。つまり様々な状態をモデル計算し、その幅で将来予測を行うのだ。今回のグーグルの天気予報（Gencast）も基本的にこの手法を踏襲している（参考文献[1]）。しかしその特色は、予測の算出にAIを使ったことと、その学習に40年分の全地球気象データを用いたことだ。
・グーグルはこのAIを、2018年までのデータでトレーニングし、2019年の気象を予測してみた。その結果は、現状で世界最高水準であるECMWF（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts、ヨーロッパ中期予報センター）の予測結果を上回ったという。とくに異常気象（熱波、強風など）の予測に優れていたこと、一回の計算が8分という短時間でできることが特色だ。
・話は飛ぶが、こうしたAI予測の精度向上は経済予測にも当てはまるだろうか。実はかなり難しいというのが筆者の考えだ。その理由は、①経済には、安定した大量の定常データが存在しない（AIモデルの学習に不可欠）、②気象学の場合、基本的な動学モデルは確立しているが（例:Gregory Charney論文）、経済にはそれに対応するような安定したモデルが存在しない（”経済学者の数ほど意見がある”と同じ）からだ。
・したがって経済予測の場合には、最近のITの力を利用した形でアンサンブル予測を進めていく以外ない。これがe予測の目指すところだ。
（参考文献）
[1]Google,"GenCast predicts weather and the risks of extreme conditions with state-of-the-art accuracy",4 December 2024
[2]Igor Tulchinsky,”Superforecasting with AI promises the best of all future works",FT,July 28,2023
[3]Lorenz E.N. ”Climatic Determinism”, Meteorological Monographs, Feb.1968
[4] 松田佳久、余田成男、「気象とカタストロフィー」――気象学における解の多重性
気象研究ノート、第151号、1985