サポーター情報とAIを組み合わせたゲリラ雷雨予測

「提供を開始した海外渡航者向けの気象情報サービス「世界天気」の中核技術として、全世界を対象とする「世界の雨雲レーダー」を独自に開発しました。このレーダーは、当社の世界最大級の観測ネットワークで収集した各国の気象レーダーデータや、独自の気象予測モデルの出力に対し、AIによる分析を加えることで、48時間先までの雨雲の動きを1時間ごと、5km四方の解像度で予測し可視化するものです。 生成AIによるアシスタント機能『お天気エージェント』を開発、提供を開始しました。」

「「ウェザーニュース for business」では５mメッシュの高解像度で風を予測する「超高解像度モデル」の提供を開始しました。このモデルは、建物や周辺環境の３次元データを入力し、複雑な市街地の風の流れを１時間ごとに34時間先まで予測します。」

「具体的には、過去の発電量実績データと気象データのAI学習を通じて構築した高精度な統計モデルによる日射量予測のAPI提供を開始しています。また、過去の浸水災害のビッグデータを活用し、96時間以内の浸水被害リスクをピンポイントで予測する技術も開発しました。」

「BtoS事業では、モバイル・インターネット気象において、雨雲レーダーの予測時間の大幅延長や浸水被害リスクのピンポイント予測のリリースなど、DevOpsによる自社配信コンテンツの充実、テレビCM放映での認知度の向上による継続的なトラフィックの増大によって、より多くのDAU獲得に成功し」

「当社ではこれまで整備してきたWNI衛星・WITHレーダーなどの独自気象観測インフラで観測した気象データ、各市場の顧客とコミュニケーションを交わす中で蓄積されてきたビジネスデータ、サポーターから提供される感測データなどから構成される世界最大規模の気象・気候データベースと、AIによる解析・予測等のIT技術を駆使することで、90%以上の予報精度を実現し」

「独自の衛星、レーダー、小型観測機、ライブカメラ等に加え、サポーターから送られてくる膨大な写真や体感データに代表される“感測”データ（Eye-servation）をAI・Deep Learningなどの最新技術を活用して解析し、他社には模倣できないコンテンツを創造していきます。」

「独自の衛星、レーダー、小型観測機、ライブカメラ等に加え、サポーターから送られてくる膨大な写真や体感データに代表される“感測”データ（Eye-servation）をAI・Deep Learningなどの最新技術を活用して解析し、他社には模倣できないコンテンツを創造していきます。」

「また、AIを利用することで、既存のモデルで上手く表現されなかった地形効果による雲の発達や衰弱・速度変化も反映されるようになり、また雨雲レーダーの高解像度化によりゲリラ豪雨などの局地的かつ突発的な現象など従来モデルでは困難だった現象の捕捉や地域への天気予報の精度が向上しています。」

「これらの予測モデルは、気象庁の実況観測データや衛星画像をベースに、独自観測機による観測データや全国の会員から寄せられる実況報告でリアルタイムに評価を行うことで、データ補正を行なっています。また、機械学習を利用することで、既存のモデルで上手く表現されなかった地形効果による雲の発達や衰弱・速度変化も反映されるようになり、ゲリラ豪雨などの局地的かつ突発的な現象など、従来の予測モデルでは困難だった現象や地域への天気予報がより正確に行えるようになっています。」

「「WITHレーダー」は６秒毎に積乱雲を観測し、データ・予測値を更新します。」

「会員から寄せられた雲の写真は人工知能(AI)を適用した画像解析処理を通じて雲の色、量、形、種類を自動で認識し、即座に予測に反映されています。」