天気予報を見比べると、「気温」や「風速」よりも降水予報が会社ごとに大きく異なることがあります。
同じ日なのに、ある予報会社は「降水確率80％」なのに、別の会社は「20％」と表示している
ケースも珍しくありません。
では、なぜ降水予報はここまで差が出るのか？
AIが気象学的・観測データ的な観点から詳しく解説します。
1. 降水予報が難しい理由
降水予報は「雨が降るか降らないか」という二択に見えますが、実際には非常に複雑な条件が絡み合っています。
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雲の発生位置・移動速度・発達具合が予測困難
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降水が地上まで届くかどうか（上空で蒸発することも）
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ゲリラ豪雨や線状降水帯など局地的現象の突発性
特に日本は地形が複雑で、海からの湿った空気・山岳地帯による上昇気流が雨雲の形成を助けるため、短時間で天気が急変します。
2. 予報会社による差が生じる原因
(1) 使用する観測データの違い
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気象庁のレーダーや衛星画像
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独自の気象観測網（民間設置の雨量計や高解像度レーダー）
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国際的な数値予報モデル（米国NOAA、欧州ECMWFなど）
各社はこれらのデータを組み合わせますが、どこを重視するかで予測結果が変わります。
(2) 数値予報モデルの解像度とアルゴリズム
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気象庁モデルは全国を広域でカバー
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民間気象会社は局所的エリアに特化した高解像度モデルを使用する場合あり
例えば、山間部や都市部のような狭い範囲での雨雲発生は、高解像度モデルのほうが的中しやすいですが、広域的な精度は下がることもあります。
(3) 人間の補正（気象予報士の経験）
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全自動で予報する会社
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最後に気象予報士が目視・経験で修正する会社
人の判断を入れることで局地的な予測精度が上がる反面、予報士の判断基準によって結果が変わります。
(4) 降水確率の定義の差
降水確率は「予報区内で1mm以上の雨が降る確率」ですが、予報区の広さや時間単位の設定に差があります。
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A社：3時間ごと／予報区が細かい
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B社：6時間ごと／予報区が広い
これにより同じ雨雲予想でも確率表示が変わります。
3. 降水予報の差が顕著なケース
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夏の夕立・ゲリラ豪雨
→ 発生地点が数kmずれるだけで予報が外れる -
山岳地帯の雨雲
→ 地形の影響をモデルに反映させるかで結果が異なる -
冬の日本海側の雪
→ 海水温や風向きの微妙な違いで降雪量が変化
4. 降水予報の見方と活用法
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複数の予報会社を比較する
→ 一社だけの予報に頼らず、傾向をつかむ。 -
レーダー実況を確認する
→ 雨雲の動きをリアルタイムで見れば外出判断がしやすい。 -
短時間予報（Nowcast）を利用
→ 1時間先までの予測は精度が高い。
5. まとめ
降水予報は、気象予報の中でも最も予測が難しい分野です。
理由は、
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雨雲の発生・移動が局地的かつ急変しやすい
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モデル・データ・解像度・人の判断に差がある
ためです。
特に夏や山間部では予報のブレが大きく、複数情報を照らし合わせるのが安全策です。
