天気予報は2週間が限界？昔の予報のまちがいを学ぶAIで、3〜4週間先がよくなった
AI Tool Fixes Repeated Forecast Errors to Improve Weather Outlooks
びっくり度 中学生 158語 / 高校生 328語AI天気地球
3行でわかる！このニュース
- 天気予報は、ふつう2週間より先になると、とたんに当たりにくくなる
- マイクロソフトやMITなどのチームが、昔の予報の「いつものまちがい」を学んで直すAIを作った
- ヨーロッパのAI予報の3〜4週間先の平均の点数が2倍に。ただ、点数はまだ高くない
なぜ話題？マイクロソフトやMITなどのチームの研究が科学誌ネイチャーに出て、11月に入って海外の科学ニュースで「天気予報の壁を破った」と話題に
中学生レベル（英検3級〜準2級・CEFR A1〜A2）・158語・約1分
AI Helps Forecast the Weather Weeks Ahead
語彙レベル（CEFR-J）
A179%A213.4%B17%B20.6%外0%
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この記事の声：イギリス英語・女性声は日によって、アメリカ・イギリス・オーストラリア英語、男性・女性が入れかわります
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Scientists have used AI to make better forecasts of the weather three to four weeks ahead. Most weather forecasts get much worse after about two weeks. The team's study has been published in the science journal Nature.
科学者たちが、AIを使って、3〜4週間先の天気予報をよくしました。ほとんどの天気予報は、2週間くらいより先になると、ぐっと当たりにくくなります。チームの研究は、科学の雑誌「ネイチャー」にのりました。
Small mistakes in a forecast grow bigger day by day. By week three, the mistakes can hide the useful information.
予報の中の小さなまちがいは、1日ごとに大きくなっていきます。3週目になると、まちがいが、役に立つ情報をかくしてしまうことがあります。
The new AI tool does not make its own forecasts. Instead, it checks about 20 years of old forecasts against the real weather. Then it finds the mistakes that come back again and again, and it removes them. It is a little like studying your old test mistakes.
新しいAIの道具は、自分では予報をしません。そのかわりに、約20年分の昔の予報を、実際の天気とくらべます。そして、何度もくり返されるまちがいを見つけて、取りのぞきます。昔のテストのまちがいを見直して勉強するのに、少し似ています。
The team tested the tool on an AI forecast system from a European weather center. In tests with weather data from 2025, the tool doubled the system's average score. But the scores are still low. A system using the tool also came first in a contest held by the center in fall 2025.
チームは、ヨーロッパの気象センターのAI予報のしくみで、この道具をためしました。2025年の天気のデータを使ったテストで、この道具は、そのしくみの平均の点数を2倍にしました。でも、点数はまだ低いままです。この道具を使ったしくみは、そのセンターが2025年の秋に開いたコンテストでも1位になりました。
WORDSこの記事の単語（8語）
- forecastsB1名予報what people say the weather will be laterThe forecast says it will rain tomorrow.予報では明日は雨だ。
- journalB1名（学術）雑誌a magazine where scientists share their workHer paper was in a famous journal.彼女の論文は有名な雑誌にのった。
- mistakesA2名まちがいthings that are not rightI made two mistakes on the test.テストで2つまちがえた。
- usefulA2形役に立つgood for helping you do somethingThis map is very useful.この地図はとても役に立つ。
- informationA1名情報facts that tell you about somethingYou can find more information online.ネットでもっと情報が見つかる。
- removesB1動取りのぞくtakes something awayHe removes the dirt from his shoes.彼はくつのどろを取りのぞく。
- averageA2形平均のfound by adding numbers and dividing by how many there areMy average score went up this year.今年はぼくの平均点が上がった。
- contestA1名コンテスト、競争an event where people try to winShe won a singing contest.彼女は歌のコンテストで優勝した。
単語の横の A1A2B1B2 は、その単語のむずかしさです（A1 がいちばんやさしく、B2 がいちばん難しい。外 はリストにない語）。ほかの単語のレベルも調べる
レベルの出典：『CEFR-J Wordlist Version 1.6』 東京外国語大学投野由紀夫研究室. （URL: https://www.cefr-j.org/download.html より 2026年8月ダウンロード）
GRAMMAR文法ポイント：前置詞のあとの動名詞（like + ～ing）
前置詞（like・at・of など）のあとに動詞を置くときは ～ing の形（動名詞）にして「～すること」を表す。本文の It is a little like studying your old test mistakes.（昔のテストのまちがいを見直して勉強することに少し似ている）がその例。
- She is good at drawing animals.彼女は動物の絵をかくのが得意だ。
- Thank you for helping me.手伝ってくれてありがとう。
GAMESゲームで復習しよう
THINK考えてみよう・話してみよう
日本語訳はぼかしてあります。タップすると見えます。
- If you knew the weather one month ahead, what would you plan?1か月先の天気がわかったら、どんな予定を立てますか？
- How do you learn from your mistakes in tests?テストのまちがいから、あなたはどうやって学んでいますか？
PRINT中学生版ワークシート（無料）
本文・単語・クイズ・並べかえ・穴うめ・英作文と解答つき。授業・宿題・自習にどうぞ。
高校生レベル（英検2級〜準1級・CEFR B1〜B2）・328語・約3分
AI Tool That Learns From Old Errors Improves Forecasts Weeks Ahead
語彙レベル（CEFR-J）
A173.7%A213.7%B18.3%B22.5%外1.9%
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この記事の声：イギリス英語・女性声は日によって、アメリカ・イギリス・オーストラリア英語、男性・女性が入れかわります
MP3をダウンロード（高校生版・タイトルから本文まで）
An AI tool that learns from old forecast errors has improved weather predictions three to four weeks ahead, a study has found. The team included scientists from Microsoft Research, MIT and the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). The study has been published in the journal Nature.
昔の予報のまちがいから学ぶAIの道具が、3〜4週間先の天気予測をよくしたことが、研究でわかりました。研究チームには、マイクロソフト・リサーチ、マサチューセッツ工科大学（MIT）、ヨーロッパ中期予報センター（ECMWF）などの科学者が入っています。この研究は科学誌「ネイチャー」にのりました。
Forecasts for the next two weeks have improved steadily, but their skill falls sharply after that. Small errors build up at each step, and computer models have biases, which are errors that appear again and again. The atmosphere is also chaotic. The idea of a two-week limit dates back more than 50 years, to work by MIT scientist Edward Lorenz.
この先2週間の予報は着実によくなってきましたが、その先になると、予報の力がぐっと落ちます。小さな誤差は予報の1歩ごとに積み重なります。また、コンピューターのモデルには「くせ」、つまり何度もくり返し出るまちがいがあります。そのうえ、大気もカオス（ほんの小さなちがいで先がまったく変わること）なのです。「2週間が限界」という考えは、50年以上前のMITの科学者エドワード・ローレンツの研究にさかのぼります。
The new method, called probabilistic bias correction, does not make forecasts on its own. Instead, part of it compares about 20 years of past forecasts with the observed weather, place by place and for each time of year. It then subtracts the errors that keep coming back. The tool needs little computing power, so it can be retrained every day.
「確率的バイアス補正」と呼ばれる新しい方法は、それだけで予報をするものではありません。そのかわりに、道具の一部が、約20年分の昔の予報を、観測された実際の天気と、場所ごと・時期ごとにくらべます。そして、くり返し出るまちがいを引き算します。この道具は計算の力をあまり使わないので、毎日学び直すことができます。
The team tested it on forecasts of temperature, air pressure and rainfall for weeks three and four, which in the study meant days 19 to 32. Skill here means how much better a forecast does than just using the usual weather for the season. In tests covering 2025, the tool doubled the low average skill score of ECMWF's AI forecasting system. The tool raised skill for extreme heat in week three by 51 percent over ECMWF's own corrected forecasts. For rainfall during floods, skill was 76 to 92 percent higher than in ECMWF's uncorrected forecasts. In fall 2025, a system built on the tool came first in an ECMWF contest for every weather type in both weeks.
チームは、気温・気圧・雨の予報の「3週目と4週目」でためしました。この研究では、19日目から32日目のことです。ここでの「予報の力」とは、その季節のいつもの天気をそのまま使うより、どれだけよく当たるかということです。2025年を使ったテストで、この道具は、ECMWFのAI予報のしくみの、もともと低かった平均の点数を2倍にしました。この道具は、3週目の猛暑の予報の力を、ECMWFが自分で補正した予報より51％上げました。洪水のときの雨の予報の力は、ECMWFの補正していない予報より76〜92％高くなりました。2025年の秋には、この道具をもとにしたしくみが、ECMWFのコンテストで、どの気象の項目でも、3週目・4週目の両方で1位になりました。
The researchers said the tool only targets errors that can be predicted and does not replace better models. Skill at three to four weeks is still modest, and a single forecast can be wrong. Anyone can use the team's computer code for free.
研究者たちは、この道具は予測できるまちがいだけをねらうもので、よりよいモデルのかわりにはならないと述べました。3〜4週間先の予報の力はまだそれほど高くなく、1回1回の予報ははずれることもあります。チームのプログラムは、だれでも無料で使えます。
WORDSこの記事の単語（10語）
- steadilyB1副着実にslowly but without stoppingHer English has improved steadily.彼女の英語は着実に上達した。
- sharplyB2副急に、ぐっとsuddenly and by a large amountPrices rose sharply last year.去年、値段が急に上がった。
- biases外名かたより、くせways of always leaning to one sideEvery test has some biases.どのテストにも、いくらかかたよりがある。
- chaoticB2形カオスの（予測しにくい）very hard to predict because small changes growWeather is chaotic, so long forecasts are hard.天気はカオスなので、ずっと先の予報はむずかしい。
- observedB1形観測されたwatched and measured carefullyThe observed temperature was higher than the forecast.観測された気温は、予報より高かった。
- subtractsB2動引く、引き算するtakes one number away from anotherThe app subtracts the cost from your points.そのアプリは代金をポイントから引く。
- extremeB1形極端な、ひどいmuch stronger than usualThe town had extreme cold last winter.その町は去年の冬、ひどい寒さだった。
- rainfallB1名雨量、降水the amount of rain that fallsJapan gets heavy rainfall in June.日本は6月に雨が多い。
- modestB2形控えめな、それほど大きくないnot very largeThe team made modest progress.チームは少しだけ前進した。
- replaceA2動～のかわりになるto take the place of somethingRobots will not replace teachers.ロボットが先生のかわりになることはないだろう。
単語の横の A1A2B1B2 は、その単語のむずかしさです（A1 がいちばんやさしく、B2 がいちばん難しい。外 はリストにない語）。ほかの単語のレベルも調べる
レベルの出典：『CEFR-J Wordlist Version 1.6』 東京外国語大学投野由紀夫研究室. （URL: https://www.cefr-j.org/download.html より 2026年8月ダウンロード）
GRAMMAR文法ポイント：関係代名詞 which の非制限用法（, which ～）
コンマのあとの which が、前の語句にあとから説明を足す。本文の computer models have biases, which are errors that appear again and again（モデルには「くせ」がある。それは何度もくり返し出るまちがいのことだ）や weeks three and four, which in the study meant days 19 to 32 がその例。
- I visited Kyoto, which is famous for its old temples.私は京都を訪れた。京都は古いお寺で有名だ。
- He gave me this book, which was very interesting.彼はこの本をくれたが、それはとてもおもしろかった。
GAMESゲームで復習しよう
THINK考えてみよう・話してみよう
日本語訳はぼかしてあります。タップすると見えます。
- Should people trust AI weather forecasts for important plans such as school trips or sports days? Why or why not?修学旅行や運動会のような大事な予定に、AIの天気予報を信じてもいいと思いますか？それはなぜ？
- The tool improves by studying repeated mistakes. Do you think this is also a good way for students to study? Explain your opinion.この道具は、くり返すまちがいを調べてよくなります。これは生徒の勉強法としてもよい方法だと思いますか？意見を説明しよう。
PRINT高校生版ワークシート（無料）
本文・単語・クイズ・並べかえ・穴うめ・英作文と解答つき。授業・宿題・自習にどうぞ。
PICK UP WORD
weather forecast
天気予報
forecast は「予報（する）」。fore- は before（前に）の意味で、foresee（前もって見る＝予見する）にも出てくる。「明日の天気予報」は the weather forecast for tomorrow。この研究で話題の2〜6週間先の予報は、英語で subseasonal forecast（サブシーズナル予報）と呼ばれる。
原田英語のサイトでもっと
出典・参考にした情報
この記事は、下の報道・発表で事実を確かめたうえで、原田英語が中学生・高校生向けに英語と日本語で書きおろしたオリジナル記事です（文章の転載・翻訳ではありません）。くわしく知りたい人は元の情報も読んでみよう。著作権と出典の考え方
- Advancing Subseasonal Forecasting with Machine LearningarXiv（論文の原稿。Nature 掲載論文と同じ研究）（2026-09-04）
- The AI Weather Quest: spotlighting the best of machine learning sub-seasonal predictionECMWF（ヨーロッパ中期予報センター）（2026-03-13）
- Scientists just broke through a major barrier in weather forecastingEarth.com（2026-11-03）
- mouatadid/pbc: Probabilistic bias correctionGitHub（研究チームのプログラム公開ページ）
