日本気象協会は筑波大学の植田宏昭教授による協力で、日本の月別平均気温と降水量、日照時間について高い精度で予測できる機械学習モデルを開発した。筑波大学と共同で特許を出願したと11日に報告している。

気候変動による異常気象が増えていることから、それを予測するニーズは増加している。日本気象協会は予測精度が高く、天候と対流活動、海面水温を指標とした季節予測手法を開発した。

日本の平均気温や日照時間、降水量は、熱帯・亜熱帯の対流活動「外向き長波放射量（OLR）」と高い相関があると分かっている。研究では大気と海洋で天候を予測する「大気海洋結合モデル」を用いてエリアごとに月とエリア別の平均気温と日照時間、降水量を推測。予測指標をAIで抽出して、予測式を作成している。

その結果、従来手法よりも誤差の改善が見られ、1年先を超えた予測が可能になることが判明した。日本気象協は今後について「予測誤差が大きくなるパターンを整理し、予測の下振れリスクや上振れリスクの評価を行うことで、情報の実用性を向上させていく」としている。