雲の識別や黄砂判定の人的スキルだってAIにできちゃいませんかね？
https://news.yahoo.co.jp/expert/articles/2b89e64ad0912e648fdaba607ffeb5fe9c1d3327
冬の寒さが戻っている日本列島。先日、長野県や箱根などで「雨氷」が見られました。雨氷とは、地上気温が0度以下のときに降ってきた雨粒が、樹木や車などに触れて凍り付く現象です。専門用語では「着氷性の雨」といい、電線や架線、航空機などにつくと交通障害の原因になるため「着氷注意報」として注意を呼びかけられる気象現象でもあります。また、この現象が起こる際は一定の条件があり、雨氷を観測することで上空の大気の様子を推し量ることもできます。
このように「観測」は気温や風など測器によるものだけではなく、視程（見通しのきく距離）や雲の形など、人間の目でしか確認できない気象現象があります。しかし近年は、観測測器の高度化にともなって雪なども気温や湿度等からある程度判定することができるようになりました。そんな技術革新の後押しもあってか、気象庁の観測も急激に自動化が進んでいます。
そして、これまで人間でしか判断できないという気象現象について、とうとう自動観測にとって代わられ、2024年3月26日からは東京、大阪以外はすべての地点で目視観測が終了することとなりました。当然、人間でしか判断できない気象現象は「無かった」ということになります。
気象予報士の森田正光さんのお気持ちはお察ししているところですが、本当に「人間でしか判断できない気象現象」ことというのが、将来にわたってあるものなのでしょうか？
『AI』で代用できないのでしょうか？
※ChatGPT Plus（GPT-4）より引用
AI（人工知能）による気象予報の精度は近年、顕著に向上しています。従来の数値予報モデルは、物理法則に基づく方程式を用いて気象を予測していましたが、AIを用いた予報では、大量の気象データからパターンを学習し、より正確な予測を提供することができます。
AI技術、特に機械学習やディープラーニングは、気象予報のさまざまな側面で活用されています。これには、短期予報から長期予報、特定の気象現象（例えば、台風や雷雨）の予測、気象条件に関連するリスクの評価などが含まれます。
AIモデルは、膨大な過去の気象データから複雑な関係性を抽出することができるため、特定のパターンや異常な気象条件が発生する可能性をより正確に予測することが可能です。また、AIを活用することで、データ解析と予測プロセスを高速化し、リアルタイムまたはほぼリアルタイムの気象情報提供が可能になります。
しかしながら、AIによる気象予報も完璧ではありません。予報の精度は使用されるデータの量と質、AIモデルの訓練方法、予測対象の気象現象の複雑さに依存します。また、AIモデルは過去のデータに基づいて学習するため、未知の気象パターンや極端な気象イベントの予測には限界がある場合があります。
それにも関わらず、AI技術の進歩により、気象予報の精度は引き続き向上しており、災害予測や気候変動研究など、社会の様々な分野での応用が期待されています。
https://www.jwa.or.jp/news/2023/06/20388/
毛色は異なるのかもしれませんが、視程（大気の混濁の度合い。水平方向における見通せる最大の距離）については、人間による目視での読み取り結果との合致率が約90%になったとあります。
今後、東京と大阪のみ人による目視観測が継続とのことですが、せめて雲の識別や黄砂判定などの人的スキルが失われないよう、切に望むばかりです。
それらの人的スキルについては、すべて『オープンデータ』にして、『ダイバーシティー』による新たなアイデアと『知の連鎖』、そして、『AI』を活用してチャレンジしましょう！
♪ぼくのなまえはヤン坊 ぼくのなまえはヤー坊♪
以上になります。
