■ **概要** Google DeepMindの最新AI気象予報モデル（WN2）で、GraphCast/GenCastの後継として確率的な中期大気・サイクロン予測を提供するオープンソース実装。 ■ **特徴・用途** - **オンプレミス実行 + 配信サービスの二層構成**：リポジトリでモデル・推論コードを開示する一方で、Google Cloud/OpenMeteo/WeatherLabでマネージドデータフィード提供により、ユースケース（研究 vs 本番運用）に応じた選択肢を提供。 - **構造予測の転機**：GraphCastの決定論的グラフニューラルネットから確率的手法（FGN/WN2）へ移行し、天気リスク定量化（極端現象予測）を実現。サイクロン予報で従来数値予報を上回る精度を検証済み。 - **統合型大気・極端現象モデル**：大気場全体と局所的な災害性現象を単一モデルで扱う設計が、従来の構成分離アーキテクチャから一歩前進。 ■ **結論** AI気象予報の産業化段階入り：モデルの学術公開と実用データフィード並行により、研究者は再現性・カスタマイズ、実務者は即座の運用適用が可能な標準基盤として機能する。