AI を活用した気象予測を実現
Google AI と気象モデルの準リアルタイムのデータ、予測、分析情報が意思決定をサポートします。
数秒で天気をテスト
無料のマップ デモ キーを使用して、天気データに基づいたエクスペリエンスを構築できます。クレジットカードは必要ありません。金銭的な負担なしに、管理されたサンドボックスで自信を持ってプロトタイプを作成できます。
有用なデータを簡単に統合
Google マップのデータと高度な AI 技術を駆使して、精度の高い気象状況と予測をより迅速に世界に届ける後押しをします。
Weather API の予測モデルは、高度なニューラル予測モデルを活用しており、Google DeepMind と Google Research の地域ごとの準リアルタイム予測を実現します。
Weather API のデータの精度は、準リアルタイムで更新される現在の天気情報と 10 日間予測に基づいて継続的にモニタリングされます。アプリ、ウェブサイト、ビジネスモデルで、常に最新の気象情報が利用できます。
アプリやウェブサービスに搭載された Google Maps Platform に現在の天気情報と予測をすばやくシームレスに追加します。
Weather API のビジネスへの活用方法
ユーザー エクスペリエンスの向上と、よりサステナブルかつレジリエントな世界の実現に貢献できるアプリケーションの作成に役立ちます。
気象インテリジェンスで業務を最適化
準リアルタイムの気象分析により、スタッフのスケジュール設定、最適な場所の選定、ルート決定などにおいてよりスマートな意思決定が可能になります。
旅行をもっと楽しく
地域ごとの準リアルタイム予測と状況のアラートで、旅行者や冒険家をサポートします。変化する天候、大気室、花粉量に基づいて旅程を計画できるため、安全でより楽しい旅行を可能にします。
気象状況と予測の探索
世界の気象データ、現在の天気情報、予測、過去データ、ユースケースの操作を行えます。
ドライバーの安全を支援
リアルタイムの気象データやハザードデータをナビゲーション システムに統合して、動的なルート候補や予測に関する分析情報を提供します。AI を活用した先見的なガイダンスにより、交通機関の遅延を減らし、交通安全の促進をサポートします。
気象データを小売販売の促進に活用
天候情報に基づいた需要予測を活用して、在庫、スタッフ配置、プロモーションの最適化を行えます。地域の天気の変化に対応して、場所ごとにパーソナライズされた広告キャンペーンを配信できます。
主な機能
よくある質問
世界中の天気情報、予測、過去データを取得できます。これには気温、体感温度、湿度、露点、降水量(混じり合ったもの、雪、雨、ひょう)、気圧、UV 指数、視程、風(速度、方向、突風、風冷温度)、雲量などのさまざまなデータポイントが含まれます。現在の天気情報、1 時間ごとの予測、毎日の予測、1 時間ごとの履歴に関するエンドポイントが提供されます。毎日の予測には、日の出と日の入り時刻、月の出と月の入り時刻、月の満ち欠けの情報も含まれます。
Using the trusted Google Weather forecast, the Weather API leverages data from official sources and proprietary, AI-powered prediction algorithms. Data is continuously monitored for accuracy and updated in near real-time (refreshed every 15–30 minutes for current and forecast data). The forecast models are enhanced with state-of-the-art AI technology from Google DeepMind and Google Research, including WeatherNext 3, and evaluations demonstrate high accuracy compared to existing weather models.
Weather API は、Google Maps Platform を活用したアプリやウェブサービスにシームレスに統合できるよう設計されています。マップ、ルート、Places API などの他のプロダクトと組み合わせて使用するのも簡単です。Solar、Air Quality、Pollen API の環境データと組み合わせてプロダクトを強化することもできます。
WeatherNext models provide raw, AI-based model forecast outputs ideal for research, modeling (for example, operational decision models), and high-resolution gridded analysis. They are available through open-source code on GitHub, alongside historical and current weather datasets on Earth Engine, BigQuery, and Google Cloud Storage.
The Google Maps Platform Weather API delivers weather data for current conditions, hourly forecasts, and daily forecasts using a blend of AI weather models (including WeatherNext) and traditional forecasting systems (such as numerical weather prediction). It comes in a developer-friendly format that seamlessly integrates into apps and web services.
世界中の天気情報、予測、過去データを取得できます。これには気温、体感温度、湿度、露点、降水量(混じり合ったもの、雪、雨、ひょう)、気圧、UV 指数、視程、風(速度、方向、突風、風冷温度)、雲量などのさまざまなデータポイントが含まれます。現在の天気情報、1 時間ごとの予測、毎日の予測、1 時間ごとの履歴に関するエンドポイントが提供されます。毎日の予測には、日の出と日の入り時刻、月の出と月の入り時刻、月の満ち欠けの情報も含まれます。
Weather API は、Google Maps Platform を活用したアプリやウェブサービスにシームレスに統合できるよう設計されています。マップ、ルート、Places API などの他のプロダクトと組み合わせて使用するのも簡単です。Solar、Air Quality、Pollen API の環境データと組み合わせてプロダクトを強化することもできます。
Using the trusted Google Weather forecast, the Weather API leverages data from official sources and proprietary, AI-powered prediction algorithms. Data is continuously monitored for accuracy and updated in near real-time (refreshed every 15–30 minutes for current and forecast data). The forecast models are enhanced with state-of-the-art AI technology from Google DeepMind and Google Research, including WeatherNext 3, and evaluations demonstrate high accuracy compared to existing weather models.
WeatherNext models provide raw, AI-based model forecast outputs ideal for research, modeling (for example, operational decision models), and high-resolution gridded analysis. They are available through open-source code on GitHub, alongside historical and current weather datasets on Earth Engine, BigQuery, and Google Cloud Storage.
The Google Maps Platform Weather API delivers weather data for current conditions, hourly forecasts, and daily forecasts using a blend of AI weather models (including WeatherNext) and traditional forecasting systems (such as numerical weather prediction). It comes in a developer-friendly format that seamlessly integrates into apps and web services.