昨晩 梅雨前線が南下し、石川県と富山県に線状降水帯が発生して雷を伴った激しい豪雨となった。
一夜明けた今朝、雨も上がり、幸いにして我が家の回りにはこれといった被害がなかった。気温が下がり、南の気団から北の気団の配下に戻ったことが実感できた。今年の梅雨はちょっと変な梅雨である。まあ、去年も気象庁が６月末に梅雨明け宣言を出し、あとで７月下旬へ修正した変な梅雨であったが、今年も昨年と似て、気象予報士泣かせの読み難い梅雨となっている。
上図は３日後（日曜日）の気圧配置予想図であり、太平洋高気圧が強まり梅雨前線を東北まで押し上げていることが見てとれる。フィリピン海沖に熱帯低気圧が発生し、この低気圧が生み出す上昇気流が小笠原諸島付近の上空に降り積もり、太平洋高気圧が強まっていくと考えられる。関東ではいよいよ梅雨明け宣言が出るかもしれない。しかし、この日に富山の梅雨明け宣言は出ないであろう。３日後にはまた雨の予想になっているからだ。
さて、気象予報士泣かせとは言ったが、現在は、気象庁のスーパーコンピュータが計算して予報データを出力しているのだから、気象予報士は、予報するのではなく、計算機から出力されたデータを一般庶民に分かり易く説明する解説者となっている。こう考えた時、この職業は将来ＡＩに取って代わられると思った。
ChatGPTでは、膨大な文書データを単語レベルに分解し、単語と単語のつながり（関係）が文節となり、文節と文節の関係が文となり、文と文の関係が文章となるといった形で、膨大な文書の全ての関係を登録した大規模言語モデルが構築されている。この言語モデルに質問文をインプットすると、システムは、その質問文の関係性に一番近い文を探し出し、それに対応する（関係する）一番可能性の高い文を回答する。
このChatGPTにおける単語を気象データ（気温、気圧、風速 etc）に置き換えれば、ＡＩ気象予報システムがどんなものかを想像することができる。過去の膨大な気象データを登録したデータベースがあれば、今日の気象データの関係性（例えば気圧配置図は同一気圧の地点を繋いだ関係性を示す図と言える）と一番近い過去のデータを検索し、その日の天気を回答することができる。
