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title: 気象データによる予測と気象データ活用の成功例・課題・可能性
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author: [Yoshiki Kato](https://www.docswell.com/user/Yoshiki443)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 2022/10/25(火) 野村證券様主催の機関投資家向けセミナーにて、下記テーマで講演いたしました。  ◆スピーカーシリーズ◆ 気象データから何が予測できるのか？どのように活用出来るのか？ -成功例・課題・可能性-
published: September 07, 23
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気象データから何が予測できるのか？
どのように活用出来るのか？
-成功例・課題・可能性-
Weather Data Science合同会社
加藤芳樹
加藤史葉


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「気象予報士キャリア15年以上の気象予報士夫婦で、
気象に左右されるビジネスをサポートしています！」
加藤 芳樹
加藤 史葉
かとう よしき
かとう ふみよ
気象予報士登録番号
第3687号
（2002年4月取得）
気象予報士登録番号
第4321号
（2003年10月取得）
共通キャリア
❖ ウェザーニューズ社で予報業務の実務経験
一般予報(短期･長期)をはじめ航空･航海等の交通気象など
様々なコンテンツの予報業務や各種予測アルゴリズム開発
❖ エアラインでの航務業務
❖ DataMix社データサイエンティスト養成講座修了
❖ 東京大学松尾研究室主催DeepLearning講座修了
● 東京大学大学院理学系研究科地球惑星科学専攻
● エネルギーベンチャーで気象に係る業務の主導や電力
● ウェザーニューズ社内選抜でオクラホマ大学
需要データ分析の他、太陽光発電アルゴリズム開発や太
陽光発電設備の故障検知アルゴリズムを開発
● 個人事業で太陽光発電量予測値を提供するサービスを
開業
National Weather Centerへ留学
● 世界の主要気象予測モデルを活用した独自の気象予報
ガイダンス開発等、気象技術開発多数
© ２０２０
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主な実績
【気象データを活用したデータ分析・AI開発】
• テレビ放送事業者へフェージングを予測するAIの開発
• 再エネ関連事業者へ太陽光･風力の発電量予測AIの開発
• コインランドリーの需要予測とダイナミックプライシング etc
【気象庁の人材育成プロジェクトへ参加】
• 気象データアナリスト育成講座のカリキュラム設計、教材作成
• 試験的に実施した育成講座の講師
←（出典）気象庁「気象業務はいま ２０２１」
【『おかえりモネ』気象監修へ参加】
• 気象に関する助言・調査、台本考証、体験談・資料提供 etc
← （写真）おかえりモネ展 in 気仙沼
© ２０２０
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今冬の天候予想


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今冬の天候予想：気象庁の寒候期予報・解説資料より引用（9月20日発表）
気温
●
ラニーニャ現象が今冬まで続く見込み
●
気温は低めの厳冬傾向
●
日本海側の雪は多い傾向、太平洋側は晴れやすい
降水量
© ２０２０
降雪量
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今冬の天候予想：気象庁の寒候期予報・解説資料より引用（9月20日発表）
●
ラニーニャ現象が今冬まで続く見込み
●
気温は低めの厳冬傾向
●
日本海側の雪は多い傾向、太平洋側は晴れやすい
© ２０２０
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ラニーニャについて
• 太平洋東部の赤道付近の海面水温が、平年よりも低くなる現象
• 日本付近では冬型の気圧配置になりやすい傾向
• 気温は低め、降水量は太平洋側で少なめの傾向
（ただし統計的に有意とまでは言えない）
ラニーニャ現象発生時の海面水温の平年との差
（1998年12月）
※ 気象庁ウェブサイトより引用
© ２０２０
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予想される社会・経済への影響
●
スキー場は雪が多く、また営業期間が長い
●
冬物衣料がよく売れたり、寒いと売れる食品（e.g. おでん）がよく売れる
●
エネルギー需要が増える、燃油が売れる、暖房機器が売れる
●
大雪による人的被害、物的被害
●
大雪によるインフラへの影響（道路、物流、etc）
●
電力需給逼迫、電力市場価格の高騰、光熱費の上昇
●
海運への影響（太平洋の主要航路が荒れやすい）
●
エアラインのシビアな冬季運航（欠航、遅延）
●
路面凍結による車両事故増加（保険業界に影響）
●
農業・漁業への影響（燃油代高騰）
●
etc...
© ２０２０
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気象とAI
気象データの活用と課題・今後の展望


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気象データ×AIで潜在的にどのようなことが可能なのか
実は気象とAIの関係は長い（40〜50年の歴史）
【天気予報ができるまでの流れ】
ここで統計学や
機械学習の技術
を活用
予報官が
予報発表
気象観測
入力
人へ
※ 気象庁数値予報課報告・別冊第64号より引用
近い将来、降水ナウキャスト(※)にディープラーニングが使われる可能性も！
（※ 天気予報アプリの雨雲レーダーで見られる、雨雲の動きの短時間予報）
© ２０２０
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気象データ×AIで潜在的にどのようなことが可能なのか
近年、気象データをビジネスに活用する流れがある
【ウェザーマーチャンダイジング】
●コンビニなどでは天気予報を元に発注量をコントロールしている
●おでんやアイスなどと気温の関係は、わりと古くから調べられている
●気象庁も業界団体と共同で調査・研究を行っている
→
２週間先の気温予測を活用する例（ホット缶コーヒー＆サンダル）
※ 気象庁ウェブサイトより引用（上図・右図）
© ２０２０
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気象データ×AIで潜在的にどのようなことが可能なのか
近年、気象データ×AIをビジネスに活用する流れがある
【マーケティング】
●気象条件に応じて一人ひとりに最適な商品をリコメンド
●天気に応じた広告の配信
【需要予測】
●気象条件の影響を受ける商品やサービスの需要予測
e.g.) 来客数予測、商品販売数予測、稼働率予測
【電力需給】
●再生可能エネルギー（太陽光・風力）の発電量予測
●電力需要の予測、市場価格の予測
●VPP、蓄電池の最適制御
【保険】
●気象災害による損害発生の予測、損害額の見積もり
© ２０２０
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気象データ×AIで潜在的にどのようなことが可能なのか
今後、気象データ×AIが広がりそうな（広げたい）分野
●農業・漁業などの一次産業
●医療
- 気象データに基づく営農の最適化
- 漁業ノウハウの技術継承（航海日誌のデジタル化）
- 気象病
●衛星データ
●気候変動
- 上場企業の気候リスク評価
●航空・海運・道路などの交通インフラ
- 気象予報だけではない、気象データ×AIの利用促進
●その他
- 直接的にビジネス（利益）に繋がるものではないが、気象データが活用
できる社会課題の解決
e.g.) 電波のフェージング予測、橋梁の大気腐食モデリング
© ２０２０
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気象データ×AIの成功例（WXBC気象データの利活用事例集より引用）
【老舗料理店での気象データを活用した来客予測システム】
有限会社ゑびや（株式会社EBILAB）
➢ 気象データを含めた400項目近いデータを収集し、１日の来客数・注文数を
予想するAI（来客予測システム）を開発
➢ データを根拠にして来客人数を予測し、最適な人員配置を行い、食材の廃棄
ロスを減らすなど、オペレーションを効率化
成果・効果
© ２０２０
➢
翌日の来客数は的中率9割で予測可能
➢
オペレーションの改善・サービス向上
➢
売上4倍・利益率10倍
➢
平均給与＋5万円アップ
➢
有給休暇消化率を80%に向上
➢
料理の提供時間1/3
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気象データ×AIの活用における、現実の困難・課題
実は気象データの活用はまだそれほど進んでいない
2020年の総務省の調査（←）によると
気象データを事業に活用する企業は…
●
5年前に比べたらかなり増えた
●
それでも1割に届かない程度
別の気象庁の調査では…
●
気象の影響を受ける企業は約７割
●
そのうち気象への対策を行なっていない
企業は約５割
●
気象への対策を行なっている企業でも、
気象データを使っていない企業は約６割
（出典）気象庁「産業界における気象データの利活用状
況に関する調査（令和元年度）
© ２０２０
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気象データ×AIの活用における、現実の困難・課題
なぜ気象データの活用が進まないのか？
●
気象データを扱う専門スキルを持った人材がいない
→ 気象データアナリスト育成講座の制度
●
効果があるのかわからない、成功事例が少ない
→ WXBCによる啓蒙活動、地道に成功事例を増やして共有
●
気象データ以前に、社内データがない or 社内データを使う手続きが面倒
→ 世のDX推進ガンバレ！
WXBC『気象データの利活用事例集』
事例はたくさん掲載されているが、成果・効果を定量的に記
載した事例はほとんどない
●
→
○
企業秘密？
○
そもそも検証までされていない？
定量的な成果・効果まで記載した事例を増やしたい！
© ２０２０
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官庁やコンソーシアムの推進／サポート体制、諸外国の動向など今後の展望
気象ビジネス推進コンソーシアム(WXBC)
気象データを活用した新たな気象ビジネス市場の創出に向け
2017年に設立された産学官連携の組織
事務局：気象庁
会員数：約1200会員（法人約520社）
https://www.wxbc.jp/
（出典）WXBCパンフレット
© ２０２０
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官庁やコンソーシアムの推進／サポート体制、諸外国の動向など今後の展望
気象データアナリストについて
企業におけるビジネス創出 や 課題解決 ができるよう、
「気象データの知識」と「データ分析の知識」を兼ね備え、
気象データとビジネスデータを分析できる人材
© ２０２０
（出典）気象庁ウェブサイト
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官庁やコンソーシアムの推進／サポート体制、諸外国の動向など今後の展望
気象庁はカリキュラムガイドラインに準じて開設された講座を
『気象データアナリスト育成講座』として認定します
『学習内容（上）と2022年10月時点での認定講座（下）』
© ２０２０
（出典）気象庁ウェブサイト
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気象業界の市場規模


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官庁やコンソーシアムの推進／サポート体制、諸外国の動向など今後の展望
【日本の気象業界の市場規模】
• 1993年気象業務法改正以来、300億円前後でほぼ横ばいだった
• 近年、大手気象会社を中心に2018年頃から増加傾向（帝国データバンク）
• 現在は推定約400億円規模
👆
ただし上記には気象データ
を活用したビジネスを行う
気象会社以外の企業の数値
は含まれない
実際にはもっと規模は大き
いはず？（未知数）
（出典）気象庁「気象業務はいま ２０１２」
© ２０２０
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官庁やコンソーシアムの推進／サポート体制、諸外国の動向など今後の展望
【世界の気象業界の市場規模】
- 気象予測サービスの市場規模は、2021年の17億ドルから2026年には27億ドルへと増加
（リサーチステーション）
- 気象予測システムの市場規模は、2021年の27億米ドルから2026年には35億米ドルへ成長
（MarketsandMarkets）
- 気象情報技術市場は、2019年に約94.1億米ドル、2020年〜2027年に8.5％を超える成長率
（REPORTOCEAN）
→ 順調に成長していくと予想されている
→ 日本に比べると海外のほうが規制が少ない（？）
気象予報士や気象データアナリストのような仕組みは（たぶん）ない
【ポイントはウェザーテック？】（参考ニュース）
●
AI・IoT機器・ビッグデータ
●
衛星データ・気象モニタリング
●
気候変動・異常気象
●
再生可能エネルギー
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