2019年度 気象ビジネス推進コンソーシアムセミナー in 北九州

気象ビッグデータの全体像とビジネスへの活用
令和元年12月3日（火）気象庁福岡管区気象台 気象防災部長
尾崎 友亮
本日の話題
１ 気象庁の仕事について
２ どんな気象データがあるか
３ 気象データの活用例
４ 気象データの入手・利用方法

気象庁の仕事
気象庁は、 ２４時間３６５日、様々な自然現象を観測・予測して、国民の安全・安心につながる情報を発信。
大雨・突風

大雪

台風

地震・津波

様々な自然災害

土砂災害

高波

火山噴火

気象観測データとは（気象・地震・火山・海洋）
地上、上空、海洋など様々な場所で、様々な種類の気象データがあります。
ラジオゾンデ（高層気象観測）（上空の）気温、湿度、風向風速、気圧

静止気象衛星ひまわり
雲、水蒸気 等

津波観測計
海洋気象観測船

海洋気象ブイ

津波の高さ（海面の潮位変動）

傾斜計

ひずみ計

地盤の傾斜変化や山体の膨張・収縮

地下の岩盤の
伸び・縮み

地震計
水温、塩分、溶存
酸素量、栄養塩、
海潮流、二酸化炭
素濃度 等

地震動の場所、
大きさ
気圧、水温、
有義波高 等火山画像（噴煙の高さ、火映等）

震度計
計測震度（ゆれの強さ）

ウィンドプロファイラ

中層フロート（海中の）水温、
塩分 等

火山カメラ

（上空の）風

気象レーダー

降水の分布・その強さ、降水域内の風の分布

地上気象観測（アメダス）

降水量、気温、湿度、風向
風速、日照時間、積雪深

気象予測データとは観測データ（国内外）

数値予報

気象衛星観測網

地上気象観測網
各気象官署
アメダス観測観測データ収集レーダー気象観測網

GSMガイダンス（気温、風、最高気温 等）
週間アンサンブル（海面更正気圧、地上気圧 等）
1か月予報アンサンブル（気温、降水量、日照時間 等）
他(例)雨量の予測図

天気予報
防災気象情報

予報官
情報発表

海洋気象観測網
海洋気象観測船
一般船舶

外国気象機関

データ提供

スーパーコンピュータによる数値シミュレーション
高層気象観測網
ラジオゾンデｳｨﾝﾄﾞﾌﾟﾛﾌｧｲﾗ
航空機

数値予報データ

解析・予測・情報作成

24時間体制で、担当区域の気象を監視・解析・予測し、天気予報や気象警報等の防災気象情報を発表

天気予報（天気・気温 等）
週間天気予報（天気・気温 等）
特別警報・警報・注意報
台風情報（位置、大きさ 等）
１か月予報（気温、降水量 等）
他

気象の予測精度の変遷○誤差が小さい方が精度が良い。
○継続的な技術開発により、数値予報の精度は着実に向上。

各国の数値予報モデルの精度の変遷

年
北半球500hPa高度の５日予報の誤差（RSME）の各国数値予報モデルの比較図

気象データの継続的向上
増加するデータ量とスーパーコンピュータ
ひまわり７号→８号への移行により、データ量は大幅に増加
数値モデルの改良やデータ量増加等に対応するため、気象庁のスーパーコンピュータは5～8年毎に更新
気象衛星によるフルディスク（全球）観測

ひまわり7号
可視画像 1時間ごと

ひまわり8号
可視合成カラー画像 10分ごとスーパーコンピュータの演算速度の推移

気象データの種類
電文データ

文章化された情報を含むデータ（気象警報･注意報等）を、機械判読に適した形式（XML形式）で提供【気象警報・注意報】【予報】

気象特別警報／警報／注意報、
土砂災害警戒情報、記録的短時間大雨情報、
台風に関する情報、高温注意情報 等

今日・明日の天気予報、週間天気予報、
異常天候早期警戒情報、季節予報（１か月
予報、３か月予報、暖・寒候期予報） 等

数値データ【地震・津波・火山】
地震情報（震源・震度等）、
津波警報／注意報／予報、
噴火警報／注意報、噴火速報、降灰予報 等

スーパーコンピュータで予測・解析された３次元/メッシュデータ等を、国際的ルール（GRIB形式等）に基づいて提供【気象衛星】
ひまわり標準データ、
NetCDFデータ、
衛星画像（JPEG形式）、
カラー画像（PNG形式）、
高分解能雲情報 等【観測】【ナウキャスト】

アメダス（気温、降水量等）、 高解像度降水ナウキャスト、
竜巻発生確度ナウキャスト、
レーダー（降水強度分布等）、雷観測データ、紫外線、 雷ナウキャスト 等
潮位実況報 等

【予測（気象） 】【予測（海洋）】全球モデルGPV ※ 、メソモ
デルGPV 、 局地モデル
GPV 、アンサンブルGPV（週間／1か月／3か月予
報等）、土砂災害警戒判
定メッシュ情報 等

海水温・海流予報GPV、
波浪数値予報モデルGPV、地方海上分布予報 等

海流分布予測※GPV：格子点値（Grid Point Value）

地上気象観測等のデータ
地上付近の気温、湿度、気圧、降水量等の観測を行います。地上気象観測は1分毎、気象レーダー観測は5分毎、
地域気象観測（アメダス）は10分毎に観測しています。また、推計気象分布は、アメダスや気象衛星の観測データをもとに、気温および天気の分布を1kmメッシュで算出しています。

地上気象観測地域気象観測（アメダス）

ポイント

観測
地点数
（解像度）
155

ポイント

気象レーダー観測
推計気象分布

情報の種類

観測頻度

要素

1分毎

気温、湿度、気圧、降水量、風向風速、日照時間、積雪深 等

約1,30010分毎

気温、降水量、風向風速、日照時間、積雪深

メッシュ

20

5分毎

エコー（降水）強度、ドップラー速度 等

メッシュ

（1km）

1時間毎

気温分布（0.5℃間隔）、天気分布（晴れ、くもり、雨、雨または雪、雪）【地上気象観測等に関する主なデータ】

アメダス関連資料（10分毎）［BUFR］、アメダス統計値［CSV等］、地上気象実況報（国内）［BUFR］ 、
1kmメッシュ全国合成レーダーエコー強度GPV［GRIB2］、推計気象分布［GRIB2］ 等

静止気象衛星による観測データ
フルディスク（全球）、日本域、機動観測域（台風発生時）を16バンド（波長帯）で観測し、各種観測データ
及びプロダクトを生成しています。フルディスク観測は10分毎、日本域観測、機動観測は2.5分毎に観測しています。
観測域[km]フルディスク
（全球）

日本域

バンド

解像度

観測頻度

バンド番号

想定される用途の一例

[km]

[分毎]

B01

植生、エーロゾル、カラー合成画像

B02

植生、エーロゾル、カラー合成画像

B03

植生、下層雲・霧、カラー合成画像

B04

植生、エーロゾル

B05

雲相判別

3

0.5

1,2,4

1

5～16

2

約2,000×2,000

30.5

北東日本と南西日本
を合成

1,2,4

1

5～16

2

B06

雲粒有効半径約1,000×1,000

3

0.5

B07

下層雲・霧、自然火災

領域は可変。
台風等を観測

1,2,4

1

5～16

2

B08

上層水蒸気

B09

上中層水蒸気

B10

中層水蒸気

B11

雲相判別、SO2

B12

オゾン

B13

雲画像、雲頂情報

B14

雲画像、海面水温B15

雲画像、海面水温

B16

雲頂高度

撮影できる範囲全て

機動観測域（台風発生時）

種類
可視画像
赤外画像
水蒸気画像

10

2.5

2.5

概要
雲や地表面によって反射された太陽光を観測した画像
雲、地表面、大気から放射される赤外線を観測した画像
赤外画像の一種で、大気中にある水蒸気と雲からの赤外放射を観測した画像

日中の領域は可視画像、夜間の領域は赤外
雲頂強調画像 画像を表示し、その上に雲頂高度が高い雲のある領域を色付けした画像

赤外画像（バンド13）高分解能雲情報（雲頂高度）

白は可視、橙の濃さにあわせて、近赤外・中赤外・遠赤外の順番【気象衛星に関する主なデータ】 ひまわり標準データ［ひまわり標準フォーマット］、NetCDFデータ［NetCDF］、衛星画像［JPEG］、カラー画像データ［PNG］、高分解能雲情報［GRIB2］ 等

ナウキャスト／今後の雨（降水短時間予報／降水15時間予報）
ナウキャストは気象レーダー等で観測された雨雲の過去の動きや現在の分布等を元に、目先1時間の降水の分布、雷及び竜巻発生の可能性を予報します。降水短時間予報は気象レーダー観測に数値予報の予測も加味して6時間先までの各1時間降水量の分布を予報し、降水15時間予報は7時間から15時間先までの各1時間降水量の分布を数値予報の予測に基づき予報します。

データ名
高解像度降水ナウキャスト
雷ナウキャスト
竜巻発生確度ナウキャスト

概要
雨雲の詳細な解析と移動、発達や衰弱、新たな発生などを予測します。ホームページでは雷の発生状況等も表示できます。
４つの階級で雷の激しさ及び落雷の可能性を表します。
「竜巻が今にも発生する（または発生している）可能性の程度」を推定し、これを発生確度としています。

（速報版）降水短時間予報 １～6時間先までの各1時間降水量の分布を予想します。
降水15時間予報

7～15時間先までの各1時間降水量の分布を予想します。

作成頻度

予測時間
/時間分解能５分毎

1時間/5分毎

10分毎

1時間/10分毎

30分までは250m
35～60分は１km
１km

10分毎

1時間/10分毎

10km

30分毎
（10分毎）

1～6時間/
1時間毎

1km

1時間毎

7～15時間/
1時間毎

5km

解像度

【ナウキャスト／今後の雨に関する主なデータ】
高解像度降水ナウキャスト［GRIB2］、雷ナウキャスト［GRIB2］、竜巻発生確度ナウキャスト［GRIB2］
降水短時間予報[GRIB2]、速報版降水短時間予報[GRIB2]、降水15時間予報[GRIB2] 等

数値予報「数値予報」は、観測データに基づき現在の気象状況を「解析」し、将来の気象状況を「予測」するデータです。
スパコンの中で、地球の大気をモデル化

実際の雨分布（気象レーダーの観測）

LFM（局地モデル）の予測

MSM（メソモデル）の予測

世界中の観測データを用いて、現在の気象状況を「解析」
解析を元に、物理式を用
いて将来を「予測」＊UTC：協定世界時のことを指します。日本標準時はこれを9時間進めた時刻です。

予報時間

水平方向の
解像度

予想領域

132時間（6時間間隔）
138～264時間（6時間間隔、12UTCのみ)

20km

全球

５km

北緯 22.4度～47.6度、東経 120度～150度

２km

北緯 22.4度～47.6度、東経 120度～150度

初期値（UTC）*
GSM（全球域） 00，06，12，18
MSM
LFM

00，03，06，09，
39時間 (地上は１時間間隔、気圧面は３時間間隔)
12，15，18，21
毎時00分

9時間 （地上は30分間隔、気圧面は１時間間隔）【数値予報に関する主なデータ】
GSM（全球数値予報モデル）格子点データ（全球域）［GRIB2］、GSMガイダンス［GRIB2］、MSM（メソ数値予報モデル）格子点データ［GRIB2］、MSMガイダンス［GRIB2］、LFM（局地数値予報モデル）格子点データ［GRIB2］ 等

天気予報／週間天気予報
天気予報は、今日・明日・明後日の天気と風と波、明日までの6時間ごとの降水確率と最高・最低気温を、毎日5時、11時、17時に発表します。
週間天気予報は毎日11時・17時に発表されます。3日目以降の降水の有無の予報について「予報が適中しやすい」
ことと「予報が変わりにくい」ことを表す信頼度をＡ、Ｂ、Ｃの3段階で表します。
信頼度

内容

Ａ

確度が高い予報●適中率が明日予報並みに高い（降水有無の適中
率：平均88％）●降水の有無の予報が翌日に日変わりする可能性がほ
とんどない（変わる割合：平均1％）Ｂ

確度がやや高い予報●適中率が４日先の予報と同程度（降水有無の適中率：平均73％）●降水の有無の予報が翌日に日変わりする可能性が低い（変わる割合：平均6%）Ｃ

確度がやや低い予報●適中率が信頼度Ｂよりも低い（降水有無の適中
率：平均58％）もしくは●降水の有無の予報が翌日に日変わりする可能性が信頼度Ｂよりも高い（変わる割合：平均16％）※適中率および降水有無が変わる割合は2014年12月までの5年間のデータによる【天気予報／週間天気予報に関する主なデータ】

府県天気予報［XML］、府県週間天気予報［XML］、週間アンサンブル全球域GPV［GRIB2］、週間アンサンブル日本域GPV［GRIB2］ 等

１か月予報／３か月予報／暖候期・寒候期予報（季節予報）
平年の気候と比べて、平年並の範囲に入る可能性、上回る可能性、下回る可能性を確率を用いて予報します。
予報の種類

発表日※1

予報期間※22週間気温予報毎日

８～１２日先気温

早期天候情報毎週月・木曜日

６日～１４日先

気温、降雪量

１か月予報

毎週木曜日

３か月予報

毎月25日頃

予報する要素※3,4

１か月先
１週目

２週目

気温、降水量、日照時間、降雪量
3～4週目

３か月
1か月目

2か月目

気温、降水量、降雪量
3か月目

暖候期（6月～8月）
暖候期予報

2月25日頃

梅雨時期（6月～7月）
沖縄・奄美は5月～6月

寒候期予報

9月25日頃

気温

寒候期（12月～2月）

気温、降水量
気温、降水量
降水量
気温、降水量、降雪量※1：発表日の一覧とカレンダーを以下に掲載しています。
https://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/kisetsu_riyou/calendar/index.html※2： １週目（１か月目）とは、予報期間内の１週目（１か月目）等を意味します。
※3：気温は平均気温、降水量・日照時間・降雪量は期間内の合計降水量・合計日照時間・合計降雪量を予想します。
※4：降雪量は日本海側が対象です。

【季節予報に関する主なデータ】
２週間気温予報［XML］、早期天候情報［XML］、全般季節予報［XML］、地方季節予報［XML］、
２週間気温予報確率予測資料［CSV］、1ヶ月／3ヶ月／暖・寒候期予報ガイダンス［CSV］、
1ヶ月／3ヶ月／暖・寒候期予報アンサンブル統計GPV［GRIB2］ 等

地震・津波に関するデータ
気象庁では24時間体制で、全国に設置した地震計や津波観測施設などの観測データから、地震や津波を監視しています。 地震や津波が発生すれば直ちに、警報や情報の発表を行います。監視には、気象庁以外の関係機関の観測データも収集し活用しています。
緊急地震速報（警報）及び（予報）※

緊急地震速報（予報）は、警報よりも発表頻度が多くなり予想の精度が落ちますが、必要とする場所の震度と揺れの到達時
刻の予想を警報よりも早く知ることができます。
このため、予報を機械制御や自動館内放送等へ活用することで、地震の揺れに対する事前の備えができるというメリットがあります。
※利用にあたっては、「緊急地震速報（警報）及び（予報）について」等のページを参照し、特性や限界を十分に理解する必要があります。
https://www.data.jma.go.jp/svd/eew/data/nc/shikumi/shousai.html【地震・津波情報に関する主なデータ】
緊急地震速報（警報・予報） ［XML］ 、震度速報［XML］、
津波警報・注意報・予報［XML］、津波情報［XML］、 等

津波警報等

火山に関するデータ
111の活火山のうち、50火山について、地震計、傾斜計、空振計、GNSS観測装置、監視カメラ等により、火山活動
を24時間観測（監視）し、また、火山の予報及び情報を随時発表しています。

観測項目（例）• 震動観測（地震計による火山性地震や火山性微動の観測）• 遠望観測（高感度カメラ等による動画監視）• 地殻変動観測（GNSS*、傾斜計等による地殻変動の観測）• 火山ガス観測（小型紫外線スペクトロメータによるSO2の放出量測定）*GNSS：全球測位衛星システム（Global Navigation Satellite System）の略称です。
代表的なものとして、GPS、GLONAS等があります。

火山に関する情報（例）• 噴火警報・予報• 降灰予報• 噴火速報火山名 ○○山 噴火速報
平成△△年△△月△△日△△時△△分 気象庁地震火山部発表＊＊（見出し）＊＊＜○○山で噴火が発生＞＊＊（本 文）＊＊○○山で、平成△△年△△月△△日△△時△△分頃、噴火が発生しました。

【火山情報に関する主なデータ】
噴火警報・噴火予報［XML］、降灰予報（定時／速報）［XML、PDF］、噴火に関する火山観測報［XML］、火山現象に関する海上警報・予報［XML］、
火山ガス予報［PDF］ 等

海洋に関するデータ
海上の天気、波浪・潮汐・海氷、海面から海底までの水温・海流等の状況について観測・解析・予報を行っています。
海流（解析・予報）

地方海上分布予報

初期値
地方海上分布予報

予報時間

03,09,15,21（JST） ６時間～24時間※約3時間後に発表（６時間間隔）海水温・海流予報格子点
00 (UTC)
資料（北西太平洋解析予※約13時間後に発表
報格子点資料）

格子系（等緯度等経度）
0.5度×0.5度

実況および30日予報 0.1度×0.1度（日平均値）
鉛直54層

沿岸波浪数値予報モデル
72時間
00,06,12,18（UTC）
GPV(CWM)（３時間間隔）【海洋に関する主なデータ】

沿岸波浪（実況図・予想図）

予想領域

海面水温
（ひまわり8号の観測による）要素

地方海上分布予報の領域
風、視程（霧）、着氷、波、天気（日本近海）
北緯15～50度、
東経117～160度

北緯 20度～50度、0.05度×0.05度
東経 120度～150度

水温[K]、塩分、水平流速[m/s]、
海面高度[m]
波高[m]、周期[秒]、波向[度]、海上風東西成分[m/s]、
海上風南北成分[m/s]

地方海上分布予報［GRIB2］、海水温・海流予報格子点資料［GRIB2］、
沿岸波浪数値予報モデルGPV（CWM）［GRIB2］、全球波浪数値予報モデルGPV（GWM）［GRIB2］、
ひまわりによる海面水温格子点資料［GRIB2］等

気象データの提供形式① 全国を網羅する多種多様な気象データ② 面的・立体的な広がりを持つ気象データ

アメダス、高層気象観測、天気予報、注意報・警報など、地点・地域の観測・予測データ

衛星やレーダー等のメッシュ状の観測データ
数値予報等のメッシュ状（３次元）の予測データ

天気予報

気象衛星観測

数値予報

地上・地域気象観測

秒・分・時・日・月・年など、様々な時間単位で更新
天気予報、注意報・警報等

XML形式等で配信

地点毎データ等

メッシュデータ等

BUFR※形式等国際ルールに基づいた形式で配信
過去の気象データをCSV形式で提供

GRIB☆形式等国際ルールに基づいた形式で配信※BUFR ： FM94 BUFR 二進形式汎用気象通報式☆GRIB2 ： FM92 GRIB 二進形式格子点資料気象通報式(第2版)
世界気象機関(WMO)が規定する国際的な気象通報式。 二進（バイナリ）データとしてファイルフォーマット化し伝送する方式。
【参考】国際気象通報式・別冊（気象庁HP） ： http://www.jma.go.jp/jma/kishou/books/tsuhoshiki/tsuhoshiki.html

気象データを使ってより良い産業・ビジネスに
これまで各産業分野の協力を得て気候リスク管理の事例を作り出してきました
消防庁などとの協力による、熱中症対策を呼びかける情報の改善

農業研究機関との共同研究、水稲の冷害・高温障害対策など

電事連の要請を受け、2週目の電力需給予測のための気温予測
気候と販売数の関係を基に、気候情報を活用してどのような対応ができるだろう？

宮城県水産研究センターとの協力による、ワカメ養
殖向け水温予測
倉庫から店舗への配送量調整などに使えそう。

○ （一社）アパレル・ファッション
産業協会や日本チェーンドラッグ
ストア協会、大手家電流通協会、（一社）全国清涼飲料工業会の協力を得た調査○小売店での商品販売データと気象の関係の調査

社内の指示体制を見直した方が良いかもしれない。

気象データ活用例 その１【家電流通分野】○6～7月のエアコンの販売数と平均気温の変化は連動している。
○特に、7月は平均気温が平年より２℃高くなると販売数が約１．５倍に急増。
○気温予想を活用することで、効果的な入荷調整が可能。

エアコンの販売数と気温との関係
平年値＋2℃℃ 35

観測値 2013

30

平年値
平年値+2℃

25

販売数 神奈川県 2013

販
売
数

20

気
温 15

平年値

10

観測値

5
0

販売数
4/1

5/1

6/1

6月～7月
7/1

8/1

日付
9/1

• 横軸：日付（4月～8月）• 右縦軸：販売数• 左縦軸：気温• 橙色の線：販売数• 赤色、灰色、黄色の線：
それぞれ、観測値、平年値、平年差+2℃• 赤点線枠：繁忙期• 青色矢印：観測値の平年差が2℃を超えた時期• 橙色矢印：繁忙期中の販売数のピークがあった時期

神奈川県における2013年4～8月のエアコン販売数と平均気温観測値・平年値の推移

気象データ活用例 その１【家電流通分野】○10～12月の石油ファンヒーターの販売数と平均気温の変化は連動している。
○特に、18℃を下回ると、気温降下に対応して販売数が増加。
○気温予想を活用することで、効果的な入荷調整が可能。

石油ファンヒーターの販売数と気温との関係
18℃

12月

10月
11月
12月

11月

販
売
数 1月

1月
2月

10月
• 横軸は平均気温。
• 縦軸は店舗当たり販売数。
• いずれの値も土曜日からはじまる
７日平均値。
• 期間は2011～2015年度の10～2月。

2月
0

5

10

15

平均気温

20

25

℃

10～2月の東京の平均気温と東京都における石油ファンヒーター販売数の散布

気象データ活用例 その２【清涼飲料分野】
・自動販売機における清涼飲料の販売数と気温には、強い相関（0.9を超える品目もある）がある。
・東京都では、コーヒー飲料等（ホット）の販売数は、10月頃から増加し、気温によって大きく変動する。

（ホット）
東京都：コーヒー飲料等（HOT）

2.5

販
売
指
数

1月
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月
9月
10月
11月
12月

22度以下は
予測気温の
見極めが大
事！
10月（黄色）は、
気温による販売数の変動が大きい

0
0

5

10

15
20
平均気温（℃）

2530

参考：気象庁報道発表資料「清涼飲料及び家電流通分野で気温予測データの有効活用事例を創出」
https://www.jma.go.jp/jma/press/1806/26b/risk201806_press_h30.html

35

気象データ活用例 その２【清涼飲料分野】（自動販売機での実験例：2017年）

10/5の時点で10月中旬の
急激な低温を予測
１８℃以下
の確率
急な
変化
https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/probability/guidance/index_w2.php

気象データ活用例 その２【清涼飲料分野】（自動販売機での実験例：2017年）
10/5までに、第3週頃の低温予測をもとに、本社から補充拠点現場に、コールド飲料の一部についてホット飲料への切替を早める
よう指示
℃
25

10/17 までに切替（15台の平均）

早めに切り替えた自販機

本

℃

300

25

10/18 以降に切替（16台の平均）

本

300

ホット

ホット

コールド

コールド

7日間平均気温

7日間平均気温20200

日間平均気温

7

20

200

販売機会

15

10

補充拠点現場でホット飲料へ随時切替

第１週

第２週 第３週

第４週

10/1～10/7

10/8～10/14 10/15～10/21 10/22～10/28

100

15

0

10

100

第１週

第２週 第３週

第４週

10/1～10/7

10/8～10/14 10/15～10/21 10/22～10/28

02017年の東京の気温の推移と都内の屋外自販機でのホット飲料の販売開始時期による販売数の違い
左縦軸は7日間平均気温、右縦軸は自販機１台あたりの7日間合計販売数、横軸は日付、折れ線グラフ（緑）は7日間平均気温を示す。棒グラフのうち青はコールド飲料、赤はホット飲料それぞれの自販機１台あたりの7日間合計販売数を示す。

・22℃を大きく下回った第3週以降は、コールド飲料販売数は大きく減少した。
・17日までにホット飲料を販売開始した15台は、第3週以降のホット飲料の販売数が増加し、明らかに販売機会を捉えた。

気象をビジネスに活用するために必要なこと○気象をビジネスに活用するには、先ずはビジネスでの業績と気象との関係を調査。
○その関係に最新の気象予測等を当てはめることで最適な対応を判断。
○先ずは、過去や最新の気象データを入手する必要がある。

【例】気候リスクの管理プロセス

ロングブーツの販売数と平均気温との関係を調査
・過去３年間のデータで関係を調査。

20

最新の気象予測を適用
・最新の予測データ（例：２週間先で20℃を下回る確率83％）
を確認。

83％

・平均気温（7日間平均）が20℃を下回ると、販売数が増える関係が判明。

・販売数が増える予想であれば、在庫補充を判断。

20℃

気象データの入手方法

画像出展：気象業務支援センターHP

気象庁HPで公開しているデータがあります。しかし、気象庁の全てのデータが公開されている訳ではありません。
気象データを入手するにはどうすればいいのでしょうか？

気象データの流れと入手概要について
気象データの知識の習得だけでなく、活用に繋げるために、まずは、気象データを入手を行ってみてください。
そして、最終的にはビジネスにおけるニーズに応じた、適切な入手方法を選択していただければと思います。

＊気象庁が保有する情報提供コンテンツ：947種類

ホームページによる情報提供気象庁ホームページ「気象データ高度利用ポータルサイト」
様々なサービスの開発シーンなど幅広い目的で気象デー
タにふれることができます。
http://www.data.jma.go.jp/developer/index.html

気象庁が提供する気象データの内容や解説を掲載
気象庁が発表する気象情報をXML電文形式で提供
気象観測・予測データを機械判読に適したデータ形式（CSV形式）で取得可能
数値予報等の計算結果(GPVデータ)のサンプルを提供

ポータルサイトでは、観測地点位置データなどの気象データと組
み合わせて分析が可能なデータ、気象データの利活用事例なども掲載
今後も、様々なコンテンツを逐次追加予定

気象データ高度利用ポータルサイトからデータを取得してみる。
【気象庁防災情報XMLフォーマット形式電文の公開（PULL型）】
気象に関する情報のうち、天気概況など定時に発表されるもの、警報・注意報、地震・火山に関する情報など随時発表されるもの等について、掲載された更新情報をもとに、ユーザーは任意のタイミングでXML電文形式でダウンロードすることができます。
取得可能な電文一覧
http://xml.kishou.go.jp/open_trial/xmllist.pdf
気象庁ホームページを通じて公開するXML形式電文のご利用にあたっての留意事項
http://xml.kishou.go.jp/open_trial/considerationforxml.pdf
気象庁防災情報XMLフォーマット 仕様
http://xml.kishou.go.jp/specifications.html「気象庁防災情報XMLフォーマット」技術資料のダウンロードページ
http://xml.kishou.go.jp/tec_material.html【regular.xml】(例：高頻度フィールド 定時)【XMLファイルの構造】
・管理部（control）
情報名称・発表時刻・運用種別（「通常」、「訓練」、「試験」など）・編集
官署名・発表官署名
・ヘッダ部（head）
標題・発表時刻・基点時刻、基点時刻のあいまいさ、基点時刻からの取りうる時間・失効時刻・識別情報 ・情報形態（「発表」、「更新」、「訂正」、「取消」など）・情報番号・スキーマの運用種別情報（「気象警報･注意報」、「津波警報･注意報」など）・スキーマの運用種別情報のバージョン・見出し要素・内容部（body）
量的予想、特記事項、付加事項などヘッダ部で共通化できない内容（電文
固有の内容）

気象データ高度利用ポータルサイトからデータを取得してみる。
【最新の気象データ】

全国のアメダスの最新の降水量、最高・最低気温、
最大風速、積雪深などのデータを、機械判読に適したデータ形式（CSV形式）でダウンロードすることができます。
項目毎のCSVファイルを予め定めたURLで掲載
http://www.data.jma.go.jp/obd/stats/data/mdrr/pre_rct/alltable/pre1h00_rct.csv（1時間降水量 最新）/pre24h00_rct.csv（24時間降水量 最新）/mxwsp00_rct.csv（最大風速 最新）
/mxtemsadext00_rct.csv（最高気温 最新）

【CSVファイルの構造の例】

最高気温（mxtemsadext00_rct.csv）
ヘッダ部（各要素の項目名）[行頭] ”観測所番号”,”都道府県”,”地点”,”国際地点番号”,”現在時刻(年)”,”現在時刻(月)”,”現在時刻(日)”,”現在時刻(時)”,”現在時刻(分)”,”今
日の最高気温(℃)”,”今日の最高気温の品質情報”,”今日の最高気温起時（時）”,”今日の最高気温起時（分）”,”今日の最高気温起時の品質情報”,”平年差（℃）”,”前日差（℃）”,”該当旬（月）”,”該当旬（旬）”,”極値更新”,”10年未満での極値更新”,”今年最高”,”今年の最高気温（℃)（昨日まで）”,”今年の最高気温（昨日まで）の品質情報”,”今年の最高気温（昨日まで）を観測した起日（年）”,”今年の最高気温（昨日まで）を観測した起日（月）”,”今年の最高気温（昨日まで）を観測した起日（日）”,”昨日までの観測史上1位の値（℃）”,”昨日までの観測史上1位の値の品質情報”,”昨日までの観測史上1位の値を観測した起日（年）”,”昨日までの観測史上1位の値を観測した起日（月）”,”昨日までの観測史上1位の値を観測した起日（日）”,”昨日までの5月の1位の値”,”昨日までの5月の1位の値の品質情報”,”昨日までの5月の1位の値の起日（年）”,”昨日までの5月の1位の値の起日（月）”,”昨日までの5月の1位の値の起日（日）”,”統計開始年”[改行]
データ部
ヘッダ行に対応した各地点毎の数値が格納されています。

気象データ高度利用ポータルサイトからデータを取得してみる。
【過去の気象データ・ダウンロード】＜地点･項目・期間・表示オプションを選択＞

昨日までのアメダスの気象観測データについて、取得したい
地点や期間、データの種類等を選択し、CSVファイルとしてダウンロードすることができます。
重要なお知らせhttp://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/top/caution.html
過去の気象データ・ダウンロードの使い方
http://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/top/help1.html
このページでできること
http://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/top/help2.html
ダウンロードファイル(CSVファイル)の形式
http://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/top/help3.html
データについて
http://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/top/help4.html
ご利用にあたっての注意点
http://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/top/attention.html【data.csv】（例：東京、３か月平均気温、2017年1月から過去3ヶ月）【CSVファイルの構造】 ・ダウンロードした時刻
・データの表題行（複数行）（例：２地点、気温） [行頭]”地点名１”,”地点名１”,”地点名１”,”地点名2”,”地点名2”,”地点名2”[改行][行頭]”年月日時”,”要素名”,”要素名”,”要素名”,”要素名”,”要素名”,”要素名”[改行][行頭]（空白） ,”品質情報”,”均質番号”,（空白),”品質情報”,”均質番号”[改行]・データ行（複数行）
年月日、表題行に対応した数値が格納されています。

気象データ高度利用ポータルサイトからデータを取得してみる。
【気象予測データファイル】

１か月予報の基となる過去の気温予測データを
CSVファイルとして取得することができます。過去に遡った事例検証に必要となる予測データで、予測精度を調べる際に活用できます。
過去の1か月予報気温ガイダンスデータ・ダウンロードページについて
http://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/fcstdl/top/help2.html
過去の1か月予報気温ガイダンスデータ・ダウンロードの使い方
http://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/fcstdl/top/help1.html【data.csv】【CSVファイルの構造】
・ヘッダ行（1行）[行頭]"初期値年","初期値月","初期値日", "予測対象期間開始年",予測対象期間開始月","予測対象期間開始日", "予測対象期間終了年",予測
対象期間終了月","予測対象期間終了日", "リードタイム","予測対象期間の日数",予測対象地域または地点の番号","予測対象地域または地点の名前","要素番号","要素名","アンサンブル平均値","実況値","平年値","アンサンブル平均値(平年差)","実況値(平年差)", (累積確率に対応する平年差)…
(累積確率に対応する平年差), "かなり低い","低い","平年並","高い","かなり高い", "階級区分値A","階級区分値B","階級区分値C","階級区分値D","
均質番号"[改行]・データ行（複数行）
ヘッダ行に対応した数値が格納されています。

気象データ高度利用ポータルサイトからデータを取得してみる。
【GPVサンプルデータの一覧】

数値予報や観測、予報に関するデータには、規則正し
い格子点（Grid Point）に区切って計算をしているものがあります。この計算結果であるGPV（Grid Point
Value）データのサンプルをダウンロードできます。
各数値データのフォーマット等に関する資料（配信資料に関する技術情報）
http://www.data.jma.go.jp/add/suishin/cgibin/jyouhou/jyouhou.cgi※（例）全球数値予報モデルGPVは、以下の技術情報等を参考にする。
ファイル名称、計算時間等：配信資料に関する技術情報（気象編）第368号
データフォーマットの詳細：配信資料に関する技術情報（気象編）第245号

GRIB2形式に関する資料（国際通報式）
http://www.jma.go.jp/jma/kishou/books/tsuhoshiki/kokusaibet/kokusaibet_23.pdf【GPVデータの内容】（例：全球数値予報モデルＧＰＶ （ＧＳＭ全球・日本域））
・Z_C_RJTD_20170216000000_GSM_GPV_Rgl_FD0006_grib2.bin
・Z_C_RJTD_20170216000000_GSM_GPV_Rjp_L-pall_FD0000-0312_grib2
・Z_C_RJTD_20170216000000_GSM_GPV_Rjp_Lsurf_FD0000-0312_grib2○GSM格子点データ（全球域）
地上：海面更正気圧、風（２要素）、気温、相対湿度、積算降水量、雲量（４要素）、地上気圧
1000hPa・925hPa・850hPa・700hPa・600hPa・500hPa・400hPa・300hPa：高度、風（２要素）、気温、上昇流、相対湿度
250hPa・200hPa・150hPa・100hPa・70hPa・50hPa・30hPa・20hPa・10hPa： 高度、風（２要素）、気温、上昇流○GSM格子点データ（日本域）
地上： 海面更正気圧、風（２要素）、気温、相対湿度、積算降水量、雲量（４要素）、地上気圧
1000hPa・975hPa・950hPa・925hPa・900hPa・850hPa・
800hPa・700hPa・600hPa・500hPa・400hPa・300hPa：高度、風（２要素）、気温、上昇流、相対湿度
250hPa・200hPa・150hPa・100hPa：高度、風（２要素）、気温、上昇流

気象業務支援センターから気象データを入手（一財）気象業務支援センター※1が、気象庁の保有する情報の提供を行っています。
注意報・警報、地震津波情報等の即時的な情報の提供では、
24時間365日、安定・確実に提供できる仕組みで運用されています。
気象データそのものに料金はかかりません（無料！）が、データを送り届けるために必要な経費※2は受益者負担となるため、データ利用の負担金が必要となります。
負担金は、データの種類毎にデータ量に基づき設定されています。
詳しくは、 （一財）気象業務支援センターにお問い合わせ願います。
※1 気象業務法に基づき、民間気象業務支援センターとして指定されている。
※2 データを受け取るための通信回線の利用やデータを送り出すためのシステムの整備・運用などの経費

画像出展：気象業務支援センターHP

民間気象事業者から気象データを入手
気象データは民間気象事業者からも入手することが可能です。また、気象データ提供以外のサービスもあります。
民間事業者独自のサービス（例）

気象庁が発表する予報より更に細かい地域・内容の予報を提供する
利用者が使いやすいフォーマットへの気象データの変換
利用者が知りたいタイミングに合わせて電話やメール等を用いて気象データを届ける
気象データを用いた業務支援ツールの提供
気象データ利活用に関するコンサルティング
等（例）市町村単位の予報・実況（イメージ） （例）雷雨接近お知らせサービス（例）コンサルティングサービス

気象データ×その他データ等
・既存ビジネスの生産性向上
・新規ビジネスの発掘

皆様のニーズに合うような情報を提供している民間気象事業者を探していた
だき、データを入手していただくということも一つの方法となります。

【気象過去データの利用者公募開始】••

気象庁では、気象データを活用したビジネスを検討する企業等を対象に、気象過去データ
を実施にご利用頂き、その課題等を分析する調査にご協力頂ける方を公募しています。
利用にあたっては、気象過去データの利用環境ページに掲載しています「利用方法」項目のマニュアルをご覧ください。
公募期間

2020年3月まで

提供手段

HTTP及びFTP

データ種類（今後も追加予定）＜基本的な気象データ＞• 地域気象観測（アメダス）• 地上気象観測• 高層気象観測＜高度な気象データ ＞• 推計気象分布（気温、天気）• 紫外線情報（解析、予測）• 海面水温• 数値予報（GSM、MSM）• 高解像度降水ナウキャストなど

報道発表資料https://www.jma.go.jp/jma/press/1906/28a/20190628_pas
t_data.html

最後に○気象データがビジネスに有効に活用できることをお伝えすることにより、より多くの企業の皆様に気象データをご活用いただけるよう、ビジネスにおける気象データの利活用事例集を作成しました。
○本セミナー「2019年度WXBCセミナー in 北九州」にご参加された皆様に配布するとともに、WXBCホームページで公開しています。
○今後も、新しいビジネス事例を随時追加します。
気象データのビジネス活用事例集：
https://www.wxbc.jp/bizcasestadies/