自己紹介
名前： 平松 信昭（ひらまつのぶあき）

仕事：一般財団法人日本気象協会
防災ソリューション事業部 担当部⻑公益社団法人日本気象学会 理事（教育と普及担当）
一般社団法人日本気象予報士会 副会⻑
気象ビジネス推進コンソーシアム 人材育成WGメンバー
経歴：1960年7月2日 京都生まれ
1983年3月 北海道⼤学理学部地球物理学科卒
1983年4月 財団法⼈⽇本気象協会関⻄本部⼊社

第1回気象ビジネス推進コンソーシアムセミナー in 仙台

気象と物流
データを活用した需要予測情報の共有化による省エネ物流への取り組み

2018年２⽉9日
https://www.youtube.com/user/jwamecenat

一般財団法人日本気象協会 防災ソリューション事業部
技術士・気象予報士 平松 信昭

1

本日の講演内容

１．日本気象協会のご紹介
２．社会的背景３．気象データの特徴

１．日本気象協会のご紹介

４．気象を活用した商品需要予測
５．今後に向けて

2

3

日本気象協会とは日本気象協会とは設立： 1950年5月10日(2009年10月～一般財団化）

従業員数： 707名（2017年7月1日現在）

主たる事務所： 東京、札幌、仙台、名古屋、大阪、福岡
主たる業務 ： 気象予報事業、気象情報提供事業、防災事業（コンサルタント等）、環境事業（コンサルタント等）
有資格者

気象庁 ≠ 日本気象協会

55F： 気象予報士 279名、 技術士 131名
RCCM 65名、 博士 16名
環境計量士 28名、 測量士 29名

国の機関

⺠間企業

サンシャイン60
45

主な事業
環境・エネルギー
事業

防災ソリューション
事業

気象防災リスク低減を目的としたコンサルティング

未来の環境・エネルギーを予測し、健康で安全な社会とするコンサルティング

気象水象
地象
メディアおよびコンシューマ向け気象情報提供サービス

メディア・コンシューマ事業

２．社会的背景
各種予報サービスを、即時、正確、安定して提供

情報サービス部
67

世界の動向

第4次産業革命の方向性

 世界の方向性（第4次産業革命）

産業構造審議会 中間整理資料より

H27（2 0 1 5 年） は第 4 次産 業⾰命 の元 年（欧 ⽶： インダ スト リー 4 . 0など）。今後は、あらゆるモノ や情報 がイ ンター ネッ トを通 じて 繋がる 。

出所：新産業構造部会

相互協調：業種の壁を越えて 情報を やり 取り
⾼度化：システム全体の 効率 を⾼ め、新 た な 製品・ サー ビ スを 創出
⾃律化：人の指示を逐一受け ずに判 断

第1次産業革命
18世紀

第2次産業革命
20世紀前半

第3次産業革命
20世紀後半

第4次産業革命2015年＜現在起きつつある変化と今後の方向性＞


現場で得られる多様なデータ の業種 の壁 を越え た収 集・蓄 積と 有効活 用

収集されたビッグデータを人 工知能 （A I） で自 ら学習 する サービ スの 構築

技術と情報を組み合わせて、新規ビジネスを生み出すことがポイントサービス構築を通した社会構 造的課 題（ 国際化 ・サ ステナ ビリ ティ・ 人口 減少） の解 決→

第4次産業革命に的確 に対応 した 技術革 新・ 付加価 値の 作成が 必要89企業の「生産性向上」が喫緊の課題に
60

0

構造的課題

総人口増加率

世帯数増加率[%] 「経験と勘」の技能者が引退
 「デ―タ」を活⽤した効率的 なオペ レー ション
が重要に

55

-0.5

-1

50

-1.5

45-2
2010

4020202030

 IoT を活用したオー プ ン化 や 業種 を超 え た 連携 が重要に

IoT ・ビッグデータ・人工知能技術の開発
 データ量は増⼤し て いく た め、 A I など を利 ⽤ し た処 理
能⼒の向上・技術発展が必要
 これらのコア技術を含 め た戦略 的 な技 術開 発・効 果の最大化が重要に

2040

2050

2060

出所：人口問題研究所

オープン化
 企業間連携によるデー タ共 有が 進ま な い現 状

世帯数[×100万世帯]

生産年齢人口増加率

 現在は総人口の減少に伴い消 費も減 少 ⽣産年齢⼈⼝も急速に減少

３．気象データの特徴

データ収集・コントロール・利⽤の主体

企業間連携
23.8％

企業＋α8.1％

データ連携が十分ではない

企業内
68.1％

出所：日経ビッグデータ

1011

あらゆる産業に気象リスクは存在

気候変動により未経験な極端気象が出現

鉄道網寸断、復旧難航 特急運休や貨物滞留◆

⻯巻発生か、埼玉県越谷市では重傷者も◆（2016年9月3日

毎日新聞）

農業被害額、542億円に拡大◆台風の◆（2016年9月28日

商品の休売及び終売

2016年 台風第10号
撮影：日本気象協会

AFP）

短時間強雨の発生回数の増加傾向

日本経済新聞）◆「ポテトチップス」（2017年4月10日（2014年9月2日（気象業務はいま ２０１５ 気象庁）◆

猛暑日の年間⽇数は 1931 年以降増加傾向

カルビー株式会社）（平成25年9月2日

気象庁）

2013年9月2日 埼⽟県越⾕市で⻯巻発⽣時の様⼦
サンシャイン60から埼玉県越谷方面を撮影（撮影：日本気象協会）

北海道⼗勝地⽅の被害状況

12

気象は「未来の予測」が可能

13

気象データは「ビッグデータ」
スーパーコンピュータで大気の状態を再現し、シミュレーションで予測

地上天気図
⻑期予報

気象は、唯一、未来の予測が可能
物理学的に未来を予測ができる分野◆未経験な記録的猛暑や豪雨も予測可能◆

気象レーダーAMeDAS観測値

⽇射量予測の例（⽇本気象協会）

予測表

気象衛星画像14

出典：気象庁HP

15

気象予測の種類
中期予報

⻑期予報

短期予報

時間単位予測日単位予測（最大60時間先ま（最大14日先まで）で）

時間単位

月単位予測
月単位予測
（最大6ヶ月先まで） （最大3ヶ月先まで）

週単位予測（最大15週先まで）

対象地域

北⽇本・東⽇本・⻄⽇ 北海道・東北・関東甲
本・沖縄
信・東海・近畿etc

都道府県

市区町村

市区町村

気温

気温
天気（10日先まで）

気温・湿度・天気・降⽔量・⽇射量・風向風速

予想要素

■気象庁

気温

平年からのズレを確率で予想

欧州の予測誤差がもっとも小さい→ 精度が⾼い

:気象庁
:米国
:英国
:欧州

 気象庁にはない予測■気象庁より得られる予測■本事業での予測

小平年からのズレを予測■日本気象協会■気象庁
具体的な気温の数値を予想

前年よりも売上○％増の予測！

気温大 気象予測の精度向上
精度が⾼い欧州の予測データも活⽤→気象庁よりも精度の⾼い⻑期の気温予測
情報を提供

予測誤差（m）

種類

⾼精度でロジスティクスに適した気象予測

前年との気温差も予測

１週間先まで

週平均気温と冷やし中華つゆの売上（全国）■日本気象協会

2週間先まで

平均気温（前年差）
2016年の予報（前年差）

具体的な⽣産量を判断しにくい

北海道

東北

関東

京浜

信越

北陸

東海

近畿

中国

四国

2016年11月

-2.2

-1.5

-1.6

-1.3

-1.7

-1.5

-2.0

-1.4

-1.1

-1.3-

2016年12月

-0.2

-0.7

-0.2

-0.1

-0.2

-0.7

-0.7

-0.1

+0.1-0.1+0.2

2017年1月

-0.1

-0.5

-0.2

-0.3

-0.1

-0.3

-0.3

+0.1

+0.2

+0.2+0.6

前年の売上傾向との⽐較が可能

2017年の予報（前年差）
北海
東北 関東 京浜 信越 北陸 東海 近畿 中国 四国 九州 沖縄道2017年4月-0.5 -1.0 -0.5 -1.0 -1.3 -1.1 -1.1 -1.1 -1.0 -1.0 -1.0 -0.5

2017年5月-2.6 -1.3 -1.2 -1.3 -1.7 -1.2 -1.0 -1.2 -1.0 -1.0 -1.0 -1.5

週間売上予測

前年売上実績
平年気温

前年気温

予測気温

何度⾼い／低いといった定量的な情報はない。
→具体的な⽣産量を判断しにくい2017年6月 +1.1 +0.1 +0.5 +0.1 +0.1 +0.1 +1.0 +1.0 +0.5 +1.0 +0.1 -1.2

エリアごとに数値で予測情報を提供
前年との差の情報も提供→前年の売上傾向との⽐較が可能

16

17

企業での気象データの活用は発展途上

気象データ＝数値で表した気象情報
 気象情報は利⽤者に合わせて分類すると3種類に分けられる。

特定向け情報の利⽤はインフラ企業がメイン

一般向け気象情報… 各機関が一般に無償公開する情報（天気予報・防災情報）

現在のユーザは主に自治体や公共インフラ関係企業

全産業の1/3は何らかの気象リスクを持つと言われており、適用可能な産業は多い

特定向け気象情報… ⺠間気象会社から特定事業者に有償提供（道路管理・河川管理）
予報事業者向け気象情報… 気象庁から予報事業者に有償提供（天気予報の作成）

電力会社

鉄道会社

一般向け気象情報は画像や天気マークなどの定性情報がほとんどである。

出典：気象庁ＨＰ

自治体

企業における気象データの活用は進んでいない特定向け気象情報はこれまで防災利⽤やインフラ保守利⽤に限られている。
道路会社

海運会社

定量的な気象情報(＝気象データ)を経済活動に利⽤することはできないか？
18

出典：平成27年版情報通信⽩書」（総務省）

19

食品需要予測

４．気象を活用した
商品需要予測2倍642万トン

社会的責任として食ロス削減へ
320万トン
食品援助

食品ロス

20

食品分野での気象データの活用

21

日本気象協会が目指す新しい気象データ活用

 ウェザーマーチャンダイジング（WMD）– 天気や気象情報を商品販売に生かしていく活動 例えば・・・– 商品と売上が急増する最高気温
15℃：野菜ジュース、ヨーグルト
18℃：ゼリー、アイスコーヒー、冷やし中華
23℃：制汗防臭剤、アイスクリーム、牛肉(焼肉)、メロン
25℃：スイカ、ビール、枝豆
29℃：うなぎの蒲焼き、かき氷– 商品と売上が急増する最低気温
18℃：おでん、中華まん、のど飴、ココア、レギュラーコーヒー
15℃：牡蠣、緑茶、鍋具材(白菜)、使い捨てカイロ
10℃：うどん、ビーフシチュー、ほうじ茶

気象需要予測⾼度化

気象予測
・気象の知⾒・気象予測技術・気象解析技術などAI技術

気象データ
顧客⾏動

SNSデータ

予測

実績

新たな価値の創出

商品

POSデータ

出典：小越久美著 かき氷前線予報します お天気お姉さんのマーケティング

2223

商品需要予測構築の基本プロセス

多くの企業が実証実験に参加
経済産業省補助事業として、H26〜28年度の3年間で実証事業を実施

製造
卸・流通

株式会社Mizkan、相模屋⾷料株式会社、キッコーマン⾷品株式会社、
サントリービジネスエキスパート株式会社、ネスレ日本株式会社、
ポッカサッポロフード＆ビバレッジ株式会社、株式会社伊藤園、不⼆製油株式会社
国分グループ本社株式会社、川崎近海汽船株式會社

参加企業・研究者

小売

CVS：株式会社ローソン、国分グローサーズチェーン株式会社
スーパー：株式会社バローホールディングス、株式会社マルエイ、株式会社タイヨー、株式会社京王ストア
ドラッグ：株式会社ココカラファインヘルスケア、株式会社カメガヤ

関係企業

株式会社アットテーブル、株式会社シグマクシス、
株式会社あおぞら銀⾏、イーシームズ株式会社、不満買取センター
インフォマティカ・ジャパン株式会社・株式会社チェンジ、システム 株式会社サン・プラニング・システムズ、内⽥洋⾏株式会社、株式会社リンク
団体

新日本スーパーマーケット協会委員

研究者：⽴教⼤学、気象庁、東京都市⼤学、テクニカルソリューションズ株式会社

人工知能：産業技術総合研究所人工知能研究センター
国⽴情報学研究所、早稲⽥⼤学

データ提供
実証実験の効果測定

課題
どの商品が気象の影響を受ける？

商品解析

情報提供

（レポーティング）（配信サービス）・JWAオリジナル①気象感応度調査

気象情報配信気象と購買⾏動の相関分析
どのような気象で需要が増える？

データ提供
ビジネスモデル

システム構築②季節商材⽴上り/終売の可

・季節商品の需要予測／視化

発注量予測③需要予測式の構築

・日配品の需要予測
・来店客数予測

需要／発注量予測式の構築

小売動向調査

運営支援
解析支援

25

24

日配品(豆腐)の廃棄ロス約30％削減

季節商品(つゆ)の最終在庫約20％削減

 日配品の課題

 季節商品(つゆ)の課題
 サービス内容＆成果

 サービス内容＆成果

当社独⾃⼿法による南関東冷やし中華つゆの解析結果

100

季節終盤の予測精度up→最終在庫の削減へ！

気象の影響が大きい商品群を選定

26

260

250

240

230

220

210200

豆乳

190

絹180木綿0170

C20160

麻婆豆腐

150

焼き豆腐

140

厚揚げ

130

B

40120

鍋用豆腐

110

おぼろ豆腐

90

寄せ豆腐

100

A

売上（解析結果）

60

80

C

売上（従来手法）

70

B

0

気象感応度

A

売上（実績）

8060

売上

売上[×1000個]

商品カテゴリ分類

SNSデータを活用した「体感気温指標」を開発し、季節終盤の予測精度を⼤幅に向上
3ヶ月先までの週別気温予測＆需要予測情報を提供
季節終盤の売上予測精度up＆毎週ご提供している3ヶ月先予測
最終在庫を前年⽐20％削減
週平均気温と冷やし中華つゆの売上（全国）

50





40





商品カテゴリ分類（商品ごとの気象感応度や売上を調査し、対象とする商品を選択）
AI技術により様々な気象データ（気温、降⽔量、⽇射量など）や気象以外のデータ（暦、特売情報等）を解析し、最大2週間先までの商品売上予測情報を提供
⾖腐売上の予測精度向上＆廃棄ロス削減
毎日ご提供している豆腐指数情報30

特定の季節に需要が集中（オフシーズンには売れない）
季節終盤の売れ残り（最終在庫）はそのままロスになる

20



⽣産リードタイムが２⽇だが、前⽇発注に対応するため⾒込み⽣産を⾏うため、廃棄(食品ロス)が多い
曜⽇・特売・来店客数の影響を受ける。商品によって気温感応度も⼤きく変化。

10

週[week]

前年売上実績

売上が落ちる夏の終わりから秋は、同じ気温であっても売上が鈍ることを体感気温指標で考慮

平年気温

週間売上予測
前年気温

予測気温

27

季節商品(飲料)の売上増(機会ロス回避)

季節商品(飲料)の運送コスト削減

 季節商品(飲料)の課題

 季節商品(飲料)の課題



前年の売上動向をもとに⽣産計画をたてるため、前年と異なる気温変動の場合は売上動向も⼤きく異なる。
気象庁の季節予報では平年差しかわからず、前年差の情報がない。
⽣産量が需要を下回ると⽋品（機会ロス）となる。

 サービス内容＆成果 サービス内容＆成果


ECMWF(欧州中期予報センター)のデータも活⽤し、⾼精度な3ヶ月先予測情報を提供気象予測・需要予測ともに前年との傾向の違いを予測
飲料メーカーの増産決定、機会ロス回避に貢献

2016年の週次予測 前年差（京浜エリア）
1週間予測

前年対⽐マイナス

前年差

4週間予測

6.0

需要変動が大きく、在庫/物流最適化が重要
⽣産リードタイム：数週間〜数ヶ⽉
最適在庫を実施する場合、リードタイムが十分でないためトラックで配送



ECMWF(欧州中期予報センター)のデータも活用し、2週間先までの日別気象予測情報を提供（従来は気象庁の1週間予測）
意思決定を早めることでモーダルシフトを実施
船会社にはECoRO(内航船向け最適航海計画支援システム)利⽤による最適航路選択に
より、定時運⾏を確保しつつCO２排出量と燃料消費量を約50％削減
メーカーにおける運送コストの削減

前年対⽐プラス

気温[℃]

4.0

前年より低温を予測

2.0⿊潮などの海流を考慮した最適航路を提⽰

0.0

前年より⾼温を予測

-2.0

9月26日

9月19日

9月5日

9月12日

8月29日

8月22日

8月15日

8月1日

8月8日

7月25日

7月18日

7月4日

7月11日

6月27日

6月20日

6月6日

6月13日

5月30日

-4.0

時間[週次]

2829

春先の2〜３⽉の時期において、暑い日に売れる商品と寒い日に売れる商品を調査

その結果、精肉カテゴリで暑い日 = 焼き肉(厚切り⾁)
寒い日 = しゃぶしゃぶ肉(薄切り⾁)の関係性が明らかになった。

来店客数[人] 基礎解析（仮説の策定）

AIを活用した来店客数と特売予測
予測来店客数[人]

気象パターン別の推奨商品情報で販売促進(2014年〜2016年販売実績)

来店客数予測(日次)

実績来店客数[人] 実験内容•暑い日

気象予測から、暑い日⇒しゃぶしゃぶ肉
寒い日⇒焼き肉の棚割を強化する実証を実施。

売価を考慮した効果
販売数量[個]寒い日

販売数量[個]気象予測を用いた棚割の最適化

価格・曜日・気象要件を取り入れて機械学習で予測することで、日配品や日次の来店
客数予測の精度が向上

日配品(豆腐)需要予測(日次)(2017年２⽉13⽇〜３⽉31日)3031連携実証：豆腐の発注前倒しによるロス削減

JWA予測情報を活用した発注の前倒し

５．今後に向けて⾒込み⽣産の実施によるロスの発生

メーカー
⾖腐発注⾒込み誤差
小売
豆腐需要予測誤差

2016年

8.0％
(⾒込み⽣産)11.6％(１日前予測)2017年

0.4％(受注生産)
9.2％(2日前予測)※CPFR：メーカー（製）、配送事業者・卸（配）、⼩売り（販）が相互に協⼒して、「商品の企画・販売計画」「需要予測」「在庫補充」を協働して⾏い、⽋品防⽌と在庫削減を両⽴させることを目指す取り組みのこと

32
32

33

これまでの成果

製造業での利⽤シーン
 メーカーに対する事業内容

業務フローのあらゆる箇所に気象・需要予測は利⽤することができる。
内容項目

内容

営業・小売とのコミュニケーションなど
売上と気象の関係性
売上の上昇する気象条件

・商談への基礎資料に利⽤・マーケティングに利⽤調達・中⻑期の気象・需要予測
季節の⾒通しなど・原材料の調達・包材の調達に利⽤生産調整・中⻑期の需要予測（季節商品）
・５日間の需要予測（日配品）

相模屋⾷料 ：予測精度30％向上
食品ロス削減需給計画

・中⻑期の需要予測（季節商品）
・５日間の需要予測（日配品）

飲料：2016年夏 売上増加
残暑を予測して増産

物流
在庫・14日気温予測・中⻑期の需要予測（季節商品）

ネスレ日本：モーダルシフト推進
Mizkan：在庫35％・90％削減

販売

・短期の需要予測
・レコメンド小売：売上増加

気象・需要予測

営業

・小売とのコミュニケーションなど
商談・気象と商品の関係性など

調達

・原料、包財の調達の最適化
⻑期の予測を利⽤

生産調整

・日配品：日々の生産調整
・季節商品：最終⽣産量の決定

需給計画

・需給計画策定への基礎資料
製造、物流、在庫への情報配信

物流
在庫・在庫：在庫回転率の向上
・物流：モーダルシフトなど

販売

・発注量の最適化
・レコメンドによる売上増加

実績利⽤⽅法3435

インテージとの連携を発表

需要予測の共有化による連携利⽤へ

 POS（Point of Sales）データとはスーパー・コンビニ・ドラッグなど小売店のレジにおける消費者購買データ（販売時点情報管理）。
消費者の心の動きを反映したデータであり、各企業においてもっとも重要なデータ
POSデータを収集するサービスの中で、もっとも充実しているのはインテージのSRIデータ



BD時代のキーワード：標準化，共有化，連携



製・配・販が協働で需要予測を開発し、共有するための「プラットフォーム」を構築



需要予測の連携利⽤により、注⽂量のミスマッチを解消、⾷品ロス・機会ロス削減の果実をSC全体で共有

内容
小売店

・全国3994店（国内最大規模）
スーパー・ドラッグ・コンビニ
ホームセンター・専門店など

カテゴリ・小売店で扱うあらゆるカテゴリ
右図参照

調査項目

・販売⾦額・販売量の拡⼤推計値、販売店率、販売単価など

利⽤
シーン

・ブランドマーケティング
・店頭マーケティング

インテージ
SRI概要

「気象変化に伴うロスの増加」といった企業間の共通課題への対処

インテージと連携して、気象×POSデータで新たなサービスを構築
3637

ビジネスモデルマークの制定「協調」によりロス削減を促進へ
 協調領域の括りだしと企業間の連携はこれまで我が国企業においてあまり進んでこなかったが、このような全体最適を目指す方向性が結果として各社の生産性を向上させることにもつながる。
外食

来店客数データ

小売

メーカー

POSデータ

在庫データ

気象

顧客⾏動

気象予測データ

SNSデータ

多様なビッグデータの集積とAIによる解析

情報共有化による全体最適化の実現

本ビジネスモデルを「eco× ロジ」と名付けました

需要予測データによる新たな価値の創出

データ提供企業へ
フィードバック
需要

おススメ「天気予報で物流を変える」というミッションをシンボルマークに託し、環境に配慮しつつ物流と、製・配・販の「連携」がスムーズに⾏われている様⼦を表現しています。マークを通じ、一般消費者への浸透を目指していきます。

需要予測データ

需要予測情報共有
プラットフォーム

共通基盤情報
おススメ
日付

3839

ご清聴ありがとうございました

40