2018年度 第1回WXBCセミナー

気象情報はビッグデータ、IoT、AIのフロントランナー
気象ビジネス推進コンソーシアム
平成30年7月6日

株式会社ハレックス
前・代表取締役社長 越智正昭
現・NTTデータMCS ほか3社顧問
WXBC人材育成WGメンバー

アジェンダ

１.気象情報ビジネスの今後
２.HalexDream!
〜アメダスデータの活用〜

３.データの可視化から状態の可視化へ
４.過去データ提供サービス開始
５.農業分野への適用
６.酪農分野への適用 （霧プロジェクト）〜気象衛星データの活用〜
2

気象情報ビジネスのマーケット
最適航空経路提供

航空

生産管理
道路のIT化ｶｰﾅﾋﾞの高度化
列車運行管理農業

地方自治体向け
次世代防災ｼｽﾃﾑ

道路

民間気象情報会社

排水制御

鉄道
出荷判定ｼｽﾃﾑ
工程管理ｼｽﾃﾑ

風土 ＝ 世の中の最底辺のインフラは地形と気象
電力制御

発電管理
設置調査

資源探査船向け
海潮流情報

受発注管理ｼｽﾃﾑ

テレビ放送

災害対策
建設

モバイルフォン

電力制御

自然エネルギー

資源探査

流通・小売り3

民間気象会社の役割提供するのはあくまでも『情報』
またその内容は気象庁発表のものと全く同じ

気象庁

主として一般向け
予報

一次加工

民間気象会社情報

衛星観測ﾃﾞｰﾀ

気象庁

二次加工

広くあまねく仕様出来合の情報ʻ 情報

BtoC

体裁を整える等
微加工

お客様
無料で公開
TV
ラジオ
HP

元データ

オープンデータ
ビッグデータ

ご要望にご要望に合わせて加工合わせて加工

一次加工

スーパーコンピュータ（数値予報モデル）

素材ﾒﾀﾃﾞｰﾀ・ﾒｯｼｭ
画像ﾃﾞｰﾀ等生成

素材
ﾃﾞｰﾀ

個々のニーズにあった情報を配信
個々のニーズにあった情報を配信

API提供

地上(アメダス)観測ﾃﾞｰﾀ

BtoB
BtoB
BtoG
BtoG

民間気象会社(ハレックス)

様々な業種の様々な業種の気象以外の各種情報

S

お客様

有料で提供
有料で提供

ｼｽﾃﾑｲﾝﾃｸﾞﾚｰﾀ、地図会社、測量会社、IT企業、情報提供会社等

カスタマイズの方法はエリア/時間軸/メッシュなど様々

新しい市場価値の創出

提供するのは『ソリューション』
お客様の課題を解決する効果を提供します！

『特定利用者向け(あなたのため)の気象情報提供』→気象庁ができないことを民間で！
予報認可を持つ気象情報会社だから担うことのできる一番の役割がここにあります。

4気象ビッグデータ
スーパーコンピュータによる数値予報シミュレーションデータ
全球モデル（GSM）

計算領域：地球全体

局地モデル（LFM）

計算領域：日本とその近海

格子の水平間隔

約20km

格子の水平間隔

約2km

格子の垂直層数

100層

格子の垂直層数

60層

最上層の高さ約80km

最上層の高さ

約20km

総格子数

約1億3,000万個

総格子数

約1億2,000万個

更新頻度

1日4回

更新頻度

毎時

重要となるのはアナリティクス＝情報（データ）の読み方

メソモデル（MSM）

計算領域：日本とその近海

格子の水平間隔

約5km

格子の垂直層数

50層

最上層の高さ

約22km

総格子数

約3,000万個

更新頻度

1日8回

地域気象観測システムによる実測データ

降水短時間予報
観測データ

6時間先までの各1時間降水量を予報

予報格子間隔

1km間隔

更新頻度

30分ごと

気象レーダー解析による降雨予測データ
アメダスデータ

降水ナウキャスト情報

観測データ

降水量、風向・風速、気温、日照時間

観測箇所

約840か所（約21km間隔）

更新頻度

最短10分ごと

観測データ

1時間先までの5分毎の降水の強さを予報

予報格子間隔1kmメッシュ ⇒250mメッシュ

更新頻度

5分ごと

5

Information提供からIntelligence提供へ①

Halex社HPより

ICT =×Information
Communication
Technology

昇華Intelligence
Collaboration
Technology

情報の活用ノウハウ ＝ インテリジェンス ⊃新しい価値の創造
業務ノウハウアナリティクス6

Information提供からIntelligence提供へ②

業務システム業務ノウハウ×
性能機能

情報

しっかり守りたい＝ 効能

アナリティクス

民間気象会社の立ち位置

無駄を省きたい

もっと儲けたい7

Information提供からIntelligence提供へ③

IoTやビッグデータの活用によるパラダイムシフト
データのディジタル化とコンピュータ処理の高速化
コンピュータによる認識・理解・判断の高度化

過去・現状分析

将来予測

これまで見えなかったものの「見える化」

近未来予測による課題解決

主たるニーズ

無駄を省きたい（コスト削減）変化

しっかり守りたい（リスク回避）もっと儲けたい（プロフィット増大）
新しい価値の創出 8

アジェンダ

１.気象情報ビジネスの今後
２.HalexDream!
〜アメダスデータの活用〜

３.データの可視化から状態の可視化へ
４.過去データ提供サービス開始
５.農業分野への適用
６.酪農分野への適用 （霧プロジェクト）〜気象衛星データの活用〜
9オリジナル気象サービス 「HalexDream!」
気象情報の新しい市場価値創出のためのコア技術

10オリジナル気象サービス 「HalexDream!」の画面例

11

観測データの収集から天気予報の作成・発表まで

地上気象

気象庁

数値予報

観測
解析

予測

予報

応用
格子点値
GPV

海上気象

画像作成
FAX

高層気象

品質管理
客観解析

数値予報
統計処理
ｶﾞｲﾀﾞﾝｽ

レーダー

予報官による気象監視・分析、天気予報・警報等の作成・発表

ナウキャスト
気象衛星

格子化処理
移動予測
画像化処理

実況観測データ

ナウキャストデータ

数値予報データ

天気予報データ・
警報注意報データハレックス
データセンタ12

現場気象予報士のIntelligence

数値予報Intelligence

物理学の方程式に基づき、現在までの観測を基にして計算される将来の大気や海洋の状態

気象データの活用ノウハウ

ＧＳＭ：格子間隔20kmメッシュ 1日4回
ＭＳＭ：格子間隔５kmメッシュ 1日8回
ＬＦＭ：格子間隔2kmメッシュ 1日24回

予報ガイダンス
卓越天気・降水量・降水確率・最高気温・最低気温・大雨確率等

実況データ

三種の神器

気象予報

地域気象観測報 (アメダス）
気温、降水量、風向風速、日照時間等
全国約1,300か所（約17km間隔） 10分毎レーダー・ナウキャスト(降水・雷・竜巻)
高解像度降水ナウキャスト(250mﾒｯｼｭ) 5分毎

13ハレックス社 『HalexDream!』の概念図
気象実況値（アメダス/レーダーナウキャスト）

気象庁数値予報データＧＰＶ
予報ガイダンスデータ

オープンデータ

ビッグデータハレックス社『HalexDream!』①“地域特性”の反映②情報“鮮度”の確保

ＩｏＴ

1kmﾒｯｼｭ格子への“面”展開

初期値・境界値作成

実測補正処理実況情報の活用

簡易予測メッシュ作成
局地モデル計算インテリジェンスの組み込み

標高補正処理微細格子点予測値計算

気象予報士の活躍の場の拡大

アナリティクス

可視化
各種業務システムへの組込みモデル化の補助

特定予報

地点予報

応用予報

ソリューション提供

広義のＡＩ③ﾊﾝﾄﾞﾘﾝｸﾞ“容易性”の確保

ＡＰＩ提供
クラウド

メディア向け予報

特許第6164872号
14鉄道事業者様向け防災気象サービス 「防災さきもり® Railways」①
京浜急行電鉄様の事例（降水量情報の活用）

降水短時間予報や降水ナウキャスト情報から1kmメッシュで降水量情報を取り出すことで、路線全域の雨の自動監視と危険の見える化を行い、雨量計の死角を防ぐとともに見落としの防止を実現

15

鉄道事業者様向け防災気象サービス 「防災さきもり® Railways」②
京浜急行電鉄様の事例（土砂災害警戒情報の活用）

気象庁の土壌雨量指数を活用し、土砂災害の危険度を6時間先まで可視化することで、鉄道の保線業務を支援

16

ＩCＴ利活用の基本ステップ
知の集積と活用

第３ステップ

自動監視
リスク管理 等

業務改善
経営革新

この部分が基本
HalexDream!はこれにあたる

第２ステップ
業務の見える化
モデル化・構造化

第１ステップディジタル化基盤(インフラ)整備

API提供

クラウド連携アナリティクス提供

ＡＩ

ｸﾗｳﾄﾞ･ｺﾝﾋﾟｭｰﾃｨﾝｸﾞ

ディジタル気象情報基盤
ｵﾝﾗｲﾝﾘｱﾙﾀｲﾑ･ﾋﾞｯｸﾞﾃｰﾀ処理

ＩｏＴ

状態の可視化

現場気象予報士のｲﾝﾃﾘｼﾞｪﾝｽ組込み（広義のＡＩ）
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アジェンダ

１.気象情報ビジネスの今後
２.HalexDream!
〜アメダスデータの活用〜

３.データの可視化から状態の可視化へ
４.過去データ提供サービス開始
５.農業分野への適用
６.酪農分野への適用 （霧プロジェクト）〜気象衛星データの活用〜
18「ビッグデータの可視化」から「状態の可視化」へ（気象）①
従来：紙媒体を基本とした表現方法

これから：ＩＴの特徴を活かした表現方法（静的表現方法）（動的表現方法）
低気圧

低気圧

矢羽根同士が重なって、情報が読取れません。
これでもかなり間引いた表現です。

2016.06.17 15時

19「ビッグデータの可視化」から「状態の可視化」へ（気象）②
三国山脈を越えて上州（群馬県）に大量の大気が流れ込んできています。
フェーン現象を起こすきっかけになるかも

風は谷筋を通ります

三国山脈を越えてきた大気は埼玉県・東京都の上空を経て、神奈川県、静岡県の方向に流れていきます

高い独立峰の富士山のあたりでは風の流れは二手に分かれます2015.08.07 午前9時 800hPa面（高度約1,500m付近）での風の流れ

20

「ビッグデータの可視化」から「状態の可視化」へ（気象）④

答えは風の中にある

高気圧

低気圧
低気圧

低気圧

前線
前線

地表面付近の風の流れ／海面更正気圧
2016年6月21日09時00分

21

「ビッグデータの可視化」から「状態の可視化」へ（気象）④富士山雲と想定される断面

気象断面図
地図上にマウスで引いた直線上の大気の状態を表示します22アジェンダ

１.気象情報ビジネスの今後
２.HalexDream!
〜アメダスデータの活用〜

３.データの可視化から状態の可視化へ
４.過去データ提供サービス開始
５.農業分野への適用
６.酪農分野への適用 （霧プロジェクト）〜気象衛星データの活用〜
23「HalexDream!」 過去の気象データ提供サービス①

過 去 の気象データ提供サービス

予測データをより的確に活かすため過去から学びたい…
お客様が求めるものは過去データを紐解くことで導かれる 『自分達の法則』

過 去 の状態を紐解きこの 先 の状態を知る
将来を見据え予め出来ること･対策を考える

お客様の目的・ご要望の実現
防ぐ・ 備える ・ 恵みを増やす
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「HalexDream!」 過去の気象データ提供サービス②
HalexDream！ 過去データの強み①

メッシュ形式で網羅的なデータ提供が可能！！
過去のデータを活用し、品川エリアの事故と気象条件の相関関係を調べたい！
でも、過去の気象データを“面”的に提供してくれる会社がなかなか見つからない･･･
定点提供のほか･･･

ハレックスでは”点”のみならず、メッシュ形式にて”面”的な過去データの提供が可能です。
マップとの親和性が良く、GISを活用して分析されるお客さまから好評をいただいています！

“面”的なデータ提供が可能！

HalexDream！ 過去データの強み②

過去データも任意地点で提供可能に！！
適正な在庫管理のために、各店舗ごとの売上分析を実施したい！
店舗のある地点の過去データと自社のPOSデータを突合、分析したいんだけどなあ…
現在の定点提供から・・・

現在ご用意のある過去データは、全国の市区町村、及び鉄道の主要駅。
ハレックスでは近くこの“定点”という縛りをとっぱらい、お客さまが必要とされる任意地点の過去データを提供、Justな突合・分析を可能にします!!

あなたのための過去データを提供可能に！

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「HalexDream!」 過去の気象データ提供サービス③『HalexDream!』過去データ提供情報
提供範囲

全国１キロメッシュ

地点（メッシュ）数

およそ40万メッシュ

提供可能期間2012年1月以降〜現在

提供形式①オフライン提供②API提供＜オフライン提供＞

概要：指定の地点、要素、期間をもとに生成したファイルをCSV形式で提供します。

＜API提供＞

概要：緯度経度による地点指定および要素、期間などのパラメータによるAPIリクエストに対してデータをレスポンスします。
１時間ごとの気温、降水量のほか、年や、旬、月、日等で平均した気温、積算降水量の提供が可能です。

＜提供要素＞

天気、気温、降水量、風向、風速、(湿度)※気温については、平均値、極値（最高/最低）、積算値の３つも提供可能です。
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過去の気象データ引き合い事例①
過去データ活用目的①

小売･アパレル『もっと売れる仕組み作り』の構築に

過去データ活用目的②

ルートナビ『メッシュ形式』のデータを活用
過去の事故事例と突合→事故防止を支援!
27

過去の気象データ引き合い事例②
過去データ活用目的③

建設現場
自社の強み確立のため
気象との因果関係を徹底分析
過去データ活用目的④

デジタルマーケティング
気象データをトリガーに活用
広告の訴求力を底上げ！

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過去の気象データ引き合い事例③
過去データ活用目的⑤

自然エネルギー
その土地のポテンシャルを測る
低コストでの初段調査として活用
過去データ活用目的⑥IoT
1km格子以上の細かさを求めて地理的特性を最大限加味して目指す
目的ありきのオリジナル予測モデル構築

29

アジェンダ

１.気象情報ビジネスの今後
２.HalexDream!
〜アメダスデータの活用〜

３.データの可視化から状態の可視化へ
４.過去データ提供サービス開始
５.農業分野への適用
６.酪農分野への適用 （霧プロジェクト）〜気象衛星データの活用〜
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自然の持つ二面性
圧倒的な破壊力を持つ

代えがたい
豊かな

“脅威”

“恵み”

日本人は自然と“調和”することにより繁栄を得てきた

リスク

プロフィット

いかに回避/軽減するか

いかに増やすか（防災・危機管理・事業継続）（農業・漁業等の第一次産業、再生可能エネルギー、天候デリバティブ）

自然に対する畏敬の念が重要！
定式化（ｺﾝﾋﾟｭｰﾀで予測的中）できる部分は直近の、極わずかに限られる
ほとんどは人間（気象の専門家）の叡智（インテリジェンス）との戦い
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農業を取り巻く主な自然環境
二酸化炭素（CO2）

水（H2O）

光

熱

気象の領域

化学反応（光合成）
炭水化物 Cm(H2O)n

土壌の領域
ｶﾙｼｳﾑ（Ca）

ｶリウム（K）

硫黄（S）

ﾏｸﾞﾈｼｳﾑ（Mg）

リン（P）

ﾅﾄﾘｳﾑ（Na）

植物中の主要元素
元素

含有率

炭素（C）

45.4%

酸素（O）

41.0%

水素（H）

5.5%

窒素（N）

3.0%

ｶﾙｼｳﾑ（Ca）

1.8%

ｶﾘｳﾑ（K）

1.4%

硫黄（S）

0.34%

ﾏｸﾞﾈｼｳﾑ（Mg）

0.32%

リン（P）

0.23%

ﾅﾄﾘｳﾑ（Na）

0.12%

９割以上がC、O、H

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農業向け気象情報提供に関する今後のトレンド
気象情報会社に求められる方向性【従来】 作物の安定な生産（守り）危機管理（エマジェンシーマネジメント）が重要
・事前に迫り来る危険や被害を想定するリスクマネジメント
・被害が発生した後の対策を想定するクライシスマネジメント

地球温暖化・気候変動

生産性の向上
環境に優しい農業の実現
消費者への食の安全に関する情報の提供
農業の科学化
経験と勘の見える化

グローバル競争不可避

防災と同レベルの安心・安全の追求

世界の人口増加
食物輸入量の減少
ロスの削減

次工程(加工・流通)との連動

農地荒廃
農業従事者の高齢化・減少
勘と経験の可視化⇒次世代への伝承【今後】 経営としての生産（攻め）
競争力（付加価値）を持つ農業への転換

戦略的農業経営

定量的に管理する農業
生産管理／品質管理
・他の地域との差別化
・栽培品種の選定
・作付時期、出荷時期の調整等

食糧生産工場安定供給

耕地の環境コントロールの時代
・風のコントロール
・水のコントロール
・熱のコントロール
・光のコントロール・防雹/防鳥/防害虫といった物理的コントロール

サービス形態
単なる気象情報提供サービス

農業経営に関わる経営意思決定支援サービス

気象を活用した経済性・競争力の追求
33

主な野菜の原産地【中国&東アジア】【ヨーロッパ】【日本原産】

〔果菜類〕
〔果菜類〕
〔果菜類〕
アズキ、アブラナ、シロナス、ダイズ
ヒシ
コリアンダー、ネットメロン、ワイルドストロベリー〔葉菜類〕〔葉菜類&キノコ類〕〔葉菜類〕
カラシナ、キク、シソ、タカナ、チンゲン
アサツキ、アシタバ、ウド、エノキタケ、カンゾウ、キクラゲ、ギ
アスパラガス、イタリアンパセリ、ウインターサボリー、オサイ、ネギ、ハクサイ
ボウシ、ギョウジャニンニク、サンショウ、シイタケ、シュンサイ、
レガノ、カモミール、カリフラワー、キャベツ、クレソン、〔根菜類〕
セリ、ゼンマイ、タラノキ、ツクシ、ツワブキ、ナメコ、ニラ、
ケール、サンチュ、シャロット、シュンギク、スペアミント、
ドイツの気候学者ウラジミール・ペーター・ケッペンが、植生分布に注目して考案した気候区分
クワイ、ナガイモ
ハッカ、ハツタケ、ヒラタケ、フキ、ホンシメジ、ミズナ、ミツバ、セージ、セロリ、タイム、チコリ、チシャ、パセリ、ブロッコ
ミブナ、マツタケ、ミョウガ
リー、ペパーミント、マッシュルーム、ラベンダー、レタス、〔根菜類〕
レモンタイム、ローズマリー
カタクリ、ハス、ヤマゴボウ、ワサビ〔根菜類〕
カブ、ゴボウ、ハツカダイコン

ケッペンの気候区分【北アメリカ】〔果菜類〕
インゲン豆、ズッキーニ【インド&熱帯アジア】【熱帯アメリカ】〔果菜類〕
キュウリ、シロウリ、トウガン、ナス、ナタマメ、ニガウリ、ヘチマ、マクワウリ〔葉菜類〕
ツルムラサキ、バジル〔根菜類〕
コンニャク、サトイモ、ハスイモ〔果菜類〕
シシトウガラシ、セイヨウカボチャ、トウガラシ、ニホンカボチャ、ハヤトウリ、ピーマン
〔根菜類〕
サツマイモ

【アフリカ】【南アメリカ】〔果菜類〕
イチゴ、トウモロコシ、トマト、ラッカセイ
〔根菜類〕
ジャガイモ

〔果菜類〕
オクラ、ゴマ、スイカ、ヒョウタン、ユウガオ
〔葉菜類〕
モロヘイヤ

【中央アジア&西アジア】〔果菜類〕
エンドウ、ソラマメ、メロン〔葉菜類〕
コショウ草、サフラン、ゼニアオイ、ホウレン草〔根菜類〕
ショウガ、ダイコン、タマネギ、ニンジン、ニンニク

34

地域特性の把握・過去の気象観測データの活用
全国の気候

出典：理科年表35

農業における気象情報の活用イメージ
栽培品種の選定
他の地域との差別化

病害虫被害回避

生育診断
生育予測

気象災害回避作付時期、出荷時期の調整等

肥培管理等

戦略

戦術

定量的に管理する農業へ

農業経営(営農)
戦略の立案

傾向の把握

日常管理
(定量管理)

状態の把握

中長期予報

短期予報

極短期予報

（1ヶ月、3ヶ月、暖・寒候期）(週間、72時間、24時間)(6時間、1時間)

過去の気象観測データ
地域特性

記録データ
(気温経過図、積算温度図、日照時間等)

36農業分野への活用事例

JA全農様「ｱﾋﾟﾈｽ/ｱｸﾞﾘｲﾝﾌｫ」と連携

全国の降水予測を1kmメッシュで確認

最大10ヶ所のMy圃場登録が可能圃場(ほじょう)レベルのピンポイント性の確保

37農業分野への活用事例（過去データの活用①）
条件設定により国内何処でも、過去の気象状況を表示可能

38農業分野への活用事例（過去データの活用②）
過去の気象状況のトレンド表示例

39

農業分野への活用事例（過去データの活用③）
年別同期間の気温比較例

40アジェンダ

１.気象情報ビジネスの今後
２.HalexDream!
〜アメダスデータの活用〜

３.データの可視化から状態の可視化へ
４.過去データ提供サービス開始
５.農業分野への適用
６.酪農分野への適用 （霧プロジェクト）〜気象衛星データの活用〜
41酪農分野への気象情報活用事例

酪農への活用事例

浜頓別エバーグリーンＴＭＲセンター様
JAひがし宗谷様牧草の生育管理や刈り取り作業の実施判断用に気象情報を活用する実証実験を展開中
42

酪農分野におけるニーズの高まり
北海道TMRセンター
連絡協議会(札幌：2016.10.31)

ねむろ農業法人ネットワーク（中標津：2017.2.16)
北海道中小企業家同友会とかち支部農業経営部会（帯広：2017.3.16)

43

霧の種類
発生メカニズムの違いにより幾つもの種類がある

移流霧
冷却霧

混合霧
蒸発霧

逆転霧

蒸気霧

放射霧

前線霧
滑昇霧

44

海霧（じり）
北海道や、千島列島を含む北部北太平洋では、夏になると海霧（じり）が発生しやすくなります。
この海霧は北太平洋高気圧から吹き出す比較的温暖湿潤な空気が、寒冷な親潮の影響を受けた冷たい海面に接することで生じる霧で、移流霧として陸上に達することがある非常に濃い濃霧です。

45

移流霧の発生要因①（移流霧）
混合冷却霧発生要因①周囲から冷たい空気が混入する
暖かい海域に移動
湿った未飽和の空気

暖かい海域

飽和して霧が発生②海面によって冷やされる

冷たい海域
46

移流霧の発生要因②オホーツク海高気圧からの吹きだし（移流霧）
混合蒸発霧発生要因
気温より海水温が高い→水面の蒸気圧が大気中より高い→蒸発が盛んになる
南下した気塊は水蒸気の供給を受けて気団変質する
海水温と気温の温度差が数℃になるとSc,Cu系の雲が発生する可能性が高くなる

潜熱、顕熱のやり取り

暖かい海域

水蒸気の補給冷たい海域

47移流霧の発生要因③48

移流霧の発生要因④49

移流霧の発生要因⑤50

霧の発生予測①

エマグラム

水蒸気と空気の混合気体が、大気中で上昇したり下降したときに、水蒸気がどんな挙動を示すのか、気温はどのように変化するのかなどが、熱力学に関わる複雑な計算をしなくても、グラフ上で直感的に考えることが出来る便利なツール

気温

露点温度

霧が発生しやすい状態

高度(hPa単位)51霧の発生予測②
900hPa1000hPa
900hP
a1000hPa900hP
a1000hPa52

霧の発生予測③

上空へ行くほど気温が下がっている度合い（気温減率）が大きければ不安定、反対に小さければ、大気が安定であるということになります。

WeatherView2では任意の地点のエマグラムを可視化することが可能です。

湿潤断熱線
気温
等飽和混合比線

約5,500m

露点温度
乾燥断熱線
約3,000m
約1,500m

各高度での「湿り具合」も見ることができます。

高度(ﾌｨｰﾄ単位)
高度(hPa単位)53霧プロジェクト

未来投資会議 構造改革徹底推進会合 「地域経済・インフラ」会合（農林水産業）（第６回）
気象庁発表資料より

54

霧（の予報）プロジェクト

数値予報
物理学の方程式に基づき、現在までの観測を基にして計算される将来の大気や海洋の状態
ＧＳＭ：格子間隔20kmメッシュ 1日4回
ＭＳＭ：格子間隔５kmメッシュ 1日8回
ＬＦＭ：格子間隔2kmメッシュ 1日24回

予報ガイダンス

WeatherView2「エマグラム」の活用
霧ガイダンスもどきの開発

霧のガイダンスに関しては現状なし
監視カメラの活用

実況データ

気象衛星データの活用

監視カメラ画像

霧予報
Intelligence
気象データの活用ノウハウ

将来構想
画像認識技術静止気象衛星ひまわり8号・9号観測データ
霧を含む低い雲域

AI Deep Learning（深層学習）

55

霧プロジェクト参加企業等【WXBC会員企業】
NTT (ｺﾐｭﾆｹｰｼｮﾝ科学基礎研究所)
富士通
日立製作所
M-SAKUネットワークス
ハレックス【準検討ﾒﾝﾊﾞｰ】
JA全農
日本農業法人協会【現地協力企業等】
エバーグリーンTMRセンター
JAひがし宗谷（東宗谷農業協同組合）
ホクレン浜頓別
オーレンス（北海道TMRセンター連絡協議会事務局）
道北・浜頓別町及び道東・別海町で追加の実証実験協力企業(TMRセンター)と交渉中【協力】
気象庁情報利用推進課（WXBC事務局）
気象庁観測部56

霧プロジェクトのイメージ

Agriculture：牧草

スケジューリング【Needs】

FP-2（準リアルタイムデータ・予測運用）

FP-1（過去データ・予測モデル構築）

FP-0（一例：SVM,CNN,++)（一例：RNN,++)（霧プロダクト）

Machine Learning / AI
Meteorology：【Seeds】

57

気象会社の役割は、気象予報士が天気の予報をすることだけではありません

わたくし達の仕事はこんなに広いんです
詳しくはWebでhttp://www.halex.co.jp/

ご清聴、ありがとうございました

58