平成30年度 気象ビジネス推進コンソーシアムセミナー in 福岡

気象ビッグデータの全体像とビジネスへの活⽤
平成30年12⽉4⽇（⽕）
気象庁福岡管区気象台 気象防災部⻑
千葉 剛輝

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
2

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

3

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

傾斜計

ひずみ計
 津波の⾼さ（海⾯の潮位変動）  地下の岩盤の海洋気象ブイ
伸び・縮み 地盤の傾斜変化や⼭体の膨張・収縮地震計
 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

中層フロート （海中の）⽔温、
塩分 等

⽕⼭カメラ
 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

 （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

4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

タ提供

タ収集

地上気象観測網
各気象官署
アメダス観測観測デ

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

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

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

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
5

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

6

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

スーパーコンピュータの演算速度の推移

ひまわり8号
可視合成カラー画像 10分ごと

7

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
8

気象データの種類
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

電⽂データ【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、
⻯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）

9

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
10

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（波⻑帯）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）

3撮影できる範囲全て（台⾵発⽣時）

種類
可視画像
⾚外画像
⽔蒸気画像

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

B06

雲粒有効半径B07

下層雲・霧、⾃然⽕災

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

0.5

1,2,4
5〜16
3

1
2
0.5
1
2
0.5

2.5

約1,000×1,000

1,2,4
5〜16
3

領域は可変。
台⾵等を観測

1,2,4
5〜16

1
2

2.5

北東⽇本と南⻄⽇本
を合成

機動観測域

観測頻度

10

約2,000×2,000
⽇本域

バンド

解像度

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
11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、雷及び⻯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
⻯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。
「⻯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］、⻯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
12

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」

初期値（UTC）*
GSM（全球域） 00，06，12，18
MSM
LFM＊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。
⽔平⽅向の
予報時間
予想領域
解像度
132時間（6時間間隔）20km
全球
138〜264時間（6時間間隔、12UTCのみ)

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）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【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

13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

14

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※2

異常天候早期
警戒情報

毎週⽉・⽊曜⽇

５〜１４⽇先予報する要素※3,4
気温、降雪量

１か⽉先
１か⽉予報

毎週⽊曜⽇

３か⽉予報

毎⽉25⽇頃

暖候期予報

2⽉25⽇頃

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

9⽉25⽇頃

気温、降⽔量

暖候期（6⽉〜8⽉）

気温、降⽔量

梅⾬時期（6⽉〜7⽉）

降⽔量

寒候期（12⽉〜2⽉）

気温、降⽔量、降雪量

沖縄・奄美は5⽉〜6⽉

寒候期予報

気温

※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】

異常天候早期警戒情報［XML］、全般季節予報［XML］、地⽅季節予報［XML］、
異常天候早期警戒情報ガイダンス［CSV］、1ヶ⽉／3ヶ⽉／暖・寒候期予報ガイダンス［CSV］、
異常天候早期警戒情報アンサンブル統計GPV［GRIB2］、
1ヶ⽉／3ヶ⽉／暖・寒候期予報アンサンブル統計GPV［GRIB2］ 等

15

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。

津波警報等※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

16

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
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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（北⻄太平洋解析予※約13時間後に発表
報格⼦点資料）沿岸波浪（実況図・予想図）

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）予想領域

海⾯⽔温（ひまわり8号の観測による）要素

地⽅海上警報の領域（⽇本近海）

⾵、視程（霧）、着氷、波、天気

北緯15〜50度、
東経117〜160度

⽔温[K]、塩分、⽔平流速[m/s]、
海⾯⾼度[m]

北緯 20度〜50度、0.05度×0.05度
東経 120度〜150度

波⾼[m]、周期[秒]、波向[度]、海上⾵東⻄成分[m/s]、
海上⾵南北成分[m/s]【海洋に関する主なデータ】

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
18

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

19

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
20

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。
21

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

22

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

23

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
24

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

25

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。
26

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℃

27

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
28

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？
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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。

ホームページによる情報提供

30

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
31

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」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）

32

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（例1）最新の最⾼気温
http://www.data.jma.go.jp/obd/stats/data/mdrr/tem_rct/alltable/
mxtemsadext00_rct.csv（例2）2018年12⽉4⽇9時40分時点（※）での1時間降⽔量※現在から24時間前まで取得可能
http://www.data.jma.go.jp/obd/stats/data/mdrr/pre_rct/alltable/p
re1h00_201812040940.csv【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。
33

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。

34

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。
35

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/kokusaibe
t/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

36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、⺠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

37⺠間気象事業者から気象データを⼊⼿
気象データは⺠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。
⺠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⺠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。

38

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「平成30年度WXBCセミナー in 福岡」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/39