平成30年度WXBCセミナー in 福岡

気象情報はビッグデータ、IoT、AIのフロントランナー
平成30年12月4日
気象ビジネス推進コンソーシアム
人財育成WG副座長
株式会社NTTデータMCS 顧問（前・株式会社ハレックス代表取締役社長）

越智 正昭

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

電力制御

鉄道
発電管理
設置調査

資源探査船向け
海潮流情報

出荷判定ｼｽﾃﾑ
工程管理ｼｽﾃﾑ

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・小売り風土 ＝ 世の中の最底辺のインフラは地形と気象

2

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‘ 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)

気象以外の各種情報

様々な業種の様々な業種の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。

3

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

4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5

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6

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 7データ・ドリブン（Ｄａｔａ Ｄｒｉｖｅｎ）

データ・ドリブン（Ｄａｔａ Ｄｒｉｖｅｎ）
売上データやマーケティングデータ、Ｗｅｂ解析データ等、データに基づいて各種判断やアクションをすること

データ・ドリブンを成功させる４つの基本ステップ
ステップ１： データの収集
ステップ２： データの可視化ステップ３： 分析・アクションプランの検討
ステップ４： アクションプランの実行

ＩＴツール＋人材＋組織力

ウェザー・ドリブン（Weather Driven）社会の到来！！
8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

9

オリジナル気象サービス 「HalexDream!」の画面例

10

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11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

12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
13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

14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

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「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

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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「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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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!
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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

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「HalexDream!」 及び過去データ提供サービス導入事例
統計分析手法を駆使した来店客数の予測機能●曜日・天気・イベント等から、来店客数を高精度に予測します。
●日別・時間帯別に、最新の来店客数予測データを提供します。
●レジ稼働計画では、時間帯別の必要レジ台数の計算に利用できます。
●レイバー計画では、客数に連動する作業量の計算に利用できます。

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ＡＩ（人工知能）との連動事例

TNQL(テンキュール)の機能

気象ビッグデータを分析し、その日の気温・天気・降水量・風速・湿度・気温差・体感温度などから、ユーザーに最適なコーディネートを提案するアルゴリズムを独自に構築。
さらに、ＡＩを用いて、天気や気温の変化に合わせて、それぞれのユーザー毎にその日に最適なコーディネートを毎朝レコメンド（推奨）します。

AIDeep Learning（深層学習）
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観光分野への活用事例①

山梨県 様

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観光分野への活用事例②（平成30年度第3回WXBCセミナー 観光予報プラットフォーム（JTB）プレゼン資料より）
 観光予報プラットフォーム https://kankouyohou.com/

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観光分野への活用事例③（平成30年度第3回WXBCセミナー 観光予報プラットフォーム（JTB）プレゼン資料より）
 観光予報プラットフォーム https://kankouyohou.com/

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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%

硫⻩（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
30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

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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32

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)

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愛媛県『坂の上のクラウド』コンソーシアム
農林水産省経営局「農業界と経済界の連携による先端モデル農業確立実証事業」（平成26年度新規事業）【分析機能】
・データ蓄積【アラート機能】

圃場ごとに日照時間や温度、降雨量等を積算

霜害、高温・低温障害が予知されれば、メール等でお知らせ

・収穫時期予測
収穫量・品質・収穫日など予測・病害虫など発生予測【グラフ機能】

実測
データ

予測
データ

気温、湿度、降雨などグラフ化【生産役立ちツール】
・旧暦、月齢の活用
・附箋機能（農家の口コミ情報を共有）【マップ機能】
ピンポイントで気象変化を予測、地図上で変化を確認

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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35

【将来構想】 人工知能未来農業創造プロジェクト（案）
農業を単なる1次産業とせず⽣産から流通・消費まで通観した事業と捉え、気象情報をプロジェクトの中核的基盤情報と位置付け、過去の農業情報や営農知⾒を拠りどころに、農業にまつわる実⽤可能な要素技術を⼈⼯知能によってオペレーションする営農システ
ムを創造する。
⼊⼒情報

中核的基盤情報(気象情報）
過去データ

センサーデータ

AI

分析
判断

予測情報

農業情報
営農記録

技術情報

農業団体
（営 農 者）

Deep Learning（深層学習）

助⾔

⼈⼯知能
ドローン、 IoTゲートウェイ、圃場環境センサー要素技術
NTT_G

・作物/品種の選定
・作付適期の判定
・収量/収穫時期推定
・省⼒/効率化による・安⼼安全な⾷糧の確保
・農業経営の安定化
・市況・産地情報
・産地リアルタイム推定技術
・産地直売所システム

市況情報

小電力無線技術（LPWA）

判断/⾏動

オペレーション

産地直売所システム
産地リアルタイム推定技術

無⼈トラクター
農業機械⾃動運転アシスト

⽣産現場
⽬論み効果

流通現場
リスクの最⼩化

作業の効率化利益の最⼤化

ブランド化

産物の付加価値

消
産地直売所
運営⽀援費
安⼼安全な⾷糧の提供
輸出の増加
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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
37

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

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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）

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Weather Driven社会はいまそこに！
詳しくはWebでhttps://www.wxbc.jp/

ご清聴、ありがとうございました

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