平成30年12月3日
13:40〜17:00
WXBCセミナー in 大阪

気候リスク管理の基礎〜気候情報のビジネスへの活かし方〜
気象庁 大阪管区気象台
気象防災部 地球環境・海洋課
経田 正幸（きょうだ まさゆき）
気象庁マスコットキャラクター
はれるん

本講演の内容
1. 気候の影響の程度「気候リスク」とその管理
2. リスク管理の例
農業、小売・流通におけるビジネスリスクの管理
実践例
3. 【実演】気候の影響を見積ってみよう
4. 気候リスク管理を行う社会に！

2

本講演の内容
1. 気候の影響の程度「気候リスク」とその管理
2. リスク管理の例
農業、小売・流通におけるビジネスリスクの管理
実践例
3. 【実演】気候の影響を見積ってみよう
4. 気候リスク管理を行う社会に！

3

気候は様々な産業に影響を与える
ビジネスは気候によって影響を受けるリスクを抱えている。
• 多くの産業で気候の影響を受ける。
• 季節はずれの状態が長く続くと影響は大きい。
• 同じ時期でも、気温等の年毎の変動は大きい。
2018年

2010年夏の猛暑の影響例（新聞報道等による）2010年

2018年（左）と2010年（右）の7〜9月の地域平均気温平年差の5日平均の時系列

4気候リスク管理とは
気候予測を用いたリスク管理の過程（ ①認識、②評価、③対応）の有効性を、熱中症予防対策を例にして示す。

①認識

②評価

どのような影響を受けるか。
どのような対策があるか。

どのような気象がどのような影響をもたらすのかを定量的に見積もる。

搬
送者数

③対応

評価結果（②）と気象予測から気象による影響を見込
み、リスクの大きさを踏まえた対策を実施する。
2週間先の28℃以上の確率：66%

28℃

気温
猛暑等による熱中症患者の増加

熱中症患者が増える
気温の値を把握熱中症注意の呼びかけの条件と、７日間平均気温と熱中症搬送者数の関係について
https://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/kurashi/netsu_fig.html

気候の影響を軽減あるいは利用することを「気候リスク管理」と呼び、気候リスクの軽減を促している。

熱中症発生の可能性が高まった場合にお知らせ

水やテントの増設は有効。
準備時間がある程度必要。

5

週間天気予報よりも長期の気温予測に着目

24時間まで（時系列予報）・１週間より先の予測になると「○日の最高気温は△℃」のような断定的な予報は難しい。
・そのため、「7日間平均気温が28℃となる可能性は□％」といった確率表現を用いている。
１週間まで（週間天気予報）※長期の予報には、異常天候早期警戒情報、１か月予報、３か月予報、暖候期予報、寒候期予報がある。
6

２週間先までの気温予測
全国の主な観測地点の２週間先までの気温予測の確率を知ることができる。
大阪の2018年7月中旬頃の気温予測の例

自由に設定できます

7/10-16

7/13-1928℃を上回る可能性は70％程度まで高まる。
https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/probability/guidance/index_w2.php

7

【今年】大阪の平均気温と大阪府での熱中症による救急搬送人員数との関係• 横軸：７日間の初日• 赤色線：大阪の７日間平均気温• 紫色棒グラフ：７日間の熱中症による府内救急搬送人員数
熱中症による救急搬送人員数は、総務省消防庁HP内の熱中症情報ページに掲載している値。

大阪市HPより(健康局 健康推進部 健康施策課 管理グループ)
8

本講演の内容
1. 気候の影響の程度「気候リスク」とその管理
2. リスク管理の例
農業、小売・流通におけるビジネスリスクの管理
実践例
3. 【実演】気候の影響を見積ってみよう
4. 気候リスク管理を行う社会に！

9気候リスク管理の過程の実践〜水稲の低温・高温障害対策の例〜

気候リスク軽減対策である水田の水深管理を実施するためには、ある程度の時間的猶予が必要。

農研機構東北農業研究センター提供10【アパレル・ファッション産業】１、２週間の時間的猶予を要する販売促進対策の例
店頭での販売促進といった販売機会ロスの対策には、週間天気予報やそれよりも長期の予測の活用可能性が高い。

売り場での商品陳列量増減のタイミング見極め例）残暑が見込まれるときは、高温時に売れる商品（ブルゾン（中衣料）→カットソーやパンツ（軽衣料））の品揃えとする。

倉庫から店舗への商品配送量の調整例）サンダルの販売数が伸びる気温が見込まれるときは、該当商品の供給を積極的に実施し、色やサイズなどの欠品をしないようにこまめな管理をする。

ＰＯＰ（店頭での販売促進のための広告媒体）などのＶＭＤ強化
例）ニット帽の売れる可能性が高まってきた時点で、防寒ニット帽の売り場を通路側、お客様のアイキャッチ率の高い棚に移動させるなどの確認をする。

消費者への積極訴求例）高温が持続していたものの秋冬用肌着が売れる気温への低下が予想された場合に、肌着が必要になる予報が出ていることをわかりやすく説明する。

アイテム別の売り場面積比の調整例）厳しい残暑が予想され、ニットの売上が伸びないと予想された場合に、高温時でも売れるカットソーなどの売り場面積を維持する。
※ＶＭＤ：Visual Merchandisingの略。POPなど視覚的販促手法を示す。
気候情報を活用した気候リスク管理技術に関する調査報告書〜アパレル・ファッション産業分野〜 参照

11

【アパレル分野での調査結果】
販売数が大きく伸びる気温
アパレル分野の様々なアイテムにおいて、販売数と平均気温との間に明瞭な関係があった。

※上（下）向き矢印は気温が上昇（下降）基調の時に販売数が伸びることを示す。
気候情報を活用した気候リスク管理技術に関する調査報告書〜アパレル・ファッション産業分野〜 参照

12

【アパレル分野での調査結果】
ロングブーツの販売数と気温ロングブーツの販売数にある年の違いは、気温の推移の違いによるものだった。

アパレル各社のコメント

販売の伸びる時期がわかれば事前に商品供給することが可能！
ロングブーツの販売数と平均気温の関係（７日移動平均値）
販売数：首都圏の店舗 気温：東京
気候情報を活用した気候リスク管理技術に関する調査報告書〜アパレル・ファッション産業分野〜 参照

13

【アパレル分野での調査結果】
ﾛﾝｸﾞﾌﾞｰﾂ販売の促進事前対策の検討
ロングブーツの販売数が20℃を下回ると大きく伸びるという関係を基にすれば、２週間先の気温予測にある20℃を下回る時期等から事前の販促対策が実施できる。
横浜の20℃以下となる確率を選択

10月8日（火）の時点で、翌週（13日から）は20℃以下となる可能性がとても高い（80%以上に高まる）。

現時点（10月上旬）の季節外れの暑さも収まり、ロングブーツの販売数が伸びる可能性が高まると判断。
本部から色やサイズの欠品をしないよう、こまめな在庫補充の準備を行う指示を出す。

２週先の気温予測の入手先：http://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/probability/guidance/index_w2.php

14

【アパレル・ファッション産業】気候リスク管理の実用化に向けた実証実験例

第2回気象情報の産業利用のためのWS資料より
https://www.jma.go.jp/jma/kishou/minkan/srs_ws.html

15販売数と気温の相関関係はどの程度あるのか？
平均気温と相関の強い商品は多く存在する。特に、屋外の自動販売機による販売には、相関係数が±0.9程度の品目もある。
表 販売数と日平均気温の相関係数
左はﾄﾞﾗｯｸﾞｽﾄｱ産業分野の調査結果から岡山県の全日（ただし補正ずみ）の値、右は清涼飲料分野の調査結果から東京都の平日のみの値を示す。それぞれ、係数が1もしくは‑1に近い4及び5品目の相関係数を示す。

※両分野の調査期間・場所は異なっている。

ドラッグストアの店頭販売品目

相関係数（青字はCOLD飲料、赤字はHOT飲料）

相関係数

パーソナルアイス

0.86

緑茶飲料等

0.94

殺虫剤

0.82

コーヒー飲料等-0.93

かゆみ・虫さされ用薬

0.79

緑茶飲料等

-0.92

蚊取り線香

0.78

紅茶飲料、果汁飲料等

0.90

屋外自販機の販売品目

図 東京都におけるスポーツ飲料等の販売数と東京の気温の推移
横軸は日付（2013年4月1日〜2016年3月31日）、右縦軸は気温、左縦軸は規格化販売数を示す。規格化販売数とは、本期間中の全販売数で規格化した販売数である。いずれも7日間移動平均データである。青色と赤色の実線はそれぞれ設置条件がIN,OUTのみのスポーツ飲料等の販売数、緑色・橙色・青色の破線はそれぞれ平均・最高・最低気温を表す。
気候情報を活用した気候リスク管理技術に関する調査報告書〜ドラックストア産業分野〜・気候情報を活用した気候リスク管理技術に関する調査報告書〜清涼飲料分野〜参照

16

時期を限ることで影響の強さが明瞭になる例
石油ファンヒータについて、その販売数と10〜12月の平均気温との相関係数は-0.84（大阪府）であり、強い負の相関関係がある。
○石油ファンヒーターの販売数は平均気温が10月頃の18℃付近を下回るあたりから増加し、12月までは気温の下降に伴い販売数が増加する。
○12〜2月は平均気温が低い時期であるものの、同じ平均気温でも1, 2月の石油ファンヒーターの販売数は12月と比べて減少する。
図 10〜2月の大阪の平均気温と大阪府における石油ファンヒーター販売数の散布図
横軸は平均気温、縦軸は店舗当たり販売数を示す。いずれの値も土曜日からはじまる７日平均値
で、期間は2011年10月〜2016年2月である。直線は10〜12月の両関係の線形回帰直線を表す。

気候情報を活用した気候リスク管理技術に関する調査報告書〜家電流通分野〜 参照

17

【家電流通分野実証実験】気温予測に基づく対応 ①気温の予測
11月中旬以降の急な気温低下は予測できていた。
2017年11月13日の時点での大阪の11月中・下旬の気温時系列予測
実証実験
10〜12月11/15-21

11/21-27

平年は12℃

これまでの平年より高い状態はすぐに収まり、平年を下回る状態がしばらく継続する。
気候情報を活用した気候リスク管理技術に関する調査報告書〜家電流通分野〜 参照

18

【家電流通分野実証実験】気温予測に基づく対応 ②販売数予測と実績
石油ﾌｧﾝﾋｰﾀｰの販売数が予測されたように多くなり、事前対策が有効であった。
大手家電流通協会の5会員企業が各々で事前対策を実施。ある企業は、11/13時点の気温に基づく予測情報（図）も用いて、以下の販売促進対策指示を行った。
• 店頭在庫の増加• 売り場での商品の展示規模拡大

10〜2月の大阪の平均気温と大阪府における石油ファンヒー
ター販売数の散布図横軸は平均気温、縦軸は店舗当たり販売数を示す。いずれの値も土曜日からはじま2017年と2016年の10〜12月の大阪の平均気温と大阪府る７日平均値で、期間は2011年10月〜2016年2月である。直線は10〜12月の両関の石油ファンヒーターの販売数の推移
係の線形回帰直線を表す。また、●は11/18-24または前週の値で、赤色・桃色・肌
横軸は7日平均の初日を示す。左縦軸は7日間平均気温、 右縦軸は店舗あたり色・黄色がそれぞれ2017年の気温予測、2016年の気温実績、平年の気温実績、前の販売数。折れ線は平均気温、棒グラフは販売数を表す。
週の気温実績を示す。
19
気候情報を活用した気候リスク管理技術に関する調査報告書〜家電流通分野〜 参照

【家電流通分野実証実験】気温予測に基づく対応 ③評価
気温予測の活用で的確さと説得力が増し、消費者の需要にもタイムリーに応えられた。
大手家電流通協会の会員企業が行った事前対策事例①②③①店頭在庫の増加と売り場規模拡大 ＜前スライド参照＞②売れ始めの時期の店頭準備の徹底
販売数が急に増え始める目安気温を下回る可能性の高まり等を踏まえ、週末前である翌日金曜日（10/6）の気温予測も取り上げながら、販売が始まる２週先を前にして指示した。
いよいよ暖房機が本格的に動き出します。
暖房コーナーの準備は出来ていますか？
昨年やっていた事を思い出して季節商品の売上に繋げて下さい。
まだ行っていない店舗があるなら至急改善して下さい。

③売り場でのPOP掲示
毎年、店舗ごとに店長判断で行っているPOP
掲示について、今年はある店長が本社配信資料にあったタイミングで開始した。その結果、来客から「掲示に気づいて暖房器具を購入しておいてよかった」との反応があった。
気候情報を活用した気候リスク管理技術に関する調査報告書〜家電流通分野〜 参照

大手家電流通業界からのコメント•「これまでの天候だけでなく、販売予測が加わることでより役立つデータになっている。一個人の感覚でなく、確実性が高まる。」•「客観的な気温データに基づくことで、店舗や関係部署への指示に説得力が増す。」•「これまで、暖房商戦の準備対策として前年の気温をベースに今年度の売上計画を立てていたが、直近の気温予測を取得できることによって、今まで以上に売上シミュレーションが正確になる。」
20

本講演の内容
1. 気候の影響の程度「気候リスク」とその管理
2. リスク管理の例
農業、小売・流通におけるビジネスリスクの管理
実践例
3. 【実演】気候の影響を見積ってみよう
4. 気候リスク管理を行う社会に！

21

【実演】気候の影響の大きさを見積
もってみよう 必要なもの
 気象データ、業務データ（販売数や売上額など）、統計処
理ソフト→付録「気象データと販売データを準備する」をご覧ください！

 ここでは、気候、特に気温の影響を受けやすいと広く認識されているファミリーアイスの販売促進対策に活かすことを考える。
 業種はスーパーマーケット、販売場所は仙台、販売データ
は2012年1月1日〜2015年8月31日の日別販売数。

22

気温と販売の関係を定量的に見積もる①時系列図の描画（１）全期間分
気候の影響を受けやすいとの認識のとおり、大きな季節変動がある。

23

気温と販売の関係を定量的に見積もる①時系列図の描画（２）2012年分のみ
土日の売上が平日より大きいといった、気候とは異なる影響もある。

※縦補助線を7日毎に引いた。

24

気温と販売の関係を定量的に見積もる①時系列図の描画（３）7日間平均処理
気候と異なる影響を軽減することで、気候との関係がより明瞭になる。

7日間の平均値を用いた。

25

気温と販売の関係を定量的に見積もる①時系列図の描画（４）複数年の分析
複数年の分析により、冷夏・暑夏といった気候条件の違いも踏まえた結果となる。

26

気温と販売の関係を定量的に見積もる②気候の影響分析

a. ７日間平均値を用いることで、土日に販売数が増えるといった影響を販売数データから取り除くことが出来、売上数に対する気温の影響が見出しやすくなった。
b. 冬期間は気温の影響は弱く、年末年始といった連休の影響が大きい。

27

気温と販売の関係を定量的に見積もる①時系列図の描画（４）複数年の分析
複数年の分析により、冷夏・暑夏といった気候条件の違いも踏まえた結果となる。

28

気温と販売の関係を定量的に見積もる③気候とは異なる影響の分析

i.

販売が集中する日・期間の存在（土日祝、夏休
み、ポイントデー、大量注文など）

ii. 販売データの扱い方の注意（商品カテゴリー開設前は販売データ０の連続、など）⇒ 7日間の平均値を用いる、平年比・平年差を用いる、該当日の販売数を前後の平均値に置き換える（以上、i. 対策）、分析する期間を制限する、といった処理により、より明瞭な関係分析結果が得られる。

29

気温と販売の関係を定量的に見積もる④散布図の描画（１）基準温度の存在
販売数が伸びる、販売数がかなり多くなるといった基準の温度がある。
① 昇温期には、7日間平均気温が15℃を超えると、販売数が伸びる。
② 7日間平均気温が25℃を超えると、販売数が急増するだけでなく、昇温期・降温期に限らず販売数がかなり多くなる。

30

気温と販売の関係を定量的に見積もる④散布図の描画（２）関係式
気温と販売の定量的関係は関係式や相関係数から知ることができる。

データ処理ソフトを用いれば、気温と販売の関係式や相関の強さも比較的容易に導出することが出来る。
ここには、二次曲線の近似式とその曲線を示す。
y=0.3x2-4.51x+66.1

31

本講演の内容
1. 気候の影響の程度「気候リスク」とその管理
2. リスク管理の例
農業、小売・流通におけるビジネスリスクの管理
実践例
3. 【実演】気候の影響を見積ってみよう
4. 気候リスク管理を行う社会に！

32これまでに、各産業分野の協力を得ながら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）全国清涼飲料連合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。

33

「気候リスク管理」ポータルサイト〜気象情報を利用して気候の影響を軽減してみませんか？〜
検索サイトにて「気候リスク管理」
を検索、クリック＜コンテンツ＞○気候リスク管理の基本的考えや実施方法○様々な産業分野での気候リスク管理に関する調査結果の紹介○気候リスク管理に必要な気象観測・予測データへのリンクと利用法

過去の気象データ

気候予測データ

気候リスク管理に関する調査の概要・報告書

各分野の調査結果はこちらです。
• 家電流通• 清涼飲料• ｽｰﾊﾟｰﾏｰ
ｹｯﾄ&ｺﾝﾋﾞﾆ
ｴﾝｽｽﾄｱ• ﾄﾞﾗｯｸﾞｽﾄｱ• ｱﾊﾟﾚﾙ・ﾌｧｯｼｮﾝ
• 農業34

気象リスクの適切な管理を考える
リスク管理には、①認識 ②評価 ③対応の過程が有効です。
• 気象は様々な産業に影響を与えます。
• 適切なリスク管理には、影響の大きさの把握と共に、悪影響の軽減・好影響の活用のための対策に用いる気象情報の要件を知る必要があります。
– 気象リスクの大きさは影響を受ける当事者によって違います。
– リスクに備えるための時間的猶予も当事者によって異なります。
– 気象リスクは「影響を与える気象が起こる可能性」×「その影響の大きさ」と捉えることができ、 「影響」が大きければたとえ「可能性」が小さくとも対策を実施する価値は高い。

35

「気候リスク管理」を行う社会に！
気象情報を活用して、気候の影響を軽減したり利用したりする「気候リスク管理」を行う社会に。
• 本セミナーでは、いくつかの気候リスク管理やそのプロセスの例と共に、実演形式にて気温の影響の大きさの見積もり方を解説しました。ぜひご活用ください。
– より詳しい内容については、 気象庁ホームページ内「気象情報を活用して気候の影響を軽減してみませんか？」をご覧ください。

ご清聴ありがとうございました。
36

付録
気象データと販売データを準備する
１．気象データを準備する
２．販売データを準備する

37

気象データと販売データを準備する
1. 気象データを準備する（1）1-1. 検索サイトにて「過去の気象デー
タ ダウンロード」を検索
もしくは、「気候リスク管理」ポータルサイトの「過去の気象データ・ダウンロード」をクリック

1-2. 気象庁ホームページ「過去の気象データ・ダウンロード」へアクセス

気象庁ホームページ「過去の気象データ・ダウンロード」
https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/
38

気象データと販売データを準備する
1. 気象データを準備する（2）1-3. 「過去の気象データ・ダウンロード」ページで、過去の気象データをダウンロードする※ ここでは、 2012年1月1日〜2015年8月31日の期間の宮城県「仙台」における日別の気温データをダウンロードします。
1-3-a. 地点（宮城県「仙台」）を選択します「宮城」を選択（クリック）「仙台」を選択（クリック）
39

気象データと販売データを準備する
1. 気象データを準備する（3）1-3-b. データの種類（日別値）と要素（日平均気温）を選択します「日平均気温」を選択（クリック）

1-3-c. 期間（2012年1月1日〜2015年8月31日）を選択します「連続した期間で表示する」を選択した上で、2012年1月1日から2015年8月31日を選択

40

気象データと販売データを準備する
1. 気象データを準備する（4）1-3-d. 「CSVファイルをダウンロード」ボタンを押し、ファイルを保存します

過去の気象データが取得できました！
41

気象データと販売データを準備する
2. 販売データを準備する
2-1. お手持ちの日別の販売数データを準備する。
※ ここでは、仙台のスーパーマーケットにおける1店舗あたりのファミリーアイスの販売数データを用います。

42