資料１

2017年11月15日（水）気象ビジネス推進コンソーシアム

気象データを元にした需要予測情報の共有化による省エネ物流への取組

一般財団法人日本気象協会
防災ソリューション事業部
先進事業課
商品需要予測事業 鈴木本日の講演内容

気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日

１．日本気象協会のご紹介
２．社会的背景と食品ロスの実態
３．気象データの特徴及び活用
４．気象を活用した商品需要予測
５．気象をHUBに異業種連携
６．今後に向けて

1

気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日

１．日本気象協会のご紹介

2

日本気象協会とは気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日

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

3

気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日

日本気象協会とは気象庁
国の機関≠

日本気象協会
民間企業
4

主な事業

気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日● 防災ソリューション事業● 環境・エネルギー事業● メディア・コンシューマ事業● 情報サービス部

気象防災リスク低減を目的としたコンサルティング

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

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

各種予報サービスを、即時、正確、安定して提供

5

気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日

２．社会的背景と食品ロスの実態

6

気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日

企業の「生産性向上」が喫緊の課題に構造的課題● 現在は総人口の減少に伴い消費も減少●「デ―タ」を活用した効率的なオペレーションが重要に

生産年齢人口増加率-0.5増加率[%]●「経験と勘」の技能者が引退

55

世帯数-150

-1.5

45-2
2010

40
2020

2030

2040

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

60

総人口増加率世帯数[×100万世帯]● 生産年齢人口も急速に減少

生産年齢人口の減少

02050

2060

出所：人口問題研究所

データ収集・コントロール・利用の主体● IoTを活用したデータのオープン化や業種を超えたデータ連携が重要に

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、企業間連携
23.8％
企業＋α
8.1％

企業内
68.1％

AI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企業間のデータ連携は十分でない

出所：日経ビッグデータ

7なぜ食品ロスに着目したか● 食品ロスの実態

気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日※農水省資料から抜粋

国内の売れ残りや期限切れの食品、食べ残しなど「食品ロス」は年間642万トン。
※世界の食料援助量（約320万トン）を上回る。

● 食品ロスの２大発生原因①流通②家庭流通で50％超を占める

流通段階でのロスは、リバース物流（返品・返送・廃棄など）が大きな原因。年間の 返 品 額 は 約 1691 億 円 に 達 し て い る と言われる。
● 社会的背景
企業の社会的責任が注目され、環境負荷を考慮した経済活動が消費者や社会から求められている。

流通段階における食品ロス削減を図り効率的な経済活動に資する活動が必要。
8

気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日

食品業界における食品ロス● 食品業界では食品ロスが大きな課題

食品ロスはメーカーで42.7％、卸3.8％、小売17.5％を占めている。
食品産業における可食部廃棄量割合（平成24年度）

外食,メーカー,35.9%

メーカー• 可食部廃棄量が多く導入効果大。
• 既に需要予測を生産活動に活用。
適用可能性が高い

卸• 可食部廃棄量の割合は小さい。
• 一方、各会社の中心に位置しており物流の最適化における主要プレイヤー（HUB)として機能。

小売• 機会/廃棄ロスが経営課題。
需要予測に対するニーズが高い• 小売のデータは需要予測の主要デー
タとして重要

外食• 食べ残し・食材破棄が課題。
来店客数予測などの適用• 現在は分析対象外で次の課題

42.7%
合計：3,305千トン

小売,17.5%
卸, 3.8%
出所：農林水産省

9気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日

３．気象データの特徴及び活用10あらゆる産業に気象リスクは存在

気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日

鉄道網寸断、復旧難航 特急運休や貨物滞留◆（2016年9月3日

農業被害額、542億円に拡大

毎日新聞）◆台風の（2016年9月28日

商品の休売及び終売

日本経済新聞）◆「ポテトチップス」（2017年4月10日

2016年 台風第10号
撮影：日本気象協会

カルビー株式会社）

北海道十勝地方の被害状況

11気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日

気候変動により未経験な極端気象が出現

竜巻発生か、埼玉県越谷市では重傷者も◆（2014年9月2日

短時間強雨の発生回数の増加傾向

AFP）◆（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◆（平成25年9月2日 気象庁）

2013年9月2日 埼玉県越谷市で竜巻発生時の様子
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）
12気象は「未来の予測」が可能

気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日

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◆

日射量予測の例（日本気象協会）

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気象データ＝数値で表した気象情報

気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日● 利用者に合わせた3種類の分類

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）
特定向け気象情報… 民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）
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。

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。

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？
14

企業での気象データの活用は発展途上

気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日● 特定向け情報の利用はインフラ企業がメイン

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
電力会社

鉄道会社

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

道路会社

海運会社

出典：平成27年版情報通信白書（総務省）

15

「平年より気温が高い」は暑い夏？

気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日● 低温平年気温と前年気温の関係
21

名古屋における10月の月平均気温の推移

20

平年値

18

平年気温
＜18.1℃

2017年＜18.3℃

前年気温
19.7℃※平年値：1981-2010年の30年間における平均値

17
16
15
14

平年値は、企業活動にとって重要な前年比○％という指標とは異なる

13
12

1891
1896
1901
1906
1911
1916
1921
1926
1931
1936
1941
1946
1951
1956
1961
1966
1971
1976
1981
1986
1991
1996
2001
2006
2011
2016

月平均気温（℃）

19

平年よりも気温が高い≠前年よりも暑い夏年

16平年よりも暑い≠前年よりも暑い

気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日● 2017年10～12月の気温予想（平年差）

平年より暖かいが、前年よりも寒くなる予想● 2017年10～12月の気温予想（前年差）

17

気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日

４．気象を活用した
商品需要予測18

食品分野での気象データの活用

気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日● 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

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

19

気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日

日本気象協会が目指す新しい気象データ活用
気象気象予測気象データ
顧客行動
SNSデータ・気象の知見・気象予測技術・気象解析技術など

需要予測
高度化
予測

実績

AI技術

新たな価値の創出

商品
POSデータ20

多くの企業が実証実験に参加

気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日● 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

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

卸・流通 国分グループ本社株式会社、川崎近海汽船株式會社

データ提供
実証実験の効果測定

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、不満買取センターシステム

インフォマティカ・ジャパン株式会社・株式会社チェンジ、システム構築
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
ビジネスモデル

小売動向調査

運営支援
解析支援
21

日配品(豆腐)の廃棄ロス約30％削減● 日配品の特徴＆課題
・生産リードタイムが２日・受注生産ではなく見込み生産を行う
・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。

気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日

・廃棄による食品ロス・気象の変化に影響を受ける商品が不明● サービス内容＆成果

・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、・AI技術により気象データ（気温、降水量、日射量など） 対象とする商品を選択や気象以外のデータ（暦、特売情報等）を解析
・豆腐売上の予測精度向上＆廃棄ロス削減
・最大2週間先までの商品売上予測情報を提供● 毎日ご提供している豆腐指数情報● 商品カテゴリ分類
ABCA寄せ豆腐

おぼろ豆腐

鍋用豆腐

B

厚揚げ

焼き豆腐

麻婆豆腐

C

木綿

絹豆乳

売上

気象感応度

気象の影響が大きい商品群を選定
22

気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日

季節商品(つゆ)の最終在庫約20％削減● 季節商品の課題
・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● サービス内容＆成果

・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＆最終在庫を前年比20％削減

売上[×1000個]

100● JWA独自手法による南関東冷やし中華つゆの解析結果
売上（実績）

80

売上（従来手法）● 週平均気温と冷やし中華つゆの売上（全国）

売上（解析結果）

60
40
20

季節終盤の予測精度up→最終在庫の削減へ！

週[week]
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

260

250

2402302202102001901801701601501401301201101009080706050403020

1000

3ヶ月先予測(毎週提供)
週間売上予測

前年売上実績
平年気温

前年気温

予測気温

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季節商品(飲料)の売上増(機会ロス回避)

気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日● 季節商品の課題
・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
・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年の週次需要予測（前年差・京浜エリア）● 2016年の週次気温予測（前年差・京浜エリア）
2016年の週次予測 前年差（京浜エリア）
1週間予測

6.0

前年対比マイナス

前年差

前年対比プラス

前年より低温を予測

2.0
0.0

9月26日

9月19日

9月12日

9月5日

8月29日

8月15日

8月8日

8月1日

7月25日

7月18日

7月11日

7月4日

6月27日

6月20日

6月13日

6月6日

-4.0

8月22日

前年より高温を予測

-2.0

5月30日

気温[℃]

4.0

4週間予測

時間[週次]

24

季節商品(飲料)の運送コスト削減

気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日● 季節商品(飲料)の課題
・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● 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、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
黒潮などの海流を考慮した最適航路を提示

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気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日

気象パターン別の推奨商品情報で販売促進● 基礎解析（仮説の策定）

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。

(2014年～2016年販売実績)● 実験内容気象予測を用いた棚割の最適化

寒い日

暑い日

気象予測から、暑い日→焼き肉寒い日→しゃぶしゃぶ肉の棚割を強化する実証を実施。
(2017年２月13日～３月31日)

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気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日

AI活用で小売業向け情報の予測精度向上

来店客数[人]

予測来店客数[人]● 来店客数予測（日次）

実績来店客数[人]価格・曜日・気象要件を取り入れて機械学習で予測売価を考慮した効果
販売数量[個]販売数量[個]● 日配品の需要予測（日次・豆腐）

日配品や日次の来店客数予測の精度が向上

27

気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日

５．気象をHUBに異業種連携

28

気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日

気象をHUB(拠点)にSCMの全体最適化へ【 現在の課題 】
分断されたサプライチェーンのため 全体最適な物流が実現していない。
製（メーカー）、配（卸・流通）、販（小売）が独自に需要予測を行っているため、注文量のミスマッチが生じ、食品ロス・機会ロスが発生。

【 課題の解決案 】
製・配・販が協働で需要予測を開発し、共有することで全体最適化をめざす。

POSデータや売上などのビッグデータを共有し、協働で需要予測システムを開発する。高度化された気象情報（長期予測など）も利用。

29

気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日

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2017年

8.0％

0.4％(受注生産)

11.6％

9.2％(2日前予測)(見込み生産)(１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

30

気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日

６．今後に向けて31これまでの成果

気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日

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

・中長期の気象・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

・中長期の需要予測（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

・中長期の需要予測（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・中長期の需要予測（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

実績

利用方法

インテージ社と日本気象協会が連携することで、あらゆるカテゴリに対して需要予測が可能に需要予測を提供し企業のオペレーションを変革することで生産性向上に資する

32

気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日

サービスの活用シーン想定● 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。
部署・部門

流通までのプロセス
計画

販売計画
製造計画
マーケティング

素材
供給

サプライ
製造計画

製造

配送

役割

ソリューション

長期販売・製造計画（半年の傾向）見える化

中期販売・製造計画（４W～１W前）

需要予測（週次）

短期販促計画（１W～１日前）

需要予測（日次）

仕入れ量最適化
生産量最適化
在庫回転率の向上

経営陣
経営企画など
統括部門

物流部門
配送量・分配決定

配送計画の最適化
製造ピークに併せた人員手配
欠品を埋める人員手配

店頭

工場/店舗
オペ責任者欠品削減（機会損失削減）
廃棄コスト削減

購買

マーケティング
宣伝/販促
広報/CSR

広告と販促
小売りとのコミュニケーション
33

インテージ社との連携を発表

気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日● 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※インテージSRIデータ（POSデータを収集する中で最も充実しているサービス）

内容

インテージ
SRI概要

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

インテージ社と連携して、気象×POSデータで新たなサービスを構築
34

インテージ社との連携スキーム

気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日● 新たなサービスの概要

これまでSRIデータは実績データとして、主にマーケティングなどに利用されてきた気象は唯一、将来を物理学的に予測できるものである。
→

SRIデータ×気象で需要予測が可能になる＝ 将来の売上を算出できるようになる

内容
枠組み

インテージ社とJWAが連携
SRI購入企業からJWAにデータを第三者開示

メリット

過去だけでなく未来の予測が可能に
あらゆるカテゴリの予測に対応（食品以外）

対象企業

すべてのカテゴリを扱う企業
すべての企業が利用可能な標準データ作成

サービス

・解析（気象と売上の関係性見える化）
・情報配信（気象・需要予測）
35

需要予測の共有化による連携利用へ

気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日● 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全体で共有事業者（メーカー、卸、小売り）・消費者を含めた社会全体で利益を共有できる「物流革命」へ

36

ビジネスモデルマークの制定

気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日

本ビジネスモデルを「eco× ロジ」と名付けました「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。
37

気象ビジネス推進コンソーシアム 2017年11月15日

ご清聴ありがとうございました38