DIASコミュニティフォーラム
エネルギー・流通セッション

アナリティクスで生まれ変わる気象情報ビジネス

2018年3月9日

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

道路

地方自治体向け
次世代防災ｼｽﾃﾑ
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2

ＩＣＴの進化と求められる気象情報サービス①
気象事業民間開放

1993

ICT
＞＞

＞＞＞

日本ではラジオで終戦が伝えられた

2000年代1990年代AppleがiPhoneを発売
携帯電話などで、どこでもPCが一般家庭に普及。
ネットが使えるようになる。
ネットが利用広がる。
Googleが携帯用OS「Android」を発表
Google Chromeのβ版公開(2008年)
FacebookやTwitter等のSNS躍進＞＞＞＞＞＞
オープンソースの潮流広がる
東京オリンピック
1985
2000
テレビのカラー化
ASP、SaaS型のソフト流通が拡大NTT発足,パソコンが登場
NＨＫがニュースのネット配信開始
1987→クラウド・コンピューティング
携帯・自動車電話サービス開始
Hadoopの最初の実用版発表
IBMがWatsonの開発に着手

1970年代
電子メールがアメリカで使われだす。

1993年から24年（必要とする層）

2007

2007年から10年

気象情報ビジネスは大きな転換の時期！
国・組織個 人気象

気象庁スーパーコンピュータ更新(2006年)
気象観測衛星ひまわり7号打ち上げ成功(2006年)
数値予報GSM全球大気モデルが20km分解能に（2007年）＊観測・天気図 メソ数値予報モデル(MSM)が5km分解能に(2006年)＊気象庁の天気予報（在るべき気象情報）

機密情報

非公開

＊ピンポイント情報（予報区単位）

あまねく同じ降水ナウキャスト提供開始(2004年)
緊急地震速報提供本格開始(2007年)＞＞＞＞＞＞＞＞＞＞＞
一般報
特定報
土壌雨量指数、流域雨量指数の格子データ提供開始(2009年)
3ＩＣＴの進化と求められる気象情報サービス②

オープンデータ
ビッグデータ理学インテリジェンス
アナリティクス

気象 情報 工学
ムーアの法則クラウド・コンピューティング
ＩｏＴ（ﾓﾉのｲﾝﾀｰﾈｯﾄ）情報利用推進の鍵
ソリューション
ＡＩ（人工知能）4

気象ビジネス推進コンソーシアム発足

気象ビジネス推進コンソーシアム発足（2017.3.7）

250社以上が会員登録！

5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

ﾚｰﾀﾞｰ解析ﾃﾞｰﾀ

民間気象会社‘ 情報

気象庁(ハレックス)

情報

衛星観測ﾃﾞｰﾀ

BtoC

二次加工

広くあまねく仕様
出来合の情報体裁を整える等
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

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

ご要望にご要望に合わせて加工合わせて加工

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

新しい市場価値の創出

BtoB
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S

お客様
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

ウェザー・プラスワンメーション

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。
6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
7

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8

Information提供からIntelligence提供へ②

業務システム業務ノウハウ

機能性能×

情報

しっかり守りたい＝ 効能

アナリティクス

無駄を省きたい

もっと儲けたいハレックス社の立ち位置
9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
10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

11オリジナル気象サービス 「HalexDream!」の画面例

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13

ハレックス社 『HalexDream!』の概念図
気象庁実況値（地上観測/高層観測/メッシュ系）

ハレックス社『HalexDream!』

気象庁数値予報データＧＰＶ（GSM/MSM）①“地域特性”の反映
1kmﾒｯｼｭ格子への“面”展開

初期値・境界値作成②情報“鮮度”の確保

ＩｏＴ

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
広義のＡＩ

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

オープンデータ
ビッグデータ

地点予報

応用予報

ソリューション提供③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
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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
17「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
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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）③

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
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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）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20

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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「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!

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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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気象観測衛星データの活用：酪農分野への気象情報活用

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
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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29