資料１

第２回WXBCセミナー

気象と物流

2017年7⽉26⽇

⼀般財団法⼈⽇本気象協会 櫻井康博

⽬次
１．⽇本気象協会のご紹介
２．物流と気象の関係
３．社会的な課題
４．天気予報の実情
５．⽇配品の需要予測
６．季節商品（つゆ）の需要予測
７．季節商品（飲料）の需要予測
８．モーダルシフトの実現
９．需要予測の⾼度化に向けて
10. 情報共同利⽤の可能性
11. 今後の課題

1

⽬次
１．⽇本気象協会のご紹介
２．物流と気象の関係
３．社会的な課題
４．天気予報の実情
５．⽇配品の需要予測
６．季節商品（つゆ）の需要予測
７．季節商品（飲料）の需要予測
８．モーダルシフトの実現
９．需要予測の⾼度化に向けて
10. 情報共同利⽤の可能性
11. 今後の課題

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① ⽇本気象協会とは設立： 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 197名、 技術士 132名
RCCM 66名、 博士 15名
環境計量士 30名、 測量士 29名

3② 主な事業
環境・エネルギー事業

防災ソリューション
事業

気象防災リスク低減を目的としたコン
サルティング

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

気象水象
地象
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

メディア・コンシューマ事業

各種予報サービスを、即時、正確、安定して提供

情報サービス部
4⽬次
１．⽇本気象協会のご紹介
２．物流と気象の関係
３．社会的な課題
４．天気予報の実情
５．⽇配品の需要予測
６．季節商品（つゆ）の需要予測
７．季節商品（飲料）の需要予測
８．モーダルシフトの実現
９．需要予測の⾼度化に向けて
10. 情報共同利⽤の可能性
11. 今後の課題

5

① 物流における気象情報活⽤全般イメージ
気象は「物流の効率化」の様々なシーンで係わっている
4悪天候による渋滞

結露・温度変化等による荷物の損傷

…

⼯業団地

気象状況による需要・供給量の変化

3

1

2

路⾯凍結・⼟砂災害・冠⽔等による通⾏⽌め

港湾
6

② 道路のリスクを把握する
雪害や洪⽔、越波による道路冠⽔リスクを予測し、道路通⾏⽌等による物流の滞りを最⼩限に抑えます
課題

要望

施策

• 洪⽔や越波による道路冠⽔により、道路が⼨断され、輸送が滞る。
• 積雪や凍結により通⾏⽌めが発⽣する。

• 事前に道路や橋が⼨断される可能性を把握し、他ルートの選択や他の輸送⼿段の確保などの対策を取りたい。

• 冠⽔警戒道路と降⾬情報の重ね合わせによる⾯的な冠⽔リスク情報の提供• 積雪凍結予測システム

物流の滞りを防ぐ

通⾏⽌め

通⾏⽌めなどは物流を滞らせる

河川監視システムの画⾯イメージ

鉄道管理者向けの気象情報システムの画⾯イメージ【実績】
地⽅⾃治体：河川監視システムの提供
道路管理者：道路管理に特化した気象情報の提供と気象コンサルティング
鉄道事業者：鉄道の運⾏管理をサポートする気象情報システムの提供
7

③ 最適経路情報の提供
⼤⾬・⼤雪などの悪天候時の道路渋滞リスクや航路における最適経路を予測し、定時輸送を⽀援します
課題要望• （陸路）悪天候時の道路渋滞により、輸送時間にばらつきが出る。
• （航路）⾼潮や波浪など変化により、航海時間にばらつきが出る。

• その時々の最適経路を選択することで、定時性を⾼めたい。

施策• 気象情報を活⽤した
最適経路予測定時性を確保突然の集中豪⾬

道路渋滞

突然の⼤⾬は、道路渋滞を悪化させる【実績】
海運会社：外航船/内航船向け気象海象予測
海運会社：最適航路計画⽀援システム（ECoRO）

最適航路計画⽀援システム（ECoRO）のイメージ

8

④ 物流の課題 〜需要量の重要性〜

・「いつ」「どこに」「どの程度の」モノを供給する必要があるのか。
→ 適切な「⽣産」「要員配置」「ムダの削除」の観点から重要需要予測がポイント→ 特に季節変動の⼤きい⾷品の需要予測に課題あり。
⾷品ロスは、倫理上の問題だけでなく物流においても解決すべき問題。
9⽬次
１．⽇本気象協会のご紹介
２．物流と気象の関係
３．社会的な課題
４．天気予報の実情
５．⽇配品の需要予測
６．季節商品（つゆ）の需要予測
７．季節商品（飲料）の需要予測
８．モーダルシフトの実現
９．需要予測の⾼度化に向けて
10. 情報共同利⽤の可能性
11. 今後の課題

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① 社会の背景＜問題点＞
需給のミスマッチを原因とした⾷品ロスの社会課題化
 世界の⾷品援助量を上回る⽇本国内の⾷品廃棄量
 個社別の精度の低い需要予測に基づく各種計画
社会的潮流

気象データの活⽤ ⽣産年齢⼈⼝の減少に伴う経済効率性に対するニーズの向上 気象予測は将来を予測できる有効な技術

 AI、IoTに代表されるIT技術の⾰新

 ヒトの⾏動は気象変化に強く影響を受けて変化 ⾷品流通における1/3ルールの緩和⽅針

 既存の需要予測とは異なるアプローチが可能（⾯的情報）＜解決の⽅向性＞
気象データに基づく精度の⾼い⾷品の需要予測を元に、製配販の連携を促進し、サプライチェーンの全体最適化を⽬指す

11

② 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となっている。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）

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

外⾷,35.9%

メーカー,42.7%

合計：3,305千トン

⼩売,17.5%
卸, 3.8%
出所：農林⽔産省

12⽬次１．⽇本気象協会のご紹介
２．物流と気象の関係
３．社会的な課題
４．天気予報の実情
５．⽇配品の需要予測
６．季節商品（つゆ）の需要予測
７．季節商品（飲料）の需要予測
８．モーダルシフトの実現
９．需要予測の⾼度化に向けて
10. 情報共同利⽤の可能性
11. 今後の課題

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① 天気予報の仕組み
様々な「観測データ」をベースに数値計算を実施、地球上を格⼦状に区切りそれぞれのポイントの気温や気圧を計算、これを基に天気予報を実施。
天気予報に翻訳
様々な観測

アンサンブル予報

地球格⼦上に展開

気象庁HPより

14

② 気象情報の流れ
天気予報

⼀般向け
（主に防災利⽤）

気象観測値

加⼯・配信
(⼀般向け)

計算⽤⼊⼒データ

加⼯・配信(⼀般向け)

特定事業者
⺠間気象会社

気象庁HPより計算結果(予報事業者向け)

加⼯・コンサル(特定事業者向け)

数値予報15

③ 気象データの精度
 近年の予測精度の変遷
近年の予報精度は⾶躍的に向上●

気象庁資料より抜粋

細かな⾬量情報の開発（2014年8⽉、⾼解像度降⽔ナウキャスト）●

短期予測の細密化・⾼度化（2014年3⽉、LFM2㎞の配信）●

⼤⻑期予測の規制の緩和（2012年12⽉規制緩和、2014年3⽉細密化・⾼頻度化）

予測誤差

⼩16

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５．⽇配品の需要予測
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７．季節商品（飲料）の需要予測
８．モーダルシフトの実現
９．需要予測の⾼度化に向けて
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11. 今後の課題

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① 気象を活⽤した⽇配品（⾖腐）の売上予測
 ⽇配品の特徴
冷蔵が必要で賞味期限が短く、⽇々、⽣産する商品。
⽣産リードタイム：１~２⽇
課題：⽣産調整。廃棄（⾷品ロス）が多く、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。

① 気象を活⽤した⽇配品（⾖腐）の売上予測
 必要な解析 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、対象とする商品を選択）
 対象商品に対する情報の作成
⾖腐指数・気温（前週と今週）・体感気温・天気
A

B

C

A

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

気象の影響がもっとも⼤きい商品群

19

② ⽇配品（⾖腐）の予測内容：予測気温：前週同曜⽇気温→ 2015年夏 ⾷品ロス約30％削減を達成

関東地⽅梅⾬明20

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７．季節商品（飲料）の需要予測
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11. 今後の課題

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① 気象を活⽤した季節商品(つゆ)の売上予測
 つゆ の特徴
特定の季節に需要が集中する。
⽣産リードタイム：１~２週間
課題：⽣産調整・最適在庫。季節終盤の終売時に廃棄（⾷品ロス）が多い。
 必要な解析 商品の売上予測（市場規模の売上予測）

22

② 気象を活⽤した季節商品(つゆ)の売上予測

相関係数 決定係数

気象で説明できない部分

従来⼿法（気温回帰式）

0.77

0.5941%

本⼿法

0.99

0.973％

解析値（×1000個）

100
気温上昇時

80

気温下降時

60
40
200050100

実績値（×1000個）

当社独⾃⼿法による南関東冷やし中華つゆの解析結果

100

売上[×1000個]売上（実績）

売上（従来⼿法）

売上（解析結果）

50

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考慮

00

10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240 250 260

週[week]

売上の97％を気象で説明可能→ 在庫約35％削減を達成

23

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11. 今後の課題

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① 気象を活⽤した季節商品(飲料)の売上予測
 飲料の特徴
夏季に需要が集中する傾向があるが、年中、売上は存在。
⽣産リードタイム：１~2か⽉
課題：最適在庫。夏季の在庫過⼩による販売調整、在庫過⼤による在庫維持費⽤増加。卸・⼩売店との販売⾒通しの共有。
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。
 現状の季節予報は平年差の提供、前年差の情報がわかりにくい。
 ⽣産量が需要を下回ると⽋品（機会ロス）となる。
10

② 季節商品(飲料)の売上増(機会ロス回避) 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年の週次予測 前年差（京浜エリア）
1週間予測

前年差

4週間予測

6.0

前年対⽐マイナス
前年より低温を予測

2.0
0.0

前年対⽐プラス

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

時間[週次]

26⽬次
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６．季節商品（つゆ）の需要予測
７．季節商品（飲料）の需要予測
８．モーダルシフトの実現
９．需要予測の⾼度化に向けて
10. 情報共同利⽤の可能性
11. 今後の課題27

① 気象を活⽤したモーダルシフト

実証実験内容【課題】
遠⽅に商品を配送する際、リードタイム上1週間予測ではトラックで配送せざるを得ない。
→ モーダルシフト実現のためには、綿密な輸送計画と輸送量の決定を早期に実現する必要あり。
【実施内容】
気象庁だけでなくECMWFのデータを利⽤して2週間の気象予測を作成しモーダルシフトを実現。前年同週の気温と合わせて⽇々、データを送信。また、船会社には海象予測を航海ごとに配信（燃費消費量の最⼩化）。
時期：2015年および2016年夏
商品：コーヒー
送信情報：2週間気温予測（今年と前年同週）
海象情報と最適航路

28

② 提供データ

最適航路情報の提供

29

③ ECoRO (内航船向け最適航海計画⽀援システム)
海象予測（海上⾵、波浪、海潮流）予測により「燃費最少となる航路計画」と「定時性確保した航速計画」を提供。
⾚枠：

⽇本海航路

• 津軽海峡を通航する場合、津軽暖流を利⽤/避ける効果が得られる• 冬季は海上⾵、海上波浪による影響が⼤きく、これらによる速⼒低下が最⼩となる航路を選択する

⻘枠：

ECoROサービスエリア（6NMメッシュ）
詳細情報使⽤範囲（2NMメッシュ）

北航路• 津軽暖流の影響が強い• 北上航路は、逆潮を避け速⼒低下を抑える• 南下航路は、津軽暖流を利⽤し、低出⼒で船速を保持する

瀬⼾内海• 航路選択の幅はほぼないと考えられる• 潮流の影響が強いため、着時刻予測が有効である（航路は固定）• 潮流情報の利⽤が可能

⿊潮航路• ECoROで最も⼤きな省エネ効果が得られる• 東上航路では、⿊潮を利⽤し、低出⼒で船速を保持する• ⻄下航路では、逆潮を避け速⼒低下を抑える

沖縄航路• ⿊潮の流れに沿った⻑距離航路• 順潮航路では流軸に近い航路を、逆潮航路では⿊潮を避ける航路を選択
する

削減効果

北航路

⿊潮航路

沖縄航路

⽇本海航路

２〜５％

３〜５％

１．５％

１〜２％

④ 成果
・出荷量が気温により⼤きく変動するペットボトルコーヒーの在庫の圧縮や⽋品のゼロ化を推進。
・トラックによる陸送からRoRo船によるモーダルシフトを推進。
・ECoRO（内航船向け最適航海計画⽀援システム(ECoRO)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削減。

モーダルシフト実現＋経済運航→ 貨物1トンあたりCO 2 約54%削減「中⻑期予報」を活⽤し⽣産調整にも実施→ 残暑による需給増に対応

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① AIを活⽤した需要予測モデルの⾼度化（1）上から順に属性を検査
⾏き着いた先が予測値①回帰⽊

数値の予測に⽊構造の知識表現を使⽤属性と予測する数値の対のデータから知識を抽出
属性：分類に使う判断基準（例. 性別，年齢，職業etc）
予測値:予測した結果（例. 購⼊⾦額）②線形回帰：

気象要素の組み込みがポイント– 仮説として１次関数を利⽤

性別
男性
７０００

職業．．．
．．．

– 誤差を最⼩にする係数を計算

会社員

公務員．．．

．．．

．．．
．．．

．．．
．．．

．．．

• 属性X1, X2,…, Xnに対して線形回帰は以下の式：

f (X1, X2, …, Xn) = β0 + Σi=n Xi βi

３０〜〜３０
⼥性

５０００

：属性検査
（中間ノード）：予測値（葉ノード）

年齢f（x）③多項回帰：– 仮説として多項式を利⽤– 誤差を最⼩にする係数を計算

x33

② AIを活⽤した需要予測モデルの⾼度化（2）①機械学習
独⽴事例の相関係数（全店舗平均）②線形回帰

図の〇印は各店舗の位
置、⾊分けは来店客数予測のテスト期間の相関係数。
※学習期間(2013年)
テスト期間(2014年)。

③多項回帰

⼈⼯知能技術である「機械学習」活⽤により、来客店数予測
⾼度化の可能性が明らかになった34

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10. 情報共同利⽤の可能性
11. 今後の課題

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① 製・配・販における課題 〜その１〜
現状

原材料(農作物など)

物流の課題


⽣産・調達・在庫管理まで含めた物流全体の効率化を進める必要がある



物流分野のエネルギー使⽤量を削減することは、エネル
ギーセキュリティの観点からも求められている
過剰供給、機会損失

過剰供給、機会損失
メーカ

卸・流通業者

⼩売り
消費者

在庫
需要予測
予測誤差

注⽂量のミスマッチ
リバース物流コスト

在庫

在庫
需要予測
予測誤差

分断されたサプライチェーンのデメリット

注⽂量のミスマッチ
リバース物流コスト

出荷
データ

需要予測
予測誤差
商品の流れ

POS
データ

情報の流れ



各プレイヤーの連携・共働が⼗分でないため、物流の全体最適化が⾏われていない

各プレイヤーが独⾃に需要予測

注⽂量のミスマッチは機会損失や過剰な在庫を⽣み、リバース物流コストやエネルギーのロスを⽣じさせている

分断されたサプライチェーン

② 製・配・販における課題 〜その２〜

共通

（製配販）

製（メーカー）

配（卸・流通）

販

（⼩売）

課題

ニーズ

・⾷品ロス・機会ロスの発⽣・売上増加への施策
・⼈材不⾜・需要予測精度が不⼗分
・天候不順（変化）への対策不⾜・⽣産調整の⾼度化、在庫の最適化
・プロモーションの最適化
・経営効率化・⾼精度な需要予測
・気象情報の有効活⽤・⼩売業と⽐較して顧客接点が不⾜・⼩売との連携による顧客接点の増加
・消費者の最終需要だけでは⽣産調・卸や⼩売の販売⾏動の予測（連携不⾜）
整困難・中⻑期の気象情報の活⽤・中⻑期の気象変化への対応・⾯的な需要・在庫把握
・他事業者の在庫状況の把握
・配送の最適化（復路の荷の確保等）・配送の効率化（モーダルシフト・共同配送）
・短期〜中⻑期の気象変化への対応
・短期〜中⻑期の気象情報の活⽤
・消費者⾏動の把握
・消費者に響く効果的な施策
・メーカーとの共同販促
・短期の気象変化への対応
・短期の気象情報の活⽤

課題は1業態だけでは解決できない。
→ 業種の壁を越えた連携を⾏い、課題を解決する必要がある。

37

③ CPFR導⼊にむけて⼩売店とのオペレーション連携までを視野に、先ずは情報の共有化から着⼿、徐々に関係を深化させる、段階的なCPFR*の導⼊が有効と考えられる
CPFRの実現段階
Step① 情報連携

Step② オペレーション連携

提供
サービス

⼀般的なCPFRの範囲

⽬標レベル

必要情報

需要予測情報を共有

製造計画、販売計画を共有

製造計画・販売計画を共同作成

 販売実績
(インテージ等)

 個社別/個店別販売実績(販) 拠点別在庫状況(配・販)

 気象情報 個社別/個店別
販売・販促計画(販) SNS等

販促計画、商品開発を共同実施

 店舗属性 商品属性 消費者属性

 個社別/拠点別⽣産計画(製)*CPFR：Collaborative, Planning, Forecast, Replenishmentの略
⼩売業と製造業が協⼒しながら、商品における計画から予測、補充までを⾏う統合的なビジネス・プロセス

38

④ CPFRの実証実験 その１

ＣＰＦＲにより製造業（⾖腐）の受注⽣産を実現

全国換算で⾖腐約5,840トンの⾷品ロス削減が期待される
39

⑤ CPFR実証実験 その２
 メーカーでのオペレーション

2⽇前発注のため、誤差は特注のみ

実績

予測

メーカー

12⽉9⽇

12⽉8⽇

12⽉7⽇

12⽉6⽇

12⽉5⽇

12⽉10⽇

⽇付

12⽉4⽇

12⽉3⽇

12⽉2⽇

12⽉1⽇

11⽉30⽇

11⽉29⽇

11⽉28⽇

11⽉27⽇

11⽉26⽇

11⽉25⽇

11⽉24⽇

11⽉23⽇

11⽉22⽇11⽉21⽇

⼩売
11⽉20⽇発注量[個数]2016年なめらか⽊綿
8000
7500
7000
6500
6000
5500
5000
4500
4000

2015 年 2016年
RMSE

518.6個

25.1個

誤差率8.0％

0.4％

RMSE

736.7個 647.1個

誤差率

11.6％

9.2％

⾒込み⽣産を受注⽣産に変更することで誤差を極⼩化することが可能

9000
8500

売上[個]

8000
7500

なめらか⽊綿
売上予測
予測

11/24 東京で11⽉初の積雪

7000
6500

9000

需要変動はある程度、予測できている

8500
8000

売上予測[個] ⼩売でのオペレーション

7500
7000
6500
6000

6000
5500

5500

5000

5000
5000
⽇付

6000

7000

8000

9000

売上実績[個]需要予測を⼀⽇前倒ししたが誤差は同程度（付加的利点として来店客数予測も可能）
発注を⼀⽇前倒ししたが、機会ロス・⾷品ロスは発⽣せず、オペレーションは実施可能

40

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41

① 横持改善の可能性
各拠点の供給と需要の不⼀致により発⽣する拠点間の「横持」について、需要予測の精度を⾼めることにより改善することが可能。
追加に対応できな
くなる5０

【製造】
出荷拠点150要求した後にさらに追加で10を要求

50+10【配送・保管】
物流業者
倉庫業者

需要：⾼…

＋１０ 拠点間の需要⾒込み違いによる“横持”

【製造】
⼯場

50要求するものの実際は40でよかった

5０

【製造】
出荷拠点2４0【配送・保管】
物流業者
倉庫業者

…

需要：低42

② さらなる適⽤範囲の拡⼤
⾼度な来店客数予測
季節変動や曜⽇変動に加え、店舗⽴地条件（駐⾞場有無、店舗規模、駅ナカ、郊外etc）により気象から受ける影響も変化する。
気象との相関性が直接的には無関係な商品への展開
各店舗や施設の来店客数は気象と⼤きな相関関係があるところが⼤半。
PI値などにより需要量を気象から推定することも可能。

多くの商品需要を気象から推定することが可能に。
ロジスティクスの省⼒化へ寄与する適⽤範囲も拡⼤。
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③ 気象データを活⽤するメリット少し先の未来を予測できる
気象予測は少し先の未来を物理的に予測。
少し先の状況を把握することで、準備⾏動の時間を確保することが可能。

⼈の⾏動に影響する要因である
気象状況の変化は⼈の⼼理・⾏動に影響を与える最上流の要因。
気象と売れ⾏きの関係を把握することで、適切な対策を取ることが可能。

他のデータとの親和性がある
気象情報は公共性が⾼く、時間・空間的にも整備されたデータであり、他のデータとの親和性が⾼い。
今後のデータ連携の枠組みにおいて重要な役割を果たす情報になり得る。

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ご清聴ありがとうございました

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＜参考資料＞ 統計上の数値について
予測値（×1000個）

100806040200050

実績値（×1000個）

100＜相関係数＞
・実績と予測の関係（精度の良さ）をみる指標
・予測が完全であれば、相関係数は1.0（あるいは-1.0)
・まったく相関が無い場合の相関係数は0.0＜ME:平均誤差＞
・誤差の単純平均→ ０であっても誤差が⽣じることも→ 全体に⾼め（＋）or低め（－）かがわかる＜RMSE:平⽅根平均事情誤差＞
・絶対的な誤差を表す指標→ ０であれば予測は完ぺき！

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