気象データのビジネス活用セミナー～データ解説編（第１回）～
週間～季節予報2023年7月7日

越智 正昭
気象ビジネス推進コンソーシアム（WXBC）
運営委員、人材育成WG副座長
国立大学法人愛媛大学 客員教授

WXBC人材育成WG：活動構想
ミッション：
気象データをビジネスに活かすために必要となる能力、気象データを基に企業の抱えるビジネスの課題解決やビジネスを創出できる能力を有する
人材の育成

気象ビジネス推進のための３つのスキル：①気象データ理解力、 ②IT活用力、 ③ビジネス課題解決力・発想力

気象ビジネスの推進・市場の確立に必要となる人材：①気象データを活かしたビジネスを構想・企画・提言・牽引できる人材②IoTやAI等を利用する気象ビジネスを構想・企画・提言・牽引できる人材③気象データ、気象ビジネスを世の中に広めることのできる人材

活動方針：①企業の枠、競合関係の壁を超えたオープンな活動
・一社ではできない活動
・人的ネットワークの構築②知見・技術の習得、討議を促進③自主的、自発的、自律的活動を促進

気象ビジネス推進のための３つのスキル

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WXBC人材育成WG６年間の活動実績
ビジネスへの気象データ活用に関心持ち、基礎知識とスキルを有する人材の裾野拡大を目指して
ビジネス

WXBCセミナー

課題解決力

42回（4,831名）
東京※1（14回、1,179名）
オンライン※2（4回、2,409名）
地方都市※1（22回、1,243名）
資料・動画公開：WXBCサイト※１：2017年度～2020年度

気象データの基本
気象データの活用事例
APIハンズオンセミナー等

発想力

テクノロジー研修（24回、1,288名)
気象データ分析チャレンジ！
(東京、地方、オンライン）

気象データ
理解力

※2:2021年度～ビジネスWGと共同開催

年間テーマ（気候変動等）を設定
有識者の講演と事例紹介で気象データ活用の優位性を訴求

・アメダスデータ・メッシュデータ・アンサンブル予報データ

IT活用力

資料・動画公開：WXBCサイト
WXBC認定成果物：WXBCサイト

AIチャレンジ！
協力：富士通、グルーブノーツ、AITC

岐阜大学主催＆WXBC共催「ワークショップ」等

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人材育成WG活動の現在～気象データをビジネスに活用できる人材の裾野拡大と先導者の育成を目指して～修了生誕生！
リアルな展開へ第一歩
３法人４コース提供中

気象データ活用でビジネスの課題解決

気象データアナリスト育成講座

ガイドライン更新
制度定着への協力・支援

ビジネス
IT勉強会内勉強会等の活動で若手の参加増

課題解決力
確実に、着実に進展中

発想力

ワクワクする活動で若手参加者の増強

WG内グループ別勉強会

気象データ利用の裾野拡大
WXBC気象データのビジネス活用セミナー

ニーズ側とシーズ側の連携・協働
場つくり、連携・協働による人材の育成
IT活用力
共同調査・研究・考察・実証
気象データ
自己研鑽・切磋琢磨
＆データ分析力

・ビジネスWG、事務局と合同企画で毎年開催
・気候変動などタイムリーなテーマ設定で企画
・オンライン開催で全国ベースでの参加者増加

理解力

気象データ（アメダス、メッシュ、アンサンブル）を対象に毎年実施
教材一式を成果物として一般公開

未来を背負う若年層へのアプローチ

・WXBC版ジュニアセッション実施
・青少年向け教材作成に着手
＠再生可能エネルギー勉強会

IT活用＆データ分析で気象データの高度利用

気象データ分析チャレンジ！研修4人材育成WG：今後の活動構想～WXBC設立10年を目指して～
命題：ビジネスに気象データを活用できる人材の育成～裾野拡大 ＆ 先導者育成の推進～
ニーズ側とシーズ側の連携・協働 ＆ グループ別勉強会で先導者育成に注力

気象データ活用でビジネスの課題解決

気象データアナリスト育成講座
ビジネス視点の講座（気象学x気象データxデータ分析）
ビジネス
ワクワクする活動で若手参加者の増強

課題解決力

自主的に自らの知見とスキルを深める
発想力

WG内グループ別勉強会

ガイドライン更新
制度定着への協力・支援

未来を背負う若年層へのアプローチ

ニーズ側とシーズ側の連携・協働
場つくりと人材の育成
気象データ利用の裾野拡大
議論・調査・研究・考察・実証
WXBC気象データの気象データ
IT活用力 IoT、AI等のIT活用＆データ分析で自己研鑽＆・切磋琢磨
ビジネス活用セミナー
気象データ利活用の裾野拡大

理解力・気象データ活用の優位性を訴求
活用事例紹介気象データの基礎知識・最新情報
気象データ利用の手引き 等＆データ分析力

テクノロジー研修

・気象データ分析チャレンジ！AIチャレンジ！

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第4次産業革命(Industry 4.0)

第4次産業革命(Industry 4.0)……ドイツ政府が推進する製造業のデジタル化・コンピューター化を目指すコンセプト

第4次産業革命21世紀

様々なモノがネットワーク
第3次産業革命に繋がり(IoT)、それを「AI」が制御する
20世紀半ばから現代時代の到来「コンピュータ」の出現による自動化・大量処理の進展

第2次産業革命

19世紀半ばから20世紀半ば

第1次産業革命
18世紀半ばから19世紀半ば「電気」と「石油」による大量生産の実現「蒸気」という新しい動力源の出現

人間が機械を調整

人間の代わりにAIが機械を自動制御(ロボット)

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第4次産業革命の核となる技術

第4次産業革命の核となる技術

IoT（Internet of Things）

AI（Artificial Intelligence）

モノのインターネット

人工知能

あらゆるモノがネットワークに繋がり、リアルタイムで情報をやり取りする情報収集の仕組み

IoTで集めたデータを分析し、データの規則性を見つけたり、実際に機械の制御をしたりする解析・制御の仕組み

ビッグデータAIがその優れた性能を発揮するためには、IoTで収集される膨大な「データ」の処理が生命線

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気象データはIoT、AI、ビッグデータのフロントランナー①

気象情報はIoTそのもの8気象データはIoT、AI、ビッグデータのフロントランナー②

気象情報はIntelligenceの塊り（広義のAI）

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気象データはIoT、AI、ビッグデータのフロントランナー③

気象庁が１日に収集・配信する気象データ量

1.6TB＝1,600GB ： ビッグデータ

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ＩＣＴの進化と求められる気象情報サービス
1993

気象事業民間開放ICT＞＞

20172023

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
WXBC発足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。

＞＞＞

日本ではラジオで終戦が伝えられた（必要とする層）国・組織2007

生成型AI出現1993年から30年

2007年から16年
個 人

気象
気象庁スーパーコンピュータ更新(2006年)
気象情報ビジネスは大きな転換の時期！

（在るべき気象情報）

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

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)

11生成型AI （Generative AI） 登場の衝撃！
生成型AI（Generative AI ）クリエイティブかつ現実的な全く新しいオリジナルのアウトプットを生み出す人工知能（AI）

音声生成系AI
オーディオ生成系AI

画像生成系AI

テキスト生成系AI

VALL‐E（Microsoft）等

Stable Diffusion、Midjourney、Deep Dream Generator等

Chat-GPT、GPT-32、
LLaMA2、BLOOM2等

文字おこし生成系AI
Notta等

従来の「〇〇士ビジネス」が根本的に変わる可能性があります！
そこで、Chat-GPT君に質問してみました
ズバリ、生成型AIの登場により、天気予報はどう変わりますか？

人工知能が天気予報に利用されることで、天気予報の質が向上し、より正確な情報を提供することが期待されています。しかし、人工知能だけではすべてのタスクを完結させることは困難です。天気予報には人間の観察や判断力が必要な場合もあります。また、人工知能を用いた天気予報システムの管理や保守なども人間の介入が必要です。
したがって、人間の気象予報士という職業は完全になくなることはありませんが、役割が変わる可能性があります。例えば、人工知能を活用した天気予報システムの管理や保守、天気予報に関連するデータの解析など、新たなタスクが生まれることもあります。

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気象情報ビジネスのマーケット

風土 ＝

世の中の最底辺のインフラは地形と気象あらゆる業務システム＆制御システムに気象データが変数として使われる時代が近い将来やって来る13

Information提供からIntelligence提供へ①Halex社HPより

ICT =×Information
Communication
Technology

昇華 Intelligence
Collaboration
Technology

新しい価値の創造

情報の活用ノウハウ ＝ インテリジェンス ⊃ 業務ノウハウ
アナリティクス14

Information提供からIntelligence提供へ②

価値業務システム

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

気象ビジネスの立ち位置

無駄を省きたい

もっと儲けたい15

Information提供からIntelligence提供へ③

ビジネスモデル、ビジネス戦略の根本的変革

DX（Digital Transformation）の本質
ﾃﾞｼﾞﾀﾙﾃﾞｰﾀを活用した“予測可能”な経営ﾓﾃﾞﾙの実現

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Information提供からIntelligence提供へ④

過 去 の膨大な気象データの活用
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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