気象庁の提供データについて
令和５年７月
気象庁情報基盤部情報利用推進課
岡部 来

Japan Meteorological Agency

さまざまな種類の気象観測データ
気象庁では、地上、上空、海洋など、さまざまな種類の気象観測データを保有しています。
これらのデータから各種予測資料、
ラジオゾンデ
気象情報を作成しています。
（高層気象観測）（上空の）気温、湿度、風向風速、気圧

静止気象衛星「ひまわり」
雲、水蒸気 等

津波観測計
海洋気象観測船

海洋気象ブイ

津波の高さ（海面の潮位変動）

傾斜計

ひずみ計

地盤の傾斜変化や山体の膨張・収縮

地下の岩盤の
伸び・縮み

地震計
水温、塩分、溶存
酸素量、栄養塩、
海潮流、二酸化炭
素濃度 等

地震動の場所、
大きさ
気圧、水温、
有義波高 等火山画像（噴煙の高さ、火映等）

震度計
計測震度（ゆれの強さ）

ウィンドプロファイラ

中層フロート（海中の）水温、
塩分 等

火山カメラ

（上空の）風

気象レーダー

降水の分布・その強さ、降水域内の風の分布

地上・地域気象観測（アメダス）

降水量、気温、湿度、風向
風速、日照時間、積雪深

2気象データの提供形式① 全国を網羅する多種多様な気象データ② 面的・立体的な広がりを持つ気象データ

アメダス、高層気象観測、天気予報、注意報・警報など、地点・地域の観測・予測データ

気象衛星や気象レーダー等のメッシュ状の観測データ
数値予報等のメッシュ状（３次元）の予測データ

天気予報

気象衛星観測

数値予報

地上・地域気象観測

秒・分・時・日・月・年など、様々な時間単位で更新
天気予報、注意報・警報等

XML形式等で配信

地点毎データ等

メッシュデータ等

BUFR形式等国際ルールに基づいた形式で配信
過去の気象データをCSV形式で提供

GRIB2形式等国際ルールに基づいた形式で配信

3

気象データの種類
電文データ

文章化された情報を含むデータ（気象警報･注意報等）を提供【気象警報・注意報等】【予報】

気象特別警報／警報／注意報、
土砂災害警戒情報、記録的短時間大雨情報、
台風に関する情報、熱中症警戒アラート 等

今日・明日の天気予報、週間天気予報、早期
天候情報、2週間気温予報、季節予報（１か月予報、３か月予報、暖・寒候期予報） 等【地震・津波・火山】
緊急地震速報、地震情報（震源・震度等）、
大津波警報／津波警報／注意報／予報、
噴火警報／予報、噴火速報、降灰予報 等
噴火警報・予報

台風情報

気象特別警報

津波警報等

数値データ

スーパーコンピュータで予測・解析された３次元/メッシュデータ等を提供【観測】【気象衛星】
ひまわり標準データ、
NetCDFデータ、
衛星画像（JPEG形式）、
カラー画像（PNG形式）、
高分解能雲情報 等【ナウキャスト】

アメダス（気温、降水量等）、 高解像度降水ナウキャスト、
竜巻発生確度ナウキャスト、
レーダー（降水強度分布等）、雷観測データ、紫外線、 雷ナウキャスト 等
潮位実況報 等

アメダス

【予測（気象） 】【予測（海洋）】全球モデルGPV ※ 、メソモ
デルGPV 、 局地モデル
GPV 、アンサンブルGPV（週間／1か月／3か月予
報等）、キキクル（危険度分布） 等

海水温・海流予報GPV、
波浪数値予報モデルGPV、地方海上分布予報 等

海流分布予測※GPV：格子点値（Grid Point Value）

4

様々な気象情報・データ
防災、交通安全、気候変動適応、産業の興隆等に寄与するため、気象・海洋・地球環境に関して、観測、短期予報から季節予報・気候変動予測に至るまでの気象情報・データを社会に提供。

過去～１００年後までの気象情報・データ
過去 ～ 現在
～
数時間後
～
アメダス

レーダー・ナウキャスト (雨)天気図

気象観測データ

数日後～

数週間 ～ 数か月後

～ １００年後
気候変動予測 (気温)

キキクル（危険度分布）

天気予報

早期天候情報土砂災害、浸水害、中小河川の洪水災害

１週間先まで

６日先～14日先まで
気温、（冬期日本海側）降雪量

特別警報・警報・注意報

天気分布予報２週間気温予報・季節予報

翌日24時まで２週間（気温のみ）、
１か月、３か月、暖候期・寒候期予報

台風情報

海水温・海流予測

５日先まで

１か月予報

気象情報

気候変動予測 (海洋)

数値予報データ5民間における気象情報の提供及び利用の促進
気象庁
気象観測データ

気温、降水量等

数値予報資料

気象情報
・特別警報・警報・注意報
・大雨・洪水警報のキキクル
・台風進路予報等

地震・津波、火山情報
・緊急地震速報
・大津波・津波警報・注意報
・噴火警報・予報等＊

民間気象業務支援センターの配信事業

・静止気象衛星
・気象レーダー・地域気象観測（アメダス）等

気象庁以外の観測データ

民間気象業務

利用者

民間気象事業者等
予報業務許可事業者
気象予報士が気象等を予想技術基準に基づき
地震動､津波等
を予想

独自予報

国民

独自の予報を発表＊

気象等に関連する
顧客のニーズに合わせた サービス

その他事業者

サービス（予報解説、
需要予測など）企業

気象等に関連する
顧客のニーズに合わせた サービス＊＊＊気象庁が保有する情報

6気象データの入手方法（民間事業者によるAPIサービスの例）
民間事業者には、気象データの取得・利用が容易なAPIによる気象データ提供を行っているところもあります。
WXBCでは、気象データのAPI提供を行っているWXBC会員のうち、公開を希望している事業者からいただいたAPIについての情報をいただき、APIカタログとして公開しています（H31.2.28～）。
https://www.wxbc.jp/memberserviceintroduction/

7審議の目的クラウド技術を活用したデータ利用環境

交通政策審議会気象分科会提言（2023.3）抜粋・加筆

先端的技術を活用したデータ利用環境• 民間事業者や大学・研究機関等による新たなサービス開発の促進や調査・研究開発の迅速化、データの維持・管理の効率化など、気象情報・データのビッグデータとしての特性を活かした高度利用がはかられるよう、先端的な技術であるクラウド技術を活用して、ビッグデータとしての気象情報・データを保存し、民間事業者や大学・研究機関等の利用者が容易にこれらデータを利用できる環境を構築する。
次世代スーパーコンピュータシステムに、クラウド技術を活用したデータ利用環境を整備し、令和６年３月より運用開始する計画
過去から現在、将来予測に至る高解像度・高頻度・高精度で基盤的なビッグデータとしての気象情報・データを保存し、民間事業者や大学・研究機関等の利用者が容易に利用可能

クラウド
クラウド上で計算機能を利用可能
データ保存領域※データの共有に係る経費について利用者にも応分の負担を求めながら構築• 庁内利用にとどまっていた大容量データを、新たなサービス開発や研究に利用• 調査・研究開発に必要なデータなど、一時的なニーズに対してもすぐにデータを入手し調査・研究開発を加速• 利用者それぞれがデータ蓄積することを不要とし、気象庁・利用者全体で維持・管理を効率化

利用者
令和6年3月より

計算資源• 大容量データを手元にダウンロードすることなく、クラウド上で迅速に処理・分析• 将来的には、産学官でプログラム（ソフトウェア）を利用することにより、サービス開発や研究を促進

実施予定

・民間事業者や研究者との対話の場を通じ、データへのニーズを広く把握
・産学における利活用を一層促進し、社会ニーズに適合した気象サービスの展開

8気象データアナリストの育成
・気象データアナリストとは、企業におけるビジネス創出や課題解決ができるよう、気象データの知識とデータ分析の知識を兼ね備え、気象データとビジネスデータを分析できる人材であり、民間企業・大学等が開講する「気象データアナリスト育成講座」を修了した者。
・気象の影響を大きくうける企業の従業員が「気象データアナリスト」としてのスキルを身に着け即戦力として活躍し、業務に大きく貢献することが期待される。

気象データアナリスト活躍の場（イメージ）
需要
予測

販売
促進

気象予報士は？
気象
予測

物流

例）
民間気象会社で天気予報を作成
過去の販売・顧客データ

売上データやSNS

過去の出荷/入荷実績等

気象データ

気象データ

気象データ

発注数の精度向上により廃棄ロスの減少や底値で仕入れるなど利益アップ

店舗混雑予想情報や割引サービスを顧客へ提供

荷物量・作業量を予測、要員計画を最適化

気象解説
例）
テレビの天気予報
コーナーで解説

気象データアナリスト育成講座「気象データアナリスト育成講座」とは、経済産業省「第四次産業革命スキル習得講座」（Reスキル講座）の認定を受け、かつ、気象庁が策定する「気象データアナリスト育成講座カリキュラムガイドライン」（※）に準じた講座で気象庁が認定したもの。
気象庁は令和3年2月に「気象データアナリスト育成講座」の認定制度を創設。令和5年6月時点で（株）データミックス、スキルアップAI（株）、岐阜大学の3者が講座を開講している。
※カリキュラムガイドライン：「気象」「データサイエンス」「ビジネス」についての知識や技術について整理した もの。
WXBCの協力のもと令和4年3月に第1回目の改訂を行った。以降は数年に1度、見直しを行う予定。

9

「気象データアナリスト育成講座
カリキュラムガイドライン」より

気象データアナリスト育成講座の内容
分野

気象

授業の内容
● 気象学一般（基礎的な気象現象や気象要素など）● 気象データに関する知識○ 気象データの特徴○ 気象データの入手方法○ 気象データのハンドリング● 気象データ活用プロジェクト○ 気象データ活用事例の紹介○ ケースを用いたプロジェクト型学習

データサイエンス● データ分析入門○ 課題特定とデータ分析導入○ データの可視化● 統計手法＆確率入門○ 確率・統計的検定（A/Bテスト）○ 回帰分析・因果推論○ 時系列分析導入● AI＆機械学習入門○ 教師あり学習（決定木、ランダムフォレスト等）○ 教師なし学習（PCA、クラスタリング等）○ 非構造化データ（画像処理・自然言語処理等）○ モデル評価とモデルアップデート方法

ビジネス● リスク・利益・社会的責任○ ビジネスモデルキャンバス○ リスクマトリクス○ 業務フロー図○ 気象に関するSDGs

10気象データアナリスト育成講座の認定講座
認定番号

申請者（法人名）

講座名

認定期間

2021001

株式会社データミックス

気象データアナリスト養成講座

2021/10/1～2024/9/30

2021002

スキルアップAI株式会社

Python 経験者向け「気象データ
アナリスト」コース

2021/10/1～2024/9/30

2021003

スキルアップAI株式会社

Pythonの基礎から学ぶ気象デー
タアナリスト実践講座（E資格対2022/4/1～2025/3/31
応）2022004

国立大学法人東海国立大 気象データアナリスト養成プログ
2023/4/1～2026/3/31
学機構 岐阜大学
ラム

2023005

スキルアップAI株式会社

Python未経験からはじめる「気象データアナリスト」コース

2023/4/10～2026/3/31

2023006

スキルアップAI株式会社

基礎から学べる気象データアナ
リスト実践講座

2023/4/10～2026/3/31

最新の認定状況はこちら https://www.jma.go.jp/jma/kishou/shinsei/wda/ichiran.html

11

（ご参考）厚生労働省における教育訓練への支援

気象データアナリスト育成講座受講にあたっては、■人材開発支援助成金（企業（在職者）向け支援）■教育訓練給付（離職者及び在職者向けの支援）が利用できる可能性があります。
詳しくは都道府県労働局やハローワークへお問い合わせください。
企業向け・人材開発支援助成金（厚生労働省）「人への投資促進コース」が創設され、令和4年度から３年間、通常よりも高い助成率・助成額で助成金が受けられます

https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/koyou_roudou/koyou/kyufukin/d01-1.html

受講者向け・教育訓練給付制度（厚生労働省）

https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/koyou_roudou/jinzaikaihatsu/kyouiku.html

12

以下ご参考生産性向上に向けた取組として、データ活用が1つのカギとなっている
活用すべきデータの１つとして、気象データに注目が集まってきている
データ活用と生産性向上
近年、インターネット利用の増大とIoT（Internet of Things：モノのインターネット）の普及により、様々な人・モノ・組織
がネットワークにつながることに伴い、大量のデジタルデータ（Big Data：ビッグデータ）の生成、収集、蓄積が進みつつあります。それらデータのAI（Artificial Intelligence：人工知能）による分析結果を、業務処理の効率化や予測精度の向上、最適なアドバイスの提供、効率的な機械の制御などに活用することで、新たな価値創造につなげることができます。
このようなIoTや AIなどの技術的ブレークスルーを活用する「第4次産業革命」により、生産性の向上や、消費者の潜在的ニーズを呼び起こす新たなビジネスの創出が期待されています。
気象は、個々の人間の行動に影響を与えるとともに、安全性や効率性の面においても様々な産業活動に関係がある
ことや、自然現象の中では珍しく、科学的に将来予測ができる特徴を持つことから、気象データの利活用の可能性について、近年メディアでも多く取り上げられるようになり、注目が集まってきており、気象データを有効に活用しているビ
ジネス事例も出てきております。
製造・物流
気象データによる需給予測に基づく生産管理により、廃棄ロス等の削減

気象庁のスーパーコンピュータによる気象予測

小売
気象データによる需要予測に基づく販売計画により、
売り上げ増

農業
気象データに基づく適切な栽培管理により、収穫量増大

観光
気象データによる需要予測に基づくサービスの提供等により、観光客・売り上げ増14様々な産業での事例
製造・販売

小売

物流

・小売店で販売されている約200の商品について、
気象データや販売実績などを組み合わせてAIによる需要予測を行い、それを基に生産調整して廃棄ロス・機会ロスを削減することにより、
約1,800億円の経済効果をもたらすと推計

・飲食店で天気予報や曜日、近隣の宿泊者数と、来店客の属性等の自社データを組み合わせて来店客数、メニュー毎の販売数を予測し、売上４倍、利益率10倍を実現した店舗も・飲料の自動販売機への配送・補充に気象デー
タを活用することにより販売機会ロスを削減
25

300

物流拠点

ホット
コールド
7日間平均気温

ホット飲料への入替を早めたため、ホット飲料の販売機会を捉えることができた！

20

200

15

100

10

0

HOT!

10/1～10/7

10/8～10/14 10/15～10/21 10/22～10/28

２週間後に急激な気温低下を予想

アパレル
・その日の気温・天気・降水量や一日の気温差、風速や湿度から算出される体感温度等から最適なコーディネートを提案
・これに加え、ユーザが選択したコーディネートからAIが好みのスタイルを学習し、一人ひとりに最適なコーディネートを提案

鉄道

農業

・突風による脱線・横転を回避するため、ドップラーレーダーのデータを解析して突風を伴う渦を捉えた場合等に運転規制を実施

・農業へICT、IoTを導入し、圃場の気温・日射量
や生育状況等をセンサー、カメラで収集、蓄積して分析等を行う
ことにより、
生産プロセスの最適化、データに基づく収量UP・効率化を実現

データ解析

運転規制
指示
ドップラーレーダー

観光

電力

保険

・気象により景観が映える観光地をプラットフォームに掲載し、地域の観光施策を支援
・さらに、テーマパーク、ホテル、温泉宿等において、
雨や雪、気温の実況・予報により料金を割り引く
サービスを提供し、需要を喚起

・気象データ等を用い、AIを活用して電力需要と取引価格を予測し、需要予測に合わせた最適な電力調達計画の作成等を支援・精緻な地上観測データが取得できない海外の地域において、気象衛星データを活用した
天候デリバティブを提供

降水確率３０％で２割引！！

鉱山、養殖、電力小売業
等のリスクヘッジ

15一方、気象データを分析して事業に利活用している企業は約1割
気象データは「ダークデータ」と言える状況にある
産業界の気象データ利活用状況
一方、気象庁が令和元年度に実施した「産業界における気象データの利活用状況に関する調査（令和元年度）」によれ
ば、産業界全体において、自社の事業が気象の影響を受けると考えている企業は約 6 割以上(65.4%)であり、気象情報・
気象データを事業に利活用している企業は約 3 割(32.5%)です。また、気象データを収集・分析し、将来予測を行って、事業に利活用している企業は全体の約 1 割(12.1%)で、経験と勘で利用している企業は約 2 割(18.9%)です。
気象データは、生産性向上の潜在力は期待されつつも、まだ活用が広がっていない「ダークデータ」と言えます。

事業活動が気象の影響を受ける（６５．４％）
気象情報・気象データを事業に利活用している（３２．５％）

気象情報・気象データを経験と勘で利活用（１８．９％）
気象データを収集・分析し、将来予測を行って、事業に利活用（１２．１％）

気象データをデジタル活用しているのは全企業の約1割「産業界における気象データの利活用状況に関する調査（令和元年度）」
https://www.data.jma.go.jp/developer/R1_chousa.html

16気象庁の発表する特別警報・警報・注意報○警報は、重大な災害が発生するような警報級の現象が概ね３～６時間先に予想されるときに発表。また、警報級の現象が概ね６時間以上先に予想されているときには、警報の発表に先立って、警報に切り替える可能性が高い注意報を発表。
○警報級の現象が５日先までに予想されているときには、その可能性を「早期注意情報（警報級の可能性）」として［高］、［中］の２段階で発表。

■特別警報 大雨（土砂災害、浸水害）、暴風、高潮、波浪、暴風雪、大雪、地震動、津波
重大な災害の発生するおそれが著しく大きいとき■警報

大雨（土砂災害、浸水害）、暴風、高潮、波浪、暴風雪、大雪、洪水、地震動、津波

重大な災害の起こるおそれがあるとき■注意報

大雨、強風、高潮、波浪、風雪、地震動、津波 など

災害が起こるおそれがあるとき
毎日05時・11時・17時、一時細分区域ごとに発表

https://www.jma.go.jp/bosai/map.html

毎日11時・17時、
府県予報区ごとに発表

17気象観測のデータ
地上気象観測・地域気象観測（アメダス）では地上付近の気温、湿度、気圧、降水量等の観測を行っています。気象レーダー観測は5分毎に観測しています。また、推計気象分布は、アメダスや気象衛星の観測データをもとに、気温および天気の分布を1kmメッシュで算出しています。

観測
地点数
（解像度）

情報の種類

観測頻度
10秒毎

要素

観測開始から～現在※10秒毎の値は2008年から1976年～現在※10秒毎の値は2015年から

地上気象観測ポイント

155

地域気象観測（アメダス）

ポイント

約1,300

気象レーダー観測 メッシュ

20
（1km等）

5分毎

エコー（降水）強度、ドップラー速度 等

推計気象分布

（1km）

1時間毎

気温分布（0.5℃間隔）、天気分布（晴れ、くもり、雨、雨または雪、雪）、
2016年～現在
日照時間（2.5分間隔）

メッシュ

（注１）

10秒毎

（注１）

（注１）オフラインでの提供の場合に限ります。

気温、湿度、気圧、降水量、風向風速、日照時間、積雪深 等

データ期間（年代、地点、要素により異なる）

気温、降水量、風向風速、湿度、積雪深

2004年～現在

18

地域気象観測システム（アメダス）観測
AMeDAS 「Automated Meteorological Data Acquisition System」
地方気象台などの気象官署を含めたアメダス観測網において、気温、風向風速、降水量、湿度、積雪等の観測を実施。気象官署においては、さらに気圧、日照時間、天気の観測も実施。

（令和5年7月1日現在）

合計約1300ヶ所

我が国の地上気象観測を支える基盤的観測網（1974年11月1日に運用開始）

観測施設の例19

気象衛星「ひまわり」の観測データ
ひまわり8号・9号は、可視・近赤外・赤外の16種類の波長帯(バンド)を用いて、フルディスク・日本域・機動観測域の観測を行います。衛星の観測データやそれらデータから作られるプロダクトは、天気予報などの気象情報に活用されています。
○観測方法の種類
フルディスク
(全球)
日本域
機動観測域

フルディスク観測

観測域

観測時間

撮影できる範囲全て

10分毎

約2,000km×2,000km
北東日本と南西日本を合成
約1,000km×1,000km
領域は可変(台風等を観測)○８号・９号の観測波長帯など

可
視
近
赤
外

2.5分毎
赤
外

2.5分毎

○主な衛星データなど
種類

フォーマット

概要

ひまわり標準データ

ひまわり標準フォーマット

衛星観測データのうち、最も源泉に近く情報量の多いデータ。16バンド毎の全てのデータを収録。

NetCDF
データ

NetCDF米国・大気研究大学共同体が開発したNetCDF（Network Common Data
Form）と呼ばれる形式で保存したデータ。日本域と機動観測域のデータのみ。

カラー画像
データ

PNG

１ 可視３バンドのデータを合成したカラー画像ファイル
２ 人間の目で見たような色に再現処理したカラー画像ファイル

JPEG画像

JPEG

可視１バンドと３つの赤外バンドそれぞれをJPEG画像化（対象領域により30分または1時間毎）

高分解能
雲情報

GRIB2

「ひまわり」の観測データや数値予報データから、雲の有無、雪氷の有無、雲
頂高度、雲型等を推定値として算出したデータ（10分毎）

波長
[μm]
0.47
0.51
0.64
0.86
1.6
2.3
3.9
6.2
6.9
7.3
8.6
9.6
10.4
11.2
12.4
13.3

解像度
想定される用途の例[kｍ]1
植生、エーロゾル
1
植生、エーロゾル
0.5
植生、下層雲・霧
1
植生、エーロゾル
2
雲相判別
2
雲粒有効半径2
下層雲・霧、自然火災
2
上層水蒸気
2
上中層水蒸気2中層水蒸気
2
雲相判別、SO2
2
オゾン
2
雲画像、雲頂情報
2
雲画像、海面水温2
雲画像、海面水温
2
雲頂高度

赤外画像

20

数値予報
「数値予報」は、観測データに基づき現在の気象状況を「解析」し、将来の気象状況を「予測」するデータです。
スーパーコンピュータの中で、地球の大気をモデル化

実際の雨分布（気象レーダーの観測）

LFM（局地モデル）の予測

MSM（メソモデル）の予測

世界中の観測データを用いて、現在の気象状況を「解析」
解析を元に、物理式を用いて将来を「予測」＊UTC：協定世界時のことを指します。日本標準時はこれを9時間進めた時刻です。

初期値（UTC）*
GSM（全球域）
MSM
LFM

予報時間

00，06，12，18
132時間（6時間間隔）00，12138～264時間（6時間間隔)
03，06，09，15，
39時間 (地上は１時間間隔、気圧面は３時間間隔)
18，21
00，12
78時間 (地上は１時間間隔、気圧面は３時間間隔)
毎時00分

10時間 （地上は30分間隔、気圧面は１時間間隔）

水平方向の
解像度

提供領域

13km

全球

５km

北緯 22.4度～47.6度、東経 120度～150度

２km

北緯 22.4度～47.6度、東経 120度～150度【数値予報に関する主なデータ】

GSM（全球数値予報モデル）格子点データ（全球域）［GRIB2］、GSMガイダンス［GRIB2］、MSM（メソ数値予報モデル）格子点データ［GRIB2］、MSMガイダンス［GRIB2］、LFM（局地数値予報モデル）格子点データ［GRIB2］ 等

21

災害発生の危険度分布「キキクル」
雨量データから、災害発生の危険度を表す指標（指数）を開発。
過去約25年分の災害データを用いて危険度の高まりに応じた基準を段階的に設定し、雨量予測データから算出した危険度を地図上に色分けして表示（黄→赤→紫→黒）。
注意報、警報、土砂災害警戒情報、指定河川洪水予報に対応する危険度がひと目で分かる。
「黒」の領域では、何らかの災害がすでに発生している可能性が極めて高い状況。
遅くとも「紫」が出現した段階で速やかに安全な場所に避難することが大変重要。

雨量

傾斜、地質、都市化率等も考慮して危険度を算出

土砂災害
今後の雨（降水ナウキャスト・降水短時間予報）

浸水害

洪水災害

土砂キキクル

浸水キキクル

洪水キキクル（大雨警報(土砂災害)の危険度分布）（大雨警報(浸水害)の危険度分布）（洪水警報の危険度分布）

２時間先までの予測

１時間先までの予測

３時間先までの予測

22

ナウキャスト／今後の雨（降水短時間予報／降水15時間予報）／今後の雪（降雪短時間予報）｢ナウキャスト｣は、気象レーダー等で観測された雨雲の過去の動きや現在の分布等を元に、目先1時間の降水の分布、雷及び竜巻発生の可能性を予報します。降水短時間予報は、気象レーダー観測に数値予報の予測も加味して6時間
先までの各1時間降水量の分布を予報し、降水15時間予報は、7時間から15時間先までの各1時間降水量の分布を数値予報の予測に基づき予報します。また、 令和3年11月より6時間先までの積雪の深さと降雪量を予報しています。

データ名

概要

作成頻度

予測時間
/時間分解能解像度

高解像度降水ナウキャスト

雨雲の詳細な解析と移動、発達や衰弱、新たな発生などを予測します。ホームページでは雷の発生状況等も表示できます。

５分毎

1時間/5分毎30分までは250m
35～60分は１km

４つの階級で雷の激しさ及び落雷の可能性を表します。

10分毎

1時間/10分毎

１km「竜巻が今にも発生する（または発生している）可能性の程度」を推定し、これを発生確度としています。

10分毎

1時間/10分毎

10km

1～6時間/
1時間毎
7～15時間/
1時間毎
1～6時間/
1時間毎

雷ナウキャスト
竜巻発生確度ナウキャスト
降水短時間予報

１～6時間先までの各1時間降水量の分布を予想します。

30分毎（10分毎）

降水15時間予報

7～15時間先までの各1時間降水量の分布を予想します。

1時間毎

降雪短時間予報

１～6時間先までの各1時間積雪の深さと降雪量の分布を予想しま
す。

1時間毎

1km
5km
5km

23

天気予報／週間天気予報
天気予報は、今日・明日・明後日の天気と風と波、明日までの6時間ごとの降水確率と最高・最低気温を、毎日5時、11時、17時に発表します。
週間天気予報は、毎日11時・17時に発表されます。3日目以降の降水の有無の予報について「予報が適中しやすい」ことと「予報が変わりにくい」ことを表す信頼度をＡ、Ｂ、Ｃの3段階で表します。
信頼度

内容

Ａ

確度が高い予報●適中率が明日予報並みに高い（降水有無の適中
率：平均88％）●降水の有無の予報が翌日に日変わりする可能性がほ
とんどない（変わる割合：平均1％）Ｂ

確度がやや高い予報●適中率が４日先の予報と同程度（降水有無の適中率：平均73％）●降水の有無の予報が翌日に日変わりする可能性が低い（変わる割合：平均6%）Ｃ

確度がやや低い予報●適中率が信頼度Ｂよりも低い（降水有無の適中
率：平均58％）もしくは●降水の有無の予報が翌日に日変わりする可能性が信頼度Ｂよりも高い（変わる割合：平均16％）※適中率および降水有無が変わる割合は2014年12月までの5年間のデータによる

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海洋に関するデータ
海上の天気、波浪・潮汐・海氷、海面から海底までの水温・海流等の状況について観測・解析・予報を行っています。
沿岸波浪（実況・予報）海水温・海流（実況・予報）要素

海面水温（ひまわり8号の観測による）

地方海上分布予報

作成頻度

予報時間

格子間隔

予想領域

実況：１日２回
予報：１日４回

72時間（３時間間隔）0.05度（約5km）

日本近海（北緯 20～50度、
東経 120～150度）

11日／31日（1日間隔）

沿岸波浪
実況・予報

波高[m]、周期[秒]、波向[度]、海上風東西成分[m/s]、
海上風南北成分[m/s]

海水温・海流予報

水温[K]、塩分、水平流速[m/s]、
海面高度[m]

１日１回

ひまわりによる
海面水温実況

海面水温[K]

１日１回

地方海上分布予報

風、波、視程（霧）、着氷、天気

１日４回

約2km（日本近海） 日本近海（北緯20～52度、／約10㎞（北太平 東経117～160度）／北太洋）
平洋（赤道～63度、東経99<鉛直60層>～西経75度）

ー

0.02度（約2km）

日本近海（北緯 20～50度、
東経 120～160度）

24時間（６時間間隔）0.5度（約50km）

日本近海（海上警報と同じ領域）

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アンサンブル予報
海面気圧の51個の予報の重ね描き図
初期値の
違いは
この程度

• 初期値の不確実性• 予報モデルの不完全性• 大気のカオス的な性質
─ 初期値の微小な誤差が、後の予報結果に大きな差を生むことがある

ひとつの予報結果のみで判断することは難しい• わずかに異なる（摂動を加えた）初期値
を用いて複数の予報を行う– 可能性のある複数のシナリオ– 予報の確実性（信頼度）の情報

9日も予報
すれば
結果は
大きくばらつく26

気象庁で運用中の主な数値予報モデル
局地モデル
(LFM)

メソモデル
(MSM)

メソEPS
(MEPS)

全球モデル
(GSM)

全球EPS
(GEPS)季節EPS(JMA/MRI-CPS3)

2km

5km

5km

約13km

約27km（18日まで）
約40km（それ以降）

大気約55km、
海洋約25km

予報
期間

10時間
（毎時）

78時間（00,12UTC）
39時間（03,06,09,
15,18,21UTC）

39時間（00,06,12,18UTC）

264時間（00,12UTC）
132時間（06,18UTC）

5.5日（06,18UTC）
11日（00,12UTC）
18日（12UTC）
34日（週2回）

７か月（００UTC）

メンバー
数

1

1

21

1

51（18日まで）
25（それ以降）

5

航空気象情報
防災気象情報
降水短時間予報

防災気象情報
降水短時間予報
航空気象情報
分布予報
時系列予報
府県天気予報

防災気象情報航空気象情報
分布予報
時系列予報
府県天気予報

分布予報
時系列予報
府県天気予報
台風予報
週間天気予報航空気象情報

台風予報
週間天気予報
早期天候情報２週間気温予報
１か月予報

３か月予報
暖候期予報
寒候期予報
ｴﾙﾆｰﾆｮ監視速報

モデル
領域

水平
解像度

主要な
目的

※詳しくは配信資料に関する仕様（ https://www.data.jma.go.jp/add/suishin/shiyou/ ）をご参照ください。
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熱中症警戒アラート https://www.jma.go.jp/bosai/map.html#5/34.5/137/&element=heat&contents=information‣気象庁と環境省が、高温注意情報に代わり新たに提供する暑さへの「気づき」を呼びかけるための情報‣熱中症の危険性が極めて高い気象条件が予測される際（暑さ指数（WBGT）の予測値が33以上になると予測される場合）に発表し、国民の熱中症予防行動を効果的に促すことを目的としている‣暑さ指数（WBGT）とは、人間の熱バランスに影響の大きい「気温」、「湿度」、「輻射熱」の３つを取り入れた暑さの厳しさを示す
指標 ※暑さ指数（WBGT）については、環境省の熱中症予防サイトを参照（https://www.wbgt.env.go.jp/）
気象庁ホームページでの表示例

発表時の熱中症予防行動例
熱中症の危険性が極めて高くなると予測される日の前日または当日に発表されるため、日頃から実施している
熱中症予防対策を普段以上に徹底することが
重要です。

観測地点の
暑さ指数(WBGT)を知りたい場合はここをクリック＜外出はできるだけ控え、暑さを避けましょう＞

熱中症警戒アラート
発表中の府県は赤塗表示

昼夜を問わず、エアコン等を使用して部屋の温度を調整しましょう。
不要不急の外出はできるだけ避けましょう。

＜熱中症のリスクが高い方に声かけをしましょう＞

熱中症になりやすい、高齢者、子ども、持病のある方、肥満の方、障害者等に、身近な方から夜間を含むエアコンの使用やこまめな水分補給等を行うよう、声をかけましょう。

＜普段以上に熱中症予防行動を実践しましょう＞
のどが渇く前にこまめに水分補給しましょう。
涼しい服装にしましょう。

・発表は、全国を58に分けた気象庁の府県予報区単位（北海道、鹿児島県、沖縄県は細分した地域）

・該当府県予報区内の観測地点毎の予測される暑さ指数（WBGT）も情報提供
・最新の予測値を元に、前日17時頃及び当日5時頃に発表＜外での運動は、原則、中止／延期をしましょう＞
身の回りの暑さ指数（WBGT）に応じて屋外やエアコン等が設置されていない屋内での運動は、原則、中止や延期をしましょう。

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地震・津波に関するデータ
気象庁では24時間体制で、全国に設置した地震計や津波観測施設などの観測データから、地震や津波を監視しています。 地震や津波が発生すれば直ちに、警報や情報の発表を行います。監視には、気象庁以外の関係機関の観測データも収集し活用しています。
緊急地震速報（警報）及び（予報）主な配信手段
震度５弱以上または長周期地震動階級３以上を予想（震度４以上、長周期地震動階級３以上の地域に発表）

震度３以上または長周期地震動階級１以上を予想
マグニチュード３．５以上と推定○緊急地震速報（予報）は、警報よりも発表頻度が多くなりますが、必要とする場所の震度と揺れの到達時刻の予想を警報よりも早く知ることができます。
このため、予報を機械制御や自動館内放送等へ活用することで、地震の揺れに対する事前の備えができるというメリットがあります。

津波警報等※利用にあたっては、「緊急地震速報（警報）及び（予報）について」等のページを参照し、特性や限界を十分に理解する必要があります。
https://www.data.jma.go.jp/eew/data/nc/shikumi/shousai.html○令和５年２月１日からは、長周期地震動階級に基づく基準を追加した緊急地震速報、長周期地震動に関する観測情報のオンライン配信が開始されました。

※詳しくは以下のページをご覧下さい。
緊急地震速報の発表基準の変更について
https://www.data.jma.go.jp/eew/data/nc/lpgm_start/lpgm_start.html
長周期地震動に関する観測情報について
https://www.data.jma.go.jp/eew/data/ltpgm_explain/kaisetsu.html

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火山に関するデータ
111の活火山のうち、50火山について、地震計、傾斜計、空振計、GNSS観測装置、監視カメラ等により、火山活動
を24時間観測（監視）し、火山の警報及び情報を随時発表しています。

観測項目（例）• 震動観測（地震計による火山性地震や火山性微動の観測）• 遠望観測（高感度カメラ等による監視）• 地殻変動観測（GNSS*、傾斜計等による地殻変動の観測）• 火山ガス観測（小型紫外線スペクトロメータによるSO2の放出量測定）*GNSS：全球測位衛星システム（Global Navigation Satellite System）の略称です。
代表的なものとして、GPS、GLONAS等があります。

火山に関する情報（例）• 噴火警報・予報• 降灰予報• 噴火速報火山名 ○○山 噴火速報
平成△△年△△月△△日△△時△△分 気象庁発表＊＊（見出し）＊＊＜○○山で噴火が発生＞＊＊（本 文）＊＊○○山で、令和△△年△△月△△日△△時△△分頃、噴火が発生しました。

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参考：気象データの入手方法について③

アメダスなどの基礎的なデータについては、気象庁HPからダウンロードできますのでご活用ください。
・高度利用ポータルサイト
https://www.data.jma.go.jp/developer/index.html
・過去の気象データ・ダウンロード
https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/
・過去の気象データ検索
https://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/
・確率予測資料（2週間気温予報）提供ページ
https://www.data.jma.go.jp/risk/probability/guidance/csv_k2w.php

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