令和２年度第1回目のWXBCセミナーをオンラインで開催します！
今回のセミナーでは、なぜビジネスへのデータ活用が必要なのか、その中で気象データがどのように活躍するかの他、リスクマネジメントへの活用が期待される「アンサンブル予報」についてご紹介いたします。

プログラム

第１部　ビジネス課題解決編

13時30分～14時15分

	データ活用で変わる社会 ​～気象データをビジネスにいかに活用するか～​​ 講師：村上 文洋​​ WXBC新規気象ビジネス創出WG座長​​ (株)三菱総合研究所 主席研究員​
概要： これまでどんぶり勘定でやってきたビジネスも、これからはデータに基づき需要を予測し、仕入れや従業員のシフトを決める時代になります。予測結果をもとに、ゴミの収集、タクシーの配車、犯罪や火災の発生予防なども行われ始めています。予測には、例えば曜日や時間帯別の過去の販売実績、顧客特性、周辺でのイベント情報など、様々なデータが活用されますが、中でも天気や気温などの気象データは、どの分野でも必要不可欠です。今回の講演では、なぜデータ活用が必要か、既にどんな分野でどのようなデータ活用が始まっているかを事例を紹介しながらご説明し、その中で気象データが果たす役割をわかりやすく解説いたします。
資料・動画へのリンク：　資料　・　動画（YouTube）

14時15分～15時00分

	来店客数予測AI -Hawk-・物流予測AI -Buffalo-​の開発と気象データ 講師：中川 達生 氏​ （株）ROX　代表取締役 CEO​​​​​​
概要： 弊社では、店舗向けの手軽な需要予測AIシステムを提供しています。サービス名は、来店客数予測AI -Hawk-と言い、パン屋やケーキ屋、和菓子屋、社員食堂などで客数・販売数・売上の予測にご利用頂いています。特に、店長が勘と経験で仕入れ数や商品の製造数を決めており、食品の廃棄ロスで悩む事業者において、廃棄削減や人員計画の最適化の目的での活用が進んでいます。 また、AI -Hawk-をベースに、物流事業者向けにカスタマイズ開発した物流予測AI -Buffalo-も提供しています。トラック運送業でご利用いただき、これまで担当者が勘と経験で配車の計画をしてきたのが、AI -Buffalo-によって属人性を解消し客観的に配車計画が出来るようになったとご評価いただいています。 これらの需要予測には、気象データを用いています。気象データを用いるといっても、用途によって活用の仕方が変わってきます。 今回の講演では、弊社がどのように気象データを用いているか、その結果、利用者にどのような価値を還元できているかをお話しさせて頂く予定です。
資料・動画へのリンク：　資料　・　動画（YouTube）

第２部　気象データ編

15時05分～15時15分

15時15分～16時15分

	気象データの利用におけるリスクマネジメント ～さまざまなアンサンブル予報の形態～ 講師：山口 宗彦​ 気象研究所　応用気象研究部第3研究室　主任研究官
概要： 天気予報の当たりやすさ、実は時々刻々と変化しており、予報が当たりやすい気圧配置の日もあれば、逆に予報が非常に難しい日もあります。この「予報の難しさ」を予報する予測システムがあり、アンサンブル予報と呼ばれています。気象データのビジネス利用においては、アンサンブル予報の利活用がリスクマネジメントとなることが期待されます。講演では、「なぜアンサンブル予報は必要か？」を入口として、アンサンブル予報の利用例や応用的利用方法についてやさしく紹介します。
資料・動画へのリンク：　資料　・　動画（YouTube）

セミナー中お答えできなかったご質問

セミナー中お答できなかったご質問やアンケートでいただいたご質問への回答です（2020年8月25日時点での回答）。質問をクリックすると展開します。

気象庁のデータは誰でも商用利用が可能でしょうか。

気象庁のデータ自体は商用利用が可能ですが、データの取得先によっては禁止されていることもありますので取得先の利用規約をご確認ください。
気象業務支援センターや気象庁HPからの取得については商用利用が可能です。

過去に配信された数値予報データの取得は可能でしょうか。

気象庁では、2020年秋に過去に配信された予報データを含めた過去の気象データ提供を提供する取り組みを実施予定です。開始時期等の詳細については、気象庁のお知らせ、WXBCのニュースレター等でお知らせいたします。

気象予測結果そのもののデータの利用や入手方法について取りまとめられているものはありますか。

気象庁のデータの入手方法などについて、その概要や入手方法をまとめたe-learnigがありますので是非ご覧ください。
気象データ分析チャレンジ！（WXBC HP）

また、過去のWXBCセミナーでは気象データの解説も行っています。過去の資料はWXBCのHPでも掲載していますのでこちらもご覧ください。
WXBCライブラリ（WXBC HP）

推計気象分布は推計値の精度については検証しているのでしょうか。

推計値の精度検証を行っています。精度については配信資料に関する仕様にも記載しています。

配信資料に関する仕様No.13801　～推計気象分布（気温）～
配信資料に関する仕様No.13802　～推計気象分布（天気）～

再予報データは、現在は2週間の気温予報が公開されていると思いますが、他の気象データは公開予定あるでしょうか。

気象庁HPでは、2週間の気温予報の他、1か月の気温予報の再予報データも公開しています。これらは過去（1981～2019年）の事例を予測したもので、2週間気温予報と1か月予報の基礎資料として公開しているものです。

確率予測資料（2週間気温予報）提供ページ（気象庁HP）
確率予測資料（1か月予報気温）提供ページ（気象庁HP）

（一財）気象業務支援センターでは、上記の確率予測を算出する基盤データである、地球全体を対象とした数値予報モデルによるモデル格子点上の予測計算結果（GPV）を提供しています。GPVでは、例えば降水量といった気温以外の気象要素も含んでいます。現在、購入できる再予報GPVの種類は以下となります。
・季節アンサンブル数値予報モデル再予報月別格子点値（7か月先までを予報）
・6か月アンサンブル数値予報モデル再予報GPV（240日先までを予報）
・全球アンサンブル数値予報モデル再予報GPV（816時間先までを予報）

各データの詳細については、気象庁情報カタログの季節予報のページをご覧ください。
気象庁情報カタログ　季節予報（気象庁HP）