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1 第 1 回気象ビジネスフォーラム気象データによる生産性革命と成熟社会の促進 アナリティクスで生まれ変わる気象情報ビジネス 2017 年 3 月 7 日 株式会社ハレックス代表取締役社長越智正昭

2 気象情報ビジネスのマーケット 生産管理 最適航空経路提供 航空 道路の IT 化カーナヒ の高度化 列車運行管理 農業 地方自治体向け次世代防災システム 民間気象情報会社 道路 排水制御 鉄道 電力制御 発電管理設置調査 資源探査船向け海潮流情報 出荷判定システム工程管理システム 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 風土 = 世の中の最底辺のインフラは地形と気象 2

3 ICT の進化と求められる気象情報サービス 年代電子メールがアメリカで使われだす 1990 年代 PC が一般家庭に普及 ネットが利用広がる 2000 年代携帯電話などで どこでもネットが使えるようになる >> >>> >>>> >> 国 組織 日本ではラジオで終戦が伝えられた ( 必要とする層 ) 東京オリンピックテレビのカラー化 1985 NTT 発足, パソコンが登場 1987 携帯 自動車電話サービス開始 2000 NHK がニュースのネット配信開始 個人 ( 在るべき気象情報 ) * 観測 天気図 * 気象庁の天気予報 * ピンポイント情報 ( 予報区単位 ) 機密情報 あまねく同じ 非公開 >>> 一般報 >>>>>>>> 特定報 3

4 ICT の進化と求められる気象情報サービス 1 国 組織 >> 日本ではラジオで終戦が伝えられた ( 必要とする層 ) ( 在るべき気象情報 ) * 観測 天気図 機密情報 ICT 気象 1970 年代電子メールがアメリカで使われだす >>> >>>> >> 東京オリンピックテレビのカラー化 気象事業民間開放 年代 AppleがiPhoneを発売 PCが一般家庭に普及 Googleが携帯用ネットが利用広がる 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 1985 ASP SaaS 型のソフト流通が拡大 NTT 発足, パソコンが登場 クラウド コンピューティング 1987 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 * 気象庁の天気予報 ( 予報区単位 ) 降水ナウキャスト提供開始あまねく同じ (2004 年 ) 緊急地震速報提供本格開始 (2007 年 ) 2000 年代携帯電話などで どこでもネットが使えるようになる 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 ) 2000 NHK がニュースのネット配信開始 数値予報 GSM 全球大気モデルが 20km 分解能に (2007 年 ) メソ数値予報モデル (MSM) が 5km 分解能に (2006 年 ) 個人 非公開 >>> 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 ) * ピンポイント情報 4

5 ICT の進化と求められる気象情報サービス 1 国 組織 >> 日本ではラジオで終戦が伝えられた ( 在るべき気象情報 ) * 観測 天気図 機密情報 ICT 1970 年代電子メールがアメリカで使われだす >>> >>>> >> 東京オリンピックテレビのカラー化 気象事業民間開放 降水ナウキャスト提供開始あまねく同じ (2004 年 ) 緊急地震速報提供本格開始 (2007 年 ) 2000 年代携帯電話などで どこでもネットが使えるようになる 2000 NHKがニュースのネット配信開始 1987 携帯 自動車電話サービス開始 ( 必要とする層 ) Hadoopの最初の実用版発表気象情報ビジネスは大きな転換の時期! IBMがWatsonの開発に着手 気象 1990 年代 AppleがiPhoneを発売 PCが一般家庭に普及 Googleが携帯用ネットが利用広がる 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 1985 ASP SaaS 型のソフト流通が拡大 NTT 発足, パソコンが登場 クラウド コンピューティング 1993 年から 24 年 2007 年から 10 年 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 ) 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 ( 予報区単位 ) 個人 非公開 >>> 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 ) * ピンポイント情報 5

6 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 インテリジェンス アナリティクス 理学 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 ) 6

7 民間気象会社の役割 気象庁 主として BtoC 気象庁 民間気象会社 ( ハレックス ) 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 お客様 レータ ー解析テ ータ 衛星観測テ ータ 一般向け予報 一次加工 広くあまねく仕様出来合の情報 情報 二次加工 体裁を整える等微加工 情報 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 スーパーコンピュータ ( 数値予報モデル ) 一次加工 素材メタテ ータ メッシュ画像テ ータ等生成 素材テ ータ API 提供 ご要望に合わせて加工ご要望に合わせて加工 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気象以外の各種情報 S 様々な業種の お客様 有料で提供 地上 ( アメダス ) 観測テ ータ BtoB BtoG 民間気象会社 ( ハレックス ) カスタマイズの方法はエリア / 時間軸 / メッシュなど様々 システムインテク レータ 地図会社 測量会社 IT 企業 情報提供会社等 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! 新しい市場価値の創出 ウェザー プラスワンメーション 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 7

8 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) 格子の水平間隔 格子の垂直層数 最上層の高さ 総格子数 更新頻度 地域気象観測システムによる実測データ アメダスデータ 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 計算領域 : 日本とその近海 約 5km 50 層 約 22km 約 3,000 万個 1 日 8 回 降水ナウキャスト情報 観測データ 予報格子間隔 更新頻度 1 時間先までの 5 分毎の降水の強さを予報 1km メッシュ 250m メッシュ 5 分ごと 降水短時間予報 観測データ 予報格子間隔 更新頻度 気象レーダー解析による降雨予測データ 6 時間先までの各 1 時間降水量を予報 1km 間隔 30 分ごと 8

9 Information 提供から Intelligence 提供へ 1 ICT Information Communication Technology = 昇華 Intelligence Connecting Technology 情報の活用ノウハウ = インテリジェンス Halex 社 HP より 新しい価値の創造 業務ノウハウアナリティクス 9

10 Information 提供から Intelligence 提供へ 2 業務システム 業務ノウハウ 機能 = 情報性能 アナリティクス しっかり守りたい 効能 民間気象情報会社の立ち位置 無駄を省きたい もっと儲けたい 10

11 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 現状分析これまで見えなかったものの 見える化 将来予測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 11

12 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 主たるニーズ 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 現状分析これまで見えなかったものの 見える化 守り 無駄を省きたい ( コスト削減 ) 攻め将来予測近未来予測による課題解決 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 ) 社会経済活動の生産性向上変化 新しい価値の創出 12

13 ICT 利活用の基本ステップ この部分が基本 HalexDream! はこれにあたる 第 1 ステップ 知の集積と活用自動監視リスク管理等 第 2 ステップ 業務の見える化モデル化 構造化 第 3 ステップ 業務改善経営革新 ディジタル化基盤 ( インフラ ) 整備 クラウト コンヒ ューティンク オンラインリアルタイム ヒ ック テータ処理 API 提供 ディジタル気象情報基盤 IoT クラウド連携 状態の可視化 アナリティクス提供 AI 現場気象予報士のインテリシ ェンス組込み ( 広義の AI) 13

14 14 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 ご清聴 ありがとうございました

15 15 参考資料 パネルディスカッションの議論の中で使うかもしれないと用意した資料

16 オリジナル気象サービス HalexDream! 1 Halex 社 HP より = ディジタル気象情報基盤 16

17 オリジナル気象サービス HalexDream! 2 17 気象情報の新しい市場価値創出のためのコア技術

18 観測データの収集から天気予報の作成 発表まで 観測 地上気象 解析 数値予報 予測 応用 気象庁 予報 海上気象 格子点値 画像作成 GPV FAX 高層気象レーダー 品質管理客観解析 ナウキャスト 数値予報 統計処理 カ イタ ンス 予報官による気象監視 分析 天気予報 警報等の作成 発表 気象衛星 格子化処理移動予測 実況観測データ 画像化処理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 18

19 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 ) 初期値 境界値作成 各種業務システムへの組込み 局地モデル計算 微細格子点予測値計算 気象庁数値予報データ GPV 可視化 (GSM/MSM) ハレックス社 HalexDream! 1kmメッシュ格子への 面 展開 2 情報 鮮度 の確保実測補正処理 IoT 実況情報の活用 気象予報士の 活躍の場の拡大 アナリティクス モデル化の補助 標高補正処理 1 地域特性 の反映 簡易予測メッシュ作成 3 ハント リンク 容易性 の確保 API 提供 クラウド インテリジェンス の組み込み 広義の AI オープンデータ ビッグデータ 特定予報地点予報応用予報メディア向け予報 ソリューション提供 特許出願済み : 特願

20 気象情報ビジネスの本来像 ~1 時間 ~6 時間 ~24 時間 ~72 時間 ~1 週間 ~1ヶ月 ~3ヶ月 ( 暖寒候期 ) 気象庁の気象予報 予測範囲 ( 時間幅 ) 予測範囲 ( 空間的広さ ) 更新頻度 ~5 分 ~1 時間 3 時間 6 時間日単位旬単位 1km 四方レベル 市町村レベル 府県レベル 5 分間隔 ( 降水のみ ) 30 分間隔 3 時間間隔 6 時間間隔 地方レベル 1 日間隔 1 週間間隔 1 ヶ月間隔 月単位 年 5 回 量的予測 可能性予測 主たるニーズ 経営的視点 しっかり守りたい 無駄を省きたい ( リスク回避志向 ) 戦術的思考 ( 日常の活動 オペレーションの視点からの思考 ) もっと儲けたい ( 投機志向 ) 戦略的思考 ( 付加価値の最大化を目指す思考 ) 民間気象会社に求められる付加価値 想定リスクの提示 代替手段の推奨 可能性のコンサルティング 気象予測 気候予測へ サービスに求められるポイント 見逃し防止 [ コンピュータ主体 ] インテリジェンスの定式化 空振り防止 [ 気象予報士主体 ] インテリジェンスそのもの 20

21 自然の持つ二面性 圧倒的な 破壊力を持つ 脅威 代えがたい 豊かな 恵み 日本人は自然と 調和 することにより繁栄を得てきた リスク いかに回避 / 軽減するか ( 防災 危機管理 事業継続 ) プロフィット いかに増やすか ( 農業 漁業等の第一次産業 再生可能エネルギー 天候デリバティブ ) 自然に対する畏敬の念が重要! 定式化 ( コンヒ ュータで予測的中 ) できる部分は直近の 極わずかに限られる ほとんどは人間 ( 気象の専門家 ) の叡智 ( インテリジェンス ) との戦い 21

22 世界初 Fashion X Tech サービス TNQL( テンキュール ) 天気を味方につけて 毎日をもっと楽しくする新お天気サービス Weather Fashion 気象データを活用したファッションテックサービス 主な機能 コーディネートマッチング コーデログ機能 コーディネートレコメンド SNS 連携機能 コーディネートマッチング Weather Fashion Data 5 パターンのファッションスタイルを設定 その中から利用者の LIKE をもとに AI が利用者の好みのファッションを学習 コーディネートレコメンド コーデログ SNS 連携 場所 気温 午前降水量 午後降水量 ファッションタイプを考慮して その日に最適なコーディネートを毎朝レコメンド コーデログ機能でいつ 何を着たのかを見返せる また SNS 連携で手軽に自身の SNS へ投稿が可能 TNQL( テンキュール ) は株式会社ルグラン様が 4 月からサービス開始予定です 22

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