• 越塚 登 監修, 2022: 気象データ分析の高度化とビジネス利用。エヌ・ティー・エス, 227+v pp. ISBN 978-4-86043-794-7.

2022年6月にでたB5判 横書き、紙ケース入りのペーパーバック。わたしは2025年2月に、本の通信販売のサイトで見つけた。定価が税別で38000円、税こみだと41800円だ。

NTS社のこのようなねだんづけの本にはいくつもであっている。わたしの記録がのこっているものとしては、『CO2の分離・回収と貯留・隔離技術』[読書メモ 2011-07-20] がある。そのときは、非常勤講師として東京農工大学の図書館にあったものを借りて、本務であったJSTの調査活動につかったのだった。(JSTで買わなかったのが不正だとはおもっていない。どちらも要するに国のしごとだ。)

ねだんほどのねうちがあるとはおもえなかったが、今回は、WXBC (下で説明する) の活動があることを学生に知ってもらうためにウェブサイトの紹介だけでなく紙の本があったほうがよいとおもったので、散財することにした。とどいた実物をみた印象では、悪い本ではないが、ねだんは10分の1の4千円程度が適切だとおもう。それではなかなか採算がとれないので類似の本がすくないのだろうが、NTS社のようなねだんづけではせっかく出版しても知識がなかなかひろまらない。

「気象ビジネス推進コンソーシアム」(英語の略称 WXBC) という組織が、2017年にできた。気象庁が国の予算をつけてもらううえで、社会の、とくに民間企業の役にたつしごとをすることをもとめられ、気象庁が提供するデータがもっと産業に活用されるようにくふうするためにつくった組織だ。WXBC のウェブサイトは https://www.wxbc.jp/ である。そこからリンクされて気象庁のサイトに「気象データ利用ガイド」が https://www.data.jma.go.jp/developer/weatherdataguide/index.html がある。気象データを業務にやくだてている企業にとって、どのようにやっているかを説明することは業務ではない。ノウハウのうちには企業秘密もあるだろう。しかし、他の企業が参考にするためにおしえてほしいといえば話してくれることもある。WXBC はそのような機会をふやす場なのだ。気象データを活用している企業などに講演をしてもらい、その講演の資料を、WXBCのサイトや、「気象データ利用ガイド」のうちの「データ活用事例集」のなかで紹介している。

本書は、WXBC の 2021年ごろまでの活動をまとめて紹介したものだといえるだろう。WXBC とはどんなものかの紹介は最後の第4編にある。気象庁が提供しているデータの紹介は、ウェブの「気象データ利用ガイド」のうちの「気象データをもっと知りたい方に」のところにあるが、本書第2編第1章第1節はその短い要約として有用だろう。このほかの第1・2編は、気象自体と、気象予測技術、観測技術、データ利用技術の、気象庁内や大学などの専門家による解説である。実際に応用するにはもっと知識が必要だが、参考文献をさがせばよいだろう。(気象学関係ならば、日本気象学会の逐次刊行物『天気』『気象研究ノート』や、朝倉書店、成山堂書店、東京大学出版会などから出版されている教科書的な本がある。情報技術関係はどこをさがすべきかわたしにはまだよくわからない。活用事例からそこにつかわれている技法の教科書にさかのぼるのがよいだろうか。) 第3編が産業への活用事例集である。WXBCのサイトや「気象データ利用ガイド」のうちの「データ活用事例集」にふくまれたもののうちの小部分だとおもうが、そちらはインタビュー記事や講演スライドの形のものがおおく、本書は文章の形にするてまをかけているのでわかりやすくなっていることがあるとおもう。

折りかえしのあとに目次をつける。執筆分担がかわるごとに「/」につづいて執筆者名をしめした。

===== 目次 =====
[口絵] カラーの図
監修者・執筆者一覧
目次
序論 気象データ分析の高度化とビジネス利用 /越塚 登
第1編 深刻化する気象災害とその予測・評価
第1章 変化する気象災害/極端現象 /加藤 輝之
– 1. はじめに
– 2. 大雨災害・事例数の推移
– 3. 大雨と下層水蒸気との関係
– 4. 集中豪雨と線状降水帯
– 5. 台風と竜巻
第2章 領域気象・洪水統合モデルを用いた降雨・洪水計算 /呉 修一
– 1. はじめに
– 2. 洪水リスク評価・予測の概要
– 3. 入力値としての気象データ
– 4. 領域気象・洪水統合モデル
– 5. 今後の流域治水に向けた気象データの重要性
第2編 気象データ分析の高度化
第1章 データの基礎と可視化・分析
– 第1節 気象データの全体像、入手方法 /気象庁 情報基盤部 情報利用推進課
– – 1. 気象データとは
– – 2. 気象観測データについて
– – – 2.1 気象観測データの概要
– – – 2.2 主な気象観測データの紹介
– – – – 2.2.1 地上気象観測
– – – – 2.2.2 高層気象観測 (ラジオゾンデ)
– – – – 2.2.3 高層気象観測 (ウィンドプロファイラ)
– – – – 2.2.4 気象レーダー観測
– – – – 2.2.5 気象衛星観測
– – 3. 気象予測データについて
– – – 3.1 気象予測データの概要
– – – 3.2 数値予報について
– – – 3.3 主な気象予測データの紹介
– – – – 3.3.1 気象庁の発表する予報 (1週間先まで)
– – – – 3.3.2 気象庁の発表する予報 (季節予報)
– – 4. 海洋に関するデータ
– – 5. 地震・津波に関するデータ
– – 6. 火山に関するデータ
– – 7. 気象データの入手方法
– – – 7.1 気象庁ホームページでのデータ利用
– – – 7.2 気象業務支援センターからのデータ利用
– – – 7.3 民間気象事業者からの気象データ利用
– 第2節 気象データと業務データをかけ合わせたデータ分析の実践 /吉野 純
– – 1. はじめに
– – 2. 気象データ分析の流れ
– – 3. さまざまなデータ分析
– – 4. 気象 × 電力の分析の例
– – 5. まとめ
第2章 新たな気象予測手法の開発
– 第1節 都市気象予測の現状と課題 — 都市気象予測の発展を目指して /清野 直子、澤田 謙、川端 康弘、瀬古 弘
– – 1. はじめに
– – 2. 都市の暑熱化: 都市ヒートアイランドの形成
– – 3. 都市の降水
– – 4. 都市気象の予測
– – 5. おわりに
– 第2節 気象のデジタルツイン: 微気象シミュレーション /中田 亮太
– – 1. デジタルツインとは
– – 2. 都市のデジタルツインと気象のデジタルツイン: 微気象
– – – 2.1 都市のデジタルツイン
– – – 2.2 都市のデジタルツインと気象現象
– – 3. 微気象シミュレーションとユースケース
– – – 3.1 マルチスケール大気海洋結合モデル MSSG と微気象シミュレーション
– – – 3.2 微気象シミュレーションのユースケース
– – 4. 微気象シミュレーションの課題
– – – 4.1 気象に与える重要ファクタの解明とシミュレーションの精度
– – – 4.2 計算量
– – 5. 今後の取り組み
– – – 5.1 微気象シミュレーション PoC
– – – 5.2 将来への展望
– 第3節 高解像度気候計算における広帯域放射伝達モデルの発展 /関口 美保
– – 1. はじめに
– – 2. 放射伝達モデルの諸過程
– – – 2.1 気体吸収過程
– – – 2.2 散乱過程
– – – 2.3 伝達過程
– – 3. 今後の展望
第3章 気象データデバイスの開発と活用
– 第1節 地上気象ビッグデータ取得システムの開発 /仲吉 信人
– – 1. はじめに
– – 2. ハードセンサ: 気象5因子の測定デバイス
– – – 2.1 センサ部
– – – – 2.1.1 長波放射
– – – – 2.1.2 GRaT: 風速、短波放射、気温
– – – – 2.1.3 温湿度
– – – 2.2 デバイス制御部・データ送信部
– – 3. ソフトセンサ: 各種温熱感指標・温熱生理因子の算出
– – – 3.1 各種温熱感指標
– – – 3.2 温熱生理因子
– – 4. おわりに
– 第2節 気象センサーと気象センサークラウドの連携 /王 玉冬
– – 1. はじめに
– – 2. 気象センサーの概要
– – – 2.1 気象センサーの種類
– – – 2.2 気象センサーとクラウド連携のシステムハードウェア構成
– – – – 2.2.1 環境モニタリングシステムの概要
– – – – 2.2.2 気象センターとゲートウェイの入出力インタフェース
– – – – 2.2.3 ゲートウェイの通信方式
– – – – – LPWAの種類
– – – – 2.2.4 ゲートウェイハードウェアの構成
– – 3. 気象センサーとクラウド連携のシステムソフトウェア構成
– – – 3.1 デバイスマネジメント
– – – 3.2 セキュリティマネジメント
– – – 3.3 データ分析
– – – 3.4 ソフトウェアアップデート (ファームウェアのアップデート)
– – – 3.5 システムの監視 (ゲートウェイからのエラーの検知など)
– – – 3.6 APIによるデータ提供
– – 4. 気象センサークラウドの連携
第3編 気象データのビジネス利用
第1章 農業支援
– 第1節 気象データを利用した IoP (Internet of Plants) の取り組み /仙石 健介
– – 1. 高知県の施設園芸農業
– – – 1.1 高知県の概要
– – – 1.2 施設園芸農業
– – – 1.3 次世代型施設園芸農業
– – – 1.4 Next次世代型農業への進化「IoP (Internet of Plants)」プロジェクト
– – – 1.5 施設園芸農業と気象
– – 2. IoPクラウドの構築と気象データの取り込み
– – – 2.1 IoPクラウドについて
– – – 2.2 気象データの取り込み
– – – 2.3 気象データの活用方法
– – – – 2.3.1 気象情報の提供
– – – – 2.3.2 営農状況の分析とフィードバック
– – – – 2.3.3 出荷量予測精度の向上
– – – – 2.3.4 気象と連動した温湿度管理や水やり肥培管理
– – – – 2.3.5 異常が予見される場合の注意喚起
– – 3. 今後の展望
– – – 3.1 施設園芸関連産業群の創出
– – – 3.2 もっと楽しく、もっと楽に、もっと稼げる農業へ
– 第2節 衛星データと気象データを活用した農業支援 /古賀 新一郎、渡部 靖之
– – 1. 気象データと農業、特に稲作との関係
– – – 1.1 気象と農業の関係
– – – 1.2 気象データと稲作との関係
– – – 1.3 稲作生育ステージ毎の気象データの重要性
– – 2. 農家方々の気象データの使い方現状
– – – 2.1 気象データの利用方法
– – – 2.2 農家の方々の気象データの利用方法と利用時の課題
– – – 2.3 気象が関わる水稲被害への対策例 (いもち病を例に)
– – 3. 衛星データと気象データを交えた農業支援の取り組み事例
– – – 3.1 概要
– – – 3.2 衛星データ
– – – 3.3 気象データ
– – 4. 今後の展望
第2章 食品・飲料
– 第1節 気象データを活用した商品需要予測 /小越 久美、松本 健人、須長 智洋
– – 1. まえがき
– – 2. 流通における課題
– – – 2.1 需要と供給のミスマッチ
– – – 2.2 発注量と生産量のミスマッチ
– – 3. 省エネ物流プロジェクト
– – – 3.1 省エネ物流プロジェクトとは
– – – 3.2 商品需要予測モデルを高度化
– – – 3.3 サプライチェーンでの情報共有
– – – 3.4 サプライチェーン内の輸送方法の変更
– – 4. 事業化後の取り組み
– – – 4.1 不確実性を踏まえた気象予測の利用方法
– – – 4.2 小売業へのサービス事例
– – – – 4.2.1 売りドキ! 予報の開発
– – – – 4.2.2 売りドキ! 予報いよる食品ロス削減
– – – 4.3 製造業へのサービス事例
– – 5. 気象予測の導入効果は 1800 億円
– 第2節 清涼飲料販売数と平均気温に基づいた需要予測の可能性 /大江 恵里
– – 1. 清涼飲料業界の気象情報活用の現状
– – 2. 本プロジェクトの目的
– – 3. 検証内容 (概要、データ前提、効果測定方法)
– – 4. 清涼飲料販売数と気象の相関
– – – 4.1 気象データとの関連性 (相関分析)
– – – 4.2 一部品目では線形近似よりも指数近似での相関がより説明度が高い
– – 5. 気象予想データを使った実証実験 — 自動販売機のホット・コールド切り替え時期の判断に気象予報を活用した実験
– – – 5.1 商品ごとに違う昇温期と降温期の変異点
– – – 5.2 自動販売機のコラム入れ替え実験について
– – 6. おわりに
第3章 エネルギー・住宅・防災
– 第1節 電力需要予測・太陽光発電出力予測・電力取引価格予測 /榎本 佳靖
– – 1. はじめに
– – 2. 電力需要予測
– – – 2.1 背景
– – – 2.2 気象と電力需要の関係
– – – 2.3 電力需要予測サービスの概要
– – 3. 太陽光発電出力予測
– – – 3.1 背景
– – – 3.2 太陽光発電出力予測サービスの需要
– – 4. 電力取引価格予測
– – – 4.1 背景
– – – 4.2 気象と電力取引価格の関係
– – – 4.3 電力取引価格予測サービスの概要
– 第2節 需要予測と AI・IoT による快適・健康・低炭素型住宅 /片山 秀史、大庭 みゆき
– – 1. 実大住宅におけるエアコン使用実態
– – – 1.1 エアコン室外機の現状
– – – 1.2 思い込みの省エネ
– – 2. 気温とエアコンのエネルギー消費量
– – 3. 気象予測と AI・IoT による快適・健康・低炭素型住宅
– – – 3.1 気温予測に基づくエアコンの省エネ
– – – 3.2 省エネ効果
– – – 3.3 気象データによる予防の省エネ
– 第3節 災害リスク情報サービス 「DR Info (ディーアール・インフォ)] /橘 克憲
– – 1. はじめに
– – 2. 気象災害の脅威
– – 3. パスコにおける自然災害への取組み
– – 4. 気象データを活用した「DR-Info」のサービス概要
– – – 4.1 DR-Info の主な利用者
– – – 4.2 DR-Info の利用可能な地域
– – – 4.3 DR-Info の主な機能
– – – – 4.3.1 「平常時」に活用が可能な主な機能
– – – – 4.3.2 「異常気象時」に活用が可能な主な機能
– – – – 4.3.3 「大規模災害発生時」に活用が可能な主な機能
– – 5. DR-Info が提供する主な価値
– – 6. 台風や豪雨などの気象データを活用して災害リスクを通知
– – – 6.1 鉄道運行規制の予測/アラート通知
– – – 6.2 道路の通行止めおよび土砂災害の予測/アラート通知
– – – 6.3 都市内の内水氾濫の予測/アラート通知
– – 7. 気象データを活用したクラウドサービスの拡大
第4章 物流・販売
– 第1節 天気に合わせたファッションレコメンドサービス /泉 浩人
– – 1. 気象データを活用したファッションレコメンドサービス 『TNQL』
– – – 1.1 サービスの概要
– – – – 1.1.1 レコメンドの仕組み
– – – – 1.1.2 利用する気象データについて
– – – – 1.1.3 利用する気象データの選定
– – – – 1.1.4 AIによるユーザーの好みの把握
– – – 1.2 TNQL 開発の背景・経緯
– – – – 1.2.1 気象データ活用のハードル
– – – – 1.2.2 気象データを活用したレコメンドプラットフォームの開発へ
– – 2. 気象データのビジネス活用における検討課題
– – – 2.1 生活実感を踏まえた気象データの解釈
– – – 2.2 活用目的に応じた気象データの選択
– – – 2.3 時間軸や季節要素の影響
– – – 2.4 サンプル数の数え方
– – – 3.5 行動データや属性データの併用
– – 3. TNQL APIについて
– – – 3.1 サービスの概要
– – – 3.2 活用事例
– – – – 3.2.1 インターネット通販サイト
– – – – 3.2.2 観光情報サイト
– – – – 3.2.3 デジタルサイネージ
– – – – 3.2.4 広告配信
– – – – 3.2.5 IoTと気象データの複合的な活用
– – 4. 近未来予測としての気象データの可能性
– 第2節 気象データを用いた物流予測 「AI-Buffalo-」 /中川 達生
– – 1. はじめに
– – 2. 需要予測のシステム開発やサービスにおける過去の課題とその解決
– – 3. 物流の業界の動向について触れる
– – 4. 物流業界における需要予測の必要性
– – 5. 物流予測 AI-Buffalo- について
– – 6. 気象データの関連について
– – 7. 物流予測 AI-Buffalo- で意識していること
– – 8. 今後の展望
第5章 健康・ヘルスケア
– 第1節 気象災害や異常気象等の影響をリスクヘッジする「天候デリバティブ」 /伊藤 寛
– – 1. はじめに — 天候リスクと天候デリバティブの誕生
– – 2. 天候デリバティブとはどのようなものか
– – 3. 天候リスクを取り巻く状況
– – 4. 天候デリバティブと保険
– – 5. 天候デリバティブにおける気象データの活用
– – 6. 天候デリバティブによるリスクヘッジ活用例
– – – 6.1 ガス会社の暖冬リスクヘッジへの活用
– – – 6.2 メガソーラー事業者向け日照不足リスクヘッジへの活用
– – 7. 天候デリバティブの今後
– 第2節 医療ビッグデータと気象データの組み合わせによる片頭痛の発症予測 /遠藤 史博
– – 1. はじめに
– – 2. レセプトとは
– – 3. 片頭痛の特徴
– – 4. 片頭痛発症予測モデルの構築
– – – 4.1 モデリングにおける定義と手法
– – – 4.2 モデリング結果
– – – 4.3 気象データを利活用するポイント
– – 5. 片頭痛発症患者数予測モデルの活用方法
– – – 5.1 個人向けの予防対策としてのリスク予報の提供
– – – 5.2 病院等医療機関向けの来院患者数予測
– – – 5.3 片頭痛発症メカニズムの基礎的研究への貢献
– – 6. おわりに
第6章 エンターテインメント × 気象情報によるデータビジネスの可能性 /冨永 伸介
– – 1. 公営競技の市場規模と動向
– – 2. 競艇における気象条件とレースの関係
– – 3. 競輪における雨と風のレースへの影響
– – 4. 競馬における天候とトラックバイアスの関係
– – 5. 気象情報のデータビジネス化
– – 6. 気象情報を生かしたゲーム (VR) 開発
– – 7. パイロット時代のエピソード
– – 8. まさかの墜落 — その時の状況
– – 9. 検証を通して見えた気象の重要性
– – 10. バーチャルと現実が近くなる前に — 求められる緻密な気象情報
第4編 産官学連携による気象ビジネスの展開
第1章 気象ビジネス推進コンソーシアム (WXBC) の概要 /気象庁 情報基盤部 情報利用推進課
– – 1. はじめに
– – 2. WXBC の成立
– – 3. WXBC の会員
– – 4. WXBC の組織概要
– – 5. 気象データ利活用の現状と WXBCの活動
第2章 WXBC 新規気象ビジネス創出WGの活動 /村上 文洋
– – 1. データ活用で変わる社会
– – 2. 新規気象ビジネス創出 WG の活動
第3章 WXBC人材育成WGの活動 — 気象ビジネスを先導する人材の育成を目指して /田原 春美
– – 1. はじめに
– – 2. 人材育成WGの活動方針と育成スキルについて
– – 3. 活動の概要
– – – 3.1 一からの出発 — 創立後 3年間の取り組み
– – – 3.2 WXBCセミナーと地方展開
– – – 3.3 テクノロジー研修
– – 4. 活動のさらなる進化と深化で次のステージへ — パンデミック下の活動展開
– – – 4.1 WG内活動 — 5つのグループ別勉強会
– – – 4.2 気象データアナリスト育成講座
– – – – 4.2.1 気象データアナリストに求められる能力
– – – – 4.2.2 制度創設の経緯
– – – – 4.2.3 今後の取り組み・展開
– – 5. おわりに
索引
===== ここまで　=====