位置データと気象データの活用
位置データと気象データの活用

位置データと気象データの活用

こんにちは小川です。

前記事で梅雨の記事を書いたら、昨晩から凄い雨で賀茂川がえらいことになっていました。

さて、本日は天気データをどのように使えるかを見ていきます。

気象庁のデータ

気象庁が発表している気象データは我々がいつも目にするお天気予報だけではありません。下のリンクを見ればわかりますが、その種類は膨大です。

https://www.data.jma.go.jp/add/suishin/catalogue/met.html

この中に局地モデルというデータがあります。このデータはどのようなものかというと、簡単にいうと、日本の2km間隔の気象予想値です。詳細は次のリンクをご確認ください。

https://www.data.jma.go.jp/add/suishin/cgi-bin/catalogue/make_product_page.cgi?id=KyoModel

我々が普段目にする気象予想よりも、細かい単位で気象を確認することができます。このデータは気圧、風、気温、降水量、日射量などを含みます。

このデータは2km間隔でデータがあるということで、位置データを用いてデータを抜き出します。

位置データ

さて、ここで必要となる位置データですが、皆さんは位置データを意識されたことがあるでしょうか?北緯何度とかのあれです。コンピュータで位置情報を扱う場合、住所を伝えられても処理できません。北緯何度とか教える必要があります。

今回見てみる例では、実際の事例は出すことができないので、私の好きな業務スーパーを例としてみます。

そのため、まず業務スーパーの住所をウェブサイトから取得し、北緯何度とかに直します。

それを可視化したのが次の動画です。業務スーパーはたくさんあるので、分かりやすく地域ごとの塊にまとめています。

まとめないと図1のような感じで分かり難いです。

図1

位置データを活用して気象データを取得する

気象データと位置データが取得できたので、それらを組み合わせて使ってみます。

まずは、北海道の店舗は「アツベツニシテン」、沖縄の店舗は「ハエバルテン」の気温のデータを見てみます(図2)。北海道と沖縄だとこんなにも気温差が・・・。品ぞろえのオペレーションとか大変だなぁとか、考えられます。

図2

もう少し近いところを見てみます。九州地方の南北でどの程度の温度差があると思われますか?「ハカタセンショウテン」と「ウエアラタテン」のデータを使って確認してみましょう(図3)。

図3

ちなみに、この二つのお店の分布は図4のような感じです。

図4

まとめ

このように、位置データと詳細な気象データを組み合わせることにより、店舗情報、例えば売り上げと気象条件の違いなどを、細かく調べることができるようになります。例えば、近くにある店舗で売り上げが異なるけど、雨の量がかなり違ったなどもわかることができます。

また、今回使った局地モデル以外にも様々なデータがあるため、それらのデータを活用して御社にあった予測値を使い、ビジネスを進めることができます。例えば、明後日は雨がきつそうだからお菓子の仕入れを少なめにするとか、人は少なめで良いとかいろいろなことに気象データは役に立ちます。

天気データの活用のご相談は、長目のサイトのお問い合わせよりご連絡ください。

この記事で見た技術的な面をお知りになりたい方は、次のリンク先をご参照ください。実際にどのようなプログラミングを行うかが分かります。

https://qiita.com/OgawaHideyuki/items/a0024db39318240a5de7

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