過去の天気をピンポイントで知りたい場合は
など、各サイトで過去の情報を見ることでわかります。
ただビジネスシーンで気象データを使う場合、もっと多くのデータが必要になります。
そのためには過去の気象データを数多くダウンロードする必要がありますし、自動で取得できるとより効率的です。
本記事では、データ利活用支援30年以上の株式会社ジールの視点で、
ビジネス用途にて、
気象庁から過去の気象データをダウンロードしたい ・気象庁の気温や天気のデータを自動取得したい
というお悩みについて、解説していきます。
結論から言うと
気象庁のサイトにある気象台観測地点や、無人の地域気象観測システムであるアメダスのサイトから、過去データを取得できます。
また、気象庁が出している気温や天気のデータを自動取得するには、
-
プログラムを組んで取得
-
ＣＯ－ＯＤＥ（コ・オード）のようなオープンデータ提供サービスで取得
する方法があります。
本記事では過去の天気情報をダウンロードする方法や、気象庁のデータを自動取得できるオープンデータ提供サービスについても詳しく解説しているので、是非最後までご覧ください。
また、現在「オープンデータを手に入れる方法はわかったけれど、実際にどうビジネスに活かせばよいかわからない…」 そんな方へ、【オープンデータのビジネスへの具体的活用法】を期間限定でプレゼント中です。
目次
過去の天気・気象データをビジネスに活かすメリット
天気・気象データは、ビジネス用途で利用することで様々なメリットがあります。
過去の天気・気象データをビジネスに活かすメリットは、以下の3つです。
- 売上変動の要因・原因分析ができる
- 売上増加のための仮説立て＆戦略立案ができる
- データを使ったPDCAサイクルで再現性を持たせられる
【ポイント】
-
気象のデータは、営業やマーケティングに役立てられます。
メリット①売上変動の要因・原因分析ができる
過去の天気・気象データをビジネスに活かすメリット1つ目は、売上変動の要因・原因分析ができることです。
例
小売業の方なら、ある店舗で明らかに売上が上がった日があれば、売上が上がった要因分析をしていきます。
ただ、店舗のPOSデータから取れる売上を見ているだけだと、売上が上がった要因を見つけるのは難しいです。
そこで、店舗の売上データと気象データを組み合わせることで、売上が上がった要因を見つけやすくなります。
逆に、前年比や前月比で売上が明らかに下がった場合も、原因解明は必須。
ここでも、気象データを売上データと組み合わせて分析することで、原因を見つけやすくなります。
参考
アパレル・ファッション分野に関しては、気温と売れ行きの相関関係が立証されています。
「販売数が大きく伸びる日平均気温」
| ファッションアイテム | 販売数が大きく伸びる日平均気温 |
| サンダル | 15℃↑ |
| レディースニット | 27℃↓ |
| ブルゾン | 25℃↓ |
| ロングブーツ | 20℃↓ |
| 秋冬用肌着トップ | 20℃↓、15℃↓ |
| レディースコート | 18～19℃↓ |
| ニット帽 | 15℃↓ |
※上（下）向き矢印は気温が上昇（下降）基調の時に販売数が伸びることを示す
出典：気象庁.「気候情報を活用した気候リスク管理技術に関する調査報告書～アパレル・ファッション産業分野～」
売上変動の要因分析・原因分析ができると、季節の変わり目や気温や湿度の変化を数字で把握できるため、
-
売れ時を逃さない商品補充
-
売上が下がるタイミングで過剰在庫を抑える調整
-
売れ行きの予測による適切な人員配置
-
適切なシフト表作成
など、売上最大化やコスト削減、業務効率化に活かせます。
メリット②売上増加のための仮説立て＆戦略立案ができる
過去の天気・気象データをビジネスに活かすメリット2つ目は、売上増加のための仮説立て＆戦略立案ができることです。
ビジネスで売上増加を目指す場合、仮説立て＆戦略立案が重要です。
データを活用することで、個人の経験や勘に頼ることなく、ロジカルに仮説立て＆戦略立案を行えます。
データを活用するには、以下の2点が重要なポイントです。
①ゴール（目的）を決めてデータ分析を行う ②数値による事実（実績）を知る
大事なのは、ただ単にデータを見て分析するのではなく、売上増加などの目的を決めて行うことです。
具体的には、以下の手順になります。
①目的を決める
↓
②必要なデータを収集して現状を分析
↓
③データをもとに仮説を立てる
↓
④仮説に基づいた戦略立案
↓
⑤立てた戦略の実施
↓
⑥実施した結果をデータ分析＆検証
↓
⑦成果と課題を洗い出して次の戦略に活かす
上記の②③のデータ分析をして仮説を立てる際、自社の売上データだけではデータが足りません。
自社データだけだと売れた結果はわかっても、売れた理由まで把握するのは難しいからです。
そこで、オープンデータである気象情報を活用することで、売れた理由や売れなかった理由の把握に役立ちます。
例えば、
「今日は暑い」
「雨が降ってきた」
という気象状況の変化によって、
「暑いから冷たいものが食べたい」
「雨が降って冷えて寒いから上に羽織る服が欲しい」
という行動の変化が起きやすくなります。
過去の天気や気象データは、売上増加のための仮説立て＆戦略立案に活かせるのです。
メリット③データを使ったPDCAサイクルで再現性を持たせられる
過去の天気・気象データをビジネスに活かすメリット3つ目は、データを使ったPDCAサイクルで再現性を持たせられることです。
売上や利益が上がった際、うまくいった要因が明らかになれば、同じような状況を作り出して売上や利益アップの機会を増やせます。
売上や利益が下がった場合なら、原因を見つけることで、売上や利益が下がる状況を減らすことが可能です。
ビジネスを伸ばしていくうえでは、PDCAサイクルを回す中で、うまくいったときの理由を見つけて再現できるようにするのが大事です。
そこで、自社データに加えて気象データを使ってデータ分析をすることで、勘や経験に頼らないPDCAサイクルを回せて再現性が高くなります。
例えば、
・最高気温が23度を下回ったから商品Aの売上が伸びた
・湿度が60％を超えると商品Bの売上が下がった
など、自社データに気象データを掛け合わせて分析することで、
うまくいったときの要因と、うまくいかなかったときの原因が見えてきます。
そこで、
・5日後は最高気温が19度みたいだから、商品Aの発注を多めにしておこう
・7日後は雨降って湿度が高くなりそうだから、商品Bの発注は減らしておこう
など、仮説を立てて行動して、その結果を検証するというPDCAサイクルを回せるようになります。
データをもとに仮説を立てて行動するため、再現性を持たせられます。
もし仮説が外れた場合でも、その時の事実を分析すると新たな発見ができるため、より分析の精度向上につながります。
過去の天気を調べる方法【ダウンロードも可能】
過去の天気を調べる際、気象庁のサイトから見ることが可能です。
以下の手順で選択することで、過去の天気を調べられます。
例えば、千葉県成田市の2023年5月の日ごとの値を表示したい場合、以下になります。
①調べたい都道府県を選択
②調べたい都道府県から地点を選択
③調べたい年を選択
④調べたい月を選択
⑤調べたい項目を選択
ただ、気象データをビジネスシーンの分析でより効果的に利用したいのであれば、自社データと掛け合わせる必要があります。
自社データと掛け合わせるには、気象庁の過去データを一つ一つ見るのではなく、データのダウンロードが必須です。
過去の気象データは、以下の気象庁のサイトからダウンロードできます。
以下の手順で選択することで、過去の天気をダウンロードできます。
①ダウンロードしたい都道府県を選択
②ダウンロードしたい都道府県から地点を選択
③ダウンロードしたい項目と期間を選択
④ダウンロードする時の表示オプションを選択
⑤CSVファイルをダウンロード
上記の方法でダウンロードはできるのですが、以下の点は留意する必要があります。
〇注意点
①各地域・各日時の天候をそれぞれダウンロードして収集する必要がある
②ダウンロードしてもそのまま分析には使えないので、加工が必要になる
③リンク元のURLの変更・レイアウト変更が急に行われる
①各地域・各日時の天候をそれぞれダウンロードして収集する必要がある
欲しい地点のデータをそれぞれ手動でダウンロードが必要になるので、かなり手間がかかります。
また、一度にダウンロードできるデータ量には制限があります。
※気象庁のサイトの右上の棒グラフに目安があります。
②ダウンロードしてもそのまま分析には使えないので、加工が必要になる
ダウンロードしても、不要な情報を除外しないと分析に使えません。
また、地域情報が横に展開しているので、分析するのは不向きなデータ形式です。
他には、ヘッダ情報が存在しないため、すぐに分析に使えない項目も交じっています。
結果、ダウンロードしたデータをそのままデータベースに入れることができないので、データの加工作業が必要です。
③リンク元のURLの変更・レイアウト変更が急に行われる
リンク元のURLが急に変更されたり、レイアウトの変更も急に行われることがあります。
直近だと3年間のうち、2回変更がありました。
気象庁からデータをダウンロードする際、注意点を回避するために、プログラムを組んで自動取得する方法もあります。
プログラムを組んで自動取得する場合も、
・プログラム作成の工数・稼働コスト
・運用保守の工数・稼働コスト
といった、コストがかかることを織り込む必要があります。
どんなシステムでも、安定稼働させるためには保守運用が重要なためです。
そのため、過去の天気を調べてデータのダウンロードをすることは可能ですが、手作業が多々発生する点を解消できない場合、コストパフォーマンスが悪いことから、ビジネス利用は難しいのが実情です。
過去の天気・気象データをビジネスに活かせるおすすめのサービス
過去の天気を調べてデータのダウンロードをする場合、データの収集・加工・更新という作業工数や稼働コストがかかるのがデメリットです。
気象データをビジネスに活かすには、デメリットをカバーできるサービスを利用するのが、最もコストパフォーマンスが良くておすすめです。
株式会社ジールが提供しているサービスには、ＣＯ－ＯＤＥ（コ・オード）というオープンデータを最大限活用できる製品があります。
ＣＯ－ＯＤＥ（コ・オード）の特徴は以下の3つです。
② データを分析しやすい形に加工して提供
③ 最新データだけでなく過去データも提供
①データを1か所から提供
Webサイト上に散在する格納先から、都度探して収集する必要がなくなります。
欲しいデータをすぐに見つけて使えます。
②データを分析しやすい形に加工して提供
データ分析システム開発30年のジールが、今までの知見を活かして分析しやすい形に加工して提供しています。
取得データを分析で使うために、自分たちで加工する手間やコストがかかりません。
③最新データだけでなく過去データも提供
契約時点の最新データだけでなく、非公開となった過去データ含めて、加工済みのデータを利用可能です。
2015年から保持しているデータもあるので、コロナ前の2019年などのデータと比較して、現在の状況を把握することも可能です。
また、リンク元のURLの変更・レイアウト変更が急に行われた場合でも、変更対応して提供しているので安心です。
ＣＯ－ＯＤＥで提供しているデータは、2024年4月11日時点で以下の29項目です。
気象データ以外の様々なデータを取り扱っているので、様々な業界のお客様に、様々な用途で利用可能です。
提供データ一覧
| ① | 気象情報(気象台約150観測地点) |
| ② | 気象情報(アメダス約1100観測地点) |
| ③ | 気象予報7日間 |
| ④ | 将来人口推移 |
| ⑤ | 人口・世帯データ(住民基本台帳) |
| ⑥ | 人口・世帯データ(国勢調査) |
| ⑦ | 日本の祝日・曜日カレンダー |
| ⑧ | 家計調査 |
| ⑨ | 有価証券報告書 |
| ⑩ | 訪日外国人消費動向 |
| ⑪ | 出入国管理統計 |
| ⑫ | 位置情報 |
| ⑬ | 経済センサス_事業所数 |
| ⑭ | 商業統計調査 |
| ⑮ | 住宅・土地統計調査 |
| ⑯ | 建築着工統計 |
| ⑰ | 郵便番号 |
| ⑱ | 医療施設情報 |
| ⑲ | 患者調査 |
| ⑳ | 景気動向指数 |
| ㉑ | DPC |
| ㉒ | 特定健康診査・特定保健指導 |
| ㉓ | 実行関税率表 |
| ㉔ | 人流 |
| ㉕ | 住宅着工統計 |
| ㉖ | ボーリング柱状図 |
| ㉗ | 熱中症患者数 |
| ㉘ | 生産動態統計 |
| ㉙ | 貿易統計 |
※2024/4/11時点での内容となっております。
ＣＯ－ＯＤＥでは、以下の3パターンのデータ提供方法があります。
- お客様環境のサーバーへプログラムを配置して提供
- お客様環境のAWS GlueとS3を使ってサーバーレスで提供
- お客様環境のSnowflakeへジール環境のSnowflakeからダイレクトシェアで提供
データ提供先の環境の制限がないため、非常に使いやすいサービスです。
ＣＯ－ＯＤＥは、提供先のお客様環境がオンプレミスでも、AWSでも、Azureでも、GCPでも利用可能です。
ＣＯ－ＯＤＥを使うことで、
①営業やマーケティング
②経営管理
で、データ利活用を促進でき、データを使った業務判断である「データドリブン」の実現に貢献できます。
ＣＯ－ＯＤＥでデータの収集・加工・更新が自動化されることで、
より時間を割くべき仮説検証や戦略立案に時間を充てることができ、コストパフォーマンスも最大化できます。
データ活用をするお客様の中には、
・営業部
・商品部
・マーケティング部
・情報システム部
それぞれで同じ気象データを収集・加工・更新しており、会社全体で見ると作業が重複しているケースもあります。
ＣＯ－ＯＤＥは、取得・加工・更新が非常に大変なオープンデータを一括で収集・加工・更新して提供可能という、メリットが非常に大きいサービスです。
実際に、
・あきんどスシロー様
・大林組様
・小田急電鉄様
・宝ホールディングス様
・リンナイ様
で採用されており、多くのお客様でご利用いただいております。
ぜひお気軽にお問い合わせください。問い合わせも下記のリンクから簡単に行えます。
オープンデータ提供サービス「ＣＯ－ＯＤＥ（コ・オード）」についての問い合わせはこちらからご確認ください。
ＣＯ－ＯＤＥ（コ・オード）」のサービス紹介ページはこちらからご確認ください。
まとめ：過去の天気データはビジネスに活かしましょう
過去の天気・気象データは以下のメリットがあるため、ビジネス用途としてよく使われます。
① 売上変動の要因・原因分析ができる
② 売上増加のための仮説立て＆戦略立案ができる
③ データを使ったPDCAサイクルで再現性を持たせられる
気象庁のサイトからデータをダウンロードするか、データの収集・加工・更新をしなくて良いサービスを利用することで、過去の気象データをビジネスに活かしてみてください。
今だけ！オープンデータの活用法を学べる期間限定特典資料が無料でダウンロードできます
また、BI onlineでは現在期間限定で、 「業種別で利用シーンがよくわかる！売上を上げるオープンデータ活用術」と題した、 オープンデータ活用のノウハウが獲得できる特別特典資料をプレゼントしております。
特別特典資料の内容は？
第１章：オープンデータとは
第２章：業種別・オープンデータの利用例
- 利用用途①：店舗の売上と気象データ
- 利用用途②：店舗の売上と人口データ
- 利用用途③：店舗の売上と内需・外需データ
- 利用用途④：店舗の売上と財務・景気動向データ
第３章：オープンデータを活用する手順
「オープンデータを手に入れる方法はわかったけれど、実際にどうビジネスに活かせばよいかわからない…」 そんな方へぴったりの内容です。 気象データ、人口データ、内需・外需データ、財務・景気動向データなどを あなたの企業の業種に合わせて活用するノウハウを ジールが特別に作成した資料ですので、 少しでも興味がある方は、以下よりお早めにダウンロードくださいませ。
