自己紹介

2020年7月8日 15:09

私のnoteをご覧いただき、ありがとうございます。気象予報士＆データサイエンティスト、気象データアナリスト養成講座講師の加藤芳樹と申します。

独立して個人事業を始め、今では法人（Weather Data Science合同会社）を設立するに至りました。事業内容やお問い合わせ・仕事のご依頼はホームページよりお願いいたします。

これまでの経歴

私は東京大学大学院理学系研究科地球惑星科学専攻の気候システム研究センター（CCSR：現在の大気海洋研究所AORI）から、2003年にウェザーニューズ社に就職しました。気象予報士の資格は在学中に取りました。

ウェザーニューズ社では主に気象予報業務を行い、特にBtoBで航空会社や海運会社向けの専門的な気象サービスに携わりました。また予報業務を行いつつ、現場の生産性・品質向上のために気象データ利用ツールを開発したり、独自の気象予報プロダクトを開発するなど、エンジニアリングにも取り組んでいました。

2017年には縁あって春秋航空日本（現在のSPRING JAPAN）社に転職し、念願の運航管理業務に就くことができました。エアラインの仕事はとても面白かったのですが、同じころ気象業界でもAIやビッグデータに注目が集まっていることを感じていました。

2018年、偶然にもデータサイエンティスト養成講座なるものがあることを知りました。実は気象予測では古くから統計や機械学習が使われており、もともと相性が良いのです。今この技術を学べばきっと大きなプラスになると思い、データサイエンスを学び始めました。

データサイエンティスト養成講座を終えて初秋の頃、風力発電予測モデル開発の仕事をいただき、これを機に個人事業を開始しました。これからしばらくは個人事業と並行して企業勤めも行い、SINGATE社で雲画像予測コンペの担当をするなど、幅広く気象データを活用した仕事を経験しました。

2020年より個人事業だけに専念し、気象データアナリスト育成講座の設計に関わるなど、ユニークなプロジェクトに関わらせていただきました。過去の実績については次の章もご参照ください。
その後、2021年には法人を設立し、現在に至ります。

過去の実績とできること

ここからは仕事のご依頼を検討されていらっしゃる方々へ向けて、どのような仕事ができるか、過去の実績を交えて紹介いたします。

気象データを使ったデータ分析

気象の影響を受けるビジネス課題の解決に繋げるため、気象データとビジネスデータを掛け合わせて分析を行い、データドリブンでの施策をご提案します。これまでに以下のような実績があります。

気象条件に応じて変化するコインランドリーの稼働率の分析
気象条件に応じて変化する百貨店の来店者数の分析
気象条件と損保のデータを合わせた分析

この他には、気候変化シナリオのデータを使って、予測シナリオ通りに気候が変化した場合の気象リスクの影響評価なども可能です。

気象データを使ったAI予測モデル開発

統計モデルや機械学習の手法を使って、ビジネス課題となる変数を予測するモデルを開発し、実装まで行います。これまでに以下のような実績があります。

風力発電や太陽光発電の発電量予測モデル開発
コインランドリーの需要予測とダイナミックプライシング
テレビ電波のフェージング予測モデル開発

太陽光発電や風力発電の発電量は、過去の実績データの蓄積があればAI予測モデルの開発ができますし、新設の発電所などデータがない場合は物理・工学的ロジックで（機械学習を使わず）予測値を算出するモデルの開発も可能です。

またフェージングとは、気象条件によってテレビ電波の伝わり方が変化することで受信電波の強さが変動する現象です。気象データを使うことで、このような現象の予測をすることもできます。

このように意外なビジネス課題が気象の影響を受けていて、しかも気象データを用いて予測・解決できる可能性があります。

気象予測の不確実性のマネジメント

気象に限らず未来予測には必ず不確実性があり、100%当たるということはありません。気象予測は外れる可能性があることを前提に、利益を最大化（コストを最小化）するような気象予測の使い方をシミュレーションし、ご提案します。

これまでに、風力発電で発電した電気を市場で売るケースを想定し、発電量予測をそのまま使った場合よりも利益が大きくなるような意思決定のシミュレーションをした結果、約5%の利益UPを見込める計算ができた実例があります。

気象データの収集・加工

ビジネス課題に応じて最適な気象データを選びます。多くの場合、私たち自身はデータを所有していないため、業者選びからデータ収集をサポートします。提携する民間気象会社から、通常より安価で気象データを入手することも可能です。もしくはフリーで入手可能なデータを私たちで収集し、必要な加工まで行います。

これまでに日射量解析データを収集し、ご要望に応じた加工を施して納入した実績があります。またメッシュ農業気象データという特殊なデータを収集し、実装までサポートした経験があります。

他にも相談ベースでは、世界の気象観測データの収集のご要望をいただいたことがあります。データ収集にも専門知識が必要です。ご要望に応じて日単位・時間単位の世界の気象観測データを収集し、納入いたします。

顧問気象予報士

これは私たちの造語です。大手気象会社などに大掛かりな契約を結んで依頼するほどではない、小さな気象ニーズに応えることを目的に、弁護士や税理士に倣って顧問気象予報士というサービスを行っています。

これまでに気象データ利活用に関する専門的な技術相談、テレビ番組の気象監修、気象に関わる講演、気象データアナリスト講座の設計および講師などを行った実績があります。

他にもできることはたくさんあると思います。ぜひお気軽にご相談下さい。

その他

仕事・プライベート含め、過去に以下のような実績・経験があります。これらと同等・類似したニーズにお応えできます。ぜひお気軽にご相談下さい。

気象要素の計算を扱うPythonモジュール（wxparams）を自作して公開
メソ気象モデルWRFのセットアップと計算実行支援
火山灰追跡モデル（PUFF）を原論文からPythonで実装し、過去の噴火事例の拡散シミュレーションを実施
機械学習で成田空港の霧予測

メソ気象モデルWRFは私のPC環境にもセットアップしてありますので、私の方で過去の気象状況を高解像度（ダウンスケーリング）で再現するシミュレーションを行い、計算結果をさまざまな形でご提供することも可能です。

できないこと

私たちは予報業務許可事業者ではありませんので、独自の気象予報そのものを販売することはできません。気象業務法違反になってしまいますので。

例えば、日射量は気象要素なので、私たちが独自の日射量予測値を作って売ることはできません。

ただし、日射量の予測計算を行うプログラムを作成して納品することは問題ありません。また気象要素でなければよいので、太陽光発電予測モデルを開発して納品したり、発電量予測値をサブスクでご提供することは可能です。

以上、仕事のご依頼を検討していただく上で、参考になれば幸いです。
最後までお読みいただき、ありがとうございました。

資格と修了講習

気象予報士
航空無線通信士
データミックス社データサイエンティスト育成講座修了
東京大学松尾研究室主催 DeepLearning講座修了
ヘルシンキ大学『Elements of Al』Eラーニング修了
Tableau Desktop Eラーニング初級・中級・上級修了
MIERUNE社 QGIS講習初級編・中級編修了