ウェザーニューズ 360 Insight | WxTech®︎Data

分析・検証で出来ること

商品の販売数や客数、電気の使用量など、気象の影響度が知りたいデータをアップロードしていただくと、自動で予測モデルを作成し結果を返します。予測モデルに使用する気象データは、ウェザーニューズの高解像度のデータを使用します。予測するタイミングは、前日（1日前）とした結果を返します。

分析・検証の結果で確認できること

気象データを利用した場合、利用しなかった場合、それぞれの予測精度とその精度比較
気象データを利用した予測モデルの内部における、気象データの重要度

データの時間解像度

1日ごと、または、1時間ごと

データの期間

1時間ごと: 2018/01/01～ 1日ごと　: 2021/12/01～2025/10/15 ※1 ※2 ※3

データの地点数

10地点まで ※4

気象要素

気温、降水量、湿度など

1. アップロードしたデータの前半8割を学習に、後半2割をテストデータとして使用します。
2. データの日時は連続した日時としてください。（日時が一部欠けると予測モデルの計算ができません）
3. 各地点ごと最大2年分まで
4. 気象データと掛け合わせるために、検証したい地点をアップロード後に指定します。

分析をしてみる

ユースケース

来客数・来場者数

「開催日によって、来客数にばらつきが大きい。曜日やイベント内容のほかに天気の影響もあるのかな？」来客数や来場者数のデータをCSVで登録するだけで、天気が来客数や来場者数に与える影響をAIで検証できます。『雨が降ると、来場者数が減る』『天気がよくても暑すぎると来客数が減る』といった傾向を把握し、来客数や来場者数が減少する日は価格を下げて集客するなど、売り上げの減少を最小限に食い止めることができます。

屋外イベント会場の来場者数

気象データ有・無の精度比較

例えば、上図の屋外イベント会場の来場者数の分析結果では、気象要素を使って予測する場合（「予測値（気象あり）」）のほうが実績値に近い値を示しており、棒グラフで示した誤差指標でも、気象要素を用いた予測（「有」）が誤差の数値が小さく、精度が良いということがわかります。

分析をしてみる

商品需要

「毎日売れ筋商品が変わる。価格や販促以外に天気も影響している？」商品の販売数データをCSVで登録するだけで、天気が販売数に与える影響をAIで検証できます。『中華まんは、気温が下がると人気が上がる』『清涼飲料水は、ジメジメした日に販売数が伸びる』といった傾向を把握し、商品の発注量を最適化することができます。

中華まんの販売数

気象データ有・無の精度比較

例えば、上図の中華まんの販売数の分析結果では、気象要素を使って予測する場合（「予測値（気象あり）」）のほうが実績値に近い値を示しており、棒グラフで示した誤差指標でも、気象要素を用いた予測（「有」）のほうが誤差の数値が小さく、精度が良いということがわかります。

分析をしてみる

web広告

「同じ広告でも、日によってクリック率やコンバージョンが大きく変わる。曜日？それともクリエイティブのせい？もしかして天気が関係している？」自社のクリック数やコンバージョンデータをCSVで登録するだけで、天気によるユーザーの反応がAIで検証できます。『雨の日はエンタメ系広告が伸びやすい』『気温が上がると冷たい飲料の訴求が効果的』といった傾向を把握し、広告出稿のタイミングやクリエイティブを最適化できます。

飲料の広告のコンバージョンと気象の影響度

例えば、上図の飲料の広告のコンバージョンの分析結果では、気温が大きくコンバージョンに影響していることを示しています。気温を用いてコンバージョン数を見積もることで、より精度の高い予測が期待できます。

分析をしてみる

コールセンター

「お客様からのお問い合わせの件数は日や時間によってさまざま。故障や事故などお問い合わせ内容と天気が関係しているかも？」コール数データをCSVで登録するだけで、天気がコール数に与える影響をAIで検証できます。『大雨の日はコール数が増える』『凍結リスクがある気温になると、コール数が伸びる』といった傾向を把握し、事前にスタッフの人数を調整し、万全の体制をとることができます。