BigQuery と Weather Source を使用してビジネス上の気象リスクを予測、軽減する

※この投稿は米国時間 2023 年 8 月 2 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

編集者注: この投稿は、Built with BigQuery を活用したパートナー様をご紹介するシリーズの一部です。

データドリブンな意思決定が成功の鍵となる世界において、天候が組織に与える影響について考えたことはありますか？気象に関連した経済損失および保険損害は、年間ベースで 6,000 億ドルを超えると測定されています。市場には天候を制御できるソリューションはありませんが、天候リスクを予測し、軽減し、活用できるかどうかは別の話です。

ほとんどの企業は、変化する異常な気象パターンがビジネスに及ぼす影響を十分に認識していないか、気象データをモデルに統合するためのリソースが不足しています。それは驚くことではありません。ビッグデータの世界における複雑な気象分析と聞くと、しり込みしてしまいそうですが、正しく行えば、業務やサプライチェーンの中断を軽減する機会を提供するだけでなく、競争力を高めるために活用できる新たな機会を発見することもできます。Weather Source は、組織が迅速かつ大規模に行動につなげられる分析情報とビジネス インテリジェンスを生成する世界共通のデータを提供することで、気象分析をシンプルかつアクセスしやすいものにしています。

気象データから分析情報を得るにあたり、組織が直面している最大の課題はデータセットの複雑さです。信頼性の高い実際の気象情報の管理には、多くの場合、実行するために熟練した人材を必要とし、費用がかかる高性能の分散システムが必要です。これに加えて、時間、人材、専門知識の不足により、企業による気象および天候データの効果的な活用が妨げられる恐れがあります。気象データの分析は、組織が単独で行おうとすると難しい場合がありますが、Weather Source は、気象と天候のすべてに関する信頼できる単一の情報源を提供することで、この負担の多い作業を請け負いました。

天候の分析が簡単に

Weather Source は、Google のサーバーレス エンタープライズ データ ウェアハウス BigQuery を活用し、幅広い業界に適したパワフルでスケーラブルなデータ ウェアハウジング ソリューションで気象データ分析の課題を解決します。BigQuery がリソースのプロビジョニング、アップグレード、セキュリティ、インフラストラクチャ管理を処理するため、ユーザーはデータ分析に集中できます。一方、Weather Source は、世界中の企業が気象と天候のデータに簡単かつ即座にアクセスできるようにし、分析情報とビジネス インテリジェンスの導出を可能にします。

このたび、Weather Source のデータセットを Analytics Hub と Google Cloud Marketplace で提供する運びとなりました。これにより、お客様はデータを移動したり、高価な TEL プロセスを維持したりすることなく、お客様が必要とする規模で、検索、購入、BigQuery 環境への直接デプロイを簡単かつ迅速に行えるようになります。

Weather Source の基盤は独自の OnPoint Grid で、地球上のすべての陸地と沖合最大 200 マイルをカバーする何百万ものグリッド ポイントで構成されています。各グリッド ポイントでは、空港報告ステーション、衛星、レーダー システム、ECMWF および NOAA からの信頼できる気象モデルなど、多数の高度な気象センサー技術からデータが収集されます。Weather Source は、こうした多様なソースからの入力データを統合することにより、時間的および空間的に完全で、世界的に均一な、正確かつ包括的な気象情報を提供することができます。

さまざまな業界の企業が、Weather Source を使用してさまざまなビジネス KPI に対する気象と天候の過去の影響を定量化し、予測モデルを作成することで成功を収めています。事業運営の改善、売上の増加、無駄の削減、リスクの予測、将来の損失防止はその成果のほんの一部です。

Weather Source は、さまざまな業界やユースケースにわたる主要組織と連携しています。その例は以下のとおりです。

ヘルスケア
ある大手製薬会社は、BigQuery の Weather Source データを使用してインフルエンザの予測を作成しました。過去の気象データを過去のインフルエンザ感染データと関連付けることで、お客様はどの気象パラメータ（温度、湿度、降水量）がどの深刻度レベルでインフルエンザ感染の増加につながったのかを特定することができました。履歴分析が完了した後、予測データを使用してインフルエンザ予測モデルが作成され、インフルエンザの流行が予測されている地域での広告キャンペーンの展開に活用されました。そのアルゴリズムは、インフルエンザがいつどこで発生するかを最大 97% の精度で予測しました。

フィンテック
ある大手定量調査業者は、Weather Source の過去のデータを使用して、降雪予報が大規模なスキーリゾートのシーズンパスの販売に及ぼす影響を定量化しました。スキーシーズンの異常な早期開始または終了延期に焦点を当てたこの分析では、シーズン早期に雪の予報があった場合はシーズンパスを購入する人が増加し、シーズン後半に雪の予報があった場合は来年のシーズンパスを早めに購入する人が通常よりも多くなったことが判明しました。  

小売
ある大手タイヤメーカーは、Weather Source の過去の実際の記録と過去の予測データを使用して、初雪の予報でタイヤが何本売れるか、実際には雪が降らなかった場合に購買行動が変化するかどうかを把握しました。過去のタイヤ販売情報と関連付けられた過去の気象情報を使用した分析により、スタッドレス タイヤの年間販売の 88% は初雪予報によるものであり、雪が降らなくても購入量は変わらないことが明らかになりました。また、最初の降雪予報で売れた後、メーカーが販売したスタッドレス タイヤの数は大幅に減り、月平均 2% になったことも判明しました。分析の結果、このメーカーは、スタッドレス タイヤが購入された地域での初雪予報に多大なマーケティング活動を集中し始めました。

エネルギーと公共事業
ある大手エネルギー会社は、エネルギー需要の予測に BigQuery の OnPoint Weather を使用しています。同社は、平均的な気象状態におけるエネルギー需要のベースラインとして、OnPoint Climatology（経時的な気象の統計的表現）を使用しました。過去の実際の記録と気候学的データの相違を測定することで、同社は正常からの逸脱（異常）を特定できます。異常をエネルギー需要と相関させることで、通常または平均的な気象状態、さらに重要なことに、異常な気象状態における過去のエネルギー需要を理解できるようになります。

Built with BigQuery: Weather Source の差別化要因

単一の気象センサー入力（つまり、空港報告ステーション）のみに依存し、単純な補完方法を使用してデータを対象の場所まで拡張する他のプロバイダと比べて、Weather Source は著しく異なる方法で気象にアプローチします。Weather Source は毎日、何千もの気象センサー入力から数テラバイトのデータを取り込み、高解像度のグリッド上で入力を統合して、低レイテンシで気象情報を正確なビジネス拠点にマッピングします。これを背後で実現しているのが BigQuery です。

• BigQuery のスケーラビリティとサーバーレス アーキテクチャにより、Weather Source はペタバイト規模のデータを大規模に配信し、ユーザーのニーズをオンデマンドで満たすことができます。

• BigQuery を使用してサーバー、センサー、その他のデバイスから生成されたデータを保存、探索、クエリ実行できるため、データを変換し、ビジネス インテリジェンスを迅速に取得する柔軟性が得られます。

• Analytics Hub を使用すると、企業は Weather Source データセットに簡単にサブスクライブし、自社の BigQuery インスタンスから、リンクされたデータセットとして最新の Weather Source データに安全にアクセスできます。

• そこから BigQuery を使用すると、データ アナリストは SQL コマンドを介して ML および地理空間機能にアクセスし、関心のある場所（緯度 / 経度の座標、郵便番号など）やリソース（過去、現在、または予測の気象データ）にクエリ実行できるようになり、それを独自のデータと組み合わせることができます。これにより、気象や天候の影響を定量化し、リスクを予測して軽減し、将来の損失やビジネスの中断を防ぐためのモデルを作成できるようになります。

制御不能なものを制御できるようになりたいですか？Weather Source によって気象データと天候データに簡単にアクセスし、BigQuery によって安全なクラウド プラットフォーム内で分析を行い、分析情報を生成できるため、貴社においても予測をきっと成功させることができるでしょう。Weather Source の詳細をご確認ください。

ISV とデータ プロバイダにとっての Built with BigQuery のメリット

Google は、Built with BigQuery のイニシアチブを通じて、Weather Source のようなテック企業が Google のデータクラウド上で革新的なアプリケーションを構築できるよう、テクノロジーへのシンプルなアクセス、有益な専任のエンジニアリング サポート、共同市場開拓プログラムなどを提供しています。参加企業には以下のメリットがあります。

• 専任のエキスパートから、重要なユースケース、アーキテクチャ パターン、ベスト プラクティスに関するインサイトを得ることによって、プロダクトの設計とアーキテクチャの構築を加速できます。

• 共同マーケティング プログラムを利用して、認知度の向上、需要の創出、導入の拡大を図り、より大きな成功を実現できます。

BigQuery は、Google Cloud のオープンかつ安全でサステナブルなプラットフォームに統合された、パワフルでスケーラビリティの高いデータ ウェアハウスのメリットを ISV に提供します。Google が提供する巨大なパートナー エコシステムと、マルチクラウド、オープンソース ツール、API のサポートを利用すれば、テック企業は、データ ロックインを回避するために必要な移植性と拡張性を得ることができます。

- Weather Source、ビジネス開発および営業担当シニア バイス プレジデント Craig Stelmach 氏
- Google Cloud、Built with BigQuery 担当責任者 Tom Cannon