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公開日 2019/11/07 10:04
ツイートデータで体感的な“暑さ”“寒さ”を指数化。日本気象協会が小売り向け需要予測の新サービスを提供
拡がる気象データ活用
■マーケティングとしてのツイートデータ
日本気象協会とTwitter Japanは、気象データとTwitterデータを活用した商品需要予測に関する記者発表会を開催した。
Twitter Japan(株)マーケット・リサーチ ディレクター 岡野雅一氏は「分単位で即座に反応するのがTwitterの強み。国内の月間アクティブユーザー数は4,500万を超え、生活におけるさまざまな側面でTwitterが情報源として活用されている。実購買に対する影響も大きく、“発売”“欲しい”“買った”など購買に関わるツイートは年間2.3億以上におよぶ」と説明した。
「企業のツイートを見ると親近感が湧く」「商品を知ったり購入したりするきっかけになる」「人の意見が見られるから参考になる」など、幅広いカテゴリーを対象に、もはやTwitterは消費行動における重要なプラットフォームに位置付けられる。今回はそうしたTwitterのマーケティング的な側面を活かして、日本気象協会の気象データと融合することで実現した“商品需要予測”という新たな価値を提案する。
■気温だけでは表せない体感を数値化
日本気象協会では「気象×データで実現する、調和のとれた社会」をコンセプトにした『eco×ロジプロジェクト』を展開する。気象データに加え、AIやビックデータを活用した、高精度の商品需要予測情報を提供するもの。さまざまな企業における「製・配・販」活動の最適化をサポートし、「食品ロス削減」や「CO2排出量削減」などの社会課題を解決、持続可能な発展へ貢献することを目指している。
一般財団法人日本気象協会 防災ソリューション事業部先進事業課シニアアナリスト 吉開朋弘氏は、「従来、インフラ保守などが中心だった気象予測を、よりビジネス的に活用いただき、経済活動を促進していきたい」と訴える。そのための課題となる予測のさらなる高精度化に対し、気温だけでは表せない体感を数値化できないかと考え、着目したのがTwitterのツイートデータだ。
同じ30℃でも、5月に突然気温が上がった30℃と、連日猛暑日が続く中で一息ついた8月の30℃とでは人の感じ方は明らかに違う。日射し、湿度、風、(暑さへの)慣れなど、消費行動に大きな影響を及ぼす、気温だけでは表せない体感を予測できれば、より精度の高い商品需要予測が可能となる。
そこで、主観的、定性的でデータ化が難しい人の体感的な暑さ、寒さを、4年分の位置情報が付いた日本語の約1,600万ツイートから、「暑い」「寒い」が含まれるツイートを抽出して日ごとに集計。気温、日射量、湿度などの“状態の暑さ”だけでなく、気温の平年差、前日差による“変化による暑さ”、さらに、「この時期にしては〜」「7月並みの〜」など、過去からの気温の推移により表現される“心理・慣れ”の要素を加味することで、体感の変化を柔軟に表現する体感の指数化を実現した。
■小売り向けサービス「売りドキ!予報」
「暑さ」「寒さ」に対するその日の体感は、マイナス100〜プラス100までの指数で表現され、「猛烈に寒い」「非常に寒い」「寒い」「肌寒い」「快適」「ふつう」「汗ばむ」「非常に暑い」「猛烈に暑い」の9つの表現にわかりやすくランク化した。本年4月より、小売り向けの新サービス「売りドキ!予報」の関東版を、7月には全国版をリリース。全国市区町村別に体感指数を予測し、550カテゴリーにわたる需要予測指数の提供を開始した。
昨年10月17日から1カ月にわたり行われた埼玉県内のスーパーでの実証実験では、体感指数が「非常に暑い」「猛烈に暑い」ときには、「今日は暖かいですね。青梗菜、アスパラなどの炒め物はいかがですか」と店内放送でアナウンス。体感指数が「猛烈に寒い」「非常に寒い」ときには、「今日は寒いですね。こんな日は鍋が食べたくなりますね。白菜、ブリなどはいかがですか」とアナウンスしたところ、実施店舗では比較店舗に対して青梗菜で30%増、アスパラで63%増、カブで28%増の売上増加効果が得られた。
気象データの活用シーンは広がっており、配送方法を変えてCO2の54%削減を実現した飲料メーカー、値下げ時期の判断の適正化で利益率が90%増加したアパレルメーカーの例も報告されている。吉開氏は「さまざまな業態で実証実験が行われ、気象データの活用事例が増えており、社会的に意義ある取り組みだと思う。まずは食品、小売りからスタートし、今後さらに幅広い業界と話をしていきたい」と訴えた。
なお、当面の課題のひとつとして、「ツイートデータの特性から、どうしても若い人が多い都市部にデータが偏ってしまう」と指摘。地方でのニーズにより的確に応えていくために、「そうした地域において、“暑い”“寒い”でツイートしてもらうなど、こちらからデータを取りに行くことも必要」との方策を示した。
日本気象協会とTwitter Japanは、気象データとTwitterデータを活用した商品需要予測に関する記者発表会を開催した。
Twitter Japan(株)マーケット・リサーチ ディレクター 岡野雅一氏は「分単位で即座に反応するのがTwitterの強み。国内の月間アクティブユーザー数は4,500万を超え、生活におけるさまざまな側面でTwitterが情報源として活用されている。実購買に対する影響も大きく、“発売”“欲しい”“買った”など購買に関わるツイートは年間2.3億以上におよぶ」と説明した。
「企業のツイートを見ると親近感が湧く」「商品を知ったり購入したりするきっかけになる」「人の意見が見られるから参考になる」など、幅広いカテゴリーを対象に、もはやTwitterは消費行動における重要なプラットフォームに位置付けられる。今回はそうしたTwitterのマーケティング的な側面を活かして、日本気象協会の気象データと融合することで実現した“商品需要予測”という新たな価値を提案する。
■気温だけでは表せない体感を数値化
日本気象協会では「気象×データで実現する、調和のとれた社会」をコンセプトにした『eco×ロジプロジェクト』を展開する。気象データに加え、AIやビックデータを活用した、高精度の商品需要予測情報を提供するもの。さまざまな企業における「製・配・販」活動の最適化をサポートし、「食品ロス削減」や「CO2排出量削減」などの社会課題を解決、持続可能な発展へ貢献することを目指している。
一般財団法人日本気象協会 防災ソリューション事業部先進事業課シニアアナリスト 吉開朋弘氏は、「従来、インフラ保守などが中心だった気象予測を、よりビジネス的に活用いただき、経済活動を促進していきたい」と訴える。そのための課題となる予測のさらなる高精度化に対し、気温だけでは表せない体感を数値化できないかと考え、着目したのがTwitterのツイートデータだ。
同じ30℃でも、5月に突然気温が上がった30℃と、連日猛暑日が続く中で一息ついた8月の30℃とでは人の感じ方は明らかに違う。日射し、湿度、風、(暑さへの)慣れなど、消費行動に大きな影響を及ぼす、気温だけでは表せない体感を予測できれば、より精度の高い商品需要予測が可能となる。
そこで、主観的、定性的でデータ化が難しい人の体感的な暑さ、寒さを、4年分の位置情報が付いた日本語の約1,600万ツイートから、「暑い」「寒い」が含まれるツイートを抽出して日ごとに集計。気温、日射量、湿度などの“状態の暑さ”だけでなく、気温の平年差、前日差による“変化による暑さ”、さらに、「この時期にしては〜」「7月並みの〜」など、過去からの気温の推移により表現される“心理・慣れ”の要素を加味することで、体感の変化を柔軟に表現する体感の指数化を実現した。
■小売り向けサービス「売りドキ!予報」
「暑さ」「寒さ」に対するその日の体感は、マイナス100〜プラス100までの指数で表現され、「猛烈に寒い」「非常に寒い」「寒い」「肌寒い」「快適」「ふつう」「汗ばむ」「非常に暑い」「猛烈に暑い」の9つの表現にわかりやすくランク化した。本年4月より、小売り向けの新サービス「売りドキ!予報」の関東版を、7月には全国版をリリース。全国市区町村別に体感指数を予測し、550カテゴリーにわたる需要予測指数の提供を開始した。
昨年10月17日から1カ月にわたり行われた埼玉県内のスーパーでの実証実験では、体感指数が「非常に暑い」「猛烈に暑い」ときには、「今日は暖かいですね。青梗菜、アスパラなどの炒め物はいかがですか」と店内放送でアナウンス。体感指数が「猛烈に寒い」「非常に寒い」ときには、「今日は寒いですね。こんな日は鍋が食べたくなりますね。白菜、ブリなどはいかがですか」とアナウンスしたところ、実施店舗では比較店舗に対して青梗菜で30%増、アスパラで63%増、カブで28%増の売上増加効果が得られた。
気象データの活用シーンは広がっており、配送方法を変えてCO2の54%削減を実現した飲料メーカー、値下げ時期の判断の適正化で利益率が90%増加したアパレルメーカーの例も報告されている。吉開氏は「さまざまな業態で実証実験が行われ、気象データの活用事例が増えており、社会的に意義ある取り組みだと思う。まずは食品、小売りからスタートし、今後さらに幅広い業界と話をしていきたい」と訴えた。
なお、当面の課題のひとつとして、「ツイートデータの特性から、どうしても若い人が多い都市部にデータが偏ってしまう」と指摘。地方でのニーズにより的確に応えていくために、「そうした地域において、“暑い”“寒い”でツイートしてもらうなど、こちらからデータを取りに行くことも必要」との方策を示した。