News
日本気象協会の天気予報精度検証結果|2026年1月~3月
2026.06.17
日本気象協会は、2026年1月~3月の天気予報精度を検証しました。
日本気象協会の独自気象予測「JWA統合気象予測」の「当日の降水の有無の適中率」は89~91%、「翌日における1時間ごとの天気の適中率」は70~74%となり、いずれも同一条件で比較した気象庁の予報を上回りました。
天気予報には、降水の有無、天気、気温、風、日射などさまざまな要素があります。同様に、「天気予報の精度」にも多数の評価指標があります。
日本気象協会では、生活やビジネスの判断に関わりのある指標として、「今日、雨が降るか、降らないか」「明日は、いつ、どんな天気になるのか」を正確に予測できたかを継続的に評価しています。
本記事では、2026年1月~3月の天気予報精度の検証結果と、ビジネスで天気予報を活用する際のポイントを紹介します。
目次
天気予報の精度は、評価指標によって異なる
天気予報の精度は、評価する気象要素、対象地点、対象期間、予報の発表時刻、評価指標によって結果が変わります。
たとえば、「その日に雨が降るかどうか」を評価する場合と、「翌日の14時に雨が降るかどうか」を評価する場合では、予報に求められる細かさが異なります。
また、気温の予測精度を評価する場合には、予報値と観測値の誤差を用いるなど、降水や天気とは異なる評価指標が必要になります。
そのため、気象データを業務に活用する際は、単に「精度が高いか」だけでなく、以下の点を確認することも重要になります。
| 確認すべき項目 | 内容 |
|---|---|
| 評価している気象要素 | 降水有無、1時間ごとの天気、最高気温、降雪など |
| 予報の発表時刻 | 当日朝、前日夕方、数日前など |
| 対象期間 | どの期間の予報を評価しているか |
| 対象地点 | 特定地点か、代表地点か、地点数は |
| 評価指標 | 適中率、誤差(RMSE)など |
| 業務との関係 | 自社の判断に使う時間単位・地点単位と合っているか |
日本気象協会では、予報精度を継続的に検証し、検証対象、評価方法、算出方法を明示したうえで結果を公開しています。
2026年1月~3月の天気予報精度検証結果
2026年1月~3月の天気予報精度について、以下の指標で検証を行いました。
| 検証指標 | 今回の結果 (期間平均) |
前年同期間比 | 特徴 |
|---|---|---|---|
| 当日の降水の有無の適中率 | 90% | +2pt | 降水有無は比較的高い精度を維持 |
| 翌日における1時間ごとの天気の適中率 | 72% | +4pt | 雨や雪の天気変化の時間帯の予測で難しさあり |
2026年1月~3月の天気は、1月は冬型の気圧配置による日本海側の雪や雨、2月は低気圧と高気圧の周期的な通過、3月は高気圧に覆われやすい少雨・多照傾向が特徴となっていました。
そのため、1日の中で降水があったかどうかを評価する「当日の降水の有無」では1月89%、2月89%、3月91%となり、3か月を通して高い水準を維持しました。特に3月は高気圧に覆われやすく、少雨・多照傾向が明瞭だったため、3か月の中で最も高い適中率となりました。
翌日の1時間ごとの天気を評価する指標は、当日の降水の有無の適中率よりも細かい指標です。晴・曇・雨・みぞれ・雪の5カテゴリを1時間ごとに評価するため、降水の時間帯や天気分類のずれが適中率に影響します。
2026年1~3月は、1月の日本海側の雪や雨、2月の大雪・まとまった雨、3月の少雨・多照傾向な中で春先の周期的な天気変化の傾向がありましたが、JWA統合気象予測の適中率は1月70.4%、2月72.9%、3月73.9%と上昇しました。
また、前年同月比で見ると降水の有無の適中率で2026年1~3月の方が2ポイント、翌日の1時間ごとの天気の適中率で2026年1~3月の方が4ポイント、上回りました。
なお、同一条件で比較した結果、JWA統合気象予測は各月で気象庁を上回りました。
「当日の降水の有無の適中率」の検証結果(2026年1月~3月)
2026年1月~3月にかけて、毎朝5時に発表した全国の天気予報において「雨が降ると予報した日に、実際に雨が降ったか」「雨が降らないと予報した日に、実際に雨が降らなかったか」という点に着目し、「当日の降水の有無の適中率」の検証を行いました。
検証の結果、2026年1月~3月の「JWA統合気象予測」の適中率は89~91%となりました。
また、気象庁の予報との比較では、JWA統合気象予測が3ポイント高い結果となりました。
| 月 | JWA統合気象予測 | 気象庁 | 差 |
|---|---|---|---|
| 1月 | 89% | 87% | +2pt |
| 2月 | 89% | 86% | +3pt |
| 3月 | 91% | 88% | +3pt |
| 四半期平均 | 90% | 87% | +3pt |
当日の降水の有無の適中率 算出方法
「当日の降水の有無の適中率」は、当日の朝5時に発表した予報をもとに、その日の5~24時に合計1mm以上(雪の場合は0.5mm以上)の降水があったかどうかを評価します。
評価方法のポイントは以下の通りです。
| 評価項目 | 内容 |
|---|---|
| 対象気象要素 | 降水の有無 |
| 降水判定 | 雨は合計1mm以上、雪は0.5mm以上 |
| 予報の発表時刻 | 当日朝5時 |
| 対象期間 | 当日5時~24時 |
| 対象地点 (地点数) |
発表官署の所在している一次細分区域内のアメダス地点 (約600地点) |
| 評価方法 | 時間帯のずれは評価せず、降水の有無で判定 |
| 評価指標 | 適中率 |
このため、ある地点で雨が降る時間帯が予報と実際の観測が異なっていたとしても、当日のどこかの時間帯に雨が降れば(あるいは、雨が降らなければ)、天気予報は当たった(適中した)と評価されます。
この指標が示すこと
「当日の降水の有無の適中率」は、その日の中で雨や雪が降るかどうかを評価する指標です。
そのため、以下のような当日単位の判断に活用しやすい指標となります。
| 活用シーン | 判断内容 |
|---|---|
| 屋外イベント | 開催可否、雨天時対応の準備 |
| 建設・屋外作業 | 作業実施可否、作業工程の調整 |
| 小売・店舗 | 来店数変動を見込んだ商品・販促調整 |
一方で、「当日の降水の有無の適中率」は、雨が降る時間帯までは評価しません。
たとえば「午前中は曇り、午後から雨」という予報に対して、実際には夕方から雨が降った場合でも、当日のどこかで降水があれば適中と評価されます。
このため、日本気象協会では、「当日の降水の有無の適中率」だけでなく、「翌日における1時間ごとの天気の適中率」についても精度検証を行っています。
翌日における1時間ごとの天気の適中率の検証結果(2026年1月~3月)
夕方17時に発表した全国を網羅する代表都市141地点の翌日の1時間ごとの天気予報を調査対象とし、1時間ごとの天気予報が、実際の天気を当てていたかを確認しました。
検証では、晴れ・曇り・雨・みぞれ(雨または雪)・雪の天気について、1時間ごとに予報と実際の天気を比較し、適中・不適中を判定しています。
2026年1月~3月の予報を検証した結果、「JWA統合気象予測」の適中率は70%~74%となりました。
また、気象庁の予報との比較では、JWA統合気象予測が6ポイント高い結果となりました。
| 月 | JWA統合気象予測 | 気象庁 | 差 |
|---|---|---|---|
| 1月 | 70% | 64% | +6pt |
| 2月 | 73% | 67% | +6pt |
| 3月 | 74% | 69% | +5pt |
| 四半期平均 | 72% | 66% | +6pt |
2026年1月~3月の3か月間を通してみると、気象庁を6ポイント上回り、JWA統合気象予測の前年同期間と比べても4ポイント上回る結果となりました。
翌日における1時間ごとの天気の適中率 算出方法
「翌日における1時間ごとの天気の適中率」は、前日17時に発表した翌日の1時間ごとの天気予報をもとに、各時間帯の天気が実際の天気と一致していたかを評価する指標です。
評価方法のポイントは以下の通りです。
| 評価項目 | 内容 |
|---|---|
| 対象気象要素 | 1時間ごとの天気 |
| 天気分類 | 晴れ・曇り・雨・みぞれ・雪など |
| 予報の発表時刻 | 前日17時 (日本気象協会:JWA統合気象予測、気象庁:天気分布予報) |
| 対象期間 | 予報の翌日0~24時 |
| 対象地点 | 全国を網羅する代表都市141地点 |
| 評価方法 | 1時間ごとに予報と実際の天気を比較 (実際の天気には、気象庁の推計気象分布の「天気マーク」を使用) |
| 評価指標 | 適中率 |
「当日の降水の有無の適中率」は、1日の中で雨が降ったかどうかを評価する指標です。
これに対し、「翌日における1時間ごとの天気の適中率」は、「明日14時に雨が降る」「明日18時には晴れる」のように、時間帯を含めて天気予報の適中を評価します。
この指標が示すこと
「翌日における1時間ごとの天気の適中率」は、時間帯を含む業務判断に関係する指標です。
たとえば、同じ「雨が降る日」でも、雨が降る時間帯が午前中なのか、夕方以降なのかによって、企業の判断が変わることがあります。
| 活用シーン | 判断内容 |
|---|---|
| 屋外イベント | 開催時間、設営・撤収時間の調整 |
| 小売・店舗 | 来店ピーク、販促実施時間、商品配置 |
| 建設・保守 | 作業開始・中断・再開の判断 |
| 施設管理 | 雨天時対応、利用者案内、管理体制 |
このように、1時間ごとの天気予報は、単に「雨が降るかどうか」だけでなく、いつ、どのように天気が変化するかを把握するための重要な情報となります。
2026年1~3月の天候の特徴と予報精度との関係
2026年1~3月は、1月は冬型の気圧配置による日本海側の雪や雨、2月は周期的な天気変化と一時的な大雪・まとまった雨、3月は高気圧に覆われやすい少雨・多照傾向が特徴でした。これらの天候の違いは、当日の降水の有無と、翌日の1時間ごとの天気の精度に、それぞれ異なる形で関係していたと考えられます。
天候の特徴と予報精度の関係の詳細
| 月 | 天候の特徴 | 当日の降水有無の 精度との関係 |
翌日の1時間ごとの天気の 精度との関係 |
|---|---|---|---|
| 1月 | 上旬・下旬は冬型の気圧配置となりやすく、北・東・西日本の日本海側を中心に大雪となったところがありました。 一方、東日本太平洋側以西では低気圧の影響を受けにくく、降水量が少ない傾向がありました。 |
日本海側では雪や雨、太平洋側では少雨となるなど、地域による天候の違いがみられました。日本海側では雪雲のかかり方によって地点ごとの降水有無に差が出る場合があり、地点単位での判定には難しさもあったと考えられます。 | 1時間ごとの天気の予報は、雪・みぞれ・雨・曇りの分類や、降水の開始・終了時刻を1時間単位で予測する必要があるため、当日の降水有無より適中の難易度が高い指標です。 1月は日本海側で雪や雨となる日があり、降水の時間帯や天気分類のずれが適中率に影響した可能性があります。適中率は1~3月の中で最も低くなりました。 |
| 適中率:89% | 適中率:70% | ||
| 2月 | 低気圧と高気圧が周期的に通過し、冬型の気圧配置は長続きしませんでした。 一方、上旬には一時的に強い冬型となり、日本海側を中心に記録的な大雪となった所がありました。 下旬中頃以降は、低気圧や前線の影響でまとまった雨もありました。 |
降水の少ない期間と、大雪・まとまった雨となる期間が混在した月でした。 日によって降水有無の予測が難しい場面もありましたが、適中率は1月と同じ89%でした。 |
冬型の気圧配置が長続きしなかった一方、上旬には大雪、下旬にはまとまった雨となる時期もありました。1時間ごとの天気では、降水の時間帯や雨・みぞれ・雪の分類を細かく評価するため、こうした天気変化が適中率に影響した可能性があります。 |
| 適中率:89% | 適中率:73% | ||
| 3月 | 低気圧と高気圧が周期的に通過したものの、日本付近は高気圧に覆われやすく、北日本日本海側を中心に低気圧の影響を受けにくい月でした。 降水量は北日本日本海側でかなり少なく、日照時間は広い範囲で多くなりました。 |
日本付近が高気圧に覆われやすく、北日本日本海側を中心に降水量が少ない傾向がありました。当日の降水有無を的確に捉え、適中率は1~3月の中で最も高い結果となりました。 | 高気圧に覆われやすい傾向があった一方で、低気圧と高気圧の周期的な通過に伴う天気変化もありました。雲の広がりや降水の時間帯を1時間単位で的確に捉え、適中率は1~3月の中で最も高くなりました。 |
| 適中率:91% | 適中率:74% |
天気予報は、広い範囲での天気傾向をとらえるだけでなく、地点ごとの天気変化や時間帯のずれを小さくすることも大切です。
日本気象協会では、今後も日々の生活やビジネスで役立つ天気予報の提供に向けて、予報精度の向上に取り組んでいきます。
精度検証結果をビジネスでどう読むべきか
天気予報の精度は、単に「当たった・外れた」を確認するためだけのものではありません。
企業が気象データを活用する場合、どの気象要素をどの時間スケールで、業務判断に使うか整理することが重要です。
| 予測指標 | 活用しやすい判断例 | 関係する業務例 |
|---|---|---|
| 当日の降水有無 | 実施可否判断 | 屋外作業、イベント |
| 翌日1時間天気 | 時間帯別の運用判断 | 商品・備品配置、販促 |
| 最高気温 | 需要・安全管理 | 電力、小売、熱中症対策 |
| 降雪・雨雪判別 | 交通影響判断 | 物流、施設管理、通勤対策 |
| 大雨予測 | リスク回避判断 | 防災、建設、運行管理 |
たとえば、屋外作業やイベント運営では、「その日に雨が降るかどうか」に加えて、「何時ごろから降るのか」「どの時間帯に強まるのか」が重要です。
また、小売や物流では、天気の変化が来店数、配送遅延、作業効率、需要変動に影響する場合があります。そのため、気象データを業務に活用する際は、予報の対象時間や更新頻度、地点の細かさを確認し、自社の判断に合った情報を使うことが必要になります。
特に、気象データをシステムや業務フローに組み込む場合は、以下のような観点を確認するとよいでしょう。
| 確認項目 | 業務上の意味 |
|---|---|
| 予報の更新頻度 | 最新の気象変化を反映できるか |
| 地点の細かさ | 実際の拠点・店舗・現場に近い情報か |
| 予報期間 | 当日判断か、数日先の準備か、長期計画か |
| 気象要素 | 天気、気温、降水量、風、日射など、判断に必要な要素があるか |
| 提供形式 | アプリ、API、CSV、PDFなど業務に合う形式か |
日本気象協会の天気予報サービス
日本気象協会では、企業の業務判断に活用できる気象データや予測情報を提供しています。
- ビジネス向け天気予報アプリ「biz tenki」
「biz tenki」は、ビジネスパーソンや法人を対象としたビジネス向け天気予報アプリです。
月額650円で、1kmメッシュの高精度な気象データを基に、30日先までの天気・気温・風・日射・WBGT(暑さ指数)などの気象要素を確認することができます。日々の業務の中で、天気予報を確認しながら作業計画、需要変動対応、営業活動、店舗運営などを調整したい場合に活用できます。
お試しはアプリストアから(1か月無料トライアル実施中、以降月額650円)。 - Weather Data API
「Weather Data API」は、任意の地点の気象データをAPI(Web API/JSON形式)で取得できるサービスです。
天気、気温、降水確率などの基本的な要素に加え、「体感指数」 「暑さ指数(WBGT)」 「気圧」 「30日先予測」といった業務活用可能な独自情報も提供しています。自社システムと気象データを連携し、需要予測、在庫管理、作業計画、設備管理などに活用したい場合に適しています。
Weather Data APIはWebからのお申し込みが可能です。 Weather Data API お問い合わせからお問い合わせください。 - 気象データ配信
日本気象協会では、企業の用途に応じて、気象予測情報を提供しています。ファイル形式(CSVやPDF等)、提供方法(メール送付、FTP等)はご要望に応じて対応可能です。
今日・明日の天気予報から長期の気象予測まで、業務内容に合わせて必要な気象データを活用できます。お気軽にご相談ください。 - 需要予測関連サービス
気象は、商品の需要や来店数、電力需要などに影響する場合があります。日本気象協会では、気象データを活用した需要予測や、業種別のコンサルティングも行っています。
気象変化による廃棄ロス、機会ロス、欠品、過剰在庫などの課題に対して、気象データを活用した改善を支援します。
- 2年先長期気象予測
日本気象協会では、業界で初めて、従来よりも精度が高く、予測期間の長い予測手法を開発しました。
急な高温や長い残暑、大雨や大雪といった気象リスクが増加する今、精度の高い長期予報は、年間計画策定や資材調達・発注、製造・販売・CM計画、新商品の開発といった重要なビジネスシーンにおいて、根拠ある意思決定に重要な役割を果たします。
*「2年先長期気象予測」の精度と活用事例
*2年先長期気象予測を活用した株式会社アダストリア様のファッションロス削減事例
気になる情報がございましたら、お問い合わせください。
まとめ
今回は2026年1月~3月のJWA統合気象予測について、「当日の降水の有無の適中率」と「翌日における1時間ごとの天気の適中率」を検証しました。
検証の結果、当日の降水の有無の適中率は90%、翌日における1時間ごとの天気の適中率は72%となりました。どちらの指標でも、気象庁との比較で、JWA統合気象予測の適中率が高い結果となりました。
「当日の降水の有無」は、屋外作業やイベント開催などの当日単位の判断に役立つ指標です。
一方、「翌日における1時間ごとの天気」は、作業時間、販促タイミング、商品・備品配置など、時間帯ごとの業務判断に関わる指標です。
天気予報の精度は、評価する気象要素、対象地点、対象期間、予報の発表時刻、評価指標によって結果が異なります。気象データをビジネスで活用する際は、予報精度の数値だけでなく、検証方法、対象の予報期間、地点の細かさ、更新頻度、自社の業務判断との対応関係を確認することが重要です。
日本気象協会では、日々の生活やビジネスに、より精度の高い天気予報をご活用いただけるよう、今後も予報精度の向上に努めていきます。
FAQ|よくある質問
Q.天気予報の精度はどのように評価していますか?
A.天気予報の精度には複数の評価指標があります。本記事では、当日の降水の有無が実際の天気と一致したか、また翌日の1時間ごとの天気が実際の天気と一致したかを、適中率として評価しています。
Q.天気予報の「適中率」と「的中率」は違いますか?
A. 本記事では、天気予報が実際の天気と一致した割合を「適中率」と表記しています。一般的には「的中率」や「当たる確率」と呼ばれることもありますが、本記事では、予報精度を評価する指標として気象庁にも倣い、「適中率」で統一しています。
Q.「当日の降水の有無の適中率」とは何ですか?
A.当日の朝5時に発表した予報について、その日の5時から24時までに降水があったかどうかを評価する指標です。雨や雪が降る時間帯までは評価せず、1日の中で降水があったかどうかを判定します。
Q.「翌日における1時間ごとの天気の適中率」とは何ですか?
A.前日の17時に発表した翌日の1時間ごとの天気予報について、各時間帯の天気が実際の天気と一致したかを評価する指標です。「明日雨が降るか」だけでなく、「明日の何時ごろ、どのような天気になるか」を評価します。
Q.天気予報の精度は、どのように比較すればよいですか?
A.天気予報の精度は、評価する気象要素、対象地点、対象期間、発表時刻、評価指標によって結果が変わります。そのため、精度を比較する際は、単に数値だけを見るのではなく、どの予報を、どの条件でどのように評価した結果なのかを確認することが重要です。
Q.1時間ごとの天気予報は、どのような業務に役立ちますか?
A. 屋外作業、イベント運営、店舗販促、商品・備品配置、施設管理など、時間帯ごとの判断が必要な業務に役立ちます。
Q.天気予報が外れやすいのはどのような場合ですか?
A. 局地的な雨、短時間で発達する雨雲、前線や低気圧の位置のわずかなずれ、弱い降水、雨・雪・みぞれの境目などがある場合、予報の難易度が高くなります。
Q.気象データをビジネスで活用する際のポイントは何ですか?
A.予報の精度だけでなく、予報の対象時間、地点の細かさ、更新頻度、提供形式、自社の業務判断との対応関係を確認することが重要です。たとえば、当日の実施可否判断には降水有無、時間帯別の運用判断には1時間ごとの天気予報が役立ちます。