──予測不能な突発現象と分析の限界をビジネスにどう生かすか
天気予報は年々精度が向上しているにもかかわらず、「予報が外れた」と感じる瞬間は少なくありません。特に台風やゲリラ豪雨のような突発的な現象では、予測不能な事態に翻弄されることも多いでしょう。その理由は、実はビジネスの意思決定にも通じる「不確実性」と「モデルの限界」にあります。
予測が外れる本質的な理由
気象予測はスーパーコンピュータによる数値シミュレーションに基づきます。しかし、そこには3つの本質的な壁があります。
- 初期値の誤差
観測網の限界により、大気の「現在の状態」を完全に把握することは不可能です。わずかな誤差が時間とともに増幅され、大きな予測誤差につながります。 - モデルの単純化
雲の生成や海面との相互作用など、複雑な現象は数式で近似するしかありません。この「パラメタリゼーション」が現実とのズレを生みます。 - 想定外の事象
局所的な海面水温の急上昇や異常な風の流れなど、モデルの前提外の現象が起これば、予測は大きく外れます。
つまり、天気予報は「外れる」のではなく、「限界を抱えながら可能な範囲で未来を推定している」のが実態なのです。
新しい挑戦──「適応的予報」
従来の手法は、計算前に誤差を小さくする「データ同化」や、計算後に結果を補正する「機械学習補正」が主流でした。これに対し、近年注目されているのが適応的予報（Adaptive Forecasting）です。
これは予報の途中で観測とモデルの「偏差」を検知し、そのズレを単なる誤差ではなく情報源として解釈、モデル自体をリアルタイムで修正していくアプローチです。例えば、特定の海域で海面水温が急上昇した場合、それを「台風への潜在的エネルギー供給」として即座に予測に反映させるのです。
ビジネスへの示唆
天気予報の不確実性は、ビジネス環境における意思決定とも重なります。
- 限界を理解する姿勢
予測モデルやデータ分析も、必ず誤差や前提条件の限界を持ちます。「外れた」こと自体が重要なシグナルかもしれません。 - 偏差を情報源とする発想
予定通りに進まないことを「失敗」と切り捨てるのではなく、「なぜズレたのか」を解釈し、新たな機会やリスク要因として活用することが肝心です。 - リアルタイム適応力の重要性
変化が激しい市場環境では、事前の計画や事後の修正だけでは不十分です。進行中のズレを検知して即座に軌道修正する「適応的マネジメント」が競争優位を生みます。
結論
天気予報が外れる理由は、科学の未熟さではなく、自然現象の本質的な複雑さにあります。その教訓は、未来を読むビジネス戦略にも直結します。予測は外れる前提で、そのズレをどう活かすか。これこそが、VUCA時代における企業経営の最大の知恵ではないでしょうか。弊社は、分布構造分析を予測システムに組み込んで実運用化した「適応的予報」を開発中です。