【イベントレポート】日本OR学会2026年秋季大会で「天気予報による死者数予測に基づく企業オペレーション」を発表
株式会社ルリアン

天気予報から「未来の死者数」を予測 タイムラグの特定と天気連動モデルがもたらすサービス運営の変革
相続に関する共同研究「相続工学」に取り組む株式会社ルリアン(本社:京都府京都市、代表取締役会長兼CEO:藤巻 米隆、以下「当社」)は、2026年9月10日に京都大学で開催された「日本オペレーションズ・リサーチ学会 2026年秋季大会」の企業事例交流会において、「天気予報による死者数予測に基づく企業オペレーション」をテーマに発表を行いました。本レポートでは、当日の発表概要と会場の様子をご紹介します。
発表内容
私たちは毎日、傘を持つべきか、どんな服を着るべきかを決めるために天気予報を見ています。しかし、天気予報が持つ可能性はそれだけではありません。当社は京都大学との共同研究のもと、この身近な気象情報から「未来の死者数」を予測し、より安定したサービス提供や適切な人員配置といった実務オペレーションの最適化に活かす、データ駆動型の企業運営に挑戦しています。
本研究では、京都市における人口動態データや日次の火葬件数、気象データを活用し、死亡者数の変動予測モデルを構築・検証しました。
1. 気温変化の影響が「約1週間後」に現れる時間差(タイムラグ)
データ分析により、京都において死亡リスクが最も下がる基準気温(最小死亡気温)は 25.0℃ であることが分かりました。ここから気温が下がる、または上がるにつれて死亡リスクは上昇します。
特に、気温が急激に低下した(寒冷にさらされた)際の影響には時間差(タイムラグ)があり、当日ではなく「約1週間(6~7日程度)後」に最も強く現れることが統計的に確認されました。こうした時間差については、寒冷刺激による健康影響との関連も考えられます。
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2. 週間天気予報と連動し、1週間先の死亡数を「誤差6.7%」で予測可能に
気象庁の過去の「週間天気予報」データを数理モデルに連動させ、1週間先の予測シミュレーションを行いました。その結果、予測値と実績値との平均誤差は6.7%にとどまり、天気予報を活用した短期予測が実務に活用できる可能性が示されました。これは、あらかじめ実際の気温が分かっていた場合の予測誤差(6.1%)と比較してもわずか0.6ポイントの悪化に抑えられており、週間予報のデータが有効であるといえます。
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今後の展望
相続・終活に関するソリューション提案や、相続プラットフォーム「みんなの相続窓口」を運営する当社において、この予測モデルを今後の実務オペレーションに順次導入してまいります。
最適な人員配置とシフト計画
1週間先の需要予測に基づいて、相談窓口のカスタマーサポートや専門相談員の配置をあらかじめ適正化し、限られたリソース(人・時間)の最適活用を図ります。
お客様対応の迅速化と安定化
混雑期や問い合わせの増加を事前に先読みすることで、業務の滞りを未然に防ぎ、いつでもお客様に寄り添った高品質なサービスを安定して提供できる体制を整えます。
スタッフの働き方改善
予測に基づき計画的に業務をコントロールすることで、現場スタッフの急な突発業務による負担を軽減し、より健康的に働ける環境づくりにも繋げてまいります。
気象予測を活用することで、これまで「経験と勘」に頼らざるを得なかったサービス運営をデータ駆動型へとシフトできる可能性が明らかになりました。今後は、異なる気候を持つ他地域での検証も進め、産学連携によるさらなる実用化と、よりよいサービス・企業運営を目指します。
フォトレポート
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発表を行う当社社長の小西
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会場全体の様子
発表概要
セッション名:企業事例交流会
日時:2026年9月10日(木)11:10~11:40
場所:京都大学 吉田キャンパス
内容:天気予報による死者数予測に基づく企業オペレーション
発表者:石原 慶一(京都大学 成長戦略本部 特任教授)
小西 弘樹(株式会社ルリアン 代表取締役社長)
相続工学とは
当社が運営する相続プラットフォーム「みんなの相続窓口」で蓄積されたデータを活用し、相続を工学的なアプローチで紐解く独自の研究領域です。空き家問題や財産の首都圏一極集中など、相続を契機として生じる複雑な社会課題の解決を目指しています。
2021年4月に筑波大学との共同研究からスタートし、従来は法学や行政論の文脈で扱われることが多かった「相続」に、数理・工学的な切り口を導入しました。その後、2024年には麗澤大学に「相続工学研究センター」を開設。現在では、京都大学、筑波大学、麗澤大学の3大学と共同研究を展開しており、産学連携による研究を加速させています。
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オペレーションズ・リサーチとは
組織の運営や業務プロセスにおいて、「限られた資源(人・モノ・お金・時間)」をどのように活用すれば最大の成果が得られるかを分析する意思決定支援手法です。AIや数理モデルを活用し、配送ルートの最適化、人員シフトの効率化、リスクの予測など、幅広い業界の課題解決や業務効率化に貢献しています。
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[表:
https://prtimes.jp/data/corp/76273/table/81_1_217c5fa45f243409a09beda6b55e8858.jpg?v=202609141315 ]
プレスリリース提供:PR TIMES





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