「暑い日はアイスが売れる」「雨の日は客足が落ちる」。天気と売上に関係があることは、多くの方が経験として知っています。では、自社の商品は何℃から売れ始めるのでしょうか。雨の日に売上が落ちるのは、降り始めの1mmからでしょうか、それとも本降りになってからでしょうか。
天気に合わせて広告を配信するときに必要なのは、この「何℃から」「何mmから」という具体的な数字です。一般的な目安は参考になりますが、商品や地域、お客さまの層によって売れ方は変わります。いちばん確かな答えは、自社の売上データの中にあります。
本記事では、気象庁が公開している過去の気象データとExcelを使って、自社の売上と天気の関係を調べ、天気連動型広告の配信条件に落とし込むまでの手順を解説します。専門的な統計ソフトは使いません。
なぜ自社のデータで調べるのか
気温と売れる商品の関係については、「25℃を超えるとアイスが売れる」といった目安がよく紹介されます。こうした目安は、どの商品から天気連動を試すかを考えるときには役立ちます。
ただし、実際に配信条件を決める段階では、自社のデータで確かめることをおすすめします。理由は3つあります。
- 地域によって「暑い」「寒い」の感じ方が違う：同じ25℃でも、北海道と沖縄では人の行動が違います。
- 商品によって反応する天気が違う：気温に反応する商品もあれば、雨や前日との気温差に反応する商品もあります。
- 売上が動く「変わり目」は自社にしか分からない：配信条件に使うのは、売上がはっきり変わり始める境目の数字です。これは自社のデータからしか見つかりません。
気温と購買行動の一般的な関係は、気温が与える購買行動への影響とは？売れるタイミングを逃さない広告戦略で紹介しています。本記事では、その関係を自社のデータで確かめる方法に絞って説明します。
準備するもの
| 準備するもの | 内容 | ポイント |
| 売上データ | 日ごとの売上（金額・個数・注文数など） | 最低1年分、できれば2〜3年分。店舗や地域ごとに分かれていると、より正確に調べられます |
| 気象データ | 同じ期間の日ごとの気温・降水量など | 気象庁のサイトから無料でダウンロードできます |
| 表計算ソフト | Excel（Googleスプレッドシートでも可） | 本記事ではExcelの関数で説明します |
ECサイトの場合は、注文データの配送先の都道府県ごとに日別の注文数をまとめると、地域ごとの天気と比べられます。広告のレポートから、日ごとのコンバージョン数を書き出して使う方法もあります。
手順1：気象庁のサイトから気象データをダウンロードする
気象庁の「過去の気象データ・ダウンロード」を使うと、全国の観測地点の過去のデータを、CSVファイルでまとめてダウンロードできます。利用登録は必要ありません。
画面では「地点」「項目」「期間」「表示オプション」の4つの条件を選びます。どの順番で選んでもかまいません。
地点を選ぶ
地点は、全国の気象台やアメダスなど約1,500地点（現在は観測していない地点も含む）から選べます。都道府県を選び、地図の中から地点をクリックします。
選ぶのは、店舗や主なお客さまがいる場所にいちばん近い地点です。ECサイトや広域のチェーンであれば、まず売上の多い都道府県の県庁所在地の地点から始めると扱いやすくなります。
注意したいのは、地点によって観測している項目が違うことです。アメダスの多くは降水量・風・気温・日照時間などを観測していますが、湿度や天気概況（「晴れ時々曇」などの天気）は、気象台などの限られた地点でしか取れません。湿度を調べたい場合は、気象台のある地点を選んでください。
項目を選ぶ
「日別値」を選ぶと、1日ごとの値を取り出せます。売上との関係を調べるときに使いやすいのは、次の項目です。
| 項目 | こんなときに |
| 日最高気温 | 暑さで売れる商品（飲料、アイス、冷感グッズ、エアコンなど） |
| 日最低気温 | 寒さで売れる商品（鍋の素、暖房器具、防寒衣料など） |
| 日平均気温 | 1日を通した暑さ・寒さで比べたいとき |
| 降水量の日合計 | 雨で客足が変わる店舗、雨の日に注文が増えるデリバリーやECなど |
| 日照時間 | 日差しで動く商品（日焼け止め、レジャー、行楽など） |
| 日平均相対湿度 | 湿気で動く商品（ヘアケア、除湿機、部屋干し用品など） |
| 天気概況（昼） | 「晴れ」「雨」などの天気の種類で比べたいとき |
最初から多くの項目を選ぶ必要はありません。まずは「日最高気温」「日最低気温」「降水量の日合計」の3つで十分です。
期間を選ぶ
売上データと同じ期間を選びます。季節による変化を見るため、最低でも1年分、できれば2〜3年分あると、たまたまの結果に左右されにくくなります。
表示オプションを選んでダウンロードする
表示オプションで「すべて数値で格納」を選んでおくと、記号が数値に置き換わり、Excelで計算しやすくなります。条件を選び終えたら、「CSVファイルをダウンロード」でファイルを保存します。
1回にダウンロードできるデータの量には上限があり、画面右上の「選択済みのデータ量」で確認できます。100%を超える場合は、地点や期間を分けて何回かに分けてダウンロードしてください。また、気象庁は自動化ツールなどによる過度なアクセスを控えるよう呼びかけています。大量のデータが必要な場合は、データを販売している気象業務支援センターに問い合わせる方法もあります。
手順2：売上と天気を1つの表にまとめる
次に、売上データと気象データを、日付をキーにして1つの表にまとめます。1行が1日になるように並べるのがポイントです。
| 日付 | 曜日 | 売上 | 最高気温 | 前日差 | 降水量 | 特別な日 |
| 7/1 | 火 | … | 29.4 | +1.2 | 0 | |
| 7/2 | 水 | … | 31.8 | +2.4 | 0 | |
| 7/3 | 木 | … | 26.1 | −5.7 | 12.5 | セール |
- 気象データの貼り付け：XLOOKUP関数（古いExcelではVLOOKUP関数）で、日付をもとに気象データの値を売上の表に引いてきます。
- 前日差：「当日の最高気温 − 前日の最高気温」を計算した列をつくります。急に暑くなった日・寒くなった日の動きを見るのに使います。
- 特別な日：セール、祝日、大型連休、チラシの配布日など、天気以外で売上が大きく動いた日に印を付けておきます。あとで分析から外したり、分けて見たりするのに使います。
手順3：散布図と相関係数で関係の強さを見る
表ができたら、まずはグラフで全体の傾向を見ます。横軸に最高気温、縦軸に売上をとった散布図をつくると、気温が上がるほど売上が増えるのか、あまり関係がないのかが目で見て分かります。
あわせて、CORREL関数で相関係数を出しておくと、関係の強さを数字で比べられます。相関係数は−1から1の値をとり、1に近いほど「気温が高いほど売上も多い」、−1に近いほど「気温が高いほど売上は少ない」という関係が強いことを表します。0に近ければ、はっきりした関係は見られません。
ここで大切なのは、1年分をまとめて計算するだけで終わらせないことです。1年分のデータでは、夏は暑くて売上も多い、冬は寒くて売上も少ないという「季節の違い」がそのまま数字に出ます。その商品が本当に気温に反応しているのか、単に夏が繁忙期なのかを区別するために、6〜8月だけ、11〜2月だけのように季節を絞って、もう一度計算してみてください。季節を絞っても関係が見えれば、その商品は日々の気温に反応していると考えられます。
回帰分析など、より踏み込んだ分析方法は、天気が売上を左右する！気象データで読み解く購買行動の変化で紹介しています。
手順4：売上が変わる「境目」を見つける
配信条件に使うのは、相関係数そのものではなく「何℃から売上が増えるか」という境目の数字です。これを見つけるには、気温を2℃ごとなどの帯に区切り、帯ごとの平均売上を比べる方法が分かりやすくておすすめです。
帯ごとの平均は、AVERAGEIFS関数で計算できます。たとえば最高気温が26℃以上28℃未満の日の平均売上は、「売上の列」を「最高気温の列が26以上」かつ「28未満」という条件で平均します。
以下は、ある飲料の売上を気温の帯ごとにまとめた例です（説明のための架空の数値です）。
| 最高気温 | 日数 | 平均売上（個） | 全体の平均との比較 |
| 24℃未満 | 18日 | 410 | 88% |
| 24〜26℃ | 21日 | 425 | 91% |
| 26〜28℃ | 24日 | 440 | 95% |
| 28〜30℃ | 16日 | 500 | 108% |
| 30〜32℃ | 9日 | 545 | 117% |
| 32℃以上 | 4日 | 560 | 120% |
この例では、28℃を超えたあたりで売上がはっきり増えています。これが配信条件の候補になる「境目」です。32℃以上の帯は売上が最も多いものの、日数が4日と少ないため、たまたまの結果である可能性もあります。日数の少ない帯の数字は、参考程度に見るようにしましょう。
雨の影響を見るときも、考え方は同じです。「降水量0mmの日」「1mm以上5mm未満の日」「5mm以上の日」のように分けて平均売上を比べると、小雨でも売上が変わるのか、本降りになって初めて変わるのかが分かります。前日差も、「5℃以上下がった日」と「それ以外の日」に分けて比べてみてください。
曜日によって売上が大きく違う業種では、平日と土日祝日を分けて比べると、より正確に境目が見えてきます。
手順5：配信条件に落とし込む
境目が見つかったら、広告の配信条件に置き換えます。
| 分析で分かったこと | 配信条件の例 | 広告の例 |
| 最高気温28℃を超えると売上が増える | 最高気温の予報が28℃以上のエリアに配信 | 冷たさを伝える商品の広告 |
| 降水量5mm以上の日にECの注文が増える | 1時間降水量や降水確率が一定以上のエリアで予算を増やす | 「雨の日は家で」「玄関まで届く」などの訴求 |
| 前日より5℃以上冷えた日に防寒衣料が売れる | 前日との気温差が−5℃以下のエリアに配信 | 「今日は冷えますね」と寒さに寄り添う広告 |
配信条件に落とし込むときは、次の2点に気をつけてください。
1つめは、分析には観測された「実際の天気」を使っていますが、広告の配信は「予報」をもとに判断することが多いという点です。当日の広告は、その日の朝の時点の予報や、1時間ごとの最新の気象データで切り替えることになります。分析で見つけた境目は、予報の数字にそのまま当てはめて使えます。
2つめは、条件に当てはまる日数です。条件を厳しくしすぎると、1年のうち数日しか配信されず、効果を確かめるのに必要な量のデータが集まりません。COUNTIFS関数で、過去のデータで条件に当てはまる日が何日あったかを数え、ある程度の日数が確保できる条件を選びましょう。
手順6：小さく試して効果を確かめる
配信条件が決まったら、いきなり広告費の全額を切り替えるのではなく、一部で試して効果を確かめます。
- 比べる相手を用意する：天気の条件を使う広告と使わない広告を、同じ予算・同じターゲットで並べて配信し、成果を比べます。Google広告やMeta広告には、こうした比較のためのテスト機能があります。
- 見る指標を先に決める：クリック率だけでなく、コンバージョン数、コンバージョン単価、売上など、事業の成果につながる指標で判断します。
- 一定の期間続ける：天気の条件は毎日当てはまるわけではありません。条件に当てはまる日が十分に集まるまで続けてから判断しましょう。
結果を見ながら、境目の温度を1〜2℃ずらしたり、条件ごとに広告の言葉を変えたりして、少しずつ精度を高めていきます。
分析でつまずきやすいポイント
最後に、天気と売上の関係を調べるときに起きやすい失敗をまとめます。
| つまずきやすい点 | 起きること | 対策 |
| 季節と気温を混同する | 夏の繁忙期の売上を「気温のおかげ」と読み違える | 季節を絞って比べる |
| 天気以外の要因を見落とす | セールや連休で売上が増えた日を「晴れたから」と読み違える | 特別な日に印を付け、分析から外すか分けて見る |
| 遠い地点のデータを使う | 店舗の場所と天気が合わず、関係が見えにくくなる | 店舗や主なお客さまに近い地点を選ぶ |
| データが少ない | たまたまの結果を境目と思い込む | 日数の少ない帯は参考程度にとどめ、広告で検証する |
| 関係を原因と思い込む | 一緒に動いているだけのものを「天気が原因」と考えてしまう | 最終的には広告の比較検証で確かめる |
なお、気象庁のデータを加工してグラフや資料として社外に公開する場合は、「出典：気象庁ホームページ」のように出典を示し、加工したことが分かるように書く必要があります。詳しくは気象庁の「気象庁ホームページについて」を確認してください。
自社で分析する時間がない場合は
ここまでの手順はExcelでできますが、店舗や商品が多い場合は、データをそろえるだけでも手間がかかります。分析の結果を広告の配信に反映させるには、天気に合わせて広告を毎日切り替える運用も必要です。
天気連動型の広告配信システム「ウェザアド」は、日本全国を1km²ごと・約37万エリアに区切り、1時間ごとに更新される気象データを使って、Google・YouTube・Meta（Facebook・Instagram）・Yahoo!などの広告配信を自動で切り替えます。気温・降水量・湿度・風速・前日との気温差などを条件に、広告のクリエイティブや予算、配信のオン・オフを切り替えられるため、自社で見つけた境目の数字をそのまま配信条件として使えます。どの条件から始めればよいか分からない場合も、ヒアリングをもとに配信条件をご提案します。
天気の条件を使った広告配信の進め方は、ウェザーターゲティングとは？メリット・仕組み・活用事例をわかりやすく解説でも紹介しています。
まとめ
天気と売上の関係は、気象庁の無料のデータとExcelがあれば、自社で調べることができます。
- 気象庁の「過去の気象データ・ダウンロード」で、店舗に近い地点の日別データを取り出す
- 売上と天気を、日付をキーに1つの表にまとめる
- 散布図と相関係数で、関係の強さを季節を絞って確かめる
- 気温や降水量の帯ごとの平均売上を比べ、売上が変わる境目を見つける
- 境目の数字を、広告の配信条件に置き換える
- 一部の予算で比較検証し、効果を確かめながら広げる
「暑い日に売れる」という感覚を「最高気温28℃から売れる」という数字に変えることで、広告を出すタイミングを根拠をもって決められるようになります。まずは売上データと気象データを1つの表に並べるところから始めてみてください。
