路面温度を280mメッシュで予測する「Pavvy」、VRメディアが開発
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株式会社VRメディアは、アスファルト路面の温度を高精度に予測するモデル「Pavvy（パヴィ）」を開発しました。国内200地点で収集した約40,000件の実測データと気象データを組み合わせ、280メートル四方の細かな解像度で予測値を算出します。VRメディアは、企業向けWeb APIのクローズドテストと、ペットの散歩時の安全確認に使うアプリ開発を進めています。
ポイント
- 1国内200地点・約40,000件の実測データをもとに路面温度を予測するモデル「Pavvy」を開発
- 2気象データに加え周囲の緑地割合や建造物の有無など地形要素も考慮し280mメッシュで補正
- 3ペットの熱中症予防を目的とした天気予報アプリ「Pavvy°」の開発も進行中
実測データと気象モデルを組み合わせた高精度な予測
Pavvyは、2025年8月から収集を続けている約40,000件の路面温度の実測値と、気象庁のメソモデルや欧州中期予報センターのオープンデータなど複数の気象予測モデルから得られるデータとの相関を解析して構築されました。気温や日射量、湿度、風速、降水量といった12種類の気象要素に加え、直近6時間の時系列的な変化も回帰分析に取り入れることで、路面の蓄熱や放熱の状態をシミュレーションします。さらに、周囲の緑地や建造物、水源の有無といった地形データも説明変数として用い、280メートルメッシュ単位で予測値を補正している点が特徴です。夏季の高温条件下では、予測値と実測値の平均誤差が約2.2℃に抑えられています。
地形データを活用した独自の補正手法
一般的な路面温度の算出モデルは、気温や日射量、路面水分量などを主な要素としていますが、Pavvyはこれらに加えて地形の影響を詳細に評価します。同じ気象条件でも、周囲に建造物がある場合とない場合、植栽や森林の割合が一定以上の場合など、環境パラメータの違いが路面温度に与える影響をモデルに組み込んでいます。これにより、日射が遮られやすい場所や放熱が起こりにくいスポットでも、より実態に即した温度を予測できます。
ペット向けアプリ「Pavvy°」やAPI提供で事業化を推進
VRメディアは、Pavvyの軽量版「Pavvy-min」を活用した天気予報アプリ「Pavvy°」の開発を進めています。このアプリは、犬の散歩時の熱中症リスクを減らすため、1時間単位の路面温度予測や最高・最低路面温度、犬の体高での外気温などを16日先まで表示します。また、Web API「Pavvy API」および「Pavvy-min」のクローズドテストも開始しており、今後は多様な業種とのパートナーシップを通じて商用化を目指します。さらに、測定サンプルを80,000件に拡大し、アスファルト以外の素材への対応も研究していく方針です。
Q&A
Q. Pavvyとは何ですか？
A. アスファルト路面の温度を280mメッシュ単位で予測するモデルです。気象データと周囲の地形情報を組み合わせて算出します。
Q. Pavvyは何ができるのですか？
A. 気温や日射量などの気象データに加え、緑地や建造物などの地形要素も考慮して路面温度を予測します。夏季の高温条件下では平均誤差約2.2℃の精度です。
Q. 誰がPavvyを利用できますか？
A. 現在は企業向けにWeb APIのクローズドテストを開始しています。一般ユーザー向けには、ペットの散歩時の熱中症予防を目的とした天気予報アプリ「Pavvy°」を開発中です。
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O!Productニュース編集部からのコメント
企業向けWeb APIのテストも予定されています。物流や施設管理など、路面温度が業務判断に影響する用途への展開を確認したいサービスです。
引用元：PR TIMES
この記事の著者
O!Productニュース編集部
