降水確率の活用がQOL向上や仕事の成果に繋がる！？
QOL（生活の質）の向上や仕事の成果にも繋がる、降水確率の仕組みと、そのベースとなった考え方であるコストロスモデルについてご紹介します。
はじめに
梅雨の時期は、一年の中でも特に天気予報を気にする季節であり、その中でも降水確率をよく目にする機会は多いのではないでしょうか。この記事は、みなさんが一度は考えるであろう「降水確率とは何なのか？」「傘を持っていくか迷った時にどのように判断すれば良いのか？」等の疑問を解消するためにまとめましたので、是非とも最後までご拝読ください。
降水確率
降水確率とは、予報区内で一定の時間内に降水量１ｍｍ以上の雨や雪が降る確率の平均値を、０％から１００％までの１０％刻みで表現する、天気予報の中では確率予報の一種に位置付けられるものです。
間違った解釈と正しい解釈
先に述べた降水確率の定義より、雨の降る地域の面積、時間帯における雨の降る時間、雨の降る量・強さ等で考えるのは、間違った解釈になります。
例えば、関東地方の12時から18時までの降水確率が７０％と予報されている場合は、「関東地方の７０％の範囲で、雨が降る」「12時から18時までのうち、4時間12分（６時間の７０％）間、雨が降る」「１００％の時の７０％分の降雨量がある」等といった、これらの解釈は全て間違いです。
正しくは、「関東地方で、12時から18時までの間に、雨が降る確率が７０％（同じ予報が１００回された時に、７０回は雨が降る）」になります。
降水量１ｍｍとは
降水量１ｍｍとは、一平方メートルの面積の容器へ水を注いだ時に１ｍｍの深さまで溜まる量（すなわち、１リットル）と、同じ量の雨が降ることを表しています。ちなみに、降水量が１ｍｍ未満の場合は、降水確率の定義に当てはまりません。すなわち、小雨や霧雨では、雨が降ったとして扱われないことに注意が必要です（※注：こういった時は、天気予報が外れたことにはなりません）。
降水確率が始まった理由
降水確率は、天気予報が完全に的中しなかったとしても、発表された確率によって対応を変えることで、長期的な視点でみると被害を最小限に抑えられるという「コストロスモデル」の考え方に基づいています。日本では、1980年から天気予報の一つとして気象庁が、主要都市のみを対象として発表するようになり、今では全国を対象とした一般的なものになりました。
以降では、降水確率の基礎となっている考え方について詳しく説明していきます。
コストロスモデル
「コストロスモデル（Cost-Loss Model）」とは、被害から身を守るための対策にかかるコスト（費用）と、実際に被害を受けた時に発生するロス（損失）、被害が発生する確率の３つの要素を用いて、対策することが合理的判断か判定するために用いるものです。
このセクションでは、数理モデルでの解説の後に、その計算の具体例を見ていきます。
数理モデルでの説明
ここでは、小難しい話をしていきますので、何となく分かれば良いという方は、「具体的な計算例」に読み飛ばしてください。
費用と損失
屋外イベントで大雨が降る等、不都合な出来事の発生が懸念されるとします。その対策をせずに、不都合な出来事が実際に起こった場合は、損失「Ｌ」が発生します。一方で、対策を講じた場合は、不都合な出来事の発生有無を問わず、費用「Ｃ」が必ずかかります。これは、次のようなマトリックスで表せます。
| 対策＼不都合な出来事 | 発生した場合 | 発生しなかった場合 |
|---|---|---|
| あり | Ｃ | Ｃ |
| なし | Ｌ | ０ |
コスト損失比率
不都合な出来事の発生確率を「ｐ」とする時、予想コストはそれぞれ、対策ありの場合に「Ｃ」で、対策なしの場合に 「ｐＬ」です。したがって、費用便益分析をした時に、対策を講じると便益が生じるのは、「Ｃ＜ｐＬ」、すなわち「Ｃ／Ｌ＜ｐ」となる場合です。一方、対策しても便益が得られないのは、「Ｃ＞ｐＬ」、すなわち「Ｃ／Ｌ＞ｐ」となる場合です。
よって、不都合な出来事に対する対策有無の判断となる閾値の確率が、「Ｃ／Ｌ」の比率であることが分かります。この比率を「コスト損失比率」と呼びます。
合理的な判断基準は？
コスト損失比率が不都合な出来事の発生確率を下回る時に、前述の通り費用便益分析で便益が生じるため、対策することが合理的な判断となります。それ以外の場合は、不都合な出来事の発生を素直に受け入れた方が良いという極論が、合理的な判断になります。
計算の具体例
ここからは、前述の数理モデルの具体例と、メインテーマである降水確率における具体例を、２つ見ていきましょう。
数理モデルの具体例
あなたは小売業者という想定です。今年の冬季（９０日間）の気温は、平年より高い確率が４０％、平年並みの確率が５０％、平年より低い確率が２０％の予報です。冬物季節商品を販売する場合の不都合な出来事は、暖冬になることです。そのため、対策を実施するかしないか、検討することになりました。
暖冬対策の費用は１日当たり２５万円かかり、対策しなかった時の損失は１日当たり６５万円になります。よって、それぞれの予想コストは、費用が「２５ (万円) × ９０ (日) = ２，２５０ (万円)」で、損失が「６５ (万円) × ９０ (日) = ５，８５０ (万円)」です。ここからコスト損失比率を計算すると、およそ０.３８５（※注：小数点数第四位を四捨五入した値）です。
平年より高い（暖冬になる）確率を小数点数で表すと０．４で、これは算出したコスト損失比率を上回ります。ゆえに、暖冬対策を実施することが合理的な判断である、と言えます。
降水確率における具体例
あなたは今、スーツを着て外出しており、傘を持っていない状態です。これから一時間後の降水確率が３０％と予報されています。そのため、傘を買うかを検討することにしました。
コンビニで傘を買う（費用）と５００円かかり、雨に濡れたスーツのクリーニング代（損失）に２，０００円かかります。よって、それぞれの予想コストは、金額の通りですので、ここからコスト損失比率を計算すると０．２５です。
一時間後の降水確率を小数点数で表した０．３は、算出したコスト損失比率を上回ります。ゆえに、傘を買うことが合理的な判断となります。
おわりに
降水確率の基礎となった「コストロスモデル」の考え方を理解して、具体例で挙げたように様々な場面で上手に活用していけば（これだけで全てが上手く行くというわけではありませんが）、生活の質の向上や仕事の成果につなげられます。もちろん、降水確率を上手に活用するだけでも、大雨が降った時に「傘を持ってくれば良かった」と後悔する機会は、めっきり減ることでしょう。
参考文献
Wikipedia
気象庁
降水確率の活用がQOL向上や仕事の成果に繋がる！？
https://blog.chaotic-notes.com/articles/introduce-thinking-higher-qol-from-chance-of-rain/
