突然ですが、自由研究をしました！

本当は夏の自由研究として計画していて、着手はしていたものの、完遂が遅れに遅れてしまいました。
「自由研究なんていつやってもええですからね」の勢いで公開することにします。

気象データの可視化と、ゆる分析……ではなく、可視化したデータを見てあやっぺが感想を述べる記事です。

日本で暮らしていて「最近の夏は昔の夏より暑い」とか「秋もなんか暑い気がする」みたいな感覚があるんですが、気象データにそんな様子が表れていたりするのか？

気になることを数字とグラフで眺めてみよ〜的な、ゆるい個人の自由研究です。

前提条件

• あやっぺはデータ分析の専門家ではありません
  • データの扱いを間違えている場合もあるかも
  • データ変換や分析については専門知識なし
• この自由研究ではAIコーディングツールであるOpenAI Codexを利用しています
  • データの扱い方、集計条件、実装、検証方法を一つずつ組み立てて可視化基盤を作成しています

分析対象のデータ

材料は、気象庁が公開している日別の気象データ。
札幌・東京・大阪・那覇といった日本国内の4観測地点について、2000年から2025年までの記録を集めました。

使用したのは、気象庁「過去の気象データ・ダウンロード」から取得した日別値です。
地点や項目を指定して、CSVでデータをダウンロードできるようになっています。

項目	内容
観測地点	札幌、東京、大阪、那覇
期間	2000年1月1日～2025年12月31日（26年間）
規模	1地点9,497日、合計37,988行
元ファイル	気温8ファイル、降水量・日照時間4ファイルの計12 CSV
主な項目	日平均・最低・最高気温、日降水量、日照時間、平年値、品質情報
データ取得日	2026年8月29日

4地点を並べることで、北から南まで気候の違う場所を同じ画面で比べられるように作りました。

基本的に、あやっぺに縁のある大阪（出身）と現在住んでいる東京（関東）について比較をしていますが、指標に応じて札幌や那覇も見ていきます。

今回の技術スタック

多少長くなるので、興味のある方だけお読みください。

この自由研究では、気象庁が提供している「過去の気象データ」のCSVをPythonというプログラミング言語で整え、ClickHouseというデータベースで保存・集計し、Grafanaという可視化ツールで可視化しました。

CSVの加工・検証はローカルのPythonで行い、ClickHouse・Grafana・Grafanaの画像レンダラーはDocker Composeで動かしています。

ダッシュボードはあやっぺのローカル端末でのみ動作しており、インターネッツには公開していません。

役割	使用したもの
元データ	気象庁の日別CSV（詳細は前述）
データ加工・検証	Python 3.14.7
データ保存・集計	ClickHouse OSS 26.4.2.10
可視化	Grafana OSS 13.0.1+security-01
GrafanaからClickHouseへの接続	Grafana ClickHouse plugin 4.21.1
画像書き出し	Grafana Image Renderer
ClickHouse・Grafana等の実行環境	Docker Compose

データの処理フロー

データは次の順に処理を行いました。

気象庁のサイトからダウンロードした12ファイルのCSV
↓
Pythonで文字コード変換・ヘッダー解析・正規化・検証
↓
1観測地点・1日・1行のCSV（37,988行、38列）に変換
↓
ClickHouseで年・季節・しきい値・連続日数を集計
↓
Grafanaで時系列と4地点の違いを可視化

ざっくり言えば、Pythonで整えて、ClickHouseで数えて、Grafanaで表示する……ようなイメージです。
Grafanaからは読み取り専用ユーザーでClickHouseを参照させています。

CSVの変換

当然ですが、気象庁のCSVをダウンロードしてClickHouseにインポートしてGrafanaにつなげれば即完成、ということではございません。
実際には、データを変換・正規化する工程がいちばん自由研究らしいところだったと思います。

• 文字コードが「CP932」だった（聞いたことないね、何それ……）
• 同じ種類のデータでも、観測地点によって項目の並び方が異なっていた
• 降水量が「0だった日」と「観測値がない日」を区別する必要があった
• 気温・降水量・日照時間の値には、それぞれデータの状態を示す品質情報が付いていた

こういう課題があったので、Pythonでデータを集計しやすい形に変換する処理を作り、
複数のCSVに分かれていた気温系と降水量・日照時間系のファイルを地点と日付で結合。
最終的には、1観測地点・1日を1行とする38列、37,988行のCSVになりました。

ダウンロードした元のCSVは変更せず原本として保存しています。
検証する際の神様データとして使ったりできるので、加工せずに置いておこうと思った感じです。

詳しい処理は割愛しますが、原本と作業用コピーのSHA-256、文字コード変換前後のセル内容、日付の連続性、行数、重複、数値の基本条件、欠測と品質情報の組み合わせ、地点・日付による結合結果などなどを、処理の各段階で検証しています。

幸いなことに、正規化処理は検証エラーなく完了しました。
（なんか異常があったってデータをどう扱うかの判断はむずかしかったと思う！）

欠測値も確認しましたが、そこは下手に補完せず、欠測のまま保持しています。

そうしてできあがったダッシュボードは８つ！

※ダッシュボードの「大雨日数」は、1日30mm以上の雨が降った日数を、あやっぺが便宜上そう名付けたものです。

可視化された気象データを見ていく

それでは、いよいよデータを見ていきます。

「夏、昔より暑くない？」「秋もなんか暑くない？」という感覚は、
年ごとの数字を並べるとどう見えるんでしょうか。

26年間で、平均気温はどう変わった？

これは札幌・東京・大阪・那覇の4地点について、
1月から12月までの日平均気温を年ごとに平均して並べたものです。
年平均気温。

アホみたいなことを言うのですが、
やっぱり那覇は平均気温が高くて、札幌は平均気温が低いんだな……

大阪の年平均気温

大阪の年平均気温は、2000年の17.23℃に対して、2025年は18.25℃でした。

大阪の年平均気温は、毎年きれいに上がっているわけではありません。
2004年には17.91℃まで上がった一方で、2012年・2014年のように低めの年もあり、年ごとに上下しています。

その中で目を引いたのが2023〜2025年の3年間です。
年平均気温が3年続けて18℃を超えていました。

東京の年平均気温

東京の年平均気温も年ごとの上下があります。
2004年は17.37℃、2017年は低めで15.88℃。2020〜2022年は16℃台で推移しています。
大阪と同じく2023〜2025年はいずれも17℃を超えていました。

年平均気温	2000〜2005年	2020〜2025年
大阪	17.27℃	17.93℃
東京	16.65℃	17.07℃

2000〜2005年平均より2020〜2025年平均の方が、年平均気温は大阪で約0.66℃、東京で約0.42℃高くなっていました。
ただし、東京は2014年の観測地点移転をまたぐため、期間差には観測条件の変化も含まれます。

年ごとの上下はありますが、大阪も東京も、2020〜2025年の平均は2000〜2005年の平均より高くなっていました。

まあ、年平均気温だけみても、その年が暑かったのか寒かったのかなんて感覚的にピンとこないんですけど……（身もふたもない発言）

アホみたいに暑い日はどのくらい増えたのか

年平均気温の2000〜2005年平均と2020〜2025年平均の差は、大阪が約0.66℃、東京が約0.42℃。
先にも似たようなことを書きましたが、そんなこと言ったって、
夏の強烈な暑さの体感は年平均気温だけではつかみにくいんですよ！
年平均17.93℃が高いのか低いのか、正直よ〜わからんではないですか！

手っ取り早く、年に猛暑日が何日あったかを見てみる！！！！

アホみたいに暑い日は一年の間にどれくらいあるのか！
そしてそのアホみたいに暑い日は、昔より近年の方が多いのか！？

猛暑日、最近のほうが増えてるっぽいことはわかった（アホ）

とはいえ、年間の猛暑日の日数は年ごとのばらつきが大きかったので、
2000〜2005年と2020〜2025年の6年間ずつを平均して比べます。

観測地点	2000〜2005年	2020〜2025年	差
札幌	年0.3日	年1.3日	+1.0日
東京	年4.2日	年16.8日	+12.7日
大阪	年17.3日	年27.3日	+10.0日
那覇	年0.3日	年1.3日	+1.0日

大阪の年間猛暑日数は、2024年と2025年が40日超え。
東京も、2000年代は今回の集計では年0〜8日だった猛暑日が、2023〜2025年は20日以上になっていました。

そしてみなさま！！那覇の列をご覧になって！！！！
沖縄って暑いんじゃないんですの！？（突然のお嬢様）

猛暑日、少ない！

那覇の猛暑日数は、2000〜2023年が年間0〜2日。
2024年に8日（急にどうした）、2025年は0日でした。

「年平均気温が高い地点ほど猛暑日が多い」とは限らないのか！？
那覇は平均気温が高いけど、アホみたいに暑い日は少ない。

札幌も猛暑日は多くありませんが、2021年と2023年に3日、2025年に2日ありました。
北の札幌と南の那覇はどちらも35℃以上の日が少なく、大阪や東京とはまったく違う並びです。

年ごとの増減はありつつも！
大阪も東京も、2000〜2005年より2020〜2025年の方が、年平均の猛暑日数が増えていました。

「アホみたいに暑い日が増えてる」っていう体感は、ズレてなさそうです。

暑い日の多さと連続の長さは同じではない

猛暑日が各年で最長何日続いたかも見てみました。

年	大阪		東京
	猛暑日の合計	最長連続日数	猛暑日の合計	最長連続日数
2010年	31日	14日	13日	4日
2013年	23日	17日	12日	4日
2025年	45日	16日	29日	10日

大阪では、年間の猛暑日数が最も多い2025年よりも、2013年の方が猛暑日が長く続いていました。

「猛暑日が多かった年」と「猛暑日が長く続いた年」は別でした。

最低気温が25℃を下回らない日も増えていた

大阪と東京で、一日の最低気温が25℃以上だった日も数えてみました。

観測地点	2000〜2005年	2020〜2025年	差
大阪	年46.7日	年58.2日	+11.5日
東京	年31.3日	年38.7日	+7.3日

大阪も東京も、2000〜2005年より2020〜2025年の方が、最低気温が25℃を下回らない日が増えていました。

強烈に暑くなる日だけでなく、一日を通して25℃を下回らない日も増えている。

わかる、最近の夏って夜も暑いんよな……
昔、午前中は冷房をつけずに扇風機で過ごせたりとかしてた記憶がある。

秋は昔より暑くなった……？

ここ最近、秋が暑くないかと思うわけです。
（今年2026年はわりと涼しさを感じる日もありますが……）

「秋がなくなっている」とか言ったりもしますが、まずは9〜11月を秋として、
各年の気温が平年と比べて高かったのか低かったのかを見てみました。

大阪の秋の気温は、2000年代から2010年代にかけて、平年より高い年と低い年が入り混じっています。
それが2019〜2025年は、7年続けて平年を上回っていました。

各年の秋の気温平年差を、2000〜2005年と2020〜2025年の6年ずつで平均すると、以下の表のようになります。

観測地点	2000〜2005年	2020〜2025年
大阪	+0.05℃	+1.03℃
東京	算出不可	+1.22℃

大阪の秋の気温は、2000〜2005年の6年間では平均するとほぼ平年並みでした。
2020〜2025年の6年間では、平年より約1℃高くなっています。

東京では、秋の気温平年差を算出できる2015〜2025年のうち、2018〜2025年は8年続けて秋の気温が平年を上回っていました。
（東京は、今回ダウンロードしたCSVで2000年1月1日〜2014年12月1日の日平均気温の平年値が空欄でしたので、同じ2期間では比較できませんでした）

秋も絶妙に暑くなってきている……

雨の量も変わっているのか？

ここまでで気温の変化のあれこれを見たので、雨も見てみます。
1年間に降った雨の量と、日降水量が30mm以上だった日数を洗ってみる。

年間の雨の量や、まとまった雨の日数は変わっているのか……

年間の雨量

大阪も東京も、年降水量は年による変動がかなり大きかったです。

年降水量が一定のペースで増えているようには見えません。まちまちだ……

年降水量を2000〜2005年と2020〜2025年の6年ずつで平均し、表にしてみます。

観測地点	2000〜2005年	2020〜2025年	差
大阪	1,198.5mm	1,446.4mm	+247.9mm
東京	1,579.1mm	1,622.2mm	+43.1mm

大阪も東京も、2000〜2005年より2020〜2025年の方が、年降水量の平均は増えていました。
雨の量自体は両期間とも東京の方が多いけど、増加量は大阪の方が大きいようです。

あやっぺは「最近雨とか水害増えてない？」って感じているものの、
こればっかりは年ごとの変動が大きく、単純な比較だけで雨量が毎年増え続けているとは言えそうにないです。

気温が高くなってるから・猛暑日が増えてるから、それに比例して雨も増える、っていう単純な話じゃないんだな〜

日降水量30mm以上の日数

年間の雨の総量とは別に、1日の降水量が30mm以上だった日も数えてみました。

1日の降水量が30mmでも、短い時間で起きた土砂降りだったのか、長い時間ずっと降っていたのかで体感は全然違いますが……

「1日の降水量30mm」は、1平方メートルあたり30リットルの雨が降った計算です。
今回は、この30mm以上だった日が年に何日あったかを数えました。

観測地点	2000〜2005年	2020〜2025年	差
大阪	年9.3日	年13.5日	+4.2日
東京	年12.8日	年17.3日	+4.5日

大阪も東京も、2000〜2005年より2020〜2025年の方が、日降水量30mm以上の日が増えていました。

総合して、雨については、年ごとのばらつきの大きいことがわかりました。
年平均気温が上がってるから雨が増えてる！という単純なお話ではない……

今回は2000〜2025年が対象なので、2026年は含まれていません。
2026年分のデータがそろったら、同じ条件で追加して眺めてみたいところです。
今年の雨量が異常なのか？年間の雨量でみるとそうでもないのか？

「なんか昔より暑い」の感覚をデータと照らし合わせてみて

大阪と東京で2000〜2005年と2020〜2025年の6年平均を比べると、2020〜2025年の方が年平均気温は高く、猛暑日数と日最低気温25℃以上の日数は多い結果でした。

「なんか昔より暑いぞ」という感覚は、今回の数字にも表れていました。

やっぱ暑くはなってるんだな、っていう……。

あやっぺは環境問題や気候変動に関心があるので、そうやって感覚と数字を照らし合わせながら気候の変化について考えられたのが、今回の自由研究でいちばん有意義だったように思います。

何より、こうやってデータを可視化する基盤ができたことが価値です。
今回は2000〜2025年・札幌／東京／大阪／那覇のデータが対象でしたが、前後の年や別地点のCSVを取り込んで眺めるための基盤ができたので、継続して見ていきたいとも思います。

……本当のことをいうともっと長期の変化を追いたいとは思っています。
気象庁のCSVのダウンロードでは1回に取得できるデータ量に上限があり、期間や項目を分けてダウンロードしてから結合する必要があり、CSVのダウンロードや変換が地味に大変です。

集計条件・注意事項と出典

掲載値は、気象庁「過去の気象データ・ダウンロード」から2026年8月29日に取得した日別値を、データ分析を専門としない筆者が独自に集計したものです。気象庁が作成・監修した公式統計資料ではありません。
できる範囲で検証していますが、個人の集計と感想です。気になる点は元データも確認してください。

• 対象データは札幌・東京・大阪・那覇の2000〜2025年です。
  • 指標によって、4地点のグラフと大阪・東京の2地点のグラフを使い分けています。期間平均は、2000〜2005年と2020〜2025年の年次集計値を、それぞれ6年分等しく平均しています
  • 表の「差」は、表示用に丸める前の期間平均から計算している
• この4地点は日本全体の平均・代表ではない
  • 今回は年次値と2期間の平均を比較し、統計的有意性や変化の原因は検討していない
  • あやっぺが「こんな感じかな」って4地点選んだだけ
• 猛暑日は日最高気温35℃以上の日
  • 最長連続日数は、その年に猛暑日が何日連続したかの最大値
• 秋は9〜11月、平年値は1991〜2020年を基準としている
  • 同じ日の実測値と平年値の差を求めてから、秋の平均を計算した
  • 本記事で見たのは秋の気温で、秋の長さを直接測ったものではない
• 採用した値について
  • 対象項目の品質番号が8で、値が欠けていない日を採用した
  • 欠測の補完や、使えた日数に応じた日数・降水量の割増補正はしていない
  • 欠測がある年の降水量・しきい値日数・連続日数は、実際より少なく出る可能性がある
  • 観測地点の移転・都市化・均質番号切り替えの影響は補正していない
• 東京の欠測データについて
  • 2000年1月1日〜2014年12月1日の日平均気温平年値が元データになかったため、
    秋の平年差は2000〜2014年を欠測として扱い、2015年以降を掲載している
  • これは気温の実測値とは別の欠落
• 東京の気温の観測地点の変更について
  • 東京の気温の記録は、2014年12月2日の大手町から北の丸公園への観測地点移転をまたぐ
  • 移転などの影響は補正していないため、前後の差には観測条件の変化も含まれ得る

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おまけ

Grafanaのダッシュボードはインターネットに公開しておらず、あやっぺのローカル環境でのみ動かしています。
そのため、ローカルで確認したダッシュボードの画像を一部貼り付けて記録しておきます。

どんな作りのダッシュボードを作ったのかとか、各指標のグラフがどんな折れ線を描いたかとか、眺めていただけるかと思います。

Grafana公式のImage Renderer（画像書き出し用のサービス）で出力した画像は、なんだかフォントが気持ち悪い感じになっていますが、ご容赦ください。

ダッシュボード一覧

作成したダッシュボードは以下の通りです。
基本的に指標ごとに作成しました。

ダッシュボードの使い方

データの見方とかよくわかんなかったので、見方を取り扱うダッシュボードを作成。

季節気温平年差

大阪・東京・札幌・那覇の4地点について、各年の季節別の気温が平年値とどれくらい違ったかを眺めるダッシュボード。

日降水量30mm以上の日数

1日30mm以上の降雨量があった日数を眺めることができるダッシュボード。

連続猛暑

アホみたいに暑い日がどれくらい連続であったか、など。