1 はじめに 26
1.1 調査の目的 26
1.2 市場の定義 26
1.3 調査の範囲 27
1.3.1 市場のセグメント化 27
1.3.2 対象と除外 28
1.4 対象年 29
1.5 対象通貨 29
1.6 利害関係者 30
1.7 変更の概要 30
2 調査方法 31
2.1 調査データ 31
2.1.1 二次データ 32
2.1.1.1 二次情報源からの主要データ 33
2.1.2 一次データ 33
2.1.2.1 一次情報源からの主要データ 34
2.1.2.2 主要一次情報源の一覧 34
2.1.2.3 一次情報源の内訳 35
2.1.2.4 一次回答者からの主要な洞察 35
2.2 要因分析 36
2.2.1 はじめに 36
2.2.2 需要サイド分析 36
2.2.3 供給サイド分析 36
2.3 市場規模の推定 36
2.3.1 ボトムアップ・アプローチ 37
2.3.2 トップダウン・アプローチ 37
2.4 データ・トライアングル 38
2.5 調査の前提条件 39
2.6 制限事項 39
2.7 リスク分析 39
3 エグゼクティブサマリー 40
4 プレミアムインサイト 44
4.1 天気予報システム市場におけるプレイヤーにとっての魅力的な機会 44
4.2 ソリューション別天気予報システム市場 44
4.3 目的別天気予報システム市場 45
4.4 予報タイプ別天気予報システム市場 45
4.5 天気予報システム市場、国別 46
5 市場概要 47
5.1 はじめに 47
5.2 市場力学 47
5.2.1 推進要因 48
5.2.1.1 降雨の不確実性をもたらす気候変動パターン 48
5.2.1.2 効率的な災害管理の必要性 48
5.2.1.3 再生可能エネルギー生産の増加 49
5.2.1.4 技術の進歩 49
5.2.2 制約要因 50
5.2.2.1 大気変数の動的特性 50
5.2.2.2 天気予報モデルの複雑性 50
5.2.3 機会 51
5.2.3.1 気象予報用スーパーコンピュータの演算能力の向上 51
5.2.3.2 長距離気象予報の精度向上 51
5.2.3.3 高性能レーダーおよび小型衛星の気象監視への導入 51
5.2.3.4 ビッグデータ分析の利用拡大 52
5.2.4 課題 52
5.2.4.1 効果的な自動化の欠如 52
5.2.4.2 誤った気象警報の発生 52
5.3 バリューチェーン分析 53
5.4 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド/破壊的イノベーション 54
5.4.1 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド/混乱 54
5.5 ケーススタディ分析 55
5.5.1 気象状況の判断における画像認識の使用 55
5.5.2 ザ・ウェザー・カンパニーは、迅速な洞察を提供するための高性能コンピューティング・システムの設計においてIBMと提携しました。 55
5.5.3 激しい嵐と雷の数値モデリング、温室効果ガスが気候に与える影響、エアロゾルが降水とハリケーンの進路に与える影響 56
5.5.4 TECHCOM SRL 社はデータ収集とモニタリングに FT742-DM 超音波風センサーを使用 56
5.6 価格分析 57
5.6.1 主要業種別概算価格分析 57
5.6.2 地域別概算価格分析 57
5.7 天気予報システム市場:運用データ 59
5.8 生態系分析 60
5.8.1 著名企業 60
5.8.2 民間および小規模企業 61
5.8.3 エンドユーザー 61
5.9 貿易分析 63
5.9.1 水位計、気圧計、風向風速計、湿度計、および同様の浮遊式計器の輸出状況 63
5.9.2 水位計、気圧計、風向風速計、湿度計、および同様の浮遊式計器の輸入状況 64
5.10 規制環境 67
5.10.1 規制当局、政府機関、その他の組織 67
5.11 2024年~2025年の主要な会議およびイベント 69
5.12 主要な利害関係者および購買基準 70
5.12.1 購買プロセスにおける主要関係者 70
5.12.2 購買基準 71
5.13 技術分析 71
5.13.1 主要技術 71
5.13.1.1 デュアル偏波レーダー 71
5.13.1.2 リモートセンシング 72
5.13.2 補完技術 72
5.13.2.1 数値気象予測モデル 72
5.13.2.2 高性能コンピューティング 72
5.14 技術ロードマップ 72
5.15 部品表 75
5.16 総所有コスト 77
5.17 ビジネスモデル 78
5.17.1 直接販売モデル 78
5.17.2 SaaS(Software as a Service)モデル 78
5.17.3 政府契約モデル 78
5.17.4 レンタルモデル 78
5.18 投資と資金調達シナリオ 79
5.19 生成AIが天気予報システム市場に与える影響 80
5.19.1 はじめに 80
5.19.2 主要国による天気予報システムでの生成AIの利用 81
5.19.3 生成型AIが天気予報システムに与える影響:ユースケース 82
5.19.4 生成型AIが天気予報システムに与える影響 83
6 業界トレンド 84
6.1 はじめに 84
6.2 技術トレンド 84
6.2.1 スーパーコンピュータ 84
6.2.2 AIを活用した予測モデル 85
6.2.3 次世代レーダー技術の台頭 85
6.2.4 量子コンピューティングとシミュレーション 85
6.2.5 先進的な通信ネットワークと5G 86
6.3 メガトレンドの影響 86
6.3.1 ビッグデータとモノのインターネット(IoT) 86
6.3.2 人工知能(AI)と機械学習(ML) 86
6.4 特許分析 87
7 ソリューション別 天気予報システム市場 92
7.1 はじめに 93
7.2 ハードウェア 94
7.2.1 気圧計 95
7.2.1.1 大気圧の継続的なモニタリングの必要性 95
7.2.2 風速計 95
7.2.2.1 気流速度の測定精度の必要性 95
7.2.3 湿度計 95
7.2.3.1 予測精度の向上により湿度計の需要が増加 95
7.2.4 雨量計 96
7.2.4.1 降水量測定のニーズの高まりが市場を後押し 96
7.2.5 温度計 96
7.2.5.1 環境温度の頻繁な変化が温度計の使用を促進 96
7.2.6 衛星センサー 96
7.2.6.1 衛星センサーは地球の大気と地表の包括的なデータを提供します。 96
7.2.7 通信およびデータロガー 97
7.2.7.1 特定地域の詳しい気象情報へのニーズの高まりが、通信およびデータロガーの需要を押し上げます。 97
7.2.8 観測システムおよびラジオゾンデ 97
7.2.8.1 観測システムおよびラジオゾンデの利用を促進する、正確な気象データの取得に重点を置く 97
7.2.9 衛星センサー 97
7.2.9.1 衛星センサーの成長を促進する高解像度画像の必要性 97
7.2.10 その他のタイプ 98
7.3 ソフトウェア 98
7.3.1 データ収集・処理ソフトウェア 99
7.3.1.1 データ収集・処理ソフトウェアツールは、膨大な気象データの効率的な保存と処理を促進します。 99
7.3.2 気象モニタリング・表示ソフトウェア 99
7.3.2.1 異常気象に関するリアルタイム更新情報の提供が、気象モニタリングおよび表示ソフトウェア分野を牽引 99
7.3.3 スーパーコンピューティング 100
7.3.3.1 スーパーコンピューターが気象データの収集と保存を可能にする 100
7.3.4 ビッグデータ分析 100
7.3.4.1 セグメント成長を促進する詳細な分析の必要性 100
7.3.5 その他の種類 101
8 天気予報システム市場、用途別 102
8.1 はじめに 103
8.2 農業 105
8.2.1 農業部門の最適な発展に対するニーズの高まりが、天気予報システムの利用を促進する 105
8.3 航空 105
8.3.1 航空における天気予報システムの採用を促進する乗客と乗務員の安全への重点 105
8.4 運輸・ロジスティクス 106
8.4.1 成長を促進する強固な運輸・ロジスティクスへのニーズ 106
8.5 石油・ガス 106
8.5.1 天気予報システムの展開を促進するための石油・ガス事業における高度な効率性の要求 106
8.6 海洋 107
8.6.1 天気予報システムの利用を促進するための船舶の安全確保の重視 107
8.7 再生可能エネルギー 107
8.7.1 天気予報システムは、最適な洋上風力タービン容量の設計に不可欠です。 107
8.8 軍事 108
8.8.1 セグメントの成長を促進するには、軍事作戦の効率性を確保する必要があります。 108
8.9 気象 108
8.9.1 航空交通管理サービスにおける気象の重要性 天気予報システムの利用促進 108
8.10 気象情報サービスプロバイダー 109
8.10.1 セグメント成長を促進する気象に関するリアルタイムデータの需要 109
8.11 その他の垂直市場 109
9 天気予報システム市場、用途別 110
9.1 はじめに 111
9.2 気象衛星 112
9.2.1 気象衛星は大気中の熱放出に関する情報を提供 112
9.3 気象観測システム 113
9.3.1 自動化された気象観測システムは、円滑な飛行業務を促進します。 113
9.4 気象観測所 113
9.4.1 気象観測所は、気象パラメータの測定および観測を行う機器を備えています。
9.5 気象ドローン
9.5.1 気象ドローンは、視覚画像によるデータの収集を可能に
9.6 気象レーダー
9.6.1 気象レーダーの成長を促進するために気象観測所の配備を増加 114
9.7 気象観測用気球 115
9.7.1 ゾンデ機器は、温度、気圧、湿度、風速、風向を測定 115
9.8 気象ライダー 115
9.8.1 気象ライダーは乱気流の広範な理解を可能にし、効果的なモニタリングを促進
9.9 その他の用途 115
10 天気予報システム市場、予報タイプ別 116
10.1 はじめに 117
10.2 ナウキャスティング 118
10.2.1 観測技術の進歩がナウキャスティングの普及を促進 118
10.3 短期予報 119
10.3.1 農業、運輸、緊急事態管理における効果的なイベント計画の必要性 119
10.4 中期予報 119
10.4.1 農業および資源管理部門における気象予報の需要が成長を促進 119
10.5 長期予報 120
10.5.1 長期予報は、毎週の天候の変化を計算することで結果を出す
10.6 長期予報
10.6.1 長期天候予報は、大気と海洋の状態に関する未来情報を提供
11 天気予報システム市場、目的別 121
11.1 はじめに 122
11.2 安全 123
11.2.1 天気予報システムに対する需要を促進する、深刻な気象事象に対する早期警報の必要性 123
11.3 業務効率 123
11.3.1 天気予報システムは正確かつタイムリーな情報を提供し、安全性と効果的な意思決定を確保します。
11.4 その他の目的 123
12 地域別天気予報システム市場 124
12.1 はじめに 125
12.2 北米 126
12.2.1 北米:PESTLE分析 126
12.2.2 米国 132
12.2.2.1 航空分野の安全性確保に重点を置くことで市場を牽引 132
12.2.3 カナダ 134
12.2.3.1 経済成長と大手企業の存在が市場を牽引 134
12.3 欧州 136
12.3.1 欧州:PESTLE分析 136
12.3.2 英国 141
12.3.2.1 成長促進に向けた次世代予測モデルの開発に重点を置く 141
12.3.3 ドイツ 143
12.3.3.1 成長促進に向けた先進システムの継続的な開発と利用 143
12.3.4 フランス 145
12.3.4.1 市場成長を促進するための、新しい高度な天気予報システムへの多額の投資 145
12.3.5 イタリア 147
12.3.5.1 成長を促進するための、高度な気象予測技術の開発の重視 147
12.3.6 ロシア 149
12.3.6.1 成長を促進するために、国の気象予報能力の強化が必要 149
12.3.7 その他のヨーロッパ 151
12.4 アジア太平洋地域 153
12.4.1 アジア太平洋地域:PESTLE分析 153
12.4.2 中国 158
12.4.2.1 市場を活性化させる従来の天気予報システムの進歩 158
12.4.3 インド 160
12.4.3.1 インド市場を牽引する高性能コンピューターシステムによる正確な予測 160
12.4.4 日本 162
12.4.4.1 気象および水文サービスの採用拡大が需要を牽引 162
12.4.5 韓国 164
12.4.5.1 衛星ベースのテレメトリ機器の国内生産に対する政府支援が成長を牽引 164
12.4.6 オーストラリア 166
12.4.6.1 先進的な気象予報モデルの開発による成長促進 166
12.4.7 アジア太平洋地域その他 168
12.5 中東 170
12.5.1 中東:PESTLE分析 170
12.5.2 GCC 176
12.5.2.1 UAE 176
12.5.2.1.1 大規模太陽光発電所に対する異常気象の影響を低減する開発の増加が成長を促進 176
12.5.2.2 サウジアラビア 178
12.5.2.2.1 市場を促進する近代的な天気予報システムの開発への投資の増加 178
12.5.3 中東その他 180
12.6 アフリカ 182
12.6.1 需要を促進する高影響気象システムの予測改善の必要性 182
12.6.2 アフリカ:PESTLE分析 182
12.7 ラテンアメリカ 187
12.7.1 ラテンアメリカ:PESTLE分析 187
12.7.2 ブラジル 191
12.7.2.1 成長促進に向けた正確な気象情報の入手に向けた最新手法の採用 191
12.7.3 メキシコ 193
12.7.3.1 自然災害に対する脆弱性の高まりが高度な天気予報システムのニーズを促進 193
13 競合状況 196
13.1 はじめに 196
13.2 主要企業の戦略/勝利への権利 196
13.3 収益分析 199
13.4 市場シェア分析 199
13.5 競合評価マトリクス:主要企業、2023年 201
13.5.1 スター企業 201
13.5.2 新興リーダー企業 201
13.5.3 普及企業 201
13.5.4 参加者 202
13.5.5 企業フットプリント:主要プレイヤー、2023年 203
13.6 企業評価マトリクス:新興企業/中小企業、2023年 208
13.6.1 進歩的な企業 208
13.6.2 対応力のある企業 208
13.6.3 ダイナミックな企業 208
13.6.4 スタート地点 208
13.6.5 競争力のあるベンチマーキング 210
13.6 ブランド/製品比較 212
13.7 競合シナリオ 213
13.7.1 製品発売と開発 213
13.7.2 取引 215
13.7.3 その他の動向 220
14 企業プロフィール 222
14.1 主要企業 222
…
…
15 付録 271
15.1 ディスカッションガイド 271
15.2 KnowledgeStore: MarketsandMarketsの購読ポータル 273
15.3 カスタマイズオプション 275
15.4 関連レポート 275
15.5 著者詳細 276
*** 天気予報システムの世界市場に関するよくある質問(FAQ) ***
・天気予報システムの世界市場規模は？
→MarketsandMarkets社は2024年の天気予報システムの世界市場規模を22億米ドルと推定しています。
・天気予報システムの世界市場予測は？
→MarketsandMarkets社は2029年の天気予報システムの世界市場規模を31億米ドルと予測しています。
・天気予報システム市場の成長率は？
→MarketsandMarkets社は天気予報システムの世界市場が2024年～2029年に年平均7.0%成長すると展望しています。
・世界の天気予報システム市場における主要プレイヤーは？
→「Vaisala（フィンランド）、DTN（米国）、Accuweather, Inc.（米国）、The Weather Company LLC（米国）、StormGeo（ノルウェー）など ...」を天気予報システム市場のグローバル主要プレイヤーとして判断しています。
※上記FAQの市場規模、市場予測、成長率、主要企業に関する情報は本レポートの概要を作成した時点での情報であり、最終レポートの情報と少し異なる場合があります。
*** 免責事項 ***
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