第1章 概要1.1. 市場の概要
1.2. 世界およびセグメント別市場規模の推計と予測（2020年～2030年、10億米ドル）
1.2.1. 地域別気象予報システム・ソリューション市場（2020年～2030年、10億米ドル）
1.2.2. 気象予報システム・ソリューション市場（システム別、2020-2030年）（10億米ドル）
1.2.3. 気象予報システム・ソリューション市場（予測期間別、2020-2030年）（10億米ドル）
1.2.4. 気象予報システム・ソリューション市場（最終用途別、2020-2030年） （10億米ドル）
1.3. 主要なトレンド
1.4. 推計方法論
1.5. 調査の前提
第2章. 世界の気象予報システムおよびソリューション市場の定義と範囲
2.1. 本調査の目的
2.2. 市場の定義と範囲
2.2.1. 業界の変遷
2.2.2. 本調査の範囲
2.3. 本調査の対象期間
2.4. 為替レート
第3章. 世界の気象予報システム・ソリューション市場の動向
3.1. 気象予報システム・ソリューション市場への影響分析（2020-2030年）
3.1.1. 市場の推進要因
3.1.1.1. 海上および航空交通量の増加
3.1.1.2. 環境保護に関する規制の厳格化
3.1.1.3. 降雨の予測困難化をもたらす気象パターンの変化
3.1.2. 市場の課題
3.1.2.1. 気象予報システムおよびソリューションの高コスト
3.1.3. 市場の機会
3.1.3.1. 気象予報サービスへの先端技術の統合
3.1.3.2. 農業分野からの需要増加
第4章 世界の気象予報システムおよびソリューション市場における業界分析
4.1. ポーターの5つの力モデル
4.1.1. 供給者の交渉力
4.1.2. 購入者の交渉力
4.1.3. 新規参入の脅威
4.1.4. 代替品の脅威
4.1.5. 競合他社間の競争
4.2. ポーターの5つの力による影響分析
4.3. PEST分析
4.3.1. 政治的
4.3.2. 経済的
4.3.3. 社会的
4.3.4. 技術的
4.3.5. 環境的
4.3.6. 法的
4.4. 主要な投資機会
4.5. 主要な成功戦略
4.6. COVID-19の影響分析
4.7. 破壊的トレンド
4.8. 業界専門家の見解
4.9. アナリストの推奨事項および結論
第5章. システム別グローバル気象予報システム・ソリューション市場
5.1. 市場の概要
5.2. システム別グローバル気象予報システム・ソリューション市場、パフォーマンス・潜在力分析
5.3. システム別 世界の気象予報システム・ソリューション市場 推定値および予測 2020-2030年（10億米ドル）
5.4. 気象予報システム・ソリューション市場、サブセグメント分析
5.4.1. ハードウェア
5.4.2. ソフトウェア
第6章. 予測期間別 世界の気象予報システム・ソリューション市場
6.1. 市場の概要
6.2. 予測期間別・性能別世界気象予報システム・ソリューション市場 – 潜在性分析
6.3. 予測期間別世界気象予報システム・ソリューション市場の推計および予測 2020-2030年（10億米ドル）
6.4. 気象予報システム・ソリューション市場、サブセグメント分析
6.4.1. 短期予報
6.4.2. 中期予報
6.4.3. 長期予報
第7章. 世界の気象予報システム・ソリューション市場（最終用途別）
7.1. 市場の概要
7.2. 世界の気象予報システム・ソリューション市場（最終用途別）、パフォーマンス・潜在力分析
7.3. 世界の気象予報システム・ソリューション市場の推定値および予測（最終用途別、2020-2030年） （10億米ドル）
7.4. 気象予報システム・ソリューション市場、サブセグメント分析
7.4.1. 農業
7.4.2. 産業
7.4.3. 運輸
7.4.4. 電力・エネルギー
7.4.5. 政府・防衛
7.4.6. 気象・気象サービスプロバイダー
7.4.7. その他
第8章. 世界の気象予報システム・ソリューション市場、地域別分析
8.1. 主要先進国
8.2. 主要新興国
8.3. 気象予報システム・ソリューション市場、地域別市場概要
8.4. 北米気象予報システム・ソリューション市場
8.4.1. 米国気象予報システム・ソリューション市場
8.4.1.1. システム別推計値および予測（2020年～2030年）
8.4.1.2. 予測範囲別推計値および予測（2020年～2030年）
8.4.1.3. 最終用途別推計値および予測（2020年～2030年）
8.4.2. カナダの気象予報システムおよびソリューション市場
8.5. 欧州の気象予報システムおよびソリューション市場の概要
8.5.1. 英国の気象予報システムおよびソリューション市場
8.5.2. ドイツの気象予報システムおよびソリューション市場
8.5.3. フランスの気象予報システムおよびソリューション市場
8.5.4. スペインの気象予報システムおよびソリューション市場
8.5.5. イタリアの気象予報システムおよびソリューション市場
8.5.6. その他の欧州の気象予報システムおよびソリューション市場
8.6. アジア太平洋地域の気象予報システムおよびソリューション市場の概要
8.6.1. 中国の気象予報システムおよびソリューション市場
8.6.2. インドの気象予報システムおよびソリューション市場
8.6.3. 日本の気象予報システムおよびソリューション市場
8.6.4. オーストラリアの気象予報システムおよびソリューション市場
8.6.5. 韓国の気象予報システムおよびソリューション市場
8.6.6. その他のアジア太平洋地域の気象予報システムおよびソリューション市場
8.7. ラテンアメリカの気象予報システムおよびソリューション市場の概要
8.7.1. ブラジルの気象予報システムおよびソリューション市場
8.7.2. メキシコの気象予報システムおよびソリューション市場
8.8. 中東・アフリカの天気予報システムおよびソリューション市場
8.8.1. サウジアラビアの天気予報システムおよびソリューション市場
8.8.2. 南アフリカの天気予報システムおよびソリューション市場
8.8.3. 中東・アフリカその他の地域の天気予報システムおよびソリューション市場
第9章 競合分析
9.1. 主要企業のSWOT分析
9.1.1. 企業1
9.1.2. 企業 2
9.1.3. 企業 3
9.2. 主要な市場戦略
9.3. 企業プロファイル
9.3.1. AIRMAR Technology Corporation
9.3.1.1. 主要情報
9.3.1.2. 概要
9.3.1.3. 財務（データの入手状況による）
9.3.1.4. 製品概要
9.3.1.5. 最近の動向
9.3.2. All Weather, Inc.
9.3.3. Campbell Scientific, Inc.
9.3.4. Columbia Weather Systems, Inc.
9.3.5. Gill Instruments Limited
9.3.6. Lockheed Martin Corporation
9.3.7. Morcom International Inc
9.3.8. Munro Instruments Limited
9.3.9. Skye Instruments Limited
9.3.10. Vaisala
第10章 調査プロセス
10.1. 調査プロセス
10.1.1. データマイニング
10.1.2. 分析
10.1.3. 市場規模の推定
10.1.4. 検証
10.1.5. 公表
10.2. 調査の属性
10.3. 調査の前提条件
表1. 世界の気象予報システム・ソリューション市場：レポートの範囲
表2. 世界の気象予報システム・ソリューション市場：地域別推計および予測（2020年～2030年、10億米ドル）
表3. 世界の気象予報システム・ソリューション市場：システム別推計および予測（2020年～2030年、10億米ドル）
表4. 世界の気象予報システム・ソリューション市場：予測期間別推計値および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表5. 世界の気象予報システム・ソリューション市場：最終用途別推計値および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表6. 世界の気象予報システム・ソリューション市場：セグメント別、推計値および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表7. 世界の気象予報システム・ソリューション市場：地域別、推計値および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表8. 世界の気象予報システム・ソリューション市場：セグメント別、推定値および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表9. 世界の気象予報システム・ソリューション市場：地域別、推定値および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表10. 世界の気象予報システム・ソリューション市場：セグメント別、推計値および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表11. 世界の気象予報システム・ソリューション市場：地域別、推計値および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表12. セグメント別世界気象予報システム・ソリューション市場：推計値および予測（2020年～2030年、10億米ドル）
表13. 地域別世界気象予報システム・ソリューション市場：推計および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表14. セグメント別世界気象予報システム・ソリューション市場：推計および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表15. 地域別世界気象予報システム・ソリューション市場：推計および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表16. 米国気象予報システム・ソリューション市場の推計および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表17. 米国気象予報システム・ソリューション市場：セグメント別推計および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表18. 米国気象予報システム・ソリューション市場：セグメント別推計および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表19. カナダの気象予報システムおよびソリューション市場の推計および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表20. カナダの気象予報システムおよびソリューション市場のセグメント別推計および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表21. カナダの気象予報システムおよびソリューション市場のセグメント別推計および予測、2020-2030年 （10億米ドル）
表22. 英国の気象予報システムおよびソリューション市場の推定値および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表23. 英国の気象予報システムおよびソリューション市場のセグメント別推定値および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表24. 英国の気象予報システムおよびソリューション市場：セグメント別推定値および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表25. ドイツの気象予報システムおよびソリューション市場：推定値および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表26. ドイツの気象予報システムおよびソリューション市場：セグメント別推定値および予測（2020-2030年） （10億米ドル）
表27. ドイツの気象予報システムおよびソリューション市場：セグメント別推定値および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表28. フランスの気象予報システムおよびソリューション市場：推定値および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表29. フランス気象予報システム・ソリューション市場：セグメント別推定値および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表30. フランス気象予報システム・ソリューション市場：セグメント別推定値および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表31. イタリアの気象予報システムおよびソリューション市場の推計および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表32. セグメント別イタリアの気象予報システムおよびソリューション市場の推計および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表33. セグメント別イタリアの気象予報システムおよびソリューション市場の推計および予測、2020-2030年 （10億米ドル）
表34. スペインの気象予報システムおよびソリューション市場の推計および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表35. スペインの気象予報システムおよびソリューション市場のセグメント別推計および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表36. スペインの気象予報システム・ソリューション市場：セグメント別推定値および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表37. RoEの気象予報システム・ソリューション市場：推定値および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表38. RoEの気象予報システム・ソリューション市場：セグメント別推定値および予測（2020-2030年） （10億米ドル）
表39. RoE気象予報システム・ソリューション市場：セグメント別推定値および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表40. 中国気象予報システム・ソリューション市場：推定値および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表41. 中国の気象予報システムおよびソリューション市場：セグメント別推定値および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表42. 中国の気象予報システムおよびソリューション市場：セグメント別推定値および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表43. インドの気象予報システムおよびソリューション市場：推定値および予測（2020-2030年） （10億米ドル）
表44. インドの気象予報システムおよびソリューション市場：セグメント別推定値および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表45. インドの気象予報システムおよびソリューション市場：セグメント別推定値および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表46. 日本の気象予報システムおよびソリューション市場の推計および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表47. 日本の気象予報システムおよびソリューション市場のセグメント別推計および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表48. 日本の気象予報システムおよびソリューション市場のセグメント別推計および予測、2020-2030年 （10億米ドル）
表49. 韓国における気象予報システムおよびソリューション市場の推計および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表50. 韓国における気象予報システムおよびソリューション市場のセグメント別推計および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表51. 韓国における気象予報システム・ソリューション市場のセグメント別推計および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表52. オーストラリアにおける気象予報システム・ソリューション市場の推計および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表53. オーストラリアの気象予報システム・ソリューション市場：セグメント別推定値および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表54. オーストラリアの気象予報システム・ソリューション市場：セグメント別推定値および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表55. RoAPACの気象予報システム・ソリューション市場：推定値および予測（2020-2030年） （10億米ドル）
表56. 2020-2030年のRoAPAC気象予報システム・ソリューション市場：セグメント別推定値および予測（10億米ドル）
表57. 2020-2030年のRoAPAC気象予報システム・ソリューション市場：セグメント別推定値および予測（10億米ドル）
表58. ブラジル気象予報システム・ソリューション市場の推計および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表59. ブラジル気象予報システム・ソリューション市場のセグメント別推計および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表60. ブラジル気象予報システム・ソリューション市場のセグメント別推計および予測、2020-2030年 （10億米ドル）
表61. メキシコの気象予報システムおよびソリューション市場の推定値および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表62. メキシコの気象予報システムおよびソリューション市場のセグメント別推定値および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表63. メキシコ気象予報システム・ソリューション市場：セグメント別推計および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表64. RoLA気象予報システム・ソリューション市場：推計および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表65. RoLA気象予報システム・ソリューション市場：セグメント別推計および予測（2020-2030年） （10億米ドル）
表66. RoLA地域における気象予報システム・ソリューション市場のセグメント別推計および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表67. サウジアラビアにおける気象予報システム・ソリューション市場の推計および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表68. 南アフリカの気象予報システムおよびソリューション市場：セグメント別推計および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表69. RoMEAの気象予報システムおよびソリューション市場：セグメント別推計および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表70. 世界の気象予報システム・ソリューション市場調査に使用した二次情報源一覧
表71. 世界の気象予報システム・ソリューション市場調査に使用した一次情報源一覧
表72. 本調査の対象期間
表73. 採用為替レート
表および図の一覧は暫定的なものであり、最終成果物では内容が変更される場合があります
| ※参考情報 気象予測システムとは、さまざまなデータを基にすることで、将来の天候を予測するための技術や手法を指します。これには、気象データの収集、解析、モデル化を含む複雑なプロセスが関与しています。気象予測システムは、短期的な天気予報から長期的な気候予測まで、幅広い用途に応じて設計されています。 気象予測システムの種類には、主に数値予報モデル（NWP）、統計的手法、機械学習を用いた手法の三つがあります。数値予報モデルは、物理法則に基づいて大気の状態を数値的に解き明かすもので、気象衛星や気象観測所から得られたデータを用いて計算を行います。これにより、高精度な予測が可能となります。 統計的手法は、過去の気象データを基に、特定のパターンや傾向を分析し、未来の天気を予測します。この手法は、大量のデータを高速に扱うことができるため、リアルタイムの予測に役立ちます。最近では、機械学習を用いた手法が注目されており、これにより膨大なデータセットを解析し、従来の手法では見逃されがちな複雑なパターンを特定することができます。 気象予測システムは、多岐にわたる用途で活用されています。例えば、農業においては、気象予測に基づいて作物の生育状況や収穫のタイミングを判断することができます。また、航空業界では、飛行計画の立て方や航路の選定を行う際に気象予測が不可欠です。さらに、気象予測は、災害対応の手助けにもなり、大雨や暴風雪などの予測が事前に行われることで、人的被害を最小限に抑えることができます。 関連技術としては、リモートセンシング技術やデータ同化技術があります。リモートセンシング技術は、気象衛星やレーダーを用いて地球の大気や地表の状況を観測し、詳細なデータを提供します。これにより、気象モデルの精度が向上します。データ同化技術は、観測データとモデルを組み合わせて、より信頼性の高い予測を行うための手法です。 近年では、気候変動への対応がますます重要視されており、気象予測システムもこの課題に対して貢献しています。気候モデルを用いて、長期的な気温や降水量の予想を行い、適応策を計画する際の基礎データを提供します。 さらに、気象予測システムは、公共の安全を守るためにも大きな役割を果たしています。例えば、台風や熱波などの極端な気象イベントに対する予測情報は、事前に警戒を促すために欠かせません。このような予測は、自治体や防災機関によって利用され、地域住民に向けた適切な情報提供が行われます。 技術の進歩により、気象予測システムは日々進化しており、データの取得方法や処理能力、解析技術において目覚ましい進展があります。例えば、スーパーコンピューターの進化によって、モデルの解像度が向上し、より詳細で精度の高い予測が可能になっています。さらに、ビッグデータ解析技術の発展により、気象データの蓄積と解析が進んでいます。 これにより、気象予測システムは、単なる予測にとどまらず、リアルタイムでの状況把握や意思決定支援ツールとして活用されるケースが増えています。将来的には、AI技術の導入によって、予測精度のさらなる向上が期待されています。気象予測システムは、様々な分野での利活用が進む中、ますます重要な存在となっていくことでしょう。 |
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