1 はじめに 2 範囲と方法論
2.1 研究の目的
2.2 ステークホルダー
2.3 データソース
2.3.1 一次情報源
2.3.2 二次情報源
2.4 市場推定
2.4.1 ボトムアップアプローチ
2.4.2 トップダウンアプローチ
2.5 予測方法論
3 エグゼクティブサマリー
4 はじめに
4.1 概要
4.2 主要な業界トレンド
5 グローバル天気予報サービス市場
5.1 市場概要
5.2 市場パフォーマンス
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 予測タイプ別の市場分割
6.1 短期予測
6.1.1 市場トレンド
6.1.2 市場予測
6.2 中期予測
6.2.1 市場トレンド
6.2.2 市場予測
6.3 長期予測
6.3.1 市場トレンド
6.3.2 市場予測
7 目的別の市場分割
7.1 運用効率
7.1.1 市場トレンド
7.1.2 市場予測
7.2 安全性
7.2.1 市場トレンド
7.2.2 市場予測
7.3 その他
7.3.1 市場トレンド
7.3.2 市場予測
8 組織規模別の市場分割
8.1 大企業
8.1.1 市場トレンド
8.1.2 市場予測
8.2 中小企業
8.2.1 市場トレンド
8.2.2 市場予測
9 エンドユーザー別の市場分割
9.1 交通
9.1.1 市場トレンド
9.1.2 市場予測
9.2 航空
9.2.1 市場トレンド
9.2.2 市場予測
9.3 エネルギーとユーティリティ
9.3.1 市場トレンド
9.3.2 市場予測
9.4 銀行、金融サービスおよび保険（BFSI）
9.4.1 市場トレンド
9.4.2 市場予測
9.5 農業
9.5.1 市場トレンド
9.5.2 市場予測
9.6 メディア
9.6.1 市場トレンド
9.6.2 市場予測
9.7 製造業
9.7.1 市場トレンド
9.7.2 市場予測
9.8 小売
9.8.1 市場トレンド
9.8.2 市場予測
9.9 その他
9.9.1 市場トレンド
9.9.2 市場予測
10 地域別の市場分割
10.1 北アメリカ
10.1.1 アメリカ合衆国
10.1.1.1 市場トレンド
10.1.1.2 市場予測
10.1.2 カナダ
10.1.2.1 市場トレンド
10.1.2.2 市場予測
10.2 アジア太平洋
10.2.1 中国
10.2.1.1 市場トレンド
10.2.1.2 市場予測
10.2.2 日本
10.2.2.1 市場トレンド
10.2.2.2 市場予測
10.2.3 インド
10.2.3.1 市場トレンド
10.2.3.2 市場予測
10.2.4 韓国
10.2.4.1 市場トレンド
10.2.4.2 市場予測
10.2.5 オーストラリア
10.2.5.1 市場トレンド
10.2.5.2 市場予測
10.2.6 インドネシア
10.2.6.1 市場トレンド
10.2.6.2 市場予測
10.2.7 その他
10.2.7.1 市場トレンド
10.2.7.2 市場予測
10.3 ヨーロッパ
10.3.1 ドイツ
10.3.1.1 市場トレンド
10.3.1.2 市場予測
10.3.2 フランス
10.3.2.1 市場トレンド
10.3.2.2 市場予測
10.3.3 イギリス
10.3.3.1 市場トレンド
10.3.3.2 市場予測
10.3.4 イタリア
10.3.4.1 市場トレンド
10.3.4.2 市場予測
10.3.5 スペイン
10.3.5.1 市場トレンド
10.3.5.2 市場予測
10.3.6 ロシア
10.3.6.1 市場トレンド
10.3.6.2 市場予測
10.3.7 その他
10.3.7.1 市場トレンド
10.3.7.2 市場予測
10.4 ラテンアメリカ
10.4.1 ブラジル
10.4.1.1 市場トレンド
10.4.1.2 市場予測
10.4.2 メキシコ
10.4.2.1 市場トレンド
10.4.2.2 市場予測
10.4.3 その他
10.4.3.1 市場トレンド
10.4.3.2 市場予測
10.5 中東およびアフリカ
10.5.1 市場トレンド
10.5.2 国別の市場分割
10.5.3 市場予測
11 SWOT分析
11.1 概要
11.2 強み
11.3 弱み
11.4 機会
11.5 脅威
12 バリューチェーン分析
13 ポーターの五つの力分析
13.1 概要
13.2 買い手の交渉力
13.3 供給者の交渉力
13.4 競争の程度
13.5 新規参入者の脅威
13.6 代替品の脅威
14 価格分析
15 競争環境
15.1 市場構造
15.2 主要プレーヤー
15.3 主要プレーヤーのプロフィール
15.3.1 AccuWeather, Inc.
15.3.1.1 会社概要
15.3.1.2 製品ポートフォリオ
15.3.2 AEM
15.3.2.1 会社概要
15.3.2.2 製品ポートフォリオ
15.3.2.3 財務
15.3.2.4 SWOT分析
15.3.3 Climavision
15.3.3.1 会社概要
15.3.3.2 製品ポートフォリオ
15.3.3.3 財務
15.3.3.4 SWOT分析
15.3.4 CustomWeather, Inc.
15.3.4.1 会社概要
15.3.4.2 製品ポートフォリオ
15.3.4.3 財務
15.3.4.4 SWOT分析
15.3.5 DTN
15.3.5.1 会社概要
15.3.5.2 製品ポートフォリオ
15.3.6 Pelmorex
15.3.6.1 会社概要
15.3.6.2 製品ポートフォリオ
15.3.6.3 財務
15.3.6.4 SWOT分析
15.3.7 Spire Global
15.3.7.1 会社概要
15.3.7.2 製品ポートフォリオ
15.3.7.3 財務
15.3.7.4 SWOT分析
15.3.8 StormGeo
15.3.8.1 会社概要
15.3.8.2 製品ポートフォリオ
15.3.9 The Tomorrow Companies Inc.
15.3.9.1 会社概要
15.3.9.2 製品ポートフォリオ
15.3.9.3 財務
15.3.9.4 SWOT分析
15.3.10 The Weather Company LLC
15.3.10.1 会社概要
15.3.10.2 製品ポートフォリオ
15.3.10.3 財務
15.3.10.4 SWOT分析
15.3.11 Vaisala
15.3.11.1 会社概要
15.3.11.2 製品ポートフォリオ
15.3.11.3 財務
15.3.11.4 SWOT分析
図表一覧
図1: グローバル: 天気予報サービス市場: 主要なドライバーと課題
図2: グローバル: 天気予報サービス市場: 売上高（10億USD）、2020-2025
図3: グローバル: 天気予報サービス市場予測: 売上高（10億USD）、2026-2034
図4: グローバル: 天気予報サービス市場: 予測タイプ別の分割（%）、2025
図5: グローバル: 天気予報サービス市場: 目的別の分割（%）、2025
図6: グローバル: 天気予報サービス市場: 組織規模別の分割（%）、2025
図7: グローバル: 天気予報サービス市場: エンドユーザー別の分割（%）、2025
図8: グローバル: 天気予報サービス市場: 地域別の分割（%）、2025
図9: グローバル: 天気予報サービス（短期予測）市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図10: グローバル: 天気予報サービス（短期予測）市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図11: グローバル: 天気予報サービス（中期予測）市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図12: グローバル: 天気予報サービス（中期予測）市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図13: グローバル: 天気予報サービス（長期予測）市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図14: グローバル: 天気予報サービス（長期予測）市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図15: グローバル: 天気予報サービス（運用効率）市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図16: グローバル: 天気予報サービス（運用効率）市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図17: グローバル: 天気予報サービス（安全性）市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図18: グローバル: 天気予報サービス（安全性）市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図19: グローバル: 天気予報サービス（その他の目的）市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図20: グローバル: 天気予報サービス（その他の目的）市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図21: グローバル: 天気予報サービス（大企業）市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図22: グローバル: 天気予報サービス（大企業）市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図23: グローバル: 天気予報サービス（中小企業）市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図24: グローバル: 天気予報サービス（中小企業）市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図25: グローバル: 天気予報サービス（交通）市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図26: グローバル: 天気予報サービス（交通）市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図27: グローバル: 天気予報サービス（航空）市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図28: グローバル: 天気予報サービス（航空）市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図29: グローバル: 天気予報サービス（エネルギーとユーティリティ）市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図30: グローバル: 天気予報サービス（エネルギーとユーティリティ）市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図31: グローバル: 天気予報サービス（銀行、金融サービスおよび保険（BFSI））市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図32: グローバル: 天気予報サービス（銀行、金融サービスおよび保険（BFSI））市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図33: グローバル: 天気予報サービス（農業）市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図34: グローバル: 天気予報サービス（農業）市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図35: グローバル: 天気予報サービス（メディア）市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図36: グローバル: 天気予報サービス（メディア）市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図37: グローバル: 天気予報サービス（製造業）市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図38: グローバル: 天気予報サービス（製造業）市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図39: グローバル: 天気予報サービス（小売）市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図40: グローバル: 天気予報サービス（小売）市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図41: グローバル: 天気予報サービス（その他のエンドユーザー）市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図42: グローバル: 天気予報サービス（その他のエンドユーザー）市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図43: 北アメリカ: 天気予報サービス市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図44: 北アメリカ: 天気予報サービス市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図45: アメリカ合衆国: 天気予報サービス市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図46: アメリカ合衆国: 天気予報サービス市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図47: カナダ: 天気予報サービス市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図48: カナダ: 天気予報サービス市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図49: アジア太平洋: 天気予報サービス市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図50: アジア太平洋: 天気予報サービス市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図51: 中国: 天気予報サービス市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図52: 中国: 天気予報サービス市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図53: 日本: 天気予報サービス市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図54: 日本: 天気予報サービス市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図55: インド: 天気予報サービス市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図56: インド: 天気予報サービス市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図57: 韓国: 天気予報サービス市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図58: 韓国: 天気予報サービス市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図59: オーストラリア: 天気予報サービス市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図60: オーストラリア: 天気予報サービス市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図61: インドネシア: 天気予報サービス市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図62: インドネシア: 天気予報サービス市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図63: その他: 天気予報サービス市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図64: その他: 天気予報サービス市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図65: ヨーロッパ: 天気予報サービス市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図66: ヨーロッパ: 天気予報サービス市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図67: ドイツ: 天気予報サービス市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図68: ドイツ: 天気予報サービス市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図69: フランス: 天気予報サービス市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図70: フランス: 天気予報サービス市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図71: イギリス: 天気予報サービス市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図72: イギリス: 天気予報サービス市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図73: イタリア: 天気予報サービス市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図74: イタリア: 天気予報サービス市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図75: スペイン: 天気予報サービス市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図76: スペイン: 天気予報サービス市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図77: ロシア: 天気予報サービス市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図78: ロシア: 天気予報サービス市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図79: その他: 天気予報サービス市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図80: その他: 天気予報サービス市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図81: ラテンアメリカ: 天気予報サービス市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図82: ラテンアメリカ: 天気予報サービス市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図83: ブラジル: 天気予報サービス市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図84: ブラジル: 天気予報サービス市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図85: メキシコ: 天気予報サービス市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図86: メキシコ: 天気予報サービス市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図87: その他: 天気予報サービス市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図88: その他: 天気予報サービス市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図89: 中東およびアフリカ: 天気予報サービス市場: 売上高（百万USD）、2020 & 2025
図90: 中東およびアフリカ: 天気予報サービス市場: 国別の分割（%）、2025
図91: 中東およびアフリカ: 天気予報サービス市場予測: 売上高（百万USD）、2026-2034
図92: グローバル: 天気予報サービス業界: SWOT分析
図93: グローバル: 天気予報サービス業界: バリューチェーン分析
図94: グローバル: 天気予報サービス業界: ポーターの五つの力分析
| ※参考情報 気象予測サービスとは、気象データを収集・解析し、将来の天候を予測するサービスを指します。このサービスは、気象学、リモートセンシング、ビッグデータ解析などの技術を駆使して提供されます。気象予測は、数時間から数週間先の天気を予測するものであり、予測精度は秒単位、分単位、さらには日単位で異なります。 気象予測サービスの基本的な概念は、気象データの収集です。これには、地上観測所、気象衛星、気象レーダー、気象ブイなど、さまざまな手段が利用されています。これらのデータを統合し、数値モデルを用いて分析することで、実際の天候をシミュレートし、将来的な天気を予測するのです。また、近年ではAI（人工知能）や機械学習の発展により、予測技術が格段に向上しています。 気象予測サービスには大きく分けて短期予報、中期予報、長期予報などの種類があります。短期予報は、数時間から数日先の天気を予測し、気象の急変に対する警報を発する役割があります。中期予報は、数日から1週間程度の天気予測で、一般的な旅行や行事の計画に利用されます。長期予報は、1週間以上先の長期的な気象傾向を予測し、農業やエネルギー需要の予測に役立てられます。 気象予測サービスの主な用途は多岐にわたります。まず、農業分野においては、作物の生育に適した気象条件を把握することで、収穫量を最大化するための施策が立てられます。また、建設業界では、天候によって工事の進捗が影響を受けるため、天気予報が重要な役割を果たします。観光業やイベント業界でも、天候データを基に集客やスケジュールの調整が行われます。さらに、公共の安全確保においては、気象警報を発令し、災害時に適切な行動を促すことが求められます。 最近では、気象情報のデジタル化が進み、インターネットやスマートフォンのアプリを通じて、リアルタイムで気象情報を取得できるようになりました。これにより、ユーザーは自分の住んでいる地域の最新の天気予報を手軽に確認することができるようになっています。また、SNSの活用によって、多くの人と気象情報を共有することも可能です。 関連技術としては、数値予報モデル（NWP）が挙げられます。これは、物理法則に基づいて大気の状態を数値的に解いて、将来の気象を予測する手法です。NASAやNOAAなどの気象機関が開発した高度な数値モデルは、世界的な気象予測の精度を向上させています。また、衛星技術の進展により、気象データの収集がより詳しく、リアルタイムで行えるようになりました。気象衛星は、地球全体を観測し、大気の温度、湿度、風速、雲の分布など多様な情報を提供します。 さらに、気象予測サービスは、ビッグデータ解析の技術とも密接に関連しています。膨大な気象データを処理し、隠れたパターンを見つけ出すことで、より高精度な予測モデルの構築が可能になります。AIや機械学習技術では、過去の天候データを学習することで、将来の気象をより的確に予測する手法が進化しています。 このように、気象予測サービスは、様々な分野において重要な役割を担っています。気象データの収集と解析、最新の技術の導入によって、私たちの生活やビジネスに欠かせない情報を提供し続けています。今後も、天候の変動がますます激しくなる中で、信頼性の高い気象予測サービスの需要は高まり続けることでしょう。 |
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