1 序文

2 調査範囲と方法論

2.1 調査の目的

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 市場推計

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 予測手法

3 エグゼクティブサマリー

4 はじめに

4.1 概要

4.2 主要業界動向

5 世界の気象予報サービス市場

5.1 市場概要

5.2 市場動向

5.3 COVID-19の影響

5.4 市場予測

6 予測タイプ別市場内訳

6.1 短期予測

6.1.1 市場動向

6.1.2 市場予測

6.2 中期予測

6.2.1 市場動向

6.2.2 市場予測

6.3 長期予測

6.3.1 市場動向

6.3.2 市場予測

7 目的別市場内訳

7.1 業務効率

7.1.1 市場動向

7.1.2 市場予測

7.2 安全性

7.2.1 市場動向

7.2.2 市場予測

7.3 その他

7.3.1 市場動向

7.3.2 市場予測

8 組織規模別市場内訳

8.1 大企業

8.1.1 市場動向

8.1.2 市場予測

8.2 中小企業

8.2.1 市場動向

8.2.2 市場予測

9 エンドユーザー別市場内訳

9.1 運輸

9.1.1 市場動向

9.1.2 市場予測

9.2 航空

9.2.1 市場動向

9.2.2 市場予測

9.3 エネルギー・公益事業

9.3.1 市場動向

9.3.2 市場予測

9.4 銀行・金融サービス・保険（BFSI）

9.4.1 市場動向

9.4.2 市場予測

9.5 農業

9.5.1 市場動向

9.5.2 市場予測

9.6 メディア

9.6.1 市場動向

9.6.2 市場予測

9.7 製造業

9.7.1 市場動向

9.7.2 市場予測

9.8 小売

9.8.1 市場動向

9.8.2 市場予測

9.9 その他

9.9.1 市場動向

9.9.2 市場予測

10 地域別市場内訳

10.1 北米

10.1.1 アメリカ合衆国

10.1.1.1 市場動向

10.1.1.2 市場予測

10.1.2 カナダ

10.1.2.1 市場動向

10.1.2.2 市場予測

10.2 アジア太平洋地域

10.2.1 中国

10.2.1.1 市場動向

10.2.1.2 市場予測

10.2.2 日本

10.2.2.1 市場動向

10.2.2.2 市場予測

10.2.3 インド

10.2.3.1 市場動向

10.2.3.2 市場予測

10.2.4 韓国

10.2.4.1 市場動向

10.2.4.2 市場予測

10.2.5 オーストラリア

10.2.5.1 市場動向

10.2.5.2 市場予測

10.2.6 インドネシア

10.2.6.1 市場動向

10.2.6.2 市場予測

10.2.7 その他

10.2.7.1 市場動向

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 市場動向

10.3.1.2 市場予測

10.3.2 フランス

10.3.2.1 市場動向

10.3.2.2 市場予測

10.3.3 英国

10.3.3.1 市場動向

10.3.3.2 市場予測

10.3.4 イタリア

10.3.4.1 市場動向

10.3.4.2 市場予測

10.3.5 スペイン

10.3.5.1 市場動向

10.3.5.2 市場予測

10.3.6 ロシア

10.3.6.1 市場動向

10.3.6.2 市場予測

10.3.7 その他

10.3.7.1 市場動向

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 市場動向

10.4.1.2 市場予測

10.4.2 メキシコ

10.4.2.1 市場動向

10.4.2.2 市場予測

10.4.3 その他

10.4.3.1 市場動向

10.4.3.2 市場予測

10.5 中東およびアフリカ

10.5.1 市場動向

10.5.2 国別市場内訳

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5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 競争の度合い

13.5 新規参入の脅威

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 AerisWeather

15.3.2.1 会社概要

15.3.2.2 製品ポートフォリオ

15.3.3 BMTグループ

15.3.3.1 会社概要

15.3.3.2 製品ポートフォリオ

15.3.4 カスタム天気予報

15.3.4.1 会社概要

15.3.4.2 製品ポートフォリオ

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 ENAV S.p.A.

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 財務状況

15.3.7 Fugro

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 財務状況

15.3.7.4 SWOT分析

15.3.8 International Business Machines Corporation

15.3.8.1 会社概要

15.3.8.2 製品ポートフォリオ

15.3.8.3 財務状況

15.3.8.4 SWOT分析

15.3.9 英国気象庁

15.3.9.1 会社概要

15.3.9.2 製品ポートフォリオ

15.3.10 プレシジョン・ウェザー・サービス

15.3.10.1 会社概要

15.3.10.2 製品ポートフォリオ

15.3.11 スカイメット・ウェザー・サービス株式会社

15.3.11.1 会社概要

15.3.11.2 製品ポートフォリオ

15.3.12 ストームジオAS

15.3.12.1 会社概要

15.3.12.2 製品ポートフォリオ

1 Preface
2 Scope and Methodology
2.1 Objectives of the Study
2.2 Stakeholders
2.3 Data Sources
2.3.1 Primary Sources
2.3.2 Secondary Sources
2.4 Market Estimation
2.4.1 Bottom-Up Approach
2.4.2 Top-Down Approach
2.5 Forecasting Methodology
3 Executive Summary
4 Introduction
4.1 Overview
4.2 Key Industry Trends
5 Global Weather Forecasting Services Market
5.1 Market Overview
5.2 Market Performance
5.3 Impact of COVID-19
5.4 Market Forecast
6 Market Breakup by Forecasting Type
6.1 Short-range Forecasting
6.1.1 Market Trends
6.1.2 Market Forecast
6.2 Medium-range Forecasting
6.2.1 Market Trends
6.2.2 Market Forecast
6.3 Long-range Forecasting
6.3.1 Market Trends
6.3.2 Market Forecast
7 Market Breakup by Purpose
7.1 Operational Efficiency
7.1.1 Market Trends
7.1.2 Market Forecast
7.2 Safety
7.2.1 Market Trends
7.2.2 Market Forecast
7.3 Others
7.3.1 Market Trends
7.3.2 Market Forecast
8 Market Breakup by Organization Size
8.1 Large Enterprises
8.1.1 Market Trends
8.1.2 Market Forecast
8.2 Small and Medium-Sized Enterprises
8.2.1 Market Trends
8.2.2 Market Forecast
9 Market Breakup by End User
9.1 Transportation
9.1.1 Market Trends
9.1.2 Market Forecast
9.2 Aviation
9.2.1 Market Trends
9.2.2 Market Forecast
9.3 Energy and Utilities
9.3.1 Market Trends
9.3.2 Market Forecast
9.4 Banking, Financial Services and Insurance (BFSI)
9.4.1 Market Trends
9.4.2 Market Forecast
9.5 Agriculture
9.5.1 Market Trends
9.5.2 Market Forecast
9.6 Media
9.6.1 Market Trends
9.6.2 Market Forecast
9.7 Manufacturing
9.7.1 Market Trends
9.7.2 Market Forecast
9.8 Retail
9.8.1 Market Trends
9.8.2 Market Forecast
9.9 Others
9.9.1 Market Trends
9.9.2 Market Forecast
10 Market Breakup by Region
10.1 North America
10.1.1 United States
10.1.1.1 Market Trends
10.1.1.2 Market Forecast
10.1.2 Canada
10.1.2.1 Market Trends
10.1.2.2 Market Forecast
10.2 Asia-Pacific
10.2.1 China
10.2.1.1 Market Trends
10.2.1.2 Market Forecast
10.2.2 Japan
10.2.2.1 Market Trends
10.2.2.2 Market Forecast
10.2.3 India
10.2.3.1 Market Trends
10.2.3.2 Market Forecast
10.2.4 South Korea
10.2.4.1 Market Trends
10.2.4.2 Market Forecast
10.2.5 Australia
10.2.5.1 Market Trends
10.2.5.2 Market Forecast
10.2.6 Indonesia
10.2.6.1 Market Trends
10.2.6.2 Market Forecast
10.2.7 Others
10.2.7.1 Market Trends
10.2.7.2 Market Forecast
10.3 Europe
10.3.1 Germany
10.3.1.1 Market Trends
10.3.1.2 Market Forecast
10.3.2 France
10.3.2.1 Market Trends
10.3.2.2 Market Forecast
10.3.3 United Kingdom
10.3.3.1 Market Trends
10.3.3.2 Market Forecast
10.3.4 Italy
10.3.4.1 Market Trends
10.3.4.2 Market Forecast
10.3.5 Spain
10.3.5.1 Market Trends
10.3.5.2 Market Forecast
10.3.6 Russia
10.3.6.1 Market Trends
10.3.6.2 Market Forecast
10.3.7 Others
10.3.7.1 Market Trends
10.3.7.2 Market Forecast
10.4 Latin America
10.4.1 Brazil
10.4.1.1 Market Trends
10.4.1.2 Market Forecast
10.4.2 Mexico
10.4.2.1 Market Trends
10.4.2.2 Market Forecast
10.4.3 Others
10.4.3.1 Market Trends
10.4.3.2 Market Forecast
10.5 Middle East and Africa
10.5.1 Market Trends
10.5.2 Market Breakup by Country
10.5.3 Market Forecast
11 SWOT Analysis
11.1 Overview
11.2 Strengths
11.3 Weaknesses
11.4 Opportunities
11.5 Threats
12 Value Chain Analysis
13 Porters Five Forces Analysis
13.1 Overview
13.2 Bargaining Power of Buyers
13.3 Bargaining Power of Suppliers
13.4 Degree of Competition
13.5 Threat of New Entrants
13.6 Threat of Substitutes
14 Price Analysis
15 Competitive Landscape
15.1 Market Structure
15.2 Key Players
15.3 Profiles of Key Players
15.3.1 AccuWeather Inc.
15.3.1.1 Company Overview
15.3.1.2 Product Portfolio
15.3.2 AerisWeather
15.3.2.1 Company Overview
15.3.2.2 Product Portfolio
15.3.3 BMT Group
15.3.3.1 Company Overview
15.3.3.2 Product Portfolio
15.3.4 Custom Weather
15.3.4.1 Company Overview
15.3.4.2 Product Portfolio
15.3.5 DTN
15.3.5.1 Company Overview
15.3.5.2 Product Portfolio
15.3.6 ENAV S.p.A.
15.3.6.1 Company Overview
15.3.6.2 Product Portfolio
15.3.6.3 Financials
15.3.7 Fugro
15.3.7.1 Company Overview
15.3.7.2 Product Portfolio
15.3.7.3 Financials
15.3.7.4 SWOT Analysis
15.3.8 International Business Machines Corporation
15.3.8.1 Company Overview
15.3.8.2 Product Portfolio
15.3.8.3 Financials
15.3.8.4 SWOT Analysis
15.3.9 Met Office
15.3.9.1 Company Overview
15.3.9.2 Product Portfolio
15.3.10 Precision Weather Services
15.3.10.1 Company Overview
15.3.10.2 Product Portfolio
15.3.11 Skymet Weather Services Pvt. Ltd.
15.3.11.1 Company Overview
15.3.11.2 Product Portfolio
15.3.12 StormGeo AS
15.3.12.1 Company Overview
15.3.12.2 Product Portfolio

※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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