市場規模と予測：

2025年の市場規模：70億7000万米ドル

2026年の市場規模：85億9000万米ドル

2031年の売上高予測：190億8000万米ドル

成長率：2026年から2031年までの年平均成長率（CAGR）17.3％

2021年から2031年までのデータが利用可能です

基準年：2025年

予測期間：2025年～2031年

最も成長率の高い地域：アジア太平洋地域

気候リスク管理の「炭素会計・排出量管理」セグメントは年平均成長率（CAGR）19.2％で成長しています

主な市場動向と洞察

• ソフトウェアの種類別：金融およびエネルギー・ユーティリティセクターでは、事業運営や投資全般におけるレジリエンスの強化、コンプライアンスの確保、気候リスク予測の精度向上を図るため、気候リスク管理の導入が加速しています。
• 主な利点：気候リスク管理ソリューションは、高度なリスク評価、予測、および規制遵守を通じて、組織がレジリエンスを強化し、気候関連のエクスポージャーを低減し、意思決定を改善するのに役立ちます
• 拡大するトレンド：気候規制の厳格化や気候関連の混乱の増加を背景に、企業は気候リスク分析、シナリオモデリング、レジリエンス計画ソリューションへの投資を急速に拡大しています。
• 成長機会：気候情報開示要件の強化、炭素削減イニシアチブ、気候レジリエンスへの投資の拡大により、気候リスク分析、シナリオモデリング、サステナビリティ・インテリジェンス・ソリューションの提供事業者にとって、大きな成長機会が生まれています。

主なポイント

予測期間中、北米が最大のシェアを占めると予想されます。

提供サービス別では、気候リスクAPIセグメントが、予測期間中に21.6％という最も高い年平均成長率（CAGR）を記録すると予測されています。

技術別では、地理空間・リモートセンシングセグメントが、2026年に33.78％の市場シェアを占めると推定されています。

用途別では、炭素会計・排出量管理セグメントが、予測期間中に19.2％という最も高い成長率を達成すると予測されています。

2026年には、金融セグメントが気候リスク管理市場を主導すると予想されます。

EY、WTW、デロイトなどの主要市場プレイヤーは、戦略的提携、買収、技術投資など、有機的および無機的な戦略を組み合わせて活用しています。これらの企業は、高まる規制要件に対応し、組織が気候関連リスクに対するレジリエンスを構築できるよう支援するため、気候リスク管理能力を拡大しています。

Persefoni、EcoAct、Jupiter Intelligenceといった新興企業は、専門的な気候分析、カーボンアカウンティング、リスクモデリングソリューションに注力することで、存在感を高めています。これらの企業が持つニッチな専門知識と革新的なプラットフォームは、気候リスク管理分野における有力な競合相手であり、市場を革新する可能性を秘めた存在としての地位を確立しています。

気候リスク管理ソリューションは、分析、地理空間データ、シナリオモデリングの活用を通じて進化しています。これらのソリューションは、環境データをリスク評価や可視化と統合し、意思決定を支援します。さらに、予測の精度と拡張性を高めるために、人工知能や機械学習が活用されています。気候リスクがますます複雑化するにつれ、データの信頼性と実用的な知見の創出がますます重視されています。

顧客の顧客に影響を与えるトレンドと変革

気候リスク管理の実践は、時を経て大きく進化してきました。かつては、組織が過去のデータや静的な評価に依存していました。今日では、ソリューションはリアルタイムの入力データと予測モデルを活用しています。このアプローチにより、将来のシナリオとその潜在的な影響に対する理解が深まります。さらに、このデータを効果的に保存・処理するために、クラウドベースのシステムが頻繁に採用されています。

要因：異常気象の発生頻度と強度の増加

各組織では、事業中断への対応や財務的損失の防止を図るため、気候リスク管理ソリューションを活用しています。洪水、暴風雨、熱波などの気象現象は、事前の警告がほとんどないまま、インフラに被害を与えたり、サプライチェーンを混乱させたりすることがあります。これらのソリューションは、脆弱な地域の特定を容易にし、先を見越した計画を立てることを可能にします。その結果、各チームはより迅速に対応し、業務の円滑な継続を確保することができます。

制約：標準化された気候データの入手可能性が限られていること

高品質で標準化された気候データの入手可能性が限られていることは、気候リスク管理にとって大きな課題となっています。データは、情報源、モデリング手段、地域によって大きく異なる場合があり、その正確性に影響を及ぼします。その結果、一貫性があり信頼性の高い知見を導き出すことが困難になります。この問題は、分析能力が限られている組織において特に顕著です。

機会：グリーンインフラとレジリエントなサプライチェーンが、気候リスクに対するビジネスの回復力を強化する

グリーンインフラと、よりレジリエントなサプライチェーンの整備は、気候リスクを管理する機会を生み出しています。多くの組織が、インフラ計画や物流上の意思決定に気候に関する知見を活用し始めています。このアプローチは、リスクへの曝露を低減し、長期にわたるより安定した事業運営を支えます。

課題：多額の資金と高度な技術的専門知識が必要

導入コストの高さと技術的専門知識の必要性は、気候リスク管理ソリューションの導入における大きな障壁となっています。これらのシステムを導入するには、データ管理、システム統合、および熟練した人材への投資が必要となります。小規模な組織では、これらの要件を満たすのに苦労する可能性があり、その結果、これらのソリューションを効果的に導入する能力が阻害される恐れがあります。

市場エコシステム

気候リスク管理のエコシステムは、主にソフトウェアプロバイダーとサービスプロバイダーで構成されています。ソフトウェアプロバイダーは、デジタルソリューションを通じて、組織の気候リスク管理を支援します。サービスプロバイダーは、導入、アドバイザリー、および統合活動に重点を置いています。

地域

予測期間中、アジア太平洋地域が世界の気候リスク管理市場において最も高い成長率を示すと見込まれます

アジア太平洋地域は、予測期間中、気候リスク管理市場において最も高い成長率を示す地域になると見込まれています。同地域全体で気候関連事象への曝露が増加する中、各組織はサステナビリティをより重視するようになっています。中国、インド、日本、韓国などの国々は、気候変動への耐性やインフラへの投資を拡大しています。さらに、規制の変更や、サプライチェーンおよび重要資産を保護する必要性が、市場のさらなる成長を後押ししています。

気候リスク管理市場：企業評価マトリックス

EY（スター）は、気候アドバイザリー、リスク分析、サステナビリティサービスを提供しており、一方、KPMG（新興リーダー）は、気候分析、ESG統合、リスク管理に重点を置いて事業展開を拡大しています。

主要市場プレイヤー

Boston Consulting Group (US)
KPMG (Netherlands)
Ernst & Young (UK)
Deloitte (UK)
PwC (UK)
Willis Towers Watson (UK)
IBM (US)
Marsh McLennan (US)
S&P Global (US)
MSCI (US)
Moody’s (US)
Bain & Company (US)
Esri (US)
CoreLogic (US)
Anthesis Group (UK)

最近の動向

2026年4月：WTWは、地政学的リスクシミュレーションの分析結果において「グローバル・ペリル・ダイアグノスティック」の重要性を強調し、データ駆動型の分析を通じて気候変動や地政学的な不確実性を評価する上での同プラットフォームの意義を改めて示しました。これは、同ソリューションへの継続的な戦略的投資を裏付けるものでした。

2026年4月：BCGと世界経済フォーラムは、気候変動への適応とレジリエンスを目的とした共同イニシアチブ「グローバル・ビジネス・アダプテーション・アライアンス」を立ち上げました。このアライアンスは、民間セクターによる投資、拡張可能なレジリエンス・インフラ、および気候リスク管理のための体系的な官民パートナーシップを推進しました。

2025年12月：インドのKPMGは、同国における災害リスク軽減とレジリエンスの強化を図るため、UNDRR-GETIと協力覚書に署名しました。このパートナーシップは、能力開発、助言サービスの提供、および開発計画への気候適応策の統合に重点を置いています。

1 はじめに 31
1.1 本調査の目的 31
1.2 市場の定義 31
1.2.1 対象範囲および除外項目 32
1.3 調査範囲 33
1.3.1 気候リスク管理市場のセグメンテーション 33
1.3.2 対象期間 34
1.4 対象通貨 34
1.5 ステークホルダー 34
2 エグゼクティブ・サマリー 35
2.1 市場のハイライトと主要な洞察 35
2.2 主要な市場参加者：戦略的展開のマッピング 38
2.3 気候リスク管理市場における破壊的トレンド 39
2.4 高成長セグメント 40
2.5 地域別概要：市場規模、成長率、および予測 41
3 プレミアムインサイト 42
3.1 気候リスク管理市場における魅力的な機会 42
3.2 地域別気候リスク管理市場 43
3.3 気候リスク管理市場：主要な3つの用途 43
3.4 北米：提供サービスおよび技術別の気候リスク管理市場 44
3.5 地域別気候リスク管理市場 44
4 市場概要 45
4.1 はじめに 45
4.2 市場動向 45
4.2.1 成長要因 46
4.2.1.1 異常気象の発生頻度と強度の増加 46
4.2.1.2 気候変動に強いインフラを構築するよう求める経済的圧力の増大 46
4.2.1.3 規制圧力と開示要件の高まり 46
4.2.1.4 投資家や金融機関の影響力の増大 47
4.2.2 抑制要因 47
4.2.2.1 高品質で標準化された気候データの入手可能性の限界 47
4.2.2.2 組織的な変革への抵抗 48
4.2.3 機会 48
4.2.3.1 世界の金融市場における気候リスク対策への需要の高まり 48
4.2.3.2 高度なソフトウェアおよびAIを活用した気候ソリューションの成長 48
4.2.3.3 グリーンインフラとレジリエントなサプライチェーン – 気候リスクに対するビジネスのレジリエンスを強化 49
4.2.4 課題 49
4.2.4.1 多額の資金と高度な技術的専門知識の必要性 49
4.2.4.2 方法論の不整合と標準化の欠如 49
4.3 未充足のニーズと未開拓分野 50
4.3.1 気候リスク管理市場における未充足のニーズ 50
4.3.2 未開拓分野における機会 51
4.4 相互に関連する市場とセクター横断的な機会 51
4.4.1 相互に関連する市場 52
4.4.2 セクター横断的な機会 52
4.5 ティア1/2/3の主要プレイヤーによる戦略的動き 52
5 産業の動向 54
5.1 気候リスク管理の変遷 54
5.2 ポーターの5つの力分析 55
5.2.1 新規参入の脅威 56
5.2.2 代替品の脅威 56
5.2.3 供給者の交渉力 57
5.2.4 購入者の交渉力 57
5.2.5 競合の激しさ 57
5.3 マクロ経済の見通し 57
5.3.1 はじめに 57
5.3.2 GDPの動向と予測 58
5.3.3 地理空間情報産業の動向 59
5.3.4 グリーンテクノロジーおよびサステナビリティ産業の動向 60
5.4 エコシステム分析 60
5.4.1 気候リスク管理市場（ソフトウェア種類） 62
5.4.1.1 リスク評価およびシナリオ分析ツール 62
5.4.1.2 気候リスクモデリングツール 62
5.4.1.3 気候データ統合API 62
5.4.1.4 気候リスク評価API 62
5.4.1.5 気候データ分析プラットフォーム 63
5.4.1.6 コンプライアンスおよび報告用ソフトウェア 63
5.4.2 サービスプロバイダー 63
5.4.2.1 プロフェッショナルサービス 63
5.4.2.2 マネージドサービス 63
5.5 価格分析 64
5.5.1 主要企業別、製品種類ごとの平均販売価格（2025年） 64
5.5.2 主要な気候リスク管理に関する参考価格分析、
製品提供別 65
5.6 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／ディスラプション 65
5.7 投資および資金調達のシナリオ 67
5.8 ケーススタディ分析 68
5.8.1 ニルフィスク、CDP報告を通じて気候情報開示を強化 68
5.8.2 クライメートAI、農業分野におけるAI駆動型の気候適応を実現 68
5.8.3 デリバリー・ヒーロー：データ駆動型プラットフォームによる気候戦略の拡大 69
5.8.4 リクアッツ・ベジタルズ：気候・自然戦略によるEUDRへの対応 69
6 戦略的変革：特許、デジタル、およびAIの導入 70
6.1 主要技術 70
6.1.1 人工知能（AI） 70
6.1.2 モノのインターネット（IoT） 70
6.1.3 地球観測（EO）衛星 70
6.1.4 気候モデリングソフトウェア 71
6.1.5 パラメトリック保険プラットフォーム 71
6.2 補完的技術 71
6.2.1 ブロックチェーン 71
6.2.2 スマートグリッド 72
6.2.3 先進的な水管理システム 72
6.2.4 二酸化炭素回収・貯留（CCS） 72
6.2.5 気候変動に強いインフラツール 72
6.3 関連技術 73
6.3.1 量子コンピューティング 73
6.3.2 5G接続 73
6.3.2.1 地理情報システム（GIS） 73
6.3.3 エネルギー貯蔵ソリューション 74
6.3.3.1 垂直農法技術 74
6.4 特許分析 74
6.4.1 方法論 74
6.4.2 2016年～2026年の出願特許数（文書種別別） 74
6.4.3 イノベーションと特許出願 74
6.5 AIが気候リスク管理市場に与える影響 78
6.5.1 気候リスク管理市場におけるベストプラクティス 79
7 規制環境 80
7.1 規制環境 80
7.1.1 規制機関、政府機関、およびその他の組織 80
7.1.1.1 気候関連財務情報開示タスクフォース（TCFD） 80
7.1.1.2 国際証券監督者機構（IOSCO） 80
7.1.1.3 国連環境計画（UNEP） 80
7.1.2 主な規制 82
7.1.2.1 北米 82
7.1.2.1.1 アメリカ 83

7.1.2.2 ヨーロッパ 83
7.1.2.2.1 英国 83
7.1.2.3 アジア太平洋地域 83
7.1.2.3.1 インド 83
7.1.2.3.2 日本 84
7.1.2.4 中東・アフリカ 84
7.1.2.4.1 サウジアラビア 84
7.1.2.5 南米アメリカ 84
7.1.2.5.1 ブラジル 84
7.1.3 産業標準 85
8 顧客環境と購入者の行動 86
8.1 購買プロセスに関与する主要なステークホルダーとその評価基準 86
8.1.1 購買プロセスにおける主要なステークホルダー 86
8.1.2 購買基準 87
8.2 各産業における未充足ニーズ 87
9 提供サービス別気候リスク管理市場 89
9.1 はじめに 90
9.1.1 提供サービス：気候リスク管理市場の推進要因 91
9.2 ソフトウェア 91
9.2.1 リスク評価およびシナリオ分析ツール 93
9.2.1.1 シナリオモデリングプラットフォームにより、企業は気候リスクへの曝露を評価し、将来の状況を検証することができます 93
9.2.2 気候リスクモデリングツール 94
9.2.2.1 気候予測モデリングアプリケーションにより、企業は複雑な環境データを解釈し、将来的な混乱を推定できるようになります 94
9.2.3 気候データ統合API 95
9.2.3.1 気候データAPIは、企業のリスク管理システムにおける環境情報のアクセスを効率化します 95
9.2.4 気候リスク評価API 96
9.2.4.1 リスク評価APIにより、デジタル企業システム全体にわたる気候リスクの自動評価が可能になります 96
9.2.5 気候データ分析プラットフォーム 97
9.2.5.1 分析プラットフォームは、大規模な気候データを戦略的なビジネスインテリジェンスへと変換します 97
9.2.6 コンプライアンスおよび報告用ソフトウェア 98
9.2.6.1 報告用ソフトウェアは、気候変動情報の開示精度を高め、規制への準拠を強化します 98
9.2.7 その他のソフトウェア 99

9.3 サービス 100
9.3.1 プロフェッショナルサービス 101
9.3.1.1 トレーニングおよびコンサルティング 103
9.3.1.1.1 専門家主導のアドバイザリーおよび能力構築サービスは、組織が気候リスク戦略を長期的な事業運営に組み込むことを支援します 103
9.3.1.2 システム統合および導入 104
9.3.1.2.1 導入サービスは、気候リスクソリューションが企業のデジタルエコシステム全体に効果的に組み込まれることを保証します 104
9.3.1.3 サポートおよび保守 105
9.3.1.3.1 継続的なサービスサポートにより、プラットフォームのパフォーマンスと長期的な気候リスクへの備えを維持します 105
9.3.2 マネージドサービス 106
10 技術別気候リスク管理市場 108
10.1 はじめに 109
10.1.1 技術：気候リスク管理市場の推進要因 109
10.2 人工知能（AI）および機械学習（ML） 110
10.2.1 AIおよびMLは、企業のリスクエコシステム全体において、予測インテリジェンスと適応型気候戦略を加速させます 110
10.3 地理空間・リモートセンシング 111
10.3.1 地理空間・リモートセンシングは、リアルタイムの地球観測と空間インテリジェンスを通じて、気候に関する可視性を強化します 111
10.4 ビッグデータおよび高度な分析 113
10.4.1 ビッグデータおよび高度な分析は、戦略的なリスク判断のための大規模な気候インテリジェンスを解き放ちます 113
10.5 ブロックチェーン 114
10.5.1 ブロックチェーンは、気候データの交換およびサステナビリティ報告における透明性と信頼性を高めます 114
10.6 モノのインターネット（IoT） 115
10.6.1 モノのインターネット（IoT）は、気候リスク管理システム全体においてリアルタイムの環境インテリジェンスを拡大します 115
11 用途別気候リスク管理市場 117
11.1 はじめに 118
11.1.1 用途別：気候リスク管理市場の推進要因 119
11.2 炭素会計および排出量管理 120
11.2.1 排出量を気候変動に関する説明責任のための財務情報に変える 120
11.3 災害対策および早期警報システム 121
11.3.1 気候変動に起因するリスク軽減のためのリアルタイム・インテリジェンス・インフラとして、災害対策および早期警報システムを組み込むこと 121
11.4 ESGおよびサステナブル投資のリスク分析 122
11.4.1 ESGインテリジェンスを、金融リスク評価および投資戦略策定の中核的メカニズムとして再定義する 122
11.5 気象・農業リスク管理 123
11.5.1 気候インテリジェンスと農場レベルの分析の融合による、先を見越したエクスポージャー低減と収量の安定化 123
11.6 ビジネスおよび投資リスク管理 125
11.6.1 気候変動の不確実性を企業のリスク管理、資本計画、および投資ガバナンスの枠組みに統合する 125
11.7 気候変動に関する訴訟および賠償責任リスク管理 126
11.7.1 規制執行、企業の説明責任、および金銭的賠償責任を統合的なリスク予測システムに結びつける 126
11.8 その他の応用例 127
12 産業別気候リスク管理市場 129
12.1 はじめに 130
12.1.1 産業別：気候リスク管理市場の推進要因 131
12.2 金融 132
12.2.1 保険 133
12.2.1.1 損失防止から気候インテリジェンスのリーダーシップへと進化する保険モデル 133
12.2.2 再保険 134
12.2.2.1 予測的な気候資本管理へと移行する再保険戦略 134
12.2.3 銀行業 134
12.2.3.1 気候インテリジェンスを中核的な融資および資本決定に組み込む銀行 134
12.2.4 投資銀行業 135
12.2.4.1 気候変動に基づく金融的知見を通じて取引戦略を再定義する投資銀行 135
12.2.5 保険仲介 135
12.2.5.1 気候リスク分析を通じてアドバイザリーモデルを変革する保険ブローカー 135
12.2.6 資産運用 136
12.2.6.1 ポートフォリオ構築およびスチュワードシップに気候分析を組み込む資産運用会社 136
12.2.7 信用格付け機関 136
12.2.7.1 信用格付け機関：気候リスクへのエクスポージャー評価を通じて信用力を再定義 136
12.3 エネルギー・ユーティリティ 137
12.3.1 総合石油会社 138
12.3.1. 1 全社的な気候インテリジェンスを上流から下流までの事業に組み込み、総合石油会社のレジリエンスを再定義する 138
12.3.2 天然ガス供給事業者 139
12.3.2.1 メタンに関する知見とインフラのレジリエンスの向上は、天然ガス供給事業者にとって決定的な気候上の課題となっている 139

12.3.3 再生可能エネルギー企業（太陽光、風力） 139
12.3.3.1 太陽光および風力発電ポートフォリオを運営する再生可能エネルギー企業にとって、気候変動に適応した資産戦略の拡大が不可欠になりつつあります 139
12.3.4 ユーティリティ会社 140
12.3.4.1 気候インテリジェンスを活用した送電網のレジリエンスの近代化が、ユーティリティの運営戦略を再定義しています 140
12.3.5 水管理機関 141
12.3.5.1 気候適応型インフラ計画の策定が、水管理機関にとって極めて重要な課題となっています 141
12.4 農林業 141
12.4.1 食品生産企業 142
12.4.1.1 長期的な供給の安定性を確保するための、気候変動に適応した食料システムの構築 142
12.4.2 農業貿易業者および商品取引 143
12.4.2.1 農業貿易ネットワーク全体における気候変動に関する可視性の強化 143
12.4.3 アグリテック・プラットフォーム 144
12.4.3.1 農業生産システム全体における気候情報のデジタル化 144
12.4.4 林業管理企業 144
12.4.4.1 持続可能な森林管理システムを通じた気候レジリエンスの拡大 144
12.5 輸送・物流 145
12.5.1 海運・海事 146
12.5.1.1 海運および海事物流における中核的な業務リスク要因としての気候変動への対応 146
12.5.2 航空 147
12.5.2.1 機材、燃料、ネットワークシステム全体にわたる気候リスクの統合を通じた航空業界のレジリエンスの再構築 147
12.5.3 鉄道 147
12.5.3.1 世界の鉄道事業者は、気候リスク分析とインフラの耐性強化戦略を統合し、熱波や土砂崩れの影響を軽減することで、ネットワーク全体にわたる継続的かつレジリエントな鉄道移動を確保しています 147
12.5.4 道路輸送事業者 148
12.5.4.1 ネットワークの継続性と混乱への耐性を確保するため、気候インテリジェンスを道路輸送業務に組み込む 148
12.5.5 貨物・物流企業 148
12.5.5.1 混乱に強いサプライチェーンを実現するための、貨物・物流ネットワーク全体にわたる気候インテリジェンス 148
12.6 建設・不動産 149
12.6.1 不動産投資信託（REIT） 150
12.6.1.1 長期的な資本配分と資産価値の保全におけるレジリエンス 150
12.6.2 不動産開発業者 151
12.6.2.1 統合されたリスク対応設計と資産レベルの気候インテリジェンスを通じて、気候変動に強靭な都市化を推進する不動産開発業者 151

12.6.3 商業・家庭用不動産 152
12.6.3.1 資産レベルのレジリエンスを評価、設計、およびポートフォリオの安定性に組み込むこと 152
12.6.4 B2Cオンライン不動産プラットフォーム 152
12.6.4.1 デジタル住宅検索および取引意思決定への気候リスクインテリジェンスの組み込み 152
12.7 政府・公共部門 153
12.7.1 都市計画局 154
12.7.1.1 都市ガバナンスを気候適応型都市システムへと変革するための空間インテリジェンス 154
12.7.2 気候レジリエンス事務局 155
12.7.2.1 先を見越した都市適応のための専任のレジリエンス事務局を通じた気候リスクガバナンスの制度化 155
12.7.3 災害管理当局 155
12.7.3.1 気候変動に起因する危機対応のための予測型指揮ネットワークへの災害ガバナンスの再構築 155
12.7.4 国家気候機関 156
12.7.4.1 主権的リスクガバナンスおよび早期警報システムの基盤としての国家気候インテリジェンス・インフラの強化 156
12.8 製造業 157
12.8.1 グローバル生産ネットワーク全体における製造業のレジリエンスを支える気候リスクインテリジェンス 157
12.9 その他の産業 158
13 地域別気候リスク管理市場 160
13.1 はじめに 161
13.2 北米 163
13.2.1 北米：気候リスク管理市場の推進要因 163
13.2.2 アメリカ 169
13.2.2.1 気候インテリジェンスを企業のリスクアーキテクチャに組み込む 169
13.2.3 カナダ 170
13.2.3.1 資源依存型および気候変動の影響を受けやすいセクターにおけるレジリエンスの拡大 170
13.3 ヨーロッパ 171
13.3.1 ヨーロッパ：気候リスク管理市場の推進要因 171
13.3.2 英国 177
13.3.2.1 気候シナリオの統合における金融セクターのリーダーシップの推進 177
13.3.3 ドイツ 178
13.3.3.1 気候情報を反映した事業運営を通じた産業のレジリエンス強化 178
13.3.4 フランス 179
13.3.4.1 機関投資と長期的な物理的リスク計画の連携 179

13.3.5 イタリア 180
13.3.5.1 多岐にわたるハザードへの曝露を企業の戦略的行動へと転換 180
13.3.6 スペイン 181
13.3.6.1 予測分析を通じた気候変動の影響を受けやすい経済の原動力の保護 181
13.3.7 その他のヨーロッパ諸国 182
13.4 アジア太平洋地域 183
13.4.1 アジア太平洋地域：気候リスク管理市場の推進要因 184
13.4.2 中国 190
13.4.2.1 気候分析と大規模なインフラ変革の整合 190
13.4.3 日本 191
13.4.3.1 先進的なリスク文化を長期的な気候適応へと拡大 191
13.4.4 インド 192
13.4.4.1 農業およびインフラ分野における気候リスク対応能力の拡大 192
13.4.5 オーストラリアおよびニュージーランド 193
13.4.5.1 リスクへの曝露度が高い先進国経済圏における気候レジリエンスの向上 193
13.4.6 シンガポール 194
13.4.6.1 金融ハブとして、気候分析を地域の資本市場インフラとして位置づける 194
13.4.7 韓国 194
13.4.7.1 輸出主導型産業システムへの気候レジリエンスの統合 194
13.4.8 その他のアジア太平洋地域 195
13.5 中東・アフリカ 196
13.5.1 中東・アフリカ：気候リスク管理市場の推進要因 197
13.5.2 サウジアラビア王国 202
13.5.2.1 国家変革プロジェクトへの気候レジリエンスの組み込み 202
13.5.3 アラブ首長国連邦（UAE） 203
13.5.3.1 将来の経済的持続可能性の中核としての気候リスクの位置づけ 203
13.5.4 南アフリカ 204
13.5.4.1 資源セクターの需要と長期的な気候変動適応とのバランス 204
13.5.5 その他の中東・アフリカ諸国 205
13.6 南米アメリカ 206
13.6.1 南米アメリカ：気候リスク管理市場の推進要因 206
13.6.2 ブラジル 212
13.6.2.1 資源依存型の成長モデルのための気候インテリジェンスの構築 212
13.6.3 メキシコ 213
13.6.3.1 気候制約の強化下における産業拡大の管理 213
13.6.4 アルゼンチン 214
13.6.4.1 精密な気候予測による農業の安定確保 214
13.6.5 その他の南米アメリカ諸国 215
14 競争環境 217
14.1 概要 217
14.2 主要企業の戦略（2021年～2025年） 217
14.3 売上高分析（2021年～2025年） 219
14.4 市場シェア分析（2025年） 220
14.4.1 2025年の市場ランキング分析 221
14.5 製品比較分析 223
14.5.1 ソフトウェア別（気候リスク管理）製品比較分析 223
14.5.1.1 ClimateLens（Marsh McLennan） 223
14.5.1.2 ArcGIS Climate Resilience（ESRI） 224
14.5.1.3 Climate Risk Analytics（CoreLogic） 224
14.5.1.4 Activator（Anthesis） 224
14.5.1.5 Environmental Intelligence Suite（IBM） 224
14.5.2 サービス別製品比較分析 （気候リスク管理） 225
14.5.2.1 Climate Risk Advisory（EY） 225
14.5.2.2 Climate Strategy Consulting（BCG） 226
14.5.2.3 Climate Risk and Decarbonization Hub（KPMG） 226
14.5.2.4 気候リスク・サービス（デロイト） 226
14.5.2.5 TCFD および ESG 報告サービス（PwC） 226
14.5.3 API 別製品比較分析（気候リスク管理） 227
14.5.3.1 気候リスクAPI（WTW） 227
14.5.3.2 気候データAPI（S&P Global） 227
14.5.3.3 気候バリュー・アット・リスクAPI（MSCI） 228
14.5.3.4 気候リスク指標API （ムーディーズ） 228
14.5.3.5 気候リスク・インテリジェンスAPI（ファースト・ストリート） 228
14.6 企業評価マトリックス：主要プレイヤー、2025年 228
14.6.1 スター企業 228
14.6.2 新興リーダー 228
14.6.3 広範な影響力を持つ主要企業 229
14.6.4 参入企業 229
14.6.5 企業の事業展開：主要企業、2025年 230
14.6.5.1 企業の事業展開 230
14.6.5.2 地域別展開状況 230
14.6.5.3 提供サービス別展開状況 231
14.6.5.4 アプリケーション別展開状況 232
14.6.5.5 産業別展開状況 232

14.7 企業評価マトリックス：スタートアップ／中小企業、2025年 233
14.7.1 先進的な企業 233
14.7.2 対応力のある企業 233
14.7.3 ダイナミックな企業 233
14.7.4 スタート地点 234
14.7.5 競合ベンチマーキング：スタートアップ／中小企業、2025年 235
14.7.5.1 主要なスタートアップ／中小企業の詳細リスト 235
14.7.5.2 主要なスタートアップ／中小企業の競合ベンチマーキング 236
14.8 競争シナリオ 237
14.8.1 製品の発売と機能強化 237
14.8.2 取引 238
15 企業概要 239
15.1 主要企業 239
15.1.1 IBM 239
15.1.1.1 事業概要 239
15.1.1.2 提供製品・ソリューション・サービス 240
15.1.1.3 最近の動向 241
15.1.1.3.1 製品の発売および機能強化 241
15.1.1.3.2 取引 242
15.1.1.4 MnMの見解 243
15.1.1.4.1 主な強み 243
15.1.1.4.2 戦略的選択 244
15.1.1.4.3 弱点および競合上の脅威 244
15.1.2 KPMG 245
15.1.2.1 事業概要 245
15.1.2.2 提供している製品・ソリューション・サービス 245
15.1.2.3 最近の動向 246
15.1.2.3.1 製品の発売および機能強化 246
15.1.2.3.2 取引実績 247
15.1.2.4 MnMの見解 248
15.1.2.4.1 主な強み 248
15.1.2.4.2 戦略的選択 249
15.1.2.4.3 弱点および競合上の脅威 249
15.1.3 デロイト 250
15.1.3.1 事業概要 250
15.1.3.2 提供している製品・ソリューション・サービス 251
15.1.3.3 最近の動向 252
15.1.3.3.1 製品の発売および機能強化 252
15.1.3.3.2 取引実績 253

15.1.3.4 MnMの見解 254
15.1.3.4.1 主な強み 254
15.1.3.4.2 戦略的選択 254
15.1.3.4.3 弱点と競合上の脅威 254
15.1.4 PWC 255
15.1.4.1 事業概要 255
15.1.4.2 提供製品・ソリューション・サービス 256
15.1.4.3 最近の動向 257
15.1.4.3.1 製品の発売および機能強化 257
15.1.4.3.2 取引 258
15.1.4.4 MnMの見解 259
15.1.4.4.1 主な強み 259
15.1.4.4.2 戦略的選択 259
15.1.4.4.3 弱点および競合上の脅威 259
15.1.5 マーシュ・マクレナン 260
15.1.5.1 事業概要 260
15.1.5.2 提供している製品・ソリューション・サービス 261
15.1.5.3 最近の動向 262
15.1.5.3.1 製品の発売および機能強化 262
15.1.5.3.2 取引 263
15.1.5.4 MnM の見解 264
15.1.5.4.1 主な強み 264
15.1.5.4.2 戦略的選択 264
15.1.5.4.3 弱点および競合上の脅威 265
15.1.6 ESRI 266
15.1.6.1 事業概要 266
15.1.6.2 提供している製品・ソリューション・サービス 266
15.1.6.3 最近の動向 267
15.1.6.3.1 取引実績 268
15.1.7 ボストン・コンサルティング・グループ 269
15.1.7.1 事業概要 269
15.1.7.2 提供している製品・ソリューション・サービス 269
15.1.7.3 最近の動向 270
15.1.7.3.1 取引 270
15.1.8 アーンスト・アンド・ヤング（EY） 272
15.1.8.1 事業概要 272
15.1.8.2 提供している製品・ソリューション・サービス 272
15.1.8.3 最近の動向 273
15.1.8.3.1 製品の発売および機能強化 273
15.1.8.3.2 取引実績 274

15.1.9 ムーディーズ・アナリティクス 276
15.1.9.1 事業概要 276
15.1.9.2 提供している製品・ソリューション・サービス 277
15.1.9.3 最近の動向 278
15.1.9.3.1 取引 278
15.1.10 ウィリス・タワーズ・ワトソン（WTW）PLC 280
15.1.10.1 事業概要 280
15.1.10.2 提供している製品・ソリューション・サービス 281
15.1.10.3 最近の動向 282
15.1.10.3.1 製品の発売および機能強化 282
15.1.10.3.2 取引事例 283
15.1.11 MSCI 285
15.1.11.1 提供している製品・ソリューション・サービス 286
15.1.11.2 最近の動向 287
15.1.11.2.1 取引 287
15.1.12 CORELOGIC 288
15.1.12.1 事業概要 288
15.1.12.2 提供している製品・ソリューション・サービス 288
15.1.12.3 最近の動向 289
15.1.12.3.1 製品の発売 289
15.1.12.3.2 取引 289
15.1.13 S&P GLOBAL 290
15.1.13.1 事業概要 290
15.1.13.2 提供している製品・ソリューション・サービス 291
15.1.13.3 最近の動向 292
15.1.13.3.1 製品の発売および機能強化 292
15.1.13.3.2 取引実績 292
15.1.14 ANTHESIS 293
15.1.14.1 事業概要 293
15.1.14.2 提供している製品・ソリューション・サービス 293
15.1.14.3 最近の動向 294
15.1.14.3.1 取引実績 294
15.1.15 ベイン・アンド・カンパニー 295
15.1.15.1 事業概要 295
15.1.15.2 提供している製品・ソリューション・サービス 295
15.1.15.3 最近の動向 296
15.1.15.3.1 製品の発売および機能強化 296
15.1.15.3.2 取引実績 296

15.2 その他の主要企業 297
15.2.1 SUNAIRIO 297
15.2.2 WATERSHED 298
15.2.3 CLIMATEAI 299
15.2.4 CLIMATE X 300
15.2.5 CORRENTICS 301
15.2.6 XDI 302
15.2.7 JUPITER INTELLIGENCE 303
15.2.8 SUST GLOBAL 304
15.2.9 MITIGA SOLUTIONS 305
15.2.10 MANIFEST CLIMATE 306
15.2.11 ENTELLIGENT 307
15.2.12 SE ADVISORY SERVICE 308
15.2.13 CLEARVUE.BUSINESS 309
15.2.14 CLIMATESCALE 310
15.2.15 RISKTHINKING.AI 311
15.2.16 PERSEFONI 312
15.2.17 FIRST STREET 313
16 調査方法論 314
16.1 調査データ 314
16.1.1 二次データ 315
16.1.2 一次データ 315
16.1.2.1 一次プロファイルの内訳 316
16.1.2.2 主要な産業インサイト 316
16.2 市場の内訳とデータの三角測量 317
16.3 市場規模の推定 317
16.3.1 トップダウン・アプローチ 318
16.3.2 ボトムアップ・アプローチ 318
16.4 市場予測 321
16.5 調査の前提条件 322
16.6 本調査の限界 324
17 付録 325
17.1 ディスカッション・ガイド 325
17.2 KNOWLEDGESTORE：MARKETSANDMARKETSのサブスクリプション・ポータル 331
17.3 カスタマイズ・オプション 333
17.4 関連レポート 333
17.5 著者情報 334