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およびソリューション市場の動向
3.1. 気象予報システムおよび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 世界の気象予測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 推計および予測 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・潜在性分析による世界の気象予報システムおよびソリューション市場
6.3. 予測期間別世界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）
6.4. 気象予報システムおよび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. システム別推計および予測（2020年～2030年）
8.4.1.2. 予測範囲別推計および予測（2020年～2030年）
8.4.1.3. 最終用途別推計および予測（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・ソリューション市場
8.6.5. 韓国の気象予報システム・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・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・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・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・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. 企業概要
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：地域別推定値および予測（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：システム別推定値および予測（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：推計値および予測（2020年～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：推計値および予測（2020年～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：推計値および予測（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：推計値および予測（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・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25. ドイツの気象予報システム・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26. ドイツ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：セグメント別推計および予測（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：セグメント別推計および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表31. イタリアの気象予測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測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測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定値および予測、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定値および予測、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・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・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・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定値および予測（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定値および予測（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54. 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：セグメント別推計および予測 2020-2030年（10億米ドル）
表55. RoAPACの気象予報システムおよび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67. サウジアラビア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定値および予測（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：セグメント別推定値および予測（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：セグメント別推定値および予測（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 気象予測システムは、気象データを収集・解析し、未来の天気を予測するための技術や手法を指します。これらのシステムは、観測された気象情報を基に数値モデルを利用して天候の変化を予測し、様々な分野で応用されています。近年、気象予測精度の向上が期待され、関連技術の進展が進んでいます。 気象予測システムにはいくつかの種類があります。まず、数値予報モデルが挙げられます。これは、気象の物理的過程を数式で表現し、コンピュータを用いてシミュレーションを行う方式です。主に全球モデル、地域モデル、そしてmesoモデルに分類されます。全球モデルは地球全体を対象にしたシミュレーションを行い、地域モデルは特定の地域に特化した予測を提供します。mesoモデルはさらに細かいスケールでの解析を行います。 次に、経験則に基づく予報も重要です。これは過去の気象データと一致するパターンを見つけ出し、それを基に未来の天候を予測する方法です。この手法は特に短期的な予報において有効であり、シンプルで迅速な予測が可能です。 用途について考えると、気象予測システムは多岐にわたる分野で活用されています。農業分野では、気象情報を基に作物の生育計画や収穫時期を決定するのに役立ちます。例えば、降水量や温度の予測を用いることで、最適な播種時期を選ぶことができます。 また、災害管理にも重要な役割を果たしています。台風や豪雨、地震などの自然災害に備えるためには、正確な気象予測が欠かせません。これにより、避難指示の発令やインフラの点検、リソースの配分などが的確に行われます。 さらに、航空業界でも気象予測は不可欠です。フライトの安全運航を確保するために、空港周辺の気象状況やルート上の気象予測が常に必要とされています。パイロットや航空管制官は、気象情報を基にフライトプランを調整します。 気象観測のための関連技術も多数存在します。気象レーダーや衛星観測が代表的なもので、これらはリアルタイムで気象データを収集します。気象レーダーは降水や風の動きを監視することができ、衛星データは広範囲な気象状況を確認するのに適しています。 さらに、気象センサー技術も進化しています。地上に設置されるセンサーは、各種気象要素を測定し、それをネットワークで集約することで、より詳細なデータが得られます。これにより、気象予測の精度向上にも寄与しています。 近年では、人工知能（AI）や機械学習を活用した手法も注目されています。これらの技術は大量の気象データを解析する能力が高く、過去のデータから未来の気象パターンを学習することが可能です。AIを用いたモデルは、従来の手法に比べて短期間での予測精度を向上させる潜在能力があります。 加えて、データ可視化の技術も進展しており、取得した気象データをグラフィカルに表示することで、利用者が直感的に理解できるようになっています。これにより、一般市民から専門家まで、さまざまな層が気象情報を効果的に活用できるようになっています。 このように、気象予測システムは多様な技術や種類が融合しながら、さまざまな分野での用途に役立っています。今後とも技術革新が進むことで、さらに精度の高い予測が可能となり、私たちの日常生活や産業活動に大きな影響を与えることが期待されます。 |
