1 序文
2 調査範囲と方法論
2.1 調査目的
2.2 関係者
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 市場実績
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 予測タイプ別市場分析
6.1 短期予報
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 中期予報
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
6.3 長期的予測
6.3.1 市場動向
6.3.2 市場予測
7 用途別市場分析
7.1 運用効率
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 企業規模別市場分析
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分析
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 地域別市場分析
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 イギリス
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 その他地域
10.4.3.1 市場動向
10.4.3.2 市場予測
10.5 中東・アフリカ地域
10.5.1 市場動向
10.5.2 国別市場分析
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 購買者の交渉力
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 主要プレイヤー
15.3 主要プレイヤーのプロファイル
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 Group
15.3.3.1 会社概要
15.3.3.2 製品ポートフォリオ
15.3.4 カスタムウェザー
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 フグロ
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 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
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 メットオフィス
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・サービスズ
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・サービスズ・プライベート・リミテッド
15.3.11.1 会社概要
15.3.11.2 製品ポートフォリオ
15.3.12 StormGeo 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 気象予測サービスは、気象データを収集・解析し、未来の天候についての情報を提供するサービスです。このサービスは、地球の大気の状態を理解し、予測するための科学的手法を基にしています。気象予測には、気温、降水量、風速、湿度、気圧などの要素が含まれ、これらの要素をもとに様々な気象情報が生成されます。 気象予測サービスの根幹には、データ収集があります。地上の気象観測所や気象衛星、レーダー、気象ブイなどから得られるデータが利用されます。これらの観測データは、リアルタイムで収集されるため、現在の気象状態を正確に把握することができます。また、過去の気象データも解析に活用され、特定の地点や時間帯における天候の傾向を明らかにします。これにより、より高精度な予測が可能となります。 気象予測の種類は多岐にわたります。短期予測は数時間から数日間の天候を予測し、日常生活や業務の計画に役立ちます。中期予測は数日から数週間先の予測を行い、天候の変化を見越した対策を講じることに利用されます。さらに、長期予測は数ヶ月から数年先の気候傾向を示し、農業や災害対策、エネルギー需要の予測に活用されることが多いです。 気象予測サービスの用途は非常に幅広いです。例えば、農業分野では、作物の成長に影響を及ぼす天候を予測することで、適切な播種時期や収穫時期を決定する手助けをします。また、日常生活においては、出かける際の服装選びや、イベントの計画に役立ちます。さらに、航空や交通、安全運行にも重要な役割を果たしています。大規模な災害が予想される場合、早期警戒システムが発動し、関係者が適切な対応を取ることができます。 気象予測サービスは、実際にはいくつかの技術的手法を組み合わせて行われています。例えば、数値予報モデルは、ある地域の気象を数値的に表現し、未来の天候を計算する手法です。これには、コンピュータシミュレーションと解析手法が利用され、特にスーパーコンピュータが使われます。また、機械学習や人工知能（AI）の技術も取り入れられ、膨大なデータを効率的に解析し、予測精度を向上させる研究が進められています。 さらに、気象予測サービスは、デジタルプラットフォームを通じて提供されることが一般的になっています。スマートフォンアプリやウェブサイトなどを利用し、ユーザーが簡単にアクセスできるようになっています。これにより、個人利用者だけでなく、企業や行政機関などが必要とする情報を手軽に入手できる仕組みが整っています。 現在の気象予測サービスでは、気象情報の可視化も重要な要素です。地図やグラフを用いて、視覚的にわかりやすく情報を伝える手法が採用されています。特に、リアルタイムで更新される天気図や降水予想のアニメーションなどは、利用者にとって非常に有用です。 気象予測サービスは、ますます進化していく分野であり、気候変動や異常気象が頻発する現代社会において、その重要性は増していくと考えられます。新しい技術の導入やデータ解析手法の進化によって、未来の気象予測はますます高精度になり、さまざまな分野での応用が期待されます。これにより、私たちの生活の質を向上させたり、安全な社会の実現に寄与することでしょう。