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衛星データサービス市場は、2021年には59億米ドルと評価され、予測期間中の年平均成長率（CAGR）は23.0%で、2023年までに89億米ドルから 2026年までに167億米ドルに成長すると予測されている。この衛星データサービス産業は、様々な産業における衛星画像データの需要の急増により、飛躍的な成長が見込まれている。
衛星データサービス市場のダイナミクス
ドライバー地球観測画像と分析の成長
地球観測サービスは、主に農地のモニタリング、気候変動の検出、災害軽減、気象学、その他多くの資源を対象としている。これらの画像は、土地、水、森林資源の正確な管理など、さまざまな目的に利用できるため、高解像度の地球画像の必要性は、縦断的に高まっている。現在、衛星画像を最も多く購入しているのは米国政府である。このため、米国に本社を置く企業やその他の企業のほとんどが、米国政府を長期的に安定した顧客として見ている。
抑制：政府の厳しい宇宙政策と規制
国家レベルおよび国際レベルの政府政策は、衛星データサービスのエコシステムと産業の進化に直接的または間接的に影響を与える。現在、包括的な軌道上規制体制は世界的にも国内的にも存在しない。例えば、ランデブーや近接運用、宇宙ベースの宇宙状況認識（SSA）、RFマッピングなどの軌道上活動に関する規制はない。国際的には、75カ国以上が衛星データサービス活動に従事しているが、コンセンサスは得られていない。
チャンス宇宙機関への政府投資の増加
米国政府はスモールサット・エコシステムのあらゆる部分に投資しており、今後も上流と下流の両方で投資を続ける可能性が高い。さらに興味深い動きは、世界中の他の政府によるスモールサットへの投資の増加である。
課題スペースデブリへの懸念
スペースデブリ（宇宙ゴミ）とは、もはや機能しなくなった宇宙船やあらゆる大きさの部品が、制御されずに地球に落下することを指す。人類の宇宙活動が始まって以来、地球を周回するさまざまな物体の数は指数関数的に増加し、小型衛星の新しい波によって、その傾向はかつてないほど高まっている。NASAと欧州宇宙機関のウェブページによれば、地表から10,000kmまでの地球低軌道（LEO）とそれ以上の静止地球軌道（GEO）の間を1億5,000万個以上の物体が周回しており、その総重量は5,000トンを超えるという。
予測期間中、農業分野が衛星データサービス産業を分野別で牽引
業種別に見ると、農業分野は2021年の10億米ドルから2026年には30億米ドルに成長し、2021～2026年の年平均成長率は23.7％と最も高くなると予想されている。衛星画像は、作物の状態や収量、作物の健康状態、植生の質を詳細に評価するのに役立つ。
予測期間中、衛星データサービス業界をサービス別にリードするデータ分析セグメント
サービス別に見ると、データ分析分野は予測期間中に19.4％という高いCAGRで成長すると予測されている。GISマップの開発や衛星画像に表示されたデータの分析に必要な画像データ処理、特徴抽出、デジタルモデル、分類などのデータ分析サービスに対する需要の高まりが市場を押し上げるだろう。
予測期間中、衛星データサービス市場は政府・軍需分野がエンドユーザー別市場をリード
最終用途別では、政府・軍事分野が2021年の14億3,100万米ドルから2026年には41億5,100万米ドルに成長し、予測期間中のCAGRは23.7％と予測されている。国防分野での高品質衛星画像利用の増加がこのセグメントを後押ししている。
予測期間中、北米が衛星データサービス市場を地域別でリード
予測期間中、北米が市場を支配すると予想されている。その理由は、進行中の研究調査や投資が最大数あること、宇宙プログラムを実施するための最新インフラが存在すること、そしてこの地域の産業全体で商業衛星画像の採用が増加していることである。
分析に基づく意思決定のための人工知能
人工知能（AI）はあらゆる分野を破壊しているが、地球観測（EO）も例外ではない。AIとは、データ分析、視覚認識、音声認識、意思決定など、人間の知性を必要とするタスクを完了するのを助けるプログラムを指す。
衛星データサービスのトップ企業 – 主要市場プレイヤー
衛星データサービス企業は、Maxar Technologies（米国）、Planet Labs, Inc.（米国）、Satellite Imaging Corporation（米国）、ICEYE（フィンランド）、Earth-i Ltd.（英国）、Airbus（オランダ）など、世界的に確立されたプレーヤーによって占められている。(英国）、Airbus（オランダ）である。これらの企業は、高解像度の衛星画像や解析のための画像処理サービスを提供することで、エネルギー・電力、農業、林業、防衛・安全保障など様々な業種に対応している。
この調査レポートは、衛星データサービス市場を業種別、エンドユース別、サービス別、展開別、地域別に分類しています。
衛星データサービス市場：業種別
エネルギーと電力
鉱業・鉱物探査
石油・ガス事業
パイプラインとトランスミッションの調査
石油・ガス探査
再生可能エネルギー
風力エネルギー
太陽エネルギー
水力発電
その他
ユーティリティ
電力線管理
地下施設モニタリング
エンジニアリング＆インフラ
土地・都市管理
3D都市・地形モデリング(Dtm)
産業・資産マッピング
Gis統合ライダーマッピング
防衛・安全保障
監視
重要インフラ保護
犯罪マッピング
飛行場のモニタリング
環境・気象
地球規模の気候変動
土地被覆と変化の検出
大気汚染と水質汚濁
自然災害
天気予報
農業
作物タイプの識別
精密農業
海事
港湾監視
沿岸管理（海域の調査、船舶の探知、
活動追跡、油流出追跡）
捜索救助
違法漁業の監視
林業
森林被覆マッピング
緊急野火モニタリング
輸送とロジスティクス
輸送ルート計画
輸送・ロジスティクス・サイトプランニング
交通管理
保険
洪水モニタリング
物的損害の見積もり
学術・研究
その他
衛星データサービス市場：最終用途別
政府・軍関係
宇宙機関
国防省
国家安全保障機関
学術・研究機関
環境・農務省
国家地図・地形機関
その他
商業
地質会社
地図・地図製作会社
鉱業、石油、ガス会社
運輸、建設、インフラ企業
衛星オペレーター／オーナー
メディア・エンターテイメント
その他
サービスプロバイダー
衛星データサービス市場：サービス別
画像データ
空間
超高解像度
高解像度
中低分解能
スペクトル
時間分解能
ラジオメトリック
データ分析
画像データ処理
パン研ぎ
オルソレクティフィケーション
モザイク処理
クラウドパッチング
空中三角測量
特徴抽出
デジタルモデル
デジタル地形モデル（Dtm）
デジタル・サーフェス・モデル（Dsm）
デジタル標高モデル（DEM）
分類
物体の分類と識別
土地被覆と変化の検出
衛星データサービス市場：展開別
パブリッククラウド
プライベートクラウド
ハイブリッド・クラウド
衛星データサービス市場：地域別
北米
欧州
アジア太平洋
中東・アフリカ
ラテンアメリカ
最近の動向
2021年10月、衛星画像と航空調査画像から、ルイジアナ州の石油・ガス拠点沖で原油が拡散していることが明らかになった。衛星および航空調査画像、船舶追跡データ、地元当局者や流出対応に携わった人々への聞き取り調査の評価によると、清掃作業員は、専門家がメキシコ湾で相当量の原油流出と呼んだものを封じ込めるために働いた。流出は、宇宙技術企業Planet LabsとMaxar Technologiesが撮影した衛星画像で検出された。石油・ガスの拠点であるPort Fourchonの沖合約2マイルの沿岸海域で、少なくとも10マイルに及ぶ油の黒い広がりと虹色の光沢が確認された。流出油の航空調査画像は、米国海洋大気庁によって撮影された。
2019年1月、イスラエルを拠点とするイメージサット・インターナショナルの衛星が、上海の江南造船所付近で建設中の第3の中国空母の開発を捉えた。この情報により、情報機関は江南造船所が単なる船舶の商業開発以上の目的で使用されていることを推測することができた。中国初のフルサイズ空母の建造は、高価なインフラ工事と並行して着々と進んでいる。
目次
1 はじめに （ページ – 28）
1.1 調査の目的
1.2 市場の定義
1.3 調査範囲
1.3.1 対象市場
図1 衛星データサービス市場のセグメント化
1.3.2 対象地域
図2 地域範囲
1.3.3 調査対象年
1.4 含むものと含まないもの
1.5 通貨と価格
表1 米ドル為替レート, 2017-2019
1.6 調査の限界
1.7 市場関係者
1.8 変化のまとめ
2 研究方法 （ページ – 33）
2.1 調査データ
2.1.1 レポート作成の流れ
図3 レポートのプロセスフロー
図4 衛星データサービス市場調査デザイン
2.1.2 二次データ
2.1.2.1 二次ソースからの主要データ
2.1.3 一次データ
2.1.3.1 一次ソースからの主要データ
2.1.3.2 一次資料の内訳
図5 一次聞き取り調査の内訳：企業タイプ別、呼称別、地域別
2.1.4 需要側指標
2.1.5 供給側分析
2.2 市場規模の推定と方法論
2.2.1 市場サイジングと予測
2.2.2 セグメントとサブセグメント
2.2.2.1 主要産業インサイト
2.3 調査アプローチと方法論
2.3.1 ボトムアップアプローチ
図6 市場規模推定手法：ボトムアップアプローチ
2.3.1.1 COVID-19の市場分析への影響
2.3.2 トップダウンアプローチ
図7 市場規模推定手法：トップダウンアプローチ
2.4 データ三角測量
図8 データ三角測量
2.4.1 一次調査および二次調査による三角測量
2.5 成長率の前提
2.6 調査研究の前提
2.7 制限事項
2.8 リスク
3 エグゼクティブサマリー（ページ – 44）
図 9 農業分野は予測期間中に最も高い CAGR で成長する
図 10 データ分析分野は予測期間中に高い CAGR で成長する
図 11 政府・軍事分野が予測期間中に衛星データサービス市場をリードする
図 12 2020 年には北米が衛星データサービス市場で最も大きなシェアを占める
4 PREMIUM INSIGHTS (ページ – 48)
4.1 衛星データサービス市場の魅力的な成長機会
図 13 様々な産業で衛星画像の利用が増加し、市場の成長を促進
4.2 産業別、垂直方向別
図14 2021年から2026年にかけて農業分野が最も高い成長率を示す
4.3 産業別、サービス別
図15 予測期間中に市場をリードすると予測される画像データ分野
4.4 産業別、用途別
図 16 政府・軍事分野が予測期間中に市場を支配すると予測される
4.5 産業別、国別
図 17 中国の衛星データサービス市場は予測期間中に最も高い CAGR で成長すると予測される
5 市場概要（ページ – 51）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図18 推進要因、阻害要因、機会、課題
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 地球観測画像と分析の成長
図 19 地球観測、リモートセンシングコンステレーション
5.2.1.2 AIとビッグデータの導入による地理空間画像分析の著しい進歩
図20 ビッグデータ地球観測バリューチェーン
5.2.1.3 地球観測用の小型衛星やキューブサットの打ち上げの増加
図21 打ち上げられた超小型衛星とキューブサット、2016～2021年（単位）
5.2.1.4 宇宙産業の民営化
図22 世界の衛星画像市場（10億米ドル）
5.2.2 阻害要因
5.2.2.1 政府の厳しい宇宙政策と規制
5.2.2.2 小型衛星専用ロケットの不足
図 23 小型ロケットの現状
5.2.3 機会
5.2.3.1 政府による宇宙機関への投資の増加
図24 打ち上げ場所別の超小型衛星
5.2.3.2 リアルタイムのリモートセンシングデータの必要性
5.2.3.3 地球観測産業における技術開発とイノベーション
図25 2000～2019年の宇宙投資（10億米ドル）
5.2.4 課題
5.2.4.1 スペースデブリへの懸念
5.2.4.2 衛星打ち上げロケットや衛星の故障
表4 地球観測衛星の打ち上げ失敗例
5.3 COVID-19 衛星データサービス市場への影響
図 26 COVID-19 衛星データサービス市場への影響
図 27 COVID-19 による衛星データサービス市場の需給面への影響
5.4 範囲／シナリオ
図 28 COVID-19 の影響：衛星データサービス市場の悲観的、現実的、および楽観的シナリオ
5.5 衛星データサービス市場のバリューチェーン分析
図 29 バリューチェーン分析のインフォグラフィックス：衛星データサービス市場
表5 衛星データサービス市場のバリューチェーンにおける主要セグメントは次のように大別される。
5.6 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
5.6.1 衛星データサービスメーカーの収益シフトと新たな収益ポケット
図 30 衛星データサービス市場の収益シフト曲線
5.7 衛星データサービス市場のエコシステム
図 31 エコシステムマップ衛星データサービス市場
5.8 衛星データサービスの平均販売価格
表6 ワールドビュー2とワールドビュー3の高解像度アーカイブ価格（2020～2021年
表7 Worldview-2とWorldview-3の高解像度新規タスク（2020-2021年
表8 Spot6/7の中解像度アーカイブ価格（2020-2021年
表9 Spot6/7の中解像度新規タスク価格（2020-2021年
表10 maxar (digitalglobe) aes (advanced elevation suite) デジタル標高モデル価格（2020-2021年
5.9 運用データ
表11 世界の衛星打上げ数量（衛星タイプ別）、2019～2025年
表12 衛星打上げ数量（元請業者別）、2019～2025年
表13 衛星打上げ量（事業者・所有者別）、2019～2025年（米国、欧州
5.10 ポーターの5力分析
表14 ポーターの5つの力分析
5.10.1 新規参入の脅威
5.10.2 代替品の脅威
5.10.3 供給者の交渉力
5.10.4 買い手の交渉力
5.10.5 競争相手の激しさ
5.11 関税と規制の状況
5.11.1 北米
5.11.2 ヨーロッパ
5.11.3 アジア太平洋
5.12 貿易分析
表15 国別輸入（2019～2020年）（千米ドル
表16 国別輸出（2019-2020年）（千米ドル
6 業界動向 （ページ – 77）
6.1 はじめに
6.2 技術動向
6.2.1 分析に基づく意思決定のための人工知能
6.2.2 車載センサー技術の進歩
6.2.3 画像保存と分析のためのクラウドコンピューティング
表 17 衛星データサービス市場におけるクラウドコンピューティングの主要プラットフォーム
6.2.4 データ分析と処理
図 32 地球観測のサプライチェーン
6.2.5 データ分析におけるハイパースペクトル画像とマルチスペクトル画像の利用の増加
6.2.6 リアルタイム取得・処理統合データシステム（ラピッド）
図 33 ラップタイム・ニアリアルタイム・チェーンの論理ステップ：データ受信から情報製品の生成まで
6.2.7 宇宙技術の小型化
6.2.8 小型衛星による宇宙画像の強化
6.2.9 小型衛星専用ロケットの開発
表18 最先端の小型衛星-キューブサット技術
6.2.10 エネルギー貯蔵（一次電池と二次電池）
表19 キューブサットのバッテリー技術
6.3 技術分析
6.3.1 機械学習による衛星画像
6.3.2 衛星画像に基づくオンライン3D再構築
6.4 ユースケース
6.4.1 ユースケース：油流出対応のための衛星画像
6.4.2 ユースケース：緊急システムへのリアルタイムデータ提供
6.4.3 ユースケース：衛星画像による高価なインフラ工事の回避
6.4.4 使用例：バハマの洪水調査のための衛星画像
6.4.5 使用例：感染症マッピングのための衛星画像
6.5 メガトレンドの影響
6.5.1 低コストの瓦礫除去技術の開発
6.5.2 世界の経済力の変化
6.5.3 特許分析
表20 技術革新と特許登録（2020～2021年
7 衛星データサービス市場：垂直方向別（ページ番号 – 89）
7.1 はじめに
図 34：予測期間中に最も高い CAGR を記録すると予測される農業分野
表 21 産業（垂直方向別）、2017～2020 年（百万米ドル
表22 産業、垂直方向別、2021～2026年（百万米ドル）
7.2 エネルギーと電力
7.2.1 採鉱と鉱物探査
7.2.1.1 衛星データによる探査の支援による計画と運用の効率化
7.2.2 石油・ガス事業
7.2.2.1 衛星を活用した遠隔監視による操業の安全性向上がセグメントを牽引
7.2.2.2 パイプライン・送電調査
7.2.2.3 石油・ガス探査
7.2.3 再生可能エネルギー
7.2.3.1 再生可能資源の評価にAIやビッグデータを活用した衛星画像の活用がセグメントを牽引
7.2.3.2 風力エネルギー
7.2.3.3 太陽エネルギー
7.2.3.4 水力発電
7.2.3.5 その他
7.2.4 ユーティリティ
7.2.4.1 衛星技術はユーティリティ部門のコスト削減と効率向上の有効な手段である
7.2.4.2 送電線管理
7.2.4.3 地下ユーティリティの監視
7.3 エンジニアリング＆インフラ
7.3.1 土地・都市管理
7.3.1.1 GIS地図による土地利用と都市開発の戦略的計画がセグメントを牽引
7.3.1.2 3次元都市・地形モデリング（DTM）
7.3.2 産業・資産マッピング
7.3.2.1 世界のエネルギーサプライチェーン分野で商業的利益を得るために超高解像度衛星画像が活用されている
7.3.2.2 GISを統合したLiDARマッピング
7.4 防衛・セキュリティ
7.4.1 監視
7.4.1.1 海上・陸上活動をほぼリアルタイムで監視する衛星画像がこの分野を牽引
7.4.2 重要インフラの保護
7.4.2.1 衛星データによる資産の保護と監視がセグメントを牽引
7.4.3 犯罪地図作成
7.4.4 飛行場のモニタリング
7.4.4.1 防衛機関からのリアルタイムデータのニーズがセグメントを牽引
7.5 環境・気象
7.5.1 世界の気候変動
7.5.1.1 人間活動の因果関係の理解と是正計画がセグメントを牽引する
7.5.2 土地被覆と変化の検出
7.5.2.1 限られた土地資源の効率的な計画と利用がセグメントを牽引する
7.5.3 大気・水質汚染
7.5.3.1 汚染と戦うための衛星画像によるリスク地域のマッピングがセグメントを牽引
7.5.4 自然災害
7.5.4.1 衛星データによる迅速な救援、避難、被害予測がセグメントを牽引
7.5.5 天気予報
7.5.5.1 エンドユーザー産業による気象モニタリングシステムの需要拡大がセグメントを牽引
7.6 農業
7.6.1 作物タイプの識別
7.6.1.1 衛星画像と機械学習を利用した作物の迅速な分類と種の特定が可能 がセグメントを牽引
7.6.2 精密農業
7.6.2.1 予測される食糧不足に対処するため、限られた圃場面積で収量を増加させるニーズがセグメントを牽引する
7.7 海事
7.7.1 港湾・港湾モニタリング
7.7.1.1 水深データを用いた地理空間情報の活用による効率向上がセグメントを牽引
7.7.2 沿岸管理（水域調査、船舶検知、活動追跡、油流出追跡）
7.7.2.1 船舶の追跡と非通信船舶の自動識別がこの分野を牽引する
7.7.3 捜索・救助
7.7.3.1 この分野を牽引する衛星画像の耐久性と幅広いアクセス
7.7.4 違法漁業の監視
7.7.4.1 いかなる気象条件下でも機能するSAR衛星画像の能力がこの分野を牽引する。
7.8 森林
7.8.1 森林被覆マッピング
7.8.1.1 衛星画像による森林動態の長期的評価
7.8.2 緊急山火事モニタリング
7.8.2.1 衛星画像は山火事に関するほぼリアルタイムの情報を提供する。
7.9 輸送とロジスティクス
7.9.1 輸送ルート計画
7.9.1.1 衛星画像は道路網の状態を監視する貴重な方法を提供する
7.9.2 輸送と物流の現場計画
7.9.2.1 衛星画像は企業地図の基盤提供に役立つ
7.9.3 交通管理
7.9.3.1 道路の混雑を緩和し、事故を監視するEO衛星の能力がこの分野を牽引する
7.10 保険
7.10.1 洪水監視
7.10.1.1 衛星データによる推定損害の迅速な評価と請求の完全性の検証
7.10.2 物的損害の推定
7.10.2.1 自然災害による物的損害の正確な推定
7.11 学術・研究
7.11.1 大学や学生による衛星画像の利用拡大がセグメントを牽引
7.12 その他
8 産業別、最終用途別（ページ番号 – 107）
8.1 はじめに
図 35 エンドユース別では、商業セグメントが予測期間中に市場をリードすると推定される
表 23 産業規模（エンドユーザー別）（2017～2020 年）（百万米ドル
表24 エンドユース別産業規模、2021～2026年（百万米ドル）
8.2 政府・軍事
8.2.1 各国の宇宙機関
8.2.1.1 宇宙機関による惑星モニタリングへの利用の増加
8.2.2 防衛省
8.2.2.1 遠隔操作のためのリアルタイムで実用的な洞察の必要性
8.2.3 国家安全保障機関
8.2.3.1 国境や重要インフラの監視のための幅広い採用
8.2.4 学術・研究機関
8.2.4.1 高解像度画像とSARの学術研究への利用の増加
8.2.5 環境・農務省
8.2.5.1 収量増加のための精密農業
8.2.6 国の地図・地形機関
8.2.6.1 地質構造の最新マッピング
8.2.7 その他
8.3 商業
8.3.1 地質会社
8.3.1.1 科学データベース用のデータ収集に広く利用されている。
8.3.2 地図・地図作成会社
8.3.2.1 その他の産業用途のベースマップの作成
8.3.3 鉱業、石油、ガス会社
8.3.3.1 衛星を利用したパイプラインのほぼリアルタイムでの監視
8.3.4 輸送、建設、インフラ企業
8.3.4.1 大型プロジェクト開発、輸送ルート、建設現場の追跡
8.3.5 衛星事業者／所有者
8.3.5.1 新たなユースケースを求める様々な業界からの衛星画像需要の増加
8.3.6 メディアとエンターテイメント
8.3.6.1 リアルな風景を追加するための映画での利用
8.3.7 その他
8.4 サービスプロバイダー
9 サービス別 (ページ – 115)
9.1 はじめに
図 36 データ分析分野は予測期間中に高い成長率を記録する
表25 業界規模（サービス別）、2017～2020年（百万米ドル
表26 業界市場規模、サービス別、2021年～2026年（百万米ドル）
9.2 画像データ
9.2.1 空間的
9.2.1.1 超高解像度
9.9.2.1.1.1 防衛・安全保障分野での広範な応用
9.2.1.2 高解像度
9.9.2.1.2.1 パイプライン監視に使用される。
9.2.1.3 中低解像度
9.2.1.3.1 全球レベルでの土地被覆の変化を追跡する必要性
9.2.2 スペクトル
9.2.2.1 都市開発における基盤地図需要の高まり
9.2.3 臨時（TEMPORAL
9.2.3.1 3次元都市・土地利用マッピングにおける利用の増加
9.2.4 ラジオメトリック
9.2.4.1 天然資源モニタリングにおける利用の増加
9.3 データ分析
9.3.1 画像データ処理
9.3.1.1 パンシャープニング
9.9.3.1.1.1 高解像度画像への需要の高まり
9.3.1.2 オルソレクチフィケーション
9.3.1.2.1 様々な垂直方向における地形的に多様な景観の利用の増加
9.3.1.3 モザイク処理
9.3.1.3.1 3次元地形図作成におけるモザイキングの応用
9.3.1.4 クラウドパッチング
9.3.1.4.1 GIS地図作成におけるクラウドパッチングの適用
9.3.1.5 空中三角測量
9.3.1.5.1 管制と地図作成プロジェクトが市場を牽引する
9.3.2 特徴抽出
9.3.2.1 開発を評価するための衛星による都市モニタリングの必要性
9.3.3 デジタルモデル
9.3.3.1 デジタル地形モデル（DTM）
9.9.3.3.1.1 自然地形を含むベースマップの必要性
9.3.3.2 デジタル地表面モデル（DSM）
9.3.3.2.1 植生管理に必要
9.3.3.3 デジタル標高モデル（DEM）
9.3.3.3.1 ベースマップの他の用途への利用
9.3.4 分類
9.3.4.1 物体の分類または識別
9.9.3.4.1.1 物体を敵味方に識別・分類する必要性
9.3.4.2 土地被覆と変化の検出
9.3.4.2.1 都市化が土地や環境に与える影響のモニタリング
10 展開別（ページ番号 – 123）
10.1 導入
10.2 パブリッククラウド
10.3 プライベートクラウド
10.4 ハイブリッドクラウド
14 付録 （ページ番号 – 282）
14.1 ディスカッションガイド
14.2 Knowledgestore：Marketsandmarketsの購読ポータル
14.3 利用可能なカスタマイズ
14.4 関連レポート
14.5 著者詳細
