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[289ページレポート]天気予報サービス市場は、2023年の19億米ドルから2028年には年平均成長率8.2%で28億米ドルに成長すると予測されている。気象予測サービスは、悪天候による損失を最小限に抑えるため、先進技術を駆使して急速に発展している。政府の支援と投資の増加が気象学の発展を後押しし、気象予測サービス市場の成長をさらに後押ししている。ビッグデータ、人工知能（AI）、産業モノのインターネット（IIoT）、モノのインターネット（IoT）、気象予報サービスにおけるデータ分析の採用増加は、正確な気象予報データのために使用される。気象予測サービス・システムは、予測データの収集と送信を支援し、安全性を向上させ、事故を防止する。
天気予報サービスの市場ダイナミクス
ドライバー輸送・物流部門における気象予測サービスの統合
現在、商品の迅速な配送に対する需要が高まっており、物流部門はそれに応じてインフラを改善する必要に迫られている。インフラの改善をもたらすために、運輸・ロジスティクス部門は気象予測サービスに大きく依存している。天候パターンは、世界中、国内および国家間の貨物輸送方法に波及効果をもたらす可能性がある。天候は、安全かつ予定通りに最終配送拠点まで輸送される貨物の連鎖を左右する。したがって、輸送・ロジスティクス・サービス・プロバイダーが円滑に機能するためには、気象条件を事前に調査することが非常に重要である。トラック運送業は、毎日商品を移動させる物流サービスの主要な構成要素である。
2022年3月の米連邦道路局（FHWA）によると、天候は道路遅延全体の23％を占め、年間320億時間以上の車両損失を引き起こし、トラック運送会社に22億～35億米ドルの損害を与えている。このような大きな損失を防ぐため、運送会社は気象予測サービスを活用している。これらのサービスにアクセスすることで、トラック輸送ルートに対する天候の影響を事前に予測することができる。また、気象サービス・プロバイダーからの情報は、早出、遅出、または他のルートに集中する必要があるかどうかなど、入ってくる遅延に対する事前の計画にも役立つ。交通リスクは輸送・ロジスティクス企業にとって常に懸念の種であるため、気象サービス・プロバイダーは気象に関するリアルタイムの最新情報を提供することで、洪水、霧、氷、雨などの気象現象の影響を理解する手助けをすることができる。ロジスティクス企業は、自社の資産を厳しい気象条件による被害から守るため、気象予報サービスを活用するケースが増えている。
したがって、輸送や物流などの最終用途産業における気象予測サービスの範囲が拡大していることは、市場の成長を促進する重要な要因の一つである。
制約：複雑で専門的な気象予測モデルの不足
天気予報は、膨大なデータを用いて様々な計算モデルを用いて行われる。正確な天気予報を行うためには、気象データが非常に重要です。地域によっては、利用可能なデータや資源が限られています。専門的な気象予測モデルがないため、特定の地域の予測精度が低くなる。ハリケーン、竜巻、激しい嵐のような異常気象を正確に予測することは、複雑さとデータ不足のために困難になります。気象予測モデルの中には、予測精度に影響を与えるような複雑なものもある。気象予測プロセス全体には、正確な分析に到達するために考慮する必要のある様々な機能が含まれるため、これが市場の成長を抑制すると予想される。
機会：気象観測用ハイエンドレーダーと衛星の開発
気象モニタリングや気象予報サービスにさまざまな新技術を取り入れることで、精度の高い気象予測が可能になりつつある。科学者やエンジニアは、竜巻や洪水、雷雨などの自然災害を事前に察知し、早期の警報発令を可能にするさまざまなタイプの高性能レーダーや人工衛星、スーパーコンピューターを開発している。気象予報に使われるさまざまな衛星システムをアップグレードする努力も続けられている。既存の気候・気象モデルは、高軌道にある衛星からのデータに依存している。これらの衛星は、気象パターンの変化や発達を観測するのに十分な詳細なデータを即座に提供することができない。小型衛星は嵐に接近して研究することができ、気象や気候変動の将来予測を改善するのに役立つ。
課題効果的な自動化の欠如
天気予報に人間が関与するのは時間のかかるプロセスである。また、予測データの分析中にエラーが発生する可能性もある。手作業によるデータの記録や収集も、こうしたプロセスにエラーをもたらす可能性がある。
さらに、さまざまな情報源から受け取ったデータを正しく解釈するのに必要な分析能力の欠如も、天気予報の誤りを引き起こす可能性がある。気象予報士がデータを正しく解釈できないことも、誤った分析につながる可能性がある。したがって、気象関連データの正確な読み取りと分析のために気象予報士に随時トレーニングを提供する必要性も、市場の成長に対する課題として作用する。気象予測サービスの自動化はこの課題の克服に役立つかもしれないが、気象予測プロセスを完全に自動化することはできないため、ある程度までである。予測に先立って気象データを効果的に分析するために、気象予測プロセスには常に人の介在が必要である。したがって、気象予測サービスの効果的な自動化が進まないことは、気象予測サービス市場の成長にとって課題となる。
気象予報サービスを提供する企業には、気象予報サービス市場の主要な利害関係者として政府企業、産業界が含まれます。投資家、資金提供者、学術研究者、インテグレーター、サービスプロバイダー、ライセンス供与当局が、この市場における主要な影響者である。この市場で著名な企業には、The Weather Company（米国）、DTN（米国）、Accuweather（米国）、Fugro（オランダ）、Enav S.P.A（イタリア）などがあります。
産業別では、エネルギー・公益事業分野が予測期間中に最も高い成長率を示すと予測されている。
産業別では、エネルギー＆公益事業が最も高い成長率を示すと推定される。エネルギー＆公益事業業界では太陽光発電の利用が増加しており、先進的な太陽エネルギー・ソリューションの採用により成長が見込まれている。エネルギーの生成は天候に左右される。水力発電と太陽エネルギーは天候に完全に左右されるため、適切な予測が必要である。正確な気象予測は、エネルギー生産と配給の最適化、エネルギー需要の予測、再生可能エネルギー源の統合、緊急事態への対応、情報に基づいたビジネス上の意思決定など、エネルギー・公益事業業界にとって不可欠である。
目的別では、安全性が市場を支配すると予想される。
目的別では、安全が最大の市場シェアを占めている。気象予測は、生活の安全を確保し、インフラの損失を最小限に抑える上で重要な役割を果たしている。予測データは、気象関連の災難に備え、対応するために、個人、地域社会、当局に重要な情報を提供する。市民と個人の安全は、どの国にとっても第一の焦点である。タイムリーな警報や勧告、避難の促進、道路閉鎖、緊急対応チームの活動など、気象予測は公共の安全にとって極めて重要である。
気象予測サービス市場の予測タイプ別では、短距離予測セグメントが市場を支配すると予測される。
天気予報サービス市場において、予報タイプ別では短距離予報が大きなシェアを占めている。短距離予報とは、数時間から数日までの短期間の気象状況を予測することである。短距離予測は、気象研究や農業、輸送・物流など様々な産業にとって非常に重要である。短距離予報は、即時の意思決定、緊急対応、様々な分野での損失を最小限に抑えるために、タイムリーで正確な情報を提供する。
気象予測サービス市場の組織規模別では、大企業が市場を支配すると予測されている。
気象予測サービス市場の組織規模別セグメントでは、大企業セグメントが大きなシェアを占めている。気象予測サービス業界における大企業は、幅広い業界向けに正確で信頼性の高い気象情報を提供している。大企業は、包括的な気象予測を提供するために、先進技術、膨大なデータリソース、気象学者や科学者のネットワークを採用するため、より多くの投資に注力している。
北米市場が気象予測サービス 市場を支配すると予測さ れる。
北米における気象予測サービス市場の成長率は、カナダが最も高いと予測されています。北米における気象予測サービス市場の支配は、トップクラスの気象予測サービスプロバイダーの存在によるものと考えられます。カナダの気象予測サービス市場は、技術の進歩と予測サービスに対する需要の高まりにより、将来的に発展・進化すると予測される。
主要市場プレイヤー
気象予測サービス企業は、The Weather Company（米国）、DTN（米国）、Accuweather（米国）、Fugro（オランダ）、Enav S.P.A（イタリア）など、世界的に確立された少数の企業によって支配されており、これらは気象予測サービス市場で事業を展開する主要企業の一部である。商業、政府、海軍の要求が変化しているため、契約と新製品開発に大きな焦点が当てられている。
最近の動向
2023年4月、ザ・ウェザー・カンパニー :- ザ・ウェザー・カンパニーは、高解像度を拡大することで、地図体験を次のレベルに引き上げるクラウドベースのサービスを提供する。特に3Dでは、より詳細でエキサイティングな地図ビューを作成するための新しい素材とレンダリング技術を提供する。
2023年6月、AccuWeather, Inc. : – AccuWeather, Inc.は、熱波の厳しさ、強さ、期間について理解を深めるための新しい暑さ指数、AccuWeather HeatWave Counter and Severity Indexを発表した。
DTNは2023年1月、航海前計画を改善し、航海期間リスクをより的確に予測するためのWeatherFactor APIを発表した。このAPIは、航海期間だけでなく、天候の影響、燃料消費量、二酸化炭素排出量、その他の入札採算指標に関する洞察も統合し、シームレスに提供します。
目次
1 はじめに （ページ – 26）
1.1 研究目的
1.2 市場の定義
1.3 調査範囲
1.3.1 対象市場
図1 気象予測サービス市場のセグメンテーション
1.3.2 対象地域
1.3.3年
1.4 通貨
表1 米ドル為替レート
1.5 利害関係者
1.6 変更点のまとめ
1.6.1 景気後退の影響
2 研究方法 (ページ – 30)
2.1 研究アプローチ
図2 レポートの流れ
図 3 気象予測サービス市場：調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.1.1 二次資料からの主要データ
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 一次資料からの主要データ
2.1.2.2 業界専門家による洞察
2.1.2.3 プライマリーの内訳：企業タイプ別、呼称別、地域別
表2 主要インタビュー対象者の詳細
2.2 因子分析
2.2.1 導入
2.2.2 需要サイドの分析
2.2.2.1 気候変動による安全性への懸念の高まり
図4 1960年から2023年までの航空事故原因
2.2.2.2 国際貿易の拡大
2.2.3 供給サイドの分析
2.2.3.1 気象予測技術の進歩
2.2.4 景気後退の影響分析
2.3 市場規模の推定
2.3.1 ボトムアップ・アプローチ
図 5 市場規模の推定：ボトムアップ・アプローチ
2.3.2 トップダウン・アプローチ
図 6 市場規模の推定：トップダウン・アプローチ
2.4 市場の内訳とデータの三角測量
図 7 調査方法：データの三角測量
2.5 成長率の前提
2.6 リサーチの前提
2.6.1 リスク分析
3 事業概要 （ページ – 42）
図8 2023年から2028年にかけて市場をリードする安全セグメント
図 9 中小企業部門は予測期間中、大企業部門より高い CAGR を記録する
図 10 予測期間中に最も高い成長率を記録するのはエネルギー＆公益事業分野
図11 2023年に最大の市場シェアを占めると推定される北アメリカ
4 プレミアム・インサイト (ページ – 46)
4.1 気象予測サービス市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会
図 12 産業界における安全性への関心の高まりが、気象予測サービスの採用を促進する
4.2 気象予測サービス市場、予測タイプ別
図13 予測期間中、近距離予測セグメントが市場をリードする
4.3 天気予報サービス市場（目的別
図 14 安全分野が予測期間中に市場を支配する
4.4 天気予報サービス市場、産業別
図 15 保険分野が予測期間中に市場を支配する
4.5 気象予測サービス市場：組織規模別
図 16 大企業セグメントが予測期間中に市場をリードする
4.6 天気予報サービス市場、国別
図 17 インドは予測期間中、気象予測サービス市場で最も高い CAGR を記録する
5 市場概要（ページ – 49）
5.1 導入
5.2 市場ダイナミクス
図 18 気象予測サービス市場：促進要因、阻害要因、機会、課題
5.2.1 ドライバー
5.2.1.1 運輸・物流部門における気象予測サービスの統合
5.2.1.2 現代農業における気象予測サービスの需要
5.2.1.3 飛行安全を確保するための気象予報サービスへのニーズの高まり
図19 航空産業における事故（1960-2022年
5.2.1.4 降雨に関する不確実性をもたらす気候変動パターンの増加
図20 1900年から2022年までの世界の気温変化
5.2.1.5 災害管理のための気象観測の増加
5.2.2 拘束
5.2.2.1 大気変数の動的性質
5.2.2.2 複雑で専門的な気象予測モデルの欠如
5.2.3 機会
5.2.3.1 再生可能エネルギー部門の成長
図21 再生可能エネルギー容量、エネルギー源別、2022年
5.2.3.2 スーパーコンピューターの計算能力の向上
5.2.3.3 気象監視のためのハイエンドレーダーと衛星の開発
5.2.3.4 天気予報サービスにおけるビッグデータ分析の利用増加
5.2.4 課題
5.2.4.1 効果的な自動化の欠如
5.2.4.2 誤った気象警報の頻発
5.3 不況の影響分析
5.4 バリューチェーン分析
図22 バリューチェーン分析
5.5 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
5.5.1 サービスプロバイダーによる収益シフトと新技術の採用
図23 気象予測サービス市場の収益推移
5.6 天気予報サービス市場のエコシステム
5.6.1 著名企業
5.6.2 民間および小規模企業
5.6.3 エンドユーザー
図 24 天気予報サービス市場のエコシステム・マップ
表3 天気予報サービス市場のエコシステム
5.7 ポーターの5つの力分析
表4 ポーターの5つの力分析
5.7.1 新規参入の脅威
5.7.2 代替品の脅威
5.7.3 サプライヤーの交渉力
5.7.4 買い手の交渉力
5.7.5 競争相手の激しさ
5.8 価格分析
5.8.1 天気予報サービスの平均販売価格帯（産業別、2022年
5.9 関税と規制の状況
表5 北米：規制機関、政府機関、その他の組織
表6 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織
表7 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織
表8 その他の地域：規制機関、政府機関、その他の組織
5.10 貿易分析
表9 国別輸出、2021-2022年（千米ドル）
表10 国別輸入、2021-2022年（千米ドル）
表11 温度計・高温計（他の計器と組み合わせないもの）の国別輸出（2021-2022年）（千米ドル
表12 温度計・高温計（他の計器と組み合わせないもの）の国別輸入（2021-2022年）（千米ドル
5.11 特許分析
図25 天気予報に関する主な特許
表13 気象予測サービス市場の主な特許
5.12 主要ステークホルダーと購買基準
5.12.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
図 26 ステークホルダーが購買プロセスに与える影響（組織規模別
表 14 組織規模別、購買プロセスにおけるステークホルダーの影響力（%）（英語
5.12.2 購入基準
図 27 気象予測サービスの主な購買基準（組織規模別
表 15 気象予測サービスの主な購買基準（組織規模別
5.13 主要会議・イベント（2023-2024年
表16 会議とイベント（2023-2024年
5.14 技術分析
5.14.1 二重偏波レーダー
5.14.2 先進衛星
5.15 ケーススタディ分析
5.15.1 ユースケース：気象予報における人工知能（AI）による高速予測
5.15.2 使用例：天気予報の精度を高める機械学習アルゴリズム
5.15.3 使用例：画像認識を使った自動気象分析
5.15.4 使用例：二重偏光技術
5.15.5 使用例：気象会社のグローバル高解像度大気予測システム（グラフ）
5.15.6 ユースケース：クラウド・アプリケーションにおける天気予報
6 業界動向（ページ番号 – 81）
6.1 はじめに
6.2 サプライチェーン分析
図28 サプライチェーン分析
6.3 新たな業界動向
表 17 主要国における自律型船舶の進歩
6.4 技術トレンド
6.4.1 破壊的技術：iot、AI、ビッグデータ分析
6.4.2 ウェザードローン
6.4.3 スーパーコンピューター
6.4.4 高速プロセッサ搭載コンピュータ
6.4.5 次世代レーダー技術の出現
6.4.6 ビッグウェザーデータ分析
6.4.7 インテリジェント気象予測モジュール
6.5 新しい気象予測モデル
6.5.1 水平風モデル（HWM）
6.5.2 高度気象インタラクティブ処理システム（AWIP） II
6.5.3 環境の一般的な大気モデリングのためのさらに新しいダイナミクス（終盤戦）
6.6 メガトレンドの影響
6.6.1 オートメーション
6.6.2 デジタル化
7 業種別気象予測サービス市場（ページ番号 – 88）
7.1 はじめに
図 29 気象予測サービス市場、産業別、2023-2028 年（百万米ドル）
表18 気象予測サービス市場、産業別、2020-2022年（百万米ドル）
表 19 気象予測サービス市場、産業別、2023-2028 年（百万米ドル）
7.2 輸送と物流
7.2.1 悪天候による損失を抑制するための気象予測の必要性の高まり
7.3 MARINE
7.3.1 気象状況を分析する必要性から海洋気象予報の需要が高まる
7.4 航空
7.4.1 航空事故を減らし、航空旅客の安全を確保するための正確な気象予報の必要性
7.5 メディア
7.5.1 効率的なイベント処理に役立つ気象警報システムの必要性
7.6 石油・ガス
7.6.1 航海計画に役立つ天気予報サービス
7.7 農業
7.7.1 農業におけるリスク軽減に役立つ気象予測サービス
7.8 保険
7.8.1 将来の請求のための気象データの必要性の高まり
7.9 リテール
7.9.1 販売動向分析のための天気予報サービスの利用増加
7.10 エネルギー＆公益事業
7.10.1 再生可能エネルギー生産の急増が需要を牽引する
7.11 建設・鉱業
7.11.1 気象リスクを軽減するための効果的なプランニング
7.12 その他
8 気象予測サービス市場：予測タイプ別（ページ番号 – 96）
8.1 導入
表20 天気予報の範囲
図 30 気象予測サービス市場、予測タイプ別、2023-2028 年（百万米ドル）
表 21 気象予測サービス市場、予測タイプ別、2020-2022 年（百万米ドル）
表 22 気象予測サービス市場、予測タイプ別、2023-2028 年（百万米ドル）
8.2 ナウキャスト
8.2.1 6時間以内の天候を正確に予測するニーズの高まりが市場を牽引する
8.3 ショートレンジ
8.3.1 漁業や運輸での利用拡大が短距離予測の需要を押し上げる
8.4 中距離
8.4.1 農業分野での中距離予測への要求が市場を牽引する
8.5延長レンジ
8.5.1 資源管理および都市計画分野からの需要の高まりが市場を牽引する
8.6 ロングレンジ
8.6.1 天候に敏感な産業からの需要の増加が市場を牽引する
9 天候予測サービス市場：組織規模別（ページ数 – 101）
9.1 はじめに
図 31 気象予測サービス市場、組織規模別、2023-2028 年（百万米ドル）
表 23 気象予測サービス市場、組織規模別、2020-2022 年（百万米ドル）
表 24 気象予測サービス市場、組織規模別、2023-2028 年（百万米ドル）
9.2 大企業
9.2.1 ビジネス上の意思決定を改善するために大企業が気象予測サービスに依存する傾向が強まり、市場を牽引する
9.3 中小企業
9.3.1 中小企業におけるリスク管理のための気象予測ニーズの高まりが市場を牽引する
10 天候予測サービス市場（目的別）（ページ数 – 105
10.1 導入
図 32 気象予測サービス市場、目的別、2023-2028 年（百万米ドル）
表 25 気象予測サービス市場、目的別、2020-2022 年（百万米ドル）
表 26 気象予測サービス市場、目的別、2023-2028 年（百万米ドル）
10.2 安全
10.2.1 製造現場での死亡事故リスクを排除するため、気象安全への関心が高まり、市場を牽引する
10.3 経営効率
10.3.1 効率的な日々のプランニングと情報に基づく意思決定のための天気予報への依存度の高まりが市場を牽引する
10.4 その他
11 気象データサービス市場 (ページ – 109)
11.1 イントロダクション
11.2 気象データサービス市場の促進要因と機会
11.3 技術分析
11.3.1 ビッグデータ分析の気象データへの統合
11.3.2 モノのインターネット（iot）への気象データの組み込み
11.3.3 気象データにおけるクラウド・コンピューティング
11.3.4 気象データのハイパフォーマンス・コンピューティング
11.4 気象データサービス市場におけるユースケース
11.4.1 精密農業はクライマセルの気象データを利用する
11.4.2 ユーバーがクライマセルの気象データを気象関連の洞察に利用
11.5 気象データサービス市場、データタイプ別
11.5.1 リアルタイム・データ
11.5.2 予測データ
11.5.3 過去のデータ
11.6 ウェザー・データ・サービス・プロバイダー
11.6.1 openweathermap
表 27 オープンウェザーマップの価格分析
11.6.2 Accuweather, Inc.
11.6.3 tomorrow.io
11.6.4 下層部
11.6.5 メテオマティックス
11.6.6 ウェザーアンダーグラウンド
11.6.7 ウェザースタック
11.7 気象データサービス市場に関するMMMの見解
12 直接消費者向け気象予測サービス市場 (ページ – 114)
12.1 イントロダクション
12.1.1 MARINE
12.1.1.1 需要を牽引するルート計画と事故防止の必要性
表 28 主要な気象予報サービス・プロバイダー：海洋
12.1.2 自家用航空機の所有者
12.1.2.1 需要を牽引する客室乗務員の安全確保の必要性
表29 主要な天気予報サービス・プロバイダー：民間航空機所有者
12.1.3 ファーマーズ
12.1.3.1 需要を牽引する農業リスク軽減の必要性
表30 主要な天気予報サービス・プロバイダー：農家
12.1.4 一般消費者
表 31 天気予報サービス・プロバイダー：一般消費者
12.2 消費者向け天気予報サービスを提供するために使用される媒体
12.2.1 メディア
12.2.2 ウェブベース
12.2.3 アプリケーション・ベース
12.3 消費者向け直接気象予測サービス市場における収益の流れ
12.3.1 サブスクリプション・ベース
表32 月額および年間サブスクリプションモデル
12.3.2 ペイ・パー・ユース
12.3.3 広告ベース
12.4 天気予報サービス・プロバイダー
表 33 天気予報サービス・プロバイダー
12.5 主要開発
表34 消費者向け天気予報サービス市場における主要企業の動向（2020-2023年
13 気象予測サービス市場（地域別）（ページ数 – 131
13.1 はじめに
13.2 地域不況の影響分析
図33 北米が2023年に最大の市場シェアを占めると推定される
表 35 気象予測サービス市場、地域別、2020-2022 年（百万米ドル）
表 36 気象予測サービス市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
13.3 北米
13.3.1 北米：杵の分析
図 34 北米：気象予測サービス市場のスナップショット
表 37 北米：気象予測サービス市場、国別、2020-2022 年（百万米ドル）
表 38 北米：気象予測サービス市場：国別 2023-2028 （百万米ドル）
表 39 北米：気象予測サービス市場、産業別、2020-2022 年（百万米ドル）
表 40 北米：気象予測サービス市場：産業別 2023-2028 （百万米ドル）
表 41 北米：気象予測サービス市場、目的別、2020-2022 年（百万米ドル）
表 42 北米：気象予測サービス市場：目的別 2023-2028 （百万米ドル）
表 43 北米：気象予測サービス市場：予測タイプ別、2020-2022 年（百万米ドル）
表 44 北米：気象予測サービス市場：予測タイプ別 2023-2028 (百万米ドル)
表 45 北米：気象予測サービス市場：組織規模別、2020-2022 年（百万米ドル）
表 46 北米：気象予測サービス市場：組織規模別 2023-2028 （百万米ドル）
13.3.2 米国
13.3.2.1 米国の気象予報サービス会社による高性能システムの導入が市場を牽引
表 47 米国：気象予測サービス市場、産業別、2020-2022 年（百万米ドル）
表 48: 米国：気象予測サービス市場：産業別 2023-2028 (百万米ドル)
表 49 米国：気象予測サービス市場、目的別、2020-2022 年（百万米ドル）
表 50 米国：気象予測サービス市場：目的別 2023-2028 （百万米ドル）
13.3.3 カナダ
13.3.3.1 市場を牽引する大手企業の存在とその動向
表 51 カナダ：気象予測サービス市場、産業別、2020～2022 年（百万米ドル）
表 52 カナダ：気象予測サービス市場：産業別 2023-2028 （百万米ドル）
表 53 カナダ：気象予測サービス市場、目的別、2020-2022 年（百万米ドル）
表 54 カナダ：気象予測サービス市場：目的別 2023-2028 （百万米ドル）
13.4 ヨーロッパ
13.4.1 欧州：杵の分析
図 35 欧州：気象予測サービス市場のスナップショット
表 55 欧州：気象予測サービス市場、国別、2020-2022 年（百万米ドル）
表 56 欧州：気象予測サービス市場：国別 2023-2028 （百万米ドル）
表 57 欧州：気象予測サービス市場、産業別、2020～2022 年（百万米ドル）
表 58 欧州：気象予測サービス市場：産業別 2023-2028 （百万米ドル）
表 59 欧州：気象予測サービス市場、目的別、2020-2022 年（百万米ドル）
表 60 欧州：気象予測サービス市場：目的別 2023-2028 （百万米ドル）
表 61 欧州：気象予測サービス市場、予測タイプ別、2020-2022 年（百万米ドル）
表 62 欧州：気象予測サービス市場：予測タイプ別 2023-2028 （百万米ドル）
表 63 欧州：気象予測サービス市場：組織規模別、2020～2022 年（百万米ドル）
表 64 欧州：気象予測サービス市場：組織規模別 2023-2028 （百万米ドル）
13.4.2 英国
13.4.2.1 次世代気象予測モデルの開発が市場を牽引する
表 65 英国：気象予測サービス市場、産業別、2020～2022 年（百万米ドル）
表 66 英国：気象予測サービス市場：産業別 2023-2028 （百万米ドル）
表 67 英国：気象予測サービス市場、目的別、2020～2022 年（百万米ドル）
表 68 英国：気象予測サービス市場：目的別 2023-2028 （百万米ドル）
13.4.3 ドイツ
13.4.3.1 再生可能エネルギーによる発電を強化する予測ソリューションの開発が市場を牽引する
表 69 ドイツ：気象予測サービス市場：産業別 2020-2022 (百万米ドル)
表 70 ドイツ：気象予測サービス市場：産業別 2023-2028 （百万米ドル）
表 71 ドイツ：気象予測サービス市場、目的別、2020-2022 年（百万米ドル）
表 72 ドイツ：気象予測サービス市場：目的別 2023-2028 （百万米ドル）
13.4.4 フランス
13.4.4.1 高度な気象予測サービス技術への投資の増加が市場を牽引する
表 73 フランス：気象予測サービス市場、産業別、2020～2022 年（百万米ドル）
表 74 フランス：気象予測サービス市場：産業別 2023-2028 （百万米ドル）
表 75 フランス：気象予測サービス市場、目的別、2020-2022 年（百万米ドル）
表 76 フランス：気象予測サービス市場：目的別 2023-2028 （百万米ドル）
13.4.5 イタリア
13.4.5.1 高度な気象予測技術の開発が市場を牽引する
表 77 イタリア：気象予測サービス市場、産業別、2020～2022 年（百万米ドル）
表 78 イタリア：気象予測サービス市場：産業別 2023-2028 （百万米ドル）
表 79 イタリア：気象予測サービス市場、目的別、2020～2022 年（百万米ドル）
表 80 イタリア：気象予測サービス市場：目的別 2023-2028 （百万米ドル）
13.4.6 ロシア
13.4.6.1 水文気象学による気象学技術の拡大が市場を牽引する
表 81 ロシア：気象予測サービス市場：産業別 2020-2022 (百万米ドル)
表 82 ロシア：気象予測サービス市場 業種別 2023-2028 (百万米ドル)
表 83 ロシア：気象予測サービス市場：目的別 2020-2022 (百万米ドル)
表 84 ロシア：気象予測サービス市場：目的別 2023-2028 (百万米ドル)
13.4.7 その他のヨーロッパ
表 85 欧州のその他地域：気象予測サービス市場、産業別、2020～2022 年（百万米ドル）
表 86 欧州その他地域：気象予測サービス市場：産業別 2023-2028 （百万米ドル）
表 87 欧州のその他地域：気象予測サービス市場、目的別、2020～2022 年（百万米ドル）
表 88 欧州のその他地域：気象予測サービス市場：目的別 2023-2028 （百万米ドル）
13.5 アジア太平洋
13.5.1 アジア太平洋地域：杵柄分析
図 36 アジア太平洋地域：気象予測サービス市場のスナップショット
表 89 アジア太平洋地域：気象予測サービス市場、国別、2020-2022 年（百万米ドル）
表 90 アジア太平洋地域：気象予測サービス市場、国別、2023-2028 年（百万米ドル）
表 91 アジア太平洋地域：気象予測サービス市場、産業別、2020-2022 年（百万米ドル）
表 92 アジア太平洋地域：気象予測サービス市場、産業別、2023-2028 年（百万米ドル）
表 93 アジア太平洋地域：気象予測サービス市場、目的別、2020-2022 年（百万米ドル）
表 94 アジア太平洋地域：気象予測サービス市場、目的別、2023-2028 年（百万米ドル）
表 95 アジア太平洋地域：気象予測サービス市場、予測タイプ別、2020-2022 年（百万米ドル）
表 96 アジア太平洋地域：気象予測サービス市場：予測タイプ別、2023-2028 年（百万米ドル）
表 97 アジア太平洋地域：気象予測サービス市場、組織規模別、2020-2022 年（百万米ドル）
表 98 アジア太平洋地域：気象予測サービス市場：組織規模別 2023-2028 （百万米ドル）
13.5.2 中国
13.5.2.1 従来の気象予測手法の進歩が市場を牽引する
表 99 中国：気象予測サービス市場、産業別、2020-2022 年（百万米ドル）
表100 中国：気象予測サービス市場 業種別 2023-2028 (百万米ドル)
表 101 中国：気象予測サービス市場、目的別、2020-2022 年（百万米ドル）
表 102 中国：気象予測サービス市場：目的別 2023-2028 （百万米ドル）
13.5.3 日本
13.5.3.1 業界全体で高度な気象予測サービスの利用が増加し、市場を牽引する
表 103 日本：気象予測サービス市場、産業別、2020-2022年（百万米ドル）
表 104 日本：気象予測サービス市場：産業別 2023-2028 (百万米ドル)
表 105 日本：気象予測サービス市場、目的別、2020-2022 年（百万米ドル）
表 106 日本：気象予測サービス市場、目的別、2023-2028年（百万米ドル）
13.5.4 インド
13.5.4.1 農業セクターにおける気象予測サービスの用途拡大が市場を牽引する
表 107 インド：気象予測サービス市場：産業別 2020-2022 (百万米ドル)
表 108 インド：気象予測サービス市場 業種別 2023-2028 (百万米ドル)
表 109 インド：気象予測サービス市場、目的別、2020-2022 年（百万米ドル）
表 110 インド：気象予測サービス市場：目的別 2023-2028 (百万米ドル)
13.5.5 オーストラリア
13.5.5.1 数値気象予測の改善と次世代衛星への取り組みの高まりが市場を牽引
表 111 オーストラリア：気象予測サービス市場、産業別、2020～2022 年（百万米ドル）
表112 オーストラリア：気象予測サービス市場：産業別 2023-2028 (百万米ドル)
表 113 オーストラリア：気象予測サービス市場、目的別、2020-2022 年（百万米ドル）
表 114 オーストラリア：気象予測サービス市場：目的別 2023-2028 （百万米ドル）
13.5.6 韓国
13.5.6.1 世界の通信ネットワークに報告する気象観測所数の増加が市場を押し上げる
表 115 韓国：気象予測サービス市場、産業別、2020～2022 年（百万米ドル）
表 116 韓国：気象予測サービス市場：産業別 2023-2028 （百万米ドル）
表 117 韓国：気象予測サービス市場：目的別、2020～2022 年（百万米ドル）
表 118 韓国：気象予測サービス市場：目的別 2023-2028 （百万米ドル）
13.5.7 その他のアジア太平洋地域
表 119 アジア太平洋地域のその他地域：気象予測サービス市場、産業別、2020年～2022年（百万米ドル）
表 120 その他のアジア太平洋地域：気象予測サービス市場：産業別 2023-2028 （百万米ドル）
表 121 アジア太平洋地域のその他地域：気象予測サービス市場、目的別、2020年～2022年（百万米ドル）
表 122 アジア太平洋地域のその他地域：気象予測サービス市場、目的別、2023年～2028年（百万米ドル）
13.6 中東・アフリカ
13.6.1 中東・アフリカ：乳棒分析
図 37 中東・アフリカ：気象予測サービス市場のスナップショット
表 123 中東・アフリカ：気象予測サービス市場、国別、2020-2022 年（百万米ドル）
表 124 中東・アフリカ：気象予測サービス市場：国別、2023-2028 年（百万米ドル）
表 125 中東・アフリカ：気象予測サービス市場、産業別、2020-2022 年（百万米ドル）
表 126 中東・アフリカ：気象予測サービス市場：産業別 2023-2028 （百万米ドル）
表 127 中東・アフリカ：気象予測サービス市場、目的別、2020～2022 年（百万米ドル）
表 128 中東・アフリカ：気象予測サービス市場：目的別 2023-2028 （百万米ドル）
表 129 中東・アフリカ：気象予測サービス市場：予測タイプ別、2020～2022年（百万米ドル）
表 130 中東・アフリカ：気象予測サービス市場：予測タイプ別 2023-2028 （百万米ドル）
表131 中東・アフリカ：気象予測サービス市場：組織規模別、2020年～2022年（百万米ドル）
表 132 中東・アフリカ：気象予測サービス市場：組織規模別 2023-2028 （百万米ドル）
13.6.2 サウジアラビア
13.6.2.1 高度気象研究予測（WRF）モデリングシステムの開発が市場を牽引する
表 133 サウジアラビア：気象予測サービス市場：産業別 2020-2022 (百万米ドル)
表 134 サウジアラビア：気象予測サービス市場 業種別 2023-2028 (百万米ドル)
表 135 サウジアラビア：気象予測サービス市場：目的別 2020-2022 (百万米ドル)
表 136 サウジアラビア：気象予測サービス市場：目的別 2023-2028 (百万米ドル)
13.6.3 イスラエル
13.6.3.1 天気予報モデルへの最新技術の導入が市場を牽引する
表 137 イスラエル：気象予測サービス市場（産業別）、2020～2022 年（百万米ドル
表 138 イスラエル：気象予測サービス市場：産業別 2023-2028 (百万米ドル)
表 139 イスラエル：気象予測サービス市場（目的別）、2020～2022 年（百万米ドル
表 140 イスラエル：気象予測サービス市場：目的別 2023-2028 （百万米ドル）
13.6.4 トルコ
13.6.4.1 海洋、再生可能エネルギー、石油・ガス会社からの需要の増加が市場を牽引する
表 141 トルコ：気象予測サービス市場（産業別）、2020～2022 年（百万米ドル
表142 トルコ：気象予測サービス市場 業種別 2023-2028 (百万米ドル)
表 143 トルコ：気象予測サービス市場：目的別、2020～2022 年（百万米ドル）
表 144 トルコ：気象予測サービス市場：目的別 2023-2028 (百万米ドル)
13.6.5 南アフリカ
13.6.5.1 業界全体で気象予測サービスの利用が増加し、市場を押し上げる
表 145 南アフリカ：気象予測サービス市場：産業別 2020-2022 （百万米ドル）
表 146 南アフリカ：気象予測サービス市場：産業別 2023-2028 (百万米ドル)
表 147 南アフリカ：気象予測サービス市場（目的別）、2020～2022 年（百万米ドル
表 148 南アフリカ：気象予測サービス市場：目的別 2023-2028 （百万米ドル）
13.6.6 その他の中東・アフリカ地域
表 149 中東・アフリカのその他地域：気象予測サービス市場（産業別）2020～2022年 （百万米ドル
表 150 中東・アフリカその他地域：気象予測サービス市場 業種別 2023-2028 (百万米ドル)
表 151 中東・アフリカその他地域：気象予測サービス市場、目的別、2020年～2022年（百万米ドル）
表 152 中東・アフリカその他地域：気象予測サービス市場：目的別 2023-2028 （百万米ドル）
13.7 ラテンアメリカ
13.7.1 ラテンアメリカ：乳棒分析
図 38 ラテンアメリカ：気象予測サービス市場のスナップショット
表 153 ラテンアメリカ：気象予測サービス市場、国別、2020-2022年（百万米ドル）
表 154 ラテンアメリカ：気象予測サービス市場：国別 2023-2028 （百万米ドル）
表 155 ラテンアメリカ：気象予測サービス市場（産業別） 2020-2022 (百万米ドル)
表 156 ラテンアメリカ：気象予測サービス市場：産業別 2023-2028 （百万米ドル）
表 157 ラテンアメリカ：気象予測サービス市場、目的別、2020-2022 年（百万米ドル）
表 158 ラテンアメリカ：気象予測サービス市場：目的別 2023-2028 （百万米ドル）
表 159 ラテンアメリカ：気象予測サービス市場：予測タイプ別、2020年～2022年（百万米ドル）
表 160 ラテンアメリカ：気象予測サービス市場：予測タイプ別 2023-2028 （百万米ドル）
表 161 ラテンアメリカ：気象予測サービス市場：組織規模別、2020年～2022年（百万米ドル）
表 162 ラテンアメリカ：気象予測サービス市場：組織規模別 2023-2028 （百万米ドル）
13.7.2 ブラジル
13.7.2.1 予測インフラへの投資の増加が市場を牽引する
表 163 ブラジル：気象予測サービス市場：産業別 2020-2022 (百万米ドル)
表 164 ブラジル：気象予測サービス市場 業種別 2023-2028 (百万米ドル)
表 165 ブラジル：気象予測サービス市場（目的別）、2020～2022 年（百万米ドル
表 166 ブラジル：気象予測サービス市場：目的別 2023-2028 （百万米ドル）
13.7.3 メキシコ
13.7.3.1 自然災害の影響を軽減するための予測能力強化への関心の高まりが市場を牽引する
表 167 メキシコ：気象予測サービス市場：産業別 2020-2022 （百万米ドル）
表 168 メキシコ：気象予測サービス市場：産業別 2023-2028 （百万米ドル）
表 169 メキシコ：気象予測サービス市場、目的別、2020-2022 年（百万米ドル）
表 170 メキシコ：気象予測サービス市場：目的別 2023-2028 （百万米ドル）
14 競争力のある景観 （ページ – 206）
14.1 はじめに
14.2 主要プレーヤーが採用した戦略
表171 気象予測サービス市場で主要企業が採用した戦略（2019-2023年
14.3 主要プレーヤーのランキング分析
図39 主要プレーヤーの市場ランキング（2022年
14.4 市場上位5社の収益分析（2019-2022年
図40 市場上位5社の収益分析（2019-2022年
14.5 主要企業の市場シェア分析（2022年
表 172 気象予測サービス市場：競争の度合い
14.6 主要企業の市場シェア（2022年
図41 市場シェア分析（2022年
14.7 会社評価マトリックス
14.7.1 スターズ
14.7.2 新進リーダー
14.7.3 浸透型プレーヤー
14.7.4 参加者
図42 企業評価マトリックス（2022年
14.8 企業ベンチマーキング
表173 主要プレーヤーとその他プレーヤーの企業ベンチマーク
表174 気象予測サービス市場：主要新興企業／メッシュの詳細リスト
14.9 スタートアップ／チーム評価マトリクス
14.9.1 進歩的企業
14.9.2 対応する企業
14.9.3 スターティングブロック
14.9.4 ダイナミック・カンパニー
図43 2022年の新興企業／ME評価マトリックス
14.1 競争シナリオ
14.10.1 市場評価の枠組み
14.10.2 製品発表
表 175 製品の発売（2019年8月～2023年6月
14.10.3 ディールス
表176 2020年4月～2023年5月の契約件数
15 企業プロフィール（ページ – 227）
15.1 イントロダクション
(事業概要、提供する製品/ソリューション/サービス、最近の動向とMnM View）*。
15.2 主要プレーヤー
15.2.1 ウェザー・カンパニー
表177 ザ・ウェザー・カンパニー：会社概要
図44 IBM（ウェザー・カンパニーの親会社）：企業スナップショット
表178 ザ・ウェザー社：提供する製品／ソリューション／サービス
表 179 ザ・ウェザー社：製品発表
表180 ザ・ウェザー・カンパニー：取引
15.2.2 Accuweather, Inc.
表181 Accuweather, Inc.
表182 Accuweather, Inc.：提供する製品／ソリューション／サービス
表183 Accuweather, Inc.
表184 Accuweather, Inc.
15.2.3 フグロ
表 185 フグロ：会社概要
図 45 フグロ：企業スナップショット
表 186 フグロ：提供する製品／ソリューション／サービス
表 187 フグロ：製品の発売
表 188 フグロ：取引
15.2.4 DTN
表189 DTN：会社概要
表190 dtn：提供する製品／ソリューション／サービス
表 191 DTN：製品発表
表192 DTN：取引
15.2.5 エナヴS.P.A.
193 enav s.p.a.: 会社概要
図46 enav s.p.a.：会社概要
表 194 enav s.p.a.: 提供する製品/ソリューション/サービス
表 195 enav s.p.a.: 取引実績
15.2.6 bmt group ltd.
196 BMTグループ：会社概要
表 197 bmt group ltd.: 提供する製品／ソリューション／サービス
表 198 BMTグループ：取引実績
15.2.7 ストームジオ
表 199 ストームジオ：会社概要
表 200 ストームジオ：提供する製品／ソリューション／サービス
表 201 ストームジオ：製品発表
表 202 ストームジオ：取引
15.2.8 精密気象
表 203 プレシジョン・ウェザー：会社概要
表204 精密気象：提供する製品／ソリューション／サービス
15.2.9 ザ・トウモロー・カンパニーズ株式会社
表 205 ザ・トゥモロー・カンパニーズ：会社概要
表206 The Tomorrow Companies Inc.
表207 The Tomorrow Companies Inc.：製品発表
表 208 ザ・トゥモロー・カンパニーズ：取引
15.2.10 グローバル・ウェザー・コーポレーション
表 209 グローバル・ウェザー・コーポレーション：会社概要
表 210 グローバル・ウェザー・コーポレーション：提供する製品／ソリューション／サービス
表 211 グローバル・ウェザー・コーポレーション：取引
15.2.11 メット・オフィス
表212 メットオフィス：会社概要
表 213 メットオフィス：提供する製品／ソリューション／サービス
15.2.12 スカイ・ビュー・システムズ
表 214 スカイ・ビュー・システムズ：会社概要
表 215 スカイ・ビュー・システムズ：提供する製品／ソリューション／サービス
表 216 スカイ・ビュー・システムズ：取引
15.2.13 スピードウェル・ウェザー社
表217 スピードウェル・ウェザー社：会社概要
表218 スピードウェル・ウェザー社：提供する製品／ソリューション／サービス
15.2.14 カスタムウェザー
表 219 カスタムウェザー：会社概要
表 220 カスタムウェザー：提供する製品／ソリューション／サービス
表 221 カスタムウェザー：製品発表
表 222 カスタムウェザー: 取引
15.2.15 ウェザールーティング社
表223 ウェザールーティング社：会社概要
表 224 ウェザールーティング株式会社：提供する製品／ソリューション／サービス
15.2.16 アースネットワークス
表225 アースネットワークス：会社概要
表226 アース製薬株式会社：提供する製品／ソリューション／サービス
表227 アースネットワークス：製品発表
表228 アースネットワークス：取引実績
15.2.17 ジュピター・インテリジェンス・インク
表 229 ジュピター・インテリジェンス：会社概要
表230 ジュピター・インテリジェンス：提供する製品／ソリューション／サービス
表231 ジュピター・インテリジェンス：製品発表
表232 ジュピター・インテリジェンス：取引実績
15.2.18 メテオシム
表 233 メテオシム：会社概要
表 234 メテオシム：提供する製品／ソリューション／サービス
表 235 メテオシム：製品発表
15.2.19 セイルドローン
表 236 セイルドローン：会社概要
表 237 セイルドローン：提供する製品／ソリューション／サービス
15.2.20 ユビメット社
238 ubimet gmbh: 会社概要
表239 ubimet gmbh: 提供する製品／ソリューション／サービス
*未上場企業の場合、事業概要、提供する製品/ソリューション/サービス、最近の動向、MnM Viewの詳細が把握できない可能性があります。
15.3 その他の選手
15.3.1 下層部
15.3.2 テンポクエスト
15.3.3 ウェザーベル・アナリティクス社
15.3.4 スカイメット・ウェザー・サービス PVT.LTD.
15.3.5 メテオロジック
16 付録（ページ番号 – 282）
16.1 ディスカッション・ガイド
16.2 Knowledgestore: マーケッツの購読ポータル
16.3 カスタマイズ・オプション
16.4 関連レポート
16.5 著者詳細
