気象予測サービス市場は、2023年の19億米ドルから2028年には28億米ドルへと、年平均成長率8.2%で成長すると予測されています。さまざまな産業における安全性の向上と損失の最小化に対する需要が、気象予測サービス市場を牽引しています。 気象予測サービスは、悪天候による損失を最小化するための先進技術の利用によって急速に発展しています。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ます。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）、気象予測サービスにおけるデータ分析の採用増加は、正確な気象予測データのために使用されます。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、安全性の向上と事故の防止に役立ちます。
市場動向
促進要因 輸送・物流分野における気象予測サービスの統合 現在、物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ます。インフラの改善をもたらすために、輸送・物流部門は気象予測サービスに大きく依存しています。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ります。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します。従って、輸送・ロジスティクス・サービス・プロバイダーにとって、その円滑な機能のために気象条件を事前に調査することは非常に重要です。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す。
2022年3月の連邦道路管理局（FHWA）によると、天候は全道路遅延の23％を占め、年間320億時間を超える車両損失時間を引き起こし、トラック運送会社に22億米ドルから35億米ドルの損害を与えています。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ます。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ます。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ちます。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、雨などの気象事象の影響を理解するのに役立ちます。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損害から守るため、気象予測サービスの利用を増やしています。
このように、輸送やロジスティクスなどの最終用途産業における気象予測サービスの範囲の拡大は、市場の成長を促進する主な要因の1つです。
阻害要因： 複雑さと専門的な気象予測モデルの欠如 気象予測は、膨大なデータによる様々な計算モデルを用いて行われます。予測モデルが正確な気象予測を行うためには、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リソースが限られています。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ります。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複雑なものもあります。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が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ます。
機会： 気象モニタリング用ハイエンド・レーダーと衛星の開発 気象モニタリングや気象予測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ます。科学者やエンジニアは、竜巻、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ハイエンド・レーダー、衛星、スーパーコンピューターを開発しています。気象予報に使用されるさまざまな衛星システムをアップグレードするための絶え間ない努力が続けられています。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ます。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ません。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ちます。
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す。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ります。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ります。
さらに、さまざまな情報源から受信したデータを正しく解釈するのに必要な分析スキルの欠如も、天気予報の誤りを引き起こす可能性があります。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ります。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機能します。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ませんが、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、ある程度までしかできません。予測に先立って気象データを効果的に分析するため、気象予測プロセスには常に人の介在が必要です。したがって、気象予測サービスの効果的な自動化が進んでいないことが、気象予測サービス市場の成長にとって課題となっています。
気象予測サービスを提供する企業には、気象予測サービス市場の主要なステークホルダーとして、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、およびライセンス供与当局が、この市場における主要なインフルエンサーです。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。
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ています。ソーラーアプリケーションは、エネルギー＆ユーティリティ産業で台頭しており、先進的なソーラーエネルギーソリューションを採用することで成長が見込まれています。エネルギーの生成は天候に基づいています。水力発電と太陽エネルギーは天候に完全に依存するため、適切な予測が必要です。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す。
目的別では、安全性が市場を支配すると予測されます。
目的別では、安全性が最大の市場シェアを占めています。気象予測は、人命の安全を確保し、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ます。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します。市民と個人の安全は、どの国にとっても第一の焦点です。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す。
気象予測サービス市場の予測タイプ別では、短距離予測分野が市場を支配すると予測されます。
気象予測サービス市場の予測タイプ別セグメントでは、短距離予測が大きな市場シェアを占めています。短距離予報とは、数時間から数日までの短時間の気象状況を予測すること。短距離予測は、気象研究や農業、運輸・物流など様々な産業にとって非常に重要です。短距離予報は、迅速な意思決定、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します。
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。
組織規模別気象予測サービス市場では、大企業セグメントが大きな市場シェアを占めています。気象予測サービス業界の大企業は、幅広い産業向けに正確で信頼性の高い気象情報を提供しています。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ます。
北米市場が気象予測サービス市場を支配すると予測。
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。カナダの天気予報サービス市場は、技術の進歩や予報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ます。
主要市場
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数社によって支配されており、これらの企業はここ数年で気象予測サービス契約を獲得した主要サービスプロバイダーです。商業、政府、海軍の要件が変化しているため、契約と新製品開発に主な焦点が当てられています。
この調査レポートは、気象予測サービス市場を予測タイプ、目的、産業、組織規模、地域別に分類しています。
セグメント
サブセグメント
予測タイプ別
ナウキャスト ショートレンジ ミディアムレンジ ロングレンジ ロングレンジ 目的別
安全性 作業効率 その他 産業別
輸送・物流 海運 航空 メディア 石油・ガス 農業・林業 保険 小売 エネルギー・公益事業 建設・鉱業 その他 組織規模別
大企業 中小企業 地域別
大企業 中小企業
2023年4月、ザ・ウェザー・カンパニーがクラウドベースのサービスを提供。特に3Dにおいて、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します。 2023年6月、AccuWeather, Inc. - AccuWeather, Inc.は、熱波の厳しさ、強さ、期間をよりよく理解するための新しい暑さ指数、AccuWeather HeatWave Counter and Severity Indexを発表。 2023年1月、DTN :- DTN は、航海前計画を改善し、航海期間のリスクをよりよく予測するための WeatherFactor API を発表。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ブレンドしてシームレスに提供します。
【目次】
1 はじめに （ページ - 26） 1.1 調査目的 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 考慮した年 1.4 考慮した通貨 表1 米ドル為替レート 1.5 利害関係者 1.6 変化のまとめ 1.6.1 景気後退の影響
2 調査方法 （ページ - 30） 2.1 調査アプローチ 図 2 レポートのプロセスフロー 図 3 天気予報サービス市場：調査デザイン 2.1.1 二次データ 2.1.1.1 二次ソースからの主要データ 2.1.2 一次データ 2.1.2.1 一次情報源からの主要データ 2.1.2.2 業界専門家からの洞察 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 一次インタビュー対象者の詳細 2.2 要因分析 2.2.1 導入 2.2.2 需要サイド分析 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 国際貿易の増加 2.2.3 供給側の分析 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三角測量 図7 調査手法：データ三角測量 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 EXECUTIVE SUMMARY（ページ番号 - 42） 図 8 2023 年から 2028 年にかけて市場をリードするのは安全セグメント 図 9 予測期間中、中小企業セグメントは大企業セグメントよりも高い CAGR を記録 図 10 予測期間中、エネルギー＆公益事業セグメントが最も高い CAGR を記録 図11 2023年に最大の市場シェアを占めると推定されるのは北米
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 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、短距離予測分野が市場をリード 4.3 気象予測サービス市場：目的別 図 14 予測期間中は安全分野が市場を支配 4.4 気象予測サービス市場：産業別 図 15：予測期間中は保険分野が市場をリード 4.5 気象予測サービス市場：組織規模別 図 16：予測期間中、大企業部門が市場をリード 4.6 気象予測サービス市場：国別 図 17： 予測期間中、インドが気象予測サービス市場で最も高い CAGR を記録
5 市場概観（ページ - 49） 5.1 はじめに 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 推進要因 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測サービスのニーズの高まり 図 19 航空産業における事故（1960 年～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モニタリングの増加 5.2.2 抑制要因 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分野の成長 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 気象監視用ハイエンドレーダーと衛星の開発 5.2.3.4 気象予測サービスにおけるビッグデータ分析の利用の増加 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繁な発生 5.3 景気後退の影響分析 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傾向／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における収益シフト 5.6 気象予測サービス市場のエコシステム 5.6.1 著名企業 5.6.2 民間企業および小規模企業 5.6.3 エンドユーザー 図 24 気象予測サービス市場のエコシステム地図 表 3 気象予測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 供給者の交渉力 5.7.4 買い手の交渉力 5.7.5 競合の激しさ 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： 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 温度計及び高温計（他の機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 (千米ドル) 5.11 特許分析 図25 気象予測に関する主要特許 表13 気象予測サービス市場の主要特許 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 購入プロセスにおける関係者の影響（組織規模別 表 14 組織規模別：購買プロセスにおける関係者の影響度 5.12.2 購入基準 図 27 気象予測サービスの主要な購買基準（組織規模別 表 15 気象予測サービスの主要な購買基準（組織規模別 5.13 主要な会議とイベント（2023～2024年 表 16 コンファレンスとイベント（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：高速予測のための気象予測における人工知能（AI） 5.15.2 ユースケース：天気予報の精度を高める機械学習アルゴリズム 5.15.3 ユースケース：画像認識を利用した自動気象分析 5.15.4 ユースケース：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（graf） 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（ページ数 - 81） 6.1 導入 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 技術動向 6.4.1 破壊的技術： iot、AI、ビッグデータ分析 6.4.2 気象ドローン 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（AWIPS）II 6.5.3 環境の一般大気モデリングのためのさらに新しい力学（エンドゲーム） 6.6 メガトレンドの影響 6.6.1 自動化 6.6.2 デジタル化
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