 | • レポートコード：MRC360i24AR0692 • 出版社/出版日：360iResearch / 2024年4月 • レポート形態：英文、PDF、192ページ • 納品方法：Eメール（受注後2-3日） • 産業分類：産業未分類 |
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レポート概要
※当レポートは英文です。下記の日本語概要・目次はAI自動翻訳を利用し作成されました。正確な概要・目次はお問い合わせフォームからサンプルを請求してご確認ください。
[192ページレポート】自然災害検知IoT市場規模は2023年に66.8億米ドルと推定され、2024年には年平均成長率27.85％で84.5億米ドルに達し、2030年には373.2億米ドルに達すると予測される。
モノのインターネット（IoT）を利用した自然災害検知とは、自然災害を検知、監視、対応するためのデータを収集・送信するために、相互接続されたセンサー付きデバイスを応用することを指す。これらのIoTデバイスは、地震、津波、ハリケーン、洪水、山火事などの自然災害の影響を受けやすい地域に配備され、早期警報と迅速な対応に不可欠なリアルタイムデータを提供する。自然災害検知IoT市場の成長は、センサーやマシン間通信の技術進歩、気候変動による自然災害の世界的な多発化、脆弱地域の都市化、災害対策インフラへの政府投資などの影響を受けている。さらに、予測分析のための人工知能（AI）と機械学習（ML）の統合や、IoTプラットフォームにおけるクラウドコンピューティングの採用拡大が需要をさらに刺激している。しかし、IoTインフラの初期設定コストの高さ、センサーや機器のメンテナンスと更新、データのプライバシーとセキュリティへの懸念、異なる技術間での標準化の必要性など、いくつかの制限や困難な要因が市場の成長を妨げている。さらに、IoTインフラの拡張、リアルタイム警報のための堅牢で低遅延の通信ネットワークの構築、AI主導の予測モデルの開発は、災害事象を正確に予測する現在の機会である。また、コミュニティの回復力を強化するための官民パートナーシップや、より発生源に近いところでデータを処理するためのエッジコンピューティングの展開も、対応時間を早める可能性が拡大している。さらに、リアルタイムのデータ分析の精度を高め、進化する脅威シナリオに対応する適応学習システムを構築し、災害発生時に安全で信頼性の高いデータ共有を実現するブロックチェーン技術を探求するための研究開発にも、より一層注力することが期待される。技術導入に関する一般市民の認識と教育プログラムの推進は、市場の浸透と拡大をさらに促進する可能性がある。
コンポーネント：24時間365日の監視、リアルタイム更新、自然災害の自動警告のためのハードウェアへの依存の高まり
自然災害検知IoTハードウェアには、IoTセンサー、アクチュエーター、コンピューターチップ、ケーブル、スマートデバイスなどの有形コンポーネント＆デバイスが含まれ、接続を可能にし、環境変化を検知するために採用される。災害検知IoTでは、複雑なアルゴリズムや長期的な情報保持に必要な処理能力やデータ保存機能を提供する、計算・保存デバイスが主要な役割を果たす。データ伝送装置は、センサーと中央データセンター間のシームレスな接続と通信を確保し、情報の迅速な中継を容易にする。電力供給とエネルギー貯蔵システムは、特に自然災害の影響を受ける遠隔地や電力不足の地域での安定した運用に不可欠です。センサーと検知器は、潜在的な災害を示す環境データと信号を捕捉する任務を担う最前線のコンポーネントであり、ユーザー・インターフェースと通知システムは情報へのアクセスを民主化し、迅速な行動のために関係者と一般市民へのタイムリーな警告とアラートを可能にする。
自然災害検知IoT市場は、潜在的なリスクを迅速に監視し、ユーザーに警告するサービスを提供している。これらのサービスには一般的に、24時間365日の監視、リアルタイム更新、自動アラート、ビジュアル・ダッシュボードが含まれ、今後発生する自然災害の状況に関連する経路や状況をリアルタイムで追跡するのに役立つ。ソフトウェア・ソリューションは一般的に、コマンド・センターにアラートを送信する集中型検知システムを提供する。自然災害検知IoTソフトウェアは、人工知能や機械学習などの先進技術を統合することで、より正確な結果を提供することができる。自然災害管理当局は、特定の地域にセンサー・デバイス、マイクロコントローラー、環境状態を検知・分析するさまざまなソフトウェア・アプリケーションを装備することで、より優れた管理を実現できる。通信＆ネットワーキング・ソフトウェアは、センサー・データを送信するための堅牢なチャネルを確立し、さまざまなデバイスやプラットフォーム間の相互運用性を確保することで、危機発生時のリアルタイムの警報や調整を可能にする。データ分析・管理ソフトウェアは、膨大な量の環境データを処理し、高度なアルゴリズムを使用してパターンを検出し、事象を予測し、意思決定をサポートすることで、対応時間を短縮し、誤報を減らします。地理情報システム（GIS）ソフトウェアは、データを地図上に視覚的に表現し、計画、リスク評価、効率的な避難戦略の実行に不可欠な、地形、人口、インフラに関する情報のレイヤーを統合します。
テクノロジー：自然災害の理解を深めるための人工知能（AI）の採用増加
高度なコンピューティングとビッグデータ分析は、膨大な量の環境データを処理する上で極めて重要である。これらの技術は、センサーデータや気象パターンを解釈し、自然災害の影響を未然に防ぐための予測的洞察を提供する上で極めて重要である。ハイパフォーマンス・コンピューティング・システムは、IoTネットワークからの膨大なデータのスループットを管理することができ、これはほぼリアルタイムの分析に不可欠である。人工知能（AI）と機械学習（ML）技術は、システムが過去のデータを理解し、時間の経過とともに予測を改善することを可能にすることで、自然災害検知の分野に革命をもたらしている。人工知能や機械学習（ML）技術は、通常、自然災害に先行するパターンを特定することで災害予測を支援し、リスクを軽減するための実用的な洞察を当局に提供することができる。IoTは、センサーから分析が行われるサーバーにデータを送信するために、モバイル技術と通信技術に広く依存している。これらの技術は、最も悪条件下でもシームレスな情報の流れを確保するために不可欠である。人工衛星、携帯電話ネットワーク、5Gを含む無線通信システムはすべて、リアルタイムのデータ伝送を可能にするこのインフラの一部である。
アプリケーション過酷な気象条件を検知するために普及が進む
IoTベースのリアルタイム地震検知システムは、地方レベル、国レベル、世界レベルで使用できる。地震検知システムはすべての都市に配備することができ、すべての地震検知装置はIoTプラットフォームを利用してリアルタイムで監視することができる。新興のIoTベースの自動洪水検知・防止システムは、自然災害管理当局による継続的な監視と警報の提供に利用されている。同様に、これらのIoTベースのシステムは、極端な干ばつの状況を監視するために使用される。火災警報システムのIoT技術は、温度、炎、煙のセンサーを使用して火災のケースを検出し、遠隔地であっても早期対応のための警報を提供する。気象状況を継続的に監視し、それに応じて更新する数年来の気象監視技術は、IoT技術の統合によって強化されている。地すべりのリアルタイム監視は困難な研究分野の1つであるが、無線センサーネットワークで監視することで重要かつ緊急の対応が可能になる。
エンドユーザー：迅速かつ効果的な対応のための自然災害検知IoTシステムへの政府からの投資の増加
政府機関は、迅速かつ効果的な対応のために、この自然災害検知IoTシステムを利用している。政府は新しい気象監視技術への投資を増やし、自然条件を追跡している。法執行機関は、主に避難計画、災害後のフォレンジック分析、緊急時の治安維持のために、災害検知用IoTシステムを活用している。彼らの要件は、機動性、迅速な展開能力、安全な通信チャネルに重点を置くことが多い。民間企業は、資産の保護、規制の遵守、従業員の安全確保のために、自然災害検知IoTシステムを使用することがあり、現場固有のニーズに重点を置いている。このような企業は、自社の業務プロセスに容易に統合できる、費用対効果が高く、カスタマイズされたソリューションに関心を寄せている。消防士や救急隊員などのレスキュー隊員は、ポータブルで耐久性があり、使いやすいIoTソリューションを必要としています。彼らは、救助活動中に被災者の位置を特定し、構造物の完全性を評価し、環境状態をリアルタイムで監視するのに役立つ機器を優先している。
地域別の洞察
アジア太平洋地域では、日本の地震、東南アジアの津波、インドのサイクロンなど自然災害の発生が増加しており、自然災害検知におけるIoTソリューションに対する消費者の需要が高まっている。日本は、早期警報のためにIoTと地震計の高度な組み合わせを戦略的に活用している。この地域では、先進的なセンサー技術と通信に関する特許が急増しており、中国が研究開発投資の最前線にある。米州はハリケーン、竜巻、山火事への対応に注力しており、米国企業はスマートホームとシームレスに融合し、リアルタイムのアラートを提供する災害検知兼軽減IoTツールの限界に挑戦している。カナダは、その多様な気候のために課題に直面しており、山火事や洪水への対応に特化したIoTに力を注いでいる。米国FEMAの統合公共警報システム（Integrated Public Alert and Warning System）は、広範な災害警報にIoTを活用する政府投資の典型である。さらに、EMEA地域の対応は、その多様な地理的・気候的条件によって形成されており、技術投資は科学的厳密性と持続可能性を堅持している。中東では、乾燥した気候への適応を反映し、砂嵐を予測し、水不足を管理するためにIoTに投資し、砂漠化対策に注力している。アフリカでは、干ばつ、洪水、イナゴの大群に対処するため、手頃な価格で配備可能なIoTシステムに焦点が当てられており、アフリカ連合のアフリカ災害リスク融資プログラムがIoTを含む災害リスク軽減技術を支援していることが強調されている。
FPNVポジショニング・マトリックス
FPNVポジショニングマトリックスは、自然災害検知IoT市場を評価する上で極めて重要です。事業戦略と製品満足度に関連する主要指標を調査し、ベンダーを包括的に評価します。この詳細な分析により、ユーザーは要件に沿った十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。評価に基づき、ベンダーは成功のレベルを表す4つの象限に分類されます：フォアフロント（F）、パスファインダー（P）、ニッチ（N）、バイタル（V）である。
市場シェア分析
市場シェア分析は、自然災害検知IoT市場におけるベンダーの現状を洞察的かつ詳細に調査する包括的なツールです。全体的な収益、顧客ベース、その他の主要指標についてベンダーの貢献度を綿密に比較・分析することで、各社の業績や市場シェアを争う際に直面する課題について、より深い理解を提供することができます。さらに、この分析により、調査対象基準年に観察された蓄積、断片化の優位性、合併の特徴などの要因を含む、この分野の競争特性に関する貴重な洞察が得られます。このように詳細な情報を得ることで、ベンダーはより多くの情報に基づいた意思決定を行い、市場での競争力を得るための効果的な戦略を考案することができます。
主要企業のプロファイル
本レポートでは、自然災害検知IoT市場における最近の重要な動向を掘り下げ、主要ベンダーとその革新的なプロフィールを紹介しています。これらには、ABB Ltd.、Accenture PLC、ALE International SAS、Aplicaciones Tecnológicas S.A.、AT&T Inc.、Atos SE、BlackBerry Limited、Cisco Systems Inc.、Eaton Corporation PLC、Environmental Systems Research Institute, Inc.、Google LLC by Alphabet Inc.、Green Stream Technologies, Inc.、Grillo Holdings Inc.、Hala Systems, Inc.、日立製作所、InfiSIM Ltd.、Infosys Limited、Intel Corporation、International Business Machines Corporation、Knowx Innovations Pvt、三菱電機株式会社、日本電気株式会社、ノキア株式会社、One Concern, Inc.、オプテックス株式会社、OroraTech GmbH、Responscity Systems Private Limited、Sadeem International Company、SAP SE、Scanpoint Geomatics Ltd.、セムテック株式会社、ソニーグループ株式会社、Telefonaktiebolaget LM Ericsson、Tractable Ltd.、Trinity Mobility Private Limited、Venti LLC、Zebra Technologies Corporation。
市場区分と調査範囲
この調査レポートは、自然災害検知IoT市場を分類し、以下の各サブ市場の収益予測と動向分析を掲載しています：
コンポーネント ●ハードウェア ●コンピューティング＆ストレージデバイス
データ伝送デバイス
電源・エネルギー貯蔵
センサー＆検出器
ユーザーインターフェース＆通知システム
サービス
ソフトウェア ● 通信・ネットワークソフトウェア
データ分析・管理ソフトウェア
地理情報システム（GIS）ソフトウェア
テクノロジー ● 先端コンピューティング＆ビッグデータ分析
人工知能・機械学習
モバイル＆通信技術
アプリケーション ● 干ばつ検知・管理
地震管理
洪水監視・管理
森林火災管理
地滑り検知・管理
気象モニタリング
エンドユーザー ● 政府機関
法執行機関
民間企業
救助隊員
地域 ● 南北アメリカ ● アルゼンチン
ブラジル
カナダ
メキシコ
アメリカ ● カリフォルニア州
フロリダ州
イリノイ州
ニューヨーク
オハイオ州
ペンシルバニア
テキサス
アジア太平洋 ● オーストラリア
バングラデシュ
中国
フィジー
インド
インドネシア
日本
マレーシア
パキスタン
フィリピン
シンガポール
韓国
台湾
タイ
ベトナム
ヨーロッパ・中東・アフリカ ● デンマーク
エジプト
フィンランド
フランス
ドイツ
イスラエル
イタリア
オランダ
ナイジェリア
ノルウェー
ポーランド
カタール
ロシア
サウジアラビア
南アフリカ
スペイン
スウェーデン
スイス
トルコ
アラブ首長国連邦
イギリス
本レポートは、以下の点について貴重な洞察を提供している：
1.市場浸透度：主要企業が提供する市場に関する包括的な情報を掲載しています。
2.市場の発展：有利な新興市場を深く掘り下げ、成熟した市場セグメントにおける浸透度を分析します。
3.市場の多様化：新製品の発売、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細な情報を提供します。
4.競合評価とインテリジェンス：主要企業の市場シェア、戦略、製品、認証、規制当局の承認、特許状況、製造能力などを網羅的に評価します。
5.製品開発とイノベーション：将来の技術、研究開発活動、画期的な製品開発に関する知的洞察を提供しています。
本レポートは、以下のような主要な質問に対応しています：
1.自然災害検知IoT市場の市場規模と予測は？
2.自然災害検知IoT市場の予測期間中に投資を検討すべき製品、セグメント、アプリケーション、分野は？
3.自然災害検知IoT市場の技術動向と規制枠組みは？
4.自然災害検知IoT市場における主要ベンダーの市場シェアは？
5.自然災害検知IoT市場への参入に適したモードと戦略的動きは？
1.序文
1.1.研究の目的
1.2.市場細分化とカバー範囲
1.3.調査対象年
1.4.通貨と価格
1.5.言語
1.6.ステークホルダー
2.調査方法
2.1.定義調査目的
2.2.決定する研究デザイン
2.3.準備調査手段
2.4.収集するデータソース
2.5.分析する：データの解釈
2.6.定式化するデータの検証
2.7.発表研究報告書
2.8.リピート：レポート更新
3.エグゼクティブ・サマリー
4.市場概要
5.市場インサイト
5.1.市場ダイナミクス
5.1.1.促進要因
5.1.1.1.気候変動と地球温暖化に伴う自然災害の頻度と深刻度の増大
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と地球温暖化
5.1.1.2.建物や建設現場への被害を最小限に抑えるための早期警報システムの必要性
5.1.1.3.災害リスク予防のためのIoT対応地理情報システムの導入急増
5.1.2.制約事項
5.1.2.1.自然災害検知IoTの導入と維持に伴う高コスト
5.1.3.機会
5.1.3.1.IoTとセンシング技術の進歩による自然災害のリアルタイムデータ収集
5.1.3.2.自然災害管理に対する政府の取り組みと投資
5.1.4.課題
5.1.4.1.標準化の欠如と正確な検知・予測の困難さ
5.2.市場セグメンテーション分析
5.2.1.コンポーネント：24時間365日の監視、リアルタイムの更新、自然災害の自動警告のためのハードウェアへの依存の高まり
5.2.2.技術：自然災害の理解を深めるための人工知能（AI）の採用増加
5.2.3.アプリケーション：過酷な気象条件を検知するための普及が進む
5.2.4.エンドユーザー：迅速かつ効果的な対応のための自然災害検知IoTシステムへの政府からの投資の増加
5.3.市場動向分析
5.3.1.強固で高度に発達した技術的枠組みの存在と、事前予防的な災害管理・予防ソリューションの必要性に対する認識
5.3.2.災害への備えの強化、APAC地域の災害リスク軽減におけるIoT導入のための国際的慣行の評価と政策改善への提言
5.3.3.EMEA におけるイノベーションを促進する、支援的な規制枠組みを通じた災害リスク軽減とレジリエンスのための政 策と資金提供
5.4.高インフレの累積的影響
5.5.ポーターのファイブフォース分析
5.5.1.新規参入の脅威
5.5.2.代替品の脅威
5.5.3.顧客の交渉力
5.5.4.サプライヤーの交渉力
5.5.5.業界のライバル関係
5.6.バリューチェーンとクリティカルパス分析
5.7.規制の枠組み分析
5.8.顧客のカスタマイズ
5.8.1.自然災害検知IoT：太平洋諸島の動向と調査結果
6.自然災害検知IoT市場：コンポーネント別
6.1.はじめに
6.2.ハードウェア
6.3.サービス
6.4.ソフトウェア
7.自然災害検知IoT市場、技術別
7.1.はじめに
7.2.先進コンピューティングとビッグデータ分析
7.3.人工知能と機械学習
7.4.モバイル・通信技術
8.自然災害検知IoT市場、アプリケーション別
8.1.はじめに
8.2.干ばつ検知・管理
8.3.地震管理
8.4.洪水監視・管理
8.5.森林火災管理
8.6.地滑りの検出と管理
8.7.気象モニタリング
9.自然災害検知IoT市場、エンドユーザー別
9.1.はじめに
9.2.政府機関
9.3.法執行機関
9.4.民間企業
9.5.救助隊員
10.米州の自然災害検知IoT市場
10.1.はじめに
10.2.アルゼンチン
10.3.ブラジル
10.4.カナダ
10.5.メキシコ
10.6.アメリカ
11.アジア太平洋地域の自然災害検知IoT市場
11.1.はじめに
11.2.オーストラリア
11.3.バングラデシュ
11.4.中国
11.5.フィジー
11.6.インド
11.7.インドネシア
11.8.日本
11.9.マレーシア
11.10.パキスタン
11.11.フィリピン
11.12.シンガポール
11.13.韓国
11.14.台湾
11.15.タイ
11.16.ベトナム
12.欧州・中東・アフリカの自然災害検知IoT市場
12.1.はじめに
12.2.デンマーク
12.3.エジプト
12.4.フィンランド
12.5.フランス
12.6.ドイツ
12.7.イスラエル
12.8.イタリア
12.9.オランダ
12.10.ナイジェリア
12.11.ノルウェー
12.12.ポーランド
12.13.カタール
12.14.ロシア
12.15.サウジアラビア
12.16.南アフリカ
12.17.スペイン
12.18.スウェーデン
12.19.スイス
12.20.トルコ
12.21.アラブ首長国連邦
12.22.イギリス
13.競争環境
13.1.市場シェア分析、2023年
13.2.FPNVポジショニングマトリックス（2023年
13.3.競合シナリオ分析
13.3.1.SAP SEとZynas Corporation、大分大学と共同で緊急対応コラボレーションツールを展開
13.3.2.IBMが地理空間AIを進化させ、気候問題に取り組む
13.3.3.自然災害を検知するドローンとAIシステムを開発
13.3.4.タックワン＆インフィニオン、正確な計測を実現する手のひらサイズの洪水モニターを開発
13.3.5.PNNLの研究者、災害対応と復興支援にAIを活用
13.3.6.NEC、大規模言語モデル（LLM）と画像解析を用いた災害被害評価技術を開発 13.3.7.
13.3.7.UCLAの地質学者が地滑り予測に人工知能を活用
13.3.8.富士通とヘキサゴンのデジタルツイン技術、予測的災害・交通安全管理を支援 13.3.9.
13.3.9.NASAのパートナーシップが画期的な新しい世界的洪水早期警報技術を開始
13.3.10.救急隊員のためのビッグデータプラットフォームRapidSOSが7500万米ドルを調達
13.3.11.チャイナモバイル、エリクソン、パートナー各社が中国全土への5G自然災害管理ソリューションの展開を目指す
13.3.12.AiDash、自然災害と異常気象を管理する新しい気候リスク・インテリジェンス・システムを発表
14.競合ポートフォリオ
14.1.主要企業のプロフィール
14.2.主要製品ポートフォリオ
図2.自然災害検知iot市場規模、2023年対2030年
図3.自然災害検知iotの世界市場規模、2018年～2030年（千米ドル）
図4.自然災害検知iotの世界市場規模、地域別、2023年対2030年(%)
図5. 自然災害検知iotの世界市場規模、地域別、2023年対2024年対2030年 (千米ドル)
図6. 自然災害検知iot市場のダイナミクス
図7.自然災害検知iotの世界市場規模、コンポーネント別、2023年対2030年(%)
図8.自然災害検知iotの世界市場規模、コンポーネント別、2023年対2024年対2030年(千米ドル)
図9.自然災害検知iotの世界市場規模、技術別、2023年対2030年(%)
図10.自然災害検知iotの世界市場規模、技術別、2023年対2024年対2030年(千米ドル)
図11.自然災害検知iotの世界市場規模、アプリケーション別、2023年対2030年(%)
図12.自然災害検知iotの世界市場規模、用途別、2023年対2024年対2030年(千米ドル)
図13.自然災害検知iotの世界市場規模、エンドユーザー別、2023年対2030年(%)
図14.自然災害検知iotの世界市場規模、エンドユーザー別、2023年対2024年対2030年(千米ドル)
図15.アメリカの自然災害検知iot市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図 16.アメリカの自然災害検知iot市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(千米ドル)
図 17.米国の自然災害検知iot市場規模、州別、2023年対2030年 (%)
図 18.米国の自然災害検知iot市場規模、州別、2023年対2024年対2030年(千米ドル)
図 19.アジア太平洋地域の自然災害検知iot市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図 20.アジア太平洋地域の自然災害検知iot市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(千米ドル)
図 21.欧州、中東、アフリカの自然災害検知iot市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図22. 欧州、中東、アフリカの自然災害検知iot市場規模、国別、2023年対2024年対2030年 (千米ドル)
図23.自然災害検知iot市場シェア、主要プレーヤー別、2023年
図24.自然災害検知iot市場、FPNVポジショニングマトリックス、2023年
• 日本語訳：自然災害検知IoT市場：コンポーネント別（ハードウェア、サービス、ソフトウェア）、テクノロジー別（先進コンピューティング＆ビッグデータ分析、人工知能＆機械学習、モバイル＆通信技術）、アプリケーション別、エンドユーザー別 – 世界予測2024-2030年
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