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市場調査レポート
商品コード
1664892

AIベースの気候モデリングの市場機会、成長促進要因、産業動向分析、2025年～2034年予測

AI-Based Climate Modelling Market Opportunity, Growth Drivers, Industry Trend Analysis, and Forecast 2025 - 2034

出版日
ページ情報
英文 180 Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
AIベースの気候モデリングの市場機会、成長促進要因、産業動向分析、2025年～2034年予測
出版日: 2024年12月04日
発行: Global Market Insights Inc.
ページ情報: 英文 180 Pages
納期: 2～3営業日
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  • 概要
  • 目次
概要

世界のAIベースの気候モデリング市場は、2024年に2億6,640万米ドルに達し、2025年から2034年にかけて23.1％の驚異的なCAGRで成長すると予測されています。

この成長を後押ししているのは、気候変動とその深刻な影響に対する意識の高まりであり、気候関連のリスクを効果的に予測・軽減するための高度なツールの必要性を後押ししています。人工知能、特に機械学習とディープラーニングにおける技術革新は、より正確で粒度の細かいリアルタイムの気候予測を可能にし、気候科学の状況を一変させています。

AI-Based Climate Modelling Market-IMG1

この市場の主な促進要因の一つは、災害リスク管理における予測ツールに対する需要の高まりです。気候変動により極端な気象現象が頻発するようになり、政府や組織は早期警報システムや戦略的準備のためにAI主導のモデルに目を向けています。これらの最先端ツールは、経済的損失を最小限に抑え、脆弱な人々を保護する能力を強化し、世界のレジリエンス構築の取り組みにおいて重要であることを証明しています。

市場範囲
開始年 2024年
予測年 2025年～2034年
開始金額 2億6,640万米ドル
予測金額 20億米ドル
CAGR 23.1%

AIベースの気候モデリング市場は、ソフトウェアとサービスに区分されます。2024年には、ソフトウェア分野が80％の市場シェアを占め、2034年までには14億米ドルに達するなど、大きく成長すると予測されています。ソフトウェアソリューションが広く採用されているのは、その多用途性と業界横断的な拡張性に起因しています。高度なアルゴリズムと機械学習フレームワークは、これらのツールに膨大な量の気候データを処理する力を与え、正確な予測と実用的な洞察を提供します。農業、エネルギー、災害管理などの分野では、リアルタイムのデータ駆動型意思決定のために、これらのソリューションに大きく依存しています。

用途別に見ると、市場は気象予測、気候予測、災害リスク軽減、環境モニタリング、その他に分類されます。2024年には、気象予測分野が最大のシェアの約45%を占めます。この優位性は、農業、エネルギー、輸送などの分野にわたって、正確なリアルタイムの気象予測が非常に必要とされていることに起因しています。AIモデルは、衛星画像や気象データを含む広範なデータセットを分析して正確な予測を提供し、企業がより良い事業計画を立て、リスクを効果的に軽減することを可能にします。

米国のAIベースの気候モデリング市場は、2024年に80％の大幅な収益シェアを獲得し、2034年には5億米ドルに達すると予測されています。このリーダーシップは、同国の強固な技術インフラと主要テクノロジー企業や新興企業の強い存在感によって後押しされています。AIの研究開発への多額の投資は、気候変動への耐性、災害管理、環境の持続可能性への焦点と相まって、高度な気候モデリングツールの革新に拍車をかけています。さらに、気候に焦点を当てたテクノロジーを推進する政府の取り組みが、市場の成長をさらに後押ししています。

目次

第1章 調査手法と調査範囲

  • 調査デザイン
    • 調査アプローチ
    • データ収集方法
  • 基本推定と計算
    • 基準年の算出
    • 市場推計の主要動向
  • 予測モデル
  • 一次調査と検証
    • 一次ソース
    • データマイニングソース
  • 市場定義

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 業界洞察

  • 業界エコシステム分析
  • サプライヤーの状況
    • AIベースの気候モデリングソフトウェアプロバイダー
    • サービスプロバイダー
    • 販売業者
    • エンドユーザー
  • 利益率分析
  • 価格分析
  • 特許情勢
  • コスト内訳
  • テクノロジーとイノベーションの展望
  • 主要ニュース・イニシアチブ
  • 規制状況
  • 影響要因
    • 成長促進要因
      • 気候変動の影響に対する認識と緊急性の高まり
      • 機械学習や深層学習モデルを含むAIの技術的進歩
      • 気候レジリエンスへの取り組みに対する政府や組織による投資の増加
      • 農業、エネルギー、災害リスク管理などの分野における予測ツールへの需要
    • 業界の潜在的リスク・課題
      • 特に開発途上地域において、高品質で包括的な気候データが限られていること
      • AIモデルによる長期的な気候予測における複雑さと固有の不確実性
  • 成長可能性分析
  • ポーター分析
  • PESTEL分析

第4章 競合情勢

  • イントロダクション
  • 企業市場シェア分析
  • 競合のポジショニングマトリックス
  • 戦略展望マトリックス

第5章 市場推計・予測：コンポーネント別、2021年～2034年

  • 主要動向
  • ソフトウェア
  • サービス

第6章 市場推計・予測：展開モード別、2021年～2034年

  • 主要動向
  • オンプレミス
  • クラウド

第7章 市場推計・予測：技術別、2021年～2032年

  • 主要動向
  • 機械学習
  • ディープラーニング
  • 自然言語処理（NLP）
  • コンピュータビジョン
  • その他

第8章 市場推計・予測：用途別、2021年～2032年

  • 主要動向
  • 気象予測
  • 気候予測
  • 災害リスク軽減
  • 環境モニタリング
  • その他

第9章 市場推計・予測：地域別、2021年～2034年

  • 主要動向
  • 北米
    • 米国
    • カナダ
  • 欧州
    • 英国
    • ドイツ
    • フランス
    • スペイン
    • イタリア
    • ロシア
    • 北欧
  • アジア太平洋
    • 中国
    • インド
    • 日本
    • 韓国
    • ニュージーランド
    • 東南アジア
  • ラテンアメリカ
    • ブラジル
    • メキシコ
    • アルゼンチン
  • 中東・アフリカ
    • UAE
    • 南アフリカ
    • サウジアラビア

第10章 企業プロファイル

  • Amazon Web Services（AWS）
  • Arundo Analytics
  • Atmos AI
  • Blue Sky Analytics
  • ClimateAi
  • Cloudera
  • DTN
  • Google
  • Hewlett Packard Enterprise（HPE）
  • IBM
  • Jupiter Intelligence
  • Microsoft
  • NVIDIA
  • Open Climate Fix
  • Oracle Corporation
  • SAS Institute
  • Spire Global
  • The Weather Company
  • Tomorrow.io
  • Weather Technologies
目次
Product Code: 12534

The Global AI-Based Climate Modelling Market reached USD 266.4 million in 2024 and is forecasted to grow at an impressive CAGR of 23.1% from 2025 to 2034. This growth is propelled by heightened awareness of climate change and its severe impacts, driving the need for advanced tools to predict and mitigate climate-related risks effectively. Innovations in artificial intelligence, particularly in machine learning and deep learning, have enabled more precise, granular, and real-time climate predictions, transforming the landscape of climate science.

AI-Based Climate Modelling Market - IMG1

One of the primary drivers of this market is the increasing demand for predictive tools in disaster risk management. With extreme weather events becoming more frequent due to climate change, governments and organizations are turning to AI-driven models for early warning systems and strategic preparedness. These cutting-edge tools enhance capabilities to minimize economic losses and safeguard vulnerable populations, proving critical in resilience-building efforts globally.

Market Scope
Start Year2024
Forecast Year2025-2034
Start Value$266.4 Million
Forecast Value$2 Billion
CAGR23.1%

The AI-based climate modelling market is segmented into software and services. In 2024, the software segment dominated with an 80% market share and is projected to grow significantly, reaching USD 1.4 billion by 2034. The widespread adoption of software solutions stems from their versatility and scalability across industries. Advanced algorithms and machine learning frameworks empower these tools to process vast amounts of climate data, delivering accurate forecasts and actionable insights. Sectors such as agriculture, energy, and disaster management heavily rely on these solutions for real-time, data-driven decision-making.

By application, the market is categorized into weather forecasting, climate prediction, disaster risk reduction, environmental monitoring, and others. The weather forecasting segment held the largest share-45%-in 2024. This dominance is attributed to the critical need for accurate, real-time weather predictions across sectors like agriculture, energy, and transportation. AI models analyze extensive datasets, including satellite imagery and meteorological data, to deliver precise forecasts, enabling businesses to better plan operations and mitigate risks effectively.

The U.S. AI-based climate modelling market captured a substantial 80% revenue share in 2024 and is projected to reach USD 500 million by 2034. This leadership is fueled by the country's robust technological infrastructure and a strong presence of leading technology companies and startups. Significant investments in AI research and development, coupled with a focus on climate resilience, disaster management, and environmental sustainability, have spurred the innovation of sophisticated climate modeling tools. Additionally, governmental initiatives to advance climate-focused technologies further bolster market growth.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology & Scope

  • 1.1 Research design
    • 1.1.1 Research approach
    • 1.1.2 Data collection methods
  • 1.2 Base estimates and calculations
    • 1.2.1 Base year calculation
    • 1.2.2 Key trends for market estimates
  • 1.3 Forecast model
  • 1.4 Primary research & validation
    • 1.4.1 Primary sources
    • 1.4.2 Data mining sources
  • 1.5 Market definitions

Chapter 2 Executive Summary

  • 2.1 Industry 3600 synopsis, 2021 - 2034

Chapter 3 Industry Insights

  • 3.1 Industry ecosystem analysis
  • 3.2 Supplier landscape
    • 3.2.1 AI-based climate modelling software providers
    • 3.2.2 Service providers
    • 3.2.3 Distributors
    • 3.2.4 End users
  • 3.3 Profit margin analysis
  • 3.4 Pricing analysis
  • 3.5 Patent Landscape
  • 3.6 Cost Breakdown
  • 3.7 Technology & innovation landscape
  • 3.8 Key news & initiatives
  • 3.9 Regulatory landscape
  • 3.10 Impact forces
    • 3.10.1 Growth drivers
      • 3.10.1.1 Increasing awareness and urgency to address climate change impacts
      • 3.10.1.2 Technological advancements in AI, including machine learning and deep learning models
      • 3.10.1.3 Rising investments by governments and organizations in climate resilience initiatives
      • 3.10.1.4 Demand for predictive tools in sectors like agriculture, energy, and disaster risk management
    • 3.10.2 Industry pitfalls & challenges
      • 3.10.2.1 Limited availability of high-quality and comprehensive climate data, especially in developing regions
      • 3.10.2.2 Complexity and inherent uncertainties in long-term climate predictions by AI models
  • 3.11 Growth potential analysis
  • 3.12 Porter’s analysis
  • 3.13 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2024

  • 4.1 Introduction
  • 4.2 Company market share analysis
  • 4.3 Competitive positioning matrix
  • 4.4 Strategic outlook matrix

Chapter 5 Market Estimates & Forecast, By Component, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 5.1 Key trends
  • 5.2 Software
  • 5.3 Services

Chapter 6 Market Estimates & Forecast, By Deployment Mode, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 6.1 Key trends
  • 6.2 On-premises
  • 6.3 Cloud

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Technology, 2021 - 2032 ($Bn)

  • 7.1 Key trends
  • 7.2 Machine learning
  • 7.3 Deep learning
  • 7.4 Natural Language Processing (NLP)
  • 7.5 Computer vision
  • 7.6 Others

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By Application, 2021 - 2032 ($Bn)

  • 8.1 Key trends
  • 8.2 Weather forecasting
  • 8.3 Climate prediction
  • 8.4 Disaster risk reduction
  • 8.5 Environmental monitoring
  • 8.6 Others

Chapter 9 Market Estimates & Forecast, By Region, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 9.1 Key trends
  • 9.2 North America
    • 9.2.1 U.S.
    • 9.2.2 Canada
  • 9.3 Europe
    • 9.3.1 UK
    • 9.3.2 Germany
    • 9.3.3 France
    • 9.3.4 Spain
    • 9.3.5 Italy
    • 9.3.6 Russia
    • 9.3.7 Nordics
  • 9.4 Asia Pacific
    • 9.4.1 China
    • 9.4.2 India
    • 9.4.3 Japan
    • 9.4.4 South Korea
    • 9.4.5 ANZ
    • 9.4.6 Southeast Asia
  • 9.5 Latin America
    • 9.5.1 Brazil
    • 9.5.2 Mexico
    • 9.5.3 Argentina
  • 9.6 MEA
    • 9.6.1 UAE
    • 9.6.2 South Africa
    • 9.6.3 Saudi Arabia

Chapter 10 Company Profiles

  • 10.1 Amazon Web Services (AWS)
  • 10.2 Arundo Analytics
  • 10.3 Atmos AI
  • 10.4 Blue Sky Analytics
  • 10.5 ClimateAi
  • 10.6 Cloudera
  • 10.7 DTN
  • 10.8 Google
  • 10.9 Hewlett Packard Enterprise (HPE)
  • 10.10 IBM
  • 10.11 Jupiter Intelligence
  • 10.12 Microsoft
  • 10.13 NVIDIA
  • 10.14 Open Climate Fix
  • 10.15 Oracle Corporation
  • 10.16 SAS Institute
  • 10.17 Spire Global
  • 10.18 The Weather Company
  • 10.19 Tomorrow.io
  • 10.20 Weather Technologies