市場調査レポート
商品コード
1466010
自然災害検知IoT市場:コンポーネント、テクノロジー、アプリケーション、エンドユーザー別- 世界予測2024-2030年Natural Disaster Detection IoT Market by Component, Technology, Application, End-User - Global Forecast 2024-2030 |
● お客様のご希望に応じて、既存データの加工や未掲載情報(例:国別セグメント)の追加などの対応が可能です。 詳細はお問い合わせください。
自然災害検知IoT市場:コンポーネント、テクノロジー、アプリケーション、エンドユーザー別- 世界予測2024-2030年 |
出版日: 2024年04月17日
発行: 360iResearch
ページ情報: 英文 192 Pages
納期: 即日から翌営業日
|
自然災害検知IoT市場規模は2023年に66億8,000万米ドルと推計され、2024年には84億5,000万米ドルに達し、CAGR 27.85%で2030年には373億2,000万米ドルに達すると予測されます。
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します。これらのIoT機器は、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データをリアルタイムで提供します。自然災害検知IoT市場の成長は、センサーや機械間通信の技術進歩、気候変動による自然災害の世界の多発化、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ます。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ます。しかし、IoTインフラの初期設定コストの高さ、センサーや機器の保守・更新、データのプライバシーや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、いくつかの制限や課題が市場の成長を妨げています。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す。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ます。さらに、リアルタイムのデータ分析の精度を高めるための研究開発、進化する脅威シナリオに対応する適応学習システムの構築、災害発生時の安全で信頼性の高いデータ共有のためのブロックチェーン技術の探求に、より一層注力することが期待されます。技術導入に関する一般市民の意識向上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ります。
主な市場の統計 | |
---|---|
基準年[2023] | 66億8,000万米ドル |
予測年[2024] | 84億5,000万米ドル |
予測年 [2030] | 373億2,000万米ドル |
CAGR(%) | 27.85% |
コンポーネント24時間365日の監視、リアルタイムのアップデート、自然災害の自動アラートなど、ハードウェアへの依存度が高まる
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やデバイスが含まれ、接続を可能にし、環境変化を検知するために採用されます。複雑なアルゴリズムと長期的な情報保持に必要な処理能力とデータアーカイブ機能を提供します。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します。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、利害関係者と一般市民へのタイムリーな警告と警報を可能にし、迅速な行動を促します。
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ます。これらのサービスには一般的に、24時間365日のモニタリング、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ちます。ソフトウェア・ソリューションは、一般に、コマンド・センターにアラートを送信する集中検出システムを提供します。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ます。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ます。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します。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す。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す。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す。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ます。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ます。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ます。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す。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す。
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ます。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ます。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ます。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ます。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事例を検出し、遠隔地でも早期対応のための警報を提供します。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ます。地滑りのリアルタイム監視は、重要かつ緊急な対応のために無線センサーネットワークで監視することもできる、課題となっている調査分野の1つです。
エンドユーザー:迅速で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システムを使用しています。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ます。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、緊急時の治安維持などの災害検知にIoTシステムを活用しています。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です。非公開会社は、資産を保護し、規制を遵守し、従業員の安全を確保するために自然災害検知IoTシステムを使用することがあります。このような企業は、コスト効率に優れ、自社の業務プロセスに簡単に統合できるソリューションを求めています。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ます。
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ます。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ます。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ります。南北アメリカはハリケーン、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ツールの限界に課題しています。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合わせたIoTに力を注いでいます。米国FEMA(連邦緊急事態管理庁)の統合公共警報システムは、広範な災害警報にIoTを活用する政府投資の典型です。さらに、EMEA地域の対応は、その多様な地域と気候条件によって形成されており、技術投資は科学的厳密さと持続可能性を順守しています。中東では砂漠化対策に注力し、砂嵐の予測や水不足の管理のためにIoTに投資しているが、これはこの地域が乾燥した気候に適応していることを反映しています。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、IoTを含む災害リスク軽減技術を支援するアフリカ連合のアフリカ災害リスク資金調達プログラムが脚光を浴びています。
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。事業戦略や製品満足度に関連する主要指標を調査し、ベンダーの包括的な評価を提供します。この綿密な分析により、ユーザーは各自の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、ベンダーは成功の度合いが異なる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)です。
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について、洞察に満ちた詳細な調査を提供する包括的なツールです。全体的な収益、顧客基盤、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、企業の業績や市場シェア争いの際に直面する課題について理解を深めることができます。さらに、この分析により、調査対象基準年に観察された累積、断片化の優位性、合併の特徴などの要因を含む、この分野の競合特性に関する貴重な考察が得られます。このような詳細レベルの拡大により、ベンダーはより多くの情報に基づいた意思決定を行い、市場で競争優位に立つための効果的な戦略を考案することができます。
1.市場の浸透度:主要企業が提供する市場に関する包括的な情報を提示しています。
2.市場の開拓度:有利な新興市場を深く掘り下げ、成熟市場セグメントにおける浸透度を分析しています。
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.競合の評価と情報:市場シェア、戦略、製品、認証、規制状況、特許状況、主要企業の製造能力について徹底的な評価を行います。
5.製品開発およびイノベーション: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ます。
1.自然災害検知IoT市場の市場規模および予測は?
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、用途、分野は何か?
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形態や戦略的手段は?
地球温暖化
[192 Pages Report] The Natural Disaster Detection IoT Market size was estimated at USD 6.68 billion in 2023 and expected to reach USD 8.45 billion in 2024, at a CAGR 27.85% to reach USD 37.32 billion by 2030.
Natural disaster detection using the Internet of Things (IoT) refers to the application of interconnected, sensor-equipped devices to collect and transmit data to detect, monitor, and respond to natural disasters. These IoT devices are deployed in areas susceptible to natural catastrophes such as earthquakes, tsunamis, hurricanes, floods, and wildfires, providing real-time data crucial for early warning and rapid response. Growth in the natural disaster detection IoT market is influenced by technological advancements in sensors and machine-to-machine communication, increased global prevalence of natural disasters due to climate change, urbanization in vulnerable areas, and governmental investment in disaster preparedness infrastructure. Additionally, integrating artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) for predictive analytics and the growing adoption of cloud computing in IoT platforms further stimulate demand. However, several limitations and challenging factors include high initial set-up costs of IoT infrastructure, maintenance & updating of sensors & equipment, data privacy & security concerns, and the need for standardization across different technologies are hampering the market growth. Moreover, scaling IoT infrastructure, creating robust, low-latency communication networks for real-time alerts, and developing AI-driven predictive models are current opportunities that accurately anticipate disaster events. There is also expanding potential in public-private partnerships to enhance community resilience and the deployment of edge computing to process data closer to the source, thereby hastening response times. Furthermore, it is expected to focus more on research & development to enhance the precision of real-time data analysis, create adaptive learning systems for evolving threat scenarios, and explore blockchain technologies for secure and reliable data sharing during disaster events. Advancing public awareness and education programs on technology adoption could further drive market penetration and expansion.
KEY MARKET STATISTICS | |
---|---|
Base Year [2023] | USD 6.68 billion |
Estimated Year [2024] | USD 8.45 billion |
Forecast Year [2030] | USD 37.32 billion |
CAGR (%) | 27.85% |
Component: Increasing reliance on hardware for 24/7 monitoring, real-time updates, and automated alerts of natural disaster
Natural disaster detection IoT hardware involves the tangible components & devices, such as IoT sensors, actuators, computer chips, cables, and smart devices, employed to enable connectivity and detect environmental changes. Computational & storage devices are major in disaster detection IoT, providing the processing power and data archival capabilities required for complex algorithms and long-term information retention. Data transmission devices ensure seamless connectivity and communication between sensors and central data centers, facilitating the swift relay of information. Power supply & energy storage systems are essential for consistent operation, especially in remote or power-deficient areas impacted by natural disasters. The sensors & detectors are the frontline components, tasked with capturing environmental data and signals indicative of potential disasters, while user interface & notification systems democratize access to the information, enabling timely warnings and alerts to stakeholders and the public for prompt action.
The natural disaster detection IoT market offers services to quickly monitor and alert users of potential risks. These services commonly include 24/7 monitoring, real-time updates, automated alerts, and visual dashboards to help track pathways and conditions related to any upcoming natural disaster conditions in real-time. The software solution commonly provides centralized detection systems that send alerts to a command center. Natural disaster detection IoT software can offer more accurate results by integrating advanced technology, such as artificial intelligence and machine learning. Natural disaster management authorities can create better management by equipping a particular region with sensor devices, microcontrollers, and various software applications to detect and analyze environmental conditions. Communication & networking software establishes robust channels for transmitting sensor data and ensures interoperability among various devices and platforms, enabling real-time alerts and coordination during crises. Data analysis & management software processes the vast inflow of environmental data, using sophisticated algorithms to detect patterns, predict events, and support decision-making, enhancing response times and reducing false alarms. Geographic information system (GIS) software visually represents data on maps, integrating layers of information about terrains, populations, and infrastructure, essential for planning, risk assessment, and executing efficient evacuation strategies.
Technology: Increasing adoption of artificial intelligence (AI) to enhance understanding of natural disasters
Advanced computing and big data analytics are pivotal in processing vast amounts of environmental data. These technologies are crucial for interpreting sensor data and weather patterns and providing predictive insights to preempt the effects of natural disasters. High-performance computing systems can manage the vast throughput of data from IoT networks, which are essential for near-real-time analysis. Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) technologies are revolutionizing the field of natural disaster detection by enabling systems to understand historical data and improve predictions over time. They assist in forecasting disasters by identifying patterns that usually precede natural disturbances and can provide authorities with actionable insights to mitigate the risks. IoT relies extensively on mobile and communication technologies to transmit data from sensors to the servers where analysis occurs. These technologies are essential for ensuring a seamless flow of information even in the most adverse conditions. Satellites, cellular networks, and wireless communication systems, including 5G, are all part of this infrastructure that makes real-time data transmission possible.
Application: Increasing proliferation for detecting harsh weather conditions
IoT-based real-time earthquake detector systems can be used at the provincial, national, or global levels. The earthquake detection system can be deployed in every city, and every earthquake detector device can be monitored in real time utilizing the IoT platform. The emerging IoT-based automatic flood detection & prevention systems are used to continuously monitor and provide alerts by natural disaster management authorities. Similarly, these IoT-based systems are used to monitor conditions for extreme drought. IoT technology in fire alert systems uses temperature, flame, and smoke sensors to detect cases of fire and provide alerts for early response, even in remote locations. The weather monitoring technologies present over the several years to continuously monitor the weather conditions and update accordingly, which has been enhanced with the integration of the IoT technology. Real-time monitoring of landslides is one of the challenging research areas that can also be monitored with the wireless sensor network for critical and emergency responses.
End-User: Increasing investments from governments in natural disaster detection IoT systems for quick and effective response
Government organizations use this natural disaster detection IoT system for quick and effective response. Governments are increasingly investing in new weather monitoring technologies and tracking natural conditions. Law enforcement agencies utilize IoT systems for disaster detection, mainly for evacuation planning, forensic analysis post-disaster, and maintaining public order during emergencies. Their requirements often focus on mobility, rapid deployment capabilities, and secure communication channels. Private companies may use natural disaster detection IoT systems to protect assets, comply with regulations, and ensure the safety of their personnel, focusing on site-specific needs. They are interested in cost-effective, tailored solutions that can be easily integrated with their operational processes. Rescue personnel, such as firefighters and paramedics, require portable, durable, and user-friendly IoT solutions. They prioritize equipment that aids in locating victims, assessing structural' integrity, and monitoring environmental conditions in real-time during rescue operations.
Regional Insights
The Asia-Pacific region has witnessed an uptick in natural disaster occurrences, such as earthquakes in Japan, tsunamis in Southeast Asia, and cyclones in India, spawning increased consumer demand for IoT solutions in natural disaster detection. Japan strategically utilizes a sophisticated combination of IoT and seismography for early warnings. The region shows a surge in advanced sensor technology and communication patents, with China at the forefront of R&D investments. The Americas are focused on responding to hurricanes, tornadoes, and wildfires, with American companies pushing the envelope in disaster-detection-cum-mitigation IoT tools that blend seamlessly with smart homes and provide real-time alerts. Canada, facing challenges due to its diverse climate, is channeling efforts into tailored IoT responses for wildfires and floods. The U.S. FEMA's Integrated Public Alert and Warning System typifies government investment in harnessing IoT for widespread disaster alerts. Moreover, the EMEA region's response is shaped by its diverse geography and climatic conditions, with technological investments adhering to scientific rigor and sustainability. The Middle East concentrates on combating desertification, investing in IoT to anticipate sandstorms and manage water scarcity, reflecting the region's adaptation to its dry climate. In Africa, the focus is on affordable and deployable IoT systems to cope with droughts, floods, and locust swarms, highlighted by the African Union's Africa Disaster Risk Financing Programme supporting disaster risk reduction tech, including IoT.
FPNV Positioning Matrix
The FPNV Positioning Matrix is pivotal in evaluating the Natural Disaster Detection IoT Market. It offers a comprehensive assessment of vendors, examining key metrics related to Business Strategy and Product Satisfaction. This in-depth analysis empowers users to make well-informed decisions aligned with their requirements. Based on the evaluation, the vendors are then categorized into four distinct quadrants representing varying levels of success: Forefront (F), Pathfinder (P), Niche (N), or Vital (V).
Market Share Analysis
The Market Share Analysis is a comprehensive tool that provides an insightful and in-depth examination of the current state of vendors in the Natural Disaster Detection IoT Market. By meticulously comparing and analyzing vendor contributions in terms of overall revenue, customer base, and other key metrics, we can offer companies a greater understanding of their performance and the challenges they face when competing for market share. Additionally, this analysis provides valuable insights into the competitive nature of the sector, including factors such as accumulation, fragmentation dominance, and amalgamation traits observed over the base year period studied. With this expanded level of detail, vendors can make more informed decisions and devise effective strategies to gain a competitive edge in the market.
Key Company Profiles
The report delves into recent significant developments in the Natural Disaster Detection IoT Market, highlighting leading vendors and their innovative profiles. These include ABB Ltd., Accenture PLC, ALE International SAS, Aplicaciones Tecnologicas 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., Hitachi Ltd., InfiSIM Ltd., Infosys Limited, Intel Corporation, International Business Machines Corporation, Knowx Innovations Pvt. Ltd., Mitsubishi Electric Corporation, NEC Corporation, Nokia Corporation, One Concern, Inc., Optex Co., Ltd., OroraTech GmbH, Responscity Systems Private Limited, Sadeem International Company, SAP SE, Scanpoint Geomatics Ltd., Semtech Corporation, Sony Group Corporation, Telefonaktiebolaget LM Ericsson, Tractable Ltd., Trinity Mobility Private Limited, Venti LLC, and Zebra Technologies Corporation.
Market Segmentation & Coverage
1. Market Penetration: It presents comprehensive information on the market provided by key players.
2. Market Development: It delves deep into lucrative emerging markets and analyzes the penetration across mature market segments.
3. Market Diversification: It provides detailed information on new product launches, untapped geographic regions, recent developments, and investments.
4. Competitive Assessment & Intelligence: It conducts an exhaustive assessment of market shares, strategies, products, certifications, regulatory approvals, patent landscape, and manufacturing capabilities of the leading players.
5. Product Development & Innovation: It offers intelligent insights on future technologies, R&D activities, and breakthrough product developments.
1. What is the market size and forecast of the Natural Disaster Detection IoT Market?
2. Which products, segments, applications, and areas should one consider investing in over the forecast period in the Natural Disaster Detection IoT Market?
3. What are the technology trends and regulatory frameworks in the Natural Disaster Detection IoT Market?
4. What is the market share of the leading vendors in the Natural Disaster Detection IoT Market?
5. Which modes and strategic moves are suitable for entering the Natural Disaster Detection IoT Market?
and global warming