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表紙:ライフサイクル炭素アナリティクスの世界市場、2034年までの予測:アナリティクスタイプ別、ライフサイクル段階別、データ統合別、報告フレームワーク別、エンドユーザー別、地域別

ライフサイクル炭素アナリティクスの世界市場、2034年までの予測:アナリティクスタイプ別、ライフサイクル段階別、データ統合別、報告フレームワーク別、エンドユーザー別、地域別

Lifecycle Carbon Analytics Market Forecasts to 2034 - Global Analysis By Analytics Type, Lifecycle Stage, Data Integration, Reporting Framework, End User, and Geography

発行日
ページ情報
英文 200+ Pages
納期
2~3営業日
商品コード
2112943
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Stratistics MRCによると、世界のライフサイクル炭素アナリティクス市場は2026年に24億米ドル規模となり、予測期間中にCAGR 21.2%で成長し、2034年までに112億米ドルに達すると見込まれています。

ライフサイクル炭素アナリティクスとは、製品、サービス、資産、または産業活動のライフサイクル全体にわたる温室効果ガス排出量を測定、評価、最適化するデジタルプラットフォーム・分析ソリューションを指します。これらのソリューションは、ライフサイクルアセスメント(LCA)の調査手法、炭素会計、人工知能(AI)、データ分析を統合し、原材料の採掘、製造、輸送、製品の使用、使用済み後の管理から生じる排出量を定量化します。ライフサイクル炭素アナリティクスは、規制順守、サステナビリティ報告、脱炭素計画、ネットゼロ戦略を支援します。企業の気候変動対策への取り組みの拡大と環境規制の厳格化が、世界中でライフサイクル炭素アナリティクスソリューションの導入を後押ししています。

高まるカーボン報告要件

ライフサイクル炭素アナリティクスにより、組織は原材料の調達から使用後の廃棄に至るまで、製品のライフサイクルのあらゆる段階における温室効果ガス排出量を算出することが可能になります。企業は、製品のカーボンフットプリント評価の精度を高めるために、こうしたプラットフォームを導入しています。規制当局や顧客からは、ライフサイクル排出量に関する透明性の向上が求められています。また、企業は炭素アナリティクスを活用して排出量の多い箇所を特定し、脱炭素化の取り組みに優先順位を付けています。デジタルプラットフォームは、業務データとサプライチェーンデータを単一のシステムに統合することで、カーボンアカウンティングを簡素化します。こうした要因が、多岐にわたる業界におけるライフサイクル炭素アナリティクスの導入を加速させています。

複雑な排出量データの収集

ライフサイクルアセスメントには、数多くのプロセスやサプライチェーンの関係者からの排出データが必要です。原材料サプライヤー、製造業者、物流事業者、リサイクル業者から正確な情報を収集することは困難な場合があります。多くの組織では依然として手作業によるデータ収集方法に依存しており、それが報告の複雑さを増しています。排出係数や調査手法の違いも、結果の一貫性に影響を与える可能性があります。企業は、排出データベースの検証や更新に多大な時間を費やすことがよくあります。こうした課題により、ライフサイクル炭素アナリティクスソリューションの導入が遅れる可能性があります。

AIを活用したライフサイクル排出量モデリング

人工知能(AI)を活用することで、カーボンフットプリントの分析をより迅速かつ正確に行うことが可能になります。AIは、欠落している排出データを推定し、計算を自動化し、製品のライフサイクル全体にわたる排出の「ホットスポット」を特定することができます。また、予測モデリングにより、組織は導入前に代替材料や製造プロセスを比較検討することが可能になります。企業は、さまざまな脱炭素化シナリオを評価し、戦略的な意思決定を支援することができます。機械学習により、追加の運用データが入手されるにつれて、モデルの精度は継続的に向上します。こうした機能により、AIを活用したライフサイクル炭素アナリティクスプラットフォームへの投資が増加しています。

排出量データの品質にばらつきがある

信頼性の高いカーボン計算には、完全かつ検証済みの排出量情報が不可欠です。組織は、異なる報告基準や計算方法を用いる複数のサプライヤーからデータを受け取る場合が少なくありません。情報が欠落していたり古かったりすると、ライフサイクルアセスメントの精度が低下する恐れがあります。データ品質の低さは、規制当局への報告や企業のサステナビリティ戦略にも悪影響を及ぼす可能性があります。企業は、報告の精度を高めるため、自動化された検証・確認ツールの導入をますます進めています。こうした改善にもかかわらず、排出量データの不統一は、市場での普及に引き続き影響を及ぼしています。

新型コロナウイルス(COVID-19)の影響:

COVID-19のパンデミックにより、世界のあらゆる産業において、デジタルによるサステナビリティ管理の必要性が高まりました。組織は、リモート業務を支援するため、クラウドベースのカーボンアカウンティング・ライフサイクルアセスメントプラットフォームへの投資を加速させました。また、企業はサプライチェーンのレジリエンスと環境パフォーマンスを向上させるため、製品のライフサイクルを見直しました。利害関係者によるESG報告への関心の高まりも、カーボン分析ソリューションの普及を後押ししました。パンデミック後、企業はバリューチェーン全体における排出量の測定をより重視するようになりました。また、デジタルコラボレーションツールにより、分散したサプライヤーからのライフサイクルデータの収集も改善されました。

予測期間中、製造セグメントが最大の市場規模を占めると予想される

製造セグメントは、製造業務が製品のライフサイクルにおける排出量に大きく寄与しているため、予測期間中は最大の市場シェアを占めると見込まれています。製造業者は、ライフサイクル炭素アナリティクスを活用して、原材料、生産プロセス、エネルギー消費、廃棄物発生に伴う排出量を測定しています。こうした知見は、組織が環境への影響を低減しつつ、業務効率を向上させるのに役立ちます。また、炭素アナリティクスは、製品のサステナビリティに関する規制や顧客の報告要件への準拠も支援します。低炭素製造への投資拡大が、これらのプラットフォームに対する需要をさらに強めています。

サプライチェーンデータ統合セグメントは、予測期間中に最も高いCAGRを示すと予想される

予測期間中、製品ライフサイクル全体の可視化に対するニーズの高まりにより、サプライチェーンデータ統合セグメントが最も高い成長率を示すと予測されています。各組織は、サプライヤー、物流、調達、製造のデータを統合し、ライフサイクル炭素排出量の算出精度を向上させています。これらのプラットフォームは、データ収集を自動化し、複雑なバリューチェーン全体における手作業による報告業務を軽減します。統合の強化は、スコープ3排出量報告やライフサイクルアセスメントの精度向上にもつながります。企業は、サステナビリティ報告能力を強化するため、相互接続されたデジタルエコシステムへの投資を進めています。

シェアが最大の地域:

予測期間中、包括的なカーボン報告規制と強力な気候政策により、欧州地域が最大の市場シェアを占めると予想されます。ドイツは、先進的な産業脱炭素化プログラムや製品ライフサイクルアセスメントの取り組みを通じて市場を牽引しています。フランスは、国の気候目標を支援するため、製造セクター全体でカーボン会計を拡大しています。スウェーデンは循環型経済戦略を通じてライフサイクルに基づく製品の持続可能性を推進しており、オランダはデジタルカーボン管理と持続可能な産業イノベーションへの投資を継続しています。

CAGRが最も高い地域:

予測期間中、アジア太平洋地域は、急速な産業の脱炭素化とデジタルトランスフォーメーションに牽引され、最も高いCAGRを示すと予想されます。中国は、国の炭素削減目標を達成するため、製造業全般にわたりライフサイクル炭素管理を拡大しています。インドでは、輸出志向の製造業者がサステナビリティ報告を強化するにつれ、炭素会計ソリューションの採用が拡大しています。日本は先進的なライフサイクルアセスメント技術への投資を継続しており、韓国はデジタルカーボン分析をスマート製造の取り組みに統合しています。環境規制の強化や企業の気候変動対策への取り組みの高まりが、同地域全体の市場成長を加速させています。

無料カスタマイズサービス:

本レポートをご購入いただいたすべてのお客様は、以下の無料カスタマイズオプションの中から1つをお選びいただけます:

  • 企業プロファイリング
    • 追加の市場プレイヤー(最大3社)に関する包括的なプロファイリング
    • 主要企業のSWOT分析(最大3社)
  • 地域別セグメンテーション
    • お客様のご要望に応じて、主要な国における市場推計・予測・CAGRの算出(注:実現可能性の確認次第となります)
  • 競合ベンチマーキング
    • 製品ポートフォリオ、地理的展開、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

  • 市場概況と主なハイライト
  • 促進要因、課題、機会
  • 競合情勢の概要
  • 戦略的洞察と提言

第2章 調査フレームワーク

  • 調査目的と範囲
  • 利害関係者分析
  • 調査前提条件と制約
  • 調査手法

第3章 市場力学と動向分析

  • 市場定義と構造
  • 主要な市場促進要因
  • 市場抑制要因と課題
  • 成長機会と投資の注目分野
  • 業界の脅威とリスク評価
  • 技術とイノベーションの見通し
  • 新興市場・高成長市場
  • 規制・政策環境
  • COVID-19の影響と回復展望

第4章 競合環境と戦略的評価

  • ポーターのファイブフォース分析
    • 供給企業の交渉力
    • 買い手の交渉力
    • 代替品の脅威
    • 新規参入業者の脅威
    • 競争企業間の敵対関係
  • 主要企業の市場シェア分析
  • 製品のベンチマークと性能比較

第5章 世界のライフサイクル炭素アナリティクス市場:アナリティクスタイプ別

  • 製品向けカーボンフットプリント
  • 企業向けカーボンフットプリント
  • バリューチェーン
  • シナリオ・脱炭素化
  • その他

第6章 世界のライフサイクル炭素アナリティクス市場:ライフサイクル段階別

  • 原材料の採取
  • 製造
  • 流通・物流
  • 使用段階
  • EOL
  • その他

第7章 世界のライフサイクル炭素アナリティクス市場:データ統合別

  • ERP統合
  • PLM統合
  • IoTデータ統合
  • サプライチェーン・データ統合
  • その他

第8章 世界のライフサイクル炭素アナリティクス市場:報告フレームワーク別

  • GHGプロトコル
  • ISO 14040/14044
  • 製品環境フットプリント(PEF)
  • 科学的根拠に基づく目標(SBT)イニシアティブ(SBTi)
  • その他

第9章 世界のライフサイクル炭素アナリティクス市場:エンドユーザー別

  • 製造企業
  • 消費財企業
  • 自動車メーカー
  • エネルギー・ユーティリティ
  • その他

第10章 世界のライフサイクル炭素アナリティクス市場:地域別

  • 北米
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 欧州
    • 英国
    • ドイツ
    • フランス
    • イタリア
    • スペイン
    • オランダ
    • ベルギー
    • スウェーデン
    • スイス
    • ポーランド
    • その他の欧州諸国
  • アジア太平洋
    • 中国
    • 日本
    • インド
    • 韓国
    • オーストラリア
    • インドネシア
    • タイ
    • マレーシア
    • シンガポール
    • ベトナム
    • その他のアジア太平洋諸国
  • 南米
    • ブラジル
    • アルゼンチン
    • コロンビア
    • チリ
    • ペルー
    • その他の南米諸国
  • 世界のその他の地域(RoW)
    • 中東
      • サウジアラビア
      • アラブ首長国連邦
      • カタール
      • イスラエル
      • その他の中東諸国
    • アフリカ
      • 南アフリカ
      • エジプト
      • モロッコ
      • その他のアフリカ諸国

第11章 戦略的市場情報

  • 産業価値ネットワークとサプライチェーン評価
  • 空白領域と機会マッピング
  • 製品進化と市場ライフサイクル分析
  • チャネル、流通業者、市場参入戦略の評価

第12章 業界動向と戦略的取り組み

  • 合併・買収
  • パートナーシップ、提携、合弁事業
  • 新製品発売と認証
  • 生産能力の拡大と投資
  • その他の戦略的取り組み

第13章 企業プロファイル

  • Sphera Solutions, Inc.
  • Siemens AG
  • SAP SE
  • IBM Corporation
  • Dassault Systemes SE
  • PTC Inc.
  • Persefoni AI, Inc.
  • Watershed Technology, Inc.
  • Normative AB
  • One Click LCA Ltd.
  • Sweep SAS
  • Plan A
  • Ecochain Technologies B.V.
  • Workiva Inc.
  • Benchmark Gensuite
ライフサイクル炭素アナリティクスの世界市場、2034年までの予測:アナリティクスタイプ別、ライフサイクル段階別、データ統合別、報告フレームワーク別、エンドユーザー別、地域別
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