Stratistics MRCによると、世界の自然災害検知IoT市場は2023年に5億ドルを占め、予測期間中の年平均成長率は34.1％で2030年には44億ドルに達すると予測されている。自然災害検知IoTとは、地震、洪水、山火事、ハリケーンなどの様々な自然災害を監視・検知するためにモノのインターネット（IoT）技術を利用することである。IoTセンサーやデバイスは災害の起こりやすい地域に配備され、環境条件や地質活動に関するデータをリアルタイムで収集する。このデータを分析することで、早期警報の提供や迅速な対応活動が促進され、災害への備えが強化され、被害が最小限に抑えられ、人命が救われる。
GSMA Intelligenceが発表した2019年のモバイル経済レポートによると、2025年までに北米の接続の46％が5Gネットワークになるという。
災害が発生しやすい地域にIoTセンサーや監視システムを配備することで、早期警報やリアルタイムのデータ収集が可能になり、当局や地域社会は、ハリケーン、洪水、山火事などの差し迫った自然災害に迅速に備え、対応することができる。このようなタイムリーな警報によって、避難、インフラ保護、資源配分がタイムリーに行われ、最終的には物的損害、人命損失、経済的影響を減らすことができる。IoTベースの災害検知ソリューションの費用対効果は、その導入をさらに後押しし、災害への回復力を高め、そのような事象の壊滅的な影響を最小限に抑える上で極めて重要なツールとなっている。
これらのデバイスは遠隔地や過酷な環境に設置されることが多いため、物理的な損傷やネットワークの混乱、サイバー攻撃の影響を受けやすい。IoTセンサーや通信インフラが危険にさらされると、災害検知や早期警報システムの信頼性や精度が損なわれ、誤報や対応の遅れにつながる可能性がある。このような重要なアプリケーションにおけるIoTデバイスのセキュリティ、冗長性、回復力を確保することは、自然災害検知IoTシステムの信頼性と有効性を維持するために不可欠です。これらの脆弱性に対処するIoTシステムは、信頼性の高い災害軽減と対応にとって極めて重要です。
高度な機械学習アルゴリズムとデータ分析を活用することで、IoTシステムは進行中の災害を検知するだけでなく、潜在的な事象をより高い精度で予測・予測することができる。これらのツールは、過去のデータ、環境パターン、リアルタイムのセンサー情報を分析し、早期警告と実用的な洞察を提供することができる。このプロアクティブなアプローチにより、当局や地域社会はより効果的に備え、資源を効率的に配分し、自然災害の影響を最小限に抑えることができる。AIとデータ分析による予測分析を取り入れることで、自然災害検知IoTの機能が強化され、最終的には人命救助と被害の軽減につながります。
IoTセンサーやデバイスはデータ収集や早期警報システムには不可欠ですが、地震やハリケーンのような大災害時にはネットワーク接続が著しく中断される可能性があります。このような障害は、当局や緊急対応者への重要な情報のタイムリーな伝達を妨げ、協調的な救助・救援活動の妨げとなる可能性がある。この脅威に対処するには、災害時にもデータの流れを途切れさせないよう、強固な通信の冗長性、バックアップ電源、弾力性のあるインフラが必要です。これらの課題を克服することは、IoTベースの災害検知・対応システムの有効性を最大化するために不可欠です。
COVID-19が自然災害検知IoTに与えた悪影響は、主にロジスティクスの課題とリソースの制約によってもたらされた。ロックダウンや渡航制限によってサプライチェーンが混乱し、災害監視に不可欠なIoTデバイスやセンサーの生産と配備が遅れた。さらに、パンデミック関連のニーズへの予算の再配分が、IoTプロジェクトへの資金を減らし、その実施に影響を与えた。社会的距離を置く措置は、機器のメンテナンスや現場での設置を妨げ、進展をさらに妨げた。しかし、パンデミックは、災害に強い検知・対応システムの重要性を浮き彫りにし、IoTソリューションへの関心の高まりと技術革新につながった。
ハードウェア・セグメントは有利な成長が見込まれる。これらの物理的コンポーネントは、災害が発生しやすい地域に戦略的に配置され、環境条件、地質活動、その他の関連パラメータに関するリアルタイムデータを収集する。地震計、洪水センサー、気象観測所、衛星通信機器などは、この文脈における重要なハードウェアの例である。これらのコンポーネントは、災害検知・早期警報システムの精度と信頼性を確保する上で極めて重要な役割を果たしている。ハードウェアの品質と耐久性は、過酷な環境条件に耐え、タイムリーなデータを提供し、最終的に積極的な災害緩和と対応活動を可能にするために不可欠である。
洪水検知分野は、予測期間中に最も速いCAGRの成長が見込まれている。これらのセンサーは、水位センサーや雨量計などの機能を備えていることが多く、降雨強度、水位、気象条件に関するデータを継続的に収集する。このリアルタイム・データは、IoT接続を介して中央サーバーやクラウド・プラットフォームに送信され、そこで洪水を示す異常なパターンやしきい値を検出するためのアルゴリズムを使って分析される。洪水の可能性が特定されると、早期警報が発せられ、当局や地域社会に警報が発せられ、避難や治水対策などの行動をタイムリーにとることができる。このような積極的な取り組みは、洪水への備えを大幅に強化し、人命や財産に対する洪水の影響を最小限に抑える。
予測期間中、北米の自然災害検知IoT市場が引き続き市場シェアの大半を占めると予想される。その高度な技術インフラと強固な災害管理戦略が、早期警報と災害対応のためのIoTベースのソリューションの大幅な採用を促進している。北米の政府、組織、地域社会は、IoTセンサーや監視システムを活用して環境条件や地質活動のリアルタイムデータを収集し、災害の影響を軽減するための事前対策を可能にしている。レジリエンス（回復力）とイノベーションに重点を置く北米は、最先端の自然災害検知IoT技術の開発と導入でリードし続けている。
予測期間中のCAGRはアジア太平洋地域が最も高いと予測されている。多くのアジア諸国における急速な都市化と人口増加により、これらの事象に対する脆弱性が高まっている。その結果、アジア太平洋地域は、早期警報システムや災害対応活動を強化するためにIoT技術を幅広く取り入れている。IoTセンサーとモニタリング・デバイスは、地震活動、気象パターン、環境変化に関するリアルタイムのデータを提供し、より効果的な災害対策とリスクのあるコミュニティのタイムリーな避難を可能にする。このプロアクティブなアプローチは、この地域における自然災害の壊滅的な影響を軽減するのに役立つ。
市場の主要プレーヤー
自然災害検知IoT市場の主要プレーヤーには、SAP SE、Aplicaciones Technológicas Sa、BlackBerry Limited、Bulfro Monitech、Earth Networks、Green Stream Technologies、Grillo、Intel、Knowx Innovations Pvt、 Lumineye、Nec Corporation、Nokia、Skyalert、Ogoxe、Venti LLC、One Concern, Inc.、Trinity Mobility、OnSolve LLC、Responscity Systems、ソニー、Sadeem Technology、Simplisafe、Sensoterra、Semtech Corporation。
主な展開
2023年2月、Semtech CorporationとSierra Wireless, Inc.は、総額約12億米ドルの現金取引によるSierra Wirelessの買収完了を発表した。この買収により、セムテックの年間売上高はほぼ倍増し、さらに利益率の高いIoTクラウドサービスの経常売上高が1億米ドル追加されます。
2022年9月、セムテックとシエラワイヤレスは包括的なIoTプラットフォームを構築し、よりスマートで持続可能な地球への変革を可能にする契約を締結した。
2022年7月、NECは神奈川県川崎市と、デジタル技術を活用した防災まちづくりにおける協力・連携に関する協定を締結した。これは、日本の自治体を巻き込んだ前例のない取り組みだった。
対象コンポーネント
– ハードウェア
– ソリューション
– サービス
通信システム
– ファーストレスポンダーツール
– 衛星支援機器
– 車両対応ゲートウェイ
– 緊急対応レーダー
対象アプリケーション
– 洪水検知
– 干ばつ検知
– 山火事検知
– 地滑り検知
– 地震検知
– 気象モニタリング
– その他のアプリケーション
対象エンドユーザー
– 政府機関
– 民間企業
– 法執行機関
– レスキュー隊員
– その他のエンドユーザー
対象地域
– 北米
米国
カナダ
メキシコ
– ヨーロッパ
o ドイツ
イギリス
o イタリア
o フランス
o スペイン
o その他のヨーロッパ
– アジア太平洋
o 日本
o 中国
o インド
o オーストラリア
o ニュージーランド
o 韓国
o その他のアジア太平洋地域
– 南アメリカ
o アルゼンチン
o ブラジル
o チリ
o その他の南米諸国
– 中東・アフリカ
o サウジアラビア
o アラブ首長国連邦
o カタール
o 南アフリカ
o その他の中東・アフリカ
【目次】
1 エグゼクティブ・サマリー
2 序文
2.1 概要
2.2 ステークホルダー
2.3 調査範囲
2.4 調査方法
2.4.1 データマイニング
2.4.2 データ分析
2.4.3 データの検証
2.4.4 リサーチアプローチ
2.5 リサーチソース
2.5.1 一次調査ソース
2.5.2 セカンダリーリサーチソース
2.5.3 前提条件
3 市場動向分析
3.1 はじめに
3.2 推進要因
3.3 抑制要因
3.4 機会
3.5 脅威
3.6 アプリケーション分析
3.7 エンドユーザー分析
3.8 新興市場
3.9 コビッド19の影響
4 ポーターズファイブフォース分析
4.1 供給者の交渉力
4.2 買い手の交渉力
4.3 代替品の脅威
4.4 新規参入の脅威
4.5 競争上のライバル関係
5 世界の自然災害検知IoT市場、コンポーネント別
5.1 はじめに
5.2 ハードウェア
5.3 ソリューション
5.3.1 ビーコン
5.3.2 フローティングセンサーネットワーク
5.3.3 雷検知システム
5.3.4 音響リアルタイム監視システム
5.3.5 早期警報システム
5.3.6 その他のソリューション
5.4 サービス
5.4.1 プロフェッショナル・サービス
5.4.1.1 コンサルティング
5.4.1.2 導入および統合
5.4.1.3 サポートおよびメンテナンス
5.4.1.4 トレーニングとシミュレーション
5.4.2 マネージド・サービス
…
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