自然災害管理市場：ソリューション別（地震警報・監視システム、洪水ビーコン、雷検知器）、用途別（火山検知、森林火災検知、地滑り検知、地震検知）-2029年までの世界予測

Natural Disaster Management Market by Solution (Seismic Warning & Monitoring Systems, Flood Beacons, Lightning Detectors), Application (Volcano Detection, Forest Fire Detection, Landslide Detection, Earthquake Detection) - Global Forecast to 2029

自然災害管理市場は、2024年には639億5,000万米ドル、2029年には1,140億4,000万米ドルに達すると推定され、2024年から2029年までの年平均成長率は12.3%である。地球温暖化が気象パターンを急速に変化させ、沿岸部... もっと見る

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MarketsandMarkets マーケッツアンドマーケッツ	2025年3月5日	US$4,950 シングルユーザライセンスライセンス・価格情報注文方法はこちら	通常2営業日以内	323	422	英語

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サマリー

自然災害管理市場は、2024年には639億5,000万米ドル、2029年には1,140億4,000万米ドルに達すると推定され、2024年から2029年までの年平均成長率は12.3%である。地球温暖化が気象パターンを急速に変化させ、沿岸部の人々にとって洪水や高潮のリスクが高まるにつれて、自然災害や気候災害の発生が増加し、深刻さが増している。その原因のひとつは、気候変動と気象災害の激しさの増大、より激しい洪水、干ばつ、山火事の増加である。森林伐採は、構造化されていない都市化や土地利用とともに、こうした災害の影響や脆弱性を高めている。過去数十年間、自然災害は憂慮すべき割合で増加しており、気象現象は激しさと頻度を増している。したがって、災害管理は、早期警報、気候変動への適応、災害に強いインフラ整備などの予防的介入を早急に講じなければならない。このように、政府、産業界、地域社会は、これらの災害の人道的影響による打撃を最小限に抑えるために、リスク軽減と備えの課題に一丸となって取り組まなければならない。
「予測期間中、地震警報・監視システムは自然災害管理市場で最大の市場シェアを占めた。
自然災害の分野では、地震警報・監視ソリューションは、人命救助やインフラ被害を軽減するための早期検知、リアルタイム警報、影響評価を提供することで、重要な機能を担っている。これらのシステムは、地震センサー、加速度計、GPS監視を組み合わせて地盤の動きを検知し、地震の強さを特徴付ける。先進的な早期警報システムは、人工知能（AI）や機械学習（ML）を活用し、地震データのリアルタイム処理を可能にすることで、激しい揺れが来る前に発電所の稼動停止や交通網の停止を防ぐ予防措置を政府や企業が取れるよう支援する。米国地質調査所（USGS）、気象庁（JMA）、民間企業のような大企業は、地震への耐性を強化するために、このようなシステムを継続的に強化している。
「気象モニタリング・アプリケーション分野は、予測期間中に最も高いCAGRを記録すると予測されている。
予測分析、早期警報システム、リアルタイムの気象データはすべて、ハリケーン、洪水、山火事、暴風雨などの自然災害の管理に役立てることができる。衛星データ、モノのインターネット・デバイス、気象観測所のフィードを組み合わせることで、このアプリケーションは、気温、湿度、風速、降水量に関するリアルタイムの最新情報をユーザーに提供する。人工知能（AI）ベースの分析システムが異常気象の予測を支援し、当局が事前に適切な対策を講じることを可能にする。この緊急対応調整システムは、救援活動を迅速化することを目的としており、地域コミュニティと初動対応者や他の政府機関を結びつける。このアプリケーションには、画像や動画を通じて気象状況を現地に発信することで精度を向上させる市民通報機能がある。

「予測期間中、アジア太平洋地域が最も高い成長率を記録するだろう。
アジア太平洋地域は、地震、台風、津波、洪水、干ばつ、山火事などの自然災害の頻度と強度が高く、世界で最も災害に見舞われている地域のひとつである。インド、中国、オーストラリア、ニュージーランドなどの国々が高い成長率を示すと予想され、この地域は今後数年間で大きな成長機会を迎えることになる。同地域の政府は、自然災害問題を軽減するため、先進的な自然災害ソリューションに投資している。都市化、気候変動、地理的被曝は、災害の頻度と強度の上昇を助長する要因のひとつであり、したがって災害管理は極めて重要である。この地域の各国政府は、早期警報システム、災害リスク軽減計画、強靭なインフラ計画を策定し、リスク軽減に努めている。地域政府は、国連災害リスク軽減事務所（UNDRR）やアジア開発銀行（ADB）などの国際機関の支援を受け、資金援助、研究、技術的解決を通じて災害に強い国づくりに取り組んでいる。
プライマリーの内訳
本調査には、ソリューションベンダーからティア1企業まで、様々な業界専門家による洞察が含まれている。主要企業の内訳は以下の通りである：

- 企業タイプ別ティア1：35%、ティア2：40%、ティア3：25
- 役職別Cレベル：60％、マネージャー：40
- 地域別北米：30％、欧州：35％、アジア太平洋地域：25％、ラテンアメリカ：5％、MEA：5
自然災害管理市場の主要プレーヤーは、NEC（日本）、Hexagon（スウェーデン）、Nokia（フィンランド）、Xylem（米国）、Esri（米国）、Everbridge（米国）、Blackberry（カナダ）、Vaisala（フィンランド）、SAS Institute（米国）、SuperMap（中国）、Sadeem Technology（サウジアラビア）、Lumineye（米国）、Venti LLC（米国）である、SimpliSafe（米国）、One Concern（米国）、Trinity Mobility（インド）、F24（英国）、Alertus Technology（米国）、OroraTech（ドイツ）、Dryad Networks（ドイツ）、GeoSIG（スイス）、Kinemetrics（米国）、Nanometrics（カナダ）、Sanlien Technology（中国）、Telegrafia（スロバキア）、SeismicAI（イスラエル）、OTT HydroMet（ドイツ）。これらのプレーヤーは、自然災害管理市場での足跡を拡大するために、パートナーシップ、協定や協力、新製品の発売、製品の強化、買収など、さまざまな成長戦略を採用している。

調査対象範囲
この調査レポートは、さまざまなセグメントにわたる自然災害管理市場規模をカバーしています。コンポーネント（ハードウェア、ソリューション、サービス）、システム、応用分野、地域など、さまざまなセグメントにわたる市場規模と成長の可能性を推定することを目的としています。この調査には、主要市場プレイヤーの詳細な競合分析、企業プロフィール、製品および事業提供に関する主な見解、最近の動向、市場戦略などが含まれています。
レポート購入の主な利点
本レポートは、世界の自然災害管理市場の収益数やサブセグメントに関する最も近似した情報を提供し、市場リーダーや新規参入者に役立ちます。また、利害関係者が競争状況を理解し、より多くの洞察を得ることで、事業の位置づけを高め、適切な市場参入戦略を計画するのに役立ちます。さらに、本レポートは、市場の脈動を理解し、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、および機会に関する情報を提供するために、利害関係者に洞察を提供します。
本レポートでは、以下のポイントに関する洞察を提供しています：

主な促進要因（気候関連災害の頻度と激しさの増加、IoTとAIの技術進歩、政府と規制の焦点の増加）、阻害要因（発展途上地域における資金調達の制限、相互運用性とデータ統合の問題、熟練した人材と訓練の不足）の分析、自然災害管理市場の成長に影響を与える機会（リモートセンシングと衛星技術の拡大、AIを活用した予測分析の開発、官民パートナーシップの成長）、課題（サイバーセキュリティの脆弱性、データプライバシーと倫理的懸念、急速な都市化と自然土地の侵食）。製品開発/イノベーション：自然災害管理市場における今後の技術、研究開発活動、新製品・サービスの発売に関する詳細な洞察。市場開発：有利な市場に関する包括的情報 - 当レポートでは、様々な地域の自然災害管理市場を分析しています。市場の多様化：自然災害管理市場における新製品＆サービス、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細な情報。競合評価：NEC（日本）、Hexagon（スウェーデン）、Nokia（フィンランド）、Xylem（米国）、Esri（米国）、Everbridge（米国）、Blackberry（カナダ）、Vaisala（フィンランド）、SAS（米国）、SuperMap（中国）、Sadeem Technology（サウジアラビア）、Lumineye（米国）、Venti LLC（米国）、SimpliSafe（米国）、One Concern（米国）、Trinity Mobility（インド）、F24（英国）、Alertus Technology（米国）、OroraTech（ドイツ）、Dryad Networks（ドイツ）、GeoSIG（スイス）、Kinemetrics（米国）、Nanometrics（カナダ）、Sanlien Technology（中国）、Telegrafia（スロバキア）、SeismicAI（イスラエル）、OTT HydroMet（ドイツ）。

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1 はじめに
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.3 調査範囲 34
1.3.1 市場セグメンテーション 34
1.3.2 対象と除外 35
1.3.3 考慮した年数 35
1.4 考慮した通貨 36
1.5 利害関係者 36
2 調査方法 37
2.1 調査データ 37
2.1.1 二次データ 38
2.1.1.1 二次資料 38
2.1.2 一次データ 39
2.1.2.1 プライマリーの内訳 39
2.1.2.2 専門家への一次インタビュー 40
2.1.2.3 主要業界インサイト 40
2.2 市場規模の推定 41
2.2.1 ボトムアップアプローチ 41
2.2.1.1 需要サイド分析 42
2.2.2 トップダウンアプローチ 43
2.2.2.1 供給サイド分析 44
2.3 データの三角測量 45
2.4 調査の前提 46
2.5 調査の限界 47
3 エグゼクティブ・サマリー 48
4 プレミアムインサイト 50
4.1 自然災害管理市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会
自然災害管理市場
4.2 自然災害管理市場：コンポーネント別 50
4.3 自然災害管理市場：ソリューション別 51
4.4 自然災害管理市場：アプリケーション別 51
4.5 自然災害管理市場：通信システム別 52
4.6 自然災害管理市場：エンドユーザー別 52
4.7 北米：自然災害管理市場：上位3ソリューション・エンドユーザー別 53
5 市場の概要と業界動向
5.1 はじめに 54
5.2 市場のダイナミクス
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 気候関連災害の頻度と激しさの増加 55
5.2.1.2 IoTとAIの技術的進歩 55
5.2.1.3 政府の取り組みと規制枠組みの増加 55
5.2.2 阻害要因 55
5.2.2.1 新興国における資金調達の限界 55
5.2.2.2 相互運用性とデータ統合の問題 56
5.2.2.3 熟練した人材とトレーニングの不足 56
5.2.3 機会 56
5.2.3.1 リモートセンシングと衛星技術の拡大 56
5.2.3.2 AIを活用した予測分析の発展 56
5.2.3.3 官民パートナーシップの成長 57
5.2.4 課題 57
5.2.4.1 サイバーセキュリティの脆弱性 57
5.2.4.2 データのプライバシーと倫理的懸念 57
5.2.4.3 急速な都市化と自然土地の侵食 57
5.3 自然災害管理の進化 58
5.4 生態系分析 60
5.5 ケーススタディ分析 62
5.5.1 ケーススタディ1：St.ルーイス緊急事態管理局は、エバーブリッジによって竜巻への耐性を強化した 62
5.5.2 ケーススタディ 2：バイサラがバハースの天候回復力と早期警報に貢献 63
5.5.3 ケーススタディ3：ドローンを活用した仙台市の津波対策 64
5.5.4 ケーススタディ 4: ナイアガラ地域がAthocのユニファイドコミュニケーションで緊急対応を強化 65
5.5.5 ケーススタディ5：ファクト24の危機管理システムで従業員の安全を確保するブラスケム・イデサ・サピ社 66
5.6 サプライチェーン分析 67
5.7 関税と規制の状況 68
5.7.1 関税データ（HSN: 890710） - ビーコンとその他の浮体構造物 68
5.7.2 規制機関、政府機関、その他の組織 69
5.7.3 主要規制（地域別
5.7.3.1 北米 73
5.7.3.1.1 米国 73
5.7.3.1.2 カナダ 73
5.7.3.2 欧州 73
5.7.3.3 アジア太平洋 73
5.7.3.3.1 韓国 73
5.7.3.3.2 中国 74
5.7.3.3.3 インド 74
5.7.3.4 中東・アフリカ 74
5.7.3.4.1 アラブ首長国連邦 74
5.7.3.4.2 KSA 74
5.7.3.5 中南米 74
5.7.3.5.1 ブラジル 74
5.8 価格分析 75
5.8.1 主要企業の平均販売価格動向（ソリューション別） 75
5.8.2 主要プレイヤーの指標価格分析 76
5.9 テクノロジー分析 76
5.9.1 主要テクノロジー 76
5.9.1.1 地理情報システム（GIS） 76
5.9.1.2 モノのインターネット（IoT） 76
5.9.1.3 人工知能・機械学習（AI/ML） 77
5.9.1.4 緊急対応システム 77
5.9.1.5 リモートセンシング 77
5.9.1.6 早期警報システム
5.9.2 補完技術 78
5.9.2.1 エッジコンピューティング 78
5.9.2.2 ビッグデータと分析 78
5.9.2.3 5G 78
5.9.2.4 クラウドコンピューティング 78
5.9.3 隣接技術 78
5.9.3.1 ロボティクス 78
5.9.3.2 ウェアラブル技術 78
5.9.3.3 ブロックチェーン 78
5.10 特許分析 79
5.10.1 方法論 79
5.11 ポーターの5つの力分析 82
5.11.1 新規参入の脅威 83
5.11.2 代替品の脅威 83
5.11.3 買い手の交渉力 83
5.11.4 供給者の交渉力 83
5.11.5 競争上のライバルの激しさ 83
5.12 主要ステークホルダーと購買基準 84
5.12.1 購買プロセスにおける主要ステークホルダー 84
5.12.2 購買基準 85
5.13 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／破壊 86
5.14 主要な会議とイベント（2025～2026年） 86
5.15 自然災害管理市場の技術ロードマップ 88
5.15.1 2030 年までの自然災害管理技術ロードマップ 88
5.15.1.1 短期ロードマップ（2024～2026年） 88
5.15.1.2 中期ロードマップ（2026～2028年） 88
5.15.1.3 長期ロードマップ（2028-2030 年） 88
5.16 自然災害管理のベストプラクティス 89
5.17 現在のビジネスモデルと新たなビジネスモデル 89
5.18 自然災害管理に使用されるツール、フレームワーク、技術 90
5.19 貿易分析 91
5.19.1 ビーコンとその他の浮体構造物の輸出シナリオ 91
5.19.2 ビーコンとその他の浮体式構造物の輸入シナリオ 92
5.20 投資と資金調達のシナリオ 93
5.21 AI／ジェネレーティブAIの自然災害管理市場への影響 93
5.93 21.1 自然災害管理における生成AIのユースケース 93
6 自然災害管理市場、コンポーネント別 95
6.1 はじめに 96
6.1.1 コンポーネント自然災害管理市場の促進要因 96
6.2 ソリューション 97
6.2.1 地震警報・監視システム 99
6.2.1.1 リアルタイム検知による地震への備えの強化、重要インフラの保護、公共の安全性の向上 99
6.2.2 洪水ビーコン 100
6.2.2.1 水位上昇を検知し、洪水事象にリアルタイムで警報を提供するように設計された高度な早期警報システム 100
6.2.3 浮体センサーネットワーク 101
6.2.3.1 リアルタイムの海洋モニタリングと環境追跡 101
6.2.4 雷検知器 102
6.2.4.1 リアルタイムの雷活動監視による安全性の向上、天気予報の改善、インフラの保護 102
6.2.5 音響リアルタイムモニタリングシステム 103
6.2.5.1 音響センシング技術の活用による環境変化のリアルタイムモニタリング 103
6.2.6 その他のソリューション 104
6.3 サービス 105
6.3.1 コンサルティング 107
6.3.1.1 リスク評価、緊急事態への備え、強靭なインフラ、持続可能な復興のための専門家によるコンサルティング・サービス 107
6.3.2 統合 108
6.3.2.1 効果的な災害準備、対応、復旧のための技術、通信、ロジスティクスの統合 108
6.3.3 訓練とシミュレーション 109
6.3.3.1 管理されたリスクのない環境において、スキルを開発し意思決定を強化するための対話型環境を提供する 109

7 自然災害管理市場：用途別 110
7.1 はじめに 111
7.1.1 アプリケーション：自然災害管理市場の促進要因 111
7.2 洪水検知 113
7.2.1 早期警報、リスク軽減、持続可能な復旧のための高度検知システムによる洪水回復力の強化 113
7.3 火山検知 114
7.114 3.1 自然災害管理ソリューションによる火山災害への耐性の強化 114
7.4 森林火災の検知 115
7.4.1 火災を早期に検知して被害を軽減する 115
7.5 地滑り検知 116
7.5.1 効果的なリスク軽減のための高度な地滑り検知・早期警報システムの導入 116
7.6 地震検知 117
7.6.1 高度な地震警報・監視システムによる地震への備えの強化 117
7.7 被災者の位置特定とポジショニング 118
7.7.1 高度な被災者位置特定・測位技術による災害対応・救助活動の強化 118
7.8 気象モニタリング 119
7.8.1 先進的気象検知・データ分析システムによる環境モニタリング・予測への変革 119
7.9 その他の用途 120
8 自然災害管理市場：エンドユーザー別 122
8.1 はじめに
8.1.1 エンドユーザー：自然災害管理市場の促進要因 123
8.2 政府機関 124
8.2.1 政府政策と技術革新による災害への備えと緊急対応の強化 124
8.3 民間企業 125
8.3.1 民間企業における効率的な災害管理のためのイノベーションと技術の活用 125
8.4 法執行機関 126
8.4.1 法執行機関における災害管理ソリューションを通じた緊急対応の強化 126
8.5 レスキュー隊員 127
8.5.1 効果的な災害管理と緊急救援のための迅速な対応と連携した救援活動の実施 127

9 自然災害管理市場：通信システム別 129
9.1 はじめに 130
9.1.1 通信システム：自然災害管理市場の促進要因 130
9.2 ファーストレスポンダーツール 132
9.2.1 対応要員に高度なツールとリソースを装備することで、災害対応と復旧を強化する 132
9.3 衛星支援機器 133
9.3.1 災害地図作成の自動化と特定地域の完全カバー 133
9.4 車両対応ゲートウェイ 134
9.134 4.1 緊急時・災害対応車両の効率的な通信・連携を支援する 134
9.5 緊急対応レーダー 136
9.5.1 リアルタイムデータを提供し、状況認識を向上させることで、災害対応活動を強化する 136
10 自然災害管理市場（地域別） 137
10.1 はじめに 138
10.2 北米 139
10.2.1 北米：マクロ経済見通し 139
10.2.2 北米：ペッスル分析 140
10.2.3 米国 146
10.2.3.1 気候変動と気象現象の頻度と深刻さの増加が市場を牽引 146
10.2.4 カナダ 150
10.2.4.1 気候関連災害の頻度と政府投資の増加が市場を牽引 150
10.3 欧州 154
10.3.1 欧州：マクロ経済見通し 154
10.3.2 欧州：ペストル分析 155
10.3.3 英国 161
10.3.3.1 異常気象の増加と政府主導の研究イニシアティブが市場を牽引する 161
10.3.4 ドイツ 165
10.3.4.1 先端技術とインフラへの官民投資が市場を牽引する 165
10.3.5 フランス 169
10.3.5.1 サイクロン、洪水、戦略的資金調達が市場を牽引 169
10.3.6 イタリア 174
10.3.6.1 災害保険の義務化とEUの資金援助が市場を牽引 174
10.3.7 スペイン 174
10.3.7.1 国境を越えた協力と政府主導のレジリエンス・イニシアチブが市場を牽引 174
10.3.8 その他の欧州 175
10.4 アジア太平洋地域 175
10.4.1 アジア太平洋地域：マクロ経済見通し 175
10.4.2 アジア太平洋地域：ペストル分析 176
10.4.3 中国 182
10.4.3.1 技術主導のソリューションと官民パートナーシップへの注力が市場を牽引 182
10.4.4 インド 186
10.4.4.1 AIを活用した洪水予測モデルなど先進技術への投資が市場を牽引 186
10.4.5 日本 191
10.4.5.1 避難警報や被害状況把握のためのAI搭載ドローンシステムの導入が市場を牽引 191
10.4.6 オーストラリア・ニュージーランド 195
10.4.6.1 災害対応強化のための先端技術への投資が市場を牽引 195
10.4.7 その他のアジア太平洋地域 196
10.5 中東・アフリカ 196
10.5.1 中東・アフリカ：マクロ経済見通し 196
10.5.2 中東・アフリカ：ペストル分析 197
10.5.3 UAE 203
10.5.3.1 AIを活用した早期警戒システムとスマートインフラが市場を牽引 203
10.5.4 カタール 207
10.5.4.1 先進的な冷却技術と耐洪水インフラへの投資が市場を牽引 207
10.5.5 KSA 207
10.5.5.1 増加する自然災害に対処するための世界銀行とGFDRRとのパートナーシップが市場を牽引 207
10.5.6 南アフリカ 207
10.5.6.1 統合IoTとクラウド技術の採用が市場を牽引 207
10.5.7 その他の中東・アフリカ地域 212
10.6 ラテンアメリカ 212
10.6.1 ラテンアメリカ：マクロ経済の展望 213
10.6.2 ラテンアメリカ：ペストル分析 213
10.6.3 ブラジル 219
10.6.3.1 早期警報システムに焦点を当てた国家災害リスク軽減計画の開始が市場を牽引 219
10.6.4 メキシコ 223
10.6.4.1 対応と復旧活動を強化するための予測分析と早期警報システムが市場を牽引 223
10.6.5 アルゼンチン 227
10.6.5.1 国家災害リスク軽減計画が市場を牽引 227
10.6.6 その他のラテンアメリカ 227
11 競争環境 228
11.1 はじめに 228
11.2 主要プレーヤーの戦略／勝利への権利（2020～2024年） 228
11.3 収益分析、2019-2023 229
11.4 市場シェア分析、2023年 230
11.5 市場ランキング分析 231
11.6 企業評価マトリックス：主要プレーヤー、2024年 232
11.6.1 スター企業 232
11.6.2 新興リーダー 233
11.6.3 浸透型プレーヤー 233
11.6.4 参加企業 233
11.6.5 企業フットプリント：主要プレーヤー、2024年 234
11.6.5.1 企業フットプリント 234
11.6.5.2 地域別フットプリント 235
11.6.5.3 コンポーネントのフットプリント 236
11.6.5.4 アプリケーションフットプリント 237
11.7 企業評価マトリクス：新興企業／SM（2024年） 238
11.7.1 進歩的企業 238
11.7.2 反応する企業 238
11.7.3 ダイナミックな企業 238
11.7.4 スタートアップ・ブロック 238
11.7.5 競争ベンチマーキング：新興企業／SM 240
11.7.5.1 主要新興企業／中小企業の詳細リスト 240
11.7.5.2 主要新興企業／中小企業の競争ベンチマーキング 241
11.8 競争シナリオ 242
11.8.1 製品上市／開発 242
11.8.2 取引 244
11.9 製品の比較 247
11.10 企業の評価と財務指標 248
12 企業プロファイル 249
12.1 主要プレーヤー 249
12.1.1 NEC 249
12.1.1.1 事業概要 249
12.1.1.2 提供する製品／ソリューション／サービス 250
12.1.1.3 最近の動向 253
12.1.1.3.1 製品の発売／開発 253
12.1.1.3.2 取引 253
12.1.1.4 MnMの見解 254
12.1.1.4.1 勝利への権利 254
12.1.1.4.2 戦略的選択 254
12.1.1.4.3 弱点と競争上の脅威 254
12.1.2 ヘキサゴンAB 255
12.1.2.1 事業概要 255
12.1.2.2 提供する製品／ソリューション／サービス 257
12.1.2.3 最近の動向 258
12.1.2.3.1 取引 258
12.1.2.4 MnMの見解 259
12.1.2.4.1 勝利への権利 259
12.1.2.4.2 戦略的選択 259
12.1.2.4.3 弱点と競争上の脅威 259
12.1.3 ノキア 260
12.1.3.1 事業概要 260
12.1.3.2 提供する製品／ソリューション／サービス 261
12.1.3.3 最近の動向 262
12.1.3.3.1 製品の発売／開発 262
12.1.3.3.2 取引 263
12.1.3.3.3 その他の動向 263
12.1.3.4 MnMの見解 264
12.1.3.4.1 勝利への権利 264
12.1.3.4.2 戦略的選択 264
12.1.3.4.3 弱点と競争上の脅威 264
12.1.4 ザイレム 265
12.1.4.1 事業概要 265
12.1.4.2 提供する製品／ソリューション／サービス 267
12.1.4.3 最近の動向 268
12.1.4.3.1 取引 268
12.1.4.4 MnMの見解 268
12.1.4.4.1 勝利への権利 268
12.1.4.4.2 戦略的選択 268
12.1.4.4.3 弱点と競争上の脅威 268
12.1.5 ESRI 269
12.1.5.1 事業概要 269
12.1.5.2 提供する製品／ソリューション／サービス 269
12.1.5.3 最近の動向 270
12.1.5.3.1 製品の発売／開発 270
12.1.5.3.2 取引 271
12.1.5.4 MnMの見解 271
12.1.5.4.1 勝利への権利 271
12.1.5.4.2 戦略的選択 271
12.1.5.4.3 弱点と競争上の脅威 271

12.1.6 エバーブリッジ 272
12.1.6.1 事業概要 272
12.1.6.2 提供する製品／ソリューション／サービス 272
12.1.6.3 最近の動向 273
12.1.6.3.1 製品の発売／開発 273
12.1.6.3.2 取引 274
12.1.6.3.3 その他の動向 274
12.1.7 ブラックベリー 275
12.1.7.1 事業概要 275
12.1.7.2 提供する製品／ソリューション／サービス 277
12.1.7.3 最近の動向 277
12.1.7.3.1 製品の発売／開発 277
12.1.7.3.2 取引 278
12.1.7.3.3 その他の動向 278
12.1.8 バイサラ 279
12.1.8.1 事業概要 279
12.1.8.2 提供する製品／ソリューション／サービス 280
12.1.8.3 最近の動向 281
12.1.8.3.1 製品の発売／開発 281
12.1.8.3.2 取引 281
12.1.9 サス・インスティテュート 282
12.1.9.1 事業概要 282
12.1.9.2 提供する製品／ソリューション／サービス 282
12.1.9.3 近年の動き 282
12.1.9.3.1 取引 282
12.1.10 スーパーマップ 283
12.1.10.1 事業概要 283
12.1.10.2 提供する製品／ソリューション／サービス 284
12.1.10.3 最近の動向 285
12.1.10.3.1 取引 285
12.1.11 simplisafe 286
12.1.12 キネマトリックス 287
12.1.13 ナノメトリクス 288
12.1.14 サンリエンテクノロジー 289
12.2 新興企業／中小企業 290
12.2.1 サディーム・テクノロジー 290
12.2.2 ルミネアイ 291
12.2.3 ベンティLLC 291
12.2.4 ワンコンサーン 292
12.2.5 トリニティ・モビリティ 293
12.2.6 F24 294
12.2.7 アラータス・テクノロジー 295
12.2.8 オロラテック 296
12.2.9 ドライアド・ネットワーク 297
12.2.10 ジオシグ 298
12.2.11 テレグラフィア 299
12.2.12 Seismicai 300
12.2.13 OTTハイドロメット 301
13 隣接／関連市場 302
13.1 はじめに 302
13.2 事故・緊急事態管理市場 - 2030年までの世界予測 302
13.2.1 市場の定義 302
13.2.2 市場の概要 302
13.2.2.1 事故・緊急事態管理市場：サービス別 303
13.2.2.2 事故・緊急事態管理市場：ソリューション別 303
13.2.2.3 事故・緊急事態管理市場：サービス別 305
13.2.2.4 事故・緊急事態管理市場：コミュニケーションツール・デバイス別 306
13.2.2.5 インシデント・緊急事態管理市場：業種別 307
13.2.2.6 緊急事態管理市場：地域別 308
13.3 国土安全保障・緊急事態管理市場：2026年までの予測 309
13.3.1 市場の定義 309
13.3.2 市場の概要 309
13.3.2.1 国土安全保障・緊急事態管理市場（業種別） 310
13.3.2.2 国土安全保障・緊急事態管理市場：エンドユース別 311
13.3.2.3 国土安全保障・緊急事態管理市場：ソリューション別 312
13.3.2.4 国土安全保障と緊急事態管理市場：設置別 313
インストール別 313
13.3.2.5 国土安全保障と緊急事態管理市場：地域別 314
付録315
14.1 ディスカッションガイド 315
14.2 Knowledgestore：Marketsandmarketsの購読ポータル 319
14.3 カスタマイズオプション 321
14.4 関連レポート 321
14.5 著者の詳細 322

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Table of Contents

Summary

The Natural Disaster Management market is estimated to be USD 63.95 billion in 2024 to USD 114.04 billion in 2029 at a CAGR of 12.3% from 2024 to 2029. As global warming rapidly alters weather patterns and causes higher risks for flooding and storm surges on coastal people, natural hazards and climate disasters have been witnessing a heightened occurrence and increasing severity. Among their causes are climate change and the increased intensity of weather-related disasters, more intense floods, droughts, rising wildfires. Deforestation, along with unstructured urbanization and land use, raises the impact of such disasters and their vulnerability. Data across the globe depicts an alarming rate of increase in natural disasters during the past few decades with meteorological events getting more intense and more frequent. Thus, disaster management must urgently take up preventive interventions, such as early warning, climate change adaptation, and disaster-resilient infrastructure. In this way, governments, industries, and communities must come together to address the risk reduction and preparedness agenda to minimize the hit from the humanitarian effects of these disasters.
“During the forecast period, the Seismic Warning and Monitoring System contributed the largest market share in the natural disaster management market.”
In the natural disaster arena, seismic warning and monitoring solutions assume a significant function by offering early detection, real-time alerts, and impact assessments to save lives and reduce infrastructure damage. These systems use a combination of seismic sensors, accelerometers, and GPS monitoring to detect ground movement and characterize earthquake intensity. Advanced early warning systems utilize artificial intelligence (AI) and machine learning (ML), enabling real-time processing of seismic data to aid governments and businesses in taking preventive action to prevent power plants from going online or halting transportation networks before the severe shaking arrives. Large entities like the US Geological Survey (USGS), Japan Meteorological Agency (JMA), and private enterprises continually enhance such systems for enhanced earthquake resilience.
“The weather monitoring application segment is projected to register the highest CAGR during the forecast period.”
Predictive analytics, early warning systems, and real-time weather data can all be used to help manage natural catastrophes, including hurricanes, floods, wildfires, and storms. By combining satellite data, Internet of Things devices, and weather station feeds, this application provides users with real-time updates on temperature, humidity, wind speed, and precipitation. An artificial intelligence (AI)-based analytics system aids in forecasting weather extremes, enabling authorities to take the appropriate measures in advance. This emergency response coordination system is intended to speed up relief efforts and links local communities with the first responders and other government offices. The application has a citizen-reporting function that improves accuracy through local dissemination of weather conditions through images and videos.

"Asia Pacific will register the highest growth rate during the forecast period.”
The Asia-Pacific region is one of the world's most disaster-afflicted regions, with a high frequency and intensity of natural disasters like earthquakes, typhoons, tsunamis, floods, droughts, and wildfires. The region is set to undergo significant growth opportunities in the coming years, with countries such as India, China, Australia, and New Zealand expected to experience high growth rates. The region's governments are investing in advanced natural disaster solutions to reduce natural disaster problems. Urbanization, climate change, and geographical exposure are among the factors that fuel the rising frequency and intensity of these disasters, and hence disaster management is extremely important. Governments around the region have developed early warning systems, disaster risk reduction planning, and resilient infrastructure schemes in efforts to de-risk. Regional governments are supported by international organizations, such as the United Nations Office for Disaster Risk Reduction (UNDRR) and the Asian Development Bank (ADB), through funding, research, and technological solutions to build disaster resilience.
Breakdown of primaries
The study contains insights from various industry experts, from solution vendors to Tier 1 companies. The break-up of the primaries is as follows:

• By Company Type: Tier 1 – 35%, Tier 2 – 40%, and Tier 3 – 25%
• By Designation: C-level Executives–60%, and Managers – 40%
• By Region: North America – 30%, Europe – 35%, Asia Pacific – 25%, Latin America-5%, MEA- 5%
The major players in the Natural Disaster management market are NEC (Japan), Hexagon (Sweden), Nokia (Finland), Xylem (US), Esri (US), Everbridge (US), Blackberry (Canada), Vaisala (Finland), SAS Institute (US), SuperMap (China), Sadeem Technology (Saudi Arabia), Lumineye (US), Venti LLC (US), SimpliSafe (US), One Concern (US), Trinity Mobility (India), F24 (England), Alertus Technology (US), OroraTech (Germany), Dryad Networks (Germany), GeoSIG (Switzerland), Kinemetrics (US), Nanometrics (Canada), Sanlien Technology (China), Telegrafia (Slovakia), SeismicAI (Israel), and OTT HydroMet (Germany). These players have adopted various growth strategies, such as partnerships, agreements and collaborations, new product launches, product enhancements, and acquisitions to expand their footprint in the Natural Disaster management market.

Research Coverage
The market study covers the natural disaster management market size across different segments. It aims to estimate the market size and the growth potential across different segments, including components (hardware, solutions, and services), systems, areas of application, and regions. The study includes an in-depth competitive analysis of the leading market players, their company profiles, key observations related to product and business offerings, recent developments, and market strategies.
Key Benefits of Buying the Report
The report will help market leaders and new entrants with information on the closest approximations of the global natural disaster management market's revenue numbers and subsegments. It will also help stakeholders understand the competitive landscape and gain more insights to position their businesses better and plan suitable go-to-market strategies. Moreover, the report will provide insights for stakeholders to understand the market's pulse and provide them with information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.
The report provides insights on the following pointers:

Analysis of key drivers (Escalating frequency and intensity of climate-related disasters, technological advancements in IoT and AI, Increased government and regulatory focus), restraints (Funding limitations in developing regions, Interoperability and data integration issues, Lack of skilled personnel and training), opportunities (Expansion of remote sensing and satellite technologies, Development of AI-Powered predictive analytics, Growth of public-private partnerships) and challenges (Cybersecurity vulnerabilities, Data privacy and ethical concerns, Rapid urbanization and natural land encroachment) influencing the growth of the Natural Disaster management market. Product Development/Innovation: Detailed insights on upcoming technologies, research & development activities, and new product & service launches in the natural disaster management market. Market Development: Comprehensive information about lucrative markets – the report analyses the natural disaster management market across various regions. Market Diversification: Exhaustive information about new products & services, untapped geographies, recent developments, and investments in the natural disaster management market. Competitive Assessment: In-depth assessment of market shares, growth strategies, and service offerings of leading players NEC (Japan), Hexagon (Sweden), Nokia (Finland), Xylem (US), Esri (US), Everbridge (US), Blackberry (Canada), Vaisala (Finland), SAS (US), SuperMap (China), Sadeem Technology (Saudi Arabia), Lumineye (US), Venti LLC (US), SimpliSafe (US), One Concern (US), Trinity Mobility (India), F24 (England), Alertus Technology (US), OroraTech (Germany), Dryad Networks (Germany), GeoSIG (Switzerland), Kinemetrics (US), Nanometrics (Canada), Sanlien Technology (China), Telegrafia (Slovakia), SeismicAI (Israel), and OTT HydroMet (Germany).

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1 INTRODUCTION 33
1.1 STUDY OBJECTIVES 33
1.2 MARKET DEFINITION 33
1.3 STUDY SCOPE 34
1.3.1 MARKET SEGMENTATION 34
1.3.2 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 35
1.3.3 YEARS CONSIDERED 35
1.4 CURRENCY CONSIDERED 36
1.5 STAKEHOLDERS 36
2 RESEARCH METHODOLOGY 37
2.1 RESEARCH DATA 37
2.1.1 SECONDARY DATA 38
2.1.1.1 Secondary sources 38
2.1.2 PRIMARY DATA 39
2.1.2.1 Breakup of primaries 39
2.1.2.2 Primary interviews with experts 40
2.1.2.3 Key industry insights 40
2.2 MARKET SIZE ESTIMATION 41
2.2.1 BOTTOM-UP APPROACH 41
2.2.1.1 Demand-side analysis 42
2.2.2 TOP-DOWN APPROACH 43
2.2.2.1 Supply-side analysis 44
2.3 DATA TRIANGULATION 45
2.4 RESEARCH ASSUMPTIONS 46
2.5 RESEARCH LIMITATIONS 47
3 EXECUTIVE SUMMARY 48
4 PREMIUM INSIGHTS 50
4.1 ATTRACTIVE OPPORTUNITIES FOR PLAYERS IN NATURAL DISASTER
MANAGEMENT MARKET 50
4.2 NATURAL DISASTER MANAGEMENT MARKET, BY COMPONENT 50
4.3 NATURAL DISASTER MANAGEMENT MARKET, BY SOLUTION 51
4.4 NATURAL DISASTER MANAGEMENT MARKET, BY APPLICATION 51
4.5 NATURAL DISASTER MANAGEMENT MARKET, BY COMMUNICATION SYSTEM 52
4.6 NATURAL DISASTER MANAGEMENT MARKET, BY END USER 52
4.7 NORTH AMERICA: NATURAL DISASTER MANAGEMENT MARKET, BY TOP THREE SOLUTIONS AND END USERS 53
5 MARKET OVERVIEW AND INDUSTRY TRENDS 54
5.1 INTRODUCTION 54
5.2 MARKET DYNAMICS 54
5.2.1 DRIVERS 55
5.2.1.1 Escalating frequency and intensity of climate-related disasters 55
5.2.1.2 Technological advancements in IoT and AI 55
5.2.1.3 Increased government initiatives and regulatory frameworks 55
5.2.2 RESTRAINTS 55
5.2.2.1 Funding limitations in emerging economies 55
5.2.2.2 Interoperability and data integration issues 56
5.2.2.3 Lack of skilled personnel and training 56
5.2.3 OPPORTUNITIES 56
5.2.3.1 Expansion of remote sensing and satellite technologies 56
5.2.3.2 Development of AI-powered predictive analytics 56
5.2.3.3 Growth of public-private partnerships 57
5.2.4 CHALLENGES 57
5.2.4.1 Cybersecurity vulnerabilities 57
5.2.4.2 Data privacy and ethical concerns 57
5.2.4.3 Rapid urbanization and natural land encroachment 57
5.3 EVOLUTION OF NATURAL DISASTER MANAGEMENT 58
5.4 ECOSYSTEM ANALYSIS 60
5.5 CASE STUDY ANALYSIS 62
5.5.1 CASE STUDY 1: ST. LOUIS EMERGENCY MANAGEMENT AGENCY ENHANCES TORNADO RESILIENCE WITH EVERBRIDGE 62
5.5.2 CASE STUDY 2: VAISALA HELPS BAHAAS WITH WEATHER RESILIENCY AND EARLY WARNINGS 63
5.5.3 CASE STUDY 3: SENDAI CITY'S DRONE-POWERED TSUNAMI PREPAREDNESS 64
5.5.4 CASE STUDY 4: NIAGARA REGION ENHANCES EMERGENCY RESPONSE WITH ATHOC'S UNIFIED COMMUNICATION 65
5.5.5 CASE STUDY 5: BRASKEM IDESA SAPI ENSURES EMPLOYEE SAFETY WITH FACT24'S CRISIS MANAGEMENT SYSTEM 66
5.6 SUPPLY CHAIN ANALYSIS 67
5.7 TARIFF AND REGULATORY LANDSCAPE 68
5.7.1 TARIFF DATA (HSN: 890710) - BEACONS AND OTHER FLOATING STRUCTURES 68
5.7.2 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 69
5.7.3 KEY REGULATIONS, BY REGION 73
5.7.3.1 North America 73
5.7.3.1.1 US 73
5.7.3.1.2 Canada 73
5.7.3.2 Europe 73
5.7.3.3 Asia Pacific 73
5.7.3.3.1 South Korea 73
5.7.3.3.2 China 74
5.7.3.3.3 India 74
5.7.3.4 Middle East and Africa 74
5.7.3.4.1 UAE 74
5.7.3.4.2 KSA 74
5.7.3.5 Latin America 74
5.7.3.5.1 Brazil 74
5.8 PRICING ANALYSIS 75
5.8.1 AVERAGE SELLING PRICE TREND OF KEY PLAYERS, BY SOLUTION 75
5.8.2 INDICATIVE PRICING ANALYSIS OF KEY PLAYERS 76
5.9 TECHNOLOGY ANALYSIS 76
5.9.1 KEY TECHNOLOGIES 76
5.9.1.1 Geographic information systems (GIS) 76
5.9.1.2 Internet of Things (IoT) 76
5.9.1.3 Artificial intelligence & machine learning (AI/ML) 77
5.9.1.4 Emergency response systems 77
5.9.1.5 Remote sensing 77
5.9.1.6 Early warning systems 77
5.9.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES 78
5.9.2.1 Edge computing 78
5.9.2.2 Big data and analytics 78
5.9.2.3 5G 78
5.9.2.4 Cloud computing 78
5.9.3 ADJACENT TECHNOLOGIES 78
5.9.3.1 Robotics 78
5.9.3.2 Wearable technology 78
5.9.3.3 Blockchain 78
5.10 PATENT ANALYSIS 79
5.10.1 METHODOLOGY 79
5.11 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 82
5.11.1 THREAT OF NEW ENTRANTS 83
5.11.2 THREAT OF SUBSTITUTES 83
5.11.3 BARGAINING POWER OF BUYERS 83
5.11.4 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 83
5.11.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 83
5.12 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA 84
5.12.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 84
5.12.2 BUYING CRITERIA 85
5.13 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMER BUSINESS 86
5.14 KEY CONFERENCES AND EVENTS, 2025–2026 86
5.15 TECHNOLOGY ROADMAP FOR NATURAL DISASTER MANAGEMENT MARKET 88
5.15.1 NATURAL DISASTER MANAGEMENT TECHNOLOGY ROADMAP TILL 2030 88
5.15.1.1 Short-term roadmap (2024–2026) 88
5.15.1.2 Mid-term roadmap (2026–2028) 88
5.15.1.3 Long-term roadmap (2028–2030) 88
5.16 BEST PRACTICES FOR NATURAL DISASTER MANAGEMENT 89
5.17 CURRENT AND EMERGING BUSINESS MODELS 89
5.18 TOOLS, FRAMEWORKS, AND TECHNIQUES USED IN NATURAL DISASTER MANAGEMENT 90
5.19 TRADE ANALYSIS 91
5.19.1 EXPORT SCENARIO OF BEACONS AND OTHER FLOATING STRUCTURES 91
5.19.2 IMPORT SCENARIO OF BEACONS AND OTHER FLOATING STRUCTURES 92
5.20 INVESTMENT AND FUNDING SCENARIO 93
5.21 IMPACT OF AI/GENERATIVE AI ON NATURAL DISASTER MANAGEMENT MARKET 93
5.21.1 USE CASES OF GENERATIVE AI IN NATURAL DISASTER MANAGEMENT 93
6 NATURAL DISASTER MANAGEMENT MARKET, BY COMPONENT 95
6.1 INTRODUCTION 96
6.1.1 COMPONENT: NATURAL DISASTER MANAGEMENT MARKET DRIVERS 96
6.2 SOLUTIONS 97
6.2.1 SEISMIC WARNING & MONITORING SYSTEMS 99
6.2.1.1 Enhancing earthquake preparedness, protecting critical infrastructure, and improving public safety through real-time detection 99
6.2.2 FLOOD BEACONS 100
6.2.2.1 Advanced early warning system designed to detect rising water levels and provide real-time alerts for flood events 100
6.2.3 FLOATING SENSOR NETWORKS 101
6.2.3.1 For real-time ocean monitoring and environmental tracking 101
6.2.4 LIGHTNING DETECTORS 102
6.2.4.1 Enhancing safety, improving weather forecasting, and safeguarding infrastructure by monitoring real-time lightning activity 102
6.2.5 ACOUSTIC REAL-TIME MONITORING SYSTEMS 103
6.2.5.1 Utilizing acoustic sensing technology for real-time monitoring of environmental changes 103
6.2.6 OTHER SOLUTIONS 104
6.3 SERVICES 105
6.3.1 CONSULTING 107
6.3.1.1 Expert consulting services for risk assessment, emergency preparedness, resilient infrastructure, and sustainable recovery 107
6.3.2 INTEGRATION 108
6.3.2.1 Integrating technology, communications, and logistics for effective disaster preparedness, response, and recovery 108
6.3.3 TRAINING & SIMULATION 109
6.3.3.1 Providing interactive environments for developing skills and enhancing decision-making in controlled, risk-free settings 109

7 NATURAL DISASTER MANAGEMENT MARKET, BY APPLICATION 110
7.1 INTRODUCTION 111
7.1.1 APPLICATION: NATURAL DISASTER MANAGEMENT MARKET DRIVERS 111
7.2 FLOOD DETECTION 113
7.2.1 ENHANCING FLOOD RESILIENCE THROUGH ADVANCED DETECTION SYSTEMS FOR EARLY WARNING, RISK MITIGATION, AND SUSTAINABLE RECOVERY 113
7.3 VOLCANO DETECTION 114
7.3.1 STRENGTHENING VOLCANIC DISASTER RESILIENCE THROUGH NATURAL DISASTER MANAGEMENT SOLUTIONS 114
7.4 FOREST FIRE DETECTION 115
7.4.1 DETECTING FIRES AT EARLY STAGES TO REDUCE DAMAGE 115
7.5 LANDSLIDE DETECTION 116
7.5.1 IMPLEMENTING ADVANCED LANDSLIDE DETECTION AND EARLY WARNING SYSTEMS FOR EFFECTIVE RISK MITIGATION 116
7.6 EARTHQUAKE DETECTION 117
7.6.1 ENHANCING EARTHQUAKE PREPAREDNESS THROUGH ADVANCED SEISMIC WARNING AND MONITORING SYSTEMS 117
7.7 VICTIM LOCALIZATION & POSITIONING 118
7.7.1 ENHANCING DISASTER RESPONSE AND RESCUE EFFORTS THROUGH ADVANCED VICTIM LOCALIZATION AND POSITIONING TECHNOLOGIES 118
7.8 WEATHER MONITORING 119
7.8.1 REVOLUTIONIZING ENVIRONMENTAL MONITORING AND FORECASTING THROUGH ADVANCED WEATHER DETECTION AND DATA ANALYTICS SYSTEMS 119
7.9 OTHER APPLICATIONS 120
8 NATURAL DISASTER MANAGEMENT MARKET, BY END USER 122
8.1 INTRODUCTION 123
8.1.1 END USER: NATURAL DISASTER MANAGEMENT MARKET DRIVERS 123
8.2 GOVERNMENT ORGANIZATIONS 124
8.2.1 ENHANCING DISASTER PREPAREDNESS AND EMERGENCY RESPONSE THROUGH GOVERNMENT POLICIES AND TECHNOLOGICAL INNOVATIONS 124
8.3 PRIVATE COMPANIES 125
8.3.1 HARNESSING INNOVATION AND TECHNOLOGY FOR EFFICIENT DISASTER MANAGEMENT IN PRIVATE SECTOR 125
8.4 LAW ENFORCEMENT AGENCIES 126
8.4.1 STRENGTHENING EMERGENCY RESPONSE THROUGH DISASTER MANAGEMENT SOLUTIONS IN LAW ENFORCEMENT 126
8.5 RESCUE PERSONNEL 127
8.5.1 EXECUTING RAPID RESPONSE AND COORDINATED RESCUE OPERATIONS FOR EFFECTIVE DISASTER MANAGEMENT AND EMERGENCY RELIEF 127

9 NATURAL DISASTER MANAGEMENT MARKET, BY COMMUNICATION SYSTEM 129
9.1 INTRODUCTION 130
9.1.1 COMMUNICATION SYSTEM: NATURAL DISASTER MANAGEMENT MARKET DRIVERS 130
9.2 FIRST RESPONDER TOOLS 132
9.2.1 ENHANCING DISASTER RESPONSE AND RECOVERY BY EQUIPPING FIRST RESPONDERS WITH ADVANCED TOOLS AND RESOURCES 132
9.3 SATELLITE-ASSISTED EQUIPMENT 133
9.3.1 AUTOMATING DISASTER MAPPING AND PROVIDING FULL COVERAGE OF SPECIFIC AREA 133
9.4 VEHICLE-READY GATEWAYS 134
9.4.1 HELPING EMERGENCY AND DISASTER RESPONSE VEHICLES COMMUNICATE AND COORDINATE EFFICIENTLY DURING EMERGENCY 134
9.5 EMERGENCY RESPONSE RADARS 136
9.5.1 ENHANCE DISASTER RESPONSE EFFORTS BY PROVIDING REAL-TIME DATA, IMPROVING SITUATIONAL AWARENESS 136
10 NATURAL DISASTER MANAGEMENT MARKET, BY REGION 137
10.1 INTRODUCTION 138
10.2 NORTH AMERICA 139
10.2.1 NORTH AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 139
10.2.2 NORTH AMERICA: PESTLE ANALYSIS 140
10.2.3 US 146
10.2.3.1 Climate change and increasing frequency and severity of weather events to drive market 146
10.2.4 CANADA 150
10.2.4.1 Increasing frequency of climate-related disasters and government investments to drive market 150
10.3 EUROPE 154
10.3.1 EUROPE: MACROECONOMIC OUTLOOK 154
10.3.2 EUROPE: PESTLE ANALYSIS 155
10.3.3 UK 161
10.3.3.1 Increasing extreme weather events and government-led research initiatives to drive market 161
10.3.4 GERMANY 165
10.3.4.1 Public-private investments in advanced technologies and infrastructure to drive market 165
10.3.5 FRANCE 169
10.3.5.1 Cyclones, floods, and strategic funding to propel market 169
10.3.6 ITALY 174
10.3.6.1 Mandatory disaster insurance and EU funding to drive market 174
10.3.7 SPAIN 174
10.3.7.1 Cross-border cooperation and government-led resilience initiatives to propel market 174
10.3.8 REST OF EUROPE 175
10.4 ASIA PACIFIC 175
10.4.1 ASIA PACIFIC: MACROECONOMIC OUTLOOK 175
10.4.2 ASIA PACIFIC: PESTLE ANALYSIS 176
10.4.3 CHINA 182
10.4.3.1 Focus on technology-driven solutions and public-private partnerships to drive market 182
10.4.4 INDIA 186
10.4.4.1 Investment in advanced technologies like AI-powered flood forecasting models to drive market 186
10.4.5 JAPAN 191
10.4.5.1 Introduction of AI-powered drone systems for evacuation alerts and damage assessments to drive market 191
10.4.6 AUSTRALIA AND NEW ZEALAND 195
10.4.6.1 Investment in advanced technologies for enhanced disaster response to drive market 195
10.4.7 REST OF ASIA PACIFIC 196
10.5 MIDDLE EAST & AFRICA 196
10.5.1 MIDDLE EAST & AFRICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 196
10.5.2 MIDDLE EAST & AFRICA: PESTLE ANALYSIS 197
10.5.3 UAE 203
10.5.3.1 Focus on AI-driven early warning systems and smart infrastructure to drive market 203
10.5.4 QATAR 207
10.5.4.1 Investment in advanced cooling technologies and flood-resistant infrastructure to drive market 207
10.5.5 KSA 207
10.5.5.1 Partnership with World Bank and GFDRR to address rising natural disasters to drive market 207
10.5.6 SOUTH AFRICA 207
10.5.6.1 Growing adoption of integrated IoT and cloud technologies to drive market 207
10.5.7 REST OF MIDDLE EAST & AFRICA 212
10.6 LATIN AMERICA 212
10.6.1 LATIN AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 213
10.6.2 LATIN AMERICA: PESTLE ANALYSIS 213
10.6.3 BRAZIL 219
10.6.3.1 Launch of National Disaster Risk Reduction Plan focusing on early warning systems to drive market 219
10.6.4 MEXICO 223
10.6.4.1 Focus on predictive analytics and early warning systems for enhanced response and recovery efforts to drive market 223
10.6.5 ARGENTINA 227
10.6.5.1 National disaster risk reduction plan to drive market 227
10.6.6 REST OF LATIN AMERICA 227
11 COMPETITIVE LANDSCAPE 228
11.1 INTRODUCTION 228
11.2 KEY PLAYER STRATEGIES/RIGHT TO WIN, 2020–2024 228
11.3 REVENUE ANALYSIS, 2019–2023 229
11.4 MARKET SHARE ANALYSIS, 2023 230
11.5 MARKET RANKING ANALYSIS 231
11.6 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2024 232
11.6.1 STARS 232
11.6.2 EMERGING LEADERS 233
11.6.3 PERVASIVE PLAYERS 233
11.6.4 PARTICIPANTS 233
11.6.5 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS, 2024 234
11.6.5.1 Company footprint 234
11.6.5.2 Region footprint 235
11.6.5.3 Component footprint 236
11.6.5.4 Application footprint 237
11.7 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES, 2024 238
11.7.1 PROGRESSIVE COMPANIES 238
11.7.2 RESPONSIVE COMPANIES 238
11.7.3 DYNAMIC COMPANIES 238
11.7.4 STARTING BLOCKS 238
11.7.5 COMPETITIVE BENCHMARKING: STARTUPS/SMES, 240
11.7.5.1 Detailed list of key startups/SMEs 240
11.7.5.2 Competitive benchmarking of key start-ups/SMEs 241
11.8 COMPETITIVE SCENARIO 242
11.8.1 PRODUCT LAUNCHES/DEVELOPMENTS 242
11.8.2 DEALS 244
11.9 PRODUCT COMPARISON 247
11.10 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS 248
12 COMPANY PROFILES 249
12.1 MAJOR PLAYERS 249
12.1.1 NEC 249
12.1.1.1 Business overview 249
12.1.1.2 Products/Solutions/Services offered 250
12.1.1.3 Recent developments 253
12.1.1.3.1 Product launches/developments 253
12.1.1.3.2 Deals 253
12.1.1.4 MnM view 254
12.1.1.4.1 Right to win 254
12.1.1.4.2 Strategic choices 254
12.1.1.4.3 Weaknesses and competitive threats 254
12.1.2 HEXAGON AB 255
12.1.2.1 Business overview 255
12.1.2.2 Products/Solutions/Services offered 257
12.1.2.3 Recent developments 258
12.1.2.3.1 Deals 258
12.1.2.4 MnM view 259
12.1.2.4.1 Right to win 259
12.1.2.4.2 Strategic choices 259
12.1.2.4.3 Weaknesses and competitive threats 259
12.1.3 NOKIA 260
12.1.3.1 Business overview 260
12.1.3.2 Products/Solutions/Services offered 261
12.1.3.3 Recent developments 262
12.1.3.3.1 Product launches/developments 262
12.1.3.3.2 Deals 263
12.1.3.3.3 Other developments 263
12.1.3.4 MnM view 264
12.1.3.4.1 Right to win 264
12.1.3.4.2 Strategic choices 264
12.1.3.4.3 Weaknesses and competitive threats 264
12.1.4 XYLEM 265
12.1.4.1 Business overview 265
12.1.4.2 Products/Solutions/Services offered 267
12.1.4.3 Recent developments 268
12.1.4.3.1 Deals 268
12.1.4.4 MnM view 268
12.1.4.4.1 Right to win 268
12.1.4.4.2 Strategic choices 268
12.1.4.4.3 Weaknesses and competitive threats 268
12.1.5 ESRI 269
12.1.5.1 Business overview 269
12.1.5.2 Products/Solutions/Services offered 269
12.1.5.3 Recent developments 270
12.1.5.3.1 Product launches/developments 270
12.1.5.3.2 Deals 271
12.1.5.4 MnM view 271
12.1.5.4.1 Right to win 271
12.1.5.4.2 Strategic choices 271
12.1.5.4.3 Weaknesses and competitive threats 271

12.1.6 EVERBRIDGE 272
12.1.6.1 Business overview 272
12.1.6.2 Products/Solutions/Services offered 272
12.1.6.3 Recent developments 273
12.1.6.3.1 Product launches/developments 273
12.1.6.3.2 Deals 274
12.1.6.3.3 Other developments 274
12.1.7 BLACKBERRY 275
12.1.7.1 Business overview 275
12.1.7.2 Products/Solutions/Services offered 277
12.1.7.3 Recent developments 277
12.1.7.3.1 Product launches/developments 277
12.1.7.3.2 Deals 278
12.1.7.3.3 Other developments 278
12.1.8 VAISALA 279
12.1.8.1 Business overview 279
12.1.8.2 Products/Solutions/Services offered 280
12.1.8.3 Recent developments 281
12.1.8.3.1 Product launches/developments 281
12.1.8.3.2 Deals 281
12.1.9 SAS INSTITUTE 282
12.1.9.1 Business overview 282
12.1.9.2 Products/Solutions/Services offered 282
12.1.9.3 Recent developments 282
12.1.9.3.1 Deals 282
12.1.10 SUPERMAP 283
12.1.10.1 Business overview 283
12.1.10.2 Products/Solutions/Services offered 284
12.1.10.3 Recent developments 285
12.1.10.3.1 Deals 285
12.1.11 SIMPLISAFE 286
12.1.12 KINEMETRICS 287
12.1.13 NANOMETRICS 288
12.1.14 SANLIEN TECHNOLOGY 289
12.2 STARTUPS/SMES 290
12.2.1 SADEEM TECHNOLOGY 290
12.2.2 LUMINEYE 291
12.2.3 VENTI LLC 291
12.2.4 ONE CONCERN 292
12.2.5 TRINITY MOBILITY 293
12.2.6 F24 294
12.2.7 ALERTUS TECHNOLOGY 295
12.2.8 ORORATECH 296
12.2.9 DRYAD NETWORKS 297
12.2.10 GEOSIG 298
12.2.11 TELEGRAFIA 299
12.2.12 SEISMICAI 300
12.2.13 OTT HYDROMET 301
13 ADJACENT/RELATED MARKETS 302
13.1 INTRODUCTION 302
13.2 INCIDENT AND EMERGENCY MANAGEMENT MARKET - GLOBAL FORECAST TO 2030 302
13.2.1 MARKET DEFINITION 302
13.2.2 MARKET OVERVIEW 302
13.2.2.1 Incident and emergency management market, by offering 303
13.2.2.2 Incident and emergency management market, by solution 303
13.2.2.3 Incident and emergency management market, by service 305
13.2.2.4 Incident and emergency management market, by communication tool and device 306
13.2.2.5 Incident and emergency management market, by vertical 307
13.2.2.6 Incident and emergency management market, by region 308
13.3 HOMELAND SECURITY AND EMERGENCY MANAGEMENT MARKET - FORECAST TO 2026 309
13.3.1 MARKET DEFINITION 309
13.3.2 MARKET OVERVIEW 309
13.3.2.1 Homeland security and emergency management market, by vertical 310
13.3.2.2 Homeland security and emergency management market, by end use 311
13.3.2.3 Homeland security and emergency management market, by solution 312
13.3.2.4 Homeland security and emergency management market,
by installation 313
13.3.2.5 Homeland security and emergency management market, by region 314
14 APPENDIX 315
14.1 DISCUSSION GUIDE 315
14.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 319
14.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 321
14.4 RELATED REPORTS 321
14.5 AUTHOR DETAILS 322

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