環境インテリジェンス・プラットフォームの市場展望（2022年〜2032年）

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世界の環境インテリジェンス・プラットフォーム市場は、2021年末に5億9,940万米ドルに達し、2032年には22億6,000万米ドルの市場規模に急拡大し、今後10年間のCAGRは12.9%と高成長が見込まれている。

環境インテリジェンス・プラットフォームは、2021年の世界気象予測システム市場で約20％のシェアを占めている。

環境インテリジェンス・スイートは、ビジネスリーダーが環境への影響をよりよく理解し管理することを可能にすると同時に、危機的な天候や環境条件に備えることを可能にします。環境インテリジェンス・クラウドまたはAI駆動型環境インテリジェンス・ソフトウェアは、カーボンフットプリント管理、規制リスク＆コンプライアンス、持続可能性管理など、多くのアプリケーションで使用されています。

環境インテリジェンス・プラットフォームは、山火事、悪天候、大気質、洪水などの破壊的な環境状態を監視し、アラートを送信する。環境インテリジェンス・サービスは、気候リスク分析を活用し、業界や組織全体にわたる気象や気候変動の潜在的な影響を予測します。

環境インテリジェンス・プラットフォームの需要分析（2017-2021年）対市場展望（2022-2032年）
環境インテリジェンス・プラットフォーム市場は、2017～2021年に記録されたCAGR10.5 %に対し、2022～2032年の間にCAGR12.9 %で上昇すると推定される。これは主に、長距離気象予測の精度に対するニーズの高まりによるものである。

Persistence Market Research社は、持続可能性管理の需要が予測期間中に15.8%という高い年平均成長率で急増するのは、サプライチェーン全体で炭素排出量が増加しているためであり、これは産業従事者の環境意識を高める上で重要な役割を果たしていると指摘している。

なぜ環境インテリジェンス・プラットフォームの注目度が急上昇したのか？
「ビッグデータが変える環境インテリジェンス（EI）分野”

ビッグデータはデジタル時代の現象である。この10年間、情報のデジタル化によって、膨大な量のデータの作成と保存が可能になっただけでなく、多品種、大量、高速のフォーマットでの分析も可能になった。これにより、データと環境インテリジェンス（EI）を有意義なものにする技術やツールの両面で、統合環境モニタリングの質が大幅に向上した。

その結果、環境インテリジェンスの分析とデータの利用は、公共部門をはるかに超えて広がり、現在では主要なビジネスインテリジェンスの実践に組み込まれている。

「ビジネスインテリジェンスプラットフォームの導入を迫る急激な気候変動パターン

気候変動はまた、政府にとってもビジネスリーダーにとっても、遠い関心事から最優先課題へと変わりつつある。最近の例では、米国のバラク・オバマ大統領と中国の習近平国家主席が気候変動に関する共同発表を行った。また、ビジネスの世界でも、気候変動は長期計画で考慮すべき要素として広く認識されつつある。

直接的な影響（気象パターンの変化や極端化など）であれ、間接的な影響（規制や社会的圧力など）であれ、業績に影響を与える可能性は高い。直接的な影響という点では、世界の GDPのかなりの部分が、気候変動に敏感な産業セ クターと直接結びついており、将来の気候シナリオに 対して脆弱である。

このように、気候変動は最終的に世界中のビジネス・インテリジェンス・ソフトウェアの需要を押し上げている。

どの地域の環境インテリジェンス・プラットフォーム市場が非常に有利か？
北米地域市場は、2022-2032年の予測期間中に2.5倍に 拡大すると推定される。

多数のベンダーが存在し、政府の規制も後押ししていることから、2021年の気象予測サービスの世界市場は北米が支配的であった。

しかし、人口が多く、世界中の物資輸送のハブとして重要であることから、南アジア・太平洋地域の環境情報プラットフォーム市場は、10年間で最も速いペースで成長すると予測されている。

国別インサイト
なぜ米国で環境インテリジェンス・ソリューションの導入が急増しているのか？

米国における環境インテリジェンス・ソリューションの需要は、2022年には北米市場の84.4％近いシェアを占めると予想されている。

例えば、IBMは、AIを活用し、事業活動に影響を及ぼす可能性のある天候や気候に関連するリスクの予測と対応、環境への影響のより容易な評価、規制遵守と報告の簡素化において組織を支援する環境インテリジェンス・ソフトウェア群を発表した。
企業は、気候変動が自社の資産、サプライチェーン、事業運営に及ぼす影響に対処しなければならないだけでなく、環境リーダーとして行動することへの消費者や投資家の期待も高まっている。このような国の動向は、環境インテリジェンス・ソリューションに対する高い需要を促進すると予想される。

中国における環境インテリジェンス・プラットフォーム・プロバイダーのビジネスチャンスはどれほど大きいか？

予測期間中、東アジア地域は最も魅力的な市場であり続けると予測されている。調査によると、中国の環境インテリジェンスプラットフォーム市場は、東アジアの市場シェア46.3 ％を占めると設定されている。

中国は環境に関する法律や政策を大幅に改善してきた。第11次、第12次、第13次5ヵ年計画の実施と発展により、これらの規制と法律の目標はさらに明確になった。これはまた、国民の意識を高め、資源を再配分し、特定の環境目標を達成するためのあらゆる面での努力を統一することにも役立っている。

中国はOECD諸国よりも早く、経済成長とNOx・SO2排出のデカップリングを達成した。次のステップへの重要な関心事は、グリーン開発をいかに継続するかである。持続可能な環境に向けたこうした政府の取り組みが、同国における環境インテリジェンス・ソリューションの需要を牽引することになるだろう。

なぜ英国では環境インテリジェンス・ソリューションの需要が高いのか？

本調査によると、英国の環境インテリジェンス・ソリューション市場は、予測期間中に年平均成長率 21.3%という高い伸び率で拡大すると推定されている。

エクセター大学は、気象庁とパートナーシップを結び、環境インテリジェンスにおける卓越したジョイントセンターを設立することを発表した。ジョイントセンターにおけるこの研究の目標は、変化する環境に対する我々の理解を変革し、それによって引き起こされる問題に対する解決策を特定することである。
このような国の発展は、英国における環境インテリジェンス・ソリューションの需要を促進すると予想される。

カテゴリー別インサイト
環境インテリジェンス・プラットフォームの需要は今後も急増するのか？

環境インテリジェンス・プラットフォーム分野は、今後数年間は63.6%と高い市場シェアを示すと予想される。

環境インテリジェンス・プラットフォームは、深刻な山火事、天候、洪水、炭素排出、大気質などの破壊的な環境状況を監視し、アラートを送信するために使用される。また、気候リスク分析の助けを借りて、さまざまなビジネスにおける天候や気候変動の潜在的な影響を予測する。

このようなプラットフォームはまた、被害軽減に優先順位をつけ、リアルタイムの洞察を潜在的な業務妨害や対応努力に変換する。このような利点が、環境インテリジェンス・プラットフォームの大規模な採用を後押ししている。

なぜカーボンフットプリント管理の必要性が高まっているのか？

カーボンフットプリント管理分野は、2022年から2032年にかけて11.5%という 高い年平均成長率で進展すると予想されている。

AIと地理空間分析モデルを使用した環境インテリジェンス・プラットフォームは、企業がサプライチェーン全体を通じて炭素排出のホットスポットを監視・特定するのを支援する。

カーボン・パフォーマンス・エンジンの炭素会計APIは、AI主導の自然言語処理とオーグメンテーションを使用し、データ変換を確実かつ効率的に加速する。このように、環境インテリジェンス・プラットフォームの採用により、カーボンフットプリント管理アプリケーションは年々増加している。

エネルギー・公益産業における環境インテリジェンス・プラットフォームの需要拡大を牽引するものは何か？

エネルギー・公益産業は2022年に22.5％の市場シェアを占めると推定される。

環境インテリジェンスは、猛暑やその他の厳しい気象条件下での送電線負荷に対する設備要件の評価に役立ちます。悪天候データインベントリ（SWDI）は、悪天候の検出と評価のための重要な情報、および事前および検証済みの暴風雨被害報告を生成します。

これらやその他の環境情報源は、気候変動によって引き起こされたり悪化したりする変化に備える上で、エネルギー業界を支援することができる。そのため、エネルギー＆公益事業分野は予測期間中、より高いCAGRで拡大すると予想される。

競争環境
環境インテリジェンス・プラットフォームのベンダー各社は、新製品の投入、買収、重要な市場参加者との提携を通じて、地域的・世界的な製品ネットワークの拡大に注力している。

2021年10月、IBMはAIを活用した環境インテリジェンス・ソフトウェアを発表した。気候、天候、環境パフォーマンス管理、運用データを1つのソリューションに統合する。
2021年10月、ブリーゾメーターはボルボとの提携を発表し、ボルボ車の車内の空気環境を改善するための屋外環境インテリジェンスを提供する。

カテゴリー別環境インテリジェンス・プラットフォーム業界調査
環境インテリジェンス・プラットフォーム市場：ソリューション別

環境インテリジェンス・プラットフォーム
クラウドベース
オンプレミス
サービス
実装と統合
コンサルティング
サポート＆メンテナンス
アプリケーション別環境インテリジェンス・プラットフォーム市場：

カーボンフットプリント管理
規制リスクとコンプライアンス
サステナビリティ・マネジメント
その他
産業別環境インテリジェンス・プラットフォーム市場：

航空宇宙
工業生産
エネルギー＆公益事業
政府
農業
その他
環境インテリジェンス・プラットフォームの地域別市場：

北米環境インテリジェンス・プラットフォーム市場
ラテンアメリカの環境インテリジェンス・プラットフォーム市場
欧州環境インテリジェンス・プラットフォーム市場
東アジア環境インテリジェンス・プラットフォーム市場
南アジア・太平洋地域の環境インテリジェンス・プラットフォーム市場
中東・アフリカ（MEA）環境インテリジェンス・プラットフォーム市場

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1.要旨

1.1.世界市場の展望

1.2.需要サイドの動向

1.3.供給サイドの動向

1.4.分析と提言

2.市場概要

2.1.市場範囲／分類

2.2.市場の定義／範囲／制限

3.主な市場動向

3.1.市場に影響を与える主なトレンド

3.2.製品革新／開発動向

4.価格分析

4.1.価格分析、環境インテリジェンスソリューション別

4.2.世界平均価格分析ベンチマーク

5.COVID-19影響分析

5.1.COVID-19が環境インテリジェンス・プラットフォームの成長に与える影響

5.2.プレCOVID-19市場の成長（2017年～2019年）

5.3.期待される回復シナリオ（短期／中期／長期）

5.4.環境インテリジェンス・プラットフォーム・ベンダーの行動指針

6.世界の環境インテリジェンスプラットフォーム市場の需要（金額単位：US$ Mn）分析2017-2021年と予測、2022-2032年

6.1.過去の市場価値（US$ Mn）分析、2017-2021年

6.2.2022～2032年の現在と将来の市場価値（百万米ドル）予測

6.2.1.前年比成長トレンド分析

6.2.2.絶対価格機会分析

7.市場の背景

7.1.マクロ経済要因

7.2.予測要因-関連性と影響

7.3.バリューチェーン

7.4.市場ダイナミクス

7.4.1.ドライバー

7.4.2.制約事項

7.4.3.機会

8.環境インテリジェンスプラットフォームの世界市場分析2017-2021年および予測2022-2032年、ソリューション別

8.1.はじめに／主な調査結果

8.2.ソリューション別の過去市場規模（US$ Mn）分析、2017年～2021年

8.3.2022～2032年のソリューション別市場規模(US$ Mn)分析と将来予測

8.3.1.環境インテリジェンス・プラットフォーム

8.3.1.1.クラウドベース

8.3.1.2.オンプレミス

8.3.2.サービス

8.3.2.1.実装と統合

8.3.2.2.コンサルティング

8.3.2.3.サポート＆メンテナンス

8.4.ソリューション別市場魅力度分析

9.環境インテリジェンスプラットフォームの世界市場分析2017-2021年および予測2022-2032年、用途別

9.1.はじめに／主な調査結果

9.2.過去の市場規模（US$ Mn）分析：用途別、2017～2021年

9.3.2022～2032年のアプリケーション別市場規模（US$ Mn）の現状と将来分析・予測

9.3.1.カーボンフットプリント管理

9.3.2.規制リスクとコンプライアンス

9.3.3.サステナビリティ・マネジメント

9.3.4.その他

9.4.用途別市場魅力度分析

10.環境インテリジェンスプラットフォームの世界市場分析2017-2021年、産業別予測2022-2032年

10.1.はじめに／主な調査結果

10.2.産業別の過去市場規模（US$ Mn）分析、2017年～2021年

10.3.2022年～2032年の産業別市場規模(US$ Mn)分析と将来予測

10.3.1.航空宇宙

10.3.2.工業生産

10.3.3.エネルギー＆ユーティリティ

10.3.4.政府

10.3.5.農業

10.3.6.その他

10.4.産業別市場魅力度分析

11.環境インテリジェンスプラットフォームの世界市場分析2017-2021年、地域別予測2022-2032年

11.1.はじめに／主な調査結果

11.2.地域別の過去市場規模（US$ Mn）分析、2017年～2021年

11.3.2022～2032年の地域別市場規模(US$ Mn)分析と将来予測

11.3.1.北米

11.3.2.ラテンアメリカ

11.3.3.ヨーロッパ

11.3.4.東アジア

11.3.5.南アジア・太平洋

11.3.6.中東・アフリカ

11.4.地域別市場魅力度分析

12.北米の環境インテリジェンスプラットフォーム市場分析2017-2021年と予測2022-2032年

12.1.はじめに

12.2.市場分類別過去市場規模（百万米ドル）動向分析（2017年～2021年

12.3.市場分類別現在および将来市場規模（百万米ドル）予測、2022～2032年

12.3.1.ソリューション別

12.3.2.アプリケーション別

12.3.3.産業別

12.3.4.国別

12.3.4.1.米国

12.3.4.2.カナダ

12.4.市場魅力度分析

12.4.1.ソリューション別

12.4.2.アプリケーション別

12.4.3.産業別

12.4.4.国別

12.5.市場動向

12.6.主要市場参加者 – インテンシティ・マッピング

13.ラテンアメリカの環境インテリジェンスプラットフォーム市場分析2017-2021年と予測2022-2032年

13.1.はじめに

13.2.市場分類別過去市場規模（百万米ドル）動向分析（2017～2021年

13.3.市場分類別現在および将来市場規模（百万米ドル）予測、2022～2032年

13.3.1.解決方法

13.3.2.申請方法

13.3.3.業種別

13.3.4.国別

13.3.4.1.ブラジル

13.3.4.2.メキシコ

13.3.4.3.その他のラテンアメリカ

13.4.市場魅力度分析

13.4.1.解決方法

13.4.2.申請方法

13.4.3.産業別

13.4.4.国別

13.5.市場動向

13.6.主要市場参加者 – インテンシティ・マッピング

14.欧州の環境インテリジェンスプラットフォーム市場分析2017-2021年と予測2022-2032年

14.1.はじめに

14.2.市場分類別過去市場規模（百万米ドル）動向分析（2017～2021年

14.3.市場分類別現在および将来市場規模（百万米ドル）予測、2022～2032年

14.3.1.解決策

14.3.2.申請方法

14.3.3.業種別

14.3.4.国別

14.3.4.1.ドイツ

14.3.4.2.イタリア

14.3.4.3.フランス

14.3.4.4.英国

14.3.4.5.スペイン

14.3.4.6.ベネルクス

14.3.4.7.ロシア

14.3.4.8.その他のヨーロッパ

14.4.市場魅力度分析

14.4.1.解決方法

14.4.2.申請方法

14.4.3.業種別

14.4.4.国別

14.5.市場動向

14.6.主要市場参加者 – インテンシティ・マッピング

15.南アジア・太平洋地域の環境インテリジェンスプラットフォーム市場分析2017-2021年および予測2022-2032年

15.1.はじめに

15.2.市場分類別過去市場規模（百万米ドル）動向分析（2017～2021年

15.3.市場分類別現在および将来市場規模（百万米ドル）予測、2022～2032年

15.3.1.ソリューション別

15.3.2.申請方法

15.3.3.業種別

15.3.4.国別

15.3.4.1.インド

15.3.4.2.インドネシア

15.3.4.3.マレーシア

15.3.4.4.シンガポール

15.3.4.5.オーストラリア＆ニュージーランド

15.3.4.6.その他の南アジア・太平洋地域

15.4.市場魅力度分析

15.4.1.ソリューション別

15.4.2.申請方法

15.4.3.業種別

15.4.4.国別

15.5.市場動向

15.6.主要市場参加者 – インテンシティ・マッピング

16.東アジアの環境インテリジェンス・プラットフォーム市場分析2017-2021年と予測2022-2032年

16.1.はじめに

16.2.市場分類別過去市場規模（百万米ドル）動向分析（2017年～2021年

16.3.市場分類別現在および将来市場規模（百万米ドル）予測、2022～2032年

16.3.1.解決策

16.3.2.申請方法

16.3.3.業種別

16.3.4.国別

16.3.4.1.中国

16.3.4.2.日本

16.3.4.3.韓国

16.4.市場魅力度分析

16.4.1.解決方法

16.4.2.申請方法

16.4.3.産業別

16.4.4.国別

16.5.市場動向

16.6.主要市場参加者 – インテンシティ・マッピング

17.中東・アフリカの環境インテリジェンスプラットフォーム市場分析2017-2021年と予測2022-2032年

17.1.はじめに

17.2.市場分類別過去市場規模（百万米ドル）動向分析（2017年～2021年

17.3.市場分類別現在および将来市場規模（百万米ドル）予測、2022～2032年

17.3.1.解決策

17.3.2.申請方法

17.3.3.業種別

17.3.4.国別

17.3.4.1.GCC諸国

17.3.4.2.トルコ

17.3.4.3.南アフリカ

17.3.4.4.その他の中東・アフリカ

17.4.市場魅力度分析

17.4.1.解決策

17.4.2.申請方法

17.4.3.業種別

17.4.4.国別

17.5.市場動向

17.6.主要市場参加者 – インテンシティ・マッピング

18.主要国分析-環境インテリジェンス・プラットフォーム市場

18.1.米国の環境インテリジェンス・プラットフォーム市場分析

18.1.1.解決策

18.1.2.申請方法

18.1.3.業種別

18.2.カナダの環境インテリジェンスプラットフォーム市場分析

18.2.1.解決策

18.2.2.申請方法

18.2.3.業種別

18.3.メキシコの環境インテリジェンスプラットフォーム市場分析

18.3.1.解決策

18.3.2.申請方法

18.3.3.業種別

18.4.ブラジル環境インテリジェンスプラットフォーム市場分析

18.4.1.解決策

18.4.2.申請方法

18.4.3.業種別

18.5.ドイツの環境インテリジェンスプラットフォーム市場分析

18.5.1.解決策

18.5.2.申請方法

18.5.3.業種別

18.6.イタリアの環境インテリジェンスプラットフォーム市場分析

18.6.1.解決方法

18.6.2.申請方法

18.6.3.業種別

18.7.フランス環境インテリジェンスプラットフォーム市場分析

18.7.1.解決策

18.7.2.申請方法

18.7.3.業種別

18.8.イギリスの環境インテリジェンスプラットフォーム市場分析

18.8.1.解決策

18.8.2.申請方法

18.8.3.業種別

18.9.スペインの環境インテリジェンスプラットフォーム市場分析

18.9.1.解決策

18.9.2.申請方法

18.9.3.業種別

18.10.ベネルクスの環境インテリジェンス・プラットフォーム市場分析

18.10.1.解決策

18.10.2.申請方法

18.10.3.業界別

18.11.ロシアの環境インテリジェンスプラットフォーム市場分析

18.11.1.解決策

18.11.2.申請方法

18.11.3.業界別

18.12.その他のヨーロッパの環境インテリジェンスプラットフォーム市場分析

18.12.1.解決策

18.12.2.申請方法

18.12.3.業界別

18.13.中国環境インテリジェンスプラットフォーム市場分析

18.13.1.解決策

18.13.2.申請方法

18.13.3.業界別

18.14.日本の環境インテリジェンス・プラットフォーム市場分析

18.14.1.解決策

18.14.2.申請方法

18.14.3.業界別

18.15.韓国の環境インテリジェンス・プラットフォーム市場分析

18.15.1.解決策

18.15.2.申請方法

18.15.3.業界別

18.16.インドの環境インテリジェンス・プラットフォーム市場分析

18.16.1.解決策

18.16.2.申請方法

18.16.3.業界別

18.17.マレーシアの環境インテリジェンス・プラットフォーム市場分析

18.17.1.解決策

18.17.2.申請方法

18.17.3.業界別

18.18.インドネシアの環境インテリジェンス・プラットフォーム市場分析

18.18.1.解決策

18.18.2.申請方法

18.18.3.業界別

18.19.シンガポールの環境インテリジェンス・プラットフォーム市場分析

18.19.1.解決策

18.19.2.申請方法

18.19.3.業界別

18.20.オーストラリアとニュージーランドの環境インテリジェンス・プラットフォーム市場分析

18.20.1.解決方法

18.20.2.申請方法

18.20.3.業界別

18.21.その他の南アジア・太平洋地域の環境インテリジェンスプラットフォーム市場分析

18.21.1.解決策

18.21.2.申請方法

18.21.3.産業別

18.22.GCC諸国の環境インテリジェンス・プラットフォーム市場分析

18.22.1.解決策

18.22.2.申請方法

18.22.3.業界別

18.23.トルコの環境インテリジェンス・プラットフォーム市場分析

18.23.1.解決策

18.23.2.申請方法

18.23.3.産業別

18.24.南アフリカの環境インテリジェンス・プラットフォーム市場分析

18.24.1.解決策

18.24.2.申請方法

18.24.3.産業別

18.25.その他の中東・アフリカの環境インテリジェンス・プラットフォーム市場分析

18.25.1.解決策

18.25.2.申請方法

18.25.3.業界別

19.市場構造分析

19.1.階層別市場分析

19.2.市場集中度

19.3.トッププレーヤーの市場シェア分析

19.4.市場プレゼンス分析

19.4.1.プレーヤー別地域別フットプリント

19.4.2. プレーヤー別製品フットプリント

19.4.3. プレーヤー別チャネルフットプリント

20.競合分析

20.1 コンペティション・ダッシュボード

20.2. 主要戦略（競合他社別

20.3. コンペティションの深層

20.3.1.ブリーゾメーター

20.3.1.1 事業概要

20.3.1.2. 製品ポートフォリオ

市場セグメント別収益性（事業セグメント／地域）

20.3.1.4. セールス・フットプリント

20.3.1.5. 戦略の概要

20.3.1.5.1. マーケティング戦略

20.3.1.5.2. 製品戦略

20.3.1.5.3 チャネル戦略

20.3.2.エンビロソフト

20.3.2.1.事業概要

20.3.2.2. 製品ポートフォリオ

市場セグメント別収益性（事業セグメント／地域）

20.3.2.4.セールスフットプリント

20.3.2.5. 戦略の概要

20.3.2.5.1. マーケティング戦略

20.3.2.5.2. 製品戦略

20.3.2.5.3. チャンネル戦略

20.3.3. IBMコーポレーション

20.3.3.1 事業概要

20.3.3.2. 製品ポートフォリオ

市場セグメント別収益性（事業セグメント／地域）

20.3.3.4. セールス・フットプリント

20.3.3.5 戦略の概要

20.3.3.5.1. マーケティング戦略

20.3.3.5.2. 製品戦略

20.3.3.5.3 チャンネル戦略

20.3.4.Ecochain Technologies B.V.

20.3.4.1 事業概要

20.3.4.2. 製品ポートフォリオ

市場セグメント別収益性（事業セグメント／地域）

20.3.4.4. セールス・フットプリント

20.3.4.5 戦略の概要

20.3.4.5.1. マーケティング戦略

20.3.4.5.2. 製品戦略

20.3.4.5.3 チャネル戦略

20.3.5.セレンサ

20.3.5.1 事業概要

20.3.5.2. 製品ポートフォリオ

市場セグメント別収益性（事業セグメント／地域）

20.3.5.4. セールス・フットプリント

20.3.5.5. 戦略の概要

20.3.5.5.1. マーケティング戦略

20.3.5.5.2. 製品戦略

20.3.5.5.3 チャンネル戦略

20.3.6DataAir Pvt.Ltd.

20.3.6.1 事業概要

20.3.6.2. 製品ポートフォリオ

市場セグメント別収益性（事業セグメント／地域）

20.3.6.4. セールス・フットプリント

20.3.6.5. 戦略の概要

20.3.6.5.1. マーケティング戦略

20.3.6.5.2. 製品戦略

20.3.6.5.3 チャンネル戦略

20.3.7 カーボンフットプリント社

20.3.7.1 事業概要

20.3.7.2. 製品ポートフォリオ

市場セグメント別収益性（事業セグメント／地域）

20.3.7.4. セールス・フットプリント

20.3.7.5 戦略の概要

20.3.7.5.1. マーケティング戦略

20.3.7.5.2. 製品戦略

20.3.7.5.3 チャンネル戦略

20.3.8. インテレックス・テクノロジー

20.3.8.1 事業概要

20.3.8.2. 製品ポートフォリオ

市場セグメント別収益性（事業セグメント／地域）

20.3.8.4. セールス・フットプリント

20.3.8.5. 戦略の概要

20.3.8.5.1. マーケティング戦略

20.3.8.5.2. 製品戦略

20.3.8.5.3 チャンネル戦略

20.3.9.エナブロン

20.3.9.1 事業概要

20.3.9.2. 製品ポートフォリオ

市場セグメント別収益性（事業セグメント／地域）

20.3.9.4. セールス・フットプリント

20.3.9.5 戦略の概要

20.3.9.5.1. マーケティング戦略

20.3.9.5.2. 製品戦略

20.3.9.5.3 チャンネル戦略

20.3.10.ダコタ・ソフトウェア・コーポレーション

20.3.10.1 事業概要

20.3.10.2. 製品ポートフォリオ

市場セグメント別収益性（事業セグメント／地域）

20.3.10.4. セールス・フットプリント

20.3.10.5. 戦略の概要

20.3.10.5.1. マーケティング戦略

20.3.10.5.2. 製品戦略

20.3.10.5.3 チャンネル戦略

20.3.11.エンバイロマーク・ソリューションズ社

20.3.11.1 事業概要

20.3.11.2. 製品ポートフォリオ

市場セグメント別収益性（事業セグメント／地域）

20.3.11.4. セールス・フットプリント

20.3.11.5. 戦略の概要

20.3.11.5.1. マーケティング戦略

20.3.11.5.2. 製品戦略

20.3.11.5.3 チャンネル戦略

20.3.12.イソメトリックス

20.3.12.1 事業概要

20.3.12.2. 製品ポートフォリオ

市場セグメント別収益性（事業セグメント／地域）

20.3.12.4. セールス・フットプリント

20.3.12.5. 戦略の概要

20.3.12.5.1. マーケティング戦略

20.3.12.5.2. 製品戦略

20.3.12.5.3 チャンネル戦略

20.3.13. エンビロスイート社

20.3.13.1 事業概要

20.3.13.2. 製品ポートフォリオ

市場セグメント別収益性（事業セグメント／地域）

20.3.13.4. セールス・フットプリント

20.3.13.5 戦略の概要

20.3.13.5.1. マーケティング戦略

20.3.13.5.2. 製品戦略

20.3.13.5.3 チャンネル戦略

20.3.14.コミュニティ

20.3.14.1 事業概要

20.3.14.2.製品ポートフォリオ

20.3.14.3.市場セグメント別利益率（事業セグメント／地域）

20.3.14.4.セールスフットプリント

20.3.14.5.戦略の概要

20.3.14.5.1.マーケティング戦略

20.3.14.5.2.製品戦略

20.3.14.5.3.チャンネル戦略

21.前提条件と略語

22.研究方法

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