 | • レポートコード：BNAJP06OT013 • 出版社/出版日：Bonafide Research / 2026年8月 • レポート形態：英文、PDF、97ページ • 納品方法：Eメール • 産業分類：IT・通信 |
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レポート概要
| # 日本のインシデント・緊急事態管理市場概要 ■ 政府の防災DX推進 - デジタル庁が防災DXを推進し、データ配信、地方自治体のアプリ調達、デジタル避難所運営、D-CERT設立、官民連携の5つの柱を軸に活動。 - 2022年12月に「防災DX官民共同創出協議会」設立、5つのワーキンググループを配置。 - 地方自治体向けにサービスマップと調達カタログを整備。 ■ 市場規模と成長予測 - ボナファイド・リサーチの予測により、2026年から2031年に市場規模は31億米ドル以上に拡大。 - J-Alertはミサイル情報、地震、津波警報を携帯や自治体ラジオで配信。2018年度以降は試験送信を年4回実施し継続的なインフラ需要を創出。 ■ 通報件数とAI活用 - 2024年の119番通報は約1,014万件、過去最高の2023年（約1,025万件）に近い水準。 - NECは横浜市消防局とAIによる通報緊急度評価プロトタイプを開発し、緊急通報の優先順位付けや意思決定支援が進展。 ■ 自動車業界のロボット導入と安全管理強化 - 2024年に約1万3,000台の産業用ロボットが導入（前年比11%増）、2023年のロボット密度は1万人あたり1,531台。 - 自動化の進展により機械状態監視、安全分析、予知保全、産業事故管理プラットフォームが重要に。 ■ 大規模災害対応とデジタル管理強化 - 2024年能登半島地震を契機にD-CERT設立、避難者のデジタル管理や情報共有、個別化支援が加速。 - 災害により241人死亡、8,027戸が全壊。 ■ 主要企業の取り組み - NECはエージェント型AIを活用した次世代緊急指令室システムを開発。2025年度研究開発費は992億円。 - 日立はAIエージェントやデジタルツイン活用で産業用ソフト拡大、洪水予報の提供許可を日本で初取得。 - 富士通はAI、データセキュリティ、デジタルツインに注力。2024年度研究開発に約980億円投入。 - オムロンとコグニザントが製造業のAI・自動化連携を推進。 - ファナックはAIロボット関連ベンチャーに出資し産業オートメーション強化。 ■ 市場の推進要因と課題 - 政府主導で防災DXを制度化、官民連携でサービス調達を円滑化。 - 一方で国・都道府県・市町村と複数レベルの緊急情報システムが分散し、相互運用性とデータ標準化が大きな課題。 ■ トレンド - AIを活用した通報分析・指揮支援の需要増加。NECのAI技術により緊急度評価の高度化が進む。 - Webベースシステムや相互運用可能な緊急管理ソフトが地方自治体を中心に普及。 ■ ソリューション・システムの特徴 - 指揮プラットフォーム、公共警報、GIS、事業継続、運用監視をカバー。 - J-Alertは複数チャネルでの情報配信体制を持ち、災害発生から約2～3分以内に津波警報発令を目指す。 - 地理空間情報システム（GIS）が避難経路、被害評価、救助隊支援に活用。 - 火災・危険物管理、交通管理プラットフォームとの連携も重要。 - 在庫管理・データベースは緊急装備等の管理に不可欠。 ■ サービス分野の動向 - コンサルティングは文書作成からデジタル防災変革支援へシフト。 - 緊急対策本部（EOC）は通信・GIS・センサー統合、AI分析機能を強化。 - 訓練・シミュレーションも技術的に高度化し、定期的なJ-Alertのテストと併せて運用信頼性を確保。 - サポート・保守サービスが継続的改善の鍵。 ■ 通信ツールとデバイスの役割 - 第一対応者向けにはAI支援のスマートデバイスや位置情報システムが普及。 - 災害時の地上インフラ損壊に対応し衛星通信やハイブリッド通信ゲートウェイが重要。 - 車載ゲートウェイは緊急車両の隊列・指令連携強化。 - 緊急用レーダーはAIと統合し洪水等のリアルタイム監視を実現。 ■ 業種別ニーズ - 金融はサイバーインシデント対応と事業継続管理を重視。 - IT・通信はJ-Alertの通信基盤をサポートしAI・セキュリティ分野に巨額投資。 - 医療機関は救急対応、避難調整、事業継続に対応するプラットフォームを必要とする。 - 旅行・宿泊施設は多言語対応の迅速警報・避難誘導システムが重要。 - 防衛は高耐障害性の警報・指揮システムを必須とする。 - 運輸・物流は事故検知、車両優先通行、GIS連携に注力。 - 製造業では高度自動化に伴う安全監視、予知保全、緊急停止機能が求められる。 ■ 調査対象期間とレポート内容 - 過去データ：2020年、基準年：2025年、推計年：2026年、予測年：2031年。 - インシデント・緊急事態市場の規模・予測、課題と推進要因、主要企業プロファイル、戦略的提言を含む。 以上が日本のインシデント・緊急事態管理市場に関する主要な市場インサイトの概要である。 |
日本のインシデント・緊急事態管理市場に関する市場インサイト
• 日本のデジタル庁は、データ配信、地方自治体のアプリケーション調達、デジタル避難所の運営、D-CERT、官民連携を含む5つの取り組みを中心に、防災DXを推進しています。2022年12月には「防災DX官民共同創出協議会」が設立され、5つのワーキンググループが設置されました。また、デジタル庁は地方自治体の調達に向けたサービスマップおよびカタログを整備しています。
• ボナファイド・リサーチ（Bonafide Research）が発表した調査レポート『日本のインシデント・緊急事態管理市場見通し 2031』によると、日本のインシデント・緊急事態管理市場は、2026年から2031年にかけて31億米ドル以上に拡大すると予測されています。日本の「J-Alert」システムは、緊急携帯メッセージや自治体の防災無線システムを通じて、ミサイル情報、地震早期警報、津波警報を送信しています。2018年度以降、全国規模のJ-Alert送信試験は、試験開始当初の年1回程度から、現在は概ね年4回実施されています。こうした定期的な検証により、通知インフラ、相互運用性、および保守に対する継続的な需要が生まれています。
• 日本では2024年に約1,014万件の119番通報が記録され、2023年に記録された過去最高の1,025万件に近い水準を維持しました。これに対応し、NECは横浜市消防局と共同で、緊急通報の緊急度評価を行う生成AIのプロトタイプを開発しました。この開発は、緊急通報指令センターにおけるAIを活用した通報の優先順位付け、情報の自動抽出、および意思決定支援へと市場が移行していることを反映しています。
• 日本の自動車業界では、2024年に約1万3,000台の産業用ロボットが導入されました。これは前年比11％増であり、2020年以来の最高導入水準です。自動車業界のロボット密度は、2023年に従業員1万人あたり1,531台に達しました。このような自動化の進展に伴い、機械状態監視、安全分析、予知保全、および接続型産業事故管理プラットフォームの重要性がさらに高まっています。
• デジタル庁は、マイナンバーカードを活用した避難所での受付および個別化された災害支援の試験運用を行っており、2024年1月1日の能登半島地震を受けてD-CERTが設立されました。気象庁の災害概要によると、この地震により241名が死亡し、8,027戸の住宅が全壊しました。こうした経験が、日本において避難者のデジタル管理、情報共有、現場レベルでの対応アプリケーションの導入を後押ししています。
日本のインシデント・緊急事態管理市場の競争環境
• NECは、エージェント型AIを活用した次世代緊急指令室技術を開発しています。この技術は、緊急通報の会話を分析して対応策を提案するとともに、AIの出力結果の根拠を可視化するものです。同社は2025年度の研究開発費として992億円を計上し、グループ全体で約43,000件の特許を保有しています。同社の緊急事態対応ポートフォリオは、AI、セキュリティ、ネットワーク、画像解析、災害情報システムを統合したものです。
• 日立は、作業手順や危険箇所をシミュレートするAIエージェントやデジタルツインを通じて、産業用ソフトウェアを緊急対応が必要な環境へと拡大しています。2025年度上半期の研究開発費は1,253億円に達し、そのうち486億円は「コネクティブ・インダストリーズ」部門に計上されました。また、日立は、指定自治体に対して浸水範囲と浸水深さの両方を網羅した洪水予報を提供する許可を、日本で初めて取得しました。
• 富士通の競争優位性は、AI、データセキュリティ、コンピューティング、デジタルツインにまたがっています。2024年度の投資計画では、5つの主要技術における先端研究開発に580億円、品質およびセキュリティの向上に400億円を割り当てました。また、日本国内でのERP導入においては、約7万人の従業員が「OneERP+」プラットフォームを利用しており、業務のレジリエンスを支えるエンタープライズシステム統合の規模を実証しています。
• オムロンとコグニザントが2025年に締結した戦略的パートナーシップは、ITとOTを融合させ、製造インテリジェンス、AI、自動化、データ駆動型の意思決定を支援することに重点を置いています。この取り組みは、孤立した自動化ではなく、生産性、労働力の効率化、およびデジタル化された製造プロセスを対象としています。緊急事態管理との関連性は、生産現場のシグナルを企業アプリケーションと連携させることにあり、これにより、異常事態、設備の問題、運用上のリスクを統合されたワークフローを通じて対処することが可能になります。
• ファナックは、2026年7月に、AIロボットおよびフィジカルAI向けの日本発のマルチモーダル基盤モデルを開発する企業「ノエトラ」への出資を通じて、インテリジェントオートメーション分野での地位を強化しています。ファナックの産業オートメーションにおける実績は、ファクトリーオートメーション、ロボット、ROBOMACHINEシステムに及び、2024年には日本の自動車業界だけで約13,000台のロボットが導入されました。この融合により、自律的な安全性と機械認識型対応の機会が拡大しています。
日本の市場動向
推進要因：政府主導の防災DX
日本は、防災のデジタル化を個々の自治体に任せるのではなく、制度化を進めています。「防災DX官民共同創生協議会」は2022年12月に発足し、5つの専門ワーキンググループを設置しています。また、デジタル庁は、防災アプリケーションやサービスを網羅した調達カタログを運用しています。その「D-CERT」モデルは、大規模災害に向けた専用のデジタル対応メカニズムを追加し、公共部門における技術需要環境を強化しています。
課題：分散した緊急情報システム間の相互運用性
日本の緊急対応エコシステムには、国、都道府県、市町村、指定公共機関、および民間事業者が関与しています。そのため、デジタル庁はデータの連携と「一度きりの」情報入力を優先しており、一方、J-Alertでは、市町村の無線システムやモバイルチャネルへの送信が求められています。複数の行政レベルや通信メカニズムが共存しているため、データの標準化、システム統合、および緊急時のワークフローの同期化が、実装上の大きな課題となっています。
トレンド：AIを活用した緊急事態の意思決定支援
AIは、緊急対応の最前線へと進出しています。NECの2026年プロトタイプは、2024年の約1,014万件の緊急通報を分析し、生成AIを用いて119番通報の会話内容に基づく緊急度評価を支援します。NECの広範な研究開発組織は、認識AI、生成・分析AI、制御AI、セキュリティ、ネットワーク、AIプラットフォームを含む6つの中核技術分野を報告しており、AIを活用した指揮・対応インフラへの移行を示唆しています。
セグメント分析
日本のインシデントおよび緊急事態管理ソフトウェア市場（提供内容別）
• ソリューションは、日本のインシデントおよび緊急事態管理環境の中核となるデジタル層を構成しており、指揮プラットフォーム、公共警報、GIS、事業継続、運用監視を網羅しています。デジタル庁の防災プログラムは現在、5つの主要な取り組みに及んでおり、その調達枠組みにより、自治体は一元化されたサービスカタログを通じて専門的なアプリケーションを検索することができます。したがって、導入の傾向としては、孤立したアプリケーションよりも相互運用可能なシステムが好まれています。政府の調達担当者は、データ共有、セキュリティ、使いやすさ、および既存の行政インフラとの統合をますます重視して評価しています。産業ユーザーからは、センサー接続性、予測分析、OT（オペレーショナルテクノロジー）との統合といった要件が追加されています。8,027戸の家屋が全壊した能登の事例は、迅速な被害情報の把握と協調的な対応が運用上不可欠であることを改めて浮き彫りにしています。
• 日本の緊急対応プラットフォームには、導入、相互運用性テスト、研修、運用支援、データ統合が必要であるため、サービスは重要です。デジタル庁のD-CERTフレームワークは、2024年の能登地震を受けて、被災県にデジタル支援を提供するために特別に構築されました。これとは別に、日本のJ-Alertシステムは2018年度以降、原則として年4回、全国規模の送信試験を実施しており、緊急時インフラには単発的な導入ではなく、定期的な検証が必要であることを示しています。そのため、サービスプロバイダーは、システム統合、防災訓練、保守、および緊急時の支援を通じて競争しています。
• インフラが機能不全に陥った状況下でも緊急対応が機能しなければならないため、通信機器は依然として不可欠です。「J-Alert」は、衛星および地上波による伝送に加え、自治体の防災無線システムや携帯電話による緊急メッセージを組み合わせています。日本の津波警報システムは66の予測地域をカバーしており、気象庁は該当する場合、地震発生後約2～3分以内に警報を発令することを目標としています。こうした要件により、公共安全機関向けの耐障害性の高い無線機、モバイル端末、衛星通信回線、接続型センサー、およびマルチチャネル対応の現場用通信機器の需要が高まっています。
ソリューション別：日本のインシデントおよび緊急事態管理ソフトウェア市場
• Webベースの緊急事態管理システムは、インシデント情報を一元化しつつ、権限のある組織が共有データにアクセスできるようにするため、日本の分散型行政構造にますます適しています。デジタル庁は、防災データの連携および、アプリケーションや政府システムを横断した「一度きりの」情報入力体制を構築しています。同庁の調達カタログは、「平常」「緊急」「対応」「復旧・復興」という4つの災害対応フェーズに基づいて構成されています。この構造により、防災準備、事象の記録、避難管理、復旧ワークフローをサポートする、クラウド経由でアクセス可能なモジュール式のプラットフォームが促進されています。地方自治体は相互運用性と調達の簡便性を優先する傾向にある一方、産業ユーザーはAPI接続性、資産監視、事業継続性を重視しています。
• 日本では、警報の速さが避難の結果に直接影響するため、一斉通報は成熟した要件となっています。J-Alertは、弾道ミサイル警報、地震早期警報、津波警報などの緊急情報を、複数のチャネルを通じて配信しています。日本の気象庁（JMA）は、海岸線を66の津波予報区域に分割しており、その警報発令プロセスは、対象となる地震発生から約2～3分後を目標としています。こうした運用要件から、モバイル端末、自治体の拡声器、デジタルサイネージ、組織内の通信システムに同時に情報を届けることができる統合型通知エンジンが求められています。
• 組織がデジタルサービスや分散型インフラに依存するにつれ、事業継続プラットフォームの重要性はますます高まっています。日本のデジタル庁は、災害対応を、国、地方自治体、および指定公共機関間の迅速な情報共有と明確に結びつけています。能登地震は、死者241名、全壊住宅8,027戸という被害をもたらし、混乱の規模を如実に示しました。その結果、企業の購買担当者は、従来の文書ベースの事業継続計画ではなく、人員の所在確認、通信、代替業務拠点、データの可用性、復旧の優先順位を網羅した復旧ワークフローを求めています。
• 境界保護は、AI ベースのセンシング、映像分析、および接続されたインフラを通じて進化しています。NEC の公共安全ポートフォリオは、AI、IoT、画像分析を組み込み、予測的な検知と状況認識を実現しています。一方、日立は、危険な運用環境に AI エージェントとデジタルツインを適用しています。日本の産業オートメーション基盤は、需要をさらに後押ししています。自動車業界では2024年に約13,000台のロボットが導入され、物理的およびデジタルな境界のセキュリティが求められる自動化された生産環境の数が増加しています。
• 災害情報を実用的な作戦地図に変換するには、地理空間システムが不可欠です。国土地理院の観測によると、能登地震では輪島市の西部で最大4メートルの地盤隆起が発生しており、これは大規模災害の空間的な複雑さを如実に示しています。デジタル庁のプログラムでも、政府および民間システム間での災害情報の共有が重視されています。そのため、GISの導入範囲は、単なる地図作成にとどまらず、避難経路の策定、被害評価、インフラの監視、避難所の管理、および救助隊の位置特定にまで広がっています。
• 消防および有害物質管理システムは、緊急対応機関が他の災害に加え、火災、産業事故、危険物質への対応も管理しなければならないため、依然として重要です。消防庁によると、2023年に日本で記録された火災関連の死亡者数は1,503人で、そのうち特定の放火自殺のカテゴリーを除いた死亡者数は1,228人でした。同年、火災関連の負傷者は5,766人に上りました。したがって、技術的な要件としては、自動検知、警報の統合、建物のリスクデータベース、対応要員の通信、有害物質情報、および事案の記録などが挙げられます。
• 道路上の事案には迅速な検知と調整された出動が求められるため、交通管理プラットフォームは緊急対応とますます密接に連携するようになっています。2024年、日本の緊急通報システムでは約1,014万件の119番通報が処理されましたが、道路・交通事案は救急活動において重要なカテゴリーを占めています。コネクテッド交通インフラは、カメラ、路側センサー、緊急車両、交通管制センター、GISを統合することができます。調達における優先事項としては、事故の自動検知、経路の最適化、緊急車両の優先通行がますます重視されています。
• 在庫管理およびデータベースシステムは、緊急用装備、要員、避難所、物資、インフラを管理するために必要な、構造化された情報層を提供します。日本のデジタル庁は、情報を一度入力するだけで防災アプリケーション全体で再利用できるよう、災害データの連携を推進しています。その後、大規模災害時に被災県を支援するため、D-CERTが設立されました。これらの取り組みは、特に緊急対応に複数の機関や地理的に分散した資産が関与する場合、孤立したスプレッドシートではなく、同期化された記録に対する需要があることを示しています。
サービス別 日本におけるインシデント・緊急事態管理ソフトウェア市場
• コンサルティングサービスは、従来の緊急時計画の文書化よりも、デジタル防災変革に重点を置くようになってきています。日本のデジタル庁は2022年12月、「防災DX官民共同創出協議会」を設立し、地方自治体、課題の特定、インフラ整備、市場形成、災害対応の5つのワーキンググループを設置しました。この体制は、求められる組織変革の広範さを示しています。コンサルティング企業は、技術アーキテクチャ、データガバナンス、調達仕様、相互運用性、緊急手順、および導入計画の策定を支援することができます。
• 緊急対策本部（EOC）の近代化には、通信、GIS、緊急事態データベース、映像、センサー、意思決定支援アプリケーションの統合が必要です。NECの災害情報プラットフォームは、分散した災害データを統合し、AI分析を適用することで、状況評価や緊急時の意思決定を支援します。また、NECは2025年3月時点で連結グループ全体で104,194名の従業員を擁しており、これは同社の広範なシステム統合能力を支える技術リソースの規模を反映しています。EOCの購入者は、単体の管制室用ハードウェアよりも、相互運用可能な指揮環境を求める傾向が強まっています。
• 日本が複雑な複合災害シナリオに備える中、訓練やシミュレーションはますます技術集約的になっています。デジタル庁は、避難所において、マイナンバーカードを活用した受付プロセスを含むデジタル技術を用いた実証プロジェクトを実施してきました。NECもまた、自治体向けに災害対応訓練および運用支援サービスを提供しています。5つの主要な防災DXイニシアチブと、原則として年4回実施されるJ-Alertの定期テストが組み合わさっています。緊急通信システムは定期的な検証と、負荷がかかった状態でも信頼性の高い運用が求められるため、サポートとメンテナンスが極めて重要です。J-Alertは2018年度以降、原則として年4回全国規模のテストを実施しており、機器の不具合により送信が妨げられた場合には、当局から直ちに是正が求められます。デジタル庁のプログラムにおいても、同様に防災アプリケーションやデータインフラの継続的な改善が求められています。
通信ツール・デバイス別 日本におけるインシデントおよび緊急事態管理ソフトウェア市場
• 第一対応者向けツールは、インテリジェントな現場情報システムへと移行しつつあります。日本では2024年に約1,014万件の119番通報が記録され、出動指令および対応リソースに持続的な負担がかかっています。NECが開発した緊急通報用の生成AIプロトタイプは、通報者との会話から緊急度を判断するよう指令担当者を支援するよう設計されており、同社の幅広い安全対策ポートフォリオでは、AI、IoT、画像解析を組み合わせています。これにより、接続型タブレット、耐衝撃性スマートフォン、ボディカメラ、位置情報システム、AI支援型現場アプリケーションがサポートされています。
• 日本の災害シナリオでは地上インフラが損壊する可能性があるため、衛星を利用した通信は依然として重要です。J-Alert自体は、衛星および地上伝送経路を利用して緊急情報を自治体に配信すると同時に、地域の防災用無線インフラを自動的に起動させます。このアーキテクチャは、緊急通信において単一のネットワークに依存するのではなく、冗長性が求められる理由を示しています。したがって、従来の通信環境が損なわれている被災地においては、衛星端末、携帯型アップリンク、ハイブリッド通信ゲートウェイが依然として重要となります。
• 車載対応ゲートウェイは、緊急車両の隊列と、指令、ナビゲーション、状況情報を結びつけます。2024年、日本の緊急対応環境では約1,014万件の119番通報が発生しましたが、NECでは、出動指令の意思決定を改善するための緊急通報技術が開発されています。コネクテッド・ビークル・ゲートウェイは、隊員が現場へ向かう間に位置情報、経路案内、事案情報、通信機能を提供することで、これらの指揮機能を救急車、消防車、パトカーにまで拡張することができます。
• 緊急用レーダーの用途は、専用のレーダーハードウェアから、統合型センシングおよびAIへと拡大しています。日立の洪水管理技術は、河川の水位、浸水区域、浸水深さをリアルタイムで予測する一方、同社の安全ソリューションはデジタルツインを活用して危険箇所を可視化します。日立は、指定対象自治体に対して浸水区域および浸水深さの予測を提供する日本初の許可を取得しており、これはセンシング、予測、および緊急時の運用上の意思決定の統合が進んでいることを示しています。
通信ツール・デバイス別 日本におけるインシデントおよび緊急事態管理ソフトウェア市場
• 金融機関には、サイバーインシデント、業務中断、事業継続を調整できるインシデント管理技術が求められています。日本の広範な災害DXアーキテクチャは、政府および指定公共機関間の安全な情報共有を重視しており、NECの災害プラットフォームはAIを活用して分散した情報を統合しています。保険会社においても、AIを活用した損害評価が直接的に活用されており、NECは衛星画像、生成AI、画像解析を組み合わせて、災害被害の特定を迅速化しています。
• ITおよび通信企業は、日本の緊急事態対応エコシステムの通信基盤を形成しています。「J-Alert」は、衛星および地上波放送と、モバイル緊急メッセージ、自治体の無線システムを組み合わせており、NECはネットワーク、AI、セキュリティへの投資を継続しています。NECの2025年度の研究開発費は992億円であり、グループ全体で約43,000件の特許を保有しており、通信、AI、セキュリティインフラに関する相当な技術力を示しています。
• 政府は、防災DXを直接調整するデジタル庁が存在することから、防災技術にとって最大の戦略的環境となっています。同庁のプログラムには5つの優先イニシアチブが含まれており、2022年に設立された官民協議会には5つのワーキンググループが設置されています。自治体には標準化されたサービスカタログやモデル調達メカニズムが提供されており、これにより防災アプリケーションの購入における摩擦が軽減され、専門ベンダーによるより広範なエコシステムの形成が促進されています。
• 医療は、地震、洪水、火災、インフラの機能停止時においても病院がサービスを維持しなければならないため、緊急事態管理において極めて重要な分野です。日本の救急システムは2024年に約1,014万件の緊急通報に対応しており、救急医療対応への継続的な負荷が示されています。そのため、病院の調達担当者は、一斉通報、避難調整、緊急通信、施設監視、事業継続のためのプラットフォームを必要としています。NECの「119緊急度評価」プロトタイプのようなAIを活用した出動支援技術は、通報者、指令センター、救急医療チーム間の連携をさらに改善することができます。
• 旅行・宿泊施設では、宿泊客が日本の緊急時の手順に不慣れである可能性があるため、迅速な警報、避難、および宿泊客の所在確認機能が必要です。J-Alertは、地震、津波、その他の緊急事態を網羅する全国的な警報機能を提供しており、日本の津波警報システムは国内を66の予報区域に分割しています。したがって、ホテル、空港、鉄道関連施設、観光地では、多言語通知、位置情報に基づく警報、デジタルサイネージ、避難誘導、統合施設セキュリティシステムが有効です。
• 防衛および国家安全保障施設には、極めて高い耐障害性を備えた警報、検知、指揮システムが求められます。J-Alertは、自治体やモバイル端末に送信される緊急メッセージの中に、弾道ミサイルに関する情報も含まれています。また、このシステムは原則として年4回の全国一斉送信試験を実施しており、常時準備態勢の維持が求められています。防衛分野での活用は、セキュアな通信、周辺監視、衛星通信、迅速な警報、およびインフラの混乱下でも稼働可能な統合指揮システムにまで及びます。
• 交通機関には、事故のリアルタイム検知と緊急時の連携が求められます。なぜなら、運行の混乱は乗客、貨物、インフラに急速に影響を及ぼす可能性があるからです。2024年、日本の緊急通報システムには約1,014万件の119番通報が寄せられましたが、緊急対応は正確な位置情報や経路情報への依存度を高めています。デジタル災害プラットフォームは、交通事業者と行政機関を結びつけ、共通の運用インターフェースを通じて、事故、道路状況、避難経路、緊急資源の位置情報を可視化することを可能にします。
• 日本は高度に自動化された産業環境を有しているため、製造業、公益事業、建設業、エネルギー産業、その他の重要産業が重要な顧客基盤を形成しています。日本の自動車業界では、2024年に約1万3,000台の産業用ロボットが導入され、2023年のロボット密度は従業員1万人あたり1,531台に達しました。その結果、自動化された工場では、生産システムと統合された、ネットワーク接続型の安全監視、予知保全、機械状態分析、サイバーセキュリティ、および緊急停止機能が必要とされています。
本レポートで対象とする期間
• 過去データ対象年：2020年
• 基準年：2025年
• 推計年：2026年
• 予測年：2031年
本レポートで取り上げる内容
• インシデントおよび緊急事態管理市場：市場規模、予測、およびセグメント別分析
• さまざまな推進要因と課題
• 現在のトレンドと動向
• 主要企業プロファイル
• 戦略的提言
提供形態別
• ソリューション
• サービス
• 通信ツールおよびデバイス
ソリューション別
• Webベースの緊急事態管理システム
• 緊急・一斉通報システム
• 災害復旧および事業継続ソリューション
• 境界侵入検知ソリューション
• 地理空間ソリューション
• 火災・危険物（HAZMAT）ソリューション
• 交通管理システム
• その他（在庫・データベース管理システム）
通信ツールおよびデバイス別
• 第一対応者向けツール
• 衛星支援型機器
• 車載用ゲートウェイ
• 緊急対応用レーダー
サービス別
• コンサルティングサービス
• 緊急事態対応センター（EOC）の設計および統合サービス
• トレーニングおよびシミュレーションサービス
• サポートおよび保守サービス
業種別
• 銀行、金融サービス、保険
• ITおよび通信
• 政府機関
• 医療
• 旅行・ホスピタリティ
• 防衛
• 運輸・物流
• その他
目次
1. 概要
2. 市場構造
2.1. 市場に関する考察
2.2. 前提条件
2.3. 制限事項
2.4. 略語
2.5. 出典
2.6. 定義
3. 調査方法
3.1. 二次調査
3.2. 一次データ収集
3.3. 市場形成と検証
3.4. レポート作成、品質チェックおよび納品
4. 地域別分析
4.1. 人口分布表
4.2. マクロ経済指標
5. 市場の動向
5.1. 主な洞察
5.2. 最近の動向
5.3. 市場の推進要因および機会
5.4. 市場の制約要因および課題
5.5. 市場トレンド
5.6. サプライチェーン分析
5.7. 政策および規制の枠組み
5.8. 産業専門家の見解
6. インシデントおよび緊急事態管理市場の概要
6.1. 金額別市場規模
6.2. 提供内容別の市場規模および予測
6.3. ソリューション別の市場規模および予測
6.4. 産業別の市場規模および予測
6.5. サービス別の市場規模および予測
6.6. 通信ツールおよびデバイス別の市場規模および予測
6.7. 地域別市場規模および予測
7. インシデントおよび緊急事態管理市場のセグメンテーション
7.1. インシデントおよび緊急事態管理市場（提供形態別）
7.1.1. インシデントおよび緊急事態管理市場の規模（ソリューション別、2020年～2031年予測）
7.1.2. インシデントおよび緊急事態管理市場の規模（サービス別、2020年～2031年予測）
7.1.3. インシデントおよび緊急事態管理市場の規模（通信ツール・デバイス別）、2020年～2031年（予測）
7.1.4. インシデントおよび緊急事態管理市場の規模（FDE別）、2020年～2031年（予測）
7.2. インシデントおよび緊急事態管理市場（ソリューション別）
7.2.1. インシデントおよび緊急事態管理市場規模（Webベースの緊急事態管理システム別、2020年～2031年予測）
7.2.2. インシデントおよび緊急事態管理市場規模（緊急・大規模通知システム別、2020年～2031年予測）
7.2.3. インシデントおよび緊急事態管理市場規模（災害復旧および事業継続ソリューション別、2020年～2031年予測）
7.2.4. インシデントおよび緊急事態管理市場の規模（境界侵入検知ソリューション別）、2020年～2031年（予測）
7.2.5. インシデントおよび緊急事態管理市場の規模（地理空間ソリューション別）、2020年～2031年（予測）
7.2.6. インシデントおよび緊急事態管理市場の規模（火災・危険物対応ソリューション別）、2020年～2031年（予測）
7.3. インシデントおよび緊急事態管理市場（産業別）
7.3.1. インシデントおよび緊急事態管理市場の規模（銀行・金融サービス・保険業界別）、2020年～2031年（予測）
7.3.2. インシデントおよび緊急事態管理市場規模（IT・通信別）、2020年～2031年（予測）
7.3.3. インシデントおよび緊急事態管理市場規模（政府機関別）、2020年～2031年（予測）
7.3.4. インシデントおよび緊急事態管理市場規模（医療分野別）、2020年～2031年（予測）
7.3.5. インシデントおよび緊急事態管理市場の規模（旅行・ホスピタリティ別、2020年～2031年予測）
7.3.6. インシデントおよび緊急事態管理市場の規模（防衛別、2020年～2031年予測）
7.4. インシデントおよび緊急事態管理市場（サービス別）
7.4.1. インシデントおよび緊急事態管理市場の規模（コンサルティングサービス別、2020年～2031年予測）
7.4.2. インシデントおよび緊急事態管理市場規模（緊急事態対応センター（EOC）の設計・統合サービス別）、2020年～2031年（予測）
7.4.3. インシデントおよび緊急事態管理市場規模（訓練・シミュレーションサービス別）、2020年～2031年（予測）
7.4.4. インシデントおよび緊急事態管理市場の規模（サポートおよび保守サービス別）、2020年～2031年（予測）
7.5. インシデントおよび緊急事態管理市場（通信ツールおよびデバイス別）
7.5.1. インシデントおよび緊急事態管理市場の規模（第一対応者向けツール別）、2020年～2031年（予測）
7.5.2. インシデントおよび緊急事態管理市場規模（衛星支援機器別）、2020年～2031年（予測）
7.5.3. インシデントおよび緊急事態管理市場規模（車載対応ゲートウェイ別）、2020年～2031年（予測）
7.5.4. インシデントおよび緊急事態管理市場規模（緊急対応用レーダー別）、2020年～2031年（予測）
7.6. インシデントおよび緊急事態管理市場（地域別）
7.6.1. インシデントおよび緊急事態管理市場規模（北部別）、2020年～2031年（予測）
7.6.2. インシデントおよび緊急事態管理市場規模（東部別）、2020年～2031年（予測）
7.6.3. インシデントおよび緊急事態管理市場規模（西部別）、2020年～2031年（予測）
7.6.4. インシデントおよび緊急事態管理市場の規模（南部別、2020年～2031年（予測））
8. インシデントおよび緊急事態管理市場の機会評価
8.1. 提供形態別、2026年～2031年（予測）
8.2. ソリューション別、2026年～2031年（予測）
8.3. サービス別、2026年～2031年（予測）
8.4. 通信ツール・デバイス別、2026年～2031年（予測）
8.5. 産業別、2026年～2031年（予測）
8.6. 地域別、2026年～2031年（予測）
9. 競争環境
9.1. ポーターの5つの力
9.2. 企業概要
9.2.1. 企業1
9.2.1.1. 企業概要
9.2.1.2. 会社概要
9.2.1.3. 財務ハイライト
9.2.1.4. 地域別動向
9.2.1.5. 事業セグメントおよび業績
9.2.1.6. 製品ポートフォリオ
9.2.1.7. 主要幹部
9.2.1.8. 戦略的動きと動向
9.2.2. 企業2
9.2.3. 企業3
9.2.4. 企業4
9.2.5. 企業5
9.2.6. 企業6
9.2.7. 企業7
9.2.8. 企業8
10. 戦略的提言
11. 免責事項
図表一覧
図1：インシデントおよび緊急事態管理市場の規模（金額別）（2020年、2025年、2031年予測）（単位：百万米ドル）
図2：市場魅力度指数（提供サービス別）
図3：市場魅力度指数（ソリューション別）
図4：サービス別市場魅力度指数
図5：通信ツール・デバイス別市場魅力度指数
図6：産業別市場魅力度指数
図7：地域別市場魅力度指数
図8：インシデントおよび緊急事態管理市場におけるポーターの5つの力
表一覧
表1：2025年のインシデントおよび緊急事態管理市場に影響を与える要因
表2：提供形態別のインシデントおよび緊急事態管理市場の規模と予測（2020年～2031年見込み）（単位：百万米ドル）
表3：ソリューション別のインシデントおよび緊急事態管理市場の規模と予測（2020年～2031年見込み）（単位：百万米ドル）
表4：インシデントおよび緊急事態管理市場の規模と予測（産業別）（2020年～2031年予測）（単位：百万米ドル）
表5：インシデントおよび緊急事態管理市場の規模と予測（サービス別）（2020年～2031年予測）（単位：百万米ドル）
表6：インシデントおよび緊急事態管理市場の規模と予測、通信ツール・デバイス別（2020年～2031年予測）（単位：百万米ドル）
表7：インシデントおよび緊急事態管理市場の規模と予測、地域別（2020年～2031年予測）（単位：百万米ドル）
表8：インシデントおよび緊急事態管理市場のソリューション別市場規模（2020年～2031年予測）（単位：百万米ドル）
表9：インシデントおよび緊急事態管理市場のサービス別市場規模（2020年～2031年予測）（単位：百万米ドル）
表10：インシデントおよび緊急事態管理市場の通信ツール・デバイス別市場規模（2020年～2031年予測）（単位：百万米ドル）
表11：インシデントおよび緊急事態管理市場におけるFDEの市場規模（2020年～2031年予測）（単位：百万米ドル）
表12：インシデントおよび緊急事態管理市場におけるWebベースの緊急事態管理システムの市場規模（2020年～2031年予測）（単位：百万米ドル）
表13：インシデントおよび緊急事態管理市場における緊急・一斉通報システムの市場規模（2020年～2031年予測、単位：百万米ドル）
表14：インシデントおよび緊急事態管理市場における災害復旧および事業継続ソリューションの市場規模（2020年～2031年予測、単位：百万米ドル）
表15：インシデントおよび緊急事態管理市場における境界侵入検知ソリューションの市場規模（2020年～2031年予測、単位：百万米ドル）
表16：インシデントおよび緊急事態管理市場における地理空間ソリューションの市場規模（2020年～2031年予測、単位：百万米ドル）
表17：インシデントおよび緊急事態管理市場における火災・危険物（HAZMAT）ソリューションの市場規模（2020年～2031年予測、単位：百万米ドル）
表18：インシデントおよび緊急事態管理市場における銀行・金融サービス・保険セクターの市場規模（2020年～2031年予測、単位：百万米ドル）
表19：ITおよび通信分野におけるインシデント・緊急事態管理市場の規模（2020年～2031年予測、単位：百万米ドル）
表20：政府分野におけるインシデント・緊急事態管理市場の規模（2020年～2031年予測、単位：百万米ドル）
表21：医療分野におけるインシデント・緊急事態管理市場の規模（2020年～2031年予測、単位：百万米ドル）
表22：旅行・ホスピタリティ分野におけるインシデントおよび緊急事態管理市場の規模（2020年～2031年予測）、単位：百万米ドル
表23：防衛分野におけるインシデントおよび緊急事態管理市場の規模（2020年～2031年予測）、単位：百万米ドル
表24：コンサルティングサービス分野におけるインシデントおよび緊急事態管理市場の規模（2020年～2031年予測）、単位：百万米ドル
表25：緊急事態・災害管理市場における緊急事態対策センター（EOC）の設計・統合サービスの市場規模（2020年～2031年予測）（単位：百万米ドル）
表26：緊急事態・災害管理市場における訓練・シミュレーションサービスの市場規模（2020年～2031年予測）（単位：百万米ドル）
表27：インシデントおよび緊急事態管理市場におけるサポートおよび保守サービスの市場規模（2020年～2031年予測、単位：百万米ドル）
表28：インシデントおよび緊急事態管理市場における第一対応者用ツールの市場規模（2020年～2031年予測、単位：百万米ドル）
表29：インシデントおよび緊急事態管理市場における衛星支援機器の市場規模（2020年～2031年予測、単位：百万米ドル）
表30：インシデントおよび緊急事態管理市場における車載用ゲートウェイの市場規模（2020年～2031年予測、単位：百万米ドル）
表31：インシデントおよび緊急事態管理市場における緊急対応レーダーの市場規模（2020年～2031年予測、単位：百万米ドル）
表32：インシデントおよび緊急事態管理市場における北部地域の市場規模（2020年～2031年予測、単位：百万米ドル）
表33：インシデントおよび緊急事態管理市場における東部地域の市場規模（2020年～2031年予測、単位：百万米ドル）
表34：西部におけるインシデントおよび緊急事態管理市場の規模（2020年～2031年予測、単位：百万米ドル）
表35：南部におけるインシデントおよび緊急事態管理市場の規模（2020年～2031年予測、単位：百万米ドル）
| ※インシデント＆緊急事態管理とは、企業や組織、地域社会において発生する予期せぬ出来事や緊急事態に対して、迅速かつ効果的に対応し、被害を最小限に抑えるための一連の活動や仕組みを指します。ここでいうインシデントとは、情報システムの障害やセキュリティインシデント、事故など比較的小規模な問題を指すことが多く、緊急事態は自然災害や火災、大規模な事故など、より深刻で広範囲に影響を及ぼす状況を意味します。 インシデント管理の主な目的は、発生した問題を早期に検知し、迅速に対応することによって業務への影響を最小化し、システムやサービスの早期復旧を図ることです。一方で緊急事態管理は、災害が発生してからだけではなく事前の準備段階からリスク評価や予防策の策定、避難計画の立案、訓練の実施など包括的な対策を講じることも含まれます。これにより、被害の軽減や人命の保護を目指しています。 インシデントの種類は多岐にわたり、情報セキュリティの分野で起こる不正アクセスやマルウェア感染、データ漏洩などが典型例です。さらに、ITインフラの故障やシステムダウンもインシデントに該当します。緊急事態の場合は、火災、地震、津波、洪水、台風などの自然災害のほか、テロ行為、事故、パンデミックなどの突発的な事象が含まれます。 これらのインシデント＆緊急事態管理には、いくつかの用途があります。まず一つはリスクマネジメントの一環として機能し、企業や自治体が抱える潜在的なリスクを把握し、影響を受ける可能性のある領域を特定します。次に、実際にインシデントや緊急事態が発生した際には緊密な連携をとりながら迅速な対応を行い、情報の収集・分析、判断、指示などを行うことが挙げられます。また、復旧活動や影響の評価を進め、今後の対策や改善策の策定に活かす役割も持っています。 関連技術としては、情報通信技術の発展により、リアルタイムで状態を監視できる監視システムやアラートシステムが広く導入されています。これによりインシデントの早期発見が可能となり、迅速な初動対応が実現しています。さらに、GIS（地理情報システム）を活用して被害状況や避難経路の把握を効率化することも一般的です。クラウドサービスはシステムの冗長化やデータバックアップを支え、情報の即時共有やアクセスを促進しています。 また、AI（人工知能）や機械学習技術も重要な役割を果たしています。例えば、膨大なログデータを解析して異常検知を行うことで、サイバー攻撃やシステムトラブルの兆候を早期に察知できます。SNSや各種センサーからの情報を収集・解析し、災害の発生状況や被害拡大の予測を支援することも可能です。これにより、意思決定者はより的確で迅速な判断を下しやすくなっています。 国内外で利用されている標準化された枠組みやフレームワークもあります。たとえば、情報セキュリティ分野ではISO/IEC 27035がインシデント管理の国際標準として位置づけられており、その手順や役割分担、記録管理などが定められています。緊急事態管理では、災害対策基本法や地域防災計画といった法令やルールに基づく対応が行われます。 近年では、サイバー攻撃の高度化や自然災害の頻発により、インシデント＆緊急事態管理の重要性はますます高まっています。そのため、組織内部での対応体制の整備だけではなく、自治体間や企業間、さらには国際的な連携も進められています。これに伴い、訓練や演習を繰り返し実施して実効性を検証し、体系的な改善を続けることが求められています。 まとめると、インシデント＆緊急事態管理は、問題の早期発見から迅速な対応、被害の最小化、復旧、再発防止までを包括的にカバーする重要な活動です。多様なインシデントや緊急事態に対応するために最新技術を積極的に活用し、組織の安全性・信頼性を高めることが目標となっています。これにより、社会全体のレジリエンス向上にも寄与していると言えるでしょう。 |
