第1章. エグゼクティブサマリー
1.1. 市場スナップショット
1.2. 世界・セグメント別市場推定・予測、2020～2030年（10億米ドル）
1.2.1. 世界の精密農業市場：地域別、2020～2030年（10億米ドル）
1.2.2. 世界の精密農業市場：展開別、2020～2030年（10億米ドル）
1.2.3. 世界の精密農業市場：技術別、2020～2030年（10億米ドル）
1.2.4. 世界の精密農業市場、用途別、2020～2030年（10億米ドル）
1.3. 主要動向
1.4. 推計方法
1.5. 調査前提
第2章. 世界の精密農業市場定義・範囲
2.1. 調査目的
2.2. 市場定義・範囲
2.2.1. 業界進化
2.2.2. 調査範囲
2.3. 調査対象年
2.4. 通貨換算レート
第3章. 世界の精密農業市場動向
3.1. 世界の精密農業市場インパクト分析（2020～2030年）
3.1.1. 市場成長要因
3.1.1.1. 農業アプリケーションにおけるIoTデバイスの採用の増加
3.1.1.2. 既存の農業機械への精密農業技術の統合
3.1.1.3. コスト削減のための精密農業における先端技術の急速な採用
3.1.2. 市場課題
3.1.2.1. 農業分野におけるデータ分析の採用拡大
3.1.2.2. 精密農業におけるAIベースのソリューション利用の増加
3.1.3. 市場機会
3.1.3.1. 精密農業機器の高コスト
3.1.3.2. 土地の所有規模が小さく、熟練労働力の確保が難しい
第4章. 世界の精密農業市場産業分析
4.1. ポーターズ5フォースモデル
4.1.1. サプライヤー交渉力
4.1.2. バイヤー交渉力
4.1.3. 新規参入者の脅威
4.1.4. 代替品の脅威
4.1.5. 競合他社との競争
4.2. ポーターズ5フォース影響分析
4.3. PEST分析
4.3.1. 政治的
4.3.2. 経済的
4.3.3. 社会的
4.3.4. 技術的
4.3.5. 環境的
4.3.6. 法律的
4.4. トップ投資機会
4.5. トップウィニング戦略
4.6. 新型コロナウイルス感染症影響分析
4.7. 破壊的トレンド
4.8. 産業専門家の視点
4.9. アナリスト推奨・結論
第5章. 世界の精密農業市場：展開別
5.1. 市場スナップショット
5.2. 世界の精密農業市場：展開別、パフォーマンス-ポテンシャル分析
5.3. 世界の精密農業市場：推定・予測、展開別、2020～2030年（10億米ドル）
5.4. 世界の精密農業市場：サブセグメント分析
5.4.1. ハードウェア
5.4.2. ソフトウェア
5.4.3. サービス
第6章. 世界の精密農業市場：技術別
6.1. 市場スナップショット
6.2. 世界の精密農業市場：技術別、パフォーマンス-ポテンシャル分析
6.3. 世界の精密農業市場：推定・予測、技術別、2020～2030年（10億米ドル）
6.4. 世界の精密農業市場：サブセグメント分析
6.4.1. ガイダンス技術
6.4.2. リモートセンシング技術
6.4.3. 可変レート技術
第7章. 世界の精密農業市場：用途別
7.1. 市場スナップショット
7.2. 世界の精密農業市場：用途別、パフォーマンス-ポテンシャル分析
7.3. 世界の精密農業市場：用途別推定・予測、2020～2030年（10億米ドル）
7.4. 世界の精密農業市場：サブセグメント分析
7.4.1. 収量モニタリング
7.4.2. 作物のスカウティング
7.4.3. 圃場マッピング
7.4.4. 可変レート施用
7.4.5. 天候の追跡・予測
7.4.6. 在庫管理
7.4.7. 農場労働者管理
7.4.8. 財務管理
7.4.9. その他
第8章. 世界の精密農業市場：地域別分析
8.1. トップ先進国
8.2. トップエンジニアリング国
8.3. 世界の精密農業市場：地域別、市場スナップショット
8.4. 北米の精密農業市場
8.4.1. アメリカの精密農業市場
8.4.1.1. 提供別内訳推定・予測、2020～2030年
8.4.1.2. 技術別内訳推定・予測、2020～2030年
8.4.1.3. 用途別内訳推定・予測、2020～2030年
8.4.2. カナダの精密農業市場
8.5. ヨーロッパの精密農業市場スナップショット
8.5.1. イギリスの精密農業市場
8.5.2. ドイツの精密農業市場
8.5.3. フランスの精密農業市場
8.5.4. スペインの精密農業市場
8.5.5. イタリアの精密農業市場
8.5.6. その他ヨーロッパの精密農業市場
8.6. アジア太平洋の精密農業市場スナップショット
8.6.1. 中国の精密農業市場
8.6.2. インドの精密農業市場
8.6.3. 日本の精密農業市場
8.6.4. オーストラリアの精密農業市場
8.6.5. 韓国の精密農業市場
8.6.6. その他アジア太平洋の精密農業市場
8.7. 中南米の精密農業市場スナップショット
8.7.1. ブラジルの精密農業市場
8.7.2. メキシコの精密農業市場
8.8. 中東・アフリカの精密農業市場
8.8.1. サウジアラビアの精密農業市場
8.8.2. 南アフリカの精密農業市場
8.8.3. その他中東・アフリカの精密農業市場
第9章. 競合情報
第10章. 調査プロセス
10.1. 調査プロセス
10.1.1. データマイニング
10.1.2. 分析
10.1.3. 市場推定
10.1.4. 検証
10.1.5. 出版
10.2. 調査属性
10.3. 調査前提
| ※参考情報 精密農業とは、最新の情報技術とデータ解析手法を活用して、農業の生産性と効率を向上させるアプローチを指します。具体的には、土壌の特性、作物の成長段階、気象条件などのデータを収集し、分析することで、最適な農作業を計画・実施することが可能になります。これにより、資源の無駄遣いを減少させ、環境への負荷を低減しつつ、安定した収穫量を確保することが目指されています。 精密農業にはいくつかの種類があります。一つは、正確な位置情報を基に行う「地理情報システム(GIS)」を用いた農業です。GISを利用することで、フィールドの特定地点のデータを視覚化し、土地の利用状況や作物の育成状況を把握することができます。これにより、農薬や肥料の使用量を最適化し、必要な場所にのみ施肥や散布を行うことができます。 次に、「リモートセンシング技術」を利用した農業があります。この技術は、衛星やドローンを使って作物の状態を遠隔で観察するもので、これにより広範な農地を短時間で評価できます。リモートセンシングを通じて集められたデータは、生育状況の監視や病害虫の早期発見に役立ちます。特に、異常な色や温度分布を検知することで、問題が発生する前に対策を講じることが可能です。 さらに、開発が進んでいる「IoT（モノのインターネット）」を活用した農業もあります。IoT技術を駆使して、センサーを土壌や作物に設置し、リアルタイムでデータを収集できます。このデータはクラウドに蓄積され、AIを用いて分析されることによって、灌漑の最適化や害虫監視、収穫時期の予測など、具体的な農業の意思決定に活用されます。これにより、農業現場での即時の対応が可能になります。 精密農業の用途は多岐にわたります。例えば、作物の生育管理や土壌管理の向上、適切な水分管理、施肥の最適化などが挙げられます。これらはすべて、資源を効率的に使用するだけでなく、作物の収量や品質を向上させることにつながります。また、精密農業は農業の持続可能性にも寄与することが期待されています。持続可能な農業は、将来的な食料安保や環境保全の観点からも重要であるため、精密農業の導入は今後ますます進んでいくでしょう。 さらに、精密農業は、データ分析技術と密接な関係があります。農業データを収集する一方、そのデータをどのように分析し、活用するかが重要です。機械学習やAI技術を駆使することで、過去のデータを基に今後の作付け計画や異常事態の予測を行うことが可能です。このようなデータ分析は、意思決定に大きな影響を与えるため、精密農業の鍵となる要素です。 また、精密農業は農業経営の効率化にも寄与します。農業界は高齢化が進む一方で、若手農業従事者の数は減少しています。こうした背景の中で、効率的な作業が求められています。技術を活用することで、農作業の負担を軽減し、生産性を上げることができるのです。結果として、農業分野の就業者の確保にもつながります。 精密農業の導入には、初期投資や技術習得の壁もありますが、長期的にはコスト削減や収益向上が見込まれます。特に、農業の規模が大きい場合、精密農業の効果は顕著に現れるため、多くの農家が取り入れ始めています。将来的には、さらに多くの技術革新やデータ活用の進展が期待され、精密農業が農業界のスタンダードになる日も遠くはないでしょう。 このように、精密農業は現代の農業において不可欠な要素となっています。技術の進展とデータ利活用は、持続可能で効率的な農業の実現に向けた重要な鍵であり、今後の発展が望まれます。農業が抱えるさまざまな課題に対処し、未来に向けた新たな農業の形が期待される時代に突入しているのです。 |
