1. 方法論と範囲
1.1. 調査方法
1.2. 調査目的と調査範囲
2. 市場の定義と概要
3. エグゼクティブサマリー
3.1. 市場:製品別
3.2. 市場:用途別
3.3. 市場:地域別
4. 市場動向
4.1. 市場への影響要因
4.1.1. 促進要因
4.1.2. 阻害要因
4.1.3. 機会
4.1.4. 影響分析
5. 産業分析
5.1. ポーターのファイブフォース分析
5.2. サプライチェーン分析
5.3. 価格分析
5.4. 規制分析
6. COVID-19の分析
6.1. COVID-19の分析
6.1.1. COVID以前のシナリオ
6.1.2. COVID中のシナリオ
6.1.3. COVID後のシナリオ
6.2. COVID-19中の価格動向
6.3. 需給スペクトラム
6.4. パンデミック時の市場に関する政府の取り組み
6.5. メーカーの戦略的取り組み
6.6. 結論
7. 製品別
7.1. イントロダクション
7.1.1. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、製品別
7.1.2. 市場魅力度指数、製品別
7.2. 経営情報システム
7.2.1. イントロダクション
7.2.2. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)
7.3. リモートセンシングシステム/センサー
7.4. 地理情報システム(GIS
7.5. 空間意思決定支援システム- SDSS
7.6. 収量マッピング
8. 用途別
8.1. イントロダクション
8.1.1. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、用途別
8.1.2. 市場魅力度指数、用途別
8.2. 精密農業
8.2.1. イントロダクション
8.2.2. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)
8.3. 独立系レストラン
8.4. 家畜モニタリング
8.5. 収量と土壌のモニタリング
8.6. 農業用ドローン
8.7. 農場管理
8.8. スマート温室と灌漑
8.9. その他
9. 地域別
9.1. イントロダクション
9.1.1. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、地域別
9.1.2. 市場魅力度指数、地域別
9.2. 北米
9.2.1. 序論
9.2.2. 主な地域別動向
9.2.3. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、製品別
9.2.4. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、用途別
9.2.5. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、国別
9.2.5.1. 米国
9.2.5.2. カナダ
9.2.5.3. メキシコ
9.3. ヨーロッパ
9.3.1. イントロダクション
9.3.2. 地域別の主な動き
9.3.3. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、製品別
9.3.4. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、用途別
9.3.5. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、国別
9.3.5.1. ドイツ
9.3.5.2. イギリス
9.3.5.3. フランス
9.3.5.4. イタリア
9.3.5.5. スペイン
9.3.5.6. その他のヨーロッパ
9.4. 南米
9.4.1. イントロダクション
9.4.2. 地域別主要市場
9.4.3. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、製品別
9.4.4. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、用途別
9.4.5. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、国別
9.4.5.1. ブラジル
9.4.5.2. アルゼンチン
9.4.5.3. その他の南米諸国
9.5. アジア太平洋
9.5.1. イントロダクション
9.5.2. 主な地域別動向
9.5.3. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、製品別
9.5.4. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、用途別
9.5.5. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、国別
9.5.5.1. 中国
9.5.5.2. インド
9.5.5.3. 日本
9.5.5.4. オーストラリア
9.5.5.5. その他のアジア太平洋地域
9.6. 中東・アフリカ
9.6.1. 序論
9.6.2. 主な地域別動向
9.6.3. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、製品別
9.6.4. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、用途別
10. 競合情勢
10.1. 競争シナリオ
10.2. 市場ポジショニング/シェア分析
10.3. M&A分析
11. 企業情報
12. 付録
12.1. 会社概要とサービス
12.2. お問い合わせ
| ※参考情報 スマート農業とは、最新の情報技術やデータ解析技術を活用して農業の効率性を向上させる新しい農業の形態です。これにより、農業生産のコスト削減、作物の品質向上、環境への負荷軽減などが期待されます。主にIoT(モノのインターネット)、データ解析、AI(人工知能)、ドローン、ロボットなどの技術が組み合わさり、農業経営における意思決定をサポートします。 スマート農業にはいくつかの種類があります。まず、精密農業が挙げられます。これは、土壌の特性、気象条件、作物の生育状況などのデータを収集・分析し、その結果に基づいて適切な肥料や水分を供給する手法です。次に、スマート灌漑があり、これはセンサーを用いて土壌の水分量をリアルタイムで監視し、必要な時にだけ水を供給するシステムです。これにより、水資源の節約が実現します。 さらに、ドローン技術を利用した作物監視や散布技術が広がっています。ドローンを使用することで、広範囲にわたる作物の健康状態を効率的にチェックし、異常を早期に発見することが可能です。また、必要な場所に肥料や農薬を精密に散布することもできます。 また、ロボティクス技術の発展により、自動化された作業が増加しています。これにより、収穫や種まきなどの作業が効率化され、人手不足の解消に寄与することが期待されています。AIを活用したデータ解析も進化しており、気象データを解析することで、最適な植え付け時期や収穫のタイミングを判断することが可能になります。 スマート農業の用途は多岐にわたります。具体的には、作物の生育管理、害虫のモニタリング、土壌の状況分析、資源管理の最適化、そしてマーケット分析といった分野で活用されています。これらの技術を駆使することで、生産性を高めながらも持続可能な農業が実現できるのです。 関連技術も重要です。センサー技術は、その中心的な役割を果たしており、土壌、気温、湿度、光などのデータを収集します。これにより、農業経営者はリアルタイムで適切な判断を下すことができます。通信技術も不可欠です。特に、5GやLPWA(Low Power Wide Area)ネットワークが普及することで、広域に分散したセンサーや通信機器間の接続が強化され、高速で安定したデータ通信が可能になります。 データ解析技術も非常に重要です。ビッグデータ分析や機械学習を利用することで、過去のデータを元に将来の予測が行えるようになります。これにより、農業経営者は問題を事前に把握し、戦略を練ることが可能になります。さらに、クラウドコンピューティングの利用によって、データの保存や管理が効率的に行えるようになり、さまざまなデータが容易に集約され分析されます。 このように、スマート農業は多くの技術と手法が結集され、農業の効率化と持続可能性を向上させることを目指しています。将来的には、自動運転機械の普及や、さらに高度なAIによる判断支援が進むことで、ターゲットを絞った農業がますます実現可能になると言われています。農業は人類の基盤であり、スマート農業はその未来を形作る重要な要素となるはずです。これにより、食料問題の解決や環境保護といった課題にも貢献できることが期待されています。農業のデジタル化が進む中、より多くの人々がこのスマート農業の実践に関与することで、持続可能な未来が築かれることを願っています。 |
❖ 世界のスマート農業市場に関するよくある質問(FAQ) ❖
・スマート農業の世界市場規模は?
→DataM Intelligence社は2022年のスマート農業の世界市場規模を226億米ドルと推定しています。
・スマート農業の世界市場予測は?
→DataM Intelligence社は2030年のスマート農業の世界市場規模を3540万米ドルと予測しています。
・スマート農業市場の成長率は?
→DataM Intelligence社はスマート農業の世界市場が2023年~2030年に年平均5.80%成長すると予測しています。
・世界のスマート農業市場における主要企業は?
→DataM Intelligence社は「AGCO、Ag Leader Technology、John Deere、Raven Industries、Precision Planting LLC、Trimble、DeLaval、AgJunction、Agribotix、The Climate Corporationなど ...」をグローバルスマート農業市場の主要企業として認識しています。
※上記FAQの市場規模、市場予測、成長率、主要企業に関する情報は本レポートの概要を作成した時点での情報であり、納品レポートの情報と少し異なる場合があります。

