目次
1. 方法論とスコープ
1.1. 調査方法
1.2. 調査目的と調査範囲
2. 定義と概要
3. エグゼクティブ・サマリー
3.1. オートメーションタイプ別スニペット
3.2. コンポーネント別スニペット
3.3. 灌漑別スニペット
3.4. システム別スニペット
3.5. アプリケーション別スニペット
3.6. 地域別スニペット
4. ダイナミクス
4.1. 影響要因
4.1.1. 推進要因
4.1.1.1. 灌漑自動化の利点
4.1.1.2. 新製品と革新的製品の導入
4.1.2. 阻害要因
4.1.2.1. 灌漑自動化の高コスト
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
5.5. DMI意見
6. COVID-19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中の価格ダイナミクス-19
6.3. 需給スペクトラム
6.4. パンデミック時の市場に関連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. オートメーションタイプ別
7.1. はじめに
7.1.1. オートメーションタイプ別市場規模分析および前年比成長率分析(%) 7.1.2.
7.1.2. 市場魅力度指数:オートメーションタイプ別
7.2. コンピュータベースの灌漑制御システム
7.2.1. はじめに
7.2.2. 市場規模分析と前年比成長率分析(%)
7.3. リアルタイムフィードバックシステム
7.4. タイムベースシステム
7.5. ボリューム・ベース・システム
8. コンポーネント別
8.1. はじめに
8.1.1. 市場規模分析および前年比成長率分析(%), コンポーネント別
8.1.2. 市場魅力度指数(コンポーネント別
8.2. バルブ
8.2.1. はじめに
8.2.2. 市場規模分析と前年比成長率分析(%)
8.3. スプリンクラー
8.4. コントローラー
8.5. センサー
8.6. その他
9. 灌漑別
9.1. はじめに
9.1.1. 灌漑別の市場規模分析と前年比成長率分析(%)
9.1.2. 市場魅力度指数(灌漑別
9.2. 表面灌漑
9.2.1. 序論
9.2.2. 市場規模分析と前年比成長率分析(%)
9.3. 点滴灌漑
9.4. スプリンクラー灌漑
10. システム別
10.1. 導入
10.1.1. 市場規模分析および前年比成長率分析(%), システム別
10.1.2. 市場魅力度指数(システム別
10.2. 自動
10.2.1. はじめに
10.2.2. 市場規模分析と前年比成長率分析(%)
10.3. 半自動
11. 用途別
11.1. 導入
11.1.1. 市場規模分析および前年比成長率分析(%), アプリケーション別
11.1.2. 市場魅力度指数(用途別
11.2. 農業
11.2.1. 序論
11.2.2. 市場規模分析と前年比成長率分析(%)
11.2.3. オープンフィールド
11.2.4. 温室
11.2.5. その他
11.3. 非農業
11.3.1. 住宅
11.3.2. 芝・造園
11.3.3. ゴルフコース
11.3.4. その他
12. 地域別
12.1. はじめに
12.1.1. 地域別市場規模分析および前年比成長率分析(%)
12.1.2. 市場魅力度指数、地域別
12.2. 北米
12.2.1. 序論
12.2.2. 主な地域別ダイナミクス
12.2.3. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、オートメーションタイプ別
12.2.4. 市場規模分析とYoY成長率分析(%)、コンポーネント別
12.2.5. 市場規模分析および前年比成長率分析 (%)、灌漑別
12.2.6. 市場規模分析および前年比成長率分析(%), システム別
12.2.7. 市場規模分析と前年比成長率分析(%), アプリケーション別
12.2.8. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、国別
12.2.8.1. 米国
12.2.8.2. カナダ
12.2.8.3. メキシコ
12.3. ヨーロッパ
12.3.1. はじめに
12.3.2. 主な地域別動向
12.3.3. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、オートメーションタイプ別
12.3.4. 市場規模分析とYoY成長率分析(%)、コンポーネント別
12.3.5. 市場規模分析およびYoY成長分析(%)、灌漑別
12.3.6. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、システム別
12.3.7. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、用途別
12.3.8. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、国別
12.3.8.1. ドイツ
12.3.8.2. イギリス
12.3.8.3. フランス
12.3.8.4. イタリア
12.3.8.5. スペイン
12.3.8.6. その他のヨーロッパ
12.4. 南米
12.4.1. はじめに
12.4.2. 主な地域別ダイナミクス
12.4.3. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、オートメーションタイプ別
12.4.4. 市場規模分析とYoY成長率分析(%)、コンポーネント別
12.4.5. 市場規模分析および前年比成長率分析 (%)、灌漑別
12.4.6. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、システム別
12.4.7. 市場規模分析および前年比成長率分析(%), アプリケーション別
12.4.8. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、国別
12.4.8.1. ブラジル
12.4.8.2. アルゼンチン
12.4.8.3. その他の南米諸国
12.5. アジア太平洋
12.5.1. はじめに
12.5.2. 主な地域別ダイナミクス
12.5.3. 自動化タイプ別の市場規模分析と前年比成長率分析(%) 12.5.4.
12.5.4. 市場規模分析とYoY成長率分析(%)、コンポーネント別
12.5.5. 市場規模分析および前年比成長率分析 (%)、灌漑別
12.5.6. 市場規模分析および前年比成長率分析(%), システム別
12.5.7. 市場規模分析および前年比成長率分析(%), アプリケーション別
12.5.8. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、国別
12.5.8.1. 中国
12.5.8.2. インド
12.5.8.3. 日本
12.5.8.4. オーストラリア
12.5.8.5. その他のアジア太平洋地域
12.6. 中東・アフリカ
12.6.1. 序論
12.6.2. 主な地域別ダイナミクス
12.6.3. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、オートメーションタイプ別
12.6.4. 市場規模分析とYoY成長率分析(%)、コンポーネント別
12.6.5. 市場規模分析および前年比成長率分析 (%)、灌漑別
12.6.6. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、システム別
12.6.7. 市場規模分析および前年比成長率分析(%), アプリケーション別
13. 競合情勢
13.1. 競争シナリオ
13.2. 市場ポジショニング/シェア分析
13.3. M&A分析
14. 企業プロフィール
14.1. トロ社
14.1.1. 会社概要
14.1.2. 製品ポートフォリオと説明
14.1.3. 財務概要
14.1.4. 主な展開
14.2. ネタフィム
14.3. リンゼイ・コーポレーション
14.4. ヴァルモントインダストリーズ
14.5. ジェイン・イリゲーション・システムズ社
14.6. ハンターインダストリーズ
14.7. レインバード
14.8. ウェザートラック
14.9. ウェザーマティック
14.10. ネルソン・イリゲーション
リストは網羅的ではない
15. 付録
15.1. 会社概要とサービス
15.2. お問い合わせ
| ※参考情報 灌漑自動化とは、農業の灌漑プロセスを自動化する技術やシステムを指します。近年、気候変動や人口増加に伴う農業生産の効率化が求められる中、灌漑の効率を高めるための手段として注目を集めています。灌漑自動化は、水資源の管理、作物の生育の最適化、労働コストの削減、さらには収穫量の向上に寄与します。 灌漑自動化の種類には、さまざまなシステムが存在します。その一つは、センサーを利用したものです。土壌の湿度や気象データをリアルタイムで取得し、適切な水分量を判断して自動的に灌漑を行います。また、近年では、ドローン技術を活用した空中からの監視も普及しています。この方法では、広範囲な農地を効率的に調査し、各エリアの必要水分量を把握できます。 さらに、灌漑技術としては、スプリンクラーシステムや点滴灌漑が存在します。スプリンクラーは広範囲に水を撒くことができ、比較的手軽に導入できます。一方、点滴灌漑は根元に直接水を供給する方法で、土壌の乾燥を抑え、水資源を有効利用することが可能です。これらのシステムは、それぞれの作物の特性や気候条件に応じて選択されます。 灌漑自動化の用途は、集中灌漑が必要な農作物の栽培から、商業的な農業、生産性向上まで多岐にわたります。特に、果樹や野菜の栽培では、水分管理が成長に大きく影響するため、灌漑自動化は非常に重要です。また、農場としては、仕組みを導入することで、省力化が図られ、高齢化が進む農業においても継続的な生産を実現できます。 関連技術としては、IoT(モノのインターネット)やビッグデータ、AI(人工知能)などがあります。これらの技術は、灌漑システムにデータ収集や解析能力を持たせ、より高度な自動化を実現します。例えば、AIを活用した予測モデルにより、天候変化や土壌の状態を予測し、それに基づいて灌漑のタイミングや量を調整することが可能とされています。 灌漑自動化の導入は、その初期コストが高い場合もありますが、長期的には水の無駄を減らし、作物の生育環境を最適化することで、コスト削減や収益向上に繋がります。また、省エネルギーや持続可能な農業の観点からも、環境への負荷を軽減する役割を果たすと言われています。 さらに、灌漑自動化は新興国においても価値があります。水資源が限られている地域では、効率的な水の使用が生存に関わることが多いです。技術の導入は農業生産性を高め、地域経済の発展にも寄与します。 今後、灌漑自動化はますます多様化し、個々の農場のニーズに応じたカスタマイズが進むと考えられます。農業技術が進化する中、スマート農業としての進展が期待され、灌漑自動化もその中心的な役割を果たすことでしょう。農業におけるデジタル化が進むにつれ、灌漑自動化は未来の農業を支える重要な技術として、注目され続けるでしょう。 |
❖ 世界の灌漑自動化市場に関するよくある質問(FAQ) ❖
・灌漑自動化の世界市場規模は?
→DataM Intelligence社は2022年の灌漑自動化の世界市場規模を38億米ドルと推定しています。
・灌漑自動化の世界市場予測は?
→DataM Intelligence社は2030年の灌漑自動化の世界市場規模を134.4億米ドルと予測しています。
・灌漑自動化市場の成長率は?
→DataM Intelligence社は灌漑自動化の世界市場が2023年~2030年に年平均17.1%成長すると予測しています。
・世界の灌漑自動化市場における主要企業は?
→DataM Intelligence社は「The Toro Company, Netafim, Lindsay Corporation, Valmont Industries Inc., Jain Irrigation Systems Ltd, Hunter Industries, Rain Bird, WeatherTRAK, Weathermatic and Nelson Irrigation. ...」をグローバル灌漑自動化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。

