1 序文
2 調査範囲と方法論
2.1 調査目的
2.2 ステークホルダー
2.3 データソース
2.3.1 一次情報源
2.3.2 二次情報源
2.4 市場推定手法
2.4.1 ボトムアップアプローチ
2.4.2 トップダウンアプローチ
2.5 予測方法論
3 エグゼクティブサマリー
4 はじめに
4.1 概要
4.2 主要な業界動向
5 グローバル・コネクテッド・マイニング市場
5.1 市場概要
5.2 市場パフォーマンス
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 構成要素別市場分析
6.1 機器
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 ソフトウェア
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
6.3 サービス
6.3.1 市場動向
6.3.2 市場予測
7 機器のタイプ別市場分析
7.1 自動化採掘掘削機
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 積載・運搬・ダンプ
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
7.3 掘削機および破砕機
7.3.1 市場動向
7.3.2 市場予測
7.4 その他
7.4.1 市場動向
7.4.2 市場予測
8 ソフトウェアおよびサービス市場の種類別内訳
8.1 データ／運用／資産管理およびセキュリティソフトウェア
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 サポートおよび保守サービス
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
8.3 システム統合・導入サービス
8.3.1 市場動向
8.3.2 市場予測
8.4 その他
8.4.1 市場動向
8.4.2 市場予測
9 採掘タイプ別市場分析
9.1 露天掘採鉱
9.1.1 市場動向
9.1.2 市場予測
9.2 坑内採鉱
9.2.1 市場動向
9.2.2 市場予測
10 ソリューションタイプ別市場分析
10.1 接続資産・物流ソリューション
10.1.1 市場動向
10.1.2 市場予測
10.2 コネクテッド制御ソリューション
10.2.1 市場動向
10.2.2 市場予測
10.3 コネクテッド安全・セキュリティソリューション
10.3.1 市場動向
10.3.2 市場予測
10.4 リモート管理ソリューション
10.4.1 市場動向
10.4.2 市場予測
10.5 その他
10.5.1 市場動向
10.5.2 市場予測
11 地域別市場分析
11.1 北米
11.1.1 アメリカ合衆国
11.1.1.1 市場動向
11.1.1.2 市場予測
11.1.2 カナダ
11.1.2.1 市場動向
11.1.2.2 市場予測
11.2 アジア太平洋地域
11.2.1 中国
11.2.1.1 市場動向
11.2.1.2 市場予測
11.2.2 日本
11.2.2.1 市場動向
11.2.2.2 市場予測
11.2.3 インド
11.2.3.1 市場動向
11.2.3.2 市場予測
11.2.4 韓国
11.2.4.1 市場動向
11.2.4.2 市場予測
11.2.5 オーストラリア
11.2.5.1 市場動向
11.2.5.2 市場予測
11.2.6 インドネシア
11.2.6.1 市場動向
11.2.6.2 市場予測
11.2.7 その他
11.2.7.1 市場動向
11.2.7.2 市場予測
11.3 ヨーロッパ
11.3.1 ドイツ
11.3.1.1 市場動向
11.3.1.2 市場予測
11.3.2 フランス
11.3.2.1 市場動向
11.3.2.2 市場予測
11.3.3 イギリス
11.3.3.1 市場動向
11.3.3.2 市場予測
11.3.4 イタリア
11.3.4.1 市場動向
11.3.4.2 市場予測
11.3.5 スペイン
11.3.5.1 市場動向
11.3.5.2 市場予測
11.3.6 ロシア
11.3.6.1 市場動向
11.3.6.2 市場予測
11.3.7 その他
11.3.7.1 市場動向
11.3.7.2 市場予測
11.4 ラテンアメリカ
11.4.1 ブラジル
11.4.1.1 市場動向
11.4.1.2 市場予測
11.4.2 メキシコ
11.4.2.1 市場動向
11.4.2.2 市場予測
11.4.3 その他
11.4.3.1 市場動向
11.4.3.2 市場予測
11.5 中東・アフリカ
11.5.1 市場動向
11.5.2 国別市場分析
11.5.3 市場予測
12 SWOT分析
12.1 概要
12.2 強み
12.3 弱み
12.4 機会
12.5 脅威
13 バリューチェーン分析
14 ポーターの5つの力分析
14.1 概要
14.2 買い手の交渉力
14.3 供給者の交渉力
14.4 競争の激しさ
14.5 新規参入の脅威
14.6 代替品の脅威
15 価格分析
16 競争環境
16.1 市場構造
16.2 主要プレイヤー
16.3 主要プレイヤーのプロファイル
16.3.1 ABBグループ
16.3.1.1 会社概要
16.3.1.2 製品ポートフォリオ
16.3.1.3 財務状況
16.3.1.4 SWOT分析
16.3.2 アクセンチュア・ピーエルシー
16.3.2.1 会社概要
16.3.2.2 製品ポートフォリオ
16.3.2.3 財務状況
16.3.2.4 SWOT分析
16.3.3 アラストリ
16.3.3.1 会社概要
16.3.3.2 製品ポートフォリオ
16.3.4 シスコシステムズ株式会社
16.3.4.1 会社概要
16.3.4.2 製品ポートフォリオ
16.3.4.3 財務状況
16.3.4.4 SWOT分析
16.3.5 ヘキサゴンAB
16.3.5.1 会社概要
16.3.5.2 製品ポートフォリオ
16.3.5.3 財務状況
16.3.5.4 SWOT分析
16.3.6 インテリセンス・アイオー
16.3.6.1 会社概要
16.3.6.2 製品ポートフォリオ
16.3.6.3 財務状況
16.3.7 ロックウェル・オートメーション
16.3.7.1 会社概要
16.3.7.2 製品ポートフォリオ
16.3.7.3 財務状況
16.3.7.4 SWOT分析
16.3.8 SAP SE
16.3.8.1 会社概要
16.3.8.2 製品ポートフォリオ
16.3.8.3 財務状況
16.3.8.4 SWOT分析
16.3.9 Symboticware Inc.
16.3.9.1 会社概要
16.3.9.2 製品ポートフォリオ
16.3.10 Trimble Inc.
16.3.10.1 会社概要
16.3.10.2 製品ポートフォリオ
16.3.10.3 財務状況
16.3.10.4 SWOT分析

1 Preface
2 Scope and Methodology
2.1 Objectives of the Study
2.2 Stakeholders
2.3 Data Sources
2.3.1 Primary Sources
2.3.2 Secondary Sources
2.4 Market Estimation
2.4.1 Bottom-Up Approach
2.4.2 Top-Down Approach
2.5 Forecasting Methodology
3 Executive Summary
4 Introduction
4.1 Overview
4.2 Key Industry Trends
5 Global Connected Mining Market
5.1 Market Overview
5.2 Market Performance
5.3 Impact of COVID-19
5.4 Market Forecast
6 Market Breakup by Component
6.1 Equipments
6.1.1 Market Trends
6.1.2 Market Forecast
6.2 Software
6.2.1 Market Trends
6.2.2 Market Forecast
6.3 Services
6.3.1 Market Trends
6.3.2 Market Forecast
7 Equipment Market Breakup by Type
7.1 Automated Mining Excavators
7.1.1 Market Trends
7.1.2 Market Forecast
7.2 Load Haul Dump
7.2.1 Market Trends
7.2.2 Market Forecast
7.3 Drillers and Breakers
7.3.1 Market Trends
7.3.2 Market Forecast
7.4 Others
7.4.1 Market Trends
7.4.2 Market Forecast
8 Software and Services Market Breakup by Type
8.1 Data/Operations/Asset Management and Security Software
8.1.1 Market Trends
8.1.2 Market Forecast
8.2 Support and Maintenance Services
8.2.1 Market Trends
8.2.2 Market Forecast
8.3 System Integration and Deployment Services
8.3.1 Market Trends
8.3.2 Market Forecast
8.4 Others
8.4.1 Market Trends
8.4.2 Market Forecast
9 Market Breakup by Mining Type
9.1 Surface Mining
9.1.1 Market Trends
9.1.2 Market Forecast
9.2 Underground Mining
9.2.1 Market Trends
9.2.2 Market Forecast
10 Market Breakup by Solution Type
10.1 Connected Assets and Logistics Solutions
10.1.1 Market Trends
10.1.2 Market Forecast
10.2 Connected Control Solutions
10.2.1 Market Trends
10.2.2 Market Forecast
10.3 Connected Safety and Security Solutions
10.3.1 Market Trends
10.3.2 Market Forecast
10.4 Remote Management Solutions
10.4.1 Market Trends
10.4.2 Market Forecast
10.5 Others
10.5.1 Market Trends
10.5.2 Market Forecast
11 Market Breakup by Region
11.1 North America
11.1.1 United States
11.1.1.1 Market Trends
11.1.1.2 Market Forecast
11.1.2 Canada
11.1.2.1 Market Trends
11.1.2.2 Market Forecast
11.2 Asia-Pacific
11.2.1 China
11.2.1.1 Market Trends
11.2.1.2 Market Forecast
11.2.2 Japan
11.2.2.1 Market Trends
11.2.2.2 Market Forecast
11.2.3 India
11.2.3.1 Market Trends
11.2.3.2 Market Forecast
11.2.4 South Korea
11.2.4.1 Market Trends
11.2.4.2 Market Forecast
11.2.5 Australia
11.2.5.1 Market Trends
11.2.5.2 Market Forecast
11.2.6 Indonesia
11.2.6.1 Market Trends
11.2.6.2 Market Forecast
11.2.7 Others
11.2.7.1 Market Trends
11.2.7.2 Market Forecast
11.3 Europe
11.3.1 Germany
11.3.1.1 Market Trends
11.3.1.2 Market Forecast
11.3.2 France
11.3.2.1 Market Trends
11.3.2.2 Market Forecast
11.3.3 United Kingdom
11.3.3.1 Market Trends
11.3.3.2 Market Forecast
11.3.4 Italy
11.3.4.1 Market Trends
11.3.4.2 Market Forecast
11.3.5 Spain
11.3.5.1 Market Trends
11.3.5.2 Market Forecast
11.3.6 Russia
11.3.6.1 Market Trends
11.3.6.2 Market Forecast
11.3.7 Others
11.3.7.1 Market Trends
11.3.7.2 Market Forecast
11.4 Latin America
11.4.1 Brazil
11.4.1.1 Market Trends
11.4.1.2 Market Forecast
11.4.2 Mexico
11.4.2.1 Market Trends
11.4.2.2 Market Forecast
11.4.3 Others
11.4.3.1 Market Trends
11.4.3.2 Market Forecast
11.5 Middle East and Africa
11.5.1 Market Trends
11.5.2 Market Breakup by Country
11.5.3 Market Forecast
12 SWOT Analysis
12.1 Overview
12.2 Strengths
12.3 Weaknesses
12.4 Opportunities
12.5 Threats
13 Value Chain Analysis
14 Porters Five Forces Analysis
14.1 Overview
14.2 Bargaining Power of Buyers
14.3 Bargaining Power of Suppliers
14.4 Degree of Competition
14.5 Threat of New Entrants
14.6 Threat of Substitutes
15 Price Analysis
16 Competitive Landscape
16.1 Market Structure
16.2 Key Players
16.3 Profiles of Key Players
16.3.1 ABB Group
16.3.1.1 Company Overview
16.3.1.2 Product Portfolio
16.3.1.3 Financials
16.3.1.4 SWOT Analysis
16.3.2 Accenture Plc
16.3.2.1 Company Overview
16.3.2.2 Product Portfolio
16.3.2.3 Financials
16.3.2.4 SWOT Analysis
16.3.3 Alastri
16.3.3.1 Company Overview
16.3.3.2 Product Portfolio
16.3.4 Cisco Systems Inc.
16.3.4.1 Company Overview
16.3.4.2 Product Portfolio
16.3.4.3 Financials
16.3.4.4 SWOT Analysis
16.3.5 Hexagon AB
16.3.5.1 Company Overview
16.3.5.2 Product Portfolio
16.3.5.3 Financials
16.3.5.4 SWOT Analysis
16.3.6 Intellisense.Io
16.3.6.1 Company Overview
16.3.6.2 Product Portfolio
16.3.6.3 Financials
16.3.7 Rockwell Automation
16.3.7.1 Company Overview
16.3.7.2 Product Portfolio
16.3.7.3 Financials
16.3.7.4 SWOT Analysis
16.3.8 SAP SE
16.3.8.1 Company Overview
16.3.8.2 Product Portfolio
16.3.8.3 Financials
16.3.8.4 SWOT Analysis
16.3.9 Symboticware Inc.
16.3.9.1 Company Overview
16.3.9.2 Product Portfolio
16.3.10 Trimble Inc.
16.3.10.1 Company Overview
16.3.10.2 Product Portfolio
16.3.10.3 Financials
16.3.10.4 SWOT Analysis

※参考情報 コネクテッドマイニングは、データ収集や分析に関連する新しいアプローチであり、特にIoT（Internet of Things）やビッグデータの進展に伴い注目されています。この概念は、さまざまなセンサーやデバイスからデータを収集し、それをリアルタイムで分析することを目的としています。コネクテッドマイニングは、データの流通が容易になった現代において、情報の可視化や洞察を得るための重要な手段となっています。 コネクテッドマイニングの基本的な定義は、異なるデータソースを接続し、相互に関連付けることで新しい知見や価値を生み出すプロセスです。例えば、製造業では、機械の稼働状況や生産ラインのデータをリアルタイムで収集し、分析することで、効率的な生産管理や故障予知が可能になります。このように、コネクテッドマイニングはデータの関連性を重視し、その結びつきを利用して洞察を得ることに特化しています。 コネクテッドマイニングにはいくつかの種類があります。最も一般的なものは、センサーベースのデータ収集です。これには、温度、湿度、圧力などの物理的なデータを取得するセンサーが含まれます。また、位置情報や行動データを集めるためのGPSデバイスやフィットネストラッカーもこのカテゴリーに入ります。さらに、ソーシャルメディアやウェブサイトからのデータ収集も重要で、顧客の感情やトレンドを把握するために利用されます。 用途は多岐にわたり、さまざまな業界で応用が進んでいます。例えば、スマートシティの推進においては、交通データやエネルギー消費データを解析することで、効率的な都市運営や環境管理が可能になります。同様に、健康分野では、ウェアラブルデバイスを通じてユーザーの生体情報を収集し、健康管理や疾病予防に役立てるケースが増えています。さらに、マーケティング分野では、ユーザーの購買履歴やウェブサイトの訪問履歴をもとに、個別化された提案を行うことができるようになっています。 関連技術としては、データマイニングや機械学習、人工知能（AI）が挙げられます。データマイニングでは、大量のデータからパターンや傾向を発見し、将来の予測を行う技術です。機械学習は、データを用いてアルゴリズムが自ら学習し、改善されるプロセスを指し、これを活用することでコネクテッドマイニングの精度が向上します。人工知能は、より複雑な解析や判断を行う能力を持っており、特にビッグデータの中から有用な情報を引き出す際に重要な役割を果たします。 コネクテッドマイニングは、企業にとって競争力を高める手段ともなります。データによる洞察をもとに意思決定を行うことで、効率性の向上や新しいビジネスモデルの創出につながります。また、リアルタイムでのデータ分析により、迅速な対応が可能となり、市場の変化に柔軟に適応することができます。このように、コネクテッドマイニングは情報社会において不可欠な要素となりつつあります。 今後の展望としては、データ収集と分析の技術がさらに進化し、より多様なデータソースが活用されることが期待されます。また、プライバシーやセキュリティの観点から、個人情報の取り扱いやデータ倫理に関する議論も重要になってくるでしょう。これにより、持続可能な形でコネクテッドマイニングを活用するためのガイドラインが必要になると考えられます。 コネクテッドマイニングは、データを通じて新たな価値を創出する可能性を秘めた重要なコンセプトです。さまざまな分野での応用が進む中、それによってもたらされる利便性や効率性は、今後ますます大きくなるでしょう。データドリブンな社会への移行は避けられない流れであり、コネクテッドマイニングはその中心に位置するものとして、ますます重要性を増していくと予測されます。