1 エグゼクティブサマリー
1.1 市場概要
エグゼクティブサマリー – 市場概要に関するチャート
エグゼクティブサマリー – 市場概要に関するデータテーブル
エグゼクティブサマリー – グローバル市場の特徴に関するチャート
エグゼクティブサマリー – 地理別市場に関するチャート
エグゼクティブサマリー – タイプ別市場セグメンテーションに関するチャート
エグゼクティブサマリー – 製品別市場セグメンテーションに関するチャート
エグゼクティブサマリー – 増分成長に関するチャート
エグゼクティブサマリー – 増分成長に関するデータテーブル
エグゼクティブサマリー – 企業の市場ポジショニングに関するチャート
2 市場の状況
2.1 市場エコシステム
親市場
親市場に関するデータテーブル
2.2 市場の特徴
市場の特徴分析
2.3 バリューチェーン分析
バリューチェーン分析
3 市場規模
3.1 市場定義
市場定義に含まれる企業の提供物
3.2 市場セグメント分析
市場セグメント
3.3 2023年の市場規模
3.4 市場の見通し：2023-2028年の予測
グローバル – 市場規模と予測2023-2028に関するチャート（百万ドル）
グローバル – 市場規模と予測2023-2028に関するデータテーブル（百万ドル）
グローバル市場：年次成長率2023-2028に関するチャート（%）
グローバル市場：年次成長率2023-2028に関するデータテーブル（%）
4 過去の市場規模
4.1 グローバルスマート農業市場2018 – 2022
過去の市場規模 – グローバルスマート農業市場2018 – 2022に関するデータテーブル（百万ドル）
4.2 タイプセグメント分析2018 – 2022
過去の市場規模 – タイプセグメント2018 – 2022に関するデータテーブル（百万ドル）
4.3 製品セグメント分析2018 – 2022
過去の市場規模 – 製品セグメント2018 – 2022に関するデータテーブル（百万ドル）
4.4 地理セグメント分析2018 – 2022
過去の市場規模 – 地理セグメント2018 – 2022に関するデータテーブル（百万ドル）
4.5 国別セグメント分析2018 – 2022
過去の市場規模 – 国別セグメント2018 – 2022に関するデータテーブル（百万ドル）
5 ファイブフォース分析
5.1 ファイブフォースの概要
ファイブフォース分析 – 2023年と2028年の比較
5.2 バイヤーの交渉力
バイヤーの交渉力 – 2023年と2028年の主要要因の影響
5.3 サプライヤーの交渉力
サプライヤーの交渉力 – 2023年と2028年の主要要因の影響
5.4 新規参入者の脅威
新規参入者の脅威 – 2023年と2028年の主要要因の影響
5.5 代替品の脅威
代替品の脅威 – 2023年と2028年の主要要因の影響
5.6 競争の脅威
競争の脅威 – 2023年と2028年の主要要因の影響
5.7 市場状況
市場状況に関するチャート – ファイブフォース2023年と2028年
6 タイプ別市場セグメンテーション
6.1 市場セグメント
タイプ別 – 市場シェア2023-2028に関するチャート（%）
タイプ別 – 市場シェア2023-2028に関するデータテーブル（%）
6.2 タイプ別比較
タイプ別比較に関するチャート
タイプ別比較に関するデータテーブル
6.3 精密農業 – 市場規模と予測2023-2028
精密農業 – 市場規模と予測2023-2028に関するチャート（百万ドル）
精密農業 – 市場規模と予測2023-2028に関するデータテーブル（百万ドル）
精密農業 – 年次成長率2023-2028に関するチャート（%）
精密農業 – 年次成長率2023-2028に関するデータテーブル（%）
6.4 スマートグリーンハウス – 市場規模と予測2023-2028
スマートグリーンハウス – 市場規模と予測2023-2028に関するチャート（百万ドル）
スマートグリーンハウス – 市場規模と予測2023-2028に関するデータテーブル（百万ドル）
スマートグリーンハウス – 年次成長率2023-2028に関するチャート（%）
スマートグリーンハウス – 年次成長率2023-2028に関するデータテーブル（%）
6.5 家畜モニタリング – 市場規模と予測2023-2028
家畜モニタリング – 市場規模と予測2023-2028に関するチャート（百万ドル）
家畜モニタリング – 市場規模と予測2023-2028に関するデータテーブル（百万ドル）
家畜モニタリング – 年次成長率2023-2028に関するチャート（%）
家畜モニタリング – 年次成長率2023-2028に関するデータテーブル（%）
6.6 その他 – 市場規模と予測2023-2028
その他 – 市場規模と予測2023-2028に関するチャート（百万ドル）
その他 – 市場規模と予測2023-2028に関するデータテーブル（百万ドル）
その他 – 年次成長率2023-2028に関するチャート（%）
その他 – 年次成長率2023-2028に関するデータテーブル（%）
6.7 タイプ別市場機会
タイプ別市場機会（百万ドル）
タイプ別市場機会に関するデータテーブル（百万ドル）
7 製品別市場セグメンテーション
7.1 市場セグメント
製品別 – 市場シェア2023-2028に関するチャート（%）
製品別 – 市場シェア2023-2028に関するデータテーブル（%）
7.2 製品別比較
製品別比較に関するチャート
製品別比較に関するデータテーブル
7.3 ハードウェア – 市場規模と予測2023-2028
ハードウェア – 市場規模と予測2023-2028に関するチャート（百万ドル）
ハードウェア – 市場規模と予測2023-2028に関するデータテーブル（百万ドル）
ハードウェア – 年次成長率2023-2028に関するチャート（%）
ハードウェア – 年次成長率2023-2028に関するデータテーブル（%）
7.4 ソフトウェア – 市場規模と予測2023-2028
ソフトウェア – 市場規模と予測2023-2028に関するチャート（百万ドル）
ソフトウェア – 市場規模と予測2023-2028に関するデータテーブル（百万ドル）
ソフトウェア – 年次成長率2023-2028に関するチャート（%）
ソフトウェア – 年次成長率2023-2028に関するデータテーブル（%）
7.5 サービス – 市場規模と予測2023-2028
サービス – 市場規模と予測2023-2028に関するチャート（百万ドル）
サービス – 市場規模と予測2023-2028に関するデータテーブル（百万ドル）
サービス – 年次成長率2023-2028に関するチャート（%）
サービス – 年次成長率2023-2028に関するデータテーブル（%）
7.6 製品別市場機会
製品別市場機会（百万ドル）
製品別市場機会に関するデータテーブル（百万ドル）
8 顧客の状況
8.1 顧客の状況概要
価格感度、ライフサイクル、顧客の購入バスケット、採用率、購入基準の分析
9 地理的状況
9.1 地理的セグメンテーション
地理別市場シェア2023-2028に関するチャート（%）
地理別市場シェア2023-2028に関するデータテーブル（%）
9.2 地理的比較
地理的比較に関するチャート
地理的比較に関するデータテーブル
9.3 北米 – 市場規模と予測2023-2028
北米 – 市場規模と予測2023-2028に関するチャート（百万ドル）
北米 – 市場規模と予測2023-2028に関するデータテーブル（百万ドル）
北米 – 年次成長率2023-2028に関するチャート（%）
北米 – 年次成長率2023-2028に関するデータテーブル（%）
9.4 ヨーロッパ – 市場規模と予測2023-2028
ヨーロッパ – 市場規模と予測2023-2028に関するチャート（百万ドル）
ヨーロッパ – 市場規模と予測2023-2028に関するデータテーブル（百万ドル）
ヨーロッパ – 年次成長率2023-2028に関するチャート（%）
ヨーロッパ – 年次成長率2023-2028に関するデータテーブル（%）
9.5 APAC – 市場規模と予測2023-2028
APAC – 市場規模と予測2023-2028に関するチャート（百万ドル）
APAC – 市場規模と予測2023-2028に関するデータテーブル（百万ドル）
APAC – 年次成長率2023-2028に関するチャート（%）
APAC – 年次成長率2023-2028に関するデータテーブル（%）
9.6 南米 – 市場規模と予測2023-2028
南米 – 市場規模と予測2023-2028に関するチャート（百万ドル）
南米 – 市場規模と予測2023-2028に関するデータテーブル（百万ドル）
南米 – 年次成長率2023-2028に関するチャート（%）
南米 – 年次成長率2023-2028に関するデータテーブル（%）
9.7 中東およびアフリカ – 市場規模と予測2023-2028
中東およびアフリカ – 市場規模と予測2023-2028に関するチャート（百万ドル）
中東およびアフリカ – 市場規模と予測2023-2028に関するデータテーブル（百万ドル）
中東およびアフリカ – 年次成長率2023-2028に関するチャート（%）
9.8 米国 - 市場規模と予測 2023-2028
米国に関するチャート - 市場規模と予測 2023-2028 ($百万)
米国に関するデータテーブル - 市場規模と予測 2023-2028 ($百万)
米国に関するチャート - 年間成長率 2023-2028 (%)
米国に関するデータテーブル - 年間成長率 2023-2028 (%)
9.9 英国 - 市場規模と予測 2023-2028
英国に関するチャート - 市場規模と予測 2023-2028 ($百万)
英国に関するデータテーブル - 市場規模と予測 2023-2028 ($百万)
英国に関するチャート - 年間成長率 2023-2028 (%)
英国に関するデータテーブル - 年間成長率 2023-2028 (%)
9.10 中国 - 市場規模と予測 2023-2028
中国に関するチャート - 市場規模と予測 2023-2028 ($百万)
中国に関するデータテーブル - 市場規模と予測 2023-2028 ($百万)
中国に関するチャート - 年間成長率 2023-2028 (%)
中国に関するデータテーブル - 年間成長率 2023-2028 (%)
9.11 カナダ - 市場規模と予測 2023-2028
カナダに関するチャート - 市場規模と予測 2023-2028 ($百万)
カナダに関するデータテーブル - 市場規模と予測 2023-2028 ($百万)
カナダに関するチャート - 年間成長率 2023-2028 (%)
カナダに関するデータテーブル - 年間成長率 2023-2028 (%)
9.12 インド - 市場規模と予測 2023-2028
インドに関するチャート - 市場規模と予測 2023-2028 ($百万)
インドに関するデータテーブル - 市場規模と予測 2023-2028 ($百万)
インドに関するチャート - 年間成長率 2023-2028 (%)
インドに関するデータテーブル - 年間成長率 2023-2028 (%)
9.13 地理別市場機会
地理別市場機会 ($百万)
地理別市場機会に関するデータテーブル ($百万)
10 ドライバー、課題、機会/制約
10.1 市場ドライバー
10.2 市場課題
10.3 ドライバーと課題の影響
2023年と2028年におけるドライバーと課題の影響
10.4 市場機会/制約
11 競争環境
11.1 概要
11.2 競争環境
投入物の重要性と差別化要因に関する概要
11.3 環境の混乱
混乱要因に関する概要
11.4 業界リスク
ビジネスに対する主要リスクの影響
12 競争分析
12.1 プロファイル企業
カバーされる企業
12.2 企業の市場ポジショニング
企業の位置と分類に関するマトリックス
12.3 A.A.A タラニスビジュアル株式会社
A.A.A タラニスビジュアル株式会社 - 概要
A.A.A タラニスビジュアル株式会社 - 製品/サービス
A.A.A タラニスビジュアル株式会社 - 主要提供物
12.4 アグリーダー テクノロジー
アグリーダー テクノロジー - 概要
アグリーダー テクノロジー - 製品/サービス
アグリーダー テクノロジー - 主要提供物
12.5 AGCO株式会社
AGCO株式会社 - 概要
AGCO株式会社 - ビジネスセグメント
AGCO株式会社 - 主要ニュース
AGCO株式会社 - 主要提供物
AGCO株式会社 - セグメントフォーカス
12.6 アクアスパイ株式会社
アクアスパイ株式会社 - 概要
アクアスパイ株式会社 - 製品/サービス
アクアスパイ株式会社 - 主要提供物
12.7 バイエルAG
バイエルAG - 概要
バイエルAG - ビジネスセグメント
バイエルAG - 主要ニュース
バイエルAG - 主要提供物
バイエルAG - セグメントフォーカス
12.8 バークシャー・ハサウェイ株式会社
バークシャー・ハサウェイ株式会社 - 概要
バークシャー・ハサウェイ株式会社 - ビジネスセグメント
バークシャー・ハサウェイ株式会社 - 主要ニュース
バークシャー・ハサウェイ株式会社 - 主要提供物
バークシャー・ハサウェイ株式会社 - セグメントフォーカス
12.9 CNHインダストリアルNV
CNHインダストリアルNV - 概要
CNHインダストリアルNV - ビジネスセグメント
CNHインダストリアルNV - 主要ニュース
CNHインダストリアルNV - 主要提供物
CNHインダストリアルNV - セグメントフォーカス
12.10 ディア＆カンパニー
ディア＆カンパニー - 概要
ディア＆カンパニー - ビジネスセグメント
ディア＆カンパニー - 主要ニュース
ディア＆カンパニー - 主要提供物
ディア＆カンパニー - セグメントフォーカス
12.11 グローネティクス株式会社
グローネティクス株式会社 - 概要
グローネティクス株式会社 - 製品/サービス
グローネティクス株式会社 - 主要提供物
12.12 ヘリオスペクトラAB
ヘリオスペクトラAB - 概要
ヘリオスペクトラAB - 製品/サービス
ヘリオスペクトラAB - 主要提供物
12.13 リンゼイ株式会社
リンゼイ株式会社 - 概要
リンゼイ株式会社 - ビジネスセグメント
リンゼイ株式会社 - 主要ニュース
リンゼイ株式会社 - 主要提供物
リンゼイ株式会社 - セグメントフォーカス
12.14 テトララバルSA
テトララバルSA - 概要
テトララバルSA - 製品/サービス
テトララバルSA - 主要ニュース
テトララバルSA - 主要提供物
12.15 トプコン株式会社
トプコン株式会社 - 概要
トプコン株式会社 - ビジネスセグメント
トプコン株式会社 - 主要提供物
トプコン株式会社 - セグメントフォーカス
12.16 トリンブル株式会社
トリンブル株式会社 - 概要
トリンブル株式会社 - ビジネスセグメント
トリンブル株式会社 - 主要ニュース
トリンブル株式会社 - 主要提供物
トリンブル株式会社 - セグメントフォーカス
12.17 ヤラインターナショナルASA
ヤラインターナショナルASA - 概要
ヤラインターナショナルASA - ビジネスセグメント
ヤラインターナショナルASA - 主要提供物
ヤラインターナショナルASA - セグメントフォーカス
13 付録
13.1 レポートの範囲
13.2 含まれる項目と除外項目のチェックリスト
含まれる項目のチェックリスト
除外項目のチェックリスト
13.3 米ドルの為替レート
米ドルの為替レート
13.4 研究方法論
研究方法論
13.5 データ調達
情報源
13.6 データ検証
データ検証
13.7 市場規模算出のために用いられた検証技術
市場規模算出のために用いられた検証技術
13.8 データ合成
データ合成
13.9 360度市場分析
360度市場分析
13.10 略語一覧
略語一覧
| ※参考情報 スマート農業（Smart Agriculture）とは、最先端の情報通信技術（ICT）、ロボット技術、人工知能（AI）などを活用し、農業における生産性の向上、作業効率化、品質の均一化、そして経営の最適化を目指す新しい農業の形態でございます。これは、従来の農業が抱える高齢化による担い手不足、熟練技術者の減少、天候不順による収穫量の不安定さといった課題を解決するために不可欠なアプローチとして、世界的に注目されています。定義上、スマート農業は、データ駆動型の意思決定を可能にすることで、環境負荷の低減や持続可能性の向上にも貢献することが期待されています。 スマート農業の主要な種類やアプローチは多岐にわたります。一つは「精密農業（Precision Agriculture）」と呼ばれ、ドローンやセンサー、衛星画像などを用いて圃場（ほじょう）の環境データ（土壌の状態、水分量、日照量、栄養素、生育状況など）を詳細に収集・解析し、そのデータに基づいて肥料や農薬の散布量、水やりなどを場所ごとに最適化する手法です。これにより、資材の無駄を省き、作物ごとの潜在能力を最大限に引き出すことができます。二つ目は「自動化・省力化」を目指す技術です。具体的には、農作業ロボットや無人トラクター、収穫ロボット、自動走行可能な農機具などがこれにあたります。これらはGPSやRTK-GPS（高精度測位システム）と連携し、人間が介入することなく精密な作業を行うことを可能にします。三つ目は「環境制御・施設園芸」の分野です。大規模な温室（スマートハウス）において、温度、湿度、二酸化炭素濃度、光量などをセンサーで計測し、AIが最適な生育条件をリアルタイムで判断・制御することで、一年中安定した高品質な作物の生産を実現します。さらに、これらのデータをクラウド上で一元管理し、農場経営全体の見える化や、遠隔地からの監視・指示を可能にする「営農管理システム（Farm Management System）」も重要な要素でございます。 スマート農業の主な用途は、農作業の自動化による人手不足の解消、生産コストの削減、収穫量や品質の安定化、そして新規就農者への技術継承の容易化です。特に、高齢化が進む日本の農業において、身体的な負担が大きい作業を機械に任せることで、誰もが長く農業を続けられる環境を作ることが可能になります。また、集積されたデータを活用することで、病害虫の発生予察や早期発見が可能になり、農薬の使用量を抑えた環境に優しい農業にも繋がります。食品トレーサビリティの向上にも役立ち、消費者が農産物の生産過程を把握できるようになることも大きな利点です。 スマート農業を支える関連技術には、いくつかの核となる技術がございます。 まず、IoT（Internet of Things）技術は、圃場や施設内に設置された多数のセンサーやカメラをインターネットに接続し、温度、湿度、土壌成分、作物の画像データなどを継続的に収集するために不可欠です。次に、これらの膨大なデータを解析し、最適な施肥量や収穫時期などを予測するために、AI（人工知能）や機械学習技術が活用されています。例えば、画像解析AIは作物の健康状態や病気を自動で診断し、ドローンと連携して必要な箇所だけにピンポイントで農薬を散布するなどの応用が進んでいます。ロボット工学と自動運転技術は、無人での耕うん、播種、収穫といった重労働を担い、特にGNSS（全地球衛星測位システム）と連携した高精度な自動走行技術が作業の精度を保証します。また、作物の生育を記録し、管理するためのクラウドベースのデータプラットフォームや、高速・大容量の通信規格である5Gなどの通信インフラも、リアルタイムでのデータ伝送や制御を実現するために重要な役割を果たしています。さらに、ドローンは空撮による広範囲の生育状況把握や農薬散布に使用され、その機動性からスマート農業のツールとして急速に普及しております。これらの技術が複合的に連携することで、農業は経験や勘に頼るものから、科学的データに基づく合理的な産業へと変貌を遂げつつあります。技術の進化に伴い、今後はさらに個別化・最適化された次世代の農業が実現されることが期待されています。 |
