TABLE OF CONTENTS
1. RESEARCH SCOPE & METHODOLOGY
1.1. STUDY OBJECTIVES
1.2. SCOPE OF STUDY
1.3. METHODOLOGY
1.4. ASSUMPTIONS & LIMITATIONS
2. EXECUTIVE SUMMARY
2.1. MARKET SIZE & ESTIMATES
2.2. MARKET OVERVIEW
3. MARKET DYNAMICS
3.1. KEY DRIVERS
3.1.1. GROWING POPULARITY OF AUTOMATION IN AGRICULTURE
3.1.2. EXPANSION OF CORPORATE FARMING WORLDWIDE
3.1.3. ADVANCEMENTS AND INNOVATIONS IN AGRICULTURAL TECHNOLOGY
3.1.4. FAVORABLE GOVERNMENT INITIATIVES
3.2. KEY RESTRAINTS
3.2.1. HIGH COSTS OF MODERN AGRICULTURAL EQUIPMENT
3.2.2. LACK OF SKILLED OPERATORS
4. KEY ANALYTICS
4.1. IMPACT OF COVID-19 ON SMART AGRICULTURE MARKET
4.2. KEY MARKET TRENDS
4.3. PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS
4.3.1. BUYERS POWER
4.3.2. SUPPLIERS POWER
4.3.3. SUBSTITUTION
4.3.4. NEW ENTRANTS
4.3.5. INDUSTRY RIVALRY
4.4. OPPORTUNITY MATRIX
4.5. VENDOR LANDSCAPE
4.6. KEY BUYING CRITERIA
4.6.1. DATA ANALYSIS
4.6.2. CONNECTIVITY
4.6.3. DATA SECURITY
4.6.4. DATA COLLECTION FREQUENCY
4.7. REGULATORY FRAMEWORK
5. MARKET BY TYPE
5.1. PRECISION FARMING
5.2. LIVESTOCK MONITORING
5.3. PRECISION AQUACULTURE
5.4. SMART GREENHOUSE
6. MARKET BY COMPONENT
6.1. SOLUTION
6.1.1. HARDWARE
6.1.1.1. HVAC SYSTEMS
6.1.1.2. LED GROW LIGHTS
6.1.1.3. VALVES & PUMPS
6.1.1.4. SENSORS & CONTROL SYSTEMS
6.1.1.5. OTHER HARDWARE
6.1.2. SOFTWARE
6.1.2.1. NETWORK MANAGEMENT
6.1.2.2. AGRICULTURE ASSET MANAGEMENT
6.1.2.3. SMART WATER MANAGEMENT
6.1.2.4. IRRIGATION MANAGEMENT
6.2. SERVICE
6.2.1. CONSULTING
6.2.2. SYSTEM INTEGRATION AND DEPLOYMENT
6.2.3. SUPPORT AND MAINTENANCE
6.3. CONNECTIVITY TECHNOLOGY
6.3.1. CELLULAR IOT
6.3.2. LORA
6.3.3. NB-IOT
6.3.4. GLOBAL NAVIGATION SATELLITE SYSTEM (GNSS)
6.3.5. WI-FI
6.3.6. SIGFOX
6.3.7. WIRELINE
6.3.8. WIRELESS PERSONAL AREA NETWORK (WPAN)
6.3.9. OTHER CONNECTIVITY TECHNOLOGIES
7. GEOGRAPHICAL ANALYSIS
7.1. NORTH AMERICA
7.1.1. MARKET SIZE & ESTIMATES
7.1.2. KEY GROWTH ENABLERS
7.1.3. KEY CHALLENGES
7.1.4. KEY PLAYERS
7.1.5. COUNTRY ANALYSIS
7.1.5.1. UNITED STATES
7.1.5.2. CANADA
7.2. EUROPE
7.2.1. MARKET SIZE & ESTIMATES
7.2.2. KEY GROWTH ENABLERS
7.2.3. KEY CHALLENGES
7.2.4. KEY PLAYERS
7.2.5. COUNTRY ANALYSIS
7.2.5.1. UNITED KINGDOM
7.2.5.2. GERMANY
7.2.5.3. FRANCE
7.2.5.4. SPAIN
7.2.5.5. ITALY
7.2.5.6. NETHERLANDS
7.2.5.7. POLAND
7.2.5.8. REST OF EUROPE
7.3. ASIA-PACIFIC
7.3.1. MARKET SIZE & ESTIMATES
7.3.2. KEY GROWTH ENABLERS
7.3.3. KEY CHALLENGES
7.3.4. KEY PLAYERS
7.3.5. COUNTRY ANALYSIS
7.3.5.1. CHINA
7.3.5.2. JAPAN
7.3.5.3. INDIA
7.3.5.4. SOUTH KOREA
7.3.5.5. INDONESIA
7.3.5.6. THAILAND
7.3.5.7. AUSTRALIA & NEW ZEALAND
7.3.5.8. REST OF ASIA-PACIFIC
7.4. REST OF WORLD
7.4.1. MARKET SIZE & ESTIMATES
7.4.2. KEY GROWTH ENABLERS
7.4.3. KEY CHALLENGES
7.4.4. KEY PLAYERS
7.4.5. REGIONAL ANALYSIS
7.4.5.1. LATIN AMERICA
7.4.5.2. MIDDLE EAST & AFRICA
8. COMPETITIVE LANDSCAPE
8.1. KEY STRATEGIC DEVELOPMENTS
8.1.1. MERGERS & ACQUISITIONS
8.1.2. PRODUCT LAUNCHES & DEVELOPMENTS
8.1.3. PARTNERSHIPS & AGREEMENTS
8.2. COMPANY PROFILES
8.2.1. AFIMILK LTD
8.2.2. AGCO CORPORATION
8.2.3. AGEAGLE AERIAL SYSTEMS INC
8.2.4. AGJUNCTION
8.2.5. AKER TECHNOLOGIES INC
8.2.6. AKVA
8.2.7. DEERE & COMPANY
8.2.8. DELAVAL
8.2.9. INNOVASEA SYSTEMS INC
8.2.10. LUMIGROW INC
8.2.11. MSD ANIMAL HEALTH (MERCK & CO)
8.2.12. RAVEN INDUSTRIES
8.2.13. SEMIOSBIO TECHNOLOGIES INC
8.2.14. THE CLIMATE CORPORATION (BAYER AG)
8.2.15. TOPCON POSITIONING SYSTEMS INC
8.2.16. TRIMBLE INC
| ※参考情報 スマート農業とは、情報通信技術やデジタル技術を活用して農業生産を管理・運営することを指します。これにより、効率的で持続可能な農業を実現し、食料の安定供給や生産性の向上を目指しています。スマート農業は、データの収集・分析に基づいて、栽培管理や収穫、灌漑といった様々な農業プロセスを最適化するための手法を取り入れています。 スマート農業にはいくつかの種類があります。その一つは、精密農業です。これは、土地や作物の特性に基づいてデータを収集し、それに応じた農業施策を講じることです。たとえば、土壌の水分量や栄養成分をリアルタイムで測定し、必要な量だけを施肥したり灌漑したりする技術があります。これにより、無駄な資源の使用を減らし、収穫量を向上させることができます。 次に、ドローンやロボットを使用した農業の自動化もスマート農業の一部です。ドローンは空中からの作物の健康状態の監視や、農薬の散布に利用されます。また、農業用ロボットは、雑草の除去や収穫作業の効率化に役立っています。これらの技術は、人手不足の解消にも寄与し、農業をより効率的に行うことを可能にします。 さらに、IoT(モノのインターネット)技術もスマート農業を支える重要な要素です。センサーを用いて土壌の状態や気象情報を収集し、それらのデータをクラウド上でリアルタイムに解析します。農家はこれらの情報をもとに、適切な作業をタイミングよく行うことができます。また、スマートフォンやタブレットと連携したアプリケーションを通じて、遠隔地からでも農場の状況を把握できるようになっています。 スマート農業の用途は非常に幅広いです。例えば、作物の生育状況のモニタリング、土壌や気象条件に基づいた灌漑管理、肥料の最適な施用、収穫時期の判断など、さまざまな場面で活用されます。また、データを分析することで、作物の品質管理や病害虫の早期発見につながる場合もあります。これにより、安全で高品質な農産物の生産が促進されます。 スマート農業に関連する技術も多岐にわたります。例えば、ビッグデータ技術は、農業データの集約や分析に使用され、過去の気象データや土壌データをもとに未来の生産計画を立てるのに役立ちます。GPS技術も重要で、精密農業で利用されることで、農地の最適化や作物の生育環境を細かく調整することが可能です。 また、ブロックチェーン技術もスマート農業に影響を与える分野です。農産物のトレーサビリティを確保することで、安全性や品質の向上につながります。消費者が農産物の出処を確認できることで、信頼性の向上にも寄与します。 さらに、環境に配慮した農業の実践も重要です。スマート農業は、持続可能性を重視し、農薬や肥料の使用量を削減し、環境負荷を軽減することを目指しています。これにより、地球温暖化や生物多様性の減少といった問題に対する解決策の一環となります。 今後、スマート農業はさらに進化し、AI(人工知能)を使った高度なデータ解析や自動化技術が普及することで、農業のスタイルや経済性に大きな変化をもたらすでしょう。農業分野におけるイノベーションは、農家の働き方や生産環境を根本的に変える可能性を秘めています。人工知能によるデータ処理や予測分析は、精度の高い意思決定を支援し、農業生産の最適化に寄与するでしょう。 このように、スマート農業は現代の農業に革新をもたらす重要な領域であり、今後ますますその重要性が増すと考えられます。農業の効率化と持続可能性の双方を実現するためには、これらの技術を積極的に取り入れていくことが求められています。農業の未来を支えるスマート農業の進展に、今後も注目が集まることでしょう。 |

