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. 定義と概要
3. エグゼクティブ・サマリー
3.1. 製品別スニペット
3.2. 流通チャネル別スニペット
3.3. 技術別スニペット
3.4. アプリケーション別スニペット
3.5. 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. 高い農作物生産性への需要の高まり
4.1.1.2. 先端技術に対する需要の増加
4.1.2. 阻害要因
4.1.2.1. 認知度の低下
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. 製品別
7.1. 製品紹介
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. ハードウェア
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(%)
7.2.3. 自動化・制御システム
7.2.4. センシング＆モニタリングデバイス
7.3. ソフトウェア
7.3.1. ローカル/ウェブベース
7.3.2. クラウドベース
7.4. サービス
7.4.1. システムインテグレーションとコンサルティング
7.4.2. マネージドサービス
7.4.3. 接続サービス
7.4.4. アシスト・プロフェッショナル・サービス
7.4.5. メンテナンス＆サポート
7.5. その他
8. 流通チャネル別
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（%）, 流通チャネル別
8.1.2. 市場魅力度指数（流通チャネル別
8.2. 電子商取引
8.2.1. 導入
8.2.2. 市場規模分析と前年比成長率分析(%)
8.3. ハイパーマーケット／スーパーマーケット
8.4. 直営店
8.5. 専門店
8.6. その他
9. 技術別
9.1. 導入
9.1.1. 市場規模分析および前年比成長率分析(%), 技術別
9.1.2. 市場魅力度指数、技術別
9.2. 誘導システム
9.2.1. はじめに
9.2.2. 市場規模分析と前年比成長率分析(%)
9.2.3. GPS
9.2.4. 地理情報システム
9.3. リモートセンシング
9.3.1. 取り扱い
9.3.2. 衛星センシング
9.4. 可変レート技術
10. アプリケーション別
10.1. 導入
10.1.1. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, アプリケーション別
10.1.2. 市場魅力度指数、用途別
10.2. 収量モニタリング
10.2.1. 序論
10.2.2. 市場規模分析と前年比成長率分析(%)
10.3. フィールドマッピング
10.4. 作物スカウティング
10.5. 天候の追跡と予測
10.6. 灌漑管理
10.7. 在庫管理
10.8. 農作業管理
10.9. その他
11. 地域別
11.1. はじめに
11.1.1. 地域別市場規模分析および前年比成長率分析(%)
11.1.2. 市場魅力度指数、地域別
11.2. 北米
11.2.1. 序論
11.2.2. 主な地域別ダイナミクス
11.2.3. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, 製品別
11.2.4. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, 流通チャネル別
11.2.5. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, 技術別
11.2.6. 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
11.2.7. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、国別
11.2.7.1. 米国
11.2.7.2. カナダ
11.2.7.3. メキシコ
11.3. ヨーロッパ
11.3.1. はじめに
11.3.2. 主な地域別動向
11.3.3. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, 製品別
11.3.4. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, 流通チャネル別
11.3.5. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, 技術別
11.3.6. 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
11.3.7. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、国別
11.3.7.1. ドイツ
11.3.7.2. イギリス
11.3.7.3. フランス
11.3.7.4. イタリア
11.3.7.5. ロシア
11.3.7.6. その他のヨーロッパ
11.4. 南米
11.4.1. はじめに
11.4.2. 地域別主要市場
11.4.3. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, 製品別
11.4.4. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, 流通チャネル別
11.4.5. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, 技術別
11.4.6. 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
11.4.7. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、国別
11.4.7.1. ブラジル
11.4.7.2. アルゼンチン
11.4.7.3. その他の南米諸国
11.5. アジア太平洋
11.5.1. はじめに
11.5.2. 主な地域別ダイナミクス
11.5.3. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, 製品別
11.5.4. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, 流通チャネル別
11.5.5. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, 技術別
11.5.6. 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
11.5.7. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、国別
11.5.7.1. 中国
11.5.7.2. インド
11.5.7.3. 日本
11.5.7.4. オーストラリア
11.5.7.5. その他のアジア太平洋地域
11.6. 中東・アフリカ
11.6.1. 序論
11.6.2. 主な地域別ダイナミクス
11.6.3. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, 製品別
11.6.4. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, 流通チャネル別
11.6.5. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, 技術別
11.6.6. 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. 競争環境
12.1. 競争シナリオ
12.2. 市場ポジショニング／シェア分析
12.3. M&A分析
13. 企業プロフィール
13.1. アグリーダーテクノロジー
13.1.1. 会社概要
13.1.2. 製品ポートフォリオと説明
13.1.3. 財務概要
13.1.4. 主な展開
13.2. アテナIRテック
13.3. ディア・アンド・カンパニー
13.4. トプコン
13.5. UAV-IQ社
13.6. アンデルマットグループ
13.7. タラニス
13.8. Esri オーストラリア
13.9. ティージェット・テクノロジーズ
13.10. AHA ブドウ栽培
14. 付録
14.1. AHAについてとサービス
14.2. お問い合わせ
| ※参考情報 精密ブドウ栽培（Precision Viticulture）とは、データに基づいてぶどうの栽培管理を行う手法です。伝統的な栽培方法に比べ、より効率的かつ持続可能に農業を行うことを目的としています。精密ブドウ栽培は、農業の中でも特に葡萄の成長と品質管理において重要な役割を果たしています。 精密ブドウ栽培の主な種類としては、まず「地理情報システム（GIS）」を利用した手法があります。GISは地図データを基に評価を行い、土壌の特性や気象条件、水分量などを可視化します。これにより、農作物の生育に適した地域を特定し、栽培計画を立てることができます。 次に「リモートセンシング技術」があります。ドローンや衛星を使用して、ぶどう畑の上空からデータを収集することで、植物の健康状態や土壌の水分状況を監視することが可能です。これにより、特定の場所に対して適切な栄養や水分を供給するための管理ができます。 また、「センサー技術」も欠かせません。土壌センサーや気象センサーを畑に設置することで、リアルタイムでデータを収集し、植物の生育環境を常に把握できます。これにより、病害虫の発生を早期に察知し、適切な対策を講じることができます。 精密ブドウ栽培の用途は多岐にわたります。まず、品質の向上が挙げられます。土壌や水分の状態を把握することで、ぶどうの成長段階に応じた施肥や灌水を行い、結果として収穫する果実の品質を高めることができます。また、収穫時期の最適化にも寄与します。異なる区画ごとの成熟度を測定することで、最適なタイミングでの収穫が可能になります。 さらに、作業の効率化も精密ブドウ栽培の大きなメリットです。従来の方法では広範囲の土壌や作物状態を一律に管理することが一般的でした。しかし、データを活用することで、必要な場所に必要な資源を集中して投入し、無駄を削減することができます。 環境への配慮も重要な要素です。持続可能な農業を目指す中で、過剰な施肥や農薬の使用を抑えるため、データに基づいた管理が欠かせません。これにより、環境負荷を軽減し、持続可能な農業が実現します。 関連技術としては、人工知能（AI）や機械学習があります。これらの技術を利用して、収集されたデータを分析し、より高度な予測を行うことができます。たとえば、過去の気象データと栽培データを用いて、特定の気象条件がぶどうの成長に与える影響を予測することができます。これにより、未来の栽培計画を柔軟に調整することが可能となります。 さらに、ブロックチェーン技術も注目されています。生産履歴や農薬の使用履歴を透明化することで、消費者に安心感を提供することができます。これにより、製品のトレーサビリティが向上し、直販市場や高級ワイン市場での競争力が強化されます。 精密ブドウ栽培は、農業のデジタル化が進む中で急速に普及しています。データサイエンスや情報通信技術の進歩が後押しとなり、今後さらに多様な技術が導入されていくことが期待されます。農業に対する新たなアプローチとして、精密ブドウ栽培はワイン生産者にとって、持続可能な経営の実現に向けた重要な手段となるでしょう。これにより、消費者にとっても高品質なワインが提供されるため、利益をもたらすことが期待されます。 |
*** 精密ブドウ栽培の世界市場に関するよくある質問(FAQ) ***
・精密ブドウ栽培の世界市場規模は？
→DataM Intelligence社は2022年の精密ブドウ栽培の世界市場規模を15.4億米ドルと推定しています。
・精密ブドウ栽培の世界市場予測は？
→DataM Intelligence社は2030年の精密ブドウ栽培の世界市場規模を28.9億米ドルと予測しています。
・精密ブドウ栽培市場の成長率は？
→DataM Intelligence社は精密ブドウ栽培の世界市場が2023年～2030年に年平均0.082成長すると展望しています。
・世界の精密ブドウ栽培市場における主要プレイヤーは？
→「Ag Leader Technology, Athena IR Tech, Deere & Company, Topcon, UAV-IQ Inc, Andermatt Group AG, Taranis, Esri Australia, TeeJet Technologies, and AHA Viticulture. ...」を精密ブドウ栽培市場のグローバル主要プレイヤーとして判断しています。
※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、最終レポートの情報と少し異なる場合があります。
*** 免責事項 ***
https://www.globalresearch.co.jp/disclaimer/
