1 序文
2 調査範囲と方法論
2.1 調査の目的
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 市場推計
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 主要業界動向
5 世界のスマート農業市場
5.1 市場概要
5.2 市場動向
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 農業タイプ別市場内訳
6.1 精密農業
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 家畜モニタリング
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
6.3 スマートグリーンハウス
6.3.1 市場動向
6.3.2 市場予測
6.4 その他
6.4.1 市場動向
6.4.2 市場予測
7 製品別市場内訳
7.1 ハードウェア
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 ソフトウェア
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
7.3 サービス
7.3.1 市場動向
7.3.2 市場予測
8 農場規模別市場内訳
8.1 小規模
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 中規模
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
8.3 大規模
8.3.1 市場動向
8.3.2 市場予測
9 地域別市場内訳
9.1 北米
9.1.1 アメリカ合衆国
9.1.1.1 市場動向
9.1.1.2 市場予測
9.1.2 カナダ
9.1.2.1 市場動向
9.1.2.2 市場予測
9.2 アジア太平洋地域
9.2.1 中国
9.2.1.1 市場動向
9.2.1.2 市場予測
9.2.2 日本
9.2.2.1 市場動向
9.2.2.2 市場予測
9.2.3 インド
9.2.3.1 市場動向
9.2.3.2 市場予測
9.2.4 韓国
9.2.4.1 市場動向
9.2.4.2 市場予測
9.2.5 オーストラリア
9.2.5.1 市場動向
9.2.5.2 市場予測
9.2.6 インドネシア
9.2.6.1 市場動向
9.2.6.2 市場予測
9.2.7 その他
9.2.7.1 市場動向
9.2.7.2 市場予測
9.3 ヨーロッパ
9.3.1 ドイツ
9.3.1.1 市場動向
9.3.1.2 市場予測
9.3.2 フランス
9.3.2.1 市場動向
9.3.2.2 市場予測
9.3.3 イギリス
9.3.3.1 市場動向
9.3.3.2 市場予測
9.3.4 イタリア
9.3.4.1 市場動向
9.3.4.2 市場予測
9.3.5 スペイン
9.3.5.1 市場動向
9.3.5.2 市場予測
9.3.6 ロシア
9.3.6.1 市場動向
9.3.6.2 市場予測
9.3.7 その他
9.3.7.1 市場動向
9.3.7.2 市場予測
9.4 ラテンアメリカ
9.4.1 ブラジル
9.4.1.1 市場動向
9.4.1.2 市場予測
9.4.2 メキシコ
9.4.2.1 市場動向
9.4.2.2市場予測
9.4.3 その他
9.4.3.1 市場動向
9.4.3.2 市場予測
9.5 中東およびアフリカ
9.5.1 市場動向
9.5.2 国別市場内訳
9.5.3 市場予測
10 SWOT分析
10.1 概要
10.2 強み
10.3 弱み
10.4 機会
10.5 脅威
11 バリューチェーン分析
12 ポーターのファイブフォース分析
12.1 概要
12.2 買い手の交渉力
12.3 サプライヤーの交渉力
12.4 競争の度合い
12.5 新規参入の脅威
12.6 代替品の脅威
13 価格分析
14 競争環境
14.1 市場構造
14.2 主要プレーヤー
14.3 主要プレーヤーのプロフィール
14.3.1 AGリーダーテクノロジー
14.3.1.1 会社概要
14.3.1.2 製品ポートフォリオ
14.3.2 AGCO Corporation
14.3.2.1 会社概要
14.3.2.2 製品ポートフォリオ
14.3.2.3 財務状況
14.3.2.4 SWOT分析
14.3.3 AgJunction Inc. (株式会社クボタ)
14.3.3.1 会社概要
14.3.3.2 製品ポートフォリオ
14.3.3.3 財務状況
14.3.4 CLAAS KGaA mbH
14.3.4.1 会社概要
14.3.4.2 製品ポートフォリオ
14.3.5 CropMetrics LLC (CropX inc.)
14.3.5.1 会社概要
14.3.5.2 製品ポートフォリオ
14.3.6 Deere &会社
14.3.6.1 会社概要
14.3.6.2 製品ポートフォリオ
14.3.6.3 財務状況
14.3.6.4 SWOT分析
14.3.7 DICKEY-john
14.3.7.1 会社概要
14.3.7.2 製品ポートフォリオ
14.3.8 Farmers Edge Inc.
14.3.8.1 会社概要
14.3.8.2 製品ポートフォリオ
14.3.8.3 財務状況
14.3.9 Gamaya
14.3.9.1 会社概要
14.3.9.2 製品ポートフォリオ
14.3.10 Granular Inc. (Corteva Inc.)
14.3.10.1 会社概要
14.3.10.2 製品ポートフォリオ
14.3.11 Raven Industries Inc. (CNH Industrial N.V.)
14.3.11.1 会社概要
14.3.11.2 製品ポートフォリオ
14.3.12 Trimble Inc.
14.3.12.1 会社概要
14.3.12.2 製品ポートフォリオ
14.3.12.3 財務状況
14.3.12.4 SWOT分析
図1：世界のスマート農業市場：主要な推進要因と課題図2：世界のスマート農業市場：売上高（10億米ドル）、2017年～2022年
図3：世界のスマート農業市場予測：売上高（10億米ドル）、2023年～2028年
図4：世界のスマート農業市場：農業タイプ別内訳（%）、2022年
図5：世界のスマート農業市場：製品別内訳（%）、2022年
図6：世界のスマート農業市場：農場規模別内訳（%）、2022年
図7：世界のスマート農業市場：地域別内訳（%）、2022年
図8：世界のスマート農業（精密農業）市場：売上高（100万米ドル）、2017年および2022年
図9：世界のスマート農業（精密農業）市場スマート農業（畜産）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図10：世界：スマート農業（畜産モニタリング）市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図11：世界：スマート農業（畜産モニタリング）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図12：世界：スマート農業（スマート温室）市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図13：世界：スマート農業（スマート温室）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図14：世界：スマート農業（その他の農業形態）市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図15：世界：スマート農業（その他の農業形態）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図16：世界：スマート農業（ハードウェア）市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図17：世界：スマート農業（ハードウェア）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図18：世界：スマート農業（ソフトウェア）市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図19：世界：スマート農業（ソフトウェア）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図20：世界：スマート農業（サービス）市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図21：世界：スマート農業（サービス）市場予測：売上高（百万米ドル） 2023～2028年
図22：世界：スマート農業（小規模）市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図23：世界：スマート農業（小規模）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図24：世界：スマート農業（中規模）市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図25：世界：スマート農業（中規模）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図26：世界：スマート農業（大規模）市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図27：世界：スマート農業（大規模）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図28: 北米：スマート農業市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図29: 北米：スマート農業市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図30: 米国：スマート農業市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図31: 米国：スマート農業市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図32: カナダ：スマート農業市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図33: カナダ：スマート農業市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図34: アジア太平洋：スマート農業市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図35: アジア太平洋地域：スマート農業市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図36: 中国：スマート農業市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図37: 中国：スマート農業市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図38: 日本：スマート農業市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図39: 日本：スマート農業市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図40: インド：スマート農業市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図41: インド：スマート農業市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図42: 韓国：スマート農業市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図43: 韓国：スマート農業市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図44: オーストラリア：スマート農業市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図45: オーストラリア：スマート農業市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図46: インドネシア：スマート農業市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図47: インドネシア：スマート農業市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図48: その他：スマート農業市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図49:その他：スマート農業市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図50：欧州：スマート農業市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図51：欧州：スマート農業市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図52：ドイツ：スマート農業市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図53：ドイツ：スマート農業市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図54：フランス：スマート農業市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図55：フランス：スマート農業市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図56：英国：スマート農業市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図57：英国：スマート農業市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図58：イタリア：スマート農業市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図59：イタリア：スマート農業市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図60：スペイン：スマート農業市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図61：スペイン：スマート農業市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図62：ロシア：スマート農業市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図63：ロシア：スマート農業市場予測：売上高(百万米ドル)、2023～2028年
図64：その他：スマート農業市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図65：その他：スマート農業市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図66：ラテンアメリカ：スマート農業市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図67：ラテンアメリカ：スマート農業市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図68：ブラジル：スマート農業市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図69：ブラジル：スマート農業市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図70：メキシコ：スマート農業市場：売上高（百万米ドル） （単位：百万米ドル）、2017年および2022年
図71：メキシコ：スマート農業市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図72：その他：スマート農業市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図73：その他：スマート農業市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図74：中東およびアフリカ：スマート農業市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図75：中東およびアフリカ：スマート農業市場：国別内訳（%）、2022年
図76：中東およびアフリカ：スマート農業市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図77：世界：スマート農業産業：SWOT分析
図78：グローバル：スマート農業産業：バリューチェーン分析
図79：グローバル：スマート農業産業：ポーターのファイブフォース分析
| ※参考情報 スマート農業とは、最新の情報通信技術（ICT）やセンサー技術、ロボティクス、人工知能（AI）などを活用して、農業の生産性や効率を向上させる新しい農業のスタイルを指します。これにより、農業の経営をよりデータ駆動型にし、持続可能性を高めることが目的です。 スマート農業の概念は、農業生産のプロセスをデジタル化・データ化し、それに基づいて意思決定を行うことにあります。これにより、農作物の成長状況や土壌の状態、気象情報などのリアルタイムデータを分析することが可能となり、必要なタイミングでの施肥や灌漑、収穫などの作業を最適化できます。その結果、リソースの無駄をなくし、経済的な利益を高めることが期待されます。 スマート農業にはいくつかの種類があります。特に、 precision agriculture（精密農業）と呼ばれるアプローチが広く知られています。これは、農地の特定の場所の条件に基づいて作業を調整する手法で、製品の品質向上や環境への負荷軽減を目指します。また、アグリテック（AgriTech）とも呼ばれるスタートアップ企業が、新たな技術を開発し、農業に導入することも増えてきています。 用途としては、センサー技術を用いた土壌モニタリングや気象データの収集、農機具の自動運転、ドローンによる農地の監視などが挙げられます。例えば、ドローンを用いることで、作物の生育状況を上空から把握し、病害虫の発生を早期に発見することができます。また、IoTデバイスを活用することで、農家はリアルタイムに作物の状態を把握し、適切な対策を講じることが可能になります。 関連技術としては、まずIoT（Internet of Things）が挙げられます。IoTデバイスは、土壌の湿度や温度、環境の光量など多様なデータを収集し、インターネット経由でリアルタイムに分析することができます。次に、ビッグデータとデータ解析技術も重要です。農業において取得される膨大なデータを分析することで、農業経営の効率化が図られます。 また、AI技術を用いた予測モデルの構築も進んでいます。これにより、作物の生育予測や病害虫の発生予測など、先を見越した施策が可能となります。さらに、ロボティクス技術もスマート農業において重要な役割を果たします。自動運転トラクターや収穫ロボットなどが農作業を効率化し、労働力不足の解消にも寄与しています。 スマート農業の利点は、持続可能な農業の実現と、環境への負荷軽減にも寄与する点にあります。従来の農業では、多くの資源を消費し、環境への影響が懸念されていましたが、データを活用して最適化することでリソースの無駄を省くことができます。また、農薬や肥料の使用量を最小限に抑えることで、土壌や水質の保護にもつながります。 日本においても、スマート農業の導入は進んでおり、特に農業従事者の高齢化や後継者不足といった課題を解決する手段として注目されています。農業の現場では、新技術の導入とともに、農家自身のスキルアップやITリテラシーの向上が求められています。 今後、さらなる技術の発展と共にスマート農業は進化し続け、より効率的で持続可能な農業を実現していくことが期待されます。このように、スマート農業は単なるトレンドではなく、農業の未来を形成する重要な要素であるといえるでしょう。 |
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