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 システム統合および導入サービス
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、データと情報技術を用いて、リアルタイムでデータを収集、分析し、価値を生み出すプロセスを指します。特に、IoT（Internet of Things）が発展する中で、コネクテッドマイニングは新たな重要性を持つようになりました。この手法では、さまざまなセンサーやデバイスがネットワークに接続され、それらから得られる大量のデータを利活用します。 コネクテッドマイニングの主要な概念には、データの収集、処理、分析、応用の4つがあります。まず、データの収集は、センサーや機器などを通じて行われ、環境やユーザー行動に関する情報が集められます。次に、収集したデータはクラウドサーバーやローカルコンピュータで処理され、データの整形や正規化が行われます。続いて、分析フェーズでは、機械学習アルゴリズムやデータマイニング手法が用いられ、パターンや傾向を見つけることが目指されます。最後に、この分析結果を元に意思決定を行い、実際の業務やサービスに適用することで、ビジネスの価値を高めていきます。 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。一つは環境マイニングで、これはセンサーを用いて自然環境や都市環境のデータを収集し、環境保護や都市計画に活用するものです。もう一つはユーザビリティマイニングで、ユーザーの行動を分析し、製品やサービスの改善に役立てます。また、ビジネスマイニングは、企業内部のプロセスや業務を分析し、効率化やコスト削減を図ることを目的としています。 用途としては、製造業での生産効率の向上や、物流における在庫管理の最適化、さらにはスマートシティの実現などが挙げられます。製造業では、リアルタイムで機械の稼働状況を監視し、故障や不具合を早期に発見することでメンテナンスを最適化します。物流では、輸送経路や在庫の動向を分析することで、費用対効果を高める施策を講じることが可能です。スマートシティにおいては、交通データやエネルギー消費データを分析し、効率的な都市管理を行う支援をします。 関連技術としては、AIやビッグデータ、クラウドコンピューティング、IoTがあります。AIは、収集したデータを効率的に分析するための手段として非常に重要です。ビッグデータは、膨大な量のデータを扱うための技術や方法論を提供します。これらのデータをクラウドコンピューティングのインフラ上で処理し、迅速にアクセスすることができるため、コネクテッドマイニングの効率を大きく向上させることができます。また、IoT技術により、センサーやデバイスからのデータ収集が容易になり、リアルタイムでの情報の流通が可能になります。 さらに、データプライバシーやセキュリティの観点も重要です。大量のデータを扱うため、個人情報や機密情報が含まれる場合があります。これらのデータを適切に管理・保護するための技術や法的枠組みもコネクテッドマイニングの実施と運用に欠かせない要素です。このように、コネクテッドマイニングは多岐にわたる分野で活用されており、今後のデジタルトランスフォーメーションの鍵となる技術といえるでしょう。より効率的なデータ利用が進むことで、ビジネスや社会全体における革新が期待されます。

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