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、最新の情報技術やデジタル技術を活用して農業の生産性や効率を向上させることを目的とした概念です。このアプローチでは、データを収集・分析し、その結果に基づいて農業のプロセスや管理を最適化します。スマート農業は、農作物の成長や品質、資源の使用効率を高めるために欠かせない要素となっています。 スマート農業にはいくつかの種類があります。まず一つ目は、精密農業です。これは、土壌や作物の状態を詳細にモニタリングし、必要な資源を的確に供給する手法です。センサーやドローンを使ってデータを収集し、作物の状態をリアルタイムで把握することが可能です。この情報を基に肥料や水の使用量を調整することで、無駄を省き、生産効率を高めることができます。 次に、ロボティクス農業があります。これは、自動化された機械やロボットを使用して農作業を行う手法です。例えば、自動運転トラクターや収穫ロボットなどが挙げられます。これにより、労働力の不足を補い、作業の効率を大幅に向上させることが期待されています。 さらに、IoT(インターネット・オブ・シングス)を活用した農業も重要です。農場内の機器やセンサーがインターネットに接続され、リアルタイムでデータを送信します。これにより、農家は各種条件を監視し、すぐに対応できるようになります。例えば、湿度や温度の変化を感知し、自動的に灌漑を行うシステムなどがあります。 スマート農業の用途は多岐にわたります。まず、作物の生育状況をリアルタイムで把握し、育成条件を最適化することで、収量の向上が見込まれます。また、病害虫のモニタリングや予測を行うことで、早期に対策を講じることができ、農薬の使用量を削減することができます。これにより、環境負荷を軽減し、持続可能な農業が実現されます。 さらに、スマート農業はデータ分析による経営戦略の向上にも寄与します。農業経営者は、過去のデータを基に将来の作物の需要や市場の動向を予測し、適切な計画を立てることができます。これにより、収益性を向上させることが期待されています。 スマート農業に関連する技術としては、AI(人工知能)やビッグデータの活用が挙げられます。AIは、大量のデータを解析し、パターンを見つけ出すことが得意です。これにより、作物の成長過程や市場の需要を予測するためのモデルを構築することができます。ビッグデータは、さまざまなデータを統合して分析することで、より広範な視点から農業の課題にアプローチするための基盤となります。 スマート農業は、環境保護や持続可能な開発目標(SDGs)とも密接に関連しています。食品生産の効率を高める一方で、地球環境への負荷を減少させるための手段として注目されています。例えば、水資源の節約や肥料の使用量削減は、環境への影響を軽減する上で重要です。 また、気候変動への適応もスマート農業の重要なテーマとなっています。気候の変化によって発生するさまざまなリスクに対処するため、農業は柔軟に対応できる姿勢が求められます。スマート農業によって得られるデータは、農作物の栽培時期や品種選定の最適化に役立ち、将来的な気象の変動にも対応できるようになります。 総じて、スマート農業は今後の農業のあり方を大きく変える可能性があります。効率的かつ持続可能な生産を実現するための手法や技術が進化していくことで、我々の食料供給がより安定することが期待されます。これからの農業の発展に向けて、スマート農業の導入はますます重要になっていくでしょう。特に、農業のデジタル化が進む中で、農業従事者のスキルアップや、教育が必要とされる場面も増えていくと考えられます。スマート農業を通じて、未来の農業を切り拓く可能性に満ちています。 |
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