 | • レポートコード：MRCLC5DC00200 • 出版社/出版日：Lucintel / 2025年3月 • レポート形態：英文、PDF、約150ページ • 納品方法：Eメール（ご注文後2-3営業日） • 産業分類：化学 |
| Single User | ￥737,200 (USD4,850) | ▷ お問い合わせ |
| Five User | ￥1,018,400 (USD6,700) | ▷ お問い合わせ |
| Corporate User | ￥1,345,200 (USD8,850) | ▷ お問い合わせ |
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レポート概要
| 主要データポイント：2031年の市場規模＝37億ドル、今後7年間の年間成長予測＝12.7％。詳細情報は以下をご覧ください。本市場レポートは、2031年までの世界の農業分析市場における動向、機会、予測を、農業タイプ別（精密農業、畜産、水産養殖、垂直農業、その他）、 農場規模（大規模農場、中小規模農場）、技術（リモートセンシング・衛星画像、地理情報システム、ロボティクス・自動化、ビッグデータ・クラウドコンピューティング、可視化・レポート作成、ブロックチェーン技術、その他）、エンドユーザー（農家、農学者、農業関連企業、農業研究者、政府機関、その他）、地域（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）別に分析しています。 |
農業分析の動向と予測
世界の農業分析市場の将来は、農家、農学者、農業関連企業、農業研究者、政府機関の各市場における機会を背景に有望である。世界の農業分析市場は、2025年から2031年にかけて年平均成長率（CAGR）12.7％で拡大し、2031年までに推定37億米ドルに達すると予測される。 この市場の主な推進要因は、資源の最適利用に対する需要の高まり、改良された農業技術の導入に向けた政府主導の取り組みの増加、IoTデバイスの採用拡大である。
• Lucintelの予測によると、農業タイプ別カテゴリーでは、畜産が予測期間中に最も高い成長率を示す見込み。
• エンドユーザー別カテゴリーでは、農学者が最も高い成長率を示す見込み。
• 地域別では、北米が予測期間中も最大の地域であり続けると予測される。これは同地域の農業生産量の拡大とデジタル農業技術への投資増加によるものである。
150ページ以上の包括的なレポートで、ビジネス判断に役立つ貴重な知見を得てください。
農業分析市場における新興トレンド
農業分析市場では、農業におけるデータ活用の在り方を再構築する複数の新興トレンドが顕在化しています。これらのトレンドは、精度の向上から持続可能性の促進に至るまで、技術進歩と農業セクター内の優先順位変化を反映しています。技術の進化に伴い、これらのトレンドは農業データの収集・分析・応用方法に大きな変革をもたらし、より効率的で持続可能な農業実践へと導いています。
• AIと機械学習の統合：人工知能（AI）と機械学習（ML）が農業分析にますます統合され、高度な予測能力と自動化された意思決定を提供しています。AIアルゴリズムは、衛星画像やセンサーなど様々なソースからの膨大なデータを分析し、実用的な洞察を提供します。このトレンドは、農家が作物管理を最適化し、収穫量を予測し、害虫の発生などの問題を早期に検出するのに役立ちます。その結果、生産性を大幅に向上させ、廃棄物を削減する、より精密でデータ駆動型の農業実践が実現します。
• 精密農業技術：精密農業技術は、資源のより正確かつ効率的な利用を可能にすることで農業を変革しています。GPS誘導トラクター、可変率施用システム、リモートセンシングツールなどの技術により、農家は水、肥料、農薬などの投入物を必要な場所に正確に施用できます。この傾向は資源の過剰使用を減らし、環境への影響を最小限に抑え、作物の収量を増加させます。詳細なデータと高度な分析を活用することで、精密農業は持続可能で効率的な農業実践を支えます。
• IoTとスマート農業ソリューション：モノのインターネット（IoT）は、様々なセンサーやデバイスを接続して圃場からのリアルタイムデータを収集する農業分析において重要な役割を果たします。スマート農業ソリューションはこのデータを活用し、土壌状態、気象パターン、作物の健康状態を監視します。IoT対応デバイスは継続的なフィードバックと自動化を提供し、農家が情報に基づいた意思決定を行い、変化する状況に迅速に対応することを支援します。このトレンドは業務効率を高め、精密農業の実践を支えます。
• トレーサビリティと透明性のためのブロックチェーン：ブロックチェーン技術は、サプライチェーンにおけるトレーサビリティと透明性を高める能力から、農業分析分野で注目を集めています。安全で改ざん不可能な取引記録を提供することで、ブロックチェーンは農産物の農場から食卓までの原産地と流通経路を追跡します。このトレンドは食品安全性の向上、不正行為の削減、消費者信頼の構築に貢献します。また、資源管理の改善と品質基準の順守を支援します。
• 持続可能・再生型農業分析：高度な分析技術に支えられた持続可能・再生型農業手法への注目が高まっています。土壌健康度、生物多様性、環境影響を分析するツールは、持続可能な農業推進に不可欠となりつつあります。分析技術は、土壌肥沃度の向上、カーボンフットプリントの削減、生態系健全性の強化を図る手法の農家導入を支援します。この潮流は、気候変動対策と農業の長期的な持続可能性促進に向けた世界的取り組みと合致しています。
これらの新興トレンドは、イノベーションを推進し農業手法を向上させることで、農業分析市場を大きく再構築しています。AI、精密農業、IoT、ブロックチェーン、持続可能性に焦点を当てた分析技術は、農業における生産性、効率性、持続可能性の向上に向けたデータ活用方法を変革します。これらのトレンドが進化を続ける中、農業分野における重大な課題の解決と新たな機会の創出が期待されています。
農業分析市場の最近の動向
農業分析市場は、技術革新と農業実践の最適化への焦点によって推進される、この分野の継続的な変革を反映している。これらの進歩により、データ駆動型アプローチがよりアクセスしやすく効果的になり、資源管理、生産性、持続可能性といった主要な課題に対処している。先進技術を統合することで、農業分析市場は急速に進化し、世界中の農業実践を向上させる新たなソリューションと洞察を提供している。
• 先進センサー技術：センサー技術の最近の進歩は、農業におけるデータ収集に革命をもたらした。土壌水分、養分レベル、気象条件などを測定する現代のセンサーは、農家が情報に基づいた意思決定を行うのに役立つリアルタイムデータを提供する。これらのセンサーは精密農業システムへの統合が進み、資源管理の改善や作物の健康状態モニタリングの向上を可能にしている。データの精度と即時性の向上は、より効果的で的を絞った農業実践を支える。
• ビッグデータと分析プラットフォーム：ビッグデータと高度な分析プラットフォームの台頭は、農業運営への深い洞察を提供することで農業を変革しています。これらのプラットフォームは、衛星やIoTデバイスなど様々なソースからの大量データを分析し、作物の生育状況、土壌状態、市場動向に関する包括的な知見を提供します。この進展により、農家は運営の最適化、収穫量の予測、生産性と効率性を高めるデータ駆動型の意思決定が可能になります。
• 自律型農業機器：ドローンや自動運転トラクターを含む自律型農業機器が普及しつつある。これらの技術は作付け、収穫、作物監視などの作業を自動化し、人手作業の必要性を減らし運営効率を向上させる。自律型機器はセンサーとAIからのデータを活用して高精度で作業を実行し、より一貫性と信頼性の高い農業実践を実現する。
• クラウドベースのデータ管理：クラウドベースのデータ管理ソリューションは、農業データの保存、処理、分析を容易にします。これらのプラットフォームは、様々なソースから収集された膨大なデータを管理するための拡張性とアクセス性を備えたソリューションを提供します。クラウドベースのシステムにより、農家はリアルタイムの洞察にアクセスし、他の関係者との連携をより効果的に行えます。この発展は、より効率的なデータ管理を支援し、意思決定能力を強化します。
• サプライチェーン透明化のためのブロックチェーン統合：農業分析にブロックチェーン技術を統合することで、サプライチェーンの透明性とトレーサビリティが向上します。安全で改ざん不可能な取引記録を提供することで、ブロックチェーンは農産物の原産地と流通経路の追跡能力を高めます。この進展は食品安全性の促進、不正行為の削減、品質基準への準拠を確保し、生産者と消費者の双方に利益をもたらします。
農業分析分野における近年の進展は、先進技術とデータ駆動型ソリューションの導入により、同セクターに多大な影響を与えています。センサー技術、ビッグデータプラットフォーム、自律型機器、クラウドベースシステム、ブロックチェーンの採用は、農業の生産性、効率性、透明性を向上させます。これらの進展は農業慣行を再構築し、主要課題に対処することで、より革新的で持続可能な農業の未来への道を開きます。
農業分析市場の戦略的成長機会
農業分析市場は、様々な応用分野におけるデータ駆動型技術の採用拡大に牽引され、著しい成長を遂げている。世界の食料需要と持続可能性目標に対応するため農業手法が進化する中、複数の戦略的成長機会が浮上している。これらの機会は農業分析内の異なる応用分野に及び、革新と拡大の可能性を提供する。主要な応用分野に焦点を当てることで、企業や関係者はこれらの機会を活用し、農業分野における生産性、効率性、持続可能性を向上させることができる。
• 精密農業：GPS技術、センサー、データ分析の進歩に支えられた精密農業は、農業分析市場における主要な成長機会である。この応用分野では、特定の圃場条件に合わせて水、肥料、農薬などの作物投入資材を精密に管理できる。資源利用の最適化と廃棄物の最小化により、精密農業は収穫量を増大させ環境負荷を低減する。持続可能な農業手法への需要拡大と資源管理効率の向上が、精密農業ソリューションの拡大を促進している。
• 作物管理と収量予測：作物管理と収量予測のための高度な分析は、主要な成長領域である。衛星画像、天気予報、過去の作物実績データを活用することで、これらのツールは作物の収量と健全性を正確に予測する。これにより、農家は作付け、収穫、資源配分に関する情報に基づいた意思決定が可能となる。作物の実績を予測する能力は、農業計画の最適化と収量変動に伴うリスクの軽減を支援し、農場全体の生産性と収益性を支える。
• 土壌健康モニタリング：土壌健康モニタリングは、農業分析の重要な応用分野として注目を集めている。養分レベル、水分含有量、pH値などの土壌特性を分析する技術は、土壌管理に貴重な知見を提供する。この応用により、農家は最適な土壌状態を維持し、作物の成長を促進し、長期的な土壌肥沃度を持続させることができる。土壌健康が農業の持続可能性に与える影響への認識が高まるにつれ、土壌モニタリングソリューションへの投資が増加しており、この分野に大きな成長機会をもたらしている。
• 家畜モニタリング：家畜モニタリングは、動物の健康と生産性向上に焦点を当てた農業分析の新興応用分野である。ウェアラブルセンサー、GPS追跡、データ分析を活用したソリューションは、動物の行動、健康状態、生産性に関するリアルタイムの洞察を提供する。この応用により、農家は問題を早期に検知し、給餌方法を最適化し、群管理全体を強化できる。動物福祉と効率的な家畜管理への重視の高まりが、先進的な家畜モニタリング技術の需要を牽引している。
• サプライチェーン最適化：食品流通における透明性と効率性の向上が必要とされる中、サプライチェーン最適化は農業分析における戦略的成長機会である。農場から食卓までの農産物流動を追跡・分析するデータ分析プラットフォームは、業務の効率化、廃棄物の削減、トレーサビリティの向上に貢献する。サプライチェーン管理を強化することで、これらのソリューションは意思決定の改善を支援し、より効率的で持続可能な農業サプライチェーンの構築に寄与する。
農業分析における戦略的成長機会は、精度・効率性・持続可能性の向上を通じて農業セクターの未来を形作る。精密農業、作物管理、土壌健康モニタリング、家畜モニタリング、サプライチェーン最適化への応用がイノベーションと成長を牽引する。これらの機会が発展を続ける中、農業慣行に大きな影響を与え、生産性向上と持続可能な農業アプローチの実現に寄与することが期待される。
農業分析市場の推進要因と課題
農業分析市場は、その発展を形作る様々な推進要因と課題の影響を受けています。技術進歩、経済的要因、規制上の考慮事項は、市場成長を促進し障害に対処する上で重要な役割を果たします。これらの推進要因と課題を理解することは、関係者が市場を効果的にナビゲートし、リスクを軽減しながら成長の機会を活用するために不可欠です。
農業分析市場を推進する要因には以下が含まれます：
• 技術革新：センサー、データ分析、AIにおける急速な技術進歩が農業分析市場の成長を牽引している。土壌・作物モニタリング用高度センサー、予測分析用機械学習アルゴリズム、航空撮影用ドローンなどの革新技術は、データ収集と分析を強化する。これらの技術は精密農業を可能にし、資源管理を改善し、収穫量を最適化する。技術の進化が続くにつれ、新たな機能と効率性がもたらされ、農業分析市場を前進させている。
• 食糧安全保障への需要増加：世界人口の増加と食糧需要の高まりは、農業分析市場の重要な推進要因である。こうした需要に応えるためには、農業生産性と効率性の向上が必要だ。農業分析は、作物の収穫量を最適化し、資源を効果的に管理し、食糧安全保障を確保するためのツールと知見を提供する。食糧増産への圧力が高まる中、持続可能な農業実践を実現するには、データ駆動型ソリューションの導入が不可欠となっている。
• 持続可能性への焦点：環境負荷の低減と環境に優しい農業実践の推進が強く重視される中、持続可能性は農業分析の主要な推進要因である。精密農業、土壌健康モニタリング、資源最適化を支援する分析ソリューションは、廃棄物の最小化と資源保全を通じて持続可能性目標に沿う。環境問題への意識の高まりと持続可能な実践導入を求める規制圧力により、より環境に優しい農業分野に貢献する分析ソリューションの需要が促進されている。
• 政府支援と投資：農業技術とデータ分析に対する政府主導の施策と投資が市場成長を促進する。多くの政府が農業分野における先進技術導入を支援する政策を実施し資金提供を行っている。こうした投資は農業分析ソリューションの開発・展開を加速させ、農家への普及を促進するとともに市場全体の成長を後押しする。
• IoTとビッグデータの普及拡大：モノのインターネット（IoT）デバイスとビッグデータ分析の導入が農業分野の革新を推進している。IoTセンサーは農業運営の様々な側面に関するリアルタイムデータを提供し、ビッグデータ分析プラットフォームは意思決定のための洞察を提供する。これらの技術の統合により、農家は運営をより効果的に監視・管理できるようになり、効率性と生産性の向上につながる。IoTとビッグデータの普及は、農業分析の成長に大きく貢献している。
農業分析市場の課題は以下の通りです：
• 高い導入コスト：農業分析市場における主要な課題の一つは、先進技術導入の高コストです。センサー、データ分析プラットフォーム、その他の技術に必要な初期投資は、中小規模の農場にとって障壁となる可能性があります。高い導入コストは農業分析ソリューションの採用を制限し、一部のステークホルダーにとって参入障壁となり、市場全体の成長に影響を与える可能性があります。
• データプライバシーとセキュリティ上の懸念：データプライバシーとセキュリティ上の懸念は、農業分析市場における重大な課題である。農業分析は機密データの収集と分析を伴うため、データ漏洩や悪用のリスクが存在する。堅牢なデータ保護対策の確保とプライバシー懸念への対応は、信頼を維持し分析ソリューションの導入を促進するために不可欠である。厳格なセキュリティプロトコルの必要性は、市場にとって継続的な課題となっている。
• 発展途上地域における技術アクセスの制限：発展途上地域における先進技術やインフラへのアクセス制限は、農業分析市場にとって課題となっている。技術インフラが不十分な地域では、データ駆動型ソリューションの導入が遅れる可能性がある。技術格差を埋め、手頃な価格でアクセス可能なソリューションを提供することは、農業分析の普及範囲を拡大し、その恩恵を世界的に実現するために不可欠である。
農業分析市場は、技術進歩、食料安全保障の需要、持続可能性目標、政府支援、IoTおよびビッグデータの採用によって大きく影響を受けています。しかし、導入コストの高さ、データプライバシーへの懸念、発展途上地域における技術アクセスの制限といった課題も市場に影響を与えています。これらの推進要因と課題に対処することは、農業分析の継続的な成長と進化、そして生産性と持続可能性の向上という目標達成のために極めて重要です。
農業分析企業一覧
市場参入企業は提供する製品品質を競争基盤としている。主要プレイヤーは製造施設の拡張、研究開発投資、インフラ整備に注力し、バリューチェーン全体での統合機会を活用している。こうした戦略を通じて農業分析企業は需要増に対応し、競争優位性を確保、革新的な製品・技術を開発、生産コストを削減、顧客基盤を拡大している。本レポートで取り上げる農業分析企業の一部は以下の通り：
• Deere & Company
• IBM
• Bayer
• SAP
• Trimble
• Accenture
• ABACO
• DeLaval
• Oracle
• DTN
セグメント別農業分析
本調査では、農業タイプ、農場規模、技術、最終用途、地域別にグローバル農業分析市場の予測を包含する。
農業分析市場：農業タイプ別 [2019年～2031年の価値分析]：
• 精密農業
• 畜産
• 水産養殖
• 垂直農業
• その他
農業分析市場：農場規模別 [2019年～2031年の価値分析]：
• 大規模農場
• 中小規模農場
農業分析市場：技術別 [2019年から2031年までの価値分析]：
• リモートセンシング・衛星画像
• 地理情報システム（GIS）
• ロボティクス・自動化
• ビッグデータ・クラウドコンピューティング
• ビジュアライゼーション・レポート作成
• ブロックチェーン技術
• その他
農業分析市場：用途別 [2019年から2031年までの価値分析]：
• 農家
• 農学者
• アグリビジネス
• 農業研究者
• 政府機関
• その他
農業分析市場：地域別 [2019年から2031年までの価値分析]：
• 北米
• 欧州
• アジア太平洋
• その他の地域
国別農業分析市場展望
農業分析市場は、技術進歩と農業におけるデータ駆動型意思決定の必要性の高まりを背景に急速に進化している。世界の食料需要が増加し、持続可能性が最重要課題となる中、各国は作物の収量最適化、資源管理の改善、生産性全体の向上を目的として農業技術に多額の投資を行っている。 農業分析市場における最近の動向はこの変化を反映しており、米国、中国、ドイツ、インド、日本において顕著な進展が見られます。これらの進歩は、農業の課題と機会に対処するためのデータ活用方法を形作り、伝統的な農業慣行をより効率的で技術主導のプロセスへと変革しています。
• 米国：米国では、農業分析は精密農業とAI駆動の知見にますます焦点が当てられています。 主な進展として、衛星画像と機械学習を統合した作物管理の最適化が挙げられる。TrimbleやJohn Deereといった企業が精密農業のイノベーションを主導し、リアルタイムデータ収集・分析のための先進ツールを提供している。これらの技術は農家の収量増加、廃棄物削減、資源効率化を支援する。米国では自律型農業機械の開発にも多額の投資が行われており、生産性と運用効率のさらなる向上を目指している。
• 中国：中国はビッグデータとIoT（モノのインターネット）を活用し、農業分野の変革に注力している。政府と民間企業は、作物のモニタリング用ドローン技術や精密灌漑用自動システムを含むスマート農業ソリューションに投資している。DJIやアリババなどの企業が最前線に立ち、データ分析を用いて作物の予測や資源管理の改善を図っている。この取り組みは、人口増加の中で食料安全保障を確保し農業効率を高めるという中国の広範な戦略に沿ったものである。
• ドイツ：ドイツの農業分析技術の発展は、持続可能性と精密農業への強い重視によって推進されている。土壌の健康状態を監視し、養分利用を最適化する先進的なセンサー技術やデータ分析プラットフォームの開発などの革新が進んでいる。BASFやバイエルなどの企業が、デジタルソリューションを伝統的な農業慣行に統合することに焦点を当て、これらの取り組みを主導している。ドイツのアプローチは、持続可能な農業慣行を支えるために、環境に優しい農業技術と資源の効率的な利用の重要性を強調している。
• インド：インドでは、小規模農家生産性の向上に焦点を当てた農業分析技術が急速に進化している。開発事例には、リアルタイム気象予報・害虫検知・作付け推奨を提供するモバイルアプリやAIプラットフォームが含まれる。AgroStarやCropInなどのスタートアップは、インド農家のニーズに合わせた手頃でアクセスしやすい分析ツールの提供で大きな進展を遂げている。これらの革新は、低生産性や資源制約といった課題の解決を目指し、農家の情報に基づいた意思決定と収穫量向上を支援する。
• 日本：日本は労働力不足の解消と農業効率の向上に向け、先進的なロボット技術とデータ分析を導入している。作付け・収穫・作物のモニタリングを自動化するシステムの開発が進められている。クボタやヤマハなどの企業は、農業作業を最適化するためデータ分析と統合したロボットソリューションを開発している。さらに、精密農業やスマート農業技術への注力は、高齢化する農業人口や限られた耕作地といった課題に対処しつつ生産性を最大化するという日本の取り組みを反映している。
世界の農業分析市場の特徴
市場規模推定：農業分析市場の規模を金額ベース（10億ドル）で推定。
動向と予測分析：市場動向（2019年～2024年）および予測（2025年～2031年）をセグメント別・地域別に分析。
セグメント分析：農業タイプ、農場規模、技術、最終用途、地域別の農業分析市場規模（金額ベース：10億ドル）。
地域分析：北米、欧州、アジア太平洋、その他地域別の農業分析市場の内訳。
成長機会：農業分析市場における異なる農業タイプ、農場規模、技術、最終用途、地域別の成長機会分析。
戦略分析：農業分析市場におけるM&A、新製品開発、競争環境を含む。
ポーターの5つの力モデルに基づく業界の競争激化度分析。
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本レポートは以下の11の主要な疑問に答えます：
Q.1. 農業分析市場における最も有望で高成長が見込まれる機会は何か？農業タイプ別（精密農業、畜産、水産養殖、垂直農業、その他）、 農場規模（大規模農場、中小規模農場）、技術（リモートセンシング・衛星画像、地理情報システム、ロボット工学・自動化、ビッグデータ・クラウドコンピューティング、可視化・レポート作成、ブロックチェーン技術、その他）、エンドユーザー（農家、農学者、農業関連企業、農業研究者、政府機関、その他）、地域（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）別に分類した場合、最も有望な高成長機会は何か？
Q.2. どのセグメントがより速いペースで成長し、その理由は？
Q.3. どの地域がより速いペースで成長し、その理由は？
Q.4. 市場動向に影響を与える主な要因は何か？この市場における主な課題とビジネスリスクは何か？
Q.5. この市場におけるビジネスリスクと競争上の脅威は何か？
Q.6. この市場における新たなトレンドとその背景にある理由は何か？
Q.7. 市場における顧客の需要変化にはどのようなものがあるか？
Q.8. 市場における新たな動向は何か？これらの動向を主導している企業は？
Q.9. この市場の主要プレイヤーは誰か？主要プレイヤーが事業成長のために追求している戦略的取り組みは？
Q.10. この市場における競合製品にはどのようなものがあり、それらが材料や製品の代替による市場シェア喪失にどの程度の脅威をもたらしているか？
Q.11. 過去5年間にどのようなM&A活動が発生し、業界にどのような影響を与えたか？
目次
1. エグゼクティブサマリー
2. 世界の農業分析市場：市場動向
2.1: 概要、背景、分類
2.2: サプライチェーン
2.3: 業界の推進要因と課題
3. 市場動向と予測分析（2019年～2031年）
3.1. マクロ経済動向（2019-2024年）と予測（2025-2031年）
3.2. グローバル農業分析市場の動向（2019-2024年）と予測（2025-2031年）
3.3: 農業タイプ別グローバル農業分析市場
3.3.1: 精密農業
3.3.2: 畜産農業
3.3.3: 水産養殖農業
3.3.4: 垂直農業
3.3.5: その他
3.4: 農場規模別グローバル農業分析市場
3.4.1: 大規模農場
3.4.2: 中小規模農場
3.5: 技術別グローバル農業分析市場
3.5.1: リモートセンシング及び衛星画像
3.5.2: 地理情報システム
3.5.3: ロボティクス・自動化
3.5.4: ビッグデータ・クラウドコンピューティング
3.5.5: ビジュアライゼーション・レポート作成
3.5.6: ブロックチェーン技術
3.5.7: その他
3.6: 用途別グローバル農業分析市場
3.6.1: 農家
3.6.2: 農学者
3.6.3: アグリビジネス
3.6.4: 農業研究者
3.6.5: 政府機関
3.6.6: その他
4. 2019年から2031年までの地域別市場動向と予測分析
4.1: 地域別グローバル農業分析市場
4.2: 北米農業分析市場
4.2.1: 北米農業分析市場（農業タイプ別）：精密農業、畜産、水産養殖、垂直農業、その他
4.2.2: 北米農業分析市場（エンドユーザー別）：農家、農学者、農業関連企業、農業研究者、政府機関、その他
4.3: 欧州農業分析市場
4.3.1: 欧州農業分析市場（農業タイプ別）：精密農業、畜産、水産養殖、垂直農業、その他
4.3.2: 欧州農業分析市場（エンドユーザー別）：農家、農学者、農業関連企業、農業研究者、政府機関、その他
4.4: アジア太平洋地域（APAC）農業分析市場
4.4.1: アジア太平洋地域（APAC）農業分析市場（農業タイプ別）：精密農業、畜産、水産養殖、垂直農業、その他
4.4.2: アジア太平洋地域（APAC）農業分析市場（最終用途別）：農家、農学者、農業関連企業、農業研究者、政府機関、その他
4.5: その他の地域（ROW）農業分析市場
4.5.1: その他の地域（ROW）農業分析市場：農業タイプ別（精密農業、畜産、水産養殖、垂直農業、その他）
4.5.2: その他の地域（ROW）農業分析市場：エンドユーザー別（農家、農学者、農業関連企業、農業研究者、政府機関、その他）
5. 競合分析
5.1: 製品ポートフォリオ分析
5.2: 事業統合
5.3: ポーターの5つの力分析
6. 成長機会と戦略分析
6.1: 成長機会分析
6.1.1: 農業タイプ別グローバル農業分析市場の成長機会
6.1.2: 農場規模別グローバル農業分析市場の成長機会
6.1.3: 技術別グローバル農業分析市場の成長機会
6.1.4: エンドユーザー別グローバル農業分析市場の成長機会
6.1.5: 地域別グローバル農業分析市場の成長機会
6.2: グローバル農業分析市場における新興トレンド
6.3: 戦略的分析
6.3.1: 新製品開発
6.3.2: グローバル農業分析市場の生産能力拡大
6.3.3: グローバル農業分析市場における合併、買収、合弁事業
6.3.4: 認証とライセンス
7. 主要企業の企業プロファイル
7.1: ディア・アンド・カンパニー
7.2: IBM
7.3: バイエル
7.4: SAP
7.5: トリムブル
7.6: アクセンチュア
7.7: ABACO
7.8: デラバル
7.9: オラクル
7.10: DTN
1. Executive Summary
2. Global Agriculture Analytic Market : Market Dynamics
2.1: Introduction, Background, and Classifications
2.2: Supply Chain
2.3: Industry Drivers and Challenges
3. Market Trends and Forecast Analysis from 2019 to 2031
3.1. Macroeconomic Trends (2019-2024) and Forecast (2025-2031)
3.2. Global Agriculture Analytic Market Trends (2019-2024) and Forecast (2025-2031)
3.3: Global Agriculture Analytic Market by Agriculture Type
3.3.1: Precision Farming
3.3.2: Livestock Farming
3.3.3: Aquaculture Farming
3.3.4: Vertical Farming
3.3.5: Others
3.4: Global Agriculture Analytic Market by Farm Size
3.4.1: Large Farms
3.4.2: Small & Medium-Sized Farms
3.5: Global Agriculture Analytic Market by Technology
3.5.1: Remote Sensing & Satellite Imagery
3.5.2: Geographic Information System
3.5.3: Robotics & Automation
3.5.4: Big Data & Cloud Computing
3.5.5: Visualization & Reporting
3.5.6: Blockchain Technology
3.5.7: Others
3.6: Global Agriculture Analytic Market by End Use
3.6.1: Farmers
3.6.2: Agronomists
3.6.3: Agribusinesses
3.6.4: Agricultural Researchers
3.6.5: Government Agencies
3.6.6: Others
4. Market Trends and Forecast Analysis by Region from 2019 to 2031
4.1: Global Agriculture Analytic Market by Region
4.2: North American Agriculture Analytic Market
4.2.1: North American Agriculture Analytic Market by Agriculture Type: Precision Farming, Livestock Farming, Aquaculture Farming, Vertical Farming, and Others
4.2.2: North American Agriculture Analytic Market by End Use: Farmers, Agronomists, Agribusinesses, Agricultural Researchers, Government Agencies, and Others
4.3: European Agriculture Analytic Market
4.3.1: European Agriculture Analytic Market by Agriculture Type: Precision Farming, Livestock Farming, Aquaculture Farming, Vertical Farming, and Others
4.3.2: European Agriculture Analytic Market by End Use: Farmers, Agronomists, Agribusinesses, Agricultural Researchers, Government Agencies, and Others
4.4: APAC Agriculture Analytic Market
4.4.1: APAC Agriculture Analytic Market by Agriculture Type: Precision Farming, Livestock Farming, Aquaculture Farming, Vertical Farming, and Others
4.4.2: APAC Agriculture Analytic Market by End Use: Farmers, Agronomists, Agribusinesses, Agricultural Researchers, Government Agencies, and Others
4.5: ROW Agriculture Analytic Market
4.5.1: ROW Agriculture Analytic Market by Agriculture Type: Precision Farming, Livestock Farming, Aquaculture Farming, Vertical Farming, and Others
4.5.2: ROW Agriculture Analytic Market by End Use: Farmers, Agronomists, Agribusinesses, Agricultural Researchers, Government Agencies, and Others
5. Competitor Analysis
5.1: Product Portfolio Analysis
5.2: Operational Integration
5.3: Porter’s Five Forces Analysis
6. Growth Opportunities and Strategic Analysis
6.1: Growth Opportunity Analysis
6.1.1: Growth Opportunities for the Global Agriculture Analytic Market by Agriculture Type
6.1.2: Growth Opportunities for the Global Agriculture Analytic Market by Farm Size
6.1.3: Growth Opportunities for the Global Agriculture Analytic Market by Technology
6.1.4: Growth Opportunities for the Global Agriculture Analytic Market by End Use
6.1.5: Growth Opportunities for the Global Agriculture Analytic Market by Region
6.2: Emerging Trends in the Global Agriculture Analytic Market
6.3: Strategic Analysis
6.3.1: New Product Development
6.3.2: Capacity Expansion of the Global Agriculture Analytic Market
6.3.3: Mergers, Acquisitions, and Joint Ventures in the Global Agriculture Analytic Market
6.3.4: Certification and Licensing
7. Company Profiles of Leading Players
7.1: Deere & Company
7.2: IBM
7.3: Bayer
7.4: SAP
7.5: Trimble
7.6: Accenture
7.7: ABACO
7.8: DeLaval
7.9: Oracle
7.10: DTN
| ※農業分析とは、農業に関するデータを収集し、分析することで、作物の生産性向上や資源の効率的な利用を目指す手法のことです。農業は食料の生産だけでなく、環境保護や持続可能な開発にも密接に関連しているため、農業分析は非常に重要な役割を果たしています。この分析によって得られた情報は、農業経営や政策の策定に役立ち、持続可能な農業の実現に貢献します。 農業分析にはいくつかの定義が存在しますが、主にデータの収集、処理、解釈を通じて、農業関連の問題を解決することに焦点を当てています。農業データは、気象情報、土壌データ、作物の生育状況、病害虫情報、経済データなど多岐にわたります。これらの情報を組み合わせることで、農業経営者は生育環境を最適化し、収穫量を増加させるための戦略を立てることができます。 農業分析の種類は多種多様で、いくつかの主要なカテゴリに分類することができます。まず、気象データ分析があります。これは、気温や降水量、湿度などの気象データを詳しく分析し、作物の生育に最適な条件を特定するものです。次に、土壌分析があり、土の栄養素やpH、湿度などを測定し、作物にとって適切な施肥や改良方法を判断するために行われます。また、作物の生育データ分析も重要です。これにより、作物ごとの成長具合や収穫時期、病害虫の発生状況を把握することができます。さらに、経済データ分析も不可欠です。これによって、農業経営の効率性を評価し、コスト削減や利益の最大化を図ることができます。 農業分析の用途は多岐にわたります。まず、農業経営の効率化を図るために、適切な資源の配分や最適な作物の選定を行うことができます。また、気候変動や環境問題に対応するために、持続可能な農業手法の導入を支援します。これにより、農業における環境負荷を軽減することができます。さらには、データ分析を通じて市場の動向を把握し、適切なタイミングでの販売戦略を立てることも可能です。 関連技術としては、デジタル技術やセンサー技術、AI（人工知能）、ビッグデータ解析などが挙げられます。ドローンを用いた空撮技術や、IoT（モノのインターネット）を活用したセンサーによるリアルタイムデータの収集が進んでいます。これにより、農業分野でのデータ収集がより効率的になり、多様なデータを基にした分析が行えるようになります。また、機械学習アルゴリズムを利用して、過去のデータから将来の収穫量や病害虫の発生を予測することも可能です。 農業分析は、効率的な資源利用を促進し、農業の生産性を向上させるだけでなく、食品の品質や安全性の向上にも寄与します。これにより、消費者に高品質な食材を提供することが可能となり、農業経営者にとっても経済的な利益を得ることができるのです。さらに、環境への配慮を行いながら持続可能な農業を実現するためにも、農業分析は欠かせない存在となっています。 将来的には、AIや自動化技術の進化により、さらに高度な農業分析が可能となり、農業の現場における意思決定が迅速化されることが期待されています。これにより、農業の効率化や持続可能性がさらに進展し、世界の食料問題への取り組みにも大きく貢献できるでしょう。農業分析は、今後ますます注目され、進化する分野であると言えます。 |
• 日本語訳：世界の農業分析市場レポート：2031年までの動向、予測、競争分析
• レポートコード：MRCLC5DC00200 ▷ お問い合わせ（見積依頼・ご注文・質問）