スマートアグリレールシステム市場の成長機会、成長促進要因、産業動向分析、2024～2032年予測

スマートアグリレールシステムの世界市場は、2023年には35億米ドルと評価され、2024～2032年にかけてCAGR 9.2％で拡大すると予測されています。

この成長は、世界人口の増加と食糧安全保障に関する懸念の高まりが大きな要因となっています。スマートアグリレールシステムは、特に人口が急増している地域や食料の輸入に大きく依存している地域において、食料サプライチェーンを強化し、農業生産性を高める上で重要な役割を果たしています。農場がますますデジタル化され、データ主導のやり方を採用するようになるにつれて、洗練された輸送ソリューションに対する需要も高まっています。ブロックチェーン技術を食品サプライチェーンに統合することで、スマートアグリレールシステムは収穫スケジュールと物流間の調整を改善します。

市場は鉄道タイプによって貨物鉄道、複合一貫輸送鉄道、高速鉄道に分類されます。2023年には貨物鉄道が市場を独占し、シェアの65％以上を占め、2032年には50億米ドルを超えると予測されています。貨車には現在、スマートセンサーやモノのインターネット（IoT）デバイスが搭載され、農産物のリアルタイムモニタリングを実現しています。これらのシステムは、温度、湿度、エチレン・レベルなどの重要な条件を追跡し、生鮮品の最適な保存を保証します。先進的アルゴリズムは、様々な製品の特定の要件に応じて保管条件を調整し、換気と冷却を変更することによって農産物の貯蔵寿命を向上させる。

さらに、これらの技術はリアルタイムの貨物追跡を容易にし、利害関係者が出荷をリモートでモニタリングし、問題があれば迅速に対処することを可能にします。農産物の積み下ろしのための自動化システムは、貨物鉄道に普及しつつあります。人工知能とコンピューター・ビジョンによって誘導されるロボット・アームとコンベヤーシステムは、多様な種類の貨物を正確に管理します。これらの技術は、農産物タイプに応じてハンドリング技術を調整することで、ダメージを最小限に抑え、積み込み時間を短縮します。

統合型スマートアグリレールシステムは重量配分を最適化し、作業の安全性と効率を向上させる。自動化によってプロセスのスピードが向上し、人件費が削減され、人為的ミスの可能性が減るため、より効率的な農業貨物業務が実現します。スマートアグリレールシステム市場は、ハードウェア、ソフトウェア、サービスなどのコンポーネントによっても区分されます。ハードウェアセグメントは、2032年までに35億米ドルを超えると予測されています。センサー技術の革新がスマートアグリレールシステムを変革しています。

堅牢なセンサーは過酷な鉄道条件に耐えるように設計されており、軌道の健全性を示す高精度振動センサー、農地の土壌水分センサー、作物の健全性を示すマルチスペクトルセンサーなどがあります。スマートアグリレールシステムの米国市場は2023年に収益の85%以上を占め、米国企業が鉄道ターミナルから地元流通業者へのラストマイル配送のための自律走行車の統合を主導しています。リアルタイムの需要と交通量に基づいて配送スケジュールを最適化するAI駆動型ルーティングシステムへの投資が進行中で、人件費を削減し配送時間を改善しながら農産物を効率的に輸送するという複雑な課題に取り組んでいます。

目次

第1章 調査手法と調査範囲

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 産業洞察

• エコシステム分析
• サプライヤーの状況
  • 農業従事者と農産物
  • ロジスティクスサービスプロバイダー
  • 鉄道事業者
  • 技術インテグレーター
  • エンドユーザー
• 利益率分析
• 差別化技術
  • リアルタイム追跡
  • ビッグデータ分析
  • 自動積み下ろし
  • 温度管理された輸送
  • その他
• 主要ニュースと取り組み
• 規制状況
• 影響要因
  • 促進要因
    • 食糧安全保障に対する世界の懸念の高まり
    • 鉄道インフラ投資の増加
    • スマート農業の採用増加
    • 自動化動向の高まり
  • 産業の潜在的リスク・課題
    • 技術統合の複雑さ
    • データ管理と標準化の問題
• 成長可能性分析
• ポーター分析
• PESTEL分析

第4章 競合情勢

• イントロダクション
• 企業シェア分析
• 競合のポジショニングマトリックス
• 戦略展望マトリックス

第5章 市場推定・予測：コンポーネント別、2021～2032年

• 主要動向
• ハードウェア
• ソフトウェア
• サービス
  • プロフェッショナルサービス
  • マネージドサービス

第6章 市場推定・予測：技術別、2021～2032年

• 主要動向
• IoTセンサー
• GPSトラッキング
• データ分析
• 自動化システム
• その他

第7章 市場推定・予測：用途別、2021～2032年

• 主要動向
• 農作物輸送
• 家畜輸送
• 農業機械輸送
• その他

第8章 市場推定・予測：鉄道別、2021～2032年

• 主要動向
• 貨物鉄道
• 複合一貫輸送鉄道
• 高速鉄道

第9章 市場推定・予測：最終用途別、2021～2032年

• 主要動向
• 農業従事者と農業協同組合
• 食品加工会社
• 小売業者と流通業者
• 政府機関

第10章 市場推定・予測：地域別、2021～2032年

• 主要動向
• 北米
  • 米国
  • カナダ
• 欧州
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • スペイン
  • イタリア
  • ロシア
  • 北欧
• アジア太平洋
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • 韓国
  • ニュージーランド
  • 東南アジア
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
• 中東・アフリカ
  • アラブ首長国連邦
  • 南アフリカ
  • サウジアラビア

第11章 企業プロファイル

• ABB
• AeoLogic
• Alstom
• Canadian National Railway
• Cisco
• CRRC Corporation
• DB Cargo
• Emerson
• Hitachi Rail
• Honeywell
• IBM
• Knorr-Bremse AG
• Nokia
• Bosch
• Rockwell Automation
• SAP
• Schneider Electric
• Siemens
• Toshiba
• Wabtec
• WSP Global

The Global Smart Agri-Rail System Market was valued at USD 3.5 billion in 2023 and is expected to expand at 9.2% CAGR from 2024 to 2032. This growth is largely driven by increasing global populations and heightened concerns regarding food security. Smart agri-rail systems play a crucial role in strengthening the food supply chain and enhancing agricultural productivity, especially in areas experiencing rapid population growth or relying heavily on food imports. As farms increasingly adopt digitized, data-driven practices, the demand for sophisticated transportation solutions also rises. By integrating blockchain technology into the food supply chain, smart agri-rail systems improve coordination between harvesting schedules and logistics.

The market is categorized by rail type into freight railways, intermodal rail transport, and high-speed rail. In 2023, freight railways dominated the market, capturing over 65% of the share and anticipated to exceed USD 5 billion by 2032. Freight cars are now equipped with smart sensors and Internet of Things (IoT) devices that provide real-time monitoring of agricultural cargo. These systems track critical conditions such as temperature, humidity, and ethylene levels to ensure the optimal preservation of perishable goods. Advanced algorithms adjust storage conditions according to the specific requirements of various products, enhancing the shelf life of produce by modifying ventilation and cooling.

Additionally, these technologies facilitate real-time cargo tracking, enabling stakeholders to monitor shipments remotely and promptly address any issues. Automated systems for loading and unloading agricultural products are becoming more prevalent in freight railways. Robotic arms and conveyor systems, guided by artificial intelligence and computer vision, manage diverse cargo types with accuracy. These technologies adjust handling techniques based on the type of produce, thereby minimizing damage and reducing loading times.

Integrated smart weighing systems optimize weight distribution, improving safety and efficiency in operations. Automation enhances process speed, cuts labor costs, and reduces the potential for human error, resulting in more efficient agricultural freight operations. The smart agri-rail system market is also segmented by components, including hardware, software, and services. The hardware segment is projected to surpass USD 3.5 billion by 2032. Innovations in sensor technology are transforming smart agri-rail systems.

Robust sensors are designed to withstand harsh railway conditions, including high-precision vibration sensors for track health, soil moisture sensors for agricultural land, and multi-spectral sensors for crop health. The U.S. market for smart agri-rail systems constituted over 85% of revenue in 2023, with American companies leading the integration of autonomous vehicles for last-mile delivery from rail terminals to local distributors. Investments in AI-driven routing systems are underway to optimize delivery schedules based on real-time demand and traffic, addressing the complexities of efficiently transporting agricultural products while reducing labor costs and improving delivery times

Table of Contents

Chapter 1 Methodology & Scope

• 1.1 Research design
  • 1.1.1 Research approach
  • 1.1.2 Data collection methods
• 1.2 Base estimates and calculations
  • 1.2.1 Base year calculation
  • 1.2.2 Key trends for market estimates
• 1.3 Forecast model
• 1.4 Primary research & validation
  • 1.4.1 Primary sources
  • 1.4.2 Data mining sources
• 1.5 Market definitions

Chapter 2 Executive Summary

• 2.1 Industry 360° synopsis, 2021 - 2032

Chapter 3 Industry Insights

• 3.1 Industry ecosystem analysis
• 3.2 Supplier landscape
  • 3.2.1 Farmers & agricultural produces
  • 3.2.2 Logistics service providers
  • 3.2.3 Railway operators
  • 3.2.4 Technology integrators
  • 3.2.5 End users
• 3.3 Profit margin analysis
• 3.4 Technology differentiators
  • 3.4.1 Real-time tracking
  • 3.4.2 Big data analytics
  • 3.4.3 Automated loading/unloading
  • 3.4.4 Temperature-controlled transport
  • 3.4.5 Others
• 3.5 Key news & initiatives
• 3.6 Regulatory landscape
• 3.7 Impact forces
  • 3.7.1 Growth drivers
    • 3.7.1.1 Growing global concerns over food security
    • 3.7.1.2 Rising rail infrastructure investments
    • 3.7.1.3 Increasing adoption of smart farming practices
    • 3.7.1.4 Rising automation trends
  • 3.7.2 Industry pitfalls & challenges
    • 3.7.2.1 Technology integration complexities
    • 3.7.2.2 Data management & standardization issues
• 3.8 Growth potential analysis
• 3.9 Porter's analysis
• 3.10 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2023

• 4.1 Introduction
• 4.2 Company market share analysis
• 4.3 Competitive positioning matrix
• 4.4 Strategic outlook matrix

Chapter 5 Market Estimates & Forecast, By Component, 2021 - 2032 ($Bn)

• 5.1 Key trends
• 5.2 Hardware
• 5.3 Software
• 5.4 Services
  • 5.4.1 Professional services
  • 5.4.2 Managed services

Chapter 6 Market Estimates & Forecast, By Technology, 2021 - 2032 ($Bn)

• 6.1 Key trends
• 6.2 IoT sensors
• 6.3 GPS tracking
• 6.4 Data analytics
• 6.5 Automation systems
• 6.6 Others

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Application, 2021 - 2032 ($Bn)

• 7.1 Key trends
• 7.2 Crop transportation
• 7.3 Livestock transportation
• 7.4 Agricultural machinery transportation
• 7.5 Others

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By Rail, 2021 - 2032 ($Bn)

• 8.1 Key trends
• 8.2 Freight railways
• 8.3 Intermodal rail transport
• 8.4 High-speed rail

Chapter 9 Market Estimates & Forecast, By End Use, 2021 - 2032 ($Bn)

• 9.1 Key trends
• 9.2 Farmers and agricultural cooperatives
• 9.3 Food processing companies
• 9.4 Retailers and distributors
• 9.5 Government agencies

Chapter 10 Market Estimates & Forecast, By Region, 2021 - 2032 ($Bn)

• 10.1 Key trends
• 10.2 North America
  • 10.2.1 U.S.
  • 10.2.2 Canada
• 10.3 Europe
  • 10.3.1 UK
  • 10.3.2 Germany
  • 10.3.3 France
  • 10.3.4 Spain
  • 10.3.5 Italy
  • 10.3.6 Russia
  • 10.3.7 Nordics
• 10.4 Asia Pacific
  • 10.4.1 China
  • 10.4.2 India
  • 10.4.3 Japan
  • 10.4.4 South Korea
  • 10.4.5 ANZ
  • 10.4.6 Southeast Asia
• 10.5 Latin America
  • 10.5.1 Brazil
  • 10.5.2 Mexico
  • 10.5.3 Argentina
• 10.6 MEA
  • 10.6.1 UAE
  • 10.6.2 South Africa
  • 10.6.3 Saudi Arabia

Chapter 11 Company Profiles

• 11.1 ABB
• 11.2 AeoLogic
• 11.3 Alstom
• 11.4 Canadian National Railway
• 11.5 Cisco
• 11.6 CRRC Corporation
• 11.7 DB Cargo
• 11.8 Emerson
• 11.9 Hitachi Rail
• 11.10 Honeywell
• 11.11 IBM
• 11.12 Knorr-Bremse AG
• 11.13 Nokia
• 11.14 Bosch
• 11.15 Rockwell Automation
• 11.16 SAP
• 11.17 Schneider Electric
• 11.18 Siemens
• 11.19 Toshiba
• 11.20 Wabtec
• 11.21 WSP Global