市場調査レポート

デジタル農業市場規模・シェア分析 ― 成長動向と予測 (2025-2030年)

デジタル農業市場レポートは、テクノロジー別(ガイダンスシステム、リモートセンシングなど)、ソリューション別(ハードウェア、ソフトウェア、サービス)、アプリケーション別(作物モニタリング、収量マッピングなど)、農場規模別(小規模農場、中規模農場など)、および地域別(北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、南米など)に分類されます。市場予測は、金額(米ドル)で提供されます。

世界市場分析レポートのイメージ
※本ページの内容は、英文レポートの概要および目次を日本語に自動翻訳したものです。最終レポートの内容と異なる場合があります。英文レポートの詳細および購入方法につきましては、お問い合わせください。

*** 本調査レポートに関するお問い合わせ ***

市場概要

本市場は、技術革新と持続可能な農業への需要の高まりにより、急速な進化を遂げています。

提供されたテキストには、具体的な市場規模や成長率の数値は明記されておりません。しかしながら、「市場規模と成長予測」の項目が存在すること、および後述する多様な推進要因から、本市場が顕著な成長期にあることが強く示唆されます。市場は、技術(ガイダンスシステム、リモートセンシング、可変施用技術、人工知能、IoT、ブロックチェーンおよびトレーサビリティなど)、ソリューション(ハードウェア、ソフトウェア、サービス)、アプリケーション(作物モニタリング、収量マッピング、土壌モニタリング、気象追跡、精密散布、ドローン分析など)、農場規模、および地域(北米、南米、欧州、アジア太平洋、中東、アフリカ)といった多角的な側面から分析されており、その複雑性と広範な機会を示しています。

本市場の成長を牽引する主要な要因は以下の通りです。

1. IoTセンサーとコネクティビティの急速な導入: 農業分野におけるIoTセンサーとコネクティビティの急速な普及は、リアルタイムでのデータ収集と分析を可能にし、精密農業の効率性を大幅に向上させています。
2. ドローンハードウェア価格の下落: ドローンハードウェアの価格が継続的に下落していることで、より多くの農家がこの技術を手頃な価格で導入できるようになり、空中からの監視やデータ収集が容易になっています。
3. 政府によるデジタル農業補助金: 各国政府によるデジタル農業への補助金や支援策は、技術導入の初期費用を軽減し、スマート農業への移行を促進しています。
4. データ駆動型収量向上への必須性: 食料需要の増加と資源の制約の中で、データに基づいた収量向上は不可欠な課題となっており、これが精密農業技術の導入を強く後押ししています。
5. 炭素クレジット収益化プラットフォーム: 持続可能な農業実践が炭素クレジットとして収益化されるプラットフォームの登場は、環境に配慮した農業へのインセンティブを提供し、新たな市場価値を生み出しています。
6. 農場生成データマーケットプレイス: 農場で生成される多様なデータを取引するマーケットプレイスの発展は、データの価値を最大化し、新たなビジネスモデルを創出しています。

これらの要因が複合的に作用し、本市場は今後も技術革新と効率化を追求しながら成長を続けると見込まれます。

主要な市場トレンド

技術的進歩:
IoTセンサーと接続技術の急速な普及は、農業分野におけるデータ収集とリアルタイム分析を可能にし、市場を強力に牽引しています。特に、ドローンハードウェア価格の下落は、空撮による精密な農地監視やデータ収集をより多くの農家にとって身近なものにしています。
市場の成長を支える主要技術としては、高精度なガイダンスシステム、リモートセンシングによる広範囲の状況把握、作物の状態に応じた可変施用技術、そしてデータ分析と意思決定を支援する人工知能(AI)が挙げられます。また、IoTデバイスによる農場の「スマート化」が進み、生産履歴の透明性を高めるブロックチェーン技術も、トレーサビリティ確保の観点から注目されています。
これらの技術は、作物監視、収量マッピング、土壌監視、気象追跡、精密散布、ドローンによる詳細な分析といった幅広いアプリケーションで活用され、農業生産性の向上に貢献しています。
一方で、デジタル化の進展に伴い、農場ネットワークに対するサイバーセキュリティ脅威が増大しており、堅牢なセキュリティ対策の導入が喫緊の課題となっています。また、特に農村部におけるブロードバンド接続の制限は、先進技術の全面的な導入を妨げる要因であり、インフラ整備の重要性が改めて認識されています。

消費者行動:
現代の農家は、データ駆動型のアプローチを通じて、収量の最大化と効率化を強く求めています。これは、精密農業技術への投資意欲を高める主要な要因となっています。農家は、より少ない資源でより多くの生産物を生み出すためのソリューションを積極的に模索しており、これがスマート農業技術の需要を押し上げています。
高額な初期投資は依然として多くの農家にとって導入の障壁ですが、サブスクリプションモデルやリースオプション、あるいは政府補助金などを活用した、より手頃なソリューションや多様な資金調達オプションへの需要が高まっています。
持続可能で環境に配慮した農業実践への関心も高まっており、精密農業ツールやデータ活用を通じて、環境負荷を低減しつつ生産性を維持・向上させる積極的な姿勢が見られます。

業界の変化:
各国政府によるデジタル農業への補助金や支援策は、スマート農業技術の普及と市場成長の強力な推進力となっています。政策的な後押しが、技術導入のリスクを軽減し、イノベーションを促進しています。
炭素クレジット収益化プラットフォームの登場は、農業が単なる食料生産だけでなく、環境価値を生み出す新たなビジネスモデルへと進化していることを示しています。これにより、農家は持続可能な実践を通じて追加的な収益を得る機会が生まれています。
農場生成データ市場の形成は、データそのものが新たな価値を持つ資産となり、農家が自身のデータを共有・取引することで収益を得る機会を創出しています。これは、データエコシステムの発展を促し、新たなサービスやソリューションの創出につながっています。
発展途上国における土地所有の細分化は、大規模なスマート農業技術の導入における課題ですが、多様な規模の農場に対応できるスケーラブルで柔軟なソリューション開発が求められています。
市場は、ハードウェア、ソフトウェア、サービスを組み合わせた包括的なソリューション提供へとシフトしており、単一の製品ではなく、スマート農業の全体的なエコシステムを構築する動きが加速しています。

セグメンテーション分析

提供されたテキストに基づき、市場は複数の重要なセグメントに分類されており、それぞれの詳細を以下に示します。これらのセグメンテーションは、市場の構造、主要な推進要因、および成長機会を包括的に理解するための基盤となります。

1. 製品タイプ別
製品タイプは、市場で利用される技術と提供されるソリューションの観点から細分化されています。

* 技術別:
市場は、以下の主要な技術カテゴリに基づいて分析されています。
* ガイダンスシステム: 精密農業における車両や機器の正確な経路制御を可能にする技術。
* リモートセンシング: ドローンや衛星画像などを利用し、広範囲の農地データを収集・分析する技術。
* 可変施用技術: 土壌や作物の状態に応じて、肥料や農薬の散布量を自動調整する技術。
* 人工知能 (AI): 収集されたデータを分析し、意思決定支援や予測を行うための高度なアルゴリズム。
* モノのインターネット (IoT): 農場内のセンサーやデバイスをネットワークで接続し、リアルタイムデータを提供する技術。
* ブロックチェーンとトレーサビリティ: 農産物の生産から消費までの履歴を透明かつ安全に記録し、追跡可能にする技術。

* ソリューション別:
提供されるソリューションは、その形態によって以下の3つに分けられます。
* ハードウェア: センサー、ドローン、自動運転農機などの物理的な機器。
* ソフトウェア: データ分析プラットフォーム、農場管理システム、AIアルゴリズムなど。
* サービス: コンサルティング、データ解析、機器のメンテナンス、クラウドサービスなど。

2. 用途別
市場は、スマート農業技術が適用される具体的な農業活動や目的に応じて分類されています。

* 作物モニタリング: 作物の生育状況、病害虫の発生、栄養状態などを継続的に監視する活動。
* 収量マッピング: 収穫量データを地理情報システム(GIS)と連携させ、農地内の収量変動を視覚化する技術。
* 土壌モニタリング: 土壌の水分量、栄養素、pHレベルなどを測定し、最適な土壌管理を支援する活動。
* 気象追跡: 天候パターンを監視し、農業活動への影響を予測するためのデータ収集と分析。
* 精密散布: GPSやセンサーデータに基づき、必要な場所にのみ正確な量の農薬や肥料を散布する技術。
* ドローン分析: ドローンで収集した画像やデータを解析し、農地の健康状態や問題点を特定するサービス。

3. 地域別
地理的セグメンテーションは、世界の主要な地域市場とその主要国を網羅しており、地域ごとの市場特性や成長ポテンシャルを評価するために重要です。

* 北米: 米国、カナダ、メキシコ、その他北米
* 南米: ブラジル、アルゼンチン、その他南米
* 欧州: ドイツ、英国、フランス、イタリア、スペイン、ロシア、その他欧州
* アジア太平洋: 中国、インド、日本、オーストラリア、韓国、その他アジア太平洋
* 中東: サウジアラビア、アラブ首長国連邦、トルコ、その他中東
* アフリカ: 南アフリカ、エジプト、その他アフリカ

4. 農場規模別
農場の規模に応じたセグメンテーションも市場分析の重要な側面であり、異なる規模の農場が持つニーズや導入障壁を理解するのに役立ちます。

* 小規模農場(100ヘクタール未満): 比較的小さな土地で運営される農場。
* 中規模農場(100~500ヘクタール): 中程度の規模の農場。
* 大規模農場(500ヘクタール超): 広大な土地で運営される大規模な農業経営体。

これらの詳細なセグメンテーションは、市場の動向、競争環境、および将来の成長機会を深く掘り下げるための不可欠な枠組みを提供します。


Chart

Chart

1. はじめに

  • 1.1 調査の前提条件と市場の定義

  • 1.2 調査範囲

2. 調査方法

3. エグゼクティブサマリー

4. 市場概況

  • 4.1 市場概要

  • 4.2 市場の推進要因

    • 4.2.1 IoTセンサーと接続性の急速な導入

    • 4.2.2 ドローンハードウェア価格の下落

    • 4.2.3 政府によるデジタル農業補助金

    • 4.2.4 データ駆動型収量向上への要請

    • 4.2.5 カーボンクレジット収益化プラットフォーム

    • 4.2.6 農場生成データマーケットプレイス

  • 4.3 市場の阻害要因

    • 4.3.1 発展途上国における土地所有の細分化

    • 4.3.2 高額な初期設備投資

    • 4.3.3 農村地域におけるブロードバンドカバレッジの限定

    • 4.3.4 農場ネットワークに対するサイバーセキュリティ脅威の増加

  • 4.4 規制環境

  • 4.5 技術的展望

  • 4.6 ポーターの5フォース分析

    • 4.6.1 買い手の交渉力

    • 4.6.2 供給者の交渉力

    • 4.6.3 代替品の脅威

    • 4.6.4 新規参入の脅威

    • 4.6.5 競争の激しさ

5. 市場規模と成長予測(金額)

  • 5.1 テクノロジー別

    • 5.1.1 ガイダンスシステム

    • 5.1.2 リモートセンシング

    • 5.1.3 可変施用技術

    • 5.1.4 人工知能

    • 5.1.5 モノのインターネット

    • 5.1.6 ブロックチェーンとトレーサビリティ

  • 5.2 ソリューション別

    • 5.2.1 ハードウェア

    • 5.2.2 ソフトウェア

    • 5.2.3 サービス

  • 5.3 アプリケーション別

    • 5.3.1 作物モニタリング

    • 5.3.2 収量マッピング

    • 5.3.3 土壌モニタリング

    • 5.3.4 気象追跡

    • 5.3.5 精密散布

    • 5.3.6 ドローン分析

  • 5.4 農場規模別

    • 5.4.1 小規模農場 (100ヘクタール未満)

    • 5.4.2 中規模農場 (100~500ヘクタール)

    • 5.4.3 大規模農場 (500ヘクタール超)

  • 5.5 地域別

    • 5.5.1 北米

    • 5.5.1.1 米国

    • 5.5.1.2 カナダ

    • 5.5.1.3 メキシコ

    • 5.5.1.4 その他の北米地域

    • 5.5.2 南米

    • 5.5.2.1 ブラジル

    • 5.5.2.2 アルゼンチン

    • 5.5.2.3 その他の南米地域

    • 5.5.3 ヨーロッパ

    • 5.5.3.1 ドイツ

    • 5.5.3.2 イギリス

    • 5.5.3.3 フランス

    • 5.5.3.4 イタリア

    • 5.5.3.5 スペイン

    • 5.5.3.6 ロシア

    • 5.5.3.7 その他のヨーロッパ地域

    • 5.5.4 アジア太平洋

    • 5.5.4.1 中国

    • 5.5.4.2 インド

    • 5.5.4.3 日本

    • 5.5.4.4 オーストラリア

    • 5.5.4.5 韓国

    • 5.5.4.6 その他のアジア太平洋地域

    • 5.5.5 中東

    • 5.5.5.1 サウジアラビア

    • 5.5.5.2 アラブ首長国連邦

    • 5.5.5.3 トルコ

    • 5.5.5.4 その他の中東地域

    • 5.5.6 アフリカ

    • 5.5.6.1 南アフリカ

    • 5.5.6.2 エジプト

    • 5.5.6.3 その他のアフリカ地域

6. 競合情勢

  • 6.1 市場集中度

  • 6.2 戦略的動向

  • 6.3 市場シェア分析

  • 6.4 企業プロファイル(グローバルレベルの概要、市場レベルの概要、主要セグメント、利用可能な財務情報、戦略情報、主要企業の市場順位/シェア、製品とサービス、および最近の動向を含む)

    • 6.4.1 Deere & Company

    • 6.4.2 CNH Industrial N.V.

    • 6.4.3 AGCO Corporation

    • 6.4.4 Bayer AG

    • 6.4.5 Syngenta Group

    • 6.4.6 IBM Corporation

    • 6.4.7 Microsoft Corporation

    • 6.4.8 Topcon Positioning Systems Inc.

    • 6.4.9 Gamaya SA

    • 6.4.10 Hummingbird Technologies Ltd.

    • 6.4.11 DTN LLC

    • 6.4.12 Conservis Corporation

    • 6.4.13 Hexagon Agriculture

    • 6.4.14 SZ DJI Technology Co., Ltd.

    • 6.4.15 AeroVironment Inc.

    • 6.4.16 AgEagle Aerial Systems Inc.

7. 市場機会と将来展望


*** 本調査レポートに関するお問い合わせ ***


グローバル市場調査レポート販売と委託調査

[参考情報]
デジタル農業とは、IoT(モノのインターネット)、AI(人工知能)、ビッグデータ、ロボット技術、クラウドコンピューティングなどの先端デジタル技術を農業分野に導入し、生産プロセスの最適化、効率化、省力化、高品質化、持続可能性の向上を目指す取り組み全般を指します。従来の農業が持つ「勘と経験」に依存する側面から脱却し、データに基づいた科学的な意思決定を可能にすることで、農業の生産性向上と経営安定化を図ることを目的としています。これは、単に機械化を進めるだけでなく、情報技術を駆使して農業のあり方そのものを変革するものです。

デジタル農業には、いくつかの主要な種類や構成要素がございます。まず、「精密農業」は、圃場内の土壌や作物の生育状況、病害虫の発生状況などを詳細に把握し、必要な場所に、必要な量の水、肥料、農薬などをピンポイントで投入する技術です。これにより、資源の無駄をなくし、環境負荷を低減しながら収量を最大化します。次に、「スマート農業」は、精密農業を包含しつつ、より広範なデジタル技術の活用を指すことが多く、施設園芸における環境制御、自動運転農機、ドローンによる監視・散布、ロボットによる収穫・選果などが含まれます。また、「農業IoT」は、圃場やハウス、畜舎などに設置されたセンサーから、土壌水分、温度、湿度、日射量、CO2濃度、家畜の活動量などのデータをリアルタイムで収集し、インターネットを通じてクラウドに送信するシステムです。これらのデータは「農業AI」によって分析され、最適な栽培管理や飼育管理に関する予測やアドバイスを提供します。さらに、「農業ロボット」は、自動走行トラクター、収穫ロボット、除草ロボット、選果ロボット、搾乳ロボットなど、様々な農作業を自動化・省力化する役割を担います。これらの技術は、それぞれが独立して機能するだけでなく、データプラットフォームを通じて相互に連携し、農業全体の最適化を目指します。

デジタル農業の用途や活用事例は多岐にわたります。作物生産においては、土壌センサーと連動した自動灌水システムにより、作物の生育段階や土壌の状態に応じた最適な水やりが実現され、水資源の節約に貢献します。また、ドローンや衛星画像による圃場の生育状況モニタリングは、病害虫の早期発見や栄養状態の把握を可能にし、ピンポイントでの農薬散布や追肥を促します。施設園芸では、AIが温室内の温度、湿度、CO2濃度、日射量などを自動で制御し、作物の生育に最適な環境を維持することで、収量と品質の向上を図ります。畜産分野では、個体識別センサーや活動量計を装着した家畜の健康状態や発情期をリアルタイムで監視し、疾病の早期発見や繁殖効率の向上に役立てられています。自動給餌システムや自動搾乳ロボットは、労働負担を軽減し、生産効率を高めます。水産養殖においても、水質センサーによる環境モニタリングや自動給餌システムが導入され、魚介類の健全な育成と生産性向上に貢献しています。さらに、生産から流通、消費に至るサプライチェーン全体でデジタル技術を活用することで、生産履歴の透明化(トレーサビリティ)や品質管理の徹底、物流の最適化も進められています。これにより、消費者はより安全で安心な農産物を手に入れることができ、生産者はブランド価値の向上や食品ロスの削減に繋げることができます。

関連技術としては、まず「IoT」が基盤となり、様々なセンサーやデバイスがデータを収集し、ネットワークを通じて情報をやり取りします。このデータは「ビッグデータ」として蓄積され、「AI」が機械学習や深層学習を用いて分析し、予測や意思決定を支援します。特に画像認識技術は、作物の病害診断や生育状況の把握、収穫物の品質判定などに活用されています。「ロボット技術」は、自動運転農機やドローン、収穫ロボットなど、物理的な作業を自動化します。「GNSS(全地球測位システム)」や「GPS」は、農機の正確な位置情報を提供し、精密な作業を可能にします。高速・大容量・低遅延の通信を可能にする「5G」や、低消費電力で広範囲をカバーする「LPWA」といった通信技術は、広大な農地でのデータ収集やロボットの遠隔操作に不可欠です。また、データの改ざんを防ぎ、信頼性を高める「ブロックチェーン」技術は、食品のトレーサビリティ確保に活用が期待されています。これらの技術は、クラウドコンピューティングを介して連携し、農業従事者がどこからでも情報にアクセスし、管理できる環境を提供します。

デジタル農業が注目される市場背景には、いくつかの重要な要因がございます。第一に、多くの先進国、特に日本では、農業従事者の高齢化と深刻な人手不足が喫緊の課題となっています。デジタル技術の導入は、省力化と自動化を促進し、この課題を解決する有効な手段として期待されています。第二に、気候変動による異常気象や自然災害の増加は、農業生産に大きなリスクをもたらしています。デジタル農業は、環境変化への適応力を高め、リスクを軽減するためのデータに基づいた意思決定を支援します。第三に、世界的な人口増加に伴う食料需要の増大と、食料安全保障への関心の高まりがあります。効率的で持続可能な農業生産システムの構築は、これらの課題に対応するために不可欠です。第四に、消費者からの食の安全性や環境負荷低減への要求が高まっており、農薬や化学肥料の使用量を削減し、持続可能な農業を実現する上でデジタル技術が貢献します。最後に、IoT、AI、ロボットなどのデジタル技術自体の進化と普及により、農業分野への応用が現実的かつ経済的になってきたことも大きな要因です。政府もスマート農業加速化実証プロジェクトなどを通じて、デジタル農業の導入を積極的に推進しています。

将来展望として、デジタル農業はさらなる進化と普及が期待されています。今後は、個々の技術がより高度化するだけでなく、異なるシステム間のデータ連携がシームレスに進み、農業全体のバリューチェーンが統合された「データ駆動型エコシステム」が構築されるでしょう。これにより、生産から加工、流通、販売、消費に至るまで、全ての段階で最適化が図られ、食品ロス削減や資源効率の最大化に貢献します。また、AIの進化により、個々の植物や家畜の状態を詳細に把握し、それぞれに最適な管理を行う「ハイパーパーソナライゼーション」が実現される可能性があります。例えば、一本一本の作物に対して最適な水や栄養を与えたり、一頭一頭の家畜の健康状態をきめ細かく管理したりすることが可能になります。完全な自律型農業システムの普及も進み、人手をほとんど介さずに農作業が完結する「無人農場」が現実のものとなるかもしれません。都市部での「垂直農場」や「植物工場」も、デジタル技術の恩恵を最大限に受け、安定した食料供給源としてその役割を拡大していくでしょう。一方で、デジタル技術の導入には初期投資や技術習得の課題も存在するため、これらの障壁を低減するためのサービスやビジネスモデルの創出も重要となります。データプライバシーやセキュリティ、倫理的な側面への配慮も、技術の健全な発展には不可欠です。デジタル農業は、食料問題、環境問題、労働力不足といった地球規模の課題を解決し、持続可能な社会の実現に大きく貢献する可能性を秘めていると言えるでしょう。