市場調査レポート

可変施用技術市場:市場規模・シェア分析 – 成長動向と予測 (2025年 – 2030年)

可変施用技術市場レポートは、作物タイプ(穀物など)、用途(肥料、農薬など)、提供物(ハードウェアなど)、実装方法(マップベースVRTなど)、農場規模(大規模農場など)、および地域(北米、欧州など)別に区分されます。市場予測は金額(米ドル)で提供されます。
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可変施用技術(Variable Rate Technology、VRT)市場の概要

本レポートは、可変施用技術(VRT)市場の規模、成長、シェア、および2030年までの調査結果をまとめたものです。VRT市場は、作物タイプ(穀物、その他)、用途(肥料、作物保護化学品、その他)、提供形態(ハードウェア、その他)、導入方法(マップベースVRT、その他)、農場規模(大規模農場、その他)、および地域(北米、欧州、その他)によってセグメント化されており、市場予測は米ドル(USD)建てで提供されています。

市場概要

VRT市場は、2025年には63億米ドルと推定され、2030年までに106.6億米ドルに達すると予測されており、予測期間中の年平均成長率(CAGR)は11.10%です。この成長は、限られた資源でより多くの食料を生産する必要性の高まり、肥料や農薬の使用に対する規制強化、農場のデジタル化の進展、機器へのAI搭載、および有利な補助金制度によって推進されています。

地域別では、北米が最大の市場であり、アジア太平洋地域が最も急速な成長を遂げると見込まれています。提供形態別では、ハードウェアが依然として価値創出の大部分を占めていますが、サービス中心のビジネスモデルが急速に拡大しており、成果ベースの提供への業界シフトを示唆しています。市場の集中度は中程度であり、主要なプレーヤーには、Deere & Company、Trimble Inc.、AGCO Corporation、CNH Industrial N.V.、Topcon Corporationなどが含まれます。これらの企業は、製品の革新、戦略的提携、およびM&Aを通じて市場シェアの拡大を目指しています。

市場の推進要因

* 限られた資源でより多くの食料を生産する必要性の高まり: 世界人口の増加に伴い、食料需要は増大しています。VRT技術は、投入資源(水、肥料、農薬など)を最適化し、収量を最大化することで、この課題に対処する上で重要な役割を果たします。
* 肥料や農薬の使用に対する規制強化: 環境への影響を軽減するため、多くの国で肥料や農薬の使用に関する厳しい規制が導入されています。VRTは、これらの投入物を必要な場所に、必要な量だけ適用することを可能にし、過剰な使用を削減することで、規制遵守を支援します。
* 農場のデジタル化の進展: 精密農業技術の普及、IoTデバイスの導入、データ分析ツールの進化により、農場のデジタル化が加速しています。VRTシステムは、これらのデジタルインフラと統合され、より効率的でデータ駆動型の農業実践を可能にします。
* 機器へのAI搭載: 人工知能(AI)と機械学習の技術が農業機械に組み込まれることで、VRTシステムの精度と自律性が向上しています。AIは、リアルタイムのデータ分析に基づいて、最適な投入量や作業パターンを決定し、農作業の効率と効果を大幅に高めます。
* 有利な補助金制度: 多くの政府や国際機関が、持続可能な農業実践を促進するために、精密農業技術の導入に対する補助金や奨励金を提供しています。これらの制度は、VRT技術の導入コストを軽減し、農家による採用を後押ししています。

市場の課題

VRT市場の成長を阻害する要因としては、初期投資の高さ、技術的な複雑さ、熟練したオペレーターの不足、およびデータプライバシーとセキュリティに関する懸念が挙げられます。特に中小規模の農場では、高額な初期投資が導入の障壁となることがあります。また、VRTシステムの効果を最大限に引き出すためには、適切なデータ管理と分析スキルが必要ですが、これが不足している地域も少なくありません。

このレポートは、農業分野における可変施用技術(Variable Rate Technology, VRT)市場の包括的な分析を提供しています。VRT市場は、処方マップやリアルタイムセンサーを活用し、種子、肥料、灌漑、作物保護化学物質といった農業投入物の圃場での施用量を最適化するハードウェア、ソフトウェア、および関連サービスを対象としています。具体的には、工場出荷時に組み込まれたシステム、後付けキット、SaaS(Software as a Service)バンドルとして販売されるマップベースおよびセンサーベースのシステムが含まれます。一方で、レート制御機能を持たない一般的な農場管理プラットフォームからの収益や、カスタム請負サービス事業者のみが稼ぐ収入は、本調査の範囲から除外されています。

1. 調査方法の概要

本調査は、市場を詳細に分析するために多角的なアプローチを採用しています。

* 一次調査: 北米、欧州、ラテンアメリカ、アジア太平洋地域の農学者、機器ディーラー、センサーメーカー、大規模農家へのインタビューを実施しています。これらの対話を通じて、地域特有のインセンティブ、現実的な販売価格、機器の交換サイクルに関する貴重な洞察を得ており、二次データでは得られない情報を補完しています。
* 二次調査: 米国農務省(USDA)、国連食糧農業機関(FAO)、欧州統計局(Eurostat)、国際肥料協会などの公的機関が公開するデータから、作付面積、投入物の使用強度、ガイダンスシステム搭載機械の保有台数などを把握しています。さらに、貿易統計、特許出願、科学雑誌、投資家プレゼンテーションを分析し、普及曲線や価格帯を詳細化しています。D&B HooversやDow Jones Factivaといった有料データベースも活用し、企業財務や出荷トレンドに関する情報を補完しています。
* 市場規模算出と予測: 栽培面積と平均投入額を需要プールに変換し、調査で得られたVRTの普及率を適用するトップダウンモデルを採用しています。また、ディーラーの集計データや、平均販売価格と出荷台数を掛け合わせたボトムアップチェックも実施し、予測の精度を高めています。主要変数には、精密農業対応トラクターの普及率、センサーのコスト曲線、肥料価格指数の変動、収穫作物のマージントレンド、そして持続可能性に関連する補助金が適用される農地面積などが含まれます。これらの変数を基に多変量回帰分析を行い、2030年までの各ドライバーを予測し、低、ベース、高の3つのシナリオを策定しています。
* データ検証と更新サイクル: 算出されたデータは、過去の機器出荷量や投入物使用統計との差異チェックを受け、異常値は上級アナリストが再確認します。レポートは毎年更新され、重要な政策変更や気象変動があった場合には中間更新も行われ、常に最新の市場見通しを提供しています。

2. 市場の推進要因と阻害要因

VRT市場の成長を促進する主な要因は以下の通りです。

* 農場の急速なデジタル化: 農業におけるデジタル技術の導入が加速し、VRTの基盤が強化されています。
* 政府の補助金と奨励制度: 各国の政府がVRT導入を支援するための補助金やインセンティブを提供し、導入コストの負担を軽減しています。
* 農業労働力不足の深刻化: 世界的に農業労働力不足が深刻化しており、これを補うための自動化・効率化技術としてのVRTへの需要が高まっています。
* 衛星NB-IoT対応のサブエーカー処方: 衛星通信技術(NB-IoT)の進化により、より狭い範囲での高精度な施用が可能になっています。
* 炭素クレジット収益化のための投入物トレーサビリティの要求: 環境規制の強化と炭素クレジット市場の拡大に伴い、農業投入物の追跡可能性が求められ、VRTがその手段として注目されています。
* オフラインVRT分析のためのオン機器AIチップ: 農業機械に搭載されるAIチップにより、インターネット接続がないオフライン環境でもリアルタイムなVRT分析が可能になっています。

一方、市場の成長を妨げる阻害要因も存在します。

* VRT対応機械の高額な設備投資: VRT対応機械の初期投資が高額であることが、特に中小規模の農家にとって導入の障壁となることがあります。
* 農村部の接続インフラの不均一性: 農村地域におけるインターネット接続の不安定さや不均一なインフラが、VRTシステムのデータ連携やリアルタイム運用を妨げる可能性があります。
* データ所有権と共有の曖昧さ: 農業データの所有権や共有に関する明確な法的枠組みや合意が不足しており、データの活用や連携を阻害する要因となっています。
* VRTに熟練した農業サービスプロバイダーの不足: VRT技術を適切に運用・サポートできる専門知識を持った農業サービスプロバイダーが不足しており、導入後のサポート体制に課題があります。

3. 市場規模と成長予測

レポートでは、VRT市場を以下のセグメントに分けて分析し、その規模と成長を予測しています。

* 作物タイプ別: 穀物、果物・野菜、油糧種子・豆類、商業作物といった主要な農産物が対象です。
* 用途別: 肥料、作物保護化学物質、土壌センシング、収量モニタリング、灌漑といった具体的な農業活動が分析されます。その他には、可変施用播種/植え付けや可変施用石灰・土壌改良剤の施用が含まれます。
* 提供形態別: ハードウェア、ソフトウェア、サービスに分類されます。
* 実装方法別: マップベースVRTとセンサーベースVRTの二つが主要な実装方法として分析されます。
* 農場規模別: 1,000haを超える大規模農場、200~1,000haの中規模農場、200ha未満の小規模農場に分けられます。
* 地域別: 北米(米国、カナダ、メキシコなど)、欧州(ドイツ、フランス、英国、イタリア、スペイン、ロシアなど)、アジア太平洋(中国、日本、インド、韓国、オーストラリアなど)、中東(トルコ、サウジアラビア、アラブ首長国連邦など)、アフリカ(南アフリカ、エジプト、ナイジェリアなど)の主要国および地域が詳細に分析されています。

4. レポートで回答される主要な質問

本レポートは、VRT市場に関する以下の重要な質問に回答しています。

* VRT市場の現在の規模はどのくらいですか?
市場は2025年に63億米ドルと評価されており、2030年までに106.6億米ドルに達すると予測されています。
* 2030年までに最も速く成長するセグメントはどれですか?
可変施用灌漑が年平均成長率(CAGR)17.20%を記録し、すべての用途分野の中で最も高い成長を遂げると予測されています。
* サービスがハードウェア販売よりも速く拡大しているのはなぜですか?
農家が分析、カスタム施用、機器メンテナンスをバンドルした成果ベースの契約をますます好む傾向にあるため、サービス分野は16.40%のCAGRで成長しています。
* 政府はVRTの導入をどのように支援していますか?
USDAのClimate-Smart CommoditiesイニシアチブやEUのエコスキームなどのプログラムが、技術投資コストを相殺するための助成金や直接支払いを提供し、VRTの導入を促進しています。

5. 競争環境

競争環境のセクションでは、市場集中度、主要企業の戦略的動き、市場シェア分析が詳細に記述されています。主要な企業としては、Deere & Company、AGCO Corporation、CNH Industrial N.V.、Valmont Industries, Inc.、Lindsay Corporation、EarthOptics、Hexagon AB、CropX Technologies、TeeJet Technologies (Spraying Systems)、DJI、DroneDeploy、The Climate Corporation (Bayer AG)、EOS Data Analytics, Inc.、SoilOptix、Frontier Agriculture Ltdなどが挙げられ、それぞれの企業プロファイル(グローバルおよび市場レベルの概要、主要セグメント、財務情報、戦略情報、市場ランク/シェア、製品とサービス、最近の動向など)が提供されています。

6. 市場の機会と将来の展望

レポートは、VRT市場における新たな機会と将来の展望についても言及しており、持続可能な農業への移行、技術革新、政府支援の拡大が市場のさらなる成長を後押しすると示唆しています。


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1. はじめに

  • 1.1 調査の前提と市場の定義

  • 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 農場の急速なデジタル化

    • 4.2.2 政府の補助金と奨励策

    • 4.2.3 農業労働力不足の増加

    • 4.2.4 衛星NB-IoT対応のサブエーカー処方

    • 4.2.5 投入物のトレーサビリティを要求する炭素クレジットの収益化

    • 4.2.6 オフラインVRT分析用機器搭載AIチップ

  • 4.3 市場の阻害要因

    • 4.3.1 VRT対応機械の高額な設備投資

    • 4.3.2 不安定な地方の接続インフラ

    • 4.3.3 データ所有権と共有の曖昧さ

    • 4.3.4 VRT熟練農業サービスプロバイダーの不足

  • 4.4 規制環境

  • 4.5 技術的展望

  • 4.6 ポーターの5つの力分析

    • 4.6.1 新規参入者の脅威

    • 4.6.2 買い手の交渉力

    • 4.6.3 供給者の交渉力

    • 4.6.4 代替品の脅威

    • 4.6.5 競争の激しさ

5. 市場規模と成長予測(金額)

  • 5.1 作物タイプ別

    • 5.1.1 穀物

    • 5.1.2 果物と野菜

    • 5.1.3 油糧種子と豆類

    • 5.1.4 換金作物

  • 5.2 用途別

    • 5.2.1 肥料

    • 5.2.2 作物保護化学品

    • 5.2.3 土壌センシング

    • 5.2.4 収量モニタリング

    • 5.2.5 灌漑

    • 5.2.6 その他(可変施肥/播種、可変石灰および土壌改良剤散布)

  • 5.3 提供別

    • 5.3.1 ハードウェア

    • 5.3.2 ソフトウェア

    • 5.3.3 サービス

  • 5.4 実装方法別

    • 5.4.1 マップベースVRT

    • 5.4.2 センサーベースVRT

  • 5.5 農場規模別

    • 5.5.1 大規模農場(1,000ヘクタール超)

    • 5.5.2 中規模農場(200~1,000ヘクタール)

    • 5.5.3 小規模農場(200ヘクタール未満)

  • 5.6 地域別

    • 5.6.1 北米

    • 5.6.1.1 米国

    • 5.6.1.2 カナダ

    • 5.6.1.3 メキシコ

    • 5.6.1.4 その他の北米地域

    • 5.6.2 欧州

    • 5.6.2.1 ドイツ

    • 5.6.2.2 フランス

    • 5.6.2.3 英国

    • 5.6.2.4 イタリア

    • 5.6.2.5 スペイン

    • 5.6.2.6 ロシア

    • 5.6.2.7 その他の欧州地域

    • 5.6.3 アジア太平洋

    • 5.6.3.1 中国

    • 5.6.3.2 日本

    • 5.6.3.3 インド

    • 5.6.3.4 韓国

    • 5.6.3.5 オーストラリア

    • 5.6.3.6 その他のアジア太平洋地域

    • 5.6.4 中東

    • 5.6.4.1 トルコ

    • 5.6.4.2 サウジアラビア

    • 5.6.4.3 アラブ首長国連邦

    • 5.6.4.4 その他の中東地域

    • 5.6.5 アフリカ

    • 5.6.5.1 南アフリカ

    • 5.6.5.2 エジプト

    • 5.6.5.3 ナイジェリア

    • 5.6.5.4 その他のアフリカ地域

6. 競合状況

  • 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、市場ランク/シェア、製品とサービス、最近の動向を含む)

    • 6.4.1 Deere & Company

    • 6.4.2 AGCO Corporation

    • 6.4.3 CNH Industrial N.V.

    • 6.4.4 Valmont Industries, Inc.

    • 6.4.5 Lindsay Corporation

    • 6.4.6 EarthOptics

    • 6.4.7 Hexagon AB

    • 6.4.8 CropX Technologies

    • 6.4.9 TeeJet Technologies (Spraying Systems)

    • 6.4.10 DJI

    • 6.4.11 DroneDeploy

    • 6.4.12 The Climate Corporation (Bayer AG)

    • 6.4.13 EOS Data Analytics,Inc

    • 6.4.14 SoilOptix

    • 6.4.15 Frontier Agriculture Ltd

7. 市場機会と将来展望


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[参考情報]
可変施用技術は、精密農業の中核をなす重要な技術の一つでございます。これは、農地の圃場内における土壌や作物の生育状況のばらつきを詳細に把握し、それに応じて肥料、種子、農薬、水などの農業資材の施用量をきめ細かく調整する技術を指します。従来の均一な施用方法とは異なり、必要な場所に、必要な時に、必要な量だけ資材を供給することで、資源の最適化、収量の最大化、そして環境負荷の低減を目指します。この技術は、圃場内の多様性を認識し、それに対応することで、農業生産の効率性と持続可能性を飛躍的に向上させる可能性を秘めております。

可変施用技術には、主に二つの主要なタイプがございます。一つは「マップベース施用」で、これは事前に作成された施用マップに基づいて資材を施用する方法です。施用マップは、過去の収量データ、土壌分析データ、衛星画像やドローン画像から得られる植生指数(NDVIなど)、地形データなど、様々な情報源を統合して作成されます。このマップには、圃場内の各地点における最適な施用量がプロットされており、GNSS(全地球測位システム)を搭載した農業機械がこのマップを参照しながら自動的に施用量を調整します。もう一つは「リアルタイム施用」で、これは農業機械に搭載されたセンサーが、走行中に土壌や作物の状態をリアルタイムで検知し、その情報に基づいて即座に施用量を調整する方法です。例えば、作物の葉色や生育状況を検知する光学センサーや、土壌の電気伝導度を測定するセンサーなどが用いられます。マップベース施用は事前のデータ収集と分析が必要ですが、より広範囲かつ計画的な施用が可能です。一方、リアルタイム施用は突発的な状況変化にも対応できる柔軟性がありますが、センサーの性能や検知範囲に依存する側面がございます。

この技術の用途は多岐にわたります。最も一般的なのは「肥料の可変施用」で、土壌の栄養状態や作物の生育段階に応じて窒素、リン酸、カリウムなどの肥料を最適量で供給します。これにより、過剰施肥による環境汚染を防ぎつつ、作物の健全な成長を促し、収量を向上させることが期待されます。「種子の可変施用」では、土壌の種類、水分含有量、過去の収量データなどに基づいて播種密度を調整し、最適な株間を確保することで、作物の競争を減らし、均一な生育を促進します。「農薬の可変施用」は、病害虫の発生状況や雑草の分布をセンサーや画像解析で特定し、必要な箇所にのみ農薬を散布することで、農薬使用量を大幅に削減し、コスト削減と環境負荷低減に貢献します。また、「水の可変施用」では、土壌水分センサーや気象データに基づいて灌漑量を調整し、水資源の効率的な利用を図ります。さらに、土壌のpHを調整するための石灰や、土壌構造を改善するための有機物の可変施用なども行われています。

可変施用技術を支える関連技術も非常に重要でございます。まず、農業機械の正確な位置を特定し、経路を誘導するための「GNSS(GPS、GLONASS、みちびきなど)」は不可欠です。これにより、施用マップに基づいた精密な作業が可能となります。次に、広範囲の圃場情報を効率的に収集する「リモートセンシング技術」がございます。衛星画像やドローンによる空撮画像は、作物の生育状況、病害虫の発生、土壌の水分状態などを非接触で把握するのに役立ちます。また、圃場を走行しながら直接データを取得する「地上センサー」も重要です。土壌の電気伝導度センサー、土壌水分センサー、作物の生育状況を測定する光学センサーなどがこれに該当します。これらのセンサーから得られた膨大な空間データを管理、分析、可視化するためには「地理情報システム(GIS)」が不可欠であり、施用マップの作成や意思決定支援に活用されます。さらに、これらのデータを統合し、最適な施用戦略を導き出すためには「データ解析技術」や「人工知能(AI)」が重要な役割を果たします。近年では、IoT技術を活用して、センサー、機械、クラウドプラットフォーム間でのデータ連携がシームレスに行われるようになり、より高度な可変施用が可能になっております。

市場背景としましては、可変施用技術の導入を後押しする様々な要因がございます。世界的な人口増加に伴う食料需要の増大、気候変動による農業生産への影響、そして持続可能な農業への関心の高まりが挙げられます。特に、化学肥料や農薬の過剰使用による環境汚染への懸念から、各国政府や消費者はより環境に配慮した農業生産を求めております。また、農業資材価格の高騰や労働力不足も、資源の効率的な利用と省力化を可能にする可変施用技術への注目を高めています。一方で、導入には課題も存在します。初期投資コストが高いこと、多様なデータを収集・分析するための専門知識や技術が必要であること、異なるメーカーの機器間でのデータ互換性の問題などが挙げられます。特に日本では、圃場規模が小さく、複雑な地形が多いこと、また高齢化が進む農業従事者の技術習得へのハードルが高いことなども、普及の障壁となる場合がございます。しかし、政府によるスマート農業推進政策や、技術開発の進展により、これらの課題は徐々に克服されつつあります。

将来展望としましては、可変施用技術はさらなる進化を遂げることが予想されます。AIや機械学習の進化により、より複雑なデータパターンを認識し、予測モデルを構築することで、施用戦略の精度が飛躍的に向上するでしょう。例えば、過去の気象データや作物の生育履歴から、将来の病害虫発生リスクを予測し、予防的な可変施用を行うといったことが可能になります。また、ロボット技術や自動運転技術との融合により、完全に自律型の農業機械が可変施用を行う時代が到来するかもしれません。これにより、労働力不足の解消と作業効率の最大化が期待されます。さらに、センサー技術の小型化、低コスト化、高精度化が進むことで、より詳細な圃場情報がリアルタイムで取得できるようになり、圃場全体ではなく、個々の植物単位での超精密な施用(ハイパーローカルプレシジョン)も視野に入ってきます。データ連携の強化により、生産から流通、消費に至るまでのサプライチェーン全体で情報が共有され、トレーサビリティの向上や食品ロスの削減にも貢献するでしょう。持続可能性への意識が高まる中、可変施用技術は、環境と調和した効率的な農業を実現するための不可欠なツールとして、その重要性を一層高めていくものと考えられます。