「作物収穫ロボットのグローバル市場（2025年～2029年）：製品別（果物・野菜収穫ロボット、穀物収穫ロボット）」産業調査レポートを販売開始

2025年10月27日

H&Iグローバルリサーチ（株）

*****「作物収穫ロボットのグローバル市場（2025年～2029年）：製品別（果物・野菜収穫ロボット、穀物収穫ロボット）」産業調査レポートを販売開始 *****

H&Iグローバルリサーチ株式会社（本社：東京都中央区）は、この度、Technavio社が調査・発行した「作物収穫ロボットのグローバル市場（2025年～2029年）：製品別（果物・野菜収穫ロボット、穀物収穫ロボット）」市場調査レポートの販売を開始しました。作物収穫ロボットの世界市場規模、市場動向、市場予測、関連企業情報などが含まれています。

***** 調査レポートの概要 *****

市場定義と適用範囲

作物収穫ロボットは、露地・施設園芸・果樹園などで、熟度判定・位置特定・収穫動作・搬送を部分的または完全に自動化する機械システムである。構成要素は、（a）移動プラットフォーム（自律台車、レール、クローラ、牽引型）、（b）センシング（RGB/深度カメラ、近赤外、ハイパースペクトル、LiDAR）、（c）熟度・果実検出AI、（d）エンドエフェクタ（ソフトグリッパ、吸着、剪果機構）、（e）アーム（多関節/SCARA/直交）、（f）収穫物の一次選別・搬送、（g）フリート管理・クラウド最適化で構成される。対象作物は果実類（いちご、トマト、リンゴ、柑橘）、果菜類（キュウリ、パプリカ）、一部穀物・根菜（収穫支援）、葉菜の剪葉などに及ぶ。

マーケットドライバー：なぜ今、収穫ロボットか

主因は（1）慢性的な人手不足と高齢化、（2）賃金上昇や季節労働者の確保難、（3）需要予測の高度化に伴う収穫タイミング精緻化、（4）収穫後ロス削減・品質均質化、（5）施設園芸の高度化・周年栽培の拡大、（6）耐候性向上と作業安全の要請、である。さらに、センシング価格の下落とオンデバイスAIの性能向上により、収穫物の位置・熟度・遮蔽状況をリアルタイム判断できるようになり、商用化のハードルが下がっている。

市場規模感と成長モメンタム

「完全自動収穫」はまだ浸透初期だが、部分自動（人とロボの協調）は実装事例が増加。施設園芸面積の拡大、垂直農法・スマート農業投資、食のトレーサビリティ強化、サステナブル調達方針などが中期的な追い風。価格帯は作物・構成によって大きく振れるが、TCO（機器償却＋保守＋消耗品＋アップデート）で労働代替と品質改善を同時に成立させる事例が増えており、“収穫量×品質×労務削減”の三面最適が投資判断の軸となっている。

セグメンテーション①：作物別の適合性

果実系（いちご・トマト・パプリカ）：果房構造・樹勢管理が比較的コントロールしやすく、施設内での照明・配列が標準化しやすい。熟度判別の教師データが蓄積しやすく、商用機の先行領域。
果樹（リンゴ・柑橘・キウイ等）：樹形・枝葉の遮蔽と凹凸地形が課題。機械アームの到達性と把持・剪果の安定性が鍵で、収穫支援（振動・プラットフォーム移動の自動化）から段階導入が進む。
果菜・瓜類（キュウリ、ズッキーニ等）：果実の摂理的成長スピードと日周変動を加味した巡回頻度が重要。ソフトグリップと切断面保護の最適化がポイント。
葉菜・ハーブ：“刈り取り＋選別”の自動化余地が大きいが、規格・外観要求が高く、視覚検査の厳密さと搬送ラインの二次損傷低減が勝負どころ。
穀物・根菜：従来の収穫機械が成熟しているため、完全自動というより“視覚×最適経路”の高度化や自動追従・自律運転の付加で価値を出す領域。

セグメンテーション②：技術アーキテクチャ

センシング：RGB-Dと近赤外の併用で成熟度・糖度近似・表面欠陥を推定。可視光のみでは遮蔽・照度変動に弱く、補助照明や偏光で改善。
推論：熟度分類・物体検出・3D位置推定・把持点推定をマルチタスクで処理。モデル軽量化＋オンデバイス化（Edge TPU/GPU）で遅延を抑制。
マニピュレーション：ソフトロボティクス、吸着、剪果、ツイストなどのハイブリッド化。**“取りこぼし率”と“損傷率”**をKPIに設計。
移動：狭小ベンチ間の走行安定、段差・勾配対応、UWB/QR/LiDAR SLAMによる位置推定。
システム統合：フリート管理、タスク割当、圃場デジタルツイン、ERP・受発注との連携による“収穫→出荷”のリードタイム短縮。

ユースケースと導入モデル

（a）夜間収穫での人手置換、（b）ピークタイムの人員補完、（c）収穫＋一次選別、（d）収穫予測の精緻化（面積×着果数×熟度進行）、（e）障害者雇用・多様な働き方支援との組合せ、など複線的な価値がある。導入モデルは売切り＋保守、月額リース、**収穫量連動の成果課金（XaaS）**まで多様化。

経済性：TCOとROIの考え方

経済性は、（i）労務削減（時間×賃金×確保難リスク）、（ii）収穫タイミング適合による可販果率の上昇、（iii）収穫後ロス・損傷の低減、（iv）夜間稼働での生産計画安定化、の四本柱で評価する。初期費用はセンサー・アーム・シャシーで大きく左右されるが、フリート運用で学習データを蓄積し、シーズン更新で精度を漸進的に引き上げることで、年次のROIが改善していく。

地域別の導入特性

アジア太平洋：施設園芸密度が高く、いちご・トマトのライン収穫がけん引。労働力逼迫と輸出品質基準の両立ニーズが大きい。
欧州：温室産地の集積、環境認証・トレーサビリティ要件の厳格化でデータ一体型収穫が進む。
北米：大規模化・機械化が進み、プラットフォーム型の**複合自動化（収穫＋運搬＋選別）**の採用余地が広い。
中南米・中東アフリカ：価格弾力性が高く、**段階導入（支援→半自動→全自動）**が普及シナリオ。

法規制・安全・倫理

人とロボが近接するため、PL（製造物責任）・機械安全・非常停止・フェールセーフは必須。収穫データの所有権・二次利用、映像データのプライバシー、アルゴリズムのバイアス（色・形状差）など、ガバナンスも求められる。輸出入では電波・電池・安全規格の適合が導入のボトルネックになりやすい。

競争環境とプレイヤー類型

（1）フルスタック（センサ→アーム→シャシー→SaaS）型、（2）エンドエフェクタ特化、（3）視覚AI・熟度推定特化、（4）プラットフォーム（搬送・自律台車）特化、（5）システムインテグレータ、のエコシステムで構成。優位は作物特化の現場知見×継続学習の蓄積で決まる。参入障壁は「精度の再現性」「日照・枝葉・果房変動への頑健性」「清掃・メンテ容易性」。

技術的ハードルとブレークスルー

課題は（a）遮蔽・重なり果、（b）光条件（逆光・低照度・結露）、（c）果柄の個体差、（d）枝葉の撓みと反力、（e）迷路状動線での到達性、（f）収穫面の微細損傷。ブレークスルーはマルチモーダル（視覚＋触覚＋力制御）、学習データの領域適応、自動姿勢補正、刃・吸着部のクイックメンテ、協働安全の動的ゾーニングに集中。

データ価値と需給連動

収穫ロボットは“収穫点”の時系列データ（熟度分布、取りこぼし、収穫時刻、環境条件）を生成する。これを需要予測・ダイナミックプライシング・出荷計画・労務計画に結び、**“作る→獲る→売る”**の同期化を実現すると、価格下振れや廃棄ロスを抑制できる。標準API・データモデルの整備は普及加速の鍵。

ビジネスモデルの進化

ハード売切りからサブスク＋アップデートへ。シーズン開始時の“作物・品種モデル”を配信し、週次で微調整するML-Ops for Farmが一般化。保守は予防交換と遠隔診断が標準化し、消耗品（刃、吸着パッド、ベルト）の定額化でダウンタイムを最小化。**成果連動（取りこぼし率・損傷率のSLA）**を契約に組み込む事例が拡大。

価格レンジと導入の壁

導入障壁は初期費用と圃場の標準化コスト。ベンチ幅・樹形・照明・誘引といった“ロボット前提の作型”に最適化するほど、精度は上がり費用は下がる。逆に既存施設に合わせるレトロフィットは短期導入しやすいが、最大性能を発揮しにくい。小規模農家向けの共同利用（シェア）や農協・企業農場の団体契約が普及のカギ。

成功指標（KPI）設計

KPIは、（1）収穫速度（個/分、房/分、kg/時）、（2）取りこぼし率、（3）損傷率（微傷・圧痕・切断面品質）、（4）可販果率、（5）稼働率、（6）MTTR/MTBF、（7）夜間稼働比率、（8）シーズン中の学習改善量、（9）一人当たり取扱面積、（10）TCO/単位重量、を標準とし、作物・販路に応じて重み付けする。

導入プロセス：PoC→スケール

Step1：適合作物・圃場診断（樹形・遮蔽率・照明・動線）
Step2：パイロット（限定ハウスでKPI計測、基準値設定）
Step3：運用設計（夜間シフト・補助照明・搬送ライン接続・衛生動線）
Step4：スケール（フリート化、交換部品在庫、SaaS監視、教育）
Step5：継続改善（週次のモデル更新、刃・パッドの寿命管理、故障モード解析）

サステナビリティと労働の質

ロボットは重筋作業・単純反復を肩代わりし、作業者は監督・選果・品質判断などの高付加価値工程に移る。夜間稼働の活用で昼間の人的負担を下げ、熱中症・腰痛・手指障害のリスクを軽減。収穫タイミングが均一化されることで、農薬・肥培管理の計画性も高まる。

リスクマネジメント

主要リスクは、（a）不作・価格下落での稼働率低下、（b）部材供給・保守遅延、（c）モデル劣化（ドメインシフト）、（d）保険・補助金の適用外。対応：成果連動・リース、複数作物対応のマルチヘッド、予備機・共用プール、データの継続学習枠、現地パートナー網の構築。

今後5年のロードマップ

短期（～2年）：いちご・トマトの収穫＋選別の精度安定、夜間稼働比率の拡大。
中期（3～5年）：果樹園での半自動→自動の転換点、樹形設計とロボの共同最適化、マルチモーダル把持の実装。
長期（5年以降）：フリート協調と“収穫→出荷”の自律パイプライン、需要価格連動の自動収穫計画、資材・雇用計画との統合。

まとめ：収穫点データが収益を変える

作物収穫ロボットの本質的な価値は、“人手の代替”に留まらない。いつ・どこで・どれを・どう採ったかのデータが、**売上（可販果率）×コスト（労務・ロス）**を構造的に押し上げる。現場最適の設計と継続学習の運用力を備えたプレイヤーが、作物別・地域別の“勝ちパターン”を先に確立していく。

***** 調査レポートの目次(一部抜粋) *****

1 エグゼクティブサマリー

1.1 調査目的とレポート概要
1.2 対象市場と定義（作物収穫ロボットの範囲）
1.3 基準年・予測期間・地域区分
1.4 世界市場の主要数値ハイライト（市場規模・成長率・地域別寄与）
1.5 主要成長ドライバーと機会
1.6 主要抑制要因とリスク
1.7 セグメント別ハイライト（作物別／技術別／用途別）
1.8 戦略的示唆と投資観点

2 市場定義・スコープ・調査手法

2.1 市場定義（ロボット、システム、サービスの対象範囲）
2.2 セグメンテーション（作物種別、技術アーキテクチャ、用途、地域）
2.3 調査設計（一次・二次データ、インタビュー、推計モデル）
2.4 前提条件と仮定（為替レート、価格帯、寿命、稼働率）
2.5 除外範囲と制約事項

3 マクロ環境分析

3.1 世界の農業構造・収穫労働力の動向
3.2 都市化・食料安全保障・ロジスティクスの変化
3.3 スマート農業・精密農業の展開状況
3.4 政策・補助金・投資環境（国別・地域別）
3.5 作物生産量・施設園芸面積・収穫量トレンド
3.6 技術進歩（AI、センシング、ロボット工学）
3.7 地域別市場特性と導入障壁

4 市場サイジング・成長予測

4.1 過去実績（2018–2023年）市場規模分析
4.2 基準年（2024年）市場規模
4.3 予測期間（2025–2031年または2032年）市場規模・CAGR・増分成長額
4.4 数量ベース／金額ベースの比較
4.5 価格変動・製品ミックス・技術進歩の影響分析
4.6 シナリオ別予測（ベース・楽観・保守）
4.7 地域別／セグメント別成長寄与分析

5 作物種別セグメンテーション

5.1 果実類（いちご、トマト、パプリカ、ベリー類等）
5.1.1 定義と特性
5.1.2 市場規模・成長率・地域別展開
5.2 果樹類（リンゴ、柑橘、キウイ等）
5.2.1 ユースケース・導入課題
5.2.2 市場規模・成長見通し
5.3 果菜・野菜類（キュウリ、ズッキーニ等）
5.4 葉菜・ハーブ類
5.5 穀物・根菜（補助用途）
5.6 作物別比較：収穫タイミング・熟度・遮蔽状況・仕立て条件
5.7 作物別導入ステージ（支援型→半自動→全自動）

6 技術・構成アーキテクチャ別分析

6.1 センシング技術（RGB、深度、近赤外、LiDAR、ハイパースペクトル）
6.2 AI・ソフトウェア（熟度判定、果実検出、遮蔽補正、移動経路計画）
6.3 マニピュレーション（ソフトグリッパ、吸着、剪断、ツイスト）
6.4 移動プラットフォーム（自律台車、クローラ、牽引型、レール）
6.5 システム統合・クラウド連携・フリート管理
6.6 保守・サービス（交換部品、リモート監視、データ分析）
6.7 技術別市場規模・成長・導入障壁

7 用途・導入形態別セグメンテーション

7.1 施設園芸（ハウス・棚栽培・垂直農法）
7.2 露地栽培（平地果実、果樹園）
7.3 オンサイト・小規模農場／中規模農場／企業農場別導入モデル
7.4 リース・レンタル・シェアリングモデル
7.5 導入パッケージ：機器＋ソフト＋サービス契約
7.6 用途別採用ドライバー・障壁・ROI比較

8 地域別市場分析

8.1 地域区分（北米、欧州、アジア太平洋、中南米、中東・アフリカ）
8.2 北米市場：規模・主要作物・企業動向
8.3 欧州市場：施設園芸密度・補助金・認証制度
8.4 アジア太平洋市場：人手不足・施設園芸拡大・輸出連携
8.5 中南米市場：価格弾力性・導入段階・拠点化戦略
8.6 中東・アフリカ市場：農業近代化・国際協力案件
8.7 地域別市場規模・成長率・導入ステージ比較

9 競争環境とバリューチェーン

9.1 バリューチェーン（部材・機器・ソフト・サービス・運用）
9.2 市場プレイヤーのタイプ：プラットフォーマー／機器専業／ソフト・AI専業／サービスプロバイダ
9.3 主要企業プロファイルと参入動向
9.4 提携・M&A・技術ライセンスの状況
9.5 競争優位性分析（技術、サポート体制、データ蓄積、スケーラビリティ）
9.6 競争マトリクス：製品／価格／サービス／地域展開

10 価格・収益モデル・TCO分析

10.1 機器価格帯（作物別・規模別）
10.2 サブスクリプション／成果連動モデルの構成
10.3 ライフサイクルコスト（導入＋運用＋保守＋更新）
10.4 収益源（収穫効率改善、労務削減、ロス低減、夜間稼働）
10.5 価格モデルとマージン構造（機器 vs ソフトサービス）
10.6 コスト削減事例とベンチマーク

11 導入プロセス・オペレーション

11.1 導入ロードマップ（パイロット→スケール→フリート）
11.2 圃場診断と改修（樹形調整、照明補強、配列最適化）
11.3 運用体制（夜間シフト、保守パターン、教育）
11.4 データ運用（収穫データ分析、改善サイクル、ダッシュボード）
11.5 KPI監視・維持メンテナンス・アップデート戦略

12 導入リスク・課題と対応策

12.1 作物・規格・環境の変動によるモデル誤差
12.2 作物遮蔽や複雑樹形・傾斜等の物理的チャレンジ
12.3 溶媒・農薬・洗浄・衛生要件との兼ね合い
12.4 資金・補助金・リース条件の変動リスク
12.5 保守・部品・サービスネットワークの整備状況
12.6 リスク軽減方法（モジュール化、冗長化、データバックアップ）

13 技術・市場将来展望

13.1 短期（1-2年）：施設園芸向け部分自動収穫の普及拡大
13.2 中期（3-5年）：果樹園・露地栽培向け自律収穫ロボットの実装加速
13.3 長期（5-10年）：フリート運用・完全自動収穫・需要価格連動制御の実現
13.4 クロスセクター展開（物流・積載・選別統合）との融合
13.5 持続可能性・データ駆動型農業・スマートファームの一翼としての位置づけ

14 ケーススタディ・ベストプラクティス

14.1 先行導入事例（いちご施設、トマトハウス、果樹園）
14.2 導入前後のKPI改善：収穫時間、ロス率、可販果率、夜間稼働率
14.3 失敗要因および教訓（設計不適合、メンテ滞り、ROI誤算）
14.4 スケールアップ戦略と普及成功条件

15 付録

15.1 用語・略語一覧
15.2 調査対象企業一覧／機器分類表
15.3 図表一覧／データ表記単位・換算レート
15.4 免責・著作権・再配布ポリシー

※「作物収穫ロボットのグローバル市場（2025年～2029年）：製品別（果物・野菜収穫ロボット、穀物収穫ロボット）」調査レポートの詳細紹介ページ

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※その他、Technavio社調査・発行の市場調査レポート一覧

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