2025年7月7日

H&Iグローバルリサーチ（株）

*****「精密収穫の世界市場（～2030年）：種類別（コンバイン、自走式飼料収穫機、収穫ロボット、ガイダンス＆ステアリングシステム、GPS、収穫量モニタリングシステム、ロボットアーム、センサー、カメラ）」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、MarketsandMarkets社が調査・発行した「精密収穫の世界市場（～2030年）：種類別（コンバイン、自走式飼料収穫機、収穫ロボット、ガイダンス＆ステアリングシステム、GPS、収穫量モニタリングシステム、ロボットアーム、センサー、カメラ）」市場調査レポートの販売を開始しました。精密収穫の世界市場規模、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 *****

1. レポートの目的および背景

精密ハーベスティング（Precision Harvesting）とは、GPS、センサー、ロボティクス、AIアルゴリズムなどを活用し、収穫作業を最適化・自動化する農業ソリューションを指します。従来の手作業あるいは半自動機械による収穫では天候リスク、人手不足、品質むらなどが課題となっていましたが、精密ハーベスティング技術の導入により、収穫タイミングの最適化、作業時間の短縮、収量・品質の向上が期待されています。

本レポートの主たる目的は、グローバルな精密ハーベスティング市場の現状を把握するとともに、今後の成長ドライバーや技術トレンド、主要プレイヤー戦略を明らかにし、農機メーカー、農業ICTベンダー、投資家、政策立案者が事業戦略や投資判断を行ううえで必要な洞察を提供することにあります。

2. 市場定義と調査範囲

2.1 市場定義

• 精密ハーベスティング市場には、主にトラクターやコンバインに搭載する自動運転システム、収穫適期検知のための画像・環境センサー、作物別アルゴリズム、クラウドプラットフォームによるデータ解析機能などが含まれます。
• 作付面積のリアルタイムマッピング、収穫効率分析、品質データの記録・トレーサビリティ機能を備えた一連のソリューションを広義の対象とします。

2.2 調査対象期間

• 実績分析期間：2019～2023年
• 予測期間：2024～2030年

2.3 対象地域

• 北米（米国、カナダ）
• 欧州（ドイツ、フランス、英国、その他欧州諸国）
• アジア太平洋（中国、日本、インド、オーストラリア、その他）
• ラテンアメリカ（ブラジル、アルゼンチン、その他）
• 中東・アフリカ（UAE、南アフリカ、その他）

2.4 製品・サービス分類

• 自動走行制御システム
• 作物検知・評価センサー（光学、マルチスペクトル、サーマル）
• データ解析プラットフォーム（クラウド／エッジ）
• ロボティクスローム（自律型収穫ロボット）
• サービス（導入コンサルティング、保守・校正サービス）

3. 調査手法

3.1 一次調査（Primary Research）

• 農機メーカー、精密農業プラットフォームベンダー、農業系研究機関、政策当局など50社以上にオンライン／対面インタビューを実施。
• インタビュー対象者はCTO、事業開発責任者、研究開発部門長クラスを中心とし、技術評価、市場ニーズ、導入課題などを多角的に聴取。

3.2 二次調査（Secondary Research）

• MarketReport.jp掲載の各種レポート、学術論文、業界誌、政府統計、FAO・USDA報告書などを網羅的にレビュー。
• 主要企業の年次報告書、プレスリリース、特許データベースを活用し、製品ロードマップやアライアンス動向を整理。

3.3 市場規模算出手法

• トップダウンアプローチ：世界の農機具市場規模から精密ハーベスティング分野の比率を推計。
• ボトムアップアプローチ：主要ベンダーの売上高、導入実績、作付面積当たり単価から積み上げ式に推計。
• 両手法結果をトライアングレーションし、最終値を確定。

3.4 データの妥当性保証

• 収集データは複数ソース間で整合性を確認し、外部有識者レビューを実施して信頼性を担保。

4. 市場ダイナミクス

4.1 成長ドライバー

• 人手不足の深刻化：高齢化・都市部への若年労働力流出に伴い、収穫作業の自動化ニーズが急増。
• 収量・品質向上プレッシャー：気候変動の影響下で収穫適期を逃さず、高品質な収量確保が経営成果に直結。
• コスト削減要求：燃料費高騰や作業時間短縮により、効率的な収穫機械運用への投資が進む。
• デジタルファーミング普及：スマート農業インフラが整いつつある地域で、精密ハーベスティング導入が加速。

4.2 制約要因

• 高導入コスト：高性能なセンサー群や自律走行ソフトウェア、ロボット本体の初期投資が大きく、中小農家の採用抑制要因。
• 技術習熟・保守体制不足：現地での技術サポート、人材育成、校正・保守ネットワークの未整備。
• データセキュリティ・プライバシー：農場データのクラウド保存に伴うデータ権利管理やサイバーリスクへの懸念。

4.3 機会要因

• 補助金・支援政策：欧州農業政策（CAP）、米国の農業振興プログラム、インドのスマートファーミング助成金など、政府支援施策が普及を後押し。
• 中小農家向けエントリーモデル：操作簡便・低価格のスケーラブルソリューション開発により、潜在市場が拡大。
• 新興市場需要：ブラジル、中国、インドなどの大規模農業国で、自動化技術導入の初期需要が顕在化。

4.4 課題・リスク

• 技術標準の未整備：通信プロトコルやデータフォーマットの統一規格が確立しておらず、互換性・拡張性に課題。
• 気候・地形多様性：地域ごとに異なる作物特性、地形条件に合わせたアルゴリズム最適化の難易度。
• 事業モデル確立：ハードウェア売切りからSaaS・サブスクリプションモデルへの移行に伴う収益構造の変化への対応。

5. 主要技術トレンド

5.1 自動運転プラットフォーム

• GNSSリアルタイム補正（RTK／PPK）によるセンチメートル級位置精度実現。
• カメラ・LiDAR融合による障害物検知・自動回避機能。

5.2 作物検知AIアルゴリズム

• マルチスペクトル／ハイパースペクトル画像解析による果実成熟度判定。
• 深層学習を用いた雑草・病害虫検出の自動通知機能。

5.3 自律型収穫ロボット

• 小型四輪駆動ロボットによる果樹・野菜畑内作業。
• 収穫アームにおける力覚フィードバック制御技術。

5.4 データプラットフォーム連携

• 農場管理システム（FMS）、気象データベースとのリアルタイム同期。
• クラウド上のビッグデータ解析による収量予測モデル。

6. 市場セグメンテーション概要

6.1 製品タイプ別

• 自動走行コンバイン／トラクターシステム
• 収穫ロボットプラットフォーム
• センサーキット単体販売
• SaaS型データ解析サービス

6.2 作物別

• 穀物（小麦、トウモロコシ、米）
• 果樹（りんご、ぶどう、柑橘類）
• 野菜（レタス、トマト、イチゴ）
• その他（コーヒー豆、ナッツ類）

6.3 導入形態別

• 完全自動化システム導入
• 半自動化（自動走行＋手動収穫併用）
• レンタル／リースモデル

6.4 エンドユーザー別

• 大規模商業農場
• 中小規模ファーム
• 農業協同組合（Co-op）
• 研究機関・自治体モデルファーム

7. 地域別ハイライト

7.1 北米

• 米国：RTKステーション網整備による自動走行導入加速。
• カナダ：大規模穀倉地帯での機械化ソリューション需要。

7.2 欧州

• ドイツ：農業ロボット規制試験区の設置と製品検証。
• フランス／オランダ：フル装備型スマートファームプロジェクト推進。

7.3 アジア太平洋

• 中国：国内ベンダーによる低コストモジュール開発・量産。
• 日本：高精度センシング技術を生かしたニッチ作物向け導入。
• インド：小規模農家向け集合利用モデルの実証試験。

7.4 ラテンアメリカ

• ブラジル：大豆・トウモロコシ生産地帯でのSaaS連携事例。
• アルゼンチン：ワイン用ブドウ畑における収穫タイミング最適化。

7.5 中東・アフリカ

• UAE：砂漠農業における自動潅水・収穫統合システム。
• 南アフリカ：果樹園でのロボット収穫パイロットプロジェクト。

8. 競合環境と主要プレイヤー

• ジョン・ディア（John Deere）：自動走行技術をコアとした精密ハーベスティングプラットフォーム。
• CNHインダストリアル（Case IH, New Holland）：ハイブリッドロボティクスと連携した収穫機群。
• AGCO：センシング＋クラウド解析による収穫性能向上サービス。
• スタートアップ群：Abundant Robotics、Fendt Xaver、Harvest CROO Roboticsなど、自律収穫ロボ開発ベンチャー。
• ITプラットフォーム企業：Climate FieldView、Granularなど、収穫データ統合・解析サービス提供者。

9. 調査結果の価値と活用方法

• 事業戦略策定：市場規模予測とセグメント動向をもとに、自社製品ポートフォリオの最適化。
• 投資判断支援：成長著しい地域・作物セグメントの見極めによる投資先選定。
• 技術ロードマップ策定：主要技術トレンドを踏まえた研究開発投資領域の特定。
• 政策提言：農業自動化促進のための規制・補助金施策設計へのインプット。

***** 調査レポートの目次(一部抜粋) *****

1. 序章
   1.1 レポートの背景
   1.1.1 世界農業を取り巻くマクロトレンド
   1.1.2 食料安全保障と人口増加の相関
   1.1.3 農業従事者の高齢化・人手不足問題
   1.2 レポートの目的および対象読者
   1.2.1 農機メーカーへの示唆
   1.2.2 ICTベンダー・ロボティクス企業への提言
   1.2.3 投資家・政策立案者への情報提供
   1.3 調査対象期間および予測期間
   1.3.1 実績分析期間：2019–2023年
   1.3.2 予測期間：2024–2030年
   1.4 用語定義および略語一覧
   1.4.1 Precision Harvestingの定義
   1.4.2 RTK、LiDAR、AIアルゴリズムなど主要技術用語
   1.5 レポート構成の概要
2. 調査手法論
   2.1 一次調査（Primary Research）
   2.1.1 インタビュー対象者の選定基準
   2.1.2 対象企業・機関一覧（農機メーカー、プラットフォーマー、研究機関など50社超）
   2.1.3 インタビュー設計と実施プロセス
   2.1.4 定性・定量データ分析フレームワーク
   2.2 二次調査（Secondary Research）
   2.2.1 公開情報ソース（MarketReport.jp内関連レポート、FAO／USDAレポート、学術論文、業界誌）
   2.2.2 企業年次報告書・プレスリリース・特許データベースの活用
   2.2.3 政府補助金・助成金プログラム資料のレビュー
   2.3 市場規模算出手法
   2.3.1 トップダウンアプローチの手順
   2.3.2 ボトムアップアプローチの手順
   2.3.3 両者のトライアングレーション手法
   2.4 データの妥当性評価および精度担保策
   2.5 調査の制限事項
3. 市場概要
   3.1 精密ハーベスティング市場の全体像
   3.1.1 市場定義と構成要素
   3.1.2 サプライチェーン概要
   3.1.3 価値連鎖における主要プレイヤーの役割
   3.2 技術プラットフォームの進化
   3.2.1 GNSSリアルタイム補正（RTK／PPK）技術
   3.2.2 画像処理・マルチスペクトルセンサー技術
   3.2.3 LiDAR／3Dセンシング技術
   3.2.4 AI・深層学習アルゴリズムの応用
   3.2.5 ロボティクスアーキテクチャと自律制御技術
   3.3 市場規模実績と予測サマリー
   3.3.1 2019–2023年の実績市場規模推移
   3.3.2 2024–2030年の予測市場規模とCAGR
4. 市場ダイナミクス
   4.1 成長ドライバー（Drivers）
   4.1.1 人手不足と人件費高騰リスクへの対応
   4.1.2 収穫品質・収量の最適化ニーズ
   4.1.3 燃料消費削減と環境負荷低減要求
   4.1.4 デジタルファーミング普及によるデータ活用機会
   4.1.5 政府補助金・助成金制度の拡充
   4.2 制約要因（Restraints）
   4.2.1 高額な初期導入コストとROI回収難易度
   4.2.2 技術習熟・サポート体制の未整備
   4.2.3 異なる作物・地形条件への適応困難性
   4.2.4 通信インフラ整備状況の地域差
   4.3 機会要因（Opportunities）
   4.3.1 中小農家向け低価格エントリーモデルの登場
   4.3.2 新興市場（ブラジル、中国、インド）の大規模農業化
   4.3.3 サブスクリプション／SaaSモデルの浸透
   4.3.4 農業ビッグデータ解析ビジネスの拡大
   4.4 課題・リスク（Challenges & Risks）
   4.4.1 データガバナンス・プライバシーリスク
   4.4.2 技術標準・プロトコルの非整合
   4.4.3 気候変動・異常気象に伴う実運用リスク
   4.5 市場ライフサイクルステージ
5. エコシステム分析
   5.1 サプライヤーセグメント
   5.1.1 センサー・電子部品メーカー
   5.1.2 通信モジュール・クラウドプラットフォームベンダー
   5.1.3 ロボティクスハードウェアベンダー
   5.1.4 AI・ソフトウェア開発企業
   5.2 システムインテグレーター・OEM/ODM企業
   5.3 ディストリビューター・再販業者
   5.4 エンドユーザー（農場オペレーター、アグリビジネス企業）
   5.5 エコシステムマッピングと主要バリューチェーンフロー
6. 市場セグメンテーション分析
   6.1 製品・ソリューション別
   6.1.1 自動走行制御システム搭載トラクター／コンバイン
   6.1.2 自律型収穫ロボットプラットフォーム
   6.1.3 作物検知用マルチスペクトル／ハイパースペクトルセンサー
   6.1.4 クラウド／エッジ型データ解析プラットフォーム
   6.1.5 導入サービス（コンサルティング・保守）
   6.2 作物別市場分析
   6.2.1 穀物（小麦、トウモロコシ、米）
   6.2.2 果樹（林檎、葡萄、柑橘類）
   6.2.3 野菜（レタス、トマト、イチゴ）
   6.2.4 その他（コーヒー豆、ナッツ類、綿花）
   6.3 導入形態別
   6.3.1 完全自動化システム導入
   6.3.2 半自動システム＋人手併用モデル
   6.3.3 レンタル／リース提供モデル
   6.4 エンドユーザー規模別
   6.4.1 大規模商業農場
   6.4.2 中小規模ファーム
   6.4.3 農業協同組合・共同利用モデル
   6.5 ビジネスモデル別
   6.5.1 ハードウェア販売モデル
   6.5.2 サブスクリプション／SaaSモデル
   6.5.3 成果報酬型モデル
7. 地域別市場分析
   7.1 北米市場
   7.1.1 市場規模推移と予測（2024–2030年）
   7.1.2 米国：RTKベースの自動走行普及状況
   7.1.3 カナダ：大規模穀倉地帯における事例
   7.2 欧州市場
   7.2.1 市場規模推移と予測
   7.2.2 ドイツ：スマートファームプロジェクト動向
   7.2.3 フランス／オランダ：規制・補助金政策の影響
   7.3 アジア太平洋市場
   7.3.1 市場規模推移と予測
   7.3.2 中国：量産体制整備と国内ベンダー動向
   7.3.3 日本：高精度センサー技術とニッチ作物事例
   7.3.4 インド：小規模農家集合利用モデル
   7.3.5 オーストラリア：大規模牧草地での導入ケース
   7.4 ラテンアメリカ市場
   7.4.1 市場規模推移と予測
   7.4.2 ブラジル：大豆・トウモロコシ収穫最適化事例
   7.4.3 アルゼンチン：ワイン用果樹園での活用
   7.5 中東・アフリカ市場
   7.5.1 市場規模推移と予測
   7.5.2 UAE：砂漠農業への適応技術
   7.5.3 南アフリカ：果樹園向けパイロットプロジェクト
   7.5.4 サハラ以南の農業支援プログラム
8. 主要企業プロファイル
   8.1 ジョン・ディア（John Deere）
   8.1.1 会社概要・沿革
   8.1.2 精密ハーベスティング製品ラインナップ
   8.1.3 技術ロードマップと提携動向
   8.1.4 地域別販売・サポート体制
   8.2 CNHインダストリアル（Case IH／New Holland）
   8.2.1 製品・サービス概要
   8.2.2 ハイブリッドロボティクス戦略
   8.2.3 顧客導入事例
   8.3 AGCO
   8.3.1 データ解析プラットフォーム「Fuse™」の特徴
   8.3.2 サービスモデルと収益構造
   8.4 Abundant Robotics
   8.4.1 スタートアップ概要と技術優位性
   8.4.2 投資状況とパートナー企業
   8.5 Fendt Xaver（AGCO傘下）
   8.5.1 小型ロボット群による収穫プラットフォーム
   8.5.2 パイロット導入事例
   8.6 Harvest CROO Robotics
   8.6.1 四輪駆動収穫ロボットの仕組み
   8.6.2 力覚フィードバック制御技術
   8.7 Climate FieldView（Bayer傘下）
   8.7.1 データ統合・解析サービス
   8.7.2 収穫最適化への応用事例
   8.8 Granular（Trimble傘下）
   8.8.1 農場総合管理プラットフォーム
   8.8.2 収穫データ連携機能
   8.9 その他主要10社（計18社プロファイル）
   8.9.1 （社名I）～（社名R）
9. 競合環境分析
   9.1 競合シェア分析（上位10社）
   9.2 技術ポジショニングマップ（RTK vs. LiDAR vs. AI検知）
   9.3 価格帯別製品比較
   9.4 提携・M&A動向
   9.5 特許動向分析
10. 市場予測およびシナリオ分析
    10.1 ベースラインシナリオ（現状トレンド継続）
    10.2 保守的シナリオ（技術進展遅延・規制強化）
    10.3 楽観シナリオ（技術革新加速・コスト廉価化）
    10.4 シナリオ別セグメント・地域別市場規模予測
    10.5 感度分析とリスク要因
11. 投資機会および戦略的提言
    11.1 技術開発への重点投資分野
    11.2 M&A・アライアンス候補領域
    11.3 サービスモデル革新の方向性
    11.4 規制動向を見据えたリスク管理策
    11.5 新興市場参入戦略とパートナーシップ提案
12. 付録
    12.1 用語集
    12.2 調査対象企業一覧（一次／二次調査）
    12.3 図表リスト（グラフ・チャート100点以上）
    12.4 調査手法詳細説明
    12.5 参考文献・データソース一覧
    12.6 著者・アナリストプロフィール
    12.7 免責事項

※「精密収穫の世界市場（～2030年）：種類別（コンバイン、自走式飼料収穫機、収穫ロボット、ガイダンス＆ステアリングシステム、GPS、収穫量モニタリングシステム、ロボットアーム、センサー、カメラ）」調査レポートの詳細紹介ページ

⇒https://www.marketreport.jp/precision-harvesting-market

※その他、MarketsandMarkets社調査・発行の市場調査レポート一覧

⇒https://www.marketreport.jp/marketsandmarkets-reports-list

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