デジタル農業市場規模とシェア

デジタル農業市場規模
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Mordor Intelligenceによるデジタル農業市場分析

デジタル農業市場規模は2025年に240.32億米ドルに達し、2026年には268.2億米ドルに達すると推定されており、予測期間中に10.26%のCAGRで成長し、2031年までに437.1億米ドルに達する見込みです。デジタル農業市場の拡大は、フィールドセンサー、衛星データ、ガイダンスツール、エンタープライズソフトウェアが短期的な技術サイクルではなく、日々の農業意思決定に着実に統合されていることを反映しています。主要農業地域における労働力不足も、自動化を有用なアップグレードから農業者や請負業者にとっての実際的な運営上の必要条件へと移行させています。欧州連合が農場から食卓まで(Farm to Fork)アジェンダおよび関連農業政策の枠組みの下で農薬・肥料使用量の削減と高いトレーサビリティを推進しているため、規制上の圧力が採用を強化しています。炭素プログラムおよび低炭素燃料経路が現在、より強固なフィールドレベルの報告・測定・監査証跡を評価するようになったことから、検証済みの農場データも商業的価値を高めています。インドのデジタル農業ミッションを含む公共デジタルインフラは、公共・民間プラットフォーム双方のオンボーディングの摩擦を軽減し、デジタル農業における統合プロバイダーの長期的な機会を改善しています。

主要レポートのポイント

  • 技術別ではガイダンスシステムが2025年のデジタル農業市場シェアを29.4%でリードし、人工知能および高度なアナリティクスは2026年から2031年にかけてCAGR 11.3%で成長すると予測されています。
  • コンポーネント別では、ハードウェアが2025年のデジタル農業市場において43.2%のシェアを占め、ソフトウェアは2026年から2031年にかけてCAGR 10.8%で成長すると予測されています。
  • 用途別では、作物モニタリングが2025年のデジタル農業市場において24.1%のシェアを占め、ドローンアナリティクスは2026年から2031年にかけてCAGR 10.7%で成長すると予測されています。
  • 農場規模別では、中規模農場が2025年のデジタル農業市場規模において41.5%のシェアを占め、小規模農場は2026年から2031年にかけてCAGR 10.4%で成長すると予測されています。
  • 地域別では、北米が2025年のデジタル農業市場において37.8%のシェアを占め、アフリカは2026年から2031年にかけてCAGR 10.9%で成長すると予測されています。

注:本レポートの市場規模および予測数値は、Mordor Intelligence 独自の推定フレームワークを使用して作成されており、2026年1月時点の最新の利用可能なデータとインサイトで更新されています。

セグメント分析

技術別:AIの統合がデジタル農の技術スタックを再形成

ガイダンスシステムは、2025年においてデジタル農業市場における最大の技術セグメントであり続け、収益の29.4%を占めました。このリードは、畝作物、特殊作物、大粒穀物の営農において広く採用されていることを反映しており、操舵精度はオプションの付加機能ではなく、基本的な能力として定着しています。また、ガイダンスシステムは、後付けキットによって農業者が機械ライン全体を更新することなく既存の機械群を改善できるため、引き続き堅調な需要を維持しています。人工知能および高度なアナリティクスは最も成長の速い技術セグメントであり、このカテゴリーにおけるデジタル農業市場は、農業プラットフォームが生成AI、コンピュータービジョン、および予測的意思決定ツールを追加するにつれ、2031年までに11.3%のCAGRで拡大すると予測されています。

モノのインターネットおよびコネクテッドセンサーセグメントは、低コストのセンシングが、フィールドデータを灌漑・栄養・作物管理のアクションへと変換できるプラットフォームと組み合わされることで拡大しており、コネクテッド農業の基盤を強化しています。CropXは、農業者が灌漑推奨に忠実に従った場合、同社のV4センサーの導入によりノーザンプレーンズで1エーカーあたり20〜30ブッシェルの収量改善が実現したと発表しました。ブロックチェーンおよびトレーサビリティは依然として規模は小さいものの、カーボンMRV(測定・報告・検証)、原産地証明、およびサプライチェーン報告に対する需要が、輸出および低炭素作物チャネルにおいてより明確な商業的役割を与えています。ロボティクスおよびオートメーションは、Deere & Company、AGCO Corporation、およびKUBOTA Corporationが自律化をデモンストレーションから実際の展開へと推進するにつれ、2026年においてより商業的な段階へと移行しており、これによりデジタル農業市場はスタンドアローンの精密ツールからコネクテッドな実行システムへとシフトしています。

技術別デジタル農業市場シェア、2025年
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注記: 各セグメントのシェアはレポート購入後に入手可能

コンポーネント別:ソフトウェア収益が構造的にシェアを拡大

ハードウェアは2025年のコンポーネント収益の43.2%を占め、デジタル農業市場全体におけるガイダンス受信機、アンテナ、センサー、ドローン、ディスプレイ、およびコネクテッド農業機械の導入基盤を反映しています。農場がソフトウェアの価値を実現する前に物理的なデータ収集・測位・制御レイヤーを必要とするため、ハードウェアは依然として展開の基盤となっています。同時に、ソフトウェアは最も成長の速いコンポーネントであり、ベンダーがサブスクリプション、データサービス、および定期的な農業ワークフローへと収益をシフトするにつれて、2031年までCAGR 10.8%で拡大すると予測されています。Deere、AGCO、Syngenta、およびBASFはいずれも、Operations Center Advanced License、PTx FarmEngage、Cropwise Open Platform、およびxarvio FIELD MANAGERを通じてこの方向性を推進しており、デジタル農業業界が定期的なソフトウェア価値へと着実に移行していることを示しています。

サービスは第三のコンポーネント柱であり続け、農業支援、展開、実装、データ統合、および成果ベースのアドバイザリーが含まれます。2025年に日本で実施されたBASFのxarvio HEALTHY FIELDSの展開は、収量保証とサービスレイヤーをソフトウェアの上に重ねることで農業者向けにより差別化されたオファーを生み出す方法を示しました。データ品質とAPIアクセスがハードウアの所有権と同様に購買決定に影響を与えるようになっているため、オープンインテグレーションの重要性が高まっています。CNHのFieldOpsエコシステムとDTNの幅広い農業インテリジェンスのフットプリントは、コネクテッドサービスが重要である理由を示しており、この傾向はデジタル農業市場全体でソフトウェアおよびサービスのシェアを引き続き押し上げるはずです。

用途別:作物モニタリングが拡大し、ドローン分析が最速の勢いを獲得

作物モニタリングはデジタル農業市場において最大の用途であり続け、2025年の収益の24.1%を占めました。リモートセンシング、スカウティング、および画像解析は、農場のすべての運営慣行を一度に変えることなく利用できる最初のデジタルツールであることが多いため、市場をリードしています。2025年3月に更新されたSyngentaとPlanet Labsのパートナーシップは、Cropwiseを通じてほぼ毎日の3メートル解像度の画像を拡張し、衛星モニタリングが日常的な作物管理の意思決定に組み込まれていることを強化しました。作物モニタリングのデジタル農業市場シェアは、欧州における衛星ベースの農業支払いモニタリングなどの公共部門のユーケースによっても支えられており、個々の農場サブスクリプションを超えたより安定した需要基盤を生み出しています。

ドローンアナリティクスは最も成長の速い用途であり、主要農業市場でのドローン展開の拡大と運用規制の簡素化に後押しされ、2031年までCAGR 10.7%で拡大すると予測されています。DJI Agricultureの2026年レポートは、ドローン展開がグローバルな農業全体にいかに急速に広がったかを示しており、ニッチなスカウティングから主流の空中作物インテリジェンスへの移行を支持しています。収量マッピングおよび予測、精密散布および投入物最適化、土壌モニタリングは、個別のツールではなくコネクテッドなワークフローとして販売されることが増えています。家畜モニタリング、農場財務管理、および気象モジュールは引き続き重要ですが、現在ではより広範な農業プラットフォームに付随することが多く、デジタル農業市場内の用途の組み合わせがバンドルされたソフトウェアエコシステムへと移行し続けています。

用途別デジタル農業市場シェア、2025年
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農場規模別:中規模農場が優位、小規模農場が加速

100〜500ヘクタールの中規模農場は2025年のデジタル農業市場の41.5%を占め、最大の顧客セグメントとなっています。比較的高い資本力と増大する運営の複雑さが、ガイダンスシステムや可変施用ツールなどの技術への投資を支えています。これらの農場の多くは固定費を削減するために購買協同組合にも参加しており、政府の支援プログラムはESGコンプライアンスと運営効率の向上を目的として中規模事業者をターゲットとすることが増えています。その結果、技術プロバイダーは高度な機能と簡素化された導入を組み合わせたバンドルデジタルソリューションを提供しており、高い顧客維持率に貢献しています。

100ヘクタール未満の小規模農場は予測期間中にCAGR 10.4%で最も速い成長を記録すると予測されています。このセグメントの成長は、ハードウェア導入を補助するインドのデジタル農業ミッションなどの政府イニシアチブ、および初期資本要件を削減するドローン機体などの共有サービスモデルによって推進されています。さらに、スマートフォンベースのアドバイザリープラットフォームが基盤となるデジタルエコシステムを構築し、ベンダーがセンサーキットやマイクロ保険ソリューションなどの製品をクロスセルすることを可能にしています。低コストのエッジデバイスの入手可能性の向上が手頃な価格をさらに改善し、精密農業技術を小規模農業事業者にとってよりアクセスしやすいものにしています。

農場規模別デジタル農業市場シェア、2025年
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注記: 個々のセグメントのセグメントシェアはレポート購入時に入手可能

地域分析

北米は2025年のデジタル農業市場シェアの37.8%を占め、大規模な農場規模、高い機械化率、および米国農務省の気候スマート商品プログラムからの継続的な資金に牽引されています。米国環境保護庁による除草剤の規制が精密農薬散布技術の導入を加速させており、米国食品医薬品局の家畜トレーサビリティ規則が記録管理ソフトウェアへの需要を高めています。カナダでは草原の穀物システムで同様の進歩が見られ、メキシコは2026年までに80%のカバレッジを目指して農村ブロードバンドの格差解消に取り組んでいます。確立された販売店ネットワークと資金調達チャネルが次世代自律型トラクターの急速な導入を促進しています。さらに、サイバーセキュリティ意識の高まりが米国国立標準技術研究所のベストプラクティスのより迅速な実装を促進しています。

アフリカはデジタル農業市場において最も高い成長率を達成すると予測されており、CAGRは10.9%です。この成長は、モバイル主導のサービス、デジタル農業者登録、スマート灌漑、制御環境プログラムに起因しており、市場のセグメントが従来のハードウェア集約型の採用方法を迂回できるようにしています。南米は2031年にかけて10.0%のCAGRで成長すると予測されており、ブラジルはその広大な商業農業基盤と増大する技術投資により地域の中核として機能しています。アルゼンチンとブラジルは共に、大規模な畑作物生産によって推進されるガイダンスシステム、衛星モニタリング、自律的なフィールドワーク、ドローン支援農学の強固な基盤を提供しています。

欧州はデジタル農業市場において最もコンプライアンス主導の地域であり続けており、補助金の適格性と持続可能性規制がデジタル記録を農業慣行にますます結びつけています。フランスとドイツは農業ロボティクスの協力に注力しており、自律型農業機械とデジタル制御システムへの地域的なシフトを支援しています。対照的に、ロシアは制裁、輸入制限、および技術へのアクセスの不安定さにより、農場のデジタル化のペースが引き続き妨げられているため、より低調な成長が見込まれています。2030年までに農薬使用量を50%削減することを目標とするファームトゥフォーク戦略は、化学物質の使用を最適化するためのサブスクリプションベースのアナリティクスへの需要を高めています [3]出典:欧州委員会、「ファームトゥフォーク戦略」、欧州委員会、food.ec.europa.eu。農業者にテレメトリーデータの所有権を付与するデータガバナンス法が、オープンな交換フレームワークをサポートするプラットフォーム設計を形成しています。さらに、メーカーは欧州連合人工知能法に準拠するためにエッジ人工知能モジュールをローカライズしており、認証のタイムラインを短縮しています。

地域別デジタル農業市場成長率
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規制環境

デジタル農業に関する規制は、データアクセス、可搬性、信頼できる共有の枠組みに加え、圃場でのデジタルツール利用に影響を及ぼす規則へと重点が移りつつある。欧州連合では、EUデータ法が2025年に施行され、農業・食品チェーン全体でコネクテッド機器やサービスによって生成されるデータへのアクセスおよび利用に関する要件が厳格化される。EUはまた、欧州委員会実施規則(EU)2024/2746を通じて、農場レベルの持続可能性報告基盤の制度化にも動いており、この規則は2025年11月11日から適用され、農場持続可能性データネットワークの運用規則を定めることで、準拠したデータ取得、相互運用性、監査対応の記録管理への需要を高めている。

欧州以外でも、各国政府は農業向けデジタル公共基盤の構築を進め、プラットフォーム設計や調達を左右する行政のAIガバナンス要件を定めている。インドは2024年9月2日、農業向けデジタル公共基盤を構築するため281.7億ルピーの予算でデジタル農業ミッションを承認し、公共プログラムのために事業者が統合すべき国家規模の登録簿やデータ基盤を支援している。2026年3月、ケニアは、農業データ・情報・デジタル政策およびデジタル農業情報法案を含む草案を公表し、ケニア農業デジタル情報センター(KADIC)を通じたガバナンスの一元化を目指している。米国では、USDAが2025-2026会計年度のAI戦略を策定し、同期間のデータガバナンス方針を刷新して、連邦政府が影響を及ぼす農業プログラムに導入される技術について、責任あるAI利用とデータ管理への期待を強化している。

競争環境

デジタル農業市場は中程度に集中しており、上位5社はDeere and Company、Bayer AG、AGCO Corporation、CNH Industrial N.V.、Syngenta Groupです。ただし、競争は広範であり、ソフトウェア、センサー、衛星分析、ワークフローソリューションの専門プロバイダーに余地を残しています。Deereは機械、テレマティクス、Operations Centerワークフローの統合に注力し、BayerはFieldViewの農学ネットワークとデータエコシステムを活用しています。AGCO Corporation、CNH Industrial N.V.、Syngenta Group、ブランドに依存しない精密システム、ゼロサブスクリプション接続、オープンプラットフォーム開発を重視し、市場全体で積極的な競争を維持しています。

炭素の測定・報告・検証(MRV)、組み込み型ファイナンス、衛星対応の作物インテリジェンスなどの分野では、特に成長地域の中規模農場向けに新たな競争機会が生まれています。例えば、Indigo AgとMicrosoft Corporationの長期的な土壌炭素契約は、従来の農業投入物以外の技術企業が、機器や種子の提供ではなく持続可能性イニシアチブを通じて市場に参入できることを示しています。同様に、Planet Labsとその子会社Sinergiseは、農業ビジネスの仲介業者だけに頼るのではなく、衛星分析を公共農業モニタリングシステムに直接販売するという代替アプローチを強調しています。これらの動向は、将来の市場支配力が機械の規模だけでなく、データ品質、ワークフロー統合、クロスチャネルパートナーシップにますます依存することを示しています。

小規模な専門プロバイダーは、作物インテリジェンス、土壌センシング、気象分析、エンタープライズサービスの機会を持ち、デジタル農業市場において引き続き重要です。DTN、CropX、Planet Labs、Taranis、Indigo Ag、Farmers Edge Inc.などの企業は、深いデータの専門知識またはワークフローの専門化が規模の不利を軽減できるニッチで競争しています。一方、大手の既存企業は買収、パートナーシップ、開発者アクセスを通じてエコシステムを拡大し続け、すでにシステムに統合されている農場の切り替えコストを高めています。主要プラットフォームと積極的な専門家の間のこのダイナミクスは、統一された環境内で農場運営を炭素、ファイナンス、サプライチェーン報告に効果的に結びつけることができる企業を評価しながら、継続的な競争を確保しています。

デジタル農業産業リーダー

  1. Deere & Company

  2. CNH Industrial N.V.

  3. AGCO Corporation

  4. Bayer AG

  5. Syngenta Group

  6. *免責事項:主要選手の並び順不同
デジタル農業市場の集中度
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市場機会と将来展望

機会は、ハードウェア、ソフトウェア、コンプライアンス業務全体の摩擦を減らすソリューションを中心に集まっており、特にデータの可搬性と検証済みの性能が調達の前提条件になりつつある分野で顕著である。EUにおける正式な報告・データ共有制度への移行、すなわち2025年11月から適用される農場持続可能性データネットワーク規則と2025年に施行されるEUデータ法は、機械のログ、農学記録、持続可能性指標を、重複入力を最小限に抑えながら監査可能なデータセットに正規化するツールの余地を生み出している。農業向けデジタル公共基盤を構築している国々でも同様の機会が見られる。インドでは、デジタル農業ミッション(2024年9月2日承認)がデジタル登録簿やサービス提供基盤の大規模展開を支援しており、これが公共システムと統合された相互運用可能な農場管理、アドバイザリー、トレーサビリティ・モジュールの需要拡大を後押しする可能性がある。

第2の機会分野は、OEMエコシステムと後付け(レトロフィット)経路の両方を通じた自律化とAI対応の圃場作業の商業化であり、新規機器の販売にとどまらず対象となる機材群を広げている。2026年の資金調達動向はこの方向性を示しており、Leaps by BayerがオーバーサブスクライブされたシリーズBに参加し、行作物向け自律型レトロフィット技術を拡大するSabantoを支援(2026年7月)、Rizeがベトナムとインドネシアで持続可能な稲作向けAI活用ツールを拡大するために3,100万米ドルを調達(2026年7月)した事例がある。政府や大口購買者が測定可能な成果を重視する中、センシング、分析、アクチュエーションを成果ベースの提供(投入資材の削減、検証済み記録、労働力代替など)にまとめる事業者は、導入障壁をサービス主導の展開に転換できる可能性があり、これは接続性やデジタルガバナンスの取り組みが拡大しているデジタル化の進んでいる地域でも当てはまる。

最近の業界動向

  • 2026年7月:SabantoとLeaps by Bayerは、Sabantoの行作物農業向け自律型レトロフィット技術を拡大するため、オーバーサブスクライブされたシリーズB資金調達を発表した。この資金調達は、フリート全体の入れ替えに代わる選択肢としてのレトロフィット型自律化のより広範な展開を支援し、異なる年式の機材を混在させて運用する農場にも自律化へのアクセスを拡大するものである。また、既存の機械エコシステムに組み込み可能な自律化ソリューションへの投資家の継続的な関心も示している。
  • 2026年4月:John Deereは、See & Sprayの精密農業ポートフォリオの一部として、圃場データ取得と雑草圧マッピングの改善を目指す新機能See & Scoutを発表した。この追加により、センシングとアクチュエーションを結びつけるDeereの統合的アプローチが強化され、化学薬品節約型のワークフローとデジタルスタック内のより高付加価値なサブスクリプション機能が支援される。また、独立系の観測・画像解析事業者に対し、実行プラットフォームとより緊密に統合するよう競争圧力を高めている。
  • 2024年11月:Microsoftは、農業市場向けの用途を含む、業界特有のデータで最適化された専用AIモデルを発表した。このリリースにより、農場管理、アドバイザリー、サプライチェーンツールに組み込み可能な企業向けAI構成要素の利用可能性が強化された。また、農学ソフトウェア提供事業者が独自にフルモデルスタックを開発せずにAI機能を追加できるペースを加速させた。

デジタル農業業界レポートの目次

1. はじめに

  • 1.1 研究の前提と市場定義
  • 1.2 研究の範囲

2. 研究方法論

3. エグゼクティブサマリー

4. 市場ランドスケープ

  • 4.1 市場概要
  • 4.2 市場促進要因
    • 4.2.1 精密投入物の最適化と収量向上
    • 4.2.2 センサー、ドローン、ガイダンスシステムのコスト低下
    • 4.2.3 農業労働力不足による自動化の加速
    • 4.2.4 気候スマート農業のインセンティブとコンプライアンス需要
    • 4.2.5 炭素MRVおよびスコープ3データの収益化
    • 4.2.6 農業者向け組み込み型ファイナンスとデジタル公共インフラ
  • 4.3 市場抑制要因
    • 4.3.1 小規模農場における高い初期投資と不確実な回収期間
    • 4.3.2 農村部の接続性ギャップとデジタルスキルの限界
    • 4.3.3 相互運用性の摩擦とベンダーロックイン
    • 4.3.4 接続された機械と農場データプラットフォームにわたるサイバーセキュリティリスク
  • 4.4 規制環境
  • 4.5 技術的展望
  • 4.6 ポーターのファイブフォース分析
    • 4.6.1 買い手の交渉力
    • 4.6.2 売り手の交渉力
    • 4.6.3 代替品の脅威
    • 4.6.4 新規参入者の脅威
    • 4.6.5 競争上のライバル関係の強度

5. 市場規模と成長予測(金額)

  • 5.1 技術別
    • 5.1.1 ガイダンスシステム
    • 5.1.2 リモートセンシングおよびイメージング
    • 5.1.3 可変施用技術
    • 5.1.4 人工知能と高度分析
    • 5.1.5 モノのインターネット(IoT)と接続センサー
    • 5.1.6 ブロックチェーンとトレーサビリティ
    • 5.1.7 ロボティクスと自動化
  • 5.2 コンポーネント別
    • 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 用途別
    • 5.3.1 作物モニタリング
    • 5.3.2 収量マッピングと予測
    • 5.3.3 土壌モニタリングと土壌健全性分析
    • 5.3.4 気象追跡と予測
    • 5.3.5 精密散布と投入物最適化
    • 5.3.6 ドローン分析
    • 5.3.7 家畜健康追跡
  • 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
    • 5.5.2 欧州
    • 5.5.2.1 ドイツ
    • 5.5.2.2 英国
    • 5.5.2.3 フランス
    • 5.5.2.4 イタリア
    • 5.5.2.5 スペイン
    • 5.5.2.6 ロシア
    • 5.5.2.7 その他の欧州
    • 5.5.3 アジア太平洋
    • 5.5.3.1 中国
    • 5.5.3.2 インド
    • 5.5.3.3 日本
    • 5.5.3.4 オーストラリア
    • 5.5.3.5 韓国
    • 5.5.3.6 その他のアジア太平洋
    • 5.5.4 南米
    • 5.5.4.1 ブラジル
    • 5.5.4.2 アルゼンチン
    • 5.5.4.3 その他の南米
    • 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
    • 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

6. 競争環境

  • 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、中核セグメント、入手可能な財務情報、戦略情報、主要企業の市場ランク・シェア、製品およびサービス、最近の動向を含む)
    • 6.4.1 Deere & Company
    • 6.4.2 CNH Industrial N.V.
    • 6.4.3 Bayer AG
    • 6.4.4 AGCO Corporation
    • 6.4.5 Syngenta Group
    • 6.4.6 International Business Machines Corporation
    • 6.4.7 Microsoft Corporation
    • 6.4.8 Hexagon AB
    • 6.4.9 KUBOTA Corporation
    • 6.4.10 Topcon Corporation
    • 6.4.11 SZ DJI Technology Co., Ltd.
    • 6.4.12 Planet Labs PBC
    • 6.4.13 Farmers Edge Inc.
    • 6.4.14 AeroVironment Inc.
    • 6.4.15 Traction Ag

7. 市場機会と将来の展望

研究方法のフレームワークとレポートの範囲

市場の定義と対象範囲

本調査手法において、市場はセンシングから農場ゲートまでの圃場データの収集、接続性を通じた転送、および農場内の意思決定とアクションへの変換を行うために、作物および家畜の作業で使用されるデジタルツールを対象としています。

対象範囲の除外:商品取引プラットフォームおよび食品加工ソフトウェアは、農場ゲートの下流に位置し、異なる需要ドライバーに従うため、対象外としています。

セグメンテーション概要

  • 技術別
    • 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
    • モノのインターネット(IoT)
    • ブロックチェーンとトレーサビリティ
    • ロボティクスと自動化
  • ソリューション別
    • ハードウェア
    • ソフトウェア
    • サービス
  • 用途別
    • 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
    • 精密農薬散布
    • ドローン分析
    • 家畜健康追跡
  • 農場規模別
    • 小規模農場(100ヘクタール未満)
    • 中規模農場(100〜500ヘクタール)
    • 大規模農場(500ヘクタール超)
  • 地域別
    • 北米
      • 米国
      • カナダ
      • メキシコ
      • その他の北米
    • 欧州
      • ドイツ
      • 英国
      • フランス
      • イタリア
      • スペイン
      • ロシア
      • その他の欧州
    • アジア太平洋
      • 中国
      • インド
      • 日本
      • オーストラリア
      • 韓国
      • その他のアジア太平洋
    • 南米
      • ブラジル
      • アルゼンチン
      • その他の南米
    • 中東
      • サウジアラビア
      • アラブ首長国連邦
      • トルコ
      • その他の中東
    • アフリカ
      • 南アフリカ
      • エジプト
      • その他のアフリカ

データソース、市場規模算定、および検証

デスクリサーチ

デスクリサーチは市場の構造を確立し、地域ごとに検証できる現実的な需要シグナルの構築を支援しました。農業活動、デジタルアクセス、および導入障壁を理解するために、USDAおよびNASSの刊行物、FAOSTAT、世界銀行の指標、ならびに国際電気通信連合(ITU)などの機関による通信接続性シリーズなどの公開資料を使用しました。

また、イノベーションの強度を追跡するための特許データベース、ならびに製品のポジショニングと価格ロジックをマッピングするための企業年次報告書、投資家向けプレゼンテーション、および信頼性の高い農業技術メディアも参照しました。必要に応じて、企業財務および情報、ならびにニュースと財務報道のための有料サブスクリプションを活用し、収益に関する議論と取引活動を経時的に検証できるようにしました。これらの例は網羅的なものではなく、データ収集、相互確認、および明確化のために他の多くの公開および有料資料も使用しました。

一次インタビューおよびサーベイ

一次調査は、農場で実際に購入・使用されているもの、およびハードウェア、ソフトウェア、コネクテッドサービス間での予算配分を検証することに重点を置きました。主要地域のソリューションプロバイダー、チャネルパートナー、農場経営者、およびアドバイザーと幅広く対話し、導入率、平均支出パターン、およびアップグレードのペースを確認した上で、モデルの前提条件の精緻化に活用しました。

一次調査フィールドワーク回答者の分布

企業タイプ回答者の役職地域
上位層:34% CXO:13%アジア太平洋:49%
中位層:49% 部門・ユニットリーダー:35%欧州・中東・アフリカ:29%
中小規模プレイヤー:17% マネージャー:52%南北アメリカ:22%

市場規模算定および予測

市場規模はトップダウンおよびボトムアップのアプローチを用いて算定しました。トップダウンの視点は、農業活動とデジタル導入から対応可能な需要プールを再構築し、それを支出に換算することで構築しました。実際には、モデルは耕作面積や農業生産強度などの指標から始まり、コネクテッドセンサー、精密機能対応の農業機械アタッチメント、および農業ソフトウェア使用の実際の導入・更新サイクルを適用します。

合計値を現実的に保つため、主要ユースケースにおけるサンプリングされた平均販売価格帯に推定出荷・展開台数を乗じた選択的なボトムアップ近似値と照合し、その後、支出が定期的なものか一時的なものかについてチャネルチェックを行いました。追跡した投入値(例示的)には、農村部における接続性の利用可能性、精密農業慣行の導入率、作物モニタリングにおけるリモートセンシングの使用、デジタルアドバイザリーの典型的な契約期間、および平均価格をシフトさせる可能性のあ機能アップグレードのペースが含まれます。

予測については、政策の推進、気象の変動性、および農業所得サイクルが地域や作物の組み合わせによって導入を加速または減速させる可能性があるため、専門家のコンセンサスに支えられたシナリオ分析を使用しました。小規模国やニッチな用途でデータが不足している場合は、代理指標とピア地域のベンチマーキングを使用してギャップを処理し、実際に展開可能かつ手頃な価格かどうかについてのインタビューフィードバックを受けた後に修正しました。

データ検証および更新サイクル

検証は独立したシグナル間のトライアンギュレーションを通じて行われ、最終承認前に構造化された分散チェックが実施されました。農業機械のデジタル化トレンド、接続性の進捗、および報告された需要に関するコメントなどの指標と出力を比較し、外れ値はスコープ、タイミング、または価格前提から生じたものかどうかを確認するためにレビューしました。

ドラフトモデルは複数のアナリストレビューを経て、前提条件が農場あたりの支出に異常な急増をもたらしたり、フィールドフィードバックと一致しない導入曲線を生じさせたりした場合には再接触が行われます。レポートは年次で更新され、重要なイベントが発生した場合には中間更新が行われ、クライアントが最新の更新されたビューを受け取れるよう最終的な納品前チェックが完了します。

Mordor Intelligenceのデジタル農業市場規模と他の公表推計値との比較

デジタル農業の公表市場規模は、著者が何をカウントするか、どの年が現在の市場を最もよく表しているかについて異なる選択をするため、トピックが同じように聞こえても異なる場合があります。差異はまた、定期的なソフトウェア収益の扱い方、ハードウェア交換のモデル化方法、および農業支出や接続性の大きな変化後に推計が更新されているかどうかからも生じます。

以下の表において、ギャップは主にスコープが農場ゲートで止まるか下流のデジタルプラットフォームまで延びるか、および価格が現実的な導入曲線から構築されているか積極的な拡大前提から構築されているかによるものです。通貨換算のタイミングおよびバンドルオファリングの扱い(例えば、サービス契約付きで販売されるハードウェア)も、特に地域が二次検証ステップなしに迅速に集計される場合に、差異を生み出します。

ベンチマーク比較

出典市場規模調査手法のギャップ
Mordor Intelligence 26.82 ビリオン 米ドル(2026年)
グローバルコンサルタンシーA 29.78 ビリオン 米ドル(2026年)隣接する下流のデジタルプラットフォームを取り込む可能性のある広い需要境界を使用し、バンドルサービスのより速い収益化を想定しているため、初期の年における農場あたりの平均支出が高くなっています。
業界調査B 22.53 ビリオン 米ドル(2025年)市場をより早い年に基準を置き、保守的な導入・更新サイクルを適用しており、定期的なソフトウェアおよびアドバイザリー収益がハードウェアとパッケージ化されている場合に過小評価しているように見受けられます。

この表は、10年代中盤において20億台半ばを中心とした比較的狭い範囲を示しており、残りの差異はスコープとタイミングによって説明され、単一のデータポイントによるものではありません。Mordor Intelligenceのモデルでは、農場ゲートを通じたオンファームデジタルソリューションのみが価値としてカウントされ、バンドルオファリングは予測が適用される前にハードウェアと定期サービスコンポーネントに分離されます。

レポートで回答される主要な質問

2031年にかけてデジタル農業の成長を推進しているものは何ですか?

成長は、投入物の最適化、労働力節約型自動化、気候コンプライアンス、炭素データの収益化、および公共デジタルインフラからのオンボーディング摩擦の低減によって支援されています。このセクターは2025年の240.3億米ドルから2031年までに437億米ドルに10.3%のCAGRで上昇すると予測されています。

現在、デジタル農業収益をリードしている技術セグメントはどれですか?

ガイダンスシステムは2025年の収益の29.4%を占め、多くの作物タイプと農業機械群にわたって幅広く実証された価値を提供するため、技術セグメントをリードしています。

この分野で最も急速に拡大している用途はどれですか?

ドローンアナリティクスは最も成長の速い用途であり、主要農業市場でのドローン展開の拡大と運用規制の簡素化に支えられ、2031年までCAGR 10.7%の成長が予測されています。

ハードウェアと比較してソフトウェアが重要性を増している理由は何ですか?

ハードウェアは2025年のコンポーネント収益の43.2%を依然として占めていますが、ベンダーがサブスクリプション、定期サービス、および統合された農業ワークフローへとシフトしているため、ソフトウェアはCAGR 10.8%でより速く成長していす。

市場導入を遅らせる可能性のあるリスク要因は何ですか?

高い初期設備投資、断片化した土地所有権、サイバー脅威、ベンダーロックインが価格に敏感な地域での導入を抑制する可能性があります。

最終更新日:

デジタル農業 レポートスナップショット