精密農業市場規模・シェア

精密農業市場(2025年~2030年)
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Mordor Intelligenceによる精密農業市場分析

2026年の精密農業市場規模は166億1,000万米ドルと推定され、2025年の147億7,000万米ドルから成長し、2031年の予測は298億6,000万米ドルで、2026年~2031年にかけて12.45%のCAGRで成長します。

衛星IoTコンステレーション、GNSSガイドによるオートステアリング、AIを活用した自律型機器は、デジタル農業のアドレサブルベースを拡大し、カーボンクレジットインセンティブを具体的な投資収益率に転換しています。John Deereとスペースエックスの提携による携帯不感地帯でのサブインチテレメトリー、AGCOのPTx Trimbleによる混合フリートへの後付けのジョイントベンチャー、および米国農務省の気候スマートコモディティプログラムは、可変施用インプット最適化に報いる技術サイクルを強化しています。ハードウェアが依然として支出を主導していますが、ソフトウェアとエッジAIアナリティクスがダブルデジットの成長で上回っており、データ収集からリアルタイム意思決定自動化への産業シフトを映し出しています。北米が最大の地域シェアを維持する一方、アジア太平洋はインドのスマートアグ・エコシステムと中国の精密農業政策義務を背景に最速のCAGRを達成しています。 

主要レポートの要点

  • 技術別では、ガイダンスシステムが2025年の精密農業市場シェアの37.45%をリードし、一方で可変施用技術は2031年にかけて13.55%のCAGRで上昇する見込みです。
  • コンポーネント別では、ハードウェアが2025年の精密農業市場規模の51.20%を占め、ソフトウェアは2031年までに13.40%のCAGRで成長すると予想されます。
  • 用途別では、収量モニタリングが2025年の精密農業市場シェアの29.10%を保持し、ドローンベースのスカウティングは2031年までに12.85%のCAGRで拡大する見込みです。
  • 農場規模別では、大規模農場(1,000ヘクタール超)が2025年の精密農業市場で54.25%のシェアを占める一方、小規模農場(100ヘクタール未満)は2031年にかけて12.95%の最高予測CAGRを示しています。
  • 地域別では、北米が2025年の精密農業市場シェアの41.15%を獲得し、アジア太平洋は2026年~2031年にかけて13.95%のCAGRで加速する見込みです。

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:自律型システムが市場進化を牽引

ガイダンスシステムは2025年の精密農業市場シェアにおいて先頭の37.45%を保持し、変化する地形でも機械をサブインチの経路に誘導する堅牢なGNSS受信機によって支えられています。可変施用技術の精密農業市場規模は、目標施用を促進する肥料・化学品価格の上昇に牽引されて2031年までに13.55%のCAGRで成長すると予測されています。ドローンベースのリモートセンシングは安価なマルチスペクトルペイロードを活用しており、DJIは地図が処方型散布機に供給された場合に化学品量が67.78%削減されたと報告しています。ロボットはベンチャー投資がエッジAIプラットフォームにシフトするにつれて普及を拡大しており、フォーグロワーズとボンサイロボティクスは合計2,400万米ドルを調達して50万エーカーでの収穫自動化を推進しています。衛星IoTがスタックを補完し、携帯エリア外の圃場からのセンサー入力を中継することで、自律性モジュール向けのモデルを最新の状態に保っています。

エッジとクラウドのアナリティクスは連携して機能します。エッジハードウェアがリアルタイムでビジョンストリームを処理し、クラウドエンジンが季節的パターンを処理します。John Deereの第2世代自律性スタックは両レイヤーを統合し、今十年末までにトウモロコシと大豆の完全自律化を目指しています。農家はシングルブランドの置き換えよりも混合フリートの後付けをますます好んでおり、このシフトをAGCOがOutRunキットで高コストのトラクター交換を省いて活用しました。こうしたダイナミクスを踏まえると、オープンAPIとハードウェア非依存のコンポーネントを組み合わせた技術サプライヤーが増分的な作付面積を獲得するうえで最良の位置にあります。

精密農業市場:技術別市場シェア、2025年
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注記: 全個別セグメントのセグメントシェアはレポート購入後に入手可能

コンポーネント別:ソフトウェアの加速がハードウェア優位を変革

ハードウェアはセンサー、コントローラー、ドローン、自律型プラットフォームをカバーし、2025年の精密農業市場の51.20%を獲得しました。しかし、ネットワークが落ちても数秒以内にエッジAIが実行可能な処方を提供するため、ソフトウェア収益は13.40%のCAGRで上昇しています。センサーは切手サイズにまで縮小し、小規模農場でも可変施用灌漑マップに供給する高密度土壌水分グリッドを導入できるようになりました。John DeerのG5-プラスなどのディスプレイはイーサネットを追加し、農機具から運転席により豊富なデータセットを送信しています。車載コンピューターはGNSS、マシンビジョン、テレマティクスを1枚の基板に統合し、自律性ループのレイテンシーを大幅に削減しています。

オペレーターがソフトウェアのパッチ適用とリアルタイムのサイバー脅威監視をサードパーティパートナーに依存するため、マネージドサービスの精密農業市場規模は拡大する見込みです。CNHとRaven Industriesのデータアナリティクススイートは、AIによる選択的散布で除草剤を77%削減しています。衛星バックホールにより圃場作業中に処方が同期されることが保証され、4Gのない耕作地の77%にとって重要なフェイルセーフとなっています。ハードウェアのマージンが圧縮される中、ベンダーはアップデート、アルゴリズム、カーボンクレジット報告ダッシュボードをバンドルしたサブスクリプションを通じて継続的収益を追求しています。

用途別:精密散布が作物管理を再定義

収量モニタリングはすべての処方を訓練する空間変動性データを提供するバックボーンとして残り、2025年の精密農業市場シェアの29.10%を占めました。ドローンベースのスカウティングは、栄養ストレスを早期に検出するAIモデルに牽引されて12.85%のCAGRで加速しており、一斉処理に代わってマイクロ投与の葉面散布を促しています。可変施用は一斉散布を上回り、John DeerのExactShotシステムを使用して1エーカーあたり40.74米ドルの節約と最大66%の肥料削減という実証された成果を上げています。土壌・作物健康モニタリングはIoTプローブと衛星データを組み合わせ、アナリティクスが従来のスカウティングより数日早く病害の発生を警告できるようにしています。

収穫自動化の精密農業市場規模は、John DeerのS7コンバインが穀粒損失設定と地上速度を自動化してスループットを20%向上させるにつれて上昇する見込みです。ヴェルディのような灌漑管理プラットフォームは水分と栄養素の供給のバランスをとり、降雨量の1ミリメートルも重要な干ばつリスク地域にとって不可欠な機能です。自律型グレインカートがコンバインと位置・充填レベルデータを同期することで下流の物流が改善し、アイドル時間が最小化されます。持続可能性の指標が厳格化する中、コンプライアンスモジュールは現在、農学ツールの隣に配置されており、カーボン検証が収穫後ではなく生育期に行えるようになっています。

精密農業市場:用途別市場シェア、2025年
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農場規模別:小規模農場のデジタル化が加速

1,000ヘクタール超の大規模農場は、より大きな資本プールと専任の農学スタッフを活用して2025年の精密農業市場の54.25%を保持しました。100ヘクタール未満の小規模農場は、低コストのIoTキット、衛星バックホール、政府補助金が参入障壁を下げることで最高の12.95%のCAGRを記録しています。小規模農家向けの精密農業市場規模は、センサーとクラウドダッシュボードに補助金を提供するインドの4億5,000万インドルピー(512万米ドル)のデジタル農業ミッションの下で拡大する見込みです。中規模農場は100~1,000ヘクタールにまたがり、全機械の入れ替えを回避するレトロフィットキットに牽引されて52%の普及率を示しています。

国連開発計画のフレームワークは現在、地域の言語によるモバイルアプリ、クラウドアナリティクス、リモートセンシングをバンドルし、小規模農家が初期サーバーコストを回避できるようにしています。大規模農場は排出量に対する監視が高まっており、ESG報告のためのデジタルツインを通じてすべてのインプットを定量化することが求められています。中規模事業者は、完全自律型フリートへの参入を避けつつコアのガイダンスと可変施用モジュールを展開することで均衡を見出しています。ペースの違いにもかかわらず、収束は明確です。かつて高い設備投資を必要としていた機器が、農場規模間のデジタルデバイドを縮小するサブスクリプションで利用可能になっています。

地域分析

北米は2025年に41.15%の地域シェアを維持し、成熟したGNSSネットワーク、確立されたディーラーエコシステム、カーボンプログラムのためのデジタル記録を認める規制環境に支えられています。市場は新興地域と比較して成長率が安定しており、これは2025年の農家センチメント調査が商品価格の変動を背景に慎重な設備投資計画を示していることが一因です。それでも、レガシーディスプレイの交換サイクルの活発化と完全機械自律化への拡大が、同大陸の需要の底を維持するはずです。

アジア太平洋地域は精密農業市場において13.95%の最速成長率を記録し、2028年までに8億8,621万米ドルに達すると予測されるインドのスマートアグ市場と中国のデジタル農業に関する政策義務によって推進されています。政府資金による衛星コンステレーション、低コストドローン、農村ブロードバンド投資が小規模農家の圃場全体での採用を下支えしています。2024年のベンチャーキャピタル投資は12億米ドル超が自動化果樹園散布機とアグリフィンテック信用スコアリングに集中し、インプットローンをセンサー検証圃場データに連動させています。オーストラリアは慢性的な労働力不足を軽減する自律型広大面積フリートで漸進的な作付面積を追加しています。

欧州は2030年までに化学物質を50%削減することを要求する環境法制の下で着実に前進しており、精密散布をコンプライアンスの手段として位置づけています。ドイツでの圃場試験により、収量を損なうことなく10~20%の農薬削減が確認され、農家の信頼が高まっています。ラテンアメリカの採用ペースは分岐しており、ブラジルとアルゼンチンは干ばつによる収入減少で2024年にトラクター購入を14%縮小したものの、規制緩和後にドローン散布を加速させました。中東・アフリカは依然として導入初期段階にあり、衛星IoTはRTKネットワークのカバレッジが40%にとどまるサハラ以南アフリカの生産者の生命線ですが、価格負担能力とスキルのギャップがスピードを抑制しています。

精密農業市場CAGR(%)、地域別成長率
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規制環境

精密農業に関する規制は、AI対応機械の持続可能性コンプライアンス、データガバナンス、安全規則によって形作られる度合いが増している。欧州連合では、Farm to Forkが2030年までに化学農薬使用量を50%削減する目標を掲げており、これが記録管理と処方に基づく施用ワークフローの需要を強化している。EU AI法(規則2024/1689)は、農業機械の安全構成要素として使用されるAIを高リスクとみなし、規則167/2013に基づく既存のEU型式認証プロセスとコンプライアンスを結び付けている。

米国では、インセンティブと相互運用性標準に関する連邦レベルの関心が高まっている。PRECISE法(S. 1616/H.R. 6143)は、保全プログラムのもとで精密農業の導入支援を拡大することを提案しており、S. 507は米国農務省(USDA)に対し、施行後2年以内にNISTおよびFCCと協力して、自主的かつ合意ベースで民間主導の相互接続性標準を策定するよう指示している。これは、混在フリートにおけるデータの分断を減らすという市場ニーズと政策を一致させるものである。

バリューチェーン分析

精密農業のバリューチェーンは、GNSS受信機、カメラ、マルチスペクトルおよび熱センサー、コントローラー、接続モジュールなどの上流の電子機器・センシング入力から始まり、John Deere、AGCO(PTx Trimbleを含む)、CNH Industrial、Kubotaといった機器メーカーおよび精密農業ブランドが主導するOEM・システム統合層へと流れていく。Bonsai Robotics、Agtonomy、Taranisなどの専門プロバイダーは、ビジョン自律走行や作物インテリジェンス分野で差別化された能力を提供し、一方でPlanet Labsや、Climate FieldViewなどのソフトウェアプラットフォームおよびOEM運用センターといった衛星・デジタルインフラ事業者は、分析および処方生成に供する画像とデータレイヤーを供給している。

下流では、流通と実装の担い手はディーラー網、農業資材小売業者、可変施用・ガイダンス・散布システムの設置、校正、サポートを行うサービスパートナーに集中している。これらの事業者は、圃場データを化学物質使用記録やカーボンプログラム文書などの運用上の意思決定やコンプライアンス資料に変換している。混在ブランドフリート間の相互運用性、データ所有権とプライバシーへの懸念、訓練を受けた精密農業サービス人材の限られた供給は依然として主要な摩擦点であり、ハードウェア導入を再現可能な成果に転換する上で、統合サービス、マネージドサービス、API主導のパートナーシップが依然として中心的な役割を担っている。

競合環境

産業構造は集約化が進んでいます。AGCOはTrimbleの農業部門の85%を20億米ドルで取得し、2028年までに精密農業収益20億米ドル超を目指すPTx Trimbleを設立しました。John Deereはスペースエックスの接続性、拡張された2025年製品ライン、ビジョン・AI・遠隔診断を統合した第2世代自律性スタックを通じてリーダーシップを拡大しています。[4]アグウェブ、「John Deere S7コンバイン発売」、agweb.com CNHはRaven Industriesを統合してケースとニューホランドのフリートにリアルタイム機械学習を組み込み、DJIはすべての欧米競合他社を合計した以上のグローバルドローンシェアを維持しています。

戦略的プレイブックはオープンAPI、クロスブランドレトロフィット、サービスとしての価格設定を強調して混合フリートのヘクタールを獲得することに重点を置いています。フォーグロワーズやボンサイロボティクスなどのエッジAI企業は温室収穫や畝作物知覚などの特定タスクを標的にしていますが、その成功により大手企業は社内研究開発を加速またはパートナーシップを組む必要に迫られています。ベンチャー投資は純粋な農場管理SaaSからオフラインで動作する自律性モジュールへとシフトしており、具体的な生産性向上への投資家の食欲を反映しています。

競争の激化は技術に留まらず、下流のアグリビジネスがセンサー設置にインプットファイナンシングをバンドルしてロックインを生み出しています。同時に、欧州とアジアの協同組合は自律型散布機の共有フリートを契約し、ハードウェア所有権を迂回するサービスレイヤーを追加しています。マシンビジョンと可変施用に関する特許がロイヤリティフローを形成し、知的財産が最前線の戦場となっています。

精密農業業界リーダー

  1. AGCO Corporation

  2. アグジャンクションInc

  3. John Deere

  4. DICKEY-john Corporation

  5. TeeJet Technologies

  6. *免責事項:主要選手の並び順不同
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市場機会と将来展望

政策やプログラム設計は、農学的な取り組みを検証済みの成果に結び付ける、標準準拠かつ監査可能な精密農業ワークフローの余地を生み出している。米国では、2026年農業法の草案に環境品質インセンティブプログラム(EQIP)の改革が含まれており、精密農業の実践に関する定義の見直しや支払上限額の引き上げが提案されている。これにより、可変施用の意思決定、施用記録、センサーに基づく証拠を文書化できるシステムへの需要が強化されている。同時に、提案されているPRECISE法(S. 1616/H.R. 6143)およびS. 507における相互接続性標準の取り組みは、財政支援とベンダー間接続性の両方に注目を集め、ブランドに依存しないレトロフィット、標準準拠のデータ交換、サイバーセキュリティ対応の導入に対する機会を強化している。

また、製造の地域化と、1エーカー当たりの作業員時間を削減する自律優先の圃場作業を中心に、商業的な勢いも高まっている。Ecorobotixは、カンザス州ライオンズに超高精度スプレーヤーARAの組立拠点を設立するため、3年間で5,000万米ドルを投じることを決定した。一方Orbia Netafimは、メキシコのエルモシーヨに3万平方メートルの製造工場を開設し、点滴灌漑ソリューションの生産能力を拡大することで、精密散布・灌漑機器の地域配送の高速化を支援している。プラットフォーム側では、Deereが John Deere Operations Centerの月間アクティブユーザー数44万人を報告し、米国製造業に対する10年間・200億米ドルのコミットメントを発表しており、ハードウェア、分析、レポーティングを更新志向型のデジタルサービスに統合した精密農業スタックの収益化の道筋を示している。

最近の業界動向

  • 2026年7月:John Deereは、2027年モデルイヤー向けにSee and Spray Gen 2スプレーヤーを確定し、更新されたAI雑草検知機能、夜間散布能力の向上、四輪ステア機能を追加した。この新製品発売により、作業可能時間帯や検知性能が向上し、精密散布は主要な畝作物用途を超えて拡大しており、スプレーヤー通過時のデータ取得範囲が増加し、より広範な農場意思決定の自動化につながっている。
  • 2025年5月:John Deereは、精密農業スタックに航空画像とAI農学をより深く組み込むため、Senteraを買収した。スカウティングデータをOEMプラットフォームに統合することで、遠隔センシング、処方、機械実行の連携が強化され、Operations Centerを軸としたサブスクリプション主導のワークフローが強化されている。
  • 2025年1月:John Deereは、より長い認識範囲とモバイルアプリ制御を備えた第2世代自律走行スタックを発表した。このアップグレードは自律運転の利用率向上を支え、自律ワークフローの日常的な制御を簡素化し、接続機器および混在圃場のタスク自動化の基準能力を高めている。

精密農業産業レポートの目次

1. はじめに

  • 1.1 調査の前提と市場定義
  • 1.2 調査の範囲

2. 調査方法論

3. エグゼクティブサマリー

4. 市場概観

  • 4.1 市場概要
  • 4.2 市場促進要因
    • 4.2.1 大規模農場におけるGNSS対応オートステアリング採用の急増
    • 4.2.2 マルチスペクトル・熱赤外ドローンセンサーの急速なコスト低下
    • 4.2.3 可変施用インプット削減に報いる政府のカーボンクレジット制度
    • 4.2.4 サブインチ圃場テレメトリーのための衛星IoTコンステレーションの統合
    • 4.2.5 AIベースのリスクスコアリングを導入する農場への保険割引
    • 4.2.6 農場管理SaaSからエッジAIロボティクスへのベンチャー投資のシフト
  • 4.3 市場阻害要因
    • 4.3.1 混合ブランド機械間のデータ相互運用性のギャップ
    • 4.3.2 農場OTネットワークを標的とする農村サイバーセキュリティの脅威
    • 4.3.3 サハラ以南アフリカにおけるRTKネットワークカバレッジの停滞
    • 4.3.4 アルゴリズムによる意思決定の自律性喪失に対する農家の抵抗
  • 4.4 産業エコシステム分析
  • 4.5 規制環境
  • 4.6 技術展望
  • 4.7 ポーターの五力分析
    • 4.7.1 買い手の交渉力
    • 4.7.2 売り手の交渉力
    • 4.7.3 新規参入者の脅威
    • 4.7.4 代替品の脅威
    • 4.7.5 競争上のライバルの激しさ

5. 市場規模・成長予測(金額)

  • 5.1 技術別
    • 5.1.1 ガイダンスシステム
    • 5.1.1.1 GNSS・GPS
    • 5.1.1.2 GIS
    • 5.1.2 可変施用技術
    • 5.1.2.1 可変施用施肥
    • 5.1.2.2 可変施用播種
    • 5.1.2.3 可変施用農薬
    • 5.1.3 リモートセンシング
    • 5.1.4 ドローン・無人航空機
    • 5.1.5 ロボティクス・自律型機器
    • 5.1.6 エッジ・クラウドアナリティクスプラットフォーム
    • 5.1.7 その他技術
  • 5.2 コンポーネント別
    • 5.2.1 ハードウェア
    • 5.2.1.1 センサー・アクチュエーター
    • 5.2.1.2 コントローラー・ディスプレイ
    • 5.2.1.3 車載コンピューティング・接続性
    • 5.2.2 ソフトウェア
    • 5.2.2.1 農場管理SaaS
    • 5.2.2.2 データアナリティクス・AI
    • 5.2.3 サービス
    • 5.2.3.1 統合・コンサルティング
    • 5.2.3.2 マネージドサービス
  • 5.3 用途別
    • 5.3.1 収量モニタリング
    • 5.3.2 可変施用
    • 5.3.3 圃場マッピング
    • 5.3.4 土壌・作物健康モニタリング
    • 5.3.5 灌漑管理
    • 5.3.6 作物スカウティング
    • 5.3.7 収穫自動化・物流
    • 5.3.8 その他用途
  • 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(100~1,000ヘクタール)
    • 5.4.3 大規模農場(1,000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
    • 5.5.2 南米
    • 5.5.2.1 ブラジル
    • 5.5.2.2 アルゼンチン
    • 5.5.2.3 その他南米
    • 5.5.3 欧州
    • 5.5.3.1 ドイツ
    • 5.5.3.2 英国
    • 5.5.3.3 フランス
    • 5.5.3.4 スペイン
    • 5.5.3.5 イタリア
    • 5.5.3.6 オランダ
    • 5.5.3.7 その他欧州
    • 5.5.4 アジア太平洋
    • 5.5.4.1 中国
    • 5.5.4.2 日本
    • 5.5.4.3 インド
    • 5.5.4.4 オーストラリア
    • 5.5.4.5 韓国
    • 5.5.4.6 その他アジア太平洋
    • 5.5.5 中東・アフリカ
    • 5.5.5.1 中東
    • 5.5.5.1.1 サウジアラビア
    • 5.5.5.1.2 アラブ首長国連邦
    • 5.5.5.1.3 トルコ
    • 5.5.5.1.4 その他中東
    • 5.5.5.2 アフリカ
    • 5.5.5.2.1 南アフリカ
    • 5.5.5.2.2 ナイジェリア
    • 5.5.5.2.3 ケニア
    • 5.5.5.2.4 その他アフリカ

6. 競合環境

  • 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、コアセグメント、財務情報(入手可能な場合)、戦略情報、主要企業の市場ランク・シェア、製品・サービス、最近の動向を含む)
    • 6.4.1 Deere and Company
    • 6.4.2 Trimble Inc.
    • 6.4.3 AGCO Corporation
    • 6.4.4 CNH Industrial N.V.
    • 6.4.5 Raven Industries
    • 6.4.6 Topcon Positioning Systems
    • 6.4.7 Lindsay Corporation
    • 6.4.8 TeeJet Technologies
    • 6.4.9 DICKEY-john
    • 6.4.10 BASF Digital Farming (xarvio)
    • 6.4.11 Yara International ASA
    • 6.4.12 Climate Corp (Bayer)
    • 6.4.13 Hexagon Agriculture
    • 6.4.14 CropX Technologies
    • 6.4.15 DJI Agriculture
    • 6.4.16 Farmers Edge
    • 6.4.17 Granular
    • 6.4.18 Ag Leader Technology
    • 6.4.19 Kubota Smart Agri
    • 6.4.20 Sentera

7. 市場機会と将来展望

  • 7.1 ホワイトスペースと未充足ニーズの評価

研究方法のフレームワークとレポートの範囲

市場定義と対象範囲

本方法論において、精密農業市場は、農家が圃場条件を測定し、収量を向上させ廃棄を減らすために投入資材をより正確に施用することを支援する技術、ソフトウェア、および関連サービスの価値を対象とする。

対象範囲の除外事項:精密機能を持たない従来型農業機械、接続制御なしで販売される基本的な灌漑機器、精密農業ツールに紐づかない一般的な農学コンサルティングは除外される。

セグメンテーション概要

  • 技術別
    • ガイダンスシステム
      • GNSS・GPS
      • GIS
    • 可変施用技術
      • 可変施用施肥
      • 可変施用播種
      • 可変施用農薬
    • リモートセンシング
    • ドローン・無人航空機
    • ロボティクス・自律型機器
    • エッジ・クラウドアナリティクスプラットフォーム
    • その他技術
  • コンポーネント別
    • ハードウェア
      • センサー・アクチュエーター
      • コントローラー・ディスプレイ
      • 車載コンピューティング・接続性
    • ソフトウェア
      • 農場管理SaaS
      • データアナリティクス・AI
    • サービス
      • 統合・コンサルティング
      • マネージドサービス
  • 用途別
    • 収量モニタリング
    • 可変施用
    • 圃場マッピング
    • 土壌・作物健康モニタリング
    • 灌漑管理
    • 作物スカウティング
    • 収穫自動化・物流
    • その他用途
  • 農場規模別
    • 小規模農場(100ヘクタール未満)
    • 中規模農場(100~1,000ヘクタール)
    • 大規模農場(1,000ヘクタール超)
  • 地域別
    • 北米
      • 米国
      • カナダ
      • メキシコ
    • 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
      • スペイン
      • イタリア
      • オランダ
      • その他欧州
    • アジア太平洋
      • 中国
      • 日本
      • インド
      • オーストラリア
      • 韓国
      • その他アジア太平洋
    • 中東・アフリカ
      • 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
        • ナイジェリア
        • ケニア
        • その他アフリカ

データソース、市場規模算定、検証

デスクリサーチ

まず、国を越えて安定的に相互検証しやすい公的資料を用いて、バリューチェーンと導入ロジックの整理を行う。一般的な参照先には、USDAやEurostatなどの政府農業統計、NASAやFAOなどの遠隔センシング・作物モニタリングデータ、収量応答や投入資材利用効率を示す農学研究論文が含まれる。

価格および単位に関する前提を固めるため、企業の開示資料、投資家向け資料、関連する場合は輸出入貿易開示情報、農業技術導入に関する信頼性の高い報道を確認する。市場構造の確認には特許データベースを用いてイノベーションの集中箇所を把握し、企業財務やニュースについては有料サブスクリプションを選択的に利用し、収益シグナルとイベントの時系列の一貫性を保つ。これらのデスクリサーチ資料は例示にすぎず、データ収集、検証、明確化のために他にも多数の公的・有料資料が使用されている。

一次インタビューおよび調査

当社の一次調査は、大規模農場および小規模事業者における実際の購買行動と利用パターンの確認に重点を置き、その結果を流通業者やサービスプロバイダーが現場で見ている状況と照合した。インタビューおよび調査は、南北アメリカ、EMEA、APAC地域の機器メーカー、ソフトウェアプロバイダー、農学・サービスパートナー、ディーラー、農場管理者を対象とし、デスクリサーチのギャップを埋め、モデル確定前に前提を再確認した。

一次調査フィールドワーク回答者の分布

企業種別回答者の役職地域
トップティア:28% 経営幹部(CXO):15%APAC:46%
ミッドティア:51% 機能/部門責任者:41%EMEA:29%
中小規模プレーヤー:21% マネージャー:44%南北アメリカ:25%

市場規模算定と予測

市場規模算定は、結果が説明可能かつ更新しやすい状態を保つため、1つのワークブック内でトップダウンとボトムアップの両ロジックを用いて構築した。トップダウン側では、耕作面積、農場規模の構成比、技術普及率を結び付けて需要プールを再構築し、それを一般的なシステム価格とサービス付帯率(技術の成熟度によって異なる)を用いて価値に変換する。

合計値の現実性を保つため、選択的にボトムアップ的な近似手法をチェックとして用いる。例えば、ガイダンス、センシング、可変施用ソリューションについて、サンプル平均販売価格に推定導入台数を乗じた値を算出し、その後ディーラーやサービスパートナーによるチャネルチェックを行う。国によって明確な公的シグナルが不足している場合は、農場規模や作物構成が似ている代替市場を用いてギャップを補い、現地の価格水準とインタビューから得られた導入状況のフィードバックで再スケーリングする。

予測にはシナリオ分析を適用している。これは、導入が作物価格、投入資材コストのインフレ、農場労働力の確保状況、デジタル報告を促進する補助金・コンプライアンスプログラムの進展速度によって変動するためである。追跡する主要な入力データには、主要作物の栽培面積、精密農業対応機器の出荷量、ソフトウェアサブスクリプションの更新動向、ドローンおよび画像利用の強度、そして一度限りのハードウェア販売から継続的なサービス・ソフトウェアへの構成比の変化が含まれる。

データ検証と更新サイクル

当社は、地域ごとの導入調査、機器出荷動向、農業収入および投入資材コストサイクルの方向性など、独立したシグナルとモデルを比較することで出力を検証している。異常値は識別・検討され、明確な市場イベントで説明できない差異がある場合は、前提を再検討し、追加インタビューを実施する。

最終承認の前に、計算内容を再確認し、地域および技術別の年次変動が論理的整合性を持つかを検証する複数段階のレビューを行う。レポートは年次で更新され、主要な政策変更、供給制約、価格変動が需要に重大な影響を与える場合には中間更新を行う。納品直前には最終確認を行い、クライアントが最新の見解を受け取れるようにしている。

Mordor Intelligenceによる世界の精密農業市場規模と他の公表推定値の比較

精密農業の公表市場規模は、対象範囲の線引きが異なり、入力前提が必ずしも同じ時期に従っていないため、しばしば差異が生じる。この差異は通常、精密農業として何を数えるかと、隣接するスマート農業カテゴリーとの区別、さらに価格が地域間でどのように変換・更新されるかから生じる。

ベンチマーク表は、いくつかの2025年推定値と比較して、より高い2026年の値を示している。Mordor Intelligenceのモデルでは、合計は技術導入と農場規模加重の普及率から構築されており、精密農場作業や有償の農場管理ワークフローに直接結び付かない隣接カテゴリーは除外している。

ベンチマーク比較

出典市場規模研究方法論のギャップ
Mordor Intelligence USD 16.61 B (2026)
総合コンサルティング会社A USD 11.20 B (2025)2025年を基準年とし、継続的なソフトウェアおよびサービスをより狭く含める形を採用し、同一農場における複数技術の重複導入を減らす保守的な導入曲線を適用している。
業界研究グループB USD 10.50 B (2024)2024年の開始点から逆算する手法をとる傾向があり、精密農業をより広範なスマート農業テーマと混同しがちであるため、サービス付帯を過小評価し、地域間で通貨の時期のずれが生じる可能性がある。

総じて、これらの差異は主に、有償の精密農業ソリューションとして何を数えるか、初期採用者を超えた導入拡大の想定速度、そしてソフトウェアとサービスを意味のある価値層として扱うかどうかに起因する。入力データを、検証・更新可能な耕作面積、農場構成、普及率、価格ロジックに結び付け続けることで、最終的な数値は年ごとに追跡可能かつ再現可能な状態を保っている。

レポートで回答される主要な質問

2026年の精密農業のグローバル市場規模はいくらですか?

精密農業は2026年に166億1,000万米ドルと評価されています。

2031年までの精密農業の成長はどの程度見込まれますか?

当セグメントは2031年に298億6,000万米ドルに達すると予測されており、12.45%のCAGRを反映しています。

精密農業ソリューションの採用が最も速い地域はどこですか?

アジア太平洋が2026年から2031年にかけて13.95%のCAGRで成長をリードしています。

精密農業において最も急速に拡大している技術分野はどれですか?

可変施用技術は生産者がインプット最適化を目指すなか、2031年にかけて13.55%のCAGRで進展しています。

カーボンクレジットインセンティブはどのように精密農業ツールの普及を促進しますか?

政府プログラムは検証可能な肥料・化学品削減に対して生産者に報酬を支払い、可変施用をより収益性の高いものにして採用を加速させています。

衛星IoT接続が精密農業の展開にとってなぜ重要ですか?

衛星リンクは信頼性の高い携帯カバレッジを欠く耕作地の77%にサービスを提供し、自律型機器とアナリティクスのための継続的なデータフローを確保しています。

最終更新日:

精密農業 レポートスナップショット