世界のデジタル農業市場は大幅な拡大基調にあり、2023年の評価額220億米ドルから2028年には360億米ドルに達すると予測され、10.3％の有望な年間平均成長率（CAGR）を示している。この急成長は主に、モバイルインターネットやクラウドコンピューティングの台頭により、特に発展途上国の零細農家にとってデジタル農業ツールがより身近なものになるなど、デジタル農業市場の新たなトレンドに起因している。これにより、零細農家は生活を向上させ、デジタル経済に参加できるようになる。
さらに、デジタル農業市場の世界的な拡大は、精密農業技術の採用拡大によって促進されている。技術、データ分析、自動化の継続的な進歩により、その能力はさらに強化され、すべての農家がより利用しやすくなるだろう。精密農業は農業に革命を起こす可能性を秘めており、環境を保護しながら人口増加のために持続可能な食糧生産を保証する。
市場動向
推進要因 農家と農業従事者によるIoTとAIの採用増加 農業部門は、モノのインターネット（IoT）と人工知能（AI）に牽引される技術革命を目の当たりにしている。世界人口の増加、資源不足、気候変動などの要因が拍車をかけるこの傾向は、農作業の効率性、生産性、持続可能性を向上させる大きな機会をもたらしている。モノのインターネット（IoT）と人工知能（AI）は、遠隔監視とデータ主導の意思決定を通じて、農家や農業従事者の作物収量の最適化を支援している。機械学習、衛星画像、可変率技術、高度な分析などの技術は、小規模な土地を所有する農家に、高い作物収量を通じて収入を増やす力を与えている。IoTと高度な分析は、農家が天候、気温、土壌水分、作物価格に関連するリアルタイムのデータを分析するのに役立つ。IoTと高度なアナリティクスは、農家が資源を最適化して収穫量を増やし、農場計画を改善し、無駄を最小限に抑えるために必要な資源のレベルについて賢い決定を下すための洞察を提供する。
阻害要因 技術的知識と研修活動の不足 デジタル農業に関する技術的知識や研修活動の欠如は、これらの技術をより広く採用し、うまく導入するための重大な障壁である。これは、デジタル農業が農業に革命をもたらし、農業全体の生産性と持続可能性を向上させる可能性を阻害する可能性がある。
デジタル農業に関する技術的知識や研修活動の不足に対処するには、様々な関係者が協力して取り組む多面的なアプローチが必要である。情報へのアクセスを促進し、ニーズに合わせた研修プログラムを開発し、イノベーションを促進することで、農家がデジタル技術の可能性を最大限に活用し、農業セクターに革命を起こす力をつけることができる。
機会： スマートフォンによる農業ベースのソフトウェア利用の増加。 スマートフォンを介した農業ベースのソフトウェア利用の増加は、農家の特定のニーズに対応する革新的なソリューションを開発・提供できる企業にとって、有利な機会をもたらす。スマートフォンの普及率は急速に高まっており、特に多くの農家が活動する農村部では顕著だ。このため、農業用アプリはより多くの人々が容易に利用できるようになり、普及と市場成長が促進される。スマートフォンは、センサー、高解像度カメラ、GPSレシーバーなど複数のハードウェア・デバイスと統合することができ、サンプル収集、空撮、記録管理などさまざまな活動を行うことができる（専門家推奨）。農業アプリの中には圃場情報を読み込めるものもあり、スマートフォンは小規模農家が顧客や代理店とつながるのにも役立つ。農家はスマートフォンのアプリにアクセスすることで、気候、天候、水、種粒、肥料に関する正確な情報を得ることができ、計画、作付け、収穫に役立つ。その便利な使用方法と手頃な価格から、世界のデジタル農業市場では同アプリの需要が急増するだろう。
課題： 機器やソフトウェアのコストが高いことが、小規模農家での導入に影響している。 小規模農家にとって、機器やソフトウェア・システムのコストが高いことが、デジタル農業市場における採用の大きな障壁となっている。この課題は、収量を向上させ、資源利用を最適化し、収益性を向上させるテクノロジーの可能性から恩恵を受けることを妨げている。革新的で手頃な価格のソリューションを開発し、財政支援を提供し、知識の共有を促進することで、小規模農家が繁栄し、持続可能な食糧生産に貢献できるような、より包括的なデジタル農業市場を創出することができる。
先進的な技術や機器は、農家が広い面積を短時間で高い効率で耕作できるよう支援する。自動操縦トラクターは10万米ドルもするため、小規模農家にとっては十分なROIが得られないことが多く、普及率も低い。これらの農場では、より専門的で高価なソフトウェア・システムを導入するための技術的知識が不足している。この問題は、インド、中国、ブラジルのような発展途上国で特に広がっている。なぜなら、農家の技術や技術意識が不足しており、農地が細分化され、限界農家の数が多いからである。
アドバイザリーサービスは予測期間中最も急成長する提供セグメントのひとつ アドバイザリーサービスは、AIを搭載したチャットボット、バーチャルアシスタント、拡張現実などの新技術の統合によって常に進化している。これらのツールは、より高い利便性、24時間365日のアクセス、パーソナライズされた推奨を提供し、セグメントの成長をさらに促進する。農家は、経営最適化のためのデータとアナリティクスの可能性をますます認識するようになっている。アドバイザリー・サービスは、こうしたツールを活用して、作物の選択、害虫駆除、灌漑などに関するカスタマイズされた推奨を提供し、収量、効率、収益性の向上につなげる。
多くの農家、特に小規模農家は、専門的な知識やリソースへのアクセスが不足している。デジタル・アドバイザリー・サービスは、モバイル・アプリ、オンライン・プラットフォーム、現場での相談など、さまざまなチャネルを通じて、アクセスしやすく手頃な価格の専門知識を提供することで、このギャップを埋めている。例えば、「アフリカのための気候サービス適応プログラムに関するグローバル・フレームワーク」は、気候変動に対する脆弱性を軽減するためのマルチ・パートナー・イニシアチブであった。世界食糧計画（WFP）と気候変動・農業・食糧安全保障に関するCGIAR研究プログラム（CCFAS）が主導した食糧安全保障の要素は、食糧不安に苛まれる地域社会が、気候変動と気候変動を管理するための関連情報にアクセスできるようにすることに重点を置いた。これにより、季節的・亜季節的な気象予報や、家畜・栄養・健康情報を含む農業アドバイスに基づく意思決定の改善が可能になった。(出典：適応に関する世界委員会、2021年7月）。
モバイル技術とインターネットの普及が進んだことで、遠隔地でも農民が助言サービスにアクセスしやすくなった。このことが、拡張可能で地理的に広範なサービスの成長に拍車をかけている。このセグメントの優位性は、新たなビジネスモデルの出現と調和しながら持続し、世界のデジタル農業市場における地位を確固たるものにしていくだろう。
インドはアジア太平洋地域で最も急成長するデジタル農業市場のひとつ 世界第 2 位の食糧生産国であり、豆類、米、小麦のトップ生産国であるインドは、13 億人の人口を養うという課題に直面している。この需要を満たし、食料安全保障を確保するために、デジタル化は農業の変革において重要な役割を担っている。AI、ロボット、センサー、通信ネットワークなどのデジタル農業ツールが農場に統合され、生産性と収量の増加、効率と精度の向上、意思決定の強化につながっている。 インド政府は、農業生産性、市場アクセス、農家所得の向上にテクノロジーを活用することを目的とした「デジタル農業ミッション」のような様々な取り組みを通じて、農業のデジタル化を積極的に推進している。また、いくつかの州政府はe-choupalプラットフォームや農家向けのその他のデジタルサービスを導入している。さらに、特に農村部ではスマートフォンの普及が急速に進んでおり、デジタル農業ソリューションの普及とアクセスが容易になっている。農家は現在、携帯電話から気象情報、市場情報、改良普及サービスに簡単にアクセスできる。
主要企業
この市場の主要プレイヤーには、Cisco Systems, Inc.（米国）、IBM Corporation（米国）、Accenture（アイルランド）、Trimble Inc.（米国）、Deere & Company（米国）、Epicor Software Corporation（米国）、Hexagon AB（スウェーデン）、Bayer AG（ドイツ）、AGCO Corporation（米国）、Vodafone Group PLC（英国）などが含まれる。
この調査レポートは、デジタル農業市場を、提供、タイプ、技術、運用、地域に基づいて分類しています。
対象読者 デジタル農業メーカー、配合メーカー、ブレンダー デジタル農業のトレーダー、サプライヤー、ディストリビューター、輸入業者、輸出業者 政府農業機関 デジタル農業メーカー 商業研究開発（R&D）組織および金融機関 米国農務省（USDA）、インド農業研究評議会（ICAR）、農民福祉・農民福祉省（MoA & FW）、国際農業開発基金（IFAD）、米国国際開発庁（USAID）などの政府農業部門および規制機関。 レポートの範囲 デジタル農業市場 サービス別 アドバイザリーサービス 精密農業と農場管理 品質管理とトレーサビリティ デジタル調達 農業eコマース 金融サービス テクノロジー別 周辺テクノロジー プラットフォーム アプリ コア・テクノロジー オートメーション ドローン ロボティクス AI/ML オペレーション別 農業と飼料 精密農業 精密動物飼育と給餌 精密水産養殖 精密林業 スマート温室 モニタリング＆スカウティング マーケティングと需要創出 タイプ別 ハードウェア 自動化・制御システム ドローン/UAV 灌漑コントローラー GPS/GNSS 流量・アプリケーション制御装置 ガイダンス＆ステアリング ハンドヘルド・モバイル・デバイス/ハンドヘルド・コンピューター ディスプレイ ハーベスター＆フォワーダー 可変レートコントローラー 制御システム ロボットハードウェア HVACシステム LEDグローライト その他のオートメーション＆コントロールシステム センシング＆モニタリング装置 収量モニター 土壌センサー 水センサー 気候センサー カメラシステム 精密林業用RFID＆センサー 温度・環境モニタリングセンサ pH・溶存酸素センサ ECセンサ 家畜モニタリング用RFIDタグ＆リーダー 家畜モニタリング用センサ スマート温室用センサー その他のセンシング＆モニタリング・デバイス ソフトウェア オンクラウド オンプレミス AIとデータ分析 サービス システムインテグレーション＆コンサルティング データ収集・分析サービス コネクティビティサービス アシスタント・プロフェッショナル・サービス メンテナンス＆サポートサービス 地域別 北米 欧州 アジア太平洋 南米 その他の地域
2023年11月、ディア・アンド・カンパニーはブラジル技術開発センターの建設に1億8,000万レアルを投資すると発表した。このプロジェクトは、穀物、サトウキビ、特殊作物を含む主要な生産システム向けの革新的な製品と技術の設計と検証に専念する様々な研究開発チーム間の協力関係を促進することを目的としている。この施設は、土壌、気候、接続レベルなどの現地の変数を考慮した製品の構想および試験を促進し、現地の顧客へのソリューションの迅速な提供を保証し、ブラジルの中小および大規模生産者の生産性、収益性、持続可能性を向上させます。 2022年10月、Trimble Inc.は、2つの新しい精密農業ディスプレイ、Trimble GFX-1060およびGFX-1260ディスプレイを発表した。これらの次世代ディスプレイは、リアルタイムのマッピングと圃場情報の正確なモニタリングを提供することで、農家の圃場内作業を強化するように設計されている。 2021年6月、レーベン・インダストリーズはドライバーレス・アグ・テクノロジーを発表した。レーベンを通じて、既存のトラクターを運転手のいない機械に変えることができる。これは、複数の農作業を一度に行うのに役立つ自走式動力プラットフォームである。 2020年12月、Cisco Systems, Inc.はThe/Nudge Centre for Social Innovationと提携し、Cisco Systems, Inc.はインド政府と共同で、少なくとも1,000万人の小規模農家にポジティブな影響を与える可能性のあるソリューションを革新するためにアグリテック新興企業を動員することを目的とした「Cisco Agri Challenge」を発表した。 2019年9月、シスコシステムズ社とKSITMは、ケララ州の農業コミュニティにデジタル技術とデータサイエンスを提供することに合意した。この合意により、シスコはアグリ・デジタル・インフラストラクチャー（ADI）プラットフォームを構築し、知識提供のための村落ナレッジセンター（VKC）を設置し、インドのケララ州カヌールの農業コミュニティにeラーニングと助言サービスへのアクセスを提供した。
【目次】
1 はじめに （ページ - 63） 1.1 調査目的 1.2 市場の定義 1.3 調査範囲 1.3.1 市場のセグメンテーション 図1 デジタル農業市場のセグメンテーション 1.3.2 含有項目と除外項目 表1 含有項目と除外項目 1.3.3 対象地域 図2 デジタル農業市場の地域別セグメント化 1.3.4 考慮した年数 1.4 考慮した通貨 表2 米ドル為替レート、2018年～2022年 1.4.1 考慮した数量単位 1.5 利害関係者 1.6 変化のまとめ 1.6.1 景気後退の影響
2 調査方法（ページ数 - 71） 2.1 調査データ 図 3 デジタル農業市場：調査デザイン 2.1.1 二次データ 2.1.1.1 二次ソースからの主要データ 2.1.2 一次データ 2.1.2.1 一次ソースからの主要データ 2.1.2.2 主要な一次インサイト 2.1.2.3 一次インタビューの内訳 図4 一次インタビューの内訳（企業タイプ別、呼称別、地域別 2.2 市場規模の推定 2.2.1 市場規模の推定：ボトムアップアプローチ 図5 デジタル農業市場規模の推定：ボトムアップアプローチ 2.2.2 市場規模の推定：トップダウンアプローチ 図6 デジタル農業市場規模の推定：トップダウンアプローチ（世界市場ベース） 2.3 データ三角測量 図7 データ三角測量 2.4 リサーチの前提 図8 調査の前提条件 2.5 制限とリスク評価 2.6 景気後退の影響分析 2.6.1 不況のマクロ指標 図9 景気後退の指標 図10 世界のインフレ率（2012～2022年 図11 世界の国内総生産（2012～2022年）（兆米ドル 図12 景気後退の指標とデジタル農業市場への影響 図13 デジタル農業の世界市場：現在の予測 vs. 景気後退の予測 景気後退予測
3 事業概要 （ページ - 85） 表3 デジタル農業市場のスナップショット（2023年対2028年 図14 デジタル農業市場、タイプ別、2023年対2028年（百万米ドル） 図15 デジタル農業市場：業務別、2023年対2028年（百万米ドル） 図16 デジタル農業市場：提供サービス別、2023年対2028年（百万米ドル） 図17 デジタル農業市場：技術別、2023年対2028年（百万米ドル） 図18 デジタル農業市場の地域別シェア（金額）、2023年
4 PREMIUM INSIGHTS（ページ番号 - 92） 4.1 デジタル農業市場における魅力的な機会 図19 発展途上市場におけるデジタル農業の高い導入が市場成長を促進する 4.2 デジタル農業市場：主要地域サブマーケットのシェア 図 20 予測期間中、米国が最大シェアを占める 4.3 アジア太平洋地域：デジタル農業市場：タイプ別、国別 図21 2023年にアジア太平洋市場で最大のセグメントシェアを占めるのはハードウェアと中国 4.4 デジタル農業市場、タイプ別 図 22：予測期間中、デジタル農業用ハードウェアが全地域で市場をリードする 4.5 デジタル農業市場：作業別 図 23 農作業と給餌作業が予測期間中市場をリードする 4.6 デジタル農業市場：サービス別 図 24： 予測期間中、精密農業と農場管理サービスがシェアを占める 4.7 デジタル農業市場：技術別 図 25：予測期間中、周辺技術がデジタル農業市場を支配する
5 市場概観（ページ - 99） 5.1 はじめに 5.2 マクロ経済指標 5.2.1 導入 5.2.2 農業分野におけるデジタル化 図26 スマートフォンの地域別普及率（2022年対2030年 図27 世界のGNSS需要、2021年対2031年（10億ユーロ） 5.3 市場ダイナミクス 図28 推進要因、阻害要因、機会、および課題： デジタル農業市場 5.3.1 推進要因 5.3.1.1 農業サービスとソフトウェア統合を利用した農場管理の最適化需要 5.3.1.2 政府や主要プレーヤーによるイニシアチブの増加 5.3.1.3 生態系の変化を踏まえた最適化のニーズの高まり 5.3.1.4 農家や農業従事者によるIoTやAIの導入の増加 5.3.2 阻害要因 5.3.2.1 技術的知識やトレーニング活動の不足 5.3.2.2 新興国における断片化された土地の多さ 5.3.3 機会 5.3.3.1 スマートフォンによる農業ベースのソフトウェア利用の増加 5.3.3.2 作物病害の早期発見と農場管理の容易化 5.3.4 課題 5.3.4.1 小規模農家での導入に影響を与えるデバイスやソフトウェアの高コスト 5.3.4.2 データ管理に関する懸念の高まりと適切なトレーニングの必要性
6 業界動向 （ページ - 109） 6.1 はじめに 6.2 農業産業の現状 図29 主要国の農業GDPシェア（2018年～2021年 6.3 バリューチェーン分析 図30 バリューチェーン分析：デジタル農業市場 6.3.1 研究・製品開発 6.3.2 デバイス・部品メーカー 6.3.3 システムインテグレーター 6.3.4 サービスプロバイダー 6.3.5 エンドユーザー 6.3.6 ポストセールスサービス 6.4 技術分析 6.4.1 デジタル農業における既存技術 6.4.1.1 導入 図31 デジタル農業における既存技術 6.4.1.2 インタラクティブ・ボイス・レスポンス 6.4.1.3 ウェブアプリケーション 6.4.1.4 インターネットとブロードバンド 6.4.1.5 モバイル 6.4.1.6 衛星 6.4.1.6.1 作物収量生産と価格予測のための衛星画像 6.4.1.6.2 デジタル農業におけるGNSS機器の出荷台数 図32 GNSSデバイス出荷台数、地域別、2021年～2031年（百万台） 6.4.1.7 放送 6.4.2 デジタル農業における新たな技術 6.4.2.1 導入 図33 デジタル農業の新興技術 6.4.2.2 人工知能 6.4.2.3 ブロックチェーン 図34 デジタル農業、家畜モニタリング、農場管理におけるブロックチェーンとAI 6.4.2.4 ビッグデータ 6.4.2.5 モノのインターネット（IoT） 6.4.2.6 ドローン（無人航空機） 6.4.2.7 クラウド 6.4.2.8 ロボティクス（養殖場におけるロボットケージと水中ドローン） 6.4.2.9 結論 6.5 特許分析 図 35 デジタル農業市場で付与された特許（2014～2023年 図36 デジタル農業市場で取得された特許の地域別分析（2014～2023年 表4 デジタル農業市場に関連する主要特許のリスト（2021～2023年 6.6 エコシステムと市場地図 6.6.1 需要サイド 6.6.2 供給側 図 37 デジタル農業市場マップ 表5 デジタル農業市場：サプライチェーン（エコシステム） 6.7 貿易分析 表6 HSコード8432製品の輸出国・輸入国上位10社、2022年（千米ドル） 表7 HSコード8432製品の輸出国・輸入国上位10社、2022年（トン） 6.8 価格分析 6.8.1 平均販売価格動向（ハードウェアタイプ別 表8 デジタル農業市場：自動化＆制御システムの平均販売価格（ASP）、2018年～2022年（米ドル／個） 表9 デジタル農業市場：センシング＆モニタリングデバイスの平均販売価格（ASP）、2018年～2022年（米ドル/個） 6.8.2 デジタル農業システムの平均販売価格動向（主要企業別 表10 デジタル農業市場：灌漑コントローラーの主要メーカー別平均販売価格（ASP）：2022年（米ドル/個） 表11 デジタル農業市場：GPS/GNSSの平均販売価格（ASP）：主要プレーヤー別 2022年 (米ドル/個) 表12 デジタル農業市場：ディスプレイの平均販売価格（ASP）：主要プレーヤー別 2022年（米ドル/個） 6.9 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱 図 38 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱 6.10 主要な会議とイベント 表13 主要会議・イベント（2023～2024年 6.11 関税と規制の状況 6.11.1 規制機関、政府機関、その他の組織 6.11.1.1 米国 6.11.1.1.1 米国 農業データ法 2018 6.11.1.1.2 米国：持続可能な農業のための国家ミッション（NMSA） 6.11.1.1.3 環境影響評価（EIA） 6.11.1.1.4 自然保護 - 欧州連合（EU） 6.11.1.1.5 精密農業とスマートハウスに関する関税と規制 表14 関税規制 精密農業とスマートハウス 6.11.1.1.6 精密養殖に関連する関税と規制 表15 関税規制 精密養殖 6.11.2 規制の状況 6.11.2.1 政府政策と補助金 6.11.2.1.1 導入 6.11.2.1.2 中国 6.11.2.1.2.1 農業・農村情報化の国家計画： 中国第14次5カ年計画（2021～2026年） 6.11.2.1.2.2 中国農業近代化新ガイドライン 6.11.2.1.2.3 中国のスマート農業機械開発の現状 6.11.2.1.2.4 中国における汚染と気候のスマート農業（PACSAC） 6.11.2.1.2.5 中国におけるグリーン農業と農村開発の促進に向けた世界銀行のイニシアティブ 6.11.2.1.3 インド 6.11.2.1.3.1 インドにおける温室栽培補助金 6.11.2.1.3.2 インドにおける有機農業促進のための政府の取り組み 6.11.2.1.3.3 スマート農業のための政府パートナーシップ 6.11.2.1.4 オランダ 6.11.2.1.4.1 オランダにおける気候スマート農業の取り組み 6.11.2.1.4.2 オランダにおける政府の主な取り組みと補助金制度 6.11.2.1.4.3 有機農家への支援 6.11.2.1.4.4 エネルギー源としての温室 6.11.2.1.4.5 農業革新のための北ブラバント州補助金制度（2020～2023年 6.11.2.1.5 スペイン 図39 スペイン：総耕作農地面積（百万ヘクタール）、2013～2020年 図40 スペイン：主要農産物のシェア（2021年 図41 スペイン：農産物の輸出入額（2021年）（百万米ドル 6.11.2.1.5.1 最近の政府の農業政策 6.11.2.1.5.2 スペインの灌漑事業に対する補助金制度 6.11.2.1.6 トルコ 6.11.2.1.6.1 トルコにおけるデジタル農業技術の現状 図42 総耕作農地面積（2013～2020年）（百万ヘクタール 6.11.2.1.6.2 トルコにおけるスマート農業技術の政策と実施 6.12 ケーススタディ分析 6.12.1 pvt agriculture社はヘキサゴンのディスプレイを使用して噴霧器の売上を向上させた。 6.12.2 anna binna farms は農場の記録管理に agworld のソフトウェア・プラットフォームを利用した。 6.12.3 インド農業における投入資材へのアクセス、アドバイス、品質のギャップを埋めるために使用されたアグテック主導のソリューション 6.13 ポーターの5つの力分析 表16 ポーターの5つの力がデジタル農業市場に与える影響 図 43 デジタル農業市場：ポーターの5つの力分析 6.13.1 新規参入の脅威 6.13.2 代替品の脅威 6.13.3 供給者の交渉力 6.13.4 買い手の交渉力 6.13.5 競合の激しさ 6.14 主要ステークホルダーと購買基準 6.14.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 図44 主要なタイプの購買における利害関係者の影響力 表17 主要なタイプの購買プロセスにおける利害関係者の影響力 6.14.2 購入基準 図 45 デジタル農業システムタイプにおける主要な購買基準 表 18 デジタル農業システムタイプに関する主な購入基準
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