油糧種子加工の世界市場-2023年～2030年

株式会社グローバルインフォメーション（所在地：神奈川県川崎市、代表者：樋口 荘祐、証券コード：東証スタンダード 4171）は、市場調査レポート「油糧種子加工の世界市場-2023年～2030年」（DataM Intelligence）の販売を8月24日より開始しました。

【当レポートの詳細目次】
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世界の油糧種子加工市場は、2022年に3,125億米ドルを記録し、2030年には6,272億米ドルに達すると予測されています。予測期間2023-2030年のCAGRは4.5%です。

健康的で持続可能な食生活への注目が高まる中、植物性タンパク質源に対する需要が高まっています。油糧種子加工は、分離大豆タンパク質や濃縮大豆タンパク質のようなタンパク質が豊富な製品の生産において重要な役割を果たしています。同市場では、食品、飲料、飼料用途でこれらの製品に対する需要が増加しています。

抽出技術の絶え間ない進歩により、油糧種子加工の効率と収量が向上しています。無溶媒抽出法、酵素支援抽出法、超臨界流体抽出法などの革新的技術が脚光を浴びています。これらの技術は、溶媒使用量の削減、油の品質の向上、環境への影響の低減といった利点をもたらします。したがって、抽出技術の進歩により、油糧種子加工市場は成長しています。

植物油は飽和脂肪含量が低く、不飽和脂肪含量が高いため、特定の動物性脂肪や固形脂肪に代わる健康的な代替品と考えられています。健康と栄養が重視されるようになり、消費者は食生活に植物油を選ぶようになっています。例えば、米国農務省によると、2022年8月の世界の植物油生産量は84万トン増の2億1,905万トンでした。心臓病のリスク低減など、植物油に関連する健康上の利点に対する認識が、これらの油の需要、ひいては油糧種子加工市場を牽引しています。

植物油には、バイオ燃料、潤滑油、油脂化学製品、パーソナルケア製品など、さまざまな産業用途があります。再生可能なエネルギー源としてのバイオ燃料の需要の増加や、化粧品やパーソナルケアなどの産業における天然で持続可能な成分の人気の高まりが、植物油の需要を促進し、油糧種子加工市場の成長を刺激しています。

化石燃料に比べて温室効果ガスの排出量が少ないといったバイオ燃料の環境上の利点が、その需要の増加に寄与しています。国際エネルギー機関（IEA）によると、最も可能性の高いシナリオでは、バイオ燃料の需要は2021年から2026年の間に410億リットル（28%）増加します。油糧種子由来のバイオ燃料は、従来の化石燃料よりも持続可能で環境に優しい代替燃料と考えられています。バイオ燃料原料の需要を満たすために、より多くの油糧種子が栽培・加工されるため、このような環境持続性への関心の高まりが、油糧種子加工産業の市場成長を後押ししています。

大豆、菜種、パームなどの多くの油糧種子は、バイオディーゼル生産の重要な原料として機能します。これらの油糧種子は油糧種子加工を経て油を抽出し、トランスエステル化などの変換工程を経てバイオディーゼルに変換されます。再生可能で環境に優しい代替燃料としてのバイオディーゼル需要の増加が、油糧種子加工の必要性を高め、市場の成長に寄与しています。

油糧種子、特にパーム油や大豆のような作物の栽培は、特定の地域における森林伐採や土地利用の変化と関連しています。油糧種子生産のための森林伐採や土地転換は、生息地の消失、生物多様性の枯渇、炭素排出量の増加など、環境に悪影響を及ぼす可能性があります。森林伐採を減らし、持続可能な土地利用を促進することに重点を置いた意識向上と規制措置により、特定の地域における油糧種子栽培と加工の拡大を制限することができます。

消費者は、特にパーム油や大豆のような油糧種子の生産において、透明性とトレーサビリティを求めるようになっています。持続可能なパーム油に関する円卓会議（RSPO）や責任ある大豆に関する円卓会議（RTRS）のような認証制度は、持続可能な慣行を促進し、油糧種子の倫理的な調達を保証することを目的としています。認証基準を遵守し、トレーサビリティ要件を満たすことは、油糧種子加工業者にとって、特にそのサプライチェーンが複数の関係者や地域を含む場合、困難となる可能性があります。

COVID-19分析には、COVID前シナリオ、COVIDシナリオ、COVID後シナリオに加え、価格力学（COVID前シナリオと比較したパンデミック中およびパンデミック後の価格変動を含む）、需給スペクトラム（取引制限、封鎖、およびその後の問題による需給のシフト）、政府の取り組み（政府機関による市場、セクター、産業を復興させる取り組み）、メーカーの戦略的取り組み（COVID問題を緩和するためにメーカーが行ったことをここで取り上げる）が含まれます。

AIは、品質、サイズ、不純物レベルに基づいて種子の選別と等級付けを自動化することにより、種子の洗浄効率を高めるために採用することができます。マシンビジョンやディープラーニングなどのAI技術は、オイル抽出プロセスの自動化に採用できます。AIは、センサーやアクチュエーターからのデータを分析して圧搾力、温度、圧搾時間を制御することで、機械的圧搾作業を最適化することができます。

AIは、センサーやアクチュエーターからのデータを分析し、圧搾力、温度、時間を制御することで、機械的圧搾作業を最適化できます。AIは、センサーデータを解析して温度、圧力、化学物質の投与量などのパラメーターを制御することにより、石油精製プロセスを最適化することができます。 AIは、リアルタイムのセンサーデータに基づいて脱ガム剤の投与量、温度、反応時間を監視・制御することにより、脱ガムプロセスを改善することができます。AIは、処理プロセス中の水分含有量、温度、その他の環境要因を監視・制御することにより、種子のコンディショニングを最適化することができます。

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