農業用ロボット市場の2030年までの予測： オファリング、タイプ、農業環境、用途、地域別の世界分析

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「農業用ロボット市場の2030年までの予測： オファリング、タイプ、農業環境、用途、地域別の世界分析」（Stratistics Market Research Consulting）の販売を10月18日より開始しました。

【当レポートの詳細目次】
https://www.gii.co.jp/report/smrc1558355-agricultural-robots-market-forecasts-global.html

Stratistics MRCによると、世界の農業用ロボット市場は2024年に174億5,000万米ドルを占め、予測期間中のCAGRは22.8％で成長し、2030年には598億3,000万米ドルに達する見込みです。

農業用ロボット、またはアグリボットは、様々な農業プロセスを強化し、自動化するために設計された特殊な機械です。これらのロボットは、作物の植え付け、収穫、除草、モニタリングなどの作業を正確かつ効率的に行う。高度なセンサー、カメラ、人工知能を搭載し、土壌の状態を分析し、植物の健康問題を検出し、資源利用を最適化することで、収穫量の増加と人件費の削減につながります。例えば、耕作や植え付け用の自律型トラクター、作物を空中から監視するドローン、果物や野菜を最小限のダメージで収穫できるロボット収穫機などがあります。

世界銀行のデータによると、農業雇用は過去10年間で世界全体で15％減少しています。

精密農業へのニーズの高まり

精密農業は、作物の健康状態、土壌状態、資源利用をより正確に監視・管理する技術を駆使し、作物栽培に関する現場レベルの管理を最適化することに焦点を当てています。高度なセンサー、GPS、データ分析を備えた農業用ロボットは、この進化において重要な役割を果たしています。植え付け、除草、収穫などの作業を極めて正確に行い、手作業の必要性を減らし、資源の浪費を最小限に抑えます。これらのロボットは土壌の水分を分析し、害虫を検出し、必要な場所に正確に肥料や農薬を散布することができるため、作物の収量と持続可能性が向上します。

熟練労働者の不足

農場管理の改善

農場管理の改善により、農業用ロボットの能力と効率が向上しています。高度なデータ分析、GPS技術、リアルタイムのモニタリングを統合することで、現代の農場はロボットに正確で実用的な情報を提供し、そのパフォーマンスを向上させることができます。植え付け、除草、収穫などの作業用に設計されたこれらのロボットは、この最適化されたデータの恩恵を受けて、より正確かつ効率的に機能を実行します。例えば、高度なアルゴリズムは、ロボットが圃場を最小限の撹乱でナビゲートするのに役立ち、センサー技術は、ロボットが特定の作物のニーズを特定して対処することを可能にし、資源の浪費を削減します。

統合の問題

統合の問題は、既存の農業システム内でのシームレスな運用を妨げる障壁となり、農業用ロボットの有効性を大きく阻害します。植え付け、作物のモニタリング、収穫などの作業を自動化するために設計されたこれらのロボットは、従来の機械やワークフローとの同期においてしばしば課題に直面します。互換性の問題は、技術標準、通信プロトコル、データ形式の違いによって生じる。しかし、ロボットと他の農業機械との間に標準化されたインターフェイスがないため、非効率な作業やコスト増につながる可能性があります。

COVID-19の大流行は農業用ロボットに大きな影響を与え、この分野における課題と機会の両方を浮き彫りにしました。世界のサプライチェーンの混乱や、戸締まりや健康上の懸念による労働力不足により、農業業界は自動化を導入する圧力が高まっていました。パンデミックは、作物の植え付け、収穫、監視などの作業をこなすロボットへの需要を加速させました。こうした機械は、人手への依存を軽減し、業務の継続性を確保できるからです。しかし、この分野では、製造の遅れ、部品コストの上昇、物流の問題などの障害も発生しました。

予測期間中、サービス部門が最大となる見込み

サービス分野は、これらの技術の効率と有用性を最大化する高度なサポートと統合ソリューションに焦点を当てることで、予測期間中に最大となる見込みです。この強化には、多様な耕作条件下でロボットの最適な性能を確保するために、ニーズに合わせたメンテナンス、リアルタイム診断、遠隔トラブルシューティングを提供することが含まれます。さらに、オペレーター向けにカスタマイズされたトレーニングや、進化する農法に適応するための継続的な技術サポートなど、サービスも拡大しています。データ分析と機械学習を統合することで、サービスプロバイダーは農家がロボット操作を最適化し、作物の収量を向上させるのを支援することができます。

予測期間中、酪農用ロボット分野のCAGRが最も高くなる見込み

酪農ロボット分野は、酪農の実践に高度な自動化と精度を導入することで、予測期間中に最も高いCAGRが見込まれます。これらの洗練されたロボットは、搾乳、給餌、乳牛の健康モニタリングなどの作業を合理化します。センサー、人工知能、ロボット工学を統合することで、これらのシステムは一貫した効率的な搾乳プロセスを保証し、人件費を削減し、ミルクの品質を向上させる。酪農ロボットは乳牛の健康に関するデータをリアルタイムで提供し、感染症や栄養バランスの乱れなどの問題を早期に発見することを可能にします。このようなデータ主導型のアプローチは、生産性を高めるだけでなく、個々の牛のニーズに対応することで動物福祉も向上させる。

酪農家が精密農業の利点について知識を深めるにつれて、生産性と持続可能性を向上させるために先進技術に目を向けるようになってきており、欧州地域が推定期間を通じて市場の最大シェアを占めると予想されます。データ主導の洞察と自動化システムを統合したスマート農業は、作物監視ドローン、自律トラクター、ロボット収穫機などのソリューションを地域全体で提供しています。これらの技術は、地域全体で植え付け、灌漑、収穫プロセスを正確に管理することにより、資源利用の最適化、人件費の削減、作物収量の増加を支援します。

北米地域は、予測期間中に収益性の高い成長を遂げる見込みです。政府は、資金援助や研究助成を通じて、農場の効率性と生産性を高める最先端のロボット技術の開発を奨励しています。また、安全基準やデータプライバシーに焦点を当てた規制も重要な役割を果たしており、これらのロボットが人間の周囲で安全に動作し、地域全体で責任を持って農業データを管理することを保証しています。農業による環境への影響を軽減し、持続可能な慣行を促進することを目的とした政策が、資源利用を最適化し、廃棄物を最小限に抑えるロボットの地域的な導入を促進しています。

・企業プロファイル
追加市場プレイヤーの包括的プロファイリング（3社まで）
主要企業のSWOT分析（3社まで）

・地域セグメンテーション
顧客の関心に応じた主要国の市場推計・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）

・競合ベンチマーキング
製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング

第1章 エグゼクティブサマリー
第2章 序文
第3章 市場動向分析
第4章 ポーターのファイブフォース分析
第5章 世界の農業用ロボット市場：オファリング別
第6章 世界の農業用ロボット市場：タイプ別
第7章 世界の農業用ロボット市場：農業環境別
第8章 世界の農業用ロボット市場：用途別
第9章 世界の農業用ロボット市場：地域別
第10章 主な発展
第11章 企業プロファイリング

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