世界の農場管理ソフトウェア市場は、2023年の30億米ドルから2028年には51億米ドルへと、2023年から2028年の間に11.1%のCAGRで成長すると推定されます。農場管理ソフトウェア市場の成長は、農業活動の増加や意思決定のためのリアルタイムデータのニーズの高まりが大きな要因となっています。人工知能と機械学習は、精密農業、家畜のモニタリング、精密養殖、スマート温室、垂直・室内農法など、複数の農業アプリケーションで使用されています。急速な都市化と人口の増加、水不足の問題や気候変動の激化が、この市場の推進要因であることが証明されています。
不況の影響は、農場管理ソフトウェア市場に低～中程度の影響を及ぼすと思われる。農機具の価格が上昇する一方で、世界各地で生産管理のための労働力が不足しているため、ソフトウェアに対するニーズが高まっている。精密農業関連技術への投資シナリオは、主要先進地域全体のマクロおよびミクロ要因の陰りにより、2023年には若干の落ち込みが見られるかもしれません。しかし、精密農業分野は、中長期的な観点から魅力的な成長と投資機会を提供すると期待されています。精密畜産分野のうち、酪農分野は影響が小さいと予想されますが、養鶏や養豚といった精密畜産分野では、短中期的に高い痛手が発生すると思われます。
市場動向
ドライバー ドライバー：農業におけるビッグデータ解析の導入の増加
ビッグデータは、降雨パターン、水サイクル、肥料要件などに関する詳細なデータを農家に提供します。農業経営者は、作物の健康状態、成長、モニタリング、適切な収穫時期など、収益性向上のための意思決定をよりスマートに行う傾向にあります。データ分析により、精密農業やスマート農業が容易になり、コスト削減や収穫量の増加に役立ちます。ビッグデータは、配送トラックのルートを効果的に追跡し、最適化するオプションを提供することで、農業サプライチェーンの効率を高めるのに役立ちます。これにより、生産者から市場までの食品配送サイクルの追跡が容易になります。また、その過程で食料が無駄にならないようにすることもできます。
ファームオフィスでは、作物の収穫量、肥料の必要量、土壌マッピング、天候パターン、動物の健康状態に関する情報を収集します。このデータは、コストや収穫量に関して適切な判断を下すのに役立ちます。水センサーを使用することで、デジタル農業において、水の使用量を最適にするためにどのように計画すべきか、容易に理解できるようになります。特に、干ばつが起こりやすい地域で役立ちます。AIとビッグデータを組み合わせることで、農家は作物のニーズに関するリアルタイムの情報を十分に整理した上で、有効な提案を得ることができます。これにより、当て推量がなくなり、灌漑、施肥、作物保護、収穫など、より正確な農作業が可能になるのです。
制約事項 高額な初期投資の必要性
大多数の農家によると、農地管理ソリューションは費用対効果が低く、ハードウェア、ソフトウェア、統合サービスに必要なコストが高すぎるとのことです。ナビゲーションやマッピング・アプリケーション用のGPS技術対応デバイスは高価であり、ガイダンスやセンシング・デバイスと農場管理ソフトウェアやデータベースを統合するには、高い初期投資が必要です。中国、日本、インドなどの発展途上国では、農地が細分化されており、限界農家が多いため、この抑制要因の影響は大きい。農家は、ハードウェア機器にソフトウェアを統合するための追加費用や、これらのソフトウェアソリューションの使い方が複雑であるため、さらにコンサルティングを受ける必要がある。このように、農場管理に使用される機器やソフトウェアのコストが高いことが、農場管理ソフトウェア市場の成長を抑制すると予想されます。
オポチュニティ 農場管理におけるドローンとリモートセンシングの利用拡大
ドローンの支援により、農家は圃場全体の作物密度、水分、水分要求量、肥料要求量をリモートで追跡することができます。また、作物の健康状態や生育状況を高い精度で把握することができます。より高い解像度を持つ正確な衛星データは、より良い結果をもたらすのに役立ちます。ドローンは、害虫や昆虫の存在、圃場内の異常の確認にも役立ちます。ロドや害虫の侵入を追跡することもでき、化学中毒につながる直接暴露の可能性を減らしながら、ドローンを使って危険な場所に殺虫剤を散布することで予防することができます。
ドローンは使いやすく、短時間で大量のデータを収集できるにもかかわらず、安価ではないため、常に使用することは困難です。広域のマッピングやモニタリングが必要な場合は、ドローンはほとんど役に立ちません。特定のゾーンを照合する必要がある場合は、すでにマッピングされている地域の衛星モニタリングで技術を補完するのがよいでしょう。
リモートセンシングは、航空写真や衛星写真で地表を撮影するものです。宇宙から収集した中空間分解能の土地リモートセンシングデータについては、ランドサットがより良い選択肢となります。ランドサット8号は、地球を16日周期で周回する観測衛星です。9つの可視光線を記録し、農作物の健康状態、栄養分、虫の発生状況、水分などを把握することができます。ランドサット8は可視光線だけでなく、人間の目には見えない熱赤外放射（TIR）も記録しています。このように、農業分野でのドローンやリモートセンシングの利用が進むことで、この市場の成長に向けた努力の機会を生み出すことができます。
課題 発展途上国における断片的な農地の存在
世界には5億7000万以上の農場があり、そのうちの95％は5ヘクタール以下の農場です。インド、中国、アフリカ諸国などの発展途上国では、断片化された農地が多く存在します。インドでは8割以上の農家が5エーカー以下の小規模農家であることが特徴です。これらの国の農家は、農場管理ソフトウェアソリューションの導入にかかる初期投資が高く、ROIが低いこと、安価な労働力が利用できること、精密農業、スマート温室、家畜モニタリングなどの近代的な農法の採用が限られていることなどが主な理由で、農場管理ソフトウェアソリューションを使いたがらない。また、これらの国の農家の大半は、収量モニタリング、ガイダンス技術、可変量技術などの精密農業の基本技術を利用することができない。これらの要因が、これらの国々における農場管理ソフトウェア市場の成長を妨げています。
予測期間中、精密農業分野が農場管理ソフトウェア市場全体を支配する可能性が高い
精密農業アプリケーションは、2022年に農場管理ソフトウェア業界で最大のシェアを占め、同様の傾向は予測期間中も続くと予想されます。人口の急激な増加から生じる食糧需要の増加が、多くの農家に農場管理ソフトウェアやその他の精密農業技術の導入を促しています。農場管理ソフトウェアを使用することで、農業プロセスの最適化と資源の節約により、農場の生産性を向上させることができます。現地調査や肥料散布などの作業は、労力がかかるだけでなく、高いコストがかかります。農家は、このようなプロセスで発生するコストを削減し、より高い収益を得るために、農場管理ソフトウェアを導入しています。
予測期間中、オンクラウドサービスが最大の市場シェアを占める
オンクラウドシステムは、世界中のどの農家でも、どの圃場でも1つのクラウドシステムにデータを保存できる利便性の高さから、予測期間中に最大の市場シェアを占める傾向にあります。また、オンクラウドシステムを採用することで、メンテナンスやインフラのコストが削減されるため、その需要は増加する。
予測期間中、小規模農家がより高いCAGR成長を遂げると予想される
農場管理ソフトウェア市場の小規模農場セグメントは、2023年～2028年の間に高い成長率を示すと予想されます。農場管理ソフトウェアとそれに関連するさまざまな技術の価格が下がったため、小規模農場の農家でもこれらの技術を採用するようになり、その結果、この市場セグメントが成長することになりました。
2023年から2028年にかけて、農場管理ソフトウェア市場全体ではAPACが最も高い成長を遂げる可能性が高い
アジア太平洋地域は、予測期間中に最も成長する農場管理ソフトウェア市場になる可能性が高いです。アジア太平洋地域の多くの国では、農場管理ソフトウェアがまだ発展途上の技術であるため、アジア太平洋地域の市場成長の見込みは非常に高い。アジア太平洋地域は、中国、インド、インドネシアなど、多くの新興経済国で構成されています。安価な労働力が比較的多く、農場規模が小さく、インターネットへの接続性が低く、認知度が低いことが、当初、農場管理ソフトウェアの導入率が低かった原因でした。インドの平均的な農地面積は5エーカー未満です。しかし、農家は生産性を高めるために農場管理ソフトウェアやその他のスマート農業技術を頻繁に導入しており、アジア太平洋地域は農場管理ソフトウェアの世界的な急成長市場となっています。
主要参入企業
農場管理ソフトウェア企業は、Trimble Inc.（米国）、Raven Industries（米国）、Topcon（米国）、Granular Inc.（米国）、AGRIVI（英国）など、世界的に有名な企業数社によって支配されています。
これらの企業は、市場での地位を強化するために、製品の発売や開発、パートナーシップ、契約、拡張、買収など、有機的および無機的な成長戦略を採用しています。
この調査レポートは、農場管理ソフトウェア市場を、農場規模、農場生産計画、提供、アプリケーション、地域別に分類しています。
農場サイズに基づく
小規模
中規模
大規模
農場生産計画に基づく
生産前計画
生産計画
ポストプロダクション計画
オファリングに基づく
オンクラウド
オンプレミス
データアナリティクスサービス
アプリケーションに基づく
精密農業
精密家畜
精密水産養殖
精密林業
スマート温室
その他（垂直農法、花卉栽培、大麻、屋内農法）
地域に基づく
米州（北アメリカ、南アメリカ）
欧州
アジア太平洋地域
RoW (アフリカ、中東)
2023年1月、AGRIVIはAgrowexと提携し、南アフリカ諸国にプレミアムなデジタル農業ソリューションを提供します。AGRIVIのデジタル農業ソリューションとAGROWEXの知見やプレゼンスにより、南アフリカ、ボツワナ、ナミビア、アンゴラ、ザンビア、マラウィ、モザンビーク、スワジランド、レソト、ジンバブエといった国々でデジタル農業の変革が期待されます。
2022年12月、AKVA Fusionは、業界のあらゆる部分、新旧をつなぎ、プラットフォームを超えた通信、制御、データ収集の新しい標準を作ることを目指します。AKVA Fusionを通じて、AKVAエコシステムは、業界内のソリューション間でシームレスな統合を可能にするAPIセットを提供します。このAPIにより、AKVA Fishtalkと第4世代AKVA connectを他のデジタルソリューションと統合することが可能になります。
2022年11月、AGRIVIは、成長、栄養、収量、収穫など、農家の畑の統合的な概要を提供するために開発された新しいモジュールであるField Opsを発表した。
2022年10月、Trimble Inc.は、精密農業向けのデジタルディスプレイGFX-1060とGFX-1260を発売しました。 これにより、農作業者は圃場内の状況を把握し、効率的に作業を行うことができるようになります。
2022年8月、TrimbleとCLAASは、CLAASの農業機械向けの次世代精密農業システムを開発するための戦略的提携を締結しました。この提携により、CLAASのマシンインターフェイスとTrimbleのガイダンス機能が、共通のキャブ内ユーザー体験に統合されることが期待されます。
2022年3月、Granular Inc.は、Granular Insightsウェブアプリケーション内に追加のマップタブを統合し、フィールドリストのドロップダウンメニューから2022年クロップシーズンを選択することで、Granular Insightsを強化しました。Granular Insights内の気象データを表面化し、作物の進捗状況や、農家がその日に畑を作業できるかどうかを監視することができます。降水量のデータ、植え付け以降の降水量のデータなどが得られる。
2022年3月、AGRIVIはドイツでのプレゼンスを拡大するため、Eviit GmbH（ドイツ）と提携した。
2021年10月、AGRIVIは精密農業のための最も正確な精密農業地図を提供するSpaceSenseを発表しました。
【目次】
1 はじめに （ページ番号 – 37）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.2.1 含有物と除外物
1.3 調査範囲
1.3.1 対象となる市場
1.3.2 地域範囲
1.3.3 考慮した年
1.4 通貨
1.5 制限事項
1.6 単位
1.7 ステークホルダー
1.8 変更点のまとめ
2 研究方法 （ページ番号 – 43)
2.1 調査方法
図1 農場管理ソフトウェア市場：市場規模推定のためのプロセスフロー
図2 農場管理ソフトウェア市場：調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.1.1 主要な二次資料のリスト
2.1.1.2 2次資料からの主要データ
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 専門家への一次インタビュー
2.1.2.2 主要な一次インタビュー参加者のリスト
2.1.2.3 プライマリーの内訳
2.1.2.4 一次資料からの主要データ
2.1.2.5 主要な業界インサイト
2.1.3 セカンダリーリサーチとプライマリーリサーチ
2.2 市場規模の推計
2.2.1 ボトムアップアプローチ
図3 ボトムアップアプローチ
2.2.1.1 ボトムアップ分析による市場シェア獲得へのアプローチ（需要側）
2.2.2 農場管理ソフトウェア市場推定：サプライサイド分析
図4 サプライサイドによる市場規模推計
2.2.3 トップダウンアプローチ
2.2.3.1 トップダウン分析によるシェア獲得のためのアプローチ（サプライサイド編）
図5 トップダウンアプローチ
2.2.4 農場管理ソフトウェア市場：需要側分析
図6 需要サイドの市場規模推計
2.3 市場のブレークダウンとデータトライアングレーション
図7 データトライアングレーション
2.3.1 成長予測の前提
表1 主要国におけるリモートセンシング技術の普及率
2.4 調査の前提
2.5 調査の限界
2.6 リスク評価
2.7 景気後退が農場管理ソフトウェア市場に与える影響
3 EXECUTIVE SUMMARY（ページ番号 – 59)
図8 農場管理ソフトウェア市場：景気後退前後のシナリオ分析、2019年～2028年（百万USドル）
図9 農場管理ソフトウェア市場：予測期間中、精密農業アプリケーションが最大セグメントとなる
figure 10 農場管理ソフトウェア市場では、2023年から2028年にかけてデータ分析サービスが最も高いCAGRを記録する
図11 中規模農場向け農場管理ソフトウェア市場が予測期間を通じて最大の市場シェアを占める
図12 2023年から2028年にかけて、生産計画が農場管理ソフトウェア市場の最大セグメントとなる
図13 農場管理ソフトウェア市場は、2023年から2028年にかけて南米が最も高いCAGRで成長する
4 プレミアムインサイト（ページ番号 – 66）
4.1 農場管理ソフトウェアの世界市場において、プレーヤーにとって魅力的な成長機会
図14 リアルタイムデータ管理へのニーズが農場管理ソフトウェア市場を牽引する
4.2 米国の農場管理ソフトウェア市場
図15 2023年、米州の農場管理ソフトウェア市場は米国が最大シェアを占める
4.3 農場管理ソフトウェア市場、提供形態別
図16 2028年までに農場管理ソフトウェア市場全体ではオンクラウドセグメントが支配的になる
4.4 農場管理ソフトウェア市場：農場規模別
図17 中規模農場が予測期間中に最大の市場シェアを占める
4.5 農場管理ソフトウェア市場：生産計画別
図18 生産計画部門が予測期間中に最大の市場シェアを占める
4.6 農場管理ソフトウェア市場の地域分析
図19 2023年から2028年にかけて農場管理ソフトウェア市場で最大のシェアを占めるのはアメリカである
5 市場の概要（ページ番号 – 70）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図20 農場管理ソフトウェア市場における促進要因、抑制要因、機会、課題
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 リアルタイム農場管理のための人工知能と機械学習の導入の増加
5.2.1.2 気候変動と食糧安全保障への懸念の高まり
5.2.1.3 政府による農業のデジタル化に関するイニシアティブの増加
表2 インド政府が農業分野で最近実施した主な取り組み
5.2.1.4 家畜のモニタリングに注力し、健康関連データをリアルタイムで追跡して農場の効率化を図る
5.2.1.5 養殖場におけるIoT、RoVs、AIなどの先進技術の導入が急増中
5.2.1.6 農業におけるビッグデータ解析の導入の増加
図21 農場管理ソフトウェア市場に対するドライバーの影響分析
5.2.2 阻害要因
5.2.2.1 発展途上地域の技術的専門知識と高度なインフラが限られている
5.2.2.2 高い初期資本投資の必要性
図22 農場管理ソフトウェア市場における阻害要因の影響分析
5.2.3 機会
5.2.3.1 スマート農業技術の急速な普及
5.2.3.2 デジタル技術と農法との融合
5.2.3.3 農場管理におけるドローンとリモートセンシングの利用拡大
図23 農場管理ソフトウェア市場の機会に関する影響分析
5.2.4 課題
5.2.4.1 発展途上国では断片化した農場が多く存在する
5.2.4.2 単一デジタルプラットフォームによる生産的な意思決定のためのデータ管理
図24 農場管理ソフトウェア市場における課題の影響分析
5.3 バリューチェーン分析
図25 農場管理ソフトウェア市場：バリューチェーン分析
5.4 ECOSYSTEM
図26 農場管理ソフトウェア市場：エコシステム
表3 エコシステムにおける各社とその役割
5.5 平均販売価格分析
図27 2021年における農場規模別の1ヘクタールあたりの精密農業データ分析サービスコスト
5.6 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
5.7 テクノロジー分析
5.7.1 ブロックチェーン
5.7.2 GISベースの農業
5.7.3 農業におけるリモートセンシング
5.7.4 衛星由来データ
5.7.5 スカイドローン
5.7.6 スマートフォン技術
5.7.7 RFIDと識別技術
5.7.8 農業における人工知能
5.7.9 ビッグデータ、アナリティクス
5.8 ポーターの5つの力分析
表4 ポーターの5つの力のインパクト
図 29 農場管理ソフトウェア市場：ポーターの5つの力分析
図 30 農場管理ソフトウェア市場：ポーターの5つの力
5.8.1 新規参入の脅威
5.8.2 代替品の脅威
5.8.3 供給者のバーゲニングパワー
5.8.4 買い手のバーゲニングパワー
5.8.5 競争相手の強さ
5.9 主要なステークホルダーと購買基準
5.9.1 購入プロセスにおける主要なステークホルダー
図31 購入プロセスにおけるステークホルダーの影響（用途別
表5 購入プロセスにおけるステークホルダーの影響力（用途別）(%)
5.9.2 購入基準
図 32 主要な購買基準（用途別
表6 主要な購買基準（アプリケーション別
5.10 ケーススタディ
5.10.1 キャッサバ農園事業における収穫量の最大化
5.10.2 Whitesides社は、記録管理とカスタム肥料アプリケーションにAgworldソフトウェアプラットフォームを使用した
5.10.3 anna binna farms は、agworld ソフトウェアプラットフォームを使用して、農場記録管理システムおよびプリエマージェント除草剤を使用した。
5.10.4 Lilliput ag は agworld プラットフォームでデータを取得することにより、プランニングの向上を目指している。
5.10.5 スプルーレ農園は、コンサイスのプラットフォームにより、トレーサビリティと圃場に関するリアルタイムの情報を実現した。
5.10.6 ファーマープ、シンガポール最大の水耕栽培企業の業務効率化を実現
5.10.7 その他のユースケース
5.11 貿易データ分析
表7 土づくりや耕作の農業、園芸、林業機械の国別輸入データ（2017-2021年）（百万米ドル
表8 土壌の準備または栽培の農業、園芸または林業機械の輸出データ（国別、2017-2021年）（百万米ドル
5.12 特許分析
表9 農場管理ソフトウェア市場に関連する注目すべき特許（2019年～2022年
表10 過去10年間に登録された農場管理ソフトウェア市場関連の特許の数
図33 過去10年間の特許出願件数が最も多い企業上位10社 過去10年間の特許出願件数の上位10社
図 34 年間特許取得件数 年間特許取得件数、2013年〜2022年
5.13 主要な会議とイベント（2023-2024年
表11 農場管理ソフトウェア市場：会議・イベントの詳細リスト
5.14 農場管理ソフトウェア市場における規制と基準
5.14.1 農業における炭素政策の動向
5.14.2 成長する気候ソリューション法
5.14.3 精密農業とスマート温室における関税と規制
表 12 関税規制： 精密農業とスマートハウス
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レポートコード： SE 4449