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MRFRの分析によりますと、日本の農業分析市場規模は2024年に1億7430万米ドルと推定されております。
日本の農業分析市場は、2025年の1億7728万米ドルから2035年までに2億1000万米ドルへ成長し、2025年から2035年の予測期間において年平均成長率（CAGR）1.71％を示すと予測されています。
主要な市場動向とハイライト
日本の農業分析市場は、技術進歩と持続可能性への取り組みを原動力として、堅調な成長を遂げております。
- 精密農業の普及が進み、作物の収量と資源効率の向上が図られております。
- 政府の支援と政策イニシアチブが、農業分析分野におけるイノベーションを促進しております。
- 持続可能性と環境配慮が、農業実践においてますます中心的な課題となっております。
- 農業分野における技術革新と食料安全保障への需要増大が、市場成長の主要な推進要因となっております。
主要企業
IBM（米国）、Trimble（米国）、Bayer（ドイツ）、Syngenta（スイス）、Monsanto（米国）、Corteva Agriscience（米国）、Ag Leader Technology（米国）、Taranis（イスラエル）、FarmLogs（米国）
日本の農業分析市場動向
日本の農業分析市場は現在、技術進歩とデータ駆動型意思決定への重視の高まりを背景に、変革期を迎えております。農家や農業関連企業は、生産性向上、資源配分の最適化、収穫量増加を目的として、分析ツールの導入を加速させております。この精密農業への移行は、効率性を促進するだけでなく、農業分野における持続可能な実践を推進しております。IoTデバイス、衛星画像、機械学習アルゴリズムの統合により、関係者は膨大なデータを収集・分析できるようになり、より情報に基づいた戦略と実践が可能となっています。さらに、日本政府は農業分野の近代化を目的とした様々な施策を通じて、農業分析市場を積極的に支援しています。労働力不足や農村人口減少といった課題に対処するため、デジタル技術とデータ分析の導入を促進する政策が実施されています。その結果、技術提供者と農業企業間の連携が顕著に増加しており、この市場のさらなる革新と成長を促進する可能性が高いです。研究開発への継続的な投資が、日本の農業特有のニーズに合わせた新たな解決策を生み出すと期待されており、将来は有望に見えます。
精密農業の台頭
農業分析市場では、データ駆動型の知見を活用して農業実践を向上させる精密農業への顕著な移行が進んでいます。この傾向は、作物の健康状態を監視し資源利用を最適化するため、ドローン、センサー、衛星画像などの先進技術を活用する点が特徴です。農家は分析技術に依存して情報に基づいた意思決定を行うことが増え、収量の向上と廃棄物の削減につながっています。
政府の支援と政策イニシアチブ
日本では、政府の取り組みが農業分析市場の促進において重要な役割を果たしています。農業分野の近代化を目的として、デジタル技術とデータ分析の導入を促進する政策が実施されています。この支援により、技術提供者と農家間の連携が促進され、イノベーションの活性化と市場成長の推進が期待されます。
持続可能性と環境配慮
持続可能性は農業分析市場の中心的な焦点となりつつあります。環境問題への関心が高まる中、農家は持続可能な実践を実装するために分析技術を活用しています。データを活用して投入量を最適化し環境負荷を低減することで、関係者は生産性を向上させるだけでなく、天然資源の保全にも貢献しています。
日本の農業分析市場を牽引する要因
食料安全保障への需要増加
日本の農業分析市場は、食料安全保障への需要増加によって大きく影響を受けています。人口増加と耕作可能地の制限により、効率的な農業手法が急務となっています。分析ツールは資源配分の最適化、作物の生育状況の監視、収穫量の予測を支援し、これらは食料供給の安定確保に不可欠です。報告書によれば、日本の農業分析市場は2027年までに約5億ドル規模に達する可能性があり、データ駆動型ソリューションが食料生産と持続可能性の向上において果たす重要な役割を反映しています。
農業分野における技術革新
日本の市場は、急速な技術進歩により急成長を遂げています。IoTデバイス、ドローン、AI駆動型分析などの革新技術が、従来型の農業慣行を変革しています。これらの技術により、農家は作物の健康状態、土壌条件、気象パターンに関するデータを収集・分析し、意思決定の改善につながっています。例えば、精密農業ツールの導入により、作物の収量が最大20%増加することが実証されています。農家がこれらの技術をますます採用するにつれ、高度な分析ソリューションへの需要が高まり、農業分析市場を牽引していくでしょう。
持続可能な農業実践への焦点
持続可能性は、日本の農業分析市場において極めて重要な関心事となりつつあります。環境問題が重要性を増す中、農家は持続可能な手法を促進する分析ソリューションを求めています。これらのツールは環境影響の監視、投入資材の最適化、作物の耐性強化を支援します。持続可能な農業への移行は環境にとって有益であるだけでなく、エコフレンドリーな製品を求める消費者の嗜好とも合致します。その結果、農業分析市場では持続可能な農業を支援するソリューションへの投資が増加し、2028年までに市場規模が6億ドルに達する可能性があります。
スマート農業技術の普及拡大
日本の農業分析市場では、スマート農業技術への顕著な移行が進んでいます。生産性と持続可能性の向上を目的に、データ分析を活用する農家が急増しています。スマート農業とは、センサーやGPS技術、データ分析を活用して農業経営を監視・管理する手法です。資源の精密な管理により廃棄物の削減と効率化が図れるため、この傾向は今後も拡大が見込まれます。より多くの農家がこれらの技術の利点を認識するにつれ、農業分析市場は拡大し、年間15％の市場成長率が見込まれています。
農業革新に向けた政府の取り組み
農業革新を促進する政府の取り組みは、日本の農業分析市場に大きな影響を与えています。農業技術の研究開発を促進する政策は、農家における分析ソリューションの導入を後押ししています。技術導入に対する財政的インセンティブや助成金も市場成長に寄与しています。日本政府は農業生産性向上に向けた野心的な目標を設定しており、農業実践へのデータ分析の統合が不可欠です。その結果、農業分析市場はこれらの支援策の恩恵を受けると予想され、今後5年間で年平均成長率12％の複合成長が見込まれています。
市場セグメントの洞察
日本農業分析市場セグメントの洞察
日本農業分析市場セグメントの洞察
農業分析市場の構成要素の洞察
農業分析市場の構成要素の洞察
日本農業分析市場は構成要素別に分類され、従来の農業慣行をデータ駆動型の効率的な運営へと変革する重要な要素で構成されています。このセグメントは主にソリューションとサービスから成り、これらが一体となって農業のパフォーマンス向上、資源利用の最適化、収穫量の増加を実現します。
ソリューション分野には、データ収集・分析・可視化に特化したソフトウェアアプリケーションやプラットフォームが含まれ、ビッグデータ技術から導き出された実践的な知見を農家に提供します。これらのソリューションは精密農業において重要な役割を果たし、環境への影響を最小限に抑えながら生産量を最大化する支援を行います。
一方、コンサルティング、システム統合、データ管理などのサービスは、これらのソリューションを効果的に導入するために不可欠です。専門家による指導とサポートを通じて農業関係者を支援し、分析ツールの業務内での成功裏な導入を保証します。
これらのサービスを機械学習やモノのインターネット（IoT）などの新興技術と統合することで、その重要性はさらに増幅され、日本の農業分析市場におけるイノベーションを推進します。
効果的な農業手法への需要の高まりと、持続可能性への認識の拡大が相まって、この市場における両コンポーネントの重要性を後押ししています。日本の農業が耕作地の減少や生産性向上の必要性といった課題に直面する中、高度な分析技術の活用が不可欠となっています。
農業分野におけるデジタル化の進展傾向は、従来型の実践手法を強化する機会を浮き彫りにしており、コンポーネント分野は重要であるだけでなく、日本市場成長の潜在的な触媒ともなり得ます。
農業分析市場における農場規模の洞察
農業分析市場における農場規模の洞察
日本農業分析市場は、市場動向を牽引する重要な役割を担う農場規模セグメントに明確な焦点を当て、勢いを増しています。日本では、大規模農場、中規模農場、小規模農場が混在する農業構造が特徴であり、それぞれが農業生産全体に独自の貢献を果たし、異なる分析手段を採用しています。
大規模農場は、技術導入とデータ活用において主導的立場にあり、精密農業などの高度な分析技術を通じて効率化を推進しています。
中規模農場は、小規模と大規模の橋渡し役として、生産性と持続可能性の両面を最適化するための分析を活用することが多いです。小規模農場は数的には重要ですが、技術ツールへのアクセスが限られるなどの課題に直面しています。しかしながら、地域消費と持続可能性を促進するコミュニティ重視の分析への関与が増加しています。
これらの異なる規模の農場における自動化、データ駆動型意思決定、持続可能な実践への移行は、収量向上、資源管理、農場全体の持続可能性向上における農業分析の重要性を強調しています。
農業分析市場の導入形態に関する洞察
農業分析市場の導入形態に関する洞察
日本農業分析市場における導入形態セグメントは、同地域における農業技術導入の全体的な動向において重要な役割を果たしています。農業実践における効率的なデータ活用の必要性が高まる中、クラウド型とオンプレミス型の両ソリューションが日本の農業企業の間で注目を集めています。
クラウド導入は拡張性とアクセスの容易さが特徴であり、農家がインフラへの多額の先行投資なしに高度な分析を活用することを可能にします。
これは、農業手段の革新に重点を置く日本のような技術先進国において特に重要です。一方、オンプレミス型ソリューションは、管理性とセキュリティの高さが評価されており、組織が機密データを内部で管理することを可能にします。これは、日本の厳格なデータ保護規制への準拠に不可欠です。
導入モードの区分は、農業分析ツールが多様な組織ニーズに対応する適応性を強調するものです。各モードが異なる運営戦略を支えることで、日本農業分析市場の有効性と成長を最終的に促進します。農家が精密農業をますます重視する中、生産性を最大化し、進化する市場需要に応えるためには、これらの導入モードを理解することが不可欠となります。
農業分析市場 アプリケーションインサイト
農業分析市場 アプリケーションインサイト
日本農業分析市場は著しい成長を遂げており、特に農業生産性向上に不可欠な多様な分析手法を包含する「アプリケーション」セグメントで顕著です。このセグメントには農場分析、畜産分析、水産養殖分析が含まれ、それぞれ資源利用の最適化と効率向上に重要な役割を果たします。
農場分析はデータ駆動型の意思決定プロセスに焦点を当て、農家の収穫量最大化とコスト削減を支援します。これは農業技術の発展で知られる我が国において不可欠な要素です。
畜産分析はデータを活用して家畜の健康状態と生産性を監視し、畜産生産性の向上を図ります。畜産業が経済に大きく貢献する日本では、これが極めて重要です。水産養殖分析も注目を集めており、水産養殖の実践と持続可能性を最適化する必要性に応えるものです。水産物に大きく依存する国において、これは重要な側面です。
革新的な農業ソリューションへの需要が高まる中、これらの分析アプリケーションの重要性は、日本の農業分野における業務効率の向上と成長支援に寄与することが期待されています。さらに、これらのアプリケーションへのIoTやビッグデータの統合は、産業におけるさらなる発展と競争優位性の機会をもたらすでしょう。
主要企業と競争環境
日本の農業分析市場は、技術進歩とデータ駆動型農業ソリューションへの需要増加を背景に、活発な競争環境が特徴です。IBM（アメリカ）、バイエル（ドイツ）、コルテバ・アグリサイエンス（アメリカ）などの主要企業が最前線に立ち、イノベーションと戦略的提携を活用して市場での存在感を高めています。IBM（アメリカ）は、AIと機械学習を分析プラットフォームに統合することに注力し、農家に作物の収量と資源管理を最適化する実用的な知見を提供することを目指しています。一方、バイエル（ドイツ）は、持続可能性と精密農業を重視し、環境に優しい実践に向けた世界的なトレンドに沿った戦略を展開しています。また、コルテバ・アグリサイエンス（アメリカ）は、サービス提供と市場浸透を強化するため、地域的な拡大と現地のアグリテック企業との協業を積極的に推進しています。
これらの企業が採用する事業戦略は、事業活動の現地化とサプライチェーンの最適化に向けた協調的な取り組みを反映しています。市場構造は、既存企業と新興スタートアップが混在する中程度の分散状態を示しています。この分散性は多様な提供を可能にしますが、主要企業の総合的な影響力が競争の力学を大きく形作っています。日本農家が直面する特有の課題に対応するため、現地生産とカスタマイズされたソリューションへの注力がますます重要となっています。
2025年10月、バイエル（ドイツ）は日本の有力アグリテックスタートアップとの提携を発表し、衛星画像とAI分析を活用した新たな精密農業ツールの開発を進めています。この協業はバイエルの技術強化だけでなく、現地市場の特定ニーズへの対応力を高める戦略的意義を有します。現地知見と高度な分析技術を統合することで、同社は日本全国における作物管理手法の改善を目指しています。
2025年9月、コルテバ・アグリサイエンス（アメリカ）は、土壌の健康状態や作物の生育状況に関するリアルタイムデータを提供するための新たなデジタルプラットフォームを立ち上げました。この取り組みは、コルテバのデジタル変革への取り組みと、農業におけるデータ依存度の高まりに対する理解を反映した重要なものです。このプラットフォームにより、農家は情報に基づいた意思決定に必要なツールを活用できるようになり、生産性と持続可能性の向上が期待されます。
2025年8月、IBM（アメリカ）は農業向けワトソン・ディシジョン・プラットフォームを拡充し、日本市場向けにローカライズされた気象予測や害虫管理ソリューションなどの新機能を追加しました。この動きは、先進技術を農業分析に統合し、日本の農家が直面する特有の課題に対応する包括的ソリューションを提供するというIBMの戦略を裏付けるものです。これらの機能強化により、IBMの市場における競争力強化が期待されます。
2025年11月現在、農業分析市場の動向はデジタル化、持続可能性、AI技術の統合によって大きく影響を受けています。主要プレイヤー間の戦略的提携が競争環境を形成し、イノベーションを促進するとともにサービス提供を強化しています。価格競争から技術進歩とサプライチェーンの信頼性への焦点移行が顕著です。イノベーションと持続可能性を優先する企業は、この進化する市場において差別化を図れる可能性が高く、将来の競争優位性は変化する農業慣行や消費者ニーズへの適応能力にかかっていることが示唆されます。
日本農業分析市場における主要企業には以下が含まれます
産業動向
日本農業分析市場における最近の動向は、特に収穫量向上と資源管理のための技術統合において、著しい進歩を示しています。Trimble Inc.や富士通株式会社などの企業は、データ分析を積極的に活用して精密農業の実践を改善し、農家が投入資材を最適化し、土地を効果的に管理できるようにしています。
市場評価額の成長は有望であり、シンジェンタのような確立された企業と新興技術企業とのパートナーシップにおける研究開発イニシアチブに向けて、多額の投資が行われています。合併・買収の面では、2022年10月にバイエル傘下のモンサント社が、日本における分析能力強化を目的として現地アグリテック企業を戦略的に買収し、市場での存在感と技術提供力を高めました。
さらに、2023年6月にはザ・ウェザー・カンパニーと日本IBMが提携し、農家の作物管理における意思決定支援を目的とした高度な気象データ分析の提供に注力しています。ここ数年、日本政府は技術導入による農業の近代化を推進しており、これが農業分析分野のさらなる成長を促進しています。
今後の展望
日本の農業分析市場の将来展望
日本の農業分析市場は、技術進歩と持続可能な農業手法への需要増加を背景に、2024年から2035年にかけて年平均成長率（CAGR）1.71％で成長すると予測されています。
新たな機会は以下の分野にあります：
- 精密農業ソフトウェアソリューションの開発
- リアルタイムデータ収集のためのIoTデバイスの統合
- 作物収量最適化のためのデータ分析サービスの拡大
2035年までに、農業分析市場は著しい成長と革新を達成すると予想されます。
市場セグメンテーション
日本農業分析市場における農場規模の見通し
- 大規模農場
- 小規模農場
- 中規模農場
日本農業分析市場における構成要素の見通し
- ソリューション
- サービス
日本農業分析市場におけるアプリケーションの見通し
- 農場分析
- 畜産分析
- 水産養殖分析
日本農業分析市場における導入モードの見通し
- クラウド
- オンプレミス
セクションI：エグゼクティブサマリーおよび主なハイライト
1.1 エグゼクティブサマリー
1.1.1 市場概要
1.1.2 主な調査結果
1.1.3 市場セグメンテーション
1.1.4 競争環境
1.1.5 課題と機会
1.1.6 今後の見通し
セクションII：調査範囲、方法論および市場構造
2.1 市場導入
2.1.1 定義
2.1.2 調査範囲
2.1.2.1 調査目的
2.1.2.2 前提条件
2.1.2.3 制限事項
2.2 調査方法論
2.2.1 概要
2.2.2 データマイニング
2.2.3 二次調査
2.2.4 一次調査
2.2.4.1 一次インタビュー及び情報収集プロセス
2.2.4.2 一次回答者の内訳
2.2.5 予測モデル
2.2.6 市場規模推定
2.2.6.1 ボトムアップアプローチ
2.2.6.2 トップダウンアプローチ
2.2.7 データの三角測量
2.2.8 検証
セクションIII：定性分析
3.1 市場動向
3.1.1 概要
3.1.2 推進要因
3.1.3 抑制要因
3.1.4 機会
3.2 市場要因分析
3.2.1 バリューチェーン分析
3.2.2 ポーターの5つの力分析
3.2.2.1 供給者の交渉力
3.2.2.2 購入者の交渉力
3.2.2.3 新規参入の脅威
3.2.2.4 代替品の脅威
3.2.2.5 競合の激しさ
3.2.3 COVID-19の影響分析
3.2.3.1 市場への影響分析
3.2.3.2 地域別影響
3.2.3.3 機会と脅威の分析
第IV部：定量分析
4.1 情報技術（ICT）、構成要素別（百万米ドル）
4.1.1 ソリューション
4.1.2 サービス
4.2 情報と通信技術、農場規模別（百万米ドル）
4.2.1 大規模農場
4.2.2 小規模農場
4.2.3 中規模農場
4.3 情報と通信技術、導入形態別（百万米ドル）
4.3.1 クラウド
4.3.2 オンプレミス
4.4 情報技術、用途別（百万米ドル）
4.4.1 農場分析
4.4.2 家畜分析
4.4.3 養殖分析
セクション V：競争分析
5.1 競争環境
5.1.1 概要
5.1.2 競争分析
5.1.3 市場シェア分析
5.1.4 情報技術および通信技術における主要な成長戦略
5.1.5 競争力ベンチマーキング
5.1.6 情報技術および通信技術における開発件数に基づく主要プレイヤー
5.1.7 主要な開発動向と成長戦略
5.1.7.1 新製品発売／サービス展開
5.1.7.2 合併・買収
5.1.7.3 合弁事業
5.1.8 主要企業の財務マトリックス
5.1.8.1 売上高および営業利益
5.1.8.2 主要企業の研究開発費（2023年）
5.2 企業プロファイル
5.2.1 IBM（アメリカ）
5.2.1.1 財務概要
5.2.1.2 提供製品
5.2.1.3 主要な開発動向
5.2.1.4 SWOT分析
5.2.1.5 主要戦略
5.2.2 トリムブル（アメリカ）
5.2.2.1 財務概要
5.2.2.2 提供製品
5.2.2.3 主要な展開
5.2.2.4 SWOT分析
5.2.2.5 主要戦略
5.2.3 バイエル（ドイツ）
5.2.3.1 財務概要
5.2.3.2 提供製品
5.2.3.3 主要な動向
5.2.3.4 SWOT分析
5.2.3.5 主要戦略
5.2.4 シンジェンタ（スイス）
5.2.4.1 財務概要
5.2.4.2 提供製品
5.2.4.3 主要な動向
5.2.4.4 SWOT分析
5.2.4.5 主要戦略
5.2.5 モンサント（アメリカ）
5.2.5.1 財務概要
5.2.5.2 提供製品
5.2.5.3 主要な動向
5.2.5.4 SWOT分析
5.2.5.5 主要戦略
5.2.6 コルテバ・アグリサイエンス（アメリカ）
5.2.6.1 財務概要
5.2.6.2 提供製品
5.2.6.3 主な動向
5.2.6.4 SWOT分析
5.2.6.5 主要戦略
5.2.7 アグリーダー・テクノロジー（アメリカ）
5.2.7.1 財務概要
5.2.7.2 提供製品
5.2.7.3 主な動向
5.2.7.4 SWOT分析
5.2.7.5 主要戦略
5.2.8 タラニス（イスラエル）
5.2.8.1 財務概要
5.2.8.2 提供製品
5.2.8.3 主要な展開
5.2.8.4 SWOT分析
5.2.8.5 主要戦略
5.2.9 ファームログス (アメリカ)
5.2.9.1 財務概要
5.2.9.2 提供製品
5.2.9.3 主な動向
5.2.9.4 SWOT分析
5.2.9.5 主要戦略
5.3 付録
5.3.1 参考文献
5.3.2 関連レポート
図表一覧
6.1 市場概要
6.2 日本市場における構成要素別分析
6.3 日本市場における農場規模別分析
6.4 日本市場における導入形態別分析
6.5 日本市場における用途別分析
6.6 情報通信技術（ICT）の主要購買基準
6.7 MRFR の調査プロセス
6.8 情報通信技術（ICT）の DRO 分析
6.9 推進要因の影響分析：情報通信技術（ICT）
6.10 抑制要因の影響分析：情報通信技術（ICT）
6.11 供給／バリューチェーン：情報通信技術
6.12 情報通信技術、構成要素別、2024年（%シェア）
6.13 情報通信技術、構成要素別、2024年から2035年 (百万米ドル)
6.14 情報通信技術（ICT）、農場規模別、2024年（%シェア）
6.15 情報通信技術（ICT）、農場規模別、2024年から2035年（百万米ドル）
6.16 情報通信技術（ICT）、導入形態別、2024年（シェア率）
6.17 情報通信技術（ICT）、導入形態別、2024年から2035年（百万米ドル）
6.18 情報通信技術（ICT）、用途別、2024年（シェア、％）
6.19 情報通信技術（ICT）、用途別、2024年から2035年（百万米ドル）
6.20 主要競合他社のベンチマーキング
表一覧
7.1 仮定事項一覧
7.1.1
7.2 日本市場規模の推定値および予測
7.2.1 構成要素別、2025-2035年（百万米ドル）
7.2.2 農場規模別、2025-2035年（百万米ドル）
7.2.3 導入形態別、2025-2035年（百万米ドル）
7.2.4 用途別、2025-2035年（百万米ドル）
7.3 製品発売／製品開発／承認
7.3.1
7.4 買収／提携
