農作物の害虫・病害モニタリング機器市場：世界市場予測、2026年～2032年
Crop Pest & Disease Monitoring Equipment Market - Global Forecast 2026-2032
- 発行
- 360iResearch
- 発行日
- ページ情報
- 英文 199 Pages
- 納期
- 即日から翌営業日
- 商品コード
- 2167436
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概要
農作物の害虫・病害モニタリング機器市場は、2032年までにCAGR14.32％で30億5,000万米ドル規模に拡大すると予測されています。
| 主な市場の統計 | |
|---|---|
| 基準年2025 | 11億9,000万米ドル |
| 推定年2026 | 13億6,000万米ドル |
| 予測年2032 | 30億5,000万米ドル |
| CAGR（%） | 14.32% |
農作物の害虫・病害モニタリング機器：概要
農作物の害虫・病害モニタリング機器は、早期発見、的を絞った対策、およびより効率的な作物管理を支援します。このカテゴリーには、生物学的脅威の特定や作物の状態の追跡に使用される、圃場用センサー、トラップ、画像システム、診断ツール、コネクテッドプラットフォーム、および関連機器が含まれます。導入の背景には、不必要な農薬使用の削減、労働生産性の向上、トレーサビリティの強化、そしてますます変動が激しくなる気象条件への対応といった圧力があります。
モニタリングは、定期的な点検からコネクテッドな圃場インテリジェンスへと移行しています
現状は、手作業による巡回調査や孤立した機器の使用から、統合されたモニタリングワークフローへと移行しつつあります。デジタルトラップ、リモートセンシング、モバイルアプリケーション、気象観測所、自動アラートなどがますます組み合わされ、害虫や病害のリスクをより継続的に把握できるようになっています。この変化により、相互運用性、データ品質、導入の容易さ、そして観測結果をタイムリーな現場対応へと転換する能力がより重視されるようになっています。農薬削減や持続可能な生産に対する規制当局の注目も、精密なモニタリングへの需要をさらに後押ししています。
人工知能（AI）による検出、優先順位付け、対応の改善
人工知能は、昆虫の分類、視覚的症状の特定、異常の検出、および圃場検査の優先順位付けを支援することで、モニタリング機器の分析的価値を拡大しています。機械学習システムは、画像データを気象情報、作物の生育段階、位置情報と組み合わせることで、リスクアラートの精度を向上させることができますが、その性能は、代表性のある学習データ、信頼性の高い通信環境、校正、および人間による検証に依存します。実用上最も有力な用途は、専門家の判断に取って代わるのではなく、農学者や生産者を補完する意思決定支援ツールとなるでしょう。
地域ごとの状況が、異なる導入経路を生み出しています
北米は、大規模農業、先進的な精密農業の実践、そして省力化のための自動化への強い関心が特徴です。ラテンアメリカは、大規模な輸出志向の生産と多様な農場構造が混在しており、手頃な価格、耐久性、そして現地の農業技術支援が重要となります。欧州では、総合的害虫管理、トレーサビリティ、および環境規制への準拠が重視されています。中東では、節水型生産と保護栽培が優先されており、一方、アフリカでは、多様な接続環境や農業普及サービスの状況に適した、入手しやすくメンテナンスの手間が少ないツールに対する大きなニーズがあります。アジア太平洋地域では、集約的な栽培、高い害虫被害、拡大するデジタル農業、そして高度に自動化されたシステムと小規模農家システムとの間の著しい差異が組み合わさっています。
経済・制度的グループが調達優先順位を決定づける
ASEAN市場では一般的に、熱帯作物、細分化された農場、不均一なデジタルインフラ環境を横断して運用可能な、拡張性があり、モバイルファーストのソリューションが求められています。BRICS諸国は極めて多様な生産システムを擁していますが、国内の技術力、食料安全保障、生産性の向上という点で共通の関心を持っています。欧州連合（EU）は、持続可能性、農薬使用量の削減、データガバナンス、および国境を越えた相互運用性を強く重視しています。G7加盟国は、高度な調査能力と、食品、環境、労働に関する厳格な要件を併せ持つ傾向があります。GCC諸国は、制御環境農業と資源効率を重視しています。NATO加盟国は、広範なグループとして、強靭なサプライチェーン、安全なデータ取り扱い、および農業運営の継続性も重視する可能性があります。
国ごとの優先事項は、作付体系、規制、デジタル化への準備状況を反映しています
オーストラリアは、広大な生産システム全体にわたる遠隔地のカバー範囲、バイオセキュリティ、およびモニタリングを重視しています。ブラジルでは、大規模農場、熱帯の気候条件、多様な作物に適したツールが求められており、一方、カナダは季節的な制約と広範な地理的カバー範囲を重視しています。中国は、集約的な生産とデジタル技術の急速な導入を組み合わせています。フランス、ドイツ、イタリア、スペインは、欧州の持続可能性に関する規制、特産作物のニーズ、およびトレーサビリティへの期待の影響を受けています。インドでは、規模の異なる農場に対応した、費用対効果が高く、多言語対応かつモバイル端末に対応したソリューションが求められています。日本と韓国は、ロボット工学、制御環境、および高精度生産において大きな可能性を示しています。メキシコは、輸出向け作物や地域的な疾病監視を支援するソリューションの恩恵を受けています。ロシアは、地域的条件、気候変動、および供給の継続性に関連する課題に直面しています。英国は、バイオセキュリティ、環境管理、およびデータを活用した農場経営を重視しています。米国は、大規模な機械化農業と、高度な精密モニタリング要件を組み合わせています。
業界リーダーは、相互運用可能で検証済み、かつ現場ですぐに活用できるソリューションを構築すべきです
農場管理プラットフォーム、気象サービス、既存の圃場調査ワークフローと連携可能なモジュール式機器を優先すべきです。作物、地域、光条件、害虫や病害の進行段階を問わず、検出精度を検証し、性能上の制限を明確に開示してください。低消費電力での動作、オフライン機能、簡単なメンテナンス、明確なアラートを通じて、実用的な導入を可能にする設計を行ってください。人工知能と、専門家によるレビュー、農学的ガイダンス、透明性のあるデータガバナンスを組み合わせてください。生産者、協同組合、研究機関、普及ネットワークとの地域的なパートナーシップは、現地への適応と導入を促進します。商業戦略においては、根拠のない主張に頼ることなく、圃場調査時間の短縮、不必要な防除、作物の収量損失、またはコンプライアンス上の負担の測定可能な削減を実証すべきです。
調査手法：エビデンスに基づく市場評価
本評価では、農業規制の体系的な検討、査読済み調査、公的統計、技術文書、生産者および農学専門家へのインタビュー、ならびにモニタリングアプリケーションの比較分析を組み合わせる必要があります。証拠については、地理的関連性、公表日、調査手法の質、および独立性の観点から精査する必要があります。調査結果は、機器のカテゴリー、作付け体系、農場の規模、および地域条件にわたって三角検証を行う必要があります。人工知能に関する主張については、データの出所、モデルの性能、導入要件、および人的監督について個別に検証する必要があります。国やグループ間の比較においては、観察された導入状況と推論された機会を区別し、根拠のない数値的な結論を避ける必要があります。
効果的なモニタリングは、早期警報と現場での実践的な経営判断を結びつける
作物の害虫や病害をモニタリングする機器は、より的を絞った、回復力があり、持続可能な作物生産の中核的な要素になりつつあります。その最大の機会は、単に観測データをより多く収集することではなく、生産者が行動を起こせる段階で、信頼性が高く解釈しやすい情報を提供することにあります。堅牢なハードウェア、検証済みの分析手法、相互運用可能なデータ、そして地域の実情に即した農学を組み合わせたソリューションこそが、地域、グループ、国ごとに異なる環境下にある生産者を支援する上で、最も適した立場にあるでしょう。
よくあるご質問
目次
第1章 序文
第2章 調査手法
- 調査デザイン
- 調査フレームワーク
- 市場規模予測
- データ・トライアンギュレーション
- 調査結果
- 調査の前提
- 調査の制約
第3章 エグゼクティブサマリー
- CXO視点
- 新たな収益機会
- 次世代ビジネスモデル
- 業界ロードマップ
第4章 市場概要
- 業界エコシステムとバリューチェーン分析
- 市場力学
- ポーターのファイブフォース分析
- PESTLE分析
- 市場展望
- GTM戦略
第5章 市場洞察
- 消費者洞察とエンドユーザー視点
- 消費者体験ベンチマーク
- 機会マッピング
- 流通チャネル分析
- 価格動向分析
- 規制コンプライアンスと標準フレームワーク
- ESGとサステナビリティ分析
- ディスラプションとリスクシナリオ
- ROIとCBA
第6章 AIの累積的影響、2026年
第7章 農作物の害虫・病害モニタリング機器市場：機器タイプ別
- 音響センサー
- 赤外線センサー
- 近赤外線センサー
- サーモグラフィカメラ
- IoTプラットフォーム
- クラウドベースプラットフォーム
- オンプレミスプラットフォーム
- 衛星モニタリングシステム
- 光学システム
- レーダーシステム
- UAVドローンシステム
- 固定翼
- 回転翼機
- 視覚センサー
- カラーカメラ
- ハイパースペクトルカメラ
- マルチスペクトルカメラ
第8章 農作物の害虫・病害モニタリング機器市場：技術別
- 人工知能（AI）ソリューション
- 自律型モニタリングシステム
- 意思決定支援システム
- IoTとの連携
- ウェアラブルデバイス
- ワイヤレスセンサーネットワーク
- 機械学習分析
- 画像認識モデル
- 予測モデル
- リモートセンシング
- ドローンによる画像撮影
- 地上型センサー
- 衛星画像
第9章 農作物の害虫・病害モニタリング機器市場：害虫の種類別
- 細菌性病害
- 細菌斑点病
- クラウンゴール
- 真菌性病害
- 疫病
- うどんこ病
- さび病
- 害虫
- アブラムシ
- 甲虫類
- イモムシ
- ダニ
- ウイルス性病害
- 葉巻ウイルス
- モザイクウイルス
- 雑草
- 広葉雑草
- イネ科雑草
第10章 農作物の害虫・病害モニタリング機器市場：エンドユーザー別
- 農業関連企業
- 食品加工企業
- 種子会社
- 農業コンサルタント
- 作物アドバイザー
- 技術サービスプロバイダー
- 農家
- 商業農家
- 零細農家
- 政府機関
- 農業局
- 環境モニタリング機関
- 研究機関
第11章 農作物の害虫・病害モニタリング機器市場：地域別
- アジア太平洋
- 北米
- ラテンアメリカ
- 欧州
- 中東
- アフリカ
第12章 農作物の害虫・病害モニタリング機器市場：グループ別
- ASEAN
- GCC
- EU
- BRICS
- G7
- NATO
第13章 農作物の害虫・病害モニタリング機器市場：国別
- 米国
- カナダ
- メキシコ
- ブラジル
- 英国
- ドイツ
- フランス
- ロシア
- イタリア
- スペイン
- 中国
- インド
- 日本
- オーストラリア
- 韓国
第14章 競合情勢
- 市場シェア分析、2025年
- 市場集中度分析、2025年
- 集中比率（CR）
- ハーフィンダール・ハーシュマン指数（HHI）
- 最近の動向と影響分析、2025年
- 製品ポートフォリオ分析、2025年
- ベンチマーキング分析、2025年
第15章 企業プロファイル
- AgEagle Aerial Systems, Inc.
- AgroScout, Inc.
- Arable Labs, Inc.
- BASF SE
- Bayer Aktiengesellschaft
- BioScout Ltd.
- Corteva, Inc.
- CropX Technologies Ltd.
- Deere & Company
- FaunaPhotonics AS
- FMC Corporation
- Pessl Instruments GmbH
- SemiosBio Technologies Inc.
- Sentera, Inc.
- Syngenta AG
- Taranis Ltd.
- Trapview, s.r.o.