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果実摘果ロボット市場 サイズとシェア 2026-2035

レポートID: GMI10351
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発行日: July 2026
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果実摘果ロボット市場規模

世界の果実摘果ロボット市場は、2025年に6,570万米ドルと評価されました。Global Market Insights Inc.が発行した最新レポートによると、市場は2026年の7,880万米ドルから2035年には3億2,450万米ドルまで成長し、年平均成長率(CAGR)は17%になると予想されています。

果実摘果ロボット市場の主要ポイント

2025年市場規模
$ 65.7百万
2026年市場規模
$ 78.8百万
2035年予測市場規模
$ 324.5百万
CAGR(2026年–2035年)
17%
地域別優位性
最大市場
北米
最も急成長している地域
アジア太平洋
主要企業
  • 市場リーダー: PeK Agroline が2025年に3.6%超の市場シェアで首位。

  • 主要企業: この市場の上位5社にはPeK Agroline、Pellenc SA、Infaco、Aigritec、Matagritechが含まれ、2025年に合計10.2%の市場シェアを保有。

主要市場推進要因
  • 農業における労働力不足
  • 精密農業への需要拡大
  • 精密農業への需要拡大
機会
  • 作物別ロボットプラットフォームの台頭
  • 農場管理及び精密農業システムとの統合
課題
  • 樹冠タイプ全体にわたる予測不可能な摘果結果
  • 相互運用性及び標準化のギャップ

農場における労働力不足により、農家は果実の収穫や野菜の収穫を目的としたロボットの使用を開始するインセンティブを得ています。農家は季節労働者の雇用がますます困難になり、雇用コストも上昇しています。農家がロボットを活用する上で最も大きな困難に直面しているのは、イチゴ、リンゴ、ブドウ、軟質果実などの高付加価値特殊作物の収穫・摘み取りに関してです。

これは、これらの作物が精密な摘み取りや摘み取り時の注意深い取り扱いを必要とするためであり、これまでのロボット工学の進歩以前は、機械化によって達成することが非常に困難でした。現在、代替収穫オプションの需要を満たすため、視覚ベースのロボットシステムが商業化されつつあります。[1]

コンピュータビジョンと人工知能の発展が、この業界の成長を推進しています。現在の視覚ベースのロボットプラットフォームは、高精細画像センサーや深度測定機能などの高品質視覚システムを組み合わせ、収穫可能な熟した果実を識別し、栽培状態を評価し、複雑な果樹園やブドウ園の環境を自律的に移動します。

AI技術の改良、特に画像処理に利用可能な計算性能の量を増加させるGPUの向上により、視覚誘導収穫機などの現世代のフィールドロボットは、従来であれば中央に位置する農場建物などのオフサイトで大規模なコンピューティングインフラストラクチャを必要としていた機能を実行できるようになりました。さらに、モバイルコンピューティングの進歩により、現世代のフィールドロボットは人間の直接的な監督なしに自律的に動作することも可能になりました。

精密農業は、広域処理よりも対象を絞った介入を優先し、投入コストの削減、廃棄物の最小化、持続可能性要件の達成を目指す商業栽培者の間で、ますます標準的なアプローチとなっています。視覚ロボット工学はこのアプローチの自然な延長であり、従来の機械化設備では不可能であった、リアルタイムで作物レベルの意思決定をロボットが行うことを可能にします。

果実摘果ロボット市場動向

イノベーションと技術変革の進展は、果実摘果ロボット業界の成長にとって重要です。

  • ディープラーニング技術に基づく作物検出は、圃場における熟度評価の精度を決定するために急速に進歩しています。膨大な作物データセットで訓練されたニューラルネットワークにより、ロボットは現在、熟した果実を未熟または腐敗した農産物から高い精度で識別し分離することができ、最終的には廃棄物を削減し収量の品質を向上させます。
  • この技術の使用は、イチゴやブドウを超えて、現在ではリンゴ、柑橘類、核果などの果樹にまで拡大しています。[2] メーカーは、特定の作物用のロボットを開発するのではなく、交換可能なアタッチメントを使用して複数の農業用途に対応することで、潜在的な市場を拡大するためのモジュール式エンドオブアームツールの設計に注力しています。
  • この一例として、PeK Agroline社のSlopehelperシステムがあり、これは6台のロボットマニピュレータと独立した剪定機など、複数の異なるタイプのツールを保持でき、同じベースを使用して栽培シーズンを通じて様々な機能を実行できます。
  • 新たに登場したハーベスティング・アズ・ア・サービスのビジネスモデル(HaaS)は、完全なロボット収穫システムに関連する価格が小規模栽培者にとって購入するには高すぎる可能性があるため、収穫機器の直接購入に代わる選択肢を小規模栽培者に提供しています。
  • これらの新しい契約では、ロボティクス企業が機械を配備および運用し、収穫されたキログラムごとまたはシステムを使用した期間に応じて農家から料金を徴収します。このビジネスモデルの一例はFieldwork Robotics社であり、英国で商業用ラズベリー収穫ユニットを使用してこのタイプのシステムをパイロット展開しています。

フルーツ間引きロボット市場分析

フルーツ間引きロボット市場規模、構成要素タイプ別、2022年~2035年(百万米ドル)

構成要素タイプ別では、フルーツ間引きロボット市場はロボットとエンドエフェクタツール及びマニピュレータに分類されます。ロボットセグメントは2025年に約4,510万米ドルの収益を計上し、2035年までに2億480万米ドルに達すると予想されています。

  • 完全なビジョンロボティクスシステム内で、最も高い単価は自律型ベースプラットフォームであり、これは最も高いエンジニアリングコストを伴い、完全なビジョンロボティクスシステムに統合された際に顧客に対して最終的に最も高い販売価格を反映します。ナビゲーションスタック、ビジョン処理ハードウェア、電力システム、およびシャーシの統合により、栽培者がビジョンロボティクスシステム(VRS)を購入する際のエンジニアリングコストと販売価格の大部分が提供されます。
  • したがって、栽培者はビジョンロボティクスシステムの自律型ベースプラットフォームに初期投資の大部分を集中させ、その後、運用ニーズの進化に応じて、自律型ベースプラットフォームに直接接続するエンドエフェクタアタッチメントを追加します。複数のタスクを実行する能力は、ロボットセグメント内での需要を継続的に生み出しています。
  • 1つのベースを設定して、年間の異なる時期に作物の収穫、剪定、散布、または監視を行うことにより、資産活用率と投資収益率(ROI)が向上します。同様に、この機能により、初期展開の経済性を検証し、将来のシーズンにフリートを拡大したいと考える運用者からの再注文が増加します。
  • エンドエフェクタツールおよびマニピュレータセグメントも着実な成長を示しており、この成長は、洗練されたツールが継続的に市場に導入され、販売価格が上昇し、その結果、ロボットベースプラットフォームの現在の運用者がアタッチメントを購入するためのアフターマーケットビジネスが成長していることによるものです。
  • 設置ユニット数が増加するにつれて、互換性のあるツールへの継続的な需要は、専門メーカーにとって予測可能な収益を生み出します。ソフトロボティクスの進歩により、より繊細な果物を収穫するためのソフトグリッパー素材を開発することで、収穫可能な作物の継続的な商業化のための新しい機会が提供されています。

果実摘果ロボット市場収益シェア(%),最終用途別,(2025年)

最終用途に基づいて、果実摘果ロボット市場は個人農家、農業協同組合、企業農業事業体、研究機関および大学に二分されています。農業協同組合セグメントが最大のシェアを保持しており、2025年に市場の30.4%を占めています。

  • 農業協同組合システムは、現在、農業ロボティクスにおいて最も一般的な最終用途市場であり、そのスケールは調達コストの最大の改善を提供します。加盟農場の購買力を単一の法人に統合することで、導入における主要な障壁である高い初期資本コストを直接的に削減します。
  • 単一の協同組合は、ロボット機器を購入、設置し、すべての加盟農場間で運用することができ、固定費(資本コスト)を、加盟農家が単独では正当化できないはるかに大きな運営基盤に分散させることができます。協同組合の調達アプローチは、特に中小規模農場にとって、独立運営では不可能な規模でビジョンシステムの実行可能な経済モデルを創出します。
  • さらに、協同組合は機器を購入するだけでなく、必要なメンテナンス、校正、ソフトウェア更新といった、独立運営者にとって負担となる可能性のある運営要件を提供する組織構造を持っています。
  • ブドウ栽培と果実生産において、協同組合はヨーロッパの多くの地域で商業構造を支配しており、協同組合の利点をさらに強調しています。さらに、多くの協同組合は欧州連合(EU)の農業近代化資金の対象となっており、実質的な投資のハードルを下げるのに役立っています。
  • 協同組合は、ロボット機器の集中管理を通じて最高の機器稼働率を確保することで、ビジョンシステムの実行可能性をさらに高めます。さらに、財務リスクを軽減し、最新技術への迅速なアクセスを提供することで、協同組合は小規模農場の近代化を加速させるのに役立ちます。

北米果実摘果ロボット市場

米国果実摘果ロボット市場規模,2022年~2035年(百万米ドル)

2025年、米国は北米における果実摘果ロボット市場の成長を支配し、同地域のシェアの82.5%を占めています。

  • 米国の特殊作物部門における労働力不足は世界で最も深刻なものの一つであり、移民政策の厳格化、農業労働力の高齢化、主要栽培州における最低賃金要件の上昇によって推進されています。[3]これらの圧力は、ビジョン誘導型ロボットソリューションへの投資を直接的に加速させています。
  • さらに、同地域における精密農業技術の強力な導入と大規模商業農業慣行が、摘果ロボットの成長を支えています。北米の栽培者は、特に高価値の果実セグメントにおいて、生産性と作物の均一性を向上させるために、人工知能(AI)、マシンビジョン、ロボティクスの早期採用者です。農業技術イノベーションに対する政府の支援と、主要なロボティクス企業の存在、およびスマート農業エコシステムへの投資は、先進的な摘果ソリューションに対する市場需要をさらに強化しています。

アジア太平洋地域果実摘果ロボット市場

アジア太平洋地域市場は、予測期間中に19.3%で成長すると予想されています。

  • 日本と韓国はこの地域における主要な技術開発拠点であり、主要な産業機器メーカーが、より広範なスマート農業戦略の一環として農業用ロボティクスに投資しています。Kubota Corporationは、CES 2024において、6つの独立した駆動モーターとAI統合を搭載した完全電動の自律型農業車両であるNew Agri Conceptを発表しました。これは、確立された機械メーカーが自律型圃場作業を中心に事業を再編成する意欲を反映しています。

欧州果実摘果ロボット市場

欧州果実摘果ロボット産業は、予測期間中に17.2%で成長すると予想されています。

  • 欧州の農業労働力は、2010年の1,000万人超から2030年までに約790万人に減少すると予測されており、構造的な労働力不足が生じ、フランス、スペイン、イタリア、ドイツ全体でロボット導入が加速しています。[4] EUは、2025年4月に承認されたAgRibotプロジェクトに対する的を絞った資金提供で対応しており、4年間のプログラムを通じて欧州の農場全体で6つのロボットシステムを開発し、フィールドテストを行っています。

中東およびアフリカ果実摘果ロボット市場

中東およびアフリカ市場は、予測期間中に10.1%で成長すると予想されています。

  • この地域における導入は、主に湾岸協力会議諸国に集中しており、垂直農場や気候制御温室を含む大規模な制御環境農業プロジェクトが、精密ロボットシステムへの需要を生み出しています。南アフリカは、確立された果実輸出産業を通じて貢献しており、テーブルグレープと柑橘類の生産者は、労働コストの圧力が高まるにつれて、ロボット収穫ソリューションの評価を開始しています。

果実摘果ロボット市場シェア

果実摘果ロボット産業における上位企業には、PeK Agroline、Pellenc SA、Infaco、Aigritec、Matagritechが含まれ、2025年には市場の10.2%のシェアを collectively 保持しています。これらの著名なプレーヤーは、製品ポートフォリオの拡大、幅広い顧客基盤への展開、市場地位の強化のために、合併・買収、施設拡張、協業などの戦略的取り組みに積極的に関与しています。

  • PeK Agrolineは、主導的地位を保持しており、同社のSlopehelperプラットフォームは、完全電動、100%自律型ロボットベースで、GNSS依存なしに動作し、最大14時間の連続動作が可能です。これは、土壌準備から収穫までの完全な農業サイクルをカバーするよう設計されています。そのFruit Pickerアタッチメントは、6つのコンピュータビジョン誘導ロボットマニピュレータを使用して、1時間あたり2,500個の速度で半球状の果実を収穫し、超集約型と従来型の果樹園構造の両方で動作します。同社は、IoT統合精密農業アプローチを検証するAgriculture 4.0認証を取得しています。
  • Pellenc SAは、2018年以降、ブドウ栽培、果樹栽培、緑地管理のためのロボットソリューションを開発しており、この年にロボティクスが正式に戦略的優先事項として確立されました。そのRX-20自律型列間クローラーは、ブドウ園環境専用に設計されており、土壌耕作と植物衛生削減作業を自動化します。Pellenc SAは、各新規導入に対して圃場レベルの実現可能性調査とトレーニングを実施する専用の流通・設置ネットワークを通じて導入を支援しています。
  • Infaco45カ国以上にわたるグローバル流通ネットワークを構築しており、特にブドウ園、果樹園、オリーブ栽培事業において強みを持っています。同社の現在の製品ラインナップには、F3020電動剪定鋏、AT1000電動結束機、V5000 Electrolivオリーブ振動機が含まれており、これらすべてのツールは、ビジョンロボティクスシステムの基礎となる電動精密エンドエフェクタ機能を統合しています。

果実間引きロボット市場企業

果実間引きロボット業界で事業を展開する主要企業は次のとおりです。

  • Agrobot
  • Aigritec
  • CNH Industrial
  • Dogtooth Technologies
  • FFRobotics
  • Fieldwork Robotics
  • Finite Robotics
  • Harvest Automation Inc.
  • Harvest CROO Robotics
  • Infaco
  • Kubota Corporation
  • Matagritech
  • Naïo Technologies
  • Organifarms
  • PeK Agroline
  • Pellenc SA
  • Ripe Robotics
  • Robotic Perception
  • Tevel Aerobotics Technologies
  • Vision Robotics Corporation
  • VitiBot

Aigritecは、果実収穫や花・果実間引きを含む果樹園管理のためのAI駆動型自律ソリューションを開発するアグリロボティクス企業です。その精密間引きシステムは、コンピュータビジョンを使用して花房を識別し、必要な箇所にのみ選択的に間引き処理を適用することで、生産者が手作業を削減し、果実品質を向上させ、収量を最適化するのを支援します。同社は主にリンゴ果樹園と持続可能な精密農業に焦点を当てています。

Mata Agritechは、果樹園向けの自律型果実間引きロボットを専門としています。そのMATAシステムは、AI、コンピュータビジョン、センサー、レーザー技術を組み合わせて、余分な果実を高精度で識別・除去し、より良い果実サイジングと収量最適化を可能にします。このソリューションは、果樹栽培における労働力不足に対処すると同時に、従来は労働集約的であった間引きプロセスを自動化することで、生産者の生産性と収益性を向上させます。

果実間引きロボット業界ニュース

  • 2025年11月、Naïo Technologiesは、Mirova、Bpifrance、オクシタニー地域のARISファンドから700万米ドルの新規資金調達に成功し、倒産を回避し、新しい所有権の下で事業を再開することができました。この新規資本は、同社の畝間ロボットの工業化、欧州サービスネットワークの拡大、大量生産モデルの加速を支援し、2028年までに事業収支均衡を目標としています。
  • 2025年4月、欧州委員会は、AgRibotプロジェクトに対する530万米ドルの助成金を承認しました。このプロジェクトは、4年間にわたって欧州の農場全体で6つの最先端ロボットシステムを開発し、現場試験を行います。[5]このプロジェクトは、労働力不足(欧州の農業従事者数は2010年の1,000万人から2030年までに790万人に減少すると予測されています)、危険な労働環境、食料生産におけるより大きな持続可能性への需要などの重要な課題に取り組んでいます。
  • 2025年4月、Harvest CROO Roboticsは、同社のB8自律型イチゴ収穫機がフロリダ州の農場における商業運用において人間の摘み取り作業者と同等の性能を達成し、商業的実用性を実証したことを発表しました。この画期的進歩は、従来のハードウェア世代と比較して視覚演算能力を200倍向上させた最新世代のNVIDIA処理チップによって実現されました。
  • 2025年4月、CNH Industrialは、自律収穫装置の開発企業であるAdvanced Farm Technologiesの資産と知的財産を取得しました。この買収は、既存の農業機械メーカーが既存製品ポートフォリオに自律収穫機能を組み込むことを目指す中で、ビジョンロボティクス分野における統合の進展を示しています。
  • 2025年、Fieldwork Roboticsは、技術検証から商業試験への移行のため、Elbow Beach主導の280万米ドルの投資ラウンドを含む380万米ドルの資金調達を受けました。同社は、ノーフォークとスタッフォードの商業農場で、収穫サービス型プログラムのもと自律型ラズベリー収穫機を展開しており、2027年からの複数ロボット群展開、およびポルトガルとオーストラリアでの国際試験を計画しています。

果実摘果ロボット市場調査レポートは、以下のセグメントについて、2022年から2035年までの収益(百万米ドル)および数量(千台)での推定と予測を含む業界の詳細な分析を提供します。

市場、コンポーネント種類別

  • ロボット
    • 自律移動ロボット(AMR)
    • 定置型ロボティックガントリーシステム
    • 遠隔操作ロボット
  • エンドエフェクターツールおよびマニピュレーター
    • 剪定鋏
    • 剪定鋸
    • 真空剪定
    • ループアタッチメント
    • 生垣バリカン
    • 把持ツール

市場、センシング技術別

  • ビジョンベース
    • 2Dイメージング
    • 3Dイメージング
    • ハイパースペクトルイメージング
  • 非ビジョンベース
    • 機械的センシング
    • LiDAR
  • その他

市場、作物種類別

  • 仁果類(リンゴおよび梨)
    • 開花摘果段階
    • 幼果および青果摘果段階
  • 核果類(桃、プラム、チェリー、アプリコット)
  • 柑橘類
  • ベリー類およびブドウ
  • その他

市場、最終用途別

  • 個人農家
  • 農業協同組合
  • 企業農業法人
  • 研究機関および大学

上記情報は、以下の地域および国について提供されています。

  • 北米
    • 米国
    • カナダ
  • ヨーロッパ
    • ドイツ
    • フランス
    • 英国
    • イタリア
    • スペイン
  • アジア太平洋
    • 中国
    • 日本
    • インド
    • オーストラリア
    • 韓国
  • ラテンアメリカ
    • ブラジル
    • メキシコ
    • アルゼンチン
  • 中東およびアフリカ
    • UAE
    • サウジアラビア
    • 南アフリカ
著者:  Avinash Singh , Amit Patil
よくある質問(FAQ):
果物間引きロボット市場を支配しているのはどの地域ですか?
2025年時点で、北米は果物摘果ロボット市場において最大のシェアを占める見込みである。

研究方法論、データソース、検証プロセス

本レポートは、直接的な業界との対話、独自のモデリング、厳格な相互検証に基づく体系的な研究プロセスに基づいており、単なる机上調査ではありません。

6ステップの研究プロセス

  1. 1. 研究設計とアナリストの監督

    GMIでは、私たちの研究方法論は人間の専門知識、厳格な検証、そして完全な透明性の基盤の上に構築されています。私たちのレポートにおけるすべての洞察、トレンド分析、予測は、お客様の市場の微妙なニュアンスを理解する経験豊富なアナリストによって開発されています。

    私たちのアプローチは、業界の参加者や専門家との直接的な関わりを通じた広範な一次調査を統合し、検証済みのグローバルソースからの包括的な二次調査で補完しています。元のデータソースから最終的な洞察までの完全なトレーサビリティを維持しながら、信頼性の高い予測を提供するために定量化された影響分析を適用しています。

  2. 2. 一次研究

    一次調査は私たちの方法論の根幹を形成し、全体的な洞察の約80%を貢献しています。分析の正確さと深さを確保するために、業界参加者との直接的な関わりが含まれます。私たちの構造化されたインタビュープログラムは、経営幹部、取締役、そして専門家からのインプットを得て、地域およびグローバル市場をカバーしています。これらのやり取りは、戦略的、運用的、技術的な視点を提供し、包括的な洞察と信頼性の高い市場予測を可能にします。

  3. 3. データマイニングと市場分析

    データマイニングは私たちの研究プロセスの重要な部分であり、全体的な方法論の約20%を貢献しています。主要プレーヤーの収益シェア分析を通じて、市場構造の分析、業界トレンドの特定、マクロ経済要因の評価が含まれます。関連データは有料および無料のソースから収集され、信頼性の高いデータベースを構築します。この情報は、販売代理店、メーカー、協会などの主要ステークホルダーからの検証を受け、一次調査と市場規模の算定をサポートするために統合されます。

  4. 4. 市場規模算定

    私たちの市場規模算定はボトムアップアプローチに基づいており、一次インタビューを通じて直接収集された企業の収益データから始まり、製造業者の生産量データや設置・展開統計が加わります。これらのインプットを地域市場全体でまとめ、実際の業界活動に基づいたグローバルな推定値を算出します。

  5. 5. 予測モデルと主要な前提条件

    すべての予測には以下の明示的な文書化が含まれます:

    • ✓ 主要な成長ドライバーとその代演内容

    • ✓ 抑制要因と緩和シナリオ

    • ✓ 規制上の代演内容と政策変更リスク

    • ✓ 技術普及曲線パラメータ

    • ✓ マクロ経済の代演内容(GDP成長、インフレ、通貨)

    • ✓ 競争の動態と市場参入/椭退の見通し

  6. 6. 検証と品質保証

    最終段階では人による検証が行われます。ドメイン専門家がフィルタリングされたデータを手動でレビューし、自動化システムには視点や文脈上の誤りを発見します。この専門家レビューにより、品質保証の重要な層が加わり、データが研究目標および分野固有の基準に沖していることが確保されます。

    私たちの3層構造の検証プロセスは、データの信頼性を最大化します:

    • ✓ 統計的検証

    • ✓ 専門家検証

    • ✓ 市場実態チェック

信頼性と信用

10+
サービス年数
設立以来の一貫した提供
A+
BBB認定
専門的基準と満足度
ISO
認定品質
ISO 9001-2015認証企業
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10以上の業界分野
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検証済みデータソース

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    セキュリティ・防衛分野の専門誌とトレードプレス

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著者:  Avinash Singh, Amit Patil
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