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農業×IT化の事例4選!求人例と転職に必要なスキルも紹介

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「農業にITってどう活用されているの?」「スマート農業の将来性やキャリアの可能性を知りたい」と考えていませんか?

 

農業×ITは、ロボット・AI・IoT・ドローンなどの先端技術で農業の課題を解決する成長分野です。国内市場規模は2031年度に969億円に達する見通しで、エンジニアをはじめ幅広い職種で活躍の場が広がっています。

 

この記事では、農業ITの定義や導入事例、メリット・課題に加え、実際の求人例や求められるスキルまでわかりやすく解説します。

 

【この記事はこんな人におすすめ】

  • ・農業×ITの仕組みや活用事例を知りたい
  • ・スマート農業の市場規模や将来性を把握したい

  • ・農業IT分野の求人や必要なスキルを確認したい方

この記事のまとめ

  • 法整備や補助制度の拡充で導入が加速中
  • AI・IoT・データ分析などのスキルが活かせる
  • 求人年収帯は450万〜1,100万円の事例あり
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農業IT(スマート農業)とは?注目されている理由を解説

 

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農業IT(スマート農業)とは、ロボットやAI・IoTなどの先端技術を農業に導入し、省力化や品質向上を実現する取り組みです。

農業従事者の高齢化や人手不足が深刻化する中、政府の推進もあり導入が加速しています。

 

農業IT(スマート農業)とは?
  • 農林水産省によるスマート農業の定義
  • 農業へのIT導入が注目される背景

 

まずはスマート農業の定義と、注目される背景を確認しましょう。

 

農林水産省によるスマート農業の定義

 

農林水産省では、スマート農業を「ロボット技術やICTを活用して超省力・高品質生産を実現する新たな農業」と紹介しています。

ICTとは「Information and Communication Technology」の略称で、日本語では「情報通信技術」と訳されます。ITと近い意味で使われますが、通信技術を活用した情報の共有や連携まで含む点が特徴です。

スマート農業の分野では、自動走行トラクターや農薬散布ドローン、営農管理システム、AIによる画像解析などが活用されています。

これらの技術を導入することで、人手に頼っていた作業を自動化したり、経験者でなくても一定水準の判断がしやすくなったりする点がメリットです。

(参考:農林水産省『スマート農業』)

【あわせて読みたい】スマート農業に携わる企業一覧はこちらから⇓

 

農業へのIT導入が注目される背景

 

農業へのIT導入が注目される背景には、農業従事者の減少と高齢化があります。

農林水産省の「2025年農林業センサス結果の概要(確定値)」によると、個人経営体の基幹的農業従事者は2025年時点で103万6千人となり、5年前と比べて32万7千人、割合にして24.0%減少しました。また、基幹的農業従事者の平均年齢は67.7歳で、65歳以上が全体の約7割を占めています。

そこで注目されているのが、スマート農業やアグリテックです。ロボットやドローンを使えば、農薬散布や収穫、運搬などの作業負担を軽減できます。IoTセンサーやAIを活用すれば、気温・湿度・土壌水分・生育状況などをデータ化し、収穫時期の予測や品質管理にも役立てられます。

農業ITは、人手不足を補うだけでなく、農業経営をデータドリブンに変える可能性を持つ分野です。今後も農業の持続性を高める技術として、導入が進んでいくと考えられます。

(参考:農林水産省『2025年農林業センサス』)

 

【あわせて読みたい】スマート農業やアグリテックの今後についてより知りたい方はこちら⇓

 

農業ITの市場規模と将来性

 

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農業IT(スマート農業)の国内市場規模は拡大を続けており、法整備や補助制度の後押しもあり、今後さらに導入が進むと見込まれています。

 

農業ITの市場規模と将来性
  • スマート農業の市場規模は右肩上がり
  • 農業技術活用促進法の施行と今後の展望

 

ここでは市場の成長予測と、制度面の動向を確認していきます。

 

スマート農業の市場規模は右肩上がり

 

矢野経済研究所の調査によると、2031年度の国内市場規模は969億400万円まで拡大すると予測されています。スマート農業は現時点では生産現場を中心とした市場ですが、今後は農業技術で取得したデータをAIで分析・加工し、農業・食品関連業界向けの新たなサービスへ発展する見込みです。

たとえば、圃場の生育状況をデータで把握するサービスや、ドローンによる農薬散布、AIを活用した収穫予測、農業経営を支援するクラウドサービスなどは、今後も需要が高まるでしょう。

市場拡大にともない、アプリ開発やデータ分析、AI開発、IoTシステム開発などに関わるエンジニアの活躍機会も増えていく見込みです。

 

(参考:矢野経済研究所『スマート農業に関する調査を実施(2025年)』

 

農業技術活用促進法の施行と今後の展望

 

2024年10月には、農業技術活用促進法が施行されました。正式名称は「農業の生産性の向上のためのスマート農業技術の活用の促進に関する法律」で、農業者の減少など、農業を取り巻く環境変化に対応するために整備された法律です。

この法律では、スマート農業技術の活用と新たな生産方式の導入に関する「生産方式革新実施計画」と、スマート農業技術等の開発・普及に関する「開発供給実施計画」の2つの認定制度が設けられています。認定を受けた農業者や事業者は、金融面などの支援措置を受けられる仕組みです。

制度面でスマート農業の導入が後押しされることで、農業ITの活用は今後さらに進みやすくなると考えられます。これまで導入コストや運用ノウハウの不足が課題だった農業現場でも、補助制度や認定制度を活用することで、IT技術を取り入れるハードルが下がるでしょう。

さらに、地方の農業法人やアグリテック企業での採用が広がれば、地方移住やUターン転職を希望するエンジニアにとっても、農業ITは有力なキャリアの選択肢になります。農業ITは、農業の持続可能性を高めるだけでなく、地域産業の活性化や新しい働き方の創出にもつながる分野といえます。

 

(参考:農林水産省『スマート農業技術活用促進法について』)

 

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農業×ITの事例① ロボットの活用

 

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農業の現場でロボットテクノロジーはさまざまな作業を担います。

農作物の収穫、農作業用ドローンによる農薬散布、無人走行するトラクターなど、従来、人の手で行っていた作業をロボットが代用することで、大幅な省力化を図ります。

 

農業×ITの事例① ロボットの活用
  • 収穫用ロボット
  • 無人トラクター
  • 農薬散布用ドローン

 

以下、それぞれ解説します。

 

収穫用ロボット

 

ロボットが収穫すると聞くと、何でも無作為に収穫してしまうのではという心配は今や過去の話となりました。

企業や大学で農業収穫ロボットの開発が盛んに進められ、最近では人手で収穫するよりも高性能なロボットが開発されるようになっています。

例えば、パナソニックが開発したトマト収穫ロボットは、成熟したものだけを選別して収穫することができる優れものです。

ロボットに搭載されたカメラで収穫すべき実かどうかを判断し、他の実を傷つけない収穫経路を見極めます。そして、収穫する実を引き果梗を押すことで、まるで手でもいだように収穫できる点が特徴です。

 

宇都宮大学では工学部と農学部が連携して、いちご収穫用のロボットを開発しました。

果物の中でもとりわけ扱いに注意を払う必要があるいちごを、傷付けず収穫し、さらに包装までをロボット化して一切手を触れずに流通に乗せることができるという技術です。

収穫用ロボットの利点は長時間や夜間の作業も可能で、収穫時期の人手不足を補うことができます。さらに、学習させることで作業の精度やスピードを改善できるのも大きなメリットです。

 

無人トラクター

 

トラクターのロボット化も、農業の省力化に貢献しています。

トラクターは農具や物を運ぶほか、アタッチメントを変えることで土壌づくりのための耕起や、肥料・農薬散布、草刈りなどの作業ができます。

オートメーション化することで、これらの作業をロボットが行うことになります。

無人運転を可能にした、ヤンマーの「ロボットトラクター」はその代表例です。

人がトラクターに乗ることなく近距離監視下でコントロールできるほか、有人機と合わせることで2つの作業を1人で同時に行うことも可能です。

 

農薬散布用ドローン

 

従来の農薬散布作業では、農薬が入った重いタンクを背負い、シャワーのように手作業で散布していました。

しかしドローンを使えば広大な敷地内でも少ない労力で散布作業ができ、小規模な敷地では小回りがきくというのがドローンのメリットです。

ただしドローンで散布できる農薬には制限があります。また、ドローンを飛行させる際には申請が必要になるため、注意が必要です。

 

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農業×ITの事例② ビッグデータの活用

 

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ビッグデータは、これまで人の経験値、知識、ノウハウに基づき行われていた作業をデータに置き換えることで、属人化しがちな農業の生産性をより高めることに寄与しています。

 

農業×ITの事例② ビッグデータの活用
  • ロスを減らし、計画的な出荷が可能に
  • 経験や勘に頼らない農業を実現

 

以下、ビッグデータの活用事例を解説します。

 

ロスを減らし、計画的な出荷が可能に

 

農作物の育成状況や、気象条件による変化なども、データ解析により予測可能になりました。

過去のデータから生育状況の傾向を割り出し、収穫時期の予測を立てて計画的な出荷ができるようになります。

 

経験や勘に頼らない農業を実現

 

データに基づいた農業が広まれば、これまで経験や勘に頼っていた「人依存」の農業から脱することを意味します。

例えば、こうした気候の場合は作物がこういう病気にかかる傾向にある、といった人の経験や記憶による判断ではなく、蓄積したデータの傾向を分析・解析し、対応策を練ることが誰にでもできるようになります。

つまり、農業経験がない人であっても、比較的容易に農業へ参加することができるようになるということです。人手不足や高齢化が課題となっている農業では、従事するハードルが下がることは、大きな利点となります。

また、データを活用するという意味では、体力的に自信のない人でも業務ができるので、さらに就労への門戸が広がります。

 

エンジニア関連_業界関連

農業×ITの事例③ AIの活用

 

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AI技術は、主に収穫や出荷の工程で役立てられています。

 

農業×ITの事例③ AIの活用
  • 画像解析で自動選別
  • 出荷量の最適化

 

以下、それぞれ解説します。

 

画像解析で自動選別

 

これまで目視で行ってきた作物を選ぶ収穫作業は、AIが得意とする画像解析が最適です。

人件費削減だけでなく、精度の向上にもつながります。

また、田畑の土壌を解析して農薬散布量を調整したり、データを蓄積して未来に役立てることも可能です。

 

出荷量の最適化

 

AIによって収穫量を安定化させるだけではありません。収穫量を予想できれば、出荷量も正確に把握できます。

これは取引先にとっても大きなメリットとなるでしょう。

近年、気候変動や異常気象などによって農作物へ与える影響は非常に大きく、人の目だけでは正確な予測が難しくなっています。

こういった状況下だからこそAIの分析やデータが役に立っています。

 

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農業×ITの事例④ IoTの活用

 

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IoT (Internet of Things) とは、「モノのインターネット」と訳され、モノとインターネットを接続する技術のことです。

 

農業×ITの事例④ IoTの活用
  • センサーやデバイスによる情報収集
  • スマートフォンでの確認が可能

 

以下、農業分野におけるIoTについてそれぞれ解説します。

 

センサーやデバイスによる情報収集

 

IoTは田畑の状況把握に一躍買っています。

小型カメラとネットワークシステムを活用すれば、気温・湿度・雨量といった気象データと作物の育成データの管理が容易になるためです。

データを収集することで農園全体の状況を把握でき、それによって大幅な工数削減を実現しました。

 

スマートフォンでの確認が可能

 

IoTによって得た情報は、常に手元のスマートフォンで確認できます。

生育状況をリアルタイムで把握できることによって、農業に対する専門知識が必要だというイメージの払拭につながるでしょう。

これは農業へ参入する人や企業のハードルを大きく下げています。

 

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【エンジニア向け】農業×ITの求人例と求められるスキル

 

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ここでは、農業×ITの実際の求人例と必要なスキルについて解説します。

ご紹介するのは、食料・水・環境分野という世界的な課題解決を通して社会貢献を行い、海外展開をひろげるグローバル企業です。

120か国以上でビジネス展開しており、農業に役立つ機械製品やソリューションを提供しています。IT技術の研究開発を行い業界をリードする技術の確立を目指します。

またSDGsが掲げる目標に通じた企業理念を掲げており、水道、農業、環境プラント、都市インフラなど生活に欠かせない事業を手掛けます。

 

【エンジニア向け】農業×ITの求人例と求められるスキル
  • モバイルアプリケーション開発者の求人要項
  • 国内・海外システムの企画・導入推進の求人要項
 
また、自分に合った求人を見つける方法もご紹介します。
 
 

モバイルアプリケーション開発者の求人要項

 

【年収】

450万〜1,000 万円

【仕事内容】

ロボット農機製品のアプリケーション開発業務を担う。例えばアグリロボの操作アプリケーションやカラーメータパネルの仕様提案のフェーズから機能作成まで行う。

メンバークラスは担当者の補佐のもと研究・、製品のソフトウェア開発、製品の機能開発を担当。

リーダークラスはシステム検討やマネジメント業務を通した製品開発を担当するうえで、保有スキルを活かすことが可能。

 

国内・海外システムの企画・導入推進の求人要項

 

【年収】

450万〜1,100 万円

【仕事内容】

全社を横断する組織で本社・国内・海外拠点向けシステムの導入推進業務を担う。対象は主に基幹システム、IoTシステム、IT企画立案・運営。

事業の中核となっている機械事業のシステムの企画・導入の経験を積むことで、将来的にIT部門の中核人材として活躍できるようになる。

また、海外拠点の推進を担うための出張や赴任でキャリアを積むことも可能。

 

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Q.転職活動においてどのようなことを不安に感じられましたか?

単にどのくらい転職活動に時間をかけないといけないのか見えていなかったという点と、転職活動を考え出した35歳は市場や企業にとって需要があるのかという点です。

 

Q.転職活動で得られた気づきや考えの変化はありましたか?

転職活動に対しての不安はギークリーで面談して、一瞬で解消されました。面談後の書類の作成も一緒に進めていただいたので、「こんな感じでいいんだ」と不安が払拭されました。

 

Q.ギークリーで紹介された求人についてはいかがでしたか?

準備していただいた求人は100社以上もありパワフルさを感じたのですが、最初の面談の時に書類を応募する企業数と、そのうち一次面接を通る総定数や内定が出る企業の総定数を出していただいて、それをどのくらいの期間で行うのかという指針があったので、納得感がありました。

 

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農業×IT化の事例・求人についてよくある質問

 

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農業×ITについて、よくある質問は次の通りです。

 

農業×IT化の事例・求人についてよくある質問
  • Q.海外での事例は?
  • Q.農業の現場で需要が高いIT技術は?
  • Q.農業×ITの目的・メリットは?
  • Q.農業×ITの課題・デメリットは?

 

以下、それぞれ回答します。

 

Q.海外での事例は?

 

A.日本よりも海外の方が普及しており、アメリカやオランダをはじめたくさんの事例があります。

 

世界では、日本に先駆けてスマート農業の導入が始まっていました。

農業大国アメリカでは広大な農地の分析や管理にドローンが、オランダでは約8割もの一般農家で自動制御システムを搭載したコンピューターが導入されています。

ちなみに海外では「スマートアグリカルチャー(Smart Agriculture)」「スマートアグリ(Smart Agri)」「アグテック(AgTech)」「アグリテック(AgriTech)」などと呼ばれています。

 

Q.農業の現場で需要が高いIT技術は?

 

A.衛星・ドローン・スマート農機・センサーなど多数の技術が農業に用いられています。

 

農業で導入されているIT技術は多岐にわたります。以下、一例です。

 

  • ・労働力として人の代わりとなって働くロボット
  • ・データ活用による業務効率化
  • ・農業のナレッジをデータとして蓄積し、仕組み化する
  • ・生産のみならず、流通や販売の効率の見える化

 

 

 

Q.農業×ITの目的・メリットは?

 

日本の農業において農業×ITで解決できる課題、導入の目的には次のようなものが挙げられます。

 

農作業の効率化と負担軽減

人手不足、高齢化どちらの課題にも解決のアプローチとなるのがスマート農業のメリットです

これまで人の手を用いていた確認作業や収穫などの重労働をドローンやロボットといったテクノロジーで代替する事により、体の負担は大幅に減るはずです。

より正確に確実に行える作業も増え、効率化にも大きく貢献します。

 

農業に関する技術の継承

農業を継承する人材が減り続けている事実も農家にとっては死活問題です。

もしベテランの経験や長年培ってきた勘を、データ化し分析する事で再現できれば技術として継承しやすくなると考えられます

また、効率化され負担も軽減した農業であれば、継承したいと思う若者も増え、よりスムーズかつ的確に大切な技術を継承する事ができるのです。

 

農作物の品質向上

IT技術の導入で、品質や生産性の向上にもつながると考えられています

例えば生産物にとっての最適な環境や対応などは、これまで人の知識に頼ってきました。

農作物や気象、土壌などのデータの蓄積・分析・活用によってリスクを回避し、農家にとっての収益改善にもつながるのです。

 

食料自給率の向上

輸入に頼っている日本の食料自給率ですが、政府の方針により令和12年度までにカロリーベース総合食料自給率を45%、生産額ベース総合食料自給率を75%に高める目標が設定されています。

平成30年度ではそれぞれ37%と66%でしたので、改善には人手不足と高齢化は向かい風です。

そこでスマート農業の導入が必須だとされています。

(参考:農林水産省『日本の食料自給率』)

 

課題の明確化

上記のような課題を洗い出す作業もIT技術は得意としています。昨今掲げられている持続可能な環境づくりの一環としても、スマート農業は適していると考えられるでしょう。

農作物、農家への貢献は消費者や日本の食料事情、未来の農家へのメリットでもあります。

 

Q.農業×ITの課題・デメリットは?

 

農業×ITには、現段階ではさまざまな課題やデメリットもあります。

 

導入コストがかかる

ドローンや自動走行農機など、スマート農業に必要になる機械は高額なものが多いのが現状です。農薬散布や生育確認を行う農業用ドローンの相場は1台100万円〜300万円、収穫ロボットは1台500万円するものもあります。

シェアリングやリースなどの支援サービスも進められてはいるものの、導入コストがネックになることも多いでしょう。

また短期間で成果が出るものではないため、中長期的にサービス・製品を使用することを考えなければなりません。

 

機械の仕様や連携が難しい

スマート農業で扱う機械はいずれも最新技術が利用されているため、専門的な知識が必要なものもあります。

就農者にとっては、従来の機具や重機とは操作方法が大きく異なる点はデメリットでしょう。

特にデータを活用したい場面でメーカーが異なる機器の連携ができなかったり、データの統合がうまくいかないと、農業×ITのメリットがなくなってしまいます。

 

最新の機械への理解や慣れが必要

ITに明るい人材が不足していることが、農業にITが浸透する妨げになっている大きな要因のひとつです。最新機器は、高齢者が多い農業の領域でいかに理解を深め活用してもらえるかがカギとなります。

若年層の就農者が増えることで、誰にでも使えるITサービスが開発されることが期待されます。

 

課題

課題はあるものの、今後は研究・開発が進み、今よりも安価で導入できる製品やサービスが増えていくことでしょう。特に、アプリやAPIをはじめとするクラウドサービスは、製品よりも手軽に導入することができるようになると想定されます。

現に、月額1,980円から利用できる、農業効率化アプリも広く展開されており、ダウンロード数や評価が高いサービスが広まってきています。

また、農林水産省が設けている農業支援の助成金にはこれから農業を始める人向けの助成金や、農業法人経営者向け、農業教育機関を対象とした助成金など、各種用意されています。

その中に、農業用機械や施設の拡大を目的とした場合に利用できる「経営体育支援事業」や「農業経営基盤強化資金」、「農業近代化資金」という制度もあります。

スマート農業実現のため、政府もさまざまな取り組みを行っていますので、機材投資を検討する場合には確認しておくとよいでしょう。

 

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IT技術で農業を活性化させよう

 

 

ITが浸透することで、従来の「きつい」「大変」「危険」という農業のイメージ払拭や、農業を始めるハードルが低くなり、農業就労人口が増えるきっかけづくりをすることができます。

農業の効率化や農業技術の継承を進める領域に従事することで、大きなやりがいを得ることができるでしょう。

 

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この記事の監修者

【人材紹介の全領域を経験】創業メンバー 篠原百合

人材紹介歴16年のキャリアを持つ、ギークリーの創業メンバー。キャリアアドバイザーをはじめ、人材紹介事業に関わる業務を網羅的に経験。現在は主にキャリアアドバイザーの事業統括、育成に従事しております。

この記事の執筆者

ギークリーメディア編集部

主にIT・Web・ゲーム業界の転職事情に関する有益な情報を発信するメディアの編集部です。転職者であれば転職市場や選考での対策、企業の採用担当者様であればIT人材の流れ等、「IT業界に携わる転職・採用」の事情を提供していきます。

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