FitGap
Kagome CropScope

Kagome CropScope

スマート農業AI

使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ
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~ スマート農業AI
事業規模
中小
中堅
大企業

目次

Kagome CropScopeとは

強み

注意点

カテゴリ別市場マーケットシェア

代替サービス

サービス基本情報

運営サービス一覧

FitGapにおけるすべての評価は、公平性を最優先に、客観的なアルゴリズムを用いて計算されています。製品の評価方法は「FitGapの評価メソッド」、シェアデータの算出根拠は「シェアスコアの算出方法」をご覧ください。

Kagome CropScopeとは

Kagome CropScopeは、加工用トマト農家向けのスマート農業AIプラットフォームです。本システムは圃場に設置した土壌水分センサーと衛星画像を組み合わせて活用し、圃場全体の水分状態や作物の生育状況を可視化します。生産者は遠隔地からでも圃場の状態を把握でき、効率的な管理が可能となります。AIは気候データと蓄積された栽培ノウハウを学習し、灌水や施肥のタイミングを提案する機能を備えています。これにより、栽培経験の浅い生産者でも収量の確保と節水の両立を目指すことができます。欧州での実証実験では節水効果と収量向上の結果が得られており、日本国内でも実証実験が進められています。中小規模から大規模まで幅広いトマト栽培者を対象とした、水管理および生育予測ツールとしての活用が期待されています。FitGapの要件チェックではカテゴリ34製品中2位の対応範囲で、機能性評価はカテゴリ36製品中1位です。加工用トマト栽培で、圃場の可視化から灌水・施肥判断まで一体で扱いたい場合に検討しやすい製品です。

pros

強み

加工用トマト栽培に特化

Kagome CropScopeは、主に加工トマトの生産者や企業を対象としたプラットフォームです。トマト栽培における課題解決に焦点を当て、灌水や施肥に関する助言など、トマト農家に合わせた機能を提供しています。特定作物向けに蓄積された知見に基づき、トマトの収量と品質の向上を支援することを目指しています。FitGapの要件チェックでは、カテゴリ34製品中2位の対応範囲で、灌水量の算出や施肥・灌水の実行制御は○(対応)です。加工用トマト栽培で水管理と施肥管理を細かく扱いたい生産者にとって、候補にしやすい製品です。

衛星×IoTで圃場を遠隔見える化

Kagome CropScopeは、圃場に設置したセンサーと衛星画像データを組み合わせることで、土壌水分や作物の生育状況を可視化し一元管理できます。農地に出向かなくても水分状況や病害リスクを把握できるため、広大な圃場を少人数で管理することが可能です。リモートセンシング技術を活用することで、生育異常の早期発見や適期作業の判断をサポートし、効率的な圃場管理の実現に貢献します。FitGapの要件チェックでは、湿害・排水リスク推定、農地異常検知、高解像度気象モデルがいずれも○(対応)です。圃場の巡回負荷を抑えながら、水分状態や異常の兆候を遠隔で把握したい運用に向いています。

匠の知見を活かすAI営農助言

各地域の熟練農家の知見を組み込んだAIが、水や肥料の投入量とタイミングを提案します。経験の少ない生産者でも高度な栽培ノウハウを活用でき、天候不順や土壌の違いにも対応した助言を得ることができます。これにより収穫量のばらつきの抑制とコスト低減が期待され、ベテランの勘に依存しない営農の実現を支援します。FitGapの要件チェックでは、施肥・灌水の提案、短期気象変動推定、収穫/出荷計画比較が○(対応)です。気象変化や作業計画を踏まえて、水・肥料・収穫判断を組み立てたい生産者の判断材料になります。

cons

注意点

加工トマト領域に特化

Kagome CropScopeは、AI営農アドバイスと自動潅水制御機能を搭載したプラットフォームですが、加工トマト栽培を主な対象としています。そのため、他の作物への適用は現時点では限定的となっています。加工トマトの栽培に取り組む産地において、その特性に合わせた機能を活用することで効果が期待できる製品です。導入をご検討の際は、栽培作物との適合性を事前にご確認ください。FitGapの要件チェックでは多作物同時計算は○(対応)ですが、本文で重視すべき点は作物ごとの運用適合です。加工トマト以外で利用する場合は、対象作物の栽培条件や助言内容が自社の作業設計に合うかを確認すると判断しやすくなります。

海外展開中心の運用実績

Kagome CropScopeは近年、欧州を中心に展開事例が増えていますが、国内での導入実績やサポート体制については個別に確認する必要があります。海外での運用条件や栽培環境は日本とは異なる場合があるため、海外事例の成果や仕様がそのまま国内に適用できるとは限りません。導入を検討される際は、日本国内での対応状況や、自社の栽培環境に適合するかを事前に確認されることをお勧めします。FitGapのサポート評価はカテゴリ36製品中8位ですが、企業規模別シェアは中小企業が17位、大企業と中堅企業が34位です。国内の支援体制や同規模の導入事例を確認したうえで、運用開始後の問い合わせ先や現地対応の範囲を整理すると検討しやすくなります。

システム連携の事前設計

Kagome CropScopeは潅水・施肥装置との統合により効果を発揮する設計となっているため、導入にあたっては既設設備との親和性を事前に確認する必要があります。既存設備の仕様や状態によっては、設備の更新や追加投資が必要となる場合も想定されます。したがって、導入を検討する際には、現場の設備環境や必要となる機器構成について十分に整理し、事前の要件確認を丁寧に行うことが推奨されます。FitGapの連携評価はカテゴリ36製品中5位で、施肥・灌水の実行制御も○(対応)です。一方で、導入しやすさ評価はカテゴリ36製品中32位、料金評価は29位のため、既設設備との接続方法、初期設定、追加機器の費用を早い段階で確認する必要があります。

カテゴリ別マーケットシェア

2026年3月 FitGap調査

Kagome CropScopeスマート農業AIマーケットシェア

シェア

事業規模

中小
中堅
大企業

Kagome CropScopeの利用環境・機能

利用環境
端末・OS
Windows
シングルサインオン
対応言語
提供形態
-
対応サポート
-
機能
標準対応
オプション/条件付き
非対応
スマート農業AI
農作業・栽培支援
生育モニタリング
病害虫検知
収量・品質予測
経営・出荷計画
広域最適化
施設園芸向け対応
水田向け対応
露地向け対応
果樹向け対応
施肥量の算出
灌水量の算出
病害リスク推定(温室)
収穫時期の推定
施肥・灌水の提案(温室)
病害通知(温室)
病害虫画像識別(温室)
温室作業の順序計算
生育マップ(水田)
追肥時期の算出(水田)
可変施肥(水田)
収量データ取込(水田)
生育マップ(露地/果樹)
病害虫画像識別(露地/果樹)
病害リスク推定(露地/果樹)
薬剤選定
希釈率の算出
散布量の算出
散布動線の算出
可変施肥(露地/果樹)
広域生育推定
土壌特性推定
経営・収益の算出
多作物同時計算
気象災害リスク推定
農地異常検知
品質指標の推定
ストレス状態の推定
高解像度気象モデル
短期気象変動推定
農機稼働計算
施肥・防除ログ取込
営農計画の一覧
収穫/出荷計画比較
地域単位計画
作業時間・人員算出
作業負荷の平準化
当日作業割当の算出
施肥・灌水の実行制御
防除散布の実行制御
農薬抵抗性リスク推定
湿害・排水リスク推定
CO₂施用量の算出
生育モデル方式判定

Kagome CropScopeのプラン

個別見積もり。詳細は公式サイトより要問い合わせ。

Kagome CropScopeと比較されるサービス

Kagome CropScopeはスマート農業AIの中で、AI営農支援の農業ICTプラットフォームとして、導入や運用の判断を進めやすい点に特徴があります。CropScope、Climate FieldView、Data Process AgriF、Akisaiも、用途や運用範囲によって比較候補になります。

CropScope

価格
要確認
シェア目安
使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ
Kagome CropScopeと比較して良い点
  • 衛星画像やセンサーのデータをAIが分析し、灌漑や施肥の判断を支援してくれるので、経験に頼らない営農がしやすいです。

  • 水や肥料の最適量を見える化でき、収量と品質の安定を目指す露地栽培の現場に向きます。

Kagome CropScopeと比較して悪い点
  • AI営農支援の農業ICTプラットフォームを軸に進めるなら、Kagome CropScopeが合いやすいです。

  • 対象作物、圃場やハウスの環境、既存センサー連携、運用体制の確認が別途必要です。

判断の分かれ目

AI営農アドバイス型の農業ICT基盤ならCropScope、AI営農支援の農業ICTプラットフォームならKagome CropScopeが選ばれやすいです。

製品ページを見る

Climate FieldView

価格
0円~
シェア目安
使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ
Kagome CropScopeと比較して良い点
  • トラクターや収穫機など各種農機のデータを1つの画面に集約でき、圃場の状況を地図上で把握しやすいです。

  • 収集したデータをもとに播種量や施肥の意思決定を支援するため、収量改善を狙う運用に向きます。

Kagome CropScopeと比較して悪い点
  • AI営農支援の農業ICTプラットフォームを重視する場合は、Kagome CropScopeに寄せやすいです。

  • 対応する作目、データ取得の方法、現場の通信環境、導入コストを事前に確認しておきたいです。

判断の分かれ目

クラウド型データ駆動の営農管理プラットフォームならClimate FieldView、AI営農支援の農業ICTプラットフォームならKagome CropScopeが選ばれやすいです。

製品ページを見る

Data Process AgriF

価格
要確認
シェア目安
使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ
Kagome CropScopeと比較して良い点
  • 圃場やセンサーのデータをAIで解析し、栽培の判断材料を整理しやすいです。

  • 作物の生育状況をデータで把握したい農業現場の改善に向きます。

Kagome CropScopeと比較して悪い点
  • AI営農支援の農業ICTプラットフォームを中心に据えるなら、Kagome CropScopeが選ばれやすいです。

  • 栽培データの蓄積範囲、機器やドローン連携、分析の活用先、サポート体制は導入前に整理したいです。

判断の分かれ目

AIによる農業データ解析・栽培支援ならData Process AgriF、AI営農支援の農業ICTプラットフォームならKagome CropScopeが選ばれやすいです。

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Akisai

価格
null null
シェア目安
使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ
Kagome CropScopeと比較して良い点
  • センサーやクラウドで生産情報を一元管理でき、経営の見える化に役立ちます。

  • 施設園芸から販売まで幅広く対応し、農業のICT化を進めたい事業者に向きます。

Kagome CropScopeと比較して悪い点
  • AI営農支援の農業ICTプラットフォームをまとめて担いたい場合は、Kagome CropScopeが向いています。

  • 対象とする生育ステージ、画像やセンサーの精度、既存システム連携、運用負荷を確認しておく必要があります。

判断の分かれ目

食・農クラウド型の農業経営支援ならAkisai、AI営農支援の農業ICTプラットフォームならKagome CropScopeが選ばれやすいです。

製品ページを見る

サービス基本情報

リリース : 2023

https://www.kagome.co.jp/company/sustainability/story01.html公式
https://www.kagome.co.jp/company/sustainability/story01.html

運営会社基本情報

会社 : カゴメ株式会社

本社所在地 : 愛知県名古屋市中区錦3丁目14番15号

会社設立 : 1949

ウェブサイト : https://www.kagome.co.jp/

カゴメ株式会社運営サービス一覧

サービスカテゴリ

AI・エージェント

汎用生成AI・エージェント
LLM・大規模言語モデル
エージェントフレームワーク
エージェントオートメーション基盤

ソフトウェア(Saas)

オフィス環境・総務・施設管理
開発・ITインフラ・セキュリティ
データ分析・連携
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運営会社

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