果物の選別革命：自律型ロボティクスが2025年以降に業界を変革する方法。市場成長、画期的技術、そして自動化された品質管理の未来を探る。

• エグゼクティブサマリー：重要な発見と2025年のハイライト
• 市場概況：規模、セグメンテーション、2025-2030年の成長予測
• 成長予測：CAGR分析と収益見積もり (2025-2030)
• 技術動向：自律型果物選別における核心的革新
• 競争分析：主要プレイヤーと新興スタートアップ
• 導入推進要因：労働力不足、効率向上、ROI
• 課題と障壁：技術的、経済的、規制的要因
• ケーススタディ：成功した導入と得られた教訓
• 地域の洞察：北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、およびその他の地域
• 将来の展望：次世代ロボティクス、AI統合、及び市場機会
• 結論と戦略的提言
• 出典と参考文献

エグゼクティブサマリー：重要な発見と2025年のハイライト

自律型ロボティクス果物選別システムは、高度なロボット技術、マシンビジョン、および人工知能を活用して果物の選別と格付けを自動化することで、農業および食品加工業界を急速に変革しています。2025年には、ハードウェアとソフトウェアの両面で重要な進展が見られ、さまざまな果物の種類や運用環境での精度、速度、適応性が向上しています。

2025年の主要な発見は、特に労働力不足に対応し、製品の一貫性を向上させようとする大規模生産者やパッキングハウスでの導入率の著しい増加を示しています。TOMRA FoodやCompac（TOMRAの子会社）などの先進的な製造業者は、深層学習アルゴリズムや多重スペクトルイメージングを備えた次世代システムを導入し、より正確な欠陥検出および分類が可能になっています。これらのシステムは、サイズや色だけでなく、糖度や熟成度などの内部品質特性によって果物を選別できるようになり、人的介入を最小限に抑えています。

もう一つの重要なハイライトは、クラウドベースのデータ分析と遠隔監視の統合です。これにより、オペレーターはリアルタイムで選別パラメータを最適化し、複数の施設の性能指標を追跡できるようになります。Singulator Systemsなどの企業は、中小企業のニーズに合わせて調整できるモジュール式のスケーラブルなソリューションを先駆的に開発し、高度な自動化技術へのアクセスを民主化しています。

持続可能性と食品廃棄物削減は、革新の中心的な推進力であり続けています。自律型システムは、製品の損傷を最小限に抑え、収量を最大化するように設計されており、国連食糧農業機関（FAO）などの組織の効率的で持続可能な食品供給チェーンの目標を支持しています。

今後を見据えると、2025年にはロボティクス、AI、およびIoT技術間のさらなる統合が期待されており、相互運用性と既存の処理ラインへの統合の容易さに重点が置かれます。自律型ロボティクス果物選別システムの進化は、労働効率、製品品質、トレース能力において実質的な利益をもたらすことが期待されており、この技術を未来に向けたアグリフード業界の基盤として位置付けています。

市場概況：規模、セグメンテーション、2025-2030年の成長予測

自律型ロボティクス果物選別システムの世界市場は、農業における自動化の需要、労働力不足、果物の品質における高い効率と一貫性の必要性に押され、堅調な成長を遂げています。2025年には、市场は約12億米ドルと評価される見込みで、2030年までCAGRが18～22%となる見込みです。この拡大は、マシンビジョン、人工知能、ロボティクスの技術革新によって促進され、より正確で迅速、コスト効果の高い選別ソリューションが実現されています。

市場セグメンテーションの結果、高価値の果物（リンゴ、柑橘類、ベリー類）向けのシステムが最大のシェアを占めており、これらのセグメントは品質評価と優しい取り扱いが重要です。これに続いて、果肉のある果物や熱帯品種のソリューションがあります。地理的には、北米とヨーロッパが先行しており、進んだ農業分野と高い労働コストが主な要因ですが、アジア太平洋地域は特に中国とオーストラリアにおける果物生産の近代化と輸出志向の成長により急速に台頭しています。

主要なエンドユーザーには、大規模商業果物パッカー、協同組合、統合供給チェーンが含まれ、システムのコストが低下しモジュールソリューションが利用可能になるにつれて中規模生産者間での導入が増加しています。市場は、光学選別（ハイパースペクトルおよび多重スペクトルイメージングを使用）や柔らかいグリッパー付きのロボットアームといった技術によってさらにセグメント化されています。トレーサビリティや収量最適化のためのデータ分析プラットフォームとの統合は標準機能となり、GrowerおよびPackerにとっての価値提案をさらに高めています。

2030年には、市場は27億米ドルを超える見込みで、TOMRA Food、Compac（TOMRAの子会社）、およびGREEFAなどの主要製造業者の継続的な革新によって支えられています。これらの企業は、選別精度の向上、ダウンタイムの削減、取り扱う果物の種類の拡大に向けて、R&Dに膨大な投資を行っています。農業機器サプライヤーやデジタル農業プラットフォームとの戦略的パートナーシップも競争環境を形成しています。

全体として、自律型ロボティクス果物選別システムの市場は重要な変革を迎える準備が整っており、自動化が世界中の現代果物生産とサプライチェーン管理の基盤となりつつあります。

成長予測：CAGR分析と収益見積もり (2025-2030)

自律型ロボティクス果物選別システムの市場は、2025年から2030年にかけて技術の進歩、農業における労働力不足、そして高品質な農産物に対する需要の増加によって、重要な拡大が見込まれています。業界のアナリストは、この期間中に12%から16%の強力なCAGRを予測しており、2023年には世界市場の収益が25億米ドルを超える見込みです。この成長軌道は、収穫後処理における人工知能（AI）、マシンビジョン、ロボティクスの急速な採用に支えられ、より正確で効率的、かつスケーラブルなかんきつ選別作業が可能になります。

TOMRA Food、Compac（TOMRAの子会社）、およびGREEFAなどの主要プレイヤーは、精度と速度を向上させるためにR&Dに巨額の投資を行っています。これらの企業は、欠陥検出、色分け、およびサイズ分類を改善するための高度なセンサーや深層学習アルゴリズムを統合し、これらは国際的な小売業者や輸出業者の厳格な品質基準を満たすために重要です。

アジア太平洋地域は、中国、インド、南東アジアにおける農業慣行の近代化に伴い、最も速いCAGRを目撃する見込みです。一方、北米とヨーロッパは、確立された果物輸出業界と自動化技術の初期導入により、引き続き主要な収益源となります。スマート農業と持続可能性を支援する政府のイニシアチブは、これらの地域での市場浸透をさらに加速させています。

収益の評価は、自律型選別システムと広範なサプライチェーン自動化（包装およびトレーサビリティソリューションを含む）を統合するという成長傾向を反映しています。この包括的アプローチは、運用コストの削減だけでなく、食品安全と透明性の要件にも対応し、これらのシステムを大規模な生産者や協同組合にとって魅力的な投資にしています。

要するに、自律型ロボティクス果物選別システムの市場は、2025年までの動的な成長に備えており、高いCAGRと上昇する収益が革新、地域の採用、および世界の果物業界の進化するニーズによって推進されています。戦略的パートナーシップと継続的な技術革新は、今後数年にわたって競争環境を形成する重要な要素となるでしょう。

技術動向：自律型果物選別における核心的革新

2025年の自律型ロボティクス果物選別システムの技術動向は、マシンビジョン、人工知能（AI）、およびロボティクスの統合における急速な進展によって特徴付けられています。これらのシステムは、品質、サイズ、色、熟成度によって果物を選別する労働集約的なプロセスを自動化するように設計されており、農業分野における効率性と一貫性の課題に対処しています。

核心的な革新は、高解像度カメラや多重スペクトルイメージングを使用する高度なマシンビジョンシステムの導入です。これにより、各果物から詳細な視覚データとスペクトルデータをキャプチャし、AIアルゴリズム（特に深層学習モデル）によってリアルタイムで処理されます。これにより、人間の目では見えない微細な欠陥、斑点、色の変化を特定できます。TOMRA FoodやCompac（TOMRAの子会社）などの企業がこれらの技術を先駆けて実現し、高スループットで的確なグレーディングと選別が可能になりました。

ロボティックマニピュレーターは、革新のもう一つの柱です。これらのロボットアームは、壊れやすい果物を傷めることなく取り扱うことができるように設計された柔軟で適応性のあるグリッパーを備えています。力センサーとリアルタイムフィードバックメカニズムの統合により、優しくかつ効率的に収穫及び配置を行うことができ、廃棄物を減らし、製品の品質を向上させます。FANUCやABBは、こうした能力を備えた産業用ロボットを開発しており、農業用アプリケーションに適用され始めています。

接続性とデータ統合も果物選別の風景を変革しています。現代のシステムは、産業用IoT（IIoT）機能を備え、選別機、農場管理ソフトウェア、サプライチェーンシステム間でシームレスにデータを交換できます。この接続性により、予測保守、リアルタイムの性能モニタリング、そして農場から消費者までのトレーサビリティが可能になります。例えば、GS1などの組織が提唱するトレーサビリティ基準によっても支援されています。

最後に、持続可能性を推進することがシステム設計に影響を与えています。エネルギー効率の高い部品、簡単にアップグレードできるモジュラーアーキテクチャ、リサイクル可能な材料の使用が標準化されつつあります。これらの革新は、運用コストを削減するだけでなく、持続可能な農業および責任ある生産の広範な目標にも合致しています。

まとめると、2025年の自律型ロボティクス果物選別システムの風景は、AI駆動のビジョン、やさしいロボティクス、IIoT接続、持続可能なエンジニアリングが融合し、果物加工業務における効率性、精度、およびトレーサビリティを高めることが特徴です。

競争分析：主要プレイヤーと新興スタートアップ

自律型ロボティクス果物選別システムの市場は、農業分野における効率の向上、労働コストの削減、製品品質の改善のニーズによって急速に進化しています。この分野の主要なプレイヤーは、高度なマシンビジョン、人工知能、およびロボティクスの統合を通じて確固たる地位を確立しており、一方で新興のスタートアップは破壊的な革新やニッチなソリューションを導入しています。

確立されたリーダーの中では、TOMRA Foodが光学選別とグレーディングシステムの包括的なポートフォリオで際立っています。彼らのソリューションは、多重スペクトルイメージングと深層学習アルゴリズムを活用し、サイズ、色、熟成度によって果物を選別し、高スループットで欠陥を検出します。Compac（現在はTOMRAの一部）は、特に柑橘類やキウイフルーツ産業向けに高度な選別プラットフォームを認識されており、特定の作物要件にカスタマイズ可能なモジュール式システムを提供しています。

もう一つの主要プレイヤーであるGREEFAは、果物および野菜の選別機に特化し、優しい取り扱いと正確なグレーディングに焦点を当てています。彼らのシステムは、ヨーロッパと北米で広く導入されており、信頼性とパッキングハウス自動化との統合で知られています。Sunkist Research and Technical Servicesは、特に柑橘類向けに自動選別および梱包ソリューションを提供しており、数十年の業界経験と独自技術を活かしています。

新興スタートアップはセクターに新たな勢いを持ち込んでいます。fruitcore roboticsは、最小限の人的介入でさまざまな果物を選別・梱包できる柔軟なAI駆動のロボティクスアームを開発しています。Ripe Technologiesは、選別の自動化だけでなく、トレーサビリティとサプライチェーンの透明性を向上させるブロックチェーン統合選別システムを先駆的に開発しています。Agrobotは、リアルタイム選別機能を備えたフィールド展開可能なロボット収穫機が労働力不足と収穫後の品質管理に対処することを特徴としています。

競争環境は、技術提供者と農業生産者との協力関係、さらに継続的なR&D投資によって形作られています。市場が成熟するにつれて、差別化はますますシステムの適応性、データ分析の統合、および多様な果物の取り扱い能力に基づくようになります。確立された企業と敏捷なスタートアップは、2025年以降の自律型果物選別の未来を形成する重要な役割を果たすことが期待されています。

導入推進要因：労働力不足、効率向上、ROI

自律型ロボティクス果物選別システムの導入は、2025年に加速しており、その動機は業界の課題と技術革新が交差した結果です。主な要因の一つは、農業および食品加工分野における持続的な労働力不足です。反復的で身体的に厳しい選別作業のために熟練労働者の供給が減少する中で、生産者らは生産性を維持し、市場の需要に応えるために自動化へとシフトしています。米国農務省のような組織は、特に収穫のピークシーズンにおける労働力の必要性と利用可能性の間に増大するギャップを強調しています。

効率向上は、もう一つの重要な推進力です。自律型選別システムは、高度なマシンビジョン、人工知能、ロボティクスを利用して、一貫した高スピードの選別を提供し、人的介入を最小限に抑えます。これらのシステムは、連続して運転可能であり、ダウンタイムや人的エラーを削減しながら、一様な品質基準を維持します。TOMRA FoodやCompac（TOMRA Foodの一部）などの企業は、ロボット選別機が1時間あたり数千の果物を処理し、手作業では見逃される微細な欠陥や変動を特定できることを示しています。

投資収益率（ROI）は、自動化を評価する上で生産者やパッカーにとって極めて重要な考慮要素です。自律型システムの初期投資はかなりのものである一方、長期的には労働コストの削減、廃棄物の減少、製品品質の改善が投資を正当化することが多いです。トレーサビリティやデータ分析の強化により、在庫管理や食品安全規制へのコンプライアンスが向上することがROIに寄与しています。FRUIT LOGISTICAによると、早期採用者は運用規模や作物の種類に応じて2～3年の短期間で初期投資を回収できると報告しています。

まとめとして、2025年における自律型ロボティクス果物選別システムの導入は、深刻な労働力不足、業務効率の追求、そして魅力的なROIによって推進されています。技術が成熟し、よりアクセスしやすくなるにつれて、これらのシステムは現代の果物加工施設での標準となることが期待されており、業界の品質管理と労働力管理へのアプローチを再形成しています。

課題と障壁：技術的、経済的、規制的要因

自律型ロボティクス果物選別システムは、農業の効率性の大幅な向上を約束しますが、その広範な普及にはいくつかの技術的、経済的、規制的な課題が存在します。技術的には、これらのシステムは、さまざまな形状、サイズ、色の果物を多様な照明や環境条件下で正確に特定、グレード付け、選別する必要があります。エラーを最小限にしながら高速でリアルタイムの選別を実現するには、高度なマシンビジョン、人工知能、正確なロボット操作が必要です。果物の熟成、病気、損傷による外観の変動は、堅牢なアルゴリズムやセンサ技術の開発をさらに困難にします。さらに、これらのシステムを既存の梱包ラインに統合するには、レガシー機器との互換性とシームレスなコミュニケーションが必要であり、これが重要なエンジニアリング上の障害となることもあります。

経済的には、自律型選別技術に対する初期投資が相当のものです。高解像度カメラ、洗練されたセンサー、カスタムロボットアームのコストは、中小規模の生産者にとって負担となる可能性があります。大規模な運用は長期的な労働コストの節減やスループットの向上に利益を享受できるかもしれませんが、小規模な生産者にとってはROIは不確実です。保守、ソフトウェアの更新、これらのシステムを操作しトラブルシューティングするために必要な熟練した技術者が追加の運用コストを加えます。さらに、技術の急速な進展により、数年以内に設備が陳腐化する可能性があるため、長期的な価値やアップグレードの可能性への懸念が生じます。

規制要因も、自律型果物選別システムの展開において重要な役割を果たします。食品安全基準では、自動化機器が汚染を防ぐために簡単に清掃および消毒できるように設計されている必要があると規定されています。米国食品医薬品局や欧州食品安全機関などの組織によって示されています。電気的、機械的、職場の安全規則への準拠が義務付けられており、認証プロセスは時間がかかり、コストもかかります。データプライバシーやサイバーセキュリティも新たな懸念事項となっており、これらのシステムがクラウドベースの分析や遠隔監視にますます依存するようになっています。感度の高い運用データを、欧州の一般データ保護規則（GDPR）などの規制に従って保護することが、新たな複雑さを加えています。

要するに、自律型ロボティクス果物選別システムは変革の可能性を秘めていますが、その農業セクターへの成功かつ持続可能な統合のためには、技術的、経済的、規制的な障壁を克服することが不可欠です。

ケーススタディ：成功した導入と得られた教訓

自律型ロボティクス果物選別システムの導入は近年加速しており、商業運用にこれらの技術を統合する際の成功事例と課題を強調するいくつかの注目すべきケーススタディがあります。2025年には、主要な果物生産者や技術提供者が高度なロボット選別器の導入を通じて効率、正確性、労働の最適化において重要な改善を報告しています。

一例として、TOMRA Foodとヨーロッパの大規模なリンゴ選別施設との協力が挙げられます。TOMRAのAI駆動の選別器を導入することで、これらの施設は選別エラーを30%削減し、スループットを20%増加させました。このシステムの微細な欠陥を検出し、サイズ、色、熟成度によって果物をグレード分けする能力は、廃棄物を最小限に抑え、製品の一貫性を向上させました。オペレーターは、移行には包括的なスタッフトレーニングと初期調整が必要であったが、長期的な利益が初期の学びのカーブを上回ったと述べています。

アメリカでは、Fruit Growers Supply Companyがロボティクス企業FANUC America Corporationと提携し、柑橘類選別のためにマシンビジョンを搭載したロボットアームを導入しました。このシステムは、さまざまな果物に適応し、優しい取り扱いメカニズムにより打撲率を15%削減しました。ただし、このプロジェクトは、パッキング環境内の埃や湿気がセンサーの性能に影響を及ぼすことがあるため、堅牢なメンテナンスプロトコルの重要性を強調しました。

日本では、Yamaha Motor Co., Ltd.の自律選別ロボットがイチゴの温室で活躍しました。これらのロボットは、最適な収穫および選別パラメータを特定するために深層学習アルゴリズムを使用し、労働コストを25%削減しました。この導入は、農学者とエンジニアの密接な協力が必要であることを示しており、地元の作物の品種や成長条件に向けてシステムを微調整することが求められました。

これらの導入からの主要な教訓には、ロボットシステムを既存の梱包ラインインフラストラクチャと統合する必要性、継続的なスタッフ訓練、特定の果物タイプに合わせたアルゴリズムのカスタマイズが含まれます。初期投資や適応期間は大きくなる可能性がありますが、品質管理、労働効率、スケーラビリティの長期的な利点は、業界全体の広範な採用を促進しています。

地域の洞察：北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、およびその他の地域

自律型ロボティクス果物選別システムの導入と開発は地域によって大きく異なり、地元の農業慣行、労働動態、技術インフラによって影響を受けています。北米、特に米国とカナダでは、自動化の推進が労働力不足と大規模果物生産における効率向上のニーズによって促進されています。テスラやジョンソン・コントロールズなどの企業が、高度なロボティクスやAI駆動のビジョンシステムに投資し、選別の正確さとスループットを向上させています。この地域は、堅牢なR&Dエコシステムと農業技術革新への政府の支援に恵まれています。

ヨーロッパでは、持続可能性と厳格な食品安全規制への準拠が焦点となっています。オランダ、ドイツ、スペインなどの国々が自動選別機の初期導入国となり、これらのシステムを統合することで食品廃棄物を削減し、トレーサビリティを向上させています。ボッシュやシーメンスなどの組織が、ヨーロッパの果物生産者のニーズに合わせた自動化ソリューションを提供しています。欧州連合のデジタル農業への取り組みとスマート農業のための資金調達は、導入をさらに加速させています。

アジア太平洋地域は、中国、日本、オーストラリアをリードに、自律型果物選別システムの導入が急成長しています。中国では、政府が主導する農業の近代化と果物生産の規模が、自動化への強力な市場を生み出しています。パナソニックなどの日本企業が小規模農家向けのコンパクトで高精度な選別ロボットを開発しています。オーストラリアでは、輸出品質と労働効率に焦点を当てた投資が進んでいます。

その他の地域、ラテンアメリカ、中東、アフリカを含む地域では、導入はより緩やかですが、勢いを増しています。ラテンアメリカでは、チリやブラジルなどの国が、輸出競争力を高め、労働制約に対処するためにロボット選別を模索しています。国際食糧政策研究所（IFPRI）などの支援を受けたグローバル技術提供者とのパートナーシップやパイロットプロジェクトが技術ギャップの橋渡しに貢献しています。しかし、初期コストの高さや技術専門家の不足がこれらの地域での課題として残っています。

全体的に見て、導入のペースやドライバーは異なりますが、世界的な傾向は自律型ロボティクス果物選別システムの統合が進む方向に向かっており、地域的なニュアンスは地元の優先事項や能力を反映しています。

将来の展望：次世代ロボティクス、AI統合、及び市場機会

自律型ロボティクス果物選別システムの未来は、ロボティクス、人工知能（AI）、およびセンサー技術の急速な進展によって大きな変革を遂げる準備が整っています。農業セクターが効率の向上、労働依存の軽減、そして一貫した製品の品質を確保する逼迫したプレッシャーに直面する中で、次世代のロボットシステムは、収穫後の業務を再構築する上で重要な役割を果たすことが期待されています。

最も有望なトレンドの一つは、高解像度のマシンビジョンとハイパースペクトルイメージングと高度なAIアルゴリズムの統合です。これらの技術により、ロボットは果物の種類とグレードを驚異的な精度で特定できるだけでなく、微細な欠陥、熟成度、さらには内部品質特性も検出することが可能になります。FFRoboticsやOctinionなどの企業は、リアルタイムの意思決定のために深層学習を活用するAI駆動の選別ソリューションを先駆けて開発しています。

2025年以降を見据えると、ロボティクスとAIの収束は、さらに自律的で適応性のあるシステムを生むと予想されています。次世代プラットフォームは、ヒューマンオペレーターと安全に協力できる協調ロボット（コボット）や、異なる果物の品種や梱包ライン要件に簡単に再構成できるモジュラー設計を特徴とすることが期待されます。産業用インターネット（IIoT）を通じた接続性の向上は、遠隔モニタリング、予測保守、そして広範なサプライチェーン管理システムとのシームレスな統合を促進します。これらは、国際ロボット工業連盟のような組織によって推進されています。

市場機会は、農家やパッカーが労働力不足に対処し、より厳格な食品安全規制に準拠しようとしているため、拡大しています。自律型選別システムの導入は加速すると予測されており、特に高価値作物や上昇する労働コストのある地域でその傾向が強まるでしょう。技術提供者、農業機器製造業者、研究機関との間の戦略的パートナーシップは、革新を推進し、小規模生産者にとっての参入障壁を低下させると予想されます。たとえば、FRUIT LOGISTICAやAGRITECHNICAなどが業界全体で協力と知識の交換を促進しています。

要するに、自律型ロボティクス果物選別システムの将来展望は、よりスマートで柔軟性が高く、高度に統合されたソリューションの特徴を持っています。これらの進展は、運用効率や製品品質を向上させるだけでなく、技術提供者や農業ビジネスにとって新たな市場機会を開くことになるでしょう。

結論と戦略的提言

自律型ロボティクス果物選別システムは、農業および食品加工業界を急速に変革しており、収穫後の業務における効率、一貫性、スケーラビリティを向上させています。これらのシステムが2025年に成熟を続ける中で、高度なマシンビジョン、人工知能、優しい取り扱いメカニズムの統合により、製造者は厳格な品質基準を満たしつつ、労働依存度や運用コストを削減することが可能となっています。このような技術の導入は、トレーサビリティ、食品安全、そして変化する市場需要への適応能力の必要性によっても推進されています。

自律型果物選別の利点を最大化するために、関係者は以下のいくつかの戦略的提言を考慮すべきです。第一に、モジュール式でアップグレード可能なシステムへの投資が重要であり、新しい果物の品種や進化する品質基準に適応できるようにすることが求められます。TOMRA FoodやCompac Sorting Equipment Ltdなどの技術提供者との協力により、最新のセンサー技術やAI駆動の分析へのアクセスが確保されます。第二に、これらのシステムを広範なサプライチェーン管理プラットフォームと統合することで、データ駆動の意思決定とトレーサビリティが向上し、国際的な食品安全基準の定める方向性に合わせることができます。

さらに、労働力開発をおろそかにしてはいけません。既存のスタッフにロボットシステムの操作、維持、データ解釈をスキルアップすることが、スムーズな導入と長期的な成功のために不可欠です。生産者は、国際フレッシュプロデュース協会などが推進するパイロットプログラムや業界コンソーシアムに参加し、ベストプラクティスを共有し、イノベーションを加速することを奨励します。

結論として、自律型ロボティクス果物選別システムは2025年の果物産業にとって重要な進歩を示しています。適応可能な技術への戦略的投資、主要なソリューション提供者とのパートナーシップを強化し、労働力トレーニングを優先することにより、製造者は高い製品品質、運用のレジリエンス、持続可能な成長を達成できるでしょう。競争が激化するグローバル市場において、その実現が期待されています。

出典と参考文献

• Singulator Systems
• 国連食糧農業機関（FAO）
• GREEFA
• GS1
• fruitcore robotics
• Agrobot
• FRUIT LOGISTICA
• 欧州食品安全機関
• TOMRA Food
• Fruit Growers Supply Company
• FANUC America Corporation
• Yamaha Motor Co., Ltd.
• Bosch
• Siemens
• 国際食糧政策研究所（IFPRI）
• 国際ロボット工業連盟