Kフード輸出増加分の88.7%が加工食品…2030年170億ドルには2倍の成長が必要

過去 10年間、 Kフード輸出を押し上げた原動力がラーメンをはじめとする加工食品に集中したことで、 政府の 2030年 K-Food+ 210億ドル目標のうち農食品部門170億ドルを達成するには、品目・市場別の成長構造そのものを変えなければならないとの診断が示された。2025年の輸出額 104億 1000万ドル（農林畜産食品部）から目標に到達するには、年平均 10.7% の成長が必要で、 これは過去 10年の成長率（5.3%）の約2倍に当たる。

韓国農村経済研究院の鄭大熙 副研究委員は 8月 20日、慶南・密陽のホテルアリーナで開かれた韓国農食品政策学会 2026 夏季学術大会で 「Kフード輸出構造の変化と AI 時代の輸出戦略」をテーマに発表し、このように明らかにした。 今回の学術大会は韓国農食品政策学会と釜山大学の主催で 「世界の中の Kフード、AIで未来を開く」を掲げ、 21日まで2日間開かれた。

Kフードの成長基調は維持…2026年上半期も 4.7% 増加
Kフード輸出は最近 10年間、年平均 5.3% 成長し、国全体の輸出増加率（3.0%）を上回った。2026年上半期の輸出も 53億 8000万ドルで、前年同期比 5.0% 増加した。 ロシア・ウクライナ戦争の長期化、 米国の追加関税措置と保護貿易の強化、 米国・イラン戦争による物流支障、 世界的な成長鈍化など、対外不確実性の中で収めた成果だ。

成長の重心は加工食品に傾いた。 最近 10年の輸出増加分の 88.7%が加工食品から発生した一方、 国内生産・売上に対する輸出比率は 2~6% 水準にとどまった。 輸出成長を農業・食品産業の成長につなげることが課題として指摘された理由だ。

品目の集中度も高まった。 上位 10品目の輸出比率は 48.0%から 52.3%へ 4.3%p 上昇した。 ラーメンは 2015年 4位（2億 1900万ドル）から 2025年 1位（15億 2100万ドル）に上がり、 10年間の農食品輸出増加分の 31.4%を占めた。

11~20位圏では、キムチが 19位から 12位へ、 アイスクリームが 37位から 17位へ跳ね上がり、ペットフード（13位）・酒類（19位） など新たな品目が入った。 冷蔵・冷凍流通能力の重要性が高まっているという信号だ。 一方、パプリカは 14位から 49位に押し下げられ、2025年の上位 20位圏内に生鮮農産物は一つも残らなかった。
 

米国 6.3億→18億ドル、 欧州・CISは2桁成長へ転換
市場では米国・中国・日本中心の構図が続いた。2015年 46.6%だった 3カ国の輸出比率は 2025年 45.8%へ 0.8%p 低下した。

このうち米国市場の成長が際立った。 米国向け輸出額は 6億 3000万ドルから 18億ドルに増え、年平均 11.1% 成長し、 全体増加分の 28.4%を占めた。 米国は韓国農食品の最大輸出市場となった。 日本（年平均 1.1%）と中国（4.2%）の輸出額は増えたものの、全体平均成長率（5.3%）に届かず、比率は低下した。

圏域別の年平均成長率は、欧州が 2016~2020年 -2.0%から 2021~2025年 14.4%へ、CIS（独立国家共同体・ソ連の解体により独立した国家の連合）が 1.7%から 10.9%へ反転した。 中東（-8.7%→9.8%）と南米（-2.3%→6.9%）も回復基調に戻った。ASEANは継続的に成長しているが、 7.7%から 1.4%へ成長速度は大きく低下した。

上位 10カ国外のその他市場の比率は 25.0%から 29.6%へ 4.6%p 拡大した。 オランダ・タイ・カナダ・マレーシアが 2億ドル以上の市場に成長し、英国・モンゴル・ドイツなどが年平均 10% 以上成長した結果だ。
 

AIを探索・検証・学習を常時化する意思決定インフラへ
鄭副研究委員は市場別に、欧州・CISは 「先取りおよび拡張」、 米国は 「成長軸の拡張」、 中国・日本・ASEANは 「成長軸の再構築」、 中東・南米は 「選択的実験」としてアプローチを差別化しようと提案した。 また品目別には、大衆化（代表 Kフード）・多角化（市場別の後続成長品目）・プレミアム化（生鮮および国内農業連携品目） 戦略を並行することを強調した。

彼は AIを道具ではなく意思決定インフラと位置付けた。 輸出実績中心だったデータを消費・流通・規制・物流へ拡大し、 定期・事後分析を常時モニタリングへ転換し、 国家平均だった分析単位を 「国家×品目×チャネル」へ細分化しようというものだ。 これにより、市場・品目探索→市場性検証→実行・学習が循環する構造を作る構想だ。

実行課題としては、 △データ基盤の高度化 △AI 分析インフラ構築 △専門人材・検証体系 △現場連携および成果還流の4つを提示した。 鄭副研究委員は 「公共部門は個別企業が構築しにくい共通基盤を提供し、 現場検証と成果還流を支援すべきだ」と強調した。

続けて 「AI 基盤の輸出戦略の実効性は、結局、データとインフラ、 専門人材、 そして現場がどのように連携するかに左右される」とし、 「分析結果が実際の輸出成果につながり、 その成果が再びデータへ還流する構造を作ってこそ、 Kフード輸出の成長性と多様性、 付加価値を共に引き上げることができる」と主張した。