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農業AI市場は、2023年の17億米ドルから2028年には47億米ドルに成長すると予測されており、2023年から2028年までの年間平均成長率（CAGR）は23.1%で推移すると予測されている。
農業におけるAIは、圃場からのリアルタイムの洞察、土壌の品質、植物の健康状態、気温の監視、灌漑の自動化、農薬プロセスの自動化など、農家にいくつかの利点を提供し、これらすべてが全体的な収穫物の品質と精度の向上に役立っている。農業AIは、精密農業、家畜モニタリング、ドローン分析、農業ロボット、労働管理など、作物生産の効率を最適化することを目的とした様々なアプリケーションを持っている。 ディープラーニング技術による作物生産性の向上が市場の成長を促進する。
本レポートの目的は、技術、提供、用途、地域に基づいて農業AI市場を定義、記述、予測することである。
市場ダイナミクス
生産者や農家が予防措置を講じるためのリアルタイム・データの必要性の高まり
農業活動の増加とリアルタイムデータへのニーズの高まりが、農業AI市場を大きく牽引している。農業農場からのリアルタイムデータは、予防措置に関する迅速な意思決定に役立つ。北米、南米、ヨーロッパの農家は、センサー、ドローン、ガイダンス技術、土壌サンプリング技術を使って、圃場全体の土壌水分や栄養レベルのデータを収集している。米国、カナダ、ブラジル、西欧諸国のほとんどの農家や生産者は、データ収集とデータ分析のためにハイテクツールを利用している。ドローンによるスカウティングは、農場データを収集する最も便利な方法の一つである。
小規模農場の管理にAIソリューションの導入を奨励する政府の制度
世界には5億7000万以上の農場があり、その95％は5ヘクタール以下の農場である。AIソリューションは、主に100ヘクタール以上の農場で導入されている。これは、AIソリューションの導入に必要な初期投資が高額であることに起因している。一般的に100ヘクタール以上の土地を所有する農家は、農場管理やその他のアプリケーションのためのAIベースのソリューションに投資する能力を持っている。しかし、世界各国の政府が農業アプリケーションへのAIの利用を支援し、小規模農家の農業を支援していることから、ソリューション・プロバイダーは5ヘクタール未満の農地に注力する機会がある。例えば米国では、農務省が中小規模の生産者に簡単なローンを提供し、農業に最適なテクノロジーを利用するための技術的ノウハウを向上させるプログラムを提供している。
AIを活用した精密農業機械の高コスト
農業AI市場の主な抑制要因は、センサー、ソフトウェア、ロボットなど、AI対応農業製品およびソリューションのコストが高いことである。正確な圃場データを収集するためのコストが高いのは、多くの要因が関係している。例えば、企業は顧客の要求に応じてAIを搭載したソリューションやプラットフォームを開発する。これらの企業は、分析システム、バーチャルアシスタント、チャットボットなど、AIを搭載した事前構築およびカスタムメイドのソリューションを提供している。同様に、AI機能やAI管理も、追加コストが発生する重要な要素である。
技術的専門知識を持つ限られた労働力の利用可能性
人工知能（AI）は複雑なシステムであり、AIシステムの開発、管理、導入を成功させるためには、農家には一定のスキルが求められる。例えば、AIシステムを扱う人は、コグニティブ・コンピューティング、機械学習、ディープラーニング、画像認識などの技術について知っている必要がある。また、既存のシステムにAIソリューションを統合することは、人間の脳の動作を再現するための大規模なデータ処理を必要とする難しい作業である。些細なミスでもシステム障害につながったり、望ましい結果に悪影響を及ぼす可能性がある。
機械学習を活用した農業AIは、予測期間を通じて最大の市場シェアを占める。”
農業の生産性を向上させ、事業運営で競争優位に立つために、機械学習を活用したソリューションが世界中の農業組織や農家で大幅に採用されている。農業AI市場は、技術的な進歩や農場データ生成の急増が主な促進要因となっている。 機械学習を利用することで、農家は土壌、種子の品質、肥料散布、環境変数、灌漑などの要因を把握することができる。
ソフトウェア分野の農業AI市場は、予測期間を通じて最大の市場シェアを占める。
農業AI市場は、ハードウェア、ソフトウェア、AI-as-a-service、サービスに区分される。ソフトウェア分野は予測期間を通じて最大の市場シェアを占める。コンピュータシステムに統合されたソフトウェアは、複雑なオペレーションを実行する役割を担っている。ハードウェアから受け取ったデータを合成し、AIシステムで処理してインテリジェントな応答を生成する。さらに、ソフトウェア・セグメントはAIプラットフォームとAIソリューションに区分される。AIプラットフォームでは、データが意思決定アルゴリズムと組み合わされ、開発者がビジネス・ソリューションを作成できるようにする。
農業におけるAIの精密農業への応用が予測期間中に大きなシェアを占める”
精密農業 アプリケーション市場は、2022年に5億4,200万米ドルと評価され、2028年には14億3,200万米ドルに達すると予測されている。この分野は、精密農業アプリケーションへのAI技術の採用率が高いことから、今後数年間も第2位の市場シェアを維持するとみられる。食品生産における精密農業と自動化は、現在の状況において食品生産者にとって優先事項であり、AIはその利益を促進する。
コンピュータ・ビジョン技術に基づくAI製品の市場は、予測期間中に最も高いCAGRで成長すると予想される。
農業AI市場は、技術に基づいて機械学習、コンピュータビジョン、予測分析に区分されている。コンピュータビジョン技術をベースとしたAI製品の市場は、予測期間中に最も高いCAGRで成長する見込みである。この高い成長率は、農作物の健康状態を継続的に監視・分析するニーズの高まりと、重量、色、大きさ、熟度による農作物の選別や農作物の欠陥の特定などの農業アプリケーションにおけるコンピュータビジョン技術の使用の増加に起因している。
予測期間中、北米の市場貢献が最も大きい
この地域の農業AI市場は、米国、カナダ、メキシコに区分されている。北米では、大規模な農業プレーヤーがすでにAI技術を利用しており、植え付けや作物管理技術のスピードと精度を大幅に向上させている。高度な農業ソリューションへの需要が、この地域の農業AI市場の成長を促進すると予想される。
二次調査を通じて収集したいくつかのセグメントとサブセグメントの市場規模を決定し検証する過程で、農業AI市場分野の主要な業界専門家に広範な一次インタビューを実施した。本レポートの主要参加者の内訳は以下の通りである：
企業タイプ別ティア1：45％、ティア2：35％、ティア3：20
役職別Cレベル幹部35%、取締役43%、その他22
地域別北米：33％、アジア太平洋：30％、ヨーロッパ：24％、RoW：13
主要市場プレイヤー
ディア・アンド・カンパニー（米国）、IBM（米国）、マイクロソフト（米国）、クライメート・コーポレーション（米国）、ファーマーズ・エッジ社（カナダ）、グラニュラー社（カナダ）、アグイーグル・アエリアル・シテムズ社（米国）、デカルト・ラボ社（米国）。
最近の動向
2022年5月、アフリカ緑の革命のための同盟（AGRA）とマイクロソフトは、食料安全保障を向上させるため、アフリカにおけるデジタル農業の変革を推進するパートナーシップの拡大を発表した。AGRAとマイクロソフトのパートナーシップは、マイクロソフトが提供するデジタルツールを活用することで、同地域の政府、農家、中小企業（SMEs）による食料システムの構築を支援する。
2022年2月、ファーマーズ・エッジと農業機械・重機のメーカーであるディア・アンド・カンパニー（米国）は、ファームコマンドのユーザーがジョンディア・オペレーションズ・センターのアカウントとデータを統合できるようにする契約を締結した。これにより、ユーザーは収量と利益を促進する意思決定を行うための洞察を得ることができる。
IBMは2021年10月、AIを活用した環境インテリジェンス・ソフトウェア「IBM Environment Intelligence Suite」を発表した。これは、気象データ、気候リスク分析、炭素会計を提供することで、企業が洪水や山火事などの気候リスクを予測し、農業生産と市場インテリジェンスを理解するのを支援するものである。
2021年3月、バイエル クロップサイエンスのデジタル部門子会社であるClimate LLCは、業界をリードするデジタル農業プラットフォーム「climate FieldView」を南アフリカで発売した。アフリカ地域で同製品を発売することで、農家が積極的に作業を簡素化しながら、リスクを管理し、生産性を高めることができる。
2020年1月、デカルト研究所は「デカルト研究所プラットフォーム」と呼ばれるクラウドベースの地理空間データ精製およびモデリング・プラットフォームを立ち上げた。このプラットフォームは農業における予測能力を向上させた。
1 はじめに （ページ – 28）
1.1 研究目的
1.2 市場の定義
1.2.1 含まれるものと除外されるもの
1.3 調査範囲
1.3.1 対象市場
図1 農業AI市場のセグメンテーション
1.3.2 地域範囲
1.3.3年
1.4 通貨
1.5 リミッツ
1.6 利害関係者
1.7 変更点のまとめ
2 研究方法 (ページ – 33)
2.1 調査データ
図2 農業AI市場：調査デザイン
2.1.1 二次調査および一次調査
2.1.1.1 主要業界インサイト
2.1.2 二次データ
2.1.2.1 主要な二次資料のリスト
2.1.2.2 二次情報源
2.1.3 一次データ
2.1.3.1 専門家への一次インタビュー
2.1.3.2 プライマリーの内訳
2.1.3.3 一次資料からの主要データ
2.2 市場規模の推定
図3 市場規模の推定方法：サプライサイド・アプローチ
2.2.1 ボトムアップ・アプローチ
2.2.1.1 ボトムアップ分析（需要側）による市場規模推計のアプローチ
図4 市場規模の推定方法：ボトムアップ・アプローチ
2.2.2 トップダウン・アプローチ
2.2.2.1 トップダウン分析（供給側）による市場規模推計のアプローチ
図5 市場規模の推定方法：トップダウン・アプローチ
2.3 市場の内訳とデータの三角測量
図6 データの三角測量
2.4 リサーチの前提
図7 調査研究の前提
表1 不況が農業市場のAIに与える影響を分析するために考慮したパラメータ
3 事業概要 （ページ – 42）
図8 2028年、農業AI市場は機械学習技術が最大シェアを占める
図9 予測期間を通じて最大の市場シェアを占めるソフトウェア製品
図 10 ドローン分析アプリケーションは予測期間中に最も高い CAGR を示す
図11 2022年の農業AI市場は北米が最大シェアを占める
3.1 不況が農業AI市場に与える影響の分析
図12 主要国の2023年までのGDP成長率予測（変化率）
図 13 農業分野における AI 市場：景気後退前後のシナリオ
4 プレミアム・インサイト (ページ – 47)
4.1 農業AI市場におけるプレーヤーの魅力的な機会
図14 農場の生産性と収益性を高めるためにドローンの利用が増加し、AIを活用したソリューションを提供するプレーヤーにビジネスチャンスがもたらされる
4.2 農業AI市場、技術別
図15 2023年から2028年にかけて農業AI市場で最も高い成長率を記録するのはコンピュータビジョン技術
4.3 北米農業AI市場（国・用途別
図16 2028年、北米の農業AI市場は米国とドローン分析が最大シェアを占める
4.4 地域別農業AI市場成長率
図 17 アジア太平洋地域は予測期間中に農業 AI 市場において最も高い CAGR を記録する
5 市場概要（ページ – 49）
5.1 導入
5.2 市場ダイナミクス
図18 農業における人工知能市場：促進要因、阻害要因、機会、課題
5.2.1 ドライバー
5.2.1.1 食料供給と人口増加のバランスをとるための耕地における新技術の採用
5.2.1.2 生産者や農家が予防措置を講じるためのリアルタイムデータの必要性の高まり
図19 世界のiot接続農場が1日に生成するデータ量
5.2.1.3 ディープラーニング技術による農作物の生産性向上
5.2.1.4 現代農業技術導入のための政府支援
5.2.1.5 労働力不足による農業でのAI対応ロボットと自動化の利用の増加
5.2.2 拘束
5.2.2.1 AI駆動精密農業機械の高コスト
5.2.3 機会
5.2.3.1 発展途上国における潜在的成長機会
5.2.3.2 小規模農場を管理するためにAIソリューションの導入を奨励する政府のスキーム
5.2.3.3 農場の生産性と収益性を高めるためのドローン利用の増加
5.2.4 課題
5.2.4.1 通信プロトコルの標準化不足による相互運用性の問題
5.2.4.2 技術的専門知識を有する限られた労働力の利用可能性
5.2.4.3 予測モデルを構築するための過去のデータが不十分
5.3 バリューチェーン分析
図 20 農業 AI 市場のバリューチェーン分析
5.4 エコシステム分析
図 21 農業における AI 市場：エコシステム分析
表2 生態系マッピング
5.5 価格分析
表3 主要企業が提供するAi製品の参考価格分析
図22 プロセッサー・コンポーネントの平均販売価格
5.5.1 上位3社によるプロセッサ・コンポーネントの平均販売価格分析
図23 上位3社が提供するプロセッサーの平均販売価格
表4 プロセッサー・コンポーネントの価格帯（2019-2028年
表 5 プロセッサの asp 範囲、地域別、2019-2028 年（米ドル）
5.6 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
図24 農業AI市場におけるプレーヤーの収益シフトと新たな収益ポケット
5.7 技術分析
5.7.1 モノのインターネット（iot）
5.7.2 ロボティクス
5.7.3 ブロックチェーン技術
5.7.4 AIドローン
5.8 ポーターの5つの力分析
表6 農業AI市場：ポーターの5力分析（2022年
図25 ポーターの5つの力分析：農業におけるAI市場
5.8.1 新規参入の脅威
5.8.2 代替品の脅威
5.8.3 サプライヤーの交渉力
5.8.4 買い手の交渉力
5.8.5 競争相手の激しさ
5.9 主要ステークホルダーと購買基準
5.9.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
図26 上位3アプリケーションの購買プロセスにおける関係者の影響力
表7 上位3アプリケーションの購入プロセスにおける利害関係者の影響力(%)
5.10 ケーススタディ
表8 E&Jガロ社（米国）がIBMクラウドを採用し、収穫量の増加と水使用量の削減を実現
表9 バンジ（米国）は高度な統計モデルを構築するためのデータと計算能力を得るためにIBMペアを導入した。
表10 アグロペキュアリア・カノア・ミリム社（ブラジル）は、正確な肥料量を確保するため、ファーマーズ・エッジが提供する可変レート技術を導入した。
5.11 貿易分析
図27 HSコード8432に該当する製品の輸出データ（2017～2021年）（百万米ドル
図28 HSコード8432に該当する製品の輸入データ（2017-2021年）（百万米ドル
5.12 特許分析
図29 2013年から2022年までに取得された特許数
図30 過去10年間の特許出願企業トップ10
表11 過去10年間の特許所有者トップ12
表12 農業AI市場に関連する重要特許
5.13 主要会議・イベント（2023-2024年
表13 農業における人工知能市場：会議・イベント（2023-2024年
5.14 規則と基準
5.14.1規格
表14 農業におけるAIの標準市場
5.14.2 規制機関、政府機関、その他の組織
表15 北米：規制機関、政府機関、その他の組織
表16 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織
表17 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
6 AI IN AGRICULTURE市場：技術別（ページ番号 – 73）
6.1 はじめに
図31 2023年から2028年にかけて農業AI市場で最も高い成長率を記録するのはコンピュータビジョン技術
表18 農業におけるAI市場、技術別、2019-2022年（百万米ドル）
表 19 農業における AI 市場、技術別、2023-2028 年（百万米ドル）
6.2 機械学習
6.2.1 農業経営に伴うリスクとコストを最小化する必要性が機械学習技術の需要を促進する
6.3 コンピュータ・ビジョン
6.3.1 作物の健康状態を監視し、栄養不足を予測するためのコンピュータ・ビジョン技術の利用は、市場プレーヤーに機会を提供する。
6.4 予測分析
6.4.1 農学的意思決定のための予測分析技術の採用が市場を牽引する
7 AI IN AGRICULTURE市場：提供サービス別（ページ番号 – 77）
7.1 はじめに
図 32 AI-as-a-Service分野が2023年から2028年にかけて最も高い成長率を示す
表 20 農業における AI 市場、提供サービス別、2019 年～2022 年（百万米ドル）
表21 農業AI市場、提供サービス別、2023-2028年（百万米ドル）
7.2 ハードウェア
7.2.1 農業用ハイテクツールキットの入手可能性が市場を押し上げる
表22 ハードウェア：農業AI市場、タイプ別、2019年～2022年（百万米ドル）
表23 ハードウェア：農業AI市場、タイプ別、2023年～2028年（百万米ドル）
7.2.2 プロセッサー
7.2.2.1 複雑なアルゴリズムを実行し、有用な情報に変換するための高度なプロセッサの必要性
7.2.3 ストレージ・デバイス
7.2.3.1 センサーやドローンから生成される重要なデータを保存するための大容量記憶装置の要件
7.2.4 ネットワーク
7.2.4.1 ネットワークシステムには、RAM、メモリーボード、イーサネットアダプター、相互接続が含まれる。
7.3 ソフトウェア
7.3.1 需要を促進するための迅速な意思決定に役立つデータを統合するソフトウェアの導入
表24 ソフトウェア：農業AI市場、タイプ別、2019年～2022年（百万米ドル）
表25 ソフトウェア：農業AI市場、タイプ別、2023-2028年（百万米ドル）
7.3.2 AIプラットフォーム
7.3.2.1 さまざまなソースからデータを取得・保存し、統合データ環境を構築するためのAIプラットフォームの採用
7.3.3 AIソリューション
7.3.3.1 Alphabet、Siemens、Data RPMなどによる強固なAIソリューションの商業化がセグメント成長に貢献
7.4 ai-as-a-service
7.4.1 無駄を省き、収穫量を増やすために効率的な農法を実施する傾向が、AIAASの需要を促進する
7.5 サービス
7.5.1 オンラインおよびオフラインのサポートサービスに対する要求の高まりがセグメント成長を押し上げる
表 26 サービス農業AI市場、タイプ別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 27 サービス：農業AI市場、タイプ別、2023年～2028年（百万米ドル）
7.5.2 展開と統合
7.5.2.1 近代農家によるオンプレミスとクラウドベースのソフトウェア統合型プラットフォームの採用が増加し、デプロイメント＆統合サービスの需要が加速
7.5.3 サポート＆メンテナンス
7.5.3.1 運用関連の問題に対処するための設置後の要件が、サポート＆メンテナンスサービスの需要を促進する。
8 農業AI市場：用途別（ページ番号 – 84）
8.1 導入
図 33 ドローン・アナリティクス分野は、予測期間中、農業AI市場のアプリケーション別で最も高いCAGRを記録する。
表 28 農業における AI 市場、用途別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 29 農業分野における AI 市場、用途別、2023-2028 年（百万米ドル）
8.2 精密農業
8.2.1 農家が限られた資源で作物の収量を増やすことに注力することで、精密農業におけるAIへの需要が高まる
表30 精密農業：農業におけるAI市場、タイプ別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 31 精密農業：農業AI市場、タイプ別、2023-2028年（百万米ドル）
表 32 精密農業：農業AI市場、地域別 2019-2022 (百万米ドル)
表 33 精密農業：農業AI市場、地域別 2023-2028 （百万米ドル）
表34 精密農業：北米の農業AI市場、国別、2019年～2022年（百万米ドル）
表35 精密農業：北米の農業AI市場、国別、2023年～2028年（百万米ドル）
表 36 精密農業：欧州の農業AI市場、国別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 37 精密農業：欧州の農業AI市場、国別、2023年～2028年（百万米ドル）
表38 精密農業：アジア太平洋地域の農業AI市場、国別、2019年～2022年（百万米ドル）
表39 精密農業：アジア太平洋地域の農業AI市場、国別、2023年～2028年（百万米ドル）
表40 精密農業：行の農業AI市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 41 精密農業：行の農業AI市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
8.2.2 収量モニタリング
8.2.2.1 土壌中の水分や栄養レベルを追跡するための先進的センサーの収量モニタリング・ソリューションへの統合
8.2.3 フィールドマッピング
8.2.3.1 圃場の境界を記録し、表面積を計算するためのAIを活用した圃場マッピングツールの採用
8.2.4 クロップスカウティング
8.2.4.1 作物の状態を調査し、害虫や作物の傷害に関する情報を得るための、AIを活用した作物スカウティングツールの導入
8.2.5 天候追跡と予報
8.2.5.1 天候追跡・予測ツールを使用して情報を収集し、気象状況を予測する。
8.2.6 灌漑管理
8.2.6.1 最適な収穫量と節水を達成するためのAIを利用した灌漑システムの導入
8.3 家畜のモニタリング
8.3.1 給餌・熱ストレス管理ソリューションと搾乳ロボットにAIを取り入れることが市場成長を促進する
表 42 家畜モニタリング：農業におけるAI市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 43 家畜モニタリング：農業におけるAI市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
表 44 家畜モニタリング：北米の農業AI市場、国別、2019年～2022年、（百万米ドル）
表 45 家畜モニタリング：北米の農業AI市場、国別、2023年～2028年、（百万米ドル）
表 46 家畜モニタリング：欧州の農業AI市場、国別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 47 家畜モニタリング：欧州の農業AI市場、国別、2023年～2028年（百万米ドル）
表 48 家畜モニタリング：アジア太平洋地域の農業AI市場、国別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 49 家畜モニタリング：アジア太平洋地域の農業AI市場、国別、2023年～2028年（百万米ドル）
表50 家畜モニタリング：行の農業AI市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表51 家畜モニタリング：行の農業AI市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
8.4 ドローン分析
8.4.1 農作物を苦しめる虫や病気を特定するためのAI搭載ドローンの利用が市場の成長を加速する
表 52 ドローン分析：農業AI市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表53 ドローン分析：農業AI市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
表54 ドローン分析：北米の農業AI市場、国別、2019年～2022年（百万米ドル）
表55 ドローン分析：北米の農業AI市場、国別、2023年～2028年（百万米ドル）
表56 ドローン分析：欧州の農業AI市場、国別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 57 ドローン分析：欧州の農業AI市場、国別、2023年～2028年（百万米ドル）
表58 ドローン分析：アジア太平洋地域の農業AI市場、国別、2019年～2022年（百万米ドル）
表59 ドローン分析：アジア太平洋地域の農業AI市場、国別、2023年～2028年（百万米ドル）
表60 ドローン分析：行の農業AI市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 61 ドローン分析：行の農業AI市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
8.5 農業用ロボット
8.5.1 農業ロボットのディープラーニング機能の向上が市場成長に寄与する
表62 農業用ロボット：農業用AI市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表63 農業用ロボット：農業用AI市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
表64 農業用ロボット：北米の農業用AI市場、国別、2019年～2022年（百万米ドル）
表65 農業用ロボット：北米の農業用AI市場、国別、2023年～2028年（百万米ドル）
表 66 農業用ロボット：欧州の農業AI市場、国別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 67 農業用ロボット：欧州の農業用AI市場、国別、2023年～2028年（百万米ドル）
表 68 農業ロボット：アジア太平洋地域の農業AI市場、国別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 69 農業ロボット：アジア太平洋地域の農業AI市場：国別、2023年～2028年（百万米ドル）
表70 農業用ロボット：行の農業用AI市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 71 農業用ロボット：行の農業用AI市場：地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
8.6 労務管理
8.6.1 労務管理ソフトウェアによる生産コストの削減が市場成長を刺激する
表72 労務管理：農業におけるAI市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表73 労務管理：農業におけるAI市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
表 74 労務管理：北米の農業AI市場、国別、2019年～2022年（百万米ドル）
表75 労務管理：北米の農業AI市場、国別、2023年～2028年（百万米ドル）
表76 労務管理：欧州の農業AI市場、国別、2019年～2022年（百万米ドル）
表77 労務管理：欧州の農業AI市場、国別、2023年～2028年（百万米ドル）
表78 労務管理：アジア太平洋地域の農業AI市場、国別、2019年～2022年（百万米ドル）
表79 労務管理：アジア太平洋地域の農業AI市場、国別、2023年～2028年（百万米ドル）
表80 労務管理：行の農業AI市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 81 労務管理：行の農業AI市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
8.7 その他
8.7.1 スマート温室管理
8.7.2 土壌管理
8.7.2.1 水分モニタリング
8.7.2.2 養分モニタリング
8.7.3 魚の養殖管理
表 82 その他：農業AI市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表83 その他：農業AI市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
表84 その他：北米の農業AI市場、国別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 85 その他：北米の農業AI市場、国別、2023-2028年（百万米ドル）
表 86 その他：欧州の農業AI市場、国別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 87 その他：欧州の農業AI市場、国別、2023年～2028年（百万米ドル）
表 88 その他：アジア太平洋地域の農業AI市場、国別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 89 その他：アジア太平洋地域の農業AI市場、国別、2023年～2028年（百万米ドル）
表 90 その他：行の農業AI市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 91 その他：行の農業AI市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
9 AI IN AGRICULTURE 市場：地域別（ページ番号 – 112）
9.1 はじめに
図 34 アジア太平洋諸国は予測期間中、農業における AI の有望市場となる
表 92 農業におけるAI市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 93 農業分野におけるAI市場、地域別、2023-2028年（百万米ドル）
9.2 北米
図 35 北米：農業AI市場のスナップショット
表 94 北米：農業AI市場、用途別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 95 北米：農業AI市場、用途別、2023年～2028年（百万米ドル）
表 96 北米：農業AI市場、国別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 97 北米：農業AI市場、国別、2023年～2028年（百万米ドル）
9.2.1 米国
9.2.1.1 AIを活用したソリューションやサービスを提供する巨大企業の存在が市場成長を後押しする
9.2.2 カナダ
9.2.2.1 連邦政府の投資と有利な規制環境の枠組みが市場を促進する
9.2.3 メキシコ
9.2.3.1 限られた水資源が農業分野のAI需要を加速する
9.3 ヨーロッパ
図 36 欧州：農業 AI 市場のスナップショット
表 98 欧州：農業AI市場、用途別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 99 欧州：農業AI市場、用途別、2023年～2028年（百万米ドル）
表100 欧州：農業AI市場、国別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 101 欧州：農業AI市場、国別、2023～2028年（百万米ドル）
9.3.1 英国
9.3.1.1 市場成長を刺激するハイテク農業プロジェクトへの政府投資
9.3.2 ドイツ
9.3.2.1 農作物を監視するための農業用ドローンの高い採用率が市場の成長を促進する
9.3.3 フランス
9.3.3.1 市場成長を支える農業分野の先端技術開発に新興企業が注力
9.3.4 イタリア
9.3.4.1 農業分野でのAI利用を促進するための限られた水資源
9.3.5 スペイン
9.3.5.1 農業分野でのAIの導入を奨励する政府主導のパイロットプロジェクトが市場成長を後押しする
9.3.6 その他のヨーロッパ
9.4 アジア太平洋
図 37 アジア太平洋地域：農業AI市場のスナップショット
表 102 アジア太平洋地域：農業AI市場、用途別、2019年～2022年（百万米ドル）
表103 アジア太平洋地域：農業AI市場、用途別、2023年～2028年（百万米ドル）
表 104 アジア太平洋地域：農業AI市場、国別、2019年～2022年（百万米ドル）
表105 アジア太平洋地域：農業AI市場、国別、2023年～2028年（百万米ドル）
9.4.1 オーストラリア
9.4.1.1 市場成長促進のための農業開発における政府支援
9.4.2 中国
9.4.2.1 AI技術プロバイダーに機会をもたらす精密農業技術への傾斜
9.4.3 日本
9.4.3.1 都市部での農業実践の増加が農業AI市場の成長を促進する
9.4.4 韓国
9.4.4.1 市場の成長を支えるスマート農業技術の開発に対する政府の資金援助とイニシアチブ
9.4.5 インド
9.4.5.1 インド農業セクターのデジタルトランスフォーメーションはAIテクノロジープロバイダーに機会を提供する
9.4.6 その他のアジア太平洋地域
9.5 その他の地域
表 106 ROW：農業AI市場、用途別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 107 ROW：農業AI市場、用途別、2023～2028年（百万米ドル）
表 108 ROW：農業AI市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 109 ROW：農業AI市場、地域別、2023～2028年（百万米ドル）
9.5.1 中東・アフリカ
9.5.1.1 リモートセンシングと精密農業技術の採用増加が市場を押し上げる
9.5.2 南米
9.5.2.1 近代的農法の採用拡大が市場を牽引する
10 競争力のある景観 (ページ – 131)
10.1 概要
10.2 企業収益分析（2017-2021年
図38 主要企業の5年間の収益分析（2017-2021年
10.3 市場シェア分析、2022年
図39 農業AI市場における主要企業のシェア（2022年
表110 競争の程度
10.4 企業評価象限
10.4.1 スターズ
10.4.2 浸透型プレーヤー
10.4.3 新進リーダー
10.4.4 参加者
図40 企業の評価象限（2022年
10.5 会社のフットプリント
表111 各社のフットプリント
表112 各社のアプリケーション・フットプリント
表 113 各社の地域別フットプリント
10.6 SMES評価象限
10.6.1 進歩的企業
10.6.2 対応する企業
10.6.3 ダイナミック・カンパニー
10.6.4 スタートブロック
図41 SMESの評価象限（2022年
10.7 ブレンド評価マトリックス
表114 主要中小企業の詳細リスト
表115 主要中小企業の競争ベンチマーク
10.8 競争シナリオ
10.8.1 製品発売
表116 2020年から2022年までの製品発売数
10.8.2 ディールス
表 117 取引（2020-2022年
11 企業プロフィール（ページ番号 – 142）
11.1 主要プレーヤー
(事業概要、提供製品、最近の開発、製品発表、取引、MnMビュー、主な強み/勝つための権利、戦略的選択、弱み/競争上の脅威）*。
11.1.1 IBM
表 118 IBM：会社概要
図42 IBM：企業スナップショット
表 119 IBM: 提供製品
表120 ibm：製品発表
表 121 IBM: 取引
11.1.2 ディア・アンド・カンパニー
表 122 ディア・アンド・カンパニー：会社概要
図 43 ディア・アンド・カンパニー：企業スナップショット
表 123 ディア・アンド・カンパニー：提供製品
表124 ディア・アンド・カンパニー：取引
11.1.3 マイクロソフト
表125 マイクロソフト：会社概要
図44 マイクロソフト：企業スナップショット
表 126 マイクロソフト：提供製品
表 127 マイクロソフト：取引
11.1.4 気候株式会社
表 128 ザ・クライメイト・コーポレーション：会社概要
表 129 ザ・クライメイト・コーポレーション：提供製品
表 130 ザ・クライメイト・コーポレーション：製品発表
表 131 ザ・クライメイト・コーポレーション：取引
11.1.5 株式会社ファーマーズ・エッジ
表132 ファーマーズ・エッジ社：会社概要
図45 ファーマーズ・エッジ・インク：企業スナップショット
表133 ファーマーズ・エッジ社：提供製品
表134 ファーマーズ・エッジ社：取引実績
表135 ファーマーズ・エッジ社：その他
11.1.6 グラニュラー社
表136 グラニュラー社：会社概要
表 137 グラニュラー社：提供製品
11.1.7 ageagle aerial systems inc.
表138 ageagle aerial systems inc.
図46 AGAGLE AIRIAL SYSTEMS INC.：会社概要
表139 ageagle aerial systems inc.
表140 ageagle aerial systems inc.
11.1.8 デスカルトラボ社
表141 デカルト研究所：会社概要
表142 デサルテス・ラボ社：提供製品
表143 デサルテス・ラボ社：製品発表
11.1.9 プロスペラ・テクノロジーズ社
表144 プロスペラ・テクノロジーズ社：会社概要
表145 プロスペラ・テクノロジーズ・インク：提供製品
表 146 プロスペラ・テクノロジーズ社：その他
11.1.10 タラニス
表 147 タラニス：会社概要
表 148 タラニス：提供製品
表 149 タラニス：取引
表150 タラニス：その他
11.1.11 クロピン・テクノロジー・ソリューションズ・プライベート・リミテッド
表151 cropin technology solutions private limited: 会社概要
表152 cropin technology solutions private limited: 提供製品
表 153 クロッピン・テクノロジー・ソリューションズ・プライベート・リミテッド：製品発表
表 154 クロッピン・テクノロジー・ソリューションズ・プライベート・リミテッド：取引実績
表 155 クロピン・テクノロジー・ソリューションズ・プライベート・リミテッド：その他
11.2 その他の主要企業
11.2.1 GAMAYA
11.2.2 EC2CE
11.2.3 プレシジョンホーク
11.2.4 vineview
11.2.5 EVER.AG
11.2.6 チュール・テクノロジー
11.2.7 レスソン・エアロスペース社
11.2.8 コネテラB.V.
11.2.9 ビジョンロボティクス株式会社
11.2.10 ファームボット
11.2.11 ハーベスト・クロオ・ロボティクス社
11.2.12 プログレッシブ環境・農業テクノロジー（泥炭）
11.2.13 トレース・ゲノミクス
11.2.14 クロップス
*事業概要、提供製品、最近の開発、製品発表、取引、MnMビュー、主要な強み／勝利への権利、戦略的選択、弱み／競争上の脅威に関する詳細は、未上場企業の場合は把握できない可能性がある。
12 隣接・関連市場 (ページ – 177)
12.1 イントロダクション
12.2 研究の限界
12.3 精密農業市場、技術別
表156 精密農業市場、技術タイプ別、2018年～2021年（百万米ドル）
表157 精密農業市場、技術タイプ別、2022-2030年（百万米ドル）
12.3.1 ガイダンス技術
12.3.1.1 GPS/GNSSベースの誘導技術
12.3.1.1.1 GPS/GNSSベースのガイダンス技術の需要を押し上げる、農業における先進技術の使用選好の高まり
12.3.1.2 GISベースのガイダンス技術
12.3.1.2.1 収量、土壌調査地図などに関連するデータを保存する必要性の高まり、GISベースのガイダンス技術の採用を加速するため
12.3.2 リモートセンシング技術
12.3.2.1 ハンドヘルドまたは地上ベースのセンシング
12.3.2.1.1 ハンドヘルド・センサーの需要の高まりと入手の容易さが市場成長を促進する
12.3.2.2 衛星または航空センシング
12.3.2.2.1 広域で定量的かつリアルタイムに近い情報を提供する衛星センサーの能力が採用を促進する
12.3.3 バリアブル・レート・テクノロジー（VRT）
12.3.3.1 MAPベースのVRT
12.3.3.1.1 MAPベースのVRTセグメントが2021年に最大シェアを占めた
12.3.3.2 センサーベースのVRT
12.3.3.2.1 土壌特性または作物特性を測定するためのセンサーベースのVRTの使用
13 付録（ページ番号 – 184）
13.1 ディスカッション・ガイド
13.2 Knowledgestore：Marketsandmarketsの購読ポータル
13.3 カスタマイズ・オプション
13.4 関連レポート
13.5 著者詳細
