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Stratistics MRCによると、農業における人工知能の世界市場は2024年に19.5億ドルを占め、予測期間中の年平均成長率は25.2%で、2030年には65.3億ドルに達する見込みである。 農業における人工知能とは、機械学習、コンピュータビジョン、ロボット工学、データ分析を応用して農作業を強化することを指す。 AI主導のテクノロジーは、土壌センサー、天気予報、衛星画像など様々なソースからのデータを分析することで、精密農業を可能にする。 これらのテクノロジーは、作物の収量を最適化し、資源使用量を削減し、環境への影響を最小限に抑えることを支援する。 害虫検出、作物モニタリング、自動収穫などのタスクはAIによって合理化され、農業経営の効率性、持続可能性、収益性の向上につながる。
NASSCOMによると、インドでは2025年までに、データとAI技術によって農業セクターに約900億米ドルの価値が付加される。 すべての分野を合わせると、人工知能は2025年までにインドのGDPに約5,000億米ドルを上乗せすると予測されている。
市場ダイナミクス： ；
促進要因： ；
食糧生産需要の増大
食糧生産需要の増大は、効率的な資源利用、収量の最大化、持続可能な実践を必要とすることにより、農業におけるAIの成長を促進する。 精密農業、予測分析、自動機械などのAI技術は、資源利用を最適化し、作物収量を向上させ、廃棄物を削減する。 世界人口の増加に伴い、農家は食糧供給の需要を持続的に満たすためにAIを導入する。 高度なAIアプリケーションは、リアルタイムのモニタリング、病害虫管理、データ主導の意思決定を容易にし、農業をより弾力的で課題への対応力を高め、市場の成長を促進する；
阻害要因
技術的専門知識の不足
農業における人工知能（AI）の技術的専門知識の欠如は、農業部門が従来型の農法に依存し、先端技術に触れる機会が限られていることに起因している。 技術的ノウハウが不十分なため、AIの潜在能力が十分に活用されず、イノベーション、データ主導の意思決定、農業の全体的な生産性向上が妨げられている。 その結果、AI技術の採用率は鈍化し、市場の拡大や農業分野への変革的影響が制限される。
チャンス
農業関連の新興企業への投資の増加
アグリテック新興企業への投資の増加は、高度なAI主導型ソリューションの革新と開発を促進する。 こうした投資により、新興企業は機械学習、コンピュータビジョン、データ分析などのAI技術を通じて、精密農業の強化、資源利用の最適化、作物収量の向上を実現できる。 資金調達の増加は研究開発を加速させ、より強固でスケーラブルなAIアプリケーションにつながり、それによって農業慣行を変革し、生産性を高め、気候変動や食糧安全保障などの課題に対処する。
脅威
高い初期投資コスト
農業における人工知能には、高度な技術、インフラ、熟練した人材が必要なため、高い初期投資コストがかかる。 機械学習アルゴリズム、ロボット工学、IoTデバイスなどのAIシステムの開発と実装には、多額の資金が必要となる。 その結果、広範な導入が遅れ、参入障壁が生じ、農業分野における技術進歩と生産性向上の全体的なペースが低下するため、市場の成長が妨げられる。
コビッド19の影響
Covid-19の大流行は、食品サプライチェーンにおける自動化と回復力の必要性を浮き彫りにすることで、農業におけるAIの採用を加速させた。 労働力不足と物流の混乱は、精密農業、遠隔監視、自動収穫のための AI 駆動のソリューションへの関心を駆り立てた。 しかし、経済の不確実性やサプライチェーンの混乱も課題となっており、農業分野におけるAI技術の投資や導入スケジュールに影響を与えている。
予測期間中、ロボット＆オートメーション分野が最大になる見込み
ロボティクス＆amp;オートメーション分野は、有利な成長を遂げると推定されている。 農業におけるロボット工学と自動化は、AIを活用して効率性と生産性を高める。 自律走行トラクター、ドローン、ロボット収穫機は、植え付け、水やり、収穫などの精密作業にAIを利用している。 これらのテクノロジーは、作物のリアルタイムのモニタリングと管理を可能にし、人件費の削減と収穫量の増加を実現する。 AI主導の自動化は、資源の最適利用を保証し、無駄を最小限に抑え、より良い作物管理と持続可能性のためのデータ主導の意思決定に役立つ。
圃場準備セグメントは予測期間中に最も高いCAGRが見込まれる
圃場準備セグメントは、予測期間中に最も高いCAGRの成長を目撃すると予測されている。 AI主導型農業における圃場整備では、土壌センサー、ドローン、機械学習アルゴリズムなどの技術を使用して、土壌の健康状態、水分レベル、栄養含有量を分析する。 このデータは、農家が耕起、植え付けスケジュール、土壌処理を最適化する際の指針となり、作物収量の向上、投入コストの削減、持続可能な農法につながる。 AIは正確な圃場マッピングと意思決定を支援し、農業の全体的な効率と生産性を高める。
最大のシェアを持つ地域
アジア太平洋地域は、食糧需要の増加、政府の取り組み、技術の進歩により、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予測されている。 中国、インド、日本のような国々は、精密農業、作物モニタリング、自動機械のためのAIの導入でリードしている。 急速な都市化、技術の進歩、食生活の嗜好の変化が市場ダイナミクスを再構築している。 この地域の大規模な農業基盤は、AgriTech新興企業への投資の増加と相まって、AIソリューションの革新と実装を促進している。
CAGRが最も高い地域：
予測期間中、欧州のCAGRは最も高いと予測され、これは同地域の精密農業技術によるものである。 欧州では、小規模な家族経営農場と大規模な商業経営農場が混在しており、持続可能性と有機生産方式への注目が高まっている。 欧州の支援的な規制環境と政府の取り組みは、デジタル農業を大いに促進している。 この傾向は、欧州農業におけるAI統合の将来が有望であることを示しており、同分野の業務風景に革命を起こす態勢が整っている。
市場の主要企業
農業分野における人工知能市場の主要企業には、IBM Corporation、Microsoft Corporation、Deere & Company、Bayer AG、Trimble Inc.、AG Leader Technology、Cropin Technology Solutions Pvt. Ltd.、Agribotix LLC、Prospera Technologies、Descartes Labs、Taranis、Corteva、aWhere Inc.、Ceres Imaging、Gamayaなどがある。
主要開発：
2024年4月、Cropinは気候スマート農業のための生成的AIシステムAksaraを発表した。 アクサーラは、インド亜大陸の5カ国を対象に、水稲、小麦、トウモロコシ、ソルガム、大麦、綿花、サトウキビ、大豆、雑穀の9作物をカバーする。 この生成的AIシステムは、特定の農業気候条件下で米やトウモロコシのような作物にどの投入資材を使用すべきかを農家に提案したり、気候スマート農業アドバイスを提供したりすることができる、と同社は声明で述べた。
2023年6月、ディア・アンド・カンパニーは同社初の完全自律型トラクターを発表した。 このトラクターは20年にわたるAI開発の成果であり、時間通りに、毎回、高い品質で作業を完了するように設計されている。
対象作物：
– 穀物
– 油糧種子・豆類
– 果物・野菜
– その他の作物
対象コンポーネント：
– ハードウェア
– ソフトウェア
– サービス
対象となる展開モード:
– クラウドベース
– オンプレミス
対象テクノロジー：
– 機械学習
– コンピュータ・ビジョン
– 予測分析
– 自然言語処理（NLP）
– ロボット工学と自動化
– その他のテクノロジー
対象アプリケーション：
– 精密農業
– 家畜モニタリング
– 土壌管理
– 圃場整備
– その他のアプリケーション
対象エンドユーザー：
– 農家
– アグリビジネス
– 研究機関
– 政府機関
– その他のエンドユーザー
対象地域uid=”99″> o UK
o Italy
o France
o Spain
o Rest of Europe
– Asia Pacific
o Japan ；
o 中国
o インド
o オーストラリア ；
o ニュージーランド
o 韓国
o その他のアジア太平洋地域 ；
– 南米
o アルゼンチン
o ブラジル
o チリ
o その他の南米
– 中東 ； アフリカ
o サウジアラビア
o アラブ首長国連邦
o カタール
o 南アフリカ
o その他の中東& Africa
レポート内容
– 地域別および国別セグメントの市場シェア評価
– 新規参入企業への戦略的提言
– 2022年、2023年、2024年、2026年、2030年の市場データを網羅
– 市場動向（促進要因、制約要因、機会、脅威、課題、投資機会、
– 市場推計に基づく主要ビジネスセグメントにおける戦略的提言
– 主要な共通トレンドをマッピングした競合ランドスケープ
– 詳細な戦略、財務、最新動向を含む企業プロファイリング
– 最新技術の進歩をマッピングしたサプライチェーントレンド
無料カスタマイズサービス：
本レポートをご利用のお客様には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれかをご提供いたします：
– 企業プロファイリング
o 追加市場プレイヤーの包括的プロファイリング（最大3社）
o 主要プレイヤーのSWOT分析（最大3社）
– 地域セグメンテーション
o クライアントの関心に応じた著名国の市場推定、予測、CAGR（注：
– 競合ベンチマーキング
o 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング。
1 エグゼクティブサマリー
2 序文
2.1 アブストラクト
2.2 ステークホルダー
2.3 調査範囲
2.4 調査方法
2.4.1 Data Mining
2.4.2 Data Analysis
2.4.3 Data Validation
2.4.4 Research Approach
2.5 リサーチソース
2.5.1 一次リサーチソース
2.5.2 二次リサーチソース
2.5.3 前提条件
3 市場動向分析
3.1 はじめに
3.2 Drivers
3.3 Restraints
3.4 Opportunities
3.5 Threats
3.6 技術分析
3.7 アプリケーション分析
3.8 エンドユーザー分析
3.9 新興市場
3.10 Covid-19の影響
4 ポーターズファイブフォース分析
4.1 サプライヤーの交渉力
4.2 買い手の交渉力
4.3 代替品の脅威
4.4 新規参入の脅威
4.5 競争上のライバル
5 農業における人工知能の世界市場：作物タイプ別
5.1 はじめに
5.2 穀物
5.3 油糧種子
5.4 果物
5.5 その他の作物タイプ
6 農業における人工知能の世界市場、コンポーネント別
6.1 はじめに
6.2 ハードウェア
6.2.1 センサー
6.2.2 ドローン
6.2.3 ロボット
6.3 ソフトウェア
6.3.1 人工知能プラットフォーム
6.3.2 人工知能ソリューション
6.4 サービス
6.4.1 プロフェッショナルサービス
6.4.2 マネージドサービス
7 農業における人工知能の世界市場、展開モード別
7.1 はじめに
7.2 クラウドベース
7.3 オンプレミス
8 農業における人工知能の世界市場、テクノロジー別
8.1 はじめに
8.2 機械学習
8.3 コンピュータビジョン
8.4 予測分析
8.5 自然言語処理（NLP）
8.6 ロボット工学と自動化
8.7 その他の技術
9 農業における人工知能の世界市場、用途別
9.1 はじめに
9.2 精密農業
9.3 家畜モニタリング
9.4 土壌管理
9.5 圃場整備
9.6 その他の用途
10 農業における人工知能の世界市場：エンドユーザー別
10.1 はじめに
10.2 農家
10.3 農業関連企業
10.4 研究機関
10.5 政府機関
10.6 その他のエンドユーザー
11 農業における人工知能の世界市場：地域別
11.1 はじめに
11.2 北米
11.2.1 米国
11.2.2 カナダ
11.2.3 メキシコ
11.3 ヨーロッパ
11.3.1 ドイツ
11.3.2 英国
11.3.3 イタリア
11.3.4 フランス
11.3.5 スペイン
11.3.6 その他のヨーロッパ
11.4 アジア太平洋
11.4.1 日本
11.4.2 中国
11.4.3 インド
11.4.4 オーストラリア
11.4.5 ニュージーランド
11.4.6 韓国
11.4.7 その他のアジア太平洋地域
11.5 南米
11.5.1 アルゼンチン
11.5.2 ブラジル
11.5.3 チリ
11.5.4 その他の南米
11.6 中東・アフリカ
11.6.1 サウジアラビア
11.6.2 アラブ首長国連邦
11.6.3 カタール
11.6.4 南アフリカ
11.6.5 Rest of Middle East & Africa
12 Key Developments
12.1 Agreements, Partnership, Collaborations and Joint Ventures
12.2 Acquisitions & Mergers
12.3 New Product Launch
12.4 Expansions
12.5 Other Key Strategies
13 Company Profiling
13.1 IBM Corporation
13.2 Microsoft Corporation
13.3 Deere & Company
13.4 Bayer AG
13.5 Trimble Inc.
13.6 AG Leader Technology
13.7 Cropin Technology Solutions Pvt.Ltd.
13.8 Agribotix LLC
13.9 Prospera Technologies
13.10 Descartes Labs
13.11 Taranis
13.12 Corteva
13.13 aWhere Inc.
13.14 Ceres Imaging
13.15 Gamaya
表一覧 ； 穀物 (2022-2030) ($MN)
4 農業における人工知能の世界市場展望、油糧種子・豆類 (2022-2030) ($MN)
5 農業における人工知能の世界市場展望、果物・amp； 野菜 (2022-2030) ($MN)
6 農業における人工知能の世界市場展望、その他の作物タイプ別 (2022-2030) ($MN)
7 農業における人工知能の世界市場展望、コンポーネント別 (2022-2030) ($MN)
8 農業における人工知能の世界市場展望、 ハードウェア別 (2022-2030) ($MN)
9 農業における人工知能の世界市場展望、センサー別 (2022-2030) ($MN)
10 農業における人工知能の世界市場展望、ドローン別 (2022-2030) ($MN)
11 農業における人工知能の世界市場展望、 By Robots (2022-2030) ($MN)
12 農業における人工知能の世界市場展望、By Software (2022-2030) ($MN)
13 農業における人工知能の世界市場展望、By Artificial Intelligence Platforms (2022-2030) ($MN)
14 農業における人工知能の世界市場展望、 人工知能ソリューション別 (2022-2030) ($MN)
15 農業における人工知能の世界市場展望、サービス別 (2022-2030) ($MN)
16 農業における人工知能の世界市場展望、 プロフェッショナルサービス別 (2022-2030) ($MN)
17 農業における人工知能の世界市場展望、マネージドサービス別 (2022-2030) ($MN)
18 農業における人工知能の世界市場展望、 展開モード別 (2022-2030) ($MN)
19 農業における人工知能の世界市場展望、クラウドベース別 (2022-2030) ($MN)
20 農業における人工知能の世界市場展望、オンプレミス別 (2022-2030) ($MN)
21 農業における人工知能の世界市場展望、 テクノロジー別 (2022-2030) ($MN)
22 農業における人工知能の世界市場展望、機械学習別 (2022-2030) ($MN)
23 農業における人工知能の世界市場展望、コンピュータビジョン別 (2022-2030) ($MN)
24 農業における人工知能の世界市場展望、 By Predictive Analytics (2022-2030) ($MN)
25 農業における人工知能の世界市場展望、By Natural Language Processing (NLP) (2022-2030) ($MN)
26 農業における人工知能の世界市場展望、By Robotics &； オートメーション (2022-2030) ($MN)
27 農業における人工知能の世界市場展望、その他の技術別 (2022-2030) ($MN)
28 農業における人工知能の世界市場展望、 用途別 (2022-2030) ($MN)
29 農業における人工知能の世界市場展望、精密農業別 (2022-2030) ($MN)
30 農業における人工知能の世界市場展望、 家畜モニタリング別（2022-2030年） ($MN)
31 農業における人工知能の世界市場展望、土壌管理別（2022-2030年） ($MN)
32 農業における人工知能の世界市場展望、圃場整備別（2022-2030年） ($MN)
33 農業における人工知能の世界市場展望、 その他のアプリケーション別 (2022-2030) ($MN)
34 農業における人工知能の世界市場展望、エンドユーザー別 (2022-2030) ($MN)
35 農業における人工知能の世界市場展望、農家別 (2022-2030) ($MN)
36 農業における人工知能の世界市場展望、 農業関連企業別 (2022-2030) ($MN)
37 農業における人工知能の世界市場展望、研究機関別 (2022-2030) ($MN)
38 農業における人工知能の世界市場展望、 政府機関別 (2022-2030) ($MN)
39 農業における人工知能の世界市場展望、その他のエンドユーザー別 (2022-2030) ($MN)
；
注： 注：北米、欧州、APAC、南米、中東・アフリカ地域の表も上記と同様に表現しています。
