農業における人工知能市場シェア 2025-2035

Q: 農業市場での人工知能で最大かつ最速のセグメントは?

農業におけるAIにおける最大かつ最速成長セグメントは、精密農業、作物監視、歩留まり改善のための予測分析です。 Read More

Q: 農業市場でグローバル人工知能に注目すべき地域は?

北米は、先進技術導入と強力な農業インフラにより、農業市場でのグローバル人工知能に注目すべき貢献をします。 Read More

公開日: May 2025 | レポートID: MI2642 | 210 ページ

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今後数年間でこの市場を形づけるトレンドは?

農業市場での人工知能は、2024年のUSD 2.25 Billionと2025年のUSD 2.81 Billionのために会計し、2035年までにUSD 25.58 Billionに達すると予想されます。食品の需要増加、精密農業、機械学習は、農業の効率と意思決定を高めるためにAIの採用を推進しています。農業市場でのAIは、農業実践のより良い実装のために農業技術で使用されます。機械学習、コンピュータビジョン、IoT を応用し、AI のアプリケーションの一つである精密農業をサポートし、ドローン、センサー、クロップの健康監視、灌漑システムの最適化、クロップ歩留まりの予測におけるスマートカメラを使用する。 AI搭載の農機機器やロボットの他の用途は、害虫の検出、病気の特定、土壌のモニタリングなどの作業の効率性を改善し、家畜の管理と労働の最適化のための追加です。これらのAI技術は、農場の生産性を増強し、資源の浪費や環境の急成長を抑え、持続可能な農業を支援します。農業におけるAIの高度化に伴い、ソフトウェア、ハードウェア、およびサービスはよりニッチなものになり、スマート農業から再生農業への課題を解決し、より効率的で持続可能な、そして収益性の高い農場を達成するという強烈な態度で解決します。

業界の専門家が市場動向について言うことは?

「梱包、清掃、加工により、農産物に付加価値を付加することで、農業が契約、買戻し、サービスのアウトソーシングを通じて食品業界と統合されている場合、農家の収入を削減することができます。」

Nilabja Ghosh博士、農業エコノミスト

「農業におけるAIの統合は、技術だけでなく、収穫量を増加させ、コストを削減するために、農家にタイムリーな情報を与えること」

AgriTech Innovations ディレクター、Mahesh Kumar氏

レポートが分析するセグメントと幾何学は?

パラメータ	詳細
最大の市場	北アメリカ
最も急速に成長している市場	アジアパシフィック
基準年	2024
市場規模2024	USD 2.25億
CAGR (2025-2035の)	24.73%
予測年	2025-2035の
履歴データ	2018年-2024年
市場規模2035の	25.58億米ドル
対象国	米国、カナダ、メキシコ、イギリス、ドイツ、フランス、イタリア、スペイン、スイス、スウェーデン、フィンランド、オランダ、ポーランド、ロシア、中国、インド、オーストラリア、日本、韓国、シンガポール、マレーシア、ブラジル、アルゼンチン、GCC諸国、南アフリカ
カバー内容	市場成長のドライバー, 拘束, 機会, ポーターの5つの力分析, PESTLE分析, バリューチェーン分析, 規制の風景, セグメントや地域別価格分析, 企業市場シェア分析, 10 企業
カバーされたセグメント	ソリューションの種類、技術、アプリケーション、デプロイメント、エンドユーザー、および地域

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市場を形づける主要な運転者および挑戦は何ですか。

世界規模の食品需要増加により、農業の効率化が求められます。

食品に対する世界規模の需要は、人工知能ソリューションの応用を急速に農業に持ち込まれています。これらのほとんどは、精密農業、スマート農業、またはデジタル農業を使用して達成することができる重要な意味を持っています。人工知能は資源の使用を促進し、作物の収穫予測を改善し、農場の効率的な機能を高めます。

IoTデバイス、ドローン、センサーによるリアルタイム情報をほとんど削減し、土壌の健康、灌漑管理、害虫駆除などの地域に関連するコストを削減できます。ロボティクスベースのコンピュータビジョンと機械学習によって動力を与えられたマシンは、作物や監視動物の病気の検出などの農業活動を自動化することができます。資源の最適化を徹底し、食品安全保障のグローバル課題に取り組むことで、持続可能な農業の実践においてAIが重要となります。

米国農業省(USDA)の観点から、AIは農作物の生産性と持続可能性に著しく影響します。 AI農業市場は、より精密な農業のためのより良いデジタルツールを見ると急速に成長します, だけでなく、より精密農業対応として, AIを活用した農業機器の普及は、この地域の政府と研究者間の成長の献身と相まって.

機械学習の進歩により、予測農業分析が向上します。

精密農業、資源効率、作物の生産予測精度の向上の必要性は、農業におけるAIアプリケーションの爆発的成長の第一次ドライバーです。食品消費量が増加し、アーブルランドの損失は、AI強化農機機器、ドローン分析ソフトウェア、IoTネットワーキングツール、日常の必需品を網羅する幅広いカテゴリ、スマート農業ソリューションの開発につながっています。

機械学習、コンピュータビジョン、および予測分析の潜在的な相乗効果は、土壌分析、害虫のモニタリング、およびリアルタイム疾患の検出において、より優れた意思決定を支援します。人工知能の灌漑と動物監視は、ほぼ完全に持続可能性を提供し、自律農業システムと農業ロボットは、人間の仕事の必要性を軽減します。

フィールドビュードライブ2.0のようなデジタル農業のためのアプリケーションは、データベースの農業の可能性を最大限に高めるためにも重要です。結論として、AIへの投資、AIハードウェアやソフトウェアの開発、気候に強い農業慣行の理解の拡大、AIを精密農業に統合するためのプッシュを推進しています。持続可能な農業のための政府バックアップの増加とAI対応作物監視ソフトウェアの使用の増加は、市場の拡大にも貢献しています。これらの要因は、農業におけるAIは、生産性、最先端、そして環境に優しい農業のための焦点の重要な領域を作る。

データプライバシーの懸念は、広範なAI技術の採用を制限します。

AIは、デジタル農業、精密農業、スマート農業の採用を制限します。デジタル農業、スマート農業、精密農業など、農業におけるAI技術の採用に大きな障壁がありました。ファーマーは、データが保存され共有される方法や、誤用の可能性について、人工知能(AI)の作物監視ソフトウェア、スマートファーム機器、ドローン分析などの技術を通じて、それらから収集される情報の豊富さのために、ますますます懸念しています。

IoTデバイス、スマートカメラ、その他のセンサーなどのハードウェアを統合することで、これらすべての条件は、土壌、家畜、作物に関するフィールドからリアルタイムのデータ収集量を増加させ、所有権や制御の重要な質問を上げます。明確な規則や透明なAI農業ソフトウェアの方針を欠く、農業者はAI農業システムを完全に信頼していません。 AIの灌漑システム、害虫駆除ツール、家畜監視ソリューションの展開における停滞は、この不信による持続可能な開発と資源の最適化の可能性にもかかわらず観察されます。

安全なデジタルインフラへのアクセスが不十分である小規模な農場は、AI技術の安全に実施するさらなる課題に直面しています。また、サイバー攻撃や不正なアクセスの恐れの問題は、農業におけるAI導入の課題を解決しました。強固なデータ保護枠が近づくと、AI農業市場における成長が止まらない場合があります。

IoTデバイスとの統合により、リアルタイムのファーム管理を実現します。

農業市場におけるAIは急速に成長し、大手企業がコンピュータビジョン、ロボティクス、機械学習などの最先端技術でこの変化を推進しています。 AIの農業アプリケーションは、2つの大手企業で自分の家を見つける: ベンソンヒルとクロップイン。これらの組織は、AIを使用して農作物の収量を推定し、農業資源の消費を管理します。 FarmWiseは、カーボンロボティクスと共に、ロボットシステムで人工知能を活用し、農業における精密な雑草の実践を強化しています。ブルーリバー・テクノロジーは、農業機械におけるAIベースの農業技術を開発するために重要な買収後、ジョン・デレの一部となりました。

ProsperaのAIプラットフォームが改善するにつれて、クロップ健康モニタリング用のエアロボティクスのドローンは成長し続け、リアルタイムのファームコンディション分析を生成します。持続可能な農業の需要が高まっている中、これらの企業はAIベースの業界標準を確立しています。精密農業のためのAI技術のグローバル採用は、採用障壁を下げる大規模な農業企業と働くスタートアップによって促進されます。 AIが農業慣行を変革し、出力を増加させるため、トレンドが増加します。

市場開拓の拡大により、新たなビジネスの可能性を生み出します。

AgTech部門の最も革命的な側面の1つは、人工知能(AI)が農業に適用される様々な方法です。精密農業、スマートカメラ、IoT機器など、さまざまなAI対応ソリューションを通じて、農家はリソースの管理、作物の収量予測、およびレポートの害虫や病気の検出を開始できます。したがって、これらのイノベーションは、灌漑管理と土壌監視のための予測分析と機械学習を採用することにより、持続可能な農業を提唱します。

農業ロボットなどの自動農業技術、省力化、運用効率向上に貢献また、AIシステムでは、家畜の健康を監視し、資源の適正な管理を実現します。スマート農業ソリューションやAI作物監視ソフトウェアなどのAIツールの使用は、農業業界が発展途上国に拡大するなど、食品の上昇の必要性を満たすために生産を増やすための大きな可能性を持っています。農業におけるAIは、資源効率の高い方法により飛躍的に変化する設定で競争上の優位性を得る手段を提供しています。「AI」は、今後も成長を続ける途上国における農業の指数関数的拡大のための地盤を整備する大きな要因です。

業界の主要な市場セグメントは何ですか?

技術に基づき、農業市場での人工知能は、機械学習、コンピュータビジョン、予測分析、ディープラーニング、自然言語処理(NLP)、IoT統合、その他に分類されます。農業市場での人工知能は、主に作物の歩留まり予測、灌漑の最適化、および植物病の早期検出を強化する、最も重要でドミネーション技術の一つとして機械学習(ML)を配置しています。 MLのアルゴリズムは、農家が決定を下すために広範な農業データを分析するのに役立ちます。これらのモデルは、トレンドを予測し、プロセスを自動化し、精密農業を精製し、農業AIイノベーションの心臓部にあります。また、コンピュータビジョンや予測分析など、あらゆる分野において、コア技術が一元化しています。

市場概要ダッシュボード

アプリケーションに基づいて、農業市場での人工知能は、精密農業、畜産監視、農業ドローン、温室オートメーション、灌漑管理、クロップ&土壌健康監視、雑草および害虫の検出、サプライチェーンの最適化、ファーム機器管理、その他に分類されます。一方、機械学習は、農業のいくつかのアプリケーションを持っています。農業に携わる主な用途は、精密農業です。 AIは、土壌の健康、気象パターン、作物条件などに関するよりデータドリブン・オペレーションの最適化や運用の最適化などに活用されています。これにより、農家は植え付け、灌漑、そして受精に関するリアルタイムの決定を下すことができます。これにより、作物の収量と資源の効率性を高めることができます。精密農業は、廃棄物を最小限にし、出力を最大化し、イノベーションを誘導し、セクターのその後のアプリケーションを誘導する重要なアプリケーションとして精密農業を特徴付けるため、持続可能な農業に不可欠です。

市場をリードする地域とその理由

農業市場での米国AIは、先進技術がすでに広く農業方法を改善し、出力を後押しするために使用されるため、リードしています。米国の各地域は、農業の焦点に基づいてAIソリューションを埋め込むように見え、中西部とカリフォルニアは作物の産生方法をリードする。米国の南部部は、精密畜産管理に集中しています。米国の農業市場でのAIアプリケーションは非常に多様であり、ドローン監視、予測分析、自動化された機械から精密灌漑システムまで、すべてが含まれています。機械学習とIoT技術の採用が増加し、農家が作物の収量を改善し、コストを削減し、資源の効率的な管理を強化するデータで情報に基づいた決定を下すことを可能にします。

気候変動の懸念の光では、極端な気象パターンを持つ領域は、リスクアセスメントと天気予報のための人工知能(AI)システムを使用してますますます。ベンチャーキャピタルは、自動農業機器やAIを活用した害虫対策などの分野におけるイノベーションを推進しています。農業研究施設を持つ地域は、AI支援持続可能な農業技術の研究から恩恵を受けています。

アジア・パシフィックのAIをベースとした農業市場の爆発的な成長の2つの主要なドライバーは、スマート農業の普及と食料安全保障の需要の高まりです。サプライチェーンの最適化、クロップモニタリング、精密農業のAI技術を活用した地域におけるリーディング・ナショナルは、中国、インド、日本です。従来の農業方法は、ドローン、センサー、生産契約などのAI技術によって再設計され、出力、カットコストを削減し、環境への影響を削減します。これは、農業におけるAI技術の活用を促す農業イノベーションにおける政府および民間部門の資金調達の増加と組み合わせています。

地域の気候の多様性と農業慣行は、米、小麦、果物などの複数の作物を渡るAIのさまざまなアプリケーションに適した環境を提供しています。機械学習とデータ分析の進歩は、作物管理におけるより根本的な進化を促進し、今後数年で強化されたファーム・ツー・マーケットの効率性を提供することが期待されます。しかし、農村部の技術的なインフラの欠如や熟練した人材不足などの課題は、より広範な採用への深刻な雇用を維持します。

市場の競争力のある風景はどのようなようですか?

大手企業は、コンピュータービジョン、ロボティクス、機械学習などの最先端技術を採用し、農業業界におけるAIは急速に成長し、常に変化しています。 Benson HillとCropInは、農業のためのAIアプリケーションで最もよく知られているブランドの一つです。これらの事業は、精密農業技術の開発において人工知能(AI)を利用し、農薬資源の使用の予測と制御を行っています。

農業Wiseとカーボンロボティクス、AI搭載のロボット機器メーカーであるCarbon Roboticsは、精密溶接機や屋内用アプリケーションにおいて大きな課題を抱えています。 John Deere社が買収後、AIベースの農業技術が農業機器向けに提供できるようBlue River Technology社を買収。同社は、農作物健康監視のためにドローンを拡大し続けます, プロスペラの下でAIプラットフォームの進歩は、ファームコンディションのリアルタイム分析を提供し続けます.

持続可能な農業ソリューションの継続的かつ成長する需要は、現代の農作業における自動化システムのためのバーを調達するために、これらの企業を促しました。大規模な農業法人と連携し、アクセス障壁を削減することで、AI技術の普及の促進に寄与します。今後もAIが変わらぬ変化を続け、養殖活動の普及が進んでいきます。

農業, Company Shares Analysis, 2024

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最近の合併、買収、または製品発売が業界をシェイピングしているのは?

2025年3月、AI搭載の農薬ソリューションプロバイダであるAgmatixは、BASFとパートナーシップを結び、大豆嚢胞性ニューマトード(SCN)の侵入を検知・予測するためのデジタルツールを開発しました。大豆の収穫に対する主要な脅威であるSCNの早期識別と管理で農家を支援するAI主導のソリューション。