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ストラテジックスMRCの報告によると、2025年の世界の人工知能（AI）を活用した農業 – 精密農業市場は$5.9億ドルと推計され、2032年までに$30.4億ドルに達すると予測されています。この市場は、予測期間中に年平均成長率（CAGR）26.3%で成長すると見込まれています。農業におけるAI – 精密農業とは、農業実践に人工知能技術を統合し、農業の精度と制御を向上させることを指します。これには、データ駆動型アルゴリズム、パターン認識、自律システムを活用して、畑ごとの変数を分析し、それに応じて行動するプロセスが含まれます。このアプローチは、環境データと生物学的データのリアルタイム処理を可能にすることで、農業オペレーションにおける意思決定を向上させます。これは、伝統的な広範な農業実践から、微調整された高解像度でサイト特異的な農業技術への移行を意味します。
NASSCOMの予測によると、2025年までにインドの農業部門にデータとAI技術により約900億ドルの価値が追加される見込みです。
市場動向：
推進要因：
AI および IoT 技術の進歩
人工知能とモノのインターネット（IoT）デバイスの融合は、現場レベルでのデータに基づく意思決定を可能にし、精密農業に革命をもたらしています。衛星画像、土壌センサー、AI アルゴリズムの統合により、農家は作物の健康状態、灌漑の必要性、害虫の脅威をリアルタイムで監視することができるようになりました。政府と民間セクターの農業技術イノベーションへの投資を背景に、AIの採用は先進国と新興国双方で加速しています。世界的な食料安全保障の課題に後押しされ、AIを活用した精密農業は、スケーラブルで持続可能な農業にとって不可欠なものとなっています。
制約要因:
農家の技術的専門知識の不足
AIベースの精密農業の採用は、農業従事者の一定割合がデジタルリテラシーと技術的ノウハウ不足に直面していることから制約を受けています。世代間のギャップと変化への抵抗感から、多くの農家は伝統的な手法からデータ依存型モデルへの移行に消極的です。一部の農業地域でのスマートフォンとインターネットの普及率が低いことから、AI機能に必要なデジタルインフラは未発達なままです。これらのギャップを背景に、知識格差の解消は精密農業ソリューションの広範な採用にとって不可欠です。
機会:
作物の収量と効率の向上
AIを活用した精密農業は、投入コストと環境影響を最小限に抑えながら、作物の生産性を大幅に向上させる可能性を秘めています。リアルタイムデータ分析と適応学習モデルにより、農家は肥料、灌漑、農薬の散布を前例のない精度で最適化できます。クラウドベースのダッシュボードと農場管理ソフトウェアを活用することで、小規模農家もAIの最適化ポテンシャルを享受し始めています。精密アルゴリズムが区画レベルでの意思決定を最適化することで、収量向上は測定可能かつ再現可能なものとなっています。
脅威:
農業システムへのサイバー攻撃のリスク
AIとIoT技術による農業のデジタル化は、農業システムをサイバーセキュリティの脆弱性にさらしています。スマートデバイスとクラウドプラットフォームの相互接続性により、ハッカーは脆弱性を悪用して運用を妨害したりデータを操作したりする可能性があります。自動化機械や自律型ドローンの利用拡大に伴い、システム侵害は重大な現場レベルの損害や経済的損失を引き起こす可能性があります。これらのリスクを踏まえ、関係者は精密農業戦略の一環として堅牢なサイバー防御メカニズムを統合する必要があります。
COVID-19の影響:
COVID-19パンデミックは世界農業の構造を変革し、労働力不足とサプライチェーンの混乱を背景にAIを活用した精密農業が注目されました。移動制限と労働力不足により、農家は自動化とリモートモニタリングツールへの依存を強化しました。食料生産の継続を急ぐ中、AIプラットフォームは適切な介入と資材調整を可能にしました。危機時に示したAIツールのレジリエンスを背景に、ポストCOVID時代では精密農業システムのより深い統合が進んでいます。
小規模農場セグメントが予測期間中に最大の市場規模を占めると予想されています
小規模農場セグメントは、小規模農家を対象としたデジタルインクルージョン促進の広範な取り組みにより、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想されています。AI技術は小規模農場向けにコスト効果の高いソリューションを提供し、収量と効率を向上させます。モバイルアプリやセンサーなどのスケーラブルなAIツールのコスト効率の良さが採用を後押ししています。政府の小規模農家向け補助金も、精密農業技術へのアクセスを促進しています。小規模農業における持続可能な実践の必要性が、市場の成長を推進しています。これらのソリューションは、生産性の向上を通じて小規模農家が大規模農業と競争する力を与えます。
ハードウェアセグメントは、予測期間において最高の CAGR を記録すると予想されます
予測期間において、ハードウェアセグメントは、精密農業におけるセンサー、ドローン、自動化機器の需要の増加に後押しされ、最高の成長率を記録すると予測されています。先進型のハードウェアにより、土壌、天候、作物の状態を正確に監視することができ、農業の成果が向上します。現代的な農業用ハードウェアの手頃な価格と拡張性が、市場の拡大を後押ししています。耐久性がありエネルギー効率に優れたデバイスの技術的進歩が、採用を推進しています。ハードウェアと AI ソフトウェアの統合により、精密農業の機能が強化されています。スマート農業機器への投資の拡大が、このセグメントの急速な成長を支えています。
最大のシェアを占める地域：
予測期間中は、農業への依存度が高く、スマート農業技術に対する政府の支援が強化されていることから、アジア太平洋地域が最大の市場シェアを占める見通しです。中国やインドなどの国は、食料生産を強化するためAIとIoTに多額の投資を行っています。インドの「デジタル農業ミッション」などの政府イニシアチブはAIの採用を促進しています。農業におけるドローンやセンサーの普及は、地域の市場ポジションを強化しています。都市化と食料需要の増加が、アジア太平洋地域の市場成長をさらに後押ししています。
最も高いCAGRを有する地域:
予測期間において、北米地域は、農業技術の革新と先進的な農業機器の普及により、最も高い CAGR を記録すると予想されます。米国は、AI 駆動型の農業ソリューションと研究に多額の投資を行っており、この分野をリードしています。収穫量の最適化とコスト削減のための精密農業の需要の高まりが、成長を推進しています。持続可能な農業を支援する政府政策が、市場の拡大を加速しています。先進的なハードウェアおよびソフトウェアソリューションの採用が、北米市場の急速な成長を後押ししています。
市場の主要企業
農業用 AI – 精密農業市場における主要企業には、Deere & Company、IBM Corporation、Microsoft Corporation、Google LLC、The Climate Corporation、Farmers Edge Inc.、Granular Inc.、AgEagle Aerial Systems Inc.、Descartes Labs, Inc.、Raven Industries Inc.、AGCO Corporation、Gamaya SA、 Bayer AG、Trimble Inc.、Topcon Positioning Systems, Inc.、Taranis、CropX Technologies、PrecisionHawk Inc.、Prospera Technologies Ltd.、およびOneSoilです。
主要な動向:
2025年6月、Deere & Companyは、衛星画像とIoTセンサーを統合したAI搭載の精密農業プラットフォームをリリースしました。このプラットフォームは、リアルタイムの作物健康モニタリングを提供し、データ駆動型の洞察と自動化されたフィールド管理を通じて、農家が収量を最適化し、資源の無駄を削減できるようにします。
2025年5月、IBM Corporationは、予測分析用のAI駆動型ソリューション「Watson AgriSense」を導入しました。このソリューションは土壌データを分析し、管理手法を最適化することで、持続可能な農業運営のための正確な資源配分を通じて収量予測を向上させ、コストを削減します。
2025年4月、マイクロソフト・コーポレーションは、自動灌漑と害虫検出のためのクラウドベースAIツール「Azure FarmSync」を発表しました。リアルタイムデータを活用し、水の使用を最適化し作物を保護することで、精密農業の効率性と持続可能性を向上させます。
2025年2月、トリムブル・インクは、土壌条件に基づいて播種効率を最大化するAIベースの可変率播種システムを発表しました。
対象農場の規模:
• 小規模農場
• 中規模農場
• 大規模農場
対象コンポーネント:
• ハードウェア
• ソフトウェア
• AI-as-a-Service
対象技術:
• 機械学習と深層学習
• 予測分析
• コンピュータビジョン
対応アプリケーション:
• 気象追跡
• 精密農業
• 農業ロボット
• 家畜監視
• 労働管理
• その他のアプリケーション
対象エンドユーザー:
• 農家
• 農業関連企業
• 農業研究機関
• 政府機関
• アグリテック企業
対象地域:
• 北米
o 米国
o カナダ
o メキシコ
• ヨーロッパ
o ドイツ
o イギリス
o イタリア
o フランス
o スペイン
o その他のヨーロッパ
• アジア太平洋
o 日本
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 アジア太平洋地域その他
• 南米
o アルゼンチン
o ブラジル
o チリ
o 南米その他
• 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 中東・アフリカ地域その他
目次
1 執行要約
2 序文
2.1 要約
2.2 利害関係者
2.3 研究範囲
2.4 研究方法論
2.4.1 データマイニング
2.4.2 データ分析
2.4.3 データ検証
2.4.4 研究アプローチ
2.5 研究資料
2.5.1 一次研究資料
2.5.2 二次研究資料
2.5.3 仮定
3 市場動向分析
3.1 序論
3.2 成長要因
3.3 制約要因
3.4 機会
3.5 脅威
3.6 技術分析
3.7 応用分析
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 ポーターの5つの力分析
4.1 供給者の交渉力
4.2 購入者の交渉力
4.3 代替品の脅威
4.4 新規参入の脅威
4.5 競合他社との競争
5 農業におけるグローバルAI – 精密農業市場（農場規模別）
5.1 概要
5.2 小規模農場
5.3 中規模農場
5.4 大規模農場
6 農業におけるグローバルAI – 精密農業市場、コンポーネント別
6.1 概要
6.2 ハードウェア
6.3 ソフトウェア
6.4 AI-as-a-Service
7 農業におけるグローバルAI – 精密農業市場、技術別
7.1 概要
7.2 機械学習と深層学習
7.3 予測分析
7.4 コンピュータビジョン
8 農業におけるグローバルAI – 精密農業市場、アプリケーション別
8.1 概要
8.2 気象追跡
8.3 精密農業
8.4 農業用ロボット
8.5 家畜監視
8.6 労働管理
8.7 その他の応用
9 農業におけるグローバルAI – 精密農業市場、エンドユーザー別
9.1 概要
9.2 農家
9.3 農業関連企業
9.4 農業研究機関
9.5 政府機関
9.6 アグリテック企業
10 グローバル農業におけるAI – 精密農業市場、地域別
10.1 概要
10.2 北米
10.2.1 米国
10.2.2 カナダ
10.2.3 メキシコ
10.3 ヨーロッパ
10.3.1 ドイツ
10.3.2 イギリス
10.3.3 イタリア
10.3.4 フランス
10.3.5 スペイン
10.3.6 欧州その他
10.4 アジア太平洋
10.4.1 日本
10.4.2 中国
10.4.3 インド
10.4.4 オーストラリア
10.4.5 ニュージーランド
10.4.6 韓国
10.4.7 アジア太平洋地域その他
10.5 南アメリカ
10.5.1 アルゼンチン
10.5.2 ブラジル
10.5.3 チリ
10.5.4 南米その他
10.6 中東・アフリカ
10.6.1 サウジアラビア
10.6.2 アラブ首長国連邦
10.6.3 カタール
10.6.4 南アフリカ
10.6.5 中東・アフリカその他
11 主要な動向
11.1 合意、提携、協力、合弁事業
11.2 買収・合併
11.3 新製品発売
11.4 事業拡大
11.5 その他の主要戦略
12 企業プロファイル
12.1 Deere & Company
12.2 IBM Corporation
12.3 Microsoft Corporation
12.4 Google LLC
12.5 The Climate Corporation
12.6 Farmers Edge Inc.
12.7 Granular Inc.
12.8 AgEagle Aerial Systems Inc.
12.9 Descartes Labs, Inc.
12.10 Raven Industries Inc.
12.11 AGCO Corporation
12.12 Gamaya SA
12.13 Bayer AG
12.14 Trimble Inc.
12.15 Topcon Positioning Systems, Inc.
12.16 Taranis
12.17 CropX Technologies
12.18 PrecisionHawk Inc.
12.19 Prospera Technologies Ltd.
12.20 OneSoil
表の一覧
1 農業におけるグローバルAI – 精密農業市場動向（地域別）（2024-2032年）（$MN）
2 農業におけるグローバルAI – 精密農業市場動向（農場規模別）（2024-2032年）（$MN）
3 農業分野におけるAI – 精密農業市場動向（小規模農場別）（2024-2032年）（$MN）
4 農業分野におけるAI – 精密農業市場動向（中規模農場別）（2024-2032年）（$MN）
5 農業分野におけるAI – 精密農業市場動向（大規模農場別）（2024-2032年）（$MN）
6 農業分野におけるAI – 精密農業市場動向（コンポーネント別）（2024-2032年）（$MN）
7 農業分野におけるAI – 精密農業市場動向（ハードウェア別）（2024-2032年）（$MN）
8 農業分野におけるAI – 精密農業市場動向（ソフトウェア別）（2024-2032年）（$MN）
9 農業分野におけるAI – 精密農業市場動向、AI-as-a-Service別（2024-2032年）（$MN）
10 農業分野におけるAI – 精密農業市場動向、技術別（2024-2032年）（$MN）
11 農業分野におけるグローバルAI – 精密農業市場動向（機械学習と深層学習別）（2024-2032年）（$MN）
12 農業分野におけるグローバルAI – 精密農業市場動向（予測分析別）（2024-2032年）（$MN）
13 農業分野におけるグローバルAI – 精密農業市場動向（コンピュータビジョン別）（2024-2032年）（$MN）
14 農業分野におけるグローバルAI – 精密農業市場動向（アプリケーション別）（2024-2032年）（$MN）
15 農業分野におけるAI – 精密農業市場動向（気象追跡別）（2024-2032年）（$MN）
16 農業分野におけるAI – 精密農業市場動向（精密農業別）（2024-2032年）（$MN）
17 農業分野におけるAI – 精密農業市場動向（農業ロボット別）（2024-2032年）（$MN）
18 農業分野におけるAI – 精密農業市場動向（家畜監視別）（2024-2032年）（$MN）
19 農業におけるAIのグローバル市場動向 – 精密農業市場展望（労働管理別）（2024-2032年）（$MN）
20 農業におけるAIのグローバル市場動向 – 精密農業市場展望（その他の応用分野別）（2024-2032年）（$MN）
21 農業分野におけるAI – 精密農業市場動向（エンドユーザー別）（2024-2032年）（$MN）
22 農業分野におけるAI – 精密農業市場動向（農家別）（2024-2032年）（$MN）
23 農業分野におけるAI – 精密農業市場動向、農業関連企業別（2024-2032年）（$MN）
24 農業分野におけるAI – 精密農業市場動向、農業研究機関別（2024-2032年）（$MN）
25 農業におけるAI – 精密農業市場動向、政府機関別（2024-2032年）（$MN）
26 農業におけるAI – 精密農業市場動向、アグリテック企業別（2024-2032年）（$MN）
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