Stratistics MRCによると、農業における人工知能の世界市場は2021年に10億8000万ドルを占め、予測期間中にCAGR6.5％で成長し、2028年には16億7000万ドルに達すると予想されています。農業には多くのプロセスや段階があり、その大部分は手作業で行われています。AIは、採用した技術を補完することで、最も複雑で日常的な作業を容易にすることができます。デジタルプラットフォーム上でビッグデータを収集・処理し、最適なアクションを考え出し、他のテクノロジーと組み合わせることでそのアクションを開始することも可能です。AI技術の導入により、農家はより健康的な作物を収穫し、土壌や生育状況を監視し、害虫を駆除することができます。農業におけるAIは、農家のためにデータを整理することで農家を支援し、農業や食料サプライチェーン全体に関連する幅広い作業を支援し、強化することができるのです。農業における人工知能は、運転手のいないトラクター、農村の自動化、コンピュータ化された給水システムのフレームワーク、顔認識など、さまざまな用途に使用されています。
家畜のモニタリングのニーズが高まっていることも、農業におけるAI市場を牽引する重要な要因の一つです。家畜の顔認識やボディコンディションスコアや給餌パターンを組み込んだ画像分類など、高度なAIソリューションの適用により、酪農場は牛群のすべての行動側面を個別に監視できるようになりました。さらに、家畜の健康状態を監視するために、農家では、皮パターンや顔の特徴の認識、家畜の水や食料摂取量の監視、体温や行動の記録などに役立つマシンビジョンを利用することが増えています。
発展途上国の農業分野は、西欧や米国の農業分野とは異なります。人工知能農業の恩恵を受けられる地域もありますが、農業技術が一般的でない地域では、そうした技術を売り込むのは難しいかもしれません。農家がそれを採用するためには、ほとんどの場合、支援が必要です。農家の人たちは、AIをデジタルの世界だけに適用されるものと認識しがちです。AIが物理的な土地での作業にどのように役立つのか、わからないかもしれません。これは、彼らが保守的であったり、未知のものに対して警戒心が強いからではありません。AIツールの実用化に対する理解不足が原因なのです。AIは有用ですが、農家が正しい方法で導入するために、テクノロジープロバイダーがすべきことはまだたくさんあります。
熟練労働者の不足、農家の高齢化、若い世代が農業を魅力的でない職業と感じることなどが減少の一因となり、農作業の自動化の傾向を後押ししています。農業従事者の減少傾向は、政府や民間組織が農業分野に人工知能技術を導入し、作業の自動化に注力することを促しています。この減少傾向については、先進国も例外ではありません。農業が経済の重要な部分を占めるアジア太平洋地域では、労働力の大幅な減少が見られます。日本では、農作業に従事する人の数が前年度から急減している。また、欧州の農業部門でも労働人口が大幅に減少しており、同期間の労働人口は12.8%に迫っています。このような背景から、農業分野における人工知能の市場は、今後ますます拡大することが予想されます。
農業だけでなく、一般的にAIの使用に関する明確な政策や規制がないため、精密農業やスマート農業は様々な法的問題を引き起こし、しばしば未解決のままとなっています。サイバー攻撃やデータ漏洩などのプライバシーやセキュリティの脅威は、農家に深刻な問題を引き起こす可能性があります。残念ながら、多くの農家がこうした脅威に対して脆弱な状態にあります。
サービスセグメントは、有利な成長を持つと推定され、予測期間中に農業におけるAI市場でより速い成長を目撃すると予想されます。これは、農業産業におけるAIソリューションの採用が増加し、それによって農家やその他の業界関係者の間で適切なインストール、メンテナンス、トレーニングサービスに対する高い要件が生まれたことに起因していると考えられます。このカテゴリは、さらにマネージド型とプロフェッショナル型に二分されます。この2つのうち、プロフェッショナルサービスは、予測期間中に急速に成長すると予想されます。これは、AI技術を導入する農家によるサポート、メンテナンス、トレーニングサービスの需要が高まっていることに起因しています。
精密農業分野は、予測期間中に最も速いCAGRの成長を目撃すると予想されます。これは、精密農業手法が農家の間で人気を集めているという事実によるもので、限られた利用可能な資源から最適な収量生産を行う必要性の増加や、作物生産コストの削減のためです。精密農業は、農作物の生産性を向上させるために、農地から取得したデータを技術主導で分析するものです。AI技術と統合された精密機器は、農地に関連するデータの収集に役立つため、農家がより適切な判断を下し、農地の生産性を向上させるのに役立つ。さらに、農場の管理者や生産者は、IoTデバイスの機能をフィールドマッピングや灌漑管理に活用しており、このことも急速な成長をもたらしています。
北米は、精密農業、家畜管理、温室管理、土壌管理などの農業アプリケーションに機械学習（ML）やコンピュータビジョンなどの技術を早期に導入していることから、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予測されます。さらに、コンピュータビジョンと組み合わせたIoTのような技術の農業分野での採用が増加しており、市場は予測期間中にプラスの成長を示すと思われます。さらに、この地域の特定のプレーヤーは、他の有力プレーヤーとパートナーシップを結ぶことで、地域の消費者にサービスを提供しています。IBM CorporationやRaven Industries Inc.などの企業は、農業産業向けのサービスを強化するために、他のプレイヤーとの協力関係を深めています。
アジア太平洋地域は、中国、インド、日本、オーストラリアなどの主要国における農業分野でのAIの高い採用率により、予測期間中のCAGRが最も高いと予測される。この地域では、中国が農業におけるAIソリューションの採用で大きな成長を遂げています。これは、アリババグループが国内の小規模農家を支援するために、AI技術で農業ソリューションビジネスに参入したことによります。また、インドの農業AI市場は、政府や様々な多国籍企業（MNC）が、同地域のインド人農家に農業分析とデータサイエンスに関する認識を広めるための取り組みを強化しているため、大きな成長を遂げています。
市場の主要企業
農業における人工知能市場でプロファイルされている主要なプレーヤーには、Cainthus Corporation, Connecterra B.V, CropX Inc, Descartes Labs, Inc, agriculture analytics market, Farmers Edge, Granular, Inc, IBM, John Deere, Microsoft Corporation, Precision Hawk Inc, Prospera, Trimble, The Climate Corporation, Trace Genomics, Inc, and Vision Robotics Corporationなどが挙げられます。
主な展開
2021年8月、TrimbleはTrimble Venturesを導入し、2億ドルのファンドを設立し、農業を含む産業における技術対応イノベーションに強い焦点を当てた初期および成長段階のスタートアップに投資する。
2020年7月、Prospera TechnologiesとBayerは、ビッグデータと機械学習を利用して温室での生産高を向上させるために提携した。機械学習とビッグデータを活用し、5兆円相当の農産物の生産量を監視している。Prosperaは、AIと高度なデータ収集方法を用いて、植物、種子の一つ一つが畑でその能力を最大限に発揮できるようにします。こうすることで、農作業がきめ細かくなり、無駄なものがなくなり、地球の資源が豊かな収穫をもたらすことができるのです。
2020年3月、Farmers Edgeと作物保護の大手企業であるNufarm Brasilは、2023年までにブラジル国内の少なくとも300万エーカーの農地をデジタル化するため、3年間の独占的パートナーシップを締結したと発表しています。両社の強みを活かし、Farmers EdgeとNufarmは、より優れた作物保護と、生産者が収益性を最大化するために、より良い情報に基づく農学的決定を行うために必要な最新のツールを提供する予定です。
2020年1月、Deere & Companyはスタートアップ・コラボレーター・プログラムのリストを発表しました。対象となるスタートアップ企業は、DataFarm（ブラジル）、FaunaPhotonics（デンマーク）、Fieldin（イスラエル）、EarthSense（米国）である。このプログラムにより、同社は新興企業が提供する技術を活用し、顧客に価値を提供することができるようになります。
対象となる技術
– コンピュータビジョン
– 機械学習
– プレディクティブ・アナリティクス
対象となる提供物
– AI-as-a-Service（サービス型人工知能
– ハードウェア
– サービス
– ソフトウェア
対象デプロイメント
– クラウド
– ハイブリッド
– オンプレミス
対象アプリケーション
– 農業用ロボット
– ドローンアナリティクス
– 養殖管理
– 労働管理
– 家畜モニタリング
– 精密農業
– スマートハウス管理
– 土壌管理
– サプライチェーン効率化
– 農業機械自動化
– 作物生育評価
対象となる地域
– 北米
o 米国
o カナダ
o メキシコ
– ヨーロッパ
o ドイツ
o 英国
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
– アジア太平洋地域
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 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 南米のその他
– 中東・アフリカ
o サウジアラビア
o UAE
o カタール
o 南アフリカ
o その他の中東・アフリカ地域
【目次】
1 エグゼクティブサマリー
2 前書き
2.1 概要
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 データマイニング
2.4.2 データ分析
2.4.3 データバリデーション
2.4.4 リサーチアプローチ
2.5 リサーチソース
2.5.1 一次調査資料
2.5.2 セカンダリーリサーチソース
2.5.3 前提条件
3 市場トレンドの分析
3.1 はじめに
3.2 ドライバ
3.3 制約
3.4 オポチュニティ
3.5 脅威
3.6 技術分析
3.7 アプリケーション分析
3.8 新興国市場
3.9 Covid-19の影響
4 ポーターズファイブフォース分析
4.1 供給者のバーゲニングパワー
4.2 バイヤーの交渉力
4.3 代替品の脅威
4.4 新規参入者の脅威
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（技術別
5.1 はじめに
5.2 コンピュータビジョン
5.3 機械学習
5.4 予測分析（Predictive Analytics
6 農業における人工知能の世界市場（オファリング別
6.1 はじめに
6.2 AI-as-a-Service（サービス型人工知能
6.3 ハードウェア
6.3.1 ネットワーク
6.3.2 プロセッサ
6.3.3 ストレージデバイス
6.4 サービス
6.4.1 インテグレーション
6.4.2 サポート＆メンテナンス
6.5 ソフトウェア
6.5.1 AIプラットフォーム
6.5.2 AIソリューション
7 農業における人工知能の世界市場（デプロイメント別
7.1 導入
7.2 クラウド
7.3 ハイブリッド
7.4 オンプレミス
8 農業における人工知能の世界市場：アプリケーション別
8.1 はじめに
8.2 農業用ロボット
8.3 ドローン解析
8.4 魚の養殖管理
8.5 労働管理
8.6 家畜のモニタリング
8.6.1 家畜成長モニタリング
8.6.2 動物の健康モニタリング
8.7 精密農業
8.7.1 作物スカウティング
8.7.2 フィールドマッピング
8.7.3 灌漑管理
8.7.4 天候追跡・予測
8.7.5 収量モニタリング
8.7.6 インドア・ファーミング
8.8 スマート・グリーン・ハウス管理
8.9 土壌管理
8.9.1 養分モニタリング
8.9.2 水分モニタリング
8.10 サプライチェーンの効率化
8.11 農機具の自動化
8.12 作物成長評価
9 農業における人工知能の世界市場（地域別
9.1 はじめに
9.2 北米
9.2.1 米国
9.2.2 カナダ
9.2.3 メキシコ
9.3 欧州
9.3.1 ドイツ
9.3.2 イギリス
9.3.3 イタリア
9.3.4 フランス
9.3.5 スペイン
9.3.6 その他ヨーロッパ
9.4 アジア太平洋地域
9.4.1 日本
9.4.2 中国
9.4.3 インド
9.4.4 オーストラリア
9.4.5 ニュージーランド
9.4.6 韓国
9.4.7 その他のアジア太平洋地域
9.5 南米
9.5.1 アルゼンチン
9.5.2 ブラジル
9.5.3 チリ
9.5.4 南米その他
9.6 中東・アフリカ
9.6.1 サウジアラビア
9.6.2 UAE
9.6.3 カタール
9.6.4 南アフリカ
9.6.5 その他の中東・アフリカ地域
10 主要開発品
10.1 合意、パートナーシップ、コラボレーション、ジョイントベンチャー
10.2 買収と合併
10.3 新製品上市
10.4 拡張
10.5 その他の主要戦略
11 企業プロファイリング
11.1 カインサス株式会社
11.2 コネクテラB.V.
11.3 CropX Inc.
11.4 デカルト・ラボ・インク
11.5 ファーマーズエッジ
11.6 グラニュラー社
11.7 IBM
11.8 John Deere
11.9 マイクロソフト
11.10 プレシジョン・ホーク・インク
11.11 プロスペラ
11.12 トリンブル
11.13 ザ・クライメイト・コーポレーション
11.14 Trace Genomics, Inc.
11.15 ビジョン・ロボティクス・コーポレーション
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資料コード： SMRC19114
