農業用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、2023年から2028年までの年間平均成長率（CAGR）は23.1％と予想されています。
農業におけるAIは、畑からのリアルタイムの洞察、土壌の品質、植物の健康、温度の監視、灌漑の自動化、農薬プロセスなど、農家にいくつかのメリットを提供し、これらすべてが全体的な収穫物の品質と精度を向上させるのに役立っています。農業におけるAIは、精密農業、家畜のモニタリング、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さまざまなアプリケーションを備えています。 ディープラーニング技術による作物生産性の向上が、市場の成長を牽引しています。
市場動向
生産者や農家による、予防的な対策を講じるためのリアルタイムデータへのニーズの高まり
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、農業用AIの市場を大きく牽引しています。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ちます。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、畑全体の土壌水分や栄養レベルに関するデータを収集しています。米国、カナダ、ブラジル、そしてほとんどの西ヨーロッパ諸国の農家や生産者は、データ収集やデータ分析にハイテクツールを利用しています。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1つです。
小規模農場を管理するためのAIソリューションの導入を促す政府の制度
世界には5億7000万以上の農場があり、そのうちの95%は5ヘクタール以下の農場です。AIソリューションは、100ヘクタール以上の農場で主に導入されています。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ためです。一般的に100ヘクタール以上の土地を所有する農家は、農場管理などのためにAIベースのソリューションに投資する能力を持っています。しかし、世界各国の政府が農業アプリケーションへのAI利用を支援し、小規模農家への支援を行っていることから、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ります。例えば、米国では、農務省が中小規模の生産者に対して、農家が簡単に融資を受けられるプログラムを提供し、農業に最適な技術を使用するための技術的ノウハウを向上させています。
AI駆動型精密農業機器の高コスト
農業用AI市場の主な抑制要因は、センサー、ソフトウェア、ロボットを含む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す。正確なフィールドデータを収集するためのコストが高いのは、多くの要因によるものです。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。彼らは、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を搭載した構築済みおよびカスタムビルドのソリューションを提供しています。同様に、AIの機能やAIの管理も、追加コストが発生する重要な要素である。
技術的な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システムを開発、管理し、うまく導入するためには、農家は特定のスキルセットを必要とします。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、深層学習、画像認識などの技術について知っている必要があります。また、既存のシステムにAIソリューションを組み込むことは、人間の脳の動作を再現するために大規模なデータ処理を必要とする難しい作業です。些細なエラーでも、システムの故障や望ましい結果に悪影響を及ぼす可能性があります。
農業における機械学習対応AIは、予測期間を通じて最大の市場シェアに貢献する。”
機械学習対応ソリューションは、農場の生産性を向上させ、事業運営において競争力を得るために、世界中の農業組織や農家で大幅に導入されています。技術的な進歩や農業データの生成の急増は、農業用AI市場の主要な推進要因の一つです。機械学習の利用により、農家は土壌、種子の品質、肥料散布、環境変数、灌漑の要因を把握することができます。
農業用AI市場は、予測期間を通じてソフトウェア分野が最大の市場シェアを占めると予想されます。
農業AI市場は、提供形態に基づいて、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ています。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と考えられています。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ます。ハードウェアから受け取ったデータを合成し、AIシステムで処理することで、インテリジェントな応答を生成します。さらに、ソフトウェア分野は、AIプラットフォームとAIソリューションに区分されます。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、開発者はビジネスソリューションを作成することができます。
農業におけるAIの精密農業アプリケーションは、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の市場は、2022年に5億4200万米ドルと評価され、2028年には14億3200万米ドルに達すると予測され、予測期間中に20.5％のCAGRで成長すると予測されます。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、今後数年間は2番目に大きな市場シェアを維持し続けると考えられます。精密農業と食品生産の自動化は、現状では食品生産者の優先事項であり、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で成長すると予想されています。
農業における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ています。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、サイズ、熟度による農作物の選別や農作物の欠陥の特定といった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増加によるものです。
予測期間中、北米が市場で最大の貢献を果たす
予測期間中、北米が最大の市場シェアを占めています。 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。北米は、この地域の大規模な農業プレーヤーがすでにAI技術を使用して、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ます。高度な農業ソリューションへの需要が、この地域の農業用AI市場の成長を促進すると予想されます。
二次調査によっ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、農業におけるAI市場空間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ました。本レポートの一次参加者の内訳は、以下の通りです：
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レベルエグゼクティブ：35％、ディレクター：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
主な市場参入企業
Deere & Company（米国）、IBM（米国）、Microsoft（米国）、The Climate Corporation（米国）、Farmers Edge Inc（カナダ）、Granular Inc（カナダ）、AgEagle Aerial Syatems Inc（米国）、Descartes Labs, Inc（米国）。
本レポートでは、農業におけるAI市場を、技術、提供、用途、地域に基づいて分類しています。
セグメント
サブセグメント
農業におけるAI市場、技術別
機械学習
コンピュータビジョン
予測分析（Predictive Analytics
農業におけるAI市場、オファリング別
ハードウェア
ソフトウェア
AI-as-a-Service（サービス
サービス
農業におけるAI市場、アプリケーション別
精密農業
農業用ロボット
家畜モニタリング
ドローンアナリティクス
労働管理
その他
農業におけるAI市場、地域別
北アメリカ
米国
カナダ
メキシコ
欧州
英国
ドイツ
フランス
イタリア
スペイン
その他のヨーロッパ
APAC
中国
日本
韓国
インド
オーストラリア
APACの残りの部分
ロサンゼルス
中東・アフリカ
南米
2022年5月、Alliance for a Green Revolution in Africa（AGRA）とマイクロソフトは、食料安全保障の向上のため、アフリカにおけるデジタル農業の変革を進めるためのパートナーシップの拡大を発表しました。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し、同地域の政府、農家、中小企業（SMEs）がフードシステムを構築することを支援します。
2022年2月、Farmers Edgeと農業機械・重機メーカーのDeere & Company（米国）は、FarmCommandのユーザーがJohn Deer Operations Centerのアカウントとデータを統合できる契約を締結した。これにより、ユーザーは収量や利益を上げるための意思決定を行うためのインサイトを得ることができます。
2021年10月、IBMは、気象データ、気候リスク分析、炭素会計の提供により、企業が洪水や山火事などの気候リスクを予測し、農業生産と市場情報を理解するためのAI駆動型環境インテリジェンスソフトウェア「IBM Environment Intelligence Suite」を発表しました。
2021年3月、バイエルクロップサイエンスデジタルアームの子会社である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ました。アフリカ地域で同製品を発売することで、農家が積極的に業務を簡素化しながら、リスク管理と生産性の向上を図ることができます。
2020年1月、Descartes Labsは、Descartes Labs Platform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ました。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ました。
【目次】
1 はじめに （ページ番号 – 28）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.2.1 対象となるもの、ならないもの
1.3 調査範囲
1.3.1 対象となる市場
図1 農業分野におけるAi市場のセグメンテーション
1.3.2 地域範囲
1.3.3 考慮した年数
1.4 通貨の検討
1.5 制限事項
1.6 ステークホルダー
1.7 変更点のまとめ
2 研究方法 （ページ番号 – 33)
2.1 調査データ
図2 農業における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 主要な業界インサイト
2.1.2 セカンダリーデータ
2.1.2.1 主要な二次資料のリスト
2.1.2.2 二次資料のソース
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 市場規模推計方法：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 ボトムアップ分析による市場規模推定アプローチ（需要サイド）
figure 4 市場規模推計方法：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 トップダウン分析による市場規模推計のアプローチ（供給側）
図5 市場規模推計方法：トップダウンアプローチ
2.3 市場の内訳とデータトライアングレーション
図6 データトライアングレーション
2.4 調査の前提
図7 調査研究の前提条件
表1 不況が農業用Ai市場に与える影響を分析するために考慮したパラメータ
3 EXECUTIVE SUMMARY（ページ番号 – 42)
図8 2028年、農業用Ai市場で最大のシェアを占めるのは機械学習技術
図9 予測期間中、ソフトウェアが最大の市場シェアを占める
figure 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、農業用Ai市場で最大のシェアを占めるのは北アメリカ
3.1 不況が農業用AI市場に与える影響に関する分析
図12 主要国の2023年までのGDP成長率予測（変化率）
図13 農業用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（ページ番号 – 47）
4.1 農業分野でのAi市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会
図14 農場の生産性と収益性を向上させるためのドローンの利用が増加し、AI搭載ソリューションを提供するプレーヤーに機会を与える
4.2 農業分野におけるAI市場、技術別
図15 農業用AI市場で2023年から2028年の間に最も高いCAGRを記録するのはコンピュータビジョン技術
4.3 北米における農業AI市場：国別、用途別
図16 2028年、北米の農業AI市場は、米国とドローン解析が最大のシェアを占める
4.4 地域別農業用AI市場の成長率
図17 アジア太平洋地域は、予測期間中に農業用AI市場で最も高いCAGRを記録する
5 市場の概要（ページ番号 – 49）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図18 農業分野における人工知能市場：促進要因、抑制要因、機会、課題
5.2.1 推進要因（DRIVERS
5.2.1.1 食料供給と人口増加のバランスを取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策を講じるためのリアルタイムデータへのニーズの高まり
図 19 世界各地の iot 接続された農場が 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 現代的な農業技術を採用するための政府の支援
5.2.1.5 労働力不足によるAI対応ロボットや農業の自動化の利用拡大
5.2.2 阻害要因
5.2.2.1 AI駆動の精密農業機器の高コスト化
5.2.3 機会
5.2.3.1 発展途上国での潜在的な成長機会
5.2.3.2 小規模農場を管理するためにAIソリューションの採用を奨励する政府スキーム
5.2.3.3 農場の生産性と収益性を向上させるためのドローンの使用増加
5.2.4 課題
5.2.4.1 通信プロトコルが標準化されていないことによる相互運用性の問題
5.2.4.2 技術的専門知識を持つ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データの不足
5.3 バリューチェーン分析
図20 農業分野における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 エコシステムマッピング
5.5 価格設定分析
表3 主要企業が提供するAi製品の指標的な価格分析
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社が提供するプロセッサー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の平均販売価格
表4 プロセッサコンポーネントのAspレンジ（2019-2028年
表5 プロセッサのASPレンジ、地域別、2019年〜2028年（USD）
5.6 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド/混乱
図24 農業分野のAi市場におけるプレイ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（ROBOTICS
5.7.3 ブロックチェーン技術
5.7.4 AI駆動型ドローン
5.8 ポーターの5つの力分析
表6 農業におけるAI市場：ポーターの5つの力分析、2022年
図 25 ポーターの 5 つの力分析：農業分野の 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 供給者のバーゲニングパワー
5.8.4 買い手のバーゲニングパワー
5.8.5 競争相手の強さ
5.9 主要な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なステークホルダー
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つのアプリケーションの購買プロセスにおけるステークホルダーの影響力(%)
5.10 ケーススタディ
表8 E&J GALLO社（米国）は、収量の増加と水の使用量の削減のためにIBMのクラウドを採用した。
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コンピューティングパワーを得るために、ibm pairを導入した。
表 10 アグロペクアリア・カノア・ミリム社（ブラジル）は、ファーマーズエッジが提供する可変量技術を導入し、肥料の正確な量を確保した。
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年～2021年）（百万USドル
図28 HSコード8432に該当する製品の輸入データ（2017年〜2021年）（百万米ドル
5.12 特許分析
図29 2013年から2022年にかけて付与された特許の数
図30 過去10年間の特許出願企業上位10社
表11 過去10年間の特許所有者上位12社
表12 農業分野におけるAiに関連する重要な特許
5.13 主要な会議とイベント（2023～2024年
表13 農業における人工知能市場：会議・イベント（2023年～2024年
5.14 規制と標準
5.14.1 規格
表14 農業における人工知能市場の規格
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、およびその他の組織
表16 欧州： 規制機関、政府機関、およびその他の組織
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
…
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レポートコード：SE 5832
