農業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ており、2023年から2028年までの年間平均成長率（CAGR）は23.1%で推移すると予測されている。
農業におけるAIは、圃場からのリアルタイムの洞察、土壌の品質、植物の健康状態、気温の監視、灌漑の自動化、農薬プロセスの自動化など、農家にいくつかの利点を提供し、これらすべてが全体的な収穫物の品質と精度の向上に役立っている。農業におけるAIは、精密農業、家畜モニタリング、ドローン分析、農業ロボット、労働管理など、農作物生産の効率最適化を目的とした様々なアプリケーションを持っている。 ディープラーニング技術による農作物生産性の向上が市場の成長を牽引している。
市場動向
生産者や農家による、予防措置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AI市場を大きく牽引している。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つ。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、圃場全体の土壌水分や栄養レベルのデータを収集している。米国、カナダ、ブラジル、西欧諸国のほとんどの農家や生産者は、データ収集とデータ分析のためにハイテクツールを利用している。ドローンによる偵察は、農場データを収集する最も便利な方法のひとつだ。
小規模農場を管理するAIソリューションの採用を奨励する政府の制度
世界には5億7,000万以上の農場があり、これらの農場の95％は5ヘクタール未満の規模である。AIソリューションは、主に100ヘクタール以上の農場で導入されている。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ことに起因している。一般的に100ヘクタール以上の土地を所有する農家は、農場管理やその他のアプリケーションのためのAIベースのソリューションに投資する能力を持っている。しかし、世界各国の政府が農業アプリケーションへのAIの利用を支援し、小規模農家の農業を支援していることから、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る。例えば米国では、農務省が中小規模の生産者に簡単なローンを提供し、農業に最適な技術を利用するための技術的ノウハウを向上させるプログラムを提供している。
AI駆動精密農業機器の高コスト
農業分野におけるAI市場の主な抑制要因は、センサー、ソフトウェア、ロボットなどのAI対応農業製品やソリューションのコストが高いことである。正確な圃場データを収集するためのコストが高いのは、多くの要因が関係している。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。これらの企業は、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を搭載した事前構築およびカスタムメイドのソリューションを提供している。同様に、AI機能とAI管理も、追加コストが発生する重要な要因である。
技術的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システムの開発、管理、導入を成功させるためには、農家は一定のスキルセットを必要とする。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、ディープラーニング、画像認識などの技術について知っている必要がある。また、既存のシステムにAIソリューションを統合することは、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ある。些細なエラーでさえ、システム障害につながったり、望ましい結果に悪影響を及ぼす可能性がある。
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、事業運営で競争優位に立つために、世界中の農業組織や農家で大幅に採用されている。技術の進歩と農場データ生成の急増は、農業AI市場の主要な推進要因の一部である。機械学習を利用することで、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る。
ソフトウェア分野の農業AI市場は、予測期間を通じて最大の市場シェアを占める。
農業AI市場は、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る。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。コンピュータシステムに統合されたソフトウェアは、複雑な操作を実行する役割を担っている。ハードウェアから受け取ったデータを合成し、AIシステムで処理してインテリジェントな応答を生成する。さらに、ソフトウェア・セグメントはAIプラットフォームとAIソリューションに区分される。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、開発者がビジネス・ソリューションを作成できるようになる。
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、予測期間中の年平均成長率は20.5％と予測されている。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、今後数年間も第2位の市場シェアを維持するとみられる。精密農業と食品生産の自動化は、現在の状況において食品生産者にとって優先事項であり、AIがその利益を促進している。
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る。
農業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で成長すると予測されている。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、大きさ、熟度による農作物の選別や農作物の欠陥の特定などの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ある。
予測期間中、北米が最大の市場貢献
予測期間中、北米が最大の市場シェアを占めた。 この地域の農業AI市場は、米国、カナダ、メキシコにセグメント化されている。北米では、大規模な農業プレーヤーがすでにAI技術を利用しており、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る。高度な農業ソリューションへの需要が、この地域の農業AI市場の成長を促進すると予想される。
二次調査を通じ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・検証する過程で、農業AI市場分野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た。本レポートの主要参加者の内訳は以下の通りである：
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レベル幹部：35％、取締役：43％、その他：22
地域別 北米：33%、アジア太平洋地域：30%、ヨーロッパ：24%、その他地域：13
主要市場参入企業
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.
本レポートでは、農業AI市場を技術、提供、用途、地域に基づいて分類している。
セグメント
サブセグメント
農業AI市場、技術別
機械学習
コンピュータビジョン
予測分析
農業AI市場：製品別
ハードウェア
ソフトウェア
サービスとしてのAI
サービス
農業AI市場：用途別
精密農業
農業ロボット
家畜モニタリング
ドローン分析
労働管理
その他
農業AI市場、地域別
北米
米国
カナダ
メキシコ
ヨーロッパ
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
その他のAPAC地域
欧州
中東・アフリカ
南米
2022年5月、アフリカ緑の革命のための同盟（AGRA）とマイクロソフトは、食料安全保障を向上させるためにアフリカにおけるデジタル農業の変革を推進するためのパートナーシップの拡大を発表した。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することで、同地域の政府、農家、中小企業（SMEs）による食料システムの構築を支援する。
2022年2月、ファーマーズ・エッジと農業機械・重機メーカーのディア・アンド・カンパニー（米国）は、ファームコマンドのユーザーがジョンディア・オペレーションズ・センターのアカウントとデータを統合できるようにする契約を締結した。これにより、ユーザーは収量と利益を促進する意思決定を行うための洞察を得ることができる。
2021年10月、IBMは、気象データ、気候リスク分析、炭素会計を提供することで、企業が洪水や山火事などの気候リスクを予測し、農業生産と市場インテリジェンスを理解するのを支援する環境インテリジェンスのためのAI駆動型ソフトウェア、IBM Environment Intelligence Suiteを発表した。
2021年3月、バイエルクロップサイエンスのデジタル部門子会社であるクライメートLLCは、業界をリードするデジタル農業プラットフォーム「クライメート・フィールドビュー」を南アフリカで発売した。同製品をアフリカ地域で発売することで、農家が積極的に業務を簡素化しながら、リスクを管理し、生産性を向上させることを支援する。
2020年1月、デカルト・ラボは、デカルト・ラボ・プラットフォームと呼ばれるクラウドベースの地理空間データ精製・モデリング・プラットフォームを立ち上げた。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た。
【目次】
1 はじめに （ページ – 28）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.2.1 包含と除外
1.3 調査範囲
1.3.1 対象市場
図1 農業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
1.5 制限事項
1.6 利害関係者
1.7 変更点のまとめ
2 調査方法 （ページ – 33）
2.1 調査データ
図 2 農業分野における 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 主要業界インサイト
2.1.2 二次データ
2.1.2.1 主要な二次情報源のリスト
2.1.2.2 二次情報源
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 市場規模推定手法：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計アプローチ（需要サイド）
図4 市場規模推計手法：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アプローチ（供給側）
図5 市場規模推定手法：トップダウンアプローチ
2.3 市場の内訳とデータの三角測量
図6 データ三角測量
2.4 調査の前提
図7 調査の前提
表1 不況が農業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 – 42）
図 8 2028 年には機械学習技術が農業 AI 市場の最大シェアを占める
図9 予測期間を通じてソフトウェアが最大シェアを占める
図10 ドローン分析アプリケーションは予測期間中最も高いCAGRを示す
図11 2022年の農業AI市場は北米が最大シェアを占める
3.1 景気後退が農業AI市場に与える影響の分析
図 12 主要国の 2023 年までの GDP 成長率予測（変化率）
図13 農業AI市場：景気後退前後のシナリオ
4 PREMIUM INSIGHTS（ページ番号 – 47）
4.1 農業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ドローンの利用が増加し、AIを活用したソリューションを提供するプレーヤーにビジネスチャンスをもたらす
4.2 農業AI市場、技術別
図15 2023年から2028年にかけて農業AI市場で最も高い成長率を記録するのはコンピュータビジョン技術
4.3 北米農業AI市場：国・用途別
図 16 2028 年には米国とドローン分析が北米の農業 AI 市場で最大シェアを占める
4.4 地域別農業AI市場成長率
図 17 アジア太平洋地域は予測期間中に農業AI市場で最も高い成長率を記録する
5 市場概観（ページ – 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、阻害要因、機会、課題
5.2.1 推進要因
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措置を講じるためのリアルタイムデータのニーズの高まり
図 19 世界全体で iot 接続農場が 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作物生産性の向上
5.2.1.4 最新の農業技術を導入するための政府の支援
5.2.1.5 労働力不足による農業におけるAI対応ロボットと自動化の利用の増加
5.2.2 阻害要因
5.2.2.1 AI駆動精密農業機器の高コスト
5.2.3 機会
5.2.3.1 発展途上国における潜在的成長機会
5.2.3.2 小規模農場を管理するAIソリューションの採用を奨励する政府の制度
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利用の増加
5.2.4 課題
5.2.4.1 通信プロトコルの標準化不足による相互運用性の問題
5.2.4.2 技術的専門知識を有する労働力の不足
5.2.4.3 予測モデルを構築するための過去のデータが不十分
5.3 バリューチェーン分析
図20 農業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AI市場：エコシステム分析
表2 エコシステムのマッピング
5.5 価格分析
表3 主要企業が提供するAI製品の参考価格分析
図22 プロセッサ・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、2019-2028年（米ドル）
5.6 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド/混乱
図24 農業AI市場におけるプレー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 ロボット
5.7.3 ブロックチェーン技術
5.7.4 AIドローン
5.8 ポーターの5つの力分析
表6 農業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 供給者の交渉力
5.8.4 買い手の交渉力
5.8.5 競合の激しさ
5.9 主要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利害関係者の影響力
表7 上位3アプリケーションの購買プロセスにおける利害関係者の影響力(%)
5.10 ケーススタディ
表8 E&J GALLO社（米国）はibmのクラウドを採用し、収穫量の増加と水の使用量の削減を実現した。
表9 バンジ社（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 agropecuária canoa mirim s/a（ブラジル）は、肥料の正確な量を確保するため、ファーマーズエッジが提供する可変レート技術を導入した。
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（2017～2021年）（百万米ドル
図28 HSコード8432に該当する製品の輸入データ、2017～2021年（百万米ドル）
5.12 特許分析
図29 2013年から2022年に付与された特許数
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AI市場に関連する重要特許
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：会議とイベント（2023～2024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基準
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、その他の組織
表 16 ヨーロッパ： 規制機関、政府機関、その他の組織
表17 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織の一覧
…
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レポートコード： SE 5832
