農業アナリティクス市場：オファリング別、農場規模別、用途別、技術別、予測、2024年～2032年

農業アナリティクス市場は、農業分野における人工知能（AI）、機械学習、ビッグデータ解析などの先進技術の採用により、2024年から2032年にかけて10％のCAGRを示すと予測されています。

これらの技術は、農家に作物の健康状態、土壌状態、天候に関する洞察を提供し、データ主導の意思決定を可能にします。これらの技術によって推進される精密農業は、資源利用を最適化し、収量を増加させ、環境への影響を軽減します。ドローンやIoTセンサーなどのスマート農業ツールは、データ収集と分析をさらに強化し、農法と生産性を向上させる。

食糧安全保障と持続可能な農業に対する世界の需要は、市場の成長を増大させています。国連の推計によると、世界人口は2050年までに97億人に達すると予測されています。農業分析は、資源の管理と作物の最適化に役立ち、生産性を高めると同時に、廃棄物と環境への害を最小限に抑えます。政府の取り組みや農業技術への投資も、アナリティクスの導入を促進しています。例えば、米国農務省は2024年4月、バイデン大統領のInvesting in Americaイニシアティブに沿い、Regional Conservation Partnership Program（RCPP）を通じてパートナー主導の保全・気候ソリューションを支援するため、2024会計年度に歴史的な15億米ドルの投資を行うことを発表しました。これらの取り組みは、食糧安全保障を強化し、気候変動と資源不足の課題に対処することを目的としています。

精密農業アプリケーションは、従来の農法に革命をもたらす能力を持つため、2032年まで力強い成長を遂げると予想されています。衛星画像、GPS、IoTセンサーなど様々な情報源からのデータを活用することで、精密農業は農家が特定の圃場条件に合わせた的を絞った介入を実施することを可能にします。このアプローチは、環境への影響を最小限に抑えながら、資源の利用効率を高め、作物管理を最適化し、収量を最大化します。精密農業ソリューションは、土壌の健康状態、天候パターン、作物の発育をリアルタイムで監視することを容易にし、灌漑、施肥、害虫駆除の正確な調整を可能にします。高度な分析を精密農業に統合することで、生産性を高めるだけでなく、無駄を省き、農場管理全体を改善することで、持続可能な農業慣行をサポートします。

サプライチェーン・アナリティクス分野は、農業サプライチェーンをより効果的に管理する複雑さに対処するため、2032年までに注目すべき市場シェアを占めると思われます。高度なデータ分析と予測モデリングを活用することで、利害関係者は生産・加工から流通・小売に至るまで、サプライチェーンの各段階について深い洞察を得ることができます。この可視性の向上は、ロジスティクスの最適化、コスト削減、需要予測の精度向上に役立ちます。天候、市場動向、輸送ロジスティクスなど、さまざまな情報源からのデータを統合することで、サプライチェーン・アナリティクス技術は意思決定を強化し、リスクを軽減し、新鮮な農産物のタイムリーな配送を保証します。

アジア太平洋地域の農業アナリティクス産業は、同地域の重要な農業基盤とテクノロジーへの投資の増加により、2032年まで急速な拡大を記録すると思われます。農業におけるAI、機械学習、IoTなどの先端技術の採用は、農家が作物収量を最適化し、資源をより効率的に管理し、サプライチェーン管理を改善するのに役立っています。さらに、政府の取り組みやデジタル農業イノベーションへの支援が市場の成長を後押ししています。アジア太平洋諸国は、人口増加と気候条件の変化による需要に対応するため、農業慣行の近代化を模索しており、市場プレーヤーは成長のための有利な機会を見出すと思われます。

目次

第1章 調査手法と調査範囲

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 業界洞察

• エコシステム分析
• サプライヤーの状況
  • ソフトウェアプロバイダー
  • サービスプロバイダー
  • テクノロジープロバイダー
  • エンドユーザー
• 利益率分析
• 技術とイノベーションの展望
• 特許分析
• 主要ニュース＆イニシアチブ
• 規制状況
• 影響要因
  • 促進要因
    • サイバーセキュリティ事件の増加
    • 厳格なデータ保護のための厳しい規制遵守
    • デジタルプラットフォームの採用拡大
    • ブランド評価への懸念の高まり
    • 人工知能と機械学習の採用拡大
  • 業界の潜在的リスク＆課題
    • 規制遵守の複雑さ
• 成長可能性分析
• ポーター分析
• PESTEL分析

第4章 競合情勢

• イントロダクション
• 企業シェア分析
• 競合のポジショニング・マトリックス
• 戦略展望マトリックス

第5章 市場推計・予測：オファリング別、2021年～2032年

• 主要動向
• ソフトウェア
• サービス
  • プロフェッショナル
  • マネージド

第6章 市場推計・予測：農場規模別、2021年～2032年

• 主要動向
• 大規模農場
• 中小規模農場

第7章 市場推計・予測：用途別、2021年～2032年

• 主要動向
• 畜産
• 水産養殖
• 精密農業
• 慣行農法
• その他

第8章 市場推計・予測：技術別、2021年～2032年

• 主要動向
• 家畜分析
  • 収量マッピング
  • 圃場モニタリング
  • 天候追跡
  • その他
• サプライチェーン分析
• 農場分析
• その他

第9章 市場推計・予測：地域別、2021年～2032年

• 主要動向
• 北米
  • 米国
  • カナダ
• 欧州
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • ロシア
  • その他欧州
• アジア太平洋
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • 韓国
  • ニュージーランド
  • 東南アジア
  • その他アジア太平洋地域
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
  • その他ラテンアメリカ
• 中東・アフリカ
  • UAE
  • 南アフリカ
  • サウジアラビア
  • その他の中東・アフリカ

第10章 企業プロファイル

• Accenture
• AGCO Corporation
• Bayer
• Corteva Agriscience
• Deere and Co.
• DeLaval
• Geosis, Inc.
• IBM
• Oracle
• PrecisionHawk
• SAP SE
• Taranis
• Trimble
• Wipro
• Xylem, Inc.

The agriculture analytics market is projected to exhibit 10% CAGR over 2024-2032, due to the adoption of advanced technologies like artificial intelligence (AI), machine learning, and big data analytics in agriculture sector. These technologies provide farmers with insights into crop health, soil conditions, and weather, enabling data-driven decisions. Precision agriculture, driven by these technologies, optimizes resource use, increasing yields and reducing environmental impact. Smart farming tools, such as drones and IoT sensors, further enhance data collection and analysis, improving farming practices and productivity.

The global demand for food security and sustainable agriculture are augmenting the market growth. As per the UN estimates, the world population is projected to reach 9.7 billion by 2050. Agriculture analytics help manage resources and optimize crops, boosting productivity while minimizing waste and environmental harm. Government initiatives and investments in agricultural technology are also promoting analytics adoption. For instance, in April 2024, The USDA announced a historic $1.5 billion investment in fiscal year 2024 to support partner-driven conservation and climate solutions through the Regional Conservation Partnership Program (RCPP), aligning with President Biden's Investing in America initiative. These efforts aim to enhance food security and address climate change and resource scarcity challenges.

The overall agriculture analytics industry is classified based on offering, farm size, application, technology, and region.

The precision farming application is set to experience robust growth through 2032, due to its ability to revolutionize traditional farming practices. By leveraging data from various sources such as satellite imagery, GPS, and IoT sensors, precision farming enables farmers to implement targeted interventions tailored to specific field conditions. This approach enhances the efficiency of resource use, optimizes crop management, and maximizes yields while minimizing environmental impact. Precision farming solutions facilitate real-time monitoring of soil health, weather patterns, and crop development, allowing for precise adjustments in irrigation, fertilization, and pest control. The integration of advanced analytics into precision farming not only boosts productivity but also supports sustainable agricultural practices by reducing waste and improving overall farm management.

The supply chain analytics segment will hold a notable market share by 2032, as it addresses the complexities of managing agricultural supply chains more effectively. By utilizing advanced data analytics and predictive modeling, it enables stakeholders to gain deep insights into every stage of the supply chain, from production and processing to distribution and retail. This enhanced visibility helps optimize logistics, reduce costs, and improve the accuracy of demand forecasting. By integrating data from various sources, such as weather conditions, market trends, and transportation logistics, supply chain analytics technology enhances decision-making, mitigates risks, and ensures the timely delivery of fresh produce.

Asia Pacific agriculture analytics industry will record rapid expansion through 2032, driven by the region's significant agricultural base and increasing investments in technology. The adoption of advanced technologies such as AI, machine learning, and IoT in agriculture is helping farmers optimize crop yields, manage resources more efficiently, and improve supply chain management. Additionally, government initiatives and support for digital agriculture innovations are bolstering market growth. As Asia-Pacific countries seek to modernize their agricultural practices to meet the demands of a growing population and changing climate conditions, the market players will find lucrative opportunities for growth.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology & Scope

• 1.1 Market scope & definition
• 1.2 Research design
  • 1.2.1 Research approach
  • 1.2.2 Data collection methods
• 1.3 Base estimates & calculations
  • 1.3.1 Base year calculation
  • 1.3.2 Key trends for market estimation
• 1.4 Forecast model
• 1.5 Primary research and validation
  • 1.5.1 Primary sources
  • 1.5.2 Data mining sources

Chapter 2 Executive Summary

• 2.1 Industry 360° synopsis, 2021 - 2032

Chapter 3 Industry Insights

• 3.1 Industry ecosystem analysis
• 3.2 Supplier landscape
  • 3.2.1 Software providers
  • 3.2.2 Service provider
  • 3.2.3 Technology providers
  • 3.2.4 End-user
• 3.3 Profit margin analysis
• 3.4 Technology & innovation landscape
• 3.5 Patent analysis
• 3.6 Key news & initiatives
• 3.7 Regulatory landscape
• 3.8 Impact forces
  • 3.8.1 Growth drivers
    • 3.8.1.1 Increasing cyber security incidents
    • 3.8.1.2 Stringent regulatory compliance for strict data protection
    • 3.8.1.3 Growing adoption of digital platforms
    • 3.8.1.4 Increasing brand reputation concerns
    • 3.8.1.5 Growing adoption of artificial intelligence and machine learning
  • 3.8.2 Industry pitfalls & challenges
    • 3.8.2.1 Complexity of regulatory compliance
• 3.9 Growth potential analysis
• 3.10 Porter's analysis
• 3.11 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2023

• 4.1 Introduction
• 4.2 Company market share analysis
• 4.3 Competitive positioning matrix
• 4.4 Strategic outlook matrix

Chapter 5 Market Estimates & Forecast, By Offering, 2021 - 2032 ($Bn)

• 5.1 Key trends
• 5.2 Software
• 5.3 Services
  • 5.3.1 Professional
  • 5.3.2 Managed

Chapter 6 Market Estimates & Forecast, By farm size, 2021 - 2032 ($Bn)

• 6.1 Key trends
• 6.2 Large farms
• 6.3 Small and medium farms

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Application, 2021 - 2032 ($Bn)

• 7.1 Key trends
• 7.2 Livestock farming
• 7.3 Aquaculture farming
• 7.4 Precision farming
• 7.5 Conventional farming
• 7.6 Others

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By Technology, 2021 - 2032 ($Bn)

• 8.1 Key trends
• 8.2 Livestock analytics
  • 8.2.1 Yield mapping
  • 8.2.2 Field monitoring
  • 8.2.3 Weather tracking
  • 8.2.4 Others
• 8.3 Supply chain analytics
• 8.4 Farm analytics
• 8.5 Others

Chapter 9 Market Estimates & Forecast, By Region, 2021 - 2032 ($Bn)

• 9.1 Key trends
• 9.2 North America
  • 9.2.1 U.S.
  • 9.2.2 Canada
• 9.3 Europe
  • 9.3.1 UK
  • 9.3.2 Germany
  • 9.3.3 France
  • 9.3.4 Italy
  • 9.3.5 Spain
  • 9.3.6 Russia
  • 9.3.7 Rest of Europe
• 9.4 Asia Pacific
  • 9.4.1 China
  • 9.4.2 India
  • 9.4.3 Japan
  • 9.4.4 South Korea
  • 9.4.5 ANZ
  • 9.4.6 Southeast Asia
  • 9.4.7 Rest of Asia Pacific
• 9.5 Latin America
  • 9.5.1 Brazil
  • 9.5.2 Mexico
  • 9.5.3 Argentina
  • 9.5.4 Rest of Latin America
• 9.6 MEA
  • 9.6.1 UAE
  • 9.6.2 South Africa
  • 9.6.3 Saudi Arabia
  • 9.6.4 Rest of MEA

Chapter 10 Company Profiles

• 10.1 Accenture
• 10.2 AGCO Corporation
• 10.3 Bayer
• 10.4 Corteva Agriscience
• 10.5 Deere and Co.
• 10.6 DeLaval
• 10.7 Geosis, Inc.
• 10.8 IBM
• 10.9 Oracle
• 10.10 PrecisionHawk
• 10.11 SAP SE
• 10.12 Taranis
• 10.13 Trimble
• 10.14 Wipro
• 10.15 Xylem, Inc.