作物収量予測向け機械学習市場、機会、成長促進要因、産業動向分析と予測、2024年～2032年

作物収量予測向け機械学習市場は、2023年には5億8,100万米ドルとなり、2024年から2032年までのCAGRは26.5%で成長が予測されています。

この市場拡大の原動力は、衛星画像によるデータ品質の向上と機械学習技術の精度向上です。高解像度のマルチスペクトル衛星画像とドローンは、作物の健康状態、土壌状態、環境変数に関する詳細な洞察を提供し、機械学習（ML）モデルの精度を高める。これらのデータソースを統合することで、モデルの信頼性が向上し、農業セクターに大きな利益をもたらします。

アグリテックのスタートアップは、農業業界におけるイノベーションの最前線にあり、作物の収量を予測する高度なMLアルゴリズムを開発しています。これらの新興企業は、より正確で信頼性の高い予測モデルを開発するために、気象パターン、土壌特性、作物の健康状態を網羅する大規模なデータセットを活用しています。最先端の機械学習技術をいち早く導入し、最新技術にアクセスする能力を持つ彼らは、農業プロセスを改善し、持続可能な農業を支援する、非常に効果的なソリューションを提供することができます。これは、農家と国際社会の食糧安全保障と経済的安定に貢献します。

市場はコンポーネント別にソフトウェアとサービスに区分されます。2023年には、ソフトウェア・セグメントが約4億1,300万米ドルと大きなシェアを占めています。これらのソフトウェアソリューションは、IoTデバイスやビッグデータプラットフォームとシームレスに統合し、リアルタイムでのデータ収集と分析を可能にして収量予測の精度を向上させるため、極めて重要になっています。精密農業への注目が高まるにつれ、複雑なデータセットを処理し、実用的な洞察を生み出すことができる高度なソフトウェアへの需要が高まっています。その結果、ソフトウェア開発者はより先進的でユーザーフレンドリーな製品を製造しており、今後も市場の成長を後押しするとみられます。

導入モデルに基づき、市場はクラウドベースとオンプレミスのソリューションに分けられます。クラウドベースのセグメントは、2032年までに32億米ドルを超えると予想されています。クラウドプラットフォームは、スケーラブルなリソースを提供するため、ユーザーは必要に応じてコンピューティングパワーやストレージを変更することができます。さらに、クラウドベースのソリューションは、ハードウェアやインフラへの多額の先行投資の必要性を低減します。加入者はリソースの使用量に応じて料金を支払うことができるため、多くの組織にとって経済的な選択肢となります。クラウドプラットフォームはまた、どこからでもMLツールやデータセットに簡単にアクセスできるため、研究者、農家、農業関連企業間のコラボレーションが促進されます。このアクセシビリティはワークフローを強化し、洞察とイノベーションの交換を容易にし、作物収量予測分野におけるより良い意思決定につながります。

2023年には、北米が作物収量予測向け機械学習市場をリードし、市場シェアの約41%を占めました。この地域は、衛星画像、IoTセンサー、気象観測所から得られる豊富な農業データの恩恵を受けています。この豊富なデータはMLモデルの精度を向上させ、より正確な作物収量予測をもたらします。さらに、AIとML技術への官民双方からの投資が、革新的な農業ソリューションの開発を促進しています。

アジア太平洋地域の政府も、生産性と持続可能性の向上を目的とした資金援助、補助金、政策を通じて農業イノベーションを奨励しています。こうした取り組みにより、先進的な農業技術の導入が加速し、より効率的で強靭な農法の開発が促進されています。AIとMLを活用することで、この地域は独自の農業課題に取り組み、作物の収量を向上させ、長期的な食糧安全保障と環境の持続可能性を確保しています。

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
  • ハードウェアプロバイダー
  • サービスプロバイダー
  • システム・インテグレーター
  • エンドユーザー
• 利益率分析
• テクノロジーとイノベーションの展望
• 特許分析
• 主要ニュースとイニシアチブ
• 規制状況
• 影響要因
  • 促進要因
    • アグリテック新興企業の成長
    • 機械学習モデルによる高い精度
    • 農業における精密農業ツールの統合
    • 著名企業による急速な技術投資
  • 業界の潜在的リスク＆課題
    • データの質と可用性の課題
    • MLモデルの高い計算要件
• 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：コンポーネント別、2021年～2032年

• 主要動向
• ソフトウェア
  • 予測モデリングソフトウェア
  • データ分析プラットフォーム
  • その他
• 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：展開モデル別、2021年～2032年

• 主要動向
• クラウドベース
• オンプレミス

第7章 市場推計・予測：農場規模別、2021年～2032年

• 主要動向
• 小規模
• 中規模
• 大規模

第8章 市場推計・予測：エンドユーザー別、2021年～2032年

• 主要動向
• 農家
• 農業協同組合
• 研究機関
• 政府機関
• 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
  • 北欧
  • 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
  • 南アフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • その他の中東・アフリカ

第10章 企業プロファイル

• Ag Leader Technology
• Blue River Technology（John Deere）
• Ceres Imaging
• Corteva
• Cropin Technology Solutions Pvt. Ltd.
• Descartes Labs Inc.
• Farmers Edge Inc.
• FlyPard Analytics GmbH.
• Lindsay Corporation
• Microsoft Azure Farmbeats
• OneSoil
• Planet Labs PBC
• SAP
• Taranis
• Trimble, Inc.

The Machine Learning for Crop Yield Prediction Market stood at USD 581 million in 2023, with a projected growth at a CAGR of 26.5% from 2024 to 2032. This expansion is driven by improvements in data quality from satellite imagery and the enhanced precision of machine learning technologies. High-resolution multispectral satellite images and drones provide detailed insights into crop health, soil conditions, and environmental variables, boosting the accuracy of machine learning (ML) models. Integrating these data sources improves model reliability, benefiting the agriculture sector significantly.

Agritech startups are at the forefront of innovation in the agricultural industry, creating advanced ML algorithms to predict crop yields. These startups leverage large datasets-encompassing weather patterns, soil characteristics, and crop health-to develop more accurate and reliable prediction models. Their ability to quickly adopt cutting-edge machine learning techniques and access the latest technology positions them to deliver highly effective solutions, which improve agricultural processes and support sustainable farming practices. This contributes to food security and economic stability for farmers and global communities.

The market is segmented into software and services by component. In 2023, the software segment held a significant share, valued at approximately USD 413 million. These software solutions have become crucial as they integrate seamlessly with IoT devices and big data platforms, enabling real-time data collection and analysis to improve the precision of yield forecasts. The rising focus on precision agriculture is driving demand for sophisticated software capable of handling complex datasets and generating actionable insights. As a result, software developers are producing more advanced and user-friendly products, which will continue to fuel market growth.

Based on the deployment model, the market is divided into cloud-based and on-premises solutions. The cloud-based segment is expected to surpass USD 3.2 billion by 2032. Cloud platforms offer scalable resources, allowing users to modify computing power and storage as needed, which is essential for handling large datasets and complex models used in crop yield prediction. Additionally, cloud-based solutions reduce the need for significant upfront investments in hardware and infrastructure. Users can subscribe or pay based on resource usage, making this an economical choice for many organizations. Cloud platforms also offer easy access to ML tools and datasets from any location, fostering collaboration among researchers, farmers, and agritech companies. This accessibility enhances workflows and facilitates the exchange of insights and innovations, leading to better decision-making in the crop yield prediction sector.

In 2023, North America led the Machine Learning for Crop Yield Prediction market, accounting for approximately 41% of the market share. The region benefits from a wealth of agricultural data sourced from satellite imagery, IoT sensors, and meteorological stations. This abundance of data improves the accuracy of ML models, resulting in more precise crop yield predictions. Moreover, investments from both public and private sectors in AI and ML technologies are driving the development of innovative agricultural solutions.

Governments in the Asia-Pacific region are also encouraging agricultural innovation through funding, subsidies, and policies designed to improve productivity and sustainability. These efforts are accelerating the adoption of advanced agricultural technologies, fostering the development of more efficient and resilient farming practices. By leveraging AI and ML, the region is tackling its unique agricultural challenges, enhancing crop yields, and ensuring long-term food security and environmental sustainability.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology and Scope

• 1.1 Research design
  • 1.1.1 Research approach
  • 1.1.2 Data collection methods
• 1.2 Base estimates and calculations
  • 1.2.1 Base year calculation
  • 1.2.2 Key trends for market estimation
• 1.3 Forecast model
• 1.4 Primary research and validation
  • 1.4.1 Primary sources
  • 1.4.2 Data mining sources
• 1.5 Market scope and definition

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 Hardware providers
  • 3.2.3 Service provider
  • 3.2.4 System integrators
  • 3.2.5 End-user
• 3.3 Profit margin analysis
• 3.4 Technology and innovation landscape
• 3.5 Patent analysis
• 3.6 Key news and initiatives
• 3.7 Regulatory landscape
• 3.8 Impact forces
  • 3.8.1 Growth drivers
    • 3.8.1.1 Growth in agritech startups
    • 3.8.1.2 High accuracy provided by machine learning models
    • 3.8.1.3 Integration of precision agriculture tools in the agriculture industry
    • 3.8.1.4 Rapid technological investments by prominent players
  • 3.8.2 Industry pitfalls and challenges
    • 3.8.2.1 Data quality and availability challenges
    • 3.8.2.2 High computational requirements of ML models
• 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 and Forecast, By Component, 2021 - 2032 ($Bn)

• 5.1 Key trends
• 5.2 Software
  • 5.2.1 Predictive modelling software
  • 5.2.2 Data analytics platform
  • 5.2.3 Others
• 5.3 Services
  • 5.3.1 Professional
  • 5.3.2 Managed

Chapter 6 Market Estimates and Forecast, By Deployment Model, 2021 - 2032 ($Bn)

• 6.1 Key trends
• 6.2 Cloud-based
• 6.3 On-premises

Chapter 7 Market Estimates and Forecast, By Farm Size, 2021 - 2032 ($Bn)

• 7.1 Key trends
• 7.2 Small
• 7.3 Medium
• 7.4 Large

Chapter 8 Market Estimates and Forecast, By End User, 2021 - 2032 ($Bn)

• 8.1 Key trends
• 8.2 Farmers
• 8.3 Agricultural cooperatives
• 8.4 Research institutions
• 8.5 Government agencies
• 8.6 Others

Chapter 9 Market Estimates and 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 Nordics
  • 9.3.8 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 South Africa
  • 9.6.2 Saudi Arabia
  • 9.6.3 UAE
  • 9.6.4 Rest of MEA

Chapter 10 Company Profiles

• 10.1 Ag Leader Technology
• 10.2 Blue River Technology (John Deere)
• 10.3 Ceres Imaging
• 10.4 Corteva
• 10.5 Cropin Technology Solutions Pvt. Ltd.
• 10.6 Descartes Labs Inc.
• 10.7 Farmers Edge Inc.
• 10.8 FlyPard Analytics GmbH.
• 10.9 Lindsay Corporation
• 10.10 Microsoft Azure Farmbeats
• 10.11 OneSoil
• 10.12 Planet Labs PBC
• 10.13 SAP
• 10.14 Taranis
• 10.15 Trimble, Inc.