農業におけるAIの市場機会、成長促進要因、産業動向分析、2025年～2034年予測

世界の農業におけるAI市場は、2024年に47億米ドルと評価され、農業生産性の向上、資源利用の最適化、農業における労働力不足への対処を目的としたAI技術の採用増加により、CAGR26.3%で成長し、2034年には466億米ドルに達すると予測されています。

機械学習アルゴリズム、予測分析、自動化などのAIアプリケーションは、作物モニタリング、病気検出、灌漑管理、収量予測の改善に活用されています。

AI技術は、農家が膨大なデータセットからリアルタイムの洞察を活用し、資源利用の最適化、作物ロスの最小化、全体的な収穫品質の向上を支援します。この精密さ主導のアプローチは、的を絞った灌漑、予測的害虫管理、土壌の健康モニタリングなど、持続可能な農業手法を推進しながら、作業効率を向上させます。AIを日常の農作業に組み込むことで、生産者は課題を予測し、無駄を省き、環境の変化に迅速に対応することができます。

ソリューション分野は2024年に市場を独占し、33億米ドルを生み出し、2034年までには310億米ドルに達すると予測されます。AIベースのソリューションは、作物モニタリング、病害検出、精密植栽、インテリジェント灌漑、収量予測など、幅広いアプリケーションを包含しています。これらのソフトウェアプラットフォームは、センサー、ドローン、衛星画像からのデータを分析し、農家に実用的な洞察を提供します。AIソリューションは拡張性と柔軟性を備えているため、さまざまな作物、地域、農法に適用でき、個別サービスと比べて手頃な価格と効果を高めることができます。AI農業ソリューションの大半はクラウドベースでユーザーフレンドリーであるため、規模の大小を問わず農場への導入が容易です。

機械学習（ML）は2024年に50％という大きな市場シェアを占め、大幅な成長が見込まれています。MLアルゴリズムは、農業における大量の構造化・非構造化データの処理に優れており、正確な予測を可能にします。MLは収量予測、病害検出、害虫発生予測に広く応用されています。これらのモデルは新しいデータが蓄積されるにつれて改善されるため、MLは多くのAI主導型農業ソリューションを支える汎用性の高いテクノロジーとなっています。インテリジェント灌漑や精密農業から市場予測や自動機械に至るまで、ほとんどのAIシステムはMLアルゴリズムに依存しており、ライブおよび過去のデータストリームに基づくリアルタイムの意思決定を可能にしています。

北米の農業におけるAI市場は2024年に36％のシェアを独占しました。米国は、特に人工知能と精密農業における技術革新の世界的リーダーです。大手テクノロジー企業はAIや機械学習に投資し、農業生産性ソリューションを開発しています。また、同国は強力な研究開発エコシステムを誇っており、大学や政府プログラムが農業技術の進歩を推進しています。これらの要因が高い投資と能力と相まって、米国は農業におけるAIアプリケーションの最前線に位置し、世界市場でのリーダーシップを促進しています。

農業におけるAI市場で事業を展開する主要企業は、Gamaya、Corteva、John Deere、Taranis、aWhere、Trimble、IBM、Microsoft、Bayer Crop Science（Climate LLC）などです。これらの企業は、農業慣行を強化し、農業業界が直面する課題に対処するためのAI主導型ソリューションを積極的に開発・展開しています。農業におけるAI市場におけるプレゼンスを強化するため、企業はいくつかの戦略的イニシアティブに注力しています。これには、農家特有のニーズに合わせた革新的なAIソリューションを生み出すための研究開発への投資が含まれます。食料安全保障、持続可能性、気候変動といったより広範な課題に対処するAI主導型ソリューションを開発・実装するために、農業団体、研究機関、政府機関との共同開発や提携が進められています。新市場への参入や主要地域でのプレゼンス確立によるグローバルなフットプリントの拡大も、より大きな市場シェアを獲得するための戦略です。

目次

第1章 調査手法と範囲

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 業界考察

• 業界エコシステム分析
  • サプライヤーの情勢
    • テクノロジープロバイダー
    • 農業技術機器メーカー
    • 農作物投入資材会社
    • IoTセンサー・画像ソリューションプロバイダー
    • アグリテックのスタートアップ企業・データインテグレーター
  • 利益率分析
• トランプ政権による関税への影響
  • 貿易への影響
    • 貿易量の混乱
    • 報復措置
  • 業界への影響
    • 主要原材料の価格変動
    • サプライチェーンの再構築
    • 最終市場への価格伝達
  • 戦略的な業界対応
    • サプライチェーンの再構成
    • 価格設定と製品戦略
• テクノロジーとイノベーションの情勢
• 主なニュースと取り組み
• コスト内訳分析
• 価格分析
  • 製品
  • 地域
• 特許分析
• 規制情勢
• 影響要因
  • 成長促進要因
    • 精密農業の需要の高まり
    • 労働力不足と自動化の必要性
    • 政府の取り組みと資金援助
    • 気候変動とリスク軽減の必要性
  • 業界の潜在的リスク・課題
    • AI技術導入の初期コストが高め
    • インフラと接続性の欠如
• 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
• 企業の市場シェア分析
• 競合ポジショニングマトリックス
• 戦略的展望マトリックス

第5章 市場推計・予測：コンポーネント別、2021年～2034年

• 主要動向
• ソリューション
• サービス

第6章 市場推計・予測：技術別、2021年～2034年

• 主要動向
• 機械学習
• コンピュータービジョン
• 予測分析

第7章 市場推計・予測：用途別、2021年～2034年

• 主要動向
• 作物と土壌の監視
• 家畜の健康監視
• インテリジェントスプレー
• 精密農業
• 農業ロボット
• 天気データ・予報
• その他

第8章 市場推計・予測：展開モード別、2021年～2034年

• 主要動向
• クラウドベース
• オンプレミス

第9章 市場推計・予測：農場規模別、2021年～2034年

• 主要動向
• 小規模農場
• 中規模農場
• 大規模農場

第10章 市場推計・予測：地域別、2021年～2034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
  • 北欧諸国
• アジア太平洋
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • 韓国
  • オーストラリア
  • 東南アジア
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
• 中東・アフリカ
  • アラブ首長国連邦
  • サウジアラビア
  • 南アフリカ

第11章 企業プロファイル

• AWhere
• Bayer Crop Science（Climate LLC）
• Benson Hill Biosystems
• Blue River Technology
• Bluewhite
• Carbon Robotics
• Corteva Agriscience
• Cropin
• ec2ce
• Ever.Ag（includes Cainthus Corp）
• FarmWise
• Gamaya
• Hippo Harvest
• IBM
• John Deere
• Microsoft
• Taranis
• Trimble
• Tule Technologies
• Valmont Industries（Prospera Technologies）

The Global AI in Agriculture Market was valued at USD 4.7 billion in 2024 and is estimated to grow at a CAGR of 26.3% to reach USD 46.6 billion by 2034, driven by the increasing adoption of AI technologies to enhance agricultural productivity, optimize resource utilization, and address labor shortages in farming. AI applications, such as machine learning algorithms, predictive analytics, and automation, are being utilized to improve crop monitoring, disease detection, irrigation management, and yield forecasting.

AI technologies empower farmers to harness real-time insights from vast datasets, helping them optimize resource use, minimize crop losses, and enhance overall yield quality. This precision-driven approach improves operational efficiency while promoting sustainable agricultural methods, such as targeted irrigation, predictive pest management, and soil health monitoring. By integrating AI into everyday farm operations, producers can anticipate challenges, reduce waste, and respond quickly to environmental changes-all essential in meeting the growing global demand for food in a resource-constrained world.

The solution segment dominated the market in 2024, generated USD 3.3 billion, and is projected to reach USD 31 billion by 2034. AI-based solutions encompass a wide range of applications, including crop monitoring, disease detection, precision planting, intelligent irrigation, and yield forecasting. These software platforms analyze data from sensors, drones, and satellite imaging to provide farmers with actionable insights. The scalability and flexibility of AI solutions make them applicable across various crops, geographies, and farming practices, enhancing their affordability and effectiveness compared to individual services. Most AI agricultural solutions are cloud-based and user-friendly, facilitating easy implementation on farms of any size.

Machine learning (ML) held a significant market share of 50% in 2024 and is expected to experience substantial growth. ML algorithms excel at processing large volumes of structured and unstructured data in agriculture, enabling accurate predictions. ML is extensively applied in yield prediction, disease detection, and pest infestation forecasting. These models improve over time as new data is accumulated, making ML a versatile technology that underpins many AI-driven agricultural solutions. From intelligent irrigation and precision farming to market forecasting and automated machinery, most AI systems rely on ML algorithms, enabling real-time decision-making based on live and historical data streams.

North America AI in Agriculture Market held a 36% share in 2024. The U.S. is a global leader in technological innovation, particularly in artificial intelligence and precision agriculture. Major technology firms have invested in AI and machine learning to develop agricultural productivity solutions. The country also boasts a strong research and development ecosystem, with universities and government programs driving agri-tech advancements. These factors, combined with high investments and capabilities, position the U.S. at the forefront of AI applications in agriculture, facilitating its leadership in the global market.

Key players operating in the AI in Agriculture Market include: Gamaya, Corteva, John Deere, Taranis, aWhere, Trimble, IBM, Microsoft, and Bayer Crop Science (Climate LLC). These companies are actively developing and deploying AI-driven solutions to enhance agricultural practices and address the challenges faced by the farming industry. To strengthen their presence in the AI in agriculture market, companies are focusing on several strategic initiatives. These include investing in research and development to create innovative AI solutions tailored to the specific needs of farmers. Collaborations and partnerships with agricultural organizations, research institutions, and government agencies are being pursued to develop and implement AI-driven solutions that address broader challenges such as food security, sustainability, and climate change. Expanding their global footprint by entering new markets and establishing a presence in key regions is another strategy to capture a larger market share.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology & 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 estimates
• 1.3 Forecast model
• 1.4 Primary research & validation
  • 1.4.1 Primary sources
  • 1.4.2 Data mining sources
• 1.5 Market definitions

Chapter 2 Executive Summary

• 2.1 Industry 360⁰ synopsis, 2021 - 2034

Chapter 3 Industry Insights

• 3.1 Industry ecosystem analysis
  • 3.1.1 Supplier landscape
    • 3.1.1.1 Technology providers
    • 3.1.1.2 Agri-tech equipment manufacturers
    • 3.1.1.3 Crop input companies
    • 3.1.1.4 IOT sensors and image solution providers
    • 3.1.1.5 Agri-tech startups and data integrators
  • 3.1.2 Profit margin analysis
• 3.2 Impact of Trump administration tariffs
  • 3.2.1 Impact on trade
    • 3.2.1.1 Trade volume disruptions
    • 3.2.1.2 Retaliatory measures
  • 3.2.2 Impact on the Industry
    • 3.2.2.1 Price volatility in key materials
    • 3.2.2.2 Supply chain restructuring
    • 3.2.2.3 Price transmission to end markets
  • 3.2.3 Strategic industry responses
    • 3.2.3.1 Supply chain reconfiguration
    • 3.2.3.2 Pricing and product strategies
• 3.3 Technology & innovation landscape
• 3.4 Key news & initiatives
• 3.5 Cost breakdown analysis
• 3.6 Pricing analysis
  • 3.6.1 Product
  • 3.6.2 Region
• 3.7 Patent analysis
• 3.8 Regulatory landscape
• 3.9 Impact forces
  • 3.9.1 Growth drivers
    • 3.9.1.1 Rising demand for precision farming
    • 3.9.1.2 Labor shortages and need for automation
    • 3.9.1.3 Government initiatives and funding support
    • 3.9.1.4 Climate change and the need for risk mitigation
  • 3.9.2 Industry pitfalls & challenges
    • 3.9.2.1 High initial cost of implementing AI technologies
    • 3.9.2.2 Lack of infrastructure and connectivity
• 3.10 Growth potential analysis
• 3.11 Porter's analysis
• 3.12 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2024

• 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 Component, 2021 - 2034 ($Mn)

• 5.1 Key trends
• 5.2 Solution
• 5.3 Service

Chapter 6 Market Estimates & Forecast, By Technology, 2021 - 2034 ($Mn)

• 6.1 Key trends
• 6.2 Machine learning
• 6.3 Computer vision
• 6.4 Predictive analysis

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Application, 2021 - 2034 ($Mn)

• 7.1 Key trends
• 7.2 Crop and soil monitoring
• 7.3 Livestock health monitoring
• 7.4 Intelligent spraying
• 7.5 Precision farming
• 7.6 Agriculture robot
• 7.7 Weather data and forecast
• 7.8 Others

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By Deployment mode, 2021 - 2034 ($Mn)

• 8.1 Key trends
• 8.2 Cloud-based
• 8.3 On-premises

Chapter 9 Market Estimates & Forecast, By Farm Size, 2021 - 2034 ($Mn)

• 9.1 Key trends
• 9.2 Small farm
• 9.3 Mid-sized farm
• 9.4 Large farm

Chapter 10 Market Estimates & Forecast, By Region, 2021 - 2034 ($Mn, Units)

• 10.1 Key trends
• 10.2 North America
  • 10.2.1 U.S.
  • 10.2.2 Canada
• 10.3 Europe
  • 10.3.1 UK
  • 10.3.2 Germany
  • 10.3.3 France
  • 10.3.4 Italy
  • 10.3.5 Spain
  • 10.3.6 Russia
  • 10.3.7 Nordics
• 10.4 Asia Pacific
  • 10.4.1 China
  • 10.4.2 India
  • 10.4.3 Japan
  • 10.4.4 South Korea
  • 10.4.5 Australia
  • 10.4.6 Southeast Asia
• 10.5 Latin America
  • 10.5.1 Brazil
  • 10.5.2 Mexico
  • 10.5.3 Argentina
• 10.6 MEA
  • 10.6.1 UAE
  • 10.6.2 Saudi Arabia
  • 10.6.3 South Africa

Chapter 11 Company Profiles

• 11.1 AWhere
• 11.2 Bayer Crop Science (Climate LLC)
• 11.3 Benson Hill Biosystems
• 11.4 Blue River Technology
• 11.5 Bluewhite
• 11.6 Carbon Robotics
• 11.7 Corteva Agriscience
• 11.8 Cropin
• 11.9 ec2ce
• 11.10 Ever.Ag (includes Cainthus Corp)
• 11.11 FarmWise
• 11.12 Gamaya
• 11.13 Hippo Harvest
• 11.14 IBM
• 11.15 John Deere
• 11.16 Microsoft
• 11.17 Taranis
• 11.18 Trimble
• 11.19 Tule Technologies
• 11.20 Valmont Industries (Prospera Technologies)