農業分野の人工知能（AI）の市場規模、シェア、動向および予測：提供形態別、技術別、用途別、地域別、2026年から2034年

世界の農業分野における人工知能（AI）市場規模は、2025年に26億米ドルと評価されました。今後の見通しとして、IMARCグループは2034年までに市場規模が130億米ドルに達し、2026年から2034年にかけてCAGR 19.49％で推移すると予測しております。北米地域は現在、市場を独占しており、2025年には36.8％を超える大きな市場シェアを占めています。これは、作物の収穫量向上に向けた精密農業技術の必要性が高まっていること、およびデータ駆動型農業実践のためのIoTデバイスやセンサーの導入が増加していることが主な要因です。

世界の農業分野におけるAI市場は、資源消費を大幅に改善し作物生産性を向上させる精密農業の必要性が高まっていることに牽引されています。気候変動や持続可能な農業手法への懸念の高まり、そして世界の食糧需要の増加が相まって、この業界におけるAIの導入をさらに後押ししています。これに加え、IoT技術、機械学習（ML）、ロボティクスにおける急速な革新が、自動化された意思決定、リアルタイム監視、予測分析を可能にし、運用効率を大幅に向上させています。加えて、政府補助金やベンチャー投資の顕著な増加がスマート農業ソリューションを積極的に促進しており、AIベースの機器やドローンの利用拡大と相まって、農業分野におけるAI市場の明るい展望形成に寄与しております。

米国は、先進的な技術インフラと精密農業手法の広範な導入を背景に、世界の農業分野におけるAI産業において重要な役割を担っています。例えば、業界レポートによれば、2024年時点で米国の農家の70％以上が少なくとも1つの精密農業技術を既に導入しています。特定の状況下では、これらの先進的な農業手法により、作物の収穫量が最大30％増加する可能性が実証されています。さらに、研究開発イニシアチブへの投資が顕著に増加していることから、米国は自動灌漑システム、作物モニタリング、収穫量予測を含むAIベースのサービスの進歩を促進しています。加えて、資源効率性と持続可能な農業を推進する政府プログラムの支援により、米国は強靭な農業ビジネスセクターから多大な恩恵を受けております。さらに、主要市場プレイヤーの強力な存在感と、農業企業と技術プロバイダー間の戦略的提携が相まって、米国はAIを活用した農業イノベーションにおける主導的国家としての地位をさらに強化しております。

農業分野におけるAI市場の動向：

効率性と生産性の向上

農業市場におけるAI導入を推進する主要因の一つは、効率性と生産性の大幅な向上です。農業分野でのAI活用により、作物の収穫量が最大30%増加すると報告されています。従来の農法では推測作業や手作業が多く、時間のかかる上に誤りが生じやすい傾向がありました。機械学習アルゴリズムやデータ分析といったAI技術により、農家は作付け、灌漑、収穫に関するより情報に基づいた意思決定が可能となります。例えば、AI搭載システムは土壌状態、気象パターン、作物の生育状況を分析し、灌漑スケジュールを最適化することで水の無駄遣いを削減します。この精密農業アプローチは、より高い収穫量と優れた資源管理につながり、農業の持続可能性と長期的な収益性を高めます。

労働力不足とコスト削減

農業分野における労働力不足は世界の課題であり、多くの地域で農業活動に必要な安定した熟練労働力の確保が困難となっています。報告によれば、2023年の世界の労働力不足は前年比2%増の77%に達しました。AIと自動化技術は、人的労働への依存度を低減することでこの課題への解決策を提供します。例えばロボット技術は、除草、収穫、さらには果実の摘み取りといった、人手がかかり人材確保が困難な作業を遂行できます。さらに、AIシステムは広大な農地の監視・管理を可能とし、現場での大規模な労働力需要を削減します。この自動化は労働力不足の解消に寄与するだけでなく、コスト削減にも貢献します。日常業務を自動化することで、農家は運営コストを削減し、経営資源をより戦略的な農場管理に集中させることができ、結果として農業分野におけるAI市場の安定した成長を促進します。

技術的進歩

AIおよび機械学習技術の急速な進歩は、農業分野におけるAI市場の主要な推進力です。IMARC Groupによれば、世界の機械学習市場は2024年に310億米ドルに達しました。これらの技術は著しく進化し、複雑な農業課題に対する高度な解決策を提供しています。機械学習アルゴリズムは、気象パターン、作物の健康状態、土壌条件など、様々なソースからの膨大なデータを処理し、農家に対して正確かつリアルタイムの洞察を提供します。自律走行トラクターやドローンなどの農業機械へのAIの統合は、圃場作業を効率化し、人件費を削減し、生産性を向上させます。AI技術のこの継続的な進化により、農業分野での利用可能性と適用範囲が拡大し、農業分野におけるAI市場の需要が高まっています。

持続可能な農業実践の必要性

現代農業における持続可能性は重要な課題であり、AIはその実現に重要な役割を果たします。AI駆動ツールは資源利用の最適化を通じて、農業の環境影響を監視・低減します。2023年農業実践調査（FPS）によれば、農家の62%が農業経営判断において温室効果ガス（GHG）を考慮することが重要と認識しています。例えば、AIシステムは特定の作付面積に必要な水や農薬の量を正確にデータ化し、浪費と環境被害を最小限に抑えます。さらに、AIは長期的な持続可能性に不可欠な輪作や土壌健康管理の支援も可能です。カーボンフットプリントの削減と環境に優しい手法の促進を通じて、AIは単なる農業ツールではなく、気候変動対策の手段ともなっているのです。

目次

第1章 序文

第2章 調査範囲と調査手法

• 調査の目的
• ステークホルダー
• データソース
  • 一次情報
  • 二次情報
• 市場推定
  • ボトムアップアプローチ
  • トップダウンアプローチ
• 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 イントロダクション

第5章 世界の農業分野の人工知能（AI）市場

• 市場概要
• 市場実績
• COVID-19の影響
• 市場予測

第6章 市場内訳：提供別

• ソフトウェア
• ハードウェア
• AIサービス（AIaaS）
• サービス

第7章 市場内訳：技術別

• 機械学習
• コンピュータビジョン
• 予測分析

第8章 市場内訳：用途別

• 精密農業
• 農業用ロボット
• 畜産モニタリング
• ドローン分析
• 労働管理
• その他

第9章 市場内訳：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
• アジア太平洋地域
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • 韓国
  • オーストラリア
  • インドネシア
  • その他
• 欧州
  • ドイツ
  • フランス
  • 英国
  • イタリア
  • スペイン
  • ロシア
  • その他
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • その他
• 中東・アフリカ

第10章 SWOT分析

第11章 バリューチェーン分析

第12章 ポーターのファイブフォース分析

第13章 価格分析

第14章 競合情勢

• 市場構造
• 主要企業
• 主要企業のプロファイル
  • A.A.A Taranis Visual Ltd.
  • Ag Leader Technology
  • AgEagle Aerial Systems Inc.
  • Bayer AG
  • Deere & Company
  • Gamaya
  • Granular Inc.（DuPont de Nemours, Inc.）
  • International Business Machines Corporation
  • Raven Industries Inc.
  • Trimble Inc.
  • Oracle Corporation
  • Wipro Limited