作物モニタリングにおけるAI市場-2025年から2030年までの予測

作物モニタリングにおけるAI市場は、予測期間中にCAGR 14.80%で力強い成長を遂げ、2025年の9億6,300万米ドルから2030年には19億2,100万米ドルになると予測されています。

農業における作物モニタリングにおけるAIの使用は、AIと機械学習アルゴリズムの進歩によって増加傾向にあります。これにより、作物モニタリング能力の精度が向上しています。センサー技術やモノのインターネット（IoT）は、作物の健康状態や農場の成長を把握・分析するために普及しつつあります。さらに、データと技術を活用して特定の地形に合わせた栽培を行う精密農業は、データ処理に必要な分析と洞察を提供するAIの応用により、より効果的になっています。

作物モニタリングにおけるAI市場促進要因：

• 世界の食糧需要の増大：世界の食糧需要の増大は、AIを活用した作物モニタリング・ソリューションの主要な促進要因です。NIHの調査によると、中国の1人当たり小麦消費量は2030年には76kg、2050年には95kgに増加すると予測されています。一方、インドについては、2030年には2019年比で60.4kgから74kgになると予測されています。
• 政府の介入と資金援助：政府のイニシアティブと資金援助は、研究開発を支援することによって作物モニタリングにおけるAI市場を牽引する重要な役割を果たしています。こうした政府の取り組みによる補助金や助成金は、研究者が新しいAIアルゴリズム、センサー技術、作物モニタリング用の分析ツールを開発することを可能にすると同時に、農家がAIを活用したソリューションに投資することを容易にします。

作物モニタリングにおけるAI市場の地理的展望：

• アジア太平洋：アジア太平洋地域は、労働コストの上昇、土地不足、人口増加により成長を遂げています。中国、インド、日本が同地域におけるAIソリューションの採用を主導しています。
• 北米：北米では、特に米国とカナダで精密農業への投資が増加しており、強固なインフラと研究基盤の恩恵を受けています。
• 欧州：欧州は環境動向に注目しており、こうした技術への投資を促進しています。ドイツ、フランス、英国は、農業技術の採用を促進する政府のイニシアティブに支えられ、持続可能で精密な農業のコンセプトに投資しています。
• 中東・アフリカ：中東・アフリカは、農業におけるAIソリューションの新たなフロンティアであり、特にサウジアラビア、アラブ首長国連邦、南アフリカなどの乾燥地帯は、作物モニタリングにおける農業技術の主要国です。
• 南米：南米は、気候変動や資源枯渇に対処するためにブラジルやアルゼンチンなどの国々でAIソリューションの採用が推進され、成長を目の当たりにしています。

本レポートを購入する理由

• 洞察に満ちた分析：顧客セグメント、政府政策と社会経済要因、消費者嗜好、産業別、その他のサブセグメントに焦点を当て、主要地域だけでなく新興地域もカバーする詳細な市場考察を得ることができます。
• 競合情勢：世界の主要企業が採用している戦略的策略を理解し、適切な戦略による市場浸透の可能性を理解することができます。
• 市場動向と促進要因：ダイナミックな要因と極めて重要な市場動向、そしてそれらが今後の市場展開をどのように形成していくかを探ります。
• 実行可能な提言：ダイナミックな環境の中で新たなビジネスストリームと収益を発掘するための戦略的決断を下すために、洞察を活用します。
• 幅広い利用者に対応：新興企業、研究機関、コンサルタント、中小企業、大企業にとって有益で費用対効果の高いです。

どのような用途で利用されていますか？

業界および市場考察、事業機会評価、製品需要予測、市場参入戦略、地理的拡大、設備投資の決定、規制の枠組みと影響、新製品開拓、競合の影響

調査範囲

• 2022年から2030年までの過去データおよび予測
• 成長機会、課題、サプライチェーンの展望、規制枠組み、顧客行動、およびトレンド分析
• 競合のポジショニング、戦略、および市場シェア分析
• 収益の成長と予測国々を含むセグメントおよび地域の分析
• 企業プロファイリング（特に主な動向）

作物モニタリングにおけるAI市場は以下のセグメントに分析されます：

技術別

• 機械学習
• コンピュータビジョン
• 予測分析
• その他

サービス別

• ハードウェア
• ソフトウェア
• サービス

用途別

• 疾病・害虫管理
• 精密灌漑
• 収量予測
• 土壌健康モニタリング
• 雑草駆除

地域別

• 北米
• 米国
• カナダ
• メキシコ
• 南米
• ブラジル
• アルゼンチン
• その他
• 欧州
• 英国
• ドイツ
• フランス
• スペイン
• その他
• 中東・アフリカ
• サウジアラビア
• UAE
• その他
• アジア太平洋
• 中国
• 日本
• インド
• 韓国
• 台湾
• オーストラリア
• その他

目次

第1章 イントロダクション

• 市場概要
• 市場の定義
• 調査範囲
• 市場セグメンテーション
• 通貨
• 前提条件
• 基準年と予測年のタイムライン
• 利害関係者にとっての主なメリット

第2章 調査手法

• 調査デザイン
• 調査プロセス

第3章 エグゼクティブサマリー

• 主な調査結果

第4章 市場力学

• 市場促進要因
• 市場抑制要因
• ポーターのファイブフォース分析
• 業界バリューチェーン分析
• アナリストビュー

第5章 作物モニタリングにおけるAI市場：技術別

• イントロダクション

5.2.機械学習：

• コンピュータビジョン
• 予測分析
• その他

第6章 作物モニタリングにおけるAI市場：サービス別

• イントロダクション
• ハードウェア
• ソフトウェア
• サービス

第7章 作物モニタリングにおけるAI市場：用途別

• イントロダクション
• 疾病・害虫管理
• 精密灌漑
• 収量予測
• 土壌の健康モニタリング
• 雑草駆除

第8章 作物モニタリングにおけるAI市場：地域別

• イントロダクション
• 北米
  • 技術別
  • サービス別
  • 用途別
  • 国別
• 南米
  • 技術別
  • サービス別
  • 用途別
  • 国別
• 欧州
  • 技術別
  • サービス別
  • 用途別
  • 国別
• 中東・アフリカ
  • 技術別
  • サービス別
  • 用途別
  • 国別
• アジア太平洋地域
  • 技術別
  • サービス別
  • 用途別
  • 国別

第9章 競合環境と分析

• 主要企業と戦略分析
• 市場シェア分析
• 合併、買収、合意およびコラボレーション
• 競合ダッシュボード

第10章 企業プロファイル

• Taranis
• Plantix
• Sentera
• Farmonaut Technologies Pvt. Ltd.
• EOS Data Analytics, Inc.
• CropX Inc.