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市場調査レポート
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1430559

農業におけるAI：市場シェア分析、産業動向と統計、成長予測（2024年～2029年）

AI In Agriculture - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2024 - 2029)
出版日: | 発行: Mordor Intelligence | ページ情報: 英文 100 Pages | 納期: 2～3営業日

● お客様のご希望に応じて、既存データの加工や未掲載情報（例：国別セグメント）の追加などの対応が可能です。　 詳細はお問い合わせください。

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価格表記: USDを日本円(税抜)に換算
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農業におけるAI：市場シェア分析、産業動向と統計、成長予測（2024年～2029年）
出版日: 2024年02月15日
発行: Mordor Intelligence
ページ情報: 英文 100 Pages
納期: 2～3営業日
ご注意事項 :
本レポートは最新情報反映のため適宜更新し、内容構成変更を行う場合があります。ご検討の際はお問い合わせください。
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概要

農業におけるAI市場は、2024年の20億8,000万米ドルから2029年には57億6,000万米ドルに成長し、予測期間中（2024～2029年）のCAGRは22.55%になると予想されます。

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これらのトラクターはGPSベースの技術を使って自動操舵し、地面から道具を持ち上げ、農場の境界を認識し、タブレットを使って遠隔操作することができるためです。小型の自動運転トラクターを導入すれば、農家の収益を10％以上向上させ、農場の人件費を削減できる可能性があります。

主なハイライト

  • 機械学習技術を利用した作物収量の最大化が市場を牽引しています。品種の選択は、水や養分の利用効果、気候変動への適応、耐病性、栄養分、より良い味を決定する特定の遺伝子を探す面倒なプロセスです。機械学習、特にディープラーニング・アルゴリズムは、様々な気候における作物のパフォーマンスを分析するために、数十年のフィールドデータを取る。このデータに基づいて、どの遺伝子が植物に有益な形質をもたらす可能性が最も高いかを予測する確率モデルを構築することができます。
  • 牛の顔認識技術の採用増加が市場を牽引しています。牛の顔認識プログラムや、ボディコンディションスコアや摂食パターンと組み合わされた画像分類などの高度な測定基準を適用することで、酪農場は現在、牛のグループのすべての行動面を個別に監視することができます。
  • 農業におけるドローンの使用は、小型のマルチスペクトル画像センサーによる作物畑のスキャン、搭載カメラによるGPS地図の作成、重いペイロードの輸送、サーマルイメージングカメラ搭載ドローンによる家畜のモニタリングなどに使用できるため、農業農場全体で無人航空機（UAV）の使用が増加しており、UAVの需要を高めています。
  • しかし、データ収集やデータ共有の標準化の必要性が高く、市場の成長を抑制しています。機械学習、人工知能、高度なアルゴリズム設計は急速に進んでいますが、十分にタグ付けされた意味のある農業データの収集は遅れています。
  • COVID-19がAI農業市場に与えた全体的な影響はポジティブなものだった。パンデミックは、業界におけるイノベーションとデジタルトランスフォーメーションの触媒として機能し、効率性、生産性、持続可能性の向上のためのAI主導型ソリューションの採用を促進しました。遠隔監視・管理の必要性は、農業プロセスのデジタル化を加速させました。データ分析、予測モデリング、スマート農業のためのAI主導型ツールは、生産の最適化、廃棄物の削減、食糧安全保障の確保に不可欠となっています。

農業における人工知能（AI）市場動向

ドローン分析用途・セグメントが大きな市場シェアを占める見込み

  • 農業におけるドローン分析とAIの統合は、農作業の最適化、コスト削減、持続可能性の強化に多大な可能性をもたらします。AIの力を活用してドローンで撮影したデータを分析することで、農家はデータに基づいた意思決定を行い、資源配分を改善し、より高い生産性を達成することができます。したがって、ドローン分析は農業におけるAI市場の重要な促進要因になると予想されます。
  • 高解像度のカメラやセンサーを搭載したドローンは、作物や土壌の状態、圃場の特性に関する膨大な量のデータを取得できます。AIを搭載したアナリティクスと組み合わせることで、農家はこのデータから、作物の健康状態、栄養レベル、害虫の発生状況、農業生産性に影響を与えるその他の要因に関する貴重な洞察を得ることができます。
  • AIを搭載したドローン解析は、圃場内の特定エリアに関する詳細な情報を提供することで、精密農業の実践を可能にします。AIアルゴリズムを使ってドローンで撮影したデータを分析することで、農家は作物の生育、土壌水分レベル、害虫の個体数の変動を特定できます。これにより、的確な肥料、農薬、灌漑の散布など、的を絞った介入が可能になり、資源利用の最適化と作物収量の増加につながります。
  • AI対応アナリティクスを搭載したドローンは、作物の成長段階全体を監視することができます。ドローンの画像やセンサーデータを分析することで、AIアルゴリズムは植物のストレス、病気の発生、栄養不足の初期兆候を検出することができます。農家はその後、灌漑の調整、適切な処置の適用、予防措置の実施などの事前対策を講じることで、リスクを軽減し、作物の健全性を最適化することができます。
  • AIを活用したドローン分析により、農家は広大な農地を効率的に監視できます。時間のかかる手作業による検査を行う代わりに、AIアルゴリズムがドローンで撮影したデータを自動的に分析し、注意が必要なエリアを特定することができます。これにより、作業が効率化され、人件費が削減され、農家は正確でタイムリーな情報に基づいて意思決定を行うことができます。NASSCOMによると、インドでは2025年までに、データとAI技術によって農業セクターに約900億米ドルの付加価値が生まれるといいます。すべての分野を合わせると、人工知能は2025年までにインドのGDPに約5,000億米ドルを上乗せすると予測されています。
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北米が大きな市場シェアを占める見込み

  • 北米の農業におけるAI市場は、より大きな農業テクノロジー産業の中でも重要なセグメントです。北米の農業におけるAI市場は大幅な成長を遂げています。農業分野でのAI技術の採用が増加していることから、市場は今後数年で大きく拡大すると予想されます。生産性向上へのニーズ、精密農業技術への需要の高まり、高度なインフラの利用可能性などの要因が市場成長に寄与しています。
  • 北米の農家や農業ビジネスは、効率性の向上、資源配分の最適化、意思決定プロセスの強化のためにAI技術を取り入れています。同地域の農業産業におけるAI用途には、精密農業、リモートセンシング、作物モニタリング、予測分析、自動農業システムなどがあります。これらのテクノロジーは、農家がデータに基づいた意思決定を行い、収穫量を増やし、コストを削減し、リスクを軽減するのに役立ちます。
  • テクノロジー・プロバイダー、農業関連企業、研究機関、新興企業間のコラボレーションが、北米の農業におけるAI市場を特徴づけています。こうした連携により、イノベーションが促進され、この地域の農業セクター特有のニーズに合わせたAI主導のソリューションが開発されます。AI新興企業との提携や投資は、市場の成長と技術の進歩にさらに貢献しています。
  • 北米の各国政府は農業におけるAIの可能性を認識し、支援政策やイニシアティブを実施しています。これには、農業におけるAIの採用とイノベーションを促進するための資金提供プログラム、研究助成金、規制の枠組みなどが含まれます。こうしたイニシアチブは、AI市場の成長を促す環境を提供し、持続可能で回復力のある農法の開発を促進します。
  • 2023年1月、米国と欧州連合（EU）は、人工知能（AI）の活用を通じて農業、気候予測、緊急対応、電力網を改善するための協力体制を確立しました。この協力は現在、欧州委員会と、27カ国で構成される欧州連合（EU）の執行機関であるホワイトハウスとの間で行われています。
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農業における人工知能（AI）産業の概要

  • 農業市場における人工知能（AI）市場は、Microsoft Corporation、IBM Corporation、Granular Inc.、aWhere Inc.、Prospera Technologies Ltd.などの主要企業によって断片化されています。同市場のプレーヤーは、製品提供を強化し、持続可能な競争優位性を獲得するために、提携、協力、買収などの戦略を採用しています。
  • 2023年4月、IBMとTexas A&M AgriLifeは、農業生産性を向上させ、経済的・環境的経費を削減できる水消費量の洞察を農家に提供するために協力しました。Texas A&M AgriLifeとIBMは、米国の乾燥地域で農家が「いつ水をやるべきか」を判断するのに役立つテクノロジー・ソリューション、Liquid Prepを展開し、成長させる。
  • 2022年5月、AGRAとマイクロソフトは、農業のデジタル変革を支援するために協力関係を拡大しました。AGRAとマイクロソフトは、ダボス会議において、アフリカ変革オフィス（Africa Transformation Office）を通じた今後の協力に関する覚書に調印しました。両組織は、AgriBotの開発につながった、2019年に開始された以前のパートナーシップからの成功を活用します。

その他の特典

  • エクセル形式の市場予測（ME）シート
  • 3ヶ月間のアナリスト・サポート

目次

第1章 イントロダクション

  • 調査の前提条件と市場定義
  • 調査範囲

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 市場洞察

  • 市場概要
  • 産業バリューチェーン分析
  • 業界の魅力度-ポーターのファイブフォース分析
    • 買い手／消費者の交渉力
    • 供給企業の交渉力
    • 新規参入業者の脅威
    • 代替品の脅威
    • 競争企業間の敵対関係の強さ
  • COVID-19が農業分野の人工知能（AI）市場に与える影響の分析

第5章 市場力学

  • 市場促進要因
    • 機械学習技術を用いた作物収量の最大化
    • 牛の顔認識技術の採用増加
    • 農業現場での無人航空機（UAV）利用の増加
  • 市場抑制要因
    • データ収集における標準化の欠如

第6章 市場セグメンテーション

  • 用途別
    • 天候追跡
    • 精密農業
    • ドローン分析
  • デプロイメント別
    • クラウド
    • オンプレミス
    • ハイブリッド
  • 地域別
    • 北米
    • 欧州
    • アジア太平洋
    • 世界のその他の地域

第7章 競合情勢

  • 企業プロファイル
    • Microsoft Corporation
    • IBM Corporation
    • Granular Inc.
    • aWhere Inc.
    • Prospera Technologies Ltd.
    • Gamaya SA
    • ec2ce
    • PrecisionHawk Inc.
    • Cainthus Corp.
    • Tule Technologies Inc.

第8章 投資分析

第9章 市場機会と今後の動向

目次
Product Code: 64248

The AI Market In Agriculture Industry is expected to grow from USD 2.08 billion in 2024 to USD 5.76 billion by 2029, at a CAGR of 22.55% during the forecast period (2024-2029).

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The driverless tractor is trending in the market, as these tractors can steer automatically using GPS-based technology, lift tools from the ground, recognize the boundaries of a farm, and be operated remotely using a tablet. A fleet of smaller automated tractors could raise farmer revenue by more than 10 percent and reduce farm labor costs.

Key Highlights

  • Maximizing crop yield using machine learning techniques is driving the market. Species selection is a tedious process of searching for specific genes that determine water and nutrient use effectiveness, adaptation to climate change, disease resistance, nutrient content, or a better taste. Machine learning, in particular deep learning algorithms, takes decades of field data to analyze crop performance in various climates. Based on this data, one can build a probability model to predict which genes will most likely contribute a beneficial trait to a plant.
  • An increase in the adoption of cattle face recognition technology is driving the market. By applying advanced metrics, including cattle facial recognition programs and image classification incorporated with body condition scores and feeding patterns, dairy farms can now individually monitor all behavioral aspects of a group of cattle.
  • The increased use of unmanned aerial vehicles (UAVs) across agricultural farms is driving the market, as the use of drones in the agriculture industry can be used in crop field scanning with compact multispectral imaging sensors, GPS map creation through onboard cameras, heavy payload transportation, and livestock monitoring with thermal-imaging camera-equipped drones, which increases the demand for UAVs.
  • However, the need for standardization is restraining market growth as the need for data collection and data sharing standards is high. Machine learning, artificial intelligence, and advanced algorithm design have moved quickly, but collecting well-tagged, meaningful agricultural data is way behind.
  • The overall impact of COVID-19 on the AI agriculture market was positive. The pandemic acted as a catalyst for innovation and digital transformation in the industry, driving the adoption of AI-driven solutions for increased efficiency, productivity, and sustainability. The need for remote monitoring and management accelerated the digitization of agricultural processes. AI-driven tools for data analysis, predictive modeling, and smart farming have become essential for optimizing production, reducing waste, and ensuring food security.

Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Trends

Drone Analytics Application Segment is Expected to Hold Significant Market Share

  • Integrating drone analytics and AI in agriculture offers tremendous potential for optimizing agricultural operations, reducing costs, and enhancing sustainability. By leveraging the power of AI to analyze drone-captured data, farmers can make data-driven decisions, improve resource allocation, and achieve higher productivity. Therefore, drone analytics is expected to be a significant driver of the AI market in agriculture.
  • Drones with high-resolution cameras and sensors can capture vast amounts of data about crops, soil conditions, and field characteristics. Combined with AI-powered analytics, this data enables farmers to gain valuable insights into crop health, nutrient levels, pest infestations, and other factors influencing agricultural productivity.
  • AI-powered drone analytics enable precision agriculture practices by providing detailed information about specific areas within a field. By using AI algorithms to analyze drone-captured data, farmers can identify variations in crop growth, soil moisture levels, or pest populations. This allows for targeted interventions, such as precise fertilizers, pesticides, or irrigation applications, leading to optimized resource utilization and increased crop yields.
  • Drones equipped with AI-enabled analytics can monitor crops throughout their growth stages. By analyzing drone imagery and sensor data, AI algorithms can detect early signs of plant stress, disease outbreaks, or nutrient deficiencies. Farmers can then take proactive measures, such as adjusting irrigation, applying appropriate treatments, or implementing preventive measures, to mitigate risks and optimize crop health.
  • Drone analytics powered by AI enable farmers to efficiently monitor large agricultural areas. Instead of conducting time-consuming manual inspections, AI algorithms can automatically analyze drone-captured data and identify areas requiring attention. This streamlines operations saves labor costs, and allows farmers to make informed decisions based on accurate and timely information. According to NASSCOM, by 2025, approximately USD 90 billion of value will be added to the agriculture sector through data and AI technologies in India. With all the sectors combined, artificial intelligence is projected to add approximately USD 500 billion to India's GDP by 2025.
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North America is Expected to Hold Significant Market Share

  • The North American artificial intelligence (AI) market in agriculture is a significant segment within the larger agricultural technology industry. The North American AI market in agriculture has been experiencing substantial growth. With the increasing adoption of AI technologies in the agricultural sector, the market is expected to expand significantly in the coming years. Factors such as the need for increased productivity, rising demand for precision farming techniques, and the availability of advanced infrastructure contribute to market growth.
  • North American farmers and agricultural businesses embrace AI technologies to improve efficiency, optimize resource allocation, and enhance decision-making processes. AI applications in the region's agriculture industry include precision agriculture, remote sensing, crop monitoring, predictive analytics, and automated farming systems. These technologies help farmers make data-driven decisions, increase yields, reduce costs, and mitigate risks.
  • Collaborations between technology providers, agriculture companies, research institutions, and startups characterize the North American AI market in agriculture. These collaborations foster innovation and the development of AI-driven solutions tailored to the specific needs of the region's agricultural sector. Partnerships and investments in AI startups further contribute to market growth and technological advancements.
  • Governments in North America recognize the potential of AI in agriculture and are implementing supportive policies and initiatives. These include funding programs, research grants, and regulatory frameworks to foster AI adoption and innovation in the agricultural sector. Such initiatives provide a conducive environment for AI market growth and facilitate the development of sustainable and resilient agricultural practices.
  • In January 2023, the United States and the European Union established a collaboration to improve agriculture, climate forecasting, emergency response, and the electric grid through the use of artificial intelligence (AI). The cooperation is now between the European Commission and the White House, the executive arm of the 27-member European Union.
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Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Industry Overview

  • The artificial intelligence (AI) market in the agriculture market is fragmented with major players like Microsoft Corporation, IBM Corporation, Granular Inc., aWhere Inc., and Prospera Technologies Ltd. Players in the market are adopting strategies such as partnerships, collaborations, and acquisitions to enhance their product offerings and gain sustainable competitive advantage.
  • In April 2023, IBM and Texas A&M AgriLife collaborated to provide farmers with water consumption insights, which can boost agricultural productivity while lowering economic and environmental expenses. Texas A&M AgriLife and IBM will deploy and grow Liquid Prep, a technology solution that helps farmers decide "when to water" in dry parts of the United States.
  • In May 2022, AGRA and Microsoft expanded their collaboration to help with the digital agricultural transformation. AGRA and Microsoft signed an MoU in Davos for future collaboration through its Africa Transformation Office. The organizations will leverage their success from a previous partnership started in 2019, which led to the development of the AgriBot.

Additional Benefits:

  • The market estimate (ME) sheet in Excel format
  • 3 months of analyst support

TABLE OF CONTENTS

1 INTRODUCTION

  • 1.1 Study Assumptions and Market Definition
  • 1.2 Scope of the Study

2 RESEARCH METHODOLOGY

3 EXECUTIVE SUMMARY

4 MARKET INSIGHTS

  • 4.1 Market Overview
  • 4.2 Industry Value Chain Analysis
  • 4.3 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis
    • 4.3.1 Bargaining Power of Buyers/Consumers
    • 4.3.2 Bargaining Power of Suppliers
    • 4.3.3 Threat of New Entrants
    • 4.3.4 Threat of Substitute Products
    • 4.3.5 Intensity of Competitive Rivalry
  • 4.4 Analysis on the impact of COVID-19 on the Artificial Intelligence (AI) Market in Agriculture

5 MARKET DYNAMICS

  • 5.1 Market Drivers
    • 5.1.1 Maximize Crop Yield Using Machine Learning technique
    • 5.1.2 Increase in the Adoption of Cattle Face Recognition Technology
    • 5.1.3 Increase Use of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) Across Agricultural Farms
  • 5.2 Market Restraints
    • 5.2.1 Lack of Standardization in Data Collection

6 MARKET SEGMENTATION

  • 6.1 By Application
    • 6.1.1 Weather Tracking
    • 6.1.2 Precision Farming
    • 6.1.3 Drone Analytics
  • 6.2 By Deployment
    • 6.2.1 Cloud
    • 6.2.2 On-premise
    • 6.2.3 Hybrid
  • 6.3 By Geography
    • 6.3.1 North America
    • 6.3.2 Europe
    • 6.3.3 Asia-Pacific
    • 6.3.4 Rest of the World

7 COMPETITIVE LANDSCAPE

  • 7.1 Company Profiles
    • 7.1.1 Microsoft Corporation
    • 7.1.2 IBM Corporation
    • 7.1.3 Granular Inc.
    • 7.1.4 aWhere Inc.
    • 7.1.5 Prospera Technologies Ltd.
    • 7.1.6 Gamaya SA
    • 7.1.7 ec2ce
    • 7.1.8 PrecisionHawk Inc.
    • 7.1.9 Cainthus Corp.
    • 7.1.10 Tule Technologies Inc.

8 INVESTMENT ANALYSIS

9 MARKET OPPORTUNITIES AND FUTURE TRENDS