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表紙：農業における人工知能（AI）市場の2030年までの予測：オファリング別、技術別、用途別、地域別の世界分析
市場調査レポート
商品コード
1358974

農業における人工知能（AI）市場の2030年までの予測：オファリング別、技術別、用途別、地域別の世界分析

Artificial Intelligence in Agriculture Market Forecasts to 2030 - Global Analysis By Offering, Technology, Application and By Geography
出版日: | 発行: Stratistics Market Research Consulting | ページ情報: 英文 200+ 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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農業における人工知能（AI）市場の2030年までの予測：オファリング別、技術別、用途別、地域別の世界分析
出版日: 2023年10月01日
発行: Stratistics Market Research Consulting
ページ情報: 英文 200+ Pages
納期: 2～3営業日
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  • 概要
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  • 目次
概要

Stratistics MRCによると、農業における人工知能（AI）の世界市場は2023年に21億米ドルを占め、予測期間中にCAGR 21.1％で成長し、2030年には79億米ドルに達すると予測されています。

人工知能は、自然知能（人間の知能）をシミュレートまたは表示し、人間の介入を必要とせずに分析、判断、意思決定などのタスクを実行できるインテリジェントなコンピュータシステムの作成に関わる科学と工学の学問です。農業は人工知能（AI）によって大きく変貌を遂げ、農作業やそれに付随する作業のあり方が一変しました。こうした問題に取り組み、農業の可能性を最大限に実現するために、機械学習、コンピューター・ビジョン、データ分析などのAI技術が活用されています。農業におけるAIは、標準的な農法にとどまらず、農家や農業利害関係者がデータ主導の洞察とインテリジェントな意思決定を行うことで、生産量の向上、資源利用の最適化、農学上の数多くの問題への対処を可能にします。

増大する食糧需要と人口

世界人口の拡大に伴い、食糧生産に対する需要は高まっています。AI技術の助けを借りれば、農家は農業の収穫量を増やし、資源利用を最大化することで、増大する食糧需要を持続的に満たすことができます。例えば、2022年11月中旬の地球上の人口は80億人だっています。現在の80億人から2050年には97億人となり、世界人口の増加は約20億人と推定されます。人口が増えれば、農作物をより迅速に生産する必要性が高まるが、AIはさまざまな形で農業活動を鈍らせる可能性があります。

非熟練労働力と高コスト

導入にかかる初期コストの高さは、この分野の成長にとって重要な障害です。要件によると、とりわけ農村部の低所得世帯は、スマート農業のコストが乗り越えられない障壁だと考えており、それがこのような最先端機器の普及を妨げています。しかし、土地の分断や高額な初期コストのために、膨大な累積データの標準化が行われておらず、これが資源の非効率的な分配を引き起こし、分析期間中の市場拡大を厳しく制限しています。

小規模農場の管理にAIの利用を促進する政府の取り組み

世界には5億7,000万以上の農場があり、その95％は5ヘクタール以下の小規模農場です。100ヘクタール以上の農地の大半がAI技術を利用しています。このことは、AIシステムの開発に多額の初期投資が必要なことからもわかる。一般に、100ヘクタール以上の土地を所有する農家は、農場管理やその他の用途のためにAIベースのソリューションに投資することができます。しかし、世界中の政府が農業用途でのAIの使用を支援し、小規模農家を援助しているため、ソリューション・プロバイダーが5ヘクタール未満の農場に集中するチャンスもあります。

新興経済における大規模技術の限界

人工知能やその他の第4次産業革命関連技術は、ますますインタラクティブで複雑な方法で、幅広いプロセスの自動化を可能にします。例えば食料生産を向上させることで、こうした発展は低開発国の経済・社会発展にいくつかの展望を生み出すと期待されています。また、開発途上国内および開発途上国と先進地域との間にすでに存在する格差を強化・増幅する可能性もあります。

COVID-19の影響：

COVID-19の急速な流行は、多くの国々で厳格な封鎖法の採用を促し、多くの農業活動を一時的に停止させ、農業用AIの世界市場に悪影響を及ぼしました。この伝染病流行は、食糧供給を維持し、人的ミスを減らすための農業自動化の必要性を浮き彫りにしました。世界の供給網はCOVID-19の影響を受けており、肥料、農薬、機械などの農業用品の入手しやすさに影響を及ぼしています。この障害により、廃棄物の削減と製造効率の最適化が再び優先されています。

予測期間中、ソフトウェア・セグメントが最大となる見込み

農業機械への組み込みの容易さ、人件費の節約、リアルタイムのデータ収集により、ソフトウェア・セグメントが予測期間中最大の市場シェアを占めました。さらに、分析ツールの使用とともに、クラウドに生成・保存される大量のデータは、農家が農業のあらゆる側面を特定・管理するのに役立ちます。このプログラムの使用は、農家が移り変わる需要に適応する能力を大幅に向上させる。

予測分析セグメントは予測期間中最も高いCAGRが見込まれる

予測分析セグメントは、予測期間を通じて有利な成長を示すと推定されます。予測アナリティクスと呼ばれるAIの一分野では、過去のデータ、機械学習アルゴリズム、統計的手法を使用して、今後の出来事や結果を予測します。さらに、予測分析が農業で果たす役割は増大しており、農家が業務を改善し、情報に基づいた意思決定を行い、リスクを低減するのを支援しています。予測分析のモデルは、作物の収量、天候パターン、土壌の状態、その他の重要な変数に関する過去の情報を調査します。

最大のシェアを持つ地域：

中国やインドなどの新興国からの需要が増加しているため、アジア太平洋地域が予測期間中最大のシェアを占めています。農業における人工知能の市場は、農業における機械技術やIoTデバイスの使用の増加によって牽引されると予測されます。農業分野における多種多様な最先端の開発や製品が、市場拡大の原動力となっています。さらに、この地域のAI農業は、人口増加、気候変動、水不足が主な要因となっています。この地域における市場の成長は、自動化の進展、AIやMLのような技術の進歩、土壌の質の低下などの要因によって促進されるであろう。

CAGRが最も高い地域：

生産性の向上、資源配分の改善、意思決定プロセスの強化を目的として北米の農家や農業事業者がAI技術を採用していることから、北米は予測期間中に有利な成長を遂げると予測されます。さらに、同地域におけるAIの農業応用には、自動農業システム、リモートセンシング、作物モニタリング、精密農業などがあります。現代技術の助けを借りて、農家は収量を向上させ、経費を最小限に抑え、リスクを減らし、データ主導の意思決定を行うことができます。

無料カスタマイズサービス：

本レポートをご購読のお客様には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれかをご利用いただけます：

  • 企業プロファイル
    • 追加市場プレイヤーの包括的プロファイリング（3社まで）
    • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
  • 地域セグメンテーション
    • 顧客の関心に応じた主要国の市場推計・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
  • 競合ベンチマーキング
    • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

  • 概要
  • ステークホルダー
  • 調査範囲
  • 調査手法
    • データマイニング
    • データ分析
    • データ検証
    • 調査アプローチ
  • 調査ソース
    • 1次調査ソース
    • 2次調査ソース
    • 前提条件

第3章 市場動向分析

  • 促進要因
  • 抑制要因
  • 機会
  • 脅威
  • 技術分析
  • アプリケーション分析
  • 新興市場
  • 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

  • 供給企業の交渉力
  • 買い手の交渉力
  • 代替品の脅威
  • 新規参入業者の脅威
  • 競争企業間の敵対関係

第5章 世界の農業における人工知能（AI）市場：オファリング別

  • サービス
    • サポートとメンテナンス
    • 導入と統合
  • ソフトウェア
    • AIソリューション
    • AIプラットフォーム
    • その他のソフトウェア
  • ハードウェア
    • 通信網
    • ストレージデバイス
    • プロセッサー
    • その他のハードウェア
  • その他の製品

第6章 世界の農業における人工知能（AI）市場：技術別

  • 予測分析
  • コンピュータビジョン
  • 機械学習
  • その他の技術

第7章 世界の農業における人工知能（AI）市場：用途別

  • 農業ロボット
  • ドローン分析
  • 労務管理
  • 家畜の監視
  • 精密農業
    • 灌漑管理
    • 天候の追跡と予報
    • 作物調査
    • フィールドマッピング
    • 収量監視
  • 養殖経営
  • スマート温室管理
  • 土壌管理
    • 栄養素のモニタリング
    • 水分モニタリング
  • インテリジェントなスプレー
  • 自動除草
  • Plantixアプリ
  • その他の用途

第8章 世界の農業における人工知能（AI）市場：地域別

  • 北米
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 欧州
    • ドイツ
    • 英国
    • イタリア
    • フランス
    • スペイン
    • その他欧州
  • アジア太平洋地域
    • 日本
    • 中国
    • インド
    • オーストラリア
    • ニュージーランド
    • 韓国
    • その他アジア太平洋地域
  • 南米
    • アルゼンチン
    • ブラジル
    • チリ
    • その他南米
  • 中東とアフリカ
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • カタール
    • 南アフリカ
    • その他中東とアフリカ

第9章 主な発展

  • 契約、パートナーシップ、コラボレーション、合弁事業
  • 買収と合併
  • 新製品の発売
  • 事業拡大
  • その他の主要戦略

第10章 企業プロファイル

  • aWhere Inc.
  • Cainthus Corp
  • Climate LLC（The Climate Corporation）
  • Corteva
  • Descartes Labs, Inc
  • Gamaya
  • Granular Inc.
  • IBM Corporation
  • Microsoft Corporation
  • PrecisionHawk Inc
  • Taranis
  • Valmont Industries（Prospera Technologies）
図表

List of Tables

  • Table 1 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Region (2021-2030) ($MN)
  • Table 2 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Offering (2021-2030) ($MN)
  • Table 3 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Service (2021-2030) ($MN)
  • Table 4 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Support & Maintenance (2021-2030) ($MN)
  • Table 5 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Deployment & Integration (2021-2030) ($MN)
  • Table 6 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Software (2021-2030) ($MN)
  • Table 7 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By AI Solution (2021-2030) ($MN)
  • Table 8 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By AI Platform (2021-2030) ($MN)
  • Table 9 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Other Softwares (2021-2030) ($MN)
  • Table 10 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Hardware (2021-2030) ($MN)
  • Table 11 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Network (2021-2030) ($MN)
  • Table 12 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Storage Device (2021-2030) ($MN)
  • Table 13 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Processor (2021-2030) ($MN)
  • Table 14 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Other Hardwares (2021-2030) ($MN)
  • Table 15 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Other Offerings (2021-2030) ($MN)
  • Table 16 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Technology (2021-2030) ($MN)
  • Table 17 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Predictive Analytics (2021-2030) ($MN)
  • Table 18 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Computer Vision (2021-2030) ($MN)
  • Table 19 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Machine Learning (2021-2030) ($MN)
  • Table 20 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Other Technologies (2021-2030) ($MN)
  • Table 21 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Application (2021-2030) ($MN)
  • Table 22 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Agriculture Robots (2021-2030) ($MN)
  • Table 23 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Drone Analytics (2021-2030) ($MN)
  • Table 24 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Labor Management (2021-2030) ($MN)
  • Table 25 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Livestock Monitoring (2021-2030) ($MN)
  • Table 26 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Precision Farming (2021-2030) ($MN)
  • Table 27 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Irrigation Management (2021-2030) ($MN)
  • Table 28 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Weather Tracking & Forecasting (2021-2030) ($MN)
  • Table 29 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Crop Scouting (2021-2030) ($MN)
  • Table 30 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Field Mapping (2021-2030) ($MN)
  • Table 31 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Yield Monitoring (2021-2030) ($MN)
  • Table 32 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Fish Farming Management (2021-2030) ($MN)
  • Table 33 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Smart Greenhouse Management (2021-2030) ($MN)
  • Table 34 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Soil Management (2021-2030) ($MN)
  • Table 35 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Nutrient Monitoring (2021-2030) ($MN)
  • Table 36 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Moisture Monitoring (2021-2030) ($MN)
  • Table 37 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Intelligent Spraying (2021-2030) ($MN)
  • Table 38 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Automatic Weeding (2021-2030) ($MN)
  • Table 39 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Plantix app (2021-2030) ($MN)
  • Table 40 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Outlook, By Other Applications (2021-2030) ($MN)

Note: Tables for North America, Europe, APAC, South America, and Middle East & Africa Regions are also represented in the same manner as above.

目次
Product Code: SMRC23846

According to Stratistics MRC, the Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market is accounted for $2.1 billion in 2023 and is expected to reach $7.9 billion by 2030 growing at a CAGR of 21.1% during the forecast period. Artificial intelligence is the study of the science and engineering involved in creating intelligent computer systems capable of simulating or displaying natural intelligence (human intelligence) and performing tasks like analysis, judgment, and decision-making without the need for human intervention. The agricultural industry has been transformed by artificial intelligence (AI), which has completely changed the ways farming and associated tasks are carried out. To tackle these issues and realize agriculture's full potential, AI technologies like machine learning, computer vision, and data analytics are being used. Beyond standard farming methods, AI in agriculture enables farmers and agricultural stakeholders to use data-driven insights and intelligent decision-making to improve production, optimize resource use, and handle numerous agronomic concerns.

According to UN Food and Agriculture Organization, the population will rise by 9.8 billion by 2050.

Market Dynamics:

Driver:

Growing food demand and population

The demand for food production is rising as the world's population expands. With the help of AI technologies, farmers can increase agricultural yields and maximize resource use to sustainably satisfy rising food demand. For instance, there were 8.0 billion people on earth in mid-November 2022. From the current 8 billion to 9.7 billion in 2050, the estimated increase in world population is around 2 billion people. A growing population increases the need for crops to produce more rapidly, yet AI can slow down agricultural activity in a number of different ways.

Restraint:

Unskilled labor and high cost

The high initial cost of implementation is an important obstacle to the growth of this sector. According to the requirements, low-income households in rural areas, among others, believe the cost of smart agriculture to be an insurmountable barrier, which prevents the widespread adoption of such cutting-edge equipment. However, due to land fragmentation and expensive beginning costs, there is no standardization of the massive amount of cumulative data, which causes an inefficient distribution of resources and severely restricts market expansion over the course of the analysis period.

Opportunity:

Government initiatives promoting the use of AI to manage small farms

There are more than 570 million farms around the globe, and 95 percent of these are smaller than 5 hectares. The majority of farms with more than 100 hectares of land use AI technology. This is demonstrated by the substantial initial outlay needed to develop AI systems. In general, farmers with land holdings larger than 100 hectares are able to invest in AI-based solutions for farm management and other uses. However, there is a chance for solution providers to concentrate on farms with fewer than 5 hectares of land because governments all over the world support the use of AI for agricultural applications and give aid to farmers with small farms.

Threat:

Limitations of large-scale technology in developing economies

Artificial intelligence and other Fourth Industrial Revolution-related technologies enable the automation of a wide range of processes in increasingly interactive and complex ways. By improving food production, for instance, these developments are expected to generate several prospects for economic and social development in underdeveloped nations. They could reinforce and amplify already existing disparities within developing nations and between those nations and more developed regions.

COVID-19 Impact:

The rapid COVID-19 pandemic breakout prompted the adoption of strict lockdown laws across a number of countries, which temporarily halted a number of agricultural activities and had a detrimental effect on the worldwide market for AI in agriculture. The epidemic has brought to light the necessity for agriculture automation to maintain the food supply and reduce human error. Global supply networks have been affected by COVID-19, which has an impact on the accessibility of agricultural supplies like fertilizer, pesticides, and machinery. Due to this disturbance, waste reduction and manufacturing efficiency optimization are again prioritized.

The software segment is expected to be the largest during the forecast period

Due to its ease of integration into agricultural machinery, labor cost savings, and real-time data collection, the software segment held the largest market share over the forecast period. Moreover, together with the use of analytical tools, the large amount of data being generated and stored in the cloud helps the farmer identify and manage every aspect of farming. The use of the program substantially improves farmers' capacity to adapt to shifting demands.

The predictive analytics segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Predictive Analytics segment is estimated to witness lucrative growth throughout the extrapolated period. A branch of AI called predictive analytics uses historical data, machine learning algorithms, and statistical methods to forecast upcoming events or outcomes. Furthermore, predictive analytics is playing an increasing role in agriculture, assisting farmers to improve their operations, make informed decisions, and reduce risks. Models for predictive analytics examine past information on crop yields, weather patterns, the condition of the soil, and other important variables.

Region with largest share:

Due to the increased demand from emerging nations like China and India, Asia-Pacific held the largest portion during the projection period. The market for artificial intelligence in agriculture is predicted to be driven by the growing use of mechanical technology and IoT devices in agriculture. The wide variety of cutting-edge developments and products in the agriculture sector are associated with driving the market's expansion. Additionally, the region's AI agriculture industry is being driven primarily by population growth, climate change, and shortages of water. The market's growth in this region will be fueled by factors including rising automation, technological advancements like AI and ML, and decreasing soil quality.

Region with highest CAGR:

Owing to the adoption of AI technology by farmers and agricultural businesses in North America to boost productivity, improve resource allocation, and strengthen decision-making processes, North America is predicted to experience lucrative growth over the extrapolated period. Moreover, a few of the agricultural applications of AI in the area include automated farming systems, remote sensing, crop monitoring, and precision agriculture. With the help of modern technology, farmers may improve yields, minimize expenses, reduce risks, and make data-driven decisions.

Key players in the market:

Some of the key players in Artificial Intelligence (AI) in Agriculture market include: aWhere Inc., Cainthus Corp, Climate LLC (The Climate Corporation), Corteva, Descartes Labs, Inc, Gamaya, Granular Inc., IBM Corporation, Microsoft Corporation , PrecisionHawk Inc, Taranis and Valmont Industries (Prospera Technologies).

Key Developments:

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 U.S.

In October 2022, Microsoft announced, FarmVibes open-sourced by Microsoft Research.AI, a collection of machine-learning models and technologies for sustainable agriculture. FarmVibes. AI comprises data processing methods for merging spatiotemporal and geographic data, such as weather data and satellite and drone footage.

Offerings Covered:

  • Service
  • Software
  • Hardware
  • Other Offerings

Technologies Covered:

  • Predictive Analytics
  • Computer Vision
  • Machine Learning
  • Other Technologies

Applications Covered:

  • Agriculture Robots
  • Drone Analytics
  • Labor Management
  • Livestock Monitoring
  • Precision Farming
  • Fish Farming Management
  • Smart Greenhouse Management
  • Soil Management
  • Intelligent Spraying
  • Automatic Weeding
  • Plantix app
  • Other Applications

Regions Covered:

  • North America
    • US
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • Germany
    • UK
    • Italy
    • France
    • Spain
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • Japan
    • China
    • India
    • Australia
    • New Zealand
    • South Korea
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Argentina
    • Brazil
    • Chile
    • Rest of South America
  • Middle East & Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE
    • Qatar
    • South Africa
    • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2021, 2022, 2023, 2026, and 2030
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

  • 2.1 Abstract
  • 2.2 Stake Holders
  • 2.3 Research Scope
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Mining
    • 2.4.2 Data Analysis
    • 2.4.3 Data Validation
    • 2.4.4 Research Approach
  • 2.5 Research Sources
    • 2.5.1 Primary Research Sources
    • 2.5.2 Secondary Research Sources
    • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

  • 3.1 Introduction
  • 3.2 Drivers
  • 3.3 Restraints
  • 3.4 Opportunities
  • 3.5 Threats
  • 3.6 Technology Analysis
  • 3.7 Application Analysis
  • 3.8 Emerging Markets
  • 3.9 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

  • 4.1 Bargaining power of suppliers
  • 4.2 Bargaining power of buyers
  • 4.3 Threat of substitutes
  • 4.4 Threat of new entrants
  • 4.5 Competitive rivalry

5 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market, By Offering

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Service
    • 5.2.1 Support & Maintenance
    • 5.2.2 Deployment & Integration
  • 5.3 Software
    • 5.3.1 AI Solution
    • 5.3.2 AI Platform
    • 5.3.3 Other Softwares
  • 5.4 Hardware
    • 5.4.1 Network
    • 5.4.2 Storage Device
    • 5.4.3 Processor
    • 5.4.4 Other Hardwares
  • 5.5 Other Offerings

6 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market, By Technology

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 Predictive Analytics
  • 6.3 Computer Vision
  • 6.4 Machine Learning
  • 6.5 Other Technologies

7 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market, By Application

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 Agriculture Robots
  • 7.3 Drone Analytics
  • 7.4 Labor Management
  • 7.5 Livestock Monitoring
  • 7.6 Precision Farming
    • 7.6.1 Irrigation Management
    • 7.6.2 Weather Tracking & Forecasting
    • 7.6.3 Crop Scouting
    • 7.6.4 Field Mapping
    • 7.6.5 Yield Monitoring
  • 7.7 Fish Farming Management
  • 7.8 Smart Greenhouse Management
  • 7.9 Soil Management
    • 7.9.1 Nutrient Monitoring
    • 7.9.2 Moisture Monitoring
  • 7.10 Intelligent Spraying
  • 7.11 Automatic Weeding
  • 7.12 Plantix app
  • 7.13 Other Applications

8 Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market, By Geography

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 North America
    • 8.2.1 US
    • 8.2.2 Canada
    • 8.2.3 Mexico
  • 8.3 Europe
    • 8.3.1 Germany
    • 8.3.2 UK
    • 8.3.3 Italy
    • 8.3.4 France
    • 8.3.5 Spain
    • 8.3.6 Rest of Europe
  • 8.4 Asia Pacific
    • 8.4.1 Japan
    • 8.4.2 China
    • 8.4.3 India
    • 8.4.4 Australia
    • 8.4.5 New Zealand
    • 8.4.6 South Korea
    • 8.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 8.5 South America
    • 8.5.1 Argentina
    • 8.5.2 Brazil
    • 8.5.3 Chile
    • 8.5.4 Rest of South America
  • 8.6 Middle East & Africa
    • 8.6.1 Saudi Arabia
    • 8.6.2 UAE
    • 8.6.3 Qatar
    • 8.6.4 South Africa
    • 8.6.5 Rest of Middle East & Africa

9 Key Developments

  • 9.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 9.2 Acquisitions & Mergers
  • 9.3 New Product Launch
  • 9.4 Expansions
  • 9.5 Other Key Strategies

10 Company Profiling

  • 10.1 aWhere Inc.
  • 10.2 Cainthus Corp
  • 10.3 Climate LLC (The Climate Corporation)
  • 10.4 Corteva
  • 10.5 Descartes Labs, Inc
  • 10.6 Gamaya
  • 10.7 Granular Inc.
  • 10.8 IBM Corporation
  • 10.9 Microsoft Corporation
  • 10.10 PrecisionHawk Inc
  • 10.11 Taranis
  • 10.12 Valmont Industries (Prospera Technologies)