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市場調査レポート
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1494858

農業における人工知能市場の2030年までの予測： 作物タイプ、コンポーネント、展開モード、技術、用途、エンドユーザー、地域別の世界分析

Artificial Intelligence in Agriculture Market Forecasts to 2030 - Global Analysis By Crop Type, Component, Deployment Mode, Technology, Application, End User and By Geography

出版日
ページ情報
英文 200+ Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
価格
価格表記: USDを日本円(税抜)に換算
本日の銀行送金レート: 1USD=146.82円
農業における人工知能市場の2030年までの予測： 作物タイプ、コンポーネント、展開モード、技術、用途、エンドユーザー、地域別の世界分析
出版日: 2024年06月06日
発行: Stratistics Market Research Consulting
ページ情報: 英文 200+ Pages
納期: 2～3営業日
GIIご利用のメリット
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  • 概要
  • 図表
  • 目次
概要

Stratistics MRCによると、農業における人工知能の世界市場は2024年に19億5,000万米ドルを占め、予測期間中にCAGR 25.2％で成長し、2030年には65億3,000万米ドルに達すると予測されています。

農業における人工知能とは、機械学習、コンピュータビジョン、ロボット工学、データ分析を応用して農作業を強化することを指します。AI主導の技術は、土壌センサー、天気予報、衛星画像など様々な情報源からのデータを分析することで精密農業を可能にします。これらのテクノロジーは、作物の収量を最適化し、資源の使用量を削減し、環境への影響を最小限に抑えることを支援します。病害虫の検出、作物のモニタリング、自動収穫などのタスクはAIによって合理化され、農業経営の効率性、持続可能性、収益性の向上につながります。

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900億米ドルの価値が付加されるといいます。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。

食糧生産需要の増加

食糧生産需要の増加は、効率的な資源利用、収量の最大化、持続可能な実践を必要とすることにより、農業におけるAIの成長を促進します。精密農業、予測分析、自動機械などのAI技術は、資源利用を最適化し、作物収量を向上させ、廃棄物を削減します。世界人口の増加に伴い、農家は食糧供給の需要を持続的に満たすためにAIを採用します。高度なAIアプリケーションは、リアルタイムのモニタリング、病害虫管理、データ主導の意思決定を容易にし、農業をより弾力的で課題に対応しやすくすることで、市場の成長を促進します。

技術的専門知識の不足

農業における人工知能（AI）の技術的専門知識の欠如は、この分野が従来型の農法に依存し、先端技術に触れる機会が限られていることに起因しています。技術的ノウハウが不十分であるため、AIの潜在能力が十分に活用されず、イノベーション、データ主導の意思決定、農業の全体的な生産性向上が妨げられています。その結果、AI技術の採用率は鈍化し、市場の拡大と同分野への変革的影響が制限されます。

アグリテック新興企業への投資の増加

アグリテック新興企業への投資の増加は、高度なAI駆動型ソリューションの革新と開発を促進します。これらの投資により、新興企業は機械学習、コンピュータビジョン、データ分析などのAI技術を通じて、精密農業の強化、資源利用の最適化、作物収量の向上を実現できます。資金調達の増加は研究開発を加速させ、より強固で拡張可能なAIアプリケーションを生み出し、それによって農業慣行を変革し、生産性を向上させ、気候変動や食糧安全保障などの課題に対処します。

高い初期投資コスト

農業における人工知能には、高度な技術、インフラ、熟練した人材が必要なため、高い初期投資コストがかかります。機械学習アルゴリズム、ロボット工学、IoTデバイスなどのAIシステムの開発と実装には、多額の資金が必要となります。その結果、広範な導入が遅れ、参入障壁が生じ、農業部門における技術進歩と生産性向上の全体的なペースが低下するため、市場の成長が妨げられます。

COVID-19の影響

COVID-19の大流行は、食品サプライ・チェーンにおける自動化と弾力性の必要性を浮き彫りにすることで、農業におけるAIの採用を加速させました。労働力不足と物流の混乱は、精密農業、遠隔監視、自動収穫のためのAI主導型ソリューションへの関心を駆り立てた。しかし、経済の不確実性やサプライチェーンの混乱も課題となっており、農業分野におけるAI技術の投資や導入スケジュールに影響を与えています。

予測期間中、ロボティクス＆オートメーション分野が最大になる見込み

ロボティクス＆オートメーション分野は、有利な成長を遂げると推定されます。農業におけるロボティクスと自動化は、AIを活用して効率性と生産性を高める。自律走行トラクター、ドローン、ロボット収穫機は、植え付け、散水、収穫などの精密作業にAIを利用しています。これらのテクノロジーは作物のリアルタイムモニタリングと管理を可能にし、人件費の削減と収穫量の増加を実現します。AI主導の自動化は、資源の最適利用を保証し、無駄を最小限に抑え、より良い作物管理と持続可能性のためのデータ主導の意思決定に役立ちます。

圃場準備セグメントは予測期間中最も高いCAGRが見込まれる

圃場準備分野は、予測期間中に最も高いCAGRの成長が見込まれます。AI主導型農業における圃場整備は、土壌センサー、ドローン、機械学習アルゴリズムのような技術を使用して、土壌の健康状態、水分レベル、栄養含有量を分析することを含みます。このデータは、農家が耕起、植え付けスケジュール、土壌処理を最適化する際の指針となり、作物収量の向上、投入コストの削減、持続可能な農法につながります。AIは正確な圃場マッピングと意思決定を支援し、農業の全体的な効率と生産性を高める。

最大のシェアを占める地域

アジア太平洋地域は、食糧需要の増加、政府の取り組み、技術の進歩により、予測期間中最大の市場シェアを占めると予測されます。中国、インド、日本のような国々は、精密農業、作物モニタリング、自動機械のためのAIの採用でリードしています。急速な都市化、技術の進歩、食生活の嗜好の変化が市場力学を再構築しています。この地域の大規模な農業基盤は、AgriTech新興企業への投資の増加と相まって、AIソリューションの革新と実装を促進しています。

CAGRが最も高い地域：

欧州は、同地域の精密農業技術に牽引され、予測期間中のCAGRが最も高くなると予測されます。欧州では、小規模な家族経営農場と大規模な商業経営農場が混在しており、持続可能性と有機生産方式への注目が高まっています。欧州の支援的な規制環境と政府の取り組みは、デジタル農業を大いに促進しています。この動向は、欧州農業におけるAI統合の将来が有望であることを示しており、同分野の運営状況に革命をもたらす態勢が整っています。

無料のカスタマイズ提供：

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
  • 調査情報源
    • 1次調査情報源
    • 2次調査情報源
    • 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
  • 用途分析
  • エンドユーザー分析
  • 新興市場
  • 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市場：作物タイプ別

  • 穀類・穀物
  • 油糧種子および豆類
  • 果物と野菜
  • その他の作物タイプ

第6章 世界の農業における人工知能市場：コンポーネント別

  • ハードウェア
    • センサー
    • ドローン
    • ロボット
  • ソフトウェア
    • 人工知能プラットフォーム
    • 人工知能ソリューション
  • サービス
    • プロフェッショナルサービス
    • マネージドサービス

第7章 世界の農業における人工知能市場：展開モード別

  • クラウドベース
  • オンプレミス

第8章 世界の農業における人工知能市場：技術別

  • 機械学習
  • コンピュータビジョン
  • 予測分析
  • 自然言語処理（NLP）
  • ロボット工学と自動化
  • その他のテクノロジー

第9章 世界の農業における人工知能市場：用途別

  • 精密農業
  • 家畜監視
  • 土壌管理
  • 圃場準備
  • その他の用途

第10章 世界の農業における人工知能市場：エンドユーザー別

  • 農民
  • 農業関連産業
  • 研究機関
  • 政府機関
  • その他のエンドユーザー

第11章 世界の農業における人工知能市場：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・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12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
  • 新製品発売
  • 事業拡大
  • その他の主要戦略

第13章 企業プロファイリング

  • IBM Corporation
  • Microsoft Corporation
  • Deere & Company
  • Bayer AG
  • Trimble Inc.
  • AG Leader Technology
  • Cropin Technology Solutions Pvt. Ltd.
  • Agribotix LLC
  • Prospera Technologies
  • Descartes Labs
  • Taranis
  • Corteva
  • aWhere Inc.
  • Ceres Imaging
  • Gamaya
図表

List of Tables

  • Table 1 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By Region (2022-2030) ($MN)
  • Table 2 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By Crop Type (2022-2030) ($MN)
  • Table 3 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By Cereals & Grains (2022-2030) ($MN)
  • Table 4 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By Oilseeds & Pulses (2022-2030) ($MN)
  • Table 5 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By Fruits & Vegetables (2022-2030) ($MN)
  • Table 6 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By Other Crop Types (2022-2030) ($MN)
  • Table 7 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By Component (2022-2030) ($MN)
  • Table 8 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By Hardware (2022-2030) ($MN)
  • Table 9 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By Sensors (2022-2030) ($MN)
  • Table 10 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By Drones (2022-2030) ($MN)
  • Table 11 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By Robots (2022-2030) ($MN)
  • Table 12 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By Software (2022-2030) ($MN)
  • Table 13 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By Artificial Intelligence Platforms (2022-2030) ($MN)
  • Table 14 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By Artificial Intelligence Solutions (2022-2030) ($MN)
  • Table 15 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By Services (2022-2030) ($MN)
  • Table 16 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By Professional Services (2022-2030) ($MN)
  • Table 17 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By Managed Services (2022-2030) ($MN)
  • Table 18 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By Deployment Mode (2022-2030) ($MN)
  • Table 19 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By Cloud-Based (2022-2030) ($MN)
  • Table 20 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By On-Premises (2022-2030) ($MN)
  • Table 21 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By Technology (2022-2030) ($MN)
  • Table 22 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By Machine Learning (2022-2030) ($MN)
  • Table 23 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By Computer Vision (2022-2030) ($MN)
  • Table 24 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By Predictive Analytics (2022-2030) ($MN)
  • Table 25 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By Natural Language Processing (NLP) (2022-2030) ($MN)
  • Table 26 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By Robotics & Automation (2022-2030) ($MN)
  • Table 27 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By Other Technologies (2022-2030) ($MN)
  • Table 28 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By Application (2022-2030) ($MN)
  • Table 29 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By Precision Farming (2022-2030) ($MN)
  • Table 30 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By Livestock Monitoring (2022-2030) ($MN)
  • Table 31 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By Soil Management (2022-2030) ($MN)
  • Table 32 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By Field Preparation (2022-2030) ($MN)
  • Table 33 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By Other Applications (2022-2030) ($MN)
  • Table 34 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By End User (2022-2030) ($MN)
  • Table 35 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By Farmers (2022-2030) ($MN)
  • Table 36 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By Agribusinesses (2022-2030) ($MN)
  • Table 37 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By Research Organizations (2022-2030) ($MN)
  • Table 38 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By Government Bodies (2022-2030) ($MN)
  • Table 39 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market Outlook, By Other End Users (2022-2030) ($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: SMRC26378

According to Stratistics MRC, the Global Artificial Intelligence in Agriculture Market is accounted for $1.95 billion in 2024 and is expected to reach $6.53 billion by 2030 growing at a CAGR of 25.2% during the forecast period. Artificial Intelligence in agriculture refers to the application of machine learning, computer vision, robotics, and data analytics to enhance farming practices. AI-driven technologies enable precision farming by analyzing data from various sources such as soil sensors, weather forecasts, and satellite imagery. These technologies assist in optimizing crop yields, reducing resource usage, and minimizing environmental impact. Tasks such as pest detection, crop monitoring, and automated harvesting are streamlined through AI, leading to improved efficiency, sustainability, and profitability in agricultural operations.

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.

Market Dynamics:

Driver:

Increasing demand for food production

Increasing food production demand drives AI growth in agriculture by necessitating efficient resource use, yield maximization, and sustainable practices. AI technologies, such as precision farming, predictive analytics, and automated machinery, optimize resource use, improve crop yields, and reduce waste. As the global population rises, farmers adopt AI to meet food supply demands sustainably. Advanced AI applications facilitate real-time monitoring, pest and disease management, and data-driven decision-making, making agriculture more resilient and responsive to challenges, thereby propelling market growth.

Restraint:

Lack of technical expertise

The lack of technical expertise in Artificial Intelligence (AI) in agriculture stems from the sector's traditional reliance on conventional farming methods and limited exposure to advanced technologies. Insufficient technical know-how leads to underutilization of AI's potential, hindering innovation, data-driven decision-making and overall productivity improvements in agriculture. Consequently, the adoption rate of AI technologies slows, limiting the market's expansion and its transformative impact on the sector.

Opportunity:

Rising investments in agritech start-ups

Rising investments in agritech start-ups fosters innovation and development of advanced AI-driven solutions. These investments enable start-ups to enhance precision farming, optimize resource utilization, and improve crop yield through AI technologies like machine learning, computer vision, and data analytics. Increased funding accelerates research and development, leading to more robust and scalable AI applications, thereby transforming agricultural practices, boosting productivity, and addressing challenges such as climate change and food security.

Threat:

High initial investment costs

Artificial Intelligence in agriculture involves high initial investment costs due to the need for advanced technologies, infrastructure, and skilled personnel. Developing and implementing AI systems, such as machine learning algorithms, robotics, and IoT devices, requires substantial financial resources. Consequently, market growth is hampered as widespread implementation is slowed, creating a barrier to entry and reducing the overall pace of technological advancement and productivity improvements in the agricultural sector.

Covid-19 Impact

The covid-19 pandemic accelerated the adoption of AI in agriculture by highlighting the need for automation and resilience in food supply chains. Labor shortages and disrupted logistics spurred interest in AI-driven solutions for precision farming, remote monitoring, and automated harvesting. However, economic uncertainties and disrupted supply chains also posed challenges, affecting investment and implementation timelines for AI technologies in the agricultural sector.

The robotics & automation segment is expected to be the largest during the forecast period

The robotics & automation segment is estimated to have a lucrative growth. Robotics and automation in agriculture leverage AI to enhance efficiency and productivity. Autonomous tractors, drones, and robotic harvesters use AI for precision tasks like planting, watering, and harvesting. These technologies enable real-time monitoring and management of crops, reducing labor costs and increasing yields. AI-driven automation ensures optimal use of resources, minimizes waste, and helps in making data-driven decisions for better crop management and sustainability.

The field preparation segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

The field preparation segment is anticipated to witness the highest CAGR growth during the forecast period. Field preparation in AI-driven agriculture involves using technologies like soil sensors, drones, and machine learning algorithms to analyze soil health, moisture levels, and nutrient content. This data guides farmers in optimizing tillage, planting schedules, and soil treatment, leading to improved crop yields, reduced input costs, and sustainable farming practices. AI aids in precise field mapping and decision-making, enhancing overall efficiency and productivity in agriculture.

Region with largest share:

Asia Pacific is projected to hold the largest market share during the forecast period due to increasing food demand, government initiatives, and advancements in technology. Countries like China, India, and Japan are leading in adopting AI for precision farming, crop monitoring, and automated machinery. Rapid urbanization, technological advancements, and shifting dietary preferences are reshaping the market dynamics. The region's large agricultural base, coupled with rising investments in AgriTech start-ups, fosters innovation and implementation of AI solutions.

Region with highest CAGR:

Europe is projected to have the highest CAGR over the forecast period, driven by the region's precision farming techniques. Europe is marked by a mix of small-scale family farms and large commercial operations, with an increasing focus on sustainability and organic production methods. Europe's supportive regulatory environment and government initiatives are highly promoting digital agriculture. This trend indicates a promising future for AI integration in European agriculture, poised to revolutionize the sector's operational landscape.

Key players in the market

Some of the key players profiled in the Artificial Intelligence in Agriculture Market include IBM Corporation, Microsoft Corporation, Deere & Company, Bayer AG, Trimble Inc., AG Leader Technology, Cropin Technology Solutions Pvt. Ltd., Agribotix LLC, Prospera Technologies, Descartes Labs, Taranis, Corteva, aWhere Inc., Ceres Imaging and Gamaya.

Key Developments:

In April 2024, Cropin launched Aksara, a generative AI system for climate smart agriculture. Aksara will cover nine crops such as paddy, wheat, maize, sorghum, barley, cotton, sugarcane, soybean, and millets for 5 countries in the Indian subcontinent. This generative AI system can suggest farmers which inputs to use for crops like rice or maize under specific agro-climatic conditions or provide climate smart agri-advisories, the company said in a statement.

In June 2023, Deere & Company has unveiled its first fully autonomous tractor, which is already operational on select farms and available for purchase. This tractor is a product of 20 years of AI development and is designed to complete tasks on time, every time, and at a high level of quality.

Crop Types Covered:

  • Cereals & Grains
  • Oilseeds & Pulses
  • Fruits & Vegetables
  • Other Crop Types

Components Covered:

  • Hardware
  • Software
  • Services

Deployment Modes Covered:

  • Cloud-Based
  • On-Premises

Technologies Covered:

  • Machine Learning
  • Computer Vision
  • Predictive Analytics
  • Natural Language Processing (NLP)
  • Robotics & Automation
  • Other Technologies

Applications Covered:

  • Precision Farming
  • Livestock Monitoring
  • Soil Management
  • Field Preparation
  • Other Applications

End Users Covered:

  • Farmers
  • Agribusinesses
  • Research Organizations
  • Government Bodies
  • Other End Users

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 2022, 2023, 2024, 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 End User Analysis
  • 3.9 Emerging Markets
  • 3.10 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 in Agriculture Market, By Crop Type

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Cereals & Grains
  • 5.3 Oilseeds & Pulses
  • 5.4 Fruits & Vegetables
  • 5.5 Other Crop Types

6 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market, By Component

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 Hardware
    • 6.2.1 Sensors
    • 6.2.2 Drones
    • 6.2.3 Robots
  • 6.3 Software
    • 6.3.1 Artificial Intelligence Platforms
    • 6.3.2 Artificial Intelligence Solutions
  • 6.4 Services
    • 6.4.1 Professional Services
    • 6.4.2 Managed Services

7 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market, By Deployment Mode

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 Cloud-Based
  • 7.3 On-Premises

8 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market, By Technology

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Machine Learning
  • 8.3 Computer Vision
  • 8.4 Predictive Analytics
  • 8.5 Natural Language Processing (NLP)
  • 8.6 Robotics & Automation
  • 8.7 Other Technologies

9 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market, By Application

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 Precision Farming
  • 9.3 Livestock Monitoring
  • 9.4 Soil Management
  • 9.5 Field Preparation
  • 9.6 Other Applications

10 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market, By End User

  • 10.1 Introduction
  • 10.2 Farmers
  • 10.3 Agribusinesses
  • 10.4 Research Organizations
  • 10.5 Government Bodies
  • 10.6 Other End Users

11 Global Artificial Intelligence in Agriculture Market, By Geography

  • 11.1 Introduction
  • 11.2 North America
    • 11.2.1 US
    • 11.2.2 Canada
    • 11.2.3 Mexico
  • 11.3 Europe
    • 11.3.1 Germany
    • 11.3.2 UK
    • 11.3.3 Italy
    • 11.3.4 France
    • 11.3.5 Spain
    • 11.3.6 Rest of Europe
  • 11.4 Asia Pacific
    • 11.4.1 Japan
    • 11.4.2 China
    • 11.4.3 India
    • 11.4.4 Australia
    • 11.4.5 New Zealand
    • 11.4.6 South Korea
    • 11.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 11.5 South America
    • 11.5.1 Argentina
    • 11.5.2 Brazil
    • 11.5.3 Chile
    • 11.5.4 Rest of South America
  • 11.6 Middle East & Africa
    • 11.6.1 Saudi Arabia
    • 11.6.2 UAE
    • 11.6.3 Qatar
    • 11.6.4 South Africa
    • 11.6.5 Rest of Middle East & Africa

12 Key Developments

  • 12.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 12.2 Acquisitions & Mergers
  • 12.3 New Product Launch
  • 12.4 Expansions
  • 12.5 Other Key Strategies

13 Company Profiling

  • 13.1 IBM Corporation
  • 13.2 Microsoft Corporation
  • 13.3 Deere & Company
  • 13.4 Bayer AG
  • 13.5 Trimble Inc.
  • 13.6 AG Leader Technology
  • 13.7 Cropin Technology Solutions Pvt. Ltd.
  • 13.8 Agribotix LLC
  • 13.9 Prospera Technologies
  • 13.10 Descartes Labs
  • 13.11 Taranis
  • 13.12 Corteva
  • 13.13 aWhere Inc.
  • 13.14 Ceres Imaging
  • 13.15 Gamaya