作物収量予測のための機械学習市場の2032年までの予測： コンポーネント別、展開モデル別、農場規模別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

Stratistics MRCによると、作物収量予測のための機械学習の世界市場は、2025年に9億56万米ドルを占め、予測期間中のCAGRは24.5％で成長し、2032年には41億7,542万米ドルに達すると予測されています。

作物収量予測のための機械学習は、天候パターン、土壌特性、衛星画像、過去の作物収量などの大量の農業データを分析し、作物生産性の正確な予測を生成するための先進的アルゴリズムを活用します。さらに、農業従事者や農学者は、機械学習を利用して、従来型モデルでは見逃してしまうような複雑なパターンや関係を見つけることで、データに基づいた意思決定を行い、資源利用を最大化し、食糧生産の効率を向上させることができます。気候の変動や世界の需要の高まりにもかかわらず、こうした予測モデルは時間の経過とともに調整され、新しいデータが利用可能になるにつれて精度が高まり、最終的にはサステイナブル農法と食料安全保障をサポートすることができます。

インド農業研究評議会（ICAR）によると、LASSO-SVRのようなハイブリッド機械学習モデルは、インドの様々な地域で小麦の収量を予測する際に高い精度を示しており、正規化二乗平均平方根誤差（nRMSE）の値は、Patialaでは0.6％と低いです。

人口増加による食糧需要の増大

世界人口が100億人に近づくにつれ、食糧需要は2050年までに60～70％増加すると予想されています。農産業は、耕地を増やさずに作物の収穫量を増やすという大きなプレッシャーにさらされています。作物の収量を正確に予測することで、機械学習は、農業従事者が生産量を最大化し、損失を減らすための予防的措置を取ることを可能にする上で非常に役立ちます。さらに利害関係者は、タイムリーな予測の助けを借りて流通、ロジスティクス、貯蔵の計画を立てることで、食糧の入手可能性と価格の安定性を向上させることができます。

地域化された高品質のデータの入手が制限されています。

正確な機械学習による予測には、土壌組成、作物タイプ、作付けスケジュール、害虫の発生率、現在の気象条件など、高品質かつ多様で、地域に特化した大量のデータが必要です。多くの場所、特に開発途上国では、そのような詳細な情報は得られなかったり、古かったり、文書化されていなかったりします。さらに、農村部では衛星やドローンのデータの解像度や頻度が低いため、モデルの精度に影響が出ることもあります。MLアルゴリズムは、信頼できるデータの入力がなければその機能を最大限に発揮できないため、収量予測への適用が制限されます。

衛星とリモートセンシング技術の組み合わせ

NASA、ESA（欧州宇宙機関）、プラネットやAirbusのような非公開会社のようなリモートセンシングや衛星画像の進歩により、作物モニタリングの精度や頻度は高まっています。MLアルゴリズムは、これらの大規模なデータセットを処理して、作物のストレス、成長パターン、病害虫発生の初期兆候を特定することができます。さらに、大規模で多様な地域にわたる正確でスケーラブルな収穫量予測は、MLと衛星データの統合によって可能となり、高解像度画像へのアクセスが改善され続けるにつれて、農業予測におけるMLの機会は拡大する一方です。

テック企業によるデータの独占

高額なデータ契約や独自のプラットフォームを買えない小規模な新興企業や地元の参入企業は、衛星画像、気象フィード、農場分析などの主要な農業データへのアクセスをめぐり、大手多国籍技術企業の支配力が強まっていることに脅威を感じています。これは、イノベーションが少数のゲートキーパーに依存するようになる独占的な環境をもたらし、小規模または地域のMLサービスプロバイダが競争すること、あるいは生き残ることさえ難しくしています。さらに、少数の企業による農業データの過度な管理は、オープンアクセスを制限し、透明性を低下させ、農業従事者や公的機関への技術的利益の公平な分配を妨げ、最終的に作物収量予測のためのMLの普及を遅らせる可能性があります。

COVID-19の影響

COVID-19の大流行は、サプライチェーンの混乱と労働力不足が、より正確で自動化された農業管理ツールの必要性を浮き彫りにしたため、作物収量予測のための機械学習の採用を大幅に加速させました。食糧生産の不確実性が高まり、圃場へのアクセスが制限される中、農業従事者や農業関連企業は、資源を最大限に活用し、収量をより正確に予測するために、データ駆動型技術に頼っていました。しかし、技術導入の遅れ、一部地域での研究開発費の減少、データ収集手順の混乱といった欠点もありました。さらに、COVID-19に基づき、市場は全体としてより大きなデジタルトランスフォーメーションへと突き動かされ、弾力性があり、技術を駆使した農業システムの重要な意義も強調されました。

予測期間中、クラウドベースセグメンテーションが最大となる見込み

予測期間中、クラウドベースのセグメントが最大の市場シェアを占めると予想されます。クラウドベースのソリューションは、リアルタイムのデータ処理、遠隔モニタリング、IoTデバイスとの統合を可能にし、予測精度と意思決定を向上させるため、現代の農業技術情勢では、従来型オンプレミスシステムよりも好ましい選択肢となっています。さらに、クラウドサービスはさまざまな利害関係者間のコラボレーションを促進し、継続的な更新と改善を可能にします。これらのプラットフォームにより、農業従事者や農業関連企業は、多額のインフラ投資を先行させることなく、強力な分析や機械学習モデルにアクセスすることができます。

予測期間中、研究機関セグメントのCAGRが最も高くなる見込み

予測期間中、研究機関セグメントが最も高い成長率を示すと予測されます。政府と民間組織は農業研究開発に多額の投資を行っており、これがこの成長の原動力となっています。例えば、農業におけるAIとMLの応用に焦点を当てた「学際的サイバー・フィジカルシステムに関する国家ミッション」は、インド政府から366億インドルピーを受け取っています。生産性と持続可能性を向上させるため、パンジャブ農業大学やBITS-Pilaniのような組織間のパートナーシップも、ロボット工学、AI、ドローン、モノのインターネットセンサを農業に取り入れようとしています。さらに、作物収量予測のための機械学習アプリケーションの開発における研究機関の重要性が、こうした取り組みによって浮き彫りになっています。

最大のシェアを占める地域

予測期間中、北米地域が最大の市場シェアを占めると予想されます。この優位性は、同地域が測候所、IoTセンサ、衛星画像から大規模な農業データを収集しており、これらすべてが機械学習モデルの精度を大幅に向上させていることによる。さらに、米国政府による農業用AI技術への注目すべき2億米ドルの投資を含む、官民セクタによる多額の投資が、データ主導型農業の実践と精密農業の開発を加速させています。北米は、これらの要因を総合すると、作物収量予測のための機械学習技術の採用と応用におけるリーダーとして位置づけられています。

CAGRが最も高い地域

予測期間中、アジア太平洋が最も高いCAGRを示すと予測されます。中国やインドのような国の政府は、食糧安全保障と持続可能性を向上させるために農業技術に大規模な投資を行っており、これがこの成長の原動力となっています。例えば、インドのデジタル農業ミッションや中国の20階建てのAI搭載垂直農場は、この地域がAIを農業に取り入れることに熱心であることを示しています。さらに、これらのプログラムはイノベーションを促進し、この地域の機械学習技術の採用を加速させ、作物収量予測を強化しています。

無料のカスタマイズ提供

本レポートをご購読の顧客には、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
  • 追加市場参入企業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定・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、戦略的提携による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
• 調査資料
  • 一次調査資料
  • 二次調査資料
  • 前提条件

第3章 市場動向分析

• イントロダクション
• 促進要因
• 抑制要因
• 機会
• 脅威
• 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 世界の作物収穫量予測のための機械学習市場：コンポーネント別

• イントロダクション
• ソフトウェア
  • 予測分析ソフトウェア
  • AI搭載作物モニタリングソフトウェア
  • 気象・気候データ分析ソフトウェア
  • リモートセンシングと衛星画像ソフトウェア
  • 農場管理ソフトウェア
• サービス
  • コンサルティングとアドバイザリーサービス
  • 実装とインテグレーションサービス
  • トレーニングとサポートサービス
  • データ分析とカスタムモデリングサービス
  • クラウドベースの農業AIサービス

第6章 世界の作物収穫量予測のための機械学習市場：展開モデル別

• イントロダクション
• クラウドベース
• オンプレミス

第7章 世界の作物収穫量予測のための機械学習市場：農場規模別

• イントロダクション
• 小
• 中
• 大

第8章 世界の作物収穫量予測のための機械学習市場：エンドユーザー別

• イントロダクション
• 農業従事者
• 農業協同組合
• 研究機関
• 政府機関
• その他

第9章 世界の作物収穫量予測のための機械学習市場：地域別

• イントロダクション
• 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
  • その他の欧州
• アジア太平洋
  • 日本
  • 中国
  • インド
  • オーストラリア
  • ニュージーランド
  • 韓国
  • その他のアジア太平洋
• 南米
  • アルゼンチン
  • ブラジル
  • チリ
  • その他の南米
• 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
  • その他の中東・アフリカ

第10章 主要開発

• 契約、パートナーシップ、コラボレーション、ジョイントベンチャー
• 買収と合併
• 新製品発売
• 事業拡大
• その他の主要戦略

第11章 企業プロファイリング

• BASF SE
• International Business Machines（IBM）
• Keymakr Inc.
• Microsoft Azure
• Raven Industries Inc.
• FarmWise Labs Inc.
• Bayer AG
• Agrograph Inc.
• Ceres Imaging Inc.
• Aerobotics Ltd.
• Cropin Technology Solutions Pvt. Ltd.
• Sentera Inc.
• Trace Genomics Inc.
• Xyonix Inc
• Corteva Inc
• AgriWebb Pty Ltd
• CropX Inc.
• IUNU Inc.
• Terramera Inc.