IoTとAIによるスマート農業市場の2032年までの予測： コンポーネント別、農場規模別、展開モデル別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

ストラティスティックスMRCによると、世界のIoTとAIによるスマート農業市場は、2025年に241億8,000万米ドルを占め、予測期間中のCAGRは12.5％で成長し、2032年には551億6,000万米ドルに達すると予測されています。

スマート農業とは、農業の生産性、効率性、持続可能性を高めるために、IoT、AI、ロボット工学、ビッグデータなどの先進技術を利用することです。スマート農業は、リアルタイムのモニタリング、データ主導の意思決定、最適化された灌漑、施肥、害虫駆除などの精密農業の実践を可能にします。デジタル・ツールを統合することで、スマート農業は、農家が資源の使用量を減らし、コストを削減し、作物の収穫量を増やすと同時に、環境への影響を最小限に抑え、気候条件の変化に適応することを支援します。

米国環境保護庁（EPA）の報告書によると、精密農業は水使用量を最大30％削減し、作物収量を20％向上させることができます。

世界の食糧需要の増加

スマート農業技術は、生産性と持続可能性を高めるための重要なソリューションとして台頭してきています。IoTセンサー、AI主導の分析、GPS誘導機器などの精密農業ツールにより、農家は投入資材の使用量を最適化し、収量を最大化することができます。こうしたイノベーションは、廃棄物の削減、水の節約、土壌の健全性の向上に役立ち、食糧安全保障と環境問題の両方に対処します。政府や民間の利害関係者は、将来の食糧需要を満たすため、農業技術への投資をますます増やしています。その結果、スマート農業は世界中で現代農業戦略の礎石となりつつあります。

データのプライバシーとセキュリティへの懸念

農業におけるデジタル技術の統合は、データ・プライバシーとサイバーセキュリティに関する重大な懸念を引き起こします。農家や農業関連企業は、作物の成績、土壌の状態、独自の農法など、膨大な量の機密データを生成しています。強固なセキュリティ・プロトコルがなければ、こうしたデータは侵害、悪用、不正アクセスに対して脆弱です。特に中小規模の農場では、高度なサイバーセキュリティ対策を実施するためのリソースが不足している可能性があります。こうした懸念は、特にデジタルインフラが限られている地域では、スマート農業技術の採用を遅らせる可能性があります。

農業サプライチェーンにおけるブロックチェーンの統合

ブロックチェーン技術は、農業サプライチェーンの透明性とトレーサビリティを強化するための変革的な可能性を提供します。すべての取引と商品の移動を分散型台帳に記録することで、ブロックチェーンはデータの整合性を確保し、不正を減らします。スマート決済は支払いと物流を自動化し、効率を向上させ、紛争を減らすことができます。消費者が食品調達にさらなる説明責任を求める中、ブロックチェーンの導入は生産者や小売業者の間で勢いを増しています。ブロックチェーンがIoTやAIと融合することで、農業ビジネス業務における新たなレベルの信頼と効率性が解き放たれることが期待されます。

標準化と相互運用性の問題

スマート農業のエコシステムは、さまざまなベンダーのハードウェア、ソフトウェア、データプラットフォームで構成されています。大きな課題は、これらのシステム間の標準化と相互運用性の欠如にあります。互換性のない技術は、シームレスなデータ交換と統合を妨げ、精密農業の効果を制限します。農家はしばしば機器とプラットフォームの同期化に苦労し、非効率とコスト増につながります。このような断片化は、特に小規模農家にとっては、新技術への投資意欲を削ぐことにもなります。

COVID-19の影響

COVID-19の大流行は、労働力不足とサプライチェーンの途絶が従来の農業の脆弱性を露呈したため、スマート農業技術の採用を加速させました。農家は、制限された状況下で生産性を維持するために、自動化、遠隔監視、データ主導の意思決定に目を向けた。ドローン、自律走行トラクター、センサーベースの灌漑システムは、非接触型ソリューションとして人気を博しました。この危機はまた、弾力性があり地域に密着した食糧システムの重要性を浮き彫りにし、垂直農法やスマート温室への関心を高めました。パンデミックは、農業テックの展望における長期的な構造変化のきっかけとなりました。

予測期間中はソフトウェア・セグメントが最大となる見込み

ソフトウェア分野は、データ分析、意思決定支援、農場管理において中心的な役割を果たすため、予測期間中最大の市場シェアを占めると予想されます。先進的なプラットフォームは、作物の健康状態、天候パターン、機器性能のリアルタイムモニタリングを可能にします。クラウドベースのソリューションは拡張性とリモートアクセスを提供するため、大規模で分散した農業経営に最適です。AIや機械学習との統合により予測能力が強化され、農家はリスクを積極的に管理できるようになります。

スマート温室分野は予測期間中に最も高いCAGRが見込まれる

予測期間中、スマート温室分野は最も高い成長率を示すと予測されます。これらのシステムは、IoTセンサー、気候制御技術、AIアルゴリズムを活用して、温度、湿度、照明を最適化します。その結果、作物の収量が増加し、資源消費量が削減され、農薬の使用が最小限に抑えられます。都市化と垂直農法の台頭が、スマート温室ソリューションの需要をさらに押し上げています。

最大シェアの地域：

予測期間中、広大な農業基盤と急速な技術導入により、アジア太平洋地域が最大の市場シェアを占めると予想されます。中国、インド、日本などの国々は、生産性を高め、食糧安全保障を確保するために農業技術に多額の投資を行っています。スマートフォンの普及と手頃な価格のIoTデバイスの増加により、零細農家もデジタル革命に参加できるようになっています。デジタル農業と農村接続を促進する市場参入企業の取り組みが市場成長を加速させています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、北米地域は、高度なインフラと精密農業の早期導入により、最も高いCAGRを示すと予測されます。米国とカナダには主要な農業技術企業や研究機関があり、技術革新を推進しています。この地域の農家は、効率性と持続可能性を高めるために、AI、ロボット工学、データ分析の採用を増やしています。補助金や気候変動に配慮した農業プログラムを通じた政府の支援が、成長をさらに後押ししています。

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
• 調査資料
  • 1次調査資料
  • 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
• 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IoTとAIによるスマート農業市場：コンポーネント別

• ハードウェア
  • センサー
  • ドローンと無人航空機
  • 制御システム
  • GPS/GNSSデバイス
  • ロボット工学と自動化ツール
  • ディスプレイとハンドヘルドコンピュータ
  • スマートカメラ
• ソフトウェア
  • AIアルゴリズムと機械学習プラットフォーム
  • クラウドベースの分析プラットフォーム
  • 予測分析ツール
  • GISおよびリモートセンシングソフトウェア
  • 農場管理ソフトウェア（FMS）
• サービス
  • システム統合
  • データ分析サービス
  • メンテナンスとサポート
  • マネージドサービス
  • 接続サービス

第6章 世界のIoTとAIによるスマート農業市場：農場規模別

• 小規模農場
• 中規模農場
• 大規模農場

第7章 世界のIoTとAIによるスマート農業市場：展開モデル別

• オンプレミス
• クラウドベース

第8章 世界のIoTとAIによるスマート農業市場：用途別

• 精密農業
• 自動収穫と播種
• 家畜監視
• 作物の健康状態監視と病気検出
• スマート温室
• 天気予報
• 養殖業
• 土壌モニタリング
• 灌漑管理
• サプライチェーンと市場アクセスの最適化
• その他の用途

第9章 世界のIoTとAIによるスマート農業市場：エンドユーザー別

• 個人農家
• 農業協同組合
• 調査機関と大学
• 政府機関
• 農業ビジネス
• その他のエンドユーザー

第10章 世界のIoTとAIによるスマート農業市場：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
  • 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11章 主な発展

• 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12章 企業プロファイリング

• Deere & Company
• Ag Leader Technology
• Trimble Inc.
• Arugga
• AGCO Corporation
• FarmWise
• Topcon Corporation
• Small Robot Company
• CropIn Technology Solutions Pvt. Ltd.
• Intello Labs Pvt Ltd
• DeHaat
• Stellapps
• Fasal
• BouMatic Robotic B.V.
• Raven Industries, Inc.

List of Tables

• Table 1 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Region (2024-2032) ($MN)
• Table 2 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Component (2024-2032) ($MN)
• Table 3 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Hardware (2024-2032) ($MN)
• Table 4 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Sensors (2024-2032) ($MN)
• Table 5 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Drones & UAVs (2024-2032) ($MN)
• Table 6 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Control Systems (2024-2032) ($MN)
• Table 7 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By GPS/GNSS Devices (2024-2032) ($MN)
• Table 8 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Robotics & Automation Tools (2024-2032) ($MN)
• Table 9 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Displays and Handheld Computers (2024-2032) ($MN)
• Table 10 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Smart Cameras (2024-2032) ($MN)
• Table 11 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Software (2024-2032) ($MN)
• Table 12 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By AI Algorithms & Machine Learning Platforms (2024-2032) ($MN)
• Table 13 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Cloud-based Analytics Platforms (2024-2032) ($MN)
• Table 14 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Predictive Analytics Tools (2024-2032) ($MN)
• Table 15 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By GIS & Remote Sensing Software (2024-2032) ($MN)
• Table 16 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Farm Management Software (FMS) (2024-2032) ($MN)
• Table 17 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Services (2024-2032) ($MN)
• Table 18 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By System Integration (2024-2032) ($MN)
• Table 19 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Data Analytics Services (2024-2032) ($MN)
• Table 20 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Maintenance & Support (2024-2032) ($MN)
• Table 21 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Managed Services (2024-2032) ($MN)
• Table 22 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Connectivity Services (2024-2032) ($MN)
• Table 23 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Farm Size (2024-2032) ($MN)
• Table 24 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Small Farms (2024-2032) ($MN)
• Table 25 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Medium-Sized Farms (2024-2032) ($MN)
• Table 26 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Large-Scale Farms (2024-2032) ($MN)
• Table 27 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Deployment Model (2024-2032) ($MN)
• Table 28 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By On-Premise (2024-2032) ($MN)
• Table 29 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Cloud-Based (2024-2032) ($MN)
• Table 30 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Application (2024-2032) ($MN)
• Table 31 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Precision Farming (2024-2032) ($MN)
• Table 32 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Automated Harvesting & Seeding (2024-2032) ($MN)
• Table 33 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Livestock Monitoring (2024-2032) ($MN)
• Table 34 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Crop Health Monitoring & Disease Detection (2024-2032) ($MN)
• Table 35 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Smart Greenhouses (2024-2032) ($MN)
• Table 36 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Weather Forecasting (2024-2032) ($MN)
• Table 37 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Fish Farming / Aquaculture (2024-2032) ($MN)
• Table 38 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Soil Monitoring (2024-2032) ($MN)
• Table 39 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Irrigation Management (2024-2032) ($MN)
• Table 40 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Supply Chain & Market Access Optimization (2024-2032) ($MN)
• Table 41 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Other Applications (2024-2032) ($MN)
• Table 42 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By End User (2024-2032) ($MN)
• Table 43 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Individual Farmers (2024-2032) ($MN)
• Table 44 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Agricultural Cooperatives (2024-2032) ($MN)
• Table 45 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Research Institutes & Universities (2024-2032) ($MN)
• Table 46 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Government Agencies (2024-2032) ($MN)
• Table 47 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Agribusinesses (2024-2032) ($MN)
• Table 48 Global Smart Farming Market by IoT & AI Outlook, By Other End Users (2024-2032) ($MN)

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

According to Stratistics MRC, the Global Smart Farming Market by IoT & AI is accounted for $24.18 billion in 2025 and is expected to reach $55.16 billion by 2032 growing at a CAGR of 12.5% during the forecast period.Smart farming is the use of advanced technologies like IoT, AI, robotics, and big data to enhance agricultural productivity, efficiency, and sustainability. It enables real-time monitoring, data-driven decision-making, and precision farming practices, such as optimized irrigation, fertilization, and pest control. By integrating digital tools, smart farming helps farmers reduce resource use, lower costs, and increase crop yields while minimizing environmental impact and adapting to changing climate conditions.

According to a report by the U.S. Environmental Protection Agency (EPA), precision agriculture can reduce water usage by up to 30% and enhance crop yields by 20%.

Market Dynamics:

Driver:

Rising global food demand

Smart farming technologies are emerging as a critical solution to enhance productivity and sustainability. Precision agriculture tools such as IoT sensors, AI-driven analytics, and GPS-guided equipment enable farmers to optimize input usage and maximize yields. These innovations help reduce waste, conserve water, and improve soil health, addressing both food security and environmental concerns. Governments and private stakeholders are increasingly investing in agri-tech to meet future food demands. As a result, smart farming is becoming a cornerstone of modern agricultural strategies worldwide.

Restraint:

Data privacy and security concerns

The integration of digital technologies in agriculture raises significant concerns around data privacy and cybersecurity. Farmers and agribusinesses are generating vast amounts of sensitive data, including crop performance, soil conditions, and proprietary farming practices. Without robust security protocols, this data is vulnerable to breaches, misuse, or unauthorized access. Small and medium-sized farms, in particular, may lack the resources to implement advanced cybersecurity measures. These concerns can slow the adoption of smart farming technologies, especially in regions with limited digital infrastructure.

Opportunity:

Integration of blockchain in agri-supply chains

Blockchain technology offers transformative potential for enhancing transparency and traceability in agricultural supply chains. By recording every transaction and movement of goods on a decentralized ledger, blockchain ensures data integrity and reduces fraud. Smart contracts can automate payments and logistics, improving efficiency and reducing disputes. As consumers demand more accountability in food sourcing, blockchain adoption is gaining momentum among producers and retailers. The convergence of blockchain with IoT and AI is expected to unlock new levels of trust and efficiency in agri-business operations.

Threat:

Standardization and interoperability issues

The smart farming ecosystem comprises a wide array of hardware, software, and data platforms from different vendors. A major challenge lies in the lack of standardization and interoperability among these systems. Incompatible technologies hinder seamless data exchange and integration, limiting the effectiveness of precision agriculture. Farmers often struggle to synchronize equipment and platforms, leading to inefficiencies and increased costs. This fragmentation also discourages investment in new technologies, especially for smallholders.

Covid-19 Impact

The COVID-19 pandemic accelerated the adoption of smart farming technologies as labour shortages and supply chain disruptions exposed vulnerabilities in traditional agriculture. Farmers turned to automation, remote monitoring, and data-driven decision-making to maintain productivity under restricted conditions. Drones, autonomous tractors, and sensor-based irrigation systems gained traction as contactless solutions. The crisis also highlighted the importance of resilient and localized food systems, boosting interest in vertical farming and smart greenhouses. The pandemic served as a catalyst for long-term structural changes in the agri-tech landscape.

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

The software segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, due to its central role in data analytics, decision support, and farm management. Advanced platforms enable real-time monitoring of crop health, weather patterns, and equipment performance. Cloud-based solutions offer scalability and remote access, making them ideal for large-scale and distributed farming operations. Integration with AI and machine learning enhances predictive capabilities, allowing farmers to proactively manage risks.

The smart greenhouses segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the smart greenhouses segment is predicted to witness the highest growth rate, due totheir ability to provide controlled environments for year-round cultivation. These systems leverage IoT sensors, climate control technologies, and AI algorithms to optimize temperature, humidity, and lighting. The result is higher crop yields, reduced resource consumption, and minimal pesticide use. Urbanization and the rise of vertical farming are further driving demand for smart greenhouse solutions.

Region with largest share:

During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market sharedue toits vast agricultural base and rapid technological adoption. Countries like China, India, and Japan are investing heavily in agri-tech to boost productivity and ensure food security. Increasing smartphone penetration and affordable IoT devices are enabling smallholder farmers to participate in the digital revolution.Government initiatives promoting digital agriculture and rural connectivity are accelerating market growth.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGR, owing to its advanced infrastructure and early adoption of precision agriculture. The U.S. and Canada are home to leading agri-tech companies and research institutions driving innovation. Farmers in the region are increasingly adopting AI, robotics, and data analytics to enhance efficiency and sustainability. Government support through subsidies and climate-smart agriculture programs is further fuelling growth.

Key players in the market

Some of the key players profiled in the Smart Farming Market by IoT & AI include Deere & Company, Ag Leader Technology, Trimble Inc., Arugga, AGCO Corporation, FarmWise, Topcon Corporation, Small Robot Company, CropIn Technology Solutions Pvt. Ltd., Intello Labs Pvt Ltd, DeHaat, Stellapps, Fasal, BouMatic Robotic B.V., and Raven Industries, Inc.

Key Developments:

In May 2025, John Deere announced the acquisition of Sentera, a leading provider of remote imagery solutions for agriculture headquartered in St. Paul, Minnesota. This acquisition will advance the capabilities of John Deere's existing technology offerings, providing farmers and ag service providers with a more comprehensive set of tools to generate and use data to make decisions that improve farm profitability, efficiency, and sustainability.

In April 2025, Trimble announced a new integration between its B2W Track and Trimble Siteworks software systems to automate and enhance progress quantity tracking for earthwork and civil contractors. This unique field-to-office connection allows contractors to compare actual material production quantities achieved to planned quantities more easily and accurately. Continuous assessment of field progress can be critical for civil contractors, enabling them to make timely operational adjustments.

Components Covered:

• Hardware
• Software
• Services

Farm Sizes Covered:

• Small Farms
• Medium-Sized Farms
• Large-Scale Farms

Deployment Models Covered:

• On-Premise
• Cloud-Based

Applications Covered:

• Precision Farming
• Automated Harvesting & Seeding
• Livestock Monitoring
• Crop Health Monitoring & Disease Detection
• Smart Greenhouses
• Weather Forecasting
• Fish Farming / Aquaculture
• Soil Monitoring
• Irrigation Management
• Supply Chain & Market Access Optimization
• Other Applications

End Users Covered:

• Individual Farmers
• Agricultural Cooperatives
• Research Institutes & Universities
• Government Agencies
• Agribusinesses
• 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 2024, 2025, 2026, 2028, and 2032
• 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 Application Analysis
• 3.7 End User 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 Smart Farming Market by IoT & AI, By Component

• 5.1 Introduction
• 5.2 Hardware
  • 5.2.1 Sensors
  • 5.2.2 Drones & UAVs
  • 5.2.3 Control Systems
  • 5.2.4 GPS/GNSS Devices
  • 5.2.5 Robotics & Automation Tools
  • 5.2.6 Displays and Handheld Computers
  • 5.2.7 Smart Cameras
• 5.3 Software
  • 5.3.1 AI Algorithms & Machine Learning Platforms
  • 5.3.2 Cloud-based Analytics Platforms
  • 5.3.3 Predictive Analytics Tools
  • 5.3.4 GIS & Remote Sensing Software
  • 5.3.5 Farm Management Software (FMS)
• 5.4 Services
  • 5.4.1 System Integration
  • 5.4.2 Data Analytics Services
  • 5.4.3 Maintenance & Support
  • 5.4.4 Managed Services
  • 5.4.5 Connectivity Services

6 Global Smart Farming Market by IoT & AI, By Farm Size

• 6.1 Introduction
• 6.2 Small Farms
• 6.3 Medium-Sized Farms
• 6.4 Large-Scale Farms

7 Global Smart Farming Market by IoT & AI, By Deployment Model

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

8 Global Smart Farming Market by IoT & AI, By Application

• 8.1 Introduction
• 8.2 Precision Farming
• 8.3 Automated Harvesting & Seeding
• 8.4 Livestock Monitoring
• 8.5 Crop Health Monitoring & Disease Detection
• 8.6 Smart Greenhouses
• 8.7 Weather Forecasting
• 8.8 Fish Farming / Aquaculture
• 8.9 Soil Monitoring
• 8.10 Irrigation Management
• 8.11 Supply Chain & Market Access Optimization
• 8.12 Other Applications

9 Global Smart Farming Market by IoT & AI, By End User

• 9.1 Introduction
• 9.2 Individual Farmers
• 9.3 Agricultural Cooperatives
• 9.4 Research Institutes & Universities
• 9.5 Government Agencies
• 9.6 Agribusinesses
• 9.7 Other End Users

10 Global Smart Farming Market by IoT & AI, By Geography

• 10.1 Introduction
• 10.2 North America
  • 10.2.1 US
  • 10.2.2 Canada
  • 10.2.3 Mexico
• 10.3 Europe
  • 10.3.1 Germany
  • 10.3.2 UK
  • 10.3.3 Italy
  • 10.3.4 France
  • 10.3.5 Spain
  • 10.3.6 Rest of Europe
• 10.4 Asia Pacific
  • 10.4.1 Japan
  • 10.4.2 China
  • 10.4.3 India
  • 10.4.4 Australia
  • 10.4.5 New Zealand
  • 10.4.6 South Korea
  • 10.4.7 Rest of Asia Pacific
• 10.5 South America
  • 10.5.1 Argentina
  • 10.5.2 Brazil
  • 10.5.3 Chile
  • 10.5.4 Rest of South America
• 10.6 Middle East & Africa
  • 10.6.1 Saudi Arabia
  • 10.6.2 UAE
  • 10.6.3 Qatar
  • 10.6.4 South Africa
  • 10.6.5 Rest of Middle East & Africa

11 Key Developments

• 11.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
• 11.2 Acquisitions & Mergers
• 11.3 New Product Launch
• 11.4 Expansions
• 11.5 Other Key Strategies

12 Company Profiling

• 12.1 Deere & Company
• 12.2 Ag Leader Technology
• 12.3 Trimble Inc.
• 12.4 Arugga
• 12.5 AGCO Corporation
• 12.6 FarmWise
• 12.7 Topcon Corporation
• 12.8 Small Robot Company
• 12.9 CropIn Technology Solutions Pvt. Ltd.
• 12.10 Intello Labs Pvt Ltd
• 12.11 DeHaat
• 12.12 Stellapps
• 12.13 Fasal
• 12.14 BouMatic Robotic B.V.
• 12.15 Raven Industries, Inc.