農業におけるAI-精密農業市場の2032年までの予測： 農場規模別、コンポーネント別、技術別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

Stratistics MRCによると、世界の農業におけるAI-精密農業市場は2025年に59億米ドルを占め、予測期間中にCAGR 26.3％で成長し、2032年には304億米ドルに達すると予測されています。

農業におけるAI-精密農業とは、農業の精度と管理を向上させるために、人工知能技術を農作業に統合することを指します。これには、データ駆動型アルゴリズム、パターン認識、自律システムを使用して、圃場固有の変数を分析し、それに対処することが含まれます。このアプローチは、環境や生物学的データのリアルタイム処理を可能にすることで、農作業における意思決定を強化します。これは、従来の大規模な農法から、きめ細かく、高解像度で、現場に特化した農法への転換を意味します。

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。

AIとIoT技術の進歩

人工知能とモノのインターネット（IoT）デバイスの融合は、現場レベルでのデータ主導の意思決定を可能にすることで、精密農業に革命をもたらしています。衛星画像、土壌センサー、AIアルゴリズムの統合によって拍車がかかり、農家は作物の健康状態、灌漑の必要性、害虫の脅威をリアルタイムで監視できるようになりました。政府と民間セクターによる農業技術革新への投資に支えられ、AIの導入は先進経済諸国と新興経済諸国の双方で加速しています。世界の食糧安全保障の課題に後押しされ、AIを活用した精密農業は、スケーラブルで持続可能な農業に不可欠なものとなりつつあります。

農家の技術的専門知識の不足

AIを活用した精密農業の導入は、農業従事者のデジタルリテラシーや技術的ノウハウが限られていることが制約となっています。世代間のギャップや変化への抵抗に後押しされ、多くの農家は従来の慣行からデータ集約型モデルへの移行をためらっています。一部の農業地帯ではスマートフォンやインターネットの普及が不十分なため、AIの機能に必要なデジタルインフラが未整備のままです。こうしたギャップを背景に、精密農業ソリューションの普及には知識格差への対処が欠かせないです。

作物の収量と効率の向上

AIを活用した精密農業は、投入コストと環境への影響を最小限に抑えながら、作物の生産性を向上させる大きなチャンスを引き出します。リアルタイムのデータ分析と適応学習モデルによって、農家はこれまでにない精度で施肥、灌漑、農薬散布を調整することができます。クラウドベースのダッシュボードと農場管理ソフトウェアに後押しされ、小規模農家でさえAIの最適化の可能性から恩恵を受け始めています。圃場レベルでの意思決定を微調整する精密なアルゴリズムに導かれ、収量の向上は測定可能で再現可能なものとなりつつあります。

農業システムへのサイバー攻撃の可能性

AIとIoT技術による農業のデジタル化は、農業システムをサイバーセキュリティの脆弱性にさらします。スマートデバイスやクラウドプラットフォームの相互接続性によって、ハッカーは弱点を突いて業務を妨害したり、データを操作したりすることができます。自動化された機械や自律型ドローンの使用増加に拍車がかかり、システムの侵害があれば、現場レベルの損害や金銭的損失が大きくなる可能性があります。このようなリスクから、利害関係者は精密農業戦略の一環として強固なサイバー防御メカニズムを統合しなければならないです。

COVID-19の影響：

COVID-19の大流行は世界の農業を再形成し、労働力不足とサプライチェーンの途絶の中でAI主導の精密農業が牽引力を持つようになりました。移動の制限や労働力の減少に拍車がかかり、農家はますます自動化や遠隔監視ツールに目を向けるようになりました。食糧生産を中断させないという緊急性に後押しされ、AIプラットフォームはタイムリーな介入と投入資材の調整を促進しました。危機の際に提供された回復力のあるAIツールに刺激され、COVID後の時代には精密農業システムの統合が進んでいます。

予測期間中、小規模農場セグメントが最大となる見込み

零細農家のデジタルインクルージョンを促進する取り組みが広がっていることから、零細農家セグメントが予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想されます。AI技術は零細農家に費用対効果の高いソリューションを提供し、収量と効率を向上させる。モバイルアプリやセンサーなど、拡張可能なAIツールの手頃な価格が採用を後押ししています。小規模農家に対する政府の補助金は、精密農業技術へのアクセスを強化します。小規模農業における持続可能な実践の必要性が市場成長を促進します。これらのソリューションは、生産性の向上を通じて小規模農家が大規模経営に対抗する力を与えます。

予測期間中、ハードウェア分野のCAGRが最も高くなる見込み

予測期間中、精密農業におけるセンサー、ドローン、自動化機器の需要の高まりに後押しされ、ハードウェア分野が最も高い成長率を示すと予測されています。高度なハードウェアは、土壌、天候、作物の状態を正確にモニタリングすることを可能にし、農業の成果を向上させる。最新の農業用ハードウェアの手頃な価格と拡張性が市場拡大を後押ししています。耐久性とエネルギー効率に優れた機器の技術的進歩が採用を促進します。ハードウェアとAIソフトウェアの統合は精密農業の能力を高める。スマート農業機器への投資拡大が同分野の急成長を支えます。

最大のシェアを占める地域：

予測期間中、アジア太平洋地域は、農業への依存度が高く、スマート農業技術に対する政府の支援が高まっていることから、最大の市場シェアを占めると予想されます。中国やインドのような国々は、食糧生産を促進するためにAIやIoTに多額の投資を行っています。インドのデジタル農業ミッションのような政府のイニシアチブは、AIの採用を促進しています。農業におけるドローンやセンサーの利用拡大が、この地域の市場ポジションを強化しています。都市化と食糧需要の増加がアジア太平洋地域の市場成長をさらに促進します。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、北米地域が最も高いCAGRを示すと予測されるが、これは農業技術革新のレベルが高く、高度な農業機器が広く使用されていることに起因します。米国はAI主導の農業ソリューションと研究に多額の投資を行い、リードしています。収量を最適化し、コストを削減する精密農業への高い需要が成長を後押しします。持続可能な農業を支援する政府の政策が市場拡大を加速。先進的なハードウェアとソフトウェア・ソリューションの採用が北米市場の急成長を後押し。

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• 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
• 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AI-精密農業市場：農場規模別

• 小規模農場
• 中規模農場
• 大規模農場

第6章 世界の農業におけるAI-精密農業市場：コンポーネント別

• ハードウェア
• ソフトウェア
• AIサービス

第7章 世界の農業におけるAI-精密農業市場：技術別

• 機械学習とディープラーニング
• 予測分析
• コンピュータービジョン

第8章 世界の農業におけるAI-精密農業市場：用途別

• 天気追跡
• 精密農業
• 農業ロボット
• 家畜監視
• 労務管理
• その他の用途

第9章 世界の農業におけるAI-精密農業市場：エンドユーザー別

• 農家
• 農業ビジネス
• 農業調査機関
• 政府機関
• アグリテック企業

第10章 世界の農業におけるAI-精密農業市場：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
• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• Google LLC
• The Climate Corporation
• Farmers Edge Inc.
• Granular Inc.
• AgEagle Aerial Systems Inc.
• Descartes Labs, Inc.
• Raven Industries Inc.
• AGCO Corporation
• Gamaya SA
• Bayer AG
• Trimble Inc.
• Topcon Positioning Systems, Inc.
• Taranis
• CropX Technologies
• PrecisionHawk Inc.
• Prospera Technologies Ltd.
• OneSoil

List of Tables

• Table 1 Global AI in Agriculture - Precision Farming Market Outlook, By Region (2024-2032) ($MN)
• Table 2 Global AI in Agriculture - Precision Farming Market Outlook, By Farm Size (2024-2032) ($MN)
• Table 3 Global AI in Agriculture - Precision Farming Market Outlook, By Small Farms (2024-2032) ($MN)
• Table 4 Global AI in Agriculture - Precision Farming Market Outlook, By Mid-Sized Farms (2024-2032) ($MN)
• Table 5 Global AI in Agriculture - Precision Farming Market Outlook, By Large Farms (2024-2032) ($MN)
• Table 6 Global AI in Agriculture - Precision Farming Market Outlook, By Component (2024-2032) ($MN)
• Table 7 Global AI in Agriculture - Precision Farming Market Outlook, By Hardware (2024-2032) ($MN)
• Table 8 Global AI in Agriculture - Precision Farming Market Outlook, By Software (2024-2032) ($MN)
• Table 9 Global AI in Agriculture - Precision Farming Market Outlook, By AI-as-a-Service (2024-2032) ($MN)
• Table 10 Global AI in Agriculture - Precision Farming Market Outlook, By Technology (2024-2032) ($MN)
• Table 11 Global AI in Agriculture - Precision Farming Market Outlook, By Machine Learning & Deep Learning (2024-2032) ($MN)
• Table 12 Global AI in Agriculture - Precision Farming Market Outlook, By Predictive Analytics (2024-2032) ($MN)
• Table 13 Global AI in Agriculture - Precision Farming Market Outlook, By Computer Vision (2024-2032) ($MN)
• Table 14 Global AI in Agriculture - Precision Farming Market Outlook, By Application (2024-2032) ($MN)
• Table 15 Global AI in Agriculture - Precision Farming Market Outlook, By Weather Tracking (2024-2032) ($MN)
• Table 16 Global AI in Agriculture - Precision Farming Market Outlook, By Precision Farming (2024-2032) ($MN)
• Table 17 Global AI in Agriculture - Precision Farming Market Outlook, By Agriculture Robots (2024-2032) ($MN)
• Table 18 Global AI in Agriculture - Precision Farming Market Outlook, By Livestock Monitoring (2024-2032) ($MN)
• Table 19 Global AI in Agriculture - Precision Farming Market Outlook, By Labor Management (2024-2032) ($MN)
• Table 20 Global AI in Agriculture - Precision Farming Market Outlook, By Other Applications (2024-2032) ($MN)
• Table 21 Global AI in Agriculture - Precision Farming Market Outlook, By End User (2024-2032) ($MN)
• Table 22 Global AI in Agriculture - Precision Farming Market Outlook, By Farmers (2024-2032) ($MN)
• Table 23 Global AI in Agriculture - Precision Farming Market Outlook, By Agribusinesses (2024-2032) ($MN)
• Table 24 Global AI in Agriculture - Precision Farming Market Outlook, By Agriculture Research Institutes (2024-2032) ($MN)
• Table 25 Global AI in Agriculture - Precision Farming Market Outlook, By Government Agencies (2024-2032) ($MN)
• Table 26 Global AI in Agriculture - Precision Farming Market Outlook, By Agritech Companies (2024-2032) ($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 AI in Agriculture - Precision Farming Market is accounted for $5.9 billion in 2025 and is expected to reach $30.4 billion by 2032 growing at a CAGR of 26.3% during the forecast period. AI in Agriculture - Precision Farming refers to the integration of artificial intelligence technologies into farming practices to improve agricultural accuracy and control. It involves the use of data-driven algorithms, pattern recognition, and autonomous systems to analyze and act upon field-specific variables. This approach enhances decision-making in farming operations by enabling the real-time processing of environmental and biological data. It represents a shift from traditional broad-scale agricultural practices to fine-tuned, high-resolution, and site-specific farming techniques.

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.

Market Dynamics:

Driver:

Advancements in AI and IoT technologies

The convergence of artificial intelligence with Internet of Things (IoT) devices is revolutionizing precision farming by enabling data-driven decision-making at the field level. Spurred by the integration of satellite imagery, soil sensors, and AI algorithms, farmers can now monitor crop health, irrigation needs, and pest threats in real-time. Backed by government and private sector investments in agri-tech innovation, AI adoption is accelerating across both developed and emerging economies. Motivated by the global food security challenge, AI-enabled precision farming is becoming essential for scalable and sustainable agriculture.

Restraint:

Lack of technological expertise among farmers

The adoption of AI-based precision agriculture is constrained by the limited digital literacy and technical know-how among a significant portion of the farming community. Driven by generational gaps and resistance to change, many farmers are hesitant to shift from traditional practices to data-intensive models. Backed by insufficient smartphone and internet penetration in certain agricultural zones, the digital infrastructure required for AI functionality remains underdeveloped. Fueled by these gaps, addressing the knowledge divide is crucial for widespread adoption of precision agriculture solutions.

Opportunity:

Increased crop yield and efficiency

AI-powered precision farming unlocks significant opportunities for enhancing crop productivity while minimizing input costs and environmental impact. Spurred by real-time data analytics and adaptive learning models, farmers can tailor fertilization, irrigation, and pesticide application with unprecedented precision. Fueled by cloud-based dashboards and farm management software, even smallholders are beginning to benefit from AI's optimization potential. Guided by precision algorithms that fine-tune decisions at the plot level, yield improvements are becoming both measurable and repeatable.

Threat:

Potential for cyberattacks on farming systems

The digitalization of agriculture through AI and IoT technologies exposes farming systems to increasing cybersecurity vulnerabilities. Driven by the interconnectivity of smart devices and cloud platforms, hackers can exploit weak points to disrupt operations or manipulate data. Spurred by the rising use of automated machinery and autonomous drones, any system breach could result in significant field-level damage or financial loss. Motivated by these risks, stakeholders must integrate robust cyber-defense mechanisms as part of their precision farming strategies.

Covid-19 Impact:

The COVID-19 pandemic reshaped global agriculture, with AI-driven precision farming gaining traction amid labor shortages and supply chain disruptions. Spurred by mobility restrictions and reduced workforce availability, farmers increasingly turned to automation and remote monitoring tools. Driven by the urgency to ensure uninterrupted food production, AI platforms facilitated timely interventions and input adjustments. Motivated by the resilience AI tools offered during the crisis, the post-COVID era is seeing deeper integration of precision farming systems.

The small farms segment is expected to be the largest during the forecast period

The small farms segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, owing to widespread initiatives promoting digital inclusion among smallholder farmers.AI technologies offer cost-effective solutions for small farms, improving yields and efficiency. The affordability of scalable AI tools, such as mobile apps and sensors, supports adoption. Government subsidies for small farmers enhance access to precision farming technologies. The need for sustainable practices in small-scale farming drives market growth. These solutions empower small farms to compete with larger operations through enhanced productivity.

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

Over the forecast period, the hardware segment is predicted to witness the highest growth rate, impelled by rising demand for sensors, drones, and automated equipment in precision agriculture. Advanced hardware enables precise monitoring of soil, weather, and crop conditions, improving farming outcomes. The affordability and scalability of modern farming hardware fuel market expansion. Technological advancements in durable and energy-efficient devices drive adoption. The integration of hardware with AI software enhances precision farming capabilities. Growing investments in smart farming equipment support the segment's rapid growth.

Region with largest share:

During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share, driven by strong agricultural dependence and rising government support for smart farming technologies. Countries like China and India are investing heavily in AI and IoT to boost food production. Government initiatives, such as India's Digital Agriculture Mission, promote AI adoption. The growing use of drones and sensors in agriculture strengthens the region's market position. Rising urbanization and food demand further fuel market growth in Asia Pacific.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGR attributed to high levels of agri-tech innovation and widespread use of advanced farming equipment. The U.S. leads with significant investments in AI-driven farming solutions and research. High demand for precision farming to optimize yields and reduce costs drives growth. Government policies supporting sustainable agriculture accelerate market expansion. The adoption of advanced hardware and software solutions boosts North America's rapid market growth.

Key players in the market

Some of the key players in AI in Agriculture - Precision Farming Market include Deere & Company, IBM Corporation, Microsoft Corporation, Google LLC, The Climate Corporation, Farmers Edge Inc., Granular Inc., AgEagle Aerial Systems Inc., Descartes Labs, Inc., Raven Industries Inc., AGCO Corporation, Gamaya SA, Bayer AG, Trimble Inc., Topcon Positioning Systems, Inc., Taranis, CropX Technologies, PrecisionHawk Inc., Prospera Technologies Ltd., and OneSoil.

Key Developments:

In June 2025, Deere & Company launched an AI-powered precision farming platform integrating satellite imagery and IoT sensors. It provides real-time crop health monitoring, enabling farmers to optimize yields and reduce resource waste through data-driven insights and automated field management.

In May 2025, IBM Corporation introduced Watson AgriSense, an AI-driven solution for predictive analytics. It analyzes soil data to optimize management practices, enhancing yield forecasts and reducing costs through precise resource allocation for sustainable farming operations.

In April 2025, Microsoft Corporation unveiled Azure FarmSync, a cloud-based AI tool for automated irrigation and pest detection. It leverages real-time data to optimize water use and protect crops, improving efficiency and sustainability for precision agriculture.

In February 2025, Trimble Inc. unveiled an AI-based variable-rate seeding system to maximize planting efficiency based on soil conditions.

Farm Sizes Covered:

• Small Farms
• Mid-Sized Farms
• Large Farms

Components Covered:

• Hardware
• Software
• AI-as-a-Service

Technologies Covered:

• Machine Learning & Deep Learning
• Predictive Analytics
• Computer Vision

Applications Covered:

• Weather Tracking
• Precision Farming
• Agriculture Robots
• Livestock Monitoring
• Labor Management
• Other Applications

End Users Covered:

• Farmers
• Agribusinesses
• Agriculture Research Institutes
• Government Agencies
• Agritech Companies

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 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 AI in Agriculture - Precision Farming Market, By Farm Size

• 5.1 Introduction
• 5.2 Small Farms
• 5.3 Mid-Sized Farms
• 5.4 Large Farms

6 Global AI in Agriculture - Precision Farming Market, By Component

• 6.1 Introduction
• 6.2 Hardware
• 6.3 Software
• 6.4 AI-as-a-Service

7 Global AI in Agriculture - Precision Farming Market, By Technology

• 7.1 Introduction
• 7.2 Machine Learning & Deep Learning
• 7.3 Predictive Analytics
• 7.4 Computer Vision

8 Global AI in Agriculture - Precision Farming Market, By Application

• 8.1 Introduction
• 8.2 Weather Tracking
• 8.3 Precision Farming
• 8.4 Agriculture Robots
• 8.5 Livestock Monitoring
• 8.6 Labor Management
• 8.7 Other Applications

9 Global AI in Agriculture - Precision Farming Market, By End User

• 9.1 Introduction
• 9.2 Farmers
• 9.3 Agribusinesses
• 9.4 Agriculture Research Institutes
• 9.5 Government Agencies
• 9.6 Agritech Companies

10 Global AI in Agriculture - Precision Farming Market, 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 IBM Corporation
• 12.3 Microsoft Corporation
• 12.4 Google LLC
• 12.5 The Climate Corporation
• 12.6 Farmers Edge Inc.
• 12.7 Granular Inc.
• 12.8 AgEagle Aerial Systems Inc.
• 12.9 Descartes Labs, Inc.
• 12.10 Raven Industries Inc.
• 12.11 AGCO Corporation
• 12.12 Gamaya SA
• 12.13 Bayer AG
• 12.14 Trimble Inc.
• 12.15 Topcon Positioning Systems, Inc.
• 12.16 Taranis
• 12.17 CropX Technologies
• 12.18 PrecisionHawk Inc.
• 12.19 Prospera Technologies Ltd.
• 12.20 OneSoil