AI活用型作物病害検出の世界市場：将来予測 (2032年まで) - コンポーネント別・病害の種類別・作物の種類別・技術別・用途別・エンドユーザー別・地域別の分析

Stratistics MRCによると、世界のAI活用型作物病害検出市場は、2025年に16億米ドルを占め、予測期間中にCAGR 19.5％で成長し、2032年には59億米ドルに達すると予測されています。

AI活用型作物病害検出は、コンピュータビジョン、機械学習、衛星、ドローン、近接センサーからの画像を組み合わせ、病害、害虫の侵入、栄養ストレスの初期症状を特定します。自動化された診断は、的を絞った治療をサポートし、作物の損失を減らし、化学薬品の使用を最適化し、より持続可能な介入を可能にします。市場導入は、モデルの改善、センサーの利用しやすさ、農場管理プラットフォームへの統合によって拡大します。

International Journal of Research in Engineering and Technology（IRJET）によると、画像処理と機械学習を用いたAIベース作物病害検出は、小麦と稲の葉枯病とさび病の特定において最大92％の精度を実証しています。

食糧安全保障強化の必要性

世界的な人口増加と気候への圧力は、信頼できる作物収量への要求を強めており、AIを活用した病害検出が不可欠となっています。農家、農業関連企業、政策立案者は、損失を減らし食料の入手可能性を向上させるために、病原菌を早期に特定する技術を優先しています。さらに、早期発見により化学薬品の投入量が減り、持続可能な生産とコスト削減が可能になります。精密農業への官民投資は、研究、展開、スケールアップを加速させます。その結果、農家の意思決定能力を世界的に向上させながら、弾力性のあるサプライチェーンを求める商業農場および協同組合モデルでの採用が増加します。

限られた技術的認識

AI病害検出ツールの導入は、多くの生産者の技術的リテラシーの低さや、改良普及支援が不十分であることが制約となっています。小規模農家は、スマートフォン、信頼できる接続性、自動化された勧告に従う自信がないため、実際の有効性が制限される可能性があります。ベンダーは、トレーニング、ローカライズされたインターフェイス、継続的サポートを提供するために、より高いコストに直面します。さらに、懐疑的な利害関係者は、従来の慣行に対するデータ主導の変更に抵抗するかもしれません。このような制約に対処するには、実用的で持続的な普及を確実にするために、的を絞った能力開発、現地の農業機関との連携、ユーザー中心の設計を行い、手頃な価格の接続ソリューションを導入する必要があります。

農場管理ソフトウェアとの統合

AI病害検出モジュールを農場管理システムに組み込むことで、診断結果をスケジューリング、投入資材の調達、記録管理にリンクさせ、価値を増幅させることができます。農家は、アラートを的を絞った散布や灌漑の変更などの実行可能なタスクに変換する、コンテキストを意識した推奨を得ることができます。この統合はワークフローを合理化し、買い手のトレーサビリティを向上させ、認証スキームをサポートします。さらに、プラットフォームを組み合わせることで、モデルを改良するための豊富なデータセットが可能になり、精度を高めるフィードバックループが形成されます。ベンダーにとっては、統合によってサブスクリプション収入、クロスセリング、そして世界中の農業関連企業や協同組合とのより深い企業提携が可能になります。

データのプライバシーとセキュリティに関する懸念

圃場画像、センサーストリーム、管理記録を収集すると、機密性の高いデータセットが作成されるため、取り扱いを誤ると、AI作物モニタリングサービスに対する信頼が損なわれる可能性があります。農家は、不正アクセス、収穫インテリジェンスの商業的利用、派生モデルの不明確な所有権について懸念しています。規制が管轄区域によって分断されているため、国際的に事業を展開するベンダーにとってはコンプライアンス上の負担が増大します。さらに、データ漏えいやモデルポイズニングなどのサイバーリスクは、業務を混乱させる可能性があります。

COVID-19の影響：

パンデミックは、移動制限と労働力不足が現場作業を制約する中、遠隔自動作物モニタリングの価値を浮き彫りにしました。短期的な展開の遅れは生じましたが、持続的な投資は、訪問回数を減らし、継続的な監視を可能にするAIツールへとシフトしました。サプライチェーンにおけるストレスが、収量を守るための早期発見への需要を高める一方、公的資金と研究パートナーシップがパイロット事業を支援しました。全体として、COVID-19は採用を加速させ、小規模農場と大規模農場の回復力構築におけるデジタル農業の役割を実証しました。

予測期間中、真菌病分野が最大となる見込み

予測期間中、真菌病分野が最大の市場シェアを占めると予想されます。農家は、穀物、果実、野菜にわたって、さび病、べと病、疫病による大幅な収量損失に直面しており、信頼性の高い診断に対する安定した需要を生み出しています。初期症状を検出するAIソリューションは、反応性薬剤の使用を減らし、収穫物の品質を向上させます。散布プラットフォームやアドバイザリー・サービスとの統合により、ROIはさらに向上します。データセットが地域間で拡大するにつれて、モデルの精度が向上し、世界中のサプライヤーから真菌に焦点を当てた検出製品が好まれるようになります。

予測期間中、ソフトウェア分野のCAGRが最も高くなる見込み

予測期間中、ソフトウェア分野が最も高い成長率を示すと予測されます。スケーラビリティ、迅速な展開、継続的な学習サイクルにより、ソフトウェアは多様な農場規模や地域にとって魅力的です。SaaS価格とクラウドネイティブアーキテクチャは、先行投資を削減し、トライアルとパイロットからスケールへの移行を促進します。センサーやドローンとの相互運用性は実用性を高め、新しいフィールドデータによる定期的なモデルの再トレーニングは、地域の条件下での検出を向上させます。アグリテック投資家が資産の少ないプラットフォームを好む中、資本フローとパートナーシップは、製品の強化、市場へのリーチ、ソフトウェア主導のソリューションの採用速度を促進します。

最大シェアの地域：

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。整備された農業技術エコシステム、広範な接続性、高い機械化が、AI検出プラットフォームの迅速な展開を支えています。大規模商業農場と精密農業サービスプロバイダーは、高度なセンシング、分析、意思決定支援ツールに投資し、大きな市場需要を生み出しています。さらに、強力な民間投資、研究機関、農業関連企業や商品バイヤーの有利な調達予算が、ベンダーの技術革新を促進します。規制の明確化とデータ・インフラストラクチャーは、さらに、この地域全体でのスケーラブルな展開と商業的パートナーシップを可能にしています。

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。農業の急速なデジタル化、スマートフォンの普及率上昇、精密農業を支援する政府プログラムにより、AIによる疾病検出の導入に適した条件が整っています。零細農家の人口が多いため、低コストでモバイルファーストのソリューションにスケーラビリティの機会がもたらされる一方、現地の新興企業はモデルを地域の作物や言語に適応させています。海外のベンダーは、流通業者や研究機関とパートナーシップを結び、提供する製品をローカライズします。インフラが改善され、農業技術への投資が増加するにつれて、採用率は地域全体で加速する見込みです。

無料のカスタマイズサービス

当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）
• 地域区分
  • 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 序論

• 概要
• ステークホルダー
• 分析範囲
• 分析手法
  • データマイニング
  • データ分析
  • データ検証
  • 分析アプローチ
• 分析資料
  • 一次調査資料
  • 二次調査情報源
  • 前提条件

第3章 市場動向の分析

• 促進要因
• 抑制要因
• 市場機会
• 脅威
• 技術分析
• 用途分析
• エンドユーザー分析
• 新興市場
• 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

• サプライヤーの交渉力
• バイヤーの交渉力
• 代替製品の脅威
• 新規参入企業の脅威
• 企業間競争

第5章 世界のAI活用型作物病害検出市場：コンポーネント別

• ハードウェア
  • カメラ
  • ドローン/UAV
  • スマートフォンとタブレット
  • 処理装置・センサー
• ソフトウェア
  • AI/機械学習プラットフォーム
  • モバイルアプリ
  • その他のソフトウェア
• サービス
  • 統合・展開
  • サポート・整備
  • コンサルティング・訓練

第6章 世界のAI活用型作物病害検出市場：病害の種類別

• 真菌性疾患
• 細菌性疾患
• ウイルス性疾患
• 害虫蔓延
• 栄養不足

第7章 世界のAI活用型作物病害検出市場：作物の種類別

• 穀物
• 果物・野菜
• 油糧種子・豆類
• 換金作物
• その他の作物

第8章 世界のAI活用型作物病害検出市場：技術別

• 機械学習/深層学習
  • 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
  • リカレントニューラルネットワーク（RNN）
  • 転移学習
• コンピュータービジョン
• 予測分析
• 自然言語処理

第9章 世界のAI活用型作物病害検出市場：用途別

• 農地監視・偵察
• 品質評価・収量監視
• 農場レベル助言、処理の推奨事項
• 研究開発

第10章 世界のAI活用型作物病害検出市場：エンドユーザー別

• 個人農家/小規模農家
• 大規模企業農場・農業関連企業
• 政府機関・研究機関
• 農業協同組合

第11章 世界のAI活用型作物病害検出市場：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
• 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・アフリカ

第12章 主な動向

• 契約、事業提携・協力、合弁事業
• 企業合併・買収 (M&A)
• 新製品の発売
• 事業拡張
• その他の主要戦略

第13章 企業プロファイリング

• PEAT GmbH
• Taranis
• Prospera Technologies
• Aerobotics
• Sentera
• AgroScout Ltd
• Cropin Technology Solutions Pvt. Ltd.
• IUNU Inc.
• Fasal
• Trace Genomics, Inc.
• Gamaya SA
• Picterra
• HSAT
• Agremo d.o.o.
• Stenon GmbH
• SkySquirrel Technologies Inc.
• PlantVillage