デジタル作物インテリジェンス市場の2032年までの予測：オファリング、作物タイプ、導入形態、技術、用途、エンドユーザー、地域別の世界分析

Stratistics MRCの調査によると、世界のデジタル作物インテリジェンス市場は2025年に34億米ドル規模となり、予測期間中にCAGR 20.3％で成長し、2032年までに127億米ドルに達すると見込まれています。

作物モニタリングにおける人工知能（AI）とは、高度アルゴリズム、機械学習モデル、データ分析を活用して農業データを分析し、作物管理を最適化することを指します。衛星画像、ドローンモニタリング、IoTベースセンサを統合することで、AIは作物の健康状態、土壌条件、害虫の発生、気象パターンをリアルタイムでモニタリングすることを可能にします。これにより、農業従事者は灌漑、施肥、収穫に関するデータに基づいた意思決定を行い、生産性と持続可能性を向上させることができます。AIを活用した予測分析は、収穫量の予測やストレスや病気の初期兆候の検出も行い、損失を最小限に抑え、精密農業の実践を促進しながら、農場全体の効率性を高めます。

収量予測と意思決定の改善

農業従事者はAIモデルを活用し、土壌の健康状態、気象パターン、作物のストレスを分析することで、適切な時期の介入と資源の最適化を図っています。プラットフォームは、マルチスペクトルイメージング、センサフュージョン、予測分析を、圃場レベルから地域レベルまで幅広くサポートします。衛星データ、ドローン画像、農学データベースとの統合により、精度と応答性が向上します。商業農場、協同組合、アグテックスタートアップにおいて、データ駆動型かつ精密農業に焦点を当てたツールへの需要が高まっています。こうした動向が、収量重視型と持続可能性を追求する農業エコシステム全体でのプラットフォーム導入を推進しています。

小規模農場における初期費用の高さとROIの不透明さ

多くの生産者は、AIベースソリューションを導入するための資金、技術的専門知識、デジタルインフラへのアクセスが不足しています。企業は、小規模耕作や自給農業モデルにおいて、費用対効果と長期的な価値を実証する課題に直面しています。地域特化型データやカスタマイズ型アルゴリズムの不足が、性能と信頼性をさらに複雑化させています。ベンダーは、採用率向上のためにモジュール型価格設定、モバイルファーストインターフェース、地域特化型トレーニングを提供する必要があります。これらの制約は、小規模農業従事者や資源制約のある農業セグメントにおけるプラットフォームの成熟を妨げ続けています。

機械学習とエッジコンピューティングの進展

モデルはセンサデータをローカルで処理し、遠隔地や高生産量農場における遅延、帯域幅、クラウド依存度を低減します。プラットフォームは軽量かつスケーラブルなアーキテクチャを活用し、異常検知、病害予測、灌漑最適化をサポートします。IoTデバイス、モバイルアプリ、低消費電力プロセッサとの統合により、アクセシビリティと現場レベルでの導入が強化されます。新興市場やインフラが限られた地域では、適応性が高く、耐障害性があり、オフライン対応可能なソリューションへの需要が高まっています。これらの動向は、エッジ対応かつ機械学習駆動型の作物モニタリングプラットフォームの成長を促進しています。

モデルの転移可能性と複雑性

特定の土壌・気候・作物の条件で訓練されたAIモデルは、新たな地域や農業システムに適用した場合、性能が低下する可能性があります。企業は、多様な農業環境において汎用性と精度を両立させる課題に直面しています。標準化されたデータセット、説明可能性、農学的な検証の不足は、信頼性と採用率を低下させます。ベンダーは、モデルの堅牢性を向上させるため、フェデレーテッドラーニング、ドメイン適応、農業従事者中心の設計への投資が求められます。これらの制約は、動的でデータ不足の作物モニタリング環境において、プラットフォームの信頼性を引き続き制限しています。

COVID-19の影響

パンデミックは農業サプライチェーン、現地作業、普及サービスを混乱させると同時に、作物モニタリングセグメントにおけるデジタル変革を加速させました。ロックダウンにより作付け、収穫、資材配送が遅延する一方、リモートセンシングや自律型モニタリングへの需要が増加しました。AIプラットフォームはモバイル衛星チャネルを通じた病害検出、収量予測、資材最適化を支援するため急速に拡大されました。政府、協同組合、アグテック企業において、クラウドインフラ、ドローン導入、デジタル農学への投資が急増しました。施策立案者や消費者層において、食料安全保障と気候変動への耐性に対する社会的認識が高まりました。こうした変化は、AIを活用したデジタル耐性のある作物モニタリングインフラへの長期的な投資を後押ししています。

予測期間中、モノのインターネット（IoT）セグメントが最大の市場規模を占めると見込まれます

IoTセグメントは、作物モニタリングワークフローにおける汎用性、拡大性、統合可能性から、予測期間中に最大の市場シェアを占めると見込まれます。プラットフォームはセンサ、ドローン、画像装置を活用し、土壌水分、植物の健康状態、気象条件に関するリアルタイムデータを収集します。AIエンジン、クラウドダッシュボード、モバイルアプリとの統合により、意思決定と運用管理が強化されます。精密農業とスマート農業の取り組みにおいて、相互運用性が高く低消費電力で耐環境性に優れたデバイスの需要が高まっています。ベンダーは、農場レベルでの導入を支援するため、プラグアンドプレイキット、予測アラート、ライフサイクル分析を提供しています。これらの機能により、IoT対応作物モニタリングプラットフォームにおけるセグメントの優位性が強化されています。

予測期間中、収量予測セグメントが最も高いCAGRを示すと予想されます

予測期間中、収量予測セグメントはAIプラットフォームが予測農学と収穫計画セグメントへ拡大するにつれ、最も高い成長率を示すと予測されます。モデルは過去のデータ、気象情報、作物の画像を活用し、生産量の推定、物流・調達・価格設定の最適化を行います。プラットフォームは複数シーズンにわたる分析、リアルタイム更新、作物タイプや地域に合わせたリスクモデリングをサポートします。サプライチェーンシステム、市場ダッシュボード、保険プラットフォームとの統合により、価値と利害関係者間の連携が強化されます。協同組合、農業関連企業、政府プログラムにおいて、拡大性が高く正確で地域に適応した予測ツールへの需要が高まっています。こうした動向が、収量に焦点を当てたデジタル作物インテリジェンスプラットフォーム全体の成長を加速させています。

最大のシェアを占める地域

予測期間中、北米の地域は農業技術（アグテック）の成熟度、インフラ整備状況、農業セグメントにおけるAIへの機関投資により、最大の市場シェアを維持すると見込まれます。企業は、収量の持続可能性とコンプライアンス向上のため、畑作作物、特殊農産物、温室栽培事業にプラットフォームを導入しています。ドローンネットワーク、エッジコンピューティング、農学モデリングへの投資が、拡大性とイノベーションを支えています。主要ベンダー、研究機関、施策枠組みの存在が、エコシステムの深化と普及を促進しています。企業は、作物モニタリング戦略を米国農務省（USDA）の指令、ESG目標、気候適応プログラムと整合させています。

最も高いCAGRを示す地域

予測期間中、アジア太平洋は人口圧力、気候変動、デジタル農業が地域経済全体で融合する中、最も高いCAGRを示すと予想されます。インド、中国、インドネシア、ベトナムなどの国々は、米、小麦、園芸セグメント全体でプラットフォームを拡大しています。政府支援プログラムは、農業コミュニティ全体でのデジタル普及サービス、スマート灌漑、AIインキュベーションを支援しています。現地プロバイダは、小規模農業従事者や協同組合のニーズに合わせた、モバイルファースト多言語対応・文化に適応したソリューションを提供しています。都市部と農村部の農業地帯全体で、拡大性があり、包括的で、気候変動に強い作物モニタリングインフラへの需要が高まっています。これらの動向は、アジア太平洋の農業セグメントのAIイノベーションと導入の地域的成長を加速させています。

無料カスタマイズオファリング

本レポートをご購入いただいた顧客は、以下の無料カスタマイズオプションのいずれか1つをご利用いただけます。

• 企業プロファイリング
  • 追加市場参入企業の包括的プロファイリング（最大3社）
  • 主要参入企業のSWOT分析（最大3社）
• 地域別セグメンテーション
  • 顧客のご要望に応じた主要国の市場推定・予測、CAGR（注：実現可能性の確認が必要です）
• 競合ベンチマーキング
  • 主要参入企業の製品ポートフォリオ、地理的展開、戦略的提携によるベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

• 要約
• ステークホルダー
• 調査範囲
• 調査手法
• 調査資料

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
• 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

• 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 世界のデジタル作物インテリジェンス市場：オファリング別

• ハードウェア
  • センサ
  • ドローンと無人航空機
  • イメージングデバイス
  • GPSとGNSSシステム
  • IoTデバイス
• ソフトウェア
  • 作物モニタリングプラットフォーム
  • 予測分析ツール
  • 農場管理システム
• サービス
  • インテグレーションと導入
  • コンサルティングとサポート
  • トレーニングと保守

第6章 世界のデジタル作物インテリジェンス市場：作物タイプ別

• 穀類
• 果物・野菜
• 油糧種子・豆類
• その他

第7章 世界のデジタル作物インテリジェンス市場：導入形態別

• クラウドベース
• オンプレミス

第8章 世界のデジタル作物インテリジェンス市場：技術別

• 人工知能（AI）
• 機械学習（ML）
• モノのインターネット（IoT）
• ビッグデータ分析
• 地理空間とリモートセンシング
• その他

第9章 世界のデジタル作物インテリジェンス市場：用途別

• 作物健康モニタリング
• 収量予測
• 害虫・病害の検出
• 土壌・養分分析
• その他

第10章 世界のデジタル作物インテリジェンス市場：エンドユーザー別

• 農業協同組合
• 研究機関
• 政府機関
• 農業技術企業
• その他

第11章 世界のデジタル作物情報市場：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
  • その他の南米諸国
• 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12章 主要開発

• 契約、提携、協力と合弁事業
• 買収・合併
• 新製品の発売
• 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

• FlyPix AI
• Prospera Technologies Ltd.
• Taranis Inc.
• Agremo d.o.o.
• Gamaya SA
• CropX Technologies Ltd.
• PEAT GmbH（Plantix）
• OneSoil Inc.
• Skyx Ltd.
• Resson Aerospace Corporation
• Farmwave Inc.
• AgriTask Ltd.
• Ceres Imaging Inc.
• Sentera Inc.
• PrecisionHawk Inc.