2034年までの作物の健康状態予測市場予測―病害別、予測手法別、データ入力別、予測出力別、エンドユーザー別、および地域別の世界分析

Stratistics MRCによると、世界の予測型作物健康管理市場は2026年に6億米ドル規模となり、予測期間中にCAGR 16.3％で成長し、2034年までに20億米ドルに達すると見込まれています。

予測型作物健康管理とは、農業データや環境データを用いて、作物の病気の発症確率、発生時期、および潜在的な深刻度を予測するデジタルツールや分析システムを指します。これらのソリューションは、気象条件、湿度、気温、土壌情報、作物の生育段階、過去の病害パターン、リモートセンシング、人工知能を統合し、早期警報やリスク評価を生成します。予測型作物健康管理により、農家は適時の作物保護措置を講じ、不必要な農薬散布を削減し、収量損失を最小限に抑え、農場経営の意思決定を改善することが可能になります。精密農業の普及拡大と気候変動が、予測型作物病害管理技術への需要を牽引しています。

市場力学

気候変動の激化と病害圧の高まり

気候変動の激化と気象パターンの変化は、作物病害の発生に適した条件を生み出しており、予防的な病害管理を可能にする予測ソリューションへの需要を後押ししています。農家は、殺菌剤の散布を最適化し、作物の損失を軽減するための早期警報システムを求めています。気候変動により、病害の発生範囲が拡大し、新たな病害対策の課題が生じています。作物の価値と生産コストの上昇は、病害予防に対する経済的なインセンティブを高めています。収量の確保は、農場の収益性にとってますます重要になっています。

モデルの精度とデータの入手可能性の限界

病害予測におけるモデルの精度とデータの入手可能性の限界が、多様な作付けシステムにおける予測ソリューションの導入と有効性を制約しています。予測モデルには、校正と検証のために広範な地域別データが必要ですが、すべての地域でそれが入手できるとは限りません。気象、作物、病原体といった要因間の複雑な相互作用が、モデリング上の課題を生み出しています。発展途上地域におけるデータの不足は、予測の入手可能性と精度を制限しています。モデルの検証と不確実性の定量化は、依然として技術的な課題となっています。

AIとリモートセンシング技術の統合

病害の検出と予測を強化するための人工知能（AI）とリモートセンシング技術の統合は、ソリューションプロバイダーにとって大きな成長機会をもたらしています。AIモデルは、目に見える症状が現れる前に、衛星データやセンサーデータを分析して病害を早期に検出することができます。スマートフォンを活用した病害識別・予測アプリの開発により、小規模農家へのアクセスが拡大しています。農場管理プラットフォームとの統合により、包括的な意思決定支援ソリューションが構築されています。AI機能の進化により、病害予測の精度は向上し続けています。

代替的な病害管理手法との競合

耐病性品種や化学的防除など、他の病害管理手法との競合により、予測ソリューションの導入が制限される可能性があります。予測のメリットに対する農家の認識が不十分なことも、導入の妨げとなる可能性があります。経済的な圧力により、農家は低コストの病害管理手法を優先する可能性があります。農村地域における通信環境の制約は、リアルタイムの予測情報の提供に影響を与える可能性があります。技術導入の障壁が、市場浸透を制限する可能性があります。

新型コロナウイルス（COVID-19）の影響：

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミックは、食料システムのレジリエンスの重要性と、効果的な作物病害管理の必要性を浮き彫りにしました。移動制限期間中、遠隔での意思決定支援において、デジタル予測ソリューションの重要性が高まりました。パンデミック後の期間においても、精密農業やデジタルアドバイザリーサービスへの関心が持続しています。食料安全保障や気候変動への適応への注目が高まっていることが、市場の成長を支えています。農業分野全体で、デジタル農業の導入が加速しています。

予測期間中、真菌性病害セグメントが最大の市場規模を占めると予想されます

真菌性病害セグメントは、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。これは、真菌性病害が世界的に見て作物生産にとって最も重大な病害の脅威であり、主要な作物・病原体システムについて確立された予測モデルと過去の病害データが存在するためです。真菌性病害は著しい収量損失を引き起こし、病害リスク評価に基づいた適時の殺菌剤散布を必要とします。広範な調査とモデリングの経験が、真菌性病害予測分野におけるリーダーシップを支えています。真菌性病害の予測は、最も確立された科学的根拠を有しています。真菌性病害による収量損失が、農家の予測に対する関心を大きく高めています。

予測期間中、機械学習セグメントは最も高いCAGRを示すと予想されます

予測期間中、機械学習セグメントは、大規模なデータセットの入手可能性の高まりと、より正確な病害予測モデルを可能にする計算能力の向上に牽引され、最も高い成長率を示すと予測されています。機械学習アルゴリズムは、環境データや病害データに含まれる複雑なパターンを識別し、予測精度を向上させることができます。デジタル農業プラットフォームの採用拡大により、機械学習モデルの学習に必要なデータが生み出されています。病害予測において、機械学習は従来のモデルを上回る性能を発揮しています。データの入手可能性の高まりにより、機械学習の応用範囲はあらゆる作付けシステムへと拡大しています。

シェアが最大の地域：

予測期間中、北米地域は、先進的な農業技術の導入、充実した作物病害研究インフラ、および精密農業ソリューションに対する農家の高い意識により、最大の市場シェアを占めると予想されます。米国には、確立された農家ネットワークとデータプラットフォームを持つ主要な農業技術企業や病害予測サービスプロバイダーが拠点を置いています。充実した農業研究および普及支援インフラが、同地域の市場における主導的地位を強固なものにしています。大規模な商業農業が、地域全体での病害予測の導入を牽引しています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、アジア太平洋地域は、農業技術の急速な導入、食料安全保障への懸念の高まり、および主要経済圏における気候変動が作物病害に及ぼす影響を背景に、最も高いCAGRを示すと予想されます。中国、インド、および東南アジア諸国では、小規模農家を支援するために病害予測能力の拡充が進められています。作物の集約化の進展と気候変動による変動性の増大が、同地域全体の市場成長を加速させています。農業のデジタル化に対する政府の支援により、アジア市場全体での導入が拡大しています。

無料カスタマイズサービス：

本レポートをご購入いただいたすべてのお客様は、以下の無料カスタマイズオプションのうち1つをご利用いただけます：

• 企業プロファイリング
  • 追加の市場プレイヤー（最大3社）に関する包括的なプロファイリング
  • 主要企業（最大3社）のSWOT分析
• 地域別セグメンテーション
  • お客様のご要望に応じて、主要な国における市場推計・予測、およびCAGR（注：実現可能性の確認次第となります）
• 競合ベンチマーキング
  • 製品ポートフォリオ、事業展開地域、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

• 市場概況と主なハイライト
• 促進要因、課題、機会
• 競合情勢の概要
• 戦略的洞察と提言

第2章 調査フレームワーク

• 調査目的と範囲
• 利害関係者分析
• 調査前提条件と制約
• 調査手法

第3章 市場力学と動向分析

• 市場定義と構造
• 主要な市場促進要因
• 市場抑制要因と課題
• 成長機会と投資の注目分野
• 業界の脅威とリスク評価
• 技術とイノベーションの見通し
• 新興市場・高成長市場
• 規制および政策環境
• COVID-19の影響と回復展望

第4章 競合環境と戦略的評価

• 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
• 主要企業の市場シェア分析
• 製品のベンチマークと性能比較

第5章 世界の作物の健康状態予測市場：疾患別

• 真菌性病害
• 細菌性病害
• ウイルス性疾患
• 線虫病
• その他の病害

第6章 世界の作物の健康状態予測市場：予測手法別

• 気象モデル
• 統計モデル
• 機械学習
• ディープラーニング
• ハイブリッドモデル
• その他の予測手法

第7章 世界の作物の健康状態予測市場：データ入力別

• 気象データ
• 衛星データ
• 作物データ
• 土壌データ
• フィールドセンサーデータ
• その他のデータ入力

第8章 世界の作物の健康状態予測市場：予測出力別

• リスクスコア
• 病害警報
• 発生状況マップ
• 深刻度予測
• 処理時期
• その他の予測指標

第9章 世界の作物の健康状態予測市場：エンドユーザー別

• 農家
• 農学者
• 作物コンサルタント
• 農薬メーカー
• 政府機関
• その他のエンドユーザー

第10章 世界の作物の健康状態予測市場：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 欧州
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • オランダ
  • ベルギー
  • スウェーデン
  • スイス
  • ポーランド
  • その他の欧州諸国
• アジア太平洋
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • 韓国
  • オーストラリア
  • インドネシア
  • タイ
  • マレーシア
  • シンガポール
  • ベトナム
  • その他のアジア太平洋諸国
• 南米
  • ブラジル
  • アルゼンチン
  • コロンビア
  • チリ
  • ペルー
  • その他の南米諸国
• 世界のその他の地域（RoW）
  • 中東
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • カタール
    • イスラエル
    • その他の中東諸国
  • アフリカ
    • 南アフリカ
    • エジプト
    • モロッコ
    • その他のアフリカ諸国

第11章 戦略的市場情報

• 産業価値ネットワークとサプライチェーン評価
• 空白領域と機会マッピング
• 製品進化と市場ライフサイクル分析
• チャネル、流通業者、および市場参入戦略の評価

第12章 業界動向と戦略的取り組み

• 合併・買収
• パートナーシップ、提携、および合弁事業
• 新製品発売と認証
• 生産能力の拡大と投資
• その他の戦略的取り組み

第13章 企業プロファイル

• Climate FieldView
• Plantix
• AgroStar
• Prospera Technologies Ltd.
• Arable Labs, Inc.
• Taranis Visual Ltd.
• PEAT GmbH
• PlantVillage
• Trace Genomics, Inc.
• OneSoil
• IBM Corporation
• John Deere
• Trimble Inc.
• AgriTask
• CropX Technologies Ltd.