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市場調査レポート
商品コード
1996328
作物収量予測のための機械学習の世界市場レポート 2026年Machine Learning For Crop Yield Prediction Global Market Report 2026 |
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カスタマイズ可能
適宜更新あり
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| 作物収量予測のための機械学習の世界市場レポート 2026年 |
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出版日: 2026年03月24日
発行: The Business Research Company
ページ情報: 英文 250 Pages
納期: 2～10営業日
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概要
作物の収穫量予測における機械学習市場の規模は、近年飛躍的に拡大しています。この市場は、2025年の9億9,000万米ドルから、2026年には12億4,000万米ドルへと成長し、CAGRは25.0％となる見込みです。過去数年間の成長要因としては、作物の収穫量の変動性の高まり、過去の気象データセットへの依存度の高まり、予測モデリングツールの早期導入、最適化された農業投入物への需要の高まり、農業におけるリスク軽減の必要性の高まりなどが挙げられます。
作物収量予測のための機械学習市場の規模は、今後数年間で飛躍的な成長が見込まれています。2030年には24.2%のCAGRで29億5,000万米ドルに達すると予測されています。予測期間における成長要因としては、AIを活用した収量予測システムの普及拡大、クラウドベースの分析機能との統合の進展、精密農業に関する知見への需要の高まり、衛星およびドローン画像データの価値向上、リアルタイム環境モニタリングの広範な活用などが挙げられます。予測期間における主な動向としては、多変量環境データの活用拡大、収量モデルへのリモートセンシング技術の統合促進、リアルタイム作物モニタリング手法の普及、データ駆動型農業意思決定の枠組みの採用拡大、高度な土壌・作物関係モデリングの活用拡大などが挙げられます。
持続可能な農業実践へのニーズが、今後、作物収量予測のための機械学習市場の成長を牽引すると予想されます。持続可能な農業とは、資源の保全、生物多様性の促進、経済的持続可能性の確保、そして現在および将来の世代双方に対する社会的公平性を確保しつつ、食料やその他の農産物を生産することに重点を置いた統合的な農業アプローチです。持続可能な農業の台頭は、環境悪化、資源の枯渇、気候変動への懸念、そして長期的な食料安全保障と地域社会の福祉を確保する、より健康的で回復力のある食料システムへのニーズによって牽引されています。作物の収量予測のための機械学習は、データ駆動型の意思決定を可能にし、資源の利用を最適化し、廃棄物を最小限に抑え、作物の生産性を高め、環境への影響を低減しながら効率を向上させることで、持続可能な農業を支援します。例えば、2025年2月、ドイツに拠点を置く非営利団体IFOAM Organics Internationalは、2023年に約9,890万ヘクタールの土地が有機管理されており、2022年と比較して2.6％（約250万ヘクタール）増加したと報告しました。したがって、持続可能な農業実践へのニーズが、作物収量予測のための機械学習市場を牽引しています。
作物収量予測向け機械学習市場の主要企業は、革新的でデータ駆動型のソリューション創出を強化するため、GenAI（生成AI）を統合したプラットフォームの開発を優先しています。これらのプラットフォームは、生成AIを他の技術と組み合わせることで、様々な業界や用途において、AIを活用した知見の生成、カスタマイズ、展開を可能にします。例えば、2024年7月、インドを拠点とするアグテック企業のCropInは、米国を拠点とするテクノロジー企業のGoogle（Gemini）と提携し、生成AIを活用した農業インテリジェンスプラットフォーム「Sage」を発表しました。Sageの主な強みは、生成AI、高度な作物・気候モデル、および地球観測データを統合することで、異なる期間にわたる作物の挙動に関する詳細なグリッドベースのインサイトを提供できる点にあります。この統合により、Sageは独自のグリッドベースの農業データマップを作成することが可能となり、卓越した規模、精度、および速度を実現しています。これにより、利害関係者が作物の動態、気候の影響、および最適な農業慣行を分析する方法に革命をもたらし、世界中の農業事業において、多言語で情報に基づいたデータ駆動型の意思決定を促進します。
よくあるご質問
目次
第1章 エグゼクティブサマリー
第2章 市場の特徴
- 市場定義と範囲
- 市場セグメンテーション
- 主要製品・サービスの概要
- 世界の作物収量予測のための機械学習市場：魅力度スコアと分析
- 成長可能性分析、競合評価、戦略適合性評価、リスクプロファイル評価
第3章 市場サプライチェーン分析
- サプライチェーンとエコシステムの概要
- 一覧：主要原材料・資源・供給業者
- 一覧：主要な流通業者、チャネルパートナー
- 一覧：主要エンドユーザー
第4章 世界の市場動向と戦略
- 主要技術と将来動向
- 人工知能（AI）と自律型AI
- デジタル化、クラウド、ビッグデータ、サイバーセキュリティ
- IoT、スマートインフラストラクチャ、コネクテッド・エコシステム
- インダストリー4.0とインテリジェント製造
- 自律システム、ロボティクス、スマートモビリティ
- 主要動向
- 多変量環境データの活用拡大
- 収量モデルへのリモートセンシングの統合が進んでいます
- リアルタイム作物モニタリング手法の拡大
- データ駆動型農業意思意思決定の枠組みの採用拡大
- 高度な土壌・作物関係モデリングの活用拡大
第5章 最終用途産業の市場分析
- 農家
- 農業協同組合
- 研究機関
- 政府機関
- アグリテック・ソリューション・プロバイダー
第6章 市場：金利、インフレ、地政学、貿易戦争と関税の影響、関税戦争と貿易保護主義によるサプライチェーンへの影響、コロナ禍が市場に与える影響を含むマクロ経済シナリオ
第7章 世界の戦略分析フレームワーク、現在の市場規模、市場比較および成長率分析
- 世界の作物収量予測のための機械学習市場：PESTEL分析（政治、社会、技術、環境、法的要因、促進要因と抑制要因）
- 世界の作物収量予測のための機械学習市場規模、比較、成長率分析
- 世界の作物収量予測のための機械学習市場の実績：規模と成長, 2020-2025
- 世界の作物収量予測のための機械学習市場の予測：規模と成長, 2025-2030, 2035F
第8章 市場における世界の総潜在市場規模（TAM）
第9章 市場セグメンテーション
- コンポーネント別
- ソフトウェア、サービス
- 展開モデル別
- クラウド型、オンプレミス型
- 農場規模別
- 小規模、中規模、大規模
- エンドユーザー別
- 農家、農業協同組合、研究機関、政府機関、その他のエンドユーザー
- サブセグメンテーション、タイプ別：ソフトウェア
- 予測分析ソフトウェア、AIを活用した作物モニタリングソフトウェア、気象・気候データ分析ソフトウェア、リモートセンシングおよび衛星画像ソフトウェア、農場管理ソフトウェア
- サブセグメンテーション、タイプ別：サービス
- コンサルティングおよびアドバイザリーサービス、導入および統合サービス、トレーニングおよびサポートサービス、データ分析およびカスタムモデリングサービス、クラウドベースの農業AIサービス
第10章 地域別・国別分析
- 世界の作物収量予測のための機械学習市場：地域別、実績と予測, 2020-2025, 2025-2030F, 2035F
- 世界の作物収量予測のための機械学習市場：国別、実績と予測, 2020-2025, 2025-2030F, 2035F
第11章 アジア太平洋市場
第12章 中国市場
第13章 インド市場
第14章 日本市場
第15章 オーストラリア市場
第16章 インドネシア市場
第17章 韓国市場
第18章 台湾市場
第19章 東南アジア市場
第20章 西欧市場
第21章 英国市場
第22章 ドイツ市場
第23章 フランス市場
第24章 イタリア市場
第25章 スペイン市場
第26章 東欧市場
第27章 ロシア市場
第28章 北米市場
第29章 米国市場
第30章 カナダ市場
第31章 南米市場
第32章 ブラジル市場
第33章 中東市場
第34章 アフリカ市場
第35章 市場規制状況と投資環境
第36章 競合情勢と企業プロファイル
- 作物収量予測のための機械学習市場：競合情勢と市場シェア、2024年
- 作物収量予測のための機械学習市場：企業評価マトリクス
- 作物収量予測のための機械学習市場：企業プロファイル
- Microsoft Corp.
- BASF SE
- International Business Machines Corp.
- Bayer AG
- Raven Industries Inc.
第37章 その他の大手企業と革新的企業
- Cropin Technology Solutions Pvt., Terramera Inc., FarmWise Labs Inc., Sentera Inc., Taranis, Ceres Imaging Inc., CropX Inc., PrecisionHawk, Aerobotics Ltd., Fasal, IUNU Inc., AgriWebb Pty Ltd., Trace Genomics Inc., Bloomfield Robotics, Agrograph Inc.
第38章 世界の市場競合ベンチマーキングとダッシュボード
第39章 主要な合併と買収
第40章 市場の潜在力が高い国、セグメント、戦略
- 作物収量予測のための機械学習市場2030：新たな機会を提供する国
- 作物収量予測のための機械学習市場2030：新たな機会を提供するセグメント
- 作物収量予測のための機械学習市場2030：成長戦略
- 市場動向に基づく戦略
- 競合の戦略
