農業における AI 市場 - 世界の産業規模、シェア、傾向、機会、予測、技術別 (機械学習、予測分析、コンピューター ビジョン)、提供別 (ハードウェア、ソフトウェア、AI サービス)、アプリケーション別 (精密農業、家畜監視、農業ロボット、ドローンなど)、地域および競合別、2019 年～ 2029 年予測

市場概要

世界の農業における AI 市場は 2023 年に 11 億 5,000 万米ドルと評価され、2029 年までの予測期間中に 22.54% の CAGR で目覚ましい成長が見込まれています。農業における AI とは、人工知能 (AI) と高度なデータ分析を応用して従来の農業慣行に革命を起こすことを指します。センサー、衛星、ドローンなどのさまざまなソースから膨大なデータを収集、処理、分析するテクノロジーを活用して、農業活動において情報に基づいた意思決定を行います。農業における AI には、作物管理の最適化、病気の発生の予測と緩和、リソース割り当ての強化など、数多くの利点があります。機械学習（ML）アルゴリズムにより、農家は植え付け、灌漑、収穫に関して正確な判断を下すことができ、作物の収穫量と資源効率が向上します。さらに、AI を活用したソリューションは、家畜管理を強化し、サプライ チェーンの物流を合理化して、持続可能性を促進し、廃棄物を最小限に抑えることができます。

主要な市場推進要因

人口増加に伴う農業生産の需要増加

世界の人口は増加し続けており、農業生産の需要も同時に増加すると予想されています。この需要の急増は、利用可能なリソースが限られていることを考えると、大きな課題となります。このような状況において、人工知能（AI）は、世界の農業部門に革命を起こす上で極めて重要な役割を果たすと予測されています。機械学習や予測分析などの AI テクノロジーは、作物の収穫量と資源利用効率を高めることができます。気象パターンの予測、作物の健康状態の監視、灌漑システムの自動化などのタスクを実行できるため、無駄が減り、生産が最適化されます。 AI は、農業の収穫高の大きな障害である害虫や病気の管理に役立ちます。食糧需要が生産能力を上回る未来に向かって、農業における AI の役割はより重要になります。AI を活用することで、農業生産を維持するだけでなく、高まる世界的な需要を満たすために生産を増やすこともできます。したがって、人口増加に伴う農業生産高の必要性の高まりが、農業における AI の世界的な需要を大幅に押し上げると予想されます。

農場運営における利益の最大化

農業運営における利益の最大化は、農業における人工知能市場の成長の重要な原動力です。収益性を高めるには、作物と動物の収穫高を最大化することが重要です。ロボット、ドローン、作物管理システム、群れ管理ツールの形で AI 技術を取り入れることで、農場は遠隔で運営を監視および制御し、分析に貴重なデータを提供できます。スマート農業または精密農業は、農業の成果を向上させる技術として急速に台頭しています。 AI 技術の台頭により、農家はスマートフォンを通じて機器、作物、家畜を制御および監視し、作物や家畜の統計予測を受け取ることができます。スマート センサー、衛星画像、その他のクラウドベースの技術は、作物の植え付けや収穫中にデータを観察および記録するのに非常に役立ち、それによって生産量を最適化し、リソースの無駄を最小限に抑えます。畜産では、センサーや視覚画像などの高度な AI 技術により、個々の動物の健康と幸福を迅速に分析し、病気や疾患の兆候となる可能性のある逸脱をフラグ付けできます。この積極的な監視により、タイムリーな治療が可能になり、他の動物への感染の拡大を防ぐことができます。このようなタイムリーなモニタリングは、症状が現れる前に動物の健康状態の異常を検出し、影響を受けた動物の回復を促進するための小さな予防措置を可能にすることで、コストの削減にもつながります。

AI テクノロジーと機械学習の進歩

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の進歩は、世界規模で農業分野に革命をもたらし、これらのテクノロジーの需要を大幅に増加させようとしています。これらの進歩は、農家が収穫量を最適化し、効率を高めるためのさまざまなツールを提供します。たとえば、AI を活用した予測モデルは、気候パターンを予測して理想的な植え付けスケジュールを提案できるため、農家は予測できない気象条件のリスクを軽減できます。機械学習アルゴリズムは土壌データを分析し、農家が作物に最適な栄養素と水の配合を決定するのに役立ちます。同様に、AI は収穫や除草などの労働集約的な作業を自動化できるため、手作業の必要性が減り、生産性が向上します。より大規模な観点では、AI と ML は、食糧生産と流通の全体的な効率を改善することで、世界の食糧安全保障の問題の解決に貢献できます。さらに、環境への懸念が高まる中、これらのテクノロジーは、より持続可能な農業慣行の実施に役立ちます。そのため、農業における AI と ML の統合は単なるトレンドではなく、差し迫った必要性であり、世界的な需要を押し上げています。

ドローンと自動トラクターの導入の増加

農業業界では、特にドローンと自動トラクターの登場により、テクノロジーの導入が急増しており、人工知能 (AI) の世界的な需要が高まると予想されています。ドローンと自動トラクターを利用することで、農家は作物に関する正確でリアルタイムのデータを得ることができます。このテクノロジーにより、作物の健康状態、害虫の検出、精密農業の効率的な監視が可能になります。これらの高度な機械は、単に手作業を自動化するだけでなく、AI を活用してより情報に基づいた決定を下すことで、作物の収穫量を向上させ、無駄を減らします。

機械学習アルゴリズムと予測分析の形での AI の進歩により、ドローンとトラクターは収集したデータから学習し、将来の傾向を予測して積極的な決定を下すことができます。これらの技術の飛躍により、農業部門の生産性、収益性、持続可能性が世界規模で向上すると期待されています。農業における AI の可能性は単なる自動化にとどまりません。それは、農場の管理と運営におけるパラダイムシフトを表しています。メリットがより明らかになるにつれて、ドローンと自動化されたトラクターの採用の増加は増加するばかりであり、それによって世界中の農業分野で AI に対する前例のない需要が促進されます。

主要な市場の課題

AI 技術の開発における技術的な困難

AI 技術の開発における技術的な課題は、農業における人工知能市場の成長にとって大きな障害となっています。ディープラーニングなどの AI ベースのテクノロジーは、リアルタイムの意思決定を行うために膨大なデータに依存しています。ただし、このデータの取得は複雑で倫理的に敏感なプロセスになる可能性があります。さらに、AI に特化した小規模なスタートアップ企業は、Google や Microsoft などの大規模な多国籍企業に比べて優れた技術的専門知識を持っているかもしれませんが、必要なデータを収集する際には財政的な制約に直面しています。

現在、AI システムは特定の事前プログラムされた機能の実行と適応に優れていますが、ニューラル ネットワーク システムの制限により、マルチタスクは依然として課題となっています。したがって、その機能を強化するにはさらなるイノベーションが必要です。複数のディープラーニング システム間の接続と通信を確立することを目指して、プログレッシブ ニューラル ネットワークを含む有望なプロジェクトが進行中です。この進歩により、新しい情報の送信が可能になり、再プログラミングの必要性がなくなります。

堅牢な技術インフラストラクチャの欠如

農業における AI の世界的な需要は、堅牢な技術インフラストラクチャの欠如により減少すると予測されています。世界の農業セクターの大部分、特に発展途上国および後進国では、AI システムの統合をサポートする包括的な技術インフラストラクチャが不足しています。これには、不十分なネットワーク カバレッジ、高速インターネットへのアクセスの制限、AI アプリケーションのトレーニングを受けた技術に精通した人員の不足が含まれます。第二に、AI テクノロジの高コストと、これらの高度なシステムに対応するために既存のインフラストラクチャをアップグレードするための費用は、特に小規模農家にとって、広範な導入の大きな障壁となっています。さらに、データ収集方法が標準化されていないと、AI モデルが効果的でなくなり、農業現場での信頼性と有用性が低下する可能性があります。効率的なデータ ストレージ ソリューションの不足も、AI の採用を妨げています。これらのテクノロジは、最適な機能のためにかなりのデータ ストレージ機能を必要とすることが多いためです。全体として、これらの課題は、世界規模で農業における AI の需要が減少すると予想される一因となっています。

主要な市場動向

精密農業の実践が人気を博す

精密農業 (プレシジョン ファーミングとも呼ばれる) は世界中で人気が急上昇しており、この傾向は農業分野での人工知能 (AI) の需要を促進することになっています。精密農業の実践の採用が増えているのは、農作物の収穫量と農作業の効率を最適化する必要性が高まっているためです。高度なテクノロジーとデータに基づく意思決定を使用するこれらの実践は、AI が農業業界に革命を起こす道を開いています。たとえば、AI アルゴリズムは、衛星画像やフィールド センサーからの膨大なデータを分析し、農作物の健康状態、土壌の状態、気象パターンに関する実用的な洞察を農家に提供できます。これにより、より正確な予測とより適切な意思決定が可能になり、農作物の収穫量の増加と環境への影響の軽減につながります。自動灌漑システム、ロボット収穫機、ドローン ベースの農作物監視システムなどの AI 主導のソリューションは、人件費を削減し、作業の精度を高めることで、農作業をさらに最適化します。このように、精密農業の普及は、農業のあり方を一変させるだけでなく、農業における AI の世界的な需要を促進しています。世界人口は 2050 年までに 97 億人に達すると予測されており、食糧安全保障と持続可能な農業慣行の確保における AI の役割は、いくら強調してもし過ぎることはありません。

農業におけるクラウドベース サービスの採用

農業分野でのクラウドベース サービスの採用の増加により、農業における人工知能 (AI) の世界的な需要が大幅に増加すると予測されています。クラウド技術は、大量のデータを保存および分析するためのプラットフォームを提供します。これは、AI アプリケーションに不可欠な機能です。農業事業がデジタル サービスに移行するにつれて、AI がさまざまな農業慣行を最適化する範囲が拡大します。AI 駆動型ツールは、クラウドに保存されたデータを分析して、作物の収穫量を正確に予測し、土壌の健康状態を監視し、灌漑を制御し、潜在的な病気や害虫を検出できます。これにより、生産性が向上し、より環境に優しい農業が可能になります。さらに、クラウド技術により、異なるプラットフォーム間でのリアルタイムのデータ共有が可能になり、アクセシビリティが向上し、AI ソリューションを世界規模で展開しやすくなります。その結果、農業のデジタル変革が進むにつれて、クラウド サービスと AI の統合がますます普及し、世界中で需要が急増すると予想されます。クラウドベースの AI ソリューションの使用による農業の効率と持続可能性の向上は、農業の未来にとって大きな可能性を秘めています。

セグメント別インサイト

オファリングに関するインサイト

オファリングに基づくと、ソフトウェア セグメントはコンポーネントの中で大きな市場シェアを占めると予測されています。IBM、Microsoft、Deere & Company などの主要業界プレーヤーは、農業分野向けに AI ベースのソリューションを提供しています。予測ベースの分析とコンピューター ビジョンを活用する AI 搭載ソフトウェアは、作物の生産性と収穫量を向上させます。

予測分析ベースのソフトウェアの採用が増えていることは、ソフトウェア セグメントの拡大に貢献しています。著名な例としては、IBM Corporation の Watson Decision Platform、Microsoft の AI Sowing App、Deere & Company の See and Spray 農薬および除草剤散布システムなどがあります。これらの人工知能ソリューションは、最適な作物の播種日の決定、作物の病気の検出、作物の収穫量の監視、土地、肥料、水、農薬などのリソースの管理において農家を支援します。精密農業とドローン分析における AI 対応ソフトウェアの利点は、農業における AI 市場におけるソフトウェア セグメントの成長をさらに促進します。

アプリケーションの洞察

アプリケーションに基づくと、精密農業セグメントは予測期間中に大きな市場シェアを獲得すると予測されています。農業における AI 対応アプリケーションの急速な成長により、精密農業は最も有望な分野の 1 つとして浮上しています。人工知能を活用することで、精密農業は農家がコストを最小限に抑え、リソースを非常に効果的な方法で最適化できるようにします。精密農業では、AI はデータの収集、解釈、分析において重要な役割を果たします。たとえば、GPS と人工知能を搭載したコンバイン ハーベスターは、収穫量を追跡し、フィールドの変動を分析できます。これには、水位の違い、土壌の組成、真菌の存在などの要因が含まれます。地理参照データを生成することで、農家は肥料や農薬の使用をカスタマイズできる貴重な洞察を得ることができます。

同様に、AI 搭載の農業ロボットの使用は近年普及しています。これらのロボットは、人工知能、フィールド センサー、データ分析を組み合わせて、幅広いタスクを実行します。効率的な収穫から雑草の駆除や耕作まで、これらのロボットはさまざまな農業用途に汎用的なソリューションを提供します。農業における人工知能の採用の増加とロボット工学の継続的な開発が相まって、農業ロボットの分野の成長を牽引しています。全体として、精密農業への AI の統合と高度なロボット工学の登場は農業業界に革命をもたらし、農家がより高い生産性と持続可能性を実現できるようにしています。

地域別インサイト

2023 年には、産業オートメーション業界の台頭とこの地域での人工知能ソリューションの広範な採用により、北米市場が最大のシェアを占めました。北米は、強力な購買力、オートメーションへの継続的な投資、IoT への多額の投資、国内 AI 機器生産に対する政府の重点の高まりが特徴です。さらに、IBM Corporation、Deere & Company、Microsoft、Granular、Inc.、The Climate Corporation など、人工知能ソリューションを模索している多数の農業技術プロバイダーの存在から、市場は恩恵を受けています。

最近の開発

• Aspia Space は、AI と衛星データを活用し、草地農家が宇宙から遠隔で草の高さを評価できる新しいツールを開発しました。この新しいツールは、同社によって 2023 年 7 月に発表されました。Aspia Space は Origin Digital と提携して、夏季にアイルランドの農家にこのサービスを導入しました。
• 2023 年 9 月、インド政府の農業・農民福祉省は、ニューデリーの Pradhan Mantri Kisan Samman Nidhi (PM-KISAN) スキーム向けに AI チャットボットを導入しました。この導入は、PM-KISAN スキームの有効性と普及率を高める上で注目すべき進歩を意味すると同時に、農家が問い合わせに対して迅速かつ正確で透明性のある回答を確実に受け取れるようにするものです。

主要な市場プレーヤー

• IBM Corporation
• Granular Inc.
• Microsoft Corporation
• Deere &会社
• Climate LLC
• Agribotix LLC
• Descartes Labs Inc.
• Prospera Technologies