農業AI市場規模およびシェア
市場概要
| 調査期間 | 2019 - 2030 |
|---|---|
| 市場規模 (2025) | 2.55 十億米ドル |
| 市場規模 (2030) | 7.05 十億米ドル |
| 成長率 (2025 - 2030) | 22.55% CAGR |
| 最も急速に成長している市場 | アジア太平洋 |
| 最大市場 | 北米 |
| 市場集中度 | 中 |
主要プレーヤー
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Mordor Intelligenceによる農業AI市場分析
農業AI市場規模は2025年に25億5,000万米ドルと推定され、予測期間（2025年-2030年）中にCAGR22.55%で、2030年までに70億5,000万米ドルに達すると予想されています。
勢いは精密農業慣行の収束、国家デジタル農業政策、あらゆる規模の農場の参入障壁を低下させるクラウドベースのAIツールの可用性拡大から生まれています。2050年までに100億人に達する軌道にある世界人口の食料生産量増加圧力が採用を促進しており、センサー、接続性、AI-as-aServiceサブスクリプションのコスト低下により、農業AI市場は加速的な拡大に向けて位置づけられています。テクノロジーリーダーと農業機器メーカー間の戦略的提携により、ハードウェア、ソフトウェア、アドバイザリーサービスを一つのエコシステムに結合するエンドツーエンドプラットフォームが拡大しています。同時に、半導体サプライチェーンの変動性と断片化されたデータ標準は、特に2ヘクタール未満の世界の農場の80%において採用の逆風となっています。
主要レポート要点
- 用途別では、精密農業が2024年の農業AI市場シェアの46%を占めてリードしており、ドローン分析は2030年まで最も速い25.8%のCAGRを記録すると予測されています。
- 技術別では、機械学習が2024年の農業AI市場規模の41.3%のシェアを維持しており、コンピュータビジョンは2030年まで23.6%のCAGRの軌道にあります。
- 構成要素別では、ハードウェアが2024年の農業AI市場規模の48.5%を獲得しており、サービスは2030年まで25.1%のCAGRで拡大すると予測されています。
- 導入形態別では、クラウドモデルが2024年の農業AI市場規模の63.2%を占めており、依然として24.8%のCAGRで成長しています。
- 地域別では、北米が2024年の農業AI市場シェアの34.7%で優位に立っており、アジア太平洋地域は2030年まで最高の24.4%のCAGRを記録すると予想されています。
グローバル農業AI市場動向と洞察
ドライバー影響分析
| ドライバー | (~) CAGR予測への影響率 | 地理的関連性 | 影響タイムライン |
|---|---|---|---|
| 精密農業プラットフォームの急速な採用 | +4.20% | 北米、欧州、アジア太平洋 | 中期（2-4年） |
| 高解像度ドローンおよび衛星画像の拡大 | +3.80% | アジア太平洋、北米、欧州 | 短期（≤2年） |
| 政府デジタル農業補助金および政策 | +3.50% | アジア太平洋、欧州、選択的北米地域 | 中期（2-4年） |
| 手頃なクラウドベースAI-as-aServiceの提供 | +3.10% | グローバル、新興市場で最も強力 | 短期（≤2年） |
| 情報源: Mordor Intelligence | |||
精密農業プラットフォームの急速な採用
精密プラットフォームはIoTセンサー、GPS、AI分析を統合し、肥料、水、農薬の使用を削減する現場固有の洞察を提供します。John Deereは2024年に200億米ドルを投資し、投入廃棄物を最大25%削減するAI対応機械に大幅な資金を投入しました。Trimble社のBilberry Smart Spraying Systemなどの後付けキットは除草剤使用量を90%削減します[1]Precision Farming Dealer Staff, "Trimble Bilberry Smart Spraying System Cuts Herbicide 90%," precisionfarmingdealer.com。労働コストと環境規制が生産者をデータ駆動意思決定に押し上げる地域で採用が最も強く、農業AI市場を持続可能な集約化の中核促進要因として固めています。
高解像度ドローンおよび衛星画像サービスの拡大
AI画像分析と組み合わせたマルチスペクトラルセンサーは、症状が目に見える数週間前に植物ストレスを特定します。アフリカのEOS Data Analyticsユーザーは、全国平均に対してトウモロコシ収量を1エーカー当たり2トンまで倍増させました。5Gネットワーク経由でのリアルタイムデータストリーミングは調査コストを削減し、より大きな圃場カバレッジを可能にし、接続インフラが農村地域に到達するにつれて農業AI市場を拡大しています。
政府デジタル農業補助金および政策
欧州委員会のAgrifoodTEFプログラムは、5G農業テストベッドの構築に3,000万ユーロを割り当てました。中国のデジタル農業計画は2025年までに75%のデジタル浸透を目標としています。インドは2025年にデジタル農業インフラのためにINR 6,000クロールを割り当てました。これらの政策は農家投資を支援し、投資回収期間を短縮し、小規模農家環境でのより高い浸透に向けて農業AI市場を推進しています。
手頃なクラウドベースAI-as-aServiceの提供
BayerとともにMicrosoftが開発したAzure Data Manager for Agricultureは、予測分析をサブスクリプション形式でパッケージ化しています。クラウド配信により社内サーバーとITスタッフの必要がなくなり、小規模な農場でも機械学習モデルを実行できます。比較研究では、クラウド展開が優れたデータアクセシビリティとセキュリティを提供し、農業AI市場のグローバル展開を支援することが示されています。
制約影響分析
| 制約 | (~) CAGR予測への影響率 | 地理的関連性 | 影響タイムライン |
|---|---|---|---|
| 断片化された農学データ標準 | −2.8% | グローバル、新興市場で最も深刻 | 中期（2-4年） |
| 小規模農家向けセンサーおよびロボティクスの高い初期費用 | −2.4% | アジア太平洋、アフリカ、ラテンアメリカ | 短期（≤2年） |
| 情報源: Mordor Intelligence | |||
断片化された農学データ標準
独占的データサイロは、機器、センサー、分析プラットフォーム間の相互運用性を阻害しています。BayerとMicrosoftは、異なるデータセットを統一フレームワークに結合するオープンデータモデルで協力しています。標準化によりAI効果を30-40%向上させる可能性がありますが、ベンダー間の合意は依然として困難であり、複数のサプライヤーが共通プロトコルなしに競合する地域では農業AI市場の成長軌道を制約しています。
センサーおよびロボティクスの高い初期費用
小規模農家は世界の農場の80%を耕作していますが、従来の融資のための担保を欠くことが多いです。半導体不足により2024年以降、平均センサーコストが15-20%上昇しました。AgOpenGPSなどのオープンソースイニシアチブは精密農業コストを最大70%削減します[2]u-blox, "AgOpenGPS Precision Farming Innovation," u-blox.com。補助金と協同購入が部分的に負担を軽減しますが、資本集約度は依然として農業AI産業内での短期採用を抑制しています。
セグメント分析
用途別：精密農業が市場基盤を推進
精密農業は2024年の農業AI市場シェアの46%を確保し、セクターのアンカーアプリケーションとして位置づけられています。統合された雑草標的化および可変施肥モジュールにより、農場はデータを測定可能な節約と収量向上に変換でき、投資家と政策立案者に対して農業AI市場を実証しています。ドローン分析は、25.8%のCAGRで前進し、UAV価格の下落と目視範囲外飛行に関する規制緩和から恩恵を受けています。
次の波は家畜監視、スマート温室、収穫後サプライチェーン最適化に焦点を当てています。AIビジョンシステムは牛の行動検出において95%の精度を達成し、早期疾病識別を支援します。温室運営者は、AI制御気候システムの組み込み後、32%のリソース効率改善を報告しています。これらの隣接ユースケースは、既存のデータインフラに新たな収益ストリームを重ねることで農業AI市場を拡大しています。
注記: すべての個別セグメントのセグメントシェアはレポート購入時に利用可能
技術別：機械学習の優位性がコンピュータビジョンに挑戦される
機械学習は2024年の農業AI市場の技術分野の41.3%を所有し、収量予測と害虫警告のための大規模で多変数データセットを処理する能力によって支えられています。しかし、コンピュータビジョンは、高解像度画像が圃場、果樹園、温室で普及するにつれて、23.6%のCAGRで上昇しています。
自律ドローンに結び付けられたビジュアル分析は、1時間あたり数百エーカーをスキャンし、肉眼では見えない疾病を発見できます。Penn Stateでの制御環境パイロットは、特殊作物の栄養微調整を自動化する連続AIビジョン監視を実証しました[3]Science Daily, "Penn State Develops Automated Crop Monitoring," sciencedaily.com。予測分析とNLPは会話エージェントでダッシュボードを補完しています；BayerのE.L.Y.生成モデルは農学Q&A精度を40%改善しました。結果として、農家が技術コードではなく自然言語を通じて複雑なモデルと対話する、より豊かで相互作用的な農業AI市場となっています。
構成要素別：ハードウェア基盤がサービス拡大を可能にする
ハードウェアは2024年の農業AI市場規模の48.5%を占め、データ生成におけるセンサー、ドローン、自律機械の優位性を強調しています。しかし、複雑なデータセットから実行可能な洞察を抽出するための統合サポートを生産者が求めるため、サービスは25.1%のCAGRで拡大しています。
クラウドネイティブソフトウェアは生センサーフィードを意思決定ダッシュボードに縫合し、エッジゲートウェイは自律操舵などの時間重要ジョブの遅延を削減します。Red Hatのフィールド展開可能エッジサーバーは、頑強なハードウェアとハイパースケールクラウドを結ぶツールの例です。採用が成熟するにつれて、価値はデバイス販売から生涯サービス契約に移行し、農業AI産業内の利益プールを再形成し、専門アドバイザリー企業を生み出しています。
導入形態別：クラウド優位性が加速
クラウドモデルは2024年の農業AI市場規模の63.2%を占め、2030年まで24.8%のCAGRの軌道にあります。従量制価格設定により障壁が低下し、継続的なモデル更新により進化する農学条件にアルゴリズムを最新に保ちます。
帯域幅制約地域での運用は依然としてオンプレミスまたはハイブリッドセットアップに依存しています。エッジ処理ハードウェアはサブセカンド決定のためにデータをローカルでフィルターし、その後深層分析とアーカイブのためにクラウドと同期します。この二重アーキテクチャはデータ主権を保持し、農業AI市場が高接続メガファームと遠隔小規模農家クラスター両方にサービスを提供することを確保します。
地域分析
北米は2024年の農業AI市場シェアの34.7%を占め、大規模圃場サイズ、高技術予算、支援政策によって支えられています。John Deereの工場は、5年以内に機器の80%を接続するためのプライベート5Gネットワークを展開しており、インフラ投資がデジタル農学を支える方法を示しています。USDAプログラムは気候スマート慣行に77億米ドルを投入し、しばしばAI炭素隔離ツールをバンドルし、先進分析の優位な需要を維持しています。
アジア太平洋は最も速い24.4%のCAGRを記録すると予測され、中国の第14次5カ年計画とインドのINR 6,000クロールデジタル農業推進によって推進されます。グジャラート州のCentres of Excellenceやマハーシュトラ州の州主導AIパイロットなどの州プロジェクトは草の根の露出を拡大し、数百万の小規模農家を農業AI市場に流入させています。地域スタートアップが主導する衛星ベースアドバイザリーサービスは、多言語チャットボットを使用して知識ギャップを橋渡しし、クラウドファースト戦略が限られた普及サービスを克服できることを証明しています。
欧州はグリーンディール下の持続可能性目標とAI展開を整合させています。3,000万ユーロのAgrifoodTEFイニシアチブは、農薬量を半減することを目的とするロボティック散布装置をテストする5Gハブを構築しています。BayerとともにVodafoneが共同開発したドイツの5G温室キャンパスは、データプライバシーを保護する高仕様接続に対する大陸の好みを実証しています[4]Teck Nexus, "Vodafone 5G Greenhouse Campus Network," tecknexus.com。一方、ウズベキスタンおよびサハラ以南アフリカの一部でのパイロットは、6th GrainのUSL 550万ドルの作物監視デジタル化契約によって例示される新興市場の可能性を強調しています。
競合環境
中程度の細分化が農業AI市場を特徴づけており、プラットフォーム提携が単独製品プレイを上回っています。MicrosoftはAzureをBayerの作物モデルと統合し、種子から食卓までのデータ交換を可能にして反復サブスクリプションを固定します。IBMとTopconは2025年にWatsonベース分析をガイダンスシステムに組み込む契約を締結し、業界横断の肥沃化を示しています。
機器OEMはデータサービスへの上流移動を行っています。AGCOによるTrimble農業部門の85%、20億米ドル購入は、後付け自動操舵とクラウド分析を結合するPTx Trimbleベンチャーを生み出しました。Deereは散布装置をセンチメートル精度で自律操舵しながら、機械健康メトリクスをOperations Centerプラットフォームにストリーミングします。このような垂直統合により、農業AI産業内でハードウェアプロバイダーがデータ管理者として固定され、生産者に独占エコシステム内に留まることを奨励しています。
ソフトウェア専門企業は、低帯域幅、モバイルファーストツールを提供することで小規模農家セグメントの空白を追求しています。Accentureは画像から作物障害を検出するコンピュータビジョンアルゴリズムの特許を保有しています。オープンソースコレクティブとエッジAIスタートアップが競争の味を加えますが、トップブランドが外注マインドシェアを占め、農業AI市場が資本規模と研究パイプラインが持続可能な優位性を提供するアリーナであり続けることを確保しています。
農業AI産業リーダー
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Microsoft Corporation
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IBM Corporation
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Granular Inc.
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aWhere Inc.
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Prospera Technologies Ltd.
- *免責事項:主要選手の並び順不同
最近の業界動向
- 2025年2月：AGCO Corporationは、Trimble農業事業の85%の20億米ドル買収を完了し、PTx Trimbleを創設して自律後付け技術とAI駆動精密農業ソリューションを加速しました。
- 2025年1月：SyngentaとInstaDeepは大規模言語モデルを使用して作物形質研究を進歩させる提携を行い、トウモロコシと大豆の遺伝子発現予測のためのAgroNT1をデビューしました。
- 2025年1月：Source.agとBayerは温室運営者向け作物管理プラットフォームにAIを組み込む戦略的提携を発表しました。
- 2024年12月：Taranisは農学的意思決定支援のためのAIツールであるAg Assistantを導入し、Taranis Conservation持続可能性イニシアチブとともに発表しました。
グローバル農業AI市場レポート範囲
農業におけるロボットの使用増加が人工知能（AI）市場を推進しています。消費の増加と作物でのより良い収量への要求の高まりが農業におけるロボットの需要を促進しています。新機器購入の約70-80%が何らかの形の精密農業ツールを含むとみなされているため精密農業が需要にあり、スマートグリーンアプリケーションの需要とともにあります。
農業における人工知能（AI）市場は、用途別（気象追跡、精密農業、ドローン分析）、導入別（クラウド、オンプレミス、ハイブリッド）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、その他の世界）にセグメント化されています。上記すべてのセグメントについて、市場規模と予測は米ドル価値で提供されています。
| 精密農業 |
| 家畜監視 |
| ドローン分析 |
| スマート温室管理 |
| サプライチェーンおよび収穫後最適化 |
| 機械学習 |
| コンピュータビジョン |
| 予測分析 |
| 自然言語処理（NLP） |
| ハードウェア（センサー、ドローン、ロボット） |
| ソフトウェアプラットフォーム |
| サービス（コンサルティング、統合、サポート） |
| クラウド |
| オンプレミス |
| ハイブリッド |
| 北米 | 米国 | |
| カナダ | ||
| メキシコ | ||
| 南米 | ブラジル | |
| アルゼンチン | ||
| その他の南米 | ||
| 欧州 | ドイツ | |
| フランス | ||
| イギリス | ||
| イタリア | ||
| その他の欧州 | ||
| アジア太平洋 | 中国 | |
| インド | ||
| 日本 | ||
| オーストラリア | ||
| その他のアジア太平洋 | ||
| 中東・アフリカ | 中東 | サウジアラビア |
| アラブ首長国連邦 | ||
| その他の中東 | ||
| アフリカ | 南アフリカ | |
| ナイジェリア | ||
| その他のアフリカ | ||
| 用途別 | 精密農業 | ||
| 家畜監視 | |||
| ドローン分析 | |||
| スマート温室管理 | |||
| サプライチェーンおよび収穫後最適化 | |||
| 技術別 | 機械学習 | ||
| コンピュータビジョン | |||
| 予測分析 | |||
| 自然言語処理（NLP） | |||
| 構成要素別 | ハードウェア（センサー、ドローン、ロボット） | ||
| ソフトウェアプラットフォーム | |||
| サービス（コンサルティング、統合、サポート） | |||
| 導入形態別 | クラウド | ||
| オンプレミス | |||
| ハイブリッド | |||
| 地域別 | 北米 | 米国 | |
| カナダ | |||
| メキシコ | |||
| 南米 | ブラジル | ||
| アルゼンチン | |||
| その他の南米 | |||
| 欧州 | ドイツ | ||
| フランス | |||
| イギリス | |||
| イタリア | |||
| その他の欧州 | |||
| アジア太平洋 | 中国 | ||
| インド | |||
| 日本 | |||
| オーストラリア | |||
| その他のアジア太平洋 | |||
| 中東・アフリカ | 中東 | サウジアラビア | |
| アラブ首長国連邦 | |||
| その他の中東 | |||
| アフリカ | 南アフリカ | ||
| ナイジェリア | |||
| その他のアフリカ | |||
レポートで回答されている主要質問
現在の農業AI市場の規模はどの程度ですか？
農業AI市場は2025年に25億5,000万米ドルと評価され、2030年までに70億5,000万米ドルに達する軌道にあります。
どの用途セグメントが最大の農業AI市場シェアを保持していますか？
精密農業が2024年に46%のシェアでリードしており、農場でのAI採用の基盤ユースケースであり続けています。
農業AI市場で最も急速に成長している地域はどこですか？
アジア太平洋地域は2030年まで24.4%のCAGRで拡大すると予測され、中国とインドの政府デジタル農業プログラムによって推進されます。
農業AI産業にとってクラウド導入はどの程度重要ですか？
クラウドモデルは農業AI市場規模の63.2%を占め、最高の成長率を提供し、大規模ハードウェア投資なしでスケーラブル分析を提供します。
農業におけるAI採用の主な障壁は何ですか？
主要な課題には、断片化されたデータ標準と、特に小規模農家の間でのセンサーおよびロボティクスの高い初期費用が含まれます。
農業AI市場で注目すべき戦略的動きを行っている企業はどこですか？
AGCOのPTx Trimble創設、Microsoft-Bayerクラウド協力、DeereのプライベートN展開は、競争を形成する機器、ソフトウェア、接続戦略の組み合わせを示しています。
最終更新日:
