 | • レポートコード：MRC2303N009 • 出版社/出版日：Mordor Intelligence / 2023年1月23日 2025年版があります。お問い合わせください。 • レポート形態：英文、PDF、81ページ • 納品方法：Eメール（受注後2-3営業日） • 産業分類：農業 |
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レポート概要
| Mordor Intelligence社では、世界の農業における人工知能市場規模は予測期間中に年平均4.2%成長すると予測しています。本調査レポートでは、農業における人工知能の世界市場について総合的に調査・分析し、イントロダクション、調査手法、エグゼクティブサマリー、市場動向、用途別（気象追跡、精密農業、ドローン分析）分析、展開別（クラウド、オンプレミス、ハイブリッド）分析、地域別（アメリカ、カナダ、メキシコ、ドイツ、イギリス、イタリア、スペイン、中国、日本、インド、オーストラリア、ブラジル、アルゼンチン、南アフリカ）分析、競争状況、市場機会・将来の動向などの内容でまとめております。なお、当書に掲載されている企業情報には、Microsoft Corporation、IBM Corporation、Granular, Inc.、aWhere, Inc.、Prospera Technologies Ltd.、Gamaya SA、ec2ce、PrecisionHawk Inc.、Cainthus Corp.、Tule Technologies Inc.などが含まれています。 ・イントロダクション ・調査手法 ・エグゼクティブサマリー ・市場動向 ・世界の農業における人工知能市場規模：用途別 - 気象追跡における市場規模 - 精密農業における市場規模 - ドローン分析における市場規模 ・世界の農業における人工知能市場規模：展開別 - クラウドの市場規模 - オンプレミスの市場規模 - ハイブリッドの市場規模 ・世界の農業における人工知能市場規模：地域別 - 北米の農業における人工知能市場規模 アメリカの農業における人工知能市場規模 カナダの農業における人工知能市場規模 メキシコの農業における人工知能市場規模 … - ヨーロッパの農業における人工知能市場規模 ドイツの農業における人工知能市場規模 イギリスの農業における人工知能市場規模 イタリアの農業における人工知能市場規模 … - アジア太平洋の農業における人工知能市場規模 中国の農業における人工知能市場規模 日本の農業における人工知能市場規模 インドの農業における人工知能市場規模 … - 南米の農業における人工知能市場規模 ブラジルの農業における人工知能市場規模 アルゼンチンの農業における人工知能市場規模 … - アフリカの農業における人工知能市場規模 南アフリカの農業における人工知能市場規模 … - その他地域の農業における人工知能市場規模 ・競争状況 ・市場機会・将来の動向 |
農業における人工知能（AI）市場は、予測期間中に年平均成長率（CAGR）4.2%で成長すると予測されています。
### 主要なハイライト
* 農業におけるAI技術は、生産性と収量を向上させる効果があり、アグリビジネス企業は予測分析に基づくソリューションとしてAI技術の導入を進めています。
* AIベースのアプリケーションや技術は、作物の収量を最大化することで市場を牽引しています。国連の予測では2050年までに世界人口は98億人に達するとされており、限られた耕作地と食料安全保障のための食料増産ニーズが、モノのインターネット（IoT）、人工知能、ビッグデータに支えられた「グリーン革命」を推進しています。
* 牛の顔認識技術の採用増加も市場を牽引する要因です。高度な指標と、身体状況スコアや給餌パターンを組み込んだ画像分類技術を適用することで、酪農場は牛群内の個々の牛の行動を詳細に監視できるようになりました。
* 一方で、データ収集と共有における標準化の不足が市場成長を抑制する要因となっています。機械学習、人工知能、アルゴリズム設計は急速に進歩しているものの、適切にタグ付けされ意味のある農業データの収集が追いついていない点が課題です。
### 農業における人工知能市場のトレンド
**労働力不足と労働コストの増加がAI市場を牽引**
* 農業への関心の低下や農家の高齢化により、農業労働力は近年減少傾向にあります。農業従事者の人口が減少し続ける中、農家は増大する生鮮食品の需要に対応するため、生産量を維持する圧力に直面しています。
* 労働力不足は労働賃金の上昇にもつながっています。世界中で熟練労働者の不足、農家の高齢化、若年層にとって農業が魅力的な職業と見なされないことなど、多くの理由から大規模な農業労働力の減少が見られます。これが農業におけるAIの採用を促す傾向となっています。
* 国連食糧農業機関（FAOSTAT）の報告書（2017-2020年）によると、農業部門の雇用は2017年の89万6,340人から2020年には87万3,750人へと減少しました。
* 米国や英国をはじめとする多くの国々の農業産業は労働力に依存しており、他の先進国でも同様の傾向が見られます。農業が経済の重要な部分を占めるアジア太平洋地域でも、2017年の約6億1,814万7,000人から2020年には約5億8,910万3,000人へと大幅な労働力減少が見られます。
* このような労働力不足は世界的な問題となっており、農家の高齢化が手作業による労働力の供給をさらに制限しています。したがって、農業労働力の減少は、政府や民間組織が農業部門におけるAI技術の導入による作業自動化に注力する動きを促しており、今後数年間で農業におけるAI市場が大きく成長する可能性を秘めています。
### 北米が市場を支配
* 北米では、この地域の先進的な産業自動化産業とAIソリューションの採用により、今後数年間でAIソリューションが指数関数的な成長を遂げると予測されています。北米市場は、人口の購買力向上、IIoT（産業用モノのインターネット）への相当な投資、自動化への継続的な投資、そして政府による国内AI機器生産への注力の増加によって特徴づけられます。
* 例えば、2021年には米国農務省国立食品農業研究所（USDA-NIFA）と米国国立科学財団（NSF）が、11の新たなNSF主導の人工知能研究機関に2億2,000万ドルの投資を発表しました。
* IBM Corporation、AGCO Corporation、Deere & Company、Microsoft、Granular, Inc.、The Climate Corporationなど、多数の農業技術プロバイダーが存在し、AIソリューションを模索していることも市場に貢献しています。
* 2020年には、AGCO Corporationが北米の作物生産市場に「Momentumプランター」を導入しました。この製品は北米の困難な植え付け条件に対応するために開発され、自動垂直等高線ツールバー用の「Smart Frame」技術とスマート設定機能を統合しています。このように、北米AI部門におけるイノベーションの増加は、今後、農業部門におけるAIの採用をさらに加速させるでしょう。
### 競合分析
農業におけるAI市場は断片化されており、多数のプレイヤーがより低コストで同一の製品を提供しているため、市場競争は激しい状況です。また、プレイヤーによる技術革新や、地元および地域のプレイヤーの存在が、価格に敏感な市場において大きな脅威となっています。主要なプレイヤーには、Microsoft Corp.、IBM Corp.（NITI Aayog）、Agribotix LLCなどが挙げられます。
### 追加情報
この市場調査レポートには、Excel形式の市場推定（ME）シートと、3ヶ月間のアナリストサポートが含まれています。
レポート目次1 はじめに
1.1 研究の仮定と市場定義
1.2 研究の範囲
2 研究方法論
3 エグゼクティブサマリー
4 市場動向
4.1 市場概要
4.2 市場推進要因
4.3 市場抑制要因
4.4 ポーターのファイブフォース分析
4.4.1 新規参入の脅威
4.4.2 バイヤー/消費者の交渉力
4.4.3 サプライヤーの交渉力
4.4.4 代替製品の脅威
4.4.5 競争の激しさ
5 市場セグメンテーション
5.1 アプリケーション
5.1.1 天候追跡
5.1.2 精密農業
5.1.3 ドローン分析
5.2 展開
5.2.1 クラウド
5.2.2 オンプレミス
5.2.3 ハイブリッド
5.3 地域
5.3.1 北アメリカ
5.3.1.1 アメリカ合衆国
5.3.1.2 カナダ
5.3.1.3 メキシコ
5.3.1.4 その他の北アメリカ
5.3.2 ヨーロッパ
5.3.2.1 ドイツ
5.3.2.2 イギリス
5.3.2.3 イタリア
5.3.2.4 スペイン
5.3.2.5 その他のヨーロッパ
5.3.3 アジア太平洋
5.3.3.1 中国
5.3.3.2 日本
5.3.3.3 インド
5.3.3.4 オーストラリア
5.3.3.5 その他のアジア太平洋
5.3.4 南アメリカ
5.3.4.1 ブラジル
5.3.4.2 アルゼンチン
5.3.4.3 その他の南アメリカ
5.3.5 アフリカ
5.3.5.1 南アフリカ
5.3.5.2 その他のアフリカ
6 競争環境
6.1 最も採用されている戦略
6.2 市場シェア分析
6.3 企業プロフィール
6.3.1 Microsoft Corporation
6.3.2 IBM Corporation
6.3.3 Granular, Inc.
6.3.4 aWhere, Inc.
6.3.5 Prospera Technologies Ltd.
6.3.6 Gamaya SA
6.3.7 ec2ce
6.3.8 PrecisionHawk Inc.
6.3.9 Cainthus Corp.
6.3.10 Tule Technologies Inc.
7 市場機会と将来の動向
1 INTRODUCTION1.1 Study Assumptions and Market Definition
1.2 Scope of the Study
2 RESEARCH METHODOLOGY
3 EXECUTIVE SUMMARY
4 MARKET DYNAMICS
4.1 Market Overview
4.2 Market Drivers
4.3 Market Restraints
4.4 Porter's Five Forces Analysis
4.4.1 Threat of New Entrants
4.4.2 Bargaining Power of Buyers/Consumers
4.4.3 Bargaining Power of Suppliers
4.4.4 Threat of Substitute Products
4.4.5 Intensity of Competitive Rivalry
5 MARKET SEGMENTATION
5.1 Application
5.1.1 Weather Tracking
5.1.2 Precision Farming
5.1.3 Drone Analytics
5.2 Deployment
5.2.1 Cloud
5.2.2 On-premise
5.2.3 Hybrid
5.3 Geography
5.3.1 North America
5.3.1.1 United States
5.3.1.2 Canada
5.3.1.3 Mexico
5.3.1.4 Rest of North America
5.3.2 Europe
5.3.2.1 Germany
5.3.2.2 United Kingdom
5.3.2.3 Italy
5.3.2.4 Spain
5.3.2.5 Rest of Europe
5.3.3 Asia-Pacific
5.3.3.1 China
5.3.3.2 Japan
5.3.3.3 India
5.3.3.4 Australia
5.3.3.5 Rest of Asia-Pacific
5.3.4 South America
5.3.4.1 Brazil
5.3.4.2 Argentina
5.3.4.3 Rest of South America
5.3.5 Africa
5.3.5.1 South Africa
5.3.5.2 Rest of Africa
6 COMPETITIVE LANDSCAPE
6.1 Most Adopted Strategies
6.2 Market Share Analysis
6.3 Company Profiles
6.3.1 Microsoft Corporation
6.3.2 IBM Corporation
6.3.3 Granular, Inc.
6.3.4 aWhere, Inc.
6.3.5 Prospera Technologies Ltd.
6.3.6 Gamaya SA
6.3.7 ec2ce
6.3.8 PrecisionHawk Inc.
6.3.9 Cainthus Corp.
6.3.10 Tule Technologies Inc.
7 MARKET OPPORTUNITIES AND FUTURE TRENDS
| ※農業における人工知能（AI）は、農業の効率化や生産性向上を目的として、データ解析や機械学習を活用する技術のことを指します。AIは、農業のあらゆる段階で利用されており、作物の生育管理、病害虫の予測、収穫の最適化、さらには土壌の健康管理に至るまで、多岐にわたる用途があります。これにより、農業従事者はデータに基づいた意思決定を行い、資源を効率的に活用することができるようになります。 AIの概念は広範であり、特に農業には多くの関連技術があります。これには、リモートセンシング技術、センサー技術、ドローン、ロボティクス、ビッグデータ解析などが含まれます。リモートセンシング技術は、衛星やドローンを用いて農地の状態を監視し、作物の健康状態をリアルタイムで把握することが可能です。これにより、農家は病害虫や水不足などの問題を早期に発見し、適切な対策を講じることができます。 機械学習は、農業においても重要な役割を果たします。大量のデータを蓄積・解析することで、パターンを見出し、将来の傾向を予測することができます。例えば、過去の気象データや土壌データをもとに、特定の作物に最適な栽培条件を導き出すことが可能です。これにより、農家は生産量を最大化し、無駄を減らすことができます。 AIの種類には、主に三つのタイプがあります。第一は、専門的なタスクに特化した「弱いAI」です。これは特定の問題を解決するためのプログラムであり、農業においては、例えば病害虫の発見や土壌の健康モニタリングなどに用いられます。第二のタイプは「一般的なAI」で、より複雑な意思決定を行う能力があります。しかし、現在のところ、一般的なAIは農業分野ではあまり実用化されていません。最後に「強いAI」は、人間と同等の知能を持つ理論的な概念で、農業における実用はまだ先の話です。 具体的な用途としては、作物の生育管理、収穫の最適化、農機具の自動運転、病害虫の早期発見などが挙げられます。例えば、AIを用いた自動運転トラクターは、農作業の効率を大幅に向上させます。また、AI技術を用いた映像解析により、作物の健康状態をモニタリングすることができ、必要な水分や肥料を科学的に計算することができるようになります。このように、AIは生産現場での労働力軽減を図る一方で、精密農業を可能にし、持続可能な農業の実現に貢献しています。 さらに、AIを活用したスマートファーミングが注目されています。これは、IoT（Internet of Things）技術と組み合わせることで、さまざまなデータをリアルタイムで取得し、分析し、農作業に反映させる仕組みです。例えば、湿度や温度、土壌の成分などをセンサーで計測し、そのデータをAIが解析して最適な施肥や灌漑計画を提案します。 農業におけるAIの発展は、技術の進化と共に今後も続くと期待されています。これにより、限られた土地や水資源を最適に利用しながら、高品質な作物を効率的に生産することが可能になるでしょう。農業界は、ますますデジタル化が進展しており、AI技術が新たな加工や流通の形を生み出すことが予想されます。今後の農業において、AIは欠かせない要素となっていくと考えられます。 |
