 | • レポートコード：SRTE65DR • 出版社/出版日：Straits Research / 2025年1月 • レポート形態：英文、PDF、約120ページ • 納品方法：Eメール（受注後2-3日） • 産業分類：IT |
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レポート概要
農業におけるAIの世界市場規模は、2024年に0.96億米ドルと評価されました。2025年には11.8億米ドル、2033年には93.2億米ドルに達すると予測され、予測期間中（2025年～2033年）の年平均成長率は20.2%です。
人工知能（AI）は現在、品質を犠牲にすることなく作物の収量を増やすために農業分野で一般的に使用されています。農業産業における洗練されたロボット技術の研究開発の増加により、農家の関心は従来の農業技術から、ドローン、自動化システム、ロボットのような強化された農法による製品の改良に移っています。その結果、農家はより高度な技術を採用するようになりました。需要の高まりにより、農家はより効率的な農法に投資しており、自動化された農業システムの導入が必要となっています。農業における人工知能（AI）は、認知技術を利用して農業の学習、推論、理解、相互作用の能力を向上させます。
レポート目次
市場成長要因
リアルタイム家畜モニタリングのニーズの高まり
農業における人工知能の最も重要なトレンドの1つは、家畜モニタリングに対するニーズの高まりです。酪農場では、家畜の顔認識や、ボディコンディションスコアや摂食パターンに沿った画像分類などの高度なAI技術を使用して、牛群のすべての行動特性を個別に監視できるようになりました。時間と労力の両面で、酪農家の農地に対する見方に革命的な変化をもたらす可能性があります。さらに、酪農家は、牛の健康状態を把握するために、皮のパターンや顔の特徴を区別したり、水や餌の消費量をモニタリングしたり、体温を記録したり、行動を追跡したりするために、マシンビジョンを採用することが増えています。
市場の阻害要因
新興技術の経験不足
先進国と新興国の農業分野の違いを認識することが不可欠。人工知能を活用した農業は、場所によっては役に立つかもしれませんが、そのようなことがまだ一般的でない地域で販売するのは難しいかもしれません。ほとんどの農家は、その導入に支援を必要とするでしょう。農家はAIをデジタルの領域に限定して考えることが多い。彼らはこの技術が自分たちの耕作能力をいかに向上させるかを理解していないかもしれません。それは彼らが古臭いからでも、変化を恐れているからでもありません。彼らの反対は、AIツールの実用化に関する知識不足から生じているのです。しかし、農家がAIを適切に導入できるよう、技術ベンダーが支援すべきことはたくさんあります。
市場機会
農業労働力は確実に減少
資格のある労働者の不足、農業従事者の高齢化、農業に魅力を感じない若い世代など、すべてが農業不況の一因となっており、農業の自動化へ向けたトレンドを後押ししています。農業従事者の数が減少を続ける中、公的機関や商業機関は労働力不足を解消するため、人工知能（AI）をベースとした自動化ソリューションへの投資を増やしています。先進国もこの減少傾向と無縁ではありません。アジア太平洋地域の農業部門は、高齢化により深刻な労働力不足に見舞われています。上記のような原因から、農業における人工知能市場は今後数年で隆盛を極めると予測されています。
北米： 支配的な地域
北米は世界の農業AI市場で最も大きなシェアを占めており、予測期間中も成長が見込まれています。可処分所得の増加、自動化のための継続的な資金調達、モノのインターネットへの大きな賭け、国産AI機器開発に対する政府からの重点の高まりはすべて北米経済の特徴です。また、人工知能ソリューションを研究しているさまざまな農業技術ベンダーからも、この市場は利益を得ています。人工知能（AI）は、ドローン、ロボット、インテリジェントモニタリングシステムが研究や圃場実験に導入されることで、この地域の農業技術の未来に技術革命をもたらすと予測されています。さらに、この地域の市場は、農業分野でのAI搭載技術の使用の増加によって牽引されると予測されます。さらに、農業におけるモノのインターネット（IoT）デバイスの普及が進んでいることも、この地域の世界的な農業AI市場を押し上げると予測されています。
アジア太平洋地域： 成長地域
アジア太平洋地域は予測期間中に成長する見込みです。急拡大の背景には、農業におけるAIツールの利用拡大があります。世界で最も急成長している2つの経済圏であるインドと中国は、食品事業において遠隔監視や予測分析などの人工知能（AI）技術を使用しています。さらに、これらの経済圏ではスマートシティに対する需要が高まっており、農業ビジネス企業がAIを活用したソリューションやサービスの導入を促しています。中国では、主にアリババ・グループが国内の小規模農家を支援するAI技術で農業ソリューション市場に参入したことで、同地域の農業におけるAIソリューションの導入が大幅に増加しています。
Alは連作作物の栽培に使用。このロボットは畝の除草に非常に効果的で、除草剤は20分の1で済みます。ヨーロッパ土壌データセンターは、ヨーロッパにおける土壌関連データのテーマ別フォーカス。その目的は、関連するすべての土壌データと情報をヨーロッパ規模で集中管理することです。農業におけるAlの人気が高まっているのは、屋内外の圃場にAIやコンピュータビジョンベースの監視・報告技術が広く採用されているためです。ドイツでは1,000を超える屋内農場が稼動しており、他のヨーロッパ諸国にも拡大していることから、農業におけるAlの需要は増加しています。
ディープラーニング手法を採用したAI搭載システムの人気が高まっているため、LAMEAは緩やかな拡大が予測されています。予測分析、機械学習など、IoTとAIを組み合わせたアプリケーションの普及が進んでいるため、世界の農業AI市場は驚異的な速度で拡大すると予測。農業イノベーションの取り組みが過去20年間で進展したにもかかわらず、これらの問題に対応するために農業研究、技術、イノベーションのインフラを強化することが依然として急務となっています。
コンポーネント分析
市場はさらにコンポーネント別にハードウェア、ソフトウェア、サービスに区分されます。ハードウェア・セグメントには、AIを活用した農業アプリケーションに採用されるさまざまなロボット機器、ドローン、カメラ、センサーが含まれます。これには、水分や栄養分などの土壌特性を監視する土壌センサーが含まれます。空中データ収集用の無人航空機（UAV）またはドローン、自律型農業機器および農業ロボット、コンピュータ・ビジョン機能を備えた作物および家畜モニタリング・カメラ。ハードウェア・コンポーネントは、環境からのリアルタイム・データの取得を容易にし、その後AIアルゴリズムを使って処理・分析されます。農業の自動化と精密農業技術の採用の増加は、農業AI市場における高度なハードウェアの需要を促進します。
農業分野のAI市場は、最も急成長している最大のコンポーネントであるソフトウェア・セグメントが支配的です。センサーデータを分析して洞察を提供するAI搭載分析プラットフォーム、作物の収量や害虫の発生などを予測する機械学習アルゴリズム、植物や家畜を監視するコンピューター・ビジョン・ソフトウェア、最も効果的な農法を提案する意思決定支援システムなどが含まれます。マイクロソフト、IBM、ディア・アンド・カンパニーは、AIを活用した農業ソフトウェア・ソリューションを提供する、この分野の最も重要な参加企業のひとつです。AIソフトウェアの採用を促進する主な要因の1つは、農作業を最適化し、意思決定を自動化する能力です。
サービス・セグメントには、コンサルティング、統合、保守サポートが含まれ、これにより農家はAI駆動技術を効果的に導入・管理する機会を得ることができます。また、意思決定プロセスを強化するためのAIトレーニングプログラム、データ管理、分析ツール、農業産業の要件に合わせたAIソリューションの設計も含まれます。精密農業による作物モニタリングと収量予測に対する需要の高まりは、これらのサービスがAIの進歩に基づいて農業プロセスと資源ユーティリティの最適化を支援するためであり、このセグメントの成長ドライバーとして機能します。
技術の洞察
市場は技術別に機械学習、深層学習、予測分析、コンピュータビジョンにさらに細分化されます。機械学習と深層学習アルゴリズムは、農業における数多くのAIアプリケーションの基盤となっています。これらの技術は、農業の意思決定に利用できるパターンと洞察を特定するために、広範なデータセットの調査を容易にします。MLモデルは、過去の作物収量データ、天候パターン、土壌条件、その他の要因を分析し、将来の収量を予測することができます。重要なユースケースの例としては、このようなものがあります。ドローンや地上センサーからの画像を分析することで、ディープラーニング・アルゴリズムは作物の害虫や病気の早期指標を検出することができます。MLは、健康問題やその他の問題を示唆する家畜の行動変化を特定することができます。機械学習は、継続的にデータから学習し、発展させる能力があるため、農業経営の最適化のための強力な手段です。
予測分析は、将来の出来事や結果を予測するために、データマイニング技術と統計モデルを使用します。農業分野では、気象データ、衛星画像、その他のインプットを分析することで、予測分析は近い将来の気象パターンを予測します。より効率的な灌漑スケジュールは、土壌水分レベルと植物が必要とする水分を予測することで実現されます。最適な作付け戦略は、市場の需要や農産物の収量などを予測することで決定されます。過去の平均値や当て推量に頼るのではなく、予測分析により、生産者はデータに基づいたプロアクティブな意思決定を行うことができます。
コンピュータ・ビジョンは、カメラやドローンから撮影された画像やビデオを分析し、作物の健康状態、害虫の検出、家畜のモニタリングに関するリアルタイムの洞察を提供するために、AIアルゴリズムを利用します。農家はコンピュータ・ビジョンを利用することで、作物の生育、土壌の状態、害虫の発生に関する詳細なデータをリアルタイムで収集することができます。この技術は、灌漑の改善、除草剤や殺虫剤の散布、病気の検出などの作業を自動化することで、農場の管理効率を高めます。ブルーリバー技術が開発した「See & Spray」技術は、コンピュータ・ビジョンと機械学習を利用して、作物はそのままに雑草だけに除草剤を散布する技術です。作物のモニタリングと病害検出の強化、農業生産性の向上に対する需要、効率性がこのセグメントの成長を牽引。Gamaya、Blue River技術、Taranisなどがコンピュータビジョン分野の主要市場プレイヤー。
アプリケーション分析
市場は用途別に精密農業、ドローン分析、農業ロボット、家畜モニタリング、その他にさらに細分化されます。精密農業は、農業分野におけるAIの最も広範かつ急速な導入拡大です。これは、AIアルゴリズム、センサー、GPSなどの最先端技術を活用して、収量を向上させ、農業慣行を最適化するものです。農作物の収量予測やプランニングのための予測分析、重複を減らし効率を最大化するための農機具の自動ガイダンスシステム、土壌や作物の要件に基づく肥料や農薬などの投入物の可変率散布は、重要な使用事例のひとつです。精密農業により、農家は適切なタイミングで適切な量の投入物を適切な場所に散布することで生産性を最適化し、廃棄物や環境への影響を最小限に抑えることができます。
カメラやセンサーを搭載したドローンは、土壌や作物の状態に関する空中データを収集するため、農業での利用頻度が高まっています。AIを搭載した分析プラットフォームは、このデータを処理して病害虫や栄養不足の兆候を早期に特定し、作物の健康状態や成長段階を評価して管理を最適化し、精密農業アプリケーション用に畑の高解像度マップを生成することができます。ドローンアナリティクスは、生産者に作業を俯瞰する視点と、意思決定を強化するための実用的な洞察を提供します。
農業ロボットは、様々な農業活動を高精度で効率的に行い、手作業の必要性を減らし、全体的な生産性を向上させるように設計されています。ロボットは、植え付け、収穫、土壌検査、除草などの農業活動に従事しています。ロボットはAIを活用して圃場をナビゲートし、作物を識別し、播種、農薬散布、収穫などの正確な動作を実行します。主な推進要因としては、正確でタイムリーな農作業を保証することによる作業効率、人件費の削減、作物収量の最適化などが挙げられます。John Deere社やAgrobot社などの主要企業が、農業ニーズに合わせたロボットソリューションの進歩を推進しています。
家畜モニタリング分野は、先進技術を活用して家畜経営の管理と生産性を向上させます。家畜モニタリングは、ウェアラブルセンサー、コンピュータービジョン、機械学習アルゴリズムなどのツールを活用し、リアルタイムの健康モニタリングや病気の早期発見を可能にすることで、動物の福祉を向上させ、損失を削減します。AIはまた、生産性と効率の向上につながるデータを分析することで、給餌、繁殖、生活条件を最適化します。この自動化された監視プロセスにより、資源の最適な配分が可能になり、人件費の削減と動物福祉の向上につながります。畜産分野は、持続可能で効率的な農業の需要が高まるにつれて成長する見込み。主なプレーヤーは、Allflex Livestock Intelligence、GEA Cowscout、Cainthusなど。
農業AI市場の主要プレーヤー一覧
-
- Microsoft
- IBM Corporation
- AgEagle Aerial Systems Inc.
- Deere & Company
- Descartes Labs, Inc.
- Prospera Technologies
- GAMAYA
- Taranis
- ec2ce
- PrecisionHawk
- Tule Technologies Inc.
- Cainthus
- その他
最近の動向
- 2023年4月- IBMとTexas A&M AgriLifeが協力し、農家に水消費に関する洞察を提供。Texas A&M AgriLifeとIBMは、米国の乾燥地域で農家が「いつ水をやるべきか」を判断するのに役立つ技術ソリューションLiquid Prepを展開し、成長させます。
- 2022年5月- AGRAとマイクロソフトは、農業のデジタル変革を支援するために協力関係を拡大。AGRAとマイクロソフトは、アフリカ・トランスフォーメーション・オフィスを通じた今後の協力について、ダボス会議でMoUを締結しました。両組織は、AgriBotの開発につながった2019年に開始した以前のパートナーシップの成功を活用する予定。
- 2022年10月-世界最大の科学機器・サービスプロバイダーであるサーモフィッシャーサイエンティフィック社は、特殊診断薬のマーケットリーダーであるバインディングサイト・コンソーシアムをノルディックキャピタル率いる投資家グループから買収する最終契約を発表。
- 2022年9月-AgroCares社は、TrinamiXの高性能ハードウェアをAgroCares社の次世代栄養スキャナソリューションに統合し、現場での栄養分析のための次世代ソリューションとするパートナーシップを発表。TrinamiXはモバイルNIR分光法をベースに構築されており、堅牢なハードウェアと柔軟なソフトウェアを組み合わせることで、様々な産業における現場での栄養検査における意思決定を強化します。
農業分野のAI市場セグメント
コンポーネント別（2021年～2033年）
- ハードウェア
- ソフトウェア
- サービス
技術別（2021年～2033年）
- 機械学習とディープラーニング
- 予測分析
- コンピュータビジョン
アプリケーション別（2021-2033）
- 精密農業
- ドローン分析
- 農業ロボット
- 家畜モニタリング
- その他
地域別（2021-2033）
- 北米
- ヨーロッパ
- アジア太平洋
- 中東・アフリカ
- ラテンアメリカ
目次
- ESGの動向
- 免責事項
エグゼクティブ・サマリー
調査範囲とセグメンテーション
市場機会評価
市場動向
市場評価
規制の枠組み
農業におけるAIの世界市場規模分析
- 農業AIの世界市場紹介
- コンポーネント別
- コンポーネント別
- 金額別コンポーネント
- ハードウェア
- 金額別
- ソフトウェア
- 金額別
- サービス
- 金額別
- コンポーネント別
- 技術別
- 技術紹介
- 金額別技術紹介
- 機械学習・ディープラーニング
- 金額別
- 予測分析
- 金額別
- コンピュータビジョン
- 金額別
- 技術紹介
- アプリケーション別
- はじめに
- 金額別アプリケーション
- 精密農業
- 金額別
- ドローン分析
- 金額別
- 農業ロボット
- 金額別
- 家畜モニタリング
- 金額別
- その他
- 金額別
- はじめに
南米アメリカの市場分析
ヨーロッパの市場分析
アジア太平洋市場の分析
中東・アフリカ市場の分析
ラテンアメリカ市場の分析
競争環境
市場プレイヤーの評価
調査方法
付録
• 日本語訳：世界の農業におけるAI市場規模・シェア・動向分析レポート（2025-2033）：ハードウェア、ソフトウェア、サービス
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