 | • レポートコード：MRCLC5DC00285 • 出版社/出版日：Lucintel / 2025年4月 • レポート形態：英文、PDF、約150ページ • 納品方法：Eメール（ご注文後2-3営業日） • 産業分類：半導体・電子 |
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レポート概要
| 主なデータポイント：今後7年間の成長予測＝年率18.4％。詳細情報は下にスクロールしてください。本市場レポートは、タイプ別（ソフトウェアとハードウェア）、用途別（農場と企業）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）に、2031年までのグローバルAIスマート農業市場の動向、機会、予測を網羅しています。 |
AIスマート農業の動向と予測
世界のAIスマート農業市場の将来は有望であり、農場市場と企業市場に機会が見込まれる。世界のAIスマート農業市場は、2025年から2031年にかけて年平均成長率（CAGR）18.4％で成長すると予測されている。この市場の主な推進要因は、農業の効率性と精度を高めるAIとIoTの革新、増加する世界人口、そしてスマート農業技術を支援する補助金と政策である。
• Lucintelの予測によると、製品タイプ別ではソフトウェアが予測期間中に高い成長率を示す見込み。
• 用途別では農場向けがより高い成長率を示すと予測。
• 地域別ではアジア太平洋地域（APAC）が予測期間中に最も高い成長率を示す見込み。
150ページ以上の包括的レポートで、ビジネス判断に役立つ貴重な知見を得てください。
AIスマート農業市場における新興トレンド
スマート農業における人工知能の採用は、生産性と持続可能性を促進する新興トレンドによって特徴づけられます。この点において、これらのトレンドは、資源管理の最適化と作物収量の向上を目的としたデータ駆動型実践への農業セクターの変化を浮き彫りにしています。
• ハイテク精密農業：精密農業はAIとIoTを活用し、圃場における作物の変動を評価・監視します。このトレンドは水・肥料・農薬の効率的な散布を保証し、それらに伴う不要な浪費とコストを削減します。リアルタイムデータを用いた収穫予測の精度向上と対象を絞った介入を可能にし、より持続可能な農業実践を促進します。
• データ駆動型意思決定：AIは包括的なデータ分析を通じて、農家が十分な情報に基づいた意思決定を行うことを支援します。 過去のデータ、気象パターン、土壌状態を分析し、作付けや資源配分の最適化を図ります。このデータ駆動型アプローチはリスクを低減し、農場管理全体を改善すると同時に、作物の生産性と収益性を向上させます。
• 自動化農業機器：AI搭載機械の導入が農業プロセスを変革しています。AI技術を備えたトラクターや収穫機は自律的に稼働し、効率性を高め労働需要を削減します。生産性レベルが向上し、農業分野の人手不足緩和と業務の効率化に貢献します。
• 害虫・病害管理のためのAI：作物の害虫や病害の監視・制御におけるAI技術の応用が大幅に拡大しています。機械学習アルゴリズムにより、ドローンやセンサーは画像やセンサーデータを監視するだけでなく、早期段階で害虫の発生や病害の蔓延を診断できます。これにより農家は重大な作物の損失を回避し、タイムリーな介入を通じて農薬散布を最小限に抑えられます。
• 持続可能な資源管理：AIスマート農業の焦点は、持続可能性のための資源効率化にあります。スマート灌漑システムなどの技術におけるAI活用は、効果的な水利用のための気象パターンや土壌水分レベルの分析を必要とし、世界の持続可能性目標に沿った資源保全を促進します。
AIスマート農業におけるこれらの新興トレンドは、プロセスをより効率的、持続可能、生産的にするために農業を形作っています。 精密農業は、データ駆動型の意思決定と自動化システムと相まって、変化する環境条件や市場ニーズを迅速に農家に伝達します。これらのトレンドが拡大するにつれ、世界の食料安全保障危機の緩和に大きく貢献する可能性を示しています。
AIスマート農業市場の最近の動向
技術進歩とスマート農業手法への需要増加により、AIスマート農業市場は急速に変化しています。 世界人口の増加に伴い、持続可能な食料生産を確保する緊急の必要性が、市場の将来像に大きな進展をもたらしています。
• IoT技術導入の拡大：農業分野では作物や土壌状態をリアルタイムで監視するIoTデバイスが導入されています。これらの技術が収集する膨大なデータはAIアルゴリズムで分析され、農家の意思決定プロセスに実用的な知見を提供します。これにより収量管理が強化され、資源利用効率が向上しています。
• 投資の増加：AIスマート農業技術は、農業における革新の可能性から、ベンチャーキャピタルや政府から多額の投資を受けています。資金増加により、より高度なAIソリューションの研究開発が促進され、新規開発製品・サービスにより市場拡大が見込まれます。
• AI駆動型プラットフォームの開発：様々な農業技術を統合した新たなAI駆動型プラットフォームが登場しています。 これらのプラットフォームは、作物管理、害虫駆除、資源の最適化といった包括的なソリューションを提供しています。農家に経営戦略の全体像を把握させることで、生産性とワークフロー全体のプロセスを改善します。
• 持続可能性の重視：持続可能性は、AI スマート農業市場においてますます重要なテーマとなっています。各社は、持続可能な農業、精密灌漑、環境に優しい害虫管理を推進する AI ソリューションを開発しています。この取り組みは、環境問題や、持続可能な方法で生産された食品を求める消費者の嗜好に対応するものです。
• 協力とコラボレーション：最近では、テクノロジー企業、農業関連企業、研究機関間のコラボレーションが増えています。協力的な取り組みは、知識とイノベーションの共有、AI ベースのソリューションの有効性の向上に役立ちます。このアプローチは、農業分野における農家の課題によりよく対処するスマート農業技術の開発において重要な役割を果たしています。
AI スマート農業市場における最新のイノベーションは、農業の持続可能性と効率性に向けられています。IoT 技術の普及率の高さと十分な投資により、この市場はスマート農業の未来を形作り、最終的には食糧の安全保障の向上につながると期待されています。
AI スマート農業市場の戦略的成長機会
AI スマート農業市場は、主要なアプリケーション全体で戦略的な成長機会を提供しており、ステークホルダーは農業における新たなトレンドや変化するニーズを活用することができます。 企業はこれらの機会を重視することで、市場での存在感を高め、イノベーションを促進できます。
• 作物の監視と管理：収量の最大化と損失の最小化に対する需要が高まる中、AIベースの作物監視ソリューションの導入が急速に普及しています。ドローンやリモートセンシング技術を活用した作物の健康状態や土壌条件のリアルタイム監視は、灌漑、施肥、害虫防除に関する情報に基づいた意思決定に必要な重要な情報を農家に提供します。
• 精密灌漑ソリューション：水不足が深刻な課題である今日、AIベースの精密灌漑システムが注目されている。これらのシステムは土壌水分や気象パターンを分析し、作物に必要な正確な水量を供給する。この応用は水利用効率を改善して資源を節約するだけでなく、作物生産を最大化する。
• サプライチェーン最適化：AIは需要予測、在庫管理、物流管理の改善を通じて農業サプライチェーンを最適化できる。 データ分析ストリームは、企業の業務効率向上、廃棄物削減、利益改善を支援します。この応用により、農産物が適切な価格で迅速に市場に届けられます。
• スマート畜産管理：畜産管理はAI応用の大きな成長可能性を秘めています。AIソリューションは家畜の健康状態、行動、栄養レベルを監視し、農家が繁殖・給餌サイクルを改善するのを支援します。この技術は畜産効率と福祉を向上させ、持続可能な畜産への高まる需要に対応します。
• 自動化農業機械：効率化と労働力削減のニーズに応え、AI駆動の自動化機械市場は成長しています。自動運転トラクターやロボット収穫機技術が農業活動を変革中です。こうした自動化は生産性を高めつつ運用コストを削減するため、重要な成長領域となっています。
AIスマート農業市場におけるこれらの戦略的成長機会は、応用分野全体での革新と拡大を示しています。 作物モニタリング、精密灌漑、サプライチェーン最適化、スマート畜産管理、機械の自動化は、進化する農業セクターのニーズに効果的に対応できます。これらの機会を活用することで、AIスマート農業技術による市場の急成長と進化が期待されます。
AIスマート農業市場の推進要因と課題
技術的、経済的、規制面での複数の推進要因と課題がAIスマート農業市場を形成しています。この急速に変化する業界の参加者にとって、これらの動向を理解することは不可欠です。
AIスマート農業市場を牽引する要因は以下の通り：
• 技術的進歩：AI、IoT、データ分析の進展がスマート農業ソリューションの成長を推進。新たな機械学習アルゴリズムとセンサー技術の革新により、作物の監視・管理が向上し、精密農業の実践が強化される。この技術は農業の効率性と持続可能性の向上に不可欠である。
• 食糧需要の増加：人口増加に伴い、世界的に食糧生産量の拡大が求められる。 AIスマート農業技術は収量と資源利用の最適化を支援し、増大する人口を養うという重大な課題に対応します。生産性向上により、これらの技術は食料安全保障と持続可能性に向けた国際的な取り組みを支えています。
• 環境持続可能性：気候変動と資源劣化が懸念を高め、持続可能な農業手法への強い需要を生み出しています。精密灌漑や環境に優しい害虫管理など、資源効率に焦点を当てたAI駆動技術は、グローバルな持続可能性目標と合致します。この関心はスマート農業ソリューションへの投資と注目を集めています。
• 政府政策と支援：大半の政府はスマート農業の重要性を認識し、技術導入を促進する政策を策定中である。財政的インセンティブ、補助金、研究資金がAI農業市場の成長を主に牽引している。政府支援はイノベーションを促進し、農家による新技術開発が不可欠である。
• 労働コスト上昇：農業分野における労働コストの上昇が自動化の必要性を促している。AI技術は手作業を減らした植栽・収穫管理を支援し、効率性を高めるとともに、同分野の人手不足を解消する。
AIスマート農業市場の課題には以下が含まれる：
• 高額な初期投資コスト：AIスマート農業技術の導入コストは障壁となり、特に小規模農家にとって深刻である。機器、ソフトウェア、研修費用が過度に高額となるため、様々な農業経営で利用しやすいソリューションの開発が不可欠である。
• データプライバシーとセキュリティへの懸念：AIを用いた大量データ収集は、プライバシーとセキュリティに関する懸念を引き起こす。 農家はデータ保護の保証と機密情報の取り扱いに関する確約を必要とする。こうした懸念を和らげるため、AIソリューションへの信頼構築が不可欠である。
• AI統合の複雑性：既存の農業慣行へのAI技術統合は複雑でリソース集約的である。特に技術的知識が不足している場合、農家は新システムへの適応に困難を感じる可能性がある。AIスマート農業を成功裏に導入しその利点を最大化するには、トレーニングとサポートが極めて重要である。
推進要因と課題の相互作用により、AIスマート農業は議論すべき重要な市場となっている。技術的成長、食料需要の増加、政府支援が成長の可能性を生み出す一方で、高コストやデータプライバシー問題は軽減されねばならない。これらの力学を効果的にナビゲートすることで、関係者は革新的で効果的なAIスマート農業ソリューションの開発において市場での地位を強化できる。
AIスマート農業企業一覧
市場参入企業は提供する製品品質に基づいて競争している。 主要プレイヤーは製造施設の拡張、研究開発投資、インフラ整備に注力し、バリューチェーン全体での統合機会を活用している。これらの戦略を通じて、AIスマート農業企業は需要増に対応し、競争優位性を確保し、革新的な製品・技術を開発し、生産コストを削減し、顧客基盤を拡大している。本レポートで取り上げるAIスマート農業企業の一部は以下の通り：
• Ro-main
• Convisosmart
• Huawei
• 江蘇西谷網絡技術
• 深圳青越新技術
• Alibaba
• 深圳VP信息技術
セグメント別AIスマート農業市場
本調査では、タイプ別、用途別、地域別のグローバルAIスマート農業市場予測を包含する。
タイプ別AIスマート農業市場 [2019年から2031年までの価値分析]:
• ソフトウェア
• ハードウェア
AIスマート農業市場：用途別 [2019年から2031年までの価値分析]：
• 農場
• 企業
AIスマート農業市場：地域別 [2019年から2031年までの価値分析]：
• 北米
• 欧州
• アジア太平洋
• その他の地域
国別AIスマート農業市場展望
AIスマート農業は、世界各地域の農業の未来を象徴しています。生産性と持続可能性の向上を目指す先進技術は、米国、中国、ドイツ、インド、日本などで顕著であり、AIを活用して作物の収量を向上させ、資源をより効果的に活用しながら業務効率を高めています。これらの国々は、食料安全保障と持続可能性に関する世界的な課題に取り組むため、精密農業とデータ分析に注力しています。
• 米国：米国ではAIスマート農業技術が大きな勢いを得ています。 ジョンディアは機械学習用AIアプリケーションを採用し、作物の正確な播種・収穫を実現。農家はドローンや衛星画像を活用し、作物のリアルタイム監視とデータ駆動型意思決定を行っている。さらに持続可能な農業手法が普及し、資源利用の最適化と環境負荷低減に向けたAI導入が促進されている。
• 中国：中国は農業分野、特にスマート灌漑と作物管理におけるAIに多額の投資を行っている。政府は農場でのAIセンサーとデータ分析の活用を推進し、廃棄物削減と生産性向上を図っている。 主要農業企業はAIとIoTを統合したプラットフォームを開発し、土壌状態の監視や農法の最適化を進めており、都市化が進む同国の食料安全保障を大幅に強化している。
• ドイツ：研究開発とイノベーションに優れたドイツは、AIを活用したスマート農業の分野で世界をリードしている。農業技術企業は精密農業、自動化、スマート温室向けのAIソリューションに注力。政府は農業のデジタル化を推進し、農家がデータ分析を活用して収穫量と生産性を向上させると同時に、資源消費の削減による持続可能性の実現を支援している。
• インド：AIスマート農業は、特に小規模農家を中心にインドの伝統的農業システムを変革している。スタートアップ企業は、作物管理、害虫防除、気象予測における予測分析のためのAIベースのツールを導入している。政府はこれらの取り組みを支援し、食料生産を促進するとともに農家の生活水準向上を図っている。こうしてAIは、食料安全保障の課題に取り組む強靭な農業実践に貢献している。
• 日本：日本は労働力不足の補填と生産性向上のため、農業分野でAIを活用している。播種、収穫、作物の状態監視にロボット工学とAIが導入されている。日本企業はAIデータ分析を活用したスマート農業システムを開発し、効率性を高めるとともに、人口構造の変化という課題の中で持続可能な食料生産を目指す日本の目標に沿っている。
世界のAIスマート農業市場の特徴
市場規模推定：AIスマート農業市場の規模（金額ベース、10億ドル単位）
動向と予測分析：市場動向（2019年～2024年）および予測（2025年～2031年）をセグメント別・地域別に分析
セグメント分析：AIスマート農業市場の規模をタイプ別、用途別、地域別に金額ベース（10億ドル単位）で分析
地域別分析：北米、欧州、アジア太平洋、その他地域別のAIスマート農業市場内訳。
成長機会：AIスマート農業市場における各種タイプ、用途、地域別の成長機会分析。
戦略分析：M&A、新製品開発、AIスマート農業市場の競争環境を含む。
ポーターの5つの力モデルに基づく業界競争激化度分析。
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本レポートは以下の11の主要な疑問に回答します：
Q.1. AIスマート農業市場において、タイプ別（ソフトウェア／ハードウェア）、用途別（農場／企業）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）で最も有望な高成長機会は何か？
Q.2. どのセグメントがより速いペースで成長し、その理由は何か？
Q.3. どの地域がより速いペースで成長し、その理由は何か？
Q.4. 市場動向に影響を与える主な要因は何か？この市場における主要な課題とビジネスリスクは何か？
Q.5. この市場におけるビジネスリスクと競合脅威は何か？
Q.6. この市場における新興トレンドとその背景にある理由は何か？
Q.7. 市場における顧客のニーズの変化にはどのようなものがあるか？
Q.8. 市場における新たな動向は何か？これらの動向を主導している企業はどれか？
Q.9. この市場の主要プレイヤーは誰か？主要プレイヤーは事業成長のためにどのような戦略的取り組みを推進しているか？
Q.10. この市場における競合製品にはどのようなものがあり、それらが材料や製品の代替による市場シェア喪失にどれほどの脅威をもたらすか？
Q.11. 過去5年間にどのようなM&A活動が発生し、業界にどのような影響を与えたか？
目次
1. エグゼクティブサマリー
2. グローバルAIスマート農業市場：市場動向
2.1: 概要、背景、分類
2.2: サプライチェーン
2.3: 業界の推進要因と課題
3. 2019年から2031年までの市場動向と予測分析
3.1. マクロ経済動向（2019-2024年）と予測（2025-2031年）
3.2. グローバルAIスマート農業市場の動向（2019-2024年）と予測（2025-2031年）
3.3: グローバルAIスマート農業市場（タイプ別）
3.3.1: ソフトウェア
3.3.2: ハードウェア
3.4: 用途別グローバルAIスマート農業市場
3.4.1: 農場
3.4.2: 企業
4. 地域別市場動向と予測分析（2019年～2031年）
4.1: 地域別グローバルAIスマート農業市場
4.2: 北米AIスマート農業市場
4.2.1: 北米市場（タイプ別）：ソフトウェアとハードウェア
4.2.2: 北米市場（用途別）：農場と企業
4.3: 欧州AIスマート農業市場
4.3.1: 欧州市場（タイプ別）：ソフトウェアとハードウェア
4.3.2: 欧州市場（用途別）：農場と企業
4.4: アジア太平洋地域（APAC）AIスマート農業市場
4.4.1: アジア太平洋地域市場（種類別）：ソフトウェアとハードウェア
4.4.2: アジア太平洋地域市場（用途別）：農場と企業
4.5: その他の地域（ROW）AIスマート農業市場
4.5.1: その他の地域（ROW）市場（種類別）：ソフトウェアとハードウェア
4.5.2: その他の地域（ROW）市場（用途別）：農場と企業
5. 競合分析
5.1: 製品ポートフォリオ分析
5.2: 業務統合
5.3: ポーターの5つの力分析
6. 成長機会と戦略分析
6.1: 成長機会分析
6.1.1: グローバルAIスマート農業市場におけるタイプ別成長機会
6.1.2: グローバルAIスマート農業市場における用途別成長機会
6.1.3: 地域別グローバルAIスマート農業市場の成長機会
6.2: グローバルAIスマート農業市場における新興トレンド
6.3: 戦略分析
6.3.1: 新製品開発
6.3.2: グローバルAIスマート農業市場の生産能力拡大
6.3.3: グローバルAIスマート農業市場における合併・買収・合弁事業
6.3.4: 認証とライセンス
7. 主要プレイヤーの企業プロファイル
7.1: Ro-main
7.2: Convisosmart
7.3: Huawei
7.4: 江蘇西谷網絡技術
7.5: 深センAoyuexin技術
7.6: Alibaba
7.7: 深センVp情報技術
1. Executive Summary
2. Global AI Smart Farming Market : Market Dynamics
2.1: Introduction, Background, and Classifications
2.2: Supply Chain
2.3: Industry Drivers and Challenges
3. Market Trends and Forecast Analysis from 2019 to 2031
3.1. Macroeconomic Trends (2019-2024) and Forecast (2025-2031)
3.2. Global AI Smart Farming Market Trends (2019-2024) and Forecast (2025-2031)
3.3: Global AI Smart Farming Market by Type
3.3.1: Software
3.3.2: Hardware
3.4: Global AI Smart Farming Market by Application
3.4.1: Farm
3.4.2: Company
4. Market Trends and Forecast Analysis by Region from 2019 to 2031
4.1: Global AI Smart Farming Market by Region
4.2: North American AI Smart Farming Market
4.2.1: North American Market by Type: Software and Hardware
4.2.2: North American Market by Application: Farm and Company
4.3: European AI Smart Farming Market
4.3.1: European Market by Type: Software and Hardware
4.3.2: European Market by Application: Farm and Company
4.4: APAC AI Smart Farming Market
4.4.1: APAC Market by Type: Software and Hardware
4.4.2: APAC Market by Application: Farm and Company
4.5: ROW AI Smart Farming Market
4.5.1: ROW Market by Type: Software and Hardware
4.5.2: ROW Market by Application: Farm and Company
5. Competitor Analysis
5.1: Product Portfolio Analysis
5.2: Operational Integration
5.3: Porter’s Five Forces Analysis
6. Growth Opportunities and Strategic Analysis
6.1: Growth Opportunity Analysis
6.1.1: Growth Opportunities for the Global AI Smart Farming Market by Type
6.1.2: Growth Opportunities for the Global AI Smart Farming Market by Application
6.1.3: Growth Opportunities for the Global AI Smart Farming Market by Region
6.2: Emerging Trends in the Global AI Smart Farming Market
6.3: Strategic Analysis
6.3.1: New Product Development
6.3.2: Capacity Expansion of the Global AI Smart Farming Market
6.3.3: Mergers, Acquisitions, and Joint Ventures in the Global AI Smart Farming Market
6.3.4: Certification and Licensing
7. Company Profiles of Leading Players
7.1: Ro-main
7.2: Convisosmart
7.3: Huawei
7.4: Jiangsu Xigu Network Technology
7.5: Shenzhen Aoyuexin Technology
7.6: Alibaba
7.7: Shenzhen Vp Information Technology
| ※AIスマート農業は、農業における生産性向上や効率化を図るために、人工知能（AI）技術を活用する取り組みを指します。この概念は、従来の農業手法にデジタル技術やデータ解析を組み合わせることで、農作物の生育状況をリアルタイムで把握し、農業経営の意思決定を支援するものです。AIスマート農業は、持続可能な農業実践を目指し、環境に配慮しつつ生産を最適化することを目的としています。 AIスマート農業の主な種類には、精密農業、ロボット農業、データ駆動型農業があります。精密農業は、土壌の状態や作物の健康状態をモニタリングし、必要に応じて最適な水や肥料を供給する手法です。これにより、資源の無駄を減らし、高い生産性を維持することが可能になります。ロボット農業は、自動化された機械やドローンを利用して、種まきや収穫、除草などの作業を自動で行う技術です。これにより、労働力不足の解消や作業の効率化が期待されています。データ駆動型農業では、膨大なデータを分析して、栽培の最適条件を導き出し、実践することで、生産性の向上を図ります。 AIスマート農業の用途は多岐にわたります。例えば、気象データをリアルタイムで分析し、農作物の生育に最適な条件を提案することで、栽培計画の合理化が可能になります。また、病害虫の発生を早期に発見し、適切な対策を講じることで、農薬の使用量を削減することもできます。さらに、データ解析を通じて、収穫量や品質の予測を行い、販路を見据えた生産計画を立てることが可能になります。このように、AIは農業のさまざまな側面で利用されており、農業経営の最適化に寄与しています。 AIスマート農業に関連する技術には、IoT（Internet of Things）、ビッグデータ解析、機械学習、センサー技術、ドローン技術などがあります。IoTは、農場内のセンサーからのデータを収集し、インターネットを介してリアルタイムでモニタリングを行う仕組みです。これにより、農作物や土壌の状態を常に把握することができます。ビッグデータ解析は、多様なデータを処理・分析することで、農業におけるトレンドやパターンを見出すための技術です。機械学習は、過去のデータを元にさまざまな予測モデルを構築し、将来的な農業経営に役立てることができます。 AIスマート農業の導入により、農業はより持続可能な形で発展することが期待されています。一方で、導入にはコストや専門技術の習得などの課題もありますが、長期的には環境保護や食料安全保障に寄与する可能性があります。技術の発展とともに、これからの農業がどのように変化していくのか、今後の展望が非常に楽しみです。AIスマート農業は、未来の食料生産を支える大きな力となるでしょう。 |
• 日本語訳：世界のAIスマート農業市場レポート：2031年までの動向、予測、競争分析
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