 | • レポートコード：MRCLC5DE0353 • 出版社/出版日：Lucintel / 2025年9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
本市場レポートは、技術（周辺機器と中核技術）、用途（栽培・給餌、モニタリング・スカウティング、マーケティング・需要創出）、地域（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）別に、2031年までのグローバルデジタル農業市場の動向、機会、予測を網羅しています。
デジタル農業市場の動向と予測
デジタル農業市場における技術は、過去数年間で劇的に変化した。従来は伝統的な農業が行われていたが、現在では手動監視技術からセンサーやIoTデバイスによる自動データ収集への移行など、先進技術が採用されている。さらに市場は、基本的な農業アプリケーションから、予測分析のためのAIや機械学習といったより高度な技術へと進化した。空中監視のためのドローン技術の統合は、従来の圃場巡回調査手法に取って代わった。 従来の手動給餌から、リアルタイムデータ分析を基盤とした自動給餌システムへの移行も進んでいる。農業分野のマーケティング及び需要創出戦略も、従来手法から先進的なCRMシステムや予測モデリングを活用したデータ駆動型アプローチへと転換している。こうした変化により、農業アプリケーションの効率性、精度、持続可能性が向上している。
デジタル農業市場における新興トレンド
デジタル農業市場は、技術の急速な進歩と効率的・持続可能な農業手法への需要高まりに伴い、急速に成長・進化している。 IoT、AI、データ駆動型ソリューションにより、農業はより精密化、自動化、最適化が進んでいる。この文脈において、農業セクターが世界の食料需要を満たし環境課題に対処しようとする中、新たなトレンドが農業の運営方法を変えつつある。以下に、デジタル農業市場に影響を与える5つの主要トレンドを示す：
• 精密農業：精密農業ではGPS、IoTセンサー、衛星画像などの技術を活用し、土壌状態、作物の健康状態、気象パターンに関するリアルタイムデータを収集する。 これにより農家は資源を最適化し、廃棄物を削減し、高精度で作物収量を向上させることができ、農業をより持続可能な活動にします。
• 人工知能と機械学習：AIと機械学習は、予測分析、作物モニタリング、意思決定のために農業でますます活用されています。これらの技術は、農家が大量のデータを分析し、傾向を予測し、タスクを自動化するのに役立ち、生産性を高め人的ミスを最小限に抑えます。
• 空中監視用ドローン技術：ドローンは作物や農地の空中監視に広く活用され、高解像度の画像とデータを農家へ提供します。この技術により効率的な圃場巡回が可能となり、害虫被害、栄養不足、水分ストレスなどの問題を早期に検知し、作物の損失を防ぎます。
• 農業における自動化とロボティクス：自律走行トラクター、収穫機、植付け機など、農業作業におけるロボティクスと自動化が拡大しています。 これらの技術は人件費を削減し、作業効率を向上させ、農家が大規模な作業をより効果的かつ正確に管理することを可能にします。
• データ駆動型マーケティングと需要創出：農業がよりデータ駆動型になるにつれ、業界は従来のマーケティング手法から高度なデータ分析へと移行しています。農家は予測モデルやCRMシステムを活用し、消費者行動の理解を深め、サプライチェーンを最適化し、特定の市場をターゲットにすることで収益性を向上させています。
デジタル農業市場における新興トレンドには、精密農業、AI統合、ドローン技術、自動化、データ駆動型マーケティングが含まれる。これらのトレンドは生産性向上、持続可能性の促進、農家のコスト削減を実現し、情報に基づいた意思決定を可能にすることで、この分野に革命をもたらしている。これらの技術が発展を続ける中、農業の未来を再構築し、より効率的で持続可能な食料生産システムへと導く可能性がある。
デジタル農業市場：産業の可能性、技術開発、コンプライアンス上の考慮事項
技術進歩が農業慣行を形作るにつれ、デジタル農業市場は急速な変革を経験している。IoT、AI、自動化などの新興技術は、農業運営を革新し効率性と持続可能性を高める大きな可能性を秘めている。
• 技術的可能性：
精密農業、AI、ドローン、自動化などのデジタル農業技術は、収穫量の向上、廃棄物の削減、資源利用の最適化を通じて農業を変革する膨大な可能性を秘めている。また、水とエネルギーの効率的な利用を促進することで環境持続可能性にも貢献できる。
• 破壊的革新の度合い：
これらの技術は従来の農法に対して極めて破壊的である。自動化とAIは人手を代替し意思決定を強化し、ドローンやIoTセンサーはリアルタイムの洞察を提供することで、より精密でデータ駆動型の農業実践を可能にする。これは一般的な手法に依存する従来の農業技術を破壊する。
• 現行技術の成熟度:
IoTセンサーやドローンなどのデジタル農業技術の一部は既に成熟し広く利用されている一方、AIやロボティクスなどはまだ発展途上である。しかし導入は加速しており、様々な農業分野でこれらの技術の導入が増加している。
• 規制順守:
デジタル農業に関する規制枠組みは世界的にまだ発展途上である。 データプライバシー法、環境規制、ドローンや自動化機械の安全基準への準拠が不可欠である。各国政府はガイドライン策定を開始しているが、地域ごとに状況が分断されており、普及拡大の障壁となり得る。
主要プレイヤーによるデジタル農業市場の近年の技術開発動向
精密農業、持続可能性、農業手法の最適化に対する需要の高まりを背景に、過去数年間でデジタル農業市場は驚異的な成長を遂げた。 この業界の主要プレイヤーには、IoT、AI、自動化を活用した革新的なソリューションで市場成長に貢献してきたテクノロジー企業や農業機械メーカーが含まれる。デジタル農業分野における主要プレイヤーの最新動向を以下に示す：
• シスコシステムズ：シスコはスマート農業を支援するIoTベースのソリューションを通じて、デジタル農業分野での存在感をさらに強化している。 同社は、農業の生産性と持続可能性を高めるデータ収集、分析、クラウドベースのプラットフォームを可能にするネットワークインフラと接続デバイスを提供している。そのソリューションは、農家が資源を最適化し、作物を監視し、運営を管理するのに役立つ。
• IBM Corporation：IBM Watson Decision Platform for Agricultureは、AI、IoT、ブロックチェーンを活用し、農家がより良い意思決定を行うのを支援する。IBMは、作物の健康状態、気象パターン、サプライチェーン管理の予測分析に焦点を当てている。 同社の技術は農業の精度向上、リスク低減、業務効率化を実現し、農業分野のデジタル変革を推進している。
• アクセンチュア：アクセンチュアは数多くの農業関連企業と連携し、データ駆動型農業における高度なデジタルソリューションを提供。AI、機械学習、クラウドコンピューティングを活用し、農家の生産性向上、廃棄物削減、持続可能性の向上を実現している。また先進技術を農業の中核に統合することで、農業企業のデジタル変革を支援している。
• Deere & Company：Deere & Companyは自律走行トラクター、収穫機、GPS対応機器などの先進機械により精密農業で大きな進展を遂げています。Deereの技術は圃場作業の最適化、人件費管理、総合効率向上を目的としています。Deere Data Analyticsによるデジタルサービスの拡充で農家の収量向上も推進しています。
• トリムブル：デジタル農業のリーダー企業であるトリムブルは、精密農業向けGPS・地理空間ソリューションを提供。自動操舵システム、土壌センサー、圃場状態監視用マッピングツールなどを含むこれらのソリューションは、資源利用効率の向上と農場生産性の支援を実現する。
• デラバル：酪農技術分野のリーダー企業であるデラバルは、自動搾乳システムやIoTセンサーを含む自動化ソリューションを開発。 前者は動物福祉の向上と乳生産効率の向上を実現し、後者は労働依存度の低減と動物健康モニタリングの強化を実現します。
• AKVA Group：AKVA Groupは養殖業向けハイテクデジタルソリューションを提供し、モニタリングシステムや自動給餌技術を含みます。同社のソリューションは養殖魚の効率向上、給餌管理、環境持続可能性の支援に貢献します。AKVAのイノベーションは水産養殖業界において生産性を最大化すると同時に環境への影響を最小限に抑えます。
• Hexagon：Hexagonは地理空間・地理データソリューションを通じ精密農業の向上を支援。衛星・センサー等のリアルタイムデータに基づく意思決定を可能にし、農家に優れた情報と選択肢を提供する。同社の焦点は自動化と農業効率・持続可能性の向上にある。
• DJI：ドローン技術で知られるDJIは、作物の調査、圃場マッピング、航空写真撮影用のドローンにより農業モニタリングに革命をもたらしました。これらのドローンは高解像度画像とリアルタイムデータを提供し、農家が作物の健康状態を評価し、害虫問題を特定し、資源をより効果的に管理することを可能にします。DJIのドローンソリューションは現代の精密農業に不可欠です。
• Epicor Software Corporation：Epicorは農業業界に特化したクラウドベースのERPソリューションをリリースしました。 これらのソリューションは、農業関連企業がサプライチェーン、在庫、その他の活動を効率的に管理するのに役立ちます。農業向けデジタルツールを通じて、Epicorの技術はビジネスインサイトの向上、業務の効率化、意思決定の改善を実現します。
これらの進展は、デジタル農業の市場リーダーが最先端技術を活用して農業の生産性と持続可能性を変革・強化する方法を示しています。IoT、AI、自動化、データ分析はすべて農業慣行に革命をもたらし、より効率的で正確、かつ環境に配慮したものにしています。
デジタル農業市場の推進要因と課題
デジタル農業市場は、技術の進歩、持続可能性への需要の高まり、より効率的な農業手法の必要性により、著しい成長を遂げています。技術が農業の未来を形作り続ける中、いくつかの主要な推進要因と課題が市場に影響を与えています。これらの要因は、セクター内の関係者にとって機会と障害の両方をもたらします。
• 技術革新：IoT、AI、ビッグデータ、自動化の急速な普及が農業を変革しています。これらの技術は精度向上、資源利用の最適化、収穫量予測の精度向上を実現します。自動化システムとリアルタイムデータ収集への移行により、農家は効率性、生産性、持続可能性を高めるツールを手に入れています。
• 持続可能性への需要高まり：環境問題に対処するため、農業分野には持続可能な手法の導入がますます求められています。 廃棄物削減、資源保全、環境影響の最小化への焦点が、スマート農業技術の採用を推進している。デジタルツールで支えられた持続可能な農業手法は、将来の食料安全保障に不可欠となりつつある。
• 政府支援と政策：世界各国の政府は、スマート農業技術の採用を促すインセンティブ、補助金、規制を通じてデジタル農業を推進している。食料安全保障の向上、持続可能な手法の促進、農業イノベーションの推進を目的とした政策が、デジタル農業市場の成長を牽引している。
• データ駆動型意思決定：ビッグデータ分析の進展により、農家は作物管理、害虫防除、灌漑、施肥に関するより情報に基づいた意思決定が可能になりました。データに基づく知見は、農場管理の改善、コスト削減、生産性の最適化につながり、デジタル農業技術の成長を促進しています。
• 新興市場におけるインフラ開発：新興経済国におけるインフラ開発は、デジタル農業技術へのアクセス向上を可能にしています。 接続性、モバイルネットワーク、クラウドベースプラットフォームへの投資により、発展途上地域の農家がデジタルツールを業務に統合し生産性を向上させる機会が開かれている。
デジタル農業市場の成長は、技術進歩、持続可能性への需要高まり、政府支援、データ駆動型ソリューションへのアクセス改善によって推進されている。これらの機会は農業実践の向上、生産性向上、持続可能性促進に寄与するが、継続的な市場成長のためにはインフラ制約や規制上の複雑さといった課題を克服する必要がある。
デジタル農業企業一覧
市場参入企業は提供する製品品質を競争基盤としている。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。こうした戦略により、デジタル農業企業は需要増に対応し、競争優位性を確保、革新的な製品・技術を開発、生産コストを削減、顧客基盤を拡大している。本レポートで取り上げるデジタル農業企業の一部は以下の通り。
• CISCO Systems
• IBM Corporation
• Accenture
• Deere & Company
• Trimble
• DeLaval
デジタル農業市場：技術別
• デジタル農業市場における技術タイプ別技術成熟度（周辺技術、中核技術）：AI、IoT、ビッグデータといった中核技術は高い成熟度レベルにあり、精密農業ソリューションに広く統合された実証済みの応用例が存在する。 これらの技術はデータ収集・処理・予測分析を可能にし、スマート農業の意思決定を推進する。ドローン、センサー、自動運転車両などの周辺技術は高い効果を発揮するが、さらなる開発と広範な農業エコシステムへの統合が進行中である。中核技術分野では競争が激しく、多くの老舗企業が市場リーダーシップを争っている。中核技術の規制遵守要件は比較的明確だが複雑であり、特にデータプライバシーや環境影響に関連する領域で顕著である。 周辺技術については、特に空中ドローンや自律型機械に関する規制枠組みが進化中であり、農業への統合は課題であると同時にイノベーションの機会でもある。中核技術の主な応用分野は作物のモニタリング、収量予測、資源最適化であり、周辺技術は主に自動化、精密化、圃場監視に焦点を当てている。
• デジタル農業市場における各種技術（周辺技術、中核技術）の競争激化度と規制遵守状況： デジタル農業市場における競争激化は、周辺技術と中核技術の両分野で革新的なソリューションを提供する多数の技術プロバイダーが競合する中で進行している。AIやIoTといった中核技術はIBMやCiscoなどのテック大手との激しい競争に直面する一方、ドローンや自動化機械などの周辺技術では専門プロバイダーが増加傾向にある。規制遵守も極めて重要であり、特にデータセキュリティ、環境基準、農業政策が焦点となる。 これらの技術が大量の機密データを収集するにつれ、安全で透明性が高く、規制に準拠したソリューションへの需要が高まっている。規制環境は地域によってイノベーションを促進または阻害し、農家が技術を採用する速度に影響を与える。
• デジタル農業市場における異なる技術（周辺技術、中核技術）の破壊的潜在力：デジタル農業市場における周辺技術と中核技術の両方が農業慣行を変革しているため、その破壊的潜在力は大きい。 AI、IoT、機械学習などの中核技術は、リアルタイムデータ収集と予測分析を推進し、農家が収穫量と資源利用を最適化することを可能にします。一方、ドローン、センサー、自動化機械などの周辺技術は、業務効率と圃場モニタリングを向上させます。中核技術と周辺技術の融合は、従来の農業をスマート農業へと変革する統合エコシステムを創出します。中核技術がデータ駆動型の意思決定を深化させる一方、周辺技術はこれらの決定をより精密に実行することを可能にします。 その結果、デジタル農業はより効率的で持続可能かつ拡張性が高まり、世界の農業実践全体に変革をもたらす膨大な機会を提供している。
デジタル農業市場動向と予測（技術別）［2019年～2031年の価値］：
• 周辺技術
• コア技術
デジタル農業市場動向と予測（用途別）［2019年～2031年の価値］：
• 栽培・給餌
• モニタリング・スカウティング
• マーケティング・需要創出
地域別デジタル農業市場 [2019年～2031年の市場規模（価値）]：
• 北米
• 欧州
• アジア太平洋
• その他の地域
• デジタル農業技術の最新動向と革新• 企業／エコシステム• 技術タイプ別戦略的機会
グローバルデジタル農業市場の特徴
市場規模推定：デジタル農業市場規模の推定（単位：10億ドル）。
トレンドと予測分析：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。
セグメンテーション分析：グローバルデジタル農業市場規模における技術動向を、アプリケーションや技術などのセグメント別に、価値および出荷数量の観点から分析。
地域別分析：北米、欧州、アジア太平洋、その他地域別のグローバルデジタル農業市場における技術動向の分析。
成長機会：グローバルデジタル農業市場における技術動向の成長機会を、用途別、技術別、地域別に分析。
戦略的分析：M&A、新製品開発、競争環境を含むグローバルデジタル農業市場における技術動向の分析。ポーターの5つの力モデルに基づく業界の競争激化度分析。
本レポートは以下の11の主要な質問に回答します
Q.1. 技術（周辺機器と中核技術）、用途（栽培・給餌、モニタリング・スカウティング、マーケティング・需要創出）、地域（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）別に、グローバルデジタル農業市場における技術トレンドの最も有望な潜在的高成長機会は何か？Q.2. どの技術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. 様々な技術の動向に影響を与える主な要因は何か？グローバルデジタル農業市場におけるこれらの技術の推進要因と課題は何か？Q.5. グローバルデジタル農業市場における技術トレンドに対するビジネスリスクと脅威は何か？Q.6. グローバルデジタル農業市場におけるこれらの技術の新興トレンドとその背景にある理由は何ですか？Q.7. この市場で破壊的イノベーションを起こす可能性のある技術はどれですか？Q.8. グローバルデジタル農業市場の技術トレンドにおける新たな進展は何ですか？これらの進展を主導している企業はどこですか？Q.9. グローバルデジタル農業市場の技術トレンドにおける主要プレイヤーは誰ですか？ 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実施しているか？Q.10. このデジタル農業技術分野における戦略的成長機会は何か？Q.11. 過去5年間にグローバルデジタル農業市場の技術トレンドにおいてどのようなM&A活動が行われたか？
レポート目次目次
1. エグゼクティブサマリー
2. 技術動向
2.1: 技術背景と進化
2.2: 技術とアプリケーションのマッピング
2.3: サプライチェーン
3. 技術成熟度
3.1. 技術の商業化と成熟度
3.2. デジタル農業技術の推進要因と課題
4. 技術動向と機会
4.1: デジタル農業市場の機会
4.2: 技術動向と成長予測
4.3: 技術別技術機会
4.3.1: 周辺技術
4.3.2: コア技術
4.4: 用途別技術機会
4.4.1: 栽培・給餌
4.4.2: モニタリング・スカウティング
4.4.3: マーケティング・需要創出
5. 地域別技術機会
5.1: 地域別グローバルデジタル農業市場
5.2: 北米デジタル農業市場
5.2.1: カナダデジタル農業市場
5.2.2: メキシコデジタル農業市場
5.2.3: 米国デジタル農業市場
5.3: 欧州デジタル農業市場
5.3.1: ドイツデジタル農業市場
5.3.2: フランスデジタル農業市場
5.3.3: 英国デジタル農業市場
5.4: アジア太平洋地域（APAC）デジタル農業市場
5.4.1: 中国デジタル農業市場
5.4.2: 日本デジタル農業市場
5.4.3: インドデジタル農業市場
5.4.4: 韓国デジタル農業市場
5.5: その他の地域（ROW）デジタル農業市場
5.5.1: ブラジルデジタル農業市場
6. デジタル農業技術における最新動向とイノベーション
7. 競合分析
7.1: 製品ポートフォリオ分析
7.2: 地理的展開範囲
7.3: ポーターの5つの力分析
8. 戦略的示唆
8.1: 示唆点
8.2: 成長機会分析
8.2.1: 技術別グローバルデジタル農業市場の成長機会
8.2.2: 用途別グローバルデジタル農業市場の成長機会
8.2.3: 地域別グローバルデジタル農業市場の成長機会
8.3: グローバルデジタル農業市場における新興トレンド
8.4: 戦略的分析
8.4.1: 新製品開発
8.4.2: グローバルデジタル農業市場の生産能力拡大
8.4.3: グローバルデジタル農業市場における合併・買収・合弁事業
8.4.4: 認証とライセンス
8.4.5: 技術開発
9. 主要企業の企業プロファイル
9.1: シスコシステムズ
9.2: IBMコーポレーション
9.3: アクセンチュア
9.4: ディア・アンド・カンパニー
9.5: トリムブル
9.6: デラバル
9.7: AKVAグループ
9.8: ヘキサゴン
9.9: DJI
9.10: エピコールソフトウェアコーポレーション
1. Executive Summary
2. Technology Landscape
2.1: Technology Background and Evolution
2.2: Technology and Application Mapping
2.3: Supply Chain
3. Technology Readiness
3.1. Technology Commercialization and Readiness
3.2. Drivers and Challenges in Digital Agriculture Technology
4. Technology Trends and Opportunities
4.1: Digital Agriculture Market Opportunity
4.2: Technology Trends and Growth Forecast
4.3: Technology Opportunities by Technology
4.3.1: Peripheral
4.3.2: Core
4.4: Technology Opportunities by Application
4.4.1: Farming & Feeding
4.4.2: Monitoring & Scouting
4.4.3: Marketing & Demand Generation
5. Technology Opportunities by Region
5.1: Global Digital Agriculture Market by Region
5.2: North American Digital Agriculture Market
5.2.1: Canadian Digital Agriculture Market
5.2.2: Mexican Digital Agriculture Market
5.2.3: United States Digital Agriculture Market
5.3: European Digital Agriculture Market
5.3.1: German Digital Agriculture Market
5.3.2: French Digital Agriculture Market
5.3.3: The United Kingdom Digital Agriculture Market
5.4: APAC Digital Agriculture Market
5.4.1: Chinese Digital Agriculture Market
5.4.2: Japanese Digital Agriculture Market
5.4.3: Indian Digital Agriculture Market
5.4.4: South Korean Digital Agriculture Market
5.5: ROW Digital Agriculture Market
5.5.1: Brazilian Digital Agriculture Market
6. Latest Developments and Innovations in the Digital Agriculture Technologies
7. Competitor Analysis
7.1: Product Portfolio Analysis
7.2: Geographical Reach
7.3: Porter’s Five Forces Analysis
8. Strategic Implications
8.1: Implications
8.2: Growth Opportunity Analysis
8.2.1: Growth Opportunities for the Global Digital Agriculture Market by Technology
8.2.2: Growth Opportunities for the Global Digital Agriculture Market by Application
8.2.3: Growth Opportunities for the Global Digital Agriculture Market by Region
8.3: Emerging Trends in the Global Digital Agriculture Market
8.4: Strategic Analysis
8.4.1: New Product Development
8.4.2: Capacity Expansion of the Global Digital Agriculture Market
8.4.3: Mergers, Acquisitions, and Joint Ventures in the Global Digital Agriculture Market
8.4.4: Certification and Licensing
8.4.5: Technology Development
9. Company Profiles of Leading Players
9.1: CISCO Systems
9.2: IBM Corporation
9.3: Accenture
9.4: Deere & Company
9.5: Trimble
9.6: DeLaval
9.7: AKVA Group
9.8: Hexagon
9.9: DJI
9.10: Epicor Software Corporation
| ※デジタル農業は、情報通信技術（ICT）やデータ分析を活用して農業生産を効率化し、持続可能な農業の実現を目指す新しい農業の形態です。従来の農業に比べ、デジタル技術を導入することで、生産性向上や資源の最適化、環境負荷の軽減が可能となります。デジタル農業は、農業のさまざまな分野で適用されており、さまざまな方法や技術が存在します。 デジタル農業の概念は、基本的にはデータを収集、分析し、それに基づいて意思決定を行うことにあります。このプロセスにおいて、センサー、ドローン、衛星画像、IoT（モノのインターネット）、ビッグデータ解析など、さまざまな技術が利用されます。例えば、センサーを用いることで土壌の水分量や栄養素の状況をリアルタイムで把握し、最適な灌漑や施肥を行うことが可能になります。また、ドローンや衛星からの視覚情報を活用して作物の生育状況をモニタリングすることで、病害虫の早期発見や生育不良の部分を特定することができます。 デジタル農業にはいくつかの種類があります。まず、精密農業と呼ばれる手法があります。これは、特定の地点や作物に合わせたデータを基に、農作業を最適化するアプローチです。これにより、過剰な肥料や水の使用を避け、コスト削減や環境保護に寄与します。次に、スマート農業という概念も存在します。これは、IoT技術を活用し、農作業の自動化やリモート管理を実現するものです。たとえば、自動運転トラクターやロボットが農作業を行うことで、人手不足を解消し、効率的な生産を実現します。 さらに、デジタル農業ではデータ分析やAI（人工知能）の技術も重要な役割を果たします。これにより、大量のデータから有用な情報を抽出し、正確な予測を行うことができます。たとえば、気象データを解析し、作物の収穫時期や最適な農作業のタイミングを見極めることが可能です。また、これらの技術は、農家がリスクを管理するためにも役立ちます。災害や病害虫のリスクを対処するために、デジタルツールを利用して早期警戒システムを構築することが出来ます。 デジタル農業の用途は幅広く、 Crop Management（作物管理）、Farm Management（農場管理）、Supply Chain Management（サプライチェーン管理）、Yield Management（収穫管理）などがあります。これにより、農業経営者は、作物の生育、収穫、出荷までの一連のプロセスを効率的に管理することができ、収益の向上につながります。 また、デジタル農業は気候変動対策にも寄与します。データを基にした農業は、持続可能な農業の実践に向けた道筋を提供します。環境へのインパクトを軽減し、資源を効率的に使うことで、農業の未来を支える重要な手段となります。 しかし、デジタル農業にはいくつかの課題も存在します。まず、技術の導入にかかるコストが高いことです。特に小規模農家にとっては、初期投資が難しい場合があります。また、データのセキュリティやプライバシー問題、デジタルデバイド（情報格差）も重要な問題となっています。これらの課題を克服するためには、政府や地域社会が連携し、農業のデジタル化を支援する必要があります。 デジタル農業は、農業の未来に新たな光を差し込む技術です。持続可能で効率的な農業を実現するために、今後もこの分野が発展していくことが期待されます。 |
• 日本語訳：世界におけるデジタル農業市場の技術動向、トレンド、機会
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