農業市場におけるAI サイズと展望 2025-2033

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農業市場におけるAIの推進力

リアルタイム家畜モニタリングの高まるニーズ

農業におけるAIの最も重要なトレンドの一つは、家畜モニタリングの必要性の高まりです。酪農家は、動物の顔認識や画像分類、体型スコア、給餌パターンといった高度なAI技術を用いて、牛群のあらゆる行動特性を個別にモニタリングできるようになりました。これは、時間と労力の両面において、農家の農地に対する考え方に革命的な変化をもたらす可能性を秘めています。さらに、農家はますますマシンビジョンを活用し、毛皮の模様や顔の特徴を識別したり、水や餌の摂取量を監視したり、体温を記録したり、行動を追跡して牛の健康状態を把握したりしています。

市場の制約

新興技術に関する経験不足

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です。人工知能（AI）農業は一部の地域では役立つ可能性がありますが、そのような技術がまだ普及していない地域では、導入が難しい場合があります。多くの農家は、AIの導入に支援を必要とするでしょう。農家はAIをデジタル領域に限定していると考えることがよくあります。彼らは、この技術が耕作能力をどのように向上させることができるかを理解していないのかもしれません。それは、彼らが時代遅れだからでも、変化を恐れているからでもありません。彼らの抵抗は、AIツールの実用化に関する知識不足に起因しています。しかし、テクノロジーベンダーが農家のAI導入を適切に支援するためには、まだ多くの課題が残されています。

市場機会

農業労働力は着実に減少

有資格労働者の不足、農家の高齢化、そして農業に魅力を感じない若い世代が、農業の不況の一因となっており、農業の自動化への流れを加速させています。農業従事者の減少が続く中、公的機関や民間企業は、労働力不足を緩和するため、人工知能（AI）ベースの自動化ソリューションへの投資をますます増やしています。先進国もこの減少傾向から逃れることはできません。アジア太平洋地域の農業部門は、人口の高齢化により深刻な労働力不足に直面しています。上記の要因により、農業における人工知能市場は今後数年間で急成長すると予測されています。

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、サービスに分類されます。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で使用される様々なロボット機器、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、空中データ収集用の無人航空機（UAV）またはドローン、自律型農機具と農業ロボット、コンピュータービジョン機能を備えた作物および家畜監視カメラが含まれます。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アルゴリズムを使用して処理および分析されます。農業自動化と精密農業技術の導入増加は、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ています。

農業AI市場は、最も急速に成長し、最大のコンポーネントであるソフトウェアセグメントによって支配されています。これには、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、作物の収穫量や害虫の発生などを予測する機械学習アルゴリズム、植物や家畜のモニタリングのためのコンピュータービジョンソフトウェア、そして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。Microsoft、IBM、Deere & Companyは、この分野でAI搭載農業ソフトウェアソリューションを提供する主要企業です。AIソフトウェアの導入を促進する主な要因の一つは、農作業の最適化と意思決定の自動化を可能にする能力です。

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ており、農家にAI駆動型テクノロジーを効果的に導入・管理する機会を提供しています。これには、AIトレーニングプログラム、データ管理、意思決定プロセス強化のための分析ツール、そして農業業界の要件に合わせたAIソリューションの設計も含まれます。 AIの進歩に基づいて農作業プロセスと資源活用を最適化するのに役立つ精密農業における作物モニタリングと収穫量予測の需要の高まりが、このセグメントの成長を牽引しています。

テクノロジーインサイト

市場は、テクノロジー別に機械学習、ディープラーニング、予測分析、コンピュータービジョンにさらに細分化されています。機械学習とディープラーニングのアルゴリズムは、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。これらのテクノロジーは、膨大なデータセットの分析を容易にし、農業上の意思決定に役立つパターンや洞察を特定します。MLモデルは、過去の作物収穫量データ、気象パターン、土壌条件、その他の要因を分析し、将来の収穫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、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兆候を検出できます。MLは、家畜の健康問題やその他の問題を示唆する行動の変化を特定できます。機械学習は、データから継続的に学習し、発展していく能力を備えているため、農業経営の最適化に強力なツールとなります。

予測分析は、データマイニング技術と統計モデルを用いて、将来の出来事や結果を予測します。農業分野では、気象データ、衛星画像、その他のデータを分析することで、短期的な気象パターンを予測します。土壌水分レベルと植物の水分要求量を予測することで、より効率的な灌漑スケジュールを実現します。最適な作付け戦略は、市場需要、農産物の収穫量、その他の要因を予測することで決定されます。過去の平均値や推測に頼るのではなく、予測分析によって生産者はデータに基づいた積極的な意思決定を行うことができます。

コンピュータービジョンは、AIアルゴリズムを用いてカメラやドローンから撮影された画像や動画を分析し、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します。コンピュータービジョンを活用することで、農家は作物の生育、土壌状態、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、病害検知といった作業を自動化することで、農場管理の効率を高めます。Blue River Technologyは、コンピュータービジョンと機械学習を駆使し、作物への影響を抑えながら雑草にのみ除草剤を散布する「See & Spray」技術を開発しました。作物のモニタリングと病害検知の強化、農業生産性と効率性の向上に対する需要が、この分野の成長を牽引しています。Gamaya、Blue River Technology、Taranisなどは、コンピュータービジョン分野の主要市場プレーヤーです。

アプリケーション分析

市場は、アプリケーション別に、精密農業、ドローン分析、農業ロボット、家畜モニタリングなどにさらに細分化されています。精密農業は、農業分野におけるAIの最も広範な導入であり、急速に拡大しています。 AIアルゴリズム、センサー、GPSなどの最先端技術を活用し、収穫量の向上と農業慣行の最適化を目指します。作物の収穫量予測と計画のための予測分析、農機具の自動誘導システムによる重複作業の削減と効率の最大化、土壌と作物の要件に基づいた肥料や農薬などの投入物の可変レート施用などが、重要なユースケースです。精密農業により、農家は適切な量の投入物を適切な時期と場所に施用することで生産性を最適化し、無駄と環境への影響を最小限に抑えることができます。

カメラと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に、農業でますます頻繁に利用されています。AIを活用した分析プラットフォームは、このデータを処理して害虫、病気、栄養不足の早期兆候を特定し、作物の健全性と生育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の高解像度の圃場マップを生成することができます。ドローン分析は、生産者に業務の俯瞰的な視点と、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かつ効率的に実行するように設計されており、手作業の必要性を減らし、全体的な生産性を向上させます。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携わっています。ロボットはAIを活用して圃場を移動し、作物を識別し、播種、農薬散布、収穫などの正確な作業を実行します。主な推進要因としては、正確かつタイムリーな農業作業の確保による業務効率の向上、人件費の削減、作物収量の最適化などが挙げられます。ジョンディアやアグロボットなどの主要企業は、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。

家畜監視分野では、高度な技術を活用して、畜産管理と生産性の向上を図っています。家畜モニタリングでは、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状態モニタリングと病気の早期発見を実現し、動物福祉の向上と損失の削減に貢献しています。AIはまた、データ分析によって給餌、飼育、飼育環境を最適化し、生産性と効率性の向上につながります。この自動監視プロセスにより、最適なリソース配分が可能になり、人件費の削減と動物福祉の向上が期待されます。持続可能で効率的な農業への需要が高まるにつれ、畜産分野は成長が見込まれています。主要プレーヤーとしては、Allflex Livestock Intelligence、GEA Cowscout、Cainthusなどが挙げられます。

地域分析

北米は、世界の農業におけるAI市場において最大のシェアを占めており、予測期間中の成長が見込まれています。可処分所得の増加、自動化への継続的な資金投入、IoTへの大きな投資、そして政府による国産AI機器開発への重点化は、いずれも北米経済の特徴です。市場はまた、様々な農業技術ベンダーが人工知能ソリューションを研究していることからも恩恵を受けています。人工知能（AI）は、この地域の将来の農業技術に技術革命をもたらすと予測されており、ドローン、ロボット、インテリジェント監視システムが研究や圃場実験に導入されています。さらに、農業分野におけるAI活用技術の活用増加が、この地域の市場を牽引すると予想されています。さらに、農業におけるモノのインターネット（IoT）デバイスの普及拡大は、この地域の農業市場におけるAIの世界的な成長を促進すると予想されています。

アジア太平洋地域の市場動向

アジア太平洋地域は、予測期間中に成長が見込まれています。急速な拡大は、農業におけるAIツールの活用拡大に起因しています。世界で最も急速に成長している経済大国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）技術を活用しています。さらに、これらの経済大国におけるスマートシティの需要の高まりは、アグリビジネス企業による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ためにAI技術を駆使して農業ソリューション市場に参入したことが、この地域における農業におけるAIソリューションの導入を大幅に増加させています。

AIは、畑作物の栽培に使用されています。このロボットは作物の畝の除草に非常に効果的であるため、必要な除草剤は20分の1に抑えられます。欧州土壌データセンターは、土壌関連データに関するヨーロッパの専門機関です。その目的は、ヨーロッパ規模のすべての関連土壌データと情報の中央リポジトリとして機能することです。農業におけるAIの人気の高まりは、屋内および屋外の圃場でAIとコンピュータービジョンに基づく監視およびレポート技術が広く採用されていることに起因しています。ドイツでは1,000を超える屋内農場が稼働しており、他のヨーロッパ諸国にも拡大しているため、農業におけるAIの需要は高まっています。

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の高まりにより、LAMEAは緩やかな成長が見込まれています。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により、農業市場における世界のAIは驚異的な速度で拡大すると予想されています。過去 20 年間に農業革新の取り組みは進歩を遂げてきましたが、これらの問題に対処するには、農業研究、技術、革新のインフラストラクチャを強化することが依然として急務となっています。

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農業市場におけるAIのトップ競合他社

1. Microsoft
2. IBM Corporation
3. AgEagle Aerial Systems Inc.
4. Deere & Company
5. Descartes Labs, Inc.
6. Prospera Technologies
7. GAMAYA
8. Taranis
9. ec2ce
10. PrecisionHawk
11. Tule Technologies Inc.
12. Cainthus
13. Others

最近の進展

• 2025年4月 – 重要なM&Aの一環として、ICL（イスラエル・ケミカルズ社）は2025年4月21日、Evogeneの子会社Lavie Bioの事業の大部分（独自のBDD技術プラットフォーム、広範な微生物バンク、パイプラインプログラム、商業資産、そしてAIベースの農業向けMicroBoost AIプラットフォームを含む）を買収すると発表しました。
• 2025年8月 – 2025年8月21日、バイエルの生成AIシステムE.L.Y.が、 AgTech Breakthroughから「AIベースのAgTechソリューション・オブ・ザ・イヤー」を受賞しました。E.L.Y.は、バイエルの農業データを活用し、現場のニーズに合わせた洞察を提供するとともに、対応時間を60%短縮し、従業員の労働時間を週最大4時間削減する法学修士課程を開設しています。
• 2025年6月 2025年6月26日、Bonsai Roboticsは、あらゆる農業機器（自動運転または手動）を統合データネットワークに接続し、運用調整と農場管理の効率性を向上させる、AIを搭載した新しいテレメトリプラットフォームを発表しました。