世界の農業における AI 市場規模は、2023 年に 16 億 3,000 万米ドルと評価されました。予測期間 (2024 ～ 2032 年) 中に20.2% の CAGRで成長し、 2032 年には 71 億 5,000 万米ドルに達すると予測されています。農業における人工知能 (AI) は、認知技術を使用して、農業の学習、推論、理解、相互作用の能力を向上させます。
人工知能 (AI) は現在、農業分野では品質を犠牲にすることなく作物の収穫量を増やすために一般的に使用されています。農業業界で高度なロボット技術の研究開発が進んだことにより、農家の関心は従来の農法から、ドローン、自動化システム、ロボットなどの改良された農法による農産物の改良へと移っています。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、自動化された農法システムの導入が必要になっています。
| レポート指標 | 詳細 |
|---|---|
| 基準年 | 2023 |
| 研究期間 | 2021-2031 |
| 予想期間 | 2024-2032 |
| 年平均成長率 | 20.2% |
| 市場規模 | 2022 |
| 急成長市場 | アジア太平洋地域 |
| 最大市場 | 北米 |
| レポート範囲 | 収益予測、競合環境、成長要因、環境＆ランプ、規制情勢と動向 |
| 対象地域 |
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農業における人工知能の最も重要なトレンドの 1 つは、家畜の監視の必要性が高まっていることです。酪農場では、動物の顔認識や画像分類、体型スコア、給餌パターンなどの高度な AI 技術を使用して、群れの行動特性をすべて個別に監視できるようになりました。これは、時間と労力の両面で、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、農家は、マシン ビジョンを使用して、毛皮の模様や顔の特徴を識別したり、水や餌の消費量を監視したり、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することが増えています。
先進国と新興国の農業セクターの違いを認識することが重要です。人工知能農業は、一部の地域では役立つかもしれませんが、そのようなものがまだ一般的でない地域では販売が難しい可能性があります。ほとんどの農家は、それを導入するために支援を必要とします。農家は、AI はデジタル領域に限定されていると考えることがよくあります。彼らは、このテクノロジーが土地を耕作する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場合があるかもしれません。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。彼らの反対は、AI ツールの実際の適用に関する知識の欠如に起因しています。ただし、テクノロジー ベンダーが農家の AI の適切な導入を支援するために行うべき作業は多くあります。
有資格労働者の不足、高齢化する農業従事者、農業に魅力を感じない若い世代など、すべてが不況の一因となり、農業の自動化への傾向が高まっています。農業従事者の数が減少し続ける中、公共機関や商業機関は労働力不足を緩和するために人工知能 (AI) ベースの自動化ソリューションへの投資を増やしています。先進国もこの下降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陥っています。上記の原因により、農業における人工知能の市場は今後数年間で繁栄すると予測されています。
世界の農業における AI 市場は、コンポーネント、テクノロジー、アプリケーションに基づいてセグメント化されています。
市場はコンポーネント別にさらにハードウェア、ソフトウェア、サービスに細分化されています。
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、水分や栄養素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と家畜の監視カメラ。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採用の増加により、農業におけるAI市場における高度なハードウェアの需要が高まっています。
農業市場における AI は、最も急成長を遂げ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 搭載の分析プラットフォーム、作物の収穫量、害虫の蔓延、その他の要因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、最も効果的な農業手法を提案する意思決定支援システムが含まれます。Microsoft、IBM、Deere & Company は、この分野で最も重要な参加者であり、AI 搭載の農業ソフトウェア ソリューションを提供しています。AI ソフトウェアの採用を促進する主な要因の 1 つは、農業業務を最適化し、意思決定を自動化する能力です。
サービス部門には、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主導のテクノロジーを効果的に実装および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、意思決定プロセスを強化するための分析ツール、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。これらのサービスは、AIの進歩に基づいて農業プロセスとリソース利用を最適化するのに役立つため、精密農業からの作物監視と収穫量予測の需要が高まっており、このセグメントの成長ドライバーとして機能します。
IBM、Microsoft、Trimble などがこの分野の主要プレーヤーです。
市場はテクノロジー別にさらに機械学習、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分類されます。
機械学習とディープラーニング 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により、広範なデータセットの調査が容易になり、農業上の意思決定に役立つパターンや洞察を特定できます。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て、将来の収穫量を予測できます。重要なユースケースの例としては、次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兆候を検出できます。ML は、健康上の問題やその他の問題を示唆する可能性のある家畜の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て開発できるため、農業業務の最適化に強力な手段となります。
予測分析では、データ マイニング技術と統計モデルを使用して、将来のイベントや結果を予測します。農業分野では、予測分析は気象データ、衛星画像、その他の入力を分析して、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件を予測することで、より効率的な灌漑スケジュールが実現します。最適な植え付け戦略は、市場の需要、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 アルゴリズムを使用し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、害虫の検出、家畜の監視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 ビジョンを使用すると、農家は作物の成長、土壌の状態、害虫の蔓延に関する詳細なデータをリアルタイムで収集できます。このテクノロジは、灌漑の改善、除草剤や殺虫剤の散布、病気の検出などのタスク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使用して、作物に影響を与えずに雑草にのみ除草剤を散布する「See & Spray」テクノロジを開発しました。
作物の監視と病気の検出の強化、農業の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 などが、コンピューター ビジョン分野の主要な市場プレーヤーです。
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、家畜監視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 の最も広範囲かつ急速な普及の事例です。AI アルゴリズム、センサー、GPS などの最先端技術を活用して、収穫量を増やし、農業慣行を最適化します。作物の収穫量を予測および計画するための予測分析、重複を減らして効率を最大化するための農業機器の自動誘導システム、土壌と作物の要件に基づく肥料や農薬などの投入物の可変レート適用などが、重要な使用例の一部です。精密農業により、農家は適切な時間と場所で適切な量の投入物を適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、農業でより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、または栄養不足の早期兆候を特定し、作物の健康状態と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の高解像度の畑のマップを生成することができます。ドローン分析は、生産者に業務の鳥瞰図と意思決定を強化する実用的な洞察を提供します。
農業ロボットは、さまざまな農業活動を高精度かつ効率的に実行できるように設計されており、手作業の必要性を減らし、全体的な生産性を高めます。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関与しています。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。主な推進要因には、正確でタイムリーな農業作業を保証することによる運用効率、人件費の削減、作物の収穫量の最適化などがあります。John Deere や Agrobot などの主要プレーヤーは、農業の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。
家畜モニタリング部門は、先進技術を活用して畜産事業の管理と生産性を向上させています。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モニタリングと病気の早期発見を可能にし、動物福祉の向上と損失の削減を実現しています。AIはまた、生産性と効率性の向上につながるデータを分析することで、給餌、飼育、生活環境を最適化します。この自動監視プロセスにより、リソースの最適な割り当てが可能になり、人件費が削減され、動物福祉が向上します。持続可能で効率的な農業慣行の需要が高まるにつれて、畜産部門は成長すると予想されています。主要プレーヤーは、Allflex Livestock Intelligence、GEA Cowscout、Cainthusなどです。
北米は、世界の農業における AI 市場の最大のシェアを占めており、予測期間中に成長すると予想されています。可処分所得の増加、自動化への継続的な資金提供、モノのインターネットへの大きな賭け、および国産 AI 機器開発に対する政府による重点の高まりは、すべて北米経済の特徴です。市場はまた、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の恩恵を受けています。人工知能 (AI) は、ドローン、ロボット、およびインテリジェント監視システムが研究およびフィールド実験に導入されており、この地域の農業技術の将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 を活用した技術の使用の増加によって推進され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) デバイスの人気の高まりは、この地域の農業における AI 市場を世界的に押し上げると予想されています。
アジア太平洋地域は予測期間中に成長すると予想されています。急速な拡大は、農業における AI ツールの使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 2 つの経済大国であるインドと中国は、食品ビジネス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、これらの経済大国ではスマート シティの需要が高まっており、農業関連企業は AI を活用したソリューションやサービスを実装するようになっています。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 技術で農業ソリューション市場に参入したことから、同地域での農業における AI ソリューションの採用が大幅に増加しています。
AL は列作物の栽培に使用されています。このロボットは列作物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 で済みます。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テーマ別焦点です。その目的は、ヨーロッパ規模で関連するすべての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 AL の人気が高まっているのは、屋内および屋外のフィールドで 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ためです。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 AL 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 は緩やかに拡大すると予測されています。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 年間の農業イノベーション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ために、農業研究、テクノロジー、イノベーション 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。
