1 はじめに 28

1.1 調査目的 28

1.2 市場定義 28

1.2.1 調査対象と除外 29

1.3 調査範囲 29

1.3.1 対象市場 29

図1 農業におけるAI市場のセグメンテーション 29

1.3.2 地域範囲 30

1.3.3 対象年 30

1.4 対象通貨 30

1.5 制約 31

1.6 ステークホルダー 31

1.7 変更点の概要 31

2 調査方法 33

2.1調査データ 33

図2 農業市場におけるAI：調査設計 33

2.1.1 二次調査と一次調査 34

2.1.1.1 主要な業界洞察 35

2.1.2 二次データ 35

2.1.2.1 主要な二次資料一覧 35

2.1.2.2 二次資料 36

2.1.3 一次データ 36

2.1.3.1 専門家への一次インタビュー 36

2.1.3.2 一次資料の内訳 37

2.1.3.3 一次資料からの主要データ 37

2.2 市場規模推計 37

図3 市場規模推計方法論：供給側アプローチ 38

2.2.1 ボトムアップ・アプローチ 38

2.2.1.1 ボトムアップ分析を用いた市場規模推定アプローチ（需要側） 38

図4 市場規模推定手法：ボトムアップ・アプローチ 39

2.2.2 トップダウン・アプローチ 39

2.2.2.1 トップダウン分析を用いた市場規模推定アプローチ（供給側） 39

図5 市場規模推定手法：トップダウン・アプローチ 39

2.3 市場内訳とデータ三角測量 40

図6 データ三角測量 40

2.4 研究の前提 41

図7 研究概要前提 41

表1 農業市場におけるAIへの景気後退の影響を分析するために考慮されたパラメータ 41

3 エグゼクティブサマリー 42

図8 2028年には機械学習技術が農業AI市場における最大のシェアを占める 42

図9 予測期間を通じて最大の市場シェアを維持するソフトウェア製品 43

図10 予測期間を通じてドローン分析アプリケーションが最高のCAGRを示す 43

図11 2022年には北米が農業AI市場における最大のシェアを占める 44

3.1 分析農業におけるAI市場への景気後退の影響 45

図12 主要経済国の2023年までのGDP成長率予測（変化率） 45

図13 農業におけるAI市場：景気後退前後のシナリオ 46

4 プレミアムインサイト 47

4.1 農業におけるAI市場における魅力的な機会 47

図14 農業の生産性と収益性向上を目的としたドローンの利用増加：AI活用ソリューションを提供する企業にとっての機会提供 47

4.2 農業におけるAI市場（技術別） 47

図15 2023年から2028年にかけて、コンピュータービジョン技術が農業AI市場において最高のCAGRを記録すると予測 47

4.3 北米における農業AI市場（国別・用途別） 48

図16 2028年、北米における農業AI市場で米国とドローン分析が最大のシェアを占めると予測 48

4.4 地域別農業AI市場の成長率 48

図17 予測期間中、アジア太平洋地域が農業AI市場において最高のCAGRを記録すると予測 48

5 市場概要 49

5.1 はじめに49

5.2 市場のダイナミクス 49

図18 農業市場における人工知能：推進要因、制約要因、機会、課題 49

5.2.1 推進要因 50

5.2.1.1 食料供給と人口増加のバランスをとるための耕作地における新技術の導入 50

5.2.1.2 生産者と農家による予防措置のためのリアルタイムデータへのニーズの高まり 51

図19 世界のIoT接続農場が1日に生成するデータ量 51

5.2.1.3 ディープラーニング技術による作物生産性の向上 51

5.2.1.4 近代農業技術導入に対する政府支援 52

5.2.1.5労働力不足による農業におけるAI搭載ロボットと自動化の利用増加 52

5.2.2 制約 53

5.2.2.1 AI駆動型精密農業機器の高コスト 53

5.2.3 機会 53

5.2.3.1 発展途上国における潜在的な成長機会 54

5.2.3.2 小規模農場の管理におけるAIソリューションの導入を奨励する政府の施策 54

5.2.3.3 農業の生産性と収益性向上のためのドローンの利用増加 54

5.2.4 課題 55

5.2.4.1 通信プロトコルの標準化不足による相互運用性の問題 55

5.2.4.2 技術的専門知識を持つ労働力の不足 55

5.2.4.3 予測モデル構築に必要な過去のデータの不足 55

5.3バリューチェーン分析 56

図20 農業市場におけるAIのバリューチェーン分析 56

5.4 エコシステム分析 57

図21 農業市場におけるAI：エコシステム分析 57

表2 エコシステムマッピング 57

5.5 価格分析 58

表3 主要企業が提供するAI製品の参考価格分析 58

図22 プロセッサコンポーネントの平均販売価格 59

5.5.1 上位3社が提供するプロセッサコンポーネントの平均販売価格分析 59

図23 主要企業が提供するプロセッサコンポーネントの平均販売価格上位3社 59

表4 プロセッサ部品の平均販売価格（ASP）範囲、2019～2028年 60

表5 プロセッサのASP範囲（地域別）、2019～2028年（米ドル） 60

5.6 顧客事業に影響を与えるトレンド／ディスラプション 60

図24 農業AI市場におけるプレーヤーの収益シフトと新たな収益源 60

5.7 技術分析 61

5.7.1 モノのインターネット（IoT） 61

5.7.2 ロボティクス 61

5.7.3 ブロックチェーン技術 61

5.7.4 AIドリブンドローン 61

5.8 ポーターのファイブフォース分析 62

表6 農業市場におけるAI：ポーターのファイブフォース分析（2022年） 62

図25 ポーターのファイブフォース分析：農業市場におけるAI 62

5.8.1 新規参入の脅威 63

5.8.2 代替品の脅威 63

5.8.3 サプライヤーの交渉力 63

5.8.4 バイヤーの交渉力 63

5.8.5 競争の激しさ 64

5.9 主要なステークホルダーと購買基準 64

5.9.1 購買プロセスにおける主要なステークホルダー 64

図26 上位3用途におけるステークホルダーの購買プロセスへの影響 64

表7 上位3用途におけるステークホルダーの購買プロセスへの影響 (%) 64

5.10 ケーススタディ 65

表8 E&J GALLO (米国) は、収量増加と水使用量削減のためIBMクラウドを導入 65

表9 BUNGE (米国) は、高度な統計モデル構築に必要なデータと計算能力を獲得するためIBM PAIRを導入 65

表10 AGROPECUÁARIA CANOA MIRIM S/A (ブラジル) は、ファーマーズエッジが提供する可変レート技術による肥料の正確な施肥量確保 65

5.11 貿易分析 65

図27 HSコード8432対象製品の輸出データ（2017～2021年、百万米ドル） 66

図28 HSコード8432対象製品の輸入データ（2017～2021年、百万米ドル） 66

5.12 特許分析 67

図29 2013年から2022年までの特許取得件数 67

図30 過去10年間の特許出願企業上位10社 67

表11 過去10年間の特許保有者上位12社 68

表12 農業市場におけるAI関連重要特許 68

5.13 2023～2024年における主要な会議・イベント 69

表13 農業市場におけるAI：2023～2024年における会議・イベント 69

5.14 規制と規格 70

5.14.1 規格 70

表14 農業市場におけるAIの規格 70

5.14.2 規制機関、政府機関、その他の組織 71

表15 北米：規制機関、政府機関、その他の組織 71

表16 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織 71

表17 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織一覧 72

6 農業におけるAI市場（技術別） 73

6.1 はじめに 74

図31 2023年から2028年にかけて農業におけるAI市場で最も高いCAGRを記録すると予想されるコンピュータービジョン技術 74

表18 農業におけるAI市場技術別、2019～2022年（百万米ドル）74

表19 農業におけるAI市場、技術別、2023～2028年（百万米ドル）74

6.2 機械学習 75

6.2.1 農業経営に伴うリスクとコストの最小化が機械学習技術の需要を牽引 75

6.3 コンピュータービジョン 75

6.3.1 作物の健全性監視と栄養不足予測におけるコンピュータービジョン技術の活用による市場参入機会の提供 75

6.4 予測分析76

6.4.1 市場を牽引する農業上の意思決定のための予測分析技術の導入 76

7 農業におけるAI市場（サービス別） 77

7.1 はじめに 78

図32 AI-as-a-Serviceセグメントが2023年から2028年にかけて最も高いCAGRを示すと予測 78

表20 農業におけるAI市場（サービス別） 2019～2022年（百万米ドル） 78

表21 農業におけるAI市場（サービス別） 2023～2028年（百万米ドル） 78

7.2 ハードウェア 79

7.2.1農業アプリケーション向けハイテクツールキットの市場拡大による市場拡大 79

表22 ハードウェア：農業におけるAI市場（タイプ別、2019～2022年）（百万米ドル） 79

表23 ハードウェア：農業におけるAI市場（タイプ別、2023～2028年）（百万米ドル） 79

7.2.2 プロセッサ 80

7.2.2.1 複雑なアルゴリズムを実行し、それを有用な情報に変換するための高度なプロセッサの必要性 80

7.2.3 ストレージデバイス 80

7.2.3.1 センサーやドローンから生成される重要なデータを保存するための大容量ストレージデバイスの必要性 80

7.2.4 ネットワーク 80

7.2.4.1 ネットワークシステムには、RAM、メモリボード、イーサネットアダプタ、インターコネクトが含まれます 80

7.3 ソフトウェア 81

7.3.1 需要喚起のための迅速な意思決定に役立つデータを統合するソフトウェアのインストール 81

表24 ソフトウェア：農業におけるAI市場、タイプ別、2019～2022年（百万米ドル） 81

表25 ソフトウェア：農業におけるAI市場、タイプ別、2023～2028年（百万米ドル） 81

7.3.2 AIプラットフォーム 81

7.3.2.1 統合データ環境を構築するために、さまざまなソースからデータを取得・保存するためのAIプラットフォームの導入 81

7.3.3 AIソリューション82

7.3.3.1 Alphabet、Siemens、Data RPMなどの企業による堅牢なAIソリューションの商用化がセグメントの成長に貢献 82

7.4 AI-as-a-Service 82

7.4.1 無駄を削減し、作物の収量を増やすための効率的な農法の導入への傾向がAI-as-a-Serviceの需要を押し上げる 82

7.5 サービス 82

7.5.1 セグメントの成長を促進するオンラインおよびオフラインのサポートサービスに対する需要の増加 82

表26 サービス：農業におけるAI市場、タイプ別、2019～2022年（百万米ドル） 83

表27 サービス：農業におけるAI市場タイプ別、2023～2028年（百万米ドル）83

7.5.2 導入と統合 83

7.5.2.1 現代の農業従事者によるソフトウェア統合型オンプレミスおよびクラウドベースプラットフォームの導入増加により、導入・統合サービスに対する需要が加速 83

7.5.3 サポートと保守 83

7.5.3.1 運用関連の問題に対処するための導入後の要件が、サポートと保守に対する需要を促進メンテナンスサービス 83

8 農業におけるAI市場（アプリケーション別） 84

8.1 はじめに 85

図33 ドローン分析セグメントが予測期間中に農業におけるAI市場（アプリケーション別）で最高CAGRを記録する見込み 85

表28 農業におけるAI市場（アプリケーション別） 2019～2022年（百万米ドル） 85

表29 農業におけるAI市場（アプリケーション別） 2023～2028年（百万米ドル） 86

8.2 精密農業 86

8.2.1 限られた資源を活用した作物収量増加への農家の注力精密農業におけるAIの需要増加 86

表30 精密農業：農業におけるAI市場、タイプ別、2019～2022年（百万米ドル） 87

表31 精密農業：農業におけるAI市場、タイプ別、2023～2028年（百万米ドル） 87

表32 精密農業：農業におけるAI市場、地域別、2019～2022年（百万米ドル） 87

表33 精密農業：農業におけるAI市場、地域別、2023～2028年（百万米ドル） 88

表34 精密農業：農業におけるAI市場北米、国別、2019～2022年（百万米ドル）88

表35 精密農業：北米における農業AI市場、国別、2023～2028年（百万米ドル）88

表36 精密農業：欧州における農業AI市場、国別、2019～2022年（百万米ドル）89

表37 精密農業：欧州における農業AI市場、国別、2023～2028年（百万米ドル）89

表38 精密農業：アジア太平洋における農業AI市場、国別2019～2022年（百万米ドル） 89

表39 精密農業：アジア太平洋地域における農業AI市場（国別、2023～2028年）（百万米ドル） 90

表40 精密農業：農業AI市場（地域別、2019～2022年）（百万米ドル） 90

表41 精密農業：農業AI市場（地域別、2023～2028年）（百万米ドル） 90

8.2.2 収穫量モニタリング 90

8.2.2.1 土壌の水分と栄養レベルを追跡するための収穫量モニタリングソリューションへの先進センサーの統合 90

8.2.3 フィールドマッピング 91

8.2.3.1 AIを活用した圃場マッピングツールの導入による圃場境界の記録と表面積の計算 91

8.2.4 作物偵察 91

8.2.4.1 AIを活用した作物偵察ツールの導入による作物の状態調査、害虫や作物被害に関する情報の取得 91

8.2.5 気象追跡と予測 91

8.2.5.1 気象追跡・予測ツールを用いた情報収集と気象状況の予測 91

8.2.6 灌漑管理 92

8.2.6.1 最適な収量と節水を実現するためのAIベースの灌漑システムの導入 92

8.3 家畜モニタリング 92

8.3.1 給餌・熱ストレス管理ソリューションと搾乳ロボットへのAIの導入による市場成長の促進 92

表42 家畜モニタリング：農業におけるAI市場、地域別、2019～2022年（百万米ドル） 93

表43 家畜モニタリング：農業におけるAI市場、地域別地域別、2023～2028年（百万米ドル）93

表44 家畜モニタリング：北米における農業市場におけるAI、国別、2019～2022年（百万米ドル）93

表45 家畜モニタリング：北米における農業市場におけるAI、国別、2023～2028年（百万米ドル）94

表46 家畜モニタリング：欧州における農業市場におけるAI、国別、2019～2022年（百万米ドル）94

表47 家畜モニタリング：欧州における農業市場におけるAI、国別2023～2028年（百万米ドル）94

表48 家畜モニタリング：アジア太平洋地域における農業におけるAI市場、国別、2019～2022年（百万米ドル）95

表49 家畜モニタリング：アジア太平洋地域における農業におけるAI市場、国別、2023～2028年（百万米ドル）95

表50 家畜モニタリング：農業におけるAI市場（地域別）、2019～2022年（百万米ドル）95

表51 家畜モニタリング：農業におけるAI市場（地域別）、2023～2028年（百万米ドル）百万米ドル）96

8.4 ドローン分析 96

8.4.1 農作物に影響を与える害虫や病気を特定するためのAI搭載ドローンの活用による市場成長の加速 96

表52 ドローン分析：農業におけるAI市場、地域別、2019～2022年（百万米ドル）96

表53 ドローン分析：農業におけるAI市場、地域別、2023～2028年（百万米ドル）97

表54 ドローン分析：北米における農業におけるAI市場、国別、2019～2022年（百万米ドル）97

表55ドローンアナリティクス：北米における農業AI市場、国別、2023～2028年（百万米ドル）97

表56 ドローンアナリティクス：欧州における農業AI市場、国別、2019～2022年（百万米ドル）98

表57 ドローンアナリティクス：欧州における農業AI市場、国別、2023～2028年（百万米ドル）98

表58 ドローンアナリティクス：アジア太平洋地域における農業AI市場、国別、2019～2022年（百万米ドル）98

表59 ドローンアナリティクス：アジア太平洋地域における農業AI市場アジア太平洋地域、国別、2023～2028年（百万米ドル） 99

表60 ドローン分析：農業におけるAI市場（地域別、2019～2022年）（百万米ドル） 99

表61 ドローン分析：農業におけるAI市場（地域別、2023～2028年）（百万米ドル） 99

8.5 農業ロボット 99

8.5.1 農業ロボットのディープラーニング能力の向上が市場成長に貢献 99

表62 農業ロボット：農業におけるAI市場（地域別、 2019～2022年（百万米ドル）100

表63 農業ロボット：農業におけるAI市場、地域別、2023～2028年（百万米ドル）100

表64 農業ロボット：北米における農業におけるAI市場、国別、2019～2022年（百万米ドル）100

表65 農業ロボット：北米における農業におけるAI市場、国別、2023～2028年（百万米ドル）101

表66 農業ロボット：欧州における農業におけるAI市場、国別、2019～2022年（百万米ドル）百万米ドル）101

表67 農業ロボット：ヨーロッパにおける農業AI市場、国別、2023～2028年（百万米ドル）101

表68 農業ロボット：アジア太平洋地域における農業AI市場、国別、2019～2022年（百万米ドル）102

表69 農業ロボット：アジア太平洋地域における農業AI市場、国別、2023～2028年（百万米ドル）102

表70 農業ロボット：農業AI市場（地域別、行別）、2019～2022年（百万米ドル）102

表71 農業ロボット：農業におけるAI市場（地域別、2023～2028年）（百万米ドル） 103

8.6 労務管理 103

8.6.1 労務管理ソフトウェアによる生産コスト削減による市場成長の促進 103

表72 労務管理：農業におけるAI市場（地域別、2019～2022年）（百万米ドル） 103

表73 労務管理：農業におけるAI市場（地域別、2023～2028年）（百万米ドル） 104

表74 労務管理：農業におけるAI北米におけるAI農業市場、国別、2019～2022年（百万米ドル） 104

表75 労務管理：北米におけるAI農業市場、国別、2023～2028年（百万米ドル） 104

表76 労務管理：欧州におけるAI農業市場、国別、2019～2022年（百万米ドル） 105

表77 労務管理：欧州におけるAI農業市場、国別、2023～2028年（百万米ドル） 105

表78 労務管理：アジア太平洋におけるAI農業市場、国別国別、2019～2022年（百万米ドル） 105

表79 労務管理：アジア太平洋地域における農業AI市場、国別、2023～2028年（百万米ドル） 106

表80 労務管理：農業AI市場（地域別）、2019～2022年（百万米ドル） 106

表81 労務管理：農業AI市場（地域別）、2023～2028年（百万米ドル） 106

8.7 その他 107

8.7.1 スマート温室管理 107

8.7.2 土壌管理107

8.7.2.1 水分モニタリング 108

8.7.2.2 栄養塩モニタリング 108

8.7.3 養殖管理 108

表82 その他：農業におけるAI市場、地域別、2019～2022年（百万米ドル） 108

表83 その他：農業におけるAI市場、地域別、2023～2028年（百万米ドル） 109

表84 その他：北米における農業におけるAI市場、国別、2019～2022年（百万米ドル） 109

表85 その他：北米における農業におけるAI市場、国別国別、2023～2028年（百万米ドル） 109

表86 その他：ヨーロッパにおける農業向けAI市場（国別）、2019～2022年（百万米ドル） 110

表87 その他：ヨーロッパにおける農業向けAI市場（国別）、2023～2028年（百万米ドル） 110

表88 その他：アジア太平洋地域における農業向けAI市場（国別）、2019～2022年（百万米ドル） 110

表89 その他：アジア太平洋地域における農業向けAI市場（国別）、2023～2028年（百万米ドル） 111

表90その他：農業におけるAI市場（地域別、2019～2022年）（百万米ドル） 111

表91 その他：農業におけるAI市場（地域別、2023～2028年）（百万米ドル） 111

9 農業におけるAI市場（地域別） 112

9.1 はじめに 113

図34 予測期間中に農業におけるAIの有望市場となるアジア太平洋諸国 113

表92 農業におけるAI市場（地域別、2019～2022年）（百万米ドル） 114

表93 農業におけるAI市場地域別、2023～2028年（百万米ドル） 114

9.2 北米 115

図35 北米：農業におけるAI市場の概要 116

表94 北米：農業におけるAI市場、用途別、2019～2022年（百万米ドル） 116

表95 北米：農業におけるAI市場、用途別、2023～2028年（百万米ドル） 117

表96 北米：農業におけるAI市場、国別、2019～2022年（百万米ドル） 117

表97 北米アメリカ：農業におけるAI市場、国別、2023～2028年（百万米ドル） 117

9.2.1 米国 117

9.2.1.1 市場成長を後押しするAI活用ソリューションとサービスを提供する巨大企業の存在 117

9.2.2 カナダ 118

9.2.2.1 連邦政府の投資と有利な規制環境の枠組みが市場を牽引 118

9.2.3 メキシコ 118

9.2.3.1 水資源の不足が農業分野におけるAI需要を加速させる 118

9.3 ヨーロッパ 118

図36 ヨーロッパ：農業におけるAI市場スナップショット 119

表98 ヨーロッパ：農業におけるAI市場（用途別） 2019～2022年（百万米ドル）120

表99 欧州：農業におけるAI市場（用途別）、2023～2028年（百万米ドル）120

表100 欧州：農業におけるAI市場（国別）、2019～2022年（百万米ドル）120

表101 欧州：農業におけるAI市場（国別）、2023～2028年（百万米ドル）121

9.3.1 英国 121

9.3.1.1 市場成長を促進するためのハイテク農業プロジェクトへの政府投資 121

9.3.2 ドイツ 121

9.3.2.1 作物の監視のための農業用ドローンの普及率の高さ市場成長の促進 121

9.3.3 フランス 122

9.3.3.1 スタートアップ企業は、市場成長を支えるため、農業分野における先進技術の開発に注力している 122

9.3.4 イタリア 122

9.3.4.1 限られた水資源が農業分野におけるAIの活用を促進 122

9.3.5 スペイン 122

9.3.5.1 政府主導のパイロットプロジェクトが農業におけるAI導入を促進し、市場成長を促進 122

9.3.6 その他のヨーロッパ 123

9.4 アジア太平洋地域 123

図37 アジア太平洋地域：農業におけるAI市場のスナップショット 124

表102 アジア太平洋地域：農業におけるAI市場（用途別） 2019～2022年（百万米ドル）124

表103 アジア太平洋地域：農業におけるAI市場（用途別）、2023～2028年（百万米ドル）125

表104 アジア太平洋地域：農業におけるAI市場（国別）、2019～2022年（百万米ドル）125

表105 アジア太平洋地域：農業におけるAI市場（国別）、2023～2028年（百万米ドル）125

9.4.1 オーストラリア 126

9.4.1.1 市場成長を促進するための農業開発への政府支援 126

9.4.2 中国 126

9.4.2.1 農業への関心精密農業技術の普及がAI技術プロバイダーにビジネスチャンスを創出 126

9.4.3 日本 127

9.4.3.1 都市農業の普及が農業におけるAI市場の成長を促進 127

9.4.4 韓国 127

9.4.4.1 市場の成長を支えるスマート農業技術開発への政府資金と取り組み 127

9.4.5 インド 127

9.4.5.1 インド農業セクターのデジタルトランスフォーメーションがAI技術プロバイダーにビジネスチャンスをもたらす 127

9.4.6 その他のアジア太平洋地域 128

9.5 その他の世界 128

表106：農業におけるAI市場（用途別）、2019～2022年（百万米ドル） 128

表107：農業におけるAI市場（用途別）農業市場（用途別）、2023～2028年（百万米ドル）129

表108行：農業におけるAI市場、地域別、2019～2022年（百万米ドル）129

表109行：農業におけるAI市場、地域別、2023～2028年（百万米ドル）129

9.5.1 中東およびアフリカ 129

9.5.1.1 リモートセンシング技術と精密農業技術の導入拡大が市場を牽引 129

9.5.2 南米 130

9.5.2.1 近代的農業慣行の導入拡大が市場を牽引 130

10 競争環境 131

10.1 概要 131

10.2 企業収益分析（2017～2021年） 131

図38 主要企業の5年間収益分析（2017～2021年） 131

10.3 市場シェア分析（2022年） 132

図39 農業AI市場における主要企業のシェア（2022年） 132

表110 競争の度合い 132

10.4 企業評価象限 133

10.4.1 スター企業 133

10.4.2 普及企業 133

10.4.3 新興リーダー企業 133

10.4.4 参加者 133

図40 企業評価象限（2022年） 134

10.5 企業フットプリント 134

表111 企業フットプリント 134

表112 企業アプリケーションフットプリント 135

表113 企業地域フットプリント 136

10.6中小企業評価象限 137

10.6.1 進歩的な企業 137

10.6.2 対応力のある企業 137

10.6.3 ダイナミックな企業 137

10.6.4 スターティングブロック 137

図41 中小企業評価象限 2022年 138

10.7 中小企業評価マトリックス 138

表114 主要中小企業の詳細リスト 138

表115 主要中小企業の競合ベンチマーク 139

10.8 競争シナリオ 139

10.8.1 製品発売 139

表116 製品2020～2022年の発売 139

10.8.2 取引 140

表 117 2020～2022年の取引 140

11 企業概要 142

11.1 主要プレーヤー 142

（事業概要、提供製品、最近の開発状況、製品発売、取引、MnMの視点、主要な強み／勝利の権利、戦略的選択、弱み／競争上の脅威）*

11.1.1 IBM 142

表 118 IBM：企業概要 142

図 42 IBM：企業概要 143

表 119 IBM：提供製品 143

表 120 IBM：製品発売 144

表121 IBM: 取引 144

11.1.2 DEERE & Company 146

表 122 DEERE & Company: 会社概要 146

図 43 DEERE & Company: 会社概要 147

表 123 DEERE & Company: 提供製品 147

表 124 DEERE & Company会社：取引 148

11.1.3 マイクロソフト 149

表 125 マイクロソフト：会社概要 149

図 44 マイクロソフト：会社概要 150

表 126 マイクロソフト：提供製品 150

表 127 マイクロソフト：取引 151

11.1.4 ザ・クライメート・コーポレーション 153

表 128 ザ・クライメート・コーポレーション：会社概要 153

表 129 ザ・クライメート・コーポレーション：提供製品 153

表 130 ザ・クライメート・コーポレーション：製品発表 154

表 131 ザ・クライメート・コーポレーション：取引 154

11.1.5 ファーマーズ・エッジ社 156

表 132 ファーマーズ・エッジ社：会社概要 156

図 45 ファーマーズ・エッジ社：会社概要 156

表 133 ファーマーズ・エッジ社：提供製品 157

表 134 ファーマーズ・エッジ社：取引 157

表 135 ファーマーズ・エッジ社：その他 158

11.1.6 グラニュラー社 159

表 136 グラニュラー社：会社概要 159

表 137 グラニュラー社：提供製品 159

11.1.7 AGEAGLE AERIAL SYSTEMS INC. 160

表138 AGEAGLE AERIAL SYSTEMS INC.: 会社概要 160

図46 AGEAGLE AERIAL SYSTEMS INC.: 会社概要 161

表139 AGEAGLE AERIAL SYSTEMS INC.: 提供製品 161

表140 AGEAGLE AERIAL SYSTEMS INC.: その他 162

11.1.8 DESCARTES LABS, INC. 163

表141 DESCARTES LABS, INC.: 会社概要 163

表142 DESCARTES LABS, INC.: 提供製品 163

表143 DESCARTES LABS, INC.: 製品発売 163

11.1.9 プロスペラ・テクノロジーズ 164

表 144 プロスペラ・テクノロジーズ INC.: 会社概要 164

表 145 プロスペラ・テクノロジーズ INC.: 提供製品 164

表 146 プロスペラ・テクノロジーズ INC.: その他 164

11.1.10 タラニス 165

表 147 タラニス: 会社概要 165

表 148 タラニス: 提供製品 165

表 149 タラニス: 取引 165

表 150 タラニス: その他 166

11.1.11 クロピン・テクノロジー・ソリューションズ・プライベート・リミテッド 167

表 151 クロピン・テクノロジー・ソリューションズ・プライベート・リミテッド：会社概要 167

表 152 クロピン・テクノロジー・ソリューションズ・プライベート・リミテッド：提供製品 167

表 153 クロピン・テクノロジー・ソリューションズ・プライベート・リミテッド：製品発売 167

表 154 クロピン・テクノロジー・ソリューションズ・プライベート・リミテッド：取引 168

表 155 クロピン・テクノロジー・ソリューションズ・プライベート・リミテッド：その他 169

11.2 その他の主要企業 170

11.2.1 ガマヤ170

11.2.2 EC2CE 170

11.2.3 PRECISION HAWK 171

11.2.4 VINEVIEW 171

11.2.5 EVER.AG 172

11.2.6 TULE TECHNOLOGIES 172

11.2.7 RESSON AEROSPACE INC. 173

11.2.8 CONNECTERRA B.V. 173

11.2.9 VISION ROBOTICS CORPORATION 174

11.2.10 FARMBOT 174

11.2.11 HARVEST CROO ROBOTICS LLC 175

11.2.12 PROGRESSIVE ENVIRONMENTAL &農業技術（ピート） 175

11.2.13 トレース・ジェノミクス 176

11.2.14 クロップス社 176

*非上場企業の場合、事業概要、提供製品、最近の動向、製品発売、取引、MnMの視点、主要な強み／勝利の権利、戦略的選択、弱み／競争上の脅威に関する詳細は記載されていない可能性があります。

12 隣接市場および関連市場 177

12.1 はじめに 177

12.2 研究の限界 177

12.3 精密農業市場（技術別） 177

表156 精密農業市場（技術別） 2018～2021年（百万米ドル） 178

表157 精密農業市場（技術別） 2022～2030年（百万米ドル） 178

12.3.1 ガイダンス技術 178

12.3.1.1 GPS/GNSSベースのガイダンス技術 179

12.3.1.1.1 先進技術の利用に対する嗜好の高まり農業分野におけるGPS/GNSSベースのガイダンス技術の需要拡大につながる技術 179

12.3.1.2 GISベースのガイダンス技術 179

12.3.1.2.1 収穫量、土壌調査図などに関するデータの保存ニーズの高まりにより、GISベースのガイダンス技術の導入が加速 179

12.3.2 リモートセンシング技術 180

12.3.2.1 ハンドヘルド型または地上型センシング 181

12.3.2.1.1 ハンドヘルド型センサーの需要増加と入手しやすさが市場成長を牽引 181

12.3.2.2 衛星または航空センシング 181

12.3.2.2.1 衛星センシングによる広範囲にわたる定量的かつ準リアルタイムの情報提供能力が導入を促進 181

12.3.3 可変レート技術(VRT) 182

12.3.3.1 MAPベースVRT 182

12.3.3.1.1 MAPベースVRTセグメントは2021年に最大の市場シェアを占めた 182

12.3.3.2 センサーベースVRT 183

12.3.3.2.1 土壌特性または作物特性の測定におけるセンサーベースVRTの利用 183

13 付録 184

13.1 ディスカッションガイド 184

13.2 ナレッジストア：MARKETSANDMARKETSサブスクリプションポータル 187

13.3 カスタマイズオプション 189

13.4 関連レポート 189

13.5 著者情報 190

1 INTRODUCTION 28
1.1 STUDY OBJECTIVES 28
1.2 MARKET DEFINITION 28
1.2.1 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 29
1.3 STUDY SCOPE 29
1.3.1 MARKETS COVERED 29
FIGURE 1 SEGMENTATION OF AI IN AGRICULTURE MARKET 29
1.3.2 REGIONAL SCOPE 30
1.3.3 YEARS CONSIDERED 30
1.4 CURRENCY CONSIDERED 30
1.5 LIMITATIONS 31
1.6 STAKEHOLDERS 31
1.7 SUMMARY OF CHANGES 31
2 RESEARCH METHODOLOGY 33
2.1 RESEARCH DATA 33
FIGURE 2 AI IN AGRICULTURE MARKET: RESEARCH DESIGN 33
2.1.1 SECONDARY AND PRIMARY RESEARCH 34
2.1.1.1 Key industry insights 35
2.1.2 SECONDARY DATA 35
2.1.2.1 List of major secondary sources 35
2.1.2.2 Secondary sources 36
2.1.3 PRIMARY DATA 36
2.1.3.1 Primary interviews with experts 36
2.1.3.2 Breakdown of primaries 37
2.1.3.3 Key data from primary sources 37
2.2 MARKET SIZE ESTIMATION 37
FIGURE 3 MARKET SIZE ESTIMATION METHODOLOGY: SUPPLY-SIDE APPROACH 38
2.2.1 BOTTOM-UP APPROACH 38
2.2.1.1 Approach to estimate market size using bottom-up analysis (demand side) 38
FIGURE 4 MARKET SIZE ESTIMATION METHODOLOGY: BOTTOM-UP APPROACH 39
2.2.2 TOP-DOWN APPROACH 39
2.2.2.1 Approach to estimate market size using top-down analysis (supply side) 39
FIGURE 5 MARKET SIZE ESTIMATION METHODOLOGY: TOP-DOWN APPROACH 39
2.3 MARKET BREAKDOWN AND DATA TRIANGULATION 40
FIGURE 6 DATA TRIANGULATION 40
2.4 RESEARCH ASSUMPTIONS 41
FIGURE 7 RESEARCH STUDY ASSUMPTIONS 41
TABLE 1 PARAMETERS CONSIDERED TO ANALYZE IMPACT OF RECESSION ON AI IN AGRICULTURE MARKET 41
3 EXECUTIVE SUMMARY 42
FIGURE 8 MACHINE LEARNING TECHNOLOGY TO ACCOUNT FOR LARGEST SHARE OF AI IN AGRICULTURE MARKET IN 2028 42
FIGURE 9 SOFTWARE OFFERINGS TO HOLD LARGEST MARKET SHARE THROUGHOUT FORECAST PERIOD 43
FIGURE 10 DRONE ANALYTICS APPLICATION TO EXHIBIT HIGHEST CAGR DURING FORECAST PERIOD 43
FIGURE 11 NORTH AMERICA ACCOUNTED FOR LARGEST SHARE OF AI IN AGRICULTURE MARKET IN 2022 44
3.1 ANALYSIS OF RECESSION IMPACT ON AI IN AGRICULTURE MARKET 45
FIGURE 12 GDP GROWTH PROJECTION TILL 2023 FOR MAJOR ECONOMIES (PERCENTAGE CHANGE) 45
FIGURE 13 AI IN AGRICULTURE MARKET: PRE- AND POST-RECESSION SCENARIOS 46
4 PREMIUM INSIGHTS 47
4.1 ATTRACTIVE OPPORTUNITIES FOR PLAYERS IN AI IN AGRICULTURE MARKET 47
FIGURE 14 RISING USE OF DRONES TO INCREASE FARM PRODUCTIVITY AND PROFITABILITY TO PROVIDE OPPORTUNITIES FOR PLAYERS OFFERING AI-POWERED SOLUTIONS 47
4.2 AI IN AGRICULTURE MARKET, BY TECHNOLOGY 47
FIGURE 15 COMPUTER VISION TECHNOLOGY TO REGISTER HIGHEST CAGR IN AI IN AGRICULTURE MARKET BETWEEN 2023 AND 2028 47
4.3 AI IN AGRICULTURE MARKET IN NORTH AMERICA, BY COUNTRY AND APPLICATION 48
FIGURE 16 US AND DRONE ANALYTICS TO ACCOUNT FOR LARGEST SHARE OF AI IN AGRICULTURE MARKET IN NORTH AMERICA IN 2028 48
4.4 REGION-WISE AI IN AGRICULTURE MARKET GROWTH RATE 48
FIGURE 17 ASIA PACIFIC TO RECORD HIGHEST CAGR IN AI IN AGRICULTURE MARKET DURING FORECAST PERIOD 48
5 MARKET OVERVIEW 49
5.1 INTRODUCTION 49
5.2 MARKET DYNAMICS 49
FIGURE 18 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN AGRICULTURE MARKET: DRIVERS, RESTRAINTS, OPPORTUNITIES, AND CHALLENGES 49
5.2.1 DRIVERS 50
5.2.1.1 Adoption of newer technologies in arable land to balance food supply and population increase 50
5.2.1.2 Rising need for real-time data by growers and farmers to take preventive measures 51
FIGURE 19 VOLUME OF DATA GENERATED PER DAY BY IOT-CONNECTED FARMS GLOBALLY 51
5.2.1.3 Increasing crop productivity through deep learning technology 51
5.2.1.4 Government support to adopt modern agricultural techniques 52
5.2.1.5 Increasing use of AI-enabled robots and automation in agriculture due to labor shortage 52
5.2.2 RESTRAINTS 53
5.2.2.1 High cost of AI-driven precision farming equipment 53
5.2.3 OPPORTUNITIES 53
5.2.3.1 Potential growth opportunities in developing countries 54
5.2.3.2 Government schemes encouraging adoption of AI solutions to manage small farms 54
5.2.3.3 Rising use of drones to increase farm productivity and profitability 54
5.2.4 CHALLENGES 55
5.2.4.1 Interoperability issues due to lack of standardization of communication protocols 55
5.2.4.2 Availability of limited workforce with technological expertise 55
5.2.4.3 Insufficient historical data to build predictive models 55
5.3 VALUE CHAIN ANALYSIS 56
FIGURE 20 VALUE CHAIN ANALYSIS FOR AI IN AGRICULTURE MARKET 56
5.4 ECOSYSTEM ANALYSIS 57
FIGURE 21 AI IN AGRICULTURE MARKET: ECOSYSTEM ANALYSIS 57
TABLE 2 ECOSYSTEM MAPPING 57
5.5 PRICING ANALYSIS 58
TABLE 3 INDICATIVE PRICING ANALYSIS OF AI PRODUCTS OFFERED BY KEY COMPANIES 58
FIGURE 22 AVERAGE SELLING PRICE OF PROCESSOR COMPONENTS 59
5.5.1 AVERAGE SELLING PRICE ANALYSIS OF PROCESSOR COMPONENTS OFFERED BY TOP 3 PLAYERS 59
FIGURE 23 AVERAGE SELLING PRICE OF PROCESSORS OFFERED BY TOP 3 COMPANIES 59
TABLE 4 ASP RANGE OF PROCESSOR COMPONENTS, 2019–2028 60
TABLE 5 ASP RANGE OF PROCESSOR, BY REGION, 2019–2028 (USD) 60
5.6 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMER BUSINESS 60
FIGURE 24 REVENUE SHIFT AND NEW REVENUE POCKETS FOR PLAYERS IN AI IN AGRICULTURE MARKET 60
5.7 TECHNOLOGY ANALYSIS 61
5.7.1 INTERNET OF THINGS (IOT) 61
5.7.2 ROBOTICS 61
5.7.3 BLOCKCHAIN TECHNOLOGY 61
5.7.4 AI-DRIVEN DRONES 61
5.8 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 62
TABLE 6 AI IN AGRICULTURE MARKET: PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS, 2022 62
FIGURE 25 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS: AI IN AGRICULTURE MARKET 62
5.8.1 THREAT OF NEW ENTRANTS 63
5.8.2 THREAT OF SUBSTITUTES 63
5.8.3 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 63
5.8.4 BARGAINING POWER OF BUYERS 63
5.8.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 64
5.9 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA 64
5.9.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 64
FIGURE 26 INFLUENCE OF STAKEHOLDERS ON BUYING PROCESS FOR TOP 3 APPLICATIONS 64
TABLE 7 INFLUENCE OF STAKEHOLDERS ON BUYING PROCESS FOR TOP 3 APPLICATIONS (%) 64
5.10 CASE STUDIES 65
TABLE 8 E&J GALLO (US) ADOPTED IBM CLOUD TO INCREASE YIELDS AND REDUCE WATER USAGE 65
TABLE 9 BUNGE (US) IMPLEMENTED IBM PAIRS TO GAIN DATA AND COMPUTING POWER TO BUILD ADVANCED STATISTICAL MODELS 65
TABLE 10 AGROPECUÁRIA CANOA MIRIM S/A (BRAZIL) DEPLOYED VARIABLE RATE TECHNOLOGY OFFERED BY FARMERS EDGE TO ENSURE ACCURATE QUANTITY OF FERTILIZERS 65
5.11 TRADE ANALYSIS 65
FIGURE 27 EXPORT DATA FOR PRODUCTS COVERED UNDER HS CODE 8432, 2017–2021 (USD MILLION) 66
FIGURE 28 IMPORT DATA FOR PRODUCTS COVERED UNDER HS CODE 8432, 2017–2021 (USD MILLION) 66
5.12 PATENT ANALYSIS 67
FIGURE 29 NUMBER OF PATENTS GRANTED FROM 2013 TO 2022 67
FIGURE 30 TOP 10 PATENT APPLICANT COMPANIES IN LAST 10 YEARS 67
TABLE 11 TOP 12 PATENT OWNERS IN LAST 10 YEARS 68
TABLE 12 IMPORTANT PATENTS RELATED TO AI IN AGRICULTURE MARKET 68
5.13 KEY CONFERENCES AND EVENTS, 2023–2024 69
TABLE 13 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN AGRICULTURE MARKET: CONFERENCES AND EVENTS, 2023–2024 69
5.14 REGULATIONS AND STANDARDS 70
5.14.1 STANDARDS 70
TABLE 14 STANDARDS FOR AI IN AGRICULTURE MARKET 70
5.14.2 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 71
TABLE 15 NORTH AMERICA: REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 71
TABLE 16 EUROPE: REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 71
TABLE 17 ASIA PACIFIC: LIST OF REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 72
6 AI IN AGRICULTURE MARKET, BY TECHNOLOGY 73
6.1 INTRODUCTION 74
FIGURE 31 COMPUTER VISION TECHNOLOGY TO REGISTER HIGHEST CAGR IN AI IN AGRICULTURE MARKET BETWEEN 2023 AND 2028 74
TABLE 18 AI IN AGRICULTURE MARKET, BY TECHNOLOGY, 2019–2022 (USD MILLION) 74
TABLE 19 AI IN AGRICULTURE MARKET, BY TECHNOLOGY, 2023–2028 (USD MILLION) 74
6.2 MACHINE LEARNING 75
6.2.1 NEED TO MINIMIZE RISKS AND COSTS ASSOCIATED WITH AGRICULTURAL OPERATIONS TO DRIVE DEMAND FOR MACHINE LEARNING TECHNOLOGY 75
6.3 COMPUTER VISION 75
6.3.1 USE OF COMPUTER VISION TECHNOLOGY TO MONITOR CROP HEALTH AND PREDICT NUTRIENT DEFICIENCY TO PROVIDE OPPORTUNITIES FOR MARKET PLAYERS 75
6.4 PREDICTIVE ANALYTICS 76
6.4.1 ADOPTION OF PREDICTIVE ANALYTICS TECHNOLOGY TO MAKE AGRONOMIC DECISIONS TO DRIVE MARKET 76
7 AI IN AGRICULTURE MARKET, BY OFFERING 77
7.1 INTRODUCTION 78
FIGURE 32 AI-AS-A-SERVICE SEGMENT TO EXHIBIT HIGHEST CAGR BETWEEN 2023 AND 2028 78
TABLE 20 AI IN AGRICULTURE MARKET, BY OFFERING, 2019–2022 (USD MILLION) 78
TABLE 21 AI IN AGRICULTURE MARKET, BY OFFERING, 2023–2028 (USD MILLION) 78
7.2 HARDWARE 79
7.2.1 AVAILABILITY OF HIGH-TECH TOOLKITS FOR AGRICULTURAL APPLICATIONS TO BOOST MARKET 79
TABLE 22 HARDWARE: AI IN AGRICULTURE MARKET, BY TYPE, 2019–2022 (USD MILLION) 79
TABLE 23 HARDWARE: AI IN AGRICULTURE MARKET, BY TYPE, 2023–2028 (USD MILLION) 79
7.2.2 PROCESSOR 80
7.2.2.1 Need for highly advanced processors to run complex algorithms and translate them into useful information 80
7.2.3 STORAGE DEVICE 80
7.2.3.1 Requirement for high-capacity storage devices to store critical data generated through sensors and drones 80
7.2.4 NETWORK 80
7.2.4.1 Network systems include RAMs, memory boards, Ethernet adaptors, and interconnects 80
7.3 SOFTWARE 81
7.3.1 INSTALLATION OF SOFTWARE TO SYNTHESIZE DATA HELPFUL IN MAKING PROMPT DECISIONS TO DRIVE DEMAND 81
TABLE 24 SOFTWARE: AI IN AGRICULTURE MARKET, BY TYPE, 2019–2022 (USD MILLION) 81
TABLE 25 SOFTWARE: AI IN AGRICULTURE MARKET, BY TYPE, 2023–2028 (USD MILLION) 81
7.3.2 AI PLATFORM 81
7.3.2.1 Adoption of AI platforms to fetch and store data from different sources to create consolidated data environment 81
7.3.3 AI SOLUTION 82
7.3.3.1 Commercialization of robust AI solutions by Alphabet, Siemens, Data RPM, and other players to contribute to segmental growth 82
7.4 AI-AS-A-SERVICE 82
7.4.1 INCLINATION TOWARD IMPLEMENTING EFFICIENT FARMING METHODS TO REDUCE WASTAGE AND INCREASE CROP YIELD TO DRIVE DEMAND FOR AIAAS 82
7.5 SERVICES 82
7.5.1 INCREASING REQUIREMENT FOR ONLINE AND OFFLINE SUPPORT SERVICES TO BOOST SEGMENTAL GROWTH 82
TABLE 26 SERVICES: AI IN AGRICULTURE MARKET, BY TYPE, 2019–2022 (USD MILLION) 83
TABLE 27 SERVICES: AI IN AGRICULTURE MARKET, BY TYPE, 2023–2028 (USD MILLION) 83
7.5.2 DEPLOYMENT & INTEGRATION 83
7.5.2.1 Rising adoption of software-integrated on-premises and cloud-based platforms by modern farmers to accelerate demand for deployment & integration services 83
7.5.3 SUPPORT & MAINTENANCE 83
7.5.3.1 Post-installation requirement to address operations-related issues to drive demand for support & maintenance services 83
8 AI IN AGRICULTURE MARKET, BY APPLICATION 84
8.1 INTRODUCTION 85
FIGURE 33 DRONE ANALYTICS SEGMENT TO RECORD HIGHEST CAGR IN AI IN AGRICULTURE MARKET, BY APPLICATION, DURING FORECAST PERIOD 85
TABLE 28 AI IN AGRICULTURE MARKET, BY APPLICATION, 2019–2022 (USD MILLION) 85
TABLE 29 AI IN AGRICULTURE MARKET, BY APPLICATION, 2023–2028 (USD MILLION) 86
8.2 PRECISION FARMING 86
8.2.1 FARMERS’ FOCUS ON INCREASING CROP YIELDS USING LIMITED RESOURCES TO INCREASE DEMAND FOR AI IN PRECISION FARMING 86
TABLE 30 PRECISION FARMING: AI IN AGRICULTURE MARKET, BY TYPE, 2019–2022 (USD MILLION) 87
TABLE 31 PRECISION FARMING: AI IN AGRICULTURE MARKET, BY TYPE, 2023–2028 (USD MILLION) 87
TABLE 32 PRECISION FARMING: AI IN AGRICULTURE MARKET, BY REGION 2019–2022 (USD MILLION) 87
TABLE 33 PRECISION FARMING: AI IN AGRICULTURE MARKET, BY REGION 2023–2028 (USD MILLION) 88
TABLE 34 PRECISION FARMING: AI IN AGRICULTURE MARKET IN NORTH AMERICA, BY COUNTRY, 2019–2022 (USD MILLION) 88
TABLE 35 PRECISION FARMING: AI IN AGRICULTURE MARKET IN NORTH AMERICA, BY COUNTRY, 2023–2028 (USD MILLION) 88
TABLE 36 PRECISION FARMING: AI IN AGRICULTURE MARKET IN EUROPE, BY COUNTRY, 2019–2022 (USD MILLION) 89
TABLE 37 PRECISION FARMING: AI IN AGRICULTURE MARKET IN EUROPE, BY COUNTRY, 2023–2028 (USD MILLION) 89
TABLE 38 PRECISION FARMING: AI IN AGRICULTURE MARKET IN ASIA PACIFIC, BY COUNTRY, 2019–2022 (USD MILLION) 89
TABLE 39 PRECISION FARMING: AI IN AGRICULTURE MARKET IN ASIA PACIFIC, BY COUNTRY, 2023–2028 (USD MILLION) 90
TABLE 40 PRECISION FARMING: AI IN AGRICULTURE MARKET IN ROW, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 90
TABLE 41 PRECISION FARMING: AI IN AGRICULTURE MARKET IN ROW, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 90
8.2.2 YIELD MONITORING 90
8.2.2.1 Integration of advanced sensors into yield monitoring solutions to track moisture and nutrient levels in soil 90
8.2.3 FIELD MAPPING 91
8.2.3.1 Adoption of AI-powered field mapping tools to record field boundaries and calculate surface area 91
8.2.4 CROP SCOUTING 91
8.2.4.1 Implementation of AI-enabled crop scouting tools to examine crop conditions and gain information on pests and crop injuries 91
8.2.5 WEATHER TRACKING & FORECASTING 91
8.2.5.1 Use of weather tracking and forecasting tools to gather information and predict weather conditions 91
8.2.6 IRRIGATION MANAGEMENT 92
8.2.6.1 Implementation of AI-based irrigation systems to achieve optimal yield and water conservation 92
8.3 LIVESTOCK MONITORING 92
8.3.1 INCORPORATION OF AI IN FEEDING AND HEAT STRESS MANAGEMENT SOLUTIONS AND MILKING ROBOTS TO FUEL MARKET GROWTH 92
TABLE 42 LIVESTOCK MONITORING: AI IN AGRICULTURE MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 93
TABLE 43 LIVESTOCK MONITORING: AI IN AGRICULTURE MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 93
TABLE 44 LIVESTOCK MONITORING: AI IN AGRICULTURE MARKET IN NORTH AMERICA, BY COUNTRY, 2019–2022, (USD MILLION) 93
TABLE 45 LIVESTOCK MONITORING: AI IN AGRICULTURE MARKET IN NORTH AMERICA, BY COUNTRY, 2023–2028, (USD MILLION) 94
TABLE 46 LIVESTOCK MONITORING: AI IN AGRICULTURE MARKET IN EUROPE, BY COUNTRY, 2019–2022 (USD MILLION) 94
TABLE 47 LIVESTOCK MONITORING: AI IN AGRICULTURE MARKET IN EUROPE, BY COUNTRY, 2023–2028 (USD MILLION) 94
TABLE 48 LIVESTOCK MONITORING: AI IN AGRICULTURE MARKET IN ASIA PACIFIC, BY COUNTRY, 2019–2022 (USD MILLION) 95
TABLE 49 LIVESTOCK MONITORING: AI IN AGRICULTURE MARKET IN ASIA PACIFIC, BY COUNTRY, 2023–2028 (USD MILLION) 95
TABLE 50 LIVESTOCK MONITORING: AI IN AGRICULTURE MARKET IN ROW, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 95
TABLE 51 LIVESTOCK MONITORING: AI IN AGRICULTURE MARKET IN ROW, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 96
8.4 DRONE ANALYTICS 96
8.4.1 USE OF AI-POWERED DRONES TO IDENTIFY INSECTS AND DISEASES AFFLICTING CROPS TO ACCELERATE MARKET GROWTH 96
TABLE 52 DRONE ANALYTICS: AI IN AGRICULTURE MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 96
TABLE 53 DRONE ANALYTICS: AI IN AGRICULTURE MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 97
TABLE 54 DRONE ANALYTICS: AI IN AGRICULTURE MARKET IN NORTH AMERICA, BY COUNTRY, 2019–2022 (USD MILLION) 97
TABLE 55 DRONE ANALYTICS: AI IN AGRICULTURE MARKET IN NORTH AMERICA, BY COUNTRY, 2023–2028 (USD MILLION) 97
TABLE 56 DRONE ANALYTICS: AI IN AGRICULTURE MARKET IN EUROPE, BY COUNTRY, 2019–2022 (USD MILLION) 98
TABLE 57 DRONE ANALYTICS: AI IN AGRICULTURE MARKET IN EUROPE, BY COUNTRY, 2023–2028 (USD MILLION) 98
TABLE 58 DRONE ANALYTICS: AI IN AGRICULTURE MARKET IN ASIA PACIFIC, BY COUNTRY, 2019–2022 (USD MILLION) 98
TABLE 59 DRONE ANALYTICS: AI IN AGRICULTURE MARKET IN ASIA PACIFIC, BY COUNTRY, 2023–2028 (USD MILLION) 99
TABLE 60 DRONE ANALYTICS: AI IN AGRICULTURE MARKET IN ROW, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 99
TABLE 61 DRONE ANALYTICS: AI IN AGRICULTURE MARKET IN ROW, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 99
8.5 AGRICULTURE ROBOTS 99
8.5.1 INCREASED DEEP LEARNING CAPABILITIES OF AGRICULTURE ROBOTS TO CONTRIBUTE TO MARKET GROWTH 99
TABLE 62 AGRICULTURE ROBOTS: AI IN AGRICULTURE MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 100
TABLE 63 AGRICULTURE ROBOTS: AI IN AGRICULTURE MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 100
TABLE 64 AGRICULTURE ROBOTS: AI IN AGRICULTURE MARKET IN NORTH AMERICA, BY COUNTRY, 2019–2022 (USD MILLION) 100
TABLE 65 AGRICULTURE ROBOTS: AI IN AGRICULTURE MARKET IN NORTH AMERICA, BY COUNTRY, 2023–2028 (USD MILLION) 101
TABLE 66 AGRICULTURE ROBOTS: AI IN AGRICULTURE MARKET IN EUROPE, BY COUNTRY, 2019–2022 (USD MILLION) 101
TABLE 67 AGRICULTURE ROBOTS: AI IN AGRICULTURE MARKET IN EUROPE, BY COUNTRY, 2023–2028 (USD MILLION) 101
TABLE 68 AGRICULTURE ROBOTS: AI IN AGRICULTURE MARKET IN ASIA PACIFIC, BY COUNTRY, 2019–2022 (USD MILLION) 102
TABLE 69 AGRICULTURE ROBOTS: AI IN AGRICULTURE MARKET IN ASIA PACIFIC, BY COUNTRY, 2023–2028 (USD MILLION) 102
TABLE 70 AGRICULTURE ROBOTS: AI IN AGRICULTURE MARKET IN ROW, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 102
TABLE 71 AGRICULTURE ROBOTS: AI IN AGRICULTURE MARKET IN ROW, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 103
8.6 LABOR MANAGEMENT 103
8.6.1 REDUCTION IN PRODUCTION COSTS THROUGH LABOR MANAGEMENT SOFTWARE TO STIMULATE MARKET GROWTH 103
TABLE 72 LABOR MANAGEMENT: AI IN AGRICULTURE MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 103
TABLE 73 LABOR MANAGEMENT: AI IN AGRICULTURE MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 104
TABLE 74 LABOR MANAGEMENT: AI IN AGRICULTURE MARKET IN NORTH AMERICA, BY COUNTRY, 2019–2022 (USD MILLION) 104
TABLE 75 LABOR MANAGEMENT: AI IN AGRICULTURE MARKET IN NORTH AMERICA, BY COUNTRY, 2023–2028 (USD MILLION) 104
TABLE 76 LABOR MANAGEMENT: AI IN AGRICULTURE MARKET IN EUROPE, BY COUNTRY, 2019–2022 (USD MILLION) 105
TABLE 77 LABOR MANAGEMENT: AI IN AGRICULTURE MARKET IN EUROPE, BY COUNTRY, 2023–2028 (USD MILLION) 105
TABLE 78 LABOR MANAGEMENT: AI IN AGRICULTURE MARKET IN ASIA PACIFIC, BY COUNTRY, 2019–2022 (USD MILLION) 105
TABLE 79 LABOR MANAGEMENT: AI IN AGRICULTURE MARKET IN ASIA PACIFIC, BY COUNTRY, 2023–2028 (USD MILLION) 106
TABLE 80 LABOR MANAGEMENT: AI IN AGRICULTURE MARKET IN ROW, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 106
TABLE 81 LABOR MANAGEMENT: AI IN AGRICULTURE MARKET IN ROW, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 106
8.7 OTHERS 107
8.7.1 SMART GREENHOUSE MANAGEMENT 107
8.7.2 SOIL MANAGEMENT 107
8.7.2.1 Moisture monitoring 108
8.7.2.2 Nutrient monitoring 108
8.7.3 FISH FARMING MANAGEMENT 108
TABLE 82 OTHERS: AI IN AGRICULTURE MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 108
TABLE 83 OTHERS: AI IN AGRICULTURE MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 109
TABLE 84 OTHERS: AI IN AGRICULTURE MARKET IN NORTH AMERICA, BY COUNTRY, 2019–2022 (USD MILLION) 109
TABLE 85 OTHERS: AI IN AGRICULTURE MARKET IN NORTH AMERICA, BY COUNTRY, 2023–2028 (USD MILLION) 109
TABLE 86 OTHERS: AI IN AGRICULTURE MARKET IN EUROPE, BY COUNTRY, 2019–2022 (USD MILLION) 110
TABLE 87 OTHERS: AI IN AGRICULTURE MARKET IN EUROPE, BY COUNTRY, 2023–2028 (USD MILLION) 110
TABLE 88 OTHERS: AI IN AGRICULTURE MARKET IN ASIA PACIFIC, BY COUNTRY, 2019–2022 (USD MILLION) 110
TABLE 89 OTHERS: AI IN AGRICULTURE MARKET IN ASIA PACIFIC, BY COUNTRY, 2023–2028 (USD MILLION) 111
TABLE 90 OTHERS: AI IN AGRICULTURE MARKET IN ROW, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 111
TABLE 91 OTHERS: AI IN AGRICULTURE MARKET IN ROW, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 111
9 AI IN AGRICULTURE MARKET, BY REGION 112
9.1 INTRODUCTION 113
FIGURE 34 ASIA PACIFIC COUNTRIES TO BE PROSPECTIVE MARKETS FOR AI IN AGRICULTURE DURING FORECAST PERIOD 113
TABLE 92 AI IN AGRICULTURE MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 114
TABLE 93 AI IN AGRICULTURE MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 114
9.2 NORTH AMERICA 115
FIGURE 35 NORTH AMERICA: AI IN AGRICULTURE MARKET SNAPSHOT 116
TABLE 94 NORTH AMERICA: AI IN AGRICULTURE MARKET, BY APPLICATION, 2019–2022 (USD MILLION) 116
TABLE 95 NORTH AMERICA: AI IN AGRICULTURE MARKET, BY APPLICATION, 2023–2028 (USD MILLION) 117
TABLE 96 NORTH AMERICA: AI IN AGRICULTURE MARKET, BY COUNTRY, 2019–2022 (USD MILLION) 117
TABLE 97 NORTH AMERICA: AI IN AGRICULTURE MARKET, BY COUNTRY, 2023–2028 (USD MILLION) 117
9.2.1 US 117
9.2.1.1 Presence of giant companies offering AI-powered solutions and services to boost market growth 117
9.2.2 CANADA 118
9.2.2.1 Federal investments and favorable regulatory environment framework to propel market 118
9.2.3 MEXICO 118
9.2.3.1 Limited water resources to accelerate demand for AI in agriculture sector 118
9.3 EUROPE 118
FIGURE 36 EUROPE: AI IN AGRICULTURE MARKET SNAPSHOT 119
TABLE 98 EUROPE: AI IN AGRICULTURE MARKET, BY APPLICATION, 2019–2022 (USD MILLION) 120
TABLE 99 EUROPE: AI IN AGRICULTURE MARKET, BY APPLICATION, 2023–2028 (USD MILLION) 120
TABLE 100 EUROPE: AI IN AGRICULTURE MARKET, BY COUNTRY, 2019–2022 (USD MILLION) 120
TABLE 101 EUROPE: AI IN AGRICULTURE MARKET, BY COUNTRY, 2023–2028 (USD MILLION) 121
9.3.1 UK 121
9.3.1.1 Investments by government in high-tech farming projects to stimulate market growth 121
9.3.2 GERMANY 121
9.3.2.1 High adoption of agricultural drones to monitor crops to propel market growth 121
9.3.3 FRANCE 122
9.3.3.1 Focus of startup companies on development of advanced technologies for agriculture sector to support market growth 122
9.3.4 ITALY 122
9.3.4.1 Limited water resources to encourage use of AI in agriculture sector 122
9.3.5 SPAIN 122
9.3.5.1 Government-run pilot projects encouraging adoption of AI in agriculture to boost market growth 122
9.3.6 REST OF EUROPE 123
9.4 ASIA PACIFIC 123
FIGURE 37 ASIA PACIFIC: AI IN AGRICULTURE MARKET SNAPSHOT 124
TABLE 102 ASIA PACIFIC: AI IN AGRICULTURE MARKET, BY APPLICATION, 2019–2022 (USD MILLION) 124
TABLE 103 ASIA PACIFIC: AI IN AGRICULTURE MARKET, BY APPLICATION, 2023–2028 (USD MILLION) 125
TABLE 104 ASIA PACIFIC: AI IN AGRICULTURE MARKET, BY COUNTRY, 2019–2022 (USD MILLION) 125
TABLE 105 ASIA PACIFIC: AI IN AGRICULTURE MARKET, BY COUNTRY, 2023–2028 (USD MILLION) 125
9.4.1 AUSTRALIA 126
9.4.1.1 Government support in agricultural development to promote market growth 126
9.4.2 CHINA 126
9.4.2.1 Inclination toward precision farming techniques to create opportunities for AI technology providers 126
9.4.3 JAPAN 127
9.4.3.1 Rise in urban farming practices to fuel growth of AI in agriculture market 127
9.4.4 SOUTH KOREA 127
9.4.4.1 Government funding and initiatives to develop smart farming technologies to support market growth 127
9.4.5 INDIA 127
9.4.5.1 Digital transformation of Indian agriculture sector to provide opportunities for AI technology providers 127
9.4.6 REST OF ASIA PACIFIC 128
9.5 REST OF THE WORLD 128
TABLE 106 ROW: AI IN AGRICULTURE MARKET, BY APPLICATION, 2019–2022 (USD MILLION) 128
TABLE 107 ROW: AI IN AGRICULTURE MARKET, BY APPLICATION, 2023–2028 (USD MILLION) 129
TABLE 108 ROW: AI IN AGRICULTURE MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 129
TABLE 109 ROW: AI IN AGRICULTURE MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 129
9.5.1 MIDDLE EAST & AFRICA 129
9.5.1.1 Increasing adoption of remote sensing and precision farming technologies to boost market 129
9.5.2 SOUTH AMERICA 130
9.5.2.1 Growing adoption of modern farming practices to drive market 130
10 COMPETITIVE LANDSCAPE 131
10.1 OVERVIEW 131
10.2 COMPANY REVENUE ANALYSIS, 2017–2021 131
FIGURE 38 FIVE-YEAR REVENUE ANALYSIS OF KEY PLAYERS, 2017–2021 131
10.3 MARKET SHARE ANALYSIS, 2022 132
FIGURE 39 SHARE OF MAJOR PLAYERS IN AI IN AGRICULTURE MARKET, 2022 132
TABLE 110 DEGREE OF COMPETITION 132
10.4 COMPANY EVALUATION QUADRANT 133
10.4.1 STARS 133
10.4.2 PERVASIVE PLAYERS 133
10.4.3 EMERGING LEADERS 133
10.4.4 PARTICIPANTS 133
FIGURE 40 COMPANY EVALUATION QUADRANT, 2022 134
10.5 COMPANY FOOTPRINT 134
TABLE 111 FOOTPRINTS OF COMPANIES 134
TABLE 112 APPLICATION FOOTPRINT OF COMPANIES 135
TABLE 113 REGION FOOTPRINT OF COMPANIES 136
10.6 SMES EVALUATION QUADRANT 137
10.6.1 PROGRESSIVE COMPANIES 137
10.6.2 RESPONSIVE COMPANIES 137
10.6.3 DYNAMIC COMPANIES 137
10.6.4 STARTING BLOCKS 137
FIGURE 41 SMES EVALUATION QUADRANT, 2022 138
10.7 SMES EVALUATION MATRIX 138
TABLE 114 DETAILED LIST OF KEY SMES 138
TABLE 115 COMPETITIVE BENCHMARKING OF KEY SMES 139
10.8 COMPETITIVE SCENARIO 139
10.8.1 PRODUCT LAUNCHES 139
TABLE 116 PRODUCT LAUNCHES, 2020–2022 139
10.8.2 DEALS 140
TABLE 117 DEALS, 2020–2022 140
11 COMPANY PROFILES 142
11.1 KEY PLAYERS 142
(Business overview, Products offered, Recent developments, Product launches, Deals, MnM view, Key strengths/Right to win, Strategic choices, and Weaknesses/Competitive threats)*
11.1.1 IBM 142
TABLE 118 IBM: COMPANY OVERVIEW 142
FIGURE 42 IBM: COMPANY SNAPSHOT 143
TABLE 119 IBM: PRODUCTS OFFERED 143
TABLE 120 IBM: PRODUCT LAUNCHES 144
TABLE 121 IBM: DEALS 144
11.1.2 DEERE & COMPANY 146
TABLE 122 DEERE & COMPANY: COMPANY OVERVIEW 146
FIGURE 43 DEERE & COMPANY: COMPANY SNAPSHOT 147
TABLE 123 DEERE & COMPANY: PRODUCTS OFFERED 147
TABLE 124 DEERE & COMPANY: DEALS 148
11.1.3 MICROSOFT 149
TABLE 125 MICROSOFT: COMPANY OVERVIEW 149
FIGURE 44 MICROSOFT: COMPANY SNAPSHOT 150
TABLE 126 MICROSOFT: PRODUCTS OFFERED 150
TABLE 127 MICROSOFT: DEALS 151
11.1.4 THE CLIMATE CORPORATION 153
TABLE 128 THE CLIMATE CORPORATION: COMPANY OVERVIEW 153
TABLE 129 THE CLIMATE CORPORATION: PRODUCTS OFFERED 153
TABLE 130 THE CLIMATE CORPORATION: PRODUCT LAUNCHES 154
TABLE 131 THE CLIMATE CORPORATION: DEALS 154
11.1.5 FARMERS EDGE INC. 156
TABLE 132 FARMERS EDGE INC.: COMPANY OVERVIEW 156
FIGURE 45 FARMERS EDGE INC.: COMPANY SNAPSHOT 156
TABLE 133 FARMERS EDGE INC.: PRODUCTS OFFERED 157
TABLE 134 FARMERS EDGE INC.: DEALS 157
TABLE 135 FARMERS EDGE INC.: OTHERS 158
11.1.6 GRANULAR INC. 159
TABLE 136 GRANULAR INC.: COMPANY OVERVIEW 159
TABLE 137 GRANULAR INC.: PRODUCTS OFFERED 159
11.1.7 AGEAGLE AERIAL SYSTEMS INC. 160
TABLE 138 AGEAGLE AERIAL SYSTEMS INC.: COMPANY OVERVIEW 160
FIGURE 46 AGEAGLE AERIAL SYSTEMS INC.: COMPANY SNAPSHOT 161
TABLE 139 AGEAGLE AERIAL SYSTEMS INC.: PRODUCTS OFFERED 161
TABLE 140 AGEAGLE AERIAL SYSTEMS INC.: OTHERS 162
11.1.8 DESCARTES LABS, INC. 163
TABLE 141 DESCARTES LABS, INC.: COMPANY OVERVIEW 163
TABLE 142 DESCARTES LABS, INC.: PRODUCTS OFFERED 163
TABLE 143 DESCARTES LABS, INC.: PRODUCT LAUNCHES 163
11.1.9 PROSPERA TECHNOLOGIES, INC. 164
TABLE 144 PROSPERA TECHNOLOGIES, INC.: COMPANY OVERVIEW 164
TABLE 145 PROSPERA TECHNOLOGIES, INC.: PRODUCTS OFFERED 164
TABLE 146 PROSPERA TECHNOLOGIES, INC.: OTHERS 164
11.1.10 TARANIS 165
TABLE 147 TARANIS: COMPANY OVERVIEW 165
TABLE 148 TARANIS: PRODUCTS OFFERED 165
TABLE 149 TARANIS: DEALS 165
TABLE 150 TARANIS: OTHERS 166
11.1.11 CROPIN TECHNOLOGY SOLUTIONS PRIVATE LIMITED 167
TABLE 151 CROPIN TECHNOLOGY SOLUTIONS PRIVATE LIMITED: COMPANY OVERVIEW 167
TABLE 152 CROPIN TECHNOLOGY SOLUTIONS PRIVATE LIMITED: PRODUCTS OFFERED 167
TABLE 153 CROPIN TECHNOLOGY SOLUTIONS PRIVATE LIMITED: PRODUCT LAUNCHES 167
TABLE 154 CROPIN TECHNOLOGY SOLUTIONS PRIVATE LIMITED: DEALS 168
TABLE 155 CROPIN TECHNOLOGY SOLUTIONS PRIVATE LIMITED: OTHERS 169
11.2 OTHER KEY COMPANIES 170
11.2.1 GAMAYA 170
11.2.2 EC2CE 170
11.2.3 PRECISION HAWK 171
11.2.4 VINEVIEW 171
11.2.5 EVER.AG 172
11.2.6 TULE TECHNOLOGIES 172
11.2.7 RESSON AEROSPACE INC. 173
11.2.8 CONNECTERRA B.V. 173
11.2.9 VISION ROBOTICS CORPORATION 174
11.2.10 FARMBOT 174
11.2.11 HARVEST CROO ROBOTICS LLC 175
11.2.12 PROGRESSIVE ENVIRONMENTAL & AGRICULTURAL TECHNOLOGIES (PEAT) 175
11.2.13 TRACE GENOMICS 176
11.2.14 CROPX INC. 176
*Details on Business overview, Products offered, Recent developments, Product launches, Deals, MnM view, Key strengths/Right to win, Strategic choices, and Weaknesses/Competitive threats might not be captured in case of unlisted companies.
12 ADJACENT AND RELATED MARKETS 177
12.1 INTRODUCTION 177
12.2 STUDY LIMITATIONS 177
12.3 PRECISION FARMING MARKET, BY TECHNOLOGY 177
TABLE 156 PRECISION FARMING MARKET, BY TECHNOLOGY TYPE, 2018–2021 (USD MILLION) 178
TABLE 157 PRECISION FARMING MARKET, BY TECHNOLOGY TYPE, 2022–2030 (USD MILLION) 178
12.3.1 GUIDANCE TECHNOLOGY 178
12.3.1.1 GPS/GNSS-based guidance technology 179
12.3.1.1.1 Rising preference for using advanced technologies in agriculture industry to boost demand for GPS/GNSS-based guidance technology 179
12.3.1.2 GIS-based guidance technology 179
12.3.1.2.1 Increasing need to store data related to yields, soil survey maps, etc., to accelerate adoption of GIS-based guidance technology 179
12.3.2 REMOTE SENSING TECHNOLOGY 180
12.3.2.1 Handheld or ground-based sensing 181
12.3.2.1.1 Growing demand for and easy availability of handheld sensors to drive market growth 181
12.3.2.2 Satellite or aerial sensing 181
12.3.2.2.1 Ability of satellite sensing to provide quantitative and near-real-time information over large areas to drive adoption 181
12.3.3 VARIABLE RATE TECHNOLOGY (VRT) 182
12.3.3.1 MAP-based VRT 182
12.3.3.1.1 MAP-based VRT segment held largest market share in 2021 182
12.3.3.2 Sensor-based VRT 183
12.3.3.2.1 Use of sensor-based VRT to measure soil properties or crop characteristics 183
13 APPENDIX 184
13.1 DISCUSSION GUIDE 184
13.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 187
13.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 189
13.4 RELATED REPORTS 189
13.5 AUTHOR DETAILS 190

※参考情報 農業における人工知能（AI）は、農作業の効率化、収穫量の向上、コスト削減などを目的とした技術です。近年、農業分野においてもデジタル技術が必要とされるようになり、AIの導入が進んでいます。農業におけるAIは、データ分析、機械学習、画像認識、ロボティクスなど様々な技術と結びついており、その活用は多岐にわたるのが特徴です。 まず、農業におけるAIの定義ですが、AIは人間のように学習し、問題を解決する能力を持つシステムのことを指します。農業では、センサーやドローン、衛星画像を通じて取得したデータを元に、AIがパターンを学習し、最適な農業プランを提案したり、異常を検知したりします。また、AIは作物の成長状態を判断したり、害虫や病気の予兆を察知したりすることができます。 AIの種類については、主に機械学習、深層学習、強化学習を挙げることができます。機械学習はデータから学習する方法で、農作物の生育に関するデータを解析し、成長予測を行うといった用途があります。深層学習は、画像データの認識に特化した方法で、農作物の病害虫を視覚的に検出するために使われます。強化学習はAIが試行錯誤を通じて最適な行動を見つけ出す手法で、効率的な土壌管理や施肥計画の構築に役立っています。 AIの用途は非常に広範囲にわたります。たとえば、作物の生育管理では、気象データや土壌データを組み合わせて、最適な播種時期や収穫時期を推定することができます。また、AIを活用した灌漑システムでは、土壌の水分状態をセンサーでモニタリングし、自動で水やりを行うことが可能です。このように、AIは従来の農業の手法を見直すきっかけを提供し、より高度な農業を実現します。 さらに、AIは農業のスマート化を進めるための鍵となる技術です。自動運転トラクターやドローンの導入により、農作業の効率が飛躍的に向上します。農業機械がAIを搭載することで、作物の生育状況に合わせて自動で施肥や散水を行うことが実現しています。また、農作物の品質管理においてもAIが活用され、収穫前に果実や野菜の成熟度を判別し、最適なタイミングでの収穫を促すことが可能になります。 関連技術としては、ビッグデータ、IoT（モノのインターネット）、ロボティクスなどが挙げられます。ビッグデータは、センサーやドローンから得られる膨大なデータを解析し、農業の意思決定に役立てることができます。IoT技術は、農業機器がインターネットに接続され、リアルタイムでデータを収集・分析することを可能にします。これにより、農業者はフィールドの状態を常に把握し、迅速な対応を行うことができるようになります。 更に、ロボティクスも重要な役割を果たしています。農業用ロボットは、作物の摘み取りや雑草の除去、土壌の状況確認などの作業を自動化します。これにより、人手不足の解消や効率的な作業が実現します。 このように、農業における人工知能は、データドリブンな意思決定を可能にし、効率的で持続可能な農業を推進する手段として注目されています。今後も技術の進展とともに、AIの役割はますます重要になると考えられます。農業におけるAIの進化は、食糧生産の向上や環境保護、持続可能な発展に寄与すると期待されており、この分野の今後の成長が非常に楽しみです。

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