◆英語タイトル：AI In Agriculture Market Size & Share Analysis - Growth Trends and Forecast (2026 - 2031)
	◆商品コード：MOR23MRC009 ◆発行会社（リサーチ会社）：Mordor Intelligence ◆発行日：2026年2月 ◆ページ数：81 ◆レポート形式：英語 / PDF ◆納品方法：Eメール（受注後2-3営業日） ◆調査対象地域：アメリカ、カナダ、メキシコ、ドイツ、イギリス、イタリア、スペイン、中国、日本、インド、オーストラリア、ブラジル、アルゼンチン、南アフリカ ◆産業分野：農業

農業におけるAI市場の規模とシェア
### 市場概観
**調査期間**
2020年 – 2031年

**市場規模（2026年）**
31.1億米ドル

**市場規模（2031年）**
83.9億米ドル

**成長率（2026年 – 2031年）**
年平均成長率（CAGR）21.96%

**最も成長が速い市場**
アジア太平洋地域

**最大の市場**
北米

**市場集中度**
中程度

**主要プレーヤー**
*免責事項：主要プレーヤーは特に順不同で整理されています。*

### AI農業市場の分析
Mordor Intelligenceによると、農業におけるAI市場は、2025年の24.3億米ドルから2026年には31.1億米ドルに成長し、2031年には83.9億米ドルに達すると予測されています。この期間の年平均成長率は21.96%です。堅牢なクラウド接続、エッジAIハードウェアコストの低下、厳格な持続可能性の義務が、アルゴリズムによる意思決定をオプションのパイロットから、作物、園芸、畜産業のルーチンなラインアイテムに変えています。生産者は、センサー、ドローン、衛星観測からのデータストリームを機械学習パイプラインに投入することで、変動率の入力を処方し、肥料の無駄を二桁削減しながら収穫量を増やしています。手頃な価格のAI-as-a-Serviceは、ラテンアメリカやアフリカの協同組合における資本障壁を取り除き、5GオープンRANバックホールは、自律スプレイヤーや除草ロボットに追加の基地局ハードウェアなしでサブメートルの位置精度を提供しています。供給側の断片化は続いていますが、このセンサー、ソフトウェア、サービスプロバイダーの多様性は、特殊作物や制御環境オペレーターに利用可能なソリューションカタログを広げています。

### 主な報告の要点
– **アプリケーション別**: 精密農業が2025年に43.29%の収益シェアを占め、スマートグリーンハウス管理は2031年までに22.47%のCAGRで成長すると予測されています。
– **技術別**: 機械学習が2025年の支出の48.19%を占め、コンピュータビジョンは2026年から2031年の間に22.68%のCAGRで進展すると予測されています。
– **コンポーネント別**: ソフトウェアプラットフォームは2025年に46.73%の収益シェアを占め、サービスは2031年までに22.91%のCAGRで最も速い成長を遂げる見込みです。
– **展開モード別**: クラウド展開は2025年に59.68%のシェアを占め、ハイブリッドアーキテクチャは2026年から2031年にかけて22.96%のCAGRで成長すると予測されています。
– **地域別**: 北米は2025年の売上の38.91%を占めていますが、アジア太平洋地域は2031年までに22.98%の最高地域CAGRを記録すると予測されています。

### グローバル農業におけるAI市場のトレンドとインサイト
#### ドライバーの影響分析
– **ドライバー**
– **精密農業プラットフォームの急速な採用**
+ 影響度: +4.20%
+ 地理的関連性: グローバル、北米とヨーロッパに早期集中
+ 影響タイムライン: 中期（2-4年）

– **高解像度ドローンおよび衛星画像サービスの拡大**
+ 影響度: +3.80%
+ 地理的関連性: グローバル、アジア太平洋地域と南アメリカで加速
+ 影響タイムライン: 中期（2-4年）

– **政府のデジタル農業補助金と義務**
+ 影響度: +3.50%
+ 地理的関連性: 北米、ヨーロッパ、中国、インド
+ 影響タイムライン: 短期（≤ 2年）

– **手頃なクラウドベースのAI-as-a-Service提供**
+ 影響度: +3.10%
+ 地理的関連性: グローバル、アジア太平洋地域とアフリカでの採用が最も高い
+ 影響タイムライン: 短期（≤ 2年）

– **農場内のGenAIコパイロットによる農業専門家のフィールド訪問削減**
+ 影響度: +2.90%
+ 地理的関連性: 北米、ヨーロッパ、オーストラリア
+ 影響タイムライン: 中期（2-4年）

– **自律ロボットのための5GオープンRANサブメーターポジショニング**
+ 影響度: +2.70%
+ 地理的関連性: 北米、ヨーロッパ、中国、日本
+ 影響タイムライン: 長期（≥ 4年）

#### 迅速な精密農業プラットフォームの採用
Deere and Companyは、2025年にそのオペレーションセンターに機械学習アルゴリズムを組み込み、プラットフォームが複数年の収量マップや土壌導電率のデータを取り込み、自動的に播種処方を生成することを可能にしました。これにより、初期採用者は種子支出を8-12%削減しました。

Trimbleは、2026年初頭にAgソフトウェアスイートに生成AIレポート作成ツールを追加し、農場管理者が手動でダッシュボードを作成することなく、資金提供者にブリーフを行えるようにしました。

カーボンアカウンティングモジュールは、Verra VM0042などのプロトコルがクレジットを発行する前に、プロットレベルでの隔離量の定量化を要求するため、標準的なアドオンとなっています。生産者が確認済みのカーボンクレジットを取引することで、追加のセンサーに再投資し、データネットワーク効果を強化しています。その結果、プラットフォームの使用がシーズンごとに深まる「フライホイール」が形成され、切り替えがますますコスト高になります。

#### 高解像度ドローンおよび衛星画像サービスの拡大
PrecisionHawkは、2025年にドローン画像とSentinel-1合成開口レーダーを融合させたサービス層を開始し、全天候型の土壌水分およびバイオマスマップを提供しました。

Aeroboticsは、2026年にコンピュータビジョンモデルを展開し、個々の柑橘類の果実をカウントし、パッカーが以前よりも6週間早く先物契約を締結できるようにしました。Planet LabsのSuperDoveコンステレーションは、毎日すべてのフィールドを3メートルの解像度で再訪し、農業専門家に二重作物システムのためのほぼリアルタイムのフィードバックを提供します。このような時間的密度は、意思決定サイクルを圧縮し、タイミングエラーによる収量ペナルティを最小限に抑えます。

#### 政府のデジタル農業補助金と義務
米国農務省は、2025年にClimate-Smart Commoditiesイニシアチブの下で31億米ドルを配分し、資金の40%をサービスが行き届いていない生産者のためのAI対応の栄養管理に向けました。ヨーロッパの共通農業政策は、少なくとも35%の農村開発予算が精密農業への投資に充てられることを要求し、フランスとドイツでのセンサーの採用を加速しています。中国の農業省は、IoTセンサーとエッジAIゲートウェイを備えた200のスマート農業ゾーンを2027年までに設置することを約束しました。インドのKisan Suvidhaアプリは、5000万人の生産者にAI生成の害虫および灌漑アドバイスを提供し、アドバイザリーの範囲を劇的に拡大しています。実際、コンプライアンスはAIを任意の支出からプレイのためのチケットに変えています。

#### 手頃なクラウドベースのAI-as-a-Service提供
Microsoft Azure Data Manager for Agricultureは、季節ごとの収量予測モデルを1ヘクタールあたり0.10米ドル未満で提供しており、小規模農家の協同組合にとって実現可能な価格です。IBMは、2025年にWatson Decision Platformに大規模言語モデルを統合し、研究論文を平易な言葉に翻訳し、プロット特有のガイダンスを提供しました。AWS SageMaker Geospatialは、衛星画像の前処理をモデル訓練パイプラインと統合し、農業ビジネスの洞察までの時間を数週間から数時間に短縮しました。消費ベースの請求は、GPUクラスターの資本支出を必要としないため、年間農業収入が5000米ドル未満の地域では決定的な利点となります。

#### 制約の影響分析
– **制約**
– **断片化した農業データ基準**
– 影響度: -2.10%
– 地理的関連性: グローバル、特にアジア太平洋地域とアフリカで深刻
– 影響タイムライン: 中期（2-4年）

– **小規模農家にとってのセンサーおよびロボティクスの高い初期コスト**
– 影響度: -1.90%
– 地理的関連性: アジア太平洋地域、アフリカ、南アメリカ
– 影響タイムライン: 短期（≤ 2年）

– **AI対応の農業データセットの限界とプライバシーの障害**
– 影響度: -1.60%
– 地理的関連性: グローバル、特にヨーロッパで規制の複雑さが高い
– 影響タイムライン: 中期（2-4年）

– **土壌炭素クレジットの検証サイクルの遅さ**
– 影響度: -1.30%
– 地理的関連性: 北米、ヨーロッパ、オーストラリア
– 影響タイムライン: 長期（≥ 4年）

### セグメント分析
#### アプリケーション別: スマートグリーンハウスが作物フィールドを上回る
精密農業は2025年に43.29%の市場シェアを持ち、トウモロコシや大豆の変動率機器の広範な使用を反映しています。しかし、スマートグリーンハウス管理は、2031年までに22.47%の成長が見込まれています。Intelligent Growth Solutionsの生成AIコパイロットは、CO₂レベルとLEDスペクトルを数分ごとに微調整し、垂直農場が収量を損なうことなくエネルギー使用を18%削減できるようにしています。家畜の監視も加速しており、コンピュータビジョンシステムが跛行や分娩リスクを数日前に警告し、獣医費用や死亡率を削減しています。ドローン分析は中程度の位置を維持していますが、規制当局が視覚線を超えた飛行を許可すれば上昇する可能性があります。

密なグリーンハウスデータセットは、数十の変数にわたるセンサー読み取りを5分ごとに行い、モデルの反復を加速しますが、露地作物はデータがまばらで、アルゴリズムの改善を遅らせます。GlobalGAPなどの認証は、AI対応のトレーサビリティを要求し始めており、収穫後の最適化プラットフォームを主流の予算に押し込んでいます。その結果、制御環境アプリケーションのAI農業市場規模は、2031年までに主流の作物と部分的にギャップを縮める見込みです。

#### 技術別: カメラ中心の成長が急増
機械学習は2025年の支出の48.19%を占め、農業におけるAI市場の基盤となっています。コンピュータビジョンは小規模ですが、2026年から2031年にかけて22.68%の成長が予測されており、ドローン艦隊やエッジプロセッサーの普及に伴い、他の技術を上回る見込みです。DeereのSee and Sprayシステムは、畝と雑草を20フレーム毎秒で区別するために畳み込みネットワークを使用し、除草剤の使用を最大90%削減します。Taranisは、早期の真菌病変を発見するためにサブミリメートルの画像をキャプチャし、化学費用を30-40%削減する精密な殺菌剤を可能にします。

NVIDIA Jetson OrinやGoogle Coralなどのエッジ推論チップは現在200米ドル未満で販売されており、スプレイヤー上でリアルタイム処理を可能にし、クラウドの遅延を回避します。欧州のAI法案提案は、一部の農業システムを「限定リスク」と評価し、需要を解釈可能なアルゴリズムに傾ける可能性があります。数値的には、コンピュータビジョンセグメントのAI農業市場規模のシェアは着実に増加すると予測されていますが、機械学習はコアワークロードの支配を維持します。

#### コンポーネント別: サービスがスキルギャップを埋める
ソフトウェアプラットフォームは2025年に46.73%のAI農業市場シェアを占め、Bayer Climate FieldViewやTrimbleのサブスクリプションバンドルがリードしています。サービスのコンサルティング、統合、サポートは最も速い成長を遂げる見込みで、2031年までに22.91%のCAGRを記録すると予測されています。農家はレガシーSCADA資産をクラウドネイティブスタックと調和させるのに苦労しています。CNH Industrialの精密チームは、顧客がSlingshotと気象データフィードの間にカスタムAPIブリッジを要求するため、専門サービスの収益が2025年に前年比35%増加したと報告しています。

ハードウェアの成長は安定していますが、トラクターやコンバインの交換サイクルが長いため制約を受けています。ベンダーは、統合の痛みを軽減するためにエッジでのインテリジェンスを埋め込んでいます。Topconの2026年のトラクターガイダンスは、GPSとコンピュータビジョンを統合し、セルラーリンクなしで2センチ未満の精度を維持します。時間が経つにつれて、ターンキーのハードウェアがサービス収益を減速させる可能性がありますが、現時点では、統合者が農業とデータエンジニアリングのスキルセットのバランスを取る中で価値を捕らえています。

#### 展開モード別: ハイブリッドアーキテクチャの好みが高まる
クラウド展開は2025年に59.68%のシェアを占め、ハイパースケールのコスト優位性を反映しています。ハイブリッドモードは、リアルタイムのレイテンシを維持しつつデータ主権を放棄したくない農家のニーズに応えるため、2031年までに22.96%の成長が予測されています。Prosperaはエッジゲートウェイで害虫検出モデルを実行し、異常のみをアップロードすることで帯域幅を80%削減しています。Gamayaはドローン上でハイパースペクトルデータを現地処理し、圧縮された洞察をダッシュボードに送信し、農家が生の画像を社内に保持できるようにしています。

ドイツと日本の農村5Gパイロットは、10ミリ秒未満の往復時間を示し、自律的な経路計画に十分です。この接続性により、ロボットは遠くのクラウドではなく、近くのエッジサーバーに重い計算をオフロードできます。その結果、ハイブリッド展開に起因する農業におけるAI市場規模は二桁の拡大が見込まれていますが、純粋なオンプレミスのインストールはニッチのままです。

### 地理分析
北米は2025年の支出の38.91%を占めており、GPS誘導機械の高い浸透率、農村地域のブロードバンドカバレッジ、気候スマートな補助金が要因です。USDAの保全管理の改訂は、栄養計画が機械検証される場合、AIセンサーおよびソフトウェアコストの最大75%を補償します。カナダの農業クリーン技術プログラムは、2025年に精密農業機器のために5000万カナダドル（3700万米ドル）を配分しました。メキシコのアボカド輸出業者は、米国の輸入規則を満たすためにAIトレーサビリティを統合しています。労働力の制限は、規制のクリアランスを待つ完全自律ロボットの展開を遅らせています。

アジア太平洋地域は、2031年までに22.98%のCAGRで最も速く成長すると予測されています。中国の200のスマート農業ゾーンは、地域のAIスタックの展開を義務付け、国内のクラウドパートナーシップを強化しています。インドのKisan Suvidhaは、5000万人のユーザーに衛星ベースのアドバイスを提供しています。日本は、2027年までに100,000ヘクタールを自律トラクターでカバーすることを目指しており、農村の高齢化を補うことを目指しています。オーストラリアは、AI蒸発散モデルを活用してマリー・ダーリング水を配分しています。中国のデータローカリゼーション規則からインドの同意ベースの制度までの規制の違いは、ベンダーにデータフローの地域化を強いる一方で、需要はこれらの摩擦を上回っています。

ヨーロッパ、南アメリカ、中東、アフリカは、2025年にそれぞれ1桁から低い10%台のシェアを持っています。EUは、農村開発資金の3分の1以上をデジタル農業に充て、ドイツやポーランドでのセンサーの展開を促進しています。ブラジルのAgro 4.0税制優遇措置は、大豆農場でのAIの採用を促進しています。サウジアラビアの国家農業技術センターは、輸入依存を減らすためにAI最適化された垂直農場を支援しています。南アフリカの柑橘類パッカーは、EU基準を満たすためにコンピュータビジョンによる選別を展開しており、ナイジェリアはナイジャー・デルタでの米のための衛星作物監視を試験しています。これらのイニシアチブは、インフラのギャップが存在する地域でも、世界のAI農業市場を拡大しています。

### 競争環境
農業におけるAI市場は中程度に断片化されており、上位5社であるDeere and Company、Trimble、Bayer Crop Science、Microsoft、IBMは、合計で30%未満のシェアを持っています。機器メーカーは、設置された基盤を活用してソフトウェアをアップセルしています。Deereは2025年までに50万台の機械をオペレーションセンターに接続し、独自のデータモートを構築しました。Trimbleは200以上のサードパーティデバイスを統合し、中立的なプラットフォームとしての地位を確立しています。クラウドハイパースケールは、農業専門家と提携して垂直的な深みを持つ水平インフラに焦点を当てています。

Prospera、Taranis、CropXなどのスタートアップは、30-50%のコストで既存企業を下回り、機器のロックインを懸念する生産者にアピールしています。Syngentaの2024年のCropio買収は、種子、化学薬品、データサービスの縦のバンドルを示しています。特許活動は急増し、2024-2025年に800以上の米国農業AI特許が発行され、その多くは雑草検出や収量予測の分野に関連しています。エッジAIチップメーカーのHailoやBlaizeは、バッテリー駆動のセンサーがローカルでコンピュータビジョンを実行できるようにし、ブロードバンドが不足している地域でのサービスを開放しています。

標準設定は現在、競争のレバーとなっています。AgGatewayのADAPTグループに参加しているベンダーは、相互運用性の基準に影響を与えています。バリューチェーンの役割がぼやける中、農業におけるAI市場は、家畜のバイオメトリクス、収穫後の品質予測、再生農業の検証など、まだ単一のベンダーに支配されていないホワイトスペースを提供しています。

### 農業におけるAI業界のリーダー
– マイクロソフト株式会社
– IBM株式会社
– Granular Inc.
– aWhere Inc.
– Prospera Technologies Ltd.
*免責事項：主要プレーヤーは特に順不同で整理されています。

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### 最近の業界動向
– **2026年1月**: Deere and CompanyはNVIDIAと提携し、次世代自律トラクターにJetson OrinエッジAIモジュールを組み込むことを目指し、2027年末までに米国中西部で5万ヘクタールでの商業展開を目指しています。
– **2025年12月**: TrimbleはBilberryを買収し、欧州の顧客向けにスポットスプレー用のリアルタイム雑草検出アルゴリズムを追加しました。
– **2025年11月**: Bayer Crop ScienceはClimate FieldView Proをリリースし、北米、ブラジル、ドイツで1ヘクタールあたり15米ドルで生成AI農業レポートとカーボンクレジットの定量化をバンドルしました。
– **2025年10月**: Microsoft Azure Data Manager for Agricultureは、12の作物特有の収量予測モデルとPlanet Labsからのハイパースペクトル衛星サポートを追加しました。