農業における人工知能市場：オファリング、アプリケーション、テクノロジー、展開モード、エンドユーザー別-2025-2032年の世界予測

株式会社グローバルインフォメーション（所在地：神奈川県川崎市、代表者：樋口 荘祐、証券コード：東証スタンダード 4171）は、市場調査レポート「農業における人工知能市場：オファリング、アプリケーション、テクノロジー、展開モード、エンドユーザー別-2025-2032年の世界予測」（360iResearch LLP）の販売を12月18日より開始しました。グローバルインフォメーションは360iResearch (360iリサーチ)の日本における正規代理店です。

【当レポートの詳細目次】
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農業における人工知能市場は、2032年までにCAGR 23.25%で145億5,000万米ドルの成長が予測されています。

人工知能は、分散したデータストリームを正確でタイムリーなアクションに変換し、作物の健全性、資源効率、サプライチェーンの透明性を向上させることで、農業システムを再構築しています。農家や農業関連企業は、カメラ、ドローンハードウェア、センサーを分析プラットフォームや農場管理システムと統合することで、病気の早期発見、灌漑の最適化、測定された植物のニーズに合わせた投入を行うようになっています。同時に、コンサルティング、実装、サポートサービスが、ラボの能力と現場規模の展開とのギャップを埋め、意思決定支援システムがモデルの出力を運用方法に変換できるようにします。

従来の季節的なヒューリスティックな管理から、継続的なデータ主導の管理への移行には、テクノロジーだけでなく、ワークフローの再構築と、農学者、農場管理者、サービスプロバイダー間の新しいスキルも必要です。これに対応するため、サービスプロバイダーは、ハードウェア、ソフトウェア、人間の専門知識を組み合わせたエンドツーエンドの製品を開発し、導入を加速させています。さらに、エッジコンピューティングとハイブリッド展開モードは、待ち時間を短縮し、機密性の高い農場データを保護し、クラウドベースのソリューションは、高度な分析と農場間のベンチマークを可能にします。その結果、バリューチェーン全体の利害関係者は、パートナーやテクノロジーを選択する際に、相互運用性、使いやすさ、実証可能なROIを優先しています。

ビジネスチャンスは大きいもの、接続性の不均一性、農場規模のばらつき、規制環境の違いにより、導入にはばらつきがあります。したがって、戦略的投資は、モジュール化、スケーラブルなサービスモデル、および大規模経営と中小農場の両方に対してAI主導ツールへのアクセスを民主化するトレーニングプログラムに焦点を当てるべきです。

調査手法は、マルチソースアプローチを組み合わせることで、厳密性、再現性、意思決定者への妥当性を確保しています。1次調査では、農学者、テクノロジーリーダー、農場管理者、サプライチェーン専門家との構造化インタビューを実施し、カメラ、ドローン、センサー、分析プラットフォーム、ロボティクスに関する実体験を把握しました。これらのインタビューは、導入促進要因、導入障壁、サービスモデルの嗜好に関する質的分析に役立ちました。2次調査には、専門家の査読を経た文献、特許出願、標準文書、規制ガイダンスなどが含まれ、主張を検証し、技術的進歩の背景を明らかにしました。

分析手法としては、クロスケース比較、技術レディネス評価、シナリオ分析などがあり、インフラや政策が異なる条件下でのさまざまな導入経路を探りました。データの検証は、文書化されたケーススタディやベンダーの技術仕様とインタビューによる洞察を三角測量することで行いました。倫理的な配慮により、専有情報の取り扱いに留意し、要請があれば利害関係者の匿名性が保たれるようにしました。地理的なサンプリングバイアスの可能性や、AIアルゴリズムとハードウェアの機能の進化など、調査手法の限界は認識しているが、これらは継続的なレビューサイクルと専門家のフィードバックループを通じて対処しました。

全体として、この調査手法は深さと広さのバランスをとり、現場レベルの視点と技術的分析を組み合わせることで、農業バリューチェーン全体の利害関係者にとって実用的かつ戦略的に有益な知見を生み出しています。

結論として、人工知能は、農作物のモニタリング、家畜管理、土壌の健全性、サプライチェーンのトレーサビリティ、収量予測など、具体的な利益をもたらしながら、農業をエピソード的な介入から継続的なデータ主導型管理へと移行させつつあります。ドローン、マシンビジョン、予測分析、ロボット工学の融合は、より正確で効率的、かつ弾力的なオペレーションを可能にし、ハイブリッドな展開形態とサービス主導型モデルは、接続性と農場規模のばらつきに対処します。しかし、この可能性を実現するには、相互運用性、労働力能力、サプライチェーンの回復力への計画的な投資が必要です。

さらに、最近の貿易政策の変化により、展開の勢いを維持するためには、適応性のある調達戦略と、より強力な地域的パートナーシップの必要性が浮き彫りになっています。成功するためには、利害関係者は技術ロードマップを明確な成果指標と整合させ、中小農場向けにユーザー中心の設計を優先し、検証と規模拡大を加速させる協力的エコシステムを育成しなければならないです。実証可能な業務上の利益に焦点を当て、統合されたサービスを通じて導入障壁を下げることで、組織はAIのイノベーションを、多様な農業の状況において、持続的な生産性、環境スチュワードシップ、商業的価値に転換することができます。

農業における人工知能市場の市場規模はどのように予測されていますか？
2024年に27億3,000万米ドル、2025年には33億8,000万米ドル、2032年までには145億5,000万米ドルに達すると予測されています。CAGRは23.25%です。

農業における人工知能市場の成長を推進する要因は何ですか？
センサー、アナリティクス・プラットフォーム、サービスの融合が農作業を再形成し、データ主導の意思決定を推進しています。

農業におけるAI技術の導入において、どのような新たな技術やビジネスモデルが重要ですか？
精密モニタリング、予測分析、ロボット工学、自動化が重要な技術であり、ビジネスモデルのシフトがこれを補完しています。

2025年の関税シフトはどのように調達やサプライヤーのリスク管理に影響を与えましたか？
関税導入によりハードウェアの調達コストが上昇し、調達チームは代替サプライヤーを評価したり、配備スケジュールを調整する必要がありました。

農業におけるAIの実用的な導入を加速するための経営幹部向けの戦略的優先事項は何ですか？
モジュール化されたハードウェア設計への投資、相互運用性戦略の採用、サービス機能の拡充、インパクトの大きいアプリケーションへの集中、トレーニングの強化が重要です。

農業におけるAI市場の主要企業はどこですか？
Deere & Company、Bayer AG、International Business Machines Corporation、Trimble Inc.、CNH Industrial N.V.、BASF SE、Syngenta AG、Farmers Edge Limited、Yara International ASA、Taranis Inc.などです。

第1章 序文
第2章 調査手法
第3章 エグゼクティブサマリー
第4章 市場の概要
第5章 市場洞察
第6章 米国の関税の累積的な影響, 2025
第7章 AIの累積的影響, 2025
第8章 農業における人工知能市場：提供別
第9章 農業における人工知能市場：用途別
第10章 農業における人工知能市場：技術別
第11章 農業における人工知能市場：展開モード別
第12章 農業における人工知能市場：エンドユーザー別
第13章 農業における人工知能市場：地域別
第14章 農業における人工知能市場：グループ別
第15章 農業における人工知能市場：国別
第16章 競合情勢

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