Home > Media & Technology > Next Generation Technologies > AI and Machine Learning > 農業市場規模・シェアにおけるAI 業界分析 2024-2032
農業市場規模のAIは、2023年に2.1億米ドルで評価され、2024年と2032年の間に24%以上のCAGRを登録すると推定され、精密農業の需要が高まっています。 農業プロセスを最適化し、生産性を向上させるための成長の必要性は、農業市場でAI技術の採用を推進しています。
AgriTech Trends 2023の調査結果は、agriビジネスにおけるデジタル変革の取り組みの著しい増加を示しています。 しかし、データから実用的な洞察を抽出する多くの苦労. AgriBusinessesは、不正確な収率予測とデータの複雑さから成るオンファームとオフファームの両方の課題に直面しています。 調査回答者は、AIや自動化を含むデジタル技術の進歩のための明確な要求を表明し、農業食品サプライチェーン全体でより精密で、データに基づく意思決定を容易にします。
レポート属性 | 詳細 |
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基準年: | 2023 |
農業 Size in 2023: | USD 2.1 Billion |
予測期間: | 2024 – 2032 |
予測期間 2024 – 2032 CAGR: | 24% |
2024 – 2032価値の投影: | USD 15.4 Billion |
歴史データ: | 2021 - 2023 |
ページ数: | 260 |
テーブル、チャート、図: | 250 |
対象セグメント | コンポーネント、技術、アプリケーション |
成長要因: |
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落とし穴と課題: |
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ドローン、センサー、機械学習アルゴリズムなどのAI技術は、農作物の正確な監視、解析、管理を可能にします。 農業市場でAIの成長に貢献し、効率性、資源配分、意思決定を強化します。
AI技術の継続的進歩を含む コンピュータビジョン, 予測モデリング, ロボティクス, 農業は、より多くのデータ駆動と効率的な作ります. これらのイノベーションにより、農家が情報に基づいた意思決定を行い、資源配分を最適化し、リスクを軽減し、農業におけるAIの普及を推進することができます。
UCF研究者のコラボレーションである2024年3月には、業界内でのフィールド操作を強化するAI主導技術を開発し、農業におけるAI統合を推進する計画を発表しました。 この取り組みは、米国農務省(USDA)から2,741万ドルの助成を受けています。 労働力と意思決定支援(AgAID)を変革するAI研究所が支援するプロジェクトは、農業用途の充実に重点を置きます。 ワシントン州立大学のマノジ・カーキー教授が、アグアイド州の代表的協力者として活動しています。
しかし、センサー、ドローン、データ分析プラットフォームなどのAI技術の実装に必要な初期投資は、多くの農家にとっては禁止されています。特に小規模な規模で運用しています。 さらに、信頼性の高いインターネット接続と技術に関する専門知識へのアクセスは、AIソリューションの採用と活用に関する課題を効果的に提起することができます。
パーソナライズされた農業ソリューションの採用は、農業業界におけるAIの新たなトレンドとなります。 AIアルゴリズムは、特定の農場条件、作物の種類、管理慣行に合わせたパーソナライズされた勧告とソリューションを提供します。
たとえば、2024年3月には、プルデュー大学、コーネル大学、デール・バンパー・ナショナル・ライス・リサーチセンターが機械学習モデルの開発に取り組みました。 米歩留まりの気候変動の影響を予測する機能を紹介します。 気象ダイナミクスや遺伝的特性を含む可変解析により、従来の米品種のレジリエンスに、より古い対比で価値のあるインサイトを提供します。
大規模なデータセットで訓練された機械学習モデルを活用することで、AIを搭載したプラットフォームは、リソース入力と環境への影響を最小限に抑えながら、生産性と持続可能性を最大化するためのカスタマイズされたインサイト、処方、および戦略を提供します。
コンポーネントに基づいて、市場はソリューションとサービスに分けられます。 ソリューションセグメントは、食品生産における効率性、持続性、生産性の向上のためのプレスの必要性によって推進され、2032年までに11億米ドルを超えることを計画しています。 ファーマーは、気候変動、労働不足、資源の制約などの課題に直面しています。 リアルタイムのデータ分析、予測モデリング、自律的な機械を提供することで、AI技術は革新的なソリューションを提供します。 これらのツールは、精密農業慣行、最適化されたリソース管理、および積極的な意思決定を可能にし、最終的に作物の収量を強化し、環境への影響を軽減し、進化する農業景観の中で食品安全を確保します。
農業市場におけるAIは、機械学習、コンピュータビジョン、予測分析に分類されます。 予測分析セグメントは、2023年に約39%の市場シェアを保持しました。 農業における予測分析の採用は、農業の実践を最適化し、環境条件の変動や市場の変化に及ぼすリスクを軽減するために不可欠によって駆動されます。
過去とリアルタイムのデータを活用することで、予測分析により、農家が気象変動、害虫発生、市場需要の変化など、さまざまな課題を予測し、対応することを可能にします。 この積極的なアプローチにより、情報に基づいた意思決定、正確なリソース配分、およびタイムリーな介入を可能にし、最終的に作物の収量を強化し、損失を最小限に抑え、そして、ますますます不確実な農業景観における全体的な農場の収益性と持続可能性を向上させることができます。
農業市場における北米 AI は、2023 年の収益シェアの 53% を占めています。この領域の先進技術インフラと堅牢な研究エコシステムにより、農業に適したAIアプリケーションにおけるイノベーションと開発を促進します。 また、労働不足、気候の変動、持続可能な農業慣行の必要性、AIソリューションの需要を促進するなど、地域は重要な農業課題に直面しています。 また、先進国の政策、投資イニシアチブ、業界、政府間のコラボレーションにより、AI技術の採用と統合をさらに加速し、AI主導の農業イノベーションと生産性のグローバルリーダーとして北米を位置づけています。
MicrosoftとCortevaは、農業業界におけるAIで28%を超える市場シェアを保持しています。 農業ニーズに合わせたAIアルゴリズムやソリューションを強化するために、R&Dの市場でのプレイヤーが焦点を合わせています。 研究機関と農業機関とのコラボレーションにより、イノベーションと技術の移転が容易になります。 また、agriビジネスとテクノロジープロバイダーとの戦略的パートナーシップにより、補完的な専門知識とリソースへのアクセスを可能にし、製品開発と市場拡大を促進します。
データ分析機能やクラウドインフラへの投資により、データ処理とスケーラビリティが向上します。 また、顧客エンゲージメントとサポートを優先し、パーソナライズされたソリューション、トレーニングプログラム、および継続的な技術援助を提供し、ユーザーの採用と満足度を最大化します。 これらの戦略は、農業景観におけるダイナミックAIにおけるイノベーション、市場浸透、顧客ロイヤルティを促進し、その足場を総合的に強化します。
農業業界におけるAIにおける主要企業は以下のとおりです。
市場、部品によって
市場、技術によって
市場、適用による
上記情報は、以下の地域および国に提供いたします。