農業市場における世界の人工知能 - 2032年までの業界動向と予測

農業市場における人工知能の分析と規模

農業における人工知能の世界市場は、いくつかの重要な要因に牽引され、大幅な成長が見込まれています。主な原動力は、TEMソリューションが提供する大幅なコスト削減であり、通信費の最適化を目指す企業にとって魅力的です。携帯電話やその他のポータブルデバイスの採用が増えることで、効果的な経費管理ソリューションの需要がさらに高まります。TEMは重要な経費の透明性を提供し、組織が通信費をよりよく理解して管理できるようにします。さらに、IoTとクラウドベースのアプリケーションの台頭により、これらのテクノロジーが通信費管理に新たな複雑さをもたらすため、TEMソリューションの需要が高まっています。ただし、市場は制約に直面しており、特にさまざまな地域で異なる通信規制とコンプライアンス要件を遵守するという課題があり、実装と管理が複雑になっています。これらの課題にもかかわらず、成長の機会はかなりあります。通信費管理の自動化テクノロジーは大きな機会をもたらし、コスト効率と専門知識を提供できるTEMソリューションのアウトソーシングも同様です。

Data Bridge Market Research の分析によると、世界の農業における人工知能市場は、予測期間中に 22.39% の CAGR で成長し、2032 年までに 104.9 億米ドル、2025 年には 20.8 億米ドルに達すると予想されています。世界の農業における人工知能市場レポートでは、価格分析、特許分析、技術進歩についても包括的に取り上げています。

市場の定義

農業における人工知能の世界市場は、  AI を活用して農業の実践を強化するテクノロジー とソリューションを網羅しています。これには、作物管理、精密農業、およびリソース割り当てを最適化するための機械学習、コンピューター ビジョン、およびロボット工学が含まれます。この市場は、農業活動の効率、収穫量、および持続可能性の向上を目的としたデータ分析、自律型機械、および予測分析のための AI 駆動型ツールをカバーしています。作物の監視、土壌管理、害虫駆除、およびサプライ チェーンの最適化など、幅広いアプリケーションに役立ちます。

農業市場における世界的な人工知能の動向

ドライバー

• 作物の監視と収穫量予測の精度向上

農業における人工知能 (AI) は、作物の監視と収穫量予測の精度を高めます。機械学習アルゴリズムとデータ分析を活用することで、AI は衛星画像、土壌センサー、天気予報など、さまざまなソースからの膨大な量のデータを分析できます。これにより、農家は作物の健康状態を監視し、害虫の侵入を特定し、収穫量をより正確に予測できます。その結果、AI 主導の洞察は、リソースの割り当てを最適化し、意思決定を改善し、農業全体の生産性を向上させるのに役立ちます。

例えば、

• 2021年7月、グラメナーが公開したブログによると、機械学習とAIを使用した作物の収穫量を予測することがますます重要になったという。記事では、空間分析とIoTデバイスが作物の監視と収穫量予測をどのように強化したかについて説明しました。衛星画像と気候データを利用するAIと機械学習モデルは、土壌の状態と気象パターンを評価することで作物の収穫量を予測する精度を向上させました。これらのテクノロジーの使用により、遠隔監視、効率的なリソースマッピング、予測分析が可能になり、より良い意思決定と計画が促進され、農業生産者に利益をもたらしました。この進歩は、より効果的な作物管理をサポートします。

AIを活用したより優れた農業技術の導入拡大

AI を活用したより優れた農業技術の導入を増やすには、  水、肥料、農薬などの投入資材の使用を最適化する必要があります。AI を活用したソリューションにより、これらの資源を正確に管理し、必要な場所にのみ効率的に投入できるようになります。これにより、無駄を最小限に抑え、収穫量を最大化することでコストを削減し、生産性を向上させ、最終的にはより持続可能で収益性の高い農業慣行につながります。

例えば、

• 2024年1月、Intelliasが発表した記事によると、AIは農業技術の向上によって農業に大きな影響を与えました。AIは水、肥料、農薬の正確な管理を可能にし、コストを削減し、生産性を高めました。自動化されたシステムは灌漑と肥料の散布を最適化し、作物の収穫量と資源効率を向上させました。これらの進歩は、より持続可能で収益性の高い農業慣行をサポートし、最終的には収穫量の向上とコスト削減を通じて農家に利益をもたらしました。

機会

• 通信費管理の自動化技術

通信費管理（TEM）の自動化技術は、プロセスを合理化し、精度を高め、コストを削減します。自動化ツールとソフトウェアを活用することで、 通信事業者 や企業は請求書を効率的に管理し、経費を追跡し、使用パターンをリアルタイムで分析できます。この技術により、透明性と制御が向上し、データに基づく洞察に基づいた積極的な意思決定が可能になります。さらに、自動化により人的ミスが最小限に抑えられ、規制要件への準拠が保証され、リソースの割り当てが最適化されるため、TEM は戦略的な資産に変わります。

例えば、

• 2022年7月、Brightfinが発表した記事によると、自動化された通信費管理システムへの切り替えにはいくつかの利点がありました。まず、通信の問題に関連するヘルプデスクのチケット数が大幅に削減され、ITリソースが解放されました。また、この自動化により、請求書処理や経費管理などの日常的なタスクを処理することで従業員の時間が節約され、より重要なプロジェクトに集中できるようになりました。さらに、自動化により人的ミスが削減され、運用の一貫性と効率性が確保されました。最後に、このシステムは貴重なデータの洞察を提供し、合理化された通信管理プロセスを通じてコストの削減に役立ちました。
• PAGが発表した記事によると、自動化は通信費管理を変革している。自動化は、使用状況の監視や請求書の調整などのタスクを合理化し、特に病院や医療機関に有益である。自動化ソリューションは、監査に費やす時間と労力を削減し、機器の使用と通信契約を最適化することで大幅な節約を特定します。

抑制/挑戦

• 永続的なデータのプライバシーとセキュリティに関する懸念

農業における AI の進歩は有望であるものの、根強いデータ プライバシーとセキュリティに関する懸念がこれらの利点を覆い隠しています。AI システムは、作物の収穫量、土壌の状態、農場の運営など、膨大な量の機密性の高い農業データを収集して分析するため、農家は大きなリスクにさらされています。このデータへの不正アクセスや侵害は、知的財産の喪失、機密情報の操作、サイバー攻撃に対する脆弱性の増大など、深刻な結果につながる可能性があります。これらのセキュリティの問題は、AI テクノロジーへの信頼を損ない、AI の広範な導入を妨げています。

例えば

• ShardSecureが公開したブログによると、2023年8月、農業はデータのプライバシーとセキュリティに関する懸念の高まりに直面していました。2021年のJBS Foodsへのランサムウェア攻撃などのサイバー攻撃は、この分野の脆弱性を浮き彫りにしました。精密農業が膨大な量のデータを生み出し、IoTデバイスが台頭する中、リスクは増大しています。新たに設立された食品農業情報共有分析センターは、これらの問題に対処することを目指していました。しかし、多くの農業企業は依然としてデータセキュリティ、コンプライアンス、AI関連の脅威からの保護に苦労しています。セキュリティ対策を改善することで、機密データを保護し、コストのかかる中断のリスクを軽減することで、企業に利益をもたらすことができます。

ポストコロナが世界の農業市場における人工知能に与える影響

COVID-19後の状況は、世界市場に大きな影響を与えています。しかし、経済が徐々に回復するにつれて、インフラ開発への注目が高まり、プロジェクトが再び活発化しています。業界は、強化された安全プロトコルとデジタルテクノロジーを使用してプロセスを合理化し、新しい基準に適応しています。建設プロジェクトが勢いを取り戻すにつれて、通信サービスの需要が回復しており、市場プレーヤーにとって、パンデミック後の時代の国のインフラ成長に貢献する機会が生まれています。

最近の動向

例えば、

• 2024年6月、TeeJet Technologiesは、革新的な可動部品のない設計によるメンテナンスフリーの操作、流体条件全体にわたる最適化されたパフォーマンス、幅広いアプリケーション互換性を特徴とするFM9380-F75電磁流量計を発売しました。これにより、精密農業製品ポートフォリオにメリットがもたらされ、運用効率が向上します。
• 2023年11月、クボタはアグリテクニカでアグリロボKVTを展示し、自律農業技術の大きな進歩を示しました。この改良されたトラクターは、労働力不足に対処し、安全性を高め、効率的な農業を促進し、市場競争力とイノベーションリーダーシップの向上というメリットをもたらしました。

農業における人工知能の世界市場規模

農業市場における人工知能は、提供内容、技術、アプリケーション、展開モード、エンドユーザーに基づいて、5 つの主要なセグメントに分割されています。これらのセグメントの成長は、業界のわずかな成長セグメントの分析に役立ち、ユーザーに貴重な市場概要と市場洞察を提供し、コア市場アプリケーションを特定するための戦略的決定を下すのに役立ちます。

この調査レポートでは、世界の農業市場における人工知能を以下のセグメントに分類しています。

提供

• ハードウェア
• ソフトウェア
• サービス

提供内容に基づいて、市場はハードウェア、ソフトウェア、サービスに分類されます。

テクノロジー

• 機械学習（ML）
• コンピュータービジョン
• 自然言語処理（NLP）
• ロボット工学と自動化
• その他

テクノロジーに基づいて、市場は機械学習 (ML)、コンピュータービジョン、自然言語処理 (NLP)、ロボット工学と自動化などに分類されます。

応用

• 精密農業
• 家畜監視
• 天気予報
• 土壌管理
• 作物の健康モニタリング
• サプライチェーンの最適化
• その他

アプリケーションに基づいて、市場は精密農業、家畜監視、天気予報、土壌管理、作物の健康監視、サプライチェーンの最適化などに分類されます。

展開モード

• 雲
• オンプレミス

展開モードに基づいて、市場はクラウドとオンプレミスに分割されます。

エンドユーザー

• 農場
• アグロテック企業
• 農薬会社
• 研究機関
• その他

エンドユーザーに基づいて、市場は農場、農業技術会社、農薬会社、研究機関などに分類されます。

農業市場における世界の人工知能

農業における世界の人工知能市場は、提供内容、技術、アプリケーション、展開モード、エンドユーザーに基づいて、5つの主要なセグメントに分割されています。農業における世界のモノのインターネット（IOT）市場に含まれる国は、北米では米国、カナダ、メキシコ、ドイツ、フランス、英国、オランダ、スイス、ベルギー、ロシア、イタリア、スペイン、トルコ、その他のヨーロッパ諸国、中国、日本、インド、韓国、シンガポール、マレーシア、オーストラリア、タイ、インドネシア、フィリピン、その他のアジア太平洋諸国、サウジアラビア、UAE、南アフリカ、エジプト、イスラエル、その他の中東およびアフリカ諸国、ブラジル、アルゼンチン、その他の南米諸国です。

北米では、米国がハードウェア コンポーネント プロバイダー数が最も多い国として優位を占めています。また、欧州では、国全体の技術進歩により英国が優位を占めています。アジア太平洋地域では、中国が地域最大のハードウェア コンポーネント製造国として優位を占めています。

レポートの国別セクションでは、市場の現在および将来の傾向に影響を与える個別の市場影響要因と市場規制の変更も提供しています。下流および上流のバリュー チェーン分析、技術動向、ポーターの 5 つの力の分析、ケース スタディなどのデータ ポイントは、個々の国の市場シナリオを予測するために使用される指標の一部です。また、APAC ブランドの存在と可用性、および地元および国内ブランドとの競争が激しいか少ないために直面​​する課題、国内関税の影響、貿易ルートも考慮され、国別データの予測分析が提供されます。   

農業市場シェア分析における競争環境と世界的な人工知能

農業における人工知能の世界市場の競争環境は、競合他社の詳細を提供します。詳細には、会社概要、会社の財務状況、収益、市場の可能性、研究開発への投資、新しい市場への取り組み、アジア太平洋および東南アジアでのプレゼンス、生産拠点と施設、生産能力、会社の強みと弱み、製品の発売、製品の幅と広さ、アプリケーションの優位性が含まれます。提供された上記のデータポイントは、農業における人工知能の世界市場に関連する企業の焦点にのみ関連しています。農業における人工知能の世界市場で活動している主要なプレーヤーには、Open Text Corporation、OpenAI、VALMONT INDUSTRIES、INC.、AGCO Corporation、IBMなどがあります。

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