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農業分野のAI市場レポート:提供サービス別(ソフトウェア、ハードウェア、AI-as-a-Service、サービス)、技術別(機械学習、コンピュータビジョン、予測分析)、用途別(精密農業、農業ロボット、家畜モニタリング、ドローン分析、労務管理、その他)、地域別(2025-2033年

農業分野のAI市場レポート:提供サービス別(ソフトウェア、ハードウェア、AI-as-a-Service、サービス)、技術別(機械学習、コンピュータビジョン、予測分析)、用途別(精密農業、農業ロボット、家畜モニタリング、ドローン分析、労務管理、その他)、地域別(2025-2033年


AI in Agriculture Market Report by Offering (Software, Hardware, AI-as-a-Service, Services), Technology (Machine Learning, Computer Vision, Predictive Analytics), Application (Precision Farming, Agriculture Robots, Livestock Monitoring, Drone Analytics, Labor Management, and Others), and Region 2025-2033

世界の農業AI市場規模は2024年に22億米ドルに達した。今後、IMARC Groupは、2025年から2033年にかけて19.48%の成長率(CAGR)を示し、2033年までに130億米ドルに達すると予測している。同市場は、作物収量の向上... もっと見る

 

 

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サマリー

世界の農業AI市場規模は2024年に22億米ドルに達した。今後、IMARC Groupは、2025年から2033年にかけて19.48%の成長率(CAGR)を示し、2033年までに130億米ドルに達すると予測している。同市場は、作物収量の向上、資源利用の最適化、環境への影響の緩和を目的とした精密農業技術へのニーズの高まり、データ主導型農業実践のためのIoTデバイスやセンサーの採用拡大、膨大な農業データセットを分析するための高度なAIアルゴリズムや機械学習モデルへの需要に牽引され、着実な成長を遂げている。

農業AI市場の分析:
市場の成長と規模同市場は、農作物の収穫量を向上させる精密農業のニーズの高まりにより、安定した成長を遂げている。市場規模は今後数年以内に数十億ドルに達すると予測される。
技術の進歩:機械学習やコンピュータ・ビジョンなどのAI技術は急速に進歩している。また、データ収集のためのIoT、ドローン、リモートセンシングの統合も普及している。
産業への応用:農業分野のAIは、作物モニタリング、土壌分析、予測分析、自律型機械など、さまざまな分野で応用されている。また、家畜のモニタリング、病気の検出、スマート農業などにも利用されている。
地理的動向:アジア太平洋地域は、大規模な農業部門と技術進歩に牽引され、農業AI市場において著名なプレーヤーである。北米も、特に精密農業技術の採用において大きな貢献をしている。
競争環境:同市場は、農業向けAIソリューションを提供する既存企業と新興企業が混在しているのが特徴である。大手企業は競争力を維持するために研究開発に投資している。
課題と機会:課題には、AI導入の初期コストの高さや、農家に対する教育と訓練の必要性などがある。また、世界的な食糧安全保障問題への対応や、AIを活用した持続可能な農業手法の開発にはビジネスチャンスがある。
将来の展望:農業におけるAIの将来は有望であり、継続的な革新と導入が期待される。AI技術は、環境への影響を最小限に抑えながら、増加する世界人口に食糧を供給するという課題に取り組む上で極めて重要な役割を果たすだろう。

農業分野のAI市場動向
効率性と生産性の向上

農業市場におけるAIの採用を促進する主な要因の1つは、AIが提供する効率性と生産性の大幅な向上である。伝統的な農法では、多くの場合、当てずっぽうの手作業が多く、時間がかかるうえにミスが発生しやすい。機械学習アルゴリズムやデータ分析などのAI技術により、農家は植え付け、水やり、収穫について、より多くの情報に基づいた決定を下すことができる。例えば、AIを搭載したシステムは、土壌の状態、天候パターン、作物の健康状態を分析し、灌漑スケジュールを最適化して水の無駄を減らすことができる。このような精密農業のアプローチは、より高い作物収量とより良い資源管理につながり、長期的には農業をより持続可能で収益性の高いものにする。

労働力不足とコスト削減

農業における労働力不足は世界的な問題であり、多くの地域で農業活動のための安定した熟練労働力の確保が困難な状況に直面している。AIと自動化は、手作業への依存を減らすことで、この課題に対する解決策を提供する。例えば、ロボット工学は、草取り、収穫、果実の摘み取りなど、労働集約的で人手不足になりがちな作業を行うことができる。さらに、AIシステムは広大な農地を監視・管理することができるため、現場での大規模な労働力の必要性を減らすことができる。この自動化は労働力不足に対処するだけでなく、コスト削減にも貢献する。定型的な作業を自動化することで、農家は運営コストを下げ、農場経営のより戦略的な側面にリソースを集中させることができる。

技術の進歩

AIと機械学習技術の急速な進歩は、農業AI市場の主要な促進要因である。これらの技術は大きく進化し、複雑な農業課題に対する洗練されたソリューションを提供している。機械学習アルゴリズムは、天候パターン、作物の健康状態、土壌の状態など、さまざまなソースからの膨大な量のデータを処理し、農家に正確でリアルタイムの洞察を提供することができる。自律走行トラクターやドローンなどの農業機械にAIを統合することで、圃場作業が強化され、人件費の削減と効率化が実現する。このようなAI技術の絶え間ない進化により、AI技術はますます利用しやすくなり、農業への応用が可能になるため、市場の成長に拍車をかけている。

持続可能な農業へのニーズ

持続可能性は現代農業における大きな関心事であり、AIは持続可能な実践を促進する上で重要な役割を果たしている。AI主導のツールは、資源の利用を最適化することで、農業が環境に与える影響を監視・削減するのに役立つ。例えば、AIシステムは、特定の作物エリアに必要な水や農薬の量に関する正確なデータを提供し、浪費や環境への害を最小限に抑えることができる。さらにAIは、長期的な持続可能性に不可欠な輪作や土壌の健全性管理を支援することができる。二酸化炭素排出量を削減し、環境に優しい慣行を促進することで、AIは単なる農業ツールではなく、気候変動と闘う手段でもある。

政府の取り組み

世界各国の政府は、農業に革命をもたらすAIの可能性を認識しており、イニシアティブや資金提供を通じて実質的な支援を行っている。こうした取り組みには、AI農業技術への補助金、研究開発助成金、農家への教育プログラムなどが含まれることが多い。このような政府の支援は、市場の成長を刺激するだけでなく、農業におけるAIの革新と採用を促進する。財政的・政策的支援を提供することで、政府は農業AI市場の牽引役として重要な役割を果たし、農家や農業業界全体にとってより利用しやすく有益なものにしている。

農業分野でのAI産業のセグメンテーション
IMARC Groupは、2024年から2032年までの世界、地域、国レベルでの予測とともに、市場の各セグメントにおける主要動向の分析を提供しています。当レポートでは、提供、技術、用途に基づいて市場を分類しています。

オファリング別内訳
ソフトウェア
ハードウェア
AIサービス
サービス

ソフトウェアが市場シェアの大半を占める

本レポートでは、提供サービスに基づく市場の詳細な分類と分析を行っている。これには、ソフトウェア、ハードウェア、AI-as-a-service、サービスが含まれる。同レポートによると、ソフトウェアが最大のセグメントを占めている。

AIを搭載した農場管理ソフトウェア、データ分析プラットフォーム、AI主導の意思決定支援システムの農家や農業企業による採用の増加により、ソフトウェアセグメントが農業AI市場で最大のシェアを占めている。これらのソフトウェア・ソリューションは、作物モニタリング、収量予測、害虫検出、灌漑管理などの機能を提供し、正確でデータ駆動型の農業実践を可能にする。AIアルゴリズムの統合により、農家は情報に基づいた意思決定を行い、資源利用を最適化し、環境への影響を最小限に抑えながら作物の収量を向上させることができる。テクノロジー・プロバイダが農業セクターの進化するニーズに合わせた高度なソフトウェア・ソリューションを開発し続けているため、このセグメントは持続的な成長が見込まれる。

ハードウェア・セグメントには、センサー、ドローン、自律型機械、AI専用ハードウェア・アクセラレータなど、農業アプリケーションで使用されるAI関連の物理デバイスやコンポーネントが含まれる。これらの技術は、農場でのデータ収集、モニタリング、自律的なオペレーションに不可欠である。精密農業技術の採用により、農家はリアルタイムのデータを収集し、さまざまな農作業を自動化できるようになり、ハードウェア・ソリューションの需要が高まっている。技術の進歩によってハードウェアの機能が強化され続けているため、ハードウェア分野は農業AI市場で大きく成長する態勢を整えている。

AI-as-a-Serviceは、農業関係者にクラウドベースのプラットフォームやサービスを通じてAI機能を提供するセグメントである。これにより、農家や組織はAIツール、機械学習モデル、データ分析にサブスクリプションまたは従量課金でアクセスできるようになる。このアプローチは、特にITインフラが限られている小規模農家や企業にとって、農業におけるAI導入の参入障壁を低くする。AI-as-a-Serviceは拡張性と柔軟性を提供し、ユーザーはソフトウェアやハードウェアに多額の先行投資をすることなくAIの力を活用することができる。この分野は、その利便性と費用対効果の高さから導入が増加している。

サービス・セグメントには、AIソリューション・プロバイダーや農業テクノロジー企業が提供するコンサルティング、実装、トレーニング、サポート・サービスが含まれる。サービスは、農業におけるAI技術の採用と活用の成功において、農家や組織を支援する上で重要な役割を果たす。コンサルティング・サービスは具体的なニーズの評価を支援し、導入とトレーニング・サービスはAI主導の実践へのスムーズな移行を保証する。継続的なサポート・サービスは、AIシステムのトラブルシューティングと最適化に不可欠である。農業におけるAI市場が成熟するにつれ、農業経営におけるAI技術のメリットを最大化しようとする顧客に付加価値を提供する、専門的なサービスへの需要が高まると予想される。

技術別の内訳:

機械学習
コンピュータービジョン
予測分析

機械学習が業界最大のシェアを占める

本レポートでは、技術に基づく市場の詳細な分類と分析も行っている。これには、機械学習、コンピュータビジョン、予測分析が含まれる。報告書によると、機械学習が最大の市場シェアを占めている。

機械学習は最大セグメントとして際立っている。機械学習アルゴリズムは、データ分析、パターン認識、農業における意思決定に広く使用されている。機械学習により、農家はセンサー、衛星、ドローンなど様々なソースからのデータの力を活用し、作付け、灌漑、害虫駆除、作物の健康状態について情報に基づいた意思決定を行うことができる。機械学習モデルは、資源配分の最適化、作物収量の予測、さらには作物の病気や栄養不足の初期兆候の特定に役立つ。機械学習のスケーラビリティと汎用性により、機械学習は精密農業と持続可能な農業を推進する基本技術となっている。

コンピューター・ビジョンは、市場においてもう1つの重要な分野である。これは、カメラやセンサーからの視覚データを解釈するためにAIアルゴリズムを使用することを含む。農業では、作物のモニタリング、雑草の検出、果実の品質評価などの作業にコンピューター・ビジョンが採用されている。画像やビデオを分析することで、コンピュータ・ビジョン・システムは作物の異常を特定し、タイムリーな介入を可能にする。また、ロボット機器を誘導し、植物や土壌の正確な分析を保証することで、自律型農業においても重要な役割を果たしています。技術の進歩に伴い、農業におけるコンピューター・ビジョンの応用はより高度で正確なものになってきている。

予測分析は農業AI市場の重要な構成要素である。これは、農業における将来の傾向と結果を予測するために、過去とリアルタイムのデータを使用することを含む。予測モデルは、農家が天候、害虫駆除、作物管理に関連した先を見越した決定を下すのを支援する。気象パターン、土壌状態、過去の作物成績に関するデータを分析することで、予測分析は作付けスケジュールの最適化や、潜在的な作物の病気や収量の変動を予測するのに役立つ。この分野は農業におけるリスク軽減と効率的な資源配分に貢献し、収量と収益性の最大化を目指す農家にとって不可欠なツールとなっている。

アプリケーション別内訳

精密農業
農業ロボット
家畜モニタリング
ドローン分析
労働管理
その他

精密農業が主要市場セグメントを占める

本レポートでは、用途に基づく市場の詳細な分類と分析も行っている。これには、精密農業、農業ロボット、家畜モニタリング、ドローン分析、労働管理、その他が含まれる。レポートによると、精密農業が最大の市場シェアを占めている。

精密農業は、精密農業としても知られ、作物管理方法の最適化に重点を置き、市場セグメントを支配している。この分野では、土壌状態、天候、作物の健康状態を正確にモニタリングするために、AI主導の技術を使用する。これにより、農家は灌漑、施肥、害虫駆除についてデータ主導の意思決定を行うことができ、最終的には作物収量の増加と資源効率の向上につながる。精密農業はまた、資源の浪費や環境への影響を減らすことで持続可能性にも貢献し、農業AI市場において最大かつ最も影響力のある分野となっている。

農業ロボットは、植え付けや収穫から除草や監視に至るまで、さまざまな農作業の自動化において重要な役割を果たしている。これらのロボットは、AIと機械学習を活用して効率を高め、必要な労働力を削減する。特に、農業分野における労働力不足への対応や生産性の向上に役立っている。農業用ロボットは進化を続け、農作業の精密化と自動化に新たな機会を提供している。

家畜モニタリング分野では、AIを活用して家畜の管理と福祉を向上させることに重点を置いている。家畜の健康、行動、生産性を監視するために、センサー、ウェアラブル、データ分析を使用する。このセグメントでは、家畜が適切なケアを受けられるようにし、家畜の生産量、疾病予防、全体的な家畜福祉の向上につなげる。現代的な畜産の実践に不可欠な要素である。

農業におけるドローン分析は、センサーとカメラを搭載した無人航空機(UAV)を使用して、作物の健康状態、土壌状態、害虫の発生に関するデータを収集する。その後、AIを搭載したアナリティクスがこのデータを処理し、農家に価値ある洞察を提供する。この分野では、農場を俯瞰できるため、迅速かつ効率的な意思決定が可能になる。大規模農家や地形が厳しい農家にとって特に有益である。

労働管理部門は、AI主導のソリューションを使って農場の労働力管理を最適化することに重点を置いている。農家が労働資源を効率的に配分し、作業を計画し、全体的な労働生産性を向上させるのに役立つ。定型的な管理作業を自動化し、労働力活用に関する洞察を提供することで、このセグメントは農場の労働力が効果的に活用され、労働力がより適切に管理されることを保証し、最終的にコスト削減と農場運営の改善に貢献する。

地域別内訳
北米
米国
カナダ
アジア太平洋
中国
日本
インド
韓国
オーストラリア
インドネシア
その他
ヨーロッパ
ドイツ
フランス
イギリス
イタリア
スペイン
ロシア
その他
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
その他
中東・アフリカ

北米が市場をリードし、農業AI市場で最大のシェアを占める

この調査レポートは、北米(米国、カナダ)、欧州(ドイツ、フランス、英国、イタリア、スペイン、ロシア、その他)、アジア太平洋(中国、日本、インド、韓国、オーストラリア、インドネシア、その他)、中南米(ブラジル、メキシコ、その他)、中東アフリカを含むすべての主要地域市場の包括的な分析も提供している。報告書によると、北米が最大の市場シェアを占めている。

北米は、高度な技術インフラ、精密農業への強い関心、AI導入への大規模投資によって市場を支配している。この地域は、大手AIソリューション・プロバイダーの存在と、作物モニタリング、土壌分析、自律型機械のためのAIのような革新的技術を受け入れる農業セクターの意欲から利益を得ている。政府の好意的な政策やインセンティブも北米市場の成長に寄与している。

欧州では、ドイツ、フランス、オランダなどの国々が採用をリードしており、市場は着実な成長を遂げている。同地域では持続可能な農法と環境保全が重視されており、AIは資源利用を最適化し生態系への影響を最小限に抑える貴重なツールとなっている。欧州の農家は、作物管理、家畜モニタリング、農業生産性全体を高めるための予測分析にAIを利用するようになってきている。

アジア太平洋地域は、その広大な農業部門、人口増加、食糧安全保障に対する需要の増加により、農業AI市場の著しい成長を目の当たりにしている。中国やインドのような国々は、精密農業、作物モニタリング、スマート農法のためにAI駆動技術を採用している。この地域の農業革新は政府の支援と相まって、アジア太平洋地域を世界の農業AI市場における重要なプレーヤーとして位置付けている。

ラテンアメリカは、ブラジルやアルゼンチンのような国々が採用曲線をリードしており、農業におけるAIの有望な市場として浮上している。同地域の豊かな農業資源とAIの利点に対する意識の高まりが、市場拡大の原動力となっている。ラテンアメリカの農家は、作物の最適化、病気の検出、収量予測にAIを活用し、生産性の向上と食糧の持続可能性の確保を目指している。

中東・アフリカ地域では、水不足や極端な気候条件への対応に重点を置き、農業におけるAIの導入が徐々に進んでいる。精密灌漑と作物管理のためのAIソリューションは、乾燥地域で支持を集めている。さらに、政府や国際機関は、この地域の農業慣行を改善し、食糧安全保障を確保するために、AIを活用したプロジェクトに投資している。

農業AI産業の主要プレイヤー
市場の主要プレーヤーは、競争力を維持するためにいくつかの戦略的イニシアティブに積極的に取り組んでいる。こうした取り組みには、農業向けに調整されたAIアルゴリズムや機械学習モデルを強化するための研究開発への多額の投資が含まれる。各社はまた、農業技術企業、研究機関、政府機関との提携や協力に注力し、市場へのリーチを拡大し、貴重なデータソースへのアクセスを拡大している。さらに、各社は農家に作物モニタリング、予測分析、自律型機械のための高度なツールを提供する新しいAI搭載ソリューションやプラットフォームを発表している。さらに、主要プレーヤーは、農業におけるAI技術の効果的な使用について農家を教育し、より広範な採用を促進するためのトレーニングやサポートサービスを提供している。

この市場調査レポートは、競争環境の包括的な分析を提供している。すべての主要企業の詳細なプロフィールも提供している。同市場の主要企業には以下が含まれる。

A.A.A Taranis Visual Ltd.
アグ・リーダー・テクノロジー
AgEagle Aerial Systems Inc.
バイエルAG
ディア・アンド・カンパニー
ガマヤ
グラニュラー社(デュポン社)
インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
レーベン・インダストリーズ
トリンブル社
オラクル・コーポレーション
ウィプロ・リミテッド


本レポートで扱う主な質問

1.2024年の世界の農業AI市場規模は?
2.2025-2033年の世界の農業AI市場の予想成長率は?
3.世界の農業AI市場を牽引する主要因は?
4.COVID-19が世界の農業AI市場に与えた影響は?
5.農業用AIの世界市場における製品別内訳は?
6.技術に基づく世界の農業AI市場の内訳は?
7.農業用AIの世界市場の用途別内訳は?
8.農業用AIの世界市場における主要地域は?
9.世界の農業AI市場における主要プレイヤー/企業は?


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目次

1 序文
2 調査範囲と方法論
2.1 調査の目的
2.2 利害関係者
2.3 データソース
2.3.1 一次情報源
2.3.2 二次情報源
2.4 市場推定
2.4.1 ボトムアップアプローチ
2.4.2 トップダウンアプローチ
2.5 予測方法
3 エグゼクティブ・サマリー
4 はじめに
4.1 概要
4.2 主要産業動向
5 世界の農業AI市場
5.1 市場概要
5.2 市場パフォーマンス
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 オファリング別市場構成
6.1 ソフトウェア
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 ハードウェア
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
6.3 AI-as-a-サービス
6.3.1 市場動向
6.3.2 市場予測
6.4 サービス
6.4.1 市場動向
6.4.2 市場予測
7 技術別市場構成
7.1 機械学習
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 コンピュータビジョン
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
7.3 予測分析
7.3.1 市場動向
7.3.2 市場予測
8 用途別市場
8.1 精密農業
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 農業用ロボット
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
8.3 家畜モニタリング
8.3.1 市場動向
8.3.2 市場予測
8.4 ドローン分析
8.4.1 市場動向
8.4.2 市場予測
8.5 労務管理
8.5.1 市場動向
8.5.2 市場予測
8.6 その他
8.6.1 市場動向
8.6.2 市場予測
9 地域別市場構成
9.1 北米
9.1.1 米国
9.1.1.1 市場動向
9.1.1.2 市場予測
9.1.2 カナダ
9.1.2.1 市場動向
9.1.2.2 市場予測
9.2 アジア太平洋
9.2.1 中国
9.2.1.1 市場動向
9.2.1.2 市場予測
9.2.2 日本
9.2.2.1 市場動向
9.2.2.2 市場予測
9.2.3 インド
9.2.3.1 市場動向
9.2.3.2 市場予測
9.2.4 韓国
9.2.4.1 市場動向
9.2.4.2 市場予測
9.2.5 オーストラリア
9.2.5.1 市場動向
9.2.5.2 市場予測
9.2.6 インドネシア
9.2.6.1 市場動向
9.2.6.2 市場予測
9.2.7 その他
9.2.7.1 市場動向
9.2.7.2 市場予測
9.3 欧州
9.3.1 ドイツ
9.3.1.1 市場動向
9.3.1.2 市場予測
9.3.2 フランス
9.3.2.1 市場動向
9.3.2.2 市場予測
9.3.3 イギリス
9.3.3.1 市場動向
9.3.3.2 市場予測
9.3.4 イタリア
9.3.4.1 市場動向
9.3.4.2 市場予測
9.3.5 スペイン
9.3.5.1 市場動向
9.3.5.2 市場予測
9.3.6 ロシア
9.3.6.1 市場動向
9.3.6.2 市場予測
9.3.7 その他
9.3.7.1 市場動向
9.3.7.2 市場予測
9.4 ラテンアメリカ
9.4.1 ブラジル
9.4.1.1 市場動向
9.4.1.2 市場予測
9.4.2 メキシコ
9.4.2.1 市場動向
9.4.2.2 市場予測
9.4.3 その他
9.4.3.1 市場動向
9.4.3.2 市場予測
9.5 中東・アフリカ
9.5.1 市場動向
9.5.2 国別市場内訳
9.5.3 市場予測
10 SWOT分析
10.1 概要
10.2 長所
10.3 弱点
10.4 機会
10.5 脅威
11 バリューチェーン分析
12 ポーターズファイブフォース分析
12.1 概要
12.2 買い手の交渉力
12.3 サプライヤーの交渉力
12.4 競争の程度
12.5 新規参入の脅威
12.6 代替品の脅威
13 価格分析
14 競争環境
14.1 市場構造
14.2 主要プレーヤー
14.3 主要プレーヤーのプロフィール
14.3.1 A.A.A Taranis Visual Ltd.
14.3.1.1 会社概要
14.3.1.2 製品ポートフォリオ
14.3.2 アグリーダーテクノロジー
14.3.2.1 会社概要
14.3.2.2 製品ポートフォリオ
14.3.3 AgEagle Aerial Systems Inc.
14.3.3.1 会社概要
14.3.3.2 製品ポートフォリオ
14.3.3.3 財務
14.3.4 バイエル
14.3.4.1 会社概要
14.3.4.2 製品ポートフォリオ
14.3.4.3 財務
14.3.4.4 SWOT分析
14.3.5 ディア・アンド・カンパニー
14.3.5.1 会社概要
14.3.5.2 製品ポートフォリオ
14.3.5.3 財務
14.3.5.4 SWOT分析
14.3.6 蒲谷
14.3.6.1 会社概要
14.3.6.2 製品ポートフォリオ
14.3.7 グラニュラー社(デュポン社)
14.3.7.1 会社概要
14.3.7.2 製品ポートフォリオ
14.3.8 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
14.3.8.1 会社概要
14.3.8.2 製品ポートフォリオ
14.3.8.3 財務
14.3.8.4 SWOT分析
14.3.9 レーベン・インダストリーズ
14.3.9.1 会社概要
14.3.9.2 製品ポートフォリオ
14.3.10 Trimble Inc.
14.3.10.1 会社概要
14.3.10.2 製品ポートフォリオ
14.3.10.3 財務
14.3.10.4 SWOT分析
14.3.11 オラクル・コーポレーション
14.3.11.1 会社概要
14.3.11.2 製品ポートフォリオ
14.3.11.3 財務
14.3.11.4 SWOT分析
14.3.12 ウィプロ・リミテッド
14.3.12.1 会社概要
14.3.12.2 製品ポートフォリオ
14.3.12.3 財務

なお、これは一部の企業リストであり、全リストは本レポートに掲載されている。

図表一覧

図1:世界:農業AI市場:主な推進要因と課題
図2:世界:農業AI市場:販売額(単位:億米ドル)、2019年~2024年
図3:世界:農業AI市場予測:販売額(単位:億米ドル)、2025年~2033年
図4:世界:農業AI市場:オファリング別内訳(単位:%)、2024年
図5:世界:農業AI市場:技術別構成比(単位:%)、2024年
図6:世界:農業AI市場:世界:農業AI市場:アプリケーション別構成比(%)、2024年
図7:世界:農業AI市場:地域別構成比(%)、2024年
図8:世界:農業AI(ソフトウェア)市場:販売額(単位:百万米ドル)、2019年・2024年
図9:世界:農業AI(ソフトウェア)市場予測:販売額(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
図10:世界:農業AI(ハードウェア)市場:販売額(単位:百万米ドル)、2019年・2024年
図11:世界:農業AI(ハードウェア)市場予測:販売額(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
図12:世界:農業AI(AI-as-a-Service)市場:販売額(単位:百万米ドル)、2019年・2024年
図13:世界:農業AI(AI-as-a-Service)市場予測:販売額(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
図14:世界:農業AI(サービス)市場:販売額(単位:百万米ドル)、2019年・2024年
図15:世界:農業AI(サービス)市場予測:販売額(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
図16:世界:農業AI(機械学習)市場:販売額(単位:百万米ドル)、2019年・2024年
図17:世界:農業AI(機械学習)市場予測:販売額(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
図18:世界:農業AI(コンピュータビジョン)市場:販売額(単位:百万米ドル)、2019年・2024年
図19:世界:農業AI(コンピュータビジョン)市場予測:販売額(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
図20:世界:農業AI(予測分析)市場:販売額(単位:百万米ドル)、2019年・2024年
図21:世界:農業AI(予測分析)市場予測:販売額(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
図22:世界の農業AI(精密農業)市場:販売額(単位:百万米ドル)、2019年・2024年
図23:世界:農業AI(精密農業)市場予測:販売額(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
図24:世界の農業AI(農業用ロボット)市場:販売額(単位:百万米ドル)、2019年・2024年
図25:世界:農業AI(農業用ロボット)市場予測:販売金額(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
図26:世界:農業AI(家畜モニタリング)市場:販売額(単位:百万米ドル)、2019年・2024年
図27:世界:農業AI(家畜モニタリング)市場予測:販売額(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
図28:世界:農業AI(ドローン解析)市場:販売額(単位:百万米ドル)、2019年・2024年
図29:世界:農業AI(ドローン解析)市場予測:販売額(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
図30:農業AI(労働力世界:農業AI(労働管理)市場:販売額(単位:百万米ドル)、2019年・2024年
図31:世界:農業AI(労務管理)市場予測:販売額(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
図32:世界:農業AI(その他の用途)市場:販売額(単位:百万米ドル)、2019年・2024年
図33:世界:農業AI(その他の用途)市場予測:販売額(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
図34:北米:農業AI市場:販売額(単位:百万米ドル)、2019年・2024年
図35:北米:農業AI市場予測農業AI市場予測:販売額(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
図36:米国:農業AI市場予測農業AI市場:販売額(単位:百万米ドル)、2019年および2024年
図37:米国:農業AI市場予測農業AI市場予測:販売額(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
図38:カナダ:農業AI市場:販売額(単位:百万米ドル)、2019年および2024年
図39:カナダ:農業AI市場予測農業AI市場予測:販売額(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
図40:アジア太平洋:農業AI市場:販売額(単位:百万米ドル)、2019年および2024年
図41:アジア太平洋地域の農業AI市場予測:販売額(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
図42:中国:農業AI市場:販売額(単位:百万米ドル)、2019年および2024年
図43:中国:農業AI市場予測農業AI市場予測:販売額(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
図44:日本:農業AI市場予測農業AI市場:販売額(単位:百万米ドル)、2019年および2024年
図45:日本:農業AI市場予測農業AI市場予測:販売額(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
図46:インド:農業AI市場予測農業AI市場:販売額(単位:百万米ドル)、2019年および2024年
図47:インド:農業AI市場予測農業AI市場予測:販売額(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
図48:韓国:農業AI市場予測農業AI市場:販売額(単位:百万米ドル)、2019年および2024年
図49:韓国:農業AI市場予測:2019年および2024年農業AI市場予測:販売額(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
図50:オーストラリア農業AI市場:販売額(単位:百万米ドル)、2019年および2024年
図51:オーストラリア:農業AI市場予測:2025年~2033年農業AI市場予測:販売額(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
図52:インドネシア:農業AI市場予測農業AI市場:販売額(単位:百万米ドル)、2019年・2024年
図53:インドネシア:農業AI市場予測農業AI市場予測:販売額(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
図54:その他:農業AI市場予測農業AI市場:販売額(単位:百万米ドル)、2019年および2024年
図55:その他:農業AI市場予測農業AI市場予測:販売額(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
図56:ヨーロッパ:農業AI市場:販売額(単位:百万米ドル)、2019年および2024年
図57:欧州:農業AI市場予測農業AI市場予測:販売額(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
図58:ドイツ:農業AI市場:販売額(単位:百万米ドル)、2019年・2024年
図59:ドイツの農業AI市場予測:販売額(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
図60:フランス農業AI市場:販売額(単位:百万米ドル)、2019年・2024年
図61:フランス:農業AI市場予測:2025年~2033年農業AI市場予測:販売額(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
図62:イギリス:農業AI市場予測農業AI市場:販売額(単位:百万米ドル)、2019年および2024年
図63:イギリス:農業AI市場予測農業AI市場予測:販売額(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
図64:イタリア:農業AI市場:販売額(単位:百万米ドル)、2019年および2024年
図65:イタリアの農業AI市場予測:販売額(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
図66:スペイン:農業AI市場予測農業AI市場:販売額(単位:百万米ドル)、2019年および2024年
図67:スペイン:農業AI市場予測農業AI市場予測:販売額(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
図 68:ロシア:農業AI市場予測農業AI市場:販売額(単位:百万米ドル)、2019年および2024年
図69:ロシア:農業AI市場予測農業AI市場予測:販売額(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
図 70:その他農業AI市場:販売額(単位:百万米ドル)、2019年および2024年
図71:その他:農業AI市場予測農業AI市場予測:販売額(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
図72:ラテンアメリカ:農業AI市場:販売額(単位:百万米ドル)、2019年および2024年
図73:ラテンアメリカ:農業AI市場予測:販売額(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
図74:ブラジル農業AI市場:販売額(単位:百万米ドル)、2019年および2024年
図75:ブラジル:農業AI市場予測農業AI市場予測:販売額(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
図76:メキシコ:農業AI市場予測農業AI市場:販売額(単位:百万米ドル)、2019年および2024年
図77:メキシコ:農業AI市場予測農業AI市場予測:販売額(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
図78:その他:農業AI市場予測農業AI市場:販売額(単位:百万米ドル)、2019年および2024年
図79:その他:農業AI市場予測農業AI市場予測:販売額(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
図80:中東・アフリカ:農業AI市場:販売額(単位:百万米ドル)、2019年および2024年
図81:中東およびアフリカ:農業AI市場:国別内訳(単位:%)、2024年
図82:中東およびアフリカ:農業AI市場予測:販売額(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
図83:世界:農業AI産業:SWOT分析
図84:世界:農業AI産業:バリューチェーン分析
図85:世界:農業におけるAI:ポーターのファイブフォース分析

表一覧

表1:世界:農業AI市場:主要産業ハイライト、2024年・2033年
表2:世界:農業AI市場予測:オファリング別内訳(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
表3:世界:農業AI市場予測:技術別構成比(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
表4:世界:農業AI市場予測:用途別構成比(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
表5:世界:農業AI市場予測:地域別構成比(単位:百万米ドル)、2025年~2033年
表6:世界の農業AI市場:競争構造
表7:世界:農業AI市場:主要プレイヤー

 

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Summary

The global AI in agriculture market size reached USD 2.2 Billion in 2024. Looking forward, IMARC Group expects the market to reach USD 13.0 Billion by 2033, exhibiting a growth rate (CAGR) of 19.48% during 2025-2033. The market is experiencing steady growth driven by the increasing need for precision agriculture techniques to enhance crop yield, optimize resource utilization, and mitigate environmental impact, the growing adoption of IoT devices and sensors for data-driven farming practices, and the demand for advanced AI algorithms and machine learning models to analyze vast agricultural datasets.

AI in Agriculture Market Analysis:
Market Growth and Size: The market is witnessing stable growth, driven by the increasing need for precision agriculture to enhance crop yield. The market size is projected to reach billions of dollars within the next few years.
Technological Advancements: AI technologies like machine learning and computer vision are advancing rapidly. Besides, integration of IoT, drones, and remote sensing for data collection is also gaining traction.
Industry Applications: AI in Agriculture is applied across various segments, including crop monitoring, soil analysis, predictive analytics, and autonomous machinery. It is also used for livestock monitoring, disease detection, and smart farming practices.
Geographical Trends: Asia Pacific is a prominent player in the AI in Agriculture market, driven by its large agricultural sector and technological advancements. North America is also a significant contributor, particularly in the adoption of precision agriculture technologies.
Competitive Landscape: The market is characterized by a mix of established players and startups offering AI solutions for agriculture. Leading companies are investing in research and development to stay competitive.
Challenges and Opportunities: Challenges include the high initial cost of AI implementation and the need for education and training for farmers. Besides, opportunities lie in addressing global food security issues and developing sustainable agriculture practices through AI.
Future Outlook: The future of AI in Agriculture looks promising, with continued innovation and adoption expected. AI technologies will play a pivotal role in addressing the challenges of feeding a growing global population while minimizing environmental impact.

AI in Agriculture Market Trends:
Increased efficiency and productivity

One of the primary factors driving the adoption of AI in the agriculture market is the significant increase in efficiency and productivity it offers. Traditional farming methods often involve a lot of guesswork and manual labor, which can be both time-consuming and prone to errors. AI technologies, such as machine learning algorithms and data analytics, enable farmers to make more informed decisions about planting, watering, and harvesting. For example, AI-powered systems can analyze soil conditions, weather patterns, and crop health, optimizing irrigation schedules and reducing water waste. This precision farming approach leads to higher crop yields and better resource management, making agriculture more sustainable and profitable in the long term.

Labor shortage and cost reduction

Labor shortages in agriculture are a global issue, with many regions facing difficulties in securing a stable and skilled workforce for farming activities. AI and automation offer a solution to this challenge by reducing the reliance on manual labor. Robotics, for instance, can perform tasks like weeding, harvesting, and even fruit picking, which are labor-intensive and often hard to staff. Additionally, AI systems can monitor and manage large areas of farmland, reducing the need for a large on-site workforce. This automation not only addresses the labor shortage but also contributes to cost reduction. By automating routine tasks, farmers can lower their operational costs and focus their resources on more strategic aspects of farm management.

Technological advancements

The rapid advancements in AI and machine learning technologies are key drivers in the AI in Agriculture market. These technologies have evolved significantly, offering sophisticated solutions for complex agricultural challenges. Machine learning algorithms can process vast amounts of data from various sources, including weather patterns, crop health, and soil conditions, to provide precise and real-time insights for farmers. The integration of AI in agricultural machinery, like autonomous tractors and drones, enhances field operations, reducing labor costs and increasing efficiency. This continuous evolution of AI technologies makes them increasingly accessible and applicable in agriculture, thus fueling the market growth.

Need for sustainable agriculture practices

Sustainability is a major concern in modern agriculture, and AI plays a crucial role in promoting sustainable practices. AI-driven tools help in monitoring and reducing the environmental impact of farming by optimizing the use of resources. For instance, AI systems can provide precise data on the amount of water or pesticides needed for specific crop areas, minimizing wastage and environmental harm. Additionally, AI can assist in crop rotation and soil health management, which are essential for long-term sustainability. By reducing the carbon footprint and promoting eco-friendly practices, AI is not just an agricultural tool but also a means to combat climate change.

Government initiatives

Governments worldwide are recognizing the potential of AI in revolutionizing agriculture and are thus providing substantial support through initiatives and funding. These initiatives often include subsidies for AI agricultural technology, research and development grants, and educational programs for farmers. This government backing not only stimulates market growth but also encourages innovation and adoption of AI in agriculture. By providing financial and policy support, governments play a significant role in driving the AI in Agriculture market, making it more accessible and beneficial for farmers and the agricultural industry as a whole.

AI in Agriculture Industry Segmentation:
IMARC Group provides an analysis of the key trends in each segment of the market, along with forecasts at the global, regional, and country levels for 2024-2032. Our report has categorized the market based on offering, technology, and application.

Breakup by Offering:
Software
Hardware
AI-as-a-Service
Services

Software accounts for the majority of the market share

The report has provided a detailed breakup and analysis of the market based on the offering. This includes software, hardware, AI-as-a-service, services. According to the report, software represented the largest segment.

The software segment holds the largest share in the AI in Agriculture market, driven by the increasing adoption of AI-powered farm management software, data analytics platforms, and AI-driven decision support systems by farmers and agricultural enterprises. These software solutions offer features such as crop monitoring, yield prediction, pest detection, and irrigation management, enabling precise and data-driven farming practices. With the integration of AI algorithms, farmers can make informed decisions, optimize resource utilization, and enhance crop yields while minimizing environmental impact. This segment is expected to witness sustained growth as technology providers continue to develop advanced software solutions tailored to the evolving needs of the agriculture sector.

The hardware segment encompasses AI-related physical devices and components used in agricultural applications, including sensors, drones, autonomous machinery, and AI-specific hardware accelerators. These technologies are essential for data collection, monitoring, and autonomous operations on the farm. The adoption of precision agriculture techniques has driven the demand for hardware solutions, allowing farmers to gather real-time data and automate various farming tasks. As technological advancements continue to enhance hardware capabilities, the hardware segment is poised for significant growth in the AI in agriculture market.

AI-as-a-Service is a segment that offers AI capabilities through cloud-based platforms and services to agricultural stakeholders. It enables farmers and organizations to access AI tools, machine learning models, and data analytics on a subscription or pay-per-use basis. This approach lowers the entry barriers for adopting AI in agriculture, particularly for smaller farms and businesses with limited IT infrastructure. AI-as-a-Service provides scalability and flexibility, allowing users to harness the power of AI without significant upfront investments in software or hardware. This segment is witnessing increased adoption due to its convenience and cost-effective nature.

The services segment includes consulting, implementation, training, and support services provided by AI solution providers and agricultural technology companies. Services play a crucial role in assisting farmers and organizations in the successful adoption and utilization of AI technologies in agriculture. Consulting services help assess specific needs, while implementation and training services ensure a smooth transition to AI-driven practices. Ongoing support services are essential for troubleshooting and optimizing AI systems. As the AI in Agriculture market matures, the demand for specialized services is expected to grow, providing added value to customers seeking to maximize the benefits of AI technologies in farming operations.

Breakup by Technology:

Machine Learning
Computer Vision
Predictive Analytics

Machine learning holds the largest share in the industry

A detailed breakup and analysis of the market based on technology has also been provided in the report. This includes machine learning, computer vision, and predictive analytics. According to the report, machine learning accounted for the largest market share.

Machine learning stands out as the largest segment. Machine learning algorithms are widely used for data analysis, pattern recognition, and decision-making in agriculture. They enable farmers to harness the power of data from various sources, including sensors, satellites, and drones, to make informed decisions about planting, irrigation, pest control, and crop health. Machine learning models help optimize resource allocation, predict crop yields, and even identify early signs of diseases or nutrient deficiencies in crops. The scalability and versatility of machine learning make it a fundamental technology driving precision agriculture and sustainable farming practices.

Computer vision is another crucial segment within the market. It involves the use of AI algorithms to interpret visual data from cameras and sensors. In agriculture, computer vision is employed for tasks like crop monitoring, weed detection, and fruit quality assessment. By analyzing images and videos, computer vision systems can identify anomalies in crops, enabling timely interventions. It also plays a significant role in autonomous farming by guiding robotic equipment and ensuring accurate plant and soil analysis. As technology continues to advance, computer vision applications in agriculture are becoming more sophisticated and accurate.

Predictive analytics is a vital component of AI in agriculture market. It involves the use of historical and real-time data to forecast future trends and outcomes in agriculture. Predictive models assist farmers in making proactive decisions related to weather, pest control, and crop management. By analyzing data on weather patterns, soil conditions, and past crop performance, predictive analytics can help optimize planting schedules and predict potential crop diseases or yield fluctuations. This segment contributes to risk mitigation and efficient resource allocation in agriculture, making it an essential tool for farmers seeking to maximize their yields and profitability.

Breakup by Application:

Precision Farming
Agriculture Robots
Livestock Monitoring
Drone Analytics
Labor Management
Others

Precision farming represents the leading market segment

A detailed breakup and analysis of the market based on application has also been provided in the report. This includes precision farming, agriculture robots, livestock monitoring, drone analytics, labor management, and others. According to the report, precision farming accounted for the largest market share.

Precision farming, also known as precision agriculture, dominates the market segment with its focus on optimizing crop management practices. This segment involves the use of AI-driven technologies for precise monitoring of soil conditions, weather, and crop health. It enables farmers to make data-driven decisions about irrigation, fertilization, and pest control, ultimately leading to increased crop yield and resource efficiency. Precision farming also contributes to sustainability by reducing resource wastage and environmental impact, making it the largest and most influential segment in the AI in Agriculture market.

Agriculture robots play a vital role in automating various farming tasks, from planting and harvesting to weeding and monitoring. These robots leverage AI and machine learning to enhance efficiency and reduce labor requirements. They are particularly valuable in addressing labor shortages and increasing productivity in the agriculture sector. Agriculture robots continue to evolve, offering new opportunities for precision and automation in farming practices.

The livestock monitoring segment focuses on using AI to enhance the management and well-being of farm animals. It involves the use of sensors, wearables, and data analytics to monitor the health, behavior, and productivity of livestock. This segment ensures that animals receive proper care, leading to improved livestock yield, disease prevention, and overall animal welfare. It is an essential component of modern livestock farming practices.

Drone analytics in agriculture involves the use of unmanned aerial vehicles (UAVs) equipped with sensors and cameras to collect data on crop health, soil conditions, and pest infestations. AI-powered analytics then process this data to provide valuable insights to farmers. This segment offers a bird's-eye view of farms, enabling quick and efficient decision-making. It is particularly beneficial for large-scale farms and those with challenging terrain.

The labor management segment focuses on optimizing workforce management on farms using AI-driven solutions. It helps farmers allocate labor resources efficiently, plan tasks, and improve overall labor productivity. By automating routine administrative tasks and providing insights into labor utilization, this segment ensures that farm labor is utilized effectively and that the workforce is better managed, ultimately contributing to cost savings and improved farm operations.

Breakup by Region:
North America
United States
Canada
Asia-Pacific
China
Japan
India
South Korea
Australia
Indonesia
Others
Europe
Germany
France
United Kingdom
Italy
Spain
Russia
Others
Latin America
Brazil
Mexico
Others
Middle East and Africa

North America leads the market, accounting for the largest AI in agriculture market share

The market research report has also provided a comprehensive analysis of all the major regional markets, which include North America (the United States and Canada); Europe (Germany, France, the United Kingdom, Italy, Spain, Russia, and others); Asia Pacific (China, Japan, India, South Korea, Australia, Indonesia, and others); Latin America (Brazil, Mexico, and others); and the Middle East and Africa. According to the report, North America accounted for the largest market share.

North America dominates the market, driven by advanced technological infrastructure, a strong focus on precision farming, and extensive investments in AI adoption. The region benefits from the presence of leading AI solution providers, and the agriculture sector's willingness to embrace innovative technologies like AI for crop monitoring, soil analysis, and autonomous machinery. Favorable government policies and incentives also contribute to the market's growth in North America.

In Europe, the market is experiencing steady growth, with countries like Germany, France, and the Netherlands leading in adoption. The region places emphasis on sustainable farming practices and environmental conservation, making AI a valuable tool for optimizing resource utilization and minimizing ecological impact. European farmers are increasingly using AI for crop management, livestock monitoring, and predictive analytics to enhance overall agricultural productivity.

The Asia Pacific region is witnessing remarkable growth in the AI in agriculture market, driven by its vast agricultural sector, population growth, and increasing demand for food security. Countries like China and India are adopting AI-driven technologies for precision agriculture, crop monitoring, and smart farming practices. The region's agricultural innovation, combined with government support, positions Asia Pacific as a significant player in the global AI in Agriculture market.

Latin America is emerging as a promising market for AI in agriculture, with countries like Brazil and Argentina leading the adoption curve. The region's rich agricultural resources and growing awareness of the benefits of AI are driving its expansion. Latin American farmers are utilizing AI for crop optimization, disease detection, and yield prediction, aiming to increase productivity and ensure food sustainability.

The Middle East and Africa region are gradually embracing AI in agriculture, with a focus on addressing water scarcity and extreme climatic conditions. AI solutions for precision irrigation and crop management are gaining traction in arid regions. Additionally, governments and international organizations are investing in AI-powered projects to improve agricultural practices and ensure food security in this region.

Leading Key Players in the AI in Agriculture Industry:
Key players in the market are actively engaged in several strategic initiatives to maintain their competitive edge. These initiatives include significant investments in research and development to enhance AI algorithms and machine learning models tailored for agriculture. Companies are also focusing on partnerships and collaborations with agricultural technology firms, research institutions, and government agencies to expand their market reach and access to valuable data sources. Moreover, they are launching new AI-powered solutions and platforms that offer farmers advanced tools for crop monitoring, predictive analytics, and autonomous machinery. Additionally, key players are providing training and support services to educate farmers on the effective use of AI technologies in agriculture, fostering broader adoption.

The market research report has provided a comprehensive analysis of the competitive landscape. Detailed profiles of all major companies have also been provided. Some of the key players in the market include

A.A.A Taranis Visual Ltd.
Ag Leader Technology
AgEagle Aerial Systems Inc.
Bayer AG
Deere & Company
Gamaya
Granular Inc. (DuPont de Nemours, Inc.)
International Business Machines Corporation
Raven Industries Inc.
Trimble Inc.
Oracle Corporation
Wipro Limited


Key Questions Answered in This Report

1. What was the size of the global AI in agriculture market in 2024?
2. What is the expected growth rate of the global AI in agriculture market during 2025-2033?
3. What are the key factors driving the global AI in agriculture market?
4. What has been the impact of COVID-19 on the global AI in agriculture market?
5. What is the breakup of the global AI in agriculture market based on the offering?
6. What is the breakup of the global AI in agriculture market based on the technology?
7. What is the breakup of the global AI in agriculture market based on the application?
8. What are the key regions in the global AI in agriculture market?
9. Who are the key players/companies in the global AI in agriculture market?



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Table of Contents

1 Preface
2 Scope and Methodology
2.1 Objectives of the Study
2.2 Stakeholders
2.3 Data Sources
2.3.1 Primary Sources
2.3.2 Secondary Sources
2.4 Market Estimation
2.4.1 Bottom-Up Approach
2.4.2 Top-Down Approach
2.5 Forecasting Methodology
3 Executive Summary
4 Introduction
4.1 Overview
4.2 Key Industry Trends
5 Global AI in Agriculture Market
5.1 Market Overview
5.2 Market Performance
5.3 Impact of COVID-19
5.4 Market Forecast
6 Market Breakup by Offering
6.1 Software
6.1.1 Market Trends
6.1.2 Market Forecast
6.2 Hardware
6.2.1 Market Trends
6.2.2 Market Forecast
6.3 AI-as-a-Service
6.3.1 Market Trends
6.3.2 Market Forecast
6.4 Services
6.4.1 Market Trends
6.4.2 Market Forecast
7 Market Breakup by Technology
7.1 Machine Learning
7.1.1 Market Trends
7.1.2 Market Forecast
7.2 Computer Vision
7.2.1 Market Trends
7.2.2 Market Forecast
7.3 Predictive Analytics
7.3.1 Market Trends
7.3.2 Market Forecast
8 Market Breakup by Application
8.1 Precision Farming
8.1.1 Market Trends
8.1.2 Market Forecast
8.2 Agriculture Robots
8.2.1 Market Trends
8.2.2 Market Forecast
8.3 Livestock Monitoring
8.3.1 Market Trends
8.3.2 Market Forecast
8.4 Drone Analytics
8.4.1 Market Trends
8.4.2 Market Forecast
8.5 Labor Management
8.5.1 Market Trends
8.5.2 Market Forecast
8.6 Others
8.6.1 Market Trends
8.6.2 Market Forecast
9 Market Breakup by Region
9.1 North America
9.1.1 United States
9.1.1.1 Market Trends
9.1.1.2 Market Forecast
9.1.2 Canada
9.1.2.1 Market Trends
9.1.2.2 Market Forecast
9.2 Asia-Pacific
9.2.1 China
9.2.1.1 Market Trends
9.2.1.2 Market Forecast
9.2.2 Japan
9.2.2.1 Market Trends
9.2.2.2 Market Forecast
9.2.3 India
9.2.3.1 Market Trends
9.2.3.2 Market Forecast
9.2.4 South Korea
9.2.4.1 Market Trends
9.2.4.2 Market Forecast
9.2.5 Australia
9.2.5.1 Market Trends
9.2.5.2 Market Forecast
9.2.6 Indonesia
9.2.6.1 Market Trends
9.2.6.2 Market Forecast
9.2.7 Others
9.2.7.1 Market Trends
9.2.7.2 Market Forecast
9.3 Europe
9.3.1 Germany
9.3.1.1 Market Trends
9.3.1.2 Market Forecast
9.3.2 France
9.3.2.1 Market Trends
9.3.2.2 Market Forecast
9.3.3 United Kingdom
9.3.3.1 Market Trends
9.3.3.2 Market Forecast
9.3.4 Italy
9.3.4.1 Market Trends
9.3.4.2 Market Forecast
9.3.5 Spain
9.3.5.1 Market Trends
9.3.5.2 Market Forecast
9.3.6 Russia
9.3.6.1 Market Trends
9.3.6.2 Market Forecast
9.3.7 Others
9.3.7.1 Market Trends
9.3.7.2 Market Forecast
9.4 Latin America
9.4.1 Brazil
9.4.1.1 Market Trends
9.4.1.2 Market Forecast
9.4.2 Mexico
9.4.2.1 Market Trends
9.4.2.2 Market Forecast
9.4.3 Others
9.4.3.1 Market Trends
9.4.3.2 Market Forecast
9.5 Middle East and Africa
9.5.1 Market Trends
9.5.2 Market Breakup by Country
9.5.3 Market Forecast
10 SWOT Analysis
10.1 Overview
10.2 Strengths
10.3 Weaknesses
10.4 Opportunities
10.5 Threats
11 Value Chain Analysis
12 Porters Five Forces Analysis
12.1 Overview
12.2 Bargaining Power of Buyers
12.3 Bargaining Power of Suppliers
12.4 Degree of Competition
12.5 Threat of New Entrants
12.6 Threat of Substitutes
13 Price Analysis
14 Competitive Landscape
14.1 Market Structure
14.2 Key Players
14.3 Profiles of Key Players
14.3.1 A.A.A Taranis Visual Ltd.
14.3.1.1 Company Overview
14.3.1.2 Product Portfolio
14.3.2 Ag Leader Technology
14.3.2.1 Company Overview
14.3.2.2 Product Portfolio
14.3.3 AgEagle Aerial Systems Inc.
14.3.3.1 Company Overview
14.3.3.2 Product Portfolio
14.3.3.3 Financials
14.3.4 Bayer AG
14.3.4.1 Company Overview
14.3.4.2 Product Portfolio
14.3.4.3 Financials
14.3.4.4 SWOT Analysis
14.3.5 Deere & Company
14.3.5.1 Company Overview
14.3.5.2 Product Portfolio
14.3.5.3 Financials
14.3.5.4 SWOT Analysis
14.3.6 Gamaya
14.3.6.1 Company Overview
14.3.6.2 Product Portfolio
14.3.7 Granular Inc. (DuPont de Nemours, Inc.)
14.3.7.1 Company Overview
14.3.7.2 Product Portfolio
14.3.8 International Business Machines Corporation
14.3.8.1 Company Overview
14.3.8.2 Product Portfolio
14.3.8.3 Financials
14.3.8.4 SWOT Analysis
14.3.9 Raven Industries Inc.
14.3.9.1 Company Overview
14.3.9.2 Product Portfolio
14.3.10 Trimble Inc.
14.3.10.1 Company Overview
14.3.10.2 Product Portfolio
14.3.10.3 Financials
14.3.10.4 SWOT Analysis
14.3.11 Oracle Corporation
14.3.11.1 Company Overview
14.3.11.2 Product Portfolio
14.3.11.3 Financials
14.3.11.4 SWOT Analysis
14.3.12 Wipro Limited
14.3.12.1 Company Overview
14.3.12.2 Product Portfolio
14.3.12.3 Financials

Kindly, note that this only represents a partial list of companies, and the complete list has been provided in the report

List of Figures

Figure 1: Global: AI in Agriculture Market: Major Drivers and Challenges
Figure 2: Global: AI in Agriculture Market: Sales Value (in Billion USD), 2019-2024
Figure 3: Global: AI in Agriculture Market Forecast: Sales Value (in Billion USD), 2025-2033
Figure 4: Global: AI in Agriculture Market: Breakup by Offering (in %), 2024
Figure 5: Global: AI in Agriculture Market: Breakup by Technology (in %), 2024
Figure 6: Global: AI in Agriculture Market: Breakup by Application (in %), 2024
Figure 7: Global: AI in Agriculture Market: Breakup by Region (in %), 2024
Figure 8: Global: AI in Agriculture (Software) Market: Sales Value (in Million USD), 2019 & 2024
Figure 9: Global: AI in Agriculture (Software) Market Forecast: Sales Value (in Million USD), 2025-2033
Figure 10: Global: AI in Agriculture (Hardware) Market: Sales Value (in Million USD), 2019 & 2024
Figure 11: Global: AI in Agriculture (Hardware) Market Forecast: Sales Value (in Million USD), 2025-2033
Figure 12: Global: AI in Agriculture (AI-as-a-Service) Market: Sales Value (in Million USD), 2019 & 2024
Figure 13: Global: AI in Agriculture (AI-as-a-Service) Market Forecast: Sales Value (in Million USD), 2025-2033
Figure 14: Global: AI in Agriculture (Services) Market: Sales Value (in Million USD), 2019 & 2024
Figure 15: Global: AI in Agriculture (Services) Market Forecast: Sales Value (in Million USD), 2025-2033
Figure 16: Global: AI in Agriculture (Machine Learning) Market: Sales Value (in Million USD), 2019 & 2024
Figure 17: Global: AI in Agriculture (Machine Learning) Market Forecast: Sales Value (in Million USD), 2025-2033
Figure 18: Global: AI in Agriculture (Computer Vision) Market: Sales Value (in Million USD), 2019 & 2024
Figure 19: Global: AI in Agriculture (Computer Vision) Market Forecast: Sales Value (in Million USD), 2025-2033
Figure 20: Global: AI in Agriculture (Predictive Analytics) Market: Sales Value (in Million USD), 2019 & 2024
Figure 21: Global: AI in Agriculture (Predictive Analytics) Market Forecast: Sales Value (in Million USD), 2025-2033
Figure 22: Global: AI in Agriculture (Precision Farming) Market: Sales Value (in Million USD), 2019 & 2024
Figure 23: Global: AI in Agriculture (Precision Farming) Market Forecast: Sales Value (in Million USD), 2025-2033
Figure 24: Global: AI in Agriculture (Agriculture Robots) Market: Sales Value (in Million USD), 2019 & 2024
Figure 25: Global: AI in Agriculture (Agriculture Robots) Market Forecast: Sales Value (in Million USD), 2025-2033
Figure 26: Global: AI in Agriculture (Livestock Monitoring) Market: Sales Value (in Million USD), 2019 & 2024
Figure 27: Global: AI in Agriculture (Livestock Monitoring) Market Forecast: Sales Value (in Million USD), 2025-2033
Figure 28: Global: AI in Agriculture (Drone Analytics) Market: Sales Value (in Million USD), 2019 & 2024
Figure 29: Global: AI in Agriculture (Drone Analytics) Market Forecast: Sales Value (in Million USD), 2025-2033
Figure 30: Global: AI in Agriculture (Labor Management) Market: Sales Value (in Million USD), 2019 & 2024
Figure 31: Global: AI in Agriculture (Labor Management) Market Forecast: Sales Value (in Million USD), 2025-2033
Figure 32: Global: AI in Agriculture (Other Applications) Market: Sales Value (in Million USD), 2019 & 2024
Figure 33: Global: AI in Agriculture (Other Applications) Market Forecast: Sales Value (in Million USD), 2025-2033
Figure 34: North America: AI in Agriculture Market: Sales Value (in Million USD), 2019 & 2024
Figure 35: North America: AI in Agriculture Market Forecast: Sales Value (in Million USD), 2025-2033
Figure 36: United States: AI in Agriculture Market: Sales Value (in Million USD), 2019 & 2024
Figure 37: United States: AI in Agriculture Market Forecast: Sales Value (in Million USD), 2025-2033
Figure 38: Canada: AI in Agriculture Market: Sales Value (in Million USD), 2019 & 2024
Figure 39: Canada: AI in Agriculture Market Forecast: Sales Value (in Million USD), 2025-2033
Figure 40: Asia-Pacific: AI in Agriculture Market: Sales Value (in Million USD), 2019 & 2024
Figure 41: Asia-Pacific: AI in Agriculture Market Forecast: Sales Value (in Million USD), 2025-2033
Figure 42: China: AI in Agriculture Market: Sales Value (in Million USD), 2019 & 2024
Figure 43: China: AI in Agriculture Market Forecast: Sales Value (in Million USD), 2025-2033
Figure 44: Japan: AI in Agriculture Market: Sales Value (in Million USD), 2019 & 2024
Figure 45: Japan: AI in Agriculture Market Forecast: Sales Value (in Million USD), 2025-2033
Figure 46: India: AI in Agriculture Market: Sales Value (in Million USD), 2019 & 2024
Figure 47: India: AI in Agriculture Market Forecast: Sales Value (in Million USD), 2025-2033
Figure 48: South Korea: AI in Agriculture Market: Sales Value (in Million USD), 2019 & 2024
Figure 49: South Korea: AI in Agriculture Market Forecast: Sales Value (in Million USD), 2025-2033
Figure 50: Australia: AI in Agriculture Market: Sales Value (in Million USD), 2019 & 2024
Figure 51: Australia: AI in Agriculture Market Forecast: Sales Value (in Million USD), 2025-2033
Figure 52: Indonesia: AI in Agriculture Market: Sales Value (in Million USD), 2019 & 2024
Figure 53: Indonesia: AI in Agriculture Market Forecast: Sales Value (in Million USD), 2025-2033
Figure 54: Others: AI in Agriculture Market: Sales Value (in Million USD), 2019 & 2024
Figure 55: Others: AI in Agriculture Market Forecast: Sales Value (in Million USD), 2025-2033
Figure 56: Europe: AI in Agriculture Market: Sales Value (in Million USD), 2019 & 2024
Figure 57: Europe: AI in Agriculture Market Forecast: Sales Value (in Million USD), 2025-2033
Figure 58: Germany: AI in Agriculture Market: Sales Value (in Million USD), 2019 & 2024
Figure 59: Germany: AI in Agriculture Market Forecast: Sales Value (in Million USD), 2025-2033
Figure 60: France: AI in Agriculture Market: Sales Value (in Million USD), 2019 & 2024
Figure 61: France: AI in Agriculture Market Forecast: Sales Value (in Million USD), 2025-2033
Figure 62: United Kingdom: AI in Agriculture Market: Sales Value (in Million USD), 2019 & 2024
Figure 63: United Kingdom: AI in Agriculture Market Forecast: Sales Value (in Million USD), 2025-2033
Figure 64: Italy: AI in Agriculture Market: Sales Value (in Million USD), 2019 & 2024
Figure 65: Italy: AI in Agriculture Market Forecast: Sales Value (in Million USD), 2025-2033
Figure 66: Spain: AI in Agriculture Market: Sales Value (in Million USD), 2019 & 2024
Figure 67: Spain: AI in Agriculture Market Forecast: Sales Value (in Million USD), 2025-2033
Figure 68: Russia: AI in Agriculture Market: Sales Value (in Million USD), 2019 & 2024
Figure 69: Russia: AI in Agriculture Market Forecast: Sales Value (in Million USD), 2025-2033
Figure 70: Others: AI in Agriculture Market: Sales Value (in Million USD), 2019 & 2024
Figure 71: Others: AI in Agriculture Market Forecast: Sales Value (in Million USD), 2025-2033
Figure 72: Latin America: AI in Agriculture Market: Sales Value (in Million USD), 2019 & 2024
Figure 73: Latin America: AI in Agriculture Market Forecast: Sales Value (in Million USD), 2025-2033
Figure 74: Brazil: AI in Agriculture Market: Sales Value (in Million USD), 2019 & 2024
Figure 75: Brazil: AI in Agriculture Market Forecast: Sales Value (in Million USD), 2025-2033
Figure 76: Mexico: AI in Agriculture Market: Sales Value (in Million USD), 2019 & 2024
Figure 77: Mexico: AI in Agriculture Market Forecast: Sales Value (in Million USD), 2025-2033
Figure 78: Others: AI in Agriculture Market: Sales Value (in Million USD), 2019 & 2024
Figure 79: Others: AI in Agriculture Market Forecast: Sales Value (in Million USD), 2025-2033
Figure 80: Middle East and Africa: AI in Agriculture Market: Sales Value (in Million USD), 2019 & 2024
Figure 81: Middle East and Africa: AI in Agriculture Market: Breakup by Country (in %), 2024
Figure 82: Middle East and Africa: AI in Agriculture Market Forecast: Sales Value (in Million USD), 2025-2033
Figure 83: Global: AI in Agriculture Industry: SWOT Analysis
Figure 84: Global: AI in Agriculture Industry: Value Chain Analysis
Figure 85: Global: AI in Agriculture Industry: Porter's Five Forces Analysis

List of Tables

Table 1: Global: AI in Agriculture Market: Key Industry Highlights, 2024 & 2033
Table 2: Global: AI in Agriculture Market Forecast: Breakup by Offering (in Million USD), 2025-2033
Table 3: Global: AI in Agriculture Market Forecast: Breakup by Technology (in Million USD), 2025-2033
Table 4: Global: AI in Agriculture Market Forecast: Breakup by Application (in Million USD), 2025-2033
Table 5: Global: AI in Agriculture Market Forecast: Breakup by Region (in Million USD), 2025-2033
Table 6: Global: AI in Agriculture Market: Competitive Structure
Table 7: Global: AI in Agriculture Market: Key Players

 

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2025/02/21 10:27

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