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アジア太平洋地域の農業における人工知能市場の2030年までの予測 - 地域別分析 - コンポーネント別(ハードウェア、ソフトウェア、サービス)、アプリケーション別(精密農業、ドローン分析、農業ロボット、家畜モニタリング、その他)


Asia Pacific Artificial Intelligence in Agriculture Market Forecast to 2030 - Regional Analysis - by Component (Hardware, Software, and Services) and Application (Precision Farming, Drone Analytics, Agriculture Robots, Livestock Monitoring, and Others)

アジア太平洋地域の農業用人工知能市場は、2022年に3億5,633万米ドルと評価され、2030年には18億7,698万米ドルに達すると予測されている。 発展途上国における潜在的な成長機会がアジア太平洋地域の農業用人工... もっと見る

 

 

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2024年8月7日 US$3,550
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サマリー

アジア太平洋地域の農業用人工知能市場は、2022年に3億5,633万米ドルと評価され、2030年には18億7,698万米ドルに達すると予測されている。

発展途上国における潜在的な成長機会がアジア太平洋地域の農業用人工知能市場を押し上げる

発展途上国は、限られた資源、小規模な土地保有、水不足、技術や信用へのアクセス不足など、農業における特有の問題に直面している。気候変動により、干ばつ、洪水、虫害が増加している。市場との接続が難しく、農作物に適正な価格をつけることができない。こうした課題に対応するため、発展途上国のさまざまな政府が農業AIに注目している。AIは、発展途上国の農業生産と持続可能性を飛躍的に向上させながら、これらの問題に対処する可能性を秘めている。いくつかの世界的な組織がさまざまな取り組みを行っている。例えば、AI4AIは官民パートナーシップを通じてデジタル農業を拡大し、2027年までに世界で100万人の農家に到達することを意図している。官民パートナーシップの下で、世界中の政府はいくつかの措置を講じている。例えば、「農業のデジタル変革のための官民パートナーシップ」プロジェクトでは、2021年以降に確立されたパイロットからのデータを用いて、農業4.0の枠組みに関する政策提言を強化することを意図している。目標は100ケースを達成し、カカオ、コーヒー、アボカドなどの歴史的作物に加え、オオバコ、ケープグースベリー、パームヤシなどの新しい作物に対する適切性を評価することである。

もうひとつの例はインドで、デジタル農業の拡大に力を入れている。例えば、インド政府は企業セクター、産業界、農民組織と協力している。Agri Stackは、インドの農業を促進し、データとデジタルサービスの活用を通じて農家の成果と結果を向上させるために、複数のステークホルダーを結びつけるための政府のデジタル基盤である。2022年、インドはデジタル農業における官民パートナーシップに関する提言を行うため、6つのワーキンググループでマルチステークホルダーによる議論を主導した。このように、発展途上国によるこのような取り組みは、農業市場におけるAIのいくつかの機会を生み出すと予想される。

アジア太平洋地域の農業における人工知能市場概要

アジア太平洋地域の農業AI市場は、オーストラリア、インド、中国、日本、韓国、その他のアジア太平洋地域に区分される。Asian Development Outlook 2021 Updateのテーマ章によると、貧困層の76%は農村地域に住んでおり、農業生産と所得の増加は貧困をなくすために不可欠である。そのため、この地域の各国政府は、より気候変動に強く近代的な農業に変革するためのイニシアチブをとっている。例えば、2023年12月、中国は成都で初の国産設計の無人垂直植物工場を開発した。都市農業研究所(IUA)と中国農業科学院(CAAS)のチームは、35日間でレタスを生産・収穫できるロボットを配備した。この人工知能ベースの制御システムは、最先端の技術とアルゴリズムを用いて、垂直農法作業内の重要な環境要因を監視、分析、変更する。

この地域のいくつかのプレーヤーは、AI対応農業を提供するために、提携や協力などの戦略的イニシアチブをとっている。例えば、2022年11月、シンジェンタと画像認識企業のプランティクスは、アジア太平洋地域の少なくとも50万人の零細農家にAI対応デジタル農業ツールを提供する提携を発表した。この提携により、零細農家はシンジェンタの農家向けアプリ「クロップワイズ・グロワー」を通じて、50以上の作物と500以上の病気に関する世界規模のデータベースにアクセスできるようになる。このアプリは、農業のベストプラクティスと作物保護ソリューションに関するアドバイスをオンデマンドで提供することで、作物の収量を守るためにデータの力を活用します。Cropwise GrowerはAIを使用しており、農家は作物の問題を写真に撮り、93%の精度でリアルタイムに作物の害虫や病気を特定することができる。Plantixのアルゴリズムが画像を分析して問題を特定し、推奨を行う。このように、アジア太平洋地域全体のこのような開発は、農業AI市場を推進している。

アジア太平洋地域の農業における人工知能市場の収益と2030年までの予測(百万米ドル)

アジア太平洋地域の農業における人工知能市場のセグメンテーション

アジア太平洋地域の農業における人工知能市場は、コンポーネント、アプリケーション、および国に分類されます。

コンポーネントに基づき、アジア太平洋地域の農業用人工知能市場はハードウェア、ソフトウェア、サービスに分類される。ソフトウェアセグメントが2022年に最大の市場シェアを占めた。

用途別では、アジア太平洋地域の農業用人工知能市場は、精密農業、ドローン分析、農業用ロボット、家畜モニタリング、その他に分類される。精密農業セグメントが2022年に最大の市場シェアを占めた。

国別では、アジア太平洋地域の農業用人工知能市場は、オーストラリア、中国、インド、日本、韓国、その他のアジア太平洋地域に区分される。2022年のアジア太平洋地域の農業用人工知能市場シェアは中国が独占した。

Tule Technologies Inc、Deere & Co、International Business Machines Corp、Microsoft Corpは、アジア太平洋の農業用人工知能市場で事業を展開している大手企業である。

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目次

目次

1.はじめに
1.1 インサイト・パートナーズ調査レポートのガイダンス
1.2 市場セグメンテーション
2.エグゼクティブサマリー
2.1 主要インサイト
2.2 市場の魅力
3.調査方法
3.1 カバレッジ
3.2 二次調査
3.3 一次調査
4.農業における人工知能市場の展望
4.1 概要
4.2 PEST分析
4.3 エコシステム分析
4.3.1 バリューチェーンのベンダー一覧
5.アジア太平洋地域の農業における人工知能市場 - 主な市場ダイナミクス
5.1 市場促進要因
5.1.1 農業におけるリアルタイム分析のニーズの高まり
5.1.2 AIソリューション導入に対する政府支援の高まり
5.1.3 農業における無人航空機(UAV)の利用拡大
5.2 阻害要因
5.2.1 技術的に熟練した労働者の不足
5.2.2 農業機械へのAI導入コストの高さ
5.3 チャンス
5.3.1 増加するスマート農業
5.3.2 発展途上国における潜在的成長機会
5.4 将来動向
5.4.1 農業におけるロボット工学と自動化
5.5 推進要因と阻害要因の影響
6.農業における人工知能市場-アジア太平洋地域市場分析
6.1 農業における人工知能市場収益(百万米ドル)、2020-2030年
6.2 農業における人工知能市場の予測分析
7.アジア太平洋地域の農業用人工知能市場分析-コンポーネント別
7.1 ハードウェア
7.1.1 概要
7.1.2 ハードウェア農業における人工知能市場:2030年までの収益と予測(百万米ドル)
7.2 ソフトウェア
7.2.1 概要
7.2.2 ソフトウェア農業における人工知能市場:2030年までの収益と予測(百万米ドル)
7.3 サービス
7.3.1 概要
7.3.2 サービス農業における人工知能市場:2030年までの収益と予測(百万米ドル)
8.アジア太平洋地域の農業における人工知能市場分析-用途別
8.1 精密農業
8.1.1 概要
8.1.2 精密農業:農業における人工知能市場-2030年までの収益と予測(百万米ドル)
8.2 ドローン分析
8.2.1 概要
8.2.2 ドローン分析:農業における人工知能市場:2030年までの収益と予測(百万米ドル)
8.3 農業用ロボット
8.3.1 概要
8.3.2 農業用ロボット:農業における人工知能市場:2030年までの収益と予測(百万米ドル)
8.4 家畜モニタリング
8.4.1 概要
8.4.2 家畜モニタリング:農業における人工知能市場:2030年までの収益と予測(百万米ドル)
8.5 その他
8.5.1 概要
8.5.2 その他農業における人工知能市場:2030年までの収益と予測(百万米ドル)
9.アジア太平洋地域の農業における人工知能市場 - 国別分析
9.1 アジア太平洋地域の農業における人工知能市場概観
9.1.1 アジア太平洋地域農業における人工知能市場 - 国別の収益と予測分析
9.1.1.1 アジア太平洋地域農業分野の人工知能市場:売上高と予測分析:国別
9.1.1.2 中国:農業における人工知能市場:2030年までの収益と予測(百万米ドル)
9.1.1.2.1 中国:農業における人工知能市場の内訳(コンポーネント別
9.1.1.2.2 中国:農業における人工知能市場農業における人工知能市場の内訳、用途別
9.1.1.3 日本:農業における人工知能市場農業における人工知能市場:2030年までの収益と予測(百万米ドル)
9.1.1.3.1 日本:農業における人工知能市場農業における人工知能市場:コンポーネント別内訳
9.1.1.3.2 日本:農業における人工知能市場農業における人工知能市場の内訳、用途別
9.1.1.4 インド:農業における人工知能市場農業における人工知能市場:2030年までの収益と予測(百万米ドル)
9.1.1.4.1 インド:農業における人工知能市場農業における人工知能市場の内訳:コンポーネント別
9.1.1.4.2 インド:農業における人工知能市場農業における人工知能市場の用途別内訳
9.1.1.5 オーストラリア:農業における人工知能市場農業分野の人工知能市場:2030年までの収益予測(百万米ドル)
9.1.1.5.1 オーストラリア:農業における人工知能市場農業における人工知能市場の内訳:コンポーネント別
9.1.1.5.2 オーストラリア:農業における人工知能市場農業における人工知能市場の内訳:用途別
9.1.1.6 韓国:農業における人工知能市場農業における人工知能市場:2030年までの収益予測(百万米ドル)
9.1.1.6.1 韓国:農業における人工知能市場農業における人工知能市場の内訳(コンポーネント別
9.1.1.6.2 韓国:農業における人工知能市場:収益(百万米ドル農業における人工知能市場の内訳:用途別
9.1.1.7 その他のアジア太平洋地域農業における人工知能市場:2030年までの収益と予測(百万米ドル)
9.1.1.7.1 アジア太平洋地域のその他地域農業における人工知能市場の内訳(コンポーネント別
9.1.1.7.2 その他のアジア太平洋地域:農業における人工知能市場農業における人工知能市場の内訳(用途別
10.競争環境
10.1 主要企業によるヒートマップ分析
10.2 企業のポジショニングと集中度
11.産業展望
11.1 概要
11.2 市場イニシアティブ
11.3 製品開発
11.4 合併・買収
12.企業プロフィール
12.1 ディア・アンド・カンパニー
12.1.1 主要事実
12.1.2 事業内容
12.1.3 製品とサービス
12.1.4 財務概要
12.1.5 SWOT分析
12.1.6 主要開発
12.2 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ
12.2.1 主要事実
12.2.2 事業内容
12.2.3 製品とサービス
12.2.4 財務概要
12.2.5 SWOT分析
12.2.6 主要開発
12.3 マイクロソフト
12.3.1 主要事実
12.3.2 事業内容
12.3.3 製品とサービス
12.3.4 財務概要
12.3.5 SWOT分析
12.3.6 主要開発
12.4 チュール・テクノロジーズ・インク
12.4.1 主要事実
12.4.2 事業内容
12.4.3 製品とサービス
12.4.4 財務概要
12.4.5 SWOT分析
12.4.6 主要開発
13.付録
13.1 単語索引
13.2 インサイト・パートナーズについて

 

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Summary

The Asia Pacific artificial intelligence in agriculture market was valued at US$ 356.33 million in 2022 and is expected to reach US$ 1,876.98 million by 2030; it is estimated to record a CAGR of 23.1% from 2022 to 2030.

Potential Growth Opportunities in Developing Countries Boost Asia Pacific Artificial Intelligence in Agriculture Market

Developing countries confront particular issues in agriculture, including limited resources, small landholdings, insufficient water, and a lack of access to technology and credit. Climate change has resulted in increased droughts, floods, and insect infestation. Difficulty in connecting to markets and receiving fair pricing for crops. In response to these challenges, various governments across developing countries are focusing on AI in agriculture. AI has the potential to address these issues while dramatically increasing agricultural output and sustainability in developing countries. Several global organizations are taking various initiatives. For example, AI4AI intends to scale digital agriculture through public-private partnerships and reach one million farmers worldwide by 2027. Under the public-private partnership, the government across the world has taken several steps. For example, the Public-Private Partnerships for Digital Transformation of Agriculture project intends to strengthen policy recommendations for Agriculture 4.0 frameworks using data from pilots established since 2021. The goal is to achieve 100 cases and assess their appropriateness for new crops, such as plantain, cape gooseberry, and palm, in addition to historical crops, including cocoa, coffee, and avocado.

Another example is India, which is focusing on scaling digital agriculture. For example, the Government of India is collaborating with the corporate sector, industry, and farmer organizations. Agri Stack is the government's digital foundation for bringing multiple stakeholders together to promote agriculture in India and enable improved outcomes and results for farmers through the use of data and digital services. In 2022, India led multi-stakeholder discussions in six working groups to make recommendations on Public-Private Partnerships in Digital Agriculture. Thus, such initiatives by developing economies are anticipated to create several opportunities for AI in agriculture market.

Asia Pacific Artificial Intelligence in Agriculture Market Overview

The Asia Pacific AI in agriculture market is segmented into Australia, India, China, Japan, South Korea, and the Rest of Asia Pacific. According to the theme chapter of the Asian Development Outlook 2021 Update, 76% of the poor people live in rural regions; increasing agricultural output and income is critical to eliminating poverty. Thus, governments across the region are taking initiatives to transform agriculture to make it more climate-proof and modern. For example, in December 2023, China developed its first domestically designed unmanned vertical plant factory in Chengdu. The team at the Institute of Urban Agriculture (IUA) and the Chinese Academy of Agricultural Sciences (CAAS) deployed robots that can produce and harvest a lettuce crop in 35 days. This artificial intelligence-based control system uses cutting-edge technology and algorithms to monitor, analyze, and change important environmental factors within the vertical farming operation.

Several players across the region are taking strategic initiatives such as partnerships and collaborations to provide AI-enabled farming. For example, in November 2022, Syngenta and Plantix, an image recognition company, announced a partnership that to offer AI-enabled digital farming tools to at least half a million smallholder farmers in Asia Pacific. The partnership provides smallholder farmers access to a worldwide database of over 50 crops and 500 illnesses, available via Syngenta's Cropwise Grower app for farmers. The app harnesses the power of data to safeguard crop yields by providing on-demand advice on agricultural best practices and crop protection solutions. Cropwise Grower uses AI to allow farmers to snap a photo of a crop problem and identify crop pests and illnesses in real-time with 93% accuracy. The Plantix algorithms analyze the image to determine the problem and make a recommendation. Thus, such developments across the Asia Pacific propel the AI in agriculture market.

Asia Pacific Artificial Intelligence in Agriculture Market Revenue and Forecast to 2030 (US$ Million)

Asia Pacific Artificial Intelligence in Agriculture Market Segmentation

The Asia Pacific artificial intelligence in agriculture market is categorized into components, application, and country.

Based on component, the Asia Pacific artificial intelligence in agriculture market is categorized into hardware, software, and services. The software segment held the largest market share in 2022.

In terms of application, the Asia Pacific artificial intelligence in agriculture market is categorized into precision farming, drone analytics, agriculture robots, livestock monitoring, and others. The precision farming segment held the largest market share in 2022.

By country, the Asia Pacific artificial intelligence in agriculture market is segmented into Australia, China, India, Japan, South Korea, and the Rest of Asia Pacific. China dominated the Asia Pacific artificial intelligence in agriculture market share in 2022.

Tule Technologies Inc, Deere & Co, International Business Machines Corp, and Microsoft Corp are some of the leading companies operating in the Asia Pacific artificial intelligence in agriculture market.



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Table of Contents

TABLE OF CONTENTS

1. Introduction
1.1 The Insight Partners Research Report Guidance
1.2 Market Segmentation
2. Executive Summary
2.1 Key Insights
2.2 Market Attractiveness
3. Research Methodology
3.1 Coverage
3.2 Secondary Research
3.3 Primary Research
4. Artificial Intelligence in Agriculture Market Landscape
4.1 Overview
4.2 PEST Analysis
4.3 Ecosystem Analysis
4.3.1 List of Vendors in the Value Chain
5. Asia Pacific Artificial Intelligence in Agriculture Market - Key Market Dynamics
5.1 Market Drivers
5.1.1 Increasing Need for Real-Time Analytics in Agriculture
5.1.2 Growing Government Support for Implementation of AI Solution
5.1.3 Growing Use of Unmanned Ariel Vehicles (UAVs) in Farming
5.2 Restraints
5.2.1 Shortage of Technically Skilled Labor
5.2.2 High Implementation Cost of AI in Farming Equipment
5.3 Opportunity
5.3.1 Increasing Smart Farming
5.3.2 Potential Growth Opportunities in Developing Countries
5.4 Future Trend
5.4.1 Robotics and Automation in Agriculture
5.5 Impact of Drivers and Restraints:
6. Artificial Intelligence in Agriculture Market - Asia Pacific Market Analysis
6.1 Artificial Intelligence in Agriculture Market Revenue (US$ Million), 2020-2030
6.2 Artificial Intelligence in Agriculture Market Forecast Analysis
7. Asia Pacific Artificial Intelligence in Agriculture Market Analysis - by Component
7.1 Hardware
7.1.1 Overview
7.1.2 Hardware: Artificial Intelligence in Agriculture Market - Revenue and Forecast to 2030 (US$ Million)
7.2 Software
7.2.1 Overview
7.2.2 Software: Artificial Intelligence in Agriculture Market - Revenue and Forecast to 2030 (US$ Million)
7.3 Services
7.3.1 Overview
7.3.2 Services: Artificial Intelligence in Agriculture Market - Revenue and Forecast to 2030 (US$ Million)
8. Asia Pacific Artificial Intelligence in Agriculture Market Analysis - by Application
8.1 Precision Farming
8.1.1 Overview
8.1.2 Precision Farming: Artificial Intelligence in Agriculture Market - Revenue and Forecast to 2030 (US$ Million)
8.2 Drone Analytics
8.2.1 Overview
8.2.2 Drone Analytics: Artificial Intelligence in Agriculture Market - Revenue and Forecast to 2030 (US$ Million)
8.3 Agriculture Robots
8.3.1 Overview
8.3.2 Agriculture Robots: Artificial Intelligence in Agriculture Market - Revenue and Forecast to 2030 (US$ Million)
8.4 Livestock Monitoring
8.4.1 Overview
8.4.2 Livestock Monitoring: Artificial Intelligence in Agriculture Market - Revenue and Forecast to 2030 (US$ Million)
8.5 Others
8.5.1 Overview
8.5.2 Others: Artificial Intelligence in Agriculture Market - Revenue and Forecast to 2030 (US$ Million)
9. Asia Pacific Artificial Intelligence in Agriculture Market - Country Analysis
9.1 Asia Pacific Artificial Intelligence in Agriculture Market Overview
9.1.1 Asia Pacific: Artificial Intelligence in Agriculture Market - Revenue and Forecast Analysis - by Country
9.1.1.1 Asia Pacific: Artificial Intelligence in Agriculture Market - Revenue and Forecast Analysis - by Country
9.1.1.2 China: Artificial Intelligence in Agriculture Market - Revenue and Forecast to 2030 (US$ Million)
9.1.1.2.1 China: Artificial Intelligence in Agriculture Market Breakdown, by Component
9.1.1.2.2 China: Artificial Intelligence in Agriculture Market Breakdown, by Application
9.1.1.3 Japan: Artificial Intelligence in Agriculture Market - Revenue and Forecast to 2030 (US$ Million)
9.1.1.3.1 Japan: Artificial Intelligence in Agriculture Market Breakdown, by Component
9.1.1.3.2 Japan: Artificial Intelligence in Agriculture Market Breakdown, by Application
9.1.1.4 India: Artificial Intelligence in Agriculture Market - Revenue and Forecast to 2030 (US$ Million)
9.1.1.4.1 India: Artificial Intelligence in Agriculture Market Breakdown, by Component
9.1.1.4.2 India: Artificial Intelligence in Agriculture Market Breakdown, by Application
9.1.1.5 Australia: Artificial Intelligence in Agriculture Market - Revenue and Forecast to 2030 (US$ Million)
9.1.1.5.1 Australia: Artificial Intelligence in Agriculture Market Breakdown, by Component
9.1.1.5.2 Australia: Artificial Intelligence in Agriculture Market Breakdown, by Application
9.1.1.6 South Korea: Artificial Intelligence in Agriculture Market - Revenue and Forecast to 2030 (US$ Million)
9.1.1.6.1 South Korea: Artificial Intelligence in Agriculture Market Breakdown, by Component
9.1.1.6.2 South Korea: Artificial Intelligence in Agriculture Market Breakdown, by Application
9.1.1.7 Rest of Asia Pacific: Artificial Intelligence in Agriculture Market - Revenue and Forecast to 2030 (US$ Million)
9.1.1.7.1 Rest of Asia Pacific: Artificial Intelligence in Agriculture Market Breakdown, by Component
9.1.1.7.2 Rest of Asia Pacific: Artificial Intelligence in Agriculture Market Breakdown, by Application
10. Competitive Landscape
10.1 Heat Map Analysis by Key Players
10.2 Company Positioning & Concentration
11. Industry Landscape
11.1 Overview
11.2 Market Initiative
11.3 Product Development
11.4 Mergers & Acquisitions
12. Company Profiles
12.1 Deere & Co
12.1.1 Key Facts
12.1.2 Business Description
12.1.3 Products and Services
12.1.4 Financial Overview
12.1.5 SWOT Analysis
12.1.6 Key Developments
12.2 International Business Machines Corp
12.2.1 Key Facts
12.2.2 Business Description
12.2.3 Products and Services
12.2.4 Financial Overview
12.2.5 SWOT Analysis
12.2.6 Key Developments
12.3 Microsoft Corp
12.3.1 Key Facts
12.3.2 Business Description
12.3.3 Products and Services
12.3.4 Financial Overview
12.3.5 SWOT Analysis
12.3.6 Key Developments
12.4 Tule Technologies Inc
12.4.1 Key Facts
12.4.2 Business Description
12.4.3 Products and Services
12.4.4 Financial Overview
12.4.5 SWOT Analysis
12.4.6 Key Developments
13. Appendix
13.1 Word Index
13.2 About The Insight Partners

 

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