ジェネラティブAIインアグリカルチャーマーケットバイクロップタイプ（小麦、米、トウモロコシ、野菜、その他）、バイアプリケーション（精密農業、家畜管理、作物管理、その他）、バイテクノロジー（ディープラーニング、コンピュータビジョン、機械学習、ロボティクス）、バイリージョンアンドカンパニーズ- インダストリーセグメントの見通し、マーケット評価、競争状況、トレンドと予測2032-2032

レポートの概要

ジェネラティブAI（農業における人工知能）市場規模は、2022年の1億2500万ドルから2032年には約1083.9億ドルに達することが予想されており、2023年から2032年の予測期間中に年平均成長率24.8％で成長する見込みです。

ジェネラティブAI、特にジェネラティブ対抗ネットワーク（GAN）は、農業の変革において大きな可能性を持っています。GANを活用することで、研究者や農家は作物や植物、害虫、病気の合成画像を生成し、さまざまな農業の実践の詳細な分析と最適化を可能にすることができます。これらのAIモデルは、さまざまな成長パターン、気象条件、土壌組成をシミュレートし、作物管理、病気の検出、害虫の制御に貴重な洞察を提供することができます。さらに、ジェネラティブAIは正確な作物収量の予測に貢献し、農家が貯蔵、流通、市場戦略に関する情報を基にした意思決定を行うのを支援することができます。ジェネラティブAIの力を活用することで、農業は効率向上、生産性の向上、持続可能な実践を享受することができ、より強靭で食料安全保障のある未来を築くことができます。

ドライビングファクター

探索能力と個別化された農業の需要がこの市場の成長を推進します。

生成AIによって、デザイナーは多様なデザインを探索する前例のない能力を持つことができます。持続可能で効率的な農業の必要性があり、生成AIはプロセスの最適化と廃棄物の最小化によってこれに対応しています。さらに、個別化された精密農業の需要によって、生成AIの使用が特定の条件に合わせたソリューションを提供し、最適な結果を達成することが求められます。

さらに、高度なセンシング技術とIoTデバイスから得られる豊富なデータにより、生成AIはリアルタイムのモニタリングと予測分析を提供することができます。生成AIは自動化されたタスクと手作業の削減によって労働力不足の解消にも貢献しています。最後に、技術企業やスタートアップからの興味と投資が農業のための生成AIソリューションの開発に寄与しています。

レストレイニングファクター

高い初期費用とデータプライバシーの懸念が市場の成長を阻害する可能性があります

多くの農家にとって、発電AIシステムの導入に伴う初期費用が高すぎるため、特に小規模または資源制約のある運営にとっては、初期投資は採用の障害となることがあります。AIシステムの開発にはコストと人員のニーズが制約となることがあります。さらに、データのプライバシーとセキュリティも問題になります。発電AIは、作物の収量や土壌条件、気象パターンなどの膨大な量のデータに大いに依存しています。

このデータを不正なアクセス、サイバー脅威、潜在的な不正使用から保護することは、AIを活用した農業システムに対する信頼と信頼を築くために重要です。発電AIを既存の農業ワークフローや実践に統合することは、農家や農業関係者がAIアルゴリズムの出力を効果的に利用し解釈するための技術的なノウハウと理解力を欠いているため、追加の障害が生じる可能性があります。そのため、農家がこれらの発電AIツールを効果的に利用できるように、堅牢なトレーニングプログラムが提供される必要があります。

コロナウイルスによる農業市場へのジェネラティブAIの影響

自動化への注目が高まり、パンデミックは食品生産の効率と持続可能性の必要性を浮き彫りにしました

COVID-19のジェネラティブAI市場への重要な影響の一つは、自動化と遠隔モニタリングへの注目度の上昇です。社会的距離の確保が求められる中、農家は直接的な物理的存在なしで作物や家畜を管理する革新的な方法を見つけなければなりませんでした。高度なセンサー、ドローン、コンピュータビジョン技術を備えたジェネラティブAIシステムは、農業の遠隔モニタリング、作物の病気の検出、灌漑の最適化、農場資源の管理において非常に貴重な存在でした。これにより、農業におけるジェネラティブAIソリューションへの需要が急増しました。

さらに、パンデミックは食品生産の効率と持続可能性の必要性を浮き彫りにしました。供給チェーンの混乱や労働力不足により、農業産業は先進技術を活用して生産性を向上させる必要性が高まっていました。農業におけるジェネラティブAIは、植物の配置パターンの最適化、収量予測モデルの改善、資源の配分の向上の機会を提供しました。データに基づく洞察力や機械学習アルゴリズムを活用することで、ジェネラティブAIシステムは農家が情報を元に意思決定を行い、廃棄物を減らし、農業全体の生産性を向上させる手助けをしました。

バイクロップタイプ分析

小麦セグメントは2022年の農業における生成AI市場で最大の収益シェアを占めました。

市場は、小麦、米、トウモロコシ、野菜、その他の作物タイプに基づいて分割されています。これらのタイプの中で、小麦セグメントが世界的な農業における生成AI市場で最も利益をもたらすと予想されており、最大の収益シェアを36.7%占めています。小麦は、世界で最も広く栽培されている主要作物の一つであり、多くの地域と気候帯の人口にカロリーと食物繊維を提供しています。さらに、小麦は様々な食品製品の製粉から飼料やバイオ燃料の生産まで、多様な用途があり、その支配力を証明しています。最後に、主要な国際貿易商品の一つとして、小麦は世界の食品安全保障と経済の安定を確保するのに役立っています。

米セグメントは農業における生成AI市場で最も成長が速い製品タイプセグメントです。

米セグメントは、農業における生成AI市場でも重要な作物タイプセグメントであり、農業における生成AIの製品タイプセグメントで成長が最も速くなると予想されています。他の主要作物に比べて、米は驚くほど短い成長サイクルを持っています。

土壌に種をまいてからわずか数か月で、その植物は発芽から収穫まで急速に成長し、農民は収量を最大化しながら成長する人口の食品需要に応えることができます。さらに、米は光合成を通じて太陽光を効率的に利用する能力があり、成長速度と収穫率が向上します。

バイアプリケーション分析

2022年、精密農業セグメントが農業のジェネレーティブAI市場の最大の収益シェアを占めました。

アプリケーションに基づいて、市場は精密農業、畜産モニタリングシステム、作物管理、土壌分析、その他のアプリケーションに分けられます。これらのタイプの中で、自動車設計セグメントが世界のジェネレーティブAI農業市場で最も収益性の高いセグメントであり、最大の収益シェアを35.4%占めると予想されています。

精密農業は、技術を利用して農業の実践を個々の畑や畑の一部にカスタマイズし、地域のニーズに合わせて調整することを意味します。ジェネレーティブAIの能力は、大量のデータを分析し、新たな洞察を得ることができるため、精密農業において重要な役割を果たしています。そのアルゴリズムは、リモートセンシング、センサー、ドローンによって収集された膨大な量のデータを処理することができます。

畜産管理セグメントはジェネレーティブAI農業市場で最も急成長しているアプリケーションセグメントです。

畜産管理設計セグメントは、2023年から2032年にかけてのジェネレーティブAI農業市場で最も急成長しているアプリケーションセグメントとして予測されています。ジェネレーションAIは、センサー、ウェアラブルデバイス、カメラから収集される大量のデータを分析するために利用することができます。このような分析により、動物の健康と行動のモニタリングに関する貴重な洞察が提供されます。早期の病気の検出、育種プログラムの改善、給餌と栄養管理の最適化など、さまざまな可能な結果が得られます。

バイテクノロジーアナリシス

ディープラーニングセグメントは、2022年の農業市場におけるジェネレーティブAIの収益シェアの中で最大のシェアを持っています。

技術に基づいて、市場はディープラーニング、コンピュータビジョン、マシンラーニング、自然言語処理、ロボティクスに分割されています。これらの中で、ディープラーニングが農業における生成AIの技術セグメントを支配し、グローバル収益の37.2%の市場シェアを占めています。複雑なパターンを処理し、大量のデータを扱う能力が非常に優れているためです。

ディープラーニングの深い影響は、農業を含むさまざまな領域で明らかです。画像解析やコンピュータビジョンのタスクでの利用は、正確な作物モニタリング、病気検出、収量予測を可能にし、農業を革新しました。複数の層を持つディープニューラルネットワークを活用することで、ディープラーニングモデルはデータ内の複雑な関係を正確に捉えるため、正確な予測と分類が可能です。

コンピュータビジョンは、予測期間中に最も成長が速い技術セグメントとして特定されています。

コンピュータビジョンは、もう一つの主要な技術領域であり、農業市場における生成AIの展開セグメントでのCAGR（年間複合成長率）が25.3%で成長すると予想されています。農業は様々な産業においてAIの変革的な力を目の当たりにしており、それは少なくとも農業においても同様です。

この現象の背後にはさまざまな要因があります。まず、ハードウェアの能力の向上が挙げられます。具体的には、大量のビジュアルデータを効率的に処理するためのプロセッサとGPUが利用可能になり、リアルタイムの画像解析と解釈の可能性が広がりました。

バイ・エンドユーザー分析

農業市場において、農家が生成AIの重要なシェアを保持しています。

エンドユーザーに基づいて、市場は農家、農業技術企業、農業コンサルタント、政府機関、研究機関に分かれています。その中でも、農家セグメントが農業市場におけるエンドユーザー業界セグメントを支配し、収益シェアは42.3％、CAGRは26.3％です。

農場のオーナーは、自身の運営に関する深い知識を持ち、遭遇する課題や特定の要件まで把握しています。実践的な農業の経験により、彼らは生成AIなどの技術に関してよく情報を得て、よく考えられた意思決定を行うことができます。

農業技術企業が予測期間中に最も成長するエンドユーザーセグメントとして特定されています。

農業技術企業も農業市場における生成AIのエンドユーザーセグメントで重要な存在であり、CAGRが27.2％でエンドユーザーセグメントにおいて最も成長すると予想されています。革新の最前線にある企業は農業に専念しており、常に変化する産業ニーズに対応するための技術を創造し、改良しています。先端の生成AI技術を活用する能力により、革新的なソリューションを開発し、農業の実践を大幅に向上させ、生産性を向上させ、リソースの使用を最適化することができます。

キーマーケットセグメント

作物タイプに基づく

• 小麦
• 米
• トウモロコシ
• 野菜
• その他の作物タイプ

アプリケーションに基づく

• 精密農業
• 畜産管理
• 作物管理
• 土壌分析
• その他のアプリケーション

技術に基づく

• ディープラーニング
• コンピュータビジョン
• 機械学習
• 自然言語処理
• ロボティクス

エンドユーザー業界に基づく

• 農業従事者
• 農業技術企業
• 農業コンサルタント
• 政府機関
• 研究機関

グロースオポチュニティ

ジェネレーティブAIは、作物管理の実践を革新し、作物のリアルタイムモニタリングを提供することで、農業市場でジェネレーティブAIの可能性を創出する

ジェネレーティブAIは、植物の健康状態、土壌条件、気象パターン、気象傾向を監視し、ドローン、衛星、IoTセンサーなど複数のソースからのデータを統合し、灌漑管理、肥料施用、害虫防除戦略に関する実行可能な洞察を提供することで、より高い作物収量とより効率的な資源利用を実現することができます。

さらに、ジェネレーティブAIは、動物の行動、健康、福祉を追跡することで、畜産管理を支援することができます。ウェアラブルデバイスやカメラを使用して動物の活動と福祉に関するデータを収集し、AIアルゴリズムは病気の初期兆候を検出し、ストレスパターンを認識し、最大生産性のための給餌計画を最適化し、畜産農家の損失を減らすことができます。これにより、動物の福祉を向上させながら生産性を高め、損失を減らすことができます。

第三に、ジェネレーティブAIは、精密農業を支援することができます。歴史的なデータセットとリアルタイムのデータセットを統合することで、AIアルゴリズムは作物の成長の予測モデル、収量の推定、病気の発生予測モデルを作成することができます。これにより、農家は、植え付けスケジュール、収穫時期、病気予防対策に関するデータに基づいた意思決定を行い、収量を増やしながら環境への影響を減らすことができます。

レイテスト トレンズ

マーケットでトレンドとなっている機械学習とディープラーニングの採用が急速に増加中

農業における注目すべきトレンドの一つは、機械学習とディープラーニングのアルゴリズムの採用が増加していることです。具体的には、農業プロセスでこれらを利用するAIシステムが採用されています。これらの高度なAIモデルは、衛星画像、気象パターン、センサーの読み取りなどの大量の農業データを分析し、有益な洞察を得て正確な予測を行います。このトレンドにより、病気の検出、収量の最適化、資源管理などの課題に特化した洗練された効率的なAIモデルが生まれています。

もう一つの重要なトレンドは、IoT（モノのインターネット）デバイスとセンサーを生成的なAIシステムと統合することです。スマートセンサー、ドローン、ロボットなどのIoT対応デバイスは、リアルタイムのフィールドデータを収集し、それがAIアルゴリズムに供給されて分析と意思決定に活用されます。これにより、作物の健康状態、土壌条件、環境要因の正確なモニタリングが可能となり、農家は積極的な対策を取ることで農業の実践を最適化することができます。

リージョナル・アナリシス

北アメリカが2022年の農業市場における生成AIの最大の収益シェアを占めています。

北アメリカは農業市場における生成AIのグローバルリージョンで主導権を握ることになります。北アメリカは最も高い収益シェアである47.6%を持つと予想されています。アメリカの農業技術への投資と研究活動は近年、大幅な投資と研究イニシアチブが行われています。さらに、この地域は多くの企業が農業向けのAIソリューションに特化している強力なスタートアップエコシステムを誇っています。

アジア太平洋地域が予測期間中に最も成長速度が速い地域となる見込みです。

APACは予測期間中、農業市場における生成AIの最も成長速度が速い地域となる見込みです。中国、日本、インドなどのアジア諸国は食品安全保障の課題に対応し、農業生産性を向上させるために農業技術と人工知能を活用したソリューションに投資しています。それぞれが活発な農業セクターを持ち、生成AIが農業の実践を改善する方法を探求しています。

主要なリージョンと国

北アメリカ

• 米国
• カナダ
• メキシコ

西ヨーロッパ

• ドイツ
• フランス
• 英国
• スペイン
• イタリア
• ポルトガル
• アイルランド
• オーストリア
• スイス
• ベネルクス
• 北欧
• その他の西ヨーロッパ

東ヨーロッパ

• ロシア
• ポーランド
• チェコ共和国
• ギリシャ
• その他の東ヨーロッパ

アジア太平洋地域

• 中国
• 日本
• 韓国
• インド
• オーストラリア＆ニュージーランド
• インドネシア
• マレーシア
• フィリピン
• シンガポール
• タイ
• ベトナム
• その他のアジア太平洋地域

ラテンアメリカ

• ブラジル
• コロンビア
• チリ
• アルゼンチン
• コスタリカ
• その他のラテンアメリカ

中東＆アフリカ

• アルジェリア
• エジプト
• イスラエル
• クウェート
• ナイジェリア
• サウジアラビア
• 南アフリカ
• トルコ
• アラブ首長国連邦
• その他のMEA

キープレーヤー分析

農業における生成的AIの市場は常に進化し続けており、新参者が絶えず参入し、既存の企業が提供を拡大しています。主要なプレーヤーには、IBM、Microsoft、そしてBayerのClimate Corporationをはじめとする多くの企業があります。また、Descartes LabsやProspera Technologiesなどの革新的なスタートアップも存在します。

トップキープレーヤー

• IBM Corp.
• Microsoft Corp.
• John Deere
• The Climate Corporation（Bayerの子会社）
• Ag Leader Technology
• Trimble Inc.
• Prospera Technologies
• Descartes Labs
• Taranis
• Granular（Corteva Agriscienceの子会社）
• その他のキープレーヤー

リーセントデベロプメント

• インオーガスト2021、クロップモニタリング、病害検出、収量予測のためのジェネラティブAI技術の採用拡大。
• インジューン2021、クロップ分析のためのコンピュータビジョンアルゴリズムの進化と、植物の病害、害虫、栄養不足の自動検出。
• インフェブラリ2021、ジェネラティブAIと衛星画像、ドローンなどのリモートセンシング技術の統合によるクロップの健康状態とフィールドの状況のリアルタイムな洞察の提供。

レポートの範囲：