農業アナリティクスの世界市場規模：2023年に14億ドルを占め、2030年には37.4億ドルに達する見込み

Stratistics MRCによると、世界の農業アナリティクス市場は2023年に14億ドルを占め、予測期間中の年平均成長率は15.1%で、2030年には37.4億ドルに達すると予測されている。市場情報、経済分析、統計コンサルタント、科学的調査など、適切で、正確で、タイムリーで、理解しやすい商品は、農業アナリティクスによって受け手に提供される。農業分析サービスの受け手は、ビジネス効率の向上、現在の商品市場環境のより良い理解、新たなマーケティング機会の評価、ロジスティクスと科学に基づく業務の改善、リスク管理、複雑なマーケティングと生産問題に対する創造的な解決策の開発能力から利益を得ることができる。データ・サイエンスの活用により、より高度な農業モニタリング・システムが開発されつつある。

国連食糧農業機関によると、2019年、ブラジルは南米の全稲作地域の65～70％を占めている。同国はこの地域の全灌漑米の52％、全天水稲作の38％、全陸稲の92％を生産している。

農業アナリティクスは、ビッグデータ、人工知能、クラウドコンピューティング、モノのインターネットなどの最先端技術を駆使して、作物、畑、動物などを含む農業活動を管理・自動化する。世界的な食糧需要の高まりにより、近代的な農業技術が利用されている。人口の急速な拡大により、将来の食糧消費量は2倍に増加する。その結果、農業分析技術の利用が将来的にこの分野の問題処理に役立つと予測されている。耕地面積は減少しており、同様の傾向を示している。都市化、水不足、気候変動、人口増加は農地に大きな悪影響を及ぼす。

正確な圃場データを得るためのコストが高いことが、農業分野でのAI導入の主な障壁となっている。農家は、正確な圃場データを得るためにAI技術を利用することに躊躇している。なぜなら、AI技術には、高額な初期費用、効果的な農機具、資格と経験のある農家や生産者などが要求されるからだ。AIベースの農業に関連する支出のうち、高コストの空間データ収集とトレーニングの2つだけである。ドローンや自律走行型トラクターは、ナビゲーションやマッピングにGPS技術を採用しているが、これはコストが高く、多額の初期投資が必要である。

アクセスしやすく、収益性を高める能力があるため、農業アナリティクスは大規模農場でより頻繁に使用されており、これはセクター全体にとってプラスである。大規模農場は高度な商業運営を行い、大量の情報を生み出し、農業分析サービスプロバイダーがこれらのデータを管理する手助けをしている。その結果、市場は拡大しており、おそらく今後も農業アナリティクス業界の成長に重要な貢献をし続けるだろう。さらに、農家を教育するための政府の試みの高まり、作物生産高を高めるための農業アナリティクスの利用、不規則な気候変動や環境問題への対処が、市場の成長を促進している。

農業アナリティクス分野の拡大を阻む重大な障害には、技術的認識の欠如とスキルギャップがある。農業におけるアナリティクスの潜在的な利点について、農家やその他の農業関係者の知識や理解が不足していることは大きな問題である。データ分析の原理や、それがどのように生産性や意思決定を向上させるかは、多くの人によく知られていない可能性がある。潜在的なユーザーは、農業アナリティクス・ソリューションが自分たちの業務に有益であり、適用可能であるとは考えていない可能性があるため、農業アナリティクス・ソリューションの採用は、この知識不足によって妨げられる可能性がある。

シャットダウン中、農業セクターは順調に推移していた。インド政府は、農業関連の業務が円滑に行われるよう、あらゆる必要不可欠な措置を講じた。農業とその関連事業は操業停止から守られた。農家に投入資材を提供するため、販売店、店舗、その他の投入資材関連企業は無料で営業することが許可された。世界経済は、コロナウイルスのパンデミック（COVID-19）の発生と蔓延によって大きく混乱し、世界的にあらゆる分野で不均衡が生じている。

農場アナリティクス分野は、農業環境で重要な洞察力により、有利な成長を遂げると推定され、農業専門家は人工知能とデータサイエンスを統合し、農場での予測アナリティクスを構築している。サブスクリプション・ベース・サービスの増加傾向は、農家のコスト削減を試みると同時に、リアルタイムの作物状態通知へのアクセスを提供し、さらに予測モデリングと作業の最適化によって、今後の収穫を完全にコントロールできるようになる。Ag-Analyticsやその他のビジネスは、精密農業データからの洞察を利用して、天候の影響に関する懸念に対処している。この事業では、Farm Scopeのような技術を活用し、衛星、土壌、天候、過去の作物、農機具データなど複数のソースからのデータを統合して、農業地域の現状調査と将来の生産性予測を行う。

農学者は、データを利用して農法を改善し、収量を最大化し、農業システムが持続可能であることを確認するため、農業分析には不可欠である。作物生産と土壌管理の科学と応用を専門とする専門家は、農学者と呼ばれる。農学者は農家と密接に協力し、作物生産に関連するさまざまな問題について、知識豊富な指示や支援を提供する。土壌サンプル、天候パターン、作物成績データなど、圃場から収集した情報を評価するために、彼らは農業分析を利用する。

予測期間中、アジア太平洋地域が最大の市場シェアを占めると予測されるが、これは農法の自動化と改善に向けた政府の取り組みが活発化し、農業アナリティクスのニーズが高まるためである。さらに、人口が急速に増加していることが、収量を高めるための最先端技術の展開を後押ししている。近代的な農法の活用に対する政府の奨励策の高まり、世界的な食糧需要の増大に対する圧力の高まり、予測不可能な気候変動や環境状況などが、農業アナリティクス分野の拡大を後押ししている。

欧州は、人工知能、クラウドコンピューティング、データ分析、ビッグデータ、その他の技術のサプライヤーが密集しているため、予測期間中のCAGRが最も高くなると予測されている。最先端技術の利用が進み、膨大な量のデータにアクセスできるようになった結果、農家や農業関連企業はアナリティクスを採用し、業務に関する深い知識を得て、情報に基づいた意思決定を行うようになっている。新鮮で高品質な食品への需要が高まっていることが、農業業界が農業アナリティクスを利用する動機となっている。この地域の農業アナリティクス市場は、デジタル技術の普及、インフラの迅速な拡張、データ主導型ソリューションのニーズがこの地域の市場成長を後押ししている。

 

市場の主要企業

 

農業アナリティクス市場の主要企業には、Ageagle Aerial Systems Inc.、Agribotix、Agrivi、Bayer AG、Conservis Corporation、Deere & Company、Farmers Edge、Gro Intelligence、IBM Corporation、Iteris Inc.、Monsanto、Oracle、PrecisionHawk, Inc.、SAP SE、SAS Institute Inc.、Taranis、Trimble Inc.、Vistex, Inc.などがある。

 

主な進展

 

2023年7月、バイエルは中国における医薬品イノベーションを促進するため、北京大学とのパートナーシップを延長。

2023年5月、AgEagleは監査意見開示に関するニューヨーク証券取引所ガイドラインの遵守を発表、この発表はニューヨーク証券取引所の会社ガイドセクション401(h)および610(b)を遵守するためにのみ行われる。

2023年5月、AgEagleは高解像度ドローンセンサー “RedEdge-P dual “をリリース、新しいRedEdge-P™デュアル高解像度とRGB合成ドローンセンサーは、空撮カメラにおけるまた新たなAgEagleの技術的進歩を表す。

対象となるタイプ
– 農場分析
– 家畜分析
– その他のタイプ

農業タイプ
– 水産養殖
– 畜産
– 精密農業
– 垂直農法
– その他の農業タイプ

対象コンポーネント
– サービス
– ソリューション

対象となる農場規模
– 中小規模農場
– 大規模農場

対象テクノロジー
– ビッグデータとクラウドコンピューティング
– 可視化とレポート
– ロボティクス＆オートメーション
– リモートセンシングと衛星画像
– ブロックチェーン技術
– 地理情報システム
– その他のテクノロジー

対象アプリケーション
– 作物管理
– 気象データ分析
– 灌漑・水管理
– 輸送
– 肥料管理
– 圃場計画
– 水産養殖
– その他のアプリケーション

対象となるエンドユーザー
– 農学者
– 農業従事者
– 農業研究者
– 政府機関
– 農業関連企業
– その他のエンドユーザー

対象地域
– 北米
米国
カナダ
メキシコ
– ヨーロッパ
o ドイツ
イギリス
o イタリア
o フランス
o スペイン
o その他のヨーロッパ
– アジア太平洋
o 日本
o 中国
o インド
o オーストラリア
o ニュージーランド
o 韓国
o その他のアジア太平洋地域
– 南アメリカ
o アルゼンチン
o ブラジル
o チリ
o その他の南米諸国
– 中東・アフリカ
o サウジアラビア
o アラブ首長国連邦
o カタール
o 南アフリカ
o その他の中東・アフリカ

 

 

【目次】

 

1 エグゼクティブ・サマリー

2 序文
2.1 概要
2.2 ステークホルダー
2.3 調査範囲
2.4 調査方法
2.4.1 データマイニング
2.4.2 データ分析
2.4.3 データの検証
2.4.4 リサーチアプローチ
2.5 リサーチソース
2.5.1 一次調査ソース
2.5.2 セカンダリーリサーチソース
2.5.3 前提条件

3 市場動向分析
3.1 はじめに
3.2 推進要因
3.3 抑制要因
3.4 機会
3.5 脅威
3.6 技術分析
3.7 アプリケーション分析
3.8 エンドユーザー分析
3.9 新興市場
3.10 Covid-19の影響

4 ポーターズファイブフォース分析
4.1 供給者の交渉力
4.2 買い手の交渉力
4.3 代替品の脅威
4.4 新規参入の脅威
4.5 競争上のライバル関係

5 農業アナリティクスの世界市場、タイプ別
5.1 はじめに
5.2 農場分析
5.3 家畜分析
5.4 その他のタイプ

6 農業アナリティクスの世界市場：農業タイプ別
6.1 はじめに
6.2 養殖
6.2.1 飼料管理
6.2.2 水質管理
6.2.3 病害虫管理
6.2.4 エアレーションシステム
6.2.5 魚類追跡と船団航行
6.2.6 品質管理とトレーサビリティ
6.3 畜産
6.3.1 熱ストレス管理
6.3.2 牛乳収穫
6.3.3 繁殖管理
6.3.4 行動モニタリングと管理
6.3.5 リアルタイムモニタリング
6.3.6 子牛の管理
6.3.7 給餌管理
6.3.8 その他の畜産経営
6.4 精密農業
6.4.1 農場の労働管理
6.4.2 可変レート技術
6.4.3 意思決定支援システム
6.4.4 灌漑と水管理
6.4.5 土壌健全性分析
6.4.6 収量のモニタリングと予測
6.5 垂直農業
6.5.1 養分管理
6.5.2 資源計画と最適化
6.5.3 植え付けと播種
6.5.4 持続可能性と環境モニタリング
6.5.5 格付けとマーケティング
6.5.6 サプライチェーン管理
6.5.6.1 出荷管理
6.5.6.2 在庫管理
6.5.6.3 注文配送と請求書管理
6.5.7 その他の垂直農法
6.6 その他の農業タイプ

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