農業アナリティクスの世界市場（〜2028年）：提供別（ソリューション、サービス）、農業別、技術別
農業アナリティクスの世界市場規模は、2023年の14億米ドルから2028年には25億米ドルへと、年平均成長率（CAGR）13.1％で拡大する見通しです。デジタル化傾向の高まりとリソースの最適活用ニーズの高まりも、市場成長の原動力になる見込みです。しかし、データ収集と分析に関連する高コストは、業界の成長を妨げる要因の1つです。
市場動向
促進要因 最適な資源利用のニーズの高まり
持続可能な農業には効率的な資源利用が不可欠であり、農業分析ソリューションは農場の資源配分を最適化する上で重要な役割を果たします。圃場センサー、機械、気象観測所など、さまざまなソースからのデータを統合することで、農家は資源の利用可能性と必要性に関する情報を収集することができます。このデータを高度な分析ツールと組み合わせることで、農家はデータ駆動型の意思決定を行い、資源を効果的に配分することができます。例えば、圃場センサーからの土壌水分データと気象データを分析することで、農家は作物に最適な灌漑スケジュールを決定することができます。これにより、灌水の過不足を防ぎ、水の無駄を省き、作物の生育に適した水分量を確保することができます。同様に、土壌中の栄養レベルをモニタリングし、作物の健康データを分析することで、農家は肥料をより正確に散布できるようになり、過剰な使用を避け、環境への影響を最小限に抑えることができます。このような資源配分の的を絞ったアプローチは、無駄を省くだけでなく、作物の健康と生産性を向上させます。
農業分析ソリューションは、農家が機械や設備の使用を最適化することも可能にします。機器の性能、燃料消費量、作業効率に関するデータを分析することで、農家は機械の稼働率を向上させ、ダウンタイムを削減する機会を特定できます。これにより、農家は機器のメンテナンス、交換、アップグレードに関して十分な情報に基づいた意思決定を行うことができ、最終的にコストを節約し、農場全体の生産性を向上させることができます。全体として、農業分析ソリューションの使用は、最適な資源利用を促進し、廃棄物を削減し、環境への影響を最小限に抑え、農法の持続可能性を向上させます。
制約事項 データのプライバシーとセキュリティへの懸念
センサー、ドローン、データ分析ツールなどの技術の進歩は、農場での資源生産と意思決定を向上させる精密農業に利用されています。これらの技術は農場に関する多くの情報を収集するため、農家はデータのプライバシーを懸念しています。農家は、農業テクノロジー・プロバイダーが自分たちのデータに無許可でアクセスし、収集し、外部と共有することを心配しています。農業分析におけるデータプライバシーとセキュリティは、データ量、データの多様性、データ統合、人為的ミス、認識不足のために困難な場合があります。さらに、農業データの保護に関するベストプラクティスや規制がないことも、状況を悪化させています。このような困難に対処するためには、強力なデータプライバシーとセキュリティのポリシー、暗号化やアクセス制御などの最先端のセキュリティ技術の使用、すべてのスタッフがデータプライバシーとセキュリティのベストプラクティスに関するトレーニングを受けることが必要です。
機会： IoT、AI、MLなどの技術の進歩
技術の進歩は、農業分野におけるデータ収集、分析、意思決定プロセスに革命をもたらし、農業アナリティクスの導入を促進する上で重要な役割を果たしています。まず、IoTデバイス、センサー、ドローンの開発と普及により、農家は作業のさまざまな側面に関するデータをリアルタイムで収集できるようになりました。このデータには、土壌の状態、天候パターン、作物の健康状態、機器の性能に関する情報が含まれます。このような詳細かつ最新のデータを収集できるようになったことで、農業においてより正確で洞察に満ちた分析を行うための基盤が整いました。機械学習や予測分析を含むAI技術により、農家は過去やリアルタイムのデータに基づいて正確な予測や推奨を行うことができます。AIアルゴリズムは、複雑なデータセットを分析し、パターンを認識し、作物管理、病気検出、収量予測、資源配分を最適化するための洞察を提供することができます。機械学習アルゴリズムは、過去のデータを分析してパターンを特定し、予測を行うことができます。農業では、機械学習モデルは作物の病気の予測、灌漑スケジュールの最適化、家畜の行動の異常の検出、さまざまな作業の自動化に役立ちます。これらのモデルは、より多くのデータが利用可能になるにつれて、継続的に学習し、改善することができます。
課題：技術リテラシーとスキル格差
技術リテラシーとスキル格差は、農業アナリティクス市場の成長にとって大きな課題です。重要な課題の1つは、農業におけるアナリティクスの潜在的なメリットについて、農家や農業関係者の認識や理解が不足していることです。多くの人は、データ分析の概念や、データ分析によって意思決定や生産性をどのように向上させることができるかについてよく知らないかもしれません。このような認識の欠如は、潜在的な利用者が農業アナリティクス・ソリューションの価値を感じなかったり、自分たちの業務に関連性がなかったりするため、農業アナリティクス・ソリューションの採用を妨げる可能性があります。もう1つの課題は、農業部門特有のニーズに合わせたトレーニングや教育リソースの入手手段が限られていることです。農家や農業関係者は、アナリティクス・ツールの効果的な使い方や結果の解釈方法を教える、実践的で利用しやすいトレーニング・プログラムを必要としています。しかし、そのようなリソースを利用できる場所は限られていることが多く、特に研修機関やプログラムへのアクセスが乏しい農村部ではなおさらです。このような教育リソースとトレーニング機会のギャップは、スキルギャップを助長し、農業アナリティクス市場の成長を阻害します。
さらに、技術進歩のペースが速いため、技術リテラシーが低い個人にとっては課題となる可能性があります。新しいアナリティクス・ツールやプラットフォームは絶えず登場しており、最新の開発に対応し続けることは、すでに多忙なスケジュールと限られたリソースを抱えている農家や農業関係者にとって負担になりかねません。また、進化する技術に対応するための継続的なサポートやトレーニングがないため、ユーザーが農業分析ソリューションを効果的に活用することが難しくなり、市場の成長がさらに阻害される可能性があります。
こうした課題に対処するには、農業コミュニティに特化した包括的な啓発キャンペーンや教育プログラムに投資することが重要です。このような取り組みでは、農業アナリティクスの具体的なメリットを強調し、アナリティクスがどのように農業経営を強化し、収量を向上させるかについて実践例を示す必要があります。さらに、直感的なインターフェースを備えたユーザーフレンドリーなアナリティクスツールを開発することで、技術リテラシーのギャップを埋め、農家や利害関係者にとって導入プロセスを容易にすることができます。ユーザーが農業アナリティクスの可能性を十分に活用し、市場の成長に貢献できるようにするには、トレーニング、ワークショップ、技術支援などの継続的なサポートも不可欠です。
農業タイプ別では、精密農業分野が予測期間中に最も高いCAGRで成長
アグリ・アナリティクス・ソリューションとサービスを利用した畜産は、家畜の健康状態、摂食行動、衛生状態、位置追跡などに関するリアルタイムの情報収集に役立ち、家畜管理プロセスを強化し、生産性と生産品質を向上させます。畜産業では、RFID、GPS、給餌システム、農場管理システム、ロボット搾乳機、その他のソフトウェア技術ソリューションなどのデバイスを使用して、農場の生産性を向上させます。
技術別では、可視化とレポート作成分野が予測期間中に最も高いCAGRで成長
可視化とレポーティングは、価値ある洞察を提供し、データ主導の意思決定を促進することで、農業アナリティクス市場で重要な役割を果たします。この文脈では、可視化とは農業データのグラフィカルな表現を指し、レポーティングとはこれらの可視化を関連する分析や調査結果とともに提示することを指します。農家、農学者、その他の利害関係者が複雑な情報を素早く把握し、生のデータではすぐには分からないパターンや傾向を特定したいというニーズが、市場を牽引するでしょう。
エンドユーザー別では、農学者が予測期間中に最も高いCAGRで成長する分野
農学者は、作物生産と土壌管理の科学と実践を専門とする専門家です。農業分析において重要な役割を担っており、データを活用して農法を改善し、収量を最適化し、持続可能な農業システムを確保します。農学者は農家と密接に連携し、作物生産のさまざまな側面について専門的なアドバイスや指導を行います。彼らは農業アナリティクスを活用して、土壌サンプル、天候パターン、作物のパフォーマンスデータなど、圃場から収集したデータを分析します。このデータを解釈することで、農学者は土壌の肥沃度、栄養不足、病気や害虫のリスクを評価し、農家に合わせた提案を行うことができます。
予測期間中、北米が最大の市場規模を占める見込み
北米では、農家や農業関連企業がデータ主導のアプローチを活用して事業を最適化するため、農業アナリティクスが重要な位置を占めています。先端技術の導入が進み、膨大な量のデータが利用可能になったことで、農家や農業関連企業はアナリティクスを活用して、業務に関する貴重な洞察を得て、十分な情報に基づいた意思決定を行うようになっています。インフラストラクチャーの急速な発展、デジタル技術の高い導入率、データ主導型ソリューションへの需要が、この地域における農業アナリティクス市場の成長に寄与しています。
市場参入企業
農業アナリティクスプラットフォームベンダーは、新製品発売、製品アップグレード、提携・契約、事業拡大、M&Aなど、さまざまな種類の有機的成長戦略だけでなく無機的成長戦略を実施し、市場での提供を強化しています。農業分析ソリューションを提供する主要ベンダーは、Deere & Company（米国）、IBM（米国）、Bayer Ag（ドイツ）、SAP（ドイツ）、Trimble（米国）、Accenture（アイルランド）、ABACO（イタリア）、DeLaval（スウェーデン）、Oracle（米国）、DTN（米国）、Farmers Edge（カナダ）、SAS Institute（米国）、Iteris（米国）、PrecisionHawk（米国）、Conservis（米国）、 Stesalit Systems（インド）、Agribotix（米国）、Agrivi（英国）、Granular（米国）、FBN（米国）、Gro Intelligence（米国）、Resson（カナダ）、AgVue Technologies（米国）、Taranis（米国）、CropX（イスラエル）、Trace Genomics（米国）、Fasal（インド）、AgEye Technologies（米国）、HelioPas AI（ドイツ）、OneSoil（スイス）、Root AI（米国）、AgShift（米国）。
この調査レポートは、農業分析市場を地域レベルおよび世界レベルで、コンポーネント、展開モード、農場規模、応用分野に基づいて分類しています。
農業アナリティクス市場は、提供に基づき、以下のように区分されています：
ソリューション
サービス
農業タイプ別では、農業アナリティクス市場は次のように区分されます：
精密農業
畜産
水産養殖
垂直農法
その他（有機農業と慣行農業）
農場規模別に、農業アナリティクス市場は以下のように区分されます：
大規模農場
中小規模農場
技術別では、農業アナリティクス市場は以下のように区分されます：
リモートセンシングと衛星画像
地理情報システム
ロボット工学と自動化
ビッグデータとクラウドコンピューティング
可視化とレポーティング
ブロックチェーン技術
その他（モバイルアプリケーション、モノのインターネット（IoT）、機械学習とAI）
エンドユーザー別では、農業アナリティクス市場は以下のように区分されます：
農家
農学者
農業関連企業
農業研究者
政府機関
その他（保険査定者、ドローンサービス、消費者および消費者団体）
地域別では、農業アナリティクス市場は以下のように区分されています：
北米
米国
カナダ
欧州
英国
ドイツ
フランス
イタリア
オランダ
その他のヨーロッパ
APAC
中国
インド
日本
ANZ
韓国
その他のアジア太平洋地域
MEA
アラブ首長国連邦
サウジアラビア
南アフリカ
イスラエル
その他の中東・アフリカ
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
アグレンティーナ
その他のラテンアメリカ
2023年3月、IBMはモンサントの子会社であるThe Climate Corporationと提携し、新しい農業分析ソリューションを開発・販売することを発表しました。このソリューションは、IBMのワトソンIoTプラットフォームを使用して、気象データ、土壌データ、作物データなど、さまざまなソースからのデータを収集・分析します。これらのデータは、農家が農作物の管理方法についてより適切な判断を下すために活用されます。
2023年1月、John DeereとNutrien Ag Solutionsはデジタル接続で提携。この接続性により、両社はロジスティクスを最適化し、可変レート農法推奨をシームレスに機器に転送して実行できるようにすることで、生産者により良いサービスを提供できるようになります。
2023年1月、SAPはインドの農家にエンドツーエンドの農業サービスを提供するテクノロジー主導型プラットフォームのDeHaat社と提携しました。DeHaatは、SAPのクラウドERPソリューションS/4HANA Cloudを使用します。
2022年10月、バイエル薬品は、農家、消費者、地球が直面する課題に対する革新的な解決策を打ち出すため、ドイツのモンハイムにあるバイエル薬品のグローバル作物科学部門本社の敷地内に、パートナーシップに特化した未来型施設「ライフハブ・モンハイム」を開設すると発表しました。
2022年2月、トリンブル・アグリカルチャーはバーチャル・ファームを発表。このソフトウェアは、労働者のスキルレベル、水管理、投入資材管理などのトピックを調査し、Trimbleのサービスを通じてこれらの問題に対処する機会をユーザーに提供します。
【目次】
1 はじめに （ページ – 31）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.2.1 包含と除外
1.3 調査範囲
1.3.1 市場セグメンテーション
1.3.2 地域範囲
1.3.3 考慮した年数
1.4 考慮した通貨
表1 米ドル為替レート、2020-2022年
1.5 利害関係者
1.6 変化のまとめ
1.6.1 景気後退の影響
2 調査方法 (ページ – 35)
2.1 調査データ
図1 農業分析市場：調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.2 一次データ
表2 一次インタビュー
2.1.2.1 一次プロフィールの内訳
2.1.2.2 主要産業インサイト
2.2 市場ブレークアップとデータ三角測量
図2 データ三角測量
2.3 市場規模の推定
図3 農業分析市場：トップダウンアプローチとボトムアップアプローチ
2.3.1 トップダウンアプローチ
2.3.2 ボトムアップアプローチ
図4 市場規模推計手法 – アプローチ1（供給側）：農業アナリティクス市場のソリューション/サービスの収益
図5 市場規模推定手法-アプローチ2-ボトムアップ（供給側）：農業アナリティクス市場の全ソリューション/サービスの総売上高
図6 市場規模推定手法-アプローチ3-ボトムアップ（需要側）：農業アナリティクス支出全体に占める農業アナリティクスのシェア
2.4 市場予測
表3 要因分析
2.5 前提条件
2.6 限界
2.7 景気後退が農業アナリティクス市場に与える影響
3 経済サマリー（ページ数 – 47）
表4 農業アナリティクス市場規模と成長率、2017年～2022年（百万米ドル、前年比）
表5 農業アナリティクス市場規模と成長率、2023年～2028年（百万米ドル、前年比）
図7 2023年に高い市場シェアを確保するソリューション分野
図8 2023年に市場を支配するのはプロフェッショナル分野
図9 トレーニングとコンサルティングサービスが2023年に大きな市場シェアを獲得
図10 2023年には大規模農場セグメントが市場をリード
図11 リモートセンシングと衛星画像セグメントが2023年に大きな市場シェアを獲得
図12 精密農業分野が2023年に市場を支配
図13 2023年に農家セグメントがより大きな市場シェアを確保
図14 農業分析市場、地域別
4 プレミアムインサイト（ページ数 – 52）
4.1 農業アナリティクス市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会
図15 農業におけるリスク評価ニーズの高まりが農業アナリティクスの採用を促進
4.2 農業アナリティクスの世界市場における景気後退の概要
図16 農業アナリティクス市場は2023年に前年比成長率が小幅に低下
4.3 農業アナリティクス市場、農業タイプ別
図17 予測期間中、精密農業分野が最も高い市場シェアを維持
4.4 農業アナリティクス市場：地域別
図18 2023年に最も高い市場シェアを占めるのは北米
4.5 北米の農業アナリティクス市場：農業タイプ別、エンドユーザー別
図19 2023年に最大の市場シェアを確保すると推定される精密農業分野と農家分野
5 市場概要と業界動向 （ページ – 55）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図20 農業分析市場：促進要因、阻害要因、機会、課題
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 農場の規模拡大と複雑化
5.2.1.2 最適な資源利用のニーズの高まり
5.2.1.3 持続可能性の向上と環境負荷の低減
5.2.1.4 ビッグデータの農業への応用
5.2.2 制約
5.2.2.1 データ収集と分析に伴う高コスト
5.2.2.2 データのプライバシーとセキュリティに関する懸念
5.2.3 機会
5.2.3.1 IoT、AI、MLなどの技術的進歩
5.2.3.2 農業分析の利用を促進するための官民連携の見通し
5.2.4 課題
5.2.4.1 技術リテラシーの欠如とスキルギャップ
5.2.4.2 データの転送と保存
5.3 事例分析
5.3.1 ケーススタディ1：E. & J. galloワイナリーにおけるIBMソリューションによるワイン生産の向上
5.3.2 ケーススタディ2：ibmのGISマッピングソフトウェアを使用したバンジ社の高度な分析による活動改善
5.3.3 ケーススタディ 3: デラバルがアビス酪農場の動物福祉と作業効率の向上を支援
5.3.4 ケーススタディ4: ネストレ社、アグリヴィ360アグリサプライチェーンプラットフォームを使用し、チェーン全体の完全なトレーサビリティを実現
5.3.5 ケーススタディ 5: Veggitech と agrivi が農学を現代社会に導入
5.3.6 ケーススタディ 6: ワイマンはコンサージスで生産性を向上
5.3.7 ケーススタディ 7: スプルーレ農園はコンセルビスで効率性と収益性を向上
5.3.8 ケーススタディ8：アグロペキュアリア・カノア・ミリム社、肥料使用の最適化により収益性と生産性を向上
5.3.9 ケーススタディ9：MFA、プロアグリカのソリューション導入により組織全体の標準化を合理化
5.3.10 ケーススタディ10：onesoil yieldがスマートファーミングのパフォーマンス向上を支援
5.3.11 ケーススタディ11：Woodhall Growers社、Ag Leaderのソリューションで正確性と柔軟性を実現
5.3.12 ケーススタディ 12: デ・ボルトリ・ワインズはアグワールドのソリューションで投入コストを 15-20% 節約
5.4 農業アナリティクスの歴史
図 21 農業アナリティクスの簡単な歴史
5.5 農業アナリティクス市場：エコシステム
図22 農業アナリティクス市場：エコシステム
5.6 サプライチェーン分析
図23 サプライチェーン分析：農業アナリティクス市場
5.7 価格モデル分析
表6 平均販売価格分析、2023年
5.8 特許分析
5.8.1 方法論
5.8.2 文書タイプ
表7 出願特許、2013-2023年
5.8.3 技術革新と特許出願
図24 特許付与総件数、2013年1月～2023年4月
5.8.3.1 上位出願者
図25 過去10年間の特許出願件数上位10社（2013～2023年
図26 付与された特許の地域分析（2013-2023年
表8 農業分析市場における特許所有者上位10社（2013～2023年
表9 農業分析市場における特許一覧（2021-2023年
5.9 技術分析
5.9.1 関連技術
5.9.1.1 GISベースの農業
5.9.1.2 センサー技術
5.9.2 関連技術
5.9.2.1 ブロックチェーン
5.9.2.2 スカイドローン
5.9.2.3 ロボティクスとオートメーション技術
5.10 ポーターの5つの力分析
図27 ポーターの5つの力分析
表10 ポーターの5つの力分析
5.10.1 新規参入の脅威
5.10.2 代替品の脅威
5.10.3 供給者の交渉力
5.10.4 買い手の交渉力
5.10.5 競合の激しさ
5.11 主要な会議とイベント
表11 農業分析市場：会議・イベントの詳細リスト（2023～2024年
5.12 規制情勢
5.12.1 規制機関、政府機関、その他の組織
表12 北米：規制機関、政府機関、その他の組織の一覧
表13 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表14 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表15 中東・アフリカ：規制機関・政府機関・その他の団体リスト
表16 ラテンアメリカ：規制機関、政府機関、その他の組織の一覧
5.12.2 地域別規制
5.12.2.1 北米
5.12.2.2 欧州
5.12.2.3 アジア太平洋
5.12.2.4 中東・アフリカ
5.12.2.5 ラテンアメリカ
5.12.3 規制の影響と業界標準
5.12.3.1 一般データ保護規制
5.12.3.2 証券取引委員会規則17a-4
5.12.3.3 国際標準化機構／国際電気標準会議 27001
5.12.3.4 システム及び組織統制 2 タイプ II コンプライアンス
5.12.3.5 金融業界規制庁（Financial Industry Regulatory Authority
5.12.3.6 情報公開法
5.12.3.7 医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律
5.13 農業分析アーキテクチャの主要コンポーネント
5.13.1 データ収集
5.13.2 データ管理
5.13.3 データ分析
5.13.4 予測モデリング
5.13.5 意思決定支援システム
5.14 農業アナリティクスの種類
5.14.1 農業分析
5.14.2 家畜分析
5.14.3 養殖分析
5.15 主要ステークホルダーと購買基準
5.15.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
図 28 農業タイプ上位 3 社の購買プロセスにおける関係者の影響力
表 17 上位 3 農業の購買プロセスにおける関係者の影響力
5.15.2 購入基準
図29 トップ3農業タイプの主な購買基準
表18 農業タイプトップ3の主な購買基準
5.16 農業アナリティクス市場のバイヤー／顧客に影響を与える破壊的要因
図 30 農業アナリティクス市場：バイヤー／顧客に影響を与える破壊的要因
5.17 農業アナリティクス市場の技術ロードマップ
表19 短期ロードマップ（2023～2025年
表20 中期ロードマップ、2026～2028年
表21 長期ロードマップ、2029～2030年
5.18 農業アナリティクスのビジネスモデル
5.19 農業アナリティクス市場における実践
5.19.1 農業教育とトレーニング
5.19.2 農業市場の予測と価格分析
5.19.3 安全性と健康
5.19.4 作物の選択と多様性
5.19.5 水の保全
…
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レポートコード： TC 6840