農業におけるAI市場規模 - コンポーネント別、技術別、アプリケーション別、導入モード別、農場規模別、2025年～2034年予測

農業市場規模のAI

農業市場規模のグローバルAIは、2024年のUSD 4.7億で評価され、2025年から2034年の間に26.3%のCAGRを登録すると推定されています。

精密農業は、農業におけるAI技術を活用したデータドリブンな知識を用いて、歩留まりを最大化し、資源の利用を最適化します。 ファーマーは、土壌センサー、衛星画像、および可変的なレートアプリケーション機器などのAI対応ソリューションに向け、フィールド条件を追跡し、それに応じて入力を調整しています。 廃棄物を減らし、生産性を高め、持続可能性を向上させ、食品の需要が増加し、農地が減少し、精度と効率性がパラマウントされます。 AIは、膨大な量のデータを分析し、リアルタイムのアドバイスを行うことで、農業技術革命の重要なドライバーとなることを可能にしています。

農業における最も緊急な課題は、有能な労働の欠如ですが、主に老化農場の人口を持つ領域で。 自動化トラクター、収穫ロボット、スマートドローンは、AI技術を使用してギャップを埋め、技術は手動労働依存性を低下させ、運用効率性を高めています。

AI搭載機器は、長期にわたって駆動し、モノトーン機能の精度で実行し、リアルタイムのフィールド情報に基づいて調整し、労働コストを増加させ、労働力の可用性を低下させ、AIベースの自動化の実装は、大規模および中規模の農業におけるAIの拡大に著しく貢献する衝動的な測定になります。

世界中の政府は、助成金、補助金、パイロットプロジェクトと農業におけるAIの適用を積極的に奨励しています。 古き良き農法を整備し、食品の安全性を高め、小規模農家の保護を提唱する。 政府の援助は、AIにアクセスし、創造性を動機づける技術とコストの制約の両方を低下させ、これにより、AI市場を使用して農業分野を拡大するための巨大なドライバーとして機能します。

たとえば、インドの政府は、デジタル農業の使命とAIベースのアグリテクの取り組みを開始しました。 米国のAI研究投資がUSDAとDARPAを介して提供されている間、スマート農業は、一般的な農業政策(CAP)によって欧州連合で補助されます。

気候変動は、不安定な気象条件、土壌浸食、および害虫の上昇をもたらす農業に大きな脅威です。 AI技術は、天気予報、病気の発生、および作物の故障状況を予測する予測分析を提供することで、これらのリスクを回避する農家を支援します。 過去および実時間データで訓練される機械学習モデルによって、AIは植栽のスケジュール、潅漑の条件および入力の適用を最大限に活用することを助けることができます。 食品の安全性を維持し、作物の損失を最小限に抑えるために、この将来のリスク管理はますます不可欠になっています。 気候圧力マウントとして、農業におけるレジリエンスと持続可能性を高めるAIソリューションの必要性は急速に増加する可能性があります。

農業市場の動向におけるAI

• パーソナライズされた農業ソリューションの採用は、農業業界におけるAIの新たなトレンドとなります。 AIアルゴリズムは、特定の農場条件、作物の種類、管理慣行に合わせたパーソナライズされた勧告とソリューションを提供します。
• たとえば、2024年3月には、プルデュー大学、コーネル大学、デール・バンパー・ナショナル・ライス・リサーチセンターが機械学習モデルの開発に取り組みました。 このモデルでは、気象ダイナミクスと遺伝的特性を含む可変解析により、米収量の変化の気候パターンの影響を予測する機能を紹介します。このモデルは、以前の対向と比較して、現代の米品種の弾性に貴重な洞察を提供します。
• 重要な傾向は、IoTデバイス(Internet of Things)でAIを利用し、インテリジェントセンサーは、AIアルゴリズムで見られる土壌条件、クロップヘルス、気候に関するリアルタイム情報を収集し、実用的な洞察を提供します。 これにより、継続的な監視、予測保守、ターゲティングの介入、主に効率性を高めます。 ファーマーは、データ主導の灌漑、受精、および収穫決定を取ることができるようになりました。 AI、IoT、地理空間技術の相互再生は、よりインテリジェントでスケーラブル、そして自動化集中的な農場操作を可能にする、精密農業を変革しています。
• AI-as-a-Service(AIaaS)の採用は、特に中小規模の農場で、農業におけるゲームチェンジャーです。 agri-tech 企業やスタートアップ企業は、サブスクリプションまたは課金ベースでAI用のクラウドベースのプラットフォームを提供します。 このようなサービスは、農民が重いハードウェアやオンプレミス分析に投資しなくても、クロップ病解析、歩留まり予測、および精度スプレーなどの機能を提供します。
• これにより、高度な技術にアクセスし、参入障壁を削減し、成長市場でのアップテークを強化するためのプレイフィールドが作成されます。 接続が増加し、モバイルプラットフォームがAIaaSを改善するにつれて、世界中のスマート農業ソリューションを提供するための好まれなモデルとして出現する可能性があります。
• AI主導の予測分析は、予測、市場計画、サプライチェーンの最適化のための重要なツールとして機能しています。 AIモデルは、古いデータ、衛星画像、気象条件、リアルタイムフィールド入力を調べて、精度の高い結果を予測することができます。 農家が悪天候を計画し、より良い投資と収穫の選択肢を作るのに役立ちます。 政府と農業事業は、ストレージ、価格設定、および流通戦略を予測することにより、利益を得るために立っています。

トランプ行政の関税

• トランプ政権の中国輸入の関連性は、AIベースの農業機器の生産経済に深刻な影響を及ぼす可能性があります。 ほとんどのセンサー、IoTモジュール、プロセッサー、およびAIアプリケーションで使用されるドローン部品は中国で調達されました。 これらの電子機器に関するLeviesは、米国を拠点とする企業やAgri-techスタートアップ向けに製造するコストが高まっています。 エンドのお客様向けのスマート農業機器の価格は増加し、中小企業の農家の採用も削減します。 機器メーカーは、損失を嚥下したり、ユーザーに渡したり、手頃な価格を歪め、すべてのAI農業プロジェクトのデプロイスケジュールをプッシュしたりしました。
• 米国の関税、中国、その他の国に対する応答では、米国の農産物に独自の関税を設定しました。 これにより、アメリカ農家、特に大豆、トウモロコシ農家の収益が減少し、輸出に依存し、収益が低下し、ほとんどの農家は、精密農業や予測分析ソフトウェアなどのAIベースのソリューションに投資を延期しました。 農業におけるAI導入率は、貿易戦争期間中に特に輸出指向領域で落ちた。 これにより、AIパイロットプロジェクトの資金調達と実施に影響を及ぼす市場不確実性が向上し、ファームをアップグレードしました。
• 関税は輸入を中断し、価格を増加したが、彼らは意図的にAIとAgri-techハードウェアでいくつかの国内イノベーションをしました。 米国の企業は、センサー、プロセッサ、自動システムなどのローカルの代替品を探して、中国サプライチェーンの信頼性を低下させました。 ショートランでは、製品開発サイクルを遅くし、リードタイムを増加させ、農業におけるAIツールの商用化を後押しすることができます。 スタートアップや小規模なテクノロジー企業は、薄いマージンのために特にヒットしました。 したがって、関税はサプライチェーンのレジリエンスを促進しているが、彼らはまた、その実装中に市場の勢いをドラッグとして提供しました。

農業市場分析におけるAI

コンポーネントに基づいて、農業市場でのAIはソリューションとサービスに分けられます。 ソリューションセグメントは、2024 年に USD 3.3 億を超える価値を上回るとともに、2034 年までに USD 31 億を上回る予定です。食品生産の効率性、持続可能性、生産性の向上の必要性によって推進されます。

• AIベースのソリューションは、作物監視、病気の検出、精密植え付け、インテリジェントな灌漑、および歩留まり予測などの広範なアプリケーションをカバーしています。 これらのソフトウェアプラットフォームは、センサー、ドローン、衛星画像からデータを分析し、農家に実用的な情報を提供します。
• 様々な作物、地理、農業の実践のために構成できるため、AIソリューションは膨大なスケーラビリティを保持します。 土壌の調製からポストハーベストまで、農業のバリューチェーン全体を通して、その柔軟性と適用性は、個々のサービスよりもより手頃な価格で効果的です。 これにより、サービスベースのソリューションに対するAIソリューションの市場優位性が高まります。
• ほとんどのAI農業ソリューションは、クラウドベースのユーザーフレンドリーで、あらゆる規模の農場で簡単に実装できます。 そのようなプラットフォームは通常、モバイルアプリケーション、ダッシュボード、またはオンラインポータルの手段によって機能し、技術的な専門知識を最小限に抑えます。 ファーマーは、気象パターン、害虫駆除、およびクロップ収量を遠隔地からリアルタイムに情報をタップすることができます。 物理的なハードウェアのインストールの必要性なしに、これらのシステムを更新し、スケーリングする容易さは、そのコストと複雑性を低下させ、農村インターネットの普及が増加し、導入可能なAIソリューションの需要は、業界リーダーとしてソフトウェアセグメントをさらに高速化します。
• AIソフトウェアソリューションは非常に柔軟で、現在のファーム機器、ERPシステム、サードパーティプラットフォームと統合できます。 これは、精度のスプレー、予測分析、またはクロップライフサイクル管理であるかどうか、特定の要件に応じてAIツールを適応させる能力を大規模な農業ビジネスと協同組合に提供します。
• 労働集約型および一般的なサービスモデルとは対照的に、ソフトウェアベースの提供はモジュラー更新、実時間更新およびAPIの統合を提供します。 さまざまな事業モデルと互換性のあるこの特徴は、AIソリューションは、世界的な農業AIエコシステムにおける成長と市場優位性を維持し、企業農場と中小企業の両方の選択を可能にします。
• 例えば、2020年8月には、農業向けMicrosoftのAzure Data Managerが、AgPilotなどのジェネレーションAIツールと組み合わせることで、IoTデバイスやERPシステムなど、さまざまなソースからデータを統合できます。 これにより、土壌の健康、作物の状態、気象予測、意思決定と生産性の向上にリアルタイムの洞察力が向上します。

農業市場におけるAIは、機械学習、コンピュータビジョン、予測分析に分類されます。 機械学習セグメントは、2024年に約50%の市場シェアを保有し、大幅に成長する見込みです。

• 機械学習アルゴリズムは、農業における構造化と非構造化データの大部分を解析し、正確な予測を行うのに特に優れています。 機械学習は、作物の歩留まり、病気の検出、および害虫の侵入を予測するために広く適用されます。 機械学習モデルは、新しいデータが蓄積されるにつれて、より良い推奨事項を改善し、改善します。
• 例えば、2025年2月、農業向けIBMの Watson Decision Platform は、AI、気象データ、IoT、ブロックチェーンを統合し、農作物、監視条件を管理し、資源の使用を最適化するためのツールを提供しています。
• 狭いアプリケーションでの技術とは異なり、機械学習は汎用性があり、多くのAI主導の農業ソリューションを支持しています。 インテリジェントな灌漑と精密農業から市場予測と自動化機械まで、ほとんどのAIシステムはMLアルゴリズムに依存しています。 ライブと歴史あるデータストリームから学習することでリアルタイムの意思決定を可能にします。 気候 LLC、マイクロソフト、およびIBMなどの企業は、MLを活用して、小規模な農家や大規模な農業事業を支援するプラットフォームを推進しています。
• 機械学習モデルは非常にスケーラブルで、クラウドプラットフォームでホストすることができます。そのため、インターネットの普及や農村地理学でのスマートフォンの使用が増えるにつれて、農家や農業ビジネスにアクセスできるようになり、MLベースのアプリケーションは新興国でも広く採用されています。 クラウドベースのMLソリューションは、一定のアップデート、集合的インサイト、適応的な学習を可能にし、コストを点検します。
• 機械学習は、ジェネレーションAI、オートノムーストラクター、ロボットスプレーヤーなどの将来の技術のバックボーンを形成します。 機械学習は、空中画像を用いた雑草識別、家畜モニタリング、歩留予測などのアプリケーションに対するリアルタイムオブジェクト認識を容易にします。 業界大手や新興企業が、ML ベースのテクノロジーに大きな賭けをしており、高い精度と効率性を実現します。 また、IoTデバイスやドローン、気象センサーなどのデータを統合し、他の技術が一致できないホリスティックモデルを形成することができます。 この継続的な投資と革新は、機械学習がAIベースの農業における最先端かつ最も影響力のある技術であることを意味しています。

適用に基づいて、農業市場でのAIは作物および土壌の監視、家畜の健康の監視、理性的な噴霧、精密耕作、農業のロボット、天候データおよび予測および他に分けられます。 精密農業部門は2024年に33%以上の市場シェアを保持しました。

• 精密農業は、土壌センサー、衛星画像、気象ステーションから膨大な量のデータを処理するためにAIを採用しています。 機械学習アルゴリズムを使用してこのデータを実行することにより、農家は作物の収量を正確に予測し、病気、害虫、栄養素の不足などの潜在的な問題を検出することができます。
• 機械学習アルゴリズムは、環境条件をリアルタイムで監視し、正確な要件に基づいてリソース割り当ての提案を行うことができます。 たとえば、AIは、フィールドが灌漑を必要とする場所や特定の栄養素のアプリケーションを検知し、リソースが必要な場所だけを利用できるようにすることができます。 これは、資源の無駄を最小化し、伝統的な農業における典型的な問題である水や化学物質の過剰使用を防ぐことによって、環境の持続可能性を促進するとともに費用効果が大きいです。
• 精密農業は、AIを自律的なトラクター、収穫機、ドローンなどの自動化技術と組み合わせ、人的労働の必要性を大幅に削減します。 これらのAIベースのマシンは、播種、雑草、そして人間の介入を抑えたような活動を行うことができます。 GPSおよび実時間データの援助によって、これらのシステムは大きい精密によって、仕事が正しい時間で完了し、間違いのための少し部屋と保障します。 自動化はまた、労働コストを最小化し、作業の効率性を高めるために役立ちます, 農家は作物の品質と一貫性を犠牲にすることなく、作業を拡大することができます.
• AIアルゴリズムは、ドローン、センサー、気象レポートなどのさまざまなソースからデータを処理し、タイムリーな勧告と洞察を提供することができます。 これにより、AIシステムがよりスマートになり、条件を変更し、クロップヘルス、灌漑、害虫駆除に関する決定を行う上でより効果的かつ正確になります。 このダイナミックで変化する戦略により、農家はあらゆる予期しない機会や脅威に迅速に行動し、生産性を最適化し、脅威を最小限に抑えることができるようになります。

北米は、2024年に36%以上の農業市場でAIを投じ、米国は地域で市場をリードしています。

• 米国は、人工知能と精密農業を中心に技術革新の世界的なリーダーです。 Microsoft、IBM、John Deereなどの大規模なテクノロジー企業は、農業の生産性を開発するためにAIと機械学習に大きな投資をしました。 米国はまた、農業技術の進歩を運転する大学や政府のプログラムと強力な研究開発の生態系を誇っています。 これらは、高い投資と能力によって強化され、AIを農業に応用した米国を先取りし、世界市場のリーダーシップを促進します。
• アメリカンファーマーは、精密農業、自動運転機械、植物病態監視システムなどのAIベースの技術をすぐに採用しています。 先進の高速インターネットインフラ、IoTガジェット、ビッグデータアクセシビリティにより、AI技術を取り入れやすくなります。 この質量採用は、生産性を高め、効率性を高め、コストを削減するAIの能力によって燃料を供給されます。 これらの技術のスケーラビリティと米国の農業における成功は、AI農業アプリケーションにおけるリーダーとして位置付けられています。
• 米国には農業向けAIソリューションを創出する農業ビジネスやスタートアップの強力なエコシステムがあります。 米国に本社を構え、アメリカに拠点を構え、デジタル農業のコースをチャーターするなど、気候法人(バイエル社)、アワリー株式会社、およびガマヤなどの企業は、このような企業です。 才能と創意のこのプールは、米国を拠点とする企業がAI主導の農業技術市場でのロストを支配することを可能にする競争上の優位性を作成しています。 また、Agri-tech スタートアップにおけるベンチャーキャピタル投資が高まっています。米国市場における継続的な成長と発展を実現します。
• たとえば、2024年11月、ファーム・ワイズ、スタートアップ、Vulcanの商業ローンチで注目すべきマイルストーンを達成し、2023年後半に納入し、年間を通してスケールアップしました。 バルカンは、生産性の記録を迅速に設定し、単一のシフトで8ヘクタール以上をカバーし、農家のために1日最大5,000ドルのコスト削減を実現します。

中国の農業市場でのAIは、2025年から2034年までの有意で有望な成長を経験することが期待されています。

• 中国政府は、農村全体の活性化戦略の重要なコンポーネントとして農業を作るための取り組みを行っています。 スマート農業行動計画(2024-2028)などの方針は、農作物の追跡、収穫予測、インテリジェントな灌漑を含むすべての農業活動におけるAIの採用を促進します。 これらの政策とデジタルインフラへの投資により、政府は、今後10年以上にわたり堅牢な市場成長を加速し、農村地域のAI技術の展開を推進しています。
• 中国は、AIベースのドローン、自律的なトラクター、IoTベースのセンサーなど、インテリジェントな農業インフラにも投資しています。 これらすべてのツールは、主に、平竜江や内モンゴルなどの州の大規模な農場で使用され、高度機械の農村ネット浸透と降下コストを改善し、中小企業の農場は、AIベースの農業技術のための市場規模を拡大することにより、AIソリューションを採用しています。
• たとえば、2024年11月には、XAAC 2024会議で2025製品ラインナップを発表し、完全に統合されたスマート農業エコシステムを強調しました。 主要な革新は P150 農業の無人機を含んでいます; 70 の kg のペイロードおよび 18 の m/s の飛行速度を、1 時間あたりの 26 個のヘクタールにスプレーするか、または 1 時間あたりの 2167 の kg を広げることができる自慢します。 インテリジェントなルート計画と可変的なアプリケーションを備えたXAG One Appを介して自律的な操作をサポートします。
• 大規模な人口と食料ニーズの増加に伴い、中国は土地や水制限の課題で農業の生産性を高めるための圧力を増加しています。 AI技術は、予測的な作物モデリング、病気の識別を早期に提供し、食品のセキュリティと気候の回復を促進するために不可欠なリソースの精密利用のためのスケーラブルなソリューションを提供します。 気候の変動が拡大するにつれて、中国は農業でAIの使用を加速し、リスクを削減し、食品の出力を安定させるために表彰されます。

サウジアラビアの農業におけるAI市場は、2025年から2034年にかけて大幅に拡大する見込みです。

• サウジアラビアは、持続可能な土地と成長する人口の規模で、AIに頼りになり、地元の食品の出力を上げています。 AI技術は、厳しい砂漠の気候での収量を最適化するために、垂直農業、温室自動化、害虫の検出で適用されます。 これらの技術は、食品の自己信頼性を高め、輸入の必要性を減少させるために、全国の食品安全プログラムと完全に整列します。
• サウジアラビアは、政府のアクセラレータ、ベンチャーキャピタル投資、国際技術企業とのコラボレーションを通じて、有力なアグリテクノロジースタートアップ環境を開発しています。 レッドシーファームやナワ科学などのスタートアップは、AIを温室業務や作物の最適化に組み込んでいます。 これらの技術は、キング・アブドゥラ大学の科学技術大学院(KAUST)のような機関によって支持され、農業AIイノベーションのための新興拠点となっています。
• サウジアラビアのビジョン2030は、農業の持続可能性と食品の安全性を確保し、AIが伝統的な農業を再構築する一元的なドライバーとなることに重点を置いています。 環境省、水と農業(MEWA)は、AI主導の灌漑、ドローン運用、デジタルモニタリングシステムなどのスマート農作業を強化するために、いくつかの取り組みを導入しました。 国家投資および規制改革の支援を受け、これらの取り組みは農業分野におけるAIの実装に強い基盤を築きます。
• MEAは、北アフリカや中東などの地域を中心に厳しい水不足に苦しんでいます。 AIを用いた精密灌漑システムは、土壌水分、気象条件、作物ニーズを把握し、水の使用を最適化します。 UAEとサウジアラビアは、水使用効率を高めるスマート農業に投資しています。 持続可能な資源管理のための重要な必要性は、地域全体の農業分野におけるAI技術の採用の成長を促進しています。

農業市場シェアのAI

• 農業業界におけるAIのトップ7企業は、ジョン・デアレ、マイクロソフト、コルテバ、IBM、バイエル・クロップサイエンス、ヴァルモント・インダストリーズ(プロスペラ・テクノロジーズ)、トリンブルです。 農業市場での人工知能において45%以上の市場シェアを集約。
• ジョン・ジョン ディーレが組み込まれる 機械学習による自動トラクター、精密植え付け、分析におけるAIが生産性を向上 Blue River Technologyの買収により、コンピュータビジョンにおけるAIの機能を強化し、クロップ管理のためのリアルタイムの意思決定を強化しました。
• マイクロソフトは、Azure FarmBeatsプラットフォームによって、AIとIoTを活用し、ファームデータを収集・分析するデジタル農業を強化しています。 農作物の健康、灌漑および収穫予測におけるよりインテリジェントな意思決定をサポートし、スケーラブルで持続可能な農業につながる。
• コルテバは、種子の選択、作物保護、および特性作成を合理化するためのAIを持っています。 高度な分析プラットフォームとパートナーシップにより、農家は実用的な知能を持ち、グローバルな農地での生産性、環境の順守、そして抵抗管理を強化します。
• 農業のための IBM Watson 決定プラットフォームは、AI、気象情報、および衛星画像を適用して予測的な洞察を提供します。 農家が植栽、灌漑、害虫駆除の提案や、精密農業の普及や資源の浪費の最小化を支援します。
• デジタル部門を通じて、気候LLC、バイエルは、AIを活用してフィールドの分散性を追跡し、入力を最適化し、収量を予測します。 農場の効率と作物の収穫につながるデータ主導の意思決定を提供します。
• ProsperaのValmontの買収は、AIをピボット灌漑システムに組み込んでおり、リアルタイムのフィールド情報とクロップ画像を使用して精密な散水を可能にします。 これにより、水の使用量を最大収量で最適化し、灌漑をインテリジェントな自動化システムに変えます。
• TrimbleはGPS主導の精密農業を可変率の適用および自動ガイドと実行するのにAIを使用します。 インテリジェントなコネクティッドファーム製品は、多様な農業事業の植栽、受精、収穫結果のリアルタイム分析に活用されています。

農業市場企業におけるAI

農業業界でAIで動作する主要な選手は、次のとおりです。

• は、 アクセス
• バイエルクロップサイエンス(Climate LLC)
• コルテバ
• ガマヤ
• IBMの
• ジョン・ディーレ
• マイクロソフト
• タラニ
• トライアンブル
• ヴァルモント工業

農業市場の人工知能は、技術革新と持続可能な農業のための世界的なコールのために、革命的な成長のために設定されています。 オートモーティブトラクターやAIを活用した害虫の予測への精密灌漑、イノベーションは、資源の保全と主要な食料安全保障の問題の解決に、より効率的な農業をしています。 John Deere、Bayer Crop Science、Microsoftなどの主要企業は、新興スタートアップと共に、スケーラブルなAI技術に投資しています。

地理的には、米国は、優れたインフラ、堅牢なスタートアップエコシステム、高研究開発費のために、農業における世界的なAIリーダーです。 一方、中東や中国などの国々は、AIを使って水不足や食品の依存性をインポートするなど、急速に進んでいます。 サウジアラビアのような国家は、ビジョン2030などの国家計画を、農業技術の成長と、自国地域におけるAIの普及に統合しています。 政府の資源に支えられ、民間のコラボレーションが増加するこの地域の取り組みは、AIを活用した農業イノベーションのための競争的で協業的な地球環境を確立しています。

AIは、精密農業の開発、歩留まりを最大化し、資源の持続性を維持するための優位性を発揮します。 それにもかかわらず、効果的な採用は、デジタルインフラ、ファームリテラシー、サイバーセキュリティの持続的な支出を要求するだろう。 政府、企業団体、研究機関による三国間連携は、AIの展開を包括的かつ大規模に行うことが重要である。 AIは、イノベーションがより深く浸透し、アウトリーチが拡大するだけでなく、根本的にその運命を再構築するとき、農業を支援しません。

農業業界のAIニュース

• 1月2025日、ヨハネ Deereは、AIベースの自律性キットを備えた第2世代9RXのトラクターを含むCES 2025で自律的な機器のラインを明らかにしました。 コンピュータビジョン、AI、カメラシステムなど、農業地形を横断し、労働不足の解決と生産性の最大化を実現します。 に沿って, ジョン Deereは、2025年のスタートアップコラベータプログラムを発表しました。このプログラムでは、最先端の6社とコラボレーションし、3D Earth Imaging、4D LiDARなどの技術を議論し、さらにAIを養殖および建設事業に導入するワイヤレス充電などについて議論しました。
• 2024年3月、バイエルはマイクロソフトとのパートナーシップで作られた専門家のジェネレーションAIプラットフォームのパイロットを発表しました。 プラットフォームは、ベイエルの社内の人間工学に基づいたデータとマイクロソフトのAIの長所を活用し、農家や農業者に農作物管理やバイエル製品に関する質問に対する迅速な正確な回答を提供します。 使いやすいプラットフォームは、単に秒単位で専門家の回答を提供し、農家の間で意思決定と生産性を向上させることを目指しています。
• 2024年3月、マレーシアの農業技術会社であるAgroz Group Sdn Bhdは、Microsoft AIとクラウドソリューションの支援により、ファーマーやAgroz Farm Operating SystemのAgroz Copilotを開発しています。 IoT センサー、AI、データ分析、自動化、環境制御システム、水管理ソリューションなどの高度な技術を統合することにより、Agroz は、屋内の垂直農場向けに高度にデジタル化・自動化された運用を実現します。 これらの農場は、栄養素が豊富で、農薬を含まない、毎日きれいな野菜を生産し、エッジコンピューティングと5Gコミュニケーションを含む最先端の技術と並んで農薬と植物科学の専門知識を活用しています。
• マイクロソフトは、2020年4月1日から9月30日まで、2024年の第1波で発売予定の2024年1月、革新的な総合人工知能機能を備えた産業クラウドを強化する計画を発表しました。 このアップデートは、顧客やパートナーからの価値ある入力に対応するものです。 また、Microsoft Cloud for Sustainable、Microsoft Cloud for Healthcare、Microsoft Cloud for Nonprofit、Microsoft Cloud for Sovereignty、Microsoft Cloud for Sovereignty、Microsoft Cloud for Sovereignty、Microsoft Cloud for Sustainable、Microsoft Cloud for Sustainable、Microsoft Cloud、Microsoft Cloud for Nonprofit、Microsoft Cloud for Sovereigntyなど、さまざまな分野にわたって新しい機能を利用できます。

農業市場調査レポートのAIは、業界の深いカバレッジを含みます, 2021年から2034年までの収益(USD Million)の面での見積もりと予測、次の区分のため:

市場、部品によって

• ソリューション
• サービス

市場、技術によって

• 機械学習
• コンピュータビジョン
• 予測分析

市場、適用による

• 作物および土の監視
• 畜産の健康監視
• 理性的な噴霧
• 精密農業
• 農業ロボット
• 気象データと予測
• その他

市場、展開モードによる

• クラウドベース
• オンプレミス

市場、農場のサイズによって

• 小さな農場
• 中規模の農場
• 大型農場

上記情報は、以下の地域および国に提供いたします。

• 北アメリカ
  • アメリカ
  • カナダ
• ヨーロッパ
  • イギリス
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • ロシア
  • ノルディック
• アジアパシフィック
  • 中国語(簡体)
  • インド
  • ジャパンジャパン
  • シンガポール
  • アズン
  • 東南アジア
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
• メア
  • アラブ首長国連邦
  • サウジアラビア
  • 南アフリカ