デジタル農業市場 サイズとシェア 2024 to 2032
市場規模は、技術（コア技術、周辺技術）、運用（農作業・飼育、モニタリング・偵察、マーケティング・需要創出）、構成要素（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）、提供形態、地域別に分類されます。
レポートID: GMI8092
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発行日: February 2024
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レポート形式: PDF
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著者:
Suraj Gujar, Deeksha Vishwakarma
デジタル農業 市場規模
デジタル農業 市場規模は2023年に22億米ドルに相当し、2024年と2032年の間に11%以上のCAGRを登録すると推定される。 農業の生産性を高め、精密農業および作物の監視のための増加された要求のための成長の必要性は市場成長を非常に運転しています。
デジタル農業市場の主要ポイント
市場規模と成長
主な市場推進要因
課題
デジタル農業は、データ分析とデジタル技術を活用して、農業方法を改善します。 2050年までに97億に達すると予想される世界の拡大人口を養うために、食品生産は70%以上上昇しなければなりません。 この需要が高まっているにもかかわらず、気候変動と労働力の欠損は、農業部門を妨げています。 デジタル農業は、これらの課題に直面して世界中の農家を支援することができます。 情報技術は、デジタル農業、または農業 4.0 とも呼ばれるスマート農業、また、農業の操作を変更するために使用されます。
例えば、消費者はモノのインターネット(IoT)技術を使用してデータを収集し、全体的な生産手順を強化し、効率性を高め、予期しないイベントのために準備することができます。 このデータを使用することで、農家は自動化できる操作を識別することができます。 この情報は、他の農場とのパートナーシップをコラボレーションし、形成するための方法を開発するために使用することができ、それは最も必要な領域のリソースを集中することによって生産を増加させます。
デジタル農業は、持続可能性要件を満たす現代の農業慣行に不可欠です。 農家は、極端な天候や低出力や異常な高温、過度の雨、および暴露による損傷などの予測不可能な環境の悪影響に適応し、軽減するのに役立ちます。 デジタル農業の使用は、石油由来の多数の化学物質の使用を大幅に削減することができます。 農場はまた、全体的な農場の操作を管理するためにデータを使用して、持続可能性のための顧客ニーズを満たすことができます, 健康な作物を育てます, 潜在的にエネルギーを節約します, 全体的な農場レベルの操業費を下げながら生産を増やす.
デジタル農業の市場は、IoTや人工知能(AI)などの最先端技術を実装するだけでなく、インフラやトレーニングの要件に関連した大前コストで厳しく制約されています。 小規模・中規模の農家は、金融ハードルによるデジタルソリューションを採用し、多岐に渡ります。
これらの技術の複雑さは、多くの農家が成功した採用に必要なデジタルリテラシーと技術的なノウハウを欠いているので、また問題を示しています。 生産性向上や持続可能性の向上など、デジタル農業の潜在的な利点は、十分な援助と教育なしで材料化してはならないかもしれません。
デジタル農業 市場動向
精密農業の需要は、デジタル農業業界における優位性の1つです。 精密農業は、投入量を下げながら作物の収量を最大化する最先端の農法です。 この技術は、センサー、GPSユニット、ドローンを使用して、温度、栄養素レベル、土壌水分含有量などの重要なパラメータに関する情報を収集します。 このデータを使用して、農家は自分のフィールドを管理し、作物の開発を監視し、農薬や肥料をより効果的に適用することができます。
ファーマーは、特に乾燥した季節の間に、世界中で水不足に深刻な問題に直面しています。 この問題に対する新しいソリューションは、スマート灌漑システムです。 センサーを利用して、土壌の湿気や湿度、その他の変数に関する情報を収集することで、水の使用量を自動変更し、作物の発生を最大化します。 複雑な灌漑インフラにアクセスせずに小規模な農家は、このアプローチから恩恵を受けることができます。
デジタル農業 市場分析
コンポーネントに基づいて、市場はハードウェア、ソフトウェア、およびサービスに分けられます。 ソフトウェアセグメントは、クラウド、オンプレミス、AI&データ分析にさらにサブセグメント化されます。 予測期間中に12%以上のCAGRを登録する予定です。
デジタル農業市場は、精密農業と農業管理、アドバイザリーサービス、品質管理とトレーサビリティ、デジタル調達、農業電子商取引に分けられます。 精密農業及び農業管理の区分は2023年に30%以上のシェアの全体的な市場を支配しました。
アジアパシフィックは、予報期間中に最大12%以上のCAGRを登録すると予想されます。 地域は、農業分野における急速な成長を経験しています, 高度な技術の採用に加えて、, デジタル農業ソリューションの需要の増加につながる. 中国とインドは、アジア太平洋市場で最大の貢献者です。 政府主導のイニシアチブも、デジタル農業市場の成長を追求しています。
たとえば、インドで最も生産的な農業状態の1つであるカルナタカは、農業技術を開発し、農作物の収量を高め、農家のライフスタイルを改善するために、デジタル農業を採用する最前線にいます。 農業部門は農業従事者、研究者、技術会社と密接に連携し、農法を強化するデジタルソリューションを開発しています。 政府は、農民がデジタル技術の採用を支援するために、インフラとトレーニングに大きな投資をしました。
インド政府は、インテリジェントな農業技術の使用を推進しています。 農業のインドのデジタル生態系(IDEA)、ファーマーズデータベース、ユニファイドファーマーズサービスインターフェイス(UFSI)、ニューテクノロジー(NeGPA)の米国への資金提供、マーラノビス国立作物予測センター(MNCFC)、土壌健康、肥沃度、およびプロファイルマッピングの再設計は、政府のデジタル農業ミッション(DAM)のすべてのコンポーネントです。 ネグパプログラムでは、ブロックチェーン、IoT、AI/MLなどの最先端技術を活用したデジタル農業プロジェクトに資金を調達しています。
デジタル農業 マーケットシェア
Deere&Companyは、精密農業技術と統合したトラクターやその他の機器(データ駆動能力付き)を提供しています。 主要なプラットフォームを通じて、John Deere Operations Centerは、分析とリアルタイムのフィールドデータを取得することで、作業を最適化し、歩留まりを最大化することができます。 Deereのデジタルソリューションは、植栽と収穫プロセスを通じて情報に基づいた意思決定をサポートし、農場の生産性、効率性、そして究極の収益性を高めます。 数値化の使用は、農業のためのよりインテリジェントで持続可能な未来を作成する上で重要な力になります。
株式会社トライアンブルは、デジタル農業で使用される位置とナビゲーション技術のリーディングプロバイダーです。 コネクティッドファームプラットフォームでは、さまざまな精密農業用ツール、農業用機器、センサーが簡単に統合できます。 歩留まりを最大化し、運用を最適化するために、農家は、フリート管理、植栽、灌漑などのトピックに関するデータを使用することができます。 トライアンブルの精密ガイダンスシステムにより、農家は収穫・苗木などのアクティビティをセンチメートルまで実現できます。
デジタル農業 マーケット企業
デジタル農業業界で動作する主要なプレーヤーは次のとおりです。
デジタル農業 業界ニュース
デジタル農業市場調査報告書には、業界の詳細な報道が含まれています 2018年から2032年までの収益(USD Billion)の面での見積もりと予測 以下のセグメントの場合:
市場, テクノロジーで, 2018 - 2032
市場, 操作で, 2018 - 2032
市場, コンポーネントによって, 2018 – 2032
市場, 提供することにより, 2018 - 2032
上記情報は、以下の地域および国に提供いたします。
研究方法論、データソース、検証プロセス
本レポートは、直接的な業界との対話、独自のモデリング、厳格な相互検証に基づく体系的な研究プロセスに基づいており、単なる机上調査ではありません。
6ステップの研究プロセス
1. 研究設計とアナリストの監督
GMIでは、私たちの研究方法論は人間の専門知識、厳格な検証、そして完全な透明性の基盤の上に構築されています。私たちのレポートにおけるすべての洞察、トレンド分析、予測は、お客様の市場の微妙なニュアンスを理解する経験豊富なアナリストによって開発されています。
私たちのアプローチは、業界の参加者や専門家との直接的な関わりを通じた広範な一次調査を統合し、検証済みのグローバルソースからの包括的な二次調査で補完しています。元のデータソースから最終的な洞察までの完全なトレーサビリティを維持しながら、信頼性の高い予測を提供するために定量化された影響分析を適用しています。
2. 一次研究
一次調査は私たちの方法論の根幹を形成し、全体的な洞察の約80%を貢献しています。分析の正確さと深さを確保するために、業界参加者との直接的な関わりが含まれます。私たちの構造化されたインタビュープログラムは、経営幹部、取締役、そして専門家からのインプットを得て、地域およびグローバル市場をカバーしています。これらのやり取りは、戦略的、運用的、技術的な視点を提供し、包括的な洞察と信頼性の高い市場予測を可能にします。
3. データマイニングと市場分析
データマイニングは私たちの研究プロセスの重要な部分であり、全体的な方法論の約20%を貢献しています。主要プレーヤーの収益シェア分析を通じて、市場構造の分析、業界トレンドの特定、マクロ経済要因の評価が含まれます。関連データは有料および無料のソースから収集され、信頼性の高いデータベースを構築します。この情報は、販売代理店、メーカー、協会などの主要ステークホルダーからの検証を受け、一次調査と市場規模の算定をサポートするために統合されます。
4. 市場規模算定
私たちの市場規模算定はボトムアップアプローチに基づいており、一次インタビューを通じて直接収集された企業の収益データから始まり、製造業者の生産量データや設置・展開統計が加わります。これらのインプットを地域市場全体でまとめ、実際の業界活動に基づいたグローバルな推定値を算出します。
5. 予測モデルと主要な前提条件
すべての予測には以下の明示的な文書化が含まれます：
✓ 主要な成長ドライバーとその代演内容
✓ 抑制要因と緩和シナリオ
✓ 規制上の代演内容と政策変更リスク
✓ 技術普及曲線パラメータ
✓ マクロ経済の代演内容（GDP成長、インフレ、通貨）
✓ 競争の動態と市場参入/椭退の見通し
6. 検証と品質保証
最終段階では人による検証が行われます。ドメイン専門家がフィルタリングされたデータを手動でレビューし、自動化システムには視点や文脈上の誤りを発見します。この専門家レビューにより、品質保証の重要な層が加わり、データが研究目標および分野固有の基準に沖していることが確保されます。
私たちの3層構造の検証プロセスは、データの信頼性を最大化します：
✓ 統計的検証
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✓ 市場実態チェック
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