【英語タイトル】AI In Agriculture Market Size & Share Analysis - Growth Trends and Forecast (2026 - 2031)
	・商品コード：MOR23MRC009 ・発行会社（調査会社）：Mordor Intelligence ・発行日：2026年2月 ・ページ数：81 ・レポート言語：英語 ・レポート形式：PDF ・納品方法：Eメール（受注後2-3営業日） ・調査対象地域：アメリカ、カナダ、メキシコ、ドイツ、イギリス、イタリア、スペイン、中国、日本、インド、オーストラリア、ブラジル、アルゼンチン、南アフリカ ・産業分野：農業

農業におけるAI市場の規模とシェア

## 市場概要
### 調査期間
2020年から2031年

### 市場規模（2026年）
31.1億米ドル

### 市場規模（2031年）
83.9億米ドル

### 成長率（2026年から2031年）
年平均成長率（CAGR）21.96%

### 最も成長が早い市場
アジア太平洋地域

### 最大の市場
北米

### 市場集中度
中程度

### 主要プレーヤー
*免責事項：主要プレーヤーは特定の順序で並べられていません。

画像 © Mordor Intelligence. 再利用にはCC BY 4.0の下での帰属が必要です。

## 農業におけるAI市場分析（Mordor Intelligenceによる）
農業におけるAI市場は、2025年の24.3億米ドルから2026年には31.1億米ドルに成長し、2031年には83.9億米ドルに達すると予測されています。これは、2026年から2031年の間に21.96%のCAGRで成長する見込みです。堅牢なクラウド接続、エッジAIハードウェアコストの低下、厳格な持続可能性の義務が、アルゴリズムによる意思決定をオプションのパイロットから、作物、園芸、家畜の運営における日常的な項目に変えています。生産者は、センサー、ドローン、衛星観測データを機械学習パイプラインに取り込むことでデータストリームを収益化し、肥料廃棄物を二桁削減しながら収穫量を増加させています。手頃な価格のAI-as-a-Serviceがラテンアメリカやアフリカの協同組合における資本障壁を取り除き、5GオープンRANバックホールが自律スプレイヤーや除草ロボットに対して追加の基地局ハードウェアなしでサブメートルの位置精度を提供しています。供給側の断片化は続いていますが、このセンサー、ソフトウェア、サービスプロバイダーの多様性が、特定作物や制御環境のオペレーターに利用可能なソリューションカタログを拡大しています。

## 主要な報告の要点
– **アプリケーション別**: 精密農業は2025年に43.29%の収益シェアを占め、スマートグリーンハウス管理は2031年までに22.47%のCAGRで拡大すると予測されています。
– **技術別**: 機械学習は2025年の支出の48.19%を占め、コンピュータビジョンは2026年から2031年にかけて22.68%のCAGRで成長すると予測されています。
– **コンポーネント別**: ソフトウェアプラットフォームは2025年に46.73%の収益シェアを占め、サービスは2031年までに22.91%のCAGRで最も早く成長する見込みです。
– **展開モード別**: クラウド展開は2025年に59.68%のシェアを占め、ハイブリッドアーキテクチャは2026年から2031年にかけて22.96%のCAGRで成長すると予測されています。
– **地域別**: 北米は2025年の売上の38.91%を占めていますが、アジア太平洋地域は2031年までに最も高い地域CAGRである22.98%を記録すると予測されています。

注: 本報告書の市場規模および予測数値は、Mordor Intelligenceの独自の推定フレームワークを使用して生成されており、2026年時点での最新のデータと洞察で更新されています。

## 世界の農業におけるAI市場のトレンドと洞察
### ドライバーの影響分析
– **迅速な精密農業プラットフォームの採用**
– 影響度: +4.20%
– 地理的関連性: グローバル、北米とヨーロッパに早期集中
– 影響タイムライン: 中期（2-4年）

– **高解像度ドローンおよび衛星画像サービスの拡大**
– 影響度: +3.80%
– 地理的関連性: グローバル、アジア太平洋および南アメリカで加速
– 影響タイムライン: 中期（2-4年）

– **政府のデジタル農業補助金および義務**
– 影響度: +3.50%
– 地理的関連性: 北米、ヨーロッパ、中国、インド
– 影響タイムライン: 短期（≤ 2年）

– **手頃なクラウドベースのAI-as-a-Service提供**
– 影響度: +3.10%
– 地理的関連性: グローバル、アジア太平洋およびアフリカでの最高の採用
– 影響タイムライン: 短期（≤ 2年）

– **農場内のGenAIコパイロットによる農業専門家のフィールド訪問の削減**
– 影響度: +2.90%
– 地理的関連性: 北米、ヨーロッパ、オーストラリア
– 影響タイムライン: 中期（2-4年）

– **自律ロボットのための5GオープンRANサブメーターポジショニング**
– 影響度: +2.70%
– 地理的関連性: 北米、ヨーロッパ、中国、日本
– 影響タイムライン: 長期（≥ 4年）

### 迅速な精密農業プラットフォームの採用
Deere and Companyは2025年にそのオペレーションセンターに機械学習アルゴリズムを組み込み、プラットフォームが数年分の収穫マップや土壌導電率のデータを取り込み、自動的に播種処方を生成し、早期採用者の種子支出を8-12%削減しました。

Trimbleは2026年初頭に、Ag Softwareスイートに生成AIレポート作成ツールを追加し、農場管理者が手動でダッシュボードを作成することなく資金提供者に説明できるようにしました。

炭素会計モジュールは現在、標準的なアドオンとなっており、Verra VM0042などのプロトコルは、クレジットを発行する前にプロットレベルでの隔離量の定量化を要求します。

生産者が検証された炭素クレジットを取引することで、追加のセンサーへの再投資が行われ、データネットワーク効果が強化されます。その結果、プラットフォームの使用はシーズンごとに深まっていき、切り替えがますますコスト高になります。

### 高解像度ドローンおよび衛星画像サービスの拡大
PrecisionHawkは2025年に、ドローン画像とSentinel-1合成開口レーダーを融合させたサービスを開始し、全天候型の土壌水分およびバイオマスマップを提供しました。

Aeroboticsは2026年にコンピュータビジョンモデルを展開し、個々の柑橘類の果実をカウントすることで、パッカーが以前よりも6週間早く先物契約を締結できるようにしました。Planet LabsのSuperDoveコンステレーションは、毎日3メートルの解像度で全てのフィールドを再訪し、農業専門家に二重作物システムのためのほぼリアルタイムのフィードバックを提供します。このような時間的密度は、意思決定サイクルを圧縮し、タイミングエラーによる収穫量のペナルティを最小限に抑えます。

### 政府のデジタル農業補助金および義務
米国農務省は2025年に気候スマート商品イニシアチブの下で31億米ドルを配分し、資金の40%をサービスが行き届いていない生産者のためのAI対応の栄養管理に向けました。ヨーロッパの共通農業政策は、少なくとも35%の農村開発予算が精密農業への投資に充てられることを要求し、フランスやドイツでのセンサーの普及を加速させています。中国の農業省は2027年までに200のスマート農業ゾーンを設立することを約束し、それぞれにIoTセンサーとエッジAIゲートウェイを装備します。インドのKisan Suvidhaアプリは、5000万人の生産者にAI生成の害虫や灌漑のアドバイスを提供し、アドバイザリーの範囲を劇的に拡大しています。実際、コンプライアンスはAIを任意の支出からプレイチケットへと変えています。

### 手頃なクラウドベースのAI-as-a-Service提供
Microsoft Azure Data Manager for Agricultureは、事前にトレーニングされた収穫予測モデルを1ヘクタールあたりシーズンごとに0.10米ドル未満で提供しており、小規模農家の協同組合でも利用可能な水準です。IBMは2025年に大規模言語モデルをWatson Decision Platformに統合し、研究論文を平易な言葉で、プロット特有のガイダンスに翻訳しました。AWS SageMaker Geospatialは、衛星画像の前処理とモデル訓練パイプラインをバンドルし、農業ビジネスのインサイト取得時間を数週間から数時間に短縮します。消費ベースの請求は、GPUクラスターに対する資本支出の必要性を排除し、年間農業収入が5000米ドル未満の地域において決定的な利点となります。

### 制約の影響分析
– **農業データ基準の断片化**
– 影響度: -2.10%
– 地理的関連性: グローバル、特にアジア太平洋およびアフリカで深刻
– 影響タイムライン: 中期（2-4年）

– **小規模農家にとってのセンサーおよびロボティクスの高い初期コスト**
– 影響度: -1.90%
– 地理的関連性: アジア太平洋、アフリカ、南アメリカ
– 影響タイムライン: 短期（≤ 2年）

– **AI対応の農業データセットの不足およびプライバシーの障害**
– 影響度: -1.60%
– 地理的関連性: グローバル、特にヨーロッパでの規制の複雑さが最も高い
– 影響タイムライン: 中期（2-4年）

– **土壌炭素クレジットの検証サイクルの遅延**
– 影響度: -1.30%
– 地理的関連性: 北米、ヨーロッパ、オーストラリア
– 影響タイムライン: 長期（≥ 4年）

### 農業データ基準の断片化
2025年までに農場管理ソフトウェアベンダーのうち30%しかAgGatewayのADAPTデータ交換フレームワークを採用しておらず、供給者を切り替える際に生産者は互換性のないファイル形式を調整する必要があります。土壌分類は異なり、USDAは12の土壌分類を認識していますが、世界参照基準は32をリストしており、モデルの移植性を混乱させています。気象観測所のプロトコルや害虫の命名法も異なり、データセットが国際的に集約される際に予測精度が低下します。ベンダーは地域モデルを構築し維持する必要があり、開発コストが膨らみ、機能のローンチが遅れます。

### 小規模農家にとってのセンサーおよびロボティクスの高い初期コスト
基本的なセンサーセットは1フィールドあたり800-1200米ドル、そして自律除草ロボットは3万米ドルを超え、多くのインドやサハラ以南のアフリカの2ヘクタールの農場ではこれを資金調達できません。商業銀行はAIハードウェアを高リスクの担保と見なしており、マイクロファイナンス機関は技術リースをほとんど承認しません。CropXは1ヘクタールあたりシーズンごとに18-25米ドルのセンサーサービス契約を提供していますが、2025年の小規模農家の採用率は5%未満でした。この結果、デジタルデバイドが生じ、地域モデルを洗練させるために必要なデータネットワーク効果が遅れています。

## セグメント分析
### アプリケーション別: スマートグリーンハウスがロウ作物フィールドを上回る
精密農業は2025年に43.29%の市場シェアを持ち、トウモロコシや大豆の可変レート装置の広範な使用を反映しています。しかし、スマートグリーンハウス管理は2031年までに22.47%の成長が見込まれています。Intelligent Growth Solutionsの生成AIコパイロットは、数分ごとにCO₂レベルとLEDスペクトルを微調整し、垂直農場が収穫量を損なうことなくエネルギー使用を18%削減できるようにします。家畜監視は、コンピュータビジョンシステムが数日前に跛行や分娩リスクを指摘することで加速しており、獣医費用や死亡率を削減しています。ドローン分析は中程度のポジションを維持していますが、規制当局が視覚線を超えた飛行を許可すれば上昇する可能性があります。

密なグリーンハウスデータセットは、数十の変数にわたるセンサー読み取りを5分ごとに行い、モデルの反復を加速しますが、オープンフィールド作物はデータがまばらで、アルゴリズムの洗練を遅らせます。GlobalGAPなどの認証は、AI対応のトレーサビリティを要求し始めており、収穫後の最適化プラットフォームを主流の予算に押し込んでいます。その結果、制御環境アプリケーションの農業におけるAI市場規模は、2031年までに主流のロウ作物とのギャップを縮小する見込みです。

### 技術別: カメラ中心の成長が急増
機械学習は2025年の支出の48.19%を占め、農業におけるAI市場の基盤を支えています。コンピュータビジョンは小規模ですが、2026年から2031年にかけて22.68%の成長が見込まれ、ドローン艦隊やエッジプロセッサの普及により他の技術を上回ると予測されています。DeereのSee and Sprayシステムは、20フレーム毎秒で作物と雑草を区別するために畳み込みネットワークを使用し、除草剤の使用を最大90%削減します。Taranisはサブミリメートルの画像をキャプチャし、初期の真菌病変を発見することで、農薬の精密使用を可能にし、化学費用を30-40%削減します。

NVIDIA Jetson OrinやGoogle Coralなどのエッジ推論チップは現在200米ドル未満で販売されており、スプレイヤー上でリアルタイム処理を可能にしています。欧州のAI法案提案は、一部の農業システムを「限定リスク」と評価し、需要を解釈可能なアルゴリズムに傾ける可能性があります。数値的には、コンピュータビジョンセグメントの農業におけるAI市場シェアは着実に増加する見込みですが、機械学習はコアワークロードの支配を維持します。

### コンポーネント別: サービスがスキルギャップを埋める
ソフトウェアプラットフォームは、2025年に46.73%の農業におけるAI市場シェアを占め、Bayer Climate FieldViewやTrimbleのサブスクリプションバンドルがリードしています。サービスのコンサルティング、統合、サポートは最も早く成長すると予測され、2031年までに22.91%のCAGRを記録する見込みです。生産者は、レガシーSCADA資産をクラウドネイティブスタックと調和させるのに苦労しています。CNH Industrialの精密チームは、顧客がSlingshotと気象データフィードの間にカスタムAPIブリッジを要求する中で、プロフェッショナルサービスの収益が2025年に前年比35%増加したと報告しています。

ハードウェアの成長は安定していますが、トラクターやコンバインの長い交換サイクルによって制約されています。ベンダーは、統合の痛みを軽減するためにエッジでのインテリジェンスを組み込んでいます。Topconの2026年のトラクターガイダンスは、GPSとコンピュータビジョンを融合させ、セルラーリンクなしで2センチ未満の精度を維持します。時間が経つにつれて、ターンキーのハードウェアはサービス収益を減速させる可能性がありますが、現時点では、統合業者が農業とデータエンジニアリングのスキルセットのバランスを取る中で価値を獲得しています。

### 展開モード別: ハイブリッドアーキテクチャが好まれる
クラウド展開は2025年に59.68%のシェアを占め、ハイパースケールのコスト優位性を反映しています。ハイブリッドモードは2031年までに22.96%の成長が見込まれ、生産者はデータ主権を放棄することなくリアルタイムのレイテンシを求めています。Prosperaはエッジゲートウェイで害虫検出モデルを実行し、異常のみをアップロードすることで帯域幅を80%削減しています。Gamayaはドローン上でハイパースペクトルデータを現場で処理し、圧縮されたインサイトをダッシュボードに送信し、生産者が生の画像を社内に保持できるようにしています。

ドイツや日本の農村5Gパイロットは、サブ10ミリ秒の往復時間を示し、自律的な経路計画に十分です。この接続性により、ロボットは遠くのクラウドではなく、近くのエッジサーバーに重い計算をオフロードできます。その結果、農業におけるAI市場規模はハイブリッド展開に起因する部分で二桁の拡大が見込まれていますが、純粋なオンプレミスのインストールはニッチなままです。

## 地理分析
北米は2025年の支出の38.91%を占めており、GPS誘導機械の高い浸透率、農村地域のブロードバンドカバレッジ、気候スマート補助金がその要因です。USDAの保全管理の改訂は、栄養計画が機械検証される場合、AIセンサーおよびソフトウェアコストの最大75%を補償します。カナダの農業クリーン技術プログラムは、2025年に精密農業機器のために5000万カナダドル（3700万米ドル）を配分しました。メキシコのアボカド輸出業者は、米国の輸入規則を満たすためにAIトレーサビリティを統合しています。労働力の制限は、規制のクリアランスを待つ自律ロボットの完全な導入を遅らせています。

アジア太平洋地域は2031年までに22.98%のCAGRで最も早く成長すると予測されています。中国の200のスマート農業ゾーンは、地元のAIスタックの展開を義務付けており、国内のクラウドパートナーシップを強化しています。インドのKisan Suvidhaは、5000万人のユーザーに衛星ベースのアドバイスを提供しています。日本は、農村の高齢化を補うために2027年までに自律トラクターを10万ヘクタールに導入することを目指しています。オーストラリアは、AI蒸発散モデルを活用してMurray-Darlingの水を配分しています。中国のデータローカリゼーション規則からインドの同意ベースの制度までの規制の違いは、ベンダーにデータフローを地域化させる必要がありますが、需要はこれらの摩擦を上回っています。

ヨーロッパ、南アメリカ、中東、アフリカはそれぞれ2025年に1桁から低い2桁のシェアを持っています。EUは農村開発資金の3分の1以上をデジタル農業に割り当て、ドイツやポーランドでのセンサーの展開を促進しています。ブラジルのAgro 4.0税制優遇措置は、大豆農場でのAIの採用を促進しています。サウジアラビアの国家農業技術センターは、輸入依存を減らすためにAI最適化された垂直農場を支援しています。南アフリカの柑橘類パッカーは、EU基準を満たすためにコンピュータビジョンによる選別を展開し、ナイジェリアはナイジャー・デルタでの米の衛星作物監視を試行しています。これらのイニシアチブは、インフラのギャップが存在する地域でも、農業におけるAI市場を拡大しています。

## 競争環境
農業におけるAI市場は中程度に断片化されており、上位5社であるDeere and Company、Trimble、Bayer Crop Science、Microsoft、IBMは合計で30%未満のシェアを持っています。機器メーカーは、インストールベースを活用してソフトウェアをアップセルしています。Deereは2025年までに50万台の機械をオペレーションセンターに接続し、独自のデータモートを構築しました。Trimbleは200以上のサードパーティデバイスを統合し、中立的なプラットフォームとしての地位を確立しています。クラウドハイパースケールは、農業専門家と提携して垂直的な深さを持つ水平インフラに焦点を当てています。

Prospera、Taranis、CropXなどのスタートアップは、既存の企業よりも30-50%安価で、作物特有の分析に特化しており、機器のロックインを懸念する生産者にアピールしています。Syngentaの2024年のCropio買収は、種子、化学物質、データサービスの縦のバンドルを示しています。特許活動は急増し、2024-2025年には800以上の米国の農業AI特許が発行され、その多くは雑草検出や収穫予測の分野に関連しています。エッジAIチップメーカーのHailoやBlaizeは、バッテリー駆動のセンサーがローカルでコンピュータビジョンを実行できるようにし、ブロードバンドが不足している地域での利用を開放しています。

標準設定は現在、競争のレバーとなっています。AgGatewayのADAPTグループに参加しているベンダーは、相互運用性の基準に影響を与えています。バリューチェーンの役割が曖昧になる中、農業におけるAI市場は、家畜のバイオメトリクス、収穫後の品質予測、再生農業の検証など、まだ単一のベンダーが支配していないホワイトスペースを提供しています。

## 農業におけるAI業界のリーダー
– Microsoft Corporation
– IBM Corporation
– Granular Inc.
– aWhere Inc.
– Prospera Technologies Ltd.

*免責事項：主要プレーヤーは特定の順序で並べられていません。

## 最近の業界動向
– **2026年1月**: Deere and CompanyはNVIDIAと提携し、次世代自律トラクターにJetson OrinエッジAIモジュールを組み込み、2027年末までに米国中西部の50,000ヘクタールで商業展開を目指しています。
– **2025年12月**: TrimbleはBilberryを買収し、ヨーロッパの顧客向けにスポットスプレーのポートフォリオにリアルタイム雑草検出アルゴリズムを追加しました。
– **2025年11月**: Bayer Crop ScienceはClimate FieldView Proをリリースし、北米、ブラジル、ドイツで1ヘクタールあたりシーズンごとに15米ドルで生成AI農業レポートと炭素クレジットの定量化をバンドルしました。
– **2025年10月**: Microsoft Azure Data Manager for Agricultureは、12の作物特有の収穫予測モデルとPlanet Labsからのハイパースペクトル衛星サポートを追加しました。