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ストラテジックス・MRCの調査によると、2025年の世界的な作物収量予測のための機械学習市場は$900.56百万ドルと推計され、2032年までに$4,175.42百万ドルに達すると予測されています。この期間中の年平均成長率（CAGR）は24.5%と予測されています。作物収量予測のための機械学習は、気象パターン、土壌特性、衛星画像、過去の作物収量などの大量の農業データを分析し、作物の生産性を正確に予測するために、先進的なアルゴリズムを活用しています。さらに、農家や農学者は、機械学習を利用して従来のモデルでは見つけられなかった複雑なパターンや関係性を見出すことで、データに基づいた意思決定を行い、資源の利用を最大化し、食糧生産の効率を向上させることができます。気候変動や世界的な需要の増加にもかかわらず、これらの予測モデルは時間とともに適応し、新たなデータが追加されるにつれ精度が向上し、最終的に持続可能な農業方法と食料安全保障を支援する可能性があります。
インド農業研究会議（ICAR）によると、LASSO-SVRのようなハイブリッド機械学習モデルは、インドのさまざまな地域における小麦収量の予測において高い精度を示しており、パティアラでは正規化平均二乗誤差（nRMSE）値が0.6％まで低下しています。
市場動向:
要因:
人口増加に伴う食料需要の増加
2050年までに世界人口が100億人に近づくにつれ、食料需要は60～70％増加すると予測されています。農業業界は、耕作地の面積を増やすことなく作物の収量を増加させるという大きなプレッシャーに直面しています。機械学習により作物の収量を正確に予測することで、農家が予防措置を講じて収量を最大化し、損失を最小限に抑えることが可能になります。さらに、ステークホルダーは、適切な予測を活用して配送、物流、保管の計画を立てることで、食料の供給安定性と価格安定性を向上させることができます。
制約要因:
地域特化型の高品質データの不足
土壌成分、作物の種類、播種スケジュール、害虫の発生状況、現在の気象条件など、高品質で多様かつ地域特化型のデータが大量に必要です。多くの地域、特に開発途上国では、このような詳細な情報は入手不能、古いか、不一致な記録しか存在しません。さらに、衛星やドローンのデータが農村地域で解像度や頻度が不足している場合、モデルの精度にも影響を及ぼす可能性があります。信頼できるデータ入力が欠如すると、機械学習アルゴリズムは最適な性能を発揮できず、収量予測への適用が制限されます。
機会：
衛星とリモートセンシング技術の組み合わせ
NASA、ESA（欧州宇宙機関）、Planet や Airbus などの民間企業によるリモートセンシングや衛星画像技術の進歩により、作物のモニタリングの精度と頻度が向上しています。ML アルゴリズムは、これらの大規模なデータセットを処理して、作物のストレス、成長パターン、害虫や病気の発生の初期兆候を特定することができます。さらに、衛星データとMLの統合により、広範で多様な地理的領域における正確でスケーラブルな収量予測が可能になります。高解像度画像へのアクセスが継続的に改善されるにつれ、農業予測におけるMLの機会はさらに拡大していくでしょう。
脅威：
テクノロジー企業によるデータの独占
高額なデータ通信料や専用プラットフォームを購入できない小規模なスタートアップ企業や地元企業は、衛星画像、気象情報、農場分析など、農業に欠かせないデータへのアクセスを、大手多国籍テクノロジー企業がますます独占する傾向に脅かされています。これにより、イノベーションが少数のゲートキーパーに依存する独占的な環境が生まれ、小規模または地域の ML サービスプロバイダーは競争や存続さえも困難になります。さらに、少数の企業による農業データへの過剰な支配は、オープンアクセスを制限し、透明性を低下させ、農家や公共機関への技術的利益の公平な分配を妨げる可能性があります。これにより、作物の収量予測におけるMLの普及が鈍化する可能性があります。
COVID-19の影響:
COVID-19パンデミックは、サプライチェーンの混乱や労働力不足がより精密で自動化された農業管理ツールの必要性を浮き彫りにしたため、作物収量予測における機械学習の採用を大幅に加速させました。食料生産の不安定化と現場へのアクセス制限の中、農家や農業関連企業は、リソースの最適化と収量のより正確な予測を実現するため、データ駆動型技術に依存するようになりました。しかし、技術導入の遅延、一部の分野での研究開発費の削減、データ収集プロセスの混乱といった課題も存在しました。さらに、COVID-19は農業分野全体をデジタル変革へと推進し、回復力があり技術的に支援された農業システムの重要性を浮き彫りにしました。
予測期間中にクラウドベースのセグメントが最大規模を占めると予想されています
クラウドベースのセグメントは、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想されています。現代の農業技術環境において、クラウドベースのソリューションは、リアルタイムデータ処理、リモートモニタリング、IoTデバイスとの統合を可能にし、予測精度と意思決定を向上させるため、従来のオンプレミスシステムよりも優先される選択肢となっています。さらに、クラウドサービスは、多様なステークホルダー間の協業を促進し、継続的な更新と改善を可能にします。これらのプラットフォームは、農家や農業関連企業が、大規模な初期インフラ投資を必要とせずに、強力な分析ツールや機械学習モデルにアクセスできるようにします。
研究機関セグメントは、予測期間中に最も高い年平均成長率（CAGR）を記録すると予測されています
予測期間中、研究機関セグメントは最も高い成長率を記録すると予測されています。政府と民間組織は農業の研究開発に多額の投資を行っており、これが成長を後押ししています。例えば、農業におけるAIとMLの応用を重点とする「国立サイバーフィジカルシステム統合ミッション」は、インド政府から?3,660億ルピーの資金提供を受けています。生産性向上と持続可能性の向上を目的として、パンジャブ農業大学とBITS-Pilaniのような組織間のパートナーシップは、農業にロボティクス、AI、ドローン、IoTセンサーを組み込むことを目指しています。さらに、これらのイニシアチブは、作物の収量予測のための機械学習アプリケーション開発における研究機関の重要性を強調しています。
最大のシェアを有する地域:
予測期間中、北米地域が最大の市場シェアを占めると予想されています。この優位性は、気象観測所、IoTセンサー、衛星画像から大規模な農業データ収集が可能である点に起因し、これにより機械学習モデルの精度が大幅に向上するからです。さらに、公的部門と民間部門の大きな投資——特に米国政府が農業向けAI技術に$200百万を投資したことが注目されます——が、データ駆動型農業実践と精密農業の開発を加速させています。これらの要因が相まって、北米は作物収量予測における機械学習技術の採用と応用においてリーダーとしての地位を確立しています。
最も高い年平均成長率（CAGR）を示す地域:
予測期間中、アジア太平洋地域が最も高いCAGRを示すと予想されています。中国やインドなどの国々は、食料安全保障と持続可能性の向上を目的として農業技術に大規模な投資を行っており、これが成長を後押ししています。例えば、インドの「デジタル農業ミッション」や中国が発表した20階建てのAI搭載垂直農場は、同地域が農業にAIを組み込むことに注力していることを示しています。さらに、これらのプログラムはイノベーションを促進し、この地域における機械学習技術の採用を加速させ、作物の収穫高予測の精度を高めています。
市場の主要企業
作物の収穫高予測市場における機械学習の主要企業には、BASF SE、International Business Machines (IBM)、Keymakr Inc.、Microsoft Azure、Raven Industries Inc.、FarmWise Labs Inc.、 Bayer AG、Agrograph Inc.、Ceres Imaging Inc.、Aerobotics Ltd.、Cropin Technology Solutions Pvt. Ltd.、Sentera Inc.、Trace Genomics Inc.、Xyonix Inc.、Corteva Inc.、AgriWebb Pty Ltd、CropX Inc.、IUNU Inc.、およびTerramera Inc.が含まれます。
主要な動向:
2025年5月、テクノロジー企業IBMとドイツ銀行DBは、ドイツ銀行がIBMの幅広いソフトウェアツールへのアクセスを拡大する新たな合意により、長期的なパートナーシップを拡大しました。これにはIBMの自動化ソフトウェア、ハイブリッドクラウドサービス、およびwatsonx人工知能（AI）プラットフォームが含まれます。ドイツ銀行はまた、IBM Storage Protectの最新バージョンを取得し、銀行のデータ保護と管理を強化します。
2025年4月、BASFとトロント大学は、BASFとカナダの研究者間のイノベーションプロジェクトの効率化と協力を強化するためのマスター研究契約（MRA）を締結しました。この提携は、BASFが北米の大学との協力をカナダに拡大する地域戦略の一環です。これはBASFにとって大きな成果であり、同社初のカナダ大学とのMRA締結を意味します。
2024年9月、FarmWiseTMと、John Deereをはじめとする大手メーカーのインテリジェントに接続された農業、建設、環境、灌漑、測位、測量機器の販売代理店であるRDO Equipment Co.は、FarmWiseの精密除草・耕作機器「Vulcan」を米国南西部の野菜生産者に提供するための独占的提携を発表しました。
対象コンポーネント：
• ソフトウェア
• サービス
対象導入モデル：
• クラウドベース
• オンプレミス
対象農場規模：
• 小規模
• 中規模
• 大規模
対象エンドユーザー：
• 農家
• 農業協同組合
• 研究機関
• 政府機関
• その他のエンドユーザー
対象地域：
• 北米
o 米国
o カナダ
o メキシコ
• ヨーロッパ
o ドイツ
o 英国
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
• 南アメリカ
o アルゼンチン
o ブラジル
o チリ
o その他の南アメリカ
• 中東およびアフリカ
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 中東およびその他のアフリカ
目次
1 概要
2 序文
2.1 要約
2.2 ステークホルダー
2.3 研究範囲
2.4 研究方法論
2.4.1 データマイニング
2.4.2 データ分析
2.4.3 データ検証
2.4.4 研究アプローチ
2.5 研究資料
2.5.1 一次研究資料
2.5.2 二次研究資料
2.5.3 仮定
3 市場動向分析
3.1 概要
3.2 成長要因
3.3 制約要因
3.4 機会
3.5 脅威
3.6 エンドユーザー分析
3.7 新興市場
3.8 COVID-19の影響
4 ポーターの5つの力分析
4.1 供給者の交渉力
4.2 購入者の交渉力
4.3 代替品の脅威
4.4 新規参入の脅威
4.5 競争の激化
5 グローバルな作物収量予測用機械学習市場（コンポーネント別）
5.1 概要
5.2 ソフトウェア
5.2.1 予測分析ソフトウェア
5.2.2 AI搭載作物監視ソフトウェア
5.2.3 気象・気候データ分析ソフトウェア
5.2.4 リモートセンシングと衛星画像ソフトウェア
5.2.5 農場管理ソフトウェア
5.3 サービス
5.3.1 コンサルティングおよびアドバイザリーサービス
5.3.2 実装および統合サービス
5.3.3 トレーニングおよびサポートサービス
5.3.4 データ分析およびカスタムモデリングサービス
5.3.5 クラウドベースの農業AIサービス
6 作物収量予測のためのグローバル機械学習市場、展開モデル別
6.1 概要
6.2 クラウドベース
6.3 オンプレミス
7 作物収量予測のためのグローバル機械学習市場、農場規模別
7.1 概要
7.2 小規模
7.3 中規模
7.4 大規模
8 作物収量予測のためのグローバル機械学習市場、エンドユーザー別
8.1 はじめに
8.2 農家
8.3 農業協同組合
8.4 研究機関
8.5 政府機関
8.6 その他のエンドユーザー
9 地域別作物収穫予測用機械学習の世界市場
9.1 はじめに
9.2 北米
9.2.1 米国
9.2.2 カナダ
9.2.3 メキシコ
9.3 ヨーロッパ
9.3.1 ドイツ
9.3.2 英国
9.3.3 イタリア
9.3.4 フランス
9.3.5 スペイン
9.3.6 その他のヨーロッパ
9.4 アジア太平洋
9.4.1 日本
9.4.2 中国
9.4.3 インド
9.4.4 オーストラリア
9.4.5 ニュージーランド
9.4.6 大韓民国
9.4.7 アジア太平洋地域その他
9.5 南アメリカ
9.5.1 アルゼンチン
9.5.2 ブラジル
9.5.3 チリ
9.5.4 南アメリカ地域その他
9.6 中東・アフリカ
9.6.1 サウジアラビア
9.6.2 アラブ首長国連邦
9.6.3 カタール
9.6.4 南アフリカ
9.6.5 中東・アフリカその他
10 主要な動向
10.1 協定、提携、協力関係、合弁事業
10.2 買収・合併
10.3 新製品発売
10.4 事業拡大
10.5 その他の主要戦略
11 企業プロファイル
11.1 BASF SE
11.2 International Business Machines (IBM)
11.3 Keymakr Inc.
11.4 Microsoft Azure
11.5 Raven Industries Inc.
11.6 FarmWise Labs Inc.
11.7 Bayer AG
11.8 Agrograph Inc.
11.9 Ceres Imaging Inc.
11.10 Aerobotics Ltd.
11.11 Cropin Technology Solutions Pvt. Ltd.
11.12 Sentera Inc.
11.13 Trace Genomics Inc.
11.14 Xyonix Inc
11.15 Corteva Inc
11.16 AgriWebb Pty Ltd
11.17 CropX Inc.
11.18 IUNU Inc.
11.19 Terramera Inc.
表の一覧
1 グローバル作物収量予測用機械学習市場動向（地域別）（2024-2032年）（$MN）
2 グローバル作物収量予測用機械学習市場動向（コンポーネント別）（2024-2032年）（$MN）
3 グローバル作物収量予測用機械学習市場動向（ソフトウェア別）（2024-2032年）（$MN）
4 グローバル作物収量予測用機械学習市場動向（予測分析ソフトウェア別）（2024-2032年）（$MN）
5 グローバル作物収量予測用機械学習市場動向（AI搭載作物モニタリングソフトウェア別）（2024-2032年）（$MN）
6 グローバル作物収量予測用機械学習市場動向：気象・気候データ分析ソフトウェア別（2024-2032年）（$MN）
7 グローバル作物収量予測用機械学習市場動向：リモートセンシング・衛星画像ソフトウェア別（2024-2032年）（$MN）
8 グローバル 作物収量予測用機械学習市場動向、農場管理ソフトウェア別（2024-2032年）（$MN）
9 グローバル 作物収量予測用機械学習市場動向、サービス別（2024-2032年）（$MN）
10 グローバル作物収量予測用機械学習市場動向：コンサルティングおよびアドバイザリーサービス別（2024-2032年）（$MN）
11 グローバル作物収量予測用機械学習市場動向：実装および統合サービス別（2024-2032年）（$MN）
12 グローバル作物収量予測用機械学習市場動向（トレーニングおよびサポートサービス別）（2024-2032年）（$MN）
13 グローバル作物収量予測用機械学習市場動向（データ分析およびカスタムモデリングサービス別）（2024-2032年）（$MN）
14 グローバル 作物収量予測向け機械学習市場動向、クラウドベース農業AIサービス別（2024-2032年）（$MN）
15 グローバル 作物収量予測向け機械学習市場動向、展開モデル別（2024-2032年）（$MN）
16 グローバル 作物収量予測向け機械学習市場動向、クラウドベース別（2024-2032年）（$MN）
17 グローバル 作物収量予測向け機械学習市場動向、オンプレミス別（2024-2032年）（$MN）
18 グローバル 機械学習を活用した作物収量予測市場動向（農場規模別）（2024-2032年）（$MN）
19 グローバル 機械学習を活用した作物収量予測市場動向（小規模）（2024-2032年）（$MN）
20 グローバル作物収量予測用機械学習市場動向（中規模）（2024-2032年）（$MN）
21 グローバル作物収量予測用機械学習市場動向（大規模）（2024-2032年）（$MN）
22 作物収量予測のための機械学習の世界市場見通し、エンドユーザー別（2024-2032）（百万ドル）
23 作物収量予測のための機械学習の世界市場見通し、農家別（2024-2032）（百万ドル）
24 農業協同組合別の作物収穫予測向けグローバル機械学習市場の見通し（2024-2032）（百万ドル）
25 研究機関別の作物収穫予測向けグローバル機械学習市場の見通し（2024-2032）（百万ドル）
26 政府機関による作物の収穫高予測のための機械学習の世界市場の見通し（2024年～2032年）（百万ドル）
27 その他のエンドユーザーによる作物の収穫高予測のための機械学習の世界市場の見通し（2024年～2032年）（百万ドル）
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