The is Global Artificial Intelligence in Agriculture Market は、予測期間(2021-2026年)に4.2%のCAGRを記録すると予測されています。Covid-19以前は、農業におけるAIの採用はすでに増加していましたが、COVIDの間に市場はさらに成長しました。センサー、ドローン、SaaSのさまざまな製品を通じて実装AIが増加しています。これらの革新的な技術は、農家を助け、新型コロナウイルスによる作物や収穫を完全な損失から救うのに役立ちました。したがって、COVID-19は市場にポスティブな影響を与えます。機械学習技術を使用して作物収量を最大化することが市場を牽引しています。種の選択は、水と栄養素の使用の有効性、気候変動への適応、耐病性、栄養素含有量やより良い味を決定する特定の遺伝子を探索する退屈なプロセスです。機械学習、特にディープラーニングアルゴリズムは、さまざまな気候における作物のパフォーマンスを分析するために何十年もの圃場データを必要とし、このデータに基づいて、どの遺伝子が植物に有益な形質に寄与する可能性が最も高いかを予測する確率モデルを構築できます。牛の顔認識技術の採用の増加が市場を牽引しています。牛の顔認識プログラムや、体調スコアや給餌パターンに組み込まれた画像分類などの高度な指標の適用により、酪農場は現在、牛のグループ内のすべての行動的側面を個別に監視できるようになりました。しかし、標準化の欠如は、データ収集の標準の欠如、データ共有の欠如が深刻であり、機械学習と人工知能、高度なアルゴリズム設計が非常に速く動いているため、市場の成長を抑制していますが、タグが付けられた有意義な農業データの収集ははるかに遅れています
主な市場動向< />
人工知能市場を牽引する人手不足と人件費の増加
世界中で、熟練労働者の不足、農民の高齢化、若い農家が農業を魅力的でない職業と認識し、自動化された農業運営の傾向を助長するなど、多くの理由により、労働力の大幅な減少が観察されています。NSSとPLFS(2018-19)の報告書によると、農業部門の雇用への貢献度は1983年に81.0%低下し、2018年には58.0%に減少し、国際労働機関(ILO)によると、労働力に占める農業労働の割合は2018年に発展途上国の81.0%から48.2%に減少しました。また、先進国も例外ではなく、このような大きな衰退を遂げています。農業が経済の大部分を占めるアジア太平洋地域では、2015年から2017年にかけて約9.0%近く、労働力が大幅に減少しています。日本では、2015年に農家で働く人の数が170万人と前年比15%減と急減しました。欧州の農業部門も労働力の大幅な減少に直面しており、これは対応する期間にほぼ12.8%を占めています。農業労働力の減少傾向は、政府や民間組織が農業部門で人工知能技術を採用することにより、自動化業務に集中するよう促しています。上記の要因により、農業部門における人工知能の市場は今後数年間で活況を呈する可能性が高い
農業セクターを加速させる中国の技術革新
中国市場に関する技術革新はまた、農業部門における成長を加速させ、世界の人工知能市場を変革しています。近年、AIなどの技術は、中国農業の近代化を加速させるために積極的に展開されています。これらの技術は、主に植え付け、畜産、農業サービスに応用されています。例えば、McFlyのインテリジェント農業監視ドローン、GAGOの作物生産と畜産におけるAI技術の大規模な適用、ユニストロングの「Huinong」北斗航法農業自動運転システムは、中国のAi部門で普及している最近の革新はほとんどありません。さらに、農業部門に展開し始めている技術大手はほとんどいません。例えば、2018年にはJD.comの「Jing Dong Farm」がデビューし、同様に2018年6月にはAlibabaのEt農業脳が立ち上げられました。したがって、中国のAIセクターにおけるイノベーションの増加は、今後、農業におけるAIの採用をさらに促進する可能性が高い
競争環境
農業におけるAI市場は、同じ製品を低コストで供給する多くのプレーヤーが市場競争を激化させているため、細分化されています。また、プレーヤーによる技術の進歩と地元および地域のプレーヤーの高い存在感は、価格に敏感な市場で大きな脅威となります。主要プレーヤーは、Microsoft Corp.、IBM Corp.(NITI Aayog)、Agribotix LLCなどです
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