農業におけるAI市場規模は年平均成長率20.2%で拡大し、世界の農業効率を変革 | Straits Research Pvt Ltdのプレスリリース

11/03/202511/14/2025

農業分野のAI市場が急成長 — 2033年に93億ドルへ、年平均成長率20.2%を予測

市場調査会社Straits Researchのプレスリリースによると、世界の「農業における人工知能（AI）」市場は、急速な拡大が見込まれており、2024年に約9億6,000万米ドル、2025年に約11億8,000万米ドルから2033年には約93億2,000万米ドルに達すると予測されています。予測期間（2025〜2033年）における年平均成長率（CAGR）は20.2%と高い伸びが見込まれています。

今回のレポートが示すポイント（要約）

AIは精密農業、作物品質向上、灌漑・水管理、害虫・病害の早期検知、家畜の健康管理などで中心的役割を果たすと予想されています。
ハードウェア（ドローン、ロボット等）、ソフトウェア（機械学習、予測分析、コンピュータービジョン）およびサービス（導入・運用支援）が主要なコンポーネントです。
地域別では北米とヨーロッパが先導し、アジア太平洋地域とLAMEA（中東・アフリカ・ラテンアメリカ）が今後大きな伸びを示す見込みです。
主要プレイヤーにはMicrosoft、IBM、Deere & Companyなど大手テック・農機メーカーに加え、PrecisionHawkやProsperaといった専業ベンチャーが含まれます。

技術別・用途別の動向（現場目線の解説）

レポートは技術を「機械学習／ディープラーニング」「予測分析」「コンピュータービジョン」に分類しています。現場で実用化が進んでいる主な用途は以下の通りです。

精密農業：土壌・施肥・灌漑を最適化し、投入資源の削減と収量向上に直結します。衛星・ドローン画像とAI解析の組合せが鍵です。
ドローン分析：生育評価、病害虫の早期発見、圃場の異常検知など速度とコスト面で有力なソリューションです。
農業ロボット：定植、除草、収穫といった反復作業を自動化し、人手不足対策に直結しますが、初期投資と現場適応が課題です。
家畜監視：映像解析やウェアラブルセンサーで個体管理を高度化し、健康管理や繁殖管理に効果を発揮します。

地域別インサイトと日本への示唆

北米・欧州はインフラ・資金・規制整備が先行しています。アジア太平洋はデジタル技術の採用が加速しており、LAMEAでも持続可能性ニーズを背景にAI導入が進む見込みです。日本の営農法人や自治体が注目すべき点は次の通りです。

公共支援（補助金・実証プロジェクト）を活用した先行導入が合理的です。海外同様、政府主導のデータ整備や共同プラットフォームが鍵になります。
圃場ごとのデータ品質（センサー設置、通信環境）が利用効果を左右します。まずは狭域でのパイロットを行い、運用データを蓄積することが重要です。
海外プレイヤーと国内ベンダーの連携によるソリューション導入が進んでいます。自社の業務プロセスに合うかを見極めることが必要です。

最近の注目事例（レポート抜粋）

2023年4月：IBMとテキサスA&Mアグリライフが、農家向け水消費量インサイト「Liquid Prep」に協力。乾燥地帯での水管理最適化を目指します。
2022年5月：AGRAとMicrosoftがアフリカでデジタル農業の連携強化。AgriBot開発の実績を基に展開を図ります。
2022年9月〜10月：AgroCaresとtrinamiXの連携、サーモフィッシャーの企業買収など、分析ハードとソフトの統合や市場再編が進んでいます。

現場で押さえるべきリスクと課題

初期投資とランニングコスト：ROIの見積もりと、補助金や共同導入の検討が必須です。
データの品質・互換性：センサーや機器の規格を揃え、データ連携の仕組みを確立する必要があります。
人材育成：AIを活用できる現場担当者の育成と、外部パートナーとの協働体制が鍵になります。
法規制・プライバシー：映像データや位置情報の取り扱いに関する法規制を確認する必要があります。

営農法人・現場管理者へ——導入のための実践チェックリスト

導入を検討する際に現場で使える簡潔なステップです。

課題を一つに絞る（例：灌漑の省水、除草作業の自動化、病害の早期発見）。
パイロットを設計する（小区画で3〜6か月の試験を目安に）。
必要なデータとセンサーを明確化する（通信環境もチェック）。
外部ベンダーと評価指標（KPI：水使用量、労働時間、歩留まりなど）を合意する。
結果をもとにスケール計画を作成し、補助金や協同導入を検討する。

まとめ（現場へのメッセージ）

Straits Researchの予測は、農業AIが今後の「当たり前の技術」へと変わりつつあることを示しています。技術の進化によりツールは多様化し、コストパフォーマンスも改善していく見込みです。とはいえ、導入で効果を上げるためには現場の課題に即したユースケース選定、データ品質の確保、外部パートナーとの適切な契約設計とKPI管理が不可欠です。

まずは小さな実証から始め、得られたデータを次の投資判断に生かすことをおすすめします。最新の市場レポートに興味がある方は、Straits Researchのサンプルページから詳細を確認いただけます：レポートのサンプルをダウンロード。

アグニューでは、農機・ドローン・AIの導入事例や補助金情報、実運用での注意点を今後も解説してまいります。導入に関する個別相談も受け付けていますので、お気軽にお問い合わせください。