農業におけるビッグデータ分析の市場規模、シェア、成長、業界分析、タイプ別（データの取得、データの保存、データの共有、データの分析など）、エンドユーザー別（化学、気象、金融、農作物生産および農機具）、および2035年までの地域予測

農業市場におけるビッグデータ分析の概要

世界の農業ビッグデータ分析の市場規模は2026年に12億2,758万米ドルで、2035年までに24億1,262万米ドルに達すると予測されており、予測期間中に7.8%のCAGRを示しています。

農業におけるビッグデータ分析は、IoT センサー、ドローン、衛星、測候所、機械などのソースから広範かつ多様な情報を収集、処理、研究することで機能し、それを有用な結果に変えます。これらのセンサーからの洞察により、農家は限られたリソースを必要なエリアだけに適用することができ、無駄を削減し、作物の収量を向上させることができます。機械学習、地理空間データ、AI を使用することで、気象パターンを予測することができ、作物の収量を推定し、病気を早期に発見し、賢明に植栽を計画するための取り組みが行われます。機械からのデータは、水分、栄養素、作物、機械のパフォーマンスをレポートすると同時に、より賢明な農業上の意思決定のために履歴と市場データも使用します。

土壌、害虫、気象の監視、農場と市場間のサプライチェーンの管理はすべて、新しいテクノロジーの恩恵を受けています。家畜の健康状態と機械のパフォーマンスに注意を払うことで、農場の円滑な運営が向上します。ビッグデータ分析により、農家は環境への影響を軽減し、気候や資源不足の影響に適応することができます。収量の推定、サプライチェーンの改善、より良い作物の育種、気候リスクへの取り組みにデータを使用することにより、先進的な農業は今日の農業をより良い方向に変えています。この変化により、農家はより優れたツールを備え、より賢明な決定を行うことができるようになり、その結果、生産性が向上し、支出が削減され、すべての人にとってより安全な食料供給が実現します。

• 

  無料サンプルをダウンロード このレポートの詳細はこちら

農業市場におけるビッグデータ分析に影響を与える世界的危機新型コロナウイルス感染症の影響

"パンデミックはデジタル導入を引き起こし、回復力と効率性を高め、市場を加速させました"

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の世界的なパンデミックは前例のない驚異的なものであり、市場ではパンデミック前のレベルと比較して、すべての地域で予想を上回る需要が発生しています。 CAGRの上昇を反映した市場の急激な成長は、市場の成長と需要がパンデミック前のレベルに戻ったことによるものです。

パンデミックにより食料供給と労働力の脆弱性が浮き彫りになり、業界はデジタルツールを広く採用するようになりました。新しいアプローチによりビッグデータ分析への関心が高まり、その結果、農家はより良い計画を立てるために自動化、遠隔チェック、研究ベースのツールを使用するようになりました。十分な人材が不足し、物流に苦労している中、デジタル ツールは作物の健康状態、天候、土壌と機器のパフォーマンスに関する最新情報を常に提供していました。そうすることで、農民は資源を節約し、損失を減らし、衝撃に対する耐性を高めることができました。デジタルツールの助けにより、業界はワークフローを改善し、環境に優しく技術的に進んだ農業への道を歩み始めました。

最新のトレンド

"市場を牽引するためのリアルタイムの衛星およびリモート センシング分析"

リアルタイムの衛星およびリモート センシング データ分析は現代の農業に不可欠であり、作物の健康状態、土壌水分、畑の継続的かつ大規模な観察を可能にします。 AI の助けを借りて、リモート センシングは干ばつ、栄養素の損失、害虫などの問題を早期に発見するのに役立ち、農家がさらなる被害を防ぐために適時に行動できることを意味します。その結果、この技術は農家に予想収量の推定値を提供し、資源の計画と投入を支援し、生育期全体を通じて効果的にリスクに対処します。高度な分析を誰もが利用できるようにすることで、小規模農家を含むすべての人にとって農業実践の改善に役立ちます。土地利用と環境を正確に監視することで、リモート センシングは資源へのより適切な配慮をサポートし、持続可能な農業を促進します。

農業市場セグメンテーションにおけるビッグデータ分析

タイプ別

タイプに基づいて、世界市場はデータのキャプチャ、データの保存、データの共有、データの分析などに分類できます。

• データのキャプチャ: 農業におけるデータのキャプチャは、IoT センサー、ドローン、衛星、および手動アプローチを使用して収集されます。土壌水分、作物の健康状態、天候、機械のパフォーマンスを監視します。自動化システムは人的エラーを削減し、データの精度を向上させます。さまざまな種類の情報を収集することで、農場についてより深く理解し、次に何をすべきかを決定できるようになります。
• データの保存: 農業におけるデータの保存には、現代の農業から大量のデータを処理するための堅牢なデジタル インフラストラクチャが必要です。クラウド プラットフォームとローカル サーバーを使用すると、データを安全に保存し、簡単に共有できます。ソリューションは、効果的な長期計画を立てるために、スケーラビリティ、信頼性、データの整合性を確保する必要があります。履歴データとリアルタイム データの両方からの情報を統合することで、農場情報や個人情報が許可なくアクセスされないようにすることで、傾向の理解と予測に役立ちます。
• データの共有: 農業におけるデータの共有は、農家、研究者、アグリビジネス、政策立案者が力を合わせて共通の問題に対処するのに役立ちます。アクセシビリティと参加は、リソースをより適切に管理し、新しい発見を促進するのに役立ちます。標準化されたフォーマットとプロトコルにより、システム間でのスムーズなデータ交換が保証されます。オープンデータへの取り組みは、小規模農家が高度な分析とベストプラクティスにアクセスできるように支援します。
• データの分析: 農業分析におけるデータの分析は、統計、機械学習、AI を利用して生データから有用な情報を見つけます。また、各作物の収量を予測し、害虫を特定し、投入物の正確な使用を保証します。視覚化ツールを使用すると、複雑なデータを簡単に解釈できます。継続的な進歩により予測精度が向上し、イノベーションが推進されます。
• その他: その他の側面には、農業における倫理的な使用と規制遵守を確保するためのデータ ガバナンスが含まれます。データ分析の精度と信頼性は、データ品質の効果的な管理に依存します。多様なデータセットを統合することで、総合的な農場管理戦略が可能になります。農家や関係者をトレーニングすることで、ビッグデータ ツールを効果的に使用する能力が高まります。ユーザーフレンドリーなインターフェースとモバイルアプリにより、地方でのアクセシビリティと普及が促進されます。

エンドユーザーによる

エンドユーザーに基づいて、世界市場は化学、気象、金融、農作物生産、農業機器に分類できます。

• 化学物質: 化学物質は肥料や殺虫剤をより効果的にし、特定の地域での使用に適したものにすることができます。洞察は、特定の作物、土壌、環境条件に合わせてソリューションを調整するのに役立ちます。分析により使用状況を効率的に監視し、無駄や環境への悪影響を削減します。リアルタイムのデータにより、法規制への準拠が保証され、製品の有効性が追跡されます。農家とのデジタルコラボレーションにより、フィードバックと製品のパフォーマンスが向上します。
• 天気: 気象サービスプロバイダーは、農家向けに高精度のカスタマイズされた予報を提供します。高度なモデルは、センサー、過去の降雨データ、温度ログから情報を受け取り、雨、気温、極端な気象条件を予測します。彼らはアラートを適時に受け取り、植え付け、水やり、収穫の持ち込みの計画をサポートします。分析により、気候変動が収量と操業に与える影響を評価します。ファーム システムとのシームレスな統合により、日々の意思決定が強化されます。
• 金融: 金融機関はビッグデータ分析を使用して、農家やアグリビジネスが義務を果たし、リスクを回避できるかどうかを評価します。分析は、天候に連動した作物保険やその他の対象商品の開発において役割を果たします。洞察により、ローンのパフォーマンスと投資の可能性の予測が向上します。プロバイダーは、生産性と市場データに基づいて、対象を絞った金融ソリューションを提供できます。オープン性とリスク管理の向上により、農家と金融セクターの間の信頼が高まります。
• 作物生産: 作物生産では作物のビッグデータ分析を使用して、作物の進行状況を追跡し、収穫量を推定し、作付け期中のリソースを管理します。精密農業を行う農家は、データを使用して、植え付け、給餌、水やり、害虫の処理に関する意思決定を行います。分析により、問題と成長傾向が早期に発見され、生産性が向上し、損失が減少します。衛星写真やセンサー、過去の情報を活用することで、作物を上手に管理することができます。継続的な指導により、農家は手法を改善し、より優れた持続可能な作物を達成することができます。
• 農機具: 農機具メーカーはビッグデータ分析を使用して、効率的でメンテナンスに役立つ設計を作成します。リアルタイムのセンサー データを使用すると、予知保全を実行できるため、機器が故障する可能性が減り、コストが節約されます。農業機器は、圃場の状況に応じて設定を自動調整し、最も効率的に作業できるようにします。農場管理システムとの統合により、運用とリソースの使用が合理化されます。使用状況に関する洞察によりイノベーションが促進され、メーカーは付加価値のあるサービスを提供できるようになります。

市場力学

市場のダイナミクスには、市場の状況を示す推進要因と抑制要因、機会、課題が含まれます。

推進要因

"精密農業の採用増加により市場が拡大"

精密農業の導入の増加により、農業市場の成長におけるビッグデータ分析が大きく推進されています。精密農業では、データを使用して圃場の条件に基づいて水、肥料、農薬の散布を管理し、収量の向上と持続可能性の向上につながります。リアルタイムのモニタリングと特定の場所に特化した農業により、農家は作物の生産量を増やし、環境に貢献する決定を下すことができます。予測分析と処方分析を使用することで、農家は問題に備え、適切に対応して作物の結果と利益の両方を向上させることができます。スマート機器とデジタル プラットフォームと分析により、農業のデータ駆動型アプローチにとってプロセスがより効率的かつ価値のあるものになります。

"市場拡大に向けた政府と業界の支援"

政府と業界の支援は、特に小規模農家のデジタル変革を促進することで、農業におけるビッグデータ分析の導入を進める上で重要な役割を果たしています。政策イニシアチブと資金プログラムは、テクノロジーの展開を加速するために不可欠なリソースを提供します。アグリテック企業、政府機関、研究機関が連携してイノベーションを促進し、より良いソリューションの構築を支援します。標準化と相互運用性フレームワークを使用すると、異なるプラットフォーム間でデータを簡単に共有および統合でき、プロセスがより効率的になります。これらの取り組みは、農家や関係者がビッグデータ ツールを最大限に活用する方法を理解するのに役立ちます。官民パートナーシップは、成功したデジタル農業モデルを拡大し、持続可能な農業実践を世界的に促進することで、成長をさらに促進します。

抑制要因

"データの品質と信頼性が依然として市場の障害となっている"

データの品質と信頼性は、農業におけるビッグデータ分析の効果的な使用において依然として大きな障害となっています。データに一貫性がない場合、またはさまざまなソースからの情報が欠落している場合、通常、インサイトの信頼性は低くなります。データが正確でないか、標準化されていない場合、作成された推奨事項に依存することが困難になります。ほとんどの農家はデータを適切にクリーニングして検証するために必要な技術トレーニングを受けていないため、情報の信頼性が低くなります。不正確または不十分なデータは、農家が作物に有害な行動をとったり、データに基づいた手法に対する信頼を低下させたりする可能性があります。新しいテクノロジーとデータの台頭により、データを以前と同じ正確に保つことが非常に困難になっています。

機会

"食料安全保障と効率性に対する需要の高まりが市場機会を生み出す"

人口の増加と消費者の求めるものの変化に伴い、食料安全保障への需要により、農業業界におけるビッグデータ分析の利用が拡大しています。消費者がより良く、より安全な食品を好むようになった結果、生産者は同じ資源を使ってさらに努力する必要があります。高度な分析により、組織はリアルタイムで予測して意思決定を行うことができ、これらのニーズを満たすことができます。デジタル農業エコシステムの助けを借りて、農家は作物を追跡し、危険を予測し、自然や市場の変化に迅速に対応します。農業バリューチェーン全体でデータを使用することで、関係者はより効率的になり、損失を最小限に抑え、食料を安定して供給できるようになるため、現代の農業ではビッグデータ分析が不可欠です。

チャレンジ

"市場に挑戦するための意識、スキル、専門知識が限られている"

認識、スキル、専門知識の欠如は、ダーモ化粧品業界でのビッグデータ分析の適用方法に依然として影響を与えています。分析によって製品設計、対象ユーザーのターゲティング、市場評価をどのように強化できるかについて、多くの関係者が認識していないのが一般的です。データ サイエンスと機械学習の技術的な理解は必要ですが、業界に常に存在するとは限りません。ほとんどの中小企業では、利用できる教育リソースやトレーニング プログラムの多くが少ないか利用できません。ビッグデータツールはかなり複雑であるため、テクノロジーに精通していない多くの人はそれらを使用することに躊躇しています。その結果、業界はデータを最大限に活用することに苦労しており、イノベーションにあまり頼ることができません。

農業市場の地域的洞察におけるビッグデータ分析

• 北米

北米は、米国とカナダの先進的な農業技術の利用により、農業市場におけるビッグデータ分析の世界的シェアが拡大しています。農業セクターは成熟しており、スマート農業機器を導入しており、デジタルイニシアチブに対する政府の支援の恩恵を受けています。米国の農家は、IoT、AI、機械学習を活用して、作物の収量を増やし、状況を予測し、水資源を管理する新しい方法を見つけています。クラウド テクノロジーと、機器、ドローン、センサーからの即時 GPS データを使用することで、情報を入手し、より迅速な意思決定を行うことができます。この優位性は、大規模な投資、大手アグリテック企業、持続可能性と規制順守への強い注力によってさらに強化されています。

• ヨーロッパ

ヨーロッパでは、環境への配慮、ルール、農業資源の効率的な利用に焦点を当てているため、農業におけるビッグデータ分析が急速に拡大しています。ドイツ、フランス、英国では、IoT、AI、精密農業ツールの利用が収量の向上と明確なトレーサビリティの提供に役立っています。 EU のガイドラインの奨励、農業奨励金、新しいアグリテック企業の増加により、より多くの農家がデジタル農業を採用するようになりました。ヨーロッパのあらゆる規模の農場は、データを共有し、環境を尊重することが期待されています。

• アジア

アジア太平洋地域は、食料需要の増加、人口の増加、政府の支援により、農業市場におけるビッグデータ分析が最も力強い成長を遂げています。中国、インド、日本などの国々は、IoT、AI、クラウド技術を活用して農業分野を変革しています。精密農業とスマート農業は、特に地域の農場で広く採用されています。インフラと識字能力の両方が低いにもかかわらず、アジア太平洋地域には農業成長の計り知れない機会がまだ残されています。

業界の主要プレーヤー

"主要な業界関係者は、市場拡大に向けてアクセシビリティと農家の関与を強化することに重点を置いています"

主要な業界関係者は、使いやすく、さまざまな背景を持つ農家に対応するプラットフォームやアプリの構築に注力しています。シンプルな設計により、小規模農家でもビッグデータ分析を活用できます。土壌の健全性の追跡、天気の予測、作物の計画、財務上のアドバイスの提供を利用することで、これらのプラットフォームは総合的なガイダンスに最適です。一方、企業は、農家がこれらのツールをうまく活用できるよう、農家向けのトレーニングやデジタル リテラシーの取り組みを提供することに重点を置いています。業界リーダーは、テクノロジーを利用してインターフェースをさまざまな言語で使用でき、理解しやすくすることでこれを実現し、農家が十分な情報に基づいた選択をして生産性を向上できるように支援しています。

農業関連企業におけるビッグデータ分析のトップリスト       

• AgDNA（米国）
• ファームログ（米国）
• ザ・クライメート・コーポレーション（米国）
• ファーマーズエッジ（カナダ）
• どこ（米国）
• コンセルビス（米国）
• オンファーム（米国）
• アグリボティクス（米国）

主要産業の発展

2025 年 5 月:ファーマーズ・エッジとナショナル・ソルガム・プロデューサーズは、米国のソルガム生産者から炭素強度（CI）データを収集するための拡張可能なシステムを開発することで、持続可能性報告を合理化するために提携しました。この取り組みは、カスタマイズされた CI ワークフロー、専門家のサポートとトレーニングを通じて、USDA の資金アクセスと将来の炭素市場への参加を可能にします。このプログラムは、エタノールのサプライチェーン全体でのトレーサビリティ、デジタル導入、経済的機会を強化します。

レポートの範囲

この調査には包括的な SWOT 分析が含まれており、市場内の将来の発展についての洞察が得られます。市場の成長に寄与するさまざまな要因を調査し、今後数年間の市場の軌道に影響を与える可能性のある幅広い市場カテゴリーと潜在的なアプリケーションを調査します。分析では、現在の傾向と歴史的な転換点の両方が考慮され、市場の構成要素を総合的に理解し、成長の可能性のある分野が特定されます。

主要な業界関係者がさまざまな地域やスキルレベルの農家に合わせたユーザーフレンドリーなプラットフォームやモバイルアプリを設計するにつれて、農業におけるビッグデータ分析はより包括的になってきています。これらのソリューションは、土壌健全性の監視、作物計画、気象警報、財務予測などの統合機能を提供し、情報に基づいた意思決定を可能にします。複雑なツールを簡素化し、現地の言語でサポートを提供することで、企業は小規模農家でも高度な分析にアクセスできるようにしています。補完的なトレーニング プログラムとデジタル リテラシーの取り組みにより、ユーザーはこれらのテクノロジーを効果的に導入し、その恩恵を受けることができます。この農家中心のアプローチにより、エンゲージメントが強化され、生産性が向上し、データ駆動型農業の普及が促進されます。