세계의 농업용 AI 시장 규모는 2025년 28억 달러로 추정되고, 2025-2030년 25.1%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 성장을 지속할 전망이며, 2030년 말에는 85억 달러에 이를 것으로 예측됩니다.
북미 시장은 2025년 9억 9,970만 달러로 추정되고, 2025-2030년 CAGR 25.6%로 추이할 전망이며, 2030년 말에는 31억 달러에 달할 것으로 예측되고 있습니다. 아시아태평양 시장은 2025년 6억 6,200만 달러로 추정되고, 30.3%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 성장을 지속할 전망이며, 2030년 말에는 25억 달러에 이를 것으로 예측됩니다.
본 보고서에서는 세계의 농업용 AI 시장을 조사했으며, 시장 개요, 시장영향인자 및 시장기회 분석, 기술 동향, 법규제 환경, 시장 규모 추이 및 예측, 각종 구분, 지역별 상세 분석, 주요기업 프로파일 등을 정리했습니다.
목차
제1장 주요 요약
시장 전망
조사 범위
시장 요약
시장 역학 및 성장요인
신흥기술
부문 분석
지역 분석
결론
제2장 시장 개요
개요
거시경제 요인 분석
정부의 정책 및 규제
기술 인프라 및 디지털 대응
세계 무역 및 공급망의 역학
미국 관세의 영향
Porter's Five Forces 분석
농업 밸류체인에 대한 AI의 영향
새로운 종자 품종, 제초제, 비료의 개발-혁신의 가속
자동화된 재배 및 생산 방법
가공, 포장, 보관
최종 사용자 및 소매업체에 유통
이용 사례
이용 사례 1 : 자동 관개 시스템의 최적화
이용 사례 2 : 자동 잡초 방제 시스템
이용 사례 3 : 가축의 건강 모니터링
이용 사례 4 : 자동의 해충 방제 시스템
이용 사례 5 : 작물 수확량의 가시화 및 예측
제3장 시장 역학
개요
시장 성장 촉진요인
노동력 부족 및 인건비의 상승이 도입 뒷받침
드론에 의한 잡초 및 해충 관리 도입
시장 성장 억제요인
개발 도상 지역의 인프라 부족
데이터 관련 과제
시장 기회
신생 기업 및 농업 기술에 대한 투자
농업용 AI의 기회를 제공하는 온실농업
시장의 과제
높은 도입 비용
제4장 규제 상황
개요
농업용 AI의 규제 시나리오
제5장 새로운 동향 및 특허 분석
신흥 기술
IoT 및 엣지 AI
자연언어처리
농업용 생성형 AI
특허 분석
주요 조사 결과
개요
제6장 시장 세분화 분석
세분화의 내역
시장 분석 : 컴포넌트별
중요 포인트
소프트웨어
서비스
하드웨어
시장 분석 : 기술별
중요 포인트
머신러닝
컴퓨터 비전
자연언어처리
예측 분석
시장 분석 : 용도별
중요 포인트
정밀 농업
드론 분석
농업 로봇
가축 모니터링
기타
지리적 내역
시장 분석 : 지역별
중요 포인트
북미
유럽
아시아태평양
중동 및 아프리카
남미
제7장 경쟁 정보
중요 포인트
경쟁 분석
전략 분석
투자환경
제8장 농업용 AI의 지속가능성 : ESG의 관점
ESG : 서문
농업용 AI의 지속가능성에 관한 동향 및 대처
ESG 위험 평가
BCC에 의한 총론
제9장 부록
조사 방법
출처
약어
기업 프로파일
AEROBOTICS PTY. LTD.
BAYER AG
CROPIN TECHNOLOGY SOLUTIONS PVT. LTD.
CROPX INC.
DEERE & CO.
EAGLENXT
ECOROBOTIX
GAMAYA
IBM CORP.
INTELLIAS
MICROSOFT
N-IX LLC.
SYNGENTA AG
TARANIS
TRIMBLE INC.
신흥 스타트업 및 시장 디스랩터
AJY
영문 목차
영문목차
The global market for AI in agriculture is estimated to grow from $2.8 billion in 2025 to reach $8.5 billion by the end of 2030, at a compound annual growth rate (CAGR) of 25.1% from 2025 through 2030.
The North American market for AI in agriculture is estimated to grow from $999.7 million in 2025 to reach $3.1 billion by the end of 2030, at a CAGR of 25.6% from 2025 through 2030.
The Asia-Pacific market for AI in agriculture is estimated to grow from $662 million in 2025 to reach $2.5 billion by the end of 2030, at a CAGR of 30.3% from 2025 through 2030.
Report Scope
This report presents qualitative and quantitative data on the current market dynamics and trends in the global market for AI in agriculture. The report also assesses recent technological developments and software performance. Analyses of the most popular software, new product approvals and emerging technologies are also included. The market prospects for four regions-North America, Europe, Asia-Pacific, the Middle East and Africa, and South America-are discussed. The report also includes profiles of leading companies and their strategies.
This in-depth analysis of the global AI in agriculture market, emphasizing the major driving forces and emerging technologies shaping this rapidly evolving field, explores how AI transforms agriculture through enhanced technologies, such as drone-based and predictive analytics and crop monitoring. It also examines AI disruption across industry verticals and value chain stages, while presenting market spending patterns, investment forecasts, expenditures of major companies and venture capital funding in AI-driven technologies. The market is divided based on components, applications, technology and region. Based on components, the market is segmented into software, hardware and services. Based on technology, the market is segmented into natural language processing, machine learning, computer vision and predictive analysis. Based on applications, the market is segmented into precision farming, drone analytics, agricultural robots, livestock monitoring and others. For market estimates, data has been provided for 2024 as the base year, with estimates for 2025 and forecasts for 2025 through 2030.
Report Includes
42 data tables and 54 additional tables
Overview and an analysis of the global market for AI in the agriculture sector
Analyses of the global market trends, with revenue data for 2024, estimates for 2025, and projections of compound annual growth rates (CAGRs) through 2030
Estimates of the market's size and revenue growth prospects, accompanied by a market share analysis by components, technology, application and region
Facts and figures pertaining to market dynamics, opportunities and deterrents, technological advances, regulations, innovations and standards and the impacts of macroeconomic variables
Impact analysis of U.S. tariff laws on the industry
Insights derived from Porter's Five Forces model, as well as a global supply chain analysis
Case studies on AI implementation to improve processes and business operations in the sector
Overview of sustainability trends and ESG developments, with emphasis on consumer attitudes, as well as the ESG risk ratings and practices of leading companies
Analysis of the industry structure, including companies' market shares and rankings, strategic initiatives, M&A activity and a venture funding outlook
Profiles of the leading companies, including Microsoft, IBM Corp., Deere & Co., Syngenta AG and Bayer CropScience
Table of Contents
Chapter 1 Executive Summary
Market Outlook
Scope of Report
Market Summary
Market Dynamics and Growth Factors
Emerging Technologies
Segmental Analysis
Regional Analysis
Conclusion
Chapter 2 Market Overview
Overview
Macroeconomic Factors Analysis
Government Policy and Regulation
Technological Infrastructure and Digital Readiness
Global Trade and Supply Chain Dynamics
Impact of U.S. Tariffs
Porter's Five Forces Analysis
Potential for New Entrants (Moderate)
Bargaining Power of Suppliers (High)
Bargaining Power of Buyers (High)
Threat of Substitute Products or Services (Moderate)
Level of Industry Competitiveness (High)
AI Impact on the Agricultural Value Chain
Development of New Seed Varieties, Herbicides or Fertilizers -- Accelerated Innovation
Automated Growing and Production Practices
Processing, Packaging and Storage
Distribution to End Users and Retailers
Use Cases
Use Case 1: Optimizing Automated Irrigation Systems
Use Case 2: Automated Weed Control Systems
Use Case 3: Livestock Health Monitoring
Use Case 4: Automated Pest Control Systems
Use Case 5: Crop Yield Visualization and Forecasting
Chapter 3 Market Dynamics
Overview
Market Drivers
Adoption Is Driven by Labor Shortages and Escalating Labor Costs
Adoption of Drone-based Weed and Pest Management
Market Restraints
Infrastructure Gaps in Developing Regions Hinder the Widespread Use of AI in Agriculture
Data-Related Challenges Impact the Scaling of AI in Agriculture
Market Opportunities
Start-Ups and AgTech Investments Drive AI Adoption in Agriculture
Greenhouse Farming Offers Opportunity for AI in Agriculture
Market Challenges
High Implementation Costs
Chapter 4 Regulatory Landscape
Overview
Regulatory Scenario of AI in Agriculture
Chapter 5 Emerging Trends and Patent Analysis
Emerging Technology
Internet of Things and Edge AI
Natural Language Processing
Generative AI in Agriculture
Patent Analysis
Key Findings
Overview
Chapter 6 Market Segmentation Analysis
Segmentation Breakdown
Market Analysis by Components
Key Takeaways
Software
Services
Hardware
Market Analysis by Technology
Key Takeaways
Machine Learning
Computer Vision
Natural Language Processing
Predictive Analytics
Market Analysis by Application
Key Takeaways
Precision Farming
Drone Analytics
Agricultural Robots
Livestock Monitoring
Other Applications
Geographic Breakdown
Market Analysis by Region
Key Takeaways
North America
Europe
Asia-Pacific
Middle East and Africa
South America
Chapter 7 Competitive Intelligence
Key Takeaways
Competitive Analysis
Strategic Analysis
Investment Landscape
Chapter 8 Sustainability in AI in the Agriculture Industry: ESG Perspective
Introduction to ESG
Sustainability Trends and Initiatives in AI in the Agriculture Industry
