세계의 농업용 AI 시장 규모 조사 : 용도별, 도입별, 지역별 예측(2022-2032년)

Global AI in Agriculture Market Size study, by Application (Weather Tracking, Precision Farming, Drone Analytics) By Deployment (Cloud, On-premise, Hybrid) and Regional Forecasts 2022-2032

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한글목차

세계의 농업용 AI 시장은 2023년에 약 17억 5,320만 달러로 평가되며, 예측 기간인 2024- 2032년에는 26.21% 이상의 건전한 성장률로 성장할 것으로 예측되고 있습니다.

농업용 AI는 농업 생산, 자원 관리, 작물 건강 모니터링, 작업 자동화, 데이터베이스 의사 결정을 개선하기 위해 머신러닝 알고리즘, 컴퓨터 비전, 로봇 공학 및 기타 AI 기술을 채택하는 것을 포함합니다. 농업용 AI는 비용과 환경에 미치는 부정적인 영향을 줄이면서 농업의 효율성, 생산 및 지속가능성을 개선하고자 합니다. 또한 드론 분석의 통합이 증가함에 따라 농업 분야의 세계 AI 시장이 주목받고 있습니다. 카메라와 센서가 장착된 드론은 광활한 농업 지역의 고해상도 이미지와 데이터를 수집할 수 있습니다. 그리고 AI 알고리즘은 이 데이터를 분석하여 농가에 작물의 건강 상태, 영양 수준, 물 스트레스, 해충 발생 등에 대한 귀중한 인사이트을 제공할 수 있습니다.

세계 농업용 AI 시장은 정밀농업 기술에 대한 수요 증가와 전 세계 농업 농장에서 무인 항공기(UAV)의 사용 증가로 인해 주도되고 있습니다. 정밀농업 기술은 농장 작업을 간소화하고 전반적인 효율성을 향상시킵니다. AI 기술은 밭 모니터링, 관개 스케줄링, 해충 탐지와 같은 반복적인 작업을 자동화함으로써 수작업의 필요성을 줄이고 농업 종사자들이 보다 전략적인 활동에 집중할 수 있도록 합니다. 또한 UAV는 농가에 실시간으로 농지에 대한 상세한 정보를 제공함으로써 정밀농업을 가능하게 하고, AI 알고리즘은 드론이 수집한 데이터를 분석하여 농장의 상세한 지도와 모델을 생성하고, 변동 영역을 식별하고 투입량을 최적화할 수 있도록 합니다. 그러나 농업 분야에서 AI의 높은 도입 비용과 데이터 수집의 표준화 부족은 2022-2032년의 예측 기간 중 전체 시장 수요를 저해할 것으로 보입니다.

세계의 농업용 AI 시장 조사에서 고려된 주요 지역은 아시아태평양, 북미, 유럽, 유럽, 중남미 및 기타 라틴아메리카으로, 2023년 북미는 지역 전체에서 농업 생산성을 향상시키기 위해 AI 기술 채택이 증가함에 따라 매출 측면에서 가장 규모가 큰 지역 시장으로 부상할 것으로 예상됩니다. AI 기반 시스템은 농작물 상태를 실시간으로 모니터링하고 분석하여 농업 종사자가 물, 비료, 농약과 같은 투입물 사용을 최적화할 수 있도록 돕습니다. 또한 아시아태평양 시장은 예측 기간 중 가장 빠른 속도로 성장할 것으로 예상됩니다.

본 리포트에 포함되는 주요 시장 참여 기업은 다음과 같습니다.

• Microsoft Corporation
• International Business Machines Corporation
• Granular Inc
• aWhere Inc
• Prospera Technologies Ltd
• Gamaya SA
• Easytosee Agtech, SL
• PrecisionHawk Inc
• Cainthus Corp
• Tule Technologies Inc

목차

제1장 세계의 농업용 AI 시장의 정의와 조사 전제조건

• 조사 목적
• 시장의 정의
• 조사 전제조건
  • 포함과 제외
  • 제한사항
  • 공급측 분석
    • 가용성
    • 인프라
    • 규제 환경
    • 시장 경쟁
    • 경제성(소비자의 시점)
  • 수요측 분석
    • 규제 프레임워크
    • 기술의 진보
    • 친환경
    • 소비자 의식과 수용
• 조사 방법
• 조사 대상년
• 통화 환산율

제2장 이그제큐티브 개요

• 세계의 농업용 AI 시장 규모·예측, 2022-2032년
• 지역별 개요
• 부문별 개요
  • 용도별
  • 도입별
• 주요 동향
• 경기후퇴의 영향
• 애널리스트의 결론·제안

제3장 세계의 농업용 AI 시장 역학

• 시장 촉진요인
• 시장이 해결해야 할 과제
• 시장 기회

제4장 세계의 농업용 AI 시장 산업 분석

• Porter's Five Forces 모델
  • 공급 기업의 교섭력
  • 구매자의 교섭력
  • 신규 진출업체의 위협
  • 대체품의 위협
  • 경쟁 기업간 경쟁 관계
  • Porter's Five Forces 모델에 대한 미래적 어프로치
  • Porter's Five Forces의 영향 분석
• PESTEL 분석
  • 정치
  • 경제
  • 사회
  • 기술
  • 환경
  • 법률
• 주요 투자 기회
• 주요 성공 전략
• 파괴적 동향
• 업계 전문가의 시점
• 애널리스트의 결론·제안

제5장 세계의 농업용 AI 시장 규모·예측 : 용도별, 2022-2032년

• 기후 추적
• 정밀농업
• 드론 분석

제6장 세계의 농업용 AI 시장 규모·예측 : 도입별, 2022-2032년

• 클라우드
• 온프레미스
• 하이브리드

제7장 세계의 농업용 AI 시장 규모·예측 : 지역별, 2022-2032년

• 북미의 농업용 AI 시장
  • 미국
    • 용도 내역 규모·예측, 2022-2032년
    • 도입 내역 규모·예측, 2022-2032년
  • 캐나다의 농업용 AI 시장
• 유럽의 농업용 AI 시장
  • 영국의 농업용 AI 시장
  • 독일의 농업용 AI 시장
  • 프랑스의 농업용 AI 시장
  • 스페인의 농업용 AI 시장
  • 이탈리아의 농업용 AI 시장
  • 기타 유럽의 농업용 AI 시장
• 아시아태평양의 농업용 AI 시장
  • 중국의 농업용 AI 시장
  • 인도의 농업용 AI 시장
  • 일본의 농업용 AI 시장
  • 호주의 농업용 AI 시장
  • 한국의 농업용 AI 시장
  • 기타 아시아태평양의 농업용 AI 시장
• 라틴아메리카의 농업용 AI 시장
  • 브라질의 농업용 AI 시장
  • 멕시코의 농업용 AI 시장
  • 기타 라틴아메리카의 농업용 AI 시장
• 중동 및 아프리카의 농업용 AI 시장
  • 사우디아라비아의 농업용 AI 시장
  • 남아프리카공화국의 농업용 AI 시장
  • 기타 중동 및 아프리카의 농업용 AI 시장

제8장 경쟁 정보

• 주요 기업의 SWOT 분석
• 주요 시장 전략
• 기업 개요
  • Microsoft Corporation
    • 주요 정보
    • 개요
    • 재무(데이터의 가용성에 따름)
    • 제품 개요
    • 시장 전략
  • International Business Machines Corporation
  • Granular Inc
  • aWhere Inc
  • Prospera Technologies Ltd
  • Gamaya SA
  • Easytosee Agtech, SL
  • PrecisionHawk Inc
  • Cainthus Corp
  • Tule Technologies Inc

제9장 조사 프로세스

• 조사 프로세스
  • 데이터 마이닝
  • 분석
  • 시장 추정
  • 검증
  • 출판
• 조사 속성

KSA

영문 목차

영문목차

Global AI in Agriculture Market is valued approximately at USD 1753.2 million in 2023 and is anticipated to grow with a healthy growth rate of more than 26.21% over the forecast period 2024-2032. AI in agriculture encompasses the adoption of machine learning algorithms, computer vision, robotics, and other AI techniques to improve agricultural production, resource management, crop health monitoring, task automation, and data-driven decision-making. AI in agriculture seeks to improve efficiency, production, and sustainability in farming while lowering costs and adverse environmental effects. Furthermore, rising integration of drone analytics are gaining attention towards Global AI in Agriculture Market. Drones equipped with cameras and sensors can collect high-resolution imagery and data over large agricultural areas. AI algorithms can then analyze this data to provide farmers with valuable insights about crop health, nutrient levels, water stress, pest infestations, and other factors.

The Global AI in Agriculture Market is driven by rising demand for precision farming techniques and increase use of unmanned aerial vehicles (UAVs) within agricultural farms across the world. Precision farming techniques streamline farm operations and improve overall efficiency. By automating repetitive tasks such as field monitoring, irrigation scheduling, and pest detection, AI technologies reduce the need for manual labor and enable farmers to focus their efforts on more strategic activities. In addition, UAVs enable precision agriculture by providing farmers with detailed, real-time information about their fields. AI algorithms can analyze the data collected by drones to create detailed maps and models of the farm, identifying areas of variability, and optimizing input application. However, high deployment cost of AI in Agriculture and lack of standardization in data collection is going to impede the overall demand for the market during the forecast period 2022-2032.

The key regions considered for the Global AI in Agriculture market study includes Asia Pacific, North America, Europe, Latin America, and Rest of the World. In 2023, North America was the largest regional market in terms of revenue owing to factors such as increasing adoption of AI technologies to enhance agricultural productivity across the region. AI-powered systems help farmers optimize the use of inputs such as water, fertilizers, and pesticides by providing real-time monitoring and analysis of crop conditions. Furthermore, the market in Asia Pacific, on the other hand, is expected to grow at the fastest rate over the forecast period.

Major market player included in this report are:

• Microsoft Corporation
• International Business Machines Corporation
• Granular Inc
• aWhere Inc
• Prospera Technologies Ltd
• Gamaya SA
• Easytosee Agtech, SL
• PrecisionHawk Inc
• Cainthus Corp
• Tule Technologies Inc

The detailed segments and sub-segment of the market are explained below:

By Application

• Weather Tracking
• Precision Farming
• Drone Analytics

By Deployment

• Cloud
• On-premise
• Hybrid

By Region:

• North America
• U.S.
• Canada
• Europe
• UK
• Germany
• France
• Spain
• Italy
• ROE
• Asia Pacific
• China
• India
• Japan
• Australia
• South Korea
• RoAPAC
• Latin America
• Brazil
• Mexico
• Middle East & Africa
• Saudi Arabia
• South Africa
• RoMEA

Years considered for the study are as follows:

• Historical year - 2022
• Base year - 2023
• Forecast period - 2024 to 2032

Key Takeaways:

• Market Estimates & Forecast for 10 years from 2022 to 2032.
• Annualized revenues and regional level analysis for each market segment.
• Detailed analysis of geographical landscape with Country level analysis of major regions.
• Competitive landscape with information on major players in the market.
• Analysis of key business strategies and recommendations on future market approach.
• Analysis of competitive structure of the market.
• Demand side and supply side analysis of the market

Table of Contents

Chapter 1.Global AI in Agriculture Market Definition and Research Assumptions

• 1.1.Research Objective
• 1.2.Market Definition
• 1.3.Research Assumptions
  • 1.3.1.Inclusion & Exclusion
  • 1.3.2.Limitations
  • 1.3.3.Supply Side Analysis
    • 1.3.3.1.Availability
    • 1.3.3.2.Infrastructure
    • 1.3.3.3.Regulatory Environment
    • 1.3.3.4.Market Competition
    • 1.3.3.5.Economic Viability (Consumer's Perspective)
  • 1.3.4.Demand Side Analysis
    • 1.3.4.1.Regulatory frameworks
    • 1.3.4.2.Technological Advancements
    • 1.3.4.3.Environmental Considerations
    • 1.3.4.4.Consumer Awareness & Acceptance
• 1.4.Estimation Methodology
• 1.5.Years Considered for the Study
• 1.6.Currency Conversion Rates

Chapter 2.Executive Summary

• 2.1.Global AI in Agriculture Market Size & Forecast (2022- 2032)
• 2.2.Regional Summary
• 2.3.Segmental Summary
  • 2.3.1.By Application
  • 2.3.2.By Deployment
• 2.4.Key Trends
• 2.5.Recession Impact
• 2.6.Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 3.Global AI in Agriculture Market Dynamics

• 3.1.Market Drivers
• 3.2.Market Challenges
• 3.3.Market Opportunities

Chapter 4.Global AI in Agriculture Market: Industry Analysis

• 4.1.Porter's 5 Force Model
  • 4.1.1.Bargaining Power of Suppliers
  • 4.1.2.Bargaining Power of Buyers
  • 4.1.3.Threat of New Entrants
  • 4.1.4.Threat of Substitutes
  • 4.1.5.Competitive Rivalry
  • 4.1.6.Futuristic Approach to Porter's 5 Force Model
  • 4.1.7.Porter's 5 Force Impact Analysis
• 4.2.PESTEL Analysis
  • 4.2.1.Political
  • 4.2.2.Economic
  • 4.2.3.Social
  • 4.2.4.Technological
  • 4.2.5.Environmental
  • 4.2.6.Legal
• 4.3.Top investment opportunity
• 4.4.Top winning strategies
• 4.5.Disruptive Trends
• 4.6.Industry Expert Perspective
• 4.7.Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 5.Global AI in Agriculture Market Size & Forecasts by Application 2022-2032

• 5.1.Weather Tracking
• 5.2.Precision Farming
• 5.3.Drone Analytics

Chapter 6.Global AI in Agriculture Market Size & Forecasts by Deployment 2022-2032

• 6.1.Cloud
• 6.2.On-premise
• 6.3.Hybrid

Chapter 7.Global AI in Agriculture Market Size & Forecasts by Region 2022-2032

• 7.1.North America AI in Agriculture Market
  • 7.1.1.U.S. AI in Agriculture Market
    • 7.1.1.1.Application breakdown size & forecasts, 2022-2032
    • 7.1.1.2.Deployment breakdown size & forecasts, 2022-2032
  • 7.1.2.Canada AI in Agriculture Market
• 7.2.Europe AI in Agriculture Market
  • 7.2.1.U.K. AI in Agriculture Market
  • 7.2.2.Germany AI in Agriculture Market
  • 7.2.3.France AI in Agriculture Market
  • 7.2.4.Spain AI in Agriculture Market
  • 7.2.5.Italy AI in Agriculture Market
  • 7.2.6.Rest of Europe AI in Agriculture Market
• 7.3.Asia-Pacific AI in Agriculture Market
  • 7.3.1.China AI in Agriculture Market
  • 7.3.2.India AI in Agriculture Market
  • 7.3.3.Japan AI in Agriculture Market
  • 7.3.4.Australia AI in Agriculture Market
  • 7.3.5.South Korea AI in Agriculture Market
  • 7.3.6.Rest of Asia Pacific AI in Agriculture Market
• 7.4.Latin America AI in Agriculture Market
  • 7.4.1.Brazil AI in Agriculture Market
  • 7.4.2.Mexico AI in Agriculture Market
  • 7.4.3.Rest of Latin America AI in Agriculture Market
• 7.5.Middle East & Africa AI in Agriculture Market
  • 7.5.1. Saudi Arabia AI in Agriculture Market
  • 7.5.2. South Africa AI in Agriculture Market
  • 7.5.3.Rest of Middle East & Africa AI in Agriculture Market

Chapter 8.Competitive Intelligence

• 8.1.Key Company SWOT Analysis
• 8.2.Top Market Strategies
• 8.3.Company Profiles
  • 8.3.1.Microsoft Corporation
    • 8.3.1.1.Key Information
    • 8.3.1.2.Overview
    • 8.3.1.3.Financial (Subject to Data Availability)
    • 8.3.1.4.Product Summary
    • 8.3.1.5.Market Strategies
  • 8.3.2.International Business Machines Corporation
  • 8.3.3.Granular Inc
  • 8.3.4.aWhere Inc
  • 8.3.5.Prospera Technologies Ltd
  • 8.3.6.Gamaya SA
  • 8.3.7.Easytosee Agtech, SL
  • 8.3.8.PrecisionHawk Inc
  • 8.3.9.Cainthus Corp
  • 8.3.10.Tule Technologies Inc

Chapter 9.Research Process

• 9.1.Research Process
  • 9.1.1.Data Mining
  • 9.1.2.Analysis
  • 9.1.3.Market Estimation
  • 9.1.4.Validation
  • 9.1.5.Publishing
• 9.2.Research Attributes

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