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農業分野におけるAI市場概要
世界の農業向け人工知能（AI）市場は、2023年に26億9000万米ドルと推定され、2032年までに167億1000万米ドルに達すると予測されています。予測期間（2024年～2032年）における年平均成長率（CAGR）は22.5％と見込まれています。
人工知能（AI）は、教育、銀行、ロボット工学、農業などあらゆる分野において最も重要な技術の一つとなっている。農業分野では極めて重要な役割を果たしており、農業産業を変革している。人工知能は作物の生産性向上、リアルタイム監視、収穫、加工、販売促進を実現している。
この分野ではAIが広く活用されている。農業にとって人工知能は革命的な技術となった。より健全な作物の収穫、害虫防除、土壌モニタリングなど、様々な方法で農家を支援している。業界は人工知能技術に目を向け、より健全な作物の収穫、害虫防除、土壌や生育状況のモニタリング、農家向けデータの整理、作業負荷の軽減、そして食品サプライチェーン全体における幅広い農業関連業務の改善を図っている。
様々なハイテクコンピューターシステムが、雑草検出、収量予測、作物品質など重要なパラメーターの判定を目的として設計されている。AI技術は「Plantix」という新たなアプリケーションを生み出した。これはPEAT社が開発したもので、植物の害虫や病害を含む土壌の欠陥を特定する。このアプリケーションを活用することで、農家は収穫品質を向上させる効果的な肥料の使用方法を見極められる。
AIセンサーにより雑草を容易に検知できるほか、雑草被害区域も特定可能です。該当エリアを特定後、除草剤を精密散布することで薬剤使用量を削減し、時間と作物を節約できます。複数のAI企業がAIとコンピュータビジョンを搭載したロボットを開発中であり、これらは雑草に正確に薬剤を散布可能です。AI散布機の導入により農薬使用量を大幅に削減でき、作物の品質向上とコスト削減が期待されます。人工知能を活用すれば、農家は気象予測を用いて天候状況を分析できます。
ロボット技術は主に製造業において複雑な作業を遂行するため、様々な分野で広く活用されている。現在、複数のAI企業が農業分野で活用されるロボットの開発を進めている。これらのAIロボットは、農業における複数の作業を実行できるよう設計されている。
農業分野におけるAI市場の動向分析
労働力不足がAI需要を牽引
農業分野では常に労働力不足が課題となってきた。AIは農業の自動化によってこの問題を解決できる。AIと自動化により、農家は人員を増やさずに作業を完了でき、無人トラクターなどがその例である。
スマート灌漑・施肥システム、スマート散布、垂直農法ソフトウェア、AIベースの収穫用ロボットなどです。AI駆動の機械や設備は、人間の農場労働者と比べてはるかに高速かつ高精度です。
景気後退は、熟練労働者の不足、高齢化する農家、農業に魅力を感じない若い世代といった要因から、農業の自動化傾向を加速させている。
先進国もこの下降傾向から免れてはいない。アジア太平洋地域の農業部門は高齢化による深刻な労働力不足に直面している。農業分野における人工知能の市場は今後数年間で拡大すると予測されている。 ?
農業分野におけるAIソリューションの導入拡大
気候変動により、農家が種まきに適した時期を判断することが困難になっており、そこでAIが活躍します。人工知能の助けを借りれば、天候、季節ごとの日照時間、風速、降雨が作物の植え付けサイクルにどのように影響するかを容易に把握できます。
AIなどの技術は、データを匿名化しながら新たな機会を生み出す洞察を明らかにする可能性を秘めている。農家は知的財産を放棄することを心配する必要がなくなり、より大きな協力関係が促進され、最終的には成長につながるだろう。
ソリューションプロバイダーには、5ヘクタール未満の農地に焦点を当てる機会があります。世界中の政府が農業分野でのAI活用を支援し、小規模農家を支援しているためです。例えば米国農務省は中小規模生産者向けプログラムを提供し、農家が容易に融資を受けられるようにするとともに、最先端農業技術を活用できるよう技術的ノウハウを強化しています。こうして農業分野でのAIソリューション導入が進むことで、農業向けAI市場に新たな機会が生まれています。
農業分野におけるAI市場のセグメンテーション分析
農業市場におけるAIのセグメントは、タイプ、技術、導入形態、用途、エンドユーザーをカバーしています。用途別では、予測期間中に精密農業セグメントが市場を支配すると予想されています。
今日、モバイルアプリ、スマートセンサー、ドローン、クラウドコンピューティングにより、農業協同組合や小規模家族農場でも精密農業が可能となっている。
精密農業により、農家はコスト削減と利用可能な資源の最大化を実現できる。精密農業では、デジタルデータが収集され、自動化された知能によって解釈・分析される。精密農業の応用は、人口増加とより良い食品品質への需要が精密農業を推進しているため、農産物の生産量増加に焦点を当てている。
精密農業は先進的なデジタル技術を活用し、第三の近代農業革命において重要な役割を果たすでしょう。持続可能な形で投入資材、労力、時間を効果的に最小化し、生産性と収益性を最大化するとともに、持続可能性を確保し、環境への影響を低減します。オランダは精密農業における先進的な取り組みで知られる国です
大規模農家から小規模農家、生産者支援組織に至るまで、精密農業・デジタル農業技術の導入により、コストや作業負荷を増やすことなく農業投入資源を最適化できるメリットを享受しています。
農業分野におけるAI市場の地域別分析
予測期間において北米が市場を支配すると予想される。
北米経済は、可処分所得の増加、自動化への継続的な資金投入、モノのインターネット（IoT）への多額の投資、そして政府による国内AI機器開発への注力の強化といった特徴を備えている。
この地域は人工知能市場が活発で、産業用自動化分野でも主導的立場にある。人口の購買力向上、自動化の継続的拡大、IoTへの大規模投資、政府による国内AI機器生産への関心の高まりは、いずれも北米の特徴である。
IBMコーポレーション、ディア・アンド・カンパニー、マイクロソフト、グラニュラー社、ザ・クライメート・コーポレーションなど、AIベースのソリューションを検討する様々な農業技術企業の存在も、市場にとって有利な点である。
農業分野におけるAI市場で取り上げられる主要企業
Deere & Company（米国）
IBM Corporation (米国)
Microsoft Corporation (US)
ザ・クライメート・コーポレーション（米国）
ファーマーズ・エッジ社（カナダ）
ヒューレット・パッカード・エンタープライズ・ディベロップメントLP（米国）
シスコシステムズ株式会社（米国）
Google LLC（米国）
Amazon Web Services Inc（米国）
コルテバ・インク（米国）
AgEagle Aerial Systems Inc. (米国)
Descartes Labs Inc.（米国）およびその他の主要企業。
農業分野におけるAI市場の主要な業界動向
2024年6月、シスコ（NASDAQ: CSCO）のベンチャー部門であるシスコ・インベストメンツは、スタートアップエコシステムの強化と安全なAIソリューションの開発を目的とした10億ドルのAI投資ファンドを立ち上げました。初期投資先にはCohere、Mistral AI、Scale AIが含まれ、顧客のAI導入準備態勢の強化とシスコのAIイノベーション戦略の支援を目指しています。ファンドの約2億ドルは既にコミット済みである。この取り組みは、将来に向けた堅牢で信頼性の高いAI技術の確保とAIの進歩を推進するシスコの決意を強調している。
2023年12月、ジョンディアは2030年までに完全自律型農場を実現するためAIへ投資。同社は農業変革に向け、特にコンピュータービジョンと機械学習分野のAI技術にリソースを集中。CTOジャミー・ハインドマンは「See & Spray」技術がこの革新の好例と位置付ける。このシステムは除草剤を用いて雑草を正確に識別・除去し、過剰散布を最小限に抑えながら作物の健全な成長を支援する。圃場データを継続的に分析することで、様々な条件や植物の成長段階に適応し、人口増加や気候変動といった課題への対応を農家支援する。ディアの目標は2030年までに完全自律型農業を実現し、生産性と環境配慮性の両面を向上させることである。
第1章：はじめに
1.1 範囲と対象範囲
第2章：エグゼクティブサマリー
第3章：市場概況
3.1 市場動向
3.1.1 推進要因
3.1.2 抑制要因
3.1.3 機会
3.1.4 課題
3.2 市場動向分析
3.3 PESTLE分析
3.4 ポーターの5つの力分析
3.5 産業バリューチェーン分析
3.6 エコシステム
3.7 規制環境
3.8 価格動向分析
3.9 特許分析
3.10 技術進化
3.11 投資機会
3.12 輸出入分析
第4章：農業分野におけるAI市場（タイプ別）（2018-2032年）
4.1 農業分野におけるAI市場の概況と成長エンジン
4.2 市場概要
4.3 ソリューション
4.3.1 導入と市場概要
4.3.2 過去および予測市場規模（金額：米ドル、数量：単位）
4.3.3 主要市場動向、成長要因、および機会
4.3.4 地域別セグメンテーション分析
4.4 サービス
第5章：農業分野におけるAI市場（技術別）（2018-2032年）
5.1 農業分野におけるAI市場の概況と成長エンジン
5.2 市場概要
5.3 機械学習
5.3.1 概要と市場概観
5.3.2 過去および予測市場規模（金額：米ドル、数量：単位）
5.3.3 主要市場動向、成長要因、および機会
5.3.4 地域別セグメンテーション分析
5.4 コンピュータビジョン
5.5 予測分析
第6章：導入形態別農業向けAI市場（2018-2032年）
6.1 農業向けAI市場の概況と成長エンジン
6.2 市場概要
6.3 クラウド
6.3.1 導入と市場概要
6.3.2 過去および予測市場規模（金額：米ドル、数量：単位）
6.3.3 主要市場動向、成長要因、および機会
6.3.4 地域別セグメント分析
6.4 オンプレミス
6.5 ハイブリッド
第7章：農業分野におけるAI市場（用途別）（2018-2032年）
7.1 農業分野におけるAI市場の概況と成長エンジン
7.2 市場概要
7.3 気象追跡
7.3.1 導入と市場概要
7.3.2 過去および予測市場規模（金額：米ドル、数量：単位）
7.3.3 主要市場動向、成長要因、および機会
7.3.4 地域別セグメンテーション分析
7.4 精密農業
7.5 ドローン分析
第8章：企業プロファイルと競合分析
8.1 競争環境
8.1.1 競争ベンチマーキング
8.1.2 農業分野におけるAIのメーカー別市場シェア（2024年）
8.1.3 業界BCGマトリックス
8.1.4 ヒートマップ分析
8.1.5 合併・買収
8.2 ドテラ（米国）
8.2.1 会社概要
8.2.2 主要幹部
8.2.3 会社概要
8.2.4 市場における企業の役割
8.2.5 持続可能性と社会的責任
8.2.6 事業セグメント
8.2.7 製品ポートフォリオ
8.2.8 業績
8.2.9 主要な戦略的施策と最近の動向
8.2.10 SWOT分析
8.3 ヤング・リビング・エッセンシャルオイルズ（米国）
8.4 アイサジェニックス・ワールドワイド社（米国）
8.5 エデン・ガーデンズ（インド）
8.6 フロリハナ（フランス）
8.7 カーギル・インコーポレイテッド（米国）
8.8 センシエント・テクノロジーズ・コーポレーション（米国）
8.9 マウンテンローズハーブス（米国）
8.10 プラントセラピー エッセンシャルオイルズ（米国）
8.11 ロッキーマウンテンオイルズLLC（米国）
8.12 バイオランデス（フランス）
8.13 シュタドラー・フォーム（スイス）
8.14 ハブマー（米国）
8.15 SYMRISE（ドイツ）
第9章：地域別グローバル農業用AI市場
9.1 概要
9.2 北米農業用AI市場
9.2.1 主要市場動向、成長要因および機会
9.2.2 主要企業
9.2.3 セグメント別 過去及び予測市場規模
9.2.4 タイプ別市場規模（過去実績と予測）
9.2.4.1 ソリューション
9.2.4.2 サービス
9.2.5 技術別市場規模（過去実績と予測）
9.2.5.1 機械学習
9.2.5.2 コンピュータビジョン
9.2.5.3 予測分析
9.2.6 導入形態別 過去及び予測市場規模
9.2.6.1 クラウド
9.2.6.2 オンプレミス
9.2.6.3 ハイブリッド
9.2.7 アプリケーション別 過去および予測市場規模
9.2.7.1 気象追跡
9.2.7.2 精密農業
9.2.7.3 ドローン分析
9.2.8 国別市場規模（過去実績と予測）
9.2.8.1 米国
9.2.8.2 カナダ
9.2.8.3 メキシコ
9.3. 東欧における農業用AI市場
9.3.1 主要市場動向、成長要因および機会
9.3.2 主要企業
9.3.3 セグメント別 過去及び予測市場規模
9.3.4 タイプ別市場規模（過去実績と予測）
9.3.4.1 ソリューション
9.3.4.2 サービス
9.3.5 技術別市場規模（過去実績と予測）
9.3.5.1 機械学習
9.3.5.2 コンピュータビジョン
9.3.5.3 予測分析
9.3.6 導入形態別 過去及び予測市場規模
9.3.6.1 クラウド
9.3.6.2 オンプレミス
9.3.6.3 ハイブリッド
9.3.7 アプリケーション別 過去および予測市場規模
9.3.7.1 気象追跡
9.3.7.2 精密農業
9.3.7.3 ドローン分析
9.3.8 国別市場規模（過去実績と予測）
9.3.8.1 ロシア
9.3.8.2 ブルガリア
9.3.8.3 チェコ共和国
9.3.8.4 ハンガリー
9.3.8.5 ポーランド
9.3.8.6 ルーマニア
9.3.8.7 東欧その他
9.4. 西ヨーロッパにおける農業分野のAI市場
9.4.1 主要市場動向、成長要因および機会
9.4.2 主要企業
9.4.3 セグメント別 過去及び予測市場規模
9.4.4 タイプ別市場規模（過去実績と予測）
9.4.4.1 ソリューション
9.4.4.2 サービス
9.4.5 技術別市場規模（過去実績と予測）
9.4.5.1 機械学習
9.4.5.2 コンピュータビジョン
9.4.5.3 予測分析
9.4.6 導入形態別 過去及び予測市場規模
9.4.6.1 クラウド
9.4.6.2 オンプレミス
9.4.6.3 ハイブリッド
9.4.7 アプリケーション別 過去および予測市場規模
9.4.7.1 気象追跡
9.4.7.2 精密農業
9.4.7.3 ドローン分析
9.4.8 国別市場規模（過去実績と予測）
9.4.8.1 ドイツ
9.4.8.2 イギリス
9.4.8.3 フランス
9.4.8.4 オランダ
9.4.8.5 イタリア
9.4.8.6 スペイン
9.4.8.7 その他の西ヨーロッパ
9.5. アジア太平洋地域の農業向けAI市場
9.5.1 主要市場動向、成長要因および機会
9.5.2 主要企業
9.5.3 セグメント別 過去及び予測市場規模
9.5.4 タイプ別市場規模（過去実績と予測）
9.5.4.1 ソリューション
9.5.4.2 サービス
9.5.5 技術別市場規模（過去実績と予測）
9.5.5.1 機械学習
9.5.5.2 コンピュータビジョン
9.5.5.3 予測分析
9.5.6 導入形態別 過去及び予測市場規模
9.5.6.1 クラウド
9.5.6.2 オンプレミス
9.5.6.3 ハイブリッド
9.5.7 アプリケーション別市場規模（過去実績と予測）
9.5.7.1 気象追跡
9.5.7.2 精密農業
9.5.7.3 ドローン分析
9.5.8 国別市場規模（過去実績と予測）
9.5.8.1 中国
9.5.8.2 インド
9.5.8.3 日本
9.5.8.4 韓国
9.5.8.5 マレーシア
9.5.8.6 タイ
9.5.8.7 ベトナム
9.5.8.8 フィリピン
9.5.8.9 オーストラリア
9.5.8.10 ニュージーランド
9.5.8.11 アジア太平洋地域その他
9.6. 中東・アフリカにおける農業分野のAI市場
9.6.1 主要市場動向、成長要因および機会
9.6.2 主要企業
9.6.3 セグメント別 過去及び予測市場規模
9.6.4 タイプ別市場規模（過去実績と予測）
9.6.4.1 ソリューション
9.6.4.2 サービス
9.6.5 技術別市場規模（過去実績と予測）
9.6.5.1 機械学習
9.6.5.2 コンピュータビジョン
9.6.5.3 予測分析
9.6.6 導入形態別 過去及び予測市場規模
9.6.6.1 クラウド
9.6.6.2 オンプレミス
9.6.6.3 ハイブリッド
9.6.7 アプリケーション別 過去および予測市場規模
9.6.7.1 気象追跡
9.6.7.2 精密農業
9.6.7.3 ドローン分析
9.6.8 国別市場規模（過去実績と予測）
9.6.8.1 トルコ
9.6.8.2 バーレーン
9.6.8.3 クウェート
9.6.8.4 サウジアラビア
9.6.8.5 カタール
9.6.8.6 アラブ首長国連邦
9.6.8.7 イスラエル
9.6.8.8 南アフリカ
9.7. 南米における農業分野のAI市場
9.7.1 主要市場動向、成長要因および機会
9.7.2 主要企業
9.7.3 セグメント別 過去及び予測市場規模
9.7.4 タイプ別市場規模（過去実績と予測）
9.7.4.1 ソリューション
9.7.4.2 サービス
9.7.5 技術別市場規模（過去実績と予測）
9.7.5.1 機械学習
9.7.5.2 コンピュータビジョン
9.7.5.3 予測分析
9.7.6 導入形態別 過去及び予測市場規模
9.7.6.1 クラウド
9.7.6.2 オンプレミス
9.7.6.3 ハイブリッド
9.7.7 アプリケーション別 過去および予測市場規模
9.7.7.1 気象追跡
9.7.7.2 精密農業
9.7.7.3 ドローン分析
9.7.8 国別市場規模（過去実績と予測）
9.7.8.1 ブラジル
9.7.8.2 アルゼンチン
9.7.8.3 南米その他
第10章 アナリストの見解と結論
10.1 提言と総括分析
10.2 潜在的な市場戦略
第11章 研究方法論
11.1 研究プロセス
11.2 プライマリーリサーチ
11.3 二次調査
Q1: 農業分野におけるAI市場調査レポートの予測期間はどの程度ですか？
A1: 農業分野におけるAI市場調査レポートの予測期間は2024年から2032年です。
Q2: 農業分野におけるAI市場の主要プレイヤーは誰ですか？
A2: Deere & Company（米国）、IBM Corporation（米国）、Microsoft Corporation（米国）、The Climate Corporation（米国）、Farmers Edge Inc.（カナダ）、Hewlett Packard Enterprise Development LP（米国）、Cisco Systems Inc.（米国）、Google LLC（米国）、Amazon Web Services Inc（米国）、Corteva, Inc（米国）、AgEagle Aerial Systems Inc.（米国）、Descartes Labs Inc.（米国）およびその他の主要企業。
Q3: 農業市場におけるAIのセグメントは何ですか？
A3: 農業向けAI市場は、タイプ別、技術別、導入形態別、用途別、地域別に分類されます。タイプ別では、ソリューションとサービスに分類されます。技術別では、機械学習、コンピュータビジョン、予測分析に分類されます。導入形態別では、クラウド、オンプレミス、ハイブリッドに分類されます。用途別では、気象追跡、精密農業、ドローン分析に分類されます。地域別では、北米（米国、カナダ、メキシコ）、欧州（ドイツ、英国、フランス、イタリア、ロシア、スペインなど）、アジア太平洋（中国、インド、日本、東南アジアなど）、南米（ブラジル、アルゼンチンなど）、中東・アフリカ（サウジアラビア、南アフリカなど）で分析されます。
Q4: 農業分野におけるAI市場とは何ですか？
A4: 人工知能（AI）は、教育、銀行、ロボット工学、農業などあらゆる分野において最も重要な技術の一つとなっています。農業分野では極めて重要な役割を果たしており、農業産業を変革しています。人工知能は作物の生産性向上、リアルタイム監視、収穫、加工、販売促進を実現しています。
Q5: 農業分野におけるAI市場の規模はどのくらいですか？
A5: 世界の農業向け人工知能（AI）市場は、2023年に26億9,000万米ドルと推定され、2032年までに167億1,000万米ドルに達すると予測されています。これは、予測期間である2024年から2032年にかけて、年平均成長率（CAGR）22.5%で成長することを意味します。
Chapter 1: Introduction
1.1 Scope and Coverage
Chapter 2:Executive Summary
Chapter 3: Market Landscape
3.1 Market Dynamics
3.1.1 Drivers
3.1.2 Restraints
3.1.3 Opportunities
3.1.4 Challenges
3.2 Market Trend Analysis
3.3 PESTLE Analysis
3.4 Porter’s Five Forces Analysis
3.5 Industry Value Chain Analysis
3.6 Ecosystem
3.7 Regulatory Landscape
3.8 Price Trend Analysis
3.9 Patent Analysis
3.10 Technology Evolution
3.11 Investment Pockets
3.12 Import-Export Analysis
Chapter 4: AI in Agriculture Market by Type (2018-2032)
4.1 AI in Agriculture Market Snapshot and Growth Engine
4.2 Market Overview
4.3 Solution
4.3.1 Introduction and Market Overview
4.3.2 Historic and Forecasted Market Size in Value USD and Volume Units
4.3.3 Key Market Trends, Growth Factors, and Opportunities
4.3.4 Geographic Segmentation Analysis
4.4 Service
Chapter 5: AI in Agriculture Market by Technology (2018-2032)
5.1 AI in Agriculture Market Snapshot and Growth Engine
5.2 Market Overview
5.3 Machine Learning
5.3.1 Introduction and Market Overview
5.3.2 Historic and Forecasted Market Size in Value USD and Volume Units
5.3.3 Key Market Trends, Growth Factors, and Opportunities
5.3.4 Geographic Segmentation Analysis
5.4 Computer Vision
5.5 Predictive Analytics
Chapter 6: AI in Agriculture Market by Deployment (2018-2032)
6.1 AI in Agriculture Market Snapshot and Growth Engine
6.2 Market Overview
6.3 Cloud
6.3.1 Introduction and Market Overview
6.3.2 Historic and Forecasted Market Size in Value USD and Volume Units
6.3.3 Key Market Trends, Growth Factors, and Opportunities
6.3.4 Geographic Segmentation Analysis
6.4 On-premise
6.5 Hybrid
Chapter 7: AI in Agriculture Market by Application (2018-2032)
7.1 AI in Agriculture Market Snapshot and Growth Engine
7.2 Market Overview
7.3 Weather Tracking
7.3.1 Introduction and Market Overview
7.3.2 Historic and Forecasted Market Size in Value USD and Volume Units
7.3.3 Key Market Trends, Growth Factors, and Opportunities
7.3.4 Geographic Segmentation Analysis
7.4 Precision Farming
7.5 Drone Analytics
Chapter 8: Company Profiles and Competitive Analysis
8.1 Competitive Landscape
8.1.1 Competitive Benchmarking
8.1.2 AI in Agriculture Market Share by Manufacturer (2024)
8.1.3 Industry BCG Matrix
8.1.4 Heat Map Analysis
8.1.5 Mergers and Acquisitions
8.2 DOTERRA(U.S.)
8.2.1 Company Overview
8.2.2 Key Executives
8.2.3 Company Snapshot
8.2.4 Role of the Company in the Market
8.2.5 Sustainability and Social Responsibility
8.2.6 Operating Business Segments
8.2.7 Product Portfolio
8.2.8 Business Performance
8.2.9 Key Strategic Moves and Recent Developments
8.2.10 SWOT Analysis
8.3 YOUNG LIVING ESSENTIAL OILS (U.S.)
8.4 ISAGENIX WORLDWIDE INC. (U.S.)
8.5 EDEN GARDENS (INDIA)
8.6 FLORIHANA (FRANCE)
8.7 CARGILL INCORPORATED (U.S.)
8.8 SENSIENT TECHNOLOGIES CORPORATION (U.S.)
8.9 MOUNTAIN ROSE HERBS (U.S.)
8.10 PLANT THERAPY ESSENTIAL OILS (U.S.)
8.11 ROCKY MOUNTAIN OILS LLC. (U.S.)
8.12 BIOLANDES (FRANCE)
8.13 STADLER FORM (SWITZERLAND)
8.14 HUBMAR (U.S)
8.15 SYMRISE (GERMANY)
Chapter 9: Global AI in Agriculture Market By Region
9.1 Overview
9.2. North America AI in Agriculture Market
9.2.1 Key Market Trends, Growth Factors and Opportunities
9.2.2 Top Key Companies
9.2.3 Historic and Forecasted Market Size by Segments
9.2.4 Historic and Forecasted Market Size by Type
9.2.4.1 Solution
9.2.4.2 Service
9.2.5 Historic and Forecasted Market Size by Technology
9.2.5.1 Machine Learning
9.2.5.2 Computer Vision
9.2.5.3 Predictive Analytics
9.2.6 Historic and Forecasted Market Size by Deployment
9.2.6.1 Cloud
9.2.6.2 On-premise
9.2.6.3 Hybrid
9.2.7 Historic and Forecasted Market Size by Application
9.2.7.1 Weather Tracking
9.2.7.2 Precision Farming
9.2.7.3 Drone Analytics
9.2.8 Historic and Forecast Market Size by Country
9.2.8.1 US
9.2.8.2 Canada
9.2.8.3 Mexico
9.3. Eastern Europe AI in Agriculture Market
9.3.1 Key Market Trends, Growth Factors and Opportunities
9.3.2 Top Key Companies
9.3.3 Historic and Forecasted Market Size by Segments
9.3.4 Historic and Forecasted Market Size by Type
9.3.4.1 Solution
9.3.4.2 Service
9.3.5 Historic and Forecasted Market Size by Technology
9.3.5.1 Machine Learning
9.3.5.2 Computer Vision
9.3.5.3 Predictive Analytics
9.3.6 Historic and Forecasted Market Size by Deployment
9.3.6.1 Cloud
9.3.6.2 On-premise
9.3.6.3 Hybrid
9.3.7 Historic and Forecasted Market Size by Application
9.3.7.1 Weather Tracking
9.3.7.2 Precision Farming
9.3.7.3 Drone Analytics
9.3.8 Historic and Forecast Market Size by Country
9.3.8.1 Russia
9.3.8.2 Bulgaria
9.3.8.3 The Czech Republic
9.3.8.4 Hungary
9.3.8.5 Poland
9.3.8.6 Romania
9.3.8.7 Rest of Eastern Europe
9.4. Western Europe AI in Agriculture Market
9.4.1 Key Market Trends, Growth Factors and Opportunities
9.4.2 Top Key Companies
9.4.3 Historic and Forecasted Market Size by Segments
9.4.4 Historic and Forecasted Market Size by Type
9.4.4.1 Solution
9.4.4.2 Service
9.4.5 Historic and Forecasted Market Size by Technology
9.4.5.1 Machine Learning
9.4.5.2 Computer Vision
9.4.5.3 Predictive Analytics
9.4.6 Historic and Forecasted Market Size by Deployment
9.4.6.1 Cloud
9.4.6.2 On-premise
9.4.6.3 Hybrid
9.4.7 Historic and Forecasted Market Size by Application
9.4.7.1 Weather Tracking
9.4.7.2 Precision Farming
9.4.7.3 Drone Analytics
9.4.8 Historic and Forecast Market Size by Country
9.4.8.1 Germany
9.4.8.2 UK
9.4.8.3 France
9.4.8.4 The Netherlands
9.4.8.5 Italy
9.4.8.6 Spain
9.4.8.7 Rest of Western Europe
9.5. Asia Pacific AI in Agriculture Market
9.5.1 Key Market Trends, Growth Factors and Opportunities
9.5.2 Top Key Companies
9.5.3 Historic and Forecasted Market Size by Segments
9.5.4 Historic and Forecasted Market Size by Type
9.5.4.1 Solution
9.5.4.2 Service
9.5.5 Historic and Forecasted Market Size by Technology
9.5.5.1 Machine Learning
9.5.5.2 Computer Vision
9.5.5.3 Predictive Analytics
9.5.6 Historic and Forecasted Market Size by Deployment
9.5.6.1 Cloud
9.5.6.2 On-premise
9.5.6.3 Hybrid
9.5.7 Historic and Forecasted Market Size by Application
9.5.7.1 Weather Tracking
9.5.7.2 Precision Farming
9.5.7.3 Drone Analytics
9.5.8 Historic and Forecast Market Size by Country
9.5.8.1 China
9.5.8.2 India
9.5.8.3 Japan
9.5.8.4 South Korea
9.5.8.5 Malaysia
9.5.8.6 Thailand
9.5.8.7 Vietnam
9.5.8.8 The Philippines
9.5.8.9 Australia
9.5.8.10 New Zealand
9.5.8.11 Rest of APAC
9.6. Middle East & Africa AI in Agriculture Market
9.6.1 Key Market Trends, Growth Factors and Opportunities
9.6.2 Top Key Companies
9.6.3 Historic and Forecasted Market Size by Segments
9.6.4 Historic and Forecasted Market Size by Type
9.6.4.1 Solution
9.6.4.2 Service
9.6.5 Historic and Forecasted Market Size by Technology
9.6.5.1 Machine Learning
9.6.5.2 Computer Vision
9.6.5.3 Predictive Analytics
9.6.6 Historic and Forecasted Market Size by Deployment
9.6.6.1 Cloud
9.6.6.2 On-premise
9.6.6.3 Hybrid
9.6.7 Historic and Forecasted Market Size by Application
9.6.7.1 Weather Tracking
9.6.7.2 Precision Farming
9.6.7.3 Drone Analytics
9.6.8 Historic and Forecast Market Size by Country
9.6.8.1 Turkiye
9.6.8.2 Bahrain
9.6.8.3 Kuwait
9.6.8.4 Saudi Arabia
9.6.8.5 Qatar
9.6.8.6 UAE
9.6.8.7 Israel
9.6.8.8 South Africa
9.7. South America AI in Agriculture Market
9.7.1 Key Market Trends, Growth Factors and Opportunities
9.7.2 Top Key Companies
9.7.3 Historic and Forecasted Market Size by Segments
9.7.4 Historic and Forecasted Market Size by Type
9.7.4.1 Solution
9.7.4.2 Service
9.7.5 Historic and Forecasted Market Size by Technology
9.7.5.1 Machine Learning
9.7.5.2 Computer Vision
9.7.5.3 Predictive Analytics
9.7.6 Historic and Forecasted Market Size by Deployment
9.7.6.1 Cloud
9.7.6.2 On-premise
9.7.6.3 Hybrid
9.7.7 Historic and Forecasted Market Size by Application
9.7.7.1 Weather Tracking
9.7.7.2 Precision Farming
9.7.7.3 Drone Analytics
9.7.8 Historic and Forecast Market Size by Country
9.7.8.1 Brazil
9.7.8.2 Argentina
9.7.8.3 Rest of SA
Chapter 10 Analyst Viewpoint and Conclusion
10.1 Recommendations and Concluding Analysis
10.2 Potential Market Strategies
Chapter 11 Research Methodology
11.1 Research Process
11.2 Primary Research
11.3 Secondary Research
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