2020年に注目すべきアグリテックトレンド
公開: 2020-04-10増加する人口を維持するために、農業生産高は 2030 年までになんと 60% も増加する必要があります
作物モニタリング技術の採用は、農業の成果を改善するための第一歩です
サプライチェーンの可視性と効率性は、農業ベースのビジネスを実行するための鍵です
農業技術は、過去数年間で大きな進歩を遂げました。 2018 年だけでも、アグリテック業界は 1,450 件の個別の投資で 169 億ドルの資金を受け取りました。 アグリテック部門の全体的な可能性という点では、この業界は台頭していますが、世界中でまだ非常に初期段階にあります。
増加する人口を維持するために、農業生産高は 2030 年までになんと 60% も増加する必要があり、テクノロジーはこの変革において役割を果たす必要があります。 2020 年に業界を形作る Agtech の最大のトレンドのいくつかを見てみましょう。
作物モニタリング技術に注目
Crop Monitoring テクノロジーの採用は、農業の成果を改善するための第一歩です。 農場データと農学管理技術に焦点を当てるとともに、データを活用するための基本的なデジタル化は、アグリビジネスが短期的および長期的な目標を達成するのに役立ちます。
この時点で強力なデジタル フットプリントを構築することで、企業は競争力を獲得し、生産者と最終顧客の両方の変化するニーズに対応できるようになります。
リモートセンシングと衛星技術と画像認識ソフトウェアにより、ユーザーは世界中のどこからでも作物を見ることができます。 モバイル アプリケーションを使用すると、農場の管理者は、アドバイスをリアルタイムで農家に送信し、これらの推奨事項の影響を評価できます。
革新的な作物監視技術の採用により、食料生産量が増加し、廃棄物が大幅に削減されます。
十分な情報に基づいた農業の意思決定を行うための AI/ML
フィールドのリモート監視によってリアルタイムの情報にアクセスできるようになったため、このデータを収集して実用的な洞察を得ることが可能になりました。 高度なデータ分析ツールにより、農家、アグリビジネス、政府機関は、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。
最良の部分は、これらの決定を 2 つの方法で行うことができるようになったことです。長期的な視点と、よりリアルタイムなアプローチです。 次の作物サイクルに影響を与える長期的な決定がより多くありますが、同じ作物サイクルの生産量に影響を与えるリアルタイムの決定を下す余地もあります。
より少ないリソースでより多くのことを行う
人口の増加に伴い、食料の需要も増加します。 FAO の推定によると、2050 年までに、世界は人口を養うために 60% 多くの食料を必要とするでしょう。 耕作できる土地は限られているため、持続的に食料を育てる必要があります。
適切な技術を採用することで、農家は各植物に個別の世話をし、資源を正確な量で利用し、より少ない量でより多くの成長を遂げることができます。 精密農業技術は、過去数年間で人気が高まっており、2019 年から 2025 年の間に CAGR 18% で成長すると予想されています。
食料生産をより持続可能なものにするための AI ベースのアプローチ
AI と ML の急速な進歩は、インテリジェントな食品生産と新しいビジネス モデルの開発を促進し、食品生産が追跡可能で気候変動に強いものになることを可能にします。 機械学習と深層学習は、農業データをマイニングして傾向を把握するために使用されています。
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これは種をまく前から始まり、ML は作物生産に最適な遺伝子と形質についてアドバイスを提供できるようになりました。 その結果、農家は自分に最適な品種を選ぶことができるようになりました。
消費者志向の農業生産 消費者とのマッチング 食事の好み
世界中の消費者の食料需要は劇的に変化しており、この需要の変化に対応するためにテクノロジーが使用されています。
たとえば、殺虫剤や肥料を減らした、健康的で有機的な食品への世界的なシフトがあります。 技術を使用することで、農家は畑全体に均一に投入する必要がなくなりました。 代わりに、農家は必要な量の投入物を使用し、特定の地域を対象とすることができるようになりました。
農家は、作物の生産、加工、流通、保管をより細かく管理できるようになりました。
サプライチェーンの改善
サプライ チェーンの可視性と効率性は、実行可能な農業ベースのビジネスを運営するための鍵です。 米国で生産される食品全体の 40% が廃棄されると推定されており、この廃棄物の半分は流通段階で発生します。
農業に関連する腐りやすさと機密性の高いタイムラインを考えると、サプライ チェーンのすべての段階で、統合の問題、セキュリティの脆弱性、およびその他の問題が発生します。
適切な段階での適切な技術的介入は、そうでなければ長く複雑な農業サプライチェーンの管理に役立ちます。 アグリテックは、製品の品質を維持し、廃棄物を削減し、トレーサビリティ、輸送、および保管を改善するソリューションを提供するのに役立ちます。
過去 5 年間、アグリ サプライ チェーン全体への投資は、年間平均 2 億 5,000 万ドルでした。 アグリテックのイノベーションが急速に増加しているため、これは来年勢いを増すはずです。
AI主導のクレジットおよび保険引受による農村部門の金融へのアクセス
データ主導の意思決定は、農村部の融資にとって絶対的に重要です。農村部の融資は、小規模で限界に達した農家とその土地所有に関するデータと透明性の欠如により、伝統的に苦しんできました。
AI の実装は、通常は主流の信用から排除されている借り手 (初めて借りる人や信用履歴が不十分な人) に簡単にアクセスできるようにすることで、このセクターに革命的な変化をもたらすことができます。
ほとんどの専門家は、AI がもたらす正確さと予測可能性が、主流の信用から拒否された債権者に簡単に融資できるようにすることで、業界を変革すると信じています。 この根本的な変化は、（再）保険および貸出部門の市場均衡に大きな変化をもたらすでしょう。
AI テクノロジーは長期にわたって農場データを取得できるため、貸し手や保険会社は情報に基づいた融資や引受の意思決定を行うことができます。
農場におけるロボット技術の採用
農業におけるロボット工学は、生産性の向上に重点を置いています。それは、散布ロボットや除草ロボット、植物移植ロボット、果物狩りロボットなどです。 これらのロボットは、ますます複雑で具体的なタスクに向けてゆっくりと調整されています。
労働力の不足、労働コストの上昇、既存の方法では増大する需要に対応できないなどの要因により、農業におけるロボット工学の採用が増加しています。
ロボット技術は、労働力への依存を減らし、リソースの使用を最適化しながら、収量を増やすのに役立つため、アグテックには大きな可能性があります。
食料安全保障は世界的な懸念事項であり、今後 10 年間でこれまで以上に大きな問題になると予想されます。 このような状況において、テクノロジーは農業セクター全体に希望をもたらします。 アグリテック主導の変革により、農業の成果は根本的に改善され、食糧不安が存在せず、農家が生活を大幅に改善できる世界を構築できます。