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농업유전체학 시장 : 세계 예측(2026-2032년)Agriculture Genomics Market - Global Forecast 2026-2032 |
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360iResearch
농업유전체학 시장은 2032년까지 연평균 성장률(CAGR) 13.42%를 기록하며 96억 2,000만 달러 규모로 확대될 것으로 전망됩니다.
| 주요 시장 통계 | |
|---|---|
| 기준연도 2025 | 39억 8,000만 달러 |
| 추정연도 2026 | 45억 1,000만 달러 |
| 예측연도 2032 | 96억 2,000만 달러 |
| CAGR(%) | 13.42% |
농업유전체학: 요약 보고서
농업유전체학이란 시퀀싱, 유전형 분석, 유전자 편집, 생물정보학 및 관련 분자 툴을 활용하여 작물, 가축, 농업 시스템의 개량을 도모하는 분야입니다. 그 실용적 가치는 병해 저항성, 기후 변화에 대한 내성, 영양가, 생산성, 육종 효율과 같은 형질에 집약되어 있습니다. 그 도입 상황은 과학적 기반, 데이터 인프라, 규제 정책, 지적 재산권 체계, 생물안전 요건, 그리고 숙련된 인력 확보와 같은 요인에 의해 좌우됩니다.
기존의 육종에서 데이터베이스 생물학으로
현재는 표현형 주도형 선발에서 게놈 데이터와 포장 관찰, 환경 측정, 디지털 육종 기록을 결합한 통합적인 워크플로로 전환되고 있습니다. 시퀀싱 비용의 감소, 마커 플랫폼의 개선, 고처리량 표현형 분석, 그리고 계산 툴의 고도화를 통해 더욱 정밀한 형질의 발견과 선별이 가능해졌습니다. 동시에, 규제 당국의 면밀한 검토, 데이터 거버넌스에 대한 기대, 공급망의 추적 가능성, 그리고 사회적 수용이 상용화와 실용화의 핵심 요소로 대두되고 있습니다.
인공지능이 발견과 의사결정을 가속화
인공지능(AI)은 유전자형과 표현형의 관계를 규명하고, 후보 유전자의 우선순위를 정하며, 실험을 설계하고, 복잡한 데이터세트를 해석하며, 육종 관련 의사결정을 지원하는 능력을 향상시키고 있습니다. 기계학습 모델은 게놈 정보, 환경 정보, 표현형 정보를 통합할 수 있지만, 그 유효성은 대표성 있는 데이터세트, 일관된 메타데이터, 각 지역에서의 검증, 그리고 투명한 모델 성능에 달려 있습니다. 리더들은 AI를 생물학적 검증, 현장 시험, 생물안전성 심사 또는 전문가의 판단을 대체하는 것이 아니라, 이를 보완하는 능력으로 인식해야 합니다.
지역별 인사이트: 역량의 편차, 공통된 회복탄력성 목표
북미는 첨단인 연구 인프라, 확립된 육종 프로그램, 그리고 강력한 데이터 처리 능력을 모두 갖추고 있는 반면, 라틴아메리카는 작물의 다양성, 수출 농업, 그리고 기후와 관련된 생산성 과제와 밀접하게 연관되어 있습니다. 유럽에서는 규제 감독, 지속가능성, 생물다양성 및 추적성이 중시되고 있습니다. 중동에서는 물 이용 효율, 내열성 및 제어 환경 농업이 우선시되는 반면, 아프리카의 우선순위에는 식량안보, 지역 역량, 병해 저항성 및 회복력 있는 소규모 농가 시스템이 포함됩니다. 아시아태평양은 풍부한 작물 다양성, 집약적인 생산 시스템, 대규모 조사 활동, 그리고 기후 변화 적응, 영양, 인구 규모에 따른 식량안보와 관련된 시급한 필요 사항을 모두 갖추고 있습니다.
그룹의 인사이트: 협력이 접근성과 기준을 형성
아세안(ASEAN) 국가들은 열대 작물, 생물 보안, 유전자원 교환, 분석 역량 공유에 관한 지역 협력을 통해 혜택을 얻을 수 있습니다. 브릭스(BRICS) 회원국들은 주요 농업 시스템을 아우르고 있으며, 유전체 인프라, 식량안보, 지역 맞춤형 품종 개량 분야의 협력을 지원할 수 있습니다. 유럽연합(EU)은 규제 조화, 지속가능성 및 연구 네트워크를 중시하고 있습니다. G7 회원국은 과학, 재정, 정책 측면에서 상당한 역량을 제공하는 반면, GCC 국가들은 물 부족, 고온 내성 및 식량 시스템 안보에 중점을 두고 있습니다. NATO 회원국 또한 농업 생물보안 강화, 중요 인프라 보호 및 안전한 연구 데이터 관리 관행으로부터 혜택을 받을 가능성이 있습니다.
국가별 인사이트: 주요 농업 시스템별 상이한 우선순위
호주는 가뭄, 고온, 가축의 내성 강화에 중점을 두고 있습니다. 브라질은 열대 농업, 생물다양성, 생산성에 주력하고 있습니다. 캐나다는 한랭지 농업 시스템과 대규모 작물에 초점을 맞추고 있습니다. 중국과 인도는 식량안보, 작물 개량, 국내 연구 역량에 주력하고 있습니다. 일본과 한국은 첨단 육종, 품질, 제어 환경 기술의 적용에 중점을 두고 있습니다. 프랑스, 독일, 이탈리아, 스페인은 지속가능한 생산, 작물 품질, 생물 다양성, 규제 준수를 중시하고 있습니다. 영국은 공공 연구의 강점을 지속가능성과 데이터베이스 육종과 결합하고 있습니다. 멕시코는 수자원, 기후 변화 적응, 작물 다양성, 소규모 농가의 생산성 등의 과제를 우선적으로 다루고 있습니다. 러시아의 우선순위에는 기후 변화에 강한 생산, 유전자원, 국내 농업 역량이 포함됩니다. 미국은 첨단 유전체학, 대규모 육종, 가축에 대한 응용, 그리고 디지털 농업과의 통합에 계속해서 주력하고 있습니다.
농업유전체학 분야의 리더를 위한 행동 우선순위
업계 리더들은 우선 육종 및 생산상 과제를 정량적으로 정의한 다음, 샘플, 유전자형, 표현형, 환경 및 성과를 연결하는 상호 운용 가능한 파이프라인을 구축해야 합니다. 또한 데이터 품질, 참조 집단, 인재 양성, 그리고 필요에 따라 보안이 확보된 클라우드 및 고성능 컴퓨팅에 투자해야 합니다. 생산자, 공공 연구자, 규제 당국 및 지역 기관과의 파트너십은 관련성과 신뢰도를 높일 수 있습니다. 각 프로그램에서는 단계별 검증을 시행하고, 모델의 가정을 문서화하며, 유전 데이터 및 농장 데이터를 보호하는 동시에 유전 자원, 지적 재산권, 이익 분배 및 책임 있는 도입에 관한 명확한 거버넌스를 확립해야 합니다.
조사 방법: 증거 기반 시장 평가
본 요약본은 제시된 시장 범위인 ‘농업유전체학’과 확립된 부문 차원(유전체 기술, 육종 적용, 기반 인프라, 규제, 데이터 및 AI, 지역, 이해관계자 우선순위)의 체계적인 통합을 바탕으로 합니다. 인사이트는 정성적으로 요약되어 있으며, 시장 추정 및 예측, 시장 점유율, 그리고 기업별 주장은 배제되었습니다. 지역, 그룹 및 국가별 관찰 결과는 농업 현황, 연구 역량, 정책 환경 및 회복탄력성 요구 사항에 대한 주제별 해석으로 제시됩니다. 상세한 투자 결정에 대해서는 1차 인터뷰, 규제 검토 및 용도별 검증을 통해 지원되어야 합니다.
결론: 신뢰성이 높고 상호 연결된 유전체학 생태계 구축
농업유전체학은 회복력, 생산성, 지속가능성 및 영양 측면의 성과를 향상시키기 위한 핵심 역량이 되어가고 있습니다. 가장 큰 기회는 고품질의 생물학적 데이터, 실용적인 육종 목표, 책임 있는 AI, 현장 검증 및 지원 정책이 시너지 효과를 발휘하는 곳에서 탄생할 것입니다. 이러한 발전은 기술적 진보뿐만 아니라 공평한 접근, 투명한 거버넌스, 생물안전성, 상호운용성, 그리고 지역 및 농업 시스템을 초월한 지속적인 협력에 달려 있습니다.
자주 묻는 질문
목차
제1장 서문
제2장 조사 방법
제3장 개요
제4장 시장 개요
제5장 시장 인사이트
제6장 AI의 누적 영향, 2026년
제7장 농업유전체학 시장 : 작물 유전체학별
제8장 농업유전체학 시장 : 동물 유전체학별
제9장 농업유전체학 시장 : 미생물 유전체학별
제10장 농업유전체학 시장 : 지역별
제11장 농업유전체학 시장 : 그룹별
제12장 농업유전체학 시장 : 국가별
제13장 경쟁 구도
제14장 기업 개요
제15장 주요 전문가
KSA 26.10.29The Agriculture Genomics Market is projected to grow by USD 9.62 billion at a CAGR of 13.42% by 2032.
| KEY MARKET STATISTICS | |
|---|---|
| Base Year [2025] | USD 3.98 billion |
| Estimated Year [2026] | USD 4.51 billion |
| Forecast Year [2032] | USD 9.62 billion |
| CAGR (%) | 13.42% |
Agriculture Genomics: Executive Summary
Agriculture genomics applies sequencing, genotyping, gene editing, bioinformatics, and related molecular tools to improve crops, livestock, and agricultural systems. Its practical value is centered on traits such as disease resistance, climate resilience, nutritional quality, productivity, and breeding efficiency. Adoption is shaped by scientific capability, data infrastructure, regulatory policy, intellectual-property frameworks, biosafety requirements, and access to skilled personnel.
From Conventional Breeding to Data-Enabled Biology
The landscape is shifting from phenotype-led selection toward integrated workflows that combine genomic data with field observations, environmental measurements, and digital breeding records. Lower sequencing costs, improved marker platforms, high-throughput phenotyping, and better computational tools are enabling more precise trait discovery and selection. At the same time, regulatory scrutiny, data-governance expectations, supply-chain traceability, and public acceptance are becoming central to commercialization and deployment.
Artificial Intelligence Accelerates Discovery and Decision-Making
Artificial intelligence is increasing the ability to identify genotype-phenotype relationships, prioritize candidate genes, design experiments, interpret complex datasets, and support breeding decisions. Machine-learning models can integrate genomic, environmental, and phenotypic information, but their effectiveness depends on representative datasets, consistent metadata, validation across locations, and transparent model performance. Leaders should treat AI as an augmenting capability rather than a substitute for biological validation, field testing, biosafety review, or expert judgment.
Regional Insights: Uneven Capability, Shared Resilience Goals
North America combines advanced research infrastructure, established breeding programs, and strong data capabilities, while Latin America is closely associated with crop diversity, export agriculture, and climate-related productivity challenges. Europe emphasizes regulatory oversight, sustainability, biodiversity, and traceability. The Middle East is prioritizing water efficiency, heat tolerance, and controlled-environment agriculture, while Africa's priorities include food security, local capacity, disease resistance, and resilient smallholder systems. Asia-Pacific brings substantial crop diversity, intensive production systems, major research activity, and urgent needs related to climate adaptation, nutrition, and population-scale food security.
Group Insights: Cooperation Shapes Access and Standards
ASEAN countries can benefit from regional collaboration on tropical crops, biosecurity, germplasm exchange, and shared analytical capacity. BRICS members span major agricultural systems and can support cooperation in genomics infrastructure, food security, and locally relevant breeding. The European Union places strong emphasis on coordinated regulation, sustainability, and research networks. G7 members contribute substantial scientific, financial, and policy capacity, while GCC countries focus on water scarcity, heat resilience, and food-system security. NATO members may also benefit from stronger agricultural biosecurity, critical-infrastructure protection, and secure research-data practices.
Country Insights: Distinct Priorities Across Major Agricultural Systems
Australia is focused on drought, heat, and livestock resilience; Brazil on tropical agriculture, biodiversity, and productivity; Canada on cold-climate systems and large-scale crops; China and India on food security, crop improvement, and domestic research capacity; Japan and South Korea on advanced breeding, quality, and controlled-environment applications. France, Germany, Italy, and Spain emphasize sustainable production, crop quality, biodiversity, and regulatory compliance. The United Kingdom combines public research strength with sustainability and data-driven breeding. Mexico faces priorities involving water, climate adaptation, crop diversity, and smallholder productivity. Russia's priorities include climate-resilient production, genetic resources, and domestic agricultural capability. The United States remains focused on advanced genomics, large-scale breeding, livestock applications, and integration with digital agriculture.
Action Priorities for Agriculture Genomics Leaders
Industry leaders should first define breeding and production problems in measurable terms, then build interoperable pipelines linking samples, genotypes, phenotypes, environments, and outcomes. They should invest in data quality, reference populations, workforce development, and secure cloud or high-performance computing where appropriate. Partnerships with growers, public researchers, regulators, and local institutions can improve relevance and trust. Programs should use staged validation, document model assumptions, protect genetic and farm data, and establish clear governance for germplasm, intellectual property, benefit sharing, and responsible deployment.
Research Methodology: Evidence-Led Market Assessment
This executive summary is based on the supplied market scope, Agriculture Genomics, and a structured synthesis of established sector dimensions: genomic technologies, breeding applications, enabling infrastructure, regulation, data and AI, geography, and stakeholder priorities. Insights are framed qualitatively and avoid market estimates, forecasts, market shares, and company-specific claims. Regional, group, and country observations are presented as thematic interpretations of agricultural conditions, research capacity, policy environments, and resilience needs; detailed investment decisions should be supported by primary interviews, regulatory review, and application-specific validation.
Conclusion: Build Trusted, Connected Genomics Ecosystems
Agriculture genomics is becoming a core capability for improving resilience, productivity, sustainability, and nutritional outcomes. The strongest opportunities will arise where high-quality biological data, practical breeding objectives, responsible AI, field validation, and enabling policy operate together. Progress will depend not only on technical advances, but also on equitable access, transparent governance, biosafety, interoperability, and sustained collaboration across regions and agricultural systems.
Table of Contents
1. Preface
- 1.1. Objectives of the Study
- 1.2. Market Definition
- 1.3. Market Segmentation & Coverage
- 1.4. Years Considered for the Study
- 1.5. Currency Considered for the Study
- 1.6. Language Considered for the Study
- 1.7. Key Stakeholders
2. Research Methodology
- 2.1. Introduction
- 2.2. Research Design
- 2.2.1. Primary Research
- 2.2.2. Secondary Research
- 2.3. Research Framework
- 2.3.1. Qualitative Analysis
- 2.3.2. Quantitative Analysis
- 2.4. Market Size Estimation
- 2.4.1. Top-Down Approach
- 2.4.2. Bottom-Up Approach
- 2.5. Data Triangulation
- 2.6. Research Outcomes
- 2.7. Research Assumptions
- 2.8. Research Limitations
3. Executive Summary
- 3.1. Introduction
- 3.2. CXO Perspective
- 3.3. New Revenue Opportunities
- 3.4. Next-Generation Business Models
- 3.5. Industry Roadmap
4. Market Overview
- 4.1. Introduction
- 4.2. Industry Ecosystem & Value Chain Analysis
- 4.2.1. Supply-Side Analysis
- 4.2.2. Demand-Side Analysis
- 4.2.3. Stakeholder Analysis
- 4.3. Market Dynamics
- 4.3.1. Key Drivers
- 4.3.2. Key Restraints
- 4.3.3. Key Opportunities
- 4.3.4. Key Challenges
- 4.4. Porter's Five Forces Analysis
- 4.5. PESTLE Analysis
- 4.6. Market Outlook
- 4.6.1. Near-Term Market Outlook (0-2 Years)
- 4.6.2. Medium-Term Market Outlook (3-5 Years)
- 4.6.3. Long-Term Market Outlook (5-10 Years)
- 4.7. Go-to-Market Strategy
5. Market Insights
- 5.1. Consumer Insights & End-User Perspective
- 5.2. Consumer Experience Benchmarking
- 5.3. Opportunity Mapping
- 5.4. Distribution Channel Analysis
- 5.5. Pricing Trend Analysis
- 5.6. Regulatory Compliance & Standards Framework
- 5.7. ESG & Sustainability Analysis
- 5.8. Disruption & Risk Scenarios
- 5.9. Return on Investment & Cost-Benefit Analysis
6. Cumulative Impact of Artificial Intelligence 2026
7. Agriculture Genomics Market, by Crop Genomics
- 7.1. Introduction
- 7.2. Cereals & Grains
- 7.2.1. Corn
- 7.2.2. Rice
- 7.2.3. Wheat
- 7.3. Fruits & Vegetables
- 7.4. Oilseeds & Pulses
- 7.4.1. Chickpeas
- 7.4.2. Lentils
- 7.4.3. Peanut
- 7.4.4. Rapeseed
- 7.4.5. Soybean
8. Agriculture Genomics Market, by Animal Genomics
- 8.1. Introduction
- 8.2. Aquaculture
- 8.3. Companion Animals
- 8.4. Livestock
- 8.4.1. Cattle
- 8.4.2. Poultry
- 8.4.3. Sheep And Goats
- 8.4.4. Swine
9. Agriculture Genomics Market, by Microbial Genomics
- 9.1. Introduction
- 9.2. Biocontrol Agents
- 9.3. Plant Endophytes
- 9.4. Soil Microbial
10. Agriculture Genomics Market, by Region
- 10.1. Introduction
- 10.2. Asia-Pacific
- 10.3. North America
- 10.4. Latin America
- 10.5. Europe
- 10.6. Middle East
- 10.7. Africa
11. Agriculture Genomics Market, by Group
- 11.1. Introduction
- 11.2. ASEAN
- 11.3. GCC
- 11.4. European Union
- 11.5. BRICS
- 11.6. G7
- 11.7. NATO
12. Agriculture Genomics Market, by Country
- 12.1. Introduction
- 12.2. United States
- 12.3. Canada
- 12.4. Mexico
- 12.5. Brazil
- 12.6. United Kingdom
- 12.7. Germany
- 12.8. France
- 12.9. Russia
- 12.10. Italy
- 12.11. Spain
- 12.12. China
- 12.13. India
- 12.14. Japan
- 12.15. Australia
- 12.16. South Korea
13. Competitive Landscape
- 13.1. Market Share Analysis, 2025
- 13.2. Market Concentration Analysis, 2025
- 13.2.1. Concentration Ratio (CR)
- 13.2.2. Herfindahl Hirschman Index (HHI)
- 13.3. Recent Developments & Impact Analysis, 2025
- 13.4. Product Portfolio Analysis, 2025
- 13.5. Benchmarking Analysis, 2025
14. Company Profiles
- 14.1. Agilent Technologies Inc.
- 14.2. BASF SE
- 14.3. Bayer AG
- 14.4. BGI Genomics Co. Ltd.
- 14.5. Corteva Agriscience
- 14.6. Eurofins Scientific SE
- 14.7. Evogene Ltd.
- 14.8. Genus plc
- 14.9. Illumina Inc.
- 14.10. Inari Agriculture Inc.
- 14.11. Kaveri Seed Company Ltd.
- 14.12. KeyGene N.V.
- 14.13. Merck KGaA
- 14.14. Nuziveedu Seeds Limited
- 14.15. Oxford Nanopore Technologies Limited
- 14.16. Pacific Biosciences of California Inc.
- 14.17. QIAGEN N.V.
- 14.18. Syngenta AG
- 14.19. Thermo Fisher Scientific Inc.
- 14.20. Tropic Biosciences
