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시장보고서
상품코드
2035438
AI 기반 수확량 예측 플랫폼 시장 예측 - 구성요소, 도입 형태, 기술, 용도, 최종사용자 및 지역별 분석(-2034년)AI-Powered Yield Forecasting Platforms Market Forecasts to 2034 - Global Analysis By Component (Software Platforms, Hardware Integration and Services), Deployment Mode, Technology, Application, End User and By Geography |
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Stratistics MRC에 의하면, 세계의 AI 기반 수확량 예측 플랫폼 시장은 2026년에 28억 달러에 이르고, 예측 기간에 CAGR 10.8%로 성장하여 2034년까지 64억 달러에 달할 전망입니다.
AI 기반 수확량 예측 플랫폼은 과거 생산 기록, 위성사진, 기상 데이터, 토양 건강 매개변수, 작물 생육 모니터링 데이터로 학습된 머신러닝 모델을 적용하여 상업용 곡물, 종자, 과일, 채소, 특용작물 생산 시스템에서 밭 단위 및 지역 단위의 작물 수확량 예측을 생성합니다. 및 지역 수준의 작물 수확량 예측을 생성합니다. 이를 통해 기존의 농학적 수확량 추정 방식에 비해 우수한 예측 정확도로 농가의 판매 판단, 상품 트레이더의 리스크 관리, 식품 기업의 조달 계획 및 정부의 식량 안보 정책 수립에 도움을 줄 수 있습니다.
농산물 리스크 관리 수요
곡물 거래, 식품 제조 및 농업 금융 부문에서는 상품 조달 시 헤지, 신용 위험 평가 및 공급 계획에 대한 투자를 위해 정확한 사전 작물 수확량 정보를 필요로 합니다. 따라서 기존 정부의 작황 조사보다 더 빠르고 공간적으로 정확한 수확량 예측을 제공하는 AI 수확량 예측 플랫폼에 대한 상업적 수요가 크게 증가하고 있습니다. 기후 변화로 인한 작물 생산의 변동성이 상품 가격 리스크를 증폭시키면서 세계 식품 공급망 인텔리전스 생태계 전반에서 기업 및 기관들의 수확량 예측 정확도 향상에 대한 투자가 활발해지고 있습니다.
실측 데이터를 통한 검증 요건
AI 수확량 예측 모델의 정확성을 검증하기 위해서는 GPS 지원 수확기 모니터를 통해 보정된 광범위한 지리적 참조가 포함된 과거 수확량 데이터가 필요하지만, 이는 데이터 가용성에 대한 장벽으로 작용하고 있습니다. 특히, 농업 시장이 개발 중인 지역이나 소규모 농가 시스템에서는 신뢰할 수 있는 지역별 AI 모델 훈련에 필요한 고밀도의 과거 그라운드 트루스 데이터 세트를 생성할 수 있을 만큼 수확량 모니터링 장비가 보급되지 않아, AI 수확량 예측의 상업적 전개는 정밀한 수확량 모니터링 인프라가 구축된 선진 농업 시장의 대규모 상업적 농업 경영에 국한되어 있습니다.
보험 인수 시 파라메트릭 통합
AI를 통한 수확량 예측 결과를 트리거 파라미터로 활용하여 보험금 조정을 위한 현장 조사 없이 자동 보험금 지급을 가능하게 하는 농작물 보험의 파라메트릭 상품 개발은 수확량 예측 플랫폼 제공업체에게 큰 시장 기회가 될 수 있습니다. 보험사들은 작물별 수확량 예측 정확도에서 위성 식생지수에 기반한 파라메트릭 트리거보다 객관적인 AI 기반 수확량 편차 검출을 중시하고 있으며, 이를 통해 파라메트릭 농업 보험 프로그램의 우수한 상품 설계와 가격 책정이 가능하기 때문입니다.
정부의 작물 생산량 추산과 경쟁합니다.
미국 농무부(USDA)의 NASS, 유럽연합(EU)의 작물 모니터링, 각국의 무료 공공 작물 수확량 예측 프로그램 등 기존 정부 농업 통계 기관의 작물 생산량 예측 공개 프로그램은 상업용 AI 수확량 예측 플랫폼 시장 포지셔닝에 큰 과제가 되고 있습니다. 되고 있습니다. 시장 정보 예산이 한정된 농업 시장 진출기업이 상업적 구독료를 정당화하기 위해서는 무료 정부 추정치와 비교하여 예측 정확도, 적시성 또는 공간 해상도 측면에서 실질적으로 더 나은 성능을 입증해야 합니다.
코로나19의 영향:
코로나19로 인한 공급망 혼란과 식량 안보에 대한 우려는 식량 정책 및 공급 관리 의사결정에 도움이 되는 정확한 농업 생산량 예측에 대한 기관 투자자들 수요를 증폭시켰고, 정부 및 민간 식품 산업 이해관계자 모두 AI 작물 수확량 예측 기술에 대한 투자를 증가시켰습니다. 팬데믹 이후 식량 안보에 대한 투자 확대와 기후 변화로 인한 상품 시장 변동은 다양한 농업 시장 참여자 부문에서 고급 AI 수확량 예측 플랫폼 기능에 대한 상업적 수요를 지속시키고 있습니다.
예측 기간 동안 서비스 부문이 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다.
서비스 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 이는 농업 무역회사, 식품 제조업체, 정부 기관이 자체 AI 개발 및 원격 감지 데이터 처리 전문 지식 없이도 AI 예측 결과를 실제 시장 정보로 전환하기 위해 필요한 지역 및 작물별 맞춤형 예측, 농학적 해석, 전략적 의사결정 지원 컨설팅을 제공하는 매니지드 서비스 계약을 통해 관리형 서비스 계약을 통한 AI 수확량 예측을 기업 및 기관에서 압도적으로 채택하고 있습니다.
예측 기간 동안 클라우드 기반 부문이 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예측됩니다.
예측 기간 동안 클라우드 기반 부문은 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측됩니다. 이는 농업 시장 진출기업들이 통합 대시보드를 통해 여러 지역, 여러 작물의 수확량 모니터링 및 포트폴리오 관리를 가능하게 하는 클라우드 기반 수확량 예측 플랫폼에 대한 접근을 선호하고, 통합된 전 세계 훈련 데이터를 기반으로 한 클라우드 플랫폼의 지속적인 모델 개선을 통해 우수한 예측 정확도와 지리적 커버리지를 확대할 수 있기 때문입니다. 반면, On-Premise형 시스템은 세계 농업 데이터 통합 기능이 없는 로컬로 훈련된 모델에 국한되어 있습니다.
가장 큰 점유율을 차지하는 지역:
예측 기간 동안 북미가 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 이는 미국이 세계에서 가장 상업적으로 성숙한 AI 농업 예측 시장을 보유하고 있으며, Descartes Labs, Climate LLC, Taranis와 같은 주요 플랫폼 기업들이 곡물 거래, 식품 제조, 농장 관리와 같은 고객 부문에서 북미에서 많은 수익을 창출하고 있기 때문입니다. 또한, 미국 상품 거래 부문에서는 고급 시장 정보 시스템에 대한 깊은 투자 문화가 뿌리 깊게 자리 잡고 있으며, 이는 프리미엄 예측 플랫폼의 구독을 뒷받침하고 있습니다.
CAGR이 가장 높은 지역:
예측 기간 동안 아시아태평양은 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예측됩니다. 중국, 인도, 동남아시아 국가들의 식량 안보 모니터링 인프라에 대한 막대한 투자, 생산 위험 관리 인텔리전스를 필요로 하는 상업용 농업 부문의 급속한 성장, 지역별 수확량 예측 정확도를 높이기 위한 정부의 농업 계획 프로그램 아시아태평양의 농업 정책 및 상업적 시장 진출기업 부문 전반에 걸쳐 기관용 AI 예측 플랫폼 조달이 이루어지고 있기 때문입니다.
무료 커스터마이징 서비스:
본 보고서를 구매한 모든 고객은 아래 무료 맞춤화 옵션 중 하나를 이용할 수 있습니다.
- 기업 프로파일링
- 추가 시장 참여자(최대 3개사)에 대한 종합적인 프로파일링
- 주요 기업(최대 3개사) SWOT 분석
- 지역별 세분화
- 고객의 요청에 따라 주요 국가 시장 추정 및 예측, 그리고 CAGR(참고: 타당성 확인에 따라 다름)
- 경쟁사 벤치마킹
- 제품 포트폴리오, 지리적 확장, 전략적 제휴를 기반으로 한 주요 기업 벤치마킹
목차
제1장 주요 요약
제2장 조사 프레임워크
제3장 시장 역학과 동향 분석
제4장 경쟁 환경과 전략적 평가
제5장 세계의 AI 기반 수확량 예측 플랫폼 시장 : 컴포넌트별
제6장 세계의 AI 기반 수확량 예측 플랫폼 시장 : 도입 모드별
제7장 세계의 AI 기반 수확량 예측 플랫폼 시장 : 기술별
제8장 세계의 AI 기반 수확량 예측 플랫폼 시장 : 용도별
제9장 세계의 AI 기반 수확량 예측 플랫폼 시장 : 최종사용자별
제10장 세계의 AI 기반 수확량 예측 플랫폼 시장 : 지역별
제11장 전략적 시장 정보
제12장 업계 동향과 전략적 이니셔티브
제13장 기업 개요
LSH 26.06.02According to Stratistics MRC, the Global AI-Powered Yield Forecasting Platforms Market is accounted for $2.8 billion in 2026 and is expected to reach $6.4 billion by 2034 growing at a CAGR of 10.8% during the forecast period. AI-powered yield forecasting platforms refer to cloud-based and on-premise software systems and integration services that apply machine learning models trained on historical production records, satellite imagery, weather data, soil health parameters, and crop growth monitoring inputs to generate field-level and regional crop yield predictions across commercial grain, oilseed, fruit, vegetable, and specialty crop production systems, enabling farmer marketing decisions, commodity trader risk management, food company procurement planning, and government food security policy planning with superior predictive accuracy compared to conventional agronomic yield estimation methods.
Market Dynamics:
Driver:
Agricultural Commodity Risk Management Demand
Grain trading, food manufacturing, and agricultural finance sectors requiring accurate advance crop yield intelligence for commodity procurement hedging, credit risk assessment, and supply planning investment are generating substantial commercial demand for AI yield forecasting platforms providing earlier and more spatially precise yield prediction than conventional government crop condition surveys. Climate change crop production volatility amplifying commodity price risk is intensifying commercial and institutional yield forecasting accuracy investment across the global food supply chain intelligence ecosystem.
Restraint:
Ground Truth Data Validation Requirements
AI yield forecasting model accuracy validation requiring extensive georeferenced historical yield data with calibrated GPS-enabled harvester monitors creates data availability barriers particularly in developing agricultural markets and smallholder farming systems where yield monitoring hardware penetration is insufficient to generate the dense historical ground truth datasets needed for reliable regional AI model training, limiting AI yield forecasting commercial deployment to larger commercial farming operations in developed agricultural markets with established precision yield monitoring infrastructure.
Opportunity:
Insurance Underwriting Parametric Integration
Agricultural crop insurance parametric product development using AI yield forecasting outputs as trigger parameters for automatic indemnity payment without claims adjustment field inspection represents a premium market opportunity for yield forecasting platform providers as insurance underwriters value objective AI-based yield deviation detection exceeding satellite vegetation index-based parametric triggers in crop-specific yield prediction accuracy, enabling superior product design and pricing for parametric agricultural insurance programs.
Threat:
Government Crop Estimate Competition
Well-established government agricultural statistical agency crop production estimate publication programs including USDA NASS, EU crop monitoring, and national programs providing free public crop yield forecasts create market positioning challenges for commercial AI yield forecasting platforms that must demonstrate materially superior prediction accuracy, timeliness, or spatial resolution relative to free government estimates to justify commercial subscription fees for agricultural market participants operating with constrained market intelligence budgets.
Covid-19 Impact:
COVID-19 supply chain disruptions and food security concerns amplifying institutional demand for accurate agricultural production forecasting to inform food policy and supply management decisions generated increased investment in AI crop yield prediction technology from both government and commercial food industry stakeholders. Post-pandemic food security investment elevation and commodity market volatility driven by climate disruptions continue sustaining commercial demand for sophisticated AI yield forecasting platform capability across diverse agricultural market participant segments.
The services segment is expected to be the largest during the forecast period
The services segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, due to dominant enterprise and institutional adoption of AI yield forecasting through managed service subscriptions providing custom regional and crop-specific forecast delivery, agronomic interpretation, and strategic decision support consultation that agricultural trading houses, food manufacturers, and government agencies require to translate AI forecast outputs into actionable market intelligence without requiring internal AI development and remote sensing data processing expertise.
The cloud-based segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the cloud-based segment is predicted to witness the highest growth rate, driven by agricultural market participant preference for cloud-delivered yield forecasting platform access enabling multi-region and multi-crop yield monitoring portfolio management through unified dashboards, combined with cloud platform continuous model improvement from aggregated global training data delivering superior prediction accuracy and expanding geographic coverage compared to on-premise systems limited to locally trained models without global agricultural data integration capability.
Region with largest share:
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, due to the United States hosting the world's most commercially mature AI agricultural forecasting market with leading platform companies including Descartes Labs, Climate LLC, and Taranis generating substantial North American revenue from grain trading, food manufacturing, and farm management customer segments, combined with the US commodity trading sector's deep investment culture in sophisticated market intelligence systems supporting premium forecasting platform subscription.
Region with highest CAGR:
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, due to China, India, and Southeast Asian countries investing heavily in food security monitoring infrastructure, rapidly expanding commercial agriculture sectors requiring production risk management intelligence, and government agricultural planning programs demanding improved regional yield prediction accuracy generating institutional AI forecasting platform procurement across Asia Pacific agricultural policy and commercial market participant segments.
Key players in the market
Some of the key players in AI-Powered Yield Forecasting Platforms Market include IBM Corporation, Microsoft Corporation, Google LLC, Amazon Web Services Inc., Trimble Inc., Deere & Company, Corteva Agriscience, Bayer AG, Syngenta Group, Climate LLC (Bayer), Granular Inc., Taranis, Descartes Labs, Prospera Technologies, AgEagle Aerial Systems, Planet Labs PBC, and CropX Technologies.
Key Developments:
In March 2026, Descartes Labs launched a global multi-crop AI yield forecasting platform providing 90-day advance county-level yield prediction across corn, soybean, and wheat production with documented mean absolute error improvement of 40 percent versus USDA estimates.
In February 2026, Planet Labs PBC introduced a daily satellite imagery-based crop yield monitoring subscription providing real-time canopy development tracking and AI yield model updates throughout the growing season for commercial grain trading and food procurement clients.
In December 2025, Climate LLC (Bayer) secured a major food company supply planning contract providing field-level US corn and soybean yield forecasting integrated with supply chain planning systems for 90-day procurement strategy optimization.
Components Covered:
- Software Platforms
- Hardware Integration
- Services
Deployment Modes Covered:
- Cloud-Based
- On-Premise
Technologies Covered:
- Machine Learning
- Predictive Analytics
- Remote Sensing
- Big Data Analytics
Applications Covered:
- Crop Yield Prediction
- Weather Impact Analysis
- Soil Data Analytics
- Resource Optimization
End Users Covered:
- Farmers
- Agribusinesses
- Government Agencies
- Financial Institutions
Regions Covered:
- North America
- United States
- Canada
- Mexico
- Europe
- United Kingdom
- Germany
- France
- Italy
- Spain
- Netherlands
- Belgium
- Sweden
- Switzerland
- Poland
- Rest of Europe
- Asia Pacific
- China
- Japan
- India
- South Korea
- Australia
- Indonesia
- Thailand
- Malaysia
- Singapore
- Vietnam
- Rest of Asia Pacific
- South America
- Brazil
- Argentina
- Colombia
- Chile
- Peru
- Rest of South America
- Rest of the World (RoW)
- Middle East
- Saudi Arabia
- United Arab Emirates
- Qatar
- Israel
- Rest of Middle East
- Africa
- South Africa
- Egypt
- Morocco
- Rest of Africa
What our report offers:
- Market share assessments for the regional and country-level segments
- Strategic recommendations for the new entrants
- Covers Market data for the years 2023, 2024, 2025, 2026, 2027, 2028, 2030, 2032 and 2034
- Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
- Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
- Competitive landscaping mapping the key common trends
- Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
- Supply chain trends mapping the latest technological advancements
Free Customization Offerings:
All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:
- Company Profiling
- Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
- SWOT Analysis of key players (up to 3)
- Regional Segmentation
- Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
- Competitive Benchmarking
- Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances
Table of Contents
1 Executive Summary
- 1.1 Market Snapshot and Key Highlights
- 1.2 Growth Drivers, Challenges, and Opportunities
- 1.3 Competitive Landscape Overview
- 1.4 Strategic Insights and Recommendations
2 Research Framework
- 2.1 Study Objectives and Scope
- 2.2 Stakeholder Analysis
- 2.3 Research Assumptions and Limitations
- 2.4 Research Methodology
- 2.4.1 Data Collection (Primary and Secondary)
- 2.4.2 Data Modeling and Estimation Techniques
- 2.4.3 Data Validation and Triangulation
- 2.4.4 Analytical and Forecasting Approach
3 Market Dynamics and Trend Analysis
- 3.1 Market Definition and Structure
- 3.2 Key Market Drivers
- 3.3 Market Restraints and Challenges
- 3.4 Growth Opportunities and Investment Hotspots
- 3.5 Industry Threats and Risk Assessment
- 3.6 Technology and Innovation Landscape
- 3.7 Emerging and High-Growth Markets
- 3.8 Regulatory and Policy Environment
- 3.9 Impact of COVID-19 and Recovery Outlook
4 Competitive and Strategic Assessment
- 4.1 Porter's Five Forces Analysis
- 4.1.1 Supplier Bargaining Power
- 4.1.2 Buyer Bargaining Power
- 4.1.3 Threat of Substitutes
- 4.1.4 Threat of New Entrants
- 4.1.5 Competitive Rivalry
- 4.2 Market Share Analysis of Key Players
- 4.3 Product Benchmarking and Performance Comparison
5 Global AI-Powered Yield Forecasting Platforms Market, By Component
- 5.1 Software Platforms
- 5.2 Hardware Integration
- 5.3 Services
6 Global AI-Powered Yield Forecasting Platforms Market, By Deployment Mode
- 6.1 Cloud-Based
- 6.2 On-Premise
7 Global AI-Powered Yield Forecasting Platforms Market, By Technology
- 7.1 Machine Learning
- 7.2 Predictive Analytics
- 7.3 Remote Sensing
- 7.4 Big Data Analytics
8 Global AI-Powered Yield Forecasting Platforms Market, By Application
- 8.1 Crop Yield Prediction
- 8.2 Weather Impact Analysis
- 8.3 Soil Data Analytics
- 8.4 Resource Optimization
9 Global AI-Powered Yield Forecasting Platforms Market, By End User
- 9.1 Farmers
- 9.2 Agribusinesses
- 9.3 Government Agencies
- 9.4 Financial Institutions
10 Global AI-Powered Yield Forecasting Platforms Market, By Geography
- 10.1 North America
- 10.1.1 United States
- 10.1.2 Canada
- 10.1.3 Mexico
- 10.2 Europe
- 10.2.1 United Kingdom
- 10.2.2 Germany
- 10.2.3 France
- 10.2.4 Italy
- 10.2.5 Spain
- 10.2.6 Netherlands
- 10.2.7 Belgium
- 10.2.8 Sweden
- 10.2.9 Switzerland
- 10.2.10 Poland
- 10.2.11 Rest of Europe
- 10.3 Asia Pacific
- 10.3.1 China
- 10.3.2 Japan
- 10.3.3 India
- 10.3.4 South Korea
- 10.3.5 Australia
- 10.3.6 Indonesia
- 10.3.7 Thailand
- 10.3.8 Malaysia
- 10.3.9 Singapore
- 10.3.10 Vietnam
- 10.3.11 Rest of Asia Pacific
- 10.4 South America
- 10.4.1 Brazil
- 10.4.2 Argentina
- 10.4.3 Colombia
- 10.4.4 Chile
- 10.4.5 Peru
- 10.4.6 Rest of South America
- 10.5 Rest of the World (RoW)
- 10.5.1 Middle East
- 10.5.1.1 Saudi Arabia
- 10.5.1.2 United Arab Emirates
- 10.5.1.3 Qatar
- 10.5.1.4 Israel
- 10.5.1.5 Rest of Middle East
- 10.5.2 Africa
- 10.5.2.1 South Africa
- 10.5.2.2 Egypt
- 10.5.2.3 Morocco
- 10.5.2.4 Rest of Africa
- 10.5.1 Middle East
11 Strategic Market Intelligence
- 11.1 Industry Value Network and Supply Chain Assessment
- 11.2 White-Space and Opportunity Mapping
- 11.3 Product Evolution and Market Life Cycle Analysis
- 11.4 Channel, Distributor, and Go-to-Market Assessment
12 Industry Developments and Strategic Initiatives
- 12.1 Mergers and Acquisitions
- 12.2 Partnerships, Alliances, and Joint Ventures
- 12.3 New Product Launches and Certifications
- 12.4 Capacity Expansion and Investments
- 12.5 Other Strategic Initiatives
13 Company Profiles
- 13.1 IBM Corporation
- 13.2 Microsoft Corporation
- 13.3 Google LLC
- 13.4 Amazon Web Services Inc.
- 13.5 Trimble Inc.
- 13.6 Deere & Company
- 13.7 Corteva Agriscience
- 13.8 Bayer AG
- 13.9 Syngenta Group
- 13.10 Climate LLC (Bayer)
- 13.11 Granular Inc.
- 13.12 Taranis
- 13.13 Descartes Labs
- 13.14 Prospera Technologies
- 13.15 AgEagle Aerial Systems
- 13.16 Planet Labs PBC
- 13.17 CropX Technologies
