莫大な可能性を開放する：2025年以降、アグリゲノミクスイメージング分析が作物の収穫量に変革をもたらす

目次

• エグゼクティブサマリー：2025年における主要なトレンドと市場ドライバー
• テクノロジーの風景：アグリゲノミクスイメージング分析におけるイノベーション
• 主要プレイヤー：企業プロフィールおよび戦略的イニシアチブ
• 市場規模と予測（2025〜2030年）：成長機会と予測
• アプリケーションのスポットライト：作物育種から病害検出まで
• AIおよび機械学習との統合：次世代データインサイト
• 規制環境と標準：コンプライアンスのナビゲート
• 地域分析：北米、ヨーロッパ、アジア太平洋および新興市場
• 課題と障壁：データ、採用、インフラ
• 将来の展望：破壊的トレンドと2030年までの投資ホットスポット
• 出典 ＆ 参考文献

エグゼクティブサマリー：2025年における主要なトレンドと市場ドライバー

アグリゲノミクスのイメージング分析は、2025年には著しい変革が期待されており、高スループットのイメージング技術、人工知能（AI）駆動の分析、ゲノミクスとフィノミクスの統合によって推進されています。この分野では、ゲノミクスデータと先進的なイメージングプラットフォームの融合が進んでおり、植物や動物の遺伝学、ストレス応答および収量最適化について前例のない洞察を可能にしています。主要な農業技術開発者は、細胞および組織レベルでの詳細な表現型特徴をキャプチャするために、ハイパースペクトル、マルチスペクトル、および蛍光イメージングなどの自動イメージングシステムへの投資を加速しています。

市場を形作る重要なトレンドとして、AIと機械学習アルゴリズムの自動画像分析の普及があります。これらの高度なツールは、フィールドとラボで生成される膨大なデータセットを処理し、実用的な洞察を抽出して育種プログラムを加速し、精密農業を実現します。たとえば、Lemnatec（Nynomic AGの子会社）は、表現型特性と基礎的な遺伝的マーカーを関連付けるために、AI駆動の画像処理を統合した高スループットフィノタイピングプラットフォームのポートフォリオを拡大しました。同様に、PerkinElmerは、作物のゲノミクス研究に特化したイメージングソリューションを導入し、マルチスペクトルイメージングと堅牢な分析を統合して、遺伝子から表現型発見のワークフローをサポートしています。

もう一つの市場の推進要因は、ドローンベースおよびフィールド内イメージングプラットフォームの採用の増加です。これにより、多様な環境における作物および家畜のスケーラブルで非破壊的なモニタリングが可能となります。Trimbleのような企業は、精密農業ソリューションに高度なイメージングセンサーと分析を導入し、植物の健康、病気検出、収量予測をゲノミクスレベルでリアルタイムで評価する能力を引き出しています。

公的および私的な研究機関もアグリゲノミクスイメージング分析の推進に重要な役割を果たしています。国際トウモロコシ・小麦改良センター（CIMMYT）は、気候に強い作物品種の特定を加速するために、高解像度のイメージングをゲノミクスデータと統合しています。技術提供者と農業研究機関との協力は一層強化され、革新的なイメージングベースのジェノタイピングおよびフィノタイピングソリューションの開発を促進することが期待されています。

今後の市場見通しは依然として堅調です。イメージングセンサーの解像度、オートメーション、クラウドベースのデータ管理の急速な改善が、運用上の障壁を下げ、アグリゲノミクスイメージング分析の範囲をより多くの作物、家畜、および地理的地域に拡大することが期待されています。今後数年間、ゲノミクスとイメージング技術の相乗効果は、持続可能な農業の礎となり、育種者や生産者が気候変動の課題や進化する食料安全保障のニーズに迅速に応じることを可能にします。

テクノロジーの風景：アグリゲノミクスイメージング分析におけるイノベーション

アグリゲノミクスイメージング分析の風景は、2025年に向けて急速に進化しており、イメージングハードウェアと計算ゲノミクスの両方における進歩によって推進されています。アグリゲノミクスイメージング分析は、高解像度イメージング技術とゲノミクスデータの統合を指し、植物や動物の育種を加速し、作物の健康を監視し、収量予測の精度を高めることを目的としています。この学際的アプローチは、機械学習、ハイパースペクトルイメージング、および高スループットフィノタイピングプラットフォームにおける最近のブレークスルーによって支えられています。

世界的なイメージングおよびゲノミクスソリューションのリーダーから重要な革新が生まれています。たとえば、Lemnatecは、マルチスペクトルとハイパースペクトルイメージングを堅牢なデータ分析と統合した高スループット植物ファノタイピングプラットフォームを拡張しました。これらのシステムにより、研究者は遺伝的マーカーに関連付けられた微妙な表現型特性を判別し、育種プログラムで望ましい遺伝子型の選択を促進できるようになります。同様に、PerkinElmerは、植物および種子分析のために特別に設計された自動イメージングシステムを進化させており、成長、病気抵抗性、ストレス応答のリアルタイムモニタリングを可能にします。

ソフトウェア面では、複雑なイメージングデータセットを分析するために、ディープラーニングアルゴリズムがますます導入されています。Bioseroのような企業は、イメージングデバイスをゲノミクスデータ管理とシームレスに統合するワークフロー自動化プラットフォームを提供しており、マルチモーダルデータ融合と下流の分析を効率化しています。この統合は、育種および作物管理において、高次元のイメージングデータを実用的なゲノミクス洞察に変換するために不可欠です。

動物ゲノミクスにおいては、Neogen Corporationが、遺伝的マーカーとデジタルイメージングを活用して、家畜の筋肉の組成や病気の感受性などの特性を評価しています。このアプローチはより正確な選択と群管理をサポートし、農業分野全体におけるイメージング分析の広範な適用可能性を強調しています。

今後数年間にわたるアグリゲノミクスイメージング分析の展望は非常に有望です。エッジコンピューティングやクラウドベースの分析の普及により、プラットフォームはよりスケーラブルでアクセスしやすくなり、研究機関から商業生産者や育種者へと採用が拡大することが期待されています。さらに、国際ポテトセンター（CIP）などの組織が推進するオープンデータイニシアチブや相互運用性標準は、業界全体での協力的な革新とデータ共有を促進しています。

2027年までには、アグリゲノミクスイメージング分析が食料安全保障の課題に対処し、持続可能な農業を支援し、気候変動に対する作物や家畜のレジリエンスを高める中心的な役割を果たすと予想されています。イメージング、ゲノミクス、人工知能の融合は、世界中の農業研究および生産慣行を革命的に変えることが期待されています。

主要プレイヤー：企業プロフィールおよび戦略的イニシアチブ

2025年のアグリゲノミクスイメージング分析セクターは、急速な技術革新と主要な業界プレイヤーからの戦略的イニシアチブによって特徴付けられています。企業は、高スループットのイメージング、人工知能（AI）、統合オミクスプラットフォームを活用して、作物のファノタイピング、病害検出、特性選択を強化しています。以下は、主要プレイヤーのプロフィールと、その風景を形成する最近のイニシアチブです。

• Lemnatec GmbH：Lemnatecは植物ファノタイピングソリューションの先駆者であり、アグリゲノミクス研究のためのマルチスペクトル、ハイパースペクトル、および3Dイメージングを統合した高度なイメージングシステムを提供しています。2024〜2025年にかけて、Lemnatecは“PhenoAIxpert”プラットフォームを拡大し、自動化された特性分析のためのディープラーニングアルゴリズムを組み込み、より精密な遺伝子型-表現型の相関関係を促進し、大規模な育種プログラムのスループットを向上させました。
• キーエンス株式会社：キーエンスは、高解像度イメージングを植物ゲノミクスに向けて進化させ、2025年には洗練されたデジタル顕微鏡と画像処理ソフトウェアを導入しました。彼らのソリューションは、急速で高忠実度のイメージングが遺伝的マーカーを物理的特性に結びつける上で重要なゲノタイピング-フィノタイピングワークフローでますます採用されています。
• Biosero, Inc.：2025年、BioseroはアグリゲノミクスラボにおけるオートメーションとAIの統合を強化しました。彼らの“Green Button Go”プラットフォームは、イメージング、サンプル処理、およびデータ管理を調整し、高スループットの表現型スクリーニングを効率化し、作物改善および病気耐性プロジェクトのためのマルチオミクスデータ取得をサポートします。
• Thermo Fisher Scientific Inc.：Thermo Fisherは、ゲノミクスやフィノミクスのためのイメージングおよび分析ツールを拡充し続けています。2025年には、植物組織分析や遺伝子発現マッピングに特化した共焦点および高コンテンツイメージングシステム用の強化されたソフトウェアモジュールをリリースし、精密育種や遺伝子編集研究を支援します。
• PerkinElmer, Inc.：PerkinElmerは、アグリゲノミクスのニーズの高まりに応じてイメージングおよびインフォマティクスプラットフォームを拡大しています。彼らの2025年のイニシアチブは、クラウドベースの画像分析とゲノミクスデータとの統合に重点を置き、植物特性発見および環境適応に関する大規模な研究を促進します。

今後の展望として、これらの技術提供者と種子会社、研究機関、農業バイオテクノロジー企業との協力が加速することが期待されます。AI駆動のイメージング、マルチオミクス、およびオートメーションの融合は、アグリゲノミクス分析へのアクセスをさらに民主化し、今後数年間の作物科学、持続可能性、食料安全保障における革新を促進します。

市場規模と予測（2025〜2030年）：成長機会と予測

アグリゲノミクスイメージング分析市場は、2025年から2030年にかけて、ハイスループットフィノタイピング、精密農業、マルチオミクスデータの統合によって大きな拡大が見込まれています。2025年には、市場活動が既存の農業技術企業と、人工知能（AI）や機械学習（ML）を活用して複雑なイメージングデータセットを解釈する新しいプレイヤーによって推進されています。たとえば、LemnaTecやPlant-DiTechのような企業は、グローバルな作物育種プログラムに関連する植物特性を評価するために、高スループットのハイパースペクトル、熱、および3Dイメージングを組み合わせた高度なフィノタイピングプラットフォームを提供しています。

アグリゲノミクスにおけるイメージング分析の採用が加速しているのは、ゲノミクスデータと表現型の成果を大規模でリンクさせる必要が高まっているからです。2025年には、Corteva AgriscienceやSyngentaが調整を行っている大規模なゲノタイピングプロジェクトが、育種パイプラインにイメージング分析を統合し、収量予測とストレス耐性評価を強化します。これらの取り組みは、異なる環境間での高解像度の時系列データを提供する自動フィールドフィノタイピングシステムやドローンベースのイメージングの普及によって支えられています。

今後を見据えると、市場は2030年までに二桁の複合年間成長率（CAGR）を達成することが期待されています。この見通しは、いくつかのトレンドによって支えられています：

• CyVerseによるグローバルなフィノタイピングネットワークの拡張、イメージングとゲノミクスの統合のためのクラウドベースのデータストレージと分析ツールを提供。
• バイエル作物科学などの主要な種子および農業バイオテクノロジー企業による自動イメージングソリューションへの投資の増加。
• PhenospexやPhenome Networksのイノベーションパイプラインで見られる新しいイメージングモダリティ（例：蛍光寿命イメージング）およびマルチセンサーアレイの出現。
• 公的および私的な育種者からのコスト効率の良い高スループットイメージングソリューションへの需要の増加。

2030年までに、ゲノミクス、AI駆動の画像分析、そして自動化されたフィノタイピングプラットフォームの融合により、アグリゲノミクスイメージング分析が作物改善や農業R＆Dパイプラインの標準的な要素となることが期待されています。業界のリーダーは、持続可能性、気候適応、食料安全保障のイニシアチブにおける応用の拡大から恩恵を受けるでしょう。

アプリケーションのスポットライト：作物育種から病害検出まで

アグリゲノミクスイメージング分析は、ゲノミクスと高度なイメージング技術の交差点に位置しており、農業を変革する高スループットでデータ駆動の洞察を可能にしています。2025年には、この分野では作物育種から病気検出までのアプリケーションを簡素化するために、イメージングプラットフォームの重要な採用が見られています。

主なアプリケーションは精密作物育種にあります。ハイパースペクトルカメラ、マルチスペクトルセンサー、および高解像度RGBプラットフォームなどのイメージングシステムは、研究者が数千の植物を非破壊的に表現型化し、成長率、ストレス応答、特性の遺伝性に関するデータをキャプチャすることを可能にします。例えば、Lemnatec GmbHは、イメージングとゲノミクスデータを統合した自動化されたファノタイピングソリューションを提供し、育種者が最適な遺伝的特性を持つ植物を選択するのをサポートしています。これらのプラットフォームは、制御された環境や大規模なフィールド試験で使用され、レジリエントで高収量の作物の開発を加速しています。

病害検出はもう一つの重要な領域です。イメージング分析システムは、機械学習アルゴリズムと組み合わせることで、人間の目には見えない生物的および非生物的ストレスの初期兆候を特定できます。Pix4Dのような企業は、ドローンベースのイメージングソリューションを提供し、広大な農業用地にわたる病気の広がりをマッピングします。これにより、迅速な介入が可能になるだけでなく、植物と病原体の相互作用に関するゲノム研究を支援します。

さらに、イメージング分析は環境要因が植物の性能に与える影響を監視するためにも使用されています。The Plant Phenomics Groupのような組織からの統合プラットフォームは、高解像度イメージングデータとゲノム情報の相関を可能にし、研究者が大規模に遺伝子型と環境との相互作用を解明できるようにしています。これにより、気候に強い作物品種の開発が支援されます。

将来を見据えると、さらなる革新の期待が高まります。今後数年間では、AI駆動の分析、エッジコンピューティング、クラウドベースのデータ管理がより深く統合され、研究と農業の両方でほぼリアルタイムの分析と意思決定が可能になります。高スループットイメージングとシーケンシングのコストが引き続き減少することで、中小規模の生産者にとってのアクセスも広がる見込みです。BASFが推進するデジタル農業イニシアチブのような業界共同作業は、イメージング、ゲノミクス、農業の洞察を実用化するためのさらなる推進力となると期待されています。

AIおよび機械学習との統合：次世代データインサイト

人工知能（AI）と機械学習（ML）のアグリゲノミクスイメージング分析への統合は、この分野を急速に進展させており、前例のないデータ洞察と運用効率を実現しています。2025年までに、この相乗効果により、高スループットのイメージングプラットフォーム（ハイパースペクトル、マルチスペクトル、蛍光イメージングなど）から得られたゲノムおよび表現型特性の検出、定量化、および解釈の方法が変革されます。

最も顕著な開発の一つは、複雑な植物のイメージングデータセットからの自動化された特徴抽出のためにディープラーニングアルゴリズムを展開することです。Lemnatecのような企業は、AI駆動の画像分析システムを活用して、様々な遺伝的および環境条件下での作物の微妙な表現型の変化を監視しています。これらのシステムは、膨大な画像群を処理し、手動の方法では検出不可能だったパターンや相関関係を特定することができます。

同様に、PhenospexやPerPlantは、イメージングセンサーとMLアルゴリズムを組み合わせて、植物の健康、成長率、ストレス応答に関するリアルタイムの洞察を提供するプラットフォームを提供しています。これらのソリューションは、遺伝情報データとシームレスに統合され、育種者や研究者が観察可能な特性を遺伝的マーカーと直接関連付けることを可能にし、マーカー支援選択と作物改善プログラムを加速します。

2025年には、AIモデルの解釈性がさらに向上し、「ブラックボックス」問題に対処できます。例えば、Corteva Agriscienceは、画像ベースのゲノム予測の決定プロセスを理解するのを助ける説明可能なAIフレームワークに投資しており、育種パイプラインにおける信頼と採用を促進しています。

もう一つの大きなトレンドは、エッジコンピューティングソリューションのスケーリングアップです。これにより、レイテンシと帯域幅の要件が削減され、現場で直接イメージングデータを処理できるようになります。TrimbleやJohn Deereは、農業機械にエッジAIモジュールを統合し、作物画像の瞬時分析を可能にしています。

今後数年間では、イメージング、ゲノミクス、および環境データストリームのより密接な統合がもたらされ、フェデレーティッドラーニングアプローチが感度の高い生データの共有なしに共同モデルの開発を可能にします。これらの進展は、より強固でスケーラブルな、プライバシー意識のあるアグリゲノミクス研究エコシステムを支え、作物のレジリエンス、食料安全保障、持続可能な農業に関する世界的な取り組みをサポートします。

規制環境と標準：コンプライアンスのナビゲート

アグリゲノミクスイメージング分析の規制環境は、農業における高度なデジタルおよびゲノム技術の採用が高まるにつれて急速に進化しています。2025年までに、規制機関や業界団体は、イメージング由来のゲノムデータの信頼性、正確性、および倫理的な使用を確保するための調和のとれた標準、データプライバシー保護、品質保証措置の確立に重点を置いています。

重要な進展として、デジタルイメージングとデータ管理に関するガイドラインを作成している国際標準化機構（ISO）やASTM Internationalのような標準化機関の関与が高まっています。ISOの進行中の作業（ISO/TC 276 バイオテクノロジー技術委員会を含む）は、サンプル取り扱いや画像データの相互運用性、アグリゲノミクスパイプライン全体のトレーサビリティに関する標準を扱っています。これらの取り組みは、イメージング分析の結果が異なるラボや国境を越えて信頼性をもって再現可能であることを保証することを目指しています。

並行して、欧州食品安全機関（EFSA）や米国農務省（USDA）などの規制機関は、作物育種、病気検出、特性分析におけるイメージング技術の統合を反映したガイドラインを更新しています。2025年には、特に画像データがゲノムおよび地理情報と組み合わさるにつれて、データプライバシー規制の遵守にますます重点が置かれています。Lemnatec GmbHやPhenome Networksのようなアグリゲノミクスイメージングソリューションの提供者は、これらの要件に対応するために、堅牢なデータ暗号化およびユーザー同意メカニズムを組み込んでいます。

さらに、業界主導の認証プログラムが新たに登場しています。バイエル作物科学部門のような組織は、アグリゲノミクス研究におけるイメージングキャリブレーション、データ注釈、AIモデルの検証のためのベストプラクティスを定義するための共同イニシアチブに積極的に参加しています。これらの協力は、規制監査や科学的再現性に重要なオープンデータフォーマットとリファレンスデータセットの採用を促進しています。

今後の規制展望は、AIガバナンスフレームワークのより深い統合を含み、機関は画像解釈に使用される機械学習アルゴリズムが透明性やバイアス軽減の基準を満たしているかどうかを評価しています。利害関係者は、イメージング解像度の向上やマルチモーダルデータセット（画像、オミクス、およびフィールドデータを組み合わせたもの）が普及する中で、基準の更新が継続されることを見込んでいます。企業や研究機関は、規制の進展に関与し、急速に進化するアグリゲノミクスイメージング分析の分野でコンプライアンスとリーダーシップを確保するために業界のコンソーシアムに参加することが推奨されます。

地域分析：北米、ヨーロッパ、アジア太平洋および新興市場

アグリゲノミクスイメージング分析の全球的な風景は急速に進化しており、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、新興市場における革新と採用の明確な地域的トレンドがあります。2025年現在、これらの地域は、ハイパースペクトルイメージング、高スループットのフィノタイピング、AI駆動の画像分析などの高度なイメージング技術を活用して、作物育種、病害検出、収量最適化を向上させています。

• 北米：
  米国とカナダは、精密農業とゲノミクス研究への堅実な投資によって先頭を維持しています。機関や企業は、高解像度イメージングとゲノミクスを統合してフィノタイピングを加速しています。たとえば、LemnaTec（現在はVWR、Avantorの一部）は、種子、植物、根の分析のための自動化イメージングプラットフォームを提供し、米国の農業研究センターで広く導入されています。また、この地域は、Phenome Networksとの共同作業を通じて、オープンデータやAI駆動の画像分析を促進する公的および私的なパートナーシップの恩恵を受けています。
• ヨーロッパ：
  ヨーロッパの国々は、EU資金によるイニシアチブや国境を越えた研究ネットワークを通じてアグリゲノミクスイメージングを進めています。ドイツ、オランダ、フランスは、欧州植物フィノタイピングネットワーク（EPPN2020）などの主要なフィノタイピングコンソーシアムをホストしており、ゲノミクスベースの植物研究のための最先端のイメージング施設へのアクセスを提供しています。チェコ共和国のPhoton Systems Instrumentsなどの企業は、クロロフィル蛍光や根アーキテクチャのためのイメージングシステムを提供し、気候適応をターゲットとした育種プログラムを支援しています。
• アジア太平洋：
  この地域は、中国、日本、オーストラリアを中心に急速な拡大を経験しています。中国の企業は、食料安全保障やスマート農業に焦点を当てた国のイニシアチブに支えられ、大規模な作物ゲノタイピングやフィノタイピングのための高スループットイメージングを拡大しています。日本の企業は、米や他の主食の品質評価のためにマルチスペクトルイメージングを展開しています。オーストラリアのオーストラリア植物ファノミクス施設は、多様な環境条件下で遺伝子型を表現型にリンクさせるための世界的なイメージングインフラを確立しています。
• 新興市場：
  ラテンアメリカ、アフリカ、そして東南アジアでの採用は増加しつつありますが、進展は遅めです。戦略的な投資とパートナーシップは、技術移転と能力構築を可能にしています。CIMMYTのような組織は、メキシコやサハラ以南のアフリカにおけるトウモロコシや小麦の育種プログラムにイメージングベースのフィノタイピングを展開し、作物の適応能力と収量を向上させることを目指しています。

2025年以降を見据えると、地域間の協力、イメージングシステムのコスト削減、クラウドベースのゲノミクスプラットフォームとの統合が、アグリゲノミクスイメージング分析のさらなる民主化を促進すると期待されています。これにより、地域の農業生態系の課題に適した、より精密でデータ駆動の作物改善戦略が可能となるでしょう。

課題と障壁：データ、採用、インフラ

アグリゲノミクスイメージング分析は、ゲノミクス、フィノタイピング、高度なイメージング技術の交差点に位置しており、植物や動物の特性に対する前例のない洞察を提供します。その約束にもかかわらず、この分野は2025年に向けて、特にデータ管理、農業セクター全体での採用、そして支援インフラに関して重要な課題と障壁に直面しています。

主な課題は、高スループットイメージングプラットフォームによって生成される膨大な量と複雑さのデータです。LemnatecやPhenospexのような最新のフィノタイピングシステムは、ハイパースペクトル、熱、および3Dイメージングを含むマルチモーダルデータを1回の実験でテラバイト単位で生成できます。これらのデータストリームの管理、保存、分析には堅固な計算インフラと専門的なパイプラインが必要ですが、伝統的な農業研究環境ではこれらが不足しています。相互運用性とデータ標準化の問題は未解決であり、たとえば、Lemnatecは、コラボレーションとゲノミクスデータとの統合を促進するために共通のデータフレームワークの必要性を強調しています。

採用は別の障壁です。大手農業企業や研究機関は高度なイメージング分析を導入し始めていますが、中小企業（SME）や公共の育種プログラムは、しばしば高額な費用と技術的な複雑さに直面しています。バイエルやCorteva Agriscienceのような企業はデジタル農業プラットフォームに投資を行っていますが、広範な採用は高度なスキルを持つ人材の不足や、非専門家向けに調整された分析ツールへのアクセスの制限によって妨げられています。Illuminaなどが促進する訓練およびスキル向上プログラムはこれらのギャップに対処し始めていますが、労働者の育成のペースは技術の進展に追いついていません。

最後に、インフラは特にデジタル接続や計算リソースが限られた地域において持続的な障壁となっています。Terraのゲノムおよびフィノタイピングデータ分析プラットフォームのようなクラウドベースのソリューションが登場し、強力なコンピューティングへの分散アクセスが可能になっています。しかし、信頼性のあるインターネットアクセスとデータ転送は多くの農業地域で問題となっています。ハードウェアコスト、センサーのメンテナンス、標準化されたイメージングプロトコルの必要性は、Phenospexが指摘するように、追加の複雑さをもたらします。

今後は、産業の協力や公私パートナーシップがこれらの課題に対処する上で重要な役割を果たすことが期待されています。標準化の取り組み、拡大したトレーニングプログラム、およびデジタルインフラへの投資が、2025年以降のアグリゲノミクスイメージング分析の採用と有用性を加速させることが期待されます。

将来の展望：破壊的トレンドと2030年までの投資ホットスポット

アグリゲノミクスイメージング分析は、2030年までにセンサー技術、人工知能（AI）、および高スループットのゲノミクスの急速な進展によって大きな変革を迎えるでしょう。ゲノミクスとイメージング技術の交差点が深くなるにつれて、作物育種、病気耐性、収量最適化を再定義する約束のある破壊的トレンドが浮上しています。

最も注目すべきトレンドの一つは、マルチスペクトルおよびハイパースペクトルイメージングのゲノムシーケンシングプラットフォームとの統合です。Lemnatec GmbHやPhenomixのような企業は、高解像度イメージングを環境および遺伝データと組み合わせた高度なフィノタイピングシステムを開発しており、研究者がリアルタイムで遺伝子発現や特性の現れを視覚化できるようにしています。これらのプラットフォームは2025年までによりアクセス可能で拡張可能になると期待されており、より大規模なフィールドベースの研究や、高スループットの実施が可能になります。

AI駆動の画像分析は、さらに多くの投資を引き付ける領域です。バイエルAGやCorteva Agriscienceは、ディープラーニングアルゴリズムを活用して、イメージングデータセットから表現型特性を自動化して抽出し、分析パイプラインを大幅に迅速化しています。AIモデルが進化し続けると、微妙な視覚マーカーと基礎的な遺伝的変異との相関付ける能力が、より正確で予測可能な育種プログラムを推進します。

クラウドベースの分析およびデータの相互運用性も増加しています。Thermo Fisher Scientificの情報学ソリューションプラットフォームは、イメージングおよびゲノミクスからのマルチスケールデータを処理できる能力が高まっており、協力的研究や大規模なゲノム選択の取り組みを世界中でサポートしています。このトレンドは加速すると予想されており、組織はデータ共有と異なる機関間の研究を促進するためにオープンデータフレームワークと標準化プロトコルを優先するでしょう。

将来を見据えると、投資のホットスポットとして、リアルタイムのフィールド試験や環境ストレス応答を監視することを可能にするポータブルおよびドローンベースのイメージングシステムが含まれるでしょう。senseFly（AgEagleの子会社）やDJIワは、アグリゲノミクス研究に特化したマルチスペクトルセンサーを統合したUAVプラットフォームの開発において最前線にいます。これらの技術は、分散型データ収集を促進し、コストを削減し、遺伝子型から表現型への発見の速度を向上させることが期待されています。

2030年までに、ゲノミクス、AI、およびイメージングの融合により、アグリゲノミクス研究の境界が再定義され、作物改善や持続可能性の新たなフロンティアが開かれるでしょう。スケーラブルなイメージングインフラ、AI駆動の分析、および相互運用データプラットフォームへの投資を行う利害関係者が、業界の急速な進化から最も大きな恩恵を受けるでしょう。

出典 ＆ 参考文献

• Lemnatec
• PerkinElmer
• Trimble
• 国際トウモロコシ・小麦改良センター（CIMMYT）
• Biosero
• Neogen Corporation
• Thermo Fisher Scientific Inc.
• Plant-DiTech
• Corteva Agriscience
• Syngenta
• Phenospex
• Phenome Networks
• Pix4D
• The Plant Phenomics Group
• BASF
• 国際標準化機構（ISO）
• ASTM International
• 欧州食品安全機関（EFSA）
• 欧州植物フィノタイピングネットワーク
• Photon Systems Instruments
• Lemnatec
• Illumina
• Terra
• Phenomix
• senseFly