物流市場における生成 AI - タイプ別 (変分オートエンコーダ (VAE)、生成的敵対ネットワーク (GAN)、再帰型ニューラルネットワーク (RNN)、長短期記憶 (LSTM) ネットワーク)、コンポーネント別、展開モデル別、アプリケーション別、エンドユーザー別予測 2024 - 2032

物流における生成AI市場 - タイプ別（変分オートエンコーダ（VAE）、生成敵対ネットワーク（GAN）、リカレントニューラルネットワーク（RNN）、長短期記憶（LSTM）ネットワーク）、コンポーネント別、展開モデル別、アプリケーション別、エンドユーザー別予測2024 - 2032

物流における生成AI市場規模

物流における生成AI市場規模は2023年に8億6,430万米ドルと評価され、2024年から2032年の間に33.2％を超えるCAGRを記録すると予測されています。

生成AIは需要を予測し、潜在的な混乱を特定し、代替ルートやソリューションを提案することで、サプライ チェーンを最適化し、効率を高めてコストを削減します。

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在庫追跡、スペース利用、予測メンテナンスなどの倉庫管理における AI 主導の自動化により、業務が合理化され、精度が向上します。生成 AI アルゴリズムは、交通パターン、気象条件、その他の変数を分析することで、より効率的なルート計画と最適化を可能にし、配達時間と燃料消費を削減します。

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生成 AI を活用した高度な 予測分析 により、需要予測の精度が向上し、物流会社の在庫管理、無駄の削減、全体的なコスト効率の向上に役立ちます。AI 駆動のチャットボットと仮想アシスタントは、リアルタイムの更新情報の提供、問い合わせへの対応、問題の迅速な解決により、顧客サービスを強化します。たとえば、2024 年 2 月、IBM は在庫管理の最適化を目的とした革新的な AI 駆動ツールである Maximo MRO Inventory Optimization をリリースしました。このソリューションは、履歴データを分析し、予測分析を利用することで、企業が在庫レベルをより効率的に管理し、余剰在庫を減らし、財務実績を向上させるのに役立ちます。

重要な制限の 1 つは、高品質のデータの可用性です。Generative AI は、正確な予測と意思決定を行うために、高品質で包括的なデータに大きく依存しています。一貫性のない、不完全な、または偏ったデータは、最適ではない結果につながる可能性があります。Generative AI は、トレーニング データに存在する偏りを永続化または増幅し、不公平または非倫理的な結果につながる可能性があります。これらの偏りに対処し、倫理的な AI プラクティスを確保することが重要です。

Generative AI を物流システムに統合することは複雑になる可能性があります。多くの物流会社は、新しい AI テクノロジーとシームレスに統合できない可能性のあるレガシー システムを使用しています。これらのシステムのアップグレードまたは交換には、コストと時間がかかります。Generative AI を実装するには、専門知識とスキルが必要です。 AI システムを効果的に使用および管理できるように従業員をトレーニングすることは、大きな課題であり、投資になる可能性があります。

物流における生成 AI の市場動向

物流業界の生成 AI は、さまざまな業界プレーヤーによる革新的なソリューションの出現により、注目すべきトレンドを迎えています。これらの革新的なベンチャーは、既存のプレーヤーとのパートナーシップを活用して独自のカスタマイズされたソリューションを提供することで、物流における生成 AI の状況を再形成しています。ジェネレーティブ AI は、需要をより正確に予測するためにますます使用されています。膨大なデータセットを分析することで、AI モデルは需要の傾向を予測できるため、物流会社は在庫管理を最適化し、過剰在庫と在庫切れの両方を削減できます。

ジェネレーティブ AI は、交通、天気、配送スケジュールに関するリアルタイム データを処理することで、ルート最適化を変革しています。これにより、物流プロバイダーは最も効率的なルートを特定し、燃料消費と配送時間を削減できます。倉庫での AI 主導の自動化は成長傾向にあり、ジェネレーティブ AI により、より高度なロボット操作が可能になります。これには、仕分け、梱包、返品管理などのタスクが含まれ、運用効率の向上と人件費の削減が実現します。ジェネレーティブ AI は、よりパーソナライズされたサービスを顧客に提供するために活用されています。これには、リアルタイムの追跡情報、カスタマイズされた配送オプション、出荷状況に関するプロアクティブなコミュニケーションの提供が含まれ、それによって顧客満足度が向上します。

たとえば、2024年2月、コンテナ船業界のプレーヤーであるMaerskは、需要予測のために生成AIモデルをテストし、予測の精度を高め、キャパシティプランニングを可能にすることを目指しました。

物流市場分析における生成AI

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タイプに基づいて、市場は変分エンコーダー（VAE）、生成的敵対ネットワーク（GAN）、リカレントニューラルネットワーク（RNN）、長短期記憶（LSTM）ネットワークなどに分類されます。VAEセグメントは、2032年までに市場シェアの30％以上を占めると予想されています。VAEは、物流モデルのトレーニング用の合成データを生成することでリソース割り当てを最適化し、広範な実世界のデータの必要性を減らすことができます。物流業務における異常は、通常のデータの分布を学習し、そこからの逸脱をフラグ付けすることで検出できます。

VAE は、物流におけるさまざまなリスク シナリオをシミュレートできるため、企業はサプライ チェーンの混乱や予期しないイベントなどのリスクに備え、リスクを軽減できます。VAE は物流の需要を予測し、在庫管理や効率的なサプライ チェーン運用を支援します。VAE によってルート最適化アルゴリズムを最適化できるため、コスト削減と配送時間の短縮につながります。

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展開モードに基づいて、物流市場における生成 AI はクラウドとオンプレミスに分類されます。2023 年には、クラウド セグメントが市場シェアの 57.5% 以上を占めました。クラウド展開により、スケーラブルなインフラストラクチャが可能になり、物流会社は大量のデータを効率的に処理できます。これは、生成 AI モデルにとって重要です。クラウドベースのソリューションでは、従量課金モデルが提供されることがよくあります。物流会社の初期費用を削減し、AI の導入をより身近なものにします。クラウド展開により、さまざまな AI モデルやアルゴリズムを試す柔軟性が得られるため、物流会社は変化する市場動向に迅速に適応できます。クラウドベースの AI ソリューションは、インターネット接続があればどこからでもアクセスできるため、分散物流ネットワーク全体でリアルタイムの意思決定とコラボレーションが可能になります。

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北米は物流市場における生成 AI を独占し、2023 年には 2 億 7,400 万ドル以上の収益を生み出しました。北米の発達した IT インフラストラクチャは、物流における複雑な生成 AI モデルの実装をサポートし、リアルタイムの意思決定と最適化を可能にします。厳格なデータ プライバシーとセキュリティの規制により、物流業務におけるコンプライアンスを確保する生成 AI ソリューションの導入が促進されています。北米のeコマース部門の急成長により、在庫管理やラストマイル配送の最適化のための生成AIなど、AIを活用した物流ソリューションの需要が高まっています。

日本、中国、インドなどの国を含むアジア太平洋地域は、経済成長と可処分所得の増加に支えられ、物流業界における生成AIの中心地になりつつあります。中国と日本はAI投資をリードしており、AI主導のルート最適化や予知保全など、物流向けの生成AIの革新を推進しています。インドの多様なサプライチェーン環境により、物流プロセスの合理化、サプライチェーンの可視性の向上、リスクの軽減を目的とした生成AIの採用が促進されています。アジア太平洋地域は、ブロックチェーンやIoTなどの新興技術を採用し、それらを生成AIと統合して、効率性の向上とコスト削減を実現する堅牢な物流ソリューションを生み出しています。

ヨーロッパの持続可能性への重点は、環境に優しいルート計画や排出量削減のための生成AIなど、AIを活用した物流ソリューションの開発を推進しています。ドイツのインダストリー4.0イニシアチブは、スマート物流システムへの生成AIの統合を推進し、倉庫業務と在庫管理を最適化しています。英国では、EU離脱後の物流の課題により、通関の最適化とサプライチェーンの回復力のために生成AIの採用が促進されています。

UAEのスマートシティイニシアチブは、インテリジェント輸送システム、交通管理、都市物流の最適化のために物流における生成AIの採用を推進しています。この地域は国境を越えた貿易の中心地として戦略的な位置にあり、国際物流業務と通関手続きを最適化するための生成AIソリューションの必要性が高まっています。

物流市場シェアにおける生成AI

物流業界の生成AIはGoogle CloudとIBMが独占しています。15% を超える市場シェアを誇っています。TensorFlow や AutoML などの Google Cloud の AI および ML 機能により、物流企業は高度な生成 AI モデルを開発できます。クラウド インフラストラクチャは拡張性と俊敏性を提供し、物流の最適化のためのリアルタイムのデータ処理と分析を可能にします。Google のデータ分析と AI 主導の洞察に関する専門知識は、物流企業がサプライ チェーンの可視性、需要予測、ルートの最適化を向上させるのに役立ちます。

Watson AI や IBM Cloud Pak for Data などの IBM の AI 製品は、物流業界向けにカスタマイズされた高度な生成 AI 機能を提供します。その AI 主導のソリューションにより、物流プロセスにおける予測分析、異常検出、インテリジェントな意思決定が可能になります。ハイブリッドクラウドとエッジコンピューティングに関する IBM の専門知識により、分散物流ネットワーク全体にわたる AI の導入が容易になり、低レイテンシーとデータプライバシーが確保されます。

物流市場における生成 AI 企業

物流業界で生成 AI に取り組んでいる主な企業は次のとおりです。

• Blue Yonder
• CH Robinson
• FedEx Corp
• Google Cloud
• International Business Machines (IBM)
• Microsoft
• PackageX
• Salesforce

物流業界における生成 AI に関するニュース

• 2024 年 1 月、IBM は物流および輸送業界向けに特別に設計された新しい生成 AI ソリューション「LogiGen AI」を発表しました。このソリューションには、AI を活用したルート最適化、需要予測、異常検出機能が組み込まれており、物流会社は業務効率と顧客満足度を向上させることができます。
   
• 2023 年 12 月、UPS は物流ネットワークに「UPS AI Logistics Engine」と呼ばれる生成 AI アルゴリズムを実装し、荷物の仕分けと配送ルートを最適化しました。この AI を活用したアプローチにより、配送効率が向上し、輸送時間が短縮され、環境への影響が最小限に抑えられ、UPS の持続可能性の目標と顧客の期待に応えています。
   
• 2023 年 6 月、Microsoft は物流分野向けにカスタマイズされた生成 AI ツールキット「Azure AI Logistics Toolkit」をリリースしました。ルート最適化、サプライチェーン予測、リスク分析のための事前構築済みモデルを提供し、物流企業がAIの導入を加速し、データ主導の洞察を通じて運用の卓越性を推進できるようにします。

物流市場調査レポートにおける生成AIには、2021年から2032年までの収益（10億米ドル）の見積もりと予測を含む業界の詳細な調査が含まれています。

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市場、タイプ別

• 変分オートエンコーダー (VAE)
• 生成的敵対ネットワーク (GAN)
• 再帰型ニューラルネットワーク (RNN)
• 長短期記憶 (LSTM) ネットワーク
• その他

市場、コンポーネント別

• ソフトウェア
• サービス

市場、導入モード別

• クラウド
• オンプレミス

市場、アプリケーション別

• ルート最適化
  • 変分オートエンコーダー (VAE)
  • 生成的敵対ネットワーク (GAN)
  • 再帰型ニューラルネットワーク (RNN)
  • 長短期記憶 (LSTM) ネットワーク
  • その他
• 需要予測
  • 変分オートエンコーダー (VAE)
  • 生成的敵対ネットワーク (GAN)
  • 再帰型ニューラルネットワーク (RNN)
  • 長短期記憶 (LSTM) ネットワーク
  • その他
• 倉庫および在庫管理
  • 変分オートエンコーダー (VAE)
  • 生成的敵対的ネットワーク (GAN)
  • 再帰型ニューラル ネットワーク (RNN)
  • 長期短期記憶 (LSTM) ネットワーク
  • その他
• サプライ チェーンの自動化
  • 変分オートエンコーダー (VAE)
  • 敵対的生成ネットワーク (GAN)
  • 再帰型ニューラル ネットワーク (RNN)
  • 長期短期記憶 (LSTM) ネットワーク
  • その他
• 予知保全
  • 変分オートエンコーダー (VAE)
  • 敵対的生成ネットワーク (GAN)
  • 再帰型ニューラル ネットワーク (RNN)
  • 長期短期記憶 (LSTM) ネットワーク
  • その他
• リスク管理
  • 変分オートエンコーダー (VAE)
  • 生成的敵対ネットワーク (GAN)
  • 再帰型ニューラルネットワーク (RNN)
  • 長短期記憶 (LSTM) ネットワーク
  • その他
• カスタマイズされた物流ソリューション
  • 変分オートエンコーダー (VAE)
  • 生成的敵対ネットワーク (GAN)
  • 再帰型ニューラルネットワーク (RNN)
  • 長短期記憶 (LSTM) ネットワーク
  • その他
• その他
  • 変分オートエンコーダー (VAE)
  • 生成的敵対的ネットワーク (GAN)
  • 再帰型ニューラルネットワーク (RNN)
  • 長短期記憶 (LSTM) ネットワーク
  • その他

市場、エンドユーザー別

• 道路輸送
• 鉄道輸送
• 航空
• 海運、およびポート

上記の情報は、次の地域および国について提供されています

• 北米
  • 米国
  • カナダ
• ヨーロッパ
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • ロシア
  • 北欧
  • その他のヨーロッパ
• アジア太平洋
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • 韓国
  • ANZ
  • 東南アジア
  • その他のアジア太平洋
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
  • ラテンアメリカのその他の国
• MEA
  • UAE
  • サウジアラビア
  • 南アフリカ
  • MEA のその他の国