物流およびサプライ チェーン管理における AI の市場規模 (エンド ユーザー別 (自動車、小売)、アプリケーション別 (フリート管理、サプライ チェーン プランニング)、地理的範囲別、予測)。

物流とサプライチェーン管理における AI の市場規模と予測

物流とサプライチェーン管理における AI の市場規模は、2024 年に 8 億 3,308 万米ドルと評価され、2031 年までに 18 億 7,874 万米ドル に達すると予測されており、2024 年から 2031 年にかけて CAGR 10.7% で成長すると予測されています。

• 人工知能 (AI) は、タスクの自動化、プロセスの最適化、これまで想像もできなかったリアルタイムの洞察の提供により、物流とサプライチェーン管理を急速に変革しています。
• AI アルゴリズムは、販売履歴、気象パターン、ソーシャル メディアの感情など、さまざまなソースからの膨大な量のデータを分析し、トレンドを特定して将来の需要を予測できます。
• AI は、注文処理や出荷ルーティングなどの反復的なタスクを自動化するためにも使用でき、人間の労働者は戦略計画や顧客関係管理などのより複雑な活動に集中できるようになります。

物流およびサプライ チェーン管理における AI のグローバル市場のダイナミクス

物流およびサプライ チェーン管理における AI のグローバル市場を形成する主要な市場ダイナミクスは次のとおりです。

主要な市場推進要因

• ビッグ データと分析 大量のデータセット (ビッグデータと呼ばれることが多い) を収集して分析する機能は、物流における AI アプリケーションにとって不可欠です。 ビッグデータと分析の進歩により、AI はこのデータに秘められた可能性を引き出すことができます。 AI は、山のような情報をふるいにかけることで、以前は想像もできなかった方法でパターンを特定し、傾向を予測し、運用を最適化できます。 たとえば、AI は販売履歴、ソーシャル メディアの感情、さらには気象パターンを分析して、特定の製品の需要を驚くほど正確に予測できます。
• 電子商取引の台頭 急成長する電子商取引市場は、従来の物流ネットワークに負担をかけています。 AI は、プロセスを自動化し、配送ルートを最適化し、効率を改善して、より迅速でコスト効率の高い配送の需要を満たす方法を提供します。
• モノのインターネット (IoT) IoT デバイスの採用が増えるにつれて、倉庫、車両、在庫に埋め込まれたセンサーからリアルタイムでデータを収集できるようになりました。このリアルタイム データは、AI がプロセスを最適化し、情報に基づいた意思決定を行うために不可欠です。

主な課題

• データ セキュリティとプライバシーサプライ チェーンでは、顧客情報、企業秘密、財務データなどの機密データが扱われることがよくあります。AI ソリューションを実装するには、このデータを不正アクセス、サイバー攻撃、データ侵害から保護するための堅牢なセキュリティ プロトコルが必要です。企業は、データの収集、使用、保存方法に制限を課す GDPR や CCPA などのデータ プライバシー規制にも準拠する必要があります。データを適切に保護および管理しないと、多額の罰金や評判の低下を招く可能性があります。
• 説明可能性と透明性AI モデルは複雑になる可能性があり、意思決定に至る経緯を理解するのが難しくなります。この透明性の欠如により、説明責任と公平性に関する懸念が生じる可能性があります。たとえば、需要予測に使用される AI モデルは、特定の地域で特定の製品の需要が一貫して高くなると予測する場合があります。予測は正確かもしれませんが、決定の根拠が明確でなければ、AI の出力を信頼することは困難です。

主なトレンド

• 安全で透明なデータ共有のためのブロックチェーン技術ブロックチェーンを AI と統合して、サプライチェーンのさまざまな関係者間でデータを共有するための安全で透明なプラットフォームを作成できます。これにより、複雑なグローバル サプライ ネットワーク内の可視性、追跡可能性、信頼性が向上します。
• モノのインターネット (IoT) とのより緊密な統合サプライチェーン全体で IoT センサーの使用が増えると、在庫レベルから環境条件まで、あらゆるものに関する膨大な量のリアルタイム データが生成されます。 AI はこのデータを活用して、より情報に基づいた意思決定を行い、プロセスをリアルタイムで最適化します。

物流およびサプライ チェーン管理における AI 市場の地域分析

物流およびサプライ チェーン管理における AI 市場のより詳細な地域分析は次のとおりです。

北米

• 市場調査によると、北米は物流およびサプライ チェーン管理における AI 市場の予測期間を支配すると推定されています。北米企業は、サプライ チェーン業務への AI の統合の最前線に立っています。これは、タスクの自動化、プロセスの最適化、リアルタイムの洞察の獲得に役立つ AI への重点的な取り組みによって推進されており、これらすべてがよりスムーズで効率的な商品の流れにつながります。
• グローバル化された市場では、効率はコスト削減と納期の短縮につながり、北米企業に競争上の優位性をもたらします。
• 現在、機械学習はサプライ チェーン管理で使用される主要な AI テクノロジーであり、コンピューター ビジョンがそれに続きます。これらのテクノロジーは、需要予測、倉庫自動化、車両管理などのタスクに使用されています。
• 米国とカナダには、サプライチェーン向けの新しい AI ソリューションを絶えず革新し開発している世界有数のテクノロジー企業がいくつかあります。最先端のテクノロジーに簡単にアクセスできることが、市場の成長をさらに促進します。
• 北米の物流およびサプライチェーン管理市場における AI は、ダイナミックで急速に成長している分野です。AI テクノロジーの継続的な進歩と、イノベーションと投資への重点的な取り組みにより、この分野の世界的リーダーとしての北米の地位は確固たるものになるでしょう。

アジア太平洋

• APAC 地域は、世界で最も急速に成長している経済を誇り、効率的で最適化された物流ソリューションに対する需要が急増しています。AI は、業務を合理化し、この高まる需要を満たす大きな可能性を秘めています。
• APAC 地域には、テクノロジーに精通した大規模な人口がおり、AI などの新しいテクノロジーの採用を促進しています。これにより、AI を活用した物流ソリューションの実装と活用に適した環境が整います。
• 新しいデータを作成できる AI のサブフィールドである生成 AI は、2023 年から 2032 年の間に APAC サプライ チェーン市場で最も高い成長率が見込まれています。これは、AI を使用して新しいソリューションを生成し、革新的な方法で物流プロセスを最適化することへの関心が高まっていることを示しています。
• 物流とサプライ チェーン管理における AI の APAC 市場は、大きな可能性を秘めています。継続的な経済成長、政府の支援、AI 技術の進歩により、APAC 地域は、サプライ チェーンの最適化と変革のための AI の応用において世界的リーダーになる態勢が整っています。

ヨーロッパ

• ヨーロッパは、物流とサプライ チェーン管理における世界の AI 市場で重要な位置を占めています。ヨーロッパの企業は、サプライ チェーン内の自動化とプロセス最適化のために AI にますます注目しています。この効率化への取り組みは、コスト削減と競争力の強化につながります。
• 欧州連合 (EU) は、データのプライバシーとセキュリティを重視しながら、技術の進歩を積極的に推進しています。この重点により、物流部門における責任ある AI の開発と導入の枠組みが構築されます。
• サプライ チェーン計画と倉庫管理は、欧州市場における主要なアプリケーション セグメントです。これは、サプライ チェーン全体で計画と意思決定のプロセスを最適化すること、および倉庫内の効率を向上させることに重点が置かれていることを反映しています。
• 物流およびサプライ チェーン管理市場における欧州の AI は、有望な見通しを示しています。北米との競争やアジア太平洋地域の高成長の可能性が存在する一方で、ヨーロッパは強力な産業基盤、熟練した労働力、技術革新への注力により、世界の AI を活用した物流分野で重要なプレーヤーとしての地位を確立しています。

物流およびサプライ チェーン管理における世界の AI 市場セグメンテーション分析

物流およびサプライ チェーン管理における世界の AI 市場は、エンド ユーザー、アプリケーション、および地域に基づいてセグメント化されています。

物流およびサプライ チェーン管理における AI 市場、エンド ユーザー別

• 自動車
• 小売
• 消費財
• 食品および飲料
• その他

エンド ユーザーに基づいて、市場は自動車、小売、消費財、食品および飲料、その他に分類されます。人工知能のサプライ チェーン市場は、自動車部門が主流です。世界の自動車産業の急速な拡大が、この市場カテゴリーの成長の原因です。

物流およびサプライ チェーン管理市場における AI、アプリケーション別

• フリート管理
• サプライ チェーン プランニング
• 倉庫管理
• 仮想アシスタント
• その他

アプリケーションに基づいて、市場はフリート管理、サプライ チェーン プランニング、倉庫管理、仮想アシスタント、その他に分類されます。物流およびサプライ チェーン管理市場における AI は、サプライ チェーン プランニング セグメントによって支配されていました。この業界の成長は、より優れた工場のスケジュールと生産計画に対する需要の高まり、およびサプライ チェーンの意思決定の俊敏性と最適化の向上に起因しています。

物流およびサプライ チェーン管理における AI 市場、地域別

• 北米
• ヨーロッパ
• アジア太平洋
• その他の地域

地理的分析に基づいて、物流およびサプライ チェーン管理における世界の AI 市場は、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、その他の地域に分類されています。北米地域の大きな市場シェアは、現在のサプライチェーンソリューションの強化に注力している先進国の存在、この分野の主要プレーヤーの存在、および最先端技術を採用する傾向の高さに起因しています。

主要プレーヤー

「物流およびサプライチェーン管理市場における世界の AI」調査レポートは、IBM Corporation (米国)、Microsoft Corporation (米国)、Google LLC (米国)、Amazon.com, Inc. (米国)、Intel Corporation (米国)、Nvidia Corporation (米国)、Oracle Corporation (米国)、Samsung (韓国)、Lamasoft, Inc. (米国) などの主要プレーヤーを含む世界市場に重点を置いた貴重な洞察を提供します。

当社の市場分析には、このような主要プレーヤー専用のセクションも含まれており、アナリストは、すべての主要プレーヤーの財務諸表に関する洞察、製品のベンチマーク、および SWOT 分析を提供します。競争環境のセクションには、上記のプレーヤーの主要な開発戦略、市場シェア、および市場ランキングの分析も世界的に含まれています。

物流およびサプライチェーン管理における世界の AI 市場の最近の動向

• 2024 年 2 月、IBM は Wipro とのパートナーシップを拡大し、強化された AI サービスとサポートを顧客に提供すると発表しました。このコラボレーションでは、Wipro のビジネス変革および実装サービスの専門知識を活用して、企業が AI ソリューションをサプライチェーン業務に統合できるように支援します。この統合されたサービスは、プロセスを最適化し、意思決定を改善し、複雑なサプライチェーン全体のリスクを軽減できるエンドツーエンドの AI ソリューションに対する高まる需要に対応することを目的としています。
• 2021 年 7 月、Microsoft は、機械学習と人工知能を活用したエンドツーエンドのサプライチェーン ソリューションで定評のある Blue Yonder を買収し、AI を活用した物流分野で大きな動きを見せました。この買収により、マイクロソフトの市場における地位が強化され、Blue Yonder の業界をリードする需要予測、輸送管理、倉庫最適化、フルフィルメント機能にアクセスできるようになります。Blue Yonder のソリューションを Microsoft の Azure クラウド プラットフォームと統合することで、Microsoft は、あらゆる規模の企業がサプライ チェーンを最適化し、効率性を高め、競争上の優位性を獲得するのに役立つ AI を活用した包括的なツール スイートを提供できます。

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経済的要因と非経済的要因の両方を含むセグメンテーションに基づく市場の定性的および定量的分析 各セグメントとサブセグメントの市場価値 (10億米ドル) データの提供 最も急速な成長が見込まれ、市場を支配すると予想される地域とセグメントを示します 地域別の分析では、地域の製品/サービスの消費を強調し、各地域の市場に影響を与えている要因を示します 主要プレーヤーの市場ランキング、およびプロファイルされた企業の過去5年間の新しいサービス/製品の発売、パートナーシップ、事業拡大、買収を組み込んだ競争環境 会社概要、会社の洞察、製品主要な市場プレーヤーのベンチマークと SWOT 分析 最近の動向に関する業界の現在および将来の市場見通し。これには、新興地域と先進地域の両方における成長機会と推進要因、課題と制約が含まれます ポーターの 5 つの力の分析によるさまざまな視点からの市場の詳細な分析が含まれます バリュー チェーン市場のダイナミクス シナリオを通じて市場に関する洞察を提供し、今後数年間の市場の成長機会を提供します 6 か月間の販売後アナリスト サポート

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