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市場調査レポート
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1529412

サプライチェーン・物流における人工知能の世界市場：市場規模 - タイプ別、用途別、地域別、予測、2022～2032年

Global Artificial Intelligence in Supply Chain and Logistics Market Size study, by Type, by Application, and Regional Forecasts 2022-2032

出版日
ページ情報
英文 285 Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
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サプライチェーン・物流における人工知能の世界市場：市場規模 - タイプ別、用途別、地域別、予測、2022～2032年
出版日: 2024年08月05日
発行: Bizwit Research & Consulting LLP
ページ情報: 英文 285 Pages
納期: 2～3営業日
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概要

世界のサプライチェーン・物流における人工知能の市場規模は、2023年に約17億1,300万米ドルに達し、2024～2032年の予測期間中に10.1％以上の健全な成長率で成長すると予測されています。

サプライチェーン・物流における人工知能（AI）には、サプライチェーン業務の効率性、有効性、持続可能性を高めるためのAI技術とテクノロジーの利用が含まれます。AIを活用することで、サプライチェーン・物流の専門家は複雑な課題に対処し、タスクを自動化し、意思決定を最適化し、最終的に価値を創造することができます。AIの応用は、需要予測、在庫管理、生産計画、輸送ルーティング、倉庫管理、注文処理、顧客サービス、リスク管理など、サプライチェーン・物流のさまざまな側面に及びます。

急増するビッグデータ量は、サプライチェーン業務の可視性と透明性を高める必要性と相まって、市場成長を促進する主な要因となっています。AIの採用は、消費者サービスと満足度を向上させる能力によってさらに促進されます。とはいえ、市場の進展を妨げる顕著な課題は、AI技術に関する専門知識の不足です。透明で観察可能なサプライチェーン手法の需要は、市場を大きく牽引します。特に倉庫の在庫管理、在庫管理、製品の安全性、タイムリーな配送といった分野における自律的なデータ処理のために、ロジスティクス分野でのAIの統合は、現代のサプライチェーンにおけるAIの本質的な役割を強調しています。さらに、機械自動化とAIコンピューティングを促進する政府の規制とイニシアチブは、市場の成長をさらに後押しします。しかし、発展途上国における効果的なサプライチェーン情報ソリューションの導入は、いくつかの制約によって制限されているため、意識を高め、先進技術を事業運営に統合するための政府投資が促されています。

サプライチェーンオペレーションにおけるAI技術は、人間の労力を不要にし、大幅な時間とコストの節約をもたらします。この業務上の優位性は極めて重要な市場促進要因であり、大企業は将来の運用コストを削減するために機械自動化への投資をますます増やしています。様々なエンドユーザー産業がサプライチェーン市場でAI用途を活用しており、この分野の成長に貢献しています。IoTデバイスやクラウドコンピューティングサービスの導入が進むことで、データ処理に革命が起き、ビッグデータ技術はすでに物流業界に浸透しています。AIによるサプライチェーン自動化の動向は、自動化ソリューションへの継続的な需要を示唆しています。

北米がサプライチェーンAI市場を独占しているが、これは既存のサプライチェーンソリューションの強化に注力する新興経済諸国と主要な業界プレイヤーの存在に起因します。アジア太平洋は、自動車、小売業、製造業におけるディープラーニングと自然言語処理（NLP）技術の採用と、AIエコシステムにおける主要プレイヤーの存在によって、予測期間中に最も高いCAGRを経験すると予測されています。

目次

第1章 世界のサプライチェーン・物流における人工知能市場のエグゼクティブサマリー

  • 世界のサプライチェーン・物流における人工知能の市場規模・予測（2022～2032年）
  • 地域別概要
  • セグメント別概要
    • タイプ別
    • 用途別
  • 主要動向
  • 景気後退の影響
  • アナリストの結論・提言

第2章 世界のサプライチェーン・物流における人工知能市場の定義と調査前提条件

  • 調査目的
  • 市場の定義
  • 調査前提条件
    • 包含と除外
    • 制限事項
    • 供給サイドの分析
      • 入手可能性
      • インフラ
      • 規制環境
      • 市場競争
      • 経済性（消費者の視点）
    • 需要サイド分析
      • 規制の枠組み
      • 技術の進歩
      • 環境への配慮
      • 消費者の意識と受容
  • 調査手法
  • 調査対象年
  • 通貨換算レート

第3章 世界のサプライチェーン・物流における人工知能の市場力学

  • 市場促進要因
    • ビッグデータ量の増加
    • より高い可視性と透明性へのニーズ
    • AI導入の増加
  • 市場の課題
    • AI専門家の不足
    • サプライチェーンの複雑化
  • 市場機会
    • 政府の取り組みと規制
    • IoTとクラウドコンピューティングの進歩

第4章 世界のサプライチェーン・物流における人工知能市場の産業分析

  • ポーターのファイブフォースモデル
    • 供給企業の交渉力
    • 買い手の交渉力
    • 新規参入業者の脅威
    • 代替品の脅威
    • 競争企業間の敵対関係
    • ポーターのファイブフォースモデルへの未来的アプローチ
    • ポーターのファイブフォースの影響分析
  • PESTEL分析
    • 政治
    • 経済
    • 社会
    • 技術
    • 環境
    • 法律
  • 主な投資機会
  • 主要成功戦略
  • 破壊的動向
  • 業界専門家の視点
  • アナリストの結論・提言

第5章 世界のサプライチェーン・物流における人工知能の市場規模・予測：タイプ別、2022～2032年

  • セグメントダッシュボード
  • 世界のサプライチェーン・物流における人工知能市場：タイプ別収益動向分析、2022年・2032年
    • 人工ニューラルネットワーク
    • 機械学習
    • その他

第6章 世界のサプライチェーン・物流における人工知能の市場規模・予測：用途別、2022～2032年

  • セグメントダッシュボード
  • 世界のサプライチェーン・物流における人工知能市場：用途別収益動向分析、2022年・2032年
    • 在庫管理・計画
    • 輸送ネットワーク設計
    • 購買・供給管理
    • 需要計画と予測
    • その他

第7章 世界のサプライチェーン・物流における人工知能の市場規模・予測：地域別、2022～2032年

  • 北米
    • 米国
    • カナダ
  • 欧州
    • 英国
    • ドイツ
    • フランス
    • スペイン
    • イタリア
    • その他の欧州
  • アジア太平洋
    • 中国
    • インド
    • 日本
    • オーストラリア
    • 韓国
    • 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
    • その他のラテンアメリカ
  • 中東・アフリカ
    • サウジアラビア
    • 南アフリカ
    • その他の中東・アフリカ

第8章 競合情報

  • 主要企業のSWOT分析
  • 主要市場戦略
  • 企業プロファイル
    • IBM Corporation
      • 主要情報
      • 概要
      • 財務（データの入手可能性によります）
      • 製品概要
      • 市場戦略
    • Microsoft Corporation
    • Google LLC
    • Amazon Web Services（AWS）
    • Oracle Corporation
    • SAP SE
    • Nvidia Corporation
    • Intel Corporation
    • Cisco Systems, Inc.
    • Siemens AG
    • General Electric Company
    • Accenture plc
    • Splice Machine
    • PricewaterhouseCoopers（PwC）
    • Xilinx

第9章 調査プロセス

目次

The global Artificial Intelligence (AI) in Supply Chain and Logistics Market is valued at approximately USD 1713 million in 2023 and is anticipated to grow with a healthy growth rate of more than 10.1% over the forecast period 2024-2032. Artificial intelligence (AI) in supply chain and logistics encompasses the use of AI techniques and technologies to enhance the efficiency, effectiveness, and sustainability of supply chain operations. By leveraging AI, supply chain and logistics professionals can address complex challenges, automate tasks, optimize decision-making, and ultimately create value. AI's application spans various facets of supply chain and logistics, including demand forecasting, inventory management, production planning, transportation routing, warehouse management, order fulfilment, customer service, and risk management.

The burgeoning volume of big data, coupled with the need for greater visibility and transparency in supply chain operations, are key drivers propelling market growth. The adoption of AI is further enhanced by its ability to elevate consumer services and satisfaction levels. Nonetheless, a notable challenge impeding market progress is the scarcity of expertise in AI technology. The demand for transparent and observable supply chain methodologies significantly drives the market. AI's integration within the logistics sector, particularly for autonomous data processing in areas like warehouse stock management, inventory management, product safety, and timely delivery, underscores its essential role in modern supply chains. Additionally, government regulations and initiatives promoting machine automation and AI computing further bolster market growth. However, the adoption of effective supply chain information solutions in developing countries is limited by several constraints, prompting government investments to raise awareness and integrate advanced technologies into business operations.

AI technologies in supply chain operations eliminate the need for human effort, resulting in substantial time and cost savings. This operational advantage is a crucial market driver, with large companies increasingly investing in machine automation to reduce future operating costs. Various end-user industries are leveraging AI applications in the supply chain market, contributing to the sector's growth. The increasing adoption of IoT devices and cloud computing services revolutionizes data processing, with big data technology already prevalent in the logistics industry. The trend towards supply chain automation through AI suggests continued demand for automated solutions.

North America dominates the AI in supply chain market, attributed to the presence of developed economies focused on enhancing existing supply chain solutions and key industry players. The Asia Pacific region is projected to experience the highest CAGR during the forecast period, driven by the adoption of deep learning and Natural Language Processing (NLP) technologies in automotive, retail, and manufacturing industries, along with the presence of major players in the AI ecosystem.

Major market players included in this report are:

  • IBM Corporation
  • Microsoft Corporation
  • Google LLC
  • Amazon Web Services (AWS)
  • Oracle Corporation
  • SAP SE
  • Nvidia Corporation
  • Intel Corporation
  • Cisco Systems, Inc.
  • Siemens AG
  • General Electric Company
  • Accenture plc
  • Splice Machine
  • PricewaterhouseCoopers (PwC)
  • Xilinx

The detailed segments and sub-segment of the market are explained below:

By Type:

  • Artificial Neural Networks
  • Machine Learning
  • Others

By Application:

  • Inventory Control and Planning
  • Transportation Network Design
  • Purchasing and Supply Management
  • Demand Planning and Forecasting
  • Others

By Region:

  • North America
  • U.S.
  • Canada
  • Europe
  • UK
  • Germany
  • France
  • Spain
  • Italy
  • ROE
  • Asia Pacific
  • China
  • India
  • Japan
  • Australia
  • South Korea
  • RoAPAC
  • Latin America
  • Brazil
  • Mexico
  • RoLA
  • Middle East & Africa
  • Saudi Arabia
  • South Africa
  • RoMEA

Years considered for the study are as follows:

  • Historical year - 2022
  • Base year - 2023
  • Forecast period - 2024 to 2032

Key Takeaways:

  • Market Estimates & Forecast for 10 years from 2022 to 2032.
  • Annualized revenues and regional level analysis for each market segment.
  • Detailed analysis of geographical landscape with Country level analysis of major regions.
  • Competitive landscape with information on major players in the market.
  • Analysis of key business strategies and recommendations on future market approach.
  • Analysis of competitive structure of the market.
  • Demand side and supply side analysis of the market.

Table of Contents

Chapter 1. Global AI in Supply Chain and Logistics Market Executive Summary

  • 1.1. Global AI in Supply Chain and Logistics Market Size & Forecast (2022-2032)
  • 1.2. Regional Summary
  • 1.3. Segmental Summary
    • 1.3.1. By Type
    • 1.3.2. By Application
  • 1.4. Key Trends
  • 1.5. Recession Impact
  • 1.6. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 2. Global AI in Supply Chain and Logistics Market Definition and Research Assumptions

  • 2.1. Research Objective
  • 2.2. Market Definition
  • 2.3. Research Assumptions
    • 2.3.1. Inclusion & Exclusion
    • 2.3.2. Limitations
    • 2.3.3. Supply Side Analysis
      • 2.3.3.1. Availability
      • 2.3.3.2. Infrastructure
      • 2.3.3.3. Regulatory Environment
      • 2.3.3.4. Market Competition
      • 2.3.3.5. Economic Viability (Consumer's Perspective)
    • 2.3.4. Demand Side Analysis
      • 2.3.4.1. Regulatory frameworks
      • 2.3.4.2. Technological Advancements
      • 2.3.4.3. Environmental Considerations
      • 2.3.4.4. Consumer Awareness & Acceptance
  • 2.4. Estimation Methodology
  • 2.5. Years Considered for the Study
  • 2.6. Currency Conversion Rates

Chapter 3. Global AI in Supply Chain and Logistics Market Dynamics

  • 3.1. Market Drivers
    • 3.1.1. Increasing Volume of Big Data
    • 3.1.2. Need for Greater Visibility and Transparency
    • 3.1.3. Rising Adoption of AI
  • 3.2. Market Challenges
    • 3.2.1. Scarcity of AI Experts
    • 3.2.2. Complexity in Supply Chain
  • 3.3. Market Opportunities
    • 3.3.1. Government Initiatives and Regulations
    • 3.3.2. Advancements in IoT and Cloud Computing

Chapter 4. Global AI in Supply Chain and Logistics Market Industry Analysis

  • 4.1. Porter's 5 Force Model
    • 4.1.1. Bargaining Power of Suppliers
    • 4.1.2. Bargaining Power of Buyers
    • 4.1.3. Threat of New Entrants
    • 4.1.4. Threat of Substitutes
    • 4.1.5. Competitive Rivalry
    • 4.1.6. Futuristic Approach to Porter's 5 Force Model
    • 4.1.7. Porter's 5 Force Impact Analysis
  • 4.2. PESTEL Analysis
    • 4.2.1. Political
    • 4.2.2. Economical
    • 4.2.3. Social
    • 4.2.4. Technological
    • 4.2.5. Environmental
    • 4.2.6. Legal
  • 4.3. Top Investment Opportunity
  • 4.4. Top Winning Strategies
  • 4.5. Disruptive Trends
  • 4.6. Industry Expert Perspective
  • 4.7. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 5. Global AI in Supply Chain and Logistics Market Size & Forecasts by Type 2022-2032

  • 5.1. Segment Dashboard
  • 5.2. Global AI in Supply Chain and Logistics Market: Type Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Million)
    • 5.2.1. Artificial Neural Networks
    • 5.2.2. Machine Learning
    • 5.2.3. Others

Chapter 6. Global AI in Supply Chain and Logistics Market Size & Forecasts by Application 2022-2032

  • 6.1. Segment Dashboard
  • 6.2. Global AI in Supply Chain and Logistics Market: Application Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Million)
    • 6.2.1. Inventory Control and Planning
    • 6.2.2. Transportation Network Design
    • 6.2.3. Purchasing and Supply Management
    • 6.2.4. Demand Planning and Forecasting
    • 6.2.5. Others

Chapter 7. Global AI in Supply Chain and Logistics Market Size & Forecasts by Region 2022-2032

  • 7.1. North America AI in Supply Chain and Logistics Market
    • 7.1.1. U.S. AI in Supply Chain and Logistics Market
      • 7.1.1.1. Type breakdown size & forecasts, 2022-2032
      • 7.1.1.2. Application breakdown size & forecasts, 2022-2032
    • 7.1.2. Canada AI in Supply Chain and Logistics Market
  • 7.2. Europe AI in Supply Chain and Logistics Market
    • 7.2.1. U.K. AI in Supply Chain and Logistics Market
    • 7.2.2. Germany AI in Supply Chain and Logistics Market
    • 7.2.3. France AI in Supply Chain and Logistics Market
    • 7.2.4. Spain AI in Supply Chain and Logistics Market
    • 7.2.5. Italy AI in Supply Chain and Logistics Market
    • 7.2.6. Rest of Europe AI in Supply Chain and Logistics Market
  • 7.3. Asia-Pacific AI in Supply Chain and Logistics Market
    • 7.3.1. China AI in Supply Chain and Logistics Market
    • 7.3.2. India AI in Supply Chain and Logistics Market
    • 7.3.3. Japan AI in Supply Chain and Logistics Market
    • 7.3.4. Australia AI in Supply Chain and Logistics Market
    • 7.3.5. South Korea AI in Supply Chain and Logistics Market
    • 7.3.6. Rest of Asia Pacific AI in Supply Chain and Logistics Market
  • 7.4. Latin America AI in Supply Chain and Logistics Market
    • 7.4.1. Brazil AI in Supply Chain and Logistics Market
    • 7.4.2. Mexico AI in Supply Chain and Logistics Market
    • 7.4.3. Rest of Latin America AI in Supply Chain and Logistics Market
  • 7.5. Middle East & Africa AI in Supply Chain and Logistics Market
    • 7.5.1. Saudi Arabia AI in Supply Chain and Logistics Market
    • 7.5.2. South Africa AI in Supply Chain and Logistics Market
    • 7.5.3. Rest of Middle East & Africa AI in Supply Chain and Logistics Market

Chapter 8. Competitive Intelligence

  • 8.1. Key Company SWOT Analysis
  • 8.2. Top Market Strategies
  • 8.3. Company Profiles
    • 8.3.1. IBM Corporation
      • 8.3.1.1. Key Information
      • 8.3.1.2. Overview
      • 8.3.1.3. Financial (Subject to Data Availability)
      • 8.3.1.4. Product Summary
      • 8.3.1.5. Market Strategies
    • 8.3.2. Microsoft Corporation
    • 8.3.3. Google LLC
    • 8.3.4. Amazon Web Services (AWS)
    • 8.3.5. Oracle Corporation
    • 8.3.6. SAP SE
    • 8.3.7. Nvidia Corporation
    • 8.3.8. Intel Corporation
    • 8.3.9. Cisco Systems, Inc.
    • 8.3.10. Siemens AG
    • 8.3.11. General Electric Company
    • 8.3.12. Accenture plc
    • 8.3.13. Splice Machine
    • 8.3.14. PricewaterhouseCoopers (PwC)
    • 8.3.15. Xilinx

Chapter 9. Research Process

  • 9.1. Research Process
    • 9.1.1. Data Mining
    • 9.1.2. Analysis
    • 9.1.3. Market Estimation
    • 9.1.4. Validation
    • 9.1.5. Publishing
  • 9.2. Research Attributes