ロジスティクスにおける機械学習市場、市場動向、成長促進要因、産業動向分析と予測、2024年～2032年

ロジスティクスにおける機械学習市場規模は、業務効率の改善とコスト削減に対する強い需要に牽引され、2024年から2032年にかけて23％以上のCAGRが見込まれます。

機械学習（ML）アルゴリズムを活用することで、物流企業は広範なデータセットを分析して需要を予測し、ルート計画を改良し、在庫管理を強化することができます。

機械学習により、ロジスティクス・プロバイダーは正確な配送推定を提供し、リアルタイムで出荷を監視し、顧客の履歴や嗜好に基づいてサービスをカスタマイズすることができます。急成長するeコマース分野は、迅速で信頼性の高い配送に対する需要の高まりと相まって、対応力と俊敏性を強化するMLソリューションの必要性を高めています。例えば、2024年1月、ロイド・リスト・インテリジェンスは、世界の商業海運のための「航空管制」システムを発表し、サプライチェーンの課題を軽減するために、船舶の到着、出発、停泊時間に関するタイムリーなデータを提供しました。

ロジスティクス部門におけるMLソリューションの実装、管理、最適化における重要な役割のため、サービス部門によるロジスティクスの機械学習市場規模は、コンポーネントに基づき、2024年から2032年の間に大きな成長をする予定です。コンサルティング、システム統合、管理などのサービスは、企業が機械学習を巧みに実装し、ソリューションをカスタマイズし、既存のシステムと統合するために不可欠です。

ロジスティクスにおける機械学習の市場価値は、車両管理分野から2032年までかなりの成長が見込まれます。これは、車両運用を最適化し、全体的な効率を向上させるために高度な分析を活用する必要性があることが背景にあります。MLアルゴリズムは、GPS、テレマティクス、 促進要因の行動など様々なソースからのデータを分析し、ルート計画を強化し、車両性能を監視し、メンテナンスの必要性を予測します。

アジア太平洋のロジスティクス業界における機械学習は、迅速な経済発展、eコマースの急増、サプライチェーンの改良への注力に後押しされ、2032年まで大幅な成長が見込まれます。都市化と産業成長が進む中、APAC諸国では、複雑なサプライチェーンと大量の商品を巧みに管理するために、先進的なロジスティクス・ソリューションへの注目が高まっています。

目次

第1章 調査手法と調査範囲

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 業界洞察

• エコシステム分析
• サプライヤーの状況
  • プラットフォームプロバイダー
  • ソフトウェアプロバイダー
  • サービスプロバイダー
  • 流通チャネル
  • エンドユーザー
• 利益率分析
• テクノロジーとイノベーションの展望
• 特許分析
• 主要ニュースと取り組み
• 規制状況
• 影響要因
  • 促進要因
    • サプライチェーン・オペレーションの最適化の増加
    • 倉庫業務の自動化
    • eコマース分野の成長
    • 顧客体験の向上に対するニーズの高まり
  • 業界の潜在的リスク＆課題
    • データ品質と統合の問題
    • レガシーシステムとの統合
• 成長可能性分析
• ポーター分析
• PESTEL分析

第4章 競合情勢

• イントロダクション
• 企業シェア分析
• 競合のポジショニング・マトリックス
• 戦略展望マトリックス

第5章 市場推計・予測：コンポーネント別、2021年～2032年

• 主要動向
• ソフトウェア
• サービス
  • マネージド
  • プロフェッショナル

第6章 市場推計・予測：技術別、2021年～2032年

• 主要動向
• 教師あり学習
• 教師なし学習

第7章 市場推計・予測：組織規模別、2021年～2032年

• 主要動向
• 大企業
• 中小企業

第8章 市場推計・予測：導入モデル別、2021年～2032年

• 主要動向
• クラウドベース
• オンプレミス

第9章 市場推計・予測：用途別、2021年～2032年

• 主要動向
• 在庫管理
• サプライチェーン計画
• 輸送管理
• 倉庫管理
• 車両管理
• リスク管理とセキュリティ
• その他

第10章 市場推計・予測：エンドユーザー別、2021年～2032年

• 主要動向
• 小売、eコマース
• 製造業
• ヘルスケア
• 自動車
• 食品・飲料
• 消費財
• その他

第11章 市場推計・予測：地域別、2021年～2032年

• 主要動向
• 北米
  • 米国
  • カナダ
• 欧州
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • ロシア
  • 北欧
  • その他欧州
• アジア太平洋
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • オーストラリア
  • 韓国
  • 東南アジア
  • その他アジア太平洋
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
  • その他ラテンアメリカ
• 中東・アフリカ
  • UAE
  • 南アフリカ
  • サウジアラビア
  • その他中東・アフリカ

第12章 企業プロファイル

• Amazon Web Services, Inc.（AWS）
• Blue Yonder Group, Inc.
• C.H. Robinson Worldwide, Inc.
• Convoy, Inc.
• Coupa Software Inc.
• DHL Supply Chain
• FedEx Corporation
• Flexport, Inc.
• Google LLC
• Infor, Inc.
• International Business Machines Corporation（IBM）
• Locus Robotics Corporation
• Manhattan Associates, Inc.
• Microsoft Corporation
• Oracle Corporation
• SAP SE
• Trimble Inc.
• Uber Technologies, Inc.
• United Parcel Service, Inc.
• Waymo LLC

Machine learning in logistics market size is anticipated to witness over 23% CAGR between 2024 and 2032 led by strong demand for improved operational efficiency and cost savings. By leveraging machine learning (ML) algorithms, logistics firms can analyze extensive data sets to forecast demand, refine route planning, and enhance inventory management.

With machine learning, logistics providers can deliver precise delivery estimates, monitor shipments in real-time, and customize services based on customer history and preferences. The booming e-commerce sector, coupled with rising demands for swift and reliable deliveries, intensifies the need for ML solutions that bolster responsiveness and agility. For example, in January 2024, Lloyd List Intelligence unveiled an 'air traffic control' system for global commercial shipping, offering timely data on vessel arrivals, departures, and berth times to mitigate supply chain challenges.

The overall industry is divided into component, technique, organization size, deployment model, application, end user, and region.

Based on component, the machine learning in logistics market size from the services segment is slated to witness significant growth during 2024-2032 due to its critical role in implementing, managing, and optimizing ML solutions within the logistics sector. Services like consulting, system integration, and management are vital for firms to adeptly implement machine learning, customize solutions, and integrate them with pre-existing systems.

Machine learning in logistics market value from the fleet management segment will foresee considerable growth up to 2032. This is driven by the need for harnessing advanced analytics to optimize vehicle operations and improve overall efficiency. ML algorithms analyze data from various sources, such as GPS, telematics, and driver behavior, to enhance route planning, monitor vehicle performance, and predict maintenance needs.

Asia Pacific machine learning in logistics industry size is anticipated to witness substantial growth through 2032, fueled by swift economic progress, surging e-commerce, and a focus on supply chain refinement. With urbanization and industrial growth on the rise, APAC nations are increasingly turning to advanced logistics solutions to adeptly manage intricate supply chains and high goods volumes in the region.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology and Scope

• 1.1 Market scope and definition
• 1.2 Research design
  • 1.2.1 Research approach
  • 1.2.2 Data collection methods
• 1.3 Base estimates and calculations
  • 1.3.1 Base year calculation
  • 1.3.2 Key trends for market estimation
• 1.4 Forecast model
• 1.5 Primary research and validation
  • 1.5.1 Primary sources
  • 1.5.2 Data mining sources

Chapter 2 Executive Summary

• 2.1 Industry 360° synopsis, 2021 - 2032

Chapter 3 Industry Insights

• 3.1 Industry ecosystem analysis
• 3.2 Supplier landscape
  • 3.2.1 Platform provider
  • 3.2.2 Software provider
  • 3.2.3 Service Provider
  • 3.2.4 Distribution channel
  • 3.2.5 End user
• 3.3 Profit margin analysis
• 3.4 Technology and innovation landscape
• 3.5 Patent analysis
• 3.6 Key news and initiatives
• 3.7 Regulatory landscape
• 3.8 Impact forces
  • 3.8.1 Growth drivers
    • 3.8.1.1 Increased optimization of supply chain operations
    • 3.8.1.2 Automation of warehousing operations
    • 3.8.1.3 Growth of e-commerce sector
    • 3.8.1.4 Rising need for enhanced customer experience
  • 3.8.2 Industry pitfalls and challenges
    • 3.8.2.1 Data quality and integration concern
    • 3.8.2.2 Integration with legacy systems
• 3.9 Growth potential analysis
• 3.10 Porter's analysis
  • 3.10.1 Supplier power
  • 3.10.2 Buyer power
  • 3.10.3 Threat of new entrants
  • 3.10.4 Threat of substitutes
  • 3.10.5 Industry rivalry
• 3.11 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2023

• 4.1 Introduction
• 4.2 Company market share analysis
• 4.3 Competitive positioning matrix
• 4.4 Strategic outlook matrix

Chapter 5 Market Estimates and Forecast, By Component, 2021 - 2032 ($Bn)

• 5.1 Key trends
• 5.2 Software
• 5.3 Services
  • 5.3.1 Managed
  • 5.3.2 Professional

Chapter 6 Market Estimates and Forecast, By Technique, 2021 - 2032 ($Bn)

• 6.1 Key trends
• 6.2 Supervised learning
• 6.3 Unsupervised learning

Chapter 7 Market Estimates and Forecast, By Organization Size, 2021 - 2032 ($Bn)

• 7.1 Key trends
• 7.2 Large enterprises
• 7.3 Small and medium-sized enterprises (SMEs)

Chapter 8 Market Estimates and Forecast, By Deployment Model, 2021 - 2032 ($Bn)

• 8.1 Key trends
• 8.2 Cloud-based
• 8.3 On-premises

Chapter 9 Market Estimates and Forecast, By Application, 2021 - 2032 ($Bn)

• 9.1 Key trends
• 9.2 Inventory management
• 9.3 Supply chain planning
• 9.4 Transportation management
• 9.5 Warehouse management
• 9.6 Fleet management
• 9.7 Risk management and security
• 9.8 Others

Chapter 10 Market Estimates and Forecast, By End User, 2021 - 2032 ($Bn)

• 10.1 Key trends
• 10.2 Retail and e-commerce
• 10.3 Manufacturing
• 10.4 Healthcare
• 10.5 Automotive
• 10.6 Food and beverage
• 10.7 Consumer goods
• 10.8 Others

Chapter 11 Market Estimates and Forecast, By Region, 2021 - 2032 ($Bn)

• 11.1 Key trends
• 11.2 North America
  • 11.2.1 U.S.
  • 11.2.2 Canada
• 11.3 Europe
  • 11.3.1 UK
  • 11.3.2 Germany
  • 11.3.3 France
  • 11.3.4 Italy
  • 11.3.5 Spain
  • 11.3.6 Russia
  • 11.3.7 Nordics
  • 11.3.8 Rest of Europe
• 11.4 Asia Pacific
  • 11.4.1 China
  • 11.4.2 India
  • 11.4.3 Japan
  • 11.4.4 Australia
  • 11.4.5 South Korea
  • 11.4.6 Southeast Asia
  • 11.4.7 Rest of Asia Pacific
• 11.5 Latin America
  • 11.5.1 Brazil
  • 11.5.2 Mexico
  • 11.5.3 Argentina
  • 11.5.4 Rest of Latin America
• 11.6 MEA
  • 11.6.1 UAE
  • 11.6.2 South Africa
  • 11.6.3 Saudi Arabia
  • 11.6.4 Rest of MEA

Chapter 12 Company Profiles

• 12.1 Amazon Web Services, Inc. (AWS)
• 12.2 Blue Yonder Group, Inc.
• 12.3 C.H. Robinson Worldwide, Inc.
• 12.4 Convoy, Inc.
• 12.5 Coupa Software Inc.
• 12.6 DHL Supply Chain
• 12.7 FedEx Corporation
• 12.8 Flexport, Inc.
• 12.9 Google LLC
• 12.10 Infor, Inc.
• 12.11 International Business Machines Corporation (IBM)
• 12.12 Locus Robotics Corporation
• 12.13 Manhattan Associates, Inc.
• 12.14 Microsoft Corporation
• 12.15 Oracle Corporation
• 12.16 SAP SE
• 12.17 Trimble Inc.
• 12.18 Uber Technologies, Inc.
• 12.19 United Parcel Service, Inc.
• 12.20 Waymo LLC