サプライチェーン管理における機械学習市場、市場機会、成長促進要因、産業動向分析と予測、2024-2032年

サプライチェーン管理における機械学習市場規模は、eコマースとデジタルプラットフォームの拡大に牽引され、2024年から2032年にかけてCAGR29%以上で成長します。

Hostinger社によると、eコマース市場は5兆5,000億米ドル規模になると予測されており、2027年までに売上高は世界の小売部門の23%を占めると予想されています。膨大なリーチと顧客とのインタラクションポイントを持つデジタルプラットフォームは、サプライチェーンの効率を高めるために処理・分析する必要のあるデータを豊富に生み出します。機械学習技術は、消費者行動、在庫水準の最適化、物流の合理化に関する洞察を提供します。

企業がますます複雑化するサプライチェーンデータに取り組む中で、洗練されたデータ管理システムの必要性はかつてないほど高まっています。これらのソリューションは、多様なソースからの膨大なデータのシームレスな収集、保存、分析を容易にし、より正確で実用的な洞察を可能にします。クラウドベースのデータプラットフォーム、データレイク、リアルタイム分析などのテクノロジーを活用することで、企業はデータを効果的に管理・活用する能力を高めることができます。この統合は業務効率を向上させ、高度な機械学習アプリケーションをサポートし、市場の成長を促進します。

サプライチェーン管理における機械学習産業は、コンポーネント、テクノロジー、組織規模、展開モード、用途、エンドユーザー、地域に基づいて分類されます。

サービス分野は2032年まで急成長します。機械学習アルゴリズムを活用することで、企業は在庫管理を最適化し、物流を合理化し、サプライチェーンの混乱に伴うリスクを軽減することができます。こうしたサービスの導入が進むにつれて、企業は予測精度の向上とオペレーションの俊敏性の強化を通じて競争優位性を獲得します。機械学習サービスの統合により、企業は現在の動向を予測し、リソースをより効果的に管理し、動的な状況に迅速に対応することができます。

教師なし学習アルゴリズムは、事前に定義されたラベルなしにデータ内の隠れたパターンと関係を識別するため、教師なしセグメントは2032年まで大きな成長を記録します。この技術は、複雑で構造化されていないサプライ・チェーン・データから洞察を発見するのに役立ちます。教師なし学習を適用することで、企業はこれまで気づかなかった相関関係を発見し、ルーティングとロジスティクスを最適化し、サプライヤーの選定プロセスを強化することができます。進化するデータに対する教師なし学習アルゴリズムの適応性により、新しい情報や市場の状況に適応する能力が極めて重要なサプライチェーンにとって、教師なし学習アルゴリズムの価値は非常に高いです。

欧州のサプライチェーン管理における機械学習は、デジタルトランスフォーメーションとイノベーションへの戦略的注力に牽引され、2032年までまずまずの成長を遂げると思われます。欧州諸国はR&Dに多額の投資を行い、テクノロジープロバイダーとサプライチェーン専門家のコラボレーションを促進しています。さらに、欧州の厳しい規制環境とデータ・プライバシーの重視は、機械学習ソリューションの開発と展開を形成し、業務上の利益を最大化しながらコンプライアンスを確保し、市場価値を高めています。

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
• 主要ニュースとイニシアチブ
• 規制状況
• 影響要因
  • 促進要因
    • 輸送ルートの最適化
    • 顧客満足度の向上
    • 需要予測と在庫管理の改善
    • 業務効率化のニーズの高まり
  • 業界の潜在的リスク＆課題
    • データ・セキュリティとプライバシーに関する懸念
    • 既存システムとの統合の複雑さ
• 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：展開モード別、2021年～2032年

• 主要動向
• オンプレミス
• クラウドベース

第9章 市場推計・予測：用途別、2021年～2032年

• 主要動向
• 需要予測
• サプライヤー・リレーションシップ・マネジメント（SRM）
• リスク管理
• 製品ライフサイクル管理
• 販売・業務計画（S＆OP）
• 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
• 飲食品
• 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地域
• 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
  • サウジアラビア
  • 南アフリカ
  • 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 Supply Chain Management Market Size will grow at over 29% CAGR during 2024-2032, driven by the expansion of e-commerce and digital platforms. According to Hostinger, the e-commerce market is anticipated to generate $5.5 trillion, with sales expected to account for 23% of the global retail sector by 2027. Digital platforms, with their vast reach and customer interaction points, create a wealth of data that needs to be processed and analyzed to enhance supply chain efficiency. Machine learning technologies provide insights into consumer behavior, optimizing inventory levels, and streamlining logistics.

As organizations grapple with increasingly complex supply chain data, the need for sophisticated data management systems has never been greater. These solutions facilitate the seamless collection, storage, and analysis of vast amounts of data from diverse sources, enabling more accurate and actionable insights. By leveraging technologies such as cloud-based data platforms, data lakes, and real-time analytics, companies can enhance their ability to manage and utilize data effectively. This integration improves operational efficiency and supports advanced machine learning applications, favoring market growth.

The machine learning in supply chain management industry is classified based on component, technology, organization size, deployment mode, application, end-user, and region.

The services segment will grow rapidly through 2032. By leveraging machine learning algorithms, companies can optimize inventory management, streamline logistics, and mitigate risks associated with supply chain disruptions. As businesses increasingly adopt these services, they gain a competitive edge through improved accuracy in forecasting and enhanced operational agility. The integration of machine learning services enables organizations to anticipate current trends, manage resources more effectively, and respond swiftly to dynamic conditions.

The unsupervised segment will record significant growth through 2032, as unsupervised learning algorithms identify hidden patterns and relationships within data without predefined labels. This technology is instrumental in discovering insights from complex and unstructured supply chain data. By applying unsupervised learning, businesses can uncover previously unnoticed correlations, optimize routing and logistics, and enhance supplier selection processes. The adaptability of unsupervised learning algorithms to evolving data makes them highly valuable for supply chains, where the ability to adapt to new information and market conditions is crucial.

Europe machine learning in supply chain management industry will witness decent growth through 2032, driven by the strategic focus on digital transformation and innovation. European countries are investing heavily in R and D, fostering collaborations between technology providers and supply chain professionals. Additionally, Europe's stringent regulatory environment and emphasis on data privacy are shaping the development and deployment of machine learning solutions, ensuring compliance while maximizing operational benefits, and adding to market value.

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 providers
  • 3.2.2 Software provider
  • 3.2.3 Service providers
  • 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 Optimization of transportation routes
    • 3.8.1.2 Enhanced customer satisfaction
    • 3.8.1.3 Improved demand forecasting and inventory management
    • 3.8.1.4 Growing need for operational efficiency
  • 3.8.2 Industry pitfalls and challenges
    • 3.8.2.1 Data security and privacy concerns
    • 3.8.2.2 Integration complexity with existing systems
• 3.9 Growth potential analysis
• 3.10 Porter's analysis
• 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 On-premises
• 8.3 Cloud-based

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

• 9.1 Key trends
• 9.2 Demand forecasting
• 9.3 Supplier relationship management (SRM)
• 9.4 Risk management
• 9.5 Product lifecycle management
• 9.6 Sales and operations planning (S and OP)
• 9.7 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 Saudi Arabia
  • 11.6.3 South Africa
  • 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