人工知能パッケージ市場の市場機会、成長促進要因、産業動向分析、2025～2034年予測

世界の人工知能パッケージ市場は、2024年に24億米ドルと評価され、CAGR 10.1％で成長し、2034年には62億米ドルに達すると推定されています。

世界のパッケージング業界がデジタルトランスフォーメーションを経験する中、人工知能（AI）の統合がイノベーションと効率性を実現する重要な手段として浮上しています。企業は、包装の精度を高め、リアルタイムの意思決定を改善し、業務ワークフローを合理化するために、AIを搭載したソリューションにますます注目しています。このシフトは、生産コストを最小限に抑え、環境への影響を低減し、スマートでカスタマイズされた持続可能なパッケージングに対する需要の高まりに対応する必要性によって推進されています。

AI技術は、飲食品、医薬品、化粧品、物流など多様な業界で大規模に採用されています。eコマースが活況を呈し、パッケージングの機能性、パーソナライゼーション、持続可能性に関する顧客の期待が急速に高まる中、AIはこうした進化する要件を満たすツールを提供しています。AIを搭載したパッケージング・システムは、リアルタイムのデータ分析を可能にし、予測能力を強化し、パッケージングの一貫性を高めながら人件費を削減する自動化を提供します。インテリジェントなラベリングやトラッキングから適応性の高いパッケージングデザインまで、AIはブランドが消費者と関わり、サプライチェーンを管理する方法を根本的に変革しています。

市場は技術によって区分され、2024年には機械学習カテゴリーが27.6%で最大のシェアを占める。この優位性は、機械学習が大量の生産データを分析する能力を高めていることに起因しており、これによって企業は運用パフォーマンスの向上、設備メンテナンスの予測、リソース配分の最適化を図ることができます。機械学習が進化を続ける中、製造業者は異常検知の強化、無駄の削減、需要予測に活用し、最終的には生産性の向上とコスト削減に役立てています。パッケージングにおけるAIの用途は幅広く、品質検査、スマートパッケージング、サプライチェーンの最適化、パッケージングデザインとカスタマイズなどが含まれます。

包装設計とカスタマイズ分野だけでも、2024年には9億4,880万米ドルを生み出しました。この拡大は、オーダーメイドで美的説得力があり、持続可能なパッケージング・ソリューションを提供するAIの能力によるところが大きいです。ブランドはAIツールを使って、消費者の嗜好に沿うだけでなく、材料の使用量を削減し、環境責任を強化するパッケージングを開発しています。さらに、インタラクティブな要素やQRコードのようなスマート機能などのイノベーションにより、ブランドは消費者とのリアルタイムのエンゲージメントを促進し、ロイヤルティを高め、カスタマージャーニーを向上させています。

米国の人工知能パッケージ市場は、2034年までに21億米ドルに達すると予想されています。同市場の成長は、自動化投資の増加と、サプライチェーン強化のためのAI主導型テクノロジーの展開によって推進されています。持続可能な包装規制の強力な推進とeコマースの急激な成長が、スマート包装システムの採用をさらに後押ししています。米国中の企業がAIを活用して生産性を高め、コストを削減し、インテリジェントパッケージングを通じてより充実した消費者体験を提供しています。

世界の人工知能パッケージ業界の主要企業には、Otto Motors、ABB、Avathon、Microsoft Corporation、Amazon Inc.、Neuralaなどがあります。これらの企業は、先進オートメーション、機械学習、IoT統合に戦略的に注力し、パッケージング業務に革命を起こし、リアルタイム監視を改善し、予知保全を可能にし、特定の市場ニーズに合わせた高度にカスタマイズされたパッケージングソリューションを提供しています。

目次

第1章 調査手法と範囲

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 業界考察

• エコシステム分析
• 業界への影響要因
  • 促進要因
    • 持続可能で環境に優しいパッケージングソリューションに対する需要の高まりがAI統合を促進
    • リアルタイムのパッケージ最適化のためのIoTおよびセンサー技術の採用増加
    • 包装におけるサプライチェーンの透明性とトレーサビリティの向上に対するニーズの高まり
    • 機械学習アルゴリズムの進歩がパッケージングの自動化を加速
  • 業界の潜在的リスク＆課題
    • 包装におけるAI導入には初期投資と運用コストが高め
    • コネクテッドパッケージ環境におけるデータセキュリティとプライバシーに関する懸念
• 成長可能性分析
• 規制情勢
• テクノロジーの情勢
• 将来の市場動向
• ギャップ分析
• ポーターの分析
• PESTEL分析

第4章 競合情勢

• イントロダクション
• 企業の市場シェア分析
• 主要市場企業の競合分析
• 競合ポジショニングマトリックス
• 戦略ダッシュボード

第5章 市場推計・予測：技術別、2021-2034

• 主要動向
• 機械学習
• コンピュータービジョン
• 自然言語処理
• 予測分析
• AR/VR
• その他

第6章 市場推計・予測：用途別、2021-2034

• 主要動向
• 品質管理と検査
• パッケージデザインとカスタマイズ
• サプライチェーンの最適化
• スマートパッケージ

第7章 市場推計・予測：最終用途産業別、2021-2034

• 主要動向
• 食品・飲料
• 医薬品・ヘルスケア
• 小売・消費財
• 化粧品・パーソナルケア
• 自動車
• 工業製品
• その他

第8章 市場推計・予測：地域別、2021-2034

• 主要動向
• 北米
  • 米国
  • カナダ
• 欧州
  • ドイツ
  • 英国
  • フランス
  • スペイン
  • イタリア
  • オランダ
• アジア太平洋地域
  • 中国
  • インド
  • オーストラリア
  • 韓国
  • 日本
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
• 中東・アフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • 南アフリカ

第9章 企業プロファイル

• Ardagh Group
• Augmentir
• Avathon
• Cognex
• Georgia Pacific
• Keyence
• Landing AI
• Microsoft Corporation
• Midjourney Inc.
• Neurala
• Packsize
• Systech（Markem-Imaje and Dover）
• Tetra Pak

The Global Artificial Intelligent Packaging Market was valued at USD 2.4 billion in 2024 and is estimated to grow at a CAGR of 10.1% to reach USD 6.2 billion by 2034. As the global packaging industry experiences a digital transformation, the integration of artificial intelligence (AI) has emerged as a critical enabler of innovation and efficiency. Companies are increasingly turning to AI-powered solutions to enhance packaging accuracy, improve real-time decision-making, and streamline operational workflows. This shift is driven by the need to minimize production costs, reduce environmental impact, and cater to the rising demand for smart, customized, and sustainable packaging.

AI technologies are being adopted at scale across diverse industries such as food & beverage, pharmaceuticals, cosmetics, and logistics. With e-commerce booming and customer expectations around packaging functionality, personalization, and sustainability growing rapidly, AI provides the tools to meet these evolving requirements. AI-powered packaging systems enable real-time data analysis, enhance predictive capabilities, and offer automation that drives down labor costs while elevating packaging consistency. From intelligent labeling and tracking to adaptive packaging design, AI is fundamentally transforming how brands engage with consumers and manage their supply chains.

The market is segmented based on technology, with the machine learning category accounting for the largest share at 27.6% in 2024. This dominance stems from the growing ability of machine learning to analyze large volumes of production data, allowing businesses to enhance operational performance, predict equipment maintenance, and optimize resource allocation. As machine learning continues to evolve, manufacturers are leveraging it for enhanced anomaly detection, waste reduction, and demand forecasting, ultimately helping to increase productivity and cut costs. Applications of AI in packaging are extensive and include quality inspection, smart packaging, supply chain optimization, and packaging design and customization.

The packaging design and customization segment alone generated USD 948.8 million in 2024. This expansion is largely attributed to the capabilities of AI to deliver tailored, aesthetically compelling, and sustainable packaging solutions. Brands are using AI tools to develop packaging that not only aligns with consumer preferences but also reduces material usage, enhancing environmental responsibility. Additionally, innovations such as interactive elements and smart features like QR codes are allowing brands to foster real-time engagement with consumers, driving loyalty and improving the customer journey.

The U.S. Artificial Intelligent Packaging Market is expected to reach USD 2.1 billion by 2034. The market's growth is being propelled by rising automation investments and the deployment of AI-driven technologies to strengthen supply chains. A strong push for sustainable packaging regulations and the exponential growth of e-commerce further support the adoption of smart packaging systems. Businesses across the U.S. are tapping into AI to boost productivity, reduce costs, and deliver enhanced consumer experiences through intelligent packaging.

Key players in the Global Artificial Intelligent Packaging Industry include Otto Motors, ABB, Avathon, Microsoft Corporation, Amazon Inc., and Neurala. These companies are strategically focusing on advanced automation, machine learning, and IoT integration to revolutionize packaging operations, improve real-time monitoring, enable predictive maintenance, and offer highly customized packaging solutions tailored to specific market needs.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology and Scope

• 1.1 Market scope and definitions
• 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 360⁰ synopsis

Chapter 3 Industry Insights

• 3.1 Industry ecosystem analysis
• 3.2 Industry impact forces
  • 3.2.1 Growth drivers
    • 3.2.1.1 Growing demand for sustainable and eco-friendly packaging solutions driving AI integration
    • 3.2.1.2 Increasing adoption of IoT and sensor technologies for real-time packaging optimization
    • 3.2.1.3 Rising need for improved supply chain transparency and traceability in packaging
    • 3.2.1.4 Advancements in machine learning algorithms accelerating packaging automation
  • 3.2.2 Industry pitfalls and challenges
    • 3.2.2.1 High initial investment and operational costs for AI implementation in packaging
    • 3.2.2.2 Concerns over data security and privacy in connected packaging environments
• 3.3 Growth potential analysis
• 3.4 Regulatory landscape
• 3.5 Technology landscape
• 3.6 Future market trends
• 3.7 Gap analysis
• 3.8 Porter’s analysis
• 3.9 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2024

• 4.1 Introduction
• 4.2 Company market share analysis
• 4.3 Competitive analysis of major market players
• 4.4 Competitive positioning matrix
• 4.5 Strategy dashboard

Chapter 5 Market Estimates and Forecast, By Technology, 2021 - 2034 ($ Mn)

• 5.1 Key trends
• 5.2 Machine learning
• 5.3 Computer vision
• 5.4 Natural language processing
• 5.5 Predictive analysis
• 5.6 AR/VR
• 5.7 Others

Chapter 6 Market Estimates and Forecast, By Application, 2021 - 2034 ($ Mn)

• 6.1 Key trends
• 6.2 Quality control and inspection
• 6.3 Packaging design and customization
• 6.4 Supply chain optimization
• 6.5 Smart packaging

Chapter 7 Market Estimates and Forecast, By End Use Industry, 2021 - 2034 ($ Mn)

• 7.1 Key trends
• 7.2 Food & beverage
• 7.3 Pharmaceuticals & healthcare
• 7.4 Retail & consumer goods
• 7.5 Cosmetics & personal care
• 7.6 Automotive
• 7.7 Industrial goods
• 7.8 Others

Chapter 8 Market Estimates and Forecast, By Region, 2021 - 2034 ($ Mn & Tons)

• 8.1 Key trends
• 8.2 North America
  • 8.2.1 U.S.
  • 8.2.2 Canada
• 8.3 Europe
  • 8.3.1 Germany
  • 8.3.2 UK
  • 8.3.3 France
  • 8.3.4 Spain
  • 8.3.5 Italy
  • 8.3.6 Netherlands
• 8.4 Asia Pacific
  • 8.4.1 China
  • 8.4.2 India
  • 8.4.3 Australia
  • 8.4.4 South Korea
  • 8.4.5 Japan
• 8.5 Latin America
  • 8.5.1 Brazil
  • 8.5.2 Mexico
  • 8.5.3 Argentina
• 8.6 Middle East and Africa
  • 8.6.1 Saudi Arabia
  • 8.6.2 U.A.E.
  • 8.6.3 South Africa

Chapter 9 Company Profiles

• 9.1 Ardagh Group
• 9.2 Augmentir
• 9.3 Avathon
• 9.4 Cognex
• 9.5 Georgia Pacific
• 9.6 Keyence
• 9.7 Landing AI
• 9.8 Microsoft Corporation
• 9.9 Midjourney Inc.
• 9.10 Neurala
• 9.11 Packsize
• 9.12 Systech (Markem-Imaje and Dover)
• 9.13 Tetra Pak