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市場調査レポート
商品コード
1913340
物流分野における機械学習の市場機会、成長要因、業界動向分析、および2026年から2035年までの予測Machine Learning in Logistics Market Opportunity, Growth Drivers, Industry Trend Analysis, and Forecast 2026 - 2035 |
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カスタマイズ可能
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| 物流分野における機械学習の市場機会、成長要因、業界動向分析、および2026年から2035年までの予測 |
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出版日: 2025年12月16日
発行: Global Market Insights Inc.
ページ情報: 英文 225 Pages
納期: 2～3営業日
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概要
世界の物流分野における機械学習市場は、2025年に43億米ドルと評価され、2035年までにCAGR26.7％で成長し、445億米ドルに達すると予測されています。
機械学習は、サプライチェーンネットワーク全体における予測的意思決定、高度な自動化、リアルタイム最適化を可能にすることで、物流を変革しています。デジタルコマースの急速な拡大、配送スピードへの期待の高まり、人工知能および接続技術の継続的な進歩が、その導入を加速させています。企業は、予測精度の向上、輸送ルートの最適化、倉庫効率の改善、在庫レベルの調整、車両管理、障害発生前の設備問題の予測など、機械学習の応用を拡大しています。物流エコシステムが複雑化する中、機械学習ソリューションは従来のシステムでは実現できない拡張性、応答性、運用可視性を提供します。この進化は、世界のサプライチェーン全体でのサービス信頼性の向上、コスト削減、強靭性の強化を支え、機械学習を物流の未来を支える基盤技術として位置づけています。
| 市場範囲 | |
|---|---|
| 開始年 | 2025年 |
| 予測年度 | 2026-2035 |
| 開始時価値 | 43億米ドル |
| 予測金額 | 445億米ドル |
| CAGR | 26.7％ |
高度な機械学習モデルは、継続的な学習と運用適応を可能にすることで、自動化物流システムの性能を大幅に向上させます。企業は、増加する注文量、厳格な納期、頻繁な出荷サイクルに対応するため、インテリジェントな自動化への依存度を高めています。機械学習駆動のワークフローは、正確性、効率性、労働生産性を向上させると同時に、迅速な履行に対する消費者の高まる期待を支えます。
ソフトウェアセグメントは2025年に64%のシェアを占め、2026年から2035年にかけてCAGR25.1%で成長すると予測されています。ソフトウェアプラットフォームは、予測、経路設定、資産活用、保守計画を支援する中核的な機械学習機能を提供します。既存の企業システムや倉庫システムとシームレスに統合できる能力が、その優位性をさらに強固なものとしています。
教師あり学習セグメントは2025年に70％のシェアを占め、2035年までCAGR25.6％で成長しています。これらのモデルは過去のデータを活用し、業務計画、需要予測、パフォーマンス予測を改善することで、従来の手法と比較して精度において測定可能な向上をもたらします。
北米の物流分野における機械学習市場は32％のシェアを占め、2035年までCAGR22.4％で成長すると予測されています。強固なデジタルインフラ、早期の技術導入、物流イノベーションへの持続的な投資が、同地域のリーダーシップを支えています。
よくあるご質問
目次
第1章 調査手法
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
- サプライヤーの情勢
- 利益率分析
- コスト構造
- 各段階における付加価値
- バリューチェーンに影響を与える要因
- ディスラプション
- 業界への影響要因
- 促進要因
- サプライチェーン運営の最適化強化
- 倉庫業務の自動化
- 電子商取引セクターの成長
- 顧客体験の向上に対するニーズの高まり
- IoTとの統合、リアルタイム追跡、先進的な物流インフラ
- 業界の潜在的リスク＆課題
- データ品質と統合に関する懸念
- レガシーシステムとの統合
- 市場機会
- リアルタイムのサプライチェーン可視化と動的最適化
- 在庫およびサプライチェーン計画のための予測分析と需要予測
- 倉庫自動化、スマート倉庫管理及びロボティクス統合
- 輸送資産向けフリート管理および予知保全
- 成長可能性分析
- 規制情勢
- ポーター分析
- PESTEL分析
- 技術とイノベーションの動向
- 現在の技術動向
- 新興技術
- 特許分析
- 使用事例と成功事例
- 持続可能性と環境面
- 持続可能な実践
- 廃棄物削減戦略
- 生産におけるエネルギー効率
- 環境に配慮した取り組み
- カーボンフットプリントに関する考慮事項
- 将来展望と機会
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
- 北米
- 欧州
- アジア太平洋地域
- ラテンアメリカ
- 中東・アフリカ地域
- 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
- 戦略的展望マトリックス
- 主な発展
- 合併・買収
- 提携・協業
- 新製品の発売
- 事業拡大計画と資金調達
第5章 市場推計・予測：コンポーネント別、2022-2035
- ソフトウェア
- サービス
- 管理
- プロフェッショナル向け
第6章 市場推計・予測：技術別、2022-2035
- 教師あり学習
- 教師なし学習
第7章 市場推計・予測：企業規模別、2022-2035
- 大企業
- 中小企業（SME）
第8章 市場推計・予測：導入モデル別、2022-2035
- 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、2022-2035
- 在庫管理
- サプライチェーン計画
- 輸送管理
- 倉庫管理
- フリート管理
- リスク管理とセキュリティ
- その他
第10章 市場推計・予測：最終用途別、2022-2035
- 小売業および電子商取引
- 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、2022-2035
- 北米
- 米国
- カナダ
- 欧州
- ドイツ
- 英国
- フランス
- イタリア
- スペイン
- ロシア
- 北欧諸国
- ベネルクス
- アジア太平洋地域
- 中国
- インド
- 日本
- オーストラリア
- 韓国
- シンガポール
- タイ
- インドネシア
- ベトナム
- ラテンアメリカ
- ブラジル
- メキシコ
- アルゼンチン
- コロンビア
- 中東・アフリカ地域
- 南アフリカ
- サウジアラビア
- アラブ首長国連邦
第12章 企業プロファイル
- 世界プレイヤー
- Amazon Web Services
- DHL Supply Chain
- FedEx
- Google Cloud Platform（GCP）
- International Business Machines（IBM）
- Microsoft
- Oracle
- SAP SE
- Uber Technologies
- United Parcel Service
- 地域プレイヤー
- Blue Yonder Group
- C.H. Robinson Worldwide
- Convoy
- Coupa Software
- Flexport
- Infor
- Locus Robotics
- Manhattan Associates
- Trimble
- Emerging Technology イノベーター
- ClearMetal
- FourKites
- Project44
- Shipwell
- Waymo LLC
