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表紙:デジタルロジスティクス市場の2032年までの予測:コンポーネント別、展開形態別、組織規模別、技術別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

デジタルロジスティクス市場の2032年までの予測:コンポーネント別、展開形態別、組織規模別、技術別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

Digital Logistics Market Forecasts to 2032 - Global Analysis By Component (Solutions and Services), Deployment Mode (Cloud-Based and On-Premise), Organization Size, Technology, Application, End User and By Geography

発行日
ページ情報
英文 200+ Pages
納期
2~3営業日
商品コード
1716350
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Stratistics MRCによると、世界のデジタルロジスティクス市場は2025年に388億米ドルを占め、予測期間中のCAGRは20.0%で成長し、2032年には1,393億米ドルに達すると予測されています。

「デジタルロジスティクス」という用語は、サプライチェーンの意思決定、効率性、可視性を向上させるために、デジタル技術がどのように物流プロセスに組み込まれるかを表しています。IoT、AI、クラウドコンピューティング、データ分析などのテクノロジーは、在庫管理、出荷、倉庫管理、注文処理を最適化します。企業は、リアルタイムの追跡、自動化、データ主導の洞察を可能にするデジタルロジスティクスを活用することで、経費を削減し、顧客の満足度を高め、変化する市場の需要に迅速に対応することができます。

国連貿易開発会議(UNCTAD)によると、新興経済諸国は2023年、デジタル配信サービスの輸出で1兆ドルを突破し、世界全体で4兆5,000億米ドルに達します。

拡大するeコマースとオムニチャネル・リテール

デジタルロジスティクス導入の主な原動力の一つは、eコマースとオムニチャネル小売の急激な成長です。顧客はますます、信頼でき、透明性が高く、迅速な配送サービスを求めるようになっており、そのため企業は最先端のロジスティクス技術を使わざるを得なくなっています。このような期待に応えるためには、自動化された注文処理技術、リアルタイムの追跡、多数のチャネルにわたる在庫管理が不可欠です。さらに、即日配送の必要性や国境を越えた貿易の増加は、サプライチェーンの可視性を向上させるためのブロックチェーン、IoT、AIへの投資の動機となっています。アマゾンやアリババのような巨大小売企業は、急速に変化する市場で競争力を維持するために、標準を確立し、中小企業にデジタル技術の利用を迫っています。

高い初期投資と統合コスト

ソフトウェア、ハードウェア、作業員のトレーニングに関連する多額の初期費用は、中小企業(SME)がデジタルロジスティクスシステムを導入する意欲をそぐ。レガシーシステムを統合する複雑さが、コストと業務の中断をさらに増大させる。サイバーセキュリティとシステムのアップグレードは、予算を圧迫し続けています。長期的な効率改善にもかかわらず、特に開発途上国では、多くの企業が移行に消極的です。

プロセスの最適化と自動化

プロセスを自動化し、運営経費と人的ミスを削減することで、デジタルロジスティクスは業界に革命を起こす可能性を秘めています。IoT対応センサーはリアルタイムの資産追跡を改善し、AI主導の予測分析は需要予測、倉庫管理、ルート計画を最適化します。ロボティックプロセスオートメーション(RPA)は反復的なプロセスを合理化し、重要なプロジェクトにリソースを割くことができます。運転手のいない自動車やドローンによる配送の動向は、イノベーションの機会をさらに示しています。

データセキュリティとプライバシーへの懸念

ロジスティクスシステムのデジタル化により、データ漏洩やサイバー攻撃の影響を受けやすくなっています。悪意ある行為者は、出荷記録や顧客情報を含む機密データを標的にします。CCPAやGDPRのような厳格な法律の遵守は、法的リスクと業務の複雑性を増大させる。著名な違反は金銭的な罰則をもたらし、利害関係者の信頼を損ないます。この問題を軽減するためには、強力な暗号化、多要素認証、継続的な監視が必要です。しかし、サイバーセキュリティ機器の高額な出費は、特に中小企業にとって引き続き問題となっています。

COVID-19の影響:

COVID-19の流行はサプライチェーンの弱点を明らかにし、デジタルロジスティクスの導入を早めました。ロックダウンは非接触型配送とリアルタイム追跡の需要を高め、それがeコマースの増加を促しました。企業はクラウドベースのソリューションと人工知能(AI)を重視し、初期の混乱で遅れが生じたとはいえ、回復力を向上させました。疫病の流行後、予測分析とハイブリッドワークモデルが一般的になり、自動化への持続的な投資が促進されました。しかし、労働力不足と半導体供給の問題が一時的に技術の普及を妨げました。

予測期間中、ソリューション・セグメントが最大となる見込み

予測期間中、ソリューション・セグメントが最大の市場シェアを占めると予想されます。これは、サプライチェーン可視化プラットフォーム、倉庫最適化、輸送管理など、幅広いサービスを提供しているためです。企業は、意思決定を強化し、コストを削減し、プロセスを合理化するために、統合ソフトウェアを優先します。さらに、IoTとビッグデータ分析の成長は、様々な物流需要に対応するためにカスタマイズ可能な拡張性のあるシステムの必要性を煽っています。SAPやオラクルのような大手サプライヤーは、AIを統合することで機能性とユーザーエクスペリエンスを向上させる新しい方法を常に打ち出しています。

予測期間中、クラウドベースのセグメントでCAGRが最も高くなる見込み

予測期間中、クラウドベースのセグメントは、その拡張性、手頃な価格、リモートアクセス性により、最も高い成長率を示すと予測されています。大企業は国際ネットワークを介したリアルタイムのデータ交換から利益を得る一方、中小企業は初期費用が安く、更新がスムーズなクラウドプラットフォームを好みます。さらに、ハイブリッドクラウドソリューションは、データ主権に関する懸念に対応することで、規制対象企業での採用をサポートしています。サブスクリプション・ベースの価格設定への移行は、財務的柔軟性の要求を満たし、クラウド・コンピューティングをデジタルロジスティクスの主要セグメントとして確固たるものにしています。

最大のシェアを占める地域

予測期間中、北米地域は技術インフラが発達し、eコマースの割合が高く、FedExやUPSのような先進的なロジスティクス企業が存在することから、最大の市場シェアを占めると予想されます。持続可能性とスマート輸送を支援する政府プログラムは、採用をさらに加速させる。さらに、この地域は、ブロックチェーンと人工知能を利用してサプライチェーンのボトルネックを減らすことに注力することで、市場の優位性を維持しています。

CAGRが最も高い地域:

予測期間中、アジア太平洋地域が最も高いCAGRを示すと予測されます。これは、中国とインドにおけるeコマースの拡大、およびインフラの近代化への取り組みが原動力となっています。各国政府はデジタル貿易ルートやスマートポートに多額の投資を行い、中小企業はクラウドコンピューティングを利用して競争力を高めています。国境を越えた貿易協定、都市化、可処分所得の増加は、この地域における効果的なロジスティクスネットワークの必要性をさらに高めています。

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    • 顧客の関心に応じた主要国の市場推計・予測・CAGR(注:フィージビリティチェックによる)
  • 競合ベンチマーキング
    • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

  • 概要
  • ステークホルダー
  • 調査範囲
  • 調査手法
    • データマイニング
    • データ分析
    • データ検証
    • 調査アプローチ
  • 調査資料
    • 1次調査資料
    • 2次調査情報源
    • 前提条件

第3章 市場動向分析

  • 促進要因
  • 抑制要因
  • 機会
  • 脅威
  • 技術分析
  • 用途分析
  • エンドユーザー分析
  • 新興市場
  • COVID-19の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

  • 供給企業の交渉力
  • 買い手の交渉力
  • 代替品の脅威
  • 新規参入業者の脅威
  • 競争企業間の敵対関係

第5章 世界のデジタルロジスティクス市場:コンポーネント別

  • ソリューション
    • 輸送管理システム(TMS)
    • 倉庫管理システム(WMS)
    • 在庫管理ソリューション
    • サプライチェーン可視化ソリューション
    • フリート管理システム
    • 注文管理システム
    • 電子データ交換(EDI)ソリューション
  • サービス
    • 企画・コンサルティング
    • 実装と統合
    • サポートとメンテナンス

第6章 世界のデジタルロジスティクス市場:展開形態別

  • クラウドベース
  • オンプレミス

第7章 世界のデジタルロジスティクス市場:組織規模別

  • 大企業
  • 中小企業

第8章 世界のデジタルロジスティクス市場:技術別

  • モノのインターネット(IoT)
  • ビッグデータ分析
  • 人工知能(AI)と機械学習(ML)
  • ブロックチェーン技術
  • クラウドコンピューティング
  • モバイル物流
  • テレマティクスとGPS
  • ロボット工学と自動化

第9章 世界のデジタルロジスティクス市場:用途別

  • 倉庫管理
  • 輸送および貨物管理
  • 在庫管理
  • サプライチェーンの可視性
  • 労務管理
  • ラストマイル配送

第10章 世界のデジタルロジスティクス市場:エンドユーザー別

  • 小売業・eコマース
  • 製造業
  • ヘルスケア・医薬品
  • 自動車
  • エネルギー・公益事業
  • 食品・飲料
  • 物流・輸送業者
  • その他のエンドユーザー

第11章 世界のデジタルロジスティクス市場:地域別

  • 北米
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 欧州
    • ドイツ
    • 英国
    • イタリア
    • フランス
    • スペイン
    • その他欧州
  • アジア太平洋
    • 日本
    • 中国
    • インド
    • オーストラリア
    • ニュージーランド
    • 韓国
    • その他アジア太平洋地域
  • 南米
    • アルゼンチン
    • ブラジル
    • チリ
    • その他南米
  • 中東・アフリカ
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • カタール
    • 南アフリカ
    • その他中東とアフリカ

第12章 主な発展

  • 契約、パートナーシップ、コラボレーション、ジョイントベンチャー
  • 買収と合併
  • 新製品発売
  • 事業拡大
  • その他の主要戦略

第13章 企業プロファイリング

  • SAP SE
  • Oracle Corporation
  • IBM Corporation
  • Microsoft Corporation
  • Deutsche Post DHL Group
  • FedEx Corporation
  • Kuehne+Nagel International AG
  • C.H. Robinson Worldwide, Inc.
  • Trimble Inc.
  • Descartes Systems Group
  • Manhattan Associates, Inc.
  • Project44
  • FourKites
  • Expeditors International
  • XPO Logistics, Inc.
  • United Parcel Service(UPS)
  • A.P. Moller-Maersk
  • DSV Panalpina A/S
デジタルロジスティクス市場の2032年までの予測:コンポーネント別、展開形態別、組織規模別、技術別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析
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