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市場調査レポート
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1776776

サプライチェーン最適化におけるAI市場の2032年までの予測： 提供別、技術別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

AI in Supply Chain Optimization Market Forecasts to 2032 - Global Analysis By Offering (Hardware, Software and Services), Technology, Application, End User, and By Geography

出版日
ページ情報
英文 200+ Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
価格
価格表記: USDを日本円(税抜)に換算
本日の銀行送金レート: 1USD=151.79円
サプライチェーン最適化におけるAI市場の2032年までの予測： 提供別、技術別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析
出版日: 2025年07月07日
発行: Stratistics Market Research Consulting
ページ情報: 英文 200+ Pages
納期: 2～3営業日
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  • 概要
  • 図表
  • 目次
概要

Stratistics MRCによると、サプライチェーン最適化におけるAI世界市場は、2025年に99億米ドルを占め、予測期間中にCAGR 40.1％で成長し、2032年には1,050億米ドルに達すると予測されています。

サプライチェーン最適化におけるAIは、ロジスティクスとオペレーションを強化するために人工知能を使用することを含みます。AIアルゴリズムはデータを分析し、在庫管理、需要予測、輸送ルーティングなどのプロセスを合理化します。混乱を予測し、サプライチェーン全体のリソース配分を最適化することで、効率を改善し、コストを削減し、意思決定を強化します。

マッキンゼーによると、サプライチェーンにAIを活用している企業では、すでに物流コストが12.7％、在庫水準が20.3％低下し、数十億米ドルの節約につながっているといいます。

eコマースと世界貿易の成長

eコマースプラットフォームの普及とサプライネットワークの世界化は、AIを活用したサプライチェーンソリューションの採用を加速させています。リアルタイム配送と透明性に対する消費者の期待に後押しされ、企業はAIを活用して在庫、ルーティング、フルフィルメント業務を最適化しています。膨大な品揃えと多層のサプライヤーエコシステムを管理する必要性に突き動かされ、AIはエンドツーエンドの可視性と応答性を提供します。コスト最適化が求められる中、AIは現代のサプライチェーンの効率性と回復力を高める戦略的ツールに急速になりつつあります。

データ統合と相互運用性の問題

AIの能力が高まっているにもかかわらず、それを既存のサプライチェーンインフラに統合するには大きな課題があります。断片化されたITシステムと、部門やパートナーにまたがるサイロ化されたデータに後押しされ、シームレスな相互運用性を実現することはしばしば困難です。リアルタイムのデータ処理機能を持たないレガシーシステムに支えられ、AIの潜在能力は多くの企業で活用されていないです。このような制約に後押しされ、統一されたデジタルアーキテクチャと強力なデータ標準は、AI主導のサプライチェーンがその可能性を最大限に発揮するために不可欠です。

需要予測の精度向上

需要予測を改善するAIの能力は、サプライチェーンの効率性と応答性に変革をもたらします。過去のデータ、天候動向、市場センチメント、社会経済指標を基に学習された機械学習モデルにより、予測はよりダイナミックできめ細かくなりました。予測エラーの減少により、企業は在庫切れの最小化、保有コストの削減、サービスレベルの向上といったメリットを享受できます。AIの予測能力に導かれ、企業はさまざまな「what-if」サプライチェーンシナリオをモデル化し、準備態勢と俊敏性を高めることもできます。

AIシステムへの過度の依存

サプライチェーンマネジメントにおける意思決定のためのAIへの依存度が高まるにつれ、システム障害や予期せぬデータ異常に関するリスクが生じる。重要なプロセスの自動化に後押しされ、AIに過度に依存すると、人間の監視能力や問題解決能力が低下する可能性があります。AIが文脈を解釈したり、ブラックスワン現象に対応したりする能力の限界に拍車がかかり、組織は例外的な状況下で混乱に直面する可能性があります。このような懸念から、企業はAIによる自動化と人間の専門知識との間でバランスを取り、弾力性のあるサプライチェーンを維持する必要があります。

COVID-19の影響：

COVID-19の大流行は、グローバルサプライチェーンの深刻な脆弱性を露呈し、AIを活用した最適化ツールへの投資を加速させました。予測不可能な需要パターン、出荷遅延、原材料不足に拍車がかかり、AIは企業が調達や流通モデルを即座に再構成するのに役立ちました。リモートワークやクラウドコラボレーションツールへのシフトに伴い、AIプラットフォームはパンデミックの間、よりアクセスしやすく、スケーラブルになりました。こうした教訓に触発され、企業は現在、長期的な耐障害性を確保するため、サプライチェーン戦略にAIをより深く組み込もうとしています。

予測期間中、機械学習セグメントが最大となる見込み

機械学習分野は、サプライチェーンの様々な課題に対応できる汎用性の高さから、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想されます。教師あり・教師なし学習モデルの継続的な進歩によって拍車がかかり、この技術はますます企業のサプライチェーンソフトウェアに組み込まれるようになっています。調達、流通、ロジスティクス、カスタマーサービスに広く応用されることで、機械学習はサプライチェーン全般にわたって導入されつつあります。その拡張性と統合の可能性に導かれ、このセグメントは予測期間を通じて支配的な地位を維持するものと思われます。

サプライチェーンプランニング分野は予測期間中最も高いCAGRが見込まれる

予測期間中、サプライチェーンプランニング分野は、リアルタイムの可視性とプロアクティブな意思決定に対する需要の高まりに後押しされ、最も高い成長率を記録すると予測されます。消費者需要の変動や地政学的な不確実性による混乱に拍車をかけ、AI主導のプランニングツールが不可欠となっています。需要感知、生産スケジューリング、資源配分の統合によって駆動されるAIベースのプランニングは、統一されたダイナミックなアプローチを提供します。競合からのプレッシャーと顧客中心のロジスティクスに後押しされ、プランニング機能はAIを活用したサプライチェーン変革の中核を担う存在へと進化しています。

最大のシェアを占める地域

予測期間中、アジア太平洋地域は世界の製造・物流のハブとしての役割を担うことから、最大の市場シェアを占めると予想されます。中国、日本、インドなどの国々における急速なデジタル変革に後押しされ、AI導入は産業および小売サプライチェーン全体で拡大しています。政府の好意的な支援に支えられ、地域のハイテク新興企業は、地域の市場力学に合わせたAI搭載のSCMプラットフォームを提供するようになってきています。コスト競争力のある労働力、広大な流通網、成長するデジタルインフラに導かれ、アジア太平洋地域がAI主導のサプライチェーン導入を支配しています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、北米地域は小売、自動車、ヘルスケアセクターからの需要に後押しされ、最も高いCAGRを示すと予測されます。リアルタイムの供給計画と予知保全が重要な重点分野です。世界の不安定要因による混乱が増加しているため、北米の企業はリスク軽減とシナリオ・モデリングの強化のためにAIに注目しています。AI開発者、クラウド・サービス・プロバイダー、インテグレーターの強力なエコシステムに支えられ、この地域の企業はロジスティクスと調達におけるAI導入の最前線にいます。データガバナンス基準とイノベーション助成金によって導かれたこの地域は、サプライチェーン変革の取り組みをリードし続けています。

無料のカスタマイズ提供：

本レポートをご購読のお客様には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれかをご利用いただけます。

  • 企業プロファイル
    • 追加市場企業の包括的プロファイリング（3社まで）
    • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
  • 地域セグメンテーション
    • 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 世界のサプライチェーン最適化におけるAI市場：提供別

  • ハードウェア
  • ソフトウェア
  • サービス

第6章 世界のサプライチェーン最適化におけるAI市場：技術別

  • 機械学習
  • コンピュータービジョン
  • 自然言語処理
  • コンテキストアウェアコンピューティング
  • その他の技術

第7章 世界のサプライチェーン最適化におけるAI市場：用途別

  • サプライチェーン計画
  • 倉庫管理
  • フリート管理
  • バーチャルアシスタント
  • リスク管理
  • 在庫管理
  • 計画と物流

第8章 世界のサプライチェーン最適化におけるAI市場：エンドユーザー別

  • 製造業
  • 食品・飲料
  • ヘルスケア
  • 自動車
  • 航空宇宙
  • 小売り
  • 消費財
  • その他のエンドユーザー

第9章 世界のサプライチェーン最適化におけるAI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10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11章 企業プロファイリング

  • Oracle Corporation
  • Google LLC（Alphabet Inc.）
  • Amazon Web Services, Inc.
  • NVIDIA Corporation
  • Kinaxis Inc.
  • Anaplan, Inc.
  • Coupa Software Inc.
  • Infor
  • O9 Solutions, Inc.
  • Llamasoft, Inc.
  • ToolsGroup
  • Manhattan Associates, Inc.
  • ClearMetal
  • Project44
  • FusionOps
  • C3.ai, Inc.
  • Blue Yonder Group, Inc.
  • IBM Corporation
  • Microsoft Corporation
  • SAP SE
図表

List of Tables

  • Table 1 Global AI in Supply Chain Optimization Market Outlook, By Region (2024-2032) ($MN)
  • Table 2 Global AI in Supply Chain Optimization Market Outlook, By Offering (2024-2032)
  • Table 3 Global AI in Supply Chain Optimization Market Outlook, By Hardware (2024-2032)
  • Table 4 Global AI in Supply Chain Optimization Market Outlook, By Software (2024-2032)
  • Table 5 Global AI in Supply Chain Optimization Market Outlook, By Services (2024-2032)
  • Table 6 Global AI in Supply Chain Optimization Market Outlook, By Technology (2024-2032)
  • Table 7 Global AI in Supply Chain Optimization Market Outlook, By Machine Learning (2024-2032)
  • Table 8 Global AI in Supply Chain Optimization Market Outlook, By Computer Vision (2024-2032)
  • Table 9 Global AI in Supply Chain Optimization Market Outlook, By Natural Language Processing (2024-2032)
  • Table 10 Global AI in Supply Chain Optimization Market Outlook, By Context-Aware Computing (2024-2032)
  • Table 11 Global AI in Supply Chain Optimization Market Outlook, By Other Technologies (2024-2032)
  • Table 12 Global AI in Supply Chain Optimization Market Outlook, By Application (2024-2032)
  • Table 13 Global AI in Supply Chain Optimization Market Outlook, By Supply Chain Planning (2024-2032)
  • Table 14 Global AI in Supply Chain Optimization Market Outlook, By Warehouse Management (2024-2032)
  • Table 15 Global AI in Supply Chain Optimization Market Outlook, By Fleet Management (2024-2032)
  • Table 16 Global AI in Supply Chain Optimization Market Outlook, By Virtual Assistant (2024-2032)
  • Table 17 Global AI in Supply Chain Optimization Market Outlook, By Risk Management (2024-2032)
  • Table 18 Global AI in Supply Chain Optimization Market Outlook, By Inventory Management (2024-2032)
  • Table 19 Global AI in Supply Chain Optimization Market Outlook, By Planning & Logistics (2024-2032)
  • Table 20 Global AI in Supply Chain Optimization Market Outlook, By End User (2024-2032)
  • Table 21 Global AI in Supply Chain Optimization Market Outlook, By Manufacturing (2024-2032)
  • Table 22 Global AI in Supply Chain Optimization Market Outlook, By Food & Beverages (2024-2032)
  • Table 23 Global AI in Supply Chain Optimization Market Outlook, By Healthcare (2024-2032)
  • Table 24 Global AI in Supply Chain Optimization Market Outlook, By Automotive (2024-2032)
  • Table 25 Global AI in Supply Chain Optimization Market Outlook, By Aerospace (2024-2032)
  • Table 26 Global AI in Supply Chain Optimization Market Outlook, By Retail (2024-2032)
  • Table 27 Global AI in Supply Chain Optimization Market Outlook, By Consumer-Packaged Goods (2024-2032)
  • Table 28 Global AI in Supply Chain Optimization Market Outlook, By Other End Users (2024-2032)

Note: Tables for North America, Europe, APAC, South America, and Middle East & Africa Regions are also represented in the same manner as above.

目次
Product Code: SMRC30107

According to Stratistics MRC, the Global AI in Supply Chain Optimization Market is accounted for $9.9 billion in 2025 and is expected to reach $105 billion by 2032 growing at a CAGR of 40.1% during the forecast period. AI in supply chain optimization involves using artificial intelligence to enhance logistics and operations. AI algorithms analyze data to streamline processes like inventory management, demand forecasting, and transportation routing. It improves efficiency, reduces costs, and enhances decision-making by predicting disruptions and optimizing resource allocation across the supply chain.

According to McKinsey, companies using AI in supply chains have already seen a 12.7% drop in logistics costs and a 20.3% reduction in inventory levels, resulting in billions in savings.

Market Dynamics:

Driver:

Growth in e-commerce and global trade

The proliferation of e-commerce platforms and the globalization of supply networks are accelerating the adoption of AI-powered supply chain solutions. Spurred by consumer expectations for real-time delivery and transparency, companies are leveraging AI to optimize inventory, routing, and fulfillment operations. Motivated by the need to manage vast product assortments and multi-tier supplier ecosystems, AI provides end-to-end visibility and responsiveness. By cost-optimization mandates, AI is fast becoming a strategic tool in enhancing the efficiency and resilience of modern supply chains.

Restraint:

Data integration and interoperability issues

Despite the growing capabilities of AI, integrating it into existing supply chain infrastructures poses significant challenges. Driven by fragmented IT systems and siloed data across departments and partners, seamless interoperability is often difficult to achieve. Backed by legacy systems that lack real-time data handling capabilities, the potential of AI remains underutilized in many enterprises. Fueled by these limitations, a unified digital architecture and strong data standards are critical for AI-driven supply chains to realize their full potential.

Opportunity:

Enhanced demand forecasting accuracy

AI's ability to improve demand forecasting represents a transformative opportunity for supply chain efficiency and responsiveness. Spurred by machine learning models trained on historical data, weather trends, market sentiment, and socio-economic indicators, forecasts are now more dynamic and granular. Fueled by reduced forecasting errors, companies benefit from minimized stockouts, lower holding costs, and higher service levels. Guided by AI's predictive capabilities, enterprises can also model various "what-if" supply chain scenarios, enhancing their preparedness and agility.

Threat:

Overreliance on AI systems

The increasing dependence on AI for decision-making in supply chain management introduces risks related to system failures and unforeseen data anomalies. Driven by automation of critical processes, overreliance on AI can diminish human oversight and problem-solving skills. Spurred by limitations in AI's ability to interpret context or respond to black-swan events, organizations may face disruptions during exceptional circumstances. Guided by these concerns, companies must strike a balance between AI-driven automation and human expertise to maintain resilient supply chains.

Covid-19 Impact:

The COVID-19 pandemic exposed severe vulnerabilities in global supply chains, prompting accelerated investment in AI-enabled optimization tools. Spurred by unpredictable demand patterns, shipping delays, and raw material shortages, AI helped companies reconfigure sourcing and distribution models on the fly. With the shift to remote work and cloud collaboration tools, AI platforms became more accessible and scalable during the pandemic. Motivated by lessons learned, enterprises are now embedding AI more deeply into their supply chain strategies for long-term resilience.

The machine learning segment is expected to be the largest during the forecast period

The machine learning segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, owing to its versatility in addressing various supply chain challenges. Spurred by ongoing advancements in supervised and unsupervised learning models, this technology is increasingly embedded into enterprise supply chain software. With widespread applications across sourcing, distribution, logistics, and customer service, machine learning is being deployed across the supply chain spectrum. Guided by its scalability and integration potential, the segment is set to retain its dominant position throughout the forecast horizon.

The supply chain planning segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the supply chain planning segment is predicted to witness the highest growth rate, impelled by the growing demand for real-time visibility and proactive decision-making. Spurred by disruptions from fluctuating consumer demand and geopolitical uncertainties, AI-driven planning tools are becoming indispensable. Driven by the integration of demand sensing, production scheduling, and resource allocation, AI-based planning offers a unified and dynamic approach. Motivated by competitive pressures and customer-centric logistics, the planning function is evolving into a core driver of AI-enabled supply chain transformation.

Region with largest share:

During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share, driven by its role as a global manufacturing and logistics hub. Spurred by rapid digital transformation in countries like China, Japan, and India, AI implementation is scaling across industrial and retail supply chains. Backed by favorable government support, regional tech startups are increasingly offering AI-powered SCM platforms tailored to local market dynamics. Guided by its cost-competitive labor, vast distribution networks, and growing digital infrastructure, Asia Pacific dominates AI-driven supply chain adoption.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGR, spurred by demand from retail, automotive, and healthcare sectors. Real-time supply planning and predictive maintenance are key focus areas. Due to rising disruptions from global instability, North American firms are turning to AI for enhanced risk mitigation and scenario modelling. Backed by a strong ecosystem of AI developers, cloud service providers, and integrators, regional firms are at the forefront of AI deployment in logistics and procurement. Guided by data governance standards and innovation grants, the region continues to lead in supply chain transformation initiatives.

Key players in the market

Some of the key players in AI in Supply Chain Optimization Market include Oracle Corporation, Google LLC (Alphabet Inc.), Amazon Web Services, Inc., NVIDIA Corporation, Kinaxis Inc., Anaplan, Inc., Coupa Software Inc., Infor, O9 Solutions, Inc., Llamasoft, Inc., ToolsGroup, Manhattan Associates, Inc., ClearMetal, Project44, FusionOps, C3.ai, Inc., Blue Yonder Group, Inc., IBM Corporation, Microsoft Corporation, and SAP SE.

Key Developments:

In May 2025, Google LLC launched an AI tool on Google Cloud for real-time supply chain visibility. It optimizes logistics by providing actionable insights, reducing delays, and enhancing efficiency across global supply chain networks.

In April 2025, Amazon Web Services unveiled AWS Supply Chain AI for automated warehouse management. It optimizes delivery routes, reducing costs and improving efficiency with real-time data analytics for seamless logistics operations.

In February 2025, ToolsGroup introduced an AI-driven inventory optimization platform. It enables real-time stock management, reducing excess inventory and costs while ensuring product availability through predictive analytics.

Offerings Covered:

  • Hardware
  • Software
  • Services

Technologies Covered:

  • Machine Learning
  • Computer Vision
  • Natural Language Processing
  • Context-Aware Computing
  • Other Technologies

Applications Covered:

  • Supply Chain Planning
  • Warehouse Management
  • Fleet Management
  • Virtual Assistant
  • Risk Management
  • Inventory Management
  • Planning & Logistics

End Users Covered:

  • Manufacturing
  • Food & Beverages
  • Healthcare
  • Automotive
  • Aerospace
  • Retail
  • Consumer-Packaged Goods
  • Other End Users

Regions Covered:

  • North America
    • US
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • Germany
    • UK
    • Italy
    • France
    • Spain
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • Japan
    • China
    • India
    • Australia
    • New Zealand
    • South Korea
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Argentina
    • Brazil
    • Chile
    • Rest of South America
  • Middle East & Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE
    • Qatar
    • South Africa
    • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2024, 2025, 2026, 2028, and 2032
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

  • 2.1 Abstract
  • 2.2 Stake Holders
  • 2.3 Research Scope
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Mining
    • 2.4.2 Data Analysis
    • 2.4.3 Data Validation
    • 2.4.4 Research Approach
  • 2.5 Research Sources
    • 2.5.1 Primary Research Sources
    • 2.5.2 Secondary Research Sources
    • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

  • 3.1 Introduction
  • 3.2 Drivers
  • 3.3 Restraints
  • 3.4 Opportunities
  • 3.5 Threats
  • 3.6 Technology Analysis
  • 3.7 Application Analysis
  • 3.8 End User Analysis
  • 3.9 Emerging Markets
  • 3.10 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

  • 4.1 Bargaining power of suppliers
  • 4.2 Bargaining power of buyers
  • 4.3 Threat of substitutes
  • 4.4 Threat of new entrants
  • 4.5 Competitive rivalry

5 Global AI in Supply Chain Optimization Market, By Offering

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Hardware
  • 5.3 Software
  • 5.4 Services

6 Global AI in Supply Chain Optimization Market, By Technology

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 Machine Learning
  • 6.3 Computer Vision
  • 6.4 Natural Language Processing
  • 6.5 Context-Aware Computing
  • 6.6 Other Technologies

7 Global AI in Supply Chain Optimization Market, By Application

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 Supply Chain Planning
  • 7.3 Warehouse Management
  • 7.4 Fleet Management
  • 7.5 Virtual Assistant
  • 7.6 Risk Management
  • 7.7 Inventory Management
  • 7.8 Planning & Logistics

8 Global AI in Supply Chain Optimization Market, By End User

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Manufacturing
  • 8.3 Food & Beverages
  • 8.4 Healthcare
  • 8.5 Automotive
  • 8.6 Aerospace
  • 8.7 Retail
  • 8.8 Consumer-Packaged Goods
  • 8.9 Other End Users

9 Global AI in Supply Chain Optimization Market, By Geography

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 North America
    • 9.2.1 US
    • 9.2.2 Canada
    • 9.2.3 Mexico
  • 9.3 Europe
    • 9.3.1 Germany
    • 9.3.2 UK
    • 9.3.3 Italy
    • 9.3.4 France
    • 9.3.5 Spain
    • 9.3.6 Rest of Europe
  • 9.4 Asia Pacific
    • 9.4.1 Japan
    • 9.4.2 China
    • 9.4.3 India
    • 9.4.4 Australia
    • 9.4.5 New Zealand
    • 9.4.6 South Korea
    • 9.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 9.5 South America
    • 9.5.1 Argentina
    • 9.5.2 Brazil
    • 9.5.3 Chile
    • 9.5.4 Rest of South America
  • 9.6 Middle East & Africa
    • 9.6.1 Saudi Arabia
    • 9.6.2 UAE
    • 9.6.3 Qatar
    • 9.6.4 South Africa
    • 9.6.5 Rest of Middle East & Africa

10 Key Developments

  • 10.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 10.2 Acquisitions & Mergers
  • 10.3 New Product Launch
  • 10.4 Expansions
  • 10.5 Other Key Strategies

11 Company Profiling

  • 11.1 Oracle Corporation
  • 11.2 Google LLC (Alphabet Inc.)
  • 11.3 Amazon Web Services, Inc.
  • 11.4 NVIDIA Corporation
  • 11.5 Kinaxis Inc.
  • 11.6 Anaplan, Inc.
  • 11.7 Coupa Software Inc.
  • 11.8 Infor
  • 11.9 O9 Solutions, Inc.
  • 11.10 Llamasoft, Inc.
  • 11.11 ToolsGroup
  • 11.12 Manhattan Associates, Inc.
  • 11.13 ClearMetal
  • 11.14 Project44
  • 11.15 FusionOps
  • 11.16 C3.ai, Inc.
  • 11.17 Blue Yonder Group, Inc.
  • 11.18 IBM Corporation
  • 11.19 Microsoft Corporation
  • 11.20 SAP SE