世界のサプライチェーン型AI市場規模/シェア/動向分析レポート：用途別、サービス別、ソフトウェア別（～2030年）

 

市場概要

サプライチェーンにおけるAI市場は、年平均成長率28.2%で、2024年の91.5億米ドルから2030年には405.3億米ドルに達すると予測されています。サプライチェーンのリスク管理のためのAIソリューションに対する需要の高まりは、サプライチェーンにおけるAI業界を牽引する重要な要因の1つです。世界中の組織は、サプライチェーンの混乱により、原材料、部品、製品の供給や調達が困難に直面しています。ここで、AIベースのサプライチェーン・ソリューションは、予測分析を可能にするリアルタイムのデータを提供し、組織が潜在的な混乱を予見して緩和するのを支援することにより、重要な役割を果たします。

サプライチェーンネットワークは、さまざまなソースから膨大な量のデータを生成します。ビッグデータは、このデータを処理する上で企業にとって極めて重要になっています。企業は、顧客関係管理（CRM）システム、製品レビュー、メディアのコメントから得られる消費者データを分析し、顧客をより深く理解することで、マーケティングをより的を絞った効果的なものにしようとしています。Grepsr社（米国）によると、ウォルマート（米国）はデータ駆動型の需要予測を全面的に見直し、過剰在庫と品切れを30％削減しました。サプライチェーンプラットフォームは、業界に特化した機械学習（ML）と予測を適用し、自動化だけでなく、運用のためのデータ中心の意思決定を提供する必要があります。製造業におけるデジタル化は、工場における情報アーキテクチャの構築と同時に、膨大なデータへのアクセス、分析、管理能力をさらに向上させました。データは製造工場の円滑な運営に不可欠です。製造業におけるデジタル化されたシステムは、製品の品質を向上させ、より優れた欠陥追跡と予測能力によってコストを削減します。AIシステムは、機械の状態について結論を導き出し、異常を検出して、データを分析することで予知保全を提供することができます。これにより、製品の品質が向上し、設備の寿命を延ばしながら資源を最大限に活用することができます。

サプライチェーンにAlを採用する際の大きなハードルは、データのプライバシーとセキュリティへの懸念です。サプライチェーンには、顧客データや業務データなど、厳重な機密情報が含まれます。Alは、同化目的のために膨大なデータを必要とし、サイバー攻撃や内部データ漏洩を防ぎながら、膨大な量のデータを処理・保存しなければなりません。セキュリティ設定手順のコストが高く、セキュリティ保護措置が不十分なため、企業はAl技術の導入に消極的です。さらに、欧州のGDPRやカリフォルニア州のCCPAなどのデータ保護規制は、複雑さとリスクをさらに増大させ、既存のサプライチェーン内でのAlの採用を遅らせています。AIアルゴリズムは簡単に操作できるため、意思決定の正しさに深刻な影響を及ぼしかねません。また、複数の利害関係者の間でデータを共有することは、不適切な取り扱いや不正アクセスなどの問題を引き起こし、信頼の喪失や法的なコンプライアンス違反の原因となります。このような不正アクセスは、データ漏洩、知的財産の窃盗、機密保持契約違反につながる可能性があり、企業の評判を危険にさらし、場合によっては規制機関からの罰金にさらされることになります。その結果、サプライチェーン業界におけるAIの成長が阻害されます。

現在、組織内のほとんどのビジネス・プロセスを支配している硬直したルール・ベースのソフトウェアは、重要な問題解決能力に限界があります。このようなやり方は、かなりの時間を必要とし、従業員に反復作業を強いることになります。これは従業員の生産性を妨げ、組織全体のパフォーマンスを低下させます。自己学習アルゴリズムの助けを借りれば、このような課題を克服することができ、Alプラットフォーム上で開発されたMLおよび自然言語処理（NLP）用ツールに新しいパターンとソリューションが登場します。世界中の組織が、ルールベースの処理を使用して業務を自動化するエンタープライズ・ソフトウェアを採用しています。タスクベースの自動化は、特定のプロセスにおける生産性の向上に役立っていますが、このルールベースのソフトウェアは、時間をかけて学習し、改善することができません。エンタープライズ・ソフトウェア・システムのAlプラットフォーム上で生成されるNLPやMLを含むAlツールの統合により、ソフトウェアは個々のプロセスを解決しながら習得することができます。これらの要因により、インテリジェントなビジネスプロセスに対する需要が高まり、Alサプライチェーン市場の成長機会として機能しています。よりインテリジェントな自動化システムは、膨大な量のデータを収集・生成することもできます。完全に統合されたプロセスやワークフローを自動的に実行し、実行しながら学習するように構築することもできます。

現代のビジネス環境では、自動化されたビジネス・プロセスと顧客にとっての価値ある洞察を促進するために、ほぼリアルタイムの分析が必要です。データの統合は、業界のデジタルトランスフォーメーションにおいて重要な役割を果たします。組織は一般的に、標準化も相互運用もされていない多様なシステム、プラットフォーム、部門から大量のデータを取得します。アルゴリズ ムは、断片化のために得られる情報を理解することが難しく、非効率と意思決定の遅れにつながります。データのシームレスな統合は、予測プロセス、需要予測、または在庫管理に関するAlを活用するあらゆるサプライチェーンに必要です。さらに、アナリティクスに使用されるデータの種類は増え、テキスト、画像、音声データなど、半構造化データや非構造化データも含まれるようになりました。これらの要因は、サプライチェーン業界における人工知能の成長に大きな課題をもたらしています。しかし、データ量と種類の増加に伴い、分析のためのMLベースのアルゴリズムが広く受け入れられています。これらのアルゴリズムは、従来のアルゴリズムよりも実際のトレーニングデータに基づいて暗黙的に学習できるため、より高度です。また、柔軟性があり、時間の経過による変化にも素早く適応することができます。

サプライチェーンは、ステークホルダーとソリューションによる複雑なテクノロジーチェーンで構成されています。これには、需要予測、在庫最適化、ロジスティクス管理をサポートするために膨大なデータセットを収集、処理、分析するサプライチェーンソフトウェアプロバイダーやシステムインテグレーターが含まれます。一方、技術開発者、サプライチェーンマネージャー、規制機関は、技術革新を推進し、Alソリューションのシームレスな統合を促進することで、サプライチェーンの俊敏性、コスト削減、適応性を実現します。

AIソフトウェアは、需要予測から在庫最適化、予知保全、自動意思決定まで、サプライチェーンにおける幅広い機能を網羅しています。この柔軟性により、企業は複数の問題を調整し、特定のニーズに基づいて固定的な解決策を決定することが容易になりました。AIソフトウェアは、サプライチェーンの規模や複雑さに応じてスケールアップやスケールダウンが容易です。製品開発や機能強化のためのサプライチェーンソフトウェアへの取り組みが大幅に増加し、サプライチェーンの可視性を向上させ、業務を一元化する利点があることが、主にこのセグメントの成長を促進しています。クラウドベースの展開に対する需要の高さも、AIベースのサプライチェーン・ソリューション市場を前進させる要因です。クラウドベースの導入は、オンプレミスの導入よりも柔軟性が高く、価格も手頃です。中小企業におけるクラウドベースのソリューション採用の増加は、オペレーションをさらに強化します。例えば、在庫管理の円滑な合理化を促進するクラウド・ソリューションの機能や、サプライチェーン・プロセス全体にわたるリアルタイムの可視性は、これらの機能を非常に魅力的なものにしています。クラウドベースの展開におけるセキュリティ対策の継続的な開発は、データの保護とセキュリティに関するいくつかの長期的な懸念に対処するため、この市場の成長を維持するはずです。

サプライチェーン・マネジメントへの人工知能（AI）の統合は、企業のロジスティクス、予測、意思決定プロセスの管理方法に革命をもたらしています。機械学習、予測分析、自然言語処理などのAI技術は、リアルタイムのデータ分析、需要予測、在庫管理の最適化を可能にすることで、サプライチェーンの効率を高めています。その結果、企業は運用コストを削減し、リスクを軽減し、顧客満足度を向上させることができます。AIを活用したサプライチェーン市場は、製造業、小売業、自動車などの業界全体で導入が進んでいることから、急成長が見込まれています。また、電子商取引の台頭、サプライチェーンの回復力強化の必要性、AI機能の進化などが市場拡大に寄与しています。

小売分野は主に、業務の最適化と顧客体験の向上を目的としたAI技術の広範な採用が原動力となっています。小売企業は、在庫管理、需要予測、パーソナライズされたマーケティングなど、さまざまな用途にAIを活用しています。これらのアプリケーションは、運用コストの削減、在庫水準の最適化、消費者ニーズと商品在庫の効率的な調整による売上の向上に役立ちます。AIを活用したソリューションは、小売業における顧客サービスと満足度の向上においても極めて重要な役割を果たしています。予測分析により、小売業者は市場動向を予測し、在庫をリアルタイムで調整し、サプライチェーンの混乱を事前に管理することができます。

さらに、AIは複数のソースからのデータをより効果的に統合し、正確な需要予測と供給計画の改善を可能にします。この能力は、消費者の嗜好が急速に変化する小売業界で競争力を維持するために不可欠です。小売業におけるAIの役割は、注文処理ロジスティクスの強化にも及びます。自動倉庫、インテリジェント物流システム、AIを活用した配送ソリューションは、商品の保管、ピッキング、出荷方法に革命をもたらしました。例えば、ウォルマート（米国）はAIアルゴリズムを採用し、需要予測だけでなく、在庫レベルのリアルタイムの変化を予測し、より迅速な配送のためにルートを最適化しています。

アジア太平洋地域は、テクノロジーに精通した人口を背景に急成長しています。モノのインターネット（IoT）の人気の高まりがこのペースに拍車をかけています。中国や日本などの国々では、需要予測、リアルタイムの在庫追跡、ロジスティクスの最適化にAIを積極的に活用しています。可処分所得の増加や、コンピュータ・ビジョン技術が採用されている様々な用途でAIが広く受け入れられていることが、この動きを後押ししています。サプライチェーン・オペレーションにおけるAIベースのソリューションとサービスも、同地域におけるデジタル化の加速と接続インフラの強化を受けて、増加傾向にあります。アジア太平洋市場は、消費者需要の増加に対応するため、自動車、小売、製造などの業界でディープラーニングやNLP技術の採用が増加していることも牽引しています。AIサプライチェーンエコシステムにおける主要プレイヤーの存在は、この地域におけるAIの導入をさらに加速させています。先進的なサプライチェーン・ソリューションの広範な採用、地域全体におけるAIツールの広範な使用、およびさまざまな業界にわたってAI技術を統合する大手市場プレイヤーのイニシアティブは、市場を促進する他の要因です。

2024年9月、オラクル（米国）はDHLグループ（ドイツ）と提携し、同社の財務、人事、サプライチェーン業務を合理化するためにFusion Cloud Applications Suiteを採用しました。Oracle Cloud ERPにより、DHL Groupは40カ国以上の財務プロセスを標準化し、効率性と意思決定を改善しました。
2024年9月、Kinaxis Inc.（カナダ）はDr. Wolff Group（ドイツ）と提携し、Dr. Wolff Groupのサプライチェーン管理を強化しました。KinaxisのクラウドベースのRapidResponseプラットフォームを活用することで、同社はサプライチェーンのプランニングとオペレーションの改善を目指しました。

2024年8月、Blue Yonder Group, Inc.（米国）はMaxeda DIY Group（オランダ）と提携し、在庫管理の最適化、需要予測の改善、Maxeda DIY Groupのサプライチェーンプロセスの合理化を目的としたAI主導型ソリューションを提供。

2023年6月、SAP SE（ドイツ）はVisa（米国）と協業し、アジア太平洋地域の企業向けにB2B決済をデジタル化。この協業は、Visaの決済ソリューションとSAPの基幹業務システムを統合することで、企業間取引の合理化と効率化を目指すもの。

 

主要企業・市場シェア

サプライチェーンにおける人工知能市場は、幅広い地域で存在感を示す少数の主要プレーヤーによって支配されています。同市場の主要プレーヤーは以下の通り。

SAP SE (Germany)
Oracle (US)
Blue Yonder Group, Inc. (US)
Kinaxis Inc. (Canada)
Manhattan Associates (US)
IBM (US)
Microsoft (US)
Anaplan, Inc. (US)
ServiceNow (US)
e2open, LLC (US)
ServiceNow (US)
Logility Supply Chain Solutions, Inc. (US)
Coupa (US)
o9 Solutions, Inc. (US)
Project44 (US)

 

【目次】

5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクスの推進要因- ビッグデータとAI技術の導入拡大- サプライチェーンプロセスにおける可視性向上の必要性- 顧客満足度向上のための迅速なAI統合- クラウドベースのサプライチェーンソリューションへのシフト 制約要因- 熟練労働力の不足- セキュリティとデータプライバシーに関する懸念 機会- インテリジェントなビジネスプロセスと自動化に対する需要の急増- AIによる業務効率の向上 課題- 複数のソースからのシームレスなデータ統合の難しさ
5.3 バリューチェーン分析
5.4 エコシステム分析
5.5 顧客ビジネスに影響を与えるトレンドと混乱
5.6 技術分析 主要技術 – 機械学習 – 自然言語処理 – コンピュータビジョン 補助技術 – モノのインターネット 補助技術 – ロボットによるプロセス自動化 – モノのインターネット – エッジコンピューティング
5.7 投資と資金調達のシナリオ
5.8 ポーターのファイブフォース分析 競争相手の強さ サプライヤーの交渉力 買い手の交渉力 代替品の脅威 新規参入の脅威
5.9 主要ステークホルダーと購買基準 購買プロセスにおける主要ステークホルダー 購買基準
5.10 ケーススタディ分析 インテル コーポレーションが自動車のコックピットにグラフィック・プロセッシング・ユニットを導入 ibmとNabpが医薬品サプライチェーンのセキュリティを強化するブロックチェーンベースのプラットフォームを開発 ユニパーのSEがマイクロソフトのコパイロットでエネルギー事業を強化 ノルグレンがSAPのSE統合ソリューションでサプライチェーンを合理化 テラダインがC.H.ロビンソン・ワールドワイドの統合ロジスティクス・ソリューションでサプライチェーンの効率化
5.11 貿易分析 輸入シナリオ（HS コード 854231） 輸出シナリオ（HS コード 854231）
5.12 特許分析
5.13 主要会議とイベント（2024-2025年
5.14 規制情勢 規制機関、政府機関、その他の組織 規制基準 政府規制
5.15 価格分析
サプライチェーンにおけるAI市場、サービス別
6.1 導入
6.2 ソフトウェアのスマートオートメーション化が市場を牽引
6.3 サービス マネージドサービス- サプライチェーン管理における広範な利用が市場を牽引 プロフェッショナルサービス- ビジネス革新における重要な役割が市場を牽引
サプライチェーンにおけるAI市場、展開別
7.1 導入
7.2 大きな利点によりクラウドの普及が市場を牽引
7.3 厳しい規制要件へのオンプレミスのコンプライアンスが市場を牽引
7.4 クラウドの拡張性とオンプレミスの制御のハイブリッドニーズが市場を牽引
サプライチェーンにおけるAI市場、組織規模別
8.1 導入
8.2 大企業がグローバル・サプライチェーン・ネットワーク全体でAIを迅速に統合し、市場を牽引
8.3 中小企業：スケーラブルで費用対効果の高いAIソリューションの登場が市場を牽引
サプライチェーンにおけるAI市場、用途別
9.1 導入
9.2 需要計画と予測のリアルタイムデータセット処理能力が市場を牽引
9.3 データ主導の意思決定による調達・ソーシングの自動化が市場を牽引
9.4 供給品と完成品の安定した流れに対する在庫管理のニーズが市場を牽引
9.5 生産計画＆スケジューリング：AIアルゴリズムによるスケジューリングと在庫管理の強化が市場を牽引
9.6 倉庫・輸送管理 AIによる需要予測とルート最適化機能が市場を牽引
9.7 潜在的な混乱を緩和するサプライチェーン・リスク管理能力が市場を牽引
9.8 その他のアプリケーション：サプライチェーンにおけるAI市場（最終用途産業別
サプライチェーンにおけるAI市場：最終用途産業別
10.1 導入
10.2 小売業：顧客体験の向上を目的としたAIの急速な導入が市場を牽引
10.3 ヘルスケア＆医薬品 業務効率向上のための資金調達増加が市場を牽引
10.4 食品・飲料 需要予測のためのサプライチェーンにおけるAIの広範な利用が市場を牽引
10.5 自動車 電気自動車と自律走行車の需要急増が市場を牽引
10.6 物流・運輸：コスト削減のためのクラウドベースのソリューション導入が市場を牽引
10.7 航空宇宙・防衛 国家安全保障強化に向けた政府の取り組みが市場を牽引
10.8 サプライチェーンにおけるプロセス最適化のニーズが市場を牽引
10.9 技術革新の進展が市場を牽引する電子・半導体分野
10.10 エネルギー＆公益事業：効率的なエネルギー利用が市場を牽引
10.11 オペレーション自動化のためのインテリジェントシステム導入が市場を牽引
10.12 その他の最終用途産業

…

 

【本レポートのお問い合わせ先】
www.marketreport.jp/contact
レポートコード：SE 6402