将来、生成AIにおける物流市場の成長に向けてより多くのビジネス機会を提供するのはどの地域ですか?

北米の生成AIにおける物流産業は、2037年まで支配的な市場シェアを維持すると予想されています。 Read More

生成AIにおける物流市場で支配的な主要企業はどれですか?

NEC Corporation、Yomiuri Shimbun Holdings、 Fujitsu Limited、 Hitachi Ltd.と NTT Corporationは、日本の主要プレーヤーの一部です。 Read More

生成AIにおける物流市場の世界的な見通しは？

生成AIにおける物流市場規模は2024年に15億米ドルでした。 Read More

日本の生成AIにおける物流産業はどのくらいの規模ですか？

日本が製造、医療、金融など、さまざまな業界でAIを統合することに重点を置いている結果、生成AIにおける物流の必要性が大幅に高まると予測されています。 Read More

日本の物流市場に生成AIにおける物流の最新の進歩は何ですか?

NEC は、新しいテクノロジーによってもたらされるビジネスの変化に対応して、ビジネスに新たな価値を生み出すために、顧客ごとにカスタマイズされた生成型人工知能 (AI) を開発しました。 Read More

生成AIにおける物流市場調査、規模、シェアと予測2037年

生成AIにおける物流市場調査、規模、傾向のハイライト(予測2025-2037年)

生成AIにおける物流市場規模は、2024 年に 15 億米ドルと推定され、2037 年末までに 370 億米ドルを超えると予想されており、2025 ―2037 年の予測期間中に 33.5% の CAGR で増加しています。2025 年には、生成AIにおける物流の業界規模は 454.7百万米ドルに達すると見込まれています。

サプライチェーンにおける生成 AI は、エンドツーエンドの物流業務を加速する機会を提供します。企業はこの特性を認識し、独自のデータセットでモデルをトレーニングして AI を実装し、生産性と効率性を最適化するようにしています。また、予測メンテナンスも重要な分野であり、生成 AI は企業が将来故障する可能性が最も高い組立ラインマシンを特定し、重要な製造指標である設備効率 (OEE) を向上させるのに役立っています。シーメンスとマイクロソフトは、2023 年 10 月に提携し、業界横断的な AI を戦略的に採用して、原材料管理、流通ネットワーク、生産プロセス、顧客の需要のための副操縦士を調整しました。

このようなサプライチェーンの応答性、回復力、効率性が組織の競争力を決定します。従来のサプライチェーン管理ソリューションは、経験に基づく意思決定と確立された方法論に依存しており、物流パートナーはヒューリスティックアルゴリズムと履歴データ分析を使用して、在庫管理、需要予測、配送スケジュールの複雑さをナビゲートします。これらの方法は、現代の物流の複雑さに対処できないことが多く、その結果、市場での採用が促進されました。製造および物流セグメントは、需要の変動と複雑なサプライチェーンネットワークの存在により、生成 AI アプリケーションにとって肥沃な土壌です。

ChatGPT が公共の場で登場したことで、AI チャットボットセグメントへの関心が高まりました。 2023年1月にマイクロソフトがOpenAIに100億米ドルの投資を発表したことで、このトレンドが活性化し、他のテクノロジープロバイダーにもこのトレンドに対抗するよう呼びかけました。その後、2023年3月にGoogleはBardとProject Magiを発表し、2023年2月にはMetaが650億のパラメータを持つ言語モデルLlaMAを発表しました。同時に、OECDのデータによると、在庫管理や顧客サービスなど、OECD諸国の27％の業務はAIによって容易に自動化できると示唆されています。AIを活用したサプライチェーン管理を早期に導入した企業は、物流コストが15％削減され、サービスレベルが65％向上し、在庫レベルが35％向上したという結果が出ています。

生成AIにおける物流市場: 主な洞察

基準年	2024年
予測年	2025－2037年
CAGR	約33.5%
基準年市場規模（2024年）	約15億米ドル
予測年市場規模（2037年）	370億米ドル
地域範囲	北米（米国、カナダ）ラテンアメリカ (メキシコ、アルゼンチン、その他のラテンアメリカ) アジア太平洋 (日本、中国、インド、インドネシア、マレーシア、オーストラリア、その他のアジア太平洋) ヨーロッパ (英国、ドイツ、フランス、イタリア、スペイン、ロシア、北欧、その他のヨーロッパ) 中東およびアフリカ (イスラエル、GCC 北アフリカ、南アフリカ、その他の中東およびアフリカ)

生成AIにおける物流市場の域概要地

生成AIにおける物流市場 – 日本の見通し

日本の生成AIにおける物流市場は、2037年まで安定した成長を記録すると予想されています。日本が製造、医療、金融などさまざまな業界でAIを統合することに重点を置いているため、生成AIにおける物流のニーズは大幅に高まると予想されています。正確性、効率性、品質を重視する日本独特の文化も、生成AI技術の機能を補完するため、ビジネスに役立つと期待されています。サムスンとPreferred Networksのような政府主導の提携は、日本の市場シェアを強化すると予想されています。生成AIモデルに必要な複雑な計算をサポートするために、日本はAIハードウェア研究の最前線に留まることに注力しており、これらのコラボレーションで最先端の2ナノメートルチップ技術が導入されていることからもそれがわかります。

市場は、最先端の技術、戦略的提携、そして4月のAIイノベーションに向けた政府の強力な推進に支えられ、大きな成長に向けて準備が整っています。この業界に携わる企業は、特にカスタマイズされた AI ソリューションと最先端のハードウェア機能に注力する企業は、日本で高まる生成 AI アプリケーションの需要から恩恵を受ける好立場にあります。

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北米市場予測

北米は、予測期間中に物流業界に生成AIにおける物流のシェアを44.9%でリードすると予想されています。さまざまな業界業務に対する最新の自動化ソリューションの採用の増加と、あらゆるセクターでのテクノロジーの使用の増加が、この地域の成功の要因です。主要セクターのサプライチェーン管理と物流に対する需要の高まりと、産業インフラの拡大により、地域全体で生成AIにおける物流の必要性が高まっています。ユナイテッド・パーセル・サービス社は、新しい機械に400億米ドルを投資することで、1日の処理能力を2022年の60百万個のパッケージから2023年には70百万個のパッケージに増やすことができました。

物流業界における米国の優位性は、AIの研究開発への多額の投資、同国の強力なテクノロジー大手の存在、そして革新的な文化に起因しています。さらに、この地域の洗練されたインフラは、IoTとAIテクノロジーのスムーズな統合を促進し、運用効率を高めます。

APAC市場統計

アジア太平洋地域は、地域の人口増加により、予測期間中に安定したCAGRを経験すると予想されています。他のすべての業界では、日常必需品から技術的必需品に至るまで、ライフスタイル製品のニーズが高まっているため、在庫の需要が急増しています。サプライチェーンと物流管理がより洗練されるにつれて、物流ビジネスに生成AIにおける物流の必要性が高まります。

可処分所得の増加と経済成長に牽引され、中国は徐々に物流セグメントに生成AIにおける物流の中心地として浮上しています。中国はAI投資をリードしており、予知保全やAI主導のルート最適化など、物流向けの生成AIの進歩を推進しています。

インドの多様なサプライチェーン環境は、サプライチェーンの可視性を向上させ、物流手順を迅速化し、リスクを軽減するために生成AIの使用を促進しています。同国はブロックチェーンやIoTなどの最先端技術を採用し、それらを生成AIと組み合わせて、コストを節約し生産性を向上させる信頼性の高い物流ソリューションを構築しています。例えば、すでにインドの多数の大中規模都市でサービスを提供している物流テクノロジー企業 Pidge は、2023 年 6 月に、ほとんど組織化されていない物流業界にデジタルパリティが到来すると宣言しました。業界初のローコードおよびセルフサービス物流 (サービスとしてのソフトウェア) テクノロジープラットフォームのリリースにより、物流ビジネスは完全に変わります。

生成AIにおける物流市場のセグメンテーション

コンポーネント別 (ソフトウェア、ソリューション)

コンポーネントに基づくソリューションセグメントは、2037 年までに約 53.1% のシェアを獲得すると予測されています。この市場カテゴリは、主に、現在の物流プロセスにスムーズに適合し、エンドツーエンドの自動化と最適化機能を提供するように設計された包括的なソフトウェアプログラムとシステムで構成されています。在庫管理からルート最適化まで、幅広い物流上の問題に対処する包括的で即座に展開可能なシステムに対する市場の要望は、個別のソフトウェアコンポーネントよりもソリューションが目立つことで強調されています。ソフトウェアサブセグメントは重要ですが、通常、物流プロセスの特定の側面に対処するスタンドアロンプログラムまたはツールで構成されています。これらのツールは、集中的な改善には不可欠ですが、完全なソリューションに見られるような幅広い機能は提供していません。

展開別 (クラウドベース、オンプレミス)

展開に基づくと、クラウドセグメントは 2037 年末までに 63.9% を占める可能性があります。クラウドコンピューティングの物流に対する利点とプロセスを最適化する能力が、このセグメントの上昇の要因となっています。物流会社の業務管理と分析のための膨大なデータストレージニーズは、このセグメントの成長の原動力となっています。例えば、サプライチェーンエグゼクティブの 21% は、ワークフロー全体にクラウドベースのテクノロジを統合しています。そのうち 97% は、サプライチェーンの約 3/4 をクラウドで運用しています。

物流サービスプロバイダーは、クラウドベースの物流管理システムにより、供給、出荷、配送をリアルタイムで追跡および管理できます。物流サービスプロバイダーは、このリアルタイムデータを活用して在庫レベル、配送スケジュール、ルートの最適化をより正確に予測することで、コストを節約し、効率を高めることができます。クラウドコンピューティングは、物流サービスプロバイダーにとって顧客とサプライヤーのコラボレーションの向上にも役立ちます。物流組織は、クラウドベースの通信テクノロジを使用してサプライヤーや顧客とリアルタイムで情報やデータを共有することで、調整とコラボレーションを改善できます。

生成AIにおける物流市場の詳細な分析には、次のセグメントが含まれます。

コンポーネント別	ソフトウェアソリューション
展開別	クラウドベースオンプレミス
エンドユーザー別	ヘルスケア航空宇宙通信銀行・金融テクノロジー小売

生成AIにおける物流市場：成長要因と課題

生成AIにおける物流市場の成長要因ー

コスト削減、回復力、持続可能性に重点を置く: 輸送と物流は莫大な経済的価値をもたらします。UNCTAD の世界貿易最新情報レポートによると、世界貿易は 2021 年に 28.5 兆米ドルでピークに達し、1980 年以来 10 倍の急増を記録しました。一方、世界のイントラロジスティクスセグメントは 2022 年に 472 億米ドルに達し、2030 年末までに 455 億米ドルに達すると予測されており、年平均成長率 15% で拡大しています。これらの数字は、長年にわたって貿易とグローバル化を支えてきた広範な輸送ネットワークを強調しています。効率的な物流と堅牢なサプライチェーンは、すべての業界で円滑な取引業務を推進する重要な要素です。

生成 AI システムは、顧客の需要動向、履歴データを使用した潜在的な混乱、在庫の課題を予測し、在庫レベルを最適化して不足を最小限に抑えます。予測分析から処方分析への移行により、将来的には主要なワークフローコンポーネントが自動化されると予想されます。ここでは、生成されるデータの量が急増しているため、生成AIが中心的な役割を果たすことになります。生成されるデータは、2025年までにiPhone 14の2,000億台、つまり約181ゼタバイトに相当すると推定されています。このデータと計算能力の向上により、複雑なタスクのための洗練されたモデルを作成できます。

環境、社会、企業統治（ESG）プロトコルの台頭は、サプライチェーン全体に大きな影響を及ぼしています。有害物質の排出、二酸化炭素排出量、および労働慣行の遵守に関する透明性は、より拘束力があり、より厳格になりつつあります。初期コストは高いものの、生成AIにおける物流は、企業がESG基準を満たすために非常に貴重なものになります。倉庫管理システム（WMS）への投資により、注文の履行、在庫、およびリストマイル配送の調整が合理化されます。2022年6月、Logiwaは、WMSプラットフォーム向けのAI統合型高度分析および自動化アルゴリズムの開発のために、シリーズBラウンドの一環として1,640万米ドルの資金を調達しました。このクラウドベースのソリューションにより、労働効率が 40% 向上し、注文処理能力が 200% 向上します。

販売およびマーケティング分析戦術の重要性の高まり: ジェネレーティブ AI システムを使用すると、より正確な販売およびマーケティングデータを取得できます。AI を活用したソリューションを活用することで、物流サービスプロバイダーは、顧客の行動を分析し、予測分析を適用することで、顧客の次の動きをより正確に予測できます。物流サービス企業は、AI を活用したソリューションを使用して市場動向を追跡し、データに基づく意思決定を行うことで、競争上の優位性を獲得し、効率を高めることができます。そのため、販売およびマーケティングの統計を使用して、潜在顧客を特定しました。
革新的なソリューションの出現: さまざまな業界のプレーヤーによる創造的なソリューションの作成は、物流分野のジェネレーティブ AI における注目すべきトレンドです。これらの最先端の取り組みは、確立された企業との提携を活用して独自のカスタマイズされたソリューションを提供することで、物流におけるジェネレーティブ AI の状況を変えています。ジェネレーティブ AI を使用して、需要がより正確に予測されています。AI アルゴリズムは、大規模なデータセットを評価することで需要の傾向を推定できます。これにより、物流組織は在庫切れを減らし、在庫管理を最適化できます。

当社の生成AIにおける物流市場調査によると、以下はこの市場の課題です。

可視性が不十分: 生成 AI は物流セグメントで多くの利点を持っていますが、物流業界では、サプライヤーと顧客間の透明性の欠如など、生成 AI にはいくつかの欠点があります。生成 AI は人間の関与を必要とせずに消費者に直接的なソリューションを提供しますが、これにより顧客が可視性に関する懸念を抱く可能性があります。関係する利害関係者間のコミュニケーションが不十分でオープン性が欠如していると、市場の拡大が妨げられる可能性があります。
統合が複雑になる可能性がある: 生成 AI を物流システムに統合するのは難しい場合があります。多くの物流企業は、最新の AI イノベーションと互換性がない可能性のある古いシステムを採用しています。これらのシステムの交換やアップグレードには、費用と時間がかかります。生成 AI を実装するには、専門知識と能力が必要です。AI テクノロジーを活用および操作できるように従業員をトレーニングすることは、非常に困難で費用がかかる可能性があります。