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 |
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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。
サンプル納品物ショーケース
過去のデータに基づく予測
会社の収益シェアモデル
地域市場分析
市場傾向分析
市場傾向分析
NA
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 |
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展開別 |
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エンドユーザー別 |
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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。
ニュースで
- 2024年6月、Microsoft Corp.と Hitachi Ltdは、今後3年間で数十億ドル規模の提携を結び、生成型AIを通じて社会イノベーションを加速させると発表しました。2024年度の売上高は189億米ドルと見込まれており、日立はこの戦略的提携を通じてLumada事業の拡大を推進します。また、日立グループの従業員27万人の業務効率と生産性の向上も促進します。
- 2024年9月、IBMは、オラクルのクラウドアプリとテクノロジーを最大限に活用し、オープンで協調的なアプローチを通じて生成型AIを拡張できるよう、コンサルティングサービスとソリューションの範囲を拡大したと発表しました。 IBM Institute for Business Valueの最新データによると、コンピューティング消費の平均コストは2023―2025年の間に89%上昇すると予測されています。
- 2024年4月、Yomiuri Shimbun HoldingsとNTT Corporationは、2023年秋に開始された生成AIの最適なガバナンスに関する研究の最新版である「生成AIの形成」に関する共同提案の開始を発表しました。
- 2023年7月、NEC Corporation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AIを開発しました。
生成AIにおける物流市場 を支配している企業:
15% を超える市場シェアを誇る Google Cloud と IBM は、物流分野の生成 AI 分野のリーダーです。Google Cloud の AI および ML ツールの 2 つである TensorFlow と AutoML により、物流企業は複雑な生成 AI モデルを作成できます。クラウド アーキテクチャの柔軟性と俊敏性により、物流の最適化のためのリアルタイムのデータ処理と分析が可能になります。物流組織は、Google のデータ分析と AI 主導の洞察における熟練度から恩恵を受けており、サプライ チェーンの可視性、需要予測、ルートの最適化を強化しています。
IBM は、Watson AI や IBM Cloud Pak for Data などの製品により、物流分野向けに特別に設計された最先端の生成 AI 機能を提供しています。予測分析、異常検出、物流プロセスにおけるインテリジェントな意思決定は、AI 主導のソリューションによって可能になります。低レイテンシーとデータ保護は、エッジ コンピューティングとハイブリッド クラウドに関する IBM の専門知識によって保証され、分散物流ネットワーク全体での AI の導入が容易になります。
生成AIにおける物流市場を支配する注目の企業
- IBM
º 会社概要
º 事業戦略
º 主要製品
º 業績
º 主要業績指標
º リスク分析
º 最近の展開
º 地域プレゼンス
º SWOT分析
- Deutsche Post AG
- Google Cloud
- Microsoft Corp.
- UPS (United Parcel Services) Major
- Schneider Electric
- C.H. Robinson
- XPO Logistics
- FedEx Corp
- A.P. Moller - Maersk AS
- NEC Corporation
- Yomiuri Shimbun Holdings
- NTT Corporation
- Fujitsu Limited
- Hitachi Ltd.
関連レポート
レポートで回答された主な質問
質問: 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?
回答: 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。
質問: 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?
回答: 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。
質問: 生成AIにおける物流市場の世界的な見通しは?
回答: 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。
質問: 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?
回答: 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。
質問: 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?
回答: 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。