市場概要
サプライチェーンAI市場は、2024年の91億5,000万米ドルから成長し、2024年から2030年までの年平均成長率は28.2%で、2030年には405億3,000万米ドルに達すると予測されています。サプライチェーンリスク管理のためのサプライチェーンにおけるAIソリューションへの需要の高まりは、サプライチェーンにおけるAI市場を派生させる重要な要因の1つです。サプライチェーンリスク管理アプリケーションは、特にCovid-19パンデミック後にサプライチェーン業界で重要性を増しました。サプライチェーンの混乱により、地域全体で多くの組織が原材料、部品、製品の供給や調達の困難に直面しました。AI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に役立つため、AIベースのサプライチェーン・ソリューションが重要な役割を果たします。
ドライバー ビッグデータは、データ主導の意思決定を通じてサプライチェーンの効率を高めます。
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大量のデータを生成します。その結果、ビッグデータとサプライチェーンのAI技術は、モノのインターネット（IoT）からのデータの存在に後押しされ、企業組織に不可欠な要素になりつつあります。現在、企業は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、より的を絞った効果的なマーケティングを試みています。Grepsr（アメリカ）によると、ウォルマート（アメリカ）はデータ主導の需要予測を導入することでAIサプライチェーンマネジメントを全面的に見直し、過剰在庫と在庫切れを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。サプライチェーンのAIとビッグデータがサプライチェーンに革命をもたらす主な領域の1つは、予測分析です。AIに基づくアルゴリズムは、過去の販売数、市場の動き、天候パターン、社会経済状況を考慮し、需要予測の精度を向上させます。これにより、在庫切れや在庫の不均衡が減少し、保有コストも削減されます。ウォルマート（アメリカ）やAmazon.com, Inc.（アメリカ）のような組織は、サプライチェーンAIでAIを活用した需要予測モデルを活用し、物流と在庫業務を最も効率的に管理しています。
制約事項 セキュリティとデータプライバシーに関する懸念
サプライチェーンAIの導入における大きなハードルの1つは、データのプライバシーとセキュリティの問題です。サプライチェーンAIシステムには、顧客情報や詳細な業務データなど、機密性の高い情報が含まれます。AIサプライチェーンマネジメントは、同化目的のために大量のデータを必要とし、サイバー攻撃や内部データ漏洩に関連するリスクを軽減しながら、そのような膨大なデータの処理、保管、管理に折り合いをつけなければなりません。
セキュリティ設定プロセスや十分なセキュリティ対策の提供に費用がかかることが、企業がAIサプライチェーン管理ソリューションの導入をためらう理由です。さらに、ヨーロッパのGDPRやカリフォルニア州のCCPAといったデータ保護法への対応は、リスクをさらに複雑化・増大させるため、現在のサプライチェーンシステムにおけるサプライチェーンAIの導入を妨げる可能性があります。組織は、効果的なサイバーセキュリティ・ソリューション、暗号化ツール、アクセス制御ソリューションに投資して、世界的な規制要件を遵守しながら、AIを活用したサプライチェーン管理アプリケーションのセキュリティを強化する必要があります。
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
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的でルールベースのソフトウェアは、重要な問題解決能力を処理するための最小限の機能しか提供しません。このようなやり方では、かなりの時間がかかり、従業員は反復的な作業を強いられます。これはさらに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て、このような課題を克服し、サプライチェーンAIアプリケーションのプラットフォーム上で開発された機械学習（ML）と自然言語処理（NLP）ツールで新しいパターンとソリューションを前面に出すことができます。世界中のほとんどの組織は、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これまで、いくつかの特定のプロセスで生産性を向上させるのに役立ってきました。しかし、このルールベースのソフトウェアは、時間の経過とともに学習し、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AIプラットフォーム上で生成されたNLPやMLを含むAIサプライチェーン管理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。さらに、倉庫管理におけるAIは、リアルタイムのデータとスマートな自動化の活用により、在庫追跡、注文処理、予知保全に革命をもたらしています。上記の要因は、インテリジェントなビジネスプロセスに対する需要の伸びを強化し、AIサプライチェーン市場の成長の機会として機能していると言われています。
課題 複数のソースからのデータ統合の難しさ
今日の近代的なビジネス環境では、自動化されたビジネスプロセスや顧客に関する貴重な洞察を促進するために、高度なほぼリアルタイムの分析が必要とされています。コンピュータ技術で自動化に取り組む過程で、企業はデータの統合に注力する必要があります。データの統合は、あらゆる業界のデジタルトランスフォーメーションにとって重要な役割を果たすからです。そのため、企業は一般的に、標準化も相互運用もされていないさまざまなシステム、プラットフォーム、部門から大量のデータを取得しています。AIサプライチェーンマネジメントは、ロジスティクス、需要予測、調達計画を最適化するために、十分に構造化され統合されたデータに依存しています。データのシームレスな統合は、予測プロセス、需要予測、在庫管理に関するAI機能を活用するあらゆるサプライチェーンに必要です。
倉庫管理におけるAIは、オーダーピッキングの自動化、リアルタイムの在庫追跡、最適なストレージの活用に不可欠です。倉庫管理におけるAIの活用は、保管と検索のボトルネックを取り除くことで、スムーズなワークフローを保証します。AIサプライチェーンマネジメントと組み合わせることで、企業はエンドツーエンドの可視性、リアルタイム分析、プロアクティブな意思決定を実現し、より迅速で俊敏なサプライチェーンにつながります。
サプライチェーンのAIエコシステム全体は、ステークホルダーとソリューションによる、より複雑なテクノロジーチェーンで構成されています。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AIベースのツールが導入され、サプライチェーン全体のリアルタイムな洞察と各活動の自動化に積極的に貢献します。これには、より正確な予測と無駄のないワークフロー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AI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。それとは別に、技術の革新を推進し、AIソリューションのシームレスな統合を促進する技術開発者、サプライチェーン管理者、規制機関があり、その結果、サプライチェーンの俊敏性、コスト削減、適応性がもたらされます。
主要企業・市場シェア
予測期間中、サプライチェーンのAI市場においてソフトウェア分野が最大の市場シェアを占める見込み
AIソフトウェアは、需要予測から在庫最適化、予知保全、さらには意思決定の自動化まで、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。このレベルの柔軟性により、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、簡単にスケールアップやスケールダウンが可能です。サプライチェーンソフトウェアの製品開発と強化への関与が大幅に増加し、サプライチェーンの可視化と集中運用を促進するソフトウェアが提供する利点がこのセグメントを牽引しています。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後押しする要因の1つです。クラウドベースの配備は、オンプレミスの配備と比較して、より優れた柔軟性と手頃な価格を提供します。さらに、中小企業におけるクラウドベースのソリューションの採用が増加しており、業務がさらに強化されています。例えば、クラウドベースのソリューションによる統合アプリケーション・サポートとデータへのリアルタイム・アクセスを組み合わせることで、非常に魅力的な機能が生まれます。また、クラウドベースの導入におけるセキュリティ対策の急速な発展と進歩も、将来にわたるデータ保護の安全性に対する懸念が払拭され、市場の成長を後押しするでしょう。
予測期間中、サプライチェーンAI市場で最大の市場シェアを占めると予想される小売セグメント
このセグメントの主な要因は、業務の最適化と顧客体験の向上を目的としたAIサプライチェーン管理技術の普及です。
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、さまざまな機能に倉庫管理における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、在庫レベルの最適化、消費者ニーズと商品在庫の効率的な調整による売上向上に役立ちます。
AI主導のソリューションは、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、より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。
さらに、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、インテリジェントな物流システム、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。
アジア太平洋地域のサプライチェーンAI市場は予測期間中に最も高いCAGRを記録する見込み
アジア太平洋地域の経済は、若く技術に精通した人口という利点も加わり、非常に高い成長を遂げています。さらに、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。可処分所得の増加と、コンピュータ・ビジョン技術が採用されている様々なアプリケーションでの受け入れが、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人工知能ベースのソリューションとサービスも増加傾向にあります。この成長の主な要因は、この地域におけるデジタル化の加速と接続インフラの強化です。特に、インドがサプライチェーンAI市場で最も高い市場シェアを占めています。
また、アジア太平洋地域の市場成長は、自動車、小売、製造などの業界全体でディープラーニングと自然言語処理（NLP）技術の採用が増加していることによって牽引されています。さらに、AIサプライチェーン管理のエコシステムにおける主要プレイヤーの存在が、この地域における人工知能の導入を加速させています。倉庫管理におけるAIを活用した高度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ツールの使用の増加、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取り組みが市場を牽引しています。
アジア太平洋地域は、テクノロジーに精通した人口という利点も加わり、急速に成長しています。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、および様々な業界全体でAI技術を統合するための主要な市場プレイヤーのイニシアチブは、市場を促進する他の要因です。
2025年2月、Blue Yonder Group, Inc.（アメリカ）はKnauf Group（ドイツ）と協業し、クラウドネイティブなAI/ML搭載ソリューションであるBlue Yonder Demand Planningを統合し、サプライチェーンのAI需要計画を強化しました。Blue Yonder Professional Servicesが主導するこの導入により、業界に特化したインサイトが提供され、より迅速な意思決定とより正確な予測が可能になります。
2025年1月、オラクル（アメリカ）はOracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing（SCM）内に新しいロールベースのAIエージェントを導入し、定型業務を自動化してサプライチェーンAIの生産性を強化しました。これらのAIエージェントは、エンドツーエンドのプロセスを合理化し、特定の役割に合わせてパーソナライズされた洞察、コンテンツ、推奨事項を提供します。このイノベーションにより、AIサプライチェーンマネジメントの専門家は、戦略的イニシアチブに集中し、業務を最適化することができます。
2025年1月、エヌビディア・コーポレーション（アメリカ）とアクセンチュア（アイルランド）は、KION GROUP AG（ドイツ）と協業し、AIサプライチェーン管理とシミュレーション技術を最適化しました。CESでは、大規模な産業用デジタルツインのためのNVIDIA Omniverseのメガ設計図が、倉庫の設計と強化にどのように役立つかを紹介しました。このパートナーシップは、物理的なAIモデルを活用して倉庫管理のAIパフォーマンスを向上させ、自動フォークリフト、スマートカメラ、ロボティクスを統合して、よりスマートなサプライチェーンオペレーションを実現します。
2025年1月、ブルー・ヨンダー・グループ社（アメリカ）は、AIを搭載したプラットフォームとコグニティブ・プランニング＆エグゼキューション・ソリューションのメジャーアップデートを導入し、サプライチェーンの俊敏性と効率性を強化しました。このリリースは、供給、需要、事業計画にわたる8,000のワークストリームを統合し、リアルタイムの協調的意思決定を可能にします。
2024年12月、株式会社NTTデータグループ（日本）は、Kinaxis Inc.（カナダ）とシステムインテグレーターおよび付加価値再販業者として提携しました。日本NTTデータは、コンサルテーション、インテグレーション、デリバリー、カスタマーサポートサービスを提供することで、Kinaxis社の顧客第一戦略をサポートします。このパートナーシップは、デジタルオペレーションを強化し、倉庫におけるAIのためのグローバルサプライチェーンオーケストレーションを変革し、効率性を向上させ、成長を促進することを目的としています。
サプライチェーン市場のAIトップ企業リスト
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大手企業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です。
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】
はじめに
24
研究方法論
28
要旨
39
プレミアムインサイト
44
市場概要
47
5.1 はじめに
5.2 市場流動性 – 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 – 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 可能性 – 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Intel Corporation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を強化
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（2025～2026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
78
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
86
7.1 導入
7.2 大きなメリット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
92
8.1 導入
8.2 大規模組織がグローバル・サプライチェーン・ネットワークにAIを迅速に統合して市場を牽引
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
95
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
101
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の増加が市場を牽引
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 ロジスティクス＆運輸部門 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・半導体市場
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
…
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レポートコード：SE 6402