市場概要
コグニティブサプライチェーンの世界市場規模は2022年に72.3億米ドルとなり、2023年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）15.4％で成長すると予測されています。技術の進歩とビジネスニーズの進化により、市場は大きく成長する見込みです。サプライチェーンシステムは、機械学習や自然言語処理などのAI技術の急速な進歩により、より複雑化し、データ駆動型になっています。これにより、企業は予測分析や需要予測を採用して在庫管理を最適化し、サプライチェーンを円滑に運営できるようになりました。また、サプライチェーン業務にビッグデータやモノのインターネット（IoT）デバイスを含めると、膨大な量のデータが発生します。コグニティブ・テクノロジーは、このデータをリアルタイムで処理・分析し、より良い意思決定と業務効率化につながる貴重な洞察を提供します。
また、中核的なビジネス戦略としての顧客中心主義の台頭も、コグニティブ・サプライチェーン・ソリューション導入の原動力となっています。企業は現在、プロセスを合理化し、リードタイムを短縮することで、優れた顧客体験を提供しようと努めています。コグニティブ技術は、オペレーションを最適化し、製品が迅速に顧客に届くようにし、サプライチェーン全体の応答性を向上させることで、これを達成するのに役立ちます。コストの最適化は、依然としてこの市場の成長を促進する重要な要因です。企業は、在庫保有コストを最小限に抑え、輸送費を削減し、サプライチェーン全体の効率を高めることで、大幅なコスト削減を実現できます。
この費用対効果の高さが、今日のダイナミックな市場環境で競争力を維持しようとする企業にとって、コグニティブ・サプライチェーン・ソリューションの魅力となっています。コグニティブ技術の採用が増加しているのは、特定の業界に限ったことではなく、さまざまなセクターで見られます。コグニティブ・サプライチェーン・ソリューションの具体的なメリットを目の当たりにする企業が増えるにつれて、同市場の採用率は高まると予想されます。このようなコグニティブ技術への関心の高まりと受容は、市場の拡大をさらに後押しすることになるでしょう。
COVID-19の大流行は市場に大きな影響を与え、企業のサプライチェーン管理への取り組み方を再形成しました。最も顕著な影響のひとつは、サプライチェーンの回復力に対する需要の高まりでした。パンデミックはグローバルなサプライチェーンの脆弱性を露呈し、その結果、広範囲に混乱と不足が生じました。その対応策として、企業は将来の混乱に耐えうる、より堅牢で俊敏なサプライチェーンを構築することが急務であると認識しました。AIや機械学習などのコグニティブ・テクノロジーは、混乱を予測し、在庫管理を最適化し、サプライチェーン全体の可視性と回復力を強化する上で不可欠なツールとなりました。さらに、パンデミックはサプライチェーン業務のデジタル変革を加速させました。企業がリモートワークにシフトし、業務上の課題に直面する中、自動化とコグニティブ・テクノロジーの重要性が高まりました。AIを活用したサプライチェーン・ソリューションをすでに導入していた企業は、突然の変化に対応し、混乱による影響を軽減するための体制を整えていました。パンデミックは、サプライチェーンの効率と意思決定を向上させるテクノロジーの探求と導入を企業に促す触媒として機能しました。
パンデミックによる不確実性に直面し、需要予測は特に困難になりました。消費者の行動や需要パターンが変化する中、在庫計画と最適化には正確な予測が不可欠でした。そこで、AIを活用した予測分析が、企業に顧客の需要パターンに関する貴重な洞察を提供し、十分な情報に基づいた意思決定と急速に変化する市場環境への適応を可能にするという重要な役割を果たしました。パンデミック（世界的大流行）の最中には、健康と安全への懸念も前面に押し出され、サプライチェーン業務に影響を与えました。コグニティブ・テクノロジーは、倉庫レイアウトの最適化、人間とのやりとりを減らすためのタスクの自動化、安全プロトコルの遵守の確保に一役買いました。AIを安全対策に組み込むことで、企業は業務の継続性を維持しながら労働力を保護することを目指しました。
導入に関しては、市場はクラウドとオンプレミスに分類されます。オンプレミス展開セグメントが市場全体を支配し、2022年の市場シェアは68.3%、予測期間中のCAGRは14.8%。市場でオンプレミス展開が好まれる理由はいくつかあります。主な要因の1つは、データのセキュリティです。医療や防衛分野など、機密性の高いサプライチェーンデータを扱う企業では、データセキュリティやコンプライアンスに関する要件が厳しい場合が多くあります。オンプレミスの導入を選択することで、データを直接管理し、データ侵害のリスクを低減し、業界固有の規制へのコンプライアンスを確保することができます。さらに、データプライバシーへの懸念は、オンプレミス展開の需要を促進する上で重要な役割を果たしています。企業は、コグニティブ・サプライチェーン・ソリューションを自社のサーバーやデータセンターでホスティングすることで、データプライバシーをより詳細に管理することができ、機密情報の外部への露出を最小限に抑えることができます。
クラウド展開セグメントは、予測期間を通じてCAGR 16.6%で成長し、より速い成長を目撃すると予測されています。クラウド展開が市場で人気を集めている主な理由の1つは、その拡張性です。クラウドベースのソリューションにより、企業は需要の変動やビジネスニーズの変化に応じてリソースを調整することができます。サプライチェーンの業務は、季節や市場環境の変化によって変化することが多いため、クラウドは、大幅な再構成を行うことなく、変化する作業負荷を効率的に処理できる動的なインフラを提供します。費用対効果も、クラウド導入のもう一つの魅力です。企業は、ハードウェアやインフラに多額の先行投資をする必要がないため、初期資本支出を大幅に削減することができます。むしろ、使った分だけ支払う従量課金モデルを採用することができます。この費用対効果の高いアプローチは、予算を効率的に管理しながらコグニティブ・テクノロジーを導入しようとする企業にとって魅力的です。
企業規模の観点から、市場は中小企業と大企業に分類されます。このうち、大企業セグメントは2022年に68.9%の市場シェアを獲得し、予測期間中のCAGRは15.1%となる見込みです。大企業は、需要予測、在庫管理、ロジスティクス最適化、サプライヤー関係管理など、いくつかの主要分野でサプライチェーン能力を強化するためにコグニティブ技術を活用していました。AIとMLをサプライチェーンプロセスに統合することで、これらの企業は膨大な量のデータからより深い洞察を得て、パターンを特定し、より正確な予測を行うことができるようになりました。また、コグニティブ技術を採用することで、効率性が向上し、運用コストが削減され、サプライチェーン活動の中断が最小限に抑えられました。例えば、サプライチェーンデータをリアルタイムで監視することで、企業は潜在的なボトルネックに積極的に対処し、リスクを軽減し、需要や供給の変化に迅速に対応できるようになりました。さらに、大企業は、ハイテク企業や専門のAIプロバイダーと提携し、特定のニーズに合わせたコグニティブ・サプライチェーン・ソリューションを導入するケースが増えていました。このような提携により、最先端の技術や専門知識を利用できるようになり、導入プロセスが迅速化され、より実質的なメリットが得られるようになりました。
中小企業セグメントは、予測期間を通じてCAGR 16.0%で成長し、大きな成長が見込まれています。同市場における中小企業セグメントの成長に寄与する主な要因の1つは、費用対効果です。中小企業はクラウドベースのコグニティブ・サプライチェーン・プラットフォームにアクセスできるようになり、従来のオンプレミス・ソリューションよりも初期投資が少なくて済むため、少ない予算でも実現可能になりました。このように金銭的な障壁が低くなったことで、中小企業が革新的なテクノロジーを採用し、各業界で競争力を獲得する機会が広がっています。さらに、コグニティブ・サプライチェーン・ソリューションの拡張性の高さも、中小企業がコグニティブ・サプライチェーン・ソリューションを採用する原動力となっています。こうしたソリューションのプロバイダーの多くは、中小企 業が小規模な導入から始めて、事業の成長に合わせて拡張できるよう な柔軟なパッケージを提供しています。このアプローチは、需要が変動し、ビジネス要件が変化することが多い中小企業のダイナミックな性質に適しています。コグニティブ・サプライチェーン・オペレーションを拡張できることで、中小企業は市場の需要により効果的に適応し、新たな成長機会をつかむことができます。
使用される自動化の観点から、市場はモノのインターネット（IoT）、機械学習（ML）、その他に分類されます。モノのインターネット（IoT）セグメントは、2022年に44.5％の市場シェアを獲得し、予測期間中に15.6％のCAGRを目撃し、支配することが期待されています。市場でIoT自動化を採用する主な原動力の1つは、大幅なコスト削減と業務効率の向上が期待できることです。企業は、在庫管理、資産追跡、注文処理など、サプライチェーンのさまざまな側面を自動化することで、業務を合理化し、不要な支出を削減することができます。これにより、全体的な効率が改善され、より費用対効果の高いサプライチェーン管理アプローチが実現します。IoTデバイスとコグニティブ技術を統合することで、サプライチェーン全体の可視性と透明性も向上します。リアルタイムのデータ収集と分析により、企業はサプライチェーンの各段階における物品の動きや状態に関する貴重な洞察を得ることができました。このかつてない可視性により、企業はボトルネックや潜在的な問題を積極的に特定できるようになり、より良い意思決定とプロセスの最適化につながりました。
機械学習（ML）分野は、予測期間を通じてCAGR 16.4%で成長し、最も急成長が見込まれています。この市場セグメントにおけるML自動化により、企業はサプライチェーンプロセスの合理化と最適化、運用コストの削減、効率性の向上、データ主導の意思決定を行うことができます。繰り返しの作業を自動化し、膨大な量のデータを分析し、パターンと洞察を特定することで、ML駆動型ソリューションは企業が市場で競争優位に立つのに役立ちます。ML自動化市場の成長は、いくつかの要因に起因しています。まず、企業がサプライチェーン管理におけるこれらの技術の潜在的な利点を認識するにつれて、AIとMLの採用が増加しています。企業は、サプライチェーンをよりよく管理し、パフォーマンスを向上させ、顧客満足度を向上させるために、これらのソリューションを採用しています。次に、MLアルゴリズムの進歩は、このセグメントにおける自動化の成長を促進するのに役立っています。継続的な研究開発により、複雑なサプライチェーンの課題を処理できる、より洗練されたMLアルゴリズムが開発され、自動化がより効果的で信頼できるものになりました。これらの高度なアルゴリズムは、膨大な量のデータを迅速かつ正確に処理することができ、企業はより多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。
業種別では、市場は製造業、小売・eコマース、物流・輸送、ヘルスケア、食品・飲料、その他に分類されます。中でも、製造業分野は2022年に33.6%の市場シェアを獲得し、予測期間中の年平均成長率は14.7%に達すると予測されています。成長の主な要因の1つは予知保全です。メーカー各社は、予知保全戦略を実施するためにコグニティブ技術をますます統合しています。センサーや機器からのリアルタイムデータを分析することで、潜在的な故障を予測し、故障が発生する前にメンテナンスを実施することができます。このプロアクティブなアプローチにより、計画外のダウンタイムが短縮され、重要な機械の寿命が延び、業務効率の向上に寄与しています。品質管理と欠陥検出もまた、コグニティブ・サプライチェーン・ソリューションの統合により、製造業界で顕著な進歩を目の当たりにしている分野です。AIアルゴリズムは、生産プロセス中の欠陥や逸脱を特定するために活用され、製品品質の向上と無駄の削減につながりました。この品質管理の強化は、顧客満足の確保とメーカーのブランド評価の維持に重要な役割を果たしました。
物流・輸送分野は、予測期間を通じてCAGR 17.5%で成長し、最も急成長が見込まれています。この市場における重要な進歩の1つは、トラック、ドローン、配送ロボットなどの自律走行車の出現です。これらの車両は、コンピュータビジョンや機械学習アルゴリズムなどの認知機能を活用して、交通をナビゲートし、障害物を識別し、効率的で安全な配達のためにルートを最適化します。もう一つの重要な進展は、予測分析の普及です。ロジスティクス企業は、IoTデバイス、センサー、天気予報などさまざまなソースからのデータを活用することで、需要の変動を予測し、潜在的な混乱を特定し、在庫レベルを最適化することができます。その結果、コストが削減され、サービスレベルが向上します。さらに、ブロックチェーン技術の導入により、サプライチェーン全体の透明性、トレーサビリティ、セキュリティが強化されています。コグニティブ機能は、データ検証を自動化し、記録の正確性を確保し、サプライチェーン管理を強化することで、ブロックチェーンを補完します。コグニティブ・ロボットもまた、物流・輸送業界で重要な役割を果たしています。これらのロボットは、複雑なタスクを処理し、動的な環境に適応し、人間の作業員と協力することで、倉庫の効率と注文の履行を改善することができます。自然言語処理（NLP）は、サプライチェーン内でのより良いコミュニケーションを促進しました。音声対応インターフェースとチャットボットにより、ユーザーはサプライチェーンシステムと直感的に対話できるようになり、データ入力、追跡、問題解決プロセスが強化されます。
2022年の市場全体のシェアは北米が31.2%でトップ。北米市場の拡大に寄与している主な要因の1つは、効率化とコスト削減に対する需要の高まりです。企業は、サプライチェーン業務の合理化、経費削減、生産性向上の方法を積極的に模索しています。コグニティブ・サプライチェーン・ソリューションは、パターンの特定、需要予測、在庫・物流プロセスの最適化を可能にし、資源配分の改善と無駄の削減を実現します。さらに、ビッグデータとアナリティクスの普及は、コグニティブ・サプライチェーン技術の採用を促進する上で極めて重要な役割を果たしました。IoTデバイス、センサー、取引システムなど、さまざまなソースからのデータが急激に増加する中、企業は高度なアナリティクスとAI技術を活用できるようになりました。これらのソリューションは、膨大な量のデータを処理して貴重な洞察を導き出し、より良い意思決定と、より多くの情報に基づいた戦略的計画を可能にします。
アジア太平洋地域は、予測期間を通じてCAGR 17.0%で成長し、大きな成長が見込まれています。アジア太平洋市場は、技術の進歩と効率的なサプライチェーンマネジメントソリューションに対する需要の急増によって、過去数年間で大幅な成長を遂げてきました。同地域は堅調な経済成長を遂げており、業界全体で急速なデジタル変革が進んでいるため、企業は業務の最適化とコスト削減に躍起になっています。その結果、サプライチェーン管理に人工知能（AI）やコグニティブ・コンピューティングを採用する動きがますます広まっています。この成長の主な要因の1つは、サプライチェーン業務の効率化ニーズの高まりです。市場の競争が激化し、顧客の期待が高まるにつれ、企業はサプライチェーンプロセスを合理化し、対応力を向上させるという大きなプレッシャーにさらされています。コグニティブ技術は高度な分析と意思決定機能を提供し、企業がデータ主導でリアルタイムの意思決定を行えるようにすることで、全体的な効率を高めます。
主要企業・市場シェア
コグニティブサプライチェーン市場は細分化されており、複数の企業が存在するため競争が激化すると予想されます。本調査に含まれる世界の主要企業には、IBM Corporation、オラクル、Amazon.com、Accenture plc、Intel Corporation、NVIDIA Corporation、Honeywell International Inc.、C.H. Robinson Worldwide, Inc.、パナソニック、SAP SEなどがあります。より大きな市場シェアを獲得するために、主要な市場プレーヤーは、他のコグニティブサプライチェーン企業との提携やM&Aなどの戦略を採用しています。
2022年10月、オラクルはデータおよびアナリティクス・ソリューションの新製品イノベーションを発表。Oracle Fusion Analyticsを使用すると、意思決定者は、CX、HCM、ERP、およびSCMのアナリティクスにわたって2,000を超える事前構築済みのKPI、ダッシュボード、およびレポートにアクセスして、戦略目標に対するパフォーマンスを監視できます。最新のOracle Analytics Cloudの機能強化は、ITへの依存度を低減することでビジネス・ユーザーの生産性を高めると同時に、管理されたデータ資産と一元化されたセマンティック・モデルのメリットを享受することを目的としています。高度な複合可視化とAI/MLの強化により、視覚情報を処理するAI VisionなどのOracle Cloud Infrastructureコグニティブ・サービスを含むML機能が拡張されます。世界のコグニティブ・サプライ・チェーン市場における主なプレーヤーは以下のとおり：
IBMコーポレーション
インテル株式会社
エヌビディア・コーポレーション
ハネウェル・インターナショナル
C.H.ロビンソン・ワールドワイド
パナソニック; SAP SE
本レポートでは、世界、地域、国レベルでの収益成長を予測し、2019年から2030年までの各サブセグメントにおける業界動向の分析を提供しています。この調査においてGrand View Research社は、世界のコグニティブサプライチェーン市場を展開、企業規模、使用される自動化、産業分野、地域に基づいてセグメント化しています。
展開の展望（売上高、10億米ドル、2019年〜2030年）
オンプレミス
企業規模の見通し（売上高、10億米ドル、2019年～2030年）
中小企業
大企業
使用される自動化の展望（売上高、10億米ドル、2019年～2030年）
モノのインターネット（IoT）
機械学習（ML）
その他
産業別展望（売上高、10億米ドル、2019年～2030年）
製造業
小売・Eコマース
物流・運輸
ヘルスケア
食品・飲料
その他
地域別展望（売上高、10億米ドル、2019年～2030年）
北米
米国
カナダ
欧州
ドイツ
英国
フランス
アジア太平洋
中国
インド
日本
韓国
オーストラリア
ブラジル
メキシコ
中東・アフリカ
KSA
韓国
【目次】
第1章. 方法論とスコープ 1.1. 市場セグメンテーションとスコープ 1.2. 市場の定義 1.3. 情報調達 1.3.1. 情報分析 1.3.2. 市場形成とデータの可視化 1.3.3. データの検証・公開 1.4. 調査範囲と前提条件 1.4.1. データソース一覧 第2章. エグゼクティブサマリー 2.1. 市場概要 2.2. 市場スナップショット 2.3. セグメント別スナップショット 2.4. 競合環境スナップショット 第3章. 市場変数、トレンド、展望 3.1. 市場系統の展望 3.2. コグニティブサプライチェーン市場-バリューチェーン分析 3.3. コグニティブサプライチェーン市場のダイナミクス 3.3.1. 市場促進要因分析 3.3.2. 市場阻害要因分析 3.3.3. 市場機会分析 3.4. コグニティブサプライチェーン市場-ポーターのファイブフォース分析 3.4.1. サプライヤーの力 3.4.2. 買い手の力 3.4.3. 代替の脅威 3.4.4. 新規参入の脅威 3.4.5. 競争上のライバル 3.5. コグニティブサプライチェーン市場 - PESTLE分析 3.5.1. 政治情勢 3.5.2. 経済情勢 3.5.3. 社会情勢 3.5.4. テクノロジー・ランドスケープ 3.5.5. 法的環境 3.5.6. 環境問題 3.6. COVID-19の影響分析 第4章. コグニティブサプライチェーン市場の展開展望 4.1. コグニティブサプライチェーン市場、展開分析・市場シェア別、2022年・2030年 4.2. クラウド 4.2.1. 市場の推計と予測、2019年～2030年 (億米ドル) 4.2.2. 市場の推計と予測, 地域別, 2019 - 2030 (USD Billion) 4.3. オンプレミス 4.3.1. 市場の推計と予測、2019年～2030年（USD Billion） 4.3.2. 市場の推計と予測、地域別、2019年～2030年（USD Billion） 第5章. コグニティブサプライチェーン市場の企業規模別展望 5.1. コグニティブサプライチェーン市場、企業規模別分析・市場シェア、2022年・2030年 5.2. 中小企業 5.2.1. 市場の推計と予測、2019年～2030年（10億米ドル） 5.2.2. 市場の推計と予測, 地域別, 2019 - 2030 (USD Billion) 5.3. 大企業 5.3.1. 市場の推計と予測、2019年～2030年（USD Billion） 5.3.2. 市場の推計と予測, 地域別, 2019 - 2030 (USD Billion) 第6章. コグニティブサプライチェーン市場の自動化中古展望 6.1. コグニティブサプライチェーン市場：使用オートメーション別分析＆市場シェア、2022年・2030年 6.2. モノのインターネット（IoT） 6.2.1. 市場の推計と予測、2019年～2030年 (億米ドル) 6.2.2. 市場の推計と予測：地域別、2019年～2030年（USD Billion） 6.3. 機械学習（ML） 6.3.1. 市場の推計と予測、2019年～2030年（USD Billion） 6.3.2. 市場の推計と予測, 地域別, 2019 - 2030 (USD Billion) 6.4. その他 6.4.1. 市場の推計と予測、2019年～2030年 (USD Billion) 6.4.2. 市場の推計と予測, 地域別, 2019 - 2030 (USD Billion)
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