グローバル・ジェネラティブAIサプライチェーン市場、コンポーネント（ソリューションとソフトウェア）別、展開モード（クラウドベースとオンプレミス）別、エンドユーザー（小売、製造、医療、その他のエンドユーザー）別、地域別、企業別 - 産業セグメントの見通し、市場評価、競争状況、トレンド、および2023年から2032年までの予測

レポートの概要

グローバルな供給チェーン市場におけるジェネラティブAIの規模は、2023年から2032年の予測期間中にUSD 10,284 Mnに達する見込みです（2022年にはUSD 269 Mnから成長）。ジェネラティブAIは、既存のデータ入力に基づいて新たなオリジナルの出力を生成するための機械学習アルゴリズムを利用することを意味します。製品の生産、流通、配送は、サプライチェーンとして知られる組織、資産、プロセス、情報の複雑なネットワークを通じて処理されます。サプライチェーンには、製造、物流、顧客サービスなどの多くのフェーズが含まれます。企業は、サプライチェーンを効果的に管理し、業務を最適化し、コストを削減し、顧客のニーズを満たす必要があります。ジェネラティブAIは、巨大なデータセットを分析し、パターンを見つけ、洞察や解決策を生成することができるため、最近注目を集めています。ジェネラティブAIは、サプライチェーンにおいて手続きを効率化し、意思決定を向上させるために利用することができます。

マーケットスコープ

コンポーネントの分析

供給チェーンのジェネレーティブAI市場は、ソリューションとソフトウェアの2つのセグメントに分かれています。これらのタイプのうち、両方のセグメントがグローバルなジェネレーティブAI市場で利益を上げています。ソリューションは通常、さまざまなソフトウェアコンポーネントを組み合わせて、供給チェーンの最適化、需要予測、在庫管理などのエンドツーエンドのジェネレーティブAI機能を提供する包括的なパッケージやプラットフォームを指します。一方、ソフトウェアは、供給チェーンの領域でジェネレーティブAIモデルを開発し展開するために使用されるコンピュータプログラムとアルゴリズムに特化しています。

これらのソフトウェアソリューションには、機械学習ライブラリ、データ処理ツール、最適化アルゴリズム、その他のジェネレーティブAIシステムの構築と運用に必要なソフトウェアコンポーネントが含まれる場合があります。どちらのセグメントが優位性を持つかは、市場のダイナミクス、技術の進歩、および特定のビジネス要件によって異なる場合があります。

デプロイメントモードの分析

デプロイメントモードによって、供給チェーンのジェネレーティブAI市場はクラウドベースとオンプレミスに分けられます。クラウドベースのセグメントは、グローバルなジェネレーティブAIの供給チェーン市場で最も利益が高いセグメントと見積もられています。クラウドベースの展開は、拡張性、柔軟性、実装の容易さ、およびインフラストラクチャコストの削減などの利点を持つため、近年注目を集めています。クラウドベースのソリューションは、リモートサーバーとコンピューティングリソースを活用して大量のデータを処理・分析するため、ダイナミックなニーズを持つ組織、限られたITリソースを持つ組織、またはインフラストラクチャ管理を外部にアウトソーシングしたいという組織に適しています。

オンプレミスソリューションは、組織自体のデータセンターやサーバーにジェネレーティブAIソフトウェアとインフラストラクチャをインストール・管理するものです。このアプローチはデータとインフラストラクチャに対するより高い制御を提供しますが、クラウドベースの代替品と比較して、より高い初期投資、増加したメンテナンスの労力、および限られた拡張性が必要となる場合があります。

エンドユーザーの分析

エンドユーザーに基づいて、供給チェーンのジェネレーティブAI市場は小売業、製造業、医療業、その他のエンドユーザーに分割されます。ジェネレーティブAIは、さまざまな産業全体のサプライチェーンオペレーションを変革し、データに基づいた意思決定を行い、効率を向上させ、より良い顧客体験を提供することができます。小売業はジェネレーティブAIの供給チェーン市場で重要なエンドユーザーです。小売業者は、在庫管理、需要予測、サプライチェーンロジスティクスの最適化にジェネレーティブAI技術を活用しています。

医療業界は、患者ケアの改善とオペレーションの最適化のために、ジェネレーティブAIを供給チェーンに採用しています。AIアルゴリズムは、医療機器の管理、医療機器の追跡、およびサプライチェーンロジスティクスの最適化を支援することができます。その他のエンドユーザーカテゴリには、物流、輸送、農業、エネルギーなど、さまざまな産業が含まれます。

キー・マーケット・セグメント

コンポーネントに基づく

• ソリューション
• ソフトウェア

展開モードに基づく

• クラウドベース
• オンプレミス

エンドユーザーに基づく

• リテール
• 製造
• ヘルスケア
• その他のエンドユーザー

マーケットダイナミクス

ドライバー

大量のデータセットを分析し、パターンを見つけ、オペレーションを改善するための洞察を生み出すことで、生成型AIは組織がこの複雑さを管理するのに役立ちます。現代の高速なビジネス環境において、リアルタイムの意思決定はサプライチェーン管理の成功に不可欠です。生成型AIは、巨大なデータ量をリアルタイムで分析・処理することにより、サプライチェーン全体での迅速な意思決定を支援します。

AIと機械学習技術の急速な発展により、生成型AIの供給チェーン分野での能力は向上しています。改良されたアルゴリズム、より強力なコンピュータ、改善されたデータ分析手法により、複雑な供給チェーンに対して生成型AIを利用することが現実的になりました。機械学習技術の導入により、生成型AIの能力は向上しています。

制約要因

生成型AIにとって、高品質かつ多様なデータセットの入手可能性は重要です。ただし、供給チェーン全体で関連データを収集・統合することは困難な場合もあります。不完全または誤ったデータにより、生成型AIアルゴリズムのパフォーマンスと精度が低下し、理想的でない結果が生じる場合があります。

顧客、サプライヤー、オペレーションデータなど、大量の機密データを生成型AIを使用する際には取り扱う必要があります。データのプライバシーを保護し、情報のセキュリティを確保することは重要な懸念事項です。データの漏洩や不適切な取り扱いにより、企業は法的な問題や評判の損失に直面する可能性があります。

機会

生成型AIモデルは、過去のデータ、業界のパターン、その他の関連要素を分析して正確な需要予測を行うことができます。サプライチェーンマネージャーはこれを活用して在庫切れを減らし、全体的なサプライチェーンの効率を向上させ、在庫レベルを最適化することができます。生成型AIモデルにより、さまざまなシナリオとそれらがサプライチェーンに与える潜在的な影響をシミュレートすることができます。サプライヤーの混乱、市場の変動、自然災害などの状況を考慮に入れることで、組織はリスクを減らし、回復力を高めるための予防的な対策を立てることができます。

提供された基準に応じてさまざまなプロトタイプを作成することで、生成型AIは製品設計の支援に役立ちます。これにより、ユニークな消費者のニーズに合わせた修正が容易になり、設計プロセスのスピードアップとコスト削減が図られます。距離、交通、配送ウィンドウ、車両容量などの変数を考慮に入れることで、生成型AIアルゴリズムは配送ルートを最適化することができます。

トレンド

デジタル革命の影響により、サプライチェーンの景色は変化しています。企業は、モノのインターネット（IoT）、クラウドコンピューティング、ブロックチェーン、人工知能（AI）などの技術を導入して、オペレーションの自動化、可視性の向上、意思決定の改善を図っています。電子商取引の拡大により、効果的なオムニチャネルフルフィルメントへの需要が増加しています。サプライチェーンネットワークは、同日配送、直販注文、異なるチャネル間でのシームレスな顧客体験をサポートするために最適化されています。

サプライチェーン市場において、持続可能な取り組みはますます重要となっています。環境の目標と顧客の期待を満たすために、企業は炭素排出量の削減、責任ある調達プラクティスの採用、廃棄物の削減、循環型経済のアイデアの導入など、エコフレンドリーな取り組みを行っています。

リージョナル・アナリシス

North Americaは、グローバルなサプライチェーン市場において最も利益を上げると推定されています。アメリカ合衆国は、AIの研究開発およびグローバルなサプライチェーンにおいて重要な存在感を持っています。この国は、技術企業、研究機関、革新的なスタートアップを有しており、サプライチェーンの応用における生成AIの進歩を推進しています。ヨーロッパでは、サプライチェーン管理に重点を置いた強力なAI研究コミュニティが存在しています。

ドイツ、イギリス、フランスなどの国々がこの地域におけるAIの進歩をリードしています。ヨーロッパの企業は、サプライチェーンの運用と物流の効率向上のために生成AIの応用を積極的に研究しています。生成AIは急速に進化する分野であり、その潜在能力は世界中の組織や研究者によって現在探求および開発されています。

主要なリージョン

• 北米
  • アメリカ合衆国
  • カナダ
  • メキシコ
• 西ヨーロッパ
  • ドイツ
  • フランス
  • イギリス
  • スペイン
  • イタリア
  • ポルトガル
  • アイルランド
  • オーストリア
  • スイス
  • ベネルクス
  • 北欧
  • その他の西ヨーロッパ
• 東ヨーロッパ
  • ロシア
  • ポーランド
  • チェコ共和国
  • ギリシャ
  • その他の東ヨーロッパ
• アジア太平洋地域(APAC)
  • 中国
  • 日本
  • 韓国
  • インド
  • オーストラリア・ニュージーランド
  • インドネシア
  • マレーシア
  • フィリピン
  • シンガポール
  • タイ
  • ベトナム
  • その他のAPAC
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • コロンビア
  • チリ
  • アルゼンチン
  • コスタリカ
  • その他のラテンアメリカ
• 中東・アフリカ
  • アルジェリア
  • エジプト
  • イスラエル
  • クウェート
  • ナイジェリア
  • サウジアラビア
  • 南アフリカ
  • トルコ
  • アラブ首長国連邦
  • その他のMEA

マーケットシェア＆主要プレーヤーの分析

新興のグローバルな供給チェーン市場における生成AIの主要プレーヤーは、国際市場での事業展開を強化するために多様な戦略的アプローチを採用しています。多くの企業は、既存の運営や研究開発（R&D）施設の拡大を優先しています。さらに、生成AI供給チェーン市場のプレーヤーは、投資、合併、買収を通じて新製品の開発やポートフォリオの拡大に積極的に取り組んでいます。さらに、いくつかの主要プレーヤーは、供給チェーンプロセスの最適化における生成AIの利点についての認知度を高めるためのマーケティング戦略に重点を置いており、その提供の成長を推進しています。

マーケットの主要プレーヤー

• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• SAP SE
• Oracle Corporation
• Blue Yonder
• LLamasoft Inc
• AIMMS
• その他の主要プレーヤー

レーセント デベロプメンツ

• IBM オファーズ ザ スターリング サプライ チェーン スイート、ウィッチ インテグレーツ ヴァリアス AI テクノロジーズ、インクルーディング ジェネラティブ AI、ト オプティマイズ サプライ チェーン オペレーションズ。ザ スイート インクルーデズ キャパビリティーズ フォー デマンド フォーキャスティング、インベントリー オプティマイゼーション、オーダー マネジメント、アンド サプライヤー コラボレーション、アモング オーサーズ。
• IBM ワットソン サプライ チェーン インサイツ イズ ア ソリューション ザット レバレージズ AI アンド マシーン ラーニング テクニークス、インクルーディング ジェネラティブ AI、ト プロヴァイド エンド-ト-エンド ヴィジビリティー アンド インサイツ イントゥ サプライ チェーン オペレーションズ。イット ヘルプス オーガナイゼーションズ アイデンティファイ パターンズ、プリディクト ディスラプションズ、アンド オプティマイズ ディシジョン-メイキング フォー ベター サプライ チェーン パフォーマンス。
• マイクロソフトズ プロジェクト ボンサイ エイムズ ト デモクラタイズ AI アンド メイク イット アクセシブル ト サブジェクト マター エキスパーツ、インクルーディング トーズ イン ザ サプライ チェーン ドメイン。ワイル ザ フォーカス オブ プロジェクト ボンサイ イズ ブローダー ザン ジャスト ジェネラティブ AI、イット プロヴァイズ トールズ アンド キャパビリティーズ フォー デヴェロピング インテリジェント システムズ ザット キャン オプティマイズ コンプレックス プロセッセス アンド ディシジョン-メイキング イン サプライ チェーン マネジメント。

報告の範囲