グローバル・ジェネレーティブAIインプロクラメント市場、タイプ（ダイレクトプロクラメント、インダイレクトプロクラメント、その他）、アプリケーション（サプライヤー特定、製品/サービスの推奨、その他）、地域別および企業別 - インダストリーセグメントの展望、市場評価、競争状況、トレンド、および2023-2032年の予測

レポート概要

グローバル・ジェネレーティブAI調達市場の規模は、2022年の1億3,000万ドルから、2023年から2032年の予測期間中に年平均成長率33％で約20億9,700万ドルに増加する見込みです。

調達市場におけるジェネレーティブ人工知能（AI）とは、人工知能ジェネレーティブ技術を調達および運用プロセスにグローバルに適用・採用することを指します。ジェネレーティブAIは、機械学習アルゴリズムとニューラルネットワークを使用して、訓練データに基づいてアイデアや解決策を生成します。

調達においてジェネレーティブAI技術を活用することで、サプライヤの選定、需要予測、契約管理、リスク評価、サプライチェーンの最適化など、購買プロセスのさまざまな側面を自動化し最適化することができます。企業はその力を活かすことで、調達手続きを実施する際の効率を向上させると同時に、意思決定の精度と正確性を高めることができます。

ドライビングファクター

コスト削減と効率向上の需要増加、データの利用可能性の増加、調達の複雑化、AI技術の進化が調達市場における生成AIの推進要因です。

デジタル技術により、毎日膨大な量の調達データが生成されます。これらのデータは生成AIが価値ある洞察を得て調達プロセスを最適化するために利用できます。グローバル化、サプライチェーンの混乱、規制環境の変化により、調達プロセスはますます複雑化し、さらなる複雑さが導入されています。

生成AIは、タスクの自動化、データの分析、知的な解決策の提案により、この複雑さの管理を支援することができます。企業は常に費用削減と効率向上の方法を探しています。AIを活用した調達戦略は、マニュアルタスクの自動化、意思決定プロセスの迅速化、コスト削減につながる効率的な手段を企業に提供する可能性があります。

ディープラーニング、機械学習、自然言語処理などのAI技術は、生成AIソリューションを利用した調達を革新しています。これらの技術により、より大規模なデータ分析、パターン認識、予測モデリングが可能となり、生成AIソリューションの効率が向上します。トランザクショナルモデルから戦略的アプローチへと進化する調達戦略において、人工知能（AI）はサプライヤーの評価、リスク分析、契約管理のための洞察を提供することで、企業が長期的な目標をより簡単に達成するのを支援することができます。

生成AIは、需要の予測、ボトルネックの特定、在庫管理の改善、リスクの軽減など、サプライチェーンプロセスを支援することができます。特に複雑でダイナミックなサプライチェーンを持つ産業においては、これは特に有用な能力です。

リストレイン要因

データの品質とアクセシビリティ、実装と統合の複雑さ、信頼性と倫理的な考慮事項が市場の成長を阻害しています。

ジェネラティブAIは、訓練目的と正確な洞察を作成するために正確で高品質なデータソースへのアクセスに大いに依存していますが、組織によっては、ソースが散在しているか品質が低い場合に、関連する情報を収集することに困難を感じることがあります。正確で関連性のあるデータソースにアクセスできない場合、調達目的に使用される人工知能（AI）ソリューションの効果と信頼性を評価することが困難になる可能性があります。

企業が既存の調達プロセスとシステムにAIソリューションを統合することは、長期間、複雑な、そして高額なプロセスになる場合があります。企業は、これらのシステムを効率的に実装し採用するために、大規模なリソースと専門知識が必要になる場合があります。統合の課題は、旧システムとの互換性の問題や技術的なノウハウの不足により、採用のペースを遅らせる可能性があります。

ジェネラティブAIアルゴリズムは、訓練データ内で見つかったパターンや相関関係に依存しています。このデータにバイアスがあるか不公正な慣行を反映している場合、人工知能ソリューションはそれらのバイアスを強化したり、信頼を損なったり疑念を抱かせる誤った推奨を提供する可能性があります。調達におけるジェネラティブAIの公正さ、透明性、倫理的な使用を確保することは、信頼を築き疑念を晴らすために重要です。調達におけるジェネラティブAIの成功した採用と使用には、AI技術、データ分析、調達手続き、調達手続きに関する知識を持つ経験豊富な労働力が必要とされます。

残念ながら、調達目的のためにジェネラティブAIの力を効果的に活用するための十分なスキルと専門知識を持つ専門家が不足しています。従って、企業は熟練した従業員を見つけたり育成することに困難を感じる可能性があります。

バイタイプの分析

直接調達セグメントが2022年の調達市場における生成AIの収益シェアの最大部分を占めています。

タイプに基づいて、市場は直接、間接、商品、サービスに分割されています。これらのタイプの中で、直接調達がグローバルな生成AIの調達市場で最も収益性が高く、最大の収益シェア37.6%を占めることが予想されています。

生成AIに関連する直接調達とは、これらのソリューションやテクノロジーをベンダーやサプライヤーから直接購入または調達することを指します。生成AI（クリエイティブAIまたはディープラーニングとも呼ばれる）は、アルゴリズムを使用して一意のテキスト、画像、完全なデザインを生成するため、組織は調達プロセスを効率化するために生成AI技術の力を利用できます。調達のための需要予測/管理/サプライヤー選択や在庫レベルの最適化などのプロセス。組織は直接調達を使用して要件の特定、サプライヤーの特定、サプライヤーの評価、提案依頼、契約交渉、テストと評価を行うことができます。

間接調達セグメントは、生成AIの調達市場における成長が最も速いタイプセグメントです。

間接調達セグメントは、高いCAGRで2023年から2032年までの間に生成AIの調達市場における最も成長速度の速いタイプセグメントと予測されています。生成AI市場における間接調達とは、調達プロセスにおける生成AIソリューションの実装を支援するためのサービスや商品の購入または調達を指します。

間接調達は、主に生産に関連しない商品やサービスの調達をカバーしており、組織の運営に不可欠です。市場で生成AIソリューションを購入する際、間接調達はハードウェアインフラストラクチャ、ソフトウェア、効率的な実装と使用をサポートするためのコンサルティングサービスなど、さまざまなサポート要素の購入を含む場合があります。

バイ アプリケーション アナリシス

サプライヤー特定が調達市場におけるジェネレーティブAIのアプリケーションセグメントで大きなシェアを占めています。

アプリケーションに基づいて、市場はサプライヤー特定、製品/サービスの推奨、交渉支援、リスク評価、契約分析、詐欺検出、予測モデリング、その他のアプリケーションに分かれています。その中で、サプライヤー特定セグメントが調達市場におけるジェネレーティブAIのアプリケーションセグメントで優勢であり、市場シェアは25％です。

サプライヤー特定は、調達市場におけるジェネレーティブAIソリューションの成功した導入において重要な役割を果たしています。AI調達システムを導入するためにサプライヤーを探している企業は、特定の要件に最も適合するサプライヤーを特定するためにさまざまな要素を考慮する必要があります。需要予測、調達選定、契約管理、在庫最適化などの領域での潜在的なパートナーの専門知識と経験も考慮すべきです。アルゴリズムや深層学習モデルなどのジェネレーティブAIにおけるサプライヤーの技術力の検討も重要です。

製品/サービスの推奨は予測期間中に最も成長が早いアプリケーションセグメントとして特定されています。

製品/サービスの推奨も、調達市場におけるジェネレーティブAIの重要なアプリケーションセグメントであり、調達市場におけるジェネレーティブAIのアプリケーションセグメントで成長が速くなると予想されています。ジェネレーティブAIは、調達に貴重な提案を提供し、意思決定を容易にし、迅速化をサポートします。ジェネレーティブAIのアルゴリズムは、過去のサプライヤーのパフォーマンスからの購買パターン、市場のトレンド、ユーザーの嗜好など、大量のデータを迅速に分析し、調達の専門家にインテリジェントな提案を提供することができます。

インテリジェントAIは、企業により正確でデータに基づいたサプライヤーの選択、コストの削減、在庫レベルの改善、特定のニーズに合う代替案の提案を提供します。その結果、企業はより情報を得た調達の選択を行い、効率を向上させ、インテリジェントAIソリューションを通じて最適な調達結果を達成することができます。

キーマーケットセグメント

タイプに基づく

• 直接調達
• 間接調達
• 商品調達
• サービス調達

アプリケーションに基づく

• サプライヤーの特定
• 製品/サービスの推奨
• 交渉支援
• リスク評価
• 契約分析
• 詐欺検出
• 予測モデリング
• その他のアプリケーション

グロースの機会

需要予測、サプライヤー選定と評価、リスク管理が市場に機会を創出します。

ジェネレーティブAIは、過去のデータ、市場のトレンド、その他の関連変数を分析して正確な需要予測を生成することができます。これにより、調達チームは在庫レベルを最適化し、不足を減らし、不要なアイテムを排除することができます。これにより、サプライチェーンの改善とコスト削減が実現します。ジェネレーティブAIは、価格、パフォーマンス品質、リスク要因に関する大量のデータを分析することで、調達専門家がサプライヤーを選択するのを支援します。プログラムは、特定の要件に応じて推奨事項を行い、調達専門家がより情報を得た意思決定を行うのを支援します。

ジェネレーティブAIは、過去の契約データ、市場状況、契約データ、その他の要素を分析することで、調達専門家がサプライヤーとの交渉を支援します。最適な交渉戦略を作成し、異なる交渉シナリオをシミュレートするための条件を提案することで、ジェネレーティブAIは調達専門家が肯定的な結果とコスト削減を達成するのを可能にし、自身と組織に対する肯定的な結果とコスト削減を提供する機会を増やすことができます。ジェネレーティブAIは契約の作成、レビュー、分析プロセスを自動化することができます。契約内の重要な条項や条件、潜在的なリスクや機会を特定することができるため、契約管理の効率化、手作業の削減、ミスや見落としの減少に役立ちます。

レイテスト トレンズ

サプライヤーの特定とマッチングの自動化、契約分析のためのナチュラルランゲージプロセッシング（NLP）が市場の最新トレンドです

NLPの技術は、調達契約からデータを分析し抽出するためにますます使用されています。生成型AIモデルは契約の言語を理解し、キーフレーズや用語を抽出するだけでなく、契約の管理とリスク評価の向上のための洞察を提供することができます。生成型AIは、特定の調達要件を満たすサプライヤーを見つけるプロセスを自動化することができます。AIシステムは、効率的にサプライヤーのデータベースを検索してショートリストや推奨事項を生成し、調達スペシャリストの時間と労力を節約することができます。

生成型AIは、需要のパターンを予測し、サプライチェーンの中断を特定し、在庫を増やすのに役立ちます。AIモデルは、過去のデータ、市場のトレンド、外部の影響を利用して正確な予測を行い、調達戦略をより成功裏に最適化することができます。AIを活用した交渉ツールは、サプライヤーとの交渉を自動化し改善するために設計されています。生成型AI戦略を利用して交渉のシナリオをモデル化し、最適な戦略を推奨し、調達の専門家がより良い結果を達成するために支援します。

リジョナル・アナリシス

2022年に北米がジェネレーティブAIの調達市場で最大の収益シェアを占めました。

北米は、グローバルなジェネレーティブAIの調達市場で最も利益が見込まれる市場であり、シェアは45.8％と最大です。北米は調達からシリコンバレーのようなテックハブまで、さまざまな分野で人工知能技術の採用と活用を先導してきました。調達分野において効率向上、コスト削減、戦略的意思決定の支援を目的としたAIパワーを活用するため、多くの組織がその利用を積極的に検討しています。シリコンバレーなどのテックハブでは、AIを活用した調達ソリューションに特化した企業やスタートアップが登場し、多くの組織がその利用を積極的に検討しています。

アジア太平洋地域は、ジェネレーティブAIの調達市場で予測期間中に最も成長が期待されています。

アジア太平洋地域は、予測期間中に高いCAGRで成長が期待されるジェネレーティブAIの調達市場で最も成長が期待されています。アジア太平洋地域では、様々な産業においてインテリジェントAIの急速な発展が経験されており、調達分野も例外ではありません。中国、日本、シンガポールは、これらの国々において技術の進歩とデジタルトランスフォーメーションの推進において、ジェネレーティブAIの開発と利用を先導してきました。この地域のサプライチェーンや製造拠点は、調達プロセス管理、サプライヤーリレーションシップマネジメント、物流戦略の最適化にこの技術を活用するための十分な機会を提供しています。

キーリージョン

• ノースアメリカ
  • ザ・US
  • カナダ
  • メキシコ
• ウェスタンヨーロッパ
  • ドイツ
  • フランス
  • ザ・UK
  • 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
  • ノルディック
  • レストオブウェスタンヨーロッパ
• イースタンヨーロッパ
  • ロシア
  • ポーランド
  • ザ・Czech Republic
  • ギリシャ
  • レストオブイースタンヨーロッパ
• 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
  • レストオブ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
  • レストオブラテンアメリカ
• ミドルイースト＆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
  • レストオブMEA

マーケットシェア＆主要プレーヤーの分析

プロクライメントにおけるジェネラティブAIは分散しています。多くの市場プレーヤーが存在します。IBM、オラクル、SAPアリバ、ザイカス、イバルア、GEP、キールバー、およびスプラリは、需要予測/管理/サプライヤー選定/支出分析を含むさまざまなプロクライメントプロセスの改善にAI技術を導入しています。これらの企業の中には、プロクライメントのジェネラティブAI市場でリーダーとなるプレーヤーが多く存在し、彼らはすべて競争に先駆けるために研究開発に大きな投資をしています。市場が成長するにつれ、イノベーションと競争が続くことを予想しています。

市場の主要プレーヤー

• IBMコーポレーション
• SAP SE
• オラクルコーポレーション
• GEPワールドワイド
• クーパソフトウェアインク
• マイクロソフトコーポレーション
• その他の主要プレーヤー

リセント デヴェロプメンツ

• イン 2021、サップ アリバ、サップの調達および供給チェーン管理ソフトウェアは、最近、支出分析、サプライヤリスク評価、契約管理などのタスクにおいてダイナミックなAI機能を統合しました。
• イン 20221、キールバーは、ジェネレーティブAIの力を利用してAIパワードの調達最適化戦略を開発し、調達活動を自動化し、サプライヤ選定プロセスを最適化し、契約交渉をより簡単に行っています。
• イン 2021、クーパ ソフトウェアは、人工知能（AI）を活用して、支出分析、サプライヤ管理、契約のコンプライアンス監視、コンプライアンス監査など、さまざまな調達プロセスを自動化および最適化しました。

レポートスコープ