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倉庫業界におけるAI市場 サイズとシェア 2024 to 2032

レポートID: GMI10653
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発行日: August 2024
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倉庫業務におけるAI市場規模

倉庫業務におけるAI市場の規模は、2023年に83億米ドルに達し、2024年から2032年にかけて年平均成長率(CAGR)26.8%で成長すると予測されています。市場の拡大は、さまざまな倉庫業務における自動化と効率性向上への需要の高まりによって後押しされています。例えば、2024年5月には、ARAPL RaaSが、最先端のAIと高度なロボティクスを組み合わせることで、倉庫統合プロセス全体の高度化を目指す戦略的取り組みを発表しました。これらの技術には、導入効率を高めるリアルタイムAIのほか、タスク割り当てとナビゲーションの最適化が含まれます。
 

倉庫業務におけるAI市場の主なポイント

2023年の市場規模
83億米ドル
2032年の予測市場規模
664億米ドル
年平均成長率(2024〜2032年)
26.8%
主要企業
  • ABB、Amazon Web Services(AWS)、Dematic、Fetch Robotics、Geek+、Google、GreyOrange、Honeywell International、IBM、Knapp AG、K
主な市場成長要因
  • 倉庫業務における効率化と自動化のニーズの高まり
  • オンラインショッピングの急増とEコマースの活況
  • ロボット技術の進歩
課題
  • AIソリューションの導入に伴う初期投資の大きさ
  • AIシステムにおけるデータの品質と可用性

オンラインショッピングの利用拡大と、Eコマース全体の急成長も、倉庫業務におけるAI業界の成長を促す要因となっています。オンラインショッピングを利用する消費者の急増により、倉庫の受注管理を効率化する需要が大幅に高まっています。適切な在庫管理、迅速な注文処理、そしてAIによる顧客ニーズの把握によって、これらのニーズに対応できるようになります。
 

世界のEコマース物流市場の規模は、2023年に4,262億米ドルに達し、2024年から2032年にかけて14%超のCAGRを記録すると推定されています。Eコマース物流の拡大に伴い、効果的な倉庫ソリューションへの需要も高まるため、倉庫業務におけるAI市場の成長が促進されると考えられます。
 

倉庫業務にAIを導入することで、生産性が向上すると同時に、運用コストが削減されます。ロボットシステム、需要予測、AI分析ツールが業務プロセスを最適化するため、コストも最小限に抑えられます。また、自動化システムによって手作業に伴うエラーの大部分が排除されます。全体として、AIの活用により、さらなる効率化が可能になります。
 

倉庫業務におけるAI市場の動向

  • 現在、多くの倉庫で、商品の搬送、梱包、仕分けなど複数の作業を行うAI搭載の最新型ロボットの導入が進んでいます。これらのロボットは、作業を可能な限り効率的に完了できるよう訓練されており、市場の成長を牽引すると見込まれています。
     
  • 2023年7月、倉庫自動化企業であるMytraが、7,800万米ドルの投資を受けて設立されました。同社は、倉庫、製造施設、物流分野において、高度な自動化による資材の受け渡し・操作に使用するAI搭載ロボットの設計を主な目的としています。
     
  • 自律型モバイルロボットの利用も倉庫自動化で大きく普及しています。これらのロボットは単調な作業を行えるだけでなく、ある場所から別の場所へ移動できるためです。自律走行搬送ロボット市場の規模は、2023年に27億米ドルに達し、2024年から2032年にかけて15%超の成長が予測されています。
     
  • 倉庫業務における世界的な労働力不足を背景に、生産性向上を目的として、倉庫作業への人工知能と自動化の導入が促進されています。
     
  • 例えば、労働力不足を受け、Walmartはロボットシステムの導入を拡大しています。同社は2024年4月、4つの工場に自動運転式の電動フォークリフト19台を設置する計画を明らかにしました。
     

倉庫業務におけるAI市場分析

倉庫業務におけるAI市場の規模、コンポーネント別、2021〜2032年(10億米ドル単位)

コンポーネント別に見ると、倉庫業務におけるAI市場はハードウェア、ソフトウェア、サービスに分類されます。2023年はハードウェアセグメントが市場をリードし、売上高は39億米ドルに達しました。一方、ソフトウェアセグメントは年平均成長率(CAGR)約27%で成長し、2032年までに315億米ドルを超える見込みです。
 

  • センサー、カメラ、ロボット、自律走行車などのハードウェアコンポーネントは、市場でAI主導型ソリューションを導入するうえで、いずれも非常に重要な役割を果たしています。
     
  • さまざまなハードウェアコンポーネントの導入拡大により、多くの倉庫業務の自動化が進んでいます。このような先進システムには多額の資金が投入されており、主要な設備投資が行われていることを示す場合が少なくありません。
     
  • 例えば、2024年3月には、Gather AIがAIを活用した在庫管理によりサプライチェーンの課題に対応するため、1,700万米ドルの投資を調達しました。
     
  • この投資により、同社は自律型ドローンを活用して、製造、小売、サードパーティー・ロジスティクス施設における在庫可視化の課題を自動化しました。また、より質の高いデータの提供にもつながりました。
     
倉庫業務におけるAI市場の売上高シェア、導入形態別、2023年

導入形態別に見ると、倉庫業務におけるAI市場はクラウドとオンプレミスに区分されます。2023年はクラウドが市場シェア63%で市場をリードし、2024年から2032年にかけて年平均成長率(CAGR)27%超で成長する見込みです。
 

  • 倉庫業務向けAI業界ではクラウドセグメントが大きな注目を集めています。クラウドは高い拡張性を備え、企業が大幅な追加コストをかけずに需要に応じてリソースを調整できるため、多くの企業が従来型のソリューションからクラウドベースのソリューションへ移行しています。
     
  • 例えば、2024年6月には、ArvatoとMicrosoftが自律管理型倉庫の開発に向けて提携しました。両社は「Moonshot」と名付けた共同研究プロジェクトを開始し、倉庫環境でAI、ロボット、クラウドコンピューティングを活用して自己改善型の業務プロセスを実現しています。
     
  • 比較的低い設備投資、柔軟性、アクセシビリティを備えていることから、クラウドソリューションは倉庫業務へのAI導入を検討する企業にとって、引き続き優先的な選択肢となっています。
     

用途別に見ると、倉庫業務におけるAI市場は在庫管理、オーダーピッキング・仕分け、倉庫最適化、予知保全、サプライチェーンの可視化に分類され、在庫管理カテゴリーが市場をリードすると見込まれています。
 

  • 2023年は、在庫管理セグメントが市場シェアの30%を占め、売上高は27億米ドルに達しました。
     
  • インテリジェント在庫システムは、リアルタイムデータ、機械学習、予測分析を活用した正確な予測と差異管理に依存しています。これにより、在庫切れや過剰在庫の削減につながります。
     
  • 例えば、2024年8月には、サプライチェーンソリューションの世界有数企業であるArmadaが、AI対応のコンピュータービジョン技術を搭載したKargoの在庫管理システムを導入しました。このプロジェクトの目的は、Armadaの全倉庫における業務の有効性と効率性を向上させることでした。
     
North America AI in Warehousing Market Size, 2021- 2032 (USD Billion)
  • 2023年、北米は倉庫業務におけるAI市場で約43%の市場シェアを占めて首位となり、市場収益は約36億米ドルに達した。同市場は2032年までに302億米ドルを超えると予測される。同地域の市場成長は、技術の早期導入と、特に米国における市場リーダー企業の存在感の強さによって牽引されている。
     
  • 米国では、人件費の上昇と熟練人材の不足を背景に、倉庫におけるAIや自動化の利用が進んでいる。例えば、Ikeaは米国で在庫計数ドローンシステムのアップグレード版を導入した。このシステムでは、2024年8月以降、他の自律型ドローンが店舗フロアの作業員と連携して稼働している。
     
  • 欧州は物流システムが十分に整備されていることから、既存の技術インフラにも支えられ、倉庫業務におけるAI開発の大きな可能性を有している。自律型倉庫ロボットを開発する英国企業のDexoryは2024年9月、米国での事業開始に向けて、シリーズBの資金調達で8,000万米ドルを調達した。
     
  • さらに、シュトゥットガルトを拠点とするロボット工学スタートアップのSereactは2024年6月、シリーズAの投資ラウンドで2,500万ユーロを調達した。この資金は、自律型倉庫向けのAI搭載ロボットソリューションの改善に充てられる予定である。この大規模な投資により、Sereactは視覚・言語・行動モデル(VLAM)のさらなる開発が可能となった。これらのモデルにより、ロボットは高い自律性をもって複雑な作業を実行できる。
     
  • 中国、日本、インドなどで特に電子商取引が拡大していることが、倉庫業務におけるAI市場の成長を後押ししている。これらの国々では顧客基盤も拡大しており、倉庫での自動化導入の必要性が高まっている。さらに、AI技術の進展も市場全体の成長に寄与している。
     
  • 例えば、2024年9月初旬、バンガロールのスタートアップであるControl Oneが、インド初のAI駆動型物理エージェントを発表した事例が挙げられる。Alibabaグループ傘下のLazadaの最高経営責任者(CEO)は、香港・ASEANサミットでのインタビューにおいて、同社の電子商取引事業にとってAIがいかに重要であるかを強調した。
     
  • また、この技術は最近実演され、材料を自動的に操作できることが、非常に高い柔軟性をもって実証された。
     
  • ブラジルやメキシコなどでは、電子商取引の急速な拡大と近代化の取り組みが市場成長を促している。中東・アフリカ(MEA)では、技術およびインフラへの投資増加を背景に、市場が徐々に拡大している。
     

倉庫業務におけるAI市場のシェア

  • 倉庫業務におけるAI業界の主要7社は、Amazon Web Services(AWS)、Microsoft、Google LLC、IBM、Honeywell International、Siemens、Oracleである。これらの主要企業は、2023年に市場全体の約42%を共同で占めた。
     
  • AWSは、AWS IoTおよびAWS RoboMakerプラットフォームを通じて倉庫業務にAIを活用し、自動化を可能にするとともに、在庫データのリアルタイム分析を実施している。さらに、AWSにはAmazon SageMakerなどの機械学習ツールがあり、サプライチェーンプロセスの最適化、予知保全の高度化、コスト削減を通じた効率向上を実現している。
     
  • Microsoftは、Azure IoTおよびAzure Machine Learningサービスを活用し、倉庫業務に人工知能を導入している。
これらのサービスには、自動化や予測分析など、効果的な在庫管理に不可欠な機能が備わっています。さらに、Microsoft の Dynamics 365 Supply Chain Management は、業務プロセス全体で AI を活用し、効率性の向上、意思決定の自動化、リアルタイムデータに基づく倉庫構造の最適化を実現します。
 
  • TensorFlow と Vertex AI を含む Google Cloud AI Suite を通じて、Google は倉庫業務に人工知能を活用しています。これらのツールにより、自動化、予測分析、正確な在庫管理が可能になります。実行可能なデータの提供、需要予測の精度向上、ロボティクスの支援により、Google の AI ソリューションは倉庫の効率性を高めています。
     
  • 倉庫業務における AI 市場の企業

    倉庫業務における AI 業界で事業を展開する主要企業は以下のとおりです。

    • ABB
    • Amazon Web Services(AWS)
    • Google
    • Honeywell International
    • IBM
    • Microsoft
    • Oracle
    • SAP
    • Siemens
    • Zebra Technologies
       

    市場のリーダー企業は、提携や協業、合併・買収、新製品の投入やイノベーション、研究開発への投資など、さまざまな市場機会を継続的に活用しています。これにより、新たな機能や技術の統合が可能になります。同様に、市場のメーカーは他社との合併や買収を通じて、事業の展開範囲、リソース、提供製品・サービスにおけるイノベーションを強化しています。
     

    倉庫業務における AI 業界のニュース

    • 2024年7月、倉庫管理ソフトウェアのサプライヤーである Lucas Systems は、倉庫内の再スロット配置プロセスを効率化・迅速化する、画期的な AI ベースの動的スロット配置モジュールを発売しました。これにより、管理者や監督者はスロットを再配置でき、生産性と効率性が向上します。
       
    • 2024年、Holman Logistics と Deloitte Consulting は提携し、Fulfilld 向けの AI 対応倉庫管理ソフトウェア(WMS)を開発しました。この契約により、最新技術を活用した倉庫システム運用の生産性向上が促進されます。Fulfilld WMS は、倉庫で働く従業員、ERP システム、ならびに管理の最適化とエンドユーザーの満足度向上を目的とする、多サービス・多方向型データプラットフォームから情報を統合・取り込みます。
       
    • 2024年6月、GXO Logistics は、2社のロボットメーカーである Reflex Robotics および Apptronik と提携し、自社倉庫でのヒューマノイドロボットの試験を実施しました。この提携により、倉庫における IoT 導入に向けた取り組みが強化されました。Reflex Robotics は、電源を入れてから60分以内に稼働を開始できる Reflex Robot を開発しました。このロボットは人間との相互作用から学習し、時間の経過とともに完全自律型となります。
       
    • 2024年8月、Ikea はベルギーにある Winterslag Distribution Center で AI ドローンの利用を開始しました。AI ドローンを活用することで、人の介入を抑えながら作業生産性を最大化できます。この新たな手法は、今後、欧州および北米のより多くの拠点で導入される予定です。
       

    倉庫業務における AI 市場の調査レポートでは、2021年から2032年までの売上高(百万米ドル/十億米ドル)に関する推計および予測を含め、以下のセグメントについて業界を詳細に分析しています。

    市場、コンポーネント別

    • ハードウェア 
      • AI 搭載ロボット
      • センサー
      • カメラ
      • その他
    • ソフトウェア 
      • AI アルゴリズム
      • データ分析ソフトウェア
      • その他
    • サービス 
      • 専門サービス 
      • 導入
      • 保守
      • サポート
    • マネージドサービス

    市場、用途別

    • 在庫管理
    • 注文のピッキング・仕分け
    • 倉庫最適化
    • 予知保全
    • サプライチェーンの可視化

    市場、導入形態別

    • クラウド
    • オンプレミス

    組織規模別市場

    • 中小企業(SMEs)
    • 大企業

    最終用途産業別市場

    • 小売・電子商取引
    • 物流・輸送
    • 製造業
    • 医療・ヘルスケア
    • 食品・飲料
    • その他

    上記の情報は、以下の地域および国を対象としています:

    • 北米
      • 米国
      • カナダ
    • 欧州
      • 英国
      • ドイツ
      • フランス
      • イタリア
      • スペイン
      • ロシア
      • 北欧
      • その他の欧州
    • アジア太平洋
      • 中国
      • インド
      • 日本
      • 韓国
      • ANZ
      • 東南アジア
      • その他のアジア太平洋地域
    • 中南米
      • ブラジル
      • メキシコ
      • アルゼンチン
      • その他の中南米
    • 中東・アフリカ(MEA)
      • アラブ首長国連邦(UAE)
      • サウジアラビア
      • 南アフリカ
      • その他の中東・アフリカ

     

    著者:  Preeti Wadhwani , Aishwarya Ambekar

    よくある質問(FAQ):

    倉庫業におけるAI市場の規模はどの程度ですか?
    倉庫業務におけるAIの市場規模は2023年に83億米ドルに達し、倉庫運営の効率化と自動化への需要の高まりを背景に、2024年から2032年にかけて年平均成長率(CAGR)26.8%超で成長すると見込まれます。
    倉庫業務におけるクラウドAIの需要は、なぜ拡大しているのでしょうか?
    倉庫業界におけるAI市場では、クラウドセグメントが、拡張性、リアルタイムアクセス、柔軟な統合を背景に、2023年に63%のシェアを占めた。
    北米の倉庫業務におけるAI市場の規模はどのくらいですか?
    北米市場は 2023年に 43%超のシェアを占め、技術の早期導入と主要業界企業の強固な存在感に支えられ、2032年までに 302億米ドルを超えると予測されている。
    倉庫業界におけるAI分野の主要企業を挙げてください。
    Amazon Web Services (AWS)、Microsoft、Google LLC、IBM、Honeywell International、Siemens、Oracle、SAP、ABB、Zebra Technologiesなど。

    研究方法論、データソース、検証プロセス

    本レポートは、直接的な業界との対話、独自のモデリング、厳格な相互検証に基づく体系的な研究プロセスに基づいており、単なる机上調査ではありません。

    6ステップの研究プロセス

    1. 1. 研究設計とアナリストの監督

      GMIでは、私たちの研究方法論は人間の専門知識、厳格な検証、そして完全な透明性の基盤の上に構築されています。私たちのレポートにおけるすべての洞察、トレンド分析、予測は、お客様の市場の微妙なニュアンスを理解する経験豊富なアナリストによって開発されています。

      私たちのアプローチは、業界の参加者や専門家との直接的な関わりを通じた広範な一次調査を統合し、検証済みのグローバルソースからの包括的な二次調査で補完しています。元のデータソースから最終的な洞察までの完全なトレーサビリティを維持しながら、信頼性の高い予測を提供するために定量化された影響分析を適用しています。

    2. 2. 一次研究

      一次調査は私たちの方法論の根幹を形成し、全体的な洞察の約80%を貢献しています。分析の正確さと深さを確保するために、業界参加者との直接的な関わりが含まれます。私たちの構造化されたインタビュープログラムは、経営幹部、取締役、そして専門家からのインプットを得て、地域およびグローバル市場をカバーしています。これらのやり取りは、戦略的、運用的、技術的な視点を提供し、包括的な洞察と信頼性の高い市場予測を可能にします。

    3. 3. データマイニングと市場分析

      データマイニングは私たちの研究プロセスの重要な部分であり、全体的な方法論の約20%を貢献しています。主要プレーヤーの収益シェア分析を通じて、市場構造の分析、業界トレンドの特定、マクロ経済要因の評価が含まれます。関連データは有料および無料のソースから収集され、信頼性の高いデータベースを構築します。この情報は、販売代理店、メーカー、協会などの主要ステークホルダーからの検証を受け、一次調査と市場規模の算定をサポートするために統合されます。

    4. 4. 市場規模算定

      私たちの市場規模算定はボトムアップアプローチに基づいており、一次インタビューを通じて直接収集された企業の収益データから始まり、製造業者の生産量データや設置・展開統計が加わります。これらのインプットを地域市場全体でまとめ、実際の業界活動に基づいたグローバルな推定値を算出します。

    5. 5. 予測モデルと主要な前提条件

      すべての予測には以下の明示的な文書化が含まれます:

      • ✓ 主要な成長ドライバーとその代演内容

      • ✓ 抑制要因と緩和シナリオ

      • ✓ 規制上の代演内容と政策変更リスク

      • ✓ 技術普及曲線パラメータ

      • ✓ マクロ経済の代演内容(GDP成長、インフレ、通貨)

      • ✓ 競争の動態と市場参入/椭退の見通し

    6. 6. 検証と品質保証

      最終段階では人による検証が行われます。ドメイン専門家がフィルタリングされたデータを手動でレビューし、自動化システムには視点や文脈上の誤りを発見します。この専門家レビューにより、品質保証の重要な層が加わり、データが研究目標および分野固有の基準に沖していることが確保されます。

      私たちの3層構造の検証プロセスは、データの信頼性を最大化します:

      • ✓ 統計的検証

      • ✓ 専門家検証

      • ✓ 市場実態チェック

    信頼性と信用

    10+
    サービス年数
    設立以来の一貫した提供
    A+
    BBB認定
    専門的基準と満足度
    ISO
    認定品質
    ISO 9001-2015認証企業
    150+
    リサーチアナリスト
    20以上の業界分野
    95%
    顧客維持率
    5年間の関係価値

    検証済みデータソース

    • 業界誌・トレード出版物

      業界誌、トレード出版物、専門メディア

    • 業界データベース

      独自および第三者市場データベース

    • 規制申請書類

      政府調達記録と政策文書

    • 学術研究

      大学研究および専門機関のレポート

    • 企業レポート

      年次報告書、投資家向けプレゼンテーション、届出書類

    • 専門家インタビュー

      経営幹部、調達担当者、技術スペシャリスト

    • GMIアーカイブ

      20以上の産業分野にわたる13,000件以上の発行済み調査

    • 貿易データ

      輸出入量、HSコード、税関記録

    調査・評価されたパラメータ

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    著者:  Preeti Wadhwani, Aishwarya Ambekar
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