世界のコグニティブ・サプライチェーン市場レポート：2031年までの動向、予測、競争分析

• 英文タイトル：Cognitive Supply Chain Market Report: Trends, Forecast and Competitive Analysis to 2031

Cognitive Supply Chain Market Report: Trends, Forecast and Competitive Analysis to 2031「世界のコグニティブ・サプライチェーン市場レポート：2031年までの動向、予測、競争分析」（市場規模、市場予測）調査レポートです。• レポートコード：MRCLC5DC01326
• 出版社/出版日：Lucintel / 2025年3月
• レポート形態：英文、PDF、約150ページ
• 納品方法：Eメール（ご注文後2-3営業日）
• 産業分類：半導体・電子
• 販売価格（消費税別）
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レポート概要
主要データポイント：今後7年間の成長予測＝年率14.7％ 詳細情報は以下をご覧ください。本市場レポートは、2031年までのグローバル認知サプライチェーン市場の動向、機会、予測を、採用される自動化技術（IoT、機械学習、その他）、企業規模（中小企業と大規模企業）、導入形態（クラウドとオンプレミス）、最終用途（製造、小売・eコマース、物流・輸送、医療、食品飲料、その他）、地域（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）別に網羅しています。 （北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）

目次 1. エグゼクティブサマリー 2. グローバル認知サプライチェーン市場：市場動向 2.1: 概要、背景、分類 2.2: サプライチェーン 2.3: 業界の推進要因と課題 3. 市場動向と予測分析（2019年～203 … Read more

レポート目次

目次

1. エグゼクティブサマリー

2. グローバル認知サプライチェーン市場：市場動向
2.1: 概要、背景、分類
2.2: サプライチェーン
2.3: 業界の推進要因と課題

3. 市場動向と予測分析（2019年～2031年）
3.1. マクロ経済動向（2019-2024年）と予測（2025-2031年）
3.2. グローバル認知サプライチェーン市場の動向（2019-2024）と予測（2025-2031）
3.3: 採用自動化技術別グローバル認知サプライチェーン市場
3.3.1: モノのインターネット（IoT）
3.3.2: 機械学習
3.3.3: その他
3.4: 企業規模別グローバル認知サプライチェーン市場
3.4.1: 中小企業（SME）
3.4.2: 大企業
3.5: 導入形態別グローバル認知サプライチェーン市場
3.5.1: クラウド
3.5.2: オンプレミス
3.6: 最終用途別グローバル認知サプライチェーン市場
3.6.1: 製造業
3.6.2: 小売・電子商取引
3.6.3: 物流・輸送
3.6.4: 医療
3.6.5: 食品・飲料
3.6.6: その他

4. 2019年から2031年までの地域別市場動向と予測分析
4.1: 地域別グローバル認知サプライチェーン市場
4.2: 北米認知サプライチェーン市場
4.2.1: 北米認知サプライチェーン市場（使用自動化技術別）：モノのインターネット、機械学習、その他
4.2.2: 北米認知サプライチェーン市場（最終用途別）：製造業、小売・Eコマース、物流・輸送、医療、食品・飲料、その他
4.3: 欧州認知サプライチェーン市場
4.3.1: 欧州認知サプライチェーン市場（採用自動化技術別）：モノのインターネット、機械学習、その他
4.3.2: 欧州認知サプライチェーン市場（最終用途別）：製造業、小売・電子商取引、物流・輸送、医療、食品・飲料、その他
4.4: アジア太平洋地域認知サプライチェーン市場
4.4.1: アジア太平洋地域（APAC）認知サプライチェーン市場：採用自動化技術別（IoT、機械学習、その他）
4.4.2: アジア太平洋地域（APAC）認知サプライチェーン市場：最終用途別（製造業、小売・Eコマース、物流・輸送、医療、食品・飲料、その他）
4.5: その他の地域（ROW）認知サプライチェーン市場
4.5.1: その他の地域（ROW）における認知サプライチェーン市場：採用自動化技術別（IoT、機械学習、その他）
4.5.2: その他の地域（ROW）における認知サプライチェーン市場：最終用途別（製造業、小売・Eコマース、物流・輸送、医療、食品飲料、その他）

5. 競合分析
5.1: 製品ポートフォリオ分析
5.2: 業務統合
5.3: ポーターの5つの力分析

6. 成長機会と戦略分析
6.1: 成長機会分析
6.1.1: 採用自動化別グローバル認知サプライチェーン市場の成長機会
6.1.2: 企業規模別グローバル認知サプライチェーン市場の成長機会
6.1.3: 導入形態別グローバル認知サプライチェーン市場の成長機会
6.1.4: 最終用途別グローバル認知サプライチェーン市場の成長機会
6.1.5: 地域別グローバル認知サプライチェーン市場の成長機会
6.2: グローバル認知サプライチェーン市場における新興トレンド
6.3: 戦略的分析
6.3.1: 新製品開発
6.3.2: グローバル認知サプライチェーン市場の生産能力拡大
6.3.3: グローバル認知サプライチェーン市場における合併・買収・合弁事業
6.3.4: 認証とライセンス

7. 主要企業の企業プロファイル
7.1: IBM
7.2: Oracle
7.3: Amazon.com
7.4: Accenture
7.5: Intel
7.6: NVIDIA
7.7: Honeywell International
7.8: C.H. Robinson
7.9: Panasonic
7.10: SAP

Table of Contents

1. Executive Summary

2. Global Cognitive Supply Chain Market: Market Dynamics
2.1: Introduction, Background, and Classifications
2.2: Supply Chain
2.3: Industry Drivers and Challenges

3. Market Trends and Forecast Analysis from 2019 to 2031
3.1. Macroeconomic Trends (2019-2024) and Forecast (2025-2031)
3.2. Global Cognitive Supply Chain Market Trends (2019-2024) and Forecast (2025-2031)
3.3: Global Cognitive Supply Chain Market by Automation Used
3.3.1: Internet of Things
3.3.2: Machine Learning
3.3.3: Others
3.4: Global Cognitive Supply Chain Market by Enterprise Size
3.4.1: SMEs
3.4.2: Large Enterprise
3.5: Global Cognitive Supply Chain Market by Deployment Mode
3.5.1: Cloud
3.5.2: On-premise
3.6: Global Cognitive Supply Chain Market by End Use
3.6.1: Manufacturing
3.6.2: Retail & E-commerce
3.6.3: Logistics and Transportation
3.6.4: Healthcare
3.6.5: Food and Beverage
3.6.6: Others

4. Market Trends and Forecast Analysis by Region from 2019 to 2031
4.1: Global Cognitive Supply Chain Market by Region
4.2: North American Cognitive Supply Chain Market
4.2.1: North American Cognitive Supply Chain Market by Automation Used: Internet of Things, Machine Learning, and Others
4.2.2: North American Cognitive Supply Chain Market by End Use: Manufacturing, Retail & E-commerce, Logistics and Transportation, Healthcare, Food and Beverage, and Others
4.3: European Cognitive Supply Chain Market
4.3.1: European Cognitive Supply Chain Market by Automation Used: Internet of Things, Machine Learning, and Others
4.3.2: European Cognitive Supply Chain Market by End Use: Manufacturing, Retail & E-commerce, Logistics and Transportation, Healthcare, Food and Beverage, and Others
4.4: APAC Cognitive Supply Chain Market
4.4.1: APAC Cognitive Supply Chain Market by Automation Used: Internet of Things, Machine Learning, and Others
4.4.2: APAC Cognitive Supply Chain Market by End Use: Manufacturing, Retail & E-commerce, Logistics and Transportation, Healthcare, Food and Beverage, and Others
4.5: ROW Cognitive Supply Chain Market
4.5.1: ROW Cognitive Supply Chain Market by Automation Used: Internet of Things, Machine Learning, and Others
4.5.2: ROW Cognitive Supply Chain Market by End Use: Manufacturing, Retail & E-commerce, Logistics and Transportation, Healthcare, Food and Beverage, and Others

5. Competitor Analysis
5.1: Product Portfolio Analysis
5.2: Operational Integration
5.3: Porter’s Five Forces Analysis

6. Growth Opportunities and Strategic Analysis
6.1: Growth Opportunity Analysis
6.1.1: Growth Opportunities for the Global Cognitive Supply Chain Market by Automation Used
6.1.2: Growth Opportunities for the Global Cognitive Supply Chain Market by Enterprise Size
6.1.3: Growth Opportunities for the Global Cognitive Supply Chain Market by Deployment Mode
6.1.4: Growth Opportunities for the Global Cognitive Supply Chain Market by End Use
6.1.5: Growth Opportunities for the Global Cognitive Supply Chain Market by Region
6.2: Emerging Trends in the Global Cognitive Supply Chain Market
6.3: Strategic Analysis
6.3.1: New Product Development
6.3.2: Capacity Expansion of the Global Cognitive Supply Chain Market
6.3.3: Mergers, Acquisitions, and Joint Ventures in the Global Cognitive Supply Chain Market
6.3.4: Certification and Licensing

7. Company Profiles of Leading Players
7.1: IBM
7.2: Oracle
7.3: Amazon.com
7.4: Accenture
7.5: Intel
7.6: NVIDIA
7.7: Honeywell International
7.8: C.H. Robinson
7.9: Panasonic
7.10: SAP
※コグニティブ・サプライチェーンとは、人工知能（AI）、機械学習、データ分析、自然言語処理などの先端技術を活用し、サプライチェーンの管理や最適化を行う新しい概念のことです。このアプローチは、従来のサプライチェーン管理に比べて、より迅速かつ意味のある意思決定を可能にし、リアルタイムでの情報処理を実現します。

コグニティブ・サプライチェーンの基本的な定義は、データの収集、処理、分析を通じて、サプライチェーン全体の状況を理解し、適応する能力を持つシステムです。このシステムは、変動する需要や供給の条件に即座に反応し、最適なルートや在庫レベルをリアルタイムで調整することができます。これにより、企業はコストを削減しつつ、顧客満足度を向上させることができるのです。

コグニティブ・サプライチェーンには、いくつかの主要な概念があります。まず、データ駆動型の意思決定です。リアルタイムで取得されるデータをもとに、需要予測や供給の最適化が行われます。次に、自己学習機能があり、過去のデータを学習して傾向を把握し、未来の予測を行います。さらに、状況認識能力も重要で、環境変化に応じて即座に反応することが求められます。

コグニティブ・サプライチェーンには、様々な種類や応用があります。例えば、不確実性のある市場環境においては、AIを利用してリスクを分散させる戦略が取られます。また、製造業では、ラインの効率を最大化するために、機械学習を活用した生産計画が行われることがあります。物流業界においては、配送ルートの最適化やリアルタイムトラッキングが重要な役割を果たしています。

具体的な用途としては、需要予測、在庫管理、供給者評価、物流の最適化などが挙げられます。需要予測では、過去の販売データや市場動向を分析し、今後の需要を正確に予測することで、適切な在庫を確保します。在庫管理では、リアルタイムでの在庫状況を把握し、過剰在庫や品切れを防ぐことができます。供給者評価においては、パフォーマンスデータを分析することにより、最適な供給者を選定することが可能になります。物流では、輸送コストを最小限に抑えつつ、配送の速さを向上させるための最適なルートを探索します。

コグニティブ・サプライチェーンの関連技術としては、データベースやクラウドコンピューティング、IoT（モノのインターネット）、ビッグデータ分析などがあります。これらの技術が連携することで、サプライチェーンはよりスマートになり、効率的な運営が実現されます。IoTデバイスは物品の追跡や監視に利用され、ビッグデータ分析は膨大な情報から有益なインサイトを抽出します。

さらに、ブロックチェーン技術もコグニティブ・サプライチェーンにおいて重要な役割を果たします。ブロックチェーンは取引の透明性と信頼性を提供し、サプライチェーンの各ステージでの情報共有をスムーズにすることができます。

総じて、コグニティブ・サプライチェーンは、企業が市場で競争力を維持するための重要な戦略であり、技術が進化することでその可能性はさらに広がります。これからのビジネス環境において、コグニティブ・サプライチェーンの採用が加速することが期待されます。産業界は、より柔軟で効率的なサプライチェーンを構築するために、引き続きこれらの技術を活用していくでしょう。
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