世界の物流自動化市場規模は、2023年の327億米ドルから2028年には512億米ドルに成長し、予測期間中の年間平均成長率（CAGR）は9.3%になると予測されている。物流業界全体のデジタルトランスフォーメーションが市場を牽引する。

 

市場動向

 

推進要因 物流業務改善のためのロボット導入の増加
物流ロボットは、近年急成長しているトレンドである。倉庫管理の複雑化が進み、機敏で効率的なオペレーションが求められるようになったことで、企業は自動化された保管・検索システム（AS/RS）を使って、動作や施設内のさまざまなエリアを自動化することに投資するようになった。物流ロボットのブームは、競争力を向上させるためにコストを削減し、プロセスを最適化する必要性に応えている。従来の設備とは異なり、物流ロボットは、商品、作業者、倉庫に関わるすべての要素の安全性に加え、必要に応じて24時間365日、最大の処理能力を保証する。ロボットは、ある場所から別の場所へ効率的かつタイムリーに製品を移動させるために使用されます。ロボットは、倉庫管理やマテリアルハンドリングといった様々なプロセスに関わる、退屈で退屈で、安全性に欠ける作業を、人手を介さずに自動化する。

制約 統一されたガバナンス基準の欠如
ロジスティクス・ビジネスは、収益性と実行可能性を高めるため、サプライチェーンの効率を最大化することに注力している。ロジスティクス業界には共通のガバナンス基準が求められている。米国や欧州諸国、中国や韓国のようなアジア諸国における物流標準化は、政府の関与の欠如や、多国間の物流標準化の取り組みを積極的に開始し統一することができる地域組織の不在のため、限定的である。ロジスティクス管理における共通の標準化は、あらゆるベンダーが大多数のソリューションを1つのパッケージで提供することを容易にし、より便利にする。統一されたガバナンス基準の欠如は、エンドユーザーがサプライチェーンと物流業務を完全に自動化することを困難にし、それによって物流自動化市場の成長の抑制要因として作用する。

機会 自律走行車とドローンの導入
近年、ロジスティクス業界における自律走行車の重要性は、倉庫やヤードなど慎重に管理された環境で徐々に採用されるにつれて高まっている。しかし、高速道路や市街地などの共有スペースや公共スペースに自律走行車を配備することは、業界にとって次の大きな一歩となり、物流業務の最適化と安全性の向上に貢献する。AIの技術的進歩が進み、センサーやビジョン技術の開発に多額の投資が行われるようになっていることから、自動運転車は車両の組み立て、運用、利用、サービスの方法を変革することができる。自律走行車とドローンは、自動化された物流プロセスにおいて重要な役割を果たす。グーグルやテスラなどの企業は、ドライバーレス車両技術で大きな進歩を遂げている。

課題 高度な自動化システムの操作スキルや専門知識の不足
産業用オートメーション機器やシステムは、その複雑さゆえに熟練した作業員が操作する必要がある。デジタル・システムの操作プロセスは、未熟練者が誤認する可能性があり、物流プロセスにおけるミスや欠陥につながる可能性がある。このため、従業員は、物流における物理的・ソフトウェア的ロボット工学を理解し、使用できるように、特定の技術分野の訓練を受ける必要がある。

ハードウェア別では、自動保管・検索システム部門が予測期間中に最も高い市場シェアを占めるだろう。
ASRSは、定義された保管場所から資材を自動的に保管・回収するために使用されるシステムである。これらのシステムは、保管ラック、入出力システム、保管・検索（S/R）装置、コンピュータ管理システムの4つの主要部分から構成される。ASRSが行う主な自動化機能には、荷降ろし、仕分け、保管、オーダーピッキング、ステージング、積み込みなどがある。これらのシステムは、マテリアルハンドリング能力に基づいて、ユニットロード、ミニロード、カルーセル、シャトル、ミッドロード、オートストア、対人商品に分類される。ASRSは、倉庫に出入りする大量の在庫をピッキングして配置するという単調な作業を軽減するために使用される。

ソフトウェア・アプリケーション別では、在庫管理分野が予測期間中に最も高い市場シェアを占めるだろう。
在庫管理は、ロジスティクスの自動化に不可欠な側面である。自動化は、ミスを減らし、効率を高め、在庫レベルをリアルタイムで可視化することで、企業が在庫管理を改善するのに役立つ。在庫管理は、企業がその時点で注文すべき在庫の数量と種類を特定するのに役立つ。在庫管理は、商品の購入から販売までの在庫を追跡します。顧客からの注文を満たすのに十分な在庫を常に確保し、不足を適切に警告するために、トレンドを特定し対応する。

ロジスティクスのタイプ別では、販売ロジスティクス・セグメントが予測期間中に最も高い市場シェアを占めるだろう。
アウトバウンド・ロジスティクスとも呼ばれる販売ロジスティクスは、完成した製品やサービスを顧客から配送するプロセスを指す。生産地点から消費地点までの商品やサービスの移動を計画、実施、管理するサプライチェーン・マネジメント・プロセスの重要な側面である。販売ロジスティクスには通常、注文処理、在庫管理、梱包、輸送、配送などの活動が含まれる。また、顧客との関係を管理し、製品やサービスをタイムリーに届けることも含まれる。

世界的な地位を確立している大手ロジスティクス自動化ソリューション・プロバイダーの存在は、北米のロジスティクス自動化市場の急成長につながる主な要因である。政府が堅牢なインフラを促進するために適切なイニシアチブを取るなどの他の要因は、この地域の物流自動化市場を促進する。

 

主要市場参入企業

 

この調査レポートは、市場の可能性、市場ダイナミクス、物流自動化市場で事業を展開する主要ベンダーの概要を掲載しています。物流自動化市場における主要かつ革新的なベンダーには、Dematic社（米国）、Honeywell Intelligrated社（米国）、ダイフク（日本）、Oracle社（米国）、SAP社（ドイツ）、IBM社（米国）、SSI Schaefer社（ドイツ）、Knapp社（オーストリア）、Manhattan Associates社（米国）、Swisslog社（スイス）、Blue Yonder社（米国）、Mantis社（米国）、村田機械（日本）、TGW Logistics Group社（オーストリア）、Jungheinrich社（ドイツ）が含まれる、 System Logistics（イタリア）、Zebra Technologies（米国）、ABB（スイス）、BEUMER Group（ドイツ）、Korber（ドイツ）、O9 Solutions（米国）、JR Automation（米国）、Automated Logistics Systems（米国）、SBS Toshiba Logistics（日本）、SAVOYE（フランス）、Symbotic（米国）、Locus Robotics（米国）、GreyOrange（米国）、Eyesee（Hardis Group）（フランス）、Falcon Autotech（インド）、Logistically（米国）、Logiwa（米国）。 この調査には、ロジスティクス自動化市場におけるこれらの主要企業の会社概要、最近の動向、主要市場戦略などの詳細な競合分析が含まれています。

この調査レポートは、ロジスティクスオートメーション市場を以下のサブマーケットごとに分類し、収益予測や動向分析を行っています：

コンポーネントに基づく
ハードウェア
自律移動ロボット（AMR）
無人搬送車（AGVs）
自動保管・検索システム（AS/RS）
自動仕分けコンベアシステム
デパレタイジング／パレタイジングシステム
自動認識・データ収集（AIDC）
ソフトウェア
倉庫管理システム（WMS）ソフトウェア
輸送管理システム（TMS）ソフトウェア
サービス
コンサルティング
導入と統合
サポートとメンテナンス
機能に基づく
在庫・保管管理
輸送ロジスティクス
ロジスティクスタイプ別
販売物流
生産物流
回収物流
調達物流
組織の規模に基づく
中小企業
大企業
ソフトウェア・アプリケーションに基づく
在庫管理
オーダー管理
ヤード管理
出荷管理
労務管理
ベンダー管理
カスタマーサポート
その他のアプリケーション
業種別
小売・eコマース
製造業
ヘルスケア＆医薬品
食品・飲料
自動車
航空宇宙・防衛
化学
その他（製紙・印刷、繊維・衣料品）
地域別
北米
欧州
APAC
MEA
ラテンアメリカ

2023年1月、ユングハインリッヒは、米国の倉庫管理およびオートメーションへのアクセス強化のため、米国のラッキングおよび倉庫自動化ソリューションの大手プロバイダーであるインディアナ州のストレージ・ソリューションズ・グループ（ストレージ・ソリューションズ）を買収した。
2022年10月、09ソリューションズが発表した新世代ソリューション、サプライ・センシングは、マクロレベルのショックが特定のサプライチェーンに与える影響を局所化し、事業への悪影響を最小限に抑える緩和戦略を策定することで、企業が供給の途絶をより的確に予測できるよう支援する。
2022年5月、オラクルはOracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing（SCM）内に新たな物流管理機能を発表した。オラクル・フュージョン・クラウド輸送管理とオラクル・フュージョン・クラウド・グローバル貿易管理のアップデートは、企業がコストとリスクを削減し、顧客体験を向上させ、ビジネスの混乱への適応性を高めるのに役立つ。
2021年9月には、SAP Yard Logisticsのさまざまなオプションにより、ヤード内のすべてのプロセスを管理するための持続可能なソリューションを顧客に提供することが可能になる。SAP Yard Logisticsは、シンプルなシナリオから複雑なシナリオまで、持続可能で将来性のあるヤード管理をサポートし、ヤード内のスムーズで効率的なプロセスを計画・保証します。
2021年3月、マンハッタン・アソシエイツはManhattan Active Warehouse Managementソリューションを発表した。これは世界初のクラウドネイティブなエンタープライズクラスの倉庫管理システム（WMS）で、流通のあらゆる側面を統合する。

 

【目次】

 

1 はじめに （ページ – 48）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.2.1 包含と除外
1.3 市場範囲
1.3.1 市場セグメンテーション
1.3.2 対象地域
1.3.3 考慮した年数
1.4 考慮した通貨
表1 米ドル為替レート、2020-2022年
1.5 利害関係者
1.6 変更点のまとめ

2 調査方法（ページ数 – 52）
2.1 調査データ
図1 物流自動化市場：調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 一次インタビューの内訳
2.1.2.2 一次インタビュー
2.1.2.3 主要業界インサイト
2.2 市場の分類とデータの三角測量
図2 市場：データ三角測量
2.3 市場規模の推定
図3 市場推定：トップダウンアプローチとボトムアップアプローチ
2.3.1 トップダウンアプローチ
2.3.2 ボトムアップアプローチ
図4 市場規模推定手法-アプローチ1（供給側）： 物流自動化市場のソリューション／サービスからの収益
図5 市場規模推計手法-アプローチ2（ボトムアップ）（供給側）： 市場の全ソリューション／サービスからの総収入
図6 市場規模推定手法-アプローチ3、ボトムアップ（需要側）： ロジスティクス自動化支出全体に占めるロジスティクス自動化のシェア
2.4 市場予測
表2 要因分析
2.5 調査の前提
2.6 調査の限界
2.7 景気後退の市場への影響

3 EXECUTIVE SUMMARY（ページ数 – 63）
表3 物流自動化市場規模および成長率、2018～2022年（百万米ドル、前年比）
表4 2023～2028年の市場規模と成長率（百万米ドル、前年比）
図7 2023年に前年比成長率が低下する市場
図8 2023年にはハードウェアが最大のコンポーネントセグメントとなる
図9 2023年にはWMSがソフトウェア分野で最も大きくなる
figure 10 2023年には自動保管・検索システムがハードウェア分野で最大になる
図 11 2023 年にはコンサルティングが最大のサービスセグメントとなる
図12 2023年には大企業セグメントがより大きな市場シェアを占める
図13 2023年には製造業が最大の垂直セグメントとなる
図14 北米が2023年に最大の市場シェアを占める

4 プレミアムインサイト（ページ数 – 69）
4.1 物流自動化市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会
図 15 iot 対応オートメーションシステムの導入が市場を牽引
4.2 垂直市場別
図16 予測期間中、小売・eコマースの垂直市場が最大の市場規模を占める
4.3 地域別市場
図 17：2028 年までに北米が最大の市場シェアを占める
4.4 2028年、ソフトウェア別、業種別市場
図 18 WMS 分野と製造業分野が最大の市場シェアを占める

5 市場概要と業界動向（ページ – 71）
5.1 はじめに
図19 物流自動化市場における促進要因、阻害要因、機会、課題
5.1.1 推進要因
5.1.1.1 物流業務改善のためのロボット導入の増加
5.1.1.2 eコマースの増加
5.1.1.3 物流業界におけるデジタルトランスフォーメーション
5.1.1.4 IoTの出現
5.1.1.5 労働安全の必要性
5.1.2 足かせ
5.1.2.1 統一されたガバナンス基準の欠如
5.1.2.2 高額な設備投資
5.1.3 機会
5.1.3.1 自律走行車とドローンの導入
5.1.3.2 インダストリー4.0の採用拡大
5.1.4 課題
5.1.4.1 熟練した専門家の不足
5.1.4.2 セキュリティとプライバシーに関する懸念
5.2 ケーススタディ分析
5.2.1 輸送と物流
5.2.1.1 Americold社は、温度管理された倉庫業務のグローバルネットワークの様々な拠点にBlue Yonderのソリューションを導入した。
5.2.2 小売・e コマース
5.2.2.1 Chain Reaction Cycles（CRC）は、オーダーピッキングの効率を改善するためにDematicのソリューションを導入した。
5.2.2.2 ターゲット（Target）はダイフクのソリューションを導入し、新拠点の施設を最適化
5.2.2.3 コロンビアスポーツウェアは、新しい物流センターにマンハッタン・アソシエイツの倉庫管理ソリューションを導入した。
5.2.3 化学製品
5.2.3.1 Brenntag社は倉庫業務の近代化によりデジタルトランスフォーメーションの第一歩を踏み出した。
5.2.4 食品・飲料
5.2.4.1 Dr. OetkerはSAPの支援により倉庫業務とシステムの標準化と調和を図った
5.3 テクノロジー分析
5.3.1 リアルタイムのサプライチェーンの可視化
5.3.2 ロボットによる自動化処理
5.3.3 ウェアラブル技術
5.3.4 自律走行トラック
5.4 バリューチェーン分析
図 20 市場：バリューチェーン分析
5.5 エコシステムのマッピング
表5 市場：エコシステムにおける役割
5.6 ポーターの5つの力分析
表6 ポーターの5つの力が市場に与える影響
図 21 物流自動化市場：ポーターの5つの力分析
5.6.1 新規参入の脅威
5.6.2 代替品の脅威
5.6.3 買い手の交渉力
5.6.4 供給者の交渉力
5.6.5 競合の激しさ
5.7 規制の影響
5.7.1 北米：規制
5.7.1.1 個人情報保護および電子文書法（PIPEDA）
5.7.1.2 グラム・リーチ・ブライリー（GLB）法
5.7.1.3 1996年医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（HIPAA）
5.7.1.4 連邦情報セキュリティ管理法（FISMA）
5.7.1.5 連邦情報処理標準（FIPS）
5.7.1.6 カリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）
5.7.2 欧州 規制
5.7.2.1 GDpr 2016/679
5.7.2.2 一般データ保護規則
5.7.2.3 欧州標準化委員会（CEN）
5.7.2.4 欧州電気通信標準化機構（ETSI）
5.8 関税と規制の状況
5.8.1 規制機関、政府機関、その他の組織
表7 北米：規制機関、政府機関、その他の団体
表8 欧州： 規制機関、政府機関、その他の団体
表9 アジア太平洋： 規制機関、政府機関、その他の団体
表10 中東・アフリカ：規制機関、政府機関、その他の団体
表11 ラテンアメリカ：規制機関、政府機関、その他の団体
5.9 特許分析
5.9.1 方法論
5.9.2 文書タイプ
表12 出願された特許、2018年～2022年
5.9.3 技術革新と特許出願
図 22 2018-2022 年に付与された特許の総数
5.9.3.1 上位出願者
図23 2018-2022年の特許出願者トップ10
5.10 平均販売価格の動向
表13 価格分析
5.11 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
図24 ロジスティクス自動化市場：顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
5.12 主要な会議とイベント（2023～2024年
表14 市場：主要な会議とイベント（2023～2024年
5.13 主要ステークホルダーと購買基準
5.13.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
表15 上位3業種の購買プロセスにおける利害関係者の影響力
5.13.2 購入基準
図25 上位3業種における主な購買基準
表16 上位3業種における主な購買基準

 

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