カテゴリ： Grand View Research, 世界, 自動車

世界のコグニティブサプライチェーン市場（2025-2030）：展開別（クラウド、オンプレミス）、企業規模別、使用オートメーション別、産業別、地域別

■ 英語タイトル：Cognitive Supply Chain Market Size, Share & Trends Analysis Report By Deployment (Cloud, On-Premise), By Enterprise Size, By Automation Used, By Industry Verticals, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2030

調査会社Grand View Research社が発行したリサーチレポート（データ管理コード：GRV25JAN068）■ 発行会社/調査会社：Grand View Research
■ 商品コード：GRV25JAN068
■ 発行日：2024年11月
■ 調査対象地域：グローバル
■ 産業分野：自動車＆輸送
■ ページ数：100
■ レポート言語：英語
■ レポート形式：PDF
■ 納品方式：Eメール（受注後5営業日）
■ 販売価格オプション（消費税別）
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*** レポート概要（サマリー）***

コグニティブサプライチェーン市場の成長と動向
Grand View Research, Inc.の最新レポートによると、世界のコグニティブサプライチェーン市場規模は2030年までに213億5220万米ドルに達し、2025年から2030年までのCAGRは17.6%で拡大すると推定されています。この市場は、様々な収束要因によって著しい成長と変貌を遂げています。この市場の躍進の主な原動力は、データ主導の意思決定の採用が増加していることです。企業は、高度な分析とAI機能を活用することで、大規模なデータセットを効果的に扱い、検討することができます。これらのコグニティブ技術は貴重な洞察を提供し、企業が在庫管理を強化し、需要予測を最適化し、高い精度と効果で物流業務を改善することを可能にします。

コグニティブ・サプライチェーン・ソリューションの採用は、企業のサプライチェーン・プロセスの処理方法に革命をもたらした自動化の統合に大きく影響されています。機械学習とロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）の機能を活用することで、企業はサプライチェーン全体を通じて、多くの反復的で時間のかかる作業を自動化することができます。人工知能（AI）に特化した機械学習により、コグニティブ・サプライチェーン・システムは過去のデータから洞察を吸収し、人間には気づかないパターンや傾向を検出することができます。その結果、システムは正確な予測とデータに基づいた選択を行うことができます。例えば、機械学習アルゴリズムは、過去の販売データやその他の変数を分析して将来の需要を予測し、適切なタイミングで適切な在庫レベルを保証します。

逆に、ロボティック・プロセス・オートメーションとは、これまで人間の作業員が手作業で行っていたルールベースのタスクを、ソフトウェア・ボットを使用して実行することを指します。RPAは、データ入力、請求書処理、注文追跡などのタスクを迅速かつ正確に処理します。この自動化により、従業員はより価値のある戦略的な活動に集中できるようになり、組織内の生産性と効率が向上します。サプライチェーンに自動化を取り入れるメリットの1つは、運用コストを削減できることです。かつては多大な人手を必要としていた作業を自動化することで、企業はプロセスを合理化し、手作業の必要性を排除し、リソースの活用を最適化することができます。その結果、このコスト削減は企業の財務パフォーマンスに大きな影響を与え、他の重要な事業分野に再投資できる資金を確保することができます。

持続可能性と環境問題への関心の高まりは、企業がサプライチェーン全体で環境に配慮した慣行を取り入れる重要な動機となっています。人工知能や機械学習などの高度な技術を活用するコグニティブ・ソリューションは、企業が持続可能性の目標を達成し、環境意識の高い消費者の嗜好に応えるのを支援する上で重要な役割を果たします。コグニティブ・ソリューションが環境に優しいサプライチェーンに貢献する方法の1つに、輸送ルートの最適化があります。輸送は温室効果ガス排出の重要な原因であり、非効率なルートは燃料消費の増加やカーボンフットプリントの増加につながります。コグニティブ・テクノロジーは、交通状況やその他の関連要因を含む輸送データを分析し、最も効率的な配送ルートを特定することができます。移動距離を最小限に抑え、配送スケジュールを最適化することで、企業は燃料消費量と排出量を削減し、より環境に配慮したサプライチェーンを推進することができます。

コグニティブサプライチェーン市場レポートハイライト

– クラウド展開セグメント市場は、市場での人気の高まりとその拡張性を理由に、CAGR 18.7%の大幅な成長が見込まれています。クラウドベースのソリューションにより、企業は需要の変動や進化するビジネスニーズに基づいてリソースを調整できます。

– 企業規模別では、中小企業セグメントが主要セグメントとなり、予測期間中のCAGRが最も高くなると予想されます。同市場における中小企業セグメントの成長に寄与する主な要因の1つは、費用対効果です。中小企業は、従来のオンプレミス・ソリューションよりも初期投資が少なくて済むクラウドベースのコグニティブ・サプライチェーン・プラットフォームにアクセスできるようになり、より少ない予算で実現可能になりました。

– 機械学習（ML）セグメントは、今後数年間で市場を支配すると予想されます。同市場セグメントにおけるML自動化により、企業はサプライチェーンプロセスの合理化と最適化、運用コストの削減、効率性の向上、データ主導の意思決定を行うことができます。繰り返しの作業を自動化し、膨大な量のデータを分析し、パターンと洞察を特定することで、ML駆動型ソリューションは、企業が市場で競争力を獲得するのに役立ちます。

– アジア太平洋地域は予測期間中に高いCAGRを記録すると予測。アジア太平洋市場は、技術の進歩と効率的なサプライチェーン管理ソリューションに対する急増する需要の収束によって、過去数年間で大幅な成長を目撃しています。

– 市場は断片化されており、IBM Corporation、Oracle、Amazon.com、Accenture plc、Intel Corporation、NVIDIA Corporation、Honeywell International Inc.、C.H. Robinson Worldwide, Inc.、パナソニック、SAP SEなどの主要企業が独占しています。

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*** レポート目次（コンテンツ）***

目次

第1章. 方法論と範囲
1.1. 市場セグメンテーションとスコープ
1.2. 調査方法
1.2.1. 情報収集
1.3. 情報・データ分析
1.4. 方法論
1.5. 調査範囲と前提条件
1.6. 市場形成と検証
1.7. 国別セグメントシェア算出
1.8. データソース一覧
第2章. エグゼクティブサマリー
2.1. 市場の展望
2.2. セグメントの展望
2.3. 競合他社の洞察
第3章. コグニティブサプライチェーン市場の変数、動向、範囲
3.1. 市場系統の展望
3.2. 市場ダイナミクス
3.2.1. 市場促進要因分析
3.2.2. 市場阻害要因分析
3.2.3. 業界の課題
3.3. コグニティブサプライチェーン市場分析ツール
3.3.1. 業界分析 – ポーターの分析
3.3.1.1. サプライヤーの交渉力
3.3.1.2. 買い手の交渉力
3.3.1.3. 代替の脅威
3.3.1.4. 新規参入による脅威
3.3.1.5. 競争上のライバル
3.3.2. PESTEL分析
3.3.2.1. 政治情勢
3.3.2.2. 経済・社会情勢
3.3.2.3. 技術的ランドスケープ
3.4. ペインポイント分析
第4章. コグニティブサプライチェーン市場 展開の推定と動向分析
4.1. セグメントダッシュボード
4.2. コグニティブサプライチェーン市場 展開動向分析、百万米ドル、2024年および2030年
4.3. クラウド
4.3.1. クラウド市場の収益予測と予測、2019年～2030年（百万米ドル）
4.4. オンプレミス
4.4.1. オンプレミス市場の収益予測および予測、2019年～2030年（USD Million）
第5章. コグニティブサプライチェーン市場 企業規模の推定と動向分析
5.1. セグメントダッシュボード
5.2. コグニティブサプライチェーン市場 企業規模の動向分析、百万米ドル、2024年および2030年
5.3. 中小企業
5.3.1. 中小企業市場の収益予測と予測、2019年～2030年（百万米ドル）
5.4. 大企業
5.4.1. 大企業市場の収益予測および予測、2019年～2030年（USD Million）
第6章. コグニティブサプライチェーン市場 使用される自動化の推定と動向分析
6.1. セグメントダッシュボード
6.2. コグニティブサプライチェーン市場 使用される自動化の動向分析、百万米ドル、2024年および2030年
6.3. モノのインターネット（IoT）
6.3.1. モノのインターネット（IoT）市場の収益予測と予測、2019年〜2030年（百万米ドル）
6.4. 機械学習（ML）
6.4.1. 機械学習（ML）市場の収益予測と予測、2019年～2030年（USD Million）
6.5. その他
6.5.1. その他市場の収益予測および予測、2019年～2030年（USD Million）
第7章. コグニティブサプライチェーン市場 産業分野別推計と動向分析
7.1. セグメントダッシュボード
7.2. コグニティブサプライチェーン市場 産業別動向分析、百万米ドル、2024年および2030年
7.3. 製造業
7.3.1. 製造業市場の収益予測と予測、2019年〜2030年（百万米ドル）
7.4. 小売・Eコマース
7.4.1. 小売・Eコマース市場の売上高推計と予測、2019年〜2030年（USD Million）
7.5. 物流・運輸
7.5.1. 物流・運輸市場の収益予測および予測、2019年～2030年（USD Million）
7.6. ヘルスケア
7.6.1. ヘルスケア市場の収益予測および予測、2019年～2030年（USD Million）
7.7. 食品・飲料
7.7.1. 食品・飲料市場の収益予測および予測、2019年～2030年（USD Million）
7.8. その他
7.8.1. その他市場の収益予測および予測、2019年～2030年（USD Million）
第8章. コグニティブサプライチェーン市場 地域別推定と動向分析
8.1. コグニティブサプライチェーン市場の地域別シェア、2024年・2030年（百万米ドル）
8.2. 北米
8.2.1. 北米のコグニティブサプライチェーン市場の推定と予測、2019年～2030年 （百万米ドル）
8.2.2. 米国
8.2.2.1. 米国のコグニティブサプライチェーン市場の推定と予測、2019年～2030年 (百万米ドル)
8.2.3. カナダ
8.2.3.1. カナダのコグニティブサプライチェーン市場の推定と予測、2019年～2030年 (百万米ドル)
8.2.4. メキシコ
8.2.4.1. メキシコのコグニティブサプライチェーン市場の推定と予測、2019年～2030年 (百万米ドル)
8.3. ヨーロッパ
8.3.1. 欧州のコグニティブサプライチェーン市場の推定と予測、2019年〜2030年 (百万米ドル)
8.3.2. 英国
8.3.2.1. イギリスのコグニティブサプライチェーン市場の推定と予測、2019年～2030年 (百万米ドル)
8.3.3. ドイツ
8.3.3.1. ドイツのコグニティブサプライチェーン市場の推定と予測、2019年～2030年（百万米ドル）
8.3.4. フランス
8.3.4.1. フランスのコグニティブサプライチェーン市場の推定と予測、2019年～2030年 (百万米ドル)
8.4. アジア太平洋地域
8.4.1. アジア太平洋地域のコグニティブサプライチェーン市場の推定と予測、2019年～2030年 （百万米ドル）
8.4.2. 中国
8.4.2.1. 中国コグニティブサプライチェーン市場の推定と予測、2019年～2030年（百万米ドル）
8.4.3. 日本
8.4.3.1. 日本のコグニティブサプライチェーン市場の推定と予測、2019年～2030年（百万米ドル）
8.4.4. インド
8.4.4.1. インドのコグニティブサプライチェーン市場の推定と予測、2019年～2030年（百万米ドル）
8.4.5. 韓国
8.4.5.1. 韓国のコグニティブサプライチェーン市場の推定と予測、2019年～2030年（百万米ドル）
8.4.6. オーストラリア
8.4.6.1. オーストラリア コグニティブサプライチェーン市場の推定と予測、2019年～2030年 （百万米ドル）
8.5. ラテンアメリカ
8.5.1. 中南米のコグニティブサプライチェーン市場の推定と予測、2019年〜2030年 （百万米ドル）
8.5.2. ブラジル
8.5.2.1. ブラジルのコグニティブサプライチェーン市場の推定と予測、2019年～2030年 (百万米ドル)
8.6. 中東・アフリカ
8.6.1. 中東・アフリカのコグニティブサプライチェーン市場の推定と予測、2019年〜2030年 （百万米ドル）
8.6.2. アラブ首長国連邦
8.6.2.1. UAEのコグニティブサプライチェーン市場の推定と予測、2019年～2030年 (百万米ドル)
8.6.3. KSA
8.6.3.1. KSAのコグニティブサプライチェーン市場の推定と予測、2019年～2030年 (百万米ドル)
8.6.4. 南アフリカ
8.6.4.1. 南アフリカのコグニティブサプライチェーン市場の推定と予測、2019年～2030年 (百万米ドル)
第9章. 競争環境
9.1. 企業の分類
9.2. 各社の市場ポジショニング
9.3. 企業ヒートマップ分析
9.4. 企業プロフィール/リスト
IBM Corporation
Oracle
Amazon.com
Accenture plc
Intel Corporation
NVIDIA Corporation
Honeywell International Inc.
C.H. Robinson Worldwide, Inc.
Panasonic
SAP SE

Cognitive Supply Chain Market Growth & Trends

The global cognitive supply chain market size is estimated to reach USD 21,352.2 million by 2030, expanding at a CAGR of 17.6% from 2025 to 2030, according to a new report by Grand View Research, Inc. The market has experienced significant growth and transformation due to various converging factors. A key driver behind this market's advancement is the increasing adoption of data-driven decision-making. Businesses can effectively handle and examine large datasets by leveraging sophisticated analytics and AI capabilities. These cognitive technologies offer valuable insights, enabling companies to enhance inventory management, optimize demand forecasting, and improve logistics operations with high accuracy and effectiveness.

The adoption of cognitive supply chain solutions has been significantly influenced by the integration of automation, which has revolutionized how businesses handle their supply chain processes. Utilizing the capabilities of machine learning and robotic process automation (RPA), companies can automate numerous repetitive and time-consuming tasks throughout the supply chain. Machine learning, a specialized aspect of artificial intelligence (AI), enables cognitive supply chain systems to assimilate insights from historical data, detecting patterns and trends that may go unnoticed by humans. Consequently, the system can make precise predictions and data-informed choices. For example, machine learning algorithms can analyze previous sales data and other variables to anticipate future demand, guaranteeing appropriate inventory levels at the right moments.

Conversely, robotic process automation refers to using software bots to execute rule-based tasks previously carried out manually by human workers. RPA handles tasks like data entry, invoice processing, and order tracking quickly and precisely. This automation allows employees to focus on more valuable and strategic activities, enhancing productivity and efficiency within the organization. One of the benefits of incorporating automation into the supply chain is its capacity to lower operational expenses. By automating tasks that once required significant human labor, companies can streamline their processes, eliminate the need for manual work, and optimize resource utilization. Consequently, this reduction in costs can substantially impact the company's financial performance, freeing up funds that can be reinvested into other crucial areas of the business.

The increasing focus on sustainability and environmental issues has become a key motivator for businesses to embrace eco-conscious practices across their supply chains. Cognitive solutions, which harness advanced technologies like artificial intelligence and machine learning, play a crucial role in assisting businesses to attain their sustainability objectives and cater to the preferences of environmentally aware consumers. One of the ways cognitive solutions contribute to eco-friendly supply chains is by optimizing transportation routes. Transportation represents a significant source of greenhouse gas emissions, and inefficient routes can lead to higher fuel consumption and an increased carbon footprint. Cognitive technologies can analyze transportation data, including traffic conditions and other pertinent factors, to identify the most efficient delivery routes. By minimizing distances traveled and optimizing delivery schedules, companies can decrease fuel consumption and emissions, thus promoting a more environmentally conscious supply chain.

Cognitive Supply Chain Market Report Highlights

• The cloud deployment segment market is expected to witness substantial growth with a CAGR of 18.7% on account of the rising popularity in the market is its scalability. Cloud-based solutions allow businesses to adjust their resources based on demand fluctuations and evolving business needs

• By enterprise size, the SME segment is expected to be a key segment, exhibiting the highest CAGR over the forecast period. One key factor contributing to the growth of the SME enterprise segment in the market is cost-effectiveness. SMEs can now access cloud-based cognitive supply chain platforms that require lower upfront investment than traditional on-premises solutions, making them more feasible for smaller budgets

• Machine Learning (ML) segment is expected to dominate the market in the upcoming years. ML automation in the market segment allows businesses to streamline and optimize their supply chain processes, reduce operational costs, improve efficiency, and make data-driven decisions. By automating repetitive tasks, analyzing vast amounts of data, and identifying patterns and insights, ML-driven solutions can help companies gain a competitive edge in the market

• Asia Pacific is anticipated to register a higher CAGR over the forecast period. The Asia Pacific market has witnessed substantial growth over the past few years, driven by a convergence of technological advancements and a burgeoning demand for efficient supply chain management solutions

• The market is fragmented and is dominated by key players such as IBM Corporation, Oracle, Amazon.com, Accenture plc, Intel Corporation, NVIDIA Corporation, Honeywell International Inc., C.H. Robinson Worldwide, Inc., Panasonic, and SAP SE among others

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation and Scope
1.2. Research Methodology
1.2.1. Information Procurement
1.3. Information or Data Analysis
1.4. Methodology
1.5. Research Scope and Assumptions
1.6. Market Formulation & Validation
1.7. Country Based Segment Share Calculation
1.8. List of Data Sources
Chapter 2. Executive Summary
2.1. Market Outlook
2.2. Segment Outlook
2.3. Competitive Insights
Chapter 3. Cognitive Supply Chain Market Variables, Trends, & Scope
3.1. Market Lineage Outlook
3.2. Market Dynamics
3.2.1. Market Driver Analysis
3.2.2. Market Restraint Analysis
3.2.3. Industry Challenge
3.3. Cognitive Supply Chain Market Analysis Tools
3.3.1. Industry Analysis - Porter’s
3.3.1.1. Bargaining power of the suppliers
3.3.1.2. Bargaining power of the buyers
3.3.1.3. Threats of substitution
3.3.1.4. Threats from new entrants
3.3.1.5. Competitive rivalry
3.3.2. PESTEL Analysis
3.3.2.1. Political landscape
3.3.2.2. Economic and social landscape
3.3.2.3. Technological landscape
3.4. Pain Point Analysis
Chapter 4. Cognitive Supply Chain Market: Deployment Estimates & Trend Analysis
4.1. Segment Dashboard
4.2. Cognitive Supply Chain Market: Deployment Movement Analysis, USD Million, 2024 & 2030
4.3. Cloud
4.3.1. Cloud Market Revenue Estimates and Forecasts, 2019 - 2030 (USD Million)
4.4. On-Premise
4.4.1. On-Premise Market Revenue Estimates and Forecasts, 2019 - 2030 (USD Million)
Chapter 5. Cognitive Supply Chain Market: Enterprise Size Estimates & Trend Analysis
5.1. Segment Dashboard
5.2. Cognitive Supply Chain Market: Enterprise Size Movement Analysis, USD Million, 2024 & 2030
5.3. SMEs
5.3.1. SMEs Market Revenue Estimates and Forecasts, 2019 - 2030 (USD Million)
5.4. Large Enterprises
5.4.1. Large Enterprises Market Revenue Estimates and Forecasts, 2019 - 2030 (USD Million)
Chapter 6. Cognitive Supply Chain Market: Automation Used Estimates & Trend Analysis
6.1. Segment Dashboard
6.2. Cognitive Supply Chain Market: Automation Used Movement Analysis, USD Million, 2024 & 2030
6.3. Internet of Things (IoT)
6.3.1. Internet of Things (IoT) Market Revenue Estimates and Forecasts, 2019 - 2030 (USD Million)
6.4. Machine Learning (ML)
6.4.1. Machine Learning (ML) Market Revenue Estimates and Forecasts, 2019 - 2030 (USD Million)
6.5. Others
6.5.1. Others Market Revenue Estimates and Forecasts, 2019 - 2030 (USD Million)
Chapter 7. Cognitive Supply Chain Market: Industry Verticals Estimates & Trend Analysis
7.1. Segment Dashboard
7.2. Cognitive Supply Chain Market: Industry Verticals Movement Analysis, USD Million, 2024 & 2030
7.3. Manufacturing
7.3.1. Manufacturing Market Revenue Estimates and Forecasts, 2019 - 2030 (USD Million)
7.4. Retail & E-commerce
7.4.1. Retail & E-commerce Market Revenue Estimates and Forecasts, 2019 - 2030 (USD Million)
7.5. Logistics and Transportation
7.5.1. Logistics and Transportation Market Revenue Estimates and Forecasts, 2019 - 2030 (USD Million)
7.6. Healthcare
7.6.1. Healthcare Market Revenue Estimates and Forecasts, 2019 - 2030 (USD Million)
7.7. Food and Beverage
7.7.1. Food and Beverage Market Revenue Estimates and Forecasts, 2019 - 2030 (USD Million)
7.8. Others
7.8.1. Others Market Revenue Estimates and Forecasts, 2019 - 2030 (USD Million)
Chapter 8. Cognitive Supply Chain Market: Regional Estimates & Trend Analysis
8.1. Cognitive Supply Chain Market Share, By Region, 2024 & 2030 (USD Million)
8.2. North America
8.2.1. North America Cognitive Supply Chain Market Estimates and Forecasts, 2019 - 2030 (USD Million)
8.2.2. U.S.
8.2.2.1. U.S. Cognitive Supply Chain Market Estimates and Forecasts, 2019 - 2030 (USD Million)
8.2.3. Canada
8.2.3.1. Canada Cognitive Supply Chain Market Estimates and Forecasts, 2019 - 2030 (USD Million)
8.2.4. Mexico
8.2.4.1. Mexico Cognitive Supply Chain Market Estimates and Forecasts, 2019 - 2030 (USD Million)
8.3. Europe
8.3.1. Europe Cognitive Supply Chain Market Estimates and Forecasts, 2019 - 2030 (USD Million)
8.3.2. UK
8.3.2.1. UK Cognitive Supply Chain Market Estimates and Forecasts, 2019 - 2030 (USD Million)
8.3.3. Germany
8.3.3.1. Germany Cognitive Supply Chain Market Estimates and Forecasts, 2019 - 2030 (USD Million)
8.3.4. France
8.3.4.1. France Cognitive Supply Chain Market Estimates and Forecasts, 2019 - 2030 (USD Million)
8.4. Asia Pacific
8.4.1. Asia Pacific Cognitive Supply Chain Market Estimates and Forecasts, 2019 - 2030 (USD Million)
8.4.2. China
8.4.2.1. China Cognitive Supply Chain Market Estimates and Forecasts, 2019 - 2030 (USD Million)
8.4.3. Japan
8.4.3.1. Japan Cognitive Supply Chain Market Estimates and Forecasts, 2019 - 2030 (USD Million)
8.4.4. India
8.4.4.1. India Cognitive Supply Chain Market Estimates and Forecasts, 2019 - 2030 (USD Million)
8.4.5. South Korea
8.4.5.1. South Korea Cognitive Supply Chain Market Estimates and Forecasts, 2019 - 2030 (USD Million)
8.4.6. Australia
8.4.6.1. Australia Cognitive Supply Chain Market Estimates and Forecasts, 2019 - 2030 (USD Million)
8.5. Latin America
8.5.1. Latin America Cognitive Supply Chain Market Estimates and Forecasts, 2019 - 2030 (USD Million)
8.5.2. Brazil
8.5.2.1. Brazil Cognitive Supply Chain Market Estimates and Forecasts, 2019 - 2030 (USD Million)
8.6. Middle East and Africa
8.6.1. Middle East and Africa Cognitive Supply Chain Market Estimates and Forecasts, 2019 - 2030 (USD Million)
8.6.2. UAE
8.6.2.1. UAE Cognitive Supply Chain Market Estimates and Forecasts, 2019 - 2030 (USD Million)
8.6.3. KSA
8.6.3.1. KSA Cognitive Supply Chain Market Estimates and Forecasts, 2019 - 2030 (USD Million)
8.6.4. South Africa
8.6.4.1. South Africa Cognitive Supply Chain Market Estimates and Forecasts, 2019 - 2030 (USD Million)
Chapter 9. Competitive Landscape
9.1. Company Categorization
9.2. Company Market Positioning
9.3. Company Heat Map Analysis
9.4. Company Profiles/Listing
9.4.1. IBM Corporation
9.4.1.1. Participant’s Overview
9.4.1.2. Financial Performance
9.4.1.3. Product Benchmarking
9.4.1.4. Strategic Initiatives
9.4.2. Oracle
9.4.2.1. Participant’s Overview
9.4.2.2. Financial Performance
9.4.2.3. Product Benchmarking
9.4.2.4. Strategic Initiatives
9.4.3. Amazon.com
9.4.3.1. Participant’s Overview
9.4.3.2. Financial Performance
9.4.3.3. Product Benchmarking
9.4.3.4. Strategic Initiatives
9.4.4. Accenture plc
9.4.4.1. Participant’s Overview
9.4.4.2. Financial Performance
9.4.4.3. Product Benchmarking
9.4.4.4. Strategic Initiatives
9.4.5. Intel Corporation
9.4.5.1. Participant’s Overview
9.4.5.2. Financial Performance
9.4.5.3. Product Benchmarking
9.4.5.4. Strategic Initiatives
9.4.6. NVIDIA Corporation
9.4.6.1. Participant’s Overview
9.4.6.2. Financial Performance
9.4.6.3. Product Benchmarking
9.4.6.4. Strategic Initiatives
9.4.7. Honeywell International Inc.
9.4.7.1. Participant’s Overview
9.4.7.2. Financial Performance
9.4.7.3. Product Benchmarking
9.4.7.4. Strategic Initiatives
9.4.8. C.H. Robinson Worldwide, Inc.
9.4.8.1. Participant’s Overview
9.4.8.2. Financial Performance
9.4.8.3. Product Benchmarking
9.4.8.4. Strategic Initiatives
9.4.9. Panasonic
9.4.9.1. Participant’s Overview
9.4.9.2. Financial Performance
9.4.9.3. Product Benchmarking
9.4.9.4. Strategic Initiatives
9.4.10. SAP SE
9.4.10.1. Participant’s Overview
9.4.10.2. Financial Performance
9.4.10.3. Product Benchmarking
9.4.10.4. Strategic Initiatives

*** コグニティブサプライチェーンの世界市場に関するよくある質問(FAQ) ***

・コグニティブサプライチェーンの世界市場規模は？
→Grand View Research社は2025年のコグニティブサプライチェーンの世界市場規模をXXドルと推定しています。

・コグニティブサプライチェーンの世界市場予測は？
→Grand View Research社は2030年のコグニティブサプライチェーンの世界市場規模を213億5220万米ドルと予測しています。

・コグニティブサプライチェーン市場の成長率は？
→Grand View Research社はコグニティブサプライチェーンの世界市場が2025年～2030年に年平均17.6%成長すると展望しています。

・世界のコグニティブサプライチェーン市場における主要プレイヤーは？
→「IBM Corporation、Oracle、Amazon.com、Accenture plc、Intel Corporation、NVIDIA Corporation、Honeywell International Inc.、C.H. Robinson Worldwide, Inc.、Panasonic、SAP SEなど ...」をコグニティブサプライチェーン市場のグローバル主要プレイヤーとして判断しています。

※上記FAQの市場規模、市場予測、成長率、主要企業に関する情報は本レポートの概要を作成した時点での情報であり、最終レポートの情報と少し異なる場合があります。

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※関連調査資料
  • 世界のオブザーバビリティツール・プラットフォーム市場2024-2030：コンポーネント別（ソリューション、サービス）、展開別（クラウド、オンプレミス）、組織規模別、産業別（金融、製造）、地域別
  • 患者用安全＆リスク管理ソフトウェアの世界市場（2024～2030）：クラウド、オンプレミス
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     ※当サイト上のレポートデータは弊社H&Iグローバルリサーチ運営のMarketReport.jpサイトと連動しています。
    ※当市場調査資料(GRV25JAN068 )"世界のコグニティブサプライチェーン市場（2025-2030）：展開別（クラウド、オンプレミス）、企業規模別、使用オートメーション別、産業別、地域別" (英文：Cognitive Supply Chain Market Size, Share & Trends Analysis Report By Deployment (Cloud, On-Premise), By Enterprise Size, By Automation Used, By Industry Verticals, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2030)はGrand View Research社が調査・発行しており、H&Iグローバルリサーチが販売します。

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