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パッケージングにおける人工知能（AI）市場は 急成長しており、2023年から2032年にかけて、全体として数億ドルの収益成長が見込まれている。
市場の概要
人工知能のパッケージング分野への絶え間ない統合と、自動化主導のパッケージング市場の急速な進化は、製造プロセス全体にプラスの影響を与えている。統合はプロセスに利益をもたらし、製品の量と品質に大きく影響する。急速なグローバリゼーションと世界貿易の拡大により、製造倉庫や施設では、より速く、より革新的で、より効率的なプロセスへの需要が高まっている。
リサイクル製品の選別は、包装業界における人工知能の最も一般的な応用である。2022年、人工知能（AI）、ロボット工学、廃棄物・リサイクルインフラストラクチャーのパイオニアであるAMP Robotics Corp.（以下「AMP」）は、フィルムと軟包装の回収を強化するAI搭載自動化ソリューションを開発した。
重要なポイント
地域別では、2023年から2032年にかけて北米が世界市場を支配する。
技術別では、機械学習分野が2023年から2032年にかけて最も急成長する分野である。
技術別では、マシンビジョン分野が2023年に最も速いペースで拡大すると予測されている。
用途別では、スマート倉庫分野が2023年から2032年にかけて市場で最大に拡大すると予測されている。
エンドユーザー別では、食品・飲料分野が最も大きな割合を占めると予測されている。
市場のダイナミクス：
市場成長の原動力となるサプライチェーンの最適化
サプライチェーンの最適化とは、スループット時間枠、各製造工程における人件費、自動化された工程と労働力の利用による総コストの削減など、多くのマイルストーンを組み込むことによって、最初から最後までパッケージングの製造工程を合理化するためにAIを使用することを意味する。
AIを活用してロボットによる製造技術を強化している企業もある。包装機械は、人間の介在なしに複雑な作業をこなせるようになってきている。その一例として、人間のオペレーターから受け取った注文に基づいて、詳細な情報があらかじめデザインされたラベルを選択する機械がある。
AIは不良品の識別にも役立ち、最終製品から簡単に取り除くことができる。これにより、何千個もの不良品の中から1個を見逃す心配をすることなく、残りのバッチを生産ラインを通してより速く移動させることができる。これらすべてが、製造中のエラーの可能性を減らすことにつながった。
複雑で大規模なデータセットの増加
大規模かつ複雑なデータセットの増加は、パッケージングにおける人工知能の普及に影響を与えている。AIは、生データを価値あるマーケティングインサイトに変換するなどの活動を簡素化することで、効率を向上させる。企業はより良い製品を生産し、顧客ベースを拡大し、利益を増加させる。例えば、モールの顧客データセットには、特定の都市のモールを訪れる人々に関する情報が含まれている。
データセットは、性別、年齢、年収、顧客ID、支出スコアなどの列で構成される。顧客は通常、興味、年齢、収入に基づいてセグメント化される。
拘束
多額の資本投資
既存または新規のパッケージング・ラインに自動パッケージング・システムを導入するには、多額の財政投資が必要である。食品・飲料業界は非常に細分化されており、多くの中堅・中小企業が幅広い製品を提供している。設置やメンテナンスに多額の資金が必要なため、包装ロボットの導入をためらうメーカーもある。
さらに、消費財やトラッキング＆ロジスティクスなど、設備自動化システムに投資するためにより多くの財源を必要とする他の業界では、地元の流通業者やメーカーが支配的である。様々な最終使用産業にわたる様々な中小企業の予算の制限は、彼らが包装市場におけるAIの成長を妨げる労働力を選択するように駆り立てるだろう。
チャンス
消費者は拡張現実（AR）や仮想現実（VR）のヘッドセットを使うことで、パッケージを開けなくても中身を見ることができる。
eMarketerによると、2020年の米国におけるVRユーザーは5,740万人、ARユーザーは9,090万人。Oculus RiftやHTC ViveのようなインタラクティブなVRヘッドセットが中小企業にとってより手頃な価格になるにつれて、バーチャルリアリティはいくつかの企業の顧客体験やパッケージデザインの標準的な構成要素になるだろう。
TargetやWalmartといった大手小売企業は現在、このテクノロジーを活用している。ホーム・デポは、店舗レイアウトのシミュレーションで新入社員を指導したり、顧客がリビングルーム用の家具を自宅に置いたときのイメージを膨らませたりするなど、ビジネスのさまざまな側面にVRを組み込むテストを行っている。
調査によると、2020年の拡張現実と仮想現実ヘッドセットの世界出荷台数は550万台で、2025年には4350万台に達すると予想されている。これはさらに、VRとARを統合することで産業の成長を支えることになるだろう。
上記の要因は、包装における人工知能の需要を高めると予想される。
Covid-19の影響：
COVID-19によって、AI包装市場の多くの企業は、疾病の蔓延を阻止することを目的とした政府の斬新な規制を遵守するため、一時的に操業を停止せざるを得なくなった。この操業停止は直ちに市場全体の収益フローに影響を与えた。さらに、操業停止期間中、原材料不足と労働力不足のために工業生産が停止した。さらに、この分野の企業による新たな荷受けはなかった。
このため、世界市場は数ヶ月間、製造の停止やロックダウンに苦しんだが、予測される時間軸の間に業界は徐々に回復すると予測される。各国政府は、機械学習、3Dプリンティング、ディープラーニング、人工知能（AI）、マシンビジョンなどの最先端技術に注力することで自動化の受け入れを優先しており、これらすべてが長期的な市場成長に寄与している。したがって、非接触型配送および包装システムの需要の増加は、COVID後の期間中に包装市場におけるAIの発展につながった、
セグメント・インサイト
テクノロジー・インサイト
市場は、機械学習（ML）、マシンビジョン、その他に分けられる。このうちMLは、2023年から2032年にかけて最も急成長する市場セグメントとなる。その主な理由は、データラベリング、プロセス自動化、製品QA/QC全体を通しての内容検査におけるMLの需要の高まりである。誤ったラベリングは検査の失敗、顧客の不満、利益の減少につながる。
MLを活用することで、日付ラベルが標準となり、手作業によるミスが減り、プロセスの効率が向上した。MLはパッケージング・サプライチェーン全体で使用され、予防分析とサイバーセキュリティで企業を支援している。最近のAnchore社の調査によると、2021年には5社に3社がソフトウェアサプライチェーン攻撃の標的になるという。
一方、マシンビジョン分野は2023年に最も速いペースで拡大すると予想されている。コンピュータビジョンのサブカテゴリーであるマシンビジョン（MV）は、製造企業で重要な役割を果たす重要なAI技術である。パッケージング企業は、目視検査の実施、正しい日付ラベルの確認、リサイクルの改善などのために、自社の機械にMVを使用している。
リアルタイムの品質管理では、高速かつ高精度のMVシステムが、低いエラー率で100％の製品検査を可能にする。より多くの産業が競争上の優位性を得るために人工知能に目を向ける中、MVシステムはディープラーニング（DL）を用いて検査の種類を広げています。
アプリケーション・インサイト
包装における人工知能市場は、アプリケーションに基づいて、品質検査、データラベリング、包装のAIE、スマートウェアハウジング、AIベースのリサイクルシステム、その他に分類される。2023年から2032年にかけて、スマートウェアハウジング部門が業界最大規模に拡大すると予測されている。
スマートフォンの拡大による商品管理の迅速化、COVID-19によるeコマース分野での人工検査の発展、多流通チャネルの発生、サプライチェーンシステムのグローバル化などが、スマート倉庫セグメントの拡大を促進すると予想されている。
AIEは最も速いペースで拡大すると予測されている。人工知能は、製造から包装、流通に至るまで、業界の次の進化を導く頼もしい技術であることが証明されている。環境に優しいリサイクル可能なパッケージング、消費者向け製品、循環型経済に対する需要の高まりは、パッケージング業界がAIEを取り入れる原動力となっている重要な要因のほんの一部に過ぎない。
例えば、Monolith AIは、あらゆる種類のエンジニアリングデータと連携し、ビジネスバイヤーや最終消費者が期待する品質を維持しながら、より持続可能な製品を開発するメーカーを支援する唯一の製品エンジニアリングAIプロバイダーである。L’Oreal、Aptarは、Monolith AIやその他のパッケージ小売業者や製造業者を利用して、製品のより持続可能なパッケージを製造するだけでなく、各デザインの有効性を予測している。
エンドユーザーの洞察
市場はエンドユーザーによって、食品・飲料業界、医療・製薬業界、化粧品業界、家電業界、その他に分けられる。2023年から2032年にかけて、食品・飲料産業が世界市場の最大部分を占めると予測されている。
手頃な価格で、迅速で、汚染されておらず、簡単に入手できる食品の選択肢を求める消費者の嗜好が、このセグメントの市場支配力維持に役立った。MLとAIは、事業を拡大し、市場の関連性を維持するのに役立っている。食品・飲料部門はAIにとって重要な市場である。ある調査によると、世界の食品・飲料市場は2025年までに2兆ドル以上の規模になると予想されている。
アジア太平洋、アフリカ、中南米などの新興市場における力強い成長が、この分野を牽引している。急速に拡大するこの市場では、人工知能（AI）がサプライチェーン全体の製品追跡能力を向上させることでサプライチェーン管理を最適化し、企業が顧客に届くまでの製品管理の質を高めるために利用されている。AIはまた、オンラインと実店舗の販売データを分析して顧客の購買行動をより深く理解することで、顧客との関係を強化することもできる。
一方、化粧品業界は、競争上の優位性を獲得するために製品やパッケージの技術革新が進んだ結果、化粧品業界への新規参入が強化され、最も速いペースで成長すると予想されている。インターネットの利用が増加したため、企業はオンライン・プラットフォームでの販売にシフトしている。その結果、化粧品全般の需要が増加し、包装業界の拡大を促進している。
さらに、企業は経済的な中間層の消費者層に焦点を当て始めている。このため、企業は製品に小型包装を導入するようになり、包装業界の需要に影響を与えている。新しい包装方法の導入により、環境に優しく持続可能な包装の導入が業界全体の成長に大きく影響している。
地域インサイト
2023年から2032年にかけて、北米が世界市場を支配する。包装業界におけるAI技術の受け入れの増加や、革新的な機械を発売するための官民協力の増加は、北米地域の成長を促進するいくつかの原動力となっている。人工知能（AI）やモノのインターネット（IoT）などのハイエンド技術が複数の産業界の注目を集める中、IDMやファウンドリサプライヤーの間で高度なパッケージングに対する需要が高まると予想される。
この地域には、Broadcom、Skyworks、Qualcommなど、有名な市場プレーヤーが複数存在しており、市場発展にプラスの影響を与えるだろう。
さらに、アジア太平洋地域は予測期間中に市場が最も急拡大する地域である。APAC市場が最も急成長しているのは、包装食品の販売増加、医薬品包装分野の繁栄、成長戦略の増加によるものである。
最近の動向
ABB Roboticsは2021年11月にZumeと提携した。ABBはZumeのグローバルな連続包装生産にロボットセルを供給し、同社の使い捨てプラスチックへの依存を制限する。
2021年10月、シュナイダーエレクトリック・カナダとオプティマックは協業ベンチャーを設立した。両社は、オプティマッハが顧客の需要に応じたロボットと自律型ソリューションを提供できるよう、業務責任の拡大を目指した。
主要市場プレイヤー
SIGコンビブロック
テトラパック
ストラ・エンソ
メッツァボード
アーダーグ
シールドエアー
モンディ
ベリー・グローバル
ウェストロック
ヴェラリア
DSスミス
ジョージア・パシフィックアマゾン
マイクロソフト
GEデジタル
ABB
オットー・モーターズ
ユニバーサルロボット
クラリファイ
ネウラ
レポート対象セグメント
(注*:サブセグメントに基づくレポートも提供しています。ご興味のある方はお知らせください。）
テクノロジー別
マシンビジョン
機械学習
その他
アプリケーション別
パッケージングのAIE
スマート・ウェアハウス
データラベリング
品質検査
AIによるリサイクル・システム
その他
エンドユーザー別
食品・飲料業界
化粧品産業
医療・製薬業界
家電業界
その他
地域別
北米
ヨーロッパ
アジア太平洋
ラテンアメリカ
中東・アフリカ
第1章.はじめに
1.1.研究目的
1.2.調査の範囲
1.3.定義
第2章 調査方法調査方法
2.1.研究アプローチ
2.2.データソース
2.3.仮定と限界
第3章.エグゼクティブ・サマリー
3.1.市場スナップショット
第4章.市場の変数と範囲
4.1.はじめに
4.2.市場の分類と範囲
4.3.産業バリューチェーン分析
4.3.1.原材料調達分析
4.3.2.販売・流通チャネル分析
4.3.3.川下バイヤー分析
第5章.COVID 19 パッケージングにおける人工知能市場への影響
5.1.COVID-19 ランドスケープ：包装産業における人工知能の影響
5.2.COVID 19 – 業界への影響評価
5.3.COVID 19の影響世界の主要な政府政策
5.4.COVID-19を取り巻く市場動向と機会
第6章.市場ダイナミクスの分析と動向
6.1.市場ダイナミクス
6.1.1.市場ドライバー
6.1.2.市場の阻害要因
6.1.3.市場機会
6.2.ポーターのファイブフォース分析
6.2.1.サプライヤーの交渉力
6.2.2.買い手の交渉力
6.2.3.代替品の脅威
6.2.4.新規参入の脅威
6.2.5.競争の度合い
第7章 競争環境競争環境
7.1.1.各社の市場シェア／ポジショニング分析
7.1.2.プレーヤーが採用した主要戦略
7.1.3.ベンダーランドスケープ
7.1.3.1.サプライヤーリスト
7.1.3.2.バイヤーリスト
第8章.包装における人工知能の世界市場、技術別
8.1.包装における人工知能市場、技術別、2023～2032年
8.1.1 マシンビジョン
8.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.2.機械学習
8.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.3.その他
8.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
第9章.包装における人工知能の世界市場、用途別
9.1.パッケージングにおける人工知能市場、用途別、2023-2032年
9.1.1.パッケージングのAIE
9.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.2.スマート・ウェアハウス
9.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.3.データのラベリング
9.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.4.品質検査
9.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.5.AIによるリサイクルシステム
9.1.5.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.6.その他
9.1.6.1.市場収益と予測（2020-2032）
第10章.包装における人工知能の世界市場、エンドユーザー別
10.1.包装における人工知能市場、エンドユーザー別、2023～2032年
10.1.1.食品・飲料業界
10.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.2.化粧品産業
10.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.3.医療・製薬業界
10.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.4.家電産業
10.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.5.その他
10.1.5.1.市場収益と予測（2020-2032）
第11章.包装における人工知能の世界市場、地域別推定と動向予測
11.1.北米
11.1.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.1.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.1.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
11.1.4.米国
11.1.4.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
11.1.4.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.1.4.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
11.1.5.北米以外の地域
11.1.5.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
11.1.5.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.1.5.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
11.2.ヨーロッパ
11.2.1.市場収益と予測、技術別（2020-2032年）
11.2.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
11.2.4.英国
11.2.4.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.2.4.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.4.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
11.2.5.ドイツ
11.2.5.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
11.2.5.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.5.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
11.2.6.フランス
11.2.6.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
11.2.6.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.6.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
11.2.7.その他のヨーロッパ
11.2.7.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.2.7.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.7.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
11.3.APAC
11.3.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.3.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
11.3.4.インド
11.3.4.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.3.4.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.4.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
11.3.5.中国
11.3.5.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
11.3.5.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.5.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
11.3.6.日本
11.3.6.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
11.3.6.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.6.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
11.3.7.その他のAPAC地域
11.3.7.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.3.7.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.7.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
11.4.MEA
11.4.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.4.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
11.4.4.GCC
11.4.4.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.4.4.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.4.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
11.4.5.北アフリカ
11.4.5.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
11.4.5.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.5.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
11.4.6.南アフリカ
11.4.6.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.4.6.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.6.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
11.4.7.その他のMEA諸国
11.4.7.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.4.7.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.7.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
11.5.ラテンアメリカ
11.5.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.5.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.5.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
11.5.4.ブラジル
11.5.4.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.5.4.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.5.4.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
11.5.5.その他のラタム諸国
11.5.5.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
11.5.5.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.5.5.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
第12章.企業プロフィール
12.1.シグ・コンビブロック
12.1.1.会社概要
12.1.2.提供商品
12.1.3.財務パフォーマンス
12.1.4.最近の取り組み
12.2.テトラパック
12.2.1.会社概要
12.2.2.提供商品
12.2.3.財務パフォーマンス
12.2.4.最近の取り組み
12.3.ストラ・エンソ
12.3.1.会社概要
12.3.2.提供商品
12.3.3.財務パフォーマンス
12.3.4.最近の取り組み
12.4.メッツァボード
12.4.1.会社概要
12.4.2.提供商品
12.4.3.財務パフォーマンス
12.4.4.最近の取り組み
12.5.アーダッシュ
12.5.1.会社概要
12.5.2.提供商品
12.5.3.財務パフォーマンス
12.5.4.最近の取り組み
12.6.密閉空気
12.6.1.会社概要
12.6.2.提供商品
12.6.3.財務パフォーマンス
12.6.4.最近の取り組み
12.7.モンディ
12.7.1.会社概要
12.7.2.提供商品
12.7.3.財務パフォーマンス
12.7.4.最近の取り組み
12.8.ベリーグローバル
12.8.1.会社概要
12.8.2.提供商品
12.8.3.財務パフォーマンス
12.8.4.最近の取り組み
12.9.ウェストロック
12.9.1.会社概要
12.9.2.提供商品
12.9.3.財務パフォーマンス
12.9.4.最近の取り組み
12.10.ベラリア
12.10.1.会社概要
12.10.2.提供商品
12.10.3.財務パフォーマンス
12.10.4.最近の取り組み
第13章 調査方法研究方法論
13.1.一次調査
13.2.二次調査
13.3.前提条件
第14章.付録
14.1.私たちについて
14.2.用語集
❖本調査レポートの見積依頼/サンプル/購入/質問フォーム❖