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スマートウェアハウジングの市場規模と動向
スマートウェアハウジングの世界市場規模は2022年に209億5,000万米ドルで、2023年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）14.2％で成長すると予測されている。この市場成長の背景には、自動化とロボットソリューションの採用の増加、電子商取引産業の急速な拡大、マルチチャネル流通網の出現がある。Eコマース産業の成長は、スマート倉庫業界の拡大に大きな役割を果たしている。Tidio社によると、オンラインショッピング利用者の数は21億4000万人を超え、ここ数年で大幅に増加している。現在の世界人口が79億人であることを考えると、この統計は世界中の全個人の27％がオンライン購買に従事していることを示している。オンラインショッピングの増加と、迅速かつ正確な注文処理に対する消費者の期待に伴い、スマートな倉庫管理技術は、現代のサプライチェーンの複雑性を管理するために不可欠となっている。
大量の注文を処理するという課題に直面しているEコマース企業は、業務効率を高め、ミスを最小限に抑え、全体的な顧客満足度を向上させるために、スマート・ウェアハウジング・ソリューションを活用している。
さらに、自動化とロボティクス・ソリューションの採用が増加していることも、スマート倉庫市場の主要な傾向である。企業が倉庫業務の最適化、手作業の削減、スループットの向上に努める中、自律移動ロボット（AMR）、ロボットアーム、コンベアシステムなどの自動化技術の統合が進んでいる。例えば、アマゾン・ドット・コム社は2022年6月、同社初の「完全自律型」倉庫ロボット、プロテウス（Proteus）の発売を発表した。このロボットは当初、「ゴーカート」と呼ばれる、荷物が入った背の高い車輪付きカゴを倉庫内で移動させるために導入される予定だ。これらの技術は、注文処理を加速させるだけでなく、人手への依存を最小限に抑えることでコスト削減にも貢献する。自動化によって達成される効率性の向上は、より迅速な注文処理と倉庫全体のパフォーマンスの向上につながり、eコマース業界の需要に合致している。
人工知能(AI)と機械学習(ML)の急速な統合は、スマート倉庫部門に高度な予測・処方分析能力をもたらした。AIとMLアルゴリズムは、倉庫が膨大な量のデータを分析し、需要パターンを予測し、在庫レベルを最適化し、意思決定プロセスを強化することを可能にする。このインテリジェントなデータ駆動型アプローチは、リアルタイムのモニタリングと意思決定支援に役立ち、倉庫が変化する需要に迅速に適応することを可能にする。
AIとML技術の統合は、スマート倉庫システムの全体的な敏捷性と応答性を強化し、ダイナミックな電子商取引市場の需要に効率的に応えることを可能にする。さらに、人件費の増加は企業にとって大きな懸念となっており、スマート倉庫ソリューションの採用を促している。人件費の上昇に伴い、企業はコスト効率を達成するため、倉庫内の定型的で労働集約的な作業を自動化する必要に迫られている。スマート・ウェアハウス技術は、労働力不足という課題に対処するだけでなく、精度を向上させ、手作業に伴うエラーのリスクを軽減します。注文のピッキング、梱包、仕分けなどのプロセスを自動化することで、企業は増加する人件費の影響を軽減すると同時に、成長する電子商取引業界の需要に対応するため、注文処理のスピードと精度を向上させることができます。
バーティカル・インサイト
分野別では、輸送・物流、小売・eコマース、製造、ヘルスケア、エネルギー・公益事業、自動車、食品・飲料、その他に分類される。輸送・物流分野は2022年の売上高シェア19.8%で市場全体を支配している。運輸・物流業界は、業務効率を高め、急速に進化する市場の需要に対応するため、スマート倉庫を採用している。例えば、DHLやUPSのような大手物流企業は、注文処理の合理化、リードタイムの短縮、サプライチェーン全体の可視性向上のために、先進的な倉庫管理システムを統合している。
リアルタイムの追跡ソリューションとIoT対応デバイスの導入により、出荷の正確な監視が可能になり、タイムリーな配送を確保し、混乱を最小限に抑えることができる。さらに、無人搬送車（AGV）、自律移動ロボット（AMR）、コンベアシステムなどの自動化技術の統合は、倉庫業務に革命をもたらし、輸送・ロジスティクス業界において、より迅速で正確な注文処理を可能にしている。
効率的で自動化されたサプライチェーン・ソリューションに対する需要の高まりが後押しし、小売・電子商取引分野は予測期間中に15.4%という最速のCAGRを記録した。オンラインショッピングの急増とそれに伴う迅速な注文処理へのニーズが、小売・電子商取引業界の企業にスマート倉庫技術の導入を促している。先進的な倉庫管理システムとリアルタイムの追跡ソリューションを組み合わせることで、企業は業務を合理化し、処理時間を短縮し、全体的な効率を高めることができる。例えば、Amazon.com, Inc.のような企業は、フルフィルメントセンターに自動化、ロボット工学、AIを活用した技術を幅広く導入し、配送の迅速化と在庫管理の最適化を実現している。スマートな倉庫管理技術の統合は、オペレーションの俊敏性を高めるだけでなく、迅速かつ正確な配送に対する顧客の期待が高まり続けるeコマースの進化する状況において、小売業者が競争力を維持することを可能にする。
地域インサイト
2022年の市場全体では、北米が31.8%のシェアを占めた。高度な技術インフラと北米の確立された物流産業が相まって、同地域はスマート倉庫ソリューションの導入と実装におけるリーダーとして位置づけられている。さらに、大手eコマース企業や小売企業の存在感が強いことも、北米市場の成長を後押ししている。オンライン・ショッピングの急成長と、それに伴う合理的かつ効率的なサプライチェーン・オペレーションへの需要により、企業はスマート・ウェアハウジング・テクノロジーに大規模な投資を行っている。より迅速な注文処理、リアルタイムの追跡、最適化された在庫管理の必要性が、自動化、ロボット工学、高度な倉庫管理システムの普及を促している。例えば、2023年7月、Amazon.com, Inc.は、フルフィルメントセンターの効率性と安全性を高めるために設計された2つの完全自律型移動式倉庫ロボット、プロテウスとカーディナルを発表した。Proteusは最大5,000ポンドの荷物を運ぶことができ、商品の入ったカートを移動させることができる。同時にカーディナルは、個々の荷物をピックアップして移動する、より小型で機敏なロボットで、どちらも障害物検知用のセンサーと、人間の従業員と一緒に安全に作業するための低速移動モードを備えている。
アジア太平洋地域市場は、サプライチェーン業務における自動化とロボティクスの広範な導入に牽引され、予測期間中のCAGRが15.2％と最も高い成長が見込まれている。オンラインショッピングの増加を特徴とするこの地域のeコマース事情は、効率的な倉庫管理システムとリアルタイムの追跡ソリューションの需要を促進している。アジア太平洋地域の企業は、マテリアルハンドリングや梱包などの作業を最適化し、人件費を削減して全体的な業務効率を高めるために、自律移動ロボット（AMR）やコンベアシステムなどの技術に多額の投資を行っている。
ゼブラテクノロジーズが2022年1月と2月に実施した調査によると、世界の倉庫事業者10社のうち9社近くが、オンデマンド経済で競争力を維持するために新技術を導入する必要性を認識しています。この調査では、ウェアラブル、モバイルプリンター、堅牢なタブレット、モバイル寸法計測ソフトウェアなどのテクノロジーの使用を増やすことを計画しているAPACを含む全地域のオペレーターの90%以上が、倉庫自動化の大幅な増加を強調しています。さらに、IoTやAIのようなインダストリー4.0技術を含む技術革新に焦点を当てた支援的な政府の取り組みや政策が、中国、日本、韓国などの国々でスマート倉庫の成長をさらに加速させている。
コンポーネント・インサイト
コンポーネントの観点から、市場はハードウェア、ソフトウェア、サービスに分類される。2022年の市場シェアは50.1%で、ハードウェア・セグメントが最大であった。ハードウェア・セグメントの成長は、倉庫環境内に先進技術を導入する上で基礎的な役割を果たすことに起因している。自動搬送車（AGV）とロボットシステムは、マテリアルハンドリングに革命をもたらし、全体的な業務効率を高める、不可欠なハードウェアコンポーネントである。これらのハードウェア・ソリューションは、ピッキング、梱包、運搬などの作業を自動化することで大幅な省力化に貢献し、スマート倉庫戦略に不可欠なものとなっている。ハードウェア・インフラストラクチャーの一部としてセンサー、RFIDテクノロジー、バーコード・スキャナーを導入することで、在庫のリアルタイム追跡と監視が可能になり、サプライチェーン全体の正確性と可視性が確保される。ロボットアームや自律移動ロボット（AMR）を含む倉庫用ロボティクスは、倉庫での仕分けから梱包までの多様な作業を処理する能力を強化し、ハードウェア・セグメントの成長を牽引している。スマートセンサーとIoT対応デバイスを倉庫ハードウェアに統合することで、シームレスな接続性が促進され、データ主導の意思決定と倉庫プロセスの最適化が可能になる。ハードウェア・ソリューションの拡張性と適応性は、テクノロジーの進歩と相まって、デジタル・トランスフォーメーションの導入を目指す倉庫にとって不可欠なコンポーネントとなっている。
ソフトウェア分野は、予測期間中最も速いCAGR 15.0％を記録すると予想されている。倉庫管理ソフトウェア（WMS）は、在庫、注文処理、全体的な業務効率の最適化において重要な役割を果たしている。クラウドベースのWMSソリューションの採用は、倉庫の拡張性、アクセス性、柔軟性を高め、このセグメントの急成長を促進している。ロボティクス・プロセス・オートメーション（RPA）や倉庫実行システム（WES）を含む自動化ソフトウェアは、プロセスの合理化とワークフロー効率の改善に大きく貢献している。T
人工知能（AI）と機械学習（ML）をソフトウェア・ソリューションに統合することで、予測分析、需要予測、データ主導の意思決定が可能になり、このセグメントの拡大にさらに拍車がかかる。リアルタイムのモニタリングと分析ソフトウェアは、倉庫管理者にオペレーションに関する実用的な洞察を提供し、課題への積極的な対応と継続的なパフォーマンス改善を可能にする。スマート倉庫エコシステムにおけるエンド・ツー・エンドの可視性、接続性、相互運用性へのニーズの高まりが、ソフトウェア・セグメントの成長を後押ししている。スマート倉庫が進化するにつれて、ソフトウェア・ソリューションは、様々なテクノロジーのシームレスな統合を指揮し、まとまりのある応答性の高い運用環境を確保するための中心的存在となる。
展開の洞察
2022年の市場シェアは55.9%で、オンプレミス部門が対象市場を支配している。スマートウェアハウジング市場におけるオンプレミスセグメントの優位性は、それが企業に提供する独自の利点に起因している。オンプレミス・ソリューションは、組織の物理的な敷地内にスマート・ウェアハウスのインフラを展開・管理する。このアプローチにより、企業はより高度なコントロールとカスタマイズが可能になり、特定のニーズや運用要件に応じてシステムをカスタマイズすることができます。オンプレミス・ソリューションに有利な重要な側面の1つは、データ管理とセキュリティである。企業は機密データを自社のセキュアな環境で管理できるため、データ・プライバシーや業界規制の遵守に関する懸念に対処できる。医療や金融など、機密情報や規制情報を扱う業界では、データの管理レベルを高めるためにオンプレミス・ソリューションを選択することが多い。さらに、業種によっては、オンプレミスのシステムで対応した方が良い独自の運用ニーズがある場合もあります。これには、インターネット接続が限られていたり、不安定な地域で事業を展開している企業が含まれます。オンプレミス・ソリューションは、継続的で信頼性の高いシステム・アクセスを保証します。
2022年の年平均成長率は、クラウド分野が15.4％と最も速い。クラウド・ソリューションは比類のない拡張性を提供するため、企業は需要の変動に基づいて業務を容易に調整できる。コスト効率に優れたサブスクリプション・モデルは多額の先行投資を不要にするため、中小企業（SME）にとって特に魅力的である。クラウド・ソリューションは迅速な展開を可能にするため、企業は先進的なスマート・ウェアハウス技術を迅速に統合し、投資回収を早めることができます。
遠隔地からのアクセスは大きな利点であり、地理的に分散したチーム間のコラボレーションを促進する。クラウド・プロバイダーによる自動アップデートとメンテナンスにより、手作業による介入なしに最新機能へのアクセスとセキュリティ強化が保証される。クラウドプラットフォームの統合機能は、接続されたスマートウェアハウジングのエコシステムをサポートし、企業が多様なツールやテクノロジーを活用できるようにします。クラウド・ソリューションは、効率的なデータ分析と洞察を可能にし、企業が十分な情報に基づいた意思決定を行えるようにします。グローバルに事業を展開する企業にとって、クラウドは、さまざまな拠点にまたがるスマートウェアハウジングプロセスの集中管理と統一性を提供します。
テクノロジー・インサイト
技術に基づき、市場はIoT、ロボティクスとオートメーション、AIとアナリティクス、ネットワーキングと通信、ARとVR、その他に区分される。ロボティクスと自動化セグメントは2022年に31.8%の最大シェアを占めた。このセグメントの成長は、タスクの自動化とプロセスの合理化を通じて業務効率を大幅に向上させる役割に起因する。これは、人件費を最小限に抑え、ピッキングや梱包などの作業におけるミスを減らすことで、大幅なコスト削減につながる。ロボット工学の精度と正確さは、在庫管理と注文処理の改善に貢献する。
自動化されたシステムの24時間365日の稼働能力により、継続的で迅速なスマート倉庫業務が保証され、顧客満足度が向上します。ロボット工学によって生成される高度な分析とデータ洞察は、情報に基づいた意思決定と継続的なプロセスの最適化を可能にします。企業はまた、倉庫にロボティクスと自動化を導入するための戦略的パートナーシップを結んでいる。例えば、ウォルマートは2022年5月、マサチューセッツ州を拠点とするロボット企業Symbotic社との提携を拡大し、同社の倉庫自動化システムを米国内のウォルマートの物流センター全42カ所に導入する。自動化システムの安全性とコンプライアンス上の利点は、業界の規制に沿った安全な作業環境に貢献する。
IoT分野は、倉庫業務への変革的な影響により、2023年から2030年にかけて15.1%という最も速いCAGRを記録すると予想されている。IoTはリアルタイムの監視と可視化を容易にし、在庫、設備、環境状態に関するこれまでにない洞察を可能にする。このデータ主導のアプローチにより、情報に基づいた意思決定と戦略的最適化が可能になり、全体的な業務効率が向上します。効率的な在庫管理は、RFIDタグ、センサー、コネクテッド・デバイスによる継続的な追跡によって達成され、商品の位置と状態に関する正確でタイムリーな情報を確保します。
機械に取り付けられたセンサーが性能データを収集するため、IoTによって予知保全が可能になり、事前の問題特定が可能になり、ダウンタイムを最小限に抑えることができる。IoTデバイスによって促進されるシームレスな接続性と相互運用性により、スマート倉庫内のまとまった運用環境が構築される。サプライチェーンの最適化は重要な成果であり、IoTはエンド・ツー・エンドの可視性を提供し、ルート、リードタイム、全体的なパフォーマンスの調整を可能にする。IoTと人工知能や機械学習などの他のテクノロジーとの融合は、IoTの成長をさらに促進し、IoTを新たなスマート倉庫ソリューションの不可欠な要素にしています。
アプリケーション・インサイト
用途別では、在庫管理、オーダーフルフィルメント、資産追跡、予測分析、その他に区分される。オーダーフルフィルメント分野は2022年に33.9%の最大市場シェアを占めた。スマート倉庫ソリューションは、プロセスを最適化し、エラーを最小化し、迅速かつ正確な製品配送を保証することにより、注文履行において重要な役割を果たしている。これらのソリューションは、リアルタイム追跡、自動化、高度な分析などの技術を活用し、注文処理、在庫管理、物流調整を合理化する。
スマート倉庫ソリューションを統合することで、企業は注文処理のスピードと精度を大幅に向上させることができ、その結果、顧客満足度の向上と競争上の優位性を得ることができます。2023年11月、オートメーションとソフトウェアのリーディングカンパニーであるFORTNAは、物流向けモバイルロボットソリューションプロバイダーであるGeek+社とグローバルな戦略的パートナーシップを締結した。この提携は、Geek+社の対人商品仕分けシステムとモバイル仕分けシステムをFORTNA社の製品に統合することで受注処理を変革し、効率性、拡張性、最適化された倉庫オペレーションを強化し、最終的に消費者の満足度向上と従業員にとってより安全な職場作りにつなげることを目的としている。
2023年から2030年までのCAGRは、在庫管理分野が14.9％と最速を記録した。在庫管理アプリケーション分野は、現代のサプライチェーン管理の進化するニーズに対応する上で重要な役割を果たしている。企業は効率的な在庫管理とリアルタイムの可視性の重要性をますます認識するようになり、高度な在庫管理アプリケーションの採用が最重要となっている。これらのアプリケーションは、RFID、IoTセンサー、データ分析などの技術を活用し、在庫レベル、ロケーション、需要パターンに関する正確な最新情報を提供する。精度の向上に対する需要の高まりは、リードタイムの短縮と注文処理能力の強化を提供することで、在庫管理セグメントを牽引している。企業は、在庫レベルを最適化し、在庫切れや過剰在庫の状況を最小限に抑え、倉庫全体の効率を改善するために、これらのアプリケーションに投資している。例えば、2023年8月、SupplyProはUStockitプラットフォームの主要コンポーネントであるInventory Shelf Tagをベータテスト段階を経て発表しました。このスマート技術は、電子棚ラベルと強力な在庫管理ソフトウェアを統合し、あらゆる棚、倉庫、倉庫を仮想自動販売機に変え、在庫数にリアルタイムでアクセスし、流通業者と顧客の効率を高めます。さらに、自動ピッキング・システムやリアルタイム・トラッキングなど、他のスマート倉庫ソリューションと在庫管理ソフトウェアの統合は、このセグメントの急成長にさらに貢献している。
倉庫サイズに関する洞察
倉庫の規模に基づき、市場は小規模、中規模、大規模に分別されている。2022年の売上高シェアは48.0%で、大型倉庫サイズが市場全体を支配している。大規模倉庫は、大規模な在庫管理や大量の注文処理に伴う拡張性や運用の複雑さから、スマート倉庫に適している。このような倉庫では、倉庫管理の様々な側面を最適化するためにスマートテクノロジーの採用が重要になる。大規模な倉庫でのオペレーション規模は、効率的な在庫管理、正確な注文処理、シームレスな物流オペレーションを保証する高度なシステムの導入を必要とします。このような倉庫では、多様な製品ライン、広大な保管エリア、大量の注文を扱うことが多く、手作業による管理は困難で、ミスが発生しやすい。倉庫管理システム、リアルタイムの追跡、自動化技術などのスマート倉庫ソリューションは、こうした大規模施設の業務効率の向上、人件費の削減、全体的な生産性の向上を支援します。その結果、大規模施設におけるスマート倉庫の採用は、現代のサプライチェーン・ダイナミクスの需要に対応する必要性に合致し、この分野の最大市場シェアに貢献している。
予測期間中、最も速いCAGR 14.9％を記録したのは中規模倉庫のセグメントである。中規模倉庫は、大規模施設の広範な要件と小規模施設の俊敏性の間の橋渡しの役割を果たすことが多いため、スマート倉庫に適している。これらの倉庫は、増大する在庫と注文量の増加の管理という課題に直面しているため、スマートテクノロジーの採用から大きな利益を得ています。中規模倉庫は、効率的に先進技術を導入し、コスト効率よく統合することができます。
自動倉庫管理システム、倉庫実行システム、リアルタイム追跡、ロボット工学などのスマート倉庫ソリューションは、中規模倉庫が注文の正確性を高め、処理時間を短縮し、進化するサプライチェーンの需要に適応することを可能にする。これらのテクノロジーの柔軟性と費用対効果は、大規模な施設に関連するロジスティクスの課題なしにオペレーションを最適化することを目指す中規模倉庫にとって、特に魅力的なものとなっている。
主要企業と市場シェア
同市場は競争が激しく、さまざまな大手市場プレーヤーが存在するのが特徴である。同市場の著名なプレーヤーとしては、Honeywell International Inc.、Siemens、Zebra Technologies Corporation、IBM Corporation、Oracle Corporation、SAP SE、KION Group AG、Cognex Corporation、ABB Ltd.、Tecsys, Inc.、Manhattan Associates、PSI Logistics、Replyなどが挙げられる。これらのプレーヤーは、新製品の発売、パートナーシップやコラボレーションなどの戦略を採用し、競争力を高めている。例えば、2022年1月、HAI ROBOTICSはギリシャのイントラロジスティクス・プロバイダー大手であるVoyatzoglou Systemsと、ギリシャとバルカン地域でスマート倉庫ソリューションを提供するための戦略的提携を発表した。
この協業は、HAI ROBOTICSの自律型ケース・ハンドリング・ロボット（ACR）システムの専門知識を活用したもので、特にHAIPICK ACRシステムは、その柔軟な展開と倉庫保管の最適化における効率性で世界的に高い評価を得ています。さらに、2023年11月、Tecsys Inc.は、Elite WMS for Healthcare Distributionの導入を発表した。この倉庫管理システムは、米国食品医薬品局（FDA）の規制、特にDrug Supply Chain Security Act（DSCSA）で概説されている規制を効率的に遵守するように設計されている。GS1標準システムの完全な推論データをローカルに保持する業界初のシステムとして、ワークフローを合理化します。医薬品卸売業者やサードパーティー・ロジスティクス・プロバイダーのコンプライアンスをリアルタイムで確保し、DSCSAの義務に対応する包括的なソリューションを提供します。
スマート・ウェアハウスの主要企業：
ハネウェル・インターナショナル
ジーメンス
ゼブラ・テクノロジーズ・コーポレーション
IBMコーポレーション
オラクル・コーポレーション
SAP SE
KION Group AG
コグネックスコーポレーション
ABB株式会社
テクシス
マンハッタン・アソシエイツ
PSIロジスティクス
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スマートウェアハウジングの世界市場レポート・セグメンテーション
本レポートでは、世界、地域、国レベルでの収益成長を予測し、2017年から2030年までの各サブセグメントにおける最新動向と機会の分析を提供しています。この調査の目的のため、Grand View Research社は世界のスマートウェアハウジング市場レポートをコンポーネント、展開、技術、用途、倉庫規模、業種、地域に基づいて区分しています：
コンポーネントの展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
ハードウェア
ソフトウェア
サービス
展開の見通し（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
クラウド
オンプレミス
技術展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
IoT
ロボット工学とオートメーション
AIとアナリティクス
ネットワークとコミュニケーション
ARとVR
その他
アプリケーションの展望（収益、百万米ドル、2017年～2030年）
在庫管理
オーダーフルフィルメント
資産追跡
予測分析
その他
倉庫規模の展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
小さい
ミディアム
大型
業種別展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
運輸・物流
小売＆Eコマース
製造業
ヘルスケア
エネルギーと公益事業
自動車
フード＆ドリンク
その他
地域別展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
北米
米国
カナダ
ヨーロッパ
英国
ドイツ
フランス
アジア太平洋
中国
インド
日本
韓国
オーストラリア
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
中東・アフリカ（MEA）
サウジアラビア王国（KSA）
アラブ首長国連邦
南アフリカ
第1章.方法論とスコープ
1.1.市場セグメンテーションとスコープ
1.2.市場の定義
1.3.調査方法
1.4.調査の前提
1.5.データソース一覧
1.5.1.二次情報源
1.5.2.一次資料
第2章エグゼクティブ・サマリー
2.1.市場スナップショット
2.2.セグメント別スナップショット
2.3.競合環境スナップショット
第3章.市場変数、トレンド、展望
3.1.市場系統の展望
3.2.スマートウェアハウジング市場のバリューチェーン分析
3.3.スマートウェアハウジング市場のダイナミクス
3.3.1.市場促進要因分析
3.3.2.市場の阻害要因/課題分析
3.3.3.市場機会分析
3.4.産業分析-ポーターのファイブフォース分析
3.4.1.サプライヤーパワー
3.4.2.バイヤーパワー
3.4.3.代替の脅威
3.4.4.新規参入の脅威
3.4.5.競合ライバル
3.5.スマートウェアハウジング市場のPESTEL分析
3.5.1.政治情勢
3.5.2.経済情勢
3.5.3.社会情勢
3.5.4.テクノロジー
3.5.5.環境的ランドスケープ
3.5.6.法的環境
第4章.スマートウェアハウジング市場のコンポーネント展望
4.1.スマートウェアハウジング市場、コンポーネント別分析・市場シェア、2022年・2030年
4.2.ハードウェア
4.2.1.市場の推計と予測、2017年～2030年 (百万米ドル)
4.3.ソフトウェア
4.3.1.市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
4.4.サービス
4.4.1.市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
第5章.スマート倉庫市場の展開展望
5.1.スマートウェアハウジング市場：展開別分析・市場シェア、2022年・2030年
5.2.クラウド
5.2.1.市場の推計と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
5.3.オンプレミス
5.3.1.市場の推計と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
第6章.スマートウェアハウジング市場の技術展望
6.1.スマートウェアハウジング市場、技術別分析・市場シェア、2022年・2030年
6.2.IoT
6.2.1.市場の推計と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
6.3.ロボティクスとオートメーション
6.3.1.市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
6.4.AIと分析
6.4.1.市場の推定と予測、2017～2030年（USD Million）
6.5.ネットワーキングと通信
6.5.1.市場の推定と予測、2017～2030年（百万米ドル）
6.6.ARとVR
6.6.1.市場の推定と予測、2017～2030年（USD Million）
6.7.その他
6.7.1.市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
第7章.スマートウェアハウジング市場のアプリケーション展望
7.1.スマートウェアハウジング市場、アプリケーション別分析・市場シェア、2022年・2030年
7.2.在庫管理
7.2.1.市場の推計と予測、2017年〜2030年（百万米ドル）
7.3.オーダーフルフィルメント
7.3.1.市場の推計と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
7.4.資産追跡
7.4.1.市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
7.5.予測分析
7.5.1.市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
7.6.その他
7.6.1.市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
第8章.スマート倉庫市場の倉庫規模展望
8.1.スマート倉庫市場、倉庫規模別分析・市場シェア、2022年・2030年
8.2.小規模
8.2.1.市場の推計と予測、2017年〜2030年（USD Million）
8.3.中型
8.3.1.市場の推計と予測、2017～2030年（百万米ドル）
8.4.大
8.4.1.市場の推計と予測、2017～2030年（百万米ドル）
第9章.スマート倉庫市場の分野別展望
9.1.スマートウェアハウジング市場、業種別分析・市場シェア、2022年・2030年
9.2.運輸・物流
9.2.1.市場の推計と予測、2017年～2030年 （百万米ドル）
9.3.小売・Eコマース
9.3.1.市場の推計と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
9.4.製造業
9.4.1.市場の推定と予測、2017～2030年（百万米ドル）
9.5.ヘルスケア
9.5.1.市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
9.6.エネルギー・公益事業
9.6.1.市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
9.7.自動車
9.7.1.市場の推定と予測、2017～2030年（百万米ドル）
9.8.食品・飲料
9.8.1.市場の推定と予測、2017～2030年（百万米ドル）
9.9.その他
9.9.1.市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
第10章.スマートウェアハウジング市場地域別推計と動向分析
10.1.スマートウェアハウジング市場の地域別シェア（2022年・2030年
10.2.北米
10.2.1.市場の推計と予測、2017年～2030年
10.2.2.市場の推定と予測, コンポーネント別, 2017 – 2030 (USD Million)
10.2.3.市場の推計と予測：展開別、2017年～2030年（USD Million）
10.2.4.市場の推定と予測：技術別、2017年～2030年（USD Million）
10.2.5.市場の推定と予測：アプリケーション別、2017年～2030年（USD Million）
10.2.6.市場の推定と予測：倉庫サイズ別、2017年～2030年（USD Million）
10.2.7.市場の推定と予測：業種別、2017年～2030年（USD Million）
10.2.8.米国
10.2.8.1.市場の推定と予測：コンポーネント別、2017年～2030年（百万米ドル）
10.2.8.2.市場の推計と予測：展開別、2017～2030年（USD Million）
10.2.8.3.市場の推定と予測, 技術別, 2017 – 2030 (USD Million)
10.2.8.4.市場の推定と予測：用途別、2017～2030年（USD Million）
10.2.8.5.市場の推定と予測：倉庫サイズ別、2017年～2030年（USD Million）
10.2.8.6.市場の推定と予測：業種別、2017年～2030年（USD Million）
10.2.9.カナダ
10.2.9.1.市場の推定と予測：コンポーネント別、2017～2030年（USD Million）
10.2.9.2.市場の推計と予測：展開別、2017～2030年（百万米ドル）
10.2.9.3.市場の推定と予測, 技術別, 2017 – 2030 (USD Million)
10.2.9.4.市場の推定と予測：アプリケーション別、2017年～2030年（USD Million）
10.2.9.5.市場の推定と予測：倉庫サイズ別、2017年～2030年（USD Million）
10.2.9.6.市場の推定と予測：業種別、2017年～2030年（USD Million）
10.3.欧州
10.3.1.市場の推定と予測、2017年～2030年
10.3.2.市場の推定と予測, コンポーネント別, 2017 – 2030 (USD Million)
10.3.3.市場の推計と予測：展開別、2017年～2030年（USD Million）
10.3.4.市場の推定と予測：技術別、2017年～2030年（USD Million）
10.3.5.市場の推定と予測：アプリケーション別、2017年～2030年（USD Million）
10.3.6.市場の推定と予測：倉庫サイズ別、2017年～2030年（USD Million）
10.3.7.市場の推定と予測：業種別、2017年～2030年（USD Million）
10.3.8.英国
10.3.8.1.市場の推定と予測, コンポーネント別, 2017 – 2030 (USD Million)
10.3.8.2.市場の推計と予測：展開別、2017～2030年（USD Million）
10.3.8.3.市場の推定と予測, 技術別, 2017 – 2030 (USD Million)
10.3.8.4.市場の推定と予測：用途別、2017～2030年（USD Million）
10.3.8.5.市場の推定と予測：倉庫サイズ別、2017年～2030年（USD Million）
10.3.8.6.市場の推定と予測：業種別、2017年～2030年（USD Million）
10.3.9.ドイツ
10.3.9.1.市場の推定と予測：コンポーネント別、2017～2030年（USD Million）
10.3.9.2.市場の推計と予測：展開別、2017～2030年（USD Million）
10.3.9.3.市場の推定と予測, 技術別, 2017 – 2030 (USD Million)
10.3.9.4.市場の推定と予測：用途別、2017～2030年（USD Million）
10.3.9.5.市場の推定と予測：倉庫サイズ別、2017年～2030年（USD Million）
10.3.9.6.市場の推定と予測：業種別、2017年～2030年（USD Million）
10.3.10.フランス
10.3.10.1.市場の推定と予測：コンポーネント別、2017～2030年（USD Million）
10.3.10.2.市場の推計と予測：展開別、2017～2030年（USD Million）
10.3.10.3.市場の推定と予測, 技術別, 2017 – 2030 (USD Million)
10.3.10.4.市場の推定と予測：アプリケーション別、2017～2030年（USD Million）
10.3.10.5.市場の推定と予測：倉庫サイズ別、2017年～2030年（USD Million）
10.3.10.6.市場の推定と予測：業種別、2017年～2030年（USD Million）
10.4.アジア太平洋地域
10.4.1.市場の推定と予測、2017年～2030年
10.4.2.市場の推定と予測, コンポーネント別, 2017 – 2030 (USD Million)
10.4.3.市場の推計と予測：展開別、2017年～2030年（USD Million）
10.4.4.市場の推定と予測：技術別、2017年～2030年（USD Million）
10.4.5.市場の推定と予測：アプリケーション別、2017～2030年（USD Million）
10.4.6.市場の推定と予測：倉庫サイズ別、2017年～2030年（USD Million）
10.4.7.市場の推定と予測：業種別、2017年～2030年（USD Million）
10.4.8.中国
10.4.8.1.市場の推定と予測：コンポーネント別、2017年～2030年（USD Million）
10.4.8.2.市場の推計と予測：展開別、2017～2030年（USD Million）
10.4.8.3.市場の推定と予測：技術別、2017年～2030年（USD Million）
10.4.8.4.市場の推定と予測：用途別、2017～2030年（USD Million）
10.4.8.5.市場の推定と予測：倉庫サイズ別、2017年～2030年（USD Million）
10.4.8.6.市場の推定と予測：業種別、2017年～2030年（USD Million）
10.4.9.インド
10.4.9.1.市場の推定と予測：コンポーネント別、2017～2030年（USD Million）
10.4.9.2.市場の推計と予測：展開別、2017～2030年（USD Million）
10.4.9.3.市場の推定と予測, 技術別, 2017 – 2030 (USD Million)
10.4.9.4.市場の推定と予測：アプリケーション別、2017～2030年（USD Million）
10.4.9.5.市場の推定と予測：倉庫サイズ別、2017年～2030年（USD Million）
10.4.9.6.市場の推定と予測：業種別、2017年～2030年（USD Million）
10.4.10.日本
10.4.10.1.市場の推定と予測：コンポーネント別、2017年～2030年（USD Million）
10.4.10.2.市場の推定と予測：展開別、2017年～2030年（USD Million）
10.4.10.3.市場の推定と予測, 技術別, 2017 – 2030 (USD Million)
10.4.10.4.市場の推定と予測：アプリケーション別、2017～2030年（USD Million）
10.4.10.5.市場の推定と予測：倉庫サイズ別、2017年～2030年（USD Million）
10.4.10.6.市場の推定と予測：業種別、2017年～2030年（USD Million）
10.4.11.韓国
10.4.11.1.市場の推定と予測：コンポーネント別、2017～2030年（USD Million）
10.4.11.2.市場の推計と予測：展開別、2017～2030年（USD Million）
10.4.11.3.市場の推定と予測, 技術別, 2017 – 2030 (USD Million)
10.4.11.4.市場の推定と予測：アプリケーション別、2017～2030年（USD Million）
10.4.11.5.市場の推定と予測：倉庫サイズ別、2017年～2030年（USD Million）
10.4.11.6.市場の推定と予測：業種別、2017年～2030年（USD Million）
10.4.12.オーストラリア
10.4.12.1.市場の推定と予測: コンポーネント別, 2017 – 2030 (USD Million)
10.4.12.2.市場の推定と予測: 展開別, 2017 – 2030 (USD Million)
10.4.12.3.市場の推定と予測, 技術別, 2017 – 2030 (USD Million)
10.4.12.4.市場の推定と予測：アプリケーション別、2017～2030年（USD Million）
10.4.12.5.市場の推定と予測：倉庫サイズ別、2017年～2030年（USD Million）
10.4.12.6.市場の推定と予測：業種別、2017年～2030年（USD Million）
10.5.ラテンアメリカ
10.5.1.市場の推定と予測、2017年～2030年
10.5.2.市場の推定と予測, コンポーネント別, 2017 – 2030 (USD Million)
10.5.3.市場の推計と予測：展開別、2017年～2030年（USD Million）
10.5.4.市場の推定と予測：技術別、2017年～2030年（USD Million）
10.5.5.市場の推定と予測：アプリケーション別、2017年～2030年（USD Million）
10.5.6.市場の推定と予測：倉庫サイズ別、2017年～2030年（USD Million）
10.5.7.市場の推定と予測：業種別、2017年～2030年（USD Million）
10.5.8.ブラジル
10.5.8.1.市場の推定と予測：コンポーネント別、2017～2030年（USD Million）
10.5.8.2.市場の推計と予測：展開別、2017～2030年（百万米ドル）
10.5.8.3.市場の推定と予測, 技術別, 2017 – 2030 (USD Million)
10.5.8.4.市場の推定と予測：用途別、2017～2030年（USD Million）
10.5.8.5.市場の推定と予測：倉庫サイズ別、2017年～2030年（USD Million）
10.5.8.6.市場の推定と予測：業種別、2017年～2030年（USD Million）
10.5.9.メキシコ
10.5.9.1.市場の推定と予測：コンポーネント別、2017～2030年（USD Million）
10.5.9.2.市場の推定と予測: 展開別, 2017 – 2030 (USD Million)
10.5.9.3.市場の推定と予測, 技術別, 2017 – 2030 (USD Million)
10.5.9.4.市場の推定と予測：アプリケーション別、2017年～2030年（USD Million）
10.5.9.5.市場の推定と予測：倉庫サイズ別、2017年～2030年（USD Million）
10.5.9.6.市場の推定と予測：業種別、2017年～2030年（USD Million）
10.6.中東・アフリカ
10.6.1.市場の推定と予測、2017年～2030年
10.6.2.市場の推定と予測, コンポーネント別, 2017 – 2030 (USD Million)
10.6.3.市場の推計と予測：展開別、2017年～2030年（百万米ドル）
10.6.4.市場の推定と予測：技術別、2017年～2030年（USD Million）
10.6.5.市場の推定と予測：アプリケーション別、2017～2030年（USD Million）
10.6.6.市場の推定と予測：倉庫サイズ別、2017年～2030年（USD Million）
10.6.7.市場の推定と予測：業種別、2017年～2030年（USD Million）
10.6.8.サウジアラビア王国（KSA）
10.6.8.1.市場の推定と予測, コンポーネント別, 2017 – 2030 (USD Million)
10.6.8.2.市場の推計と予測：展開別、2017年～2030年（百万米ドル）
10.6.8.3.市場の推定と予測, 技術別, 2017 – 2030 (USD Million)
10.6.8.4.市場の推定と予測：アプリケーション別、2017～2030年（USD Million）
10.6.8.5.市場の推定と予測：倉庫サイズ別、2017年～2030年（USD Million）
10.6.8.6.市場の推定と予測：業種別、2017年～2030年（USD Million）
10.6.9.アラブ首長国連邦
10.6.9.1.市場の推定と予測：コンポーネント別、2017～2030年（USD Million）
10.6.9.2.市場の推計と予測：展開別、2017～2030年（百万米ドル）
10.6.9.3.市場の推定と予測, 技術別, 2017 – 2030 (USD Million)
10.6.9.4.市場の推定と予測：アプリケーション別、2017年～2030年（USD Million）
10.6.9.5.市場の推定と予測：倉庫サイズ別、2017年～2030年（USD Million）
10.6.9.6.市場の推定と予測：業種別、2017年～2030年（USD Million）
10.6.10.南アフリカ
10.6.10.1.市場の推定と予測：コンポーネント別、2017～2030年（USD Million）
10.6.10.2.市場の推定と予測: 展開別, 2017 – 2030 (USD Million)
10.6.10.3.市場の推定と予測, 技術別, 2017 – 2030 (USD Million)
10.6.10.4.市場の推定と予測：用途別、2017～2030年（USD Million）
10.6.10.5.市場の推定と予測：倉庫サイズ別、2017年～2030年（USD Million）
10.6.10.6.市場の推定と予測：業種別、2017年～2030年（USD Million）
第11章.スマート倉庫市場の競争環境
11.1.主要市場参入企業
11.1.1.ハネウェル・インターナショナル
11.1.2.シーメンス
11.1.3.ゼブラテクノロジーズ
11.1.4.IBMコーポレーション
11.1.5.オラクル・コーポレーション
11.1.6.SAP SE
11.1.7.KION Group AG
11.1.8.コグネックスコーポレーション
11.1.9.ABB Ltd.
11.1.10.Tecsys, Inc.
11.1.11.マンハッタン・アソシエイツ
11.1.12.PSIロジスティクス
11.1.13.回答
11.2.主要企業の市場シェア分析、2022年
11.3.企業分類／ポジション分析、2022年
11.4.戦略マッピング
11.4.1.事業拡大
11.4.2.合併と買収
11.4.3.提携・協力
11.4.4.製品/サービスの発売
11.4.5.その他
テーブル一覧
表1 スマートウェアハウジングの世界市場、2017年～2030年の収益予測・構成要素別（USD Million）
表2 スマートウェアハウジングの世界市場：2017年～2030年（百万米ドル）展開別収益予測・推計
表3 スマートウェアハウジングの世界市場：2017年～2030年（百万米ドル）技術別収益予測・予測
表4 スマートウェアハウジングの世界市場収益予測・用途別、2017年～2030年（百万米ドル）
表5 スマートウェアハウジングの世界市場：倉庫規模別収益予測・価格：2017年～2030年（USD Million）
表6 世界のスマートウェアハウジング市場の収益予測・用途別、2017年～2030年（百万米ドル）
表7 世界のスマートウェアハウジング市場の収益予測・予測：地域別、2017年～2030年（百万米ドル）
表8 参加企業の概要
表9 財務実績
表10 製品ベンチマーク
表11 事業拡大中の主要企業
表12 M&Aを行う主要企業
表13 パートナーシップとコラボレーションを行う主要企業
表14 新製品／サービスの発売を開始する主要企業
List of Figures
図1 スマートウェアハウジング市場のセグメンテーション
図2 情報調達
図3 データ分析モデル
図4 市場形成と検証
図5 データ検証・公開
図6 市場スナップショット
図7 コンポーネント別・展開別セグメントスナップショット
図8 技術・アプリケーション別セグメントスナップショット
図9 倉庫サイズと業種別セグメントスナップショット
図10 競争環境スナップショット
図11 スマート倉庫市場の金額、2017年～2030年（百万米ドル）
図12 スマート倉庫市場 – 産業バリューチェーン分析
図13 スマートウェアハウジング市場 – 市場動向
図14 スマートウェアハウジング市場ポーター分析
図15 スマートウェアハウジング市場PESTEL分析
図16 スマートウェアハウジング市場：コンポーネント別主要なポイント
図17 スマートウェアハウジング市場：コンポーネント別：市場シェア、2022年および2030年
図18 ハードウェア・スマートウェアハウジング市場の予測：2017年～2030年（百万米ドル）
図19 ソフトウェアスマートウェアハウス市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
図20 サービス型スマートウェアハウジング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図21 スマートウェアハウジング市場、展開別：主なポイント
図22 スマートウェアハウジング市場：デプロイメント別：市場シェア、2022年および2030年
図23 クラウド型スマートウェアハウジング市場の予測：2017年～2030年（百万米ドル）
図24 オンプレミス型スマートウェアハウジング市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
図25 スマートウェアハウジング市場、技術別主なポイント
図. 26 スマートウェアハウジング市場：技術別：市場シェア、2022年および2030年
図27 IoTスマートウェアハウジング市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
図28 ロボティクスとオートメーションのスマートウェアハウジング市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
図29 AIとアナリティクスのスマートウェアハウジング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図30 ネットワーキングと通信のスマートウェアハウジング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図31 AR・VRスマートウェアハウジング市場の予測・予測、2017年～2030年（USD Million）
図32 その他のスマートウェアハウジング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図33 スマートウェアハウジング市場、用途別主なポイント
図. 34 スマートウェアハウジング市場：用途別：市場シェア、2022年および2030年
図35 在庫管理スマートウェアハウジング市場の予測：2017年～2030年（USD Million）
図36 オーダーフルフィルメント型スマートウェアハウジング市場の予測：2017年～2030年（百万米ドル）
図37 資産追跡スマートウェアハウジング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図38 予測分析スマートウェアハウジング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図39 その他のスマートウェアハウジング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図. 40 スマートウェアハウジング市場、倉庫サイズ別：主要なポイント
図. 41 倉庫サイズ別スマートウェアハウジング市場：要点市場シェア、2022年および2030年
図42 小型スマート倉庫市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
図43 中型スマート倉庫市場の予測・予測、2017年～2030年（百万米ドル）
図44 大型スマートウェアハウジング市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
図. 45 スマートウェアハウジング市場（業種別）：要点
図46 スマートウェアハウジング市場：業種別：市場シェア、2022年および2030年
図47 運輸・物流スマートウェアハウス市場の予測：2017年～2030年（百万米ドル）
図48 小売・Eコマース向けスマートウェアハウジング市場の予測：2017年～2030年（USD Million）
図49 製造業向けスマートウェアハウジング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図50 ヘルスケアのスマートウェアハウジング市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
図51 エネルギー＆公益事業のスマートウェアハウジング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図52 自動車用スマートウェアハウジング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図53 食品・飲料スマートウェアハウジング市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
図54 その他のスマートウェアハウジング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図. 55 スマートウェアハウジングの世界市場収益、地域別、2022年～2030年（USD Million）
図. 56 北米のスマートウェアハウジング市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
図57 米国スマートウェアハウジング市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
図58 カナダのスマートウェアハウジング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図59 欧州スマートウェアハウジング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図60 イギリスのスマートウェアハウジング市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
図61 ドイツのスマートウェアハウジング市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
図62 フランスのスマートウェアハウジング市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
図63 アジア太平洋地域のスマートウェアハウジング市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
図64 中国スマートウェアハウジング市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
図65 インドのスマートウェアハウジング市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
図66 日本スマートウェアハウジング市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
図67 韓国スマートウェアハウジング市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
図68 オーストラリアのスマートウェアハウジング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図69 中南米のスマートウェアハウジング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図70 ブラジルのスマートウェアハウジング市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
図71 メキシコのスマートウェアハウジング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図72 中東・アフリカのスマートウェアハウジング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図73 サウジアラビア王国（KSA)のスマートウェアハウジング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図74 UAEスマートウェアハウジング市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
図75 南アフリカのスマートウェアハウジング市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
図76 主要企業の分類
図77 スマートウェアハウジング市場 – 主要企業の市場シェア分析、2022年
図78 戦略的フレームワーク
