1 はじめに 38
1.1 調査目的 38
1.2 市場の定義 38
1.2.1 包含と除外 39
1.3 市場範囲 39
1.3.1 市場セグメンテーション 40
1.3.2 考慮した年数 41
1.4 考慮した通貨 41
1.5 利害関係者 42
1.6 変化のまとめ 42
2 調査方法 44
2.1 調査データ 44
2.1.1 二次データ 45
2.1.2 一次データ 45
2.1.2.1 主要プロファイルの内訳 46
2.1.2.2 主要業界インサイト 46
2.2 市場ブレークアップとデータ三角測量 47
2.3 市場規模の推定 48
2.3.1 トップダウンアプローチ 48
2.3.2 ボトムアップアプローチ 49
2.4 市場予測 53
2.5 リサーチの前提 54
2.6 調査の限界 55
3 エグゼクティブサマリー 56
4 プレミアムインサイト 63
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 63
4.2 物流自動化市場：上位3社 64
4.3 北米の物流自動化市場：ロボットシステムと自動化ソフトウェア上位3社 64
4.4 物流自動化市場：地域別 65
5 市場概要と業界動向 66
5.1 はじめに 66
5.2 市場ダイナミクス
5.2.1 推進要因 67
5.2.1.1 電子商取引の増加 67
5.2.1.2 自律走行ロボットの採用増加 67
5.2.1.3 3PLサービスに対する需要の高まり 68
5.2.1.4 労働安全の必要性 68
5.2.2 阻害要因 68
5.2.2.1 統一されたガバナンス基準の欠如 68
5.2.2.2 高い設備投資 69
5.2.3 機会 69
5.2.3.1 自律走行車とドローンの導入 69
5.2.3.2 物流に革命をもたらすオートメーション・アズ・ア・サービス 69
5.2.3.3 インダストリー4.0の採用拡大 70
5.2.4 課題 70
5.2.4.1 既存システムとの統合 70
5.2.4.2 スタッフのトレーニングと労力に関する懸念 70
5.2.5 主要ユースケースと市場の可能性 71
5.2.5.1 主なユースケース 71
5.2.6 倉庫の自動化 72
5.2.7 経路最適化 72
5.2.8 予知保全 72
5.2.9 需要予測 73
5.2.10 自律走行車 73
5.2.11 サプライチェーンの可視化 73
5.3 物流自動化市場：進化 74
5.4 エコシステム分析 76
5.4.1 倉庫管理システム（WMS）プロバイダー 78
5.4.2 輸送管理システム（TMS）プロバイダー 79
5.4.3 自動認識・データ収集（AIDC）プロバイダー 79
5.4.4 自動保管・検索システム（As/Rs）プロバイダー 79
5.4.5 テクノロジーパートナー／インテグレーター 79
5.4.6 エンドユーザー 80
5.5 サプライチェーン分析 80
5.6 投資環境と資金調達シナリオ 81
5.7 ケーススタディ分析 82
5.7.1 ケーススタディ1：オーダーフルフィルメント強化に向けたヴェイヤーとデマティック社の提携 82
5.7.2 ケーススタディ 2： コカ・コーラボトラーズジャパンの埼玉メガDCにおける自動化と効率化 83
5.7.3 ケーススタディ3：ナップのエボシャトルシステムによるゲトリーバウ・ノルド社の変革 83
5.7.4 ケーススタディ4：ブルーヨンダーの在庫・受注管理ソリューションによるウォルグリーンの顧客体験の向上 84
5.7.5 ケーススタディ5：アシェットUKの革新的な配送センターの変革 85

5.8 テクノロジー分析 85
5.8.1 主要テクノロジー 86
5.8.1.1 ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA） 86
5.8.1.2 人工知能（AI）と機械学習（ML） 86
5.8.1.3 ブロックチェーン 87
5.8.1.4 モノのインターネット（IoT） 87
5.8.1.5 拡張現実（AR）と仮想現実（VR） 88
5.8.2 補完技術 88
5.8.2.1 ビッグデータ分析 88
5.8.2.2 クラウドコンピューティング 89
5.8.2.3 デジタル・ツイン 89
5.8.3 隣接技術 90
5.8.3.1 サイバーセキュリティ 90
5.8.3.2 エッジコンピューティング 90
5.9 貿易分析 91
5.9.1 輸入シナリオ 91
5.9.2 輸出シナリオ 92
5.10 規制の状況 93
5.10.1 規制機関、政府機関、その他の組織 93
5.10.2 地域別規制 97
5.10.2.1 北米： 規制 97
5.10.2.1.1 奴隷解放事業認証法 97
5.10.2.1.2 米国の製造業を活性化し、重要なサプライチェーンを確保するためのバイデン-ハリス計画 98
5.10.2.1.3 連邦情報セキュリティ管理法（FISMA） 98
5.10.2.1.4 連邦情報処理標準（FIPS） 98
5.10.2.1.5 アメリカ COMPETES 法 99
5.10.2.2 欧州 規制 99
5.10.2.2.1 一般データ保護規則 99
5.10.2.2 欧州標準化委員会（CEN） 99
5.10.2.2.3 欧州電気通信標準化機構（ETSI） 100
5.10.2.2.4 企業の持続可能性デューディリジェンスに関する指令 100
5.10.2.2.5 指令 2014/24/EU： 公共調達 100
5.10.2.2.6 指令 2014/25/EU： 公益事業調達 101
5.10.2.3 アジア太平洋地域 101
5.10.2.3.1 ASEAN自由貿易協定（AFTA） 101
5.10.2.3.2 アジア太平洋貿易協定（APTA） 101
5.10.2.4 中東・アフリカ 102
5.10.2.4.1 連邦税関当局規制 102
5.10.2.5 ラテンアメリカ 102
5.10.2.5.1 道路、橋及び連邦交通に関する法律 102
5.10.2.5.2 1993年第105号法令 102
5.11 特許分析 103
5.11.1 方法論 103
5.11.2 出願特許（文書タイプ別） 103
5.11.3 技術革新と特許出願 103
5.12 価格分析 108
5.12.1 主要企業の平均販売価格動向（自動化システム） 108
5.12.2 指標価格分析（エンドユーザー別） 109
5.13 主要会議・イベント（2024-2025年） 110
5.14 ポーターの5つの力分析 111
5.14.1 新規参入の脅威 112
5.14.2 代替品の脅威 112
5.14.3 供給者の交渉力 112
5.14.4 買い手の交渉力 112
5.14.5 競合の激しさ 113
5.15 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／破壊 113
5.15.1 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／破壊 113
5.16 主要ステークホルダーと購買基準 114
5.16.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 114
5.16.2 購入基準 115
5.17 地理的範囲別ロジスティクス 116
5.17.1 国内物流 116
5.17.2 国際物流 116
5.17.3 国境を越えた物流 117
6 物流自動化市場：提供サービス別 118
6.1 導入 119
6.1.1 オファリング 物流自動化市場の促進要因 119
6.2 自動化システム 121
6.2.1 メカニズムは精度と速度を高めるために高度なロボットとAIを活用 121
6.2.2 ロボットシステム 123
6.2.2.1 AGV（無人搬送車） 126
6.2.2.2 自律移動ロボット（AMR） 127
6.2.2.3 ロボットピッキングシステム 128
6.2.2.4 パレタイジング＆デパレタイジングシステム 129
6.2.3 ストレージソリューション 130
6.2.3.1 自動保管・検索システム（AS/RS） 131
6.2.4 自動識別・データ収集（AIDC） 131
6.2.5 コンベア＆ソーター 132
6.2.6 ドローン 133

6.3 自動化ソフトウェア 134
6.3.1 自動化システムにより在庫のリアルタイム追跡が容易になり、企業は在庫レベルを正確に保ち、再注文手順を自動化できる 134
6.3.2 輸送管理システム 136
6.3.2.1 リアルタイムの可視性と追跡 138
6.3.2.2 ルート最適化と輸送管理 138
6.3.2.3 フリート管理ソリューション 138
6.3.2.4 貨物監査・決済ソリューション 139
6.3.2.5 積荷最適化 139
6.3.3 倉庫管理システム（WMS） 140
6.3.3.1 在庫管理 141
6.3.3.1.1 在庫の最適化 141
6.3.3.1.2 在庫追跡 141
6.3.3.2 ヤード管理 142
6.3.3.3 出荷管理 142
6.3.3.4 労務管理 143
6.3.3.5 ベンダー管理 143
6.3.3.6 その他 143
6.3.4 受注管理ソフトウェア 144
6.3.4.1 チャットボットとデジタルアシスタント 145
6.3.4.2 文書・記録管理 145
6.3.4.3 販売会計処理 145
6.3.4.4 その他 146
6.4 導入形態別ソフトウェア 146
6.4.1 クラウド 148
6.4.2 オンプレミス 149
7 物流自動化市場：物流タイプ別 151
7.1 はじめに 152
7.1.1 物流タイプ別 物流自動化市場の促進要因 152
7.2 インバウンドロジスティクス 154
7.2.1 インバウンド・ロジスティクスは必要な時に必要な資源にアクセスできるようにし、効率的な生 産を維持する 154
7.2.2 調達物流 156
7.2.3 生産物流 157
7.3 アウトバウンド／販売物流 158
7.3.1 受注処理と配送効率の最適化における自動化によるアウトバウンド・ロジスティクスの強化 158
7.4 リバース・ロジスティクス 159
7.4.1 返品データを評価するためのAI搭載ツールにより、十分な情報に基づいた選択が可能に 159

8 ロジスティクス自動化市場：テクノロジー別 161
8.1 はじめに 162
8.1.1 テクノロジー：物流自動化市場の促進要因 162
8.2 ロボティクス・プロセス・オートメーション（RPA） 164
8.2.1 RPAはデータ入力、出荷追跡、文書管理を自動化することで業務効率と精度を向上 164
8.3 人工知能と分析 165
165 8.3.1 人工知能を搭載したシステムは、交通傾向、天候状況、配送タイムテーブルを調査することで、ルート編成を合理化することが可能 165
8.4 モノのインターネット（iot）プラットフォーム 166
8.4.1 出荷をリアルタイムで追跡することで、サプライヤーと流通業者はより効果的に連携でき、その結果、市場の変化に迅速に対応できる 166
8.5 ブロックチェーン 168
8.5.1 スマートコントラクトは支払いや通関など様々な業務を自動化 168
8.6 ビッグデータ 169
8.6.1 ビッグデータ分析の活用による物流業務の効率化と意思決定の強化 169
9 物流自動化市場：エンドユーザー別 170
9.1 はじめに 171
9.1.1 エンドユーザー：物流自動化市場の促進要因 171
9.2 企業タイプ別 172
9.2.1 小売・電子商取引 174
9.2.1.1 ロジスティクス自動化により、迅速で正確な注文処理と効率的な返品管理が可能に 174
9.2.2 医療・医薬品 175
9.2.2.1 ヘルスケア＆医薬品業界におけるロジスティクス自動化は、業務効率の向上、規制遵守の徹底、製品の完全性の維持を実現 175
9.2.3 製造業 177
9.2.3.1 ロジスティクスの自動化は、製造業における高度なロボット工学とIoTの統合を通じて、ジャスト・イン・タイムの実践と持続可能性の目標をサポート 177
9.2.4 自動車 178
9.2.4.1 ロジスティクスの自動化は生産性を向上させ、自律型ロボットと高度なデジタルツールによるリアルタイムのデータ駆動型意思決定を可能にする 178
9.2.5 食品・飲料 179
9.2.5.1 高度な物流自動化技術による食品・飲料分野の効率性の向上とコンプライアンスの確保 179
9.2.6 金属・機械 180
9.2.6.1 先進的物流自動化技術による金属・機械分野の精密性と効率性 180
9.2.7 サードパーティ・ロジスティクス（3PL） 181
9.2.7.1 サードパーティー・ロジスティクスにおける業務効率化とサービス提供の強化 181
9.2.8 その他の企業タイプ 183
10 物流自動化市場：地域別 184
10.1 はじめに
10.2 北米 187
10.2.1 北米：物流自動化市場の促進要因 187
10.2.2 北米：マクロ経済見通し 187
10.2.3 米国 195
10.2.3.1 米国における物流市場の急成長と責任ある発展 195
10.2.4 カナダ 197
10.2.4.1 カナダの物流市場における戦略的成長： イノベーションとイニシアティブ 197
10.3 欧州 199
10.3.1 欧州： 物流自動化市場の促進要因
10.3.2 欧州：マクロ経済見通し マクロ経済見通し 199
10.3.3 イギリス 206
10.3.3.1 英国政府は自動化技術の発展を目指した研究開発の支援に積極的 206
10.3.4 フランス 208
10.3.4.1 フランスは低排出輸送ソリューションに注力 208
10.3.5 ドイツ 210
10.3.5.1 ドイツ政府は製造業と物流のデジタル化を通じてイノベーションを促進するインダストリー4.0を積極的に推進 210
10.3.6 イタリア 212
10.3.6.1 イタリアのデジタルの未来は政府関係者とビジネスパーソンの政策立案に役立つ 212
10.3.7 スペイン 214
10.3.7.1 スペイン政府はAIの変革の可能性を認識し、国家戦略を策定 214
10.3.8 その他の欧州 216
10.4 アジア太平洋地域 218
10.4.1 アジア太平洋地域：物流自動化市場の促進要因 219
10.4.2 アジア太平洋地域：マクロ経済見通し 219
10.4.3 中国 227
10.4.3.1 中国の物流ネットワークへのAI、ロボット工学、IoT技術の統合による高効率で拡張性の高いサプライチェーンの開発 227
10.4.4 インド 230
10.4.4.1 オンラインeコマース・プラットフォームの台頭により、サプライチェーンの合理化と運用コストの削減を目的とした自動倉庫システムの導入が増加 230
10.4.5 日本 232
10.4.5.1 eコマースの台頭と当日配送に対する消費者の期待の高さが自動化ソリューションの必要性を加速 232
10.4.6 韓国 234
10.4.6.1 通商産業省（MOTIE）は政府、ハイテク企業、学界のパートナーシップを通じてロジスティクスのイノベーションを推進 234
10.4.7 アンザス 236
10.4.7.1 広大な国土と農業、製造業、小売業などの成長により、オーストラリア・ニュージーランドでは効率的な物流業務が不可欠 236
10.4.8 その他のアジア太平洋地域 238
10.5 中東・アフリカ 241
10.5.1 中東・アフリカ：物流自動化市場の促進要因 241
10.5.2 中東・アフリカ：マクロ経済見通し 241
10.5.3 中東 249
10.5.3.1 サウジアラビア 250
10.5.3.1.1 リアルタイムの追跡とより良い在庫管理を可能にするスマート倉庫の台頭（サウジアラビア） 250
10.5.3.2 アラブ首長国連邦 252
10.5.3.2.1 意思決定能力を強化し、持続可能な慣行を促進するためのロジスティクス業務へのデータ分析と人工知能の導入 252
10.5.3.3 トルコ 254
10.5.3.3.1 トルコ政府は物流センターの開発や輸送網の強化など、インフラの近代化を目指したプロジェクトを開始 254
10.5.3.4 カタール 256
10.5.3.4.1 ブロックチェーン技術の統合が普及し、物流取引の透明性と安全性が向上 256
10.5.3.5 その他の中東地域 258
10.5.4 アフリカ 261
10.6 ラテンアメリカ 263
10.6.1 ラテンアメリカ：物流自動化市場の促進要因 263
10.6.2 ラテンアメリカ：マクロ経済見通し 264
10.6.3 ブラジル 271
10.6.3.1 複雑化する現代のサプライチェーン管理に不可欠な倉庫ロボットとインテリジェントシステムの採用増加 271
10.6.4 メキシコ 273
10.6.4.1 メキシコ政府はインフラ改善と外国直接投資の促進を目的としたイニシアティブを通じてデジタルトランスフォーメーションを推進 273

10.6.5 アルゼンチン 275
10.6.5.1 アルゼンチンでは電子商取引の台頭で自動化ソリューションへの需要が急増 275
10.6.6 その他のラテンアメリカ地域 277
11 競争環境 279
11.1 概要 279
11.2 主要企業の戦略／勝利への権利 279
11.3 収益分析 282
11.4 市場シェア分析 282
11.4.1 市場ランキング分析 283
11.5 製品比較分析 285
11.5.1 製品比較分析（倉庫管理システム別） 285
11.5.1.1 倉庫管理システム（ブルーヨンダー） 286
11.5.1.2 Manhattan SCALE（マンハッタン・アソシエイツ） 286
11.5.1.3 K.Motion Warehouse Advantage（Korber AG） 286
11.5.1.4 拡張倉庫管理（SAP） 286
11.5.1.5 倉庫管理クラウド（オラクル） 286
11.5.2 製品比較分析（輸送管理システム別） 287
11.5.2.1 Oracle Transportation Management（オラクル） 287
11.5.2.2 マンハッタンアクティブトランスポーテーションマネジメント（マンハッタン・アソシエイツ） 287
11.5.2.3 SAP 輸送管理（TM）（SAP） 288
11.5.2.4 ロジスティクスTMS（ロジスティクス） 288
11.5.2.5 ブルー・ヨンダー・ネットワーク・コントロール・タワー（Blue Yonder） 288
11.6 企業評価と財務指標 288
11.7 企業評価マトリックス：主要プレーヤー（2023年） 289
11.7.1 スター 289
11.7.2 新興リーダー 289
11.7.3 浸透型プレーヤー 290
11.7.4 参加企業 290
11.7.5 企業フットプリント：主要プレイヤー（2023年） 291
11.7.5.1 企業フットプリント 291
11.7.5.2 地域別フットプリント 292
11.7.5.3 オファリングのフットプリント 293
11.7.5.4 技術フットプリント 294
11.7.5.5 エンドユーザーフットプリント 295
11.8 企業評価マトリクス：新興企業／SM（2023年） 296
11.8.1 進歩的企業 296
11.8.2 対応力のある企業 296
11.8.3 ダイナミックな企業 296
11.8.4 スターティングブロック 296

11.8.5 競争ベンチマーキング：新興企業／SM（2023年） 298
11.8.5.1 主要新興企業／中小企業の詳細リスト 298
11.8.5.2 主要新興企業／SMEの競合ベンチマーキング 299
11.9 競争シナリオと動向 299
11.9.1 製品の発売と機能強化 299
11.9.2 取引 303
12 企業プロファイル 316
KION Group (Germany)
Honeywell (US)
Daifuku (Japan)
IBM (US)
SAP (Germany)
Oracle (US)
ABB (Switzerland)
Manhattan Associates (US)
KUKA Group (Germany)
Jungheinrich (Germany)
Toshiba (Japan)
Toyota Industries (Japan)
Zebra Technologies (US)
Kardex Group (Switzerland)
Symbotic (US)
KNAPP (Austria)
SSI Schaefer (Germany)
Blue Yonder (US)
Murata Machinery (Japan)
TGW Logistics (Austria)
Körber AG (Germany)
Beumer Group (Germany)
Mecalux International (Spain)
Hardis Group (France)
JR Automation (US)
Ecovium (Germany)
System Logistics (Italy)
Automated Logistics Systems (US)
Savoye (US)
Locus Robotics (US)
GreyOrange (US)
Falcon Autotech (India)
Logistically (US)
Logiwa (US) and Rossum (Czech Republic)
13 隣接市場と関連市場 394
13.1 はじめに 394
13.2 スマートウェアハウジング市場-2028年の世界予測 394
13.2.1 市場の定義 394
13.2.2 市場の概要 394
13.2.2.1 スマートウェアハウジング市場：オファリング別 396
13.2.2.2 スマートウェアハウジング市場：タイプ別ハードウェア 397
13.2.2.3 スマートウェアハウスの市場：タイプ別ソフトウェア 398
13.2.2.4 スマートウェアハウスのソフトウェア市場：デプロイメントモード別 399
13.2.2.5 スマートウェアハウスの市場：サービス別 400
13.2.2.6 スマートウェアハウスの市場：技術別 400
13.2.2.7 スマートウェアハウスの市場：アプリケーション別 401
13.2.2.8 スマートウェアハウジング市場：業種別 402
13.2.2.9 スマートウェアハウジング市場：地域別 403
13.3 サプライチェーン管理市場：2027年までの世界予測 404
13.3.1 市場の定義 404
13.3.2 市場の概要 404
13.3.2.1 サプライチェーン管理市場：コンポーネント別 406
13.3.2.2 サプライチェーン管理市場：ハードウェア別 407
13.3.2.3 サプライチェーン管理市場：タイプ別ソフトウェア 407
13.3.2.4 サプライチェーン管理市場：サービス別 408
13.3.2.5 サプライチェーン管理市場：展開形態別 409
13.3.2.6 サプライチェーン管理市場：組織規模別 410
13.3.2.7 サプライチェーン管理市場：業種別 410
13.3.2.8 サプライチェーン管理市場：地域別 411
14 付録 413
14.1 ディスカッションガイド 413
14.2 Knowledgestore： Marketsandmarketsの購読ポータル 419
14.3 カスタマイズオプション 421
14.4 関連レポート 421
14.5 著者の詳細 422

※参考情報 物流自動化とは、物流プロセスの効率を向上させるために、様々な技術やシステムを導入して、物流業務を自動化することを指します。従来は人手によって行われていた作業を機械やソフトウェアが置き換えることで、作業の精度や速度を向上させることが可能です。物流自動化は、調達、保管、配送といった一連の流れにおいて、さまざまな技術や設備を活用することで実現します。 物流自動化には、いくつかの種類があります。まず、倉庫自動化があります。これは、倉庫内での物品の保管や仕分け、ピッキングなどを自動化する技術です。たとえば、自動倉庫や無人搬送車（AGV）、ピッキングロボットなどが含まれます。これにより、人手による作業の負担が軽減され、ミスの発生を減少させることができます。 次に配送自動化があります。これは、物流センターから顧客への配送過程を自動化する技術です。ドローンや自動運転車両を用いた配送が代表的です。これによって、配送の時間を短縮し、コストを削減することが可能になります。 さらに、トラックの運行管理を自動化する技術もあります。例えば、運行管理システム（TMS：Transportation Management System）を導入することで、輸送ルートの最適化や荷物の追跡がリアルタイムで行えます。これにより、業務の効率が向上し、顧客サービスの質も高まります。 物流自動化の用途は多岐にわたります。製造業では、生産ラインに近い倉庫での自動化が重要です。必要な部品を迅速に供給することで、生産効率を上げることができます。小売業では、ECサイトの拡大に伴い、迅速な出荷が求められるため、自動化が役立っています。新しい顧客ニーズに応えるために、スピーディな対応が必要です。また、物流自動化は、海外配送や多国籍企業においても役立ちます。国際輸送に関する法律や規制の遵守を自動化することで、遅延やトラブルを未然に防ぐことができます。 物流自動化は、さまざまな関連技術に支えられています。IoT（モノのインターネット）技術は、物品の位置情報や状態をリアルタイムで把握するのに役立ちます。これにより、在庫管理や配送状況の可視化が進み、効率的な運営が可能になります。 また、AI（人工知能）は、需要予測やルート最適化、故障予測などに利用され、物流業務の効率化を図ります。ビッグデータ解析によって、過去の運営データをもとにパターンを見出し、より良い意思決定を行うことができます。これらの技術の融合によって、柔軟で効率的な物流システムが構築されていきます。 さらに、ロボティクス技術が物流自動化の重要な要素です。自動倉庫やピッキングロボットは、物品を短時間で効率的に取り扱うために設計されています。このようなロボットは、特に人手不足が問題となっている現代社会において、大きな役割を果たしています。 物流自動化は多くの利点をもたらしますが、一方で導入には課題も存在します。初期投資が高額となる場合があり、特に中小企業にとってはハードルとなることがあります。また、新技術の導入に伴い、従業員のスキルアップや再教育が必要となるため、運用面での調整が求められます。また、システム間の連携やデータのセキュリティも重要なテーマです。従来の業務フローを見直し、適切な導入戦略を立てることが成功の鍵となります。 物流自動化は、効率化やコスト削減の面で大きな可能性を秘めています。技術の進化とともに、その重要性はさらに増していくでしょう。業界全体の競争力を高めるために、企業は積極的に物流自動化を検討し、導入を進める必要があります。これにより、持続可能な経営を実現するための基盤を整えることが期待されます。

*** 物流自動化の世界市場に関するよくある質問(FAQ) ***

・物流自動化の世界市場規模は？
→MarketsandMarkets社は2024年の物流自動化の世界市場規模を351億4,000万米ドルと推定しています。

・物流自動化の世界市場予測は？
→MarketsandMarkets社は2029年の物流自動化の世界市場規模を525億3,000万米ドルと予測しています。

・物流自動化市場の成長率は？
→MarketsandMarkets社は物流自動化の世界市場が2024年～2029年に年平均8.4%成長すると展望しています。

・世界の物流自動化市場における主要プレイヤーは？
→「KION Group (Germany)、Honeywell (US)、Daifuku (Japan)、IBM (US)、SAP (Germany)、Oracle (US)、ABB (Switzerland)、Manhattan Associates (US)、KUKA Group (Germany)、Jungheinrich (Germany)、Toshiba (Japan)、Toyota Industries (Japan)、Zebra Technologies (US)、Kardex Group (Switzerland)、Symbotic (US)、KNAPP (Austria)、SSI Schaefer (Germany)、Blue Yonder (US)、Murata Machinery (Japan)、TGW Logistics (Austria)、Körber AG (Germany)、Beumer Group (Germany)、Mecalux International (Spain)、Hardis Group (France)、JR Automation (US)、Ecovium (Germany)、System Logistics (Italy)、Automated Logistics Systems (US)、Savoye (US)、Locus Robotics (US)、GreyOrange (US)、Falcon Autotech (India)、Logistically (US)、Logiwa (US) and Rossum (Czech Republic)など ...」を物流自動化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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