市場概要
サプライチェーン・デジタルツインの世界市場規模は2022年に24.9億米ドルとなり、2023年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）12.0％で成長すると予測されている。同市場は、モノのインターネット（IoT）デバイスやセンサーがサプライチェーンに沿って普及し、大量のデータが生成されることによって牽引されると予想される。デジタルツインは、このデータを利用して正確なモデルを生成し、リアルタイムのオペレーションに関する情報を提供し、より良い意思決定のための予測分析を可能にする。さらに、高度な分析と人工知能をサプライチェーンのデジタルツインに組み込むことで、その能力が向上する。機械学習アルゴリズムは、需要の変動を予測し、在庫レベルを調整し、最適な輸送ルートを推奨し、総合的な効率を高めることができる。
サプライチェーン・デジタルツインは、現実世界のサプライチェーンをエミュレートした仮想的な表現である。サプライチェーンのダイナミクスを分析し、様々なプロセスの結果を予測するツールとして機能する。リアルタイムの洞察力を取り入れ、計画中および実行中の作業指示、販売指示、承認待ち、需要、在庫情報を取り込むことで、これらのデジタルツインモデルは強化される。このテクノロジーは、製造業のデジタルトランスフォーメーションにおいて極めて重要な役割を果たし、業務効率の向上、収益の増加、顧客満足度の向上を実現する。サプライチェーンアナリストは、デジタルツイン技術を活用してビジネスのデジタル進化を推進し、合理化されたプロセスと高度な自動化を実現することもできます。
さらに、デジタルツインはサプライチェーンのオペレーションやボトルネックを包括的かつ継続的に把握できるため、人的介入を最小限に抑えて迅速に問題を解決することができます。デジタルツインは、データ収集を通じて、すべての配送段階における潜在的な欠点を特定することに優れている。例えば、出荷デジタルツインは、センサーデータを活用し、出荷プロセス全体を通してリアルタイムの情報を中継する。このデータを分析することで、輸送・配送段階におけるパフォーマンス指標や障害を突き止めることができる。
さらに、デジタル・ツインは、エンド・ツー・エンドのサプライチェーンにおける外部コンポーネントと内部コンポーネントの複雑な相互作用を効果的に管理することができる。デジタルツインは、サプライチェーンの複雑な非線形モデルを構築することに長けている。デジタル・ツイン固有の利点は、数多くの仮想シナリオを実行する能力にあり、テクノロジーは時間の経過とともにこれらの評価から学び、成長することができる。これによって管理者は、長期的に重要な意味を持つ、より迅速で正確な、十分な情報に基づいた意思決定を、大幅なコスト削減を実現しながら行えるようになる。鋭敏なオブザーバーとして機能するこれらのソリューションは、センサーのネットワークを通じてリアルタイムのデータを収集し、このデータとその文脈的な洞察から継続的に学習して進化する。このダイナミックな進化には、人間、デバイス、その他の相互接続されたデジタル・ツインとの相互作用が含まれる。
COVID-19の大流行は世界経済に大きな影響を与え、多くの産業や市場に影響を及ぼしている。サプライチェーンのデジタルツイン市場も例外ではなく、パンデミックはこの業界にいくつかの変化と混乱を引き起こした。パンデミックはグローバルな供給システムの欠陥を露呈し、企業にレジリエンスとリスク管理を優先するよう促した。サプライチェーン・デジタルツインは、様々なシナリオをシミュレートしモデリングするツールとして人気を博し、潜在的なリスクの特定、戦術の最適化、サプライチェーンの全体的な回復力の向上において企業を支援している。
さらに、パンデミックにより、在庫やロジスティクスの急激な変動により、サプライチェーンの活動をリアルタイムで可視化する必要性が高まった。これらのソリューションは、中断を監視・管理するための仮想プラットフォームを提供し、企業が情報に基づいた迅速な意思決定を行うことを可能にした。企業は、変化する市場環境への適応、プロセスの最適化、遠隔地との協力の実現において、デジタルツインのような技術の価値を実感した。
構成要素に基づき、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年の売上高シェアは42.0%で、ハードウェア・セグメントが優位を占めている。センサー、モノのインターネット（IoT）、エッジコンピューティングデバイスを包含するようなハードウェア技術の継続的な進歩が、サプライチェーン・デジタルツイン分野におけるハードウェアコンポーネントの統合を推進している。これらの進歩はリアルタイムのデータ収集に力を与え、シームレスなネットワーク接続とデジタルツインシステムとの統合を可能にする。特に、これらのハードウェアコンポーネントは、デジタルツインモデルとサプライチェーン内に存在する有形資産との接続を確立する上で極めて重要な機能を担っている。
ソフトウェアセグメントは、予測期間中12.3%の大幅なCAGRで台頭すると予測されている。サプライチェーン管理における予知保全と最適化の需要が、ソフトウェア分野を牽引している。デジタルツインソフトウェアを使用することで、リアルタイムデータをシミュレート・分析し、機器の問題を特定し、メンテナンススケジュールを最適化し、全体的な業務効率を向上させることができる。さらに、IBMなどの企業は、資産管理、資産モニタリング、予知保全、信頼性計画のためのソフトウェアを集めたMaximo Application Suiteを提供している。
導入形態に基づき、市場はオンプレミスとクラウドに分類される。2022年には、オンプレミスセグメントが52.1%の最大売上シェアを占めた。サプライチェーンにおける機密データの取り扱いがオンプレミスセグメントを牽引している。防衛、航空宇宙、ヘルスケア産業では、厳格な管理と機密性が求められる機密情報を扱うことがある。さらに、オンプレミス・ソリューションは、このような業界にデータ保護を提供する。さらに、オンプレミスの展開形態は、サプライ・チェーン・データの完全な管理と所有権の維持にも役立つ。データをオンプレミスに置くことで、企業はデータガバナンスの方針と手順を確立することができる。
クラウドセグメントは、予測期間中に12.7%という最も速いCAGRを記録すると予想されている。クラウドベースの導入は拡張性と柔軟性を提供するため、企業は需要に応じてリソースと容量を簡単に調整できる。これは、数量や複雑さが変動する可能性のあるサプライチェーン業務において特に有益である。主要企業は、サプライチェーン・デジタルツイン・ソリューションを提供するために協業している。例えば、2022年10月、キャップジェミニとマイクロソフトは共同で、Azure上でホストされる革新的なクラウドネイティブ・デジタルツイン・プラットフォームであるReflectIoDを発表した。この先駆的なプラットフォームはサーバーレス環境で動作し、高度なセキュリティとスケーラビリティを誇ります。ReflectIoDは、Azureが提供する最高のアーキテクチャとテクノロジーの能力を活用することで、組織の運用と保守の効率に革命をもたらすことを目指しています。また、インテリジェントな業界慣行を促進し、持続可能な手段によって永続的なビジネス価値を育成します。
企業規模に基づき、市場は大企業と中小企業に分類されます。大企業セグメントは、2022年に65.7%という最大の収益シェアを占め、予測期間中もその優位性を維持すると予測されている。大企業は、複数のサプライヤ、製造業者、流通業者、顧客を含む複雑なサプライチェーンを持つことが多い。デジタルツインソリューションを導入することで、これらの企業はサプライチェーン業務の可視性と制御性を高め、効率性とコスト削減を向上させることができる。さらに、大企業は資金面でもITインフラ面でも、より多くのリソースを持っている。そのため、より大規模なデジタル・ツイン・ソリューションへの投資と導入が可能になり、リソースを活用してサプライチェーンの革新と最適化を推進できる。
中小企業（SMEs）セグメントは、2022年に34.3%というかなりの収益シェアを占めた。中小企業は熾烈な市場競争に直面している。デジタルツイン・ソリューションの採用は、サプライチェーンの効率を高め、コストを削減し、顧客満足度を向上させることで、中小企業に競争上の優位性をもたらすことができる。さらに、中小企業はサプライチェーン業務に関連する規制要件に直面する可能性がある。コンプライアンス管理機能を提供するこのようなソリューションは、中小企業が規制基準を満たし、業界固有の規制を確実に順守できるよう支援することができる。
産業別では、製造、自動車、航空宇宙・防衛、小売、医薬品、消費財、その他に分類される。自動車分野は2022年に24.0%と圧倒的な収益シェアを占め、予測期間中もその優位性を維持すると予測される。自動車業界は、部品やコンポーネントのタイムリーな納入、在庫レベルの管理、混乱への対処を確実にするために、サプライチェーン・オペレーションに関するリアルタイムの洞察を必要としている。これらのソリューションは、リアルタイムモニタリング、予測分析、シナリオモデリングを通じて、自動車会社がデータ主導の意思決定を行い、変化する市場環境に迅速に対応することを可能にする。
製造部門は、2022年には20.5%というかなりの収益シェアを占めている。このセグメントは、コスト削減と効率化、サプライチェーンの可視化と最適化、品質管理と製品革新、予知保全と設備最適化、持続可能性と環境への影響、コラボレーションと統合、規制遵守などの要因によって牽引されると予想される。これらの要因は、製造プロセスの改善、コスト削減、製品品質の向上、サプライチェーン全体のパフォーマンス向上に寄与する。
製造部門は、2022年には20.5%というかなりの収益シェアを占めている。このセグメントは、コスト削減と効率化、サプライチェーンの可視化と最適化、品質管理と製品革新、予知保全と設備最適化、持続可能性と環境への影響、コラボレーションと統合、規制遵守などの要因によって牽引されると予想される。これらの要因は、製造プロセスの改善、コスト削減、製品品質の向上、サプライチェーン全体のパフォーマンス向上に寄与する。
2022年の市場全体の売上高シェアは北米が29.3%でリードしている。この地域の成長は、特に防衛・航空宇宙、製造、物流・輸送、ヘルスケア、製造などの産業における先進技術の統合とIoTデバイスの普及に起因している。さらに、IBM、Ansys, Inc.、Microsoftなどのサプライチェーン向けデジタルツイン・ソリューション・プロバイダーの存在や、より良い可視性、正確な予測、市場投入までの時間の短縮、顧客満足度の向上、製品品質の強化などを達成するために、産業界がデジタルトランスフォーメーション技術の採用を増やしていることが、この地域の市場成長をさらに促進している。
欧州は、予測期間を通じて年平均成長率12.4%で成長すると予測されている。有利な政府政策、研究開発（R&D）資金の増加、地域間の技術の標準化が、予測期間中の市場成長を後押しすると予測されている。例えば、欧州デジタルツイン（EDT）プロジェクトは、欧州連合（EU）と欧州国立計量機関協会（EURAMET）が、さまざまな分野でデジタルツイン技術の利用を促進するための共同イニシアチブである。このプロジェクトは、標準化、認証、試験など、デジタルツイン技術に関する欧州全体の枠組みを確立することを目的としている。
主要企業・市場シェア
市場は統合されており、大手企業がシェアの大半を占めているため、競争は限定的と予想される。さらに、Kinaxis、The AnyLogic Company、Simioなどの主要新興企業は、サプライチェーン業界内の特定のニッチまたは垂直分野をターゲットとしている。自動車、製薬、小売など特定の業界セグメントにフォーカスすることで、これらの新興企業はその業界特有のニーズや要件に対応したデジタル・ツイン・ソリューションを開発することができる。
しかし、大手企業は、サプライチェーン・デジタルツインに先進技術を統合するために、パートナーシップやコラボレーションに多額の資金を費やしている。例えば、2022年10月、SAP SEはボストン・コンサルティング・グループとの提携を発表した。この協業は、製品、サービス、サプライヤー、顧客、従業員などのさまざまな要素に評価指標を正確に割り当てることで、製品のライフサイクルやバリューチェーン全体を通して関係、構造、プロセスを評価する、財務および一部の非財務指標の仮想表現である「デジタル・ファイナンシャル・ツイン」のアイデアを研究することを目的としていた。
これらの業界参加者は、市場での地位を強化するために、M&Aを含む戦略的な取り組みや新製品の投入を積極的に行っている。こうした取り組みは、市場シェアを大幅に確保し、全体的な収益性を高めることを目的としている。世界のサプライチェーン・デジタルツイン市場における著名なプレーヤーは以下の通り：
IBM
オラクル
SAP
ダッソー・システムズ
AVEVA
シーメンス・デジタル・インダストリーズ・ソフトウェア
Kinaxis
AnyLogic Company
Simio
Logivations
本レポートでは、世界、地域、国レベルでの市場収益成長を予測し、2017年から2030年までの各サブセグメントにおける質的・量的市場動向の分析を提供しています。この調査レポートは、世界のサプライチェーンデジタルツイン市場をコンポーネント、展開モード、企業規模、業種、地域別に分類しています：
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
展開モードの展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
オンプレミス
クラウド
企業規模の展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
大企業
中小企業（SMEs）
業種別展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
製造業
自動車
航空宇宙・防衛
小売
医薬品
消費財
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
欧州
ドイツ
英国
フランス
アジア太平洋
中国
インド
日本
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
中東・アフリカ
アラブ首長国連邦（UAE）
サウジアラビア王国（KSA）
南アフリカ
【目次】
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. 情報調達
1.3.1. 情報分析
1.3.2. 市場形成とデータの可視化
1.3.3. データの検証・公開
1.4. 調査範囲と前提条件
1.4.1. データソースのリスト
第2章. エグゼクティブ・サマリー
2.1. 市場概要
2.2. 市場スナップショット
2.3. セグメント別スナップショット
2.4. 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. サプライチェーン・デジタルツイン市場 – バリューチェーン分析
3.3. サプライチェーンデジタルツイン市場のダイナミクス
3.3.1. 市場促進要因分析
3.3.2. 市場阻害要因分析
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. 買い手の力
3.4.3. 代替の脅威
3.4.4. 新規参入による脅威
3.4.5. 競合他社との競争
3.5. 業界分析 – 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・ランドスケープ
3.5.5. 環境的ランドスケープ
3.5.6. 法的環境
3.6. COVID-19の影響分析
第4章. サプライチェーン・デジタルツイン市場のコンポーネント展望
4.1. サプライチェーン・デジタルツイン市場、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. 市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
4.2.2. 市場の推計と予測、地域別、2017年～2030年 (USD Million)
4.3. ソフトウェア
4.3.1. 市場の推計と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
4.3.2. 市場の推計と予測：地域別、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（百万米ドル）
4.4.2. 市場の推計と予測, 地域別, 2017 – 2030 (USD Million)
第5章. サプライチェーンデジタルツイン市場の展開形態展望
5.1. サプライチェーンデジタルツイン市場、展開モード別分析・市場シェア、2022年・2030年
5.2. オンプレミス
5.2.1. 市場の推計と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
5.2.2. 市場の推計と予測, 地域別, 2017 – 2030 (USD Million)
5.3. クラウド
5.3.1. 市場の推計と予測、2017～2030年（百万米ドル）
5.3.2. 市場の推計と予測, 地域別, 2017 – 2030 (USD Million)
第6章. サプライチェーンデジタルツイン市場の企業規模別展望
6.1. サプライチェーンデジタルツイン市場、企業規模別分析・市場シェア、2022年・2030年
6.2. 大企業
6.2.1. 市場の推計と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
6.2.2. 市場の推計と予測, 地域別, 2017 – 2030 (USD Million)
6.3. 中小企業
6.3.1. 市場の推計と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
6.3.2. 市場の推計と予測, 地域別, 2017 – 2030 (USD Million)
第7章. サプライチェーンデジタルツイン市場の産業分野別展望
7.1. サプライチェーンデジタルツイン市場、産業分野別分析＆市場シェア、2022年＆2030年
7.2. 製造業
7.2.1. 市場の推計と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
7.2.2. 市場の推定と予測, 地域別, 2017 – 2030 (USD Million)
7.3. 自動車
7.3.1. 市場の推定と予測、2017～2030年 (百万米ドル)
7.3.2. 市場の推定と予測, 地域別, 2017 – 2030 (USD Million)
7.4. 航空宇宙・防衛
7.4.1. 市場の推計と予測、2017～2030年 （百万米ドル）
7.4.2. 市場の推定と予測, 地域別, 2017 – 2030 (USD Million)
7.5. 小売
7.5.1. 市場の推計と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
7.5.2. 市場の推計と予測, 地域別, 2017 – 2030 (USD Million)
7.6. 医薬品
7.6.1. 市場の推定と予測、2017～2030年（USD Million）
7.6.2. 市場の推計と予測, 地域別, 2017 – 2030 (USD Million)
7.7. 消費財
7.7.1. 市場の推定と予測、2017～2030年（USD Million）
7.7.2. 市場の推定と予測, 地域別, 2017 – 2030 (USD Million)
7.8. その他
7.8.1. 市場の推定と予測、2017～2030年（USD Million）
7.8.2. 市場の推定と予測, 地域別, 2017 – 2030 (USD Million)
…
【本レポートのお問い合わせ先】
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レポートコード：GVR-4-68040-128-5
