サプライチェーンにおけるAI市場：アプリケーション別（需要計画・予測、サプライチェーンリスク管理、在庫管理、倉庫・輸送管理）、サービス別（プロフェッショナル、マネージド）、ソフトウェア別 - 2030年までの世界予測

AI in Supply Chain Market by Application (Demand Planning & Forecasting, Supply Chain Risk Management, Inventory Management, Warehouse & Transportation Management), Services (Professional, and Managed), Software - Global Forecast to 2030

サプライチェーンにおけるAI市場は、2024年の91億5,000万米ドルから、2024年から2030年にかけて年平均成長率28.2％で成長し、2030年には405億3,000万米ドルに達すると予測されている。Alは消費者製品に対する顧客... もっと見る

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MarketsandMarkets マーケッツアンドマーケッツ	2024年11月13日	US$4,950 シングルユーザライセンスライセンス・価格情報注文方法はこちら	通常2営業日以内	276	317	英語

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サマリー

サプライチェーンにおけるAI市場は、2024年の91億5,000万米ドルから、2024年から2030年にかけて年平均成長率28.2％で成長し、2030年には405億3,000万米ドルに達すると予測されている。Alは消費者製品に対する顧客の満足度を向上させている。この改善は、売上追跡を維持し、したがって、より多くの顧客を集めることによって、組織に利益をもたらす。ディープ・アナリティクスとリアルタイム・モニタリングを含む機械学習技術は、企業のサプライチェーンの可視性を大幅に向上させる。そのため、市場関係者は、効率性と生産性を高めるためにAlベースのサプライチェーン管理ソリューションを採用している。
「サプライチェーンAI市場のクラウド分野は、予測期間中に高い成長率を目撃する。
クラウド分野は、主に中小企業で採用が増加しているクラウドベースのソリューションが牽引しており、その主な理由は、組織が必要とする柔軟性、拡張性、費用対効果の機能を提供するためである。加えて、クラウドベースの展開における洗練されたセキュリティ・ソリューションの開発スピードは、データ・プライバシーに存在する問題に対する回答を提供するため、大規模な構内インフラに投資することなくAIを導入しようとする企業を惹きつけている。
「予測期間中、北米地域では米国が最大の市場規模を維持する見込みである。
米国企業は、高いレベルの顧客サービスを維持しながらコストを削減する圧力と競争に直面している。AIサプライチェーン・ソリューションは、作業の自動化、ビッグデータの分析、実用的な洞察の生成を可能にし、サプライチェーン内部の効率性、透明性、敏捷性をより効率的にする可能性がある。米国では、製造とロジスティクスの労働力が不足している。AIの活用は、人間の労働力を排除し、専門知識や経験を必要とする、より価値の高い業務に関連する活動を支援する。さらに、米国はAI研究開発の先進国である。このことは、サプライチェーン用途に特化した先進的なAIソリューションの開発を後押ししている。

- 企業タイプ別ティア1：20%、ティア2：35%、ティア3：45
- 役職別Cレベル幹部 - 15%、取締役 - 20%、その他 - 65
- 地域別北米：20％、欧州：15％、アジア太平洋地域：60％、その他の地域：5
本レポートに掲載されているプレイヤーは、SAP SE（ドイツ）、オラクル（米国）、Blue Yonder Group, Inc.（米国）、Kinaxis Inc.（カナダ）、Manhattan Associates（米国）、NVIDIA Corporation（米国）、Advanced Micro Devices, Inc.（米国）、Intel Corporation（米国）、Micron Technology, Inc.（米国）、Qualcomm Technologies, Inc.（米国）、SAMSUNG（韓国）、IBM（米国）、Microsoft（米国）、Amazon Web Services, Inc.（米国）、Google（米国）、Anaplan, Inc.(米国）、Logility Supply Chain Solutions, Inc.（米国）、Coupa（米国）、O9 Solutions, Inc.（米国）、Alibaba Group Holding Limited（中国）、FedEx Corporation（米国）、Deutsche Post AG（ドイツ）、ServiceNow（米国）、Project44（米国）、Resilinc Corporation（米国）、FourKites, Inc.(米国）、RELEX Solutions（フィンランド）、C.H. Robinson Worldwide, Inc.（米国）、e2open, LLC（米国）、FERO.Ai（アラブ首長国連邦）など、サプライチェーンにおけるAIエコシステムの主要企業がある。
レポート範囲
本レポートでは、提供、展開、組織規模、用途、最終用途産業、地域に基づいて、サプライチェーンにおけるAI市場を定義、説明、予測しています。サプライチェーンにおけるAI市場の成長に影響を与える促進要因、阻害要因、機会、課題に関する詳細な情報を提供します。また、買収、製品発表、事業拡大、主要企業が市場で成長するために実施した行動などの競合動向も分析しています。
本レポートを購入する理由
本レポートは、サプライチェーンにおけるAI市場全体とサブセグメントの収益の最も近い近似値に関する情報を提供し、市場のリーダー/新規参入者を支援します。本レポートは、利害関係者が競争状況を理解し、より良いビジネスの位置づけと適切な市場参入戦略を計画するための洞察を深めるのに役立ちます。また、当レポートは、関係者が市場の鼓動を理解するのに役立ち、主要な促進要因、阻害要因、機会、および課題に関する情報を提供します。
本レポートは、以下のポイントに関する洞察を提供します：
- 主な推進要因の分析（ビッグデータは、データ駆動型の意思決定を通じて、サプライチェーンの効率を向上させる）阻害要因（熟練労働者の不足）
サプライチェーンにおけるAI市場の機会（インテリジェントなビジネスプロセスと自動化に対する需要の急増）、課題（複数のソースからのデータ統合の難しさ）。
- 製品開発／イノベーション：サプライチェーンにおけるAI市場における今後の技術、研究開発活動、新製品発売に関する詳細な洞察。
- 市場開発：有利な市場に関する包括的な情報；当レポートは様々な地域のサプライチェーンにおけるAI市場を分析しています。
- 市場の多様化：新製品発売、未開拓地域、最近の開発、AIサプライチェーン市場における投資に関する詳細な情報を提供します。
- 競合評価：SAP SE（ドイツ）、オラクル（米国）、Blue Yonder Group, Inc.（米国）、Kinaxis Inc.（カナダ）、Manhattan Associates（米国）など、サプライチェーンにおけるAI市場における主要企業の市場シェア、成長戦略、提供サービスについて詳細に評価します。

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1 はじめに 24
1.1 調査目的 24
1.2 市場の定義
1.3 調査範囲 25
1.3.1 市場セグメンテーション 25
1.3.2 対象と除外 26
1.4 考慮した年数 26
1.5 通貨
1.6 単位
1.7 利害関係者
1.8 変更点のまとめ 27
2 調査方法 28
2.1 調査データ 28
2.1.1 二次データ
2.1.1.1 二次資料のリスト 29
2.1.1.2 二次資料からの主要データ 29
2.1.2 一次データ 30
2.1.2.1 インタビュー参加者リスト 30
2.1.2.2 一次インタビューの内訳 30
2.1.2.3 一次資料からの主要データ 31
2.1.2.4 業界専門家による洞察 32
2.1.3 二次調査および一次調査 32
2.2 市場規模の推定 33
2.2.1 ボトムアップアプローチ 33
2.2.1.1 ボトムアップ分析による市場規模推定のアプローチ
(供給側） 33
2.2.2 トップダウンアプローチ 35
2.2.2.1 トップダウン分析による市場規模推計の考え方
(需要側
2.3 データの三角測量 36
2.4 リサーチの前提 37
2.5 リサーチの限界 37
2.6 リスク評価 38
3 エグゼクティブ・サマリー 39

4 プレミアムインサイト 44
4.1 サプライチェーンにおけるAI市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会 44
4.2 サプライチェーンにおけるAI市場：サービス別 44
4.3 サプライチェーンにおけるAI市場：展開別 45
4.4 サプライチェーンにおけるAI市場：組織規模別 45
4.5 北米：サプライチェーンにおけるAI市場：展開・国別 46
4.6 サプライチェーンにおけるAIの世界市場：国別 46
5 市場の概要 47
5.1 はじめに 47
5.2 市場ダイナミクス 47
5.2.1 推進要因 48
5.2.1.1 ビッグデータとAI技術の導入の拡大 48
5.2.1.2 サプライチェーンプロセスにおける可視性向上のニーズ 48
5.2.1.3 顧客満足度向上のための迅速なAI統合 48
5.2.1.4 クラウドベースのサプライチェーン・ソリューションへのシフト 48
5.2.2 阻害要因 49
5.2.2.1 熟練労働力の不足 49
5.2.2.2 セキュリティとデータプライバシーに関する懸念 49
5.2.3 機会 50
5.2.3.1 インテリジェントなビジネスプロセスと自動化に対する需要の急増 50
5.2.3.2 AIによる業務効率の向上 50
5.2.4 課題 51
5.2.4.1 複数ソースからのシームレスなデータ統合の難しさ 51
5.3 バリューチェーン分析 52
5.4 エコシステム分析 53
5.5 顧客ビジネスに影響を与えるトレンドと破壊 55
5.6 テクノロジー分析
5.6.1 主要テクノロジー
5.6.1.1 機械学習 55
5.6.1.2 自然言語処理 55
5.6.1.3 コンピュータビジョン 56
5.6.2 補足技術 56
5.6.2.1 モノのインターネット 56
5.6.3 隣接技術 56
5.6.3.1 ロボティック・プロセス・オートメーション 56
5.6.3.2 モノのインターネット 56
5.6.3.3 エッジコンピューティング 56
5.7 投資と資金調達のシナリオ 57

5.8 ポーターの5つの力分析 58
5.8.1 競争相手の強さ 59
5.8.2 供給者の交渉力 59
5.8.3 買い手の交渉力 59
5.8.4 代替品の脅威 59
5.8.5 新規参入企業の脅威 59
5.9 主要ステークホルダーと購買基準 60
5.9.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 60
5.9.2 購入基準 61
5.10 ケーススタディ分析 62
5.10.1 インテルコーポレーションが自動車のコックピットにグラフィック・プロセッシング・ユニットを導入 62
5.10.2 IBMとNABPは医薬品サプライチェーンの安全性を強化するブロックチェーンベースのプラットフォームを開発 62
5.10.3 ユニパーSE、マイクロソフトのコパイロットでエネルギー事業を強化 63
5.10.4 ノルグレンがSAP SE統合ソリューションでサプライチェーンを合理化 63
5.10.5 テラダイン、C.H. ロビンソン・ワールドワイドの統合ロジスティクス・ソリューションでサプライチェーンの効率化を図る 64
5.11 貿易分析 64
5.11.1 輸入シナリオ（HSコード854231） 64
5.11.2 輸出シナリオ（HSコード854231） 66
5.12 特許分析 68
5.13 主要会議とイベント（2024-2025年） 70
5.14 規制情勢 71
5.14.1 規制機関、政府機関、その他の組織 71
5.14.2 規制基準 73
5.14.3 政府規制 74
5.15 価格分析 75
6 サプライチェーンにおけるAI市場、サービス別 76
6.1 はじめに
6.2 ソフトウェア 78
6.2.1 スマートオートメーションへの傾斜が市場を牽引 78
6.3 サービス 80
6.3.1 マネージド・サービス 82
6.3.1.1 サプライチェーン管理での広範な利用が市場を牽引 82
6.3.2 プロフェッショナル・サービス 83
6.3.2.1 ビジネス革新における重要な役割が市場を牽引 83

7 サプライチェーンにおける AI 市場：展開別 84
7.1 導入
7.2 クラウド 86
7.2.1 大きなメリットにより人気が高まり、市場を牽引 86
7.3 オンプレミス 87
7.3.1 厳しい規制要件への対応が市場を牽引 87
7.4 ハイブリッド 88
7.4.1 クラウドの拡張性とオンプレミスの制御が市場を牽引 88
8 サプライチェーンにおけるAI市場：組織規模別 90
8.1 はじめに 91
8.2 大規模組織 92
8.2.1 グローバル・サプライチェーン・ネットワーク全体における迅速なAI統合が市場を牽引 92
8.3 中小企業 92
8.3.1 スケーラブルでコスト効率の高いAIソリューションの登場が市場を牽引 92
9 サプライチェーンにおけるAI市場、用途別 93
9.1 導入 94
9.2 需要計画と予測 95
9.2.1 リアルタイムのデータセット処理能力が市場を牽引 95
9.3 調達・調達 96
9.3.1 データ主導の意思決定の自動化が市場を牽引 96
9.4 在庫管理 96
9.4.1 安定した供給と完成品の流れが市場を牽引する 96
9.5 生産計画とスケジューリング 97
9.5.1 AIアルゴリズムによるスケジューリングと在庫管理の強化が市場を牽引する 97
9.6 倉庫・輸送管理 97
9.6.1 AIを活用した需要予測とルート最適化機能が市場を牽引 97
9.7 サプライチェーンのリスク管理 98
9.7.1 潜在的な混乱を緩和する能力が市場を牽引 98
9.8 その他のアプリケーション 98

10 サプライチェーンにおけるAI市場（最終用途産業別） 99
10.1 はじめに 100
10.2 小売業 102
10.2.1 顧客体験向上のためのAIの急速な導入が市場を牽引 102
10.3 医療・医薬品 103
10.3.1 業務効率向上のための資金増加が市場を牽引 103
10.4 食品・飲料 105
10.4.1 需要予測のためのサプライチェーンにおけるAIの広範な活用が市場を牽引 105
10.5 自動車 106
10.5.1 電気自動車と自律走行車の需要急増が市場を牽引 106
10.6 物流・運輸 108
10.6.1 コスト削減のためのクラウドベースのソリューション導入が市場を牽引 108
10.7 航空宇宙・防衛 110
10.7.1 国家安全保障強化に向けた政府の取り組みが市場を牽引 110
10.8 化学 111
10.8.1 サプライチェーンにおけるプロセス最適化のニーズが市場を牽引 111
10.9 電子・半導体 113
10.9.1 技術革新の増加が市場を牽引する 113
10.10 エネルギー・公益事業 115
10.10.1 効率的なエネルギー利用のニーズが市場を牽引 115
10.11 製造業 116
10.11.1 オペレーション自動化のためのインテリジェントシステムの導入が市場を牽引 116
10.12 その他の最終用途産業 118
11 サプライチェーンにおけるAI市場（地域別） 120
11.1 はじめに 121
11.2 北米 122
11.2.1 マクロ経済見通し 123
11.2.2 米国 128
11.2.2.1 米国政府による技術インフラ導入と成長イニシアチブの増加が市場を牽引 128
11.2.3 カナダ 129
11.2.3.1 投資の増加が産業全体のAI採用を後押し 129
11.2.4 メキシコ 130
11.2.4.1 メキシコの製造能力を高める政府の取り組み 130

11.3 欧州 131
11.3.1 マクロ経済見通し 131
11.3.2 ドイツ 136
11.3.2.1 AI導入の増加が市場成長を牽引 136
11.3.3 英国 137
11.3.3.1 英国政府による継続的な投資とイニシアティブが成長を後押し 137
11.3.4 フランス 138
11.3.4.1 AIへの取り組みと投資がフランス市場を押し上げる 138
11.3.5 その他の欧州 139
11.4 アジア太平洋地域 140
11.4.1 マクロ経済見通し 140
11.4.2 中国 145
11.4.2.1 政府のイニシアティブと投資の増加が市場成長を促進する 145
11.4.3 日本 146
11.4.3.1 投資の増加と政府のイニシアチブがイノベーションを促進 146
11.4.4 韓国 147
11.4.4.1 人工知能への政府投資が市場成長を加速 147
11.4.5 インド 148
11.4.5.1 AI技術の開発と採用が急増し、市場を促進 148
11.4.6 その他のアジア太平洋地域 149
11.5 世界のその他の地域 150
11.5.1 マクロ経済見通し 150
11.5.2 中東・アフリカ 154
11.5.2.1 デジタル変革への取り組みと技術革新が成長を牽引 154
11.5.2.2 GCC 155
11.5.2.3 その他の中東・アフリカ 156
11.5.3 南米 157
11.5.3.1 民間企業の関心の高まりが市場を押し上げる 157
12 競争環境 158
12.1 概要 158
12.2 主要プレーヤーの戦略／勝利への権利 158
12.3 収益分析（2019～2023年） 161
12.4 市場シェア分析（2023年） 161
12.5 企業評価と財務指標 164
12.6 ブランド／製品の比較 165
12.7 企業評価マトリックス：主要プレーヤー、2023年 166
12.7.1 スター企業 166
12.7.2 新興リーダー 166
12.7.3 浸透力のあるプレーヤー 166
12.7.4 参加企業 166
12.7.5 企業フットプリント：主要プレーヤー（2023年） 168
12.7.5.1 企業フットプリント 168
12.7.5.2 オファリングのフットプリント 169
12.7.5.3 展開のフットプリント 170
12.7.5.4 組織規模のフットプリント 171
12.7.5.5 アプリケーションフットプリント 172
12.7.5.6 最終用途産業のフットプリント 173
12.7.5.7 地域別フットプリント 174
12.8 企業評価マトリックス：新興企業／SM（2023年） 175
12.8.1 進歩的企業 175
12.8.2 対応力のある企業 175
12.8.3 ダイナミックな企業 175
12.8.4 スタートアップ・ブロック 175
12.8.5 競争ベンチマーキング：新興企業／SM、2023年 177
12.8.5.1 主要新興企業／中小企業の詳細リスト 177
12.8.5.2 主要新興企業／中小企業の競争ベンチマーク 178
12.8.5.2.1 オファリング別、地域別の競合ベンチマーキング 178
12.8.5.2.2 アプリケーション別、展開別の競合ベンチマーキング 179
12.178 8.5.2.3 競争ベンチマーキング：最終用途産業別、組織規模別 178
12.9 競争シナリオ 181
12.9.1 製品の発売／開発 181
12.9.2 取引 185
13 企業プロファイル 194
13.1 主要企業 194
13.1.1 SAP SE 194
13.1.1.1 事業概要 194
13.1.1.2 提供する製品／サービス／ソリューション 196
13.1.1.3 最近の動向 197
13.1.1.3.1 取引 197
13.1.1.4 MnMビュー 197
13.1.1.4.1 主要な強み／勝つための権利 197
13.1.1.4.2 戦略的選択 197
13.1.1.4.3 弱点／競争上の脅威 197
13.1.2 オラクル 198
13.1.2.1 事業概要 198
13.1.2.2 提供する製品／サービス／ソリューション 199
13.1.2.3 最近の動向 200
13.1.2.3.1 製品の発売／開発 200
13.1.2.3.2 取引 200
13.1.2.4 MnMの見解 201
13.1.2.4.1 主要な強み／勝利への権利 201
13.1.2.4.2 戦略的選択 201
13.1.2.4.3 弱点／競争上の脅威 201
13.1.3 ブルー・ヨンダー・グループ202
13.1.3.1 事業概要 202
13.1.3.2 提供する製品／サービス／ソリューション 202
13.1.3.3 最近の動向 203
13.1.3.3.1 取引 203
13.1.3.4 MnMの見解 204
13.1.3.4.1 主要な強み／勝つための権利 204
13.1.3.4.2 戦略的選択 204
13.1.3.4.3 弱点／競争上の脅威 204
13.1.4 キナクシス205
13.1.4.1 事業概要 205
13.1.4.2 提供する製品／サービス／ソリューション 206
13.1.4.3 最近の動向 207
13.1.4.3.1 製品の発売／開発 207
13.1.4.3.2 取引 207
13.1.4.4 MnMの見解 208
13.1.4.4.1 主要な強み／勝利への権利 208
13.1.4.4.2 戦略的選択 208
13.1.4.4.3 弱点／競争上の脅威 208
13.1.5 マンハッタン・アソシエイツ 209
13.1.5.1 事業概要 209
13.1.5.2 提供する製品／サービス／ソリューション 210
13.1.5.3 最近の動向 211
13.1.5.3.1 製品の発売／開発 211
13.1.5.3.2 取引 211
13.1.5.4 MnMビュー 211
13.1.5.4.1 主要な強み／勝つための権利 211
13.1.5.4.2 戦略的選択 211
13.1.5.4.3 弱点／競争上の脅威 212
13.1.6 エヌビディア・コーポレーション 213
13.1.6.1 事業概要 213
13.1.6.2 提供する製品／サービス／ソリューション 214
13.1.6.3 最近の動向 216
13.1.6.3.1 製品の発売／開発 216
13.1.6.3.2 取引 217

13.1.7 アドバンスト・マイクロ・デバイス218
13.1.7.1 事業概要 218
13.1.7.2 提供する製品／サービス／ソリューション 219
13.1.7.3 最近の動向 220
13.1.7.3.1 製品の発売／開発 220
13.1.7.3.2 取引 221
13.1.8 インテルコーポレーション 222
13.1.8.1 事業概要 222
13.1.8.2 提供する製品／サービス／ソリューション 223
13.1.8.3 最近の動向 226
13.1.8.3.1 製品の発売／開発 226
13.1.9 ミクロン・テクノロジー227
13.1.9.1 事業概要 227
13.1.9.2 提供する製品/サービス/ソリューション 229
13.1.9.3 最近の動向 229
13.1.9.3.1 取引 229
13.1.10 クアルコム・テクノロジーズ231
13.1.10.1 事業概要 231
13.1.10.2 提供する製品/サービス/ソリューション 232
13.1.10.3 最近の動向 233
13.1.10.3.1 製品の発売/開発 233
13.1.10.3.2 取引 234
13.1.11 サムスン 235
13.1.11.1 事業概要 235
13.1.11.2 提供する製品／サービス／ソリューション 236
13.1.11.3 最近の動向 237
13.1.11.3.1 製品の発売／開発 237
13.1.11.3.2 取引 238
13.1.12 IBM 239
13.1.12.1 事業概要 239
13.1.12.2 提供する製品／サービス／ソリューション 240
13.1.12.3 最近の動向 241
13.1.12.3.1 取引 241
13.1.13 マイクロソフト 242
13.1.13.1 事業概要 242
13.1.13.2 提供する製品／サービス／ソリューション 243
13.1.13.3 最近の動向 244
13.1.13.3.1 取引 244

13.1.14 アマゾンウェブサービス（株245
13.1.14.1 事業概要 245
13.1.14.2 提供する製品／サービス／ソリューション 246
13.1.14.3 最近の動向 247
13.1.14.3.1 製品の発売／開発 247
13.1.14.3.2 取引 248
13.1.15 グーグル 249
13.1.15.1 事業概要 249
13.1.15.2 提供する製品／サービス／ソリューション 250
13.1.15.3 最近の動向 251
13.1.15.3.1 製品発表／開発 251
13.1.15.3.2 取引 251
13.1.16 アナプラン252
13.1.16.1 事業概要 252
13.1.16.2 提供する製品／サービス／ソリューション 252
13.1.16.3 最近の動向 253
13.1.16.3.1 取引 253
13.2 その他のプレーヤー 254
13.2.1 ロジリティ・サプライチェーン・ソリューションズ254
13.2.2 COUPA 255
13.2.3 O9ソリューションズ256
13.2.4 アリババ・グループ・ホールディング・リミテッド 257
13.2.5 フェデックス・コーポレーション 258
13.2.6 ドイツポスト 259
13.2.7 サービセナウ 260
13.2.8 プロジェクト44 261
13.2.9 レジリンク・コーポレーション 262
13.2.10 フォーキテス263
13.2.11 リレックス・ソリューションズ 264
13.2.12 C.H.ロビンソン・ワールドワイド（株265
13.2.13 e2open, LLC 266
13.2.14 fero.ai 267
14 付録 268
14.1 ディスカッションガイド 268
14.2 Knowledgestore：Marketsandmarketsの購読ポータル 272
14.3 カスタマイズオプション 274
14.4 関連レポート 274
14.5 著者の詳細 275

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Table of Contents

Summary

The AI in supply chain market is projected to grow from USD 9.15 billion in 2024 and is expected to reach USD 40.53 billion by 2030, growing at a CAGR of 28.2% from 2024 to 2030. Al has improved customers satisfaction toward consumer products. This improvement benefits the organization by maintaining sales tracking and hence garnering more customers. The machine learning techniques that involve deep analytics and real-time monitoring significantly enhance the supply chain visibility of the businesses and hence enable them to deliver better customer experiences and maintain the pace within the delivery timelines. Therefore, market players are employing Al-based supply chain management solutions to increase efficiency and productivity.
“The cloud segment in the AI in supply chain market to witness higher growth rate during the forecast period.”
Cloud segment is mainly driven by cloud-based solutions that are increasingly being adopted by small and medium enterprises, primarily because they provide the flexibility, scalability, and cost-effectiveness features that the organizations require. In addition, the speed in developing sophisticated security solutions for cloud-based deployment offers answers to issues that existed on data privacy and thus attract businesses seeking to adopt AI without investing in big premises-based infrastructure.
“The US is expected to hold the largest market size in the North America region during the forecast period.”
The US companies face pressure and competition to reduce costs while maintaining high levels of customer service. AI supply chain solutions allow for the automation of tasks, analyzing big data, and generating actionable insights that might make efficiency, transparency, and agility inside the supply chain more efficient. There has been a manufacturing and logistics labor shortfall in the US. The use of AI helps to eliminate a human workforce so that activities relate more to higher-value tasks requiring expertise and experience. Further, the US is a leading country in AI research and development. This encourages the development of advanced AI solutions specifically for supply chain applications.

• By Company Type: Tier 1 – 20%, Tier 2 – 35%, and Tier 3 – 45%
• By Designation: C-level Executives – 15%, Directors –20%, and Others – 65%
• By Region: North America –20%, Europe – 15%, Asia Pacific– 60%, and RoW – 5%
Players profiled in this report are SAP SE (Germany), Oracle (US), Blue Yonder Group, Inc. (US), Kinaxis Inc. (Canada), Manhattan Associates (US), NVIDIA Corporation (US), Advanced Micro Devices, Inc. (US), Intel Corporation (US), Micron Technology, Inc. (US), Qualcomm Technologies, Inc. (US), SAMSUNG (South Korea), IBM (US), Microsoft (US), Amazon Web Services, Inc. (US), Google (US), Anaplan, Inc. (US), Logility Supply Chain Solutions, Inc. (US), Coupa (US), O9 Solutions, Inc. (US), Alibaba Group Holding Limited (China), FedEx Corporation (US), Deutsche Post AG (Germany), ServiceNow (US), Project44 (US), Resilinc Corporation (US), FourKites, Inc. (US), RELEX Solutions (Finland), C.H. Robinson Worldwide, Inc. (US), e2open, LLC (US), FERO.Ai (UAE) among a few other key companies in the AI in supply chain ecosystem.
Report Coverage
The report defines, describes, and forecasts the AI in supply chain market based on offering, deployment, organization size, application, end-use industry, and region. It provides detailed information regarding drivers, restraints, opportunities, and challenges influencing the growth of the AI in supply chain market. It also analyzes competitive developments such as acquisitions, product launches, expansions, and actions carried out by the key players to grow in the market.
Reasons to Buy This Report
The report will help the market leaders/new entrants in the market with information on the closest approximations of the revenue for the overall AI in supply chain market and the subsegments. The report will help stakeholders understand the competitive landscape and gain more insight to position their business better and plan suitable go-to-market strategies. The report also helps stakeholders understand the pulse of the market and provides them with information on key drivers, restraints, opportunities, and challenges.
The report will provide insights into the following pointers:
• Analysis of key drivers (Big data enhance supply chain efficiency through data-driven decision making) restraints (Shortage of skilled workforce)
opportunities (Surge in increasing demand for intelligent business processes and automation), and challenges (Difficulties in data integration from multiple sources) of the AI in supply chain market.
• Product development /Innovation: Detailed insights on upcoming technologies, research & development activities, and new product launches in the AI in supply chain market.
• Market Development: Comprehensive information about lucrative markets; the report analyses the AI in supply chain market across various regions.
• Market Diversification: Exhaustive information about new products launched, untapped geographies, recent developments, and investments in the AI in supply chain market.
• Competitive Assessment: In-depth assessment of market share, growth strategies, and offering of leading players like SAP SE (Germany), Oracle (US), Blue Yonder Group, Inc. (US), Kinaxis Inc. (Canada), Manhattan Associates (US) among others in the AI in supply chain market.

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1 INTRODUCTION 24
1.1 STUDY OBJECTIVES 24
1.2 MARKET DEFINITION 24
1.3 STUDY SCOPE 25
1.3.1 MARKET SEGMENTATION 25
1.3.2 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 26
1.4 YEARS CONSIDERED 26
1.5 CURRENCY CONSIDERED 27
1.6 UNITS CONSIDERED 27
1.7 STAKEHOLDERS 27
1.8 SUMMARY OF CHANGES 27
2 RESEARCH METHODOLOGY 28
2.1 RESEARCH DATA 28
2.1.1 SECONDARY DATA 29
2.1.1.1 List of secondary sources 29
2.1.1.2 Key data from secondary sources 29
2.1.2 PRIMARY DATA 30
2.1.2.1 List of interview participants 30
2.1.2.2 Breakdown of primary interviews 30
2.1.2.3 Key data from primary sources 31
2.1.2.4 Insights from industry experts 32
2.1.3 SECONDARY AND PRIMARY RESEARCH 32
2.2 MARKET SIZE ESTIMATION 33
2.2.1 BOTTOM-UP APPROACH 33
2.2.1.1 Approach to estimate market size using bottom-up analysis
(supply side) 33
2.2.2 TOP-DOWN APPROACH 35
2.2.2.1 Approach to estimate market size using top-down analysis
(demand side) 35
2.3 DATA TRIANGULATION 36
2.4 RESEARCH ASSUMPTIONS 37
2.5 RESEARCH LIMITATIONS 37
2.6 RISK ASSESSMENT 38
3 EXECUTIVE SUMMARY 39

4 PREMIUM INSIGHTS 44
4.1 ATTRACTIVE OPPORTUNITIES FOR PLAYERS IN AI IN SUPPLY CHAIN MARKET 44
4.2 AI IN SUPPLY CHAIN MARKET, BY OFFERING 44
4.3 AI IN SUPPLY CHAIN MARKET, BY DEPLOYMENT 45
4.4 AI IN SUPPLY CHAIN MARKET, BY ORGANIZATION SIZE 45
4.5 NORTH AMERICA: AI IN SUPPLY CHAIN MARKET, BY DEPLOYMENT AND COUNTRY 46
4.6 GLOBAL AI IN SUPPLY CHAIN MARKET, BY COUNTRY 46
5 MARKET OVERVIEW 47
5.1 INTRODUCTION 47
5.2 MARKET DYNAMICS 47
5.2.1 DRIVERS 48
5.2.1.1 Growing implementation of big data and AI technologies 48
5.2.1.2 Need for enhanced visibility in supply chain processes 48
5.2.1.3 Rapid AI integration to improve customer satisfaction 48
5.2.1.4 Shift toward cloud-based supply chain solutions 48
5.2.2 RESTRAINTS 49
5.2.2.1 Shortage of skilled workforce 49
5.2.2.2 Security and data privacy concerns 49
5.2.3 OPPORTUNITIES 50
5.2.3.1 Surge in demand for intelligent business processes and automation 50
5.2.3.2 Improved operational efficiency with AI 50
5.2.4 CHALLENGES 51
5.2.4.1 Difficulties in seamless data integration from multiple sources 51
5.3 VALUE CHAIN ANALYSIS 52
5.4 ECOSYSTEM ANALYSIS 53
5.5 TRENDS AND DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMER BUSINESS 55
5.6 TECHNOLOGY ANALYSIS 55
5.6.1 KEY TECHNOLOGIES 55
5.6.1.1 Machine Learning 55
5.6.1.2 Natural Language Processing 55
5.6.1.3 Computer Vision 56
5.6.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES 56
5.6.2.1 Internet of Things 56
5.6.3 ADJACENT TECHNOLOGIES 56
5.6.3.1 Robotic Process Automation 56
5.6.3.2 Internet of Things 56
5.6.3.3 Edge Computing 56
5.7 INVESTMENT AND FUNDING SCENARIO 57

5.8 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 58
5.8.1 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 59
5.8.2 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 59
5.8.3 BARGAINING POWER OF BUYERS 59
5.8.4 THREAT OF SUBSTITUTES 59
5.8.5 THREAT OF NEW ENTRANTS 59
5.9 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA 60
5.9.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 60
5.9.2 BUYING CRITERIA 61
5.10 CASE STUDY ANALYSIS 62
5.10.1 INTEL CORPORATION BRINGS GRAPHICS PROCESSING UNIT TO VEHICLE COCKPIT 62
5.10.2 IBM AND NABP DEVELOP BLOCKCHAIN-BASED PLATFORM TO ENHANCE DRUG SUPPLY CHAIN SECURITY 62
5.10.3 UNIPER SE ENHANCES ENERGY OPERATIONS WITH MICROSOFT COPILOT 63
5.10.4 NORGREN STREAMLINES SUPPLY CHAIN WITH SAP SE INTEGRATED SOLUTIONS 63
5.10.5 TERADYNE ENHANCES SUPPLY CHAIN EFFICIENCY WITH C.H. ROBINSON WORLDWIDE’S INTEGRATED LOGISTICS SOLUTIONS 64
5.11 TRADE ANALYSIS 64
5.11.1 IMPORT SCENARIO (HS CODE 854231) 64
5.11.2 EXPORT SCENARIO (HS CODE 854231) 66
5.12 PATENT ANALYSIS 68
5.13 KEY CONFERENCES AND EVENTS, 2024–2025 70
5.14 REGULATORY LANDSCAPE 71
5.14.1 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 71
5.14.2 REGULATORY STANDARDS 73
5.14.3 GOVERNMENT REGULATIONS 74
5.15 PRICING ANALYSIS 75
6 AI IN SUPPLY CHAIN MARKET, BY OFFERING 76
6.1 INTRODUCTION 77
6.2 SOFTWARE 78
6.2.1 INCLINATION TOWARD SMART AUTOMATION TO DRIVE MARKET 78
6.3 SERVICES 80
6.3.1 MANAGED SERVICES 82
6.3.1.1 Extensive use in supply chain management to drive market 82
6.3.2 PROFESSIONAL SERVICES 83
6.3.2.1 Critical role in business innovation to drive market 83

7 AI IN SUPPLY CHAIN MARKET, BY DEPLOYMENT 84
7.1 INTRODUCTION 85
7.2 CLOUD 86
7.2.1 GROWING POPULARITY DUE TO SIGNIFICANT ADVANTAGES TO DRIVE MARKET 86
7.3 ON-PREMISES 87
7.3.1 COMPLIANCE WITH STRINGENT REGULATORY REQUIREMENTS TO DRIVE MARKET 87
7.4 HYBRID 88
7.4.1 NEED FOR CLOUD SCALABILITY AND ON-PREMISES CONTROL TO DRIVE MARKET 88
8 AI IN SUPPLY CHAIN MARKET, BY ORGANIZATION SIZE 90
8.1 INTRODUCTION 91
8.2 LARGE ORGANIZATION 92
8.2.1 RAPID AI INTEGRATION ACROSS GLOBAL SUPPLY CHAIN NETWORKS TO DRIVE MARKET 92
8.3 SMALL & MEDIUM ORGANIZATION 92
8.3.1 ADVENT OF SCALABLE AND COST-EFFECTIVE AI SOLUTIONS TO DRIVE MARKET 92
9 AI IN SUPPLY CHAIN MARKET, BY APPLICATION 93
9.1 INTRODUCTION 94
9.2 DEMAND PLANNING & FORECASTING 95
9.2.1 REAL-TIME DATASET PROCESSING CAPACITY TO DRIVE MARKET 95
9.3 PROCUREMENT & SOURCING 96
9.3.1 AUTOMATION OF DATA-DRIVEN DECISION-MAKING TO DRIVE MARKET 96
9.4 INVENTORY MANAGEMENT 96
9.4.1 NEED FOR STEADY FLOW OF SUPPLIES AND FINISHED GOODS TO DRIVE MARKET 96
9.5 PRODUCTION PLANNING & SCHEDULING 97
9.5.1 ENHANCED SCHEDULING AND INVENTORY MANAGEMENT WITH AI ALGORITHMS TO DRIVE MARKET 97
9.6 WAREHOUSE & TRANSPORTATION MANAGEMENT 97
9.6.1 AI-DRIVEN DEMAND FORECASTING AND ROUTE OPTIMIZATION CAPABILITIES TO DRIVE MARKET 97
9.7 SUPPLY CHAIN RISK MANAGEMENT 98
9.7.1 ABILITY TO MITIGATE POTENTIAL DISRUPTIONS TO DRIVE MARKET 98
9.8 OTHER APPLICATIONS 98

10 AI IN SUPPLY CHAIN MARKET, BY END-USE INDUSTRY 99
10.1 INTRODUCTION 100
10.2 RETAIL 102
10.2.1 RAPID ADOPTION OF AI TO ENHANCE CUSTOMER EXPERIENCE TO DRIVE MARKET 102
10.3 HEALTHCARE & PHARMACEUTICALS 103
10.3.1 INCREASED FUNDING TO ENHANCE OPERATIONAL EFFICIENCY TO DRIVE MARKET 103
10.4 FOOD & BEVERAGES 105
10.4.1 EXTENSIVE USE OF AI IN SUPPLY CHAIN TO PREDICT DEMAND TO DRIVE MARKET 105
10.5 AUTOMOTIVE 106
10.5.1 SURGE IN DEMAND FOR ELECTRIC AND AUTONOMOUS VEHICLES TO DRIVE MARKET 106
10.6 LOGISTICS & TRANSPORTATION 108
10.6.1 IMPLEMENTATION OF CLOUD-BASED SOLUTIONS TO REDUCE COSTS TO DRIVE MARKET 108
10.7 AEROSPACE & DEFENSE 110
10.7.1 GOVERNMENT INITIATIVES TO STRENGTHEN NATIONAL SECURITY TO DRIVE MARKET 110
10.8 CHEMICALS 111
10.8.1 NEED FOR PROCESS OPTIMIZATION IN SUPPLY CHAIN TO DRIVE MARKET 111
10.9 ELECTRONICS & SEMICONDUCTOR 113
10.9.1 RISE IN TECHNOLOGICAL INNOVATIONS TO DRIVE MARKET 113
10.10 ENERGY & UTILITIES 115
10.10.1 NEED FOR EFFICIENT ENERGY UTILIZATION TO DRIVE MARKET 115
10.11 MANUFACTURING 116
10.11.1 INCORPORATION OF INTELLIGENT SYSTEMS TO AUTOMATE OPERATIONS TO DRIVE MARKET 116
10.12 OTHER END-USE INDUSTRIES 118
11 AI IN SUPPLY CHAIN MARKET, BY REGION 120
11.1 INTRODUCTION 121
11.2 NORTH AMERICA 122
11.2.1 MACROECONOMIC OUTLOOK 123
11.2.2 US 128
11.2.2.1 Increasing adoption of technology infrastructure and growth initiatives by US government to drive market 128
11.2.3 CANADA 129
11.2.3.1 Rising investments to boost adoption of AI across industries 129
11.2.4 MEXICO 130
11.2.4.1 Government initiatives to boost manufacturing capabilities in Mexico 130

11.3 EUROPE 131
11.3.1 MACROECONOMIC OUTLOOK 131
11.3.2 GERMANY 136
11.3.2.1 Increasing adoption of AI to drive market growth 136
11.3.3 UK 137
11.3.3.1 Continuous investments and initiatives by UK government to bolster growth 137
11.3.4 FRANCE 138
11.3.4.1 AI initiatives and investments to push French market forward 138
11.3.5 REST OF EUROPE 139
11.4 ASIA PACIFIC 140
11.4.1 MACROECONOMIC OUTLOOK 140
11.4.2 CHINA 145
11.4.2.1 Government initiatives and rising investments to drive market growth 145
11.4.3 JAPAN 146
11.4.3.1 Growth in investments and government initiatives to drive innovation 146
11.4.4 SOUTH KOREA 147
11.4.4.1 Government investments in artificial intelligence to accelerate market growth 147
11.4.5 INDIA 148
11.4.5.1 Rapid surge in development and adoption of AI technologies to propel market 148
11.4.6 REST OF ASIA PACIFIC 149
11.5 REST OF THE WORLD 150
11.5.1 MACROECONOMIC OUTLOOK 150
11.5.2 MIDDLE EAST & AFRICA 154
11.5.2.1 Commitment to digital transformation and technological innovation to drive growth 154
11.5.2.2 GCC 155
11.5.2.3 Rest of Middle East & Africa 156
11.5.3 SOUTH AMERICA 157
11.5.3.1 Growing interest of private enterprises to boost market 157
12 COMPETITIVE LANDSCAPE 158
12.1 OVERVIEW 158
12.2 KEY PLAYER STRATEGIES/RIGHT TO WIN 158
12.3 REVENUE ANALYSIS, 2019–2023 161
12.4 MARKET SHARE ANALYSIS, 2023 161
12.5 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS 164
12.6 BRAND/PRODUCT COMPARISON 165
12.7 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2023 166
12.7.1 STARS 166
12.7.2 EMERGING LEADERS 166
12.7.3 PERVASIVE PLAYERS 166
12.7.4 PARTICIPANTS 166
12.7.5 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS, 2023 168
12.7.5.1 Company footprint 168
12.7.5.2 Offering footprint 169
12.7.5.3 Deployment footprint 170
12.7.5.4 Organization size footprint 171
12.7.5.5 Application footprint 172
12.7.5.6 End-use industry footprint 173
12.7.5.7 Region footprint 174
12.8 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES, 2023 175
12.8.1 PROGRESSIVE COMPANIES 175
12.8.2 RESPONSIVE COMPANIES 175
12.8.3 DYNAMIC COMPANIES 175
12.8.4 STARTING BLOCKS 175
12.8.5 COMPETITIVE BENCHMARKING: STARTUPS/SMES, 2023 177
12.8.5.1 Detailed list of key startups/SMEs 177
12.8.5.2 Competitive benchmarking of key startups/SMEs 178
12.8.5.2.1 Competitive benchmarking, by offering and region 178
12.8.5.2.2 Competitive benchmarking, by application and deployment 179
12.8.5.2.3 Competitive benchmarking, by end-use industry and organization size 180
12.9 COMPETITIVE SCENARIO 181
12.9.1 PRODUCT LAUNCHES/DEVELOPMENTS 181
12.9.2 DEALS 185
13 COMPANY PROFILES 194
13.1 KEY PLAYERS 194
13.1.1 SAP SE 194
13.1.1.1 Business overview 194
13.1.1.2 Products/Services/Solutions offered 196
13.1.1.3 Recent developments 197
13.1.1.3.1 Deals 197
13.1.1.4 MnM view 197
13.1.1.4.1 Key strengths/Right to win 197
13.1.1.4.2 Strategic choices 197
13.1.1.4.3 Weaknesses/Competitive threats 197
13.1.2 ORACLE 198
13.1.2.1 Business overview 198
13.1.2.2 Products/Services/Solutions offered 199
13.1.2.3 Recent developments 200
13.1.2.3.1 Product launches/developments 200
13.1.2.3.2 Deals 200
13.1.2.4 MnM view 201
13.1.2.4.1 Key strengths/Right to win 201
13.1.2.4.2 Strategic choices 201
13.1.2.4.3 Weaknesses/Competitive threats 201
13.1.3 BLUE YONDER GROUP, INC. 202
13.1.3.1 Business overview 202
13.1.3.2 Products/Services/Solutions offered 202
13.1.3.3 Recent developments 203
13.1.3.3.1 Deals 203
13.1.3.4 MnM view 204
13.1.3.4.1 Key strengths/Right to win 204
13.1.3.4.2 Strategic choices 204
13.1.3.4.3 Weaknesses/Competitive threats 204
13.1.4 KINAXIS INC. 205
13.1.4.1 Business overview 205
13.1.4.2 Products/Services/Solutions offered 206
13.1.4.3 Recent developments 207
13.1.4.3.1 Product launches/developments 207
13.1.4.3.2 Deals 207
13.1.4.4 MnM view 208
13.1.4.4.1 Key strengths/Right to win 208
13.1.4.4.2 Strategic choices 208
13.1.4.4.3 Weaknesses/Competitive threats 208
13.1.5 MANHATTAN ASSOCIATES 209
13.1.5.1 Business overview 209
13.1.5.2 Products/Services/Solutions offered 210
13.1.5.3 Recent developments 211
13.1.5.3.1 Product launches/developments 211
13.1.5.3.2 Deals 211
13.1.5.4 MnM view 211
13.1.5.4.1 Key strengths/Right to win 211
13.1.5.4.2 Strategic choices 211
13.1.5.4.3 Weaknesses/Competitive threats 212
13.1.6 NVIDIA CORPORATION 213
13.1.6.1 Business overview 213
13.1.6.2 Products/Services/Solutions offered 214
13.1.6.3 Recent developments 216
13.1.6.3.1 Product launches/developments 216
13.1.6.3.2 Deals 217

13.1.7 ADVANCED MICRO DEVICES, INC. 218
13.1.7.1 Business overview 218
13.1.7.2 Products/Services/Solutions offered 219
13.1.7.3 Recent developments 220
13.1.7.3.1 Product launches/developments 220
13.1.7.3.2 Deals 221
13.1.8 INTEL CORPORATION 222
13.1.8.1 Business overview 222
13.1.8.2 Products/Services/Solutions offered 223
13.1.8.3 Recent developments 226
13.1.8.3.1 Product launches/developments 226
13.1.9 MICRON TECHNOLOGY, INC. 227
13.1.9.1 Business overview 227
13.1.9.2 Products/Services/Solutions offered 229
13.1.9.3 Recent developments 229
13.1.9.3.1 Deals 229
13.1.10 QUALCOMM TECHNOLOGIES, INC. 231
13.1.10.1 Business overview 231
13.1.10.2 Products/Services/Solutions offered 232
13.1.10.3 Recent developments 233
13.1.10.3.1 Product launches/developments 233
13.1.10.3.2 Deals 234
13.1.11 SAMSUNG 235
13.1.11.1 Business overview 235
13.1.11.2 Products/Services/Solutions offered 236
13.1.11.3 Recent developments 237
13.1.11.3.1 Product launches/developments 237
13.1.11.3.2 Deals 238
13.1.12 IBM 239
13.1.12.1 Business overview 239
13.1.12.2 Products/Services/Solutions offered 240
13.1.12.3 Recent developments 241
13.1.12.3.1 Deals 241
13.1.13 MICROSOFT 242
13.1.13.1 Business overview 242
13.1.13.2 Products/Services/Solutions offered 243
13.1.13.3 Recent developments 244
13.1.13.3.1 Deals 244

13.1.14 AMAZON WEB SERVICES, INC. 245
13.1.14.1 Business overview 245
13.1.14.2 Products/Services/Solutions offered 246
13.1.14.3 Recent developments 247
13.1.14.3.1 Product launches/developments 247
13.1.14.3.2 Deals 248
13.1.15 GOOGLE 249
13.1.15.1 Business overview 249
13.1.15.2 Products/Services/Solutions offered 250
13.1.15.3 Recent developments 251
13.1.15.3.1 Product launches/developments 251
13.1.15.3.2 Deals 251
13.1.16 ANAPLAN, INC. 252
13.1.16.1 Business overview 252
13.1.16.2 Products/Services/Solutions offered 252
13.1.16.3 Recent developments 253
13.1.16.3.1 Deals 253
13.2 OTHER PLAYERS 254
13.2.1 LOGILITY SUPPLY CHAIN SOLUTIONS, INC. 254
13.2.2 COUPA 255
13.2.3 O9 SOLUTIONS, INC. 256
13.2.4 ALIBABA GROUP HOLDING LIMITED 257
13.2.5 FEDEX CORPORATION 258
13.2.6 DEUTSCHE POST AG 259
13.2.7 SERVICENOW 260
13.2.8 PROJECT44 261
13.2.9 RESILINC CORPORATION 262
13.2.10 FOURKITES, INC. 263
13.2.11 RELEX SOLUTIONS 264
13.2.12 C.H. ROBINSON WORLDWIDE, INC. 265
13.2.13 E2OPEN, LLC 266
13.2.14 FERO.AI 267
14 APPENDIX 268
14.1 DISCUSSION GUIDE 268
14.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 272
14.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 274
14.4 RELATED REPORTS 274
14.5 AUTHOR DETAILS 275

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注文の手続きはどのようになっていますか?

1)お客様からの御問い合わせをいただきます。
2)見積書やサンプルの提示をいたします。
3)お客様指定、もしくは弊社の発注書をメール添付にて発送してください。
4)データリソース社からレポート発行元の調査会社へ納品手配します。
5) 調査会社からお客様へ納品されます。最近は、pdfにてのメール納品が大半です。

お支払方法の方法はどのようになっていますか?

納品と同時にデータリソース社よりお客様へ請求書（必要に応じて納品書も）を発送いたします。
お客様よりデータリソース社へ（通常は円払い）の御振り込みをお願いします。
請求書は、納品日の日付で発行しますので、翌月最終営業日までの当社指定口座への振込みをお願いします。振込み手数料は御社負担にてお願いします。
お客様の御支払い条件が60日以上の場合は御相談ください。
尚、初めてのお取引先や個人の場合、前払いをお願いすることもあります。ご了承のほど、お願いします。

データリソース社はどのような会社ですか?

当社は、世界各国の主要調査会社・レポート出版社と提携し、世界各国の市場調査レポートや技術動向レポートなどを日本国内の企業・公官庁及び教育研究機関に提供しております。
世界各国の「市場・技術・法規制などの」実情を調査・収集される時には、データリソース社にご相談ください。
お客様の御要望にあったデータや情報を抽出する為のレポート紹介や調査のアドバイスも致します。

サマリー

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よくあるご質問

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調査レポートの納品までの日数はどの程度ですか?

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お支払方法の方法はどのようになっていますか?

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