グリーン・ロジスティクス は、配送やロジスティクスの手順が環境に与える影響を減らすことを目的に、気候変動に関連する排出量の削減、ゴミ処理や一般廃棄物の管理、リサイクル可能な製品の使用などを積極的にすすめることである。グリーン・ロジスティクスは環境に優しい流通、倉庫、輸送に焦点を当て、ルートの最適化、電気自動車の運転、効果的なゴミ処理など、環境に優しい方法が含まれる。この戦略は、環境責任と経済効率のバランスをとることで、世界中の企業に利益をもたらしている。
世界中の政府は、企業にカーボンフットプリントの削減を促し、排出ガス、燃料効率、廃棄物管理に関する対策を広げることで、潜在的な影響を回避することと同時に、最先端技術やソリューションの市場成長を後押ししている。
企業はグリーン・ロジスティクス技術を採用することで競合他社に対する優位性を獲得し、増大する消費者の需要を満たすための戦略的ツールとして、グリーン・ロジスティクスを採用している。この環境に配慮したパラダイムシフトは、環境への有害な影響を軽減しようとするだけでなく、さまざまなビジネスプロセス、組織構造、サプライチェーンの構成要素に影響を与えている。
物流企業は、燃費基準や炭素排出制限といった環境要件が厳しくなるため、よりクリーンな技術の導入と業務の合理化を迫られている。 これがグリーン物流市場の成長を後押ししている。
物流業界では、電気自動車（EV）、代替燃料、ルート最適化ソフトウェア、倉庫の自動化などの技術革新が生産性を向上させ、排出量を削減している。企業は、ガソリン価格の変動による燃料消費を最小限に抑えるため、低燃費車への投資や配送ルートの改善を奨励されている。
物流プロセスを追跡、監視、合理化するための高度なITシステムは生産性を高め、排出量を削減するために不可欠だが、ソフトウェアやハードウェアにはさまざまな課題がある。スマートロジスティクスは、ロジスティクス分野における先進技術、AI／生成AI、データ分析、自動化 の応用を包含し、サプライチェーンプロセスの最適化を目指している。この統合には、相互接続されたシステムやデバイスが関与し、物流業務におけるリアルタイムのモニタリング、分析、意思決定を可能にする。AI／生成AIを使って物流ルートを最適化することで、総移動距離を大幅に削減し、輸送コストの大幅な削減につながる。
全体として、物流における自動化の導入は、従来のサプライチェーンをインテリジェントで相互接続されたデータ主導型システムへと進化させる上で重要な役割を果たす。このシステムは、スマートロジスティクスの概念を支えるものである。
本白書は、これらの最新トレンドを含め、グリーンロジスティクス、グリーンサプライチェーン、物流AI・サプライチェーンAI関連の各分野について、注目ポイント、プロジェクト動向、規準動向、注目市場、近況、最新技術動向、業界動向を網羅的に取り上げて解説したものである。
内容編成（目次）
序
第1章 物流AI・サプライチェーンAI／グリーンロジスティクス・グリーンサプライチェーン分野における注目ポイント：近況・最新技術・業界動向の要約
1-1 グリーン物流（グリーン・ロジスティクス）／事業環境・事業特性・最新の業界動向
［1］ グリーン・ロジスティクスの市場規模と予測
［2］ グリーン物流市場の要点
［3］ 市場概要
［4］ グリーン物流市場の動向
［5］ グリーン物流市場の事業の事業の事業の事業の成長要因
［6］ 市場の重要ファクター別分析
［7］ ビジネスタイプのインサイト
［8］ オペレーション・モード インサイト
［9］ 最終用途のインサイト
［10］ 地域インサイト
［11］最近の動向
1-2 フォース・パーティー・ロジスティクス／事業環境・事業特性・最新の業界動向
［1］ フォース・パーティー・ロジスティクス市場規模
［2］ フォースパーティ物流市場の主な要点
［3］ 市場概要
［4］ 市場の重要ファクター別分析
［5］ タイプ別インサイト
［6］ エンドユーザー別インサイト
［7］ 最近の動向
1-3 ケミカルロジスティクス／事業環境・事業特性・最新の業界動向
［1］ ケミカル・ロジスティクスの市場規模・成長予測
［2］ ケミカル・ロジスティクス市場の要点
［3］ ケミカル・ロジスティクス事業環境・事業特性
［4］ 交通手段の分析
［5］ サービス分析
［6］ エンドユーザー分析
［7］ 最近の動向
1-4 流通オートメーション／事業環境・事業特性・最新の業界動向
［1］ 流通オートメーションの市場規模・成長予測
［2］ 流通オートメーション市場の事業の事業の事業の事業の成長要因
［3］ タイプ別インサイト
［4］ 用途別インサイト
［5］ コンポーネント・インサイト
［6］ 流通オートメーション市場の企業
［7］ 最近の動向
1-5 欧州物流自動化／事業環境・事業特性・最新の業界動向
［1］ 欧州ロジスティクス自動化市場規模・成長予測
［2］ 欧州物流自動化事業環境・事業特性
［3］ 欧州物流自動化市場の重要ファクター別分析
［4］ タイプ別インサイト
［5］ コンポーネント・インサイト
［6］ 組織規模のインサイト
［7］ 貨物輸送モードのインサイト
［8］ 用途別インサイト
［9］ エンドユーザー別インサイト
［10］ 最近の動向
1-6 水素貯蔵タンク輸送／事業環境・事業特性・最新の業界動向
［1］ 水素貯蔵タンクと輸送の市場規模・成長予測
［2］ 水素貯蔵タンクと輸送事業環境・事業特性
［3］ 水素貯蔵タンクと輸送市場の重要ファクター別分析
［4］ マテリアル・インサイト
［5］ 圧力に関するインサイト
［6］ 最近の動向
［7］ 水素貯蔵タンクと輸送市場の企業
1-7 輸送用複合材料／事業環境・事業特性・最新の業界動向
［1］ 輸送用複合材料の市場規模
［2］ 輸送用複合材料事業環境・事業特性
［3］ 輸送用複合材料の市場の重要ファクター別分析
［4］ 樹脂インサイト
［5］ 製造工程のインサイト
［6］ ファイバー・インサイト
［7］ 輸送タイプのインサイト
［8］ 用途別インサイト
［9］ 最近の動向
第2章 物流AI・サプライチェーンAI／グリーンロジスティクス・グリーンサプライチェーン関連注目市場
2-1 グリーン物流（グリーン・ロジスティクス）／市場・事業機会・参入企業
［1］ グリーン・ロジスティクスの市場規模と予測
［2］ 市場概要
［3］ グリーン物流市場の動向
［4］ グリーン物流市場の事業の事業の事業の事業の成長要因
［5］ 市場の重要ファクター別分析
［6］ ビジネスタイプのインサイト
［7］ オペレーション・モード インサイト
［8］ 最終用途のインサイト
［9］ 地域インサイト
［10］ グリーン物流市場企業
［11］ 最近の動向
2-2 フォース・パーティー・ロジスティクス／市場・事業機会・参入企業
［1］ フォース・パーティー・ロジスティクス市場規模
［2］ 市場概要
［3］ 市場の重要ファクター別分析
［4］ タイプ別インサイト
［5］ エンドユーザー別インサイト
［6］ 主な企業
［7］ 最近の動向
2-3 ケミカルロジスティクス／市場・事業機会・参入企業
［1］ ケミカル・ロジスティクスの市場規模・成長予測
［2］ ケミカル・ロジスティクス市場の概要
［3］ 交通手段の分析
［4］ サービス分析
［5］ エンドユーザー分析
［6］ ケミカル・ロジスティクス市場参入企業
［7］ 最近の動向
2-4 流通オートメーション／市場・事業機会・参入企業
［1］ ディストリビューション・オートメーション市場規模・成長予測
［2］ 市場概要
［3］ 流通オートメーション市場の事業の事業の事業の事業の成長要因
［4］ タイプ別インサイト
［5］ 用途別インサイト
［6］ コンポーネント・インサイト
［7］ 流通オートメーション市場の企業
［8］ 最近の動向
2-5 欧州物流自動化／市場・事業機会・参入企業
［1］ 欧州ロジスティクス自動化市場規模・成長予測
［2］ 欧州物流自動化市場の概要
［3］ 欧州物流自動化市場の重要ファクター別分析
［4］ タイプ別インサイト
［5］ コンポーネント・インサイト
［6］ 組織規模のインサイト
［7］ 貨物輸送モードのインサイト
［8］ 用途別インサイト
［9］ エンドユーザー別インサイト
［10］ 最近の動向
［11］ 欧州物流自動化市場の企業
2-6 水素貯蔵タンク輸送／市場・事業機会・参入企業
［1］ 水素貯蔵タンクと輸送の市場規模・成長予測
［2］ 水素貯蔵タンクと輸送の市場概要
［3］ 水素貯蔵タンクと輸送市場の重要ファクター別分析
［4］ マテリアル・インサイト
［5］ 圧力に関するインサイト
［6］ 最近の動向
［7］ 水素貯蔵タンクと輸送市場の企業
2-7 輸送用複合材料／市場・事業機会・参入企業
［1］ 輸送用複合材料の市場規模
［2］ 輸送用複合材料市場の概要
［3］ 輸送用複合材料の市場の重要ファクター別分析
［4］ 樹脂インサイト
［5］ 製造工程のインサイト
［6］ ファイバー・インサイト
［7］ 輸送タイプのインサイト
［8］ 用途別インサイト
［9］ 輸送用複合材料市場の企業
［10］ 最近の動向
第3章 ロジスティクスにおける自動化・効率化のアプローチ別課題
3-1 背景
3-2 概説
3-3 ロジスティクス自動化とAI
3-4 ロジスティクス自動化と機械学習
3-5 ロジスティクス自動化とディープラーニング
3-6 ロボットによる物流効率化
第4章 AIによるスマート・ロジスティクス
4-1 概説
4-2 スマート・ロジスティクスにおけるAI、ML、DL適用のフレームワーク
4-3 ケーススタディ
［1］ DHL
［2］ シーメンス・モビリティ
［3］ Aitheon
［4］ Presenso
［5］ SkyPlanner APS
第5章 生成AIを活用した物流ルートの合理化
5-1 概説
5-2 ロジスティクスにおけるAIの影響力の増大
5-3 サプライチェーン・マネジメントにおけるAIによるイノベーション
5-4 サプライチェーンマネジメント（SCM）における生成AIの活用
第6章 物流ネットワークの頑健性・接続性改善と最適化
6-1 概説
6-2 ロバストなネットワークトポロジー構築
6-3 ロジスティクスネットワークの頑健性の測定
6-4 物流ネットワークのロバスト性を向上させる方法
6-5 人工Physarum群システム（APS）
第7章 AIによる持続可能な基準を用いたロジスティクス最適化
7-1 持続可能性基準がロジスティクス最適化に及ぼす影響
7-2 持続可能なロジスティクスを推進する最重要課題
7-3 持続可能なロジスティクスの実現における主要課題
7-4 ロジスティクス・ネットワーク設計問題（LNDP）
7-5 持続可能な物流におけるAIの統合
7-6 実世界での応用 ケーススタディ
7-7 AI駆動型ロジスティクス最適化における現在の傾向・近未来の展開
第8章 AI・AR（拡張現実）・ブロックチェーン・IoTによるフードロジスティクスのイノベーション
8-1 概説
8-2 ロボット工学とオートメーション
8-3 IoTによるロジスティクス効率化
8-4 クラウド活用によるロジスティクス効率化
8-5 ブロックチェーンとロジスティクス効率化
8-6 AIによるロジスティクス効率化
8-7 3Dプリンティングとロジスティクス効率化
8-8 拡張現実（AR）とロジスティクス効率化
第9章 スマートサプライチェーンにおけるIoTとAIの統合
9-1 概説
9-2 IoTとAIの組み合わせで得られるメリット
9-3 AIとIoTベースのサプライチェーン
9-4 IoTベースのサプライチェーンAIにおける課題
9-5 IoTベースのサプライチェーンAIの課題
第10章 ロジスティクス自動化／ロジスティクス・ロボット
10-1 概説
10-2 倉庫ロジスティクスと分散型マルチロボット
10-3 関連研究
第11章 運搬・物流支援ロボット
11-1 運搬・物流ロボットの発展
11-2 商品自動集配ロボット
11-3 ヒト追従型台車型ロボット
11-4 ロボット倉庫
11-5 物流ロボットにおけるAIの効果
11-5 AI搭載の物流ロボットにおける課題
11-7 物流ロボットにおけるAIの今後の動向
11-8 生成AIと輸送およびロジスティクス
第12章 コンテナ輸送の組織化・自動化
12-1 概説
12-2 コンテナ列車の編成と移動のプロセス管理
