「輸送管理システムの世界市場（2025年～2030年）」産業調査レポートを販売開始

2025年7月17日
H&Iグローバルリサーチ（株）

*****「輸送管理システムの世界市場：ソリューション別、導入形態別、輸送モード別（道路、鉄道）、最終用途別、地域別（2025年～2030年）」産業調査レポートを販売開始 *****

H&Iグローバルリサーチ株式会社（本社：東京都中央区）は、この度、Grand View Research社が調査・発行した「輸送管理システムの世界市場：ソリューション別、導入形態別、輸送モード別（道路、鉄道）、最終用途別、地域別（2025年～2030年）」市場調査レポートの販売を開始しました。輸送管理システムの世界市場規模、市場動向、市場予測、関連企業情報などが含まれています。

***** 調査レポートの概要 *****

1. 市場規模と成長予測
2024年のグローバル輸送管理システム（TMS）市場規模は約158億8,000万米ドルと推計され、2025年から2030年までの年間平均成長率（CAGR）は17.5%に達すると予測されています。これにより、2030年には市場規模が約415億7,000万米ドルに拡大すると見込まれています。
成長を牽引する主な要因としては、小売業・電子商取引（Eコマース）のグローバル展開、物流業務の自動化ニーズの高まり、国際貿易量の増加、およびAI・IoTなどの技術革新による新機能実装が挙げられます。これらの要因は、デジタル化の加速とともに、従来手作業で行われていた輸送計画・追跡・分析業務をTMSへ集約・自動化する動きを後押ししています。
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2. ソリューション別ハイライト
• 貨物・注文管理
2024年には売上高の25.7%を占める最大セグメントとなりました。受注から配送完了までのフローを一元管理し、在庫可視化やリアルタイム配送追跡を可能にすることで、注文エラーや配送遅延を削減し、顧客体験を向上させます。
• レポート＆アナリティクス
予測期間中は最も高いCAGRを記録すると予測されます。運賃コスト、燃料消費、経路効率などのデータを統合的に分析し、経営判断を支えるインサイトを提供。ダッシュボードやカスタマイズ可能なレポート機能は、運用効率化とコスト最適化を同時に実現します。
• ルート最適化
輸送距離や交通状況をリアルタイムに反映し、最適ルートを計算。配送時間の短縮と輸送コスト低減に寄与し、フリート稼働率の最大化を支えます。
• 可視化・追跡機能
GPS連携によるリアルタイム位置情報とIoTセンサー計測データを活用し、積荷温度や振動などの環境情報もモニタリング。ハイバリュー貨物や温度管理が必須の医薬品・食品輸送において不可欠な機能です。
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3. 導入形態別動向
• オンプレミス
セキュリティ要件やカスタマイズ性、高い制御性を求める大企業・製造業を中心に、2024年に最大の売上シェアを維持。既存ITインフラとの統合や社内運用ポリシーに適合する点が評価されています。
• クラウドベース
低初期コスト、スケーラビリティ、メンテナンス容易性を背景に、予測期間中に18.6%の高いCAGRで成長すると見込まれます。スタートアップや中小物流事業者に加え、大企業でもハイブリッド運用を含めたクラウド移行が進行中です。
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4. 輸送モード別インサイト
• 道路輸送
2024年に最大シェアを占めました。最終マイル配送の主要モードとして、柔軟な積み降ろしや都市部への高頻度配送に強みがあります。しかし、交通渋滞や道路インフラの制約がパフォーマンスに影響するため、リアルタイムデータによるダイナミックルーティングが不可欠です。
• 鉄道輸送
大量長距離貨物輸送で重要なモードであり、予測期間中に最も高いCAGRを記録すると予想されます。公共民間連携による貨物鉄道近代化と専用貨物ルートの整備が進むことで、TMS上での鉄道スケジューリング需要が増加します。
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5. 最終用途別セグメント
• 製造業
2024年にTMS導入のトップ用途となりました。部材調達から完成品出荷までのサプライチェーン可視化が進み、在庫最適化やリードタイム短縮を実現。
• 小売・Eコマース
急成長するEコマース市場では、顧客期待の高まりに応じた迅速配送と逆物流（返品管理）機能が重要視され、TMSの高度化を牽引しています。
• 物流・フォワーディング
第三者物流プロバイダー（3PL）は、複数顧客のオペレーションを統合管理するため、スケーラブルなTMSが必須。動的契約レート管理やマルチモーダル対応を強化する動きが顕著です。
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6. 地域別市場展望
• 北米
米国では小売・Eコマース事業者のTMS投資が活発で、AIを活用した需要予測・自動配車機能が差別化要因に。市場全体を牽引する中心地域です。
• 欧州
排出規制と都市部配送制限に対応するため、電動車両／ラストマイル配送最適化機能を備えたTMSが注目されています。
• アジア太平洋
中国・インドを筆頭にインフラ整備と物流革新が進行。中小規模の物流事業者向けクラウドTMSの普及が市場成長を促進します。特にAPAC地域ではIoTプラットフォーム連携の導入が拡大中です。
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7. 技術革新と将来トレンド
• AI・機械学習
需要予測、異常検知、輸送リスク評価などにAIを適用し、より精緻な計画・運用が可能に。予知保全や交通障害回避の自動化が進展中。
• IoTセンサー連携
車両・コンテナ・貨物へのセンサー搭載により、温度・振動・位置データをリアルタイムで取得。冷凍・化学品輸送など厳格な品質管理用途で必須機能です。
• ブロックチェーン
スマートコントラクトによる運送契約の自動執行、偽造防止物流証明など、サプライチェーンの透明性向上に貢献します。
• APIエコシステム
3PL、倉庫管理システム（WMS）、ERPなど複数システムとの双方向連携が標準化し、データのサイロ化を防ぎます。
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8. 課題とリスク
• 複雑な統合要件
既存ERPやWMSとのシームレス連携にはカスタマイズ開発が必要で、導入コストと期間の増大要因となります。
• データセキュリティ
クラウド移行に伴う機密情報・顧客データの保護が課題。GDPRやCCPAなど地域規制への準拠が求められます。
• レガシーシステムからの脱却
従来の手作業・紙ベース運用からの移行において、現場従業員の習熟や組織文化変革がボトルネックになるケースがあります。
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9. 今後の展望と戦略的示唆
1. ハイパーオートメーション
RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）とAIを組み合わせた全自動運用により、人的ミスの排除と運用コスト削減を実現する次世代TMSへの移行が加速。
2. サステナブルロジスティクス
CO₂排出量削減を支援する機能（EV車両対応、最適積載率計算）を強化し、ESG対応物流戦略に貢献。
3. プラットフォームエコシステム
APIハブとして複数ソリューションを連携し、物流パートナーとの協業プラットフォームを構築することで、サービス提供範囲の拡大を図る。
4. 中小事業者向けSaaSモデル
初期投資を抑えたサブスクリプション型SaaS提供により、従来TMS未導入の中小物流企業への普及を促進。

***** 調査レポートの目次(一部抜粋) *****

第1章　調査の背景・目的および方法論
1.1 レポートの背景と市場の重要性
 1.1.1 グローバル物流・サプライチェーンにおけるTMSの位置付け
 1.1.2 電子商取引拡大とオペレーション自動化のニーズ
1.2 レポートの目的とカバレッジ
 1.2.1 対象ソリューション定義（貨物管理、ルート最適化等）
 1.2.2 対象導入形態定義（オンプレミス／クラウド）
 1.2.3 対象輸送モード定義（道路、鉄道、海運、航空）
 1.2.4 対象最終用途・業種定義
 1.2.5 対象地域と分析期間（2025–2030年）
1.3 主要用語・定義
1.4 研究方法論
 1.4.1 一次調査（専門家インタビュー、アンケート）
 1.4.2 二次調査（統計データ、企業資料、業界レポート）
 1.4.3 市場規模推計手法（ボトムアップ／トップダウン）
 1.4.4 データ検証・品質管理プロセス
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第2章　エグゼクティブサマリー
2.1 グローバル市場ハイライト
 2.1.1 2024年実績市場規模と構成比
 2.1.2 2030年予測市場規模とCAGR
2.2 ソリューション別、導入形態別、モード別、用途別、地域別主要トレンド
2.3 主要成長ドライバーと抑制要因
2.4 競争環境サマリー
2.5 今後の注目ポイント
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第3章　市場動向とダイナミクス
3.1 成長ドライバー詳細分析
 3.1.1 Eコマース拡大による最終マイル配送需要
 3.1.2 グローバル貿易量増加とマルチモーダル配送の複雑化
 3.1.3 AI・IoT技術進化による可視化ニーズ
3.2 市場抑制要因および課題
 3.2.1 既存システムとの統合難易度
 3.2.2 高額なカスタマイズ開発コスト
 3.2.3 データセキュリティ・規制適合の複雑性
3.3 市場機会分析
 3.3.1 中小物流事業者向けSaaSモデルの普及余地
 3.3.2 ESG対応・サステナブルロジスティクス機能
 3.3.3 APIエコシステムによる横断コラボレーション
3.4 競争環境分析手法（Porterの五力、PESTEL等）
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第4章　ソリューション別市場分析
4.1 セグメントダッシュボード
4.2 貨物・注文管理ソリューション
 4.2.1 市場シェアと成長率（2020–2024年）
 4.2.2 主要機能と採用事例
4.3 ルート最適化ソリューション
 4.3.1 アルゴリズム別効果比較
 4.3.2 リアルタイム交通データ連携
4.4 可視化・追跡（トラッキング）機能
 4.4.1 IoTセンサー統合事例
 4.4.2 温度・振動モニタリング市場動向
4.5 レポート＆アナリティクスソリューション
 4.5.1 BIプラットフォーム連携
 4.5.2 予測分析・ダッシュボード機能
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第5章　導入形態別市場分析
5.1 セグメントダッシュボード
5.2 オンプレミス導入
 5.2.1 大企業・製造業の採用動向
 5.2.2 カスタマイズ要件と運用モデル
5.3 クラウドベース導入
 5.3.1 中小企業・3PL事業者の普及状況
 5.3.2 ハイブリッド／マルチクラウド戦略
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第6章　輸送モード別市場分析
6.1 セグメントダッシュボード
6.2 道路輸送TMS
 6.2.1 最終マイル配送最適化トレンド
 6.2.2 都市部向けダイナミックルーティング
6.3 鉄道輸送TMS
 6.3.1 貨物鉄道近代化プロジェクトとの連携
 6.3.2 スケジューリング最適化事例
6.4 海上・航空輸送TMS
 6.4.1 マルチモーダル統合管理
 6.4.2 ADR対応・セキュリティトラッキング
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第7章　最終用途別市場分析
7.1 セグメントダッシュボード
7.2 製造業向けTMS
 7.2.1 サプライチェーン可視化事例
 7.2.2 部材調達～出荷統合管理
7.3 小売・Eコマース向けTMS
 7.3.1 ラストマイル配送・返品フロー管理
 7.3.2 顧客体験向上機能
7.4 3PL／フォワーディング向けTMS
 7.4.1 動的レート／契約管理
 7.4.2 複数顧客オペレーション統合
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第8章　地域別市場分析
8.1 セグメントダッシュボード
8.2 北米市場分析
 8.2.1 米国：大手小売・物流企業の導入事例
 8.2.2 カナダ／メキシコ市場動向
8.3 欧州市場分析
 8.3.1 EU排出規制・都市配送制限対応機能
 8.3.2 英国／ドイツ／フランスの先進導入事例
8.4 アジア太平洋市場分析
 8.4.1 中国・インドのインフラ投資とTMS普及
 8.4.2 日本・韓国の高度自動化事例
8.5 中南米／中東・アフリカ市場分析
 8.5.1 インフラ整備と中小事業者ニーズ
 8.5.2 官民連携プロジェクト
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第9章　競争環境分析
9.1 主要プレイヤーマトリクス（売上規模 vs 技術力 vs 地域展開）
9.2 企業プロファイル
 9.2.1 Oracle Logistics Cloud
 9.2.2 SAP Transportation Management
 9.2.3 Blue Yonder (旧JDA)
 9.2.4 Manhattan Associates
 9.2.5 Descartes Systems
 9.2.6 その他注目ベンダー（MercuryGate, C.H. Robinson等）
9.3 M&A・提携動向
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第10章　技術革新・将来展望
10.1 AI／機械学習のTMS適用事例
10.2 IoTセンサー・ブロックチェーン連携
10.3 RPA／ハイパーオートメーション戦略
10.4 サステナブルロジスティクス機能
10.5 APIエコシステムとオープンプラットフォーム
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第11章　市場予測モデル・シナリオ分析
11.1 ベースケース予測（2025–2030年）
 11.1.1 総市場規模推移
 11.1.2 セグメント別シェア予測
11.2 シナリオ分析
 11.2.1 楽観シナリオ（Eコマース／デジタル化加速）
 11.2.2 悲観シナリオ（経済減速／規制強化）
11.3 感度分析（コスト変動・規制変更影響度）
11.4 マクロ経済インパクト評価
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第12章　ケーススタディ
12.1 大手小売企業によるTMS導入によるコスト削減事例
12.2 グローバル3PLによるマルチモーダル統合管理事例
12.3 新興アジア企業のクラウドTMS事例
12.4 ハイパーオートメーション適用による運用時間短縮事例
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付録
A. 用語集
B. 図表一覧
C. データテーブル（原資料値）
D. 参考文献
E. 調査会社プロフィール

※「輸送管理システムの世界市場：ソリューション別、導入形態別、輸送モード別（道路、鉄道）、最終用途別、地域別（2025年～2030年）」調査レポートの詳細紹介ページ
⇒https://www.marketreport.jp/transportation-management-system-market

※その他、Grand View Research社調査・発行の市場調査レポート一覧
⇒https://www.marketreport.jp/grand-view-research-reports-list

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