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공급망 및 물류용 에이전트 AI 시장 : 시장 점유율 분석, 업계 동향 및 통계, 성장 예측(2026-2031년)

Agentic AI In The Supply Chain And Logistics - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2026 - 2031)

발행일: | 리서치사: 구분자 Mordor Intelligence | 페이지 정보: 영문 | 배송안내 : 2-3일 (영업일 기준)

    
    
    




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공급망 및 물류용 에이전트 AI 시장은 2026년 98억 6,000만 달러로 평가되었고, 2031년까지 178억 4,000만 달러로 성장이 전망되며, 동기 사이에서 CAGR 12.59%로 확대될 것으로 예측됩니다.

Agentic AI In The Supply Chain And Logistics-Market-IMG1

본 보고서는 컴포넌트별(소프트웨어 플랫폼 등), 용도별(수요 예측 및 계획, 창고 및 풀필먼트 최적화 등), 산업 분야별(소매 및 전자상거래, 제조, 식음료 등), 도입 모델별(클라우드 기반, 온프레미스형, 하이브리드형) 및 지역별로 분류되어 있습니다. 시장 전망은 금액(달러) 기준으로 제시되어 있습니다.

세계의 공급망 및 물류용 에이전트 AI 시장 동향 및 인사이트

AI 에이전트가 통합된 클라우드 네이티브 SCM 플랫폼의 급속한 확산

각 클라우드 하이퍼스케일러 기업들은 현재 공급망 솔루션의 일환으로 멀티 에이전트 도구를 제공하고 있으며, 이를 통해 통합의 장벽이 제거되고 의사결정 지연 시간이 수 시간에서 수 초로 단축되고 있습니다. 아마존 웹 서비스(AWS)는 2025년 5월 'Connect Decisions'를 도입했으며, Oracle과 SAP도 이에 발맞추어 수요 예측, 화물 예약, 통관 서류 작성을 위한 내장 에이전트를 제공했습니다. 사내에 AI 인력을 보유하지 않은 중견 기업은 구독 플랜을 통해 이러한 기능을 활용할 수 있지만, 자체 클라우드 내에 의사결정 이력이 축적되면 플랫폼에 대한 락인 위험이 높아집니다.

인력 부족이 창고 자동화 투자를 가속화하고 있습니다.

낮은 실업률과 높은 이직률로 인해 물류 사업자들은 멀티 에이전트 프레임워크로 제어되는 자율 주행 로봇이나 휴머노이드 시스템의 도입을 서두르고 있습니다. UPS는 2025년에 AI 기반 하역 설비에 1억 2,000만 달러를 투자할 예정이며, GXO Logistics는 여러 거점에서 Dexterity 및 Agility Robotics의 시범 도입 후 생산성이 22% 향상되었다고 보고했습니다. 부동산 설계 기준은 로봇에 적합한 레이아웃으로 전환되고 있으며, 자동화된 워크플로우에 대응할 수 없는 구식 시설들은 점차 뒤처지고 있습니다.

기존 ERP 및 TMS 시스템과의 높은 통합 비용

중견 시장의 많은 사업자들은 여전히 배치 갱신을 사용하는 모놀리식 데이터베이스에 의존하고 있어, 다중 에이전트 AI 시스템을 위한 이벤트 주도형 스트림과 같은 첨단 기술을 도입하는 데 한계가 있습니다. 이러한 시스템으로의 전환에는 물류 네트워크 하나당 500만 달러에서 2,000만 달러에 달하는 막대한 비용이 소요되며, 도입 과정에 최대 3년이 걸릴 수도 있습니다. 또한, 각 에이전트 플랫폼은 독자적인 온톨로지를 채택하고 있기 때문에 맞춤형 미들웨어 솔루션의 개발이 필요합니다. 이러한 요건은 도입 과정을 더욱 복잡하게 만들며, 이러한 전환을 효과적으로 관리할 자원을 갖춘 대기업과 그 속도를 따라가기에 어려움을 겪는 중소기업 간의 생산성 격차를 확대시키고 있습니다.

부문별 분석

공급망 및 물류 분야의 에이전트형 AI 시장에서 AI 기반 소프트웨어는 2025년 총 매출의 57.81%를 차지했습니다. 엣지 추론과 로봇공학의 융합이 진전됨에 따라, 공급망 및 물류 시장 내 에이전트형 AI 하드웨어 시장 규모는 13.19%라는 더 빠른 속도로 성장할 전망입니다. 반도체 가격 하락과 사전 통합된 센서 스택 덕분에 투자 회수 기간이 단축되어, 지역 물류 업체들에게도 자율 주행 지게차와 비전 유도형 피킹 시스템이 현실적인 선택지가 되어가고 있습니다. 통합 업체가 레거시 시스템 개조, 수직형 에이전트 조정 및 관리자 교육을 수행함에 따라 서비스 수익이 증가하고 있습니다. 소프트웨어 제품군은 종량제 요금제 및 기존 클라우드 관련 서비스로부터 계속해서 혜택을 받고 있기 때문에 여전히 많은 신규 시장 진출기업들에게 진입의 발판이 되고 있습니다.

기업은 자사 플랫폼에 통합된 오케스트레이션 로직을 신뢰할 수 있게 되면 하드웨어를 도입합니다. Jetson 기반 로봇과 Gaudi 기반 컨베이어에는 주요 클라우드 SCM 제품군에 통합할 수 있는 레퍼런스 에이전트가 포함되어 있어 통합에 드는 노력을 줄여줍니다. 이를 통해 하이퍼스케일러는 구독형 소프트웨어와 인증된 디바이스 생태계 양쪽에서 수익화를 도모하는 한편, 로봇 업체는 특수한 그리퍼 설계, 센서 융합, 안전 인증을 통해 차별화를 꾀합니다.

수요 예측은 소매업체와 제조업체 대다수가 시계열 모델이나 인과 모델에 필요한 데이터를 이미 수집하고 있기 때문에 2025년 비중에서 35.83%를 차지했습니다. 그러나 인구 밀집 도시, 당일 배송에 대한 기대, 노동력 부족이 겹치는 가운데, 라스트 마일 오케스트레이션 시장은 13.79%라는 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 보일 것으로 전망됩니다. 페덱스의 시범 프로젝트에서는 RFID와 경로 계획 에이전트가 차량과 보행 로봇을 연동함으로써 배송 비용을 15% 절감하는 데 성공했습니다. 미국의 창고 연간 교체율이 43%를 넘어섰고, 2025년에는 40만 건의 공실이 발생할 것으로 예상에 따라, 창고 최적화는 여전히 핵심 분야입니다.

벤치마크 데이터셋을 통해 공급업체의 성과가 표준화됨에 따라, 조달 에이전트의 활용이 확대되고 있습니다. 한편, 탄소 배출에 대한 의식이 높은 차량 경로 계획에서는 지속가능성에 관한 규제 요건을 충족하기 위해 실시간 배출량 데이터가 반영되어 있습니다. 역물류와 크로스 도킹은 여전히 틈새 시장이지만, 전자상거래 반품 및 순환 경제의 흐름에 따라 점차 확대되고 있습니다. 각 하위 부문은 서로 다른 데이터 모달리티를 활용하고 있지만, 수작업으로 인한 병목 현상을 해소하기 위해서는 모든 측면에서 다중 에이전트에 의한 조정이 필요합니다.

지역별 분석

북미는 성숙한 클라우드 인프라와 아마존, UPS, FedEx의 조기 도입 덕분에 2025년 매출의 41.83%를 차지했습니다. 국내 반도체 제조에 대한 공공 부문의 인센티브 또한 엣지 하드웨어 생태계의 확장을 뒷받침하고 있습니다. 유럽의 성장세는 완만하지만, 이는 EU AI법에 따른 문서 작성 부담이 증가했기 때문입니다. 다만, 탄소 배출 저감을 중시하는 노선 설정에 대한 보조금이 규정 준수 비용을 부분적으로 상쇄하고 있습니다.

아시아태평양은 중국, 인도, 일본이 500억 달러가 넘는 국가 AI 자금을 국내 하드웨어 및 대규모 언어 모델에 투자하고 있어, 2031년까지 연평균 성장률(CAGR) 13.59%로 가장 높은 성장률을 보일 것으로 전망됩니다. 중국 국무원(국무원)은 공급망 관련 용도를 중점 분야로 지정했으며, 이에 따라 각 성에서 스마트 항만 및 보세 구역의 물류에 대해 보조금을 지급하고 있습니다. 인도의 스타트업 업계는 중소 제조업체를 대상으로 자율형 조달 도구를 제공하고 있으며, 일본에서는 노동력 고령화로 인해 물류 센터에 로봇 도입이 가속화되고 있습니다.

남미에서는 브라질의 전자상거래 이용자가 인구의 절반을 넘어섰으며, 상파울루와 리우데자네이루에서 자율 배송에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 아르헨티나에서는 거시경제의 변동에도 불구하고 AI를 활용한 화물 매칭이 추진되고 있지만, 일부 지역의 광대역 환경이 제한적이어서 클라우드 보급은 더딘 양상을 보이고 있습니다. 중동 및 아프리카는 여전히 초기 단계이지만, 아랍에미리트(UAE)와 사우디아라비아에서는 다각화 전략에 부합하는 국가 물류 회랑에 자율형 AI가 통합되어 있습니다.

기타 혜택 :

  • 엑셀 형식 시장 예측(ME) 시트
  • 3개월간의 애널리스트 지원

자주 묻는 질문

  • 공급망 및 물류용 에이전트 AI 시장의 현재와 미래 규모는 어떻게 되나요?
  • AI 에이전트가 통합된 클라우드 네이티브 SCM 플랫폼의 확산은 어떤 영향을 미치고 있나요?
  • 물류 사업자들이 창고 자동화에 투자하는 이유는 무엇인가요?
  • 기존 ERP 및 TMS 시스템과의 통합 비용은 얼마나 되나요?
  • 공급망 및 물류 분야의 AI 기반 소프트웨어의 시장 점유율은 어떻게 되나요?
  • 아시아태평양 지역의 공급망 및 물류용 에이전트 AI 시장 성장 전망은 어떤가요?
  • 북미 지역의 공급망 및 물류용 에이전트 AI 시장의 특징은 무엇인가요?

목차

제1장 서론

제2장 조사 방법

제3장 주요 요약

제4장 시장 구도

제5장 시장 규모 및 성장 예측

제6장 경쟁 구도

제7장 시장 기회 및 향후 전망

AJY 26.06.22

According to Mordor Intelligence, the agentic AI market in the supply chain and logistics market is expected to grow from USD 9.86 billion in 2026 to USD 17.84 billion by 2031, expanding at a CAGR of 12.59% over the same period.

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This report is Segmented by Component (Software Platforms, and More), Application (Demand Forecasting and Planning, Warehouse and Fulfillment Optimization, and More), Industry Vertical (Retail and E-Commerce, Manufacturing, Food and Beverage, and More), Deployment Model (Cloud-Based, On-Premise, and Hybrid), and Geography. The Market Forecasts are Provided in Terms of Value (USD).

Global Agentic AI In The Supply Chain And Logistics Market Trends and Insights

Rapid Adoption of Cloud-Native SCM Platforms With Embedded AI Agents

Cloud hyperscalers now ship multi-agent tools as part of their supply-chain suites, removing integration friction and cutting decision latency from hours to seconds. Amazon Web Services introduced Connect Decisions in May 2025, while Oracle and SAP followed with embedded agents for demand sensing, freight booking, and customs documentation. Mid-market enterprises lacking in-house AI talent can activate these capabilities through subscription tiers, though platform lock-in risk increases once decision histories accumulate inside proprietary clouds.

Labor Shortages Accelerating Warehouse Automation Investments

Low unemployment and high worker turnover push logistics operators to deploy autonomous mobile robots and humanoid systems controlled by multi-agent frameworks. UPS directed USD 120 million toward AI-driven unloading equipment in 2025, and GXO Logistics reported 22% productivity gains after rolling out Dexterity and Agility Robotics pilots across several sites. Real estate design norms are shifting toward robot-friendly layouts, marginalizing legacy facilities that cannot accommodate automated workflows.

High Integration Costs With Legacy ERP and TMS Systems

Most mid-market operators continue to rely on monolithic databases that use batch updates, which limits their ability to adopt advanced technologies such as event-driven streams for multi-agent AI systems. Transitioning to such systems involves high costs, ranging from USD 5 million to USD 20 million per distribution network, and the implementation process can take up to 3 years. Additionally, each agent platform employs its own proprietary ontologies, necessitating the development of custom middleware solutions. This requirement further complicates the adoption process and exacerbates the productivity disparities between large enterprises, which have the resources to manage such transitions effectively, and smaller enterprises, which often struggle to keep pace.

Other drivers and restraints analyzed in the detailed report include:

  1. Declining Sensor and Compute Costs Enabling Affordable AI-Enabled Hardware
  2. Surging Demand for Explainable Agent Governance Frameworks Post EU AI Act
  3. Data Privacy and Sovereignty Regulations Increasing Compliance Burdens

For complete list of drivers and restraints, kindly check the Table Of Contents.

Segment Analysis

AI-driven software captured 57.81% of the total 2025 revenue in the agentic AI market for supply chain and logistics. The agentic AI in the supply chain and logistics market size for hardware is on course to grow faster at 13.19% as edge inference converges with robotics. Falling chip prices and pre-integrated perception stacks shorten payback periods, bringing autonomous forklifts and vision-guided picking within reach of regional carriers. Services revenue scales as integrators retrofit legacy systems, tune vertical agents, and train supervisors. Software suites continue to benefit from consumption pricing and pre-existing cloud relationships, so they remain the entry point for most newcomers.

Enterprises adopt hardware once they trust the orchestration logic resident in their platforms. Jetson-powered robots and Gaudi-based conveyors are bundled with reference agents that slot into leading cloud SCM suites, shrinking integration effort. Hyperscalers thus monetize both subscription software and certified device ecosystems, while robotics vendors differentiate on specialized gripper design, sensor fusion, and safety certifications.

Demand forecasting led 2025 allocation at 35.83% because most retailers and manufacturers already collect the data needed for time-series and causal models. Last-mile orchestration, however, will log the fastest 13.79% CAGR as dense cities, same-day expectations, and labor shortages collide. FedEx pilots achieve 15% reductions in delivery costs when RFID and route-planning agents coordinate vehicles and sidewalk robots. Warehouse optimization remains a core area, as annual U.S. warehouse turnover exceeded 43% and 400,000 vacancies in 2025.

Procurement agents gain traction as benchmark datasets standardize supplier performance, while carbon-aware fleet routing embeds real-time emissions data to satisfy sustainability mandates. Reverse logistics and cross-docking remain niche but rise gradually with e-commerce returns and circular-economy rules. Each sub-segment taps different data modalities, yet all require multi-agent coordination to eliminate manual bottlenecks.

Geography Analysis

North America accounted for 41.83% of 2025 revenue, thanks to mature cloud infrastructure and early adoption by Amazon, UPS, and FedEx. Public-sector incentives for domestic semiconductor fabrication also support the expansion of the edge hardware ecosystem. Europe grows more slowly because the EU AI Act adds documentation overhead, though carbon-aware routing subsidies partially offset compliance costs.

Asia-Pacific is forecast to post the fastest 13.59% CAGR through 2031 as China, India, and Japan channel more than USD 50 billion in sovereign AI funding into domestic hardware and large language models. China's State Council earmarked supply-chain applications, prompting provincial grants for smart ports and bonded-zone logistics. India's startup scene brings agentic procurement tools to small manufacturers, and Japan's aging workforce propels robot adoption in distribution centers.

South America advances as Brazilian e-commerce surpasses half the population, spurring demand for autonomous delivery in Sao Paulo and Rio de Janeiro. Argentina pursues AI-guided freight matching despite macro volatility, while limited broadband in parts of the region slows cloud uptake. The Middle East and Africa remain early-stage, yet the United Arab Emirates and Saudi Arabia fold agentic AI into national logistics corridors aligned with diversification strategies.

  1. SAP SE
  2. Oracle Corporation
  3. Microsoft Corporation
  4. Amazon.com Inc.
  5. IBM Corporation
  6. NVIDIA Corporation
  7. Blue Yonder Group Inc.
  8. Manhattan Associates Inc.
  9. Kinaxis Inc.
  10. Coupa Software Inc.
  11. GXO Logistics Inc.
  12. Locus Robotics Corp.
  13. Raft Technologies Ltd.
  14. OneTrack AI Inc.
  15. AgentChain Inc.
  16. Beamup AI Inc.
  17. Glacis Inc.
  18. Experidium Inc.
  19. AGENSTRUM Labs B.V.
  20. JASCI Software Inc.

Additional Benefits:

  • The market estimate (ME) sheet in Excel format
  • 3 months of analyst support

TABLE OF CONTENTS

1 INTRODUCTION

  • 1.1 Study Assumptions and Market Definition
  • 1.2 Scope of the Study

2 RESEARCH METHODOLOGY

3 EXECUTIVE SUMMARY

4 MARKET LANDSCAPE

  • 4.1 Market Overview
  • 4.2 Market Drivers
    • 4.2.1 Rapid Adoption of Cloud-Native SCM Platforms With Embedded AI Agents
    • 4.2.2 Labor Shortages Accelerating Warehouse Automation Investments
    • 4.2.3 Declining Sensor and Compute Costs Enabling Affordable AI-Enabled Hardware
    • 4.2.4 Surging Demand for Explainable Agent Governance Frameworks Post EU AI Act
    • 4.2.5 Rising Usage of Real-Time Emissions Data for Carbon-Aware Routing Incentives
    • 4.2.6 Emergence of Autonomous Multi-Agent Benchmark Datasets Standardizing Procurement KPIs
  • 4.3 Market Restraints
    • 4.3.1 High Integration Costs With Legacy ERP and TMS Systems
    • 4.3.2 Data Privacy and Sovereignty Regulations Increasing Compliance Burdens
    • 4.3.3 Scarcity of Domain-Specific Simulation Sandboxes Limiting RL Agent Training
    • 4.3.4 Enterprise Change-Management Fatigue From Multi-Agent Workflow Overhauls
  • 4.4 Impact of Macroeconomic Factors on the Market
  • 4.5 Industry Value Chain Analysis
  • 4.6 Regulatory Landscape
  • 4.7 Technological Outlook
  • 4.8 Porter's Five Forces Analysis
    • 4.8.1 Bargaining Power of Suppliers
    • 4.8.2 Bargaining Power of Buyers
    • 4.8.3 Threat of New Entrants
    • 4.8.4 Threat of Substitutes
    • 4.8.5 Intensity of Competitive Rivalry

5 MARKET SIZE AND GROWTH FORECASTS (VALUE)

  • 5.1 By Component
    • 5.1.1 Software Platforms
    • 5.1.2 AI-Enabled Hardware Systems
    • 5.1.3 Services (Integration and Consulting)
  • 5.2 By Application
    • 5.2.1 Demand Forecasting and Planning
    • 5.2.2 Warehouse and Fulfillment Optimization
    • 5.2.3 Transportation Routing and Fleet Management
    • 5.2.4 Procurement and Sourcing Automation
    • 5.2.5 Last-Mile Delivery Orchestration
    • 5.2.6 Other Applications
  • 5.3 By Industry Vertical
    • 5.3.1 Retail and E-Commerce
    • 5.3.2 Manufacturing
    • 5.3.3 Food and Beverage
    • 5.3.4 Healthcare and Pharmaceuticals
    • 5.3.5 Automotive
    • 5.3.6 Other Industry Verticals
  • 5.4 By Deployment Model
    • 5.4.1 Cloud-Based
    • 5.4.2 On-Premise
    • 5.4.3 Hybrid
  • 5.5 By Geography
    • 5.5.1 North America
      • 5.5.1.1 United States
      • 5.5.1.2 Canada
      • 5.5.1.3 Mexico
    • 5.5.2 South America
      • 5.5.2.1 Brazil
      • 5.5.2.2 Argentina
      • 5.5.2.3 Rest of South America
    • 5.5.3 Europe
      • 5.5.3.1 United Kingdom
      • 5.5.3.2 Germany
      • 5.5.3.3 France
      • 5.5.3.4 Italy
      • 5.5.3.5 Spain
      • 5.5.3.6 Rest of Europe
    • 5.5.4 Asia-Pacific
      • 5.5.4.1 China
      • 5.5.4.2 Japan
      • 5.5.4.3 India
      • 5.5.4.4 South Korea
      • 5.5.4.5 Rest of Asia-Pacific
    • 5.5.5 Middle East and Africa
      • 5.5.5.1 Middle East
        • 5.5.5.1.1 United Arab Emirates
        • 5.5.5.1.2 Saudi Arabia
        • 5.5.5.1.3 Rest of Middle East
      • 5.5.5.2 Africa
        • 5.5.5.2.1 South Africa
        • 5.5.5.2.2 Egypt
        • 5.5.5.2.3 Rest of Africa

6 COMPETITIVE LANDSCAPE

  • 6.1 Market Concentration
  • 6.2 Strategic Moves
  • 6.3 Market Share Analysis
  • 6.4 Company Profiles (includes Global Level Overview, Market Level Overview, Core Segments, Financials as available, Strategic Information, Market Rank/Share, Products and Services, Recent Developments)
    • 6.4.1 SAP SE
    • 6.4.2 Oracle Corporation
    • 6.4.3 Microsoft Corporation
    • 6.4.4 Amazon.com Inc.
    • 6.4.5 IBM Corporation
    • 6.4.6 NVIDIA Corporation
    • 6.4.7 Blue Yonder Group Inc.
    • 6.4.8 Manhattan Associates Inc.
    • 6.4.9 Kinaxis Inc.
    • 6.4.10 Coupa Software Inc.
    • 6.4.11 GXO Logistics Inc.
    • 6.4.12 Locus Robotics Corp.
    • 6.4.13 Raft Technologies Ltd.
    • 6.4.14 OneTrack AI Inc.
    • 6.4.15 AgentChain Inc.
    • 6.4.16 Beamup AI Inc.
    • 6.4.17 Glacis Inc.
    • 6.4.18 Experidium Inc.
    • 6.4.19 AGENSTRUM Labs B.V.
    • 6.4.20 JASCI Software Inc.

7 MARKET OPPORTUNITIES AND FUTURE OUTLOOK

  • 7.1 White-Space and Unmet-Need Assessment
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