世界のスマートショッピングカート市場規模/シェア/動向分析レポート：カート種類別、用途別、販売形態別（～2030年）

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市場概要

スマートショッピングカート市場規模は、予測期間中に年平均成長率（CAGR）34.4％で拡大し、2025年の3億2600万米ドルから2030年には14億2310万米ドルに達すると予測されている。AI、コンピュータービジョン、エッジコンピューティング、センサー技術における継続的な革新により、スマートカートソリューションはより正確で信頼性が高く、かつ手頃な価格になりつつあります。これらの技術が成熟しコスト効率が向上するにつれ、より幅広い小売業者による普及が現実的となり、市場のさらなる拡大を促進します。

主なポイント
北米のスマートショッピングカート市場は2025年に42.1%の収益シェアを占めた。
用途別では、スーパーマーケットセグメントが35.0%という最高CAGRを記録すると予測される。
販売形態別では、流通業者セグメントが2025年から2030年にかけて最も高い成長率を示す見込み。
Caper（Caper Cart）、SuperHii（Smart Cart S700）、Amazon（Dash Cart）、Retail AI, Inc.（Skip Cart）などの企業は、高い市場シェアと製品展開を背景に、スマートショッピングカート市場（グローバル）における主要プレイヤーとして特定された。
グローバルスマートショッピングカート市場の成長は、主に顧客のショッピング体験を向上させ、摩擦のない体験を求める需要の高まりによって牽引されている。消費者はオンラインショッピングの利便性を実店舗でも再現することをますます期待しており、より迅速な会計処理、パーソナライズされたインタラクション、買い物リストを直感的に管理する方法を要求している。スマートカートは、リアルタイムのカート合計金額表示、パーソナライズされたプロモーション、従来のレジ列を回避する機能を提供することで、このニーズに直接応える。これにより顧客満足度が大幅に向上し、店舗内サービスの差別化を目指す先進的な小売業者による導入が促進されている。

顧客のビジネスに影響を与えるトレンドと変革
スマートショッピングカート市場における顧客のビジネスへの影響は、より迅速な決済、改善された店舗動線管理、正確な在庫追跡に対する進化する需要によって推進されています。小売業者、店舗運営者、デジタルトランスフォーメーションチームは、リアルタイム商品認識、シームレスなセルフチェックアウト、カート内パーソナライズドプロモーション、自動決済を実現するAI搭載スマートショッピングカートへの依存度を高めています。コンピュータービジョンベースのリアルタイム商品認識、統合型ロイヤルティプログラム、データ駆動型マーチャンダイジング計画といったトレンドが、店舗小売戦略を再構築しています。これらの革新は顧客体験を直接向上させ、商品損失と運営コストを削減し、より楽しいショッピング体験を促進します。

主要企業・市場シェア

市場エコシステム
スマートショッピングカートエコシステムは、改造キット提供企業（Shopic、SuperHii、Tracxpoint）、完全統合型カート提供企業（Retail AI, Inc.、Caper、SuperHii、Veeve、Cust2Mate、KBST、Shopreme、Swiftforce）、規制機関（消費者保護、GDPR、CCPA）で構成される。これらのベンダーは、インテリジェントカートの開発・導入、リアルタイム商品認識、自動決済、安全なデータ処理を共同で支援し、規制機関はコンプライアンスと消費者信頼を確保します。

地域
予測期間中、アジア太平洋地域が世界のスマートショッピングカート市場で最も急速に成長する地域となる見込み
アジア太平洋地域のスマートショッピングカート市場は、小売業の近代化加速、都市部人口の増加、AIおよびIoT技術の普及を背景に急速な拡大を遂げている。中国、日本、インドなどの国々は、顧客利便性と業務の俊敏性を高めるデジタル小売ソリューションの導入において最先端を走っている。イオン（日本）、リライアンス・リテール（インド）、アリババのフレッシュピオ（中国）などの小売業者は、モバイル決済統合、パーソナライズド推薦、リアルタイム商品追跡を組み合わせたAI搭載カートに多額の投資を行っている。SmartCart、Tracxpoint、DeepMagicなどの地域ベンダーも、スーパーマーケットやコンビニエンスストアと提携して事業範囲を拡大している。さらに、アジア太平洋地域では中産階級人口の増加と小売自動化予算の拡大が進んでおり、スマートショッピングカート市場において最も成長が著しい地域の一つとして位置づけられています。

smart-shopping-cart-market: 企業評価マトリックス
スマートショッピングカート市場マトリックスでは、Caper（スター）が強力な市場シェアと先進的なAI搭載カートで主導的立場にあり、主要小売業者にシームレスな決済とリアルタイム分析機能として広く採用されています。シェケル（新興リーダー）は革新的な計量技術と摩擦のないショッピングソリューションで認知度を高め、迅速・安全・コスト効率の高い小売統合により地位を強化している。キャパーが大規模導入とデータ駆動型機能で優位を保つ一方、自律型ショッピングとデジタル小売体験への需要が高まる中、シェケルはリーダー領域への移行可能性を示している。

主要市場プレイヤー
Amazon (US)
Caper (US)
Retail AI (Japan)
Shopic (Israel)
SuperHii (China)
Tracxpoint (Israel)
Cust2Mate (Israel)
Shekel (Israel)
Faytech (US)
KBST (Germany)
MetroClick (US)
Pentland Firth Software (Germany)
VasyERP (India)
Smapca (India)
SwiftForce (India)
Kwikkart (US)
ZeroQs (Poland)
Shopreme (Austria)
Trollee (Hong Kong)
Veeve (US)

 

【目次】

1

はじめに

22

2

調査方法論

26

3

エグゼクティブサマリー

36

4

プレミアムインサイト

41

5

市場概観と業界動向

コストと複雑性の課題の中で、技術革新と戦略的動きが摩擦のない小売を再定義する方法を明らかにする。

44

5.1

はじめに

5.2

市場動向

5.2.1

推進要因

5.2.1.1

摩擦のない、非接触型、パーソナライズされたショッピングに対する消費者需要の高まり

5.2.1.2

コンピュータービジョン、センサー、エッジコンピューティングにおける技術進歩が、信頼性の高い低遅延のアイテム認識を実現

5.2.2

抑制要因

5.2.2.1

ハードウェア導入時および統合コストの高さ

5.2.2.2

POS、在庫、ロイヤルティシステムとの統合の複雑さ

5.2.3

機会

5.2.3.1

既存のカートに後付け可能なデバイス/アタッチ可能なソリューションにより、導入コストを削減

5.2.3.2

カート内プロモーション、ターゲットを絞ったオファー、広告による継続的な収益源の創出

5.2.4

課題

5.2.4.1

SKU やパッケージの変更にも耐える堅牢な商品認識

5.2.4.2

数千台のカートにわたる稼働時間の維持、バッテリー物流、およびフィールドサービスは、スケーリングを複雑にする。

5.3

相互接続された市場とセクター横断的な機会

5.3.1

相互接続された市場

5.3.2

セクター横断的な機会

5.4

ティア1/2/3プレーヤーによる戦略的動き

5.4.1

主要な動きと戦略的焦点

6

業界動向

スマートカートのトレンド、競争力、価格戦略に関する洞察で業界の変化をナビゲートする。

50

6.1

ポーターの5つの力モデル分析

6.1.1

新規参入の脅威

6.1.2

代替品の脅威

6.1.3

供給者の交渉力

6.1.4

購入者の交渉力

6.1.5

競争の激しさ

6.2

マクロ経済見通し

6.2.1

はじめに

6.2.2

GDP動向と予測

6.2.3

グローバルスマートショッピングカート産業の動向

6.3

サプライチェーン分析

6.4

バリューチェーン分析

6.5

エコシステム

6.6

価格分析

6.6.1

平均価格分析

6.6.2

カートタイプ別指標価格分析

6.7

貿易分析

6.7.1

トレーラーおよびセミトレーラーの輸出シナリオ；その他の非機械推進車両

6.7.2

国別手押し・手引き車両およびその他の非機械推進車両の輸入シナリオ、2020–2024年（百万米ドル）

6.8

主要カンファレンスとイベント

6.9

顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／ディスラプション（破壊的変化）

6.10

投資と資金調達シナリオ

6.11

ケーススタディ分析

6.11.1

VEEVE — スマートカートの展開と小売メディアへの転換

6.11.2

TRACXPOINT — AIカートプラットフォーム

6.11.3

SHOPREMEのスキャン＆ゴーSDKがREWEに統合

6.12

2025年米国関税の影響 — スマートショッピングカート市場

 

6.12.1

はじめに

6.12.2

主要関税率

6.12.3

価格影響分析

6.12.4

国・地域別影響

6.12.4.1

米国

6.12.4.2

欧州

6.12.4.3

アジア太平洋

6.12.4.4

IoTエンドユーザーへの影響

7

戦略的破壊：特許、デジタル、AI導入

マルチセンサー融合と生成AIインサイトを活用したAI駆動型スマートカートで小売業を革新する。

68

7.1

主要な新興技術

7.1.1

コンピュータービジョン駆動型SKU検出

7.1.2

エッジAIハードウェア＆カート搭載処理ユニット

7.1.3

マルチセンサー融合（重量センサー、深度カメラ、LIDAR）

7.2

補完技術

7.2.1

RFID＆NFCベースのアイテム追跡

7.2.2

クラウド分析と小売データプラットフォーム

7.2.3

デジタルツインと店舗シミュレーションシステム

7.3

スマートショッピングカート市場向け技術/製品ロードマップ

7.3.1

短期ロードマップ（2023–2025）

7.3.2

中期ロードマップ（2026～2028年）

7.3.3

長期ロードマップ（2029～2030年）

7.3.4

スマートショッピングカートエコシステム

7.3.4.1

ウェブ管理プラットフォーム

7.3.4.2

クラウドインフラストラクチャ

7.3.4.3

製品とハードウェア

7.3.4.4

ミドルウェア

7.3.4.5

ERPおよびPOSシステム統合

7.4

特許分析

7.4.1

主要特許リスト

7.5

AI/生成AIがスマートショッピングカート市場に与える影響

7.5.1

スマートショッピングカートにおける生成AIの主要ユースケースと市場可能性

7.5.2

スマートショッピングカート市場のベストプラクティス

7.5.3

スマートショッピングカート市場におけるAI導入事例研究

7.5.3.1

事例研究1：Caper AI搭載スマートカートの導入事例

7.5.3.2

事例研究2：Shopicクリップオンデバイスの展開事例

7.5.3.3

事例研究3：CUST2MATEインテリジェントカートプログラム

7.5.3.4

事例研究4：シェケル社による計量器とビジョンシステムの統合

7.5.4

相互接続された隣接エコシステムと市場プレイヤーへの影響

7.5.5

スマートショッピングカートにおける生成AI導入に対する顧客の準備状況

7.6

競合他社が採用する技術

7.7

ビジネスモデル

7.8

現在スマートカートを試験導入または採用中の小売業者

8

規制環境とコンプライアンス

主要な規制機関と基準に関する包括的なガイドで、グローバルなコンプライアンスをナビゲートします。

80

8.1

規制環境

8.1.1

規制機関、政府機関、その他の組織

8.1.2

業界基準

8.1.2.1

北米

8.1.2.2

欧州

8.1.2.3

アジア太平洋

8.1.2.4

中東・アフリカ

8.1.2.5

ラテンアメリカ

9

顧客環境と購買行動

スマートショッピングカートの導入課題を推進するステークホルダーの影響力と未充足ニーズを明らかにする。

86

9.1

意思決定プロセス

9.2

主要ステークホルダーと購買基準

9.2.1

購買プロセスにおける主要ステークホルダー

9.2.2

購買基準

9.3

導入障壁と内部課題

9.4

様々なエンドユース分野における未充足ニーズ

10

技術別スマートショッピングカート市場

市場規模と成長率予測分析

91

10.1

はじめに

10.1.1

技術：スマートショッピングカート市場の推進要因

10.2

コンピュータービジョン

10.2.1

シームレスな追跡のためのカート内容の可視化

10.2.1.1

ユースケース

10.3

AIモジュール

10.3.1

リアルタイム意思決定とパーソナライズされたインタラクションの実現

10.3.1.1

ユースケース

10.4

センサー

10.4.1

マルチモーダル検証のための詳細なデータ取得

10.4.1.1

ユースケース

10.5

エッジコンピューティング

10.5.1

リアルタイムカート機能のための低遅延処理の実現

10.5.1.1

ユースケース

10.6

接続性

10.6.1

カートと店舗システム間のシームレスな通信の維持

10.6.1.1

ユースケース

10.7

ディスプレイ

10.7.1

ユーザーインタラクションの強化とショッピング効率の向上

10.7.1.1

ユースケース

10.8

決済処理

10.8.1

安全で摩擦のないデジタル取引を実現する

10.8.1.1

ユースケース

11

スマートショッピングカート市場（カートタイプ別）

市場規模と成長率予測分析（2030年まで、百万米ドル単位） | データ表3点

96

11.1

はじめに

11.1.1

カートタイプ：スマートショッピングカート市場の推進要因

11.2

完全統合型カート

11.2.1

高精度なエンドツーエンド店内自動化への需要増加

11.3

レトロフィットキット

11.3.1

初期費用の低さと迅速な導入能力

12

スマートショッピングカート市場、用途別

市場規模と成長率予測分析（2030年まで、百万米ドル） | 4 データ表

100

12.1

はじめに

12.1.1

応用分野：スマートショッピングカート市場の推進要因

12.2

ショッピングモール

12.2.1

複数店舗での体験と買い物客の関与の強化

12.3

スーパーマーケット

12.3.1

高頻度・高SKUショッピング体験の最適化

12.4

その他の応用分野

13

販売形態別スマートショッピングカート市場

市場規模と成長率予測分析（2030年まで、百万米ドル単位） | データ表3点

104

13.1

はじめに

13.1.1

販売形態：スマートショッピングカート市場の推進要因

13.2

ダイレクト

13.2.1

小売体験への深い統合と制御

13.3

流通業者

13.3.1

市場リーチ拡大とローカライズされたサポートの実現

…

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レポートコード：TC 9600

 

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