1. 方法論と範囲
1.1. 調査方法
1.2. 調査目的と調査範囲
2. 定義と概要
3. エグゼクティブ・サマリー
3.1. 技術別市場スニペット
3.2. タイプ別市場
3.3. 通信プロトコル別市場
3.4. エンドユーザー別市場スニペット
3.5. 地域別市場スニペット
4. ダイナミクス
4.1. 影響要因
4.1.1. 推進要因
4.1.1.1. プロセス自動化のメリットに対する消費者の意識の高まり
4.1.1.2. コスト削減と効率向上への関心の高まり
4.1.2. 阻害要因
4.1.2.1. 高い導入コストとメンテナンスコスト
4.1.3. 機会
4.1.4. 影響分析
5. 産業分析
5.1. ポーターのファイブフォース分析
5.2. サプライチェーン分析
5.3. 価格分析
5.4. 規制分析
6. COVID-19の分析
6.1. COVID-19の分析
6.1.1. COVID-19以前のシナリオ
6.1.2. 現在のCOVID-19シナリオ
6.1.3. COVID-19後または将来シナリオ
6.2. COVID-19の価格ダイナミクス
6.3. 需給スペクトラム
6.4. パンデミック時の市場に関連する政府の取り組み
6.5. メーカーの戦略的取り組み
6.6. 結論
7. 技術別
7.1. はじめに
7.1.1. 市場規模分析と前年比成長率分析（%）, 技術別
7.1.2. 市場魅力度指数、技術別
7.2. PLC*市場
7.2.1. はじめに
7.2.2. 市場規模分析と前年比成長率分析(%)
7.3. SCADA
7.4. DCS
7.5. その他
8. タイプ別
8.1. 導入
8.1.1. タイプ別市場規模分析および前年比成長率分析(%)
8.1.2. 市場魅力度指数（タイプ別
8.2. ソフトウェア*市場
8.2.1. はじめに
8.2.2. 市場規模分析と前年比成長率分析(%)
8.3. ハードウェア
8.4. サービス
9. 通信プロトコル別
9.1. はじめに
9.1.1. 通信プロトコル別市場規模分析および前年比成長率分析（%） 9.1.2.
9.1.2. 市場魅力度指数（通信プロトコル別
9.2. ワイヤレスプロトコル
9.2.1. はじめに
9.2.2. 市場規模分析と前年比成長率分析(%)
9.3. 有線プロトコル
10. エンドユーザー別
10.1. はじめに
10.1.1. 市場規模分析および前年比成長率分析(%), エンドユーザー別
10.1.2. 市場魅力度指数、エンドユーザー別
10.2. 医薬品
10.2.1. 序論
10.2.2. 市場規模分析と前年比成長率分析(%)
10.3. 食品と飲料
10.4. 紙・パルプ
10.5. 化学品
10.6. 水処理・廃水処理
10.7. エネルギー・ユーティリティ
10.8. 石油・ガス
10.9. その他
11. 地域別
11.1. はじめに
11.2. 地域別市場規模分析および前年比成長率分析(%)
11.3. 市場魅力度指数（地域別
11.4. 北米
11.4.1. 序論
11.4.2. 主な地域別ダイナミクス
11.4.3. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, 技術別
11.4.4. 市場規模分析とYoY成長率分析(%)、タイプ別
11.4.5. 市場規模分析および前年比成長率分析 (%)、通信プロトコル別
11.4.6. 市場規模分析および前年比成長率分析 (%)、エンドユーザー別
11.4.7. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、国別
11.4.7.1. 米国
11.4.7.2. カナダ
11.4.7.3. メキシコ
11.5. ヨーロッパ
11.5.1. はじめに
11.5.2. 主な地域別動向
11.5.3. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, 技術別
11.5.4. 市場規模分析とYoY成長率分析(%)、タイプ別
11.5.5. 市場規模分析および前年比成長率分析 (%)、通信プロトコル別
11.5.6. 市場規模分析および前年比成長率分析 (%)、エンドユーザー別
11.5.7. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、国別
11.5.7.1. ドイツ
11.5.7.2. イギリス
11.5.7.3. フランス
11.5.7.4. イタリア
11.5.7.5. スペイン
11.5.7.6. その他のヨーロッパ
11.6. 南米
11.6.1. はじめに
11.6.2. 地域別主要市場
11.6.3. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, 技術別
11.6.4. 市場規模分析とYoY成長率分析(%)、タイプ別
11.6.5. 市場規模分析および前年比成長率分析 (%)、通信プロトコル別
11.6.6. 市場規模分析および前年比成長率分析 (%)、エンドユーザー別
11.6.7. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、国別
11.6.7.1. ブラジル
11.6.7.2. アルゼンチン
11.6.7.3. その他の南米諸国
11.7. アジア太平洋
11.7.1. はじめに
11.7.2. 主な地域別ダイナミクス
11.7.3. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, 技術別
11.7.4. 市場規模分析とYoY成長率分析(%)、タイプ別
11.7.5. 市場規模分析および前年比成長率分析 (%)、通信プロトコル別
11.7.6. 市場規模分析および前年比成長率分析 (%)、エンドユーザー別
11.7.7. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、国別
11.7.7.1. 中国
11.7.7.2. インド
11.7.7.3. 日本
11.7.7.4. オーストラリア
11.7.7.5. その他のアジア太平洋地域
11.8. 中東・アフリカ
11.8.1. 序論
11.8.2. 主な地域別ダイナミクス
11.8.3. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, 技術別
11.8.4. 市場規模分析とYoY成長率分析(%)、タイプ別
11.8.5. 市場規模分析および前年比成長率分析 (%)、通信プロトコル別
11.8.6. 市場規模分析および前年比成長率分析 (%)、エンドユーザー別
12. 競合情勢
12.1. 競争シナリオ
12.2. 市場ポジショニング／シェア分析
12.3. M&A分析
13. 企業プロフィール
13.1. ABB
13.1.1. 会社概要
13.1.2. 製品ポートフォリオと説明
13.1.3. 主なハイライト
13.1.4. 財務概要
13.2. エマソン・エレクトリック
13.3. ハネウェル・インターナショナル
13.4. ジョンソンコントロールズ
13.5. 三菱商事
13.6. シーメンス
13.7. ロバート・ボッシュ
13.8. ロックウェル・オートメーション
13.9. ダッソー・システムズ
13.10. サービスナウ
リストは網羅的ではありません
14. 付録
14.1. 弊社とサービスについて
14.2. お問い合わせ
| ※参考情報 プロセスオートメーションとは、業務プロセスを自動化することを目的とした技術や手法のことです。この自動化により、企業は効率を向上させ、コストを削減し、人的エラーを減少させることができます。自動化は特に反復的な作業や時間のかかるプロセスにおいて威力を発揮します。プロセスオートメーションにより、社員はより価値の高い業務に集中できるようになります。 プロセスオートメーションには、主に三つの種類があります。一つ目は、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）です。RPAは、ソフトウェアロボットを使用して、アプリケーションやシステム間でのデータ入力や転送を行い、業務プロセスを自動化します。これにより、データの重複入力や煩雑な手作業を削減することができます。 二つ目は、ビジネスプロセスマネジメント（BPM）です。BPMは、プロセス全体を把握・分析し、最適化する手法です。多くの場合、BPMはプロセスの設計、実行、モニタリング、改善のサイクルを持ち、業務の効率を向上させるためのフレームワークを提供します。 三つ目は、人工知能（AI）を活用したプロセスオートメーションです。AIは、大量のデータ分析を得意とし、予測や意思決定の支援を行います。これにより、自動化されたプロセスはよりスマートになり、状況に応じて柔軟に対応できるようになります。機械学習を用いたプロセスは、例えば顧客サービスや在庫管理に役立ちます。 プロセスオートメーションの用途は多岐にわたります。例えば、金融業界では、トランザクション処理やリスク評価のプロセスを自動化することが一般的です。顧客情報を管理する際にも、自動化は重要な役割を果たします。医療業界では、患者の受付から情報管理、請求処理に至るまで、さまざまなプロセスが自動化されています。製造業においても、ラインの制御や品質管理のプロセスを自動化することで、生産性の向上が期待されます。 プロセスオートメーションには、いくつかの関連技術が存在します。まず、クラウドコンピューティングは、プロセスオートメーションを支える基盤技術として重要です。クラウドを利用することで、企業はインフラの負担を減らし、スケーラビリティを向上させることができます。 次に、API（アプリケーションプログラミングインターフェース）です。APIを使用することで、異なるシステム間でデータを容易にやり取りできるため、自動化がスムーズに行えます。業務アプリケーションの中でAPIを活用すると、柔軟な連携が可能となり、プロセスの効率化が図れます。 さらに、データ分析技術もプロセスオートメーションにおいて欠かせません。業務プロセスに関するデータを分析し、ボトルネックや改善点を特定することで、より効果的な自動化が実現します。ビッグデータ技術を組み合わせることで、データの質や量が向上し、プロセスのパフォーマンスを分析する精度が増します。 最近では、低コードまたはノーコードプラットフォームが注目されています。これらのプラットフォームを使用すると、プログラミングの知識がなくても業務システムの自動化が可能となり、IT部門への依存が軽減されます。業務部門の担当者自身がプロセスを構築・改良できるため、迅速な対応が可能になります。 プロセスオートメーションは、企業の競争力を高めるための重要な要素です。自動化によって業務の効率化が進むと、企業はより多くのリソースを戦略的な活動に向けることができ、これにより市場でのアジリティが増します。今後も技術の進化と共に、プロセスオートメーションはますます重要になっていくと考えられます。企業はこのトレンドを積極的に取り入れ、ビジネスを持続可能で競争力のあるものにしていくことが求められます。 |
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