1 エグゼクティブ・サマリー
2 序文
2.1 概要
2.2 ステークホルダー
2.3 調査範囲
2.4 調査方法
2.4.1 データマイニング
2.4.2 データ分析
2.4.3 データの検証
2.4.4 リサーチアプローチ
2.5 リサーチソース
2.5.1 一次調査ソース
2.5.2 セカンダリーリサーチソース
2.5.3 前提条件
3 市場動向分析
3.1 はじめに
3.2 推進要因
3.3 抑制要因
3.4 機会
3.5 脅威
3.6 技術分析
3.7 アプリケーション分析
3.8 エンドユーザー分析
3.9 新興市場
3.10 Covid-19の影響
4 ポーターズファイブフォース分析
4.1 供給者の交渉力
4.2 買い手の交渉力
4.3 代替品の脅威
4.4 新規参入の脅威
4.5 競争上のライバル関係
5 世界のコグニティブオートメーション市場、コンポーネント別
5.1 はじめに
5.2 ソリューション
5.3 サービス
5.4 その他のコンポーネント
6 コグニティブオートメーションの世界市場：展開モード別
6.1 はじめに
6.2 クラウド
6.3 オンプレミス
6.4 ハイブリッド
7 世界のコグニティブオートメーション市場：企業規模別
7.1 はじめに
7.2 中小企業（SMEs）
7.3 大企業
8 コグニティブオートメーションの世界市場：技術別
8.1 はじめに
8.2 自然言語処理
8.3 機械学習
8.4 コグニティブ・コンピューティング
8.5 ロボット工学
8.6 その他の技術
9 世界のコグニティブオートメーション市場、用途別
9.1 はじめに
9.2 顧客サービス
9.3 プロセスオートメーション
9.4 データ分析
9.5 意思決定支援
9.6 セキュリティ
9.7 その他のアプリケーション
10 コグニティブオートメーションの世界市場、エンドユーザー別
10.1 はじめに
10.2 銀行、金融サービス、保険（BFSI）
10.3 ヘルスケア
10.4 小売・eコマース
10.5 製造業
10.6 IT・通信
10.7 エネルギー・公益事業
10.8 政府機関
10.9 運輸・物流
10.10 その他のエンドユーザー
11 コグニティブオートメーションの世界市場：地域別
11.1 はじめに
11.2 北アメリカ
11.2.1 アメリカ
11.2.2 カナダ
11.2.3 メキシコ
11.3 ヨーロッパ
11.3.1 ドイツ
11.3.2 イギリス
11.3.3 イタリア
11.3.4 フランス
11.3.5 スペイン
11.3.6 その他のヨーロッパ
11.4 アジア太平洋
11.4.1 日本
11.4.2 中国
11.4.3 インド
11.4.4 オーストラリア
11.4.5 ニュージーランド
11.4.6 韓国
11.4.7 その他のアジア太平洋地域
11.5 南アメリカ
11.5.1 アルゼンチン
11.5.2 ブラジル
11.5.3 チリ
11.5.4 その他の南アメリカ地域
11.6 中東/アフリカ
11.6.1 サウジアラビア
11.6.2 アラブ首長国連邦
11.6.3 カタール
11.6.4 南アフリカ
11.6.5 その他の中東/アフリカ地域
12 主要開発
12.1 契約、パートナーシップ、提携、合弁事業
12.2 買収と合併
12.3 新製品上市
12.4 拡張
12.5 その他の主要戦略
13 会社プロフィール
13.1 Automation Anywhere
13.2 Blue Prism
13.3 Edge Verve Systems Ltd.
13.4 FPT Software
13.5 IBM
13.6 Kofax
13.7 Microsoft Corporation
13.8 NICE
13.9 NTT Advanced Technology Corp.
13.10 OnviSource, Inc.
13.11 Pegasystems
13.12 UiPath
13.13 WorkFusion, Inc
表一覧
1 コグニティブオートメーションの世界市場展望、地域別（2022-2030年） （$MN）
2 コグニティブオートメーションの世界市場展望、コンポーネント別（2022-2030年） （$MN）
3 コグニティブオートメーションの世界市場展望：ソリューション別（2022-2030年） （$MN）
4 コグニティブオートメーションの世界市場展望：サービス別（2022-2030年） （$MN）
5 コグニティブオートメーションの世界市場展望：その他のコンポーネント別（2022-2030年） （$MN）
6 コグニティブオートメーションの世界市場展望：展開モード別 （2022-2030） （$MN）
7 コグニティブオートメーションの世界市場展望、クラウド別 （2022-2030） （$MN）
8 コグニティブオートメーションの世界市場展望、オンプレミス別 （2022-2030） （$MN）
9 コグニティブオートメーションの世界市場展望：ハイブリッド別（2022-2030年） （$MN）
10 コグニティブオートメーションの世界市場展望：企業規模別（2022-2030年） （$MN）
11 コグニティブオートメーションの世界市場展望：中小企業規模別 （2022-2030） （$MN）
12 コグニティブオートメーションの世界市場展望：大企業別 （2022-2030） （$MN）
13 コグニティブオートメーションの世界市場展望：技術別（2022-2030年） （$MN）
14 コグニティブオートメーションの世界市場展望：自然言語処理別 （2022-2030） （$MN）
15 コグニティブオートメーションの世界市場展望：機械学習別 （2022-2030） （$MN）
16 コグニティブオートメーションの世界市場展望、コグニティブコンピューティング別 （2022-2030） （$MN）
17 コグニティブオートメーションの世界市場展望：ロボット工学別 （2022-2030） （$MN）
18 コグニティブオートメーションの世界市場展望：その他の技術別（2022-2030年） （$MN）
19 コグニティブオートメーションの世界市場展望：用途別（2022-2030年） （$MN）
20 コグニティブオートメーションの世界市場展望：顧客サービス別（2022-2030年） （$MN）
21 コグニティブオートメーションの世界市場展望：プロセスオートメーション別（2022-2030年） （$MN）
22 コグニティブオートメーションの世界市場展望：データ分析別（2022-2030年） （$MN）
23 コグニティブオートメーションの世界市場展望：意思決定支援別（2022-2030年） （$MN）
24 コグニティブオートメーションの世界市場展望：セキュリティ別 （2022-2030） （$MN）
25 コグニティブオートメーションの世界市場展望：その他の用途別（2022-2030年） （$MN）
26 コグニティブオートメーションの世界市場展望：エンドユーザー別 （2022-2030） （$MN）
27 コグニティブオートメーションの世界市場展望：銀行、金融サービス、保険（BFSI）別（2022-2030年） （$MN）
28 コグニティブオートメーションの世界市場展望：ヘルスケア別 （2022-2030） （$MN）
29 コグニティブオートメーションの世界市場展望：小売・eコマース別 （2022-2030） （$MN）
30 コグニティブオートメーションの世界市場展望：製造業別（2022-2030年） （$MN）
31 コグニティブオートメーションの世界市場展望：IT・通信別（2022-2030年） （$MN）
32 コグニティブオートメーションの世界市場展望：エネルギー・公益事業別（2022-2030年） （$MN）
33 コグニティブオートメーションの世界市場展望：政府機関別（2022-2030年） （$MN）
34 コグニティブオートメーションの世界市場展望：運輸・物流別 （2022-2030） （$MN）
35 コグニティブオートメーションの世界市場展望：その他のエンドユーザー別 （2022-2030） （$MN）
注）北アメリカ、ヨーロッパ、APAC、南アメリカ、中東/アフリカ地域の表も上記と同様に表記しています。
| ※参考情報 コグニティブオートメーションとは、人工知能（AI）を活用して業務プロセスを自動化する技術の一つです。単純なルールに基づく自動化とは異なり、人間の思考過程を模倣することを目指します。これにより、複雑な業務や知識作業に対しても自動化ができ、業務の効率化や精度向上を図ることが可能です。 コグニティブオートメーションにはいくつかの種類があります。一つは、自然言語処理（NLP）を活用したものです。これにより、文章の理解や生成が可能になり、カスタマーサポートや文書解析などの分野で有効に機能します。次に、機械学習を用いたデータ分析があります。これにより、大量のデータからパターンを見つけ出し、予測や推奨を行うことができます。また、画像認識技術を活用した自動化も広がっており、医療画像の分析や製品検査などで活用されるケースが増えています。さらに、ロボティックプロセスオートメーション（RPA）と組み合わせることで、定型的な業務を効率化しつつ、高度な判断が必要な業務の支援を行うことも可能です。 コグニティブオートメーションの用途は多岐にわたります。例えば、金融業界においては、リスク評価や詐欺検出に利用されています。取引データを分析し、不審な活動を即座に検出することで、迅速な対応が可能になります。医療分野では、患者の診療情報を解析し、診断支援を行うシステムが増加しています。これにより、医師の負担を軽減し、より正確な診断を支援します。また、製造業では、故障予測やメンテナンス計画の最適化に役立てられ、効率的な生産体制を築くことができます。さらに、物流や小売業界でも在庫管理や需要予測において、コグニティブオートメーションが活用されています。 関連技術としては、AIの基礎的な技術である機械学習や深層学習が挙げられます。これらの技術は、コグニティブオートメーションの中核を成し、データからの学習やパターン認識を実現します。また、ビッグデータ解析も重要な要素です。膨大なデータを効率的に処理し、価値ある情報に変換することがコグニティブオートメーションの効果を高めます。 さらに、クラウドコンピューティングも関連しています。コグニティブオートメーションのシステムは、大量のデータをリアルタイムで処理するために、強力な計算資源が必要です。クラウド環境を利用することで、柔軟にリソースを増減させることができ、コスト効率よく運用することができます。 コグニティブオートメーションは、企業の競争力を向上させるための重要な手段となっています。業務プロセスの自動化によって、コスト削減や短縮化が図れるだけでなく、人的ミスを減少させることによって品質の向上も期待できます。また、人間が行っていた煩雑な作業から解放されることで、より創造的な業務にリソースを振り分けることが可能になります。 したがって、コグニティブオートメーションは今後ますます注目される分野であり、さまざまな産業において導入が進むと予想されます。技術の進化に伴い、ますます多くの業務プロセスが自動化され、企業の生産性向上に寄与するでしょう。また、コグニティブオートメーションの導入により、新たなビジネスモデルやサービスの創出も期待されるため、今後の動向に注目が集まります。 |
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