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 エンドユーザー分析
3.8 新興市場
3.9 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 ハイパーオートメーションの世界市場、コンポーネント別
5.1 はじめに
5.2 ハードウェア
5.3 ソフトウェア
5.4 サービス
6 ハイパーオートメーションの世界市場、機能別
6.1 はじめに
6.2 マーケティング＆セールス
6.3 情報技術（IT）
6.4 財務・会計
6.5 オペレーション＆サプライチェーン
6.6 人事（HR）
7 ハイパーオートメーションの世界市場、展開モード別
7.1 導入
7.2 クラウドベース
7.3 オンプレミス
8 ハイパーオートメーションの世界市場：技術別
8.1 はじめに
8.2 ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）
8.3 コンテキスト・アウェア・コンピューティング
8.4 機械学習（ML）
8.5 コンピュータビジョン
8.6 バイオメトリクス
8.7 自然言語生成（NLG）
8.8 チャットボット
8.9 その他の技術
9 ハイパーオートメーションの世界市場、エンドユーザー別
9.1 はじめに
9.2 製造業
9.3 銀行、金融サービス、保険（BFSI）
9.4 自動車
9.5 IT・電気通信
9.6 運輸・物流
9.7 ヘルスケア
9.8 その他のエンドユーザー
10 ハイパーオートメーションの世界市場：地域別
10.1 はじめに
10.2 北アメリカ
10.2.1 アメリカ
10.2.2 カナダ
10.2.3 メキシコ
10.3 ヨーロッパ
10.3.1 ドイツ
10.3.2 イギリス
10.3.3 イタリア
10.3.4 フランス
10.3.5 スペイン
10.3.6 その他のヨーロッパ
10.4 アジア太平洋
10.4.1 日本
10.4.2 中国
10.4.3 インド
10.4.4 オーストラリア
10.4.5 ニュージーランド
10.4.6 韓国
10.4.7 その他のアジア太平洋地域
10.5 南アメリカ
10.5.1 アルゼンチン
10.5.2 ブラジル
10.5.3 チリ
10.5.4 その他の南アメリカ地域
10.6 中東/アフリカ
10.6.1 サウジアラビア
10.6.2 アラブ首長国連邦
10.6.3 カタール
10.6.4 南アフリカ
10.6.5 その他の中東/アフリカ地域
11 主要開発
11.1 契約、パートナーシップ、提携、合弁事業
11.2 買収と合併
11.3 新製品上市
11.4 事業拡大
11.5 その他の主要戦略
12 会社プロフィール
12.1 Tata Consultancy Services Ltd.
12.2 Mitsubishi Electric Corporation
12.3 Wipro Ltd.
12.4 UiPath
12.5 Automation Anywhere Inc.
12.6 Blue Prism
12.7 KPMG
12.8 IBM
12.9 PagerDuty, Inc.
12.10 SAP
12.11 Pegasystems
12.12 Capgemini
12.13 Intellibot
12.14 Oracle
12.15 Salesforce
12.16 Adobe
12.17 Accenture
12.18 Deloitte
12.19 Tech Mahindra
12.20 McKinsey & Company
表一覧
表1 ハイパーオートメーションの世界市場展望、地域別（2022-2030年） （$MN）
表2 ハイパーオートメーションの世界市場展望、コンポーネント別（2022-2030年） （$MN）
表3 ハイパーオートメーションの世界市場展望：ハードウェア別 （2022-2030） （$MN）
表4 ハイパーオートメーションの世界市場展望：ソフトウェア別 （2022-2030） （$MN）
表5 ハイパーオートメーションの世界市場展望：サービス別（2022-2030年） （$MN）
表6 ハイパーオートメーションの世界市場展望：機能別（2022-2030年） （$MN）
表7 ハイパーオートメーションの世界市場展望：マーケティング・販売別（2022-2030年） （$MN）
表8 ハイパーオートメーションの世界市場展望：情報技術（IT）別（2022-2030年） （$MN）
表9 ハイパーオートメーションの世界市場展望：財務・会計別（2022-2030年） （$MN）
表10 ハイパーオートメーションの世界市場展望：オペレーション＆サプライチェーン別 （2022-2030） （$MN）
表11 ハイパーオートメーションの世界市場展望：人事（HR）別（2022-2030年） （$MN）
表12 ハイパーオートメーションの世界市場展望：展開モード別 （2022-2030） （$MN）
表13 ハイパーオートメーションの世界市場展望：クラウドベース別 （2022-2030） （$MN）
表14 ハイパーオートメーションの世界市場展望：オンプレミス別 （2022-2030） （$MN）
表15 ハイパーオートメーションの世界市場展望、技術別（2022-2030年） （$MN）
表16 ハイパーオートメーションの世界市場展望：ロボティックプロセスオートメーション（RPA）別（2022-2030年） （$MN）
表17 ハイパーオートメーションの世界市場展望、コンテキストアウェアコンピューティング別 （2022-2030） （$MN）
表18 ハイパーオートメーションの世界市場展望：機械学習（ML）別（2022-2030年） （$MN）
表19 ハイパーオートメーションの世界市場展望、コンピュータビジョン別 （2022-2030） （$MN）
表20 ハイパーオートメーションの世界市場展望、バイオメトリクス別 （2022-2030） （$MN）
表21 ハイパーオートメーションの世界市場展望：自然言語生成（NLG）別 （2022-2030） （$MN）
表22 ハイパーオートメーションの世界市場展望：チャットボット別 （2022-2030） （$MN）
表23 ハイパーオートメーションの世界市場展望、その他の技術別 （2022-2030） （$MN）
表24 ハイパーオートメーションの世界市場展望：エンドユーザー別（2022-2030年） （$MN）
表25 ハイパーオートメーションの世界市場展望：製造業別 （2022-2030） （$MN）
表26 ハイパーオートメーションの世界市場展望：銀行・金融サービス・保険（BFSI）別（2022-2030年） （$MN）
表27 ハイパーオートメーションの世界市場展望：自動車別 （2022-2030） （$MN）
表28 ハイパーオートメーションの世界市場展望：IT・通信（2022-2030年）別 （$MN）
表29 ハイパーオートメーションの世界市場展望：運輸・物流別 （2022-2030） （$MN）
表30 ハイパーオートメーションの世界市場展望：ヘルスケア別（2022-2030年） （$MN）
表31 ハイパー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 ハイパーオートメーションとは、ビジネスプロセスの自動化を推進するための戦略や手法を指します。このアプローチは、従来の自動化技術を超えて、人工知能（AI）や機械学習（ML）、ロボティックプロセスオートメーション（RPA）、ビジネスプロセスマネジメント（BPM）など、さまざまな技術を統合して活用することを目指します。ハイパーオートメーションの核心は、業務プロセスを効率化し、コスト削減や品質向上、迅速な意思決定を実現することです。 ハイパーオートメーションの主な種類には、プロセス自動化、タスク自動化、アセスメント自動化、分析自動化などがあります。プロセス自動化は、全体のワークフローを自動化することに焦点を当て、特定のビジネスプロセス全体を効率化します。タスク自動化は、単一の繰り返し業務やタスクを自動化することで、作業負荷を軽減します。 アセスメント自動化は、データ分析や評価プロセスを自動化することで、意思決定の迅速化を図ります。一方、分析自動化は、膨大なデータをリアルタイムで分析し、洞察を引き出すことで、ビジネス成長を支援します。これらの種類を組み合わせることで、より複雑な業務プロセスを効果的に自動化することが可能になります。 ハイパーオートメーションの具体的な用途は多岐にわたります。たとえば、カスタマーサービスにおいて、チャットボットを用いることで顧客からの問い合わせに迅速に対応できるようになります。また、財務部門では請求書処理や経費精算を自動化することで、作業時間を大幅に短縮し、エラーも減少させることができます。 物流業界では、在庫管理や配送業務の最適化にハイパーオートメーションが用いられ、業務の効率化やコスト削減が実現されています。医療分野では、患者データの管理や診断支援にAIを活用することで、医療従事者の負担軽減と医療の質向上が期待されています。 ハイパーオートメーションには、いくつかの関連技術が重要です。まず、人工知能（AI）と機械学習（ML）は、自動化の中心となる技術です。AIはデータを解析し、パターンを学習することで、業務において予測可能な結果を導き出します。MLは、その中でも特に、過去のデータに基づいて経験から学び、アルゴリズムを最適化することが可能です。 ロボティックプロセスオートメーション（RPA）は、ルールベースの反復タスクを自動化し、人間の介入を最小限に抑える技術です。BPMは、業務プロセスの設計、実行、監視を行う手法であり、自動化を進める際の土台として機能します。また、自然言語処理（NLP）は、テキストや音声データを処理し、人間の言語を理解する技術で、カスタマーサポートやデータ解析において重要な役割を果たします。 ハイパーオートメーションを導入するためには、企業の文化やプロセスを見直す必要があります。従業員のスキル向上や、新しい技術に対する理解が不可欠です。また、データ管理やセキュリティの観点からも、適切なガバナンス体制を構築することが求められます。 ハイパーオートメーションは、業務の効率化や生産性向上だけでなく、ビジネスの柔軟性や競争力も向上させる可能性を持っています。革新的な技術をうまく取り入れることで、企業はより迅速に市場の変化に対応し、持続可能な成長を実現することができるでしょう。最終的には、ハイパーオートメーションのによって、従業員はよりクリエイティブで価値の高い業務に集中できるようになり、全体的な企業のパフォーマンスを向上させることが可能となります。 |
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