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ストラティスティクスMRCによると、世界のハイパーオートメーション市場は2024年に19億ドル規模であり、予測期間中に年平均成長率（CAGR）21.8％で成長し、2030年までに62億ドルに達すると見込まれている。ハイパーオートメーションとは、人工知能（AI）、機械学習（ML）、ロボティックプロセスオートメーション（RPA）、インテリジェントな業務管理ソフトウェアなどの先進型技術を包括的に統合し、複雑な業務プロセスを自動化・最適化する取り組みである。データ管理から顧客サービスに至るまで、様々な機能における効率性の向上、人的介入の削減、ワークフローの合理化を目指す。ハイパーオートメーションは相互接続された技術を活用し、前例のないレベルの自動化と業務の俊敏性を実現することで、デジタル経済における組織の生産性とイノベーションの向上を推進する。
国際ロボット連盟（IFR）が2022年に発表した報告書によると、産業用ロボットの稼働台数は世界全体で約300万台という過去最高水準に達し、2015年から2020年にかけて13％の成長率を示した。
市場動向：
推進要因：
製造業における自動化トレンドの増加
製造業における自動化トレンドの増加により、市場は急成長を遂げています。各業界では、プロセス効率化、生産性向上、人的ミスの削減を目的として、AI、機械学習、ロボティクスなどの先進技術を導入しています。ハイパーオートメーションは様々な自動化システムのシームレスな統合を可能にし、効率的で柔軟な製造オペレーションを実現します。このトレンドは、業務効率の改善と変化する市場需要への迅速な適応能力の必要性によって推進されています。
抑制要因：
セキュリティ上の懸念
セキュリティ問題は企業の発展において重大な課題となっている。多数の自動化システムの統合は、サイバー攻撃、データ侵害、不正アクセスに対する脆弱性を高める。機密情報を保護しシステムの完全性を維持するためには、強固なサイバーセキュリティ対策の確保が不可欠である。さらに、多様な技術やプラットフォームにまたがるセキュリティ管理の複雑さは、潜在的な脅威のリスクを増大させる。
機会：
デジタル化の浸透拡大
市場におけるデジタル化の浸透拡大は、先進型技術の統合によって産業を変革している。これらの革新は複雑なプロセスのシームレスな自動化を可能にし、効率性を向上させ人的介入を削減する。企業は生産性向上、業務最適化、リアルタイムの洞察獲得のためにデジタルツールを活用している。デジタル化への移行は、俊敏性、拡張性、費用対効果の必要性によって推進され、ハイパーオートメーションを様々な分野におけるデジタル変革の主要な推進要因として位置づけている。
脅威：
熟練人材の不足
熟練労働力の不足は市場成長に影響する重大な懸念事項である。組織が先進型技術を採用するにつれ、これらのシステムを開発・実装・管理できる熟練専門家の需要が供給を上回っている。このスキルギャップはハイパーオートメーションソリューションの効果的な導入と最適化を阻害し、潜在的な遅延や非効率性を招く。企業はこのギャップを埋めてその利点を十分に活用するため、研修・育成プログラムへの投資が必要である。
COVID-19の影響：
COVID-19パンデミックは、混乱の中で業務効率と回復力を高めようとする企業により、ハイパーオートメーションの導入を大幅に加速させました。リモートワーク、社会的距離の確保、サプライチェーンの課題は、生産性と継続性を維持するための自動化ソリューションの必要性を浮き彫りにしました。その結果、業界はプロセスを合理化し、人的介入を減らし、事業継続性を確保するために、AI、機械学習、ロボティックプロセスオートメーションを急速に統合しました。
予測期間中、マーケティング＆セールス分野が最大規模となる見込み
予測期間中、マーケティング＆セールス分野が最大規模となる見込みです。戦略としては、事例研究によるROIの証明、ターゲット広告のためのデジタルチャネル活用、既存システムとの拡張性・統合性の強調などが挙げられます。営業活動では、個別相談の優先、カスタマイズ機能の強調、試用期間やデモンストレーションの提供が重視されます。強力なパートナーシップの構築や業界イベントへの参加も、意思決定者へのアプローチや様々な分野での導入促進において重要な役割を果たします。
予測期間中、医療分野が最も高いCAGRを示すと予想される
予測期間中、医療分野が最も高いCAGRを示すと予想される。要因には、管理業務の自動化、患者データ管理の強化、診断プロセスの改善が含まれる。ハイパーオートメーションにより、医療提供者は効率性向上、診断精度向上、個別化された患者ケアを実現できる。自動化は規制基準への準拠支援、運用コスト削減、意思決定の迅速化も促進し、最終的に医療提供全体と患者アウトカムを向上させる。
最大のシェアを占める地域：
予測期間中、北米が最大の市場シェアを維持すると予測される。企業はAI、機械学習、ロボティックプロセスオートメーション（RPA）を活用し、業務の効率化、生産性向上、コスト削減を図っている。市場成長は、業務プロセスにおける運用効率、拡張性、俊敏性への需要によって牽引されている。インテリジェントオートメーション技術の革新は、ワークフローの再構築、リソース活用の最適化、地域内の企業全体での迅速な意思決定を可能にしている。
最高CAGR地域：
アジア太平洋地域は予測期間中に最高CAGRを維持すると予測される。需要を牽引する主要セクターには製造業、銀行・金融、医療、小売が含まれる。デジタルインフラ開発やスマートシティプロジェクトを推進する政府施策が市場拡大をさらに加速させる。企業が俊敏性と拡張性を優先し続ける中、同地域のハイパーオートメーション市場は持続的な成長が見込まれ、技術プロバイダーとステークホルダー双方に大きな機会を提供する。
ハイパーオートメーション市場における主要企業
ハイパーオートメーション市場における主要企業には、Tata Consultancy Services Ltd., Mitsubishi Electric Corporation, Wipro Ltd., UiPath, Automation Anywhere Inc., Blue Prism, KPMG, IBM, PagerDuty, Inc., SAP, Pegasystems, Capgemini, Intellibot, Oracle, Salesforce, Adobe, Accenture, Deloitte, Tech Mahindra and McKinsey & Companyなどが含まれる。
主な動向：
2024年6月、ウィプロはシーメンスとの戦略的提携を発表。シーメンスのPAVE360ソフトウェアおよびデジタルツイン技術と、ウィプロの自動車エンジニアリング・デジタルトランスフォーメーション能力を統合し、自動車ソフトウェア開発の変革を目指す。
2024年1月、タタ・コンサルタンシー・サービシズ（TCS）は、英国の主要保険・資産運用・年金プロバイダーであるアビバとのパートナーシップを15年間延長し、TCS BaNCSTMベースのプラットフォームを活用してアビバの英国生命保険事業を変革し、顧客体験を向上させることを発表しました。
対象コンポーネント：
• ハードウェア
• ソフトウェア
• サービス
対象機能：
• マーケティング＆セールス
• 情報技術（IT）
• 財務・会計
• オペレーション・サプライチェーン
• 人事（HR）
対象導入形態：
• クラウドベース
• オンプレミス
対象技術：
• ロボティックプロセスオートメーション（RPA）
• コンテキスト認識コンピューティング
• 機械学習（ML）
• コンピュータビジョン
• 生体認証
• 自然言語生成（NLG）
• チャットボット
• その他技術
対象エンドユーザー：
• 製造業
• 銀行・金融サービス・保険（BFSI）
• 自動車
• IT・通信
• 運輸・物流
• 医療
• その他エンドユーザー
対象地域：
• 北米
o 米国
o カナダ
o メキシコ
• 欧州
o ドイツ
o 英国
o イタリア
o フランス
o スペイン
o 欧州その他
• アジア太平洋
o 日本
o 中国
o インド
o オーストラリア
o ニュージーランド
o 韓国
o アジア太平洋その他
• 南アメリカ
o アルゼンチン
o ブラジル
o チリ
o 南アメリカその他
• 中東・アフリカ
o サウジアラビア
o UAE
o カタール
o 南アフリカ
o 中東・アフリカその他
目次
1 エグゼクティブサマリー
2 序文
2.1 要約
2.2 ステークホルダー
2.3 研究範囲
2.4 研究方法論
2.4.1 データマイニング
2.4.2 データ分析
2.4.3 データ検証
2.4.4 研究アプローチ
2.5 研究情報源
2.5.1 一次研究情報源
2.5.2 二次研究情報源
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 ポートの5つの力分析
4.1 供給者の交渉力
4.2 購入者の交渉力
4.3 代替品の脅威
4.4 新規参入の脅威
4.5 競合他社の競争
5 グローバルハイパー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 ハードウェア
5.3 ソフトウェア
5.4 サービス
6 グローバルハイパーオートメーション市場：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 グローバルハイパーオートメーション市場、導入モード別
7.1 概要
7.2 クラウドベース
7.3 オンプレミス
8 グローバルハイパーオートメーション市場、技術別
8.1 概要
8.2 ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）
8.3 コンテキスト認識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 生体認証
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 エンドユーザー別グローバルハイパーオートメーション市場
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 自動車産業
9.5 IT・通信
9.6 運輸・物流
9.7 医療
9.8 その他のエンドユーザー
10 地域別グローバルハイパーオートメーション市場
10.1 はじめに
10.2 北米
10.2.1 米国
10.2.2 カナダ
10.2.3 メキシコ
10.3 欧州
10.3.1 ドイツ
10.3.2 英国
10.3.3 イタリア
10.3.4 フランス
10.3.5 スペイン
10.3.6 その他の欧州諸国
10.4 アジア太平洋地域
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 アジア太平洋その他
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 南米その他地域
10.6 中東・アフリカ
10.6.1 サウジアラビア
10.6.2 UAE
10.6.3 カタール
10.6.4 南アフリカ
10.6.5 中東・アフリカその他地域
11 主要な進展
11.1 契約、提携、協力関係および合弁事業
11.2 買収・合併
11.3 新製品発売
11.4 事業拡大
11.5 その他の主要戦略
12 企業プロファイリング
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
1 地域別グローバルハイパーオートメーション市場見通し（2022-2030年）（百万ドル）
2 コンポーネント別グローバルハイパーオートメーション市場見通し（2022-2030年）（百万ドル）
3 ハードウェア別グローバルハイパーオートメーション市場見通し（2022-2030年）（百万ドル）
4 ソフトウェア別グローバルハイパーオートメーション市場見通し（2022-2030年）（百万ドル）
5 サービス別グローバルハイパーオートメーション市場見通し（2022-2030年）（百万ドル）
6 機能別グローバルハイパーオートメーション市場見通し（2022-2030年）（百万ドル）
7 グローバルハイパーオートメーション市場見通し：マーケティング・販売分野別（2022-2030年）（百万ドル）
8 グローバルハイパーオートメーション市場見通し：情報技術（IT）分野別（2022-2030年）（百万ドル）
9 グローバルハイパーオートメーション市場見通し：財務・会計分野別（2022-2030年）（百万ドル）
10 グローバルハイパーオートメーション市場見通し：オペレーション＆サプライチェーン別（2022-2030年）（百万ドル）
11 グローバルハイパーオートメーション市場見通し：人事（HR）別（2022-2030年）（百万ドル）
12 グローバルハイパーオートメーション市場見通し：導入モード別（2022-2030年）（百万ドル）
13 クラウドベース別グローバルハイパーオートメーション市場見通し（2022-2030年）（百万ドル）
14 オンプレミス別グローバルハイパーオートメーション市場見通し（2022-2030年）（百万ドル）
15 技術別グローバルハイパーオートメーション市場見通し（2022-2030年）（百万ドル）
16 ロボティックプロセスオートメーション（RPA）別グローバルハイパーオートメーション市場見通し（2022-2030年）（百万ドル）
17 コンテキスト認識コンピューティング別グローバルハイパーオートメーション市場見通し（2022-2030年）（百万ドル）
18 機械学習（ML）別グローバルハイパーオートメーション市場見通し（2022-2030年）（百万ドル）
19 コンピュータビジョン別グローバルハイパーオートメーション市場見通し（2022-2030年）（百万ドル）
20 生体認証別グローバルハイパーオートメーション市場見通し（2022-2030年）（百万ドル）
21 グローバルハイパーオートメーション市場見通し：自然言語生成（NLG）別（2022-2030年）（百万ドル）
22 グローバルハイパーオートメーション市場見通し：チャットボット別（2022-2030年）（百万ドル）
23 グローバルハイパーオートメーション市場見通し：その他技術別（2022-2030年）（百万ドル）
24 エンドユーザー別グローバルハイパーオートメーション市場見通し（2022-2030年）（百万ドル）
25 製造業別グローバルハイパーオートメーション市場見通し（2022-2030年）（百万ドル）
26 金融・保険・銀行（BFSI）別グローバルハイパーオートメーション市場見通し（2022-2030年）（百万ドル）
27 グローバルハイパーオートメーション市場見通し：自動車産業別（2022-2030年）（百万ドル）
28 グローバルハイパーオートメーション市場見通し：IT・通信産業別（2022-2030年）（百万ドル）
29 グローバルハイパーオートメーション市場見通し：運輸・物流分野別（2022-2030年）（百万ドル）
30 グローバルハイパーオートメーション市場見通し：医療分野別（2022-2030年）（百万ドル）
31 グローバルハイパーオートメーション市場見通し：その他エンドユーザー別（2022-2030年）（百万ドル）
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