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オートメーションCOE市場は、2022年に3億米ドルと評価され、2022年から2027年にかけて年平均成長率36.9%で成長し、15億米ドルに達すると予測されている。 オートメーションCOE市場は、パフォーマンスの監視と追跡により、予測期間中に著しい成長が見込まれている。オートメーションCOE市場の成長を促進する要因としては、企業全体のROIの大幅な改善、データ入力エラーの削減、リスクの低減による品質の向上などが挙げられる。
オートメーションCOE市場のダイナミクス
ドライバービジネス全体におけるROIの改善
自動化オペレーティング・モデルがなければ、非効率なプロセス自動化の選択、RPAの取得、トレーニング、サポートにより、ROIへの分散型アプローチが容易に制御不能に陥る可能性がある。さらに、事業部門は、短期間で投資対効果を得るために、自動化の最有力候補となるプロジェクトを頻繁に選択する。特に、IT サポートを必要とするような、より厄介な戦略的プロジェクトには手を出さないことが多い。しかし、より大きなROIは、より大規模で複雑なプロジェクトに関連する。2021年に実施された調査によると、RPAは他のほとんどの自動化プロセスよりも効率的に手作業によるミスを減らす能力がある。人為的なミスやデータ品質の低下により、企業は年間数十億ドルの損失を被っていると推定されている。ボットはデータの取りこぼしや重複がなく、追加分析や監査のためのイベントログを作成するため、RPAを活用することで、より質の高いデータを作成することができる。
制約：高い開発・展開コスト
これはRPAプログラムの総所有コストの大部分を占め、立ち上げコストの40～50％を占めることもある。開発者は、一般的に紙に書かれた旧式のPDD（プロセス設計書）やSDD（ソリューション設計書）を使用して、自動化設計について知らされていることが多い。このような自動化の取り組みは、適切なガバナンスの仕組みがなければ、最初から失敗する運命にある。高い開発費と導入費、メンテナンスとサポートに費やされる時間と費用の結果、RPAプログラムの総所有コストは65%に達する。
チャンスRPAメンテナンスによる業務の継続性
2021年の調査研究で、自動化が自律性と雇用創出の可能性を生み出すことが判明した。この調査によると、従業員はオートメーション化によって反復作業が減り、社内外の協力関係や作業関係に携わったり、サービスを再開発したり、より複雑な仕事上の問題を考えたり解決したりする機会が増え、付加価値の高いソリューションやイノベーションにつながると述べている。自動化によって、企業が成長のために採用するスピードはいずれ遅くなるだろう。この効率化によって、企業はより少人数で、より幸せで、より生産性の高いスタッフを雇用できるようになる。これは、離職率を下げるための多くの機会をもたらすだろう。
ロボティクスは、従業員のストレスを軽減し、対象システムが起動できずインシデントや問題の管理が必要な場合にリソースを解放することで、企業の柔軟性を高めることができる。インドでトップクラスの民間銀行がその実例だ。COVID-19のロックダウンの間、この銀行の従業員の大半は在宅勤務を余儀なくされた。RPAによる自動化により、同行の重要なプロセスの通常業務が維持された。この銀行では、RPAプラットフォーム上で100以上の手続きが自動化され、ロックダウンにもかかわらず金融サービスを提供し続けることができた。
課題部門間の知識不足、従業員のためらい、自動化への恐れ
1標準的なITソリューションは、他の多数の組織システムやプロセスに影響を与えるため、導入には全社的な戦略が必要となる。しかし、RPAは、IT部門の助けをほとんど借りることなく、企業が独自に開始・設定できるシンプルなソリューションである。全社的な戦略がなければ、企業はエンドツーエンドの改善を達成することなく、ローカルで場当たり的な自動化ソリューションを導入するリスクを負うことになる。つまり、企業はボットの網の目をふるい分け、規模に応じたRPAの実現を目指す中で、それぞれのボットが企業内のどこにどのように属するのかを見極めるという問題に直面することになる。
自動化は一部の職業を代替する可能性を秘めているが、新たな機会を開き、付加価値の高い仕事に時間を割くこともできる。例えば、コールセンターの従業員は、綿密かつ機械的にやり取りを文書化することから、積極的な支援やセールスに重点を移すことができる。全社的なコミュニケーションと自動化の価値に関する明確な説明は、従業員の賛同を得るために不可欠である。従業員を問題解決者として扱い、自動化技術へのアクセスを与えることで、従業員の経験を向上させることができる。中央からツールを管理するのではなく、従業員に権限を分配し、ツールの機能や、おそらくはツールの設定や書き方を教えることで、従業員のエンゲージメントを高め、組織の継続的な改善につなげることができる。このような成果は、アジャイル開発や継続的デリバリーなど、現在多くの企業が従業員に権限を与えるために開始している他のプログラムと一致している。また、余剰人員となる成績優秀者には、社内の他のポジションへの異動を検討することもできる。
予測期間中、最も高いCAGRを記録するのはガバナンスサービス
オートメーションCOE市場は、サービスに基づき、技術評価＆コンサルティングサービス、設計＆テストサービス、ガバナンスサービス、導入支援サービスに区分される。ガバナンスがなければ、ソフトウェア・ロボットの導入は非効率、高価、煩雑になる危険性がある。自動化は、それを導く構造がなければ、より応答性が高く、機敏で、ルールに縛られなくなる。しかし、自動化が拡大し、より広く採用されるようになると、明確なガバナンスが欠如しているため、問題が発生する可能性がある。ビジネスプロセスを自動化しながら、複雑さや曖昧さを管理するには、自動化COEガバナンスが必要である。サービスとしてのデジタル・ワークフォース・ロボットは、デジタル・ワーカーを活用する最も迅速で柔軟な方法です。この産業用オートメーション・プラットフォームでは、同じソリューションでオートメーション機能を構築し、接続することができます。
予測期間中、大企業の市場規模が拡大
オートメーション・コーの組織規模別市場には、大企業と中小企業が含まれる。大企業は、広範な企業ネットワークと多数の収入源を持っている。効率的な運営を行うため、最新技術に投資することが多い。中小企業に比べてパートナー・ネットワークが複雑なため、大企業はオートメーションCOE市場で牙城を築いている。大企業は、現在のシステムと最先端のオートメーションCOEソリューションの統合に苦戦している。このような企業は、プラットフォームとそれに付随するサービスをオンサイトで実装することを好み、これにより収益を高め、データプライバシーを保護することができる。多くの大企業は、ルーチンタスクに費やす時間を短縮し、余った時間で戦略的な意思決定を行うために自動化を利用している。さらに、自動化によって、大企業は人的ミスを減らし、間接費を削減し、作業効率を向上させ、規制遵守を改善することができる。
予測期間中、北米が最大の市場規模を持つ
北米は、オートメーションCOE市場において、全地域の中で最大の貢献国になると予想されている。北米のオートメーションCOE市場の成長に貢献している上位国には、米国とカナダが含まれる。これらの国々は経済が確立しており、オートメーションCOEソリューションプロバイダーが新技術に投資することを可能にしている。また、この地域は技術革新の中心地と見なされており、IT大手は技術革新と新しい製品の開発を奨励され、積極的なコラボレーションが行われている。この地域の様々な国、特に米国の組織は、AI、ML、ディープラーニング技術を継続的なビジネスプロセスの一部として活用している。Association for Advancing Automationは、消費者製品と医薬品を生産する工場が、北米で要請されたロボット総数の52％を受け取ったと報告している。
主要市場プレイヤー
オートメーションCoEサービスプロバイダーは、市場での提供サービスを強化するために、関連プロジェクトの立ち上げ、関連製品の立ち上げ、提携・契約、事業拡大、M&Aなど、さまざまな種類の有機的・無機的成長戦略を実施している。オートメーションCoE市場の主なプレーヤーには、SS&C Blue Prism（英国）、UiPath（米国）、Automation Anywhere（米国）、NICE（イスラエル）、Digital Workforce（フィンランド）、HelpSystems（米国）、Ctrl365（アルゼンチン）、FASTPATH（オランダ）、ElectroNeek（米国）、AnyRobot（米国）、Roboyo（ドイツ）、Nintex（米国）、Chazey Partners（米国）、Smartbridge（米国）、Blueprint（米国）、Robocloud（英国）、Verint（米国）、Appian（米国）、Cigniti（インド）、Innominds（米国）、TestingXperts（米国）、KiwiQA（オーストラリア）、Calidad Infotech（インド）、CIGNEX（米国）、ChoiceWORX（米国）、XenonStack（米国）。
この調査レポートは、オートメーションCoE市場をサービス、組織規模、業種、地域に基づいて分類しています。
サービスによって：
技術評価とコンサルティング
設計とテスト
ガバナンス
実施支援
組織規模別：
大企業
中小企業
業種別：
BFSI
IT & ITES
小売・消費財
ヘルスケア＆ライフサイエンス
製造業
運輸・物流
その他（教育、政府、通信、エネルギー・公益事業）
地域別
北米
米国
カナダ
ヨーロッパ
英国
ドイツ
フランス
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
インド
日本
中国
その他のアジア太平洋地域
その他の地域（RoW）
中東・アフリカ
ラテンアメリカ
最近の動向
2022年5月、エンタープライズ・オートメーション・ソフトウェアのリーディングカンパニーであるUiPathは、UiPath 2022.4プラットフォーム・リリースの一環として、Automation Cloud Robotsを他の強力な新機能とともに発表しました。この新しいリリースは、迅速かつ正確な成果を達成するための、より包括的な自動化基盤を企業に提供します。新しいSaaSロボットは、開発者がオートメーションを作成する方法を簡素化し、セキュリティとガバナンスをレベルアップし、Macでのオートメーションへのアクセスを拡大する追加機能とともに、企業におけるオートメーションの範囲をさらに深めます。
UiPath社は、非構造化文書とコミュニケーションに特化した自然言語処理（NLP）企業であるRe:infer社を買収した。Re:inferは、様々なコミュニケーション手法に見られる非構造化データをマイニング、モニタリングし、コンテキストとセマンティクスを抽出することで、ビジネスコミュニケーションの価値を解き放ちます。UiPath Automation Platformと組み合わせることで、開発者はコンタクトセンターのカスタマーエクスペリエンス（CX）と運用スケーラビリティを最適化するオートメーションを容易に構築できるようになります。また、Re:inferを利用することで、メールと連動する既存のオートメーションをよりスマートに強化することも可能です。
デジタル・ワークフォース・サービス（Digital Workforce Services Plc）は、アイルランドの大手オートメーション・ベンダー、エクレア・グループ（The Eclair Group）の買収を発表した。この買収により、デジタル・ワークフォース・サービス社はアイルランドにおける継続的サービスの市場を開拓する。また、金融サービスやヘルスケアなどの分野でデジタル・ワークフォース社の顧客基盤を国際的に拡大し、アイルランドと英国での市場プレゼンスを強化する。エクレア・グループはアイルランド、英国、米国で金融サービス、運輸、小売、電気通信、ヘルスケア分野のオートメーション・ソリューションを提供している。
2021年12月、NICEはAIを活用した新機能を発表し、企業がRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）のメリットを最大限に活用できるようにした。バージョン7.6に含まれるNICE RPAの新機能には、ドキュメントのデジタル化、自動化すべき理想的なプロセスのROIベースの推奨、共有のための既製のローコード/ノーコードリソースを備えた無料のリソースセンターなどが含まれます。プロセス分析時間の短縮と手動タスクの自動化に加え、革新的な新機能はROIを高め、ビジネスにおける自動化プロジェクトの価値を最大化します。
ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）のグローバルリーダーであるオートメーション・エニウェアは、サンフランシスコを拠点とするプロセス・ディスカバリーおよびマイニングのリーディングカンパニーであるクラウドのパイオニア、FortressIQ社との買収を発表しました。FortressIQとオートメーション・エニウェアを組み合わせることで、企業は自動化イニシアチブを加速し、デジタルファーストの世界で変革することができるようになり、インテリジェントオートメーションの新時代が到来しました。
目次
1 はじめに （ページ – 24）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.2.1 包含と除外
1.3 市場範囲
1.3.1 市場セグメンテーション
1.3.2 対象地域
1.3.3 考慮年数
1.4 通貨
表1 米ドル為替レート、2019-2021年
1.5 利害関係者
2 研究方法 （ページ – 28）
2.1 調査データ
図1 自動化COE市場：調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.2 一次データ
表2 一次インタビュー
2.1.2.1 一次プロフィールの内訳
2.1.2.2 主要産業インサイト
2.2 市場分類とデータ三角測量
図2 データ三角測量
2.3 市場規模の推定
図3 自動化COE市場：トップダウンアプローチとボトムアップアプローチ
2.3.1 トップダウンアプローチ
2.3.2 ボトムアップアプローチ
図4 市場規模推定方法 – ボトムアップアプローチ1（供給側）：ソリューション/サービスからの収益
図5 市場規模推計手法-ボトムアップアプローチ2（供給側）：全サービスからの総収入
図6 市場規模推計手法-ボトムアップアプローチ3（供給側）：全サービスの総収入
図7 市場規模推定手法 – ボトムアップアプローチ4（需要側）：支出全体を通じた自動化コーのシェア
2.4 市場予測
表3 要因分析
2.5 前提条件
2.6 制限事項
3 事業概要 (ページ – 39)
表4 世界のオートメーションCOE市場規模および成長率、2020～2027年（百万米ドル、前年比）
図8 2022年、技術評価＆コンサルティング部門が市場で大きなシェアを占める
図9 2022年に市場を支配するのは大企業
図 10 2022 年には Bfsi 業種が市場の最大シェアを占める
図 11 2022 年には北米が市場で最も高いシェアを占める
4 PREMIUM INSIGHTS (ページ – 42)
4.1 オートメーションCOE市場におけるビジネスチャンス
図 12：ビジネス全体におけるROIの大幅な改善が市場の成長を促進
4.2 市場：上位2サービスと上位3業種別
図 13 2022 年には技術評価＆コンサルティング分野と Bfsi 分野が高い市場シェアを占める
4.3 市場：地域別
図 14 北米が 2022 年に最も高いシェアを占める
5 市場概要と業界動向 （ページ – 44）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図 15 自動化 coe 市場：促進要因、阻害要因、機会、課題
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 企業全体のROIの大幅な改善
5.2.1.2 データ入力エラーの減少
5.2.1.3 リスク低減による品質向上
5.2.2 阻害要因
5.2.2.1 高い開発・展開コスト
5.2.2.2 サプライヤーへの依存と、自動化を長期的に拡大するための不十分な能力
5.2.3 機会
5.2.3.1 離職率の低下
5.2.3.2 RPA保守による業務の継続性
5.2.3.3 異業種からの自動化需要の高まり
5.2.4 課題
5.2.4.1 失業の心配による従業員の自動化への躊躇と恐怖
5.2.4.2 部門間の知識不足
5.2.4.3 自動化前のビジネスプロセスの最適化
5.3 業界動向
5.3.1 市場の進化
図16 自動化COE市場の進化
5.3.2 特許分析
5.3.2.1 方法論
5.3.2.2 文書タイプ
表5 出願された特許、2018年～2021年
5.3.2.3 イノベーションと特許出願
図17 1年間に付与された特許の総数、2018年～2021年
5.3.2.4 上位出願者
図18 特許出願件数の多い上位10社（2018-2021年
5.4 関税と規制の状況
5.4.1 規制機関、政府機関、その他の組織
表 6 北米：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表7 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表8 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他団体のリスト
表9 中東・アフリカ：中近東・アフリカ：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表10 ラテンアメリカ：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
5.5 技術分析
5.5.1 人工知能と機械学習
5.5.2 自然言語処理
5.5.3 光学的文字認識
5.5.4 クラウド・コンピューティング
5.5.5 コンピュータビジョン
5.6 ケーススタディ分析
5.6.1 ケーススタディプロセガー、戦略的インテリジェント・オートメーション・プログラムで1,200万米ドルのコスト削減を実現
5.6.2 ケーススタディオハイオ州のホスピス、新しいデジタルワークフォースで患者と従業員の体験を改善
5.6.3 ケーススタディアグコの従業員が契約交渉を行い、デジタルワーカーに事務処理を任せる
5.6.4 ケーススタディアグコはインテリジェントオートメーションでビジネスの将来性を確保
5.6.5 ケーススタディ: ユニパー、自動化でビジネスを変革
5.6.6 ケーススタディオランダ司法省の監護機関、オートメーションでオランダ住民へのサービスを改善
5.6.7 ケーススタディ: 壁一面のオートメーション360により、ニューカッスル病院は年間7,000時間を節約し、スタッフのワークライフバランスを改善
5.6.8 ケーススタディRPAによる迅速なROI – シナジーが請求業務を自動化し、大きな価値を実現
5.6.9 ケーススタディLUMEVITY社：FORTRESSIQで迅速な自動化を実現
5.6.10 ケーススタディアラブ国立銀行、ボットを導入してプロセスの自動化に成功し、6万4,000時間以上を節約
5.7 エコシステム
図 19 自動化 coe 市場：エコシステム
5.8 サプライチェーン分析
図 20 サプライチェーン分析
表 11 市場：サプライチェーン
5.9 ロボティック・オペレーティング・モデル（ROM）の7つの柱
図 21 ロムの 7 つの柱
5.9.1 導入
5.10 自動化を実現するための重要な実践方法
5.10.1 はじめに
5.11 主要なビジネス機能における自動化COE
5.11.1 導入
5.11.2 人事
5.11.3 財務・会計
5.11.4 セールス＆マーケティング
5.11.5 サプライチェーン＆オペレーション
5.11.6 情報技術
5.12 2022～2023年の主なコンファレンス＆イベント
表12 市場：コンファレンス＆イベントの詳細リスト
6 自動化 COE 市場, サービス別 (ページ – 71)
6.1 はじめに
6.1.1 サービス市場牽引要因
図 22 技術評価＆コンサルティングサービスが予測期間中に市場を支配する
表 13：サービス別市場、2020～2027 年（百万米ドル）
6.2 技術評価＆コンサルティングサービス
6.2.1 業務改善のための自動化を特定・評価するニーズが市場を牽引
表14 技術評価＆コンサルティングサービス市場, 地域別, 2020-2027 (百万米ドル)
6.3 設計＆テストサービス
6.3.1 冗長性の削減やプロセス品質の向上などの利点が採用を後押し
表 15 設計＆テストサービス自動化COE市場、地域別、2020～2027年（百万米ドル）
6.4 ガバナンスサービス
6.4.1 組織全体の自動化を促進・支援するガバナンスサービスの能力が需要を促進
表 16 ガバナンスサービス：地域別市場、2020-2027年（百万米ドル）
6.5 導入支援サービス
6.5.1 インテリジェントな意思決定機能をビジネスソリューションに組み込む必要性が採用を促進
表 17 導入支援サービス市場：地域別、2020～2027年（百万米ドル）
7 自動化 COE 市場：組織規模別（ページ – 77）
7.1 はじめに
7.1.1 組織規模：市場促進要因
図 23：予測期間中に高い成長率を記録するのは中小企業
表 18：組織規模別市場、2020～2027 年（百万米ドル）
7.2 大企業
7.2.1 大企業におけるルーチンタスクに費やす時間を短縮する自動化ソリューションへの需要の高まりが市場を牽引
表 19 大企業：市場, 地域別, 2020-2027 (百万米ドル)
7.3 中小企業
7.3.1 費用対効果や生産性向上などの利点が中小企業の自動化コーの需要を牽引
表 20 中小企業：市場, 地域別, 2020-2027 (百万米ドル)
8 AUTOMATION COE市場：垂直方向別（ページ – 81）
8.1 はじめに
8.1.1 垂直方向：市場ドライバ
図 24：予測期間中、ヘルスケア＆ライフサイエンスの垂直市場が最も高い成長率を示す
表 21 2020-2027 年垂直市場別（百万米ドル）
8.2 銀行、金融サービス、保険（BFSI）
8.2.1 BFSI分野ではインテリジェントオートメーションの採用が多く、成長を促進
表22 銀行、金融サービス、保険：地域別市場、2020-2027年（百万米ドル）
8.3 製造業
8.3.1 生産ライン以外の領域で自動化された効率性を達成する必要性が、製造工場での採用を促進する
表 23 製造業市場、地域別、2020～2027年（百万米ドル）
8.4 小売・消費財
8.4.1 小売業における在庫、サプライチェーン、請求書発行の自動化導入の拡大が成長を促進
表 24 小売＆消費財：自動化COE市場、地域別、2020～2027年（百万米ドル）
8.5 運輸・物流
8.5.1 インテリジェントオートメーションへの物流・運輸企業の投資拡大が市場を牽引
表 25 輸送と物流：市場, 地域別, 2020-2027 (百万米ドル)
8.6 IT & ITES
8.6.1 繰り返し作業を自動化する自動化ソリューションの利用拡大が市場を促進
表 26 IT & ITES：市場, 地域別, 2020-2027 (百万米ドル)
8.7 ヘルスケア＆ライフサイエンス
8.7.1 患者データ量の増加により、ヘルスケア分野での自動化ソリューションの導入が増加
表 27 ヘルスケア＆ライフサイエンス市場, 地域別, 2020-2027 (百万米ドル)
8.8 その他の垂直分野
表 28 その他の業種市場：地域別、2020～2027年（百万米ドル）
9 自動化 COE 市場, 地域別 (ページ – 90)
9.1 はじめに
9.1.1 地域：市場促進要因
図 25：予測期間中、アジア太平洋地域は最も高い成長率を示す
図 26 インドが市場で最も高い成長を記録する
表29 2020～2027年地域別市場（百万米ドル）
9.2 北米
9.2.1 北米：規制
9.2.1.1 医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（HIPAA）
9.2.1.2 グラム・リーチ・ブライリー法（GLB法）
9.2.1.3 経済的および臨床的健康のための医療情報技術法（HITECH法
9.2.1.4 サーベンス・オクスリー法（SOX法
9.2.1.5 米国証券取引委員会（SEC）
9.2.1.6 カリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）
9.2.1.7 連邦情報セキュリティ管理法（FISMA）
9.2.1.8 連邦情報処理標準（FIPS）
図 27 北米：市場スナップショット
表 30 北米：オートメーションCOE市場、サービス別、2020年～2027年（百万米ドル）
表 31 北米：市場：組織規模別、2020年～2027年（百万米ドル）
表 32 北米：北米：業種別市場、2020年～2027年（百万米ドル）
表 33 北米：国別市場、2020-2027年（百万米ドル）
9.2.2 米国
9.2.2.1 技術革新の急速な進展と業務の自動化ニーズの高まりが市場を牽引
9.2.3 カナダ
9.2.3.1 エラー削減を目的とした自動化技術の採用が市場を押し上げる
9.3 欧州
9.3.1 欧州規制
9.3.1.1 欧州市場インフラ規制（EMIR）
9.3.1.2 一般データ保護規則（GDPR）
9.3.1.3 欧州標準化委員会（CEN）
9.3.1.4 欧州技術標準化機構（ETSI）
表 34 欧州：市場、サービス別、2020年～2027年（百万米ドル）
表 35 欧州：サービス別市場市場：組織規模別、2020年～2027年（百万米ドル）
表 36 欧州：組織規模別市場、2020年～2027年（百万米ドル欧州：業種別市場、2020-2027年（百万米ドル）
表 37 欧州：欧州：オートメーションCOE市場、国別、2020年～2027年（百万米ドル）
9.3.2 英国
9.3.2.1 投資の増加と大手自動化COEベンダーの存在が成長を支える
9.3.3 ドイツ
9.3.3.1 様々なセクターで自動化ソリューションへの需要が大きく成長を促進
9.3.4 フランス
9.3.4.1 業務の自動化に向けて主要産業でデジタルトランスフォーメーションが活発化し、成長を後押し
9.3.5 その他のヨーロッパ
9.4 アジア太平洋地域
9.4.1 アジア太平洋地域規制
9.4.1.1 個人情報保護委員会事務局（PCPD）
9.4.1.2 個人情報保護法（APPI）
9.4.1.3 重要情報インフラ（CII）
9.4.1.4 国際標準化機構（ISO）27001
9.4.1.5 個人情報保護法（PDPA）
図 28 アジア太平洋地域市場スナップショット
表 38 アジア太平洋地域：オートメーションCOE市場、サービス別、2020-2027年（百万米ドル）
表 39 アジア太平洋地域：市場：組織規模別、2020～2027年（百万米ドル）
表 40 アジア太平洋地域アジア太平洋地域：業種別市場、2020年～2027年（百万米ドル）
表 41 アジア太平洋地域国別市場、2020-2027年（百万米ドル）
9.4.2 インド
9.4.2.1 ビジネスプロセス強化のための自動化技術導入の増加による市場構築
9.4.3 日本
9.4.3.1 革新的なITインフラと革新的技術への政府投資の増加が成長を牽引
9.4.4 中国
9.4.4.1 革新的技術の活用に向けた政府投資の増加が成長を後押し
9.4.5 その他のアジア太平洋地域
9.5 その他の地域
表42 その他の地域：サービス別市場、2020～2027年（百万米ドル）
表43 その他の地域：市場：組織規模別、2020～2027年（百万米ドル）
表44 その他の地域：業種別市場、2020年～2027年（百万米ドル）
表45 その他の地域：自動化COE市場、地域別、2020年～2027年（百万米ドル）
9.5.1 中東・アフリカ
9.5.1.1 BFSIセクターによるRPA導入の拡大が市場を牽引
9.5.2 ラテンアメリカ
9.5.2.1 近年のデジタル化への大きなシフトが成長を支える
10 競争の舞台（ページ – 110）
10.1 概要
10.2 主要プレーヤーの戦略
表46 主要オートメーションコーベンダーが採用した戦略の概要
10.3 市場評価の枠組み
図 29 市場評価の枠組み2019～2022年の自動化COE市場における拡大と統合
10.4 収益分析
10.4.1 過去の収益分析
図30 主要プレイヤーの収益分析（2019～2021年）（百万米ドル
10.5 主要市場プレイヤーのランキング（2022年
図31 主要プレーヤーのランキング（2022年
10.6 市場における主要ベンダーの比較分析（2022年
図32 市場：主要プレイヤーの比較分析
図33 市場：その他の主要プレイヤーの比較分析
表 47 市場：新興企業/SM の競合ベンチマーキング
表48 市場：主要新興企業/SMの詳細リスト
10.7 競合のシナリオと動向
10.7.1 製品の発売
表 49 製品・サービスの発売（2019～2022 年
10.7.2 取引
表50 取引、2019～2022年
11 企業プロフィール (ページ – 120)
11.1 紹介
(事業概要、提供する製品／ソリューション／サービス、最近の動向、MnMの視点（主な強み／勝つための権利、戦略的選択、弱み／競争上の脅威）*）。
11.2 主要プレーヤー
11.2.1 SS&Cブループリズム
表 51 SS&Cブループリズム：事業概要
図 34 S&Cブループリズム：企業スナップショット（2021 年）
表 52 SS&Cブループリズム：製品の発売とアップグレード
表 53 S&Cブループリズム：取引実績
11.2.2 ユイパス
表 54 ユイパス：事業概要
図35 uipath：企業スナップショット（2022年）
表55 uipath：製品の発売とアップグレード
表 56 ユイパス：取引
11.2.3 オートメーション・エニウェア
表 57 オートメーション・エニウェア事業概要
表 58 オートメーション・エニウェア製品の発売とアップグレード
表 59 どこでも自動化取引
11.2.4 ナイス
表 60 ナイス：事業概要
図 36 ナイス企業スナップショット（2021年）
表61 ナイス製品の発売と取引
表 62 ナイス商談
11.2.5 デジタル・ワークフォース
表 63 デジタル・ワークフォース事業概要
図 37 デジタル・ワークフォース企業スナップショット（2021年）
表 64 デジタル・ワークフォース買収案件
11.2.6 ヘルプシステムズ
表 65 ヘルプシステムズ事業概要
表 66 ヘルプシステムズ製品の発売とアップグレード
表 67 ヘルプシステムズ取引
11.3 その他のプレーヤー
11.3.1 CTRL365
11.3.2 ファストパス
11.3.3 エレクトロニック
11.3.4 エニーロボット
11.3.5 ニンテックス
11.3.6 チェイジー・パートナーズ
11.3.7 スマートブリッジ
11.3.8 ブループリント
11.3.9 ロボクラウド
11.3.10 ヴェリント
11.3.11 シグニティ
11.3.12 Innominds
11.3.13 testingxperts
11.3.14 KIWIQA
11.3.15 CIGNEX
11.3.16 ロボヨ
11.3.17 カリダッドインフォテック
11.3.18 チョイスワークス
11.3.19 Xenonstack
*事業概要、製品/ソリューション/サービス、最近の動向、MnMの見解など。
(非上場企業の場合、掲載できない場合があります。
12 隣接・関連市場 (ページ – 150)
12.1 はじめに
12.2 インテリジェント・プロセス・オートメーション市場 – 2027年までの世界予測
12.2.1 市場の定義
12.2.2 市場概要
12.2.2.1 インテリジェントプロセスオートメーション市場、コンポーネント別
表 68 インテリジェントプロセスオートメーション市場、コンポーネント別、2016～2021 年（百万米ドル）
表69 インテリジェントプロセスオートメーション市場、コンポーネント別、2022-2027年（百万米ドル）
12.2.2.2 インテリジェントプロセスオートメーション市場、アプリケーション別
表 70 インテリジェントプロセスオートメーション市場、アプリケーション別、2016-2021 年（百万米ドル）
表71 インテリジェントプロセスオートメーション市場、アプリケーション別、2022-2027年（百万米ドル）
12.2.2.3 インテリジェントプロセスオートメーション市場、業務機能別
表 72 インテリジェントプロセスオートメーション市場、ビジネス機能別、2016-2021 （百万米ドル）
表73 インテリジェントプロセスオートメーション市場：ビジネス機能別、2022～2027年（百万米ドル）
12.2.2.4 インテリジェントプロセスオートメーション市場、展開モード別
表74 インテリジェントプロセスオートメーション市場、展開モード別、2016-2021年（百万米ドル）
表75 インテリジェントプロセスオートメーション市場、展開モード別、2022-2027年（百万米ドル）
12.2.2.5 インテリジェントプロセスオートメーション市場、組織規模別
表 76 インテリジェントプロセスオートメーション市場：組織規模別、2016-2021 年（百万米ドル）
表77 インテリジェントプロセスオートメーション市場規模、組織規模別、2022-2027年（百万米ドル）
12.2.2.6 インテリジェントプロセスオートメーション市場、業種別
表78 インテリジェントプロセスオートメーション市場、垂直分野別、2016-2021年（百万米ドル）
表79 インテリジェントプロセスオートメーション市場、垂直市場別、2022-2027年（百万米ドル）
12.2.2.7 インテリジェントプロセスオートメーション市場、地域別
表80 インテリジェントプロセスオートメーション市場、地域別、2016-2021年（百万米ドル）
表81 インテリジェントプロセスオートメーション市場、地域別、2022～2027年（百万米ドル）
12.3 RPAとハイパーオートメーション市場 – 2027年までの世界予測
12.3.1 市場の定義
12.3.2 市場概要
12.3.2.1 RPAとハイパーオートメーション市場、コンポーネント別
表82 RPAとハイパーオートメーション市場、コンポーネント別、2019～2021年（百万米ドル）
表83 RPAとハイパーオートメーション市場、コンポーネント別、2022年～2027年（百万米ドル）
12.3.2.2 RPAとハイパーオートメーション市場、展開モード別
表84 RPAとハイパーオートメーション市場、展開モード別、2019年～2021年（百万米ドル）
表85 RPAとハイパーオートメーション市場、展開モード別、2022年～2027年（百万米ドル）
12.3.2.3 RPAとハイパーオートメーション市場、組織規模別
表86 RPAとハイパーオートメーション市場、組織規模別、2019年～2021年（百万米ドル）
表87 RPAとハイパーオートメーション市場、組織規模別、2022年～2027年（百万米ドル）
12.3.2.4 RPAとハイパーオートメーション市場、業務機能別
表88 RPAとハイパーオートメーション市場、業務機能別、2019年～2021年（百万米ドル）
表89 RPAとハイパーオートメーション市場、業務機能別、2022年～2027年（百万米ドル）
12.3.2.5 RPAとハイパーオートメーション市場、業種別
表90 RPAとハイパーオートメーション市場、垂直分野別、2019年～2021年（百万米ドル）
表91 RPAとハイパーオートメーション市場、垂直分野別、2022年～2027年（百万米ドル）
12.3.2.6 RPAとハイパーオートメーション市場、地域別
表92 RPAとハイパーオートメーション市場、地域別、2019年～2021年（百万米ドル）
表93 RPAとハイパーオートメーション市場、地域別、2022-2027年（百万米ドル）
13 APPENDIX （ページ – 162）
13.1 業界の専門家による洞察
13.2 ディスカッションガイド
13.3 Knowledgestore：Marketsandmarketsの購読ポータル
13.4 利用可能なカスタマイズ
13.5 関連レポート
13.6 著者詳細
