ハイパーオートメーション市場 - テクノロジー、デプロイメント、ソリューションによって、エンドユース、組織規模、成長予測、2025 - 2034

ハイパーオートメーション 市場規模

世界的なハイパーオートメーション市場は、2024年に46.4億米ドルで評価され、2025年から2034年の間に17.06%のCAGRを登録すると推定されています。 企業は資源使用量を最小限にしながら効率性を高めるための継続的な要求に直面しています。 ハイパーオートメーションは、AI、機械学習、ロボティック・プロセス・オートメーションを使用して、モノトーンと労力集中的な活動を自動化することにより、この問題に対処します。 この組み合わせは、ボトルネックを取り除き、間違いを減らし、ワークフローの精度を改善するのに役立ちます。

その結果、組織はより効率的に機能し、市場のニーズに迅速に反応することができます。 パフォーマンスの向上、スピード、精密なコンペル会社がハイパーオートメーションに投資するための課題。 時間を最大限に活用し、経費を削減することにより、生産性を高め、よりインテリジェントな操作を促進し、ペースの速い、技術主導のセクターで競争力を維持することが非常に重要です。

産業は、プロセスの自動化とリアルタイムの意思決定を促進することにより、システムを合理化することにより、この移行に不可欠であるハイパーオートメーションが、競争上の優位性を維持するために、急速にデジタル変革を組み込んでいます。 この技術は、組織が、柔軟なデジタルワークフローに向けて、マニュアル手法を廃止することを可能にします。 サプライチェーン管理や顧客サービスでも、ハイパーオートメーションはより迅速でよりインテリジェントな運用を促進します。 そのスケーラブルな設計により、企業は重要なシステム変更なしで拡大することができます。 シームレスなデジタルソリューションの必要性が高まり、企業は、高機能なオートメーションを実装し、インフラをアップグレードし、技術や顧客ニーズの変化に対応します。

組織は、業務を効果的にスケーリングしながら、運用費を最小限に抑える方法を求めています。 ハイパーオートメーションは、AI、ML、RPAなどの技術を用いて、反復的かつ大量な作業を自動化することにより、これを容易にします。 手動労働の信頼性を低下させ、誤りを減らし、顧客サービス、経理、人的資源などの分野における対応時間を増強します。 コストを大幅に削減し、運用の柔軟性を高めます。 企業がコストの上昇を伴わずに成長することを目指しているため、ハイパーオートメーションは、生産性を高め、リソースを最適化し、制約予算内での効率性を維持するための完璧なフレームワークを提供します。

例えば、2024年12月、ドイツ銀行は、AIと機械学習を基本業務に組み込む自動化で毎年2億ユーロに投資し、コストを削減し、運用効率を向上させることにコミットしました。 ベルリンに拠点を置くコデックスAIとともに、2024年10月にシボス2024年10月、銀行は、顧客サービスとコンプライアンスを含む銀行プロセスに関するジェネレーションAIの潜在的な影響についてホワイトペーパーを発表しました。 これらの取り組みは、ドイツ銀行のイノベーションを促進し、スケーラビリティを向上し、急速に変化する金融ランドスケープで競争力を維持するためのハイパーオートメーションの戦略的重点を置きます。

ハイパーオートメーション市場動向

• 低コードおよび非コードのプラットフォームは、ハイパーオートメーションにますます不可欠です。 直感的なビジュアルインターフェイスにより、非技術的な人員が自動化ワークフローを開発 このアプローチは、自動化を民主化し、さまざまな部門がITサポートの独立してソリューションを考案することを可能にします。 その結果、プロジェクトのタイムラインを高速化し、開発コストを削減し、柔軟性を向上させます。 急激な変化の時、企業は、これらのプラットフォームは、配信時に特に良い、アジャイルで応答性の高いソリューションを必要としています。 技術的な障壁、低コードおよび非コード ツールを削減することにより、迅速な反応を可能にし、組織全体の革新を促進します。
• クラウド技術の統合は、ハイパーオートメーションの上昇に密接に関連しています。 クラウドベースの自動化ソリューションを活用することで、よりスケーラビリティ、データアクセスの改善、多様なシステムとのスムーズな統合を実現します。 リモートコラボレーションをサポートし、リアルタイムの更新を可能にし、さまざまな場所でチームワークを育成します。 また、クラウド主導の自動化により、現場のインフラへの依存性が低下し、コストを削減しメンテナンスが容易になります。 組織が戦略を進化または調整するにつれて、クラウドは自動化ツールを迅速に変更するための重要な柔軟性を提供します。 その結果、クラウドインテグレーションは重要なトレンドとして位置付けられ、ビジネスの自動化能力を効果的に高め、デジタル環境の要求に応える。
• ハイパーオートメーションの大きな傾向は、タスクレベルの自動化からプロセスの自動化まで移動します。 1つの小さなステップを自動化する代わりに、企業が複数のタスクを1つの連続自動化ワークフローにリンクしています。 マニュアルハンドオーバーを削減し、処理時間を短縮し、コミュニケーションのギャップを解消します。 これは、複数の段階とシステムで構成される財務、人的資源、サプライチェーン管理などの分野で特に有益です。 プロセス全体で自動化を実装するだけでなく、効率性を高め、可視性と制御性を高めます。 これにより、意思決定が高速化し、さまざまな操作でより均一な結果が保証されます。
• ハイパーオートメーションは、単に仕事や人員の構成を排除するだけでなく、進化しています。 マンタン、反復タスクを管理し、従業員を支援するようになりました。 これは、個人が重要な思考、創造性、そして本物の問題解決を必要とする作業により多くの時間を捧げることを可能にします。 その結果、チームは満足度を高め、疲労を減らし、生産性を向上しました。 自動化を危険にさらすよりもむしろ、今では価値ある資源とみなします。 組織は、人間と機械がコラボレーションし、バランスの取れた働きやすい職場環境を育むフレームワークを開発しています。
• インスタンスの場合、2023年3月では、フォルクスワーゲンは、代わりに生産ラインワーカーを支援するハイパーオートメーションを採用しました。 ロボットは、溶接やリフティングなどの反復業務を担っています。これにより、従業員が品質管理と問題解決を優先することができます。 この戦略は、生産性を高め、従業員のための職場を強化しました。 ワーカーは、タスクを縛り、付加価値の役割に時間を費やすようになりました。 McKinsey & Companyの2023報告書によると、この種のコラボレーションにより、製造環境における仕事の満足度と生産性が向上します。 今後は多くの企業様をモデル化しています。

トランプ行政訴訟

• トランプは、中国などの国からの輸入の残留期間中に制定された関税の後、米国の多くのメーカーは、彼らのサプライチェーンを詳しく見て、生産持ち帰り始めました。 しかし、国内の人件費上昇の課題が出現しました。 ハイパーオートメーションは、ロボットプロセスの自動化(RPA)、AI、機械学習技術を通じて、人的労働に対する信頼性を低下させるための重要なソリューションとなりました。 繰り返しタスクを自動化し、プロセスを合理化することにより、企業はより高い入力コストで競争を維持することができます。 この戦略的な変化は、生産の品質と効率性を確保しながら、関税関連の圧力を軽減するメーカーを支援しました。
• トランプの関税は、世界的な調達に大きく依存する業界のデジタル変革をもたらすことができます。 サプライチェーンの脆弱性を削減し、増加した経費を管理するために、企業は、調達、物流、コンプライアンス業務を強化するために、ハイパーオートメーションを組み込む。 AI対応技術は、取引規制や関税変更にリアルタイムの可視性を提供し、ヒューマンエラーの可能性を減らし、意思決定プロセスを加速します。 この自動化は、運用の応答性を強化するだけでなく、リスク管理能力を向上させます。 複雑な取引シナリオをナビゲートするための重要な長期戦略として、ハイパーオートメーションを優先する組織は、絶えず変化する地政的景観の安定性を保証します。
• 関税による利益率の差圧を考えると、ハイパーオートメーションは、労働力削減を最小限に抑えながら、コスト管理のための実行可能な戦略として表すことができます。 企業は、従業員が分析、戦略的、または顧客サービス機能に集中できるように、大量のタスクをロボットに委任し、ジョブの役割を再構成しました。 労働者が反復タスクから離れて移動したため、生産性と従業員の道徳の両方が向上しました。 自動車や電子機器などの関税の影響を受けているセクターでは、生産効率を高め、コンポーネントの分散性に取り組むことで、ハイパーオートメーションツールが不可欠でした。 労働力と機械能力を調和させることで、企業は出力レベルを維持し、インテリジェントなオートメーションが政策変化による破壊の間に安定性を提供することができるかを照らしました。

ハイパーオートメーション市場分析

技術タイプに基づいて、市場は、ロボットプロセス自動化(RPA)、人工知能(AI)、機械学習(ML)、ビジネスプロセス管理(BPM)、インテリジェントな文書処理(IDP)、ローコード/ノーコードプラットフォームにセグメント化されます。 2024年、ロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)セグメントは、15.6億米ドルを超える市場収益を保有し、2034年までに66.5億米ドルを突破すると予想される。

• ロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)は、単調で反復的なタスクを管理するデジタル・アシスタントとして役立つハイパー・オートメーションに革命を起こします。 データの入力、請求書処理、および破裂やエラーのリスクなしに、新しいスタッフのオンボーディングを効率的に処理する不当な従業員を撮影します。 ロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)のツールは、コンピュータとの人間の相互作用を模倣し、ボタンをクリックするようなタスクを実行し、フォームを記入し、システム間でデータを移動するように設計されています。 最大の利益? 既存のワークフローにこだわらず、組織が技術的フレームワーク全体をオーバーホールすることなく優位性を享受できるようにします。 これにより、RPAは、銀行、保険、物流などの繰り返し作業に負担をかけた業界にとって、効率性を高める重要なソリューションとなります。
• 人工知能と機械学習の統合は、システムがデータを学習し、時間をかけて進捗を促すことで自動化を進めます。 ハイパーオートメーションでは、これらの技術は、パターンを認識し、予測分析を行い、リアルタイムの意思決定支援を提供します。 たとえば、AIは金融取引における不正な活動を明らかにしたり、小売分野における顧客体験を向上させることができます。 機械学習モデルは、システムをよりスマートにすることで、より多くのデータを処理し、継続的に改善することができます。 このセグメントは、より戦略的かつインサイト主導の操作に単純なタスクの自動化を超えて行くことを可能にし、自動化の努力に深さと適応性を追加します。
• 業務プロセス管理(BPM)は、業務ワークフローの設計、分析、および業務フローの強化を、業務プロセスの自動化前に強調します。 ハイパーオートメーションの領域内で、BPM は組織が既存のプロセスを補完し、必要な改善点を特定できるようにします。 正確なステップと目的を解読することにより、効果的な自動化のための重要なグラウンドワークとして機能します。 このアプローチは、企業が非効率なプロセスを自動化するだけでなく、事前に最適化しないことを保証します。 BPMツールは、規制や精度を順守する医療、製造、金融などの業界において広く活用されています。 フレームワークを提供し、自動化の努力に利益を耐えます。
• たとえば、2024年2月、ドイツに拠点を置くセラミックス会社Villeroy&Bochは、AIビジネスサービスとSAPインテリジェントRPAを融合することで、ハイパーオートメーションの努力に大きな進歩を遂げました。 この開発は、メール添付ファイルやドキュメントの整理などの自動複雑なタスクを自動化し、年間6,000を超える文書の自動処理を可能にします。 RPA、AI、業務プロセス管理(BPM)を融合することで、ワークフローの効率化と運用のパフォーマンスが向上しました。 この戦略的な取り組みにより、スタッフは、顧客サービスを強化し、会社のデジタル変革戦略と整列することで、より価値の高い活動に取り組みを捧げることができました。

デプロイメントに基づくハイパーオートメーション市場は、オンプレミスやクラウドベースに分けられます。 クラウドベースのセグメントは、2024年に約53%の主要市場シェアを保有し、予測期間を大幅に成長させる見込みです。

• 組織は、柔軟性とユーザーフレンドリーなアクセスのためにクラウドベースのハイパーオートメーションソリューションに向けています。 これらのシステムは、迅速な展開とリモートアクセシビリティを目指している企業に適した、実質的なインフラや長期セットアップ期間を必要としません。 大手ハードウェアコストを調達することなく、自動化戦略を容易に高めることができます。 自動更新は、異なる場所でのチーム間でリアルタイムコラボレーションを容易にします。 この傾向は、敏捷性、コスト節約、ビジネス要件をシフトするために急速に適応する能力を強調するスタートアップや成長する企業にとって特に魅力的です。
• 組織は、銀行、防衛、およびヘルスケアなどの厳しい規制分野において、データとシステムに対する高度制御のためのオンプレミスの展開を支持しています。 このアプローチは、同社の社内サーバーに直接自動化ツールのインストールを伴って、優れたセキュリティと完全なカスタマイズを提供します。 初期投資とメンテナンスコストは高くなりますが、オンプレミスのソリューションは、組織にインフラストラクチャの完全な所有権を与えます。 このセグメントは、厳格なコンプライアンスニーズまたは機密顧客データを扱う企業にアピールし、自動化ワークフローを完全に社内に維持し、保護を強化します。
• ハイパーオートメーションのランドスケープは、展開をオンプレミスとクラウドベースのオプションに分類し、それぞれが独自の組織的要求を満たしています。 オンプレミスのデプロイメントは、高度な制御とセキュリティを提供し、厳格なデータガバナンスとコンプライアンスニーズをしっかりサポートします。 一方、クラウドベースのソリューションは、スケーラビリティ、柔軟性、および上面コストを削減し、より迅速な導入と簡単な更新を可能にします。 両モデルは、AI、RPA、ビジネスプロセス管理などの技術の統合をサポートし、組織が運用方針と戦略的目的に合わせてワークフローを効果的に合理化するのに役立ちます。
• 例えば、2024年6月、FreshLeafは、注文処理とカスタマーサービス業務を改善するためにクラウドベースのハイパーオートメーションプラットフォームを導入しました。 この戦略は、実質的なインフラコストなしで迅速な展開を可能にしました。また、リモートチーム間の柔軟性とコラボレーションの必要性に対処することができます。 FreshLeafのチームは、自動化されたアップデートとリアルタイムのデータアクセスにより、ワークフローの効率性と応答時間を向上しました。 クラウドベースの戦略により、同社は、ダイナミックなビジネス環境と成長目標と完全に整列し、より経済的に自動化イニシアティブを実行することができます。

エンドユースに基づいて、ハイパーオートメーション市場は、BFSI(銀行、金融サービス、保険)、ヘルスケア、製造、小売、および電気通信、政府および公共部門、輸送および物流に分けられます。 BFSI(銀行、金融サービス、保険)セグメントは、2024年に約28%の主要市場シェアを保有し、予測期間を大幅に増加させる見込みです。

• BFSI部門は、ローン処理、不正検知、クレーム管理、カスタマーサービスを含むさまざまな機能を自動化するハイパーオートメーションによる変革を受けています。 銀行および金融機関は、厳しい規制要件の下で頻繁に、広範な取引量と文書を処理する。 ヒューマンエラーの減少、承認の迅速化、コンプライアンスの確保にハイパーオートメーションが役立ちます。 AIボットは財務データを分析することができますが、RPAはレコードの更新などの定期的なタスクを管理します。 競争が激化するにつれて、BFSI組織は、運用費用や労働力要件を増加させることなく、より迅速、より安全な、顧客重視のサービスを提供するために、ハイパーオートメーションを採用しています。
• ハイパーオートメーションは、管理機能の合理化、患者記録管理の精錬、および保険プロセスのスピードアップにおける病院、診療所および健康技術団体を支援することにより、ヘルスケアにおいて重要な役割を果たします。 任命、請求、クレーム、およびコンプライアンスの文書の処理は、多くの場合、かなりの量のスタッフ時間を占めています。 オートメーション技術は、この緊張を軽減し、医療従事者が患者ケアにもっと注意を払ってもらうことを可能にします。 ロボットプロセスの自動化が日々の業務の正確さを高める一方で、AIは診断と意思決定を容易にします。 ヘルスケアはより多くのデータ中心分野に進化するにつれて、ハイパーオートメーションは、複雑性をナビゲートし、待ち時間を減らし、機関の生産性とともに患者の成果を高めるために必要なツールで専門家を装備しています。
• 製造業界は、ハイパーオートメーションを導入し、店舗フロアをコーポレートシステムと連携しています。 在庫監視、品質評価、サプライチェーンの調整、予測メンテナンスなどの活動がより効果的に行われています。 このアプローチにより、メーカーは需要の変化に迅速に調整し、ダウンタイムを削減し、スムーズな運用フローを確保することができます。 RPAをAIと分析で組み合わせることで、よりスマートな計画とより良いリソースの使用が可能になります。 効率とタイミングが重要である部門では、ハイパーオートメーションは、精密、スケーラビリティ、リアルタイムのインサイトを提供します。グローバルなサプライチェーンと市場を変動させる競争要因です。
• 例えば、2024年8月、Axis Bankは、融資処理、不正検知、カスタマーサービスなどの機能でハイパーオートメーションを組み込むことで、デジタルトランスフォーメーションを推進しました。 財務データ分析を行なうために許可されるAIボットの展開, RPAはレコードの更新などの定期的なタスクの効率性を改善しながら. ヒューマンエラーを最小限にし、承認時間を短縮し、規制遵守を維持しました。 競争の増加に対応するため、Axis Bankは、運用コストやスタッフの調達をすることなく、サービス速度とセキュリティを強化し、財務サービス部門の効率性と顧客体験を改善するためのハイパーオートメーションの重要な影響を示しています。

北米は、2024年に36%以上のハイパーオートメーション市場を占め、米国は地域に市場をリードしています。

• 米国におけるハイパーオートメーションの採用は、強力なデジタルインフラと重要な政府が新しいテクノロジーを支持することで推進されています。 様々な業界がAI、機械学習、ロボティックプロセスの自動化を組み込んでおり、運用の柔軟性とコスト削減を実現します。 この移行により、企業が市場の変化や顧客ニーズに迅速に適応することができます。 教育機関、テクノロジー企業、業界リーダーの間でのパートナーシップは、継続的なイノベーションを推進し、熟練した専門家が実施プロセスをスピードアップします。 その結果、高機能な自動化は、変化するビジネス環境における競争優位性の持続と長期的な成長を奨励するためにますます不可欠です。
• ハイパーオートメーションは、主に、技術革新と競争力のあるポジショニングに重点を置いた、技術リソースの利点と、米国によって駆動されます。 全国の組織は、顧客体験を改善し、進化する市場条件に調整する、効率性を高めるために自動化を活用しています。 金融と物流を含む複数の業界に広範な取り組みがあり、インテリジェントな自動化により、古いシステムを刷新します。 大手テクノロジー企業や新興スタートアップの存在は、発展を加速させながら、包括的な投資環境はイノベーションを促進します。 米国では、ハイパーオートメーションは、単に操作を最適化するための方法ではなく、業界の優位性のための重要な戦略的リソースとして見られます。
• 例えば、Walmartのサプライチェーン変革は、米国のハイパーオートメーションの著名な例として機能します。 小売業界は、AI、機械学習、ロボティックプロセスの自動化を組み合わせて、在庫を監督し、製品の需要を予測し、倉庫の効率性を高めています。 この統合を実施することで、Walmartは標準タスクを自動化し、ヒューマンエラーを少なくし、顧客要求のシフトを迅速に調整できます。 これはより速い配達、減らされた運用コストおよび高められた顧客満足に導きました。 ウォルマートの方法論は、ハイパーオートメーションがプロセスの改善だけでなく、ビジネスのレジリエンスを強化し、長期的な競争上の優位性を維持していることを示しています。

ドイツのハイパーオートメーション市場は、2025年から2034年までの有意で有望な成長を経験することが期待されています。

• ハイパーオートメーションは、ドイツにおけるハイパーオートメーションの迅速な進化への献身によって駆動され、持続可能性とエネルギー効率を重視しています。 企業は、資源をより良く管理し、廃棄物を削減し、環境基準を遵守し、自動化技術を採用しています。 革新的なAIと機械学習システムは、サプライチェーンと施設管理に統合され、メンテナンスニーズを予測し、運用レジリエンスを改善します。 業界のリーダーと研究機関とのコラボレーションにより、グリーンテクノロジーの進歩を促進します。 このアプローチは、効率を改善し、持続可能な産業開発と気候目標に対するドイツの献身を強化する重要な要素としてハイパーオートメーションを確立します。
• ドイツは産業効率およびスマートな製造業を高めるために高度のオートメーションを採用します。 堅牢なエンジニアリング基盤を保有し、AI、RPA、インテリジェントな分析などのテクノロジーを生産ライン、物流、管理プロセスに組み込んでいます。 ドイツの会社は高精度、信頼性およびシステム統合を強調し、ハイパーオートメーションをプロセス近代化のための適したアプローチ作ります。 また、品質・コンプライアンスを維持しながら、経営をデジタル化し、財務・ヘルスケアなどの業界における取り組みが増加しています。 業界 4.0 の重要な政府の裏付けにより、ドイツは、グローバル規模で競争的かつ技術的に進歩的なままの高機能なオートメーションが不可欠であると考えています。
• Instance では、Siemens はドイツのハイパーオートメーションを、Amberg の電子工学の設備の高度のオートメーション方法を示すために実行します。 AI、IoT、RPA、シーメンスを活用することで、毎日1,000以上の製品種別を取り扱いながら、ほぼゼロの欠陥を達成する自動生産ラインを稼働させます。 機械は速度および精密を両方高める実時間調節を、伝達し、作ります。 さらに、管理プロセスが自動化され、運用を最適化します。 このスマートファクトリーモデルは、ハイパーオートメーションがドイツの製造分野における柔軟性と精度を高め、ドイツにおける広範な業界 4.0 の取り組みを反映している方法を示しています。

中国のハイパーオートメーション市場は、2025年から2034年までの有意で有望な成長を経験することが期待されています。

• 中国は、大規模な都市開発とインフライニシアティブとの自動化の統合に焦点を当てて、ハイパーオートメーションで進歩しています。 企業は、AI、ロボティクス、データ分析を活用して、スマートシティサービスを改善し、トラフィックを管理し、公共安全システムを強化しています。 デジタルインフラへの政府のコミットメントは、ユーティリティと輸送におけるインテリジェントなオートメーションの広範な実装を容易にします。 また、製造業界は、生産の柔軟性を高め、ダウンタイムを最小限に抑えるために、ハイパーオートメーションを採用しています。 この包括的な戦略は、生活の質を高めながら、迅速な都市化と経済発展をサポートするための重要なハイパーオートメーションを確立します。
• 中国は、デジタルの近代化と産業強化のために努力するハイパーオートメーションで進んでいます, のような強力な政府プログラムで「中国製 2025,」企業は、製造を改善するためにAIを活用しています, 物流および顧客サービス業務. 中国の大手テック企業や新興企業は、電子商取引、銀行取引、スマートシティイニシアチブなど、複数の分野でのオートメーションイノベーションの最前線にあります。 オペレーションの広範な規模を考えると、高速で効率的なシステムの必要性は、高機能な自動化を戦略的必要性として捉え、スピード、精度、そして競争性を急速にデジタル化し、世界的な経済を加速させます。
• 例えば、中国におけるハイパーオートメーションの第一図は、物流フレームワーク内でAIとロボットの自動化の統合です。 倉庫内のパッケージ選別やAIアルゴリズムの実装にインテリジェントなロボットを活用し、配送ルートの充実、シングルスズデーなどの高需要販売イベントにおける注文処理の促進に大きく貢献しています。 顧客体験を強化しながら、自動化によるエラーや労務コストを最小限に抑えます。 Alibabaの戦略は、ハイパーオートメーションが、中国の立場をデジタルイノベーションと電子商取引のロジスティクスのリーダーとして、精度と効率性で大きなボリュームを効果的に処理する方法を実装しています。

ハイパーオートメーション市場シェア

• ハイパーオートメーション業界のトップ7企業は、UiPath、Oracle、Microsoft、ハネウェルインターナショナル、TCS、Google、SAP SEは、2024年の市場約74%を保持しています。
• UiPathは、ハイパーオートメーションのキープレーヤーとして認識され、さまざまなスケールのビジネスに対応できる自動化ソリューションを提供します。 プラットフォームは、繰り返し、ルールベースのタスクを補強するロボットプロセスの自動化(RPA)、補助組織を専門としています。 UiPathのスタンドアウト機能は、非技術的なチームでさえ、自動化ワークフローを迅速かつ効果的に構築できるアクセス可能なインタフェースです。 高度なAI機能とダイナミックなコミュニティと組み合わせたこのユーザーフレンドリーで、UiPathは、財務、ヘルスケア、製造などの業界で人気のある選択を可能にし、企業が時間を節約し、エラーを減らし、全体的な生産性と運用の応答性を高めます。
• Microsoft 365 および Azure クラウド サービスを利用するビジネス向けのハイパーオートメーションを駆動する主要なプレーヤーです。 これにより、ユーザーは毎日タスクを自動化し、Microsoftフレームワーク内でさまざまなアプリケーションやサービスに簡単に接続できます。 プラットフォームの真の機能は、Outlook、Excel、およびTeamsなどの広く使用されているツールを使用して、その楽な統合によって強調され、組織はディープな技術的スキルやITヘルプを必要としない自動化ワークフローを構築することができます。
• SAP SEは、エンタープライズソフトウェアにおける主要なグローバル力として認識され、AI、RPA、分析、ERPシステムにおける機械学習技術を活用した、高機能な自動化分野に影響を及ぼすSAPは、財務、サプライチェーン、人事、顧客サービス機能を自動化する大規模な組織を支援しています。
• Oracleは、クラウドインフラストラクチャ、人工知能、統合アプリケーションポートフォリオを使用して、幅広いハイパーオートメーションを提供します。 Oracleは、ビジネスプロセスの意思決定を改善し、コストを削減するインテリジェントなプロセスの自動化能力を持っています。これにより、デジタル変革の努力でリード企業となっています。
• ハネウェルは、運用および産業設定におけるハイパーオートメーションを使用して、エンドツーエンドのハードウェアおよびソフトウェアソリューションを提供します。 ハネウェル・フォージと分析を使用して、組織は、製造、物流、エネルギーなどの業界向けの予測保守、プロセス最適化、エンタープライズ・オートメーションを容易にし、デジタル化を目指しています。
• Googleは、GoogleクラウドプラットフォームとAI製品を使用して、クラウドネイティブな提供、機械学習、データ分析ソリューションを提供することで、ハイパーオートメーションを実現します。 Googleは、企業がビジネスプロセスを自動化し、顧客とのやり取りを改善し、その有名なAIと自動化製品で効果的に操作を拡大することを可能にします。
• TCSは、RPA、AI、分析を統合し、エンタープライズプロセスを自動化するエンドツーエンドのハイパーオートメーションソリューションを提供します。 自社のフレームワークと協業パートナーシップにより、TCSは、さまざまなビジネスエコシステムにおけるインテリジェントでスケーラブルなオートメーションを実現し、オペレーションの卓越性を達成し、イノベーションを加速し、業界のクライアントを支援します。

ハイパーオートメーション市場企業

ハイパーオートメーション業界で動作する主要なプレーヤーは次のとおりです。

• オートメーション どこでも
• サイトマップ
• ハネウェル国際
• マイクロソフト株式会社
• オラクル
• SAP SE(SAP SE)
• サービスなし
• TCSについて
• ウイパス
• ワークフュージョン

ハイパーオートメーション業界における有能な企業は、AI、機械学習、ロボットプロセスの自動化、統合プラットフォームへの分析を融合する強力なスケーラブルなソリューションの提供によって区別されます。 金融、サプライチェーン、人事、顧客サービスなど、複数の部門間で複雑な業務プロセスを合理化できる組織です。 多数のソリューションは、高度な技術スキルなしで迅速な開発と実装を可能にする低コードと非コードインターフェイスを備えています。 これらの提供は、ワークフローの改善、手動の労力を減らし、正確さを高めるために作られ、企業レベルでのデジタル変革の取り組みにおいて重要なパートナーとして確立されます。

このドメインでは、イノベーションは通常、既存のITフレームワークとの完全なプロセスの可視性、情報に基づいた意思決定、および楽な統合に焦点を当てています。 大手企業がクラウド展開、スマートドキュメント処理、予測分析を可能にするカスタマイズ可能なプラットフォームの作成を強調しています。 ヘルスケア、銀行、小売、製造などの業界に深く統合し、各業界のユニークな要求に応えるソリューションを提供します。 堅牢な研究開発能力を一貫したアップデートとともに活用することで、ビジネスのアップデートを支援し、事業の拡大、俊敏性、コンプライアンス、そして将来への準備を迅速に進化させていくことで、競争力と安全な市場シェアを維持します。

ハイパーオートメーション市場ニュース

• 2025年2月、スイムレーンは、前年より2倍以上の使用で、タービンAIハイパーオートメーションプラットフォームの採用において驚くべきサージを経験しました。 特に、Fortune 500 社の統合が増加する中、大企業は、AI 主導のソリューションに頼りになり、セキュリティ運用を強化しています。 タービンAIは、労働集中的なセキュリティタスクを合理化し、より迅速でより正確な応答を実現します。 インテリジェントな自動化ツールのこの上昇の自信は、組織がより速く、よりスマートなソリューションでエスケーラブルなサイバー脅威に遭遇するために進化している方法を示しています。
• 2024年1月、UiPathは、最新のAI主導のビジネスオートメーションプラットフォームであるAutopilotを発表しました。 このプラットフォームは、日常のワークフローの効率性を改善し、すでに重要な結果が示されているように設計されており、最初の四半期に約20%の年間成長に貢献しています。 Autopilotは、企業がルーチンタスクを自動化することで時間を節約し、従業員がより戦略的なプロジェクトに集中できるようにします。 強固な市場の受信は、企業の世界でインテリジェントで効率的なオートメーションソリューションのための成長する必要性を示しています。 UiPathのイニシアチブは、インテリジェントなオートメーションが単なる通過傾向ではなく、今日のビジネスが機能する方法に不可欠になっています。
• 2024年6月、オートメーションはAI + Automation Enterprise Systemの立ち上げにより、製品範囲を大幅に向上させました。 この革新的なシステムは、ジェネレーションAIモデルとインテリジェントAIエージェントを統合し、より効果的に自動化の作成と実装を支援します。 その結果、企業が複雑なワークフローを高速化し、より大きな成果を迅速に確認することができます。 同社は、AI主導の自動化に関心が高まっているため、第5四半期の直近で収益性の高い四半期も報告しました。 お客様がこのスマートなプラットフォームに切り替えて新しいビジネスの大きな塊が、自動化スペースにその地位を固着させます。
• 2024年6月、SS&C Blue PrismのRPAソフトウェアの最新バージョンを起動することにより、技術は内部オートメーション戦略で進歩しました。 アップデート, バージョン 7.3.1, 優れた意思決定のためのスマートビジョンを含む強化を提供し、セキュリティを向上させるためにActive Directoryとの緊密な統合. ソフトウェアの強化に加えて、SS&Cは、そのオートメーションの提供を強化するために、積極的に新しい買収を求めています。 Blue Prism では、複雑なプロセスを簡素化し、セキュリティを強化し、費用を削減するだけでなく、よりインテリジェントなビジネス成果を達成するために、AI と自動化を活用するという強いコミットメントを実証しています。

ハイパーオートメーション市場調査レポートには、業界の詳細なカバレッジが含まれています 2021年から2034年までの収益(USD Mn)の面で推定と予測で、 次のセグメントの場合:

市場、技術のタイプによって

• ロボットプロセス自動化(RPA)
• 人工知能(AI)と機械学習(ML)
• 業務プロセス管理(BPM)
• インテリジェントな文書処理(IDP)
• ローコード/ノーコードプラットフォーム

市場、導入による

• クラウドベース
• オンプレミス

市場、解決によって

• ソフトウェア
  • オートメーションソフトウェア
  • インテリジェントな文書処理(IDP)ソリューション
  • クラウド自動化プラットフォーム
  • 高度な分析とレポートツール
• サービス
  • プロフェッショナルサービス
    • 展開と統合
    • コンサルティング
    • サポートとメンテナンス
  • マネージドサービス

市場、エンドの使用による

• BFSI(銀行・金融・保険)
• ヘルスケア
• 製造業
• リテール
• ITとテレコム
• 政府と公共セクター
• 輸送・物流
• その他

市場、組織規模による

• 大きい企業
• 中小企業(中小企業)

上記情報は、以下の地域および国に提供いたします。

• 北アメリカ
  • アメリカ
  • カナダ
• ヨーロッパ
  • イギリス
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • ロシア
  • ノルディック
• アジアパシフィック
  • 中国・中国
  • インド
  • ジャパンジャパン
  • 韓国
  • オーストラリア
  • 東南アジア
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
• メア
  • アラブ首長国連邦
  • サウジアラビア
  • 南アフリカ