ハイパーオートメーション市場 サイズとシェア 2025 – 2034

ハイパーオートメーション市場規模

世界のハイパーオートメーション市場は 2024 年に 464 億米ドルと評価され、2025 年から 2034 年にかけて年平均成長率（CAGR）17.06%で推移すると推定されます。企業は、リソースの使用量を最小限に抑えながら効率性を高めることを継続的に求められています。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活用して単調で労働集約的な業務を自動化することで、この課題に対応します。これらの組み合わせにより、ボトルネックの解消、ミスの削減、ワークフローの精度向上が可能になります。
 

その結果、組織はより効率的に業務を遂行し、市場のニーズにも迅速に対応できるようになります。パフォーマンス、速度、精度の向上を目指す企業は、ハイパーオートメーションへの投資を余儀なくされています。時間の最適化とコスト削減を通じて、ハイパーオートメーションは生産性を高め、より高度な業務運営を促進します。そのため、変化の速いテクノロジー主導型の業界で競争力を維持するうえで不可欠な要素となっています。
 

産業界では、競争優位性を維持するためにデジタルトランスフォーメーションが急速に進められており、ハイパーオートメーションは、プロセス自動化によってシステムを効率化し、リアルタイムの意思決定を可能にすることで、この移行において重要な役割を果たしています。この技術により、組織は時代遅れの手作業から脱却し、柔軟なデジタルワークフローへ移行できます。サプライチェーン管理から顧客サービスまで、ハイパーオートメーションはより迅速で高度な業務運営を促進します。拡張性に優れた設計により、企業は大幅なシステム変更を行わずに事業を拡大できます。シームレスなデジタルソリューションへの需要が高まるなか、企業はインフラを刷新し、変化する技術や顧客の要求に対応するために、ハイパーオートメーションを導入しています。

組織は、事業を効果的に拡大しながら運用コストを最小限に抑える方法を継続的に模索しています。ハイパーオートメーションは、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）などの技術を活用して、反復的かつ大量の業務を自動化することで、これを実現します。手作業への依存を減らし、ミスを削減するとともに、特に顧客サービス、経理、人事などの分野で対応時間を短縮します。これにより、大幅なコスト削減と業務の柔軟性向上がもたらされます。企業がコストを同程度に増加させることなく成長を目指すなか、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、限られた予算内で効率性を維持するための理想的な枠組みを提供します。
 

例えば、2024年12月、Deutsche Bank は AI と機械学習を基幹業務に組み込むため、年間 20 億ユーロを自動化に投資することを約束し、コスト削減と業務効率の向上を目指しました。10月に開催された Sibos 2024 では、同銀行がベルリンに拠点を置く Kodex AI と共同で、顧客サービスやコンプライアンスなどの銀行業務に生成AIが及ぼし得る影響について詳述したホワイトペーパーを発表しました。これらの取り組みは、急速に変化する金融環境においてイノベーションを促進し、拡張性を高め、競争力を維持するための Deutsche Bank のハイパーオートメーション重視の戦略を示しています。
 

ハイパーオートメーション市場の動向

• ローコードおよびノーコードプラットフォームは、ハイパーオートメーションにおいて重要性を増しています。これらのプラットフォームにより、技術的な専門知識を持たない担当者でも、直感的なビジュアルインターフェースを通じて自動化ワークフローを開発できます。このアプローチは自動化の裾野を広げ、各部門が IT 部門の支援を受けずに独自の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、プロジェクトの期間を短縮し、開発コストを削減するとともに、柔軟性を高めます。急速な変化が進むなか、企業には、特にこうしたプラットフォームが得意とする俊敏で柔軟な対応力を備えたソリューションが求められています。ローコードおよびノーコードのツールは、技術的な障壁を低減することで、業務上のニーズに迅速に対応できるようにし、組織全体のイノベーションを促進します。
   
• クラウド技術の統合は、ハイパーオートメーションの台頭と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、企業は高い拡張性、データアクセスの改善、多様なシステムとの円滑な統合を実現できます。この手法は、リモートでの協業を支援し、リアルタイムの更新を可能にするとともに、さまざまな拠点間のチームワークを促進します。さらに、クラウドを活用した自動化により、オンサイトのインフラへの依存度が低下し、コスト削減と保守の容易化につながります。組織が進化したり戦略を調整したりする際にも、クラウドは自動化ツールを迅速に変更するために必要な柔軟性を提供します。その結果、クラウド統合は主要な動向として際立っており、企業が自動化能力を効果的に高め、デジタル環境の要求に対応できるよう支援しています。
   
• ハイパーオートメーションにおける主要な動向の一つは、タスク単位の自動化からプロセス全体の自動化への移行です。企業は一つの小さな工程を自動化するのではなく、複数のタスクを一つの継続的な自動化ワークフローに結び付けています。このアプローチにより、手作業による引き継ぎが減少し、処理時間が短縮され、コミュニケーションの断絶が解消されます。これは、業務が複数の段階やシステムで構成される金融、人事、サプライチェーン管理などの分野で特に有効です。プロセス全体に自動化を導入することで、効率性が高まるだけでなく、可視性と管理性も向上します。これにより、意思決定の迅速化が促され、さまざまな業務でより均一な成果を確保できます。
   
• ハイパーオートメーションは、単に雇用を削減したり人間の労働を代替したりするものから進化しています。現在では、単調で反復的な作業を処理することで従業員を支援するために活用されています。これにより、人々は批判的思考、創造性、実質的な問題解決を必要とする業務により多くの時間を充てられるようになります。その結果、チームの満足度が高まり、疲労が軽減され、生産性が向上します。自動化を脅威と捉えるのではなく、多くの人々が現在では有用なリソースと見なしています。組織は、人間と機械が協働する枠組みを構築し、より均衡の取れた支援的な職場環境を育んでいます。
   
• 例えば、2023年3月、Volkswagen は従業員を置き換えるのではなく、生産ラインの作業員を支援するためにハイパーオートメーションを導入しました。ロボットが溶接や持ち上げ作業などの反復的な業務を担うことで、従業員は品質管理や問題解決を優先できるようになりました。この戦略により、生産性が向上し、従業員にとっての職場環境も改善されました。作業員は現在、疲労を伴う作業に費やす時間を減らし、付加価値の高い業務により多くの時間を充てています。McKinsey & Company の2023年の報告書によると、このような協働は製造環境における仕事の満足度と生産性の双方を高めます。現在、多くの企業がこのモデルに追随しています。
   

トランプ政権の関税

• 中国などの国々からの輸入品に対してトランプ政権時代に発動された関税を受け、米国の多くの製造業者はサプライチェーンを詳しく見直し、生産を国内に戻し始めました。しかし、国内の労働コスト上昇という課題が浮上しました。ハイパーオートメーションは主要な解決策となり、企業はロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）、AI、機械学習技術を通じて、人間の労働への依存度を低減できるようになりました。反復的な作業を自動化し、プロセスを合理化することで、企業は投入コストが上昇しても競争力を維持できました。この戦略転換は、製造業者が関税に関連する圧力を緩和しながら、生産における品質と効率性を確保することに寄与しました。
   
• トランプ大統領の関税政策は、グローバルな調達に大きく依存してきた業界のデジタルトランスフォーメーションを促す可能性がある。サプライチェーンの脆弱性を低減し、増加するコストを管理するため、企業は調達、物流、コンプライアンス業務の高度化を目的に、ハイパーオートメーションを導入した。AI対応技術は、貿易規制や関税変更をリアルタイムで可視化し、人的ミスの可能性を低減するとともに、意思決定プロセスを加速させた。この自動化は、業務対応力を高めただけでなく、リスク管理能力の向上にもつながった。ハイパーオートメーションを優先した企業は、複雑な貿易環境を乗り切り、変化し続ける地政学的環境のなかで安定性を確保するための重要な長期戦略と位置付けた。
   
• 関税による利益率への圧力を踏まえると、ハイパーオートメーションは、人員削減を最小限に抑えながらコストを管理する有効な戦略となる可能性がある。企業は職務の再編を進め、大量処理が必要な業務をロボットに委ねることで、従業員が分析、戦略立案、顧客サービスなどの業務に集中できるようにした。この移行により、従業員は反復作業から解放され、生産性と士気の双方が向上した。自動車やエレクトロニクスなど、関税の影響を受ける業界では、ハイパーオートメーションツールが生産効率の向上と部品のばらつきへの対応において重要な役割を果たした。労働力と機械の能力を調和させることで、企業は生産水準を維持した。これは、インテリジェントオートメーションが政策変更による混乱下で安定性をもたらす可能性を示している。
   

ハイパーオートメーション市場分析

主要な市場動向を把握するには

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技術タイプ別に見ると、市場はロボティック・プロセス・オートメーション（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・ドキュメント・プロセッシング（IDP）、ローコード／ノーコードプラットフォームに分類される。2024年には、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）セグメントの市場収益は 156億米ドルを超え、2034年までに 665億米ドルを上回ると予測される。

• ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）は、単調で反復的な作業を管理するデジタルアシスタントとして機能し、ハイパーオートメーションに変革をもたらしている。休憩を必要とせず、ミスを犯すリスクもなく、データ入力、請求書処理、さらには新入社員のオンボーディングまで効率的に処理する、疲れを知らない従業員を想像するとよい。ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）ツールは、ボタンのクリック、フォームへの入力、システム間のデータ移動など、コンピューターとの人間のやり取りを模倣してタスクを実行するよう設計されている。最大の利点は、既存のワークフローに無理なく組み込める点にあり、組織は技術基盤全体を刷新することなく、そのメリットを享受できる。これにより、RPAは、効率向上が極めて重要な銀行、保険、物流など、反復作業の負担が大きい業界にとって不可欠なソリューションとなっている。
• 人工知能と機械学習を統合することで、システムがデータから学習し、時間の経過とともに進化できるようになり、自動化が高度化する。ハイパーオートメーションにおいて、これらの技術はパターンの認識、予測分析の実施、リアルタイムの意思決定支援に役立つ。例えば、AIは金融取引における不正行為を発見したり、小売分野で顧客体験を向上させたりすることができる。機械学習モデルは、より多くのデータを処理するにつれて継続的に自己改善し、システムをより高度化できる。このセグメントは自動化の取り組みに深みと適応性を加え、単純なタスクの自動化を超えて、より戦略的で洞察に基づく業務を実現する。
• 業務プロセス管理（BPM）は、自動化に先立ち、業務ワークフローの設計、分析、改善を重視する。ハイパーオートメーションの領域において、BPMは組織が既存の業務プロセスを把握し、必要な改善点を特定することを可能にする。BPMは、具体的な手順と目標を明確にすることで、効果的な自動化の重要な基盤となる。このアプローチにより、企業は非効率なプロセスを単に自動化するのではなく、事前に最適化できる。BPMツールは、規制遵守と精度が極めて重要な医療、製造、金融などの業界で幅広く利用されている。BPMは、自動化の取り組みに枠組みを提供し、持続的な効果をもたらす。
• 例えば、2024年2月、ドイツを拠点とする陶磁器メーカーの Villeroy & Boch は、SAP Intelligent RPAとAI Business Servicesを統合することで、ハイパーオートメーションの取り組みを大きく前進させた。この取り組みにより、メール添付ファイルの処理や文書の整理といった複雑な業務が自動化され、年間6,000件を超える文書を自律的に処理できるようになった。同社は、RPA、AI、業務プロセス管理（BPM）を組み合わせることで、ワークフローの効率と業務パフォーマンスを向上させた。この戦略的な取り組みにより、従業員はより付加価値の高い業務に注力できるようになり、顧客サービスの向上と同社のデジタルトランスフォーメーション戦略との整合が実現した。

導入形態別に見ると、ハイパーオートメーション市場はオンプレミス型とクラウド型に分けられる。クラウド型セグメントは2024年に約53%の大きな市場シェアを占め、予測期間中に大幅な成長が見込まれる。
 

• 組織は、柔軟性と使いやすいアクセス性を理由に、クラウド型ハイパーオートメーションソリューションを導入している。これらのシステムは大規模なインフラや長期にわたる導入期間を必要としないため、迅速な展開とリモートアクセスを目指す企業に適している。企業は、多額のハードウェア費用を負担することなく、自動化戦略を容易に拡張できる。自動更新により、異なる拠点にいるチーム間のリアルタイムのコラボレーションも可能になる。この傾向は、俊敏性、コスト削減、変化する事業要件への迅速な適応能力を重視するスタートアップ企業や成長企業にとって、特に魅力的である。
   
• 組織は、データとシステムに対する管理性を高めるため、オンプレミス型の導入を選好している。これは、銀行、防衛、医療などの規制が厳しい業界で特に顕著である。このアプローチでは、自動化ツールを企業の内部サーバーに直接インストールするため、高度なセキュリティと完全なカスタマイズ性が得られる。初期投資と保守費用は高くなるものの、オンプレミス型ソリューションにより、組織はインフラを完全に所有できる。このセグメントは、厳格なコンプライアンス要件を持つ企業や、機密性の高い顧客データを扱い、保護を強化するために自動化ワークフローを完全に社内で管理したい企業に適している。
   
• ハイパーオートメーションの市場環境では、導入形態をオンプレミス型とクラウド型に分類しており、それぞれが組織固有のニーズに対応している。オンプレミス型の導入は、より高度な管理性とセキュリティを提供するため、厳格なデータガバナンスとコンプライアンス要件を持つ企業に適している。一方、クラウド型ソリューションは、拡張性、柔軟性、初期費用の低さを実現し、迅速な導入と容易な更新を可能にする。いずれのモデルも、AI、RPA、業務プロセス管理などの技術統合を支援し、組織が業務方針や戦略目標に沿ってワークフローを効率的に合理化することに貢献する。
   
• 例えば、2024年6月、FreshLeafは受注処理および顧客サービス業務の改善を目的として、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た。この戦略により、大規模なインフラコストをかけずに迅速な展開が可能となったほか、柔軟性やリモートチーム間の協働に対するニーズにも対応した。各地のFreshLeafのチームは、自動更新とリアルタイムのデータアクセスを通じて、ワークフローの効率と対応時間を改善した。クラウドベースの戦略により、同社は動的な事業環境と成長目標に完全に適合しながら、経済的に自動化施策を実施することができた。
   

最終用途別に見ると、ハイパーオートメーション市場は、銀行・金融サービス・保険（BFSI）、ヘルスケア、製造、小売、IT・通信、政府・公共部門、輸送・物流、その他に分類される。銀行・金融サービス・保険（BFSI）セグメントは、2024年に約28%の大きな市場シェアを占め、予測期間中に大幅な成長が見込まれる。
 

• BFSIセクターでは、融資処理、不正検知、保険金請求管理、顧客サービスなど、さまざまな業務を自動化するハイパーオートメーションによって変革が進んでいる。銀行や金融機関は、厳格な規制要件のもとで、大量の取引や書類を処理する必要がある。ハイパーオートメーションは、人的ミスの削減、承認の迅速化、コンプライアンスの確保に寄与する。AIボットは財務データを分析できる一方、RPAは記録の更新などの定型業務を処理する。競争が激化するなか、BFSI機関は、業務コストや人員を増加させることなく、より迅速で安全性が高く、顧客志向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導入している。
   
• ハイパーオートメーションは、病院、診療所、ヘルステック企業の管理業務の効率化、患者記録の管理改善、保険手続きの迅速化を支援することで、ヘルスケア分野で重要な役割を果たしている。予約、請求、保険金請求、コンプライアンス関連書類の処理には、多くの場合、職員の相当な時間が費やされる。自動化技術はこの負担を軽減し、医療従事者が患者のケアにより多くの時間を割けるようにする。AIは診断や意思決定を支援し、ロボティック・プロセス・オートメーションは日常業務の精度を高める。ヘルスケアがよりデータ中心の分野へと進化するなか、ハイパーオートメーションは、専門家が複雑な業務に対応し、待ち時間を短縮するとともに、医療機関の生産性と並行して患者の転帰を改善するために必要なツールを提供する。
   
• 製造業では、製造現場と企業システムを連携させるため、ハイパーオートメーションの導入が拡大している。在庫監視、品質評価、サプライチェーンの調整、予知保全などの業務が、より効果的に実施されている。このアプローチにより、メーカーは需要の変化に迅速に対応し、ダウンタイムを削減するとともに、業務の円滑な流れを確保できる。RPAをAIや分析と組み合わせることで、より高度な計画立案と資源活用が可能となる。効率性とタイミングが重要なこの分野において、ハイパーオートメーションは、世界のサプライチェーンや変動する市場で競争力を維持するための重要な要素である、精度、拡張性、リアルタイムの情報をもたらす。
   
• 例えば、2024年8月、Axis Bankは融資処理、不正検知、顧客サービスなどの業務にハイパーオートメーションを導入し、デジタル変革を進展させた。AIボットの導入により複雑な財務データの分析が可能となり、RPAは記録の更新などの定型業務の効率を高めた。この自動化により、人的ミスが減少し、承認に要する時間が短縮され、規制への準拠が維持された。競争の激化に対応して、Axis Bankは業務コストや人員を増加させることなく、サービスの迅速性と安全性を向上させた。これは、金融サービス分野における効率性と顧客体験の改善に、ハイパーオートメーションが重要な影響を及ぼすことを示している。
   

この市場を形成する主要なセグメントについて詳しく知る

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北米は 2024 年に 36% 超のシェアを占め、同地域では米国が市場をリードしました。

• 米国におけるハイパーオートメーションの導入は、強固なデジタルインフラと新技術に対する政府の大きな支援によって促進されています。さまざまな業界で、業務の柔軟性を高め、コストを削減するために、AI、機械学習、ロボティック・プロセス・オートメーションが導入されています。この移行により、企業は市場の変化や顧客ニーズに迅速に対応できるようになります。教育機関、テクノロジー企業、業界のリーダー企業間の連携が継続的なイノベーションを促進し、熟練人材が広く存在することが導入プロセスを加速させています。その結果、変化するビジネス環境において競争力を維持し、長期的な成長を促すうえで、ハイパーオートメーションの重要性が高まっています。
   
• ハイパーオートメーションは、技術リソースに恵まれ、イノベーションと競争上の地位を重視する米国を中心に推進されています。全米の組織が効率性を高めるために自動化を活用しており、顧客体験の向上や変化する市場環境への対応につながっています。金融や物流を含む複数の業界で、インテリジェント・オートメーションを通じて旧式のシステムを刷新する取り組みが広がっています。大手テクノロジー企業や新興スタートアップの存在が開発を加速させる一方、投資に適した環境がイノベーションを後押ししています。米国では、ハイパーオートメーションは単なる業務最適化の手段ではなく、業界での優位性を確立するための重要な戦略的リソースと見なされています。
   
• 例えば、Walmart のサプライチェーン変革は、米国におけるハイパーオートメーションの代表的な事例です。同小売大手は、AI、機械学習、ロボティック・プロセス・オートメーションを組み合わせ、在庫管理、製品需要の予測、倉庫効率の向上に取り組んでいます。この統合を導入することで、Walmart は定型業務を自動化し、人為的ミスを減らすとともに、変化する顧客需要に迅速に対応できます。その結果、配送の迅速化、業務コストの削減、顧客満足度の向上が実現しています。Walmart の手法は、ハイパーオートメーションが単にプロセスを改善するだけでなく、事業のレジリエンスを強化し、長期的な競争優位性を維持することにもつなが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 年にかけて大幅かつ有望な成長を遂げると予測されます。
 

• ドイツにおけるハイパーオートメーションの急速な進展は、持続可能性とエネルギー効率を重視する姿勢によって推進されています。企業は、資源管理の改善、廃棄物の削減、環境基準の遵守を目的として、自動化技術を導入しています。革新的な AI および機械学習システムがサプライチェーンやファシリティマネジメントに統合され、保守の必要性を予測し、業務のレジリエンスを高めています。業界のリーダー企業と研究機関の連携が、グリーン技術の進展を促進しています。このアプローチにより、ハイパーオートメーションは効率性の向上、ドイツの持続可能な産業発展への取り組みの強化、気候目標の達成における重要な要素となっています。
   
• ドイツでは、産業効率とスマート製造を向上させるために、ハイパーオートメーションの導入が進んでいます。堅牢なエンジニアリング基盤で知られる同国では、AI、RPA、インテリジェントアナリティクスなどの技術を生産ライン、物流、管理プロセスに導入している。ドイツ企業は精度、信頼性、システム統合を重視しており、ハイパーオートメーションはプロセスの近代化に適したアプローチとなっている。さらに、金融や医療などの業界では、品質とコンプライアンスを維持しながら業務をデジタル化する取り組みが拡大している。インダストリー 4.0に対する政府の強力な支援を背景に、ドイツは世界規模で競争力と技術的先進性を維持するうえで、ハイパーオートメーションが不可欠だと考えている。
   
• 例えば、Siemens はドイツにおけるハイパーオートメーションの代表例であり、アンベルクのエレクトロニクス施設で高度な自動化手法を実証している。AI、IoT、RPAを活用し、Siemens は1日当たり 1,000 種類を超える製品バリエーションを扱いながら、不良をほぼゼロに抑える高度に自動化された生産ラインを運用している。機械同士が通信し、リアルタイムで調整を行うことで、速度と精度の双方が向上している。さらに、管理プロセスも自動化され、業務の最適化が図られている。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業における柔軟性と精度をどのように高めるかを示すものであり、ドイツで広がるインダストリー 4.0の取り組みを反映している。
   

中国のハイパーオートメーション市場は、2025年から2034年にかけて大幅かつ有望な成長を遂げると予測されている。
 

• 中国では、大規模な都市開発およびインフラ整備の取り組みと自動化の統合に注力することで、ハイパーオートメーションを推進している。企業は、スマートシティサービスの改善、交通管理、公共安全システムの強化に向けて、AI、ロボティクス、データ分析を活用している。デジタルインフラに対する政府の取り組みが、公益事業や交通分野におけるインテリジェントオートメーションの広範な導入を促進している。さらに、製造業では、生産の柔軟性を高め、ダウンタイムを最小化するためにハイパーオートメーションを導入している。この包括的な戦略により、ハイパーオートメーションは、急速な都市化と経済発展を支えながら生活の質を向上させるうえで重要な存在となっている。
   
• 中国はデジタル近代化と産業高度化を目指してハイパーオートメーションを推進しており、「中国製造 2025」などの政府主導の強力なプログラムを背景に、企業は製造、物流、顧客サービスの業務改善に向けてAI、機械学習、ロボティクスを段階的に活用している。中国の大手テクノロジー企業やスタートアップは、電子商取引、銀行、スマートシティの取り組みをはじめとする複数の分野で、自動化イノベーションを先導している。事業規模が大きいことから、急速にデジタル化する世界経済において、速度、精度、競争力を維持するための高速かつ効率的なシステムが必要となり、ハイパーオートメーションは戦略上不可欠なものとなっている。
   
• 例えば、中国におけるハイパーオートメーションの代表例として、Alibaba が物流体制にAIとロボット自動化を統合していることが挙げられる。同社は倉庫内での荷物の仕分けにインテリジェントロボットを活用し、AIアルゴリズムによって配送ルートを最適化している。これにより、「独身の日」など需要が急増する販売イベントの期間中も、注文処理が大幅に迅速化されている。この自動化の組み合わせは、顧客体験を高めながらエラーと人件費を削減している。Alibaba の戦略は、ハイパーオートメーションが大規模な取扱量に対しても正確かつ効率的に対応できることを示しており、デジタルイノベーションと電子商取引物流のリーダーとしての中国の地位を強固なものにしている。
   

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上位 7 社である UiPath、Oracle、Microsoft、Honeywell International、TCS、Google、SAP SE は、2024年に市場の約 74% を占めた。
   
• ハイパーオートメーション分野の主要企業として認知されている UiPath は、さまざまな規模の企業に対応する自動化ソリューションを提供しています。同プラットフォームはロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）に特化しており、組織が反復的でルールベースの業務を効率化することを支援します。UiPath の大きな特長は使いやすいインターフェースにあり、技術的な専門知識を持たないチームでも、自動化ワークフローを迅速かつ効果的に構築できます。この使いやすさに加え、高度な AI 機能と活発なコミュニティを備えていることから、UiPath は金融、医療、製造などの業界で広く採用されています。これにより、企業は時間を節約し、エラーを削減するとともに、全体的な生産性と業務対応力を高めることができます。
   
• Microsoft の Power Automate は、Microsoft 365 および Azure クラウドサービスを利用する企業のハイパーオートメーション推進における主要企業です。ユーザーは日常的な業務を自動化し、Microsoft のエコシステム内にあるさまざまなアプリケーションやサービスに容易に接続できます。同プラットフォームの真価は、Outlook、Excel、Teams などの広く利用されているツールとのシームレスな統合にあります。これにより、組織は高度な技術スキルや IT 支援を必要とせずに、自動化ワークフローを構築できます。
   
• SAP SE は、企業向けソフトウェア分野で世界的な主要企業として認知されており、革新的な業務プロセス自動化ソリューションによってハイパーオートメーション分野に影響を与えています。AI、RPA、アナリティクス、機械学習などの技術を ERP システムに活用することで、SAP は大企業による財務、サプライチェーン、人事、顧客サービス業務の自動化を支援しています。
   
• 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活用し、幅広いハイパーオートメーションを提供しています。Oracle のインテリジェント・プロセス・オートメーション機能は、業務プロセスにおける意思決定の改善とコスト削減を実現し、デジタルトランスフォーメーションの取り組みを主導する企業となっています。
   
• Honeywell は、業務環境および産業環境でハイパーオートメーションを活用し、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ています。同社は Honeywell Forge とアナリティクスを活用して、デジタル化を目指す製造、物流、エネルギーなどの業界に予知保全、プロセス最適化、企業業務の自動化を提供しています。
   
• Google は、Google Cloud Platform と AI 製品を通じて、クラウドネイティブなサービス、機械学習、データ分析ソリューションを提供し、ハイパーオートメーションを可能にしています。Google は、広く知られた AI および自動化製品により、企業が業務プロセスを自動化し、顧客とのやり取りを改善するとともに、事業を効果的に拡大することを支援しています。
   
• TCS は、RPA、AI、アナリティクスを統合した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、企業プロセスの自動化を実現しています。独自の社内フレームワークと協業パートナーシップを通じて、TCS はさまざまな業界の顧客が業務の卓越性を実現し、イノベーションを加速させ、多様なビジネス環境においてインテリジェントで拡張性の高い自動化を達成することを支援しています。
   

ハイパーオートメーション市場の主要企業

ハイパーオートメーション業界で事業を展開する主要企業は以下のとおりです。

• Automation Anywhere
• Google
• Honeywell International
• Microsoft Corporation
• Oracle
• SAP SE
• ServiceNow
• TCS
• UiPath
• WorkFusion
   

ハイパーオートメーション業界の主要企業は、AI、機械学習、ロボティック・プロセス・オートメーション、アナリティクスを統合プラットフォームに融合した、堅牢で拡張性の高いソリューションを提供している点を特徴としています。

この分野では、イノベーションの主な焦点は、業務プロセス全体の可視化、十分な情報に基づく意思決定、既存の IT フレームワークとの円滑な統合に置かれています。主要企業は、クラウド導入、インテリジェントな文書処理、予測分析を可能にする、カスタマイズ性の高いプラットフォームの開発を重視しています。これらの企業は、医療、銀行、小売、製造などの各分野に深く統合され、それぞれの業界固有のニーズに対応するソリューションを提供しています。強固な研究開発能力を活用し、継続的なアップデートを行うことで、これらの企業は競争優位性を維持するとともに、企業の業務刷新を支援して市場シェアを確保しています。また、急速に進化するデジタル環境において、俊敏性、コンプライアンス、将来への備えも確保しています。
 

ハイパーオートメーション市場のニュース

• 2025年2月、Swimlaneでは、同社の Turbine AI ハイパーオートメーションプラットフォームの導入が大幅に拡大し、利用量が前年から2倍以上に増加しました。特に、フォーチュン500企業における導入が拡大していることは、大企業がセキュリティ運用の強化に向けて AI を活用したソリューションへの依存を強めていることを示しています。Turbine AI は、労力を要するセキュリティ業務を効率化し、より迅速かつ正確な対応を可能にします。インテリジェントオートメーションツールへの信頼が高まっていることは、組織が増大するサイバー脅威に対応するため、より迅速で高度なソリューションを導入していることを示しています。
   
• 2024年1月、UiPath は最新の AI 活用型ビジネスオートメーションプラットフォーム「Autopilot」を発売しました。このプラットフォームは日常的なワークフローの効率向上を目的として設計されており、第1四半期には前年同期比で約20%の成長に寄与するなど、すでに大きな成果を示しています。Autopilot により、企業は定型業務を自動化して時間を節約し、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なります。市場からの好意的な反応は、企業社会においてインテリジェントかつ効率的なオートメーションソリューションの必要性が高まっていることを示しています。UiPath の取り組みは、インテリジェントオートメーションが一時的な流行ではなく、今日の企業活動に不可欠な要素になりつつあることを改めて示しています。
   
• 2024年6月、Automation Anywhere は、AI + Automation Enterprise System の発売により、製品ラインアップを大幅に強化しました。この革新的なシステムは、生成 AI モデルとインテリジェントなAI エージェントを統合し、企業によるオートメーションの構築と導入をより効果的に支援します。その結果、企業は複雑なワークフローを迅速化し、より大きな成果を短期間で得られるようになります。同社はまた、AI を活用したオートメーションへの関心の高まりを主な要因として、5四半期連続で黒字を達成したと報告しました。新規事業の大部分は、より高度なこのプラットフォームへ移行した顧客からもたらされ、オートメーション分野における同社の地位をさらに強固なものにしました—。
• 2024年6月、SS&C Technologies は、Blue Prism’s RPA ソフトウェアの最新版を発売し、社内オートメーション戦略を前進させました。バージョン7.3.1のアップデートでは、意思決定の高度化に向けた Smart Vision や、セキュリティ向上を目的とした Active Directory との緊密な統合などの機能強化が行われています。ソフトウェアの強化に加え、SS&C はオートメーション関連の製品・サービスを拡充するため、新たな買収も積極的に模索しています。Blue Prism によって業務を高度化することで、同社は複雑なプロセスの簡素化、セキュリティの強化、AIと自動化の活用に強く取り組んでいることを示しています。これは経費削減だけでなく、よりインテリジェントなビジネス成果の実現にもつながります。
   

ハイパーオートメーション市場調査レポートでは、以下のセグメントについて、2021年から2034年までの収益（百万米ドル）に関する推計と予測を含む、業界の詳細な分析を提供しています。

技術タイプ別市場

• ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）
• 人工知能（AI）および機械学習（ML）
• ビジネスプロセス管理（BPM）
• インテリジェント・ドキュメント・プロセッシング（IDP）
• ローコード／ノーコードプラットフォーム

導入形態別市場

• クラウドベース
• オンプレミス

ソリューション別市場

• ソフトウェア
  • 自動化ソフトウェア
  • インテリジェント・ドキュメント・プロセッシング（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・レポート作成ツール
• サービス
  • プロフェッショナルサービス
    • 導入・統合
    • コンサルティング
    • サポート・保守
  • マネージドサービス

最終用途別市場

• BFSI（銀行、金融サービス、保険）
• ヘルスケア
• 製造
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