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市場調査レポート
商品コード
1441566
ハイパーオートメーション：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2024～2029年）Hyperautomation - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2024 - 2029) |
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価格
| ハイパーオートメーション：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2024～2029年） |
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出版日: 2024年02月15日
発行: Mordor Intelligence
ページ情報: 英文 120 Pages
納期: 2～3営業日
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ご注意事項 :
本レポートは最新情報反映のため適宜更新し、内容構成変更を行う場合があります。ご検討の際はお問い合わせください。
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- 概要
- 目次
概要
ハイパーオートメーション市場規模は、2024年に129億5,000万米ドルと推定され、2029年までに319億5,000万米ドルに達すると予測されており、予測期間（2024年から2029年）中に19.80%のCAGRで成長します。
世界のハイパーオートメーション市場の成長を促進する主な理由は、世界中でデジタル化が進んでいることです。デジタルプロセスオートメーションソリューションは、ビジネスオートメーションの需要の高まりにより、効果的なバックエンド処理管理を必要とする企業で最も頻繁に使用されています。その結果、BFSIビジネス、産業、オンライン小売業者など、より多くの企業が設立されています。企業が自動化をより迅速に導入しているため、市場はさらに成長しています。組織は、これまで人間が行っていた反復的な手動タスクをすべて自動化することで、エラーを減らしながら業務を大幅にスピードアップできます。
主なハイライト
- 製造部門における自動化の導入の増加により、ハイパーオートメーション市場が推進されると予想されます。さらに、シスコは、2022年までに、地球上の285億台の接続デバイスの半数以上がマシンツーマシン（M2M）接続を介して接続されるようになると予測しています。次世代のロボティクスおよびオートメーション技術は、製造業にとって生産性、品質、安全性、コスト指標を向上させる革命的な機会をもたらします。それは世界中のメーカーが認識していることです。さらに、ロボット自動化への支出が年々増加していることにより、主に研究市場の焦点が広がっています。
- さらに、RPAとAIの適用により、国および地域レベルでのセキュリティ基準の向上が可能になりました。企業はハイパーオートメーションを使用して安全上の欠陥を発見し、壊滅的な事故を回避します。多くの先進国の防衛産業は現在、セキュリティプロトコルと手順を最新化するためにハイパーオートメーションを模索しています。 RPAとAIをプロトコルに組み込むことで最大の利益を得ることができる業界は、航空宇宙です。市場参入企業間の戦略的提携の傾向が高まっているため、世界の市場の成長がさらに高まる可能性があります。企業が世界の展開を拡大し、世界市場の発展を支援するために他の組織と提携するのはよく見られます。
- ハイパーオートメーションによる自動化の拡大により、患者ケアが再考され、健康状態が改善されます。ハイパーオートメーションは、既存の業務に機能を追加することで人間の専門知識とデータの価値を高めます。音声認識と巧妙なアルゴリズムを通じて、音声バイオメトリクス技術は患者の声を分析して身元を確認し、登録フォームに入力した情報と比較します。認証レイヤーを追加して、接触中の患者のなりすましを防ぎます。
- さらに、パンデミック中に音声生体認証のいくつかのアプリケーションが注目されました。調査では、新型コロナウイルス感染症の影響を受けた患者を検出する際の音声生体認証の使用が検討されています。たとえば、2021年9月、人工知能企業バイオメトリック・ヴォックスがクルーセス病院およびムルシアのビルヘン・デ・ラ・アリシャカ病院心臓病科部長ドミンゴ・パスクアル・フィガルと協力して実施した調査では、検出に役立つ音声認識の使用について概説しました。COVID-19感染症の成功率は80%です。
- 逆に、ハイパーオートメーションは比較的新しいため、より多くの機関がこのような高度なテクノロジーに関する質の高いトレーニングを提供する必要があります。熟練した専門家の需要と実際の供給は、よりバランスが取れている必要があります。専門家がハイパーオートメーションを実際的かつ効果的に実行できるようになるまでにはさらに時間がかかるため、これは世界の業界の成長に大きな影響を与える可能性があります。ハイパーオートメーション業界で資格とスキルを備えた人材を育成するための学習機会を創出するために、世界市場は教育分野への追加投資家を必要としています。
ハイパーオートメーション市場の動向
機械学習セグメントが市場の成長を牽引すると期待されている
- 機械学習（ML）は、人工知能（AI）のサブ分野であり、トレーニングアルゴリズムが統計的手法を通じて分類や予測を行うことを可能にし、データマイニングプロジェクト内で重要な洞察を明らかにします。これらの洞察はアプリケーションやビジネス内の意思決定を促進し、理想的には主要な成長指標に影響を与えます。これはアルゴリズム、モデル、計算の複雑さを中心に展開するため、熟練した専門家がこれらのソリューションを開発する必要があります。データサイエンスと人工知能の向上により、自動機械学習のパフォーマンスが向上しました。企業はこのテクノロジーの可能性を認識しているため、予測期間中にその採用率が上昇する可能性があります。企業は自動機械学習ソリューションをサブスクリプションベースで販売しており、顧客がこのテクノロジーを簡単に使用できるようにしています。さらに、従量課金制で柔軟性も提供します。
- AIにより、機械は人間から独立して推論し、結論を導き出すことができます。 AIの主な目標は、人間と同じように考えることができるコンピュータープログラムやロボットを作成することです。機械学習（ML）として知られるAIの分野では、学習アルゴリズムを使用して、過去から学習して進歩できるようにします。信号に従うように車をプログラムすることはできますが、他の車や自身の運転経験から学習して、道路での事故の頻度を減らすこともできます。したがって、ハイパーオートメーションの一部として、デバイスがワークフローに従って実行する前に学習し、考えるのを支援するために必要な最も重要なテクノロジーの1つになります。
- Society of Actuaries（SOA）によると、経営幹部の3分の2近くが、予測分析ツールによって2023年までに組織コストが15%以上削減されると予想しています。将来の分析により、この業界ではハイパーオートメーションのアプリケーションが開かれるでしょう。
- 企業は、さまざまな顧客の幅広いニーズに応え、市場シェアを拡大するために、新しいソリューションを開発したり、既存の製品に新機能を組み込んだりしています。たとえば、2021年 3月には、Oracle Machine Learning AutoMLユーザーインターフェイスにより、初心者も経験豊富なデータサイエンティストも機械学習モデルの設計とデプロイが簡単になりました。 Oracle Autonomous Database上のOracle Machine Learningの新しいコンポーネントであるOML AutoML UIは、機械学習のモデリングを自動化し、数回クリックするだけでデプロイメントを削減できるノーコードのブラウザベースのインタフェースを提供します。 OML AutoML UIは、Oracle Labsによって開発された高度な独自のテクノロジーであり、Oracle Machine Learningの高度なデータベース内アルゴリズムを使用します。
- さらに、企業における機械学習の使用事例の増加により、ハイパーオートメーション市場が成長する機会が生まれます。たとえば、Algorithmiaによると、回答者の57%が回答者の57%に回答したように、2021年の人工知能と機械学習の主な使用例は顧客エクスペリエンスの向上です。 AIとMLを使用すると、いくつかの業務運営を改善できます。
北米が主要な市場シェアを保持すると予想される
- 北米は、多くの重要な市場関係者が拠点を置いているため、世界のハイパーオートメーション市場において著名な地域の1つです。 MAPIによると、米国の製造業生産は2018年から2021年にかけて2.8%増加し、国内でのハイパーオートメーションおよび制御テクノロジーの採用がさらに増加すると予想されています。また、最近の関税引き上げにより、米国の製造業者は自動化によって低コストで製品を生産することを余儀なくされる可能性が高いです。ハイパーオートメーションの事前関税化に投資した自動車会社は先を行っており、他の企業にとってコスト削減の青写真となっています。
- 自動車ディーラーは、顧客がハイパーオートメーションで何を望んでいるのかを予測し、うまく機能するサプライチェーンを備えるかもしれません。予測分析の助けを借りて、人々は車両需要の予期せぬ変化を予測することができ、システムは即座に対応します。エラーや諸経費を削減するためのアドバイスを提供します。このシステムは販売履歴を分析し、適切な基準を使用して需要動向を予測し、倉庫を最新の状態に保ちます。
- さらに、自動車生産の増加により、この地域の調査対象市場が牽引されると予想されます。たとえば、OICAによると、2021年には1,343万台以上の自動車が北米で製造されました。北米経済は自動車の生産に大きく依存しています。さらに重要なのは、2021年に米国の自動車部門が約917万台の車両を生産したことです。
- 米国では、過去2年間で、UPMC Health Plan抽象化担当者は、AstrataのNLP支援ツールの新しい実装により、約38倍高速に作業できることがわかりました。 40の病院を擁する医療システムとして、3つの州にわたる数百万人の患者にサービスを提供しています。 2021年 2月、UPMC Enterprisesは、UPMC Enterprises内で設立された最新企業であるAstrataの立ち上げを発表しました。さらに、アストラータは今後1年間で従業員を30%増加することを目指しており、近年 UPMCに参加しました。新会社のデータサイエンティストは、クラウドベースのNLPを使用して、支払者が非構造化EHRデータをよりよく理解できるツールを構築し、ヘルスケア効果のデータと情報セットに対する質と国民の健康測定のより正確な評価への道を開きます。
- さらに、北米における生体認証に向けた開発の台頭により、予測期間にわたって調査対象の市場が推進されると考えられます。たとえば、2021年 4月、Microsoft Corp.とNuance Communications Inc.は、MicrosoftがNuanceを買収する最終合意に達したと発表しました。 Nuanceは、マサチューセッツ州バーリントンに本拠を置き、音声認識およびAIソフトウェアを販売する多国籍コンピューターソフトウェアテクノロジー企業です。 Nuanceは、AIの専門知識と消費者エンゲージメントソリューションを世界中の企業に提供しています。このソリューションには、自動音声応答（IVR）、仮想アシスタント、デジタルおよび生体認証ソリューションが含まれます。次世代の顧客エンゲージメントおよびセキュリティソリューションを作成するために、企業はこの知識と、Azure、Teams、Dynamics 365などの幅広く深いMicrosoftクラウドを組み合わせます。
ハイパーオートメーション業界の概要
世界のハイパーオートメーション市場は適度に細分化されており、多くの企業が存在しています。両社は、市場シェアを拡大するために、戦略的パートナーシップと製品開発に継続的に投資しています。市場における現在の出来事の一部は次のとおりです。
2022年 6月-ローコードの自動化および統合のプレーヤーであるTray.ioは、企業のハイパーオートメーションの取り組みを加速するために設計された新機能を発表しました。 Tray.ioはConnector Builderを使用して、すべてのユーザータイプにエンドツーエンドの接続を提供し、ローコード開発者が再利用可能なコネクタをオンデマンドで迅速、効率的、かつ視覚的に作成できるようにします。さらに、開発者向けの新しいConnectivity APIエクスペリエンスにより、数百の基盤となるエンドポイントをわずか3つのAPI呼び出しに統合することがより簡単になります。
2022年 5月-デジタル決済の世界的プレーヤーであるVisaと、ブランド言語最適化のプレーヤーであるPhraseeは、欧州における独占契約の締結を発表しました。この3年契約は、欧州のトップB2B金融サービス企業を含む顧客に対するビザの戦略的投資の一環です。 Phraseeは、リセラープログラムを通じて、高度な機械学習および自然言語生成テクノロジーをVisaの顧客に提供します。
その他の特典
- エクセル形式の市場予測（ME）シート
- 3か月のアナリストサポート
目次
第1章 イントロダクション
- 調査の前提条件と市場の定義
- 調査範囲
第2章 調査手法
第3章 エグゼクティブサマリー
第4章 市場洞察
- 市場概要
- 業界の魅力-ポーターのファイブフォース分析
- 供給企業の交渉力
- 買い手の交渉力
- 新規参入業者の脅威
- 代替製品の脅威
- 競争企業間の敵対関係の激しさ
- バリューチェーン分析
- テクノロジーのスナップショット
- COVID-19の市場への影響
第5章 市場力学
- 市場促進要因
- 製造分野で高まる自動化動向
- デジタル化の浸透が進み、効率性の向上と運用コストの削減に対する需要が高まる
- RPAとAIの応用の拡大
- 市場抑制要因
- 導入の初期コストが高い
- 熟練した人材の不足
第6章 市場セグメンテーション
- テクノロジータイプ別
- 生体認証
- コンテキストアウェアコンピューティング
- 自然学習の生成
- チャットボット
- ロボットプロセスオートメーション
- 機械学習
- エンドユーザー業界別
- BFSI
- 小売り
- IT＆テレコム
- 教育
- 自動車
- 製造業
- ヘルスケアとライフサイエンス
- 地域別
- 北米
- アジア太平洋
- 欧州
- ラテンアメリカ
- 中東とアフリカ
第7章 競合情勢
- 企業プロファイル
- Alteryx
- Automation Anywhere
- SolveXia
- Mitsubishi Electric Corporation
- Catalytic Inc
- OneGlobe LLC
- Automate.io
- UiPath
- akaBot
- Rocketbot
- Simple Fractal
第8章 投資分析
第9章 市場の将来
目次
Product Code: 93171
The Hyperautomation Market size is estimated at USD 12.95 billion in 2024, and is expected to reach USD 31.95 billion by 2029, growing at a CAGR of 19.80% during the forecast period (2024-2029).
The key reason fueling the growth of the global hyperautomation market is the increase in digitalization worldwide. A digital process automation solution is most frequently used in firms that need effective back-end processing administration due to the rising demand for business automation. As a result, more enterprises are being founded, including BFSI businesses, industrial industries, and online retailers. The market is growing more due to companies adopting automation faster. An organization can significantly speed up operations while lowering errors by automating all of the repetitive manual tasks previously carried out by humans.
Key Highlights
- The increasing implementation of automation in the manufacturing sector is expected to drive the hyperautomation market. Further, Cisco has predicted that by 2022, over half of the 28.5 billion connected devices on the planet will get connected via machine-to-machine (M2M) connections. The next generation of robotics and automation technologies represents a revolutionary opportunity for manufacturing to improve productivity, quality, safety, and cost metrics. It is something that manufacturers all over the world are aware of. Additionally, rising spending on robotic automation year over year is primarily broadening the study market's focus.
- Moreover, applications of RPA and AI have enabled the rise of security standards at the national and regional levels. Companies use hyperautomation to spot safety lapses and avert catastrophic mishaps. Many industrialized economies' defense industries are now exploring hyperautomation to modernize their security protocols and procedures. The industry that stands to gain the most from incorporating RPA and AI in its protocols is aerospace. Due to the rising trend in strategic alliances among market participants, there is more potential for increased worldwide market growth. It is common to see businesses partnering with other organizations to expand their global reach and assist the development of the worldwide market.
- Scaling automation through hyperautomation is rethinking patient care and improving health outcomes. Hyperautomation increases the value of human expertise and data by adding capabilities to existing operations. Through speech recognition and clever algorithms, voice biometrics technology analyzes patients' voices to verify their identities and compare them to the information they gave on their registration forms. It adds a layer of authentication to prevent patient impersonation during any contact.
- Furthermore, several applications were noted for voice biometrics during the pandemic. Research studies have explored the use of voice biometrics in detecting COVID-19-affected patients. For instance, in September 2021, research undertaken by artificial intelligence company Biometric Vox, in collaboration with the Cruces hospital and Domingo Pascual-Figal, head of Cardiology at Murcia's Virgen de la Arrixaca hospital, outlined the use of voice recognition to help in the detection of COVID-19 cases with 80% success rate.
- On the Flipside, since hyperautomation is relatively new, more institutions need to provide high-quality training in such advanced technology. The demand and the actual supply of skilled professionals need to be more balanced. Because it will take more time to train professionals before they can practically and effectively execute hyperautomation, this could significantly impact the growth of the global industry. For creating learning opportunities to develop qualified and skilled people in the hyperautomation industry, the global market needs additional investors in the educational sector.
Hyper Automation Market Trends
The Machine Learning Segment is Expected to Drive the Market's Growth
- Machine Learning (ML) is a subfield of Artificial Intelligence (AI) that enables training algorithms to make classifications or predictions through statistical methods, uncovering critical insights within data mining projects. These insights drive decision-making within applications and businesses, ideally impacting key growth metrics. Since it revolves around algorithms, models, and computational complexity, skilled professionals must develop these solutions. The performance of automated machine learning has advanced due to data science and artificial intelligence improvements. Companies recognize the potential of this technology, and hence its adoption rate is likely to rise over the forecast period. Companies are selling automated machine learning solutions on a subscription basis, making it easier for customers to use this technology. Furthermore, it offers flexibility on a pay-as-you-go basis.
- AI enables machines to reason independently of humans and comes to their conclusions. The main goal of AI is to create computer programs or robots capable of thinking similarly to humans. A branch of AI known as machine learning, or ML, uses learning algorithms to enable it to learn from the past and advance. People can program a car to follow traffic lights, but it can also learn from other vehicles and from its own driving experience to reduce the frequency of accidents on the road. So, as a part of hyper-automation, it will be one of the most crucial technologies required to help devices learn and think before performing according to the workflow.
- According to the Society of Actuaries (SOA), nearly two-thirds of executives anticipate that predictive analytic tools will cut organizational costs by 15% or more by 2023. Future analytics will open up hyperautomation applications in this industry.
- The companies are developing new solutions or incorporating new features in their existing products to cater to a wide range of needs of different customers and to expand their market share. For instance, in March 2021, The Oracle Machine Learning AutoML User Interface made it simple for novice and experienced data scientists to design and deploy machine learning models. OML AutoML UI, a new component of Oracle Machine Learning on Oracle Autonomous Database, provides a no-code browser-based interface that automates machine learning modeling and reduces deployment to a few clicks. OML AutoML UI is an advanced, proprietary technology developed by Oracle Labs that uses Oracle Machine Learning's sophisticated in-database algorithms.
- Further, the rise in the use case of machine learning for companies will create an opportunity for the hyperautomation market to grow. For instance, according to Algorithmia, the top use cases for artificial intelligence and machine learning in 2021, as per 57% of respondents, are for increasing customer experience. Using AI and ML can improve several business operations.
North America is Expected to Hold a Major Market Share
- North America is one of the prominent regions for the global hyperautomation market because many essential market players are situated there. According to MAPI, US manufacturing production will increase by 2.8% from 2018 to 2021, further increasing the adoption of hyperautomation and control technologies in the country. Also, the recent increase in tariffs will likely force manufacturers in the US to produce goods at a lower cost, achieved through automation. Auto companies that invested in hyperautomation pre-tariffs are ahead of the game and are the cost-saving blueprint for other companies.
- Auto dealers may anticipate what client wants with hyper-automation and outfit themselves with a well-functioning supply chain. With the aid of predictive analytics, people can expect any unforeseen changes in vehicle demands, and the system responds promptly. It offers advice on reducing errors and overhead expenditures. The system analyses the sales history and forecasts demand behavior using pertinent criteria to keep the warehouse current.
- Further, the rise in automotive production is expected to drive the studied market in the region. For instance, according to OICA, In 2021, over 13.43 million automobiles were made in North America. The North American economy is heavily dependent on the production of vehicles. The further point is that in 2021, the US car sector produced about 9.17 million vehicles.
- In the US, over the last two years, the UPMC Health Plan abstractors found they can work around 38 times faster with the new implementation of Astrata's NLP-assisted tools. As a 40-hospital health system, it serves millions of patients across three states. In February 2021, UPMC Enterprises announced the launch of Astrata, the newest company incubated in UPMC Enterprises. Further, Astrata aims to increase its workforce by 30% over the coming year, and it joined a UPMC in recent years. Data scientists at the new company use cloud-based NLP to build tools enabling the payers to understand unstructured EHR data better, paving the way toward more accurate assessments of quality and population health measurements against Healthcare Effectiveness Data and Information Set.
- Moreover, the rise of the developments towards biometrics in North America will drive the studied market over the forecasted period. For instance, in April 2021, Microsoft Corp. and Nuance Communications Inc. announced they reached a definitive deal for Microsoft to buy Nuance. Nuance is a Burlington, Massachusetts-based multinational computer software technology firm that sells speech recognition and AI software. Nuance provides AI expertise and consumer engagement solutions to enterprises worldwide. The solutions include Interactive Voice Response (IVR), virtual assistants, and digital and biometric solutions. To create next-generation customer engagement and security solutions, companies will combine this knowledge with the breadth and depth of Microsoft's cloud, including Azure, Teams, and Dynamics 365.
Hyper Automation Industry Overview
The global hyperautomation market is moderately fragmented, with the presence of many companies. The companies continuously invest in strategic partnerships and product developments to gain more market share. Some of the current events in the market are:
June 2022 - Tray.io, a low-code automation and integration player, announced new capabilities designed to accelerate enterprise hyper-automation initiatives. With Connector Builder, Tray.io provides end-to-end connectivity for all user types, enabling low-code developers to create reusable connectors on-demand fast, efficiently, and visually. Additionally, the integration of hundreds of underlying endpoints into only three API calls is made simpler with a new Connectivity API experience for developers.
May 2022 - A global player in digital payments, Visa, and Phrasee, a player in brand language optimization, announced the establishment of an exclusive agreement for Europe. The three-year contract is a component of Visa's strategic investment in its customers, including the top B2B financial services companies in Europe. Phrasee will make its advanced machine learning and natural language generation technologies available to Visa customers through its reseller program.
Additional Benefits:
- The market estimate (ME) sheet in Excel format
- 3 months of analyst support
TABLE OF CONTENTS
1 INTRODUCTION
- 1.1 Study Assumptions and Market Definition
- 1.2 Scope of the Study
2 RESEARCH METHODOLOGY
3 EXECUTIVE SUMMARY
4 MARKET INSIGHTS
- 4.1 Market Overview
- 4.2 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis
- 4.2.1 Bargaining Power of Suppliers
- 4.2.2 Bargaining Power of Buyers
- 4.2.3 Threat of New Entrants
- 4.2.4 Threat of Substitute Products
- 4.2.5 Intensity of Competitive Rivalry
- 4.3 Value Chain Analysis
- 4.4 Technology Snapshot
- 4.5 Impact of COVID-19 on the Market
5 MARKET DYNAMICS
- 5.1 Market Drivers
- 5.1.1 Increasing Automation Trends in the Manufacturing Sector
- 5.1.2 Increased penetration of digitalization, coupled with growing demand for improved efficiency and reduced operating costs
- 5.1.3 Growing applications of RPA and AI
- 5.2 Market Restraints
- 5.2.1 High initial cost of adoption
- 5.2.2 Lack of skilled personnel
6 MARKET SEGMENTATION
- 6.1 By Technology Type
- 6.1.1 Biometrics
- 6.1.2 Context-Aware Computing
- 6.1.3 Natural Learning Generation
- 6.1.4 Chatbots
- 6.1.5 Robotic Process Automation
- 6.1.6 Machine Learning
- 6.2 By End-User Industry
- 6.2.1 BFSI
- 6.2.2 Retail
- 6.2.3 IT & Telecom
- 6.2.4 Education
- 6.2.5 Automotive
- 6.2.6 Manufacturing
- 6.2.7 Healthcare & Life Science
- 6.3 By Geography
- 6.3.1 North America
- 6.3.2 Asia-Pacific
- 6.3.3 Europe
- 6.3.4 Latin America
- 6.3.5 Middle East and Africa
7 COMPETITIVE LANDSCAPE
- 7.1 Company Profiles
- 7.1.1 Alteryx
- 7.1.2 Automation Anywhere
- 7.1.3 SolveXia
- 7.1.4 Mitsubishi Electric Corporation
- 7.1.5 Catalytic Inc
- 7.1.6 OneGlobe LLC
- 7.1.7 Automate.io
- 7.1.8 UiPath
- 7.1.9 akaBot
- 7.1.10 Rocketbot
- 7.1.11 Simple Fractal
