自動化における生成AI：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2026年～2031年）

Mordor Intelligenceによると、自動化における生成AI市場の規模は、2025年の98億4,000万米ドル、2026年の124億3,000万米ドルから、2031年には432億9,000万米ドルへと拡大すると予測されており、2026～2031年までの年間平均成長率（CAGR）は28.35％となる見込みです。

本レポートは、ソリューションタイプ別（生成AIプラットフォーム、オートメーションコパイロット、サービス、その他）、展開別（クラウド、オンプレミス、ハイブリッド）、用途別（生成AIを活用したロボティックプロセスオートメーション、プロセスの最適化とワークフローのオーケストレーション、会話型と自然言語による自動化、その他）、エンドユーザー別（BFSI、製造業、IT・通信、ヘルスケア・ライフサイエンス、小売・eコマース、政府・公共部門、その他）、地域別に分類されています。市場予測は金額（米ドル）で提示されています。

自動化における生成AI市場の動向と洞察

ルールベース自動化から生成型コパイロットへの急速な移行

自動化における生成AI市場は、企業が固定的なロジックエンジンを、文脈情報を活用できるコパイロットに置き換えることで恩恵を受けています。従来型自動システムでは、各プロセスパスのスクリプト作成、テスト、保守に専門家が求められることが多くありました。MITスローンマネジメントレビューによると、エージェント型AIの企業導入率は2年以内に35％に達したのに対し、従来型AIは8年かけて72％に達しました。この導入パターンは、プロセス設計を簡素化し、専門家によるボトルネックを軽減するツールへの需要を裏付けています。UiPathは2026年5月に「UiPath for Coding Agents」をリリースし、企業のコーディング担当者が自然言語による対話を通じて、自動化の生成、テスト、展開、ガバナンスを行えるようにしました。この変化により、新しいプロセスを稼働させるまでに要する時間を短縮でき、より幅広い従業員層が自動化の作成に取り組めるようになります。

プロセス効率化とワークフローオーケストレーションへの需要の高まり

組織では、複数のビジネスシステムにまたがってエージェント、ボット、従業員を連携させる自動化へのニーズがますます高まっています。孤立したボットは定型的なタスクを完了することはできますが、より広範なワークフロー内での引き継ぎ、例外処理、承認を管理することはできません。Salesforceは2026年4月、調達、コンプライアンス、承認ワークフローで利用されるバックオフィスプロセスエージェント用に「Agentforce Operations」をリリースしました。同社によると、早期導入企業ではサイクルタイムが50～70％短縮され、手動データ入力による誤りが80％減少したとのことです。こうした結果から、購入者がタスクごとに個別の自動化製品を追加するのではなく、オーケストレーション層を求めている理由が説明できます。したがって、自動化における生成AI市場では、プロセスの可視性と人的レビューを維持しつつ、ビジネスアプリケーションを横断して機能するプラットフォームが支持されています。

レガシーOT、IT、エッジシステム間の統合の複雑さ

レガシーのオペレーショナル技術（OT）では、現在のAPI設計よりも以前の産業用通信プロトコルが使用されていることがよくあります。このため、本番環境において新しい生成AIツールと連携することがより困難になります。UiPathの調査によると、売上高10億米ドルを超える組織の経営幹部とIT実務者約600人のうち52％が、相互に接続されていないシステム間で静的プロセスと動的プロセスが混在するハイブリッドなプロセス環境を運用していることが判明しました。組織は、これらの環境を橋渡しするために、ミドルウェア、プロトコル変換ツール、カスタムコネクタを必要とする場合があります。こうした追加要素は、プロジェクトコストの増加、遅延の拡大、さらなる運用リスクの発生を招く恐れがあります。広範なERPとオペレーショナル技術（OT）スタックを保有する購入者は、あらかじめ構築されたコネクタとより充実した導入サポートを提供する、定評のあるプロバイダを好む傾向があります。

セグメント分析

2025年、生成AIプラットフォームは、自動化における生成AI市場のシェアの31.84％を占めました。企業は、自動化プログラムの共通基盤として、ハイパースケーラーや独立系ベンダーが提供するオーケストレーション層のAPIを活用しました。こうした早期の優位性は、モデルAPIがすでに企業のスタックに組み込まれていることの価値を反映しています。プラットフォームの複雑化に伴い、導入、カスタマイズ、マネージド自動化のニーズが高まるため、サービスが次に大きなカテゴリーとなりました。また、慣れ親しんだワークフロー製品を、業務への影響を最小限に抑えながら拡大したいと考える購入者にとって、オートメーションコパイロットも重要な役割を果たし続けました。プロセスマイニングやディスカバリーツールを含むその他のソリューションタイプは、導入前に適切なプロセスを特定するための上流作業を支援しました。

AIエージェントとエージェント型自動化プラットフォームは、2031年までCAGR31.08％で拡大すると予測されています。このセグメントにおける自動化市場規模の拡大は、補助ツールから、アプリケーションを横断して多段階の作業を実行できるシステムへの移行によって支えられています。コパイロットは一般的にアクションを推奨するのに対し、エージェントは定義された制御の下でアクションを完了することができます。IBMは2026年5月、一貫した施策適用のもとで異なるソースからのエージェントを展開できる「エージェント型コントロールプレーン」として、次世代のwatsonx Orchestrateを発表しました。この設計は、複数の技術サプライヤーから提供されるエージェントをガバナンスするニーズに対応するものです。企業がより多くのビジネスプロセスにエージェントを導入するにつれ、ガバナンス、モニタリング、相互運用性に対する需要は高まると考えられます。施策制御と統合機能を備えたプロバイダは、この要件に応える上で有利な立場にあります。したがって、自動化における生成AI市場は、自律的な作業と説明責任のある管理のバランスをとるプラットフォームへと移行しつつあります。

2025年、自動化における生成AI市場のシェアのうち、クラウド展開が75.42％を占めました。企業は、ハイパースケーラーのインフラを活用することで、オンプレミスインフラへの資本コストを負担することなく、高度なモデル、弾力的な演算能力、頻繁な製品アップデートを利用することができました。また、クラウドサービスにより、パイロット運用を開始したり、新規ユーザーを追加したりするのに必要な時間も短縮されました。オンプレミスセグメントの規模は小さかったが、ワークフローデータを管理された環境の外に移すことができない組織にとっては、依然として重要な位置を占めていました。政府機関や規制対象企業では、データの保存場所やシステムへのアクセスに対して、より厳格な管理が求められることがよくあります。こうしたニーズにより、クラウドサービスが主要な提供モデルであり続けたにもかかわらず、オンプレミス展開の重要性は維持されました。

ハイブリッド展開は、2026～2031年にかけてCAGR29.76％で成長すると予測されています。組織は、機密性の高いトレーニングデータや微調整作業を管理された環境内に保持しつつ、一般的な推論にはパブリックエンドポイントを利用するために、ハイブリッド設計を採用しています。この構造は、クラウドサービスからの広範な撤退を意味するものではありません。むしろ、企業がデータの機密性や運用要件に応じてワークロードを分離することを可能にするものです。UiPathは2026年5月、Automation Suiteをアップデートし、AWS、Azure、OpenShift環境全体でオンプレミスのエージェント型AI機能を提供しました。この製品は、ワークフローデータを外部のクラウドAPI経由で転送できない公共部門や規制対象のユーザーを対象としています。アジア太平洋や中東の購入者は、データ主権に関する施策がより厳格な地域において、ハイブリッドとオンプレミス展開をより重視する可能性があります。自動化における生成AI市場は、今後もクラウドインフラを広く活用し続ける一方、ハイブリッドシステムはセキュリティやコンプライアンスのニーズに対応していくと考えられます。

地域別分析

北米は2025年、自動化における生成AI市場のシェアの40.52％を占めました。これは、ハイパースケールコンピューティングインフラ、エンタープライズソフトウェアサプライヤー、BFSI（銀行・金融・保険）や技術分野の早期導入者が集中していることが背景にあります。米国は、金融サービス、技術、政府機関が確立されたエンタープライズプラットフォームを通じてAI自動化を利用できるため、引き続き同地域の主要な需要拠点となっています。Microsoftは「Build 2026」において、デスクトップAIオーケストレーション用のネイティブWindows Agent Frameworkサポートと、Copilot Studioコネクタの拡大を発表しました。これにより、自動化における生成AI市場は、エンタープライズ用ワーカーツール全体へと拡大することになります。カナダとメキシコは、ITの近代化や、コスト重視のバックオフィス自動化を含むニアショアサービス提供を通じて貢献しています。こうした状況により、同地域の主導的な地位が維持されると同時に、新しいエージェント型機能に向けた大規模な導入基盤が形成されています。

アジア太平洋は、2026～2031年にかけてCAGR30.83％で成長すると予測されており、政府主導の産業用AI計画、デジタルインフラの拡大、自動化の成熟度のばらつきが需要を形作っています。中国の「AI＋製造」行動計画では、2027年までに1,000体の高度な産業用AIエージェントの開発が目指されており、自動化における生成AI市場に、施策主導の製造需要源をもたらしています。日本は、品質管理、予知保全、サプライチェーンの調整に生成AIを適用しており、一方、インドは、拡大するユーザー基盤と、自動化ソリューションを展開・提供する技術サービス部門を組み合わせています。導入能力、データ規制、産業構造における各国間の違いが、個々の国が関心から大規模な利用へと移行するスピードを決定づけることになります。したがって、アジア太平洋は北米よりも成長条件の幅が広いながらも、産業用と企業用アプリケーションの双方において堅調な展望を示しています。

欧州は依然として重要な地域的地位を維持しており、ドイツ、英国、フランスが製造業、金融サービス、公共部門の各セグメントでの導入を後押ししています。一方で、AIに対する高リスク要件により、調達期間が長期化し、ガバナンスの自動化に対する需要が高まる可能性があります。中東市場、特にサウジアラビアとアラブ首長国連邦は、国家主導のAIプログラム、スマートガバメントプロジェクト、産業の多角化を通じて拡大しており、これにより自動化における生成AI市場の新たな導入環境が生まれています。アフリカは依然として初期段階にあり、南アフリカやエジプトにおける金融サービスと通信セグメントのアプリケーションが牽引役となっていますが、インフラの格差や準備態勢の制約により、より広範な普及は限定的です。ブラジルやアルゼンチンを筆頭とする南米では、BFSI（銀行・金融・保険）とeコマースの自動化セグメントで需要が見られますが、高性能コンピューティングへのアクセスが限られていることや、規制枠組みが整備途上であることから、他の新興地域と比較して導入のペースは鈍化する可能性があります。

その他の特典

• エクセル形式の市場予測（ME）シート
• 3ヶ月間のアナリストによるサポート

よくあるご質問

• 自動化における生成AI市場の規模はどのように予測されていますか？
  • 2025年の98億4,000万米ドル、2026年の124億3,000万米ドルから、2031年には432億9,000万米ドルへと拡大すると予測されています。CAGRは28.35％です。
• 自動化における生成AI市場の主要企業はどこですか？
  • Microsoft Corporation、Amazon Web Services, Inc.、UiPath Inc.、International Business Machines Corporation、Google DeepMind Technologies Limited、Oracle Corporation、Salesforce, Inc.、Siemens AG、Automation Anywhere, Inc.、C3.ai, Inc.、SAP SE、Schneider Electric SE、Rockwell Automation, Inc.、Honeywell International Inc.、GE Vernova Inc.、ServiceNow, Inc.、Pegasystems Inc.、Databricks, Inc.、OpenAI, L.L.C.、NVIDIA Corporationなどです。
• 自動化における生成AI市場の動向はどのようなものですか？
  • ルールベース自動化から生成型コパイロットへの急速な移行、プロセス効率化とワークフローオーケストレーションへの需要の高まり、レガシーOT、IT、エッジシステム間の統合の複雑さが挙げられます。
• 自動化における生成AI市場のセグメント分析はどのようになっていますか？
  • 2025年、生成AIプラットフォームは市場の31.84％を占め、AIエージェントとエージェント型自動化プラットフォームは2031年までCAGR31.08％で拡大すると予測されています。
• 自動化における生成AI市場の地域別分析はどのようになっていますか？
  • 北米は2025年に市場の40.52％を占め、アジア太平洋は2026～2031年にかけてCAGR30.83％で成長すると予測されています。

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 市場情勢

• 市場概要
• 市場促進要因
  • ルールベース自動化から生成型コパイロットへの急速な移行
  • プロセス効率化とワークフローオーケストレーションへの需要の高まり
  • 自動化開発、トラブルシューティング、保守支援における生成AIの採用拡大
  • バックオフィスと現場のワークフローにおけるインテリジェントRPAの導入拡大
  • AIを活用したプロセス発見と自動化構築に対する企業の需要の高まり
  • 規制対象の自動化使用事例における「ヒューマンインザ・ループ」による監査可能性の必要性
• 市場抑制要因
  • レガシーOT、IT、エッジシステム間の統合の複雑さ
  • 運用環境におけるデータプライバシー、IP漏洩、幻覚リスク
  • 中小規模のプラントにおける投資収益率（ROI）の展望が不透明
  • 演算能力、レイテンシ、スケーラビリティ、モデル展開の制約
• 価値とサプライチェーンの分析
• 規制情勢
• 技術展望
• ポーターのファイブフォース分析

第5章 市場規模と成長予測

• ソリューションタイプ別
  • 生成AIプラットフォーム
  • オートメーションコパイロット
  • AIエージェントとエージェント型自動化プラットフォーム
  • サービス
  • その他のソリューションタイプ
• 展開別
  • クラウド
  • オンプレミス
  • ハイブリッド
• 用途別
  • 生成AIを活用したロボティックプロセスオートメーション
  • プロセスの最適化とワークフローのオーケストレーション
  • 会話型と自然言語による自動化
  • その他
• エンドユーザー別
  • BFSI
  • 製造業
  • IT・通信
  • ヘルスケア・ライフサイエンス
  • 小売・eコマース
  • 政府・公共部門
  • エネルギー・公益事業
  • 運輸・物流
  • メディア・エンターテイメント
  • その他
• 地域別
  • 北米
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 南米
    • ブラジル
    • アルゼンチン
    • その他の南米諸国
  • 欧州
    • ドイツ
    • 英国
    • フランス
    • イタリア
    • スペイン
    • ロシア
    • その他の欧州諸国
  • アジア太平洋
    • 中国
    • 日本
    • インド
    • 韓国
    • オーストラリア
    • その他のアジア太平洋諸国
  • 中東
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • トルコ
    • その他の中東諸国
  • アフリカ
    • 南アフリカ
    • エジプト
    • その他のアフリカ

第6章 競合情勢

• 市場集中度
• 戦略的動向
• 市場シェア分析
• 企業プロファイル
  • Microsoft Corporation
  • Amazon Web Services, Inc.
  • UiPath Inc.
  • International Business Machines Corporation
  • Google DeepMind Technologies Limited
  • Oracle Corporation
  • Salesforce, Inc.
  • Siemens AG
  • Automation Anywhere, Inc.
  • C3.ai, Inc.
  • SAP SE
  • Schneider Electric SE
  • Rockwell Automation, Inc.
  • Honeywell International Inc.
  • GE Vernova Inc.
  • ServiceNow, Inc.
  • Pegasystems Inc.
  • Databricks, Inc.
  • OpenAI, L.L.C.
  • NVIDIA Corporation

第7章 市場機会と将来の展望