2034年までのインテリジェント・ナレッジ・オートメーション市場予測―自動化の種類、導入モデル、技術、用途、エンドユーザー、および地域別の世界分析

Stratistics MRCによると、世界のインテリジェント・ナレッジ・オートメーション市場は2026年に27億米ドル規模となり、予測期間中にCAGR 11.1％で成長し、2034年までに63億米ドルに達すると見込まれています。

インテリジェント・ナレッジ・オートメーションとは、自然言語処理、機械学習、ナレッジグラフ技術、生成AI、コグニティブ・コンピューティング、およびインテリジェント・プロセス・オートメーションを通じて、組織の知識を収集、整理、文脈化、そして動的に適用するAI搭載のプラットフォームやシステムを指します。これらのソリューションは、従業員、顧客、および自動化されたプロセスに対し、必要なタイミングで関連する知識の発見、構造化、提供を自動化します。これにより、組織は大規模な手動による知識のキュレーションを必要とすることなく、顧客サポートの自動化、ビジネスプロセスの最適化、コンプライアンスおよびリスクインテリジェンス、ITサービス管理、研究発見、人事知識システムのために、組織の専門知識を体系的に活用できるようになります。

ナレッジワーカーの生産性向上

ナレッジワーカーの生産性を向上させ、従業員が情報の検索、既存知識の再構築、あるいは日常的な問い合わせのエスカレーションに費やす時間を削減するという組織的なプレッシャーが高まる中、インテリジェントなナレッジオートメーションは、単なるIT効率化ツールから、戦略的なビジネスパフォーマンスへの投資へとその位置づけを向上させています。調査によると、ナレッジワーカーは労働時間の20～30％を情報の検索に費やしており、これは大企業にとって数十億米ドル規模の生産性損失に相当します。必要な場面で文脈に応じた組織のナレッジを即座に提供するインテリジェント・ナレッジ・オートメーション・プラットフォームは、検索時間の短縮、意思決定の迅速化、回答の質の向上を明らかに実現します。

ナレッジの収集とガバナンスの複雑さ

インテリジェント・ナレッジ・オートメーション・プラットフォームの価値を最大限に引き出すには、組織のナレッジ（暗黙の専門知識、文書化されたプロセス、組織のベストプラクティスなど）を体系的に収集、検証、ガバナンスする必要があります。これらは、異なるリポジトリやフォーマット、さらには個々の従業員の頭の中に分散して存在しています。包括的かつ正確で最新のナレッジベースを構築するには、ナレッジエンジニアリング、コンテンツキュレーション、および専門家の関与に対する組織的な継続的な投資が必要ですが、多くの組織には、これを維持するためのリソースや文化的準備が整っていません。製品、プロセス、規制要件の進化に伴う知識の陳腐化に対処するには、継続的なガバナンスの取り組みが必要です。

生成AIによるナレッジ統合機能

大規模言語モデル（LLM）の生成AI機能をインテリジェントなナレッジオートメーションプラットフォームに統合することで、ユーザーが複数のリポジトリを閲覧したり、正確なクエリを作成したりする必要なく、分散した知識ソースから包括的かつ文脈に適した回答を自動的に統合できるようになり、革新的な新たな価値が生まれます。生成AIを活用したナレッジオートメーションプラットフォームは、知識を効果的に活用するために必要なスキルを劇的に引き下げ、分析スキルを持つユーザーだけでなく、すべての従業員層に生産性の向上をもたらします。

汎用LLMチャットボットによる代替リスク

Microsoft Copilot、Google Gemini for Workspace、Salesforce Einsteinなどの汎用大規模言語モデル（LLM）チャットボットプラットフォームの急速な進歩と企業での広範な導入は、専用のナレッジマネジメントインフラストラクチャがなくてもLLMアシスタントが十分なナレッジ発見機能を提供できる組織において、専門的なインテリジェントナレッジオートメーションプラットフォームに対する代替品の脅威を生み出しています。汎用AIアシスタントが企業データの取得、ドキュメント検索、ナレッジ統合機能を組み込むにつれ、専用のナレッジオートメーションプラットフォームとの競合範囲は拡大しています。

COVID-19の影響：

COVID-19により、インテリジェントなナレッジオートメーションに対する緊急の需要が生まれました。リモートワークへの移行により、物理的な同一拠点に依存していた非公式なナレッジ移転チャネルが断絶され、アクセスできない組織的ナレッジのコストが劇的に増加したためです。パンデミックに伴う問い合わせに対応するカスタマーサービス業務では、分散した従業員体制下でもサービス品質を維持するため、AIを活用したナレッジプラットフォームの迅速な導入が必要とされました。パンデミック後、恒久的な分散型勤務モデルと加速する従業員の離職率により、組織が従業員の所在地や勤続年数にかかわらず組織のナレッジを保存・移転しようとする中で、インテリジェント・ナレッジ・オートメーションは、戦略的な事業継続投資として位置づけられるようになりました。

予測期間中、コンテキスト型ナレッジインテリジェンスシステムセグメントが最大の市場規模を占めると予想されます

コンテキスト型ナレッジインテリジェンスシステムセグメントは、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想されます。これは、ナレッジリポジトリからの静的な検索結果を返すのではなく、個々のユーザーの具体的な業務コンテキスト、役割、タスクに適応した動的に関連性の高いナレッジ推奨を提供するAIシステムの高い商業的価値によるものです。ユーザーの意図、タスクのコンテキスト、組織内の役割を理解するコンテキスト型インテリジェンスシステムは、汎用的なナレッジ検索プラットフォームよりも、はるかに高いナレッジの有用性と導入率を実現します。

予測期間中、クラウドベースの導入セグメントが最も高いCAGRを示すと予想されます

予測期間中、クラウドベースの導入セグメントは、知識が消費されるクラウドホスト型のコラボレーションツール、CRMシステム、ITSMプラットフォーム、および企業コミュニケーションエコシステムとシームレスに統合されるクラウドネイティブのナレッジオートメーションプラットフォームに対する企業の選好に牽引され、最も高い成長率を示すと予測されています。クラウド導入により、顧客が管理するアップグレードサイクルを必要とせずに、最新の生成AIやナレッジグラフの進歩を取り入れたプラットフォーム機能の継続的な更新が可能になります。

最大のシェアを占める地域：

予測期間中、北米地域は最大の市場シェアを占めると予想されます。これは、ナレッジマネジメントおよびAIを活用した生産性向上プラットフォームへの企業投資が最も高いこと、Microsoft Corporation、Salesforce, Inc.、ServiceNow, Inc.、OpenText Corporationなどの主要ベンダーが存在すること、そして生成AIを活用したナレッジオートメーションソリューションの企業導入が最も進んでいることが要因です。米国のテクノロジー、金融サービス、およびヘルスケア企業は、インテリジェントなナレッジオートメーションの導入において最前線に立っています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、アジア太平洋地域は、中国、インド、日本、韓国、オーストラリアにおける企業の急速なデジタルトランスフォーメーションと、AIを活用した生産性ソリューションへの投資拡大により、最も高いCAGRを示すと予想されます。同地域における膨大なナレッジワーカー人口と急速に拡大するテクノロジーサービス部門は、インテリジェントなナレッジオートメーションプラットフォームに対する強力な潜在需要を生み出しています。アジア各国の経済圏において、企業のAI導入とデジタルワークプレイスの変革を促進する政府プログラムが、予測期間を通じてナレッジオートメーションソリューションの商用展開をさらに加速させるでしょう。

無料カスタマイズサービス：

本レポートをご購入いただいたすべてのお客様は、以下の無料カスタマイズオプションのいずれか1つをご利用いただけます：

• 企業プロファイリング
  • 追加の市場プレイヤー（最大3社）に関する包括的なプロファイリング
  • 主要企業（最大3社）のSWOT分析
• 地域別セグメンテーション
  • お客様のご要望に応じて、主要な国における市場推計・予測、およびCAGR（注：実現可能性の確認によります）
• 競合ベンチマーキング
  • 製品ポートフォリオ、地理的展開、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーク

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

• 市場概況と主なハイライト
• 促進要因、課題、機会
• 競合情勢の概要
• 戦略的洞察と提言

第2章 調査フレームワーク

• 調査目的と範囲
• 利害関係者分析
• 調査前提条件と制約
• 調査手法

第3章 市場力学と動向分析

• 市場定義と構造
• 主要な市場促進要因
• 市場抑制要因と課題
• 成長機会と投資の注目分野
• 業界の脅威とリスク評価
• 技術とイノベーションの見通し
• 新興市場・高成長市場
• 規制および政策環境
• COVID-19の影響と回復展望

第4章 競合環境と戦略的評価

• 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
  • 代替品の脅威
  • 新規参入業者の脅威
  • 競争企業間の敵対関係
• 主要企業の市場シェア分析
• 製品のベンチマークと性能比較

第5章 世界のインテリジェント・ナレッジ・オートメーション市場：自動化タイプ別

• エンタープライズ・ナレッジ・マネジメント・プラットフォーム
• インテリジェント・コンテンツ・オートメーション・システム
• AIベースのワークフローナレッジエンジン
• 自動化意思決定ナレッジプラットフォーム
• コンテクスト型ナレッジ・インテリジェンス・システム

第6章 世界のインテリジェント・ナレッジ・オートメーション市場：展開モデル別

• クラウド型導入
• オンプレミス導入
• ハイブリッド導入
• エッジ・ナレッジ・プロセッシングの導入
• マルチクラウド・ナレッジ・インフラストラクチャ

第7章 世界のインテリジェント・ナレッジ・オートメーション市場：技術別

• 自然言語処理
• 機械学習
• ナレッジグラフ技術
• 生成AI
• コグニティブ・コンピューティング
• インテリジェント・プロセス・オートメーション

第8章 世界のインテリジェント・ナレッジ・オートメーション市場：用途別

• エンタープライズ・ナレッジ・マネジメント
• カスタマーサポートオートメーション
• ビジネスプロセスの最適化
• コンプライアンスおよびリスクインテリジェンス
• ITサービス管理
• 人事ナレッジシステム
• 調査・情報発見

第9章 世界のインテリジェント・ナレッジ・オートメーション市場：エンドユーザー別

• IT・テクノロジー企業
• 銀行・金融機関
• 医療機関
• 小売・Eコマース企業
• 製造企業
• 政府機関
• 通信事業者

第10章 世界のインテリジェント・ナレッジ・オートメーション市場：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 欧州
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • オランダ
  • ベルギー
  • スウェーデン
  • スイス
  • ポーランド
  • 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
  • インドネシア
  • タイ
  • マレーシア
  • シンガポール
  • ベトナム
  • その他のアジア太平洋諸国
• 南米
  • ブラジル
  • アルゼンチン
  • コロンビア
  • チリ
  • ペルー
  • その他の南米諸国
• 世界のその他の地域（RoW）
  • 中東
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • カタール
    • イスラエル
    • その他の中東諸国
  • アフリカ
    • 南アフリカ
    • エジプト
    • モロッコ
    • その他のアフリカ諸国

第11章 戦略的市場情報

• 産業価値ネットワークとサプライチェーン評価
• 空白領域と機会マッピング
• 製品進化と市場ライフサイクル分析
• チャネル、流通業者、および市場参入戦略の評価

第12章 業界動向と戦略的取り組み

• 合併・買収
• パートナーシップ、提携、および合弁事業
• 新製品発売と認証
• 生産能力の拡大と投資
• その他の戦略的取り組み

第13章 企業プロファイル

• Microsoft Corporation
• IBM Corporation
• Oracle Corporation
• SAP SE
• Google LLC
• Amazon Web Services, Inc.
• Salesforce, Inc.
• ServiceNow, Inc.
• OpenText Corporation
• Adobe Inc.
• Palantir Technologies Inc.
• NVIDIA Corporation
• Accenture plc
• Dell Technologies Inc.
• Fujitsu Limited
• Hitachi, Ltd.
• Alibaba Group Holding Limited