インテリジェントプロセスオートメーション市場:コンポーネント別(ソリューション、サービス)、技術別(ナチュラルプロセスオートメーション、機械学習、ディープラーニング、コンピュータビジョン、バーチャルエージェント、その他)、展開形態別(オンプレミス、クラウド)、組織規模別(大企業、中小企業)、産業分野別(BFSI、小売、製造、ヘルスケア、IT・通信、その他):2023年~2032年の世界の機会分析と産業予測Intelligent Process Automation Market By Component (Solution, Services), By Technology (Natural Process Automation, Machine and Deep Learning, Computer Vision, Virtual Agents, Others), By Deployment Mode (On-premises, Cloud), By Organization Size (Large Enterprises, Small and Medium-sized Enterprises), By Industry Vertical (BFSI, Retail, Manufacturing, Healthcare, IT and Telecom, Others): Global Opportunity Analysis and Industry Forecast, 2023-2032 インテリジェント・オートメーション(IA)とは、人工知能(AI)を使って自己改善型のソフトウェア・オートメーションを実現するプロセスである。ロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)は、フォームへ... もっと見る
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サマリーインテリジェント・オートメーション(IA)とは、人工知能(AI)を使って自己改善型のソフトウェア・オートメーションを実現するプロセスである。ロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)は、フォームへの入力、情報の検索、請求書の仕分けなど、反復的で労働集約的なバックオフィスのワークフローを自動化するソフトウェア技術である。RPAロボットは、あらゆるデジタル・システムと人間のように対話するソフトウェア・ロボットである。インテリジェント・オートメーション技術は、RPAロボットをより賢くし、より複雑なタスクやユースケースを自己学習させる。インテリジェント・オートメーションは、自然言語処理(NLP)、ジェネレーティブAI、光学式文字認識(OCR)などのAI技術を組み合わせ、業務を効率化する。IPAは、繰り返しのタスクに費やす時間を劇的に削減し、従業員がより戦略的で創造的な側面に集中できるようにすることで、業界を問わずエンドユーザーに多くのメリットをもたらします。インテリジェンス・プロセス・オートメーション(IPA)市場の成長の原動力となっているのが、ロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)の導入拡大である。RPAでは、ソフトウェア・ロボットや「ボット」を使用して、ルールに基づいた反復作業を自動化することで、企業は業務を合理化し、効率を高めることができる。さらに、機械学習(ML)の継承が進み、アナリティクスが継続的に進歩していることも、インテリジェンス・プロセス・オートメーション市場を大きく後押ししている。しかし、膨大な量のデータの取り扱いとコスト見積もりに関わる計算が、インテリジェント・プロセス・オートメーション市場の成長を抑制している。インテリジェント・プロセス・オートメーションの文脈では、データのモニタリングと不正検知がインテリジェンス・プロセス・オートメーション市場を後押しする極めて重要な役割を果たします。機械学習やAIのような高度な技術を採用することで、これらの監視システムは膨大なデータセットを迅速にふるいにかけ、異常や潜在的な不正行為をリアルタイムで特定する。 さらに、IPAとロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)、データ分析、コグニティブ・コンピューティングといった他の新興テクノロジーとの融合により、より包括的で洗練されたオートメーション・エコシステムが構築されつつある。この融合により、エンドツーエンドのプロセス自動化、予測分析、パーソナライズされたユーザー体験が促進され、さらなる採用と市場拡大が促進される。全体として、インテリジェント・プロセス・オートメーション市場の成長は、オペレーショナル・エクセレンスの追求、AI機能の進歩、ワークダイナミクスの変化、オートメーションと他の最先端技術との相乗的な統合によって推進され、産業全体の効率性と革新性の向上に道を開いている。 インテリジェント・プロセス・オートメーション市場は、コンポーネント、テクノロジー、組織規模、展開モード、業種、地域によって区分される。コンポーネントに基づき、市場はソリューションとサービスに二分される。技術別では、市場はナチュラルプロセスオートメーション、機械・ディープラーニング、コンピュータビジョン、バーチャルエージェント、その他に分類される。組織規模別では、市場は大企業と中小企業に二分される。導入形態別では、オンプレミスとクラウドに分類される。業種別では、BFSI、小売、製造、ヘルスケア、IT&通信、その他に分類される。地域別では、北米、欧州、アジア太平洋、LAMEAで分析されている。 本レポートに掲載されている主要企業には、アクセンチュア、アトスSE、キャップジェミニ、コグニザント、ジェンパクト、HCLテクノロジーズ、IBMコーポレーション、インフォシス、ペガシステムズ、テック・マヒンドラなどがある。これらの企業は、市場浸透率を高め、インテリジェント・プロセス・オートメーション市場での地位を強化するために、さまざまな戦略を採用している。 ステークホルダーにとっての主なメリット 世界のインテリジェント・プロセス・オートメーション市場を現在と将来の動向とともに詳細に分析し、差し迫った投資ポケットを示します。 インテリジェントプロセスオートメーションの世界市場規模に対する主要な促進要因、阻害要因、機会およびその影響分析に関する情報を提供します。 ポーターのファイブフォース分析により、業界で活動するバイヤーとサプライヤーの影響力を示します。 2022年から2032年までのインテリジェントプロセスオートメーションの世界市場の定量分析を提供し、市場の可能性を判断します。 本レポートをご購入いただくと、以下の特典があります: 四半期ごとのアップデートと*(コーポレートライセンスのみ、表示価格でのご提供となります) 無料アップデートとして、購入前または購入後に、ご希望の会社プロファイルを5つ追加。 5ユーザー・ライセンスおよびエンタープライズ・ユーザー・ライセンスのご購入の場合、次期バージョンを無料でご提供します。 アナリストによる16時間のサポート* (購入後、レポートのレビューで追加のデータ要件が見つかった場合、質問や販売後の問い合わせを解決するためにアナリストによる16時間のサポートを受けることができます) 15% の無料カスタマイズ* (レポートの範囲またはセグメントがお客様の要件と一致しない場合、15% は 3 営業日の無料作業に相当します。) ファイブおよびエンタープライズ・ユーザー・ライセンスの無料データ・パック。(エクセル版レポート) レポートが6~12ヶ月以上前の場合、無料で更新。 24時間優先対応 業界の最新情報とホワイトペーパーを無料で提供 このレポートで可能なカスタマイズ(追加費用とスケジュールがあります。) 消費者の購買行動分析 製品/セグメント別プレーヤーの市場シェア分析 主要プレイヤーの新製品開発/製品マトリックス クライアントの関心に応じた追加的な企業プロファイル 国または地域の追加分析-市場規模と予測 主要プレーヤーの詳細情報(所在地、連絡先、サプライヤー/ベンダーネットワークなど、エクセル形式で掲載) 主要市場セグメント コンポーネント別 ソリューション サービス テクノロジー別 ナチュラル・プロセス・オートメーション 機械学習とディープラーニング コンピュータビジョン バーチャルエージェント その他 導入形態別 オンプレミス クラウド 組織規模別 大企業 中小企業 業種別 BFSI 小売 製造業 ヘルスケア IT・通信 その他 地域別 北米 米国 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 その他のヨーロッパ アジア太平洋 中国 インド 日本 オーストラリア 韓国 その他のアジア太平洋地域 ラテンアメリカ ラテンアメリカ 中東 アフリカ 主な市場プレイヤー IBMコーポレーション キャップジェミニ アクセンチュア コグニザント HCL テクノロジーズ・リミテッド アトス SE ペガシステムズ テック・マヒンドラ・リミテッド ジェンパクト インフォシス 目次第1章:はじめに1.1.報告書の記述 1.2.主要市場セグメント 1.3.ステークホルダーにとっての主なメリット 1.4.調査方法 1.4.1.一次調査 1.4.2.二次調査 1.4.3.アナリストのツールとモデル 第2章:エグゼクティブサマリー 2.1.CXOの視点 第3章 市場概要 3.1.市場の定義と範囲 3.2.主な調査結果 3.2.1.主な影響要因 3.2.2.投資ポケットの上位 3.3.ポーターの5つの力分析 3.3.1.サプライヤーの交渉力の低さ 3.3.2.新規参入の脅威が低い 3.3.3.代替品の脅威が低い 3.3.4.ライバルの激しさが低い 3.3.5.買い手の交渉力が低い 3.4.市場ダイナミクス 3.4.1.原動力 3.4.1.1.RPA導入の増加 3.4.1.2.MLの継承とアナリティクスの進展 3.4.1.3.事業計画の自動化ソリューションへの需要の高まり 3.4.2.阻害要因 3.4.2.1.大量のデータ処理とコスト計算 3.4.2.2.高い投資コスト 3.4.3.ビジネスチャンス 3.4.3.1.データの効率的なモニタリングと不正検知 第4章:インテリジェント・プロセス・オートメーション市場、コンポーネント別 4.1.概要 4.1.1.市場規模と予測 4.2.ソリューション 4.2.1.主な市場動向、成長要因、機会 4.2.2.地域別の市場規模と予測 4.2.3.国別市場シェア分析 4.3.サービス 4.3.1.主な市場動向、成長要因、機会 4.3.2.地域別の市場規模と予測 4.3.3.国別市場シェア分析 第5章 インテリジェントプロセスオートメーション市場:技術別 5.1.概要 5.1.1.市場規模と予測 5.2.ナチュラル・プロセス・オートメーション 5.2.1.主な市場動向、成長要因、機会 5.2.2.地域別の市場規模と予測 5.2.3.国別市場シェア分析 5.3.機械学習とディープラーニング 5.3.1.主な市場動向、成長要因、機会 5.3.2.地域別の市場規模と予測 5.3.3.国別市場シェア分析 5.4.コンピュータビジョン 5.4.1.主な市場動向、成長要因、機会 5.4.2.地域別の市場規模と予測 5.4.3.国別市場シェア分析 5.5.バーチャルエージェント 5.5.1.主な市場動向、成長要因、機会 5.5.2.地域別の市場規模と予測 5.5.3.国別市場シェア分析 5.6.その他 5.6.1.主な市場動向、成長要因、機会 5.6.2.地域別の市場規模と予測 5.6.3.国別市場シェア分析 第6章 インテリジェントプロセスオートメーション市場:展開モード別 6.1.概要 6.1.1.市場規模と予測 6.2.オンプレミス 6.2.1.主な市場動向、成長要因、機会 6.2.2.地域別の市場規模と予測 6.2.3.国別市場シェア分析 6.3.クラウド 6.3.1.主な市場動向、成長要因、機会 6.3.2.地域別の市場規模と予測 6.3.3.国別市場シェア分析 第7章 インテリジェントプロセスオートメーション市場:組織規模別 7.1.概要 7.1.1.市場規模と予測 7.2.大企業 7.2.1.主な市場動向、成長要因、機会 7.2.2.地域別の市場規模と予測 7.2.3.国別市場シェア分析 7.3.中小企業 7.3.1.主な市場動向、成長要因、機会 7.3.2.地域別の市場規模と予測 7.3.3.国別市場シェア分析 第8章 インテリジェントプロセスオートメーション市場:産業別 8.1.概要 8.1.1.市場規模と予測 8.2.BFSI 8.2.1.主な市場動向、成長要因、機会 8.2.2.地域別の市場規模と予測 8.2.3.国別市場シェア分析 8.3.小売 8.3.1.主な市場動向、成長要因、機会 8.3.2.地域別の市場規模と予測 8.3.3.国別市場シェア分析 8.4.製造業 8.4.1.主な市場動向、成長要因、機会 8.4.2.地域別の市場規模と予測 8.4.3.国別市場シェア分析 8.5.ヘルスケア 8.5.1.主な市場動向、成長要因、機会 8.5.2.地域別の市場規模と予測 8.5.3.国別市場シェア分析 8.6.IT・通信 8.6.1.主な市場動向、成長要因、機会 8.6.2.地域別市場規模と予測 8.6.3.国別市場シェア分析 8.7.その他 8.7.1.主な市場動向、成長要因、機会 8.7.2.地域別の市場規模と予測 8.7.3.国別市場シェア分析 第9章 インテリジェントプロセスオートメーション市場:地域別 9.1.概要 9.1.1.市場規模と予測 地域別 9.2.北米 9.2.1.主な市場動向、成長要因、機会 9.2.2.市場規模および予測(コンポーネント別 9.2.3.市場規模・予測:技術別 9.2.4.市場規模・予測:展開モード別 9.2.5.市場規模・予測:組織規模別 9.2.6.市場規模・予測:業種別 9.2.7.市場規模・予測:国別 9.2.7.1.米国 9.2.7.1.1.市場規模および予測:コンポーネント別 9.2.7.1.2.市場規模・予測:技術別 9.2.7.1.3.市場規模・予測:展開モード別 9.2.7.1.4.市場規模・予測:組織規模別 9.2.7.1.5.市場規模・予測:業種別 9.2.7.2.カナダ 9.2.7.2.1.市場規模・予測:コンポーネント別 9.2.7.2.2.市場規模・予測:技術別 9.2.7.2.3.市場規模・予測:展開モード別 9.2.7.2.4.市場規模・予測:組織規模別 9.2.7.2.5.市場規模・予測:業種別 9.3.欧州 9.3.1.主要市場動向、成長要因、機会 9.3.2.市場規模および予測(コンポーネント別 9.3.3.市場規模・予測:技術別 9.3.4.市場規模・予測:展開モード別 9.3.5.市場規模・予測:組織規模別 9.3.6.市場規模・予測:業種別 9.3.7.市場規模・予測:国別 9.3.7.1.英国 9.3.7.1.1.市場規模・予測:コンポーネント別 9.3.7.1.2.市場規模・予測:技術別 9.3.7.1.3.市場規模・予測:展開モード別 9.3.7.1.4.市場規模・予測:組織規模別 9.3.7.1.5.市場規模・予測:業種別 9.3.7.2.ドイツ 9.3.7.2.1.市場規模・予測:コンポーネント別 9.3.7.2.2.市場規模・予測:技術別 9.3.7.2.3.市場規模・予測:展開モード別 9.3.7.2.4.市場規模・予測:組織規模別 9.3.7.2.5.市場規模・予測:業種別 9.3.7.3.フランス 9.3.7.3.1.市場規模・予測:コンポーネント別 9.3.7.3.2.市場規模・予測:技術別 9.3.7.3.3.市場規模・予測:展開モード別 9.3.7.3.4.市場規模・予測:組織規模別 9.3.7.3.5.市場規模・予測:業種別 9.3.7.4.イタリア 9.3.7.4.1.市場規模・予測:コンポーネント別 9.3.7.4.2.市場規模・予測:技術別 9.3.7.4.3.市場規模・予測:展開モード別 9.3.7.4.4.市場規模・予測:組織規模別 9.3.7.4.5.市場規模・予測:業種別 9.3.7.5.スペイン 9.3.7.5.1.市場規模・予測:コンポーネント別 9.3.7.5.2.市場規模・予測:技術別 9.3.7.5.3.市場規模・予測:展開モード別 9.3.7.5.4.市場規模・予測:組織規模別 9.3.7.5.5.市場規模・予測:業種別 9.3.7.6.その他のヨーロッパ 9.3.7.6.1.市場規模・予測:コンポーネント別 9.3.7.6.2.市場規模・予測:技術別 9.3.7.6.3.市場規模・予測:展開モード別 9.3.7.6.4.市場規模・予測:組織規模別 9.3.7.6.5.市場規模・予測:業種別 9.4.アジア太平洋地域 9.4.1.主要市場動向、成長要因、機会 9.4.2.市場規模および予測、コンポーネント別 9.4.3.市場規模・予測:技術別 9.4.4.市場規模・予測:展開モード別 9.4.5.市場規模・予測:組織規模別 9.4.6.市場規模・予測:業種別 9.4.7.市場規模・予測:国別 9.4.7.1.中国 9.4.7.1.1.市場規模・予測:コンポーネント別 9.4.7.1.2.市場規模・予測:技術別 9.4.7.1.3.市場規模・予測:展開モード別 9.4.7.1.4.市場規模・予測:組織規模別 9.4.7.1.5.市場規模・予測:業種別 9.4.7.2.インド 9.4.7.2.1.市場規模・予測:コンポーネント別 9.4.7.2.2.市場規模・予測:技術別 9.4.7.2.3.市場規模・予測:展開モード別 9.4.7.2.4.市場規模・予測:組織規模別 9.4.7.2.5.市場規模・予測:業種別 9.4.7.3.日本 9.4.7.3.1.市場規模・予測:コンポーネント別 9.4.7.3.2.市場規模・予測:技術別 9.4.7.3.3.市場規模・予測:展開モード別 9.4.7.3.4.市場規模・予測:組織規模別 9.4.7.3.5.市場規模・予測:業種別 9.4.7.4.オーストラリア 9.4.7.4.1.市場規模・予測:コンポーネント別 9.4.7.4.2.市場規模・予測:技術別 9.4.7.4.3.市場規模・予測:展開モード別 9.4.7.4.4.市場規模・予測:組織規模別 9.4.7.4.5.市場規模・予測:業種別 9.4.7.5.韓国 9.4.7.5.1.市場規模および予測:コンポーネント別 9.4.7.5.2.市場規模・予測:技術別 9.4.7.5.3.市場規模・予測:展開モード別 9.4.7.5.4.市場規模・予測:組織規模別 9.4.7.5.5.市場規模・予測:業種別 9.4.7.6.その他のアジア太平洋地域 9.4.7.6.1.市場規模・予測:コンポーネント別 9.4.7.6.2.市場規模・予測:技術別 9.4.7.6.3.市場規模・予測:展開モード別 9.4.7.6.4.市場規模・予測:組織規模別 9.4.7.6.5.市場規模・予測:業種別 9.5.ラメア 9.5.1.主要市場動向、成長要因、機会 9.5.2.市場規模および予測(コンポーネント別 9.5.3.市場規模・予測:技術別 9.5.4.市場規模・予測:展開モード別 9.5.5.市場規模・予測:組織規模別 9.5.6.市場規模・予測:業種別 9.5.7.市場規模・予測:国別 9.5.7.1.ラテンアメリカ 9.5.7.1.1.市場規模および予測、コンポーネント別 9.5.7.1.2.市場規模・予測:技術別 9.5.7.1.3.市場規模・予測:展開モード別 9.5.7.1.4.市場規模・予測:組織規模別 9.5.7.1.5.市場規模・予測:業種別 9.5.7.2.中東 9.5.7.2.1.市場規模・予測:コンポーネント別 9.5.7.2.2.市場規模・予測:技術別 9.5.7.2.3.市場規模・予測:展開モード別 9.5.7.2.4.市場規模・予測:組織規模別 9.5.7.2.5.市場規模・予測:業種別 9.5.7.3.アフリカ 9.5.7.3.1.市場規模・予測:コンポーネント別 9.5.7.3.2.市場規模・予測:技術別 9.5.7.3.3.市場規模・予測:展開モード別 9.5.7.3.4.市場規模・予測:組織規模別 9.5.7.3.5.市場規模・予測:業種別 第10章 競争環境 10.1.はじめに 10.2.上位の勝利戦略 10.3.トップ10選手の製品マッピング 10.4.競合ダッシュボード 10.5.競合ヒートマップ 10.6.トッププレーヤーのポジショニング、2022年 第11章 企業プロフィール 11.1.IBMコーポレーション 11.1.1.会社概要 11.1.2.主要役員 11.1.3.スナップショット 11.1.4.事業セグメント 11.1.5.製品ポートフォリオ 11.1.6.業績 11.1.7.主な戦略的動きと展開 11.2.ペガシステムズ 11.2.1.会社概要 11.2.2.主要役員 11.2.3.スナップショット 11.2.4.事業セグメント 11.2.5.製品ポートフォリオ 11.2.6.主な戦略的動きと展開 11.3.テック・マヒンドラ・リミテッド 11.3.1.会社概要 11.3.2.主要役員 11.3.3.スナップショット 11.3.4.事業セグメント 11.3.5.製品ポートフォリオ 11.3.6.業績 11.3.7.主な戦略的動きと展開 11.4.キャップジェミニ 11.4.1.会社概要 11.4.2.主要役員 11.4.3.スナップショット 11.4.4.事業セグメント 11.4.5.製品ポートフォリオ 11.4.6.業績 11.4.7.主な戦略的動きと展開 11.5.アクセンチュア 11.5.1.会社概要 11.5.2.主要役員 11.5.3.スナップショット 11.5.4.事業セグメント 11.5.5.製品ポートフォリオ 11.5.6.業績 11.5.7.主な戦略的動きと展開 11.6.アトスSE 11.6.1.会社概要 11.6.2.主要役員 11.6.3.スナップショット 11.6.4.事業セグメント 11.6.5.製品ポートフォリオ 11.6.6.業績 11.6.7.主な戦略的動きと展開 11.7.コグニザント 11.7.1.会社概要 11.7.2.主要役員 11.7.3.スナップショット 11.7.4.事業セグメント 11.7.5.製品ポートフォリオ 11.7.6.業績 11.7.7.主な戦略的動きと展開 11.8.ジェンパクト 11.8.1.会社概要 11.8.2.主要役員 11.8.3.スナップショット 11.8.4.事業セグメント 11.8.5.製品ポートフォリオ 11.8.6.業績 11.8.7.主な戦略的動きと展開 11.9.HCLテクノロジーズ・リミテッド 11.9.1.会社概要 11.9.2.主要役員 11.9.3.スナップショット 11.9.4.事業セグメント 11.9.5.製品ポートフォリオ 11.9.6.業績 11.9.7.主な戦略的動きと展開 11.10.インフォシスリミテッド 11.10.1.会社概要 11.10.2.主要役員 11.10.3.スナップショット 11.10.4.事業セグメント 11.10.5.製品ポートフォリオ 11.10.6.業績 11.10.7.主な戦略的動きと展開
SummaryIntelligent automation (IA) is the process of using artificial intelligence (AI) to make self-improving software automation. Robotic process automation (RPA) is a software technology that automates repetitive and labor-intensive back-office workflows like filling in forms, searching for information, or sorting invoices. RPA robots are software robots that interact with any digital system like people do. Intelligent automation technologies make RPA bots smarter to self-learn more complex tasks and use cases. Intelligent automation combines AI technologies like natural language processing (NLP), generative AI, and optical character recognition (OCR) to streamline business operations. IPA offers many benefits to end users across industries as it dramatically reduces the time spent on repetitive tasks, allowing employees to focus on more strategic and creative aspects of their work by data analysis and interpretation an automated, IPA increases the speed and accuracy of decision-making processes, improving productivity and efficiency. Table of ContentsCHAPTER 1: INTRODUCTION
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