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コグニティブ・オートメーションの世界市場 - 2024-2031Global Cognitive Automation Market - 2024-2031 概要 コグニティブオートメーションの世界市場は、2023年に111億米ドルに達し、2031年には260億米ドルに達すると予測され、予測期間2024-2031年のCAGRは11.6%で成長する見込みである。 コグニティブ・オートメ... もっと見る
サマリー概要コグニティブオートメーションの世界市場は、2023年に111億米ドルに達し、2031年には260億米ドルに達すると予測され、予測期間2024-2031年のCAGRは11.6%で成長する見込みである。 コグニティブ・オートメーションとは、機械学習技術を活用し、通常は手作業が必要なタスクを自動化することを指す包括的な用語である。その結果、企業は既存の自動化技術の能力を超えてワークフローを最適化し、より高いレベルの業務効率を達成することができる。コグニティブ・オートメーションは、人件費を20～30％削減し、データ処理時間を50～60％短縮します。 市場におけるコグニティブ・オートメーション・ソリューションの利用可能性が高まっていることが、世界のコグニティブ・オートメーション市場の成長を後押ししている。例えば、2023年7月20日、Bautomate社は、組織が業務を合理化し、成長を促進するためのビジネスプロセス自動化ソリューションを発表した。この製品は、人工知能、ビジネスプロセス管理、ロボットによるプロセス自動化、光学式文字認識をシームレスに組み合わせ、幅広いビジネスプロセスの有効性を高める。同製品は、さまざまな規模や業種のビジネスを支援する革新的なソリューションを提供し、生産性と成功の卓越したレベルを達成することを可能にする。 北米は、この技術の早期導入により、市場を支配している地域である。同地域の主要プレイヤーの中には、地域の市場成長を後押しするM&A戦略をとる企業もある。例えば、2024年1月23日、デジタルコンサルティングおよびソリューション企業のZuci Systems社は、RPA業界の巨人であるUiPath社との協業を完了した。この協業により、顧客は北米全域の企業への導入パートナーであるZuciが提供するUiPath自動化プラットフォームの専門知識を活用できるようになった。 ダイナミクス 技術の進歩 機械学習技術と人工知能の進歩により、自動化システムの認識能力が大幅に向上している。この能力は、データからの学習、理解力、より多くの情報に基づいた意思決定を行う能力の強化に役立ち、様々な産業で広く採用されている。コグニティブ・オートメーションの重要な要素である自然言語処理の進歩は、人間のコミュニケーションに似た言語を理解し生成するシステムの能力をさらに向上させる。これは、チャットボット、顧客サービス、コンテンツ生成などのアプリケーションで特に有益である。 技術的に高度なコグニティブ・オートメーション・ソリューションの利用可能性が高まっていることが、予測期間中の市場成長を後押ししている。例えば、2021年05月04日、コグニティブオートメーション企業のKanverse.aiは、次世代コグニティブオートメーションプラットフォームを市場に投入した。Kanverse Intelligent Document Processingは、Kanverse Cognitive Automationプラットフォームの基盤上に構築されている。人工知能と光学式文字認識、ビジネスルールフレームワーク、自動化を組み合わせ、総合的なソリューションを提供する。 製造業における自動化の採用拡大 コグニティブ・オートメーションは、多様な製造プロセスの合理化と最適化において極めて重要な役割を果たしている。コグニティブ機能を組み込んだ機械は、広範なデータセットを分析し、パターンを認識し、瞬時に意思決定を行うことができるため、業務効率が向上します。強化された効率は、生産サイクルの加速やリードタイムの短縮に頻繁に現れる。 コグニティブ・オートメーションは、製造装置の予知保全を促進する。センサーや様々なソースから得られるデータの分析を通じて、機械は潜在的な機器の故障を予測し、タイムリーなメンテナンスを可能にし、ダウンタイムを最小限に抑えることができる。プロアクティブ・メンテナンス戦略は、コスト削減と全体的な生産性向上の可能性を秘めている。 同市場の主要プレイヤーの中には、製造業向けにコグニティブ・オートメーションを採用している企業もある。例えば、2023年7月18日、Jidoka Technologies社は、アバングレードのハードウェアユニット「Fujin」を発表した。このユニットは、綿密な検査を必要とし、人間の目には感知できない平坦な表面の小さくて小さな欠陥を検出するように設計されている。Fujinはエレクトロニクス業界のプリント基板に活用できる。FUJINは、3～5ppmのスピードと98％の精度で製品の異常を検出することができる。 高いイニシャルコスト 小規模な組織では、コグニティブ・オートメーション・ソリューションの導入に多額の予算を割くことに制約がある。この制約により、採用計画が遅れたり、規模が縮小されたりする可能性がある。企業はしばしば、初期投資と期待される投資収益率（ROI）を比較検討する。ポジティブなリターンを実現するスピードに関するリスクや不確実性が認識されることで、企業は高額な初期費用にコミットすることをためらうようになる。 多額の先行投資を行えない市場の主要プレーヤーは、コグニティブ・オートメーションをより容易に導入できる競合他社に遅れをとる可能性がある。競争上の不利は、市場でのポジショニングと長期的な持続可能性に影響を及ぼす可能性がある。多額の初期コストは、組織の財務資源を圧迫し、イノベーション、研究開発など他の重要な分野への投資能力に影響を及ぼす可能性がある。この負担は、全体的な事業の成長と競争力に影響を与える可能性がある。 セグメント分析 世界のコグニティブオートメーション市場は、タイプ、展開、組織規模、エンドユーザー、地域に基づいてセグメント化される。 世界的に高まるモニタリングサービスの需要 タイプに基づき、コグニティブオートメーション市場はロボティックプロセスオートメーションとインテリジェントオートメーションに区分される。組織は、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）とコグニティブ機能を組み合わせることで、ルールベースの反復業務を自動化できる。RPAは人間の労働要件を削減し、効率を高める。 また、手順がより迅速かつ正確に完了するため、大幅なコスト削減にもつながる。自然言語処理や機械学習などのコグニティブ・オートメーション技術により、ロボットは複雑なデータを理解し、分析することができる。この技術は、従来のアプローチではすぐには分からないような洞察を提供し、より多くの情報に基づいた意思決定を促進するのに役立つ。 ロボティック・コグニティブ・オートメーションの主要プレーヤーによる採用の拡大は、予測期間中の同分野の市場成長を後押しする。例えば、2023年3月9日、Compass UOL社は、ロボットプロセス自動化プラットフォームにChatGPTを統合するアクセラレータを発表した。同社はAPIやRPAといった2つの新技術を提供している。 ChatGPTは、世界のテクノロジー市場において、非常に堅牢なGenerative AIアプリケーションとして際立っている。その基盤はOpenAIのGPT-3.5にあり、印象的な1750億パラメータを誇っています。この豊富なパラメータ数により、チャット形式でのシームレスな情報抽出や要約、様々なジャンルや目的でのテキスト生成など、多様なインタラクションに優れた能力を発揮します。 地理的普及率 北米がコグニティブオートメーション市場を独占 北米は、コグニティブ・オートメーションのエコシステムにおいて重要な役割を果たす新技術の早期導入により、世界のコグニティブ・オートメーション市場において最大の市場シェアを占めている。北米は一般的に、堅牢で整備されたITインフラを有している。これには高速インターネット、データセンター、クラウド・コンピューティング・サービスが含まれ、これらはコグニティブ・オートメーション・システムの展開と運用に不可欠である。 同地域の主要な主要企業によるコグニティブ・オートメーションによる研究開発活動の活発化は、予測期間における同地域の市場成長を後押しする。例えば、2023年12月14日、LifeSphereの生みの親であるArisGlobal社は、大規模言語モデル（LLM）やジェネレーティブAI（Gen AI）などの先進技術を活用することで、研究開発ITのデジタル化を促進する最先端のコグニティブ・コンピューティング・エンジンであるLifeSphere NavaXを本日発表した。 競争状況 市場の主なグローバルプレイヤーには、Automation Anywhere, Inc.、Blue Prism Limited.、EdgeVerve Systems Limited、FPT Software、KOFAX, Inc.、NICE、NTTアドバンステクノロジ株式会社、OnviSource, Inc.、Pegasystems Inc.、UiPathが含まれる。 COVID-19 影響分析 ハードウェア・コンポーネントと IT インフラの入手可能性は、グローバル・サプライ・チェーンの混乱に影響された。この影響は、調達とロジスティクスに関連する課題に直面し、一部の組織のコグニティブ・オートメーション・ソリューションの展開と導入に影響を与えた。コグニティブ・オートメーション・ツールは、遠隔地の作業プロセスをサポートするのに役立ち、ますますその存在感を増している。 COVID-19の流行は、強固な組織的手順を導入することの重要性を浮き彫りにした。コグニティブ・オートメーション・ソリューションは、意思決定を後押しし、手作業を減らし、業務の効率を高めるため、不確実性に直面する企業にとって有用性を増している。パンデミックによるグローバル・サプライチェーンへの影響により、ハードウェア・コンポーネントとITインフラストラクチャの可用性が損なわれた。そのため、一部の組織では、コグニティブ・オートメーション・ソリューションの展開や導入に影響が出た。 ロシア・ウクライナ戦争の影響分析 地政学的紛争はサプライチェーンを混乱させ、テクノロジー・コンポーネントやソリューションの生産と流通に影響を与える。市場の主な主要プレーヤーは、サプライチェーンの混乱という課題に直面している影響を受けた地域のハードウェアまたはソフトウェア・コンポーネントに依存している。地政学的な緊張から経済的な不確実性が生じることも多く、企業が新技術への投資や事業拡大に消極的になる可能性がある。このためらいは、コグニティブ・オートメーション市場の拡大に影響を及ぼす可能性がある。 地政学的な事象に起因する通貨価値の変動は、テクノロジー製品やサービスの価格設定に影響を与える可能性がある。さまざまな通貨で事業を展開する企業は、財務的な障害に遭遇し、コグニティブ・オートメーション・ソリューションへの投資能力に影響を与える可能性がある。地政学的事象は規制の変更を誘発し、企業のコンプライアンス義務に影響を与える可能性がある。データ保護、輸出入規制、知的財産権に関連する法律の変更は、コグニティブ・オートメーション市場に影響を及ぼす可能性がある。 タイプ別 - ロボティック・プロセス・オートメーション - インテリジェント・オートメーション デプロイメント別 - クラウドベース - オンプレミス 組織規模別 - 中小企業（SMEs） - 大企業 エンドユーザー別 - BFSI - 製薬・ヘルスケア - 小売・消費財 - 情報技術（IT）＆電気通信 - 通信・メディア・教育 - 製造業 - 物流・エネルギー・公益事業 - その他 地域別 - 北米 o 米国 o カナダ メキシコ - ヨーロッパ o ドイツ o イギリス o フランス o イタリア o スペイン o その他のヨーロッパ - 南アメリカ o ブラジル o アルゼンチン o その他の南米諸国 - アジア太平洋 o 中国 o インド o 日本 o オーストラリア o その他のアジア太平洋地域 - 中東およびアフリカ 主な展開 - 2021年5月4日、Kanverse.aiは次世代コグニティブオートメーションプラットフォームを発表し、インテリジェント文書処理製品を市場に投入した。Kanverseインテリジェント・ドキュメント・プロセッシングは、Kanverseコグニティブ・オートメーション・プラットフォームを基盤として開発された。この包括的なソリューションは、人工知能（AI）と光学式文字認識、ビジネスルールフレームワーク、自動化機能を統合している。 - 2023年5月14日、TCSは産業コス向けに5G対応の「Cognitive Plant Operations Adviser」を発表した。 - 2022年11月9日、アリババクラウドはModelScopeプラットフォームと企業のイノベーションを商業化する障壁を最小化する新しいソリューションを発表した。世界最大のクラウド・サービス・プロバイダーであるアリババクラウドは、そのプレミア・カンファレンスで、サーバーレス・データベース・ソリューションの新シリーズを発表し、データ分析とコグニティブ・コンピューティングの統合プラットフォームを強化した。これらの機能強化は、クラウド技術の活用を通じて、顧客がより高度なビジネス・イノベーションを達成できるよう支援することを目的としている。 レポートを購入する理由 - タイプ、展開、組織規模、エンドユーザー、地域に基づく世界のコグニティブオートメーション市場のセグメンテーションを可視化し、主要な商業資産とプレイヤーを理解する。 - トレンドと共同開発の分析による商機の特定。 - コグニティブオートメーション市場レベルの多数のデータを全セグメントでまとめたExcelデータシート。 - PDFレポートは、徹底的な定性的インタビューと綿密な調査の後の包括的な分析で構成されています。 - すべての主要企業の主要製品で構成されたエクセルで利用可能な製品マッピング。 世界のコグニティブオートメーション市場レポートは、約70の表、65の図、204ページを提供します。 対象読者 - メーカー/バイヤー - 業界投資家/投資銀行家 - 研究専門家 - 新興企業 目次1.方法論と範囲1.1.調査方法 1.2.調査目的と調査範囲 2.定義と概要 3.エグゼクティブサマリー 3.1.タイプ別スニペット 3.2.配置別スニペット 3.3.組織規模別スニペット 3.4.エンドユーザー別スニペット 3.5.地域別スニペット 4.ダイナミクス 4.1.影響要因 4.1.1.推進要因 4.1.1.1.技術の進歩 4.1.1.2.製造業における自動化の採用拡大 4.1.2.阻害要因 4.1.2.1.初期コストの高さ 4.1.3.機会 4.1.4.インパクト分析 5.産業分析 5.1.ポーターのファイブフォース分析 5.2.サプライチェーン分析 5.3.価格分析 5.4.規制分析 5.5.ロシア・ウクライナ戦争影響分析 5.6.DMI意見書 6.COVID-19分析 6.1.COVID-19の分析 6.1.1.COVID以前のシナリオ 6.1.2.COVID中のシナリオ 6.1.3.COVID後のシナリオ 6.2.COVID中の価格ダイナミクス-19 6.3.需給スペクトラム 6.4.パンデミック時の市場に関する政府の取り組み 6.5.メーカーの戦略的取り組み 6.6.おわりに 7.タイプ別 7.1.はじめに 7.1.1.タイプ別市場規模分析および前年比成長率分析(%) 7.1.2.市場魅力度指数（タイプ別 7.2.ロボティック・プロセス・オートメーション 7.2.1.はじめに 7.2.2.市場規模分析と前年比成長率分析(%) 7.3.インテリジェント・オートメーション 8.展開別 8.1.はじめに 8.1.1.デプロイメント別市場規模分析と前年比成長率分析(%) 8.1.2.市場魅力度指数（デプロイメント別 8.2.クラウドベース 8.2.1.導入 8.2.2.市場規模分析と前年比成長率分析(%) 8.3.オンプレミス 9.組織規模別 9.1.はじめに 9.1.1.市場規模分析と前年比成長率分析（%）、組織規模別 9.1.2.市場魅力度指数（組織規模別 9.2.中小企業 (SMEs)*. 9.2.1.はじめに 9.2.2.市場規模分析と前年比成長率分析(%) 9.3.大企業 10.エンドユーザー別 10.1.はじめに 10.1.1.市場規模分析および前年比成長率分析（%）、エンドユーザー別 10.1.2.市場魅力度指数（エンドユーザー別 10.2.BFSI*市場 10.2.1.はじめに 10.2.2.市場規模分析と前年比成長率分析(%) 10.3.医薬品とヘルスケア 10.4.小売・消費財 10.5.情報技術（IT）・電気通信 10.6.通信・メディア・教育 10.7.製造業 10.8.物流・エネルギー・公益事業 10.9.その他 11.地域別 11.1.はじめに 11.1.1.地域別市場規模分析および前年比成長率分析(%) 11.1.2.市場魅力度指数、地域別 11.2.北米 11.2.1.はじめに 11.2.2.主な地域別ダイナミクス 11.2.3.タイプ別市場規模分析と前年比成長率分析（%） 2.4. 11.2.4.市場規模分析とYoY成長率分析（%）：デプロイメント別 11.2.5.市場規模分析およびYoY成長率分析（%）：組織規模別 11.2.6.市場規模分析および前年比成長率分析（%）：エンドユーザー別 11.2.7.市場規模分析およびYoY成長率分析（%）, 国別 11.2.7.1.米国 11.2.7.2.カナダ 11.2.7.3.メキシコ 11.3.ヨーロッパ 11.3.1.はじめに 11.3.2.地域別の主な動き 11.3.3.タイプ別市場規模分析と前年比成長率分析（%） 3.4. 11.3.4.市場規模分析とYoY成長率分析（%）, 展開別 11.3.5.市場規模分析およびYoY成長率分析（%）：組織規模別 11.3.6.市場規模分析および前年比成長率分析（%）：エンドユーザー別 11.3.7.市場規模分析およびYoY成長率分析（%）, 国別 11.3.7.1.ドイツ 11.3.7.2.イギリス 11.3.7.3.フランス 11.3.7.4.イタリア 11.3.7.5.スペイン 11.3.7.6.その他のヨーロッパ 11.4.南米 11.4.1.はじめに 11.4.2.地域別主要市場 11.4.3.市場規模分析および前年比成長率分析（%）, タイプ別 11.4.4.市場規模分析とYoY成長率分析（%）：展開別 11.4.5.市場規模分析およびYoY成長率分析（%）：組織規模別 11.4.6.市場規模分析およびYoY成長率分析（%）：エンドユーザー別 11.4.7.市場規模分析およびYoY成長率分析（%）, 国別 11.4.7.1.ブラジル 11.4.7.2.アルゼンチン 11.4.7.3.その他の南米地域 11.5.アジア太平洋 11.5.1.はじめに 11.5.2.主な地域別ダイナミクス 11.5.3.市場規模分析および前年比成長率分析(%), タイプ別 11.5.4.市場規模分析とYoY成長率分析（%）, 展開別 11.5.5.市場規模分析およびYoY成長率分析（%）：組織規模別 11.5.6.市場規模分析およびYoY成長率分析（%）：エンドユーザー別 11.5.7.市場規模分析およびYoY成長率分析（%）, 国別 11.5.7.1.中国 11.5.7.2.インド 11.5.7.3.日本 11.5.7.4.オーストラリア 11.5.7.5.その他のアジア太平洋地域 11.6.中東・アフリカ 11.6.1.はじめに 11.6.2.地域別の主な動き 11.6.3.市場規模分析および前年比成長率分析(%), タイプ別 11.6.4.市場規模分析とYoY成長率分析（%）, 展開別 11.6.5.市場規模分析およびYoY成長率分析（%）：組織規模別 11.6.6.市場規模分析および前年比成長率分析（%）：エンドユーザー別 12.競争環境 12.1.競争シナリオ 12.2.市場ポジショニング／シェア分析 12.3.M&A分析 13.企業プロフィール 13.1.オートメーション・エニウェア社 13.1.1.会社概要 13.1.2.製品ポートフォリオと説明 13.1.3.財務概要 13.1.4.主な展開 13.2.ブループリズム 13.3.エッジヴァーブ・システムズ・リミテッド 13.4.FPTソフトウェア 13.5.株式会社コファックス 13.6.ナイス 13.7.NTTアドバンステクノロジ 13.8.オンビソース株式会社 13.9.ペガシステムズ 13.10.UiPath リストは完全ではありません 14.付録 14.1.会社概要とサービス 14.2.お問い合わせ
SummaryOverview Table of Contents1. Methodology and Scope
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