目次
1 はじめに （ページ - 24） 1.1 調査目的 1.2 市場の定義 1.2.1 包含と除外 1.3 市場範囲 1.3.1 市場セグメンテーション 1.3.2 対象地域 1.3.3 考慮年数 1.4 通貨 表1 米ドル為替レート、2019-2021年 1.5 利害関係者
2 研究方法 （ページ - 28） 2.1 調査データ 図1 自動化COE市場：調査デザイン 2.1.1 二次データ 2.1.2 一次データ 表2 一次インタビュー 2.1.2.1 一次プロフィールの内訳 2.1.2.2 主要産業インサイト 2.2 市場分類とデータ三角測量 図2 データ三角測量 2.3 市場規模の推定 図3 自動化COE市場：トップダウンアプローチとボトムアップアプローチ 2.3.1 トップダウンアプローチ 2.3.2 ボトムアップアプローチ 図4 市場規模推定方法 - ボトムアップアプローチ1（供給側）：ソリューション/サービスからの収益 図5 市場規模推計手法-ボトムアップアプローチ2（供給側）：全サービスからの総収入 図6 市場規模推計手法-ボトムアップアプローチ3（供給側）：全サービスの総収入 図7 市場規模推定手法 - ボトムアップアプローチ4（需要側）：支出全体を通じた自動化コーのシェア 2.4 市場予測 表3 要因分析 2.5 前提条件 2.6 制限事項
3 事業概要 (ページ - 39) 表4 世界のオートメーションCOE市場規模および成長率、2020～2027年（百万米ドル、前年比） 図8 2022年、技術評価＆コンサルティング部門が市場で大きなシェアを占める 図9 2022年に市場を支配するのは大企業 図 10 2022 年には Bfsi 業種が市場の最大シェアを占める 図 11 2022 年には北米が市場で最も高いシェアを占める
4 PREMIUM INSIGHTS (ページ - 42) 4.1 オートメーションCOE市場におけるビジネスチャンス 図 12：ビジネス全体におけるROIの大幅な改善が市場の成長を促進 4.2 市場：上位2サービスと上位3業種別 図 13 2022 年には技術評価＆コンサルティング分野と Bfsi 分野が高い市場シェアを占める 4.3 市場：地域別 図 14 北米が 2022 年に最も高いシェアを占める
5 市場概要と業界動向 （ページ - 44） 5.1 はじめに 5.2 市場ダイナミクス 図 15 自動化 coe 市場：促進要因、阻害要因、機会、課題 5.2.1 推進要因 5.2.1.1 企業全体のROIの大幅な改善 5.2.1.2 データ入力エラーの減少 5.2.1.3 リスク低減による品質向上 5.2.2 阻害要因 5.2.2.1 高い開発・展開コスト 5.2.2.2 サプライヤーへの依存と、自動化を長期的に拡大するための不十分な能力 5.2.3 機会 5.2.3.1 離職率の低下 5.2.3.2 RPA保守による業務の継続性 5.2.3.3 異業種からの自動化需要の高まり 5.2.4 課題 5.2.4.1 失業の心配による従業員の自動化への躊躇と恐怖 5.2.4.2 部門間の知識不足 5.2.4.3 自動化前のビジネスプロセスの最適化 5.3 業界動向 5.3.1 市場の進化 図16 自動化COE市場の進化 5.3.2 特許分析 5.3.2.1 方法論 5.3.2.2 文書タイプ 表5 出願された特許、2018年～2021年 5.3.2.3 イノベーションと特許出願 図17 1年間に付与された特許の総数、2018年～2021年 5.3.2.4 上位出願者 図18 特許出願件数の多い上位10社（2018-2021年 5.4 関税と規制の状況 5.4.1 規制機関、政府機関、その他の組織 表 6 北米：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 表7 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 表8 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他団体のリスト 表9 中東・アフリカ：中近東・アフリカ：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 表10 ラテンアメリカ：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 5.5 技術分析 5.5.1 人工知能と機械学習 5.5.2 自然言語処理 5.5.3 光学的文字認識 5.5.4 クラウド・コンピューティング 5.5.5 コンピュータビジョン 5.6 ケーススタディ分析 5.6.1 ケーススタディプロセガー、戦略的インテリジェント・オートメーション・プログラムで1,200万米ドルのコスト削減を実現 5.6.2 ケーススタディオハイオ州のホスピス、新しいデジタルワークフォースで患者と従業員の体験を改善 5.6.3 ケーススタディアグコの従業員が契約交渉を行い、デジタルワーカーに事務処理を任せる 5.6.4 ケーススタディアグコはインテリジェントオートメーションでビジネスの将来性を確保 5.6.5 ケーススタディ: ユニパー、自動化でビジネスを変革 5.6.6 ケーススタディオランダ司法省の監護機関、オートメーションでオランダ住民へのサービスを改善 5.6.7 ケーススタディ: 壁一面のオートメーション360により、ニューカッスル病院は年間7,000時間を節約し、スタッフのワークライフバランスを改善 5.6.8 ケーススタディRPAによる迅速なROI - シナジーが請求業務を自動化し、大きな価値を実現 5.6.9 ケーススタディLUMEVITY社：FORTRESSIQで迅速な自動化を実現 5.6.10 ケーススタディアラブ国立銀行、ボットを導入してプロセスの自動化に成功し、6万4,000時間以上を節約 5.7 エコシステム 図 19 自動化 coe 市場：エコシステム 5.8 サプライチェーン分析 図 20 サプライチェーン分析 表 11 市場：サプライチェーン 5.9 ロボティック・オペレーティング・モデル（ROM）の7つの柱 図 21 ロムの 7 つの柱 5.9.1 導入 5.10 自動化を実現するための重要な実践方法 5.10.1 はじめに 5.11 主要なビジネス機能における自動化COE 5.11.1 導入 5.11.2 人事 5.11.3 財務・会計 5.11.4 セールス＆マーケティング 5.11.5 サプライチェーン＆オペレーション 5.11.6 情報技術 5.12 2022～2023年の主なコンファレンス＆イベント 表12 市場：コンファレンス＆イベントの詳細リスト
6 自動化 COE 市場, サービス別 (ページ - 71) 6.1 はじめに 6.1.1 サービス市場牽引要因 図 22 技術評価＆コンサルティングサービスが予測期間中に市場を支配する 表 13：サービス別市場、2020～2027 年（百万米ドル） 6.2 技術評価＆コンサルティングサービス 6.2.1 業務改善のための自動化を特定・評価するニーズが市場を牽引 表14 技術評価＆コンサルティングサービス市場, 地域別, 2020-2027 (百万米ドル) 6.3 設計＆テストサービス 6.3.1 冗長性の削減やプロセス品質の向上などの利点が採用を後押し 表 15 設計＆テストサービス自動化COE市場、地域別、2020～2027年（百万米ドル） 6.4 ガバナンスサービス 6.4.1 組織全体の自動化を促進・支援するガバナンスサービスの能力が需要を促進 表 16 ガバナンスサービス：地域別市場、2020-2027年（百万米ドル） 6.5 導入支援サービス 6.5.1 インテリジェントな意思決定機能をビジネスソリューションに組み込む必要性が採用を促進 表 17 導入支援サービス市場：地域別、2020～2027年（百万米ドル）
7 自動化 COE 市場：組織規模別（ページ - 77） 7.1 はじめに 7.1.1 組織規模：市場促進要因 図 23：予測期間中に高い成長率を記録するのは中小企業 表 18：組織規模別市場、2020～2027 年（百万米ドル） 7.2 大企業 7.2.1 大企業におけるルーチンタスクに費やす時間を短縮する自動化ソリューションへの需要の高まりが市場を牽引 表 19 大企業：市場, 地域別, 2020-2027 (百万米ドル) 7.3 中小企業 7.3.1 費用対効果や生産性向上などの利点が中小企業の自動化コーの需要を牽引 表 20 中小企業：市場, 地域別, 2020-2027 (百万米ドル)
8 AUTOMATION COE市場：垂直方向別（ページ - 81） 8.1 はじめに 8.1.1 垂直方向：市場ドライバ 図 24：予測期間中、ヘルスケア＆ライフサイエンスの垂直市場が最も高い成長率を示す 表 21 2020-2027 年垂直市場別（百万米ドル） 8.2 銀行、金融サービス、保険（BFSI） 8.2.1 BFSI分野ではインテリジェントオートメーションの採用が多く、成長を促進 表22 銀行、金融サービス、保険：地域別市場、2020-2027年（百万米ドル） 8.3 製造業 8.3.1 生産ライン以外の領域で自動化された効率性を達成する必要性が、製造工場での採用を促進する 表 23 製造業市場、地域別、2020～2027年（百万米ドル） 8.4 小売・消費財 8.4.1 小売業における在庫、サプライチェーン、請求書発行の自動化導入の拡大が成長を促進 表 24 小売＆消費財：自動化COE市場、地域別、2020～2027年（百万米ドル） 8.5 運輸・物流 8.5.1 インテリジェントオートメーションへの物流・運輸企業の投資拡大が市場を牽引 表 25 輸送と物流：市場, 地域別, 2020-2027 (百万米ドル) 8.6 IT & ITES 8.6.1 繰り返し作業を自動化する自動化ソリューションの利用拡大が市場を促進 表 26 IT & ITES：市場, 地域別, 2020-2027 (百万米ドル) 8.7 ヘルスケア＆ライフサイエンス 8.7.1 患者データ量の増加により、ヘルスケア分野での自動化ソリューションの導入が増加 表 27 ヘルスケア＆ライフサイエンス市場, 地域別, 2020-2027 (百万米ドル) 8.8 その他の垂直分野 表 28 その他の業種市場：地域別、2020～2027年（百万米ドル）
9 自動化 COE 市場, 地域別 (ページ - 90) 9.1 はじめに 9.1.1 地域：市場促進要因 図 25：予測期間中、アジア太平洋地域は最も高い成長率を示す 図 26 インドが市場で最も高い成長を記録する 表29 2020～2027年地域別市場（百万米ドル） 9.2 北米 9.2.1 北米：規制 9.2.1.1 医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（HIPAA） 9.2.1.2 グラム・リーチ・ブライリー法（GLB法） 9.2.1.3 経済的および臨床的健康のための医療情報技術法（HITECH法 9.2.1.4 サーベンス・オクスリー法（SOX法 9.2.1.5 米国証券取引委員会（SEC） 9.2.1.6 カリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA） 9.2.1.7 連邦情報セキュリティ管理法（FISMA） 9.2.1.8 連邦情報処理標準（FIPS） 図 27 北米：市場スナップショット 表 30 北米：オートメーションCOE市場、サービス別、2020年～2027年（百万米ドル） 表 31 北米：市場：組織規模別、2020年～2027年（百万米ドル） 表 32 北米：北米：業種別市場、2020年～2027年（百万米ドル） 表 33 北米：国別市場、2020-2027年（百万米ドル） 9.2.2 米国 9.2.2.1 技術革新の急速な進展と業務の自動化ニーズの高まりが市場を牽引 9.2.3 カナダ 9.2.3.1 エラー削減を目的とした自動化技術の採用が市場を押し上げる 9.3 欧州 9.3.1 欧州規制 9.3.1.1 欧州市場インフラ規制（EMIR） 9.3.1.2 一般データ保護規則（GDPR） 9.3.1.3 欧州標準化委員会（CEN） 9.3.1.4 欧州技術標準化機構（ETSI） 表 34 欧州：市場、サービス別、2020年～2027年（百万米ドル） 表 35 欧州：サービス別市場市場：組織規模別、2020年～2027年（百万米ドル） 表 36 欧州：組織規模別市場、2020年～2027年（百万米ドル欧州：業種別市場、2020-2027年（百万米ドル） 表 37 欧州：欧州：オートメーションCOE市場、国別、2020年～2027年（百万米ドル） 9.3.2 英国 9.3.2.1 投資の増加と大手自動化COEベンダーの存在が成長を支える 9.3.3 ドイツ 9.3.3.1 様々なセクターで自動化ソリューションへの需要が大きく成長を促進 9.3.4 フランス 9.3.4.1 業務の自動化に向けて主要産業でデジタルトランスフォーメーションが活発化し、成長を後押し 9.3.5 その他のヨーロッパ 9.4 アジア太平洋地域 9.4.1 アジア太平洋地域規制 9.4.1.1 個人情報保護委員会事務局（PCPD） 9.4.1.2 個人情報保護法（APPI） 9.4.1.3 重要情報インフラ（CII） 9.4.1.4 国際標準化機構（ISO）27001 9.4.1.5 個人情報保護法（PDPA） 図 28 アジア太平洋地域市場スナップショット 表 38 アジア太平洋地域：オートメーションCOE市場、サービス別、2020-2027年（百万米ドル） 表 39 アジア太平洋地域：市場：組織規模別、2020～2027年（百万米ドル） 表 40 アジア太平洋地域アジア太平洋地域：業種別市場、2020年～2027年（百万米ドル） 表 41 アジア太平洋地域国別市場、2020-2027年（百万米ドル） 9.4.2 インド 9.4.2.1 ビジネスプロセス強化のための自動化技術導入の増加による市場構築 9.4.3 日本 9.4.3.1 革新的なITインフラと革新的技術への政府投資の増加が成長を牽引 9.4.4 中国 9.4.4.1 革新的技術の活用に向けた政府投資の増加が成長を後押し 9.4.5 その他のアジア太平洋地域 9.5 その他の地域 表42 その他の地域：サービス別市場、2020～2027年（百万米ドル） 表43 その他の地域：市場：組織規模別、2020～2027年（百万米ドル） 表44 その他の地域：業種別市場、2020年～2027年（百万米ドル） 表45 その他の地域：自動化COE市場、地域別、2020年～2027年（百万米ドル） 9.5.1 中東・アフリカ 9.5.1.1 BFSIセクターによるRPA導入の拡大が市場を牽引 9.5.2 ラテンアメリカ 9.5.2.1 近年のデジタル化への大きなシフトが成長を支える
10 競争の舞台（ページ - 110） 10.1 概要 10.2 主要プレーヤーの戦略 表46 主要オートメーションコーベンダーが採用した戦略の概要 10.3 市場評価の枠組み 図 29 市場評価の枠組み2019～2022年の自動化COE市場における拡大と統合 10.4 収益分析 10.4.1 過去の収益分析 図30 主要プレイヤーの収益分析（2019～2021年）（百万米ドル 10.5 主要市場プレイヤーのランキング（2022年 図31 主要プレーヤーのランキング（2022年 10.6 市場における主要ベンダーの比較分析（2022年 図32 市場：主要プレイヤーの比較分析 図33 市場：その他の主要プレイヤーの比較分析 表 47 市場：新興企業/SM の競合ベンチマーキング 表48 市場：主要新興企業/SMの詳細リスト 10.7 競合のシナリオと動向 10.7.1 製品の発売 表 49 製品・サービスの発売（2019～2022 年 10.7.2 取引 表50 取引、2019～2022年
11 企業プロフィール (ページ - 120) 11.1 紹介 (事業概要、提供する製品／ソリューション／サービス、最近の動向、MnMの視点（主な強み／勝つための権利、戦略的選択、弱み／競争上の脅威）*）。 11.2 主要プレーヤー 11.2.1 SS&Cブループリズム 表 51 SS&Cブループリズム：事業概要 図 34 S&Cブループリズム：企業スナップショット（2021 年） 表 52 SS&Cブループリズム：製品の発売とアップグレード 表 53 S&Cブループリズム：取引実績 11.2.2 ユイパス 表 54 ユイパス：事業概要 図35 uipath：企業スナップショット（2022年） 表55 uipath：製品の発売とアップグレード 表 56 ユイパス：取引 11.2.3 オートメーション・エニウェア 表 57 オートメーション・エニウェア事業概要 表 58 オートメーション・エニウェア製品の発売とアップグレード 表 59 どこでも自動化取引 11.2.4 ナイス 表 60 ナイス：事業概要 図 36 ナイス企業スナップショット（2021年） 表61 ナイス製品の発売と取引 表 62 ナイス商談 11.2.5 デジタル・ワークフォース 表 63 デジタル・ワークフォース事業概要 図 37 デジタル・ワークフォース企業スナップショット（2021年） 表 64 デジタル・ワークフォース買収案件 11.2.6 ヘルプシステムズ 表 65 ヘルプシステムズ事業概要 表 66 ヘルプシステムズ製品の発売とアップグレード 表 67 ヘルプシステムズ取引 11.3 その他のプレーヤー 11.3.1 CTRL365 11.3.2 ファストパス 11.3.3 エレクトロニック 11.3.4 エニーロボット 11.3.5 ニンテックス 11.3.6 チェイジー・パートナーズ 11.3.7 スマートブリッジ 11.3.8 ブループリント 11.3.9 ロボクラウド 11.3.10 ヴェリント 11.3.11 シグニティ 11.3.12 Innominds 11.3.13 testingxperts 11.3.14 KIWIQA 11.3.15 CIGNEX 11.3.16 ロボヨ 11.3.17 カリダッドインフォテック 11.3.18 チョイスワークス 11.3.19 Xenonstack
*事業概要、製品/ソリューション/サービス、最近の動向、MnMの見解など。 (非上場企業の場合、掲載できない場合があります。
12 隣接・関連市場 (ページ - 150) 12.1 はじめに 12.2 インテリジェント・プロセス・オートメーション市場 - 2027年までの世界予測 12.2.1 市場の定義 12.2.2 市場概要 12.2.2.1 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 表 68 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、2016～2021 年（百万米ドル） 表69 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、2022-2027年（百万米ドル） 12.2.2.2 インテリジェントプロセスオートメーション市場、アプリケーション別 表 70 インテリジェントプロセスオートメーション市場、アプリケーション別、2016-2021 年（百万米ドル） 表71 インテリジェントプロセスオートメーション市場、アプリケーション別、2022-2027年（百万米ドル） 12.2.2.3 インテリジェントプロセスオートメーション市場、業務機能別 表 72 インテリジェントプロセスオートメーション市場、ビジネス機能別、2016-2021 （百万米ドル） 表73 インテリジェントプロセスオートメーション市場：ビジネス機能別、2022～2027年（百万米ドル） 12.2.2.4 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 表74 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、2016-2021年（百万米ドル） 表75 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、2022-2027年（百万米ドル） 12.2.2.5 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 表 76 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、2016-2021 年（百万米ドル） 表77 インテリジェントプロセスオートメーション市場規模、組織規模別、2022-2027年（百万米ドル） 12.2.2.6 インテリジェントプロセスオートメーション市場、業種別 表78 インテリジェントプロセスオートメーション市場、垂直分野別、2016-2021年（百万米ドル） 表79 インテリジェントプロセスオートメーション市場、垂直市場別、2022-2027年（百万米ドル） 12.2.2.7 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 表80 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、2016-2021年（百万米ドル） 表81 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、2022～2027年（百万米ドル） 12.3 RPAとハイパーオートメーション市場 - 2027年までの世界予測 12.3.1 市場の定義 12.3.2 市場概要 12.3.2.1 RPAとハイパーオートメーション市場、コンポーネント別 表82 RPAとハイパーオートメーション市場、コンポーネント別、2019～2021年（百万米ドル） 表83 RPAとハイパーオートメーション市場、コンポーネント別、2022年～2027年（百万米ドル） 12.3.2.2 RPAとハイパーオートメーション市場、展開モード別 表84 RPAとハイパーオートメーション市場、展開モード別、2019年～2021年（百万米ドル） 表85 RPAとハイパーオートメーション市場、展開モード別、2022年～2027年（百万米ドル） 12.3.2.3 RPAとハイパーオートメーション市場、組織規模別 表86 RPAとハイパーオートメーション市場、組織規模別、2019年～2021年（百万米ドル） 表87 RPAとハイパーオートメーション市場、組織規模別、2022年～2027年（百万米ドル） 12.3.2.4 RPAとハイパーオートメーション市場、業務機能別 表88 RPAとハイパーオートメーション市場、業務機能別、2019年～2021年（百万米ドル） 表89 RPAとハイパーオートメーション市場、業務機能別、2022年～2027年（百万米ドル） 12.3.2.5 RPAとハイパーオートメーション市場、業種別 表90 RPAとハイパーオートメーション市場、垂直分野別、2019年～2021年（百万米ドル） 表91 RPAとハイパーオートメーション市場、垂直分野別、2022年～2027年（百万米ドル） 12.3.2.6 RPAとハイパーオートメーション市場、地域別 表92 RPAとハイパーオートメーション市場、地域別、2019年～2021年（百万米ドル） 表93 RPAとハイパーオートメーション市場、地域別、2022-2027年（百万米ドル）
13 APPENDIX （ページ - 162） 13.1 業界の専門家による洞察 13.2 ディスカッションガイド 13.3 Knowledgestore：Marketsandmarketsの購読ポータル 13.4 利用可能なカスタマイズ 13.5 関連レポート 13.6 著者詳細
