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世界のコグニティブオートメーション市場規模は、2022年に119億9000万米ドルと推定され、2023年から2032年までの予測期間中にCAGR 11.7%で成長し、2032年までに約360億9000万米ドルに達すると予測されている。
コグニティブ・オートメーションとは、人工知能（AI）とプロセス・オートメーション技術を組み合わせ、ビジネス成果を向上させるための様々なアプローチを指す。データを収集し、評価を自動化し、自動化を拡大する自動化の能力を向上させるさまざまな方法を表している。また、ベストプラクティスの取得、再利用、またはAIサービス・アプリケーション・ストアの一部として、AIとオートメーションの能力を詰め込む方法も提供します。
例えば、光学式文字認識（OCR）、マシンビジョン、自然言語処理、または自然言語理解を使用して、インテリジェントなデータ収集と自動化されたプロセスを組み合わせるなど、さまざまな側面がある。これは一般にIPAまたはDPAと呼ばれる。AIの意思決定アルゴリズムを使用して、既存のビジネスルール監視システムや企業資源計画システムを補完または置き換えて、設定や意思決定を自動化する。これらの自動運転企業ソリューションは、基本的に企業ソリューションに自動運転機能を導入する。
コグニティブ・オートメーションは、特定のユースケースに合わせて商品化されたソフトウェア・システムやサービスの一部として提供される特徴を持つことが最も一般的である。例えば、ある企業は、請求書を取り込む能力を向上させるために、特定の業種向けの請求書読み取りサービスを購入し、このデータをその業種における典型的な業務に統合することができる。基本的なコグニティブ・アクティビティは、一から作り上げるのではなく、頻繁に変更される。このため、ビジネス・ユーザは、その企業に関する知識や経験に合わせて、コグニティブ・オートメーションを提供したり構成したりしやすくなる。実際には、サービスが耐久性があり、安全で、プライバシー基準を満たすことを保証するために、ツールの専門家と協力することが求められる場合がある。
より高度な自動コグニティブ・プロセスには、より高度なエンジニアリング・スキルが必要となる。これらのユースケースは通常、自動化システムを成長させるためのベストプラクティスに精通した専門チームまたは自動化センター・オブ・エクセレンスによって管理されることがほとんどである。これにより、意図したよりも早く拡大したシステムに対する予期せぬクラウド料金のような企業リスクを排除することができる。AIを活用してデータを取得したり、より複雑な選択を自動化したりすることで強化される可能性のある手順はすべて、コグニティブ・オートメーションのユースケースに含まれる。以下に例を挙げる：
多様なソースからの製品情報を自動的に分類し、単一のグローバルなコレクションであるリレーショナルデータベースに統合する。様々な構造の請求書から一貫性のあるフォーマットにデータをコピーし、会計ソフトに入力する。
音声認識と自然言語理解を使って、継続的なサービス・コンタクトに応じて消費者やサポート情報を自動的に取得する。顧客体験を向上させるために、AIレコメンデーション・エンジンを使用して、顧客の目的に関するデータを収集する。
成長因子
テクノロジーや社会的・感情的スキルなど、需要が高まる能力もあれば、機械的・手作業的スキルなど、需要が低くなる能力もある。このようなシフトに伴い、世界中の従業員が新たなスキルの拡大や習得に取り組む必要がある。企業はまた、組織内での仕事の進め方も再考しなければならない。自動化とコグニティブ・コンピューティングは、今後10年から15年の間に、消費者がより賢いロボットにますます関わるようになるにつれて、仕事の雰囲気を変えるだろう。これらのテクノロジーと、それらが可能にする人間と機械の相互作用は、生産性の向上、GDP成長、業績向上、新たな豊かさなど、いくつかの恩恵をもたらすが、同時に人間の従業員に求められるスキルも一変させるだろう。
研究では、自動化とAIのスキルシフトを定量化するために、2030年までのスキルシフトを予測し、それが加速することを発見した。テクノロジー・スキルの必要性は2002年以来高まっているが、2017年から2030年にかけて加速する。社会的、感情的な能力に対するニーズも同様の割合で高まるだろう。対照的に、基礎的な認知的才能と身体的・手先の技能はともに不足する。高度な技術も基礎的な技術も、すべての技術能力が大幅に需要増加する。先端技術がどのように機能するかを理解し、それを創造、開発、導入できる人材が必要とされる。分析によると、2030年までに高度な技術スキルの活用に費やす時間は、米国で50％、欧州で41％増加する。2016年から2030年にかけては、高度なITおよびプログラミング能力の需要が最も高まると予想され、最大90％増加する可能性がある。こうした能力を持つ人材は常に少数派である。
ほとんどの肉体労働と手作業による技能は不足するが、労働能力の中で最も重要なカテゴリーであり続けるだろう。過去15年から20年にわたり、肉体的・手作業的能力の役割は低下しており、この傾向は自動化とともに続くと予想さ れる。 2016年から2030年の間に、これらの能力に対する需要は、米国では11％、欧州では16％減少する。労働がどの程度機械化されるかによって、職業に必要な身体能力と手作業能力のバランスは変化する。
金融サービスは技術導入の最前線にあり、銀行・保険業界は2030年までスキル要件が大幅に変化すると予測されている。自動化は、特にリスク予測や顧客に合わせた商品マーケティングなど、金融サービス事業において幅広い応用の可能性を秘めている。自動化が進めば、テラー、会計士、ブローカーなどの人員は減少する。データの入力や処理、基本的な読み書き、基本的な数学的能力など、基本的な認知能力しか持たない労働者の需要は減少し、技術の専門家やその他の専門家、また顧客や経営陣とのやり取りを必要とする職種は増加する可能性が高い。その結果、社会的・情緒的能力の必要性が大幅に高まる。
自動化によって、企業は新たな鉱床にアクセスできるようになると同時に、採掘と生産の効率も向上している。手作業や、検針のようなデータ処理を伴う事務職は配置転換の影響を受けやすいが、技術職への需要は旺盛である。身体的能力、手作業能力、基本的な認知能力は低下すると予測されるが、高次の認知能力、社会的・感情的能力、技術的能力は上昇すると予測される。
コグニティブ・マニュファクチャリングは、機器、システム、プロセス全体に横たわるデータを完全に活用し、設計から生産、サポート業務に至るさまざまなプロセスを通じて、バリューチェーン全体を通じて実用的な知識を生成する。IoTの基礎に基づき、コグニティブ技術と組み合わせたアナリティクスを活用することで、インダストリー4.0またはコグニティブ・マニュファクチャリングは、産業環境の信頼性、品質、効率における重要な生産性向上を促進する。
世界中の産業界がこのトレンドに徐々に追いつき、コグニティブ・オートメーションを採用するようになっている。
タイプ・インサイト
種類別に見ると、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。
RPAとは、コンピュータ上で人間の活動を模倣できるソフトウェア・ロボット（またはボット）を簡単に作成・管理できる技術である。これらのロボットは、画面上の内容を把握し、データを認識し、フォームへの入力やデータの採取など、通常は人間が行う必要のあるさまざまな作業を行うことができる。RPAボットを（人間ではなく）活用するメリットは、ボットが行う業務は単調で反復的、かつ時間のかかるものであるため、チームはロボットにはできない、より有用で魅力的、かつ賢い業務に取り組むことができるようになることだ。
こうした価値創造の結果、近年、RPA（Robotic Process Automation）ソリューションの利用が急増している。レポートは、RPA業界の見通しに関する調査分析を発表した。これによると、RPAソフトウェア投資は今年15億ドルを超え、当面は2桁の割合で増加し続けると予測している。 また、その主張を裏付ける統計や逸話データも紹介されている。調査によると、RPAは2023年までに商業分野で実質的に普遍的な利用方法に達する。大企業は2024年までに、既存のRPAポートフォリオの能力を3倍に拡大するだろう。この容量拡大には、元々の販売業者やパートナーからの追加追加も含まれる。企業は優れた成果を確認するにつれて、追加のサーバーでRPAソフトウェアを実行するためのライセンスを増やし、負荷に対応するためにコアを追加することを目指す。これは、組織の「どこにでもある」インフラに対する要求が増大した論理的な結果である。
RPAはインテリジェント・プロセス・オートメーションに含まれるが、それ以上のものである。IPAには、デジタル・プロセス・オートメーション（DPA）や人工知能（AI）分析も含まれ、RPAボットがより効率的に業務を遂行できるよう支援する。IPAは基本的にデータレイヤーを追加する。一方、RPAは特定の活動や業務を自動化するのに対し、DPAはオーケストレーターとして機能し、ビジネス全体の人とボット間のデータの流れを自動化する。DPAは、企業のすべてのワーカー、アプリ、デバイス、多様な情報プールを単一の安全なプラットフォームの下に統合する。
エンドユーザーの洞察
エンドユーザー別では、2022年にはBFSIセクターの売上高シェアが最も高く、市場全体の29％を占めている。 ティア1銀行は、規制遵守と罰金に毎年10億ドル以上を費やしている。ちなみに、これは総営業コストの10％以上に相当する。つまり、部門全体では、毎年およそ2700億ドルということになる。一方、銀行組織でコグニティブ・オートメーションを使用することは、規制上の問題に起因する収益の損失を削減するのに役立つ。
ボットは、人間が介在することなく、規制に関する文章をスキャンし、検証し、理解する。ボットは、要件が組織に適用されるかどうか、どの事業部門が影響を受けるか、取得したデータを誰が分析する必要があるかを判断することができる。そのため、銀行業務における自動化によるリスクの最小化には、デジタル従業員との連携により、24時間365日体制で完全な監査トライアルとコンプライアンス・チェックを実施することが必要となる。
財務部門は、反復的なコンピュータベースのプロセス（請求書処理など）を抱えており、企業がコグニティブ・オートメーションを採用するのに適した環境であることが証明された。財務部門がそのユースケースを拡大しようとしているように、コグニティブ・オートメーションとそのプロセス効率は、他の事業部門により早く広がると予測されている。人事と顧客サービスは2つの代表的な例である。企業は高い顧客満足度を達成するために、何百ものアプリを使用するようになっており、可能性のあるボトルネックや摩擦の原因を検出するために、多くのアプリケーションを横断的にスキャンする能力は非常に重要である。HRもまた、コグニティブ・オートメーションが応用範囲を広げる可能性を秘めた従来型の分野である。コグニティブ・オートメーションは、ワークフローの自動化やリエンジニアリングの可能性を見つけることで、プロセスを改善する可能性がある。
地域インサイト
北米は2022年に売上高の38％を占め、予測期間中徐々に拡大する。 これは、同地域が政府機関や企業において自動化技術やプロセス管理の普及が進んでいることが背景にある。さらに、北米の中小企業におけるRPAの導入は、データ入力、財務報告、詳細情報の調達、記録の維持、その他多数の人事関連機能など、さまざまな企業業務の改善に対する意識の拡大により、売上高の成長を加速させている。さらに、自動化ベンダーのシグナビオ（ドイツ）が2020年に実施した世論調査によると、米国の約1,000人が職種の転換に反対しており、手作業から自動化への転換をためらっていることから、同国の市場成長が期待されている。
2021年6月、FPT Softwareは米国のデジタルエクスペリエンス・ソフトウェア・サプライヤーであるSitecore社との協業を発表し、自動化されたプロセス、デジタル/ITトランスフォーメーション、最小限のコードを通じて、Sitecoreデジタルマーケティングサービスを日本のより多くの企業に提供することを目指す。この協業により、複数の日本企業が恩恵を受けることになります。さらに、FPT Softwareは、広告やマーケティング、ITコンサルティングやサービスの著名企業を含むSitecoreのビジネスエコシステムにアクセスすることができます。アジアはIT、アウトソーシングサービス、製造業の大国と見なされており、反復作業をなくすための自動化のニーズが非常に高い。
主な市場動向
COVID-19パンデミックの衝撃を吸収し、余分な労働力を最小限に抑えるためにハイテク自動化手法を活用したためである。
主要市場プレーヤー
どこでもオートメーション
ブループリズム
エッジ・ヴァーヴ・システムズ
FPTソフトウェア
株式会社コファックス
NICE
NTTアドバンステクノロジ
オンビソース
ペガシステムズ
ユーアイパス
レポート対象セグメント
(注*：サブセグメントに基づくレポートも提供しています。ご興味のある方はお知らせください。）
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
エンドユーザー別
BFSI
製薬＆ヘルスケア
小売・消費財
インフォメーション・テクノロジー（IT）＆テレコム
コミュニケーションとメディア・教育
製造業
物流とエネルギー・公益事業
その他
地域別
北米
米国
カナダ
ヨーロッパ
英国
ドイツ
フランス
アジア太平洋
中国
インド
日本
韓国
マレーシア
フィリピン
ラテンアメリカ
ブラジル
その他のラテンアメリカ
中東・アフリカ（MEA）
第1章.はじめに
1.1.研究目的
1.2.調査の範囲
1.3.定義
第2章 調査方法調査方法
2.1.研究アプローチ
2.2.データソース
2.3.仮定と限界
第3章.エグゼクティブ・サマリー
3.1.市場スナップショット
第4章.市場の変数と範囲
4.1.はじめに
4.2.市場の分類と範囲
4.3.産業バリューチェーン分析
4.3.1.原材料調達分析
4.3.2.販売・流通チャネル分析
4.3.3.川下バイヤー分析
第5章.COVID 19 コグニティブオートメーション市場への影響
5.1.COVID-19の展望：コグニティブ・オートメーション産業への影響
5.2.COVID 19 – 業界への影響評価
5.3.COVID 19の影響世界の主要な政府政策
5.4.COVID-19を取り巻く市場動向と機会
第6章.市場ダイナミクスの分析と動向
6.1.市場ダイナミクス
6.1.1.市場ドライバー
6.1.2.市場の阻害要因
6.1.3.市場機会
6.2.ポーターのファイブフォース分析
6.2.1.サプライヤーの交渉力
6.2.2.買い手の交渉力
6.2.3.代替品の脅威
6.2.4.新規参入の脅威
6.2.5.競争の度合い
第7章 競争環境競争環境
7.1.1.各社の市場シェア／ポジショニング分析
7.1.2.プレーヤーが採用した主要戦略
7.1.3.ベンダーランドスケープ
7.1.3.1.サプライヤーリスト
7.1.3.2.バイヤーリスト
第8章.コグニティブ・オートメーションの世界市場、タイプ別
8.1.コグニティブオートメーション市場、タイプ別、2023-2032年
8.1.1.ロボティック・プロセス・オートメーション
8.1.1.1.市場収入と予測（2021-2032年）
8.1.2.インテリジェント・オートメーション
8.1.2.1.市場収益と予測（2021-2032年）
第9章.コグニティブオートメーションの世界市場、エンドユーザー別
9.1.コグニティブオートメーション市場、エンドユーザー別、2023-2032年
9.1.1.BFSI
9.1.1.1.市場収入と予測（2021-2032年）
9.1.2.製薬・ヘルスケア
9.1.2.1.市場収益と予測（2021-2032年）
9.1.3.小売・消費財
9.1.3.1.市場収入と予測（2021-2032年）
9.1.4.情報技術（IT）・電気通信
9.1.4.1.市場収益と予測（2021-2032年）
9.1.5.コミュニケーションとメディア・教育
9.1.5.1.市場収益と予測（2021-2032年）
9.1.6.製造
9.1.6.1.市場収益と予測（2021-2032年）
9.1.7.物流とエネルギー・公益事業
9.1.7.1.市場収益と予測（2021-2032年）
9.1.8.その他
9.1.8.1.市場収益と予測（2021-2032年）
第10章.コグニティブオートメーションの世界市場、地域別推定と動向予測
10.1.北米
10.1.1.市場収入と予測、タイプ別（2021-2032年）
10.1.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
10.1.3.米国
10.1.3.1.市場収入と予測、タイプ別（2021～2032年）
10.1.3.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
10.1.4.北米以外の地域
10.1.4.1.市場収入と予測、タイプ別（2021～2032年）
10.1.4.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
10.2.ヨーロッパ
10.2.1.市場収入と予測、タイプ別（2021-2032年）
10.2.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
10.2.3.英国
10.2.3.1.市場収入と予測、タイプ別（2021～2032年）
10.2.3.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
10.2.4.ドイツ
10.2.4.1.市場収入と予測、タイプ別（2021～2032年）
10.2.4.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
10.2.5.フランス
10.2.5.1.市場収入と予測、タイプ別（2021～2032年）
10.2.5.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
10.2.6.その他のヨーロッパ
10.2.6.1.市場収入と予測、タイプ別（2021～2032年）
10.2.6.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
10.3.APAC
10.3.1.市場収入と予測、タイプ別（2021-2032年）
10.3.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
10.3.3.インド
10.3.3.1.市場収入と予測、タイプ別（2021～2032年）
10.3.3.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
10.3.4.中国
10.3.4.1.市場収入と予測、タイプ別（2021～2032年）
10.3.4.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
10.3.5.日本
10.3.5.1.市場収入と予測、タイプ別（2021～2032年）
10.3.5.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
10.3.6.その他のAPAC地域
10.3.6.1.市場収入と予測、タイプ別（2021～2032年）
10.3.6.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
10.4.MEA
10.4.1.市場収入と予測、タイプ別（2021-2032年）
10.4.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
10.4.3.GCC
10.4.3.1.市場収入と予測、タイプ別（2021～2032年）
10.4.3.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
10.4.4.北アフリカ
10.4.4.1.市場収入と予測、タイプ別（2021～2032年）
10.4.4.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
10.4.5.南アフリカ
10.4.5.1.市場収入と予測、タイプ別（2021～2032年）
10.4.5.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
10.4.6.その他のMEA諸国
10.4.6.1.市場収入と予測、タイプ別（2021～2032年）
10.4.6.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
10.5.ラテンアメリカ
10.5.1.市場収入と予測、タイプ別（2021-2032年）
10.5.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
10.5.3.ブラジル
10.5.3.1.市場収入と予測、タイプ別（2021～2032年）
10.5.3.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
10.5.4.その他のラタム諸国
10.5.4.1.市場収入と予測、タイプ別（2021～2032年）
10.5.4.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
第11章.企業プロフィール
11.1.どこでもオートメーション
11.1.1.会社概要
11.1.2.提供商品
11.1.3.財務パフォーマンス
11.1.4.最近の取り組み
11.2.ブループリズム
11.2.1.会社概要
11.2.2.提供商品
11.2.3.財務パフォーマンス
11.2.4.最近の取り組み
11.3.エッジ・ヴァーヴ・システムズ
11.3.1.会社概要
11.3.2.提供商品
11.3.3.財務パフォーマンス
11.3.4.最近の取り組み
11.4.FPTソフトウェア
11.4.1.会社概要
11.4.2.提供商品
11.4.3.財務パフォーマンス
11.4.4.最近の取り組み
11.5.KOFAX, Inc.
11.5.1.会社概要
11.5.2.提供商品
11.5.3.財務パフォーマンス
11.5.4.最近の取り組み
11.6.NICE
11.6.1.会社概要
11.6.2.提供商品
11.6.3.財務パフォーマンス
11.6.4.最近の取り組み
11.7.NTTアドバンステクノロジ
11.7.1.会社概要
11.7.2.提供商品
11.7.3.財務パフォーマンス
11.7.4.最近の取り組み
11.8.オンビソース
11.8.1.会社概要
11.8.2.提供商品
11.8.3.財務パフォーマンス
11.8.4.最近の取り組み
11.9.ペガシステムズ
11.9.1.会社概要
11.9.2.提供商品
11.9.3.財務パフォーマンス
11.9.4.最近の取り組み
11.10.Uiパス
11.10.1.会社概要
11.10.2.提供商品
11.10.3.財務パフォーマンス
11.10.4.最近の取り組み
第12章 調査方法研究方法
12.1.一次調査
12.2.二次調査
12.3.前提条件
第13章付録
13.1.私たちについて
13.2.用語集
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