❖本調査レポートの見積依頼/サンプル/購入/質問フォーム❖
ロボティック・プロセス・オートメーションの世界市場規模は、2022年には43.9億米ドルと評価され、 2032年には545.7億米ドルに達すると予測され、クラウドベースのソリューションの増加傾向や、様々なエンドユーザー産業におけるロボットベースのソリューションの採用増加により、注目すべき年平均成長率28.7％で成長すると予測されている。
主な収穫
北米市場の2022年の売上シェアは38.3%である。
タイプ別では、サービス・セグメントが2022年の収益シェア62.8％を占めている。しかし、ソフトウェア分野は2023年から2032年まで安定したCAGRで拡大している。
展開別では、オンプレミス部門が2022年に79.7%以上の売上シェアを占める。
組織別では、大企業セグメントが2022年に66.5％の収益シェアを占めている。しかし、中小企業セグメントは予測期間中に最も高いCAGRで成長している。
用途別では、BFSI分野が2022年に29.6％の売上シェアを獲得している。しかし、医薬品・ヘルスケア分野は予測期間中に最も速い成長を見せている。
成長因子
企業は、複雑な非構造化データを管理し、あらゆる業務を最初から最後まで自動化するロボティック・プロセス・オートメーションを求めている。企業はRPAを人工知能やコグニティブ・テクノロジーと統合し、ビジネス・プロセス自動化の範囲を広げようとしている。これらのテクノロジーは業務活動を監視し、理想的なプロセスを特定し、組織に自動化の道筋を推奨する。例えばAntWork社は、2020年5月にAI、RPA、機械学習の統合プラットフォーム「ANTstein」を発表した。このインテリジェントな自動化は、ボットの利用を最大化すると同時に、あらゆる種類のデータ、データのキュレーション、構築に関する洞察を提供する。
ペーパーワークの削減は、最も議論されているRPAの将来動向の1つです。オンラインデータ抽出、ファイリング、処理のためのインテリジェントなボットがRPAで人気を集めている。事前にプログラムされたボットは、ありふれた事務作業の効率を向上させながら、事務作業を削減することができる。このようなトレンドは、世界のロボティック・プロセス・オートメーション市場の成長要因として作用するだろう。
COVID-19 インパクト
世界的な流行により、社内外の業務が影響を受けた。小売業、製造業、IT・電気通信業は軒並み業績が落ち込む一方、医療機関はCovid-19の患者数の増加により過重な負担を強いられていた。この特異な事態は、バックエンドとフロントエンドの両方のオフィス業務に影響を及ぼし、対応時間の延長、スタッフの疲労、事務処理の滞り、サプライチェーンの遅延などをもたらした。その結果、自動化ソリューションの導入は、コスト削減、顧客対応時間の改善、検査と報告の合理化において極めて重要なものとなった。
さらに、パンデミックは企業全体のデジタルワークフォースへの需要を加速させ、RPAサプライヤーが市場シェアを獲得する新たな機会を開いた。企業が在宅勤務による構造変化を遂げる中、自動化はパンデミック後の雇用を定義する可能性が高い。パンデミックによる不況の中でRPAを導入することは、パンデミック後の需要を高め、市場発展を促進する可能性が高い。
タイプ・インサイト
タイプ別に見ると、市場はソフトウェアとサービスに分類される。サービス分野は、2022年に62.8%超の最高市場シェアを占め、市場で最も急成長が期待される最も収益性の高い分野である。RPAのアウトソーシングや、自動化のためにクラウド上にソフトウェアをインストールする需要が増加しているのは、反復的な大量作業を完了させる需要が高まっているためである。企業間の熾烈な競争により、サービス・プロバイダーはアドバイス、トレーニング、コンサルティング・サービスの改善を余儀なくされている。サービスとしてのRPAの採用は、企業が最大化すべき自動化の可能性を特定し、パイロット・プロジェクトの展開に向けた第一歩として、適切なベンダー選定に集中することでビジネス・ケースを策定することを支援する。
ソフトウェア部門は、2022年に37.2％の売上シェアを達成すると予測されており、予測期間を通じて一貫したCAGRで拡大すると予測されている。これは、企業がリモートワークの困難を克服し、余分な人件費にかかる会社の経費を削減しながら、内部データ管理のための操作を自動化する必要があるためである。
展開の洞察
導入形態によって、市場はオンプレミスとクラウドに大別される。オンプレミスは自社所有であるため、2022年の売上シェアは79.7%超で市場をリードし、2023年から2032年まで安定したCAGRで推移すると予測される。
クラウド分野は、2022年には収益シェアが9％を超えると予測されている。一方、クラウド分野は、安価なインフラコスト、導入の簡素化、最小限のアップグレード、運用コストの削減などの利点から、今後数年間で最も急成長するカテゴリーになると予測されている。成長する企業運営に柔軟性を持たせるため、企業はクラウドベースのソリューションに傾倒している。例えばAutomation Anywhereは、2020年5月にウェブベースおよびクラウドベースのワークフォース・プラットフォーム向けにロボティック・プロセス・オートメーションSaaSを提供する。このプラットフォームは、オフィス復帰やリモートワーク環境の採用を可能にする。
業界インサイト
業種別では、BFSIセグメントが2022年に最大の市場シェアを占める。銀行・保険業は、規制当局への報告や貸借対照表の照合にRPAを利用している。この技術はまた、金融サービス企業が複数のインターフェイスを監視・制御し、取引の実行が円滑に行われるよう支援する。例えば、2020年4月、米国銀行はUiPathソフトウェア・ロボットを導入し、全国の中小企業（SMB）からのローン申請を処理した。
医療業界は、今後数年間で最も速いペースで成長すると予想されている。RPAにより、医療機関は外部監査に対応するため、各プロセスステップを構造化されたログファイルに追跡・記録することができる。病院管理におけるRPAは主に、管理プロセスの改善、収益サイクル管理、血液や臓器の輸送時間、患者エリアの清掃、手術やその他の医療処置のスケジュール調整に利用されている。例えば、英国のスタートアップ企業T-impactは、重要な指示や推奨事項、一般的な注意事項を提供することで、手術中の外科医を支援するという、医療で頻繁に利用されるRPA機能を提供している。
地域インサイト
北米が2022年に38.3％のシェアを占め、市場全体を支配した。米国は、ロボット工学導入の主要な発明者でありパイオニアであり、最も重要な市場の一つである。この地域ではロボットの使用率が上昇しており、米国企業の競争力を高め、プロセス自動化のOEMに雇用の可能性をもたらしている。Association for Advancing Automationによると、2010年以降、18万台以上のロボットがさまざまなアメリカ企業に導入され、120万人以上の製造業の新規雇用が創出された。
アジア太平洋地域は、製薬、ヘルスケア、ITおよび電気通信、小売、製造業界全体で製品採用が増加しているため、予測期間中に最も急成長すると予想されている。ロボティック・プロセス・オートメーションは、組織における様々な活動に利用される自動化に対する需要の増加や、機械学習や人工知能の進歩の結果として成長している。さらに、さまざまな業界や中小企業における認知度の向上が、市場の拡大を促進すると予測されている。また、ビジネスプロセスアウトソーシング（BPO）業界における自動化ニーズの高まりも、地域の成長に寄与している。
主要企業と市場シェア
同市場は非常に競争が激しく、多くの専門的な小規模市場プレーヤーと、洗練されたロボット・プロセス・オートメーション・システムを提供する既存の大規模ベンダーが存在する。業界をリードする競合他社は、ルールベースの自動化を超えた高度なソリューションを提供している。グローバル市場で競争するために、さまざまなソリューションを提供するニッチな競合企業が出現しているため、主要企業は、より強化されたソリューションを提供することに集中している。大きな顧客基盤を獲得するために、著名なプレーヤーはパートナーシップを通じて事業を拡大している。
ロボティック・プロセス・オートメーション市場の主要企業には、以下のような企業がある：
ユーアイパス
どこでもオートメーション
ブループリズム
NICE
ペガシテムズ
セラトン
株式会社コファックス
NTTアドバンステクノロジ
エッジヴァーヴ・システムズ
FPTソフトウェア
オンビソース
ヘルプシステムズ
ゼロックス・コーポレーション
レポート対象セグメント
タイプ別
ソフトウェア
サービス
コンサルティング
導入
トレーニング
配備別
クラウド
オンプレミス
産業別
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、エネルギー・公益事業
その他
地域別
北米
アメリカ
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
その他の地域
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
2.1. 調査アプローチ
2.2. データソース
2.3. 前提条件と限界
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 市場の変数とスコープ
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. 販売と流通経路の分析
4.3.3. 川下バイヤー分析
第5章 COVID 19 ロボティック・プロセス・オートメーション市場への影響
5.1. COVID-19 ランドスケープ：ロボティック・プロセス・オートメーション産業への影響
5.2. COVID 19 – 産業界への影響評価
5.3. COVID 19の影響：世界の主要な政府政策
5.4. COVID-19の市場動向とビジネスチャンス
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. 市場促進要因
6.1.2. 市場の抑制要因
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
7.1.1. 会社市場シェア／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. ベンダーの状況
7.1.3.1. サプライヤーのリスト
7.1.3.2. バイヤーリスト
第8章 世界のロボティック・プロセス・オートメーション市場、タイプ別
8.1. ロボット・プロセス・オートメーション市場、タイプ別、2021-2030年
8.1.1. ソフトウェア
8.1.1.1. 市場収入と予測（2019-2030年）
8.1.2. サービス（コンサルティング、導入、トレーニング）
8.1.2.1. 市場収益と予測（2019-2030年）
第9章 世界のロボティック・プロセス・オートメーション市場、デプロイメント別
9.1. ロボティック・プロセス・オートメーション市場、展開別、2021-2030年
9.1.1. クラウド
9.1.1.1. 市場収入と予測（2019-2030年）
9.1.2. オンプレミス
9.1.2.1. 市場収入と予測（2019-2030年）
第10章 世界のロボティック・プロセス・オートメーション市場、産業別
10.1. ロボット・プロセス・オートメーション市場、産業別、2021-2030年
10.1.1. BFSI
10.1.1.1. 市場収入と予測（2019-2030年）
10.1.2. ファーマ＆ヘルスケア
10.1.2.1. 市場収入と予測（2019-2030年）
10.1.3. 小売・消費財
10.1.3.1. 市場収入と予測（2019-2030年）
10.1.4. インフォメーション・テクノロジー（IT）＆テレコム
10.1.4.1. 市場収入と予測 (2019-2030)
10.1.5. コミュニケーションとメディア・教育
10.1.5.1. 市場収入と予測 (2019-2030)
10.1.6. 製造
10.1.6.1. 市場収入と予測 (2019-2030)
10.1.7. 物流、エネルギー・公益事業
10.1.7.1. 市場収入と予測 (2019-2030)
10.1.8. その他
10.1.8.1. 市場収入と予測（2019-2030年）
第11章 世界のロボティック・プロセス・オートメーション市場、地域別推定と動向予測
11.1. 北米
11.1.1. 市場収入と予測、タイプ別 (2019-2030)
11.1.2. 市場収益と予測、デプロイメント別（2019～2030年）
11.1.3. 市場収益と予測、産業別 (2019-2030)
11.1.4. 米国
11.1.4.1. 市場収入と予測、タイプ別 (2019-2030)
11.1.4.2. 市場収益と予測、デプロイメント別（2019～2030年）
11.1.4.3. 市場収益と予測、産業別（2019-2030年）
11.1.5. その他の北米地域
11.1.5.1. 市場収入と予測、タイプ別（2019-2030年）
11.1.5.2. 市場収益と予測、デプロイメント別（2019～2030年）
11.1.5.3. 市場収益と予測、産業別（2019-2030年）
11.2. ヨーロッパ
11.2.1. 市場収入と予測、タイプ別 (2019-2030)
11.2.2. 市場収益と予測、デプロイメント別（2019～2030年）
11.2.3. 市場収益と予測、産業別（2019-2030年）
11.2.4. 英国
11.2.4.1. 市場収入と予測、タイプ別 (2019-2030)
11.2.4.2. 市場収入と予測、デプロイメント別 (2019-2030)
11.2.4.3. 市場収益と予測、産業別 (2019-2030)
11.2.5. ドイツ
11.2.5.1. 市場収入と予測、タイプ別 (2019-2030)
11.2.5.2. 市場収益と予測、デプロイメント別 (2019-2030)
11.2.5.3. 市場収益と予測、産業別（2019-2030年）
11.2.6. フランス
11.2.6.1. 市場収入と予測、タイプ別 (2019-2030)
11.2.6.2. 市場収益と予測、デプロイメント別 (2019-2030)
11.2.6.3. 市場収益と予測、産業別 (2019-2030)
11.2.7. 残りのヨーロッパ
11.2.7.1. 市場収入と予測、タイプ別 (2019-2030)
11.2.7.2. 市場収入と予測、デプロイメント別 (2019-2030)
11.2.7.3. 市場収益と予測、産業別 (2019-2030)
11.3. APAC
11.3.1. 市場収入と予測、タイプ別 (2019-2030)
11.3.2. 市場収益と予測、デプロイメント別（2019～2030年）
11.3.3. 市場収益と予測、産業別 (2019-2030)
11.3.4. インド
11.3.4.1. 市場収入と予測、タイプ別 (2019-2030)
11.3.4.2. 市場収入と予測、デプロイメント別 (2019-2030)
11.3.4.3. 市場収益と予測、産業別 (2019-2030)
11.3.5. 中国
11.3.5.1. 市場収入と予測、タイプ別 (2019-2030)
11.3.5.2. 市場収益と予測、デプロイメント別 (2019-2030)
11.3.5.3. 市場収益と予測、産業別 (2019-2030)
11.3.6. 日本
11.3.6.1. 市場収入と予測、タイプ別 (2019-2030)
11.3.6.2. 市場収益と予測、デプロイメント別（2019～2030年）
11.3.6.3. 市場収益と予測、産業別 (2019-2030)
11.3.7. その他のAPAC地域
11.3.7.1. 市場収入と予測、タイプ別 (2019-2030)
11.3.7.2. 市場収益と予測、デプロイメント別 (2019-2030)
11.3.7.3. 市場収益と予測、産業別 (2019-2030)
11.4. MEA
11.4.1. 市場収入と予測、タイプ別 (2019-2030)
11.4.2. 市場収益と予測、デプロイメント別（2019～2030年）
11.4.3. 市場収益と予測、産業別 (2019-2030)
GCC
11.4.4.1. 市場収入と予測、タイプ別（2019-2030年）
11.4.4.2. 市場収益と予測、デプロイメント別（2019～2030年）
11.4.4.3. 市場収益と予測、産業別 (2019-2030)
11.4.5. 北アフリカ
11.4.5.1. 市場収入と予測、タイプ別 (2019-2030)
11.4.5.2. 市場収益と予測、デプロイメント別（2019～2030年）
11.4.5.3. 市場収益と予測、産業別 (2019-2030)
11.4.6. 南アフリカ
11.4.6.1. 市場収入と予測、タイプ別 (2019-2030)
11.4.6.2. 市場収益と予測、デプロイメント別（2019～2030年）
11.4.6.3. 市場収益と予測、産業別 (2019-2030)
11.4.7. その他のMEA諸国
11.4.7.1. 市場収入と予測、タイプ別 (2019-2030)
11.4.7.2. 市場収入と予測、デプロイメント別 (2019-2030)
11.4.7.3. 市場収益と予測、産業別 (2019-2030)
11.5. ラテンアメリカ
11.5.1. 市場収入と予測、タイプ別 (2019-2030)
11.5.2. 市場収益と予測、デプロイメント別（2019～2030年）
11.5.3. 市場収益と予測、産業別（2019-2030年）
11.5.4. ブラジル
11.5.4.1. 市場収入と予測、タイプ別 (2019-2030)
11.5.4.2. 市場収入と予測、デプロイメント別 (2019-2030)
11.5.4.3. 市場収益と予測、産業別（2019-2030年）
11.5.5. その他のラタム諸国
11.5.5.1. 市場収入と予測、タイプ別 (2019-2030)
11.5.5.2. 市場収益と予測、デプロイメント別（2019～2030年）
11.5.5.3. 市場収益と予測、産業別 (2019-2030)
第12章 企業プロフィール
12.1. UiPath
12.1.1. 会社概要
12.1.2. 提供製品
12.1.3. 業績
12.1.4. 最近の取り組み
12.2. どこでもオートメーション
12.2.1. 会社概要
12.2.2. 提供製品
12.2.3. 業績
12.2.4. 最近の取り組み
12.3. ブループリズム
12.3.1. 会社概要
12.3.2. 提供製品
12.3.3. 業績
12.3.4. 最近の取り組み
12.4. NICE
12.4.1. 会社概要
12.4.2. 提供製品
12.4.3. 業績
12.4.4. 最近の取り組み
12.5. Pegasytems
12.5.1. 会社概要
12.5.2. 提供製品
12.5.3. 業績
12.5.4. 最近の取り組み
12.6. Celaton Ltd.
12.6.1. 会社概要
12.6.2. 提供製品
12.6.3. 業績
12.6.4. 最近の取り組み
12.7. KOFAX, Inc.
12.7.1. 会社概要
12.7.2. 提供製品
12.7.3. 業績
12.7.4. 最近の取り組み
12.8. NTTアドバンステクノロジ（株
12.8.1. 会社概要
12.8.2. 提供製品
12.8.3. 業績
12.8.4. 最近の取り組み
12.9. EdgeVerve Systems Ltd.
12.9.1. 会社概要
12.9.2. 提供製品
12.9.3. 業績
12.9.4. 最近の取り組み
12.10. FPT ソフトウェア
12.10.1. 会社概要
12.10.2. 提供製品
12.10.3. 業績
12.10.4. 最近の取り組み
12.11. OnviSource, Inc.
12.11.1. 会社概要
12.11.2. 提供製品
12.11.3. 業績
12.11.4. 最近の取り組み
12.12. ヘルプシステムズ
12.12.1. 会社概要
12.12.2. 提供製品
12.12.3. 業績
12.12.4. 最近の取り組み
12.13. ゼロックス・コーポレーション
12.13.1. 会社概要
12.13.2. 提供製品
12.13.3. 業績
12.13.4. 最近の取り組み
第13章 調査方法論
13.1. 一次調査
13.2. 二次調査
13.3. 前提条件
第14章 付録
14.1. 私たちについて
14.2. 用語集
❖本調査資料に関するお問い合わせはこちら❖