ハイパーオートメーション：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2024～2029年）

株式会社グローバルインフォメーション（所在地：神奈川県川崎市、代表者：樋口 荘祐、証券コード：東証スタンダード 4171）は、市場調査レポート「ハイパーオートメーション：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2024～2029年）」（Mordor Intelligence）の販売を5月2日より開始しました。

【当レポートの詳細目次】
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ハイパーオートメーション市場規模は、2024年に129億5,000万米ドルと推定され、2029年までに319億5,000万米ドルに達すると予測されており、予測期間（2024年から2029年）中に19.80%のCAGRで成長します。

世界のハイパーオートメーション市場の成長を促進する主な理由は、世界中でデジタル化が進んでいることです。デジタルプロセスオートメーションソリューションは、ビジネスオートメーションの需要の高まりにより、効果的なバックエンド処理管理を必要とする企業で最も頻繁に使用されています。その結果、BFSIビジネス、産業、オンライン小売業者など、より多くの企業が設立されています。企業が自動化をより迅速に導入しているため、市場はさらに成長しています。組織は、これまで人間が行っていた反復的な手動タスクをすべて自動化することで、エラーを減らしながら業務を大幅にスピードアップできます。

製造部門における自動化の導入の増加により、ハイパーオートメーション市場が推進されると予想されます。さらに、シスコは、2022年までに、地球上の285億台の接続デバイスの半数以上がマシンツーマシン（M2M）接続を介して接続されるようになると予測しています。次世代のロボティクスおよびオートメーション技術は、製造業にとって生産性、品質、安全性、コスト指標を向上させる革命的な機会をもたらします。それは世界中のメーカーが認識していることです。さらに、ロボット自動化への支出が年々増加していることにより、主に研究市場の焦点が広がっています。

さらに、RPAとAIの適用により、国および地域レベルでのセキュリティ基準の向上が可能になりました。企業はハイパーオートメーションを使用して安全上の欠陥を発見し、壊滅的な事故を回避します。多くの先進国の防衛産業は現在、セキュリティプロトコルと手順を最新化するためにハイパーオートメーションを模索しています。 RPAとAIをプロトコルに組み込むことで最大の利益を得ることができる業界は、航空宇宙です。市場参入企業間の戦略的提携の傾向が高まっているため、世界の市場の成長がさらに高まる可能性があります。企業が世界の展開を拡大し、世界市場の発展を支援するために他の組織と提携するのはよく見られます。

ハイパーオートメーションによる自動化の拡大により、患者ケアが再考され、健康状態が改善されます。ハイパーオートメーションは、既存の業務に機能を追加することで人間の専門知識とデータの価値を高めます。音声認識と巧妙なアルゴリズムを通じて、音声バイオメトリクス技術は患者の声を分析して身元を確認し、登録フォームに入力した情報と比較します。認証レイヤーを追加して、接触中の患者のなりすましを防ぎます。

さらに、パンデミック中に音声生体認証のいくつかのアプリケーションが注目されました。調査では、新型コロナウイルス感染症の影響を受けた患者を検出する際の音声生体認証の使用が検討されています。たとえば、2021年9月、人工知能企業バイオメトリック・ヴォックスがクルーセス病院およびムルシアのビルヘン・デ・ラ・アリシャカ病院心臓病科部長ドミンゴ・パスクアル・フィガルと協力して実施した調査では、検出に役立つ音声認識の使用について概説しました。COVID-19感染症の成功率は80%です。

逆に、ハイパーオートメーションは比較的新しいため、より多くの機関がこのような高度なテクノロジーに関する質の高いトレーニングを提供する必要があります。熟練した専門家の需要と実際の供給は、よりバランスが取れている必要があります。専門家がハイパーオートメーションを実際的かつ効果的に実行できるようになるまでにはさらに時間がかかるため、これは世界の業界の成長に大きな影響を与える可能性があります。ハイパーオートメーション業界で資格とスキルを備えた人材を育成するための学習機会を創出するために、世界市場は教育分野への追加投資家を必要としています。

機械学習（ML）は、人工知能（AI）のサブ分野であり、トレーニングアルゴリズムが統計的手法を通じて分類や予測を行うことを可能にし、データマイニングプロジェクト内で重要な洞察を明らかにします。これらの洞察はアプリケーションやビジネス内の意思決定を促進し、理想的には主要な成長指標に影響を与えます。これはアルゴリズム、モデル、計算の複雑さを中心に展開するため、熟練した専門家がこれらのソリューションを開発する必要があります。データサイエンスと人工知能の向上により、自動機械学習のパフォーマンスが向上しました。企業はこのテクノロジーの可能性を認識しているため、予測期間中にその採用率が上昇する可能性があります。企業は自動機械学習ソリューションをサブスクリプションベースで販売しており、顧客がこのテクノロジーを簡単に使用できるようにしています。さらに、従量課金制で柔軟性も提供します。

AIにより、機械は人間から独立して推論し、結論を導き出すことができます。 AIの主な目標は、人間と同じように考えることができるコンピュータープログラムやロボットを作成することです。機械学習（ML）として知られるAIの分野では、学習アルゴリズムを使用して、過去から学習して進歩できるようにします。信号に従うように車をプログラムすることはできますが、他の車や自身の運転経験から学習して、道路での事故の頻度を減らすこともできます。したがって、ハイパーオートメーションの一部として、デバイスがワークフローに従って実行する前に学習し、考えるのを支援するために必要な最も重要なテクノロジーの1つになります。

Society of Actuaries（SOA）によると、経営幹部の3分の2近くが、予測分析ツールによって2023年までに組織コストが15%以上削減されると予想しています。将来の分析により、この業界ではハイパーオートメーションのアプリケーションが開かれるでしょう。

企業は、さまざまな顧客の幅広いニーズに応え、市場シェアを拡大するために、新しいソリューションを開発したり、既存の製品に新機能を組み込んだりしています。たとえば、2021年 3月には、Oracle Machine Learning AutoMLユーザーインターフェイスにより、初心者も経験豊富なデータサイエンティストも機械学習モデルの設計とデプロイが簡単になりました。 Oracle Autonomous Database上のOracle Machine Learningの新しいコンポーネントであるOML AutoML UIは、機械学習のモデリングを自動化し、数回クリックするだけでデプロイメントを削減できるノーコードのブラウザベースのインタフェースを提供します。 OML AutoML UIは、Oracle Labsによって開発された高度な独自のテクノロジーであり、Oracle Machine Learningの高度なデータベース内アルゴリズムを使用します。

さらに、企業における機械学習の使用事例の増加により、ハイパーオートメーション市場が成長する機会が生まれます。たとえば、Algorithmiaによると、回答者の57%が回答者の57%に回答したように、2021年の人工知能と機械学習の主な使用例は顧客エクスペリエンスの向上です。 AIとMLを使用すると、いくつかの業務運営を改善できます。

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