市場概要
自律型エンタープライズ市場は、2024年の505億米ドルから2029年には1140億米ドルに拡大すると予測されており、2024年から2029年までの年平均成長率は17.6%です。
AIとMLの持続的な成長と発展が、自律型エンタープライズ市場を牽引する主な理由です。現代のビジネスアプリケーションに存在するAIとML技術は進化しており、企業は今ではシステムからの入力が必要だった複雑なプロセスを自動化できるようになっています。これらの技術のほとんどは、アクションを自動化するだけでなく、予測分析を行い、意思決定を行い、イベントから学習します。これは、特に精度が向上し、ビッグデータの処理能力が強化された新しいAIやMLモデルに当てはまります。企業が複雑なプロセスを自動化できるほど、効率性と精度は向上します。この技術的進歩により、企業は大幅な人的介入なしに独自の意思決定を行い、行動を起こすことができます。
自律的な企業におけるジェネレーティブAIの導入は、機能強化とイノベーションの促進に向けた大きな一歩です。ジェネレーティブAIは、まったく新しいコンテンツ、デザイン、モデル、ソリューションの作成に適用され、自律システムの意思決定能力を認知面で強化します。ジェネレーティブAIを採用することで、創造性を必要とするいくつかの活動は、機械の介入によって達成することができます。これには、製品設計、ビジネスプロセスの再設計、特定のマーケティングキャンペーンなどが含まれます。この統合により、自律的な企業は既存のプロセスの単純な自動化を超えるレベルでの業務遂行が可能となり、より革新的な業務や、変化に対する予測性と対応性の向上を実現できます。さらに、生成型AIは、さまざまなシナリオに高度なビジネスモデルを適用することができます。これにより、企業に対する洞察力を高め、データに基づく正確な意思決定を支援することができます。
推進要因:クラウド、データ、IoTインフラの統合
クラウド、データ、IoT、AIアプリケーションの統合により、さまざまな分野で自動化システムのアイデアが強化されています。 これが統合の場となり、物理環境、ビジネスプロセス、IT運用が革命的に変化するまったく新しい環境の出現につながります。 物理世界では、自律システムが物流、製造、採掘などの分野を変革し、パフォーマンスの向上、リスクの低減、価値創造の改善を実現するでしょう。同時に、企業組織内でもデジタル変革が進んでいます。ロボットによるプロセス自動化(RPA)は、AIベースのインテリジェントなプロセス自動化によって裏打ちされると、反復的な作業を自動化し、ビジネス状況の変化に対応します。プロセスインテリジェンスツールによって支援される高度な自動化は、自律型企業の確立に向けた道筋をつけるでしょう。
これらの技術開発の成果を総合すると、インテリジェントシステムが独自に稼働し、さまざまな分野で自己最適化を行う自立型組織の基盤が整います。
抑制:データプライバシーに関する懸念
自律型企業における経営では、個人データの保護が重要な検討事項となります。AIによるプロセスで収集される膨大なデータは、データの最小化と保存に関する懸念を生じさせます。サードパーティのプロバイダーと関わり、情報を転送することは、違反のリスクをより高めます。さらに、多くのAIアルゴリズムはブラックボックスモデルであり、個人の個人データがどのように使用されているかを追跡することは困難です。データ保護や、権限のない人物によるあらゆる形態のアクセスからの保護など、独特かつ重要な課題もあります。 さらに、厳格かつ厳密なデータ保護規制を満たすという困難で煩雑な現実もあります。 このような問題の解決は、優れたデータ管理手法、Al 開発のための適切な倫理的な枠組み、継続的なリスク評価の実施など、複雑な作業を伴うものです。
機会:ジェネレーティブAI革命が次世代の自律型企業を生み出す
生成型AIは比較的新しい技術ですが、多くの資金が投入されており、2022年には20億ドル以上の資本支出が行われています。OpenAlの290億ドルという評価額は、その価値を証明しており、投資家や企業がこの種のイノベーションにどれだけの資金を投じているかを示しています。テクノロジーとオートメーションの進歩に伴い、組織は、人間とシームレスにやりとりできる完全自動の自立型企業を開発するために、生成型AIの新たな用途を模索しています。企業はマーケティング、カスタマーサービス、営業、顧客関係においてジェネレーティブAIを導入するケースが増えています。ジェネレーティブAIは、コンバージョン率と収益性を向上させるマーケティングメッセージ、販売提案、製品コンセプト、新しい広告を作成することができます。その用途はビジネスや消費者関連にとどまらず、顧客関係管理システム、医療情報学、ソフトウェア開発などにも及びます。このように、ジェネレーティブAIが現実のものとなるにつれ、自律型企業の将来性は計り知れないものとなります。
課題:倫理的および法的制約
自律的企業の概念が社会で進化し、普及するにつれ、倫理的な問題が数多く浮上しています。 革新的なシステムの使用に関連して事故が発生した場合の責任の所在や、誰が責めを負うべきかという問題は、法的懸念を生み出します。 持続可能な原則の順守に関して何か問題が発生した場合、説明責任と責任に関するガイドラインを明確に定めておく必要があります。この概念におけるその他の倫理的ジレンマには、プライバシーとデータセキュリティが含まれます。データ収集と分析結果に対する認識が高まるにつれ、個人データの保護と不適切な使用に対する不安も高まっています。これらの問題に対処するため、企業は適切なデータ保護を採用し、データ管理に関する方針を宣言する必要があります。したがって、倫理的な意思決定は、主要な経営上の意思決定に限定されるべきではなく、インテリジェントシステムにおける意思決定の論理も含むべきです。一方では、アルゴリズムの透明性と公平性に関する問題があり、他方では、その説明責任に関する問題があります。 自律型エンタープライズシステムに対する社会の信頼を維持するための要件を考慮する限り、これらの問題は依然として重要です。
自律型エンタープライズ市場は競争が激しく、市場の特定のセグメントまたはニッチなセグメントにソリューションを提供する多くのベンダーで構成されています。近年、自律型エンタープライズ市場ではいくつかの変化が起こっています。現在、ベンダーはさまざまなパートナーシップやコラボレーションに関与し、幅広い要件に対応する包括的なソリューションの開発に取り組んでいます。Microsoft(米国)、IBM(米国)、PTC(米国)、AWS(米国)、SAP(ドイツ)、Cisco(米国)、HPE(米国)、Oracle(米国)などは、このエコシステムで事業を展開する主要企業の一部です。
予測期間中、プロセス自動化アプリケーションが自律型企業市場を牽引すると予測されています。
プロセス自動化とは、組織内の複雑なビジネスプロセスやタスクを自動化するテクノロジーの利用を指します。 ロボットプロセスオートメーション(RPA)、人工知能(AI)、機械学習(ML)などのシステムやツールを使用し、人間がほとんど関与しない、または関与しない複合的なタスクの自動化を行います。また、ビジネスプロセスの自動化は、ワークフローの自動化に限定されるものではなく、企業の異なる部門で発生するプロセスのその後の自動化にも適用されます。これには、会計やスタッフ管理から、在庫や販売関連サービスまで、さまざまなものが含まれます。AIとMLの統合により、これらの自動化された手順は、時間の経過とともに、より洗練され効率的なものになります。自律型企業の適用に関しては、効率の向上、コストの削減、品質の維持のために、プロセスの自動化が重要となります。
地域別に見ると、予測期間中の自律型企業市場で最大のシェアを占めるのは北米と予想されています。
北米は自律型企業市場で最大の収益シェアを占めています。この地域の企業はテクノロジーの早期採用者であり、北米の産業のほとんどがすでにデジタル変革を遂げています。こうしたテクノロジーの急速な導入により、北米企業では膨大な量のデータが生成され、こうしたデータを維持・管理するための自律型エンタープライズソリューションの展開の機会が生まれています。 ビジネスプロセスの自動化により、人手を必要とする業務が減り、時間とコストを大幅に削減できるため、企業はビジネスに不可欠な意思決定に集中することができます。 BFSI、通信・IT、運輸・物流、製造、メディア・エンターテイメントなどの業界は、自律型エンタープライズソリューションの導入で最先端を走っています。また、北米にはMicrosoft、IBM、NICE、Pegasystemsといった大手企業が存在していることも、この地域における自律型エンタープライズソリューションの導入を促進する要因となっています。
主要企業
自律型エンタープライズ市場における主要企業には、Microsoft(米国)、IBM(米国)、Pegasystems(米国)、Cisco(米国)、SAP(ドイツ)、HPE(米国)などがあります。これらの企業は、パートナーシップ、契約、新製品の発売・強化など、さまざまな成長戦略を採用し、自律型エンタープライズ市場での足場を拡大しています。
この調査レポートでは、自律型エンタープライズ市場を分類し、以下の各サブ市場における収益予測とトレンド分析を行っています。
提供内容別:
ソリューション
ロボットプロセスオートメーション
自律型ネットワーク
会計オートメーション
セキュリティオートメーション
自律型エージェント
その他のソリューション
サービス
プロフェッショナルサービス
マネージドサービス
ビジネス機能別:
会計および財務
IT
人事
営業およびマーケティング
サプライチェーンおよびオペレーション
アプリケーション別:
プロセスオートメーション
顧客および従業員エンゲージメント
注文管理
信用評価および管理
予測メンテナンス
その他のアプリケーション
業種別:
金融サービス、保険、不動産(BFSI
IT & ITeS
通信
小売 & Eコマース
メディア & エンターテイメント
ヘルスケア
運輸 & ロジスティクス
製造
政府 & 防衛
その他の業種
地域別:
北米
米国 (US)
カナダ
ヨーロッパ
英国 (UK)
ドイツ
フランス
イタリア
スペイン
北欧
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
中国
日本
インド
オーストラリア & ニュージーランド
韓国
その他のアジア太平洋
中東 & アフリカ
中東
UAE
KSA
バーレーン
クウェート
その他の中東諸国
アフリカ
中南米
ブラジル
メキシコ
その他の中南米諸国
2024年6月、Telefónica TechとIBMは、企業向けAI、分析、データ管理ソリューションの開発を推進するための新たな提携契約を締結しました。
2024年4月、Cloud Software GroupとMicrosoftは、8年間の戦略的提携契約を締結しました。この契約により、Citrixの仮想アプリケーションおよびデスクトッププラットフォームの市場展開における提携が強化され、統合された製品ロードマップに基づく新しいクラウドおよびAIソリューションの開発がサポートされます。
2024年4月、シスコはオープンソースのクラウドネイティブなネットワーキングおよびセキュリティのリーダーであるIsovalentを買収しました。 Isovalentの革新的なテクノロジーは、あらゆる規模の組織に対応し、マルチクラウドの世界における脅威に対する最先端の保護を提供する、AI駆動型でクラウド提供型の統合セキュリティプラットフォームであるCisco Security Cloudビジョンの基盤となります。
2023年11月、アトスは、顧客がMicrosoft 365 CopilotとジェネレーティブAIの展開を解放し、拡張できるよう支援するために、マイクロソフトとの長年にわたるパートナーシップを拡大することを発表しました。
【目次】
1 はじめに(ページ番号 – 30)
1.1 調査目的
1.2 市場定義
1.3 調査範囲
1.3.1 市場区分
1.3.2 対象範囲および除外範囲
1.3.3 対象年数
1.4 対象通貨
1.5 利害関係者
2 調査方法 (ページ番号 – 34)
2.1 調査データ
2.1.1 二次データ
2.1.1.1 二次情報源からの主要データ
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 一次インタビューの内訳
2.1.2.2 一次インタビューの主要参加者
2.1.2.3 業界専門家による主要な洞察
2.2 市場区分とデータ・トライアングル
2.3 市場規模の推定方法
2.3.1 トップダウン・アプローチ
2.3.1.1 供給サイド分析
2.3.2 ボトムアップ・アプローチ
2.3.3 自律的企業市場の推定:需要サイド分析
2.4 調査の前提
2.5 調査の限界
2.6 リスク評価
3 エグゼクティブサマリー(ページ番号 – 43)
4 プレミアムインサイト(ページ番号 – 46)
4.1 自律型エンタープライズ市場におけるプレイヤーにとっての魅力的な機会
4.2 市場、提供別、2024年
4.3 市場、ソリューション別、2024年
4.4 市場、サービス別、2024年
4.5 市場、ビジネス機能別、2024年
4.6 市場、業種別、2024年
4.7 北米:自律型エンタープライズ市場、アプリケーションおよびサービス別、2024年
5 市場概要と業界動向(ページ番号 – 50)
5.1 はじめに
5.2 市場力学
5.2.1 促進要因
5.2.1.1 クラウド、データ、IoTインフラの統合
5.2.1.2 RPAの採用拡大
5.2.2 抑制要因
5.2.2.1 データプライバシーに関する懸念
5.2.2.2 期待と運用能力の相違
5.2.2.3 高い投資コスト
5.2.3 機会
5.2.3.1 生成型AIの出現
5.2.4 課題
5.2.4.1 倫理的および法的制約
5.2.4.2 企業による自律型AIの展開における倫理的および実用的な懸念の緩和
5.3 自律型エンタープライズの進化
5.4 エコシステム分析
5.5 ケーススタディ分析
5.5.1 ケーススタディ1:マイクロソフトPower Automateでエンドツーエンドの自動化を実現したコマツオーストラリア
5.5.2 事例研究 2:ソフトバンク、自動化のボトルネックを克服し、包括的なプロセス自動化を先導
5.5.3 事例研究 3:AGCO、SAP ジャーナリングのためのインテリジェントな RPA により効率性を向上し、コストを削減
5.5.4 ケーススタディ4:サンライフ・ファイナンシャル、ペガシステムズで業務を合理化し、ROIを最大化
5.6 バリューチェーン分析
5.7 規制環境
5.7.1 規制当局、政府機関、その他の組織
5.8 特許分析
5.8.1 方法論
5.8.1.1 主要特許の一覧
5.9 技術分析
5.9.1 主要技術
5.9.1.1 5G
5.9.1.2 クラウドコンピューティング
5.9.2 補完技術
5.9.2.1 エッジコンピューティング
5.9.2.2 ブロックチェーン
5.9.2.3 人工知能(AI)および機械学習(ML)
5.9.3 隣接テクノロジー
5.9.3.1 拡張現実(AR)および仮想現実(VR)
5.9.3.2 ビッグデータ分析
5.9.3.3 サイバーセキュリティソリューション
5.1 価格分析
5.10.1 主要企業の平均販売価格動向(RPAソリューション別、月別
5.10.2 エンタープライズアカウントの自動化ソリューション(月別)の参考価格分析
5.11 ポーターのファイブフォースモデル
5.11.1 新規参入者の脅威
5.11.2 代替品の脅威
5.11.3 買い手の交渉力
5.11.4 売り手の交渉力
5.11.5 競争相手の激しさ
5.12 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド/混乱
5.13 主要な利害関係者と購買基準
5.13.1 購買プロセスにおける主要な利害関係者
5.13.2 購買基準
5.14 現在のビジネスモデルと新興ビジネスモデル
5.15 2024年~2025年の主要なカンファレンスとイベント
5.16 自律型エンタープライズ市場のテクノロジーロードマップ
5.16.1 2030年までの自律型エンタープライズテクノロジーのロードマップ
5.16.1.1 短期ロードマップ(2023~2025年
5.16.1.2 中期ロードマップ(2026~2028年
5.16.1.3 長期ロードマップ(2028~2030年
5.17 自律型エンタープライズソリューションのベストプラクティス
5.18 投資と資金調達のシナリオ
5.19 AI/ジェネレーティブAIが自律型エンタープライズ市場に与える影響
5.19.1 自律型エンタープライズにおけるジェネレーティブAIの統合
5.19.2 自律型エンタープライズにおけるジェネレーティブAIのユースケース
5.19.3 自律型エンタープライズにおけるジェネレーティブAI活用のベストプラクティス
5.19.4 自律型エンタープライズにおけるジェネレーティブAIのトレンド
5.19.5 自律型エンタープライズにおけるジェネレーティブAIの将来
6 自律型エンタープライズ市場、提供別(ページ番号 – 80)
6.1 はじめに
6.1.1 製品:自律型エンタープライズ市場の推進要因
6.2 ソリューション
6.2.1 ロボットプロセスオートメーション(RPA
6.2.1.1 RPAは企業をより迅速かつ機敏にします
6.2.2 自律型ネットワーク
6.2.2.1 自律型ネットワークは、クラウド、エッジ、およびIoTシステムのパフォーマンスを接続し最適化することで、シームレスな運用を実現します
6.2.3 アカウントの自動化
6.2.3.1 アカウントの自動化は、時間、労力、コストを削減し、効率性と正確性を向上させます
6.2.4 セキュリティの自動化
6.2.4.1 セキュリティの自動化は、手動介入なしに、脅威の自動検出、分析、および対応を行うテクノロジーを使用します
6.2.5 自律エージェント
6.2.5.1 自律エージェントは、複雑な問題を最小限の、または全く人の介入なしに管理可能なサブタスクに分解します
6.2.6 その他のソリューション
6.3 サービス
6.3.1 プロフェッショナルサービス
6.3.1.1 シームレスな自律テクノロジー導入のための専門家のコンサルティングおよび実装
6.3.2 マネージドサービス
6.3.2.1 自律エンタープライズのパフォーマンスを最適化するための継続的なサポートおよび管理
7 業務機能別自律型エンタープライズ市場(ページ番号 – 94)
7.1 はじめに
7.1.1 業務機能:自律型エンタープライズ市場の推進要因
7.2 会計および財務
7.2.1 自動化による予測および財務計画メカニズムの改善
7.3 IT
7.3.1 インテリジェントな自動化によるITインフラの強化
7.4 人材
7.4.1 自動化による人的資本の管理による組織成果の最大化
7.5 セールスおよびマーケティング
7.5.1 自動化による顧客嗜好の特定と購買行動の予測
7.6 サプライチェーンとオペレーション
7.6.1 自動化による需要予測、在庫水準の管理、コスト削減、効率性の向上
…
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レポートコード： TC 9161