オートメーションCOEの市場規模は、2022年の3億米ドルから2027年には15億米ドルへと、予測期間中に36.9%の複合年間成長率（CAGR）で成長すると予測されます。オートメーションCOE市場は、パフォーマンスの監視と追跡により、予測期間中に大きな成長率を示すと予想されます。自動化COE市場の成長を促す要因としては、企業全体のROIの大幅な改善、データ入力エラーの減少、リスクの低減による品質の向上などが挙げられます。

自動化オペレーティング・モデルがなければ、非効率なプロセス自動化の選択、RPAの取得、トレーニング、サポートにより、ROIへの分散型アプローチは容易に制御不能に陥る可能性があります。また、事業部門は、短期間で投資回収を行うために、自動化の有力候補となるプロジェクトを選択することがよくあります。特に、ITサポートが必要な、より難しい戦略的プロジェクトには手を出さない傾向があります。しかし、より大きなROIは、より大規模で複雑なプロジェクトに関連します。2021年に実施された調査によると、RPAは他のほとんどの自動化プロセスよりも効率的に手動エラーを削減する能力を備えています。人間のミスやデータの質の低さによって、企業は年間数十億ドルの損失を被っていると言われています。ボットはデータの見逃しや重複をせず、追加の分析や監査のためのイベントログを作成するため、RPAを活用することでより品質の高いデータを作成することができます

また、RPAの導入に伴うコストは、初期コストの40～50%に相当します。開発者は、一般的に紙に書かれた旧式のPDD（プロセス設計書）またはSDD（ソリューション設計書）を使用して、自動化設計について情報を得ることがよくあります。このような自動化の取り組みは、適切なガバナンスの仕組みがなければ、最初から失敗する運命にあります。高い開発・導入費用、時間、保守・サポートにかかる費用などの結果、RPAプログラムの総所有コストは65%に達します。

2021年の調査研究では、自動化が自律性と雇用創出の見通しを生み出すことが発見されました。この調査によると、従業員は、自動化によって反復作業が減り、社内外のコラボレーションや作業関係に携わる機会、サービスの再開発、および/またはより複雑な業務上の問題を考え解決する機会が増え、付加価値のあるソリューションやイノベーションにつながると述べています。自動化により、企業は成長のための雇用のスピードはいずれ遅くなるでしょう。この効率化により、企業はより小規模で、より幸福で、より生産的なスタッフを雇用することができるようになります。これは、離職率を下げるための多くの機会を提供します。

ロボティクスは、従業員のストレスを軽減し、インシデントや問題の管理が必要なターゲットシステムの起動時にリソースを解放することで、企業の柔軟性を高めることができます。インドでトップクラスの民間銀行がその実例です。COVID-19のロックダウンの際、この銀行の従業員の大半は自宅勤務を余儀なくされました。RPAによる自動化によって、同行の重要なプロセスの定常的な運用が維持されました。この銀行では、RPAプラットフォーム上で100以上の手順が自動化され、ロックダウンが発生しても金融サービスを提供し続けることができました。

1標準的なITソリューションは、他の多数の組織システムやプロセスに影響を与えるため、導入には全社的な戦略が必要です。しかし、RPAは、IT部門の助けをほとんど借りることなく、企業が独自に開始し、設定することができるシンプルなソリューションです。全社的な戦略がなければ、企業はエンドツーエンドの改善を達成することなく、ローカルで場当たり的な自動化ソリューションを導入するリスクを負うことになります。つまり、企業は大規模なRPAを実現するために、ボットの網をふるい分け、それぞれが企業内のどこにどのように属するかを見極めるという問題に直面しているのです。

自動化は一部の職種を置き換える可能性がありますが、新たな機会を提供し、付加価値の高い業務に時間を割くことができます。例えば、コールセンターの社員は、やりとりを緻密かつ機械的に記録することから、積極的な支援や営業に焦点を変えることができます。従業員の納得を得るためには、全社的なコミュニケーションと自動化の価値についての明確な説明が不可欠です。従業員を問題解決者として扱い、自動化技術にアクセスできるようにすることで、従業員の経験値を高めることができます。中央からツールを管理するのではなく、従業員に権限を委譲し、ツールの機能や設定方法、記述方法を教えることで、従業員の関与を高め、組織を継続的に改善することができるのです。このような成果は、アジャイル開発や継続的デリバリーなど、現在多くの企業が従業員に権限を与えるために開始している他のプログラムとも一致している。また、余剰人員となる優秀な人材は、社内で別のポジションに就くことも検討できます。

オートメーションCOE市場は、サービスに基づいて、技術評価＆コンサルティングサービス、設計＆テストサービス、ガバナンスサービス、導入支援サービスに区分されます。ガバナンスがなければ、ソフトウェアロボットの導入は効果がなく、高価で、面倒なものになる危険性があります。自動化は、それを導く構造がなければ、より応答性が高く、軽快で、ルールに縛られないものになります。しかし、自動化が拡大し、より広く採用されるようになると、明確なガバナンスがないため、問題が発生する可能性があります。ビジネスプロセスを自動化しながら、複雑さや曖昧さを管理するために、オートメーションCOEのガバナンスが必要です。Digital Workforce Robot as a Serviceは、デジタルワーカーを活用するための最速かつ最も柔軟な方法です。この産業用オートメーションプラットフォームは、同じソリューションの中でオートメーション機能を構築し、接続することが可能です。

組織規模ユーザー別のオートメーションコエ市場には、大企業と中小企業が含まれます。大企業は、幅広い企業ネットワークと多数の収入源を持っています。効率的な運用を行うため、多くの場合、最新技術に投資しています。中小企業に比べてパートナーネットワークが複雑なため、大企業はオートメーションCOE市場の牙城を築いています。大企業は、現在のシステムと最先端のオートメーションCOEソリューションの統合に苦労しています。このような企業は、プラットフォームとそれに付随するサービスをオンサイトで実装することを好むため、収益の向上とデータ・プライバシーの保護に貢献することができます。多くの大企業は、自動化によって定型業務に費やす時間を短縮し、余った時間で戦略的な意思決定を行っています。さらに、自動化によって、大企業は人的ミスを減らし、間接費を削減し、作業効率を向上させ、規制遵守を改善することができます。

北米は、オートメーションCOE市場の全地域の中で最大の貢献者になると予想されています。北米のオートメーションCOE市場の成長に貢献している上位の国には、米国とカナダが含まれます。これらの国々は、経済が確立されており、オートメーションCOEソリューションプロバイダーが新技術に投資することを可能にしています。また、この地域は技術革新の中心地とみなされており、IT大手が技術革新と新商品の開発を奨励し、積極的なコラボレーションが行われている場所でもあります。この地域の各国、特に米国の組織は、AI、ML、ディープラーニングの技術を継続的なビジネスプロセスの一部として活用しています。Association for Advancing Automationは、消費財と医薬品を生産する工場が、北米で要求されたロボットの総数の52％を受け取ったと報告しています。

 

主要なマーケットプレーヤー

 

オートメーションCoEサービスプロバイダーは、市場での提供を強化するために、関連プロジェクトの立ち上げ、関連製品の発売、パートナーシップと契約、事業拡大、M&Aなど、さまざまな種類の有機的および無機的な成長戦略を実施している。オートメーションCoE市場の主要プレイヤーは、SS&C Blue Prism（イギリス）、UiPath（アメリカ）、Automation Anywhere（アメリカ）、NICE（イスラエル）、Digital Workforce（フィンランド）、HelpSystems（アメリカ）、Ctrl365（アルゼンチン）、FASTPATH（オランダ）、ElectroNeek（アメリカ）、AnyRobot（アメリカ）、Roboyo（ドイツ）である。Nintex（米国）、Chazey Partners（米国）、Smartbridge（米国）、Blueprint（米国）、Robocloud（英国）、Verint（米国）、Appian（米国）、Cigniti（インド）、Innominds（米国）、TestingXperts（米国）、KiwiQA（オーストラリア）、Calidad Infotech（インド）、CIGNEX（米国）、ChoiceWORX（米国）、XenonStack（米国）。

 

主な市場セグメンテーション

 

サービス別
技術評価とコンサルティング
設計とテスト
ガバナンス
導入支援
組織規模別
大企業
中小企業
業種別
BFSI
IT・ITES
小売・消費財
ヘルスケア・ライフサイエンス
製造業
運輸・物流
その他（教育、政府、通信、エネルギー＆ユーティリティ）
地域別
北米
米国
カナダ
欧州
イギリス
ドイツ
フランス
その他の地域
アジア太平洋地域
インド
日本
中国
アジア太平洋の残りの地域
その他の地域(RoW)
中近東・アフリカ
ラテンアメリカ

 

 

【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 含有率と除外項目
1.3 マーケットスコープ
1.3.1 市場セグメンテーション
1.3.2 対象地域
1.3.3年考慮
1.4 通貨の検討
表1 米ドル為替レート、2019-2021年
1.5 ステークホルダー

2 研究方法 (ページ – 28)
2.1 調査データ
図 1 オートメーションコエ市場：調査設計
2.1.1 二次データ
2.1.2 一次データ
表2 一次面接
2.1.2.1 プライマリープロファイルのブレークアップ
2.1.2.2 業界の主要な洞察
2.2 市場の分類とデータの三角測量
図2 データの三角測量
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 市場規模推定方法 – ボトムアップアプローチ2（供給側）：全サービスの売上高を合計したもの
図6 市場規模の推定方法 – ボトムアップアプローチ3（供給側）：すべてのサービスの総収入額
図 7 市場規模の推定方法 – ボトムアップアプローチ 4（需要側）：支出全体に対する自動化 Coe の割合
2.4 市場予測
表3 因子分析
2.5 前提条件
2.6 制限事項

3 エグゼクティブサマリー (Page No. – 39)
表4 自動化コーの世界市場規模および成長率、2020-2027年 (百万米ドル、前年比)
図 8 技術評価・コンサルティング部門が 2022 年に大きなシェアを占める
図 9 大企業が 2022 年に市場を支配する
図 10 2022 年は BFSI バーティカル市場が最大のシェアを占める
図 11 北米が 2022 年に最高シェアを占める

4 プレミアムインサイト (Page No. – 42)
4.1 オートメーションコエの市場機会
図 12 ビジネスにおける ROI の大幅な向上が市場の成長を促進する
4.2 市場：トップ2サービス、トップ3バーティカルズ別
図 13 技術評価・コンサルティング部門と BFSI 部門が 2022 年に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 市場の概要と業界の動向 (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：ドライバー、阻害要因、機会、および課題
5.2.1 ドライバ
5.2.1.1 各事業におけるROIの大幅な改善
5.2.1.2 データ入力エラーの低減
5.2.1.3 リスク低減による品質向上
5.2.2 制約
5.2.2.1 高い開発・導入コスト
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 解約率の低減
5.2.3.2 RPA保守による運用の継続性
5.2.3.3 異業種からの自動化要求の高まり
5.2.4 課題
5.2.4.1 失業への不安からく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 ドキュメントタイプ
表5 出願された特許、2018-2021年
5.3.2.3 イノベーションと特許出願
図 17 1 年間の総特許取得数、2018-2021 年
5.3.2.4 上位応募者
図18 特許出願数の多い企業上位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、およびその他の組織
表 6 北米：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表 7 ヨーロッパ：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、その他の組織のリスト
表 9 中東・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：プロセグアは、戦略的なインテリジェントオートメーションプログラムにより、1200万米ドルの節約を実現しました。
5.6.2 ケーススタディ：オハイオ州のホスピスでは、新しいデジタルワークフォースによって、患者と従業員のエクスペリエンスを向上させました。
5.6.3 ケーススタディ：Agcoの社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：インテリジェントオートメーションでビジネスを未来につなげるアグコ社
5.6.5 ケーススタディ：ユニパーは自動化でビジネスを変革する
5.6.6 ケーススタディ：オランダの司法省の監護機関がオランダの住民へのサービス向上のために自動化を利用した事例
5.6.7 ケーススタディ：壁一面の自動化により、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による迅速な利益創出 – シナジー社、課金を自動化し、大きな価値を実現
5.6.9 ケーススタディ：Lumevity – Fortressiqによる迅速な自動化の成功の発見
5.6.10 ケーススタディ：アラブ・ナショナル・バンクがボットの導入によりプロセスの自動化に成功し、64k時間以上を節約した例
5.7 エコシステム
図 19 オートメーションコエ市場：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 ロボティクス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 はじめに
5.10 自動化COEを実現するためのキー・プラクティス
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の必要性
5.11.1 はじめに
5.11.2 人的資源
5.11.3 財務・会計
5.11.4 セールス＆マーケティング
5.11.5 サプライチェーンとオペレーション
5.11.6 情報技術
5.12 2022-2023年の主な会議・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 (Page No. – 71)
6.1 はじめに
6.1.1 サービス：市場促進要因
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席巻する
表13 サービス別市場、2020-2027年 (百万米ドル)
6.2 技術評価とコンサルティングサービス
6.2.1 市場を動かすために、事業運営を改善するための自動化を特定し評価する必要性
表 14 技術評価＆コンサルティングサービス：地域別市場、2020 年～2027 年（百万米ドル）
6.3 デザイン＆テストサービス
6.3.1 冗長性の解消やプロセス品質の向上など、採用の後押しになるようなメリット
表 15 設計・テストサービス：オートメーションコー市場、地域別、2020 年～2027 年（百万米ドル）
6.4 ガバナンスサービス
6.4.1 需要を喚起するための組織全体の自動化を推進・支援するガバナンスサービスの能力
table 16 ガバナンスサービス：市場、地域別、2020-2027 (百万米ドル)
6.5 導入支援サービス
6.5.1 採用を促進するために、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
表 17 導入支援サービス：地域別市場、2020-2027 年 (百万米ドル)

7 AUTOMATION COE 市場, 組織規模別 (Page No. – 77)
7.1 はじめに
7.1.1 組織規模：市場の促進要因
図 23 中小企業は予測期間中に高い成長率を記録する
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ワークの時間短縮を目的とした自動化ソリューションの需要拡大が市場を牽引
表 19 大企業：地域別市場、2020-2027 年 (百万米ドル)
7.3 中堅・中小企業
7.3.1 費用対効果や生産性向上などの利点が、中小企業の自動化装置への需要を促進する
表 20 中小企業：地域別市場、2020-2027 年 (百万米ドル)

8 AUTOMATION COE 市場, 垂直方向別 (Page No. – 81)
8.1 はじめに
8.1.1 バーティカルズ：マーケットドライバ
図 24 ヘルスケア・ライフサイエンス分野は予測期間中に最も高い CAGR で成長する
表21 垂直市場別、2020-2027年 (百万米ドル)
8.2 銀行、金融サービス、保険（Bfsi）
8.2.1 BFSI分野でのインテリジェント・オートメーションの高い導入が成長を促進する
Table 22 銀行、金融サービス、保険：地域別市場、2020-2027 (百万米ドル)
8.3 製造
8.3.1 製造現場での採用を促進するために、生産ライン以外の領域で自動効率化を実現する必要性
表23 製造業：地域別市場、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管理、サプライチェーン、請求書発行の自動化の導入が増加し、成長を促進
表 24 小売・消費財：オートメーションコエ市場（地域別）：2020-2027 年（百万米ドル
8.5 輸送・ロジスティクス
8.5.1 インテリジェントオートメーションへの物流・運輸企業の投資の増加が市場を促進する
表25 輸送・物流：地域別市場、2020-2027年（百万米ドル）
8.6 IT & ITES
8.6.1 反復作業を自動化するソリューションの利用が拡大し、市場を活性化
表 26 IT & ITES：地域別市場、2020-2027 年 (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採用が増加
表 27 ヘルスケア＆ライフサイエンス：地域別市場（2020-2027 年）（百万 US ドル
8.8 その他の垂直軸
表 28 その他の業種：地域別市場、2020 年～2027 年（百万米ドル）

9 自動化 COE 市場, 地域別 (Page No. – 90)
9.1 はじめに
9.1.1 地域：市場の促進要因
図 25 アジア太平洋地域は予測期間中に最も高い CAGR で成長する
図 26 インドは市場で最も高い成長を記録する
表 29 地域別市場、2020-2027 年 (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：Health Insurance Portability and Accountability Act）
9.2.1.2 グラム・リーチ・ブライリー法（GLB法）（Gramm-Leach-Bliley Act
9.2.1.3 経済的および臨床的健全性のための医療情報技術（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 連邦情報処理規格(FIPS)
図 27 北米：市場スナップショット
表 30 北米：オートメーションコエ市場 サービス別 2020-2027 (百万米ドル)
表 31 北米：組織規模別市場、2020 年～2027 年（百万 US ドル）
表 32 北米：業種別市場 2020-2027 (百万米ドル)
表 33 北米：国別市場、2020 年～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 エラーを減らすための自動化技術の高い採用が市場を押し上げる
9.3 欧州
9.3.1 欧州 レギュレーション
9.3.1.1 欧州市場インフラストラクチャー規制（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 ヨーロッパ。市場、サービス別、2020-2027年 (百万米ドル)
表 35 ヨーロッパ 組織規模別市場、2020-2027年 (百万米ドル)
表 36 ヨーロッパ。市場、垂直方向別、2020-2027年 (百万米ドル)
表 37 ヨーロッパ オートメーションコエ市場、国別、2020-2027年 (百万米ドル)
9.3.2 イギリス
9.3.2.1 投資の増加と大手自動化COEベンダーの存在感が成長を支える
9.3.3 ドイツ
9.3.3.1 様々なセクターにおける自動化ソリューションへの大きな需要が成長を促進する
9.3.4 フランス
9.3.4.1 主要業種における業務自動化のためのデジタルトランスフォーメーションの高まりが成長を後押しする
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 レギュレーション
9.4.1.1 個人情報保護委員会（PCPD）事務局
9.4.1.2 個人情報の保護に関する法律(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：オートメーションコエ市場 サービス別 2020-2027 (百万 US ドル)
表 39 アジア太平洋地域：組織規模別市場、2020-2027 年 (百万米ドル)
表 40 アジア太平洋地域：業種別市場、2020-2027 年 (百万米ドル)
表 41 アジア太平洋地域：国別市場、2020 年～2027 年（百万米ドル）
9.4.2 インド
9.4.2.1 市場構築のためのビジネスプロセス強化のための自動化技術導入の増加
9.4.3 日本
9.4.3.1 革新的なITインフラと政府投資の増加が成長の原動力
9.4.4 中国
9.4.4.1 成長を助けるために革新的な技術を活用するための政府投資の増加
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 年～2027 年）（百万米ドル
表 43 その他の地域：組織規模別市場、2020-2027 年 (百万米ドル)
表44 その他の地域：業種別市場、2020-2027年（百万米ドル）
表 45 その他の地域：オートメーションコエ市場、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セクターでのRPA導入の拡大が市場を促進する
9.5.2 ラテンアメリカ
9.5.2.1 近年はデジタル化へ大きくシフトし、成長を支える

10 競争力のあるランドスケープ （ページ番号 – 110）
10.1 概要
10.2 主要プレイヤー戦略
表 46 オートメーション・コーの主要ベンダーが採用した戦略の概要
10.3 市場評価のフレームワーク
図 29 市場評価のフレームワーク 2019-2022年におけるオートメーション・コー市場の拡大・統合
10.4 収益の分析
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（USD百万円）
10.5 主要市場プレイヤーランキング（2022年
図 31 主要プレイヤーランキング（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：主要スタートアップ/メッシュの詳細リスト
10.7 競争シナリオとトレンド
10.7.1 製品発売
表 49 製品・サービスの発売数、2019 年～2022 年
10.7.2 DEALS
表50 取引件数、2019年～2022年

11 企業プロフィール (Page No. – 120)
11.1 はじめに
(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視点（強み/勝因、戦略的選択、弱み/競争上の脅威）*。
11.2 主要プレイヤー
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 SS&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：製品の上市とアップグレード
表 53 SS&C ブループリズム：取引実績
11.2.2 UIPATH
表 54 ユイパス：事業概要
図 35 ユイパス：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 ユイパス社：取引実績
11.2.3 どこでも自動化
表 57 どこでも自動化 事業概要
表 58 どこでも自動化。製品の発売とアップグレード
表 59 どこでも自動化 DEALS
11.2.4 NICE
table 60 nice: 事業概要
図 36 いいですね。企業スナップショット(2021年)
表61 ナイス 製品発表会＆お買い得情報
表62 NICE: DEALS
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 DEALS
11.2.6 helpsystems
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 DEALS
11.3 その他のプレーヤー
11.3.1 CTRL365
11.3.2 fastpath
11.3.3 エレクトロニック
11.3.4 anyrobot
11.3.5 NINTEX
11.3.6 Chazey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 VERINT
11.3.11 シグニティ
11.3.12 innominds
11.3.13 テスティングエクスパーツ
11.3.14 KIWIQA（キウィカ
11.3.15 CIGNEX
11.3.16 ROBOYO
11.3.17 カリダッド・インフォテック
11.3.18 choiceworx
11.3.19 xenonstack

 

【本レポートのお問い合わせ先】
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レポートコード：TC 8177