機械学習によるインテリジェント・プロセス・オートメーションとは、機械学習アルゴリズムと人工知能（AI）技術を応用して、さまざまな業界のビジネス・プロセスを自動化・最適化することを指す。アルゴリズムを活用してデータを分析し、意思決定を行い、アクションを実行することで、複雑なワークフローやビジネスプロセスをより効率的かつインテリジェントに自動化する。 機械学習（ML）によるインテリジェント・プロセス・オートメーションの主な種類は、構造化型と非構造化型である。構造化とは、構造化されたデータを使用して、反復タスクやワークフローを自動化するためのアルゴリズムの適用を指す。様々なコンポーネントには、ソリューション、ソフトウェアツール、プラットフォーム、サービス、プロフェッショナルサービス、アドバイザリーまたはコンサルティング、設計と実装、トレーニング、サポートとメンテナンスなどが含まれ、情報技術オペレーション、コンタクトセンター管理、ビジネスプロセスの自動化、アプリケーション管理、コンテンツ管理、セキュリティ管理など、様々な用途に使用される。銀行、金融サービス、保険（BFSI）、通信・情報技術（IT）、運輸・物流、メディア・娯楽、小売・電子商取引、製造、ヘルスケア・ライフサイエンス、人事管理など、多くのエンドユーザーによって利用されている。 なお、この市場の見通しは、世界的な貿易関係と関税の急激な変化により影響を受けている。本レポートは、改訂された予測や定量化された影響分析を含む最新の状況を反映するため、納品前に更新される予定である。報告書の「提言」と「結論」のセクションは、目まぐるしく変化する国際環境に対応するための戦略を示すために更新される予定である。 2025年春、米国の関税の急速な引き上げとそれに伴う貿易摩擦は、情報技術分野、特にハードウェア製造、データインフラ、ソフトウェア展開に大きな影響を及ぼしている。輸入半導体、回路基板、ネットワーク機器に対する関税の引き上げは、ハイテク企業、クラウド・サービス・プロバイダー、データセンターの生産・運用コストを引き上げている。ノートパソコン、サーバー、家電製品の部品をグローバルに調達している企業は、リードタイムの長期化と価格上昇圧力に直面している。これと並行して、特殊なソフトウェア・ツールに対する関税と主要国際市場からの報復措置により、グローバルなITサプライチェーンが混乱し、米国で開発された技術に対する海外需要が減少している。こうした課題を乗り切るため、同部門は国内チップ製造への投資を加速させ、サプライヤー基盤を多様化し、AI主導の自動化を導入してオペレーションの回復力とコスト効率を高めている。 機械学習（ml）によるインテリジェント・プロセス・オートメーション市場規模は、近年急成長している。2024年の196億ドルから2025年には年平均成長率（CAGR）18％で230億ドルに成長する。歴史的期間の成長は、業務最適化への支出の増加、様々な産業分野への技術導入、インテリジェントプロセスオートメーションソリューションとサービスへの需要、手作業を減らすための自動化への注力、業務効率の改善への重点などに起因すると考えられる。 機械学習（ml）によるインテリジェント・プロセス・オートメーション市場規模は、今後数年間で急成長が見込まれる。2029年には年平均成長率（CAGR）17％で424億ドルに成長する。予測期間の成長は、新興技術の統合、製品ポートフォリオの拡大と強化、革新的な自動化ソリューションの採用、発展途上国における自動化技術への需要の増加、顧客体験の向上を目的とした自動化への注力に起因すると考えられる。予測期間の主な動向には、自動化のためのクラウドベース技術の統合、効率化のための機械学習アルゴリズムの使用の増加、顧客サービス強化のためのバーチャルエージェントの増加、インタラクション改善のための自然言語処理の採用、AI主導の意思決定プロセスの重視などがある。 今後5年間の成長率16.5%という予測は、この市場の前回予測から0.6%の小幅な減少を反映している。この減少は、主に米国と他国との間の関税の影響によるものである。クラウド・オーケストレーション・サービスや輸入コグニティブAPIに対する関税は、MLを活用したインテリジェント・プロセス・オートメーション・ツールの導入コストを引き上げる可能性がある。また、相互関税や、貿易緊張の高まりと制限による世界経済と貿易への悪影響により、その影響はより広範囲に及ぶだろう。 市場は以下のようにセグメント化できる： タイプ別構造型; 非構造型 コンポーネント別ソリューション; ソフトウェアツール; プラットフォーム; サービス; プロフェッショナルサービス; アドバイザリーまたはコンサルティング; 設計および実装; トレーニング; サポートおよびメンテナンス; その他のコンポーネント アプリケーション別情報技術オペレーション; コンタクトセンター管理; ビジネスプロセス自動化; アプリケーション管理; コンテンツ管理; セキュリティ管理; その他アプリケーション エンドユーザー別: 銀行・金融サービス・保険（BFSI）; 通信・情報技術（IT）; 運輸・物流; メディア・エンターテインメント; 小売・Eコマース; 製造; ヘルスケア・ライフサイエンス; 人材管理 デジタルトランスフォーメーションに対する需要の高まりが、機械学習（ML）インテリジェント・プロセス・オートメーション市場の今後の成長を促進すると予想される。デジタルトランスフォーメーションとは、組織の製品、プロセス、戦略にデジタル技術を取り入れ、効率性、生産性、顧客エンゲージメント、イノベーション、収益を強化することを指す。デジタルトランスフォーメーションの需要は、デジタル化と相互接続が進むビジネス環境において、効率性、敏捷性、競争力を高める必要性によって推進されている。デジタルトランスフォーメーションは、機械学習によるインテリジェントなプロセス自動化を活用して、反復タスクの自動化、プロセスの最適化、さまざまなビジネス機能にわたるデータ主導の意思決定を行い、効率性と生産性を高める。例えば、2023年11月、英国の政府機関であるCentral Digital and Data Officeによると、2022年4月から2023年4月の間に、政府のデジタル・データ専門職は19％の大幅な伸びを示し、デジタル専門職の必須要件を効果的に満たしている。さらに、ベルギーに本部を置く欧州連合（EU）の執行機関である欧州委員会（EC）によると、2023年12月、EUにおけるクラウドベースのソリューションの採用率は4.2ポイント上昇し、45.2％の企業がクラウド・コンピューティング・サービスを購入し、2021年と比較して顕著な上昇を示した。したがって、デジタルトランスフォーメーションに対する需要の高まりが、機械学習によるインテリジェント・プロセス・オートメーション市場の成長を促進している。 機械学習によるインテリジェント・プロセス・オートメーション市場で事業を展開する主要企業は、人工知能プラットフォームなどの高度なソリューションの開発に力を注ぎ、業務の合理化と生産性の向上を図っている。人工知能プラットフォームは、意思決定と効率を改善するためのAIアプリケーションの開発と管理を可能にするソフトウェア・ソリューションである。例えば、2024年3月、米国を拠点とするグローバル・テクノロジー企業であるコグニザントは、先進人工知能ラボを立ち上げた。アドバンスド人工知能ラボとは、革新的な研究開発を通じて人工知能分野を発展させることに特化した様々な研究施設を指す。これは、AIの研究とイノベーションを加速させることを目的としており、知的財産とAI実現技術の革新と開発を通じて、AIの科学と実践を前進させることに重点を置く。 2023年1月、米国の経営コンサルティング会社であるマッキンゼーは、イグアジオを非公開の金額で買収した。この買収により、マッキンゼーはAIの導入を飛躍的に加速・拡大できるようになる。この買収により、マッキンゼーはAI能力を拡大し、より生産性が高く、概念実証から本番稼動までが迅速で、信頼性の高い、業界固有のAIソリューションを顧客に提供することができる。Iguazio社はイスラエルに本社を置くソフトウェア企業で、MLOps Platformを通じてMLのインテリジェントな自動化プロセスを提供している。 機械学習（ML）インテリジェント・プロセス・オートメーション市場で事業を展開する主な企業は、Alibaba Group Holding Limited、Accenture plc、International Business Machines Corporation (IBM)、SAP SE、Tata Consultancy Services Limited (TCS)、Capgemini SE、Atos SE、Wipro Limited、Xerox Holdings Corporation、NICE Ltd.、Blue Prism Group plc、Peace Ltd.などである、Blue Prism Group plc、Pegasystems Inc.、BlueHalo LLC、UiPath Inc.、Automation Anywhere Inc.、Appian Corporation、Kofax Inc.、Bright Machines Inc.、Cove.Tool Inc.、Larc AI (Pty) Ltd.、Cinnamon Inc.、AutomationEdge Technologies Inc.、AntWorks Global Limited 2024年の機械学習（ML）インテリジェント・プロセス・オートメーション市場で最大の地域は北米であった。アジア太平洋地域は、予測期間中に最も急成長する地域となる見込みである。機械学習（ML）インテリジェントプロセスオートメーション市場レポートの対象地域は、アジア太平洋、西ヨーロッパ、東ヨーロッパ、北米、南米、中東、アフリカです。 機械学習（ML）インテリジェントプロセスオートメーション市場レポートの対象国は、オーストラリア、ブラジル、中国、フランス、ドイツ、インド、インドネシア、日本、ロシア、韓国、英国、米国、カナダ、イタリア、スペインです。

1.概要と重要な洞察 2.目次 3.表一覧 4.図表一覧 5.市場の定義と主要セグメント 6.世界市場の動向と戦略的アプローチ 7.世界の過去の市場規模および成長率（2019年～2024年）、金額（億ドル） 8.世界の予測市場規模・成長率（2024〜2034F）、金額（億ドル） 9.世界市場のセグメンテーション 9.1.世界市場のセグメンテーション（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 10.地域・国別市場分析 10.1.地域別の世界市場（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 10.2.国別の世界市場（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 11.アジア太平洋市場 11.1.アジア太平洋市場の分析 11.2.アジア太平洋地域の市場区分（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 12.中国市場 12.1.中国市場の分析 12.2.中国市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 13.インド市場 13.3.インド市場のセグメント（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 14.日本市場 14.1.日本市場の分析 14.2.日本市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 15.オーストラリア市場 15.1.オーストラリア市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 16.インドネシア市場 16.1.インドネシア市場のセグメント（過去と予測）、2019年～2024年、2024年～2029年、2034年、金額（億ドル） 17.韓国市場 17.1.韓国市場の分析 17.2.韓国市場のセグメント化（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 18.西欧市場 18.1.西欧市場の分析 18.2.西欧市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 19.イギリス市場 19.1.イギリス市場のセグメント（過去と予測）、2019年～2034F、金額（億ドル） 20.ドイツ市場 20.1.ドイツ市場のセグメント（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 21.フランス市場 21.1.フランス市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 22.イタリア市場 22.1.イタリア市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 23.スペイン市場 23.1.スペイン市場のセグメント化（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 24.東欧市場 24.1.東欧市場の分析 24.2.東欧市場のセグメント（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 25.ロシア市場 25.1.ロシア市場のセグメント化（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 26.北米市場 26.1.北米市場の分析 26.2.北米市場のセグメント（過去と予測）、2019〜2034F、金額（億ドル） 27.アメリカ市場 27.1.米国市場の分析 27.2.米国市場のセグメント（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 28.カナダ市場 28.1.カナダ市場の分析 28.2.カナダ市場のセグメント化（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 29.南米市場 29.1.南米市場の分析 29.2.南米市場のセグメント化（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 30.ブラジル市場 30.1.ブラジル市場のセグメント化（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 31.中東市場 31.1.中東市場の分析 31.2.中東市場のセグメント化（過去と予測）, 2019～2034F, 金額（億ドル） 32.アフリカ市場 32.1.アフリカ市場の分析 32.2.アフリカ市場のセグメント（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 33.市場の競争状況 33.上位企業のプロファイル 34.付録