세계의 AI 주도 하이퍼오토메이션 시장 규모, 점유율, 동향 분석 리포트 : 컴포넌트별, 기업 규모별, 테크놀러지별, 기능별, 지역별 전망, 예측(2024-2031년)
Global AI-Driven Hyperautomation Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Solutions and Services), By Enterprise Size, By Technology, By Function, By Regional Outlook and Forecast, 2024 - 2031
상품코드 : 1584885
리서치사 : KBV Research
발행일 : 2024년 10월
페이지 정보 : 영문 402 Pages
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한글목차

세계의 AI 주도 하이퍼오토메이션 시장 규모는 예측 기간 중 19.7%의 CAGR로 시장 성장하며, 2031년까지 1,525억 달러에 달할 것으로 예상되고 있습니다.

KBV Cardinal Matrix에 제시된 분석에 따르면 Microsoft Corporation와 Google LLC는 AI 주도 하이퍼오토메이션 선구자입니다. 2024년 4월, Microsoft Corporation는 o9 Solutions, Inc.와 제휴하고, Microsoft Azure OpenAI Service를 통합해 Digital Brain 플랫폼을 강화했습니다. 이 협업은 AI를 활용한 계획 강화, 공급망 프로세스 간소화, 실시간 의사결정, 조직 간 지식 공유를 개선하고 보다 효율적인 운영을 실현하는 것을 목적으로 하고 있습니다. NVIDIA Corporation, Honeywell International, Inc., Wipro Limited 등의 기업은 AI 주도 하이퍼오토메이션의 주요이노베이터입니다.

시장 성장 요인

AI 기반 시스템의 유연성은 광범위한 채택의 또 다른 중요한 요인입니다. 정적 자동화 툴와 달리 AI 및 머신러닝 모델은 제조의 예측 정비에서 소매업의 고객 서비스 자동화에 이르기까지 다양한 산업 분야의 다양한 작업을 처리하도록 훈련할 수 있습니다. 이러한 적응성을 통해 기업은 다양한 프로세스에 하이퍼오토메이션 솔루션을 구현하여 운영 효율성을 개선하고 수동 개입을 줄일 수 있습니다. 따라서 AI와 머신러닝 기술이 제공하는 성숙도, 적응성 및 지능의 조합으로 인해 하이퍼오토메이션 솔루션은 산업 전반에 걸쳐 필수 불가결한 요소가 될 것입니다.

물류, 스마트 시티, 에너지 관리와 같은 산업은 IoT와 하이퍼오토메이션의 통합을 통해 큰 이점을 얻을 수 있으며, IoT 센서는 물류의 배송 및 차량 성능을 추적하고, 하이퍼오토메이션은 경로와 일정을 실시간으로 최적화합니다. 최적화합니다. 스마트 시티는 인프라 관리에 IoT를 사용하며, 하이퍼오토메이션은 교통 통제, 에너지 사용, 폐기물 관리를 강화합니다. 에너지 관리의 경우, 스마트 그리드의 IoT 센서를 통해 실시간 수요에 기반한 에너지 분배를 자동화할 수 있습니다. 이처럼 IoT와 AI가 주도하는 하이퍼오토메이션의 시너지 효과로 인해 시장 성장 잠재력이 높아졌습니다.

시장 성장 억제요인

기업은 마이그레이션에 따른 위험 때문에 레거시 시스템을 전면적으로 재검토하는 것을 꺼려할 수 있습니다. 데이터 유출, 다운타임 또는 운영 중단 가능성에 대한 우려는 특히 지속적인 무중단 서비스에 의존하는 산업에서 의사결정권자들 사이에서 저항을 불러일으킬 수 있습니다. 시스템 장애가 심각한 결과를 초래할 수 있는 의료, 금융, 제조와 같은 분야에서는 하이퍼오토메이션을 레거시 시스템에 통합하는 데 따르는 위험이 잠재적인 이점보다 클 수 있으므로 조직은 보다 신중한 접근 방식을 채택하게 됩니다. 따라서 하이퍼오토메이션 기술을 레거시 시스템에 통합하는 문제는 많은 산업에서 하이퍼오토메이션 솔루션의 도입을 지연시키는 요인으로 작용하고 있습니다.

기술 전망

기술에 따라 시장은 로봇 프로세스 자동화(RPA), 머신러닝(ML), 자연 언어 처리(NLP), AI 및 인지 컴퓨팅, 지능형 문서 처리(IDP), 비즈니스 프로세스 관리(BPM), 로우코드/노코드 플랫폼으로 나뉘어져 있습니다. 로우코드/노코드 플랫폼으로 나뉩니다. 머신러닝(ML) 부문은 2023년 시장에서 21%의 매출 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 기업은 점점 더 ML을 활용하여 의사결정을 개선하고 운영을 최적화하며 고객 경험을 향상시키고 있습니다. 빅데이터 증가와 금융, 의료, 소매 등 산업 전반에 걸쳐 실시간 인사이트에 대한 요구가 증가함에 따라 ML 기반 자동화 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

기능 전망

기능에 따라 시장은 프로세스 자동화, 데이터 분석 및 인사이트, 고객 서비스 자동화, IT 운영 자동화(ITOps), 비즈니스 프로세스 관리 및 최적화, 문서 처리 자동화 등으로 분류됩니다. 프로세스 자동화 부문은 2023년 시장에서 32%의 매출 점유율을 기록했습니다. 이 부문의 강점은 재무, 인사, 고객 서비스 등 다양한 비즈니스 기능에서 반복적인 규칙 기반 작업을 자동화할 수 있는 능력에 기인합니다. 조직은 이러한 프로세스를 자동화함으로써 운영 비용을 절감하고 효율성을 높이며 인적 오류를 최소화할 수 있습니다.

컴포넌트 전망

컴포넌트별로 보면 시장은 솔루션과 서비스로 나뉩니다. 서비스 부문은 2023년 시장에서 37%의 매출 점유율을 차지했습니다. 이러한 서비스에는 컨설팅, 시스템 통합, 유지보수 및 지원이 포함되며, 조직이 필요에 따라 자동화 전략을 조정할 수 있도록 돕습니다. 하이퍼오토메이션 솔루션의 복잡성과 지속적인 모니터링 및 최적화의 필요성으로 인해 기업은 도입 프로세스를 진행하기 위해 서비스 프로바이더에 점점 더 의존하고 있습니다.

기업 규모 전망

기업 규모에 따라 시장은 대기업과 중소기업(SME)으로 나뉩니다. 대기업 부문은 2023년 시장에서 61%의 매출 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이들 조직은 하이퍼오토메이션을 통해 큰 이점을 얻을 수 있는 재정적 자원, 인프라 및 운영의 복잡성을 갖추고 있습니다. 대기업은 운영 효율성을 높이고, 워크플로우를 간소화하며, 비용을 절감하기 위해 AI 기반 솔루션을 도입하는 사례가 증가하고 있습니다.

지역 전망

지역별로 시장은 북미, 유럽, 아시아태평양, 라틴아메리카, 중동 및 아프리카, 북미, 유럽, 아시아태평양, 라틴아메리카 및 중동 및 아프리카로 분석되었습니다. 북미 부문은 2023년 시장에서 36%의 매출 점유율을 기록했습니다. 이 지역의 AI 및 자동화 기술의 조기 도입, 첨단 기술 인프라, 수많은 혁신적인 스타트업과 기술 대기업의 존재가 모두 이 지역의 AI 및 자동화 기술 도입에 기인합니다. 또한 정부 구상과 디지털 혁신에 대한 투자를 통한 강력한 지원은 이 지역에서 AI 주도 하이퍼오토메이션 솔루션의 도입을 더욱 가속화하고 있습니다.

AI 주도 하이퍼오토메이션 시장은 조직이 첨단 AI 및 머신러닝 기술을 사용하여 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화하기 위해 노력함에 따라 치열한 경쟁이 벌어지고 있습니다. 공급자들은 여러 툴을 통합하여 운영을 간소화하고 생산성을 높이며 사람의 개입을 줄이는 종합적인 솔루션을 제공하는 데 중점을 두고 있습니다. 금융, 의료, 제조 등 다양한 산업에서 지능형 자동화에 대한 수요가 증가함에 따라 확장 가능하고 유연하며 효율적인 하이퍼오토메이션 플랫폼을 제공하기 위한 경쟁이 치열해지고 있습니다. 지속적인 혁신과 다양한 이용 사례에 적응할 수 있는 능력은 경쟁력을 유지하는 열쇠가 될 것입니다.

목차

제1장 시장 범위와 조사 방법

제2장 시장 개관

제3장 시장 개요

제4장 경쟁 분석 - 세계

제5장 세계의 AI 주도 하이퍼오토메이션 시장 : 컴포넌트별

제6장 세계의 AI 주도 하이퍼오토메이션 시장 : 기업 규모별

제7장 세계의 AI 주도 하이퍼오토메이션 시장 : 테크놀러지별

제8장 세계의 AI 주도 하이퍼오토메이션 시장 : 기능별

제9장 세계의 AI 주도 하이퍼오토메이션 시장 : 지역별

제10장 기업 개요

제11장 AI 주도 하이퍼오토메이션 시장의 성공 필수 조건

KSA
영문 목차

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The Global AI-Driven Hyperautomation Market size is expected to reach $152.5 billion by 2031, rising at a market growth of 19.7% CAGR during the forecast period.

NLP's ability to understand, interpret, and generate human language is crucial for automating text-heavy tasks like contract review, sentiment analysis, and monitoring social media. Thus, the natural language processing (NLP) segment acquired 17% revenue share in the market in 2023. The demand for natural language processing (NLP) is driven by the growing need for automation in customer interactions, document processing, and content analysis. Businesses increasingly adopt NLP-driven technologies like chatbots, voice assistants, and automated customer support to handle large customer queries and enhance user experiences.

The major strategies followed by the market participants are Partnerships as the key developmental strategy to keep pace with the changing demands of end users. For instance, In March, 2024, NVIDIA Corporation and SAP expanded their partnership to enhance generative AI adoption across enterprise applications. By integrating NVIDIA's AI Foundry and NIM microservices, they aim to provide customers with scalable, domain-specific LLM capabilities within SAP's cloud solutions by the end of 2024. Additionally, in September, 2024, Tata Consultancy Services (TCS) has expanded its partnership with Google Cloud to launch two AI-powered cybersecurity solutions: TCS Managed Detection and Response and TCS Secure Cloud Foundation. These solutions enhance threat detection and response, bolstering cyber resilience across various industries.

Based on the Analysis presented in the KBV Cardinal matrix; Microsoft Corporation and Google LLC are the forerunners in the AI-Driven Hyperautomation. In April, 2024, Microsoft Corporation came into partnership with o9 Solutions, Inc. to enhance its Digital Brain platform by integrating Microsoft Azure OpenAI Service. This collaboration aims to boost AI-powered planning, streamline supply chain processes, and enable real-time decision-making while improving knowledge sharing across organizations for more efficient operations. Companies such as NVIDIA Corporation, Honeywell International, Inc. and Wipro Limited are some of the key innovators in AI-Driven Hyperautomation.

Market Growth Factors

The flexibility of AI-driven systems is another significant factor behind their widespread adoption. Unlike static automation tools, AI and machine learning models can be trained to handle diverse tasks across different industries, from manufacturing predictive maintenance to retail customer service automation. This adaptability allows businesses to implement hyperautomation solutions in various processes, improving operational efficiency and reducing manual intervention. Hence, the combination of maturity, adaptability, and intelligence offered by AI and machine learning technologies makes hyperautomation solutions indispensable across industries.

Industries like logistics, smart cities, and energy management benefit significantly from integrating IoT and hyperautomation. IoT sensors track shipments and vehicle performance in logistics, while hyperautomation optimizes routes and schedules in real-time. Smart cities use IoT for infrastructure management, with hyperautomation enhancing traffic control, energy usage, and waste management. In energy management, IoT sensors in smart grids enable energy distribution automation based on real-time demand. Thus, the synergy between IoT and AI-driven hyperautomation has improved the market's growth potential.

Market Restraining Factors

Businesses may be reluctant to overhaul their legacy systems because of the risks involved in such transitions. The fear of potential data loss, downtime, or operational disruptions can create resistance among decision-makers, especially in industries that rely on continuous, uninterrupted services. For sectors like healthcare, finance, or manufacturing, where system failures can have critical consequences, the risks of integrating hyperautomation with legacy systems may outweigh the potential benefits, leading organizations to adopt a more cautious approach. Thus, the challenge of integrating hyperautomation technologies with legacy systems contributes to the slow adoption of these solutions across many industries.

Technology Outlook

Based on technology, the market is divided into robotic process automation (RPA), machine learning (ML), natural language processing (NLP), AI & cognitive computing, intelligent document processing (IDP), business process management (BPM), and low-code/no-code platforms. The machine learning (ML) segment procured 21% revenue share in the market in 2023. Businesses increasingly leverage ML to improve decision-making, optimize operations, and enhance customer experiences. The rise of big data and the need for real-time insights across industries such as finance, healthcare, and retail fuel the demand for ML-driven automation solutions.

Function Outlook

On the basis of function, the market is classified into process automation, data analytics & insights, customer service automation, IT operations automation (ITOps), business process management & optimization, document processing automation, and others. The process automation segment witnessed 32% revenue share in the market in 2023. Its dominance is due to its capacity to automate repetitive, rule-based duties in a variety of business functions, including finance, HR, and customer service. Organizations can reduce operational costs, enhance efficiency, and minimize human error by automating these processes.

Component Outlook

By component, the market is bifurcated into solutions and services. The services segment witnessed 37% revenue share in the market in 2023. These services include consulting, system integration, maintenance, and support, helping organizations tailor automation strategies to their needs. With the complexity of hyperautomation solutions and the need for ongoing monitoring and optimization, businesses increasingly rely on service providers to help navigate the deployment process.

Enterprise Size Outlook

Based on enterprise size, the market is segmented into large enterprises and small & medium-sized enterprises (SMEs). The large enterprises segment acquired 61% revenue share in the market in 2023. These organizations have the financial resources, infrastructure, and operational complexities that benefit significantly from hyperautomation. Large enterprises increasingly adopt AI-driven solutions to enhance operational efficiency, streamline workflows, and reduce costs.

Regional Outlook

Region-wise, the market is analyzed across North America, Europe, Asia Pacific, and LAMEA. The North America segment witnessed 36% revenue share in the market in 2023. The region's early adoption of AI and automation technologies, advanced technological infrastructure, and the presence of numerous innovative startups and tech titans can all be attributed to this. Additionally, the strong support from government initiatives and investments in digital transformation has further accelerated the adoption of AI-driven hyperautomation solutions in the region.

The AI-Driven Hyperautomation Market is marked by intense competition as organizations look to automate complex business processes using advanced AI and machine learning technologies. Providers are focused on delivering comprehensive solutions that integrate multiple tools to streamline operations, enhance productivity, and reduce human intervention. The growing demand for intelligent automation across various industries, such as finance, healthcare, and manufacturing, has intensified the race to offer scalable, flexible, and efficient hyperautomation platforms. Continuous innovation and the ability to adapt to diverse use cases are key to staying competitive.

Recent Strategies Deployed in the Market

List of Key Companies Profiled

Global AI-Driven Hyperautomation Market Report Segmentation

By Component

By Enterprise Size

By Technology

By Function

By Geography

Table of Contents

Chapter 1. Market Scope & Methodology

Chapter 2. Market at a Glance

Chapter 3. Market Overview

Chapter 4. Competition Analysis - Global

Chapter 5. Global AI-Driven Hyperautomation Market by Component

Chapter 6. Global AI-Driven Hyperautomation Market by Enterprise Size

Chapter 7. Global AI-Driven Hyperautomation Market by Technology

Chapter 8. Global AI-Driven Hyperautomation Market by Function

Chapter 9. Global AI-Driven Hyperautomation Market by Region

Chapter 10. Company Profiles

Chapter 11. Winning Imperatives of AI-Driven Hyperautomation Market

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