オートメーションにおける生成AI市場規模・シェア分析 - 成長トレンドと予測（2026年～2031年）

オートメーションにおける生成AIのグローバル市場トレンドとインサイト

ルールベースオートメーションから生成AIコパイロットへの急速な移行

オートメーションにおける生成AI市場は、企業が硬直したロジックエンジンを文脈情報を扱えるコパイロットに置き換えるにつれて恩恵を受けています。旧来のオートメーションシステムでは、各プロセスパスのスクリプト作成、テスト、保守にスペシャリストが必要でした。MITスローン・マネジメント・レビューによると、エージェント型AIは2年以内に企業採用率35%に達した一方、従来型AIが72%に達するまでには8年を要しました。^{[1]UiPath Inc.、「UiPathがコーディングエージェントのネイティブ統合を備えた初のビジネスオーケストレーションおよびオートメーションプラットフォームとなり、エンタープライズ変革をスケールで実現」、UiPath ニュースルーム} この採用パターンは、プロセス設計を簡素化しスペシャリストのボトルネックを解消するツールへの需要を支えています。UiPathは2026年5月にUiPath for Coding Agentsをリリースし、エンタープライズコーディングエージェントが自然言語の会話を通じてオートメーションを生成、テスト、デプロイ、ガバナンスできるようにしました。この変化により、新しいプロセスを稼働させるまでの時間が短縮され、より幅広い従業員がオートメーション作成にアクセスできるようになります。

プロセス効率とワークフローオーケストレーションに対する需要の増大

組織は、複数のビジネスシステムにわたってエージェント、ボット、および従業員を調整するオートメーションをますます必要としています。個別のボットはルーティンタスクを完了できますが、より広範なワークフロー内のハンドオフ、例外、および承認を管理することはできません。Salesforceは2026年4月に、調達、コンプライアンス、および承認ワークフロー全体で使用されるバックオフィスプロセスエージェント向けにAgentforce Operationsをローンチしました。^{[2]Salesforce Inc.、「SalesforceがAgentforce Operationsをローンチ」、Salesforce ニュース} 同社は、早期採用者がサイクルタイムを50〜70%削減し、手動データ入力エラーを80%削減したと報告しました。これらの結果は、バイヤーが各タスクに個別のオートメーション製品を追加するのではなく、オーケストレーションレイヤーを求めている理由を説明しています。したがって、オートメーションにおける生成AI市場は、プロセスの可視性と人間によるレビューを維持しながらビジネスアプリケーション全体で機能できるプラットフォームを優遇しています。

オートメーション開発・トラブルシューティング・保守のための生成AI

生成AIは、オートメーションシステムの構築、トラブルシューティング、および保守に使用されるツールに組み込まれています。チームは、共通の環境内での技術的作業をサポートするために、モデルゲートウェイ、コードサポート、および診断ツールを使用できます。IBMは2026年6月にCloud Pak for Business Automation 26.0をリリースし、IBM Model Gatewayを含め、OpenAI、Google Gemini、およびAWS Bedrockを単一のオートメーション環境内で接続しました。^{[3]IBM Corporation、「IBM Cloud Pak for Business Automation 26.0の発表：AI駆動オートメーションの次世代を推進」、IBM コミュニティ} このアプローチにより、組織はオートメーションスタック全体を再設計することなく、特定のタスクに適したモデルを選択できます。複雑な産業用およびIT環境は、多くの既存の接続と保守要件を持つシステムを有するため、最も恩恵を受ける可能性があります。安全関連の運用技術に関する規制要件も、バイヤーが使用を承認する開発ツールに影響を与える可能性があります。

バックオフィスおよびショップフロアワークフロー全体にわたるインテリジェントRPA

インテリジェントRPAは言語モデルと既存のボットフレームワークを組み合わせ、例外や判断を含む作業へのオートメーションを拡張します。この機能は、従業員が依然として多くのプロセスバリエーションを管理している財務オペレーション、シェアードサービスプロセス、および生産環境において重要です。UiPathは2026年6月にMaestro Caseを導入し、AIエージェント、ロボット、および人間による監視を1つのオーケストレーションレイヤーに統合しました。同社は、早期採用者が平均ケース処理時間を60〜80%削減し、SLAコンプライアンスを25パーセントポイント以上改善したと述べました。中国の工業情報化部は2026年1月にAI+製造アクションプランを発表し、2027年までに1,000の高水準産業AIエージェントの開発を求めています。この政策は、製造業およびバックオフィス全体にわたるインテリジェントオートメーションへの需要を支えています。

レガシーOT、IT、およびエッジシステム全体にわたる統合の複雑性

レガシーの運用技術は、現在のAPI設計より以前の産業通信プロトコルを使用していることが多いです。これにより、生産環境でより新しい生成AIツールへの接続がより困難になります。UiPathは、売上高10億米ドル以上の組織における約600名のCスイートおよびITプラクティショナーの52%が、切断されたシステム全体で静的プロセスと動的プロセスを混在させたハイブリッドプロセス環境を運用していることを発見しました。組織はこれらの環境を橋渡しするために、ミドルウェア、プロトコルトランスレーター、およびカスタムコネクターを必要とする場合があります。これらの追加により、プロジェクトコストが増加し、レイテンシが増大し、追加の運用リスクが生じる可能性があります。広範なERPおよび運用技術スタックを持つバイヤーは、事前構築済みコネクターとより深い実装サポートを持つ確立されたプロバイダーを優先する可能性があります。

運用環境におけるデータプライバシー、IPの漏洩、およびハルシネーションリスク

生成AIは、従来のRPAではあまり見られなかった信頼性上の懸念を生じさせる可能性があります。確率的な応答、プロンプトインジェクションリスク、および独自のプロセス情報の漏洩は、エンタープライズデプロイメントを制限する可能性があります。これらの問題は、金融サービス、ヘルスケア、防衛サプライチェーン、およびその他の機密データを扱う環境で最も重大です。Automation Anywhereは2026年5月にContext Intelligence Graphを発表しました。これはローカルコンテキストレイヤーを使用して、生のプロセスデータを外部APIに送信することなくエンタープライズナレッジを取得します。同社は内部評価においてエージェントの精度が30%以上向上したと報告しました。^{[4]Automation Anywhere Inc.、「Automation Anywhereが2026年プラットフォーム強化を発表し、AI駆動プロセスを実行」、Automation Anywhere プレスルーム} AIマネジメントシステムおよびSOC 2 Type IIに関連する要件は、慎重なバイヤーに対して監査、文書化、および実装作業を追加する可能性があります。

*当社の予測では、推進要因および抑制要因の影響を加算的ではなく方向性のあるものとして扱います。影響予測は、ベースライン成長、構成効果、および変数間の相互作用を反映しています。

セグメント分析

ソリューションタイプ別：プラットフォームが現在の支出をリードし、エージェントが将来の需要を牽引

生成AIプラットフォームは2025年のオートメーションにおける生成AI市場シェアの31.84%を占めました。企業はハイパースケーラーおよび独立系ソフトウェアベンダーのオーケストレーションレイヤーAPIをオートメーションプログラムの共通基盤として使用しました。その早期ポジションは、モデルAPIがすでにエンタープライズスタックに組み込まれていることの価値を反映しています。サービスは次の大きなカテゴリーを形成しました。これは、プラットフォームの複雑性が増すにつれて実装、カスタマイズ、およびマネージドオートメーションのニーズが高まるためです。オートメーションコパイロットも、混乱を最小限に抑えながら使い慣れたワークフロー製品を拡張したいバイヤーにとって重要な役割を維持しました。プロセスマイニングおよびディスカバリーツールを含むその他のソリューションタイプは、デプロイメント前に適切なプロセスを特定するための上流作業を支援しました。

AIエージェントおよびエージェント型オートメーションプラットフォームは2031年にかけてCAGR 31.08%で拡大する見込みです。このセグメントのオートメーションにおける生成AI市場規模は、補助ツールからアプリケーション全体でマルチステップ作業を実行できるシステムへの移行によって支えられています。コパイロットは一般的にアクションを推奨しますが、エージェントは定義された制御のもとでアクションを完了できます。IBMは2026年5月にwatsonx Orchestrateの次世代版を、一貫したポリシー施行のもとで異なるソースからのエージェントをデプロイできるエージェント型コントロールプレーンとして発表しました。この設計は、複数のテクノロジーサプライヤーからのエージェントをガバナンスする必要性に対応しています。企業がより多くのビジネスプロセスにエージェントを配置するにつれて、ガバナンス、モニタリング、および相互運用性への需要が高まるはずです。ポリシー制御と統合機能を持つプロバイダーは、この要件に対応するためにより有利な立場にあります。したがって、オートメーションにおける生成AI市場は、自律的な作業と説明責任のある管理のバランスをとるプラットフォームへとシフトしています。

注記: 全個別セグメントのセグメントシェアはレポート購入時に入手可能

デプロイメントモード別：クラウドが最大ポジションを維持し、ハイブリッド利用が拡大

クラウドデプロイメントは2025年のオートメーションにおける生成AI市場シェアの75.42%を占めました。企業はハイパースケーラーインフラを使用して、ローカルインフラへの設備投資を負担することなく、高なモデル、弾力的なコンピューティング容量、および頻繁な製品アップデートにアクセスしました。クラウドサービスはまた、パイロットを開始したり新しいユーザーを追加したりするために必要な時間を短縮しました。オンプレミスセグメントは規模が小さかったものの、制御された環境の外にワークフローデータを移動できない組織にとって引き続き重要でした。政府機関および規制対象企業は、データの場所とシステムアクセスに対するより強力な制御を必要とすることが多いです。これらのニーズにより、クラウドサービスが主要なデリバリーモデルであり続ける中でも、オンプレミスデプロイメントの関連性が維持されました。

ハイブリッドデプロイメントは2026年から2031年にかけてCAGR 29.76%で成長する見込みです。組織は、一般的な推論にパブリックエンドポイントを使用しながら、機密性の高いトレーニングデータとファインチューニング作業を制御された環境に保持するためにハイブリッド設計を使用しています。この構造はクラウドサービスからの広範な撤退を意味するものではありません。むしろ、データの機密性と運用要件に応じてワークロードを分離することを可能にします。UiPathは2026年5月にAutomation Suiteを更新し、AWS、Azure、およびOpenShift環境全体でオンプレミスのエージェント型AI機能を提供しました。この製品は、外部クラウドAPIを通じてワークフローデータをルーティングできない公共部門および規制対象ユーザーを対象としています。アジア太平洋地域および中東のバイヤーは、データ主権ポリシーがより指示的な場合、ハイブリッドおよびオンプレミスデプロイメントをより重視する可能性があります。オートメーションにおける生成AI市場は引き続きクラウドインフラを広く使用しながら、ハイブリッドシステムがセキュリティとコンプライアンスのニーズに対応します。

アプリケーション別：RPAが採用をリードし、会話型オートメーションがアクセスを拡大

生成AI対応ロボティックプロセスオートメーションは2025年のオートメーションにおける生成AI市場規模の36.17%のシェアを占めました。そのポジションは、金融サービス、保険、公共部門のバックオフィス、およびシェアードサービス全体での言語モデル強化ボットの深い利用を反映しています。これらの組織は大量の文書、取引、およびコンプライアンス活動を処理します。ボットは明確な制御のもとでデプロイされた場合、KYC、AMLモニタリング、規制報告、および紛争処理をサポートできます。IBMは2025年の銀行業界見通しで、銀行CEOの60%がオートメーションの恩恵を実現し競争力を向上させるために重大なリスクを受け入れることが不可欠と考えていると報告しました。その他のアプリケーションには、品質検査、予知保全トリガー、およびサプライチェーンイベントオートメーションが含まれます。これらの用途は、セクター固有のモデルとプロセスツールが成するにつれて、運用環境への採用を拡大します。

会話型および自然言語オートメーションは2031年にかけてCAGR 31.42%で成長する見込みです。このセグメントは、従業員がコードを書くのではなく平易な言語でプロセスを説明できるため、アクセスを拡大します。Microsoftは2026年6月に一般提供されたCopilot Studio向けの再構築されたエージェント型オーケストレーターをリリースし、より複雑なマルチステップ作業に対応しました。このアプローチにより、より幅広いアナリストやビジネスユーザーがオートメーションを作成または改良できるようになります。MITスローン・マネジメント・レビューは、エージェント型AIをデプロイしていない組織の44%が近いうちにデプロイする予定であることを発見しました。スキル要件の低下により、会話型インターフェースはそのパイプラインの一部に対応する立場にあります。プロセス最適化とワークフローオーケストレーションは、企業が非効率性を特定し、作業を順序付け、例外をルーティングするシステムを必要とするため、もう一つの大きなアプリケーション領域であり続けました。オートメーションにおける生成AI市場は、自然言語インターフェースがテスト、ガバナンス、および従業員レビューと組み合わされた場合に恩恵を受けます。

注記: 全個別セグメントのセグメントシェアはレポート購入時に入手可能

エンドユーザー別：BFSIが最大ポジションを維持し、製造業がより速く成長

BFSIは2025年のオートメーションにおける生成AI市場シェアの22.84%を占めました。高い取引量と集中的な文書処理が、銀行、保険、および金融サービス業務のオートメーション化のための実質的な基盤を生み出しました。規制要件もまた、KYC、AML、取引決済、および報告活動全体で監査可能なプロセス実行を重要にしています。IBMの2025年銀行業界見通しは、銀行CEOの60%がオートメーション競争力にとって重大なリスクテイクが不可欠と考えていると述べました。このポジションは、セクターのインテリジェントオートメーションへの継続的な投資を支えています。ヘルスケアおよびライフサイエンス、エネルギーおよびユーティリティ、輸送および物流、ならびにメディアおよびエンターテインメントは成長段階の垂直市場でした。それらのユースケースには、臨床ワークフローサポート、グリッド資産パフォーマンス、フレート可視性、およびコンテンツパーソナライゼーションプロセスが含まれます。

製造業は2031年にかけてCAGR 30.58%で拡大する見込みです。エンジニアリング支援エージェントは、従来専門人材に依存していた設計、PLCプログラミング、予知保全、およびその他のタスクをサポートできます。中国の2026年1月のAI+製造計画は、2027年までに1,000の高水準産業AIエージェントの開発を求めています。この政策は、世界最大の製造経済における直接的な需要源を生み出します。ITおよびテレコミュニケーション、政府および公共部門、ならびに小売およびeコマースも、サービス解決、公共サービス提供、および価格設定プロセスに会話型およびRPA主導のシステムを適用しています。エンドユーザーの多様性により、ベンダーは異なるデータ環境とワークフロー構造をサポートする必要があります。単一の垂直市場だけでは、オートメーションにおける生成AI市場の予測CAGR 28.35%を支えることはできません。適切な広範なプラットフォームリーチとドメイン機能は、サプライヤーのポジショニングにとって引き続き重要です。

地域分析

北米は2025年のオートメーションにおける生成AI市場シェアの40.52%を占め、ハイパースケールコンピューティングインフラ、エンタープライズソフトウェアサプライヤー、およびBFSIとテクノロジーにおける早期採用者の集中によって支えられました。米国は、金融サービス、テクノロジー、および政府組織が既存のエンタープライズプラットフォームを通じてAIオートメーションを使用できるため、地域の主要な需要センターであり続けています。Microsoftは2026年のBuildカンファレンスで、デスクトップAIオーケストレーション向けのネイティブWindows Agent Frameworkサポートと拡張されたCopilot Studioコネクターを発表し、エンタープライズワーカーツール全体でオートメーションにおける生成AI市場を拡大しました。カナダとメキシコは、コスト効率の高いバックオフィスオートメーションを含むITモダナイゼーションとニアショアサービスデリバリーを通じて貢献しています。これらの条件により、地域のリーディングポジションが維持されながら、より新しいエージェント型機能のための大規模な設備基盤が形成されています。

アジア太平洋地域は2026年から2031年にかけてCAGR 30.83%で成長する見込みであり、政府主導の産業AIプラン、成長するデジタルインフラ、および不均一なオートメーション成熟度が需要を形成しています。中国のAI+製造アクションプランは2027年までに1,000の高水準産業AIエージェントの開発を指示し、オートメーションにおける生成AI市場に政策主導の製造需要源を与えています。日本は品質管理、予知保全、およびサプライチェーン調整に生成AIを適用しており、インドは成長するユーザーベースとオートメーションソリューションをデプロイおよびデリバリーするテクノロジーサービスセクターを組み合わせています。実装能力、データルール、および産業構造における国家間の違いが、個々の国が関心をスケールされた利用に転換する速度を決定します。したがって、アジア太平洋地域は北米よりも幅広い成長条件を持ちますが、産業用およびエンタープライアプリケーションの両方において強い見通しを持っています。

欧州は重要な地域ポジションを維持しており、ドイツ、英国、およびフランスが製造業、金融サービス、および公共部門アプリケーション全体での採用を支援している一方、高リスクAI要件が調達を長期化させ、ガバナンスオートメーションへの需要を高める可能性があります。中東市場、特にサウジアラビアとアラブ首長国連邦は、ソブリAIプログラム、スマートガバメントプロジェクト、および産業多様化を通じて拡大しており、オートメーションにおける生成AI市場に新たなデプロイメント環境を追加しています。アフリカは南アフリカとエジプトの金融サービスおよびテレコミュニケーションアプリケーションが主導する初期段階にあり、インフラのギャップと準備状況の制約がより広範な普及を制限しています。ブラジルとアルゼンチンが主導する南米では、BFSIおよびeコマースオートメーションへの需要が見られますが、高性能コンピューティングアクセスの制限と発展途上の規制フレームワークが、他の新興地域と比較して採用を遅らせる可能性があります。