세계의 하이퍼오토메이션 시장 규모 및 점유율 분석 – 성장 동향 및 전망 (2026년 – 2031년)

하이퍼오토메이션 시장 규모 및 점유율 분석 – 성장 동향 및 예측 (2026-2031)

본 보고서는 하이퍼오토메이션 시장을 구성 요소(솔루션, 서비스), 기술 유형(RPA, ML/DL, NLP/챗봇, 프로세스 마이닝, 컴퓨터 비전), 배포 모드(온프레미스, 클라우드, 하이브리드), 기업 규모(대기업, 중소기업), 최종 사용자 산업(BFSI, 소매, IT, 제조 등), 그리고 지역(북미, 남미, 유럽, 아시아 태평양, MEA)별로 세분화하여 분석합니다. 시장 예측은 가치(USD)를 기준으로 제공됩니다.

시장 개요

하이퍼오토메이션 시장은 2020년부터 2031년까지의 연구 기간을 다루며, 2026년 시장 규모는 186억 4천만 달러로 추정됩니다. 2025년 156억 2천만 달러에서 성장하여 2031년에는 451억 7천만 달러에 이를 것으로 예상되며, 2026년부터 2031년까지 연평균 19.36%의 높은 성장률을 기록할 것으로 전망됩니다. 아시아 태평양 지역이 가장 빠르게 성장하는 시장으로 부상하고 있으며, 북미는 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 시장 집중도는 중간 수준입니다. 주요 시장 참여자로는 Alteryx, Automation Anywhere, SolveXia, Mitsubishi Electric Corporation, Catalytic Inc 등이 있습니다.

하이퍼오토메이션 시장은 지속적인 노동력 부족, 규제 압력, 마진 압박에 직면한 기업들이 고립된 작업 자동화보다는 엔드투엔드 워크플로우 오케스트레이션에 예산을 집중하면서 수요가 증가하고 있습니다. AI와 로봇 프로세스 자동화(RPA)의 융합과 같은 강력한 플랫폼 통합은 인지적 의사결정을 기본 기대치로 만들었으며, 로우코드 도구를 통해 비즈니스 사용자도 깊은 기술 지식 없이 자동화를 구축할 수 있게 되었습니다. 공급업체들은 내장된 생성형 AI, 프로세스 마이닝 정확도, 그리고 가치 증명 주기를 단축하는 산업별 가속기로 차별화를 꾀하고 있습니다. 동시에 이사회는 하이퍼오토메이션 배포를 미래의 기술 격차에 대한 대비책으로 보고 있으며, 제조, 금융 서비스, 헬스케어, 소매 등 다양한 산업 생태계의 전략적 투자 로드맵에 이 주제를 확고히 포함시키고 있습니다.

주요 보고서 요약

* 구성 요소별: 2025년 솔루션이 하이퍼오토메이션 시장 점유율의 60.58%를 차지했으며, 서비스는 2031년까지 연평균 20.05%의 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다.
* 기술 유형별: 2025년 로봇 프로세스 자동화(RPA)가 38.92%의 매출 점유율로 선두를 달렸으며, 프로세스 및 작업 마이닝은 2031년까지 연평균 28.10%로 성장할 것으로 전망됩니다.
* 배포 모드별: 2025년 온프레미스가 하이퍼오토메이션 시장 규모의 53.48%를 차지했으며, 클라우드 배포는 2031년까지 연평균 22.78%로 성장하고 있습니다.
* 기업 규모별: 2025년 대기업이 하이퍼오토메이션 시장 점유율의 67.95%를 차지했으며, 중소기업은 2031년까지 연평균 21.74%로 성장하고 있습니다.
* 최종 사용자 산업별: 2025년 BFSI(은행, 금융 서비스 및 보험)가 27.05%의 매출 점유율을 기록했으며, 헬스케어는 2031년까지 연평균 24.12%로 가속화될 것으로 예상됩니다.
* 지역별: 2025년 북미가 36.27%의 시장 점유율로 선두를 달렸으며, 아시아 태평양은 예측 기간 동안 연평균 19.10%로 성장할 것으로 예상됩니다.

글로벌 하이퍼오토메이션 시장 동향 및 통찰력

주요 시장 동인

* 산업 자동화 이니셔티브 증가 (CAGR 영향 +3.2%, 글로벌, 중기): 2024년 이후 관찰된 공급망 충격과 인력 부족을 해결하기 위해 제조업체들은 생산 라인 전반에 걸쳐 하이퍼오토메이션 도구 세트를 도입하고 있습니다. 코카콜라 싱가포르 공장은 예측 스케줄링과 컴퓨터 비전 품질 관리를 통합하여 처리량을 28%, 노동 생산성을 70% 향상시켰습니다. 섬유 생산 기업인 Delta Galil은 RFID 통찰력을 활용하여 라인별 효율성을 벤치마킹하고 팀 간 경쟁을 유도하여 가동 중단 시간을 줄이고 생산량을 늘렸습니다. 하이퍼오토메이션은 로봇 공학을 넘어 자산 데이터를 기록하고 기계 학습 모델에 공급하여 생산을 방해하기 전에 이상 징후를 감지함으로써 예측 유지보수로의 전환을 가능하게 합니다.
* 비용 최적화를 위한 디지털 우선 기업 전략 (CAGR 영향 +2.8%, 북미 및 EU, 단기): 구조적 비용 절감에 대한 이사회 요구는 이제 단편적인 절감보다는 핵심 워크플로우의 재설계를 요구합니다. 수동 송장 처리, 청구 심사, 고객 온보딩을 대체한 기업들은 오류율 감소와 사이클 시간 단축으로 12개월 이내에 세 자릿수 ROI를 보고합니다. Ring Container는 AI 기반 자동화를 통해 연간 102,000달러의 운송 서류 처리 비용을 절감하고 고객 문의 해결 시간을 96% 단축했습니다.
* RPA-AI 융합 플랫폼의 빠른 채택 (CAGR 영향 +4.1%, 선진 시장, 단기): 생성형 AI 모델이 비정형 문서를 해석하고, 콘텐츠를 요약하며, 맥락을 추론할 수 있게 되면서 하이퍼오토메이션 시장은 급격히 변화했습니다. Automation Anywhere는 2024년 신규 예약의 70% 이상이 AI 기반 봇과 관련되어 이메일 초안 작성, 계약 분류, 인간 개입 없는 후속 조치 트리거가 가능하다고 밝혔습니다. Microsoft의 Azure OpenAI Service 통합은 직원들이 자연어 프롬프트를 통해 자동화를 구축할 수 있게 하여 진입 장벽을 낮추고 사용자 참여를 확대합니다.
* 기술 격차로 인한 로우코드 시민 개발자 도구 수요 (CAGR 영향 +2.3%, 글로벌, 중소기업, 중기): 통합 전문가의 심각한 부족은 프로젝트 백로그를 증가시켜 기업들이 비즈니스 전문가를 “시민 개발자”로 육성하도록 유도합니다. SAP Build 사용자는 드래그 앤 드롭 구성 요소를 통해 ERP 확장을 확장할 때 40%의 비용 절감을 기록했으며, 이는 도메인 전문가가 코드를 작성하지 않고도 안전하게 자동화할 수 있음을 증명합니다.
* 프로세스 마이닝 기반의 자체 최적화 워크플로우 (CAGR 영향 +3.7%, 북미 및 EU, 중기): 마이닝 도구는 이벤트 로그를 면밀히 조사하여 파편화, 지연, 규정 준수 편차를 파악하고, 이를 정량화된 절감 잠재력을 가진 자동화 후보 파이프라인으로 전환합니다. 기계 학습 및 딥 러닝 구성 요소는 볼륨 급증, 예외 시나리오, 실패 가능성을 예측하여 동적 자원 할당에 정보를 제공함으로써 이러한 발견을 증폭시킵니다.
* 연결된 공장의 엣지 기반 하이퍼오토메이션 (CAGR 영향 +2.1%, 아시아 태평양, 독일, 미국, 장기): (세부 내용은 원문에서 추가 설명이 필요하지만, 요약에서는 간략히 언급)

주요 시장 제약 요인

* 높은 초기 투자 비용 (CAGR 영향 -2.1%, 글로벌, 중소기업, 단기): 포괄적인 하이퍼오토메이션 프로그램은 소프트웨어, 인프라 업그레이드, 변경 관리 지출에 상당한 자본이 필요하며, 이는 일반적인 IT 새로 고침 주기보다 훨씬 클 수 있습니다. SAP는 AI 기반 효율성을 확보하기 위해 20억 유로(21억 8천만 달러)의 구조조정 비용을 책정했으며, 이는 포춘 500대 기업들이 직면한 규모를 보여줍니다.
* 통합 전문가 부족 (CAGR 영향 -1.8%, 글로벌, 성숙 시장, 중기): API, 이벤트 스트림, 레거시 프로토콜을 연결할 수 있는 다재다능한 엔지니어에 대한 수요가 공급을 훨씬 초과하여 프로젝트 일정을 연장합니다. 하이퍼오토메이션이 단일 프로세스에서 전사적 운영 모델로 확장됨에 따라 복잡성이 증가하고, 프로세스 설계 및 AI 모델 튜닝에 희소한 하이브리드 기술이 필요합니다.
* 클라우드 배포에 대한 데이터 주권 장벽 (CAGR 영향 -1.3%, EU 및 규제 산업, 중기): (세부 내용은 원문에서 추가 설명이 필요하지만, 요약에서는 간략히 언급)
* 알고리즘 투명성 규정 준수 지연 (CAGR 영향 -0.9%, EU AI-Act 지역, 장기): (세부 내용은 원문에서 추가 설명이 필요하지만, 요약에서는 간략히 언급)

세그먼트 분석

* 구성 요소별: 솔루션의 지배력과 플랫폼 통합
솔루션은 프로세스 발견, 오케스트레이션, 분석을 통합하는 통합 스위트로 기업들이 전환하면서 2025년 하이퍼오토메이션 시장 점유율의 60.58%를 유지했습니다. 그러나 서비스는 조직이 배포를 맞춤화하고 반복적인 최적화를 관리하기 위해 외부 전문가에게 점점 더 의존함에 따라 연평균 20.05%로 더 빠르게 성장하고 있습니다. 자문 파트너는 거버넌스 프레임워크, COE(Center of Excellence) 모델, ROI 대시보드를 설계하여 비즈니스 성과가 기능 목록보다 중요하도록 보장합니다.
* 기술 유형별: 프로세스 마이닝이 전통적인 RPA 리더십을 뒤흔들다
로봇 프로세스 자동화(RPA)는 2025년 38.92%의 매출을 기록했지만, 프로세스 및 작업 마이닝의 연평균 28.10% 성장은 데이터 기반 통찰력이 투자 순서를 안내하는 분석 우선 시대의 도래를 알립니다. 마이닝 도구는 이벤트 로그를 면밀히 조사하여 파편화, 지연, 규정 준수 편차를 파악하고, 이를 정량화된 절감 잠재력을 가진 자동화 후보 파이프라인으로 전환합니다. 기계 학습 및 딥 러닝 구성 요소는 볼륨 급증, 예외 시나리오, 실패 가능성을 예측하여 동적 자원 할당에 정보를 제공함으로써 이러한 발견을 증폭시킵니다.
* 배포 모드별: 클라우드 가속화가 온프레미스 지배력에 도전하다
온프레미스 배포는 데이터 주권 요구 사항과 기존 인프라 매몰 비용으로 인해 2025년 53.48%의 점유율을 차지했습니다. 그러나 클라우드의 연평균 22.78% 성장은 공급업체가 FedRAMP 및 ISO 27001과 같은 엄격한 규정 준수 프레임워크에 대해 플랫폼을 인증하면서 인식이 변화하고 있음을 보여줍니다. 소비 기반 가격 책정은 서버 자본 지출을 없애고 프로비저닝 속도를 높여 빠른 파일럿을 추구하는 사업부에 매력적입니다.
* 기업 규모별: 중소기업 성장이 대기업 지배력에 도전하다
대기업은 예산 규모와 레거시 현대화 로드맵에 힘입어 2025년 하이퍼오토메이션 시장 규모의 67.95%를 차지했습니다. 반대로 중소기업은 직관적인 디자인 스튜디오를 갖춘 구독 기반 서비스 덕분에 진입 복잡성을 크게 줄여 연평균 21.74%의 빠른 성장률을 기록하고 있습니다. 공급업체들은 단계별 마법사, 결과 계산기, 번들 지원 시간을 통해 이 부문을 공략하여 소규모 팀도 송장 캡처, 급여, 재고 조정을 자동화할 수 있도록 합니다.
* 최종 사용자 산업별: 헬스케어 가속화가 BFSI 리더십에 도전하다
BFSI는 2025년 27.05%의 매출을 유지하며 규정 준수, KYC(고객 알기), 대량 거래 무결성을 스트레이트 스루 프로세싱으로 보호했습니다. 헬스케어는 연평균 24.12%로 성장하며 환자 접수, 사전 승인, 청구 코딩에 하이퍼오토메이션을 적용하여 임상 의사의 번아웃을 완화하고 상환 주기를 단축합니다. 일리노이주의 한 건강 시스템은 AI 분류 및 스마트 양식을 통합한 후 사전 승인 처리 시간을 72시간에서 6분으로 단축하여 직원이 진료 조정에 집중할 수 있도록 했습니다.

지역 분석

* 북미: 2025년 하이퍼오토메이션 시장 점유율의 36.27%를 차지했으며, 이는 풍부한 기업 예산, 벤처 캐피탈 생태계, 숙련된 자동화 인재 풀에 힘입은 것입니다. 미국 헬스케어 제공업체인 Dexcom은 AI 기반 봇을 재무 및 공급망 팀에 활용하여 연간 200,000시간을 절약하고 사이클 시간을 80% 단축했습니다. 캐나다는 자동차 부품 및 식품 가공 분야의 제조 사례를 보완하며, 멕시코는 국경 지역 스마트 공장을 발전시켜 지역 간 공급망 오케스트레이션을 선보입니다.
* 아시아 태평양: 2031년까지 연평균 19.10%로 가장 빠른 성장 궤도를 보이며, 국가 지원 산업 4.0 자금, 대규모 전자 허브, 경쟁적인 임금 압력에 힘입어 활성화되고 있습니다. 중국의 지방 보조금은 섬유 및 물류 분야의 하이퍼오토메이션 채택을 지원하며, 일본은 자동차 도장 공장에 인지적 품질 관리를 도입합니다. 인도는 봇을 활용하여 BPO 정확도를 높이고 글로벌 고객의 평균 처리 시간을 단축합니다. 호주는 기업의 96%가 재무, HR, 고객 서비스를 아우르는 자동화 계획을 보고하여 거의 보편적인 의도를 나타냅니다.
* 유럽: AI Act에 따라 하이퍼오토메이션 애플리케이션을 위험 범주별로 분류하고 투명성, 편향 완화, 인간 개입 조항을 규정하여 혁신과 거버넌스의 균형을 맞춥니다. 독일은 개별 제조 공장에 프로세스 마이닝 대시보드를 내장하여 산업 변혁을 주도합니다. 영국은 하이퍼오토메이션을 브렉시트 이후 경쟁력 있는 무역 촉진을 위한 지렛대로 삼아 통관 자동화를 강조합니다. 프랑스는 병원 워크플로우 봇을 시범 운영하여 행정 부담을 줄이고, 이탈리아는 디지털화 이정표와 연계된 세금 공제를 통해 중소기업 채택을 장려합니다.

경쟁 환경

하이퍼오토메이션 시장은 플랫폼 공급업체, 클라우드 하이퍼스케일러, ERP 강자들이 엔드투엔드 지갑 점유율을 놓고 경쟁하는 중간 정도의 집중도를 보입니다. UiPath, Microsoft, Automation Anywhere는 비정형 데이터를 해석하고, 최적의 다음 조치를 승인하며, 사용자와 대화하는 대규모 언어 모델 에이전트를 내장하여 클릭 스트림 복제 이상의 가치를 제공합니다. SAP, IBM, Oracle은 ERP 발자취를 활용하여 프로세스 발견 및 오케스트레이션을 구독 계층에 번들로 제공하여 기존 고객을 확보합니다. ServiceNow의 Moveworks 28억 5천만 달러 인수는 대화형 AI를 IT 서비스 워크플로우에 통합하려는 하이퍼스케일 야망을 보여줍니다.

경쟁 역학은 수직적 깊이에 따라 점점 더 보상됩니다. 헬스케어 중심의 신규 진입자들은 HIPAA 준수 템플릿을 만들고, 은행 전문가는 AML 규칙 세트와 감사 추적을 내장합니다. 엣지 네이티브 스타트업은 컴퓨터 비전을 산업용 로봇과 융합하여 현지 처리가 필요한 기존 공장에 도달합니다. 가격 모델은 공급업체가 SLA 준수에 따라 마진을 책정하는 성과 기반 계약으로 전환되어 장기적인 제휴를 강화하고 전환 비용을 높입니다. 글로벌 시스템 통합업체가 하이퍼오토메이션 스튜디오를 출시하고 산업 거버넌스에 맞춰 가속기를 공동 개발하면서 파트너 생태계가 번성합니다.

M&A 유입은 계속 활발합니다. Circus SE는 FullyAI를 11억 유로에 인수하여 식음료 로봇에 에이전트 AI를 주입하기로 합의했으며, BP3는 지능형 문서 처리 서비스를 확장하기 위해 3,300만 달러를 확보했습니다. 투자 흐름은 플랫폼 통합이 심화될 것이라는 분석가들의 기대를 확인시켜주며, 승자는 원활한 다중 모드 AI, 개방형 API, 입증 가능한 생산성 향상으로 정의될 것입니다.

최근 산업 동향

* 2025년 5월: Circus SE는 FullyAI를 11억 유로(12억 달러)에 인수하여 식음료 로봇에 에이전트 AI를 내장하기로 합의했습니다.
* 2024년 12월: HuLoop Automation은 통합 지능형 자동화 소프트웨어를 발전시키기 위해 600만 달러 규모의 시리즈 A 투자를 유치했습니다.
* 2024년 11월: Automation Anywhere는 PwC India와 전략적 제휴를 맺고 여러 산업에 걸쳐 GenAI 기반 자동화를 공동 제공하기로 했습니다.
* 2024년 10월: Luminai는 헬스케어 및 금융 서비스 분야의 AI 기반 자동화를 확장하기 위해 2,157만 달러 규모의 시리즈 A 자금을 조달했습니다.
* 2024년 9월: Automation Anywhere는 4분기 연속 영업 이익을 기록했으며, 신규 예약의 70%가 AI 기반 솔루션과 관련되어 있습니다.
* 2024년 6월: SirionLabs는 Eigen Technologies를 인수하여 기업 가치를 10억 달러 이상으로 끌어올리고 NLP(자연어 처리) 역량을 강화했습니다.
* 2024년 1월: Automation Anywhere는 Odin AI와 파트너십을 맺고 엔터프라이즈 AI 에이전트 역량을 확장하고 통합 자동화 채택을 추진했습니다.

이 보고서는 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 활용하여 비즈니스 프로세스 자동화를 증대시키는 하이퍼오토메이션 시장에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. 연구 가정, 시장 정의, 연구 범위, 방법론, 그리고 주요 요약이 포함됩니다.

시장 환경 분석은 시장 개요, 주요 동인, 제약 요인, 산업 가치 사슬, 규제 환경, 기술 전망, 포터의 5가지 경쟁 요인 분석을 다룹니다. 주요 시장 동인으로는 산업 자동화 이니셔티브 증가, 비용 최적화를 위한 디지털 우선 기업 전략, RPA-AI 융합 플랫폼의 빠른 채택, 기술 격차 해소를 위한 로우코드 시민 개발자 도구 수요, 프로세스 마이닝 기반의 자체 최적화 워크플로우, 엣지 기반의 연결된 공장 내 하이퍼오토메이션 등이 있습니다. 반면, 높은 초기 투자 비용, 통합 전문가 부족, 클라우드 배포에 대한 데이터 주권 장벽, 알고리즘 투명성 규정 준수 지연 등은 시장 성장을 제약하는 요인으로 작용합니다.

시장 규모 및 성장 예측(가치)은 구성 요소, 기술 유형, 배포 모드, 최종 사용자 기업 규모, 최종 사용자 산업, 그리고 지역별로 세분화하여 제시됩니다. 2026년 하이퍼오토메이션 시장 규모는 186억 4천만 달러였으며, 2031년에는 19.36%의 연평균 성장률(CAGR)로 451억 7천만 달러에 이를 것으로 전망됩니다.

구성 요소별로는 솔루션과 서비스가 있으며, 특히 서비스 부문은 기업의 구현 및 관리 서비스 전문 지식 수요에 힘입어 20.05%의 CAGR로 가장 빠르게 성장합니다. 기술 유형은 로봇 프로세스 자동화(RPA), 머신러닝 및 딥러닝, 자연어 처리 및 챗봇, 프로세스 및 태스크 마이닝, 컴퓨터 비전 및 생체 인식을 포함하며, 이 중 프로세스 및 태스크 마이닝은 데이터 기반 프로세스 발견 수요를 반영하여 28.10%의 CAGR로 가장 높은 성장세를 보일 것으로 예상됩니다. 배포 모드는 온프레미스, 클라우드, 하이브리드로, 최종 사용자 기업 규모는 대기업과 중소기업으로 분류됩니다.

최종 사용자 산업은 BFSI, 소매 및 전자상거래, IT 및 통신, 제조 및 자동차, 헬스케어 및 생명 과학, 교육 및 기타 산업을 포함하며, 헬스케어 부문은 환자 워크플로우 및 규제 업무 자동화에 따라 24.12%의 CAGR로 가장 빠르게 성장할 것으로 예측됩니다. 지역별로는 북미, 남미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카로 구분되며, 아시아 태평양 지역은 Industry 4.0 프로그램과 제조 디지털화에 힘입어 2031년까지 19.10%의 CAGR로 가장 높은 성장 모멘텀을 보일 것으로 예상됩니다.

경쟁 환경 섹션에서는 시장 집중도, 주요 전략적 움직임, 시장 점유율 분석, 그리고 Alteryx, Automation Anywhere, SolveXia, Mitsubishi Electric Corporation, Catalytic Inc. 등 주요 기업들의 프로필을 상세히 다룹니다. 또한, 시장 기회 및 미래 전망에서는 화이트 스페이스 및 미충족 수요 평가를 통해 잠재적 성장 영역을 제시합니다.

1. 서론

• 1.1 연구 가정 및 시장 정의

• 1.2 연구 범위

2. 연구 방법론

3. 요약

4. 시장 환경

• 4.1 시장 개요

• 4.2 시장 동인
  • 4.2.1 산업 자동화 이니셔티브 증가

  • 4.2.2 비용 최적화를 위한 디지털 우선 기업 전략

  • 4.2.3 RPA-AI 융합 플랫폼의 빠른 채택

  • 4.2.4 기술 격차로 인한 로우코드 시민 개발자 도구 수요

  • 4.2.5 프로세스 마이닝 기반의 자체 최적화 워크플로우

  • 4.2.6 연결된 공장에서 엣지 지원 하이퍼자동화

• 4.3 시장 제약
  • 4.3.1 높은 초기 투자 요구 사항

  • 4.3.2 통합 인력 부족

  • 4.3.3 클라우드 배포에 대한 데이터 주권 장벽

  • 4.3.4 알고리즘 투명성 규정 준수 지연

• 4.4 산업 가치 사슬 분석

• 4.5 규제 환경

• 4.6 기술 전망

• 4.7 포터의 5가지 경쟁 요인 분석
  • 4.7.1 공급업체의 교섭력

  • 4.7.2 구매자의 교섭력

  • 4.7.3 신규 진입자의 위협

  • 4.7.4 대체재의 위협

  • 4.7.5 경쟁 강도

5. 시장 규모 및 성장 예측 (가치)

• 5.1 구성 요소별
  • 5.1.1 솔루션

  • 5.1.2 서비스

• 5.2 기술 유형별
  • 5.2.1 로봇 프로세스 자동화 (RPA)

  • 5.2.2 머신러닝 및 딥러닝

  • 5.2.3 자연어 처리 및 챗봇

  • 5.2.4 프로세스 및 작업 마이닝

  • 5.2.5 컴퓨터 비전 및 생체 인식

• 5.3 배포 모드별
  • 5.3.1 온프레미스

  • 5.3.2 클라우드

  • 5.3.3 하이브리드

• 5.4 최종 사용자 기업 규모별
  • 5.4.1 대기업

  • 5.4.2 중소기업 (SMEs)

• 5.5 최종 사용자 산업별
  • 5.5.1 BFSI

  • 5.5.2 소매 및 전자상거래

  • 5.5.3 IT 및 통신

  • 5.5.4 제조 및 자동차

  • 5.5.5 의료 및 생명 과학

  • 5.5.6 교육

  • 5.5.7 기타 최종 사용자 산업

• 5.6 지역별
  • 5.6.1 북미

  • 5.6.1.1 미국

  • 5.6.1.2 캐나다

  • 5.6.1.3 멕시코

  • 5.6.2 남미

  • 5.6.2.1 브라질

  • 5.6.2.2 아르헨티나

  • 5.6.2.3 남미 기타 지역

  • 5.6.3 유럽

  • 5.6.3.1 독일

  • 5.6.3.2 영국

  • 5.6.3.3 프랑스

  • 5.6.3.4 이탈리아

  • 5.6.3.5 스페인

  • 5.6.3.6 러시아

  • 5.6.3.7 유럽 기타 지역

  • 5.6.4 아시아 태평양

  • 5.6.4.1 중국

  • 5.6.4.2 일본

  • 5.6.4.3 인도

  • 5.6.4.4 대한민국

  • 5.6.4.5 ASEAN-5

  • 5.6.4.6 호주 및 뉴질랜드

  • 5.6.4.7 아시아 태평양 기타 지역

  • 5.6.5 중동 및 아프리카

  • 5.6.5.1 중동

  • 5.6.5.1.1 아랍에미리트

  • 5.6.5.1.2 사우디아라비아

  • 5.6.5.1.3 중동 기타 지역

  • 5.6.5.2 아프리카

  • 5.6.5.2.1 남아프리카 공화국

  • 5.6.5.2.2 나이지리아

  • 5.6.5.2.3 아프리카 기타 지역

6. 경쟁 환경

• 6.1 시장 집중도

• 6.2 전략적 움직임

• 6.3 시장 점유율 분석

• 6.4 기업 프로필 (글로벌 수준 개요, 시장 수준 개요, 핵심 부문, 재무 정보(사용 가능한 경우), 전략 정보, 주요 기업의 시장 순위/점유율, 제품 및 서비스, 최근 개발 포함)
  • 6.4.1 ABBYY Solutions Ltd.

  • 6.4.2 akaBot (FPT 소프트웨어)

  • 6.4.3 Alteryx Inc.

  • 6.4.4 Appian Corporation

  • 6.4.5 Automation Anywhere Inc.

  • 6.4.6 Blue Prism Ltd.

  • 6.4.7 Catalytic Inc.

  • 6.4.8 Celonis SE

  • 6.4.9 IBM Corporation

  • 6.4.10 Microsoft Corporation

  • 6.4.11 미쓰비시 전기 Corporation

  • 6.4.12 NICE Ltd.

  • 6.4.13 OneGlobe LLC

  • 6.4.14 Pegasystems Inc.

  • 6.4.15 Rocketbot SpA

  • 6.4.16 Salesforce Inc.

  • 6.4.17 Simple Fractal LLC

  • 6.4.18 SolveXia Pty Ltd.

  • 6.4.19 UiPath Inc.

  • 6.4.20 WorkFusion Inc.

7. 시장 기회 및 미래 전망