日本の産業構造を変えるハイパーオートメーションとは？AIと自律型エージェントがもたらす次世代DXの全貌

人手不足、老朽化した基幹システム、そして急速に進む市場環境の変化に、多くの日本企業が強い危機感を抱いています。RPAやDXに取り組んできたものの、「部分最適」にとどまり、期待した成果を出せていないと感じている方も多いのではないでしょうか。

いま注目されているのが、AIやRPA、プロセスマイニングなどを統合的に活用する「ハイパーオートメーション」です。これは単なる業務効率化ではなく、企業や社会の意思決定プロセスそのものを変革するアプローチとして位置づけられています。

本記事では、ハイパーオートメーションの本質的な定義から、日本社会が直面する構造的課題、Agentic AIを中心とした最新技術動向、具体的な国内先進事例、さらにはガバナンスや人材戦略までを体系的に整理します。技術トレンドを正しく理解し、自社や自身の戦略にどう生かすべきかを考えるための、実践的な視点を得られる内容です。

ハイパーオートメーションの定義と従来の自動化との違い

ハイパーオートメーションとは、従来の自動化を量的・質的に拡張した概念であり、単なる業務効率化の手段ではありません。**ガートナーによれば、ハイパーオートメーションは「可能な限り多くのビジネスプロセスやITプロセスを迅速に特定・検証・自動化するための、規律あるビジネス主導のアプローチ」**と定義されています。この定義が示す通り、重要なのは特定のツール導入ではなく、組織全体を俯瞰した統合的な実装思想にあります。

従来の自動化は、主にRPAに代表されるようなルールベースの仕組みが中心でした。人が事前に定義した手順を忠実に再現し、定型的で例外の少ない業務を高速に処理する点では大きな成果を上げてきました。一方で、判断や例外対応、非構造化データの処理といった領域では人間の介在が不可欠であり、自動化の適用範囲には明確な限界がありました。

観点	従来の自動化	ハイパーオートメーション
中核技術	RPA中心	AI、RPA、BPM、iPaaS、生成AIの統合
対応業務	定型・反復作業	非定型・判断を伴う業務まで拡張
意思決定	人が主導	AIが補完・一部自律

ハイパーオートメーションの本質的な違いは、**複数の技術をオーケストレーションし、業務プロセス全体を自己進化させる点**にあります。AIや機械学習がプロセスマイニングによって実際の業務フローを分析し、どこを自動化すべきかを示唆します。その結果をもとにRPAやiPaaSが実行層として機能し、生成AIや自律型AIが判断や例外処理を担う構造です。

デロイトの分析でも、2026年に向けて企業は「ツールの自動化」から「仕事そのものの再設計」へ移行すると指摘されています。これは、作業単位ではなく成果単位で自動化を考えるという発想の転換を意味します。例えば請求書処理を自動化する場合、入力作業だけでなく、内容確認、例外判断、関連部門への通知までを一気通貫で設計する点が従来と大きく異なります。

このように、ハイパーオートメーションは従来型自動化の延長線ではなく、**人とAIが役割分担しながら業務を遂行する新しい運用モデル**です。単発の効率化ではなく、継続的に最適化される仕組みであることが、両者を分ける決定的な違いと言えるでしょう。

RPAからAgentic AIへ進化する自動化技術の階層

自動化技術は一直線に高度化してきたわけではなく、役割と知能の深さに応じた明確な階層構造を持って進化してきました。RPAからAgentic AIへの流れは、人間の「手・目・脳」を段階的に代替・拡張してきた歴史として捉えると理解しやすいです。

まずRPAは、画面操作をルールベースで再現する技術として2010年代後半に急速に普及しました。ガートナーによれば、RPAは定型業務における生産性向上に大きく貢献しましたが、条件分岐が増えると保守性が低下し、例外処理に弱いという構造的制約を抱えていました。

この限界を補完する形で登場したのがインテリジェント・オートメーションです。AI-OCRや自然言語処理を組み合わせることで、帳票やメールなどの非構造化データを扱えるようになり、自動化は「操作」から「解釈」を含む領域へ拡張されました。

階層	主な役割	技術的特徴
RPA	手の自動化	ルールベース、画面操作中心
IA	目と口の自動化	AI-OCR、チャットボット統合
Agentic AI	脳の自動化	自律的計画、学習、実行

そして2026年に向けて中核となるのがAgentic AIです。UiPathやデロイトが示す定義によれば、Agentic AIはゴールを与えられると、必要な情報収集、ツール操作、推論、修正を自律的に繰り返します。人間が逐一フローを設計しなくても、自ら仕事の進め方を考える点が決定的に異なります。

例えば、従来であればRPAと人手を組み合わせて数日かかっていた月次レポート作成業務も、Agentic AIではERPからデータを抽出し、分析し、資料化するまでを一気通貫で実行できます。ガートナーは、この自律性こそが自動化の適用範囲を管理業務や企画業務へ押し広げる要因になると指摘しています。

重要なのは、これらの階層が置き換え関係ではない点です。RPAは今なお高速かつ安定した実行エンジンとして価値を持ち、その上位にIAやAgentic AIが重なることで、人間と機械の役割分担が再定義されていきます。この階層理解こそが、過剰投資や期待外れを避けるための実践的な指針になります。

日本社会が抱える構造的課題と自動化が不可避な理由

日本社会において自動化が不可避となっている背景には、景気循環や一時的な人手不足では説明できない、**構造的かつ不可逆的な制約**が存在します。最大の要因は少子高齢化による労働供給の縮小です。総務省統計局によれば、生産年齢人口は1995年をピークに減少を続けており、2026年時点では1990年代比で約1,500万人規模が失われています。この減少は今後も反転しないことが確実視されており、労働集約型モデルそのものが限界に達しています。

問題は単に人数が減ることではありません。日本企業では、長年の現場最適化の積み重ねにより、特定の人材や暗黙知に依存した業務が温存されてきました。経済産業省が指摘する「2025年の崖」は、その象徴です。ブラックボックス化した基幹システムと、それを理解できる人材の高齢化が同時進行し、**人もシステムも持続不能になる二重の制約**が顕在化しています。この状況下で人手による引き継ぎや属人化解消を進めることは、現実的な選択肢ではありません。

構造的要因	現象	企業・社会への影響
少子高齢化	生産年齢人口の持続的減少	人手前提の業務モデルが破綻
レガシーIT	ブラックボックス化と保守人材枯渇	DX停滞、年間最大12兆円規模の損失リスク
労働規制強化	物流・運輸の稼働制限	サプライチェーン全体の不安定化

特に深刻なのが、物流や行政、インフラ運用といった「止められない領域」です。2024年から本格化したトラックドライバーの時間外労働規制は、労働環境改善として正当である一方、人手で需給ギャップを埋める余地を完全に奪いました。ガートナーや国内研究機関の分析でも、こうした領域では**自動化なしにサービス水準を維持することは不可能**とされています。

さらに重要なのは、これらの課題が相互に連鎖している点です。人手不足がIT刷新を遅らせ、ITの老朽化が生産性向上を阻み、結果として限られた人材に過剰な負荷が集中します。この悪循環を断ち切る唯一の手段が、プロセスそのものを前提から組み替える自動化です。ガートナーが提唱するハイパーオートメーションが国家的文脈で語られる理由は、**効率化ではなく存続条件の再設計**にあると言えるでしょう。

日本社会における自動化は、余力がある企業の先進的取り組みではありません。人口動態、制度、技術負債という三重の制約の下で、選択肢を失った結果としての必然です。この現実を直視できるかどうかが、2026年以降の競争力を分ける決定的な分岐点になります。

「2025年の崖」とレガシーシステム問題の現実

「2025年の崖」は、DXの遅れを抽象的に示すスローガンではなく、日本企業の収益構造そのものを揺るがす現実的なリスクとして顕在化しています。経済産業省のDXレポートによれば、老朽化・複雑化した基幹システムを放置した場合、2025年以降に年間最大12兆円規模の経済損失が生じる可能性があると試算されています。これはIT部門の問題にとどまらず、経営課題そのものです。

多くの企業が抱えるレガシーシステムは、度重なる改修によって内部構造が把握できないブラックボックス状態に陥っています。その結果、新規サービスの立ち上げやデータ活用、生成AIの接続といった取り組みが著しく制限されます。さらに深刻なのは、**これらのシステムを理解し保守できる人材が急速に減少している点**です。COBOLをはじめとする旧来技術の技術者は高齢化が進み、引き継ぎが進まないまま現場を去りつつあります。

この構造的問題は、単純なシステム刷新では解決しません。大規模リプレースは多額の投資と長期間を要し、途中で頓挫するリスクも高いからです。ガートナーやデロイトの分析でも、全面刷新よりも段階的モダナイゼーションを選択する企業の成功確率が高いと指摘されています。ここで現実解として注目されているのが、レガシーを前提に価値を引き出すアプローチです。

観点	従来の対応	現実的アプローチ
システム戦略	全面刷新	段階的モダナイゼーション
リスク	高（長期・高コスト）	中（既存資産を活用）
ビジネス影響	一時的停滞	継続的な改善

iPaaSやAPI連携、自動化技術を活用することで、既存システムを即座に廃棄せずとも、データを外部に接続し価値を再生できます。経済産業省も、レガシーからの脱却は「捨てる」ことではなく「つなぐ」ことが重要だと示しています。**2025年の崖の本質は、技術の古さではなく、変化に適応できない構造そのもの**にあります。

この崖を越えられるかどうかは、IT投資の額ではなく、レガシーとどう向き合うかという経営判断にかかっています。先送りはもはや許されず、2026年を見据えた今、行動した企業とそうでない企業の差は、取り返しのつかないレベルまで広がりつつあります。

物流の2024年問題に見る物理×デジタル自動化の重要性

物流の2024年問題は、単なる労働時間規制への対応ではなく、日本の物流が人手依存型モデルの限界に達したことを示しています。トラックドライバーの時間外労働規制強化により、国土交通省や有識者会議では将来的に輸送能力が1～2割不足する可能性が指摘されてきました。この構造的制約の下で、部分的な効率化ではなく、物理とデジタルを一体で捉えた自動化が不可欠になっています。

重要なのは、倉庫・輸送・事務という分断された工程を横断し、フィジカル自動化とデジタル自動化を同時に設計する視点です。例えば倉庫内で自律走行ロボットや自動仕分け機を導入しても、入出庫指示や伝票処理が人手のままでは、全体最適は実現しません。逆に、AI-OCRやRPAで事務処理を高度化しても、現場の搬送能力が律速となれば効果は限定的です。

領域	従来型	統合型自動化
倉庫作業	人手ピッキング中心	AMRとWMS連動
事務処理	手入力・目視確認	AI-OCR＋RPA
配車計画	経験依存	AI最適化

SGホールディングスの取り組みは、この統合アプローチの実践例として評価されています。同社はAI-OCRとRPAで年間数億枚規模の伝票処理を自動化すると同時に、倉庫内の自動搬送ロボットや仕分け設備を連携させました。経済産業省が選定するDX銘柄でも評価された点は、個別技術の導入ではなく、データを軸に全体をオーケストレーションしている点にあります。

さらに注目すべきは、配車や在庫配置におけるAI活用です。ガートナーの物流・サプライチェーン分析でも、AIによる計画最適化はドライバー1人当たりの生産性を高め、労働時間規制下でも輸送品質を維持する鍵とされています。これはデジタル上の判断が、現場の走行距離や積載効率という物理的成果に直結する典型例です。

2024年問題が示した教訓は明確です。物理かデジタルかの二者択一ではなく、その融合こそが持続可能な物流の前提条件だという点です。労働力不足が常態化する中、両者を同時に高度化できる企業だけが、サプライチェーン全体の信頼性を確保し続けられます。

Agentic AIとプロセスマイニングがもたらす業務変革

Agentic AIとプロセスマイニングの組み合わせは、ハイパーオートメーションを「部分最適の自動化」から「業務変革のエンジン」へと押し上げます。従来は、どの業務を自動化すべきかを人の経験や勘に頼って判断していましたが、この二つの技術が融合することで、その前提が根本から覆りつつあります。

プロセスマイニングは、ERPやCRMに残されたイベントログを基に、実際の業務フローを秒単位で再現します。ガートナーが「業務のMRI」と表現するように、現場では気づきにくい手戻りや例外処理、特定担当者への負荷集中がデータとして可視化されます。**重要なのは、理想プロセスではなく“現実のプロセス”が明らかになる点**であり、ここに自動化の真の出発点があります。

一方、Agentic AIは、その可視化結果を基に自律的に動きます。単に指示された作業をこなすのではなく、ボトルネック解消や処理時間短縮といった目標を与えられると、必要なサブタスクを分解し、RPAやiPaaS、生成AIツールを横断的に活用します。UiPathやBlue Prismが示すAgentic Automationの方向性は、こうした自律的改善ループを前提としています。

観点	従来の自動化	Agentic AI×プロセスマイニング
業務把握	ヒアリング中心	ログに基づく客観分析
改善方法	人が設計	AIが自律的に提案・実行
例外対応	人手に依存	学習しながら最適化

ITRの調査では、日本のプロセスマイニング市場は2025年度に40億円規模へ成長すると予測されています。背景には、日本企業特有の暗黙知依存があります。プロセスマイニングが暗黙知を形式知へ変換し、Agentic AIがそれを即座に行動へ移すことで、改善サイクルは月単位から日単位、場合によってはリアルタイムへと短縮されます。

例えば受発注業務では、プロセスマイニングにより特定顧客だけ処理が遅れる原因が判明し、Agentic AIが自動で承認フローやデータ連携を再構成します。**人は結果を監督し、戦略判断に集中できるようになります。**デロイトが指摘するように、これは単なる効率化ではなく、人とAIの役割分担を再定義する変革です。

2026年に向けて、この二技術の連携は「業務を理解し、自ら変える組織」を実現する中核となります。自動化の主語が人からプロセスとAIへ移ることで、日本企業は継続的改善をスケールさせる新たな段階に入ろうとしています。

市場規模データから読み解くハイパーオートメーションの成長性

市場規模データを俯瞰すると、ハイパーオートメーションは一過性のブームではなく、**中長期的に持続する成長産業であることが明確に読み取れます**。ガートナーやIDC Japan、ミック経済研究所など複数の調査機関が共通して示しているのは、RPA単体の拡大ではなく、AI、プロセスマイニング、iPaaSを含む複合市場としての成長です。

世界市場では、ハイパーオートメーション関連ソフトウェア全体が2023年時点で約7,200億ドル規模に達し、RPA市場単体でも2024年の283億ドルから2034年には2,110億ドルへと年平均25％成長が見込まれています。**この高成長率は、クラウドやERPと並ぶ基盤ITへの格上げが進んでいる証左**といえます。

地域・領域	市場規模・成長予測	成長ドライバー
グローバルRPA市場	2024年283億ドル → 2034年2,110億ドル	生成AI連携、非定型業務の自動化
日本RPA市場	2023年約600億円 → 2026年約740億円	官公庁・大企業での安定導入
国内プロセスマイニング	2025年度40億円規模	業務可視化とROI重視の投資判断

日本市場の特徴は、規模そのものよりも**成長の質が変化している点**にあります。矢野経済研究所やITRのデータを統合すると、定型業務中心のRPAは緩やかな成長に移行する一方、生成AIやAI-OCRを組み合わせた高度自動化領域が市場全体を押し上げています。特に2025年以降は、フロントオフィス業務での生成AI活用が成長エンジンになると、ミック経済研究所は分析しています。

この構造変化は、投資判断のロジックにも影響を与えています。従来は人件費削減効果が主なKPIでしたが、現在は**リードタイム短縮、顧客満足度向上、意思決定スピードの改善**といった経営指標への寄与が評価対象になっています。市場規模の拡大は、単なるIT投資の増加ではなく、企業価値向上に直結する領域として認識され始めた結果です。

さらにガートナーは、2026年までに企業の30％がネットワーク運用の半分以上を自動化すると予測しています。この数値は、バックオフィス中心だった自動化投資が、ITインフラや事業基盤そのものへ拡張していることを意味します。市場規模データを読み解くと、ハイパーオートメーションはコスト削減ツールではなく、**企業の持続的成長を支えるインフラ市場へ進化している**ことが浮かび上がります。

ソフトバンクとSGホールディングスに学ぶ国内先進事例

国内におけるハイパーオートメーションの先進事例として、ソフトバンクとSGホールディングスの取り組みは、業界特性の違いを超えて多くの示唆を与えてくれます。両社に共通するのは、単なる業務効率化にとどまらず、自動化を経営レベルの変革テーマとして位置づけている点です。

ソフトバンクは、生成AIと自律型AIを全社横断で活用する代表的企業です。特にコールセンター業務では、従来のルールベース型チャットボットからLLMを活用した自律思考型システムへ移行しました。ソフトバンクの公開情報によれば、AIが顧客の意図を自然言語で理解し、社内ナレッジを横断的に検索・要約することで、有人対応へのエスカレーション率が大幅に低下し、応答品質と処理速度の両立を実現しています。

注目すべきは、技術導入と同時に企業文化の設計に踏み込んだ点です。全社員が利用可能なセキュアな生成AI環境を整備し、アイデアソンなどを通じて活用事例を可視化した結果、社内利用率は短期間で約3倍に拡大しました。ガートナーが指摘する「ハイパーオートメーションはビジネス主導であるべき」という定義を、実装面で体現した事例と言えます。

一方、SGホールディングスは、物流というフィジカル領域におけるハイパーオートメーションの完成度で高い評価を受けています。2024年問題によるドライバー不足という制約条件の中、同社はAI-OCRとRPAを組み合わせ、年間数億枚規模の配送伝票入力を自動化しました。手書き文字認識精度の向上により、確認工数を大幅に削減した点は、現場負荷の軽減に直結しています。

企業	主な自動化領域	特徴的な成果
ソフトバンク	顧客対応・社内業務	生成AI活用による生産性向上と文化変革
SGホールディングス	物流・バックオフィス	物理とデジタルの統合による持続可能な物流

さらに同社は、自動搬送ロボットや自動仕分け機といった物理自動化と、データ共有型物流プラットフォームを統合しました。DX銘柄選定時に評価されたのは、ROIを定量的に測定するガバナンス体制と、効率化の成果を新規事業や越境EC対応へと接続している点です。

この2社の事例が示す教訓は明確です。ハイパーオートメーションは部分最適では成果が限定され、経営戦略、現場実装、ガバナンスを一体で設計して初めて競争優位に転化します。通信と物流という異なる産業においても、自律型AIとプロセス統合を軸にした全体最適の視点こそが、2026年以降の日本企業に求められる実装モデルであることを、両社は実証しています。

行政DXにおける自動化とガバメントAIの展望

行政DXにおける自動化は、単なる業務効率化の延長ではなく、行政そのものの意思決定様式を変える段階に入りつつあります。デジタル庁が掲げるガバメントAI構想は、申請処理や照会対応といった定型業務の自動化にとどまらず、政策立案や制度運用を支える知的基盤としてAIを位置づけている点に特徴があります。

実際、デジタル庁の活動報告によれば、2025年時点で約950名の職員が生成AIを業務利用しており、法令文書の要約、国会答弁案の下書き、システム仕様書のレビューなど、従来は高度な専門性と時間を要した作業に活用されています。これにより、職員一人当たりの資料作成時間が大幅に短縮され、政策検討に充てられる時間が増えたと報告されています。

こうした取り組みを下支えしているのが、ガバメントクラウドを前提とした基幹システムの標準化です。地方自治体ごとに異なっていた業務プロセスやデータ形式が統一されることで、AIやRPAを横断的に適用できる環境が整いつつあります。総務省やデジタル庁の関係者も、標準化なくして高度な自動化は成立しないと繰り返し指摘しています。

観点	従来の行政運営	ガバメントAI活用後
業務処理	人手中心、属人的	AIとRPAによる自動処理
判断支援	過去資料の手作業参照	AIによる横断分析と要約
住民対応	窓口・時間制約あり	24時間対応のデジタル窓口

注目すべきは、自治体との共創実証で進む高度判断領域へのAI適用です。予算執行データの異常検知や、複雑な法令と業務マニュアルの整合性チェックなど、人間の確認作業を前提としてきた分野でAI活用が検証されています。ガートナーが指摘するように、今後の行政AIは「答えを出す存在」ではなく、「判断の質を高める補助線」として設計されることが重要です。

2026年に向け、行政DXの自動化は、職員削減の手段ではなく、限られた人材で公共価値を最大化するための基盤として進化しています。ガバメントAIは、日本の行政が直面する人手不足と制度複雑化という二重の課題に対する、現実的かつ戦略的な解となりつつあるのです。

AIガバナンス・法的リスク・倫理課題への向き合い方

ハイパーオートメーションが経営の中枢に入り込むにつれ、AIガバナンス・法的リスク・倫理課題は技術論ではなく経営責任の問題として顕在化します。特に2026年時点では、生成AIやAgentic AIが自律的に判断・実行する場面が増え、従来のIT統制では不十分になりつつあります。

最も典型的なリスクが「野良AI」の拡散です。ガートナーによれば、業務部門主導で導入された生成AIの約4割が、IT部門の把握外で利用されていると指摘されています。これはRPA黎明期の野良ロボット問題の再来ですが、AIの場合は外部API連携や学習データ流入を伴うため、情報漏洩や誤判断の影響範囲が桁違いに大きくなります。

日本企業では、経済産業省が提示するデジタルガバナンス・コード2.0に沿い、CoE（Center of Excellence）を中核とした全社横断のAI統制が進み始めています。具体的には、AIの権限範囲定義、行動ログの保存、モデル更新時の承認プロセスなどを制度化し、人間が最終責任を負うHuman-in-the-loopを残す設計が重視されています。

論点	主なリスク	実務的対応
自律判断	誤発注・不適切意思決定	重要処理は人の承認を必須化
データ利用	個人情報・機密漏洩	入力制限とログ監査
学習・生成物	著作権侵害	商用利用可モデルの採用

法的側面では、生成AIと著作権の関係が引き続き最大の論点です。日本の著作権法第30条の4は学習段階を広く許容していますが、生成物の利用については依然として慎重な判断が求められます。文化庁や有識者会議の議論でも、マーケティング素材や製品デザインへの転用時には、人による類似性チェックを行う運用が推奨されています。

倫理面では、効率性の裏で進む人間能力の空洞化が見逃せません。ガートナーは、AI依存によるクリティカルシンキング低下を警告し、2026年には採用や評価でAI非使用の試験を導入する企業が増えると予測しています。これは逆説的に、AIと共存するために人間側の判断力を意図的に守る必要性を示しています。

ハイパーオートメーション時代の成熟度は、どれだけ高度なAIを使っているかではなく、どれだけ自覚的に責任を引き受けているかで測られます。 技術の進化に歩調を合わせ、ガバナンスと倫理を経営の設計図に組み込めるかが、持続的競争力を左右します。

自動化時代に求められる人材戦略とリスキリング

ハイパーオートメーションが本格化する2026年において、人材戦略の成否は企業競争力を左右する決定的要因になっています。自動化は単なる省人化ではなく、人間の役割を再定義する構造転換であり、従来型のスキル設計では対応できません。ガートナーによれば、今後の企業価値は「どれだけ高度な自動化を導入したか」ではなく、「それを使いこなせる人材をどれだけ内部に持つか」によって決まると指摘されています。

特に日本企業にとって重要なのが、既存人材を前提としたリスキリング戦略です。少子高齢化とIT人材不足が同時進行する中、外部採用だけでオートメーション人材を確保するのは現実的ではありません。経済産業省のDX関連報告でも、レガシー業務に従事してきた人材を、新たなデジタル役割へ段階的に移行させる必要性が強調されています。

実際に、先進企業では「全員をエンジニアにする」発想は取られていません。代わりに、業務理解を強みとする現場人材を、自動化を設計・監督する役割へと転換しています。UiPathやBlue Prismが提唱するオートメーション・アーキテクト像はその典型で、AIやRPAを自ら開発するのではなく、業務プロセス全体を俯瞰し、どこを人が担い、どこをAIに委ねるかを判断する能力が重視されています。

従来の人材像	自動化時代の人材像
定型業務の正確な遂行者	業務を分解し自動化余地を見極める設計者
特定システムの操作スキル	AI・RPAを前提としたプロセス理解力
経験と勘に基づく判断	データとAI出力を検証する批判的思考

リスキリングの中核となるのは、AIを使うスキルそのものよりも、AIの判断を評価・修正できる能力です。デロイトは、Agentic AIが普及するほど、人間には「ゴール設定」「例外判断」「倫理的チェック」というメタレベルの役割が求められると分析しています。これは高度なプログラミング能力ではなく、業務知識と論理的思考を組み合わせたスキルです。

また、ガートナーが2026年に向けて警鐘を鳴らしているのが、AI依存によるスキル劣化です。このリスクに対応するため、先進企業では意図的に「Human-in-the-loop」を組み込み、最終判断やレビュー工程を人が担う設計を行っています。これは効率を下げるためではなく、組織としての判断力を維持・強化するための投資と位置づけられています。

人材戦略の観点で見れば、ハイパーオートメーションは脅威ではなく、むしろ日本企業の強みである現場力を再活性化させる契機になります。業務を最も理解している人材が、AIを使いこなし、改善を主導する存在へと進化できるかどうかが、2026年以降の持続的成長を左右します。

参考文献

• Gartner：Definition of Hyperautomation – Gartner Information Technology Glossary
• UiPath：What is Agentic AI?
• 経済産業省：デジタルガバナンス・コード2.0のポイント
• ITR / EnterpriseZine：2025年度の市場規模は40億円と予測 ――プロセス・マイニング市場規模推移および予測
• デジタル庁：デジタル社会の実現に向けた重点計画
• ソフトバンク：生成AIでコールセンター業務の自動化を加速