"成長軌道を加速させる賢い戦略"
ソフトウェア開発ライフサイクル市場規模のグローバル生成AIは、2022年に2億6,590万米ドルと評価されました。市場は2023年の3億4130万米ドルから2030年までに2,833.9百万米ドルに成長すると予測されており、予測期間中は35.3%のCAGRを示しています。北米は、2022年に41.37%のシェアで、ソフトウェア開発ライフサイクル市場で世界的な生成AIを支配しました。
ソフトウェア開発ライフサイクルの生成AIは、ソフトウェア開発プロセスでタスクの自動化を指し、開発者の生産性を向上させることも目的としています。このプロセスは、コードを自動的に生成、編集、変換、および最適化します。 AnthropicのClaude、MicrosoftのBing Chat、OpenaiのChatGPT、Google's Bardを含む生成AIは、大量の構造化された構造化されていない構造化されていないデータに基づいて新しいコンテンツを生成します。また、ユーザーに人間のような応答を提供することもできます。
生成AIのソフトウェア開発ライフサイクル(SDLC)への統合の拡大により、開発者がコード生成エラーを減らすための変革的な機会が提供されます。新しいソフトウェアソリューションの提供を加速することを目的としています。研究者の研究によると、生成的AIを搭載したツールは、高度なアルゴリズムを提供してコードを自動的に生成し、新しいコードの書き込み(47%高速)、既存のコードの文書化(50%高速)、既存のコードの改良(63%高速)など、多くの一般的な開発者タスクで時間とコストを節約できます。
パンデミックの育成市場の成長の中で、ヘルスケア業界における生成AIの迅速な統合
前例のないCOVID-19パンデミックは、さまざまな産業部門でAIアプリケーションの採用を促進しました。研究者の調査によると、パンデミックの中で人工知能(AI)の採用が45%増加しました。生成人工知能(GENAI)は、ヘルスケア、小売、製造など、さまざまな産業部門に世界的および地域的に大きな影響を与えました。
同様に、パンデミック中の在宅勤務モデルの数の増加により、ソフトウェア開発ライフサイクルプロセスにおける生成AIの実装が組織の生産性を高めました。グローバルなパンデミックの中で、医療および製薬会社は、薬物とタンパク質の特性を予測し、UX設計プロセスを使用して望ましい医療特性を備えた新しい分子を設計および作成するための生成的AI技術を採用していました。この要因は、ヘルスケア業界の生成AIの需要を高めました。
大規模な言語モデル(LLM)と生成AIと市場の成長を促進する統合
ソフトウェア開発ライフサイクルにおけるエッジコンピューティングと生成AIとの統合の増加により、セキュリティと信頼性が向上してリアルタイム処理とデータ分析が高まります。生成AIには、ソフトウェア開発者の生産性を大幅に向上させる可能性があります。大規模な言語モデル(LLM)と生成AI機能を統合すると、ソフトウェア開発プロセスに大きな展開がもたらされます。大規模な言語モデル(LLM)には、ソフトウェアエンジニアリング分野の自動タスクを強化する可能性があるため、構造と非構造化データを分析することもできます。
たとえば、2023年8月に、生成AIスタートアップであるStability AIは、ユーザーがプログラミング言語コードを生成するのに大幅に役立つ「Stablecode」という名前の新しいオープンな大手言語モデル(LLM)を立ち上げました。このLLMモデルは、Java、Markdown、Python、Go、JavaScript、C、C ++およびその他のプログラミング言語を使用してコードを開発できます。
この要因は、予測期間中にソフトウェア開発ライフサイクルの成長において生成AIを促進することが期待されています。
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市場の成長を促進するために、さまざまな産業部門のソフトウェア開発における自動化の需要の高まり
繰り返しコーディングタスクを自動化すると、ソフトウェア開発の効率を大幅に改善できます。自動化は、コーディングにおける人為的エラーのリスクを減らします。生成AIツールは、ベストプラクティスとコーディング基準を順守するコードを生成し、エラーと脆弱性の可能性を減らします。エラーが少ないほど、ソフトウェアがより信頼性が高く安全になります。 AIは、コードの問題を特定し、改善を提案し、コード分析を手動のレビューよりも速く、より一貫して実行できます。生成AIは、特定の開発タスクを自動化し、プログラミングの知識がほとんどないジュニア開発者とアマチュアがコードを生成し、ソリューションを迅速に作成できるようにすることにより、サプライチェーンのギャップを埋めます。
さらに、自動化プロセスにより、広範な手動コーディングとテストの必要性が減り、企業のコスト削減につながります。同じまたはより良い生産性とコードの品質を達成するために必要なリソースは少なくなります。これらの要因は、今後数年間でソフトウェア開発ライフサイクルの需要における生成AIを増やすことが期待されています。
データのプライバシーとセキュリティの欠如は、市場の成長を妨げます
生成的AIは、組織のさまざまな倫理的、技術的、規制上の問題に大幅に対処する大量の機密データにアクセスする必要があります。
生成AIツールの人気の高まりにもかかわらず、生成AIやさまざまなソフトウェアツールを介したビデオや画像などの偽のまたは誤解を招く情報の作成は、最近の大きな関心事です。これは、テストプロセス内で顧客と組織の個人的および機密データを使用する生成AIによるものです。この要因はフィッシング詐欺を生み出し、データ侵害と金融損失事件にもつながります。したがって、データのプライバシーとセキュリティの懸念の欠如は、市場の成長を妨げます。
繰り返しタスクを自動化するためのコード生成の必要性は、コード生成と自動完了セグメントの成長を促進することを目的としています
タイプに基づいて、市場はコード生成と自動完了、パーソナライズされた開発ツール、開発用の自然言語インターフェイス、AI強化設計およびUXなどに分けられます。
コード生成と自動完了セグメントは、予測期間中に最高のCAGRとともに成長すると推定されており、ソフトウェア開発ライフサイクル市場シェアの生成AIに現在最大の部分を保持しています。これは、コード生成プロセスがコードの一部を生成したり、生成AI技術を使用してプログラムを自動的に完了するのに役立つためです。この要因は、繰り返しタスクを自動化し、開発者に有用な初期コード構造を提供することにより、開発者の時間と労力を節約するのにも役立ちます。したがって、コード生成および自動完了アプリケーションは、他のアプリケーションと比較して非常に重要です。
同様に、開発セグメントの自然言語インターフェイスは、2番目に高いシェアを保持しています。これは、GEN AIとNLPの統合によるものであり、人間のようなテキストの理解に役立ち、異なる言語関連のタスクを実行できます。この要因は、ソフトウェア開発プロセスの自然言語インターフェイスの需要を高めて、データ操作を加速することもできます。
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ソフトウェアエンジニア/DevOpsの専門家によるコーディングプロセスを加速するためのGenaiの迅速な採用セグメントの成長を促進する
エンドユーザーに基づいて、市場はソフトウェアエンジニア/DevOpsの専門家とセキュリティの専門家/SECOPに分かれています。
ソフトウェアエンジニア/DevOpsの専門家セグメントは、最大の市場シェアを保持しており、予測期間中に最高のCAGRで成長することが期待されています。これは、DevOpsの専門家が生成AIを使用してコーディングプロセスを加速し、セキュリティを改善し、サプライチェーンのパフォーマンスを高めるためです。 Copilot、ChatGpt、GitHubなどの生成AIモデルの使用の増加は、画像とテキストデータに革命をもたらし、アプリケーションのパフォーマンスを最適化し、開発者がコードの品質を維持するためのリアルタイムの脅威を検出するのに役立ちます。この要因は、ソフトウェアエンジニア/DevOpsの専門家セグメントの成長を高めます。
同様に、SECOPSは、ソフトウェア開発ライフサイクル(SDLC)のツールとプロセスを統合することにより、セキュリティと運用を組み合わせて企業のセキュリティを確保するソフトウェア開発への新しいアプローチです。
北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東とアフリカ、南アメリカなど、地域全体で世界市場が研究されています。
North America Generative AI in Software Development Lifecycle Market Size, 2022 (USD Million)
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北米は、地域全体に多数のAI生成データ分析ツールプロバイダーが存在するため、最高の市場シェアを保持していると推定されています。研究者の調査によると、生成AIの採用率は、米国中に存在するテクノロジー業界で35%です。さらに、米国やメキシコなどの国の多数のスタートアップと生成的なAI企業の存在は、企業のクラウドインフラストラクチャに自動化をもたらします。この要因は、予測期間にわたってソフトウェア開発ライフサイクルにおける生成AIの需要を高めます。
アジア太平洋地域は、中国やインドなどの国のビッグデータと分析への支出が増加しているため、予測期間中に最高のCAGRで成長すると推定されています。複数の業界でデジタル変革をもたらすためのソフトウェア開発への開発と投資の増加により、インド企業のさまざまな産業部門で生成的AIが大幅に採用されています。これらの重要な要因は、この地域の市場の成長に責任があります。アナリストの調査によると、インドのコーダーはコードの13%を生成し、生成AIを使用してコーディング時間の16%を短縮します。インド、中国、日本などの国々のソフトウェア開発におけるGEN AIの使用の増加により、ソフトウェアの効率が向上し、ソフトウェアの信頼性が向上します。
ヨーロッパは、ドイツ、フランス、イタリア、スペインなどのヨーロッパ諸国におけるGEN人工知能の採用率の増加により、予測期間中に重要なCAGRを保持すると推定されています。クラウドコンピューティングテクノロジーの出現と、機械学習とディープラーニングテクノロジーの進歩により、ヨーロッパの市場の成長につながります。
中東とアフリカは、さまざまな業界での先進エンタープライズモデルの開発における次世代テクノロジーの出現と成長するデジタル変換の増加により、予測期間中に3番目に大きいCAGRとともに成長すると予測されています。アナリストの調査によると、UAEやサウジアラビアなどのGCC諸国での生成AIアプリケーションの開発への投資の増加は、今後6か月から12か月で広範囲にわたる採用率を持っています。生成AIの統合により、2030年までに235億米ドルのGCC諸国の経済成長が促進されると推定されています。
同様に、南アメリカは、顧客によって生み出された要求を満たすために、さまざまな業界の業種間で革新的な能力をもたらすために、企業が生成されたAIの実装により発展途上の段階にあります。生成AIへの投資の増加は、ビジネスのパフォーマンスを拡大し、ソフトウェア開発プロセスに変革をもたらすのに役立ち、組織のインフラストラクチャ全体でより多くのデータ洞察を作成することを目指しています。
トッププレーヤーによるパートナーシップに重点が置かれ、燃料市場開発
大手企業は、ソフトウェアの委任プロセスを改善するために、ソフトウェア開発ライフサイクルの生成AIの進歩を提供するためにパートナーシップを結んでいます。彼らは、競争力を維持するために製品の提供の革新に焦点を当てています。これらのプレーヤーは、製品の発売、戦略的な買収、パートナーシップ、およびコラボレーションを強調し、ビジネスおよび流通ネットワークを増やして市場シェアを促進します。
のインフォグラフィック表現 ソフトウェア開発ライフサイクル市場における生成 AI
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ソフトウェア開発ライフサイクル市場調査レポートの生成AIは、市場の詳細な分析を提供します。大手企業、製品タイプ、製品の主要なアプリケーションなどの重要な側面に焦点を当てています。これに加えて、レポートは市場動向に関する洞察を提供し、重要なエンドユーザーの開発を強調しています。上記の要因に加えて、このレポートには、近年市場の成長に貢献してきたいくつかの要因が含まれています。
属性 |
詳細 |
研究期間 |
2019-2030 |
基地年 |
2022 |
推定年 |
2023 |
予測期間 |
2023-2030 |
歴史的期間 |
2019-2021 |
成長率 |
2023年から2030年までの35.3%のCAGR |
ユニット |
価値(百万米ドル) |
セグメンテーション |
アプリケーションによって
エンドユーザーによる
地域別
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ソフトウェア開発ライフサイクル市場における生成 AI 市場は、2030 年までに 28 億 3,390 万米ドルに達すると予測されています。
2022 年の市場規模は 2 億 6,590 万ドルでした。
市場は、予測期間中に 35.3% の CAGR で成長すると予測されています。
ソフトウェア エンジニア/DevOps プロフェッショナル部門が市場をリードしています。
さまざまな産業分野におけるソフトウェア開発の自動化に対する需要の高まりが市場の成長を推進しています。
SAP SE、Thoughtworks, Inc.、Harness Inc.、OpenAI OpCo, LLC、Amazon Web Services, Inc.、Tabnine Ltd.、Replit、Google LLC、および C3 AI, Inc. が市場のトッププレイヤーです。
北米が最高の市場シェアを保持すると予想されます。
アジア太平洋地域は、予測期間中に最も高い CAGR で成長すると予想されます。
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