ソフトウェア開発ライフサイクル市場規模、シェア、新型コロナウイルス感染症の影響分析、アプリケーション別（コード生成とオートコンプリート、パーソナライズされた開発ツール、開発用自然言語インターフェイス、AI強化デザインとUXなど）、エンド別- ユーザー (ソフトウェア エンジニア/DevOps プロフェッショナル、およびセキュリティ プロフェッショナル/SecOps)、および地域予測、2023 ～ 2030 年

ソフトウェア開発ライフサイクルにおける世界の生成 AI 市場規模は、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 4,130 万米ドルから 2030 年までに 28 億 3,390 万米ドルに成長すると予測されており、予測期間中 35.3% の CAGR を示しました。

ソフトウェア開発ライフサイクルにおける生成 AI は、ソフトウェア開発プロセスのタスクを自動化することを指し、開発者の生産性を向上することも目的としています。このプロセスでは、コードが自動的に生成、編集、変換、最適化されます。 Anthropic の Claude、Microsoft の Bing Chat、OpenAI の ChatGPT、Google の Bard などの生成 AI は、大量の構造化データと非構造化データに基づいて新しいコンテンツを生成します。また、ユーザーに対して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) への統合が進んでいることにより、開発者はコード生成エラーを削減する変革の機会が得られます。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。研究者の調査によると、AI を利用した生成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、新しいコードの作成 (47% 高速)、コード機能の文書化 (50% 高速) など、多くの一般的な開発タスクの時間とコストを節約できます。および既存のコードを改良します (63% 高速化)。

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の影響

パンデミックが市場の成長を促進する中、ヘルスケア業界への生成 AI の迅速な統合

前例のない新型コロナウイルス感染症のパンデミックにより、さまざまな産業分野で AI アプリケーションの導入が促進されました。研究者の調査によると、パンデミックのさなか、人工知能 (AI) の導入は 45% 増加しました。生成人工知能 (GenAI) は、ヘルスケア、小売、製造などのさまざまな産業分野に世界的および地域的に大きな影響を与えました。

• たとえば、2023 年 6 月には、ヘルスケア業界にデジタル変革をもたらすために、IBM とオックスフォード大学は生成 AI を使用して 新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) 抗ウイルス薬を展開しています。したがって、生成 AI を使用すると、公衆衛生上の危機時に創薬プロセスを迅速化できる可能性があります。

同様に、パンデミック中の在宅勤務運用モデルの増加により、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 の導入が促進され、組織の生産性が向上しました。世界的なパンデミックのさなか、ヘルスケア企業や製薬企業は生成 AI 技術を導入して、医薬品やタンパク質の特性を予測したり、UX デザイン プロセスを使用して望ましい医療特性を持つ新しい分子を設計および作成したりしています。この要因により、医療業界における生成 AI の需要が高まりました。

ソフトウェア開発ライフサイクルにおける生成 AI 市場動向

市場の成長を促進するための大規模言語モデル (LLM) と生成 AI の統合

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 の統合が進んでおり、セキュリティと信頼性が向上し、リアルタイム処理とデータ分析が強化されています。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。大規模言語モデル (LLM) と生成 AI 機能の統合により、ソフトウェア開発プロセスに大規模な導入がもたらされます。大規模言語モデル (LLM) 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、構造データと非構造データを分析することもできます。

たとえば、2023 年 8 月、生成 AI スタートアップ企業である Stability AI は、「StableCode」という名前の新しいオープン大規模言語モデル (LLM) を開始しました。これは、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きく役立ちます。この LLM モデルは、Java、マークダウン、Python、Go、JavaScript、C、C++、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。

この要因により、予測期間中にソフトウェア開発ライフサイクルの成長が促進されると予想されます。

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ソフトウェア開発ライフサイクル市場の成長要因における生成 AI

市場の成長を促進するために、さまざまな産業分野でソフトウェア開発の自動化に対する需要が高まる

反復的なコーディング作業を自動化すると、ソフトウェア開発の効率が大幅に向上します。自動化により、コーディングにおける人的エラーのリスクが軽減されます。生成 AI ツールは、ベスト プラクティスとコーディング標準に準拠したコードを生成し、エラーや脆弱性の可能性を減らします。エラーが少ないほど、ソフトウェアの信頼性と安全性が高まります。 AI はコードの問題を特定し、改善を提案し、手動レビューよりも迅速かつ一貫してコード分析を実行できます。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若手開発者やアマチュアがコードを生成してソリューションを迅速に作成できるようにすることで、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、大規模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。同じかそれ以上の生産性とコード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。これらの要因により、今後数年間でソフトウェア開発ライフサイクルにおける生成 AI の需要が増加すると予想されます。

抑制要因

データのプライバシーとセキュリティの欠如が市場の成長を妨げます

生成 AI は大量の機密データにアクセスする必要があるため、組織の倫理的、技術的、規制上のさまざまな問題に大きく対処できます。

生成 AI ツールの人気が高まっているにもかかわらず、生成 AI やさまざまなソフトウェア ツールを介してビデオや画像などの偽の情報や誤解を招く情報が作成されることが、今日の大きな懸念事項となっています。これは、テスト プロセス内で顧客や組織の個人データや機密データを使用する生成 AI によるものです。この要因によりフィッシング詐欺が発生し、データ侵害や金銭的損失の発生にもつながります。したがって、データのプライバシーとセキュリティに関する懸念の欠如が市場の成長を妨げています。

ソフトウェア開発ライフサイクル市場セグメンテーション分析における生成 AI

アプリケーション分析による

反復的なタスクを自動化するコード生成のニーズの高まりにより、コード生成とオートコンプリート セグメントの成長促進を目指す

タイプに基づいて、市場はコード生成とオートコンプリート、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 で強化されたデザインと UX などに分類されます。

コード生成およびオートコンプリートのセグメントは、予測期間中に最も高い CAGR で成長すると推定されており、現在、ソフトウェア開発ライフサイクル市場シェアにおいて生成 AI の最大の部分を占めています。これは、コード生成プロセスが、生成 AI 技術を使用してコードの一部を生成したり、プログラムを自動的に完成させたりするのに役立つためです。この要素は、反復的なタスクを自動化し、開発者に有用な初期コード構造を提供することで、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、コード生成およびオートコンプリート 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占めています。これは、Gen AI と NLP の統合によるもので、人間のようなテキストの理解に役立ち、さまざまな言語関連のタスクを実行できます。この要因により、データ操作を高速化するためのソフトウェア開発プロセスにおける自然言語インターフェースの需要も高まる可能性があります。

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エンドユーザー分析による

GenAI の迅速な導入により、ソフトウェア エンジニア/DevOps プロフェッショナルによるコーディング プロセスが加速され、セグメントの成長が促進されます

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 プロフェッショナルとセキュリティ プロフェッショナル/SecOps に分けられます。

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 で成長すると予想されます。これは、DevOps プロフェッショナルが生成 AI を使用してコーディング プロセスを加速し、セキュリティを向上させ、サプライ チェーンのパフォーマンスを向上させているためです。 Copilot、ChatGPT、GitHub などの生成 AI モデルの使用が増えると、画像とテキスト データに革命が起こり、アプリケーションのパフォーマンスが最適化され、開発者がリアルタイムの脅威を検出してコードの品質を維持できるようになります。この要因により、ソフトウェア エンジニア/DevOps プロフェッショナル セグメントの成長が促進されます。

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で、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。

地域に関する情報

世界市場は、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東とアフリカ、南米などの地域にわたって調査されています。

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北米は、この地域全体に多数の 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すると推定されています。研究者の調査によると、企業の業務プロセスに開発をもたらし、業績を向上させるために、全米のテクノロジー業界で生成 AI の導入率は 35% です。さらに、米国やメキシコなどの国々には多数の新興企業や生成 AI 企業が存在し、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ています。この要因により、予測期間中のソフトウェア開発ライフサイクルにおける生成 AI の需要が高まります。

アジア太平洋地域は、中国やインドなどの国々でビッグデータや分析への支出が増加しているため、予測期間中に最も高い CAGR で成長すると推定されています。複数の業界にわたってデジタル変革をもたらすためにソフトウェア開発への開発と投資が増加しているため、インド企業のさまざまな産業分野で生成 AI が大規模に導入されています。これらの重要な要因がこの地域の市場の成長に貢献しています。アナリストの調査によると、インドのプログラマーはジェネレーティブ AI を使用することでコードの 13% を生成し、コーディング時間を 16% 削減しています。インド、中国、日本などの国々でソフトウェア開発における Gen AI の使用が増加しており、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ています。

ヨーロッパでは、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で Gen 人工知能の導入率が高まっているため、予測期間中に大幅な CAGR が維持されると推定されています。クラウド コンピューティング テクノロジーの台頭と機械学習およびディープ ラーニング テクノロジーの進歩が、ヨーロッパの市場の成長につながっています。

中東とアフリカは、次世代テクノロジーの台頭と、さまざまな業界での先進的なエンタープライズ モデルの開発におけるデジタル変革の拡大により、予測期間中に 3 番目に大きな CAGR で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諸国で生成AIアプリケーションの開発への投資が増加しており、今後6～12か月で広く普及する見込みだという。生成 AI の統合により、2030 年までに GCC 諸国の経済成長が 235 億米ドル促進されると推定されています。

同様に、南米は、顧客が生み出す要求を満たすために、さまざまな業界間で革新的な機能をもたらすために、企業による生成 AI の導入により発展段階にあります。生成 AI への投資の拡大は、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し、組織のインフラストラクチャ全体にわたってより多くのデータに関する洞察を生み出すことを目指しています。

ソフトウェア開発ライフサイクル市場における生成 AI の主要企業のリスト

市場の発展を促進するためにトッププレーヤーによるパートナーシップがますます重視される

大手企業は、ソフトウェア開発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における生成 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、製品提供の革新に焦点を当てています。これらの企業は、市場シェアを拡大​​するために自社のビジネスと流通ネットワークを拡大するために、製品の発売、戦略的買収、パートナーシップ、コラボレーションを重視しています。

紹介されている主要企業のリスト:

• SAP SE (ドイツ)


• Thoughtworks, Inc. (米国)


• ハーネス社（米国）


• OpenAI OpCo, LLC (米国)


• アマゾン ウェブ サービス, Inc. (米国)


• Tabnine Ltd.（イスラエル）


• リプリット (米国)


• Google LLC (米国)


• C3 AI, Inc.（米国）


• 返信 (イタリア)

主要な業界の発展:

• 2023 年 12 月 – Google Duet AI は、クラウド インフラストラクチャにおけるソフトウェア開発ライフサイクル全体を管理するように設計されたツールである GenAI をリリースしました。 GenAI は、テスト、コード生成、デプロイなどのタスクを自動化することで、エラーを削減し、生産性を向上させ、ソフトウェア プロジェクトにかかる時間を短縮します。


• 2023 年 11 月 - ドイツのソフトウェア開発会社である SAP SE は、SAP HANA Cloud、SAP Build Code、SAP AI Core の生成 AI ハブという新しい生成 AI ツールと機能のシリーズを発表しました。開発者は、生成的な AI ベースのアプリとソリューションを構築できます。これらの AI 機能は、開発者がスキルを強化し、生成的な AI ベースのアプリやソリューションを開発するのに役立ちます。


• 2023 年 9 月 – Reply は、KICODE Reply という新しい生成 AI ベースのソフトウェア開発プラットフォームを発表しました。このプラットフォームは、コーディング、設計、テスト、デプロイメントを含むソフトウェア開発ライフサイクルのすべての段階をサポートし、タスクを自動化することでソフトウェアの効率を高め、コードの品質を向上させることができます。


• 2023 年 6 月 – ソフトウェア配信プラットフォーム プロバイダーである Harness Inc. は、ソフトウェア開発ライフサイクル (SDLC) 向けに AIDA (AI Development Assistant) という名前の生成 AI アシスタントを開始しました。この AI アシスタントは、エラーの解決、コストの最適化、SDLC プロセスのセキュリティの確保に役立ちます。


• 2023 年 3 月 – Google Cloud は、クラウド ソフトウェア開発プラットフォーム プロバイダーである Replit, Inc. とパートナーシップを締結し、OpenAI やMicrosoft Corporation の GitHub の同様の製品。

レポートの対象範囲

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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における生成 AI は、市場の詳細な分析を提供します。主要企業、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、主要なエンドユーザーの動向に焦点を当てています。上記の要因に加えて、レポートには、近年の市場の成長に貢献したいくつかの要因が含まれています。

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