AI 지원 테스트 시장 규모, Share & Covid-19 Impact Analply, 배포 (클라우드 및 온 프레미스), Application (웹 기반 및 모바일 기반), 기술 (머신 러닝, NLP), 컴퓨터 비전, MBTA (모델 기반 테스트 자동화) 및 기타), 업계 (IT & Telecom, BFSI, Healthcare, Energy & Uptilities) 및 기타, 202 및 지역 예측, 및 기타 예측, 기타, 202 및 기타 예측.

글로벌 AI 지원 테스트 시장 규모는 2024 년에 8 억 6,670 만 달러로 평가되었으며 2025 년 1,010.9 백만 달러에서 2032 년까지 3,8240 만 달러로 증가 할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 20.9%의 CAGR을 나타 냈습니다. 북미는 2024 년에 35.27%의 점유율로 글로벌 AI 지원 테스트 시장을 지배했습니다.

AI 기반 소프트웨어 테스트는 머신 러닝 (ML),와 같은 기술의 사용을 말합니다. 인공 지능 (AI) 소프트웨어 애플리케이션을 테스트하기위한 기타 관련 메커니즘을위한 기타 관련 메커니즘이 더 나은 사용자 경험을 제공하기 위해 작업하고 정확하게 수행하고 있음을 인증합니다. 이 솔루션은 테스터가 테스트에 대한 노력을 저장하고, 품질 테스트 사례를 향상시키고, 시험 실행이 더 빠르며, 더 높은 테스트 범위를 달성 할 수있는 능력을 갖도록 도와줍니다.

AI 기능은 기초와 유용성을 능숙하게 평가하고 동일한 테스트 사례를 만드는 대신 사용할 수있는 재사용 가능한 구성 요소를 인식합니다. 따라서 소프트웨어 테스트에서 AI의 사용은 향상된 품질의 자기 사고 테스트 사례를 개발할 수있는 능력을 향상시킵니다. 따라서 다양한 주요 플레이어가 AI, 머신 러닝, RPA, 컴퓨터 비전 및 기타 여러 가지 새로운 신흥 기술로 제품을 향상시키고 있습니다. 예를 들어,

• 2023 년 6 월, Infovision은 Tricentis와 협력하여 소프트웨어 테스트 속도를 가속화하기위한 AI 중심 연속 테스트 솔루션을 발표했습니다. 이 솔루션은 엔드 투 엔드 AI 중심 연속 테스트 및 AI 구동 자율 솔루션입니다. 예측 모델링 및 사전 방향 자동화를 사용하여 엔터프라이즈 애플리케이션 및 인프라 테스트 시설을위한 Tricentis AI 구동, No 코드, 스크립트가없는 자동화 플랫폼을 기반으로합니다.

Covid-19 영향

전염병 기간 동안 고급 기술로 AI 지원 테스트 솔루션의 도입 증가 시장 성장을 선호합니다. 

COVID-19 Pandemic이 국가 내 및 국경 간 이동성에 영향을 미치면서 Enterprises는 운영 처리, 판매 권한 강화, 지불 수령 및 고객에게 도달하기위한 온라인 채널에 의존했습니다. 내부 버그로 인한 소프트웨어 실패는 거래에 혼란을 겪었으므로 다중 달러 손실, 신원 도용 및 데이터 유출이 발생했습니다.

AI 지원 테스트는 테스트 팀의 효율성을 향상시키는 데 도움이됩니다. AI 지원 자동화 구조는 빠른 테스트 데이터 생성, 시각적 테스트, 더 스마트하고 빠른 테스트 생성 등을 포함한 고급 기능을 통해 빠른 버그 수정, QA 비용 최소화 및 마켓 시간을 더 빨리 인증합니다. 이러한 기능은 다양한 산업에서 AI 지원 테스트 시장 점유율의 발전을 추진했습니다. 따라서 다양한 주요 플레이어는 유행병 시대에 새로운 공동 작업과 다른 지역의 동맹국과 함께 고급 기술로 새로운 솔루션을 도입했습니다.

• 2020 년 9 월, Appvance는 PWC Australia와 파트너십을 맺고 Appvance IQ (AIQ)를 소개하고 AIQ에 대한 AI 기반 테스트 실습을 구축했습니다. AIQ는 소프트웨어 QA 절차에 혁명을 일으키는 기계 학습 메커니즘을 갖춘 AI 지원 결합 테스트 자동화 시스템입니다.

따라서 이러한 발전과 현대화는 전염병 기간 동안 시장 성장을 불러 일으켰습니다.

AI 지원 테스트 시장 동향

시장 진보를 추진하기위한 더 나은 보안을위한 AI 중심 보안 테스트 구현 

인공 지능은 AI 중심 테스트 응용 프로그램을보다 안전하고 신뢰할 수 있도록 보안 위험과 취약점을보다 효율적으로 인식하는 데 도움이됩니다. AI 기반 보안 테스트 사용자는 각 개발 단계에 전문적으로 애플리케이션 보안 테스트를 직조하는 데 도움이됩니다.

이를 통해 사용자와 기업이 향상시킬 수 있습니다 사이버 보안 , 개선 절차 속도를 높이고, 예상 규정을 충족시키고, 보안 테스트를 간소화하고, 보안 장애물을 제거하고, SDLC의 모든 단계 (소프트웨어 개발 수명주기)에서 신뢰를 개발하십시오. 머신 러닝 알고리즘, 실제 위협 인텔리전스 도구 및 자동화를 사용하여 추가 보안 및 이점을 제공합니다.

AI의 힘을 활용함으로써 조직은 보안 자세를 크게 향상시키고, 다가오는 위협을 앞당기며, 사이버 보안에 대한보다 저항력있는 방어를 개발할 수 있습니다. 따라서 주요 시장 공급 업체는 고객의 요구를 충족시키기 위해 새로운 보안 기반 AI 테스트를 도입하고 있습니다. 예를 들어,

• 2023 년 11 월 Github는 AI 중심의 응용 프로그램 보안 테스트 출시를 발표하여 사용자가 코드를보다 능숙하고 안전하게 보호 할 수 있도록 도와줍니다. 새로운 고급 솔루션은 보안 기능을 강력하게 향상시키는 세 가지 주요 기능으로 구성됩니다. 여기에는 코드 스캐닝 오토 픽스 문제에 대한 빠른 문제, 비밀 스캔으로 유출 된 비밀번호 식별 및 맞춤형 패턴에 대한 일관된 표현 생성기로 시간을 줄이는 것이 포함됩니다.

새로운 기술을 통한 이러한 발전은 다양한 산업에서 AI 지원 테스트 시장 성장을 향상시키고 있습니다.

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AI 지원 테스트 시장 성장 요인

시장 개발을 주도하기위한 노 코드 또는 코드리스 테스트 솔루션에 대한 수요 증가 

저 코드 또는 코드리스 플랫폼은 본능적 인 그래픽 인터페이스를 제공하여 테스터가 AI 지원 설계를 구축하고 공칭 코딩으로 자동 테스트 케이스를 구현할 수 있도록합니다. 이를 통해 테스트 자동화를 간소화하므로 부분 코딩 전문 지식을 가진 사용자를 포함하여 광범위한 잠재 고객이 사용할 수 있습니다. 따라서 저 코드 테스트 자동화는 테스트 자동화 절차를 가속화하고 간소화 할 수있는 기능으로 인해 큰 인기를 얻고 있습니다. 예를 들어,

• 업계 전문가들에 따르면 2025 년까지 신선하게 개발 된 엔터프라이즈 솔루션의 거의 70%가 저 코드 또는 노 코드 기술의 도움으로 만들어 질 것입니다.

AI 중심의 노 코드 테스트 도구의 사용 간단한 인터페이스를 통해 이해 관계자와 프로젝트 관리자는 광범위한 기술 지식없이 협력 할 수 있습니다. 사용자는 테스트 사례를 실행, 유지 관리 및 편집하려면 CSS 및 HTML에 대한 기본 지식이 있어야합니다.

• 2023 년 4 월, Sofy는 생성 AI 구동 노 코드 모바일 애플리케이션 테스트 솔루션 인 Sofysense를 도입했습니다. 새로운 혁신적인 테스트 솔루션은 AI와 No-Code/Codeless Automation을 결합합니다. 이 솔루션은 SOFY의 기존 플랫폼을 증대하고 GPT에 연결된 지능형 소프트웨어 테스트 AI 시스템을 통합하여 QA (품질 보증) 지원을 제공합니다.

No-Code AI 기반 테스트 및 혁신에 대한 요구가 증가하는 것과 같은 이러한 모든 요소는 시장에서 이러한 솔루션의 성장을 주도하고 있습니다.

구속 요인

AI 기반 테스트 응용 프로그램에 대한 데이터 의존성이 높아짐 시장 진보를 방해 할 수 있습니다.

AI 모델은 과거 데이터를 연구 하고이 데이터가 편향을 포함하는 경우 후속 모델은 이러한 편향을 전파 할 수 있습니다. AI 기반 모델과 솔루션은 해당 특정 산업의 데이터 가용성에 크게 의존합니다. 편향되고 불충분 한 데이터는 불공정하거나 부정확 한 테스트 결과로 이어질 수 있습니다.

소프트웨어 테스트의 프레임 워크에서 부분 교육 데이터는 특정 사용자 그룹의 테스트보고 또는 차별을 유발할 수 있습니다. 따라서 그러한 편견을 인식하고 이러한 데이터 세트의 다양성과 대표성을 보호하여이를 줄이기위한 단계를 시작해야합니다.

따라서 개발자는 진화하는 기술의 차별과 편견을 피하기 위해 데이터 세트 추가를 우선 순위로 정해야하며 이에 대한 광범위한 테스트를 수행해야합니다. 또한 제한된 데이터는 AI가 소프트웨어의 뉘앙스와 복잡성을 제한적으로 이해하게 할 것입니다. 따라서 숨겨진 결함 또는 임계 에지 사례가 잠재적으로 누락됩니다.

AI 지원 테스트 시장 세분화 분석

배포 분석에 의해

클라우드 기반 AI 지원 테스트 솔루션 성장은 비용 효율성과 더 빠른 테스트 주기로 향상되었습니다.

배포에 따라 시장은 클라우드 및 온 프레미스로 분류됩니다.

클라우드 세그먼트는 가장 높은 시장 매출 점유율을 차지하며 예측 기간 동안 주요 CAGR과 함께 성장할 것으로 예상됩니다. 클라우드 중심의 인프라가 테스트 요구 사항과 변동하는 워크로드에 따라 실행 가능한 통찰력을 제공하면서 전 세계에 대한 액세스 가능한 테스트를 지원함에 따라 가장 높은 점유율을 보유하고 있습니다. 또한 유료 모델, 빠른 테스트주기, 실시간 통찰력 및 테스트 환경의 공동 작업 및 이러한 많은 이점으로 더 나은 접근성 및 비용 효율성을 제공합니다.

온 프레미스 배포는 예측 기간 동안 상당한 시장 점유율을 차지합니다. 온 프레미스 배포는 테스트 환경이 기업의 통제하에 있기 때문에 더 나은 개인 정보 및 보안을 제공합니다. 또한 조직이 요구 사항에 따라 테스트 환경을 사용자 정의 할 수 있습니다.

응용 프로그램 분석에 의해

사용 용이성 및 확장 성으로 인해 세그먼트 성장을위한 웹 기반 AI 지원 애플리케이션

응용 프로그램에 의해 시장은 웹 기반 및 모바일 기반으로 분기됩니다.

웹 기반 부문은 2024 년에 시장의 최대 점유율을 유지했으며 예측 기간 동안 CAGR이 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 웹 기반 테스트는 인공 지능 및 웹의 힘을 활용하여 기술 전문 지식에 관계없이 모든 사람에게 사용자 친화적이고 액세스 할 수있는 테스트 솔루션을 제공합니다. 따라서 웹 애플리케이션 테스트, API 테스트, 자동 회귀 테스트 등에 광범위하게 사용되므로 시장의 최대 점유율을 차지합니다.

모바일 기반 AI 지원 테스트는 사용자에게 태블릿 또는 스마트 폰에 대한 편의성과 유연성을 제공합니다. 기업이 AI의 지침으로 응용 프로그램의 기능, 사용자 경험 및 기능을 직접 테스트 할 수 있도록 도와줍니다.

기술 분석에 의해

향상된 기능으로 성장을 추진하기위한 머신 러닝 부문

기술에 의해 시장은 기계 학습으로 분류되며 NLP (자연 언어 처리) , 컴퓨터 비전, MBTA (모델 기반 테스트 자동화) 및 기타 (RPA).

머신 러닝 부문은 2024 년에 가장 큰 시장 점유율을 유지했습니다. ML 메커니즘은 불필요한 테스트 사례를 식별하고 키워드 분석을 통해 최적의 테스트보고를 보장하여 테스트 세트를 최적화합니다. 머신 러닝은 수동 테스터와 유사한 작업 또는 작업을 수행하는 스크립트를 작성하여 테스트 세트를 자동화합니다. 수동 테스터와 비교할 때 머신 러닝은 시간이 크게 줄어들어 기업과 테스터에게 선호되는 기술이됩니다. 예를 들어,

• Zappletech Test Automation Trends Report 2022에 따르면 소프트웨어 테스트에서 기계 학습의 점유율은 2021 년에서 2027 년까지 CAGR이 7% 이상 증가 할 것으로 예상됩니다.

컴퓨터 비전 세그먼트는 예측 기간 동안 주요 CAGR로 성장하는 것으로 추정됩니다. 컴퓨터 비전을 통해 비즈니스는 현재의 기능 및 문제 해결 방식을 재구성 할 수 있습니다. 이 기술은 모바일 앱 테스트, IoT 장치 테스트, 마케팅 및 광고 테스트, 자동차 등과 같은 다양한 테스트 솔루션에서 사용할 수 있습니다. 예를 들어,

• 2023 년 8 월, Ahonverse 및 Tech Mahindra는 자동차 부문의 AI 채택에 대해 협력했습니다. Alliance는 자동차 부문의 전 세계 고객을위한 AI 시스템을 테스트, 훈련 및 인증하기 위해 합성 데이터 사용을 단순화 할 것입니다. 자율적 사용을위한 컴퓨터 비전 중심 솔루션의 성장을 서두르는 합성 데이터 생성 솔루션입니다.

산업 분석으로

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IT 및 통신 부문에서 AI 지원 테스트의 더 높은 사용 부문 확장

산업을 기반으로 시장은 그것에 세분화되어 있습니다. 통신 , BFSI, 의료, 에너지 및 유틸리티 및 기타 (정부, 교육 및 제조).

IT 및 통신 부문은 2024 년에 가장 높은 시장 점유율을 차지했습니다. AI 기반 테스트 솔루션은 IT를 도와주고 통신 기업은 네트워크, 서버 및 애플리케이션에서 방대한 양의 데이터를 분석하고 성능 병목 현상, 구성 오류, 보안 취약점 등을 인식합니다. 따라서 다양한 시장 플레이어는 이러한 조직과 기업의 변화하는 필요성을 충족시키기 위해 솔루션을 발전시킵니다. 예를 들어,

• 2022 년 3 월, Headspin은 Tricentis와 협력하여 광범위한 AI, 장치 인프라 및 Global Edge를 모아 소프트웨어 경험의 품질을 크게 향상 시켰습니다. Alliance는 또한 Headspin이 Qtest의 Tricentis의 Agile Test Management 플랫폼을 사용하여 DevOps 팀을위한 효율성 및 협업을 발전시킬 수 있도록 허용합니다.

의료 부문은 예측 기간 동안 CAGR이 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. AI 중심 테스트 솔루션은 실제 시간 분석 및 모니터링, 더 많은 양의 의료 데이터에 대한 예측 분석을 제공하여 패턴 및 기타 합병증을 인식하고 의료 알고리즘의 편견을 식별하는 등. 따라서 다양한 의료 서비스에 사용될 수 있으며 주요 CAGR과 함께 성장할 것으로 예상됩니다.

지역 통찰력

시장은 북미, 남미, 유럽, 중동 및 아프리카 및 아시아 태평양 지역에서 지리적으로 연구됩니다.

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북아메리카는 2024 년에 가장 높은 시장 점유율을 차지했습니다.이 지역은 최대 투자자 수를 보유하고 있으며 미국에 대한 대부분의 투자는 미국에서 AI가 지원 테스트 솔루션의 진행을 돕는 저명한 플레이어의 주요 존재를 보유하고 있습니다. 또한이 지역은 신흥 기술의 가장 큰 비중과 기계 학습과 같은 발전에 기여합니다. 로봇 프로세스 자동화 및 NLP 등. 예를 들어,

• 2023 년 9 월, Copado는 Salesforce를위한 엔드 투 엔드 Turnkey Devops 솔루션 인 Copado 1 Platform의 출시를 발표했습니다. 이 솔루션은 AI 지원 테스트를 포함하는 Salesforce의 전체 SDLC를 하나의 플랫폼으로 결합합니다.

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Fortune Business Insights에 따르면 아시아 태평양은 예측 기간 동안 주요 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 인공 지능, 기계 학습 및 NLP와 같은 신흥 메커니즘의 개발은 일본, 인도, 한국 및 기타 국가에서 성장하고 있습니다. 따라서 시장에서 AI 지원 솔루션의 발전에 기여합니다. 또한 주요 업체는 협업, 투자 및 파트너십과 같은 전략을 가진 국가에 투자하고 있습니다. 예를 들어,

• 2023 년 5 월, Micron Technology는 향후 몇 년 동안 일본에 5 천억 엔 (36 억 달러)을 투자 할 것이라고 발표했습니다. 일본 정부의 지원으로 그들은 Emerging과 같은 엔드 투 엔드 기술 혁신을 향상시킵니다. 생성 AI 응용 프로그램 및 기타.

AI 지원 테스트는 유럽 국가에서 급격히 견인력을 얻고 있으며, 채택 및 개발을 돕기위한 다양한 시설과 이니셔티브가 있습니다. 또한 독일, 스페인, 이탈리아 및 프랑스의 다양한 정부 정책과 투자 가이 지역의 시장 성장에 기여하고 있습니다. 따라서 유럽은 AI 지원 테스트 개발에 대한 선제 적 접근 방식을 취하고 혁신과 경제를 촉진하기 위해 인식하고 있습니다. 예를 들어,

• 2023 년 3 월, 경제 업무 및 디지털 혁신 사역을 보유한 스페인 정부는 고급 컴퓨팅 및 AI의 발전을 위해 유럽의 본사로 스페인을 선정 한 독창적 인 연구 센터 Adia Lab과 필수 계약을 체결했습니다.

새로운 산업의 침투 및 중동 및 아프리카 및 남미 경제 발전과 같은 다양한 요인으로 인해 2024 년 AI가 지원 테스트 시장 점유율이 개발되었습니다. 또한이 지역의 인공 지능, 로봇 및 기계 학습에 대한 상대적 지출은 시장 진보에 기여합니다.

주요 업계 플레이어

주요 플레이어의 시장 위치를 ​​강화하기위한 글로벌 확장에 대한 강조 증가

주요 플레이어는 BFSI, Healthcare, IT 및 Telecom과 같은 다양한 분야에 새로운 메커니즘을 통합하는 데 능숙합니다. 혁신적인 메커니즘으로 솔루션을 업그레이드하는 것은 플레이어가 구현하는 실질적인 접근 방식 중 하나입니다. 마찬가지로, 저명한 플레이어는 의도적으로 협력하고 글로벌 확장을위한 동맹을 형성합니다.

최고 AI 지원 테스트 회사 목록 :

• Functionize, Inc. (미국)
• Sauce Labs Inc. (미국)
• 트리 센티스 (미국)
• Diffblue Ltd. (영국)
• Applitools (이스라엘)
• MABL Inc. (미국)
• UBS Hainer Gmbh (독일)
• 증언  (우리를.)
• Perforce Software, Inc. (미국)
• 열린 텍스트 (Mickofocus) (캐나다)

주요 산업 개발 :

2023 년 11 월 : MABL은 소프트웨어 현대화를위한 가장 모든 포괄적 인 AI 구동 DevSecops 솔루션 인 Advanced 자동 테스트 Gitlab과 통합을 발표했습니다. 통합을 통해 개발 팀은 CI/CD 채널 내에서 직접 엔드 투 엔드 테스트 응답을 위해 플랫폼을 쉽게 활용할 수 있습니다.

2023 년 9 월 : Perforce Software는 Blazemeter의 Test Data Pro 인 Generative AI를 추가하여 자동화를 테스트하여 커버리지, 정밀도 및 왼쪽 속도를 향상 시켰다고 발표했습니다. 테스트 데이터 생성을 향상시키기위한 것입니다. 개척 AI 메커니즘을 활용하여 테스트 데이터의 사용을 민주화하고 간소화합니다.

2023 년 10 월 : Katalon은 품질 엔지니어링 팀이 응용 프로그램을 진정으로 이해하고 전통적으로 회귀 테스트를 생성하며 비즈니스 회귀 테스트를 자동으로 실행할 수있는 3 개의 AI 기반 역량으로 Truetest를 도입했습니다.

2023 년 5 월 : UIPATH는 SAP 고객을위한 디지털 혁신을 빠르게 추적하기 위해 엔드 투 엔드 AI 중심 비즈니스 자동화 플랫폼을 도입했습니다. 고객이 UIPATH 테스트 스위트로 테스트를 자동화하고 중앙 집중화하고 HeatMap을 사용하여 올인원 테스트 우선 순위를 매기고 SAP의 변경 영향 탐색을 도와줍니다.

2023 년 5 월 : Applitools는 혁신적인 클라우드 중심 테스트 플랫폼 인 Execution Cloud를 도입하여 팀이 AI 템퍼링 테스트 하위 구조를 통해 현재 테스트를 기능 할 수 있도록했습니다. Applitools의 초고속 테스트 플랫폼에 새로 추가 된 것은 오픈 소스 구조를 사용하는 팀을 제공하기 위해 개발되었습니다.

보고서 적용 범위

이 보고서는 시장에 대한 포괄적 인 분석을 제공하고 최고의 회사, 제품 종류 및 새로운 솔루션 응용 프로그램과 같은 중요한 측면을 강조합니다. 이 외에도 최근 시장 개발에 대한 통찰력을 제공하고 필수 산업 확장에 대한 통찰력을 제공합니다. 위에서 언급 한 측면 외에도이 보고서는 최근 몇 년간 시장 개발에 기여한 수많은 역학을 결합합니다.

보고 범위 및 세분화