소프트웨어 개발 라이프사이클의 생성적 AI 시장 규모, 점유율 및 코로나19 영향 분석, 애플리케이션별(코드 생성 및 자동 완성, 개인화된 개발 도구, 개발을 위한 자연어 인터페이스, AI 강화 디자인 및 UX 등) -사용자(소프트웨어 엔지니어/DevOps 전문가, 보안 전문가/SecOps) 및 지역 예측, 2023~2030년

소프트웨어 개발 라이프사이클 분야의 글로벌 생성 AI 시장 규모는 2022년에 2억 6,590만 달러로 평가되었습니다. 시장은 2023년 3억 4,130만 달러에서 2030년까지 2,83390만 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 35.3%를 나타낼 것으로 예상됩니다. 기간.

소프트웨어 개발 수명주기에서 생성적 AI는 소프트웨어 개발 프로세스의 작업을 자동화하는 것을 의미하며 개발자의 생산성 향상을 목표로 합니다. 이 프로세스는 코드를 자동으로 생성, 편집, 변환 및 최적화합니다. Anthropic의 Claude, Microsoft의 Bing Chat, OpenAI의 ChatGPT, Google의 Bard를 포함한 생성 AI는 대량의 정형 및 비정형 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성합니다. 또한 사용자에게 인간과 유사한 응답을 제공할 수도 있습니다.

SDLC(소프트웨어 개발 수명 주기)에 생성 AI의 통합이 점점 늘어나면서 다음과 같은 이점이 있습니다. 개발자가 코드 생성 오류를 줄일 수 있는 혁신적인 기회입니다. 새로운 소프트웨어 솔루션 제공을 가속화하는 것을 목표로 합니다. 연구원들의 연구에 따르면, 생성 AI 기반 도구는 고급 알고리즘을 제공하여 코드를 자동으로 생성하고 새 코드 작성(47% 더 빠름), 코드 기능 문서화(50% 더 빠름)와 같은 많은 일반적인 개발자 작업에서 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. , 기존 코드를 개선합니다(63% 더 빠름).

코로나19 영향

팬데믹으로 인한 시장 성장 속에서 의료 산업에 생성 AI의 신속한 통합

전례 없는 코로나19 팬데믹으로 인해 다양한 산업 부문에서 AI 애플리케이션의 채택이 가속화되었습니다. 연구원의 설문 조사에 따르면 인공 지능 채택이 45% 증가했습니다. (AI) 팬데믹 속에서. 생성적 인공 지능(GenAI)은 의료, 소매, 제조 등 다양한 산업 부문에 전 세계적으로나 지역적으로 상당한 영향을 미쳤습니다.

• 예를 들어, 2023년 6월에 의료 산업에 디지털 혁신을 가져오기 위해 IBM과 옥스퍼드 대학교는 생성 AI를 사용하여 코로나19 항바이러스 약물을 배포하고 있습니다. 따라서 생성 AI는 공중 보건 위기 상황에서 약물 과잉 처리 과정을 신속하게 처리하는 데 사용될 수 있습니다.

마찬가지로, 팬데믹 기간 동안 재택근무 운영 모델 수가 증가하면서 소프트웨어 개발 수명주기 프로세스에서 생성적 AI 구현이 촉진되어 조직의 생산성이 향상되었습니다. 글로벌 팬데믹 속에서 의료 및 제약 회사들은 생성적 AI 기술을 채택하여 약물과 단백질의 특성을 예측하고 UX 디자인 프로세스를 사용하여 원하는 의료 특성을 가진 새로운 분자를 설계하고 생성했습니다. 이러한 요인으로 인해 의료 산업에서 생성 AI에 대한 수요가 증가했습니다.

소프트웨어 개발 수명주기 시장 동향의 생성적 AI

시장 성장 촉진을 위한 생성 AI와 대규모 언어 모델(LLM)의 통합

소프트웨어 개발 수명 주기에서 생성적 AI와 에지 컴퓨팅의 통합이 증가하면서 실제 컴퓨팅이 향상되었습니다. 향상된 보안 및 신뢰성으로 시간 처리 및 데이터 분석. 생성적 AI는 소프트웨어 개발자의 생산성을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. LLM(대형 언어 모델)과 생성 AI 기능의 통합으로 소프트웨어 개발 프로세스에 대규모 배포가 가능해졌습니다. LLM(대형 언어 모델)은 소프트웨어 엔지니어링 분야에서 자동화된 작업을 향상시킬 수 있는 잠재력을 갖고 있으므로 구조 및 비구조적 데이터도 분석할 수 있습니다.

예를 들어 2023년 8월 생성 AI 스타트업인 Stability AI는 사용자가 프로그래밍 언어 코드를 생성하는 데 크게 도움이 되는 'StableCode'라는 새로운 개방형 LLM(대형 언어 모델)을 출시했습니다. 이 LLM 모델은 Java, markdown, Python, Go, JavaScript, C, C++ 및 기타 프로그래밍 언어를 사용하여 코드를 개발할 수 있습니다.

이 요인은 예측 기간 동안 소프트웨어 개발 수명주기 성장에서 생성적 AI를 주도할 것으로 예상됩니다.

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소프트웨어 개발 수명주기 시장 성장 요인의 생성적 AI

시장 성장을 주도하기 위한 다양한 산업 부문의 소프트웨어 개발 자동화에 대한 수요 증가

반복적인 코딩 작업을 자동화하면 소프트웨어 개발 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 자동화는 코딩 시 인적 오류의 위험을 줄여줍니다. 생성적 AI 도구는 모범 사례 및 코딩 표준을 준수하는 코드를 생성하여 오류 및 취약성의 가능성을 줄입니다. 오류가 적을수록 소프트웨어의 신뢰성과 보안이 더욱 높아집니다. AI는 코드 문제를 식별하고 개선 사항을 제안하며 수동 검토보다 더 빠르고 일관되게 코드 분석을 수행할 수 있습니다. 생성적 AI는 특정 개발 작업을 자동화하고 프로그래밍 지식이 거의 없는 주니어 개발자와 아마추어가 신속하게 코드를 생성하고 솔루션을 만들 수 있도록 함으로써 공급망 격차를 메웁니다.

또한 자동화 프로세스는 광범위한 수동 코딩 및 테스트의 필요성을 줄여 기업의 비용 절감으로 이어집니다. 동일하거나 더 나은 생산성과 코드 품질을 달성하는 데 필요한 리소스는 더 적습니다. 이러한 요인으로 인해 향후 소프트웨어 개발 수명주기 수요에서 생성적 AI가 증가할 것으로 예상됩니다.

제약 요인

데이터 개인정보 보호 및 보안 부족으로 시장 성장 저해

제너레이티브 AI는 조직의 다양한 윤리적, 기술적, 규제 문제를 크게 해결하는 대량의 기밀 데이터에 액세스해야 합니다.

생성 AI 도구의 인기가 높아짐에도 불구하고 생성 AI 및 다양한 소프트웨어 도구를 통해 동영상이나 이미지 등 가짜 또는 오해의 소지가 있는 정보를 생성하는 것이 오늘날 주요 관심사입니다. 이는 테스트 과정에서 고객과 조직의 개인 및 기밀 데이터를 사용하는 생성 AI 때문입니다. 이 요인은 피싱 사기를 유발하고 데이터 침해 및 금전적 손실 사고로 이어집니다. 따라서 데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제가 부족하여 시장 성장을 방해합니다.

소프트웨어 개발 라이프사이클 시장 세분화 분석의 생성적 AI

애플리케이션 분석별

반복 작업을 자동화하기 위한 코드 생성의 필요성 증가, 코드 생성 및 자동 완성 세그먼트 성장 촉진을 목표로 함

type를 기준으로 시장은 코드 생성 및 자동 완성, 개인화된 개발 도구, 개발을 위한 자연어 인터페이스, AI 강화 디자인 및 UX 등으로 구분됩니다.

코드 생성 및 자동 완성 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상되며, 소프트웨어 개발 라이프사이클 시장 점유율에서 현재 생성 AI에서 가장 큰 부분을 차지하고 있습니다. 이는 생성 AI 기술을 사용하여 코드의 일부를 생성하거나 프로그램을 자동으로 완료하는 데 도움이 되는 코드 생성 프로세스 때문입니다. 또한 이 요소는 반복적인 작업을 자동화하고 개발자에게 유용한 초기 코드 구조를 제공함으로써 개발자의 시간과 노력을 절약하는 데 도움이 됩니다. 따라서 코드 생성 및 자동 완성 애플리케이션은 다른 애플리케이션에 비해 매우 중요합니다.

마찬가지로 개발 부문의 자연어 인터페이스는 두 번째로 높은 점유율을 차지합니다. 이는 인간과 유사한 텍스트를 이해하는 데 도움이 되고 다양한 언어 관련 작업을 수행할 수 있는 NLP와 Gen AI의 통합 때문입니다. 이 요인은 데이터 작업을 가속화하기 위해 소프트웨어 개발 프로세스에서 자연어 인터페이스에 대한 수요를 증가시킬 수도 있습니다.

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최종 사용자 분석 기준

소프트웨어 엔지니어/DevOps 전문가의 코딩 프로세스를 가속화하여 세그먼트 성장을 촉진하기 위한 GenAI의 신속한 채택

최종 사용자를 기준으로 시장은 소프트웨어 엔지니어/DevOps 전문가와 보안 전문가/SecOps로 구분됩니다.

소프트웨어 엔지니어/DevOps 전문가 부문은 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있으며 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 DevOps 전문가가 생성 AI를 사용하여 코딩 프로세스를 가속화하고 보안을 개선하며 공급망 성능을 향상시키기 때문입니다. Copilot, ChatGPT, GitHub와 같은 생성 AI 모델의 사용이 증가하면 이미지와 텍스트 데이터를 혁신하여 애플리케이션 성능을 최적화하고 개발자가 실시간 위협을 감지하여 코드 품질을 유지하는 데 도움이 됩니다. 이 요소는 소프트웨어 엔지니어/DevOps 전문가 부문의 성장을 촉진합니다.

마찬가지로 SecOps는 소프트웨어 개발 수명주기(SDLC)의 도구와 프로세스를 통합하여 기업의 보안을 보장하기 위해 보안과 운영을 결합하는 새로운 소프트웨어 개발 접근 방식입니다.

지역적 통찰력

글로벌 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카, 남미를 포함한 지역 전반에 걸쳐 연구됩니다.

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북미는 지역 전체에 AI 생성 데이터 분석 도구 제공업체가 많기 때문에 가장 높은 시장 점유율을 차지할 것으로 추정됩니다. 연구원의 설문 조사에 따르면, 회사의 운영 프로세스를 발전시키고 비즈니스 성과를 개선하기 위해 미국 전역의 기술 산업에서 생성적 AI를 채택한 비율은 35%입니다. 또한 미국, 멕시코 등의 국가에는 수많은 스타트업과 생성 AI 기업이 존재하면서 기업의 클라우드 인프라에 자동화가 도입됩니다. 이 요인은 예측 기간 동안 소프트웨어 개발 수명주기에서 생성적 AI에 대한 수요를 증가시킵니다.

아시아 태평양 지역은 중국, 인도 등의 국가에서 빅데이터 및 분석에 대한 지출 증가로 인해 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 여러 산업 분야에 걸쳐 디지털 혁신을 가져오기 위한 소프트웨어 개발에 대한 개발 및 투자가 증가함에 따라 인도 기업에서는 다양한 산업 분야에서 생성 AI를 크게 채택하고 있습니다. 이러한 주요 요소는 해당 지역 시장의 성장을 담당합니다. 분석가 설문 조사에 따르면 인도 코더는 Generative AI를 사용하여 코드의 13%를 생성하고 코딩 시간을 16% 단축합니다. 인도, 중국, 일본 등의 국가에서 소프트웨어 개발에 Gen AI 사용이 증가하면서 소프트웨어 효율성이 향상되고 소프트웨어의 신뢰성도 높아졌습니다.

독일, 프랑스, ​​이탈리아, 스페인 등 유럽 국가에서 Gen 인공지능 채택률이 증가함에 따라 유럽은 예측 기간 동안 상당한 CAGR을 유지할 것으로 추정됩니다. 클라우드 컴퓨팅 기술의 출현 증가와 머신러닝 및 딥 러닝 기술의 발전으로 인해 유럽 ​​시장의 성장.

중동 및 아프리카는 차세대 기술의 출현이 증가하고 다양한 산업 전반에 걸쳐 고급 기업 모델 개발에 있어 디지털 혁신이 증가함에 따라 예측 기간 동안 세 번째로 큰 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 분석가 설문조사에 따르면 UAE, 사우디아라비아 등 GCC 국가에서 생성적 AI 애플리케이션 개발에 대한 투자 증가가 향후 6~12개월 내에 널리 채택될 것으로 예상됩니다. 생성적 AI의 통합은 2030년까지 GCC 국가의 경제 성장을 235억 달러까지 촉진할 것으로 추산됩니다.

마찬가지로, 남아메리카는 기업이 고객의 요구를 충족하기 위해 다양한 산업 분야에 혁신적인 역량을 제공하기 위해 생성 AI를 구현함으로써 발전 단계에 있습니다. 생성적 AI에 대한 투자 증가는 비즈니스 성과를 확대하고 소프트웨어 개발 프로세스를 혁신하는 데 도움이 되며 조직의 인프라 전반에 걸쳐 더 많은 데이터 통찰력을 창출하는 것을 목표로 합니다.

소프트웨어 개발 라이프사이클 시장의 생성적 AI 주요 기업 목록

시장 개발 촉진을 위한 상위 기업의 파트너십 강조

선도적인 기업들은 소프트웨어 개발 프로세스를 개선하기 위해 소프트웨어 개발 수명 주기에서 생성 AI의 발전을 제공하기 위해 파트너십을 맺고 있습니다. 그들은 경쟁 우위를 유지하기 위해 제품 제공의 혁신에 중점을 두고 있습니다. 이러한 플레이어는 시장 점유율을 높이기 위해 비즈니스 및 유통 네트워크를 확대하기 위한 제품 출시, 전략적 인수, 파트너십, 협업을 강조합니다.

소개된 주요 회사 목록:

• SAP SE ( 독일)


• Thoughtworks, Inc.< /a>(미국)


• Harness Inc.(미국)


• OpenAI OpCo, LLC(미국)


• Amazon Web Services, Inc.(미국)


• Tabnine Ltd.(이스라엘)


• Replit(미국)


• Google LLC(미국)


• C3 AI, Inc.(미국)


• 답글(이탈리아) )

주요 산업 발전:

• 2023년 12월 – Google Duet AI는 클라우드 인프라에서 전체 소프트웨어 개발 수명주기를 관리하도록 설계된 도구인 GenAI를 출시했습니다. GenAI는 테스트, 코드 생성, 배포와 같은 작업을 자동화하여 오류를 줄이고 생산성을 향상시키며 소프트웨어 프로젝트에 소요되는 시간을 높이는 데 도움이 됩니다.


• 2023년 11월 - 독일 소프트웨어 개발 회사인 SAP SE는 SAP HANA Cloud, SAP Build Code 및 SAP AI Core의 생성적 AI 허브라는 새로운 생성적 AI 도구 및 기능 시리즈를 공개했습니다. 개발자는 생성적 AI 기반 앱과 솔루션을 구축할 수 있습니다. 이러한 AI 기능은 개발자가 자신의 기술을 향상하고 생성적 AI 기반 앱 및 솔루션을 개발하는 데 도움이 됩니다.


• 2023년 9월 – Reply는 KICODE Reply라는 새로운 생성 AI 기반 소프트웨어 개발 플랫폼을 공개했습니다. 이 플랫폼은 코딩, 설계, 테스트 및 배포를 포함한 소프트웨어 개발 수명주기의 모든 단계를 지원하여 작업을 자동화함으로써 소프트웨어 효율성을 높이고 코드 품질을 향상시킬 수 있습니다.


• 2023년 6월 –  소프트웨어 제공 플랫폼 제공업체인 Harness Inc.는 소프트웨어 개발 수명주기(SDLC)를 위해 AIDA(AI Development Assistant)라는 Generative AI Assistant를 출시했습니다. 이 AI 도우미는 오류를 해결하고 비용을 최적화하며 SDLC 프로세스의 보안을 보장하는 데 도움이 됩니다.


• 2023년 3월 –  Google Cloud는 생성 AI 애플리케이션 생성을 촉진하고 OpenAI 및 Microsoft Corporation의 GitHub와 유사한 제품입니다.

보고서 범위

소프트웨어 개발 수명주기 시장 조사 보고서의 생성적 AI는 시장에 대한 자세한 분석을 제공합니다. 이는 선도적인 회사, 제품 type 및 제품의 주요 응용 프로그램과 같은 주요 측면에 중점을 둡니다. 이 외에도 보고서는 시장 동향에 대한 통찰력을 제공하고 주요 최종 사용자 개발을 강조합니다. 위의 요소 외에도 보고서에는 최근 몇 년간 시장 성장에 기여한 여러 요소가 포함되어 있습니다.

보고서 범위 및 세분화