 | • レポートコード：MRC360i24AR1113 • 出版社/出版日：360iResearch / 2024年4月 • レポート形態：英文、PDF、191ページ • 納品方法：Eメール（受注後2-3日） • 産業分類：産業未分類 |
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レポート概要
※当レポートは英文です。下記の日本語概要・目次はAI自動翻訳を利用し作成されました。正確な概要・目次はお問い合わせフォームからサンプルを請求してご確認ください。
[191ページレポート】AIコードツール市場規模は2023年に216.9億米ドルと推定され、2024年には251.2億米ドルに達し、CAGR16.86%で2030年には645.6億米ドルに達すると予測される。
AIコードツールは、ソフトウェア開発者の作業効率と精度を高めるために、人工知能ベースのコード提案を提供し、バグを検出し、コードの自動補完を支援するインテリジェントなアルゴリズムである。ソフトウェア開発効率を向上させる高性能AIコードツールのニーズが高まり、AIコードツールの利用が業界全体に広がっていることから、AIコードツールの市場導入が急増している。政府の積極的な取り組みやAIインフラへの投資も市場成長の要因となっている。しかし、AIインフラの設計、導入、維持の複雑さがAIコードツールの開発を制限する可能性がある。また、データ・プライバシーの問題やサイバー攻撃に対する脆弱性も、市場成長の懸念要因となっている。さらに、AIインフラストラクチャーにおける新たな技術統合と進歩は、市場に魅力的な機会を創出する可能性がある。また、機械学習アルゴリズムの強化とAIコードツールのクロスプラットフォーム互換性は、市場に大きな成長の可能性をもたらすと期待されている。
技術：顧客行動とビジネスパターンを分析するための機械学習技術の採用
ジェネレーティブAIは、テキスト、画像、音声、合成データなど、さまざまな種類の高品質コンテンツを作成できるディープラーニングモデルまたはAI技術である。汎用のジェネレーティブAIアプリケーションは、テキストプロンプトに基づいてコードを生成することができる。機械学習はAIの一種で、データから学習するコンピューターシステムの構築に重点を置き、ソフトウェアが時間とともにパフォーマンスを向上させることを可能にする。機械学習アルゴリズムは、PythonやRコードを使用して展開することができる。自然言語処理（NLP）は人工知能（AI）の一種で、コンピューターやデジタル機器が人間の言葉を理解することを可能にする。NLPは、人間の言語の曖昧さを解決し、多くの下流アプリケーションのためにデータに重要な数値構造を追加し、音声認識やテキスト分析に使用できるようにします。
展開：より高い運用柔軟性を実現するためのクラウドベースのデプロイメントの優先度
クラウド・デプロイメントとは、クラウドを活用したSaaS（Software as a Service）やPaaS（Platform as a Service）など、1つまたは複数のホスティング・モデルを通じたAIコードやアプリケーションのデプロイメントを指す。これには、クラウド上でのワークロードのアーキテクチャー、計画、実装、運用が含まれる。コードベースのデータサイエンス開発プラットフォームは、AIプロジェクトやコードをアイデアから展開まで行うことができる。ハイブリッドの導入は、オンプレミスのインフラに投資し、サードパーティのリソースも利用したい組織が主に検討する。オンプレミス環境では、リソースは社内に配置され、企業のITインフラ内にある。AIコードのオンプレミス導入は、セキュリティやデータの使用方法をより管理したい組織に好まれる。
アプリケーション：AIコードツールは、これらのアプリケーション分野で不可欠なものとなっており、効率性とイノベーションを向上させます。
AIコードツールは開発と運用の両方を最適化し、効率的なプロジェクト管理とリソース割り当てを可能にする。GitHub、JetBrains、Microsoftといった企業がこの分野の主要プロバイダーである。これらのツールは、自動テスト、インテリジェントなコードレビュー、合理化されたデプロイプロセスなどの機能を提供している。データ・サイエンスはAIコード・ツールから多大な恩恵を受けており、予測モデルやインテリジェントな分析を提供している。これらのツールは、複雑なデータ分析プロセスを合理化し、大量のデータを処理し、自動化によってエラーの確率を低減します。IoTの急速な普及に伴い、AIコードツールは組み込みシステムの効率とパフォーマンスを大幅に向上させます。AI Code Toolsは、AIとの統合をサポートするツールにより、キャラクタの動作、グラフィックス生成、最前線のランナーによるゲームプレイのテストを自動化することで、ゲームに革命をもたらしています。AIコードツールは、モバイルアプリ開発において不可欠なものとなっており、反復作業を自動化し、UX/UI設計を支援することで、予測コーディングと開発プロセスの迅速化を促進している。ウェブ開発では、SEO最適化、ウェブサイト設計、コンテンツ・パーソナライゼーションなどの分野でAIコード・ツールから利益を得ている。
組織の規模：先進的なAIモデルが大規模企業の迅速な意思決定プロセスを促進
大企業は、その広大で複雑な事業規模から、堅牢性、拡張性、高性能を提供するAIコーディングツールを好みます。迅速なリアルタイム意思決定能力、高い自動化度、既存システムとの統合のしやすさは、大企業の選択に影響を与える適切な要因である。中小企業は、AIコードツールを選択する際、費用対効果と使いやすさを優先する。堅牢性と拡張性は引き続き重要であるが、最小限のセットアップで済み、小規模なチームでも管理しやすいソリューションに重点が移っている。大企業と中小企業の両方がAIコーディングツールを利用しているが、彼らの好みやニーズは大きく異なり、さまざまなビジネス環境におけるAIアプリケーションの成長と将来の方向性を形成している。
業種別：業種を問わず利用が増加
AIコードツールは、小売・eコマース業界や銀行・金融業界において、即座に応答を提供し、カスタマーサポート・ソリューションを強化するチャットボットの開発に役立っている。AIコードツールは、ヘルスケア環境における創薬や診断支援のためのモバイルアプリケーションやソフトウェアソリューションを迅速に作成するのに役立ちます。AIコードツールは、製造業における設備の予知保全ツールを効果的に開発する。AIコードツールは、政府や公共部門における公共安全や市民サービスのためのソフトウェアツールの精度と効率を高める。
地域別の洞察
南北アメリカ大陸は、主要市場プレイヤーの強い存在感により、AIコードツール開発のためのインフラが高度に発達している。人工知能の技術的進歩も、米国、カナダ、ブラジルなどの米国の主要国におけるAIコードツールの市場導入を後押ししている。欧州地域も、ドイツやイギリスなどの主要国で研究開発が重視されるようになったため、AIコードツールの著しい成長を目の当たりにしている。EMEA諸国における政府や規制当局の支援政策が、同地域の市場成長を後押ししている。日本、オーストラリア、中国、インドを含む国々における新興企業エコシステムとソフトウェア開発産業の急増は、APAC地域におけるAIコードツールの採用を増加させている。デジタル化の進展と政府の支援政策が、APAC市場に力強い成長の可能性を生み出している。
FPNVポジショニング・マトリックス
FPNVポジショニングマトリックスは、AIコードツール市場を評価する上で極めて重要である。事業戦略と製品満足度に関連する主要指標を調査し、ベンダーの包括的な評価を提供する。この詳細な分析により、ユーザーは要件に沿った十分な情報に基づいた意思決定を行うことができる。評価に基づき、ベンダーは成功のレベルを表す4つの象限に分類されます：フォアフロント（F）、パスファインダー（P）、ニッチ（N）、バイタル（V）である。
市場シェア分析
市場シェア分析は、AIコードツール市場におけるベンダーの現状を洞察的かつ詳細に調査する包括的なツールです。全体的な収益、顧客ベース、その他の主要指標についてベンダーの貢献度を綿密に比較・分析することで、各社の業績や市場シェア争いの際に直面する課題について、より深い理解を提供することができます。さらに、この分析により、調査対象基準年に観察された蓄積、断片化の優位性、合併の特徴などの要因を含む、この分野の競争特性に関する貴重な洞察が得られます。このように詳細な情報を得ることで、ベンダーはより多くの情報に基づいた意思決定を行い、市場での競争力を得るための効果的な戦略を考案することができます。
主要企業のプロファイル
本レポートでは、AIコードツール市場における最近の重要な動向を掘り下げ、主要ベンダーとその革新的なプロフィールを紹介しています。これには、AI Repo、Amazon Web Services, Inc.、AskCodi、Bugasura、ChatGPT by OpenAI、ClickUp、Code Intelligence、Code Llama by Meta Platforms, Inc、CodeWP、Codiga by Datadog、Divi AI、GitHub Copilot by Microsoft Corporation、Keras、PyCharm by JetBrains s.r.o.、Replit、Safurai、SinCode AI、Snyk Code、TabNine Inc.、TensorBoard、TensorFlow、Watsonx by International Business Machines Corporation、Wing IDE。
市場区分と対象範囲
この調査レポートは、AIコードツール市場を分類し、以下の各サブ市場における収益予測と動向分析を掲載しています：
技術 ● ジェネレーティブAI
機械学習
自然言語処理
展開 ● クラウドベース
ハイブリッド
オンプレミス
アプリケーション ● クラウドサービスとDevOps
データサイエンス
組み込みシステム
ゲーム開発
モバイルアプリ開発
ウェブ開発
組織規模 ● 大企業
中小企業
業種 ● 銀行・金融・保険
政府・公共部門
ヘルスケア
IT・通信
製造業
メディア＆エンターテインメント
小売・eコマース
地域 ● 米州 ● アルゼンチン
ブラジル
カナダ
メキシコ
アメリカ ● カリフォルニア州
フロリダ州
イリノイ州
ニューヨーク
オハイオ州
ペンシルバニア
テキサス
アジア太平洋 ● オーストラリア
中国
インド
インドネシア
日本
マレーシア
フィリピン
シンガポール
韓国
台湾
タイ
ベトナム
ヨーロッパ・中東・アフリカ ● デンマーク
エジプト
フィンランド
フランス
ドイツ
イスラエル
イタリア
オランダ
ナイジェリア
ノルウェー
ポーランド
カタール
ロシア
サウジアラビア
南アフリカ
スペイン
スウェーデン
スイス
トルコ
アラブ首長国連邦
イギリス
本レポートは、以下の点について貴重な洞察を提供している：
1.市場浸透度：主要企業が提供する市場に関する包括的な情報を掲載しています。
2.市場の発展：有利な新興市場を深く掘り下げ、成熟した市場セグメントにおける浸透度を分析します。
3.市場の多様化：新製品の発売、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細な情報を提供します。
4.競合評価とインテリジェンス：主要企業の市場シェア、戦略、製品、認証、規制当局の承認、特許状況、製造能力などを網羅的に評価します。
5.製品開発とイノベーション：将来の技術、研究開発活動、画期的な製品開発に関する知的洞察を提供しています。
本レポートは、以下のような主要な質問に対応しています：
1.AIコードツール市場の市場規模および予測は？
2.AIコードツール市場の予測期間中に投資を検討すべき製品、セグメント、アプリケーション、分野はどれか？
3.AIコードツール市場の技術動向と規制枠組みは？
4.AIコードツール市場における主要ベンダーの市場シェアは？
5.AIコードツール市場への参入には、どのような形態や戦略的な動きが適しているか？
1.序文
1.1.研究の目的
1.2.市場細分化とカバー範囲
1.3.調査対象年
1.4.通貨と価格
1.5.言語
1.6.ステークホルダー
2.調査方法
2.1.定義調査目的
2.2.決定する研究デザイン
2.3.準備調査手段
2.4.収集するデータソース
2.5.分析する：データの解釈
2.6.定式化するデータの検証
2.7.発表研究報告書
2.8.リピート：レポート更新
3.エグゼクティブ・サマリー
4.市場概要
5.市場インサイト
5.1.市場ダイナミクス
5.1.1.促進要因
5.1.1.1.ソフトウェア開発効率を高める高性能AIコードツールのニーズ
5.1.1.2.AIインフラに対する政府の積極的な取り組みと投資
5.1.1.3.幅広い業界におけるAIコードツールの利用拡大
5.1.2.阻害要因
5.1.2.1.AIインフラの設計、導入、保守の複雑さ
5.1.3.機会
5.1.3.1.AIインフラにおける新たな技術統合と進歩
5.1.3.2.機械学習アルゴリズムの強化とAIコードツールのクロスプラットフォーム互換性
5.1.4.課題
5.1.4.1.データのプライバシー問題とサイバー攻撃に対する脆弱性
5.2.市場セグメンテーション分析
5.2.1.テクノロジー顧客行動とビジネスパターンを分析するための機械学習技術の採用
5.2.2.展開：高い運用柔軟性を実現するためのクラウドベースの展開の選好
5.2.3.アプリケーション：AIコードツールは、効率性と革新性を向上させ、これらのアプリケーション分野で不可欠なものとなっている。
5.2.4.組織の規模：先進的なAIモデルは、大規模ビジネスの迅速な意思決定プロセスを促進する。
5.2.5.業種：業種を問わず利用が増加
5.3.市場破壊分析
5.4.ポーターのファイブフォース分析
5.4.1.新規参入の脅威
5.4.2.代替品の脅威
5.4.3.顧客の交渉力
5.4.4.サプライヤーの交渉力
5.4.5.業界のライバル関係
5.5.バリューチェーンとクリティカルパス分析
5.6.価格分析
5.7.技術分析
5.8.特許分析
5.9.貿易分析
5.10.規制枠組み分析
6.AIコードツール市場、技術別
6.1.はじめに
6.2.ジェネレーティブAI
6.3.機械学習
6.4.自然言語処理
7.AIコードツール市場、デプロイメント別
7.1.導入
7.2.クラウドベース
7.3.ハイブリッド
7.4.オンプレミス
8.AIコードツール市場、用途別
8.1.はじめに
8.2.クラウドサービスとDevOps
8.3.データサイエンス
8.4.組み込みシステム
8.5.ゲーム開発
8.6.モバイルアプリ開発
8.7.ウェブ開発
9.AIコードツール市場、組織規模別
9.1.はじめに
9.2.大企業
9.3.中小企業
10.AIコードツール市場、業種別
10.1.はじめに
10.2.銀行、金融、保険
10.3.政府・公共部門
10.4.ヘルスケア
10.5.IT・通信
10.6.製造業
10.7.メディア・娯楽
10.8.小売・eコマース
11.米州のAIコードツール市場
11.1.はじめに
11.2.アルゼンチン
11.3.ブラジル
11.4.カナダ
11.5.メキシコ
11.6.アメリカ
12.アジア太平洋地域のAIコードツール市場
12.1.はじめに
12.2.オーストラリア
12.3.中国
12.4.インド
12.5.インドネシア
12.6.日本
12.7.マレーシア
12.8.フィリピン
12.9.シンガポール
12.10.韓国
12.11.台湾
12.12.タイ
12.13.ベトナム
13.欧州・中東・アフリカAIコードツール市場
13.1.はじめに
13.2.デンマーク
13.3.エジプト
13.4.フィンランド
13.5.フランス
13.6.ドイツ
13.7.イスラエル
13.8.イタリア
13.9.オランダ
13.10.ナイジェリア
13.11.ノルウェー
13.12.ポーランド
13.13.カタール
13.14.ロシア
13.15.サウジアラビア
13.16.南アフリカ
13.17.スペイン
13.18.スウェーデン
13.19.スイス
13.20.トルコ
13.21.アラブ首長国連邦
13.22.イギリス
14.競争環境
14.1.市場シェア分析（2023年
14.2.FPNVポジショニングマトリックス（2023年
14.3.競合シナリオ分析
14.3.1.Bito、開発者のコードベースを理解するAIを発表
14.3.2.Meta、コミュニティライセンスによるAIコーディングツールの一般提供を開始
14.3.3.IBM、メインフレーム・アプリケーションのモダナイゼーションを加速するWatsonx Generative AI機能を発表
14.4.戦略分析と提言
15.競合ポートフォリオ
15.1.主要企業のプロフィール
15.2.主要製品ポートフォリオ
図2.AIコードツール市場規模、2023年対2030年
図3.AIコードツールの世界市場規模、2018年～2030年（百万米ドル）
図4.AIコードツールの世界市場規模、地域別、2023年対2030年(%)
図5. AIコードツールの世界市場規模、地域別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図6.AIコードツールの市場ダイナミクス
図7.AIコードツールの世界市場規模、技術別、2023年対2030年(%)
図8.AIコードツールの世界市場規模、技術別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図9.AIコードツールの世界市場規模、展開別、2023年対2030年(%)
図10.AIコードツールの世界市場規模、展開別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図11.AIコードツールの世界市場規模、用途別、2023年対2030年(%)
図12.AIコードツールの世界市場規模、用途別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図13.AIコードツールの世界市場規模、組織規模別、2023年対2030年(%)
図14.AIコードツールの世界市場規模、組織規模別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図15.AIコードツールの世界市場規模、業種別、2023年対2030年(%)
図16.AIコードツールの世界市場規模、業種別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図17.アメリカAIコードツール市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図18.アメリカのAIコードツール市場規模、国別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図 19.米国のAIコードツール市場規模、州別、2023年対2030年 (%)
図 20.米国のAIコードツール市場規模、州別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図21.アジア太平洋地域のAIコードツール市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図22. アジア太平洋地域のAIコードツール市場規模、国別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図23.欧州、中東、アフリカのAIコードツール市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図24.欧州、中東、アフリカのAIコードツール市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図25.AIコードツール市場シェア、主要プレーヤー別、2023年
図26.AIコードツール市場、FPNVポジショニングマトリックス、2023年
• 日本語訳：AIコードツール市場：技術別（ジェネレーティブAI、機械学習、自然言語処理）、展開別（クラウドベース、ハイブリッド、オンプレミス）、用途別、組織規模別、業種別 – 2024年～2030年の世界予測
• レポートコード：MRC360i24AR1113 ▷ お問い合わせ（見積依頼・ご注文・質問）