ソフトウェア開発ライフサイクルにおける生成AIの世界市場規模は、2023年に2億6,810万米ドルと評価されました。2032年までに39億6,647万米ドルに達すると推定されており、予測期間（2024～2032年）中に34.9％のCAGRで成長します。アジャイルおよびDevOpsプラクティスの採用の増加により、ソフトウェア開発ライフサイクルにおける生成AIの世界市場が拡大しています。ソフトウェアシステムが複雑になるにつれて、従来の開発アプローチでは進化する要件と依存関係に対応するのが難しくなり、ソフトウェア開発ライフサイクルにおける生成AIの需要が高まっています。さらに、ソフトウェア開発ライフサイクルに生成AIを活用する新しいソリューションを導入することで、市場成長の機会が生まれると予想されます。
生成 AI は、人間の創造性を模倣して、画像、テキスト、音楽などの新しいコンテンツを生成できる人工知能アルゴリズムの一種です。定義済みのルールに依存する従来の AI システムとは異なり、生成 AI モデルは大規模なデータセットでトレーニングされ、データ内のパターンを認識することで独自の出力を生成するように学習します。生成敵対ネットワーク (GAN) は、生成 AI の一般的な形式であり、ジェネレーターとディスクリミネーターという 2 つのニューラル ネットワークが互いに競い合い、よりリアルな出力を生成します。
ジェネレーティブ AI は斬新で高品質なコンテンツを生成する能力を備えているため、さまざまな業界で強力なツールとなり、AI が創造的に達成できるものの限界を押し広げています。ジェネレーティブ AI は、ソフトウェア開発ライフサイクル (SDLC) のさまざまな段階で極めて重要な役割を果たします。ソフトウェア開発プロセス全体を通じて人間の能力を強化することで、SDLC を加速し、生産性を高め、イノベーションを促進します。
ハイライト
| レポート指標 | 詳細 |
|---|---|
| 基準年 | 2023 |
| 研究期間 | 2020-2032 |
| 予想期間 | 2024-2032 |
| 年平均成長率 | 34.9% |
| 市場規模 | |
| 急成長市場 | アジア太平洋地域 |
| 最大市場 | 北米 |
| レポート範囲 | 収益予測、競合環境、成長要因、環境＆ランプ、規制情勢と動向 |
| 対象地域 |
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アジャイル手法と DevOps プラクティスの採用の増加は、ソフトウェア開発ライフサイクル (SDLC) 市場におけるジェネレーティブ AI の成長を促進する重要な原動力です。ジェネレーティブ AI は、反復タスクの自動化、開発サイクルの加速、部門横断的なチーム間のシームレスなコラボレーションの促進によって、アジャイルと DevOps を補完します。コード生成、テストの自動化、最適化に AI 駆動型ツールを活用することで、組織は生産性を高め、市場投入までの時間を短縮し、進化する顧客の需要に効果的に応える高品質のソフトウェア製品を提供できます。
信頼できる情報源によると、61%の企業がアジャイル手法を活用してソフトウェア開発を実現し、全社的なデジタル変革を促進しています。さらに、2021年にStrongDMに掲載された記事によると、IT意思決定者の83%が、より高いビジネス価値を実現するためにDevOps手法を実装していると報告しています。このように、アジャイルおよびDevOps手法の需要が高まり続けるにつれて、SDLCにおける生成AIの市場はさらに拡大する準備ができています。
現代のソフトウェア システムの複雑さが増す中、ソフトウェア開発ライフサイクル (SDLC) に生成 AI を導入する強い動機が生まれています。ソフトウェア アーキテクチャが相互接続されたテクノロジ、IoT、ビッグ データ、クラウド コンピューティングの需要を満たすように進化するにつれ、従来の開発アプローチではコードベース内の複雑さと依存関係を管理するのが難しくなっています。生成 AI システムは、複雑なソフトウェア構造を理解し、分析し、適応できる高度なアルゴリズムを活用して、革新的なソリューションを提供します。
これらの AI 駆動型ツールにより、開発者はソフトウェア開発の複雑さをより効果的に処理し、反復タスクを自動化し、コード品質を最適化し、潜在的な脆弱性を特定できるようになります。生成 AI は、人間の能力を機械知能で強化することで、開発者が複雑な課題に効率と精度を高めて取り組むことを可能にし、競争が激化する市場環境で堅牢でスケーラブルなソフトウェア ソリューションの提供を加速します。
ソフトウェア開発ライフサイクル (SDLC) におけるGenerative AIの導入は、開発者と組織間の理解と専門知識が限られているという大きな障壁によって妨げられています。Generative AI がソフトウェア開発に革命を起こす可能性は明らかですが、その実際の実装には AI、機械学習、ソフトウェア エンジニアリングに関する専門知識とスキルが必要です。
多くの開発者は、AI 駆動型ツールを既存のワークフローにシームレスに統合したり、特定の開発タスク向けに AI モデルのトレーニングや微調整を行う際のニュアンスを理解したりする専門知識が不足しています。さらに、スキルアップの取り組みに投資したり AI の専門家と協力したりすることに組織が消極的であることも、この課題をさらに悪化させています。十分な理解と専門知識がなければ、SDLC を最適化するための生成 AI の潜在能力は十分に発揮されず、市場での広範な採用と拡張性が妨げられます。
市場プレーヤーは、ソフトウェア開発ライフサイクル向けの新しい生成 AI ソリューションを導入しています。たとえば、2024 年 2 月、Cognizant は生成 AI (gen AI) を搭載したプラットフォームである Cognizant Flowsource™? を発表しました。このプラットフォームは、将来の組織のソフトウェア エンジニアリングの進歩を促進するように設計されています。Cognizant Flowsource は、ソフトウェア開発ライフサイクルのすべてのフェーズをシームレスに組み込み、デジタル資産とテクノロジーを統合して、機能横断的なエンジニアリング チームが制御と透明性を強化して高品質のコードを効率的に作成できるようにします。
さらに、2023 年 6 月には、Modern Software Delivery Platform® 企業である Harness Inc. が、ソフトウェア開発ライフサイクル (SDLC) 全体に革命をもたらす先駆的な生成 AI アシスタント AIDA (AI Development Assistant) を発表しました。ソフトウェア配信のための AI に対するこの革新的なアプローチは、主にコード生成とコード開発の支援に重点を置く従来の AI アプリケーションとは対照的です。この包括的な AI ソリューションは、Harness プラットフォームのすべてのワークフローと機能にシームレスに統合され、Harness のすべての顧客に無料で提供されます。このような要因により、市場拡大の機会が生まれます。
ソフトウェア開発ライフサイクル市場における世界的な生成 AI は、アプリケーションとエンドユーザーによってセグメント化されています。
アプリケーションに基づいて、ソフトウェア開発ライフサイクル市場における世界的な生成 AI は、コード生成と自動補完、開発用の自然言語インターフェース、パーソナライズされた開発ツール、AI 強化設計と UX などに分かれています。
コード生成と自動補完のセグメントが市場を支配しています。ジェネレーティブ AI は、開発者の生産性と効率性を高めることで、ソフトウェア開発ライフサイクル (SDLC) におけるコード生成と自動補完に革命をもたらしています。ディープラーニングなどの技術を通じて、ジェネレーティブ AI モデルは膨大なコード リポジトリから学習し、パターン、構文、セマンティクスを理解します。これらのモデルは、定型コードを自動的に生成し、反復的なタスクを減らし、プロトタイピングを加速することで、開発者のコード生成を支援できます。さらに、自動補完では、開発者が入力するときにインテリジェントな提案を提供し、コーディングを高速化し、エラーを減らします。
ジェネレーティブ AI はコンテキストを理解し、次のアクションを予測できるため、アイデアの創出から展開まで、開発者のワークフローを大幅に強化できます。これらの AI 搭載ツールは、統合開発環境 (IDE) やバージョン管理システムにシームレスに統合されるため、開発者は日常的なコーディング タスクを自動化しながら、高レベルの設計と問題解決に集中できます。その結果、ジェネレーティブ AI は SDLC 環境を一新し、ソフトウェア開発プロセス全体でイノベーションを促進し、効率性を高めています。
エンドユーザーに基づいて、ソフトウェア開発ライフサイクル市場における世界的な生成 AI 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 に分類されます。
ソフトウェア エンジニア/DevOps プロフェッショナル セグメントは、最高の市場シェアを占めると推定されています。ソフトウェア エンジニアと DevOps プロフェッショナルが利用する生成 AI は、ソフトウェア開発ライフサイクル (SDLC) のさまざまな段階を強化します。計画段階でモックアップとプロトタイプを生成し、プロジェクト要件のより明確な伝達を促進します。開発中のコード生成を支援し、反復タスクを自動化し、開発サイクルを加速します。テストでは、合成データ セットを作成して実際のシナリオを拡張し、テストの範囲と有効性を向上させることができます。
さらに、Generative AI は、履歴データを分析して本番環境での潜在的な問題を予測し、防止することで、予測メンテナンスを可能にします。また、自動ドキュメント生成もサポートしており、包括的で最新のプロジェクト ドキュメントが確保されます。このように、Generative AI を SDLC に統合することで、チームはプロセスを合理化し、生産性を高め、より高品質のソフトウェア ソリューションを効率的に提供できるようになります。
地域に基づいて、ソフトウェア開発ライフサイクル市場における世界の生成 AI は、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、南米、中東、アフリカに分かれています。
北米は、ソフトウェア開発ライフサイクルにおける生成AI市場において最も重要なグローバルシェアであり、予測期間中に大幅に拡大すると予想されています。北米は、ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）における生成AI市場の最前線に立っており、イノベーションを推進し、技術の進歩を推し進めています。この地域の優位性は、シリコンバレー、シアトル、ボストンなどの主要なテクノロジーハブの存在など、いくつかの重要な要因に起因しており、AIの研究、開発、起業家精神の震源地となっています。特に米国は、テクノロジー企業の強力なエコシステム、ベンチャーキャピタルの資金、AIとソフトウェアエンジニアリングを専門とする高度なスキルを持つ労働力により、市場をリードしています。さらに、北米の組織はイノベーションに対する強い欲求を示し、グローバル市場で生産性、効率性、競争力を高める方法を継続的に模索しています。
さらに、いくつかの業界のソフトウェア開発における生成AIソリューションの開発に関する研究も増加しています。たとえば、2024年3月にNYU Langone Healthの研究チームが実施した研究では、生成人工知能（AI）の応用により、デジタルヘルスソフトウェアの開発が促進される可能性があることが示されました。この研究では、糖尿病研究を予防するためのソフトウェアの進歩に対するChatGPTの影響を調査しました。このソフトウェアは、テキストメッセージを利用して患者の関与を高め、身体活動や健康的な食事の摂取などの行動の変化を促進するように特別に開発されています。研究者らは、ChatGPTを利用して、ソフトウェア内で統合されたパーソナライズされた自動メッセージングシステム（PAMS）を複製しました。研究者らは、ChatGPTが技術的および非技術的な背景を持つ個人間のコミュニケーションを強化し、医療問題に対する計算ソリューションの開発を促進することを発見しました。その結果、これらの要因が地域の市場成長を後押しすると推定されています。
アジア太平洋 (APAC) 地域は、ダイナミックで将来性のある地域として台頭しています。急速な都市化、デジタル変革の取り組みの急成長、テクノロジー系スタートアップ エコシステムの繁栄により、APAC は Generative AI テクノロジーの採用と成長にとって大きなチャンスを提供します。中国、インド、日本、韓国、シンガポールなどの国々は AI イノベーションを担っており、Generative AI を活用してソフトウェア開発手法を強化し、業界全体でデジタル イノベーションを推進しています。現在、Generative AI はコードの 13% を生成し、インドのコード作成者の時間を 16% 削減しています。
さらに、「ソフトウェアの芸術: 業界を超えた価値創造への新たな道」という記事では、今後 12 か月以内にインドが Gen AI を利用したコード生成の 22% を占め、コーダーの作業時間が 27% 節約されると予測されています。さらに、アジア太平洋地域ではインターネットの普及率の高まり、中流階級の拡大、デジタル サービスの需要増加により、SDLC における Generative AI ソリューションに適した環境が整えられています。この地域の企業がソフトウェア開発プロセスの最適化、製品品質の向上、市場投入までの時間の短縮を求めているため、今後数年間で Generative AI の採用が飛躍的に増加すると見込まれています。
