ソフトウェア開発ライフサイクル市場における生成AI サイズと展望 2025-2033

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市場の成長要因

アジャイルおよびDevOpsプラクティスの需要増加

アジャイル手法とDevOpsプラクティスの採用拡大は、ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）市場における生成AIの成長を促進する重要な原動力となっています。生成AIは、反復タスクの自動化、開発サイクルの加速、そして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を促進することで、アジャイルおよびDevOpsを補完します。コード生成、テスト自動化、最適化のためのAI駆動型ツールを活用することで、組織は生産性を向上させ、市場投入までの時間を短縮し、進化する顧客のニーズに効果的に応える高品質な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、企業の61%がソフトウェア開発を実現し、全社的なデジタルトランスフォーメーションを促進するためにアジャイルプラクティスを活用しています。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プラクティスを導入していると回答しています。このように、アジャイルおよびDevOpsプラクティスの需要が高まり続ける中、SDLCにおける生成AIの市場はさらに拡大する見込みです。

ソフトウェアシステムの複雑性の増大

現代のソフトウェアシステムの複雑性の増大は、ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）に生成AIを導入する強力な推進力となっています。ソフトウェアアーキテクチャは、相互接続されたテクノロジー、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ために進化しており、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ことが困難になっています。生成AIシステムは、複雑なソフトウェア構造を理解、分析、適応できる高度なアルゴリズムを活用することで、革新的なソリューションを提供します。

これらのAI駆動型ツールは、開発者がソフトウェア開発の複雑な部分をより効果的に乗り越え、反復的なタスクを自動化し、コード品質を最適化し、潜在的な脆弱性を特定することを可能にします。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高い効率性と精度で取り組むことを可能にし、競争が激化する市場環境において、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。

市場の制約

限られた理解と専門知識

ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）における生成AIの導入は、開発者と組織間の理解と専門知識の不足という大きな障壁によって阻害されています。生成AIがソフトウェア開発に革命をもたらす可能性は明らかですが、その実践的な実装には、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するための専門知識や、特定の開発タスクに向けたAIモデルのトレーニングと微調整のニュアンスを理解していません。さらに、スキルアップへの取り組みへの投資やAI専門家との連携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の最適化における生成AIの潜在能力は十分に発揮されず、市場における広範な導入と拡張性が阻害されます。

市場機会

新ソリューションの導入

市場関係者は、ソフトウェア開発ライフサイクル向けの革新的な生成AIソリューションを導入しています。例えば、2024年2月、コグニザントは生成AI（gen AI）を搭載したプラットフォーム「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統合し、デジタル資産とテクノロジーを統合することで、部門横断的なエンジニアリングチームが、制御性と透明性を高めながら、高品質な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、モダンソフトウェアデリバリープラットフォーム™を運営する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。ソフトウェアデリバリーのためのAIへのこの革新的なアプローチは、主にコード生成と開発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償で提供されます。こうした要因が市場拡大の機会を生み出します。

セグメント分析

アプリケーション別

アプリケーション別に見ると、世界の市場はコード生成と自動補完、開発用自然言語インターフェース、パーソナライズ開発ツール、AIを活用した設計とUX、その他に分類されます。コード生成と自動補完セグメントが市場を牽引しています。Generative AIは、開発者の生産性と効率性を向上させることで、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、Generative 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、定型コードを自動生成し、反復的なタスクを削減し、プロトタイピングを加速することで、開発者のコ​​ード生成を支援します。さらに、自動補完機能では、開発者が入力する際に​​インテリジェントな提案が提供されるため、コーディングのスピードアップとエラーの削減につながります。

生成AIはコンテキストを理解し、次のアクションを予測する能力を備えており、アイデア創出からデプロイメントまで、開発者のワークフローを大幅に強化します。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作業を自動化しながら、高レベルの設計と問題解決に集中できます。結果として、生成AIはSDLCのあり方を変革し、イノベーションを促進し、ソフトウェア開発プロセス全体の効率性を向上させています。

エンドユーザー別

エンドユーザーに基づいて、世界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のセグメントが、最も高い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活用する生成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やプロトタイプを生成し、プロジェクト要件の明確な伝達を促進します。開発段階ではコード生成を支援し、反復タスクを自動化して開発サイクルを加速します。テストでは、実際のシナリオを補完する合成データセットを作成し、テストのカバレッジと有効性を向上させます。

さらに、Generative AIは履歴データを分析することで予知保全を可能にし、本番環境における潜在的な問題を予測・防止します。また、自動ドキュメント生成もサポートし、包括的で最新のプロジェクトドキュメントを保証します。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、生産性を向上させ、より高品質な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。

地域分析

北米：主要地域

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、世界で最も大きなシェアを占めており、予測期間中に大幅な成長が見込まれています。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市場の最前線に立ち、イノベーションを推進し、技術革新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、ボストンといった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います。これらの都市は、AIの研究、開発、そして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からの資金提供、そしてAIとソフトウェアエンジニアリングに特化した高度なスキルを持つ人材を擁し、市場をリードしています。さらに、北米の企業はイノベーションへの強い意欲を示し、生産性、効率性、そしてグローバル市場における競争力を高める方法を常に模索しています。

さらに、複数の業界のソフトウェア開発において、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。例えば、2024年3月にニューヨーク大学ランゴン・ヘルスの研究チームが実施した研究では、生成人工知能（AI）の応用がデジタルヘルスソフトウェアの開発を加速させる可能性があることが示されました。この研究では、糖尿病研究におけるChatGPTのソフトウェア開発へ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生活の採用といった行動変容を促すように特別に開発されています。研究者たちはChatGPTを利用して、ソフトウェア内に統合されたパーソナライズ自動メッセージングシステム（PAMS）を再現しました。研究者たちは、ChatGPTが技術的背景を持つ人々とそうでない人々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。結果として、これらの要因が地域市場の成長を後押しすると予測されています。

アジア太平洋：成長地域

アジア太平洋（APAC）地域は、ダイナミックで有望な地域として台頭しています。急速な都市化、デジタルトランスフォーメーションの取り組みの急速な発展、そして活気のあるテクノロジー系スタートアップのエコシステムにより、APACは生成AI技術の導入と成長にとって大きな機会を提供しています。中国、インド、日本、韓国、シンガポールなどの国々はAIイノベーションを牽引しており、生成AIを活用してソフトウェア開発の実践を強化し、業界全体にわたる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、インドのコーディング担当者の作業時間を16%削減しています。

さらに、「ソフトウェアの芸術：業界を横断した価値創造への新たな道」と題された記事では、今後12ヶ月以内にインドでGen AIを活用したコード生成が全体の22%を占め、コーディング担当者の作業時間を27%削減すると予測されています。さらに、アジア太平洋地域におけるインターネット普及率の上昇、中流階級の拡大、デジタルサービスへの需要の高まりは、SDLCにおけるGenerative AIソリューションにとって好ましい環境を生み出しています。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目指す中で、Generative AIの導入は今後数年間で飛躍的に増加すると見込まれています。

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ソフトウェア開発ライフサイクル市場における生成AIのトップ競合他社

1. SAP SE
2. Thoughtworks Inc.
3. Harness Inc.
4. OpenAI OpCo LLC
5. Amazon Web Services Inc.
6. Tabnine Ltd.
7. Replit
8. Google LLC
9. C3 AI Inc.
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最近の開発状況

• 2023年12月～ GoogleはDuet AI for Developers（後にGeminiに改名）をリリースし、幅広いユーザーアクセスを可能にしました。Duet AI for Developersは、コーディング支援、統合開発環境（IDE）、コンソールチャット、運用ツールを提供します。その目的は、開発者の既存のワークフローにサポートをシームレスに統合することです。
• 2024年3月～ HCL Techは、生成AIプラットフォーム「AI Force」が品質と生産性を大幅に向上させ、ソフトウェア開発およびエンジニアリングのライフサイクルに革命をもたらすと発表しました。特許で保護されているGenAIプラットフォームは、Azure OpenAIテクノロジーを使用して構築されています。 Microsoft GitHub Copilot と組み合わせることができ、あらゆるオペレーティングシステムと互換性があります。