ノーコード AI プラットフォームの市場規模、シェア、業界分析、導入別 (オンプレミスおよびクラウド)、企業タイプ別 (中小企業 (SME) および大企業)、テクノロジー別 (データ準備および統合ツール、予測分析、自動機械学習、自然言語処理、コンピューター ビジョン、その他)、業界別 (BFSI、IT および通信、エネルギーおよび公益事業、小売および電子商取引教育、ヘルスケア、およびその他)、および地域予測、2026 ～ 2034 年

世界のノーコードAIプラットフォーム市場規模は2024年に50億米ドルと評価され、市場は2025年の61億5,000万米ドルから2032年には263億5,000万米ドルに成長し、予測期間中に31.13%のCAGRを示すことが予測されています。

世界のノーコード AI プラットフォーム市場は、プラットフォームが繰り返しの業務やデータ分析を自動化し、迅速な意思決定を可能にすることで企業の生産性と拡大を促進するため、大幅な成長を示すと予想されています。

ノーコード AI プラットフォームは、企業が複雑なコードを記述することなく AI ソリューションを作成できるようにする使いやすいツールボックスに関連しています。自動化、人工知能、データ分析を利用することで、企業はプロセスを合理化し、コストを削減し、情報に基づいた選択を行うことができます。

• International Data Corporation (IDC) の世界の人工知能支出によると、人工知能 (AI) への世界的な支出は、2023 年に 2022 年比 26.9% 増の 1,540 億米ドルに達すると推定されています。この支出には、AI 中心のシステム用のソフトウェア、ハードウェア、サービスが含まれます。

新型コロナウイルス感染症のパンデミックは、AI、特にノーコードプラットフォームの導入方法に大きな影響を与えました。これらのプラットフォームは、多くのコーディング知識を必要とせずに迅速な実装を可能にするため人気になりました。データ サイエンティストが AI の可能性と制約をより認識するようになるにつれて、人間のコラボレーションがより重要になります。 AI アプリケーションは、公衆コミュニケーション、医療計画、および健康危機のその他の側面に不可欠でした。

ジェネレーティブ AI がノーコード AI プラットフォーム市場に与える影響

現在の環境では、エンタープライズ アプリケーションの需要が世界的に高まっています。新しいアプリケーションに対する膨大な需要に従来のソフトウェア開発アプローチでは効果的に応えることができないため、この急速な変化を成功させるための重要な差別化要因はノーコード プラットフォームです。

ノーコード テクノロジは、2020 年の 25% 未満から、2025 年までに企業が作成する新しいアプリケーションの 70% で使用されると予想されています。生成 AI は、ノーコード プラットフォームの将来の存続に重大な障害をもたらしますが、これらのテクノロジを進歩させるチャンスももたらします。生成 AI をこれらのプラットフォームの終焉とみなすよりも、AI が既存のプラットフォームをどのように強化し、より効果的で、使いやすくできるかを考える方がより有益かもしれません。将来的には、生成 AI ソリューションとノーコード ソリューションのどちらかを決めるのではなく、それぞれの利点を組み合わせて新しいクラスの開発ツールを生み出すことになるかもしれません。

ノーコード AI プラットフォーム市場の推進力

自動化とコスト削減の要求

AI テクノロジーの進歩と、さまざまな業界にわたるプロセスの自動化の必要性により、ビジネス プロセスを改善するためのノーコード AI ソリューションの使用がサポートされています。 AI ノーコード プラットフォームは、エキスパート AI ソリューションの需要を大幅に削減し、あらゆる規模の業界の開発コストを削減し、市場の成長に貢献します。

• 業界の専門家によると、2025 年までに新しい企業アプリの 70% がローコードまたはノーコード プラットフォームを採用する予定であり、テクノロジー業界で自動化とコスト効率への移行が進んでいることを示しています。

ノーコードAIプラットフォーム市場の抑制

ノーコード AI プラットフォームの変更管理と簡素化が市場の成長を妨げる可能性がある

ノーコード Al プラットフォームは、Al 開発を民主化しましたが、カスタマイズ オプションが限られているため、市場の成長が妨げられる可能性があります。これらは、事前に構築されたモデルと構造化されたフレームワークに依存しているため、ユーザーが大幅な調整を行うことが制限されています。この柔軟性のなさは、独自の要件や複雑な使用例を持つ組織にとって問題となる可能性があります。これに対処するには、プラットフォームはシンプルさとカスタマイズのバランスを取り、ユーザーが自分の Al モデルをより細かく制御できる高度なオプションを提供する必要があります。

• 2023 年の Microsoft の声明によると、Azure AI などのノーコード AI システムはアクセスしやすくなっているものの、カスタマイズの可能性が限られており、複雑なユースケースでの有効性が制限される可能性があると批判されることがあります。これは、シンプルさとより広範なカスタマイズの選択肢のバランスをとるという絶え間ない問​​題を示しています。

限られたカスタマイズとデータプライバシーの問題

ノーコード AI プラットフォームには利点があるにもかかわらず、複雑な AI アプリケーションに必要な柔軟性が組織に提供されない可能性があります。データの共有と処理に関するプライバシーとセキュリティの問題は、特に厳しいデータ使用規制がある企業では対処が難しい場合があります。

• 業界の専門家によると、ノーコード プラットフォームを採用している企業の 48% が柔軟性とデータ保護の制限を懸念しており、厳しいデータ標準を遵守しながらこれらの問題に対処するプラットフォームの必要性が強調されています。。

セグメンテーション

重要な洞察

このレポートでは、次の重要な洞察がカバーされています。

• ミクロ・マクロ経済指標
• 推進力、制約、傾向、機会
• 主要企業が採用した事業戦略
• ジェネレーティブ AI がノーコード AI プラットフォーム市場に与える影響
• 主要企業の統合SWOT分析

導入ごとの分析:

導入に基づいて、市場はオンプレミスとクラウドに分類されます。

2023 年には、オンプレミス部門が高いデータ安全性とセキュリティ上の利点により、56.0% の収益をあげて市場をリードしました。企業は、効率の向上とコスト削減のためにこのモデルを好みます。

クラウドセグメントは、一元化されたストレージとアクセスしやすさにより、大幅な CAGR で成長すると予想されます。 Google の新しい生成 AI ツールである Gen App Builder を使用すると、開発者は広範なコーディングや高度な機械学習スキルがなくても AI アプリケーションを作成できます。

• 2023 年 7 月、Google はクラウド インフラストラクチャの強化に 20 億米ドルを費やし、Gen App Builder などの高度な AI ツールを使用してクラウドベースの生成 AI 機能を向上させました。これは、一元化されたストレージとリアルタイム アクセスが重要となるクラウド インストールのトレンドが増大していることを浮き彫りにしています。

企業タイプ別の分析:

大企業セグメントは、AI テクノロジーとデータ サイエンスの導入により、75.0% の最大の収益シェアを占めました。ノーコード AI プラットフォームはプロセスを自動化し、運用効率を向上させ、コストを削減します。

中小企業セグメントは、成長を促進し競争力を高めるためにノーコード プラットフォームの採用が増加しているため、大幅な CAGR で成長すると予想されています。これらのプラットフォームは、従来の方法に代わる費用対効果の高い代替手段を提供し、大規模なコーディングや熟練した専門家の必要性を排除します。

• 2023 年、IBM は業務全体にわたってノーコード AI プラットフォームを採用し、顧客支援やデータ分析などの社内機能の 40% 以上を自動化しました。これは、大企業がノーコード AI テクノロジーを使用して生産性を向上させ、大幅なコーディングの必要性を最小限に抑えて迅速な拡張を可能にしていることを浮き彫りにしています。

テクノロジー別の分析:

自然言語処理 (NLP) は AI 市場をリードするテクノロジーであり、2023 年には収益シェアが 55.6% になります。NLP を使用すると、AI システムが人間の言語を理解し解釈できるようになり、仮想アシスタントやチャットボットなどの直感的なアプリケーションの作成が可能になります。

コンピューター ビジョン セグメントは大幅な CAGR で成長すると予測されており、大規模なコーディングを行わなくても画像認識や物体検出などのタスクが可能になります。 Viso.ai のローコード AI ビジョン プラットフォームにより、カスタムのディープ ラーニングおよびコンピューター ビジョン アプリケーションが可能になります。

• 2023 年 5 月、Viso.ai はコンピューター ビジョン アプリケーション用のローコード AI プラットフォームを導入し、組織が相当なプログラミング経験を必要とせずに画像識別や物体検出のための独自の AI モデルを作成できるようにしました。このプラットフォームにより、企業は AI を活用したビジュアル システムをより効果的に構築でき、セキュリティや製造などの分野でイノベーションを促進できます。

業界別の分析:

IT および通信セクターは、運用タスクの自動化、顧客サービスの向上、ネットワーク パフォーマンスの向上を実現するノーコード AI プラットフォームにより、2023 年に市場をリードすると予想されています。

銀行および金融サービス業界では、不正行為の検出、リスク評価、財務アドバイスのための AI ソリューションの人気が高まっています。さらに、銀行や金融企業は不正行為の検出やリスク管理に AI を導入しており、アクセンチュアはこの分野での AI 投資が 45% 増加していると報告しています。

• 2023 年 6 月、アクセンチュアは金融機関による AI ベースの不正検出およびリスク管理テクノロジーの導入を支援するために、10 億米ドルの AI イノベーション基金を設立しました。このプログラムは、銀行手続きを簡素化し、より迅速で安全な金融サービスを実現することを目的としています。

地域分析

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北米は、この地域の AI ソリューションの高い導入率、技術の進歩、および多数の重要な市場プレーヤーに基づいて、最大の市場シェアを保持しています。

特に米国市場は大きな可能性を秘めていると予測されています。この優位性は、使いやすく高度なプログラミング知識を必要としない AI ソリューションに対する消費者の欲求によるものです。

• Microsoft は、2023 ～ 2024 年のノーコード ソリューション Omdia Universe のリーダーとして認められています。 Microsoft Copilot は Microsoft Power Platform 全体で密接に接続されているため、作成者は生成 AI を使用して Web ページ、アプリ、自動化、および定期的に更新されるカスタム コパイロットを作成できます。 Power Apps は、初心者向けの幅広い機能と専門家向けの素早い開発スピードにより、アマチュア開発者と専門家開発者の両方のニーズを満たします。。

さまざまな業界で AI ソリューションのニーズが高まっているため、ヨーロッパのノーコード AI プラットフォーム市場は急速に拡大しています。有力な候補は、Betty Blocks (オランダ)、Celonis (ドイツ)、Appway (スイス) などのヨーロッパ企業です。 AI テクノロジーへの強力な投資、デジタル変革を促進する政府プログラムの奨励、顧客満足度と業務効率の向上への重点はすべて、この地域の発展に貢献しています。

原産地域別のノーコードAIプラットフォーム市場の分布：

• 北米 – 38.2%
• 南米 – 5.4%
• ヨーロッパ - 32%
• 中東およびアフリカ – 2.4%
• アジア太平洋 – 22%

主要なプレーヤーをカバー

• アップル社（米国）
• アマゾン社（米国）
• Google LLC（米国）
• マイクロソフト社（米国）
• DataRobot Inc.（米国）
• クイックベース社（米国）
• アクキオ社（アメリカ）
• カスピオ社（米国）
• クラリファイ社（アメリカ）
• Levity AI GmbH (ドイツ)

主要な業界の発展

• 2024 年 5 月:最先端の顧客エクスペリエンスのための AI 機能を向上させるために、IBM と Salesforce は、IBM Watson と Salesforce Einstein を統合することで連携を深めました。
• 2024 年 4 月:Google Cloud Marketplace のノーコード テクノロジーを通じて、C3 AI と Google Cloud は連携して生成 AI を民主化しています。
• 2023 年 10 月:CyborgIntell は、BFSI セクター向けのストアおよびモデルのリスク管理を特徴とする 2 つの新しいプラットフォームを導入し、データ準備を自動化し、金融機関が取引パターン、習慣、リスクを分析できるようにします。