AIを活用したテスト市場の規模、シェア、COVID-19の影響分析、導入別（クラウドおよびオンプレミス）、アプリケーション別（Webベースおよびモバイルベース）、技術別（機械学習、NLP（自然言語処理）、コンピュータービジョン、MBTA（モデルベーステスト自動化）、その他）、業界別（ITおよび通信、BFSI、ヘルスケア、エネルギーおよび公益事業、その他）、および地域予測、2025～2032年

世界のAI対応テスト市場規模は、2024年に8億5670万米ドルと評価され、2025年の1,010.9百万米ドルから2032年までに3,824.0百万米ドルに成長すると予測されており、予測期間中は20.9％のCAGRを示しています。北米は、2024年に35.27％のシェアで、世界のAI対応テスト市場を支配しました。

AIベースのソフトウェアテストとは、機械学習（ML）などのテクノロジーの使用を指します。人工知能（AI）、およびソフトウェアアプリケーションをテストするためのその他の関連メカニズムは、より良いユーザーエクスペリエンスを提供するために、それらが正確に機能し、実行していることを証明します。これらのソリューションは、テスターがテストの努力を節約し、高品質のテストケースを強化し、テスト実行をより速く生成し、より高いテストカバレッジを達成する機能を備えています。

AIは、基礎とその使いやすさを熟練しており、同一のテストケースを作成する代わりに使用できる再利用可能なコンポーネントを認識しています。したがって、ソフトウェアテストでのAIの使用は、高度な自己科学テストケースを開発する機能を高めます。したがって、さまざまな主要なプレーヤーが、AI、機械学習、RPA、コンピュータービジョンなどの新しい新興技術で製品を強化しています。例えば、

• 2023年6月、Infovisionは、Tricentisと協力して、ソフトウェアテスト速度を加速するためのAI駆動型の連続テストソリューションを発表しました。このソリューションは、エンドツーエンドのAI駆動型連続テストとAI駆動の自律ソリューションです。これは、予測モデリングの使用と再利用可能性のための自動化の使用を伴う、エンタープライズアプリケーションとインフラストラクチャテスト施設のためのTricentis AI搭載のノーコード、スクリプトレスオートメーションプラットフォームに基づいています。

日本のAI対応テスト市場インサイト

日本では、ソフトウェア品質の高度化や開発スピード向上への要求が高まる中、AI対応テストの導入が急速に進んでいます。企業は、AIによる自動テスト生成、バグ検出の高度化、テスト範囲の最適化、反復作業の省力化を通じて、効率的で高精度な品質保証体制を構築しています。また、複雑化するシステムやマルチクラウド環境、アジャイル・DevOpsの普及に伴い、継続的テストの自動化と適応力の高いテスト手法が重要視されています。グローバル市場が拡大する中、日本にとっては、先進的なAIテスト技術を取り入れ、製品品質と開発競争力を一段と高める重要な機会となっています。

Covid-19の衝撃

パンデミック中の高度なテクノロジーによるAI対応テストソリューションの導入の増加は、市場の成長を支持しました 

Covid-19のパンデミックが国内および国境を越えたモビリティに影響を与えたため、企業はオペレーションの取り扱い、販売の力を与え、支払いを受け、顧客にリーチするためにオンラインチャネルに依存していました。内部バグによって促されたソフトウェアの障害は、取引に大混乱をもたらし、マルチドルの損失、個人情報の盗難、およびデータの漏れをもたらしました。

AI対応テストは、テストチームの効率を高めるのに役立ちます。 AI対応の自動化構造は、クイックテストデータの生成、視覚テスト、よりスマートでより高速なテスト作成など、高度な機能を備えた高度な機能を備えた迅速なバグ修正、QAコスト、および市場までの時間をより早く認定します。このような機能により、さまざまな業界でAI対応のテスト市場シェアの進捗状況が推進されました。したがって、さまざまな主要なプレーヤーが、さまざまな地域の新しいコラボレーションとアライアンスを備えたパンデミックの時期に、高度な技術を備えた新しいソリューションを導入しました。

• 2020年9月、AppVanceは、PWC Australiaと協力して、オーストラリアにAppvance IQ（AIQ）を導入し、AIQを介してAIを搭載したテスト慣行を構築しました。 AIQは、ソフトウェアQA手順に革命をもたらす機械学習メカニズムを備えたAI対応の組み合わせテスト自動化システムです。

したがって、このような進歩と近代化は、パンデミック中の市場の成長を促進しました。

AI対応テスト市場の動向

市場の進歩を推進するためのより良いセキュリティのためのAI駆動型セキュリティテストの実装 

人工知能は、AI駆動型のテストアプリケーションをより安全で信頼性を高めながら、セキュリティリスクと脆弱性をより効率的に認識するのに役立ちます。 AI搭載のセキュリティテストは、開発の各段階に専門的にアプリケーションのセキュリティテストを織り込むのに役立ちます。

これにより、ユーザーや企業が自分のものを増やすことができますサイバーセキュリティ、修復手順をスピードアップし、予想される規制を満たし、セキュリティテストを合理化し、セキュリティのハードルを排除し、SDLC（ソフトウェア開発ライフサイクル）のすべての段階で信頼を築きます。機械学習アルゴリズム、実際の脅威インテリジェンスツール、自動化を使用して、追加のセキュリティと利点を提供します。

AIの力を活用することにより、組織はセキュリティの姿勢を大幅に強化し、今後の脅威に先んじて、サイバーセキュリティに対するより抵抗力のある防御を開発することができます。したがって、主要な市場ベンダーは、顧客の要求に応えるために、新しいセキュリティベースのAIテストを導入しています。例えば、

• 2023年11月、Githubは、ユーザーがコードをより熟練して安全に保護できるように、AI駆動型アプリケーションセキュリティテストの開始を発表しました。新しいAdvanced Solutionsは、セキュリティ機能のための堅牢な拡張機能を備えた3つの主要な機能を備えています。これらには、コードスキャンオートフィックスの問題のより速い修正、秘密のスキャンによるリークされたパスワードの識別、およびカスタマイズされたパターンの一貫した表現ジェネレーターによる時間の短縮が含まれます。

このような新しいテクノロジーによる進歩は、さまざまな業界でAI対応のテスト市場の成長を促進しています。

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AI対応テスト市場の成長要因

市場開発を促進するためのノーコードまたはコードレステストソリューションの需要の増加 

ローコードまたはコードレスプラットフォームは、本能的なグラフィカルインターフェイスを提供するため、テスターはAI対応設計を構築し、名目コーディングで自動テストケースを実装できます。これにより、テストの自動化が合理化され、部分的なコーディングの専門知識を持つユーザーを含む、より多くの視聴者が利用できるようになります。したがって、低コードテストの自動化は、テスト自動化手順を加速および合理化する機能により、非常に人気があります。例えば、

• 業界の専門家によると、2025年までに、新たに開発されたエンタープライズソリューションのほぼ70％が、低コードまたはノーコード技術の助けを借りて作成されます。

AI駆動型のノーコードテストツールの使いやすいインターフェイスにより、利害関係者とプロジェクトマネージャーは、広範な技術的知識なしに協力できます。ユーザーは、テストケースを実行、維持、編集するために、CSSとHTMLの基本的な知識を持っている必要があります。

• 2023年4月、Sofyは、生成的なAI搭載のNOコードモバイルアプリケーションテストソリューションであるSofysenseを導入しました。新しい革新的なテストソリューションは、AIとノーコード/コードレスオートメーションを組み合わせています。このソリューションは、Sofyの既存のプラットフォームを増強し、GPTが統合されたインテリジェントなソフトウェアテストAIシステムを統合して、QA（品質保証）支援を提供します。

コードなしのAIベースのテストとイノベーションの必要性の高まりなど、これらすべての要因は、市場でのこれらのソリューションの成長を促進しています。

抑制要因

AIベースのテストアプリケーションへのより高いデータ依存性は、市場の進歩を妨げる可能性があります

AIモデルは履歴データを研究し、このデータがバイアスで構成されている場合、その後のモデルはそれらのバイアスを伝播できます。 AIベースのモデルとソリューションは、その特定の業界でのデータの可用性に大きく依存しています。偏ったデータが不十分で不十分なデータは、不公平または不正確なテストの結果につながる可能性があります。

ソフトウェアテストのフレームワークでは、部分トレーニングデータは、特定のユーザーグループのレポートまたは識別の不十分なテストを引き起こす可能性があります。したがって、これらのデータセットの多様性と代表性を保護することにより、そのようなバイアスを認識し、それらを減らすための手順を開始する必要があります。

したがって、開発者は、進化するテクノロジーの差別とバイアスを回避し、同じもので広範なテストを行うために、データセットの追加に優先順位を付ける必要があります。また、限られたデータにより、AIはソフトウェアのニュアンスと複雑さを限定的に理解するようになります。したがって、隠された欠陥または重大なエッジのケースが潜在的に欠落している可能性があります。

AI対応テスト市場セグメンテーション分析

展開分析により

クラウドベースのAI対応テストソリューションの成長コスト効率とより速いテストサイクルによって強化されました

展開に基づいて、市場はクラウドとオンプレミスに分類されます。

クラウドセグメントは、市場収益率が最も高いことを説明しており、予測期間中に主要なCAGRとともに成長すると予測されています。クラウド駆動型のインフラストラクチャは、テスト要件と変動するワークロードに従って実用的な洞察を提供しながら、世界中のアクセス可能なテストを支援するため、最高のシェアを保持します。また、従量制のモデル、迅速なテストサイクル、リアルタイムの洞察とテスト環境のコラボレーションの強化、および多くのそのような利点により、より良いアクセシビリティとコスト効率を提供します。

オンプレミスの展開は、予測期間中のかなりの市場シェアを占めています。オンプレミスの展開は、テスト環境が完全に企業の管理下にあるため、より良いプライバシーとセキュリティを提供します。また、組織は要件に応じてテスト環境をカスタマイズすることができます。

アプリケーション分析による

WebベースのAI対応アプリケーションは、使いやすさとスケーラビリティにより、セグメントセグメントの成長を拡大するためのアプリケーション

アプリケーションにより、市場はWebベースとモバイルベースに分かれています。

Webベースのセグメントは、2024年に市場の最大シェアを保持し、予測期間にわたって最高のCAGRで成長すると予想されています。 Webベースのテストでは、人工知能とWebの力を利用して、技術的な専門知識に関係なく、すべての人にユーザーフレンドリーでアクセス可能なテストソリューションを提供します。したがって、それらは、Webアプリケーションテスト、APIテスト、自動回帰テストなどで広く使用されているため、市場の最大シェアを占めています。

モバイルベースのAI対応テストは、タブレットやスマートフォンよりも便利さと柔軟性をユーザーに提供します。これは、AIのガイダンスでアプリケーションの機能、ユーザーエクスペリエンス、および機能を直接テストするのに役立ちます。

技術分析による

強化された機能で成長を推進する機械学習セグメント

テクノロジーによって、市場は機械学習に分割され、NLP（自然言語処理）、コンピュータービジョン、MBTA（モデルベースのテスト自動化）、その他（RPA）。

機械学習セグメントは、2024年に最大の市場シェアを保持しました。MLメカニズムは、不必要なテストケースを特定し、キーワード分析を通じて最適なテストレポートを確保することにより、テストセットを最適化しました。機械学習は、手動テスターと同様のタスクまたは操作を実行するスクリプトを作成することにより、テストセットを自動化します。手動テスターと比較して、機械学習には時間が大幅に短くなる必要があるため、企業やテスターに​​とって好ましい技術となっています。例えば、

• Zappletech Test Automation Trends Report 2022によると、ソフトウェアテストにおけるMachine Learningのシェアは、2021年から2027年にかけて7％以上のCAGRで成長すると予測されています。

コンピュータービジョンセグメントは、予測期間中に主要なCAGRとともに成長すると推定されています。コンピュータービジョンにより、企業は現在の機能と解決の方法を再考することができます。このテクノロジーは、モバイルアプリテスト、IoTデバイステスト、マーケティングおよび広告テスト、自動車など、さまざまなテストソリューションで使用できます。例えば、

• 2023年8月、AnyverseとTech Mahindraは、自動車部門でのAI採用について協力しました。アライアンスは、合成データの使用を簡素化して、自動車セクターの世界的に顧客向けのAIシステムをテスト、訓練、認証します。 Anyverseは、自律的な使用に対するコンピュータービジョン駆動型ソリューションの成長を早める合成データ生成ソリューションです。

業界分析による

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ITおよびテレコムセクターからのAI対応テストのより高い使用法は、セグメントの拡張を拡大します

業界に基づいて、市場はそれに分割されていますテレコム、BFSI、ヘルスケア、エネルギー、ユーティリティ、その他（政府、教育、および製造）。

ITおよびTelecomセグメントは、2024年に最高の市場シェアを保持しています。AIベースのテストソリューションはITを支援し、テレコム企業はネットワーク、サーバー、アプリケーションから膨大な量のデータを分析し、パフォーマンスボトルネック、構成エラー、セキュリティの脆弱性などを認識します。したがって、さまざまな市場のプレーヤーが、これらの組織や企業の変化する必需品を満たすためにソリューションを前進させます。例えば、

• 2022年3月、HeadspinはTricentisと協力して、幅広いAI、デバイスインフラストラクチャ、グローバルエッジをまとめて、ソフトウェアエクスペリエンスの品質を大幅に向上させました。アライアンスはまた、ヘッドスピンがTricentisのアジャイルテスト管理プラットフォームを使用して、DevOpsチームの効率を高め、コラボレーションを保護することを許可しています。

ヘルスケアセグメントは、予測期間中に最高のCAGRで成長すると予想されます。 AI駆動型テストソリューションは、実際の時間分析と監視、パターンやその他の合併症を認識するための大量の医療データの予測分析、ヘルスケアアルゴリズムのバイアスなどを提供します。したがって、さまざまなヘルスケア業務で使用でき、主要なCAGRとともに成長すると予測されています。

地域の洞察

市場は、北米、南アメリカ、ヨーロッパ、中東、アフリカ、アジア太平洋で地理的に研究されています。

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北米は2024年に最高の市場シェアを占めています。この地域には投資家の最大数があり、米国へのほとんどの投資は、米国でも市場でのAI対応テストソリューションの進捗を支援する著名なプレーヤーの主要な存在を持っています。また、この地域は、機械学習などの新興技術とその進歩の最大のシェアに貢献しています。ロボットプロセス自動化、およびNLPなど。例えば、

• 2023年9月、Copadoは、Salesforce用のエンドツーエンドターンキーDevOpsソリューションであるCopado 1プラットフォームの発売を発表しました。このソリューションは、AI対応テストを含むSalesforceの完全なSDLCを1つのプラットフォームに組み合わせています。

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Fortune Business Insightsによると、アジア太平洋地域は、予測期間にわたって主要なCAGRとともに成長すると予想されています。人工知能、機械学習、NLPなどの新たなメカニズムの開発は、日本、インド、韓国、その他の国で成長しています。したがって、市場におけるAI対応ソリューションの進捗に貢献しています。また、主要なプレーヤーは、コラボレーション、投資、パートナーシップなどの戦略を備えたそのような国に投資しています。例えば、

• 2023年5月、Micron Technologyは、今後数年間で日本に5,000億円以上（36億米ドル）を投資すると発表しました。日本政府からの支援を受けて、彼らは新興などのエンドツーエンドの技術革新を強化します生成AIアプリケーションなど。

AI対応のテストは、ヨーロッパ諸国で急速に注目を集めており、採用と開発を支援するさまざまな施設とイニシアチブがあります。また、ドイツ、スペイン、イタリア、フランスへのさまざまな政府の政策と投資は、この地域の市場の成長に貢献しています。したがって、ヨーロッパは、AI対応のテスト開発に対する先制的アプローチを採用しており、イノベーションと経済を高めるためにそれを認識しています。例えば、

• 2023年3月、スペイン政府は、経済情勢とデジタル変革省とともに、高度なコンピューティングとAIの進歩のためにヨーロッパの本部としてスペインを選択した独創的な研究センターのアディア研究所と本質的な合意に署名しました。

新しい産業の浸透や中東＆アフリカおよび南アメリカの経済の発展などのさまざまな要因により、2024年にAI対応のテスト市場シェアの発展が生じました。さらに、これらの地域の人工知能、ロボット工学、および機械学習への相対的な支出は、市場の進歩に貢献しています。

主要業界のプレーヤー

主要なプレーヤーの市場ポジションを強化するためのグローバルな拡大に重点を置いている

主要なプレーヤーは、BFSI、ヘルスケア、IT、テレコムなど、さまざまなセクターに新しいメカニズムを組み込むことに習熟しています。革新的なメカニズムを使用したソリューションのアップグレードは、プレーヤーが実装する実質的なアプローチの1つです。同様に、著名なプレーヤーは意図的に協力して、世界的な拡大のための提携を形成します。

トップAI対応テスト会社のリスト：

• Functionize、Inc。（米国）
• Sauce Labs Inc.（米国）
• Tricentis（米国）
• Diffblue Ltd.（英国）
• Applitools（イスラエル）
• Mabl Inc.（米国）
• ubs hainer gmbh（ドイツ）
• testim （私たち。）
• Perforce Software、Inc。（米国）
• テキストを開きます（マイクロフォーカス）（カナダ）

主要な業界開発：

2023年11月：MABLは、ソフトウェア近代化のための最も包括的なAI搭載DevSecopsソリューションであるAdvanced Automated Testing GitLabへの組み込みを発表しました。統合により、開発チームは、CI/CDチャネル内でエンドツーエンドのテスト応答のためにプラットフォームを簡単に活用できます。

2023年9月：Perforce Softwareは、カバレッジ、精度、および左速度を改善するために自動化をテストするために、Blazemeterのテストデータプロである生成AIの追加を発表しました。テストデータの作成を強化することを目的としています。 AIメカニズムの先駆的なメカニズムを活用して、テストデータの使用を民主化および合理化します。

2023年10月：Katalonは、質の高いエンジニアリングチームがアプリケーションを真に理解し、型破りに回帰テストを生成し、ビジネス回帰テストを自動的に実行できる3つのAIベースのコンピテンシーでTruetestを導入しました。

2023年5月：Uipathは、SAP顧客向けのデジタル変換を迅速に追跡するために、エンドツーエンドのAI駆動型ビジネスオートメーションプラットフォームを導入しました。顧客は、UIPathテストスイートでテストを自動化および集中化し、HEATMAPで優先順位を付けるオールインワンテストのロックを解除し、SAPの影響調査を変更するのに役立ちます。

2023年5月：Applitoolsは、AI-Empowedテストの下部構造でチームが現在のテストを機能させることができる革新的なクラウド駆動型テストプラットフォームである実行クラウドを導入しました。 Applitoolsの超高速テストプラットフォームへの新しい追加は、オープンソース構造を使用するチームを提供するために開発されています。

報告報告

このレポートは、市場の包括的な分析を提供し、トップ企業、製品の種類、新たな新しいソリューションアプリケーションなどの重要な側面を強調しています。これに加えて、最近の市場開発に関する洞察を提供し、本質的な業界の拡大に関する洞察を提供します。上記の側面に加えて、このレポートは、近年市場の発展に貢献している多数のダイナミクスを組み合わせています。

レポートスコープとセグメンテーション