AI 対応テストの市場規模、シェア、新型コロナウイルス感染症の影響分析、展開別 (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)、テクノロジー別 (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 オートメーション)、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)、地域別予測、2023 ～ 2030 年

世界の AI 対応テスト市場規模は 2022 年に 6 億 4,350 万米ドルと評価され、市場は 2023 年の 7 億 3,680 万米ドルから 2030 年までに 27 億 4,660 万米ドルに成長すると予測されており、予測期間中に 20.7% の CAGR を示します。

AI ベースのソフトウェア テストとは、機械学習 (ML)、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などのテクノロジーを使用して、より良い製品を提供するためにソフトウェア アプリケーションが正確に動作および実行されていることを証明することを指します。ユーザー体験。これらのソリューションは、テスターがテストの労力を節約し、強化された品質のテスト ケースを生成し、テストをより迅速に実行し、より高いテスト カバレッジを達成するのに役立ちます。

AI 機能は、基本とその使いやすさを適切に評価し、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ます。したがって、ソフトウェア テストで AI を使用すると、高品質な自己修復テスト ケースを開発する能力が強化されます。したがって、さまざまな主要企業が、AI、機械学習、RPA、コンピューター ビジョンなどの新たなテクノロジを使用して自社の製品を強化しています。たとえば、

• 2023 年 6 月、InfoVision は Tricentis と協力して、ソフトウェア テストの速度を加速する AI 主導の継続的テスト 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 主導の継続的テストと AI を活用した自律型ソリューションです。これは、エンタープライズ アプリケーションおよびインフラストラクチャ テスト施設向けの、Tricentis AI を活用したノーコード、スクリプトレスの自動化プラットフォームに基づいており、予測モデリングと再利用性を確保するための事前調整された自動化が使用されています。

新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の影響

パンデミックによる市場成長の中で、先進テクノロジーを備えた AI 対応の検査ソリューションの導入が増加

新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) のパンデミックが国内および国境を越えた移動に影響を与える中、企業は業務の処理、販売の強化、支払いの受け取り、顧客への連絡をオンライン チャネルに依存しました。内部バグによって引き起こされたソフトウェア障害は取引に大混乱をもたらし、その結果、数ドル規模の損失、個人情報の盗難、データ漏洩が発生しました。

AI 対応のテストは、テスト チームの効率の向上に役立ちます。 AI 対応の自動化構造により、迅速なバグ修正が保証され、QA コストが最小限に抑えられ、迅速なテスト データ生成、ビジュアル テスト、よりスマートで迅速なテスト作成などの高度な機能により市場投入までの時間が短縮されます。このような機能により、さまざまな業界全体で AI 対応テストの市場シェアが拡大しました。したがって、さまざまな主要企業が、パンデミックの最中に、さまざまな地域にわたる新たなコラボレーションや提携により、高度なテクノロジー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、Appance は、PwC オーストラリアと提携して、オーストラリアに Appvance IQ (AIQ) を導入し、AIQ を介した AI を活用したテスト プラクティスを構築しました。 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 対応の複合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がパンデミック中の市場の成長を促進しました。

最新トレンド

市場の進歩を促進するセキュリティ向上のための AI 主導のセキュリティ テストの実装

人工知能は、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、AI 主導のテスト アプリケーションをより安全で信頼性の高いものにします。 AI を活用したセキュリティ テストは、ユーザーがアプリケーションのセキュリティ テストを開発の各段階に専門的に組み込むのに役立ちます。

これにより、ユーザーと企業はサイバーセキュリティを強化し、修復手順を迅速化し、予想される規制に準拠し、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くことができます。機械学習アルゴリズム、リアルタイム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で、組織はセキュリティ体制を大幅に強化し、今後の脅威に先手を打ち、サイバーセキュリティに対するより耐性のある防御を開発できます。したがって、主要市場ベンダーは、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。たとえば、

• 2023 年 11 月、GitHub は、ユーザーがより熟練して安全にコードを保護できるようにする、AI 主導のアプリケーション セキュリティ テストの開始を発表しました。新しい高度なソリューションは、セキュリティ機能の堅牢な強化を備えた 3 つの主要な機能で構成されています。これには、コード スキャンの自動修正による問題の迅速な修正、シークレット スキャンによる漏洩パスワードの特定、カスタマイズされたパターンの一貫した式ジェネレータによる時間の短縮などが含まれます。

新しいテクノロジーによるこのような進歩により、さまざまな業界にわたる AI 対応テスト市場の成長が促進されています。

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推進要因

市場開発を促進するノーコードまたはコードレスのテスト ソリューションに対する需要の高まり

ローコードまたはコードレス プラットフォームは直感的なグラフィカル インターフェイスを提供し、テスターが AI 対応の設計を構築し、公称コーディングで自動テスト ケースを実装できるようにします。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、より幅広いユーザーがテストを利用できるようになります。したがって、ローコード テスト自動化は、テスト自動化手順を加速および合理化できる機能により、非常に人気が高まっています。たとえば、

• 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 70% 近くが、ローコードまたはノーコード テクノロジーを利用して作成されるようになるでしょう。

AI 主導のノーコード テスト ツールの使いやすいインターフェイスを使用すると、関係者とプロジェクト マネージャーは広範な技術知識がなくても協力できます。ユーザーは、テスト ケースを実行、保守、編集するには、CSS と HTML の基本的な知識が必要です。

• 2023 年 4 月 に、Sofy は生成 AI を活用したノーコード 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/コードレス自動化を組み合わせたものです。このソリューションは、Sofy の既存のプラットフォームを拡張し、GPT に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。

ノーコード AI ベースのテストやイノベーションに対するニーズの高まりなど、これらすべての要因が、市場におけるこれらのソリューションの成長を推進しています。

抑制要因

AI ベースのテスト アプリケーションへの高いデータ依存は市場の進歩を妨げる可能性があります

AI モデルは過去のデータを研究し、このデータにバイアスが含まれている場合、後続のモデルがそのバイアスを伝播する可能性があります。 AI ベースのモデルとソリューションは、その特定の業界におけるデータの可用性に大きく依存します。偏ったデータや不十分なデータは、不公平または不正確なテスト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、部分的なトレーニング データにより、不適切なテスト レポートが作成されたり、特定のユーザー グループが差別的に扱われたりする可能性があります。したがって、そのような偏りを認識し、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で偏りを軽減する措置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における差別や偏見を避けるためにデータセットの追加を優先し、それに対して広範なテストを行う必要があります。また、データが限られているため、AI がソフトウェアの微妙な違いや複雑さを理解できる範囲が限られてしまう可能性があります。したがって、隠れた欠陥や重大なエッジケースが見逃される可能性があります。

セグメンテーション

展開分析による

クラウドベースの AI 対応テスト ソリューションは、コスト効率とテスト サイクルの高速化によって成長を促進

導入に基づいて、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 セグメントは市場で最も高い収益シェアを占めており、予測期間中に優れた CAGR で成長すると予測されています。クラウド主導のインフラストラクチャは、テスト要件や変動するワークロードに応じて実用的な洞察を提供しながら、世界中で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ています。また、従量課金制モデル、迅速なテスト サイクル、リアルタイムの分析情報とテスト環境のコラボレーションの強化など、多くの利点によるアクセシビリティとコスト効率の向上も実現します。

オンプレミス展開は、予測期間中にかなりの市場シェアを占めます。オンプレミス展開では、テスト環境が完全に企業の管理下にあるため、プライバシーとセキュリティが向上します。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もできます。

アプリケーション分析による

使いやすさと拡張性によりセグメントの成長を促進する Web ベースの AI 対応アプリケーション

アプリケーションごとに、市場はウェブベースとモバイルベースに二分されます。

ウェブベースのセグメントは 2022 年に市場で最大のシェアを保持し、予測期間中に最高の CAGR で成長すると予想されます。 Web ベースのテストは、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、ユーザーフレンドリーでアクセス可能なテスト ソリューションを誰にでも提供します。したがって、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おり、市場で最大の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に比べて利便性と柔軟性をユーザーに提供します。これは、企業が AI の指導を受けてアプリケーションの機能、ユーザー エクスペリエンス、機能を直接テストするのに役立ちます。

テクノロジー分析による

強化された機能で成長を促進する機械学習セグメント

市場はテクノロジー別に、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 (RPA) に分類されます。

機械学習セグメントは、2022 年に最大の市場シェアを獲得しました。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 レポートを保証することでテスト セットを最適化します。機械学習は、手動テスターと同様のタスクや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。手動のテスターと比較して、機械学習に必要な時間が大幅に短縮されるため、企業やテスターに​​とって好ましいテクノロジーとなっています。たとえば、

• Zappletech テスト自動化トレンド レポート 2022 によると、ソフトウェア テストにおける機械学習のシェアは、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 ビジョン部門は、予測期間中に最高の CAGR で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問題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 アプリのテスト、IoT デバイスのテスト、マーケティングおよび広告のテスト、自動車など、さまざまなテスト ソリューションにわたって使用できます。たとえば、

• 2023 年 8 月 Anyverse と Tech Mahindra は自動車分野での AI 導入で協力しました。この提携により、世界中の自動車分野の顧客向けに AI システムのテスト、トレーニング、認証を行うための合成データの使用が簡素化されます。 Anyverse は、自律用途向けのコンピュータ ビジョン主導のソリューションの成長を促進する合成データ生成ソリューションです。

業界分析別

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IT および通信分野での AI 対応テストの利用拡大により、セグメントの拡大が加速

業界に基づいて、市場は IT と通信、BFSI、ヘルスケア、エネルギーと公益事業、その他 (政府、教育、製造) に分類されます。

IT および通信セグメントは、2022 年に最高の市場シェアを獲得しました。AI ベースのテスト ソリューションは、IT および通信企業がネットワーク、サーバー、アプリケーションからの膨大な量のデータを分析し、パフォーマンスのボトルネック、構成エラー、セキュリティの脆弱性、およびもっとたくさん。したがって、さまざまな市場関係者が、これらの組織や企業の変化するニーズを満たすためにソリューションを推進しています。たとえば、

• 2022 年 3 月 HeadSpin は Tricentis と協力し、幅広い AI、デバイス インフラストラクチャ、グローバル エッジを統合し、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。また、この提携により、HeadSpin は Tricentis のアジャイル テスト管理プラットフォーム qTest を使用して、DevOps チームの効率を向上させ、コラボレーションを保護することが可能になります。

ヘルスケア部門は、予測期間中に最も高い CAGR で成長すると予想されます。 AI 主導のテスト ソリューションは、リアルタイムの分析とモニタリング、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、医療アルゴリズムのバイアスの特定などを提供します。したがって、さまざまな医療業務に使用でき、優れた CAGR で成長すると予測されています。

地域に関する情報

市場は、北米、南米、ヨーロッパ、中東とアフリカ、アジア太平洋にわたって地理的に調査されています。

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2022 年には北米が最大の市場シェアを占めました。この地域には投資家の数が最も多く、ほとんどの投資が米国で行われています。また、米国には、米国における AI 対応のテスト ソリューションの進歩を支援する著名な企業が多数存在します。市場。また、この地域は、とりわけ機械学習、ロボットプロセスオートメーション、NLP などの新興テクノロジーとその進歩に最大の貢献をしています。たとえば、

• 2023 年 9 月 Copado は、Salesforce 向けのエンドツーエンドのターンキー DevOps ソリューションである Copado 1 プラットフォームのリリースを発表しました。このソリューションは、AI 対応のテストを含む Salesforce 上の完全な SDLC を 1 つのプラットフォームに統合します。

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Fortune Business Insights によると、アジア太平洋地域は、予測期間中に優れた CAGR で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歩に貢献します。また、主要企業は協力、投資、パートナーシップなどの戦略を用いてそのような国に投資しています。たとえば、

• 2023 年 5 月 マイクロン テクノロジーは、今後数年間で日本に 5,000 億円 (36 億米ドル) 以上を投資すると発表しました。日本政府の支援を受けて、新たな生成 AI アプリケーションなどのエンドツーエンドの技術革新を強化しています。

AI を活用した検査はヨーロッパ諸国で急速に注目を集めており、その導入と開発を支援するさまざまな施設や取り組みが行われています。また、ドイツ、スペイン、イタリア、フランスにおけるさまざまな政府政策や投資も、この地域の市場成長に貢献しています。したがって、欧州は AI を活用したテスト開発に先制的なアプローチをとっており、それがイノベーションと経済を促進するものであると認識しています。たとえば、

• 2023 年 3 月、スペイン政府は経済・デジタル変革省とともに、独創的な研究センターである ADIA Lab と基本協定を締結しました。ADI は、スペインをヨーロッパの本部として選択しました。高度なコンピューティングと AI の進歩

中東、アフリカ、南米における新産業の浸透や経済発展などのさまざまな要因により、2022 年には AI 対応検査の市場シェアが拡大しました。さらに、人工検査への相対的な支出も増加しました。これらの地域のインテリジェンス、ロボット工学、機械学習は市場の発展に貢献しています。

主要業界のプレーヤー

主要企業の市場での地位を強化するために世界展開がますます重視される

主要企業は、BFSI、ヘルスケア、IT、電気通信など、さまざまなセクターにわたって新しいメカニズムを組み込むことに熟達しています。革新的なメカニズムでソリューションをアップグレードすることは、プレイヤーが実行する重要なアプローチの 1 つです。同様に、著名なプレーヤーは世界展開のために意図的に協力し、提携を結んでいます。

紹介されている主要企業のリスト:

• Functionize, Inc.（米国）


• Sauce Labs Inc. (米国)


• トリセンティス (米国)


• Diffblue Ltd. (英国)


• Applitools (イスラエル)


• Mabl Inc. (米国)


• UBS Hainer GmbH (ドイツ)


• テスト（米国）


• Perforce Software, Inc. (米国)


• オープンテキスト (MicroFocus) (カナダ)

主要な業界の発展:

• 2023 年 11 月: Mabl は、ソフトウェア最新化のための最も包括的な AI を活用した DevSecOps ソリューションである高度な自動テスト GitLab との統合を発表しました。この統合により、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対応のためのプラットフォームを簡単に活用できるようになります。


• 2023 年 9 月: Perforce Software は、生成 AI、BlazeMeter の Test Data Pro をテスト自動化に追加して、カバレッジ、精度、シフトレフト速度を向上させることを発表しました。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。先駆的な AI メカニズムを活用して、テストデータの使用を民主化し、合理化します。


• 2023 年 10 月: Katalon は、高品質のエンジニアリング チームがアプリケーションを真に理解し、型破りな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ようにする 3 つの AI ベースのコンピテンシーを備えた TrueTest を導入しました。


• 2023 年 5 月: UiPath は、SAP 顧客のデジタル変革を迅速に進めるために、エンドツーエンドの AI 主導のビジネス自動化プラットフォームを導入しました。これにより、お客様は UiPath テスト スイートを使用してテストを自動化および一元化し、ヒートマップによるオールインワン テストの優先順位付けを実現し、SAP に対する変更の影響を調査できるようになります。


• 2023 年 5 月: Applitools は、チームが AI を活用したテストの基礎構造上で現在のテストを実行できるようにする革新的なクラウド主導のテスト プラットフォームである Execution Cloud を導入しました。 Applitools の Ultrafast Test プラットフォームに新たに追加された機能は、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ました。

レポートの対象範囲

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、最近の市場の発展に関する洞察を提供し、重要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、近年の市場の発展に貢献した多数のダイナミクスを組み合わせています。

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