AI 지원 테스트 시장 규모, 점유율 및 코로나19 영향 분석, 배포별(클라우드 및 온프레미스), 애플리케이션별(웹 기반 및 모바일 기반), 기술별(기계 학습, NLP(자연어 처리), 컴퓨터 비전, MBTA(모델 기반 테스트 자동화) 및 기타), 산업별(IT 및 통신, BFSI, 의료, 에너지 및 유틸리티 등) 및 지역 예측, 2023~2030년

2022년 전 세계 AI 지원 테스트 시장 규모는 6억 4,350만 달러로 평가되었으며, 시장은 2023년 7억 3,680만 달러에서 2030년까지 27억 4,660만 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 20.7%를 나타낼 것으로 예상됩니다.

AI 기반 소프트웨어 테스트는 기계 학습(ML), 인공 지능(AI) 및 더 나은 사용자 경험을 제공하기 위해 소프트웨어 애플리케이션이 정확하게 작동하고 수행되고 있음을 인증하기 위한 기타 관련 메커니즘을 테스트합니다. 이러한 솔루션은 테스터가 테스트 노력을 절약하고, 향상된 품질의 테스트 사례를 생성하고, 테스트 실행 속도를 높이고, 더 높은 테스트 범위를 달성할 수 있는 기능을 갖추는 데 도움이 됩니다.

AI 기능은 기본 사항과 유용성을 능숙하게 평가하고 동일한 테스트 사례를 만드는 대신 사용할 수 있는 재사용 가능한 구성 요소를 인식합니다. 따라서 소프트웨어 테스트에 AI를 사용하면 향상된 품질의 자가 치료 테스트 사례를 개발하는 능력이 향상됩니다. 따라서 다양한 주요 업체들이 AI, 머신러닝, RPA, 컴퓨터 비전 등과 같은 새로운 신기술을 통해 제품을 강화하고 있습니다. 예를 들어,

• 2023년 6월 InfoVision은 Tricentis와 협력하여 소프트웨어 테스트 속도를 가속화하기 위한 AI 기반 지속적 테스트 솔루션을 발표했습니다. 이 솔루션은 엔드투엔드 AI 기반 연속 테스트 및 AI 기반 자율 솔루션입니다. 이는 재사용성을 위해 예측 모델링 및 사전 준비된 자동화를 사용하는 엔터프라이즈 애플리케이션 및 인프라 테스트 시설을 위한 Tricentis AI 기반, 코드 및 스크립트 없는 자동화 플랫폼을 기반으로 합니다.

코로나19 영향

팬데믹 선호 시장 성장 중 첨단 기술을 갖춘 AI 지원 테스트 솔루션 도입 증가 

COVID-19 팬데믹이 국내 및 국경 간 이동성에 영향을 미치면서 기업은 운영 처리, 판매 강화, 대금 수령, 고객 응대를 위해 온라인 채널에 의존했습니다. 내부 버그로 인해 발생한 소프트웨어 오류로 인해 거래가 중단되어 수액의 손실, 신원 도용, 데이터 유출이 발생했습니다.

AI 기반 테스트는 테스트 팀의 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다. AI 지원 자동화 구조는 빠른 테스트 데이터 생성, 시각적 테스트, 더 스마트하고 빠른 테스트 생성 등을 포함한 고급 기능을 통해 빠른 버그 수정을 인증하고, QA 비용을 최소화하며, 출시 기간을 단축합니다. 이러한 기능은 다양한 산업 분야에서 AI 지원 테스트 시장 점유율의 발전을 촉진했습니다. 따라서 다양한 주요 업체들은 팬데믹 기간 동안 다양한 지역에 걸쳐 새로운 협력과 제휴를 통해 첨단 기술을 갖춘 새로운 솔루션을 도입했습니다.

• 2020년 9월 Appvance는 PwC Australia와 협력하여 호주에 Appvance IQ(AIQ)를 도입하고 AIQ에 대한 AI 기반 테스트 관행을 구축했습니다. AIQ는 소프트웨어 QA 절차를 혁신하는 기계 학습 메커니즘을 갖춘 AI 지원 결합 테스트 자동화 시스템입니다.

따라서 이러한 발전과 현대화는 팬데믹 기간 동안 시장 성장을 촉진했습니다.

최신 동향

시장 발전을 촉진하기 위해 더 나은 보안을 위한 AI 기반 보안 테스트 구현 

인공 지능은 보안 위험과 취약점을 보다 효율적으로 인식하는 동시에 AI 기반 테스트 애플리케이션을 더욱 안전하고 안정적으로 만드는 데 도움이 됩니다. AI 기반 보안 테스트는 사용자가 애플리케이션 보안 테스트를 각 개발 단계에 전문적으로 통합하는 데 도움이 됩니다.

이를 통해 사용자와 기업은 사이버 보안을 강화하고 속도를 높일 수 있습니다. 문제 해결 절차, 예상 규정 충족, 보안 테스트 간소화, 보안 장애물 제거, SDLC(소프트웨어 개발 수명 주기)의 모든 단계에서 신뢰 구축 등을 수행합니다. 머신러닝 알고리즘, 실시간 위협 인텔리전스 도구, 자동화를 사용하여 추가적인 보안과 이점을 제공합니다.

AI의 강력한 기능을 활용함으로써 조직은 보안 태세를 크게 강화하고, 다가오는 위협에 앞서며, 사이버 보안에 대한 보다 강력한 방어력을 개발할 수 있습니다. 따라서 주요 시장 공급업체는 고객의 요구 사항을 충족하기 위해 새로운 보안 기반 AI 테스트를 도입하고 있습니다. 예를 들어,

• 2023년 11월 GitHub는 사용자가 코드를 더욱 능숙하고 안전하게 보호할 수 있도록 AI 기반 애플리케이션 보안 테스트 출시를 발표했습니다. 새로운 고급 솔루션은 보안 기능을 강력하게 강화한 세 가지 주요 기능으로 구성됩니다. 여기에는 코드 스캔 자동 수정으로 문제를 더 빠르게 해결하고, 비밀 스캔으로 유출된 비밀번호를 식별하고, 맞춤형 패턴에 대한 일관된 표현식 생성기를 사용하여 시간을 단축하는 것이 포함됩니다.

신기술을 통한 이러한 발전은 다양한 산업 전반에 걸쳐 AI 지원 테스트 시장 성장을 강화하고 있습니다.

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요인

시장 발전을 촉진하기 위한 노코드 또는 코드 없는 테스트 솔루션에 대한 수요 증가 

로우 코드 또는 코드 없는 플랫폼은 본능적인 그래픽 인터페이스를 제공하므로 테스터는 AI 지원 디자인을 구축하고 명목 코딩으로 자동 테스트 사례를 구현할 수 있습니다. 이를 통해 테스트 자동화가 간소화되어 부분적인 코딩 전문 지식을 갖춘 사용자를 포함하여 더 광범위한 대상이 사용할 수 있습니다. 따라서 로우코드 테스트 자동화는 테스트 자동화 절차를 가속화하고 간소화하는 기능으로 상당한 인기를 얻고 있습니다. 예를 들어,

• 업계 전문가에 따르면 2025년까지 새로 개발된 엔터프라이즈 솔루션의 거의 70%가 로우 코드 또는 노코드 기술의 도움으로 생성될 것이라고 합니다.

AI 기반 노코드 테스트 도구의 사용하기 쉬운 인터페이스를 통해 이해관계자와 프로젝트 관리자는 광범위한 기술 지식 없이도 협력할 수 있습니다. 테스트 사례를 실행, 유지 및 편집하려면 사용자가 CSS 및 HTML에 대한 기본 지식이 필요합니다.

• 2023년 4월 Sofy는 생성 AI 기반 노코드 모바일 애플리케이션 테스트 솔루션인 SofySense를 출시했습니다. 새롭고 혁신적인 테스트 솔루션은 AI와 코드 없는 자동화를 결합합니다. 이 솔루션은 Sofy의 기존 플랫폼을 강화하고 GPT 통합 지능형 ​​소프트웨어 테스트 AI 시스템을 통합하여 QA(품질 보증) 지원을 제공합니다.

노코드 AI 기반 테스트 및 혁신에 대한 필요성 증가 등 이러한 모든 요소가 시장에서 이러한 솔루션의 성장을 주도하고 있습니다.

제약 요인

AI 기반 테스트 애플리케이션에 대한 데이터 의존도가 높아지면 시장 발전이 저해될 수 있음

AI 모델은 과거 데이터를 연구하며, 이 데이터가 편향으로 구성된 경우 후속 모델이 이러한 편향을 전파할 수 있습니다. AI 기반 모델과 솔루션은 특정 산업의 데이터 가용성에 크게 의존합니다. 편향되고 불충분한 데이터는 불공평하거나 부정확한 테스트 결과로 이어질 수 있습니다.

소프트웨어 테스트 프레임워크에서 부분적인 학습 데이터로 인해 테스트 보고가 부적절하게 발생하거나 disc특정 사용자 그룹에 대한 잘못된 처리가 발생할 수 있습니다. 따라서 이러한 편견을 인식하고 이러한 데이터세트의 다양성과 대표성을 보호하여 편견을 줄이기 위한 조치를 취하는 것이 필요합니다.

따라서 개발자는 진화하는 기술에 대한 disc비난과 편견을 피하기 위해 데이터 세트 추가의 우선순위를 정하고 이에 대해 광범위한 테스트를 수행해야 합니다. 또한 제한된 데이터로 인해 AI는 소프트웨어의 뉘앙스와 복잡성을 제한적으로 이해하게 됩니다. 따라서 잠재적으로 숨겨진 결함이나 중요한 예외 사례가 누락될 수 있습니다.

세분화

배포 분석 기준

비용 효율성과 더욱 빨라진 테스트 주기로 클라우드 기반 AI 지원 테스트 솔루션 성장 촉진

배포에 따라 시장은 클라우드와 온프레미스로 분류됩니다.

클라우드 부문은 가장 높은 시장 수익 점유율을 차지하며 예측 기간 동안 최고의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 클라우드 기반 인프라는 전 세계적으로 액세스 가능한 테스트를 지원하는 동시에 테스트 요구 사항 및 변동하는 워크로드에 따라 실행 가능한 통찰력을 제공하므로 가장 높은 점유율을 차지합니다. 또한 종량제 모델, 신속한 테스트 주기, 실시간 통찰력과 테스트 환경의 향상된 협업 등 다양한 이점을 통해 더 나은 접근성과 비용 효율성을 제공합니다.

예측 기간 동안 온프레미스 배포가 상당한 시장 점유율을 차지합니다. 온프레미스 배포는 테스트 환경이 완전히 기업에서 제어되므로 더 나은 개인 정보 보호 및 보안을 제공합니다. 또한 이를 통해 조직은 요구 사항에 따라 테스트 환경을 맞춤 설정할 수 있습니다.

애플리케이션 분석별

사용 편의성과 확장성으로 인해 세그먼트 성장을 촉진하는 웹 기반 AI 지원 애플리케이션

애플리케이션에 따라 시장은 웹 기반과 모바일 기반으로 양분됩니다.

웹 기반 부문은 2022년 시장에서 최대 점유율을 차지했으며 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 웹 기반 테스트는 인공 지능과 웹의 힘을 활용하여 기술 전문 지식에 관계없이 모든 사람에게 사용자 친화적이고 접근 가능한 테스트 솔루션을 제공합니다. 따라서 웹 애플리케이션 테스트, API 테스트, 자동 회귀 테스트 등 전반에 걸쳐 광범위하게 사용되어 시장 점유율을 최대화합니다.

모바일 기반 AI 지원 테스트는 사용자에게 태블릿이나 스마트폰에 비해 편리함과 유연성을 제공합니다. 기업이 AI의 안내에 따라 애플리케이션의 기능, 사용자 경험, 기능을 직접 테스트할 수 있도록 도와줍니다.

기술 분석별

향상된 기능으로 성장을 촉진하는 기계 학습 부문

기술에 따라 시장은 머신러닝, NLP로 분류됩니다. (자연어 처리), 컴퓨터 비전, MBTA(모델 기반 테스트 자동화) 등(RPA)

머신러닝 부문은 2022년 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. ML 메커니즘은 불필요한 테스트 사례를 식별하고 키워드 분석을 통해 최적의 테스트 보고를 보장하여 테스트 세트를 최적화합니다. 기계 학습은 수동 테스터와 유사한 작업이나 작업을 수행하는 스크립트를 생성하여 테스트 세트를 자동화합니다. 수동 테스터에 비해 기계 학습에는 훨씬 적은 시간이 필요하므로 기업과 테스터가 선호하는 기술입니다. 예를 들어,

• 2022년 Zappletech 테스트 자동화 동향 보고서에 따르면, 소프트웨어 테스트에서 머신러닝의 점유율은 2021년부터 2027년까지 CAGR이 7% 이상 증가할 것으로 예상됩니다.

컴퓨터 비전 부문은 예측 기간 동안 최고의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 컴퓨터 비전을 통해 기업은 현재의 기능 및 문제 해결 방식을 재구상할 수 있습니다. 이 기술은 모바일 앱 테스트, IoT 장치 테스트, 마케팅 및 광고 테스트, 자동차 등 다양한 테스트 솔루션 전반에 걸쳐 사용될 수 있습니다. 예를 들어,

• 2023년 8월 Anyverse와 Tech Mahindra는 자동차 부문의 AI 도입을 위해 협력했습니다. 이 동맹은 자동차 부문의 전 세계 고객을 위해 AI 시스템을 테스트, 훈련 및 인증하기 위해 합성 데이터의 사용을 단순화할 것입니다. Anyverse는 자율 사용을 위한 컴퓨터 비전 기반 솔루션의 성장을 가속화하는 합성 데이터 생성 솔루션입니다.

업계 분석별

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IT 및 통신 부문에서 AI 기반 테스트 활용 증가로 세그먼트 확장 촉진

산업을 기준으로 시장은 IT 및 통신, BFSI, 의료, 에너지로 분류됩니다. 유틸리티, 기타(정부, 교육, 제조)

IT 및 통신 부문은 2022년에 가장 높은 시장 점유율을 차지했습니다. AI 기반 테스트 솔루션은 IT 및 통신 기업이 네트워크, 서버, 애플리케이션에서 방대한 양의 데이터를 분석하고 성능 병목 현상, 구성 오류, 보안 취약점 및 더 많은 것. 따라서 다양한 시장 참가자들은 이러한 조직과 기업의 변화하는 요구 사항을 충족하기 위해 솔루션을 발전시키고 있습니다. 예를 들어,

• 2022년 3월 HeadSpin은 Tricentis와 협력하여 광범위한 AI, 기기 인프라, 글로벌 엣지를 통합하여 소프트웨어 경험의 품질을 크게 높였습니다. 또한 이번 제휴를 통해 HeadSpin은 Tricentis의 민첩한 테스트 관리 플랫폼인 qTest를 사용하여 DevOps 팀의 효율성을 높이고 협업을 보호할 수 있게 되었습니다.

헬스케어 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. AI 기반 테스트 솔루션은 패턴 및 기타 합병증을 인식하기 위한 대량의 의료 데이터에 대한 실시간 분석 및 모니터링, 예측 분석, 의료 알고리즘의 편향 식별 등을 제공합니다. 따라서 다양한 헬스케어 운영에 활용될 수 있으며, 선도적인 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

지역적 통찰력

시장은 북미, 남미, 유럽, 중동 및 아프리카, 아시아 태평양 전역에 걸쳐 지리적으로 연구됩니다.

North America AI-enabled Testing Market Size, 2022 (USD Million)

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북미는 2022년 가장 높은 시장 점유율을 차지했습니다. 이 지역은 최대 투자자 수를 보유하고 있으며 대부분의 투자는 미국에 있습니다. 시장. 또한 이 지역은 기계 학습, 로봇 프로세스 자동화 및 NLP 등이 있습니다. 예를 들어,

• 2023년 9월 Copado는 Salesforce용 엔드 투 엔드 턴키 DevOps 솔루션인 Copado 1 플랫폼의 출시를 발표했습니다. 이 솔루션은 AI 지원 테스트로 구성된 Salesforce의 전체 SDLC를 하나의 플랫폼으로 결합합니다.

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Fortune Business Insights에 따르면 아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 최고의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 인공 지능, 기계 학습, NLP 등 새로운 메커니즘의 개발이 일본, 인도, 한국 및 기타 국가에서 증가하고 있습니다. 따라서 시장에서 AI 지원 솔루션의 발전에 기여합니다. 또한 주요 기업들은 협업, 투자, 파트너십 등의 전략을 통해 해당 국가에 투자하고 있습니다. 예를 들어,

• 2023년 5월 Micron Technology는 향후 몇 년 동안 일본에 5,000억 엔(미화 36억 달러) 이상을 투자할 것이라고 발표했습니다. 일본 정부의 지원을 받아 새로운 제너레이티브 AI와 같은 엔드투엔드 기술 혁신을 강화합니다. 애플리케이션 및 기타

AI 기반 테스트는 채택 및 개발을 지원하는 다양한 시설과 이니셔티브를 통해 유럽 국가에서 빠르게 인기를 얻고 있습니다. 또한 독일, 스페인, 이탈리아, 프랑스의 다양한 정부 정책과 투자가 이 지역의 시장 성장에 기여하고 있습니다. 따라서 유럽은 AI 기반 테스트 개발에 선제적인 접근 방식을 취하고 있으며 이를 혁신과 경제 활성화에 활용하고 있다고 인식하고 있습니다. 예를 들어,

• 2023년 3월 스페인 정부는 경제디지털혁신부와 함께 스페인을 유럽 본부로 선택한 창의적 연구센터 ADIA Lab과 필수 협약을 체결했습니다. 고급 컴퓨팅과 AI의 발전.

새로운 산업의 침투와 중동 및 아프리카, 남아메리카의 경제 발전과 같은 다양한 요인으로 인해 2022년 AI 지원 테스트 시장 점유율이 증가했습니다. 또한 인공 지능에 대한 상대적 지출은 이들 지역의 지능, 로봇 공학, 기계 학습은 시장 발전에 기여합니다.

주요 산업 플레이어

주요 기업의 시장 지위 강화를 위한 글로벌 확장에 대한 강조 증가

주요 업체들은 BFSI, 의료, IT, 통신 등 다양한 부문에 걸쳐 새로운 메커니즘을 통합하는 데 능숙합니다. 혁신적인 메커니즘으로 솔루션을 업그레이드하는 것은 플레이어가 구현하는 실질적인 접근 방식 중 하나입니다. 마찬가지로, 저명한 플레이어들은 글로벌 확장을 위해 의도적으로 협력하고 동맹을 형성합니다.

소개된 주요 회사 목록:

• Functionize, Inc.(미국)


• Sauce Labs Inc.(미국)


• 트리센티스(미국)


• Diffblue Ltd.(영국)


• Applitools(이스라엘)


• Mabl Inc.(미국)


• UBS Hainer GmbH(독일)


• Testim (미국)


• Perforce Software, Inc.(미국)


• 텍스트 열기(MicroFocus) (캐나다)

주요 산업 발전:

• 2023년 11월: Mabl은 소프트웨어 현대화를 위한 가장 포괄적인 AI 기반 DevSecOps 솔루션인 고급 자동화 테스트 GitLab과의 통합을 발표했습니다. 통합을 통해 개발팀은 CI/CD 채널 내에서 직접 엔드투엔드 테스트 응답을 위해 플랫폼을 쉽게 활용할 수 있습니다.


• 2023년 9월: Perforce Software는 자동화 테스트에 생성 AI인 BlazeMeter의 Test Data Pro를 추가하여 적용 범위, 정밀도 및 이동 속도를 개선한다고 발표했습니다. 이는 테스트 데이터 생성을 향상시키기 위한 것입니다. 선구적인 AI 메커니즘을 활용하여 테스트 데이터의 사용을 민주화하고 간소화합니다.


• 2023년 10월: Katalon은 품질 엔지니어링 팀이 애플리케이션을 진정으로 이해하고, 색다른 회귀 테스트를 생성하고, 비즈니스 회귀 테스트를 자동으로 실행할 수 있게 해주는 세 가지 AI 기반 역량을 갖춘 TrueTest를 도입했습니다.


• 2023년 5월: UiPath는 SAP 고객의 디지털 혁신을 가속화하기 위해 엔드투엔드 AI 기반 비즈니스 자동화 플랫폼을 출시했습니다. 고객은 UiPath Test Suite를 통해 테스트를 자동화 및 중앙화하고, 히트맵을 통해 우선순위를 지정하는 올인원 테스트를 수행하고, SAP에 대한 변경 영향 탐색을 수행할 수 있습니다.


• 2023년 5월: Applitools는 팀이 AI 기반 테스트 하위 구조를 통해 현재 테스트를 수행할 수 있게 해주는 혁신적인 클라우드 기반 테스트 플랫폼인 Execution Cloud를 출시했습니다. Applitools의 Ultrafast Test 플랫폼에 새로 추가된 기능은 오픈 소스 구조를 사용하는 팀을 제공하기 위해 개발되었습니다.

보고서 범위

인포그래픽 표현 AI-enabled Testing Market

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이 보고서는 시장에 대한 포괄적인 분석을 제공하고 최고의 회사, 제품 종류, 새로운 솔루션 애플리케이션과 같은 중요한 측면을 강조합니다. 이 외에도 최근 시장 발전에 대한 통찰력을 제공하고 필수 산업 확장에 대한 통찰력을 제공합니다. 위에 언급된 측면 외에도 이 보고서는 최근 몇 년간 시장 발전에 기여한 수많은 역학을 결합합니다.

보고서 범위 및 세분화

속성	세부정보
학습 기간	2017-2030
기준 연도	2022
예상 연도	2023
예측 기간	2023-2030
과거 기간	2017-2021
성장률	2023년부터 2030년까지 CAGR 20.7%
단위	가치(백만 달러)
세분화	배포 기준 클라우드 사내 애플리케이션별 웹 기반 모바일 기반 기술별 머신러닝 NLP(자연어 처리) 컴퓨터 비전 MBTA(모델 기반 테스트 자동화) 기타(RPA) 업종별 IT 및 통신 BFSI 의료 에너지 및 유틸리티 기타(정부, 교육, 제조업) 지역별 북미(배포, 애플리케이션, 기술, 산업 및 국가별) 미국 (산업별) 캐나다(산업별) 멕시코(산업별) 유럽(배포, 애플리케이션, 기술, 산업 및 국가별) 영국 (산업별) 독일(산업별) 프랑스(산업별) 이탈리아(산업별) 스페인(산업별) 러시아(산업별) 베네룩스(산업별) 북유럽(산업별) 나머지 유럽 아시아 태평양(배포, 애플리케이션, 기술, 산업 및 국가별) 중국(산업별) 일본(산업별) 인도(산업별) 한국(산업별) 아세안(산업별) 오세아니아(산업별) 아시아 태평양 지역 중동 및 아프리카(배포, 애플리케이션, 기술, 산업 및 국가별) 터키(산업별) 이스라엘(산업별) GCC(산업별) 북아프리카(산업별) 남아프리카 공화국(산업별) 중동 및 아프리카 지역 남미(배포, 애플리케이션, 기술, 산업 및 국가별) 브라질(산업별) 아르헨티나(산업별) 남아메리카의 나머지 지역