AIコードツールの機会、成長促進要因、産業動向分析、2024～2032年予測

AIコードツールの世界市場は、2023年に48億米ドルと評価され、2024～2032年にかけてCAGR 23.2％で成長すると予測されています。

この成長は、DevOpsプラクティス、特に継続的インテグレーションと継続的展開（CI/CD）の採用増加によるところが大きいです。DevOpsは開発チームと運用チーム間のコラボレーションを改善することに重点を置いており、AIコードツールはテスト、デプロイ、モニタリングを自動化することで重要な役割を果たしています。これらのツールはDevOpsの原則に沿い、反復的な作業を最適化し、開発者がより複雑なコーディングに集中できるようにします。DevOpsを採用する企業が増えるにつれて、こうした実践をサポートするAI強化ツールの需要は高まり続けています。

クラウドコンピューティングは、AIコードツール市場の成長を促進するもう1つの重要な要因です。クラウドプラットフォームは、AIアプリケーションのデプロイと管理に、スケーラブルで柔軟、かつコスト効率の高いソリューションを記載しています。これは、膨大な計算リソースを必要とするAIコードツールにとって特に重要です。クラウドインフラを活用することで、企業はオンプレミスのハードウェアの制約を受けることなく、複雑なAIモデルを効率的に開発、訓練、展開できます。

クラウドコンピューティングが提供する拡大性により、企業は先進的AI技術を試すことができるため、クラウド環境とシームレスに統合し、モデル開発と展開を最適化するAIツールの需要が高まっています。オファリングに基づいて、市場はツールとサービスに区分されます。2023年のツール部門の市場規模は約31億米ドルです。ソフトウェア開発産業では、自動化とAIを活用したコード生成へのシフトが進んでおり、これにより開発サイクルが加速し、手作業によるコーディングエラーが減少しています。AI駆動ツールはより洗練されつつあり、より優れたコンテキストと意図の理解を提供することで、より正確なコーディング提案を実現しています。

市場範囲
開始年	2023年
予測年	2024～2032年
開始価格	48億米ドル
予想価格	301億米ドル
CAGR	23.2%

これらのツールはまた、バグ検出を改善し、ソフトウェアの信頼性を高め、デバッグ時間を短縮します。導入モデルに関しては、市場はオンプレミスとクラウドベースのソリューションに分けられます。クラウドベースのセグメントは、クラウドサービスが提供する拡大性とコスト効率により、2032年までに234億米ドルを超えると予測されています。クラウド導入により、企業はさまざまなワークロードを処理し、リソースを最適化し、ハードウェアへの先行投資を最小限に抑えることができるため、柔軟性と運用効率を求める企業にとって好ましい選択肢となります。2023年、北米はAIコードツール市場をリードし、世界シェアの約35％を占めました。この地域はAIの進歩の中心地であり、多額の投資と最先端の技術インフラが、産業全体でAIコードツールの広範な採用を促進しています。

目次

第1章 調査手法と調査範囲

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 産業洞察

• エコシステム分析
• サプライヤーの状況
  • コード開発者
  • AIモデル開発者
  • クラウドサービスプロバイダー
  • システムインテグレーター
  • エンドユーザー
• 利益率分析
• 技術の差別化要因
  • モデル精度
  • 統合開発環境（IDE）の統合
  • モデルのトレーニングと更新
  • その他
• 特許分析
• 主要ニュース＆イニシアチブ
• 規制状況
• 影響要因
  • 促進要因
    • 機械学習と深層学習技術の急速な進歩
    • 様々な最終用途産業でのAI採用の増加
    • クラウドコンピューティングへの需要の高まり
    • DevOpsプラクティスの採用拡大
  • 産業の潜在的リスク・課題
    • データのプライバシーとセキュリティに関する懸念
    • コードの正確性と信頼性の課題
• 成長可能性分析
• ポーター分析
• PESTEL分析

第4章 競合情勢

• イントロダクション
• 企業シェア分析
• 競合のポジショニングマトリックス
• 戦略展望マトリックス

第5章 市場推定・予測：オファリング別、2018～2032年

• 主要動向
• ツール
  • コード生成ツール
  • コードレビュー＆分析ツール
  • バグ検出ツール
  • コード最適化ツール
  • その他
• サービス
  • プロフェッショナルサービス
  • マネージドツール

第6章 市場推定・予測：技術別、2018～2032年

• 主要動向
• 機械学習
• ディープラーニング
• 自然言語処理
• 生成AI

第7章 市場推定・予測：展開モデル別、2018～2032年

• 主要動向
• オンプレミス
• クラウド

第8章 市場推定・予測：用途別、2018～2032年

• 主要動向
• データサイエンスと機械学習
• クラウドサービス＆DevOps
• ウェブ開発
• モバイルアプリ開発
• ゲーム開発
• 組み込みシステム
• その他

第9章 市場推定・予測：産業別、2018～2032年

• 主要動向
• BFSI
• IT・通信
• 医療
• 製造業
• 小売＆eコマース
• 政府機関
• メディア＆エンターテイメント
• その他

第10章 市場推定・予測：地域別、2018～2032年

• 主要動向
• 北米
  • 米国
  • カナダ
• 欧州
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • ロシア
  • 北欧
  • その他の欧州
• アジア太平洋
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • 韓国
  • ニュージーランド
  • 東南アジア
  • その他のアジア太平洋
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
  • その他のラテンアメリカ
• 中東・アフリカ
  • 南アフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • その他の中東・アフリカ

第11章 企業プロファイル

• Amazon Web Services
• CircleCI
• Codeium
• Datadog
• GitHub, Inc.
• Google Cloud
• IBM
• JetBrains s.r.o.
• Lightning AI
• Meta
• OpenAI
• Replit, Inc.
• Salesforce
• Snyk
• Sourcegraph
• Tabnine
• Tensorflow

The Global AI Code Tools Market was valued at USD 4.8 billion in 2023 and is expected to grow at a CAGR of 23.2% from 2024 to 2032. This growth is largely driven by the increasing adoption of DevOps practices, especially continuous integration and continuous deployment (CI/CD). DevOps focuses on improving collaboration between development and operations teams, and AI code tools play a crucial role by automating testing, deployment, and monitoring. These tools align with DevOps principles, optimizing repetitive tasks and enabling developers to focus on more complex coding, which leads to faster, more reliable software delivery. As more organizations adopt DevOps, the demand for AI-enhanced tools to support these practices continues to rise.

Cloud computing is another key factor driving growth in the AI code tools market. Cloud platforms provide scalable, flexible, and cost-effective solutions for deploying and managing AI applications. This is particularly important for AI code tools that require substantial computational resources. By leveraging cloud infrastructure, organizations can efficiently develop, train, and deploy complex AI models without the constraints of on-premises hardware.

The scalability offered by cloud computing allows companies to experiment with advanced AI techniques, increasing the demand for AI tools that seamlessly integrate with cloud environments and optimize model development and deployment. Based on the offering, the market is segmented into tools and services. In 2023, the tools segment was worth approximately USD 3.1 billion in 2023. The software development industry is experiencing a shift towards automation and AI-powered code generation, which accelerates development cycles and reduces manual coding errors. AI-driven tools are becoming more sophisticated, offering better context and intent understanding, resulting in more accurate coding suggestions.

Market Scope
Start Year	2023
Forecast Year	2024-2032
Start Value	$4.8 Billion
Forecast Value	$30.1 Billion
CAGR	23.2%

These tools also improve bug detection, enhancing software reliability and reducing debugging time. Regarding the deployment model, the market is divided into on-premises and cloud-based solutions. The cloud-based segment is projected to surpass USD 23.4 billion by 2032, thanks to the scalability and cost-efficiency that cloud services offer. Cloud deployment allows businesses to handle varying workloads, optimize resources, and minimize upfront investments in hardware, making it a preferred choice for companies seeking flexibility and operational efficiency.In 2023, North America led the AI code tools market, accounting for around 35% of the global share. This region is a hub for AI advancements, with significant investments and cutting-edge technological infrastructure driving the widespread adoption of AI code tools across industries.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology & Scope

• 1.1 Research design
  • 1.1.1 Research approach
  • 1.1.2 Data collection methods
• 1.2 Base estimates & calculations
  • 1.2.1 Base year calculation
  • 1.2.2 Key trends for market estimation
• 1.3 Forecast model
• 1.4 Primary research and validation
  • 1.4.1 Primary sources
  • 1.4.2 Data mining sources
• 1.5 Market scope & definition

Chapter 2 Executive Summary

• 2.1 Industry 360° synopsis, 2018 - 2032

Chapter 3 Industry Insights

• 3.1 Industry ecosystem analysis
• 3.2 Supplier landscape
  • 3.2.1 Code too developers
  • 3.2.2 AI model developers
  • 3.2.3 Cloud service providers
  • 3.2.4 System integrators
  • 3.2.5 End-user
• 3.3 Profit margin analysis
• 3.4 Technology differentiators
  • 3.4.1 Model accuracy capabilities
  • 3.4.2 Integrated development environments (IDEs) integration
  • 3.4.3 Model training and updates
  • 3.4.4 Others
• 3.5 Patent analysis
• 3.6 Key news & initiatives
• 3.7 Regulatory landscape
• 3.8 Impact forces
  • 3.8.1 Growth drivers
    • 3.8.1.1 Rapid advancements in machine learning and deep learning technologies
    • 3.8.1.2 Increasing adoption of AI across various end use industries
    • 3.8.1.3 Increasing demand for cloud computing
    • 3.8.1.4 Growing adoption of DevOps practices
  • 3.8.2 Industry pitfalls & challenges
    • 3.8.2.1 Data privacy and security concerns
    • 3.8.2.2 Code accuracy and reliability challenges
• 3.9 Growth potential analysis
• 3.10 Porter's analysis
• 3.11 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2023

• 4.1 Introduction
• 4.2 Company market share analysis
• 4.3 Competitive positioning matrix
• 4.4 Strategic outlook matrix

Chapter 5 Market Estimates & Forecast, By Offering, 2018 - 2032 ($Bn)

• 5.1 Key trends
• 5.2 Tools
  • 5.2.1 Code generation tools
  • 5.2.2 Code review & analysis tools
  • 5.2.3 Bug detection tools
  • 5.2.4 Code optimization tools
  • 5.2.5 Others
• 5.3 Services
  • 5.3.1 Professional services
  • 5.3.2 Managed tools

Chapter 6 Market Estimates & Forecast, By Technology, 2018 - 2032 ($Bn)

• 6.1 Key trends
• 6.2 Machine learning
• 6.3 Deep learning
• 6.4 Natural language processing
• 6.5 Generative AI

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Deployment Model, 2018 - 2032 ($Bn)

• 7.1 Key trends
• 7.2 On-premises
• 7.3 Cloud

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By Application, 2018 - 2032 ($Bn)

• 8.1 Key trends
• 8.2 Data science & machine learning
• 8.3 Cloud services & DevOps
• 8.4 Web development
• 8.5 Mobile app development
• 8.6 Gaming development
• 8.7 Embedded systems
• 8.8 Others

Chapter 9 Market Estimates & Forecast, By Industry Vertical, 2018 - 2032 ($Bn)

• 9.1 Key trends
• 9.2 BFSI
• 9.3 IT & telecom
• 9.4 Healthcare
• 9.5 Manufacturing
• 9.6 Retail & e-commerce
• 9.7 Government
• 9.8 Media & entertainment
• 9.9 Others

Chapter 10 Market Estimates & Forecast, By Region, 2018 - 2032 ($Bn)

• 10.1 Key trends
• 10.2 North America
  • 10.2.1 U.S.
  • 10.2.2 Canada
• 10.3 Europe
  • 10.3.1 UK
  • 10.3.2 Germany
  • 10.3.3 France
  • 10.3.4 Italy
  • 10.3.5 Spain
  • 10.3.6 Russia
  • 10.3.7 Nordics
  • 10.3.8 Rest of Europe
• 10.4 Asia Pacific
  • 10.4.1 China
  • 10.4.2 India
  • 10.4.3 Japan
  • 10.4.4 South Korea
  • 10.4.5 ANZ
  • 10.4.6 Southeast Asia
  • 10.4.7 Rest of Asia Pacific
• 10.5 Latin America
  • 10.5.1 Brazil
  • 10.5.2 Mexico
  • 10.5.3 Argentina
  • 10.5.4 Rest of Latin America
• 10.6 MEA
  • 10.6.1 South Africa
  • 10.6.2 Saudi Arabia
  • 10.6.3 UAE
  • 10.6.4 Rest of MEA

Chapter 11 Company Profiles

• 11.1 Amazon Web Services
• 11.2 CircleCI
• 11.3 Codeium
• 11.4 Datadog
• 11.5 GitHub, Inc.
• 11.6 Google Cloud
• 11.7 IBM
• 11.8 JetBrains s.r.o.
• 11.9 Lightning AI
• 11.10 Meta
• 11.11 OpenAI
• 11.12 Replit, Inc.
• 11.13 Salesforce
• 11.14 Snyk
• 11.15 Sourcegraph
• 11.16 Tabnine
• 11.17 Tensorflow