DevOps市場の規模、シェア、動向および予測：タイプ、展開モデル、組織規模、ツール、業界、地域別、2026年～2034年

2025年の世界のDevOps市場規模は158億米ドルと評価されました。今後、同市場は2034年までに824億米ドルに達すると予測されており、2026年～2034年にCAGR20.15％で成長すると見込まれています。現在、北米が市場を主導しており、2025年には37％を超える市場シェアを占めています。従来のデータセンターからハイブリッドシステムへの移行、様々な業界におけるビジネスプロセスの自動化への注目の高まり、そしてサーバーレスコンピューティングへの需要の増加などが、DevOps市場のシェア拡大を後押しする主な要因となっています。

アジャイルなソフトウェア開発や、開発チームと運用チーム間のシームレスな連携へのニーズに牽引され、世界市場は目覚ましい成長を遂げています。組織は、デリバリーサイクルの加速、ソフトウェア品質の向上、プロセスの効率化を図るため、DevOpsの導入をますます進めています。主な促進要因としては、クラウドコンピューティングの拡大、CI/CDフレームワークの普及、および自動化技術の進歩が挙げられます。さらに、DevOpsプロセスへのAIおよびMLの統合は、予測能力と運用効率を向上させ、企業のデジタルトランスフォーメーションの目標と合致しています。この動向は、新興市場で競争優位性を維持しようと努める企業による、より迅速なイノベーションへの需要によって支えられています。

米国では、テクノロジー主導型企業の優位性と、クラウドネイティブ戦略の早期導入により、DevOps市場が際立っています。企業はDevOpsを活用して、市場投入までの時間を短縮し、ワークフローを最適化し、顧客満足度を高めています。熟練した専門家の需要の高さは、スケーラビリティと運用のレジリエンスを強化する上でDevOpsが果たす重要な役割を反映しています。例えば、2024年9月、System Initiativeは革新的なDevOps自動化技術を発表しました。これは「Infrastructure as Code」に代わるコラボレーション型SaaSプラットフォームを提供するもので、無料プランとオープンソース原則へのコミットメントを特徴としています。さらに、米国の企業はセキュリティとコンプライアンスにますます注力しており、変化する規制やサイバーセキュリティ要件を満たすための戦略的アプローチとして、DevOpsの導入を強化しています。

DevOps市場の動向：

従来のデータセンターからハイブリッドシステムへの移行が進展

ハイブリッドシステムの採用拡大は、DevOps市場の規模を大幅に牽引しています。例えば、Cloud Zeroが2023年12月に発表した記事によると、2022年には大多数の組織（39%）がハイブリッドクラウドを導入しました。ハイブリッドシステムは、オンプレミスインフラとクラウドサービスの組み合わせにより、複雑さを伴います。Infrastructure as Code（IaC）、構成管理、自動プロビジョニングといったDevOpsの実践は、ハイブリッド環境全体で一貫性があり再現可能なインフラストラクチャのデプロイメントを可能にすることで、この複雑性の管理を支援します。例えば、Appviaが発表した記事によると、IaCは、プロビジョニング、構成、管理のプロセスを自動化できるため、企業がハイブリッドクラウドインフラストラクチャをコードと同様に扱うことを可能にします。さらに、ハイブリッドシステムは、変動する需要に対応し、多様なワークロードを処理するためのスケーラビリティと柔軟性を提供します。オートスケーリング、コンテナ化、オーケストレーションといったプラクティスにより、組織は需要に応じてリソースを動的に増減させることができ、ハイブリッド環境におけるパフォーマンス、セキュリティ、制御、およびリソース利用率を最適化できます。例えば、2023年5月、IBMは組織がハイブリッドマルチクラウドアーキテクチャを管理するのを支援することを目的としたSaaS製品「IBM Hybrid Cloud Mesh」をリリースしました。「IBM Hybrid Cloud Mesh」は、パブリッククラウドとプライベートクラウド内およびそれらの間のアプリケーション接続のプロセス、管理、可観測性を自動化するように設計されており、現代の企業がハイブリッド・マルチクラウドおよび異種環境にわたってインフラストラクチャを運用できるようにします。これは「アプリケーション中心の接続性（Application-Centric Connectivity）」によって推進されています。「IBM Hybrid Cloud Mesh」は、ITチームがネットワーク制御を実現すると同時に、DevOpsチームに対し、アプリケーションのパフォーマンス、可視性、制御、およびセキュリティ上の課題に対処するための統一されたエクスペリエンスとツールキットを提供することを目的としています。これらの要因は、DevOps市場の予測にさらに好影響を与えています。

自動化ソフトウェアの普及

反復的なタスクを理由とした自動化ソフトウェアの普及率の高さは、DevOps市場の規模を大幅に拡大させています。自動化ソフトウェアは反復的なタスクを迅速かつ正確に実行できるため、効率と生産性の向上につながります。これにより、従業員は業務においてより創造的で課題的なタスクに集中できるようになります。例えば、2024年4月にKiss Flowが発表した記事によると、94%の企業が反復的で時間のかかる業務を行っているとのことです。また、ITリーダーの83％が、デジタルトランスフォーメーションにはワークフローの自動化が必要であると同意しています。企業の48％は、手作業に代わる自動化ソリューションを導入しています。しかし、36％の企業は、ワークフローを自動化するためにすでにビジネスプロセス管理ツールを導入していました。一方、企業リーダーの50％は、自社内のより単調な業務をさらに自動化する意向を持っています。ソフトウェアの自動デプロイ、構成管理、テスト、および監視は、開発と運用のワークフローを合理化し、手作業の負担を軽減して生産性を向上させます。DevOpsの実践では、反復的なタスクや手作業によるミスを排除し、デリバリーを加速させ、チームがより付加価値の高い活動に集中できるようにすることで、ソフトウェア開発ライフサイクル全体の効率化を推進するために、自動化が重視されています。例えば、2024年2月、その創造性と能力で知られるITソリューションプロバイダーであるISmile Technologiesは、「Cloud DevOps and Automation Services」を立ち上げました。この包括的なサービスにより、あらゆる規模の企業がデプロイ速度、俊敏性、およびソフトウェアデリバリー全体の効率を劇的に向上させることが可能になります。CI/CDパイプラインは、コードのテスト、統合、デプロイを自動化することで、手作業によるミスを減らし、ソフトウェアのデリバリーを加速させます。これらの要因が、DevOps市場の収益を大幅に押し上げています。

AIの統合の加速

AIの統合は、DevOps市場の顕著な動向の一つです。AIを活用した分析および意思決定機能が、DevOpsプロセスにますます統合されています。AIはDevOpsにおける予測分析を可能にし、ソフトウェア開発および運用における潜在的な問題、ボトルネック、障害を予測します。過去のデータを分析し傾向を特定することで、AIアルゴリズムは問題を予見でき、組織はダウンタイムの防止、エラーの削減、システム信頼性の向上に向けた予防措置を講じることが可能になります。例えば、2023年6月、モダン・ソフトウェア・デリバリー・プラットフォーム企業であるHarness Inc.は、AIアシスタント「AIDA（AI Development Assistant）」をリリースしました。この包括的なAIソリューションは、すべてのHarnessクライアントに無料で提供され、継続的インテグレーション（CI）、継続的デプロイメント（CD）、クラウドコスト管理、機能フラグなど、Harnessプラットフォームのすべてのプロセスや機能にシームレスに統合されます。AIDAはログファイルを分析し、エラーメッセージを既知の問題と関連付けることができます。この機能により、開発者は数百万行に及ぶログを丹念に調べる必要なく、デプロイメントエラーのトラブルシューティングと解決を迅速に行うことが可能になります。また、AIDAは修正案を提案し、ビルド開始前にコード内の潜在的な問題を予測します。これに加え、DevOpsにおける自動テストプロセスにもAIが統合され、テストカバレッジ、精度、効率の向上が図られています。AIを活用したテストツールは、機械学習アルゴリズムを用いてテストケースを生成し、テスト実行の優先順位を決定し、追加のテストが必要なコードベースの領域を特定することで、手作業の負担を軽減し、テストの効果を高めます。例えば、2024年4月、エンタープライズSaaS向けのAI搭載DevOpsおよびテストプロバイダーであるCopadoは、AIを活用したテスト作成アシスタント「Test Copilot」をリリースしました。CopadoGPTを搭載した「Test Copilot」は、あらゆるスキルレベルのユーザーがSalesforce向けの正確なテストを迅速に作成できる簡単な手段です。Copado Explorerと組み合わせることで、エンタープライズ規模で高品質なリリースを提供する効果的な手法となります。これらの要因が、DevOpsの導入を後押ししています。

目次

第1章 序文

第2章 調査範囲と調査手法

• 調査の目的
• ステークホルダー
• データソース
  • 一次情報
  • 二次情報
• 市場推定
  • ボトムアップアプローチ
  • トップダウンアプローチ
• 予測手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 イントロダクション

第5章 世界のDevOps市場

• 市場概要
• 市場実績
• COVID-19の影響
• 市場内訳：タイプ別
• 市場内訳：展開モデル別
• 市場内訳：組織規模別
• 市場内訳：ツール別
• 市場内訳：業界別
• 市場内訳：地域別
• 市場予測

第6章 市場内訳：タイプ別

• ソリューション
• サービス

第7章 市場内訳：展開モデル別

• パブリッククラウド
• プライベートクラウド
• ハイブリッドクラウド

第8章 市場内訳：組織規模別

• 大企業
• 中規模企業
• 小規模企業

第9章 市場内訳：ツール別

• 開発ツール
• テストツール
• 運用ツール

第10章 市場内訳：業界別

• 通信および情報技術活用サービス（ITES）
• 銀行・金融サービス・保険（BFSI）
• 小売
• 製造
• ヘルスケア
• 政府・公共部門
• その他

第11章 市場内訳：地域別

• 北米
• 欧州
• アジア太平洋
• 中東・アフリカ
• ラテンアメリカ

第12章 SWOT分析

第13章 バリューチェーン分析

第14章 ポーターのファイブフォース分析

第15章 価格分析

第16章 競合情勢

• 市場構造
• 主要企業
• 主要企業プロファイル
  • IBM Corporation
  • Microsoft Corporation
  • Oracle Corporation
  • CA Technologies
  • Google LLC
  • Cisco Systems
  • Amazon Web Services
  • Cigniti Technologies Ltd.
  • Hewlett Packard Enterprise Company
  • EMC Corporation
  • VersionOne, Inc.
  • Micro Focus International PLC
  • Puppet, Inc.
  • Red Hat, Inc.
  • GitLab, Inc.
  • Progress Chef Software Corporation
  • Docker Inc.
  • Atlassian Corporation PLC