|
市場調査レポート
商品コード
1868962
ノーコードAIプラットフォーム市場：導入形態別、組織規模別、業種別、用途別、ユーザータイプ別、価格モデル別、プラットフォーム構成要素別- 世界予測2025-2032年No-Code AI Platforms Market by Deployment Mode, Organization Size, Industry Vertical, Application, User Type, Pricing Model, Platform Component - Global Forecast 2025-2032 |
||||||
カスタマイズ可能
適宜更新あり
|
|||||||
| ノーコードAIプラットフォーム市場：導入形態別、組織規模別、業種別、用途別、ユーザータイプ別、価格モデル別、プラットフォーム構成要素別- 世界予測2025-2032年 |
|
出版日: 2025年09月30日
発行: 360iResearch
ページ情報: 英文 196 Pages
納期: 即日から翌営業日
|
概要
ノーコードAIプラットフォーム市場は、2032年までにCAGR22.15％で229億3,000万米ドル規模に成長すると予測されております。
| 主な市場の統計 | |
|---|---|
| 基準年2024 | 46億2,000万米ドル |
| 推定年2025 | 56億7,000万米ドル |
| 予測年2032 | 229億3,000万米ドル |
| CAGR（%） | 22.15% |
ノーコードAIプラットフォームは、大規模なソフトウェアエンジニアリングを必要とせずに、アイデアの創出から導入までのギャップを埋めることを可能にし、コンセプトから価値創出までのプロセスを変革しています。これらのプラットフォームは、モデル作成、データパイプライン、導入ツールをビジュアルインターフェースと事前構築されたコンポーネントに統合しており、これにより専門知識を持つ担当者や一般開発者がソリューション開発に直接貢献できるようになります。その結果、従来は限られたデータサイエンスやエンジニアリングリソースに依存していたチームも、顧客向け体験やバックオフィス自動化において、より迅速に反復作業を行えるようになりました。
このため経営陣は、ノーコードAIを単なる生産性向上ツールではなく、組織の俊敏性を実現する基盤と捉えています。この認識の変化により、企業はガバナンスの見直し、従業員の再スキル化、従来は特注ソフトウェアへの資本支出を優先してきた調達プロセスの適応を迫られています。さらに、事前学習済みモデル、自動化された特徴量エンジニアリング、管理されたデプロイメントパイプラインの組み合わせによる効果が拡大するにつれ、インサイト獲得までの時間は短縮される一方、これらのソリューションを企業エコシステムに統合する複雑性は増大しています。これに対応するため、リーダーは民主化されたAIの利点と、信頼性・公平性・コンプライアンスを確保するための厳格な管理とのバランスを取りつつ、プラットフォーム選定と使用事例の優先順位付けを測定可能なビジネス成果に整合させる必要があります。
ノーコードAIプラットフォームの企業導入経路を再定義する、技術・ガバナンス・組織の同時進行的な変革の検証
AIの情勢は、事前学習済みモデルの進歩、モジュール化されたツールチェーン、そして能力の民主化に向けた文化的転換によって、変革的な変化を遂げてきました。これらの変化は孤立したものではなく、相互に作用し合い増幅し合い、スピード、アクセシビリティ、統合性が競争優位性を定義する新たな運用環境を生み出しています。組織が使いやすいインターフェースや自動化されたワークフローを採用する一方で、モデルの由来、説明可能性、ライフサイクルの継続性に関する新たな課題にも直面しており、これらは進化するガバナンスとツールを必要とします。
2025年の関税動向が調達判断に与えた影響、およびハイブリッドアーキテクチャの加速、サプライヤーの多様化、コンピューティング効率化施策の評価
2025年の関税政策変更と貿易動向の累積的影響は、AIワークロードを支える計算集約型ハードウェアおよびインフラを調達する組織にとって新たな複雑性を生み出しました。輸入アクセラレータ、サーバー、関連コンポーネントに影響する関税は、オンプレミスソリューションの実質的な取得コストを上昇させ、調達サイクルを長期化させました。これに対応し、多くの組織はクラウドネイティブ代替案やハイブリッドアーキテクチャの評価を加速させました。これらは資本支出を運用支出へ移行させ、地域データセンターの拠点網を活用し、ベンダーが吸収するサプライチェーン効率化の恩恵を受けるものです。
包括的なセグメンテーション分析により、導入選択、業界固有のニーズ、ユーザー役割、価格モデル、プラットフォーム構成要素が、いかに差別化された導入動向を牽引しているかが明らかになります
セグメンテーションに関する知見は、導入ドライバーと技術要件の差異が、導入形態、組織規模、業界垂直分野、アプリケーション焦点、ユーザータイプ、価格設定の好み、プラットフォームコンポーネントの優先順位を横断してプラットフォーム選択をどのように形作るかを明らかにします。導入形態においては、組織は俊敏性と拡張性をデータ居住地、レイテンシー、規制上の制約とバランスさせながら、クラウド、ハイブリッド、オンプレミス各オプションのトレードオフを検討します。大企業は制御性の維持やレガシーシステムとの統合を優先しハイブリッドアーキテクチャを選択する傾向がある一方、中小企業は迅速な価値創出と運用簡素化を目的にクラウドファーストアプローチを好む傾向があります。
地域ごとの導入特性と、規制・インフラ・人材要因による差異が、南北アメリカ、EMEA、アジア太平洋地域におけるプラットフォーム選好を形作っています
地域ごとの動向は、組織がノーコードAIプラットフォームを評価・採用する方法を大きく左右します。採用パターンは、規制枠組み、インフラの成熟度、人材分布によって形成されます。アメリカ大陸では、堅牢なクラウドインフラと迅速なイノベーション文化が、顧客向けおよび業務使用事例の両方において、クラウドネイティブおよびハイブリッド展開を促進しています。この環境は、ビジネスユーザーや市民開発者による実験を支援すると同時に、複雑な企業要件に対応するため、プラットフォームベンダーとシステムインテグレーター間のパートナーシップを育んでいます。一方、欧州・中東・アフリカ地域では、プライバシー規制や業界固有のコンプライアンス義務により、ガバナンス機能や地域データ保管オプションへの投資が促進されています。
ベンダー戦略と競争上の差別化要因は、プラットフォーム間の相互運用性、垂直統合への注力、パートナーシップエコシステム、従量課金型ビジネスモデルの革新に重点が置かれております
ベンダー間の競合は、プラットフォームの幅と深さ、垂直的専門性、エコシステムパートナーシップ、運用準備態勢といった中核テーマに集約されます。主要プロバイダーは、シチズンデベロッパーと再現性・監査可能性を必要とする技術ユーザー双方を惹きつけるため、直感的なモデル構築体験と、ガバナンス・コラボレーション・ライフサイクル管理のための堅牢なツール群を統合する傾向が強まっています。同時に、画像認識、不正検知、顧客エンゲージメントといった特定用途向けに高度に最適化されたソリューションを提供する専門ベンダー群が競争を展開し、対象ユースケースにおける価値実現までの時間を短縮しています。
ノーコードAIの導入を統制・拡大・持続させつつ、企業のリスクと信頼を保護するための、実践的な戦略的・運用上の提言
業界リーダーは、迅速な実験と厳格な管理・明確な責任分担のバランスを取る、実践的かつ計画的なノーコードAI導入アプローチを採用すべきです。まず、法務、セキュリティ、データ、製品、事業部門の代表者を含む横断的なガバナンス体制を構築し、ポリシーのガイドライン、受入基準、成功指標を定義することから始めます。同時に、ビジネスユーザーや市民開発者向けのターゲットを絞ったスキルアップと、データサイエンティストやITプロフェッショナル向けのより深い技術トレーニングを融合した能力構築イニシアチブを優先し、拡張された導入を持続可能な補完的なスキルエコシステムを構築します。
実践者インタビュー、製品評価、シナリオ分析を組み合わせた透明性の高い混合調査手法により、実世界の導入現実に根差した知見を提供します
本分析の基盤となる調査では、定性的手法と構造化調査手法を組み合わせ、バランスの取れた実践的知見を確保しました。主要なデータ収集には、複数業界の企業実務者へのインタビュー、プラットフォーム提供企業との製品リーダーシップ対話、システムインテグレーターおよび導入パートナーとの技術ブリーフィングが含まれます。これらの取り組みに加え、製品デモとベンダー文書のハンズオンレビューを実施し、データ準備、モデル構築、デプロイメント、モニタリング各コンポーネントの機能性を評価しました。ケーススタディと導入事例の知見は、実世界の導入パターンと運用上の課題に関する文脈を提供しました。
結論として、ノーコードAIの実験を持続可能な企業能力へと転換するための戦略的優先事項、ガバナンス上の必須要件、実践的ステップを抽出する統合分析
サマリーしますと、ノーコードAIプラットフォームは、デジタル変革を加速させつつAI駆動型価値創造への参加を拡大しようとする組織にとって、極めて重要な転換点となります。直感的な開発インターフェース、モジュール化されたライフサイクルツール、柔軟な商用モデルの組み合わせは、実験の障壁を低減し、業務改善と顧客体験向上の新たな道筋を開きます。しかしながら、点的な実験から全社的な導入への移行には、意図的なガバナンス、スキルへの投資、そして俊敏性と統制を両立させる慎重なアーキテクチャ選択が不可欠です。
よくあるご質問
目次
第1章 序文
第2章 調査手法
第3章 エグゼクティブサマリー
第4章 市場の概要
第5章 市場洞察
- クロスチームでのコラボレーションとガバナンスを可能にするノーコードAIプラットフォームによるワークフロー自動化の台頭
- マルチモーダルAIモデルビルダーの導入により、テキスト・画像・音声入力のドラッグ＆ドロップ統合が可能に
- 小売・医療・金融分野向けに事前学習済みドメイン特化モデルを提供するノーコードAIプラットフォームの登場
- 規制遵守基準を満たすため、ノーコードAIプラットフォーム内における説明可能性モジュールへの重視が高まっています
- サードパーティ製プラグインマーケットプレースのエコシステムが拡大し、専門機能でノーコードAIの能力を拡張しています
第6章 米国の関税の累積的な影響, 2025
第7章 AIの累積的影響, 2025
第8章 ノーコードAIプラットフォーム市場：展開モード別
- クラウド
- ハイブリッド
- オンプレミス
第9章 ノーコードAIプラットフォーム市場：組織規模別
- 大企業
- 中小企業
第10章 ノーコードAIプラットフォーム市場：業界別
- 銀行・金融サービス・保険
- 教育
- ヘルスケア
- IT・通信
- 製造業
- 小売り
- 運輸・物流
第11章 ノーコードAIプラットフォーム市場：用途別
- カスタマーサービス
- チャットボット
- テキストボット
- 音声ボット
- バーチャルアシスタント
- チャットボット
- 不正検知およびリスク管理
- 画像認識
- マーケティング最適化
- 予測分析
- 分類
- クラスタリング
- 時系列予測
- プロセス自動化
第12章 ノーコードAIプラットフォーム市場ユーザータイプ別
- ビジネスユーザー
- シチズンデベロッパー
- データサイエンティスト
- IT開発者
第13章 ノーコードAIプラットフォーム市場：価格モデル別
- フリーミアム
- 従量課金制
- サブスクリプション
- トークンベース
第14章 ノーコードAIプラットフォーム市場プラットフォームコンポーネント別
- データ準備
- ガバナンスとコラボレーション
- モデル構築
- モデルデプロイメント
- 監視および管理
第15章 ノーコードAIプラットフォーム市場：地域別
- 南北アメリカ
- 北米
- ラテンアメリカ
- 欧州、中東・アフリカ
- 欧州
- 中東
- アフリカ
- アジア太平洋地域
第16章 ノーコードAIプラットフォーム市場：グループ別
- ASEAN
- GCC
- EU
- BRICS
- G7
- NATO
第17章 ノーコードAIプラットフォーム市場：国別
- 米国
- カナダ
- メキシコ
- ブラジル
- 英国
- ドイツ
- フランス
- ロシア
- イタリア
- スペイン
- 中国
- インド
- 日本
- オーストラリア
- 韓国
第18章 競合情勢
- 市場シェア分析, 2024
- FPNVポジショニングマトリックス, 2024
- 競合分析
- Microsoft Corporation
- Amazon.com, Inc.
- Alphabet Inc.
- Salesforce, Inc.
- International Business Machines Corporation
- SAP SE
- Pegasystems Inc.
- Alteryx, Inc.
- UiPath Inc.
- DataRobot, Inc.
