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市場調査レポート
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1574143

生成的人工知能（AI）によるコーディング市場：2024年から2029年までの予測

Generative Artificial Intelligence (AI) in Coding Market - Forecasts from 2024 to 2029

出版日
ページ情報
英文 144 Pages
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生成的人工知能（AI）によるコーディング市場：2024年から2029年までの予測
出版日: 2024年09月27日
発行: Knowledge Sourcing Intelligence
ページ情報: 英文 144 Pages
納期: 即日から翌営業日
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概要

生成的人工知能（AI）によるコーディング市場は、CAGR 25.54％で成長し、2024年の3,552万9,000米ドルから2029年には1億1,079万5,000米ドルの市場規模に達すると予測されます。

生成的人工知能（AI）によるコーディングの台頭は、ソフトウェア開発プロセスに機械学習（ML）や人工知能（AI）技術が取り入れられていることによって生まれています。この技術の支援により、開発者はコーディングプロセスの様々な側面を自動化・改善することで効率化できます。この進歩により、従来のコーディング作業では手作業が少なくなり、開発サイクルの迅速化と生産性の向上が実現します。生成AIは、機械学習、ディープラーニング、データ分析などのソフトウェア・アプリケーションで複雑なコーディングを処理するために必要です。

AIが生成するコードの提案や解決策をコーディング・ワークスペース内で提供することで、コーディング環境を改善し、開発者の生産性を向上させるため、統合開発環境（IDE）に生成AIを組み込む動きが加速しています。この進展は、AIの力と伝統的なコーディング技術の融合を意味し、より生産的で協力的な開発プロセスにつながります。マイクロソフトのVisual Studio IntelliCodeは、Visual Studio IDEを使った開発者のコーディング体験を向上させるAIを搭載した拡張機能の一例です。AI技術を利用することで、このようなイノベーションはソフトウェア開発を強化し、迅速化することができます。

さらに、コード生成、コーディング問題の解決策の提供、プログラミング効率の向上など、さまざまなプログラミング作業の自動化を支援するAIの可能性を探る研究者も増えています。機械学習と人工知能を取り入れることで、コーディング研究は、開発者の生産性を支援し、効果的なソフトウェア作成プロセスを合理化する可能性のある高度な機器を構築することが期待されています。この分野が変革することで、プログラミングコードの開発、テスト、最適化の方法が完全に革命化されることが期待されます。

生成的人工知能（AI）によるコーディング市場促進要因：

  • AIが生成するコンテンツへの需要の高まりが市場成長を押し上げると予測

人工知能が生成するコンテンツに対するニーズの高まりが、生成AI市場の成長を後押ししています。これは、特にマーケティングや広告など、多様性とカスタマイズが消費者に働きかけるための基本である分野において、大きな意義があります。ソフトウェア開発において、生成AIは、MLアルゴリズムがパターンと構造を分析する既存のコードの大規模なデータセットを採用します。この知識により、AIモデルは全く新しいコードを作成したり、開発者に提案したりすることができます。ほぼ正確なコードを素早く作成する必要があるIT企業やソフトウェア企業から、マーケティング・コピーを必要とする代理店まで、多くの分野をカバーしています。

生成的人工知能（AI）によるコーディング市場の地理的展望

  • 北米は予測期間中に急激な成長を遂げる

この急成長は、スタートアップの活気ある環境や技術の進展、AIの研究開発に割り当てられる莫大な資金、そして強力なイノベーション環境といった多くの重要な要因によってもたらされています。この地域独自の市場力学により、生成AI機器は出力レベルを上げ、プログラミングをより効率的にするために採用されています。

さらに、北米の市場プレゼンスは将来的に大きな意味を持っています。同地域は、AIを進化させ続ける中で、コーディングにおけるAIの世界標準を設定し、世界のソフトウェア開発手法に影響を与えると予想されます。北米の持続的な革新と成長は、おそらくより多くの資本を呼び込み、市場における支配的地位を高めると思われます。

本レポートを購入する理由

  • 洞察に満ちた分析：顧客セグメント、政府政策と社会経済的要因、消費者の嗜好、産業分野、その他のサブセグメントに焦点を当て、主要地域と新興地域をカバーする詳細な市場洞察を得ることができます。
  • 競合情勢：世界の主要プレーヤーが採用している戦略的策略を理解し、適切な戦略による市場浸透の可能性を把握します。
  • 市場促進要因と今後の動向：ダイナミックな要因と極めて重要な市場動向、そしてそれらが今後の市場開拓をどのように形成していくかを探ります。
  • 実行可能な提言：ダイナミックな環境の中で、新たなビジネスストリームと収益を発掘するための戦略的決断を下すために、洞察を活用します。
  • 幅広い読者に対応：新興企業、研究機関、コンサルタント、中小企業、大企業にとって有益で費用対効果に優れています。

企業はどのような目的で当社のレポートを利用していますか？

業界および市場考察、事業機会評価、製品需要予測、市場参入戦略、地理的拡大、設備投資決定、規制の枠組みと影響、新製品開拓、競合の影響

調査範囲

  • 2022年から2029年までの過去データ＆予測
  • 成長機会、課題、サプライチェーンの展望、規制枠組み、顧客行動、およびトレンド分析
  • 競合のポジショニング、戦略、および市場シェア分析
  • 収益成長と予測セグメントおよび各国を含む地域の分析
  • 企業プロファイリング（特に主な発展）

生成的人工知能（AI）によるコーディング市場は以下のようにセグメント化され、分析されています：

オペレーション別

  • コード生成
  • コードエンハンスメント
  • 言語翻訳
  • コードレビュー

アプリケーション別

  • データサイエンスとアナリティクス
  • ゲーム開発とデザイン
  • ウェブとアプリケーション開発
  • IoTとスマートデバイス

エンドユーザー別

  • BFSI
  • メディアとエンターテイメント
  • ITおよび通信
  • ヘルスケアとライフサイエンス
  • 輸送と物流
  • 小売・eコマース
  • その他

地域別

  • 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
  • 南米
  • ブラジル
  • アルゼンチン
  • その他
  • 欧州
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • スペイン
  • その他中東・アフリカ
  • サウジアラビア
  • UAE
  • イスラエル
  • その他
  • アジア太平洋
  • 日本
  • 中国
  • インド
  • 韓国
  • インドネシア
  • タイ
  • その他

目次

第1章 イントロダクション

  • 市場概要
  • 市場の定義
  • 調査範囲
  • 市場セグメンテーション
  • 通貨
  • 前提条件
  • 基準年と予測年のタイムライン
  • ステークホルダーにとっての主なメリット

第2章 調査手法

  • 調査デザイン
  • 調査プロセス

第3章 エグゼクティブサマリー

  • 主な調査結果
  • CXOの視点

第4章 市場力学

  • 市場促進要因
  • 市場抑制要因
  • ポーターのファイブフォース分析
  • 業界バリューチェーン分析
  • アナリストビュー

第5章 生成的人工知能（AI）によるコーディング市場：オペレーション別

  • イントロダクション
  • コード生成
  • コードエンハンスメント
  • 言語翻訳
  • コードレビュー

第6章 生成的人工知能（AI）によるコーディング市場：アプリケーション別

  • イントロダクション
  • データサイエンスとアナリティクス
  • ゲーム開発とデザイン
  • ウェブとアプリケーション開発
  • IoTとスマートデバイス

第7章 生成的人工知能（AI）によるコーディング市場：エンドユーザー別

  • イントロダクション
  • BFSI
  • メディアとエンターテイメント
  • ITおよび通信
  • ヘルスケアとライフサイエンス
  • 輸送と物流
  • 小売・eコマース
  • その他

第8章 生成的人工知能（AI）によるコーディング市場：地域別

  • イントロダクション
  • 北米
    • 操作別
    • 用途別
    • エンドユーザー別
    • 国別
  • 南米
    • 操作別
    • 用途別
    • エンドユーザー別
    • 国別
  • 欧州
    • 操作別
    • 用途別
    • エンドユーザー別
    • 国別
  • 中東・アフリカ
    • 操作別
    • 用途別
    • エンドユーザー別
    • 国別
  • アジア太平洋地域
    • 操作別
    • 用途別
    • エンドユーザー別
    • 国別

第9章 競合環境と分析

  • 主要企業と戦略分析
  • 市場シェア分析
  • 合併、買収、合意およびコラボレーション
  • 競合ダッシュボード

第10章 企業プロファイル

  • Codecademy
  • CodiumAI
  • Google LLC
  • IBM Corporation
  • Microsoft Corporation
  • NVIDIA Corporation
  • OpenAI
  • Tabnine
目次
Product Code: KSI061616202

The generative Artificial Intelligence (AI) In the coding market is expected to grow at a CAGR of 25.54%, reaching a market size of US$110.795 million in 2029 from US$35.529 million in 2024.

The rise of generative AI in coding is a result of software development processes incorporating machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) techniques. With the aid of this technology, developers can streamline the coding process by automating and improving various aspects of it. Because of this advancement, traditional coding tasks require less manual labour, which results in quicker development cycles and increased productivity. Generative AI is necessary to handle complex coding in software applications for machine learning, deep learning, and data analysis.

Generative AI is increasingly being incorporated into Integrated Development Environments (IDEs) to improve the coding environment and increase developer productivity by offering AI-generated code suggestions and solutions within the coding workspace. This progression represents the coming together of AI powers and traditional coding techniques, leading to a more productive and cooperative development process. Microsoft's Visual Studio IntelliCode is an example of an AI-powered extension that can improve developers' coding experience with the Visual Studio IDE. By using AI technology, such innovations can enhance and expedite software development.

Further, more researchers are exploring the potential of AI to assist in the automation of various programming tasks, including code generation, providing solutions for coding problems, and enhancing programming efficiency. By incorporating machine learning and artificial intelligence, coding research is expected to build advanced instruments that may aid developers' productivity and streamline effective software creation processes. As this field transforms, it holds promise for the complete revolutionization of how programming codes are developed, tested, and optimized.

Generative Artificial Intelligence (AI) in Coding Market Drivers:

  • Increased demand for AI-generated content is anticipated to boost the market growth

The swelling need for content generated by artificial intelligence has propelled the generative AI market growth. This is of great significance, especially in sectors such as marketing and advertising, where diversity and customization are fundamental to making it work with consumers. In software development, generative AI employs large datasets of pre-existing codes that the ML algorithms then analyze for patterns and structure. With this knowledge, an AI model can either create brand new codes or make suggestions to the developers. It covers numerous fields, from IT and software companies that need quick production of almost precise codes to agencies requiring marketing copies.

Generative Artificial Intelligence (AI) In coding Market Geographical Outlook

  • North America is witnessing exponential growth during the forecast period

The surge is a result of many important things, such as a lively environment of start-ups and technological growth, huge financial resources allocated to AI research and development, and a strong innovation climate. With these exclusive market dynamics in this region, generative AI instruments are being embraced to raise output levels and make programming more efficient.

Further, the market presence of North America has significant future implications. The region is expected to set global standards for AI in coding and influence software development practices globally as it continues to advance AI. North America's sustained innovation and growth will probably draw in more capital, enhancing its dominant position in the market.

Reasons for buying this report:-

  • Insightful Analysis: Gain detailed market insights covering major as well as emerging geographical regions, focusing on customer segments, government policies and socio-economic factors, consumer preferences, industry verticals, other sub- segments.
  • Competitive Landscape: Understand the strategic maneuvers employed by key players globally to understand possible market penetration with the correct strategy.
  • Market Drivers & Future Trends: Explore the dynamic factors and pivotal market trends and how they will shape up future market developments.
  • Actionable Recommendations: Utilize the insights to exercise strategic decision to uncover new business streams and revenues in a dynamic environment.
  • Caters to a Wide Audience: Beneficial and cost-effective for startups, research institutions, consultants, SMEs, and large enterprises.

What do businesses use our reports for?

Industry and Market Insights, Opportunity Assessment, Product Demand Forecasting, Market Entry Strategy, Geographical Expansion, Capital Investment Decisions, Regulatory Framework & Implications, New Product Development, Competitive Intelligence

Report Coverage:

  • Historical data & forecasts from 2022 to 2029
  • Growth Opportunities, Challenges, Supply Chain Outlook, Regulatory Framework, Customer Behaviour, and Trend Analysis
  • Competitive Positioning, Strategies, and Market Share Analysis
  • Revenue Growth and Forecast Assessment of segments and regions including countries
  • Company Profiling (Strategies, Products, Financial Information, and Key Developments among others)

The Generative Artificial Intelligence (AI) In coding market is segmented and analyzed as follows:

By Operation

  • Code Generation
  • Code Enhancement
  • Language Translation
  • Code Reviews

By Application

  • Data Science and Analytics
  • Game Development and Design
  • Web and Application Development
  • IoT and Smart Devices

By End-User

  • BFSI
  • Media and Entertainment
  • IT & Telecom
  • Healthcare and Life Sciences
  • Transport & logistics
  • Retail & E-commerce
  • Others

By Geography

  • North America
  • United States
  • Canada
  • Mexico
  • South America
  • Brazil
  • Argentina
  • Others
  • Europe
  • United Kingdom
  • Germany
  • France
  • Spain
  • Others
  • Middle East and Africa
  • Saudi Arabia
  • UAE
  • Israel
  • Others
  • Asia Pacific
  • Japan
  • China
  • India
  • South Korea
  • Indonesia
  • Thailand
  • Others

TABLE OF CONTENTS

1. INTRODUCTION

  • 1.1. Market Overview
  • 1.2. Market Definition
  • 1.3. Scope of the Study
  • 1.4. Market Segmentation
  • 1.5. Currency
  • 1.6. Assumptions
  • 1.7. Base and Forecast Years Timeline
  • 1.8. Key Benefits to the Stakeholder

2. RESEARCH METHODOLOGY

  • 2.1. Research Design
  • 2.2. Research Processes

3. EXECUTIVE SUMMARY

  • 3.1. Key Findings
  • 3.2. CXO Perspective

4. MARKET DYNAMICS

  • 4.1. Market Drivers
  • 4.2. Market Restraints
  • 4.3. Porter's Five Forces Analysis
    • 4.3.1. Bargaining Power of Suppliers
    • 4.3.2. Bargaining Power of Buyers
    • 4.3.3. Threat of New Entrants
    • 4.3.4. Threat of Substitutes
    • 4.3.5. Competitive Rivalry in the Industry
  • 4.4. Industry Value Chain Analysis
  • 4.5. Analyst View

5. GENERATIVE ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN CODING MARKET BY OPERATION

  • 5.1. Introduction
  • 5.2. Code Generation
  • 5.3. Code Enhancement
  • 5.4. Language Translation
  • 5.5. Code Reviews

6. GENERATIVE ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN CODING MARKET BY APPLICATION

  • 6.1. Introduction
  • 6.2. Data Science and Analytics
  • 6.3. Game Development and Design
  • 6.4. Web and Application Development
  • 6.5. IoT and Smart Devices

7. GENERATIVE ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN CODING MARKET BY END-USER

  • 7.1. Introduction
  • 7.2. BFSI
  • 7.3. Media and Entertainment
  • 7.4. IT & Telecom
  • 7.5. Healthcare and Life Sciences
  • 7.6. Transport & logistics
  • 7.7. Retail & E-commerce
  • 7.8. Others

8. GENERATIVE ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN CODING MARKET BY GEOGRAPHY

  • 8.1. Introduction
  • 8.2. North America
    • 8.2.1. By Operation
    • 8.2.2. By Application
    • 8.2.3. By End-User
    • 8.2.4. By Country
      • 8.2.4.1. United States
      • 8.2.4.2. Canada
      • 8.2.4.3. Mexico
  • 8.3. South America
    • 8.3.1. By Operation
    • 8.3.2. By Application
    • 8.3.3. By End-User
    • 8.3.4. By Country
      • 8.3.4.1. Brazil
      • 8.3.4.2. Argentina
      • 8.3.4.3. Others
  • 8.4. Europe
    • 8.4.1. By Operation
    • 8.4.2. By Application
    • 8.4.3. By End-User
    • 8.4.4. By Country
      • 8.4.4.1. United Kingdom
      • 8.4.4.2. Germany
      • 8.4.4.3. France
      • 8.4.4.4. Spain
      • 8.4.4.5. Others
  • 8.5. Middle East and Africa
    • 8.5.1. By Operation
    • 8.5.2. By Application
    • 8.5.3. By End-User
    • 8.5.4. By Country
      • 8.5.4.1. Saudi Arabia
      • 8.5.4.2. UAE
      • 8.5.4.3. Israel
      • 8.5.4.4. Others
  • 8.6. Asia Pacific
    • 8.6.1. By Operation
    • 8.6.2. By Application
    • 8.6.3. By End-User
    • 8.6.4. By Country
      • 8.6.4.1. Japan
      • 8.6.4.2. China
      • 8.6.4.3. India
      • 8.6.4.4. South Korea
      • 8.6.4.5. Indonesia
      • 8.6.4.6. Thailand
      • 8.6.4.7. Others

9. COMPETITIVE ENVIRONMENT AND ANALYSIS

  • 9.1. Major Players and Strategy Analysis
  • 9.2. Market Share Analysis
  • 9.3. Mergers, Acquisitions, Agreements, and Collaborations
  • 9.4. Competitive Dashboard

10. COMPANY PROFILES

  • 10.1. Codecademy
  • 10.2. CodiumAI
  • 10.3. Google LLC
  • 10.4. IBM Corporation
  • 10.5. Microsoft Corporation
  • 10.6. NVIDIA Corporation
  • 10.7. OpenAI
  • 10.8. Tabnine