AI自動テスト市場の2030年までの予測： コンポーネント別、展開別、組織規模別、技術別、アプリケーション別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

Stratistics MRCによると、世界のAI自動テスト市場は2023年に292億米ドルを占め、予測期間中のCAGRは18.4％で成長し、2030年には953億米ドルに達すると予測されています。

AI自動テストは、ソフトウェアテストプロセスを強化するための人工知能と機械学習の使用を含みます。テストケースの自動生成、実行、分析を可能にし、効率と精度を向上させる。AIアルゴリズムは、パターンを特定し、不具合を予測し、テストを最適化することで、手作業による介入を削減します。このアプローチにより、テストライフサイクルが加速され、包括的なカバレッジが確保され、ソフトウェアリリースの品質が向上します。このテクノロジーは、テスト作業を合理化し、脆弱性を特定し、ソフトウェア全体の信頼性に貢献し、最新のソフトウェア開発プラクティスの要求を満たします。

ソフトウェア開発の加速

迅速かつ継続的なリリースには、効率的でタイムリーなテストが必要です。自動化テストのAIは、欠陥の迅速な特定、テストカバレッジの拡大、バグの早期検出を提供し、テストライフサイクルを促進します。この相乗効果により、アプリケーションは徹底的に検証され、開発ペースの加速に対応します。企業がソフトウェア・デリバリーのスピードと品質を優先させる中、この市場は、アジリティの維持、市場投入期間の短縮、全体的なソフトウェアの信頼性の向上において極めて重要な役割を果たし、導入が加速しています。

高い実装コスト

組織、特に小規模な組織は、AIツールの取得、人材のトレーニング、必要なインフラストラクチャの確立に伴う多額の初期費用によって躊躇する可能性があります。この金銭的な障壁は、先進的なテスト技術へのアクセスを制限し、より広範な採用を妨げます。経済的な負担を認識することで、企業は従来のテスト手法を選択するようになり、市場の拡大が鈍化する可能性があります。

採用

さまざまなデバイス、プラットフォーム、構成でソフトウェア・エコシステムがますます複雑化する中、AI主導のテストは柔軟性と拡張性を確保します。この適応性は、多様なテストシナリオがもたらす課題に対処し、効率性の向上と包括的なテストカバレッジにつながります。俊敏で即応性の高いテスト・ソリューションを求める企業は、ダイナミックな環境に対応する能力を重視しています。

熟練した専門家の不足

テストとAIの両方に精通した専門家の不足が、高度なテスト技術の導入と活用の成功を妨げています。企業は、AI主導型テストの可能性をフルに活用することが困難であり、導入の遅れや最適化を欠くことにつながっています。この希少性がAI自動テストソリューションの成長を妨げ、テスト効率と全体的なソフトウェア品質の向上への影響を制限しています。

COVID-19の影響

デジタルトランスフォーメーションへのシフトが加速し、自動テストソリューションの需要が高まる一方で、予算の制約やリソースの制限が採用を遅らせた。また、リモートワークの状況は、堅牢なソフトウェアテストの重要性を浮き彫りにし、AI主導のテストソリューションへの関心を高めました。パンデミックは、効率的なテストソリューションに対する需要の増加と実装における課題という二重の効果を生み出し、結果としてAI自動テスト市場に微妙な影響を与えました。

予測期間中、機械学習セグメントが最大になる見込み

機械学習アルゴリズムは、インテリジェントなテストスクリプトの生成、動的なテストケースの優先順位付け、適応的なテストメンテナンスを可能にするため、機械学習セグメントは有利な成長を遂げると推定されます。その結果、より効果的な欠陥の特定とテストカバレッジの向上が可能になります。さらに、機械学習は潜在的な問題の予測、偽陽性の低減、反復的なテストタスクの自動化に役立ち、市場の成長を後押しします。

予測期間中、モバイルベースセグメントのCAGRが最も高くなると予測される

モバイルベースのセグメントは、テスト効率を高め、多様なモバイルプラットフォームでシームレスな機能を確保するため、予測期間中に最も高いCAGRの成長が見込まれます。モバイルアプリ開発の急増に伴い、厳格なテストが求められており、モバイルベースのAIソリューションは、より迅速で正確なテストプロセスを提供します。モバイル技術が進化し続ける中、堅牢で信頼性の高いモバイルアプリケーションを確保し、エンドユーザーのダイナミックな期待に応えるためには、AI自動化テストの統合が企業にとって不可欠となっています。

最大のシェアを占める地域

予測期間中、自動テストの顕著な拡大により、北米が最大の市場シェアを占めると予測されます。モバイルアプリの高機能化に伴い、AIの回帰テストがますます活用されるようになっており、北米のAI対応テストに影響を与えています。さらに、技術サプライヤーが存在するため、米国は予測期間を通じて大きく発展すると予想されます。この市場の拡大は、都市化の進展、ライフスタイルの進化、可処分所得の増加、技術の強化などの要因によってもたらされます。

CAGRが最も高い地域：

アジア太平洋地域は、研究開発費の増加、自動検査ソリューションに対する需要の高まり、新製品の導入などにより、予測期間中に最も高いCAGRを示すと予測されます。市場拡大を支援するため、中国、日本、インドなどのアジア太平洋諸国は、新しいプラットフォームや商品の開発・導入を進めています。さらに、自動化された効果的な通信インフラのテストとメンテナンスに対する需要が急増する可能性があることから、日本ではAIを活用したテスト技術の利用が増加する可能性があります。

無料のカスタマイズ提供：

本レポートをご購読のお客様には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれかをご利用いただけます：

• 企業プロファイル
  • 追加市場プレイヤーの包括的プロファイリング（3社まで）
  • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
• 地域セグメンテーション
  • 顧客の関心に応じた主要国の市場推計・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
• 競合ベンチマーキング
  • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

• 概要
• ステークホルダー
• 調査範囲
• 調査手法
  • データマイニング
  • データ分析
  • データ検証
  • 調査アプローチ
• 調査ソース
  • 1次調査ソース
  • 2次調査ソース
  • 前提条件

第3章 市場動向分析

• 促進要因
• 抑制要因
• 機会
• 脅威
• 技術分析
• アプリケーション分析
• エンドユーザー分析
• 新興市場
• 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

• 供給企業の交渉力
• 買い手の交渉力
• 代替品の脅威
• 新規参入業者の脅威
• 競争企業間の敵対関係

第5章 世界のAI自動テスト市場：コンポーネント別

• テストの種類
  • 動的テスト
    • 機能テスト
    • APIテスト
    • 性能試験
    • 負荷テスト
    • 回帰試験
    • セキュリティテスト
  • 静的テスト
• サービス
  • プロフェッショナルサービス
  • マネージドサービス
• その他のコンポーネント

第6章 世界のAI自動テスト市場：展開別

• クラウド
• オンプレミス

第7章 世界のAI自動テスト市場：組織規模別

• 大企業
• 中小企業

第8章 世界のAI自動テスト市場：テクノロジー別

• NLP（自然言語処理）
• 機械学習
• MBTA（モデルベースのテスト自動化）
• コンピュータビジョン
• その他の技術

第9章 世界のAI自動テスト市場：アプリケーション別

• ウェブベース
• モバイルベース

第10章 世界のAI自動テスト市場：エンドユーザー別

• ITと通信
• ヘルスケア
• BFSI
• 政府
• 防衛および航空宇宙
• エネルギーと公共事業
• その他のエンドユーザー

第11章 世界のAI自動テスト市場：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 欧州
  • ドイツ
  • 英国
  • イタリア
  • フランス
  • スペイン
  • その他欧州
• アジア太平洋地域
  • 日本
  • 中国
  • インド
  • オーストラリア
  • ニュージーランド
  • 韓国
  • その他アジア太平洋地域
• 南米
  • アルゼンチン
  • ブラジル
  • チリ
  • その他南米
• 中東とアフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • カタール
  • 南アフリカ
  • その他中東とアフリカ

第12章 主な発展

• 契約、パートナーシップ、コラボレーション、合弁事業
• 買収と合併
• 新製品の発売
• 事業拡大
• その他の主要戦略

第13章 企業プロファイル

• Apexon
• Applitools
• Capgemini SE
• D2L Corp.
• Functionize Inc.
• IBM Corporation
• Keysight technologies
• Mabl Inc.
• Micro Focus International Plc
• Open Text
• Parasoft
• Perforce Software, In
• ReTest GmbH
• Sauce Labs Inc.
• Testim
• testRigor
• Tricentis
• UBS Hainer GmbH

List of Tables

• Table 1 Global AI Automation Testing Market Outlook, By Region (2021-2030) ($MN)
• Table 2 Global AI Automation Testing Market Outlook, By Component (2021-2030) ($MN)
• Table 3 Global AI Automation Testing Market Outlook, By Testing Type (2021-2030) ($MN)
• Table 4 Global AI Automation Testing Market Outlook, By Dynamic Testing (2021-2030) ($MN)
• Table 5 Global AI Automation Testing Market Outlook, By Functional Testing (2021-2030) ($MN)
• Table 6 Global AI Automation Testing Market Outlook, By API Testing (2021-2030) ($MN)
• Table 7 Global AI Automation Testing Market Outlook, By Performance Testing (2021-2030) ($MN)
• Table 8 Global AI Automation Testing Market Outlook, By Load Testing (2021-2030) ($MN)
• Table 9 Global AI Automation Testing Market Outlook, By Regression Testing (2021-2030) ($MN)
• Table 10 Global AI Automation Testing Market Outlook, By Security Testing (2021-2030) ($MN)
• Table 11 Global AI Automation Testing Market Outlook, By Static Testing (2021-2030) ($MN)
• Table 12 Global AI Automation Testing Market Outlook, By Service (2021-2030) ($MN)
• Table 13 Global AI Automation Testing Market Outlook, By Professional Services (2021-2030) ($MN)
• Table 14 Global AI Automation Testing Market Outlook, By Managed Services (2021-2030) ($MN)
• Table 15 Global AI Automation Testing Market Outlook, By Other Components (2021-2030) ($MN)
• Table 16 Global AI Automation Testing Market Outlook, By Deployment (2021-2030) ($MN)
• Table 17 Global AI Automation Testing Market Outlook, By Cloud (2021-2030) ($MN)
• Table 18 Global AI Automation Testing Market Outlook, By On-Premise (2021-2030) ($MN)
• Table 19 Global AI Automation Testing Market Outlook, By Organization Size (2021-2030) ($MN)
• Table 20 Global AI Automation Testing Market Outlook, By Large Enterprises (2021-2030) ($MN)
• Table 21 Global AI Automation Testing Market Outlook, By Small And Medium-Sized Enterprises (2021-2030) ($MN)
• Table 22 Global AI Automation Testing Market Outlook, By Technology (2021-2030) ($MN)
• Table 23 Global AI Automation Testing Market Outlook, By NLP (Natural Language Processing) (2021-2030) ($MN)
• Table 24 Global AI Automation Testing Market Outlook, By Machine Learning (2021-2030) ($MN)
• Table 25 Global AI Automation Testing Market Outlook, By MBTA (Model-Based Test Automation) (2021-2030) ($MN)
• Table 26 Global AI Automation Testing Market Outlook, By Computer Vision (2021-2030) ($MN)
• Table 27 Global AI Automation Testing Market Outlook, By Other Technologies (2021-2030) ($MN)
• Table 28 Global AI Automation Testing Market Outlook, By Application (2021-2030) ($MN)
• Table 29 Global AI Automation Testing Market Outlook, By Web-Based (2021-2030) ($MN)
• Table 30 Global AI Automation Testing Market Outlook, By Mobile-Based (2021-2030) ($MN)
• Table 31 Global AI Automation Testing Market Outlook, By End User (2021-2030) ($MN)
• Table 32 Global AI Automation Testing Market Outlook, By IT & Telecommunication (2021-2030) ($MN)
• Table 33 Global AI Automation Testing Market Outlook, By Healthcare (2021-2030) ($MN)
• Table 34 Global AI Automation Testing Market Outlook, By BFSI (2021-2030) ($MN)
• Table 35 Global AI Automation Testing Market Outlook, By Government (2021-2030) ($MN)
• Table 36 Global AI Automation Testing Market Outlook, By Defense And Aerospace (2021-2030) ($MN)
• Table 37 Global AI Automation Testing Market Outlook, By Energy & Utilities (2021-2030) ($MN)
• Table 38 Global AI Automation Testing Market Outlook, By Other End Users (2021-2030) ($MN)

Note: Tables for North America, Europe, APAC, South America, and Middle East & Africa Regions are also represented in the same manner as above.

According to Stratistics MRC, the Global AI Automation Testing Market is accounted for $29.2 billion in 2023 and is expected to reach $95.3 billion by 2030 growing at a CAGR of 18.4% during the forecast period. AI Automation Testing involves the use of artificial intelligence and machine learning to enhance software testing processes. It enables automated test case generation, execution, and analysis, improving efficiency and accuracy. AI algorithms identify patterns, predict defects, and optimize testing, reducing manual intervention. This approach accelerates the testing lifecycle, ensures comprehensive coverage, and enhances the quality of software releases. The technology streamlines testing efforts, identifies vulnerabilities, and contributes to overall software reliability, meeting the demands of modern software development practices.

Market Dynamics:

Driver:

Accelerated software development

The need for rapid and continuous releases requires efficient and timely testing. AI in automation testing expedites the testing lifecycle, offering quick identification of defects, increased test coverage, and early bug detection. This synergy ensures that applications are thoroughly validated, aligning with the accelerated development pace. As organizations prioritize speed and quality in software delivery, the market experiences heightened adoption, playing a pivotal role in maintaining agility, reducing time-to-market, and enhancing overall software reliability.

Restraint:

High implementation cost

Organizations, particularly smaller ones, may be deterred by the substantial upfront expenses involved in acquiring AI tools, training personnel, and establishing the necessary infrastructure. This financial barrier limits the accessibility of advanced testing technologies, hindering broader adoption. The perceived financial burden could lead businesses to opt for traditional testing methods, slowing down the market expansion.

Opportunity:

Adoption

As software ecosystems become increasingly complex with varied devices, platforms, and configurations, AI-driven testing ensures flexibility and scalability. This adaptability addresses the challenges posed by diverse testing scenarios, leading to improved efficiency and comprehensive test coverage. Organizations seeking agile and responsive testing solutions value the capability to handle dynamic environments.

Threat:

Shortage of skilled professionals

The lack of experts proficient in both testing and AI impedes the successful implementation and utilization of advanced testing technologies. Companies face difficulties in harnessing the full potential of AI-driven testing, leading to delayed or suboptimal adoption. This scarcity hampers the growth of AI Automation Testing solutions, limiting their impact on improving testing efficiency and overall software quality.

Covid-19 Impact

While the demand for automated testing solutions increased due to the accelerated shift towards digital transformation, budget constraints and resource limitations slowed down adoption. Remote working conditions also highlighted the importance of robust software testing, driving interest in AI-driven testing solutions. The pandemic created a dual effect of increased demand for efficient testing solutions and challenges in implementation, resulting in a nuanced impact on the AI Automation Testing market.

The machine learning segment is expected to be the largest during the forecast period

The machine learning segment is estimated to have a lucrative growth, because the machine learning algorithms enable intelligent test script generation, dynamic test case prioritization, and adaptive test maintenance. This results in more effective identification of defects and improved testing coverage. Additionally, machine learning aids in predicting potential issues, reducing false positives, and automating repetitive testing tasks boosting the market growth.

The mobile-based segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

The mobile-based segment is anticipated to witness the highest CAGR growth during the forecast period, as it enhances testing efficiency, ensuring seamless functionality across diverse mobile platforms. The surge in mobile app development demands rigorous testing, and mobile-based AI solutions provide quicker, more accurate testing processes. As mobile technologies continue to evolve, the integration of AI automation testing becomes imperative for businesses to ensure robust and reliable mobile applications, meeting the dynamic expectations of end-users

Region with largest share:

North America is projected to hold the largest market share during the forecast period driven by the notable expansion of automated testing. As mobile apps become more functional, AI regression testing is being utilized more and more, which is impacting AI-enabled testing in North America. Furthermore, because of the existence of technology suppliers, the United States is anticipated to develop greatly throughout the projection period. The expansion of this market is driven by factors such as growing urbanization, evolving lifestyles, increased disposable income, and enhanced technology.

Region with highest CAGR:

Asia Pacific is projected to have the highest CAGR over the forecast period, owing to rising R&D spending, rising demand for automated testing solutions, and the introduction of new products. To support market expansion, Asia Pacific nations like China, Japan, India, and others are developing and introducing new platforms and goods. Additionally a possible upsurge in demand for automated and effective telecom infrastructure testing and maintenance may lead to a rise in the use of AI-enabled testing technologies in Japan.

Key players in the market

Some of the key players in the AI Automation Testing Market include Apexon, Applitools, Capgemini SE, D2L Corp., Functionize Inc., IBM Corporation, Keysight technologies, Mabl Inc., Micro Focus International Plc, Open Text, Parasoft, Perforce Software In, ReTest GmbH, Sauce Labs Inc., Testim, testRigor, Tricentis and UBS Hainer GmbH

Key Developments:

In December 2023, Apexon, a digital-first technology services company, today announced that Microsoft has named it a Solutions Partner for Data and AI. This prestigious accolade follows the company's recent achievements in securing the Microsoft Digital and App Innovation, and Infrastructure Solutions Partner designations

In August 2023, Apexon, has expanded its presence in India by setting up a new facility in Ahmedabad. The new delivery center will leverage the rich engineering talent pool in Ahmedabad and India and further strengthen Apexon's ability to deliver digital and business transformation for its global client base.

In July 2023, Applitools Partners with Sogeti on '2021 State of Artificial Intelligence Applied to Quality Engineering Report. Sogeti will introduce each follow-on section of the full report every two weeks from September to the end of January

Components Covered:

• Testing Type
• Service
• Other Components

Deployments Covered:

• Cloud
• On-Premise

Organization Sizes Covered:

• Large Enterprises
• Small And Medium-Sized Enterprises

Technologies Covered:

• NLP (Natural Language Processing)
• Machine Learning
• MBTA (Model-Based Test Automation)
• Computer Vision
• Other Technologies

Applications Covered:

• Web-Based
• Mobile-Based

End Users Covered:

• IT & Telecommunication
• Healthcare
• BFSI
• Government
• Defense And Aerospace
• Energy & Utilities
• Other End Users

Regions Covered:

• North America
  • US
  • Canada
  • Mexico
• Europe
  • Germany
  • UK
  • Italy
  • France
  • Spain
  • Rest of Europe
• Asia Pacific
  • Japan
  • China
  • India
  • Australia
  • New Zealand
  • South Korea
  • Rest of Asia Pacific
• South America
  • Argentina
  • Brazil
  • Chile
  • Rest of South America
• Middle East & Africa
  • Saudi Arabia
  • UAE
  • Qatar
  • South Africa
  • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

• Market share assessments for the regional and country-level segments
• Strategic recommendations for the new entrants
• Covers Market data for the years 2021, 2022, 2023, 2026, and 2030
• Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
• Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
• Competitive landscaping mapping the key common trends
• Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
• Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

• Company Profiling
  • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
  • SWOT Analysis of key players (up to 3)
• Regional Segmentation
  • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
• Competitive Benchmarking
  • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

• 2.1 Abstract
• 2.2 Stake Holders
• 2.3 Research Scope
• 2.4 Research Methodology
  • 2.4.1 Data Mining
  • 2.4.2 Data Analysis
  • 2.4.3 Data Validation
  • 2.4.4 Research Approach
• 2.5 Research Sources
  • 2.5.1 Primary Research Sources
  • 2.5.2 Secondary Research Sources
  • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

• 3.1 Introduction
• 3.2 Drivers
• 3.3 Restraints
• 3.4 Opportunities
• 3.5 Threats
• 3.6 Technology Analysis
• 3.7 Application Analysis
• 3.8 End User Analysis
• 3.9 Emerging Markets
• 3.10 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

• 4.1 Bargaining power of suppliers
• 4.2 Bargaining power of buyers
• 4.3 Threat of substitutes
• 4.4 Threat of new entrants
• 4.5 Competitive rivalry

5 Global AI Automation Testing Market, By Component

• 5.1 Introduction
• 5.2 Testing Type
  • 5.2.1 Dynamic Testing
    • 5.2.1.1 Functional Testing
    • 5.2.1.2 API Testing
    • 5.2.1.3 Performance Testing
    • 5.2.1.4 Load Testing
    • 5.2.1.5 Regression Testing
    • 5.2.1.6 Security Testing
  • 5.2.2 Static Testing
• 5.3 Service
  • 5.3.1 Professional Services
  • 5.3.2 Managed Services
• 5.4 Other Components

6 Global AI Automation Testing Market, By Deployment

• 6.1 Introduction
• 6.2 Cloud
• 6.3 On-Premise

7 Global AI Automation Testing Market, By Organization Size

• 7.1 Introduction
• 7.2 Large Enterprises
• 7.3 Small And Medium-Sized Enterprises

8 Global AI Automation Testing Market, By Technology

• 8.1 Introduction
• 8.2 NLP (Natural Language Processing)
• 8.3 Machine Learning
• 8.4 MBTA (Model-Based Test Automation)
• 8.5 Computer Vision
• 8.6 Other Technologies

9 Global AI Automation Testing Market, By Application

• 9.1 Introduction
• 9.2 Web-Based
• 9.3 Mobile-Based

10 Global AI Automation Testing Market, By End User

• 10.1 Introduction
• 10.2 IT & Telecommunication
• 10.3 Healthcare
• 10.4 BFSI
• 10.5 Government
• 10.6 Defense And Aerospace
• 10.7 Energy & Utilities
• 10.8 Other End Users

11 Global AI Automation Testing Market, By Geography

• 11.1 Introduction
• 11.2 North America
  • 11.2.1 US
  • 11.2.2 Canada
  • 11.2.3 Mexico
• 11.3 Europe
  • 11.3.1 Germany
  • 11.3.2 UK
  • 11.3.3 Italy
  • 11.3.4 France
  • 11.3.5 Spain
  • 11.3.6 Rest of Europe
• 11.4 Asia Pacific
  • 11.4.1 Japan
  • 11.4.2 China
  • 11.4.3 India
  • 11.4.4 Australia
  • 11.4.5 New Zealand
  • 11.4.6 South Korea
  • 11.4.7 Rest of Asia Pacific
• 11.5 South America
  • 11.5.1 Argentina
  • 11.5.2 Brazil
  • 11.5.3 Chile
  • 11.5.4 Rest of South America
• 11.6 Middle East & Africa
  • 11.6.1 Saudi Arabia
  • 11.6.2 UAE
  • 11.6.3 Qatar
  • 11.6.4 South Africa
  • 11.6.5 Rest of Middle East & Africa

12 Key Developments

• 12.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
• 12.2 Acquisitions & Mergers
• 12.3 New Product Launch
• 12.4 Expansions
• 12.5 Other Key Strategies

13 Company Profiling

• 13.1 Apexon
• 13.2 Applitools
• 13.3 Capgemini SE
• 13.4 D2L Corp.
• 13.5 Functionize Inc.
• 13.6 IBM Corporation
• 13.7 Keysight technologies
• 13.8 Mabl Inc.
• 13.9 Micro Focus International Plc
• 13.10 Open Text
• 13.11 Parasoft
• 13.12 Perforce Software, In
• 13.13 ReTest GmbH
• 13.14 Sauce Labs Inc.
• 13.15 Testim
• 13.16 testRigor
• 13.17 Tricentis
• 13.18 UBS Hainer GmbH