AI開発プラットフォームの世界市場、2032年までの予測：コンポーネント別、コアAI機能別、導入モデル別、組織規模別、使用事例別、エンドユーザー別、地域別

Stratistics MRCの調査によると、世界のAI開発プラットフォーム市場は2025年に243億9,000万米ドル規模となり、予測期間中にCAGR30.3％で成長し、2032年までに1,555億米ドルに達すると見込まれています。AI開発プラットフォームとは、組織が人工知能（AI）および機械学習（ML）モデルを大規模に設計、構築、トレーニング、デプロイ、管理することを可能にする統合ソフトウェア環境です。これらのプラットフォームは、機械学習、深層学習、生成AIなどの技術を用いて、データの取り込み、準備、ラベリング、モデル開発、テスト、最適化のためのツールを提供します。また、モデルバージョン管理、監視、ガバナンス、ライフサイクル管理を含むMLOps機能もサポートします。AI開発プラットフォームは、事前構築済みアルゴリズム、API、ローコード/ノーコードインターフェース、クラウドネイティブのスケーラビリティをしばしば提供し、データサイエンティスト、開発者、企業がAIイノベーションを加速し、複雑性を低減し、多様な業界や使用事例にわたってAIソリューションを運用可能にします。

企業におけるAI導入の急速な進展

業界を横断した大規模なデジタルトランスフォーメーションの取り組みが、プラットフォーム導入の強力な推進力となっています。金融サービス、小売、製造業では、ミッションクリティカルなワークフローにAIを組み込んでいます。クラウドネイティブ統合によりスケーラビリティが実現され、運用上の複雑さが軽減されています。ベンダー各社はマルチモーダルAIや大規模言語モデルを統合し、開発者の生産性向上を図っています。企業全体での導入は、AIプラットフォームをデジタルトランスフォーメーションの戦略的推進力として位置付けることで、最終的に市場を活性化させています。

導入・保守コストの高さ

レガシーシステムとの統合は、導入期間の長期化や効率性の低下を招くことが多々あります。小規模組織では予算制約により先進プラットフォームの導入が阻害されます。モデルの継続的な再トレーニングやコンプライアンス要件が運用上の負担を増大させます。技術的な複雑さが多様な業界における拡張性を遅らせています。こうした財務的・運用上の障壁が、特にコストに敏感な地域において、広範な普及を最終的に制限しています。

生成AIの普及拡大

製品設計、マーケティング、顧客エンゲージメント分野での応用が急速に拡大しています。開発者はコード生成やドキュメント作成の加速にプラットフォームを活用しています。ベンダーは低コード／ノーコード環境へ生成モデルを統合し、アクセシビリティを拡大しています。メディア、医療、小売などの業界では生成AIを通じたイノベーションが促進されています。生成AIの採用は、AI開発プラットフォームの汎用性と魅力を強化することで、最終的に成長を促進しています。

データプライバシーと規制リスク

EUや北米などの地域における規制は、データ処理に対して厳格な要件を課しています。AI出力の漏洩や悪用は、ユーザー間の信頼を損ないます。ベンダーはリスクを軽減するため、ガバナンスと透明性への多大な投資が求められます。複雑な法域間の差異は、世界の企業における導入の柔軟性を制約しています。持続的な規制の不確実性は、最終的に導入を阻害し、市場拡大のペースを制限しています。

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の影響：

COVID-19のパンデミックは、デジタルトランスフォーメーションを加速させ、回復力のある自動化された開発ツールへの需要増加に伴い、AI開発プラットフォームへの依存度を高めました。リモートワークの必要性から、インテリジェントなコーディングアシスタントやクラウドネイティブフレームワークへの需要が増加しました。企業は回復力と業務継続性を促進するため、自動化への投資を行いました。予算制約により、コストに敏感な業界では当初導入が妨げられました。俊敏性への重視が高まったことで、ローコード／ノーコードおよびインテリジェントプログラミングツールへの投資がさらに強化されました。

予測期間中、機械学習および深層学習セグメントが最大の市場規模を占めると見込まれます

予測期間中、機械学習・深層学習セグメントが最大の市場シェアを占めると予想されます。これは、予測分析と自動化のための高度なアルゴリズムに対する企業の依存度が高まっているためです。このセグメントのプラットフォームは、開発者が多様なアプリケーション向けにモデルを設計、トレーニング、デプロイすることを可能にします。企業は顧客体験の向上、不正検知、業務効率化のためにMLおよびDLフレームワークを導入しています。ベンダーは複雑性を低減するため、事前学習済みモデルと自動化されたパイプラインを組み込んでいます。BFSI（銀行・金融・保険）、小売、製造業などの業界が、スケーラブルなML/DLソリューションの需要を牽引しています。

予測期間において、ヘルスケア・ライフサイエンス分野は最も高いCAGRを示すと予想されます

予測期間において、ヘルスケア・ライフサイエンス分野は、予測インテリジェンスと自動化に対する企業需要の高まりにより、最も高い成長率を示すと予測されます。機械学習および深層学習フレームワークは、開発者にイノベーションを加速するツールを提供します。企業はこれらのプラットフォームを、リスク管理やサプライチェーン最適化といったミッションクリティカルなアプリケーションに統合しています。ベンダーはクラウドネイティブの機械学習／深層学習ソリューションを提供し、アクセシビリティの拡大を図っています。大企業から中小企業に至るまでの導入が急速に拡大しています。機械学習と深層学習は、AIプラットフォームの成長を支えることで、最終的に市場における主導的地位を強化しています。

最大のシェアを占める地域：

予測期間中、北米地域は成熟したITインフラとAI開発プラットフォームの企業導入が堅調であることから、最大の市場シェアを維持すると見込まれます。米国はクラウドネイティブフレームワーク、インテリジェントアシスタント、ローコード/ノーコードエコシステムへの多額の投資で主導的立場にあります。カナダは、コンプライアンス主導のAIソリューションと政府支援のデジタルイニシアチブに重点を置くことで、この成長を補完しています。マイクロソフト、グーグル、IBMなどの主要テクノロジープロバイダーの存在が、地域のリーダーシップを確固たるものにしています。データプライバシーと規制コンプライアンスに対する需要の高まりが、BFSI（銀行・金融・保険）や医療を含む様々な業界での導入を形作っています。

最も高いCAGRが見込まれる地域：

予測期間中、アジア太平洋地域は急速なデジタル化と拡大する開発者エコシステムにより、最も高いCAGRを示すと予想されます。中国はAI駆動型コーディングツールとクラウドネイティブインフラに多額の投資を行っています。インドは活気あるスタートアップエコシステムと政府主導のデジタルプログラムを通じて成長を促進しています。日本と韓国は、自動化と企業向けAI統合に重点を置きながら導入を推進しています。同地域の通信、BFSI、電子商取引セクターがインテリジェント開発プラットフォームの需要を牽引しています。アジア太平洋地域は最終的に導入を促進し、AI開発プラットフォームの最も成長著しい拠点としての地位を強化しています。

無料カスタマイズ提供内容：

本レポートをご購入いただいたお客様は、以下の無料カスタマイズオプションのいずれか1つをご利用いただけます：

• 企業プロファイリング
  • 追加市場企業の包括的プロファイリング（最大3社）
  • 主要企業のSWOT分析（最大3社）
• 地域別セグメンテーション
  • お客様のご要望に応じた主要国の市場推計・予測、およびCAGR（注：実現可能性の確認が必要です）
• 競合ベンチマーキング
  • 主要企業の製品ポートフォリオ、地理的展開、戦略的提携に基づくベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

• 要約
• ステークホルダー
• 調査範囲
• 調査手法
• 調査資料

第3章 市場動向分析

• 促進要因
• 抑制要因
• 機会
• 脅威
• 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開発プラットフォーム市場：コンポーネント別

• AI開発プラットフォームソフトウェア
• データ準備・特徴量エンジニアリングツール
• モデルトレーニング・最適化ツール
• モデル展開・ライフサイクル管理ツール
• その他のコンポーネント

第6章 世界のAI開発プラットフォーム市場：コアAI機能別

• 機械学習および深層学習
• 自然言語処理
• コンピュータビジョン
• 音声・音声AI
• その他のコアAI機能

第7章 世界のAI開発プラットフォーム市場：導入モデル別

• クラウドベース
• オンプレミス

第8章 世界のAI開発プラットフォーム市場：組織規模別

• 中小企業
• 大企業

第9章 世界のAI開発プラットフォーム市場：使用事例別

• 予測分析
• 対話型AI
• 画像・動画分析
• 音声・オーディオ分析
• 産業用AI
• その他の使用事例

第10章 世界のAI開発プラットフォーム市場：エンドユーザー別

• 銀行、金融サービス、保険
• ヘルスケア・ライフサイエンス
• 小売・消費財
• IT・通信
• 製造業
• エネルギー・公益事業
• その他のエンドユーザー

第11章 世界のAI開発プラットフォーム市場：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
  • 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
  • その他南米諸国
• 中東・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、提携、協力関係、および合弁事業
• 買収・合併
• 新製品の発売
• 事業拡大
• その他の主要戦略

第13章 企業プロファイリング

• Microsoft Corporation
• Amazon Web Services, Inc.
• Google LLC
• IBM Corporation
• Oracle Corporation
• SAP SE
• Salesforce, Inc.
• Hewlett Packard Enterprise Company
• Dell Technologies Inc.
• NVIDIA Corporation
• Intel Corporation
• DataRobot, Inc.
• H2O.ai, Inc.
• SAS Institute Inc.
• Cloudera, Inc.