ノーコードAIプラットフォーム市場- 世界の産業規模、シェア、動向、機会、予測セグメント：コンポーネント別、組織規模別、技術別、産業別、地域別、競合、予測＆機会、2018年～2028年

世界のノーコードAIプラットフォーム市場は、2022年に42億1,000万米ドルと評価され、予測期間中に27.89％のCAGRで成長しています。

世界のノーコードAIプラットフォーム市場は現在、デジタル化が進む世界におけるビジネスの進化する要求と人工知能（AI）技術の継続的な進歩によって、著しい急増と変革が起きています。ノーコードAIプラットフォームは、組織がAIを活用したソリューションを開発・展開する方法を再構築する上で極めて重要な役割を果たしており、技術者でないユーザーにもAIの力を活用できるようにするユーザーフレンドリーなアプローチを提供しています。企業が競争力を維持し、今日のデータ主導の状況の進化するニーズに対応しようと努力する中、情勢AIプラットフォームの需要は増加傾向にあり、有望な機会を持つダイナミックで競合市場を育成しています。

ノーコードAIプラットフォーム市場の成長の主な促進要因の1つは、AIの民主化です。従来のAI開発では、高度な専門スキルと複雑なアルゴリズムに対する深い理解が必要とされることが多かっています。しかし、ノーコードAIプラットフォームを利用することで、企業はスキルギャップを埋め、ドメインの専門家、ビジネスアナリスト、市民開発者に、大規模なコーディングやデータサイエンスの専門知識がなくてもAIアプリケーションを作成する権限を与えることができます。このようなAIの民主化は、イノベーションを民主化し、業界全体でAIの採用を加速します。

データ主導の意思決定の台頭は、ノーコードAIプラットフォームの需要をさらに高めています。企業はデータが貴重な資産であることを認識しており、AIはこのデータから実用的な洞察を引き出すことができます。ノーコードAIプラットフォームは、データ準備、モデリング、展開のための直感的なインターフェースを提供し、企業がAIの力を活用して意思決定を改善し、プロセスを自動化し、競争上の優位性を獲得することを可能にします。

さらに、ノーコードAIプラットフォームは、企業のコスト効率と生産性の向上を促進しています。従来のAI開発は、リソース集約的で時間のかかるものでした。ノーコードプラットフォームは開発プロセスを合理化し、AIソリューションの構築と展開に必要な時間とリソースを削減します。これにより、企業は市場投入までの時間を短縮し、投資収益率をより早く実現することができます。

データ主導の意思決定：

データ主導の意思決定は、ノーコードAIプラットフォームが世界的に急成長している背景を支える重要な要因です。データ中心主義が強まる中、企業はデータを活用して情報に基づいた意思決定を行い、競争力を高めることの価値を認識しています。ノーコードのAIプラットフォームは、さまざまな業界のユーザーに、大規模なコーディングやデータサイエンスの専門知識を必要とせずにデータを活用する力を与えます。この記事では、データ主導の意思決定が重視されることで、ノーコードAIプラットフォーム市場の成長がどのように促進されているかを探る。

現代のビジネス・オペレーションにおけるデータの重要性の高まりは、いくら強調してもし過ぎることはないです。組織は、顧客とのやり取り、業務プロセス、IoTデバイスなど、さまざまなソースから膨大な量のデータを収集しています。このデータを適切に分析すれば、貴重な洞察を提供し、戦略に情報を提供し、効率性と有効性の改善を推進することができます。しかし、データの可能性を最大限に引き出すことは、これまで複雑でリソースを必要とする作業でした。

ここにノーコードAIプラットフォームの意義があります。これらのプラットフォームは、AIやデータ分析ツールへのアクセスを民主化し、ビジネスアナリストやドメインエキスパートを含む幅広いユーザーがデータを扱い、AIを活用したソリューションを構築できるようにします。ノーコードプラットフォームのユーザーフレンドリーなインターフェースは、幅広いプログラミングスキルを必要とせずに、専門分野に特化した知識を持つ個人がデータを探索し、予測モデルを作成し、実用的な洞察を導き出すことを可能にします。

ノーコードAIプラットフォーム市場の主な促進要因の1つは、リアルタイムの意思決定への欲求です。今日のペースの速いビジネス環境では、データ駆動型の迅速な意思決定ができることが競合優位性となります。ノーコードAIプラットフォームは、企業がAIモデルとデータ駆動型アプリケーションを迅速に開発することを可能にし、意思決定者が最新洞察にアクセスできるようにします。例えば、eコマースでは、こうしたプラットフォームを利用して、顧客の閲覧履歴や購入履歴に基づいて、おすすめの商品をリアルタイムでパーソナライズすることができます。

さらに、ノーコードAIプラットフォームの世界市場は、自動化の需要によって活性化されています。企業が業務の合理化と手作業の削減を目指す中、AIによる自動化の重要性が高まっています。ノーコードプラットフォームは、データ入力、カスタマーサポート、コンテンツ生成などのタスクを実行できるAI主導のボットやアプリケーションを作成することで、ユーザーがプロセスやワークフローを自動化することを可能にします。この自動化により、効率が向上するだけでなく、人的リソースをより戦略的な活動に振り向けることができます。

また、ノーコードAIプラットフォームの拡大性と汎用性も、その成長に寄与しています。これらのプラットフォームは、マーケティングやセールスからファイナンスや医療まで、さまざまな業界や機能で使用することができます。組織は、特定の課題に対処し、チャンスをつかむために容易に適応させることができます。さらに、データ量が増加し続ける中、ノーコードAIプラットフォームは、大規模なデータセットを処理し、そこから洞察を引き出すためのスケーラブルなソリューションを提供します。

もう一つの重要な推進力は、組織内でAI開発を民主化する必要性です。データサイエンティストやAIの専門家の需要は高いが、これらの分野では熟練した専門家が不足しています。ノーコードAIプラットフォームは、ビジネス・ユーザーやドメイン・エキスパートがAIモデルの開発に積極的に参加できるようにすることで、このスキル・ギャップを埋める。技術的な利害関係者と非技術的な利害関係者の間のこのコラボレーションは、イノベーションを強化し、AIソリューションがビジネス目標に沿ったものであることを保証します。

結論として、データ主導の意思決定は、ノーコードAIプラットフォームの世界市場を牽引する強力な力です。これらのプラットフォームにより、企業は豊富な技術的専門知識を必要とすることなく、リアルタイムの意思決定、自動化、拡大性のためにデータを活用できるようになります。データ主導のパラダイムが進化を続ける中、データ主導洞察とアプリケーションを促進するアクセス可能なAIツールの需要は高まる一方です。ノーコードAIプラットフォームは、組織がデータの可能性を最大限に活用し、より多くの情報に基づいた俊敏で競合意思決定を行えるようにする上で、極めて重要な役割を果たす態勢を整えています。

コスト効率と生産性：

コスト効率と生産性の向上は、世界のノーコードAIプラットフォーム市場の急成長を後押しする極めて重要な要因です。これらのプラットフォームは、大規模なコーディングやデータサイエンスの専門知識を必要とせずに、プロセスを合理化し、開発コストを削減し、生産性を高めるための強力なツールキットを組織に提供します。この記事では、コスト効率と生産性の追求が、ノーコードAIプラットフォーム市場の拡大をどのように後押ししているかを探る。

ノーコードAIプラットフォームの採用の背景には、大幅なコスト削減の可能性があります。従来のAI開発では、熟練したデータサイエンティストや開発者、インフラへの多額の投資が求められることが多いです。こうしたコストは、多くの組織、特に中小企業や新興企業にとって法外なものとなる可能性があります。ノーコードAIプラットフォームは、AI開発を民主化し、より幅広いユーザーがわずかなコストでAIアプリケーションを作成できるようにします。このコスト効率により、あらゆる規模の組織がAIにアクセスできるようになり、業界全体でAIの利点を民主化できます。

ノーコードAIプラットフォームが提供する合理化された開発プロセスは、時間の節約につながり、生産性を向上させます。従来のAI開発サイクルは、データの前処理、モデルのトレーニング、微調整を含む、長くてリソースの集中的なものになる可能性があります。ノーコードプラットフォームは、あらかじめ構築されたテンプレート、ドラッグ・アンド・ドロップのインターフェース、自動化されたワークフローを提供し、AIアプリケーションの開発に必要な時間を劇的に短縮します。このような開発の高速化は、AIソリューションの市場投入までの時間を短縮し、変化する市場力学や顧客ニーズに迅速に対応することを可能にします。

さらに、ノーコードAIプラットフォームは、技術者以外の専門家がAI開発に積極的に参加できるようにすることで、生産性の向上に貢献します。ビジネスアナリスト、ドメインの専門家、市民データ科学者は、これらのプラットフォームを活用して、特定のニーズに合わせたAIモデルやアプリケーションを作成することができます。このような技術チームと非技術チームのコラボレーションによってイノベーションが促進され、企業は業界やビジネスプロセスのニュアンスを理解する従業員の専門知識を活用できるようになります。

自動化は、ノーコードAIプラットフォーム市場における生産性向上のもう一つの促進要因です。これらのプラットフォームにより、企業は反復的で労働集約的な作業を自動化し、人的資源をより戦略的で付加価値の高い活動に振り向けることができます。例えば、カスタマーサポートでは、ノーコードプラットフォームを使用して構築されたAI搭載チャットボットが定型的な問い合わせを処理することができ、人間のエージェントは複雑な顧客とのやり取りに集中することができます。これは効率を高めるだけでなく、顧客満足度の向上にもつながります。

また、ノーコードAIプラットフォームのスケーラビリティも、生産性を高める上で重要な要素です。組織が成長し、大量のデータを収集するようになると、スケーラブルなAIソリューションの必要性が最も重要になります。ノーコードプラットフォームは、増大するデータ負荷とユーザー需要に対応するために、AIアプリケーションを拡大する柔軟性を提供します。この拡大性により、組織が拡大してもAIソリューションが価値を提供し続けられることが保証されます。

さらに、市場の世界な性質は生産性の向上にも貢献します。ノーコードAIプラットフォームは、マーケティング、ファイナンス、医療など、さまざまな業界や機能に適用できる汎用性の高いツールです。組織はこれらのプラットフォームを適応させることで、それぞれの領域における特定の課題に対処し、チャンスをつかむことができます。この汎用性により、使用事例ごとにソリューションをカスタムメイドする必要がなくなり、開発時間とコストをさらに削減できます。

結論として、コスト効率と生産性は世界のノーコードAIプラットフォーム市場の中心的促進要因です。これらのプラットフォームは、AIアプリケーションを開発するための費用対効果に優れた効率的な方法を組織に提供し、AIの恩恵へのアクセスを民主化します。開発時間とコストを削減し、非技術系ユーザーがAI開発に参加できるようにし、自動化とスケーラビリティを促進することで、ノーコードAIプラットフォームは、組織がAIの変革の可能性を活用し、ますますデータ主導型になる世界で競争力を維持できるようにします。AI主導のソリューションに対する需要が高まり続ける中、こうしたプラットフォームは、組織の革新と運営方法を再構築する上で極めて重要な役割を果たす態勢を整えています。

主な市場課題

実世界データの複雑さ：

実世界データの複雑さは、世界のノーコードAIプラットフォーム市場において大きな課題となっています。これらのプラットフォームは、AI開発を簡素化し、より多くの人々がアクセスできるようにするという約束で人気を博しているが、現実世界のデータを扱うことの複雑さは、過小評価できないハードルを提示しています。

主な課題のひとつは、実世界のデータ特有のばらつきや乱雑さに起因します。学術的で管理された環境でよく使われる、原始的で構造化されたデータセットとは異なり、実世界のデータは不整合、欠損値、エラー、ノイズにまみれています。このような複雑さは、データ入力エラー、センサーの不正確さ、さまざまなデータ形式、医療、金融、IoTなどの分野で生成されるデータの動的性質など、多数のソースから生じる。

ノーコードAIプラットフォームは、AIモデルを作成するために自動化と事前に構築されたアルゴリズムに依存しており、このようなデータの複雑性に直面したときに苦戦する可能性があります。例えば医療分野では、患者の記録には手書きのメモや一貫性のない書式、欠落した情報が含まれることがあります。このため、ノーコードプラットフォームが意味のある洞察を抽出したり、正確な予測モデルを作成したりするのは困難です。ユーザーはしばしば、データの前処理に多大な時間と労力を費やしていることに気づき、ノーコードプラットフォームの約束された時間短縮のメリットの一部を否定することになりかねないです。

さらに、実世界のデータは高度に非構造化されていることがあり、これがもう一つの複雑さをもたらしています。ソーシャルメディア分析やコンテンツ処理のような分野では、自然言語テキスト、画像、音声、非構造化データ形式が一般的です。ノーコードのAIプラットフォームは、主に構造化データの処理に優れているが、非構造化データや半構造化データを扱う際には制限に直面する可能性があります。このような制限は、ユーザーがアプリケーションでAIの可能性を最大限に活用する妨げになる可能性があります。

さらに、実世界のデータでは複数のソースからのデータを扱うことが多く、データ統合プロセスがさらに複雑になる可能性があります。統合の課題には、データのクリーニング、スキーマが異なるソースからのデータの整合、データの一貫性と品質の確保などが含まれます。ノーコードAIプラットフォームのユーザーは、これらの複雑な問題を解決する必要があることに気づくかもしれません。

複雑な実世界のデータを扱うという課題に対処することは、ノーコードAIプラットフォームがその約束を果たし、多様な業界に価値あるAIソリューションを提供する上で極めて重要です。これらの課題を軽減するために、プラットフォーム開発者は、データクリーニング、変換、正規化などのデータ前処理機能の強化に投資する必要があります。これにより、ユーザーの負担を軽減し、全体的なユーザー体験を向上させることができます。

さらに、非構造化データや半構造化データの分析をより良くサポートするツールや機能の開発も不可欠です。ノーコードプラットフォームは、テキスト、画像、その他の形式の非構造化データを扱う需要の高まりに対応できるよう、その機能を拡大すべきです。これにより、ユーザーは非構造化データソースに隠された貴重な洞察を活用できるようになります。

さらに、一般的なデータソースへのシームレスなデータ統合機能とコネクタを提供することで、複数のソースからのデータを扱うプロセスを簡素化できます。これにより、ユーザーはより効率的にデータにアクセスして分析できるようになり、最終的にノーコードAIプラットフォームの使いやすさと有効性が向上します。

結論として、実世界のデータの複雑さは、世界のノーコードAIプラットフォーム市場における重要な課題となっています。こうしたプラットフォームの可能性を十分に引き出し、AIをより身近なものにするためには、開発者やプロバイダーは、特に乱雑で非構造化、複数ソースのデータを扱うデータ処理能力の向上に注力しなければならないです。これらの課題を克服することは、ノーコードAIプラットフォームがAI開発の民主化を実現し、幅広い業界やユーザーに恩恵をもたらすという約束を確実に果たす上で重要です。

データ主導の意思決定

世界のノーコードAIプラットフォーム市場が大きな成長と変革を遂げる一方で、この文脈におけるデータ主導の意思決定に関連する課題も存在します。データ主導の意思決定はAIの基本的な側面であり、その課題はノーコードAIプラットフォームの有効性と採用に影響を与えます。ここでは、世界のノーコードAIプラットフォーム市場におけるデータ主導の意思決定に関連する主な課題を探る：

データの品質とアクセシビリティ

データ品質とアクセシビリティ：ノーコードAIプラットフォーム市場におけるデータ主導の意思決定における主要課題の1つは、データの品質とアクセシビリティの確保です。AIモデルが正確で信頼できる洞察を提供するためには、高品質で構造化された関連性の高いデータが必要です。しかし、組織はしばしばデータの清浄性、完全性、正確性に関する問題に直面します。データ品質が不十分だと、予測に欠陥が生じたり、信頼性の低い意思決定支援につながる可能性があります。

さらに、関連データが異なるシステム、部門、あるいは外部ソースに分散している可能性があるため、データへのアクセシビリティが課題となることもあります。異なるデータソースを統合し調和させることは、複雑で時間のかかるプロセスであり、ノーコードプラットフォーム上でのAIモデルの展開を遅らせる可能性があります。

データのプライバシーとコンプライアンス：

データ・プライバシーとコンプライアンスは、データ主導の意思決定において重要な考慮事項であり、特に規制の厳しい業界（医療、金融、欧州のGDPRコンプライアンスなど）では重要です。ノーコードAIプラットフォームは、機密情報を扱う一方で、データ保護法とプライバシー法を遵守しなければならないです。データが匿名化され、暗号化され、関連規制に準拠していることを保証するのは複雑な作業です。企業は強固なデータガバナンス・政策とセキュリティ対策を導入し、顧客と組織のデータを保護しなければならないです。

規制は時間の経過とともに変更される可能性があるため、継続的なモニタリングとAIモデルやデータプラクティスの調整が必要となります。データの有用性とプライバシーおよびコンプライアンスとのバランスをとることは、世界のノーコードAIプラットフォーム市場において依然として課題となっています。

バイアスと公平性：

ノーコードプラットフォームで開発されたAIモデルは、学習データに存在するバイアスを受け継ぐ可能性があり、これが不公正または差別的な判断につながる可能性があります。AIアルゴリズムのバイアスに対処し、公平性を確保することは複雑な課題です。モデルのトレーニングやデプロイ中に現れる可能性のあるバイアスを特定し、是正するためには、継続的なモニタリング、監査、緩和努力が必要です。

ノーコードAIプラットフォームは、ユーザーがAIモデルのバイアスを評価し、緩和できるようなツールや機能を提供しなければならないです。さらに、公平性の課題に対処するためには、データやアルゴリズムに存在し得る潜在的な偏りを理解し、それを最小限に抑えるための積極的な手段を講じるよう、ユーザーの意識向上と教育が必要です。

解釈可能性と透明性：

データ主導の意思決定は、意思決定者がAIモデルの出力を理解し、信頼できる場合に最も効果的です。しかし、AIモデル、特にディープラーニングモデルは、その複雑性から「ブラックボックス」とみなされることが多いです。ノーコードAIプラットフォームは、AIモデルがどのように意思決定に至るかをユーザーが理解できるような解釈可能性と透明性ツールを提供するという課題に直面しています。

透明性と解釈可能性を確保することは、規制遵守、倫理的配慮、ユーザーの信頼にとって極めて重要です。この課題に対処するためには、モデルの説明可能性を高め、複雑なAIモデルから人間が理解可能な洞察を生み出すテクニックを開発する必要があります。

データ統合とスケーラビリティ：

組織が成長し進化するにつれて、そのデータ・エコシステムはより複雑になります。ノーコードAIプラットフォームは、レガシーシステム、クラウドデータベース、リアルタイムデータストリームなど、さまざまなデータソースとシームレスに統合できなければならないです。また、組織が業務を拡大するにつれて膨大なデータセットを処理・分析する必要が出てくるため、スケーラビリティも不可欠です。

課題は、パフォーマンスとスケーラビリティを維持しながら、堅牢なデータ統合機能を提供することにあります。組織は、ノーコードAIプラットフォームの長期的なスケーラビリティと柔軟性を検討し、データ量の増大とビジネスニーズの進化に対応できるようにする必要があります。

結論として、世界のノーコードAIプラットフォーム市場は、AI開発の民主化において大きなメリットを提供する一方で、データ主導の意思決定には、データの品質、プライバシーとコンプライアンス、偏りと公平性、解釈可能性、データ統合に関する課題があります。これらの課題に対処するには、技術ソリューション、データガバナンスの実践、ユーザー教育を組み合わせて、AI主導の意思決定の正確性、公平性、信頼性を確保する全体的なアプローチが必要です。

主な市場動向

ローコード開発との統合：

ノーコードとローコードの融合：世界のノーコードAIプラットフォーム市場の大きな動向の1つは、ノーコードとローコード開発プラットフォームの融合です。ノーコードプラットフォームが最小限のコーディング経験しかないユーザーでもAIソリューションを作成できるようにすることに重点を置いているのに対し、Low-Codeプラットフォームはある程度のコーディング知識を持つユーザーに対応しています。これら2つのアプローチを融合させることで、市民開発者からプロの開発者まで、より幅広いユーザーに対応する包括的なソリューションが実現します。

ハイブリッド開発環境：ノーコードAIプラットフォームは、ユーザーがノーコードとローコードモードをシームレスに切り替えられるハイブリッド開発環境を提供するようになってきています。この柔軟性により、ユーザーはノーコードアプローチから始めて、必要に応じて徐々にカスタムコードを組み込むことができ、より汎用的でスケーラブルな開発体験を提供できます。

ソリューション提供の迅速化：ローコード機能とノーコードAIプラットフォームの統合により、ソリューションの提供が加速します。ユーザーは、ローコードスクリプティングによって機能をカスタマイズしたり拡大したりする柔軟性を維持しながら、事前に構築されたコンポーネントやAIモデルを活用することができます。この動向により、AIソリューションの開発と展開が迅速になり、企業の市場投入までの時間が短縮されます。

AIを活用した自動化

AI主導のプロセス自動化：ノーコードAIプラットフォームは、さまざまな業界で反復的なルールベースのプロセスを自動化するためにますます使用されるようになっています。この動向は、AIと機械学習機能を統合することで、従来のロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）を超えています。組織はノーコードプラットフォームを活用し、データを分析し、意思決定を行い、自律的にタスクを実行できるAIを搭載したボットやワークフローを構築しています。

インテリジェント・ドキュメント・プロセッシング（IDP）：文書処理にAIを活用した自動化を導入する動きが広がっています。ノーコードのAIプラットフォームはIDP機能を備えており、企業は請求書、契約書、電子メールなどの文書から構造化データおよび非構造化データを抽出することができます。この動向は、データ入力、コンプライアンス、文書管理の効率化に特に有益です。

AIによる顧客サービスの強化：ノーコードAIプラットフォームは、チャットボットやバーチャルアシスタントを通じて顧客とのやり取りを自動化することで、顧客サービス業務を強化する力を組織に与えています。これらのAI主導型ソリューションは、顧客からの問い合わせにリアルタイムで応答し、対話をパーソナライズし、サポート・プロセスを合理化することができます。その結果、企業は顧客満足度を向上させ、サポート・コストを削減することができます。

業界に特化したソリューション

ノーコードAIの垂直化：ノーコードAIプラットフォームは、特定の業界やユースケースに合わせてソリューションをカスタマイズする垂直化にますます注力しています。業界固有のテンプレート、構築済みモデル、ワークフローを提供することで、これらのプラットフォームは、企業がそれぞれの分野で固有の課題や機会に対処することを可能にします。

医療アプリケーション：医療業界では、医療画像分析、患者データ処理、遠隔医療サポートなどの用途で、ノーコードAIプラットフォームの採用が急増しています。ノーコードソリューションにより、医療専門家はAI駆動ツールの導入が容易になり、患者ケアの向上が期待できます。

金融サービス：金融分野では、ノーコードAIプラットフォームが不正検知、リスク評価、アルゴリズム取引に利用されています。これらのプラットフォームは、金融業界特有の規制要件に合わせたコンプライアンス対応ソリューションを提供しています。

製造業とIoT：ノーコードAIは製造業やモノのインターネット（IoT）に応用されています。企業はノーコードプラットフォームを利用することで、大規模なコーディングの専門知識がなくても、予知保全モデル、品質管理システム、生産最適化ソリューションを開発できます。

セグメント別洞察

オファリング別洞察

世界のノーコードAIプラットフォーム市場を独占しているのは、機内接続（IFC）セグメントです。

IFCとは、航空機内で乗客にインターネット接続を提供することを指します。これにより、乗客は旅行中も仕事、家族、友人とのつながりを維持し、お気に入りのオンライン・コンテンツやサービスにアクセスすることができます。

IFC市場は、以下のような様々な要因により急成長しています：

乗客による高速インターネット・アクセスへの需要の高まり

ストリーミング・ビデオおよびオーディオ・サービスの採用拡大

仕事や娯楽におけるモバイル機器の利用の増加

航空会社やサービスプロバイダーによるIFCソリューションの提供拡大

地域別洞察

人工知能（AI）センサーの世界市場において、北米は以下のような多くの要因から支配的な地域となっている：

主要AIセンサー企業の強い存在感：北米には、Intel、Qualcomm、Analog Devicesといった世界有数のAIセンサー企業があります。これらの企業はAIセンサーの革新と開発の最前線にいます。

さまざまな業界からのAIセンサーの高い需要：AIセンサーは北米の家電、自動車、医療、製造業など幅広い産業で使用されています。これらの産業からのAIセンサーの需要は高く、今後数年で成長すると予想されます。

AIセンサーの早期採用：北米の企業や組織は、AIセンサーをいち早く採用してきました。このため、AIセンサー市場では先行者利益を得ています。

AIセンサーの研究開発のための充実したインフラ：北米はAIセンサーの研究開発インフラが発達しています。これには、資金、有能な研究者、試験施設の利用可能性が含まれます。

北米は今後数年間、世界のAIセンサー市場において支配的な地域であり続けると予想されます。しかし、アジア太平洋は、同地域の企業や組織からのAIセンサーの需要の増加と、同地域のAIセンサー企業の増加により、最も速い速度で成長すると予想されます。

以下は、北米におけるAIセンサーの活用事例です。

家電：北米では、スマートフォン、スマートテレビ、スマートスピーカーなど、さまざまな家電製品にAIセンサーが使用されています。例えば、スマートフォンでは、顔認識、ジェスチャー認識、拡大現実（AR）のためにAIセンサーが使用されています。AIセンサーは、音声コントロールやコンテンツ推薦のためにスマートテレビで使用されています。また、AIセンサーは音声コントロールや音楽ストリーミングのためにスマートスピーカーに使用されています。

自動車：北米では、ADAS（先進運転支援システム）や自動運転車など、さまざまな自動車用途でAIセンサーが使用されています。例えば、AIセンサー

目次

第1章 概要

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 顧客の声

第5章 ノーコードAIプラットフォームの世界市場展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェア・予測
  • コンポーネント別（ノーコードAIプラットフォーム、サービス）
  • 組織規模別（大企業、中小企業）
  • 技術別（データ準備・統合ツール、予測分析、自動機械学習（AutoML）、自然言語処理、コンピュータビジョン、その他）
  • 産業別（BFSI、IT＆テレコム、エネルギー＆公益事業、小売＆eコマース、医療、製造、政府、教育、その他）
  • 地域別
• 企業別（2022年）
• 市場マップ

第6章 北米のノーコードAIプラットフォーム市場展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェア・予測
  • コンポーネント別
  • 組織規模別
  • 技術別
  • 産業別
  • 国別
• 北米：国別分析
  • 米国
  • メキシコ

第7章 アジア太平洋のノーコードAIプラットフォーム市場展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェア・予測
  • コンポーネント別
  • 組織規模別
  • 技術別
  • 産業別
  • 国別
• アジア太平洋：国別分析
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • 韓国
  • オーストラリア

第8章 欧州のノーコードAIプラットフォーム市場展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェアと予測
  • コンポーネント別
  • 組織規模別
  • 技術別
  • 産業別
  • 国別
• 欧州：国別分析
  • ドイツ
  • 英国
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン

第9章 南米のノーコードAIプラットフォーム市場展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェア・予測
  • コンポーネント別
  • 組織規模別
  • 技術別
  • 産業別
  • 国別
• 南米：国別分析
  • ブラジル
  • アルゼンチン
  • コロンビア

第10章 中東・アフリカのノーコードAIプラットフォーム市場展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェア・予測
  • コンポーネント別
  • 組織規模別
  • 技術別
  • 産業別
  • 国別
• 中東・アフリカ：国別分析
  • サウジアラビア
  • 南アフリカ
  • アラブ首長国連邦

第11章 市場力学

• 促進要因
• 課題

第12章 市場動向と発展

第13章 企業プロファイル

• Microsoft Corporation
• GOOGLE LLC
• International Business Machines Corporation
• Salesforce.com, Inc.
• Amazon Web Services, Inc.
• APPIAN CORPORATION
• OutSystems
• Mendix B.V.
• PEGASYSTEMS INC.
• Quick Base, Inc.

第14章 戦略的提言

当社について＆免責事項

The Global No-Code AI platform Market was valued at USD 4.21 Billion in 2022 and is growing at a CAGR of 27.89% during the forecast period. The Global No-Code AI Platform Market is currently experiencing a significant surge and transformation, driven by the evolving demands of businesses in an increasingly digital world and the continuous advancements in artificial intelligence (AI) technology. No-Code AI platforms are playing a pivotal role in reshaping how organizations develop and deploy AI-powered solutions, offering a user-friendly approach that empowers non-technical users to harness the power of AI. As businesses strive to stay competitive and meet the evolving needs of today's data-driven landscape, the demand for No-Code AI platforms is on the rise, fostering a dynamic and competitive market with promising opportunities.

One of the primary drivers behind the growth of the No-Code AI Platform Market is the democratization of AI. Traditional AI development often required highly specialized skills and a deep understanding of complex algorithms. However, with No-Code AI platforms, organizations can bridge the skills gap and empower domain experts, business analysts, and citizen developers to create AI applications without extensive coding or data science expertise. This democratization of AI democratizes innovation and accelerates AI adoption across industries.

The rise of data-driven decision-making is further fueling the demand for No-Code AI platforms. Businesses recognize that data is a valuable asset, and AI can unlock actionable insights from this data. No-Code AI platforms provide intuitive interfaces for data preparation, modeling, and deployment, enabling organizations to harness the power of AI to improve decision-making, automate processes, and gain a competitive advantage.

Additionally, No-Code AI platforms are driving cost-efficiency and productivity gains for businesses. Traditional AI development can be resource-intensive and time-consuming. No-Code platforms streamline the development process, reducing the time and resources required to build and deploy AI solutions. This enables organizations to achieve faster time-to-market and realize a return on investment more quickly.

No-Code AI platforms are also promoting innovation by fostering a culture of experimentation and rapid prototyping. Businesses can quickly iterate and test AI models and applications, allowing for the exploration of new use cases and the adaptation of AI to evolving business needs.

Moreover, the No-Code AI Platform Market is witnessing the integration of AI into various business functions, from customer service and marketing to finance and supply chain management. No-Code AI platforms offer a wide range of AI capabilities, such as natural language processing, computer vision, and predictive analytics, making AI accessible for diverse business applications.

Security and compliance considerations are also shaping the No-Code AI Platform Market. Organizations must ensure that their AI solutions built on No-Code platforms adhere to data privacy regulations and cybersecurity best practices. No-Code AI platforms are responding to these concerns by incorporating robust security features and compliance tools.

Continuous innovation in No-Code AI technology is driving market competition. Established industry players and startups are investing in research and development to deliver user-friendly, feature-rich platforms that cater to a wide range of industries and use cases. Partnerships with data providers, cloud providers, and industry-specific experts are common strategies to expand the capabilities of No-Code AI platforms and offer organizations a powerful and customizable AI toolkit.

In conclusion, the Global No-Code AI Platform Market is flourishing due to the democratization of AI, data-driven decision-making, cost-efficiency gains, innovation promotion, security and compliance considerations, and ongoing technological advancements. No-Code AI platforms are at the forefront of accelerating AI adoption and helping organizations harness the full potential of AI without the need for extensive coding or data science expertise. As businesses continue to invest in No-Code AI platforms to drive innovation and achieve competitive advantages, the market is poised for sustained growth and evolution..

Key Market Drivers

Democratization of AI

The democratization of AI is a powerful force driving the global market for No-Code AI platforms. This transformational trend represents the widening access to artificial intelligence capabilities, enabling individuals and organizations with varying levels of technical expertise to harness the potential of AI without the need for extensive coding or programming skills. In this article, we will explore the significance of AI democratization and its impact on the burgeoning No-Code AI platform market.

Traditionally, AI development required specialized knowledge in machine learning, data science, and programming languages such as Python or R. This high barrier to entry limited the adoption of AI technologies to a select group of experts and well-funded organizations. However, the democratization of AI has changed this landscape dramatically. No-Code AI platforms empower a broader audience, including business analysts, domain experts, and citizen developers, to create and deploy AI solutions with relative ease.

One of the primary drivers of the No-Code AI platform market is the growing demand for AI-powered solutions across various industries. Businesses recognize the competitive advantages that AI can offer in terms of automation, predictive analytics, and enhanced decision-making. No-Code AI platforms bridge the skills gap, allowing organizations to quickly develop AI applications tailored to their specific needs. For example, in healthcare, medical professionals can use No-Code AI platforms to create diagnostic tools or predictive models without extensive coding expertise.

Moreover, the democratization of AI contributes to innovation and creativity. It fosters a culture of experimentation and exploration, enabling individuals and teams to ideate and prototype AI solutions rapidly. By removing the technical complexities associated with AI development, No-Code platforms empower users to focus on problem-solving and innovation, rather than getting bogged down in coding details.

The global market for No-Code AI platforms is further fueled by the rise of citizen data scientists. These are individuals within organizations who have domain expertise but lack formal data science training. No-Code AI platforms empower citizen data scientists to leverage their industry knowledge and craft AI solutions to address specific challenges. This trend enhances collaboration between technical and non-technical stakeholders within organizations, leading to more holistic and effective AI implementations.

The scalability and cost-effectiveness of No-Code AI platforms also contribute to their rapid adoption. Traditional AI development often requires substantial investments in infrastructure, skilled personnel, and time-consuming development cycles. No-Code platforms streamline the AI development process, reducing costs and time-to-market significantly. Small and medium-sized enterprises (SMEs), in particular, benefit from these platforms, as they can compete on a level playing field with larger enterprises in terms of AI adoption.

Additionally, the democratization of AI through No-Code platforms aligns with the broader movement toward responsible AI. By making AI development more accessible, these platforms enable a wider range of stakeholders to participate in the ethical and fair deployment of AI technologies. This inclusivity helps ensure that AI solutions are developed with diverse perspectives and that biases and ethical concerns are more likely to be identified and addressed.

In conclusion, the democratization of AI is a driving force behind the global market for No-Code AI platforms. These platforms empower a diverse range of users to create and deploy AI solutions, fostering innovation, scalability, and cost-effectiveness. As AI continues to permeate various industries, the democratization trend will play a pivotal role in shaping the future of AI adoption, making it more accessible, ethical, and beneficial to society at large. The No-Code AI platform market is poised for substantial growth as organizations seek to unlock the transformative potential of AI without the need for extensive technical expertise..

Data-Driven Decision-Making:

Data-driven decision-making is a key driver behind the burgeoning global market for No-Code AI platforms. In an increasingly data-centric world, organizations recognize the value of harnessing data to make informed decisions and gain a competitive edge. No-Code AI platforms empower users across various industries to leverage data without the need for extensive coding or data science expertise. In this article, we will explore how the emphasis on data-driven decision-making is fueling the growth of the No-Code AI platform market.

The growing importance of data in contemporary business operations cannot be overstated. Organizations collect vast amounts of data from various sources, including customer interactions, operational processes, and IoT devices. This data, when properly analyzed, can provide valuable insights, inform strategies, and drive improvements in efficiency and effectiveness. However, unlocking the full potential of data has historically been a complex and resource-intensive task.

Herein lies the significance of No-Code AI platforms. These platforms democratize access to AI and data analytics tools, allowing a broader range of users, including business analysts and domain experts, to work with data and build AI-powered solutions. The user-friendly interface of No-Code platforms empowers individuals with domain-specific knowledge to explore data, create predictive models, and derive actionable insights without the need for extensive programming skills.

One of the primary drivers of the No-Code AI platform market is the desire for real-time decision-making. In today's fast-paced business environment, the ability to make quick, data-driven decisions is a competitive advantage. No-Code AI platforms enable organizations to develop AI models and data-driven applications rapidly, ensuring that decision-makers have access to up-to-date insights. For example, in e-commerce, these platforms can be used to personalize product recommendations for customers in real-time based on their browsing and purchase history.

Furthermore, the global market for No-Code AI platforms is fueled by the demand for automation. As organizations seek to streamline operations and reduce manual intervention, AI-driven automation is becoming increasingly important. No-Code platforms allow users to automate processes and workflows by creating AI-driven bots and applications that can perform tasks such as data entry, customer support, and content generation. This automation not only improves efficiency but also frees up human resources for more strategic activities.

The scalability and versatility of No-Code AI platforms also contribute to their growth. These platforms can be used in various industries and functions, from marketing and sales to finance and healthcare. Organizations can easily adapt them to address specific challenges and seize opportunities. Additionally, as the volume of data continues to grow, No-Code AI platforms provide a scalable solution for handling and extracting insights from large datasets.

Another significant driver is the need for democratizing AI development within organizations. Data scientists and AI experts are in high demand, but there is a shortage of skilled professionals in these fields. No-Code AI platforms bridge this skills gap by allowing business users and domain experts to actively participate in the development of AI models. This collaboration between technical and non-technical stakeholders enhances innovation and ensures that AI solutions are aligned with business objectives.

In conclusion, data-driven decision-making is a powerful force driving the global market for No-Code AI platforms. These platforms empower organizations to leverage data for real-time decision-making, automation, and scalability without the need for extensive technical expertise. As the data-driven paradigm continues to evolve, the demand for accessible AI tools that facilitate data-driven insights and applications will only grow. No-Code AI platforms are poised to play a pivotal role in enabling organizations to harness the full potential of their data and make more informed, agile, and competitive decisions.

Cost-Efficiency and Productivity:

Cost-efficiency and productivity gains are pivotal drivers fueling the rapid growth of the global No-Code AI platform market. These platforms offer organizations a powerful toolkit to streamline processes, reduce development costs, and boost productivity without the need for extensive coding or data science expertise. In this article, we'll explore how the pursuit of cost-efficiency and productivity is propelling the expansion of the No-Code AI platform market.

One of the primary drivers behind the adoption of No-Code AI platforms is the potential for significant cost savings. Traditional AI development often demands substantial investments in skilled data scientists, developers, and infrastructure. These costs can be prohibitive for many organizations, particularly smaller businesses and startups. No-Code AI platforms democratize AI development, enabling a broader range of users to create AI applications at a fraction of the cost. This cost efficiency makes AI accessible to organizations of all sizes, democratizing its benefits across industries.

The streamlined development process offered by No-Code AI platforms translates into time savings, driving productivity gains. Traditional AI development cycles can be lengthy and resource-intensive, involving data preprocessing, model training, and fine-tuning. No-Code platforms provide pre-built templates, drag-and-drop interfaces, and automated workflows, dramatically reducing the time required to develop AI applications. This acceleration in development leads to faster time-to-market for AI solutions, enabling organizations to respond swiftly to changing market dynamics and customer needs.

Moreover, No-Code AI platforms contribute to increased productivity by empowering non-technical professionals to participate actively in AI development. Business analysts, domain experts, and citizen data scientists can leverage these platforms to create AI models and applications tailored to their specific needs. This collaboration between technical and non-technical teams fosters innovation and enables organizations to tap into the expertise of employees who understand the nuances of their industries and business processes.

Automation is another driver of productivity gains in the No-Code AI platform market. These platforms allow organizations to automate repetitive and labor-intensive tasks, freeing up human resources for more strategic and value-added activities. For instance, in customer support, AI-powered chatbots built using No-Code platforms can handle routine inquiries, leaving human agents to focus on complex customer interactions. This not only enhances efficiency but also improves customer satisfaction.

The scalability of No-Code AI platforms is also a critical factor in their ability to drive productivity. As organizations grow and collect larger volumes of data, the need for scalable AI solutions becomes paramount. No-Code platforms provide the flexibility to scale AI applications to accommodate increasing data loads and user demands. This scalability ensures that AI solutions can continue to deliver value as organizations expand.

Furthermore, the global nature of the market contributes to productivity improvements. No-Code AI platforms are versatile tools that can be applied across various industries and functions, including marketing, finance, and healthcare. Organizations can adapt these platforms to address specific challenges and seize opportunities in their respective domains. This versatility eliminates the need for custom-built solutions for each use case, further reducing development time and costs.

In conclusion, cost-efficiency and productivity are central drivers of the global No-Code AI platform market. These platforms offer organizations a cost-effective and efficient way to develop AI applications, democratizing access to AI benefits. By reducing development time and costs, enabling non-technical users to participate in AI development, and facilitating automation and scalability, No-Code AI platforms empower organizations to harness the transformative potential of AI and stay competitive in an increasingly data-driven world. As the demand for AI-driven solutions continues to rise, these platforms are poised to play a pivotal role in reshaping how organizations innovate and operate..

Key Market Challenges

Complexity of Real-World Data:

The complexity of real-world data poses a substantial challenge in the Global No-Code AI Platform Market. While these platforms have gained popularity for their promise of simplifying AI development and making it accessible to a wider audience, the intricacies of dealing with real-world data present hurdles that cannot be underestimated.

One of the primary challenges stems from the inherent variability and messiness of real-world data. Unlike the pristine, well-structured datasets often used in academic and controlled environments, real-world data is riddled with inconsistencies, missing values, errors, and noise. This complexity arises from a multitude of sources, including data entry errors, sensor inaccuracies, varying data formats, and the dynamic nature of data generated in fields like healthcare, finance, and IoT.

No-Code AI platforms rely on automation and pre-built algorithms to create AI models, and they may struggle when confronted with such data complexities. For instance, in the healthcare sector, patient records can contain handwritten notes, inconsistent formatting, or missing information. This makes it challenging for No-Code platforms to extract meaningful insights or create accurate predictive models. Users often find themselves spending a significant amount of time and effort in data preprocessing, which can negate some of the promised time-saving benefits of No-Code platforms.

Furthermore, real-world data can be highly unstructured, which poses another layer of complexity. Natural language text, images, audio, and unstructured data formats are common in fields like social media analysis or content processing. No-Code AI platforms primarily excel at handling structured data but may face limitations when working with unstructured or semi-structured data. These limitations can hinder users' ability to harness the full potential of AI in their applications.

Additionally, real-world data often involves dealing with data from multiple sources, which can further complicate the data integration process. Integration challenges may include data cleaning, aligning data from different sources with varying schemas, and ensuring data consistency and quality. Users of No-Code AI platforms may find themselves needing to navigate these complexities, leading to potential frustrations and a steeper learning curve than initially anticipated.

Addressing the challenge of handling complex, real-world data is crucial for No-Code AI platforms to deliver on their promise and provide valuable AI solutions across diverse industries. To mitigate these challenges, platform developers need to invest in enhancing data preprocessing capabilities, including data cleaning, transformation, and normalization. This can reduce the burden on users and improve the overall user experience.

Moreover, developing tools and features that better support the analysis of unstructured and semi-structured data is essential. No-Code platforms should expand their capabilities to accommodate the growing demand for working with text, images, and other forms of unstructured data. This can empower users to tap into the valuable insights hidden within unstructured data sources.

Furthermore, providing seamless data integration capabilities and connectors to popular data sources can simplify the process of working with data from multiple origins. This would enable users to access and analyze data more efficiently, ultimately enhancing the usability and effectiveness of No-Code AI platforms.

In conclusion, the complexity of real-world data represents a significant challenge in the Global No-Code AI Platform Market. To fully unlock the potential of these platforms and make AI more accessible, developers and providers must focus on improving data handling capabilities, particularly in dealing with messy, unstructured, and multi-source data. Overcoming these challenges will be instrumental in ensuring that No-Code AI platforms can deliver on their promise of democratizing AI development and benefiting a broad range of industries and users..

Data-Driven Decision-Making

While the Global No-Code AI Platform Market is experiencing significant growth and transformation, there are also challenges associated with data-driven decision-making in this context. Data-driven decision-making is a fundamental aspect of AI, and its challenges impact the effectiveness and adoption of No-Code AI platforms. Here, we explore some of the key challenges related to data-driven decision-making in the Global No-Code AI Platform Market:

Data Quality and Accessibility:

One of the primary challenges in data-driven decision-making within the No-Code AI Platform Market is ensuring the quality and accessibility of data. For AI models to provide accurate and reliable insights, they require high-quality, well-structured, and relevant data. However, organizations often face issues related to data cleanliness, completeness, and accuracy. Inadequate data quality can lead to flawed predictions and unreliable decision support.

Additionally, data accessibility can be a challenge, as relevant data may be dispersed across different systems, departments, or even external sources. Integrating and harmonizing disparate data sources can be a complex and time-consuming process, potentially delaying the deployment of AI models on No-Code platforms.

Data Privacy and Compliance:

Data privacy and compliance are critical considerations in data-driven decision-making, especially in industries with strict regulations (e.g., healthcare, finance, and GDPR compliance in Europe). No-Code AI platforms must adhere to data protection and privacy laws while handling sensitive information. Ensuring that data is anonymized, encrypted, and compliant with relevant regulations is a complex task. Companies must implement robust data governance policies and security measures to protect customer and organizational data.

Complying with evolving data privacy regulations can be challenging, as regulations may change over time, requiring ongoing monitoring and adjustments to AI models and data practices. Balancing data utility with privacy and compliance remains a challenge in the Global No-Code AI Platform Market.

Bias and Fairness:

AI models developed on No-Code platforms may inherit biases present in the training data, which can lead to unfair or discriminatory decisions. Addressing bias and ensuring fairness in AI algorithms is a complex challenge. It requires continuous monitoring, auditing, and mitigation efforts to identify and rectify biases that may emerge during model training and deployment.

No-Code AI platforms must provide tools and functionalities to allow users to assess and mitigate bias in their AI models. Furthermore, addressing the fairness challenge requires awareness and education among users to understand the potential biases that can exist in data and algorithms and to take proactive steps to minimize them.

Interpretability and Transparency:

Data-driven decision-making is most effective when the decision-makers can understand and trust the AI models' output. However, AI models, especially deep learning models, are often considered "black boxes" due to their complexity. No-Code AI platforms face the challenge of providing interpretability and transparency tools that allow users to understand how AI models arrive at their decisions.

Ensuring transparency and interpretability is crucial for regulatory compliance, ethical considerations, and user trust. Addressing this challenge involves developing techniques for model explainability and generating human-understandable insights from complex AI models.

Data Integration and Scalability:

As organizations grow and evolve, their data ecosystems become more complex. No-Code AI platforms must be capable of seamlessly integrating with various data sources, including legacy systems, cloud databases, and real-time data streams. Scalability is also essential, as organizations may need to process and analyze massive datasets as their operations expand.

The challenge lies in providing robust data integration capabilities while maintaining performance and scalability. Organizations should consider the long-term scalability and flexibility of No-Code AI platforms to ensure they can accommodate growing data volumes and evolving business needs.

In conclusion, while the Global No-Code AI Platform Market offers significant advantages in democratizing AI development, data-driven decision-making poses challenges related to data quality, privacy and compliance, bias and fairness, interpretability, and data integration. Addressing these challenges requires a holistic approach, combining technology solutions, data governance practices, and user education to ensure that AI-driven decisions are accurate, fair, and trustworthy.

Key Market Trends

Integration with Low-Code Development:

The Convergence of No-Code and Low-Code: One significant trend in the Global No-Code AI Platform Market is the convergence of No-Code and low-code development platforms. While No-Code platforms focus on enabling users with minimal coding experience to create AI solutions, low-code platforms cater to users with some coding knowledge. The merging of these two approaches results in a comprehensive solution that accommodates a broader range of users, from citizen developers to professional developers.

Hybrid Development Environments: No-Code AI platforms are increasingly offering hybrid development environments that allow users to switch between No-Code and low-code modes seamlessly. This flexibility empowers users to start with a No-Code approach and gradually incorporate custom code when needed, providing a more versatile and scalable development experience.

Accelerated Solution Delivery: The integration of low-code capabilities with No-Code AI platforms accelerates solution delivery. Users can leverage pre-built components and AI models while retaining the flexibility to customize and extend functionality through low-code scripting. This trend facilitates faster AI solution development and deployment, reducing time-to-market for organizations.

AI-Powered Automation:

AI-Driven Process Automation: No-Code AI platforms are increasingly being used to automate repetitive and rule-based processes across various industries. This trend goes beyond traditional robotic process automation (RPA) by integrating AI and machine learning capabilities. Organizations are leveraging No-Code platforms to build AI-powered bots and workflows that can analyze data, make decisions, and execute tasks autonomously.

Intelligent Document Processing (IDP): The use of AI-powered automation for document processing is a growing trend. No-Code AI platforms are equipped with IDP capabilities that enable organizations to extract structured and unstructured data from documents, such as invoices, contracts, and emails. This trend is particularly beneficial for improving efficiency in data entry, compliance, and document management.

AI-Enhanced Customer Service: No-Code AI platforms are empowering organizations to enhance their customer service operations by automating customer interactions through chatbots and virtual assistants. These AI-driven solutions can provide real-time responses to customer queries, personalize interactions, and streamline support processes. As a result, businesses can improve customer satisfaction and reduce support costs.

Industry-Specific Solutions:

Verticalization of No-Code AI: No-Code AI platforms are increasingly focusing on verticalization, tailoring their solutions to specific industries or use cases. By providing industry-specific templates, pre-built models, and workflows, these platforms enable organizations to address unique challenges and opportunities within their sectors.

Healthcare Applications: The healthcare industry is witnessing a surge in the adoption of No-Code AI platforms for applications such as medical image analysis, patient data processing, and telemedicine support. No-Code solutions are making it easier for healthcare professionals to implement AI-driven tools and improve patient care.

Financial Services: In the financial sector, No-Code AI platforms are being used for fraud detection, risk assessment, and algorithmic trading. These platforms offer compliance-ready solutions tailored to the specific regulatory requirements of the financial industry.

Manufacturing and IoT: No-Code AI is finding applications in manufacturing and the Internet of Things (IoT). Organizations can use No-Code platforms to develop predictive maintenance models, quality control systems, and production optimization solutions, all without extensive coding expertise.

Segmental Insights

Offering Type Insights

The In-Flight Connectivity (IFC) segment is dominating the global No-Code AI platform (IFEC) market.

IFC refers to the provision of internet connectivity to passengers on board aircraft. This allows passengers to stay connected with their work, family, and friends, and to access their favorite online content and services while traveling.

The IFC market is growing rapidly due to a number of factors, including:

Increasing demand for high-speed internet access from passengers

Growing adoption of streaming video and audio services

Increasing use of mobile devices for work and entertainment

Expanding availability of IFC solutions from airlines and service providers.

Regional Insights

North America is the dominating region in the global Artificial Intelligence (AI) sensor market due to a number of factors, including:

Strong presence of major AI sensor companies: North America is home to some of the world's leading AI sensor companies, such as Intel, Qualcomm, and Analog Devices. These companies are at the forefront of AI sensor innovation and development.

High demand for AI sensors from a variety of industries: AI sensors are used in a wide range of industries in North America, including consumer electronics, automotive, healthcare, and manufacturing. The demand for AI sensors from these industries is high and is expected to grow in the coming years.

Early adoption of AI sensors: North American businesses and organizations have been early adopters of AI sensors. This has given them a first-mover advantage in the AI sensor market.

Well-developed infrastructure for AI sensor research and development: North America has a well-developed infrastructure for AI sensor research and development. This includes the availability of funding, qualified researchers, and testing facilities.

North America is expected to remain the dominant region in the global AI sensor market in the coming years. However, the Asia Pacific region is expected to grow at the fastest rate, due to the increasing demand for AI sensors from businesses and organizations in the region and the growing number of AI sensor companies in the region.

Here are some examples of how AI sensors are being used in North America:

Consumer electronics: AI sensors are used in a variety of consumer electronics devices in North America, such as smartphones, smart TVs, and smart speakers. For example, AI sensors are used in smartphones for facial recognition, gesture recognition, and augmented reality. AI sensors are used in smart TVs for voice control and content recommendation. And AI sensors are used in smart speakers for voice control and music streaming.

Automotive: AI sensors are used in a variety of automotive applications in North America, such as advanced driver assistance systems (ADAS) and self-driving cars. For example, AI sensors

Table of Contents

1. Product Overview

• 1.1. Market Definition
• 1.2. Scope of the Market
  • 1.2.1. Markets Covered
  • 1.2.2. Years Considered for Study
  • 1.2.3. Key Market Segmentations

2. Research Methodology

• 2.1. Objective of the Study
• 2.2. Baseline Methodology
• 2.3. Key Industry Partners
• 2.4. Major Association and Secondary Sources
• 2.5. Forecasting Methodology
• 2.6. Data Triangulation & Validation
• 2.7. Assumptions and Limitations

3. Executive Summary

4. Voice of Customers

5. Global No-Code AI platform Market Outlook

• 5.1. Market Size & Forecast
  • 5.1.1. By Value
• 5.2. Market Share & Forecast
  • 5.2.1. By Component (No-Code AI Platforms, Services)
  • 5.2.2. By Organization Size (Large Enterprises, Small and Medium Enterprises)
  • 5.2.3. By Technology (Data Preparation and Integration Tools, Predictive Analytics, Automated Machine Learning (AutoML), Natural Language Processing, Computer Vision, Others)
  • 5.2.4. By Industry (BFSI, IT & Telecom, Energy & Utilities, Retail & E-Commerce, Healthcare, Manufacturing, Government, Education, Others)
  • 5.2.5. By Region
• 5.3. By Company (2022)
• 5.4. Market Map

6. North America No-Code AI platform Market Outlook

• 6.1. Market Size & Forecast
  • 6.1.1. By Value
• 6.2. Market Share & Forecast
  • 6.2.1. By Component
  • 6.2.2. By Organization Size
  • 6.2.3. By Technology
  • 6.2.4. By Industry
  • 6.2.5. By Country
• 6.3. North America: Country Analysis
  • 6.3.1. United States No-Code AI platform Market Outlook
    • 6.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 6.3.1.1.1. By Value
    • 6.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 6.3.1.2.1. By Component
      • 6.3.1.2.2. By Organization Size
      • 6.3.1.2.3. By Technology
      • 6.3.1.2.4. By Industry
    • 6.3.1.3. Canada No-Code AI platform Market Outlook
    • 6.3.1.4. Market Size & Forecast
      • 6.3.1.4.1. By Value
    • 6.3.1.5. Market Share & Forecast
      • 6.3.1.5.1. By Component
      • 6.3.1.5.2. By Organization Size
      • 6.3.1.5.3. By Technology
      • 6.3.1.5.4. By Industry
  • 6.3.2. Mexico No-Code AI platform Market Outlook
    • 6.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 6.3.2.1.1. By Value
    • 6.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 6.3.2.2.1. By Component
      • 6.3.2.2.2. By Organization Size
      • 6.3.2.2.3. By Technology
      • 6.3.2.2.4. By Industry

7. Asia-Pacific No-Code AI platform Market Outlook

• 7.1. Market Size & Forecast
  • 7.1.1. By Value
• 7.2. Market Share & Forecast
  • 7.2.1. By Component
  • 7.2.2. By Organization Size
  • 7.2.3. By Technology
  • 7.2.4. By Industry
  • 7.2.5. By Country
• 7.3. Asia-Pacific: Country Analysis
  • 7.3.1. China No-Code AI platform Market Outlook
    • 7.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 7.3.1.1.1. By Value
    • 7.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 7.3.1.2.1. By Component
      • 7.3.1.2.2. By Organization Size
      • 7.3.1.2.3. By Technology
      • 7.3.1.2.4. By Industry
  • 7.3.2. India No-Code AI platform Market Outlook
    • 7.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 7.3.2.1.1. By Value
    • 7.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 7.3.2.2.1. By Component
      • 7.3.2.2.2. By Organization Size
      • 7.3.2.2.3. By Technology
      • 7.3.2.2.4. By Industry
  • 7.3.3. Japan No-Code AI platform Market Outlook
    • 7.3.3.1. Market Size & Forecast
      • 7.3.3.1.1. By Value
    • 7.3.3.2. Market Share & Forecast
      • 7.3.3.2.1. By Component
      • 7.3.3.2.2. By Organization Size
      • 7.3.3.2.3. By Technology
      • 7.3.3.2.4. By Industry
  • 7.3.4. South Korea No-Code AI platform Market Outlook
    • 7.3.4.1. Market Size & Forecast
      • 7.3.4.1.1. By Value
    • 7.3.4.2. Market Share & Forecast
      • 7.3.4.2.1. By Component
      • 7.3.4.2.2. By Organization Size
      • 7.3.4.2.3. By Technology
      • 7.3.4.2.4. By Industry
  • 7.3.5. Australia No-Code AI platform Market Outlook
    • 7.3.5.1. Market Size & Forecast
      • 7.3.5.1.1. By Value
    • 7.3.5.2. Market Share & Forecast
      • 7.3.5.2.1. By Component
      • 7.3.5.2.2. By Organization Size
      • 7.3.5.2.3. By Technology
      • 7.3.5.2.4. By Industry

8. Europe No-Code AI platform Market Outlook

• 8.1. Market Size & Forecast
  • 8.1.1. By Value
• 8.2. Market Share & Forecast
  • 8.2.1. By Component
  • 8.2.2. By Organization Size
  • 8.2.3. By Technology
  • 8.2.4. By Industry
  • 8.2.5. By Country
• 8.3. Europe: Country Analysis
  • 8.3.1. Germany No-Code AI platform Market Outlook
    • 8.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.1.1.1. By Value
    • 8.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.1.2.1. By Component
      • 8.3.1.2.2. By Organization Size
      • 8.3.1.2.3. By Technology
      • 8.3.1.2.4. By Industry
  • 8.3.2. United Kingdom No-Code AI platform Market Outlook
    • 8.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.2.1.1. By Value
    • 8.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.2.2.1. By Component
      • 8.3.2.2.2. By Organization Size
      • 8.3.2.2.3. By Technology
      • 8.3.2.2.4. By Industry
  • 8.3.3. France No-Code AI platform Market Outlook
    • 8.3.3.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.3.1.1. By Value
    • 8.3.3.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.3.2.1. By Component
      • 8.3.3.2.2. By Organization Size
      • 8.3.3.2.3. By Technology
      • 8.3.3.2.4. By Industry
  • 8.3.4. Italy No-Code AI platform Market Outlook
    • 8.3.4.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.4.1.1. By Value
    • 8.3.4.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.4.2.1. By Component
      • 8.3.4.2.2. By Organization Size
      • 8.3.4.2.3. By Technology
      • 8.3.4.2.4. By Industry
  • 8.3.5. Spain No-Code AI platform Market Outlook
    • 8.3.5.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.5.1.1. By Value
    • 8.3.5.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.5.2.1. By Component
      • 8.3.5.2.2. By Organization Size
      • 8.3.5.2.3. By Technology
      • 8.3.5.2.4. By Industry

9. South America No-Code AI platform Market Outlook

• 9.1. Market Size & Forecast
  • 9.1.1. By Value
• 9.2. Market Share & Forecast
  • 9.2.1. By Component
  • 9.2.2. By Organization Size
  • 9.2.3. By Technology
  • 9.2.4. By Industry
  • 9.2.5. By Country
• 9.3. South America: Country Analysis
  • 9.3.1. Brazil No-Code AI platform Market Outlook
    • 9.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 9.3.1.1.1. By Value
    • 9.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 9.3.1.2.1. By Component
      • 9.3.1.2.2. By Organization Size
      • 9.3.1.2.3. By Technology
      • 9.3.1.2.4. By Industry
  • 9.3.2. Argentina No-Code AI platform Market Outlook
    • 9.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 9.3.2.1.1. By Value
    • 9.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 9.3.2.2.1. By Component
      • 9.3.2.2.2. By Organization Size
      • 9.3.2.2.3. By Technology
      • 9.3.2.2.4. By Industry
  • 9.3.3. Colombia No-Code AI platform Market Outlook
    • 9.3.3.1. Market Size & Forecast
      • 9.3.3.1.1. By Value
    • 9.3.3.2. Market Share & Forecast
      • 9.3.3.2.1. By Component
      • 9.3.3.2.2. By Organization Size
      • 9.3.3.2.3. By Technology
      • 9.3.3.2.4. By Industry

10. Middle East & Africa No-Code AI platform Market Outlook

• 10.1. Market Size & Forecast
  • 10.1.1. By Value
• 10.2. Market Share & Forecast
  • 10.2.1. By Component
  • 10.2.2. By Organization Size
  • 10.2.3. By Technology
  • 10.2.4. By Industry
  • 10.2.5. By Country
• 10.3. Middle East & Africa: Country Analysis
  • 10.3.1. Saudi Arabia No-Code AI platform Market Outlook
    • 10.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 10.3.1.1.1. By Value
    • 10.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 10.3.1.2.1. By Component
      • 10.3.1.2.2. By Organization Size
      • 10.3.1.2.3. By Technology
      • 10.3.1.2.4. By Industry
  • 10.3.2. South Africa No-Code AI platform Market Outlook
    • 10.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 10.3.2.1.1. By Value
    • 10.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 10.3.2.2.1. By Component
      • 10.3.2.2.2. By Organization Size
      • 10.3.2.2.3. By Technology
      • 10.3.2.2.4. By Industry
  • 10.3.3. UAE No-Code AI platform Market Outlook
    • 10.3.3.1. Market Size & Forecast
      • 10.3.3.1.1. By Value
    • 10.3.3.2. Market Share & Forecast
      • 10.3.3.2.1. By Component
      • 10.3.3.2.2. By Organization Size
      • 10.3.3.2.3. By Technology
      • 10.3.3.2.4. By Industry

11. Market Dynamics

• 11.1. Drivers
• 11.2. Challenge

12. Market Trends & Developments

13. Company Profiles

• 13.1. Microsoft Corporation
  • 13.1.1. Business Overview
  • 13.1.2. Key Revenue and Financials
  • 13.1.3. Recent Developments
  • 13.1.4. Key Personnel
  • 13.1.5. Key Product/Services
• 13.2. GOOGLE LLC
  • 13.2.1. Business Overview
  • 13.2.2. Key Revenue and Financials
  • 13.2.3. Recent Developments
  • 13.2.4. Key Personnel
  • 13.2.5. Key Product/Services
• 13.3. International Business Machines Corporation
  • 13.3.1. Business Overview
  • 13.3.2. Key Revenue and Financials
  • 13.3.3. Recent Developments
  • 13.3.4. Key Personnel
  • 13.3.5. Key Product/Services
• 13.4. Salesforce.com, Inc.
  • 13.4.1. Business Overview
  • 13.4.2. Key Revenue and Financials
  • 13.4.3. Recent Developments
  • 13.4.4. Key Personnel
  • 13.4.5. Key Product/Services
• 13.5. Amazon Web Services, Inc.
  • 13.5.1. Business Overview
  • 13.5.2. Key Revenue and Financials
  • 13.5.3. Recent Developments
  • 13.5.4. Key Personnel
  • 13.5.5. Key Product/Services
• 13.6. APPIAN CORPORATION
  • 13.6.1. Business Overview
  • 13.6.2. Key Revenue and Financials
  • 13.6.3. Recent Developments
  • 13.6.4. Key Personnel
  • 13.6.5. Key Product/Services
• 13.7. OutSystems
  • 13.7.1. Business Overview
  • 13.7.2. Key Revenue and Financials
  • 13.7.3. Recent Developments
  • 13.7.4. Key Personnel
  • 13.7.5. Key Product/Services
• 13.8. Mendix B.V.
  • 13.8.1. Business Overview
  • 13.8.2. Key Revenue and Financials
  • 13.8.3. Recent Developments
  • 13.8.4. Key Personnel
  • 13.8.5. Key Product/Services
• 13.9. PEGASYSTEMS INC.
  • 13.9.1. Business Overview
  • 13.9.2. Key Revenue and Financials
  • 13.9.3. Recent Developments
  • 13.9.4. Key Personnel
  • 13.9.5. Key Product/Services
• 13.10. Quick Base, Inc.
  • 13.10.1. Business Overview
  • 13.10.2. Key Revenue and Financials
  • 13.10.3. Recent Developments
  • 13.10.4. Key Personnel
  • 13.10.5. Key Product/Services

14. Strategic Recommendations

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