目次
1 はじめに （ページ - 29） 1.1 研究目的 1.2 市場の定義 1.2.1 含まれるものと除外されるもの 1.3 市場範囲 1.3.1 市場の細分化 1.3.2 対象地域 1.3.3年 1.4 通貨 1.5 利害関係者
2 研究方法 (ページ - 33) 2.1 調査データ 図1 AIコードツール市場：調査デザイン 2.1.1 二次データ 2.1.2 一次データ 表1 一次インタビュー 2.1.2.1 主要プロファイルの内訳 2.1.2.2 主要業界インサイト 2.2 データの三角測量 図2 データの三角測量 2.3 市場規模の推定 図3 AIコードツール市場：トップダウン・アプローチとボトムアップ・アプローチ 2.3.1 トップダウン・アプローチ 2.3.2 ボトムアップ・アプローチ 図4 市場規模推計手法 - アプローチ1（供給側）：aiコードツール／サービスの収益を用いたフローチャート 図5 市場規模推計方法 - アプローチ2、ボトムアップ（供給側）：すべてのAIコードツール／サービス企業の総収入 図6 市場規模の推定方法 - アプローチ3、ボトムアップ（供給側）：トッププレーヤーの収益とデータソース 図7 市場規模推計手法 - アプローチ4、ボトムアップ（需要側）：aiコードツール全体の支出額 2.4 市場予測 表2 因子分析 2.5 研究の前提 2.6 限界 2.7 不況がAIコードツール市場に与える影響 表3 景気後退が世界市場に与えた影響
3 事業概要 （ページ - 47） 表4 AIコードツールの市場規模と成長率、2017-2022年（百万米ドル、前年比） 表5 2023-2028年の市場規模および成長率（百万米ドル、前年比） 図8 2023年に大きなシェアを占めるツール分野 図9 2023年に最大の市場シェアを占める機械学習技術 図10 2023年はクラウド展開が大きなシェアを占める 図11 2023年に市場規模を拡大するのはプロフェッショナル・サービス 図12 2023年に最大のシェアを占めるコンサルティング・サービス 図13 2023年に最大のアプリケーションを占めるデータサイエンスと機械学習 図14 2023年に最大の市場シェアを占めるのはBfsiの垂直市場 図15 アジア太平洋地域は最も高い成長率で市場が拡大する
4 プレミアム・インサイト (ページ - 53) 4.1 AIコードツール市場における魅力的な機会 図 16 ソフトウェア開発の自動化と効率化に対する需要の高まりが、AI コードツールの採用を促進する 4.2 市場：上位3つの用途 図 17 データサイエンス＆機械学習アプリケーションが予測期間中最大の市場を占める見込み 4.3 市場、製品・業種別 図18 2023年に最大のシェアを占めるのは工具とBfsiの垂直市場 4.4 地域別市場 図19 北米が2023年に最大のシェアを占める
5 市場概要と業界動向 （ページ - 55） 5.1 導入 5.2 市場ダイナミクス 図 20 市場の促進要因、阻害要因、機会、課題 5.2.1 ドライバー 5.2.1.1 ソフトウェア開発に革命をもたらすジェネレーティブAIの急速な進歩 5.2.1.2 AIコードツールによる効率性と生産性の向上 5.2.1.3 複雑なコーディング作業に取り組む開発者を支援する必要性 5.2.1.4 ソフトウェア開発者の役割の転換 5.2.2 拘束 5.2.2.1 AIが生成するコードの不正確さと限界の存在 5.2.2.2 AIコードツールへの過度の依存が問題解決能力を妨げる 5.2.3 機会 5.2.3.1 AIを活用したバーチャル開発者によるアプリケーション開発の進化 5.2.3.2 拡張ソフトウェア開発（ASD）によるイノベーションの創出 5.2.3.3 ソフトウェア産業におけるプロンプト・エンジニアリングの出現 5.2.4 課題 5.2.4.1 AIコードツールにおける法的・倫理的複雑性 5.2.4.2 AIコーディングツールが直面するセキュリティの課題 5.2.4.3 生成コードの偏りに対する懸念 5.3 業界動向 5.3.1 AIコードツールアーキテクチャ 図21 AIコードツールのアーキテクチャ 5.3.2 AIコードツール進化 図22 AIコードツール市場の進化 5.3.3 バリューチェーン分析 図23 AIコードツール市場：バリューチェーン分析 5.3.4 エコシステム分析 図24 市場のエコシステム 表6 市場：AIコードツールプロバイダー 表7 市場：サービス・プロバイダー 表8 市場：インテグレーター 表9 市場：エンドユーザー 表10 市場：規制機関 5.3.5 価格分析 5.3.5.1 主要プレーヤーの販売価格（用途別 図25 上位3用途における主要メーカーの販売価格 表11 上位3用途における主要メーカーの販売価格（米ドル） 5.3.5.2 AIコードツールの指標価格分析 表12 AIコードツール：価格水準 5.3.6 ポーターの5つの力分析 図26 ポーターの5つの力分析 表13 AIコードツール市場：ポーターの5力分析 5.3.6.1 新規参入の脅威 5.3.6.2 代替品の脅威 5.3.6.3 サプライヤーの交渉力 5.3.6.4 買い手の交渉力 5.3.6.5 競争相手の激しさ 5.3.7 市場のバイヤー／顧客に影響を与えるトレンド／混乱 図 27 市場：バイヤー／顧客に影響を与えるトレンド／混乱 5.3.8 技術分析 図28 AIコードツール市場：技術分析 5.3.8.1 主要技術 5.3.8.1.1 機械学習 5.3.8.1.2 自然言語処理 5.3.8.1.3 生成AI 5.3.8.1.4 コンテナ化とマイクロサービス 5.3.8.2 隣接技術 5.3.8.2.1 ビッグデータ 5.3.8.2.2 予測分析 5.3.8.2.3 クラウド・コンピューティング 5.3.8.2.4 サイバーセキュリティ 5.3.8.2.5 グラフ・データベース 5.3.9 ケーススタディ分析 5.3.10 IT & ITES 5.3.10.1 事例1：AIを活用したコーディングアシスタント「Tabnine」でCI&Tの生産性が向上 5.3.10.2 ケーススタディ2：NutanixはSourcegraphを使用してLog4jの脆弱性に対処した 5.3.11 銀行、金融サービス、保険 5.3.11.1 ケーススタディ3：Sourcegraphで開発者の生産性とコードベース管理を改善したNeo Financial社 5.3.11.2 ケーススタディ4：CI/CDソリューションのCircleCIでスケーラビリティと信頼性を実現したPayPay 5.3.12 ヘルスケア＆ライフサイエンス 5.3.12.1 ケーススタディ5：CircleCIで健康関連IoT製品を加速させたバラコダ 5.3.12.2 ケーススタディ6：HealthLabs.comがCircleCIで開発者の生産性と福利厚生の向上を実現 5.3.13 小売＆eコマース 5.3.13.1 ケーススタディ7：CircleCIがBolt社のビルドパイプラインの最適化と合理化を支援 5.3.13.2 ケーススタディ8：CircleCIがBRIKLの顧客需要への対応、競争力の維持、将来の成長を促進 5.3.14 輸送・物流 5.3.14.1 ケーススタディ9：Lyftは、Sourcegraphを利用して、モノリシックなPHPアプリケーションからマイクロサービスアーキテクチャへの移行を成功させた 5.3.15教育 5.3.15.1 ケーススタディ10：教師の日々のワークフローにAIをシームレスに統合し、教育に革命を起こしたMagicSchool 5.3.16 特許分析 5.3.16.1 方法論 5.3.16.2 文書タイプ 表 14 出願された特許（2013 年～2023 年 5.3.16.3 イノベーションと特許出願 図29 特許取得件数の合計、2013-2023年 5.3.16.3.1 上位志願者 図30 特許出願件数の多い上位10社（2013-2023年 表15 特許所有者トップ20、2013-2023年 表16 AIコードツール市場における特許一覧（2021-2023年 5.3.17 主要会議・イベント（2023-2024年 表17 カンファレンス＆イベントの詳細リスト（2023-2024年 5.3.18 関税と規制の状況 5.3.18.1 規制機関、政府機関、その他の組織 表18 北米：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 表19 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 表20 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 表21行：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 5.3.18.2 北米 5.3.18.2.1 米国 5.3.18.2.2 カナダ 5.3.18.3 欧州 5.3.18.4 アジア太平洋地域 5.3.18.4.1 韓国 5.3.18.4.2 中国 5.3.18.4.3 インド 5.3.18.5 中東・アフリカ 5.3.18.5.1 UAE 5.3.18.5.2 KSA 5.3.18.5.3 バーレーン 5.3.18.6 ラテンアメリカ 5.3.18.6.1 ブラジル 5.3.18.6.2 メキシコ 5.3.19 主要ステークホルダーと購買基準 5.3.19.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 図31 上位3業種の購買プロセスにおけるステークホルダーの影響力 表22 上位3業種の購買プロセスにおけるステークホルダーの影響力 5.3.19.2 購入基準 図 32 上位 3 業種の主な購買基準 表23 上位3用途の主な購入基準 5.3.20 AIコードツール市場におけるベストプラクティス 5.3.21 市場の技術ロードマップ 表24 短期ロードマップ（2023-2025年 表25 中期ロードマップ（2026～2028年 表26 長期ロードマップ、2029-2030年 5.3.22 市場のビジネスモデル 5.3.22.1 サブスクリプション型サービス 5.3.22.2 ペイ・パー・ユーズまたはペイ・パー・クエリー 5.3.22.3 エンタープライズライセンスとカスタマイズ 5.3.22.4 プレミアム機能を備えたオープンソース 5.3.22.5 APIとサービスとしてのプラットフォーム（PaaS） 5.3.23 AIコードツールの主な機能 5.3.23.1 コードの自動補完と提案 5.3.23.2 コードの最適化とリファクタリング 5.3.23.3 コード生成 5.3.23.4 自動テストとテスト生成 5.3.23.5 コードレビューと品質分析 5.3.23.6 コード分析 5.3.23.7 バグの検出と防止 5.3.23.8 バージョン管理 5.3.23.9 文書生成
6 AIコードツール市場：提供製品別 (ページ - 108) 6.1 はじめに 6.1.1 オファリング：市場促進要因 図 33 サービス部門は予測期間中により高い成長率を示す 表27：市場（提供サービス別）、2017-2022年（百万米ドル 表28：市場（オファリング別）、2023-2028年（百万米ドル 6.2 ツール 6.2.1 開発者が予測モデルとデータ駆動型アプリケーションを作成するためのaiコードツール 表29 ツール：地域別市場、2017-2022年（百万米ドル） 表30 ツール：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 6.2.2 展開モード 6.2.2.1 拡張性、容易な可用性、支出削減を提供するクラウド展開モード 図 34 クラウド分野は予測期間中により高い成長率を示す 表 31：展開モード別市場、2017-2022 年（百万米ドル） 表 32：展開モード別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 6.2.2.2 クラウド 6.2.2.2.1 ワークロードやデータ需要の変化に対応できるAIアプリケーションの開発を促進するクラウドソリューション 表33 クラウド：AIコードツール市場、地域別、2017-2022年（百万米ドル） 表 34 クラウド：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 6.2.2.3 オンプレミス 6.2.2.3.1 高水準のセキュリティとコンプライアンス順守を提供するオンプレミスのAIコードツール 表 35：オンプレミス：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル） 表 36：オンプレミス：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 6.3 サービス 6.3.1 システムのパフォーマンスを維持し、ダウンタイムを最小限に抑え、問題を迅速に解決するためのサービス 図 35 プロフェッショナル・サービス分野が予測期間中最大の市場を占める 表 37：サービス別市場、2017-2022 年（百万米ドル） 表 38 サービス別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 6.3.2 プロフェッショナル・サービス 6.3.2.1 多様な業界においてイノベーション、自動化、データ主導の意思決定を推進するプロフェッショナルサービス 図 36 サポート＆メンテナンス部門が予測期間中に最も高い成長率を示す 表 39 プロフェッショナルサービス：市場、タイプ別、2017-2022 年（百万米ドル） 表 40：プロフェッショナルサービス：市場、タイプ別、2023-2028 年（百万米ドル） 表 41：プロフェッショナルサービス：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル） 表 42 プロフェッショナルサービス：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 6.3.2.2 コンサルティング 表 43 コンサルティング：AI コードツール市場、地域別、2017-2022 年（百万米ドル） 表 44 コンサルティング：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 6.3.2.3 トレーニング 表45 トレーニング：地域別市場、2017-2022年（百万米ドル） 表 46 トレーニング：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 6.3.2.4 システムの統合と実施 表 47 システムインテグレーション＆インプリメンテーション：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル） 表 48 システムインテグレーション＆インプリメンテーション：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル) 6.3.2.5 サポート＆メンテナンス 表 49 サポート＆メンテナンス：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル） 表 50 サポート＆メンテナンス：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル) 6.3.3 マネージド・サービス 6.3.3.1 AI導入への包括的アプローチを提供するマネージドサービス 表 51 マネージドサービス：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル） 表 52 マネージドサービス：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
7 AIコードツール市場：技術別 (ページ - 124) 7.1 はじめに 7.1.1 テクノロジー：市場促進要因 図 37 機械学習分野が予測期間中最大の市場を占める 表53 ツール：市場、技術別、2017-2022年（百万米ドル） 表 54 ツール：市場、技術別、2023-2028 年（百万米ドル） 7.2 機械学習 7.2.1 データ主導の意思決定を可能にする機械学習技術 表55 機械学習：市場、地域別、2017-2022年（百万米ドル） 表56 機械学習：市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル） 7.2.2 ディープラーニング 7.2.2.1 リカレント・ニューラル・ネットワーク 7.2.2.2 長期短期記憶（LSTM） 7.3 自然言語処理 7.3.1 顧客サービス、コンテンツ生成、情報検索を変革するNLPベースのAIコードツール 表 57 自然言語処理：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル） 表58 自然言語処理：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル） 7.3.2 自然言語理解(Nlu) 7.3.3 コードの自然言語インターフェース 7.4 ジェネレイティブAI 7.4.1 反復的なコーディング作業を自動化し、生産性を向上させる生成AI 表59 ジェネレーティブAI：市場、地域別、2017-2022年（百万米ドル） 表60 ジェネレーティブAI：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル） 7.4.2 大型言語モデル（llms） 7.4.3 コード生成モデル
8 AIコードツール市場：用途別 (ページ - 132) 8.1 導入 図 38 データサイエンス＆機械学習アプリケーションが予測期間中最大の市場を占める 表 61 用途別市場、2017-2022 年（百万米ドル） 表62 用途別市場、2023-2028年（百万米ドル） 8.2 データサイエンスと機械学習 8.2.1 ai コードツールでデータクリーニングとデータ変換タスクを自動化し、時間を節約して人為的エラーのリスクを低減する。 表63 データサイエンス＆機械学習：地域別市場、2017-2022年（百万米ドル） 表64 データサイエンス＆機械学習：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル） 8.3 クラウドサービス＆デブオペ 8.3.1 デベロッププロセスを自動化・効率化するaiコードツール 表65 クラウドサービス＆デブオプス：地域別市場、2017-2022年（百万米ドル） 表 66 クラウドサービス＆デブオプス：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル) 8.4 ウェブ開発 8.4.1 ウェブ開発プロジェクトの効率、スピード、品質を向上させるaiコードツール 表 67 ウェブ開発：AI コードツール市場、地域別、2017-2022 年（百万米ドル） 表 68 ウェブ開発：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル) 8.5 モバイルアプリ開発 8.5.1 ユーザー体験の向上、パーソナライズされた推奨、音声認識、予測分析を支援するAIアルゴリズム 表 69 モバイルアプリ開発：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル） 表70 モバイルアプリ開発：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル） 8.6 ゲーム開発 8.6.1 没入感のある魅力的なゲーム体験を生み出すaiコードツール 表 71 ゲーム開発：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル） 表 72 ゲーム開発：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル) 8.7 組込みシステム 8.7.1 組込みシステム開発の現場を変えるAI駆動コード生成 表 73 組込みシステム：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル） 表 74 組込みシステム：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル) 8.8 その他のアプリケーション 表75 その他の用途：市場、地域別、2017-2022年（百万米ドル） 表 76 その他の用途：市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
9 AIコードツール 市場：垂直方向別（ページ番号 - 146） 9.1 はじめに 9.1.1 垂直市場：市場促進要因 表 77 主なユースケース（業種別 図 39 ヘルスケア＆ライフサイエンス産業は予測期間中に最も高い成長率を記録する 表 78：垂直市場別、2017-2022 年（百万米ドル） 表 79：垂直市場別、2023-2028 年（百万米ドル） 9.2 BFSI 9.2.1 効率性と敏捷性を確保するための文書処理と分析の自動化 表80 BFSI：地域別市場、2017～2022年（百万米ドル） 表 81 BFSI：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル) 9.3 IT & ITES 9.3.1 人為的ミスを減らし、プロジェクトのタイムラインを短縮するためのaiコードツール 表 82 IT & ITES：地域別市場、2017～2022 年（百万米ドル） 表 83 IT & ITES：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 9.4 ヘルスケア＆ライフサイエンス 9.4.1 創薬と個別化医療の開発に革命をもたらすaiコードツール 表 84 ヘルスケア＆ライフサイエンス：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル） 表 85 ヘルスケア＆ライフサイエンス：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル) 9.5 製造業 9.5.1 生産工程の最適化、コスト削減、製品品質向上のためのAiコードツールの統合 表86 製造業：地域別市場、2017-2022年（百万米ドル） 表 87 製造業：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 9.6 小売・eコマース 9.6.1 AIを活用したバーチャルヘルパーが、効率的でインタラクティブなショッピング体験を実現する 表88 小売・eコマース：aiコードツール市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル） 表 89 小売・eコマース：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル) 9.7 電気通信 9.7.1 ネットワーク管理を最適化し、顧客体験を向上させ、セキュリティ対策を改善するためのaiコードツール 表 90 通信：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル） 表 91 通信：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル) 9.8 政府・公共部門 9.8.1 効率性、正確性、市民中心のガバナンスを強化するAIアプリケーション 表 92 政府・公共部門：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル） 表 93 政府・公共部門：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル) 9.9 メディア＆エンタテインメント 9.9.1 コンテンツのパーソナライズ、制作効率、視聴者エンゲージメントを向上させるaiコードツール 表94 メディア＆エンターテインメント：地域別市場、2017-2022年（百万米ドル） 表 95 メディア＆エンターテインメント：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル) 9.10 その他の業種 表 96 その他の垂直市場：地域別市場、2017～2022 年（百万米ドル） 表 97 その他の垂直市場：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
10 AIコードツール 市場：地域別 (ページ数 - 163) 10.1 導入 図 40 南アフリカは予測期間中最も高い成長率を示す 図 41 予測期間中、アジア太平洋地域が最も高い成長率を占める 表98：地域別市場、2017-2022年（百万米ドル） 表99：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 10.2 北米 10.2.1 北米：市場促進要因 10.2.2 北米：景気後退の影響 図 42 北米：AI コードツール市場のスナップショット 表100 北米：国別市場、2017-2022年（百万米ドル） 表 101 北米：国別市場 2023-2028 （百万米ドル） 表 102 北米：市場、製品別、2017-2022年（百万米ドル） 表103 北米：市場：サービス別、2023-2028年（百万米ドル） 表 104 北米：技術別市場、2017～2022年（百万米ドル） 表 105 北米：技術別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表 106 北米：展開モード別市場、2017年～2022年（百万米ドル） 表 107 北米：展開モード別市場 2023-2028 （百万米ドル） 表 108 北米：AIコードツール市場、サービス別、2017年～2022年（百万米ドル） 表 109 北米：サービス別市場 2023-2028 （百万米ドル） 表 110 北米：専門サービス別市場、2017-2022 年（百万米ドル） 表111 北米：専門サービス別市場：2023-2028年（百万米ドル） 表112 北米：用途別市場、2017-2022年（百万米ドル） 表 113 北米：用途別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表114 北米：垂直市場別、2017年～2022年（百万米ドル） 表 115 北米：垂直市場別 2023-2028 (百万米ドル) 10.2.3 米国 10.2.3.1 政府の政策とハイテク新興企業の増加が市場を牽引する 10.2.4 カナダ 10.2.4.1 AIへの注力と政府投資が市場成長を促進する 10.3 ヨーロッパ 10.3.1 欧州：市場促進要因 10.3.2 欧州：景気後退の影響 表 116 欧州：AI コードツール市場、国別、2017-2022 年（百万米ドル） 表 117 欧州：国別市場 2023-2028 （百万米ドル） 表 118 欧州：サービス別市場、2017～2022 年（百万米ドル） 表 119 欧州：製品別市場（2023-2028 年）（百万米ドル 表120 欧州：技術別市場、2017年～2022年（百万米ドル） 表 121 欧州：技術別市場 2023-2028 （百万米ドル） 表 122 欧州：展開モード別市場、2017～2022 年（百万米ドル） 表 123 欧州：展開モード別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 表 124 欧州：サービス別市場、2017-2022 年（百万米ドル） 表 125 欧州：サービス別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 表 126 欧州：専門サービス別市場、2017-2022 年（百万米ドル） 表 127 欧州：専門サービス別市場：2023-2028 年（百万米ドル） 表 128 欧州：用途別市場、2017～2022 年（百万米ドル） 表 129 欧州：用途別市場 2023-2028 （百万米ドル） 表 130 欧州：垂直市場別、2017～2022 年（百万米ドル） 表131 欧州：Aiコードツール市場、業種別、2023年～2028年（百万米ドル） 10.3.3 英国 10.3.3.1 堅牢な規制枠組みと卓越した研究が市場を促進する 10.3.4 ドイツ 10.3.4.1 AIとML技術の採用を促進する高度に熟練した労働力と強力なインフラストラクチャー 10.3.5 フランス 10.3.5.1 AIエコシステムの発展を後押しするAIスタートアップへの資金提供の増加 10.3.6 スペイン 10.3.6.1 デジタルトランスフォーメーションを推進するために様々な垂直セクターを横断してAIを統合する官民協働プログラム 10.3.7 イタリア 10.3.7.1 市場成長を促進する最新技術導入の機敏さ 10.3.8 その他のヨーロッパ 10.4 アジア太平洋 10.4.1 アジア太平洋地域：市場促進要因 10.4.2 アジア太平洋地域：景気後退の影響 図 43 アジア太平洋地域：AI コードツール市場のスナップショット 表132 アジア太平洋地域：地域別市場、2017年～2022年（百万米ドル） 表 133 アジア太平洋地域：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表 134 アジア太平洋地域：市場、製品別、2017-2022 年（百万米ドル） 表135 アジア太平洋地域：製品別市場、2023年～2028年（百万米ドル） 表136 アジア太平洋地域：技術別市場、2017年～2022年（百万米ドル） 表 137 アジア太平洋地域：技術別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表 138 アジア太平洋地域：展開モード別市場、2017-2022 年（百万米ドル） 表 139 アジア太平洋地域：展開モード別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表140 アジア太平洋地域：サービス別市場、2017年～2022年（百万米ドル） 表 141 アジア太平洋地域：サービス別市場 2023-2028 （百万米ドル） 表142 アジア太平洋地域：専門サービス別市場、2017年～2022年（百万米ドル） 表143 アジア太平洋地域：専門サービス別市場、2023年～2028年（百万米ドル） 表 144 アジア太平洋地域：用途別市場、2017-2022 年（百万米ドル） 表 145 アジア太平洋地域：用途別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表 146 アジア太平洋地域：垂直市場別、2017-2022 年（百万米ドル） 表147 アジア太平洋地域：Aiコードツール市場、業種別、2023年～2028年（百万米ドル） 10.4.3 中国 10.4.3.1 政府の研究開発イニシアティブと世界的投資が市場を押し上げる 10.4.4 日本 10.4.4.1 ロボット工学へのAIの強固な統合が市場を押し上げる 10.4.5 インド 10.4.5.1 政府の政策と研究開発投資の増加に支えられたインドの技術エコシステムが市場成長を促進する 10.4.6 アセアン諸国 10.4.6.1 競争力のある賃金、ビジネス規制の改善、インフラの整備、内需の拡大が成長を加速させる 10.4.7 オーストラリア＆ニュージーランド 10.4.7.1 耐障害性の向上とソフトウェア・ツールへの投資が市場を強化する 10.4.8 その他のアジア太平洋地域 10.5 中東・アフリカ 10.5.1 中東・アフリカ：市場促進要因 10.5.2 中東・アフリカ：景気後退の影響 表 148 中東・アフリカ：Ai コードツール市場、地域別、2017-2022 年（百万米ドル） 表 149 中東・アフリカ：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表150 中東・アフリカ：市場：提供品目別、2017年～2022年（百万米ドル） 表 151 中東・アフリカ：市場：オファリング別、2023-2028 年（百万米ドル） 表152 中東・アフリカ：技術別市場、2017年～2022年（百万米ドル） 表 153 中東・アフリカ：技術別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表 154 中東・アフリカ：展開モード別市場、2017～2022 年（百万米ドル） 表 155 中東・アフリカ：展開モード別市場 2023-2028 （百万米ドル） 表156 中東・アフリカ：サービス別市場、2017年～2022年（百万米ドル） 表 157 中東・アフリカ：サービス別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表158 中東・アフリカ：専門サービス別市場、2017年～2022年（百万米ドル） 表 159 中東・アフリカ：専門サービス別市場 2023-2028 （百万米ドル） 表160 中東・アフリカ：用途別市場、2017年～2022年（百万米ドル） 表 161 中東・アフリカ：用途別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表 162 中東・アフリカ：垂直市場別、2017～2022 年（百万米ドル） 表 163 中東・アフリカ：Aiコードツール市場、業種別、2023年～2028年（百万米ドル） 10.5.3 UAE 10.5.3.1 市場の牽引役となる知識集約型経済の育成を目指す政府の取り組み 10.5.4 CSR 10.5.4.1 ビジョン2030構想による技術の進歩と経済の多様化が市場の成長を加速する 10.5.5 エジプト 10.5.5.1 先端技術の急速な導入が市場を押し上げる 10.5.6 南アフリカ 10.5.6.1 クラウドベースのソフトウェア製品への注目の高まりが市場成長を促進する 10.5.7 その他の中東・アフリカ地域 10.6 ラテンアメリカ 10.6.1 ラテンアメリカ：市場促進要因 10.6.2 ラテンアメリカ：景気後退の影響 表 164 ラテンアメリカ：AIコードツール市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル） 表 165 ラテンアメリカ：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表 166 ラテンアメリカ：市場：製品別、2017年～2022年（百万米ドル） 表 167 ラテンアメリカ：オファリング別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表168 ラテンアメリカ：技術別市場、2017年～2022年（百万米ドル） 表 169 ラテンアメリカ：技術別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表170 ラテンアメリカ：展開モード別市場、2017年～2022年（百万米ドル） 表 171 ラテンアメリカ：展開モード別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表 172 ラテンアメリカ：サービス別市場、2017年～2022年（百万米ドル） 表 173 ラテンアメリカ：サービス別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表 174 ラテンアメリカ：専門サービス別市場、2017年～2022年（百万米ドル） 表 175 ラテンアメリカ：専門サービス別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表 176 ラテンアメリカ：用途別市場、2017-2022年（百万米ドル） 表 177 ラテンアメリカ：用途別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表 178 ラテンアメリカ：垂直市場別、2017-2022 年（百万米ドル） 表 179 ラテンアメリカ：AIコードツール市場、垂直市場別、2023年～2028年（百万米ドル） 10.6.3 ブラジル 10.6.3.1 ブラジルの活気あるテクノロジー・エコシステムがソフトウェア開発産業を牽引 10.6.4 メキシコ 10.6.4.1 活発な民間セクターとデジタルトランスフォーメーションへの投資の増加が市場成長を加速する 10.6.5 その他のラテンアメリカ諸国
11 競争力のある景観 （ページ - 215） 11.1 概要 11.2 主要プレーヤーが採用した戦略 表180 主要AIコードツールベンダーが展開する戦略 11.3 収益分析 図 44 主要企業の事業セグメント収益分析（2020-2022 年）（百万米ドル 11.4 主要上場企業の市場シェア分析 図45 主要企業の市場シェア分析（2022年 表 181 AIコードツール市場：競合の激しさ 11.5 ブランド／製品比較分析 表182 ブランド／製品比較分析 11.6 会社評価マトリックス 11.6.1 スターズ 11.6.2 新進リーダー 11.6.3 パーブシブ・プレーヤー 11.6.4 参加者 図46 企業評価マトリックス（2023年 11.6.5 主要企業のフットプリント 表183 主要企業のフットプリント（2023年 11.7 2023年スタートアップ/ME評価マトリックス 11.7.1 進歩的企業 11.7.2 対応する企業 11.7.3 ダイナミック・カンパニー 11.7.4 スタートブロック 図47 2023年の新興企業／ME評価マトリックス 11.7.5 新興企業／メッシュの競合ベンチマーキング 表184 主要中小企業／新興企業の詳細リスト 表185 中小企業／新興企業の競争ベンチマーク（2023年 11.8 競争シナリオとトレンド 11.8.1 製品発売 表186 市場：製品発売（2020-2023年 11.8.2 ディールス 表187 市場：取引（2020-2023年 11.8.3 その他 表 188 AIコードツール市場：その他（2020-2023年 11.9 主要ベンダーの評価と財務指標 図 48 主要ベンダーの評価と財務指標 11.10 主要ベンダーのYTD価格トータルリターンと株式ベータ 図49 主要ベンダーのYTD価格トータルリターンと株式ベータ
12 企業プロフィール（ページ番号 - 232） 12.1 イントロダクション 12.2 主要プレーヤー (事業概要、提供する製品/ソリューション/サービス、最近の動向、MnM View）。 12.2.1 マイクロソフト 表 189 マイクロソフト：事業概要 図50 マイクロソフト：企業スナップショット 表190 マイクロソフト：提供する製品／ソリューション／サービス 表 191 マイクロソフト：製品の発売と機能強化 表192 マイクロソフト：取引 12.2.2 IBM 表 193 IBM：事業概要 図 51 IBM：企業スナップショット 表 194 ibm: 提供する製品/ソリューション/サービス 表 195: 製品の発売と機能強化 表 196 IBM: 取引 表 197: その他 12.2.3 グーグル 表 198 グーグル：事業概要 図 52 グーグル：企業スナップショット 表 199: グーグル: 提供する製品/ソリューション/サービス 表200 グーグル：製品の発売と強化 表 201: グーグル: 取引 表 202 グーグル：その他 12.2.4 AWS 表 203 AWS：事業概要 図53 AWS：企業スナップショット 表204 AWS：提供する製品／ソリューション／サービス 表 205 AWS：製品の発売と機能強化 表 206 AWS: 取引 表207 AWS：その他 12.2.5 META 表 208 メタ：事業概要 図 54 メタ：企業スナップショット 表 209 メタ：提供する製品／ソリューション／サービス 表 210 メタ：製品の発売と機能強化 表 211 メタ：取引 12.2.6 セールスフォース 表 212 セールスフォース: 事業概要 図 55 セールスフォース: 企業スナップショット 表 213 セールスフォース: 提供する製品/ソリューション/サービス 表 214 セールスフォース：製品の発売と機能強化 表 215 セールスフォース: 取引 表 216 セールスフォース：その他 12.2.7 OPENAI 表 217 オープンアイ：事業概要 表218 オープンアイ：提供する製品／ソリューション／サービス 表 219 オープンアイ：製品の発売と機能強化 表 220 オープンアイ：取引 表 221 オープンアイ：その他 12.2.8 タブニン 表 222 タブナイン：事業概要 表223 タブナイン：提供する製品／ソリューション／サービス 表 224 タブナイン：製品の発売と機能強化 表225 タブナイン：取引 12.2.9 リプリット 表 226 レプリット：事業概要 表 227 レプリット：提供する製品／ソリューション／サービス 表 228 レプリット：製品の発売と機能強化 表 229 レプリット：取引 表 230 レプリット：その他 12.2.10 ソースグラフ 表 231 ソースグラフ：事業概要 表 232 ソースグラフ：提供する製品／ソリューション／サービス 表 233 ソースグラフ：製品の発売と機能強化 12.2.11 MOOLYA 表 234 ムーリヤ：事業概要 表235 ムーリヤ：提供する製品／ソリューション／サービス 表 236 ムーリヤ：製品の発売と強化 12.2.12 SNYK 表 237 スニーク：事業概要 表238 スニーク：提供する製品／ソリューション／サービス 表 239 スニーク：製品の発売と強化 表 240 スニーク：取引 表241 スニーク：その他 12.2.13 サークル 表 242 サークルチ：事業概要 表243 circleci: 提供する製品/ソリューション/サービス 表 244 サークルチ：製品の発売と機能強化 表 245 サークルシー: 取引 12.2.14 ジェットブレインズ 表246 ジェットブレインズ：事業概要 表247 ジェットブレインズ：提供する製品／ソリューション／サービス 表 248 ジェットブレインズ：製品の発売と機能強化 表249 ジェットブレインズ：取引 12.2.15 アダコア 12.2.16 ウイングウェア 12.2.17 データドッグ 12.2.18 ライトニング・アイ 12.2.19 CODES 12.2.20 ソーサー 12.3 スタートアップ／企業 12.3.1 CODEWP 12.3.2 sqlai.ai 12.3.3 SINCODE AB 12.3.4 SEEK AI 12.3.5 エンザイム 12.3.6 アシスティヴ・アイ 12.3.7 コディウム 12.3.8 ミュータブルai 12.3.9 審査員 12.3.10 サフライ 非上場企業の場合、事業概要、提供製品／ソリューション／サービス、最近の動向、MnM Viewの詳細が把握できない可能性がある。
13 隣接・関連市場（ページ番号 - 314） 13.1 はじめに 13.2 ローコード開発プラットフォーム市場 - 2025年までの世界予測 13.2.1 市場の定義 13.2.2 市場概要 図56 ローコード開発プラットフォーム市場のスナップショット（2018-2025年 13.2.3 ローコード開発プラットフォーム市場、コンポーネント別 表250 ローコード開発プラットフォーム市場、コンポーネント別、2018-2025年（百万米ドル） 13.2.4 ローコード開発プラットフォーム市場、用途別 表251 ローコード開発プラットフォーム市場、アプリケーションタイプ別、2018年～2025年（百万米ドル） 13.2.5 ローコード開発プラットフォーム市場、展開タイプ別 表252 ローコード開発プラットフォーム市場、展開タイプ別、2018年～2025年（百万米ドル） 13.2.6 ローコード開発プラットフォーム市場：組織規模別 表 253 ローコード開発プラットフォーム市場、組織規模別、2018-2025 年（百万米ドル） 13.2.7 ローコード開発プラットフォーム市場（産業別 表254 ローコード開発プラットフォーム市場、産業別、2018年～2025年（百万米ドル） 13.2.8 ローコード開発プラットフォーム市場（地域別 表255 ローコード開発プラットフォーム市場、地域別、2018年～2025年（百万米ドル） 13.3 ジェネレーティブAI市場 - 2030年までの世界予測 13.3.1 市場の定義 13.3.2 市場概要 表256 世界のジェネレーティブAIの市場規模と成長率、2019-2022年（百万米ドル、前年比） 表257 世界のジェネレーティブAIの市場規模と成長率、2023-2030年（百万米ドル、前年比） 13.3.3 ジェネレーティブAI市場、提供サービス別 表258 ジェネレーティブAI市場、オファリング別、2019-2022年（百万米ドル） 表259 ジェネレーティブAI市場、オファリング別、2023-2030年（百万米ドル） 13.3.4 ジェネレーティブAI市場（地域別 表260 北米：ジェネレーティブAI市場、オファリング別、2019年～2022年（百万米ドル） 表261 北米：ジェネレーティブAI市場、オファリング別、2023年～2030年（百万米ドル）
14 付録（ページ番号 - 323） 14.1 ディスカッション・ガイド 14.2 Knowledgestore: マーケッツの購読ポータル 14.3 カスタマイズ・オプション 14.4 関連レポート 14.5 著者詳細
