ジェネラティブAIインコーディングマーケットバイプログラミング言語（汎用言語と特殊言語）、ユースケースフォーカス別、開発モード別、アプリケーション別、地域別、および企業別 - インダストリーセグメントの見通し、市場評価、競争シナリオ、トレンド、および2023年から2032年までの予測

レポートの概要

ジェネラティブAIインコーディングマーケットノシジョウキボハ、2023年から2032年の予測期間中に、2022年の1400万ドルから2032年に約9810万ドルに成長すると予想されています。

ジェネレーティブAIインコーディング市場ハ、人工知能（AI）とソフトウェア開発の交差点を表しており、AIモデルがさまざまなコーディングタスクを支援するために活用されています。この新興市場は、コードの生成や補完からリファクタリング、バグ検出などのコーディングプロセスのさまざまな側面を自動化し、向上させる革新的なソリューションを提供しています。コーディングのためのGenerative AIは、ディープラーニングアルゴリズムと自然言語処理（NLP）技術を使用して、大量のコードリポジトリを分析し、既存のパターンを理解し、与えられた要件や例に応じてコードスニペットやプログラムを生成します。AIの力を利用することで、開発者はワークフローを効率化し、生産性を向上させ、より速く高品質なコードを生成することができます。

ドライビングファクター

まず、開発者の生産性と効率の向上への需要が重要な要因です。コーディングにおける「Generative AI」ツールは、コードの生成、補完、バグの検出など、時間のかかる煩雑なタスクを自動化します。AIアルゴリズムをワークフローに組み込み、人手を減らす効果的な使い方をすることで、開発者は単なる手作業に比べてクリエイティブな問題解決とイノベーションにより集中できます。

次に、現代のソフトウェア開発は時間とともにより複雑になり、より高度なアプリケーションのために効率的なコードを生成するためにより複雑なコーディングソリューションが必要とされています。開発者は効率的でエラーフリー、最適化されたコードを書くことに難しさを感じ、アプリケーションがより高度になるにつれて、このようなコードの書き方はますます困難になります。ジェネレーティブAIインコーディングマーケットハ、知識の共有とベストプラクティスから新しいコードを書く際に開発者が恩恵を受けることができる、知識の集合体である大規模なコードリポジトリの利用可能性を提供します。

もう一つの要因は、AIモデルのトレーニングに使用する大規模なコードリポジトリの利用可能性です。オープンソースプロジェクト、公開コードリポジトリ、オンラインコード共有プラットフォームは、膨大な量のコード例とパターンを蓄積しています。Generative AIはこの広範なコードベースから学習することができ、開発者が新しいコードを書く際に集合知とベストプラクティスから利益を得ることができます。

リストレイニング ファクターズ

ワンキーコンストレイントハ、ジェネレーティブAIインコーディング市場モデルノ解釈性及ビ説明可能性ハ、コーディングニ使用サレルAIモデルハ、コード提案ヲ生成シタリ、コードヲ生成スルカモシレマスガ、基盤トナル意思決定プロセスノ理解ハ時折チャレンジングカモシレマセン。この解釈性不足ハ、開発者ノ間デAI生成コードヲ信頼シ、依存セズニ理解セズニオモイコモアル可能性ヲ阻害スル要因トナルカモシレマス。

もう一つ重要ナ拘束ハ、ジェネレーティブAIモデルデバイアスノ可能性ハ、モデルガバイアス又ハ代表的データセットニトレナイトトレーニングサレタ場合、データ内ニ存在スル既存ノバイアスヲ永続化、増幅セツルカナリアルツカノバイアスヲ生むカモシレマス。これハバイアス入リコード提案ヲ導キ、又ソフトウェア開発プロセス内デノ不平等ヲ強化セツギアゲル可能性ヲ示スモノデス。ジェネレーティブAIモデルデノフェアネス確保及ヒバイアス緩和ハ、取り組む必要アル重要ナチャレンジデス。

トレーニングデータニ対スル依存モノトシテ、もう一つ制約アリマス。ジェネレーティブAIモデルハ、パターンヲ学習シ、正確ナコードヲ生成スル為、多量ノ高品質トレーニングデータヲ必要トシマス。しかしながら、多様且ツ包括的ナコードデータセットヲ得ルコトハ、特定ノプログラミング言語又ハ専門領域デハ特にチャレンジングカモシレマス。限定されたトレーニングデータハ、不正確ナコード生成又ハ不完全ナコード生成ヲ導キ、ジェネレーティブAIインコーディング市場ツールハ、ノ効果ヲ制限スル可能性アリマス。

バイプログラミング言語分析

プログラミング言語に基づいて、市場は汎用言語と専門言語に分けられます。これらの言語の中で、市場においては汎用言語セグメントが優勢であり、市場シェアは61%です。これらの言語にはPython、Java、C++、およびその他の一般的な汎用言語が含まれます。Pythonは最も一般的に使用される汎用言語の1つとなりました。PythonのコードリポジトリはAIモデルのトレーニング環境として使用されることさえあります。

これらのモデルはPythonのコードスニペットを生成し、コード補完の提案を行い、開発者がPythonのコードをより効率的に書くのを支援します。企業やAndroid開発において人気のあるプログラミング言語であるJavaも、生成AI技術の応用が見られます。CおよびC++プログラミング言語についても、生成AI in Coding Marketで探索されてきました。

AIモデルは既存のC/C++のコードベースを分析し、コードテンプレートを生成し、開発者が効率的で最適なC/C++コードを書くのを支援します。専門言語にはJavaScript、Ruby on Rails、およびその他の言語が含まれます。ウェブ言語であるJavaScriptは、生成AI in Coding Marketで注目を集めています。生成AIツールはJavaScriptに特化したコード生成や補完機能を提供し、開発者をウェブ開発のタスクで支援します。

バイユースケースフォーカス分析

ユースケースのフォーカスに基づいて、市場はウェブ開発、モバイルアプリ開発、データサイエンスおよび機械学習、ゲーム開発にセグメント化されています。その中で、ウェブ開発のフォーカスが優勢であり、市場シェアは38％です。Generative AI in Coding Marketは、HTML、CSS、JavaScriptなどの一般的なウェブ開発タスクのためのコードスニペットを自動生成することにより、ウェブ開発者を支援しています。モバイルアプリ開発では、AIモデルとして使用され、コードの提案や例を提供することで、モバイルアプリのUI / UXデザイン（アニメーション、トランジション、対話的なコンポーネントを含む）を向上させます。

Generative AIツールは、データの前処理、クリーニング、変換タスクのためのコード生成により、データサイエンティストを支援します。AIモデルは、TensorFlowやPyTorchなどの人気フレームワークを使用して、モデルのトレーニング、評価、展開のためのコード生成を提供します。Generative AI in codingは、ゲームロジック、プレイヤーの相互作用、ゲームメカニクスのためのコード生成により、ゲーム開発者を支援します。

バイ デベロップメント モード アナリシス

ベースとなるデプロイメントモードに基づいて、市場はオンプレミスおよびクラウドベースのデプロイメントに分割されます。オンプレミスデプロイメントは、組織のインフラ内で生成型AIをコーディングソリューションにインストールおよび運用することを指します。オンプレミスデプロイメントにより、組織はデータとコードベースに対するより大きな制御を得ることができ、潜在的なデータプライバシーとセキュリティの懸念に対処することができます。

クラウドベースのデプロイメントは、サードパーティのサービスプロバイダが提供するクラウドプラットフォーム上で生成型AIをコーディングマーケットソリューションをホストすることを意味します。クラウドベースのデプロイメントはスケーラビリティを提供し、需要に応じてリソースを拡張または縮小することができます。これにより、生成型AIの使用と複雑さが増すにつれて、弾力的な計算リソースへのアクセスが可能となり、シームレスなスケーラビリティが実現します。

バイアプリケーションズアナリシス

Generative AIによるコーディングの応用には、コード生成、コード補完、バグの検出と修正、コードのリファクタリングなどのアプリケーションがあります。Generative AIは、コードスニペットや完全なコードブロックを自動的に生成するために使用されます。開発者がコードを書く際には、Generative AIが賢明なコード補完の提案を行います。

人工知能（AI）モデルは、コードのパターン、ライブラリ、既存のリポジトリを分析し、文脈に応じた提案を行い、開発者が手動でコードの行全体を書く必要性を軽減します。Generative AI in Coding Marketは、バグ、潜在的なエラー、セキュリティの脆弱性を検出および修正するのに役立ちます。Generative AIは、コードリファクタリングを開発者が支援します。これには、既存のコードを再構築して可読性、パフォーマンス、保守性を向上させる作業が含まれます。

キーマーケットセグメント

プログラミング言語に基づく

• 汎用言語
  • Python
  • Java
  • C++
  • その他のプログラミング言語
• 特殊言語
  • JavaScript
  • Ruby on Rails
  • その他の特殊言語
• ユースケースに基づく
  • Web開発
  • モバイルアプリ開発
  • データサイエンスと機械学習
  • ゲーム開発
• 開発モードに基づく
  • オンプレミス
  • クラウドベース
• アプリケーションに基づく
  • コード生成
  • コード補完
  • バグ検出と修正
  • コードリファクタリング
  • その他のアプリケーション

グロース機会

Generative AIにおける重要な機会の一つは、開発者の生産性を劇的に向上させる可能性です。Generative AIツールにより、開発者は繰り返しや時間のかかるタスクを自動化することで、複雑な問題解決と革新により集中できるようになります。インテリジェントなコードの提案、自動補完、バグ検出機能を提供することにより、Generative AIはより効率的な方法でコードを書くことを可能にします。

もう一つの機会は、コードの品質と保守性の向上です。Generative AIモデルは、大規模なコードリポジトリを分析して、ベストプラクティスを特定し、業界の基準とガイドラインに準拠したコードを生成することができます。これにより、開発者はよりクリーンで読みやすいコードを書くことができ、エラーリスクを減らし、ソフトウェアの品質を向上させることができます。

Generative AI in Coding Marketは、コードの再利用と知識共有の機会も提供しています。広範なコードリポジトリで訓練されたAIモデルを使用することで、開発者は豊富なコード例やパターンにアクセスすることができます。これにより、コードの再利用が促進され、学習が容易になり、開発者間での知識共有が促進されます。Generative AIを活用することで、開発者は集合的な専門知識を活用し、開発のタイムラインを加速させ、協力を促進することができます。

Generative AIをLow-code/No-codeプラットフォームと統合することで、さらなる機会が提供されます。非技術的なユーザーは、Generative AIツールを活用して、要件や意図と実際のコード実装とのギャップを埋めることができます。これにより、プログラミング知識が深くない個人でもアプリケーション開発に参加することができ、プロセスの民主化とより迅速なプロトタイピングとイテレーションが可能になります。

レーテスト トレンド

ワン プロミネント トレンド イズ ザ インクリーシング インテグレーション オブ ジェネレーティブ AI トゥールズ ウィズィン ポピュラー インテグレーテッド ディヴェロプメント エンビロンメンツ (IDEs) アンド コード エディターズ。デヴェロッパーズ キャン ナウ アクセス AI-パワード コード コンプリーション、サジェスチョン、アンド ジェネレーション キャパビリティーズ ダイレクトリー ウィズィン ゼィア コーディング エンビロンメンツ、エナブリング リアル-タイム アシスタンス アンド シームレス インテグレーション イントゥ ゼィア ワークフローズ。ディス トレンド インハンシズ デヴェロッパー プロダクティビティー バイ プロバイディング オン-ゼィ-スポット コード サジェスチョンズ アンド オートメーティング リペティティブ コーディング タスクス。

アナザー シグニフィカント トレンド イズ ザ フォーカス オン リスポンシブル AI ディヴェロプメント イン ザ コーディング マーケット。アズ ジェネレーティブ AI ビカムズ モア プレヴァレント、ゼア イズ ア グローイング エンファシス オン アドレッシング バイアス、フェアネス、トランスペアレンシー、アンド アカウンタビリティー コンサーンズ。エフォーツ アー ビーイング メイド トゥ ディヴェロップ AI モデルズ ザット アー モア インタープリタブル アンド イクスプレイナブル、エンシュアリング デヴェロッパーズ キャン アンダースタンド アンド トラスト ゼィ サジェスチョンズ プロバイデッド バイ ジェネレーティブ AI トゥールズ。アディショナリー、ゼア イズ ア ドライブ トゥ ミティゲート バイアス イン トレーニング データ アンド プロモート ダイバース レプレゼンテーション イン ジェネレーティブ AI モデルズ トゥ アボイド パーペチュエーティング エクシスティング インイクオリティーズ。

ゼ エマージェンス オブ ローコード/ノーコード プラットフォームズ アンド ゼ インテグレーション オブ ジェネレーティブ AI ウィズィン ゼィズ プラットフォームズ イズ アナザー ノートワーシー トレンド。ジーズ プラットフォームズ シーク トゥ デモクラタイズ ソフトウェア ディヴェロプメント バイ プロバイディング ノン-テクニカル ユーザーズ ウィズィズ ザ ミーンズ フォー アプリケーション クリエーション ウィズィン リミテッド コーディング ノレッジ。ジェネレーティブ AI プレイズ ア ピヴォタル ロール イン オートメーティング コード ジェネレーション フロム ヴィジュアル オア デクラレイティブ インプツ – エクスパンディング ソフトウェア ディヴェロプメントズ アクセシビリティー。

リージョナル・アナリシス

北米は、ジェネレーティブAIコーディング市場で42%のシェアを持ち、特にコーディング自体においては研究開発の中心地として長い間考えられてきました。特にこの地域のテクノロジー企業、スタートアップ、研究機関は、北米でジェネレーティブAIを活用したコーディング市場のソリューションの開発に積極的に取り組んでおり、革新的なコーディングツールが非常に需要が高い市場であると自負しています。

ヨーロッパは、イギリス、ドイツ、フランスなどの国々によって牽引される高い評価を受けているAIおよびソフトウェア開発のエコシステムを誇っています。ヨーロッパ諸国は、AIの研究開発を強く重視し、プログラミングの応用にどのように活用できるかを探求しています。

アジア太平洋地域は、急速な経済発展が特徴の新興地域です。中国、インド、日本、韓国などの国々は、人工知能の研究開発プロジェクトに大きな投資を行い、ジェネレーティブAIによるコーディング市場の拡大を推進しています。

中南米は、ブラジル、メキシコ、アルゼンチンなどの国々によって牽引されるジェネレーティブAIを活用したコーディング市場の技術が活発化しています。この地域のソフトウェア開発企業に対するデジタル化とイノベーションの要求に応えるため、特にジェネレーティブAIに関連するAI技術の採用が急増しています。

中東およびアフリカ諸国は、ジェネレーティブAIの採用に向けて大きな進展を見せています。アラブ首長国連邦や南アフリカなどの国々では、人工知能の研究開発において印象的な進歩が見られます。この市場には、政府のイニシアチブ、スタートアップ、国際的なAIプレーヤーとのパートナーシップなどがあり、プログラミングのこの分野でのイノベーションを促進しています。

主要なリージョンと国

北米

• アメリカ
• カナダ
• メキシコ

西ヨーロッパ

• ドイツ
• フランス
• イギリス
• スペイン
• イタリア
• ポルトガル
• アイルランド
• オーストリア
• スイス
• ベネルクス
• ノルディック
• 西ヨーロッパの他の地域

東ヨーロッパ

• ロシア
• ポーランド
• チェコ共和国
• ギリシャ
• 東ヨーロッパの他の地域

アジア太平洋地域

• 中国
• 日本
• 韓国
• インド
• オーストラリア・ニュージーランド
• インドネシア
• マレーシア
• フィリピン
• シンガポール
• タイ
• ベトナム
• アジア太平洋地域の他の地域

中南米

• ブラジル
• コロンビア
• チリ
• アルゼンチン
• コスタリカ
• 中南米の他の地域

中東・アフリカ

• アルジェリア
• エジプト
• イスラエル
• クウェート
• ナイジェリア
• サウジアラビア
• 南アフリカ
• トルコ
• アラブ首長国連邦
• 中東・アフリカの他の地域

マーケットシェア＆主要プレーヤー分析

ジェネレーティブAIのコーディング市場はまだ進化中であり、主要プレーヤー間の市場シェアは、地理的存在、製品提供、顧客基盤などの要因によって異なる場合があります。 OpenAIはAI研究コミュニティでリーディングプレーヤーであり、ジェネレーティブAIへの重要な貢献をしています。彼らの言語モデルであるGPT-3は、コード生成および補完の能力を示し、OpenAIを市場の主要プレーヤーとしています。その他の企業は、GitHub（Microsoft）、Codota、Kiteなどです。これらの企業は強力なブランド認知を確立し、コーディングプロセスのための高度なジェネレーティブAIソリューションを開発しています。

ジェネレーティブAIのコーディング市場の主要プレーヤー

• GitHub（Microsoft）
• OpenAI
• Codota
• Kite
• Tabnine
• Intellicode（Microsoft）
• CodeAI
• SourceAI
• その他の主要プレーヤー

レーセント デベロプメント

• 2021: OpenAIリリースされたGPT-3モデルは、コードの生成と補完の能力を示し、印象的な成果を発揮しました。OpenAIはOpenAI APIを導入し、開発者がGPT-3の生成AIの機能をアクセスして利用できるようにしました。これには、コード関連のタスクも含まれます。

• 2020: GitHubはOpenAIとのコラボレーションとしてGitHub Copilotを導入し、AIによるコーディングアシスタントの開発を目指しました。

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