ノーコードAIプラットフォーム市場 - サイズ、株式、業界動向、予測 (2025-2032)

提供によって:

提供に基づいて、市場はプラットフォームとサービスにセグメント化されます。

提供の傾向:

• AIモデルの高速試作と展開を促進するためのコードAIプラットフォームに関連した技術進歩が増加し、市場を牽引しています。
• BFSI、IT、小売、ヘルスケア、その他の分野におけるコードAIプラットフォームを活用し、自動化を促進し、市場成長を推進する運用効率性を向上させる。

プラットフォームセグメントは、最大の収益分配のために考慮しました 2024年のAIプラットフォーム市場シェアを非コード化し、予測期間中に重要なCAGRを登録することを期待しています。

• No-code AI プラットフォームは、任意のコードを書く必要性を排除しながら、ユーザーが AI モデルを構築し、デプロイすることができます。
• これらのプラットフォームは、ビジュアルインターフェイス、ドラッグアンドドロップ機能、および事前構築されたコンポーネントを使用して、AIが非技術的なユーザーにアクセスできるようにします。 これにより、ビジネスアナリスト、マーケター、その他非開発者がAIを活用したアプリケーションを作成したり、タスクを自動化したりすることができます。
• たとえば、Clarifai Inc.は、そのソリューションの提供において、コードなしのAIプラットフォームを提供しています。 プラットフォームにより、ユーザーは、高品質のカスタム機械学習モデルを最小限の労力と機械学習の専門知識で訓練し、ユーザーは自分のモデルを構築することができます。 プラットフォームは最も簡単です ディープラーニングデータサイエンティスト、デベロッパ、コードなしのオペレータのためのAIエコシステム。
• ノーコードAIプラットフォーム市場分析によると、コードAIプラットフォームに関連する増加した進歩は、市場をさらに推進しています。

導入によって:

展開に基づいて、市場はオンプレミスとクラウドにセグメント化されます。

展開中のトレンド:

• オンプレミスの展開の採用は、主に、セキュリティとプライバシー、ネットワークの帯域幅のコストを削減し、サーバーのハードウェアを経由してより制御することで駆動されます。
• 統合の容易さ、迅速な展開、柔軟性、スケーラブル、信頼性、コスト効率性のないコードAIプラットフォームの消費者の好みの増加を含むファクターは、クラウド展開セグメントを駆動しています。

2024年のAIプラットフォーム全体の市場シェアで重要な収益を占めるオンプレミスセグメント。

• オンプレミスの展開により、企業は統合を完全に管理し、クラウドベースのデプロイメントと比較して、システムのセキュリティ面で厳しい制御を維持することができます。 データの侵害や不正なアクセスのリスクを低減します。
• さらに、オンプレミスの展開により、AIモデルやインフラをカスタマイズし、最適化することで、特定のニーズにお応えします。
• さらに、金融やヘルスケアなどの特定の業界は、厳格なデータプライバシー規制を持つ特定の業界、多くの場合、オンプレミスの展開を使用して、組織がデータを制御中に保つことによって、これらのデータプライバシー要件を満たすのを支援します。
• さらに、より高いセキュリティとプライバシー、ネットワークの帯域幅コストを削減し、サーバーのハードウェアをコントロールする要因は、オンプレミスの展開セグメントを駆動する重要な側面です。
• そのため、コードAIプラットフォームをオンプレミスに関連した進歩が高まっています。

予測期間中に最速のCAGRを登録するクラウドセグメントが期待されます。

• クラウドベースのデプロイメントは、複数のユーザーによるコードAIプラットフォームへの高速かつ費用対効果の高いアクセスと、ユーザーの時間と場所に関係なくシームレスな連携を実現します。
• また、クラウドベースのノーコード AIプラットフォームは、拡張性、アクセスの容易さ、コスト効率性を提供し、AIはユーザーや組織の幅広い範囲によりアクセス可能にします。
• さらに、クラウドベースのデプロイメントは、最小限の資本コスト、迅速な導入、利用の容易さ、統合の容易さ、より高いスケーラビリティ、より高速な処理など、複数の利点を提供しています。
• 市場分析によると、クラウドベースのコードAIプラットフォームの上記の利点は、予測期間中に市場を運転することにより、ビジネス企業の採用を促進するために計画されています。

企業のタイプによって:

企業のタイプに基づいて、市場は大きい企業および中小企業(SME)に分けられます。

企業タイプの傾向:

• プロセスの自動化、運用効率の向上、さまざまな部門のイノベーションの推進のために、大企業におけるコードAIプラットフォームの採用動向の増加。
• 中小企業や中規模企業の開発に投資を増加させ、中小企業のコードAIプラットフォームの展開を増加させ、従来のAI開発に伴うコストと複雑性を最小限に抑えながらプロセスを自動化する要因は、市場を牽引する重要な側面です。

2024年の全体的な市場で最大の収益を占める大規模な企業セグメント。

• 大企業は、上記事業規模を持つ企業を指し、大規模な事業を行い、スケールの高い経済性を有する企業を指します。
• 大企業は、主に、より大きな労働力から成り、大量の収益を発生させ、中小企業と比較してより競争力のある能力を持っています。
• また、コードAIプラットフォームでは、視覚的なインターフェース、ドラッグアンドドロップ機能、事前構築されたAIコンポーネントは、大規模な組織内の採用を加速しながらAIへのアクセスを簡素化します。
• また、様々な部門間でのプロセスの自動化、運用効率の向上、イノベーションの推進など、コード無しのAIソリューションを活用し、大企業が増えています。
• たとえば、Amazon Web Services Inc. では、大規模な企業向けのコード AI プラットフォームは提供していません。 Amazon SageMaker Canvas は、ML エクスペリエンスなしで、高精度な機械学習モデルを作成できる、企業向けのコードなしの ML インターフェースを提供しています。
• そのため、大企業におけるコードAIプラットフォームの採用が高まっています。

中小企業(SME)セグメントは、予測期間中に最速のCAGRを登録することを期待しています。

• 中小企業は、一定のしきい値の下の収益、労働力、資産を維持する企業を指します。
• 中小企業は、世界中で運営されている事業の大部分を占めることが多い。
• さらに、コードAIプラットフォームは、中小企業がAIを活用し、専門的なコーディング知識を必要としないAIソリューションの構築と展開のためのアクセス可能なツールを提供しています。
• これらのプラットフォームは、中小企業がプロセスを自動化し、データ主導のインサイトを獲得し、顧客のインタラクションを改善し、従来のAI開発に関連したコストと複雑性を最小限に抑えることを可能にします。
• たとえば、米国商工会議所によると、米国の中小企業の数は2022年に約33.2百万に達し、米国の総事業の約99.9%を表しています。
• したがって、予測期間中に市場を繁殖させるために、コードAIプラットフォームの採用を促すために、中小企業の上昇数が計画されています。

エンドユーザー:

エンドユーザーに基づいて、市場はBFSI、IT&テレコム、ヘルスケア、小売及びに分けられます eコマース、製造および他。

エンドユーザーのトレンド:

• リスクアセスメント、不正検知、顧客サービスなど、BFSI分野におけるAIモデルの展開を加速し、市場需要を牽引しています。
• 医療業界におけるコードAIプラットフォームを採用し、さまざまなヘルスケアニーズにAIアプリケーションを構築し、カスタマイズする傾向が高まっています。診断や患者モニタリングから テレメディシンそして研究。

BFSIセグメントは、2024年の市場で最大23.32%の収益シェアを獲得しましたお問い合わせ

• BFSI 企業は、リスクアセスメント、不正検知、顧客サービス、その他関連アプリケーションなどの重要なアプリケーション向けに、AIモデルを展開しています。
• ノンコードプラットフォームは、BFSI 社が、市場状況を変化させるためにタイム・ツー・マーケットと適応を加速させ、専門知識をコーディングすることなくアプリケーションを迅速に構築し、デプロイすることを可能にします。
• また、専門開発者の必要性を排除し、IT部門の信頼性を削減することにより、コードプラットフォームは、アプリケーション開発とメンテナンスの面でBFSI企業にとって重要なコスト節約を提供します。
• 例えば、連邦準備委員会によると、6月2025日現在、米国では約2,156の大型商業銀行があります。 これらの銀行は、米国内の複数の支店と他の国とUSD 300百万以上の連結資産を持っています。
• したがって、BFSI業界を成長させ、BFSI企業におけるAIソリューションの採用が高まっています。

予測期間中、医療セグメントは最速のCAGRを登録することを期待していますお問い合わせ

• AIモデルは、疾患予測、臨床的決定支援、イメージングおよび患者モニタリングアプリケーションなど、ヘルスケア分野においてますます使用されています。
• さらに、コードAIプラットフォームは、ヘルスケア業界において、広範なコーディングの専門知識を必要としない、AIを活用したアプリケーションの構築と導入を支援するために使われません。
• さらに、これらのプラットフォームは、臨床医や管理者が、診断や患者の監視から治療や研究に至るまで、さまざまな医療ニーズのAIアプリケーションを構築し、カスタマイズすることを可能にします。これにより、効率性を高め、患者様のケアを改善し、コストを削減することができます。
• さらに、コードAIプラットフォームは、繰り返しタスクを自動化し、ワークフローを合理化し、意思決定を強化し、運用効率と生産性を向上します。
• たとえば、DrapCode はヘルスケア企業向けのコードなしの AI ソリューションを提供しています。 いいえコードAIプラットフォームは、AI主導の自動化、リアルタイムのインサイト、および患者のインタラクションでアプリケーションを強化しながら、任意のコーディングの専門知識なしで、インテリジェントでスケーラブルで自動化された医療ソリューションを構築し、ヘルスケア企業を支援するために設計されています。
• その結果、上記の要因は、予測期間中の市場成長を促進することが期待されます。