ノーコードAIプラットフォーム市場規模・シェア分析 – 成長トレンドと予測 (2025-2030年)
ノーコードAIプラットフォーム市場は、コンポーネント（プラットフォーム、サービス）、テクノロジー（自然言語処理、コンピュータービジョンなど）、データモダリティ（テキストデータなど）、展開モード（クラウド、オンプレミス）、企業規模（大企業、中小企業）、業界（BFSI、IT・通信など）、および地域（北米、南米、欧州、アジア太平洋、中東・アフリカ）でセグメント分けされます。
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ノーコードAIプラットフォーム市場は、2019年から2030年を調査期間とし、2025年には40.6億米ドル、2030年には104.3億米ドルに達すると予測されており、この期間における年平均成長率（CAGR）は20.78%と見込まれています。地域別では、北米が最大の市場であり続ける一方、アジア太平洋地域が最も急速に成長する市場となるでしょう。市場の集中度は低く、主要プレイヤーとしてはDataRobot, Inc.、Dataiku SAS、H2O.ai Inc.、RapidMiner Inc.、BigML Inc.などが挙げられます。
Mordor Intelligenceによる分析では、ノーコードAIプラットフォーム市場は、企業におけるアプリケーションの迅速な提供への強い需要、市民開発者プログラムの拡大、および生成AIエンジンの着実な進歩によって、業界全体での採用が継続的に増加しています。北米は、豊富なベンチャーキャピタルと成熟したクラウドインフラに支えられ、最大の地域ハブとしての地位を維持しています。一方、アジア太平洋地域は、政府主導のデジタルトランスフォーメーションイニシアチブを背景に、最も急速に成長する地域として浮上しています。プラットフォームベンダーは、事前構築済みモデルを拡充し、データサイエンスの専門知識が限られている企業がAIプロジェクトを迅速に開始できるよう支援しています。しかし、モデルガバナンスに関する規制の強化は、ヘルスケアや金融サービス分野におけるノーコードAIプラットフォームの導入に課題をもたらす可能性があります。
このレポートは、ノーコードAIプラットフォーム市場に関する包括的な分析を提供しています。ノーコードAIツールは、ユーザーフレンドリーなプラグアンドプレイまたはドラッグアンドドロップインターフェースを通じてAIの自動化を可能にし、コーディングの専門知識がないユーザーでも日常業務の改善やビジネス課題の解決を支援します。
市場は急速な拡大が見込まれており、2025年には40.6億米ドルの評価額に達し、2030年までに104.3億米ドルに成長すると予測されています。
主な市場促進要因としては、以下の点が挙げられます。
* 北米およびヨーロッパにおけるBFSI（銀行・金融サービス・保険）分野での市民開発者イニシアチブの採用増加
* プラットフォームの定着性を高める生成AIアドオンの世界的普及
* ヘルスケアや産業分野における垂直統合型ノーコードAIの需要急増
* IoTフリート向けのエッジ最適化ノーコードML（アジアおよびオセアニア）
* ヨーロッパにおけるプラットフォーム内AIマーケットプレイスの拡大
* ベンチャー資金が汎用的なものから超特化型ユースケースへとシフトしていること
一方で、市場の成長を抑制する要因も存在します。具体的には、カスタムモデルのガバナンスフレームワークの限定性、規制対象分野における「シャドーIT」のセキュリティ懸念の継続、独自のAutoMLパイプラインによるベンダーロックイン、国境を越えた展開におけるデータレジデンシーの課題などが挙げられます。
本レポートでは、市場をコンポーネント（プラットフォーム、サービス）、テクノロジー（自然言語処理、コンピュータービジョン、予測・処方分析、マルチモーダル/生成AI）、データモダリティ、展開モード、企業規模、業界垂直、および地域にわたって詳細に分析しています。
特に注目すべきは、以下の主要な予測です。
* 地域別成長: アジア太平洋地域は、政府のデジタルトランスフォーメーションプログラムとクラウドアクセスの拡大により、2025年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）33%で最も急速に成長すると予測されています。
* 展開モード: 規制対象分野（金融、ヘルスケアなど）では、データ主権とコンプライアンスが重視されるため、プライベートクラウドおよびオンプレミスモデルが2024年に57%のシェアを占めています。
* 企業規模: 中小企業（SME）は、テンプレートライブラリが技術的障壁を低減するため、2030年までプラットフォームへの支出がCAGR 40%で増加すると予測されています。
* テクノロジー: マルチモーダル生成AI機能は、ユーザーがクロスフォーマットアプリケーションを作成する方法を再構築し、CAGR 46%で最も高い成長を遂げると予測されています。
* 最大の抑制要因: EU AI法などの規制下でのコンプライアンスリスクを高める限定的なモデルガバナンスフレームワークが、より強力な制御が成熟するまで展開を遅らせる最大の抑制要因として残っています。
競争環境は、市場集中度、戦略的動き、市場シェア分析、およびDataRobot Inc.、Dataiku SAS、H2O.ai Inc.など25社に及ぶ主要企業の詳細なプロファイルを含め、広範にわたって分析されています。これは、市場が多くのプレーヤーによって活発に競争されていることを示しています。
本レポートでは、市場の機会、未開拓分野、および満たされていないニーズの評価を通じて、将来の展望についても詳細に考察しています。
1. はじめに
- 1.1 調査の前提と市場の定義
- 1.2 調査範囲
2. 調査方法
3. エグゼクティブサマリー
4. 市場概況
- 4.1 市場概要
- 4.2 市場の推進要因
- 4.2.1 BFSIにおける市民開発者イニシアチブの採用増加（北米およびヨーロッパ）
- 4.2.2 生成AIアドオンによるプラットフォームの定着率向上（グローバル）
- 4.2.3 垂直統合型ノーコードAIの需要急増（ヘルスケア、産業分野）
- 4.2.4 IoTフリート向けエッジ最適化ノーコードML（アジアおよびオセアニア）
- 4.2.5 プラットフォーム内AIマーケットプレイスの拡大（ヨーロッパ）
- 4.2.6 ベンチャー資金が汎用から超特定用途ケースへシフト（グローバル）
- 4.3 市場の阻害要因
- 4.3.1 カスタムモデルガバナンスフレームワークの限定性
- 4.3.2 規制分野における「シャドーIT」のセキュリティ懸念の継続
- 4.3.3 独自のAutoMLパイプラインによるベンダーロックイン
- 4.3.4 国境を越えた展開におけるデータレジデンシーの課題
- 4.4 バリューチェーン分析
- 4.5 規制の見通し
- 4.6 技術の見通し
- 4.7 ポーターの5つの力分析
- 4.7.1 供給者の交渉力
- 4.7.2 買い手の交渉力
- 4.7.3 新規参入者の脅威
- 4.7.4 代替品の脅威
- 4.7.5 競争の激しさ
- 4.8 マクロ経済要因の評価
5. 市場規模と成長予測（価値）
- 5.1 コンポーネント別
- 5.1.1 プラットフォーム（ソリューションスイート）
- 5.1.2 サービス（導入、トレーニング、サポート）
- 5.2 テクノロジー別
- 5.2.1 自然言語処理
- 5.2.2 コンピュータービジョン
- 5.2.3 予測分析および処方分析
- 5.2.4 マルチモーダル / 生成AI
- 5.3 データモダリティ別
- 5.3.1 テキストデータ
- 5.3.2 画像/動画データ
- 5.3.3 表形式および時系列データ
- 5.4 展開モード別
- 5.4.1 クラウド
- 5.4.2 オンプレミス / プライベートクラウド
- 5.5 企業規模別
- 5.5.1 大企業
- 5.5.2 中小企業（SME）
- 5.6 業界別
- 5.6.1 BFSI
- 5.6.2 ITおよび通信
- 5.6.3 ヘルスケアおよびライフサイエンス
- 5.6.4 小売およびEコマース
- 5.6.5 エネルギーおよび公益事業
- 5.6.6 政府および公共部門
- 5.6.7 製造業および産業
- 5.6.8 その他（教育、メディアなど）
- 5.7 地域別
- 5.7.1 北米
- 5.7.1.1 米国
- 5.7.1.2 カナダ
- 5.7.1.3 メキシコ
- 5.7.2 ヨーロッパ
- 5.7.2.1 ドイツ
- 5.7.2.2 イギリス
- 5.7.2.3 フランス
- 5.7.2.4 イタリア
- 5.7.2.5 その他のヨーロッパ
- 5.7.3 アジア太平洋
- 5.7.3.1 中国
- 5.7.3.2 日本
- 5.7.3.3 韓国
- 5.7.3.4 台湾
- 5.7.3.5 インド
- 5.7.3.6 その他のアジア太平洋
- 5.7.4 南米
- 5.7.4.1 ブラジル
- 5.7.4.2 アルゼンチン
- 5.7.4.3 その他の南米
- 5.7.5 中東およびアフリカ
- 5.7.5.1 中東
- 5.7.5.1.1 サウジアラビア
- 5.7.5.1.2 アラブ首長国連邦
- 5.7.5.1.3 トルコ
- 5.7.5.1.4 その他の中東
- 5.7.5.2 アフリカ
- 5.7.5.2.1 南アフリカ
- 5.7.5.2.2 その他のアフリカ
6. 競合情勢
- 6.1 市場集中度
- 6.2 戦略的動き
- 6.3 市場シェア分析
- 6.4 企業プロファイル {(グローバルレベルの概要、市場レベルの概要、主要セグメント、利用可能な財務情報、戦略情報、主要企業の市場ランキング/シェア、製品とサービス、および最近の動向を含む)}
- 6.4.1 DataRobot Inc.
- 6.4.2 Dataiku SAS
- 6.4.3 H2O.ai Inc.
- 6.4.4 RapidMiner Inc.
- 6.4.5 BigML Inc.
- 6.4.6 Alteryx Inc.
- 6.4.7 Peltarion AB
- 6.4.8 Akkio Inc.
- 6.4.9 Levity AI GmbH
- 6.4.10 Clarifai Inc.
- 6.4.11 Cogniflow Inc.
- 6.4.12 Obviously AI Inc.
- 6.4.13 MonkeyLearn Inc.
- 6.4.14 Runway AI Inc.
- 6.4.15 Edge Impulse Inc.
- 6.4.16 Pecan AI Ltd.
- 6.4.17 Anodot Ltd.
- 6.4.18 dotData Inc.
- 6.4.19 Noogata Technologies Ltd.
- 6.4.20 Abacus.AI Inc.
- 6.4.21 Falkonry Inc.
- 6.4.22 Obviously AI Inc.
- 6.4.23 Akkio Inc.
- 6.4.24 Lobe AI (スタンドアロンブランド)
- 6.4.25 Fairly AI
7. 市場機会と将来展望
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ノーコードAIプラットフォームとは、プログラミングの専門知識を持たないビジネスユーザーやドメインエキスパートでも、直感的なグラフィカルユーザーインターフェース（GUI）を通じて、人工知能（AI）モデルの開発、デプロイ、運用を可能にするツールや環境を指します。従来のAI開発では、Pythonなどのプログラミング言語や機械学習の深い知識が不可欠でしたが、ノーコードAIプラットフォームは、ドラッグ＆ドロップ操作や視覚的な設定だけで、データの前処理からモデルの選択、学習、評価、そして実運用までの一連のプロセスを実行できるように設計されています。これにより、AI開発の敷居を大幅に下げ、AIの「民主化」を促進し、より多くの企業や個人がAIの恩恵を受けられるようになることを目指しています。
ノーコードAIプラットフォームには、いくつかの種類が存在します。一つは、画像認識、自然言語処理、予測分析など、幅広いAI機能に対応する「汎用型プラットフォーム」です。これらは多様なビジネス課題に対応できるよう設計されており、様々な業界で活用されています。次に、「特定用途特化型プラットフォーム」があります。これは、例えばチャットボット構築に特化したもの、需要予測に特化したもの、あるいは特定の業界（医療、金融など）のデータ分析に特化したものなど、特定の課題やドメインに焦点を当てたソリューションを提供します。また、AIモデルの構築だけでなく、データの前処理や特徴量エンジニアリングに強みを持つもの、あるいは構築したモデルのデプロイや継続的な運用・監視に重点を置いたものなど、AI開発ライフサイクルの特定フェーズに特化したプラットフォームも存在します。これらの多様なプラットフォームは、ユーザーのニーズやスキルレベルに応じて選択され、AI導入の加速に貢献しています。
ノーコードAIプラットフォームの用途は非常に広範です。まず、業務効率化の分野では、定型業務の自動化（RPAとの連携）、文書の自動分類、データ入力の自動化などに活用されます。これにより、従業員はより付加価値の高い業務に集中できるようになります。次に、顧客体験の向上においては、パーソナライズされたレコメンデーションシステムの構築、チャットボットによる24時間体制の顧客対応、顧客の感情分析によるサービス改善などが挙げられます。また、意思決定支援の領域では、過去のデータに基づいた需要予測、在庫の最適化、不正取引の検知、リスク評価など、データドリブンな意思決定をサポートします。さらに、マーケティングや営業活動においては、顧客セグメンテーション、リードスコアリング、広告効果予測などに応用され、より効果的な戦略立案に貢献します。製品・サービス開発においても、AI機能を迅速にプロトタイピングし、市場投入までの時間を短縮することが可能です。
関連技術としては、まず「ローコード開発プラットフォーム」が挙げられます。これはノーコードよりも柔軟性があり、一部プログラミングを許容することで、より複雑なカスタマイズを可能にします。ノーコードAIプラットフォームと連携し、AI機能を組み込んだアプリケーションを迅速に開発するケースも増えています。「RPA（Robotic Process Automation）」も重要な関連技術です。RPAが定型的な操作を自動化するのに対し、AIは非定型的な判断や予測を可能にするため、両者を組み合わせることで、より高度でインテリジェントな業務自動化が実現します。また、ノーコードAIプラットフォームの多くは「クラウドコンピューティング」上で提供されており、スケーラブルな計算資源とストレージを利用することで、大規模なデータ処理やAIモデルの学習を効率的に行っています。「MaaS（Machine Learning as a Service）」は、既成のAIモデルやAPIをサービスとして提供するものですが、ノーコードAIプラットフォームは、MaaSをさらに抽象化し、ユーザーが独自のモデルを構築・カスタマイズできる点で異なります。データ可視化ツールも、AIモデルの入力データや出力結果を理解し、分析するために不可欠な技術です。
ノーコードAIプラットフォームが注目される市場背景には、いくつかの要因があります。最も大きな要因の一つは、世界的な「AI人材の不足」です。高度なAIスキルを持つデータサイエンティストや機械学習エンジニアは限られており、多くの企業がAI導入の障壁に直面しています。ノーコードAIプラットフォームは、この人材不足を補い、非専門家でもAIを活用できる道を開きます。次に、「デジタルトランスフォーメーション（DX）推進の加速」があります。企業が競争力を維持・向上させるためには、AIの導入が不可欠であるという認識が広まっており、迅速かつ効率的なAI導入が求められています。また、「ビジネスニーズの多様化と迅速化」も背景にあります。市場の変化が激しい現代において、AIソリューションを迅速に開発し、ビジネスに適用する能力が重要視されています。さらに、「クラウド技術の成熟」により、AIモデルの学習や実行に必要な計算資源が安価かつ容易に利用可能になったことも、ノーコードAIプラットフォームの普及を後押ししています。企業が保有する「データ量の爆発的増加」も、そのデータを活用するための手段としてAIの需要を高めています。
将来展望として、ノーコードAIプラットフォームはさらなる進化を遂げると予想されます。まず、「機能の高度化と多様化」が進み、より複雑なAIモデルの構築や、特定の専門分野に特化した高度な機能が提供されるようになるでしょう。これにより、現在では専門家でなければ扱えないようなAI技術も、ノーコードで利用可能になる可能性があります。次に、「他システムとの連携強化」が挙げられます。RPA、BIツール、CRM、ERPなど、既存のエンタープライズシステムとのシームレスな連携が進むことで、企業全体のデジタルトランスフォーメーションをより強力に推進する基盤となるでしょう。また、AIの「倫理・ガバナンスへの対応」も重要なテーマとなります。AIの公平性、透明性、説明責任（XAI: Explainable AI）をサポートする機能が組み込まれ、信頼性の高いAIシステムの構築が容易になることが期待されます。さらに、「エッジAIへの対応」も進む可能性があります。デバイス上でAIを実行するエッジAIの需要が高まる中で、その開発をノーコードで行えるプラットフォームが登場するかもしれません。最終的には、「AIの民主化」がさらに進展し、より多くのビジネスユーザーが日常業務の中でAIを当たり前のように活用するようになるでしょう。専門家はノーコードで作成されたプロトタイプをチューニングするといった、ハイブリッドな開発スタイルも普及し、AI開発の効率と品質の両面で大きな進歩が期待されています。