 | • レポートコード：MRCLC5DE0662 • 出版社/出版日：Lucintel / 2025年10月 • レポート形態：英文、PDF、約150ページ • 納品方法：Eメール（ご注文後2-3営業日） • 産業分類：半導体・電子 |
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レポート概要
本市場レポートは、2031年までのグローバルノーコードAIツール市場における動向、機会、予測を、技術別（自動機械学習（Automated Machine Learning：Aml）、自然言語処理（Natural Language Processing：Nlp）、コンピュータビジョン、ワークフロー自動化、データ統合・準備）、用途別（小売、食品飲料、医療、自動車、その他）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）に分析する。
ノーコードAIツール市場の動向と予測
ノーコードAIツール市場の技術は近年、ルールベースシステムから自動機械学習へ、キーワードベースのインターフェースから高度な自然言語処理へ、従来の画像処理から深層学習ベースのコンピュータビジョンへ、手動のプロセスマッピングからインテリジェントなワークフロー自動化へ、静的なデータパイプラインから動的なデータ統合・準備へと、大きな変化を遂げてきた。
ノーコードAIツール市場における新興トレンド
ノーコードAIツール市場は、AI技術の進歩、非技術ユーザーへのアクセシビリティ向上、迅速なデプロイサイクルへの需要に牽引され、急速に進化している。これらの進展はAIをより民主化し、業界横断的な幅広い参加を可能にしている。以下に、この変革を形作る5つの主要トレンドを示す。
• AIの民主化：技術的背景を持たないビジネスユーザー向けに設計されたノーコードプラットフォームが増加し、彼らが独自にAIモデルを構築・展開できるよう支援しています。これによりデータサイエンティストへの依存度が低下し、部門横断的なイノベーションが加速します。
• 生成AIとの統合：生成AIがノーコードツールに組み込まれ、ユーザーが会話型プロンプトを用いてコンテンツ作成、コード生成、タスク自動化を行えるようになり、ツールの直感性と機能性がさらに向上しています。
• AutoML機能の強化：AutoMLはモデル選択、特徴量エンジニアリング、ハイパーパラメータ調整の精度向上により進化し、手動設定不要でより正確かつ効率的なAIソリューションを実現。
• リアルタイムデータ処理：リアルタイム分析とデータストリーミング機能の統合により、動的データ処理手法が変革され、不正検知や顧客エンゲージメントなど時間依存性の高いアプリケーションに適応。
• AIガバナンスと説明可能性：普及が進むにつれ、ノーコードツールはモデルの透明性、監査可能性、コンプライアンスを確保する機能を組み込み、規制要件への対応とユーザー信頼の構築を実現しています。
これらの技術トレンドは、ノーコードAIの領域をより強力で、アクセスしやすく、信頼性の高いものへと再構築しています。これらのツールがより知的でユーザーフレンドリーになるにつれ、倫理的かつ効率的な導入を確保しながら、あらゆる分野でのAI導入を加速させています。
ノーコードAIツール市場：産業の可能性、技術開発、コンプライアンス上の考慮事項
ノーコードAIツールは、モデル構築と展開に伴う技術的複雑性を抽象化することで、より幅広いユーザー層に人工知能の力を解き放っています。その可能性は、医療や金融からマーケティング、物流に至るまで、複数の産業に及びます。
• 技術的潜在力：ノーコードAIツールはビジネスニーズと技術的実現力のギャップを埋めるため、その潜在力は計り知れません。これらのプラットフォームは迅速な実験を可能にし、イノベーションを民主化し、特に中小規模組織におけるAI導入障壁を低減します。
• 破壊的革新の度合い：ノーコードAIはAI開発の分散化により、高い破壊的革新をもたらします。 従来、専門のデータサイエンスチームに依存していたワークフローが、アジャイルでユーザー主導のプロセスに置き換わりつつあり、組織のあらゆるレベルでのイノベーションを促進している。
• 現行技術の成熟度：AutoMLやNLPといった基盤技術は比較的成熟しているが、ユーザーフレンドリーなノーコードプラットフォームへの統合は依然として進化中である。使いやすさとスケーラビリティは急速に向上しているものの、高度に複雑なAIタスクの処理には課題が残る。
• 規制コンプライアンス：ノーコードAIプラットフォームは、監査証跡、データプライバシー制御、説明可能性モジュールなどのコンプライアンス機能を積極的に組み込んでいます。これによりGDPR、HIPAA、新興AIガバナンス枠組みなどの規制を満たし、規制産業における安全な導入を促進します。
主要プレイヤーによるノーコードAIツール市場の最近の技術開発
主要企業が非技術ユーザー向けにAIをよりアクセスしやすく使いやすいソリューションを開発する中、ノーコードAIツール市場は急速に進化している。これらの進歩は自動化、統合の容易さ、専門的なアプリケーションに焦点を当てており、業界横断的な普及を可能にしている。
• Microsoft：MicrosoftはPower PlatformをAI Builderで大幅に強化し、ビジネスユーザーがコーディングスキルを必要とせずにワークフローに直接組み込まれたAIモデルを作成できるようにした。これにより企業のデジタルトランスフォーメーションが加速している。
• Google：GoogleのTeachable Machineは、画像・音声・姿勢データを用いたAIモデル訓練のためのユーザーフレンドリーなWebベースプラットフォームを提供し、教育者・学生・愛好家層にもAI実験を可能にしている。
• H2O.ai：H2O.aiはDriverless AIプラットフォームに説明可能性機能と自動特徴量エンジニアリングを統合し、企業による信頼性が高く解釈可能なAIモデルの開発を、手作業を削減しながら支援している。
• DataRobot: DataRobotは、データ準備、モデリング、デプロイ、モニタリングを簡素化するエンドツーエンドのノーコードAIライフサイクルプラットフォームを提供し、シームレスな統合により業務効率を向上させます。
• Akkio: Akkioは、予測AIモデルを迅速に構築するためのユーザーフレンドリーなドラッグアンドドロップインターフェースに焦点を当て、データサイエンスのバックグラウンドを持たないビジネスチームが効果的に実用的なインサイトを生成できるようにします。
• Peltarion: Peltarionは、深層学習モデル構築のためのビジュアルツールを備えた共同作業型ノーコードAIプラットフォームを提供し、組織が高度なAIアプリケーションをより効率的に開発することを支援します。
• GoogleのTeachable Machine: このツールは、使いやすさと迅速なプロトタイピングを重視してAIモデルのトレーニングを簡素化し、教育者やアマチュアを含む幅広いユーザーがAIを探求できるようにします。
これらの進展が相まって、AIはよりユーザーフレンドリーで自動化され、特定分野に特化したものとなり、ノーコードAIツール市場における採用拡大とイノベーションを推進しています。
ノーコードAIツール市場の推進要因と課題
ノーコードAIツールは、深いプログラミング知識を必要とせずに人工知能モデルの構築、カスタマイズ、展開を可能にします。このAIの民主化は、ビジネスユーザーやドメインエキスパートが容易にAI機能を活用できるようにすることで、業界横断的なイノベーションと採用を加速させます。 しかし、技術が急速に進化する一方で、様々な要因がその成長を促進し、課題がその潜在能力を制限している。
ノーコードAIツール市場を牽引する要因には以下が含まれる：
• AI民主化への需要増加：企業は非技術系ユーザーがAIモデルを作成できるようにし、不足するAI専門家に依存する度合いを減らし、プロジェクトのタイムラインを加速させようとしている。
• 自動化とデジタルトランスフォーメーションの普及拡大：組織は業務効率と意思決定の改善に向け、ワークフローの自動化とAI統合を急速に進めており、これがノーコードAIツールの利用を促進している。
• AIとクラウドインフラの進歩：AIアルゴリズムの改善とスケーラブルなクラウドプラットフォームにより、ノーコードツールはユーザーフレンドリーなインターフェースを通じて強力なAI機能を提供できるようになった。
• スタートアップエコシステムと中小企業の関心の高まり：中小企業やスタートアップは、AI人材やインフラへの多額の投資なしにコスト効率良く革新を図るため、ノーコードAIツールを採用している。
• 既存のエンタープライズソフトウェアとの統合機能：CRM、ERP、分析システムとのシームレスな連携により、ノーコードAIツールは既存のビジネスプロセスを強化する手段として魅力的である。
ノーコードAIツール市場の課題は以下の通り：
• カスタマイズ性と柔軟性の制限：ノーコードプラットフォームは高度に複雑なAIユースケースや専門的な用途に対応できず、高度なシナリオでの適用性が制限される。
• データプライバシーとセキュリティ上の懸念：ノーコードツール内での機密データ処理は、特に規制産業においてコンプライアンスとセキュリティ上の課題を引き起こす。
• 透明性と説明可能性の欠如：ノーコードツールで作成されたAIモデルは解釈可能性に欠ける場合があり、信頼性や規制当局の承認を得るのが困難になる。
• AI出力解釈におけるスキルギャップ：AIリテラシーを持たないユーザーは結果を誤解釈したり、十分な検証なしにモデルをデプロイしたりする可能性があり、最適でない結果を招く。
• 統合性と拡張性の制限：ノーコードAIソリューションを企業全体にスケールアップし、レガシーシステムと統合することは複雑でリソース集約的になり得る。
ノーコードAIツールの採用急増は、AIの民主化、自動化の加速、多様なビジネス支援の必要性によって推進されている。しかし、カスタマイズの制限、セキュリティ懸念、解釈可能性の問題といった課題が成長を抑制している。全体として、これらの機会は技術の利便性と普及拡大を促す一方、継続的なイノベーションが既存の制約克服を目指しており、ノーコードAIはAIエコシステムにおいてますます重要なツールとなりつつある。
ノーコードAIツール企業一覧
市場参入企業は提供する製品品質で競争している。主要プレイヤーは製造施設の拡張、研究開発投資、インフラ整備に注力し、バリューチェーン全体での統合機会を活用している。これらの戦略により、ノーコードAIツール企業は需要増に対応し、競争優位性を確保し、革新的な製品・技術を開発し、生産コストを削減し、顧客基盤を拡大している。本レポートで取り上げるノーコードAIツール企業の一部は以下の通り。
• Microsoft
• Google
• H2O.ai
• DataRobot
• Akkio
• Peltarion
技術別ノーコードAIツール市場
• 技術タイプ別技術成熟度：AutoMLは成熟段階にあり、有力な市場プレイヤーが存在し、ビジネス予測、不正検知、顧客分析などの主要な応用分野を持つ。規制は中程度で競争が激しい。 NLPは高度に発展しており、チャットボット、感情分析、文書自動化で高い採用率。テキストの機密性からデータプライバシーに関する規制順守が重要。コンピュータビジョンは中程度の成熟度で、品質検査、顔認識、診断に応用。競争が激しく、倫理的・規制的監視下にある。ワークフロー自動化は成熟し、ノーコードAIツール市場で競争が激化。人事、財務、IT運用で広く利用され、規制障壁は最小限。 データ統合・準備は高度化しており、AIパイプライン効率化に不可欠で、データレイクやETLプロセスで使用される。データ処理には厳格なコンプライアンス要件があり、競争が激しい。
• 競争激化度と規制遵守：AutoMLはGoogleやDataRobotといった主要プレイヤーとの競争が中程度で、モデルの透明性に関するコンプライアンス要件が進化中。NLPはOpenAIやMicrosoftといった大手テック企業が主導する高競争領域であり、機微なデータ利用のためプライバシー規制への適合が必須。 コンピュータビジョンは監視・医療などのニッチ市場で競争が激しく、倫理的使用とバイアス軽減への重視が高まっている。ワークフロー自動化はUiPathやZapierなどのベンダーで飽和状態だが、規制監督は管理可能な範囲。データ統合・準備はクラウド大手やBIベンダーからの競争が激しく、個人データ・企業データの安全な取り扱いを保証するためGDPRやCCPAなどのデータプライバシー法への準拠が必須。
• 技術タイプ別破壊的潜在力：自動機械学習（AutoML）は非専門家が複雑なモデルを迅速に開発可能にし、データサイエンティストへの依存を低減するため高い破壊的潜在力を有する。自然言語処理（NLP）は対話型インターフェースを実現しテキスト中心のワークフローを自動化することでユーザーインタラクションを変革する。 コンピュータビジョンは小売・医療・製造など多様な分野で強力な画像・動画分析を実現し、手作業による視覚的タスクを代替する。ワークフロー自動化は反復プロセスをデジタル化・効率化することで業務を変革し、効率性と拡張性を向上させる。データ統合・準備はAI開発で最も時間のかかる工程を自動化・簡素化し、よりクリーンで統一されたデータセットによる迅速なインサイト獲得とモデルトレーニングを可能にするため、極めて破壊的である。
技術別ノーコードAIツール市場動向と予測 [2019年～2031年の価値]：
• 自動機械学習（AutoML）
• 自然言語処理（NLP）
• コンピュータビジョン
• ワークフロー自動化
• データ統合と準備
用途別ノーコードAIツール市場動向と予測 [2019年～2031年の価値]：
• 小売
• 食品・飲料
• 医療
• 自動車
• その他
地域別ノーコードAIツール市場 [2019年から2031年までの価値]：
• 北米
• 欧州
• アジア太平洋
• その他の地域
• ノーコードAIツール技術における最新動向と革新
• 企業／エコシステム
• 技術タイプ別戦略的機会
グローバルノーコードAIツール市場の特徴
市場規模推定：ノーコードAIツール市場規模の推定（単位：10億ドル）。
トレンドと予測分析：各種セグメントおよび地域別の市場動向（2019年～2024年）と予測（2025年～2031年）。
セグメント分析：アプリケーションや技術など、価値と出荷数量に基づくグローバルノーコードAIツール市場規模のテクノロジー動向を各種セグメント別に分析。
地域別分析：北米、欧州、アジア太平洋、その他地域別のグローバルノーコードAIツール市場におけるテクノロジー動向を分析。
成長機会：グローバルノーコードAIツール市場のテクノロジー動向における、異なるアプリケーション、技術、地域別の成長機会を分析。
戦略分析：グローバルノーコードAIツール市場の技術動向におけるM&A、新製品開発、競争環境を含む。
ポーターの5つの力モデルに基づく業界の競争激化度分析。
本レポートは以下の11の主要な疑問に回答します
Q.1. 技術別（自動機械学習（autoML）、自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョン、ワークフロー自動化、データ統合・準備）、用途別（小売、食品飲料、医療、自動車、その他）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）における、グローバルなノーコードAIツール市場の技術動向において、最も有望な潜在的高成長機会は何か？
Q.2. どの技術セグメントがより速いペースで成長し、その理由は何か？
Q.3. どの地域がより速いペースで成長し、その理由は何か？
Q.4. 異なる技術の動向に影響を与える主な要因は何か？ グローバルなノーコードAIツール市場におけるこれらの技術の推進要因と課題は何か？
Q.5. グローバルなノーコードAIツール市場における技術トレンドに対するビジネスリスクと脅威は何か？
Q.6. グローバルなノーコードAIツール市場におけるこれらの技術の新興トレンドとその背景にある理由は何ですか？
Q.7. この市場で破壊的イノベーションを起こす可能性のある技術はどれですか？
Q.8. グローバルなノーコードAIツール市場の技術トレンドにおける新たな進展は何ですか？これらの進展を主導している企業はどこですか？
Q.9. グローバルなノーコードAIツール市場における技術トレンドの主要プレイヤーは誰ですか？主要プレイヤーは事業成長のためにどのような戦略的取り組みを実施していますか？
Q.10. このノーコードAIツール技術領域における戦略的成長機会は何ですか？
Q.11. 過去5年間にグローバルなノーコードAIツール市場の技術トレンドにおいてどのようなM&A活動が行われましたか？
目次
1. エグゼクティブサマリー
2. 技術動向
2.1: 技術的背景と進化
2.2: 技術とアプリケーションのマッピング
2.3: サプライチェーン
3. 技術成熟度
3.1. 技術の商用化と成熟度
3.2. ノーコードAIツール技術の推進要因と課題
4. 技術トレンドと機会
4.1: ノーコードAIツール市場の機会
4.2: 技術動向と成長予測
4.3: 技術別技術機会
4.3.1: 自動機械学習（AutoML）
4.3.2: 自然言語処理（NLP）
4.3.3: コンピュータビジョン
4.3.4: ワークフロー自動化
4.3.5: データ統合と準備
4.4: アプリケーション別技術機会
4.4.1: 小売
4.4.2: 食品・飲料
4.4.3: 医療
4.4.4: 自動車
4.4.5: その他
5. 地域別技術機会
5.1: 地域別グローバルノーコードAIツール市場
5.2: 北米ノーコードAIツール市場
5.2.1: カナダのノーコードAIツール市場
5.2.2: メキシコのノーコードAIツール市場
5.2.3: アメリカ合衆国のノーコードAIツール市場
5.3: 欧州のノーコードAIツール市場
5.3.1: ドイツのノーコードAIツール市場
5.3.2: フランスのノーコードAIツール市場
5.3.3: イギリスにおけるノーコードAIツール市場
5.4: アジア太平洋地域（APAC）におけるノーコードAIツール市場
5.4.1: 中国におけるノーコードAIツール市場
5.4.2: 日本におけるノーコードAIツール市場
5.4.3: インドにおけるノーコードAIツール市場
5.4.4: 韓国におけるノーコードAIツール市場
5.5: その他の地域におけるノーコードAIツール市場
5.5.1: ブラジルにおけるノーコードAIツール市場
6. ノーコードAIツール技術における最新動向と革新
7. 競合分析
7.1: 製品ポートフォリオ分析
7.2: 地理的展開範囲
7.3: ポーターの5つの力分析
8. 戦略的示唆
8.1: 示唆点
8.2: 成長機会分析
8.2.1: 技術別グローバルノーコードAIツール市場の成長機会
8.2.2: 用途別グローバルノーコードAIツール市場の成長機会
8.2.3: 地域別グローバルノーコードAIツール市場の成長機会
8.3: グローバルノーコードAIツール市場における新興トレンド
8.4: 戦略的分析
8.4.1: 新製品開発
8.4.2: グローバルノーコードAIツール市場の生産能力拡大
8.4.3: グローバルノーコードAIツール市場における合併・買収・合弁事業
8.4.4: 認証とライセンス
8.4.5: 技術開発
9. 主要企業の企業プロファイル
9.1: Microsoft
9.2: Google
9.3: H2O.ai
9.4: DataRobot
9.5: Akkio
9.6: Peltarion
9.7: Lobe
9.8: Google Teachable Machine
9.9: Obviously AI
9.10: Runway ML
1. Executive Summary
2. Technology Landscape
2.1: Technology Background and Evolution
2.2: Technology and Application Mapping
2.3: Supply Chain
3. Technology Readiness
3.1. Technology Commercialization and Readiness
3.2. Drivers and Challenges in No-Code AI Tool Technology
4. Technology Trends and Opportunities
4.1: No-Code AI Tool Market Opportunity
4.2: Technology Trends and Growth Forecast
4.3: Technology Opportunities by Technology
4.3.1: Automated Machine Learning (AutoML)
4.3.2: Natural Language Processing (NLP)
4.3.3: Computer Vision
4.3.4: Workflow Automation
4.3.5: Data Integration and Preparation
4.4: Technology Opportunities by Application
4.4.1: Retail
4.4.2: Food And Beverage
4.4.3: Healthcare
4.4.4: Automotive
4.4.5: Others
5. Technology Opportunities by Region
5.1: Global No-Code AI Tool Market by Region
5.2: North American No-Code AI Tool Market
5.2.1: Canadian No-Code AI Tool Market
5.2.2: Mexican No-Code AI Tool Market
5.2.3: United States No-Code AI Tool Market
5.3: European No-Code AI Tool Market
5.3.1: German No-Code AI Tool Market
5.3.2: French No-Code AI Tool Market
5.3.3: The United Kingdom No-Code AI Tool Market
5.4: APAC No-Code AI Tool Market
5.4.1: Chinese No-Code AI Tool Market
5.4.2: Japanese No-Code AI Tool Market
5.4.3: Indian No-Code AI Tool Market
5.4.4: South Korean No-Code AI Tool Market
5.5: ROW No-Code AI Tool Market
5.5.1: Brazilian No-Code AI Tool Market
6. Latest Developments and Innovations in the No-Code AI Tool Technologies
7. Competitor Analysis
7.1: Product Portfolio Analysis
7.2: Geographical Reach
7.3: Porter’s Five Forces Analysis
8. Strategic Implications
8.1: Implications
8.2: Growth Opportunity Analysis
8.2.1: Growth Opportunities for the Global No-Code AI Tool Market by Technology
8.2.2: Growth Opportunities for the Global No-Code AI Tool Market by Application
8.2.3: Growth Opportunities for the Global No-Code AI Tool Market by Region
8.3: Emerging Trends in the Global No-Code AI Tool Market
8.4: Strategic Analysis
8.4.1: New Product Development
8.4.2: Capacity Expansion of the Global No-Code AI Tool Market
8.4.3: Mergers, Acquisitions, and Joint Ventures in the Global No-Code AI Tool Market
8.4.4: Certification and Licensing
8.4.5: Technology Development
9. Company Profiles of Leading Players
9.1: Microsoft
9.2: Google
9.3: H2O.ai
9.4: DataRobot
9.5: Akkio
9.6: Peltarion
9.7: Lobe
9.8: Teachable Machine by Google
9.9: Obviously AI
9.10: Runway ML
| ※ノーコードAIツールは、プログラミングの知識がなくてもAIモデルを構築・運用できるツールのことです。これにより、データサイエンスや機械学習における専門知識を持たないユーザーでも、自分のビジネスニーズに合わせたAIアプリケーションを簡単に開発することが可能になります。ノーコードのアプローチは、技術的な障壁を下げるだけでなく、迅速なプロトタイピングや運用の効率化を実現します。 ノーコードAIツールの主な概念は、視覚的なインターフェースを用いて、ドラッグ＆ドロップで機能を追加したり、データを可視化したりすることにあります。これにより、ユーザーはコードを書くことなく、AIのトレーニングや予測、データ分析などを行うことができます。ビジネスパーソンや非技術者が自らのアイデアを形にしやすく、イノベーションを促進する要素となっています。 ノーコードAIツールには、多くの種類があります。例えば、機械学習モデルの構築に特化したツールや、データ分析や可視化を行うためのツールがあります。具体的には、GoogleのAutoMLやMicrosoftのPower Automate、AmazonのSageMaker、そして国内外のさまざまなサービスが存在します。これらはユーザーが簡単にデータをアップロードし、設定するだけで、AIモデルを自動的に生成し、それをAPIとして利用することも可能です。 用途に関しては、ノーコードAIツールは多岐にわたります。例えば、マーケティングにおいて顧客の行動を分析し、ターゲティングを最適化するために活用されることが多いです。具体的には、予測分析を行い、新たな顧客層を発見したり、キャンペーンの効果をリアルタイムで分析したりといった事例があります。また、カスタマーサポートでは、チャットボットを導入して顧客からの問い合わせに自動で対応することで、効率化が図られることもあります。これにより、人手を減らすだけでなく、24時間対応が可能になる場合もあります。 さらに、ノーコードAIツールは製造業にも応用され、設備の故障予測や品質管理といった場面で利用されます。製造ラインのデータをリアルタイムで分析し、異常を早期に検知することで、コストの削減や生産性の向上が期待されます。このように、様々な業種でノーコードAIツールは日常業務を革新する役割を果たしています。 関連技術について言及すると、ノーコードAIツールは、クラウドコンピューティング、データベース管理、データ可視化など、さまざまな技術と連携しています。これにより、ユーザーは自分のビジネス環境に応じた柔軟なデータ処理ができるようになります。例えば、クラウドベースのサービスを利用することで、データの保存や処理が容易になり、またデータサイエンスのフレームワークを基にした高度なアルゴリズムを簡単に利用できます。 最後に、ノーコードAIツールの現状と未来について触れておきたいと思います。デジタルトランスフォーメーションが進む中で、AIの導入が重要視されていますが、その一方で専門的な知識を持つ人材の不足が課題となっています。ノーコードAIツールは、こうした課題を解決する手段としてますます注目されています。仲介業者や非技術者がAIを活用する機会が増える一方で、ユーザーがAIの理解を深め、さらなるビジネス価値を創造するための基盤が整うことでしょう。 以上のように、ノーコードAIツールはテクノロジーの進化によりますます多様化し、様々な分野での活用が期待される重要な存在となっています。 |
