自動化試験市場は、2023年には281億米ドル規模になると推定されている。予測期間中の年間平均成長率（CAGR）は14.5%で、2028年には552億ドルに達すると予測されている。優れたユーザーエクスペリエンスを提供することの重要性が高まっているため、自動化テストツールは、多様なデバイスやプラットフォームにわたるアプリケーションのシームレスな機能性、使いやすさ、応答性を確保する上で極めて重要な役割を果たすようになっている。UXテストに特化した機能を備えた自動化テストは、ソフトウェアがエンドユーザーに直感的で効率的なインターフェイスを提供するという重要なニーズに対応します。さまざまなデバイス、画面サイズ、オペレーティングシステムを含む、さまざまなシナリオ下でのアプリケーション動作の検証を自動化することで、これらのツールは自動化テストの成長に大きく貢献しています。このようにユーザー・エクスペリエンス・テストを重視することは、アプリケーションが現代のユーザーの期待に応えることを保証するだけでなく、開発プロセスの早い段階で潜在的な問題を特定して修正することにも役立ち、完璧に機能するだけでなく、楽しくユーザーフレンドリーなエクスペリエンスを提供するソフトウェアの作成につながります。製品全体の成功にユーザーエクスペリエンスが不可欠な役割を果たすことを企業がますます認識するようになるにつれ、自動化フレームワーク内にUXテストを組み込むことが、自動化テスト手法を継続的に拡大する原動力となっている。
市場動向
継続的インテグレーションと継続的デプロイメント（CI/CD）プラクティスの広範な採用は、コラボレーション、コード品質、デプロイ速度の向上を目指し、ソフトウェア開発ライフサイクルに革命をもたらした。自動化テストは、コード変更の迅速かつ信頼性の高い検証を保証することで、CI/CDパイプラインの成功において極めて重要な役割を果たしている。自動テストスイートはCI/CDワークフローにシームレスに統合され、新しいコードコミットがあるたびにテストの実行をトリガーする。この統合により、開発プロセス全体を通してコードの品質と機能性を継続的に監視することができる。CI/CDの中でテストフェーズを自動化することで、チームはパイプラインの早い段階で問題を検出し対処することができ、不具合が本番環境に到達する可能性を減らすことができる。これは、全体的な開発サイクルを加速するだけでなく、デプロイメントプロセスに信頼を与え、高いソフトウェア品質を維持しながら、より高い頻度と効率でソフトウェアアップデートをリリースすることを可能にする。CI/CDと自動化テストの組み合わせは、よりアジャイルで応答性の高い開発環境を育み、現代のソフトウェア業界の要求に合致する。
制約： レガシーシステムとの非互換性 レガシーシステムとの互換性の欠如は、自動テストを導入しようとする組織にとって大きな制約となる。多くの組織は、現在の自動化標準よりも前の技術で開発されたレガシーシステムに大きく依存しています。この問題は、これらのレガシーシステムに必要なインターフェイスやAPI（Application Programming Interfaces）がないために、自動化テストツールのシームレスな統合を妨げていることに起因する。これらのツールを、古いテクノロジーで効果的に動作するように適応させることは、複雑で面倒な作業となり、多くの場合、複雑な回避策を必要としたり、特定のコンポーネントの手動テストに頼らざるを得なくなる。このような非互換性は、自動化テストが一般的に提供する効率性の向上や利点を損なう可能性があり、レガシーシステム環境において手動テストから自動化テストに移行する際には、組織が慎重にナビゲートし、互換性の問題に対処することが不可欠となります。
機会： AIと機械学習MLテクノロジーの統合 AIとML技術の自動テストへの統合は、テストプロセスの効率性と適応性において、変革的な飛躍を意味する。AIとMLアルゴリズムは、膨大なデータセット内のパターンと傾向を認識することに優れており、これは、ダイナミックで複雑なソフトウェアアプリケーションのテストにおいて特に有益である。自動化テストにおいて、これらのテクノロジーは、テストライフサイクルのさまざまな段階にわたって貢献することができる。AIとMLは、テストスクリプトをインテリジェントに生成・最適化し、重要なテストシナリオを特定し、過去のデータに基づいて潜在的な問題を予測することができる。テスト実行中、適応型アルゴリズムは、アプリケーションコードの変更に応じてテストパラメータとシナリオを動的に調整し、徹底的なカバレッジとより正確な結果を保証します。さらに、AIとMLを活用したアナリティクスは、テスト結果の詳細な分析を容易にし、従来のテストアプローチでは発見が困難な微妙なパターンや異常の特定を支援します。テスト環境が進化し続ける中、AIとML技術を自動テストツールに組み込むことで、全体的な効率を高め、手作業を減らし、急速に変化するソフトウェア環境の要求に応えるため、よりインテリジェントで適応性の高いソリューションを組織に提供する態勢が整っている。
課題 UXおよびUI要素の限定的なテスト 機能テストやリグレッションテストでは有効であるにもかかわらず、ユーザーエクスペリエンス（UX）やユーザーインターフェース（UI）要素を包括的に評価する場合、自動化テストは課題に直面します。視覚的な美しさや使いやすさなど、UXの特定の側面を評価するためには、手作業によるテストが不可欠です。自動化ツールは、UX/UIに重点を置くアプリケーションにとって重要なユーザーエクスペリエンスの機微を捉えられない可能性があります。この制限は、特に、ユーザー・インターフェースと全体的なユーザー・エクスペリエンスを綿密に評価することが最も重要な組織やプロジェクトにとって、課題となります。アプリケーションのパフォーマンスとユーザビリティの機能的側面と主観的側面の両方を徹底的に評価するためには、自動テストと手動テストのバランスを取ることが不可欠になります。
サービス別では、サービス分野が予測期間中最大の市場規模を占める。 自動化テストサービスの需要は、包括的なテスト自動化戦略の必要性によって牽引されている。組織は、テスト対象のアプリケーションを分析し、自動化に最適なテストシナリオを特定し、自動テストを実装するための堅牢なアプローチを確立することによって、ソフトウェアテストプロセスを強化しようとしている。この原動力は、テスト作業を合理化し、テストカバレッジを改善し、高品質のソフトウェア製品の提供を加速する必要性から生じています。効果的なテスト自動化戦略の開発を優先することで、企業はリスクを軽減し、リソース利用を最適化し、より迅速で信頼性の高いソフトウェアリリースへの高まる要求に応えることができる。この市場促進要因は、ソフトウェア開発プロジェクトで望ましい成果を達成するために自動化テストサービスを活用する際の戦略的計画と実行の重要性を強調している。
静的テスト分野は、予測期間中に最も速い成長率を示すと予想される。 スタティックテストは、コードレビューや検査のような方法論を包含し、ソフトウェア開発ライフサイクルにおける重要なコンポーネントとして、ソフトウェアの全体的な品質に大きなメリットをもたらします。プログラムを実行することなくソースコードとプロジェクト文書を入念に調査することで、静的テストは欠陥と脆弱性の早期特定を可能にする。このプロアクティブなアプローチは、開発の後期段階で問題に対処するために必要なコストと労力を最小限に抑える上で極めて重要な役割を果たします。開発チームは、不具合を初期段階で発見することで、コーディング・エラーや曖昧さ、潜在的な設計上の欠陥が、より複雑な問題に連鎖する前に、迅速に修正することができます。これはコスト削減につながるだけでなく、より堅牢で信頼性の高いソフトウェア製品の実現にも貢献します。さらに、静的テストは、チームメンバー間の協力的な知識の共有を促進し、コードベースに対する総合的な理解を深め、開発チーム内の継続的な改善の文化を促進します。全体として、静的テストの早期欠陥検出機能は、ソフトウェア開発プロセスの効率性と有効性に大きく貢献します。
予測期間中、最大の市場規模を持つのは北米である。 北米におけるローコードおよびノーコード開発プラットフォームの台頭は、これらの環境に合わせた自動化テストツールの需要に大きな影響を与えている。この地域の組織は、アプリケーション開発を加速し、スキル不足に対処するために、これらのプラットフォームをますます採用するようになり、視覚的に設計されたアプリケーションと互換性のある効率的なテストソリューションの必要性が最も重要になります。ローコードプラットフォームやノーコードプラットフォームとシームレスに統合できる自動化テストツールによって、企業は、アプリケーションの信頼性と品質を確保しながら、これらのプラットフォームが提供する俊敏性とスピードを維持することができる。この傾向は、技術に精通した企業や新興企業が、ダイナミックな市場で競争力を維持するために革新的な開発アプローチを活用している北米で特に顕著です。ローコードやノーコード環境に適応する自動化テストツールは、テストプロセスを合理化し、手作業を減らし、新しいアプリケーションの市場投入までの時間を短縮し、この地域における自動化テストソリューションの成長を促進している。
主要企業
自動テスト市場の主要プレーヤーは、IBM（米国）、Accenture（アイルランド）、Broadcom（米国）、OpenText（カナダ）、Microsoft（米国）、Capgemini（フランス）、Keysight Technologies（米国）、Cigniti Technologies（インド）、Tricentis（米国）、Cygnet Infotech（インド）、Invensis Technologies Pvt Ltd（インド）、QualityKiosk Technologies Pvt. (インド）、Apexon（UDOneS）、Idera, Inc.（米国）、QA Source（米国）、Astegic（米国）、Worksoft（米国）、ACCELQ（米国）、Sauce Labs（米国）、SmartBear（米国）、Parasoft（米国）、Applitools（米国）、AFour Technologies（インド）、QA mentor（米国）、Mobisoft Infotech（米国）、ThinkSys（米国）、Qt Group（フィンランド）、Codoid（インド）。これらのプレイヤーは、自動化テスト市場の足跡を拡大するために、パートナーシップ、契約やコラボレーション、新製品の発表や機能強化、買収など、さまざまな成長戦略を採用している。
この調査レポートは、自動化テスト市場を分類し、以下のサブマーケットごとに収益予測や動向分析を行っています：
提供物に基づく テストタイプ サービス テストタイプに基づく 静的テスト 動的テスト 動的テストに基づく< 機能テスト 非機能テスト セキュリティテスト パフォーマンステスト 互換性テスト コンプライアンス・テスト ユーザビリティ・テスト その他 サービス別 アドバイザリー・コンサルティングサービス 企画・開発サービス サポート・保守サービス ドキュメンテーション＆トレーニングサービス インプリメンテーション・サービス マネージド・サービス その他のサービス 業種別
銀行、金融サービス、保険 自動車 航空宇宙・防衛 ヘルスケア・ライフサイエンス 小売 IT & ITeS 通信 製造業 運輸・物流 エネルギー・公益事業 メディア・娯楽 その他の業種 地域別
北米 米国 カナダ 欧州 英国 ドイツ フランス イタリア スペイン その他のヨーロッパ アジア太平洋 中国 日本 インド オーストラリア・ニュージーランド その他のアジア太平洋地域 中東・アフリカ GCC諸国 サウジアラビア王国（KSA） アラブ首長国連邦（UAE） その他のGCC諸国 南アフリカ その他の中東・アフリカ ラテンアメリカ ブラジル メキシコ その他のラテンアメリカ
2023年1月、オープンテキストは、英国のビジネスソフトウェアおよびコンサルティング会社であるマイクロフォーカスを買収。 2023年6月、マイクロソフトとリープワークは、Microsoft Dynamics 365とMicrosoft Power Platformのユーザー向けにテスト自動化を提供することで提携。Leapworkのプラットフォームは、AIを搭載したビジュアルでコードレスなシステムを利用しており、技術者でないビジネスユーザーでもテスト自動化を簡単に作成・管理できる。これにより、アプリケーション全体にわたる継続的なエンドツーエンドのテストが容易になり、毎月のソフトウェア更新時の中断リスクを低減し、高品質なソフトウェアの一貫した提供をサポートします。 2023年8月、Keysight Technologiesは、自動ソフトウェアテストソリューションの改良版であるEggplant Test 7.0を発表しました。このバージョンは、QAチームがさまざまなデバイスやオペレーティングシステム上のモバイルアプリで同時にテストを実施できるよう、特別に設計された統合機能を備えています。 2021年7月、キャップジェミニとシャープエンドは共同で、リテール・イノベーション・ストアであるCornerShopを導入した。このダイナミックなスペースはライブテスト環境として機能し、ブランド、小売業者、買い物客に、飲食、化粧品、ファッションなどのカテゴリーでショッピングジャーニーに革命をもたらすテクノロジーを実際に体験してもらう。
【目次】
1 はじめに （ページ - 34） 1.1 調査目的 1.2 市場の定義 1.2.1 包含と除外 1.3 市場範囲 1.3.1 市場セグメンテーション 図1 自動化テスト市場のセグメンテーション 1.3.2 対象地域 図1 市場セグメンテーション（地域別 1.4 調査対象年 図2 調査対象年 1.5 考慮した通貨 表1 米ドル為替レート、2021-2023年 1.6 利害関係者 1.7 変化のまとめ 1.7.1 景気後退の影響
2 調査方法 (ページ - 40) 2.1 調査データ 図 3 自動化テスト市場：調査デザイン 2.1.1 二次データ 2.1.1.1 二次情報源 図 4 主要データの二次情報源 2.1.2 一次データ 2.1.2.1 専門家への一次インタビュー 2.1.2.2 主要な一次インタビュー参加者のリスト 2.1.2.3 一次プロフィールの内訳 図5 一次プロフィールの内訳（企業タイプ別、呼称別、地域別 2.1.2.4 一次情報源 図6 一次情報源からの主要データ 2.1.2.5 主要な業界洞察 図7 専門家による主な業界洞察 2.2 市場規模の推定 2.2.1 トップダウンアプローチ 図8 トップダウンアプローチ 2.2.2 自動化テスト市場の推定：需要側分析 図9 市場規模推定手法：需要サイド分析 2.2.3 ボトムアップアプローチ 図10 ボトムアップアプローチ 図11 ボトムアップ（供給側）：市場の全ソリューション／サービスからの総収入 2.3 データ三角測量 図12 データの三角測量 2.4 リスク評価 表2 リスク評価 2.5 制限事項 2.6 研究の前提 2.6.1 要因評価 表3 要因評価：市場 2.7 市場：景気後退の影響
3 EXECUTIVE SUMMARY（ページ - 50） 図 13 自動化テスト市場は予測期間中に大きく成長する 図 14 市場：地域別スナップショット
4 PREMIUM INSIGHTS（ページ番号 - 53） 4.1 自動化テスト市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会 図 15 発展途上国における急速な工業化とデジタル変革が市場を牽引 4.2 市場：上位成長セグメント 図16 2023年に市場で最も成長するセグメント 4.3 市場：動的テスト別 図17 2023年は機能テスト分野が市場を牽引 4.4 市場：サービス別 図18：予測期間中に高い成長率が見込まれるテストタイプ別セグメント 4.5 サービス別市場 図 19 アドバイザリー＆コンサルティング分野が予測期間中に市場をリードする 4.6 北米：市場：提供サービス別、業種別 図 20 2023 年にはサービス分野と IT & ITES 分野が最大シェアを占める
5 市場概要と業界動向（ページ数 - 56） 5.1 はじめに 5.2 市場ダイナミクス 図 21 自動テスト市場：促進要因、阻害要因、機会、課題 5.2.1 推進要因 5.2.1.1 アジャイル開発手法の普及 5.2.1.2 継続的インテグレーションと継続的デプロイメント（CI/CD） 5.2.1.3 モバイルおよびWebアプリケーションの増加 5.2.2 制約 5.2.2.1 自動化テストにおける知識格差 5.2.2.2 レガシーシステムとの非互換性 5.2.3 機会 5.2.3.1 AIと機械学習の統合 5.2.3.2 クラウドベースのテストサービス 5.2.4 課題 5.2.4.1 UXおよびUI要素に対する限定的なテスト 5.2.4.2 テストスクリプトのメンテナンスの複雑さ 5.3 自動化テスト技術の歴史 図 22 自動化テスト技術の歴史 5.3.1 1940年代～1950年代 5.3.2 1980年代～1990年代 5.3.3 1990年代～2010年代 5.3.4 2011-2023 5.4 エコシステム／市場マップ 図 23 自動テスト市場のエコシステムにおける主要プレイヤー 表4 市場エコシステムにおけるプレイヤーの役割 5.5 自動化テストの投資ランドスケープ 5.6 ケーススタディ分析 5.6.1 ケーススタディ1：コックス・オートモーティブ社は、エスケープ欠陥を減らすために品質改善活動を開始した。 5.6.2 ケーススタディ2：UZAは、手動テストから自動テストへの移行を図るため、キーサイトのEggplantを導入した。 5.6.3 ケーススタディ 3: 欧州の大手銀行がパフォーマンステスト強化のためにibmのrational test virtualisation serverを導入した。 5.6.4 ケーススタディ 4: アクセンチュアのクロスファンクショナルチームが、スイスコムのソフトウェアデリバリパイプライン全体に最新の品質エンジニアリングと継続的テストの原則を組み込むのを支援した。 5.6.5 ケーススタディ 5: トライセンティス・トスカのモデルベースアプローチが、スパリ ックスの自動テストポートフォリオ導入を支援 5.6.6 ケーススタディ 6： シグニティ・テクノロジーズのパフォーマンステストプラットフォームが政府のシステムレスポンスタイムの改善を支援 5.6.7 ケーススタディ 7：クイックベースがソースラボのクラウドベースの自動テスト実行プラットフォームを導入し、効率性を向上 5.7 バリューチェーン分析 図 24 自動テスト市場：バリューチェーン分析 5.7.1 規制機関、政府機関、その他の組織 表 5 北米：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 表6 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 表7 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8 その他の地域：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 5.7.1.1 北米 5.7.1.1.1 米国 5.7.1.1.2 カナダ 5.7.1.2 欧州 5.7.1.2.1 英国 5.7.1.3 アジア太平洋 5.7.1.3.1 中国 5.7.1.3.2 インド 5.7.1.3.3 日本 5.7.1.4 その他の地域 5.7.1.4.1 アフリカ 5.7.1.4.2 ブラジル 5.8 特許分析 図 25 自動テストの主要特許リスト 5.8.1 主要特許のリスト 5.9 技術分析 5.9.1 主要技術 5.9.1.1 人工知能 5.9.1.2 機械学習 5.9.1.3 ビッグデータ 5.9.2 補完技術 5.9.2.1 ロボットフレームワーク 5.9.2.2 クラウド 5.9.3 隣接技術 5.9.3.1 量子コンピューティング 5.10 価格分析 5.10.1 主要プレイヤーの課金サイクル別平均販売価格動向 図26 主要プレイヤーの平均販売価格動向（課金サイクル別 表9 主要プレイヤーの課金サイクル別平均販売価格動向（米ドル） 5.10.2 主要プレーヤーの機能別インディカティブ価格分析 表10 主要プレイヤーの機能別インディケータ価格分析（米ドル） 5.11 ポーターの5つの力分析 表 11 ポーターの力が自動テスト市場に与える影響 図 27 ポーターの 5 つの力分析 5.11.1 新規参入の脅威 5.11.2 代替品の脅威 5.11.3 買い手の交渉力 5.11.4 供給者の交渉力 5.11.5 競合の激しさ 5.12 顧客のビジネスに影響を与えるトレンドと混乱 図28 顧客のビジネスに影響を与えるトレンドと混乱 5.13 主要ステークホルダーと購買基準 5.13.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 図 29 上位 3 業種の購買プロセスにおける関係者の影響力 表 12 上位 3 業種の購買プロセスにおける関係者の影響力 5.13.2 購入基準 図30 上位3業種における主な購買基準 表13 上位3業種の主な購買基準 5.14 主要なコンファレンス＆イベント 表14 コンファレンス＆イベントの詳細リスト（2023～2024年 5.15 自動化テスト市場におけるベストプラクティス 5.15.1 適切な自動テストツールの選択 5.15.2 自動テスト作業の分割 5.15.3 良質なテストデータの作成 5.15.4 uiの変更に強い自動テストの作成 5.16 現在のビジネスモデルと新たなビジネスモデル 5.16.1 コンサルティングサービス 5.16.2 ツールのライセンスまたはサブスクリプション 5.16.3 ソフトウェア・アズ・ア・サービス（SaaS） 5.16.4 テスティング・アズ・ア・サービス（TaaS） 5.16.5 フリーミアムモデル 5.16.6 オープンソースモデル 5.16.7 トレーニングと認定 5.17 自動化テストツール、フレームワーク、テクニック 図 31 自動化テストツール、技法、およびフレームワーク 5.18 自動化テスト市場の将来展望 5.18.1 短期ロードマップ（2023～2025年） 5.18.2 中期ロードマップ（2026年～2028年） 5.18.3 長期ロードマップ（2029年～2030年）
6 自動テスティング市場：提供サービス別（ページ番号 - 87） 6.1 はじめに 6.1.1 オファリング：市場促進要因 表 15：オファリング別市場、2018～2022 年（百万米ドル） 表 16：オファリング別市場、2023～2028 年（百万米ドル） 図 32：予測期間中、サービス分野がより大きな市場規模を占める 6.2 検査タイプ 6.2.1 効率性と正確性を備えたソフトウェアの展開を加速するテストタイプ 表 17 テストタイプ：地域別市場、2018～2022 年（百万米ドル） 表18 テストタイプ：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル） 6.3 サービス 6.3.1 24時間365日のサービス対応を提供するコンサルタントの必要性 表19 サービス：市場、地域別、2018～2022年（百万米ドル） 表20 サービス：市場、地域別、2023～2028年（百万米ドル）
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【本レポートのお問い合わせ先】 https://www.marketreport.jp/contact レポートコード：TC 6163
