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인공지능 활용 테스트 시장
Artificial Intelligence-enabled Testing
상품코드 : 1643498
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 01월
페이지 정보 : 영문 208 Pages
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한글목차

인공지능 활용 테스트 세계 시장, 2030년까지 17억 달러에 달할 전망

2024년 6억 2,550만 달러로 추정되는 인공지능 기반 테스트 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 연평균 18.4%로 성장하여 2030년에는 17억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 AI 지원 테스트 소프트웨어는 CAGR 16.3%을 기록하여 분석 기간 종료 시점에 12억 달러에 달할 것으로 예상되며, AI 지원 테스트 서비스 분야의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 24.4%로 추정됩니다.

미국 시장 1억 6,440만 달러로 추정, 중국은 CAGR 17.5%로 성장 전망

미국의 인공지능 활용 테스트 시장은 2024년 1억 6,440만 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제 대국인 중국은 2024-2030년 분석 기간 동안 17.5%의 CAGR로 2030년까지 2억 6,650만 달러의 시장 규모에 도달할 것으로 예상됩니다. 다른 주목할 만한 지역 시장으로는 일본과 캐나다가 분석 기간 동안 각각 16.6%, 16.1%의 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 유럽에서는 독일이 약 13.7%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

세계 인공지능 활용 테스트 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 정리

AI는 소프트웨어 테스트의 관행을 어떻게 변화시키고 있는가?

인공지능(AI)은 테스트 프로세스에 자동화, 정확성, 효율성을 도입함으로써 소프트웨어 테스트에 혁명을 일으키고 있습니다. 기존의 테스트 방법은 대부분 수동 입력과 사전 정의된 스크립트에 의존하여 시간이 오래 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 반면, AI를 활용한 테스트는 머신러닝 알고리즘과 예측 분석을 활용하여 테스트 케이스를 식별하고 우선순위를 지정하여 실행합니다. 이러한 도구는 애플리케이션의 변화에 동적으로 적응하기 때문에 수작업이 지속적으로 개입할 필요성을 줄여줍니다.

AI 기반 툴은 테스트 커버리지를 강화하고 개발 라이프사이클 초기에 결함을 식별하는 데 특히 효과적입니다. AI 시스템은 과거 테스트 데이터, 사용자 행동, 애플리케이션 로그를 분석하여 위험도가 높은 영역을 예측할 수 있으며, 테스트 담당자는 가장 중요한 구성요소에 노력을 집중할 수 있습니다. 또한, AI 기반 도구는 테스트 스크립트를 자동으로 생성하고 유지 관리하여 리그레션 테스트를 용이하게 하고, 새로운 업데이트가 기존 기능을 부주의하게 중단하지 않도록 합니다. 이러한 기능을 통해 AI는 최신 소프트웨어 테스트 방법론의 핵심이 되고 있습니다.

테스트에서 AI 도입을 촉진하는 요인은 무엇일까?

소프트웨어 애플리케이션의 복잡성과 개발 주기 단축에 대한 요구가 증가하면서 테스트에 AI를 도입하는 주요 촉진요인이 되고 있습니다. AI 기반 테스트 툴은 테스트 프로세스를 가속화하고, 결함을 조기에 발견하며, 다양한 조건에서 신뢰할 수 있는 성능을 보장함으로써 이러한 과제를 해결할 수 있습니다. 대처합니다. 이는 소프트웨어 품질이 사용자의 신뢰와 만족도에 직접적인 영향을 미치는 은행, 헬스케어, 이커머스 등의 산업에서 특히 중요합니다.

DevOps와 CI/CD(Continuous Integration/Continuous Delivery) 파이프라인으로의 전환도 AI 지원 테스트에 대한 수요를 촉진하고 있습니다. 이러한 관행은 원활한 배포를 보장하기 위해 개발의 각 단계에서 빈번한 테스트를 수행해야 하며, AI 기반 도구는 CI/CD 워크플로우에 원활하게 통합되어 반복적인 작업을 자동화하고 실시간 테스트 및 피드백을 가능하게 합니다. 또한, 사용자 행동을 시뮬레이션하고 탐색적 테스트를 수행하는 AI의 능력은 테스트 전략의 전반적인 효율성을 높이고 애자일 방식을 채택하는 조직에 필수적인 요소가 되고 있습니다.

AI 테스트 도구가 소프트웨어 품질을 향상시키고 비용을 절감할 수 있을까?

AI 기반 테스트 도구는 비용을 크게 절감하면서 소프트웨어 품질을 향상시키는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 테스트 케이스 생성, 실행, 보고서 작성 등 반복적인 작업을 자동화함으로써 AI는 대규모 수작업의 필요성을 최소화하여 시간과 리소스 비용을 절감할 수 있습니다. 또한, AI를 활용한 분석은 결함 탐지 및 예측을 강화하여 출시 후 비용이 많이 드는 문제 발생 가능성을 줄여줍니다. 이러한 품질 보증에 대한 적극적인 접근 방식은 소프트웨어 제품이 최종사용자에게 전달되기 전에 최고 수준의 품질을 보장합니다.

또한, AI 툴은 클라우드 컴퓨팅, IoT, AI 자체에 의해 구동되는 것을 포함한 최신 소프트웨어 애플리케이션의 복잡성에 대응하여 테스트의 확장성을 지원하며, AI 툴은 대규모 테스트 환경과 여러 시나리오를 동시에 처리할 수 있어 종합적인 테스트 커버리지를 보장합니다. 종합적인 테스트 커버리지를 보장합니다. 이러한 확장성과 진화하는 애플리케이션 요구사항에 적응할 수 있는 AI의 능력을 결합하여 AI를 활용한 테스트는 모든 규모의 기업에게 비용 효율적이고 신뢰할 수 있는 솔루션이 될 수 있습니다.

AI 지원 테스트 시장의 성장을 촉진하는 요인은 무엇일까?

인공지능 기반 테스트 시장의 성장은 효율적이고 신뢰할 수 있으며 확장 가능한 테스트 솔루션에 대한 요구가 증가함에 따라 AI, IoT, 클라우드 컴퓨팅과 같은 기술의 급속한 발전으로 인해 더욱 복잡한 소프트웨어 생태계가 형성되고 있으며, AI 지원 테스트 솔루션은 이러한 진화에 대응하는 데 필요한 적응력과 속도를 제공합니다. AI 지원 테스트 솔루션은 이러한 진화에 대응하기 위해 필요한 적응력과 속도를 제공하며, AI 지원 테스트 솔루션은 역동적이고 상호연결된 환경에 대응할 수 있는 고급 테스트 툴을 제공합니다.

원활한 디지털 경험에 대한 소비자의 기대는 조직이 소프트웨어 품질을 우선순위에 두고 AI를 활용한 테스트에 대한 투자를 촉진하고 있습니다. 애자일과 데브옵스(DevOps) 관행의 채택은 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 지속적이고 자동화된 테스트의 중요성을 더욱 강조하고 있습니다. 또한, 데이터 프라이버시 및 보안에 대한 규제 요건은 프로세스 초기에 취약점을 식별하여 컴플라이언스를 보장할 수 있는 AI 툴의 사용을 촉진하고 있습니다. 이러한 요인들은 AI 알고리즘과 테스트 프레임워크의 지속적인 혁신과 함께 시장의 급속한 성장에 박차를 가하고 있으며, AI 지원 테스트가 현대 소프트웨어 개발 생태계의 중요한 구성요소임을 확고히 하고 있습니다.

부문

컴포넌트(소프트웨어 컴포넌트, 서비스 컴포넌트), 기술(머신러닝 및 패턴 인식 기술, 자연어 처리(NLP) 기술, 컴퓨터 비전 및 이미지 처리 기술), 용도(테스트 자동화 용도, 인프라 최적화 용도, 기타 용도), 최종 용도(IT 및 통신 최종 용도, BFSI 최종 용도, 헬스케어 최종 용도, 에너지 및 유틸리티 최종 용도, 기타 최종 용도)

조사 대상 기업 사례(주목 42개사)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

ksm
영문 목차

영문목차

Global Artificial Intelligence-enabled Testing Market to Reach US$1.7 Billion by 2030

The global market for Artificial Intelligence-enabled Testing estimated at US$625.5 Million in the year 2024, is expected to reach US$1.7 Billion by 2030, growing at a CAGR of 18.4% over the analysis period 2024-2030. AI-enabled Testing Software, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 16.3% CAGR and reach US$1.2 Billion by the end of the analysis period. Growth in the AI-enabled Testing Services segment is estimated at 24.4% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$164.4 Million While China is Forecast to Grow at 17.5% CAGR

The Artificial Intelligence-enabled Testing market in the U.S. is estimated at US$164.4 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$266.5 Million by the year 2030 trailing a CAGR of 17.5% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 16.6% and 16.1% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 13.7% CAGR.

Global Artificial Intelligence-Enabled Testing Market - Key Trends & Drivers Summarized

How Is AI Transforming Software Testing Practices?

Artificial Intelligence (AI) is revolutionizing software testing by introducing automation, precision, and efficiency into testing processes. Traditional testing methods often rely on manual input and predefined scripts, which can be time-intensive and error-prone. AI-enabled testing, on the other hand, leverages machine learning algorithms and predictive analytics to identify, prioritize, and execute test cases. These tools adapt dynamically to application changes, reducing the need for constant manual intervention.

AI-powered tools are particularly effective in enhancing test coverage and identifying defects early in the development lifecycle. By analyzing historical test data, user behavior, and application logs, AI systems can predict high-risk areas, enabling testers to focus their efforts on the most critical components. Furthermore, AI-driven tools facilitate regression testing by automatically generating and maintaining test scripts, ensuring that new updates do not inadvertently disrupt existing functionality. These capabilities are making AI a cornerstone of modern software testing practices.

What Drives the Adoption of AI in Testing?

The growing complexity of software applications and the increasing demand for faster development cycles are key drivers of AI adoption in testing. In today’s competitive landscape, businesses are under pressure to deliver high-quality software quickly while minimizing costs. AI-enabled testing tools address this challenge by accelerating testing processes, identifying defects earlier, and ensuring reliable performance under varying conditions. This is especially important in industries like banking, healthcare, and e-commerce, where software quality directly impacts user trust and satisfaction.

The shift toward DevOps and continuous integration/continuous delivery (CI/CD) pipelines is also fueling demand for AI-enabled testing. These practices require frequent testing at every stage of development to ensure seamless deployment. AI-powered tools integrate seamlessly into CI/CD workflows, automating repetitive tasks and enabling real-time testing and feedback. Additionally, the ability of AI to simulate user behavior and execute exploratory testing is enhancing the overall effectiveness of testing strategies, making it indispensable for organizations embracing agile methodologies.

Can AI Testing Tools Improve Software Quality and Reduce Costs?

AI-enabled testing tools are playing a crucial role in improving software quality while significantly reducing costs. By automating repetitive tasks such as test case generation, execution, and reporting, AI minimizes the need for extensive manual labor, leading to cost savings in terms of time and resources. AI-driven analytics also enhance defect detection and prediction, reducing the likelihood of costly post-release issues. This proactive approach to quality assurance ensures that software products meet the highest standards before they reach end-users.

Moreover, AI tools support scalability in testing by accommodating the growing complexity of modern software applications, including those powered by cloud computing, IoT, and AI itself. They can handle large-scale test environments and multiple scenarios simultaneously, ensuring comprehensive test coverage. This scalability, combined with AI’s ability to adapt to evolving application requirements, makes AI-enabled testing a cost-effective and reliable solution for businesses of all sizes.

What’s Driving the Growth of the AI-Enabled Testing Market?

The growth in the Artificial Intelligence-Enabled Testing market is driven by several critical factors, reflecting the increasing need for efficient, reliable, and scalable testing solutions. The rapid evolution of technologies like AI, IoT, and cloud computing is creating more complex software ecosystems, necessitating advanced testing tools capable of handling dynamic and interconnected environments. AI-enabled testing solutions provide the adaptability and speed required to keep pace with these advancements.

Consumer expectations for seamless digital experiences are also pushing organizations to prioritize software quality, driving investments in AI-powered testing. The adoption of agile and DevOps practices further emphasizes the importance of continuous and automated testing throughout the development lifecycle. Additionally, regulatory requirements for data privacy and security are encouraging the use of AI tools that can ensure compliance by identifying vulnerabilities early in the process. These factors, combined with ongoing innovations in AI algorithms and testing frameworks, are fueling the rapid expansion of the market, solidifying AI-enabled testing as a vital component of the modern software development ecosystem.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Artificial Intelligence-enabled Testing market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Software Component, Services Component); Technology (Machine Learning and Pattern Recognition Technology, Natural Language Processing (NLP) Technology, Computer Vision and Image Processing Technology); Application (Test Automation Application, Infrastructure Optimization Application, Other Applications); End-Use (IT & Telecom End-Use, BFSI End-Use, Healthcare End-Use, Energy & Utilities End-Use, Other End-Uses)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; and Rest of Europe); Asia-Pacific; Rest of World.

Select Competitors (Total 42 Featured) -

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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