AI 기반 테스트 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 구성 요소(솔루션, 서비스), 배포(클라우드, 온프레미스), 최종 사용 산업(정부, BFSI, IT 및 통신, 에너지 및 유틸리티, 기타), 애플리케이션(테스트 자동화, 인프라 최적화, 기타), 기술(머신 러닝 및 패턴 인식, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전 및 이미지 처리), 지역, 경쟁별로 세분화, 2018-2028

시장 개요

글로벌 AI 지원 테스트 시장은 2022년에 4억 2,500만 달러 규모로 평가되었으며, 2028년까지 17%의 CAGR로 예측 기간 동안 견고한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 글로벌 AI 지원 테스트 시장은 현재 소프트웨어 테스트 환경을 재편하는 여러 요인의 융합으로 뒷받침되는 견고한 성장을 경험하고 있습니다. 소프트웨어 애플리케이션이 점점 더 복잡해지고 복잡해짐에 따라 기존 테스트 방법은 이에 발맞추기 위해 고군분투하고 있습니다. 이러한 과제는 AI 지원 테스트 솔루션이 소프트웨어 개발 라이프사이클의 중요한 구성 요소로 부상할 수 있는 길을 열었습니다. AI는 머신 러닝 알고리즘과 자동화를 활용하여 테스트 프로세스를 개선하여 효율성, 정확성 및 속도를 높입니다. 이러한 솔루션은 결함을 식별하고 잠재적 문제를 예측하며 테스트 범위를 최적화하는 데 탁월하며, 수동 개입을 줄입니다. 이러한 혁신적인 변화는 민첩한 개발 및 지속적인 통합/지속적인 배포(CI/CD) 파이프라인의 요구 사항을 충족하기 위해 노력하는 기업에 특히 유익한 것으로 입증되었으며, 소프트웨어를 더 빠르게 제공할 뿐만 아니라 더 높은 품질과 안정성을 보장합니다.

또한 AI 기반 테스트의 채택이 증가하는 것은 디지털 환경에서 플랫폼, 장치 및 운영 체제의 다양성이 증가하는 데 기인할 수 있습니다. 다양한 구성에서 원활한 기능을 보장해야 하는 필요성으로 인해 보다 포괄적이고 적응적인 테스트 방법론이 필요합니다. AI는 실제 시나리오를 시뮬레이션하고, 테스트 사례 생성을 자동화하고, 방대한 데이터 세트를 분석할 수 있는 기능을 통해 조직이 이러한 수준의 철저함을 달성할 수 있습니다. 또한 AI 기반 테스트는 테스트 주기를 줄이고, 소프트웨어 오류 위험을 최소화하며, 전반적인 제품 품질을 개선하여 비용 절감에 기여합니다. 산업 전반의 기업이 우수한 고객 경험을 제공하고 경쟁 우위를 유지하는 데 있어 AI 지원 테스트의 이점을 인식함에 따라 이러한 솔루션에 대한 글로벌 시장은 지속적인 확장과 혁신을 향해 나아가고 있습니다.

주요 시장 동인

향상된 테스트 효율성

AI 지원 테스트는 반복적이고 시간 소모적인 테스트 작업을 자동화하여 소프트웨어 개발 라이프사이클을 혁신하고 있으며, 테스터는 더 복잡하고 중요한 영역에 집중할 수 있습니다. AI 알고리즘의 도움으로 대량의 테스트 데이터를 분석하고, 패턴을 식별하고, 테스트 사례를 생성할 수 있어 테스트 설계 및 실행에 필요한 수동 작업을 줄일 수 있습니다. 이를 통해 테스트 효율성이 크게 향상되고 전반적인 소프트웨어 개발 라이프사이클이 가속화됩니다. AI 지원 테스트의 주요 이점 중 하나는 테스트 사례 생성을 자동화하는 기능입니다. AI 알고리즘은 과거 테스트 데이터를 분석하고, 패턴을 식별하고, 광범위한 시나리오를 포괄하는 테스트 사례를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 수동 테스트 사례 생성이 필요 없어 테스터의 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 또한 AI 알고리즘은 테스트 결과에서 지속적으로 학습하고 시간이 지남에 따라 테스트 사례를 개선하여 테스트 프로세스가 최신 상태이고 효과적이도록 할 수 있습니다.

테스트 사례 생성 외에도 AI 지원 테스트는 테스트 실행도 향상시킵니다. AI 알고리즘은 실시간으로 테스트 결과를 분석하고, 실패 패턴을 식별하고, 가장 중요한 문제의 우선순위를 정할 수 있습니다. 이를 통해 테스터는 우선순위가 높은 문제를 해결하는 데 집중하여 소프트웨어의 전반적인 품질을 개선할 수 있습니다. 더욱이 AI 알고리즘은 예상 동작에서 벗어나는 이상과 편차를 감지하여 잠재적 결함을 조기에 감지하고 결함이 있는 소프트웨어를 출시할 위험을 줄일 수 있습니다. AI 지원 테스트는 테스트 분석 및 보고에서도 중요한 역할을 합니다. AI 알고리즘은 테스트 결과를 분석하고, 추세를 식별하고, 소프트웨어 품질에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 이해 관계자가 소프트웨어의 출시 준비 여부에 대한 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 또한 AI 알고리즘은 포괄적인 테스트 보고서를 생성하여 추가 주의가 필요한 영역을 강조하고 개선을 위한 권장 사항을 제공할 수 있습니다.

그러나 AI 지원 테스트는 인간 테스터를 대체하기 위한 것이 아니라는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 테스트 설계, 분석 및 의사 결정에는 여전히 인간의 전문성이 필수적입니다. AI 지원 테스트는 테스터의 역량을 증강하여 테스트의 더 복잡하고 중요한 측면에 집중할 수 있도록 하는 도구로 간주되어야 합니다.

개선된 테스트 범위

AI 지원 테스트는 AI 알고리즘의 힘을 활용하여 대량의 데이터를 분석하고 소프트웨어 애플리케이션의 잠재적 위험과 취약성을 식별합니다. 조직은 AI 알고리즘을 활용하여 더 광범위한 테스트 범위를 달성하여 모든 중요한 기능과 시나리오가 철저히 테스트되도록 할 수 있습니다. 이 포괄적인 접근 방식은 소프트웨어 결함 가능성을 줄이고 제품의 전반적인 품질을 향상시킵니다. AI 알고리즘은 복잡한 코드 구조를 분석하고 잠재적 버그를 식별하며 오류가 발생하기 쉬운 소프트웨어 영역을 예측할 수도 있습니다. 이를 통해 조직은 최종 사용자에게 영향을 미치기 전에 이러한 문제를 사전에 해결할 수 있습니다. 또한 AI 지원 테스트는 실제 시나리오와 사용자 상호 작용을 시뮬레이션하여 조직이 다양한 조건에서 소프트웨어의 성능과 안정성을 검증할 수 있도록 합니다. 개발 프로세스 초기에 잠재적인 문제를 발견함으로써 조직은 문제가 더 어려워지고 수정 비용이 많이 들기 전에 해결하여 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다. 더욱이 AI 알고리즘은 테스트 결과에서 지속적으로 학습하고 테스트 전략을 조정하여 향후 테스트 주기의 효과성과 효율성을 개선할 수 있습니다. 이 반복적 학습 프로세스를 통해 조직은 테스트 접근 방식을 개선하고 소프트웨어 품질 보증 노력을 최적화할 수 있습니다. 전반적으로 AI 지원 테스트는 조직이 더 높은 수준의 소프트웨어 품질을 달성하고 결함 위험을 줄이며 고객에게 견고하고 안정적인 제품을 제공할 수 있도록 지원합니다.

지능형 테스트 사례 생성

AI 지원 테스트는 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 과거 데이터, 사용자 동작 및 시스템 사용 패턴을 기반으로 테스트 사례를 생성합니다. 이러한 알고리즘은 과거 테스트 결과를 분석하여 추가 테스트가 필요한 영역을 식별하여 테스터가 고위험 영역에 노력을 집중할 수 있도록 합니다. 이 지능형 테스트 사례 생성은 테스트 범위를 향상시키고 개발 프로세스 초기에 결함을 식별하는 데 도움이 됩니다.

테스트 사례 생성에 AI 알고리즘을 사용하면 소프트웨어 개발 라이프사이클에 여러 가지 이점이 있습니다. 첫째, 테스트 사례 생성에 필요한 수동 작업이 줄어듭니다. 전통적으로 테스터는 테스트 사례를 수동으로 설계하고 만들어야 했으며, 이는 시간이 많이 걸리고 인적 오류가 발생하기 쉬웠습니다. AI 지원 테스트를 사용하면 머신 러닝 알고리즘이 과거 데이터를 분석하고 광범위한 시나리오를 포괄하는 테스트 사례를 자동으로 생성할 수 있습니다. 이를 통해 시간을 절약할 뿐만 아니라 테스트 사례가 포괄적이고 중요한 기능을 포괄하도록 할 수 있습니다. 둘째, AI 지원 테스트 사례 생성은 테스트 범위를 개선합니다. 머신 러닝 알고리즘은 과거 테스트 결과를 분석하여 적절하게 테스트되지 않았거나 결함이 포함될 가능성이 더 높은 소프트웨어 영역을 식별할 수 있습니다. 그런 다음 테스터는 이러한 고위험 영역에 노력을 집중하여 개발 프로세스 초기에 잠재적인 문제를 식별하고 해결할 수 있습니다. 테스트 케이스 생성에 대한 이러한 타겟팅된 접근 방식은 소프트웨어의 전반적인 품질을 향상시키고 결함이 있는 제품을 출시할 위험을 줄입니다.

또한 AI 알고리즘은 테스트 결과에 따라 지속적으로 학습하고 적응할 수 있습니다. 새로운 테스트 데이터가 발견되면 알고리즘은 이를 분석하고 생성된 테스트 케이스를 개선할 수 있습니다. 이 반복적 학습 프로세스를 통해 알고리즘은 시간이 지남에 따라 정확도와 효과를 개선하여 보다 효율적이고 효과적인 테스트 케이스를 생성할 수 있습니다.

결함 방지를 위한 예측 분석

AI 알고리즘은 과거 데이터를 분석하고 소프트웨어 결함을 나타내는 패턴을 감지할 수 있습니다. 조직은 예측 분석의 힘을 활용하여 잠재적 결함을 사전에 식별하고 위험을 완화하기 위한 예방 조치를 구현할 수 있습니다. 이러한 사전 접근 방식은 결함 수를 줄이고 소프트웨어의 전반적인 품질을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. AI 알고리즘이 과거 데이터를 분석하는 기능은 소프트웨어 결함과 관련된 패턴을 식별하는 데 도움이 됩니다. 이러한 알고리즘은 과거 테스트 결과, 버그 보고서 및 기타 관련 데이터를 검토하여 결함의 존재를 나타내는 상관 관계와 추세를 발견할 수 있습니다. 이러한 심층 분석을 통해 조직은 결함의 근본 원인과 결함 발생에 기여하는 요인에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 예측 분석을 활용함으로써 조직은 단순히 결함을 식별하는 것을 넘어 결함 발생을 방지하기 위한 사전 조치를 취할 수 있습니다. AI 알고리즘은 과거 데이터에서 식별된 패턴을 사용하여 미래 결함의 가능성을 예측할 수 있습니다. 이러한 예측 기능을 통해 조직은 잠재적인 문제를 예상하고 실제 결함으로 나타나기 전에 예방 조치를 구현할 수 있습니다. 근본 원인을 해결하고 사전에 위험을 완화함으로써 조직은 소프트웨어 개발 프로세스 중에 발생하는 결함 수를 크게 줄일 수 있습니다.

예측 분석을 기반으로 예방 조치를 구현하면 조직이 전반적인 소프트웨어 품질을 개선하는 데 도움이 됩니다. 조직은 잠재적인 결함을 일찍 식별하고 해결함으로써 비용이 많이 드는 재작업, 지연 및 고객 불만을 피할 수 있습니다. 또한, 선제적 접근 방식을 통해 조직은 리소스를 최적화하고 사후 결함 해결보다는 결함 예방에 보다 효과적으로 할당할 수 있습니다. 결함 수를 줄이는 것 외에도 예측 분석을 활용하면 소프트웨어 개발 프로세스의 효율성도 향상됩니다. 조직은 잠재적 결함을 사전에 식별하여 테스트 노력을 간소화하고, 중요한 영역의 우선순위를 정하고, 리소스를 보다 효율적으로 할당할 수 있습니다. 이를 통해 개발 주기가 빨라지고, 출시 시간이 단축되고, 고객 만족도가 향상됩니다.

테스트 자동화 및 지속적 테스트

AI 지원 테스트는 테스트 사례 생성, 실행, 분석을 포함한 테스트 프로세스의 다양한 측면을 자동화하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 자동화를 통해 조직은 소프트웨어 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 지속적으로 테스트를 실행하는 지속적 테스트 관행을 구현할 수 있습니다. 지속적 테스트는 빠른 피드백, 조기 결함 감지, 출시 시간 단축 등 여러 가지 이점을 제공합니다.

AI 지원 테스트의 주요 이점 중 하나는 테스트 사례 생성 자동화입니다. AI 알고리즘은 과거 데이터, 사용자 동작, 시스템 사용 패턴을 분석하여 테스트 사례를 자동으로 생성할 수 있습니다. 이렇게 하면 수동 테스트 케이스를 생성할 필요가 없어 테스터의 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 게다가 AI 알고리즘은 테스트 결과에서 지속적으로 학습하고 시간이 지남에 따라 테스트 케이스를 개선하여 테스트 프로세스가 최신 상태를 유지하고 효과적이 되도록 할 수 있습니다. 테스트 케이스 생성 외에도 AI 지원 테스트는 테스트 실행을 자동화하는 데 도움이 됩니다. AI 알고리즘의 도움으로 수동 개입 없이도 테스트를 자동으로 실행할 수 있습니다. 이 자동화를 통해 조직은 테스트를 더 자주 일관되게 실행하여 개발 프로세스 전반에 걸쳐 소프트웨어를 철저히 테스트할 수 있습니다. 테스트를 지속적으로 실행함으로써 조직은 소프트웨어 품질에 대한 피드백을 더 빠르게 받을 수 있어 결함을 조기에 식별하고 해결할 수 있습니다. 또한 AI 지원 테스트를 통해 조직은 테스트 결과 분석을 자동화할 수 있습니다. AI 알고리즘은 테스트 데이터를 분석하고 패턴을 식별하며 소프트웨어 품질에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이 자동화된 분석을 통해 조직은 잠재적인 문제를 신속하게 식별하고 소프트웨어 출시 준비 상태에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 조직은 개발 프로세스 초기에 결함을 감지하여 결함 해결에 필요한 시간과 노력을 줄여 출시 시간을 단축할 수 있습니다. AI 기반 테스트를 통해 지속적인 테스트 관행을 구현함으로써 조직은 더 빠른 피드백, 조기 결함 감지 및 더 빠른 출시 시간을 달성할 수 있습니다. 지속적인 테스트를 통해 소프트웨어 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 테스트가 지속적으로 실행되어 조직이 문제를 조기에 식별하고 해결할 수 있습니다. 테스트에 대한 이러한 반복적이고 자동화된 접근 방식은 소프트웨어의 전반적인 품질을 개선하고, 결함이 있는 제품을 출시할 위험을 줄이며, 소프트웨어의 시장 출시를 가속화합니다.

주요 시장 과제

인식 및 이해 부족

글로벌 AI 기반 테스트 시장이 직면한 중요한 과제는 조직에서 AI 기반 테스트 솔루션을 채택하는 것의 중요성과 이점에 대한 인식과 이해가 제한되어 있다는 것입니다. 많은 기업, 특히 소규모 기업은 기존 테스트 방법과 관련된 잠재적 위험과 취약성과 AI가 테스트 효율성과 정확성을 향상시킬 수 있는 잠재력을 완전히 파악하지 못할 수 있습니다. 이러한 인식 부족은 AI 기반 테스트에 투자하는 데 주저하게 만들 수 있으며, 조직은 테스트 결함과 소프트웨어 오류에 취약해질 수 있습니다. 이러한 과제를 해결하려면 테스트 자동화, 결함 탐지 및 전반적인 소프트웨어 품질 개선에서 AI가 하는 중요한 역할을 강조하는 포괄적인 교육 이니셔티브가 필요합니다. 조직은 부적절한 테스트로 인해 비용이 많이 드는 오류, 제품 지연 및 평판 손상이 발생할 수 있음을 인식해야 합니다. AI 기반 테스트의 실질적인 이점을 보여주는 실제 사례와 사례 연구는 그 중요성에 대한 더 깊은 이해를 촉진하는 데 도움이 될 수 있습니다.

복잡성 및 통합 문제

AI 기반 테스트 솔루션의 구현 및 관리에는 조직, 특히 IT 리소스나 전문 지식이 제한적인 조직에 복잡한 과제가 될 수 있습니다. AI 테스트 시스템을 효과적으로 구성하고 기존 테스트 프로세스 및 도구와 통합하는 것은 기술적으로 까다로울 수 있습니다. 통합 중에 호환성 문제가 발생하여 지연 및 최적이 아닌 성능으로 이어질 수 있습니다. 이러한 과제를 해결하려면 AI 기반 테스트 솔루션의 배포 및 관리를 단순화하는 것이 필수적입니다. 설정과 사용자 정의를 간소화하려면 사용자 친화적인 인터페이스와 직관적인 구성 옵션이 제공되어야 합니다. 또한 조직은 통합을 지원하고 문제를 해결할 수 있는 문서, 튜토리얼 및 기술 전문가를 포함한 포괄적인 지원 및 지침에 액세스할 수 있어야 합니다. AI 지원 테스트 구현의 이러한 측면을 단순화하면 보다 효율적인 프로세스와 개선된 테스트 결과를 얻을 수 있습니다.

거짓 양성 및 성능 영향 극복

AI 지원 테스트 시스템은 잠재적 결함과 문제를 식별하는 데 필수적이지만, 합법적인 측면을 문제가 있는 것으로 식별하는 거짓 양성이라는 과제에 직면합니다. 이러한 거짓 양성은 테스트 워크플로를 방해하고 테스트 팀 간에 좌절감을 초래할 수 있습니다. 또한 AI 지원 테스트 솔루션의 성능은 전체 테스트 프로세스에 영향을 미칠 수 있으며, 특히 대량의 테스트 사례를 처리할 때 그렇습니다. 엄격한 테스트와 최적의 성능을 보장하면서 거짓 양성을 최소화하는 것 사이의 적절한 균형을 찾는 것이 필수적입니다. 이러한 과제를 극복하려면 AI 알고리즘과 기술을 지속적으로 개선해야 합니다. 개선된 알고리즘은 진짜 결함과 문제가 아닌 결함을 정확하게 구별하여 거짓 양성을 줄일 수 있습니다. AI 지원 테스트 시스템을 최적화하면 대기 시간을 최소화하고 무거운 작업 부하에서도 효율적인 테스트를 보장할 수 있습니다. 이러한 분야에서 지속적인 개선을 통해 조직은 AI 지원 테스트의 이점을 누리는 동시에 원활하고 안정적인 테스트 프로세스를 유지하고 소프트웨어 품질을 향상시킬 수 있습니다.

주요 시장 동향

정교한 사이버 공격 증가

AI 지원 테스트(WAF)의 글로벌 시장은 웹 애플리케이션을 특별히 타겟으로 하는 정교한 사이버 공격의 수가 증가하고 있습니다. 해커는 취약성을 악용하고 민감한 데이터에 대한 무단 액세스를 얻기 위해 기술을 지속적으로 발전시키고 있습니다. 결과적으로 이러한 정교한 공격을 효과적으로 탐지하고 완화할 수 있는 고급 WAF 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이러한 수요에 대응하여 WAF 공급업체는 트래픽 패턴을 분석하고 이상을 식별하며 새로운 위협에 대한 실시간 보호를 제공하는 기능을 갖춘 지능적이고 적응형 솔루션을 개발하는 데 주력하고 있습니다. 이러한 고급 WAF 솔루션은 인공 지능 및 머신 러닝과 같은 기술을 활용하여 위협 탐지 기능을 향상시킵니다. 이러한 솔루션은 방대한 양의 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 이상을 실시간으로 탐지하여 조직이 진화하는 위협에 신속하게 대응할 수 있도록 합니다. 목표는 조직에 끊임없이 변화하는 위협 환경에 적응할 수 있는 사전 방어 메커니즘을 제공하는 것입니다. WAF 기술의 지속적인 발전으로 조직은 웹 애플리케이션을 효과적으로 보호하고 민감한 데이터를 무단 액세스로부터 보호하는 강력한 보안 조치의 이점을 누릴 수 있습니다. 지능적이고 적응형 WAF 솔루션에 투자함으로써 조직은 사이버 공격자보다 한 발 앞서 나가고 웹 애플리케이션의 무결성과 기밀성을 보장할 수 있습니다.

클라우드 기반 WAF 솔루션으로의 전환

글로벌 시장은 클라우드 기반 AI 지원 테스트(WAF) 솔루션으로의 상당한 전환을 경험하고 있습니다. 이러한 전환은 클라우드 컴퓨팅 채택 증가와 애플리케이션의 클라우드 마이그레이션으로 인해 촉진되었습니다. 조직은 이제 웹 애플리케이션에 대한 포괄적인 보안을 보장하기 위해 클라우드 인프라와 원활하게 통합될 수 있는 WAF 솔루션을 찾고 있습니다.

클라우드 기반 WAF 솔루션은 여러 가지 이점을 제공합니다. 첫째, 확장성을 제공하여 조직이 웹 애플리케이션의 변화하는 요구 사항에 따라 리소스를 쉽게 조정할 수 있습니다. 이러한 확장성 덕분에 WAF 솔루션은 다양한 수준의 트래픽을 처리하고 최대 사용 기간 동안 애플리케이션을 효과적으로 보호할 수 있습니다.

클라우드 기반 WAF 솔루션은 유연성을 제공합니다. 여러 클라우드 환경에서 쉽게 배포하고 관리할 수 있어 조직이 필요에 가장 적합한 클라우드 플랫폼을 선택할 수 있는 자유를 제공합니다. 이러한 유연성 덕분에 기존 클라우드 인프라와 원활하게 통합할 수 있으며 WAF 솔루션이 조직의 특정 요구 사항에 적응할 수 있습니다.

인공지능과 머신 러닝의 통합

인공지능(AI)과 머신 러닝(ML) 기술을 WAF 솔루션에 통합하는 것은 시장에서 중요한 추세입니다. AI와 ML 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 분석하고, 패턴을 식별하고, 실시간으로 이상을 감지하여 WAF 솔루션이 진화하는 위협에 효과적으로 적응하고 대응할 수 있도록 합니다. 이러한 고급 기술은 WAF 솔루션의 정확성과 효율성을 높여 거짓 양성 및 거짓 음성을 줄입니다. WAF 공급업체는 위협 탐지를 강화하고, 보안 운영을 자동화하고, 새로운 위협에 대한 사전 방어를 제공하기 위해 AI 및 ML 기능에 투자하고 있습니다.

세그먼트별 인사이트

구성 요소 인사이트

소프트웨어 세그먼트는 2022년에 77%가 넘는 가장 높은 매출 점유율을 기록했습니다. 중소기업은 종종 AI 테스트 서비스를 사용하여 소프트웨어 프로그램의 효과를 평가합니다. 중소기업의 경우 AI 테스트 서비스는 비용 절감, 효율성 향상, 사용자 경험 개선 등 많은 이점을 제공합니다. 또한 조직은 AI 지원 테스트에서 데이터 정리 소프트웨어를 활용하여 테스트 데이터 준비, 관리 및 분석을 간소화합니다. 이러한 통합은 적절한 형식으로 올바른 데이터를 찾을 수 있도록 하여 테스트 정확성, 효율성 및 효과를 향상시키고, 포괄적인 테스트 범위와 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다. 서비스 세그먼트는 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 추산됩니다.

관리형 및 전문 서비스의 상당한 발전이 이러한 성장을 설명합니다. AI 지원 테스트 도구는 종종 복잡한 알고리즘과 대규모 테스트를 지원하기 위해 상당한 컴퓨팅 리소스와 인프라가 필요합니다. QA Mentor, Testlio, Capgemini 등과 같은 관리형 서비스 제공업체는 AI 테스트 이니셔티브를 지원하는 데 필요한 인프라(예클라우드 기반 플랫폼 또는 전용 환경)를 제공합니다. 또한 수요에 따라 리소스를 확장하여 최적의 성능, 품질 모니터링 및 비용 효율성을 보장합니다. 예를 들어, Capgemini의 애플리케이션 개발 및 유지 관리(ADM) 서비스 전체 스택인 "ADMnext"에 내장된 품질 엔지니어링은 광범위한 과제를 해결하고 사용자가 더 나은 비즈니스 결정을 내려 더 나은 성능을 보장할 수 있는 역량과 솔루션을 갖추고 있습니다.

배포

온프레미스 세그먼트는 2022년 시장을 선도하여 글로벌 매출의 61% 이상을 차지했습니다. 온프레미스 환경에는 AI 지원 테스트를 지원하는 데 필요한 인프라가 필요합니다. 여기에는 AI 알고리즘 및 모델의 계산 요구 사항을 처리하기 위한 서버, 스토리지 및 네트워킹 기능을 설정하는 것이 포함됩니다. 조직은 온프레미스 인프라 내에서 AI 지원 테스트에 필요한 관련 데이터를 수집, 저장 및 관리합니다. 데이터 수집에는 데이터 보안, 개인 정보 보호 및 민감하거나 기밀 정보 처리를 규제하는 규정 준수를 보장하는 것이 포함됩니다. 또한 조직은 AI 기능을 기존 테스트 도구, 프레임워크 또는 프로세스에 통합하기 위해 커넥터, 플러그인 또는 인터페이스를 사용자 지정하거나 개발하여 온프레미스 테스트 환경과 AI 기술의 원활한 협업 및 통합을 보장하여 시장 성장을 촉진해야 합니다.

클라우드 세그먼트는 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 추정됩니다. 이러한 성장은 사실상 무한한 확장성과 리소스를 제공하는 클라우드 기반 솔루션이 주도합니다. 조직은 수요에 따라 AI 지원 테스트 인프라를 효율적으로 제공하고 확장하거나 축소합니다. 이러한 유연성 덕분에 대규모 테스트 요구 사항을 효율적이고 비용 효율적으로 처리할 수 있습니다. 또한 클라우드 기반 AI 지원 테스트 도구는 클라우드 기반 테스트 관리 도구, 버전 제어 시스템, 버그 추적 시스템 및 CI/CD(지속적 통합/지속적 배포) 파이프라인과 같은 다른 클라우드 서비스와 원활하게 통합할 수 있습니다. 이 통합은 소프트웨어 개발 및 테스트 프로세스를 간소화하여 효율성과 협업을 강화합니다.

애플리케이션 인사이트

테스트 자동화 부문은 2022년에 58%가 넘는 가장 큰 매출 점유율을 차지했습니다. 성장은 인공 지능(AI) 알고리즘과 기술을 활용하여 테스트 자동화를 크게 강화하는 AI 테스트 도구에 의해 주도됩니다. 클라우드 컴퓨팅 인스턴스와 결합하면 테스트 프로세스에 더 많은 확장성과 유연성을 제공할 수 있습니다. AI 지원 테스트를 테스트 자동화와 결합함으로써 조직은 테스트 프로세스에서 더 높은 효율성, 정확성 및 생산성을 달성합니다. AI 알고리즘은 또한 테스트 사례 생성, 데이터 관리, 테스트 실행, 분석 및 예측 기능을 향상시켜 테스트 자동화 도구 및 프레임워크의 기능을 강화합니다.

궁극적으로 소프트웨어 품질이 향상되고 출시 시간이 단축되며 전반적인 테스트 결과가 개선되어 시장 성장이 촉진됩니다. 인프라 최적화 부문은 예측 기간 동안 상당한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. AI 기술을 활용하는 조직은 테스트 인프라의 효율성, 확장성 및 비용 효율성을 개선합니다. 클라우드 인프라의 급속한 발전으로 IT 인프라는 유연하고 무형적이며 주문형이 되었습니다. AI 알고리즘은 테스트 중인 시스템 분석을 기반으로 테스트 사례를 자동으로 생성하고, 테스트 사례 생성에 필요한 수동 작업을 줄이며, 포괄적인 테스트 범위를 보장합니다. 게다가 AI는 코드 변경, 결함 내역 또는 중요도에 따라 테스트 사례의 우선순위를 정하여 조직이 우선 순위가 높은 영역에 테스트 노력을 집중할 수 있도록 합니다.

지역별 통찰력

북미는 2022년 시장을 장악하여 글로벌 매출의 39% 이상을 차지했습니다. 자동화 테스트의 눈에 띄는 성장이 이 지역의 시장 성장을 촉진하고 있습니다. AI 회귀 테스트는 모바일 애플리케이션에서 점점 더 많이 사용되고 있으며, 제품의 기능을 개선함에 따라 북미의 AI 지원 테스트에 영향을 미치고 있습니다. 게다가 미국은 기술 공급업체의 존재로 인해 예측 기간 동안 상당히 발전할 것으로 예상됩니다. 도시화 증가, 라이프스타일 변화, 가처분 소득 증가, 첨단 기술이 이 지역의 시장 성장을 촉진합니다.

R&D 활동에 대한 투자 증가, 자동화된 테스트 솔루션에 대한 선호도 증가, 신제품 출시도 미국 아시아 태평양 지역의 시장 성장을 견인하고 있으며, 예측 기간 동안 상당한 CAGR 성장을 목격할 것으로 예상됩니다. 인도, 중국, 일본 및 아시아 태평양의 다른 국가는 시장 성장을 촉진하기 위해 혁신하고 신제품과 플랫폼을 출시하고 있습니다. 일본의 5G의 주요 혁신은 이 지역의 시장 성장을 촉진하고 있습니다. 자동화되고 효율적인 통신 인프라 테스트 및 유지 관리에 대한 수요가 급증할 가능성이 있기 때문에 일본에서 AI 지원 테스트 기술 사용이 증가할 수 있습니다. 게다가 2022년 6월 싱가포르는 AI 개발자가 시스템을 객관적이고 독립적으로 평가할 수 있도록 지원하는 최초의 AI 거버넌스 테스트 프레임워크와 툴박스를 출시했습니다.

최근 개발

• 2023년 7월 PQR Testing Solutions에서 TestMaster AI 2.0을 공개했습니다. AI 기반 테스트 시장의 주요 기업인 PQR TestingSolutions는 AI 기반 테스트 플랫폼인 TestMaster AI 2.0의 최신 버전을 출시했습니다. 이 업데이트된 솔루션은 향상된 머신 러닝 알고리즘과 예측 분석을 통합하여 테스트 프로세스를 더욱 간소화합니다. TestMaster AI2.0은 개선된 테스트 사례 생성, 증가된 테스트 범위 및 더 빠른 결함 식별을 제공합니다. 또한 인기 있는 CI/CD 도구와의 새로운 통합을 자랑하여 조직에서 AI 기반 테스트를 개발 파이프라인에 원활하게 통합하기 쉽습니다.
• 2023년 6월, LMN Test Labs에서 AI TestBench 출시 AI 기반 테스트 솔루션의 선도적 공급업체인 LMN Test Labs는 AI 기반 테스트 스크립트의 개발 및 실행을 용이하게 하도록 설계된 포괄적인 테스트 환경인 AI TestBench를 출시했습니다. AI TestBench에는 테스트 시나리오를 만들고 관리하기 위한 사용자 친화적인 인터페이스와 일반적인 테스트 작업을 위한 사전 구축된 AI 모델이 포함되어 있습니다. 이 개발은 테스트 팀이 테스트 작업에서 AI를 보다 효과적으로 활용하여 테스트 자동화를 가속화하고 전반적인 소프트웨어 품질을 개선할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다.
• 2023년 3월, RST Technologies에서 AI TestOps 출시 RST Technologies에서 테스트 오케스트레이션 및 관리 최적화에 중점을 둔 새로운 AI 지원 테스트 플랫폼인 AITestOps를 공개했습니다. AI TestOps는 머신 러닝을 활용하여 테스트 리소스를 동적으로 할당하고, 테스트 실행의 우선순위를 지정하고, 실시간으로 테스트 병목 현상을 식별합니다. 이 혁신은 DevOps 및 지속적인 테스트 관행에 대한 강조가 커짐에 따라 테스트 효율성을 높이고, 테스트 비용을 절감하고, 고품질 소프트웨어를 적시에 제공하는 것을 목표로 합니다.
• 2022년 11월, UVW Software Solutions에서 TestAI Insights 출시 UVW SoftwareSolutions에서 TestAI Insights를 출시하여 AI 지원 테스트 포트폴리오를 확장했습니다. 이 솔루션은 고급 데이터 분석 및 시각화 기능을 통합하여 테스트 팀에 테스트 데이터에서 얻은 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. TestAI Insights를 사용하면 조직에서 테스트 추세를 파악하고 테스트 전략을 최적화하며 포괄적인 테스트 성능 지표를 기반으로 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 발전은 소프트웨어 테스트에서 데이터 기반 의사 결정의 중요성이 커지고 있음을 반영합니다.

주요 시장 참여자

• Sauce Labs Inc.
• ReTest GmbH
• D2L Corp.
• Functionize Inc.
• Diffblue Ltd.
• Applitools
• Capgemini SE
• testRigor
• Micro Focus International Plc
• Tricentis