 | • レポートコード：MRC26JU-MM03417 • 出版社/出版日：Market Monitor Global / 2026年6月 • レポート形態：英語、PDF、139ページ • 納品方法：Eメール • 産業分類：New Technology |
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レポート概要
本レポートには、世界におけるAIコパイロットの市場規模および予測が記載されており、以下の市場情報が含まれています。
2026年～2031年の世界AIコパイロット市場規模（単位：百万米ドル）
世界のAIコパイロット市場は、2031年までに109,738百万米ドルに達すると予測されています。
AIコパイロットとは、アプリケーション、ワークフロー、またはオペレーティング環境に組み込まれたインテリジェントなソフトウェアエージェントであり、大規模言語モデル、機械学習、および文脈認識を活用して、ユーザーの意図を理解し、コンテンツを生成し、タスクを自動化し、推奨事項を提供することで、ユーザーをリアルタイムで支援します。 従来の自動化ツールとは異なり、AIコパイロットは対話形式でやり取りを行い、ユーザーの行動に適応し、データ、ツール、システムを横断して動作します。コーディング、デザイン、事務作業、カスタマーサービス、医療、産業オペレーションなどの分野において、人間の意思決定、生産性、創造性を強化する「デジタルチームメイト」としての役割を果たします。
MARKET MONITOR GLOBAL, INC（MMG）は、AIコパイロット企業および業界の専門家を対象に、売上高、需要、製品タイプ、最近の動向と計画、業界トレンド、推進要因、課題、障害、潜在的なリスクなどについて調査を行いました。
セグメント別市場規模：
タイプ別世界AIコパイロット市場、2026年～2031年（単位：百万ドル）
タイプ別 世界のAIコパイロット市場セグメント構成比
LLM中心のコパイロット
ルールベースのコパイロット
機能特化型コパイロット
導入形態別 世界のAIコパイロット市場セグメント構成比
エッジ
クラウド
用途別 世界のAIコパイロット市場、2026-2031年（百万ドル）
用途別 世界のAIコパイロット市場セグメント構成比
IT・ソフトウェア
カスタマーサービス
マーケティング
その他
世界のAIコパイロット市場：地域・国別、2026年～2031年（単位：百万ドル）
世界のAIコパイロット市場：地域・国別のセグメント構成比
米国
欧州
アジア
中国
その他の地域
[競合分析]
本レポートでは、以下の主要市場参加者に関する分析も提供しています：
さらに、本レポートでは市場における競合他社のプロファイルを紹介しており、主要企業には以下が含まれます：
マイクロソフト
OpenAI
GitHub
Google
Anthropic
Perplexity AI
Zapier
Anysphere
Codeium
Tabnine
Aider AI
Linear Orbit
Harvey AI
Glean Technologies
ManyChat
Figma
Augmentir
ComfyUI
1 調査・分析レポートの概要
1.1 AIコパイロット市場の定義
1.2 市場セグメント
1.2.1 タイプ別セグメント
1.2.2 導入形態別セグメント
1.2.3 用途別セグメント
1.3 世界のAIコパイロット市場の概要
1.4 本レポートの特徴と利点
1.5 調査方法および情報源
1.5.1 調査方法
1.5.2 調査プロセス
1.5.3 基準年
1.5.4 レポートの前提条件および注意事項
2 世界のAIコパイロット市場規模
2.1 世界のAIコパイロット市場規模：2025年対2032年
2.2 世界のAIコパイロット市場規模、見通しおよび予測：2026年～2032年
2.3 主要な市場動向、機会、推進要因および制約要因
2.3.1 市場の機会と動向
2.3.2 市場の推進要因
2.3.3 市場の制約要因
3 企業動向
3.1 世界市場における主要なAIコパイロット企業
3.2 世界のAIコパイロット企業の製品・技術
4 AIコパイロット企業のプロフィール
4.1 マイクロソフト
4.1.1 マイクロソフトの企業概要
4.1.2 マイクロソフトの事業概要
4.1.3 マイクロソフトのAIコパイロット製品ラインナップと技術
4.1.4 マイクロソフトのAIコパイロットに関する研究開発および計画
4.2 OpenAI
4.2.1 OpenAIの企業概要
4.2.2 OpenAIの事業概要
4.2.3 OpenAIのAIコパイロット製品ラインナップと技術
4.2.4 OpenAIのAIコパイロットに関する研究開発および計画
4.3 GitHub
4.3.1 GitHubの企業概要
4.3.2 GitHubの事業概要
4.3.3 GitHubのAIコパイロット製品ラインナップと技術
4.3.4 GitHubのAIコパイロットの研究開発および計画
4.4 Google
4.4.1 Googleの企業概要
4.4.2 Googleの事業概要
4.4.3 GoogleのAIコパイロット製品ラインナップと技術
4.4.4 GoogleのAIコパイロットに関する研究開発および計画
4.5 Anthropic
4.5.1 Anthropicの企業概要
4.5.2 Anthropicの事業概要
4.5.3 AnthropicのAIコパイロット製品ラインナップと技術
4.5.4 AnthropicのAIコパイロットに関する研究開発および計画
4.6 Perplexity AI
4.6.1 Perplexity AIの企業概要
4.6.2 Perplexity AIの事業概要
4.6.3 Perplexity AIのAIコパイロット製品ラインナップと技術
4.6.4 Perplexity AIのAIコパイロットに関する研究開発および計画
4.7 Zapier
4.7.1 Zapierの企業概要
4.7.2 Zapierの事業概要
4.7.3 ZapierのAIコパイロット製品ラインナップと技術
4.7.4 ZapierのAIコパイロットの研究開発および計画
4.8 Anysphere
4.8.1 Anysphereの企業概要
4.8.2 Anysphereの事業概要
4.8.3 AnysphereのAIコパイロット製品ラインナップと技術
4.8.4 AnysphereのAIコパイロットにおける研究開発および今後の計画
4.9 Codeium
4.9.1 Codeiumの企業概要
4.9.2 Codeiumの事業概要
4.9.3 CodeiumのAIコパイロット製品ラインナップと技術
4.9.4 CodeiumのAIコパイロットに関する研究開発および計画
4.10 Tabnine
4.10.1 Tabnineの企業概要
4.10.2 Tabnineの事業概要
4.10.3 TabnineのAIコパイロット製品ラインナップおよび技術
4.10.4 TabnineのAIコパイロットに関する研究開発および計画
4.11 Aider AI
4.11.1 Aider AI 企業概要
4.11.2 Aider AI 事業概要
4.11.3 Aider AI AIコパイロットの製品ラインナップと技術
4.11.4 Aider AI AIコパイロットの研究開発および計画
4.12 Linear Orbit
4.12.1 Linear Orbit 企業概要
4.12.2 Linear Orbitの事業概要
4.12.3 Linear OrbitのAIコパイロット製品ラインナップと技術
4.12.4 Linear OrbitのAIコパイロットに関する研究開発および計画
4.13 Harvey AI
4.13.1 Harvey AIの企業概要
4.13.2 Harvey AIの事業概要
4.13.3 ハーベイAIのAIコパイロット製品ラインナップと技術
4.13.4 ハーベイAIのAIコパイロットに関する研究開発および計画
4.14 グリーン・テクノロジーズ
4.14.1 グリーン・テクノロジーズの企業概要
4.14.2 グリーン・テクノロジーズの事業概要
4.14.3 グリーン・テクノロジーズのAIコパイロット製品ラインナップと技術
4.14.4 グリーン・テクノロジーズのAIコパイロットの研究開発および計画
4.15 マニーチャット
4.15.1 マニーチャットの企業概要
4.15.2 マニーチャットの事業概要
4.15.3 マニーチャットのAIコパイロットの製品ラインナップと技術
4.15.4 マニーチャットのAIコパイロットの研究開発および計画
4.16 フィグマ
4.16.1 Figmaの企業概要
4.16.2 Figmaの事業概要
4.16.3 FigmaのAIコパイロット製品ラインナップと技術
4.16.4 FigmaのAIコパイロットの研究開発および計画
4.17 Augmentir
4.17.1 Augmentirの企業概要
4.17.2 Augmentirの事業概要
4.17.3 Augmentir AIコパイロットの製品ラインナップと技術
4.17.4 Augmentir AIコパイロットの研究開発および計画
4.18 ComfyUI
4.18.1 ComfyUIの企業概要
4.18.2 ComfyUIの事業概要
4.18.3 ComfyUIのAIコパイロット製品ラインナップおよび技術
4.18.4 ComfyUIのAIコパイロット研究開発および計画
5 地域別動向
5.1 地域別 – 世界のAIコパイロット市場規模（2027年および2032年）
5.2 地域別 – 世界のAIコパイロット売上高（2027年～2032年）
5.3 米国
5.3.1 米国のAIコパイロット主要企業
5.3.2 米国のAIコパイロット開発の現状と予測
5.4 欧州
5.4.1 欧州のAIコパイロット主要企業
5.4.2 欧州のAIコパイロット開発の現状と予測
5.5 中国
5.5.1 中国におけるAIコパイロットの主要企業
5.5.2 中国のAIコパイロット開発の現状と予測
5.6 その他の地域
6 タイプ別分析
6.1 タイプ別 – 世界のAIコパイロット市場規模（2027年および2032年）
6.2 LLM中心のコパイロット
6.3 ルールベースのコパイロット
6.4 機能特化型コパイロット
7 導入形態別分析
7.1 導入形態別 – 世界のAIコパイロット市場規模（2027年および2032年）
7.2 エッジ
7.3 クラウド
8 用途別分析
8.1 用途別 – 世界のAIコパイロット市場規模（2027年および2032年）
8.2 IT・ソフトウェア
8.3 カスタマーサービス
8.4 マーケティング
8.5 その他
9 結論
10 付録
10.1 注記
10.2 クライアント事例
10.3 免責事項
表1. 世界のAIコパイロット市場の機会と動向
表2. 世界のAIコパイロット市場の推進要因
表3. 世界のAIコパイロット市場の制約要因
表4. 世界のAIコパイロット市場の主要企業
表5. 世界の企業のAIコパイロット製品および技術
表6. マイクロソフトの企業概要
表7. マイクロソフトのAIコパイロット製品ラインナップ
表8. OpenAIの企業概要
表9. OpenAIのAIコパイロット製品ラインナップ
表10. GitHubの企業概要
表11. GitHubのAIコパイロット製品ラインナップ
表12. Googleの企業概要
表13. GoogleのAIコパイロット製品ラインナップ
表14. Anthropicの企業概要
表15. AnthropicのAIコパイロット製品ラインナップ
表16. Perplexity AIの企業概要
表17. Perplexity AIのAIコパイロット製品ラインナップ
表18. Zapierの企業概要
表19. ZapierのAIコパイロット製品ラインナップ
表20. Anysphereの企業概要
表21. AnysphereのAIコパイロット製品ラインナップ
表22. Codeiumの企業概要
表23. CodeiumのAIコパイロット製品ラインナップ
表24. Tabnineの企業概要
表25. TabnineのAIコパイロット製品ラインナップ
表26. Aider AIの企業概要
表27. Aider AIのAIコパイロット製品ラインナップ
表28. Linear Orbitの企業概要
表29. Linear OrbitのAIコパイロット製品ラインナップ
表30. Harvey AIの企業概要
表31. Harvey AIのAIコパイロット製品ラインナップ
表32. Glean Technologiesの企業概要
表33. Glean TechnologiesのAIコパイロット製品ラインナップ
表34. ManyChatの企業概要
表35. ManyChatのAIコパイロット製品ラインナップ
表36. Figmaの企業概要
表37. FigmaのAIコパイロット製品ラインナップ
表38. Augmentirの企業概要
表39. AugmentirのAIコパイロット製品ラインナップ
表40. ComfyUIの企業概要
表41. ComfyUIのAIコパイロット製品ラインナップ
表42. 地域別 – 世界のAIコパイロット売上高（百万米ドル）、2027年および2032年
表43. 地域別 – 世界のAIコパイロット売上高（百万米ドル）、2027年～2032年
表44. タイプ別 – 世界のAIコパイロット市場規模（百万米ドル）、2027年および2032年
表45. 導入形態別 – 世界のAIコパイロット市場規模（百万米ドル）、2027年および2032年
表46. 用途別 – 世界のAIコパイロット市場規模（百万米ドル）、2027年および2032年
| ※AIコパイロットは、人工知能を活用して人間の作業を補助・支援するシステムの一形態です。特に、さまざまな業務において人間と協力して作業を進める役割を果たします。AIコパイロットは、特定のタスクや作業フローにおいて、意思決定をサポートしたり、データ分析を行ったり、クリエイティブな作業を手助けするなど、多岐にわたる機能を持っています。 AIコパイロットの種類としては、主に以下のようなものがあります。まず、プログラミング支援ツールです。これには、コードの自動生成やデバッグ、最適化を行うAIが含まれます。開発者が効率よく作業できるようにサポートすることで、時間を短縮し、生産性を向上させることが期待されます。 次に、デザイン支援ツールがあります。これらのAIコパイロットは、ユーザーの好みに基づいてデザイン案を提案したり、自動でレイアウトを調整したりする機能を持っています。特にWebデザインやグラフィックデザイン領域での利用が進んでいます。 また、ビジネスプロセスの支援を行うAIコパイロットもあります。これには、データ分析や予測モデルを使って、経営上の意思決定を支援するAIが含まれます。営業のプロセスやマーケティング戦略の最適化に役立ち、多くの企業で採用されています。 さらに、ライティング支援ツールも重要なAIコパイロットの一種です。文章作成や校正、アイデアの提案などを行い、クリエイティブなプロセスをサポートします。特に、コンテンツマーケティングや報告書作成の場面で重宝されています。 用途としては、まず教育分野が挙げられます。AIコパイロットは、個別学習の支援を行い、学生がより効率的に学習を進める手助けをすることができます。分野ごとの教材の提案や、理解度に応じた問題の提示などが行われています。 さらに、医療分野でも活躍しています。診断支援や治療計画の作成、患者の健康管理において情報を提供する役割を果たしています。こうしたAIの導入により、医療従事者の負担が軽減され、患者へのサービス向上が期待されています。 関連技術としては、機械学習、自然言語処理、画像認識などが挙げられます。機械学習はデータから学習することで、AIコパイロットがより高精度な予測や提案を行う基盤となります。自然言語処理は、AIが人間と自然にコミュニケーションを行うための技術であり、特にライティング支援やカスタマーサポートでの活用が進んでいます。画像認識技術は、デザインや医療分野などで、画像データを分析し、必要な情報を取り出すために利用されています。 最近では、AIコパイロットの役割が広がり、どのような業種でもその存在感が増しています。企業は、業務にAIを取り入れることで、効率性の向上やイノベーションの促進を目指しています。一方で、AIコパイロットが持つ限界や倫理的な問題についても、注意深く考慮する必要があります。例えば、AIが出した結果に対する責任の所在や、プライバシーの問題などが挙げられます。 今後の展望としては、AIコパイロットはさらに多機能化し、より高度なタスクにも対応できるよう進化することが予想されます。人間とのインターフェースも改善され、より直感的に操作できるようになるでしょう。また、さまざまな領域での共創が進むことで、AIコパイロットは単なる補助ツールから、パートナーシップを形成する存在へと進化していくと考えられます。このように、AIコパイロットは今後の働き方や生活のあり方に大きな影響を与える存在であると言えるでしょう。 |