AutoML(자동 기계 학습) 시장 규모 및 점유율, 배포별(온프레미스 및 클라우드), 애플리케이션별(모델 선택, 데이터 처리, 초매개변수 최적화 및 조정, 기능 엔지니어링), 제공 사항(서비스 및 솔루션), 기업 규모(대기업 및 중소기업) - 성장 추세, 지역 통찰력(미국, 일본, 한국, 영국, 독일), 경쟁 포지셔닝, 글로벌 예측 보고서 2025~2034년

시장 전망:

AutoML(자동 기계 학습) 시장 규모는 2024년 36억 달러에서 2034년까지 1,217억 달러에 이를 것으로 예상되며, 이는 2025년부터 2034년까지 예측 기간 동안 42.2% 이상의 CAGR을 반영합니다. 2025년 업계 수익은 48억 2천만 달러로 예상됩니다.

• Base Year Value (2024): USD 3.6 billion
• CAGR (2025-2034): 42.2%
• Forecast Year Value (2034): USD 121.7 billion
• Historical Data Period: 2019-2024
• Largest Region: North America
• Forecast Period: 2025-2034

시장 역학:

성장 동인 및 기회:

AutoML(자동 기계 학습) 시장은 인공 지능과 기계 학습 기술의 급속한 발전에 힘입어 크게 성장하고 있습니다. 기업이 데이터 기반 의사 결정의 가치를 점차 인식함에 따라 복잡한 프로세스를 단순화하고 자동화하는 도구에 대한 수요가 급증했습니다. AutoML 솔루션을 사용하면 데이터 과학 전문 지식이 부족한 사용자를 포함한 사용자가 기계 학습 모델을 효율적으로 개발하고 배포할 수 있습니다. AI 기술의 민주화는 조직이 광범위한 리소스나 전문 지식 없이도 데이터를 활용하는 것을 목표로 하기 때문에 핵심 동인입니다.

또한 더 빠르고 정확한 예측 분석에 대한 요구가 증가함에 따라 시장이 더욱 활발해지고 있습니다. 기업에 데이터가 넘쳐나는 시대에는 이 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 신속하게 변환하는 능력이 중요합니다. AutoML은 모델 구축 프로세스를 간소화하고 신속한 반복 및 배포를 가능하게 하여 이를 촉진하고 결과적으로 비즈니스 민첩성과 경쟁력을 향상시킵니다. 또한 클라우드 기반 AutoML 서비스의 확장은 확장성과 유연성을 제공하므로 조직은 인프라에 대한 상당한 초기 투자 없이도 고급 분석을 운영에 쉽게 통합할 수 있습니다.

의료, 핀테크, 소매업 등 맞춤형 솔루션이 필요한 틈새 시장에는 주목할만한 기회가 있습니다. 이러한 부문의 특정 과제를 해결하는 AutoML 도구의 능력은 성장의 길을 제시합니다. 예를 들어 의료 분야에서 AutoML은 복잡한 의료 데이터 분석을 단순화하여 진단 정확도를 높일 수 있습니다. 마찬가지로 소매업에서도 맞춤형 추천을 통해 재고 관리를 최적화하고 고객 경험을 향상할 수 있습니다. 산업이 계속 발전함에 따라 AutoML이 고유한 요구 사항을 해결할 수 있는 잠재력으로 인해 AutoML의 채택이 더욱 가속화될 것입니다.

산업 제한:

유망한 성장 궤적에도 불구하고 AutoML 시장은 개발을 방해할 수 있는 몇 가지 과제에 직면해 있습니다. 한 가지 주요 제한 사항은 AutoML 솔루션을 기존 IT 인프라와 통합하는 과정이 복잡하다는 것입니다. 많은 조직이 최신 기계 학습 도구를 쉽게 수용할 수 없는 레거시 시스템에서 운영하므로 구현 중에 잠재적인 중단과 비용 증가로 이어질 수 있습니다. 이러한 기술적 장벽은 기업, 특히 리소스가 제한된 중소기업에서 AutoML 기술을 완전히 수용하는 것을 방해할 수 있습니다.

또 다른 중요한 우려 사항은 일부 AutoML 모델과 관련된 투명성과 해석성이 부족하다는 것입니다. 이러한 시스템은 종종 ""블랙박스""로 작동하므로 사용자가 의사결정 방법을 이해하기 어려울 수 있습니다. 이러한 불투명성은 특히 금융 및 의료와 같은 중요한 애플리케이션에서 신뢰와 관련된 문제를 제기합니다. 여기서 모델 결과의 근거를 이해하는 것은 규정 준수 및 윤리적 고려에 필수적입니다. 결과적으로 모델 해석 가능성에 대한 우려는 AutoML 솔루션의 광범위한 수용을 방해하여 잠재적인 시장 침투를 제한할 수 있습니다.

또한 데이터 개인 정보 보호 및 보안 규정에 대한 강조가 점점 더 강조되면서 AutoML 시장에 도전 과제가 되고 있습니다. 조직이 민감한 데이터를 처리하는 방법에 대한 조사가 증가함에 따라 기업은 상당한 데이터 처리 및 저장이 필요한 자동화된 솔루션을 채택하는 것을 주저할 수 있습니다. 엄격한 데이터 보호법을 준수하면 AutoML 도구의 개발 및 배포가 복잡해질 수 있습니다. 기업은 운영 효율성을 유지하면서 관행이 규제 요구 사항에 부합하는지 확인해야 하기 때문입니다.

지역예보:

북아메리카

북미 AutoML 시장은 주로 첨단 기술 인프라와 미국과 캐나다의 수많은 주요 업체의 존재에 힘입어 전 세계적으로 가장 큰 시장으로 남을 것으로 예상됩니다. 미국은 다양한 머신러닝 작업을 자동화하고 생산성을 높이기 위해 점점 더 AutoML 솔루션을 채택하는 기업이 선두에 있습니다. 혁신에 대한 국가의 강력한 초점과 인공 지능 및 자동화에 대한 막대한 투자가 결합되어 시장 확장에 유리한 위치에 있습니다. 캐나다는 미국보다 약간 뒤처져 있지만 특히 데이터 기반 의사결정이 중요한 금융 및 의료와 같은 분야에서 AutoML 도입이 증가하고 있습니다.

아시아 태평양

아시아 태평양 지역에서는 중국, 일본, 한국과 같은 국가가 AutoML 시장 성장을 주도하고 있습니다. 방대한 데이터 풀과 AI 이니셔티브에 대한 정부 지원을 갖춘 중국은 상당한 시장 확장을 목격할 것으로 예상됩니다. 중국의 주요 기술 기업은 AutoML 기능에 막대한 투자를 하여 신속한 도입에 도움이 되는 환경을 조성하고 있습니다. 다양한 부문에서 기계 학습 솔루션에 대한 관심이 높아지면서 로봇공학과 자동화에 대한 일본의 강한 강조는 유망한 시장 궤도를 나타냅니다. 첨단 기술 인프라와 급성장하는 스타트업 생태계로 유명한 한국 역시 조직이 운영 효율성 향상을 위해 AutoML을 채택함에 따라 상당한 성장을 이룰 가능성이 높습니다.

유럽

유럽 ​​내 AutoML 시장은 영국, 독일, 프랑스와 같은 국가에서 뚜렷한 잠재력을 보여줍니다. 영국은 역동적인 기술 환경과 산업 전반에 걸쳐 데이터 분석 도구에 대한 높은 수요로 인해 이 지역에서 선두를 달리고 있습니다. 영국의 조직에서는 데이터 처리 작업을 간소화하기 위해 AutoML을 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 독일은 강력한 엔지니어링 기반을 바탕으로 제조 및 물류 효율성을 높이기 위해 AutoML의 산업 애플리케이션에 큰 관심을 갖고 긴밀히 뒤따르고 있습니다. 프랑스에서는 특히 데이터 관리가 중요한 금융 및 의료 분야에서 AutoML에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 유럽의 규제 환경은 기업이 경쟁 우위를 유지하기 위해 기계 학습 프로세스를 자동화하도록 추진하고 있습니다.

세분화 분석:

세분화 측면에서 글로벌 AutoML(자동화된 기계 학습) 시장은 배포, 애플리케이션, 제공, 기업 규모를 기준으로 분석됩니다.

전개

AutoML(자동화된 기계 학습) 시장의 배포 부문은 주로 클라우드 기반 모델과 온프레미스 모델로 구분됩니다. 클라우드 기반 배포 모델은 확장성, 유연성 및 비용 효율성으로 인해 지배적일 것으로 예상되며, 이를 통해 조직은 광범위한 온프레미스 인프라 없이도 정교한 기계 학습 도구를 활용할 수 있습니다. 또한 클라우드 서비스는 다른 SaaS 제품과의 원활한 통합을 촉진하여 협업과 데이터 공유를 향상시킵니다. 그러나 데이터 보안 및 규정 준수 위험을 우려하는 조직이 데이터 환경에 대한 통제력을 유지하기로 선택함에 따라 온프레미스 모델은 꾸준히 성장할 것으로 예상됩니다.

애플리케이션

적용 측면에서 AutoML 시장은 의료, 금융, 소매, 제조 등의 부문으로 나눌 수 있습니다. 의료 애플리케이션은 환자 치료에 있어 맞춤형 의료 및 예측 분석에 대한 수요가 증가함에 따라 상당한 주목을 받을 가능성이 높습니다. 기계 학습 프로세스를 자동화함으로써 의료 기관은 더 나은 진단 및 치료 계획을 위해 환자 데이터를 분석하는 알고리즘을 신속하게 개발할 수 있습니다. 금융 부문 역시 금융 기관이 AutoML 도구를 채택하여 사기를 탐지하고, 위험을 평가하고, 투자 포트폴리오를 빠르고 효율적으로 최적화함에 따라 상당한 성장 잠재력을 보여줍니다.

헌금

AutoML 시장의 제공 부문에는 소프트웨어와 서비스가 포함됩니다. 조직에서는 광범위한 사람의 개입 없이 기계 학습 모델을 자동으로 조정하고 최적화하는 고급 알고리즘을 선호하므로 소프트웨어 제품이 시장을 지배합니다. 이 소프트웨어 부문은 지속적인 기술 발전과 데이터 분석의 효율성에 대한 필요성 증가로 인해 급속한 성장이 예상됩니다. 반대로 컨설팅, 지원 등의 서비스도 성장세를 보이고 있습니다. 기업이 AutoML 솔루션 구현에 대한 지침을 찾으면서 전문 지식을 얻기 위해 점점 더 서비스 제공업체에 의지하고 있습니다.

기업 규모

기업 규모를 고려할 때 AutoML 시장은 대기업과 중소기업(SME)으로 구분됩니다. 대기업은 방대한 양의 데이터와 상당한 리소스로 인해 계속해서 시장을 선도할 가능성이 높으며 AutoML 기술에 막대한 투자를 할 수 있습니다. 그러나 중소기업은 경쟁 우위를 확보하기 위해 이러한 솔루션을 채택하기 시작하면서 가장 빠른 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. AutoML 도구에 대한 접근성이 향상되고 구현과 관련된 비용이 절감되면서 소규모 조직은 과도한 투자 없이 고급 분석 기능을 활용할 수 있게 되었습니다.

경쟁 구도:

AutoML(자동 기계 학습) 시장의 경쟁 환경은 신생 기업부터 기존 기술 대기업에 이르기까지 기술의 급속한 발전과 다양한 플레이어가 특징입니다. 기업들은 사용자 친화적인 인터페이스와 통합 기능을 통해 사용자 경험을 향상시키는 데 점점 더 집중하고 있으며, 이를 통해 비전문가도 머신러닝에 접근할 수 있게 됩니다. 주요 트렌드에는 클라우드 기반 솔루션 채택, 자연어 처리의 발전, 자동화된 모델 선택 및 하이퍼파라미터 조정 기술의 개발이 포함됩니다. 또한 서비스 제공 범위를 확대하고 솔루션의 견고성을 향상시키기 위해 기업 간의 협력과 파트너십이 일반화되고 있습니다. 더 많은 기업이 데이터 분석 및 의사결정 프로세스에 AI를 활용하는 것의 가치를 인식함에 따라 시장은 크게 성장할 것으로 예상됩니다.

최고의 시장 참여자

1. 구글

2. 마이크로소프트

3. IBM

4. 데이터로봇

5. H2O.ai

6. 래피드마이너

7. 크나임

8. 팁코 소프트웨어

9. 알테릭스

10. 세일즈포스