자동화된 기계 학습 시장 규모, 점유율 및 산업 분석, 배포 모델별(온프레미스 및 클라우드 기반), 기업 유형별(중소기업 및 대기업) 업종별(BFSI, 의료 및 생명 과학, 소매 및 전자 상거래, IT 및 통신, 정부 및 국방 등) 및 지역 예측(2026~2034년)

전 세계 자동화 기계 학습 시장 규모는 2025년 49억 2천만 달러로 평가되었습니다. 시장은 2026년 68억 1천만 달러에서 2034년까지 923억 1천만 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 38.52%를 나타낼 것으로 예상됩니다.

자동화된 기계(AutoML) 학습은 기계 학습 전문가가 아닌 사람도 접근할 수 있는 방법과 기법을 제공하고 기계 학습 연구 속도를 높입니다. 최근 머신러닝(ML)은 엄청난 성공을 거두었고 더 많은 분야가 이에 의존하고 있습니다. ML 경험이 부족한 개발자도 AutoML을 통해 비즈니스 요구 사항에 맞게 복잡한 모델을 학습할 수 있습니다. ML 애플리케이션의 급속한 확장으로 인해 전문적인 이해가 필요하지 않고 쉽게 사용할 수 있는 ML 기술에 대한 필요성이 커졌습니다.

AutoML 시장은 데이터 과학 인재 격차, 급속한 기술 발전, 다양한 산업에서의 AI 채택 증가로 인해 상당한 성장을 경험하고 있습니다. Adastra Corporation의 '2024년 데이터 전문가 시장 조사 예측' 보고서에 따르면 미국 내 데이터 전문가 중 약 76%가 데이터 과학 인재 부족이 2024년 내내 계속될 것이라고 언급했습니다. Anaconda Inc.의 '2022 데이터 과학 현황' 보고서에 따르면 응답자의 63%는 자신의 조직이 해당 분야의 인재 부족에 대해 최소한 어느 정도 우려하고 있다고 밝혔습니다. 기업이 더 많은 데이터를 생성함에 따라 데이터 과학자에 대한 수요가 증가하고 있습니다. AutoML 도구는 기계 학습이 아닌 전문가가 ML 모델을 구축하고 배포할 수 있도록 하여 이러한 격차를 해소하는 데 도움이 됩니다.   

코로나19 팬데믹은 시장에 엇갈린 영향을 미쳤습니다. 이번 사태는 데이터 기반 의사결정의 중요성을 부각시켰고, 그 결과 AutoML을 포함한 AI 및 ML에 대한 관심이 크게 높아졌습니다. 그러나 많은 조직은 팬데믹의 경제적 영향으로 인해 예산 제약에 직면해 AI 및 AutoML 투자가 일부 지연되고 있습니다.

생성 AI가 자동화된 기계 학습 시장에 미치는 영향

기계 학습(ML)은 모델 성능, 데이터 불균형, 복잡성과 같은 중요한 과제를 제시하는 혁신적인 기술입니다. Ecosystm-Kyndryl Digital Transformation Study 2022에 따르면 설문조사 응답자의 약 46%가 AI/ML 기술에 관심을 보였습니다. 생성 AI는 인간이 수동으로 설계하기 어려운 심층 신경망을 포함하여 더 복잡한 모델을 만듭니다. 이를 통해 AutoML의 기능이 강화되어 보다 정교한 문제를 해결할 수 있습니다. 

주요 통찰력

이 보고서는 다음과 같은 주요 통찰력을 다룹니다.

• 미시 거시 경제 지표
• 동인, 제약, 추세 및 기회
• 주요 플레이어가 채택한 비즈니스 전략
• 주요 플레이어의 통합 SWOT 분석

분할

기업 유형별 분석

자동화된 기계 학습 시장은 중소기업과 대기업으로 분류됩니다. 대기업 부문은 일반적으로 첨단 기술에 투자할 수 있는 더 많은 재정 자원을 보유하고 있기 때문에 시장을 지배합니다. 대규모 조직은 AutoML 플랫폼 구매, 데이터 과학자 채용, 필수 인프라 투자에 더 많은 자금을 할당할 여유가 있습니다. 대기업에서는 종종 엄청난 양의 데이터를 생성하는데, 이는 정확한 ML 모델을 교육하는 데 중요합니다. 광범위하고 다양한 데이터 세트에 대한 액세스를 통해 AutoML을 사용하여 더욱 강력한 모델을 개발할 수 있습니다.

지역분석

글로벌 자동화 기계 학습 시장은 북미, 남미, 유럽, 중동 및 아프리카, 아시아 태평양의 5개 지역으로 분류됩니다.

북미는 급속한 기술 발전, 주요 업체의 존재, 이 지역의 활발한 연구 개발 활동으로 인해 가장 높은 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 이 지역의 기업은 ML 기술을 조기에 채택하고 있어 AutoML 시스템에 대한 수요가 높습니다.

아시아 태평양 지역은 빠르게 성장하는 경제와 강력한 디지털화로 인해 자동화된 기계 학습 시장에서 가장 높은 CAGR을 보여줍니다. 이 지역의 기업은 첨단 기술에 대한 투자를 주도하는 빠르게 변화하는 비즈니스 역학을 해결하기 위해 놀라운 디지털 혁신을 겪고 있습니다.

지역별 자동화된 기계 학습 시장의 글로벌 분포

• 북미 – 32%
• 남미 – 7%
• 유럽 ​​– 24%
• 중동 및 아프리카 – 12%
• 아시아 태평양 – 25%

다루는 주요 플레이어

이 보고서는 Google LLC, Run.ai, Amazon Web Services, Inc., Binary Global, Microsoft Corporation, IBM Corporation 및 DataBricks와 같은 주요 업체의 프로필을 제공합니다.

주요 산업 발전

2023년 3월:TDK Corporation의 회사인 Qeexo는 Arm Keil MDK를 위한 자동화된 ML 출시를 발표했습니다. 이 솔루션을 사용하면 AutoML 및 Arm Keil MDK를 사용한 엔드 투 엔드 임베디드 ML 및 개발 워크플로가 가능합니다.

2021년 5월:DataBricks는 사전 처리 및 모델 훈련/튜닝을 자동화하여 기업이 ML 모델을 쉽게 구축하고 배포할 수 있도록 지원하는 "DataBricks AutoML" 출시를 발표했습니다.