MLaaS(Machine Learning As A Service) 시장 규모, 점유율 및 산업 분석 구성요소별(솔루션 및 서비스), 기업 유형별(중소기업 및 대기업), 애플리케이션별(마케팅 및 광고, 사기 탐지 및 위험 관리, 예측 분석, 증강 및 가상 현실, 자연어 처리 및 기타(네트워크 분석)), 산업별(BFSI, 제조, 의료, 항공우주 및 방위, 정부 및 기타(에너지 및 유틸리티)) 및 지역별 2026~2034년 예측

전 세계 서비스형 기계 학습(Mlaas) 시장 규모는 2025년 622억 2천만 달러로 평가되었습니다. 시장은 2026년 846억 1천만 달러에서 2034년까지 9,890억 9천만 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 35.98%를 나타낼 것으로 예상됩니다.

더 많은 산업에서 ML 플랫폼을 사용함에 따라 글로벌 MLaaS(Machine Learning as a Service) 시장이 확대되고 있습니다. 이러한 접근성이 고객 서비스 자동화와 더 나은 마케팅 전략을 수립하는 데 도움이 되기 때문입니다. 조직은 MLaaS를 사용하여 전문 서비스를 통해 클라우드 기반 플랫폼에서 기계 학습 도구를 얻을 수 있지만 ML 시스템에 대한 광범위한 내부 지식은 필요하지 않습니다.

MLaaS 시장은 이제 다양한 비즈니스 부문 및 애플리케이션의 고유한 요구 사항에 맞는 전문 도구를 제공합니다.

서비스형 머신러닝(MLaaS) 시장 동인

AI와 ML 시장 확대를 위해

MLaaS 시장의 성장 동력은 어디에서나 기계 학습 도구를 사용하는 모든 산업 분야의 기업에서 비롯됩니다. 기업은 AI와 ML이 비즈니스 결과를 개선하는 동시에 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 새로운 솔루션을 개발할 수 있는 강력한 방법을 깨닫고 있습니다.

지속적인 연구 시장 선진화를 위해

AI 및 ML의 급속한 발전은 MLaaS 시장의 성장을 주도하여 앞서 나가고 있습니다. 지속적인 연구를 통해 딥 러닝과 자연어 처리 기능을 향상시키는 더 나은 알고리즘과 고급 모델이 생산됩니다.

MLaaS(서비스형 기계 학습) 시장 제한

고객 데이터 보호와 관련된 위험 잠재적인 장애물로 작용

MLaaS 산업은 기업이 고객 데이터 보호와 관련된 위험을 처리해야 하기 때문에 큰 성장 한계에 직면해 있습니다. 클라우드 머신러닝 서비스에 데이터를 저장하는 기업은 민감한 정보를 적절하게 처리해야 합니다. 데이터가 타사 서버에 있는 경우 조직은 불법 데이터 액세스 및 보안 위반과 관련된 문제에 직면할 뿐만 아니라 GDPR 및 CCPA 규칙을 준수해야 합니다.

MLaaS(서비스형 기계 학습) 시장 기회

이 시장에서 기회를 창출하기 위해 다양한 산업 분야에 걸쳐 애플리케이션 증가

MLaaS 시장은 새로운 산업과 애플리케이션이 많은 비즈니스 기회를 제공하기 때문에 빠르게 성장할 것입니다. 기업에서는 기계 학습을 어려운 문제를 해결하고 혁신을 촉발하는 방법으로 보고 새로운 MLaaS 애플리케이션을 찾습니다. 농업 산업에서는 기계 학습을 서비스로 적용하여 작물 모니터링을 개선하고 인공 지능을 사용하여 향후 수확 결과를 예측합니다.

주요 통찰력

이 보고서는 다음과 같은 주요 통찰력을 다룹니다.

• 시장 동인, 제약 및 기회
• 주요 산업 플레이어 및 주요 개발의 영향
• 비즈니스 성장
• 주요 국가별 연구 개발 이니셔티브

분할

구성요소별 분석

구성 요소별로 MLaaS(Machine Learning as a Service) 시장은 솔루션과 서비스로 구분됩니다.

솔루션 부문은 기계 학습 도구 구축 및 배포를 위한 즉시 사용 가능한 모델, 인터페이스, 플랫폼과 자동 학습 도구를 제공하여 기본 ML 기술을 처리합니다. 고품질 ML 애플리케이션을 사용하기가 더 쉬워지기 때문에 더 많은 조직이 이러한 솔루션을 운영에 추가합니다.

서비스 부문을 통해 기업은 MLaaS 솔루션을 설정하고 제어하는 ​​데 필요한 기술과 서비스를 제공합니다. 더 많은 기업이 기계 학습 작업을 처리하기 위해 숙련된 전문가를 필요로 하기 때문에 서비스 시장이 크게 확장됩니다.

기업 유형별 분석

기업 유형에 따라 시장은 중소기업과 대기업으로 구분됩니다.

소규모 기업에서는 이 기술이 저렴하고 액세스하기 쉽기 때문에 MLaaS 채택을 주도하고 있습니다. 쉬운 AI 플랫폼 액세스를 통해 중소기업은 운영을 창출하고 확장할 수 있는 더 많은 힘을 얻어 시장 범위를 확장합니다.

대기업은 MLaaS 한계를 뛰어넘고 제품 업데이트를 장려함으로써 시장 성장을 촉진하기 위해 전 세계 여러 단위와 부서에서 ML 기술을 확장하는 데 역량을 활용합니다.

애플리케이션별 분석

애플리케이션을 기반으로 시장은 마케팅 및 광고, 사기 탐지 및 위험 관리, 예측 분석, 증강 및 가상 현실, 자연어 처리 등(네트워크 분석)으로 구분됩니다.

기본적으로 MLaaS는 기업이 마케팅 및 광고 기능에서 청중과 상호 작용하는 방식을 변화시킵니다. 마케팅 조직은 MLaaS 기술을 인상적으로 사용하여 시장 전체를 성장시키는 추가 비즈니스 기회를 창출합니다.

사기 탐지 및 위험 관리 부서는 MLaaS를 사용하여 직면한 재정적 위협으로부터 기업을 보호합니다. 사이버 위협이 점점 더 일반화되고 정교해지기 때문에 조직에서는 위험을 더 잘 관리하기 위해 MLaaS 솔루션이 필요하며 이는 강력한 시장 성장을 주도합니다.

산업별 분석

산업을 기반으로 시장은 BFSI, 제조, 의료, 항공우주 및 방위, 정부 및 기타(에너지 및 유틸리티)로 구분됩니다.

BFSI 조직은 ML을 서비스로 사용하여 더 많은 데이터를 관리하고 고객에게 디지털 방식으로 서비스를 제공합니다. 즉, 운영을 개선하고 위험을 낮게 유지하려면 고급 ML 시스템이 필요합니다. 세그먼트가 크게 급증할 수 있습니다.

제조 산업에서 MLaaS는 장비 고장을 예측하는 동시에 제품 품질을 모니터링하고 재고 개선을 관리하여 성능을 향상시킵니다. 더 나은 생산 방법을 위해 MLaaS 기술을 사용하면 부문 성장이 촉진되어 MLaaS 시장 규모가 커집니다.

지역분석

지역을 기준으로 MLaaS(기계 학습 서비스) 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 라틴 아메리카, 중동 및 아프리카에서 연구되었습니다.

MLaaS 시장은 북미 지역, 특히 미국 지역에서 큰 힘을 얻고 있습니다. 이 지역에는 ML 기술 개발을 주도하는 수많은 클라우드 서비스 제공업체, 기술 기업, 스타트업 기업이 있습니다. 미국은 기업이 새로운 아이디어를 조기에 주도할 수 있도록 광범위한 AI 자금 지출을 통해 첨단 기술 성장을 지원합니다. 금융 서비스부터 의료 및 소매 부문까지의 북미 기업들은 시장에서 앞서 나가기 위해 MLaaS 솔루션을 전략의 중심에 두었습니다.

• 국립표준기술연구소(National Institute of Standards and Technology)에 따르면 미국 기반 기업의 65%가 2024년까지 MLaaS 솔루션을 채택할 것으로 예상됩니다.
• 미국 FDA에 따르면 미국 의료 부문의 MLaaS 채택은 2024년에 40% 증가할 것으로 예상됩니다.

유럽은 특별한 시장 습관을 지닌 최고의 MLaaS 시장 참가자 중 하나입니다. GDPR 스타일 규정에 따라 유럽 개발자는 고객 개인 정보를 안전하게 유지하는 MLaaS 솔루션을 구축해야 합니다. 더 많은 유럽 조직이 MLaaS를 사용하여 제조, 의료 및 금융 비즈니스에 대한 특정 관심 분야의 업무를 개선하고 있습니다. 연구 프로그램과 연결된 이 지역의 다양한 산업을 통해 특정 비즈니스 요구 사항을 충족하는 맞춤형 MLaaS 솔루션을 개발할 수 있습니다.

아시아 태평양 지역의 기업은 디지털 경제가 성장하고 디지털 인프라가 확장됨에 따라 MLaaS 기술을 더 많이 활용합니다. 중국, 일본, 인도, 한국에서 수많은 AI 및 머신러닝 연구 프로젝트가 성장하고 있습니다. 이 지역의 수많은 사람과 향상된 인터넷 연결은 고객을 MLaaS 서비스로 유도하는 대규모 데이터를 생성합니다. 아시아 태평양 지역의 다양한 산업 분야의 많은 조직이 이제 온라인 상점, 금융 서비스 및 제조 공장에 AI 기술을 사용하고 있습니다.

다루는 주요 플레이어

이 보고서에는 다음 주요 플레이어의 프로필이 포함됩니다.

• 마이크로소프트사(미국)
• Google LLC(Alphabet Inc.)(미국)
• IBM Corporation(미국)
• Amazon Web Services, Inc.(미국)
• AT&T(미국)
• BigML Inc.(오레곤)
• 휴렛패커드엔터프라이즈(미국)
• Fair Isaac Corporation (FICO) (미국)
• SAS Institute Inc.(미국)
• Yottamine Analytics LLC(미국)
• Ersatz 연구소(미국)
• 퍼지.ai(미국)
• Sift-Science Inc.(미국)

주요 산업 발전

• 2024년 2월, Google Cloud는 더 많은 사람들이 생성 AI를 사용하고 머신러닝 프로세스를 단순화할 수 있도록 Vertex AI를 업데이트했습니다. 애플리케이션을 더 잘 개발할 수 있는 더 많은 사용자에게 Gemini 모델을 제공하고 모델을 사용자 정의하고 게시하기 위한 더 나은 도구를 제공함으로써 플랫폼이 개선되었습니다. Google Cloud는 Vertex AI 보안 제어 및 데이터 관리 기능을 개선하여 비즈니스 고객이 시스템을 더 잘 수용할 수 있도록 노력했습니다.
• 2024년 3월, Microsoft는 Power BI를 통한 Azure Machine Learning과 파트너십을 맺어 데이터 보기와 머신 예측 간 전환을 더 쉽게 만들었습니다. 업데이트된 제품을 통해 Power BI 사용자는 Azure ML 모델을 보고서에 직접 포함하여 대시보드와 함께 실시간 예측을 볼 수 있습니다.
• 2024년 2월 Wipro는 IBM과 협력하여 비즈니스 AI 도입 속도를 높이기 위한 AI 지원 플랫폼을 출시했습니다. Wipro는 IBM과 협력하여 AI 애플리케이션 개발 프로세스를 처리하기 위한 Wipro의 업계 지식과 IBM의 AI 및 클라우드 서비스를 연결하는 완전한 플랫폼을 고객에게 제공합니다.