자동화된 머신러닝 시장 규모, 점유율 및 트렌드 분석 보고서: 솔루션별(독립형 또는 온프레미스, 클라우드), 자동화 유형별(데이터 처리, 특징 추출, 모델링, 시각화), 최종 사용자별(금융, 소매 및 전자상거래, 의료, 제조, 기타 사용자) 및 지역별(북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카, 라틴 아메리카) 예측, 2026-2034년

시장 역학

글로벌 자동화 머신러닝 시장 동인

효율적인 사기 탐지 솔루션에 대한 수요 증가

금융 사기는 금융 보안에 있어 가장 중요한 문제 중 하나입니다. 머신 러닝은 증가하는 금융 사기 위험에 대응하기 위해 사기 탐지 애플리케이션에 적극적으로 적용되고 있습니다. 여러 금융 서비스 업계 기업들은 새롭게 확보한 디지털 채널에서 얻을 수 있는 방대한 데이터를 활용하기 위해 인공지능(AI)과 머신 러닝(ML)을 자사 생태계에 점점 더 많이 도입하고 있습니다.

이처럼 효율적인 사기 탐지 솔루션에 대한 수요 증가가 시장 성장을 견인하고 있습니다.

지능형 비즈니스 프로세스에 대한 수요 증가

기업들이 의사결정을 내리고 운영 효율성을 높이기 위해 데이터에 점점 더 의존함에 따라 지능형 비즈니스 프로세스에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이러한 프로세스는 머신러닝 알고리즘을 활용하여 의사결정을 자동화하고 비즈니스 운영을 최적화하여 성과를 향상시키고 수익을 증대시킵니다. AutoML을 활용하면 기업은 운영을 간소화하고 비용을 절감하며 성능을 개선하여 궁극적으로 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 업계 전문가 보고서에 따르면 AI 기반 자동화는 생산성을 최대 40%까지 향상시킬 수 있습니다.

자동화된 머신러닝 시장은 머신러닝 모델의 생성 및 배포를 자동화함으로써 기업이 이러한 목표를 달성하도록 지원할 수 있습니다. AutoML을 사용하면 기업은 기존 비즈니스 프로세스에 신속하고 효율적으로 통합할 수 있는 예측 모델을 개발할 수 있습니다.

글로벌 자동화 머신러닝 시장 제약 요인

자동화된 머신러닝 도구의 도입이 더디다

머신러닝 도구의 활용도가 낮은 것 또한 자동화된 머신러닝 솔루션의 시장 도입이 더딘 주요 요인입니다. 머신러닝 분야의 전문가에 대한 수요가 상당하여, 기업들은 머신러닝 시스템을 효과적으로 구축할 수 있는 인재를 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다. 머신러닝을 직접 사용하는 대신 오토머신러닝(AutoML)을 활용하면 이러한 작업에 필요한 전문 지식 수준을 낮출 수 있습니다.

AutoML 도구 도입에 대한 거부감은 최종 사용자 유형에 따라 달라질 수도 있습니다. 예를 들어, 정부 기관은 자동화된 머신러닝 도구 도입에 저항할 수 있습니다.이러닝시민들의 데이터를 처리하는 방식 때문에 솔루션 도입에 어려움이 있을 수 있습니다. 따라서 개인정보 보호 및 데이터 민감성 문제로 인해 솔루션 도입이 저해될 수 있으며, 이는 시장 성장을 저해할 수 있습니다.

글로벌 자동화 머신러닝 시장 기회

클라우드 기반 AutoML 시스템 도입

클라우드 기반 AutoML 시스템의 수용도가 높아지고 있는 것이 글로벌 AutoML 시장 성장을 이끄는 중요한 요인입니다. SaaS 솔루션인 이러한 플랫폼은 인터넷 연결만 있으면 어디서든 머신러닝 도구와 리소스에 접근할 수 있도록 해줍니다. 클라우드 기반 AutoML 플랫폼은 온프레미스 솔루션에 비해 초기 비용이 저렴하고 확장성이 뛰어나며 유지보수도 간편합니다.

또한, 클라우드 기반 AutoML 플랫폼은 벤더들이 지속적으로 이전에는 사용할 수 없었던 기능과 역량을 도입하도록 하여 AutoML 시장의 혁신을 촉진합니다. 클라우드 기반 AutoML 플랫폼은 자체 인프라를 유지 관리할 자원이나 전문 지식이 부족한 기업 및 조직에 매우 매력적입니다. 클라우드 컴퓨팅이 더욱 중요해짐에 따라 클라우드 기반 AutoML 플랫폼에 대한 수요가 증가하여 시장 성장 기회를 창출할 것입니다.

세그먼트 분석

글로벌 자동화 머신러닝 시장은 솔루션, 자동화 유형 및 최종 사용자별로 세분화됩니다.

해결책에 따르면,글로벌 자동화 머신러닝 시장은 독립형, 온프레미스 및 클라우드로 구분됩니다.

독립형 또는 온프레미스 솔루션 부문은 시장에서 가장 큰 매출 기여도를 보이며 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 41.24%를 기록할 것으로 예상됩니다. 온프레미스 소프트웨어의 가장 중요한 특징은 데이터 보호입니다. 데이터가 사용자 시설 내에 로컬로 저장되므로 고객은 데이터와 그 보안에 대한 완전한 제어권을 갖습니다. 민감한 정보가 조직 외부로 유출될 염려가 없습니다. 이는 특히 규정 준수와 관련된 어려움을 고려할 때 매우 중요한 이점입니다. 연간 또는 다단계 플랜으로 구성된 이러한 구축 방식은 월별 비용 부담을 없애줍니다. 또한 조직의 프로세스와 규제 요건에 맞춰 고도로 맞춤화할 수 있습니다. 점점 더 많이 도입되고 있는 클라우드 솔루션은 여전히 ​​보안 문제에 직면해 있으므로 온프레미스 솔루션은 시장에서 중요한 역할을 계속할 것입니다.

기업들이 새로운 데이터 저장소를 개발하고 유지 관리하는 대신 데이터를 클라우드로 이전하여 비용과 자원을 절약해야 한다는 인식이 높아짐에 따라 클라우드 기반 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 기업들은 금융, 의료 등 다양한 최종 사용자를 위한 제품을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 구글은 클라우드 오토ML(Cloud AutoML)을 출시했습니다. 클라우드 오토ML은 머신러닝 지식이 부족한 기업도 구글의 학습2학습(learning2learn) 및 전이 학습(transfer learning)과 같은 고급 기술을 활용하여 고품질 맞춤형 모델을 생성할 수 있도록 지원합니다.

자동화 유형에 따라,전 세계 자동화 머신러닝 시장은 데이터 처리, 특징 추출, 모델링 및 시각화로 구분됩니다.

시각화 부문은 전 세계 시장을 주도하고 있으며 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 41.88%를 기록할 것으로 예상됩니다. 머신러닝에서의 시각화는 데이터를 이해하는 과정입니다. 이를 통해 사용자는 데이터의 형태와 속성 간의 상관관계를 파악할 수 있습니다. 또한, 특징이 출력과 일치하는지 여부를 가장 빠르게 확인할 수 있는 방법이기도 합니다. 시각화 자동화는 자동화된 머신러닝의 핵심 요소 중 하나입니다. DataRobot, Complellon, Tazi.ai, H2O.ai 등 시장 내 대부분의 기업들이 제공하는 AutoML 솔루션은 시각화 자동화 기능을 높은 수준으로 제공합니다.

모델링 프로세스는 머신러닝 알고리즘을 학습시켜 특징으로부터 레이블을 예측하고, 비즈니스 요구사항에 맞게 최적화하며, 검증 데이터셋을 사용하여 유효성을 검사하는 과정을 포함합니다. 모델링의 결과물은 새로운 데이터 포인트를 예측하는 데 사용할 수 있는 학습된 모델입니다. 자동화된 모델 구축은 머신러닝에서 점점 더 중요해지고 있는데, 이는 개발 시간을 단축하고 모든 단계에서 사람의 개입 없이도 변화하는 환경에 적응할 수 있는 정확하고 동적인 모델을 생성할 수 있기 때문입니다. 자동화된 모델 구축은 크게 데이터 정제, 특징 생성, 특징 선택, 그리고 지도 학습 또는 비지도 학습 모델 구축의 네 가지 핵심 단계로 구성됩니다.

최종 사용자를 기준으로,글로벌 자동화 머신러닝 시장은 금융, 소매 및 전자상거래, 헬스케어, 제조 부문으로 세분화됩니다.

금융·보험(BFSI) 부문은 가장 높은 시장 점유율을 차지하고 있으며, 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 41.51%를 기록할 것으로 예상됩니다. 최근 BFSI 산업에서는 운영 효율성을 높이고 고객 경험을 개선하기 위해 인공지능(AI) 및 머신러닝 기술을 적극적으로 도입하고 있습니다. 데이터의 중요성이 커짐에 따라 머신러닝 기반 BFSI 애플리케이션에 대한 수요도 증가하고 있습니다. 자동화된 머신러닝은 방대한 데이터, 합리적인 처리 능력, 그리고 경제적인 저장 공간을 활용하여 정확하고 신속한 결과를 도출할 수 있습니다. 기업들은 다른 핀테크 서비스와의 협력을 통해 머신러닝 기반 시스템 현대화를 추진함으로써 안전성과 보안을 강화하고, 동시에 최신 요구사항과 규제에 효과적으로 대응할 수 있습니다.

인공지능(AI)과 머신러닝 기술은 자원 활용을 극대화하고 고객 서비스를 개선하며 더욱 풍부한 제품을 제공함으로써 소매업체의 경쟁력을 강화할 수 있습니다. 이러한 기술은 소매업체가 업계에서 상당한 경쟁 우위를 확보하는 데에도 도움이 됩니다. 이는 소매 부문 시장의 수요 증가로 이어질 것으로 예상됩니다. 소매업체들은 자동화된 머신러닝 기술을 매장 환경에 성공적으로 통합하여 고객의 쇼핑 경험을 더욱 즐겁고 효율적으로 만들고 있습니다. 예를 들어, 세포라는 고객의 얼굴을 스캔하여 개인에게 맞는 파운데이션과 컨실러 색상을 추천하는 Color IQ 기술을 도입했습니다.

지역 분석

북미가 세계 시장을 장악하고 있다

지역에 따라,전 세계 자동화 머신러닝 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 기타 지역으로 나뉩니다.

북미는 전 세계 자동화 머신러닝 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있으며, 연평균 성장률(CAGR) 42.17%를 기록할 것으로 예상됩니다.예측 기간 동안 북미는 강력한 혁신 생태계 덕분에 상당한 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이러한 생태계는 첨단 기술에 대한 전략적인 연방 투자와 전 세계의 선구적인 과학자 및 기업가, 그리고 유명 연구 기관의 존재로 뒷받침되며, 이는 AutoML 개발을 촉진해 왔습니다. 연합 머신러닝(federated ML)의 상업적 응용 분야 증가 또한 AutoML 수요를 견인할 것으로 예상됩니다. 예를 들어, Helpnetsecurity에 따르면 미국 기업의 73%가 2022년에 사이버 보안 장치에 인공지능 및 머신러닝을 더 많이 활용할 계획이었습니다.

또한, 2021년 1월 FDA는 AI 및 ML에 대한 집중도를 높이기 위한 통합적인 접근 방식을 구축하는 실행 계획을 발표했습니다. 이는 주로 AI 및 ML에 대한 과학적 근거와 증거를 전략적으로 발전시키려는 노력에 힘입은 바가 큽니다.디지털 헬스기술 분야에서 이러한 추세가 두드러집니다. FDA는 이를 위해 의료 분야 알고리즘 평가 및 개선을 위한 머신러닝 기반 기술 개발 계획을 발표했습니다. 따라서 이러한 모든 요소들이 시장 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.

유럽은 예측 기간 동안 연평균 42.47%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다.유럽에는 세계 최대 규모의 제약 회사들이 있으며, 신약 개발부터 병원 인력 ​​관리까지 다양한 분야에서 활동하는 헬스케어 AI 스타트업들이 점점 늘어나고 있습니다. 인공지능과 머신러닝의 통합이 점차 보편화됨에 따라 자동화된 머신러닝(AutoML) 기술에 대한 수요도 증가하고 있습니다. AutoML은 특히 헬스케어 분야에서 AI가 생성하는 다양한 데이터 모델을 자동화하는 데 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 독일의 AI 연구 및 인큐베이터인 메란틱스(Merantix)는 전 세계 영상의학과 전문의들이 자사의 암 진단 AI를 활용할 수 있도록 클라우드 기반의 온디맨드 플랫폼을 개발하고 있습니다.

이 지역 전반에 걸친 디지털 마케팅 지출 증가는 자동화된 머신러닝에 새로운 기회를 제공합니다. 예를 들어, 2021년 1월 영국 CMO Survey에서 실시한 조사에 따르면, 영리 기업의 디지털 마케팅 지출은 조사 기간 직전 12개월 동안 이전 12개월 대비 9.57% 증가했습니다.

아시아 태평양 지역은 향후 몇 년 동안 가장 빠르게 성장하는 시장 지역으로 꼽힙니다. 이는 정보 기술(IT) 투자 증가와 핀테크 도입 확대에 기인합니다. 또한, 인공지능(AI)을 다양한 산업에 통합하려는 정부의 관심 증가가 지역 시장 발전에 기여하고 있습니다. 국제 데이터 기업(IDC)에 따르면, 인도 기업의 60%가 인간의 전문 지식과 머신러닝, 자연어 처리, 인공지능, 패턴 인식 기술을 결합하여 기업 전반의 예측 능력을 향상시키고 있습니다. 이러한 기술 활용은 2026년까지 직원 생산성과 효율성을 20% 향상시킬 것으로 예상됩니다. 뿐만 아니라, 이 지역의 기업들은 다양한 출처로부터 투자를 유치하며 시장 성장을 촉진하고 있습니다. 예를 들어, 2021년 10월에는 한국의 로보 어드바이저 스타트업인 파운트(Fount)가 투자를 유치했습니다.시리즈 C 투자 유치로 3,340만 달러를 조달했다고 발표했습니다.이번 투자 유치를 통해 머신러닝 기반 플랫폼 개발을 강화하고 직원을 추가로 채용할 계획입니다.

나머지 세계 시장은 남미, 중동 및 아프리카로 구성됩니다. 중동과 아프리카는 자동차 산업에서 머신러닝(ML) 전문가 채용이 빠르게 증가하고 있습니다. 인공지능의 하위 분야인 머신러닝, 로봇공학 및 기타 기술의 발전은 세계 경제에 지대한 영향을 미치고 있습니다. 현대 기업들은 미래의 성장과 번영을 위해 인공지능의 중요성을 인식하고 디지털 기술에 대규모 투자를 하고 있습니다. 이러한 요인들이 예측 기간 동안 해당 지역 시장의 성장을 가속화할 것입니다.