자동 머신러닝 시장 : 솔루션별, 자동화 종류별, 최종사용자별, 국가별, 지역별 - 산업 분석, 시장 규모, 시장 점유율, 예측(2025-2032년)
Automated Machine Learning Market, By Solution, By Automation Type, By End User, By Country, and By Region -Global Industry Analysis, Market Size, Market Share & Forecast from 2025-2032
상품코드:1684393
리서치사:AnalystView Market Insights
발행일:2025년 03월
페이지 정보:영문 298 Pages
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한글목차
보고서 하이라이트
자동 머신러닝 시장 규모는 2024년 17억 3,054만 달러로 2025년부터 2032년까지 CAGR 45.90%로 확대될 전망입니다.
자동 머신러닝 시장 역학
자동 분석 툴을 필요로 하는 빅데이터 급증
빅데이터의 급증은 자동 머신러닝(AutoML) 시장의 주요 촉진요인입니다. 데이터 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 다양한 분야의 기업들이 수작업으로 데이터를 처리하고 효과적으로 분석하는 데 어려움을 겪고 있으며, AutoML은 데이터 준비, 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝을 자동화하여 머신러닝을 보다 친숙하고 효율적인 솔루션으로 제공합니다. IoT 기기, 소셜 미디어, 기업 시스템 등의 소스에서 얻은 빅데이터로 인해 실용적인 인사이트를 추출할 수 있는 자동화 도구의 필요성이 중요해지고 있습니다. 이러한 수요는 의료, 금융, 소매 등 데이터 기반 의사결정이 매우 중요한 산업에서 특히 두드러지게 나타나고 있습니다.
미국 교육통계센터(NCES)에 따르면, 전 세계적으로 매일 2.5억 바이트 이상의 데이터가 생성되고 있으며, 이는 자동화에 대한 필요성이 증가하고 있음을 강조합니다. 조직이 이러한 데이터를 활용하여 성과를 개선하고자 하는 가운데, AutoML 솔루션은 이러한 요구에 부응하여 인사이트 도출 시간을 단축하고 인적 오류를 최소화할 수 있으며, AI 기반 도구로 강화된 비즈니스는 시장 변화에 빠르게 대응할 수 있습니다. 이러한 추세는 교육 기관에도 영향을 미치고 있으며, AI 및 데이터 과학 프로그램에서 자동화된 데이터 분석 기술의 중요성을 강조하고 있습니다.
자동 머신러닝 시장 : 주요 인사이트
당사의 연구 분석가들이 공유한 분석에 따르면, 세계 시장은 예측 기간(2025-2032년) 동안 약 45.90%의 CAGR로 매년 성장할 것으로 예상됩니다.
솔루션별로는 클라우드가 2024년 가장 큰 시장 점유율을 보일 것으로 예측되었습니다.
자동화 유형별로는 모델링이 2024년 주요 자동화 유형입니다.
최종사용자별로는 BFSI가 2024년 주요 최종사용자입니다.
지역별로는 북미가 2024년 주요 수익원이었습니다.
자동 머신러닝 시장 : 세분화 분석
세계 자동 머신러닝 시장은 솔루션, 자동화 유형, 최종사용자, 지역을 기준으로 세분화됩니다.
시장은 솔루션에 따라 독립형/온프레미스 및 클라우드의 두 가지 범주로 나뉩니다. 자동 머신러닝(AutoML) 시장에서는 클라우드 기반 솔루션 부문이 가장 두드러집니다. 클라우드 플랫폼은 확장성, 유연성, 비용 효율성을 제공하기 때문에 대규모 인프라 투자 없이 머신러닝을 활용하고자 하는 조직에게 매력적인 선택이 될 수 있습니다. 또한, 클라우드 솔루션은 손쉬운 협업, 실시간 모델 배포, 시장 출시 시간 단축 등의 이점을 제공합니다. 클라우드 컴퓨팅의 채택이 증가하고 산업 전반에 걸쳐 AI 기반 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 클라우드 기반 AutoML 플랫폼의 장점이 더욱 부각되고 있습니다. 이러한 플랫폼은 대부분 포괄적이고 즉시 사용 가능한 도구를 제공하기 때문에 전문가가 아니더라도 ML 모델을 효율적으로 구축 및 배포하는 데 있어 장벽이 낮습니다.
시장은 자동화 유형에 따라 데이터 처리, 기능 엔지니어링, 모델링, 시각화 등 4가지 범주로 분류됩니다. 자동 머신러닝(AutoML) 시장의 자동화 유형 중 모델링 부문이 가장 중요한 부문입니다. 이는 자동화된 모델링이 머신러닝 모델 구축, 선택 및 조정 과정을 간소화하기 때문입니다. AutoML 플랫폼은 모델 선택과 하이퍼파라미터 최적화를 자동화함으로써 전문가와 비전문가 모두 깊은 기술적 전문 지식 없이도 높은 정확도의 모델을 쉽게 개발할 수 있도록 지원합니다. 다양한 알고리즘과 구성을 빠르게 실험할 수 있는 것이 이 분야가 번창하는 주요 요인입니다.
자동 머신러닝 시장 : 지역별 분석
북미 자동 머신러닝(AutoML) 시장은 다양한 산업 분야에서 인공지능 및 머신러닝 기술의 채택이 증가함에 따라 빠르게 성장하고 있습니다. 구글, 마이크로소프트, IBM과 같은 기술 생태계의 주요 기업들이 존재하기 때문에 이 지역은 AI 기반 혁신에 대한 막대한 투자로 이익을 얻고 있으며, AutoML 솔루션에 대한 수요는 복잡한 머신러닝 프로세스를 자동화하고 도입에 필요한 전문 지식을 줄일 수 있는 접근성이 높고 비용 효율적인 도구에 대한 수요에 의해 주도되고 있습니다.
의료, 금융, 소매 등의 산업에서 예측 분석, 사기 탐지, 고객 인사이트를 위해 AutoML을 찾고 있습니다. 이 지역의 탄탄한 인프라는 AI 기반 자동화에 대한 관심 증가와 함께 세계 AutoML 시장의 주요 기업으로 자리매김하고 있습니다. 또한, 클라우드 기반 플랫폼의 가용성이 높아짐에 따라 이러한 기술의 채택이 가속화되고 있습니다. 데이터 프라이버시에 대한 우려와 규제 상황도 이 지역의 AutoML 상황을 형성하는 데 중요한 역할을 하고 있으며, 보다 안전하고 투명한 솔루션이 요구되고 있습니다.
미국은 북미 자동 머신러닝(AutoML) 시장을 주도하는 국가로, 기술 혁신과 AI 연구 리더십이 그 원동력이 되고 있습니다. 구글, 마이크로소프트, 아마존과 같은 주요 하이테크 기업의 본거지인 미국은 AutoML 솔루션 개발 및 배포를 주도하고 있으며, AI 스타트업, 연구기관, 클라우드 인프라에 대한 강력한 투자로 세계 AutoML 환경에서 미국의 입지를 더욱 가속화하고 있습니다. 가속화하고 있습니다. 또한 미국은 윤리적 문제를 해결하면서 AI 개발을 지원하는 잘 정립된 규제 프레임워크의 혜택을 누리고 있습니다.
자동 머신러닝 시장 : 경쟁 구도
자동 머신러닝(AutoML) 시장의 경쟁 구도는 대형 하이테크 기업, 전문성을 갖춘 스타트업, 신생 기업이 혼재되어 있는 것이 특징입니다. Google Cloud, AWS, Microsoft Azure와 같은 주요 클라우드 제공업체들은 자사의 클라우드 생태계와 통합된 강력한 AutoML 플랫폼을 제공함으로써 확장 가능한 AI 솔루션을 원하는 기업들에게 어필하며 이 분야를 지배하고 있습니다. DataRobot과 H2O.ai와 같은 기업은 기업 맞춤형 고급 AutoML 플랫폼에 집중하여 자동화된 모델 구축, 배포 및 최적화를 제공하고 있으며, Dataiku와 RapidMiner와 같은 스타트업은 산업 전반에 걸쳐 데이터 과학을 민주화할 수 있는 유연한 솔루션을 제공하고 있습니다. Auto-sklearn이나 TPOT와 같은 오픈소스 툴은 개발자와 연구자들에게 도움을 주고 혁신을 촉진하고 있습니다. 경쟁이 치열한 이 시장은 지속적인 기술 발전, AI 기반 고려사항에 대한 수요 증가, 금융, 의료, 소매 등 다양한 분야의 수요 증가에 힘입어 성장하고 있습니다.
목차
제1장 자동 머신러닝 시장 개요
조사 범위
시장 추정 기간
제2장 주요 요약
시장 내역
경쟁 인사이트
제3장 자동 머신러닝의 주요 시장 동향
시장 성장 촉진요인
시장 성장 억제요인
시장 기회
시장 전망 동향
제4장 자동 머신러닝 시장 : 산업 분석
PEST 분석
Porter's Five Forces 분석
시장 성장 전망 : 매핑
규제 체제 분석
제5장 자동 머신러닝 시장 : 높아지는 지정학적 긴장의 영향
COVID-19 팬데믹의 영향
러시아·우크라이나 전쟁의 영향
중동 분쟁의 영향
제6장 자동 머신러닝 시장 상황
자동 머신러닝 시장 점유율 분석(2024년)
주요 제조업체별 내역 데이터
기존 기업 분석
신흥 기업 분석
제7장 자동 머신러닝 시장 : 솔루션별
개요
부문별 점유율 분석 : 솔루션별
독립형/온프레미스
클라우드
제8장 자동 머신러닝 시장 : 자동화 종류별
개요
부문별 점유율 분석 : 자동화 종류별
데이터 처리
기능 엔지니어링
모델링
시각화
제9장 자동 머신러닝 시장 : 최종사용자별
개요
부문별 점유율 분석 : 최종사용자별
BFSI
소매업·E-Commerce
의료
제조업
기타
제10장 자동 머신러닝 시장 : 지역별
소개
북미
개요
북미의 주요 제조업체
미국
캐나다
유럽
개요
유럽의 주요 제조업체
독일
영국
프랑스
이탈리아
스페인
네덜란드
스웨덴
러시아
폴란드
기타
아시아태평양(APAC)
개요
아시아태평양의 주요 제조업체
중국
인도
일본
한국
호주
인도네시아
태국
필리핀
기타
라틴아메리카(LATAM)
개요
라틴아메리카의 주요 제조업체
브라질
멕시코
아르헨티나
콜롬비아
기타
중동 및 아프리카(MEA)
개요
중동 및 아프리카의 주요 제조업체
사우디아라비아
아랍에미리트
이스라엘
터키
알제리
이집트
기타
제11장 주요 벤더 분석 : 자동 머신러닝 업계
경쟁 대시보드
경쟁 벤치마크
경쟁 포지셔닝
기업 개요
Google Cloud
Microsoft Azure
IBM Watson
Amazon Web Services(AWS)
DataRobot
H2O.ai
SAS
RapidMiner
BigML
Dataiku
KNIME
Auto-sklearn
TPOT
Alteryx
Qualcomm AI
Zest AI
MLflow
Domino Data Lab
제12장 AnalystView의 전방위적 분석
ksm
영문 목차
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REPORT HIGHLIGHT
Automated Machine Learning Market size was valued at US$ 1,730.54 Million in 2024, expanding at a CAGR of 45.90% from 2025 to 2032.
Automated Machine Learning (AutoML) refers to the process of automating the end-to-end process of applying machine learning to real-world problems. It aims to make machine learning accessible to non-experts by automating tasks like data preprocessing, model selection, hyperparameter tuning, and model evaluation. By reducing the need for deep technical knowledge, AutoML helps businesses quickly deploy machine learning models and focus on solving domain-specific problems. This market includes a variety of tools and platforms that simplify and accelerate machine learning workflows. The growth of the AutoML market is driven by factors like the increasing demand for AI solutions, the shortage of data science talent, and the need for faster insights from data. Key players in this space include cloud service providers, software companies, and startups, contributing to a rapidly expanding market. AutoML helps democratize AI, enabling industries like healthcare, finance, and retail to leverage machine learning without specialized expertise.
Proliferation of big data requiring automated analysis tools
The proliferation of big data is a key driver for the Automated Machine Learning (AutoML) market. As data volumes increase exponentially, businesses across various sectors struggle to manually process and analyze it effectively. AutoML offers a solution by automating data preparation, model selection, and hyperparameter tuning, making machine learning more accessible and efficient. With big data coming from sources like IoT devices, social media, and enterprise systems, the need for automated tools to extract actionable insights becomes critical. This demand is especially evident in industries like healthcare, finance, and retail, where data-driven decisions are pivotal.
According to the National Center for Education Statistics (NCES), over 2.5 quintillion bytes of data are created each day globally, emphasizing the growing need for automation. As organizations look to harness this data for improved outcomes, AutoML solutions are positioned to meet these needs, reducing time-to-insight and minimizing human error. Enhanced by AI-driven tools, businesses can quickly adapt to market changes. This trend is also supported by educational institutions, where AI and data science programs emphasize the importance of automated data analysis techniques.
Automated Machine Learning Market- Key Insights
As per the analysis shared by our research analyst, the global market is estimated to grow annually at a CAGR of around 45.90% over the forecast period (2025-2032)
Based on Solution segmentation, Cloud was predicted to show maximum market share in the year 2024
Based on Automation Type segmentation, Modeling was the leading Automation Type in 2024
Based on End User segmentation, BFSI was the leading End User in 2024
On the basis of region, North America was the leading revenue generator in 2024
The Global Automated Machine Learning Market is segmented on the basis of Solution, Automation Type, End User, and Region.
The market is divided into two categories based on Solution: Standalone or On-Premise and Cloud. In the Automated Machine Learning (AutoML) market, the cloud-based solution segment is the most prominent. Cloud platforms offer scalability, flexibility, and cost-effectiveness, making them an attractive option for organizations seeking to leverage machine learning without heavy infrastructure investment. Cloud solutions also enable easy collaboration, real-time model deployment, and faster time-to-market. The increasing adoption of cloud computing and the growing demand for AI-driven solutions across industries are driving the dominance of cloud-based AutoML platforms. These platforms often provide comprehensive, ready-to-use tools, reducing the barrier for non-experts to build and deploy ML models efficiently.
The market is divided into four categories based on Automation Type: Data Processing, Feature Engineering, Modeling, and Visualization. Among the automation types in the Automated Machine Learning (AutoML) market, the modeling segment is the most significant. This is because automated modeling streamlines the process of building, selecting, and tuning machine learning models, which is often the most complex and time-consuming aspect of the ML workflow. By automating model selection and hyperparameter optimization, AutoML platforms make it easier for both experts and non-experts to develop highly accurate models without deep technical expertise. The ability to rapidly experiment with different algorithms and configurations is a key driver of the prominence of this segment.
The North American market for Automated Machine Learning (AutoML) is rapidly expanding due to increased adoption of artificial intelligence and machine learning technologies across various industries. With the presence of key players in the tech ecosystem, such as Google, Microsoft, and IBM, the region benefits from significant investment in AI-driven innovations. The demand for AutoML solutions is being driven by a need for accessible, cost-effective tools that can automate complex machine learning processes, reducing the expertise required for deployment.
Industries like healthcare, finance, and retail are exploring AutoML for predictive analytics, fraud detection, and customer insights. The region's robust infrastructure, coupled with growing interest in AI-driven automation, positions it as a key player in the global AutoML market. Furthermore, the increasing availability of cloud-based platforms is accelerating the adoption of these technologies. Data privacy concerns and regulatory frameworks also play a critical role in shaping the region's AutoML landscape, pushing for more secure, transparent solutions.
The United States is the dominant country in North America's Automated Machine Learning (AutoML) market, driven by its leadership in technology innovation and AI research. Home to major tech companies like Google, Microsoft, and Amazon, the U.S. leads in the development and deployment of AutoML solutions. The country's strong investment in AI startups, research institutions, and cloud infrastructure further accelerates its position in the global AutoML landscape. Additionally, the U.S. benefits from a well-established regulatory framework that supports AI development while addressing ethical concerns.
The competitive landscape of the Automated Machine Learning (AutoML) market is characterized by a mix of established tech giants, specialized startups, and emerging players. Major cloud providers like Google Cloud, AWS, and Microsoft Azure dominate the space by offering robust AutoML platforms integrated with their cloud ecosystems, appealing to enterprises seeking scalable AI solutions. Companies like DataRobot and H2O.ai focus on advanced AutoML platforms tailored for enterprises, providing automated model building, deployment, and optimization. Startups such as Dataiku and RapidMiner offer flexible solutions to democratize data science across industries. Open-source tools like Auto-sklearn and TPOT cater to developers and researchers, fostering innovation. This highly competitive market is driven by continuous technological advancements, a growing need for AI-driven insights, and increasing demand from sectors such as finance, healthcare, and retail.
Recent Developments:
In March 2024, Google Cloud and NVIDIA extended their partnership to offer technology that would accelerate the machine learning (ML) community's efforts in rapidly building, scaling, and managing generative AI applications. Google adopted the latest NVIDIA Grace Blackwell AI computing platform and the NVIDIA DGX Cloud service on Google Cloud to continue delivering AI advancements to its products and developers.
SCOPE OF THE REPORT
The scope of this report covers the market by its major segments, which include as follows:
GLOBAL AUTOMATED MACHINE LEARNING MARKET KEY PLAYERS- DETAILED COMPETITIVE INSIGHTS
