세계의 자동 기계학습(AutoML) 시장 규모는 CAGR 44.56%로 급성장, 2029년까지 87억 6,000만 달러에 도달
효율적인 사기 탐지 솔루션과 ML 전문성 강화에 대한 수요가 급증하면서 세계 자동 머신러닝(AutoML) 시장이 급성장하고 있습니다.
전략 컨설팅 및 시장 조사 기관인 BlueWeave Consulting은 최근 연구에서 2022년 세계 자동 머신러닝(AutoML) 시장 규모를 9억 6,000만 달러로 추산했으며, 2023-2029년의 예측 기간 중 세계 자동 머신러닝(AutoML) 시장 규모는 연평균 44.56% 성장하여 2029년에는 87억 6,000만 달러에 달할 것으로 예상했습니다. 세계 자동 머신러닝(AutoML) 시장의 주요 성장 촉진요인으로는 고급 사기 탐지 솔루션에 대한 수요 증가가 세계 AutoML 시장의 성장을 주도하고 있습니다. 데이터 분석 기술, 특히 인공신경망은 예측, 클러스터링, 분류 등의 기법을 통해 부정행위를 탐지하는 데 효과적이라는 평가를 받고 있습니다. 조직은 고객의 신뢰를 높이고 규제 준수를 보장하기 위해 AutoML에 투자할 것으로 예상됩니다. 주목할 만한 점은 ML 모델 구현 및 교육에 필요한 지식 근로자의 수를 줄일 수 있으므로 AutoML의 채택이 가속화되고 있다는 점입니다. 또한 AutoML에 대한 강력한 수요는 주로 기업이 오류와 편향 가능성을 최소화하면서 인사이트을 높이고 모델 정확도를 높이는 데 도움을 줄 수 있는 능력에 기인합니다. 리소스를 할당하고 AI 도입을 가속화할 것으로 예상됩니다. 여기에는 데이터 전처리, 모델 선택, 사전 훈련된 모델 활용을 자동화하기 위한 강력한 파이프라인 구축이 포함됩니다. 특히 헬스케어 분야에서는 비접촉식 검진을 위한 ML 기반 챗봇에 대한 관심이 높아지고 있으며, 이를 통해 환자의 전반적인 경험을 개선하고 있습니다. 결과적으로 이러한 측면은 예측 기간 중 세계 자동 머신러닝(AutoML) 시장의 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다. 그러나 AutoML에 대한 인식이 제한적이기 때문에 분석 기간 중 전체 시장 성장은 억제될 것으로 예상됩니다.
COVID-19가 세계 자동 머신러닝(AutoML) 시장에 미치는 영향
COVID-19 팬데믹은 세계 자동 머신러닝(AutoML) 시장에 다양한 영향을 미쳤습니다. 한편으로는 디지털 전환 노력을 가속화하고 다양한 분야에서 AI 및 ML 솔루션에 대한 수요 증가를 촉진하는 등 긍정적인 영향을 미쳤습니다. 기업은 전염병에 대응하기 위해 예측 및 의사결정 프로세스의 자동화를 모색했고, 이는 AutoML 시스템 사용의 확대로 이어졌습니다. 반대로, 전염병은 공급망에 악영향을 끼쳐 공급망을 혼란에 빠뜨렸고, 기업은 비용절감 조치를 취해야 했습니다. 그 결과 IT 예산이 삭감되고 AutoML을 포함한 새로운 혁신 기술의 채택이 느려졌습니다. 또한 팬데믹은 윤리적이며 투명한 AI 솔루션의 필요성을 강조하여 해석 가능성과 투명성이 부족한 AutoML 플랫폼의 채택을 늦추었습니다. 윤리적이고 개방적인 AI 솔루션의 중요성에 대한 인식은 특정 AutoML 플랫폼의 빠른 채택을 방해하는 요인이 되었습니다.
세계 자동 머신러닝(AutoML) 시장 - 최종사용자별
최종사용자별로 세계 자동 머신러닝(AutoML) 시장은 BFSI, 소매 및 E-Commerce, 헬스케어, 제조 부문으로 구분됩니다. 예측 기간 중 최종사용자별 자동 머신러닝(AutoML) 세계 시장에서 BFSI 부문이 가장 높은 점유율을 차지할 것으로 예상되며, BFSI 부문은 업무 효율성 향상과 고객 경험 개선을 위해 AI와 ML을 활용하고 있습니다. 데이터에 대한 중요성이 높아지면서 BFSI 분야에서 ML 용도에 대한 수요가 증가하고 있으며, AutoML은 방대한 데이터, 비용 효율적인 처리 능력, 저렴한 스토리지를 활용하여 정확하고 빠른 결과를 제공합니다. 핀테크 서비스와의 연계를 통해 기업은 최신 요구사항과 규제에 적응할 수 있고, 안전과 보안을 강화할 수 있으며, ML을 활용한 지능형 프로세스 자동화를 통해 금융 기업은 반복적인 작업을 자동화하고 생산성을 향상시킬 수 있다, 주로 사기 탐지, 리스크 관리, 고객 서비스를 위한 AI 및 ML 솔루션의 채택으로 AutoML 시장의 선두를 달리고 있습니다.
세계 자동 머신러닝(AutoML) 시장 - 지역별
세계 자동 머신러닝(AutoML) 시장에 대한 상세한 조사 보고서는 5개 주요 지역(북미, 유럽, 아시아태평양, 라틴아메리카, 중동 및 아프리카)의 다양한 국가별 시장을 다루고 있습니다. 아시아태평양은 세계 자동 머신러닝(AutoML) 시장을 주도하고 있습니다. 아시아태평양은 IT 지출 증가와 핀테크의 광범위한 도입으로 활성화되고 있습니다. 아시아태평양 각국 정부는 다양한 분야에서 AI를 적극적으로 통합하여 지역 시장 확대를 촉진하고 있습니다. 중국에서는 ML 도입이 급증하고 있으며, 기업은 금융 사기 탐지, 제품 추천, 산업 프로세스 최적화를 위해 기술을 활용하고 있으며, ML 구상의 성공은 탄탄한 인프라와 신뢰할 수 있는 데이터에 의존하고 있습니다. 일본의 AI 시장은 로봇 공학, 음성 인식, 시각 인식 분야의 AI에 대한 세계 수요에 힘입어 성장할 것으로 예상됩니다. 한국은 AI와 ML을 포함한 첨단 기술에 많은 투자를 하고 있으며, 아시아태평양의 AutoML 시장 성장에 기여할 것으로 예상됩니다.
경쟁 구도
세계의 자동 기계학습(AutoML) 시장에서 사업을 운영하는 주요 기업에는 DataRobot Inc., Amazon Web Services Inc., dotData Inc., IBM Corporation, Dataiku, SAS Institute Inc., Microsoft Corporation, Google LLC(Alphabet Inc.), H2O.ai, Aible Inc. 등이 있습니다. 시장 점유율을 한층 더 강화하기 위해 이 기업은 M&A, 파트너십, 조인트 벤처, 라이선스 계약, 신제품 발매 등 다양한 전략을 채택하고 있습니다.
이 보고서는 세계 자동 머신러닝(AutoML) 시장의 성장 잠재력, 향후 동향 및 통계에 대한 정보를 제공하기 위해 상세한 분석을 제공합니다. 또한 전체 시장 규모 예측을 촉진하는 요인도 다루고 있습니다. 이 보고서는 세계 자동 머신러닝(AutoML) 시장의 최신 기술 동향과 의사결정권자가 건전한 전략적 의사결정을 내릴 수 있는 업계 인사이트을 제공할 것을 약속합니다. 또한 시장 성장 촉진요인, 과제, 경쟁 환경도 분석합니다.
Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Size Booming at Robust CAGR of 44.56% to Reach USD 8.76 Billion by 2029
Global Automated Machine Learning (AutoML) Market is flourishing because of the spurring demand for efficient fraud detection solutions and for enhanced ML expertise.
BlueWeave Consulting, a leading strategic consulting and market research firm, in its recent study, estimated the Global Automated Machine Learning (AutoML) Market size at USD 0.96 billion in 2022. During the forecast period between 2023 and 2029, BlueWeave expects Global Automated Machine Learning (AutoML) Market size to expand at a robust CAGR of 44.56% reaching a value of USD 8.76 billion by 2029. Major growth drivers for the Global Automated Machine Learning (AutoML) Market include an increasing demand for advanced fraud detection solutions is driving the growth of the global AutoML market. Data analysis techniques, particularly supervised neural networks, are highly valued for their effectiveness in fraud detection through methods such as forecasting, clustering, and classification. Organizations are anticipated to invest in AutoML to enhance customer trust and ensure compliance with regulations. Notably, the adoption of AutoML is gaining momentum, as it reduces the number of knowledge workers required for implementing and training ML models. Also, the strong demand for AutoML is primarily driven by its capacity to assist enterprises in improving insights and enhancing model accuracy while minimizing the potential for errors or biases. Major sectors, including BFSI, healthcare, IT & telecom, and retail, are expected to allocate resources to AutoML to accelerate their AI adoption. It involves creating a robust pipeline for automating data preprocessing, model selection, and the utilization of pre-trained models. Notably, the healthcare sector has shown increased interest in ML-powered chatbots for contactless screening, thereby enhancing the overall patient experience. As a result, such aspects are expected to boost the expansion of the Global Automated Machine Learning (AutoML) Market during the forecast period. However, limited awareness about AutoML is anticipated to restrain the overall market growth during the period in analysis.
Impact of COVID-19 on Global Automated Machine Learning (AutoML) Market
COVID-19 pandemic had a mixed impact on the Global Automated Machine Learning (AutoML) Market. On one hand, the crisis spurred positive developments, such as hastening digital transformation efforts and fostering a heightened demand for AI and ML solutions across various sectors. Businesses, in response to the pandemic, sought to automate forecasting and decision-making processes, leading to increased utilization of AutoML systems. Conversely, the pandemic brought adverse effects, disrupting supply chains and compelling businesses to implement cost-cutting measures. It resulted in reduced IT budgets and a deceleration in the adoption of emerging innovative technologies, including AutoML. Furthermore, the pandemic underscored the imperative for ethical and transparent AI solutions, causing a slowdown in the adoption of AutoML platforms that lacked interpretability and transparency. The recognition of the importance of moral and open AI solutions became a hindrance to the swift adoption of certain AutoML platforms.
Global Automated Machine Learning (AutoML) Market - By End User
Based on end user, the Global Automated Machine Learning (AutoML) Market is divided into BFSI, Retail & E-Commerce, Healthcare, and Manufacturing segments. The BFSI segment is expected to hold the highest share in the Global Automated Machine Learning (AutoML) Market by end user during the forecast period. The BFSI sector is increasingly leveraging AI and ML to enhance operational efficiency and improve customer experiences. The growing emphasis on data has led to an increased demand for ML applications in BFSI. AutoML utilizes voluminous data, cost-effective processing capacity, and affordable storage to deliver precise and swift results. Collaborating with fintech services enables businesses to adapt to modern requirements and regulations, ensuring enhanced safety and security. Intelligent process automation, powered by ML, enables finance companies to automate repetitive tasks, leading to increased productivity. The BFSI sector is at the forefront of the AutoML market, primarily due to its adoption of AI and ML solutions for fraud detection, risk management, and customer service.
Global Automated Machine Learning (AutoML) Market - By Region
The in-depth research report on the Global Automated Machine Learning (AutoML) Market covers various country-specific markets across five major regions: North America, Europe, Asia Pacific, Latin America, and Middle East and Africa. Asia Pacific region dominates the Global Automated Machine Learning (AutoML) Market. It is fueled by the escalating IT spending and widespread FinTech adoption. Governments in Asia Pacific countries are actively integrating AI across various sectors, fostering the expansion of local markets. In China, a notable surge in ML adoption is observed, with businesses utilizing the technology for financial fraud detection, product recommendations, and industrial process optimization. The success of ML initiatives relies on robust infrastructure and reliable data. The AI market in Japan is expected to thrive, driven by the global demand for AI in robotics, speech recognition, and visual recognition. South Korea's substantial investments in advanced technologies, including AI and ML, are expected to contribute to the growth of Asia Pacific AutoML Market.
Competitive Landscape
Major players operating in the Global Automated Machine Learning (AutoML) Market include DataRobot Inc., Amazon Web Services Inc., dotData Inc., IBM Corporation, Dataiku, SAS Institute Inc., Microsoft Corporation, Google LLC (Alphabet Inc.), H2O.ai, and Aible Inc. To further enhance their market share, these companies employ various strategies, including mergers and acquisitions, partnerships, joint ventures, license agreements, and new product launches.
The in-depth analysis of the report provides information about growth potential, upcoming trends, and statistics of Global Automated Machine Learning (AutoML) Market. It also highlights the factors driving forecasts of total market size. The report promises to provide recent technology trends in Global Automated Machine Learning (AutoML) Market and industry insights to help decision-makers make sound strategic decisions. Furthermore, the report also analyzes the growth drivers, challenges, and competitive dynamics of the market.