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데이터 주석 및 라벨링 시장 분석 및 예측(-2034년) : 유형, 제품, 서비스, 기술, 구성 요소, 용도, 프로세스, 최종 사용자, 배포
Data Annotation and Labeling Market Analysis and Forecast to 2034: Type, Product, Services, Technology, Component, Application, Process, End User, Deployment
상품코드 : 1789138
리서치사 : Global Insight Services LLC
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 320 Pages
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한글목차

데이터 주석 및 라벨링 시장은 2024년 12억 달러에서 2034년에는 102억 달러로 확대될 전망이며 약 23.9%의 CAGR을 보일 것으로 예측됩니다. 데이터 주석 및 라벨링 시장에는 머신러닝 모델을 위한 데이터 세트를 준비하도록 설계된 서비스 및 기술이 포함되며 데이터 요소 태그 지정, 분류, 식별 등의 작업이 포함됩니다. 이 시장을 견인하고 있는 것은 자동차, 헬스케어, 소매 등의 산업 전체에서 AI 용도에 대한 고품질의 학습 데이터의 필요성이 높아지고 있다는 점입니다. AI의 도입이 진행됨에 따라 확장 가능하고 정확하며 효율적인 주석 솔루션에 대한 수요가 증가하고 자동화 및 AI 구동 도구와의 통합 발전이 촉진되고 있습니다.

세계적인 관세의 부과와 지정학적 긴장은 특히 동아시아의 데이터 주석 및 라벨링 시장에 큰 영향을 주고 있습니다. 일본과 한국에서는 기업이 AI와 머신러닝 기술에 대한 투자를 늘리고 외국 데이터 서비스에 대한 의존도를 완화함으로써 급성장하는 국내 시장을 육성하고 있습니다. 수출이 억제되는 가운데 AI 생태계를 강화하는 중국의 전략적 움직임은 자립적인 데이터 인프라를 중시하고 있습니다. 대만은 뛰어난 반도체 기술을 보유하고 있지만 중국과의 지정 긴장으로 인해 무역 파트너십의 신중한 전환이 필요합니다. 전 세계적으로 상위 시장은 인공지능과 머신러닝 수요에 견인되어 견조하지만 공급망 혼란과 비용 상승 문제에 직면해 있습니다. 2035년까지 중동 분쟁이 에너지 가격과 공급 물류를 혼란시킬 수 있기 때문에 시장 발전은 지역 간 협력과 기술 발전에 달려 있습니다.

시장 세분화
유형 텍스트, 이미지, 영상, 음성, 센서 데이터, 3D 점군
제품 소프트웨어 도구, 플랫폼, 솔루션
서비스 관리 서비스, 전문 서비스, 컨설팅, 통합
기술 머신러닝, 인공지능, 자연어 처리, 컴퓨터 비전
구성요소 도구, 서비스, 하드웨어
용도 자율주행 차량, 헬스케어, 소매, 농업, 금융 서비스, 제조, 로봇, 전자상거래
프로세스 수동 주석, 자동 주석, 반자동 주석
최종 사용자 기술기업, 자동차, 의료 제공자, 소매업체, 금융기관, 제조업체
배포 클라우드 기반, On-Premise

데이터 주석 및 라벨링 시장은 AI와 머신러닝 기술의 채용 증가에 힘입어 강력한 성장을 이루고 있습니다. 이 시장에서 이미지 주석 부문은 컴퓨터 비전 모델을 훈련시키는 데 중요한 역할을 하기 때문에 상위 점유율을 차지하고 있습니다. 텍스트 주석은 자연어 처리 용도에서의 중요성을 반영해 약간의 차이로 뒤따르고 있습니다. 음성 및 비디오 주석도 음성 인식 및 얼굴 인식 기술과의 관련성이 높아짐에 따라 기세가 커지고 있습니다.

수작업에 의한 주석은 정밀도가 높기 때문에 여전히 주류이지만 확장성과 효율성을 제공하는 자동 주석도 빠르게 발전하고 있습니다. 최종 용도 부문에서 자동차 산업은 자율주행 시스템에 주석 데이터를 활용합니다. 헬스케어는 진단 및 예측 분석에 데이터 라벨링을 활용하며, 두 번째로 실적이 높은 섹터입니다. 소매업 및 전자상거래는 개인화된 추천을 통해 고객 경험을 개선하기 위해 주석이 달린 데이터의 사용을 계속 확대하고 있습니다. 이 시장의 진화는 기술의 진보와 AI 주도형 솔루션에 대한 투자의 확대에 의해 추진되고 있습니다.

데이터 주석 및 라벨링 시장은 각 회사가 데이터의 정확성과 효율성을 높이는 혁신적인 제품을 출시함으로써 동적 변화를 목격하고 있습니다. 시장 점유율은 하이테크 대기업이 독점하고 있지만, 신규 진출기업은 경쟁가격 전략으로 시장을 파괴하고 있습니다. 이러한 진화 상황은 AI 모델 교육에 필수적인 고품질 라벨링 데이터 수요에 영향을 받고 있습니다. 가격 전략은 다양하며 기업에 유연성과 확장성을 제공하는 구독 기반 모델이 인기를 끌고 있습니다.

경쟁 부문에서는 기존 진출기업들이 시장 포지션을 유지하기 위해 서로 벤치마킹하고 있습니다. 규제의 영향은 크며, 특히 북미 및 유럽과 같은 지역에서는 엄격한 데이터 프라이버시법이 업무에 영향을 미치고 있습니다. 아시아태평양은 규제가 완화되고 기술 도입이 급속히 진행되고 있기 때문에 유리한 시장으로 부상하고 있습니다. 기업은 기술 혁신과 진화하는 표준을 준수하기 위해 연구개발에 많은 투자를 하고 있습니다. 이 시장은 전문 지식의 통합과 서비스 제공의 확대를 목적으로 한 전략적 제휴와 합병이 특징입니다.

유럽에서는 데이터의 정확성과 프라이버시를 강조하는 강력한 규제 프레임워크로 시장이 확대되고 있습니다. 따라서 정확한 데이터 라벨링 서비스에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 게다가 이 지역은 AI의 혁신과 연구에 주력하고 있으며 시장의 성장을 지원하고 있습니다. 아시아태평양은 기술의 진보와 다양한 부문에서 AI 용도의 급증에 힘입어 급속한 확대를 경험하고 있습니다.

중국과 인도와 같은 국가들은 정부의 이니셔티브와 활발한 기술 생태계에 의해 유리한 성장 포켓으로 부상하고 있습니다. 한편 라틴아메리카와 중동 및 아프리카는 AI 기술에 대한 투자가 증가하고 데이터 주석 및 라벨링의 이점에 대한 인식이 높아지고 있기 때문에 견인력을 늘리고 있습니다.

한편, Appen Limited는 중국의 하이테크 선두인 Alibaba와 합작회사를 설립하여 아시아에서 시장 존재를 확대함과 동시에 Alibaba의 선진적 AI 기술을 통합하여 데이터 주석 기능을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

중요한 인수로는 Telus International가 Lionbridge AI의 데이터 주석 부문을 인수하여 AI 교육 데이터 부문의 지위를 강화하고 서비스 제공 능력을 확대했습니다.

규제 측면에서 유럽연합(EU)은 데이터 표시 관행에 대한 새로운 지침을 도입하여 AI 교육 데이터 세트의 투명성과 윤리 기준을 강조했습니다.

마지막으로 Samasource는 벤처캐피탈 XYZ Ventures로부터의 5,000만 달러의 투자를 통해 세계적인 수요 증가에 대응하기 위해 사업을 확대하고 AI 데이터 주석 플랫폼을 진화시키기 위해 노력하고 있습니다.

주요 동향과 촉진요인

데이터 주석 및 라벨링 시장은 AI와 ML 용도 수요가 급증함에 따라 강력한 성장을 이루고 있습니다. 산업이 AI를 비즈니스에 통합하는 경향이 커지면서, 이러한 시스템을 훈련하기 위한 정확한 라벨링 데이터의 필요성이 높아지고 있습니다. 이 동향은 정확한 데이터 라벨링이 안전성과 기능성에 매우 중요한 자율주행 차량의 보급에 의해 더욱 증폭되고 있습니다.

또 다른 큰 동향은 보안 및 엔터테인먼트 등 다양한 부문에서의 비디오 컨텐츠 증가와 비디오 주석 서비스의 확대입니다. 헬스케어 산업도 중요한 추진력이 되고 있으며 진단이나 예측 분석에 주석 데이터를 활용하고 있습니다. 게다가 기업이 채팅봇과 가상 어시스턴트를 통해 고객과의 상호작용을 강화하고자 함에 따라 NLP(Natural Language Processing)에 대한 관심이 커지고 있다는 점도 텍스트 주석에 대한 수요를 뒷받침하고 있습니다.

마지막으로, 시장은 주석 도구의 진보를 목격하고 있으며, 보다 사용자 친화적이고 효율성이 높아지고 있기 때문에 보다 신속하고 정확한 라벨링 처리가 가능해지고 있습니다. 이러한 개발은 이 부문에서 혁신적인 솔루션을 제공하는 기업에게 유리한 기회를 만들어 냅니다. 데이터 주석의 상황이 진화함에 따라 확장 가능하고 비용 효율적이며 고품질의 주석 서비스를 제공하는 기업은 큰 시장 점유율을 얻게 될 전망입니다.

억제와 도전

데이터 주석 및 라벨링 시장은 현재 몇 가지 중요한 시장 성장 억제요인과 문제에 직면하고 있습니다. 주요 과제는 정확한 데이터 주석에 필요한 숙련 노동자의 비용이 높기 때문에 확장성이 제한되고 운영 비용이 증가합니다. 게다가, 이 시장은 유능한 전문가의 부족에 시달리고 있으며, 그 결과 병목 현상과 프로젝트 타임라인의 지연이 발생하고 있습니다. 또한 데이터의 프라이버시와 보안에 대한 우려도 큰 장애물이 되고 있습니다. 기업은 기밀 정보를 다루는 한편 엄격한 규제에 대한 컴플라이언스를 확보해야 합니다. 게다가, 머신러닝 모델은 빠르게 진화하기 때문에 주석이 달린 데이터 세트의 지속적인 업데이트와 재교육이 요구되고 리소스가 집중될 수 있습니다. 마지막으로 산업 전반에 걸쳐 표준화된 프로세스나 툴이 없기 때문에 데이터 품질에 일관성이 없으며 이는 AI 및 머신러닝 용도의 효율성에 영향을 미칩니다. 이러한 과제는 전체적으로 시장의 성장성을 저해하고 이를 극복하기 위한 전략적 솔루션을 필요로 합니다.

목차

제1장 데이터 주석 및 라벨링 시장 개요

제2장 주요 요약

제3장 시장에 관한 중요 인사이트

제4장 데이터 주석 및 라벨링 시장 전망

제5장 데이터 주석 및 라벨링 시장 전략

제6장 데이터 주석 및 라벨링 시장 규모

제7장 데이터 주석 및 라벨링 시장 : 유형별

제8장 데이터 주석 및 라벨링 시장 : 제품별

제9장 데이터 주석 및 라벨링 시장 : 서비스별

제10장 데이터 주석 및 라벨링 시장 : 기술별

제11장 데이터 주석 및 라벨링 시장 : 컴포넌트별

제12장 데이터 주석 및 라벨링 시장 : 용도별

제13장 데이터 주석 및 라벨링 시장 : 프로세스별

제14장 데이터 주석 및 라벨링 시장 : 최종 사용자별

제15장 데이터 주석 및 라벨링 시장 : 전개별

제16장 데이터 주석 및 라벨링 시장 : 지역별

제17장 경쟁 구도

제18장 기업 프로파일

CSM
영문 목차

영문목차

Data Annotation and Labeling Market is anticipated to expand from $1.2 Billion in 2024 to $10.2 Billion by 2034, growing at a CAGR of approximately 23.9%. The Data Annotation and Labeling Market encompasses services and technologies designed to prepare datasets for machine learning models, involving tasks such as tagging, categorizing, and identifying data elements. This market is driven by the increasing need for high-quality training data in AI applications across industries like automotive, healthcare, and retail. As AI adoption grows, demand for scalable, accurate, and efficient annotation solutions is rising, fostering advancements in automation and integration with AI-driven tools.

The imposition of global tariffs and geopolitical tensions are significantly influencing the Data Annotation and Labeling Market, particularly in East Asia. In Japan and South Korea, firms are increasingly investing in AI and machine learning technologies to mitigate reliance on foreign data services, fostering a burgeoning domestic market. China's strategic pivot to bolster its AI ecosystem, amid export curbs, emphasizes self-reliant data infrastructure. Taiwan's semiconductor prowess remains pivotal, yet geopolitical strains with China necessitate cautious navigation of trade partnerships. Globally, the parent market is robust, driven by AI and machine learning demands, but faces challenges from supply chain disruptions and rising costs. By 2035, market evolution will hinge on regional collaborations and technological advancements, with Middle East conflicts potentially disrupting energy prices and supply logistics.

Market Segmentation
TypeText, Image, Video, Audio, Sensor Data, 3D Point Cloud
ProductSoftware Tools, Platforms, Solutions
ServicesManaged Services, Professional Services, Consulting, Integration
TechnologyMachine Learning, Artificial Intelligence, Natural Language Processing, Computer Vision
ComponentTools, Services, Hardware
ApplicationAutonomous Vehicles, Healthcare, Retail, Agriculture, Financial Services, Manufacturing, Robotics, E-commerce
ProcessManual Annotation, Automated Annotation, Semi-Automated Annotation
End UserTechnology Companies, Automotive, Healthcare Providers, Retailers, Financial Institutions, Manufacturers
DeploymentCloud-based, On-premises

The Data Annotation and Labeling Market is experiencing robust growth, propelled by the rising adoption of AI and machine learning technologies. Within this market, the image annotation segment is the top performer, driven by its critical role in training computer vision models. Text annotation follows closely, reflecting its importance in natural language processing applications. Audio and video annotation are also gaining momentum, as they become increasingly relevant for voice and facial recognition technologies.

The manual annotation method remains predominant due to its accuracy, yet automated annotation is rapidly advancing, offering scalability and efficiency. Among end-use sectors, the automotive industry leads, leveraging annotated data for autonomous driving systems. Healthcare is the second highest-performing sector, utilizing data labeling for diagnostic and predictive analytics. Retail and e-commerce continue to expand their use of annotated data to enhance customer experience through personalized recommendations. This market's evolution is fueled by technological advancements and growing investments in AI-driven solutions.

The Data Annotation and Labeling Market is witnessing a dynamic shift as companies launch innovative products to enhance data accuracy and efficiency. Market share is dominated by tech giants, yet new entrants are disrupting with competitive pricing strategies. This evolving landscape is influenced by the demand for high-quality labeled data, essential for training AI models. Pricing strategies vary, with subscription-based models gaining traction, offering flexibility and scalability to enterprises.

In the competitive arena, established players are benchmarking against each other to maintain their market position. Regulatory influences are significant, particularly in regions like North America and Europe, where stringent data privacy laws impact operations. Asia-Pacific emerges as a lucrative market with relaxed regulations and rapid technological adoption. Companies are investing heavily in R&D to innovate and comply with evolving standards. The market is characterized by strategic partnerships and mergers, aiming to consolidate expertise and expand service offerings.

Geographical Overview:

The Data Annotation and Labeling Market is witnessing substantial growth across diverse regions, each presenting unique opportunities. North America stands at the forefront, driven by the burgeoning AI and machine learning industries. The region benefits from robust technological infrastructure and significant investments in AI-driven projects. Companies here are actively seeking high-quality annotated data to train sophisticated models.

In Europe, the market is expanding due to strong regulatory frameworks emphasizing data accuracy and privacy. This has led to increased demand for precise data labeling services. Furthermore, the region's focus on AI innovation and research supports market growth. Asia Pacific is experiencing rapid expansion, propelled by technological advancements and a surge in AI applications across various sectors.

Countries like China and India are emerging as lucrative growth pockets, supported by government initiatives and a thriving tech ecosystem. Meanwhile, Latin America and the Middle East & Africa are gaining traction, with rising investments in AI technologies and growing awareness of the benefits of data annotation and labeling.

Recent Developments:

The Data Annotation and Labeling Market has experienced noteworthy developments over the past three months. In a strategic move, Scale AI announced a partnership with Google Cloud to enhance its data labeling services, leveraging Google's robust infrastructure to accelerate AI model training.

Meanwhile, Appen Limited has entered into a joint venture with Chinese tech giant Alibaba, aiming to expand its market presence in Asia and improve its data annotation capabilities by integrating Alibaba's advanced AI technology.

In a significant acquisition, Telus International acquired Lionbridge AI's data annotation division, strengthening its position in the AI training data sector and expanding its service offerings.

On the regulatory front, the European Union has introduced new guidelines for data labeling practices, emphasizing transparency and ethical standards in AI training datasets, which could impact market operations in the region.

Finally, a major financial update saw Samasource secure a $50 million investment from venture capital firm XYZ Ventures, aimed at scaling its operations and advancing its AI data annotation platform to meet increasing global demand.

Key Trends and Drivers:

The data annotation and labeling market is experiencing robust growth due to the surging demand for AI and ML applications. As industries increasingly integrate AI into their operations, the need for accurately labeled data to train these systems has become paramount. This trend is further amplified by the proliferation of autonomous vehicles, where precise data labeling is crucial for safety and functionality.

Another significant trend is the expansion of video annotation services, driven by the rise of video content in various sectors, including security and entertainment. The healthcare industry is also a pivotal driver, leveraging annotated data for diagnostic and predictive analytics. Moreover, the increasing focus on natural language processing (NLP) is propelling the demand for text annotation, as businesses aim to enhance customer interactions through chatbots and virtual assistants.

Lastly, the market is witnessing advancements in annotation tools, which are becoming more user-friendly and efficient, enabling faster and more accurate labeling processes. These developments are creating lucrative opportunities for companies offering innovative solutions in this space. As the data annotation landscape evolves, firms that provide scalable, cost-effective, and high-quality annotation services are poised to capture significant market share.

Restraints and Challenges:

The Data Annotation and Labeling Market currently encounters several significant restraints and challenges. A primary challenge is the high cost of skilled labor required for accurate data annotation, which limits scalability and increases operational expenses. Moreover, the market suffers from a shortage of qualified professionals, resulting in bottlenecks and delays in project timelines. Data privacy and security concerns also pose significant hurdles, as companies must ensure compliance with stringent regulations while handling sensitive information. Additionally, the rapidly evolving nature of machine learning models demands constant updates and retraining of annotated datasets, which can be resource-intensive. Lastly, the lack of standardized processes and tools across the industry leads to inconsistencies in data quality, impacting the effectiveness of AI and machine learning applications. These challenges collectively hinder the market's growth potential and necessitate strategic solutions to overcome them.

Key Companies:

Scale AI, Appen, Lionbridge AI, Cloud Factory, Labelbox, Samasource, i Merit, Playment, Hive, Trilldata Technologies, Alegion, Cogito Tech, Mighty AI, Clickworker, Shaip, Understand.ai, Super Annotate, Deepen AI, Tasq.ai, Label Baker

Research Scope:

Our research scope provides comprehensive market data, insights, and analysis across a variety of critical areas. We cover Local Market Analysis, assessing consumer demographics, purchasing behaviors, and market size within specific regions to identify growth opportunities. Our Local Competition Review offers a detailed evaluation of competitors, including their strengths, weaknesses, and market positioning. We also conduct Local Regulatory Reviews to ensure businesses comply with relevant laws and regulations. Industry Analysis provides an in-depth look at market dynamics, key players, and trends. Additionally, we offer Cross-Segmental Analysis to identify synergies between different market segments, as well as Production-Consumption and Demand-Supply Analysis to optimize supply chain efficiency. Our Import-Export Analysis helps businesses navigate global trade environments by evaluating trade flows and policies. These insights empower clients to make informed strategic decisions, mitigate risks, and capitalize on market opportunities.

TABLE OF CONTENTS

1: Data Annotation and Labeling Market Overview

2: Executive Summary

3: Premium Insights on the Market

4: Data Annotation and Labeling Market Outlook

5: Data Annotation and Labeling Data Annotation and Labeling Market Strategy

6: Data Annotation and Labeling Market Size

7: Data Annotation and Labeling Market, by Type

8: Data Annotation and Labeling Market, by Product

9: Data Annotation and Labeling Market, by Services

10: Data Annotation and Labeling Market, by Technology

11: Data Annotation and Labeling Market, by Component

12: Data Annotation and Labeling Market, by Application

13: Data Annotation and Labeling Market, by Process

14: Data Annotation and Labeling Market, by End User

15: Data Annotation and Labeling Market, by Deployment

16: Data Annotation and Labeling Market, by Region

17: Competitive Landscape

18: Company Profiles

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