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머신러닝(ML) 시장
Machine Learning (ML)
상품코드 : 1551535
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2024년 09월
페이지 정보 : 영문 380 Pages
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한글목차

머신러닝(ML) 세계 시장, 2030년까지 3,409억 달러 규모에 달할 것으로 전망

2023년 505억 달러로 추정되는 머신러닝(ML) 세계 시장은 2023년부터 2030년까지 연평균 31.4% 성장하여 2030년에는 3,409억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 이 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 서비스 컴포넌트 부문은 CAGR 33.7%를 기록하여 분석 기간 동안 2,021억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 소프트웨어 컴포넌트 부문은 분석 기간 동안 CAGR 29.8%의 성장률을 나타낼 것으로 추정됩니다.

미국 시장 규모는 약 138억 달러, 중국은 연평균 41.8% 성장할 것으로 전망

미국의 머신러닝(ML) 시장 규모는 2023년 138억 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제 대국인 중국은 2030년까지 978억 달러 규모에 도달할 것으로 예상되며, 2023-2030년의 분석 기간 동안 41.8%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 나타낼 것으로 예상됩니다. 다른 주목할 만한 지역 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 동안 각각 24.4%와 27.9%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 나타낼 것으로 예상됩니다. 유럽에서는 독일이 26.0%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상됩니다.

세계 머신러닝(ML) 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 요약

머신러닝(ML)이 산업을 변화시키는 이유는 무엇일까?

머신러닝(ML)은 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 인간의 개입을 최소화하여 의사결정을 내리는 기술 혁신의 최전선에 있으며, ML 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 분석하고, 패턴을 식별하고, 예측하며, 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 시간이 지남에 따라 개선됩니다, 시간이 지남에 따라 개선해 나갑니다. 복잡한 데이터 세트를 대규모로 처리하고 분석할 수 있는 능력은 의료 및 금융에서 소매 및 제조에 이르기까지 다양한 분야에서 ML의 채택을 촉진하고 있습니다. 의료 분야에서는 ML이 질병 진단, 환자 예후 예측, 개인화된 치료 계획 수립에 활용되고 있습니다. 금융 분야에서는 ML이 사기 탐지, 알고리즘 트레이딩, 리스크 관리 등에 활용되고 있습니다. 소매업에서는 공급망 최적화, 수요 예측, 개인화된 추천을 통한 고객 경험 향상에 ML이 활용되고 있습니다. 기업이 데이터를 활용하여 경쟁 우위를 확보하기 위해 노력하는 가운데, ML의 혁신적 힘은 산업을 막론하고 점점 더 분명해지고 있습니다.

기술의 발전은 어떻게 머신러닝을 가속화하고 있는가?

기술의 급속한 발전은 머신러닝의 능력과 채택을 크게 가속화하고 있습니다. 더 강력하고 효율적인 프로세서, 특히 GPU와 특수 AI 칩의 개발로 ML 모델의 더 빠르고 효율적인 학습이 가능해져 실시간 데이터 분석과 의사결정이 가능해졌습니다. 클라우드 컴퓨팅의 부상도 ML 알고리즘의 계산 요구에 대응할 수 있는 확장 가능하고 접근 가능한 컴퓨팅 리소스를 제공함으로써 중요한 역할을 하고 있습니다. 또한, 빅데이터 기술의 통합으로 ML 모델 학습에 사용할 수 있는 데이터의 양이 늘어나면서 ML 모델의 정확도와 견고성이 향상되었습니다. 딥러닝과 강화학습과 같은 알고리즘과 프레임워크의 지속적인 발전은 ML이 달성할 수 있는 한계를 뛰어넘어 더욱 복잡하고 정교한 용도를 가능하게 하고 있습니다. 이러한 기술 혁신은 ML 시스템의 성능을 향상시킬 뿐만 아니라 더 광범위한 산업과 비즈니스에 대한 접근을 가능하게 하고 있습니다.

머신러닝 도입을 주도하고 있는 분야는?

머신러닝 도입은 의사결정과 혁신을 추진하기 위해 대량의 데이터를 생성하고 이에 의존하는 부서가 주도하고 있습니다. 기술 부문은 검색 엔진 및 소셜 미디어 알고리즘에서 사이버 보안 및 자율 시스템에 이르기까지 다양한 용도의 원동력으로 ML을 사용하고 있으며, 주요 채택자 중 하나입니다. 헬스케어 업계도 ML을 적극적으로 도입해 의료 영상 분석, 질병 발생 예측, 개인 맞춤형 의료 개발 등에 활용하고 있습니다. 금융 서비스 분야에서는 부정행위 탐지, 신용 점수, 자동 거래 시스템에 ML이 활용되고 있습니다. 소매 업계에서는 재고관리 최적화, 마케팅 활동의 개인화, 고객 서비스 강화에 ML이 활용되고 있습니다. 제조업에서도 ML은 예지보전, 품질관리, 공급망 최적화를 위해 도입되고 있습니다. 이러한 모든 분야에서 ML의 데이터 분석 및 의사결정 프로세스 자동화 기능은 기업이 효율성을 높이고 비용을 절감하며 혁신을 추구함에 따라 널리 채택되고 있습니다.

머신러닝 시장 성장의 원동력은 무엇일까?

머신러닝(ML) 시장의 성장은 업계 전반에서 데이터 기반 통찰력과 자동화에 대한 수요 증가를 반영하는 몇 가지 요인에 의해 주도되고 있습니다. 기업과 소비자가 생성하는 데이터의 급격한 증가가 주요 동인이며, ML은 이러한 데이터를 분석하고 의미를 파악하여 보다 현명한 의사결정을 내릴 수 있는 도구를 제공하며, AI의 부상과 복잡한 작업을 자동화할 수 있는 지능형 시스템에 대한 필요성이 대두되고 있으며, ML 솔루션에 대한 수요를 촉진하고 있습니다. 또한, 클라우드 기반 ML 서비스 및 플랫폼의 등장으로 기업의 진입장벽이 낮아지면서 더 많은 조직이 ML을 업무에 통합할 수 있게 되었습니다. 컴퓨팅 성능의 지속적인 발전, 특히 AI에 특화된 하드웨어의 개발은 ML 모델의 성능과 효율성을 향상시키고, 보다 까다로운 실시간 용도에 대한 ML 모델의 채택을 촉진하고 있습니다. 또한, 소매, 금융, 헬스케어 등의 산업에서 개인화 및 고객 중심주의에 대한 관심이 높아지면서 기업은 맞춤형 경험과 서비스를 제공하기 위해 ML을 채택하고 있습니다. 이러한 요인들이 결합되어 ML 시장은 ML을 활용하여 경쟁력을 확보하고 혁신을 추진하는 데 있어 ML의 가치를 모든 산업 분야의 기업들이 인식하고 있기 때문에 큰 성장을 향해 나아가고 있습니다.

조사 대상 기업 예시(총 35건)

  • Altair Engineering Inc.
  • Alteryx, Inc.
  • Amazon Web Services, Inc.
  • BigML, Inc.
  • Cisco Systems, Inc.
  • Databricks Inc.
  • FICO
  • H2o.AI
  • Iflowsoft Solutions Inc.
  • Intel Corporation
  • KNIME AG
  • Netguru S.A
  • Oracle Corporation
  • SAS Institute Inc.
  • Yottamine Analytics;

    목차

    제1장 조사 방법

    제2장 주요 요약

    • 시장 개요
    • 주요 기업
    • 시장 동향과 촉진요인
    • 세계 시장 전망

    제3장 시장 분석

    • 미국
    • 캐나다
    • 일본
    • 중국
    • 유럽
    • 프랑스
    • 독일
    • 이탈리아
    • 영국
    • 스페인
    • 러시아
    • 기타 유럽
    • 아시아태평양
    • 호주
    • 인도
    • 한국
    • 기타 아시아태평양
    • 라틴아메리카
    • 아르헨티나
    • 브라질
    • 멕시코
    • 기타 라틴아메리카
    • 중동
    • 이란
    • 이스라엘
    • 사우디아라비아
    • 아랍에미리트(UAE)
    • 기타 중동
    • 아프리카

    제4장 경쟁

    LSH

    • 영문 목차

    영문목차

    Global Machine Learning (ML) Market to Reach US$340.9 Billion by 2030

    The global market for Machine Learning (ML) estimated at US$50.5 Billion in the year 2023, is expected to reach US$340.9 Billion by 2030, growing at a CAGR of 31.4% over the analysis period 2023-2030. Services Component, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 33.7% CAGR and reach US$202.1 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Software Component segment is estimated at 29.8% CAGR over the analysis period.

    The U.S. Market is Estimated at US$13.8 Billion While China is Forecast to Grow at 41.8% CAGR

    The Machine Learning (ML) market in the U.S. is estimated at US$13.8 Billion in the year 2023. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$97.8 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 41.8% over the analysis period 2023-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 24.4% and 27.9% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 26.0% CAGR.

    Global Machine Learning (ML) Market - Key Trends & Drivers Summarized

    Why Is Machine Learning (ML) Transforming Industries?

    Machine Learning (ML) is at the forefront of technological innovation, transforming industries by enabling computers to learn from data and make decisions with minimal human intervention. ML algorithms analyze vast amounts of data to identify patterns, make predictions, and improve over time without being explicitly programmed. This ability to process and analyze complex datasets at scale is driving the adoption of ML across various sectors, from healthcare and finance to retail and manufacturing. In healthcare, ML is being used to diagnose diseases, predict patient outcomes, and personalize treatment plans. In finance, ML powers fraud detection, algorithmic trading, and risk management. Retailers use ML to optimize supply chains, forecast demand, and enhance customer experiences through personalized recommendations. As businesses seek to leverage data to gain a competitive edge, the transformative power of ML is becoming increasingly evident across industries.

    How Are Advances in Technology Accelerating Machine Learning?

    The rapid advancements in technology are significantly accelerating the capabilities and adoption of Machine Learning. The development of more powerful and efficient processors, particularly GPUs and specialized AI chips, is enabling faster and more efficient training of ML models, allowing for real-time data analysis and decision-making. The rise of cloud computing has also played a crucial role by providing scalable and accessible computing resources that can handle the computational demands of ML algorithms. Furthermore, the integration of big data technologies has expanded the amount of data available for training ML models, improving their accuracy and robustness. The continuous advancements in algorithms and frameworks, such as deep learning and reinforcement learning, are pushing the boundaries of what ML can achieve, enabling more complex and sophisticated applications. These technological innovations are not only enhancing the performance of ML systems but are also making them more accessible to a broader range of industries and businesses.

    Which Sectors Are Leading the Adoption of Machine Learning?

    The adoption of Machine Learning is being led by sectors that generate and rely on large volumes of data to drive decision-making and innovation. The technology sector is a primary adopter, using ML to power a wide range of applications, from search engines and social media algorithms to cybersecurity and autonomous systems. The healthcare industry is another significant adopter, where ML is being used to analyze medical images, predict disease outbreaks, and develop personalized medicine. The financial services sector is leveraging ML for fraud detection, credit scoring, and automated trading systems. In the retail industry, ML is being used to optimize inventory management, personalize marketing efforts, and enhance customer service. The manufacturing sector is also increasingly adopting ML to improve predictive maintenance, quality control, and supply chain optimization. Across these sectors, the ability of ML to analyze data and automate decision-making processes is driving widespread adoption as businesses seek to enhance efficiency, reduce costs, and innovate.

    What Factors Are Driving the Growth of the Machine Learning Market?

    The growth in the Machine Learning (ML) market is driven by several factors that reflect the increasing demand for data-driven insights and automation across industries. The exponential growth of data generated by businesses and consumers is a major driver, as ML provides the tools to analyze and make sense of this data, enabling more informed decision-making. The rise of AI and the need for intelligent systems that can automate complex tasks is also fueling the demand for ML solutions. Additionally, the increasing availability of cloud-based ML services and platforms is lowering the barrier to entry for businesses, enabling more organizations to integrate ML into their operations. The continuous advancements in computing power, particularly with the development of AI-specific hardware, are enhancing the performance and efficiency of ML models, driving their adoption in more demanding and real-time applications. Furthermore, the growing emphasis on personalization and customer-centricity in industries such as retail, finance, and healthcare is pushing companies to adopt ML to deliver tailored experiences and services. These factors combined are propelling the ML market towards significant growth as businesses across industries recognize the value of leveraging ML to gain a competitive edge and drive innovation.

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    TABLE OF CONTENTS

    I. METHODOLOGY

    II. EXECUTIVE SUMMARY

    III. MARKET ANALYSIS

    IV. COMPETITION

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