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세계의 자동 머신러닝(AutoML) 시장
Automated Machine Learning (AutoML)
상품코드 : 1656235
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 02월
페이지 정보 : 영문 210 Pages
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한글목차

자동 머신러닝(AutoML) 세계 시장은 2030년까지 109억 달러에 달할 전망

2024년에 15억 달러로 추정되는 자동 머신러닝(AutoML) 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 CAGR 38.8%로 성장하여 2030년에는 109억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 AutoML 솔루션은 CAGR 34.7%를 기록하며 분석기간 종료시에는 56억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. AutoML 서비스 부문의 성장률은 분석기간 동안 CAGR 44.3%로 추정됩니다.

미국 시장은 4억 2,860만 달러로 추정, 중국은 CAGR 36.2%로 성장 예측

미국의 자동 머신러닝(AutoML) 시장은 2024년에 4억 2,860만 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제 대국인 중국은 2030년까지 15억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석기간인 2024-2030년 CAGR은 36.2%를 기록할 것으로 예상됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있고, 분석기간 동안 CAGR은 각각 34.0%와 33.0%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 25.3%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 자동 머신러닝(AutoML) 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

자동 머신러닝(AutoML)은 복잡하고 시간이 많이 소요되는 머신러닝 모델 개발 작업을 자동화하고 효율화하기 위해 고안된 인공지능 분야의 혁신으로 떠오르고 있으며, AutoML의 가장 큰 매력은 비전문가도 머신러닝을 사용할 수 있도록 하고 모델 개발의 효율성을 높일 수 있다는 점입니다. 모델 개발의 효율성을 높이는 능력에 있습니다. AutoML은 데이터 전처리, 모델 선택, 매개변수 튜닝과 같은 번거로운 프로세스를 자동화함으로써 머신러닝 모델을 보다 빠르게 배포할 수 있게 해줍니다. 이는 전문 지식의 필요성을 줄여 AI를 민주화할 뿐만 아니라 AI 개발 주기를 크게 단축시켜 기업이 시장 변화와 새로운 데이터에 빠르게 적응할 수 있도록 돕습니다.

AutoML의 급속한 확산은 머신러닝 모델의 복잡성과 숙련된 데이터 과학자 부족을 비롯한 몇 가지 강력한 요인에 의해 주도되고 있습니다. 머신러닝 애플리케이션이 고도화됨에 따라 이러한 모델을 효과적으로 개발 및 조정하는 데 필요한 전문 지식도 증가하고 있으며, AutoML은 특징 및 알고리즘 선택, 하이퍼파라미터 튜닝과 같은 중요한 작업을 간소화함으로써 이러한 문제를 해결하고 기술 리소스가 부족한 조직이 고급 머신러닝을 수행하는 데 있어 장벽을 크게 낮춥니다. 또한, 데이터 과학자 부족으로 인해 기술 배경을 최소화한 사용자들이 전문가만이 수행하던 작업을 수행할 수 있는 도구의 필요성이 대두되고 있습니다. 이러한 민주화는 경쟁 환경에서 AI 전략을 시작하거나 가속화하고자 하는 조직에 매우 중요합니다.

또한, AutoML과 AI 및 컴퓨팅 파워의 발전은 클라우드 컴퓨팅 플랫폼과의 시너지 효과와 함께 다양한 산업 분야로 적용 범위를 넓혀가고 있습니다. 이러한 통합은 복잡한 모델 실행에 필수적인 확장 가능한 컴퓨팅 리소스를 제공하여 헬스케어, 금융, 소매 등의 분야에서 급증하는 예측 분석 수요를 지원할 수 있습니다. 이러한 장점에도 불구하고, AutoML의 도입에는 모델이 정확하고 윤리적으로 적용되고 있는지 확인하기 위해 숙련된 실무자가 지속적으로 모니터링해야 하는 등의 과제가 있습니다. 데이터 프라이버시, 의사결정의 잠재적 편향성, AI 시스템의 전반적인 투명성에 대한 우려도 큰 걸림돌로 작용하고 있으며, AutoML이 계속 진화하는 가운데 이러한 윤리적, 실용적 문제를 해결하는 것이 AutoML의 잠재력을 충분히 실현하고 업계 전반에서 책임감 있는 사용을 보장하는 데 있어 가장 중요합니다. 책임감 있는 사용을 보장하는 것이 가장 중요합니다.

부문

구성요소(솔루션, 서비스), 애플리케이션(데이터 처리, 피처 엔지니어링, 모델 선택, 모델 앙상블, 기타 애플리케이션), 산업별(BFSI, 소매/E-Commerce, 헬스케어/생명과학, IT/ITeS, 통신, 제조, 자동차 및 운송, 기타 산업)

조사 대상 기업 사례(총 23개사)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

ksm
영문 목차

영문목차

Global Automated Machine Learning (AutoML) Market to Reach US$10.9 Billion by 2030

The global market for Automated Machine Learning (AutoML) estimated at US$1.5 Billion in the year 2024, is expected to reach US$10.9 Billion by 2030, growing at a CAGR of 38.8% over the analysis period 2024-2030. AutoML Solutions, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 34.7% CAGR and reach US$5.6 Billion by the end of the analysis period. Growth in the AutoML Services segment is estimated at 44.3% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$428.6 Million While China is Forecast to Grow at 36.2% CAGR

The Automated Machine Learning (AutoML) market in the U.S. is estimated at US$428.6 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$1.5 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 36.2% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 34.0% and 33.0% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 25.3% CAGR.

Global Automated Machine Learning (AutoML) Market - Key Trends and Drivers Summarized

Automated Machine Learning (AutoML) is emerging as a transformative force in the field of artificial intelligence, designed to automate and streamline the often complex and time-consuming tasks of developing machine learning models. The key appeal of AutoML lies in its ability to make machine learning more accessible to non-experts and to enhance the efficiency of model development, making it a critical tool as industries increasingly seek to leverage AI capabilities. By automating the labor-intensive processes of data preprocessing, model selection, and parameter tuning, AutoML enables a more rapid deployment of machine learning models. This not only democratizes AI by reducing the need for specialized knowledge but also significantly expedites the AI development cycle, allowing businesses to quickly adapt to market changes and new data.

The rapid adoption of AutoML is driven by several compelling factors, chief among them the growing complexity of machine learning models and the pressing shortage of skilled data scientists. As machine learning applications become more sophisticated, the expertise required to effectively develop and tune these models escalates. AutoML addresses this challenge by simplifying critical tasks such as feature and algorithm selection and hyperparameter tuning, substantially lowering the barrier to advanced machine learning for organizations without deep technical resources. Additionally, the shortage of data scientists has catalyzed the need for tools that empower users with minimal technical background to undertake tasks traditionally reserved for experts. This democratization is crucial for organizations striving to initiate or accelerate their AI strategies in a competitive business environment.

Moreover, the integration of AutoML with advancements in AI and computing power, along with its synergy with cloud computing platforms, is expanding its application across various industries. This integration provides scalable computing resources essential for running complex models and supports the burgeoning demand for predictive analytics in sectors like healthcare, finance, and retail. Despite these advantages, the deployment of AutoML brings challenges, including the need for ongoing oversight by experienced practitioners to ensure that models are applied correctly and ethically. Concerns around data privacy, potential biases in decision-making, and the overall transparency of AI systems also pose significant hurdles. As AutoML continues to evolve, addressing these ethical and practical challenges will be paramount to fully realizing its potential and ensuring its responsible use across industries.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Automated Machine Learning (AutoML) market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Solutions, Services); Application (Data Processing, Feature Engineering, Model Selection, Model Ensembling, Other Applications); Vertical (BFSI, Retail & eCommerce, Healthcare & Life Sciences, IT & ITeS, Telecommunications, Manufacturing, Automotive & Transportation, Other Verticals)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; and Rest of Europe); Asia-Pacific; Rest of World.

Select Competitors (Total 23 Featured) -

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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