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세계의 데이터 주석 및 라벨링 시장
Data Annotation and Labeling
상품코드 : 1786363
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 243 Pages
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한글목차

세계의 데이터 주석과 라벨링 시장은 2030년까지 81억 달러에 달할 전망

2024년에 15억 달러로 추정되는 세계의 데이터 주석과 라벨링 시장은 2024-2030년에 CAGR 32.7%로 성장하며, 2030년에는 81억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석한 부문의 하나인 데이터 주석 & 라벨링 솔루션은 CAGR 38.2%를 기록하며, 분석 기간 종료까지 55억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 데이터 주석 & 라벨링 서비스 분야의 성장률은 분석 기간의 CAGR로 24.7%로 추정됩니다.

미국 시장은 3억 8,990만 달러로 추정·중국은 CAGR 30.6%로 성장 예측

미국의 데이터 주석과 라벨링 시장은 2024년에는 3억 8,990만 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2030년까지 12억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년의 CAGR은 30.6%입니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 30.6%와 27.6%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 21.9%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 데이터 주석과 라벨링 시장 - 주요 동향과 시장 성장 촉진요인 정리

AI와 머신러닝에 데이터 주석과 라벨링이 필수적인 이유는 무엇인가?

데이터 주석 및 라벨링은 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 모델 개발에 있으며, 중요한 요소로 자리 잡고 있습니다. 이 과정에서 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등의 원시 데이터에 태그를 붙이고, 분류, 라벨을 붙이고, AI 알고리즘을 높은 정확도로 학습시키는 과정을 거칩니다. 자율주행차, 헬스케어 진단, 자연 언어 처리(NLP), E-Commerce 등의 산업은 AI 기반 용도를 강화하기 위해 어노테이션 데이터에 크게 의존하고 있습니다.

다양한 분야에서 AI 도입이 확대됨에 따라 고품질 라벨이 부착된 데이터세트에 대한 수요가 크게 증가하고 있습니다. 머신러닝 모델은 학습을 위해 방대한 양의 구조화된 데이터를 필요로 하므로 시맨틱 세분화, 바운딩 박스 라벨링, 키포인트 감지 등의 어노테이션 기술이 널리 활용되고 있습니다. 또한 딥러닝과 신경망의 발전으로 인해 보다 복잡한 데이터 라벨링이 요구되면서 시장 확대가 더욱 가속화되고 있습니다.

데이터 주석 및 라벨링의 최신 혁신은 무엇인가?

자동화는 데이터 어노테이션 산업에 혁명을 가져왔고, AI 지원 라벨링 툴은 수작업으로 데이터 태깅을 할 필요성을 줄여주고 있습니다. 반지도 학습과 약한 감독 기술은 데이터 품질을 유지하면서 인간의 노력을 최소화하여 주석의 효율성을 높입니다. 또한 생성형 AI는 합성 훈련 데이터세트를 생성하는 데 사용되어 수작업으로 라벨링 데이터에 대한 의존도를 줄였습니다.

크라우드 소싱 어노테이션 플랫폼과 클라우드 기반 라벨링 툴도 인기를 끌고 있으며, 기업용 확장 가능한 데이터 라벨링 서비스를 가능하게 하고 있습니다. 이들 플랫폼은 AI 기반 품질관리 메커니즘을 통합하면서 전 세계 인력을 활용하여 대규모 데이터세트에 효율적으로 주석을 달기 위해 AI 기반 품질관리 메커니즘을 통합하고 있습니다. 또한 능동적 학습 모델은 ML 알고리즘이 라벨링된 데이터세트를 반복적으로 개선할 수 있도록 하여 주석 비용을 절감하고 시간이 지남에 따라 모델의 정확도를 향상시킵니다.

시장 동향과 규제 가이드라인이 데이터 주석과 라벨링을 어떻게 형성하고 있는가?

AI 윤리 및 데이터 프라이버시 규제가 강화되면서 데이터 어노테이션 프로세스에 대한 감시가 강화되고 있습니다. GDPR(EU 개인정보보호규정) 및 CCPA와 같은 규제는 사용자 데이터 취급에 대한 엄격한 가이드라인을 요구하고 있으며, 기업은 안전하고 윤리적인 어노테이션 관행을 시행해야 합니다. 기업은 데이터 보안을 유지하기 위해 사내 라벨링 팀과 클라우드 기반 프라이빗 어노테이션 플랫폼에 대한 투자를 늘리고 있습니다.

시장 동향은 특히 헬스케어, 자율주행, 법률 AI 용도에서 도메인 특화 어노테이션 서비스에 대한 수요가 증가하고 있음을 보여줍니다. 의료 영상 세분화, 다국어 NLP 라벨링과 같은 고정밀 어노테이션 기술은 어노테이션 서비스 프로바이더의 전문화를 촉진하고 있습니다. 또한 AI 기업과 데이터 라벨링 기업과의 전략적 파트너십을 통해 AI 용도를 위한 양질의 학습 데이터를 안정적으로 공급받고 있습니다.

데이터 주석 및 라벨링 시장의 성장을 주도하는 요인은 무엇인가?

데이터 주석 및 라벨링 시장의 성장을 주도하는 것은 AI의 급속한 도입, 데이터의 복잡성 증가, 자동 라벨링 기술의 발전입니다. 금융, 헬스케어, 리테일 분야에서 AI 용도이 확대됨에 따라 고품질 라벨이 부착된 데이터세트에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

어노테이션 서비스는 로봇공학, 사이버 보안, 예측 분석까지 확장되고 있습니다. AI 기반 어노테이션 툴과 클라우드 기반 플랫폼의 통합으로 어노테이션 프로세스를 간소화하고 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 또한 설명 가능한 AI와 편견 없는 학습 데이터세트에 대한 요구가 높아지면서 기업은 고정밀 어노테이션 서비스에 대한 투자를 늘리고 있습니다. AI가 계속 진화하는 가운데, 데이터 주석과 라벨링은 AI 모델 개발의 기본 요소로 남을 것입니다.

부문

컴포넌트(데이터 주석과 라벨링 솔루션, 데이터 주석과 라벨링 서비스), 데이터 유형(텍스트 데이터 주석과 라벨링, 이미지 데이터 주석과 라벨링, 비디오 데이터 주석과 라벨링, 음성 데이터 주석과 라벨링), 배포(클라우드 배포, 온프레미스 배포), 어노테이션 유형(수동 데이터 라벨링, 자동 데이터 라벨링, 준지도 데이터 라벨링), 최종 사용(BFSI 최종 사용, IT 및 ITES 최종 사용, 통신 최종 사용, 헬스케어 및 생명과학 최종 사용, 정부 및 방위 최종 사용, 기타 최종 사용)

조사 대상 기업의 예

AI 통합

Global Industry Analysts는 유효한 전문가 컨텐츠와 AI 툴에 의해 시장 정보와 경쟁 정보를 변혁하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM나 업계별 SLM 쿼리에 따르는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 대량 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등, 전 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사 소재지, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기준으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 수입원가(COGS) 증가, 수익성 하락, 공급망 재편 등 미시적, 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Data Annotation and Labeling Market to Reach US$8.1 Billion by 2030

The global market for Data Annotation and Labeling estimated at US$1.5 Billion in the year 2024, is expected to reach US$8.1 Billion by 2030, growing at a CAGR of 32.7% over the analysis period 2024-2030. Data Annotation & Labeling Solutions, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 38.2% CAGR and reach US$5.5 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Data Annotation & Labeling Services segment is estimated at 24.7% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$389.9 Million While China is Forecast to Grow at 30.6% CAGR

The Data Annotation and Labeling market in the U.S. is estimated at US$389.9 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$1.2 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 30.6% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 30.6% and 27.6% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 21.9% CAGR.

Global Data Annotation and Labeling Market - Key Trends & Growth Drivers Summarized

Why Is Data Annotation and Labeling Essential for AI and Machine Learning?

Data annotation and labeling have become critical components in the development of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) models. These processes involve tagging, categorizing, and labeling raw data-including text, images, audio, and video-to train AI algorithms with high accuracy. Industries such as autonomous vehicles, healthcare diagnostics, natural language processing (NLP), and e-commerce rely heavily on annotated data to enhance AI-driven applications.

The growing adoption of AI in various sectors has significantly increased the demand for high-quality labeled datasets. With machine learning models requiring vast amounts of structured data for training, annotation techniques such as semantic segmentation, bounding box labeling, and keypoint detection are being widely used. Additionally, advancements in deep learning and neural networks have led to more complex data labeling requirements, further driving market expansion.

What Are the Latest Innovations in Data Annotation and Labeling?

Automation is revolutionizing the data annotation industry, with AI-assisted labeling tools reducing the need for manual data tagging. Semi-supervised learning and weak supervision techniques are enhancing annotation efficiency by minimizing human effort while maintaining data quality. Additionally, generative AI is being used to create synthetic training datasets, reducing reliance on manually labeled data.

Crowdsourced annotation platforms and cloud-based labeling tools are also gaining traction, enabling scalable data labeling services for businesses. These platforms leverage global workforces to annotate large datasets efficiently while integrating AI-based quality control mechanisms. Furthermore, active learning models are allowing ML algorithms to iteratively refine labeled datasets, reducing annotation costs and improving model accuracy over time.

How Are Market Trends and Regulatory Guidelines Shaping Data Annotation and Labeling?

The rise of AI ethics and data privacy regulations has led to increased scrutiny over data annotation processes. Regulations such as GDPR and CCPA mandate strict guidelines on user data handling, prompting companies to implement secure and ethical annotation practices. Businesses are increasingly investing in in-house labeling teams and private cloud-based annotation platforms to maintain data security.

Market trends indicate a growing demand for domain-specific annotation services, particularly in healthcare, autonomous driving, and legal AI applications. High-precision annotation techniques, such as medical image segmentation and multi-language NLP labeling, are driving specialized annotation service providers. Additionally, strategic partnerships between AI companies and data labeling firms are ensuring a steady supply of high-quality training data for AI applications.

What Is Driving the Growth of the Data Annotation and Labeling Market?

The growth in the data annotation and labeling market is driven by the rapid adoption of AI, increasing data complexity, and advancements in automated labeling technologies. The expansion of AI applications in finance, healthcare, and retail has heightened demand for high-quality labeled datasets.

End-use expansion is another key driver, with annotation services extending into robotics, cybersecurity, and predictive analytics. The integration of AI-powered annotation tools and cloud-based platforms is streamlining the annotation process, reducing operational costs. Additionally, the growing need for explainable AI and bias-free training datasets is encouraging companies to invest in high-precision annotation services. As AI continues to evolve, data annotation and labeling will remain a foundational element in AI model development.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Data Annotation and Labeling market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Data Annotation and Labeling Solutions, Data Annotation and Labeling Services); Data Type (Text Data Annotation and Labeling, Image Data Annotation and Labeling, Video Data Annotation and Labeling, Audio Data Annotation and Labeling); Deployment (Cloud Deployment, On-premises Deployment); Annotation Type (Manual Data Labeling, Automatic Data Labeling, Semi-Supervised Data Labeling); End-Use (BFSI End-Use, IT and ITES End-Use, Telecom End-Use, Healthcare and Life Sciences End-Use, Government and Defense End-Use, Other End-Uses)

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 43 Featured) -

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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