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세계의 데이터 라벨링 솔루션 및 서비스 시장
Data Labeling Solutions and Services
상품코드 : 1786370
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 202 Pages
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한글목차

세계의 데이터 라벨링 솔루션 및 서비스 시장은 2030년까지 637억 달러에 달할 전망

2024년에 201억 달러로 추정되는 세계의 데이터 라벨링 솔루션 및 서비스 시장은 2024-2030년에 21.2%의 CAGR로 성장하며, 2030년에는 637억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석한 부문의 하나인 인하우스 데이터 라벨링은 CAGR 24.8%를 기록하며, 분석 기간 종료까지 403억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 아웃소싱 데이터 라벨링 부문의 성장률은 분석 기간 중 CAGR 16.3%로 추정됩니다.

미국 시장은 53억 달러로 추정, 중국은 CAGR 19.8%로 성장 예측

미국의 데이터 라벨링 솔루션 및 서비스 시장은 2024년에 53억 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2030년까지 97억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년의 CAGR은 19.8%입니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 20.0%와 18.0%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 15.1%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 데이터 라벨링 솔루션 및 서비스 시장 - 주요 동향과 시장 성장 촉진요인 정리

AI와 머신러닝의 발전에 데이터 라벨링이 중요한 이유는 무엇인가?

데이터 라벨링 솔루션 및 서비스는 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 모델 학습에 필수적이며, 자동화된 의사결정에 있으며, 높은 정확도와 정밀도를 보장합니다. 이 서비스들은 이미지, 텍스트, 음성, 동영상 등의 원시 데이터에 주석을 달아 AI 알고리즘이 패턴 인식, 사물 분류, 예측을 학습할 수 있도록 합니다. 자율주행차, 헬스케어, 금융, E-Commerce 등의 산업은 AI 기반 용도를 강화하기 위해 라벨링된 데이터세트에 크게 의존하고 있습니다.

AI의 대중화가 진행됨에 따라 고품질 라벨이 부착된 데이터에 대한 수요가 크게 증가하고 있습니다. 기존의 수작업 라벨링 방법은 AI 지원 어노테이션 툴로 확장되어 효율성을 개선하고 인간의 실수를 줄입니다. 또한 딥러닝과 신경망 모델의 확장으로 시맨틱 세분화, 엔티티 인식, 3D 객체 감지 등 전문적인 어노테이션 기술의 필요성이 높아지고 있습니다.

데이터 라벨링 기술의 최신 혁신이란?

데이터 라벨링의 가장 중요한 발전 중 하나는 AI를 활용한 자동화의 통합으로, 높은 정확도를 유지하면서 어노테이션 프로세스의 속도를 높이는 것입니다. 반지도 학습 기술 및 약한 감시 모델은 완전히 라벨이 붙은 데이터세트에 대한 의존도를 줄이고 AI 시스템이 부분적으로 주석이 달린 데이터에서 학습할 수 있도록 하는 데 사용됩니다.

크라우드 소싱을 통한 라벨링 플랫폼도 인기를 끌고 있으며, 기업은 AI 기반 검증 툴을 통해 품질관리를 보장하면서 라벨링 작업을 전 세계 인력에 분산시킬 수 있습니다. 또한 능동형 학습 모델은 가장 정보량이 많은 데이터 샘플의 우선순위를 정하여 사람이 검토할 수 있도록 함으로써 주석의 효율을 높입니다. 헬스케어 AI 용도를 위한 의료 이미지 라벨링과 같은 도메인 특화 어노테이션 툴의 개발은 데이터 라벨링 서비스의 역량을 더욱 확장하고 있습니다.

시장 동향과 규제 정책은 데이터 라벨링에 어떤 영향을 미치고 있는가?

AI 윤리와 데이터 프라이버시 규제에 대한 관심이 높아지면서 데이터 라벨링 산업에도 큰 영향을 미치고 있습니다. GDPR(EU 개인정보보호규정), CCPA, HIPAA 등의 프레임워크를 준수하기 위해 기업은 사용자 정보를 보호하고 AI 모델의 편향성을 방지하는 안전한 데이터 라벨링 프로세스를 구현해야 합니다.

시장 동향에 따르면 특히 헬스케어, 금융, 법률 분야의 AI 용도에서 산업별 어노테이션 서비스에 대한 수요가 증가하고 있는 것으로 나타났습니다. 또한 엣지 AI와 연계 학습으로의 전환은 데이터 라벨링 전략에 영향을 미치고 있으며, 중앙 집중식 클라우드 환경이 아닌 로컬에서 라벨링된 데이터세트를 처리해야 합니다. 합성 데이터 생성 기술의 사용 증가도 시장을 형성하고 있으며, 모델의 견고성을 확보하면서 수작업에 의한 대규모 라벨링의 필요성을 감소시키고 있습니다.

데이터 라벨링 솔루션 및 서비스 시장의 성장 원동력은?

데이터 라벨링 솔루션 및 서비스 시장의 성장을 주도하는 것은 AI 용도의 급속한 확장, 머신러닝 모델의 복잡성 증가, 자동 주석 기술의 발전입니다. 자율 시스템, 대화 AI, 추천 엔진의 라벨링된 데이터에 대한 수요가 시장 확대를 강화하고 있습니다.

데이터 라벨링 서비스는 로봇 공학, 사이버 보안, 디지털 사기 감지 등 다양한 분야에서 널리 활용되고 있습니다. AI 기반 어노테이션 플랫폼과 클라우드 기반 머신러닝 프레임워크의 통합으로 AI 도입이 더욱 가속화되고 있습니다. 또한 AI 개발자와 데이터 라벨링 기업의 전략적 파트너십은 혁신을 촉진하고 미래의 AI 모델이 고품질의 편견 없는 데이터세트로 훈련될 수 있도록 보장합니다.

부문

소싱 유형(인하우스 데이터 라벨링, 아웃소싱 데이터 라벨링), 유형(이미지/비디오 데이터 라벨링, 텍스트 데이터 라벨링, 오디오 데이터 라벨링), 라벨링 유형(수동 라벨링, 준지도 라벨링, 자동 라벨링), 최종사용자(IT 최종사용자, 자동차 최종사용자, 정부 최종사용자, 헬스케어 최종사용자, 금융 서비스 최종사용자, 소매 최종사용자, 기타 최종사용자)

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 Labeling Solutions and Services Market to Reach US$63.7 Billion by 2030

The global market for Data Labeling Solutions and Services estimated at US$20.1 Billion in the year 2024, is expected to reach US$63.7 Billion by 2030, growing at a CAGR of 21.2% over the analysis period 2024-2030. In-House Data Labeling, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 24.8% CAGR and reach US$40.3 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Outsourced Data Labeling segment is estimated at 16.3% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$5.3 Billion While China is Forecast to Grow at 19.8% CAGR

The Data Labeling Solutions and Services market in the U.S. is estimated at US$5.3 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$9.7 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 19.8% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 20.0% and 18.0% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 15.1% CAGR.

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

Why Is Data Labeling Critical for AI and Machine Learning Advancement?

Data labeling solutions and services are essential for training artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) models, ensuring high accuracy and precision in automated decision-making. These services involve annotating raw data-such as images, text, speech, and videos-so that AI algorithms can learn to recognize patterns, classify objects, and make predictions. Industries such as autonomous vehicles, healthcare, finance, and e-commerce rely heavily on labeled datasets to power AI-driven applications.

As AI adoption continues to rise, the demand for high-quality labeled data has increased significantly. Traditional manual labeling methods are being augmented by AI-assisted annotation tools, improving efficiency and reducing human error. Additionally, the expansion of deep learning and neural network models has intensified the need for specialized annotation techniques, such as semantic segmentation, entity recognition, and 3D object detection.

What Are the Latest Innovations in Data Labeling Technologies?

One of the most significant advancements in data labeling is the integration of AI-powered automation, which speeds up the annotation process while maintaining high accuracy. Semi-supervised learning techniques and weak supervision models are being used to reduce the dependency on fully labeled datasets, enabling AI systems to learn from partially annotated data.

Crowdsourced labeling platforms have also gained popularity, allowing companies to distribute labeling tasks across a global workforce while ensuring quality control through AI-driven validation tools. Additionally, active learning models are improving annotation efficiency by prioritizing the most informative data samples for human review. The development of domain-specific annotation tools, such as medical image labeling for healthcare AI applications, is further expanding the capabilities of data labeling services.

How Are Market Trends and Regulatory Policies Influencing Data Labeling?

The growing emphasis on AI ethics and data privacy regulations has significantly impacted the data labeling industry. Compliance with frameworks such as GDPR, CCPA, and HIPAA requires companies to implement secure data labeling processes that protect user information and prevent bias in AI models.

Market trends indicate a rise in demand for industry-specific annotation services, particularly in healthcare, finance, and legal AI applications. Additionally, the shift toward edge AI and federated learning has influenced data labeling strategies, requiring labeled datasets to be processed locally rather than in centralized cloud environments. The increasing use of synthetic data generation techniques is also shaping the market, reducing the need for extensive manual labeling while ensuring model robustness.

What Is Driving the Growth of the Data Labeling Solutions and Services Market?

The growth in the data labeling solutions and services market is driven by the rapid expansion of AI applications, the increasing complexity of machine learning models, and advancements in automated annotation technologies. The demand for labeled data in autonomous systems, conversational AI, and recommendation engines has intensified market expansion.

End-use expansion is another critical factor, with data labeling services being widely adopted in robotics, cybersecurity, and digital fraud detection. The integration of AI-driven annotation platforms with cloud-based machine learning frameworks is further accelerating adoption. Additionally, strategic partnerships between AI developers and data labeling firms are fostering innovation, ensuring that future AI models are trained on high-quality, bias-free datasets.

SCOPE OF STUDY:

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

Segments:

Sourcing Type (In-House Data Labeling, Outsourced Data Labeling); Type (Image/Video Data Labeling, Text Data Labeling, Audio Data Labeling); Labeling Type (Manual Labeling, Semi-Supervised Labeling, Automatic Labeling); End-Use (IT End-Use, Automotive End-Use, Government End-Use, Healthcare End-Use, Financial Services End-Use, Retail 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 32 Featured) -

AI INTEGRATIONS

We're transforming market and competitive intelligence with validated expert content and AI tools.

Instead of following the general norm of querying LLMs and Industry-specific SLMs, we built repositories of content curated from domain experts worldwide including video transcripts, blogs, search engines research, and massive amounts of enterprise, product/service, and market data.

TARIFF IMPACT FACTOR

Our new release incorporates impact of tariffs on geographical markets as we predict a shift in competitiveness of companies based on HQ country, manufacturing base, exports and imports (finished goods and OEM). This intricate and multifaceted market reality will impact competitors by increasing the Cost of Goods Sold (COGS), reducing profitability, reconfiguring supply chains, amongst other micro and macro market dynamics.

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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