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AI 및 머신러닝 운영화 소프트웨어 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 배포별, 기능별, 용도별, 기업 규모별, 최종 용도별, 지역별, 부문별 예측(2025-2033년)
AI And Machine Learning Operationalization Software Market Size, Share & Trends Analysis Report By Deployment, By Functionality, By Application, By Enterprise Size, By End Use, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2033
상품코드 : 1771637
리서치사 : Grand View Research
발행일 : 2025년 06월
페이지 정보 : 영문 150 Pages
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한글목차

AI 및 머신러닝 운영화 소프트웨어 시장 요약

세계의 AI 및 머신러닝 운영화 소프트웨어 시장 규모는 2024년에 16억 6,840만 달러에 달했고, 2033년에는 282억 8,640만 달러에 이르고, 2025년부터 2033년까지의 CAGR은 37.2%를 나타낼 것으로 예측됩니다. AI 및 머신러닝 운영화 소프트웨어 시장이 급성장하고 있는 것은 기업이 프로세스를 합리화하고 AI를 활용한 솔루션의 가능성을 충분히 활용할 수 있도록 하는 데 필수적이기 때문입니다.

AI 및 머신러닝 운영화 소프트웨어 시장은 조직이 머신러닝 모델의 엔드 투 엔드 라이프사이클을 간소화하려고 하기 때문에 기세를 늘리고 있습니다. 컴플라이언스 거버넌스 등의 주요 프로세스를 자동화하여 개발 환경에서 프로덕션 환경으로의 원활한 마이그레이션을 가능하게 합니다. 하지만 가치 실현까지의 시간을 단축할 수 있습니다. 이 플랫폼은 혁신주기의 가속화와 비즈니스 효율성 향상을 지원하며 궁극적으로 측정 가능한 비즈니스 성과와 데이터 중심의 의사 결정에 경쟁 우위를 제공합니다.

다양한 산업 분야에서 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)에 대한 의존도가 높아지기 때문에 MLOps 소프트웨어에 대한 수요가 증가하고 있습니다. MLOps 솔루션은 배포, 모니터링, 거버넌스와 같은 중요한 작업을 자동화하여 오류를 줄이고 업무 효율성을 높이고 AI 주도의 성과를 가속화하고 AI 이니셔티브를 효과적으로 확장하는 데 필수적인 도구입니다.

AI와 ML 용도에 대한 규제 당국의 감시가 강화됨에 따라 모델의 거버넌스와 투명성과 컴플라이언스를 확보할 수 있는 능력에 점점 주목받고 있습니다. 컴퓨팅의 급속한 보급은 MLOps 벤더에게 큰 기회를 가져오고 있습니다. 클라우드 플랫폼은 확장성, 유연성, 비용 효율적인 솔루션을 제공하기 때문에 AI의 운영을 효율적으로 관리하고 싶은 조직에 이상적이 되고 있습니다.

목차

제1장 조사 방법과 범위

제2장 주요 요약

제3장 AI 및 머신러닝 운영화 소프트웨어 시장 변수, 동향, 범위

제4장 AI 및 머신러닝 운영화 소프트웨어 시장 : 배포 추정·동향 분석

제5장 AI 및 머신러닝 운영화 소프트웨어 시장 : 기능 추정·동향 분석

제6장 AI 및 머신러닝 운영화 소프트웨어 시장 : 용도 추정·동향 분석

제7장 AI 및 머신러닝 운영화 소프트웨어 시장 : 기업 규모 추정·동향 분석

제8장 AI 및 머신러닝 운영화 소프트웨어 시장 : 최종 용도 추정·동향 분석

제9장 AI 및 머신러닝 운영화 소프트웨어 시장 : 지역 추정·동향 분석

제10장 경쟁 구도

KTH
영문 목차

영문목차

AI and Machine Learning Operationalization Software Market Summary

The global AI and machine learning operationalization software market size was estimated at USD 1,668.4 million in 2024, and is projected to reach USD 28,286.4 million by 2033, growing at a CAGR of 37.2% from 2025 to 2033. The AI and machine learning operationalization software market is growing rapidly, because it has become essential in enabling businesses to streamline their processes and fully capitalize on the potential of AI-powered solutions.

The AI and machine learning operationalization (MLOps) software market is gaining momentum as organizations seek to streamline the end-to-end lifecycle of machine learning models. MLOps tools automate key processes such as model deployment, performance monitoring, and compliance governance, enabling smoother transitions from development to production environments. This automation enhances reliability, scalability, and consistency, helping businesses accelerate time-to-value while reducing operational overhead. By simplifying complex workflows, MLOps solutions enable companies to fully harness AI and machine learning for high impact use cases such as fraud detection, predictive maintenance, and personalized customer experiences. These platforms support faster innovation cycles and greater operational efficiency, ultimately delivering measurable business outcomes and a competitive edge in data-driven decision-making.

The growing dependency on artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) across diverse industries is fueling the demand for MLOps software, as organizations increasingly apply these technologies for automation, smarter decision-making, and process optimization. Managing the complexity of developing, deploying, and maintaining ML models requires streamlined workflows for which MLOps platforms are designed to deliver. By automating critical tasks like deployment, monitoring, and governance, MLOps solutions help reduce errors, enhance operational efficiency, and accelerate the delivery of AI-driven outcomes, making them essential tools for scaling AI initiatives effectively.

As regulatory oversight of AI and ML applications grows, there is an increasing focus on model governance and ability to ensure transparency and compliance. MLOps software addresses these concerns by offering strong tools for tracking, auditing, and interpreting model behavior, which not only meets regulatory requirements but also builds trust in AI systems. In addition, the fast adoption of cloud computing presents significant opportunities for MLOps vendors. Cloud-based platforms offer scalable, flexible, and cost-effective solutions, making them ideal for organizations looking to manage AI operations efficiently. This shift to the cloud is a key driver behind the expanding MLOps software market.

Global AI And Machine Learning Operationalization Software Market Report Segmentation

This report forecasts revenue growth at global, regional, and country levels and provides an analysis of the latest industry trends in each of the sub-segments from 2021 to 2033. For this study, Grand View Research has segmented the global AI and machine learning operationalization software market report based on deployment, functionality, application, enterprise size, and end use:

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

Chapter 2. Executive Summary

Chapter 3. AI and Machine Learning Operationalization Software Market Variables, Trends, & Scope

Chapter 4. AI and Machine Learning Operationalization Software Market: Deployment Estimates & Trend Analysis

Chapter 5. AI and Machine Learning Operationalization Software Market: Functionality Estimates & Trend Analysis

Chapter 6. AI and Machine Learning Operationalization Software Market: Application Estimates & Trend Analysis

Chapter 7. AI and Machine Learning Operationalization Software Market: Enterprise Size Estimates & Trend Analysis

Chapter 8. AI and Machine Learning Operationalization Software Market: End Use Estimates & Trend Analysis

Chapter 9. AI and Machine Learning Operationalization Software Market: Regional Estimates & Trend Analysis

Chapter 10. Competitive Landscape

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