세계의 MLaaS(Machine learning as a service) 시장 조사 보고서 : 산업 분석, 규모, 점유율, 성장, 동향, 예측(2024-2032년)

Global Machine Learning As A Service Market Research Report - Industry Analysis, Size, Share, Growth, Trends and Forecast 2024 to 2032

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한글목차

MLaaS(Machine learning as a service) 시장의 세계 수요는 2023년 111억 6,000만 달러에서 2032년 약 1,875억 5,000만 달러의 시장 규모에 도달할 것으로 추정되며, 2024-2032년 연평균 36.82%의 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.

Machine Learning as a Service(MLaaS)는 예측 모델 개발 및 배포를 위한 머신러닝 도구와 인프라를 제공하는 클라우드 기반 플랫폼을 말합니다. AWS, Google Cloud, Microsoft Azure와 같은 MLaaS 플랫폼은 기업이 사내 전문 지식이나 하드웨어 없이도 사전 구축된 알고리즘, 데이터 전처리, 모델 훈련 및 분석을 제공할 수 있도록 지원합니다. MLaaS를 통해 기업은 데이터 분류, 감정 분석, 이상 징후 감지 등의 작업을 위한 머신러닝 솔루션을 구현할 수 있으며, MLaaS를 통해 혁신을 가속화하고, 프로세스를 최적화하며, 대규모 데이터 세트에서 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 활용할 수 있습니다.

시장 역학

MLaaS(Machine learning as a service) 시장은 다양한 산업 분야에서 인공지능과 데이터 기반 의사결정 채택이 증가함에 따라 강력한 성장세를 보이고 있습니다. 기업들은 MLaaS를 통해 대규모 데이터 세트에서 실행 가능한 인사이트를 얻어 운영을 최적화하고 고객 경험을 개선하기 위해 MLaaS를 활용하고 있습니다. 클라우드 기반 서비스형 머신러닝의 확장성과 비용 효율성은 모든 규모의 기업에게 매력적인 요소로 작용하고 있으며, IoT 디바이스의 확산과 이에 따른 데이터 생성량의 증가로 인해 이러한 데이터를 분석하고 가치를 창출하는 서비스형 머신러닝에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 머신러닝에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 헬스케어, 금융, 리테일 등의 분야에서는 예측 분석, 부정행위 탐지, 개인화된 추천을 위해 서비스형 머신러닝을 활용하고 있습니다. 서비스형 머신러닝과 기존 기업용 소프트웨어 및 플랫폼과의 통합 역시 머신러닝의 확산을 촉진하는 요인 중 하나입니다. 또한, 알고리즘의 발전과 머신러닝 툴의 대중화로 인해 서비스형 머신러닝은 더욱 쉽게 이용할 수 있게 되었습니다. 경쟁 환경과 혁신적인 솔루션에 대한 수요로 인해 기업들은 서비스형 머신러닝을 도입하고 있습니다. 데이터 보안에 대한 우려와 ML 솔루션을 구현하고 관리할 수 있는 숙련된 인력 부족은 향후 몇 년 동안 시장 성장에 걸림돌이 될 수 있습니다.

이 조사 보고서는 Porter's Five Forces 모델, 시장 매력도 분석, 밸류체인 분석을 다루고 있습니다. 이러한 도구는 산업 구조를 명확하게 파악하고 세계 수준에서 경쟁의 매력을 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 이러한 도구는 서비스로서의 기계 학습 세계 시장에서 각 부문을 포괄적으로 평가할 수 있습니다. 서비스로서의 기계 학습 산업의 성장과 동향은 이 조사에 대한 전체적인 접근 방식을 제공합니다.

시장 세분화

MLaaS(Machine learning as a service) 시장 보고서는 국가별, 지역별 부문에 대한 상세한 데이터를 제공하여 전략가들이 각 제품 및 서비스의 타겟층을 파악하고 향후 비즈니스 기회를 포착할 수 있도록 돕습니다.

구성요소별

• 소프트웨어 도구
• 서비스

용도별

• 마케팅 및 광고
• 예지보전
• 자동 네트워크 관리
• 부정행위 탐지 및 위험 분석
• 기타

기업 규모별

• 중소기업
• 대기업

최종사용자별

• BFSI
• IT 및 통신
• 자동차
• 건강관리
• 항공우주 및 방위
• 소매
• 정부기관
• 기타

지역 분석

이 섹션에서는 북미, 유럽, 아시아태평양, 라틴아메리카, 중동 및 아프리카의 MLaaS(Machine learning as a service) 시장의 현재와 미래 수요를 강조하는 지역 전망을 다룹니다. 또한, 이 보고서는 모든 주요 지역의 개별 애플리케이션 부문의 수요, 추정 및 예측에 초점을 맞추고 있습니다.

요청 사항이 있으시면 저희에게 연락 주시기 바랍니다. 당사의 조사팀은 고객의 요구에 따라 맞춤형 보고서를 제공할 수 있습니다.

목차

제1장 서문

제2장 주요 요약

• 시장 하이라이트
• 세계 시장 현황

제3장 MLaaS(Machine learning as a service) - 산업 분석

• 소개 : 시장 역학
• 시장 성장 촉진요인
• 시장 성장 억제요인
• 기회
• 업계 동향
• Porter's Five Forces 분석
• 시장 매력 분석

제4장 밸류체인 분석

• 밸류체인 분석
• 원자재 분석
  • 원자재 리스트
  • 원자재 제조업체 리스트
  • 주요 원자재 가격 동향
• 잠재적 바이어 리스트
• 마케팅 채널
  • 직접 마케팅
  • 간접 마케팅
  • 마케팅 채널 발전 동향

제5장 MLaaS(Machine learning as a service) 세계 시장 분석 : 구성요소별

• 개요 : 구성요소별
• 구성요소별 과거·예측 데이터 분석
• 소프트웨어·툴
• 서비스

제6장 MLaaS(Machine learning as a service) 세계 시장 분석 : 용도별

• 개요 : 용도별
• 용도별 과거·예측 데이터 분석
• 마케팅과 광고
• 예지보전
• 자동 네트워크 관리
• 부정 감지와 리스크 분석
• 기타

제7장 MLaaS(Machine learning as a service) 세계 시장 분석 : 기업 규모별

• 개요 : 기업 규모별
• 기업 규모별 과거·예측 데이터 분석
• 중소기업
• 대기업

제8장 MLaaS(Machine learning as a service) 세계 시장 분석 : 최종사용자별

• 개요 : 최종사용자별
• 최종사용자별 과거·예측 데이터 분석
• BFSI
• IT·통신
• 자동차
• 헬스케어
• 항공우주 및 방위
• 소매
• 정부기관
• 기타

제9장 MLaaS(Machine learning as a service) 세계 시장 분석 : 지역별

• 지역별 전망
• 소개
• 북미 매출 분석
  • 개요, 실적과 예측
  • 북미 : 부문별
  • 북미 국가별
  • 미국
  • 캐나다
  • 멕시코
• 유럽 매출 분석
  • 개요, 실적과 예측
  • 유럽 : 부문별
  • 유럽 국가별
  • 영국
  • 프랑스
  • 독일
  • 이탈리아
  • 러시아
  • 기타 유럽
• 아시아태평양 매출 분석
  • 개요, 실적과 예측
  • 아시아태평양 : 부문별
  • 아시아태평양 국가별
  • 중국
  • 인도
  • 일본
  • 한국
  • 호주
  • 동남아시아
  • 기타 아시아태평양
• 라틴아메리카 매출 분석
  • 개요, 실적과 예측
  • 라틴아메리카 : 부문별
  • 라틴아메리카 국가별
  • 브라질
  • 아르헨티나
  • 페루
  • 칠레
  • 기타 라틴아메리카
• 중동 및 아프리카 매출 분석
  • 개요, 실적과 예측
  • 중동 및 아프리카 : 부문별
  • 중동 및 아프리카 국가별 리스트
  • 사우디아라비아
  • 아랍에미리트
  • 이스라엘
  • 남아프리카공화국
  • 기타 중동 및 아프리카

제10장 MLaaS(Machine learning as a service) 기업 경쟁 상황

• MLaaS(Machine learning as a service) 시장 경쟁
• 제휴, 협력, 합의
• 인수합병
• 신제품 발표
• 기타 개발

제11장 기업 개요

• 상위 기업의 시장 점유율 분석
• 시장 집중도
• IBM Corporation
• Google Inc.
• Hewlett Packard Enterprise Development LP
• Saleforce
• Oracle Corporation
• Amazon Web Services
• Microsoft Corporation
• BigMI Inc.
• FICO
• Yottamine Analytics
• Ersatz Labs Inc.
• Sift-Science

ksm

영문 목차

영문목차

The global demand for Machine Learning As A Service Market is presumed to reach the market size of nearly USD 187.55 Billion by 2032 from USD 11.16 Billion in 2023 with a CAGR of 36.82% under the study period 2024-2032.

Machine Learning As A Service (MLaaS) refers to cloud-based platforms that offer machine learning tools and infrastructure for developing and deploying predictive models. These services provide pre-built algorithms, data preprocessing, model training, and analytics without requiring extensive in-house expertise or hardware. MLaaS platforms, like those from AWS, Google Cloud, and Microsoft Azure, enable businesses to implement machine learning solutions for tasks such as data classification, sentiment analysis, and anomaly detection. By leveraging MLaaS, organizations can accelerate innovation, optimize processes, and gain actionable insights from large datasets, making machine learning accessible to a wide range of industries and applications.

Market Dynamics

The Machine Learning As A Service (MLaaS) market is witnessing strong growth due to the rising adoption of artificial intelligence and data-driven decision-making across various industries. Organizations are increasingly using Machine Learning As A Service to gain actionable insights from large datasets, optimize operations, and improve customer experiences. The cloud-based nature of Machine Learning As A Service provides scalability and cost-efficiency, making it attractive for businesses of all sizes. The proliferation of IoT devices and the subsequent increase in data generation are driving the need for Machine Learning As A Service to analyze and extract value from this data. Sectors like healthcare, finance, and retail are leveraging Machine Learning As A Service for predictive analytics, fraud detection, and personalized recommendations. The integration of Machine Learning As A Service with existing enterprise software and platforms is another factor fueling adoption. Additionally, advancements in algorithms and the democratization of machine learning tools are making Machine Learning As A Service more accessible. The competitive landscape and the demand for innovative solutions are encouraging companies to adopt Machine Learning As A Service. Data security concerns and a lack of skilled personnel to implement and manage ML solutions may challenge market growth in the coming years.

The research report covers Porter's Five Forces Model, Market Attractiveness Analysis, and Value Chain analysis. These tools help to get a clear picture of the industry's structure and evaluate the competition attractiveness at a global level. Additionally, these tools also give an inclusive assessment of each segment in the global market of Machine Learning As A Service. The growth and trends of Machine Learning As A Service industry provide a holistic approach to this study.

MARKET SEGMENTATION

This section of the Machine Learning As A Service market report provides detailed data on the segments at country and regional level, thereby assisting the strategist in identifying the target demographics for the respective product or services with the upcoming opportunities.

By Component

• Software Tools
• Services

By Application

• Marketing and Advertisement
• Predictive Maintenance
• Automated Network Management
• Fraud Detection and Risk Analytics
• Others

By Enterprise Size

• Small & Medium Enterprises
• Large Enterprises

By End-user

• BFSI
• IT & Telecom
• Automotive
• Healthcare
• Aerospace & Defense
• Retail
• Government
• Others

REGIONAL ANALYSIS

This section covers the regional outlook, which accentuates current and future demand for the Machine Learning As A Service market across North America, Europe, Asia-Pacific, Latin America, and Middle East & Africa. Further, the report focuses on demand, estimation, and forecast for individual application segments across all the prominent regions.

The research report also covers the comprehensive profiles of the key players in the market and an in-depth view of the competitive landscape worldwide. The major players in the Machine Learning As A Service market include IBM Corporation, Google Inc., Hewlett Packard Enterprise Development LP, Saleforce, Oracle Corporation, Amazon Web Services, Microsoft Corporation, BigMI Inc., FICO, Yottamine Analytics, Ersatz Labs Inc., Sift-Science. This section consists of a holistic view of the competitive landscape that includes various strategic developments such as key mergers & acquisitions, future capacities, partnerships, financial overviews, collaborations, new product developments, new product launches, and other developments.

In case you have any custom requirements, do write to us. Our research team can offer a customized report as per your need.

TABLE OF CONTENTS

1. PREFACE

• 1.1. Report Description
  • 1.1.1 Objective
  • 1.1.2 Target Audience
  • 1.1.3 Unique Selling Proposition (USP) & offerings
• 1.2. Research Scope
• 1.3. Research Methodology
  • 1.3.1 Market Research Process
  • 1.3.2 Market Research Methodology

2. EXECUTIVE SUMMARY

• 2.1. Highlights of Market
• 2.2. Global Market Snapshot

3. MACHINE LEARNING AS A SERVICE - INDUSTRY ANALYSIS

• 3.1. Introduction - Market Dynamics
• 3.2. Market Drivers
• 3.3. Market Restraints
• 3.4. Opportunities
• 3.5. Industry Trends
• 3.6. Porter's Five Force Analysis
• 3.7. Market Attractiveness Analysis
  • 3.7.1 Market Attractiveness Analysis By Component
  • 3.7.2 Market Attractiveness Analysis By Application
  • 3.7.3 Market Attractiveness Analysis By Enterprise Size
  • 3.7.4 Market Attractiveness Analysis By End-user
  • 3.7.5 Market Attractiveness Analysis By Region

4. VALUE CHAIN ANALYSIS

• 4.1. Value Chain Analysis
• 4.2. Raw Material Analysis
  • 4.2.1 List of Raw Materials
  • 4.2.2 Raw Material Manufactures List
  • 4.2.3 Price Trend of Key Raw Materials
• 4.3. List of Potential Buyers
• 4.4. Marketing Channel
  • 4.4.1 Direct Marketing
  • 4.4.2 Indirect Marketing
  • 4.4.3 Marketing Channel Development Trend

5. GLOBAL MACHINE LEARNING AS A SERVICE MARKET ANALYSIS BY COMPONENT

• 5.1. Overview By Component
• 5.2. Historical and Forecast Data Analysis By Component
• 5.3. Software Tools Historic and Forecast Sales By Regions
• 5.4. Services Historic and Forecast Sales By Regions

6. GLOBAL MACHINE LEARNING AS A SERVICE MARKET ANALYSIS BY APPLICATION

• 6.1. Overview By Application
• 6.2. Historical and Forecast Data Analysis By Application
• 6.3. Marketing and Advertisement Historic and Forecast Sales By Regions
• 6.4. Predictive Maintenance Historic and Forecast Sales By Regions
• 6.5. Automated Network Management Historic and Forecast Sales By Regions
• 6.6. Fraud Detection and Risk Analytics Historic and Forecast Sales By Regions
• 6.7. Others Historic and Forecast Sales By Regions

7. GLOBAL MACHINE LEARNING AS A SERVICE MARKET ANALYSIS BY ENTERPRISE SIZE

• 7.1. Overview By Enterprise Size
• 7.2. Historical and Forecast Data Analysis By Enterprise Size
• 7.3. Small & Medium Enterprises Historic and Forecast Sales By Regions
• 7.4. Large Enterprises Historic and Forecast Sales By Regions

8. GLOBAL MACHINE LEARNING AS A SERVICE MARKET ANALYSIS BY END-USER

• 8.1. Overview By End-user
• 8.2. Historical and Forecast Data Analysis By End-user
• 8.3. BFSI Historic and Forecast Sales By Regions
• 8.4. IT & Telecom Historic and Forecast Sales By Regions
• 8.5. Automotive Historic and Forecast Sales By Regions
• 8.6. Healthcare Historic and Forecast Sales By Regions
• 8.7. Aerospace & Defense Historic and Forecast Sales By Regions
• 8.8. Retail Historic and Forecast Sales By Regions
• 8.9. Government Historic and Forecast Sales By Regions
• 8.10. Others Historic and Forecast Sales By Regions

9. GLOBAL MACHINE LEARNING AS A SERVICE MARKET ANALYSIS BY GEOGRAPHY

• 9.1. Regional Outlook
• 9.2. Introduction
• 9.3. North America Sales Analysis
  • 9.3.1 Overview, Historic and Forecast Data Sales Analysis
  • 9.3.2 North America By Segment Sales Analysis
  • 9.3.3 North America By Country Sales Analysis
  • 9.3.4 United States Sales Analysis
  • 9.3.5 Canada Sales Analysis
  • 9.3.6 Mexico Sales Analysis
• 9.4. Europe Sales Analysis
  • 9.4.1 Overview, Historic and Forecast Data Sales Analysis
  • 9.4.2 Europe By Segment Sales Analysis
  • 9.4.3 Europe By Country Sales Analysis
  • 9.4.4 United Kingdom Sales Analysis
  • 9.4.5 France Sales Analysis
  • 9.4.6 Germany Sales Analysis
  • 9.4.7 Italy Sales Analysis
  • 9.4.8 Russia Sales Analysis
  • 9.4.9 Rest Of Europe Sales Analysis
• 9.5. Asia Pacific Sales Analysis
  • 9.5.1 Overview, Historic and Forecast Data Sales Analysis
  • 9.5.2 Asia Pacific By Segment Sales Analysis
  • 9.5.3 Asia Pacific By Country Sales Analysis
  • 9.5.4 China Sales Analysis
  • 9.5.5 India Sales Analysis
  • 9.5.6 Japan Sales Analysis
  • 9.5.7 South Korea Sales Analysis
  • 9.5.8 Australia Sales Analysis
  • 9.5.9 South East Asia Sales Analysis
  • 9.5.10 Rest Of Asia Pacific Sales Analysis
• 9.6. Latin America Sales Analysis
  • 9.6.1 Overview, Historic and Forecast Data Sales Analysis
  • 9.6.2 Latin America By Segment Sales Analysis
  • 9.6.3 Latin America By Country Sales Analysis
  • 9.6.4 Brazil Sales Analysis
  • 9.6.5 Argentina Sales Analysis
  • 9.6.6 Peru Sales Analysis
  • 9.6.7 Chile Sales Analysis
  • 9.6.8 Rest of Latin America Sales Analysis
• 9.7. Middle East & Africa Sales Analysis
  • 9.7.1 Overview, Historic and Forecast Data Sales Analysis
  • 9.7.2 Middle East & Africa By Segment Sales Analysis
  • 9.7.3 Middle East & Africa By Country Sales Analysis
  • 9.7.4 Saudi Arabia Sales Analysis
  • 9.7.5 UAE Sales Analysis
  • 9.7.6 Israel Sales Analysis
  • 9.7.7 South Africa Sales Analysis
  • 9.7.8 Rest Of Middle East And Africa Sales Analysis

10. COMPETITIVE LANDSCAPE OF THE MACHINE LEARNING AS A SERVICE COMPANIES

• 10.1. Machine Learning As A Service Market Competition
• 10.2. Partnership/Collaboration/Agreement
• 10.3. Merger And Acquisitions
• 10.4. New Product Launch
• 10.5. Other Developments

11. COMPANY PROFILES OF MACHINE LEARNING AS A SERVICE INDUSTRY

• 11.1. Top Companies Market Share Analysis
• 11.2. Market Concentration Rate
• 11.3. IBM Corporation
  • 11.3.1 Company Overview
  • 11.3.2 Company Revenue
  • 11.3.3 Products
  • 11.3.4 Recent Developments
• 11.4. Google Inc.
  • 11.4.1 Company Overview
  • 11.4.2 Company Revenue
  • 11.4.3 Products
  • 11.4.4 Recent Developments
• 11.5. Hewlett Packard Enterprise Development LP
  • 11.5.1 Company Overview
  • 11.5.2 Company Revenue
  • 11.5.3 Products
  • 11.5.4 Recent Developments
• 11.6. Saleforce
  • 11.6.1 Company Overview
  • 11.6.2 Company Revenue
  • 11.6.3 Products
  • 11.6.4 Recent Developments
• 11.7. Oracle Corporation
  • 11.7.1 Company Overview
  • 11.7.2 Company Revenue
  • 11.7.3 Products
  • 11.7.4 Recent Developments
• 11.8. Amazon Web Services
  • 11.8.1 Company Overview
  • 11.8.2 Company Revenue
  • 11.8.3 Products
  • 11.8.4 Recent Developments
• 11.9. Microsoft Corporation
  • 11.9.1 Company Overview
  • 11.9.2 Company Revenue
  • 11.9.3 Products
  • 11.9.4 Recent Developments
• 11.10. BigMI Inc.
  • 11.10.1 Company Overview
  • 11.10.2 Company Revenue
  • 11.10.3 Products
  • 11.10.4 Recent Developments
• 11.11. FICO
  • 11.11.1 Company Overview
  • 11.11.2 Company Revenue
  • 11.11.3 Products
  • 11.11.4 Recent Developments
• 11.12. Yottamine Analytics
  • 11.12.1 Company Overview
  • 11.12.2 Company Revenue
  • 11.12.3 Products
  • 11.12.4 Recent Developments
• 11.13. Ersatz Labs Inc.
  • 11.13.1 Company Overview
  • 11.13.2 Company Revenue
  • 11.13.3 Products
  • 11.13.4 Recent Developments
• 11.14. Sift-Science
  • 11.14.1 Company Overview
  • 11.14.2 Company Revenue
  • 11.14.3 Products
  • 11.14.4 Recent Developments

Note - In company profiling, financial details and recent developments are subject to availability or might not be covered in the case of private companies

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