서비스 시장으로서의 머신 러닝 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측 세분화(응용 프로그램(마케팅 및 광고, 예측 유지 관리, 자동화된 네트워크 관리, 사기 탐지 및 위험 분석), 조직 규모(중소기업, 대기업), 최종 사용자(IT 및 통신, 자동차, 의료, 항공우주 및 방위, 소매, 정부, BFSI), 지역별 및 경쟁별, 2019-2029F

시장 개요

서비스로서의 글로벌 머신 러닝 시장은 2023년에 727억 2천만 달러로 평가되었으며, 2029년까지 35.38%의 CAGR로 예측 기간 동안 강력한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 인공 지능의 한 분야인 머신 러닝(ML)은 알고리즘이 데이터를 분석하고 통계적 기법을 사용하여 예측이나 분류를 할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 데이터 마이닝 노력에서 귀중한 통찰력을 발견할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 효과적으로 적용되면 다양한 애플리케이션과 비즈니스 운영에서 의사 결정 프로세스를 알려줌으로써 중요한 성장 지표에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 알고리즘, 계산 복잡성, 모델의 복잡성에 대한 의존성을 감안할 때, ML 솔루션을 개발하려면 자격을 갖춘 전문가의 전문 지식이 필요합니다. 서비스로서의 ML(MLaaS) 시장은 계산에 직접 사용자가 개입하지 않고도 데이터 패턴을 발견할 수 있는 ML 알고리즘의 역량에 힘입어 예측 기간 동안 상당한 성장을 이룰 것으로 예상됩니다. MLaaS는 모바일 앱, 엔터프라이즈 인텔리전스 시스템, 산업 자동화 프로세스와 완벽하게 통합되는 포괄적인 AI 플랫폼으로 부상하고 있습니다. AI와 데이터 과학의 발전으로 ML 성과는 놀라운 급증을 경험했으며, 이는 산업 전반에서 채택률이 더 높아지는 결과를 가져왔습니다. 구독 기반 모델은 ML 솔루션에 편리하게 액세스할 수 있게 해주며, 사용자에게 유연한 종량제 옵션을 제공합니다. MLaaS는 사기 탐지, 공급망 최적화, 위험 분석을 포함한 다양한 도메인에서 광범위한 응용 프로그램을 찾아 조직이 내부 인프라를 간소화하고 데이터 관리 및 저장 프로세스를 단순화할 수 있도록 지원합니다.

주요 시장 동인

글로벌 서비스로서의 머신 러닝(MLaaS) 시장은 다양한 산업에서 머신 러닝의 중요성이 커지고 있음을 강조하는 여러 요인의 합류로 인해 강력한 성장을 경험하고 있습니다. MLaaS에 대한 수요 급증은 이 급성장하는 시장의 풍경을 집합적으로 형성하는 몇 가지 주요 원동력에 기인할 수 있습니다. 무엇보다도 다양한 산업에서 머신 러닝을 채택하는 것이 확대되면서 MLaaS 시장이 성장하고 있습니다. 조직은 의사 결정 프로세스를 개선하고, 운영을 최적화하고, 방대한 데이터 세트에서 귀중한 통찰력을 얻는 데 있어 머신 러닝의 혁신적인 잠재력을 인식하고 있습니다. 이러한 추세는 특히 의료, 금융, 소매 및 제조와 같은 분야에서 두드러지며, 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 프로세스를 간소화하고 효율성을 개선하며 혁신을 추진하고 있습니다.

빅데이터의 확산은 MLaaS 시장 확장을 촉진하는 또 다른 핵심 원동력입니다. 기업이 매일 생성되는 방대한 양의 데이터와 씨름함에 따라 머신 러닝은 의미 있는 패턴과 추세를 추출하는 강력한 도구로 부상하고 있습니다. MLaaS는 조직이 빅데이터의 잠재력을 활용하여 실행 가능한 통찰력을 도출하고 오늘날의 데이터 중심 경제에서 경쟁력을 유지할 수 있도록 확장 가능하고 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다. 또한 자동화와 인공지능(AI)에 대한 관심이 커지면서 MLaaS에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 기업이 반복적인 작업을 자동화하고 운영 효율성을 높이기 위해 노력함에 따라 머신 러닝은 학습하고 적응할 수 있는 지능형 시스템을 개발하는 데 중심적인 역할을 합니다. MLaaS 오퍼링은 조직이 광범위한 사내 전문 지식 없이도 머신 러닝 기능을 애플리케이션에 통합할 수 있도록 지원하므로 AI 기반 자동화의 이점을 활용하려는 기업에 매력적인 옵션입니다.

머신 러닝의 민주화도 MLaaS 성장에 기여하는 중요한 원동력입니다. 전통적으로 머신 러닝 모델을 구현하려면 높은 수준의 기술 전문 지식과 리소스가 필요했습니다. 그러나 MLaaS 공급업체는 머신 러닝 도구와 알고리즘에 대한 액세스를 민주화하여 모든 규모와 산업의 조직이 인프라와 인재에 대한 상당한 사전 투자 없이도 머신 러닝의 힘을 활용할 수 있도록 합니다. 게다가 클라우드 컴퓨팅의 보급이 증가하면서 MLaaS 시장의 촉매 역할을 하고 있습니다. 클라우드 기반 머신 러닝 서비스는 확장성, 유연성 및 비용 효율성을 제공하여 기업이 머신 러닝 모델을 더 쉽게 배포하고 관리할 수 있도록 합니다. MLaaS와 클라우드 플랫폼의 원활한 통합을 통해 조직은 온프레미스 인프라와 관련된 복잡성 없이 머신 러닝의 이점을 활용할 수 있습니다.

보안 문제도 MLaaS 시장 역학을 형성하고 있습니다. 데이터의 양과 민감성이 계속 증가함에 따라 정보의 보안과 개인 정보 보호가 가장 중요해지고 있습니다. MLaaS 공급업체는 암호화 및 데이터 보호 규정 준수와 같은 강력한 보안 조치를 구현하여 이러한 문제에 대응하여 기업에 대한 신뢰를 심어주고 머신 러닝 솔루션 도입을 장려하고 있습니다. 결론적으로, 글로벌 머신 러닝 서비스 시장은 여러 요인의 융합으로 인해 수요가 급증하고 있습니다. 산업 전반에 걸친 머신 러닝의 광범위한 채택에서 빅데이터의 기하급수적 성장, 자동화 및 AI에 대한 집중, 머신 러닝의 민주화, 클라우드 컴퓨팅의 보급, 보안에 대한 강조까지 이러한 동인은 MLaaS 시장을 중심적인 위치로 끌어올립니다. 기업이 머신 러닝의 혁신적 잠재력을 계속 인식함에 따라, 시장은 지속적인 성장을 향해 나아가고 있으며, 데이터 중심적이고 기술적으로 진보된 글로벌 경제의 변화하는 요구에 부응하는 혁신적인 솔루션을 제공합니다.

주요 시장 과제

상당한 성장을 경험하고 있지만, 글로벌 머신 러닝 서비스(MLaaS) 시장은 과제가 없는 것은 아닙니다. 이러한 장애물은 다양한 산업에서 머신 러닝 서비스를 원활하게 도입하고 통합하는 데 걸림돌이 됩니다. 이러한 주요 시장 과제를 이해하고 해결하는 것은 이해 관계자가 변화하는 환경을 성공적으로 탐색하는 데 필수적입니다. MLaaS 시장이 직면한 두드러진 과제 중 하나는 숙련된 전문가의 부족입니다. 머신 러닝 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있음에도 불구하고, 머신 러닝 모델을 개발, 구현 및 유지 관리하는 데 필요한 전문 지식을 갖춘 개인이 현저히 부족합니다. 이러한 부족은 데이터 과학, 인공 지능, 특수 머신 러닝 애플리케이션을 포함한 다양한 도메인으로 확대됩니다. 숙련된 인재의 부족은 조직이 MLaaS 제공을 최대한 활용하는 능력을 방해하여 머신 러닝 기술의 구현 지연과 최적이 아닌 활용으로 이어집니다.

데이터 프라이버시 및 보안 문제는 MLaaS 시장의 또 다른 중대한 과제입니다. 머신 러닝은 훈련 및 모델 개발을 위해 방대한 데이터 세트에 크게 의존하기 때문에 민감한 정보의 프라이버시와 보안을 보장하는 것이 가장 중요합니다. 특히 의료 및 금융과 같이 규제가 엄격한 산업의 조직은 데이터 보호 규정을 준수하고 무단 액세스로부터 보호하는 데 어려움을 겪습니다. 민감한 데이터의 잠재적인 오용 또는 손상은 법적 반작용으로 이어지고, 고객 신뢰를 떨어뜨리고, MLaaS의 광범위한 채택을 저해하는 요인으로 작용할 수 있습니다.

상호 운용성 문제는 또한 MLaaS를 기존 시스템에 원활하게 통합하는 데 어려움을 줍니다. 많은 조직이 다양한 애플리케이션과 플랫폼으로 복잡한 IT 인프라를 운영합니다. MLaaS 솔루션과 이러한 기존 시스템 간의 상호 운용성을 달성하는 것은 복잡한 작업이 될 수 있습니다. 표준화된 인터페이스와 다양한 MLaaS 플랫폼 간의 호환성이 부족하면 통합 과제가 발생하여 머신 러닝 기능을 활용하려는 기업에 지연, 비용 증가 및 운영 비효율성이 발생할 수 있습니다. 비용 고려 사항은 MLaaS 도입을 모색하는 조직에 공통적인 과제입니다. MLaaS는 기존 온프레미스 솔루션에 비해 확장성과 비용 효율성을 제공하지만 구독료, 교육 및 인프라 요구 사항을 포함한 전체 비용 구조는 일부 기업, 특히 소규모 기업에 여전히 장벽이 될 수 있습니다. 투자 수익을 계산하고 MLaaS의 이점이 관련 비용보다 크도록 하는 것은 머신 러닝 서비스의 경제적 환경을 탐색하는 조직에 여전히 중요한 요소입니다.

머신 러닝 모델의 윤리적 고려 사항과 편견은 MLaaS 시장에 다면적인 과제를 제시합니다. 머신 러닝 알고리즘은 과거 데이터로 학습되므로 학습 데이터 세트에 존재하는 편견을 실수로 영속시킬 수 있습니다. 이는 특히 채용, 금융 및 의료와 같은 응용 프로그램에서 차별적인 결과와 윤리적 우려로 이어질 수 있습니다. 알고리즘 편향을 해결하고 완화하려면 MLaaS 제공업체가 모델의 공정성과 투명성을 보장하고 윤리적 기준과 규정을 준수하기 위한 지속적인 노력이 필요합니다. 결론적으로, 글로벌 머신 러닝 서비스 시장은 신중한 고려와 전략적 솔루션이 필요한 여러 가지 과제에 직면합니다. 숙련된 전문가의 부족, 데이터 프라이버시 및 보안 문제, 상호 운용성 문제, 비용 고려 사항, 머신 러닝 모델의 편향과 관련된 윤리적 과제는 MLaaS의 광범위한 채택에 총체적으로 영향을 미칩니다. 이러한 과제를 극복하려면 기술 제공업체, 규제 기관, 교육 기관을 포함한 산업 이해 관계자의 협력적 노력이 필요하여 다양한 분야에서 머신 러닝 서비스를 성공적으로 통합하고 활용할 수 있는 보다 유리한 환경을 조성해야 합니다. 시장이 계속 진화함에 따라 이러한 과제를 해결하는 것은 글로벌 비즈니스 환경에서 혁신적 힘으로서 머신 러닝의 잠재력을 최대한 활용하는 데 도움이 될 것입니다.

주요 시장 동향

글로벌 머신 러닝 서비스(MLaaS) 시장은 산업 전반에 걸쳐 머신 러닝의 혁신적 영향을 강조하는 역동적인 추세를 목격하고 있습니다. 이러한 추세는 MLaaS의 진화하는 환경을 반영하여 조직이 혁신을 주도하고, 의사 결정을 개선하고, 경쟁 우위를 확보하기 위해 머신 러닝 기술에 접근하고 활용하는 방식을 형성합니다. MLaaS 시장에서 두드러진 추세 중 하나는 클라우드 기반 머신 러닝 솔루션의 채택이 증가하고 있다는 것입니다. 클라우드 플랫폼은 확장성, 유연성 및 비용 효율성을 제공하여 조직이 광범위한 온프레미스 인프라 없이도 머신 러닝 모델을 배포할 수 있도록 합니다. 이러한 추세는 클라우드 컴퓨팅으로의 광범위한 전환과 일치하여 기업이 하드웨어 및 소프트웨어 리소스를 관리하는 것과 관련된 복잡성 없이 머신 러닝의 힘을 활용할 수 있도록 합니다. 클라우드 기반 MLaaS 솔루션은 조직이 머신 러닝 애플리케이션을 신속하게 배포하고 확장하여 운영의 민첩성과 효율성을 촉진할 수 있도록 지원합니다.

또 다른 주목할 만한 추세는 자동화된 머신 러닝(AutoML)에 대한 강조입니다. 머신 러닝 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 이러한 기술을 다양한 수준의 기술 전문 지식을 가진 사용자에게 더 쉽게 접근할 수 있도록 하는 데 중점을 두고 있습니다. AutoML은 기능 엔지니어링, 모델 선택 및 하이퍼파라미터 튜닝과 같은 작업을 자동화하여 머신 러닝 모델 개발 프로세스를 간소화합니다. 이러한 추세는 머신 러닝을 민주화하여 조직 내의 더 광범위한 청중이 복잡한 알고리즘과 프로그래밍에 대한 광범위한 지식 없이도 MLaaS의 이점을 활용할 수 있게 합니다. 설명 가능한 AI(XAI)는 MLaaS 시장에서 중요한 추세로 부상하고 있으며, 머신 러닝 모델에서 투명성과 해석 가능성에 대한 필요성을 해결합니다. 머신 러닝 애플리케이션이 의료, 금융, 형사 사법과 같은 민감한 도메인의 의사 결정 프로세스에 필수적이 되면서 모델 예측을 이해하고 설명하는 능력이 가장 중요해졌습니다. XAI 기술은 머신 러닝 모델을 더 해석 가능하게 만들어 의사 결정이 어떻게 이루어지는지에 대한 통찰력을 제공하고 사용자, 규제 기관 및 더 광범위한 사회 간에 신뢰를 구축하는 것을 목표로 합니다.

연합 학습은 개인 정보 보호 및 분산 데이터 처리에 대한 강조가 커짐에 따라 추세로 주목을 받고 있습니다. 기존 머신 러닝 방식에서는 모델 학습을 위해 데이터를 중앙 집중화하여 개인 정보 보호 문제가 발생합니다. 반면 연합 학습은 원시 데이터를 교환하지 않고도 분산된 장치나 서버에서 모델을 학습할 수 있게 합니다. 이러한 추세를 통해 조직은 특히 민감한 데이터를 다루는 산업에서 개인 정보 보호 및 보안 고려 사항을 해결하면서 강력한 머신 러닝 모델을 개발할 수 있습니다. 머신 러닝과 엣지 컴퓨팅의 통합은 MLaaS 환경을 재편하고 있습니다. 엣지 컴퓨팅은 생성 소스에 더 가깝게 데이터를 처리하여 지연 시간을 줄이고 실시간 의사 결정을 향상시킵니다. 조직이 IoT 장치, 스마트폰, 엣지 서버와 같은 엣지 장치에 머신 러닝 모델을 배포하려고 하면서 머신 러닝과 엣지 컴퓨팅의 융합이 주요 추세가 되고 있습니다. 이러한 통합을 통해 엣지에서 효율적이고 빠르게 데이터를 처리할 수 있으므로 머신 러닝 애플리케이션이 다양한 사용 사례에 더 반응하고 적용 가능해집니다.

산업별 MLaaS 솔루션의 증가는 다양한 분야의 고유한 요구 사항을 충족하는 맞춤형 제품을 지향하는 추세를 나타냅니다. 조직은 일반적인 머신 러닝 모델을 채택하는 대신 특정 도메인에 최적화된 산업별 솔루션을 점점 더 많이 찾고 있습니다. 이러한 추세는 가장 효과적인 머신 러닝 애플리케이션은 의료, 금융, 제조, 소매와 같은 특정 산업의 뉘앙스와 요구 사항에 맞게 미세 조정된 애플리케이션이라는 인식이 커지고 있음을 반영합니다. 결론적으로, 글로벌 머신 러닝 서비스 시장은 머신 러닝 도입의 미래를 형성하는 몇 가지 주요 트렌드를 특징으로 합니다. 클라우드 기반 솔루션의 지배와 AutoML을 통한 머신 러닝의 민주화부터 설명 가능한 AI, 페더레이션 학습, 엣지 컴퓨팅과의 통합, 산업별 솔루션의 부상에 이르기까지 이러한 트렌드는 MLaaS의 진화하는 풍경을 집합적으로 정의합니다. 조직이 디지털 시대의 복잡성을 계속 헤쳐 나가면서 이러한 추세에 발맞추는 것은 혁신적인 비즈니스 결과를 위한 머신 러닝 기술의 잠재력을 최대한 활용하는 데 도움이 될 것입니다.

세그먼트별 인사이트

최종 사용자 인사이트

2023년 IT 및 통신 부문은 서비스로서의 머신 러닝(MLaaS) 시장에서 지배적인 세력으로 부상하여 이 급성장하는 산업 내에서 상당한 영향력과 채택을 보여주었습니다. 이러한 지배력은 MLaaS가 IT 및 통신 부문 내에서 운영 효율성을 높이고 혁신을 주도하며 부가가치 서비스를 제공하는 데 중요한 역할을 한다는 것을 강조합니다. 이 부문의 조직이 최첨단 기술을 활용하여 경쟁 우위를 확보하고 진화하는 소비자 수요를 충족하려고 노력함에 따라 MLaaS는 방대한 양의 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 확보하기 위한 핵심 도구로 부상하고 있습니다. MLaaS 시장에서 IT 및 통신 부문의 지배력에 기여하는 주요 요인 중 하나는 이 부문이 데이터 중심 의사 결정 프로세스에 본질적으로 의존하고 있다는 것입니다. 통신망, 고객 상호 작용 및 디지털 서비스에서 생성된 데이터가 기하급수적으로 증가함에 따라 IT 및 통신 부문의 조직은 의미 있는 통찰력을 추출하고 네트워크 성능을 최적화하며 고객 경험을 개인화하기 위해 MLaaS 솔루션으로 전환하고 있습니다. 이 데이터 중심 접근 방식은 운영 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 조직이 점점 더 역동적이고 경쟁이 치열해지는 환경에서 앞서 나갈 수 있도록 합니다. 게다가 MLaaS 시장에서 IT 및 통신 부문의 지배력은 신기술과 디지털 변환 이니셔티브를 적극적으로 도입함으로써 촉진되었습니다. 조직이 기계 학습의 힘을 활용하여 프로세스를 자동화하고, 서비스 제공을 개선하고, 운영상의 위험을 완화하고자 할 때, MLaaS는 디지털 혁신을 주도하고 비즈니스 목표를 달성하기 위한 전략적 지원 수단으로 부상하고 있습니다. 또한, 구독 기반 모델과 클라우드 기반 솔루션에 대한 이 부문의 성향은 MLaaS 제품이 제공하는 확장성과 유연성과 잘 일치하여 IT 및 통신 부문 내에서 채택과 시장 지배력을 더욱 강화합니다.

지역별 통찰력

2023년 북미는 서비스로서의 기계 학습(MLaaS) 시장에서 선도적인 지역으로서의 입지를 공고히 했으며, 가장 큰 시장 점유율을 자랑했습니다. 이 지역적 지배력은 주로 북미의 강력한 혁신 생태계에 기인하여 지속될 것으로 예상됩니다. 연방 기관의 최첨단 기술 이니셔티브에 대한 전략적 투자로 인해 북미는 기계 학습 및 AI의 획기적인 발전에 도움이 되는 환경을 조성했습니다. 또한 이 지역은 세계적으로 유명한 연구 기관 출신의 미래지향적인 과학자와 기업가의 융합으로 혜택을 얻고 있으며, MLaaS 솔루션의 개발과 도입을 촉진하는 협력적 노력이 육성되고 있습니다.

최근 개발 사항

• 2023년 2월, 클라우드 네이티브 서비스의 선도적 공급업체인 Civo는 최신 제품인 서비스형 Kubeflow를 공개했습니다. 이 혁신적인 솔루션은 개발자 경험을 간소화하고 머신 러닝 알고리즘에서 통찰력을 얻는 데 필요한 시간과 리소스를 줄이는 것을 목표로 합니다. Kubeflow를 서비스로 출시하면서 Civo는 머신 러닝(ML) 기능에 대한 액세스를 민주화하고 모든 규모의 기업이 액세스할 수 있도록 하는 데 전념하고 있습니다.

주요 시장 참여자

• Microsoft Corporation
• IBM Corporation
• Google LLC
• SAS Institute Inc.
• Fair Isaac Corporation(FICO)
• Hewlett Packard EnterpriseCompany
• Yottamine Analytics Inc.
• Amazon Web Services Inc.
• BigML Inc.
• Iflowsoft Solutions Inc.