구성 요소 유형별(소프트웨어, 서비스), 조직 규모별(중소기업), 애플리케이션별(사기 탐지 및 위험 분석), 최종 사용별(자동차, 항공우주 및 방위, 소매 및 전자 상거래, 정부, 의료 및 생명 과학, 미디어 및 엔터테인먼트, IT 및 통신, BFSI, 기타), 지역별(북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카, 남미) - 2030년까지 시장 규모 및 예측

글로벌 머신러닝 시장 규모는 2021 년 149억 1천만 달러로 평가되었으며, 2021년부터 2030년까지 연평균 성장률(CAGR) 38.1%를 기록할 것으로 예상됩니다. Spherical Insights & Consulting 에서 발표한 연구 보고서에 따르면 , 전 세계 머신러닝 시장은 2030년까지 약 3,026억 2천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 머신러닝은 인공지능(AI)을 활용하여 시스템이 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 경험을 통해 자동으로 학습하고 시간이 지남에 따라 개선될 수 있도록 하는 프로세스입니다. 데이터에 접근하고 이를 활용하여 스스로 학습할 수 있는 프로그램을 개발하는 것이 이 기술의 주요 목표입니다. 

머신 러닝이라는 인공지능 분야는 기계가 데이터, 경험, 그리고 사례를 통해 직접 학습할 수 있도록 합니다. 머신 러닝은 컴퓨터가 미리 프로그래밍된 규칙을 따르는 대신 사례나 데이터를 통해 학습함으로써 특정 작업을 지능적으로 수행할 수 있도록 하여, 컴퓨터가 복잡한 절차를 수행할 수 있도록 합니다. 산업 전반에 걸쳐 수집되는 데이터의 양이 증가함에 따라 기계가 학습할 수 있는 포괄적인 저장소가 구축되고 있습니다. 이는 컴퓨터 처리 능력의 급속한 발전으로 더욱 뒷받침되며, 이는 머신 러닝 시스템의 분석 능력을 향상시킵니다.

보고서  " 구성 요소 유형별(소프트웨어, 서비스), 조직 규모별(중소기업), 애플리케이션별 (사기 탐지 및 위험 분석), 최종 사용별(자동차, 항공우주 및 방위, 소매 및 전자 상거래, 정부, 의료 및 생명 과학, 미디어 및 엔터테인먼트, IT 및 통신, BFSI, 기타), 지역별(북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카, 남미) - 2030년까지의 시장 규모 및 예측"에서 119개 시장 데이터 표와 수치 및 차트가 포함된 231페이지에 걸쳐 주요 산업 통찰력을 탐색하세요.  

시스템 정확도를 향상시키는 기술 발전이 시장 확대를 주도하고 있습니다. 사람들은 음성 인식, 이미지 인식, 추천 시스템 등 다양한 머신러닝 기반 시스템을 활용하고 있습니다. 이미지 인식 기술의 급속한 발전으로 시스템 정확도가 향상되면서 많은 시스템에서 머신러닝에 대한 수요가 급증했습니다. 예를 들어, 이미지 라벨링 챌린지에서 머신러닝의 정확도는 2010년 72%에서 2015년 96%로 증가했습니다. 머신러닝은 컴퓨터가 방대한 양의 데이터를 처리하고 예측에 적용할 수 있는 능력 덕분에 금융 서비스(BFSI), 의료 등 여러 분야에서 필수적인 도구로 자리 잡았습니다.

로봇에 머신러닝이 통합되면서 머신러닝 시장 또한 확대되었습니다. 감지 기술과 소재의 급속한 발전으로 로봇 공학은 수많은 발전을 거쳤습니다. 머신러닝의 발전은 자율주행차 및 드론과 같은 프로젝트에 기여할 수 있는 로봇의 역량을 강화했습니다. 또한 자동차, 전자, 식음료, 의료 등 다양한 산업 분야에서 첨단 로봇 시스템에 대한 수요가 증가함에 따라 시장도 성장했습니다. 국제로봇연맹(IFR)에 따르면 2016년 전 세계적으로 약 29만 4천 대의 산업용 로봇이 도입되었습니다.

분석 능력을 갖춘 자격을 갖춘 인력의 부족은 대부분의 기업이 머신러닝을 비즈니스 프로세스에 통합할 때 직면하는 주요 과제이며, 분석 콘텐츠를 모니터링할 수 있는 인력에 대한 수요는 훨씬 더 높습니다. 빅데이터의 등장 이후 개인정보 보호 문제는 기술 개발과 새로운 알고리즘 개발에 있어 주요 이슈가 되어 왔습니다. 방대한 데이터를 활용하여 스스로 생각하도록 훈련하는 머신러닝도 마찬가지입니다. 이러한 요소들이 시장 성장을 저해하는 주요 요인입니다.

코로나19가 글로벌 머신러닝 시장에 미치는 영향

코로나19 사태는 머신러닝을 비롯한 다른 산업에도 영향을 미쳤습니다. 팬데믹 속에서도 일부 산업은 심각한 상황과 불확실한 결과에도 불구하고 성장했습니다. 머신러닝 시장은 코로나19 기간 동안 안정적이고 성장 잠재력을 가지고 있었습니다. 다른 여러 산업과 달리 머신러닝은 글로벌 시장에 비교적 적은 영향을 미쳤습니다.

글로벌 머신 러닝 시장, 구성 요소별

서비스 부문은 예측 기간 동안 꾸준한 매출 성장을 경험할 것으로 예상됩니다. 데이터를 인사이트로 전환하는 프로세스를 자동화함으로써 기업은 성공적인 고객 유지, 고객 행동 예측을 위한 예측 모델링, 그리고 소비자에 대한 심층적인 이해를 위한 360도 고객 뷰 등 다양한 목표를 달성할 수 있습니다.

조직 규모별 글로벌 머신 러닝 시장

글로벌 머신러닝 시장은 기업 규모에 따라 중소기업과 대기업으로 구분됩니다. 중소기업 부문은 예상 기간 동안 꾸준한 매출 성장을 경험할 것으로 예상됩니다. 중소기업은 디지털 리소스에 접근하고 정보통신기술(ICT) 투자를 줄이기 위해 머신러닝(ML) 접근 방식을 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 디지털화의 확산과 중요한 기업 정보 및 데이터에 대한 사이버 위험 증가로 인해, 빠른 발전과 높은 참여도를 보이는 중소기업은 전 세계적으로 머신러닝 솔루션 및 서비스 활용을 확대했습니다.

애플리케이션별 글로벌 머신 러닝 시장

글로벌 머신러닝 시장은 응용 분야를 기준으로 인공지능, 컴퓨터 비전, 증강현실 및 가상현실, 자연어 처리, 보안 및 감시, 마케팅 및 광고, 자동화된 네트워크 관리, 예측 유지보수 등으로 세분화됩니다. 예상 기간 동안 예측 유지보수 부문은 꾸준한 매출 성장을 경험할 것으로 예상됩니다. 제조 시설은 시정 및 예방 유지보수 기술을 사용해야 하지만, 이러한 기술은 일반적으로 비용이 많이 들고 효과가 없습니다. 머신러닝은 매우 효과적인 유지보수 전략을 수립하는 데 도움이 됩니다. 이러한 전략은 예상치 못한 고장 발생 가능성을 낮춰 예방 유지보수 프로젝트 수를 줄이는 데 도움이 됩니다.

최종 사용별 글로벌 머신 러닝 시장

글로벌 머신러닝 시장의 자동차, 항공우주 및 군사, 소매 및 전자상거래, 정부, 의료 및 생명과학, 미디어 및 엔터테인먼트, IT 및 통신, BFSI(금융 서비스 제공자) 및 기타 부문은 최종 사용 분야를 기준으로 합니다. BFSI 부문은 예상 기간 동안 꾸준한 매출 성장을 기록할 것으로 예상됩니다. BFSI 산업에서 머신러닝이 널리 활용되는 분야로는 알고리즘 트레이딩, 포트폴리오 관리, 대출 인수, 그리고 가장 중요한 사기 탐지 등이 있습니다. 또한, 이 시스템은 지속적인 데이터 평가를 제공하여 이상 징후와 미묘한 차이를 식별하고 평가함으로써 재무 모델 및 규칙의 정확성을 향상시킵니다.

지역별 글로벌 머신 러닝 시장

예측 기간 동안 유럽 시장은 꾸준한 매출 성장을 경험할 것으로 예상됩니다. 머신러닝 및 AI 서비스 시장이 빠르게 성장하고 있으며, 이에 따라 기술 발전도 빠르게 진행되고 있어 자격을 갖춘 인력에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 유럽 집행위원회는 AI 및 ML 관련 법률과 규정이 복잡하다고 주장합니다. 유럽 AI 산업이 상당한 매출 성장을 보이고 있음에도 불구하고, 기존 표준과 새로운 시스템 기능 간의 불일치로 인해 시스템이 규정을 준수하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 또한, 니어쇼어(nearshore) 지역에 비해 유럽 기업들은 아웃소싱에 어려움을 겪고 있습니다.

글로벌 머신 러닝 시장의 최근 동향

• 2022년 1월: Amazon과 Stellantis는 Stellantis의 소프트웨어 전환을 가속화하기 위해 수백만 대의 차량에 고객 중심의 커넥티드 경험을 제공하기 위해 협력했습니다. 이 파트너십은 Stellantis 고객의 차량 내 경험을 변화시키고 자동차 산업이 소프트웨어로 정의되는 지속 가능한 미래로의 전환을 가속화할 것으로 예상됩니다.

분할

구성 요소별

• 소프트웨어
• 서비스

조직 규모별

• 중소기업
• 중소기업

응용 프로그램별

• 사기 감지
• 위험 분석

최종 사용 기준

• 자동차
• 항공우주 및 방위
• 소매 및 전자 상거래
• 정부
• 의료 및 생명 과학
• 미디어 및 엔터테인먼트
• IT 및 통신
• BFSI
• 기타

지역별

북아메리카

• 국가별 북미
  • 우리를
  • 캐나다
  • 멕시코
• 북미, 구성 요소별
• 북미, 조직 규모별
• 북미, 응용 프로그램별
• 북미, 최종 사용 기준

유럽

• 유럽, 국가별
  • 독일
  • 러시아 제국
  • 영국
  • 프랑스
  • 이탈리아
  • 스페인
  • 네덜란드
  • 유럽의 나머지 지역 
• 유럽, 구성 요소별
• 유럽, 조직 규모별
• 유럽, 응용 프로그램별
• 유럽, 최종 사용 기준

아시아 태평양

• 국가별 아시아 태평양
  • 중국
  • 인도
  • 일본
  • 대한민국
  • 호주
  • 인도네시아 공화국
  • 아시아 태평양의 나머지 지역 
• 구성 요소별 아시아 태평양
• 조직 규모별 아시아 태평양
• 아시아 태평양, 응용 프로그램별
• 최종 사용 기준 아시아 태평양

중동 및 아프리카

• 중동 및 아프리카, 국가별 
  • 아랍에미리트
  • 사우디 아라비아
  • 카타르
  • 남아프리카 공화국
  • 중동 및 아프리카의 나머지 지역
• 중동 및 아프리카, 구성 요소별
• 중동 및 아프리카, 조직 규모별
• 중동 및 아프리카, 응용 분야별
• 중동 및 아프리카, 최종 사용별

남아메리카

• 남미, 국가별 
  • 브라질
  • 아르헨티나
  • 콜롬비아
  • 남미의 나머지 지역
• 구성 요소별 남미
• 남미, 조직 규모별
• 남미, 응용 프로그램별
• 남미, 최종 사용 기준