2026년부터 2035년까지 자동화된 기계 학습(AutoML) 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형별(플랫폼 및 서비스), 애플리케이션별(대기업 및 중소기업), 지역 통찰력 및 예측

자동화된 기계 학습(AUTOML)시장 개요

전 세계 자동화 기계 학습(automl) 시장 규모는 2026년 1,629만 달러로 추산되며, 2035년까지 7,501만 달러로 확장되어 2026년부터 2035년까지 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 16.5%로 성장할 것으로 예상됩니다.

기업이 기본 방식이 아닌 더 빠른 속도로 자동화된 모델 개발 및 배포를 위해 AI 지원 솔루션을 채택하고 있기 때문에 자동화된 기계 학습(AutoML) 시장은 급상승하고 있습니다. AutoML 플랫폼은 숙련되지 않은 사용자에게 데이터 과학자의 개입이 거의 또는 전혀 없이 기계 학습 모델을 모델링, 교육 및 미세 조정할 수 있는 기능을 제공하여 데이터 과학 프로젝트를 단순화하고 필요한 시간을 단축합니다. OEM을 위한 전 세계 시장은 특히 자동화된 AI 기반 소비자 작성 검색 엔진의 널리 퍼진 수요로 인해 의료, 금융, 소매 및 제조와 같은 다양한 산업에서 채택이 증가함에 따라 주도되고 있습니다. 조직에서는 AutoML을 사용하여 경쟁 우위를 확보하고, 더 나은 의사결정을 내리며, 데이터를 간편하게 확보하여 고객에게 탁월한 경험을 제공하고 있습니다.

확장성과 비용 효율성이 가장 일반적으로 요구되는 엔터프라이즈급 AI 기능으로 인해 Cloud AutoML이 대중화되고 있습니다. 또한, 비즈니스 인텔리전스 솔루션에 AutoML이 통합되면서 비즈니스 인텔리전스/분석 플랫폼의 통합과 시장 채택이 증가하고 있습니다. AutoML 시장은 딥 러닝 발전, 자연어 처리(NLP) 및 예측 분석의 도움으로 극적으로 성장할 것으로 예상됩니다. AI 기술에 대한 향후 투자와 노코드/로우코드 AI 솔루션의 도입도 시장 확장을 촉진할 것이며, 모든 범위의 기업에서 AI를 점진적으로 사용할 수 있게 될 것입니다.

코로나19 영향 

자동화된 기계 학습(AutoML)업계에는긍정적인코로나19 팬데믹 기간 동안 공급망 중단으로 인한 영향

글로벌 코로나19 팬데믹은 전례가 없고 충격적이었습니다. 시장은 팬데믹 이전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 높은 수요를 경험하고 있습니다. CAGR 증가로 반영된 급격한 시장 성장은 시장 성장과 수요가 팬데믹 이전 수준으로 복귀했기 때문입니다.

코로나19 팬데믹 기간 동안 기업이 AI 기반 자동화에 의존하여 운영상의 문제를 관리하려고 함에 따라 자동화된 기계 학습(AutoML) 시장이 좋은 입지를 확보했습니다. 인력 가용성과 비즈니스 중단의 중대한 변화에 대처하기 위해 조직은 AutoML을 사용하여 데이터를 기반으로 한 의사결정 속도를 높이고 효율성을 높였습니다. 원격 작업이 새로운 표준이 되면서 더 많은 산업(의료 포함)과 조직에서 이를 채택하게 되면서 클라우드 AutoML 솔루션은 곧 수요가 높은 솔루션으로 변했습니다. 그 외에도 두 회사는 팬데믹 위험을 예측하고 공급망 최적화와 고객 참여 전략을 예측하는 데 도움이 되는 분석 예측을 위해 AutoML을 사용했습니다. 팬데믹 전후의 디지털 혁신이 더욱 강조되면서 AI 및 AutoML 솔루션에 대한 투자가 더욱 가속화되었습니다. 기업의 자동화 및 AI 기반 혁신의 중요성이 높아지면서 팬데믹 이후 AutoML 시장의 성장을 계속해서 주도할 것입니다.

최신 트렌드

생성적 AI 및 노코드 플랫폼의 채택 증가 시장 성장을 주도하는 피트니스 인식 증가

현재 변화하고 있는 주요 자동화 기계 학습(AutoML) 시장 동향 중 하나는 기성 자동화에 대한 모델 훈련 개선을 위해 생성 AI와 대규모 언어 모델(LLM)을 통합하는 것입니다. 조직에서는 AI를 사용하여 더 어려운 머신러닝 워크플로를 자동화하고 있으며, 이는 심층적인 기술 인재의 필요성에서 다소 벗어나 있습니다. 이러한 변화하는 환경으로 인해 비전문가도 AutoML을 더 많이 사용할 수 있게 되어 의료, 금융, 소매 등의 분야에서 채택이 확대될 것입니다. 로우 코드 및 노코드 AutoML 플랫폼은 Excel 사용 방법을 아는 기업 시민이 프로그래밍의 번거로움 없이 AI 기반 솔루션을 제공할 수 있도록 해줍니다. 엔터프라이즈 애플리케이션은 AI 모델의 신속한 배포를 위해 확장 가능하고 저렴한 솔루션을 제공하는 클라우드 기반 AutoML 서비스로 점점 더 전환하고 있습니다. 기업이 AI 민주화를 위해 계속 노력하는 동안 AutoML은 향후 몇 년 동안 혁신과 운영 효율성을 실현하는 핵심 요소가 될 것입니다.

자동화된 기계 학습(AUTOML)시장 세분화

유형별

유형에 따라 글로벌 시장은 플랫폼과 서비스로 분류됩니다.

• 플랫폼: 플랫폼에는 데이터 준비 단순화, 모델 검색, 하이퍼 매개변수 조정 및 배포를 자동화하는 AI 지원 AutoML 소프트웨어 및 빌드 도구가 있습니다. 간단한 노코드/로우코드 ML 솔루션이 확산되면서 채택이 주도되고 있어 비전문가도 기계 학습에 접근할 수 있게 되었습니다.

• 서비스: 서비스 카테고리에는 AutoML을 실무에 통합하는 것과 관련된 컨설팅 및 교육 지원이 포함됩니다. AI 기반 자동화로 구동되는 AutoML 기반 솔루션을 신속하게 배포/관리하기 위해 기능 서비스 제공업체의 도움을 구하는 기업이 점점 더 많아지고 있습니다.

애플리케이션별

적용 분야에 따라 글로벌 시장은 대기업과 중소기업으로 분류될 수 있습니다.

• 대기업: AutoML은 대기업에서 데이터 분석, 예측 모델링 및 의사 결정 프로세스를 발전시키기 위해 대규모로 사용됩니다. 확장 가능한 AI 솔루션 및 비용 효율적인 자동화를 위해 금융, 의료, 소매와 같은 산업 전반에 걸쳐 채택할 수 있으며 변화하는 요구 사항이 있습니다.

• SME: 중소기업(SME)용 AutoML은 AI 기반 통찰력에 필요한 내부 데이터 과학 기술 부족을 해소하는 것을 목표로 합니다. 경쟁력 있는 가격으로 클라우드 기반 AutoML 솔루션을 사용할 수 있으므로 중소기업은 AI를 운영에 더 쉽게 통합할 수 있습니다.

시장 역학

시장 역학에는 시장 상황을 나타내는 추진 및 제한 요인, 기회 및 과제가 포함됩니다.

추진 요인

노코드 및 로우코드 AI 솔루션에 대한 수요 증가시장을 활성화하기 위해

AutoML(자동 기계 학습) 시장 성장을 이끄는 주요 요인은 손쉬운 AI 및 기계 학습 배포에 대한 더 높은 요구 사항입니다. 의료, 금융, 소매 또는 제조와 같은 다양한 분야에서 AI가 주도하는 통찰력을 채택함에 따라 많은 기업이 의사 결정 및 최적화에 AI를 사용하기 시작하고 있습니다. 하지만 문제는 숙련된 데이터 과학자가 부족하고 전통적인 머신러닝 개발 프로세스가 매우 어렵다는 것입니다. AutoML 플랫폼은 경험이 부족한 사용자가 활용할 수 있는 힘든 작업(예: 데이터 준비 및 기능 엔지니어링, 모델 선택 등)을 자동화하여 기존 ML을 전문가 전용에서 모두를 위한 머신러닝으로 전환합니다. 또한, 클라우드 기반 플랫폼의 자동 ML은 확장성을 넓힐 뿐만 아니라 인프라에 많은 비용을 들이지 않고도 AI를 사용하기 위해 모든 조직 규모에 도달할 수 있다는 장벽을 낮춥니다. 보다 저렴한 AI 구현을 추구하면서 노코드 및 로우코드 AML 솔루션에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됩니다.

AI 및 데이터 기반 의사결정의 채택 증가 시장 확대를 위해

기하급수적으로 증가하는 산업의 디지털 혁신은 AutoML 시장의 성장을 촉진하는 AI 기반 자동화에 대한 수요 급증과 매우 밀접하게 연관되어 있습니다. 이 데이터는 기업에서 대량으로 생성되고 있으며 예측 분석, 고객 행동, 신원 도용 및 운영 최적화에 대한 통찰력을 이 데이터에서 추출하는 것이 경쟁에서 앞서가는 데 핵심입니다. AutoML은 모델 개발 수명 주기를 단축하므로 기업은 전체 부분을 관리하기 위해 그렇게 높은 수준의 사람 개입이 필요 없이 데이터에서 더 빠르게 가치를 얻을 수 있습니다. 전자상거래와 같은 회사에서는 맞춤형 추천을 위해 AutoML을 사용하고, 의료 기관에서는 이를 예측 진단 및 치료 계획에 사용합니다. AutoML은 또한 더 나은 위험 평가 및 사기 예방을 위해 금융 기관에서도 사용됩니다. 이는 AI의 사용이 더욱 광범위해짐에 따라 AutoML 분야 전반의 수요에 따라 자동화되고 확장 가능하며 빠른 기계 학습 솔루션에 대한 요구 사항이 증가한다는 것을 의미합니다.

억제 요인

높은 구현 비용 및 통합 문제시장 성장을 잠재적으로 방해할 수 있음

그럼에도 불구하고, 빠르게 확장되고 있는 AutoML 시장에서 발견되는 구현 및 통합 문제로 인해 특히 중소기업(SME)의 경우 확장이 불가능해졌습니다. AutoML 플랫폼은 일반적으로 예산이 제한된 회사에서는 감당할 수 없는 광범위한 클라우드 인프라, 컴퓨팅 리소스 및 데이터 웨어하우징 비용을 들여 배포됩니다. 또한 AutoML 솔루션을 조직의 현재 IT 시스템, 데이터베이스 및 워크플로와 통합하는 것은 가능하기는 하지만 많은 조직이 갖고 있는 적절한 기술 노하우가 없으면 복잡하고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 레거시 채택 문제로 인해 채택률이 낮아지고 기업이 실제로 AutoML을 최대한 활용하는 것이 상당히 어려워집니다. 이러한 어려움을 완화하기 위해 공급업체는 이제 광범위한 사용자와 쉽게 통합할 수 있는 비용 효율적인 AutoML 솔루션을 만드는 데 집중하고 있습니다.

기회

엣지 컴퓨팅 및 IoT 애플리케이션에서 AutoML 확장시장에서 제품에 대한 기회를 창출하려면

엣지 컴퓨팅과 사물 인터넷(IoT) 장치가 인기를 얻으며 AutoML 시장이 급상승하고 있습니다. 업계가 연결된 장치에서 페타바이트(또는 그 이상)의 실시간 데이터를 생성하기 시작함에 따라 엣지에서 자동화된 기계 학습(AutoML)에 대한 필요성이 높아지고 있습니다. AutoML은 예측 유지 관리 및 제조, 금융 분야의 실시간 사기 탐지, 맞춤형 의료 진단과 같은 중요한 사용 사례에서 결정을 신속하게 내릴 수 있습니다. 또한 AutoML과 엣지 AI를 결합하면 대기 시간이 단축되고 보안이 강화되며 클라우드 컴퓨팅에 대한 의존도가 낮아지므로 기업을 위한 비용 효율적인 솔루션입니다. 조직이 AI 기반의 실시간 분석 및 자동화로 전환함에 따라 AutoML은 즉각적인 결과를 얻기 위해 노력하면서 엣지 컴퓨팅 및 IoT 생태계로 엄청난 속도로 성장할 것입니다.

도전

모델 해석성과 규정 준수를 보장하는 것이 소비자에게 잠재적인 과제가 될 수 있습니다.

모델 해석 가능성 및 모든 정부 규정 준수 AutoML은 실제로 사용자 규정이 어떻게 만들어지는지 이해하지 못하는 대규모 모델 구축 및 최적화를 수행하기 때문에 기본적으로 머신러닝의 논의는 불투명한 "블랙 박스"로 진행됩니다. 투명성이 부족하면 대부분의 국가에서 AI 기반 의사결정에 대한 설명이 가능해야 하는 금융, 의료, 보험과 같은 분야에서 문제가 발생합니다. 또한 GDPR 및 CCPA와 같은 데이터 개인 정보 보호법은 AI에 책임을 주며 AutoML 공급업체는 규제 요구 사항에 대한 솔루션으로 설명 가능하고 편견 없는 모델을 제공해야 합니다. 이러한 장애물을 해결하려면 산업 전반에 걸쳐 신뢰를 구축하는 모범 사례를 추적하는 XAI(설명 가능한 AI) 메커니즘과 AI AutoML 프레임워크가 필요합니다.

자동화된 기계 학습(AUTOML)시장 지역 통찰력

북아메리카

현재 북미 지역은 빠르게 진행되는 기술 발전, 인공지능(AI)의 모든 곳에서의 채택, AI 자동화에 대한 구체적인 투자로 인해 탁월한 AutoML 시장 점유율을 누리고 있습니다. 주요 업계 참가자, 연구 조직, AutoML 기술 스타트업 집단이 AutoML 솔루션의 혁신을 주도합니다. 금융, 의료, 소매 및 제조 분야에서 데이터 중심 의사결정에 대한 수요가 계속 증가하고 사용 사례 목록이 계속 증가함에 따라 자동화된 기계 학습에 대한 수요가 예상됩니다. 또한 AutoML 플랫폼(노코드/로우코드)을 통해 AI의 민주화가 확대되면서 모든 비즈니스 규모에 걸쳐 채택 속도가 빨라지고 있습니다. 지역 성장의 선두에 있는 미국 AutoML(자동 기계 학습) 시장은 AI 연구에 대한 풍부한 투자와 AutoML 솔루션의 기업 채택으로 강력한 위치에 있습니다. 기업은 생산성 향상, 예측 분석 및 비즈니스 인텔리전스를 위해 AI 지원 자동화를 시스템에 내장하고 있습니다. 자율주행차와 같은 분야에서 강력한 AutoML을 요구하는 경쟁에도 불구하고 사이버 보안과 개인화된 마케팅은 점점 더 많은 산업적 힘을 얻고 있습니다. 미국 규제 프레임워크도 AI 윤리 및 거버넌스를 파악하기 위해 성숙해지고 있으며, 이는 AutoML 기술을 책임감 있게 활성화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

유럽

유럽은 AI와 디지털 혁신, 그리고 AI를 사용하는 윤리를 개선하기 위한 법률로 인해 AutoML(자동 기계 학습) 시장 점유율이 크게 성장하고 있습니다. 독일, 영국, 프랑스 등 국가의 모든 정부는 현재 기술 경쟁력을 유지하기 위해 AI 연구 및 혁신을 지원하고 있습니다(특히 개발 길이 멀기 때문에). Financial은 금융/신용 평가 및 사기 탐지를 기반으로 하는 AI 예측 모델을 사용하는 가장 큰 AutoML 채택업체 중 하나입니다. 또한 제조, 자동차, 의료 분야는 프로세스를 간소화하고 가치 개선, 고객 경험을 촉진하기 위해 AutoML을 사용하는 산업 중 일부일 뿐입니다. 유럽 ​​AI 규정은 책임감 있는 사용과 함께 AutoML을 긍정적으로 조명할 것입니다. 기계 학습 애플리케이션을 투명하게 만들고 사람들이 책임감 있게 만듭니다.

아시아

AutoML 시장 점유율, 아시아 태평양 지역은 중국, 일본, 인도, 한국 등에서 급속한 디지털화와 AI 채택 증가로 인해 지역 간 엄청난 성장률을 보이고 있습니다. 이 지역 전체의 강력한 전자 상거래, 핀테크 및 스마트 시티 이니셔티브는 AI를 기반으로 하는 자동화의 필요성을 가속화하고 있습니다. 중국에서는 진행 중인 정부 지원 AI 개발 프로그램과 딥 러닝 기술 채택으로 인해 산업 전반에 걸쳐 AutoML 배포가 증가하는 것을 경험했습니다. 일본 제조업은 AI가 주도하는 로봇공학과 자동화에 관심을 갖고 있어 성장을 위한 새로운 길을 열고 있습니다. AutoML 도구는 인도에서 확장되고 있는 IT 및 분석 산업에 대한 데이터 과학 및 기업 의사 결정에 대한 수요가 증가하는 것을 확인했습니다. AI가 의료 교육부터 사이버 보안에 이르기까지 다양한 분야에 내장되면서 아시아 태평양 AutoML 시장의 성장 잠재력은 상당히 커졌습니다.

주요 산업 플레이어

혁신과 시장 확장을 통해 시장을 형성하는 주요 산업 플레이어

AutoML(자동 기계 학습) 시장의 주요 경쟁업체는 접근성과 사용 속도를 높이기 위해 혁신, 전략적 파트너십 및 AI 민주화에 중점을 두고 있습니다. 기업은 노코드/로우코드에서 AutoML 플랫폼을 사용하여 AI 전문 지식 없이 비즈니스를 자동 온보딩하고 머신러닝을 활용하고 있습니다. 주요 업체들은 기존 엔터프라이즈 시스템과 원활하게 연결되도록 클라우드 기반 AutoML 솔루션을 강화하고 있습니다. 딥 러닝 자동화 및 설명 가능한 AI: 기술 회사, 대학 및 연구 기관과의 전략적 파트너십을 통해 이 분야에서 기술 발전의 최전선을 넓히고 있습니다. 더욱이 기업들은 변화하는 규제 프레임워크에 맞춰 모델을 이해 가능하고 해석 가능하며 윤리적으로 AI 배포하는 데 박차를 가하고 있습니다.

최고의 자동화 기계 학습(AutoML) 회사 목록 

• Amazon Web Services Inc. (United States)
• DataRobot (United States)
• EdgeVerve Systems Limited (India)
• H2O.ai Inc. (United States)
• IBM (United States)
• JADBio - Gnosis DA S.A. (Greece)
• QlikTech International AB (Sweden)
• Auger (United States)
• Google (United States)
• Microsoft (United States)
• SAS Institute Inc. (United States)

주요 산업 발전

2024년 2월: DataRobot(미국)은 오픈 소스 분산 컴퓨팅 플랫폼인 Covalent로 유명한 회사인 Agnostig를 인수했습니다. 이러한 전략적 움직임은 고급 컴퓨팅 조정 및 최적화 기능을 통합하여 에이전트 AI 애플리케이션 개발에서 DataRobot의 기능을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 이번 인수는 조직이 분산된 인프라 전반에서 AI 애플리케이션을 관리할 때 직면하는 과제를 해결하여 보다 효율적이고 확장 가능한 AI 솔루션을 구현합니다.

보고서 범위

AutoML(자동 기계 학습) 시장 보고서는 진화하는 산업 환경에 대한 심층 분석을 제공하여 시장 성장, 과제 및 기회를 주도하는 주요 요소를 강조합니다. 유형, 애플리케이션 및 지역을 기준으로 시장 세분화를 조사하여 다양한 부문의 수요 패턴에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 이 보고서는 AutoML 기능을 향상시키기 위한 주요 플레이어와 전략적 이니셔티브를 프로파일링하면서 경쟁 환경을 자세히 설명합니다. 또한 인공 지능, 클라우드 컴퓨팅, 빅 데이터 분석의 발전으로 의료, 금융, 소매를 비롯한 다양한 산업에서 AutoML 솔루션 채택이 어떻게 가속화되고 있는지 살펴봅니다.

또한 이 보고서는 공급망 중단, 비즈니스 우선순위 변경, 자동화에 대한 의존도 증가를 통해 시장 역학에 영향을 미친 코로나19와 같은 글로벌 이벤트의 영향을 평가합니다. 이는 시장 확장을 형성하는 주요 산업 개발, 인수 합병, 혁신적인 제품 출시를 강조합니다. 또한 이 보고서는 기업과 투자자가 발전하는 AutoML 생태계에서 정보에 근거한 결정을 내리는 데 도움이 되는 성장 예측, 투자 기회, 규제 통찰력을 제공합니다.