데이터 수집 및 라벨링 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형별(텍스트, 이미지/비디오, 오디오), 애플리케이션별(IT, 자동차, 정부, 의료, BFSI, 소매 및 전자 상거래) 및 2035년 지역 예측

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데이터 수집 및 라벨링 시장 개요

데이터 수집 및 라벨링 시장은 2026년에 28억 4천만 달러 규모로 평가되었으며, 2026년부터 2035년까지 꾸준한 CAGR 18.2%로 2035년까지 127억 6천만 달러에 달할 것입니다.

2025년 미국 데이터 수집 및 라벨링 시장 규모는 18억 2900만 달러, 유럽 데이터 수집 및 라벨링 시장 규모는 2025년 12억 9300만 달러, 2025년 중국 데이터 수집 및 라벨링 시장 규모는 16억 7700만 달러로 예상됩니다.

인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 환경에서 가장 중요한 것은 데이터 수집과 라벨링 사업이다. 이 부문은 AI 모델 훈련의 기반이 되는 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 등 방대한 양의 정보를 편집하고 정리하고 주석을 다는 일을 담당합니다. 많은 산업 분야에서 인공 지능 성능 개선, 자동화 허용, 더 나은 의사 결정은 모두 정확하고 고품질의 레이블이 지정된 데이터 세트에 달려 있습니다.  정보기술을 포함한 산업,건강 관리,자동차고급 알고리즘을 생성하기 위해 인공 지능 채택이 증가함에 따라 소매업은 라벨링된 데이터에 점점 더 의존하고 있습니다. 의료 분야의 주석이 달린 의료 이미지와 환자 기록은 진단 AI 모델을 뒷받침합니다. 자동차 산업에서 라벨링된 센서 데이터는 자율주행 시스템 개발에 필수적입니다. 소매업체는 주석이 달린 소비자 상호 작용을 기반으로 맞춤형 제안을 개선합니다. 정보 기술 회사는 레이블이 지정된 데이터 세트를 사용하여 자연어 처리 및 보안 솔루션을 개선합니다. AI 애플리케이션이 점점 정교해지면서 AI 지원 주석 및 크라우드 소싱을 통한 자동화를 포함하여 더욱 정교하고 유연한 데이터 라벨링 시스템에 대한 수요가 늘어나고 있습니다.

주요 결과

코로나19 영향 

코로나19가 데이터 주석 서비스에 미치는 영향

글로벌 코로나19 팬데믹은 전례가 없고 충격적이었습니다. 시장은 팬데믹 이전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 낮은 수요를 경험했습니다. CAGR 증가로 인한 급격한 시장 성장은 시장 성장과 수요가 팬데믹 이전 수준으로 복귀했기 때문입니다.

코로나19의 발생은 디지털 혁신을 가속화했으며 데이터 수집 및 라벨링 산업에 상당한 영향을 미쳤습니다. 기업이 디지털 플랫폼으로 빠르게 전환하고 원격 운영을 함으로써 여러 부문에서 AI 기반 기술의 수용이 촉진되었습니다. 원활한 운영을 유지하고 사용자 경험을 개선하기 위해 기업은 챗봇, 가상 비서, 자동화된 고객 서비스, 사기 탐지 시스템 등 인공 지능 기반 소프트웨어에 점점 더 의존하고 있습니다. 인공 지능 기술의 사용이 증가하면서 이러한 정교한 시스템의 교육에 필수적인 훌륭한 레이블이 지정된 데이터 세트가 필요하게 되었습니다. 코로나19 진단, 예측 분석, 환자 데이터 관리 등 AI 애플리케이션은 보건 부문의 팬데믹 대응 노력에 필수적이었습니다. 병원과 연구 시설이 정교한 진단 도구를 만들고 더 나은 환자 치료를 시도함에 따라 정확하게 주석이 달린 의료 데이터에 대한 수요가 증가했습니다.

최신 트렌드

자율주행 자동차는 정교한 데이터 라벨링의 필요성을 주도하고 있습니다.

자율주행 시스템은 핵심 기능을 위해 매우 정밀하게 분류된 데이터에 의존하기 때문에자율주행차기술은 데이터 수집 및 라벨링 시장에 영향을 미치고 있습니다. 완벽한 이미지와 비디오 주석은 자율주행차가 물체를 찾고, 보행자를 감지하고, 차선을 식별하고, 까다로운 주변 상황을 극복하고, 안전과 효율성을 모두 유지하는 데 매우 중요합니다. 카메라 등 다양한 센서를 활용하여라이더, 레이더는 주변 환경에 대한 완전한 지식을 생성하기 위해 센서 융합 및 3D 매핑과 같은 정교한 데이터 라벨링 방법을 요구합니다. 자동차 회사는 주석 기술을 완성하고 이를 통해 독립 내비게이션에 사용되는 기계 학습 모델의 정확도를 높이기 위해 인공 지능 회사와 점점 더 협력하고 있습니다. 또한 LiDAR 데이터 라벨링은 장애물 감지 및 의사 결정 능력을 향상시키는 실시간 인식 시스템을 만드는 데 중요한 부분이 되기 시작했습니다.

• 미국 노동통계청에 따르면, 데이터 과학자 및 기계 학습 전문가의 고용은 2021년부터 2023년까지 21% 증가했는데, 이는 고품질 레이블이 지정된 데이터 세트에 대한 수요 급증을 반영합니다.
• NIST(National Institute of Standards and Technology)의 보고서에 따르면 2022년에 AI 모델 교육을 위한 크라우드소싱 플랫폼을 통해 1,500만 개 이상의 이미지 및 텍스트 주석이 생성되었습니다.

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데이터 수집 및 라벨링 시장 세분화

유형별

유형에 따라 글로벌 시장은 텍스트, 이미지/비디오, 오디오로 분류될 수 있습니다.

• 텍스트: 자동 번역, 콘텐츠 조정, 감정 분석 등의 애플리케이션을 지원하는 자연어 처리(NLP)에서 인공 지능 모델을 교육하고 텍스트 데이터에 레이블을 지정하는 것이 절대적으로 중요합니다. 레이블이 잘 지정된 텍스트 세트는 챗봇 개발에도 도움이 되므로 응답 정확도와 사용자 참여가 향상됩니다.

•  이미지/영상: 안면인식, 자율주행차, 보안감시 등 사진과 영상 메모가 필수다. 고품질의 라벨링된 시각적 데이터는 장면 이해, 행동 모니터링, 객체 감지 등의 인공 지능 능력을 향상시켜 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 AI 기반 의사 결정을 보장합니다.

• 오디오: 음성 인식 소프트웨어, 전사 서비스, 오디오 파일 라벨링 가상 보조 교육이 중요합니다. 주석이 잘 달린 데이터 세트는 음성 인증, 감정 인식, 다국어 음성 처리를 향상시켜 자연스러운 AI 기반 통신 시스템을 지원합니다.

애플리케이션별

응용 분야에 따라 글로벌 시장은 IT, 자동차, 정부, 의료, BFSI, 소매 및 전자 상거래로 분류될 수 있습니다.

• 그것:소프트웨어 생성, 자동화, AI 기반 솔루션 등 데이터 라벨링은 사이버 보안 위협 탐지 및 지능형 가상 비서 교육을 포함한 운영을 뒷받침하므로 필수적입니다. 클라우드 컴퓨팅, 데이터 분석 및 비즈니스 자동화를 위한 기계 학습 알고리즘 구축은 철저하게 주석이 달린 데이터세트의 이점을 활용합니다.

• 자동차:자동차 분야에서 라벨링된 데이터는 실시간 내비게이션, 위험 식별, 교통 신호 인식을 개선하고 자율 차량 알고리즘을 교육하는 데 필수적입니다. AI 기반 주석 방법은 완벽한 센서 융합을 지원하므로 자율 주행 시스템이 다양한 도로 상황에서 올바른 운전 판단을 내릴 수 있습니다.

• 정부:향상된 얼굴 인식, 범죄 탐지, 인구통계학적 통찰력, 데이터 주석을 통해 공공 감시, 정보 연구, AI 기반 정책 수립이 강화됩니다. 또한 국가 안보 상황에서 레이블이 지정된 데이터 세트를 사용하면 자동 위협 평가 및 실시간 모니터링이 가능해집니다.

• 의료:의료 영상 분석, 질병 예측, 전자 건강 기록(EHR) 관리에 인공 지능을 사용하려면 고품질 레이블 데이터가 필수적입니다. 주석이 달린 데이터 세트는 진단 AI 시스템, 약물 발견 및 개인 치료 계획의 정확성을 높여 전반적인 환자 치료 및 의료 효율성을 높입니다.

• BFSI:AI, 고객 서비스 자동화, 알고리즘 거래를 통한 사기 탐지는 올바르게 표시된 금융 정보에 달려 있습니다. 개선된 위험 평가 시스템을 통해 조직은 이상치를 식별하고, 투자 정책을 개선하고, 맞춤형 금융 서비스를 제공할 수 있습니다. 따라서 데이터 주석은 이 프로세스를 돕습니다.

• 소매 및 전자상거래:소매 및 전자 상거래 애플리케이션에서 레이블이 지정된 데이터는 고객 행동 분석, 재고 추적 및 제품 권장 사항을 개선하여 기업이 마케팅 접근 방식을 최적화하고 운영을 단순화하는 데 도움이 됩니다. 소비자 경험을 향상시키는 것은 자동화된 고객 감정 분석과 시각적 검색 기술을 지원하는 AI 기반 라벨링이기도 합니다.

시장 역학

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

추진 요인

모든 분야에서 인공지능과 머신러닝의 활용이 증가하고 있습니다.

데이터 수집 및 라벨링 시장 성장의 주요 동인 중 하나는 부문 전반에 걸쳐 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)의 광범위한 채택입니다. 의료, 금융, 소매, IT를 포함한 산업에서 AI 기반 애플리케이션은 예측 정확성, 자동화 및 의사 결정 능력을 향상시키기 위해 철저하게 레이블이 지정된 데이터 세트가 필요합니다. 정확한 레이블이 지정된 데이터에 대한 필요성은 의료 분야의 인공 지능 기반 진단에서 은행 사기 탐지 및 맞춤형 전자 상거래 제안에 이르기까지 점점 더 커지고 있습니다. 기업의 고객 경험과 운영 효율성을 개선하기 위해 AI 기반 도구의 사용이 증가함에 따라 데이터 수집 및 라벨링 시장 점유율은 상당히 급격히 높아질 것으로 예상됩니다.

• 미국 상무부에 따르면 의료 및 금융 분야의 AI 기반 애플리케이션 배포 수가 2023년까지 12,500개 프로젝트에 도달하여 정확한 데이터 라벨링의 필요성이 높아졌습니다.
• ITU(국제전기통신연합)의 보고에 따르면, 전 세계적으로 연결된 장치는 2022년에 144억 개로 증가하여 수집 및 라벨링을 위한 원시 데이터의 양이 점점 늘어나고 있습니다.

자율주행 시스템의 개발은 세 부분으로 성장했다.

자율주행차 기술에 대한 지출 증가로 인해 특히 이미지 및 비디오 주석에서 정확한 데이터 라벨링에 대한 필요성이 높아졌습니다. 안전한 조향을 보장하기 위해 자율주행차는 현재 센서 정보를 처리하고 도로 표지판을 식별하며 교통 패턴을 평가하는 인공 지능 모델을 사용합니다. 광범위한 주석이 달린 데이터 세트가 필요한 모든 분야에서는 자동차 제조업체와 AI 회사가 협력하여 LiDAR 주석, 3D 매핑 및 센서 융합 접근 방식을 개선하고 있습니다. 기업들이 보다 안전하고 신뢰할 수 있는 인공 지능 기반 교통 시스템을 만들기 위해 노력하고 있기 때문에 자율 이동성의 지속적인 발전과 함께 데이터 수집 및 라벨링 시장 점유율 확대에 박차를 가할 것으로 예상됩니다.

억제 요인

데이터 주석에는 관련 비용이 많이 듭니다.

데이터 주석의 높은 비용은 수요 증가에도 불구하고 데이터 수집 및 라벨링 시장 점유율에 어려움을 초래합니다. 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 드는 프로세스인 수동 라벨링은 노동 집약적이며 전문 지식이 필요합니다. 예산 제한으로 인해 AI 솔루션을 구현하려는 중소기업(SME)이 주석이 잘 달린 데이터에 투자하는 데 방해가 되는 경우가 있습니다. 또한 운영 비용을 증가시키는 것은 대규모 주석 이니셔티브에서 정확성과 일관성을 유지하는 것입니다. AI를 활용하려는 기업의 경우 확장 가능하고 저렴한 데이터 라벨링 솔루션이 중요합니다.

• 미국 노동통계청에 따르면, 데이터 주석 작성자의 평균 연봉은 2023년에 63,000달러에 달해 소규모 기업에 대규모 라벨링 프로젝트 비용이 많이 들게 되었습니다.
• 유럽 ​​데이터 보호 위원회(European Data Protection Board)에 따르면 2022년에 1,200건 이상의 데이터 규정 준수 조사가 수행되어 AI 교육을 위한 데이터 수집에 어려움을 겪고 있습니다.

데이터 라벨링 분야에서 크라우드소싱 및 자동화가 증가하고 있습니다.

기회

데이터 수집 및 라벨링 시장을 변화시키는 이러한 새로운 AI 기반 주석 기술과 크라우드소싱 플랫폼은 저렴하고 유연한 옵션을 제공합니다. 높은 정확성을 유지하면서 주석 처리 속도를 높이기 위해 기업에서는 준지도 학습, 능동 학습 접근 방식 및 AI 지원 라벨링을 점점 더 많이 사용하고 있습니다. 크라우드소싱 모델을 사용하면 기업이 전 세계 직원에게 라벨링 프로젝트를 확산시켜 간접비를 낮추고 성과를 높일 수 있습니다. 데이터 수집 및 라벨링 시장 성장은 자동화 및 기계 학습 기술의 발전으로 인해 인공 지능 구현이 더 넓은 범위의 부문에서 더 많이 사용 가능해짐에 따라 향상된 확장성과 단순화된 워크플로의 이점을 누릴 것으로 예상됩니다.

• NIST에 따르면 자동화된 데이터 라벨링 도구는 2022년에 실시된 파일럿 프로젝트에서 수동 라벨링 시간을 최대 40% 줄여 효율성을 높였습니다.
• 세계은행에 따르면 개발도상국의 인터넷 보급률은 2022년에 64%에 달해 수집 및 라벨링을 위한 새로운 원시 데이터 소스를 제공했습니다.

 

데이터의 기밀성 및 보호 보장

도전

상당한 양의 민감한 기밀 정보를 관리하는 것은 데이터 수집 및 라벨링 부문의 주요 장애물입니다. 윤리적인 AI 개발과 개인정보 보호를 보장하려면 기업은 GDPR, CCPA, HIPAA 등 엄격한 데이터 보호법을 준수해야 합니다. 시장 정보의 오용으로 인해 법적 영향, 이미지 손상 및 금전적 손실이 발생할 수 있습니다. 기업이 AI 기반 활동을 확장함에 따라 신뢰와 규정 준수를 유지하는 것은 적절한 데이터 라벨링 정책, 암호화 시스템 및 액세스 제어에 매우 중요합니다.

• 미국 회계감사원 보고서에 따르면 정부 파일럿 프로젝트의 AI 교육 데이터 세트 중 18%에 모델 성능에 영향을 미치는 라벨링 오류가 있었습니다.
• NIST(National Institute of Standards and Technology)에 따르면 조사 대상 조직의 22%는 새로운 레이블이 지정된 데이터 세트를 기존 IT 인프라에 통합할 때 호환성 문제에 직면했습니다.

 

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데이터 수집 및 라벨링 시장 지역 통찰력

• 북아메리카

북미가 이 시장을 선도하고 있습니다. 미국 데이터 수집 및 라벨링 시장에서는 Google, Amazon, Microsoft와 같은 주요 행위자가 AI 기반 데이터 주석 서비스에 막대한 투자를 하고 있으며, 따라서 데이터 수집 및 라벨링 시장의 확장을 더욱 촉진하고 있습니다. 고급 인공 지능 연구 조직과 기술 기업과 대학 간의 파트너십은 데이터 라벨링 방법의 혁신을 가속화하여 AI 개발 분야에서 세계 선두주자로 자리매김하는 데 도움이 됩니다.

• 아시아태평양

방대한 노동력과 인공 지능 사용 증가로 인해 데이터 수집 및 라벨링 시장 점유율은 아시아 태평양 지역에서 빠르게 성장하고 있습니다. 음성 인식, 이미지 라벨링, 자연어 처리(NLP)에 상당한 자금이 지출되면서 중국, 인도, 일본 등의 국가가 AI 주석 서비스의 최고 중심지로 빠르게 자리잡고 있습니다. 이 지역의 저비용 인력과 전자상거래, 의료, 스마트 시티 이니셔티브에서 AI 기반 프로젝트가 확대되면서 고품질 레이블이 지정된 데이터세트에 대한 수요가 더욱 늘어나고 이에 따라 데이터 수집 및 레이블링에서 APAC의 시장 점유율이 강화되고 있습니다.

• 유럽

유럽의 데이터 수집 및 라벨링 시장 성장은 윤리적인 인공 지능 개발, 법률 준수 및 데이터 개인 정보 보호에 중점을 두고 철저하게 발전하고 있습니다. 독일, 프랑스, ​​영국을 포함한 국가에서는 금융 서비스, 자동차, 의료 등의 부문에서 인공 지능 기반 주석 서비스를 사용하여 GDPR 표준 준수를 보장하고 있습니다. 이 영역은 AI 투명성과 설명 가능성도 지원하므로 편견이 없고 단순한 인공 지능 모델을 지원하는 잘 분류된 데이터 세트의 필요성이 높아집니다. 유럽 ​​정부의 책임 있는 AI 구현은 지속적인 경제 확장으로 이어질 것입니다.

주요 산업 플레이어

혁신과 시장 확장을 통해 시장을 형성하는 주요 산업 플레이어

다양한 분야에 걸쳐 AI 기반 주석 서비스에 중점을 두고 있는 많은 주요 업계 플레이어가 있는 이 부문은 데이터 수집 및 라벨링 측면에서 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다. 의료, 자동차, 금융, 보안 등의 분야를 대상으로 선도적인 기업들이 비디오, 오디오, 이미지, 텍스트 주석을 포함한 철저한 데이터 라벨링 서비스를 제공합니다. 일부 회사는 언어 및 현지화 솔루션에 집중하여 NLP(자연어 처리)를 위해 여러 언어에서 레이블이 지정된 데이터의 품질이 최고임을 보장합니다. 다른 사람들은 음성 인식, 사이버 보안 및 예측 유지 관리에 필요한 인공 지능 모델을 지원하는 오디오 및 신호 처리 주석에 중점을 둡니다. 기업은 정교한 주석 도구와 확장 가능한 노동 옵션을 갖춘 기업 중심의 주석 서비스를 사용하여 AI 교육 절차의 속도를 높이면서도 정확성과 효율성을 유지할 수 있습니다. 이러한 업계 거대 기업은 데이터 라벨링의 속도와 확장성을 개선하기 위해 AI 지원 주석, 자동화 및 크라우드소싱 기술에 자금을 지원하고 있으며, 라벨링된 데이터에 대한 필요성이 계속 증가함에 따라 시장 확장을 촉진하고 있습니다.

• Alegion: Alegion 공식 공개에 따르면 이 회사는 기업 AI 프로젝트를 위해 2023년에 1,000만 개 이상의 라벨이 붙은 이미지와 비디오를 관리했습니다.
• Scale AI: Scale AI 보고서에 따르면 회사는 2022년에 자율주행차 프로젝트를 위한 이미지, 비디오, 3D 센서 데이터를 포함하여 2,500만 개 이상의 데이터 포인트를 처리했습니다.

데이터 수집 및 라벨링 회사 목록

• Alegion
• Scale AI, Inc.
• Dobility, Inc.
• Globalme Localization Inc.
• Trilldata Technologies Pvt Ltd
• Appen Limited
• Labelbox, Inc
• Reality AI
• Global Technology Solutions
• Playment Inc

주요 산업 발전

2023년 10월: Scale AI는 로봇공학 및 자율주행차 사용 사례를 위해 특별히 제작된 새로운 AI 기반 데이터 라벨링 도구 세트를 선보였습니다. 어려운 데이터 라벨링 활동과 관련하여 회사는 3D 포인트 클라우드 주석 및 실시간 의미론적 분할을 위한 정교한 기능을 도입하여 필요한 시간을 단축했습니다. 대규모 라벨링 계획과 자동화된 품질 관리 시스템을 위한 개선된 협업 도구는 이러한 발전의 일부였습니다. 또한 플랫폼 업그레이드에는 다국어 자료와 다양한 데이터 종류를 관리하기 위한 새로운 도구가 포함되어 다양한 부문의 기업 소비자에게 더욱 유연하게 제공되었습니다.

보고서 범위

데이터 수집 및 라벨링 시장 보고서는 비즈니스 역학에 대한 철저한 조사를 제공합니다. 유형, 응용 프로그램 및 영역별로 탐색하여 정보 기술, 금융, 자동차, 의료 등 여러 분야의 중요한 시장 세분화는 물론 주요 성장 동인 및 어려움을 강조합니다.  또한 윤리적 우려, 입법 구조 및 기술 발전이 인공 지능 생성에 어떤 영향을 미치는지 조사합니다. 데이터 주석 서비스 공급업체, 투자자, 규제 기관은 물론 AI 개발자를 지원하기 위한 것입니다.