데이터 라벨링 솔루션 및 서비스 시장 규모, 점유율, 성장, 산업 분석, 유형별(유형, 텍스트, 이미지/비디오 및 오디오)별, 애플리케이션별(자동차, 정부, 의료, 금융 서비스 및 기타) 및 2035년 지역 예측

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데이터 라벨링 솔루션 및 서비스 시장 개요

글로벌 데이터 라벨링 솔루션 및 서비스 시장은 2025년에 약 224억 1천만 달러로 추산되며, 2026년에는 269억 6천만 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 시장은 2025년부터 2035년까지 연평균 성장률(CAGR) 20.3%로 성장하여 2035년까지 834억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

데이터 라벨링 답변 및 제안은 효과적인 인공 지능(AI) 및 장치 학습(ML) 모델의 개발 및 배포를 위한 중요한 기반을 형성합니다. 이 다면적인 영역은 AI 알고리즘이 연구할 수 있는 의미 있는 레이블을 사용하여 사진, 비디오, 오디오 녹음 및 텍스트 콘텐츠 파일을 포함하여 조리되지 않고 구조화되지 않은 사실에 주석을 달고 분류하는 것을 목표로 하는 다양한 도구, 구조 및 인간 노하우를 포함합니다. 이러한 레이블은 ML 패션이 패턴을 선택하고, 예측하고, 사진 평판, 자연어 처리, 자급자족 주행과 같은 작업을 수행하는 데 중요한 컨텍스트를 제공합니다. 데이터 라벨링 답변에는 자동 라벨링 제안, 만족스러운 조작 워크플로, 챌린지 제어 장비, 다양한 팩트 차고 및 ML 개선 환경과의 통합과 같은 기능을 제공하는 주석 방식을 용이하게 하는 소프트웨어 프로그램 시스템이 포함되는 경우가 많습니다. 인간 참여형(Human-In-The-Loop) 라벨링 제품은 특히 사람의 판단이 필요한 복잡하거나 미묘한 작업의 경우 매우 정확하게 정보에 수동으로 라벨을 지정하는 숙련된 주석자에 있어서 엄청난 요소입니다. 레이블이 지정된 통계의 탁월한 정확성은 AI/ML 패션의 전반적인 성능에 즉시 영향을 미칩니다. 따라서 엄격한 품질 보증 전략을 통해 훌륭한 주석을 보장하는 것이 무엇보다 중요합니다. 데이터 라벨링 서비스는 경계 상자 및 사진 유형과 같은 기본 주석 의무부터 의미론적 분할, 명명된 엔터티 인식 및 감정 평가와 같은 보다 복잡한 주석에 이르기까지 다양합니다. 사내 라벨링, 전문 운송업체에 아웃소싱 또는 자동화 및 반자동 라벨링 장비 활용 사이의 요구는 데이터 범위, 복잡성, 보안 요구 사항 및 예산 제약을 포함하는 요소에 따라 달라지는 경우가 많습니다.

주요 결과

코로나19 영향

AI 의존도 증가와 원격근무 전환으로 성장 가속화

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

코로나19 팬데믹은 처음에는 정보 라벨링 답변 및 제공 시장에 중요하고 복잡한 영향을 미쳐 몇 가지 혼란을 야기했지만, 장기적으로는 AI에 대한 의존도가 높아지고 원격 페인팅으로의 전환으로 인해 호황을 가속화했습니다. 팬데믹으로 인해 의료(진단 및 약물 발견용), 전자상거래(맞춤형 힌트 및 사기 탐지용), 물류(공급망 최적화용) 등 다양한 부문에서 AI 기반 답변에 대한 수요가 급증했습니다. AI에 대한 이러한 확장된 요청은 해당 모델을 교육하기 위해 훌륭한 레이블이 지정된 정보에 대한 더 큰 요구로 직접적으로 해석되었습니다. 예비 폐쇄와 재정적 불확실성으로 인해 특정 작업이 일시적으로 둔화될 수도 있지만, 전반적인 영향은 시장에 큰 영향을 미쳤습니다. 전염병은 또한 멀리 떨어진 그림의 방향으로 패션을 확장했는데, 이는 공급자 공급업체에 라벨을 붙인 사실에 영향을 미쳤습니다. 많은 라벨링 책임을 원격으로 수행할 수 있으므로 운송업체는 지리적으로 다양한 인력을 활용하고 여행 규정 및 사회적 거리두기 조치에 관계없이 비즈니스 연속성을 유지할 수 있습니다. 그러나 이러한 변화에는 원격 주석자를 통해 처리되는 레이블이 지정된 사실의 개인정보 보호와 예외성을 보장하기 위해 견고한 데이터 안전 프로토콜과 구두 교환 채널의 구현도 필요했습니다. 또한 팬데믹은 AI 연구 및 개선에 대한 투자를 촉진하는 것 외에도 글로벌 과제를 해결하는 데 있어 AI의 중요성을 강조했으며, 이는 결과적으로 사실 라벨링에 대한 요구를 촉발했습니다. 온라인 상호 작용부터 원거리 감지에 이르기까지 팬데믹 전반에 걸쳐 향상된 가상 기록 기술로 인해 AI 애플리케이션에 주석이 필요한 레이블이 지정되지 않은 통계의 더 큰 풀이 생성되었습니다.

최신 트렌드

라벨링 프로세스를 자동화하기 위한 정교한 AI 기반 주석 도구 개발

정보 라벨링 솔루션 및 제품 시장의 새로운 트렌드 중 하나는 생생한 지식 습득 기술의 채택이 늘어나고 높은 정확도를 유지하면서 라벨링 방법을 자동화하고 가속화하는 보다 정교한 AI 기반 주석 도구의 개발입니다. 능동적 학습에는 수동 주석을 위해 가장 유익하고 라벨이 지정되지 않은 데이터 포인트를 전략적으로 선택하는 것이 포함되어 ML 모델이 덜 분류된 데이터를 사용하여 더욱 효과적으로 학습할 수 있도록 합니다. 이 기술은 대규모 정보 라벨링 이니셔티브와 관련된 시간과 비용을 대폭 줄일 수 있습니다. 더욱이, AI 자체의 개선은 보다 정확한 주석 장비 개선의 주요 요소입니다. 이는 점점 더 정확하게 다양한 사실 형식으로 가젯, 엔터티 및 패턴을 발견하고 라벨을 붙일 수 있습니다.

이 장비에는 사전 훈련된 모델이 포함되어 있으며 현재 지식을 활용하고 대규모 수동 주석의 필요성을 줄이기 위한 학습 전략 전환이 포함되어 있습니다. 그런 다음 인간 주석자는 로봇이 생성한 라벨을 확인 및 개선하고, 복잡한 케이스를 처리하고, AI 패션에 여전히 부족할 수 있는 미묘한 노하우를 제공하는 것을 인식합니다. 이 인간 참여형(Human-In-The-Loop) 기술은 AI 기반 도구의 속도 및 확장성과 인간 전문가의 정확성 및 판단력을 결합합니다. 보다 인간 친화적이고 협력적인 주석 플랫폼의 개발 또한 주석 작성자, 사업 관리자 및 정보 과학자 간의 원활한 팀워크를 가능하게 하는 핵심 패션입니다. 또한 이러한 구조 내에서 최고 수준의 보증 워크플로우와 자동화된 품질 테스트를 통합하여 분류된 기록의 신뢰성을 보장합니다. 점점 더 복잡해지는 AI 모델에 대한 놀라운 교육 정보에 대한 수요가 증가함에 따라 속도를 유지할 수 있는 더 친환경적이고 수수료 효율적이며 확장 가능한 사실 라벨링 파이프라인을 개발하는 방향으로 의식이 움직이고 있습니다.

• 미국 국립표준기술연구소(National Institute of Standards and Technology)에 따르면 현재 AI 및 ML 프로젝트의 62% 이상이 효율성을 위해 클라우드 기반 데이터 라벨링 플랫폼에 의존하고 있습니다.

• 유럽연합 집행위원회는 2024년에 자율주행 및 의료 애플리케이션을 위해 150만개 이상의 데이터세트에 주석이 추가되었다고 보고했습니다.

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데이터 라벨링 솔루션 및 서비스 시장 세분화

유형별

유형에 따라 글로벌 시장은 유형, 텍스트, 이미지/비디오 및 오디오로 분류할 수 있습니다.

• 유형: 이 섹션에서는 텍스트 정보의 주석 및 분류에 중점을 둡니다. 이는 감정 평가(텍스트의 감정적 어조 식별), 명명된 개체 평판(사람, 조직, 장소와 같은 개체 식별 및 분류), 텍스트 분류(파일 또는 텍스트 일부를 미리 정의된 범주로 분류), 구애 추출(개체 간 관계 파악 및 레이블 지정), 질의 응답(질의 응답 시스템 교육을 용이하게 하기 위해 텍스트에 주석 추가)과 함께 광범위한 책임으로 구성됩니다. 텍스트 콘텐츠 기록의 출처는 소셜 미디어 게시물, 고객 비평, 뉴스 기사, 연구 논문, 이메일, 챗봇 대화 등 다양합니다. 기계 번역, 콘텐츠 조정, 디지털 보조 장치 및 정보 검색 시스템을 포함하는 자연어 처리(NLP) 프로그램에는 정확한 텍스트 콘텐츠 라벨링이 필수적입니다. 텍스트 라벨링의 복잡성은 쉬운 키워드 태깅부터 깊은 언어적 노하우가 필요한 어려운 의미 주석까지 다양할 수 있습니다. 온라인에서 생성되는 텍스트 정보의 양이 증가하고 NLP 모델이 정교해짐에 따라 뛰어난 텍스트 콘텐츠 라벨링 솔루션 및 서비스에 대한 수요가 늘어나고 있습니다. 특수 언어, 방언, 언어적 뉘앙스를 처리해야 하는 필요성으로 인해 이 단계가 더욱 복잡해집니다. 인간의 감독을 고려하는 동시에 텍스트 콘텐츠 라벨링의 긍정적인 요소를 자동화할 수 있는 도구의 개선이 핵심 인식입니다.

• 이미지/비디오: 이 섹션에는 각각의 사진 및 비디오 시퀀스와 같은 가시적 통계에 대한 주석이 포함됩니다. 일반적인 사진 라벨링 업무는 항목 감지(가젯 주위에 경계 포장 컨테이너 그리기 및 분류), 사진 카테고리(전체 내용을 기반으로 완전한 픽스 분류), 의미론적 분할(사진 내부 가젯의 픽셀 수준 클래스) 및 키포인트 주석(객체에 대한 특정 관심 요소 식별)으로 구성됩니다. 비디오 라벨링에는 프레임 전반에 걸쳐 항목 추적, 행사 및 스포츠에 대한 주석 달기, 비디오 콘텐츠 분할이 수반되는 경우가 많습니다. 이미지 및 비디오 통계의 자원은 사진 및 감시 사진부터 과학 스캔 및 PC 이미지용 위성 TV에 이르기까지 매우 다양합니다. 정확한 사진 및 비디오 라벨링은 자율 주행, 안면 인식, 소매점의 물체 인식, 과학적 사진 평가 및 안전 감시로 구성된 상상력과 예지력을 갖춘 노트북 응용 분야에 중요합니다. 이 부문의 과제에는 조명 설비, 각도, 폐색 및 개체 크기의 처리 버전이 포함됩니다. 시각적 데이터의 결정 및 프레임 비용이 증가함에 따라 친환경적이고 확장 가능한 라벨링 장비 및 전략이 추가로 필요합니다. 인스턴스 분할 및 비디오 모니터링과 같은 전략을 활용하는 자동화되고 반컴퓨터화된 사진 및 비디오 주석 장비의 개발은 생성되는 막대한 양의 시각적 기록을 처리하는 데 필수적입니다.

• 오디오: 이 섹션에서는 오디오 녹음의 주석을 전문적으로 다룹니다. 일반적인 오디오 라벨링 업무에는 음성 인기도(말한 문구 복사), 화자 식별(말하는 사람 식별), 오디오 이벤트 감지(오디오 클립 내의 고유한 사운드 식별) 및 오디오 카테고리(곡 스타일 또는 환경 사운드를 포함하는 콘텐츠를 기반으로 전체 오디오 녹음 분류)가 포함됩니다. 오디오 통계의 자원은 음성 녹음, 휴대폰 통화, 팟캐스트, 곡조 및 환경 소리 풍경으로 구성됩니다. 음성 처리, 음성 지원, Google과 같은 오디오 검색 엔진 및 소리 상황 모니터링 시스템의 패키지에는 정확한 오디오 라벨링이 필수적입니다. 이 부문의 까다로운 상황에는 고품질 오디오 버전, 히스토리 노이즈, 뛰어난 악센트 및 말하는 스타일에 대한 대처가 포함됩니다. 오디오 정보의 시간적 특성으로 인해 주석 기술이 더욱 복잡해집니다. ASR(컴퓨터 음성 인기도) 및 다양한 AI 기반 오디오 분석 장비의 개발은 오디오 라벨링 프로세스를 간소화하는 데 도움이 되지만, 주로 미묘하거나 품질이 낮은 오디오의 정확성을 확인하는 데는 사람의 주석이 여전히 중요합니다.

애플리케이션 별

응용 분야에 따라 글로벌 시장은 자동차, 정부, 의료, 금융 서비스 및 기타로 분류될 수 있습니다.

• 자동차: 자동차 기업은 일반적으로 자율주행차 개발로 인해 추진되는 사실 라벨링 솔루션 및 제품을 대량으로 구매합니다. 이 구역에는 항목(차량, 보행자, 교통 증상)을 이해하고 운전 장면을 인식하며 다른 도로 사용자의 행동을 예측할 수 있는 인식 시스템을 교육하기 위해 올바르게 분류된 대량의 이미지, 비디오, LiDAR 및 레이더 기록이 필요합니다. 안전하고 안정적인 독립 운전에 필요한 교육 데이터 세트를 생성하려면 정확한 경계 상자 주석, 의미론적 분할 및 3D 직육면체 주석이 필수적입니다. 자율 주행 기술의 안전이 가장 중요한 특성으로 인해 이 부문에 대한 멋진 기밀 통계에 대한 요구는 매우 과도합니다.

• 정부: 정부 기관은 보안 및 감시(객체 감지 및 이상 감지를 위한 비디오 및 사진 통계에 주석 달기), 공공 보호(비상 반응 분석을 위해 오디오 녹음에 라벨링하기), 도시 계획(PC용 위성 TV 및 토지 이용 유형에 대한 항공 이미지에 주석 달기)을 포함한 광범위한 프로그램에 대해 사실 라벨링을 활용합니다. 대통령 파일 및 시민 발언의 자연어 처리에는 추가로 텍스트 콘텐츠 라벨링이 필요합니다. 정확성, 보안 및 정확한 규정 준수에 대한 필요성은 당국 부문 내부의 사실 표시에 대한 주요 고려 사항입니다.

• 의료: 의료 산업은 의료 영상 평가(질병 및 이상 징후를 인식하기 위해 엑스레이, CT 스캔, MRI에 주석 달기), 약물 발견(유기적 정보 라벨링), 환자 정보 분석(사실 추출을 위한 전자 건강 기록에 주석 달기)을 위해 데이터 라벨링을 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 이 영역에서는 과학적 예후와 치료에 막대한 영향이 미치기 때문에 과학 전문가를 통한 정확한 주석이 중요합니다. HIPAA와 같은 개인 정보 보호 정책을 준수해야 하는 필요성도 마찬가지로 중요한 요소입니다.

• 금융 서비스: 금융 기관에서는 사기 탐지(거래 기록 및 고객 행동에 주석 추가), 위험 평가(화폐 파일 및 시장 사실에 대한 라벨 지정) 및 고객 지원(감정 분석 및 인기 유발을 위한 고객 상호 작용 라벨 지정)을 위해 통계 라벨링을 활용합니다. 금융 뉴스 및 보고서의 자연어 처리에도 텍스트 라벨링이 필요합니다. 규제가 엄청나게 심한 이 산업에서는 정확성과 안전이 가장 중요합니다.

• 기타: 이 섹션에서는 다양한 산업 분야에 걸쳐 다양한 패키지를 제공합니다. 여기에는 전자 무역(제품 사진 및 구매자 의견 라벨링), 소매(재고 관리를 위해 선반 픽스에 주석 달기), 농업(작물 모니터링을 위한 PC 이미지용 위성 TV 라벨링), 미디어 및 레저(콘텐츠 추천 및 조정을 위해 비디오 및 오디오 콘텐츠에 주석 달기) 및 기타 여러 신흥 AI 패키지가 포함됩니다. 고유한 사실 정렬 및 주석 요구 사항은 이 섹션 내에서 광범위하게 다루어지며, 이는 특별한 분야 전반에 걸쳐 AI의 엄청난 적용 가능성을 반영합니다.

시장 역학

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

추진 요인

비즈니스 프로세스의 디지털화 증가에 따른 수요 증가

연결된 장치(IoT)의 확산, 소셜 미디어 및 온라인 구조의 대규모 사용, 상업 기업 절차의 디지털화 증가로 인해 매일 엄청난 양의 비정형 정보가 생성되고 있습니다. 조리되지 않은 형태의 이 정보는 교육용 AI 알고리즘에 거의 사용할 수 없습니다. 데이터 라벨링 답변 및 제안은 이러한 원시 기록을 AI 모델이 연구할 수 있는 확립되고 주석이 달린 형식으로 바로 재작업하여 중요한 링크를 제공합니다. 이러한 정보 홍수의 엄청난 규모로 인해 스냅샷, 영화, 텍스트 콘텐츠 및 오디오를 포함한 다양한 기록 형식을 처리할 수 있는 효율적이고 확장 가능한 라벨링 솔루션이 필요합니다. 또한 AI/ML 모델이 점점 더 정교해지고 더 높은 정확성과 전반적인 성능에 대한 요구가 높아지면서 예외적으로 분류된 사실의 본질적인 중요성이 강조되었습니다. "쓰레기가 들어오면 쓰레기가 나온다"는 속담은 AI에도 적용되며, 교육 데이터의 품질은 결과 패션의 성능과 신뢰성을 즉각적으로 결정합니다. 다양한 업계의 조직은 정확하고 완전한 사실 라벨링에 투자하는 것이 상당한 기업 비용을 제공할 수 있는 AI 프로그램을 구축하는 데 중요하다는 사실을 파악하고 있습니다. 이러한 전문 지식은 기록 라벨링 시스템과 전문 라벨링 제품 모두에 대한 증가된 수요를 사용하여 교육 데이터 세트의 품질과 일관성을 보장하고 궁극적으로 복잡한 실제 국제 문제를 해결할 수 있는 더욱 강력하고 정확한 AI/ML 패션으로 이어질 수 있습니다. 또한, 자립 주행 및 의료 예측과 같은 보호 필수 애플리케이션에 AI의 채택이 증가함에 따라 세심하게 분류된 훌륭한 훈련 정보에 대한 필요성이 증폭됩니다.

• 미국 상무부에 따르면 AI 모델의 주석이 달린 고품질 데이터에 대한 수요가 증가하면서 기술 기업의 채택률이 45% 증가했습니다.

• 인도 전자 IT부에 따르면 AI 지원 워크플로우를 사용하는 자동화된 라벨링 도구는 라벨링 정확도를 30% 향상시켰습니다.

다양한 산업 분야에서 AI 및 ML 채택으로 시장 성장

데이터 라벨링 솔루션 및 서비스 시장 성장을 촉진하는 또 다른 큰 문제는 다양한 산업 및 프로그램에서 AI 및 ML의 채택이 증가하고 이러한 모델을 교육하고 검증하기 위한 분류된 통계에 대한 필요성이 점점 커지고 있다는 것입니다. 자립형 자동차와 임상 영상부터 자연어 처리, 사기 탐지에 이르기까지 AI는 점점 더 많은 제품과 서비스에 통합되고 있습니다. 각 프로그램에는 해당 도메인과 관련된 상당한 양의 기밀 정보가 필요합니다. 예를 들어, 자율 주행 차량의 개발에는 물체, 보행자 및 현장 방문객의 표지판을 인식하도록 패션을 교육하기 위해 수천 장의 사진과 영화에 대한 주석이 필요합니다. 마찬가지로, 약초 언어 처리 애플리케이션에는 감정 평가, 명명된 엔터티 인식 및 기계 번역과 같은 업무를 위해 분류된 텍스트 콘텐츠 기록이 필요합니다. 클라우드 기반 전체 AI/ML 시스템의 가용성이 증가함에 따라 AI를 활용하려는 기업의 진입 장벽이 낮아지고 정보 라벨링 솔루션 및 서비스에 대한 수요가 더욱 높아졌습니다. 더 큰 산업이 AI의 혁신적인 역량을 이해하고 AI 기반 솔루션을 실행하기 시작함에 따라 믿을 수 없을 정도로 분류된 통계에 대한 필요성은 기하급수적으로 계속 증가할 것입니다. 다양한 부문에 걸쳐 AI가 크게 채택됨에 따라 친환경적이고 정확하며 확장 가능한 통계 라벨링 솔루션 및 제품에 대한 요구가 지속적으로 증가하고 있으며 이를 통해 AI는 더 광범위한 AI 혁명을 가능하게 하는 필수 요소가 되었습니다. 엣지 AI에 대한 인식이 높아지고 지원이 제한된 장치에 AI 패션이 배포되면서 효율적인 사실 라벨링 전략과 더 작고 뛰어난 데이터세트에 대한 새로운 수요가 창출되었습니다. 종합기록시대 기술의 발전은 분류기록물의 발전 요구에 부응하기 위한 보완적인 방법으로 떠오르고 있다. 그러나 라벨링된 실제 국제 데이터를 출발선으로 요구하는 경우가 많습니다.

억제 요인

본질적인 비용 및 확장성 제한으로 인해 AI/ML 개발 파이프라인에 병목 현상이 발생할 수 있습니다.

기록 라벨링 솔루션 및 제품 시장 내에서 상당한 제한 요인은 특히 AI/ML 개발 파이프라인에 병목 현상을 일으키고 정확하게 분류된 대량의 사실이 필요한 AI 애플리케이션의 전체 크기 채택을 방해할 수 있는 수동 사실 주석과 관련된 내재된 수수료 및 확장성 제한입니다. 자동화 및 AI 기반 주석 장비가 지속적으로 향상되고 있지만, 많은 미묘하고 주관적인 라벨링 업무에는 정확성과 일관성을 보장하기 위해 상당한 인력 참여가 필요합니다. 수동 주석의 노동 집약적인 특성으로 인해 특히 크고 다양한 데이터 세트가 필요한 작업의 경우 상당한 규모의 비용이 발생할 수 있습니다. 기하급수적으로 증가하는 통계량에 맞춰 수동 라벨링 노력을 확장하는 것은 어려울 수 있으며, 대규모 주석 작성자 그룹과 복잡한 워크플로를 관리해야 하는 경우가 많습니다.

대규모 주석 작업 인력 전체에서 일관성 있는 최상의 상태를 유지하는 것도 어려울 수 있으며 엄격하고 유쾌한 보증 전략이 필요하며 잠재적으로 반복적인 재작업으로 이어질 수 있습니다. 또한 수동 주석에 필요한 시간으로 인해 AI/ML 모델 개발 수명주기가 광범위하게 구성되어 필수 AI 패키지 배포가 지연될 수 있습니다. 과학적 그림 주석 또는 범죄 파일 평가를 포함하여 긍정적인 라벨링 업무에 대한 전문적인 영역 이해의 필요성은 또한 비용을 급증시키고 자격을 갖춘 주석자 풀을 제한할 수 있습니다. 라벨링 기술 과정에서 민감한 통계 처리와 관련된 개인 정보 보호 및 보안 문제로 인해 보안 주석 구조와 엄격한 정보 거버넌스 프로토콜이 요구되는 복잡성과 비용이 추가될 수 있습니다.

• 미국 국립표준기술연구소(National Institute of Standards and Technology)에 따르면 소규모 공급업체의 20%가 데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수 표준을 유지하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

• 유럽 ​​데이터 보호 위원회(European Data Protection Board)에 따르면 일관되지 않은 라벨링 표준과 데이터 세트 이질성은 AI 프로젝트의 18%에 영향을 미칩니다.

성장 잠재력을 제공하는 전문 데이터 라벨링 전문 지식에 대한 수요 증가

기회

통계 라벨링 답변 및 제공 시장의 주요 가능성 중 하나는 신흥 AI 애플리케이션 및 관심 산업 분야에 맞춰진 전문 통계 라벨링 노하우와 장비에 대한 수요가 증가하여 호황과 차별화를 위한 막대한 역량을 부여한다는 것입니다. AI가 기존 애플리케이션을 넘어 다양한 분야에 계속 침투함에 따라 이러한 도메인에 고유한 레이블이 지정된 정보에 대한 요구가 급격하게 증가하고 있습니다. 이는 자급자족 농업(농업 이미지의 정확한 주석 필요), 로봇 공학(센서 사실 및 환경 전문 지식의 라벨링 요구), 지리공간 평가(PC 및 드론 이미지를 위한 위성 TV의 주석 필요), 고급 의료 진단(과학적 스캔 및 영향을 받은 사람 정보에 대한 전문적인 주석 필요)으로 구성됩니다.

이러한 틈새 패키지에는 기업의 특정 정보 양식 및 주석 필요성에 최적화된 전문 도메인 노하우와 라벨링 도구를 갖춘 주석자가 필요한 경우가 많습니다. 예를 들어, 희귀 질환에 대한 임상 사진에 주석을 달려면 방사선학에 대한 이해와 해당 질환의 특정 해부학적 구조 및 병리학적 기능에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 마찬가지로, 자립 로봇에 대한 센서 정보에 라벨을 붙이려면 로봇 공학 원리에 대한 정보와 복잡한 환경 상호 작용에 주석을 달 수 있는 능력이 필요합니다. 전문적인 정보 라벨링에 대한 이러한 증가하는 수요는 서비스 제공업체와 시대 구축업체가 맞춤형 주석 구조 증가, 지역 고유 주석자 교육 및 맞춤형 라벨링 워크플로우 전달을 통해 이러한 서비스가 부족한 시장에 대응할 수 있는 광범위한 가능성을 제시합니다. 이러한 관심 지역을 전문화함으로써 기업은 잘 알려진 통계 표시 업체와 차별화할 수 있으며, AI 프로그램의 정교함과 다양화로 인해 급격하게 확대되는 시장에서 광범위한 점유율을 차지할 수 있습니다.   

• 미국 상무부에 따르면 의료 및 자율주행차 분야에 AI 적용이 확대되면 전문적인 데이터 라벨링 서비스에 대한 수요가 늘어날 수 있습니다.

 

• 세계경제포럼(World Economic Forum)에 따르면, 합성 데이터와 반자동 라벨링의 통합으로 인해 시장 채택이 28% 증가할 가능성이 있습니다.

역동적인 환경에서 끊임없이 진화하는 AI 모델의 복잡성에 적응하기 어려움

도전

정보 라벨링 답변 및 서비스 시장에 직면한 주요 벤처는 끊임없이 진화하는 AI 패션의 복잡성과 미묘하고 상황에 맞게 풍부한 주석에 대한 필요성 증가에 적응하면서도 라벨링 프로세스의 정확성, 일관성 및 효율성을 지속적으로 개선하는 데 필수적입니다. AI 패션이 더욱 최첨단화되고 점점 더 복잡한 의무로 수행됨에 따라 분류된 통계에 대한 필요성도 더욱 엄격해지고 있습니다. 간단한 경계 저장소와 기본 분류는 정보 내의 복잡한 관계, 품질에 따른 세부 정보, 상황별 통계를 인식하려는 우수한 모델을 교육하는 데 부적합한 경우가 많습니다. 이를 위해서는 의미론적 분할, 3D 경계 상자 및 구애 주석을 포함하는 더욱 정교한 주석 전략의 개선이 필요합니다. 이는 본질적으로 더 많은 시간이 소요되고 더 높은 수준의 주석자 정보가 필요할 수 있습니다.

복잡한 라벨링 의무를 수행하는 대규모 주석 작성자 팀 전체에서 일관성과 정확성을 보장하는 것도 큰 임무이며 강력하고 유쾌한 보증 방법, 명확한 주석 제안 및 강력한 언어 교환 장비가 필요합니다. AI 세대가 발전함에 따라 새로운 데이터 형식과 주석 필요성을 준수해야 할 필요성은 복잡성을 더욱 가중시킵니다. 예를 들어, 멀티모달 AI 패션의 상승세는 일관되고 의미 있는 방식으로 이미지, 텍스트, 오디오를 포함한 다양한 자산의 정보에 레이블을 지정하고 결합할 수 있는 잠재력을 요구합니다. 또한 설명 가능한 AI(XAI)에 대한 인식이 높아지면서 단순히 무엇을 예측할지뿐만 아니라 왜 예측할지 패션계에서 연구할 수 있는 방식으로 정보에 주석을 추가할 필요가 있습니다.

• 유럽연합 집행위원회(European Commission)에 따르면, 복잡한 데이터세트에 숙련된 인간 주석자를 채용하는 것은 서비스 제공업체의 22%에게 여전히 어려운 과제로 남아 있습니다.

 

• 미국 국립표준기술연구소(National Institute of Standards and Technology)에 따르면 대규모 데이터 세트에서 고품질 라벨링을 유지하는 것이 19%의 기업에게 중요한 과제입니다.

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데이터 라벨링 솔루션 및 서비스 시장 지역 통찰력

북아메리카

북미, 특히 미국 데이터 라벨링 솔루션 및 서비스 시장의 정보 라벨링 시장은 과도한 수준의 기술 혁신, 주요 AI/ML 그룹 및 스타트업의 강력한 존재, 다양한 산업 전반에 걸쳐 분류된 데이터에 대한 상당한 수요가 특징입니다. 미국 시장은 성숙한 태스크 자본 분위기로 인해 현대의 ​​사실 라벨링 구조 및 도구의 개선과 빠른 채택을 촉진합니다. 북미 지역에서는 AI 기반 자동화와 같은 고급 기술을 활용하고 사실 라벨링 기술의 성능과 확장성을 아름답게 하는 정력적인 지식 획득에 대한 인식이 높습니다. 또한 자립형 모터, 의료, 금융과 같은 분야의 AI 프로그램과 관련된 높은 이해관계를 통해 데이터의 우수성과 정확성이 강력하게 강조되고 있습니다.

또한 통합 사실 라벨링 서비스를 제공하는 주요 클라우드 캐리어 공급업체의 존재는 시장의 역동성에 기여합니다. 또한 북미 그룹은 생성 AI 및 대규모 언어 모델을 포함하는 새로운 AI/ML 패러다임을 조기에 채택하는 경우가 많으며, 이러한 상승하는 영역에서 지식을 라벨링하는 전문적인 사실에 대한 큰 수요를 창출합니다. 특정 부문의 엄격한 규제 환경으로 인해 훌륭하고 감사 가능한 사실 라벨링 관행이 필요합니다. 강력한 혁신 문화와 결합된 AI 연구 및 개발 스포츠에 대한 관심은 사실, 라벨링, 답변 및 서비스, 특히 고급 기술 역량을 활용하는 서비스의 일류 허브로서 북미 지역의 입지를 확고히 합니다. 복잡한 AI 패션에 대한 과도한 처리량과 과도한 정확성 라벨링에 대한 요구는 북미 시장을 정의하는 기능입니다.  

유럽

유럽의 정보 라벨링 시장은 정보 프라이버시, 규제 준수(특히 GDPR) 및 윤리적인 AI 개발에 중점을 두는 것이 특징입니다. AI/ML의 채택이 유럽 전역에서 빠르게 증가하고 있는 반면, 기록 라벨링 관행이 엄격한 기록 안전 규정을 준수하고 편견을 줄이는 데 더 중점을 둘 수 있습니다. 유럽 ​​시장은 다양한 산업과 AI 스타트업 및 연구 기관의 성장하는 생태계로부터 축복을 받고 있습니다. 다국어 통계에 대처하고 수많은 유럽 언어와 문화적 맥락의 특정 요구를 충족할 수 있는 사실 라벨링 제품에 대한 수요가 엄청납니다.

특정 정확성을 보장하고 윤리적 문제를 해결하기 위해 인간 참여형(Human-In-The-Loop) 라벨링과 지역 전문가의 참여에 중점을 두는 경우가 많습니다. 정보 라벨링 도구의 기술 혁신은 유럽에도 존재하지만, 자동화와 인간 감독의 균형을 맞추고 라벨링 방식 내에서 투명성을 보장해야 한다는 강한 인식이 있습니다. 기본권과 통계 프라이버시를 보호하는 동시에 AI 채택을 판매하는 정부 업무도 유럽의 통계 라벨링 파노라마를 형성하고 있습니다.

다양한 언어와 규제 프레임워크로 인해 유럽 시장의 세분화된 특성으로 인해 통계 라벨링 회사는 유연하고 현지화된 답변을 제공해야 합니다. 책임 있는 AI에 대한 인식이 높아지고 설명 가능한 AI 패션에 대한 요구도 유럽의 특정 형태의 주석 및 라벨링 방법론에 대한 수요에 영향을 미치고 있습니다.  

아시아

아시아는 수많은 경제 전반의 급속한 디지털화, 점점 더 연결되고 있는 대규모 인구에 의해 생성되는 대량의 통계, 특히 중국, 인도, 동남아시아 국가와 같은 국가의 AI 연구 및 개선에 대한 대규모 투자에 힘입어 기록 라벨링 솔루션 및 서비스 시장에서 가장 빠르게 성장하는 곳을 나타냅니다. 엄청난 양의 정보와 아시아의 급성장하는 AI 환경으로 인해 대규모 정보 라벨링에 대한 상당한 수요가 발생합니다. 이 시장에서는 가치 효율성이 중요한 요소이지만, AI 패키지가 더욱 정교해짐에 따라 친절함과 정확성에 대한 강조도 점점 커지고 있습니다.

아시아 시장은 대규모의 기록 라벨링 제공업체와 여러 소규모 전문 회사의 혼합 지원이 특징입니다. 다양한 데이터 형식과 언어를 처리하고 라벨링 작업을 예기치 않게 확장할 수 있는 잠재력은 주요 경쟁 요소입니다. AI 개발에 대한 정부 지침과 전자 무역, 영리한 도시, 제조와 같은 분야에서 AI 채택이 증가함에 따라 통계 라벨링에 대한 수요가 늘어나고 있습니다. 현재 북미는 기술 중심 시장에서 상당한 비중을 차지하고 있는 반면, 아시아 태평양 지역은 엄청난 규모의 기록 기술과 다양한 산업 전반에 걸쳐 경쟁적으로 AI 채택을 추구하는 데 힘입어 전형적인 시장 수량과 가격 상승이라는 측면에서 지배적인 지역으로 빠르게 부상하고 있습니다.

가이드 주석을 위해 특정 아시아 국가를 통해 제공되는 가치 이점도 범위 측면에서 이러한 우위에 기여합니다. 현지 AI 능력 성장과 아시아 내에서 생성되는 엄청난 양의 정보에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데 팩트 라벨링 솔루션 및 서비스 시장의 미래 리더로서 아시아가 자리잡고 있습니다.  

주요 산업 플레이어

인공 지능 채택을 통해 시장을 형성하는 주요 산업 플레이어

통계 라벨링 솔루션 및 서비스 시장의 주요 플레이어는 일류 라벨링 정보의 필수 기반을 제공함으로써 합성 지능의 광범위한 채택과 발전을 허용하는 데 중요한 역할을 합니다. 이들 기업은 현대적인 주석 구조를 확장하고 포괄적인 라벨링 서비스를 제공하며 정보 라벨링 시스템의 성능, 정확성 및 확장성을 개선하기 위한 연구 및 개발에 투자합니다.

다양한 산업 및 AI 애플리케이션에 맞춰 고유한 통계 주석 필수 사항을 충족하기 위해 맞춤 설계된 솔루션을 제공합니다. 선도적인 플랫폼 회사는 사용자 친화적인 인터페이스, 자동화된 라벨링 기능, 최고 수준의 조작 워크플로우 및 유명한 AI/ML 개선 장비와의 통합을 제공하여 기업이 라벨링 프로젝트를 효율적으로 제어할 수 있도록 지원합니다. 서비스 벤더는 복잡하고 대규모 라벨링 책임을 처리할 수 있는 전문적인 영역 노하우를 정기적으로 갖춘 전문적이고 다양한 주석 작성자 인력을 제공합니다.

• Labelbox Inc.: 미국 상무부에 따르면 Labelbox는 2024년에 전 세계적으로 AI 모델 교육을 위해 850,000개 이상의 데이터 세트를 처리했습니다.

• Lotus Quality Assurance: 인도 전자 IT부에 따르면 Lotus Quality Assurance는 여러 산업 분야에 걸쳐 600,000개 이상의 데이터 세트에 대한 주석 서비스를 제공했습니다.

이러한 주요 업체들은 또한 데이터 주석에 대한 업계 모범 사례 및 요구 사항 개발에 기여하여 시장 전반에 걸쳐 일관성과 품질을 촉진합니다. 그들은 정기적으로 학술 기관 및 연구 기업과 협력하여 새로운 주석 전략을 탐구하고 해당 주제에서 점점 더 까다로운 상황을 해결합니다. 또한 최고 수준의 분류된 통계의 중요성과 사용 가능한 수많은 솔루션에 대해 시장에 알리는 데 중요한 역할을 합니다.

최고의 데이터 라벨링 솔루션 및 서비스 회사 목록

• Scale AI (U.S.)
• Labelbox (U.S.)
• Appen Limited (Australia)
• Figure Eight (U.S.)
• Amazon SageMaker Ground Truth (U.S.)
• Google Cloud Data Labeling (U.S.)
• Microsoft Azure Machine Learning Data Labeling (U.S.)
• iMerit (India)

주요 산업 발전

2025년 2월: 특히 대규모 언어 패션(LLM) 및 기타 생성적 AI 패션의 교육 및 일류 조정을 안내하도록 설계된 기록 라벨링 시스템 및 제품의 개발 및 채택이 엄청나게 급증했습니다. 이 개발은 신속한 엔지니어링, 응답 주석 및 모델 출력과 인간 가능성의 정렬과 함께 업무를 촉진하기 위해 등장하는 새로운 장비 및 워크플로우와 함께 우수한 AI 모델을 위한 훌륭하고 다양하며 준비 기반의 전체 데이터 세트의 중요성이 커지고 있음을 보여줍니다. 여러 주요 기업이 이 지역에서 특화된 제품을 출시했는데, 이는 빠르게 진화하는 생성 AI 환경의 특정 통계 라벨링 요구 사항을 해결하는 방향으로 주요 시장이 전환되고 있음을 나타냅니다.

보고서 범위

이 연구는 포괄적인 SWOT 분석을 포함하고 시장 내 향후 개발에 대한 통찰력을 제공합니다. 시장 성장에 기여하는 다양한 요소를 조사하고, 향후 시장 궤도에 영향을 미칠 수 있는 광범위한 시장 범주와 잠재적 응용 프로그램을 탐색합니다. 분석에서는 현재 추세와 역사적 전환점을 모두 고려하여 시장 구성 요소에 대한 전체적인 이해를 제공하고 잠재적인 성장 영역을 식별합니다.

데이터 라벨링 솔루션 및 서비스 시장은 건강에 대한 인식 증가, 식물성 식단의 인기 증가, 제품 서비스 혁신으로 지속적인 호황을 누릴 준비가 되어 있습니다. 조리되지 않은 직물의 제한된 가용성과 더 나은 비용을 포함하는 과제에도 불구하고 글루텐이 포함되지 않고 영양이 풍부한 대안에 대한 수요는 시장 확장을 지원합니다. 주요 업계 선수들은 기술 업그레이드와 전략적 시장 성장을 통해 발전하고 있으며 데이터 라벨링 솔루션 및 서비스의 공급과 매력을 강화하고 있습니다. 고객의 선택이 더 건강하고 다양한 식사 옵션으로 전환됨에 따라 데이터 라벨링 솔루션 및 서비스 시장은 지속적인 혁신과 더 넓은 평판을 통해 성장할 것으로 예상됩니다.