자동화된 기계 학습 시장 크기 및 점유율 분석 - 성장 추세 및 예측 (2025-2032) 분석

자동화된 기계 학습 시장 규모 및 동향

글로벌 자동화 기계 학습 시장은 2025년에 미화 46억 5천만 달러로 평가되며 2025년부터 2032년까지 48.4%의 연평균 성장률(CAGR)을 보이며 2032년에 미화 736억 6천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

글로벌 자동화 기계 학습 시장의 주요 시사점

• 애플리케이션별로는 데이터 처리 부문이 자동화된 기계 학습 시장을 장악하여 2025년 시장 점유율 39. 7%를 차지할 것으로 예상됩니다.
• 이를 통해 솔루션 부문은 2025년 54. 7% 점유율을 차지하며 시장을 선도할 것으로 예상됩니다.
• 업종별로는 은행, 금융 서비스, 보험 부문이 2025년 시장의 38. 8%를 차지해 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다.
• 지역별로는 북미가 자동화된 기계 학습 시장에서 여전히 지배적인 위치를 차지하고 있으며 2025년에는 글로벌 시장 점유율의 41. 7%를 차지할 것으로 추정됩니다.

시장 개요

글로벌 자동화 머신러닝 시장은 민주화된 데이터 과학에 대한 수요 증가, AI 도입 가속화, 산업 전반에 걸쳐 신속하고 확장 가능한 모델 개발의 필요성에 힘입어 2032년까지 강력한 성장을 이룰 것으로 예상됩니다. 자동화된 머신러닝은 복잡한 머신러닝 워크플로를 단순화하고, 전문 데이터 과학자에 대한 의존도를 줄이고, 대규모 지능형 자동화를 지원함으로써 AI 환경을 변화시키고 있습니다.

기업이 운영 효율성을 개선하고 고급 분석에 대한 액세스를 확대하려고 함에 따라 자동화된 머신러닝이 전략적 지원 수단으로 떠오르고 있습니다. 로우코드/노코드 플랫폼의 증가, 실시간 모델 배포 기능, 모델 해석성 향상으로 인해 채택이 증가하고 있습니다. 이러한 혁신은 조직이 기술 부족, 통합 복잡성, 시간이 많이 걸리는 개발 주기 등의 기존 장벽을 극복하는 데 도움이 됩니다.

그러나 과제는 남아 있습니다. 데이터 품질에 대한 우려, 모델 출력의 제한된 설명 가능성, 자동화된 기계 학습을 레거시 시스템과 통합하는 데 어려움이 계속해서 장애물로 작용하고 있습니다. 이러한 문제에도 불구하고 연합 학습, 설명 가능한 AI, 실시간 자동화와 같은 분야의 지속적인 발전으로 채택이 가속화되고 자동화된 머신러닝이 향후 몇 년 동안 엔터프라이즈 AI 전략의 핵심 구성 요소로 확고히 자리잡을 것으로 예상됩니다.

자동화된 기계 학습 시장에 AI 영향

자동화된 기계 학습 시장은 인공 지능의 통합으로 상당한 변화를 겪고 있으며, 더 빠른 모델 개발, 향상된 정확도 및 광범위한 접근성을 가능하게 합니다. AI-powered 자동화된 기계 학습 플랫폼 유선 데이터 사전 처리, 기능 공학, 모델 선택, 과 hyperparameter tuning, 고급 기계 학습 모델 성능 개선 동안 비-expert에 더 액세스 할 수 있도록. 이 융합은 의료, 금융, 소매 및 제조와 같은 분야 전반에 걸쳐 혁신을 가속화하고 시간 통찰력을 감소시키고, AI 채택을 가속화하고 있습니다.

• 2 월 2025에서 DataRobot은 "time-aware data wrangling,"Universal SHAP for time series, and simplified "Talk to my data" Agent Template을 포함한 AI 플랫폼에서 여러 주요 기능을 도입했습니다. 이 업데이트는 AutoML 워크플로우를 개선하여 데이터와 명확한 모델의 설명과 간소화된 상호작용을 제공함으로써, 선명한 통찰력을 최소화할 수 있습니다.
• 6 월 Snowflake Summit 2024에서 H2O. ai는 본래 H2O AutoML를 소개하고 인공지능 Snowflake Marketplace에서 직접 응용. 이 통합 활성화된 사용자는 기존 데이터 생태계 내에서 고급 AI를 구현하지 않고 AutoML 워크플로우 및 유전자 분석을 실행할 수 있습니다.

시장 농축 및 경쟁력

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• IBM Corporation, Microsoft Corporation, Google LLC, Oracle Corporation, Salesforce Inc. 및 H2O와 같은 리드 플레이어. ai는 세계적인 자동화한 기계 학습 시장에서 지배적인 존재를 설치했습니다. 이 회사는 강력한 클라우드 플랫폼, 고급 기계 학습 프레임 워크를 활용하고, 광범위한 자동화 된 기계 학습 솔루션을 제공하여 업계 전반에 걸쳐 모델 빌딩, 교육 및 배포를 간소화합니다. 광범위한 AI 생태계와 자동화된 기계 학습을 통합하는 능력은 우수한 확장성 및 성능, 리더십 위치를 확보합니다.
• 자동화된 기계 학습 시장은 정상에 통합의 특성을 보여줍니다. 또한 Alteryx Inc., Dataiku, dotData, Akkio, MathWorks, SparkCognition, Baidu 및 ServiceNow를 포함한 광범위한 아가일 및 혁신적인 플레이어가 있습니다. 글로벌 기술 거대가 전문 자동화된 기계 학습 공급업체 및 신흥 AI 솔루션 제공업체와 공동창립된 구조의 결과입니다. 경쟁력 있는 동적은 AI의 설명성, 실시간 모델 교육, no-code/low-code accessibility 및 자동화된 기계 학습 사용 사례를 확장하고자 하는 크로스 인더스트리 파트너십에 의해 형성됩니다.

시장 동향: 자동화된 기계 학습 Democratizing Data-Driven Decision 만들기

자동화된 기계 학습은 데이터 준비, 모델 선택 및 튜닝과 같은 주요 작업을 자동화하여 이 도전을 해결합니다. 고급 분석은 비 검증에 접근할 수 있습니다. 이 도구는 산업 전반에 걸쳐 기계 학습의 더 넓은 채택을 가능하게하고, 기업은 더 빠른 통찰력을 돕고 더 적은 자원으로.

효율적인 확장성 및 사용자 친화적 인 AI 솔루션에 대한 수요 상승으로 자동화 된 기계 학습은 현대 데이터 전략 및 디지털 변환 노력의 핵심 구성 요소가됩니다.

Market Opportunity: 특정 도메인을 위한 자동화된 기계 학습 워크플로우의 범위

맞춤형 자동화된 기계 학습 워크플로우를 개발할 수 있는 성장 기회는 특정 산업 사용 사례에 맞게 조정됩니다. 범용 자동화 기계 학습 도구는 모델 개발 프로세스를 단순화했지만 도메인 별 사용자 정의는 관련 기능과 매개 변수를 통합하여 업계 요구 사항을 더 잘 정렬 할 수 있습니다. 예측 유지 보수, 사기 탐지 및 고객 churn 예측과 같은 대상 응용 프로그램은 모델 정확도와 relevance를 향상 전문 워크플로에서 크게 도움이됩니다. 이 사용자 정의 고유의 데이터 문제와 기업에 매력적이고 유연한, 구성 가능한 자동화 기계 학습 솔루션에 대한 성장 수요를 지원합니다. AI 채택은 분야 전반에 걸쳐 심층적 인 자동화 된 기계 학습 제공에 대한 필요는 증가 할 것으로 예상되고, 솔루션 제공 업체를위한 새로운 성장 수익 창출.

Segment 분석

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Global Automated Machine Learning Market Insights, By Application - 노동 작업 자동화는 데이터 처리의 지배력을 구동

신청, 자료 처리 세그먼트는 가장 높은 점유율에 기여할 것으로 예상됩니다 39.7% 2025 자동화에 owing 그것은 심각한 데이터 청소 및 포맷 작업을 제공합니다. 기계 학습 모형은에서 배우기 위하여 고품질에 의하여 구조화된 자료의 큰 양을 요구합니다, 자료 전처리 단계는 자료 sourcing, 청소, merging, 거르고는 및 기호화와 같은 활동이 포함되기 때문에 notoriously 노동 집중적입니다.

글로벌 자동화 기계 학습 시장 통찰력, 제공 - Packaged Solutions 드라이브 솔루션의 리더십에 대한 수요

제안으로, 솔루션 세그먼트는 조직을 제공하는 편의와 표준화에 2025의 owing에서 54.7%의 가장 높은 점유율에 기여할 것으로 예상됩니다. 컨설팅 서비스는 자동화된 기계 학습 워크플로우의 사용자 정의 개발을 가능하게 하는 동안, 솔루션은 상자에서 바로 배포할 수 있는 패키지 애플리케이션을 제공합니다. 이 플러그 앤 플레이 기능은 사내 AI 전문 지식과 전문 리소스 요구 사항을 제거하여 AI 채택에 중요한 장벽을 해결합니다.

글로벌 자동화 기계 학습 시장 통찰력, 수직으로 - BFSI 분야의 데이터 중심 비즈니스 드라이브 Adoption을 확장

수직으로 BFSI 세그먼트는 은행, 금융 서비스 및 보험 사업의 데이터 집중적이고 역동적 인 성격으로 인해 2025에서 38.8%의 가장 높은 점유율에 기여할 것으로 예상됩니다. 채널 전반에 걸쳐 성장하는 디지털화로, BFSI 운영자는 기존 및 신흥 디지털 터치포인트에서 고객 및 거래 데이터를 축적하고 있습니다. 동시에 고객 선호도 및 위험 프로파일은 경제적 조건, 규정 및 경쟁력을 변경하여 빠르게 진화하고 있습니다.

지역 통찰력

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북미 자동화 기계 학습 시장 분석 및 동향

북미는 2025 년 글로벌 자동화 기계 학습 시장의 지배적 인 41.7% 점유율을 보유하여 강력한 AI 인프라, 디지털 건강 기술의 초기 채택 및 공공 및 민간 의료 부문의 상당한 투자를 주도하고 있습니다. Google, IBM 및 Microsoft와 같은 주요 기술 회사의 존재는 의료 AI 혁신의 지역 리더십을 지원합니다.

미국과 캐나다 전역의 의료 제공 업체는 초기 질병 감지, 임상 결정 지원 및 환자 위험 stratification과 같은 응용 프로그램에 대한 자동화 된 기계 학습을 활용하여 대형 데이터 세트의 신속하고 정확한 분석이 중요합니다.

21st Century Cures Act과 같은 정부 정책은 AI 중심의 상호 운용성 및 실시간 데이터 액세스를 촉진하며 자동화된 기계 학습 채택을 지원합니다. 의료 디지털 전환에 대한 지속적인 투자로 북미는 글로벌 자동화 기계 학습 시장에서의 리더십을 유지 할 것으로 예상됩니다.

Asia Pacific 자동화 기계 학습 시장 분석 및 동향

아시아 태평양 지역은 34.8%의 시장 점유율을 차지할 것으로 예상되며, 인도 및 중국과 같은 국가의 광대한 기술 스타트업 생태계에 의해 구동되고, 산업 전반에 걸쳐 디지털화 증가 및 정부 이니셔티브가 홈grown AI 기술을 개발할 것으로 예상됩니다. 몇몇 지역 회사는 경쟁적인 제안을 가진 중요한 기여자로 신중합니다.

미국 자동화 기계 학습 시장 분석 및 동향

미국 자동화된 기계 학습 시장은 기업과 벤처 캐피탈 펀드에서 새로운 기술로 연료를 공급합니다. Google 및 Microsoft와 같은 기업은 많은 혁신적인 솔루션을 도입했습니다. 사용자 친화적 인 자동화 된 기계 학습을 향한 추세는 미국 시장의 구조에 영향을 미칩니다. 전문 AI 공급 업체는 여전히 매우 복잡 한 기업 요구에 대 한 리드, 사용하기 쉬운 도구의 확산은 항목의 장벽을 낮추고 큰 기업을 넘어 잠재적 인 고객 기반을 확장.

중국 자동화 기계 학습 시장 분석 및 동향

중국의 시장은 지역 AI 챔피언이 전국의 개발 우선 순위에 중요한 다양한 분야의 응용 분야에 대한 자동화 된 ML 기능을 경사로로로 빠르게 확산됩니다. Alibaba와 Baidu 같은 플레이어는 이러한 노력의 최전선에 있습니다. 베이징, 상하이, 심천 및 항주 같은 국가의 주요 기술 허브는 특정 도메인 및 사용 사례에 맞게 자동화 된 기계 학습 도구를 개발하는 스타트업의 확산을 보았다.

인도 자동화 기계 학습 시장 분석 및 동향

인도는 기술적인 재능 풀과 협업 AI 연구 환경에 지속적으로 지도합니다. Anthropic과 같은 스타트업은 경쟁력 있는 제품을 구축하기 위해 이러한 강점을 활용하고 있습니다. 인도의 자동화된 기계 학습 시장은 지난 몇 년 동안 상당한 성장과 변화를 보였습니다. 기계 학습 및 AI 기술은 다양한 산업 전반에 걸쳐 널리 채택되고, 모든 사람에게 더 접근 할 수있는 기계 학습을 만드는 도구 및 플랫폼을위한 놀라운 수요가 있습니다.

자동화 기계 학습 시장의 가격 분석

1. AutoML Application Type의 서비스 비용

• Predictive Analytics Models (예: 환자 위험 득점, 읽음 예측)

자동차 ML 플랫폼은 의료 분석을위한 플러그 앤 플레이 예측 모델링 도구를 제공하는 것은 일반적으로 모델, 데이터 볼륨 또는 사용자 라이센스의 수와 같은 사용 미터에 따라 가격이 책정됩니다.

• 전형적인 가격 범위: USD 1,000 ~ 5,000 / 월 의료 사용 사례 또는 부서.
• 예: AutoML을 이용한 병원은 3개 부서의 읽기 예측을 위해 ~USD 12,000/month를 지불할지도 모릅니다.

• 진단 화상 & 의학 분류 모형

자동차 이미지 분류에 대한 방사선 또는 병리 워크플로우에 통합 된 ML 도구는 복잡성 및 준수 요구 사항을 처리하기 위해 프리미엄으로 가격이 책정됩니다.

• 전형적인 가격 범위: 이미지 당 USD 0.10에서 0.50 또는 부피와 해결책에 따라서 USD 5,000와 20,000 사이 매달 면허.
• 예: USD 0.20/image에 30,000의 이미지/달을 분석하는 진단 실험실은 ~USD 6,000/month를 지불할 것입니다.

• 운영 최적화 모델 (예, 직원, 자원 계획)

이 모델은 종종 병원용 엔터프라이즈 AI 솔루션의 일부이며, per-module 또는 per-facility 기반에 가격.

• 전형적인 가격 범위: 시설 당 2,000 ~ 10,000 / 월.
• 예: ICU 스태킹을 최적화하는 멀티 병원 시스템은 3대 단위로 25,000달러/월을 지불할 수 있습니다.

2. 운영 및 유지 보수 비용

• 통합 및 배포 수수료

자동차 ML 공급 업체는 전자 보건 기록 (EHRs) 또는 Picture Archiving 및 Communication System (PACS)와 같은 병원 시스템과 플랫폼을 통합하기위한 한 번 설정 수수료를 부과 할 수 있습니다.

• 전형적인 가격: USD 5,000 ~ 50,000 시스템 복잡성 및 사용자 정의에 따라.
• 예: 3개의 자료 소스를 가진 AutoML를 통합하는 큰 병원은 USD 20,000 설치비를 침수할지도 모릅니다.

• 데이터 보안, HIPAA/GDPR 견적 요청

의료 데이터 보호법 준수, 공급업체는 종종 프리미엄 오퍼링에서 안전한 데이터 파이프라인 및 감사 흔적을 포함합니다.

• 상표: 기본 비용에 15-30 %를 추가합니다.
• 예: HIPAA-compliant AutoML 계획은 비 고분고분한 층을 위한 USD 5,000/month와 비교된 USD 6,500/month를 요할지도 모릅니다.

3. 부가 서비스 및 Markups

• 모형 감시, Explainability, 및 자동 회복

drift detection, Model Describability (e.g., SHAP 값)과 같은 고급 기능으로 자동화는 일반적으로 add-ons로 판매됩니다.

• 가격 : USD 1,000 ~ 5,000 / 월 기능 및 데이터 볼륨에 따라.
• 예: 진단 모델을 따라 설명 가능한 도구를 사용하여 공급자는 추가 USD 3,000 / 월을 지불 할 수 있습니다.

• 프리미엄 지원 및 SLA 보증

Healthcare-grade SLA는 24/7 기술 지원, 가동 중단 보호 및 규제 감사 지원을 포함합니다.

• 상표: 기본 구독 비용에 20-30 %.
• 예: USD 10,000 / 월 기본 라이센스는 전체 SLA 적용 및 우선 지원으로 USD 13,000 / 월으로 상승 할 수 있습니다.

시장 보고서 Scope

자동화된 기계 학습 기업 뉴스

• 에서 2월 2023, IBM의 GraphQL 서버를 전문으로하는 StepZen을 인수하여 개발자가 API를 신속하게 구축하고 더 적은 코드와 함께 하이브리드 클라우드 및 AI의 IBM의 기능을 강화할 수 있습니다. 이 취득은 데이터, AI 및 자동화 솔루션에서 혁신을 구동하는 IBM의 전략의 일부이며, API 관리 및 데이터 통합의 기존 오퍼링을 보완하고, 수석 부사장 Kareem Yusuf가 강조했습니다.
• 9 월 2023, 후지쯔 한정 및 리눅스 재단 오픈 소스 서밋 유럽 2023의 오픈 소스 소프트웨어 (OSS)로 Fujitsu의 자동화 기계 학습 및 AI 공정 기술의 공식 출시를 표시, 9 월 19-21, 2023에서 Bilbao에서 실행. 두 가지 프로젝트는 사용자가 새로운 기계 학습 모델에 대한 코드를 자동으로 생성하는 소프트웨어에 액세스 할뿐만 아니라 훈련 데이터의 늦게 biases를 연결하는 기술.

항문 뷰

• 자동화된 기계 학습 시장은 2032년까지 폭발적인 성장을 위해 poised, democratized AI를 위한 긴급한 수요에 의해 몰아, 빠른 모형 배치 및 비용 능률적인 예측 분석. AutoML은 틈새 도구에서 기업 전체 AI 전략의 핵심 활성화기로 진화하고, 최소한 코딩 또는 통계 지식과 기계 학습 모델을 개발 및 운영하기 위해 비 폭발성을 부여합니다.
• 이 시장은 자연 언어 인터페이스의 혁신에 의해 변형되고, 설명 가능한 AI (XAI) 및 실시간 학습 프레임 워크, 이는 규제 준수 및 모델 투명성을 보장하면서 장벽을 낮추고, 특히 의료, BFSI 및 공공 서비스와 같은 규제 부문에서 중요한 역할을합니다.
• 북미는 초기 기업 디지털화, 견고한 AI R&D 생태계로 인해 AutoML 시장을 선도하고 있으며 호의적인 정부 정책. 그러나 아시아 태평양은 인도, 중국, 싱가포르와 같은 국가의 공격적인 디지털 변환에 의해 구동되는 다음 고성장 국경 국경전으로 신흥되고, AI 중심의 정부 자금 및 스타트업 활동을 확장합니다.
• 성장의 다음 파는 도메인 별 AutoML 플랫폼에 의해 형성 될 것이며 제조 ( 예측 유지 보수), 금융 (무선 감지) 및 의료 (진료 및 삼기)와 같은 산업에 맞게. 기업은 점점 일반 도구에 수직화된 솔루션으로 컨텍스트 정확도, 성능 및 준수를 보장합니다.
• 혁신에 앞서 AutoML 공급 업체는 유전자 AI, 다중 학습 및 클라우드 기반 배포를 플랫폼으로 통합하고 있습니다. 이것은 LLMs 및 유전 분석과 함께 AutoML의 융합을 선도하는 것은 automate 모델링뿐만 아니라 자연 언어 또는 시각 프롬프트를 통해 모델에 대한 설명, 상호 작용 및 이더레이트를 설명합니다.
• 경쟁력 있는 풍경은 Google, Microsoft, IBM, H2O.ai 같은 플레이어와 함께 정상에 온건하게 통합됩니다. 그러나, 낮은 코드 / 아니 코드 AI 도구의 상승 및 오픈 소스 AutoML 라이브러리는 더 작은 공급 업체 및 시작에 대 한 문을 열고 전문화 하 고 저렴 하 고 저렴 한 제공을 통해 견인을 얻을.
• 기업은 디지털 혁신을 탐색하고 더 확장 가능하고 해석적이며 업계를 선도하는 AI, AutoML은 지능형 자동화, 향상된 의사 결정 및 글로벌 시장에서 혁신을 통해 여행의 중요한 기둥을 유지하고 있습니다.

시장 Segmentation

• 으로 신청 통찰력 (Revenue, USD Bn, 2020 - 2032)
• 데이터 처리
• 기능 공학
• 모델 선택
• 모형 Ensembling
• 이름 *
• Insights 제공 (Revenue, USD Bn, 2020 - 2032)
• 제품정보
• 제품정보
• 수직 통찰력 (Revenue, USD Bn, 2020 - 2032)
• 사이트맵
• 소매 및 전자 상거래
• 의료 및 생명 과학
• IT 및 IT
• 이름 *
• 지역 통찰력 (Revenue, USD Bn, 2020 - 2032)
• 북아메리카
• 미국
• 한국어
• 라틴 아메리카
• 인기 카테고리
• 아르헨티나
• 주요 시장
• 라틴 아메리카의 나머지
• 유럽 연합 (EU)
• 한국어
• 미국
• 이름 *
• 한국어
• 담당자: Mr. Li
• 러시아
• 유럽의 나머지
• 아시아 태평양
• 중국 중국
• 주요 특징
• 일본국
• 담당자: Ms.
• 대한민국
• 사이트맵
• 아시아 태평양
• 중동
• GCC 소개 국가 *
• 한국어
• 중동의 나머지
• 주요 특징
• 대한민국
• 북한
• 대한민국
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  • 주요 특징
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