마이크로태스킹 시장 규모 및 점유율 분석 – 성장 동향 및 전망 (2026-2031년)

다음은 마이크로 태스킹 시장에 대한 상세한 한국어 요약입니다.

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마이크로 태스킹 시장 규모 및 점유율 분석 – 성장 동향 및 예측 (2026-2031)

시장 개요

본 보고서는 마이크로 태스킹 시장을 작업 유형(콘텐츠 조정, 데이터 입력 및 처리 등), 애플리케이션(AI 훈련 및 데이터 라벨링, 시장 조사 및 통찰력 등), 최종 사용자 산업(소매 및 전자상거래, 기술 및 통신 등), 플랫폼 비즈니스 모델(개방형 마켓플레이스 등) 및 지역별로 세분화하여 분석하며, 시장 예측은 USD 가치 기준으로 제공됩니다.

2025년 79억 달러로 평가되었던 마이크로 태스킹 시장은 2026년 101억 6천만 달러에서 2031년 347억 2천만 달러에 이를 것으로 예상되며, 예측 기간(2026-2031) 동안 연평균 성장률(CAGR) 27.90%를 기록할 것으로 전망됩니다. 가장 빠르게 성장하는 시장은 아시아 태평양 지역이며, 북미가 가장 큰 시장을 차지하고 있습니다. 시장 집중도는 중간 수준입니다.

이러한 초기 성장은 인공지능(AI) 지출의 급증, 대규모 언어 모델(LLM) 배포의 확산, 그리고 구조적으로 확대된 원격 근무 인력 풀에 기인합니다. 기업들은 모델 충실도를 향상시키기 위한 전략적 수단으로 ‘Human-in-the-loop’ 워크플로우를 점차 중요하게 여기고 있으며, 관리형 서비스 제공업체들은 다중 관할권 데이터 거버넌스를 대규모로 제공하기 위해 역량을 통합하고 있습니다. 새로운 규제 프레임워크는 이제 비용만큼이나 공급업체 선정 기준에 큰 영향을 미치며, 규제 준수 준비가 된 운영업체에게 상당한 우위를 제공합니다. 동시에 하이브리드 API 우선 플랫폼은 지속적인 모델 업데이트를 위해 큐레이션된 인간 판단에 대한 신속한 프로그래밍 접근이 필요한 엔지니어링 팀으로부터 새로운 수요를 확보하고 있습니다.

주요 보고서 요약

* 작업 유형별: 데이터 입력 및 처리(2025년 매출 점유율 33.40%)가 가장 큰 비중을 차지했으며, 이미지 및 비디오 주석은 2031년까지 연평균 43.20%의 가장 빠른 성장이 예상됩니다.
* 애플리케이션별: AI 훈련 및 데이터 라벨링(2025년 시장 규모의 41.80%)이 2031년까지 연평균 39.20%로 성장할 것입니다.
* 최종 사용자 산업별: 기술 및 통신(2025년 시장 점유율 27.60%)이 가장 큰 비중을 차지했으며, 헬스케어 및 생명 과학은 2031년까지 연평균 29.90%로 가장 빠르게 성장하고 있습니다.
* 지역별: 북미(2025년 매출 37.70%)가 가장 큰 시장을 형성했으며, 아시아 태평양 지역은 2026년부터 2031년까지 연평균 28.40%로 가장 빠르게 확장될 것입니다.
* 플랫폼 비즈니스 모델별: 관리형 서비스 제공업체(2025년 점유율 45.20%)가 가장 큰 비중을 차지했으며, 하이브리드/API 우선 플랫폼은 2031년까지 연평균 36.10%로 성장할 것으로 예측됩니다.

글로벌 마이크로 태스킹 시장 동향 및 통찰력

성장 동인:

주요 성장 동인으로는 생성형 AI를 위한 데이터 라벨링 확장, 원격 및 유연 근무 인력의 확산, 디지털 상거래 SKU 감사 증가, 설명 가능한 AI에 대한 규제 압력, 짧은 형식 비디오 안전 검사 급증, Web3 마이크로 인센티브 지갑 채택 등이 있습니다.

* 생성형 AI를 위한 데이터 라벨링 확장: 생성형 AI 모델이 연구 단계에서 기업 제품으로 전환됨에 따라 라벨링된 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하고 있습니다. AI 팀은 신뢰할 수 있는 자동화가 어려운 다중 모드 선호도 및 순위 지정 작업을 의뢰하며, 이는 마이크로 태스킹 시장의 핵심 역할을 강화합니다. 우수한 훈련 데이터는 경쟁 우위를 결정하며, 특정 산업 온톨로지 및 품질 관리 파이프라인을 갖춘 운영업체는 프리미엄 가격을 책정할 수 있습니다. 주요 20개국(G-20)의 국가 AI 전략 또한 주석 처리 역량을 디지털 제조 자산으로 강조하며 정책적 지원을 유도하고 있습니다.
* 원격 및 유연 근무 인력의 확산: 분산 근무의 영구적인 채택은 전 세계적인 인재 풀을 확보하게 했으며, 이는 핵심 업무 일정 외에 고부가가치 주석 작업을 수행하는 파트타임 전문가를 포함합니다. 자격 증명을 인증하고 그에 따라 보상을 차등화하는 플랫폼은 작업 거부율을 낮추고 처리 시간을 단축하여, 시장 역학을 작업자 수 경쟁에서 작업자 품질 차별화로 전환시키고 있습니다.
* 설명 가능한 AI 데이터셋에 대한 규제 압력: EU AI 법안과 같은 규제는 기업이 의사 결정 체인을 문서화하도록 강제하며, 주석자가 모델 출력의 공정성과 추적 가능성을 평가하는 검증 마이크로 태스킹을 생성합니다. 규제 준수 예산은 안전한 환경과 전문가 검토자를 결합할 수 있는 제공업체로 유입됩니다.
* 짧은 형식 비디오 안전 검사 급증: 30초 미만의 사용자 생성 비디오는 소셜 플랫폼에서 브랜드 안전을 유지하기 위해 거의 즉각적인 검토 주기를 요구합니다. 주석자는 폭력, 혐오 발언 및 정책 위반을 태그하며, AI 사전 필터는 처리량을 가속화하여 대량의 마이크로 태스킹 스트림을 유지합니다.

성장 저해 요인:

주요 저해 요인으로는 개인 정보 보호 및 데이터 주권 법률, 낮은 임금으로 인한 작업자 이탈, 언어 품질 문제, 탄소 감사 비용 증가 등이 있습니다.

* 개인 정보 보호 및 데이터 주권 법률 (GDPR, DPDP-인도): GDPR, DPDP-인도와 같은 지역 데이터 보호 체제는 주석 파이프라인을 분할하여, 제공업체가 관할권별로 데이터 및 인력 풀을 분리하도록 강제합니다. 규제 준수 재설계는 단위 경제성을 높이고 연합 클라우드 인프라를 갖춘 관리형 서비스 운영업체에 유리하게 작용합니다.
* 낮은 임금으로 인한 작업자 이탈: 최저 임금 미만의 지불은 플랫폼 임금 관행에 대한 조사를 강화했으며, 휴먼 라이츠 워치(Human Rights Watch)는 기본적인 보호의 격차를 문서화했습니다. 높은 이탈률은 결과물의 일관성을 위태롭게 하며, 프리미엄 플랫폼은 보장된 요율 모델과 기술 사다리 프로그램을 시범 운영하도록 유도합니다.

세그먼트 분석

* 작업 유형별: 시각 데이터가 AI의 다음 개척지를 주도: 데이터 입력 및 처리가 2025년 33.40%로 가장 큰 시장 점유율을 차지하며 마이크로 태스킹 경제의 기반을 형성하고 있습니다. 반면, 이미지 및 비디오 주석은 자율 주행, 의료 영상, 소매 분석 분야에서 공간 라벨링 수요가 급증함에 따라 2031년까지 연평균 43.20%로 가장 빠른 매출 성장을 기록할 것으로 예상됩니다. 콘텐츠 조정은 소셜 미디어에 대한 규제 책임 강화로 인해 중요성이 커지고 있으며, 오디오 전사는 다국어 음성 비서 출시 증가로 이점을 얻고 있습니다. 설문조사 및 피드백은 정량적 설문조사와 정성적 감성 분석을 결합한 감정 코딩 과제로 발전하고 있습니다. 이는 마이크로 태스킹 산업이 상품화된 텍스트 작업은 정체되고 다중 모드 데이터 중심 작업은 가속화되는 이중 속성 프로필을 보여줍니다.
* 애플리케이션별: AI 훈련이 성장 궤도를 지배: AI 훈련 및 데이터 라벨링이 2025년 매출의 41.80%를 차지했으며, 연평균 39.20%로 성장하여 그 핵심적인 역할을 강조합니다. 기업들은 MLOps 파이프라인에 지속적인 라벨링 루프를 통합하여 RESTful API를 통해 실시간 판단 피드에 대한 수요를 촉진합니다. 신뢰 및 안전/UGC 조정은 규제 위험 및 광고주 압력에 대응하며, 시장 조사 및 통찰력은 경쟁 정보 확보를 위한 신속한 패널 구성을 활용합니다. 언어 및 현지화는 심층적인 현지화된 디지털 경험으로의 브랜드 전환을 활용하며, 소매 진열대 및 가격 감사는 인플레이션 상황에서 소매업체가 가격 무결성 거버넌스를 강화함에 따라 전략적 중요성을 얻고 있습니다.
* 최종 사용자 산업별: 헬스케어 및 생명 과학의 전문화 가속화: 기술 및 통신이 2025년 마이크로 태스킹 시장 점유율의 27.60%를 차지했지만, 헬스케어 및 생명 과학은 2031년까지 연평균 29.90%로 모든 산업을 능가할 것으로 예상됩니다. 병원, 임상 연구 기관 및 의료 기기 회사는 방사선 스캔, 유전체 시퀀스 및 임상 시험 노트에 대한 주석 작업을 아웃소싱하며, 이는 인증된 인력과 HIPAA 등급의 보안 제어를 요구합니다. 소매 및 전자상거래는 자동화된 진열대 인식과 현장 점검 마이크로 태스킹을 결합하여 가격 및 제품 데이터 무결성을 유지합니다. 정부 및 공공 부문은 시민 데이터 디지털화 및 문서 수정 이니셔티브에 자금을 지원하며, 교육 부문은 평가 점수 및 콘텐츠 현지화를 확장하고 있습니다. 엄격한 규제 또는 전문화된 데이터 형식을 다루는 산업은 도메인별 온톨로지를 제공할 수 있는 관리형 서비스 제공업체를 선호하며, 마이크로 태스킹 시장 내에서 프리미엄 계층을 형성하고 있습니다.
* 플랫폼 비즈니스 모델별: 하이브리드/API 우선 모델이 확장 가능한 품질을 제공: 관리형 서비스 제공업체가 2025년 매출의 45.20%를 차지하며, 큐레이션된 인력, 품질 보증 프로토콜 및 규제 준수 대시보드를 기업 등급의 서비스 수준 계약(SLA)으로 묶어 제공합니다. 하이브리드/API 우선 플랫폼은 MLOps 워크플로우에 직접 통합되는 프로그래밍 방식 엔드포인트를 통해 인간의 판단을 노출함으로써 2031년까지 연평균 36.10%로 가장 빠르게 성장하는 모델입니다. 개방형 마켓플레이스는 품질 편차와 규제 준수 비용 증가로 인해 가격 경쟁 우위가 약화되면서 하향 압력에 직면하고 있습니다. 경쟁의 핵심은 개발자 친화적인 인터페이스와 기업 수준의 감독을 결합하여 마이크로 태스킹 시장에서 속도와 보증 간의 격차를 해소하는 데 있습니다.

지역 분석

지역 분석에 따르면, 북미는 2024년 미국 기업이 기업 AI 프로젝트에 1,091억 달러를 투자하는 등 막대한 AI 자본 지출로 인해 2025년 매출의 37.70%를 차지합니다. 일상적인 라벨링 자동화가 확대됨에 따라 성장은 연평균 9.60%로 완화되지만, 설명 가능성 및 규제 데이터 작업이 볼륨을 보충합니다. 아시아 태평양(APAC) 지역은 2023년 아세안(ASEAN) 지역에 대한 디지털 경제 외국인 직접 투자(FDI)가 2,300억 달러로 급증하면서 연평균 28.40%로 가장 빠른 확장을 보입니다. 중국은 다중 모드 기반 모델을 확장하고, 인도는 비용 경쟁력 있는 영어 능숙 노동력을 활용하며, 인도네시아는 대규모 모바일 우선 작업자 집단을 제공합니다. 유럽은 21.10%의 점유율과 11.90%의 성장률을 보이며, 강력한 AI 채택과 역내 마이크로 태스킹 허브를 자극하는 제한적인 국경 간 데이터 규제 사이에서 균형을 이룹니다. 남미와 중동 및 아프리카는 각각 연평균 18.90%와 23.20%의 성장률을 기록하며, 보충 수입을 위한 긱(gig) 모델을 채택하는 젊은 인구 통계에 힘입어 새로운 수요 풀을 형성하고 있습니다.

경쟁 환경

경쟁 환경은 볼륨 중심의 시장에서 품질 중심의 관리형 서비스 패러다임으로 전환되고 있습니다. 주요 업체들은 주석 도구, 인력 관리 및 규제 준수 대시보드를 통합하여 정확성, 개인 정보 보호 및 처리 시간에 대한 기업 SLA를 가능하게 합니다. LXT의 2025년 Clickworker 인수는 6백만 명의 인재 네트워크를 통합하여 규모 중심의 통합과 헬스케어 및 자율 주행 차량 데이터셋으로의 가치 사슬 상향 이동을 시사합니다. NVIDIA의 수직 통합 마이크로 서비스는 기술 리더들이 독점 AI 스택을 보완하기 위해 전문화된 작업 생태계를 어떻게 육성하는지 보여줍니다. 하이브리드/API 우선 진입자들은 개발자 중심의 통합과 종량제 계약을 통해 차별화하며, MLOps 팀으로부터 추가 예산을 확보합니다. 개방형 마켓플레이스는 하향 수수료 압력과 규제 준수 비용 증가에 직면하여 틈새 시장 전문화(예: 의료 영상, 법률 문서 검색)로 나아가고 있습니다. 전반적으로, 작업자 공정성, 탄소 회계 투명성 및 지리적으로 분할된 데이터 흐름을 입증할 수 있는 플랫폼으로 협상력이 이동하고 있습니다.

주요 시장 참여자:

* Amazon Mechanical Turk, Inc.
* Appen Limited
* Clickworker GmbH
* Coople AG
* Dynata, LLC

최근 산업 동향:

* 2025년 5월: LXT는 Clickworker 인수를 완료하여 품질 보증 결제 시스템을 통합하고 부문별 주석 기능을 확장함으로써, 규제 산업 계약을 확보할 수 있는 통합 법인으로 자리매김했습니다.
* 2025년 4월: Labelvisor는 데이터 주석에 특화된 최적화된 마이크로 태스킹 플랫폼을 출시하여 주석 작업의 세분화를 통해 완료 속도와 품질 향상을 강조했습니다.
* 2025년 3월: NVIDIA는 신약 개발 및 디지털 헬스를 위한 생성형 AI 마이크로 서비스를 출시하여 도메인 전문가 검증 작업에 대한 수요를 창출하고, 전문화된 주석 생태계를 중심으로 한 플랫폼 전략을 시사했습니다.
* 2025년 1월: 미국 법무부는 우려 국가로의 민감 데이터 전송을 제한하는 규정을 시행했습니다.

본 보고서는 마이크로 태스킹 시장에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. 마이크로 태스킹 시장은 대규모 프로젝트를 원격 작업자가 몇 초에서 몇 분 내에 완료할 수 있는 매우 작고 독립적인 작업으로 분해하여 플랫폼 에스크로를 통해 건별로 보수를 지급하는 온라인 또는 지리 기반 디지털 플랫폼을 의미합니다. 주요 활동으로는 데이터 주석, 콘텐츠 조정, 짧은 설문조사, 검색 평가 등 AI 모델 또는 비즈니스 프로세스 자동화에 활용되는 ‘휴먼 인 더 루프(human-in-the-loop)’ 작업 흐름이 포함됩니다. 다시간 소요되는 전통적인 프리랜서 프로젝트나 대면 서비스는 본 연구 범위에서 제외됩니다.

연구 방법론은 1차 및 2차 조사를 통해 수립되었습니다. 1차 조사는 플랫폼 임원, 작업 관리자, 숙련된 작업자 및 데이터 라벨링 서비스 구매자와의 인터뷰 및 온라인 설문조사를 포함하여 평균 지불율, 작업 거부율, 채택 장벽 등을 파악하고 지역별 가중치를 조정하는 데 활용되었습니다. 2차 조사는 국제전기통신연합(ITU), 세계은행, 미국 노동통계국 등의 공개 자료와 D&B Hoovers, Dow Jones Factiva 같은 구독 데이터베이스를 활용하여 시장 규모를 파악하고 주요 공급업체의 작업량을 추정했습니다. 시장 규모 산정 및 예측은 글로벌 디지털 노동 지출 및 AI 데이터 라벨링 예산을 기반으로 하는 하향식 접근 방식과 공급업체별 작업량 및 평균 서비스 가격을 기반으로 하는 상향식 접근 방식을 결합하여 이루어졌습니다. 스마트폰 보급률, 기업 AI 지출, 플랫폼 수수료율, 규제 준수 비용, 평균 작업 시간 등 주요 변수를 다변량 회귀 모델에 적용하여 2025-2030년 전망을 생성했으며, 데이터 프라이버시 규정 및 최저 임금 법안 시나리오 분석을 통해 예측의 신뢰성을 검증했습니다. Mordor Intelligence는 검증된 온라인 및 위치 기반 마이크로 태스크에 중점을 두고 실시간 환율을 적용하며 매년 데이터를 업데이트하여 시장 벤치마크의 신뢰성을 확보하고 있습니다.

마이크로 태스킹 시장은 2025년 101억 6천만 달러 규모로 평가되었으며, 2026년부터 2031년까지 연평균 성장률(CAGR) 27.90%로 성장하여 2031년에는 347억 2천만 달러에 이를 것으로 전망됩니다. 2025년 기준 북미 지역이 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있으며, 아시아 태평양(APAC) 지역은 예측 기간(2026-2031년) 동안 가장 빠른 성장을 보일 것으로 예상됩니다.

시장의 주요 성장 동력으로는 제너레이티브 AI(Gen-AI)를 위한 데이터 라벨링 확장, 원격 및 유연 근무 인력의 확산, 실시간 감사가 필요한 디지털 커머스 SKU(재고 관리 단위) 증가, 설명 가능한 AI 데이터 세트에 대한 규제 압력, 30초 미만 짧은 형식 비디오의 안전 검사 급증, Web3 플랫폼에서의 마이크로 인센티브 지갑 채택 등이 있습니다.

반면, 시장 성장을 저해하는 요인으로는 GDPR(유럽 일반 개인정보 보호법) 및 DPDP-인도(인도 디지털 개인정보 보호법)와 같은 개인정보 보호 및 데이터 주권 법률, 낮은 보수로 인한 작업자 이탈, AI 모델 정확도를 저하시킬 수 있는 언어 품질 문제, 상시 운영되는 주석 센터의 탄소 감사 비용 증가 등이 있습니다.

시장은 작업 유형(콘텐츠 조정, 데이터 입력 및 처리, 이미지 및 비디오 주석, 설문조사 및 피드백, 오디오 전사 등), 애플리케이션(AI 교육 및 데이터 라벨링, 시장 조사 및 통찰력, 신뢰 및 안전/UGC 조정, 소매 진열대 및 가격 감사, 언어 및 현지화 등), 최종 사용자 산업(소매 및 전자상거래, 기술 및 통신, BFSI, 의료 및 생명 과학, 미디어 및 엔터테인먼트, 교육, 정부 및 공공 부문 등), 플랫폼 비즈니스 모델(오픈 마켓플레이스, 관리형 서비스 제공업체, 하이브리드/API 우선) 및 지역별로 세분화되어 분석됩니다.

경쟁 환경 분석에는 시장 집중도, 주요 기업의 전략적 움직임, 시장 점유율 분석이 포함됩니다. 주요 시장 참여자로는 Amazon Mechanical Turk, Appen, Clickworker, Fiverr, Airtasker, Prolific, Scale AI, Sama, TELUS Intl AI Data Solutions, Hive, Toloka, TaskRabbit, Field Agent, Lionbridge AI, CrowdWorks (JP), iMerit, OneForma (Pactera), Coople, Dynata, 99designs, EasyShifts 등이 있으며, 특히 Amazon Mechanical Turk, Appen Limited, Clickworker GmbH, Coople AG, Dynata, LLC가 주요 기업으로 언급됩니다.

보고서는 또한 시장 기회와 미래 전망, 그리고 미개척 영역 및 충족되지 않은 요구 사항에 대한 평가를 제공합니다.

1. 서론

• 1.1 연구 가정 및 시장 정의

• 1.2 연구 범위

2. 연구 방법론

3. 요약

4. 시장 환경

• 4.1 시장 개요

• 4.2 시장 동인
  • 4.2.1 Gen-AI를 위한 데이터 라벨링 확장

  • 4.2.2 원격 및 유연 근무 인력의 확산

  • 4.2.3 실시간 감사가 필요한 디지털 상거래 SKU 수 증가

  • 4.2.4 설명 가능한 AI 데이터 세트에 대한 규제 압력

  • 4.2.5 짧은 형식 비디오 안전 검사 급증 (<30 s)

  • 4.2.6 Web3 플랫폼에서 마이크로 인센티브 지갑 채택

• 4.3 시장 제약
  • 4.3.1 개인 정보 보호 및 데이터 주권 법률 (GDPR, DPDP-인도)

  • 4.3.2 지속적인 저임금으로 인한 근로자 이직

  • 4.3.3 AI 모델 정확도를 저하시키는 언어 품질 문제

  • 4.3.4 상시 운영 주석 센터의 탄소 감사 비용 증가

• 4.4 가치 / 공급망 분석

• 4.5 규제 환경

• 4.6 기술 전망

• 4.7 포터의 5가지 경쟁 요인
  • 4.7.1 공급업체의 교섭력

  • 4.7.2 구매자의 교섭력

  • 4.7.3 신규 진입자의 위협

  • 4.7.4 대체재의 위협

  • 4.7.5 경쟁 강도

5. 시장 규모 및 성장 예측 (가치)

• 5.1 작업 유형별
  • 5.1.1 콘텐츠 검토

  • 5.1.2 데이터 입력 및 처리

  • 5.1.3 이미지 및 비디오 주석

  • 5.1.4 설문조사 및 피드백

  • 5.1.5 오디오 전사

  • 5.1.6 기타 작업

• 5.2 애플리케이션별
  • 5.2.1 AI 훈련 및 데이터 라벨링

  • 5.2.2 시장 조사 및 통찰력

  • 5.2.3 신뢰 및 안전 / UGC 검토

  • 5.2.4 소매 진열대 및 가격 감사

  • 5.2.5 언어 및 현지화

  • 5.2.6 기타

• 5.3 최종 사용자 산업별
  • 5.3.1 소매 및 전자상거래

  • 5.3.2 기술 및 통신

  • 5.3.3 BFSI

  • 5.3.4 의료 및 생명 과학

  • 5.3.5 미디어 및 엔터테인먼트

  • 5.3.6 교육

  • 5.3.7 정부 및 공공 부문

  • 5.3.8 기타

• 5.4 플랫폼 비즈니스 모델별
  • 5.4.1 공개 마켓플레이스

  • 5.4.2 관리형 서비스 제공업체

  • 5.4.3 하이브리드 / API 우선

• 5.5 지역별
  • 5.5.1 북미

  • 5.5.1.1 미국

  • 5.5.1.2 캐나다

  • 5.5.1.3 멕시코

  • 5.5.2 남미

  • 5.5.2.1 브라질

  • 5.5.2.2 아르헨티나

  • 5.5.2.3 남미 기타 지역

  • 5.5.3 유럽

  • 5.5.3.1 영국

  • 5.5.3.2 독일

  • 5.5.3.3 프랑스

  • 5.5.3.4 이탈리아

  • 5.5.3.5 스페인

  • 5.5.3.6 유럽 기타 지역

  • 5.5.4 APAC

  • 5.5.4.1 중국

  • 5.5.4.2 일본

  • 5.5.4.3 대한민국

  • 5.5.4.4 인도

  • 5.5.4.5 호주

  • 5.5.4.6 APAC 기타 지역

  • 5.5.5 중동 및 아프리카

  • 5.5.5.1 GCC

  • 5.5.5.2 남아프리카

  • 5.5.5.3 중동 및 아프리카 기타 지역

6. 경쟁 환경

• 6.1 시장 집중도

• 6.2 전략적 움직임

• 6.3 시장 점유율 분석

• 6.4 회사 프로필 (글로벌 수준 개요, 시장 수준 개요, 핵심 부문, 사용 가능한 재무 정보, 전략 정보, 주요 기업의 시장 순위/점유율, 제품 및 서비스, 최근 개발 포함)
  • 6.4.1 Amazon Mechanical Turk

  • 6.4.2 Appen

  • 6.4.3 Clickworker

  • 6.4.4 Fiverr

  • 6.4.5 Airtasker

  • 6.4.6 Prolific

  • 6.4.7 Scale AI

  • 6.4.8 Sama

  • 6.4.9 TELUS Intl AI Data Solutions

  • 6.4.10 Hive

  • 6.4.11 Toloka

  • 6.4.12 TaskRabbit

  • 6.4.13 Field Agent

  • 6.4.14 Lionbridge AI

  • 6.4.15 CrowdWorks (JP)

  • 6.4.16 iMerit

  • 6.4.17 OneForma (Pactera)

  • 6.4.18 Coople

  • 6.4.19 Dynata

  • 6.4.20 99designs

  • 6.4.21 EasyShifts

7. 시장 기회 및 미래 전망