세계의 노코드 AI 플랫폼 시장 규모 및 점유율 분석 – 성장 동향 및 전망 (2026-2031)

노코드 AI 플랫폼 시장 개요: 성장 동향 및 전망 (2026-2031)

본 보고서는 ‘노코드 AI 플랫폼 시장 규모, 성장, 점유율 및 동향 보고서 2031’에 대한 상세한 시장 개요를 제공합니다. 노코드 AI 플랫폼 시장은 기업의 애플리케이션 개발 속도 향상 요구, 시민 개발자 프로그램의 확산, 그리고 생성형 AI 엔진의 지속적인 발전 등에 힘입어 2026년부터 2031년까지 연평균 20.19%의 높은 성장률을 기록하며 크게 확대될 것으로 전망됩니다.

# 1. 시장 개요 및 주요 통계

Mordor Intelligence의 분석에 따르면, 노코드 AI 플랫폼 시장은 2025년 40억 6천만 달러에서 2026년 48억 8천만 달러 규모로 성장했으며, 2031년에는 122억 5천만 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 이는 2026년부터 2031년까지 연평균 성장률(CAGR) 20.19%에 해당합니다. 지역별로는 북미가 가장 큰 시장을 형성하고 있으며, 아시아 태평양 지역은 가장 빠르게 성장하는 시장으로 부상하고 있습니다. 시장 집중도는 낮은 편이며, 주요 기업으로는 DataRobot, Inc., Dataiku SAS, H2O.ai Inc., RapidMiner Inc., BigML Inc. 등이 있습니다.

# 2. 시장 분석

2.1. 성장 동인 (Drivers)

* BFSI 부문의 시민 개발자 이니셔티브 채택 증가: 주요 은행들은 코딩 없이 비즈니스 사용자가 규정 준수 및 고객 경험 워크플로우를 구축할 수 있는 내부 프로그램을 확대하여 수동 검토 노력을 최대 90%까지 절감했습니다. 이는 IT 부서에서 현업 관리자로 예산 소유권이 이동하면서 프로젝트 처리량을 가속화하고 노코드 AI 플랫폼 시장을 확대하는 요인으로 작용합니다. Union Foncière de France는 노코드 영업 참여 엔진 도입 후 약 30%의 비용 절감을 시연했으며, 이는 규제 기관이 로우코드 툴링을 운영 탄력성을 위한 유효한 경로로 인식하게 하는 데 기여했습니다.
* 생성형 AI 애드온을 통한 플랫폼 고착도 증대: 벤더들은 멀티모달 대규모 언어 및 비전 모델을 드래그 앤 드롭 스튜디오에 통합하여 사용자가 자연어 프롬프트를 통해 완전한 워크플로우를 생성할 수 있도록 지원합니다. 2025년 마이크로소프트 코파일럿 스튜디오가 23만 개 이상의 조직 테넌트를 확보한 것은 생성형 확장 기능이 고객 유지율을 높이는 데 기여했음을 보여줍니다. 소매업체는 마케팅 문구 및 이미지 생성에, 제조업체는 신속한 디자인 반복에 이러한 애드온을 활용하고 있습니다.
* 수직화된 노코드 AI에 대한 수요 급증: 병원, 보험사, 산업 플랜트 등은 특정 산업 규제 및 용어를 내장한 도메인별 템플릿을 점점 더 많이 찾고 있습니다. John Snow Labs가 임상 노트 자동화를 위해 특화된 의료 언어 모델을 출시한 사례는 목적에 맞게 구축된 솔루션의 매력을 보여줍니다. 구매자들은 일반적인 툴킷보다 짧은 배포 시간과 인증된 규정 준수 아티팩트를 선호하며, 이는 평균 판매 가격(ASP)을 높이고 틈새 벤더들에게 새로운 기회를 제공합니다.
* IoT 플릿을 위한 엣지 최적화 노코드 ML: 제조 및 유틸리티 분야의 지연 시간에 민감한 사용 사례는 엣지 지원 워크플로우에 대한 관심을 높였습니다. Edge Impulse는 자사의 타이니 ML 서비스에서 11만 8천 개 이상의 프로젝트를 기록하며 클라우드 연결 없이 실행되는 저전력 추론 파이프라인에 대한 수요를 입증했습니다. 기업들은 노코드 대시보드를 사용하여 모델을 자산 모니터링 센서에 압축 및 배포하여 실시간 이상 징후 경고를 가능하게 하고 데이터 주권 규칙을 충족시킵니다.
* 플랫폼 내 AI 마켓플레이스 확장: (원문에서 상세 설명은 없으나, 뒤의 경쟁 환경에서 언급되므로 간략히 포함) 플랫폼 내에서 사전 구축된 모델과 솔루션을 제공하는 AI 마켓플레이스의 확장은 데이터 과학 인력이 부족한 기업들이 AI 프로젝트를 신속하게 시작할 수 있도록 돕습니다.
* 초특정 사용 사례로의 벤처 자금 이동: (원문에서 상세 설명 없음)

2.2. 성장 제약 요인 (Restraints)

* 제한적인 맞춤형 모델 거버넌스 프레임워크: 시민 개발자의 급격한 증가는 추적성 및 편향 제어에 사각지대를 만들었습니다. FAICP 프레임워크는 기업들이 노코드 자산에 맞춰진 라이프사이클 체크포인트를 내장하도록 촉구했지만, 채택은 고르지 못했습니다. 유럽의 AI 법안은 고위험 시스템에 대한 엄격한 문서화를 의무화하여 규정 준수 비용을 증가시키고 노코드 AI 플랫폼 시장 내 일부 구매 결정을 늦추고 있습니다.
* 규제 부문에서 지속적인 ‘섀도우 IT’ 보안 문제: 직원들이 공식적인 조달 절차를 우회하여 외부 AI 도구를 시도하는 경우가 있어 위협 표면이 넓어집니다. 학술 연구는 섀도우 AI 사고가 데이터 노출 위험과 연결될 수 있음을 지적하며, 특히 민감한 금융 또는 건강 기록이 관련된 경우 더욱 그렇습니다. 이로 인해 금융 기관들은 플랫폼이 세분화된 정책 시행 및 감사 로그를 제공할 때까지 배포를 지연시키며 신원 및 접근 통제를 강화하고 있습니다.
* 독점 AutoML 파이프라인에 따른 벤더 종속: (원문에서 상세 설명 없음)
* 국경 간 배포를 위한 데이터 상주 문제: (원문에서 상세 설명 없음)

# 3. 세그먼트별 분석

* 구성 요소 (Component): 2025년 플랫폼 및 솔루션이 67.20%의 매출을 차지했지만, 서비스 부문은 2026년부터 2031년까지 연평균 29.74%로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 고객들은 모델 최적화, 비용 거버넌스, 조직 변화를 위한 전문적인 지원을 찾고 있으며, FinOps 스타일의 참여는 실험 단계에서 발생하는 과도한 컴퓨팅 비용 문제를 해결합니다. 컨설팅 서비스는 초기 설정 단계를 넘어 지속적인 검증 및 산업별 규정 준수를 포함하는 관리형 라이프사이클 서비스로 확장되고 있습니다.
* 기술 (Technology): 2025년 예측 및 처방형 분석이 50.35%의 점유율을 기록했지만, 멀티모달 생성형 AI는 2031년까지 연평균 44.26%로 급증할 것으로 전망됩니다. Google의 Gemini 프레임워크와 같이 텍스트, 이미지, 오디오 입력을 융합할 수 있는 기능은 비기술 빌더에게 더 넓은 툴킷을 제공합니다. 기업들이 AI 기반 콘텐츠 생산을 마케팅 및 디자인 워크플로우에 통합함에 따라 생성형 기능에 대한 노코드 AI 플랫폼 시장 규모는 급격히 확대될 것으로 예상됩니다.
* 데이터 양식 (Data Modality): 2025년 텍스트가 34.60%의 점유율을 유지했지만, 컴퓨터 비전 워크로드는 2026년부터 2031년까지 연평균 36.48%로 성장할 것으로 예상됩니다. 소매업체는 시각 AI를 사용하여 선반 모니터링을 자동화하고, 병원은 이미지 분류 도구를 시험하고 있습니다. 노코드 스튜디오는 사전 훈련된 객체 감지 블록을 번들로 제공하여 도메인 전문가가 소량의 레이블링된 데이터셋을 사용하여 모델을 개선할 수 있도록 합니다.
* 배포 모드 (Deployment Mode): 2025년 노코드 AI 플랫폼 시장 규모의 56.25%를 온프레미스 및 프라이빗 클라우드 배포가 차지했습니다. 이는 강화된 규제 감독과 데이터 주권에 대한 우선순위 때문입니다. HPE는 GPU 클러스터의 당일 배포를 약속하는 턴키 프라이빗 클라우드 스택을 도입하여 데이터 주권 제어를 추구하는 은행 및 병원에 어필했습니다. 퍼블릭 클라우드 SaaS는 더 작은 기반에서 연평균 32.85%로 성장했으며, 간소화된 구독 모델의 도움을 받았습니다. Red Hat OpenShift AI는 민감한 데이터를 로컬에 유지하면서 피크 시 추론 작업을 퍼블릭 클라우드로 분산시키는 하이브리드 오케스트레이션을 선보였습니다.
* 기업 규모 (Enterprise Size): 2025년 대기업이 63.10%의 매출을 차지했지만, 중소기업(SMEs)은 템플릿 라이브러리 및 사용량 기반 가격 책정에 힘입어 2031년까지 연평균 38.62%로 성장할 것으로 예상됩니다. Appt.dev는 2025년까지 노코드 툴링이 새로운 비즈니스 앱의 70%를 구동할 것이며, 대부분의 배포는 중소기업에서 이루어질 것이라고 예측했습니다.
* 산업 수직 (Industry Vertical): 헬스케어 부문은 2031년까지 연평균 35.12%로 가장 빠른 성장률을 기록하며 초기 BFSI 리더들을 추월할 것으로 예상됩니다. 미국 보건복지부는 임상 문서화 및 공중 보건 예측을 위한 AI 사용을 장려하는 전략적 청사진을 제시했습니다. 소매업체는 추천 엔진 및 사기 탐지 파이프라인을 사용하고, 제조업체는 생산 라인에 실시간 품질 관리를 내장하는 등 다양한 산업에서 노코드 AI 플랫폼의 활용이 확대되고 있습니다.

# 4. 지역별 분석

* 북미: 2025년 37.40%의 매출 점유율을 유지하며 가장 큰 시장을 형성했습니다. 이는 풍부한 벤더 생태계와 2,040억 달러에 달하는 강력한 벤처 자금(이 중 절반이 AI 스타트업에 투자)에 힘입은 결과입니다. 금융 서비스 리더들은 시민 개발자 프로그램을 활용하여 출시 주기를 단축했으며, 공공 부문 기관들은 시민 참여를 위한 로우코드 포털을 시범 운영했습니다.
* 아시아 태평양: 2031년까지 연평균 31.46%로 가장 빠른 성장이 예상됩니다. 중국은 AI 하드웨어 보조금을 늘렸고, 인도의 IT 서비스 주요 기업들은 국내외 고객을 위한 로우코드 가속기를 패키징했습니다. Kingdee International은 중국에서 4년 연속 로우코드 플랫폼 리더십을 보고하며 AI 비서의 광범위한 기업 채택을 강조했습니다. 정부 인센티브와 스마트폰 보급률은 현지 중소기업이 레거시 소프트웨어 단계를 건너뛸 수 있도록 도왔습니다.
* 유럽: 개인 정보 보호 및 윤리적 감독을 강조합니다. 다가오는 AI 법안은 플랫폼 로드맵을 설명 가능한 AI 대시보드 및 감사 추적 기능으로 유도하고 있습니다. 벤더들은 지역별 규정 준수 팩과 국경 간 데이터 전송을 피하기 위한 연합 학습 옵션으로 대응하고 있습니다. 북유럽 국가들은 초기 채택을 주도했으며, 남유럽은 공공 부문 디지털 서비스 업그레이드에 중점을 두었습니다.

# 5. 경쟁 환경 및 주요 기업

노코드 AI 플랫폼 시장은 기업 소프트웨어 거대 기업들이 제품군을 확장하고 수직적 스타트업들이 틈새 시장을 개척하면서 적당히 파편화된 상태입니다. 기존의 대기업들은 광범위한 기업 솔루션 포트폴리오와 기존 고객 기반을 활용하여 시장 점유율을 확대하고 있으며, 동시에 수직적 스타트업들은 특정 산업 또는 사용 사례에 특화된 혁신적인 솔루션을 제공하며 빠르게 성장하고 있습니다.

주요 기업들은 다음과 같은 범주로 나눌 수 있습니다.

* 기업 소프트웨어 거대 기업: Microsoft (Azure Machine Learning), Google (Vertex AI), Amazon (SageMaker Canvas), IBM (Watson Studio) 등은 기존 클라우드 및 AI 서비스에 노코드/로우코드 기능을 통합하여 기업 고객에게 엔드투엔드 솔루션을 제공합니다. 이들은 강력한 인프라, 데이터 통합 기능, 그리고 광범위한 파트너 생태계를 강점으로 내세웁니다.
* 전문 노코드/로우코드 AI 플랫폼 벤더: DataRobot, H2O.ai, KNIME, Alteryx 등은 자동화된 머신러닝(AutoML) 및 시각적 개발 환경에 중점을 둔 전문 플랫폼을 제공합니다. 이들은 데이터 과학자뿐만 아니라 비즈니스 사용자도 AI 모델을 구축하고 배포할 수 있도록 지원하는 데 특화되어 있습니다.
* 수직적/산업별 스타트업: 특정 산업(예: 의료, 금융, 제조) 또는 특정 기능(예: 컴퓨터 비전, 자연어 처리)에 초점을 맞춘 스타트업들이 등장하여 해당 분야의 고유한 요구사항을 충족하는 맞춤형 노코드 AI 솔루션을 제공합니다. 이들은 특정 도메인 지식과 민첩한 개발을 통해 틈새 시장을 공략합니다.
* RPA(로봇 프로세스 자동화) 벤더: UiPath, Automation Anywhere 등은 기존 RPA 플랫폼에 AI 기능을 통합하여 비즈니스 프로세스 자동화의 범위를 확장하고 있습니다. 이들은 비즈니스 사용자가 AI 기반 자동화를 쉽게 구현할 수 있도록 돕는 데 중점을 둡니다.

경쟁은 주로 사용 편의성, 모델 성능, 통합 기능, 확장성, 그리고 특정 산업 또는 사용 사례에 대한 전문성을 중심으로 이루어지고 있습니다. 벤더들은 비기술적 사용자도 AI의 이점을 활용할 수 있도록 직관적인 인터페이스와 사전 구축된 템플릿을 제공하는 데 주력하고 있습니다. 또한, 클라우드 기반 서비스와 구독 모델이 시장의 주요 비즈니스 모델로 자리 잡고 있습니다.

노코드 AI 플랫폼 시장 보고서 요약

본 보고서는 노코드 AI 플랫폼 시장에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. 노코드 AI 도구는 코딩 전문 지식이 없는 사용자도 직관적인 플러그 앤 플레이 또는 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 자동화를 구현하고 비즈니스 과제를 해결할 수 있도록 지원합니다. 이 보고서는 시장의 현재 및 미래 전망, 주요 동인 및 제약 요인, 세분화 분석, 경쟁 환경 및 주요 기회를 다룹니다.

노코드 AI 플랫폼 시장은 2026년 48억 8천만 달러에서 2031년까지 122억 5천만 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.

주요 시장 동인으로는 BFSI 부문(북미 및 유럽)의 시민 개발자 이니셔티브 채택 증가, 플랫폼 고착도를 높이는 생성형 AI 애드온(글로벌), 헬스케어 및 산업 분야의 수직화된 노코드 AI 수요 급증, IoT 플릿을 위한 엣지 최적화 노코드 ML(아시아 및 오세아니아), 플랫폼 내 AI 마켓플레이스 확장(유럽), 그리고 일반 목적에서 초특정 사용 사례로 전환되는 벤처 자금 조달 추세(글로벌) 등이 있습니다.

반면, 시장 성장을 저해하는 요인으로는 제한적인 맞춤형 모델 거버넌스 프레임워크, 규제 부문에서의 지속적인 ‘섀도우 IT’ 보안 문제, 독점 AutoML 파이프라인으로 인한 벤더 종속, 그리고 국경 간 배포를 위한 데이터 상주 문제 등이 있습니다.

시장은 구성 요소(플랫폼, 서비스), 기술(자연어 처리, 컴퓨터 비전, 예측 및 처방 분석, 멀티모달/생성형 AI), 데이터 양식(텍스트, 이미지/비디오, 테이블 및 시계열 데이터), 배포 모드(클라우드, 온프레미스/프라이빗 클라우드), 기업 규모(대기업, 중소기업), 산업 수직(BFSI, IT 및 통신, 헬스케어 및 생명 과학, 소매 및 전자상거래, 에너지 및 유틸리티, 정부 및 공공 부문, 제조 및 산업 등), 그리고 지역(북미, 유럽, 아시아 태평양, 남미, 중동 및 아프리카)별로 세분화되어 분석됩니다.

주요 보고서 내용에 따르면, 아시아 태평양 지역은 정부의 디지털 전환 프로그램과 클라우드 접근성 확대로 인해 2026년부터 2031년까지 31.46%의 가장 빠른 연평균 성장률(CAGR)을 보일 것으로 예상됩니다. 규제 부문에서는 데이터 주권 및 규정 준수를 우선시하여 2025년 프라이빗 클라우드 및 온프레미스 모델이 56.25%의 점유율을 차지하며 지배적인 배포 모드를 형성했습니다. 중소기업(SMEs)은 템플릿 라이브러리가 기술 장벽을 낮추면서 2031년까지 플랫폼 지출이 38.62% CAGR로 증가할 것으로 전망됩니다. 기술 부문에서는 멀티모달 생성형 AI 기능이 44.26% CAGR로 가장 높은 성장을 기록하며, 사용자가 다양한 형식의 애플리케이션을 생성하는 방식을 재편할 것으로 예측됩니다. 그러나 EU AI 법과 같은 규제 하에서 규정 준수 위험을 높이는 제한적인 모델 거버넌스 프레임워크는 더 광범위한 채택에 가장 큰 제약으로 남아있습니다.

경쟁 환경은 시장 집중도, 주요 기업의 전략적 움직임, 시장 점유율 분석 및 DataRobot Inc., Dataiku SAS, H2O.ai Inc. 등 주요 20여 개 기업의 상세 프로필을 포함합니다. 보고서는 또한 시장 기회와 미래 전망, 특히 화이트 스페이스 및 미충족 수요 평가를 통해 시장의 잠재력을 조명합니다.

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 BFSI 부문에서 시민 개발자 이니셔티브 채택 증가 (북미 및 유럽)
  • 4.2.2 생성형 AI 애드온을 통한 플랫폼 고착도 증대 (글로벌)
  • 4.2.3 수직화된 노코드 AI에 대한 수요 급증 (헬스케어, 산업)
  • 4.2.4 IoT 플릿을 위한 엣지 최적화 노코드 ML (아시아 및 오세아니아)
  • 4.2.5 플랫폼 내 AI 마켓플레이스 확장 (유럽)
  • 4.2.6 범용에서 초특정 사용 사례로 벤처 자금 이동 (글로벌)
• 4.3 시장 제약
  • 4.3.1 제한적인 맞춤형 모델 거버넌스 프레임워크
  • 4.3.2 규제 부문에서 지속적인 “섀도우 IT” 보안 문제
  • 4.3.3 독점 AutoML 파이프라인으로 인한 벤더 종속
  • 4.3.4 국경 간 배포를 위한 데이터 상주 문제
• 4.4 가치 사슬 분석
• 4.5 규제 전망
• 4.6 기술 전망
• 4.7 포터의 5가지 경쟁 요인 분석
  • 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
• 4.8 거시 경제 요인 평가

5. 시장 규모 및 성장 예측 (가치)

• 5.1 구성 요소별
  • 5.1.1 플랫폼 (솔루션 스위트)
  • 5.1.2 서비스 (구현, 교육, 지원)
• 5.2 기술별
  • 5.2.1 자연어 처리
  • 5.2.2 컴퓨터 비전
  • 5.2.3 예측 및 처방 분석
  • 5.2.4 다중 모드 / 생성형 AI
• 5.3 데이터 양식별
  • 5.3.1 텍스트 데이터
  • 5.3.2 이미지/비디오 데이터
  • 5.3.3 표 및 시계열 데이터
• 5.4 배포 모드별
  • 5.4.1 클라우드
  • 5.4.2 온프레미스 / 프라이빗 클라우드
• 5.5 기업 규모별
  • 5.5.1 대기업
  • 5.5.2 중소기업 (SMEs)
• 5.6 산업 수직별
  • 5.6.1 BFSI
  • 5.6.2 IT 및 통신
  • 5.6.3 의료 및 생명 과학
  • 5.6.4 소매 및 전자상거래
  • 5.6.5 에너지 및 유틸리티
  • 5.6.6 정부 및 공공 부문
  • 5.6.7 제조 및 산업
  • 5.6.8 기타 (교육, 미디어 등)
• 5.7 지역별
  • 5.7.1 북미
    • 5.7.1.1 미국
    • 5.7.1.2 캐나다
    • 5.7.1.3 멕시코
  • 5.7.2 유럽
    • 5.7.2.1 독일
    • 5.7.2.2 영국
    • 5.7.2.3 프랑스
    • 5.7.2.4 이탈리아
    • 5.7.2.5 유럽 기타 지역
  • 5.7.3 아시아 태평양
    • 5.7.3.1 중국
    • 5.7.3.2 일본
    • 5.7.3.3 대한민국
    • 5.7.3.4 대만
    • 5.7.3.5 인도
    • 5.7.3.6 아시아 태평양 기타 지역
  • 5.7.4 남미
    • 5.7.4.1 브라질
    • 5.7.4.2 아르헨티나
    • 5.7.4.3 남미 기타 지역
  • 5.7.5 중동 및 아프리카
    • 5.7.5.1 중동
      • 5.7.5.1.1 사우디아라비아
      • 5.7.5.1.2 아랍에미리트
      • 5.7.5.1.3 튀르키예
      • 5.7.5.1.4 중동 기타 지역
    • 5.7.5.2 아프리카
      • 5.7.5.2.1 남아프리카 공화국
      • 5.7.5.2.2 아프리카 기타 지역

6. 경쟁 환경

• 6.1 시장 집중도
• 6.2 전략적 움직임
• 6.3 시장 점유율 분석
• 6.4 기업 프로필 {(글로벌 개요, 시장 개요, 핵심 부문, 재무 정보(가능한 경우), 전략 정보, 주요 기업의 시장 순위/점유율, 제품 및 서비스, 최근 개발 사항 포함)}
  • 6.4.1 DataRobot Inc.
  • 6.4.2 Dataiku SAS
  • 6.4.3 H2O.ai Inc.
  • 6.4.4 RapidMiner Inc.
  • 6.4.5 BigML Inc.
  • 6.4.6 Alteryx Inc.
  • 6.4.7 Peltarion AB
  • 6.4.8 Akkio Inc.
  • 6.4.9 Levity AI GmbH
  • 6.4.10 Clarifai Inc.
  • 6.4.11 Cogniflow Inc.
  • 6.4.12 Obviously AI Inc.
  • 6.4.13 MonkeyLearn Inc.
  • 6.4.14 Runway AI Inc.
  • 6.4.15 Edge Impulse Inc.
  • 6.4.16 Pecan AI Ltd.
  • 6.4.17 Anodot Ltd.
  • 6.4.18 dotData Inc.
  • 6.4.19 Noogata Technologies Ltd.
  • 6.4.20 Abacus.AI Inc.
  • 6.4.21 Falkonry Inc.
  • 6.4.22 Obviously AI Inc.
  • 6.4.23 Akkio Inc.
  • 6.4.24 Lobe AI (독립 브랜드)
  • 6.4.25 Fairly AI

7. 시장 기회 및 미래 전망