| ■ 영문 제목 : Data Annotation Tools Market Size, Share & Trends Analysis Report By Type (Text, Image/Video, Audio), By Annotation Type, By Vertical, By Region, And Segment Forecasts, 2024 - 2030 | |
 | ■ 상품코드 : GRV24MAY027 ■ 조사/발행회사 : Grand View Research ■ 발행일 : 2024년 4월 최신판(2025년 또는 2026년)은 문의주세요. ■ 페이지수 : 101 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (5일 소요) ■ 조사대상 지역 : 세계 ■ 산업 분야 : IT/전자 |
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| 글로벌 데이터 어노테이션 툴 시장의 성장과 동향 Grand View Research, Inc.사의 최신 보고서에 따르면, 세계의 데이터 어노테이션 툴 시장 규모는 2030년까지 53억3000만 달러에 달할 것으로 예상되며, 2024년부터 2030년까지 연평균 26. 3%의 성장률을 보일 것으로 전망됩니다. 대량의 데이터를 기록, 저장, 분석할 필요가 있기 때문에 빅데이터의 출현은 인공지능 시장의 성장을 촉진할 것으로 예측됩니다. 인공지능의 도입은 데이터 어노테이션 툴에 대한 수요를 크게 증가시킬 것으로 예상됩니다. 주석 데이터는 음성 인식 및 이미지 인식과 같은 중요한 분야에서 AI 모델과 기계 학습 시스템을 훈련시키는 촉매제 역할을 하기 때문입니다. 이러한 도구는 미래의 결과와 의사결정과 관련된 데이터를 직접 제공함으로써 AI에 강점을 제공합니다. 현재 자동차 업계는 자율 주행 자동차를 제조하는 경향이 증가하고 있으며, 이러한 차량 개발을 위해 대규모 투자가 이루어지고 있습니다. 자율주행차에는 다양한 센서와 네트워크 시스템이 결합되어 있으며, 컴퓨터가 차량 운전을 돕습니다. Google LLC, Tesla Motors, Apple Inc. , Huawei Technologies Co. , Ltd. 와 같은 기술 제공업체들도 자율주행차 시장에 진출하고 있습니다. 자율주행 시장에 대한 투자 증가는 데이터 주석 시장의 미래 수요를 촉진할 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 2021년 2월 효과적인 훈련 데이터 및 AI 시스템을 제공하는 Appen Limited는 자율주행차 제조업체를 위한 새로운 훈련 데이터 주석 및 품질 보증 서비스를 시작한다고 발표했습니다. 자율주행차에 대한 수요 증가는 어노테이션 툴에 대한 수요를 보완할 것으로 보입니다. 데이터 어노테이션 툴를 활용한 소매 분야, 특히 전자 상거래 분야의 개선에 대한 기술 혁신의 증가는 예측 기간 동안 업계 수요를 촉진할 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 2019년 2월 Walmart Labs는 인도에 기반을 둔 데이터 주석 스타트업인 Dataturks를 인수했으며, Dataturks는 머신러닝을 활용한 이미지 및 텍스트 데이터 주석 툴을 제공합니다. 이 인수는 월마트의 머천다이징 플랫폼의 카탈로그 품질과 같은 혁신을 촉진했습니다. 데이터 어노테이션 툴 시장 보고서 주요 내용 - 2023년 텍스트 데이터 어노테이션 툴 부문이 글로벌 매출의 36. 1% 이상의 점유율을 차지하며 시장을 주도할 것으로 예상됩니다. 유형별로는 텍스트, 이미지/비디오, 오디오로 나뉩니다. - 2023년 수동 부문이 글로벌 매출의 81% 이상을 차지하며 시장을 주도했습니다. 어노테이션 유형에 따라 수동, 반감시, 자동 시장으로 분류됩니다. - 2023년 IT 분야가 시장을 주도하며 전 세계 매출의 32%를 차지했습니다. 업종별로는 IT, 자동차, 정부, 헬스케어, 금융 서비스, 소매, 기타로 분류됩니다. - 2023년 북미가 전 세계 매출의 36. 2% 이상을 차지하며 시장을 지배할 것으로 보입니다. |
1. 조사 방법 및 범위
2. 개요
3. 시장 변수, 동향 및 범위
4. 세계의 데이터 어노테이션 툴 시장 유형별 전망
5. 세계의 데이터 어노테이션 툴 시장 어노테이션 유형별 전망
6. 세계의 데이터 어노테이션 툴 시장 산업별 전망
7. 세계의 데이터 어노테이션 툴 시장 지역별 전망
8. 경쟁 현황
Table of Contents Chapter 1 Data Annotation Tools Market: Methodology and Scope 제1장 데이터 주석 도구 시장: 방법론 및 범위 1.1 연구 방법론 1.1.1 정보 분석 1.1.2 시장 구성 및 데이터 시각화 1.2 연구 범위 및 가정 1.3 데이터 출처 목록 1.3.1 2차 자료 1.3.2 1차 자료 제2장 데이터 주석 도구 시장: 요약 2.1 데이터 주석 도구 - 산업 개요 및 주요 구매 기준 2.2 글로벌 데이터 주석 도구 시장 2.2.1 글로벌 데이터 주석 도구 시장, 2017 - 2030 2.2.2 지역별 글로벌 데이터 주석 도구 시장, 2017 - 2030 2.2.3 유형별 글로벌 데이터 주석 도구 시장, 2017 - 2030 2.2.4 주석 유형별 글로벌 데이터 주석 도구 시장 2017 - 2030 2.2.5 글로벌 데이터 주석 도구 시장, 산업별, 2017 - 2030 제3장 데이터 주석 도구 시장: 변수, 동향 및 범위 3.1 시장 세분화 및 범위 3.2 데이터 주석 도구 시장 침투율 및 성장 전망 3.3 데이터 주석 도구 - 프로세스 흐름 및 가치 사슬 분석 3.4 시장 동향 3.4.1 시장 동인 3.4.1.1 텍스트/이미지를 더욱 상호작용적이고 매력적으로 만들고자 하는 요구 증가 3.4.1.2 인공지능(AI) 및 머신러닝의 빠른 보급 3.4.1.3 자율주행차 개발을 위한 연구 개발 투자 증가 3.4.2 시장 제약 요인 3.4.2.1 숙련된 인력 부족 및 복잡한 이미지의 수동 주석과 관련된 높은 비용 3.5 산업 분석 - 포터의 경쟁력 분석 3.5.1 공급업체 교섭력 3.5.2 구매자 교섭력 3.5.3 대체재 위협 3.5.4 신규 진입자 위협 3.5.5 경쟁 구도 3.6 데이터 주석 도구 - PEST 분석 3.6.1 정치적 요인 3.6.2 경제적 요인 3.6.3 사회적 요인 3.6.4 기술적 요인 3.7 COVID-19 영향 분석 제4장 데이터 주석 도구: 유형별 전망 4.1 유형별 데이터 주석 도구 시장 점유율, 2023년 및 2030년 4.2 텍스트 4.2.1 지역별 텍스트 주석 도구 시장, 2017년 - 2030년 4.3 이미지 4.3.1 지역별 이미지 데이터 주석 도구 시장, 2017년 - 2030년 4.4 기타 4.4.1 지역별 기타 데이터 주석 도구 시장, 2017년 - 2030 제5장 데이터 주석 도구: 주석 유형별 전망 5.1 주석 유형별 데이터 주석 도구 시장 점유율, 2023년 및 2030년 5.2 수동 5.2.1 지역별 수동 주석 도구 시장, 2017년 - 2030년 5.3 준지도 학습 5.3.1 지역별 준지도 학습 데이터 주석 도구 시장, 2017년 - 2030년 5.4 자동 5.4.1 지역별 자동 데이터 주석 도구 시장, 2017년 - 2030년 제6장 데이터 주석 도구: 산업별 전망 6.1 산업별 데이터 주석 도구 시장 점유율, 2023년 및 2030년 6.2 IT 6.2.1 지역별 IT 데이터 주석 도구 시장, 2017년 - 2030년 6.3 자동차 6.3.1 자동차 데이터 주석 도구 시장, 지역별, 2017년 - 2030년 6.4 정부 6.4.1 정부 데이터 주석 도구 시장, 지역별, 2017년 - 2030년 6.5 의료 6.5.1 의료 데이터 주석 도구 시장, 지역별, 2017년 - 2030년 6.6 금융 서비스 6.6.1 금융 서비스 데이터 주석 도구 시장, 지역별, 2017년 - 2030년 6.7 소매 6.7.1 소매 데이터 주석 도구 시장, 지역별, 2017년 - 2030년 6.8 기타 6.8.1 기타 데이터 주석 도구 시장, 지역별, 2017년 - 2030년 제7장 데이터 주석 도구: 지역별 전망 7.1 북미 7.1.1 북미 데이터 주석 도구 시장, 유형별 2017 - 2030 7.1.2 북미 데이터 주석 도구 시장, 주석 유형별, 2017 - 2030 7.1.3 북미 데이터 주석 도구 시장, 산업 분야별, 2017 - 2030 7.1.4 미국 7.1.4.1 미국 데이터 주석 도구 시장, 유형별, 2017 - 2030 7.1.4.2 미국 데이터 주석 도구 시장, 주석 유형별, 2017 - 2030 7.1.4.3 미국 데이터 주석 도구 시장, 산업 분야별, 2017 - 2030 7.1.5 캐나다 7.1.5.1 캐나다 데이터 주석 도구 시장, 유형별, 2017 - 2030 7.1.5.2 캐나다 데이터 주석 도구 시장, 주석 유형별, 2017년 - 2030년 7.1.5.3 캐나다 데이터 주석 도구 시장, 산업 분야별, 2017년 - 2030년 7.1.6 멕시코 7.1.6.1 멕시코 데이터 주석 도구 시장, 유형별, 2017년 - 2030년 7.1.6.2 멕시코 데이터 주석 도구 시장, 주석 유형별, 2017년 - 2030년 7.1.6.3 멕시코 데이터 주석 도구 시장, 산업 분야별, 2017년 - 2030년 7.2 유럽 7.2.1 유럽 데이터 주석 도구 시장, 유형별, 2017년 - 2030년 7.2.2 유럽 데이터 주석 도구 시장, 주석 유형별, 2017년 - 2030년 7.2.3 유럽 데이터 주석 도구 시장, 산업 분야별, 2017년 - 2030 7.2.4 영국 7.2.4.1 영국 데이터 주석 도구 시장, 유형별, 2017 - 2030 7.2.4.2 영국 데이터 주석 도구 시장, 주석 유형별, 2017 - 2030 7.2.4.3 영국 데이터 주석 도구 시장, 산업 분야별, 2017 - 2030 7.2.5 독일 7.2.5.1 독일 데이터 주석 도구 시장, 유형별, 2017 - 2030 7.2.5.2 독일 데이터 주석 도구 시장, 주석 유형별, 2017 - 2030 7.2.5.3 독일 데이터 주석 도구 시장, 산업 분야별, 2017 - 2030 7.2.6 프랑스 7.2.6.1 프랑스 데이터 주석 도구 시장, 유형별, 2017 - 2030 7.2.6.2 프랑스 데이터 주석 도구 시장, 주석 유형별, 2017 - 2030 7.2.6.3 프랑스 데이터 주석 도구 시장, 산업 분야별, 2017 - 2030 7.3 아시아 태평양 7.3.1 아시아 태평양 데이터 주석 도구 시장, 유형별, 2017 - 2030 7.3.2 아시아 태평양 데이터 주석 도구 시장, 주석 유형별, 2017 - 2030 7.3.3 아시아 태평양 데이터 주석 도구 시장, 산업 분야별, 2017 - 2030 7.3.4 중국 7.3.4.1 중국 데이터 주석 도구 시장, 유형별, 2017 - 2030 7.3.4.2 중국 데이터 주석 도구 시장, 주석 유형별, 2017 - 2030 7.3.4.3 중국 데이터 주석 도구 시장, 산업별, 2017년 - 2030년 7.3.5 일본 7.3.5.1 일본 데이터 주석 도구 시장, 유형별, 2017년 - 2030년 7.3.5.2 일본 데이터 주석 도구 시장, 주석 유형별, 2017년 - 2030년 7.3.5.3 일본 데이터 주석 도구 시장, 산업별, 2017년 - 2030년 7.3.6 인도 7.3.6.1 인도 데이터 주석 도구 시장, 유형별, 2017년 - 2030년 7.3.6.2 인도 데이터 주석 도구 시장, 주석 유형별, 2017년 - 2030년 7.3.6.3 인도 데이터 주석 도구 시장, 산업별, 2017년 - 2030년 7.4 남미 7.4.1 남미 데이터 주석 도구 시장, 유형별, 2017년 - 2030년 7.4.2 남미 데이터 주석 도구 시장, 주석 유형별, 2017년 - 2030년 7.4.3 남미 데이터 주석 도구 시장, 산업 분야별, 2017년 - 2030년 7.4.4 브라질 7.4.4.1 브라질 데이터 주석 도구 시장, 유형별, 2017년 - 2030년 7.4.4.2 브라질 데이터 주석 도구 시장, 주석 유형별, 2017년 - 2030년 7.4.4.3 브라질 데이터 주석 도구 시장, 산업 분야별, 2017년 - 2030년 7.5 중동 및 아프리카 7.5.1 중동 및 아프리카 데이터 주석 도구 시장, 유형별, 2017년 - 2030년 7.5.2 중동 및 아프리카 데이터 주석 도구 시장, 주석 유형별, 2017년 - 2030년 7.5.3 중동 및 아프리카 데이터 주석 도구 시장, 산업 분야별, 2017년 - 2030년 제8장 경쟁 환경 8.1 기업 프로필 8.1.1 ANNOTATE.COM 8.1.1.1 회사 개요 8.1.1.2 제품 벤치마킹 8.1.2 APPEN LIMITED 8.1.2.1 회사 개요 8.1.2.2 재무 성과 8.1.2.3 제품 벤치마킹 8.1.2.4 최근 개발 동향 8.1.3 CLOUDAPP 8.1.3.1 회사 개요 8.1.3.2 제품 벤치마킹 8.1.4 COGITO TECH LLC 8.1.4.1 회사 개요 8.1.4.2 제품 벤치마킹 8.1.5 DEEP SYSTEMS, LLC 8.1.5.1 회사 개요 8.1.5.2 제품 벤치마킹 8.1.6 LABELBOX, INC 8.1.6.1 회사 개요 8.1.6.2 재무 성과 8.1.6.3 제품 벤치마킹 8.1.6.4 최근 동향 8.1.7 LIGHTTAG 8.1.7.1 회사 개요 8.1.7.2 제품 벤치마킹 8.1.8 LOTUS QUALITY ASSURANCE 8.1.8.1 회사 개요 8.1.8.2 제품 벤치마킹 8.1.9 PLAYMENT INC. 8.1.9.1 회사 개요 8.1.9.2 제품 벤치마킹 8.1.10 TAGTOG SP. Z O.O. 8.1.10.1 회사 개요 8.1.10.2 제품 벤치마킹 8.1.11 클라우드팩토리(CLOUDFACTORY LIMITED) 8.1.11.1 회사 개요 8.1.11.2 재무 성과 8.1.11.3 제품 벤치마킹 8.1.11.4 최근 동향 8.1.12 클릭워커(CLICKWORKER GMBH) 8.1.12.1 회사 개요 8.1.12.2 제품 벤치마킹 8.1.13 알레지온(ALEGION) 8.1.13.1 회사 개요 8.1.13.2 제품 벤치마킹 8.1.13.3 최근 동향 8.1.14 피겨 에이트(FIGURE EIGHT INC.) 8.1.14.1 회사 개요 8.1.14.2 제품 벤치마킹 8.1.15 아마존(AMAZON) MECHANICAL TURK, INC. 8.1.15.1 회사 개요 8.1.15.2 제품 벤치마킹 8.1.15.3 최근 개발 사항 8.1.16 EXPLOSION AI GMBH 8.1.16.1 회사 개요 8.1.16.2 제품 벤치마킹 8.1.17 MIGHTY AI, INC. 8.1.17.1 회사 개요 8.1.17.2 제품 벤치마킹 8.1.18 TRILLDATA TECHNOLOGIES PVT LTD 8.1.18.1 회사 개요 8.1.18.2 제품 벤치마킹 8.1.19 SCALE AI, INC. 8.1.19.1 회사 개요 8.1.19.2 제품 벤치마킹 8.1.19.3 최근 개발 사항 8.1.20 구글 LLC 8.1.20.1 회사 개요 8.1.20.2 재무 성과 8.1.20.3 제품 벤치마킹 8.1.21 라이온브리지 테크놀로지스, Inc. 8.1.21.1 회사 개요 8.1.21.2 제품 벤치마킹 8.1.21.3 최근 동향 8.1.22 슈퍼애노테이트 LLC 8.1.22.1 회사 개요 8.1.22.2 제품 벤치마킹 8.1.2.3 최근 동향 |
| ※참고 정보 데이터 어노테이션 툴은 기계 학습과 인공지능 모델의 성능을 향상시키기 위해 데이터를 레이블링, 태깅, 주석 처리하는 데 사용되는 소프트웨어 도구입니다. 이러한 도구들은 주로 이미지, 텍스트, 오디오, 비디오 등의 다양한 형태의 데이터를 처리하는 데 활용됩니다. 데이터 어노테이션은 데이터 과학 및 AI 모델 훈련의 중요한 단계로, 모델이 정확하게 이해하고 예측할 수 있도록 데이터를 준비하는 데 필수적입니다. 어노테이션의 개념은 데이터에 의미를 부여하는 작업으로 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 데이터를 다룰 때는 물체 감지를 위해 특정 객체를 사각형으로 감싸거나, 문장 데이터를 분석할 때는 감정이나 주제를 식별하여 태그를 붙이는 과정을 포함합니다. 이러한 레이블이 있으면 모델은 학습 과정에서 올바른 패턴을 인식하고 미래의 데이터를 예측하는 데 도움을 받을 수 있습니다. 데이터 어노테이션 툴의 종류는 매우 다양합니다. 대표적인 종류로는 이미지 어노테이션 도구, 텍스트 어노테이션 도구, 비디오 어노테이션 도구, 음성 어노테이션 도구 등이 있습니다. 이미지 어노테이션 도구는 주로 물체 감지, 분할, 분류 등의 작업을 지원하며, 일반적으로 GUI(그래픽 사용자 인터페이스)를 통해 사용자가 손쉽게 작업할 수 있도록 돕습니다. 텍스트 어노테이션 도구는 감정 분석, 엔터티 인식, 관계 추출 등을 수행하며, 사용자가 특정 단어에 태그를 붙이거나 주석을 추가할 수 있게 해 줍니다. 비디오 어노테이션 도구는 프레임별로 객체를 추적하거나 이벤트를 주석 처리하는 작업에 사용됩니다. 음성 어노테이션 도구는 음성을 텍스트로 변환하거나 특정 단어에 레이블을 붙이는 데 도움을 줍니다. 데이터 어노테이션의 용도는 매우 광범위하며, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 음성 인식 등 다양한 분야에 적용됩니다. 예를 들어, 자율주행차의 경우 도로, 보행자, 장애물 등을 인식하기 위해 도로 이미지에 어노테이션을 추가하는 과정이 필요합니다. 또한, 소셜 미디어 데이터의 감정 분석을 위해 사용자 댓글에 긍정적, 부정적 레이블을 붙이는 작업도 널리 사용됩니다. 이러한 데이터 어노테이션은 모델이 특정 작업을 수행하는 데 필요한 학습 데이터를 제공하며, 결과적으로 더 나은 성능을 이끌어냅니다. 관련 기술로는 머신러닝(ML)과 딥러닝(DL)을 포함할 수 있습니다. 초기 모델의 경우 대부분 사람이 직접 데이터를 어노테이션 해야 하지만, 모델이 일정 수준 이상 훈련되면 주어진 데이터의 어노테이션을 자동화하는 방법도 연구되고 있습니다. 이러한 자동화는 비용과 시간을 절약할 수 있으며, 대량의 데이터 처리에 유리합니다. 또한, 크라우드소싱 플랫폼을 사용하여 다양한 사람들의 어노테이션 작업을 통합하는 방법도 일반적입니다. 결론적으로, 데이터 어노테이션 툴은 AI 및 머신러닝 모델의 필수적인 기반을 제공하는 도구로서, 데이터의 품질과 정확성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 다양한 종류와 용도에 따라 적절한 어노테이션 툴을 선택하는 것이 중요하며, 이를 통해 더욱 효율적이고 정교한 데이터 처리가 가능해집니다. |
| ※본 조사보고서 [세계의 데이터 어노테이션 툴 시장 2024-2030 : 유형별 (텍스트, 이미지/동영상, 오디오), 어노테이션 유형별, 산업별, 지역별] (코드 : GRV24MAY027) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
| ※본 조사보고서 [세계의 데이터 어노테이션 툴 시장 2024-2030 : 유형별 (텍스트, 이미지/동영상, 오디오), 어노테이션 유형별, 산업별, 지역별] 에 대해서 E메일 문의는 여기를 클릭하세요. |
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