서비스로서의 기계 학습 (MLaaS) 시장 보고서 : 구성 요소 (소프트웨어, 서비스), 조직 규모 (중소기업, 대기업), 애플리케이션 (마케팅 및 광고, 사기 탐지 및 위험 관리, 예측 분석, 증강 및 가상 현실, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 보안 및 감시 및 기타), 최종 사용자 (IT 및 통신, 자동차, 의료, 항공 우주 및 방위, 소매, 정부, BFSI 및 기타) 및 지역 2025-2033 년별

■ 영문 제목 : Machine Learning as a Service (MLaaS) Market Report by Component (Software, Services), Organization Size (Small and Medium-sized Enterprises, Large Enterprises), Application (Marketing and Advertising, Fraud Detection and Risk Management, Predictive Analytics, Augmented and Virtual Reality, Natural Language Processin, Computer Vision, Security and Surveillance, and Others), End User (IT and Telecom, Automotive, Healthcare, Aerospace and Defense, Retail, Government, BFSI, and Others), and Region ​2025-2033​

■ 상품코드 : IMARC25MA1479 ■ 조사/발행회사 : IMARC ■ 발행일 : 2025년 1월 ■ 페이지수 : 127 ■ 작성언어 : 영문 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (주문후 2영업일) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 기술&미디어

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※아래의 개요와 목차는 영어에서 한국어로 자동번역된 내용입니다. 잘못된 표현이 포함되어 있을 가능성이 있습니다. 정확한 내용은 샘플을 통해서 확인해 주세요.

■ 보고서 개요

2024년 전 세계 서비스형 머신러닝(MLaaS) 시장 규모는 96억 달러에 달했습니다. 앞으로 IMARC 그룹은 2025~2033년 동안 25.88%의 성장률(CAGR)을 보이며 2033년까지 시장 규모가 841억 달러에 달할 것으로 예상하고 있습니다. 클라우드 기반 솔루션에 대한 수요 증가, 인공 지능(AI)의 발전, 사물 인터넷(IoT) 디바이스의 데이터 확산, 금융, 의료, 소매업 등의 산업에서 예측 분석의 필요성이 시장 성장을 촉진하는 요인 중 일부입니다.
서비스형 머신러닝(MLaaS)은 클라우드 기반 플랫폼을 통해 머신러닝 기능 및 인프라에 액세스할 수 있는 포괄적인 솔루션입니다. 이를 통해 조직은 하드웨어, 소프트웨어, 전문 지식에 대한 막대한 투자 없이도 머신러닝의 강력한 기능을 활용할 수 있습니다. MLaaS는 머신러닝 모델의 개발, 배포, 관리를 용이하게 하는 다양한 서비스, 도구, 리소스를 제공합니다. 개발자와 데이터 과학자가 쉽게 액세스하고 활용할 수 있는 다양한 사전 구축된 알고리즘과 모델을 제공합니다.

글로벌 서비스형 머신 러닝(MLaaS) 시장

현재 광범위한 사내 인프라와 전문 지식 없이도 머신러닝(ML) 기능에 액세스하기 위한 MLaaS에 대한 수요가 증가하면서 시장의 성장을 촉진하고 있습니다. 이 외에도 효율성과 생산성을 높이고 수동 오류 발생을 줄이기 위한 다양한 비즈니스 운영의 자동화가 증가하면서 시장의 성장이 촉진되고 있습니다. 또한 딥러닝과 강화학습을 포함한 머신러닝 알고리즘의 발전도 시장 전망에 호재로 작용하고 있습니다. 이 외에도 데이터에서 가치 있는 인사이트를 추출하기 위해 최첨단 기술을 활용하려는 기업들의 MLaaS 도입이 증가하면서 시장 성장을 뒷받침하고 있습니다. 또한 비즈니스 이니셔티브를 가속화하고, 시장 출시 기간을 단축하고, 투자 수익(ROI)을 더 빨리 실현하기 위해 자동화에 대한 강조가 높아지는 것도 시장 성장에 기여하고 있습니다.

서비스형 머신러닝(MLaaS) 시장 동향/동인:
인공지능(AI) 솔루션에 대한 수요 증가

현재 다양한 산업 분야에서 AI 솔루션의 도입이 증가하면서 MLaaS에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 기업들이 프로세스 최적화, 고객 경험 향상, 데이터로부터 실행 가능한 인사이트를 얻는 데 있어 AI의 가치를 인식함에 따라 MLaaS 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 기업들은 하드웨어와 전문 인력에 대한 막대한 투자 없이도 머신러닝 알고리즘의 강력한 성능을 활용하기 위해 MLaaS를 활용하고 있습니다. 또한 MLaaS 솔루션은 기업이 쉽게 구현할 수 있는 사전 구축된 머신 러닝 모델과 데이터 처리 도구를 제공합니다. 이를 통해 중소기업도 AI를 이용할 수 있게 되어 자체적으로 AI를 개발할 수 있는 리소스가 많은 대기업과 경쟁할 수 있게 되었습니다.

클라우드 컴퓨팅의 인기 증가

클라우드 컴퓨팅의 인기가 높아지면서 머신러닝 모델 배포를 위한 강력하고 확장 가능한 환경을 제공하여 기업이 고가의 하드웨어나 소프트웨어에 투자하지 않고도 최첨단 ML 기능에 액세스할 수 있도록 해주는 MLaaS에 대한 수요가 크게 증가하고 있습니다. 또한 클라우드 컴퓨팅은 머신러닝에 필수적인 대량의 데이터를 쉽게 저장, 처리, 분석할 수 있게 해줍니다. 클라우드 기반 MLaaS 솔루션은 이러한 방대한 데이터 세트를 효율적으로 처리하여 고속 데이터 처리 기능과 실시간 분석을 제공함으로써 신속한 의사 결정을 내리고 비즈니스 경쟁력을 확보할 수 있게 해줍니다. 또한 클라우드 플랫폼은 여러 부서 또는 여러 조직 간에 머신러닝 모델과 데이터를 쉽게 협업하고 원활하게 공유할 수 있도록 지원합니다. 이러한 협업의 용이성은 기업이 AI 기반 디지털 트랜스포메이션을 추진하는 데 중요한 역할을 하며, MLaaS의 활용도를 높일 수 있습니다.

데이터 생성량 증가

현재 전 세계적으로 데이터 생성량이 증가하면서 MLaaS에 대한 수요가 크게 증가하고 있습니다. 기업이 더 많은 데이터를 생성하고 수집함에 따라 ML을 통해 가치를 창출할 수 있는 잠재력 또한 증가하고 있습니다. MLaaS 제공업체는 이러한 데이터를 학습하여 가치 있는 인사이트를 얻고 정보에 입각한 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있는 기성 머신 러닝 모델을 제공합니다. 또한, 빠르게 변화하는 데이터 중심 시나리오에서는 대규모 데이터 세트의 실시간 분석이 매우 중요합니다. 기업은 최신 정보를 바탕으로 신속하게 의사 결정을 내려야 합니다. 대규모 데이터 세트를 실시간으로 처리할 수 있는 기능을 갖춘 MLaaS 플랫폼은 기업에 즉각적인 인사이트를 제공하여 운영 효율성을 개선하고 데이터 기반의 신속한 의사결정을 가능하게 합니다.

서비스형 머신러닝(MLaaS) 시장 세분화:
IMARC Group은 2025-2033년간의 글로벌, 지역 및 국가 수준에서의 예측과 함께 각 부문의 서비스형 머신러닝 시장 동향에 대한 분석을 제공합니다. 이 보고서는 구성 요소, 조직 규모, 애플리케이션 및 최종 사용자를 기준으로 시장을 분류했습니다.

구성 요소별 분류:

소프트웨어
서비스

시장을 지배하는 서비스

이 보고서는 구성 요소에 따라 시장을 자세히 분류하고 분석했습니다. 여기에는 소프트웨어와 서비스가 포함됩니다. 보고서에 따르면 서비스가 가장 큰 비중을 차지했습니다.

MLaaS 제공업체는 사전 구축된 맞춤형 머신러닝 모델을 제공하므로, 특히 이러한 모델을 자체적으로 개발할 리소스나 전문 지식이 부족한 중소기업이 머신러닝 기술을 쉽게 도입할 수 있습니다. 숙련된 데이터 과학자를 고용하고, 강력한 하드웨어에 투자하고, 필요한 소프트웨어를 유지 관리하는 데 드는 비용을 고려하면 머신러닝 모델을 사내에서 개발하고 구현하는 데는 상당한 비용이 소요될 수 있습니다. MLaaS는 사용한 만큼만 비용을 지불하는 종량제 모델로 운영되기 때문에 보다 비용 효율적인 대안을 제공합니다. 또한 MLaaS 제공업체는 지속적인 지원 및 유지 관리 서비스를 제공하여 기업이 기술을 사용할 때 직면하는 모든 문제를 극복할 수 있도록 도와줍니다. 이러한 지원을 통해 기업은 위험을 완화하고 머신러닝 모델이 최적의 성능을 발휘하도록 보장할 수 있습니다.

조직 규모별 분류:

중소기업
대기업

대기업의 시장 점유율이 가장 높습니다.

조직 규모에 따른 시장의 상세한 분류 및 분석도 보고서에 제공되었습니다. 여기에는 중소기업과 대기업이 포함됩니다. 보고서에 따르면 대기업이 가장 큰 시장 점유율을 차지한 것으로 나타났습니다.

대기업은 고급 머신러닝 기능을 구현하기 위한 편리하고 확장 가능하며 비용 효율적인 솔루션으로, 데이터 기반 의사결정을 내리고 경쟁 우위를 확보할 수 있는 서비스형 머신러닝(MLaaS)으로 점점 더 많은 대기업이 전환하고 있습니다. 이러한 기업에서 생성되는 방대한 양의 데이터에는 의미 있는 인사이트를 추출할 수 있는 효율적인 도구가 필요하며, MLaaS는 이러한 정보를 신속하고 효과적으로 처리할 수 있는 강력한 머신러닝 모델을 제공합니다. 또한, 역동적인 비즈니스 환경에서 대기업은 변화하는 시장 상황에 즉각적으로 대응해야 합니다. MLaaS를 사용하면 실시간 분석을 활용하여 데이터에서 즉각적인 인사이트를 도출하고 의사 결정 프로세스와 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 이는 특히 금융, 기술, 전자상거래와 같이 빠르게 변화하는 환경에서 운영되는 산업에 유용합니다.

애플리케이션별 분류:

마케팅 및 광고
사기 탐지 및 위험 관리
예측 분석
증강 및 가상 현실
자연어 처리
컴퓨터 비전
보안 및 감시
기타

마케팅 및 광고가 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있습니다.

이 보고서에는 애플리케이션에 따른 시장의 상세한 분류 및 분석도 제공되었습니다. 여기에는 마케팅 및 광고, 사기 탐지 및 위험 관리, 예측 분석, 증강 및 가상 현실, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 보안 및 감시 등이 포함됩니다. 보고서에 따르면 마케팅 및 광고가 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.

마케팅 및 광고 업계는 운영과 고객 참여를 크게 변화시킬 수 있는 잠재력 때문에 서비스형 머신러닝(MLaaS)을 점점 더 많이 필요로 하고 있습니다. 이러한 분야에서는 소비자 행동과 선호도를 이해하는 것이 가장 중요하며, 방대한 양의 고객 데이터를 분석할 수 있는 능력이 필수적입니다. MLaaS는 이러한 데이터를 처리하고 분석할 수 있는 강력한 머신 러닝 모델을 제공하여 고객에 대한 가치 있는 인사이트를 제공하고, 개인화된 마케팅을 가능하게 하며, 타겟 광고를 개선할 수 있습니다. 또한 MLaaS는 다양한 특성에 따라 고객을 세분화하여 마케터가 특정 그룹에 메시지와 오퍼를 맞춤화할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 정확한 타겟팅이 가능하므로 마케팅 캠페인의 효과를 크게 향상시킬 수 있습니다.

최종 사용자별 분류:

IT 및 통신
자동차
헬스케어
항공우주 및 방위
리테일
정부
BFSI
기타

BFSI는 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있습니다.

최종 사용자에 따른 시장의 상세한 분류 및 분석도 보고서에 제공되었습니다. 여기에는 IT 및 통신, 자동차, 의료, 항공우주 및 방위, 소매, 정부, BFSI 등이 포함됩니다. 보고서에 따르면 BFSI가 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.

은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI) 부문은 운영을 간소화하고 고객 경험을 개선하며 보안 조치를 강화할 수 있는 혁신적인 잠재력 때문에 서비스형 머신러닝(MLaaS)에 의존하고 있습니다. 금융 서비스 산업은 엄청난 양의 데이터를 다루며, MLaaS는 이러한 데이터를 처리, 분석하고 실행 가능한 인사이트를 도출하는 효율적인 방법을 제공하여 금융 기관이 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. MLaaS는 BFSI 부문에서 고객 경험을 개인화하는 데 중추적인 역할을 합니다. 머신러닝 모델은 고객 데이터를 분석하여 개별 행동과 선호도를 파악함으로써 금융 기관이 각 고객의 고유한 요구 사항에 맞게 서비스를 맞춤화할 수 있도록 지원합니다. 또한 금융 기관은 MLaaS를 활용하여 잠재적인 사기나 위험을 실시간으로 알려주는 예측 모델을 구축함으로써 보안 조치와 고객 신뢰를 크게 향상시킬 수 있습니다.

지역별 분석:

북미
미국
캐나다
아시아 태평양
중국
일본
인도
한국
호주
인도네시아
기타
유럽
독일
프랑스
영국
이탈리아
스페인
러시아
기타
라틴 아메리카
브라질
멕시코
기타
중동 및 아프리카

북미는 서비스형 머신 러닝(MLaaS) 시장 점유율이 가장 높은 지역으로 뚜렷한 우위를 보이고 있습니다.

이 보고서는 또한 북미(미국 및 캐나다), 아시아 태평양(중국, 일본, 인도, 한국, 호주, 인도네시아 및 기타), 유럽(독일, 프랑스, 영국, 이탈리아, 스페인, 러시아 및 기타), 라틴 아메리카(브라질, 멕시코 및 기타), 중동 및 아프리카를 포함한 모든 주요 지역 시장에 대한 포괄적인 분석을 제공했습니다.

북미는 효율성과 확장성을 달성하고 사람의 개입을 최소화하기 위해 AI와 ML을 운영에 통합하는 기업이 증가함에 따라 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.

또한 다양한 온라인 채널을 통한 데이터 생성의 증가도 한몫을 하고 있습니다. 이 외에도 사이버 위협과 데이터 유출의 증가가 시장의 성장을 촉진하고 있습니다.

아시아 태평양 지역은 클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅의 인기 상승으로 인해 이 영역에서 더욱 확대될 것으로 예상됩니다. 이 외에도 다양한 비즈니스 운영 자동화에 대한 관심이 높아지면서 시장의 성장이 강화되고 있습니다.

경쟁 환경:
주요 시장 참여자들은 머신러닝 서비스를 개선하기 위해 연구 운영에 투자하고 있습니다. 또한 효율적이고 확장 가능하며 사용하기 쉬운 최첨단 머신러닝 도구와 기능을 제공하고 있습니다. 상위 기업들은 보다 포괄적이고 혁신적인 솔루션을 제공하기 위해 다른 기술 기업, 스타트업, 연구 기관과 전략적 파트너십을 체결하고 있습니다. 또한 숙련된 인력을 양성하기 위해 교육 및 인증 프로그램을 제공하는 데 주력하고 있습니다. 선도적인 기업들은 플랫폼의 보안 기능을 강화하기 위한 이니셔티브를 취하고 있습니다. 이들은 더 강력한 데이터 암호화를 구현하고, 액세스 제어를 강화하며, 머신러닝을 사용하여 보안 위협을 탐지하고 대응하고 있습니다.

이 보고서는 시장의 경쟁 환경에 대한 포괄적인 분석을 제공했습니다. 모든 주요 기업의 상세한 프로필도 제공되었습니다. 시장의 주요 업체는 다음과 같습니다:

Amazon.com Inc.
Bigml Inc.
페어 아이작 주식회사
구글 LLC (알파벳 Inc.)
H2O.ai Inc.
휴렛 팩커드 엔터프라이즈 개발 LP
Iflowsoft Solutions Inc.
국제 비즈니스 머신 코퍼레이션
마이크로소프트 코퍼레이션
MonkeyLearn
Sas Institute Inc.
요타민 애널리틱스 Inc.

이 보고서의 주요 질문에 대한 답변

1. 2024년 전 세계 서비스형 머신러닝(MLaaS) 시장 규모는 어느 정도일까요?
2. 2025-2033년 글로벌 서비스형 머신러닝(MLaaS) 시장의 예상 성장률은 어느 정도일까요?
3. 글로벌 서비스형 머신 러닝(MLaaS) 시장을 이끄는 주요 요인은 무엇인가요?
4. 코로나19가 글로벌 서비스형 머신러닝(MLaaS) 시장에 미친 영향은 무엇인가요?
5. 구성 요소에 따른 글로벌 서비스형 머신러닝(MLaaS) 시장의 세분화는 무엇인가요?
6. 조직 규모에 따른 글로벌 서비스형 머신러닝(MLaaS) 시장의 세분화는 무엇인가요?
7. 애플리케이션에 따른 글로벌 서비스형 머신러닝(MLaaS) 시장의 세분화는 무엇인가요?
8. 최종 사용자에 따른 글로벌 서비스형 머신 러닝(MLaaS) 시장의 세분화는 무엇인가요?
9. 글로벌 서비스형 머신 러닝(MLaaS) 시장의 주요 지역은 어디인가요?
10. 글로벌 서비스형 머신 러닝(MLaaS) 시장의 주요 업체/기업은 누구인가요?

■ 보고서 목차

1 머리말 2 연구 범위 및 방법론 2.1 연구 목적 2.2 이해관계자 2.3 데이터 출처 2.3.1 1차 출처 2.3.2 보조 출처 2.4 시장 추정 2.4.1 상향식 접근 방식 2.4.2 하향식 접근 방식 2.5 예측 방법론 3 요약 4 소개 4.1 개요 4.2 주요 산업 동향 5 글로벌 서비스형 머신러닝(MLaaS) 시장 5.1 시장 개요 5.2 시장 성과 5.3 COVID-19의 영향 5.4 시장 전망 6 구성 요소별 시장 세분화 6.1 소프트웨어 6.1.1 시장 동향 6.1.2 시장 전망 6.2 서비스 6.2.1 시장 동향 6.2.2 시장 전망 7 조직 규모별 시장 세분화 7.1 중소기업 7.1.1 시장 동향 7.1.2 시장 예측 7.2 대기업 7.2.1 시장 동향 7.2.2 시장 예측 8 애플리케이션 별 시장 세분화 8.1 마케팅 및 광고 8.1.1 시장 동향 8.1.2 시장 예측 8.2 사기 탐지 및 위험 관리 8.2.1 시장 동향 8.2.2 시장 예측 8.3 예측 분석 8.3.1 시장 동향 8.3.2 시장 예측 8.4 증강 및 가상 현실 8.4.1 시장 동향 8.4.2 시장 예측 8.5 자연어 처리 8.5.1 시장 동향 8.5.2 시장 예측 8.6 컴퓨터 비전 8.6.1 시장 동향 8.6.2 시장 예측 8.7 보안 및 감시 8.7.1 시장 동향 8.7.2 시장 예측 8.8 기타 8.8.1 시장 동향 8.8.2 시장 예측 9 최종 사용자 별 시장 세분화 9.1 IT 및 통신 9.1.1 시장 동향 9.1.2 시장 전망 9.2 자동차 9.2.1 시장 동향 9.2.2 시장 전망 9.3 의료 9.3.1 시장 동향 9.3.2 시장 전망 9.4 항공 우주 및 방위 9.4.1 시장 동향 9.4.2 시장 전망 9.5 소매 9.5.1 시장 동향 9.5.2 시장 전망 9.6 정부 9.6.1 시장 동향 9.6.2 시장 전망 9.7 BFSI 9.7.1 시장 동향 9.7.2 시장 전망 9.8 기타 9.8.1 시장 동향 9.8.2 시장 예측 10 지역별 시장 세분화 10.1 북미 10.1.1 미국 10.1.1.1 시장 동향 10.1.1.2 시장 예측 10.1.2 캐나다 10.1.2.1 시장 동향 10.1.2.2 시장 예측 10.2 아시아 태평양 10.2.1 중국 10.2.1.1 시장 동향 10.2.1.2 시장 예측 10.2.2 일본 10.2.2.1 시장 동향 10.2.2.2 시장 예측 10.2.3 인도 10.2.3.1 시장 동향 10.2.3.2 시장 예측 10.2.4 한국 10.2.4.1 시장 동향 10.2.4.2 시장 예측 10.2.5 호주 10.2.5.1 시장 동향 10.2.5.2 시장 전망 10.2.6 인도네시아 10.2.6.1 시장 동향 10.2.6.2 시장 예측 10.2.7 기타 10.2.7.1 시장 동향 10.2.7.2 시장 예측 10.3 유럽 10.3.1 독일 10.3.1.1 시장 동향 10.3.1.2 시장 예측 10.3.2 프랑스 10.3.2.1 시장 동향 10.3.2.2 시장 예측 10.3.3 영국 10.3.3.1 시장 동향 10.3.3.2 시장 예측 10.3.4 이탈리아 10.3.4.1 시장 동향 10.3.4.2 시장 전망 10.3.5 스페인 10.3.5.1 시장 동향 10.3.5.2 시장 예측 10.3.6 러시아 10.3.6.1 시장 동향 10.3.6.2 시장 예측 10.3.7 기타 10.3.7.1 시장 동향 10.3.7.2 시장 예측 10.4 라틴 아메리카 10.4.1 브라질 10.4.1.1 시장 동향 10.4.1.2 시장 예측 10.4.2 멕시코 10.4.2.1 시장 동향 10.4.2.2 시장 예측 10.4.3 기타 10.4.3.1 시장 동향 10.4.3.2 시장 예측 10.5 중동 및 아프리카 10.5.1 시장 동향 10.5.2 국가 별 시장 세분화 10.5.3 시장 예측 11 SWOT 분석 11.1 개요 11.2 강점 11.3 약점 11.4 기회 11.5 위협 12 가치 사슬 분석 13 포터의 다섯 가지 힘 분석 13.1 개요 13.2 구매자의 협상력 13.3 공급자의 협상력 13.4 경쟁의 정도 13.5 신규 진입자의 위협 13.6 대체재의 위협 14 가격 분석 15 경쟁 환경 15.1 시장 구조 15.2 주요 플레이어 15.3 주요 플레이어의 프로필 15.3.1 아마존 닷컴 Inc. 15.3.1.1 회사 개요 15.3.1.2 제품 포트폴리오 15.3.1.3 재무 15.3.1.4 SWOT 분석 15.3.2 Bigml Inc. 15.3.2.1 회사 개요 15.3.2.2 제품 포트폴리오 15.3.3 페어 아이작 코퍼레이션 15.3.3.1 회사 개요 15.3.3.2 제품 포트폴리오 15.3.3.3 재무 15.3.3.4 SWOT 분석 15.3.4 Google LLC (알파벳 Inc.) 15.3.4.1 회사 개요 15.3.4.2 제품 포트폴리오 15.3.4.3 SWOT 분석 15.3.5 H2O.ai Inc. 15.3.5.1 회사 개요 15.3.5.2 제품 포트폴리오 15.3.6 휴렛 팩커드 엔터프라이즈 개발 LP 15.3.6.1 회사 개요 15.3.6.2 제품 포트폴리오 15.3.6.3 재무 15.3.6.4 SWOT 분석 15.3.7 이프 로우 소프트 솔루션 Inc. 15.3.7.1 회사 개요 15.3.7.2 제품 포트폴리오 15.3.8 국제 비즈니스 머신 주식회사 15.3.8.1 회사 개요 15.3.8.2 제품 포트폴리오 15.3.8.3 재무 15.3.8.4 SWOT 분석 15.3.9 마이크로 소프트 코퍼레이션 15.3.9.1 회사 개요 15.3.9.2 제품 포트폴리오 15.3.9.3 재무 15.3.9.4 SWOT 분석 15.3.10 원숭이 학습 15.3.10.1 회사 개요 15.3.10.2 제품 포트폴리오 15.3.11 Sas Institute Inc. 15.3.11.1 회사 개요 15.3.11.2 제품 포트폴리오 15.3.11.3 SWOT 분석 15.3.12 요타민 애널리틱스 주식회사 15.3.12.1 회사 개요 15.3.12.2 제품 포트폴리오 그림 1: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝 시장: 주요 동인 및 과제 그림 2: 글로벌: 서비스형 머신러닝 시장: 매출 가치(미화 10억 달러), 2019-2024년 그림 3: 글로벌: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 2025-2033년 매출 가치(십억 달러), 2025-2033년 그림 4: 글로벌: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 구성 요소별 분류(%), 2024년 그림 5: 글로벌: 서비스형 머신러닝 시장: 조직 규모별 세분화(%), 2024년 그림 6: 글로벌: 서비스형 머신러닝 시장: 애플리케이션별 세분화(%), 2024년 그림 7: 글로벌: 서비스형 머신러닝 시장: 최종 사용자별 세분화(%), 2024년 그림 8: 글로벌: 서비스형 머신러닝 시장: 지역별 세분화: 2024년 (%), 2024년 그림 9: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(소프트웨어) 시장: 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 10: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(소프트웨어) 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 11: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(서비스) 시장: 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 12: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(서비스) 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 13: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(중소기업) 시장: 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 14: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(중소기업) 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 15: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(대기업) 시장: 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 16: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(대기업) 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 17: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(마케팅 및 광고) 시장: 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 18: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(마케팅 및 광고) 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 19: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(사기 탐지 및 위험 관리) 시장: 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 20: 글로벌: 서비스로서의 머신 러닝(사기 탐지 및 리스크 관리) 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 21: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(예측 분석) 시장: 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 22: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(예측 분석) 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 23: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(증강 및 가상 현실) 시장: 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 24: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(증강 및 가상 현실) 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 25: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(자연어 처리) 시장: 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 26: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(자연어 처리) 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 27: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(컴퓨터 비전) 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 28: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(컴퓨터 비전) 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 29: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(보안 및 감시) 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 30: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(보안 및 감시) 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 31: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(기타 애플리케이션) 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 32: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(기타 애플리케이션) 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 33: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(IT 및 통신) 시장: 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 34: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(IT 및 통신) 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 35: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(자동차) 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 36: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(자동차) 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 37: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(의료) 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 38: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(의료) 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 39: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(항공우주 및 방위) 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 40: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(항공우주 및 방위) 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 41: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(소매) 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 42: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(소매) 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 43: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(정부) 시장: 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 44: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(정부) 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 45: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(BFSI) 시장: 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 46: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(BFSI) 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 47: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(기타 최종 사용자) 시장: 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 48: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(기타 최종 사용자) 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 49: 북미: 서비스형 머신러닝 시장 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 50: 북미: 북미: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 51: 미국 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 52: 미국 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 53: 캐나다 서비스형 머신러닝 시장 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 54: 캐나다: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 55: 아시아 태평양: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 56: 아시아 태평양: 서비스형 머신러닝 시장 전망 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 57: 중국 서비스형 머신러닝 시장 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 58: 중국: 중국: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 59: 일본: 서비스형 머신러닝 시장 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 60: 일본: 일본: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 61: 인도: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 62: 인도: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 63: 한국: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 64: 한국: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 65: 호주 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 66: 호주 호주: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 67: 인도네시아: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 68: 인도네시아: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 69: 기타: 기타: 서비스형 머신러닝 시장: 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 70: 기타 기타: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 71: 유럽 서비스형 머신러닝 시장 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 72: 유럽 유럽: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 73: 독일: 서비스형 머신러닝 시장 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 74: 독일: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 75: 프랑스: 서비스형 머신러닝 시장 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 76: 프랑스: 프랑스: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 77: 영국: 서비스형 머신러닝 시장 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 78: 영국 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 79: 이탈리아: 서비스형 머신러닝 시장 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 80: 이탈리아: 이탈리아: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 81: 스페인 서비스형 머신러닝 시장 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 82: 스페인: 스페인: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 83: 러시아: 서비스형 머신러닝 시장 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 84: 러시아: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 85: 기타: 기타: 서비스형 머신러닝 시장: 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 86: 기타: 기타: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 87: 라틴 아메리카: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 88: 라틴 아메리카: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 89: 브라질: 서비스형 머신러닝 시장 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 90: 브라질: 브라질: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 91: 멕시코: 서비스형 머신러닝 시장 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 92: 멕시코: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 93: 기타: 기타: 서비스형 머신러닝 시장: 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 94: 기타 기타: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 95: 중동 및 아프리카: 서비스형 머신러닝 시장 매출 가치(백만 달러), 2019년 및 2024년 그림 96: 중동 및 아프리카 서비스형 머신러닝 시장 국가별 비중(%), 2024년 그림 97: 중동 및 아프리카: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 달러), 2025-2033년 그림 98: 글로벌: 서비스 산업으로서의 머신러닝 SWOT 분석 그림 99: 글로벌: 서비스 산업으로서의 머신러닝 가치 사슬 분석 그림 100: 글로벌: 서비스 산업으로서의 머신 러닝: 포터의 5가지 힘 분석 표 1: 글로벌: 서비스형 머신러닝 시장: 주요 산업 하이라이트, 2024년 및 2033년 표 2: 글로벌: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 구성 요소별 세분화(백만 달러), 2025-2033년 표 3: 글로벌: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 조직 규모별 세분화: 2025-2033년 (백만 달러), 2025-2033년 표 4: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝 시장 전망: 애플리케이션별 세분화: 2025-2033년 (백만 달러) 표 5: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝 시장 전망: 최종 사용자별 세분화: 2025-2033년 (백만 달러) 표 6: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝 시장 전망: 지역별 세분화: 2025-2033년 (백만 달러), 2025-2033년 표 7: 글로벌: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 지역별 세분화 경쟁 구조 표 8: 글로벌: 서비스형 머신러닝 시장: 경쟁 구조 주요 기업 1 Preface 2 Scope and Methodology 2.1 Objectives of the Study 2.2 Stakeholders 2.3 Data Sources 2.3.1 Primary Sources 2.3.2 Secondary Sources 2.4 Market Estimation 2.4.1 Bottom-Up Approach 2.4.2 Top-Down Approach 2.5 Forecasting Methodology 3 Executive Summary 4 Introduction 4.1 Overview 4.2 Key Industry Trends 5 Global Machine Learning as a Service (MLaaS) Market 5.1 Market Overview 5.2 Market Performance 5.3 Impact of COVID-19 5.4 Market Forecast 6 Market Breakup by Component 6.1 Software 6.1.1 Market Trends 6.1.2 Market Forecast 6.2 Services 6.2.1 Market Trends 6.2.2 Market Forecast 7 Market Breakup by Organization Size 7.1 Small and Medium-sized Enterprises 7.1.1 Market Trends 7.1.2 Market Forecast 7.2 Large Enterprises 7.2.1 Market Trends 7.2.2 Market Forecast 8 Market Breakup by Application 8.1 Marketing and Advertising 8.1.1 Market Trends 8.1.2 Market Forecast 8.2 Fraud Detection and Risk Management 8.2.1 Market Trends 8.2.2 Market Forecast 8.3 Predictive Analytics 8.3.1 Market Trends 8.3.2 Market Forecast 8.4 Augmented and Virtual Reality 8.4.1 Market Trends 8.4.2 Market Forecast 8.5 Natural Language Processing 8.5.1 Market Trends 8.5.2 Market Forecast 8.6 Computer Vision 8.6.1 Market Trends 8.6.2 Market Forecast 8.7 Security and Surveillance 8.7.1 Market Trends 8.7.2 Market Forecast 8.8 Others 8.8.1 Market Trends 8.8.2 Market Forecast 9 Market Breakup by End User 9.1 IT and Telecom 9.1.1 Market Trends 9.1.2 Market Forecast 9.2 Automotive 9.2.1 Market Trends 9.2.2 Market Forecast 9.3 Healthcare 9.3.1 Market Trends 9.3.2 Market Forecast 9.4 Aerospace and Defense 9.4.1 Market Trends 9.4.2 Market Forecast 9.5 Retail 9.5.1 Market Trends 9.5.2 Market Forecast 9.6 Government 9.6.1 Market Trends 9.6.2 Market Forecast 9.7 BFSI 9.7.1 Market Trends 9.7.2 Market Forecast 9.8 Others 9.8.1 Market Trends 9.8.2 Market Forecast 10 Market Breakup by Region 10.1 North America 10.1.1 United States 10.1.1.1 Market Trends 10.1.1.2 Market Forecast 10.1.2 Canada 10.1.2.1 Market Trends 10.1.2.2 Market Forecast 10.2 Asia-Pacific 10.2.1 China 10.2.1.1 Market Trends 10.2.1.2 Market Forecast 10.2.2 Japan 10.2.2.1 Market Trends 10.2.2.2 Market Forecast 10.2.3 India 10.2.3.1 Market Trends 10.2.3.2 Market Forecast 10.2.4 South Korea 10.2.4.1 Market Trends 10.2.4.2 Market Forecast 10.2.5 Australia 10.2.5.1 Market Trends 10.2.5.2 Market Forecast 10.2.6 Indonesia 10.2.6.1 Market Trends 10.2.6.2 Market Forecast 10.2.7 Others 10.2.7.1 Market Trends 10.2.7.2 Market Forecast 10.3 Europe 10.3.1 Germany 10.3.1.1 Market Trends 10.3.1.2 Market Forecast 10.3.2 France 10.3.2.1 Market Trends 10.3.2.2 Market Forecast 10.3.3 United Kingdom 10.3.3.1 Market Trends 10.3.3.2 Market Forecast 10.3.4 Italy 10.3.4.1 Market Trends 10.3.4.2 Market Forecast 10.3.5 Spain 10.3.5.1 Market Trends 10.3.5.2 Market Forecast 10.3.6 Russia 10.3.6.1 Market Trends 10.3.6.2 Market Forecast 10.3.7 Others 10.3.7.1 Market Trends 10.3.7.2 Market Forecast 10.4 Latin America 10.4.1 Brazil 10.4.1.1 Market Trends 10.4.1.2 Market Forecast 10.4.2 Mexico 10.4.2.1 Market Trends 10.4.2.2 Market Forecast 10.4.3 Others 10.4.3.1 Market Trends 10.4.3.2 Market Forecast 10.5 Middle East and Africa 10.5.1 Market Trends 10.5.2 Market Breakup by Country 10.5.3 Market Forecast 11 SWOT Analysis 11.1 Overview 11.2 Strengths 11.3 Weaknesses 11.4 Opportunities 11.5 Threats 12 Value Chain Analysis 13 Porters Five Forces Analysis 13.1 Overview 13.2 Bargaining Power of Buyers 13.3 Bargaining Power of Suppliers 13.4 Degree of Competition 13.5 Threat of New Entrants 13.6 Threat of Substitutes 14 Price Analysis 15 Competitive Landscape 15.1 Market Structure 15.2 Key Players 15.3 Profiles of Key Players 15.3.1 Amazon.com Inc. 15.3.1.1 Company Overview 15.3.1.2 Product Portfolio 15.3.1.3 Financials 15.3.1.4 SWOT Analysis 15.3.2 Bigml Inc. 15.3.2.1 Company Overview 15.3.2.2 Product Portfolio 15.3.3 Fair Isaac Corporation 15.3.3.1 Company Overview 15.3.3.2 Product Portfolio 15.3.3.3 Financials 15.3.3.4 SWOT Analysis 15.3.4 Google LLC (Alphabet Inc.) 15.3.4.1 Company Overview 15.3.4.2 Product Portfolio 15.3.4.3 SWOT Analysis 15.3.5 H2O.ai Inc. 15.3.5.1 Company Overview 15.3.5.2 Product Portfolio 15.3.6 Hewlett Packard Enterprise Development LP 15.3.6.1 Company Overview 15.3.6.2 Product Portfolio 15.3.6.3 Financials 15.3.6.4 SWOT Analysis 15.3.7 Iflowsoft Solutions Inc. 15.3.7.1 Company Overview 15.3.7.2 Product Portfolio 15.3.8 International Business Machines Corporation 15.3.8.1 Company Overview 15.3.8.2 Product Portfolio 15.3.8.3 Financials 15.3.8.4 SWOT Analysis 15.3.9 Microsoft Corporation 15.3.9.1 Company Overview 15.3.9.2 Product Portfolio 15.3.9.3 Financials 15.3.9.4 SWOT Analysis 15.3.10 MonkeyLearn 15.3.10.1 Company Overview 15.3.10.2 Product Portfolio 15.3.11 Sas Institute Inc. 15.3.11.1 Company Overview 15.3.11.2 Product Portfolio 15.3.11.3 SWOT Analysis 15.3.12 Yottamine Analytics Inc. 15.3.12.1 Company Overview 15.3.12.2 Product Portfolio

※본 조사보고서 [서비스로서의 기계 학습 (MLaaS) 시장 보고서 : 구성 요소 (소프트웨어, 서비스), 조직 규모 (중소기업, 대기업), 애플리케이션 (마케팅 및 광고, 사기 탐지 및 위험 관리, 예측 분석, 증강 및 가상 현실, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 보안 및 감시 및 기타), 최종 사용자 (IT 및 통신, 자동차, 의료, 항공 우주 및 방위, 소매, 정부, BFSI 및 기타) 및 지역 2025-2033 년별] (코드 : IMARC25MA1479) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요.

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