| ■ 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 2024-2032 | |
 | ■ 상품 코드 : IMA05FE-Z3769 ■ 조사/발행회사 : IMARC ■ 발행일 : 2024년 3월 ■ 페이지수 : 148 ■ 작성언어 : 영문 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 기술 및 미디어 |
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■ 보고서 개요
2023년 전 세계 서비스형 머신러닝(MLaaS) 시장 규모는 75억 달러에 달했습니다. 앞으로 IMARC Group은 2024~2032년 동안 27.24%의 성장률(CAGR)을 보이며 2032년까지 시장이 697억 달러에 이를 것으로 예상하고 있습니다. 조직들 사이에서 인공지능(AI) 솔루션에 대한 수요 증가, 기업들 사이에서 클라우드 컴퓨팅의 인기 상승, 전 세계적으로 비즈니스 이니셔티브를 가속화하기 위한 자동화에 대한 강조가 시장을 추진하는 주요 요인 중 일부입니다.
서비스형 머신러닝(MLaaS)은 클라우드 기반 플랫폼을 통해 머신러닝 기능 및 인프라에 액세스할 수 있는 종합적인 솔루션입니다. 이를 통해 조직은 하드웨어, 소프트웨어, 전문 지식에 대한 막대한 투자 없이도 머신 러닝의 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 위해 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 머신 러닝에 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) 산업 세분화:
IMARC Group은 2024-2032년 글로벌 및 지역 수준에서의 예측과 함께 글로벌 서비스형 머신러닝(MLaaS) 시장 보고서의 각 부문의 주요 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 도출함으로써 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 머신러닝 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 높일 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
대한민국
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.
최근 개발:
2023년 3월, Amazon Web Services는 대규모 머신 러닝 모델을 학습하고 생성형 AI 애플리케이션을 구축하는 데 최적화된 세계에서 가장 확장성이 뛰어난 온디맨드 인공지능(AI) 인프라를 구축하기 위해 엔비디아와 협력한다고 발표했습니다.
2018년 9월, 페어 아이작 코퍼레이션은 데이터 과학자가 AI로 도출된 의사 결정의 이면에 있는 머신러닝 모델을 이해할 수 있도록 지원하는 최신 버전의 FICO® 애널리틱스 워크벤치(FICO® Analytics Workbench™)를 출시했다고 발표했습니다.
2023년 7월, International Business Machines Corporation은 기업이 AI와 머신러닝을 가속화하고 확장하는 데 도움이 되는 세 가지 제품으로 구성된 Watsonx를 출시한다고 발표했습니다.
이 보고서의 주요 질문에 대한 답변
1. 2023년 전 세계 서비스형 머신러닝(MLaaS) 시장 규모는 어느 정도일까요?
2. 2024~2032년 글로벌 서비스형 머신러닝(MLaaS) 시장의 예상 성장률은 어느 정도일까요?
3. 글로벌 서비스형 머신러닝(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 표 1: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝 시장: 주요 산업 하이라이트, 2023년 및 2032년 표 2: 글로벌: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 구성 요소별 세분화(백만 US$), 2024-2032년 표 3: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝 시장 전망: 조직 규모별 분류 (백만 US$), 2024-2032년 표 4 : 글로벌 : 서비스로서의 머신 러닝 시장 전망: 애플리케이션별 세분화: 2024-2032년 (백만 US$), 2024-2032년 표 5 : 글로벌 : 서비스로서의 머신 러닝 시장 전망: 최종 사용자별 분류 (백만 US$), 2024-2032년 표 6: 글로벌: 서비스로서의 머신 러닝 시장 전망: 지역별 분류 (백만 US$), 2024-2032년 표 7: 글로벌: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 지역별 전망 경쟁 구조 표 8: 글로벌: 서비스형 머신러닝 시장: 경쟁 구조 주요 업체 그림 1: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝 시장: 주요 동인 및 과제 그림 2: 글로벌: 서비스형 머신러닝 시장: 매출 가치(미화 10억 달러), 2018-2023년 그림 3: 글로벌: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(미화 10억 달러), 2024-2032년 그림 4: 글로벌: 서비스형 머신러닝 시장: 구성 요소별 매출 비중(%), 2023년 그림 5: 글로벌: 서비스형 머신러닝 시장: 조직 규모별 세분화(%), 2023년 그림 6: 글로벌: 서비스형 머신러닝 시장: 애플리케이션별 세분화 (%), 2023년 그림 7: 글로벌: 서비스형 머신러닝 시장: 최종 사용자별 세분화(%), 2023년 그림 8: 글로벌: 서비스형 머신러닝 시장: 지역별 세분화 (%), 2023년 그림 9: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(소프트웨어) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 10: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(소프트웨어) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 11: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(서비스) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 12: 글로벌: 서비스로서의 머신 러닝(서비스) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 13: 글로벌: 서비스로서의 머신 러닝(중소기업) 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 14: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(중소기업) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 15: 글로벌: 서비스로서의 머신 러닝(대기업) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 16: 글로벌: 서비스로서의 머신 러닝(대기업) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 17: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(마케팅 및 광고) 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 18: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(마케팅 및 광고) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 19: 글로벌: 서비스로서의 머신 러닝(사기 탐지 및 위험 관리) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 20: 글로벌: 서비스로서의 머신 러닝(사기 탐지 및 위험 관리) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 21: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(예측 분석) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 22: 글로벌: 서비스로서의 머신 러닝(예측 분석) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 23: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(증강 및 가상 현실) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 24: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(증강 및 가상 현실) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 25: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(자연어 처리) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 26: 글로벌: 서비스로서의 기계 학습(자연어 처리) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 27: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(컴퓨터 비전) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 28: 글로벌: 서비스로서의 머신 러닝(컴퓨터 비전) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 29: 글로벌: 서비스로서의 머신 러닝(보안 및 감시) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 30: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(보안 및 감시) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 31: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(기타 애플리케이션) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 32: 글로벌: 서비스로서의 머신 러닝(기타 애플리케이션) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 33: 글로벌: 서비스로서의 머신 러닝(IT 및 통신) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 34: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(IT 및 통신) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 35: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(자동차) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 36: 글로벌: 서비스로서의 머신 러닝(자동차) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 37: 글로벌: 서비스로서의 머신 러닝(의료) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 38: 글로벌: 서비스로서의 머신 러닝(의료) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 39: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(항공우주 및 방위) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 40: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(항공우주 및 방위) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 41: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(소매) 시장 전망: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 42: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(소매) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 43: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(정부) 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 44: 글로벌: 서비스로서의 머신러닝(정부) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 45: 글로벌: 서비스로서의 머신 러닝(BFSI) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 46: 글로벌: 서비스로서의 머신 러닝(BFSI) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 47: 글로벌: 서비스로서의 머신 러닝(기타 최종 사용자) 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 48: 글로벌: 서비스로서의 머신 러닝(기타 최종 사용자) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 49: 북미: 서비스형 머신러닝 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 50: 북미: 북미: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 51: 미국: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 52: 미국: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 53: 캐나다: 서비스형 머신러닝 시장 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 54: 캐나다: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 55: 아시아 태평양: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 56: 아시아 태평양: 서비스형 머신러닝 시장 전망 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 57: 중국 서비스형 머신러닝 시장 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 58: 중국: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 59: 일본: 서비스형 머신러닝 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 60: 일본: 일본: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 61: 인도: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 62: 인도: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 63: 대한민국: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 64: 대한민국: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 65: 호주 서비스형 머신러닝 시장 전망: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 66: 호주 호주: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 67: 인도네시아: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 68: 인도네시아: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 69: 기타: 서비스형 머신러닝 시장 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 70: 기타: 기타: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 71: 유럽: 서비스형 머신러닝 시장 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 72: 유럽 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 73: 독일: 서비스형 머신러닝 시장 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 74: 독일: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 75: 프랑스: 서비스형 머신러닝 시장 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 76: 프랑스: 프랑스: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 77: 영국: 서비스형 머신러닝 시장 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 78: 영국: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 79: 이탈리아: 서비스형 머신러닝 시장 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 80: 이탈리아: 이탈리아: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 81: 스페인: 서비스형 머신러닝 시장 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 82: 스페인: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 판매 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 83: 러시아: 서비스형 머신러닝 시장 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 84: 러시아: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 85: 기타: 서비스형 머신러닝 시장 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 86: 기타: 기타: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 87: 라틴 아메리카: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 88: 라틴 아메리카: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 89: 브라질: 서비스형 머신러닝 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 90: 브라질: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 91: 멕시코: 서비스형 머신러닝 시장 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 92: 멕시코: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 93: 기타: 기타: 서비스 시장으로서의 머신러닝: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 94: 기타: 기타: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 95: 중동 및 아프리카: 서비스형 머신러닝 시장 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 96: 중동 및 아프리카: 서비스형 머신러닝 시장 국가별 비중(%), 2023년 그림 97: 중동 및 아프리카: 서비스형 머신러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 98: 글로벌: 서비스 산업으로서의 머신러닝 SWOT 분석 그림 99: 글로벌: 서비스 산업으로서의 머신러닝 가치 사슬 분석 그림 100: 글로벌: 서비스 산업으로서의 머신 러닝: 포터의 5가지 힘 분석 The global machine learning as a service (MLaaS) market size reached US$ 7.5 Billion in 2023. Looking forward, IMARC Group expects the market to reach US$ 69.7 Billion by 2032, exhibiting a growth rate (CAGR) of 27.24%during 2024-2032. The growing demand for artificial intelligence (AI) solutions among organizations, rising popularity of cloud computing among businesses, and increasing emphasis on automation to accelerate business initiatives worldwide are some of the major factors propelling the market. Machine learning as a service (MLaaS) is a comprehensive solution that provides access to machine learning capabilities and infrastructure through a cloud-based platform. It enables organizations to leverage the power of machine learning without the need for significant investments in hardware, software, and specialized expertise. MLaaS offers a range of services, tools, and resources that facilitate the development, deployment, and management of machine learning models. It provides a wide array of pre-built algorithms and models that can be easily accessed and utilized by developers and data scientists. Global Machine Learning As A Service (MLaaS) Market At present, the increasing demand for MLaaS to access machine learning (ML) capabilities without the need for extensive in-house infrastructure and expertise is impelling the growth of the market. Besides this, the rising automation of various business operations to increase efficiency and productivity and reduce the occurrence of manual errors is propelling the growth of the market. In addition, the growing advancements in ML algorithms, including deep learning and reinforcement learning, are offering a favorable market outlook. Apart from this, the increasing employment of MLaaS by businesses to leverage cutting-edge techniques to extract valuable insights from their data is supporting the growth of the market. Additionally, the rising emphasis on automation to accelerate business initiatives, achieve faster time-to-time markets, and realize quicker returns on investments (ROI) is contributing to the growth of the market. Machine Learning as a Service (MLaaS) Market Trends/Drivers: Rising demand for artificial intelligence (AI) solutions At present, the increasing employment of AI solutions across various industries is fueling the demand for MLaaS. As organizations recognize the value of AI in optimizing processes, enhancing customer experiences, and gaining actionable insights from data, the demand for MLaaS solutions is increasing. Businesses are leveraging MLaaS to harness the power of machine learning algorithms without the need for significant investments in hardware and specialized talent. MLaaS solutions also offer pre-built machine learning models and data handling tools which businesses can easily implement. It has made AI accessible to small and medium-sized businesses, enabling them to compete with larger companies that have more resources for developing AI in-house. Growing popularity of cloud computing The rising popularity of cloud computing is significantly driving the demand for MLaaS as it provides a robust and scalable environment for deploying machine learning models, enabling businesses to access cutting-edge ML capabilities without investing in expensive hardware or software. Besides this, cloud computing facilitates easy storage, processing, and analysis of large volumes of data, which are crucial for machine learning. Cloud-based MLaaS solutions can handle these vast datasets efficiently, providing high-speed data processing capabilities and real-time analytics, thereby enabling quick decision-making and creating a competitive edge for businesses. In addition, cloud platforms ensure easy collaboration and seamless sharing of machine learning models and data across different departments or even different organizations. This ease of collaboration can be instrumental in businesses to drive AI-driven digital transformation, thereby leading to increased uptake of MLaaS. Increasing generation of data Presently, there is an increase in data generation worldwide, which is significantly propelling the demand for MLaaS. As businesses generate and collect more data, the potential for ML to extract value from it also increases. MLaaS providers deliver ready-made machine learning models that can be trained on this data to gain valuable insights and make informed business decisions. Moreover, the real-time analysis of massive datasets is crucial in fast-paced, data-driven scenarios. Businesses need to make decisions quickly based on the latest information available. MLaaS platforms, equipped with the capability to process large datasets in real time, can provide businesses with immediate insights, thereby improving their operational efficiency and enabling swift and data-driven decision-making. Machine Learning as a Service (MLaaS) Industry Segmentation: IMARC Group provides an analysis of the key trends in each segment of the global machine learning as a service (MLaaS) market report, along with forecasts at the global and regional levels from 2024-2032. Our report has categorized the market based on component, organization size, application and end user. Breakup by Component: Software Services Services dominate the market The report has provided a detailed breakup and analysis of the market based on the component. This includes software and services. According to the report, services represented the largest segment. MLaaS providers offer pre-built and customizable machine learning models, which simplifies the adoption of machine learning technologies, especially for small and medium enterprises (SMEs) that may lack the resources or expertise to develop these models in-house. Developing and implementing machine learning models in-house can be quite expensive, considering the costs of hiring skilled data scientists, investing in robust hardware, and maintaining the necessary software. MLaaS provides a more cost-effective alternative as it operates on a pay-as-you-go model, allowing businesses to only pay for what they use. MLaaS providers also offer ongoing support and maintenance services, which can help businesses overcome any challenges they encounter when using the technology. This support can help businesses mitigate risks and ensure that their machine-learning models are performing optimally. Breakup by Organization Size: Small and Medium-sized Enterprises Large Enterprises Large enterprises hold the largest share in the market A detailed breakup and analysis of the market based on the organization size has also been provided in the report. This includes small and medium-sized enterprises and large enterprises. According to the report, large enterprises accounted for the largest market share. Large enterprises are increasingly turning to machine learning as a service (MLaaS) as it is a convenient, scalable, and cost-effective solution for implementing advanced machine learning capabilities, allowing large businesses to make data-driven decisions and gain a competitive edge. The vast amount of data generated by these enterprises necessitates efficient tools to extract meaningful insights, and MLaaS offers robust machine-learning models capable of processing this information swiftly and effectively. Moreover, in a dynamic business environment, large enterprises need to respond spontaneously to changing market conditions. With MLaaS, they can leverage real-time analytics to derive immediate insights from their data, enhancing their decision-making process and operational efficiency. This is particularly beneficial for industries that operate in fast-paced environments, such as finance, technology, and e-commerce. Breakup by Application: Marketing and Advertising Fraud Detection and Risk Management Predictive Analytics Augmented and Virtual Reality Natural Language Processing Computer Vision Security and Surveillance Others Marketing and advertising hold the biggest share in the market A detailed breakup and analysis of the market based on the application have also been provided in the report. This includes marketing and advertising, fraud detection and risk management, predictive analytics, augmented and virtual reality, natural language processing, computer vision, security and surveillance, and others. According to the report, marketing and advertising accounted for the largest market share. Marketing and advertising industries increasingly require machine learning as a service (MLaaS) due to its potential to transform their operations and customer engagements significantly. In these fields, understanding consumer behavior and preferences is of utmost importance, and the ability to analyze vast amounts of customer data is vital. MLaaS provides robust machine learning models that can process and analyze this data, offering valuable insights about customers, enabling personalized marketing, and improving target advertising. MLaaS is also used to segment customers based on various characteristics, enabling marketers to tailor their messages and offers to specific groups. It allows for precise targeting, which can significantly enhance the effectiveness of marketing campaigns. Breakup by End User: IT and Telecom Automotive Healthcare Aerospace and Defense Retail Government BFSI Others BFSI holds the maximum share of the market A detailed breakup and analysis of the market based on the end user have also been provided in the report. This includes IT and telecom, automotive, healthcare, aerospace and defense, retail, government, BFSI, and others. According to the report, BFSI accounted for the largest market share. The banking, financial services and insurance (BFSI) sector is relying on machine learning as a service (MLaaS) due to its transformative potential to streamline operations, enhance customer experiences, and bolster security measures. The BFSI sector deals with enormous amounts of data, and MLaaS provides an efficient way to process, analyze, and draw actionable insights from this data, enabling financial institutions to make informed decisions. MLaaS plays a pivotal role in personalizing customer experiences in the BFSI sector. By analyzing customer data, machine learning models can identify individual behaviors and preferences, enabling financial institutions to tailor their services to each customer's unique needs. Furthermore, by leveraging MLaaS, financial institutions can build predictive models that can alert them to potential fraud or risks in real-time, significantly enhancing their security measures and customer trust. Breakup by Region: North America United States Canada Asia-Pacific China Japan India South Korea Australia Indonesia Others Europe Germany France United Kingdom Italy Spain Russia Others Latin America Brazil Mexico Others Middle East and Africa North America exhibits a clear dominance, accounting for the largest machine learning as a service (MLaaS) market share The report has also provided a comprehensive analysis of all the major regional markets, which include North America (the United States and Canada); Asia Pacific (China, Japan, India, South Korea, Australia, Indonesia, and Others); Europe (Germany, France, the United Kingdom, Italy, Spain, Russia, and others); Latin America (Brazil, Mexico, and others); and the Middle East and Africa. North America held the biggest market share due to the rising number of businesses that are integrating AI and ML in their operations to achieve efficiency and scalability and minimize the involvement of humans. Another contributing aspect is the rising generation of data through various online channels. Besides this, the increasing number of cyber threats and data breaches is propelling the growth of the market. Asia Pacific is estimated to expand further in this domain due to the rising popularity of cloud computing and edge computing. Apart from this, the rising focus on automating various business operations is strengthening the growth of the market. Competitive Landscape: Key market players are investing in research operations to improve their machine-learning services. They are also providing cutting-edge machine learning tools and capabilities that are efficient, scalable, and easy to use. Top companies are entering into strategic partnerships with other tech companies, startups, and research institutions to deliver more comprehensive and innovative solutions. They are also focusing on providing training and certification programs to create a skilled workforce. Leading companies are taking initiatives to enhance the security features of their platforms. They are implementing stronger data encryption, enhancing access controls, and using machine learning to detect and respond to security threats. The report has provided a comprehensive analysis of the competitive landscape in the market. Detailed profiles of all major companies have also been provided. Some of the key players in the market include: Amazon.com Inc. Bigml Inc. Fair Isaac Corporation Google LLC (Alphabet Inc.) H2O.ai Inc. Hewlett Packard Enterprise Development LP Iflowsoft Solutions Inc. International Business Machines Corporation Microsoft Corporation MonkeyLearn Sas Institute Inc. Yottamine Analytics Inc. Recent Developments: In March 2023, Amazon Web Services, and Amazon.com Inc. company, announced a collaboration with NVIDIA to build the world's most scalable, on-demand artificial intelligence (AI) infrastructure optimized to train large machine learning models and build generative AI applications. In September 2018, Fair Isaac Corporation announced the launch of the latest version of FICO® Analytics Workbench™, which assists data scientists to understand the machine learning models behind AI-derived decisions. In July 2023, International Business Machines Corporation announced the launch of Watsonx, which comprise three products to help businesses accelerate and scale AI and machine learning. Key Questions Answered in This Report 1. What was the size of the global machine learning as a service (MLaaS) market in 2023? 2. What is the expected growth rate of the global machine learning as a service (MLaaS) market during 2024-2032? 3. What are the key factors driving the global machine learning as a service (MLaaS) market? 4. What has been the impact of COVID-19 on the global machine learning as a service (MLaaS) market? 5. What is the breakup of the global machine learning as a service (MLaaS) market based on the component? 6. What is the breakup of the global machine learning as a service (MLaaS) market based on organization size? 7. What is the breakup of the global machine learning as a service (MLaaS) market based on the application? 8. What is the breakup of the global machine learning as a service (MLaaS) market based on the end user? 9. What are the key regions in the global machine learning as a service (MLaaS) market? 10. Who are the key players/companies in the global machine learning as a service (MLaaS) market? |
| ※본 조사보고서 [세계의 서비스로서의 기계 학습 (MLaaS) 시장 : 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 별 2024-2032 년] (코드 : IMA05FE-Z3769) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
| ※본 조사보고서 [세계의 서비스로서의 기계 학습 (MLaaS) 시장 : 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 별 2024-2032 년] 에 대해서 E메일 문의는 여기를 클릭하세요. |
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