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시장보고서
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2052717
자동 머신러닝 시장 : 용도별, 제공 형태별, 업계별, 지역별Automated Machine Learning Market, By Application, By Offering, By Vertical, By Geography |
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자동 머신러닝 시장은 2026년에 69억 달러로 추정되며, 2033년까지 1,105억 6,000만 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 2026년부터 2033년까지 CAGR 48.6%로 성장할 것으로 전망됩니다.
| 보고서 범위 | 보고서 상세 | ||
|---|---|---|---|
| 기준 연도: | 2025년 | 2026년 시장 규모: | 69억 달러 |
| 과거 데이터 기간: | 2020-2024년 | 예측 기간: | 2026-2033년 |
| 2026년부터 2033년까지 예측 기간 CAGR: | 48.60% | 2033년 시장 규모 예측: | 1,105억 6,000만 달러 |
자동 머신러닝 시장은 인공지능(AI)과 데이터 분석의 부상으로 최근 몇 년 동안 괄목할 만한 성장세를 보이고 있습니다. 자동 머신러닝은 고도화된 알고리즘과 기술을 활용하여 인간의 개입을 최소화하면서 머신러닝 모델을 구축, 테스트, 배포합니다. 이를 통해 조직은 고도의 수학이나 프로그래밍 전문 지식 없이도 다양한 사용 사례에서 머신러닝을 활용할 수 있습니다. 자동화 ML 플랫폼은 기존에는 방대한 데이터 처리, 특성 엔지니어링, 하이퍼파라미터 조정이 필요했던 엔드투엔드 모델 개발 라이프사이클을 자동화합니다. 이를 통해 머신러닝 기술을 보다 많은 사람들이 이용할 수 있게 되었고, 산업 전반에 걸쳐 AI 도입이 가속화되고 있습니다. 자동 머신러닝은 AI 분야의 인력 부족을 해소하고 복잡한 머신러닝 프로세스를 효율적이고 확장성 있게 만들어주기 때문에 시장은 앞으로도 꾸준히 성장할 것으로 예상됩니다.
자동 머신러닝 시장의 성장을 이끄는 주요 요인으로는 각 분야의 고급 데이터 분석에 대한 수요 증가, 머신러닝 전문가 부족 심화, AI 기반 애플리케이션 및 서비스 도입을 간소화할 필요성 등이 있습니다. 그러나 복잡한 기업 요구사항에 대응하는 데 있어 현재의 자동화 ML 기술의 한계와 불충분한 데이터로 학습된 모델의 편향성 리스크가 문제점으로 지적되고 있습니다. 한편, 클라우드 기반 머신러닝 플랫폼의 채택 확대와 수직적 소프트웨어에 자동화 ML을 통합하는 것은 수익성 높은 기회를 창출하고 있습니다. 또한, AI-as-a-Service(AaaS) 솔루션의 가용성 증가와 엣지 컴퓨팅의 등장으로 수요가 증가하고 있습니다.
이 보고서는 2025년을 기준 연도로 하여 예측 기간(2026-2033년)의 시장 규모와 연평균 성장률(CAGR%)을 제시하는 세계 자동 머신러닝 시장에 대한 상세한 분석을 제공합니다.
이 보고서는 각 부문의 잠재적 수익 기회를 밝히고, 이 시장의 매력적인 투자 제안 매트릭스를 설명합니다.
또한 시장 촉진요인, 시장 억제요인, 기회, 신제품 출시 및 승인, 시장 동향, 지역별 전망, 주요 기업이 채택한 경쟁 전략에 대한 중요한 인사이트를 제공합니다.
이 조사는 다음과 같은 매개 변수를 기반으로 세계 자동 머신러닝 시장의 주요 기업 프로파일을 작성했습니다. 구체적으로 기업 개요, 제품 포트폴리오, 주요 하이라이트, 재무 실적 및 전략 등입니다.
본 조사에 포함된 주요 기업으로는 IBM, Oracle, Microsoft, ServiceNow, Google, Baidu, Alteryx, Salesforce, H2O.ai, Dataiku, Alibaba Cloud, Akkio, dotData, SparkCognition, Mathworks가 포함됩니다.
이 보고서의 내용을 통해 기업의 마케팅 담당자와 경영진은 향후 제품 출시, 제품 업그레이드, 시장 확대 및 마케팅 전략에 대한 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있을 것입니다.
이 세계 자동 머신러닝 시장 보고서는 투자자, 공급업체, 제품 제조업체, 유통업체, 신규 진입자, 재무 분석가 등 업계의 다양한 이해관계자를 대상으로 합니다.
이해관계자들은 세계 자동 머신러닝 시장 분석에 사용되는 다양한 전략 매트릭스를 통해 쉽게 의사결정을 내릴 수 있을 것입니다.
Automated Machine Learning Market is estimated to be valued at USD 6.90 Bn in 2026 and is expected to reach USD 110.56 Bn by 2033, growing at a compound annual growth rate (CAGR) of 48.6% from 2026 to 2033.
| Report Coverage | Report Details | ||
|---|---|---|---|
| Base Year: | 2025 | Market Size in 2026: | USD 6.90 Bn |
| Historical Data for: | 2020 To 2024 | Forecast Period: | 2026 To 2033 |
| Forecast Period 2026 to 2033 CAGR: | 48.60% | 2033 Value Projection: | USD 110.56 Bn |
The automated machine learning market has seen significant growth in recent years driven by the rise of artificial intelligence and data analytics. Automated machine learning utilizes advanced algorithms and technologies to build, test and deploy machine learning models with minimum human intervention. It helps organizations leverage machine learning across various use cases without having expertise in advanced mathematics or programming. Automated ML platforms automate the end-to-end model development lifecycle which traditionally require extensive data processing, feature engineering and hyperparameter tuning. This has made machine learning technologies accessible to a wider audience and accelerates the adoption of AI across industries. The market is expected to continue its robust expansion as automated machine learning assists in tackling the talent crunch in AI fields and makes complex machine learning processes efficient and scalable.
The key factors fueling the growth of the automated machine learning market include the rising demand for advanced data analytics across sectors, growing shortage of machine learning experts, and the need for simplified deployment of AI-driven applications and services. However, limitations of current automated ML technologies in handling complex enterprise requirements and the risks of bias in models trained on insufficient data pose challenges. On the other hand, the growing adoption of cloud-based machine learning platforms and the integration of automated ML in vertical software are creating lucrative opportunities. Additionally, the increasing availability of AI-as-a-service solutions and the advent of edge computing boost the demand.
This report provides in-depth analysis of the global automated machine learning market, and provides market size (US$ Bn) and compound annual growth rate (CAGR%) for the forecast period (2026-2033), considering 2025 as the base year.
It elucidates potential revenue opportunities across different segments and explains attractive investment proposition matrices for this market.
This study also provides key insights about market drivers, restraints, opportunities, new product launches or approval, market trends, regional outlook, and competitive strategies adopted by key players.
It profiles key players in the global automated machine learning market based on the following parameters - company highlights, products portfolio, key highlights, financial performance, and strategies.
Key companies covered as a part of this study include IBM, Oracle, Microsoft, ServiceNow, Google, Baidu, Alteryx, Salesforce, H2O.ai, Dataiku, Alibaba Cloud, Akkio, dotData, SparkCognition, and Mathworks.
Insights from this report would allow marketers and the management authorities of the companies to make informed decisions regarding their future product launches, type up-gradation, market expansion, and marketing tactics.
The global automated machine learning market report caters to various stakeholders in this industry including investors, suppliers, product manufacturers, distributors, new entrants, and financial analysts.
Stakeholders would have ease in decision-making through various strategy matrices used in analyzing the global automated machine learning market.