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머신러닝 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 구성요소별, 기업 규모별, 최종 용도별, 지역별, 부문별 예측(2023-2030년)Machine Learning Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Hardware, Software, Services), By Enterprise Size, By End-use (Advertising & Media, Healthcare, Retail), By Region, And Segment Forecasts, 2023 - 2030 |
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머신러닝 시장 성장 및 동향
Grand View Research, Inc.의 최신 보고서에 따르면, 세계 머신러닝 시장 규모는 2030년까지 4,199억 4,000만 달러에 달할 것으로 예상됩니다.
이 시장은 2023년부터 2030년까지 CAGR 34.8%로 성장할 것으로 예상됩니다. 이 시장은 각 산업 분야에서 AI 기반 솔루션에 대한 수요가 증가하면서 지속적인 성장을 거듭하고 있습니다. 머신러닝의 잠재력을 인식하고 그 적용에 투자하는 조직이 증가함에 따라 더욱 확대될 것으로 예상됩니다. 엣지 AI의 도입 확대가 시장 성장의 요인으로 작용하고 있습니다. 엣지 AI는 클라우드 컴퓨팅에 대한 의존도를 줄이고, 응답 시간 단축, 프라이버시 보호, 대역폭 효율을 향상시킬 수 있습니다.
많은 기업들이 머신러닝(ML)을 활용해 생산성을 높이고, 프로세스를 간소화하며, 의사결정을 촉진하기 위해 다양한 산업에서 개인화된 제품 추천, 수요 예측, 부정행위 탐지, 재고 관리, 가격 최적화 등에 활용하고 있습니다. 예를 들어, 미국에 본사를 둔 미디어 스트리밍 및 비디오 렌탈 기업 넷플릭스(Netflix, Inc.)는 고객 경험을 개선하기 위해 머신러닝을 활용하고 있습니다. 넷플릭스는 이미 오래전부터 머신러닝 알고리즘을 활용해 시청자에게 개인화된 추천 컨텐츠를 제공하고 있습니다. 미국에 본사를 둔 다국적 기술 기업인 아마존닷컴(Amazon.com, Inc)과 같은 이커머스 기업들도 추천에 ML을 활용해 매출을 늘리고 있습니다.
세밀한 개인화, 하이퍼타겟팅, 검색엔진최적화(SEO), 노코드 환경, 자가 학습 봇 등의 발전은 머신러닝 상황에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 이러한 신흥 시장은 개인화된 경험, 웹사이트 순위 향상, 효율적인 마케팅 전략, 접근성, 지능형 자동화에 대한 수요에 힘입어 머신러닝 애플리케이션을 지속적으로 발전시키고 있습니다.
예를 들어, Google LLC는 머신러닝, 특히 컴퓨터 비전 분야에서 큰 진전을 이루었고, Google의 연구 부서인 Google Research는 Inception 시리즈와 EfficientDet 객체 감지 모델과 같은 머신러닝 모델을 개발 및 배포했습니다. 개발 및 배포하고 있습니다. 이 모델들은 이미지 분류, 물체 감지, 이미지 세분화 등 컴퓨터 비전 작업의 정확도와 성능을 크게 향상시켰습니다.
북미 지역의 많은 산업이 방대한 데이터에서 인사이트를 얻고 비지니스 운영을 개선하기 위해 머신러닝을 채택하고 있습니다. 머신러닝은 금융, 헬스케어, 소매, 제조, 기술 등 다양한 분야에서 사기 탐지, 개인화된 마케팅, 예측 유지보수, 자동화된 고객 서비스 등의 작업을 수행하는 데 사용되고 있습니다. 북미에서는 클라우드 기반 머신러닝 서비스 도입이 확대되고 있으며, 아마존 웹 서비스, 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure), 구글 클라우드(Google Cloud)와 같은 클라우드 컴퓨팅 플랫폼의 등장으로 기업들이 머신러닝 툴과 인프라에 대한 접근과 도입이 용이해지면서 시장 성장에 힘을 보태고 있습니다. 머신러닝 도구와 인프라에 쉽게 접근하고 도입할 수 있게 되었습니다.
머신러닝 시장 보고서 하이라이트
- 커넥티드 AI의 등장으로 ML 알고리즘이 새롭게 입수한 정보를 바탕으로 지속적으로 학습할 수 있게 될 것으로 예상됩니다. 이러한 신흥 시장 개척은 향후 몇 년 동안 시장 확대를 촉진할 것으로 예상됩니다. 이러한 기술이 계속 발전하고 성숙해짐에 따라 다양한 산업에 변혁적인 영향을 미치고 비지니스 운영, 의사결정, 고객 가치 제공 방식에 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.
- 광고 및 미디어 분야는 2022년 20.0%의 매출 점유율로 시장을 장악했습니다. 광고 및 미디어 분야는 이 기술이 제공하는 구매자 최적화, 데이터 처리, 분석 등의 기능으로 인해 2022년 가장 큰 점유율을 차지했습니다.
- 컴퓨팅 파워의 발전, 데이터 생성량의 증가, 자동화된 의사결정의 필요성 등의 요인이 다양한 산업에서 머신러닝 솔루션에 대한 수요를 촉진하고 있습니다.
- 아시아태평양은 2023년부터 2030년까지 연평균 43.5%로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 이 지역은 인구가 많고, 다양한 산업이 존재하며, 기술 인프라에 대한 투자가 확대되고 있어 시장 성장에 기여하고 있습니다.
목차
제1장 조사 방법과 범위
- 시장 세분화와 범위
- 시장의 정의
- 정보 조달
- 조사 범위와 가정
제2장 주요 요약
제3장 머신러닝 시장 변수와 동향
- 시장 계통 전망
- 보급과 성장 전망 매핑
- 업계의 밸류체인 분석
- 시장 역학
- 시장 성장 촉진요인의 영향 분석
- 시장 성장 억제요인의 영향 분석
- 업계 과제
- 업계의 기회
- 업계 분석 툴
- Porter's 분석
- 거시경제 분석
- COVID-19의 영향 분석
제4장 머신러닝 시장 : 컴포넌트 추정·동향 분석
- 컴포넌트 변동 분석과 시장 점유율, 2022년과 2030년
- 컴포넌트별
- 하드웨어
- 소프트웨어
- 서비스
제5장 머신러닝 시장 : 기업 규모 추정·동향 분석
- 기업 규모 변동 분석과 시장 점유율, 2022년과 2030년
- 기업 규모별
- 중소기업
- 대기업
제6장 머신러닝 시장 : 최종 용도 추정·동향 분석
- 최종 용도 변동 분석과 시장 점유율, 2022년과 2030년
- 최종 용도별
- 헬스케어
- BFSI
- 법률
- 소매
- 광고 미디어
- 자동차와 수송
- 농업
- 제조업
- 기타
제7장 머신러닝 : 지역별 전망 추정·동향 분석
- 머신러닝 시장 : 지역별 전망
- 북미
- 북미의 머신러닝 시장 추정과 예측, 2017-2030년
- 미국
- 캐나다
- 유럽
- 유럽의 머신러닝 시장 추정과 예측, 2017-2030년
- 독일
- 영국
- 프랑스
- 아시아태평양
- 아시아태평양의 머신러닝 시장 추정과 예측, 2017-2030년
- 중국
- 일본
- 인도
- 한국
- 호주
- 라틴아메리카
- 라틴아메리카의 머신러닝 시장 추정과 예측, 2017-2030년
- 브라질
- 멕시코
- 중동 및 아프리카
- MEA 머신러닝 시장 추정과 예측, 2017-2030년
- 사우디아라비아
- 아랍에미리트
- 남아프리카공화국
제8장 머신러닝 시장 - 경쟁 상황
- 주요 시장 진출 기업에 의한 최근의 동향과 영향 분석
- 기업 분류
- 진출 기업 개요
- 재무 실적
- 제품 벤치마크
- 기업의 시장 점유율 분석, 2022년
- 기업 히트맵 분석
- 전략 매핑
- 확장
- 인수합병
- 파트너십과 협업
- 신제품 발매
- 전략 매핑
- Amazon Web Services, Inc.
- Baidu Inc.
- Google Inc.
- H2o.ai
- Hewlett Packard Enterprise Development Lp
- Intel Corporation
- International Business Machines Corporation
- Microsoft Corporation
- Sas Institute Inc.
- Sap Se
Machine Learning Market Growth & Trends
The global machine learning market size is anticipated to reach USD 419.94 billion by 2030, according to a new report by Grand View Research, Inc. The market is expected to expand at a CAGR of 34.8% from 2023 to 2030. The market is experiencing continuous growth, driven by the increasing demand for AI-driven solutions across industries. It is expected to expand further as more organizations recognize the potential of machine learning and invest in its applications. The growing deployment of Edge AI is responsible for market growth. Edge AI reduces the reliance on cloud computing and provides faster response times, improved privacy, and bandwidth efficiency.
Numerous companies are using machine learning (ML) in various industries to boost productivity, streamline processes, and facilitate decision-making. ML is used for personalized product recommendations, demand forecasting, fraud detection, inventory management, and pricing optimization. For instance, Netflix, Inc., a U.S.-based media-streaming and video-rental company, uses machine learning to enhance the customer experience. The company has long been using machine learning algorithms to personalize its viewer recommendations. E-commerce firms like Amazon.com, Inc, a U.S.-based multinational technology company, also uses ML for recommendation to boost sales.
Developments such as fine-tuned personalization, hyper-targeting, search engine optimization (SEO), no-code environments, self-learning bots, and others are expected to impact the machine-learning landscape significantly. These developments are responsible for the continuous evolution of machine learning applications, driven by the demand for personalized experiences, improved website rankings, efficient marketing strategies, accessibility, and intelligent automation.
For instance, Google LLC has significantly advanced machine learning, specifically in computer vision. Google's research division, Google Research, has developed and deployed machine learning models such as the Inception series and the EfficientDet object detection model. These models have significantly enhanced the accuracy and performance of computer vision tasks, including image classification, object detection, and image segmentation.
Many industries in North America have adopted machine learning to gain insights from massive data and improve business operations. Machine learning is used in various sectors such as finance, healthcare, retail, manufacturing, and technology to perform tasks such as fraud detection, personalized marketing, predictive maintenance, and automated customer service. The growing adoption of cloud-based machine learning services in North America propels the market's growth. The rise of cloud computing platforms, such as Amazon Web Services, Microsoft Azure, and Google Cloud, has made it easier for businesses to access and deploy machine learning tools and infrastructure.
Machine Learning Market Report Highlights
- The emergence of connected AI is anticipated to make it possible for ML algorithms to learn based on newly available information continuously. These developments are expected to propel the market expansion in the upcoming years. As these technologies continue to advance and mature, they are expected to have a transformative impact on various industries, shaping the way businesses operate, make decisions, and deliver value to customers
- The advertising & media segment dominated the market with a revenue share of 20.0% in 2022. The advertising and media sector accounted for the largest share in 2022 owing to capabilities such as buyer's optimization, data processing, and analysis provided by the technology
- Factors such as advancements in computing power, increased data generation, and the need for automated decision-making drive the demand for machine learning solutions across various industries
- The Asia Pacific region is expected to grow at the fastest CAGR of 43.5% from 2023 to 2030. The region's large population, diverse industries, and growing investment in technological infrastructure all contribute to market growth
Table of Contents
Chapter 1 Methodology and Scope
- 1.1 Market Segmentation & Scope
- 1.2 Market Definitions
- 1.3 Information Procurement
- 1.3.1 Information Analysis
- 1.3.2 Market Formulation & Data Visualization
- 1.3.3 Data Validation & Publishing
- 1.4 Research Scope And Assumptions
- 1.4.1 List Of Data Sources
Chapter 2 Executive Summary
- 2.1 Market Snapshot
- 2.2 Segment Snapshot
- 2.3 Competitive Landscape Snapshot
Chapter 3 Machine Learning Market Variables And Trends
- 3.1 Market Lineage Outlook
- 3.2 Penetration & Growth Prospect Mapping
- 3.3 Industry Value Chain Analysis
- 3.4 Market Dynamics
- 3.4.1 Market Driver Impact Analysis
- 3.4.1.1 Increasing Applications Of Ml Algorithm
- 3.4.1.2 Rising Adoption Of Advanced Technologies
- 3.4.2 Market Restraint Impact Analysis
- 3.4.2.1 Lack Of Skilled Labor
- 3.4.3 Industry Challenges
- 3.4.4 Industry Opportunities
- 3.4.1 Market Driver Impact Analysis
- 3.5 Industry Analysis Tools
- 3.5.1 Porter's Analysis
- 3.5.2 Macroeconomic Analysis
- 3.6 COVID-19 Impact Analysis
Chapter 4 Machine Learning Market: Component Estimates & Trend Analysis
- 4.1 Component Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030
- 4.2 Machine Learning Market Estimates And Forecast, By Component (USD Billion)
- 4.2.1 Hardware
- 4.2.2 Software
- 4.2.3 Services
Chapter 5 Machine Learning Market: Enterprise Size Estimates & Trend Analysis
- 5.1 Enterprise Size Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030
- 5.2 Machine Learning Market Estimates And Forecast, By Enterprise Size (USD Billion)
- 5.2.1 Smes
- 5.2.2 Large Enterprises
Chapter 6 Machine Learning Market: End-Use Estimates & Trend Analysis
- 6.1 End-use Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030
- 6.2 Machine Learning Market Estimates And Forecast, By End-use (USD Billion)
- 6.2.1 Healthcare
- 6.2.2 BFSI
- 6.2.3 Law
- 6.2.4 Retail
- 6.2.5 Advertising & Media
- 6.2.6 Automotive & Transportation
- 6.2.7 Agriculture
- 6.2.8 Manufacturing
- 6.2.9 Others
Chapter 7 Machine Learning: Regional Outlook Estimates & Trend Analysis
- 7.1 Machine Learning Market: Regional Outlook
- 7.2 North America
- 7.2.1 North America Machine Learning Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Billion)
- 7.2.2 U.S.
- 7.2.2.1 U.S. Machine Learning Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Billion)
- 7.2.3 Canada
- 7.2.3.1 Canada Machine Learning Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Billion)
- 7.3 Europe
- 7.3.1 Europe Machine Learning Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Billion)
- 7.3.2 Germany
- 7.3.2.1 Germany. Machine Learning Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Billion)
- 7.3.3 UK
- 7.3.3.1 UK Machine Learning Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Billion)
- 7.3.4 France
- 7.3.4.1 France Machine Learning Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Billion)
- 7.4 Asia Pacific
- 7.4.1 Asia Pacific Machine Learning Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Billion)
- 7.4.2 China
- 7.4.2.1 China Machine Learning Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Billion)
- 7.4.3 Japan
- 7.4.3.1 Japan Machine Learning Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Billion)
- 7.4.4 India
- 7.4.4.1 India Machine Learning Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Billion)
- 7.4.5 South Korea
- 7.4.5.1 South Korea Machine Learning Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Billion)
- 7.4.6 Australia
- 7.4.6.1 Australia Machine Learning Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Billion)
- 7.5 Latin America
- 7.5.1 Latin America Machine Learning Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Billion)
- 7.5.2 Brazil
- 7.5.2.1 Brazil Machine Learning Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Billion)
- 7.5.3 Mexico
- 7.5.3.1 Mexico Machine Learning Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Billion)
- 7.6 MEA
- 7.6.1 MEA Machine Learning Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Billion)
- 7.6.2 Kingdom Of Saudi Arabia
- 7.6.2.1 Kingdom Of Saudi Arabia Machine Learning Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Billion)
- 7.6.3 UAE
- 7.6.3.1 UAE Machine Learning Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Billion)
- 7.6.4 South Africa
- 7.6.4.1 South Africa Machine Learning Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Billion)
Chapter 8 Machine Learning Market - Competitive Landscape
- 8.1 Recent Developments & Impact Analysis, By Key Market Participants
- 8.2 Company Categorization
- 8.3 Participant's Overview
- 8.4 Financial Performance
- 8.5 Product Benchmarking
- 8.6 Company Market Share Analysis, 2022
- 8.7 Company Heat Map Analysis
- 8.8 Strategy Mapping
- 8.8.1 Expansion
- 8.8.2 Mergers & Acquisition
- 8.8.3 Partnerships & Collaborations
- 8.8.4 New Product Launches
- 8.9 Strategy Mapping
- 8.9.1 Amazon Web Services, Inc.
- 8.9.2 Baidu Inc.
- 8.9.3 Google Inc.
- 8.9.4 H2o.ai
- 8.9.5 Hewlett Packard Enterprise Development Lp
- 8.9.6 Intel Corporation
- 8.9.7 International Business Machines Corporation
- 8.9.8 Microsoft Corporation
- 8.9.9 Sas Institute Inc.
- 8.9.10 Sap Se
