| ■ 영문 제목 : No-code AI Platform Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component, By Technology (NLP, Computer Vision, Predictive Analytics, Others), By Deployment, By Enterprise Size, By Vertical, By Region, And Segment Forecasts, 2024 - 2030 | |
 | ■ 상품코드 : GRV24MAY107 ■ 조사/발행회사 : Grand View Research ■ 발행일 : 2024년 4월 최신판(2025년 또는 2026년)은 문의주세요. ■ 페이지수 : 110 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 ■ 조사대상 지역 : 세계 ■ 산업 분야 : IT/전자 |
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| 글로벌 노코드 AI 플랫폼 시장의 성장과 동향 Grand View Research, Inc.사의 최신 보고서에 따르면, 세게의 노코드 AI 플랫폼 시장 규모는 2030년까지 244억 2000만 달러에 달할 것으로 예상되며, 2024년부터 2030년까지 연평균 30. 6%의 성장률을 보일 것으로 전망됩니다. 노코드 AI는 AI의 민주화를 지향하는 AI 환경의 한 범주입니다. 이는 머신러닝과 AI 모델을 구현하기 위해 코드가 없고, 시각적이며, 드래그 앤 드롭 인터페이스를 갖춘 노코드 AI 개발 플랫폼을 사용합니다. 노코드 AI 기능은 자동화 솔루션, 노코드 사용자 인터페이스에 통합 AI 기능을 통합한 전용 노코드 AI 툴 등 다양한 툴을 통해 제공됩니다. 노코드 AI 플랫폼은 비전문가도 데이터를 빠르게 분석, 분류하고 예측할 수 있는 정확한 모델을 쉽게 생성할 수 있도록 지원합니다. 전 세계 기업들은 더 나은 고객 인사이트와 직원 생산성 향상을 통해 경쟁력을 확보하기 위해 AI/ML 시스템에 대한 투자를 늘리도록 설득당하고 있습니다. 노코드 AI 플랫폼은 숙련된 인력 없이도 AI 모델을 생성할 수 있도록 지원합니다. AI 모델 구축에는 시간, 노력, 경험이 필요한데, 데이터 사이언스 기술이 부족하기 때문에 기업에게 도움이 될 수 있습니다. 노코드 AI는 AI 모델 구축에 소요되는 시간을 몇 분으로 단축시켜 기업이 즉시 업무에 적용할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, 2023년 5월 AI 기반 카피라이팅 툴을 개발하는 라이테소닉(Writesonic)은 혁신적인 노코드 AI 챗봇 빌더인 봇소닉(Botsonic)을 출시하였습니다. 이 새로운 노코드 AI 챗봇 빌더는 GPT-4 기술을 기반으로 하며, 노코드 통합 전략을 가진 기업이라면 단 몇 분 만에 Botsonic을 웹사이트에 쉽게 통합할 수 있습니다. 또한, 맞춤형 AI 솔루션을 구축하기 위해서는 데이터 정리, 데이터 클렌징, 코드 개발, 디버깅, 분류, 모델 훈련이 필요합니다. 데이터 사이언스에 익숙하지 않은 사용자에게는 상당한 시간이 소요됩니다. 노코드 AI 플랫폼은 개발 시간을 단축할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 노코드 AI 플랫폼은 비전문가도 각 프로세스 단계의 세부적인 내용을 파고들지 않고도 ML 모델을 구축할 수 있도록 설계되었기 때문에 쉽게 사용할 수 있습니다. 또한, 고품질의 저렴한 자동화 기술의 가용성이 높아짐에 따라 향후 몇 년 동안 시장 성장이 확대될 것으로 예상됩니다. 노코드 AI 플랫폼 시장 보고서 주요 내용 - 구성 요소별로는 노코드 AI 플랫폼 분야가 2023년 76. 8%의 최대 매출 점유율로 시장을 주도할 것으로 예상됩니다. 노코드 AI 플랫폼은 비전문 코더가 AI 시스템을 개발할 수 있도록 지원합니다. 사용자는 자신이 개발한 AI 시스템을 사용하여 데이터를 분석 및 분류하고 정확한 모델을 구축하여 예측을 할 수 있습니다. - 기술별로는 자연어 처리 분야가 2023년 55. 6%의 최대 매출 점유율로 시장을 주도할 것으로 보입니다. 자연어 처리는 기계가 인간의 언어를 인코딩하여 기계가 인간 환경을 더 깊이 이해할 수 있게 해줍니다. 사용자는 사전 훈련된 NLP 엔진을 사용하여 텍스트 기반 워크플로우를 자동화하거나 코드가 없는 NLP AI 플랫폼을 사용하여 모델을 개발할 수 있습니다. - 배포를 기준으로 온프레미스 세분화는 2023년 56. 0%의 가장 큰 매출 점유율로 시장을 장악했습니다. 온프레미스 노코드 AI 플랫폼을 통해 사용자는 풍부한 코딩 지식이나 기술 없이도 인프라 내에서 AI 애플리케이션을 구축 및 배포할 수 있습니다. - 북미는 2023년 39. 5%의 매출 점유율로 시장을 주도할 것으로 예상됩니다. 이 지역에는 다양한 산업과 사용 사례에 맞는 다양한 노코드 AI 플랫폼을 제공하는 스타트업, 기존 기술 기업, 클라우드 서비스 제공업체가 다수 존재합니다. |
1. 조사 방법 및 범위
2. 개요
3. 시장 변수, 동향, 범위
4. 세계의 노코드 AI 플랫폼 시장 구성 요소별 예측 및 동향 분석
5. 세계의 노코드 AI 플랫폼 시장 기술별 예측 및 동향 분석
6. 세계의 노코드 AI 플랫폼 시장 배포별 예측 및 동향 분석
7. 세계의 노코드 AI 플랫폼 시장 기업 규모별 예측 및 동향 분석
8. 세계의 노코드 AI 플랫폼 시장 분야별 예측 및 동향 분석
9. 세계의 노코드 AI 플랫폼 시장 지역별 예측 및 동향 분석
10. 경쟁 현황
목차 제1장. 방법론 및 범위 3.1. 시장 계보 3.2. 산업 가치 사슬 분석 3.3. 노코드 AI 플랫폼 시장 – 시장 역학 3.3.1. 시장 동인 분석 3.3.1.1. AI 및 ML 애플리케이션에 대한 수요 증가 3.3.1.2. 다양한 산업 분야에서 IoT, 엣지 컴퓨팅, 데이터 과학 솔루션 및 서비스 도입 증가 3.3.2. 시장 제약 요인 분석 3.3.2.1. 제한된 맞춤화 및 복잡성 3.3.3. 산업 과제 3.4.1. 포터의 5가지 경쟁력 분석 3.4.1.1. 공급자의 협상력 3.4.1.2. 구매자의 협상력 3.4.1.3. 대체재의 위협 3.4.1.4. 신규 진입자의 위협 3.4.1.5. 경쟁 구도 3.4.2. PESTLE 분석 3.4.2.1. 정치적 환경 3.4.2.2. 경제 환경 3.5. 경제 메가 트렌드 분석 4.1. 노코드 AI 플랫폼 시장(구성 요소별): 주요 내용 4.3. 노코드 AI 플랫폼 4.3.1. 시장 추정 및 예측, 2017년 – 2030년 (백만 달러) 4.4. 서비스 4.4.1. 시장 추정 및 예측, 2017년 – 2030년 (백만 달러) 5.3. 자연어 처리 5.3.1. 시장 추정 및 예측, 2017년 – 2030년 (백만 달러) 5.4. 컴퓨터 비전 5.4.1. 시장 추정 및 예측, 2017년 – 2030년 (백만 달러) 5.5. 예측 분석 5.5.1. 시장 추정 및 예측, 2017년 – 2030년 (백만 달러) 5.6. 기타 5.6.1. 시장 추정 및 예측, 2017년 – 2030년 (백만 달러) 6.1. 노코드 AI 플랫폼 시장, 배포 방식별 주요 내용 6.3. 클라우드 6.3.1. 시장 추정 및 예측, 2017년 – 2030년 (백만 달러) 6.4. 온프레미스 6.4.1. 시장 추정 및 예측, 2017년 – 2030년 (백만 달러) 7.1. 노코드 AI 플랫폼 시장, 기업 규모별 주요 내용 7.2. 노코드 AI 플랫폼 시장: 기업 규모 동향 분석, 2023년 및 2030년 7.3. 중소기업 7.3.1. 시장 추정 및 예측, 2017년 – 2030년 (백만 달러) 7.4. 대기업 8.1. 산업별 노코드 AI 플랫폼 시장: 주요 내용 8.2. 노코드 AI 플랫폼 시장: 산업별 동향 분석, 2023년 및 2030년 8.3. 금융·보험(BFSI) 8.3.1. 시장 추정 및 예측, 2017년 – 2030년 (백만 달러) 8.4. 의료 8.4.1. 시장 추정 및 예측, 2017년 – 2030년 (백만 달러) 8.5. 소매 및 전자상거래 8.5.1. 시장 추정 및 예측, 2017년 – 2030년 (백만 달러) 8.6. IT 및 통신 8.8.1. 시장 추정 및 전망, 2017년 – 2030년 (백만 달러) 9.1. 노코드 AI 플랫폼 시장: 지역별 동향 분석, 2023년 및 2030년 9.2. 북미 9.2.1. 시장 추정 및 전망, 2017년 – 2030년 (백만 달러) 9.2.2. 미국 9.2.2.1. 시장 추정 및 전망, 2017년 – 2030년 (백만 달러) 9.2.3. 캐나다 9.2.3.1. 시장 추정 및 전망, 2017년 – 2030년 (백만 달러) 9.3. 유럽 9.3.1. 시장 추정 및 전망, 2017년 – 2030년 (백만 달러) 9.3.2. 독일 9.3.2.1. 시장 추정 및 전망, 2017년 – 2030년 (백만 달러) 9.3.3. 영국 9.3.3.1. 시장 추정 및 전망, 2017년 – 2030년 (백만 달러) 9.3.4. 프랑스 9.3.4.1. 시장 추정 및 전망, 2017년 – 2030년 (백만 달러) 9.4.2. 중국 9.4.2.1. 시장 추정 및 전망, 2017년 – 2030년 (백만 달러) 9.4.3. 일본 9.4.3.1. 시장 추정 및 전망, 2017년 – 2030년 (백만 달러) 9.4.4. 인도 9.4.4.1. 시장 추정 및 전망, 2017년 – 2030년 (백만 달러) 9.4.5. 한국 9.4.5.1. 시장 추정 및 전망, 2017년 – 2030년 (백만 달러) 9.4.6. 호주 9.5.2. 브라질 9.5.2.1. 시장 추정 및 전망, 2017 – 2030 (백만 달러) 9.5.3. 멕시코 9.5.3.1. 시장 추정 및 전망, 2017 – 2030 (백만 달러) 9.6. 중동 및 아프리카 9.6.1. 시장 추정 및 전망, 2017 – 2030 (백만 달러) 9.6.2. 사우디아라비아 왕국 (KSA) 9.6.2.1. 시장 추정 및 전망, 2017년 – 2030년 (백만 달러) 9.6.3.1. 시장 추정 및 전망, 2017년 – 2030년 (백만 달러) 9.6.4. 남아프리카공화국 9.6.4.1. 시장 추정 및 전망, 2017년 – 2030년 (백만 달러) 10.1. 기업 분류 10.2. 기업 시장 포지셔닝 10.3. 기업 히트맵 분석 10.4. 전략 매핑 10.5. 기업 프로필/목록 10.5.1. AKKIO INC. 10.5.1.1. 개요 10.5.1.2. 재무 성과 10.5.1.3. 제품 벤치마킹 10.5.2.1. 개요 10.5.3.1. 개요 10.5.4.1. 개요 10.5.10.1. 개요 Chapter 1. Methodology and Scope 1.1. Research Methodology 1.2. Research Scope and Assumptions 1.3. Information Procurement 1.3.1. Purchased database 1.3.2. GVR’s internal database 1.3.3. Secondary sources & third-party perspectives 1.3.4. Primary research 1.4. Information Analysis 1.4.1. Data analysis models 1.5. Market Formulation & Data Visualization 1.6. Data Validation & Publishing Chapter 2. Executive Summary 2.1. Market Outlook 2.2. Segmental Outlook 2.3. Competitive Insights Chapter 3. Market Variables, Trends, and Scope 3.1. Market Lineage 3.2. Industry Value Chain Analysis 3.3. No-code AI platform Market - Market Dynamics 3.3.1. Market driver analysis 3.3.1.1. The increasing demand for AI and ML applications 3.3.1.2. The increasing adoption of IoT, Edge computing, and data science solutions & services across various industries. 3.3.2. Market restraint analysis 3.3.2.1. Limited customization and complexity 3.3.3. Industry challenges 3.4. Business Environmental Tools Analysis: No-code AI Platform Market 3.4.1. Porter’s five forces analysis 3.4.1.1. Bargaining Power of Suppliers 3.4.1.2. Bargaining Power of Buyers 3.4.1.3. Threat of Substitution 3.4.1.4. Threat of New Entrants 3.4.1.5. Competitive Rivalry 3.4.2. Pestle analysis 3.4.2.1. Political Landscape 3.4.2.2. Economic Landscape 3.4.2.3. Social Landscape 3.4.2.4. Technology Landscape 3.4.2.5. Environmental Landscape 3.4.2.6. Legal Landscape 3.5. Economic Mega Trend Analysis Chapter 4. No-code AI Platform Market: Component Estimates & Trend Analysis 4.1. No-code AI Platform Market, by Component: Key Takeaways 4.2. No-code AI Platform Market: Component Movement Analysis, 2023 & 2030 4.3. No-code AI Platforms 4.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million) 4.4. Services 4.4.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million) Chapter 5. No-code AI Platform Market: Technology Estimates & Trend Analysis 5.1. No-code AI Platform Market, by Technology: Key Takeaways 5.2. No-code AI Platform Market: Technology Movement Analysis, 2023 & 2030 5.3. Natural Language Processing 5.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million) 5.4. Computer Vision 5.4.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million) 5.5. Predictive Analytics 5.5.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million) 5.6. Others 5.6.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million) Chapter 6. No-code AI Platform Market: Deployment Estimates & Trend Analysis 6.1. No-code AI Platform Market, by Deployment: Key Takeaways 6.2. No-code AI Platform Market: Deployment Movement Analysis, 2023 & 2030 6.3. Cloud 6.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million) 6.4. On-premise 6.4.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million) Chapter 7. No-code AI Platform Market: Enterprise Size Estimates & Trend Analysis 7.1. No-code AI Platform Market, by Enterprise Size: Key Takeaways 7.2. No-code AI Platform Market: Enterprise Size Movement Analysis, 2023 & 2030 7.3. SMEs 7.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million) 7.4. Large Enterprises 7.4.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million) Chapter 8. No-code AI Platform Market: Vertical Estimates & Trend Analysis 8.1. No-code AI Platform Market, by Vertical: Key Takeaways 8.2. No-code AI Platform Market: Vertical Movement Analysis, 2023 & 2030 8.3. BFSI 8.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million) 8.4. Healthcare 8.4.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million) 8.5. Retail & E-Commerce 8.5.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million) 8.6. IT & Telecom 8.8.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million) 8.7. Energy & Utilities 8.7.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million) 8.8. Government & Public Sector 8.12.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million) 8.9. Others 8.16.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million) Chapter 9. No-code AI Platform Market: Regional Estimates & Trend Analysis 9.1. No-code AI Platform Market: Regional Movement Analysis, 2023 & 2030 9.2. North America 9.2.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million) 9.2.2. U.S. 9.2.2.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million) 9.2.3. Canada 9.2.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million) 9.3. Europe 9.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million) 9.3.2. Germany 9.3.2.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million) 9.3.3. U.K. 9.3.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million) 9.3.4. France 9.3.4.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million) 9.4. Asia Pacific 9.4.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million) 9.4.2. China 9.4.2.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million) 9.4.3. Japan 9.4.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million) 9.4.4. India 9.4.4.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million) 9.4.5. South Korea 9.4.5.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million) 9.4.6. Australia 9.4.6.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million) 9.5. Latin America 9.5.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million) 9.5.2. Brazil 9.5.2.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million) 9.5.3. Mexico 9.5.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million) 9.6. Middle East & Africa 9.6.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million) 9.6.2. Kingdom of Saudi Arabia (KSA) 9.6.2.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million) 9.6.3. UAE 9.6.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million) 9.6.4. South Africa 9.6.4.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million) Chapter 10. Competitive Landscape 10.1. Company Categorization 10.2. Company Market Positioning 10.3. Company Heat Map Analysis 10.4. Strategy Mapping 10.5. Company Profiles/Listing 10.5.1. AKKIO INC. 10.5.1.1. Overview 10.5.1.2. Financial Performance 10.5.1.3. Product Benchmarking 10.5.1.4. Strategic Initiatives 10.5.2. Amazon.com, INC. 10.5.2.1. Overview 10.5.2.2. Financial Performance 10.5.2.3. Product Benchmarking 10.5.2.4. Strategic Initiatives 10.5.3. Apple INC. 10.5.3.1. Overview 10.5.3.2. Financial Performance 10.5.3.3. Product Benchmarking 10.5.3.4. Strategic Initiatives 10.5.4. Caspio, INC. 10.5.4.1. Overview 10.5.4.2. Financial Performance 10.5.4.3. Product Benchmarking 10.5.4.4. Strategic Initiatives 10.5.5. ClarifAI, INC. 10.5.5.1. Overview 10.5.5.2. Financial Performance 10.5.5.3. Product Benchmarking 10.5.5.4. Strategic Initiatives 10.5.6. Datarobot, INC. 10.5.6.1. Overview 10.5.6.2. Financial Performance 10.5.6.3. Product Benchmarking 10.5.6.4. Strategic Initiatives 10.5.7. Google LLC 10.5.7.1. Overview 10.5.7.2. Financial Performance 10.5.7.3. Product Benchmarking 10.5.7.4. Strategic Initiatives 10.5.8. LEVITY AI GMBH 10.5.8.1. Overview 10.5.8.2. Financial Performance 10.5.8.3. Product Benchmarking 10.5.8.4. Strategic Initiatives 10.5.9. Microsoft 10.5.9.1. Overview 10.5.9.2. Financial Performance 10.5.9.3. Product Benchmarking 10.5.9.4. Strategic Initiatives 10.5.10. Quickbase, INC. 10.5.10.1. Overview 10.5.10.2. Financial Performance 10.5.10.3. Product Benchmarking 10.5.10.4. Strategic Initiatives |
| ※참고 정보 노코드 AI 플랫폼(No-code AI Platform)은 사용자가 프로그래밍 지식 없이도 인공지능(AI) 모델을 구축하고 운영할 수 있도록 돕는 소프트웨어 환경을 말한다. 이러한 플랫폼은 사용자가 복잡한 코드를 작성하지 않고도 시각적인 인터페이스를 통해 데이터 분석, 모델 훈련, 그리고 결과 시각화를 수행할 수 있는 기능을 제공한다. 최근 몇 년 간 인공지능 기술의 발전과 더불어, 비전문가라도 손쉽게 AI 솔루션을 구축할 수 있는 접근성이 높아지면서 노코드 AI 플랫폼의 수요가 증가하고 있다. 노코드 AI 플랫폼의 기본 개념은 데이터 입력, 처리, 분석, 그리고 결과 도출의 프로세스를 단순화하여 누구나 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 하는 것이다. 이러한 플랫폼은 주로 드래그 앤 드롭 방식의 사용자 인터페이스를 제공하여, 사용자가 필요한 요소를 선택하고 설정하는 방식으로 작업을 진행할 수 있게 한다. 이로 인해 기업의 데이터 분석 담당자, 마케팅 부서, 비즈니스 애널리스트 등 다양한 분야의 전문가들이 AI 기술을 활용할 수 있는 기회를 가지게 된다. 노코드 AI 플랫폼의 종류는 다양하다. 대표적인 예로, 데이터 준비 및 정제에 초점을 맞춘 플랫폼, 머신러닝 모델을 자동으로 생성해주는 플랫폼, 그리고 예측 분석에 중점을 둔 플랫폼 등이 있다. 예를 들어, 데이터 전처리와 모델 훈련을 아우르는 플랫폼으로는 Google AutoML, Microsoft Azure ML, DataRobot 등이 있으며, 이러한 플랫폼은 사용자가 데이터를 업로드하고 몇 번의 클릭만으로 예측 모델을 생성할 수 있도록 지원한다. 또한, 노코드 AI 플랫폼은 특정 산업이나 용도에 맞춘 전문 플랫폼도 존재하며, 예를 들어 의료, 금융, 소매업 등 각기 다른 산업 환경에서 최적화된 솔루션을 제공한다. 노코드 AI 플랫폼의 용도는 광범위하다. 기업에서는 고객 데이터를 분석하여 마케팅 전략을 세우거나, 제품 추천 시스템을 구축하는 데 활용할 수 있으며, 연구자들은 데이터 분석과 예측 모델링을 통해 실험 결과를 보다 효율적으로 도출할 수 있다. 또한, 중소기업이나 스타트업에서도 제한된 리소스로 AI 기술을 활용하여 경쟁력을 높이는 데 기여하고 있다. 관련 기술로는 데이터 과학, 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리(NLP), 이미지 인식 등이 있다. 노코드 AI 플랫폼은 이러한 기술들이 사용자의 개입 없이 자동으로 적용되게끔 설계되어 있으며, 사용자는 이들 기술의 복잡성을 이해할 필요가 없다. 이는 인공지능 기술을 민주화하는 데 큰 기여를 하고 있으며, 기술의 접근성과 활용성을 높이고 있다. 결론적으로, 노코드 AI 플랫폼은 기술 격차를 해소하고 인공지능의 활용 범위를 넓히는 중요한 도구로 자리잡고 있다. 이 플랫폼을 통해 기업과 개인은 AI라는 강력한 도구를 활용하여 혁신적인 서비스를 개발하고, 데이터 기반의 의사 결정을 내릴 수 있는 기회를 얻게 된다. 앞으로 더욱 발전할 노코드 AI 플랫폼은 다양한 산업에서 변화를 이끌어나갈 것으로 기대된다. |
| ※본 조사보고서 [세계의 노코드 AI 플랫폼 시장 2024-2030 : NLP, 컴퓨터 비전, 예측 분석, 기타] (코드 : GRV24MAY107) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
| ※본 조사보고서 [세계의 노코드 AI 플랫폼 시장 2024-2030 : NLP, 컴퓨터 비전, 예측 분석, 기타] 에 대해서 E메일 문의는 여기를 클릭하세요. |