저자:
Suraj Gujar, Kanhaiya Kathoke
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설명 가능한 AI 시장 규모 및 점유율 2024 - 2032
보고서 ID: GMI10075
|
발행일: July 2024
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보고서 형식: PDF/엑셀/대시보드/플랫폼
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설명 가능한 AI 시장
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설명 가능한 AI 시장 규모
설명 가능한 AI 시장 규모는 2023년에 65억5,000만 미국 달러로 평가되었으며, 2024년부터 2032년까지 연평균성장률(CAGR) 15%를 초과하는 성장률을 기록할 전망입니다. 설명 가능한 AI 시장은 윤리적·규제적 고려사항에 힘입어 크게 발전할 것으로 예상됩니다. 전 세계적으로 정부와 규제기관은 AI 시스템이 초래할 수 있는 편향, 차별, 책임성 부족 등의 잠재적 위험을 더욱 명확히 인식하고 있습니다. 이러한 위험을 완화하기 위해 AI 모델의 투명성과 설명 가능성을 요구하는 법률을 마련하고 있습니다.
설명 가능한 AI 시장 주요 내용
예를 들어 유럽연합의 일반 개인정보 보호 규정(GDPR)에는 설명을 요구할 권리에 관한 규정이 포함되어 있으며, 이에 따라 기업은 개인에게 영향을 미치는 자동화된 의사결정에 대해 명확한 근거를 제시해야 합니다. 이와 마찬가지로 제안된 EU 인공지능법은 특히 공공행정, 은행 및 의료와 같은 고위험 분야에서 설명 가능한 AI를 강조하고 있습니다. 기업은 벌금을 피하고 대중의 신뢰를 유지하기 위해 이러한 규제 프레임워크를 준수해야 하므로 설명 가능한 AI 솔루션에 대한 수요가 높아지고 있습니다.
모델 성능 개선과 디버깅도 설명 가능한 AI 시장의 성장을 촉진하는 중요한 요인입니다. 설명 가능한 AI는 AI 알고리즘의 의사결정 과정을 명확히 보여 줌으로써 데이터 과학자와 개발자가 모델의 내부 작동 원리를 더 잘 이해하도록 지원합니다. 이러한 투명성은 모델 성능을 저하시킬 수 있는 편향, 오류 및 기타 문제를 파악하고 해결하는 데 필수적입니다. 개발자는 의사결정 과정을 이해함으로써 모델의 정확성, 신뢰성 및 공정성을 높일 수 있습니다.
설명 가능한 AI 방법을 활용하면 알고리즘과 데이터에 내재된 의도하지 않은 편향을 식별할 수 있으므로 더욱 공정한 결과를 보장하기 위한 시정 조치를 시행할 수 있습니다. 또한 설명 가능한 AI는 예상과 다르거나 부정확한 결과를 생성할 가능성이 있는 모델 구성요소를 식별해 디버깅을 용이하게 합니다. 이러한 기능은 더 빠르고 효율적인 문제 해결을 가능하게 하므로 개발 기간을 단축합니다.
예를 들어 2023년 6월 IBM은 AI 솔루션을 통해 조직 운영을 개선할 수 있도록 설계된 IBM Watsonx라는 새로운 플랫폼을 공개했습니다. 이 플랫폼은 기업이 AI 기술을 활용해 운영을 효율적으로 가속화할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다.
AI 모델을 해석 가능하게 만드는 과정의 복잡성과 그에 따른 상충관계는 설명 가능한 AI 산업이 직면한 주요 장애물 중 하나입니다. 복잡한 구조와 방대한 매개변수를 가진 딥러닝 모델은 고도화된 AI 환경에서 흔히 블랙박스처럼 작동합니다. 이러한 복잡한 모델은 높은 성능과 정확도를 달성하는 데 일반적으로 필요하지만, 그 작동 원리를 이해하기 쉽게 설명하기는 어렵습니다.
설명 가능성을 높이기 위해 모델을 단순화하면 성능이 저하될 수 있어 정확성과 투명성 사이에 상충관계가 발생합니다. 이러한 상충관계의 균형을 맞추려면 복잡한 접근 방식과 절차가 필요하며, 상당한 자원과 기술이 요구될 수 있습니다. 또한 개발자, 규제기관 및 최종 사용자 등 집단마다 설명 가능성에 대한 요구사항이 다르기 때문에 모든 이해관계자에게 적합한 시스템을 구축하기도 어렵습니다.
설명 가능한 AI 시장 동향
시장을 견인하는 주요 동향 중 하나는 핵심 비즈니스 프로세스에 설명 가능한 AI를 활용하는 것입니다. 다양한 산업 분야의 기업은 이해관계자와 고객의 신뢰를 얻기 위해 AI 투명성이 중요하다는 점을 인식하고 있습니다. 기업은 설명 가능한 AI를 운영에 통합함으로써 의사결정 과정에 대한 이해하기 쉬운 인사이트를 제공할 수 있습니다.
설명 가능한 AI는 금융 서비스에서 신용 의사결정을 지원하고 사기 행위를 식별하는 데, 의료 분야에서 권고된 진단 및 치료를 명확히 설명하는 데 활용됩니다. 이러한 추세는 규제 준수를 보장하는 동시에 고객 만족도와 신뢰도를 높입니다. 이에 따라 기업 운영을 개선하고 경쟁 우위를 유지하기 위해 점점 더 많은 기업이 설명 가능한 AI의 활용을 우선시하고 있습니다.
설명 가능한 AI 시장은 설명 가능성 방법론의 주목할 만한 발전에 힘입어 확대되고 있습니다. 연구자와 개발자는 복잡한 AI 모델을 해석하기 위한 더욱 고도화되고 실용적인 기법을 제공하기 위해 지속적으로 새로운 아이디어를 모색하고 있습니다. 샤플리 가산 설명(SHAP), 국소 해석 가능한 모델 불문 설명(LIME), 어텐션 메커니즘과 같은 전략이 개선되고 있으며 더욱 빈번하게 활용되고 있습니다.
이러한 발전으로 AI의 의사결정 과정을 더욱 정확하고 투명하게 설명할 수 있게 되면서 사용자는 AI 시스템을 보다 쉽게 이해하고 신뢰할 수 있습니다. 또한 모델 불문 해석 가능성 기법의 발전은 다양한 유형의 AI 모델에 폭넓게 적용할 수 있도록 하여 설명 가능한 AI 솔루션의 수용을 더욱 촉진하고 있습니다.
설명 가능한 AI는 보험, 의료, 금융과 같이 규제가 엄격한 산업에서 점점 더 널리 활용되고 있습니다. 이러한 산업은 엄격한 규정을 준수하기 위해 AI 시스템의 책임성과 투명성을 보장해야 합니다. 설명 가능한 AI는 이해하기 쉬운 설명을 제공하는 자동화된 판단을 지원하여 규제 요건을 충족하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 금융 산업에서 설명 가능한 AI는 신용평가 알고리즘이 특정 집단에 대해 의도치 않게 편향되지 않도록 보장하는 데 필수적입니다. 또한 의료 전문가가 AI가 생성한 진단 및 치료 권고를 이해하고 신뢰할 수 있도록 지원합니다. 규제 당국의 심사가 강화됨에 따라 이러한 분야에서 설명 가능한 AI 솔루션에 대한 수요는 증가할 전망입니다.
설명 가능한 AI 시장 분석
소프트웨어 유형별로 시장은 모델 불문 방법과 모델별 특화 방법으로 구분됩니다. 모델 불문 방법 부문은 전망 기간 동안 19.1%의 연평균성장률(CAGR)을 기록할 전망입니다.
구성요소별로 설명 가능한 AI 시장은 솔루션 및 서비스로 구분됩니다. 솔루션 부문은 2023년 매출이 40억 미국 달러를 초과하며 글로벌 시장을 지배했습니다.
북미는 2023년 85%를 초과하는 점유율을 차지하며 글로벌 설명 가능한 AI 시장을 지배했습니다. 북미 지역이 설명 가능한 AI 시장에서 우위를 점한 데에는 기술 발전, 법적 프레임워크 및 AI 연구개발에 대한 대규모 투자가 복합적으로 작용했습니다. 기술 및 AI 분야에서 선도적인 위치를 차지하는 미국은 중요한 시장 참여 기업입니다.
Google, Microsoft, IBM 및 Amazon과 같은 주요 기술 기업은 북미에 본사를 두고 있으며 설명 가능한 AI 기술의 개발과 구현을 주도하고 있습니다. 이들 기업은 책임성과 투명성을 최우선으로 하는 혁신적인 AI 솔루션을 제공하기 위해 연구개발에 상당한 투자를 하고 있습니다.
또한 AI의 윤리적·사회적 영향에 대응하여 북미의 규제 환경도 변화하고 있습니다. 입법기관과 규제기관은 AI 시스템의 공정성, 개방성 및 책임성을 보장하는 데 더욱 많은 관심을 기울이고 있습니다. 미국 알고리즘 책임성 법안(U.S. Algorithmic Accountability Act)과 같은 이니셔티브는 기업이 자동화된 의사결정에 대한 설명을 제공해야 할 필요성을 강조하며, 설명 가능한 AI 솔루션에 대한 수요를 촉진하고 있습니다.
미국은 탄탄한 기술 기반, AI 연구개발(R&D)에 대한 대규모 투자, 미래지향적인 입법 체계에 힘입어 설명 가능한 AI 시장을 세계적으로 선도하고 있습니다. 미국에는 Google, Microsoft, IBM, Amazon과 같이 설명 가능한 AI 개발을 이끄는 주요 디지털 대기업이 자리하고 있습니다. 이들 기업은 AI의 투명성과 해석 가능성을 높이기 위해 전문 팀을 운영하고 AI 연구에 막대한 투자를 하고 있습니다.
미국 정부와 연방거래위원회(FTC)를 비롯한 규제기관이 AI 윤리와 책임성을 점점 더 중시하면서 설명 가능한 AI 솔루션의 인기도 높아지고 있습니다. Carnegie Mellon, Stanford, MIT와 같은 저명한 학술기관도 AI 설명 가능성 연구에 크게 기여하며 학술 협력과 혁신을 촉진하고 있습니다.
일본은 기술 및 혁신, 정부 지원, 윤리적 AI 관행에 중점을 두고 설명 가능한 AI 산업을 선도하며 빠르게 성장하고 있습니다. 일본 정부는 재정 지원 프로그램과 공공 부문 및 민간 부문 간 전략적 제휴와 함께 AI 연구개발을 지원하기 위한 여러 이니셔티브를 시작했습니다. Fujitsu, Hitachi, NEC를 비롯한 일본의 대기업은 AI 애플리케이션의 투명성과 신뢰성을 높이기 위해 설명 가능한 AI 솔루션을 적극적으로 개발하고 있습니다.
AI 시스템에서 책임성과 설명 가능성의 가치를 강조하는 정부 수립 프레임워크와 규정은 AI 윤리 및 거버넌스에 대한 일본의 접근 방식을 보여줍니다. 또한 일본은 고령화 인구와 이에 따른 의료 및 로봇공학 분야의 문제에 직면하고 있어 설명 가능한 AI가 의사결정 프로세스를 개선할 잠재력이 매우 큽니다.
예를 들어 2024년 2월 일본은 고령화로 인한 노동력 감소 문제에 대응하기 위해 디지털 기술 분야에서 새로운 기회를 제공하고 최첨단 AI 기법을 활용하고 있습니다. 이는 국제 기업이 새로운 산업혁명 과정에서 일본 사회의 변화를 지원하기 위해 국내 파트너와 협력할 기회를 제공합니다.
탄탄한 기술 기반, 적극적인 정부 정책, 활발한 AI 생태계에 힘입어 한국은 설명 가능한 AI 시장의 주요 참여국으로 부상하기 시작했습니다. 한국 정부는 국가 정책의 일환으로 AI 개발을 최우선 과제로 설정했으며, 여기에는 연구개발(R&D)에 대한 대규모 투자와 공공 부문 및 민간 부문 간 협력 촉진이 포함됩니다. Samsung, LG, Naver와 같은 주요 한국 IT 기업은 애플리케이션의 투명성과 신뢰성을 보장하기 위해 설명 가능한 AI를 비롯한 AI 기술 개발을 선도하고 있습니다.
한국의 규제 체계도 AI 투명성과 책임성에 관한 규정 및 표준을 마련하기 위한 노력과 함께 AI와 관련된 윤리적 문제에 대응하는 방향으로 변화하고 있습니다. 의료, 자율주행 차량, 스마트시티에 중점을 두고 있는 한국은 설명 가능한 AI를 적용할 상당한 기회를 확보하고 있으며, 이를 통해 의사결정 프로세스를 개선하고 AI 기반 시스템에 대한 대중의 신뢰를 높일 수 있습니다.
중국은 AI 연구개발에 대한 대규모 투자, 정부 지원, 다양한 산업 전반에서 AI 기술이 빠르게 도입되고 있다는 점을 바탕으로 설명 가능한 AI 시장의 지배적인 참여 기업으로 자리하고 있습니다. 중국 정부는 현재 AI를 최우선 과제로 삼고 있으며, 중국을 세계적인 AI 혁신 선도국으로 자리매김하기 위한 야심찬 계획을 수립하고 추진하는 데 자금을 지원하고 있습니다.
중국의 주요 IT 대기업인 Baidu, Alibaba, Tencent, Huawei는 변화하는 규정을 준수하고 투명성을 유지하기 위해 설명 가능한 AI 연구 및 애플리케이션에 상당한 투자를 하고 있습니다.중국은 AI 시스템에서 설명 가능성과 책임의 중요성을 강조하는 규칙과 정책을 수립했으며, 이는 AI 윤리 및 거버넌스에 대한 중국의 접근 방식을 반영합니다. 중국에서는 특히 금융, 헬스케어, 스마트 시티 등의 산업을 중심으로 디지털 전환이 빠르게 진행되고 있으며, 이에 따라 수요가 증가하고 있습니다.
설명 가능한 AI 시장 점유율
Microsoft Corporation과 International Business Machines Corporation(IBM)은 설명 가능한 AI 산업에서 10%가 넘는 상당한 점유율을 차지했습니다. Microsoft Corporation은 AI 연구개발(R&D)에 대한 대규모 투자, 강력한 클라우드 인프라, 폭넓은 AI 플랫폼 제품군을 바탕으로 설명 가능한 AI 시장에서 상당한 점유율을 확보하고 있습니다. Microsoft Corporation은 클라우드 컴퓨팅 서비스인 Microsoft Azure를 통해 제공하는 다양한 AI 도구와 서비스에 설명 가능성 요소를 통합하고 있습니다.
개발자는 Azure Machine Learning이 제공하는 통합 해석 가능성 도구를 활용해 머신러닝 모델을 이해하고 문제를 해결하며 모델에 대한 신뢰를 높일 수 있습니다. 책임 있는 AI 개발을 강조하는 AI for Good 프로그램을 비롯한 Microsoft의 AI 정책과 노력은 윤리적 AI와 투명성에 대한 Microsoft의 의지를 보여줍니다. Microsoft의 연구 부문인 Microsoft Research는 교육기관과의 혁신적인 프로젝트 및 협력을 통해 설명 가능한 AI 분야를 지속적으로 발전시키고 있습니다.
International Business Machines Corporation(IBM)은 폭넓은 제품군, 윤리적 AI에 대한 집중, 오랜 AI 혁신 역사를 바탕으로 설명 가능한 AI 시장에서 상당한 점유율을 차지하고 있습니다. IBM의 주요 AI 플랫폼인 IBM Watson에는 사용자가 AI가 생성한 인사이트를 이해하고 해석할 수 있도록 지원하는 고도화된 설명 가능성 기능이 탑재되어 있습니다. Watson의 Explainability 솔루션은 조직이 AI 모델의 의사결정 과정을 관찰할 수 있도록 함으로써 신뢰를 높입니다.
IBM은 AI 모델의 편향을 식별하고 완화하기 위한 리소스를 제공하는 AI Ethics Board와 AI Fairness 360 툴박스를 설립하여 윤리적 AI에 대한 의지를 보여주었습니다. IBM Research로 대표되는 IBM의 폭넓은 연구 역량에 힘입어 설명 가능한 AI 접근 방식과 기술은 지속적으로 발전하고 있습니다.
설명 가능한 AI 시장의 기업
설명 가능한 AI 산업에서 활동하는 주요 기업은 다음과 같습니다.
설명 가능한 AI 산업 뉴스
설명 가능한 AI 시장 조사 보고서는 다음 부문에 대해 2021년부터 2032년까지 매출(10억 미국 달러 단위) 기준 추정 및 전망을 포함한 산업을 심층적으로 다룹니다.
구성 요소별 시장
소프트웨어 유형별 시장
방법별 시장
구성 요소별 시장
위 정보는 다음 지역 및 국가에 해당합니다:
자주 묻는 질문(FAQ):
연구 방법론, 데이터 소스 및 검증 프로세스
이 보고서는 직접적인 산업 대화, 독자적인 모델링, 엄격한 교차 검증을 기반으로 한 구조화된 연구 프로세스에 기반하며, 단순한 데스크 리서치가 아닙니다.
6단계 연구 프로세스
1. 연구 설계 및 애널리스트 감독
GMI에서 우리의 연구 방법론은 인간 전문 지식, 엄격한 검증, 그리고 완전한 투명성의 기반 위에 구축되었습니다. 우리 보고서의 모든 통찰, 트렌드 분석 및 예측은 고객의 시장 뉴앙스를 이해하는 경험 있는 애널리스트에 의해 개발됩니다.
우리의 접근 방식은 업계 참여자 및 전문가와의 직접적인 교류를 통한 광범위한 1차 연구를 통합하고, 검증된 글로볌 출처의 포괄적인 2차 연구로 보완합니다. 원본 데이터 소스에서 최종 인사이트까지 완전한 추적성을 유지하면서 신뢰할 수 있는 예측을 제공하기 위해 정량화된 영향 분석을 적용합니다.
2. 1차 연구
1차 연구는 우리 방법론의 추출이며, 전체 인사이트의 약 80%를 기여합니다. 분석의 정확성과 깊이를 보장하기 위해 업계 참여자와의 직접적인 교류가 포함됩니다. 우리의 구조화된 인터뷰 프로그램은 C-suite 임원, 이사 및 주제 전문가들의 입력을 받아 지역 및 글로볌 시장을 다룹니다. 이러한 상호 작용은 전략적, 운영적, 기술적 관점을 제공하여 종합적인 인사이트와 신뢰할 수 있는 시장 예측을 가능하게 합니다.
3. 데이터 마이닝 및 시장 분석
데이터 마이닝은 우리 연구 프로세스의 핵심 부분으로, 전체 방법론의 약 20%를 기여합니다. 주요 플레이어의 수익 점유율 분석을 통해 시장 구조 분석, 업계 트렌드 식별, 거시경제 요인 평가가 포함됩니다. 관련 데이터는 유료 및 무료 출처에서 수집되어 신뢰할 수 있는 데이터베이스를 구축합니다. 이 정보는 유통업체, 제조업체, 협회 등 주요 이해관계자의 검증을 받아 1차 연구와 시장 규모 산정을 지원하기 위해 통합됩니다.
4. 시장 규모 산정
우리의 시장 규모 산정은 상향식 접근 방식에 기반하며, 1차 인터뷰를 통해 직접 수집된 기업 수익 데이터와 함께 제조업체의 생산량 수치 및 설치 또는 배포 통계를 활용합니다. 이러한 입력값들을 지역 시장 전반에 걸쳐 종합하여 실제 산업 활동에 기반한 글로벌 추정치를 도출합니다.
5. 예측 모델 및 주요 가정
모든 예측에는 다음 사항에 대한 명시적인 문서화가 포함됩니다:
✓ 핵심 성장 원동력 및 가정된 영향
✓ 저해 요인 및 완화 시나리오
✓ 규제 가정 및 정책 변화 리스크
✓ 기술 수용 곡선 매개변수
✓ 거시경제 가정 (GDP 성장률, 인플레이션, 통화)
✓ 경쟁 역학 및 시장 진입/이탈 예상
6. 검증 및 품질 보증
마지막 단계에서는 도메인 전문가들이 필터링된 데이터를 수동으로 검토하여 자동화 시스템이 놀칠 수 있는 뉘앙스와 맥락적 오류를 식별하는 인간 검증이 포함됩니다. 이 전문가 검토는 품질 보증의 중요한 층을 추가하여 데이터가 연구 목표 및 도메인별 기준에 부합하는지 확인합니다.
당사의 3단계 검증 프로세스는 데이터 신뢰성을 최대화합니다:
✓ 통계적 검증
✓ 전문가 검증
✓ 시장 현실 검토
신뢰와 신용
검증된 데이터 소스
무역 간행물
산업 저널, 무역 출판물 및 전문 미디어
산업 데이터베이스
자체 및 제3자 시장 데이터베이스
규제 신고서류
정부 조달 기록 및 정책 문서
학술 연구
대학 연구 및 전문 기관 보고서
기업 보고서
연간 보고서, 투자자 프레젠테이션 및 공시 자료
전문가 인터뷰
C레벨 임원, 구매 담당자 및 기술 전문가
GMI 아카이브
20개 이상의 산업 분야에 걸친 13,000건 이상의 발행 연구
무역 데이터
수출입 물량, HS 코드 및 세관 기록
연구 및 평가된 매개변수
이 보고서의 모든 데이터 포인트는 1차 인터뷰와 실제 상향식 모델링 및 철저한 교차 검증을 통해 검증됩니다. 당사 연구 프로세스에 대해 읽어보세요 →