분석 시장 규모 및 점유율, 배포별(클라우드 기반, 온프레미스), 기술(기계 학습, 자연어 처리, 딥 러닝, 컴퓨터 비전, 로봇 프로세스 자동화), 애플리케이션(데이터 증강, 이상 탐지, 텍스트)의 생성적 AI 생성, 시뮬레이션 및 예측) - 성장 추세, 지역 통찰력(미국, 일본, 한국, 영국, 독일), 경쟁 포지셔닝, 글로벌 예측 보고서 2025-2034

시장 전망

분석 분야의 생성적 AI 시장 규모는 2024년 11억 8천만 달러에서 2034년까지 129억 8천만 달러로 성장할 것으로 예상되며, 이는 2025년부터 2034년까지 연평균 성장률(CAGR) 27.1%를 반영합니다. 업계 수익은 2025년에 14억 7천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

• 기준 연도 값 (2024): USD 1.18 billion
• 연평균 성장률 (2025-2034): 27.1%
• 예측 연도 값 (2034): USD 12.98 billion
• 과거 데이터 기간: 2019-2024
• 가장 큰 지역: North America
• 예측 기간: 2025-2034

주요 내용:

세분화 측면에서 분석 시장의 글로벌 생성 AI는 분석 배포, 기술, 응용 프로그램의 생성 AI를 기반으로 분석됩니다.

시장 역학

성장 동인 및 기회:

분석 시장의 생성적 AI의 주요 성장 동인 중 하나는 다양한 산업 분야에서 생성되는 데이터의 양이 증가하고 있다는 것입니다. 조직이 여러 소스에서 방대한 양의 데이터를 활용함에 따라 고급 분석 기능의 필요성이 더욱 중요해졌습니다. Generative AI는 복잡한 데이터 세트에서 통찰력과 패턴을 추출하기 위한 강력한 도구를 제공하여 기업이 정보에 입각한 결정을 더 빠르고 정확하게 내릴 수 있도록 지원합니다. 현실적인 데이터 시"&"나리오를 생성하는 생성 AI의 능력은 조직이 결과를 시뮬레이션하고 그에 따라 전략을 세우는 데 더욱 도움이 되어 운영 효율성과 경쟁력을 향상시킵니다.

또 다른 중요한 성장 동인은 조직 간의 데이터 중심 의사 결정에 대한 수요가 증가하고 있다는 것입니다. 오늘날 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 기업은 소비자 행동, 시장 동향 및 운영 성과에 대한 통찰력을 얻기 위해 점점 더 분석에 의존하고 있습니다. Generative AI는 미래 추세를 예측하고"&" 실행 가능한 통찰력을 생성할 수 있는 정교한 알고리즘을 제공하여 이러한 분석 프로세스를 향상시킵니다. 이러한 발전은 예측의 정확성을 향상시킬 뿐만 아니라 다양한 부서에서 고급 분석 도구에 대한 액세스를 민주화하여 생성 AI 솔루션의 채택을 더욱 광범위하게 촉진합니다.

자동화 및 디지털 혁신의 증가 추세는 분석 시장에서 생성 AI를 촉진하고 있습니다. 조직에서는 효율성을 높이고 비용을 절감하며 고객 경험을 향상시키기 위해 자동화된 프로세스를 점점 "&"더 많이 채택하고 있습니다. 생성적 AI는 전통적으로 상당한 인간 개입이 필요했던 복잡한 분석 작업을 자동화함으로써 이러한 변화에서 중요한 역할을 합니다. 더 많은 기업이 생성 AI를 분석 프레임워크에 통합하는 것의 가치를 인식함에 따라 시장은 혁신과 향상된 운영 역량을 위한 기회를 제공하면서 상당한 성장을 이룰 준비가 되어 있습니다.

산업 제한:

유망한 성장 전망에도 불구하고 분석 시장의 생성 AI는 상당한 제약에 직면해 있습니다. 그 중 "&"하나는 데이터 개인 정보 보호 및 AI 생성 콘텐츠를 둘러싼 윤리적 문제입니다. 생성적 AI 모델을 훈련하는 데 사용되는 데이터는 민감하거나 독점적일 수 있으므로 조직은 복잡한 법적, 윤리적 고려 사항을 탐색해야 합니다. AI에서 생성된 통찰력이나 데이터의 오용 가능성은 책임과 규정 준수에 대한 의문을 제기하며, 이는 조직이 생성 AI 솔루션을 완전히 수용하는 것을 방해하고 시장 성장을 방해할 수 있습니다.

또 다른 주요 제약은 생성 AI 시스템을"&" 구현하고 유지 관리할 수 있는 숙련된 전문가가 부족하다는 것입니다. AI 기술의 급속한 발전으로 인해 분석 및 생성 AI 모두에 필요한 전문 지식을 갖춘 자격을 갖춘 인력이 부족해졌습니다. 이러한 기술 격차는 조직이 이러한 고급 도구를 효과적으로 활용하고, 최적의 워크플로를 생성하고, 분석에서 생성 AI의 잠재력을 최대한 활용하는 능력을 제한할 수 있습니다. 결과적으로 기업은 이러한 기술을 채택하고 통합하는 데 어려움을 겪을 수 있으며 궁극적으로 전체"&" 시장 성장에 영향을 미칠 수 있습니다.

지역예보

북아메리카

북미, 특히 미국과 캐나다의 분석 분야 생성 AI 시장은 주요 기술 기업의 존재와 AI 연구의 발전으로 인해 상당한 성장을 보였습니다. 미국은 데이터 분석을 위한 생성 모델에 초점을 맞춘 강력한 스타트업 생태계를 통해 AI에 대한 기술 혁신과 투자를 지속적으로 주도하고 있습니다. 캐나다는 AI 개발에 대한 지원적인 정부 정책과 교육을 통해 이러한 성장을 보완합니다. 금융, 의료, 소매 등 다양한 산업에서 개인화된 고객 경험과 예측 분석에 "&"대한 수요가 증가함에 따라 지역 전반에 걸쳐 생성적 AI 솔루션의 채택이 촉진되고 있습니다.

아시아 태평양

아시아 태평양 지역에서는 중국, 일본, 한국을 중심으로 분석 시장의 생성 AI가 빠르게 발전하고 있습니다. 중국은 AI 분야의 글로벌 리더가 되기 위한 정부와 업계의 이니셔티브를 통해 AI 기술에 막대한 투자를 하고 있습니다. 제조, 전자상거래, 통신 등의 부문에서 AI 기반 통찰력에 대한 수요가 시장 성장을 촉진하고 있습니다. 일본의 기"&"술 발전과 로봇공학에 대한 집중은 인구 노령화와 맞물려 의료 및 스마트 시티 애플리케이션에서 AI 분석의 필요성을 높이고 있습니다. 디지털 변혁과 혁신에 대한 한국의 강한 강조는 금융과 소매를 포함한 다양한 분야의 데이터 분석에서 생성적 AI의 채택을 촉진하고 있습니다.

유럽

유럽, 특히 영국, 독일, 프랑스의 분석 시장에서 생성적 AI는 기업들이 AI 기반 통찰력의 가치를 점점 더 인식함에 따라 관심이 급증하고 있습니다. 영국은 공공 및 민간"&" 부문의 강력한 투자를 바탕으로 AI 연구 및 개발 이니셔티브를 주도하고 있습니다. 엔지니어링 및 제조의 허브인 독일은 운영 효율성과 예측 유지 관리를 향상하기 위해 생성 AI를 활용하고 있습니다. 프랑스는 다양한 산업 분야에서 AI 애플리케이션을 중심으로 스타트업 생태계가 성장하면서 AI 기술의 핵심 플레이어로 떠오르고 있습니다. 유럽의 데이터 개인 정보 보호 규정은 AI 솔루션 채택에 영향을 미치고 있으며, 이로 인해 기업은 분석 분야에서 규정을 준"&"수하고 윤리적인 AI 모델을 개발해야 합니다.

세분화 분석

  배포: 클라우드 기반, 온프레미스

분석 시장의 생성적 AI는 클라우드 기반 솔루션과 온프레미스 솔루션이라는 두 가지 기본 배포 유형으로 구분됩니다. 클라우드 기반 배포는 확장성, 액세스 용이성 및 비용 효율성으로 인해 빠르게 주목을 받고 있습니다. 이를 통해 조직은 하드웨어에 대한 상당한 초기 투자 없이 방대한 컴퓨팅 리소스와 분석 기능을 활용할 수 있습니다. 이 모델은 또한 빠르게 변화하는 환경에서 비즈니스를 운영하는 데 중요한 협업 기능과 실시간"&" 데이터 처리를 지원합니다. 온프레미스 솔루션은 덜 인기가 있지만 엄격한 데이터 보안 및 규정 준수 요구 사항을 가진 조직에 중요성을 유지합니다. 이러한 기업은 데이터 유출 및 규정 준수 위반과 관련된 위험을 완화하기 위해 데이터 및 분석 프로세스에 대한 직접적인 통제권을 유지하는 것을 선호하는 경우가 많습니다.

기술: 기계 학습, 자연어 처리, 딥 러닝, 컴퓨터 비전, 로봇 프로세스 자동화

기술 영역에서 분석 시장의 생성 AI는 머신 러닝, "&"자연어 처리(NLP), 딥 러닝, 컴퓨터 비전, 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 포함한 다양한 방법론을 포괄합니다. 머신러닝은 이 시장의 기초로서, 데이터 패턴을 학습하고 예측할 수 있는 알고리즘을 제공합니다. NLP를 사용하면 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성하여 지능형 텍스트 생성 및 감정 분석에 대한 요구를 해결할 수 있습니다. 머신러닝의 하위 집합인 딥러닝은 이미지 및 음성 인식과 같은 복잡한 작업에서의 성공으로 인해 주목을 받았습니다. 컴퓨"&"터 비전은 시각적 콘텐츠에서 의미 있는 정보를 추출하는 데 도움이 되며 이미지 분석 및 비디오 감시와 같은 애플리케이션에서 중추적인 역할을 합니다. RPA는 반복적인 작업을 자동화하여 운영 효율성을 향상시켜 기업이 보다 전략적인 이니셔티브에 집중할 수 있도록 해줍니다.

응용 분야: 데이터 확대, 이상 탐지, 텍스트 생성, 시뮬레이션 및 예측

분석에서 생성 AI의 적용은 데이터 증강, 이상 탐지, 텍스트 생성, 시뮬레이션 및 예측으로 분류될 수 "&"있습니다. 데이터 증강은 기계 학습 모델 교육에 점점 더 많이 사용되고 있으며, 특히 실제 데이터가 부족한 시나리오에서 모델 정확도를 높이고 과적합을 줄이기 위해 합성 데이터를 제공합니다. 이상 탐지는 데이터 세트 내의 불규칙성과 잠재적 위협을 식별하는 데 필수적이므로 사기 탐지 및 실시간 모니터링을 위한 중요한 도구입니다. 텍스트 생성(Text Generation)은 콘텐츠 생성, 마케팅 및 고객 서비스 분야에서 입지를 다지고 있으며 이를 통해 조직은"&" 응답을 자동화하고 서면 콘텐츠를 효율적으로 생성할 수 있습니다. 마지막으로, 시뮬레이션 및 예측 애플리케이션은 전략 계획 및 의사 결정에 매우 중요해지고 있으며, 이를 통해 기업은 다양한 시나리오를 모델링하고 과거 데이터를 기반으로 미래 추세를 예측하여 정보에 입각한 비즈니스 정책을 추진할 수 있습니다.

경쟁 구도

조직이 의사 결정 및 비즈니스 전략을 개선하기 위해 고급 분석 기능을 활용하려고 함에 따라 분석 시장의 생성적 AI의 경쟁 환경이 빠르게 발전하고 있습니다. 주요 업체들은 생성적 AI 기술과 기존 분석 도구를 통합하여 데이터 기반 통찰력을 강화하고 복잡한 프로세스를 자동화하는 데 중점을 두고 있습니다. 기업들은 기계 학습과 자연어 처리를 활용하여 실시간 분석과 예측 모델링을 촉진하는 혁신적인 솔루션을 개발하고 있습니다. 기업이 서비스 제공을 강화하고 혁"&"신을 추진하는 것을 목표로 함에 따라 파트너십과 협업이 점점 일반화되고 있습니다. 이 역동적인 시장은 경쟁 우위를 유지하기 위한 연구 개발에 대한 상당한 투자와 소비자 우려 사항을 해결하기 위한 규정 준수 및 윤리적인 AI 관행 추구가 특징입니다.

최고의 시장 참여자

1. IBM

2. 구글 클라우드

3. 마이크로소프트

4. 세일즈포스

5. 태블로

6. SAS 연구소

7. 오라클

8. 도모

9. 센스

10. 알테릭스