AI SaaS 시장 규모, 점유율 및 산업 분석, 기술별(기계 학습, 자연어 처리, 상황 인식 및 컴퓨터 비전), 클라우드 유형별(퍼블릭 클라우드, 하이브리드 클라우드 및 프라이빗 클라우드), 기업 유형별(중소기업 및 대기업), 산업별(BFSI, 소매, 의료 및 생명 과학, IT 및 통신, 정부 및 국방, 제조, 에너지 및 유틸리티 및 기타) 및 지역 예측 2026년부터 2034년까지

전 세계 AI SaaS 시장 규모는 2025년 222억 1천만 달러로 평가되었습니다. 시장은 2026년 303억 3천만 달러에서 2034년까지 3,676억 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 36.59%를 나타낼 것으로 예상됩니다.

글로벌 AI SaaS 시장은 자동화, 데이터 분석, 클라우드 인프라에 대한 수요 증가로 인해 크게 성장하고 있습니다. AI 기반 SaaS는 인공지능(AI) 기능을 통합한 클라우드 기반 소프트웨어 솔루션을 의미합니다. 이러한 서비스를 통해 다양한 부문의 기업은 운영을 자동화하고 운영 효율성을 높이며 고객 경험을 향상할 수 있습니다.

생성적 AI가 환경에 미치는 영향글로벌 AI SaaS 시장

Generative AI는 기계 학습, 딥 러닝, 자연어 처리 분야의 고급 기능을 제공하여 AI SaaS 산업을 변화시키고 있습니다. 이러한 기술은 기업이 막대한 양의 데이터를 처리하고 통찰력을 창출하며 의사 결정 프로세스를 자동화하는 데 도움이 됩니다. 생성적 AI의 적용은 예측 분석을 개선하는 데 특히 효과적이어서 의료, 금융, 소매와 같은 분야에서 보다 정확한 예측이 가능해졌습니다.

• 2024년 1월 Microsoft는 생성 AI를 결합하는 향상된 기능을 조직에 제공하는 Azure OpenAI 서비스를 발표했습니다. 이 플랫폼을 통해 기업은 고객 상호 작용을 개선하고 일상적인 운영을 자동화하는 맞춤형 모델을 설계할 수 있어 상당한 운영 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다.

AI SaaS 시장 동인

실시간 분석 및 효율성에 대한 수요 증가로 인해 클라우드 기반 AI 채택이 촉진되고 있습니다.

전 세계 조직이 프로세스를 현대화하고 생산성을 높이기 위해 노력함에 따라 AI SaaS에 대한 수요가 꾸준히 증가하고 있습니다. 클라우드 기반 AI SaaS 솔루션은 확장성, 유연성 및 실시간 분석을 제공하므로 업계 전반의 기업에서 널리 선택됩니다.

• 2024년 3월 업계 전문가의 분석에 따르면 기업의 65%가 AI 및 머신러닝 기능을 실시간으로 사용하기 위해 클라우드 채택을 촉진하여 의사결정을 최적화하고 비용을 최대 25% 절감하고 있습니다.

또한 데이터 양과 복잡성이 증가함에 따라 기업은 이전 접근 방식보다 훨씬 짧은 시간에 대규모 데이터 분석을 관리하고 통찰력을 제공할 수 있는 AI SaaS 플랫폼을 사용하게 되었습니다. Amazon Web Services(AWS)는 AI SaaS 클라이언트가 40% 증가했다고 주장했습니다.

AI SaaS 시장 제한

AI 채택에 대한 문화적 저항으로 인해 중소기업(SME)의 활용이 제한되고 있습니다.

AI SaaS의 다양한 이점에도 불구하고 기업 내부의 문화적 저항은 특히 중소기업의 경우 여전히 중요한 장애물로 남아 있습니다. 직원들은 직무 대체를 두려워하거나 새로운 AI 기반 워크플로에 적응하는 데 어려움을 겪는 경우가 많으며, 이로 인해 이러한 기술 사용을 꺼리게 됩니다.

• 2024년 3월 업계 전문가가 실시한 여론 조사에 따르면 중소기업의 47%가 문화적 저항이 AI SaaS 채택의 주요 장애물이라고 답했으며 직원들은 직업 안정과 업무 관행 변화에 대한 우려를 표명했습니다.

이러한 문화적 두려움으로 인해 소규모 조직은 기존의 덜 파괴적인 기술을 계속 사용하게 되어 SME 부문에서 AI SaaS 시장의 성장이 둔화됩니다.

AI SaaS 시장 기회

AI 기반 자동화의 통합 증가로 산업 전반에 걸쳐 생산성이 향상되고 운영 비용이 절감되어 AI SaaS 솔루션 채택이 촉진됩니다.

의료, 소매, 제조 등 산업에서 AI의 통합이 증가하면서 AI SaaS 시장에 여러 가지 기회가 제공되고 있습니다. RPA(로봇 프로세스 자동화)부터 지능형 데이터 처리에 이르는 AI 기반 자동화 기술은 비용을 낮추는 동시에 생산성을 향상시켜 비즈니스를 변화시키고 있습니다. 에 따르면

• 업계 전문가가 실시한 연구에 따르면 2024년에 북미 지역 의료 서비스 제공업체의 55%가 환자 치료를 개선하고 관리 운영을 간소화하기 위해 향후 2년 동안 AI 기반 SaaS 플랫폼에 투자하기를 원합니다.

소매업에서는 AI SaaS를 재고 관리, 맞춤형 마케팅, 소비자 행동 연구에 활용합니다.

• 2024년 3월 Shopify가 21억 달러에 AI 기반 주문 처리 플랫폼 Deliver를 인수한 것은 회사가 공급망 운영을 최적화하고 소비자 경험을 개선하기 위해 AI에 대한 의존도가 높아지고 있음을 보여줍니다.

분할

주요 통찰력

이 보고서는 다음과 같은 주요 통찰력을 다룹니다.

• 미시 거시 경제 지표
• 동인, 제약, 추세 및 기회
• 주요 플레이어가 채택한 비즈니스 전략
• 생성적 AI가 글로벌 AI SaaS 시장에 미치는 영향
• 주요 플레이어의 통합 SWOT 분석

기술별 분석

기술별로 시장은 머신러닝, 자연어 처리, 상황 인식, 컴퓨터 비전 등으로 나뉜다.

기계 학습(ML)은 부문 전반에 걸쳐 의사 결정 프로세스를 자동화하는 능력으로 인해 AI SaaS 산업을 지배해 왔습니다.

• Accenture는 2024년에 의료 분야, 특히 예측 진단 및 개별화된 치료 요법에서 기계 학습 기반 SaaS 시스템의 사용이 50% 증가했다고 보고했습니다.

AI가 발전함에 따라 ML의 확장성과 유연성으로 인해 ML은 기업이 선호하는 옵션이 되었습니다. 자연어 처리(NLP)는 특히 챗봇과 AI 기반 사용자 상호 작용이 중요한 고객 서비스 및 뱅킹과 같은 산업에서 밀접하게 따르고 있습니다. NLP의 실시간 데이터 해석은 개인화된 소비자 상호 작용이 경쟁 차이를 결정하는 데 중요한 소매 업계에서 사용이 상당히 증가하는 결과를 가져왔습니다.

클라우드 유형별 분석

클라우드 유형에 따라 시장은 퍼블릭 클라우드, 하이브리드 클라우드, 프라이빗 클라우드로 구분됩니다.

퍼블릭 클라우드 시스템은 저렴한 비용과 확장성으로 인해 계속해서 가장 인기가 높습니다. 대규모 조직과 중소기업은 저렴한 초기 비용과 다양한 기능으로 인해 퍼블릭 클라우드 AI SaaS 서비스를 선호합니다.

• 2024년 Amazon Web Services(AWS)는 업계 전반에 걸쳐 확장 가능하고 비용 효과적인 AI 솔루션에 대한 수요 증가로 인해 퍼블릭 클라우드 AI SaaS 클라이언트가 35% 증가했다고 보고했습니다. 이러한 급증은 특히 상당한 인프라 투자 없이 데이터 분석, 자동화 및 향상된 고객 경험을 위해 AI를 활용하려는 기업들 사이에서 퍼블릭 클라우드 플랫폼에 대한 선호도를 강조합니다.

그러나 하이브리드 클라우드 솔루션은 특히 유연성과 강력한 데이터 보안을 요구하는 기업에서 인기를 얻고 있습니다. BFSI 및 의료와 같은 산업에서는 클라우드 확장성과 민감한 데이터를 위한 안전한 온프레미스 인프라가 결합되어 하이브리드 클라우드가 좋은 후보가 됩니다. 이 방법은 최고의 퍼블릭 클라우드 기능과 프라이빗 클라우드 기능 간의 절충안을 제시합니다.

기업 유형별 분석

기업 유형에 따라 시장은 중소기업과 대기업으로 구분됩니다.

대기업은 엄청난 양의 데이터와 대규모 운영 요구 사항을 관리할 수 있는 역량으로 인해 AI SaaS 솔루션을 가장 자주 사용합니다. 그들은 효율성과 고객 경험을 향상시키기 위해 인공 지능에 상당한 투자를 합니다.

• IBM의 2024 글로벌 AI 채택 지수에 따르면 대기업의 70%가 AI 기반 SaaS를 사용했습니다.

그러나 중소기업, 즉 중소기업이 점차 입지를 다져가고 있습니다. 재정적 한계에도 불구하고 클라우드 솔루션의 접근성이 높아지고 비용 효율성이 높아짐에 따라 중소기업은 점차 저비용 AI SaaS 기술로 전환하고 있습니다.

• 2024년 3월 Microsoft가 발표한 분석에 따르면 북미 중소기업의 45%는 솔루션 비용이 하락함에 따라 2025년까지 클라우드 기반 AI 기술을 사용할 가능성이 높습니다.

산업별 분석

산업별로 시장은 BFSI, 소매, 의료 및 생명 과학, IT 및 통신, 정부 및 국방, 제조, 에너지 및 유틸리티 등으로 구분됩니다.

BFSI 업계는 향상된 데이터 분석, 사기 탐지 및 맞춤형 고객 지원에 대한 수요에 힘입어 AI SaaS 채택을 계속 주도하고 있습니다. 예를 들어,

• 2024년 6월, HSBC는 AI 기반 위험 관리 소프트웨어를 사용한 후 사기 사건이 30% 감소했다고 주장했습니다.

AI SaaS 시스템을 통해 조직은 공급망을 단순화하고, 재고를 관리하며, 소비자 맞춤화를 개선할 수 있으므로 소매 업계에서는 세심한 주의를 기울이고 있습니다. 의료 및 생명과학 분야에서 AI 사용이 급속도로 증가하고 있으며, 특히 환자 치료 및 약물 개발을 위한 예측 분석 분야에서 더욱 그렇습니다. 한편 제조, 에너지 및 유틸리티와 같은 산업에서는 운영 효율성을 향상하고 유지 관리를 예측하며 가동 중지 시간을 줄이기 위해 AI SaaS로 빠르게 전환하고 있습니다.

지역분석

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지리학적 측면에서 글로벌 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 남미, 중동 및 아프리카로 분류됩니다.

북미는 높은 AI 채택률, 대규모 IT 기업의 존재, 상당한 R&D 지출로 인해 AI SaaS 시장을 지배하고 있습니다. 의료, 은행, 소매 등의 산업에서는 AI 기반 SaaS 솔루션을 점진적으로 사용하여 자동화, 예측 분석 및 고객 경험을 개선하고 있습니다. 또한 이 지역은 강력한 정부 지원과 AI 혁신을 촉진하는 정책의 혜택을 받아 시장 성장을 주도합니다.

• 2024년 8월, Amazon Web Services(AWS)는 AI 기반 데이터 분석 및 기계 학습 기능을 개선하여 회사의 시장 입지를 강화하고 기업이 고급 AI 도구를 사용하여 운영을 최적화할 수 있도록 하기 위해 12억 달러 투자를 발표했습니다. 이번 투자는 북미 조직에서 확장 가능한 AI 솔루션에 대한 필요성이 증가하고 있음을 보여줍니다.

아시아 태평양 지역은 중국, 일본, 인도 등 국가의 AI 기술에 대한 막대한 투자에 힘입어 AI SaaS 시장에서 가장 빠른 CAGR로 발전할 것으로 예상됩니다. 이들 국가에서는 기업 운영 및 정부 서비스를 개선하기 위해 AI 기반 SaaS 솔루션을 빠르게 사용하고 있습니다. 증가하는 도시화와 함께 이 지역의 디지털 혁신 증가는 AI SaaS 제공업체에 중요한 전망을 제시합니다.

• 2024년 9월, 중국 정부는 공공 및 민간 부문 모두의 효율성 향상을 목표로 AI 기반 SaaS 솔루션을 개선하기 위해 5억 달러를 지원했습니다. 이는 일본과 인도에 대한 비슷한 투자와 함께 아시아 태평양을 AI 채택을 위한 중요한 개발 지역으로 확립합니다.

다루는 주요 플레이어

수많은 공급업체가 광범위한 솔루션을 제공하기 위해 제품 제공을 다양화함에 따라 시장은 점점 더 경쟁이 치열해지고 있습니다. 보고서에는 다음 주요 플레이어의 프로필이 포함됩니다.

• Amazon Web Services(AWS)(미국)
• 마이크로소프트사(미국)
• 구글 클라우드(미국)
• IBM Corporation(미국)
• 세일즈포스(미국)
• 오라클(미국)
• Adobe Inc.(미국)
• SAP SE(독일)
• Snowflake Inc.(미국)
• 서비스나우(미국)

핵심산업 발전

• 2024년 7월:오라클은 전사적 자원 관리(ERP) 시스템에서 의사 결정을 강화하고 예측을 자동화하는 것을 목표로 하는 Fusion Cloud 애플리케이션을 위한 새로운 AI 기반 예측 분석 모듈을 출시했습니다.
• 2024년 6월:ServiceNow는 워크플로 자동화 및 기계 학습 분야의 AI 역량을 강화하기 위해 소규모 AI 기반 자동화 스타트업인 Element AI를 7억 달러에 인수했다고 발표했습니다.