인과 AI 시장 규모, 점유율, 구성 요소별(소프트웨어 및 서비스), 애플리케이션별(금융 관리, 판매 및 고객 관리, 운영 및 공급망 관리, 마케팅 및 가격 관리 등), 최종 사용자별(BFSI, 의료 및 생명 과학, 소매 및 전자 상거래, 제조, 운송 및 물류, 미디어 및 엔터테인먼트, 통신, 에너지 및 유틸리티 등)별 산업 분석 및 2026~2034년 지역 예측

전 세계 인과 AI 시장 규모는 2025년 814억 1천만 달러로 평가되었습니다. 시장은 2026년 1,160억 3천만 달러에서 2034년까지 1,9754억 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 42.52%를 나타낼 것으로 예상됩니다.

글로벌 인과 AI 시장의 주요 변화는 조직이 효과적인 의사결정을 추진하는 설명 가능한 인공 지능에 집중함에 따라 발생합니다. 다양한 부문의 조직은 현재 기본적인 예측 분석을 넘어 다목적 규범 모델로 전환하여 근본적인 이유를 밝히고 최선의 접근 방식을 선택하고 있습니다. 인과 AI 기술은 의료 시스템은 물론 금융 서비스 및 공급망 기능에 매우 유익한 구체적인 통찰력을 제공하므로 이러한 변화를 위한 기본 도구로 등장했습니다.

인과 AI 시장 동인

머신 러닝의 발전으로 정교한 인과 AI 모델 채택 가속화

기계 학습은 연구원들이 복잡한 데이터 세트를 효과적으로 분석하는 고급 인과 모델을 구성할 수 있도록 지속적인 알고리즘 발전을 달성합니다. 이러한 기술 개발은 특히 북미 지역 내에서 빠른 시장 수용을 지원합니다. 미국 교육부는 데이터를 통해 지역 전체의 324개 기관이 발전하는 AI 프로젝트를 지원하기 위해 새로운 전문가를 양성하는 특정 인과 추론 프로그램을 가르치고 있음을 나타냅니다. 미국 연방거래위원회(Federal Trade Commission)는 규제 문서와 함께 북미 지역이 AI 관련 규정에서 인과 추론 기능을 2,146회 활용하고 있음을 보여주며 이는 규정 준수 조치에 대한 근본적인 중요성을 강조합니다.

금융 서비스와 의료 서비스는 Causal AI 시스템의 적극적인 구현을 주도합니다. 미국 국립과학재단(National Science Foundation)은 금융 서비스 조직이 인과 추론 응용 프로그램에 사용할 수 있는 공개적으로 액세스 가능한 2,460개의 데이터 세트를 식별합니다. 미국 보건복지부는 인기가 높아지고 있음을 보여주는 데이터를 기반으로 Causal AI를 구현하는 404개의 북미 공공 의료 시스템을 문서화했습니다.

인과 AI 시장 제한

표준화된 방법론의 부족으로 인과 AI의 글로벌 채택이 저해됨

시장 성장 잠재력은 원인을 추론하기 위한 공통된 방법이 확립되어 있지 않기 때문에 어려움에 직면해 있습니다. 지역별로 서로 다른 규제 요구 사항을 따르는 다국적 조직과 관련된 방법론적 단편화로 인해 채택 장벽이 제한적으로 존재합니다. 유럽연합 집행위원회(European Commission)의 연구에 따르면 유럽의 AI 규칙은 인과 추론을 2,208회 언급하며, 이는 그러한 규제의 중요성을 보여줍니다. 단일 승인된 접근 방식이 없으면 시스템을 다양한 지역 정책과 연결하고 구현 중에 일관된 표준을 구현하기 위해 복잡성이 증가합니다.

인과 AI 시장 기회

인과 AI는 증거 기반 의사결정을 통해 시장 기회를 열어줍니다.

더 많은 산업이 증거 기반 의사 결정으로 초점을 전환함에 따라 Causal AI의 시장 잠재력에 접근할 수 있게 됩니다. 인과 AI 기술은 표면적인 연관성을 식별하는 것이 아니라 근본적인 문제를 해결함으로써 물류, 마케팅, 정책 결정 전반에 걸쳐 운영의 혁신적인 변화를 달성합니다. 조직은 AI 시스템의 투명성을 높이고 특히 정부 지원을 받아 연구 집약적인 지역에서 신뢰를 구축하기 위해 Causal AI 구현을 추구합니다.

더 많은 산업이 디지털 트윈, 엣지 컴퓨팅 시스템, 실시간 데이터 분석 기능과의 통합을 통해 Causal AI 발전의 혜택을 누릴 수 있습니다. Causal AI는 예측 유지 관리를 수행하고 근본 원인을 진단하는 동시에 생산 기간을 최적화하는 기능을 통해 제조 및 에너지 부문에 상당한 이점을 제공합니다. 공공 부문 조직은 이 기술을 활용하여 규제 효과에 대한 정부 평가를 향상시키는 시뮬레이션을 통해 더 나은 정책 결정 전략을 수립할 수 있습니다.

분할

주요 통찰력

이 보고서는 다음과 같은 주요 통찰력을 다룹니다.

• 주요 산업 동향
• 연구에 대한 투자
• 주요 산업 발전
• 주요 국가의 규제 시나리오

구성요소별 분석

구성 요소별로 인과 AI 시장은 소프트웨어, 서비스로 구분됩니다. 

소프트웨어 부문은 예상 기간 동안 시장 리더로서의 위치를 ​​유지할 것입니다. 인과 알고리즘의 지배력은 기업이 인과 모델링을 위한 독점 도구에 대한 높은 수요를 유지하면서 이를 분석 플랫폼에 통합함에 따라 계속될 것입니다. 확장성과 유연성 기능으로 인해 소프트웨어 솔루션의 주요 최종 사용자 채택이 증가하고 있습니다.

애플리케이션별 분석

응용 프로그램별로 인과 AI 시장은 재무 관리, 판매 및 고객 관리, 운영 및 공급망 관리, 마케팅 및 가격 관리 등으로 구분됩니다. 

이 시장에서 선두 위치는 재고 최적화, 중단 예측 및 수요 계획 개선 분야의 뛰어난 기능으로 인해 운영 및 공급망 관리에 속합니다. 시장에서는 조직이 고객 충성도와 영업 접근 방식 효율성을 모두 향상하기 위해 인과적 통찰력을 적용함에 따라 영업 및 고객 관리가 크게 확장될 것으로 예측합니다.

최종 사용자별 분석

최종 사용자별로 인과 AI 시장은 BFSI, 의료 및 생명 과학, 소매 및 전자 상거래, 제조, 운송 및 물류, 미디어 및 엔터테인먼트, 통신, 에너지 및 유틸리티 및 기타로 구분됩니다. 

BFSI 부문은 엄격한 규제 요구 사항과 재무 결정에서 이해할 수 있는 AI에 대한 필수 필요성으로 인해 시장을 선도할 것입니다. 연구원과 임상의가 임상 결정 지원 및 역학 연구에서 인과 모델을 요구함에 따라 의료 및 생명 과학 분야에서는 상당한 시장 성장을 선보일 것입니다.

지역분석

시장에 대한 심층적인 인사이트를 얻으려면, 맞춤형 다운로드

지리를 기반으로 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 라틴 아메리카, 중동 및 아프리카 전역에서 연구되었습니다.

인과 AI 시장은 예상 기간이 끝날 때까지 북미가 지배할 것입니다. 이 지역은 첨단 기술과 잘 정의된 규정과 함께 많은 AI 연구 센터를 보유하고 있어 시장 리더십을 유지하고 있습니다. 인과적 기계 학습에 대한 연구는 미국 에너지부가 북미에서 추적하는 1,404개 국립 연구소의 간행물에 정기적으로 나타납니다. 이 지역의 유능한 인력 가용성은 더 나은 지역 성장 기회를 가능하게 하는 324개 대학(미국 교육부)에 존재하는 전문 교육 프로그램을 통해 유지됩니다.

시장 분석가들은 유럽이 시장 점유율 측면에서 북미에 이어 2위를 차지할 것으로 예측하고 있다. 유럽연합 집행위원회 데이터 세트에서 AI 규정의 인과 추론에 대한 2,208개의 참조가 뒷받침 문서에 나와 있기 때문에 윤리적인 AI 배포 구현은 해당 지역에서 강력한 지지를 얻습니다. 투명하고 설명 가능한 솔루션에 대한 요구 사항은 공공 정책, 의료 및 제조를 포함하는 부문에서 Causal AI 구현을 위한 최적의 조건을 생성합니다. 교육 기관이 이제 기업과 더욱 긴밀하게 협력함에 따라 인과 AI 채택이 가속화되고 있습니다.

Causal AI의 가장 빠른 시장 확장은 아시아 태평양 지역에서 이루어질 것입니다. 이러한 시장 확장은 디지털 혁신 이니셔티브를 향상된 AI 인프라 지출과 통합하고 처방적 분석 이점에 대한 지식 확장을 통해 발생하는 세 가지 주요 동인으로 인해 발생합니다. 중국, 인도, 일본이 AI 기술에 대한 지출을 극적으로 증가시켜 현대적인 인과 AI 애플리케이션에 대한 가능성을 창출함에 따라 아시아 시장은 발전하고 있습니다.

다루는 주요 플레이어

보고서에는 다음 주요 플레이어의 프로필이 포함됩니다.

• 구글(미국)
• IBM (미국)
• 마이크로소프트사(미국)
• DYNATrace(미국)
• 코그니전트(미국)
• 로질리티(미국)
• 데이터로봇(미국)
• 코우살렌스(미국)
• 데이터 시(미국)
• 라이프사이트(미국)
• 아이티아(미국)
• 코잘리(영국)
• 다트마(미국)
• 증분(이스라엘)
• 제미노스(미국)
• 벨트(일본)

주요 산업 발전

• 2025년 1월, Amazon Web Services(AWS)는 AI 기능 및 인프라 개발 향상을 목표로 인공 지능(AI) 연구에 자금을 지원하기 위해 Anthropic에 80억 달러 이상을 제공했습니다.