세계의 코절 AI 시장 : 시장 규모 조사 - 제공 제품별, 업계별, 지역별 예측(2022-2032년)

Global Causal AI Market Size Study, by Offering (Platform, Services), by Vertical (Healthcare & Lifesciences, BFSI, Retail & eCommerce, Transportation & Logistics, Manufacturing, Other Verticals), and Regional Forecasts 2022-2032

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한글목차

세계의 코절 AI 시장은 2023년에 약 2,603만 달러로 평가되었고, 예측 기간 2024년부터 2032년까지 40.98% 이상의 견실한 성장률로 성장할 것으로 예측되고 있습니다.

코절 AI는 단순한 상관관계가 아니라 인과관계의 이해와 모델링에 초점을 맞춘 인공지능의 한 분야입니다. 관측된 현상을 구동하는 근본적인 메커니즘을 확인함으로써, 코절 AI는 보다 정확한 예측, 보다 우수한 의사결정, 복잡한 시스템의 이해 향상을 가능하게 합니다. 통계학, 머신러닝 및 영역별 지식으로 구성된 기술을 결합하여 인과 관계를 밝히면 기존의 AI 접근 방식에서 놓치기 쉬운 인사이트를 제공합니다. 이 기술은 건강 관리, 경제학, 정책 입안 등 인과 관계를 이해하는 것이 효과적인 개입과 전략에 매우 중요한 분야에서 특히 가치가 있습니다.

현재 AI 모델의 한계를 극복하는 솔루션으로서의 코절 AI의 등장과 AI 이니셔티브의 실용화는 시장 성장의 주요 촉진요인입니다. 다양한 분야에서 인과 추론 모델의 중요성이 인식되고 있습니다. 예를 들어 건강 관리는 인과 관계를 이해함으로써 환자의 결과와 치료 효과를 크게 향상시킬 수 있습니다. 그러나 복잡한 데이터 세트에서 인과 추론을 도출하는 것은 큰 과제이며 고급 알고리즘과 계산 능력이 필요합니다.

시장 조사의 대상이 되는 주요 지역은 아시아태평양, 북미, 유럽, 라틴아메리카 및 기타 세계 기타 지역입니다. 2023년에는 북미가 코절 AI의 진보에 있어서 매우 중요한 역할을 했다고 보고 있습니다. 보다 깊은 인사이트를 제공하고 의사 결정 능력을 향상시키는 정교한 분석 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 시장이 발전하고 있습니다. 북미 정부, 특히 미국과 캐나다는 연구와 혁신을 위한 자금 지원 및 자원 배분을 통해 AI 기술의 개발과 채택을 적극적으로 추진하고 있습니다. 미국은 국립표준기술연구소(NIST)를 통해 의료 및 금융 등 다양한 산업에서 AI를 적용하기 위한 기준과 지침을 수립하기 위해 노력하고 있습니다. 게다가 아시아태평양 시장은 2024년부터 2032년까지 예측기간에서 가장 빠른 속도로 발전할 것으로 예측됩니다.

목차

제1장 세계의 코절 AI 시장 주요 요약

• 세계의 코절 AI 시장 규모 및 예측(2022-2032년)
• 지역별 개요
• 부문별 요약
  • 제공 제품별
  • 업계별
• 주요 동향
• 경기 후퇴의 영향
• 애널리스트의 결론 및 제안

제2장 세계의 코절 AI 시장 정의 및 조사의 전제조건

• 조사 목적
• 시장의 정의
• 조사의 전제조건
  • 포함과 제외
  • 제한 사항
  • 공급측 분석
    • 가용성
    • 인프라
    • 규제 환경
    • 시장 경쟁
    • 경제성(소비자의 시점)
  • 수요측 분석
    • 규제 프레임워크
    • 기술의 진보
    • 환경에 대한 배려
    • 소비자의 의식 및 수용
• 조사 방법
• 조사 대상년도
• 환율 변환율

제3장 세계의 코절 AI 시장 역학

• 시장 성장 촉진요인
  • 인과추론 모델의 중요성
  • 인과추론 AI의 출현
  • AI 이니셔티브의 운용화
• 시장의 과제
  • 복잡한 데이터세트의 인과추론
• 시장 기회
  • AI 기술의 진보
  • 정부의 대처
  • 투자 확대

제4장 세계의 코절 AI 시장 산업 분석

• Porter's Five Forces 모델
  • 공급기업의 협상력
  • 구매자의 협상력
  • 신규 참가업체의 위협
  • 대체품의 위협
  • 경쟁 기업간 경쟁 관계
  • Porter's Five Forces 모델에 대한 미래적 접근
  • Porter's Five Forces의 영향 분석
• PESTEL 분석
  • 정치
  • 경제
  • 사회
  • 기술
  • 환경
  • 법률
• 주요 투자 기회
• 주요 성공 전략
• 파괴적 동향
• 업계 전문가의 시점
• 애널리스트의 결론 및 제안

제5장 세계의 코절 AI 시장 규모 및 예측 : 제공 제품별(2022-2032년)

• 부문 대시보드
• 세계의 코절 AI 시장 : 수익 동향 분석(2022년, 2032년)
  • 플랫폼
  • 서비스별

제6장 세계의 코절 AI 시장 규모 및 예측 : 업계별(2022-2032년)

• 부문 대시보드
• 세계의 코절 AI 시장 : 수익 동향 분석(2022년, 2032년)
  • 헬스케어 및 생명과학
  • BFSI
  • 소매 및 E-Commerce
  • 운송 및 물류
  • 제조업
  • 기타 업계별

제7장 세계의 코절 AI 시장 규모 및 예측 : 지역별(2022-2032년)

• 북미
  • 미국
  • 캐나다
• 유럽
  • 영국
  • 독일
  • 프랑스
  • 스페인
  • 이탈리아
  • 기타 유럽
• 아시아태평양
  • 중국
  • 인도
  • 일본
  • 호주
  • 한국
  • 기타 아시아태평양
• 라틴아메리카
  • 브라질
  • 멕시코
  • 기타 라틴아메리카
• 중동 및 아프리카
  • 사우디아라비아
  • 남아프리카
  • 기타 중동 및 아프리카

제8장 경쟁 정보

• 주요 기업의 SWOT 분석
• 주요 시장 전략
• 기업 프로파일
  • IBM
    • 주요 정보
    • 개요
    • 재무(데이터의 이용가능성에 따름)
    • 제품 개요
    • 시장 전략
  • CausaLens
  • Microsoft
  • Causaly
  • Google
  • Geminos
  • AWS
  • Aitia
  • Xplain Data
  • INCRMNTAL
  • Logility
  • Cognino.ai

제9장 조사 과정

• 조사 과정
  • 데이터 마이닝
  • 분석
  • 시장 추정
  • 검증
  • 출판
• 조사 속성

AJY

영문 목차

영문목차

Global Causal AI Market is valued approximately at USD 26.03 million in 2023 and is anticipated to grow with a healthy growth rate of more than 40.98% over the forecast period 2024-2032. Causal AI is a branch of artificial intelligence focused on understanding and modeling cause-and-effect relationships rather than just correlations. By identifying the underlying mechanisms driving observed phenomena, Causal AI enables more accurate predictions, better decision-making, and enhanced understanding of complex systems. It combines methods from statistics, machine learning, and domain-specific knowledge to uncover causality, offering insights that traditional AI approaches may miss. This technology is particularly valuable in fields such as healthcare, economics, and policy-making, where understanding causation is crucial for effective interventions and strategies.

The emergence of Causal AI as a solution to overcome the limitations of current AI models and the operationalizing of AI initiatives are primary drivers for market growth. In various fields, the importance of causal inference models is becoming increasingly recognized. For example, in healthcare, understanding causal relationships can significantly enhance patient outcomes and treatment efficacy. However, deriving causal inferences from complex data sets presents a substantial challenge, necessitating advanced algorithms and computational power.

The key regions considered for the market study includes Asia Pacific, North America, Europe, Latin America, and Rest of the World. In 2023, North America is poised to play a pivotal role in the advancement of causal AI. The increasing demand for sophisticated analytics solutions that provide deeper insights and improve decision-making capabilities is propelling the market forward. Governments in North America, particularly in the United States and Canada, are actively promoting the development and adoption of AI technologies through funding and resource allocation for research and innovation. The United States, through the National Institute of Standards and Technology (NIST), is working on establishing standards and guidelines for the application of AI across various industries, including healthcare and finance. Furthermore, the market in Asia Pacific is anticipated to develop at the fastest rate over the forecast period 2024-2032.

Major market player included in this report are:

• IBM
• CausaLens
• Microsoft
• Causaly
• Google
• Geminos
• AWS
• Aitia
• Xplain Data
• INCRMNTAL
• Logility
• Cognino.ai

The detailed segments and sub-segment of the market are explained below:

By Offering:

• Platform
• Services

By Vertical:

• Healthcare & Lifesciences
• BFSI
• Retail & eCommerce
• Transportation & Logistics
• Manufacturing
• Other Verticals

By Region:

• North America
• U.S.
• Canada
• Europe
• UK
• Germany
• France
• Spain
• Italy
• ROE
• Asia Pacific
• China
• India
• Japan
• Australia
• South Korea
• RoAPAC
• Latin America
• Brazil
• Mexico
• RoLA
• Middle East & Africa
• Saudi Arabia
• South Africa
• RoMEA

Years considered for the study are as follows:

• Historical year - 2022
• Base year - 2023
• Forecast period - 2024 to 2032

Key Takeaways:

• Market Estimates & Forecast for 10 years from 2022 to 2032.
• Annualized revenues and regional level analysis for each market segment.
• Detailed analysis of geographical landscape with Country level analysis of major regions.
• Competitive landscape with information on major players in the market.
• Analysis of key business strategies and recommendations on future market approach.
• Analysis of competitive structure of the market.
• Demand side and supply side analysis of the market

Table of Contents

Chapter 1. Global Causal AI Market Executive Summary

• 1.1. Global Causal AI Market Size & Forecast (2022-2032)
• 1.2. Regional Summary
• 1.3. Segmental Summary
  • 1.3.1. By Offering
  • 1.3.2. By Vertical
• 1.4. Key Trends
• 1.5. Recession Impact
• 1.6. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 2. Global Causal AI Market Definition and Research Assumptions

• 2.1. Research Objective
• 2.2. Market Definition
• 2.3. Research Assumptions
  • 2.3.1. Inclusion & Exclusion
  • 2.3.2. Limitations
  • 2.3.3. Supply Side Analysis
    • 2.3.3.1. Availability
    • 2.3.3.2. Infrastructure
    • 2.3.3.3. Regulatory Environment
    • 2.3.3.4. Market Competition
    • 2.3.3.5. Economic Viability (Consumer's Perspective)
  • 2.3.4. Demand Side Analysis
    • 2.3.4.1. Regulatory frameworks
    • 2.3.4.2. Technological Advancements
    • 2.3.4.3. Environmental Considerations
    • 2.3.4.4. Consumer Awareness & Acceptance
• 2.4. Estimation Methodology
• 2.5. Years Considered for the Study
• 2.6. Currency Conversion Rates

Chapter 3. Global Causal AI Market Dynamics

• 3.1. Market Drivers
  • 3.1.1. Importance of Causal Inference Models
  • 3.1.2. Emergence of Causal AI
  • 3.1.3. Operationalizing AI Initiatives
• 3.2. Market Challenges
  • 3.2.1. Causal Inference from Complex Data Sets
• 3.3. Market Opportunities
  • 3.3.1. Advancements in AI Technologies
  • 3.3.2. Government Initiatives
  • 3.3.3. Growing Investments

Chapter 4. Global Causal AI Market Industry Analysis

• 4.1. Porter's 5 Force Model
  • 4.1.1. Bargaining Power of Suppliers
  • 4.1.2. Bargaining Power of Buyers
  • 4.1.3. Threat of New Entrants
  • 4.1.4. Threat of Substitutes
  • 4.1.5. Competitive Rivalry
  • 4.1.6. Futuristic Approach to Porter's 5 Force Model
  • 4.1.7. Porter's 5 Force Impact Analysis
• 4.2. PESTEL Analysis
  • 4.2.1. Political
  • 4.2.2. Economical
  • 4.2.3. Social
  • 4.2.4. Technological
  • 4.2.5. Environmental
  • 4.2.6. Legal
• 4.3. Top investment opportunity
• 4.4. Top winning strategies
• 4.5. Disruptive Trends
• 4.6. Industry Expert Perspective
• 4.7. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 5. Global Causal AI Market Size & Forecasts by Offering 2022-2032

• 5.1. Segment Dashboard
• 5.2. Global Causal AI Market: Offering Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Million)
  • 5.2.1. Platform
  • 5.2.2. Services

Chapter 6. Global Causal AI Market Size & Forecasts by Vertical 2022-2032

• 6.1. Segment Dashboard
• 6.2. Global Causal AI Market: Vertical Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Million)
  • 6.2.1. Healthcare & Lifesciences
  • 6.2.2. BFSI
  • 6.2.3. Retail & eCommerce
  • 6.2.4. Transportation & Logistics
  • 6.2.5. Manufacturing
  • 6.2.6. Other Verticals

Chapter 7. Global Causal AI Market Size & Forecasts by Region 2022-2032

• 7.1. North America Causal AI Market
  • 7.1.1. U.S. Causal AI Market
    • 7.1.1.1. Offering breakdown size & forecasts, 2022-2032
    • 7.1.1.2. Vertical breakdown size & forecasts, 2022-2032
  • 7.1.2. Canada Causal AI Market
• 7.2. Europe Causal AI Market
  • 7.2.1. U.K. Causal AI Market
  • 7.2.2. Germany Causal AI Market
  • 7.2.3. France Causal AI Market
  • 7.2.4. Spain Causal AI Market
  • 7.2.5. Italy Causal AI Market
  • 7.2.6. Rest of Europe Causal AI Market
• 7.3. Asia-Pacific Causal AI Market
  • 7.3.1. China Causal AI Market
  • 7.3.2. India Causal AI Market
  • 7.3.3. Japan Causal AI Market
  • 7.3.4. Australia Causal AI Market
  • 7.3.5. South Korea Causal AI Market
  • 7.3.6. Rest of Asia Pacific Causal AI Market
• 7.4. Latin America Causal AI Market
  • 7.4.1. Brazil Causal AI Market
  • 7.4.2. Mexico Causal AI Market
  • 7.4.3. Rest of Latin America Causal AI Market
• 7.5. Middle East & Africa Causal AI Market
  • 7.5.1. Saudi Arabia Causal AI Market
  • 7.5.2. South Africa Causal AI Market
  • 7.5.3. Rest of Middle East & Africa Causal AI Market

Chapter 8. Competitive Intelligence

• 8.1. Key Company SWOT Analysis
• 8.2. Top Market Strategies
• 8.3. Company Profiles
  • 8.3.1. IBM
    • 8.3.1.1. Key Information
    • 8.3.1.2. Overview
    • 8.3.1.3. Financial (Subject to Data Availability)
    • 8.3.1.4. Product Summary
    • 8.3.1.5. Market Strategies
  • 8.3.2. CausaLens
  • 8.3.3. Microsoft
  • 8.3.4. Causaly
  • 8.3.5. Google
  • 8.3.6. Geminos
  • 8.3.7. AWS
  • 8.3.8. Aitia
  • 8.3.9. Xplain Data
  • 8.3.10. INCRMNTAL
  • 8.3.11. Logility
  • 8.3.12. Cognino.ai

Chapter 9. Research Process

• 9.1. Research Process
  • 9.1.1. Data Mining
  • 9.1.2. Analysis
  • 9.1.3. Market Estimation
  • 9.1.4. Validation
  • 9.1.5. Publishing
• 9.2. Research Attributes

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