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세계의 감성 컴퓨팅 시장
Affective Computing
상품코드 : 1528115
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2024년 08월
페이지 정보 : 영문 317 Pages
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한글목차

감성 컴퓨팅 세계 시장은 2030년까지 2,359억 달러에 이를 전망

2023년에 574억 달러로 추정되는 감성 컴퓨팅 세계 시장은 2023-2030년간 CAGR 22.4%로 성장하여 2030년에는 2,359억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 터치 기반 기술은 CAGR 17.8%를 나타내고, 분석 기간 종료시에는 1,104억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 터치리스 기술 분야의 성장률은 분석 기간중 CAGR 27.9%로 추정됩니다.

미국 시장은 168억 달러로 추정, 중국은 CAGR 21.6%로 성장 예측

미국의 감성 컴퓨팅 시장은 2023년에 168억 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 2030년까지 408억 달러 규모에 이를 것으로 예측되며, 분석 기간인 2023-2030년간 CAGR은 21.6%입니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로서는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간중 CAGR은 각각 19.8%와 19.6%를 나타낼 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 15.7%를 나타낼 전망입니다.

세계 감성 컴퓨팅 시장 동향 및 촉진요인 정리

감성 AI라고도 불리는 감성 컴퓨팅은 인공지능과 인지심리학이 교차하는 연구개발 분야로, 인간의 감정을 인식, 해석, 처리, 시뮬레이션할 수 있는 시스템 및 장치 설계에 초점을 맞추었습니다. 그 핵심은 인간의 감정을 감지하고 적절하게 반응하는 기계의 능력에 관한 것입니다. 여기에는 생체 센서, 데이터 분석, 머신러닝, 자연어 처리 등 다양한 기술의 통합이 포함됩니다. 이러한 기술을 통해 시스템은 표정, 음성 억양, 몸짓, 생리적 신호로부터 감정 데이터를 수집할 수 있습니다. 이 데이터를 분석하여 사용자의 감정 상태를 평가하고 기계와의 상호 작용을 조정하여 사용자 경험을 향상시키는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 가상 비서는 사용자의 목소리에서 불만족과 만족을 감지하는 기능을 갖추고 있어 보다 섬세하고 맥락에 맞는 적절한 반응을 할 수 있게 되었습니다.

감성 컴퓨팅의 응용 분야는 의료, 자동차, 교육, 엔터테인먼트 산업 등 다양한 분야에 걸쳐 지속적으로 성장하고 있습니다. 의료 분야에서는 감정 AI가 환자의 정서적 고통과 정신 건강 문제의 징후를 모니터링하고 실시간 평가 및 개입을 제공하는 데 사용될 수 있습니다. 자동차 분야에서는 감성 컴퓨팅이 운전자의 감정 상태를 모니터링하고 피로와 스트레스의 징후를 감지하여 사고 위험을 감소시키는 대응을 통해 안전성을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 교육 분야에서는 학습자의 감정 상태에 따라 교육 내용을 조정하여 학습 동기를 높이고 더 나은 학습 환경을 조성할 수 있습니다. 이 기능은 게임 및 엔터테인먼트 분야에서도 동일하게 적용되고 있으며, 개발자들은 감정 AI를 사용하여 사용자의 감정에 반응하는 보다 몰입감 있고 인터랙티브한 경험을 만들어내고 있습니다.

감성 컴퓨팅 시장의 성장은 센서 기술의 발전, 머신러닝 알고리즘의 고도화, 개인화된 사용자 경험에 대한 관심 증가 등 여러 가지 요인에 기인합니다. 센서의 성능이 향상되고 침습성이 감소함에 따라 사용자의 자연스러운 행동을 방해하지 않으면서 감정 상태를 보다 정확하고 지속적으로 모니터링할 수 있게 되었습니다. 이러한 센서 기술의 향상과 더욱 강력하고 효율적인 머신러닝 알고리즘의 조합은 실시간으로 정확한 감정 감지 및 반응 시스템을 가능하게 합니다. 또한, 소비자와 전문가들이 점점 더 직관적인 감정과 인지 상태에 따라 기술에 반응하는 것을 기대하게 되면서, 소비자 제품 및 전문가용 도구에 감정 AI를 통합해야 한다는 시장의 압력이 커지고 있습니다. 이러한 추세는 사용자들과의 상호작용을 강화하기 위해 감성을 의식한 기기 설계가 진행되고 있는 가전제품과 감성 컴퓨팅을 통해 고객과의 보다 공감적이고 효과적인 커뮤니케이션을 가능하게 하는 고객 서비스 등의 분야에서 두드러지게 나타나고 있습니다. 이러한 기술들의 융합으로 인해 감성 컴퓨팅의 활용 범위가 넓어지고 있으며, 다양한 산업 분야에서 보다 정교하고 적응력이 뛰어나며 미래지향적인 용도이 기대되고 있습니다.

조사 대상 기업 예(총 57건)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

LSH
영문 목차

영문목차

Global Affective Computing Market to Reach US$235.9 Billion by 2030

The global market for Affective Computing estimated at US$57.4 Billion in the year 2023, is expected to reach US$235.9 Billion by 2030, growing at a CAGR of 22.4% over the analysis period 2023-2030. Touch-based Technology, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 17.8% CAGR and reach US$110.4 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Touchless Technology segment is estimated at 27.9% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$16.8 Billion While China is Forecast to Grow at 21.6% CAGR

The Affective Computing market in the U.S. is estimated at US$16.8 Billion in the year 2023. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$40.8 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 21.6% over the analysis period 2023-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 19.8% and 19.6% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 15.7% CAGR.

Global Affective Computing Market - Key Trends & Drivers Summarized

Affective computing, often referred to as emotional AI, is an area of study and development at the intersection of artificial intelligence and cognitive psychology, focusing on the design of systems and devices that can recognize, interpret, process, and simulate human affects. At its core, affective computing is about the capabilities of machines to detect and appropriately respond to the emotions of humans. This involves the integration of various technologies including biometric sensors, data analysis, machine learning, and natural language processing. These technologies allow systems to capture emotional data from facial expressions, voice intonations, body gestures, and physiological signals. This data is then analyzed to assess the user’s emotional state, which can be used to tailor interactions with the machine, enhancing user experience. For instance, virtual assistants are increasingly equipped with capabilities to detect frustration or satisfaction in a user’s voice, allowing for more sensitive and contextually appropriate responses.

The applications of affective computing are diverse and growing, ranging from healthcare to automotive, education, and entertainment industries. In healthcare, emotional AI is used to monitor patients for signs of emotional distress or mental health issues, potentially offering real-time assessments and interventions. In the automotive sector, affective computing can improve safety by monitoring the driver's emotional state, detecting signs of fatigue or stress, and responding in ways that might reduce the risk of accidents. Furthermore, in the realm of education, affective computing can adapt the educational content based on the learner’s emotional state, potentially increasing engagement and facilitating a better learning environment. This capability is similarly applied in gaming and entertainment, where developers use emotional AI to create more immersive and interactive experiences that respond to the emotions of the user.

The growth in the affective computing market is driven by several factors, including advances in sensor technology, increased sophistication of machine learning algorithms, and a rising emphasis on personalized user experiences. As sensors become more capable and less intrusive, they enable more accurate and continual monitoring of emotional states without disrupting the natural behavior of users. This enhancement in sensor technology, combined with more powerful and efficient machine learning algorithms, allows for real-time and precise emotion detection and response systems. Additionally, as consumers and professionals increasingly expect technology to be more intuitive and responsive to their emotional and cognitive states, there is significant market pressure to incorporate emotional AI into consumer products and professional tools. This trend is evident in sectors like consumer electronics, where devices are increasingly designed with emotional awareness to enhance user interaction, and in customer service, where affective computing enables more empathetic and effective communication with customers. As these technologies converge, the scope for affective computing broadens, promising more sophisticated, adaptive, and anticipatory applications across various industries.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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