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세계의 감정 감지 및 인식 시장
Emotion Detection and Recognition
상품코드 : 1559703
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2024년 09월
페이지 정보 : 영문 194 Pages
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한글목차

감정 감지 및 인식 세계 시장은 2030년까지 1,280억 달러에 달할 전망

2023년에 379억 달러로 추정되는 감정 감지 및 인식 세계 시장은 2023-2030년간 CAGR 19.0%로 성장하고, 2030년에는 1,280억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 특징 추출 및 3D 모델링 기술은 CAGR 22.2%로 성장을 지속하고, 분석 기간이 끝날 때까지 520억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 자연언어처리기술 분야의 성장률은 분석 기간 CAGR로 17.8%로 추정됩니다.

미국 시장은 101억 달러로 추정, 중국은 CAGR 17.4%로 성장 예측

미국의 감정 감지 및 인식 시장은 2023년 101억 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 2030년까지 187억 달러 규모에 이를 것으로 예측되며, 분석 기간 2023-2030년의 CAGR은 17.4%입니다. 다른 주목할만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 17.7%와 15.8%로 예측되고 있습니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 13.1%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 감정 감지 및 인식 시장 - 주요 동향과 촉진요인 요약

감정 감지 및 인식은 어떻게 인간 컴퓨터 상호 작용과 소비자 통찰력에 혁명을 일으키는가?

감정 감지 및 인식(EDR)은 시스템이 인간의 감정을 이해하고 반응할 수 있게 함으로써 인간과 컴퓨터 상호작용 및 소비자 통찰력에 혁명을 일으켜 더욱 개인화된 공감성 높은 효과적인 상호 작용을 실현합니다. EDR 기술은 고급 알고리즘, 인공지능(AI), 머신러닝을 사용하여 표정, 음성 톤, 몸 언어, 생리적 신호를 분석하고 실시간으로 사람의 감정 상태를 확인합니다. 이 기능을 통해 기업은 개인의 감정적 반응을 바탕으로 경험을 조정할 수 있어 마케팅, 고객 서비스, 헬스케어, 엔터테인먼트 등 업계에 변화를 가져오고 있습니다. 예를 들어 마케팅에서 EDR은 광고와 제품에 대한 소비자의 반응을 측정하고 선호와 행동에 대한 깊은 통찰력을 제공할 수 있습니다. 건강 관리는 환자의 정서적 건강 상태를 모니터링하고 정신 건강 문제를 조기에 발견하는 데 사용할 수 있습니다. 감정을 인식하고 반응하는 능력은 사용자 경험을 향상시킬 뿐만 아니라 더 나은 결과를 제공합니다. 인간의 감정을 이해하는 것이 참여와 만족의 핵심이 되는 디지털 시대에서 EDR은 중요한 도구가 되었습니다.

감정 감지 및 인식의 기능을 강화하는 혁신이란?

감정 감지 및 인식 혁신은 AI, 멀티모달 데이터 통합, 실시간 분석의 진화를 통해 그 기능을 강화하고 있습니다. 가장 중요한 개발의 하나는 EDR 시스템에 탑재된 AI와 머신러닝 모델의 개선으로 다양한 집단에서 미묘한 감정의 단서를 보다 정확하게 감지할 수 있게 되었습니다. 이러한 모델은 광범위한 표정, 음성 패턴 및 생리적 반응을 포함한 방대한 데이터 세트로 훈련되어 보다 정밀한 감정을 인식할 수 있습니다. 또 다른 중요한 혁신은 멀티 모달 데이터 소스의 통합으로 시각, 청각 및 생리적 신호를 결합하여 감정 상태에 대한보다 종합적이고 안정적인 평가를 제공합니다. 예를 들어, 얼굴 인식과 음성 분석, 심박수 모니터를 결합하면 사람이 스트레스를 느끼고 있는지, 기뻐하고 있는지, 불안한지, 더 미묘한 이해가 가능합니다. 실시간 분석도 중요한 진보이며, EDR 시스템이 감정 데이터를 즉시 처리하고 대응할 수 있게 함으로써 고객 서비스의 챗봇이나 인터랙티브 게임 환경 등의 용도에 필수적입니다. 이러한 기술 혁신을 통해 EDR 기술은 더욱 강력하고 다재다능하며, 다양한 이용 사례에서 실시간으로 실용적인 통찰력을 제공할 수 있습니다.

감정 감지와 인식은 고객 경험과 비즈니스 전략에 어떤 영향을 미칩니까?

감정 감지와 인식은 소비자의 행동을 더 깊이 통찰하고, 보다 개인화된 공감적인 상호작용을 가능하게 함으로써 고객 경험과 비즈니스 전략에 큰 영향을 미칩니다. 고객 서비스에서 EDR은 대화 중 목소리의 톤과 표정을 분석하여 실시간으로 고객 만족도를 측정하고 서비스 담당자가 고객의 요구를 더 잘 충족시키기 위해 접근 방식을 조정합니다. 할 수 있습니다. 이를 통해 고객 만족도 향상, 로열티 증가, 전반적인 서비스 품질 향상으로 이어집니다. 마케팅을 통해 광고, 제품 및 브랜드 메시지에 대한 소비자의 감정적 반응을 이해함으로써 기업은 보다 깊은 수준에서 청중과 공명하는 보다 효과적인 캠페인을 만들 수 있습니다. 이 감정적 인 연결은 참여를 촉진하고 전환율을 높이고 결국 브랜드 충성도를 높일 수 있습니다. 또한, 소매 환경에서는 EDR을 쇼핑 경험의 개인화에 활용할 수 있으며, 가게의 카메라와 센서가 고객의 감정을 감지하고, 그 감정에 맞는 상품의 추천이나 프로모션을 할 수 있습니다. 고객 경험뿐만 아니라 EDR은 소비자가 제품, 서비스 및 브랜드 이니셔티브에 대해 어떻게 느끼는지에 대한 데이터 중심의 통찰력을 제공함으로써 비즈니스 전략에 도움이 됩니다. 감정 감지를 업무에 통합함으로써 기업은 소비자의 감정에 따라 인간 중심의 전략을 세울 수 있으며 단기적으로나 장기적으로 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

감정 감지 및 인식 시장의 성장을 가속하는 동향이란?

개인화된 경험에 대한 수요 증가, 인공지능 및 머신러닝의 진보, 정신 건강 및 웰빙에 대한 관심 증가 등 몇 가지 동향이 감정 감지 및 인식 시장 성장을 가속하고 있습니다. 개인화된 브랜드와의 반응성이 높은 상호작용을 요구하는 소비자가 증가함에 따라 EDR 기술은 감정 수준에 영향을 미치는 경험을 제공하는 데 필수적입니다. AI와 머신러닝의 상승은 또한 중요한 추진력이며, 이러한 기술은 보다 정확하고 확장 가능한 감정 감지을 가능하게 하고, 보다 폭넓은 산업 및 용도로 이용할 수 있게 되었습니다. EDR을 가상현실이나 증강현실 등 다른 신흥기술과 통합함으로써 특히 게임, 엔터테인먼트, 원격 커뮤니케이션 등 사용자의 감정을 이해함으로써 몰입감과 참여를 높일 수 있는 이용 사례가 확대 있습니다. 게다가 정신건강과 웰빙에 대한 관심 증가는 헬스케어에서 EDR의 채용을 뒷받침하고 있으며, EDR은 환자의 감정 상태를 모니터링하고 지원하는 데 사용되어 건강 상태 개선에 기여하고 있습니다. 리모트 워크나 교육 환경에서의 EDR의 이용이 증가하고 있어, 인게이지먼트나 감정적인 행복도의 측정에 도움이 되고 있는 것도, 시장 성장의 원동력이 되고 있습니다. 이러한 추세는 인간과 컴퓨터의 상호작용, 고객 참여, 다양한 분야에서 개인화된 경험의 미래를 형성하는 데 있어 감정의 감지와 인식 기술의 역할이 확대되고 있음을 돋보이게 합니다.

조사 대상 기업 예(전 42건)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

JHS
영문 목차

영문목차

Global Emotion Detection and Recognition Market to Reach US$128.0 Billion by 2030

The global market for Emotion Detection and Recognition estimated at US$37.9 Billion in the year 2023, is expected to reach US$128.0 Billion by 2030, growing at a CAGR of 19.0% over the analysis period 2023-2030. Feature Extraction & 3-D Modelling Technology, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 22.2% CAGR and reach US$52.0 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Natural Language Processing Technology segment is estimated at 17.8% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$10.1 Billion While China is Forecast to Grow at 17.4% CAGR

The Emotion Detection and Recognition market in the U.S. is estimated at US$10.1 Billion in the year 2023. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$18.7 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 17.4% over the analysis period 2023-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 17.7% and 15.8% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 13.1% CAGR.

Global Emotion Detection and Recognition Market - Key Trends and Drivers Summarized

How Is Emotion Detection and Recognition Revolutionizing Human-Computer Interaction and Consumer Insights?

Emotion Detection and Recognition (EDR) is revolutionizing human-computer interaction and consumer insights by enabling systems to understand and respond to human emotions, creating more personalized, empathetic, and effective interactions. EDR technology uses advanced algorithms, artificial intelligence (AI), and machine learning to analyze facial expressions, voice tones, body language, and physiological signals to identify a person’s emotional state in real-time. This capability is transforming industries such as marketing, customer service, healthcare, and entertainment by allowing companies to tailor experiences based on individual emotional responses. In marketing, for example, EDR can measure consumer reactions to advertisements or products, providing deeper insights into preferences and behaviors. In healthcare, it can be used to monitor patients’ emotional well-being, offering early detection of mental health issues. The ability to recognize and respond to emotions not only enhances user experiences but also drives better outcomes, making EDR a critical tool in the digital age where understanding human emotions is key to engagement and satisfaction.

What Innovations Are Enhancing the Functionality of Emotion Detection and Recognition?

Innovations in Emotion Detection and Recognition are enhancing its functionality through advancements in AI, multimodal data integration, and real-time analytics. One of the most significant developments is the improvement in AI and machine learning models that power EDR systems, making them more accurate in detecting subtle emotional cues across diverse populations. These models are trained on vast datasets that include a wide range of facial expressions, voice patterns, and physiological responses, allowing them to recognize emotions with greater precision. Another key innovation is the integration of multimodal data sources, combining visual, auditory, and physiological signals to create a more comprehensive and reliable assessment of emotional states. For instance, combining facial recognition with voice analysis and heart rate monitoring can provide a more nuanced understanding of whether a person is stressed, happy, or anxious. Real-time analytics is also a crucial advancement, enabling EDR systems to process and respond to emotional data instantaneously, which is vital in applications such as customer service chatbots or interactive gaming environments. These innovations are making EDR technology more robust, versatile, and capable of delivering real-time, actionable insights across a variety of use cases.

How Does Emotion Detection and Recognition Impact Customer Experience and Business Strategy?

Emotion Detection and Recognition has a profound impact on customer experience and business strategy by providing deeper insights into consumer behavior and enabling more personalized and empathetic interactions. In customer service, EDR allows companies to gauge customer satisfaction in real-time by analyzing voice tone and facial expressions during interactions, enabling service representatives to adjust their approach to better meet the needs of the customer. This can lead to higher customer satisfaction, increased loyalty, and improved overall service quality. In marketing, understanding the emotional responses of consumers to advertisements, products, or brand messages enables companies to craft more effective campaigns that resonate with their audience on a deeper level. This emotional connection can drive engagement, increase conversion rates, and ultimately enhance brand loyalty. Moreover, in retail environments, EDR can be used to personalize shopping experiences, where in-store cameras and sensors detect customer emotions, triggering tailored product recommendations or promotions. Beyond customer experience, EDR also informs business strategy by providing data-driven insights into how consumers feel about products, services, or brand initiatives, allowing companies to make more informed decisions. By integrating emotion detection into their operations, businesses can create more human-centered strategies that align with consumer emotions, driving better outcomes in both the short and long term.

What Trends Are Driving Growth in the Emotion Detection and Recognition Market?

Several trends are driving growth in the Emotion Detection and Recognition market, including the increasing demand for personalized experiences, advancements in AI and machine learning, and the growing focus on mental health and well-being. As consumers increasingly expect personalized and responsive interactions with brands, EDR technology is becoming essential for delivering experiences that resonate on an emotional level. The rise of AI and machine learning is also a significant driver, as these technologies enable more accurate and scalable emotion detection, making it accessible to a wider range of industries and applications. The integration of EDR with other emerging technologies, such as virtual and augmented reality, is expanding its use cases, particularly in gaming, entertainment, and remote communication, where understanding user emotions can enhance immersion and engagement. Additionally, the growing focus on mental health and well-being is propelling the adoption of EDR in healthcare, where it is used to monitor and support patients’ emotional states, contributing to better health outcomes. The increasing use of EDR in remote work and education environments, where it helps gauge engagement and emotional well-being, is also driving market growth. These trends highlight the expanding role of Emotion Detection and Recognition technology in shaping the future of human-computer interaction, customer engagement, and personalized experiences across various sectors.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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