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세계의 비즈니스용 인공지능 및 기계학습 시장
Artificial Intelligence and Machine Learning in Business
상품코드 : 1737524
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 05월
페이지 정보 : 영문 214 Pages
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한글목차

세계의 비즈니스용 인공지능 및 기계학습 시장은 2030년까지 1조 1,000억 달러에 달할 전망

2024년에 2,274억 달러로 추정되는 세계의 비즈니스용 인공지능 및 기계학습 시장은 2024-2030년에 CAGR 29.3%로 성장하며, 2030년에는 1조 1,000억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석한 부문의 하나인 솔루션 컴포넌트는 CAGR 26.2%를 기록하며, 분석 기간 종료시에는 6,556억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 서비스 컴포넌트 분야의 성장률은 분석 기간에 CAGR 35.6%로 추정됩니다.

미국 시장은 598억 달러, 중국은 CAGR 27.9%로 성장 예측

미국의 비즈니스용 인공지능 및 기계학습 시장은 2024년에 598억 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2030년까지 1,616억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년의 CAGR은 27.9%입니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 26.3%와 25.6%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 20.6%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계 비즈니스의 인공지능과 머신러닝 - 주요 동향 및 촉진요인 요약 정리

AI와 ML이 비즈니스 기능 전반에 걸쳐 전략적으로 필수적인 요소가 되고 있는 이유는 무엇인가?

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 현대 비즈니스 생태계에서 실험적인 툴에서 경쟁 우위를 확보할 수 있는 전략적 원동력으로 빠르게 전환되고 있습니다. 각 산업 분야의 조직들은 자동화를 촉진하고, 의사결정을 강화하며, 새로운 수입원을 창출하기 위해 이러한 기술을 핵심 업무에 통합하고 있습니다. 기존 소프트웨어와 달리 AI/ML 시스템은 데이터로부터 학습하고, 패턴을 식별하고, 시간이 지남에 따라 결과를 최적화함으로써 복잡한 비즈니스 과제에 대한 역동적이고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다. 이 능력은 고객 서비스, 마케팅, 공급망 관리, 리스크 평가, 사기 감지, 재무 예측 등의 분야에서 활용되고 있습니다.

데이터의 급증은 컴퓨팅 파워와 클라우드 기반 인프라의 발전과 함께 AI/ML 도입을 위한 비옥한 토양을 조성하고 있습니다. 개발 기업은 예측 분석, 자연 언어 처리, 컴퓨터 비전을 활용하여 효율성 향상, 사용자 경험의 개인화, 적응력 높은 비즈니스 모델 개발을 위해 점점 더 많은 노력을 기울이고 있습니다. 전 세계에서 디지털 전환이 가속화됨에 따라 C레벨 경영진은 AI/ML을 운영 툴뿐만 아니라 혁신, 비용 최적화, 장기적인 회복력을 위한 전략적 원동력으로 인식하고 있습니다. 이러한 기술은 기업이 시장 신호를 해석하고, 자원을 관리하며, 실시간으로 고객과 소통하는 방식을 재정의하고 있습니다.

AI와 ML 기술은 어떻게 비즈니스의 민첩성과 의사결정 지능을 향상시킬 수 있는가?

AI와 ML 기술은 실시간 인사이트, 신속한 프로세스 최적화, 지능형 자동화를 가능하게 함으로써 비즈니스 민첩성을 높이는 데 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 머신러닝 알고리즘은 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터세트를 수집하여 기존 방식보다 더 빠르고 정확하게 추세를 파악하고, 결과를 예측하고, 행동을 처방할 수 있습니다. 예를 들어 금융 분야에서는 AI 모델이 신용 리스크 평가, 이상 징후 감지, 투자 포트폴리오의 동적 관리에 활용되고 있습니다. 소매업에서는 AI를 활용한 수요 예측 및 추천 엔진이 재고 회전율과 고객 전환율을 향상시키고 있습니다.

자연 언어 처리(NLP)와 대화형 AI는 챗봇, 가상 비서, 24시간 365일 운영되는 대규모 AI 강화 컨택센터를 통해 고객 참여를 혁신하고 있습니다. 인사 및 인재 관리 분야에서는 머신러닝 툴이 채택을 간소화하고, 스킬 갭을 파악하며, 직원 감소를 예측하는 데 도움을 줍니다. 제조 및 물류 분야에서 컴퓨터 비전은 육안 검사 및 패턴 인식을 통해 품질관리와 예지보전을 강화하는 데 활용되고 있습니다. 이를 통해 기업은 운영 변화, 시장 변화, 고객 요구에 더 빠르게 대응할 수 있게 되었으며, AI/ML은 기업의 의사결정 인텔리전스 인프라의 중요한 계층이 되었습니다.

시장 수요는 어디에서 가속화되고 있으며, 어떤 분야가 채택을 주도하고 있는가?

AI/ML 솔루션에 대한 수요는 전 세계에서 가속화되고 있으며, 북미, 서유럽, 아시아태평양이 도입을 주도하고 있습니다. 미국은 기술 대기업, 민첩한 스타트업, 기업 AI 개발에 박차를 가하는 성숙한 벤처캐피털 생태계에 힘입어 여전히 선두를 달리고 있습니다. 서유럽은 금융 서비스, 제조업, 소매업에서 강력한 도입이 이루어지고 있으며, 아시아태평양(특히 중국, 한국, 인도)은 정부 지원 혁신 프로그램 및 상업적 투자를 통해 AI 역량을 빠르게 확장하고 있습니다.

AI/ML 도입의 최전선에 있는 산업으로는 금융(부정방지, 알고리즘 트레이딩, 신용점수), 헬스케어(진단, 신약개발, 환자 치료 최적화), 소매(동적 가격 책정, 개인화, 고객 분석), 제조(공급망 예측, 로봇공학, 품질 보증) 등이 있습니다. 통신 및 미디어 플레이어은 컨텐츠 전송 강화, 고객 지원 자동화, 대역폭 할당 최적화 등에 AI를 활용하고 있습니다. 농업, 법률, 교육 등 신흥 분야에서도 작물 예측 분석, 법률 문서 검토, 적응형 학습을 위해 AI를 시험적으로 도입하고 있습니다. 이러한 산업 전반의 모멘텀은 고도로 다양하고 빠르게 확장되는 AI/ML 용도의 상황을 만들어내고 있습니다.

비즈니스용 인공지능과 머신러닝의 세계 성장 원동력은 무엇인가?

비즈니스용 인공지능과 머신러닝의 성장은 기업 데이터의 폭발적인 증가, 업무 효율성에 대한 압박, 개인화와 차별화에 대한 전략적 추구 등 여러 가지 요인이 복합적으로 작용하고 있습니다. 주요 원동력은 실시간 분석과 머신러닝을 통한 인사이트으로 의사결정이 점점 더 강화되는 데이터 중심 비즈니스 모델로의 전환이며, AWS, Microsoft Azure, Google Cloud와 같은 클라우드 컴퓨팅 플랫폼은 AI 툴에 대한 접근을 민주화하고, 오픈소스 ML 프레임워크(TensorFlow, PyTorch 등)는 개발자와 기업의 기술적 진입장벽을 낮추고 있습니다.

AI에 대한 투자는 급증하고 있으며, 벤처기업에 의한 자금 조달과 M&A는 AI 네이티브 스타트업, 기업용 AI 플랫폼, 전문 솔루션 프로바이더에 집중되고 있습니다. 솔루션 프로바이더에 집중되고 있습니다. 또한 규제의 발전과 윤리적 AI 프레임워크는 책임감 있는 배포를 위한 표준을 확립하기 시작했으며, 금융 및 의료와 같은 민감한 영역에서 AI를 채택하는 것에 대한 조직의 신뢰가 높아지고 있습니다. 이에 따라 중요한 전략적 질문이 제기되고 있습니다. 지능화, 데이터 중심 경제가 발전함에 따라 기업은 혁신, 신뢰, ROI의 균형을 유지하면서 AI 도입을 확대할 수 있는가?

부문

컴포넌트(솔루션, 서비스), 조직 규모(대기업, 중소기업), 애플리케이션(예측 분석, 사이버 보안, 공급망 & 재고 관리, 기타 애플리케이션), 업계별(BFSI, IT & 통신, 소매, 제조 & 물류, 에너지 & 유틸리티, 헬스케어, 기타 업계)

조사 대상 기업의 예(주목 44사)

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사 소재지, 제조 거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기반으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 인위적인 수입원가 증가, 수익성 감소, 공급망 재편 등 미시적 및 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사에 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

Global Industry Analysts는 세계 주요 수석 이코노미스트(1,4,949명), 싱크탱크(62개 기관), 무역 및 산업 단체(171개 기관)의 전문가들의 의견을 면밀히 검토하여 생태계에 미치는 영향을 평가하고 새로운 시장 현실에 대응하고 있습니다. 모든 주요 국가의 전문가와 경제학자들이 관세와 그것이 자국에 미치는 영향에 대한 의견을 추적 조사했습니다.

Global Industry Analysts는 이러한 혼란이 향후 2-3개월 내에 마무리되고 새로운 세계 질서가 보다 명확하게 확립될 것으로 예상하고 있으며, Global Industry Analysts는 이러한 상황을 실시간으로 추적하고 있습니다.

2025년 4월: 협상 단계

이번 4월 보고서에서는 관세가 세계 시장 전체에 미치는 영향과 지역별 시장 조정에 대해 소개합니다. 당사의 예측은 과거 데이터와 진화하는 시장 영향요인을 기반으로 합니다.

2025년 7월: 최종 관세 재설정

고객님들께는 각 국가별 최종 리셋이 발표된 후 7월에 무료 업데이트 버전을 제공해 드립니다. 최종 업데이트 버전에는 명확하게 정의된 관세 영향 분석이 포함되어 있습니다.

상호 및 양자 간 무역과 관세의 영향 분석 :

미국 <>중국 <>멕시코 <>캐나다 <>EU <>일본 <>인도 <>기타 176개국

업계 최고의 이코노미스트: Global Industry Analysts의 지식 기반은 국가, 싱크탱크, 무역 및 산업 단체, 대기업, 그리고 세계 계량 경제 상황의 전례 없는 패러다임 전환의 영향을 공유하는 분야별 전문가 등 가장 영향력 있는 수석 이코노미스트 그룹을 포함한 14,949명의 이코노미스트를 추적하고 있습니다. 16,491개 이상의 보고서 대부분에 마일스톤에 기반한 2단계 출시 일정이 적용되어 있습니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Artificial Intelligence and Machine Learning in Business Market to Reach US$1.1 Trillion by 2030

The global market for Artificial Intelligence and Machine Learning in Business estimated at US$227.4 Billion in the year 2024, is expected to reach US$1.1 Trillion by 2030, growing at a CAGR of 29.3% over the analysis period 2024-2030. Solutions Component, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 26.2% CAGR and reach US$655.6 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Services Component segment is estimated at 35.6% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$59.8 Billion While China is Forecast to Grow at 27.9% CAGR

The Artificial Intelligence and Machine Learning in Business market in the U.S. is estimated at US$59.8 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$161.6 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 27.9% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 26.3% and 25.6% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 20.6% CAGR.

Global Artificial Intelligence and Machine Learning in Business - Key Trends & Drivers Summarized

Why Are AI and ML Becoming Strategic Imperatives Across Business Functions?

Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) have rapidly transitioned from experimental tools to strategic enablers of competitive advantage in modern business ecosystems. Organizations across industries are embedding these technologies into core operations to drive automation, enhance decision-making, and unlock new revenue streams. Unlike traditional software, AI/ML systems learn from data, identify patterns, and optimize outcomes over time-offering dynamic, scalable solutions to complex business challenges. This capability is being leveraged across customer service, marketing, supply chain management, risk assessment, fraud detection, and financial forecasting, among other areas.

The proliferation of data-combined with advances in computing power and cloud-based infrastructure-has created fertile ground for AI/ML deployment. Enterprises are increasingly using predictive analytics, natural language processing, and computer vision to improve efficiency, personalize user experiences, and develop adaptive business models. As digital transformation accelerates globally, C-level executives are recognizing AI/ML not only as operational tools but as strategic drivers of innovation, cost optimization, and long-term resilience. These technologies are redefining how businesses interpret market signals, manage resources, and engage with customers in real time.

How Are AI and ML Technologies Enhancing Business Agility and Decision Intelligence?

AI and ML technologies are playing a pivotal role in advancing business agility by enabling real-time insights, rapid process optimization, and intelligent automation. Machine learning algorithms can ingest vast and varied datasets-structured and unstructured-to uncover trends, predict outcomes, and prescribe actions faster and more accurately than traditional methods. In finance, for instance, AI models are being used to assess credit risk, detect anomalies, and manage investment portfolios dynamically. In retail, AI-driven demand forecasting and recommendation engines are improving inventory turnover and customer conversion rates.

Natural language processing (NLP) and conversational AI are transforming customer engagement through chatbots, virtual assistants, and AI-enhanced contact centers that operate at scale, 24/7. In HR and talent management, machine learning tools are streamlining recruitment, identifying skill gaps, and predicting employee attrition. Computer vision applications in manufacturing and logistics are enhancing quality control and predictive maintenance through visual inspection and pattern recognition. These deployments allow businesses to respond more quickly to operational variances, market shifts, or customer needs, making AI/ML a critical layer of enterprise decision intelligence infrastructure.

Where Is Market Demand Accelerating and Which Sectors Are Leading Adoption?

Demand for AI and ML solutions is accelerating globally, with North America, Western Europe, and Asia-Pacific leading adoption. The United States remains at the forefront, driven by technology giants, agile startups, and a mature venture capital ecosystem fueling enterprise AI development. Western Europe is witnessing strong uptake in financial services, manufacturing, and retail, while Asia-Pacific-particularly China, South Korea, and India-is rapidly expanding AI capabilities through government-backed innovation programs and commercial investments.

Industries at the forefront of AI/ML adoption include finance (for fraud prevention, algorithmic trading, and credit scoring), healthcare (for diagnostics, drug discovery, and patient care optimization), retail (for dynamic pricing, personalization, and customer analytics), and manufacturing (for supply chain forecasting, robotics, and quality assurance). Telecommunications and media companies are using AI to enhance content delivery, automate customer support, and optimize bandwidth allocation. Emerging sectors such as agritech, legal tech, and education tech are also experimenting with AI for predictive crop analytics, legal document review, and adaptive learning, respectively. This cross-industry momentum is creating a highly diversified and fast-expanding AI/ML application landscape.

What Is Driving the Global Growth of AI and Machine Learning in Business?

The growth in AI and machine learning in business is driven by several converging factors, including the explosion of enterprise data, rising pressure for operational efficiency, and the strategic pursuit of personalization and differentiation. A major driver is the shift toward data-centric business models, where decision-making is increasingly powered by real-time analytics and machine-learning insights. Cloud computing platforms from AWS, Microsoft Azure, and Google Cloud are democratizing access to AI tools, while open-source ML frameworks (like TensorFlow and PyTorch) are reducing technical barriers to entry for developers and enterprises.

Workforce transformation and the need for intelligent automation amid talent shortages are also compelling businesses to deploy AI-driven solutions. Investment in AI has surged, with venture funding and M&A activity focused on AI-native startups, enterprise AI platforms, and specialized solution providers. Furthermore, regulatory advancements and ethical AI frameworks are beginning to establish standards for responsible deployment, which is increasing organizational confidence in adopting AI across sensitive domains like finance and healthcare. As AI and ML capabilities mature and move from experimentation to enterprise-wide integration, a critical strategic question surfaces: Can businesses scale AI adoption in a way that balances innovation, trust, and ROI while staying agile in an increasingly intelligent and data-driven economy?

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Artificial Intelligence and Machine Learning in Business market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Solutions, Services); Organization Size (Large Enterprises, SMEs); Application (Predictive Analytics, Cyber Security, Supply Chain & Inventory Management, Other Applications); Vertical (BFSI, IT & Telecom, Retail, Manufacturing & Logistics, Energy & Utilities, Healthcare, Other Verticals)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; and Rest of Europe); Asia-Pacific; Rest of World.

Select Competitors (Total 44 Featured) -

TARIFF IMPACT FACTOR

Our new release incorporates impact of tariffs on geographical markets as we predict a shift in competitiveness of companies based on HQ country, manufacturing base, exports and imports (finished goods and OEM). This intricate and multifaceted market reality will impact competitors by artificially increasing the COGS, reducing profitability, reconfiguring supply chains, amongst other micro and macro market dynamics.

We are diligently following expert opinions of leading Chief Economists (14,949), Think Tanks (62), Trade & Industry bodies (171) worldwide, as they assess impact and address new market realities for their ecosystems. Experts and economists from every major country are tracked for their opinions on tariffs and how they will impact their countries.

We expect this chaos to play out over the next 2-3 months and a new world order is established with more clarity. We are tracking these developments on a real time basis.

As we release this report, U.S. Trade Representatives are pushing their counterparts in 183 countries for an early closure to bilateral tariff negotiations. Most of the major trading partners also have initiated trade agreements with other key trading nations, outside of those in the works with the United States. We are tracking such secondary fallouts as supply chains shift.

To our valued clients, we say, we have your back. We will present a simplified market reassessment by incorporating these changes!

APRIL 2025: NEGOTIATION PHASE

Our April release addresses the impact of tariffs on the overall global market and presents market adjustments by geography. Our trajectories are based on historic data and evolving market impacting factors.

JULY 2025 FINAL TARIFF RESET

Complimentary Update: Our clients will also receive a complimentary update in July after a final reset is announced between nations. The final updated version incorporates clearly defined Tariff Impact Analyses.

Reciprocal and Bilateral Trade & Tariff Impact Analyses:

USA <> CHINA <> MEXICO <> CANADA <> EU <> JAPAN <> INDIA <> 176 OTHER COUNTRIES.

Leading Economists - Our knowledge base tracks 14,949 economists including a select group of most influential Chief Economists of nations, think tanks, trade and industry bodies, big enterprises, and domain experts who are sharing views on the fallout of this unprecedented paradigm shift in the global econometric landscape. Most of our 16,491+ reports have incorporated this two-stage release schedule based on milestones.

COMPLIMENTARY PREVIEW

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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