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세계의 계산적 창의성 시장
Computational Creativity
상품코드 : 1768822
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 07월
페이지 정보 : 영문 170 Pages
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한글목차

세계의 계산적 창의성 시장은 2030년까지 49억 달러에 도달 전망

2024년에 13억 달러로 추정되는 계산적 창의성 세계 시장은 2024-2030년 CAGR 24.1%로 성장하여 2030년에는 49억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 솔루션은 CAGR 23.4%를 나타내고, 분석 기간 종료시에는 30억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 서비스 분야의 성장률은 분석 기간 CAGR 25.3%로 추정됩니다.

미국 시장은 3억 9,110만 달러로 추정, 중국은 CAGR23.3%로 성장 예측

미국의 계산적 창의성 시장은 2024년에 3억 9,110만 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 2030년까지 7억 4,150만 달러 규모에 이를 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 23.3%로 추정됩니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로서는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간중 CAGR은 각각 21.3%와 20.3%를 보일 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 16.6%를 나타낼 전망입니다.

세계의 계산적 창의성 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

계산적 창의성이란 무엇이며, 창의적 산업을 어떻게 변화시킬 것인가?

계산적 창의성은 인공지능(AI)과 머신러닝을 사용하여 미술, 음악, 글쓰기, 디자인 등의 분야에서 인간의 창의성을 시뮬레이션하고 강화하는 다학제적 분야입니다. 알고리즘, 생성 모델, 신경망을 활용하여 계산 창의성 용도는 새로운 컨텐츠를 생성하고, 창의적인 아이디어를 제안하고, 아티스트, 음악가, 작가들의 작업을 지원합니다. 이 기술은 광고, 엔터테인먼트, 게임, 디지털 미디어 등 고품질 오리지널 컨텐츠에 대한 수요가 증가하는 분야에서 점점 더 많이 활용되고 있습니다. 계산적 창의성은 새로운 관점과 아이디어를 제공함으로써 인간의 창의성을 지원할 뿐만 아니라, 창의적 프로세스를 간소화하고 더 빠르고 효율적으로 만듭니다. AI 기반 크리에이티브 툴을 통해 기업과 크리에이터는 아이디어, 초안, 디자인을 무제한으로 생성하고, 콘셉트 검토, 변형 생성, 개인화된 컨텐츠 제작에 활용할 수 있습니다. 개인화된 컨텐츠 제작에 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 광고 업계에서는 계산적 창의성을 통해 다양한 시청자층에 맞는 마케팅 카피, 이미지, 동영상을 빠르게 생성할 수 있습니다. 게임 업계에서는 독특한 게임 레벨, 캐릭터, 스토리를 만들어 기업의 참여도와 다양성을 높일 수 있습니다. 컨텐츠에 대한 수요가 증가하고 시장 경쟁이 심화되는 가운데, 계산적 창의성은 생산성을 높이고 창의적 가능성을 확장하는 귀중한 도구 세트를 제공합니다.

기술의 발전은 계산적 창의성 시장을 어떻게 형성하고 있는가?

머신러닝, 신경망, 자연어처리(NLP)의 기술 발전은 계산적 창의성의 성장과 기능을 촉진하고 있습니다. 예를 들어, 생성적 적대적 네트워크(Generative Adversarial Network, GAN)는 사실적인 이미지, 동영상, 음성을 생성하고 AI가 인간과 같은 예술성을 모방하여 생성할 수 있게 함으로써 컨텐츠 제작에 혁명을 일으켰습니다. OpenAI의 GPT 및 BERT 모델과 같은 NLP 및 변환기의 발전으로 계산적 창의성 용도는 문맥을 이해하고 일관된 문체의 텍스트를 생성할 수 있게 되었습니다. 생성할 수 있게 되어 문장 작성, 스토리텔링, 언어 기반 작업에 유용하게 활용되고 있습니다.

강화학습은 AI가 사용자의 입력에 적응하고 매번 독특한 경험을 만들어내는 복잡한 인터랙티브 환경과 게임을 개발할 수 있는 능력을 향상시켰습니다. 이 기술은 사용자 참여와 몰입감이 우선시되는 게임과 가상 환경에 특히 유용합니다. 또한, 계산적 창의성을 AR/VR 및 3D 모델링 소프트웨어와 통합하여 엔터테인먼트 및 e러닝에서 몰입감 있는 인터랙티브 경험을 창출할 수 있게 되었습니다. 이러한 기술 혁신은 계산적 창의성의 가능성을 넓힐 뿐만 아니라 아티스트, 마케터, 개발자가 AI의 능력을 활용하여 창의적인 컨텐츠를 보다 효율적으로 제작하고 반복적으로 제작할 수 있게 함으로써 계산적 창의성을 보다 친숙하게 만들고 있습니다.

산업을 초월한 계산적 창의성의 주요 용도는 무엇인가?

계산적 창의성의 용도는 다양하며, 각각은 크리에이티브 산업의 다양한 측면을 지원합니다. 디지털 마케팅 및 광고에서 계산적 창의성은 광고 카피와 그래픽, 타겟 오디언스의 공감을 불러일으키는 개인화된 컨텐츠를 생성하는 데 사용되며, 브랜드는 매력적인 맞춤형 캠페인을 더 빠르고 대규모로 진행할 수 있습니다. 음악 분야에서는 AI 기반 시스템이 작곡, 편곡, 리믹스를 수행하여 뮤지션이 새로운 장르, 하모니, 리듬을 탐구할 수 있도록 돕습니다. 게임 산업에서 계산적 창의성은 캐릭터 디자인, 스토리 생성, 기업의 행동에 적응하는 역동적인 게임 레벨을 구축하여 독특하고 인터랙티브한 경험을 제공하는 데 사용됩니다.

영화 및 엔터테인먼트 업계에서는 시각 효과, 시나리오 생성, 가상현실(VR) 및 증강현실(AR)과 같은 몰입형 경험을 위한 컨텐츠 제작에 계산적 창의성이 활용되고 있으며, AI가 사실적인 애니메이션을 생성하고 플롯 아이디어를 생성함으로써 창의적 가능성을 높이고 제작 비용을 절감할 수 있습니다. 제작 시간과 비용을 줄이면서 창의적 가능성을 높일 수 있습니다. 계산적 창의성은 e러닝에도 사용되어 AI가 다양한 학습 스타일에 맞는 인터랙티브 컨텐츠, 퀴즈, 시뮬레이션을 생성하여 학습 의욕과 몰입도를 향상시킬 수 있도록 돕습니다. 이처럼 다양한 용도로 활용되고 있는 계산적 창의성은 컨텐츠의 품질과 참신함이 시청자의 만족과 몰입에 필수적인 산업에서 생산성과 혁신을 높이는 다재다능함을 증명하고 있습니다.

계산적 창의성 시장의 성장을 가속하는 요인은 무엇인가?

계산적 창의성 시장의 성장은 컨텐츠 수요 증가, AI 기술 발전, 효율적인 크리에이티브 프로세스의 필요성 등 여러 가지 요인에 의해 이루어지고 있습니다. 디지털 소비가 증가함에 따라 엔터테인먼트, 광고, 게임 등의 산업은 다양하고 고품질의 컨텐츠를 지속적으로 제공해야 한다는 강한 압박에 직면해 있습니다. 계산적 창의성은 참신한 아이디어와 디자인, 컨텐츠를 빠르게 생성함으로써 이들 산업이 이러한 수요에 대응할 수 있게 해주며, 인간만으로는 어려운 규모로 창의적인 작품을 제작하고 반복할 수 있게 해줍니다. 딥러닝, NLP, 컴퓨터 비전의 기술 발전으로 계산적 창의성의 기능이 더욱 확장되어 AI가 생성하는 컨텐츠가 더욱 현실적이고 일관성 있으며 특정 창의적 요구에 적응할 수 있게 되었습니다. 또한, 아티스트와 크리에이터들 사이에서 AI가 공동 창작 도구로 받아들여지면서 이러한 도구가 인간의 창의성을 대체하는 것이 아니라 인간의 창의성을 향상시키는 파트너로 간주되어 채택이 확대되고 있습니다. 또한, 컨텐츠를 많이 사용하는 분야에서는 비용 절감과 제작 기간 단축을 기대할 수 있기 때문에 계산적 창의성이 고품질의 작품을 제작하는 데 필요한 리소스를 줄일 수 있다는 점도 수요를 부추기고 있습니다. 각 산업계가 디지털 전환을 지속적으로 도입하는 가운데, 생산성, 창의성, 컨텐츠의 다양성을 높이는 계산 창의성 도구에 대한 수요는 증가할 것으로 예상되며, 창의적인 분야에서 강력하고 혁신적인 힘으로서 계산 창의성의 역할을 뒷받침하고 있습니다.

부문

컴포넌트(솔루션, 서비스), 테크놀러지(자연언어처리, 머신러닝＆딥러닝, 컴퓨터 비전), 용도(마케팅 및 웹 디자인, 제품 디자인, 작곡, 사진 및 비디오 촬영, 하이엔드 비디오 게임 개발, 기타 용도)

조사 대상 기업 예

AI 통합

Global Industry Analysts는 유효한 전문가 컨텐츠와 AI툴에 의해서, 시장 정보와 경쟁 정보를 변혁하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM나 업계별 SLM 쿼리에 따르는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 대량 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등, 전 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사의 국가, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기반으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 수익원가(COGS) 증가, 수익성 감소, 공급망 재편 등 미시적 및 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

LSH
영문 목차

영문목차

Global Computational Creativity Market to Reach US$4.9 Billion by 2030

The global market for Computational Creativity estimated at US$1.3 Billion in the year 2024, is expected to reach US$4.9 Billion by 2030, growing at a CAGR of 24.1% over the analysis period 2024-2030. Solutions, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 23.4% CAGR and reach US$3.0 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Services segment is estimated at 25.3% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$391.1 Million While China is Forecast to Grow at 23.3% CAGR

The Computational Creativity market in the U.S. is estimated at US$391.1 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$741.5 Million by the year 2030 trailing a CAGR of 23.3% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 21.3% and 20.3% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 16.6% CAGR.

Global Computational Creativity Market - Key Trends & Drivers Summarized

What Is Computational Creativity, and How Is It Transforming Creative Industries?

Computational creativity is an interdisciplinary field that uses artificial intelligence (AI) and machine learning to simulate and enhance human creativity in areas such as art, music, writing, and design. By leveraging algorithms, generative models, and neural networks, computational creativity applications can generate new content, suggest creative ideas, and assist artists, musicians, and writers in their work. This technology is increasingly utilized in sectors like advertising, entertainment, gaming, and digital media, where the demand for high-quality, original content is continuously growing. Computational creativity not only supports human creativity by offering fresh perspectives and ideas but also streamlines the creative process, making it faster and more efficient. The transformative power of computational creativity lies in its ability to automate complex, creative tasks that were traditionally exclusive to humans. With AI-driven creative tools, businesses and creators can generate an unlimited number of ideas, drafts, or designs, which can be used to explore concepts, produce variations, or create personalized content at scale. For example, in advertising, computational creativity enables the rapid generation of marketing copy, images, and videos tailored to different audience segments. In the gaming industry, it can create unique game levels, characters, and storylines, enhancing player engagement and variety. As industries face growing content demands and increasingly competitive markets, computational creativity offers a valuable toolset that enhances productivity and expands creative possibilities.

How Are Technological Advancements Shaping the Computational Creativity Market?

Technological advancements in machine learning, neural networks, and natural language processing (NLP) are driving the growth and capabilities of computational creativity. Generative adversarial networks (GANs), for instance, have revolutionized content creation by generating realistic images, videos, and sounds, enabling AI to mimic and create human-like artistry. GANs are used in fields like digital art, animation, and game design, where they can produce high-quality visuals and audio at a fraction of the time and cost. Advances in NLP and transformers, such as OpenAI’s GPT and BERT models, enable computational creativity applications to understand context and generate coherent, stylistic text, making them valuable for writing, storytelling, and language-based tasks.

Another breakthrough is in reinforcement learning, which has enhanced AI’s ability to develop complex, interactive environments and games that adapt to user input, creating unique experiences each time. This technology is particularly beneficial for gaming and virtual environments, where user engagement and immersion are priorities. Additionally, the integration of computational creativity with AR/VR and 3D modeling software has enabled the creation of immersive, interactive experiences in entertainment and e-learning. These technological innovations not only expand the potential of computational creativity but also make it more accessible, allowing artists, marketers, and developers to harness AI’s capabilities to produce and iterate creative content more efficiently.

What Are the Key Applications of Computational Creativity Across Industries?

Computational creativity has a broad range of applications, each supporting different aspects of creative industries. In digital marketing and advertising, computational creativity is used to generate ad copy, graphics, and personalized content that resonates with target audiences, allowing brands to produce engaging, tailored campaigns more quickly and at scale. In music, AI-driven systems can compose, arrange, and remix music, assisting musicians in exploring new genres, harmonies, and rhythms. In the gaming industry, computational creativity is used to design characters, generate storylines, and build dynamic game levels that adapt to player actions, providing unique and interactive experiences.

The film and entertainment industry also benefits from computational creativity in visual effects, script generation, and content creation for immersive experiences like virtual reality (VR) and augmented reality (AR). AI can create realistic animations and generate plot ideas, reducing production time and cost while enhancing creative possibilities. Computational creativity is also used in e-learning, where AI generates interactive content, quizzes, and simulations tailored to different learning styles, improving engagement and retention. These varied applications demonstrate the versatility of computational creativity, which enhances productivity and innovation in industries where content quality and novelty are essential to audience satisfaction and engagement.

What Factors Are Driving Growth in the Computational Creativity Market?

The growth in the computational creativity market is driven by several factors, including the increasing demand for content, advancements in AI technology, and the need for efficient creative processes. As digital consumption rises, industries such as entertainment, advertising, and gaming face intense pressure to deliver diverse, high-quality content consistently. Computational creativity allows these industries to meet this demand by generating novel ideas, designs, and content quickly, making it possible to produce and iterate creative work at a scale that would be challenging for humans alone. Technological advancements in deep learning, NLP, and computer vision have further expanded the capabilities of computational creativity, making AI-generated content more realistic, coherent, and adaptable to specific creative needs. Additionally, the growing acceptance of AI as a co-creative tool among artists and creators has driven adoption, as these tools are increasingly seen as partners that enhance human creativity rather than replace it. The potential for cost savings and faster production timelines in content-heavy sectors has also fueled demand, as computational creativity reduces the resources needed to produce high-quality work. As industries continue to embrace digital transformation, the demand for computational creativity tools that boost productivity, creativity, and content variety is expected to grow, supporting its role as a powerful, innovative force across creative fields.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Computational Creativity market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Solutions, Services); Technology (Natural Language Processing, Machine Learning & Deep Learning, Computer Vision); Application (Marketing & Web Designing, Product Designing, Music Composition, Photography & Videography, High-End Video Gaming Development, Other Applications)

Geographic Regions/Countries:

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

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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