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설명 가능한 인공지능 시장
Explainable Artificial Intelligence
상품코드 : 1786522
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 224 Pages
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한글목차

설명 가능한 인공지능 세계 시장은 2030년까지 6,572억 달러에 달할 전망

2024년에 2,261억 달러로 추정되는 설명 가능한 인공지능 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 CAGR 19.5%로 성장하여 2030년에는 6,572억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 솔루션 구성요소는 CAGR 20.7%를 기록하며 분석 기간 종료시에는 4,841억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 서비스 구성요소 분야의 성장률은 분석 기간 CAGR로 16.4%로 추정됩니다.

미국 시장은 594억 달러, 중국은 CAGR 18.3%로 성장 예측

미국의 설명 가능한 인공지능 시장은 2024년에 594억 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제 대국인 중국은 2030년까지 1,006억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 18.3%를 기록할 것으로 예상됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있고, 분석 기간 동안 CAGR은 각각 18.1%와 16.7%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 14.2%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 설명 가능한 인공지능 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

설명 가능한 AI란 무엇인가?

설명 가능한 인공지능(XAI)은 AI 분야의 새로운 개척지이며, AI의 의사결정을 투명하게 하고 인간이 이해할 수 있도록 하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이러한 움직임은 헬스케어, 금융, 자율주행차 등 의사결정 과정을 이해하는 것이 의사결정 그 자체만큼이나 중요한 분야에서 AI 시스템 도입이 증가하고 있기 때문입니다. XAI의 핵심 개념은 예측뿐만 아니라 일반 사용자도 이해할 수 있는 설명을 생성하는 알고리즘을 설계하는 것입니다. 이러한 설명은 AI 시스템을 검증하고, 신뢰하고, 윤리 기준과 법규 준수를 준수하도록 하는 데 도움이 됩니다. AI 애플리케이션이 일상 생활의 더 많은 측면에 침투함에 따라 책임과 투명성에 대한 요구가 급증하고 있습니다. 이 요구는 AI 시스템이 '블랙박스'라는 과거의 비판에 대응하는 것으로, 의사결정이 불투명하고 그 과정은 제작자조차도 이해할 수 없다는 비판에 대응하는 것입니다. XAI는 데이터가 어떻게 처리되고 해석되는지 파악하는 기술을 도입하여 이러한 우려를 해결하고 있습니다. XAI의 개발은 기계 학습 기술의 발전과 효과적일 뿐만 아니라 정당하고 공정한 시스템을 요구하는 규제 압력에 의해 촉진되었습니다.

산업계는 XAI를 어떻게 활용하고 있는가?

헬스케어에서 자동차에 이르기까지 다양한 산업에서 투명성과 컴플라이언스를 보장하면서 의사결정 프로세스를 강화하는 XAI의 잠재력을 활용하기 위해 XAI의 통합이 진행되고 있습니다. 헬스케어 분야에서 XAI는 진단 권고, 치료 계획, 위험 평가에 명확한 근거를 제공함으로써 환자 치료를 혁신하고 있습니다. 이러한 투명성은 AI가 생성한 인사이트를 바탕으로 정보에 입각한 의사결정을 내려야 하는 의사와 환자에게 매우 중요합니다. 예를 들어, 방사선과 XAI 시스템은 이미지 인식 과정을 설명하고 의료 전문가가 특정 진단 결론의 근거를 이해하도록 돕습니다. 금융 산업에서 XAI는 신용 점수, 사기 탐지, 자동 매매에서 예측을 설명함으로써 오류와 편견을 줄이고 사용자 간의 신뢰를 구축하는 데 도움을 주고 있습니다. 자동차 산업, 특히 자율주행차 개발은 안전과 규제 승인에 필수적인 의사결정 과정을 실시간으로 명확히 하기 위해 XAI를 활용하고 있습니다. 이러한 분야에서 XAI의 활용은 업무 효율성을 높일 뿐만 아니라, 자동화 시스템에 책임과 설명가능성을 요구하는 점점 더 엄격해지는 규제 준수에도 도움이 되고 있습니다.

현재 XAI를 정의하는 과제와 혁신은 무엇인가?

강력한 XAI 시스템 개발에는 주로 AI 모델의 복잡성과 AI의 판단을 이해하기 쉬운 언어로 바꾸는 데 어려움이 따릅니다. 딥러닝 네트워크와 같은 고도의 AI 모델일수록 계산 계층으로 인해 그 과정을 해석하기가 더 어려워집니다. 따라서 연구자와 개발자들은 모델의 복잡성과 설명의 용이성 사이의 균형을 찾기 위해 끊임없는 기술 혁신을 하고 있습니다. 이 분야의 주목할 만한 발전 중 하나는 투명 AI 시스템과 불투명한 AI 시스템을 결합한 하이브리드 모델의 개발로, 성능과 해석 가능성을 절충한 하이브리드 모델을 제공하고 있습니다. 또 다른 혁신은 시각적 설명의 사용입니다. AI 시스템은 문자 설명뿐만 아니라 특정 결론에 도달한 과정을 보여주는 시각적 지도와 도표도 생성합니다. 이러한 도구는 의료 영상, 원격 감지 등 시각적 데이터가 중요한 분야에서 매우 중요한 역할을 합니다. 또한, 설명 가능한 모델 개발을 안내하는 표준과 프레임워크를 채택하는 것은 이러한 시스템이 필요한 윤리적, 운영적 벤치마크를 충족할 수 있도록 하는 데 매우 중요합니다.

설명 가능한 AI 시장 성장의 원동력은?

설명 가능한 AI 시장의 성장은 규제 요구, AI 투명성에 대한 투자 증가, 다양한 분야에서 신뢰할 수 있는 AI에 대한 요구 증가 등 여러 가지 요인에 의해 이루어집니다. 각국 정부와 국제기구는 특히 헬스케어, 형사사법, 금융서비스 등 민감한 분야에서 AI 시스템 도입 조건으로 설명가능성을 요구하는 규제를 시행하고 있습니다. 이러한 규제는 편견 방지, 공정성 확보, 프라이버시 보호를 목적으로 하고 있으며, 기업들이 XAI 솔루션을 채택하도록 장려하고 있습니다. 또한, AI 기술에 대한 사회적 인식이 높아짐에 따라 소비자 및 전문가 사용자로부터 행동을 정당화하고 이해할 수 있는 시스템에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 이러한 수요로 인해 기업들은 경쟁 우위를 위해 설명 가능한 모델 개발을 우선순위로 삼고 있습니다. 또한, 벤처 캐피털과 정부 연구 보조금에서 XAI에 집중하는 스타트업과 연구기관에 대한 자금 투입은 설명 가능한 AI의 필요성과 미래 가능성에 대한 확고한 경제적 믿음을 의미합니다. 이러한 경제적 지원은 혁신에 박차를 가하고 AI 시스템의 투명성과 책임성을 높이는 신기술 개발을 가속화합니다. 그 결과, XAI 시장은 기술 발전과 규제 및 경제 상황의 변화에 힘입어 역동적인 확장을 목격하고 있습니다.

부문

구성요소(솔루션 구성요소, 서비스 구성요소), 디플로이먼트(클라우드 디플로이먼트, 온프레미스 디플로이먼트), 용도(부정·이상 탐지 용도, Drug Discovery·진단 용도, 예지보전 용도, 공급망 관리 용도, ID 및 액세스 관리 용도, 기타 용도), 최종사용자(헬스케어 최종사용자, BFSI 최종사용자, 항공우주 및 방위 최종사용자, 소매·E-Commerce 최종사용자, 공공 부문·유틸리티 최종사용자, IT·통신 최종사용자, 자동차 최종사용자, 기타 최종사용자)

조사 대상 기업 사례

AI 통합

Global Industry Analysts는 검증된 전문가 컨텐츠와 AI 툴을 통해 시장 정보와 경쟁 정보를 혁신하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM 및 업계별 SLM 쿼리를 따르는 대신 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양의 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사 소재지, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기준으로 기업의 경쟁력 변화를 예측하고 있습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 매출원가(COGS) 증가, 수익성 하락, 공급망 재편 등 미시적, 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSM
영문 목차

영문목차

Global Explainable Artificial Intelligence Market to Reach US$657.2 Billion by 2030

The global market for Explainable Artificial Intelligence estimated at US$226.1 Billion in the year 2024, is expected to reach US$657.2 Billion by 2030, growing at a CAGR of 19.5% over the analysis period 2024-2030. Solution Component, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 20.7% CAGR and reach US$484.1 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Services Component segment is estimated at 16.4% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$59.4 Billion While China is Forecast to Grow at 18.3% CAGR

The Explainable Artificial Intelligence market in the U.S. is estimated at US$59.4 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$100.6 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 18.3% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 18.1% and 16.7% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 14.2% CAGR.

Global Explainable Artificial Intelligence Market - Key Trends & Drivers Summarized

What Is Explainable AI and Why Does It Matter?

Explainable Artificial Intelligence (XAI) represents an emerging frontier in the AI field, focusing on making AI decisions transparent and understandable to humans. This movement stems from the increasing deployment of AI systems in critical areas such as healthcare, finance, and autonomous vehicles, where understanding the decision-making process is just as important as the decision itself. The core idea behind XAI is to design algorithms that produce not only predictions but also explanations that are comprehensible to the average user. These explanations help in validating and trusting AI systems, ensuring they align with ethical standards and legal compliance. As AI applications permeate more aspects of daily life, the demand for accountability and transparency has surged. This demand is in response to past criticisms of AI systems being "black boxes," where the decisions made are opaque and the processes are not understood even by their creators. XAI addresses these concerns by incorporating techniques that elucidate how data is processed and interpreted. The development of XAI has been catalyzed by advances in both machine learning techniques and regulatory pressures, requiring systems to be not only effective but also justifiable and fair.

How Are Industries Leveraging XAI?

Industries ranging from healthcare to automotive are increasingly integrating XAI to harness its potential for enhancing decision-making processes while ensuring transparency and compliance. In healthcare, XAI is transforming patient care by providing clear rationales for diagnostic recommendations, treatment plans, and risk assessments. This transparency is crucial for doctors and patients who must make informed decisions based on AI-generated insights. For instance, XAI systems in radiology explain their image recognition processes, helping medical professionals understand the basis for certain diagnostic conclusions. In finance, XAI assists in credit scoring, fraud detection, and automated trading by explaining predictions, which helps in reducing errors and biases, and building trust among users. The automotive industry, particularly in the development of autonomous vehicles, utilizes XAI to clarify decision-making processes in real-time, which is essential for safety and regulatory approval. The use of XAI in these sectors not only enhances operational efficiencies but also aids in adhering to increasingly stringent regulations that demand accountability and explainability in automated systems.

What Challenges and Innovations Define the Current XAI Landscape?

The path to developing robust XAI systems is fraught with challenges, primarily concerning the complexity of AI models and the difficulty in translating AI decisions into easily understandable terms. The more advanced an AI model, such as deep learning networks, the harder it is to interpret its processes due to the layers of computations. Consequently, researchers and developers are continuously innovating to find a balance between model complexity and explainability. One of the notable advancements in this field is the development of hybrid models that couple both transparent and opaque AI systems, offering a compromise between performance and interpretability. Another innovation involves the use of visual explanations, where the AI system generates not only textual descriptions but also visual maps and diagrams that illustrate how it arrived at a particular conclusion. These tools are crucial in fields where visual data is paramount, such as in medical imaging and remote sensing. Additionally, the adoption of standards and frameworks that guide the development of explainable models has been crucial in ensuring that these systems meet the necessary ethical and operational benchmarks.

What Drives the Growth in the Explainable AI Market?

The growth in the explainable AI market is driven by several factors, including regulatory demands, increasing investments in AI transparency, and the rising need for trustworthy AI across various sectors. Governments and international bodies are implementing regulations that require AI systems to be explainable as a condition of deployment, particularly in sensitive areas like healthcare, criminal justice, and financial services. These regulations are designed to prevent biases, ensure fairness, and protect privacy, compelling companies to adopt XAI solutions. Additionally, as public awareness of AI technologies grows, there is a rising demand from consumers and professional users for systems whose actions can be justified and understood. This demand encourages companies to prioritize the development of explainable models as a competitive advantage. Moreover, the infusion of funding from venture capitalists and governmental research grants into startups and institutions focusing on XAI signifies a robust economic belief in the necessity and future potential of explainable AI. This financial backing helps spur innovation and accelerates the development of new technologies that make AI systems more transparent and accountable. As a result, the XAI market is witnessing a dynamic expansion, fueled by both technological advancements and a shifting regulatory and economic landscape.

SCOPE OF STUDY:

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

Segments:

Component (Solution Component, Services Component); Deployment (Cloud Deployment, On-Premise Deployment); Application (Fraud & Anomaly Detection Application, Drug Discovery & Diagnostics Application, Predictive Maintenance Application, Supply Chain Management Application, Identity & Access Management Application, Other Applications); End-Use (Healthcare End-Use, BFSI End-Use, Aerospace & Defense End-Use, Retail & E-Commerce End-Use, Public Sector & Utilities End-Use, IT & Telecommunication End-Use, Automotive End-Use, Other End-Uses)

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

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II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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