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세계의 자연 언어 이해 시장
Natural Language Understanding
상품코드 : 1787216
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 222 Pages
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한글목차

세계의 자연 언어 이해 시장은 2030년까지 727억 달러에 달할 전망

2024년에 238억 달러로 추정되는 세계의 자연 언어 이해 시장은 2024-2030년에 CAGR 20.5%로 성장하며, 2030년에는 727억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석한 부문의 하나인 자연 언어 이해 솔루션은 CAGR 18.6%를 기록하며, 분석 기간 종료시에는 434억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 자연 언어 이해 서비스 분야의 성장률은 분석 기간에 CAGR 23.5%로 추정됩니다.

미국 시장은 63억 달러, 중국은 CAGR 19.4%로 성장할 것으로 예측

미국의 자연 언어 이해 시장은 2024년에 63억 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2030년까지 112억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년의 CAGR은 19.4%입니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 18.6%와 17.9%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 15.2%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계 자연 언어 이해 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 정리

자연 언어 이해는 AI와 인간-컴퓨터 상호작용을 어떻게 변화시킬 것인가?

자연 언어 처리(NLP)의 중요한 하위 분야인 자연 언어 이해(NLU)는 인공지능(AI) 시스템이 인간의 언어를 해석, 분석 및 응답하는 방식에 혁명을 일으켰습니다. 키워드 감지에 의존하는 기본적인 텍스트 처리와 달리 NLU는 기계가 문맥, 의미, 감정, 의도를 이해할 수 있도록 하여 인간과 컴퓨터의 상호 작용을 보다 직관적이고 지능적으로 만들 수 있습니다. 대화형 AI, 음성비서, 챗봇의 등장은 고객 서비스, 헬스케어, 금융, E-Commerce 등 산업 전반에 걸쳐 NLU 기술 채택을 크게 촉진하고 있습니다. 딥러닝, 변환 모델, 컨텍스트 임베딩 등의 발전으로 AI 기반 시스템은 언어를 보다 정확하게 처리할 수 있게 되었고, 보다 자연스럽고 개인화된 상호작용이 가능해졌습니다. 또한 기업은 NLU 기반 분석을 활용하여 고객 감정에 대한 더 깊은 인사이트를 얻고, 워크플로우를 자동화하고, 의사결정을 강화하고 있습니다. 이러한 발전에도 불구하고 다국어 이해, 도메인별 적응성, 언어 모델 편향과 관련된 윤리적 문제 등의 과제는 NLU 기술의 발전을 계속 형성하고 있습니다. 연구자들과 기업은 언어 정확도를 높이고, 편견을 줄이고, 보다 광범위한 용도를 위한 문맥 이해를 확대하기 위해 알고리즘을 개선하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다.

딥러닝과 거대 언어 모델은 NLU의 발전에 어떤 역할을 하는가?

NLU의 진화는 딥러닝, 특히 OpenAI의 GPT, Google의 BERT, Meta의 LLaMA와 같은 거대 언어 모델(LLM) 개발의 획기적인 발전의 영향을 크게 받고 있습니다. 이러한 변환기 기반 아키텍처는 방대한 데이터세트를 활용하여 언어 패턴을 이해하고, 보다 정교한 언어 이해와 문맥 추론을 가능하게 합니다. 방대한 코퍼스로 사전 훈련된 모델을 특정 작업에 맞게 미세 조정할 수 있는 전이 학습은 도메인 간 NLU의 적응성을 더욱 향상시킵니다. 또한 제로 샷 학습 및 소수 샷 학습 기능을 통해 최신 NLU 모델은 최소한의 라벨링된 데이터로 작업을 수행할 수 있으며, 기업 용도에서 보다 효율적으로 사용할 수 있습니다. 그러나 LLM은 NLU를 더욱 강력하게 만든 반면, 계산 자원의 집약, 윤리적 위험, 부정확하거나 편향된 출력을 생성하기 쉽다는 문제를 야기하고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연구자들은 AI의 설명 가능성에 주목하여 NLU 모델이 해석 가능하고 투명한 의사결정 과정을 제공할 수 있도록 하고 있습니다. 또한 텍스트와 음성 및 이미지 인식을 결합한 멀티모달 AI의 통합은 텍스트 기반 상호 작용을 넘어 NLU의 범위를 확장하여 보다 종합적인 인간과 컴퓨터의 커뮤니케이션 프레임워크로 이어집니다.

다양한 산업에서 NLU 도입이 가속화되고 있는 이유는 무엇인가?

NLU의 광범위한 채택은 복잡한 언어 중심의 작업을 자동화하고, 운영 비용을 절감하며, 여러 산업 분야에서 고객 경험을 개선할 수 있는 NLU의 능력에 의해 촉진되고 있습니다. 고객 서비스에서는 기업이 AI를 탑재한 가상 비서나 챗봇을 도입하여 문의 대응, 클레임 해결, 실시간 지원을 제공함으로써 사람의 개입 필요성을 줄이고 있습니다. 헬스케어 분야에서는 의료 문서 자동화, 환자 감정 분석, AI 진단에 NLU를 활용하여 관리 워크플로우를 간소화하고 환자 치료를 개선하고 있습니다. 금융 분야에서는 NLU를 활용한 시스템이 부정행위 감지, 리스크 평가, 규제 준수에 활용되어 보다 신속하고 정확한 의사결정을 가능하게 하고 있습니다. E-Commerce 플랫폼은 개인화된 추천, 자동화된 리뷰, 소비자 행동을 더 잘 이해하기 위한 감정 분석에 NLU를 활용하고 있습니다. 또한 정부 기관은 언어 번역, 자동 문서 처리, 사이버 보안 용도에 NLU를 활용하여 공공 서비스의 효율성을 높이고 있습니다. NLU의 용도가 확대되고 있지만, 도메인별 정확도를 보장하고 언어적 뉘앙스를 극복하는 것은 여전히 과제이며, 조직은 맞춤형 학습 데이터세트와 강화 학습 기술을 통해 이를 해결해야 합니다. 실시간 언어 처리 능력과 저지연 AI 응답에 대한 요구는 엣지 컴퓨팅과 협업 학습의 발전을 더욱 가속화하여 규모에 맞는 NLU 배포를 최적화하고 있습니다.

NLU 시장 전망를 형성하는 주요 성장 촉진요인은 무엇인가?

자연 언어 이해 시장의 성장은 딥러닝의 발전, AI 기반 자동화에 대한 수요 증가, 기업 솔루션에서의 적용 확대 등 여러 가지 요인에 의해 이루어지고 있습니다. AI를 활용한 고객 인게이지먼트 툴의 등장으로 복잡한 대화를 높은 문맥적 정확도로 처리할 수 있는 고도화된 NLU 시스템에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 또한 음성 인식 기기, 스마트 비서, 다국어 AI 솔루션의 보급으로 소비자 및 기업용 용도 모두에서 NLU의 범위가 확대되고 있습니다. 비즈니스의 급속한 디지털화는 실시간 데이터 인사이트의 필요성과 함께 AI 기반 언어 처리 기술에 대한 투자를 더욱 가속화하고 있습니다. 헬스케어, 법률, 금융 등 산업별 맞춤형 도메인별 NLU 모델이 등장하여 보다 정확하고 맥락에 맞는 대화가 가능해졌습니다는 점도 또 다른 중요한 원동력이 되고 있습니다. AI 윤리, 데이터 프라이버시, 책임감 있는 AI 도입을 둘러싼 규제 개발도 NLU의 진화를 형성하고 있으며, 기업은 언어 처리 모델에서 공정성, 투명성, 보안을 우선순위에 두어야 할 필요성이 대두되고 있습니다. 생성형 인공지능(AI)와 NLU의 통합으로 보다 역동적인 대화 AI 시스템이 구축되어 고도로 개인화된 맥락 인식 대화가 가능해질 것으로 기대됩니다. 기업이 AI를 활용한 자동화에 대한 투자를 지속하는 가운데, NLU 시장은 크게 확대되어 인간과 컴퓨터의 상호 작용에 혁명을 일으키고 전 세계에서 산업을 변화시킬 준비가 되어 있습니다.

부문

제공 유형(자연 언어 이해 솔루션, 자연 언어 이해 서비스), 제품 유형(룰 베이스 시스템, 통계 시스템, 하이브리드 시스템), 용도(챗봇·가상 비서 용도, 감성 분석 용도, 텍스트 분석 용도, 고객경험관리 용도, 데이터 캡처 용도, 기타 용도), 최종 용도(소매·E-Commerce 최종 용도, 헬스케어·생명과학 최종 용도, BFSI 최종 용도, IT·통신 최종 용도, 미디어·엔터테인먼트 최종 용도, 기타 최종 용도)

조사 대상 기업의 예

AI 통합

Global Industry Analysts는 유효한 전문가 컨텐츠와 AI 툴에 의해 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 본사 소재지, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기준으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 수입원가(COGS) 증가, 수익성 하락, 공급망 재편 등 미시적, 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Natural Language Understanding Market to Reach US$72.7 Billion by 2030

The global market for Natural Language Understanding estimated at US$23.8 Billion in the year 2024, is expected to reach US$72.7 Billion by 2030, growing at a CAGR of 20.5% over the analysis period 2024-2030. Natural Language Understanding Solutions, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 18.6% CAGR and reach US$43.4 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Natural Language Understanding Services segment is estimated at 23.5% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$6.3 Billion While China is Forecast to Grow at 19.4% CAGR

The Natural Language Understanding market in the U.S. is estimated at US$6.3 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$11.2 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 19.4% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 18.6% and 17.9% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 15.2% CAGR.

Global Natural Language Understanding Market - Key Trends & Drivers Summarized

How Is Natural Language Understanding Transforming AI and Human-Computer Interaction?

Natural Language Understanding (NLU), a crucial subfield of Natural Language Processing (NLP), has revolutionized the way artificial intelligence (AI) systems interpret, analyze, and respond to human language. Unlike basic text processing, which relies on keyword detection, NLU enables machines to comprehend context, semantics, sentiment, and intent, making human-computer interactions more intuitive and intelligent. The rise of conversational AI, voice assistants, and chatbots has significantly driven the adoption of NLU technologies across industries such as customer service, healthcare, finance, and e-commerce. With advancements in deep learning, transformer models, and contextual embeddings, AI-powered systems can now process language more accurately, allowing for more natural and personalized interactions. Moreover, businesses are leveraging NLU-driven analytics to gain deeper insights into customer sentiments, automate workflows, and enhance decision-making. Despite these advancements, challenges such as multilingual understanding, domain-specific adaptability, and ethical concerns related to bias in language models continue to shape the development of NLU technologies. Researchers and enterprises are actively working on refining algorithms to improve linguistic accuracy, reduce biases, and expand contextual comprehension for a broader range of applications.

What Role Do Deep Learning and Large Language Models Play in NLU Advancements?

The evolution of NLU has been significantly influenced by breakthroughs in deep learning, particularly the development of large language models (LLMs) such as OpenAI’s GPT, Google’s BERT, and Meta’s LLaMA. These transformer-based architectures leverage vast datasets to understand language patterns, enabling more sophisticated language comprehension and contextual reasoning. Transfer learning, a technique where models pre-trained on massive corpora can be fine-tuned for specific tasks, has further enhanced NLU’s adaptability across domains. Additionally, zero-shot and few-shot learning capabilities allow modern NLU models to perform tasks with minimal labeled data, making them more efficient for enterprise applications. However, while LLMs have made NLU more powerful, they also introduce challenges such as computational resource intensity, ethical risks, and susceptibility to generating incorrect or biased outputs. To address these issues, researchers are focusing on explainability in AI, ensuring that NLU models provide interpretable and transparent decision-making processes. Additionally, the integration of multimodal AI, which combines text with voice and image recognition, is expanding the scope of NLU beyond text-based interactions, leading to more comprehensive human-computer communication frameworks.

Why Is the Adoption of NLU Accelerating Across Diverse Industries?

The widespread adoption of NLU is being driven by its ability to automate complex language-driven tasks, reduce operational costs, and enhance customer experience across multiple industries. In customer service, enterprises are deploying AI-powered virtual assistants and chatbots to handle inquiries, resolve complaints, and provide real-time support, reducing the need for human intervention. The healthcare sector is leveraging NLU for medical documentation automation, patient sentiment analysis, and AI-driven diagnostics, streamlining administrative workflows and improving patient care. In finance, NLU-powered systems are used for fraud detection, risk assessment, and regulatory compliance, enabling faster and more accurate decision-making. E-commerce platforms are harnessing NLU for personalized recommendations, automated reviews, and sentiment analysis to better understand consumer behavior. Moreover, government agencies are utilizing NLU for language translation, automated document processing, and cybersecurity applications, enhancing efficiency in public services. Despite its growing applications, ensuring domain-specific accuracy and overcoming linguistic nuances remain challenges that organizations must address through customized training datasets and reinforcement learning techniques. The need for real-time language processing capabilities and low-latency AI responses is further fueling advancements in edge computing and federated learning to optimize NLU deployment at scale.

What Are the Key Growth Drivers Shaping the Future of the NLU Market?

The growth in the natural language understanding market is driven by several factors, including advancements in deep learning, increasing demand for AI-driven automation, and expanding applications in enterprise solutions. The rise of AI-powered customer engagement tools has fueled the need for sophisticated NLU systems that can handle complex conversations with high contextual accuracy. Additionally, the proliferation of voice-enabled devices, smart assistants, and multilingual AI solutions has expanded the scope of NLU in both consumer and enterprise applications. The rapid digitization of businesses, coupled with the need for real-time data insights, has further accelerated investments in AI-driven language processing technologies. Another key driver is the emergence of domain-specific NLU models tailored for industries such as healthcare, legal, and finance, ensuring more accurate and context-aware interactions. Regulatory developments surrounding AI ethics, data privacy, and responsible AI deployment are also shaping the evolution of NLU, compelling companies to prioritize fairness, transparency, and security in language processing models. The integration of generative AI with NLU is expected to create more dynamic conversational AI systems, enabling highly personalized and context-aware interactions. As organizations continue to invest in AI-powered automation, the NLU market is poised for significant expansion, revolutionizing human-computer interactions and transforming industries at a global scale.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Natural Language Understanding market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Offering Type (Natural Language Understanding Solutions, Natural Language Understanding Services); Product Type (Rule-based Systems, Statistical Systems, Hybrid Systems); Application (Chatbots & Virtual Assistants Application, Sentiment Analysis Application, Text Analysis Application, Customer Experience Management Application, Data Capture Application, Other Applications); End-Use (Retail & E-Commerce End-Use, Healthcare & Life Sciences End-Use, BFSI End-Use, IT & Telecommunications End-Use, Media & Entertainment 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.

Select Competitors (Total 48 Featured) -

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Instead of following the general norm of querying LLMs and Industry-specific SLMs, we built repositories of content curated from domain experts worldwide including video transcripts, blogs, search engines research, and massive amounts of enterprise, product/service, and market data.

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 increasing the Cost of Goods Sold (COGS), reducing profitability, reconfiguring supply chains, amongst other micro and macro market dynamics.

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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