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컨텐츠 검출 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 검출 접근법별, 컨텐츠 유형별, 최종 용도별, 지역별 부문 예측(2025-2030년)
Content Detection Market Size, Share & Trends Analysis Report By Detection Approach (AI Content Verification, Content Moderation), By Content Type (Text, Image), By End-use, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2030
상품코드 : 1728051
리서치사 : Grand View Research, Inc.
발행일 : 2025년 04월
페이지 정보 : 영문 200 Pages
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한글목차

컨텐츠 검출 시장 규모와 동향

컨텐츠 검출 시장 규모는 2024년에 173억 5,000만 달러가 되었고 2025-2030년에 걸쳐 CAGR 14.5%를 나타낼 것으로 예측됩니다. 많은 온라인 플랫폼은 리소스가 제한되어 유해 컨텐츠를 관리하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이를 통해 값비싼 사내 시스템 구축에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 2024년 7월, 구글의 사내 기술 인큐베이터인 직쏘는 테러 방지 기술 및 테러 대응을 위한 글로벌 인터넷 포럼(GIFCT)과 협력하여 소규모 기업이 신뢰할 수 있는 데이터베이스에서 신고된 자료를 통합하여 극단주의 콘텐츠를 탐지하고 관리할 수 있는 도구인 Altitude를 오픈소스화했습니다.

컨텐츠 검출은 보다 스마트한 AI 기반 시스템으로 전환하고 있습니다. 이러한 도구는 패턴을 인식하고 비정상적인 활동을 신속하게 발견할 수 있습니다. 지식의 자동화가 진행됨에 따라 플랫폼은 정확성을 희생하지 않고 더 많은 양의 데이터를 관리할 수 있게 됩니다. 예를 들어, 2024년 9월 TATA 컨설팅 서비스는 다양한 환경에서 위협 탐지 및 클라우드 보안을 강화하기 위해 관리형 탐지 및 대응, 보안 클라우드 재단 등 AI 기반 사이버 보안 솔루션을 출시하기 위해 Google Cloud와의 파트너십을 확장했습니다. 이 솔루션은 AI, 머신러닝, 자동화를 이용하여 실시간 모니터링을 가능하게 하고 대응 능력을 향상시키고 기업이 사이버에 강한 오퍼레이션을 구축할 수 있도록 지원합니다.

검출 시스템은 텍스트, 음성, 이미지 및 비디오를 함께 분석하여 더욱 종합적인 범위를 유지하고 있습니다. 크로스 플랫폼의 컨텐츠 검증을 강화하고 검출 작업의 신뢰성을 높이고 있습니다. 멀티 모달 모델은 오해를 초래하거나 유해한 컨텐츠가 널리 확산되기 전에 신고할 가능성을 높이는 계층적 인사이트를 설명합니다.

목차

제1장 조사 방법과 범위

제2장 주요 요약

제3장 컨텐츠 검출 시장 변수, 동향, 범위

제4장 컨텐츠 검출 시장 : 검출 접근법의 추정과 예측

제5장 컨텐츠 검출 시장 : 컨텐츠 유형의 추정과 예측

제6장 컨텐츠 검출 시장 : 최종 용도의 전망의 추정과 예측

제7장 컨텐츠 검출 시장 : 지역별, 추정·동향 분석

제8장 경쟁 구도

KTH
영문 목차

영문목차

Content Detection Market Size & Trends:

The global content detection market size was valued at USD 17.35 billion in 2024 and is projected to grow at a CAGR of 14.5% from 2025 to 2030. Many online platforms face challenges in managing harmful content due to limited resources. The availability of shared detection tools is helping them identify and respond to threats more effectively. This reduces the reliance on building expensive, in-house systems. It also allows these platforms to align more easily with growing safety regulations. As more adopt these tools, content detection is expanding across the digital space. Companies are increasingly integrating these solutions to strengthen trust and safety on their platforms. For instance, in July 2024, Jigsaw, Google's in-house tech incubator, in collaboration with Tech Against Terrorism and the Global Internet Forum to Counter Terrorism (GIFCT), open-sourced a tool called Altitude to help smaller companies detect and manage extremist content by consolidating flagged material from trusted databases. Altitude enables human moderators to efficiently identify terrorist and violent extremist content without automated removal, supporting compliance with regulations such as the Digital Services Act.

Content detection is moving toward smarter, AI-driven systems. These tools can recognize patterns and spot unusual activity quickly. They work in real time, allowing faster responses to potential threats. This reduces the need for constant manual checks by human teams. As detection becomes more automated, platforms can manage larger volumes of data without sacrificing accuracy. This change is helping organizations improve security while saving time and resources. Companies are already adopting such systems to strengthen their digital safety and response capabilities. For instance, in September 2024, TATA Consultancy Services Limited expanded its partnership with Google Cloud to launch AI-powered cybersecurity solutions, including Managed Detection and Response and Secure Cloud Foundation, to enhance threat detection and cloud security across diverse environments. These solutions use AI, machine learning, and automation to enable real-time monitoring, improve response capabilities, and help enterprises build cyber-resilient operations.

Detection systems are becoming more comprehensive in scope as they now analyze text, audio, images, and video together. This shift toward unified, multimodal models is improving accuracy across different content types. By integrating multiple formats, these systems can detect inconsistencies and manipulations more effectively. This approach is especially useful in identifying synthetic and AI-generated media, which often involve subtle alterations across various formats. It also strengthens cross-platform content verification, making detection efforts more reliable. The integration of multimodal analysis enhances the robustness of content detection workflows. As manipulation techniques grow more complex, relying on a single type of data is no longer sufficient. Multimodal models offer layered insights that increase the chances of flagging misleading or harmful content before it spreads widely.

Global Content Detection Market Report Segmentation

This report forecasts revenue growth at global, regional, and country levels and provides an analysis of the latest industry trends and opportunities in each of the sub-segments from 2018 to 2030. For this study, Grand View Research has segmented the global content detection market report based on detection approach, content type, end use, and region:

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

Chapter 2. Executive Summary

Chapter 3. Content Detection Market Variables, Trends & Scope

Chapter 4. Content Detection Market: Detection Approach Estimates & Forecasts

Chapter 5. Content Detection Market: Content Type Estimates & Forecasts

Chapter 6. Content Detection Market: End Use Outlook Estimates & Forecasts

Chapter 7. Content Detection Market: Regional Estimates & Trend Analysis

Chapter 8. Competitive Landscape

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