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세계의 설명 가능한 AI 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 컴포넌트별, 전개 형태별, 최종 용도별, 지역별, 부문별 예측(2025-2030년)
Explainable AI Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component, By Deployment, By Application (Fraud & Anomaly Detection, Drug Discovery & Diagnostics, Predictive Maintenance), By End Use, By Region, and Segment Forecasts, 2025 - 2030
상품코드 : 1751437
리서치사 : Grand View Research, Inc.
발행일 : 2025년 05월
페이지 정보 : 영문 110 Pages
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한글목차

설명 가능한 AI 시장의 성장과 동향

Grand View Research, Inc.의 최신 보고서에 따르면, 세계 설명 가능한 AI 시장 규모는 2025-2030년 18.0%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 나타내고, 2030년까지 210억 6,000만 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 설명 가능한 AI는 의사결정 과정에 대해 이해할 수 있고 투명한 설명을 제공할 수 있는 인공지능(AI) 시스템을 개발하는 것을 의미하며, AI 모델은 다양한 분야에서 놀라운 성과를 달성하고 있지만, 고유한 복잡성으로 인해 특정 결론이나 예측에 도달하는 이유와 방법을 이해하는 것이 어려운 경우가 많습니다. 이해하기 어려운 경우가 많습니다. 설명 가능한 AI는 이러한 간극을 메워 AI 시스템의 신뢰성, 책임성, 해석 가능성을 높이는 것을 목표로 합니다. 이는 기술의 광범위한 성장과 발전과 밀접한 관련이 있습니다. 기술이 계속 발전하고 개선되는 가운데, 설명 가능한 AI는 보다 정교하고 투명한 AI 시스템의 개발 및 구현을 가능하게 합니다.

하드웨어와 병렬 처리의 발전으로 컴퓨팅 파워가 비약적으로 향상되면서 복잡한 AI 모델의 학습과 도입이 쉬워졌습니다. 슈퍼컴퓨터와 고성능 클러스터와 같은 고성능 컴퓨팅 리소스는 더 크고 해석 가능한 모델을 탐색하고 의사결정 과정을 효율적으로 분석할 수 있게 해줍니다. 또한, NLP의 발전으로 인간이 읽기 쉬운 형식으로 설명을 제공할 수 있는 대화형 인터페이스와 챗봇 시스템 개발이 가능해졌습니다. 텍스트 생성 및 감정 분석과 같은 NLP 기술은 AI의 의사결정에 대한 직관적이고 이해하기 쉬운 설명 개발에 기여하고 있습니다. 이러한 기술의 눈부신 발전은 설명 가능한 AI 산업의 성장을 가속하고 있습니다.

설명 가능한 AI에 대한 관심이 높아지면서 Alation, EXPAI, Fiddler Labs와 같은 설명가능성 솔루션 개발 및 상용화에 집중하는 스타트업이 등장했습니다. 벤처캐피털과 엔젤투자자들은 이러한 스타트업에 적극적으로 투자하여 연구개발과 개발을 지원하고 있습니다. 스타트업들은 설명가능성 알고리즘을 개선하고, 사용자 친화적인 인터페이스를 구축하며, 다양한 산업으로 확장 가능한 제품을 개발하기 위해 자금을 지원받는 경우가 많습니다.

설명 가능한 AI 시장 보고서 하이라이트

목차

제1장 조사 방법과 범위

제2장 주요 요약

제3장 설명 가능한 AI 시장 변수, 동향, 범위

제4장 설명 가능한 AI 시장 : 컴포넌트 전망과 예측

제5장 설명 가능한 AI 시장 : 전개 전망 전망과 예측

제6장 설명 가능한 AI 시장 : 용도 전망 전망과 예측

제7장 설명 가능한 AI 시장 : 최종 용도 전망 전망과 예측

제8장 설명 가능한 AI 시장 : 지역별, 추정, 동향 분석

제9장 경쟁 구도

LSH
영문 목차

영문목차

Explainable AI Market Growth & Trends:

The global explainable AI market size is anticipated to reach USD 21.06 billion by 2030, registering a CAGR of 18.0% from 2025 to 2030, according to a new report by Grand View Research, Inc. Explainable AI refers to the development of artificial intelligence (AI) systems that can provide understandable and transparent explanations for their decision-making processes. While AI models have achieved remarkable performance in various domains, their inherent complexity often makes it challenging to understand why and how they arrive at particular conclusions or predictions. Explainable AI aims to bridge this gap and enhance trust, accountability, and interpretability in AI systems. It is closely tied to broader growth and advancements in technology. As technology continues to evolve and improve, explainable AI enables the development and implementation of more sophisticated and transparent AI systems.

The exponential growth in computing power, driven by advancements in hardware and parallel processing, has facilitated the training and deployment of complex AI models. High-performance computing resources likesupercomputers and high-performance clusters enable the exploration of larger and more interpretable models, as well as the efficient analysis of their decision-making processes. Moreover, advancements in NLP have enabled the development of conversational interfaces and chatbot systems that can provide explanations in human-readable formats. NLP techniques, such as text generation and sentiment analysis, contribute to the development of intuitive and understandable explanations for AI decisions. These significant developments in technologies are fueling the explainable AI industry's growth.

The growing interest in explainable AI has led to the emergence of startups likeAlation,EXPAI, and Fiddler Labs focused on developing and commercializing explainability solutions. Venture capital firms and angel investors are actively investing in these startups to support their research, development, and market adoption. Startups often receive funding to refine their explainability algorithms, build user-friendly interfaces, and create scalable products for various industries.

Explainable AI Market Report Highlights:

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

Chapter 2. Executive Summary

Chapter 3. Explainable AI Market Variables, Trends & Scope

Chapter 4. Explainable AI Market: Component Estimates & Forecasts

Chapter 5. Explainable AI Market: Deployment Estimates & Forecasts

Chapter 6. Explainable AI Market: Application Outlook Estimates & Forecasts

Chapter 7. Explainable AI Market: End Use Outlook Estimates & Forecasts

Chapter 8. Explainable AI Market: Regional Estimates & Trend Analysis

Chapter 9. Competitive Landscape

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