소매업 컴퓨터 비전 AI 시장 : 규모, 점유율, 동향 분석, 용도별, 기술별, 전개별, 최종 용도별, 지역별, 부문 예측(2025-2033년)
Computer Vision AI in Retail Market Size, Share & Trends Analysis Report By Application, By Technology, By Deployment (On-premises, Cloud-based, Edge Computing), By End Use, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2033
상품코드 : 1771641
리서치사 : Grand View Research
발행일 : 2025년 06월
페이지 정보 : 영문 100 Pages
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한글목차

소매업 컴퓨터 비전 AI시장 요약

소매업 컴퓨터 비전 AI 세계 시장 규모는 2024년에 16억 6,000만 달러로 평가되었고, 2033년에는 125억 6,000만 달러에 이르고, 2025년부터 2033년까지의 CAGR은 25.4%를 보일 것으로 예측됩니다.이 성장은 고급 시각 인식 기술을 활용한 실시간 고객 행동 분석, 자동 체크아웃 시스템, 재고 관리 강화에 대한 수요 증가가 원동력이 되고 있습니다.

소매업체는 재고 관리, 분실 방지, 점포 활동의 실시간 감시에 컴퓨터 비전을 활용하도록 되어 왔습니다. 제품 추천 및 타겟 마케팅을 용이하게 합니다. 또한, 점포에서의 스마트 디바이스나 IoT 센서의 대두에 의해 방대한 양의 시각 데이터가 생성되어, 컴퓨터 비전 AI가 이것을 분석해 점포 레이아웃을 최적화해, 고객 인게이지먼트를 향상시킵니다.

소매업 컴퓨터 비전 AI의 성장은 AI 알고리즘과 하드웨어의 지속적인 진보에 의해 보다 정확하고 고속의 화상 및영상 처리가 가능하게 된 것이 원동력이 되고 있습니다. 엣지 컴퓨팅의 통합은 매장 수준에서 실시간 분석을 용이하게 하며, 대기 시간을 최소화하고, 응답성을 높일 수 있습니다.

예를 들어, 2025년 2월에 Zebra Technologies가 실시한 제17회 연례 세계 쇼퍼 조사에서는 인도의 쇼핑객의 77%가 개인화된 추천 상품을 제공하는 소매업체를 선호하는 것이 밝혀졌고, AI 주도의 쇼핑 체험에 대한 강한 수요가 부각되었습니다. 공급업체의 52%는 보안 및 비즈니스 효율성을 강화하기 위해 향후 3년 이내에 AI 기반 분실 방지 솔루션을 도입할 예정입니다.

AI 연구에 대한 지속적인 투자와 정부 지원 이니셔티브는 보다 스마트하고 데이터 중심의 운영을 가능하게 함으로써 소매업에서 컴퓨터 비전 AI의 채택을 가속화하고 있습니다. AI 플랫폼은 확장성과 비용 효율적인 솔루션을 제공하므로 소매업체는 엄청난 인프라 투자 없이도 고급 컴퓨터 비전 용도를 도입할 수 있으며, 지속가능성을 강조함으로써 소매업체는 전체 업무의 에너지 소비를 줄이고 폐기물을 최소화하는 AI 솔루션의 도입을 촉진하고 있습니다.

목차

제1장 조사 방법과 범위

제2장 주요 요약

제3장 소매업 컴퓨터 비전 AI 시장의 변수, 동향, 범위

제4장 소매업 컴퓨터 비전 AI 시장 : 용도의 추정 및 예측 분석

제5장 소매업 컴퓨터 비전 AI 시장 : 기술의 추정 및 예측 분석

제6장 소매업 컴퓨터 비전 AI 시장 : 전개의 추정 및 예측 분석

제7장 소매업 컴퓨터 비전 AI 시장 : 최종 용도의 추정 및 예측 분석

제8장 소매업 컴퓨터 비전 AI 시장 : 지역의 추정 및 예측 분석

제9장 경쟁 구도

SHW
영문 목차

영문목차

Computer Vision AI in Retail Market Summary

The global computer vision AI in retail market size was estimated at USD 1.66 billion in 2024 and is projected to reach USD 12.56 billion by 2033, growing at a CAGR of 25.4% from 2025 to 2033. This growth is driven by the rising demand for real-time customer behavior analytics, automated checkout systems, and enhanced inventory management powered by advanced visual recognition technologies.

Retailers are increasingly utilizing computer vision for inventory management, loss prevention, and real-time monitoring of store activities. The technology supports automated checkout systems, reduces wait times, and enhances convenience. Its integration with AI technologies, such as machine learning, facilitates personalized product recommendations and targeted marketing. Additionally, the rise of smart devices and IoT sensors in stores generates vast amounts of visual data, which computer vision AI analyzes to optimize store layouts and improve customer engagement.

The growth of computer vision AI in retail industry is driven by ongoing advancements in AI algorithms and hardware, enabling more accurate and faster image and video processing. Retailers are focused on expanding cashier-less store concepts and automated shelf monitoring to reduce labor costs and enhance stock availability. The integration of edge computing facilitates real-time analytics at the store level, minimizing latency and boosting responsiveness. An increasing demand for personalized shopping experiences drives the adoption of AI-powered customer behavior analysis and dynamic pricing strategies.

For instance, in February 2025, Zebra Technologies' 17th Annual Global Shopper Study revealed that 77% of Indian shoppers prefer retailers offering personalized recommendations, highlighting a strong demand for AI-driven shopping experiences. In response, 52% of retailers in India and the APAC region plan to implement AI-based loss prevention solutions within the next three years to enhance security and operational efficiency. Furthermore, as retailers expand omnichannel strategies, computer vision AI helps unify online and offline data to deliver seamless customer journeys.

Ongoing investments in AI research and supportive government initiatives accelerate the adoption of computer vision AI in retail by enabling smarter, data-driven operations. Retailers increasingly combine AI with big data analytics and IoT technologies to enhance predictive maintenance, optimize supply chains, and strengthen fraud detection capabilities. Cloud-based AI platforms provide scalable and cost-effective solutions, allowing retailers to implement advanced computer vision applications without significant infrastructure investments. Additionally, the growing emphasis on sustainability encourages retailers to adopt AI solutions that reduce energy consumption and minimize waste throughout their operations.

Global Computer Vision AI in Retail Market Report Segmentation

This report forecasts revenue growth at the global, regional, and country levels and provides an analysis of the latest industry trends in each of the sub-segments from 2021 to 2033. For this study, Grand View Research has segmented the global computer vision AI in retail market report based on application, technology, deployment, end use, and region:

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

Chapter 2. Executive Summary

Chapter 3. Computer Vision AI in Retail Market Variables, Trends, & Scope

Chapter 4. Computer Vision AI in Retail Market: Application Estimates & Trend Analysis

Chapter 5. Computer Vision AI in Retail Market: Technology Estimates & Trend Analysis

Chapter 6. Computer Vision AI in Retail Market: Deployment Estimates & Trend Analysis

Chapter 7. Computer Vision AI in Retail Market: End Use Estimates & Trend Analysis

Chapter 8. Computer Vision AI in Retail Market: Regional Estimates & Trend Analysis

Chapter 9. Competitive Landscape

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