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세계의 설명 가능한 AI 시장 : 규모, 점유율, 동향 분석(전개방식별, 컴포넌트별, 용도별, 최종 용도별, 지역별), 전망, 예측
Global Explainable AI Market Size, Share & Industry Analysis Report By Deployment (Cloud and On-premise), By Component (Solution and Services), By Application, By End-use, By Regional Outlook and Forecast, 2025 - 2032
상품코드 : 1768578
리서치사 : KBV Research
발행일 : 2025년 06월
페이지 정보 : 영문 425 Pages
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한글목차

세계의 설명 가능한 AI(Explainable AI) 시장 규모는 예측 기간 동안 20.4%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 성장하여 2032년까지 222억 달러에 달할 것으로 예상되고 있습니다.

KBV Cardinal matrix에 제시된 분석에 따르면 Google LLC, Microsoft Corporation, NVIDIA Corporation, Amazon Web Services, Inc.가 설명 가능한 AI 시장의 선구자입니다. Salesforce, Inc., IBM Corporation 및 SAP SE와 같은 기업은 설명 가능한 AI 시장의 주요 혁신자입니다. 2025년 5월 Microsoft Corporation은 IT 기업인 Accenture와의 제휴를 발표하고 Azure AI Foundry를 배포하여 확장 가능하고 설명 가능하며 안전한 생성형 AI 솔루션을 구현했습니다. 업계 전반에 걸쳐 75개가 넘는 이용 사례가 있으며 16개가 프로덕션 환경에서 실행되는 이 플랫폼은 개발 시간을 50% 단축하고 효율성을 높이며 규정 준수를 보장하여 가관측성, 레드팀 및 컨텐츠 보안을 통해 책임있는 AI를 강화했습니다.

COVID-19의 영향 분석

COVID-19 팬데믹의 초기 단계에서 설명 가능한 AI(XAI) 시장은 큰 타격을 받았습니다. 관련 프로젝트를 연기하거나 중단해야 할 필요성이 증가하였고 원격 근무의 실현과 핵심 업무 유지와 같은 보다 임박한 과제로 투자가 되돌아갔습니다. 전반적으로 COVID-19는 설명 가능한 AI 시장에 일시적으로 부정적인 영향을 주어 기대되고 있던 성장 궤도를 늦추었습니다.

시장 성장 요인

설명 가능한 AI(XAI) 시장을 견인하는 가장 중요한 요인 중 하나는 업계 전반에 걸친 규제 준수와 투명성 요구 사항에 대한 세계적인 관심 증가입니다. 의사결정이 공정하고 이해하기 쉽도록 요구하는 규제 당국의 압력이 높아지고 있습니다.

게다가, 신뢰는 기술 도입의 초석이며 인공지능의 맥락에서는 필수적이면서도 파악하기 어려운 것입니다. 설명 가능한 AI 시장의 세 번째 주요 추진력은 AI 탑재 시스템에 대한 사용자의 신뢰를 구축하고 유지하는 중요한 요구입니다. 대출 승인, 의료 진단부터 법적 권고, 개인화된 마케팅에 이르기까지 AI 기술이 일상 생활에서의 의사결정에 점점 영향을 미치면서 최종사용자들 사이에서 투명성과 이해하기 쉬운 추론에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 블랙박스 AI 모델은 강력하지만 결론에 이르는 과정을 이해관계자가 쉽게 해석하거나 그 신뢰성을 평가할 수 없기 때문에 사용자의 신뢰를 얻을 수 없는 경우가 많습니다. 결론적으로 설명 가능성을 통해 신뢰를 구축하는 것이 AI 도입의 중요한 촉진요인으로 부상하고 있으며, 사용자, 조직, 시장이 자신감, 명확성, 신뢰를 가지고 인공지능의 잠재능력을 최대한 활용할 수 있도록 하고 있습니다.

시장 성장 억제요인

그러나 설명 가능한 AI의 보급을 막는 근본적인 요인은 모델의 설명 가능성과 예측 정밀도 사이의 트레이드 오프가 특히 복잡한 실세계 용도에 항상 존재한다는 점입니다. 신경망과 같은 딥러닝 아키텍처, 랜덤 포레스트와 같은 앙상블 기술, 고급 그라디언트 부스팅 알고리즘은 종종 "블랙 박스"모델로 불립니다. 이 모델의 내부 구조는 매우 복잡하며 인간이 해석하기가 매우 어려운, 다층적인 파라미터와 비선형 변환을 특징으로 하고 있습니다. 이 모델은 영상 인식이나 자연어 처리로부터 부정 검출에 이르기까지 폭넓은 태스크에서 최첨단의 퍼포먼스를 발휘하지만 그 불투명성 때문에 최종사용자가 특정 예측의 근거를 이해하기 어렵습니다.

밸류체인 분석

설명 가능한 AI(XAI) 시장의 가치 체인은 모델의 투명성, 공정성, 해석 가능성에 중점을 둔 R&D(R&D)로 시작합니다. 제품화 및 서비스 개발을 통해 이러한 기술은 전개 가능하고 사용자 친화적인 솔루션으로 전환됩니다.

시장 점유율 분석

전개방식별 전망

배포 형태를 기반으로 시장은 클라우드와 On-Premise로 분류됩니다. 클라우드를 통해 조직은 대규모 On-Premise 인프라 없이 AI 모델을 구축하고 관리할 수 있습니다.

컴포넌트별 전망

컴포넌트에 따라 시장은 솔루션과 서비스로 분류됩니다. 서비스 부문은 2024년에 전체 시장의 19% 수익 점유율을 기록했습니다. 이러한 서비스에 대한 수요는 특정 요구에 맞게 XAI 솔루션을 선택, 사용자 정의 및 최적화하기 위해 전문가의 지도를 필요로 하는 조직에 의해 견인되고 있습니다.

용도별 전망

용도별로 보면, 시장은 부정 및 이상 감지, 신약 개발 및 진단, 예측 유지보수, 공급체인 관리, ID 액세스 관리(IAM) 및 기타로 분류됩니다. IAM(Identity Access Management) 분야에서 설명 가능한 AI는 조직이 사용자의 행동을 모니터링하고 비정상적인 액세스 패턴을 감지하여 액세스 결정의 정당성을 검증하는 데 도움이 됩니다.

최종 용도별 전망

최종 용도에 따라 시장은 IT, 통신, 의료, 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI), 항공우주, 방위, 소매업, 전자상거래, 공공부문, 유틸리티, 자동차 등으로 분류됩니다. BFSI 부문은 2024년 시장에서 15%의 수익 점유율을 획득했습니다. 금융기관은 특히 대출 거부, 거래 신고 또는 투자 추천을 할 때 의사결정 방법을 제시해야 하는 엄격한 요구 사항에 직면합니다. 설명 가능한 AI는 투명성을 보장하고 편견을 감소시켜 고객과 규제 당국 모두의 신뢰를 구축합니다. 디지털 뱅킹과 핀테크의 도입이 가속됨에 따라 그 행동과 예측을 명확하게 정당화할 수 있는 AI 모델의 필요성도 높아집니다.

지역별 전망

지역별로 볼 때 시장은 북미, 유럽, 아시아태평양, LAMEA(라틴아메리카, 중동, 아프리카) 4개 지역으로 구분됩니다. 북미 부문은 2024년에 최대의 수익 점유율을 기록했습니다.

목차

제1장 시장의 범위와 분석 수법

제2장 시장 개관

제3장 시장 개요

제4장 경쟁 분석 : 세계 시장

제5장 설명 가능한 AI 시장의 밸류체인 분석

제6장 주요 고객 기준 : 설명 가능한 AI 시장

제7장 세계의 설명 가능한 AI 시장 : 전개방식별

제8장 세계의 설명 가능한 AI 시장 : 컴포넌트별

제9장 세계의 설명 가능한 AI 시장 : 용도별

제10장 세계의 설명 가능한 AI 시장 : 최종 용도별

제11장 세계의 설명 가능한 AI 시장 : 지역별

제12장 기업 프로파일

제13장 설명 가능한 AI 시장의 필수 성공 조건

CSM
영문 목차

영문목차

The Global Explainable AI Market size is expected to reach $22.20 billion by 2032, rising at a market growth of 20.4% CAGR during the forecast period.

The IT & telecommunication sector leads the explainable AI market due to its early and extensive adoption of advanced AI technologies for network optimization, cybersecurity, customer service, and fraud detection. The industry's complex data environments require AI models whose decisions can be interpreted and trusted by engineers, clients, and regulators alike. Explainable AI helps these organizations troubleshoot issues, ensure fair decision-making in automated systems, and meet regulatory standards for transparency. The sector's commitment to digital transformation and data-driven decision-making continues to drive robust demand for explainable AI solutions. Thus, the IT & telecommunication segment procured 21% revenue share in the market in 2024.

The major strategies followed by the market participants are Partnerships as the key developmental strategy to keep pace with the changing demands of end users. For instance, In May, 2025, IBM Corporation teamed up with AWS, a cloud computing company to deliver agentic AI capabilities, integrating IBM's watsonx Orchestrate with Amazon Q index for enhanced AI decision-making. They offer pre-built domain agents, AI governance tools, and software on AWS Marketplace, enabling scalable, trustworthy, and explainable AI to transform enterprise automation and workflows. Additionally, In May, 2025, SAS Institute Inc. announced the partnership with Microsoft, an IT company to launch AI-driven decision-making tools like SAS Decision Builder and Viya Copilot. These tools integrate AI models within Microsoft Fabric and Azure, enhancing enterprise analytics with transparency, control, and human oversight, while exploring quantum AI's future potential in complex simulations.

Based on the Analysis presented in the KBV Cardinal matrix; Google LLC, Microsoft Corporation, NVIDIA Corporation, and Amazon Web Services, Inc. are the forerunners in the Explainable AI Market. Companies such as Salesforce, Inc., IBM Corporation, and SAP SE are some of the key innovators in Explainable AI Market. In May, 2025, Microsoft Corporation announced the partnership with Accenture, an IT company to deploy Azure AI Foundry, enabling scalable, explainable, and secure generative AI solutions. With over 75 use cases across industries and 16 in production, the platform reduced development time by 50%, boosted efficiency, ensured compliance, and strengthened responsible AI through observability, red teaming, and content safety.

COVID 19 Impact Analysis

During the initial phase of the COVID-19 pandemic, the explainable AI (XAI) market experienced significant setbacks. Many organizations across industries prioritized operational continuity and business survival over innovation and digital transformation. As a result, the adoption of advanced AI solutions, including XAI, slowed considerably. Budget constraints and economic uncertainties forced companies to delay or cancel projects related to AI explainability, as investments were redirected toward more immediate concerns, such as enabling remote work and maintaining core operations. Overall, the COVID-19 crisis resulted in a negative, albeit temporary, impact on the explainable AI market, delaying its anticipated growth trajectory. Thus, the COVID-19 pandemic had negative impact on the market.

Market Growth Factors

One of the most significant drivers propelling the Explainable AI (XAI) market is the increasing global focus on regulatory compliance and transparency requirements across industries. As artificial intelligence systems are being embedded deeper into decision-making processes in sectors such as finance, healthcare, insurance, and the public sector, there is mounting pressure from regulators to ensure these decisions are both fair and understandable. In conclusion, stricter regulations and growing demands for transparency are accelerating Explainable AI adoption, making compliance a key driver in the market.

Additionally, trust is a cornerstone of technological adoption, and in the context of artificial intelligence, it is both vital and elusive. The third major driver for the Explainable AI market is the critical need to build and maintain user trust in AI-powered systems. As AI technologies increasingly influence decisions in everyday life-from loan approvals and medical diagnoses to legal recommendations and personalized marketing-the demand for transparency and understandable reasoning is growing among end-users. Black-box AI models, while powerful, often fail to gain user confidence because stakeholders cannot easily interpret how conclusions are reached or assess their reliability. In conclusion, building trust through explainability is emerging as a critical enabler of AI adoption, empowering users, organizations, and markets to harness the full potential of artificial intelligence with confidence, clarity, and peace of mind.

Market Restraining Factors

However, A fundamental restraint on the widespread adoption of Explainable AI is the persistent trade-off between model explainability and predictive accuracy, particularly in complex, real-world applications. The most accurate AI models today-especially deep learning architectures such as neural networks, ensemble methods like random forests, and advanced gradient boosting algorithms-are often referred to as "black box" models. Their internal workings are highly complex, featuring layers upon layers of parameters and nonlinear transformations that are exceedingly difficult for humans to interpret. While these models typically achieve state-of-the-art performance on tasks ranging from image recognition and natural language processing to fraud detection, their opacity means the rationale behind any specific prediction is largely inscrutable to the end-user. In conclusion, the trade-off between explainability and model accuracy limits where explainable AI can be used, forcing organizations to choose between transparency and optimal performance.

Value Chain Analysis

The Explainable AI (XAI) Market value chain begins with Research & Development (R&D), which focuses on model transparency, fairness, and interpretability. This flows into Technology Development and Integration, where explainability tools and AI algorithms are embedded into systems. Data Acquisition and Management ensures high-quality, unbiased datasets that fuel XAI models. In Productization and Service Development, these technologies are turned into deployable, user-friendly solutions. Sales, Marketing, and Distribution drive adoption, while Regulatory Compliance and Ethics ensure trust, privacy, and fairness. Continuous Customer Support and Feedback feeds back into R&D, fostering iterative innovation.

Market Share Analysis

Deployment Outlook

Based on deployment, the market is characterized into cloud and on-premise. The cloud segment garnered 63% revenue share in the market in 2024. Cloud-based explainable AI solutions offer unparalleled scalability and flexibility, enabling organizations to deploy and manage AI models without the need for extensive on-premise infrastructure. This is especially beneficial for businesses with fluctuating computational requirements, as cloud platforms allow for rapid provisioning of resources based on demand.

Component Outlook

On the basis of component, the market is classified into solution and services. The services segment recorded 19% revenue share in the market in 2024. It plays a vital supporting role in the XAI market. Services include consulting, implementation, integration, maintenance, and training. The demand for these services is being driven by organizations that require expert guidance to select, customize, and optimize XAI solutions for their specific needs. Many enterprises lack in-house expertise in AI explainability, making professional services essential for successful adoption and ongoing management.

Application Outlook

By application, the market is divided into fraud & anomaly detection, drug discovery & diagnostics, predictive maintenance, supply chain management, identity access management & others. The identity access management & others segment held 22% revenue share in the market in 2024. This encompasses a broad range of applications, including cybersecurity, human resources, and regulatory compliance. In IAM, explainable AI helps organizations monitor user behaviors, detect unusual access patterns, and justify access decisions-crucial for maintaining robust security postures and meeting compliance requirements.

End Use Outlook

Based on end-use, the market is segmented into IT & telecommunication, healthcare, BFSI, aerospace & defense, retail & e-commerce, public sector & utilities, automotive, and others. The BFSI segment attained 15% revenue share in the market in 2024. The BFSI segment relies heavily on explainable AI to address regulatory compliance, fraud detection, credit scoring, and risk assessment. Financial institutions face stringent requirements to demonstrate how decisions are made-especially when denying loans, flagging transactions, or making investment recommendations. Explainable AI ensures transparency, reduces bias, and builds trust with both customers and regulators. As digital banking and fintech adoption accelerates, so does the need for AI models that can clearly justify their actions and predictions.

Regional Outlook

Region-wise, the market is analyzed across North America, Europe, Asia Pacific, and LAMEA. The North America segment recorded the largest revenue share in the market in 2024. North America dominates the explainable AI market owing to its early adoption of advanced AI technologies, robust investment climate, and a highly developed digital infrastructure. The region is home to many leading technology firms, research institutions, and AI startups, especially in the United States and Canada.

Recent Strategies Deployed in the Market

List of Key Companies Profiled

Global Explainable AI Market Report Segmentation

By Deployment

By Component

By Application

By End-Use

By Geography

Table of Contents

Chapter 1. Market Scope & Methodology

Chapter 2. Market at a Glance

Chapter 3. Market Overview

Chapter 4. Competition Analysis - Global

Chapter 5. Value Chain Analysis of Explainable AI Market

Chapter 6. Key Costumer Criteria - Explainable AI Market

Chapter 7. Global Explainable AI Market by Deployment

Chapter 8. Global Explainable AI Market by Component

Chapter 9. Global Explainable AI Market by Application

Chapter 10. Global Explainable AI Market by End-use

Chapter 11. Global Explainable AI Market by Region

Chapter 12. Company Profiles

Chapter 13. Winning Imperatives of Explainable AI Market

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