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세계의 스포츠 분야 인공지능(AI) 시장 규모, 점유율, 업계 분석 보고서 : 제공별, 스포츠 유형별, 기술별, 지역별 전망 및 예측(2025-2032년)
Global Artificial Intelligence in Sports Market Size, Share & Industry Analysis Report By Offering, By Sports Type, By Technology, By Regional Outlook and Forecast, 2025 - 2032
상품코드 : 1768852
리서치사 : KBV Research
발행일 : 2025년 06월
페이지 정보 : 영문 314 Pages
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한글목차

세계의 스포츠 분야 인공지능(AI) 시장 규모는 예측 기간 동안 20.8%의 CAGR로 성장하여 2032년까지 344억 1,000만 달러에 달할 것으로 예상됩니다.

COVID-19 팬데믹 기간 동안 스포츠 산업은 전 세계적으로 주요 이벤트, 토너먼트, 리그가 취소되거나 연기되면서 수익이 크게 감소했습니다. 그 결과, 클럽, 단체, 방송사들은 재정적 압박에 직면했고, 인공지능(AI)을 포함한 첨단 기술에 대한 투자가 일시적으로 감소했습니다. 혁신, 성과 분석, 팬 참여 도구에 사용되던 예산은 중요한 업무와 팬데믹 대응을 위한 노력에 재분배되었습니다. 이러한 재분배로 인해 다양한 스포츠 분야의 AI 관련 이니셔티브가 지연되거나 중단되었습니다. 이처럼 COVID-19 팬데믹은 시장에 부정적인 영향을 미쳤습니다.

시장 성장요인

인공지능(AI)은 스포츠 산업의 성과 분석에 혁명을 일으켜 팀, 코치, 선수들이 훈련과 경기 당일 의사결정에 있어 전례 없는 수준의 정확성과 효율성을 달성할 수 있게 해주고 있습니다. 모션 센서, 컴퓨터 비전 시스템에서 수집된 실시간 데이터 추적을 통해 생체 역학, 피로 수준, 심박수, 심장 박동수, 운동 효율을 모니터링하는 데 활용됩니다. 따라서 AI는 성능 추적을 혁신하고 지능형 예측 시스템을 통해 부상 예방 전략을 맞춤화하여 선수의 수명과 효과를 극대화하는 데 필수적인 존재가 되고 있습니다.

또한, AI는 팬들이 스포츠와 소통하는 방식을 극적으로 변화시키고, 경험을 개인화하며, 상호작용을 더욱 몰입감 있고 역동적이며 만족스럽게 만드는 데 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 그 핵심 요소 중 하나는 엔터테인먼트 플랫폼에서 사용되는 것과 같은 AI 기반 추천 엔진입니다. 이 시스템은 앱, 소셜 미디어, 티켓 판매 포털, E-Commerce 플랫폼에서 팬들의 행동을 분석하여 각 사용자의 취향에 맞는 컨텐츠, 굿즈, 경기 경험을 추천합니다. 좋아하는 선수의 스탯을 강조 표시하고, 상징적인 순간을 재생하고, 다가오는 경기에 대한 알림을 보내는 등 AI는 팬들의 모든 접점을 개인화합니다. 이처럼 AI는 개인화된 컨텐츠와 몰입형 기술을 통해 수동적인 시청자를 인터랙티브한 참여자로 변화시킴으로써, 스포츠 팬의 몰입을 깊이 연결되고 역동적인 경험으로 재정의하고 있습니다.

시장 억제요인

그러나 스포츠에서 AI의 광범위한 도입을 가로막는 가장 심각한 제약 중 하나는 데이터 프라이버시와 선수 및 소비자 데이터의 윤리적 사용 문제입니다. 현대 스포츠 생태계에서 AI 애플리케이션은 훈련 중 생체인식 데이터부터 팬 참여 플랫폼을 통해 수집되는 행동 데이터에 이르기까지 실시간 데이터 수집에 크게 의존하고 있습니다. 웨어러블 센서, 스마트 스타디움, 추적 카메라는 개인의 건강, 위치 정보, 사생활 등 매우 민감한 정보를 대량으로 생성합니다. 이러한 데이터를 AI 시스템이 성능 향상이나 오디언스 타겟팅을 위해 분석할 경우, 동의, 소유권, 오용의 위험과 같은 중요한 문제가 발생합니다. 결론적으로, 데이터 거버넌스 프레임워크와 윤리 기준이 크게 강화되지 않는 한, 데이터 프라이버시 및 윤리적 오용과 관련된 위험은 스포츠 산업에서 AI 도입의 속도와 범위를 계속 제한할 것으로 보입니다.

가치사슬 분석

스포츠 인공지능(AI) 시장의 가치사슬은 인바운드 물류에서 시작됩니다. 인바운드 물류에서는 센서, 카메라, 웨어러블 기기에서 데이터를 수집하고 이를 처리하는 데 사용됩니다. 운영에서는 AI 모델이 머신러닝과 컴퓨터 비전을 통해 선수의 경기력, 게임 전략, 부상 위험을 분석합니다. 아웃바운드 물류에서는 이러한 분석 결과를 대시보드, 앱, 라이브 방송을 통해 제공합니다. 마케팅 및 세일즈에서는 팀, 리그, 방송사에 AI를 활용한 솔루션을 홍보합니다. 마지막으로 서비스에서는 지속적인 모델 트레이닝, 기술 지원, 성능 업데이트를 통해 최적의 사용자 경험을 제공합니다.

시장 점유율 분석

오퍼링 전망

스포츠 인공지능 시장은 오퍼링에 따라 솔루션과 서비스로 분류됩니다. 솔루션 부문은 2024년 스포츠 인공지능 시장에서 59%의 매출 점유율을 차지했습니다. 이 부문에는 의사결정, 성과 분석, 선수 추적, 전략 개발, 예측 모델링을 지원하는 AI 기반 도구 및 플랫폼이 포함됩니다. 팀, 리그, 방송 파트너들이 현장 전략과 팬 참여를 강화하기 위해 AI 기술을 도입하는 사례가 증가하면서 이 부문의 성장에 큰 기여를 했습니다.

스포츠형 전망

스포츠 유형에 따라 스포츠 인공지능 시장은 팀 스포츠, e-스포츠, 개인 스포츠 부문으로 분류됩니다. 개인 스포츠 부문은 2024년 스포츠 인공지능 시장에서 23%의 매출 점유율을 차지했습니다. 이 부문에는 테니스, 골프, 육상, 복싱과 같이 팀이 아닌 개인이 경쟁하는 스포츠가 포함됩니다. 이 분야의 AI 기술은 주로 개인화된 훈련 프로그램, 성능 모니터링, 생체역학 분석, 실시간 피드백 시스템에 중점을 두고 있습니다.

기술 전망

기술별로 보면 시장은 제너레이션 AI와 기타 AI로 분류됩니다. 기타 AI 부문은 2024년 스포츠 인공지능 시장에서 47%의 매출 점유율을 차지했습니다. 이러한 솔루션은 실시간 경기 분석, 선수 추적, 스카우팅, 팬 감정 분석, 운영 최적화에 이르기까지 오늘날 스포츠에서 사용되는 대부분의 AI 애플리케이션의 기반을 형성하고 있습니다. 이러한 도구들은 이미 확립되어 있으며, 알고리즘의 정확성, 처리 속도, 데이터 가용성 향상과 함께 계속 진화하고 있습니다.

사용 사례 제목 기밀

관계자 기밀

목표: 머신러닝, 컴퓨터 비전, 예측 모델링과 같은 전통적인 AI 기술을 사용하여 선수의 경기력, 팀 전략, 심판의 경기력을 최적화합니다.

GenAI가 등장하기 전의 상황과 배경, 스포츠 팀은 분석, 부상 예방, 심판 등에 기존 AI를 활용했고, 2025년에도 이러한 AI는 여전히 핵심적인 역할을 하고 있으며, 지도학습, 시뮬레이션을 위한 강화학습, 그리고 AI를 활용한 영상/센서 분석이 활용되고 있습니다. 분석이 활용되고 있습니다.

설명(예시) * 생체인식 센서 데이터를 이용한 예측 워크로드 모델

도입된 주요 기능*교수형 학습 및 비교수형 학습 파이프라인

장점* 코칭의 정확성 및 훈련 성과 향상

정보원의 기밀성

지역 전망

스포츠 인공지능 시장은 북미, 유럽, 아시아태평양, 라틴아메리카, 중동 및 아프리카 등 4개 지역으로 분석되었습니다. 북미는 2024년 스포츠 분야 인공지능 시장 매출 점유율 38%를 차지했습니다. 이 지역의 리더십은 첨단 기술의 조기 도입, 스포츠 분석에 대한 막대한 투자, 그리고 NFL, NBA, MLB, NHL과 같은 주요 리그의 존재에 기인합니다. 미국과 캐나다의 프로팀들은 선수들의 경기력 최적화, 팬 참여, 부상 예방, 전술적 의사결정을 위해 AI를 점점 더 많이 활용하고 있습니다.

목차

제1장 시장 범위와 조사 방법

제2장 시장 요람

제3장 시장 개요

제4장 경쟁 분석 - 세계

제5장 스포츠 분야 인공지능 시장 밸류체인 분석

제6장 주요 고객 기준 - 스포츠 분야 인공지능 시장

제7장 세계의 스포츠 분야 인공지능 시장 : 제공별

제8장 세계의 스포츠 분야 인공지능 시장 : 스포츠 유형별

제9장 세계의 스포츠 분야 인공지능 시장 : 기술별

제10장 세계의 스포츠 분야 인공지능 시장 : 지역별

제11장 기업 개요

제12장 스포츠 분야 인공지능 시장 성공 필수 조건

ksm
영문 목차

영문목차

The Global Artificial Intelligence in Sports Market size is expected to reach $34.41 billion by 2032, rising at a market growth of 20.8% CAGR during the forecast period.

The adoption of AI-powered video analytics, wearables, and predictive modeling tools has significantly improved team coordination and tactical decision-making, making team sports a primary area of investment and innovation in the AI sports market. Thus, the team sports segment acquired the 46% revenue share in the artificial intelligence in sports market in 2024. This dominance reflects the widespread application of AI technologies across various team-based sports such as football, basketball, baseball, and cricket. AI is being utilized for player performance tracking, game strategy optimization, injury prevention, and fan experience enhancement.

COVID 19 Impact Analysis

During the COVID-19 pandemic, the sports industry experienced a significant decline in revenue due to the cancellation or postponement of major events, tournaments, and league matches worldwide. As a consequence, clubs, organizations, and broadcasters faced financial strain, leading to a temporary reduction in investments in advanced technologies, including artificial intelligence. Budgets earmarked for innovation, performance analytics, and fan engagement tools were reallocated to critical operations and pandemic response efforts. This reallocation caused delays or cancellations in AI-related initiatives across various sports domains. Thus, the COVID-19 pandemic had a negative impact on the market.

Market Growth Factors

Artificial Intelligence has revolutionized performance analytics in the sports industry, enabling teams, coaches, and athletes to achieve unprecedented levels of precision and efficiency in training and game-day decision-making. One of the most powerful applications of AI lies in real-time data tracking-gathered from wearables, motion sensors, and computer vision systems-used to monitor biomechanics, fatigue levels, heart rate variability, and movement efficiency. Therefore, by transforming performance tracking and tailoring injury-preventive strategies through intelligent, predictive systems, AI has become an indispensable ally in maximizing athlete longevity and effectiveness.

Additionally, AI is at the heart of a dramatic shift in how fans engage with sports, personalizing experiences and making interactions more immersive, dynamic, and satisfying. One of the key enablers here is recommendation engines powered by AI, like those used in entertainment platforms. These systems analyze fans' behavior across apps, social media, ticketing portals, and e-commerce platforms to recommend content, merchandise, and match experiences uniquely suited to each user's preferences. Whether it's highlighting a favorite player's stats, replaying iconic moments, or sending notifications about upcoming matches, AI personalizes every touchpoint in the fan journey. Thus, by turning passive viewers into interactive participants through personalized content and immersive technologies, AI is redefining fan engagement in sports as a deeply connected, dynamic experience.

Market Restraining Factors

However, one of the most critical restraints hampering the widespread adoption of AI in sports is the issue of data privacy and ethical use of athlete and consumer data. In modern sports ecosystems, AI applications heavily depend on real-time data collection - from biometric data during training, to behavioral data collected through fan engagement platforms. Wearable sensors, smart stadiums, and tracking cameras generate volumes of highly sensitive information, much of which pertains to individuals' health, location, and private routines. When such data is analyzed by AI systems for performance enhancement or audience targeting, it raises important questions about consent, ownership, and risk of misuse. In conclusion, unless data governance frameworks and ethical standards are significantly strengthened, the risks associated with data privacy and ethical misuse will continue to restrict the pace and scope of AI adoption in the sports industry.

Value Chain Analysis

The value chain of the Artificial Intelligence in Sports Market starts with Inbound Logistics, where data from sensors, cameras, and wearables is collected and sourced for processing. In Operations, AI models analyze player performance, game strategies, and injury risks using machine learning and computer vision. Outbound Logistics involves delivering these insights through dashboards, apps, or live broadcasts. Marketing & Sales promote AI-powered solutions to teams, leagues, and broadcasters. Finally, Service includes continuous model training, tech support, and performance updates for optimal user experience.

Market Share Analysis

Offering Outlook

Based on offering, the artificial intelligence in sports market is characterized into solution and services. The solution segment garnered 59% revenue share in the artificial intelligence in sports market in 2024. This segment includes AI-driven tools and platforms that assist in decision-making, performance analysis, player tracking, strategy development, and predictive modeling. The growing adoption of AI technologies by teams, leagues, and broadcasting partners to enhance on-field strategies and fan engagement contributed heavily to the prominence of this segment.

Sports Type Outlook

On the basis of sports type, the artificial intelligence in sports market is classified into team sports, esports, and individual. The individual segment held 23% revenue share in the artificial intelligence in sports market in 2024. This segment encompasses sports such as tennis, golf, athletics, boxing, and others where athletes compete individually rather than as part of a team. AI technologies in this space are primarily focused on personalized training programs, performance monitoring, biomechanics analysis, and real-time feedback systems.

Technology Outlook

By technology, the market is divided into gen AI and other AI. The other AI segment garnered 47% revenue share in the artificial intelligence in the sports market in 2024. These solutions form the foundation of most AI applications in sports today ranging from real-time game analysis, player tracking, and scouting to fan sentiment analysis and operational optimization. These tools are well-established and continue to evolve with advancements in algorithmic accuracy, processing speed, and data availability.

Use Case Title Confidential

Entities Involved Confidential

Objective To optimize player performance, team strategy, and officiating using traditional AI technologies such as machine learning, computer vision, and predictive modeling.

Context and Background Before GenAI, sports teams relied on traditional AI for analytics, injury prevention, and officiating. In 2025, these remain core, using supervised learning, reinforcement learning for simulations, and AI-enhanced video/sensor analytics.

Description (Examples) * Predictive workload models using biometric sensor data

Key Capabilities Deployed * Supervised and unsupervised learning pipelines

Benefits * Improved coaching precision and training outcomes

Source Confidential

Regional Outlook

Region-wise, the artificial intelligence in the sports market is analyzed across North America, Europe, Asia Pacific, and LAMEA. The North America segment recorded 38% revenue share in the artificial intelligence in the sports market in 2024. The region's leadership can be attributed to early adoption of advanced technologies, high investments in sports analytics, and the presence of major leagues such as the NFL, NBA, MLB, and NHL. Professional teams across the U.S. and Canada are increasingly utilizing AI for player performance optimization, fan engagement, injury prevention, and tactical decision-making.

Recent Strategies Deployed in the Market

List of Key Companies Profiled

Global Artificial Intelligence in Sports Market Report Segmentation

By Offering

By Sports Type

By Technology

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 Artificial Intelligence in Sports Market

Chapter 6. Key Costumer Criteria - Artificial Intelligence in Sports Market

Chapter 7. Global Artificial Intelligence in Sports Market by Offering

Chapter 8. Global Artificial Intelligence in Sports Market by Sports Type

Chapter 9. Global Artificial Intelligence in Sports Market by Technology

Chapter 10. Global Artificial Intelligence in Sports Market by Region

Chapter 11. Company Profiles

Chapter 12. Winning Imperatives of Artificial Intelligence in Sports Market

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