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인과 AI 시장 규모, 점유율, 업계 분석 보고서 : 기술별, 전개별, 최종 용도별, 지역별 전망 및 예측(2025-2032년)
Global Causal AI Market Size, Share & Industry Analysis Report By Technology, By Deployment, By End Use, By Regional Outlook and Forecast, 2025 - 2032
상품코드 : 1768854
리서치사 : KBV Research
발행일 : 2025년 06월
페이지 정보 : 영문 375 Pages
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한글목차

세계의 인과 AI 시장 규모는 예측 기간 동안 37.4%의 CAGR로 성장하여 2032년까지 5,267억 6,000만 달러에 달할 것으로 예상됩니다.

출처 : KBV Reseaarch 및 2차 조사 분석

KBV Cardinal matrix에 제시된 분석에 따르면, Google LLC, Microsoft Corporation, Amazon Web Services, Inc.는 인과 AI 시장의 선구자이며, IBM Corporation, Dynatrace, Inc. CausaLens와 같은 기업은 인과 AI 시장의 주요 혁신가입니다. 2024년 8월,Microsoft Corporation은 헬스케어 헬스케어를 위한 실제 증거의 속도, 정확성, 신뢰성을 향상시키는 것입니다.

COVID-19 영향 분석

COVID-19 팬데믹은 모든 산업 분야에서 인과 AI 기술의 도입을 크게 가속화했습니다. 전례 없는 불확실성에 직면한 전 세계 조직들은 기존 통계 모델과 머신러닝 모델의 한계를 깨닫기 시작했습니다. 이러한 모델들은 빠르게 변화하는 환경에서 설명력과 적응력이 부족했습니다. 반면 인과관계를 모델링할 수 있는 인과 AI는 시나리오 계획, 자원 배분, 위험 평가를 위한 보다 견고한 기반을 제공했습니다. 이처럼 COVID-19 팬데믹은 시장에 부정적인 영향을 미쳤습니다.

시장 성장요인

인과추론 AI는 의사결정의 투명성이 바람직할 뿐만 아니라 필수적인 분야에서 중요한 솔루션으로 부상하고 있습니다. 기존의 머신러닝 모델, 특히 딥러닝을 기반으로 한 모델은 해석 가능성이 부족하여 '블랙박스'라고 불리기도 합니다. 이러한 모델은 매우 정확한 예측을 할 수 있지만, 의사결정의 이유를 설명할 수 있는 경우는 거의 없습니다. 의료, 금융, 형사 사법 등의 분야에서 이러한 불투명성은 윤리적으로나 법적으로 문제가 될 수 있는 결과를 초래할 수 있습니다. 결론적으로, 설명 가능성과 규제 준수에 대한 노력은 중요하고 이해관계가 큰 분야에서 인과 AI의 도입을 강력하게 촉진하고 있습니다.

또한, 빠르게 변화하는 비즈니스 세계에서 의사결정자들은 항상 '만약 -이라면'이라는 시나리오에 직면하게 되는데, 이 때 의사결정자들은 선견지명과 판단력을 필요로 합니다. 기존의 분석 및 머신러닝 도구는 예측에는 도움이 되지만, 대안적인 미래를 시뮬레이션하거나 가설적 전략을 검증하기에는 충분하지 않은 경우가 많습니다. 인과 AI는 바로 이 점에서 탁월합니다. 반실증적 추론을 기반으로 비즈니스 환경에서 잠재적인 개입의 결과를 시뮬레이션할 수 있습니다. 인과관계 추론을 시뮬레이션할 수 있는 인과 AI의 능력은 전략적 비즈니스 의사결정을 보다 정확하고 능동적인 분야로 변화시키고 있습니다.

시장 억제요인

그러나 인과 AI의 폭넓은 도입을 가로막는 가장 큰 제약 중 하나는 산업과 사용 사례에 따라 인과관계 모델의 표준화가 미흡하고 해석 가능성이 낮다는 점입니다. 딥러닝이나 통계적 기계학습과 같은 전통적인 AI 기법은 TensorFlow, PyTorch, scikit-learn과 같은 표준화된 워크플로우와 툴킷으로 성숙해졌지만, 인과 AI는 여전히 단편적인 기법으로 비교적 초기 단계에 머물러 있습니다. 연구자와 실무자들은 구조적 인과관계 모델(SCM), 잠재적 결과(루빈 인과관계 모델), 반사실 추론 등 각기 다른 가정과 데이터 요구사항을 가진 다양한 모델링 프레임워크를 채택하고 있습니다. 결론적으로, 표준화된 모델링 방법과 널리 받아들여지는 해석가능성 프로토콜이 없다면 인과 AI는 다양한 산업에 걸쳐 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 구현을 실현하는 데 큰 어려움에 직면하게 될 것입니다.

기술 전망

기술별로 인과관계 추론 엔진, 구조적 인과관계 모델(SCM), 반사실 시뮬레이션 도구, 그래프 기반 인과관계 모델링 등으로 분류됩니다. 인과관계 추론 엔진 부문은 2024년 인과 AI 시장에서 34%의 매출 점유율을 차지했습니다. 이는 관찰 데이터에서 직접 인과관계를 도출할 수 있는 도구에 대한 수요가 증가하고 있음을 반영합니다. 이러한 엔진은 많은 AI 기반 의사결정 시스템의 기반이 되며, 무작위 비교 시험 없이도 변수가 서로 어떻게 영향을 미치는지 추론할 수 있는 기능을 제공합니다.

전개 전망

전개에 따라 인과 AI 시장은 클라우드, 온프레미스, 하이브리드 등 세 가지로 분류됩니다. 온프레미스 부문은 2024년 인과 AI 시장에서 28%의 매출 점유율을 기록했습니다. 온프레미스 도입 부문은 인과 AI 환경에서 높은 중요성을 유지하고 있으며, 특히 엄격한 보안, 프라이버시, 컴플라이언스 제약 조건 하에서 사업을 운영하는 기업에서 그 중요성이 두드러집니다. 국방, 정부, 규제가 엄격한 의료 및 금융 서비스 등의 산업에서는 IT 환경을 완전히 통제해야 하는 경우가 많으며, AI 시스템을 자체 인프라 내에서 호스팅하는 것이 요구됩니다.

최종 용도 전망

인과 AI 시장은 최종 용도별로 헬스케어 및 생명과학, 금융 서비스, 소매 및 E-Commerce, 제조, 기술 및 IT 서비스, 정부 및 공공 부문, 기타로 분류됩니다. 제조업 부문은 2024년 인과 AI 시장에서 13%의 매출 점유율을 기록했습니다. 제조 부문은 품질 관리 개선, 장비 고장 예측, 생산 프로세스 간소화를 위해 인과 AI를 도입하고 있습니다. 제조업체들은 인과관계 모델링을 통해 결함의 근본 원인을 파악하고, 자원 배분을 최적화하며, 다운타임을 줄이고 있습니다. 이러한 인사이트는 낭비 없는 운영 유지, 제품 신뢰성 향상, 폐기물 최소화에 도움이 됩니다.

지역 전망

지역별로 인과 AI 시장은 북미, 유럽, 아시아태평양, 라틴아메리카, 중동 및 아프리카로 분석되고 있습니다. 북미는 2024년 인과 AI 시장 매출 점유율의 40%를 차지했습니다. 북미는 탄탄한 기술 혁신, 첨단 인프라, 산업 전반에 걸친 높은 AI 도입률에 힘입어 인과 AI 시장에서 가장 큰 점유율을 차지했습니다. 미국과 캐나다의 주요 기업 및 연구기관들은 헬스케어, 금융, IT 서비스 등의 분야에서 의사결정을 강화하고 혁신을 촉진하기 위해 인과 AI를 적극적으로 도입하고 있습니다.

목차

제1장 시장 범위와 조사 방법

제2장 시장 요람

제3장 시장 개요

제4장 경쟁 분석 - 세계

제5장 인과 AI 시장 밸류체인 분석

제6장 주요 고객 기준 - 인과 AI 시장

제7장 세계의 인과 AI 시장 : 기술별

제8장 세계의 인과 AI 시장 : 전개별

제9장 세계의 인과 AI 시장 : 최종 용도별

제10장 세계의 인과 AI 시장 : 지역별

제11장 기업 개요

제12장 인과 AI 시장 성공 필수 조건

ksm
영문 목차

영문목차

The Global Causal AI Market size is expected to reach $526.76 billion by 2032, rising at a market growth of 37.4% CAGR during the forecast period.

The healthcare and life sciences segment constitutes a major share of the causal AI market, driven by the growing need for accurate diagnostics, personalized medicine, and efficient clinical decision support systems. Causal AI enables researchers and clinicians to uncover complex cause-effect relationships in patient data, identify treatment pathways, and simulate intervention outcomes. This technology is increasingly used in epidemiological modeling, drug discovery, and healthcare operations management to improve outcomes and reduce costs. Thus, the healthcare & life sciences segment witnessed 25% revenue share in the causal AI market in 2024. By enhancing the ability to predict disease progression, evaluate treatment effectiveness, and optimize care pathways, causal AI is becoming an indispensable tool in both clinical and research settings.

The major strategies followed by the market participants are Product Launches as the key developmental strategy to keep pace with the changing demands of end users. For instance, Two news of any two random companies apart from leaders and key innovators. In September, 2024, causaLens unveiled a groundbreaking AI agent platform at the Causal AI Conference in London. Merging causal AI with LLMs and quantitative reasoning, the platform empowers users to make faster, more accurate business decisions. This innovation bridges AI reasoning gaps, marking a major leap in enterprise decision-making capabilities. Additionally, In April, IBM Corporation unveiled the Probable Root Cause feature in Instana's Intelligent Incident Remediation, powered by Causal AI. It enables site reliability engineers to quickly identify application failure sources using partial data, call traces, and metrics, reducing resolution time, operational downtime, and business costs. It's currently in tech preview.

Source: KBV Reseaarch and Secondary Research Analysis

Based on the Analysis presented in the KBV Cardinal matrix; Google LLC, Microsoft Corporation, and Amazon Web Services, Inc. are the forerunners in the Causal AI Market. Companies such as IBM Corporation, Dynatrace, Inc., and causaLens are some of the key innovators in Causal AI Market. In August, 2024, Microsoft Corporation unveiled AI-based copilots to support causal analysis in healthcare. These copilots, using a human-in-the-loop approach and formal causal frameworks, assist in study design, analysis, and interpretation. The goal is to improve the speed, accuracy, and reliability of real-world evidence for personalized healthcare decisions.

COVID 19 Impact Analysis

The COVID-19 pandemic significantly accelerated the adoption of Causal AI technologies across industries. Faced with unprecedented uncertainty, organizations worldwide began to realize the limitations of traditional statistical and machine learning models, which often lacked explainability and adaptability in rapidly changing environments. In contrast, Causal AI, with its ability to model cause-and-effect relationships, provided a more robust foundation for scenario planning, resource allocation, and risk assessment. Thus, the COVID-19 pandemic had negative impact on the market.

Market Growth Factors

Causal AI is emerging as a critical solution in domains where decision transparency is not just preferable but mandatory. Traditional machine learning models-especially those based on deep learning-are often referred to as "black boxes" due to their lack of interpretability. While these models can yield highly accurate predictions, they rarely explain why a decision was made. In sectors like healthcare, finance, and criminal justice, this opacity can lead to problematic outcomes, both ethically and legally. In conclusion, the drive for explainability and regulatory compliance is strongly catalyzing the adoption of Causal AI in critical, high-stakes sectors.

Additionally, in a fast-paced business world, decision-makers constantly face "what-if" scenarios that require foresight and judgment. Traditional analytics and machine learning tools, while useful for prediction, often fall short when it comes to simulating alternative futures or testing hypothetical strategies. This is where Causal AI stands out-its foundation in counterfactual reasoning allows it to simulate outcomes of potential interventions in a business environment. In summary, the ability of Causal AI to simulate counterfactuals is transforming strategic business decision-making into a more precise and proactive discipline.

Market Restraining Factors

However, one of the foremost restraints hindering the broader adoption of Causal AI is the lack of standardization and poor interpretability of causal models across industries and use cases. While traditional AI methods such as deep learning or statistical machine learning have matured into standardized workflows and toolkits like TensorFlow, PyTorch, or scikit-learn, Causal AI still exists in a relatively nascent stage with fragmented methodologies. Researchers and practitioners employ a variety of modeling frameworks such as Structural Causal Models (SCMs), Potential Outcomes (Rubin Causal Model), or counterfactual reasoning, each of which has distinct assumptions and data requirements. In conclusion, without standardized modeling techniques and widely accepted interpretability protocols, Causal AI faces significant challenges in achieving scalable and trusted implementation across diverse industries.

Technology Outlook

Based on technology, the market is characterized into causal inference engines, structural causal Models (SCM), counterfactual simulation tools, graph-based causal modeling, and others. The causal inference engines segment garnered 34% revenue share in the causal AI market in 2024. This is reflecting the growing demand for tools capable of uncovering cause-and-effect relationships directly from observational data. These engines are foundational to many AI-driven decision systems, offering the ability to infer how variables influence one another without the need for randomized controlled trials.

Deployment Outlook

On the basis of deployment, the causal AI market is classified into cloud, on-premises, and hybrid. The on-premises segment recorded 28% revenue share in the causal AI market in 2024. The on-premises deployment segment maintains strong relevance in the causal AI landscape, particularly among enterprises that operate under stringent security, privacy, or compliance constraints. Industries such as defense, government, and highly regulated healthcare and financial services often require full control over their IT environments, prompting them to host AI systems within their own infrastructure.

End Use Outlook

By end use, the causal AI market is divided into healthcare & life sciences, financial services, retail & e-commerce, manufacturing, technology & IT services, government & public sector, and others. The manufacturing segment recorded 13% revenue share in the causal AI market in 2024. The manufacturing segment is adopting causal AI to improve quality control, predict equipment failures, and streamline production processes. Manufacturers use causal modeling to identify root causes of defects, optimize resource allocation, and reduce downtime. These insights help in maintaining lean operations, improving product reliability, and minimizing waste.

Regional Outlook

Region-wise, the causal AI market is analyzed across North America, Europe, Asia Pacific, and LAMEA. The North America segment recorded 40% revenue share in the causal AI market in 2024. The North America region holds the largest share of the causal AI market, supported by a strong foundation of technological innovation, advanced infrastructure, and high AI adoption across industries. Leading companies and research institutions in the U.S. and Canada are actively deploying causal AI in sectors such as healthcare, finance, and IT services to enhance decision-making and drive innovation.

Recent Strategies Deployed in the Market

List of Key Companies Profiled

Global Causal AI Market Report Segmentation

By Technology

By Deployment

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 Causal AI Market

Chapter 6. Key Costumer Criteria - Causal AI Market

Chapter 7. Global Causal AI Market by Technology

Chapter 8. Global Causal AI Market by Deployment

Chapter 9. Global Causal AI Market by End Use

Chapter 10. Global Causal AI Market by Region

Chapter 11. Company Profiles

Chapter 12. Winning Imperatives of Causal AI Market

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