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설명 가능한 AI(Explainable AI) 시장 규모는 2024년에 86억 3,000만 달러로 추정되며, 2029년에는 211억 9,000만 달러에 이를 것으로 예측되며, 예측 기간 중(2024-2029년) CAGR은 19.69%로 추이하며 성장할 전망입니다.

주요 하이라이트

• 설명 가능한 AI란 의사결정 과정에 대해 일관되고 투명한 설명을 제공할 수 있는 인공지능(AI) 시스템의 성장을 의미합니다. AI 모델은 다양한 영역에서 탁월한 성능을 달성합니다. 설명 가능한 AI는 AI 시스템에서 신뢰성, 책임감 및 해석 가능성을 높이려고 합니다. 이는 기술의 보다 일반적인 성장과 진보와 밀접하게 관련되어 있습니다. 기술이 진화하고 강화되고 있는 동안 설명 가능한 AI는 보다 정교하고 투명한 AI 시스템의 개발과 실행을 가능하게 합니다.
• 종종 Industry 4.0이라는 디지털 변환과 진보적 기술 진보는 설명 가능한 AI(XAI) 수요의 배경에 있는 추진 동향입니다. 이러한 발전으로 디지털 기술을 도입함으로써 다양한 산업이 적응에 성공하고 있습니다. XAI 기술을 Industry 4.0 기술과 통합하면 정확하고 고품질의 용도이 가능해지고 기업은 더욱 민첩하고 고객 지향적입니다. Industry 4.0은 예지 보전과 고장 검출을 위해 Al을 활용하여 계획 밖의 다운타임을 감소시킵니다. XAI를 통해 운영자는 Al의 예측과 추천 뒤에 있는 이유를 이해할 수 있습니다. 이 투명성은 유지 보수 요원에게 매우 중요하며 언제 어떻게 유지 보수 활동을 수행해야하는지에 대한 충분한 정보를 바탕으로 알 수 있습니다.
• 세계의 설명 가능한 AI 시장은 금융, 소매, 의료 등 다양한 산업에서 공정성, 책임, 윤리적 사용을 제공하기 위한 규제 및 컴플라이언스 요건이 높아져 성장하고 있습니다. 국가 및 규제기관은 윤리적인 서비스를 보장하고 편견과 편견으로 가득한 결과를 방지하기 위해 AI 시스템에서 투명성과 책임의 중요성을 인식하고 있습니다. 그 결과 유럽에서 일반 데이터 보호규칙(GDPR(EU 개인정보보호규정))의 서문과 금융안정이사회(FSB) 등 조직에 의한 다양한 가이드라인이 AI 알고리즘에서 설명가능성의 필요성을 강조하고 시장의 유망한 전망 을 낳고 있습니다. 또한 투명하고 해석 가능한 AI 시스템을 제공하기 위해 이러한 규제와 지침에 따라 설명 가능한 AI 솔루션을 채택하는 기업이 늘고 있으며, 이는 시장 성장에 긍정적인 영향을 미치고 있습니다.
• 사기 감지는 설명 가능한 AI의 주요 용도 부문이며, 사기 공격을 예측하고 어떤 공격이 더 높은 위협을 가하는지 결정합니다. 사이버 보안은 기업과 정부에 관심이 높아지고 있습니다. 사이버 보안 솔루션 공급업체는 AI를 활용하고 있으며, AI 알고리즘의 지식을 설명하면 시스템에 대한 신뢰성 향상 및 운영 이해 향상과 같은 몇 가지 이점을 제공합니다. 설명 가능한 AI 솔루션은 사이버 보안의 여러 부문에서 활용되어 시장 성장을 향상시키고 있습니다. XAI 컨설팅 서비스는 투명하고 해석 가능하며 설명 가능한 AI 솔루션의 도입과 구현을 지원하는 것을 전문으로 합니다.
• 클라우드 기반 솔루션은 현재 디지털 환경에 필수적인 요소입니다. 클라우드 기반의 인텔리전스 서비스에 대한 요구가 증가하고 있을 뿐만 아니라, 멀티클라우드 운영 동향의 확대가 조사 대상 시장 수요를 이끌고 있습니다. 최신 XAI 기술은 클라우드 컴퓨팅에 독자적인 가치를 부가하고 그 가치를 높이고 있습니다. 이 측면은 전반적인 프로세스의 실행 가능성을 향상시킬뿐만 아니라 새로운 기술을 도입하는 데에도 필요합니다. 설명 가능한 AI 소프트웨어는 클라우드 컴퓨팅과 최신 획기적인 격차를 메우는 데도 도움이 됩니다. 또한 새로운 기업과 신흥 기업의 니즈를 충족하는 데 도움이 됩니다.
• 반대로, 비즈니스 컨설팅, 연구 개발, 컴퓨팅 파워, 최소 실행 가능한 제품을 구축하는 비용은 구현 전에 발생합니다. 자동화된 데이터 준비, 인프라 제공, 처리, 시스템 및 직원 실용화 등 요소는 성능을 위한 총 비용을 구성합니다. 도입 비용은 높고 업계 규모에 따라 다릅니다. 시장에서 중요한 과제는 인간의 노동력을 AI로 대체하는 것입니다. AI 기술은 생산성을 극대화하는 다음 단계이며, 개인의 장인 기술을 공장 생산 라인으로 대체하는 것입니다.

설명 가능한 AI 시장 동향

BFSI 부문이 시장에서 큰 점유율을 차지할 전망

• XAI의 신흥 부문은 은행이 이러한 투명성과 신뢰 문제를 탐색하고 AI 거버넌스를 보다 명확하게 할 수 있게 합니다. 불충분한 고객 온보딩 프로세스로 인해 금융기관은 수백만 달러의 손실을 입고 있습니다. 많은 은행들에게 대출을 신청하고 건강 상태를 평가하는 것은 어렵습니다. 설명 가능한 AI는 투명성을 유지하면서 적격성 검사 및 위험 관리를 위한 시스템을 설명합니다. XAI는 은행 실적을 추적하기 위한 중요한 통찰력을 예측합니다. 예를 들어, Akira AI는 정확하고 역동적인 자동 예측을 제공하여 공급망 관리 및 고객 분리를 위한 더 나은 의사 결정에 도움을 줍니다.
• XAI는 BFSI 업계에 전례없는 변화를 가져오고 있습니다. 이러한 기술은 정형 업무 자동화, 오류 감소, 정확성 향상, 효율성 향상 등으로 회계에 혁명을 일으키고 있습니다. ICAEW의 보고서에 따르면 AI는 재무 기능의 총 비용의 16%를 줄일 수 있으며, 회계 전문가의 88%는 AI가 향후 몇 년동안 그들의 노동 생활을 향상시킬 것이라고 생각합니다. 기만의 검출과 예방은 또한 AI와 기술이 회계를 변화시키는 부문입니다. 기존의 감사 방법은 수동 샘플링 및 테스트에 의존하며 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다. AI가 장착된 감사 도구는 대량의 데이터를 빠르고 정확하게 분석하여 비정상 및 의심스러운 거래를 식별할 수 있습니다. 이를 통해 감사인은 위험이 높은 지역과 잠재적인 사기성에 초점을 맞출 수 있으며 기업의 재무적 손실과 홍보 피해의 위험을 줄일 수 있습니다.
• AI는 대출 수요, 결제 속도, ATM 요건을 예측함으로써 은행의 캐시 관리를 개선합니다. 은행은 과거 현금 데이터를 활용하여 현금 가용성을 예측하는 모델을 구축하고 있습니다. 이러한 통찰을 통해 은행은 필요할 때 필요한 곳에 적절한 양의 자금을 공급할 수 있습니다. 각 지역의 현금 자동 예금기(ATM)의 가동 상황은 AI 도구로 모니터링할 수 있으며, 금융 기관은 어떤 ATM에서 현금이 부족한지 알 수 있으며 고객에게 불편 없이 재 채울 수 있습니다. 예를 들어 전국은행협회에 따르면 2023년 9월 현재 지방은행은 일본 전국에 2만 8,500대 이상의 ATM과 현금 디스펜서(CD)를 설치하고 있습니다. 일본 포스트뱅크는 3만 1,500대 가까운 ATM과 CD를 기록하고 있습니다.
• 고객에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 XAI를 도입하는 은행과 금융 기관은 다양합니다. 예를 들어, Temenos는 2023년 9월 은행 거래를 자동으로 분류하는 생성형 AI 솔루션을 발표했습니다. 이 기술을 통해 은행은 개인화된 통찰력을 제공하고 독특한 디지털 뱅킹 경험을 창조하며 관련 상품을 제공할 수 있습니다. 이 회사는 테메노스가 은행 업무에서 AI의 최전선에 있다고 말합니다. 금융서비스 업계에 처음으로 진정한 설명 가능한 AI를 도입함으로써 금융기관은 AI 기반 의사결정이 어떻게 이루어지는지를 고객과 그 거래처에게도 간단한 비즈니스 언어로 설명할 수 있도록 됩니다.
• Nvidia의 조사 2023에 따르면 2023년 금융 서비스 업계에서 가장 많이 활용된 AI 지원 용도는 데이터 분석이었습니다. 조사에 따르면, 응답자의 69%가 데이터 분석을 위해 AI를 사용한 다음, 데이터 처리가 계속되었습니다. 다른 일반적인 AI 이용 사례는 자연 언어 처리와 대규모 언어 모델이었습니다. 금융사업에 있어서 AI 채택은 2022년 이후 상당히 증가하고 있으며, 향후 수년간 더 증가할 것으로 예측됩니다. 이러한 금융 부문에서 AI의 엄청난 채택은 시장 성장을 가속할 것으로 예상됩니다.

북미가 시장에서 큰 점유율을 차지할 전망

• 북미에는 선진기술에 대한 연방정부의 전략적 투자에 더해 세계에서 모이는 선진적인 과학자와 기업이, 북미지역의 AI 개발을 가속시킨 유명연구센터의 존재에 뒷받침된 견고한 혁신 생태계가 있습니다. 이 산업은 AI와 관련된 미국 정부의 많은 이니셔티브에서 혜택을 누릴 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 미국 국립과학재단은 미국 농무부, 미국 국토 안보부, 과학기술총국, 미국 표준기술연구소, 미국 식품농업연구소, 미국 국방부와 협력하여 '능력 구축을 통한 AI 혁신 확대·파트 II'프로그램을 시작했습니다.
• 인공지능에 관한 국가안보위원회의 최종보고서는 연방의회가 AI에 대한 연방연구개발예산을 매년 2배로 증액하고 2026 회계연도까지 총액 320억 달러에 이를 전망입니다. 바이덴 정권의 2023년도 예산안에서 연방 연구개발 예산은 2021년도의 인가 수준에서 28% 증가한 2,040억 달러 이상이 됩니다. 신설·기설을 불문하고, 국립 AI 연구 기관은 이러한 자금의 일부를 얻게 됩니다. AI 연구와 인적 자원 개발의 어려움을 다루기 위해, 이들 연구소는 상업 부문, 조직, 학술 기관, 연방, 주, 지자체 당국을 결집합니다. AI 개발을 위한 이러한 정부의 이니셔티브는 조사된 시장이 성장할 수 있는 기회를 창출할 것으로 예상됩니다.
• 또한 캐나다 통계국은 다른 많은 국가 통계 기관과 마찬가지로 머신러닝과 인공지능을 받아들이고 많은 통계 시스템을 강화하고 현대화하기 위해 얼터너티브 데이터 소스의 활용을 점점 더 추진하고 있습니다. 머신러닝 기술은 그 양과 속도 때문에 이러한 새로운 데이터 소스를 활용하는 데 자주 필요합니다. AI는 캐나다의 경제 발전과 양질의 고용을 촉진하기 위해 캐나다 정부는 경제·사회 전체에서 AI의 도입을 가속시키는 대처에 대한 자금 제공에 주력하고 있습니다. 예를 들어, 연방 정부는 최근 범 캐나다 인공지능 전략의 두 번째 단계에 4억 4,300만 달러를 투자한다고 발표했습니다. 범 캐나다 인공지능 전략의 두 번째 단계는 캐나다인의 이익을 위해 AI의 잠재력을 극대화하고, 신뢰할 수 있는 기술 개발을 가속화하고, AI 커뮤니티 내 다양성과 협력을 촉진할 수 있도록 지원 합니다.
• 북미의 다양한 소매 업체들이 고객에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 AI를 도입하고 있습니다. 예를 들어, 온라인 위탁 판매인 ThredUp은 고객 각자의 스타일에 맞는 다양한 중고 의류로 구성된 Goody Boxes를 도입했습니다. 고객은 원하는 것을 맡기고 대금을 결제, 불필요한 것은 반품합니다. AI 알고리즘은 각 고객의 취향을 기억하고 미래의 상자가 더 고객의 취미에 맞게됩니다. 고객은 개별 부품을 바라볼 수 있는 정기 구매가 아닌 상자를 선호합니다. 테슬라의 자율주행차는 AI와 IoT가 연동하는 예 중 하나입니다. 인공지능을 통합함으로써 자율주행 차량은 다양한 상황에서 차량과 보행자의 행동을 예측합니다. 예를 들면, 도로 상황이나 날씨, 최적의 속도 등을 판단해, 주행할 때마다 현명해져 갑니다.
• 대부분의 제조업체는 대규모 XAI 솔루션을 지원하는 완벽한 서비스를 제공할 수 있는 기업과 제휴하고 있습니다. Microsoft와 같은 공급업체는 AI를 제공하여 제조업을 지원합니다. 제조기관에서 AI의 도입이 진행됨으로써 결함 검출, 품질 보증, 조립 라인 통합, 조립 라인 최적화, 생성 설계의 효율화가 가능해집니다. AI와 딥러닝을 활용한 새로운 컴퓨터 비전 기술이 개발되고 있어, 세계 수요 증가에 맞춘 외관 시험의 자동화가 가능해지고 있습니다.

설명 가능한 AI 산업 개요

XAI 시장은 반정형적이며 다음과 같은 소수의 유명한 진출기업이 존재합니다. IBM Corporation, Microsoft Corporation, Amelia US LLC, Google LLC, and Arthur.ai. To increase market share, corporations continually spend on strategic partnerships or acquisitions and solution and services development. The following are some recent market developments :

• 2024년 3월, Apple Inc.는 생산 효율성을 높이면서 제품 품질을 향상시키는 엔드 투 엔드 솔루션을 제공하는 AI 시각 품질 보증 스타트업인 DarwinAI를 인수했습니다. 다윈 AI의 특허받은 XAI 플랫폼은 포춘 500에 이름을 붙이는 수많은 기업에 채택되고 있습니다. Apple이 DarwinAI를 인수하는 것은 혁신적인 기술 기업을 자사의 생태계에 신중하게 동화시키는 Apple의 오랜 관행과 일치합니다.
• 2023년 7월, Fujitsu Limited는 Informa D&B와의 전략적 합의를 발표하고 비즈니스 및 금융 정보 산업에 XAI를 도입함으로써 새로운 가치를 설명합니다. 이 협업은 설명 가능한 AI 기술을 도입하여 의사 결정의 새로운 시대를 가져옵니다. Fujitsu와 Informa는 이 기술의 채택을 통해 업계에 혁신적인 혁신을 가져올 것을 약속합니다. 이를 통해 스페인 Informa의 450만 명의 사용자가 민첩하고 효율적인 방식으로 고도로 정교한 데이터에 액세스할 수 있어 비즈니스 정보 솔루션의 품질이 크게 향상됩니다.

기타 혜택

• 엑셀 형식 시장 예측(ME) 시트
• 3개월간의 애널리스트 서포트

목차

제1장 서론

• 조사 전제 조건 및 시장 정의
• 조사 범위

제2장 조사 방법

제3장 주요 요약

제4장 시장 인사이트

• 시장 개요
• 산업 밸류체인 분석
• 업계의 매력-Porter's Five Forces 분석
  • 공급기업의 협상력
  • 소비자의 협상력
  • 신규 참가업체의 위협
  • 대체품의 위협
  • 경쟁 기업간 경쟁 관계

제5장 시장 역학

• 시장 성장 촉진요인
  • AI 시스템에서 책임과 투명성에 대한 요구 증가
  • 혁신을 위한 최첨단 기술 이용 증가
• 시장 성장 억제요인
  • 설명 가능한 AI의 높은 도입 비용
  • 숙련된 AI 기술자의 부족
• 기술에 미치는 영향
  • 머신러닝 알고리즘
  • 딥러닝
  • 신경망
• 이용 사례의 분석
  • AI 모델의 성능 감시
  • 규제, 컴플라이언스 리스크 관리
  • 하이브리드 클라우드의 AI 프로젝트 개발
• 사례 연구 분석

제6장 시장 세분화

• 서비스별
  • 솔루션
  • 서비스별
• 전개별
  • 클라우드
  • 온프레미스
• 최종 사용자 업계별
  • BFSI
  • 의료
  • 제조업
  • 소매
  • IT 및 통신
  • 기타
• 지역별
  • 북미
  • 유럽
  • 아시아
  • 호주 및 뉴질랜드
  • 남미
  • 중동 및 아프리카

제7장 경쟁 구도

• 기업 프로파일
  • IBM Corporation
  • Microsoft Corporation
  • Amelia US LLC
  • Google LLC
  • Arthur.ai
  • Ditto.ai
  • Intel
  • AWS
  • NVIDIA
  • Mphasis
  • Alteryx

제8장 투자 분석

제9장 시장의 미래

영문목차

The Explainable AI Market size is estimated at USD 8.63 billion in 2024, and is expected to reach USD 21.19 billion by 2029, growing at a CAGR of 19.69% during the forecast period (2024-2029).

Key Highlights

• Explainable AI refers to the growth of artificial intelligence (AI) systems that can provide coherent and transparent explanations for their decision-making processes. AI models have achieved unparalleled performance in various domains. Explainable AI seeks to enhance trust, responsibility, and interpretability in AI systems. It is closely tied to more general growth and advancements in technology. As technology continues to evolve and enhance, explainable AI allows for the development and execution of more refined and transparent AI systems.
• The advancements in digital transformation and progressive technologies, often referred to as Industry 4.0, are a driving trend behind the demand for explainable AI (XAI). This development has led to the successful adaptation of diverse industries by embracing digital technologies. Integrating XAI methods with Industry 4.0 technologies allows precise and high-quality applications, making firms more agile and customer-focused. Industry 4.0 leverages Al for predictive maintenance and fault detection, lowering unplanned downtime. With XAI, operators can understand the reason behind Al's predictions and recommendations. This transparency is crucial for maintenance personnel, permitting them to make informed findings about when and how to conduct maintenance activities.
• The global explainable AI market is growing due to the rising regulatory and compliance requirements in various industries, such as finance, retail, and healthcare, to provide fairness, responsibility, and ethical use. Nations and regulatory bodies have recognized the significance of transparency and accountability in AI systems to assure ethical service and prevent biases or prejudiced outcomes. As a result, the preface of the General Data Protection Regulation (GDPR) in Europe and different guidelines from organizations, such as the Financial Stability Board (FSB), underline the need for explainability in AI algorithms, thus creating a promising outlook for the market. Moreover, a growing number of firms are adopting explainable AI solutions in adherence with these regulations and guidelines to provide transparent and interpretable AI systems, which, in turn, is positively influencing the market growth.
• Fraud detection is a primary application area of explainable AI where it predicts fraudulent attacks and determines which attack has a more elevated threat. Cybersecurity is an increasing concern for companies and governments. Vendors of cybersecurity solutions are increasingly utilizing AI and explaining an AI algorithm's findings brings several benefits, including greater confidence in the system and a better understanding of its operation. Explainable AI solutions are being used in several areas of cybersecurity, enhancing the market growth. XAI consulting services specialize in assisting institutions adopt and implement AI solutions that are transparent, interpretable, and accountable.
• Cloud-based solutions are an essential component of the present digital environment. The expanding trend of multi-cloud operation, as well as the growing need for cloud-based intelligence services, drives the demand in the market under study. The latest XAI technologies add unique and increased value to cloud computing. This aspect not only improves overall process viability but is also necessary for incorporating new technology. Explainable AI software can also help bridge the gap between cloud computing and modern breakthroughs. It also assists in satisfying the needs of new enterprises and startups.
• On the contrary, the costs of business consulting, research and development, computing power, and cost to build minimal viable products are incurred before implementation. Factors such as automatic data preparation, delivering the infrastructure, processing, and making it actionable for systems and employees constitute the total cost for performance. The implementation cost is high and depends on the size of the industry. A significant challenge in the market is replacing the human workforce with AI. AI technology is the next step in maximum productivity, replacing individual craftsmanship with the factory production line.

Explainable AI Market Trends

BFSI Segment is Expected to Hold Significant Share of the Market

• The emerging field of XAI can enable banks to navigate such transparency and trust issues and provide greater clarity on AI governance. Due to insufficient customer onboarding processes, financial institutions lose millions of dollars. It becomes difficult for many banks to evaluate their health by applying for a loan. Explainable AI provides a system for eligibility checks and risk management while maintaining transparency. XAI forecasts the key insights to track the banks' performance. For example, Akira AI provides accurate, dynamic, and automated predictions, helping it to make better decisions for supply chain management and customer churn.
• XAI is unprecedentedly transforming the BFSI industry. These technologies are revolutionizing accounting by automating routine tasks, reducing errors, improving accuracy, and improving efficiency. According to a report by ICAEW, AI can save 16% of the total cost of the finance function, and 88% of accounting experts believe AI will enhance their working lives in the next few years. Deception detection and prevention are another area where AI and technology transform accounting. Traditional auditing methods depend on manual sampling and testing, which can be time-consuming and prone to errors. AI-powered auditing tools can analyze large amounts of data quickly and accurately, identifying anomalies and questionable transactions. This enables auditors to focus on high-risk areas and potential frauds, lowering the risk of financial loss and reputational damage for businesses.
• AI improves the cash management of banks by predicting loan demand, payment speed, and ATM requirements. Banks are using historical cash data to build models that predict cash availability. These insights give banks the right amount of money where and when anyone needs it. The operations of automated teller machines (ATMs) in various regions can be monitored by AI tools and financial institutions can know which ATMs have cash shortage and can be refilled again without causing any inconvenience to the customer. For instance, according to Japanese Bankers Association, as of September 2023, regional banks had installed over 28.5 thousand ATMs and cash dispensers (CDs) across Japan. The Japan Post Bank recorded almost 31.5 thousand ATMs and CDs.
• There are various banks and financial institutions that are incorporating XAI to provide better services to their customers. For instance, in September 2023, Temenos unveiled a generative AI solution that automatically categorizes banking transactions. The technology empowers banks to offer personalized insights, create unique digital banking experiences, and provide relevant products. The company stated that Temenos is at the forefront of AI in banking. The first to bring true explainable AI to the financial services industry, which helps financial institutions explain in simple business language to customers and their clients alike how AI-based decisions are taken.
• According to Nvidia survey 2023, data analytics was the most used AI-enabled application in the financial services industry in 2023. Based on the survey, 69% of the respondents used AI for data analytics, followed by data processing. Other common AI use cases were natural language processing and large language models. The adoption of AI in financial businesses increased significantly since 2022, and it is anticipated to increase even further in the coming years. Such huge adoption of AI in finance sector would drive the growth of the market.

North America is Expected to Hold Significant Share of the Market

• North America has a robust innovation ecosystem supported by strategic federal investments in advanced technology, in addition to the presence of forward-thinking scientists and entrepreneurs who come together from around the world and renowned research centers that have accelerated the development of AI in the North American region. The industry is anticipated to benefit from many US government initiatives related to AI. For instance, the Expanding AI Innovation through Capacity Building and Part II program was launched by the US National Science Foundation in coordination with the US Department of Agriculture, the US Department of Homeland Security, the Science and Technology Directorate, the National Institute of Standards and Technology, National Institute of Food and Agriculture, and the US Department of Defense.
• The National Security Commission on Artificial Intelligence's final report proposed that Congress is expected to increase federal R&D funding for AI by a factor of two annually, up to a total of USD32 billion by fiscal year 2026. The federal R&D budget will be increased by 28% from FY 2021 authorized levels to more than USD 204 billion under the Biden administration's fiscal 2023 budget plan. The National AI Research Institutes, both new and established, would get some of those funds. To address the difficulties of AI research and workforce development, these institutes bring together the commercial sector, organizations, academics, and federal, state, and municipal authorities. Such government initiatives for the development of AI will create an opportunity for the market studied to grow.
• In addition, Statistics Canada, like many other national statistical agencies, has embraced machine learning and artificial intelligence and is increasingly utilizing alternative data sources to enhance and modernize its many statistical systems. Machine learning techniques are frequently needed to exploit these new data sources because of their volume and speed. Since AI is promoting economic development and high-quality employment in Canada, the government of Canada is dedicated to funding initiatives to accelerate the adoption of AI throughout the economy and society. For instance, the federal government announced an investment of USD 443 million recently in the Pan-Canadian Artificial Intelligence Strategy's second phase. The Pan-Canadian Artificial Intelligence Strategy's second phase will assist in maximizing AI's potential for Canadians' benefit, speed up reliable technology development, and promote diversity and collaboration within the AI community.
• Various retail firms in the North American region are adopting AI to provide better services to customers. For example, ThredUp, an online consignment business, introduced Goody Boxes, comprising different used apparel items tailored to each customer's style. Customers keep and pay for the things they want while returning the ones they do not want. An AI algorithm recalls each customer's preferences so that future boxes are more tailored to their interests. Customers prefer non-subscription boxes overlooking individual parts. Tesla's self-driving cars are one of the examples of AI and IoT working in tandem. With the incorporation of AI, self-driving cars predict the behavior of cars and pedestrians in various circumstances. For instance, they can determine road conditions, weather, optimal speed and get smarter with each trip.
• Most manufacturers partner with firms that can provide complete services to support a large-scale XAI solution. Vendors like Microsoft are helping manufacturing organizations with their AI offerings. The increasing adoption of AI within manufacturing institutions enables increased efficiencies in defect detection, quality assurance, assembly line integration, assembly line optimization, and generative design. New computer vision technologies are being developed, powered by AI and deep learning, making it possible to automate visual inspection to match the increasing global demand.

Explainable AI Industry Overview

The XAI market is semi-consolidated, with a few prominent players such as IBM Corporation, Microsoft Corporation, Amelia US LLC, Google LLC, and Arthur.ai. To increase market share, corporations continually spend on strategic partnerships or acquisitions and solution and services development. The following are some recent market developments:

• In March 2024, Apple Inc. acquired DarwinAI, an AI visual quality assurance startup that provides an end-to-end solution for improving product quality while increasing production efficiency. Darwin AI's patented XAI platform has been adopted by numerous Fortune 500 companies. Apple's acquisition of DarwinAI aligns with its longstanding practice of discreetly assimilating innovative technology firms into its ecosystem.
• In July 2023, Fujitsu Limited announced a strategic agreement with Informa D&B to deliver new value by bringing XAI to the business and financial information industry. This collaboration brings with it a new era of decision-making through the incorporation of explainable AI technology. Fujitsu and Informa are committed to bringing transformative innovation to the industry through the introduction of this technology, which will allow Informa's 4.5 million users in Spain access to highly sophisticated data in an agile and efficient manner, significantly improving the quality of business information solutions.

Additional Benefits:

• The market estimate (ME) sheet in Excel format
• 3 months of analyst support

TABLE OF CONTENTS

1 INTRODUCTION

• 1.1 Study Assumptions and Market Definition
• 1.2 Scope of the Study

2 RESEARCH METHODOLOGY

3 EXECUTIVE SUMMARY

4 MARKET INSIGHTS

• 4.1 Market Overview
• 4.2 Industry Value Chain Analysis
• 4.3 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis
  • 4.3.1 Bargaining Power of Suppliers
  • 4.3.2 Bargaining Power of Consumers
  • 4.3.3 Threat of New Entrants
  • 4.3.4 Threat of Substitutes
  • 4.3.5 Intensity of Competitive Rivalry

5 MARKET DYNAMICS

• 5.1 Market Drivers
  • 5.1.1 Growing Need for Accountability and Transparency in AI Systems
  • 5.1.2 Increasing Use of Cutting-edge Technologies for Innovation
• 5.2 Market Restraints
  • 5.2.1 High Implementation Cost of Explainable AI
  • 5.2.2 Lack of Skilled and Expert AI Technicians
• 5.3 Technology Impact
  • 5.3.1 Machine Learning Algorithms
  • 5.3.2 Deep Learning
  • 5.3.3 Neural Network
• 5.4 Use Cases Analysis
  • 5.4.1 Monitoring of AI Model Performance
  • 5.4.2 Managing Regulatory, Compliance Risk
  • 5.4.3 Deployment of AI Projects across Hybrid Cloud
• 5.5 Case Study Analysis

6 MARKET SEGMENTATION

• 6.1 By Offering
  • 6.1.1 Solution
  • 6.1.2 Services
• 6.2 By Deployment
  • 6.2.1 Cloud
  • 6.2.2 On-premise
• 6.3 By End-user Industry
  • 6.3.1 BFSI
  • 6.3.2 Healthcare
  • 6.3.3 Manufacturing
  • 6.3.4 Retail
  • 6.3.5 IT and Telecommunication
  • 6.3.6 Other End-user Industries
• 6.4 By Geography***
  • 6.4.1 North America
  • 6.4.2 Europe
  • 6.4.3 Asia
  • 6.4.4 Australia and New Zealand
  • 6.4.5 Latin America
  • 6.4.6 Middle East and Africa

7 COMPETITIVE LANDSCAPE

• 7.1 Company Profiles*
  • 7.1.1 IBM Corporation
  • 7.1.2 Microsoft Corporation
  • 7.1.3 Amelia US LLC
  • 7.1.4 Google LLC
  • 7.1.5 Arthur.ai
  • 7.1.6 Ditto.ai
  • 7.1.7 Intel
  • 7.1.8 AWS
  • 7.1.9 NVIDIA
  • 7.1.10 Mphasis
  • 7.1.11 Alteryx

8 INVESTMENT ANALYSIS

9 FUTURE OF THE MARKET