글로벌 AI 에이전트 시장 동향
동인: AI 에이전트와 엔터프라이즈급 자동화 툴의 통합 증가
AI 에이전트와 엔터프라이즈급 자동화 툴의 통합이 등장하면서, 인공지능 에이전트 시장의 핵심 동인이 되었습니다. 이로 인해 다양한 비즈니스 기능 전반에 걸쳐 기업의 역량이 크게 향상되었습니다. 기업은 AI 에이전트를 사용하여 다양한 복잡한 프로세스를 자동화하고 수동 개입을 줄여 인적 오류를 방지할 수 있습니다. 예를 들어, 은행 서비스의 경우, 자동화 플랫폼에 통합된 AI 에이전트가 사기 탐지, 고객 지원, 실시간 규정 준수 모니터링 등 다양한 업무를 수행합니다. MarketsandMarkets의 추정에 따르면, AI 에이전트가 주도하는 자동화를 통해 생산성이 20~30% 향상될 수 있으며, 이러한 변화의 대부분은 AI 에이전트가 담당할 것입니다. UiPath나 Blue Prism과 같은 이 분야의 선도 기업들은 자동화 프로젝트가 중단 없이 비즈니스 경계를 넘어 확장될 수 있도록 RPA 도구에 인공지능 기능을 통합하기 시작했습니다. 이러한 움직임은 OPEX를 절감할 뿐만 아니라 AI 에이전트가 제공하는 실시간 데이터 분석을 통해 의사 결정을 개선할 것입니다.
제한: 고급 AI 에이전트 솔루션에 대한 접근을 제한하는 높은 구현 비용
AI 에이전트 도입의 주요 장애물 중 하나는 높은 구현 비용입니다. AI 에이전트를 설계하고 출시하는 것은 최신 하드웨어, 소프트웨어, 숙련된 인력에 막대한 비용을 지출해야 한다는 것을 의미하며, 이는 대부분의 중소기업(SME)에 문제가 될 수 있습니다. AI 에이전트를 훈련하는 것은 방대한 데이터 세트를 선별하고 복잡한 알고리즘 계산을 수행하는 것으로 구성되며, 이 모든 작업에는 값비싼 연산 능력이 필요합니다. 또한, AI 에이전트를 레거시 시스템에 구현하는 것은 구현의 부담을 가중시키는 시간 소모적이고 값비싼 맞춤화 비용을 발생시킵니다. 기업은 또한 AI 에이전트의 성능을 보장하기 위해 정기적인 유지 보수, 업데이트, 감독에 지출해야 하며, 이 모든 것이 비용을 증가시킵니다. 요즘에는 솔루션이 어디에서나 등장하는 것처럼 보이기 때문에 이는 매우 안타까운 일입니다. 이러한 금전적 부담 때문에 대부분의 조직, 특히 개발도상국에서는 AI 솔루션을 채택하지 못하고 있습니다.
기회: 틈새 비즈니스 역할에 맞는 맞춤형 가상 비서의 등장
AI 에이전트 시장의 구체적인 성장 기회는 틈새 산업을 위해 설계된 전문 가상 비서의 확장 분야에서 찾을 수 있습니다. 일반 에이전트와는 달리, 특수 에이전트는 법률, 의료, 금융과 같은 산업의 고유한 요구 사항을 충족하기 위해 만들어졌습니다. 예를 들어, 법률 부문에서 AI 에이전트는 문서 초안 작성, 조사, 규정 준수 모니터링을 지원하여 변호사의 업무량을 크게 줄여줍니다. MarketsandMarkets의 추정에 따르면, 특정 분야에서 고도로 전문화된 AI 도구에 대한 수요가 증가함에 따라 향후 5년 동안 산업별 AI 솔루션 시장은 연평균 35%의 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 또한, 이러한 변화는 AI 어시스턴트가 산업 중심적일 뿐만 아니라 사용자의 선호도와 직업 관련 능력에 따라 개인화되는 ‘하이퍼 개인화’의 출현으로 더욱 강화되고 있습니다. 이런 유형의 특수 지능형 에이전트를 다른 사람들보다 더 능숙하게 생산하고 제공할 수 있는 업체는 이런 시스템이 다양한 기업 비즈니스 기능에 깊이 통합되어 있기 때문에 추가적인 이점을 누릴 수 있습니다.
과제: AI 에이전트의 상황 이해력 향상 과제
데이터가 구조화되어 있고 직면한 질문이 간단할 때는 AI 에이전트가 매우 잘 작동하지만, 다층적 입력을 이해하거나 대화를 하는 상황에서는 AI 에이전트가 만족스러운 해결책을 제공하는 것이 매우 어려워집니다. 풍자, 관용구, 문화적 참조, 심지어는 여러 차례에 걸친 대화를 이해하는 것을 목표로 하는 엔진의 경우, 이러한 현상이 매우 분명하게 나타납니다. 결과적으로 에이전트의 문맥적 이해가 불충분하기 때문에 질문에 답하지 않거나 기대에 부응하지 못하는 응답이 제공되어 사용자 만족도가 낮아집니다. 이러한 문제를 개선하기 위해서는 문맥적 기억 기능, 미세 조정 모델, 자연어 이해(NLU)의 지속적인 발전이 필요합니다.
AI 에이전트 시장 생태계
AI 에이전트 생태계는 다양한 기능을 포괄하며, 산업 전반에 걸친 깊은 통합을 반영합니다. 생산성 및 영업 분야에서, Grammarly나 HubSpot과 같은 AI 도구는 창의성, 작업 흐름, 리드 생성을 최적화합니다. 마케팅 분야에서는 Surfer나 Albert와 같은 도구를 통해 SEO, 캠페인 관리, 개인화된 경험을 위해 AI를 활용합니다. 고객 지원 분야에서는 Ada와 같은 챗봇과 Observe-AI를 통한 감정 분석을 활용합니다. 법률 분야는 연구(Harvey)와 규정 준수(LexCheck)에서 AI의 혜택을 누리고 있습니다. 제품 관리에서는 자동화와 자원 할당을 위해 AI를 활용하고, 코딩 도구는 디버깅과 CI/CD를 통해 소프트웨어 개발을 향상시킵니다. 비즈니스 인텔리전스에서는 데이터 분석과 예측이 지배적이며, AI 기반의 금융 사기 탐지 기능이 이를 보완합니다.
에이전트 시스템, 2024년부터 2030년까지 가장 빠른 성장세를 보일 것으로 예상되는 다중 에이전트 시스템
다중 에이전트 시스템 부문은 향후 5년 동안 급속한 성장을 보일 것으로 예상되는데, 그 이유는 분산 환경, 특히 스마트 그리드, 자율주행 차량, 분산 컴퓨팅 네트워크에서 작동할 수 있는 AI 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있기 때문입니다. 복잡한 실제 문제에서 확장하고 적응하는 다중 에이전트 시스템의 능력은 기술적 이점일 뿐만 아니라 혁신적인 방식으로 AI를 활용하고자 하는 산업에 중요한 원동력이 됩니다. 다중 에이전트 시스템이 빠르게 성장하는 이유는 단일 에이전트가 처리할 수 없는 복잡하고 동적인 작업을 처리하는 데 있어 타의 추종을 불허하는 역량을 가지고 있기 때문입니다. 이는 높은 수준의 조정과 적응성이 필요한 환경의 문제에 매우 적합합니다. 예를 들어, 물류 분야에서 다중 에이전트 공급망 운영은 한 에이전트를 통해 재고 관리를 실현하고, 두 번째 에이전트를 통해 최적의 경로를 계획하고, 세 번째 에이전트를 통해 실시간 배송 상태를 모니터링함으로써 실현될 수 있습니다. 이를 통해 타이밍과 정확성이 중요한 모든 산업에서 향상되고 효과적인 문제 해결이 가능합니다.
제품 유형별로 배포 준비가 완료된 에이전트 세그먼트는 2024년에 가장 높은 시장 점유율을 기록할 것으로 예상됩니다.
즉각적인 기능과 간편한 사용법으로 인해 “즉시 사용 가능한” AI 에이전트는 모든 규모의 기업에서 선호하는 AI 시장 선택지가 되었습니다. 이 에이전트를 사용하기 전에 대규모 개발이나 커스터마이제이션이 필요하지 않으므로 사용이 매우 간단합니다. 이러한 특징 때문에 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 비용 효율적인 방법을 찾는 중소기업(SME)에게 특히 매력적입니다. 예를 들어, 고객 서비스를 강화해야 하는 회사는 정식 시스템을 개발하는 데 몇 달을 기다리지 않고 몇 시간 만에 이미 조립된 AI 채팅 어시스턴트를 도입할 수 있습니다. 이러한 에이전트는 지속적인 지원과 안내를 제공하므로, 기업은 문제가 즉시 해결되는 동안 다른 중요한 측면에 집중할 수 있습니다. 즉시 배포 가능한 AI 에이전트는 저렴하고 사용하기 쉬우며 효과적인 결과를 제공하기 때문에 시장에서 가장 많이 찾는 솔루션 중 하나가 되었습니다. 무엇보다도, 이 에이전트들은 기업이 광범위한 기술적 기술이나 투자 없이도 AI 기술을 도입할 수 있도록 도와줍니다.
에이전트 역할별, 예측 기간 동안 상당한 CAGR을 기록할 것으로 예상되는 코딩 및 소프트웨어 개발
코딩 및 소프트웨어 개발 에이전트는 개발 과정을 단순화하고, 생산성을 향상시키며, 출시 기간을 단축할 수 있기 때문에 채택률이 증가하고 있습니다. 이러한 AI 기반 에이전트는 코드를 자동으로 생성하고, 문제를 디버깅하며, 개선 사항을 제안할 수 있기 때문에 개발자가 더 복잡하고 창의적인 작업에 집중할 수 있습니다. 예를 들어, GitHub Copilot은 인공지능을 사용하여 사용자가 입력한 코드 전체 줄뿐만 아니라 섹션 코드도 추천함으로써 프로그래밍 속도를 크게 향상시킵니다. 마찬가지로, DeepCode와 같은 플랫폼은 즉각적인 코드 확인 및 제안 기능을 제공하여 코드 버그 발생 가능성을 줄이고 코드 품질을 향상시킵니다. 이로 인해 소프트웨어 개발 주기가 빨라지고 새로운 소프트웨어 세대 간의 기간이 짧아지는 다양한 산업 분야에서 이러한 에이전트에 대한 수요가 높아졌습니다. 코딩 에이전트는 개발 과정을 가속화할 뿐 아니라 초보자의 코딩을 단순화하여 다양한 분야에서 활용될 프로그램을 만드는 데 더 많은 사람들이 참여할 수 있도록 합니다. 최종 사용자 중 2024년 가장 큰 시장 점유율을 차지할 분야는 BFSI 부문입니다. 엄격하게 통제되는 환경에서 더 나은 효율성, 보안, 고객 참여를 요구하는 BFSI 부문은 AI 에이전트의 가장 큰 최종 사용자입니다. 실시간 사기 탐지에서 AI 에이전트는 의심스러운 패턴을 탐지하기 위해 방대한 양의 거래 데이터를 처리하는 데 필수적인 역할을 합니다. 예를 들어, JPMorgan Chase의 고급 AI 에이전트 기반 모니터링 시스템은 사용자에게 영향을 미치기 전에 사기를 방지할 수 있습니다. 고객 관리와 관련하여 Bank of America의 Erica와 같은 AI 기반 가상 비서는 계좌 잔액 확인 및 대출 신청과 같은 일상적인 작업을 수행하므로, 인간 에이전트가 더 복잡한 업무에 집중할 수 있습니다. 이러한 AI 에이전트를 사용하는 또 다른 중요한 측면은 규정 준수 절차와 규제 보고를 자동화하는 것입니다. 이는 정확성과 규정 준수가 매우 중요한 산업에서 중요한 역할을 합니다. 금융 규제의 현재 개혁을 고려할 때, AI 에이전트는 은행 및 기타 금융 기관이 규정 준수를 효과적으로 유지하고 수동 백엔드 작업의 부담을 줄이는 데 도움이 됩니다.
최종 사용자 기준으로 볼 때, BFSI 부문은 2024년에 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것입니다.
엄격하게 통제되는 환경에서 효율성, 보안, 고객 참여도를 높여야 하는 긴급한 요구로 인해 BFSI 부문은 AI 에이전트의 최대 최종 사용자입니다. 실시간 사기 탐지에서 AI 에이전트는 의심스러운 패턴을 감지하기 위해 방대한 양의 거래 데이터를 처리하는 데 필수적인 역할을 합니다. 예를 들어, JP 모건 체이스의 고급 AI 에이전트 기반 모니터링 시스템은 사기가 사용자에게 영향을 미치기 전에 이를 방지할 수 있습니다. 고객 관리와 관련하여, 뱅크 오브 아메리카의 에리카와 같은 AI 기반 가상 비서는 계좌 잔고 확인 및 대출 신청과 같은 일상적인 작업을 수행하므로, 인간 상담원이 더 복잡한 업무에 집중할 수 있습니다. 이러한 AI 에이전트를 사용하는 또 다른 중요한 측면은 정확성과 규정 준수가 매우 중요한 산업에서 중요한 역할을 하는 규정 준수 절차와 규제 보고를 자동화하는 것입니다. 현재 금융 규제의 개혁을 고려할 때, AI 에이전트는 은행과 기타 금융 기관이 규정 준수를 효과적으로 유지하고 수동 백엔드 작업의 부담을 줄이는 데 도움이 됩니다.
지역별로 보면, 아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 가장 빠른 성장률을 보일 것으로 예상됩니다.
아시아 태평양 AI 에이전트 시장의 급속한 성장은 기술 발전, 광범위한 디지털 전환 이니셔티브, 민간 및 공공 부문 모두의 AI에 대한 R&D 지출 증가에 힘입고 있습니다. 특히 중국, 일본, 한국은 다양한 산업 분야에서 AI 에이전트를 활용하는 데 앞장서고 있습니다. 예를 들어, 중국의 Ping An Insurance는 고객 서비스 시스템에 AI 에이전트를 통합하여 현재 고객 문의의 60% 이상을 처리함으로써 응답 시간을 단축하고 고객 만족도를 높이고 있습니다. 일본에서는 미쓰비시 UFJ 파이낸셜 그룹(MUFG)이 AI 에이전트를 활용하여 대출 승인 프로세스, 사기 탐지 등 중요한 기능을 간소화함으로써 은행 운영의 효율성과 보안을 향상시켰습니다. 또한, 한국은 에너지 사용 및 범죄 예방을 위한 교통 관리 최적화를 포함하는 스마트 시티 프로젝트에 AI 에이전트를 활용하여 도시 인프라에 AI를 결합하는 데 전념하고 있음을 보여줍니다. 현재 싱가포르도 인공지능(AI) 사용을 장려하고 있기 때문에 주요 참여국입니다. 예를 들어, 진단과 환자 관리를 돕기 위해 의료 시설에 AI 에이전트를 구축하는 것을 포함하되 이에 국한되지 않는 국가적 AI 전략과 같은 프로그램을 시행하고 있습니다.
아시아 태평양 지역, AI 에이전트 시장의 가장 큰 점유율 차지
아시아 태평양 지역의 AI 에이전트 시장의 급속한 성장은 기술 발전, 광범위한 디지털 전환 이니셔티브, 민간 및 공공 부문 모두의 AI에 대한 R&D 지출 증가에 의해 주도되고 있습니다. 중국, 일본, 한국은 다양한 산업 분야에서 AI 에이전트를 활용하는 데 앞장서고 있습니다. 예를 들어, 중국의 Ping An Insurance는 고객 서비스 시스템에 AI 에이전트를 통합하여 현재 고객 문의의 60% 이상을 처리함으로써 응답 시간을 단축하고 고객 만족도를 높이는 데 도움을 주고 있습니다. 일본에서는 Mitsubishi UFJ Financial Group(MUFG)이 AI 에이전트를 활용하여 대출 승인 프로세스 및 사기 탐지와 같은 중요한 기능을 간소화함으로써 은행 운영의 효율성과 보안을 향상시켰습니다. 이 외에도 한국은 스마트 시티 프로젝트에 AI 에이전트를 활용하고 있습니다. 여기에는 에너지 사용 및 범죄 예방을 위한 교통 관리 최적화 등이 포함됩니다. 싱가포르도 주요 참여국 중 하나입니다. 정부는 인공 지능(AI) 사용을 장려하고 있습니다. 예를 들어, 의료 시설에 AI 에이전트를 구축하여 진단 및 환자 관리를 지원하는 것을 포함하되 이에 국한되지 않는 국가 AI 전략을 구현하는 등의 프로그램을 시행하고 있습니다.
AI 에이전트 시장의 최근 동향 산업 분야
- 2025년 1월, 엔비디아는 기업이 다단계 작업 수행이 가능한 에이전트 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 하는 새로운 AI 블루프린트를 출시했습니다. 이러한 초점은 개발자들이 비디오 및 PDF 형식 등의 데이터를 이해하고 분석할 수 있는 맞춤형 AI “지식 로봇”을 만들 수 있도록 합니다. CrewAI, Daily, LangChain, LlamaIndex, Weights & Biases와 같은 주요 파트너들은 NVIDIA와 협력하여 NVIDIA AI Enterprise 플랫폼 내에서 그들의 도구를 더욱 잘 조정함으로써 많은 기업에서 에이전트 AI의 개발을 지원했습니다.
- 2025년 1월, OpenAI는 미국 정부 기관을 대상으로 ChatGPT Gov를 출시했습니다. 이 ChatGPT의 전문 버전은 Microsoft Azure Government를 통해 GPT-4 모델에 안전하고 규정을 준수하는 방식으로 액세스할 수 있도록 해줍니다. 이 버전은 문서 요약, 데이터 분석, 고도로 규제된 환경에서의 고객 상호 작용과 같은 사용 사례를 위해 설계되었습니다.
- 2025년 1월, NTT DATA는 스마트 AI 에이전트를 공개했습니다. 이 기업용 솔루션은 자연어 명령에서 작업을 자율적으로 추출, 구성, 실행합니다. 특히 의료, 금융, 물류와 같은 산업을 대상으로 운영 간접비를 줄이고 작업 관리를 개선하는 것을 목표로 합니다.
- 2024년 12월, 오라클은 메타와 제휴를 맺고 오라클 AI 클라우드 인프라를 사용하여 AI 에이전트 시장을 발전시켰습니다. 그 목적은 오라클의 개인화된 AI 모델 훈련 능력을 활용하여 약물 설계, 암 진단, 사기 탐지 및 기타 작업에서 더 높은 성과를 달성함으로써 과학 연구와 경제 활동을 크게 개선하는 것입니다.
- 2024년 7월, 세일즈포스는 세일즈포스 최초의 완전 자율 AI 에이전트인 아인슈타인 서비스 에이전트를 발표했습니다. 아인슈타인 서비스 에이전트는 사전 프로그래밍된 시나리오 없이도 광범위한 서비스 문제를 이해하고 이에 대응할 수 있는 능력으로 기존의 챗봇을 쓸모없게 만들며, 고객 서비스의 효율성을 크게 향상시킵니다.
- 2024년 5월, IBM과 세일즈포스는 전략적 파트너십을 확대한다고 발표했습니다. 이 파트너십을 통해 IBM의 왓슨X AI와 데이터 플랫폼의 역량을 세일즈포스의 아인슈타인 플랫폼과 결합하여 AI와 데이터 배포에 있어 고객 선택의 폭과 유연성을 높일 수 있게 되었습니다. 이를 통해 팀은 데이터 기반 의사 결정을 내리고 작업 흐름에서 직접 조치를 취할 수 있게 됩니다.
주요 시장 플레이어
AI 에이전트 시장의 주요 플레이어 포함
Google (US) Amelia (US) IBM (US) OpenAI (US) AWS (US) Fluid AI (India) Stability AI (UK) Cognigy (Germany) Aisera (US) Cognosys (Canada)
1 서론 40
1.1 학습 목표 40
1.2 시장 정의 40
1.2.1 포함 및 제외 41
1.3 시장 범위 42
1.3.1 시장 세분화 42
1.3.2 고려 대상 연도 44
1.4 고려된 통화 45
1.5 이해관계자 45
2 연구 방법론 46
2.1 연구 데이터 46
2.1.1 2차 데이터 47
2.1.2 1차 데이터 47
2.1.2.1 1차 프로필의 분류 48
2.1.2.2 주요 산업 통찰력 48
2.2 시장 세분화 및 데이터 삼각측량 49
2.3 시장 규모 추정 50
2.3.1 하향식 접근 50
2.3.2 상향식 접근 51
2.4 시장 전망 55
2.5 연구 가정 56
2.6 연구의 한계 57
3 요약 58
4 프리미엄 인사이트 64
4.1 AI 에이전트 시장의 매력적인 기회 64
4.2 AI 에이전트 시장: 상위 3개 에이전트 역할 65
4.3 북미: 에이전트 시스템 및 제품 유형별 AI 에이전트 시장 65
4.4 지역별 AI 에이전트 시장 66
5 시장 개요 및 산업 동향 67
5.1 서론 67
5.2 시장 역학 68
5.2.1 동인 69
5.2.1.1 AI 에이전트의 이해력과 상호작용 능력을 향상시키기 위한 자연어 처리(NLP) 기술의 가속화 69
5.2.1.2 고객 대면 업무에서 AI 에이전트의 채택을 촉진하기 위한 초개인화된 디지털 경험에 대한 수요 69
5.2.1.3 운영 효율성을 개선하고 비용을 절감하기 위한 기업 비즈니스 프로세스 자동화에 AI 에이전트의 통합 70
5.2.2 제약 70
5.2.2.1 시장 채택을 제한하는 데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제 70
5.2.2.2 고급 AI 에이전트 솔루션에 대한 접근을 제한하는 높은 구현 비용 71
5.2.3 기회 71
5.2.3.1 전문 산업 응용 분야를 위한 맞춤형 AI 솔루션은 틈새 시장 요구를 충족시키고 새로운 수익원을 창출할 것입니다. 71
5.2.3.2 AI 기반 SaaS 플랫폼의 확장은 접근성을 넓히고 중소기업의 채택을 촉진할 것입니다. 72
5.2.3.3 AI 에이전트의 다국어 기능은 글로벌 시장 침투와 채택을 증가시킬 것입니다. 72
5.2.4 도전 과제 73
5.2.4.1 AI 에이전트의 상황 이해력 향상과 관련된 도전 과제 73
5.2.4.2 민감한 응용 프로그램에서 신뢰와 준수를 위협하는 AI 에이전트의 윤리 및 편견 문제 73
5.2.4.3 AI 에이전트의 성능과 신뢰성에 도전하는 수요가 많은 환경에서의 확장성 문제 73
5.3 AI 에이전트의 진화 75
5.4 공급망 분석 78
5.5 생태계 분석 80
5.5.1 생산성 및 개인 비서 82
5.5.2 판매 82
5.5.3 마케팅 82
5.5.4 고객 서비스 및 지원 82
5.5.5 법률 83
5.5.6 제품 관리 83
5.5.7 코딩/소프트웨어 개발 83
5.5.8 인적 자원 83
5.5.9 비즈니스 인텔리전스 84
5.5.10 재무 및 회계 84
5.6 투자 환경 및 자금 조달 시나리오 84
5.7 생성적 AI가 AI 에이전트 시장에 미치는 영향 89
5.7.1 주요 활용 사례 및 시장 잠재력 89
5.7.1.1 향상된 커뮤니케이션 및 상호 작용 90
5.7.1.2 자동화된 콘텐츠 생성 90
5.7.1.3 개인화된 경험 90
5.7.1.4 실시간 의사 결정 지원 90
5.7.1.5 제품 개발 및 디자인 90
5.7.1.6 자동화된 콘텐츠 생성 90
5.8 사례 연구 분석 91
5.8.1 BFSI 91
5.8.1.1 Bajaj Finance는 2000개 이상의 챗봇을 사용하여 다양한 업종의 판매를 촉진했습니다. 91
5.8.1.2 MRHFL은 Leena AI 플랫폼을 사용하여 일선 직원의 경험 격차를 해소했습니다. 92
5.8.1.3 Cardi: BNP Paribas Cardif의 고객 경험 향상 92
5.8.2 의료 및 생명 과학 92
5.8.2.1 Cencora, Infinitus를 통해 환자 치료 접근성 향상 92
5.8.2.2 Aveanna Healthcare, Amelia를 통해 직원 경험 개선 93
5.8.3 IT/ITES 93
5.8.3.1 Amelia, CGI의 고객 서비스 중단 시간 30% 감소 93
5.8.4 원격 통신 94
5.8.4.1 Telefonica는 Amelia의 AI 에이전트를 활용하여 휴대폰 트래픽의 100%를 처리했습니다. 94
5.8.5 법률 94
5.8.5.1 Beam: AI 자동화를 통한 환자 지원 강화 94
5.9 기술 분석 95
5.9.1 핵심 기술 95
5.9.1.1 최적화 알고리즘 95
5.9.1.2 확률적 알고리즘 95
5.9.1.3 계획 및 검색 알고리즘 96
5.9.1.4 텐서플로우 96
5.9.1.5 PyTorch 96
5.9.1.6 Apache Kafka 97
5.9.1.7 센서/지각기 97
5.9.1.8 LLM 라우팅 97
5.9.1.9 AI 에이전트 메모리 98
5.9.1.9.1 단기 기억(STM) 98
5.9.1.9.2 장기 기억(LTM) 유형 1 98
5.9.1.9.3 장기 기억(LTM) 유형 2 98
5.9.1.9.4 장기 기억(LTM) 유형 3 99
5.9.2 보완 기술 99
5.9.2.1 API와 마이크로서비스 99
5.9.2.2 엣지 컴퓨팅 100
5.9.2.3 지리공간 분석 100
5.9.2.4 양자화와 모델 최적화 100
5.9.3 인접 기술 101
5.9.3.1 멀티모달 AI 101
5.9.3.2 책임 있는 AI 101
5.9.3.3 블록체인 101
5.9.3.4 5G와 첨단 연결성 102
5.10 규제 환경 102
5.10.1 규제 기관, 정부 기관, 기타 조직 102
5.10.2 규정: AI 에이전트 106
5.10.2.1 북미 106
5.10.2.1.1 AI 권리 장전 청사진(미국) 106
5.10.2.1.2 자동화된 의사 결정에 관한 지침(캐나다) 107
5.10.2.2 유럽 107
5.10.2.2.1 영국 AI 규제 백서 107
5.10.2.2.2 Künstlicher Intelligenz (AI) 규제법 107
5.10.2.2.3 Loi pour une République numérique (디지털 공화국 법) 107
5.10.2.2.4 개인정보 보호에 관한 법령(Codice in materia di protezione dei dati personali) 108
5.10.2.2.5 디지털 서비스법(Ley de Servicios Digitales) 108
5.10.2.2.6 네덜란드 개인정보 보호 당국(Autoriteit Persoonsgegevens) 지침 108
5.10.2.2.7 스웨덴 국가무역위원회 AI 지침 108
5.10.2.2.8 덴마크 데이터 보호 기관(Datatilsynet) AI 권고 사항 109
5.10.2.2.9 인공지능 4.0(AI 4.0) 프로그램 109
5.10.2.3 아시아 태평양 109
5.10.2.3.1 개인 데이터 보호법(PDPB) & 국가 인공지능 전략(NSAI) 109
5.10.2.3.2 공공 및 민간 부문 데이터 활용 및 AI 지침에 관한 기본법 110
5.10.2.3.3 차세대 인공지능 개발 계획 & AI 윤리 지침 110
5.10.2.3.4 지능형 정보화에 관한 기본법 110
5.10.2.3.5 AI 윤리 프레임워크(호주) & AI 전략(뉴질랜드) 110
5.10.2.3.6 모델 AI 거버넌스 프레임워크 111
5.10.2.3.7 국가 AI 프레임워크 111
5.10.2.3.8 대만 AI 실행 계획 111
5.10.2.3.9 국가 AI 로드맵 111
5.10.2.4 중동 및 아프리카 112
5.10.2.4.1 사우디아라비아 데이터 및 인공지능 당국(SDAIA) 규정 112
5.10.2.4.2 UAE 국가 인공지능 전략 2031 112
5.10.2.4.3 카타르 국가 인공지능 전략 112
5.10.2.4.4 국가 인공지능 전략(2021-2025) 113
5.10.2.4.5 아프리카 연합(AU) 인공지능 프레임워크 113
5.10.2.4.6 이집트 인공지능 전략 113
5.10.2.4.7 쿠웨이트 국가발전계획(New Kuwait Vision 2035) 113
5.10.2.5 라틴아메리카 114
5.10.2.5.1 브라질 일반 개인정보 보호법(LGPD) 114
5.10.2.5.2 민간이 보유한 개인 데이터 보호에 관한 연방법 114
5.10.2.5.3 아르헨티나 개인 데이터 보호법(PDPL) 및 AI 윤리 체계 114
5.10.2.5.4 칠레 데이터 보호법 및 국가 AI 정책 115
5.10.2.5.5 콜롬비아 데이터 보호법(법 1581) & AI 윤리 지침 115
5.10.2.5.6 페루 개인 데이터 보호법 & 국가 AI 전략 115
5.11 특허 분석 116
5.11.1 방법론 116
5.11.2 문서 유형별 특허 출원 116건
5.11.3 혁신과 특허 출원 117건
5.12 가격 분석 121건
5.12.1 에이전트 유형별 주요 업체의 평균 판매 가격 추세 122건
5.12.2 서비스별 가격 분석 123
5.13 주요 회의 및 행사(2025-2026) 124
5.14 포터의 다섯 가지 힘 분석 125
5.14.1 신규 진입자의 위협 126
5.14.2 대체품의 위협 127
5.14.3 공급자의 교섭력 127
5.14.4 구매자의 교섭력 127
5.14.5 경쟁적 경쟁의 강도 127
5.15 AI 에이전트 기술 로드맵 128
5.16 AI 에이전트 비즈니스 모델 130
5.16.1 서비스로서의 AI 에이전트 모델 130
5.16.2 소프트웨어 솔루션에 내장된 AI 에이전트 모델 130
5.16.3 AI 에이전트 맞춤형 통합 및 컨설팅 모델 131
5.16.4 AI 에이전트 플랫폼 생태계 모델 131
5.16.5 AI 에이전트 라이선싱 및 IP 모델 131
5.16.6 AI 에이전트 하드웨어 통합 모델 132
5.16.7 AI 에이전트 화이트 라벨 모델 132
5.17 주요 이해관계자 및 구매 기준 133
5.17.1 구매 과정의 주요 이해관계자 133
5.17.2 구매 기준 134
5.18 고객 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/파괴적 혁신 135
5.18.1 고객 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/파괴적 혁신 135
6 에이전트 시스템별 AI 에이전트 시장 136
6.1 서론 137
6.1.1 에이전트 시스템: AI 에이전트 시장 동인 137
6.2 단일 에이전트 시스템 139
6.2.1 단일 에이전트 시스템은 AI 솔루션을 구현하고자 하는 기업에 비용 효율적인 진입점을 제공합니다 139
6.3 다중 에이전트 시스템 140
6.3.1 감시, 정찰, 군사 시뮬레이션에 적용하기 위해 MAS에 많은 투자를 하는 정부 및 국방 기관 140
7 제품 유형별 AI 에이전트 시장 142
7.1 서론 143
7.1.1 제품 유형: AI 에이전트 시장 동인 143
7.2 즉시 배포 가능한 에이전트 145
7.2.1 즉시 배포 가능한 대화형 에이전트 정교한 NLP 및 ML 모델을 활용하여 향상된 고객 경험을 제공하는 에이전트 145
7.3 직접 에이전트 구축하기 146
7.3.1 직접 에이전트 구축하기 특정 니즈에 부응하는 맞춤형 AI 솔루션을 찾는 기업이 증가함에 따라 상당한 성장을 기대할 수 있는 분야 146
8 AI 에이전트 시장, 에이전트 역할별 148
8.1 소개 149
8.1.1 에이전트 역할: AI 에이전트 시장의 동인 149
8.2 생산성 및 개인 비서 151
8.2.1 AI 기반 생산성 및 개인 비서 개인 효율성을 높이고 개인 및 전문 업무를 능률화할 수 있는 도구에 대한 수요 증가 반영 151
8.2.2 창의력 지원 152
8.2.3 워크플로 자동화 153
8.2.4 회의 보조 154
8.3 영업 155
8.3.1 생성적 AI의 등장으로 더욱 정교한 위협 탐지 기능이 가능해져 네트워크 보안 대책이 크게 강화되었습니다. 155
8.3.2 전망 156
8.3.3 리드 생성 157
8.3.4 영업 자동화 158
8.3.5 고객 관계 관리 159
8.4 마케팅 160
8.4.1 AI 에이전트의 지속적인 개발과 함께 마케팅의 미래, 기업이 고객과 소통하고 성장을 추진하는 방식의 변화 160
8.4.2 콘텐츠 제작 및 SEO 161
8.4.3 캠페인 관리 162
8.4.4 마케팅 개인화 163
8.5 법률 164
8.5.1 일상적인 작업을 자동화하고, 의사 결정을 향상시키며, 데이터 기반 통찰력을 제공함으로써 법률 산업을 변화시키는 AI 에이전트 164
8.5.2 법률 연구 165
8.5.3 문서 검토 및 관리 166
8.5.4 법적 준수 167
8.6 고객 서비스 및 지원 168
8.6.1 NLP와 머신 러닝의 발전에 힘입어 AI 에이전트 시장, 상당한 성장세 예상 168
8.6.2 셀프 서비스 챗봇 169
8.6.3 감정 분석 170
8.7 코딩 및 소프트웨어 개발 171
8.7.1 지속적인 기술 발전으로 혁신을 촉진하고, AI 에이전트를 소프트웨어 개발의 미래에 필수적인 요소로 만들기 171
8.7.2 코드 생성 172
8.7.3 코드 디버깅 173
8.7.4 지속적인 통합/지속적인 전달(CI/CD) 174
8.8 제품 관리 175
8.8.1 제품 관리에 AI 에이전트를 사용하는 것이 표준 관행이 될 것으로 예상됨 175
8.8.2 시장 조사 176
8.8.3 제품 개발 177
8.8.4 프로젝트 작업 자동화 178
8.8.5 자원 할당 179
8.9 회계 180
8.9.1 시장 성장을 촉진하기 위한 반복적이고 시간이 많이 걸리는 회계 업무의 자동화 요구 180
8.9.2 거래 실패 관리 181
8.9.3 사기 관리 182
8.10 인적 자원 183
8.10.1 더 많은 조직이 HR 기능을 향상시키기 위해 HR 에이전트를 채택함에 따라 시장이 크게 확장될 것입니다. 183
8.10.2 채용 및 모집 184
8.10.3 직원 참여 185
8.11 비즈니스 인텔리전스 186
8.11.1 비즈니스 참여의 에이전트 역할 고객 경험을 향상시키고 운영을 간소화하려는 기업에 없어서는 안 될 존재가 되다 186
8.11.2 데이터 분석 및 통찰력 생성 187
8.11.3 예측 분석 및 예측 189
8.11.4 자동 보고 및 대시보드 190
8.11.5 데이터 정리 및 준비 191
8.12 기타 에이전트 역할 192
9 최종 사용자별 AI 에이전트 시장 193
9.1 서론 194
9.1.1 최종 사용자: AI 에이전트 시장 동인 194
9.2 기업 196
9.2.1 BFSI 198
9.2.1.1 BFSI 부문에서 AI 에이전트의 통합을 주도하는 자동화 및 24시간 연중무휴 서비스 제공 능력에 대한 필요성 증가 198
9.2.1.2 은행 199
9.2.1.3 금융 서비스 200
9.2.1.4 보험 201
9.2.2 통신 202
9.2.2.1 원활하고 항상 연결된 통신 서비스에 대한 수요 증가로 인해 통신 분야에서 AI 에이전트의 채택이 더욱 가속화됨 202
9.2.3 정부 및 공공 부문 203
9.2.3.1 정부 기관이 AI 연구에 투자하고 학계 및 민간 부문과의 협력을 촉진하기 위해 혁신 허브를 구축함 203
9.2.4 의료 및 생명 과학 205
9.2.4.1 의료 서비스 제공자가 AI 에이전트를 활용하여 행정 업무를 간소화함으로써 의료 전문가가 환자 치료에 집중할 수 있도록 함 205
9.2.5 제조업 206
9.2.5.1 제조 공정을 혁신하고 변화하는 시장 환경에서 경쟁력을 강화하는 AI 206
9.2.6 미디어 & 엔터테인먼트 207
9.2.6.1 미디어 & 엔터테인먼트 기업들이 경쟁력을 유지하고 변화하는 소비자의 요구를 충족시키기 위해 AI 에이전트를 점점 더 많이 활용하고 있습니다 207
9.2.6.2 광고 208
9.2.6.3 음악 209
9.2.6.4 영화 210
9.2.6.5 게임 211
9.2.6.6 저널리즘 212
9.2.7 소매업 & 전자상거래 213
9.2.7.1 소매 및 전자상거래 부문의 AI 에이전트 통합을 통한 개인화 추진 및 운영 효율성 향상으로 산업 혁신 213
9.2.8 기술 제공업체 214
9.2.8.1 역동적인 환경에 적응하고 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있는 AI 에이전트를 만들기 위해 R&D에 막대한 투자를 하는 기술 제공업체 214
9.2.9 전문 서비스 제공자 215
9.2.9.1 운영 효율성을 높여 업계를 재편하는 전문 서비스에 AI 에이전트 통합 215
9.2.9.2 컨설팅 서비스 제공자 216
9.2.9.3 지식 프로세스 아웃소싱(KPO) 217
9.2.9.4 비즈니스 프로세스 아웃소싱(BPO) 218
9.2.9.5 채용 219
9.2.10 법률 사무소 220
9.2.10.1 AI 에이전트는 데이터 수집과 분석을 자동화하여 법률 사무소가 운영에서 귀중한 통찰력을 얻을 수 있도록 지원합니다. 220
9.2.11 기타 기업 221
9.3 소비자 223
10 지역별 AI 에이전트 시장 225
10.1 서론 226
10.2 북미 228
10.2.1 북미: AI 에이전트 시장의 동인 228
10.2.2 북미: 거시경제 전망 229
10.2.3 미국 242
10.2.3.1 미국 AI 에이전트 시장, 기업들이 AI 역량을 강화하기 위해 인수 합병을 서두르면서 급변하고 있음 242
10.2.4 캐나다 244
10.2.4.1 캐나다 정부, 공공 서비스 개선을 위해 AI 에이전트 사용을 모색 중 244
10.3 유럽 245
10.3.1 유럽: AI 에이전트 시장 동인 245
10.3.2 유럽: 거시경제 전망 245
10.3.3 영국 258
10.3.3.1 영국이 AI 인프라에 계속 투자하고 혁신을 촉진함에 따라 AI 에이전트 시장은 지속적인 성장을 기대할 수 있게 되었습니다. 258
10.3.4 독일 259
10.3.4.1 독일은 AI 에이전트 시장에서 계속 선두를 유지할 수 있는 유리한 입지를 확보하고 있으며, 더 넓은 AI 환경에 기여하고 있습니다. 259
10.3.5 프랑스 260
10.3.5.1 프랑스의 AI 에이전트 시장은 정부의 적극적인 지원에 힘입어 지속적인 성장세를 유지할 것으로 예상됨 260
10.3.6 이탈리아 261
10.3.6.1 이탈리아의 AI 에이전트 시장은 공공 및 민간 부문의 AI 투자 증가로 상당한 성장을 보일 것으로 예상됨 261
10.3.7 스페인 262
10.3.7.1 스페인, 다양한 산업 분야에서 AI의 혁신적 잠재력을 활용하기 위해 262
10.3.8 네덜란드 263
10.3.8.1 네덜란드는 전략적 투자, 윤리 지침, 협력 이니셔티브의 조합을 통해 AI 에이전트 시장의 리더로 자리매김하고 있습니다. 263
10.3.9 유럽의 나머지 지역 264
10.4 아시아 태평양 265
10.4.1 아시아 태평양: AI 에이전트 시장 동인 265
10.4.2 아시아 태평양: 거시경제 전망 266
10.4.3 중국 280
10.4.3.1 중국의 AI 에이전트 시장은 주로 AI 분야에서 세계 최고가 되겠다는 정부의 강력한 의지에 의해 주도되고 있다. 280
10.4.4 인도 281
10.4.4.1 정부의 디지털화 및 AI 도입 추진으로 인도의 AI 에이전트 시장이 성장하고 있다. 281
10.4.5 일본 282
10.4.5.1 일본 기업들이 AI 역량을 강화하기 위해 글로벌 기술 대기업들과 협력하는 사례가 증가하고 있습니다. 282
10.4.6 대한민국 283
10.4.6.1 대한민국 정부는 2030년까지 대한민국을 최고의 AI 강국으로 만들 계획입니다. 283
10.4.7 호주와 뉴질랜드 284
10.4.7.1 호주와 뉴질랜드의 AI 에이전트 개발 및 배포에 윤리적 AI와 데이터 프라이버시 중점 284
10.4.8 싱가포르 285
10.4.8.1 싱가포르의 대기업들이 비즈니스 운영을 향상시키기 위해 AI 에이전트를 점점 더 많이 채택 285
10.4.9 아시아 태평양의 나머지 지역 286
10.5 중동 및 아프리카 287
10.5.1 중동 및 아프리카: AI 에이전트 시장 동인 287
10.5.2 중동 및 아프리카: 거시경제 전망 287
10.5.3 사우디아라비아 301
10.5.3.1 사우디아라비아 은행과 핀테크 기업들이 고객 경험을 향상시키고 운영 효율성을 개선하기 위해 AI 에이전트를 도입하고 있습니다. 301
10.5.4 아랍에미리트 302
10.5.4.1 아랍에미리트는 개발 전략 전반에 걸쳐 AI를 지속적으로 우선시하고 있습니다. 302
10.5.5 카타르 303
10.5.5.1 카타르는 경제 현대화를 위해 AI 기술에 막대한 투자를 하고 있으며, 의료, 교육, 금융과 같은 분야에 중점을 두고 있습니다. 303
10.5.6 터키 304
10.5.6.1 터키의 급성장하는 기술 부문이 AI 에이전트 채택의 핵심 동력이 될 것입니다. 304
10.5.7 중동 지역 305
10.5.8 아프리카 306
10.5.8.1 아프리카 국가들이 직면한 독특한 사이버 보안 문제에 맞춘 새로운 AI 모델과 기술 개발 306
10.6 라틴 아메리카 307
10.6.1 라틴 아메리카: AI 에이전트 시장 동인 307
10.6.2 라틴 아메리카: 거시경제 전망 307
10.6.3 브라질 320
10.6.3.1 고객 문의 처리, 재정 자문 제공, 운영 효율화를 위해 AI 에이전트를 배치하는 브라질 은행 320
10.6.4 멕시코 321
10.6.4.1 멕시코 정부는 다양한 정책과 이니셔티브를 통해 AI와 디지털 전환을 적극적으로 추진하고 있습니다. 321
10.6.5 아르헨티나 322
10.6.5.1 아르헨티나의 스타트업들은 AI 기반 챗봇을 전문으로 하고, 국내 및 국제 시장을 겨냥한 AI 에이전트를 개발하고 있습니다. 322
10.6.6 라틴아메리카의 나머지 지역 323
11 경쟁 구도 325
11.1 개요 325
11.2 주요 업체의 전략/승리를 위한 권리 325
11.3 수익 분석 327
11.4 시장 점유율 분석 328
11.4.1 AI 에이전트를 제공하는 주요 업체의 시장 점유율 328
11.4.1.1 시장 순위 분석 329
11.5 제품 비교 분석 331
11.5.1 오픈 소스 AI 에이전트에 의한 제품 비교 분석 331
11.5.1.1 Sweep AI (Sweep.dev) 331
11.5.1.2 Superagent (Superagent AI) 331
11.5.1.3 MetaGPT (Geekan) 332
11.5.1.4 AutoGen (Microsoft) 332
11.5.1.5 ChatDev (OpenBMB) 332
11.5.2 비공개 소스 AI 에이전트에 의한 제품 비교 분석 333
11.5.2.1 Blackbox AI (Blackbox) 333
11.5.2.2 코파일럿 X(GitHub) 333
11.5.2.3 딥노트 AI(딥노트) 333
11.5.2.4 핀드 어스크(핀드) 333
11.5.2.5 검루프 플로우(검루프) 334
11.6 회사 가치 평가 및 재무 지표 334
11.7 회사 평가 매트릭스: 핵심 플레이어, 2023 335
11.7.1 스타 335
11.7.2 신흥 리더 335
11.7.3 퍼베이시브 플레이어 336
11.7.4 참가자 336
11.7.5 회사 발자국: 주요 인물, 2023 337
11.7.5.1 회사 발자국 337
11.7.5.2 지역 발자국 338
11.7.5.3 제품 유형 발자국 339
11.7.5.4 에이전트 역할 풋프린트 340
11.7.5.5 에이전트 시스템 풋프린트 341
11.7.5.6 최종 사용자 풋프린트 342
11.8 회사 평가 매트릭스: 스타트업/중소기업, 2023 343
11.8.1 진보적인 회사 343
11.8.2 반응형 기업 343
11.8.3 역동적 기업 343
11.8.4 시작 블록 343
11.8.5 경쟁 벤치마킹: 스타트업/중소기업, 2023 345
11.8.5.1 주요 스타트업/중소기업의 상세 목록 345
11.8.5.2 주요 스타트업/중소기업의 경쟁 벤치마킹 347
11.9 경쟁 시나리오와 동향 348
11.9.1 제품 출시와 개선 348
11.9.2 특가 상품 351
12 기업 프로필 353
12.1 소개 353
12.2 주요 인물 353
12.2.1 IBM 353
12.2.1.1 사업 개요 353
12.2.1.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 355
12.2.1.3 최근의 발전 355
12.2.1.3.1 특가 상품 355
12.2.1.4 MnM 보기 356
12.2.1.4.1 주요 강점 356
12.2.1.4.2 전략적 선택 356
12.2.1.4.3 약점과 경쟁 위협 356
12.2.2 마이크로소프트 357
12.2.2.1 사업 개요 357
12.2.2.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 358
12.2.2.3 최근의 발전 359
12.2.2.3.1 제품 출시 359
12.2.2.3.2 할인 359
12.2.2.4 MnM 보기 360
12.2.2.4.1 주요 강점 360
12.2.2.4.2 전략적 선택 360
12.2.2.4.3 약점과 경쟁 위협 360
12.2.3 구글 361
12.2.3.1 사업 개요 361
12.2.3.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 362
12.2.3.3 최근의 발전 363
12.2.3.3.1 제품 출시 363
12.2.3.4 MnM 보기 363
12.2.3.4.1 주요 강점 363
12.2.3.4.2 전략적 선택 364
12.2.3.4.3 약점과 경쟁 위협 364
12.2.4 AWS 365
12.2.4.1 사업 개요 365
12.2.4.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 366
12.2.4.3 최근의 발전 367
12.2.4.3.1 제품 출시 367
12.2.4.3.2 거래 367
12.2.4.4 MnM 보기 367
12.2.4.4.1 주요 강점 367
12.2.4.4.2 전략적 선택 368
12.2.4.4.3 약점과 경쟁 위협 368
12.2.5 NVIDIA 369
12.2.5.1 사업 개요 369
12.2.5.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 370
12.2.5.3 최근의 발전 371
12.2.5.3.1 거래 371
12.2.5.4 MnM 보기 371
12.2.5.4.1 주요 강점 371
12.2.5.4.2 전략적 선택 371
12.2.5.4.3 약점과 경쟁 위협 372
12.2.6 오라클 373
12.2.6.1 사업 개요 373
12.2.6.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 374
12.2.6.3 최근의 발전 375
12.2.6.3.1 제품 출시 375
12.2.6.3.2 거래 375
12.2.7 세일즈포스 376
12.2.7.1 비즈니스 개요 376
12.2.7.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 377
12.2.7.3 최근의 발전 378
12.2.7.3.1 제품 출시 378
12.2.8 OPENAI 379
12.2.8.1 사업 개요 379
12.2.8.2 제공 제품/솔루션/서비스 379
12.2.8.3 최근의 발전 380
12.2.8.3.1 제품 출시 380
12.2.9 라이브퍼스 381
12.2.9.1 사업 개요 381
12.2.9.2 제공 제품/솔루션/서비스 382
12.2.9.3 최근의 발전 383
12.2.9.3.1 제품 출시 383
12.2.10 TEMPUS AI 384
12.2.11 KORE.AI 385
12.2.12 LEEWAYHERTZ 386
12.2.13 CS DISCO 386
12.2.14 AEROGILITY 387
12.2.15 GUPSHUP 387
12.2.16 HIREVUE 388
12.2.17 HELPSHIFT 388
12.2.18 FLUID AI 389
12.2.19 AMELIA 389
12.2.20 IRISITY 390
12.2.21 COGITO 391
12.2.22 SMARTACTION 391
12.3 스타트업/중소기업 프로필 392
12.3.1 TOVIE AI 392
12.3.1.1 사업 개요 392
12.3.1.2 제공 제품/솔루션/서비스 393
12.3.1.3 최근의 발전 394
12.3.1.3.1 제품 출시 394
12.3.1.3.2 거래 395
12.3.2 COGNOSYS 396
12.3.3 AISERA 397
12.3.4 MARKOVATE 398
12.3.5 RASA 399
12.3.6 STABILITY AI 400
12.3.7 INFINITUS SYSTEMS 401
12.3.8 시에라 402
12.3.9 레벨 AI 403
12.3.10 시빌 AI 404
12.3.11 트루바 405
12.3.12 리나 AI 406
12.3.13 타스 407
12.3.14 TALKIE.AI 408
12.3.15 HEYMILO AI 409
12.3.16 CUJO AI 410
12.3.17 ONEAI 411
12.3.18 LOCALE.AI 412
12.3.19 COGNIGY 413
12.3.20 NEWO.AI 413
12.3.21 BEAM AI 414
12.3.22 CAUSALENS 414
12.3.23 KRISP 415
12.3.24 RELEVANCE AI 415
12.3.25 SPELL 416
12.3.26 BLUEJ 416
12.3.27 LUMINANCE 417
12.3.28 LAWGEEX 418
13 인접 시장 및 관련 시장 419
13.1 서론 419
13.2 인공지능(AI) 시장 – 2030년까지의 글로벌 전망 419
13.2.1 시장 정의 419
13.2.2 시장 개요 420
13.2.2.1 제공 유형별 인공지능 시장 421
13.2.2.2 비즈니스 기능별 인공지능 시장 422
13.2.2.3 기술별 인공지능 시장 423
13.2.2.4 업종별 인공지능 시장 424
13.2.2.5 지역별 인공지능 시장 426
13.3 생성적 AI 시장 – 2030년까지의 글로벌 전망 427
13.3.1 시장 정의 427
13.3.2 시장 개요 427
13.3.2.1 생성적 AI 시장, 제공 서비스별 428
13.3.2.2 생성적 AI 시장, 데이터 양식별 428
13.3.2.3 생성적 AI 시장, 응용 프로그램별 429
13.3.2.4 생성적 AI 시장, 업종별 430
13.3.2.5 생성적 AI 시장, 지역별 432
14 부록 434
14.1 토론 가이드 434
14.2 지식 저장소: 마켓과 마켓의 구독 포털 440
14.3 사용자 정의 옵션 442
14.4 관련 보고서 442
14.5 저자 세부 사항 443
그림 1 AI 에이전트 시장: 연구 설계 46
그림 2 데이터 삼각법 49
그림 3 AI 에이전트 시장: 상향식 및 하향식 접근법 50
그림 4 시장 규모 추정 방법론 – 접근법 1, 하향식
(공급 측면): AI 에이전트 시장의 제품 유형별 수익 51
그림 5 시장 규모 추정 방법론 – 접근법 2, 하향식(공급 측면): AI 에이전트 시장의 모든 제품 유형의 집단 수익 52
그림 6 시장 규모 추정 방법론 – 접근법 3, 하향식(공급측): 모든 제품 유형의 AI 에이전트 시장의 총 수익 53
그림 7 시장 규모 추정 방법론 – 접근법 4, 하향식
(수요 측면): 전체 AI 지출을 통한 AI 에이전트의 점유율 54
그림 8 2024년 더 큰 시장 규모를 차지할 단일 에이전트 시스템 61
그림 9 2024년 출시 준비가 완료된 에이전트가 주요 제품 유형이 될 것 61
그림 10 2024년 주요 에이전트 역할이 될 고객 서비스 및 지원 62
그림 11 2024년 더 큰 시장 점유율을 기록할 기업 부문 62
그림 12 예측 기간 동안 가장 빠르게 성장하는 최종 사용자 세그먼트가 될 전문 서비스 제공업체 63
그림 13 예측 기간 동안 가장 빠른 성장을 기록할 아시아 태평양 63
그림 14 워크플로우 자동화, 실시간 의사 결정 강화, 개인화된 상호 작용 확대로 산업을 혁신하는 AI 에이전트 64
그림 15 예측 기간 동안 가장 높은 성장률을 기록할 것으로 예상되는 코딩 및 소프트웨어 개발 부문 65
그림 16 단일 에이전트 시스템과 즉시 배포 가능한 에이전트가 2024년 북미에서 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것입니다. 65
그림 17 북미가 2024년 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것입니다. 66
그림 18. 동인, 제약, 기회, 도전: AI 에이전트 시장 68
그림 19. AI 에이전트의 진화 75
그림 20. AI 에이전트 시장: 공급망 분석 78
그림 21. AI 에이전트 시장 생태계의 핵심 플레이어 81
그림 22 AI 에이전트 시장: 투자 환경과 자금 조달 시나리오
(백만 달러 및 자금 조달 라운드 수) 84
그림 23 AI 에이전트에 대한 주식 투자, 2020-2024 86
그림 24 저명한 AI 에이전트 스타트업의 가치 평가 87
그림 25 다양한 AI 에이전트 사용 사례에서 생성적 AI의 시장 잠재력 89
그림 26 지난 10년 동안 특허 등록 건수, 2016-2025 117
그림 27 AI 에이전트 시장 특허권 부여 지역별 분석, 2016-2025 118
그림 28 상위 3가지 에이전트 유형의 주요 업체 평균 판매 가격 122
그림 29 AI 에이전트 시장: 포터의 다섯 가지 힘 분석 126
그림 30 AI 에이전트 시장 기술 로드맵 128
그림 31 상위 3개 최종 사용자를 위한 구매 프로세스에 대한 이해관계자의 영향 133
그림 32 상위 3개 최종 사용자의 주요 구매 기준 134
그림 33 고객 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/파괴적 혁신 135
그림 34 예측 기간 동안 더 높은 CAGR로 성장할 다중 에이전트 시스템 부문 138
그림 35 예측 기간 동안 더 높은 CAGR로 성장할 수 있는 자체 구축형 에이전트 부문 144
그림 36 2024년 가장 큰 시장 규모를 차지할 고객 서비스 및 지원 부문 150
그림 37 예측 기간 동안 더 높은 CAGR로 성장할 기업 195
그림 38 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 전문 서비스 제공업체 197
그림 39 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 인도 226
그림 40 아시아 태평양 지역이 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 차지할 것으로 전망됨 227
그림 41 북미: 시장 스냅샷 230
그림 42 아시아 태평양: 시장 스냅샷 267
그림 43 주요 AI 에이전트 벤더들이 채택한 전략의 개요 326
그림 44 지난 5년간 시장을 지배한 상위 5개 공개 플레이어 327
그림 45 2023년 AI 에이전트 시장의 선도 기업 점유율 329
그림 46 오픈 소스 AI 에이전트에 의한 제품 비교 분석 331
그림 47 폐쇄 소스 AI 에이전트에 의한 제품 비교 분석 333
그림 48 주요 공급업체의 기업 가치 평가 및 재무 지표 334
그림 49 연초-현재(YTD) 가격 총수익 및 5년 주식
주요 벤더 베타 335
그림 50 AI 에이전트 시장: 기업 평가 매트릭스(주요 기업), 2023 336
그림 51 기업 발자국(22개 기업) 337
그림 52 AI 에이전트 시장: 기업 평가 매트릭스(스타트업/중소기업), 2023 344
그림 53 IBM: 회사 스냅샷 354
그림 54 마이크로소프트: 회사 스냅샷 358
그림 55 구글: 회사 스냅샷 362
그림 56 AWS: 회사 스냅샷 366
그림 57 엔비디아: 회사 스냅샷 370
그림 58 오라클: 회사 스냅샷 374
그림 59 세일즈포스: 회사 스냅샷 377
그림 60 라이브퍼스: 회사 스냅샷 382
|
