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AI 에이전트 시장 규모는 2024년에 52억 5천만 달러로 평가되었으며, 2025년에 78억 4천만 달러에서 2030년에는 526억 2천만 달러로 연평균 46.3%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 이러한 급속한 성장은 AI 에이전트 개선에 기초 모델의 역할이 커지고 있기 때문입니다. 기초 모델의 통합으로 이러한 AI 에이전트는 기존의 규칙 기반 봇의 능력을 훨씬 뛰어 넘는 복잡하고 여러 단계로 구성된 작업을 자율적으로 수행할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, Cognosys 및 Adept와 같은 기업들은 대규모 언어 모델을 활용하여 인보이스 조정이나 SOC 경보 분류와 같은 프로세스를 간소화하고 수작업을 60% 이상 줄이는 에이전트 시스템을 구현하고 있습니다. 자율 에이전트로의 전환은 CRM, ERP 및 개발자 도구에서 코파일럿에 대한 수요가 증가함에 따라 더욱 가속화되고 있으며, Microsoft와 같은 벤더들은 Dynamics 365 및 GitHub에 에이전트를 내장하고 있습니다. 시장 확장은 에이전트가 상호 작용을 맞춤화하고, 응답 시간을 단축하며, 복잡한 규제 프로세스를 처리할 수 있는 의료, 소매 및 금융과 같은 산업별 채택에 의해 더욱 가속화되고 있습니다.
AI 에이전트는 입력 데이터에 따라 작업을 수행하거나 결정을 내리는 소프트웨어 프로그램입니다. 자연어 처리, 기계 학습, 컴퓨터 비전 등의 기술을 활용하여, 이러한 에이전트는 정의된 환경에서 작동하며, 사용자와 시스템과 상호 작용하여 특정 목표를 달성합니다. AI 에이전트는 완전 자율 시스템에서 때때로 안내가 필요한 반자율 시스템에 이르기까지 다양하며, 고객 서비스, 백엔드 자동화 및 의사 결정 지원에 일반적으로 사용됩니다.
AI 에이전트 시장의 매력적인 기회
북미
북미의 AI 에이전트 시장은 효율성 및 고객 참여 개선을 위한 이러한 기술의 채택에 힘입어 주목할 만한 성장을 보이고 있습니다. 기계 학습 및 자연어 처리의 발전으로 AI 에이전트의 정교함이 향상되어 더욱 개인화되고 지능적인 솔루션을 제공할 수 있게 되었습니다. 이 시장은 기존 기업과 신생 기업 모두 지속적인 혁신을 추진하면서 경쟁이 치열한 상태입니다.
북미에서는 여러 산업에서 고객 서비스에 AI 에이전트를 채택하는 경우가 증가하고 있습니다. 기업들은 고객 문의 처리, 실시간 지원, 일상적인 상호 작용 관리를 위해 AI 에이전트를 점점 더 많이 활용하고 있으며, 이를 통해 고객 만족도를 높이는 동시에 인간 서비스 담당자의 부담을 줄이고 있습니다.
파트너십, 협업 및 제품 출시는 향후 5년 동안 시장 참여자들에게 유리한 기회를 제공할 것입니다. 영업, 마케팅, 고객 지원 및 서비스, 코딩 및 소프트웨어 개발에 걸친 에이전트 역할이 주목을 받을 가능성이 높습니다.
주요 트렌드는 일상적인 작업을 자동화하고 워크플로우를 최적화하기 위해 AI 에이전트의 사용이 증가하는 것입니다. 기업들은 데이터 입력 및 일정 관리와 같은 작업을 처리하기 위해 이러한 에이전트를 점점 더 많이 배포하여 직원들이 더 높은 가치의 활동에 집중할 수 있도록 하고 있습니다.
NLP가 점점 정교해짐에 따라 AI 에이전트는 이제 인간의 언어를 더 정확하고 문맥에 맞게 이해하고 응답할 수 있게 되었습니다. 이러한 추세로 인해 AI 에이전트가 복잡한 문의를 처리하고 인간과 같은 대화를 유지할 수 있는 보다 효과적인 고객 서비스 솔루션이 가능해지고 있습니다.
AI가 AI 에이전트 시장에 미치는 영향
향상된 커뮤니케이션 및 상호 작용
생성 AI는 AI 에이전트가 보다 자연스럽고 인간과 같은 대화를 할 수 있게 하여 커뮤니케이션의 품질을 크게 향상시킵니다.
개인화된 경험
AI 에이전트는 생성형 AI를 사용하여 고도로 맞춤화된 경험을 제공하여 사용자 만족도와 참여도를 높입니다.
자동화된 콘텐츠 생성
생성형 AI를 통해 AI 에이전트는 다양하고 고품질의 콘텐츠를 자율적으로 제작할 수 있어 콘텐츠 제작 프로세스가 간소화됩니다.
창의 및 디자인 지원
생성 AI는 AI 에이전트의 창의적인 작업과 디자인 프로토타이핑을 지원하여 제품 개발을 가속화합니다.
실시간 의사 결정 지원
AI 에이전트는 생성 AI를 활용하여 동적인 환경에서 보다 정보에 입각한 적시의 의사 결정 지원을 제공합니다.
워크플로우 자동화
생성 AI를 통해 AI 에이전트는 반복적인 작업을 자동화하여 효율성을 개선하고 인적 자원을 더 높은 가치의 업무에 할당할 수 있습니다.
글로벌 AI 에이전트 시장 역학
동인: 엔터프라이즈급 자동화 도구와 AI 에이전트의 통합 증가
AI 에이전트가 대규모 자동화 도구와 통합되는 것은 AI 에이전트 시장에서 중요한 요인으로 부상하며, 다양한 운영 영역에서 기업 기능을 크게 개선하고 있습니다. AI 에이전트를 활용하여 기업은 다양한 복잡한 프로세스를 간소화하고 수작업의 개입을 최소화하여 인적 오류의 위험을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 은행 서비스에서 자동화 플랫폼에 통합된 AI 에이전트는 사기 감지부터 고객 지원 및 규정 준수 모니터링에 이르기까지 다양한 작업을 실시간으로 수행합니다. MnM의 추정에 따르면 AI 기반 자동화를 통해 생산성이 20~30% 향상될 수 있으며, 이러한 변화의 대부분은 AI 에이전트가 담당할 것으로 보입니다. 이 분야의 선두 기업인 UiPath와 Blue Prism은 자동화 프로젝트를 비즈니스 경계를 넘어 중단 없이 확장할 수 있도록 RPA 도구에 AI 기능을 통합하기 시작했습니다. 이러한 움직임은 OPEX를 절감할 뿐만 아니라 AI 에이전트가 제공하는 실시간 데이터 분석을 통해 의사 결정도 개선할 것입니다. 기업 AI의 채택이 가속화됨에 따라 AI 에이전트는 디지털 전환 전략의 핵심 구성 요소가 될 것으로 예상되며, 부서 전반에 걸쳐 가치를 창출하는 자율적이고 적응력 있는 에이전트로 정적인 스크립트를 대체할 것입니다.
제약: 고급 AI 에이전트 솔루션에 대한 접근을 제한하는 높은 구현 비용
AI 에이전트는 상당한 잠재력을 가지고 있지만, 데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수 관련 문제로 인해 널리 사용되지 못하고 있습니다. AI 에이전트는 효과적으로 작동하기 위해 근본적으로 상당한 양의 데이터에 접근해야 하며, 그 중 일부는 개인 정보 또는 민감한 정보일 수 있습니다. 이러한 정보의 활용은 GDPR(유럽 연합의 일반 데이터 보호 규정)과 미국 HIPAA(건강 보험 이동성 및 책임 법) 등 법규에 따라 엄격히 규제되고 있습니다. 이 법규들은 데이터 수집, 저장, 처리 방식에 조건을 부과합니다. 업계 추정에 따르면, 약 60%의 기업이 AI 에이전트 배포에 대해 우려를 표명했습니다. 막대한 벌금이나 법적 문제까지 이어질 수 있는 규정 위반의 위험을 감수하고 싶지 않기 때문입니다. 여러 관할 구역에서 사업을 운영하는 글로벌 기업들의 경우, 다양한 상반된 법률 조항으로 인해 AI 에이전트 배포 활동을 확대하기가 거의 불가능하기 때문에 이러한 제약이 특히 큰 문제입니다. 이 문제를 해결하기 위해 일부 공급업체들은 AI 에이전트 아키텍처에 프라이버시 바이 디자인(Privacy by Design) 원칙을 적용하고 있습니다. 다른 업체들은 민감한 데이터 세트에 대한 의존도를 줄이기 위해 연합 학습 및 합성 데이터에 집중하고 있습니다.
기회: 틈새 비즈니스 역할에 맞춤화된 수직 AI 에이전트의 등장
AI 에이전트 시장에서 구체적인 성장 기회는 틈새 산업을 위해 설계된 전문 가상 비서의 분야가 확대되고 있는 데서 찾을 수 있습니다. 일반 에이전트(수평 에이전트)와 달리, 이러한 특수 에이전트는 법률, 의료, 금융 등 특정 산업의 고유한 요구 사항을 충족하기 위해 만들어졌습니다. 예를 들어, 법률 분야에서는 문서 작성, 조사 및 규정 준수 모니터링을 위해 AI 에이전트가 훈련되고 있으며, 이를 통해 변호사의 업무량이 크게 감소하고 있습니다. MarketsandMarkets는 전문 AI 도구에 대한 수요에 힘입어 산업별 AI 솔루션 시장이 향후 5년간 연평균 35%의 성장률을 보일 것으로 추정하고 있습니다. 이러한 성장은 AI 어시스턴트가 개별 사용자의 선호도와 기술에 맞게 맞춤화되는 ‘초개인화’ 트렌드에 의해 뒷받침되고 있습니다. 이러한 전문 지능형 에이전트를 만들고 제공할 수 있는 공급업체는 이러한 시스템이 다양한 비즈니스 기능에 통합됨에 따라 경쟁 우위를 확보할 것입니다. 또한, 수직 AI 에이전트는 진입 장벽을 높이기 때문에 독점적인 데이터 세트와 도메인 전문 지식을 보유한 업체에 유리합니다. 그 결과, 틈새 수직 시장에서 선점한 업체들이 강력한 경쟁 우위를 구축할 가능성이 높습니다.
과제: AI 에이전트의 상황 이해 능력 향상
AI 에이전트는 구조화된 데이터와 간단한 질문을 처리하는 데 탁월합니다. 그러나 복잡한 입력이나 대화를 이해하는 데는 어려움을 겪습니다. 이 과제는 풍자, 관용구, 문화적 언급을 인식하고 여러 차례에 걸친 대화를 관리할 때 특히 두드러집니다. 이로 인해 에이전트의 맥락 이해가 부족해 질문에 맞지 않거나 기대에 부응하지 않는 응답이 제공되어 사용자 만족도가 저하됩니다. 이 문제를 해결하기 위해서는 맥락 기억 능력의 지속적인 개선, 모델 미세 조정, 자연어 이해(NLU)에 대한 이해가 필요합니다.
현재 여러 업체는 모델 크기를 늘리지 않으면서 대화 맥락을 유지하는 경량 메모리 아키텍처를 실험 중입니다. 다른 업체들은 인간 피드백을 활용한 강화 학습(RLHF)을 통해 다중 회화 상호작용의 미묘함과 품질을 개선하고 있습니다. 이러한 진전에도 불구하고 인간과 유사한 이해와 기계 생성 응답 간의 격차는 여전히 크며, 이러한 모델이 일관된 맥락적 정확성을 입증할 때까지 복잡한 워크플로우에서의 기업 적용은 제한적일 것입니다. 이 격차를 해소하는 것이 차세대 AI 에이전트 개발에서 가장 중요한 기술적 과제가 될 것입니다.
글로벌 AI 에이전트 시장 생태계 분석
AI 에이전트 생태계는 다양한 기능을 포괄하며, 여러 산업에 걸쳐 깊이 통합되어 있습니다. 생산성 및 영업 분야에서 Grammarly 및 HubSpot과 같은 AI 도구는 창의성, 워크플로우 및 리드 생성을 최적화합니다. 마케팅은 Surfer 및 Albert와 같은 도구를 통해 SEO, 캠페인 관리 및 개인화된 경험을 위해 AI를 활용합니다. 고객 지원은 Ada와 같은 챗봇과 Observe-AI의 감정 분석을 활용합니다. 법적 분야는 Harvey와 같은 연구 AI와 LexCheck와 같은 준수 AI에서 혜택을 받습니다. 제품 관리는 자동화 및 자원 배분을 위해 AI를 활용하며, 코딩 도구는 디버깅과 CI/CD를 통해 소프트웨어 개발을 강화합니다. 비즈니스 인텔리전스에서는 데이터 분석과 예측이 주를 이루며, 금융 분야에서는 AI 기반 사기 탐지가 보완 역할을 합니다.
제공 서비스별로 보면, 수직 AI 에이전트는 2025년부터 2030년까지 가장 빠른 성장을 보일 것으로 예상됩니다.
제공 서비스별로 보면, 수직 AI 에이전트는 특정 부문의 고유한 요구 사항, 프로세스 및 규제 프레임워크를 충족하기 위해 설계된 전문적인 디자인 덕분에 예측 기간 동안 빠른 성장이 예상됩니다. 수평적 AI 에이전트는 주로 여러 분야의 이메일 요약 및 일정 관리와 같은 광범위한 작업을 위해 설계된 반면, 수직적 AI 에이전트는 특정 산업의 특정 데이터 및 용어로 작동하도록 설계되어 정확성, 관련성 및 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. 예를 들어, 의료 산업에서 임상 정보에 대한 지식을 갖춘 AI 에이전트는 HIPAA 규정을 준수하면서 환자 분류, 진단 및 문서화를 지원할 수 있습니다. 반면, 일반적인 수평 AI 에이전트는 의료 용어나 복잡한 규제를 관리할 수 없습니다. 도메인 지식, 정확성 및 규정 준수가 중요한 금융, 법률 및 제조 분야도 마찬가지입니다. 또한 수직 AI 에이전트는 광범위한 수정 없이도 현재의 엔터프라이즈 시스템에 원활하게 통합될 수 있기 때문에 더 빠른 가치 실현을 약속합니다. 독점 데이터 세트의 접근성이 높아지고 맞춤형 AI 모델을 공동으로 개발하기 위한 산업 간 협력이 등장하면서 이러한 에이전트의 수요는 더욱 증가하고 있습니다.
에이전트 역할에 따라, 코딩 및 소프트웨어 개발 에이전트 부문은 예측 기간 동안 상당한 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.
코딩 및 소프트웨어 개발 에이전트는 개발 프로세스를 단순화하고, 생산성을 높이며, 시장 출시 시간을 단축할 수 있기 때문에 채택이 증가하고 있습니다. 이러한 AI 기반 에이전트는 코드를 자동으로 생성하고, 문제를 디버그하며, 개선 사항을 제안할 수 있으므로 개발자는 더 복잡하고 창의적인 작업에 집중할 수 있습니다. 예를 들어, GitHub Copilot은 AI를 사용하여 사용자가 입력한 코드의 섹션별 코드와 전체 코드 줄을 추천하여 프로그래밍 속도를 크게 높입니다. 마찬가지로 DeepCode와 같은 플랫폼은 즉각적인 코드 검사를 제공하고 제안을 함으로써 코드에 버그가 발생할 가능성을 줄이고 코드 품질을 향상시킵니다. 이로 인해 소프트웨어 개발이 짧은 주기로 빠르게 진행되는 다양한 산업에서 이러한 에이전트에 대한 수요가 높아지고 있습니다. 코딩 에이전트는 개발 프로세스의 속도를 높일 뿐 아니라 초보자에게 코딩을 더 쉽게 만들어 다양한 분야에서 프로그램 제작에 더 많은 사람들이 참여할 수 있게 합니다. 앞으로 코딩 에이전트가 DevOps 파이프라인과 로우코드/노코드 플랫폼에 통합되면 그 유용성이 더욱 확대될 것으로 예상됩니다. 이러한 진화는 애자일 개발 환경과 여러 부서의 소프트웨어 팀에서 AI 에이전트를 필수적인 요소로 만들 것입니다.
지역별로는 아시아 태평양 지역이 예측 기간 동안 가장 빠른 성장률을 보일 것으로 예상됩니다.
아시아 태평양 AI 에이전트 시장은 기술 발전, 디지털 전환 이니셔티브, 민간 및 공공 부문의 R&D 지출 증가로 인해 빠르게 성장하고 있습니다. 중국, 일본, 한국은 다양한 산업에서 AI 에이전트 채택을 선도하고 있습니다.
예를 들어, 중국의 Ping An Insurance는 고객 서비스에 AI 에이전트를 사용하여 문의의 60% 이상을 처리하여 응답 시간과 고객 만족도를 개선하고 있습니다. 일본에서는 Mitsubishi UFJ Financial Group (MUFG)이 AI 에이전트를 통해 대출 승인 및 사기 감지를 간소화하여 은행 업무의 효율성과 보안을 강화하고 있습니다. 한국은 교통 관리 및 범죄 예방을 위한 스마트 시티 프로젝트에 AI 에이전트를 활용하여 AI를 도시 인프라에 통합하려는 노력을 보여주고 있습니다. 또한 싱가포르 정부는 진단 및 환자 관리를 위한 의료 분야에서의 AI 에이전트 구현을 비롯한 AI 사용을 장려하고 있습니다.
AI 에이전트 시장의 최근 동향
- 2025년 4월, Google은 VS Code 및 IntelliJ Gemini Code Assist에 채팅용 코드 사용자 지정 기능을 도입했습니다. 이 기능을 통해 개발자는 IDE의 Gemini Code Assist 채팅 인터페이스에서 문맥에 맞는 코드 제안과 통찰력을 직접 받을 수 있습니다. 이 기능을 사용하기 위해 추가 구성이 필요하지 않으므로 통합 프로세스가 간소화됩니다. 개발자는 이 기능을 활용하여 코딩 효율성을 높이고 워크플로를 간소화할 수 있습니다.
- 20245년 2월, Salesforce는 Google과의 파트너십을 확대하여 기업에 AI 기반 에이전트 구축에 대한 더 많은 선택권과 유연성을 제공하기로 했습니다. Salesforce의 Agentforce는 Google의 Gemini 모델과 통합되어 에이전트가 Gemini의 다중 모드 기능과 Vertex AI를 통해 Google 검색에서 얻은 실시간 통찰력을 활용하여 이미지, 오디오 및 비디오를 처리할 수 있게 됩니다. 이 협력은 실시간 음성 번역, 지능형 에이전트 핸드오프, AI 기반 대화 통찰력을 통해 AI 기반 고객 서비스를 강화하는 것을 목표로 합니다.
- 2025년 1월, NVIDIA는 기업이 다단계 작업 실행이 가능한 에이전트형 AI 애플리케이션을 구축할 수 있는 새로운 AI Blueprints를 출시했습니다. 이러한 초점을 통해 개발자는 비디오 및 PDF 형식 등의 데이터를 이해하고 분석할 수 있는 맞춤형 AI “지식 로봇”을 만들 수 있습니다. CrewAI, Daily, LangChain, LlamaIndex, Weights & Biases와 같은 주요 파트너들은 NVIDIA와 협력하여 NVIDIA AI Enterprise 플랫폼 내에서 자사 도구를 더욱 조율하고, 여러 기업에서 에이전트 AI의 개발을 지원했습니다.
- 2025년 1월, OpenAI는 미국 정부 기관을 대상으로 ChatGPT Gov를 출시했습니다. 이 특수 버전 ChatGPT는 Microsoft Azure Government를 통해 GPT-4 모델에 안전하고 규정을 준수하는 액세스를 제공합니다. 이 버전은 규제가 엄격한 환경에서 문서 요약, 데이터 분석, 고객 상호 작용과 같은 사용 사례에 적합하도록 설계되었습니다.
주요 시장 참여자
최고의 AI 에이전트 시장 기업 목록
AI 에이전트 시장은 광범위한 지역적 입지를 확보한 몇몇 주요 기업들이 지배하고 있습니다. AI 에이전트 시장의 주요 기업은 다음과 같습니다.
Google (US)
Amelia (US)
IBM (US)
OpenAI (US)
AWS (US)
NVIDIA (US)
Microsoft (US)
LivePerson (US)
Leena AI (US)
Cognigy (Germany)
Infinitus (US)
Stability AI (UK)
Rasa (US)
Aisera (US)
CUJO AI (US)
목차
독점적은 MarketsandMarkets에만 고유한 콘텐츠/데이터를 의미하며, 경쟁사에서는 제공되지 않습니다.
제목
페이지 번호
소개
43
연구 방법론
50
요약
62
프리미엄 통찰력
69
시장 개요 및 산업 동향
AI 에이전트 채택 및 미래 성장 기회를 형성하는 요인을 분석합니다.
72
- 5.1 소개
- 5.2 시장 역학 요인 – AI 에이전트의 이해 및 상호 작용 능력을 향상시키기 위한 자연어 처리(NLP) 기술의 발전 – 고객 대응 업무 전반에 걸친 초개인화된 디지털 경험에 대한 수요 – 기업 비즈니스 프로세스 자동화 전반에 걸친 AI 에이전트의 운영적 가치 제약 요인 – 시장 채택을 제한하는 데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제 – 고급 AI 에이전트 솔루션에 대한 접근을 제한하는 높은 구현 비용 기회- 틈새 사용 사례를 해결하기 위한 전문 산업 부문을 위한 맞춤형 AI 솔루션 – AI 기반 SaaS 플랫폼의 확장은 접근성을 확대하고 중소기업의 채택을 촉진할 것입니다. – AI 에이전트의 다국어 기능은 글로벌 시장 침투 및 채택을 증가시킬 것입니다. 과제 – AI 에이전트의 문맥 이해 문제 해결 – 민감한 애플리케이션에서 신뢰와 규정 준수를 위협하는 AI 에이전트의 윤리 및 편견 문제 – AI 에이전트의 성능과 신뢰성에 도전하는 수요가 높은 환경에서의 확장성 문제
- 5.3 AI 에이전트의 진화
- 5.4 AI 에이전트 대 에이전트형 AI
- 5.5 공급망 분석
- 5.6 생태계 분석 생산성 및 개인 비서 판매 마케팅 고객 서비스 및 지원 법적 제품 관리 코딩/소프트웨어 개발 인적 자원 비즈니스 인텔리전스 재무 및 회계
- 5.7 투자 환경 및 자금 조달 시나리오
- 5.8 2025년 미국 관세 영향 – AI 에이전트 시장 소개 주요 관세율 가격 영향 분석 – 전략적 변화 및 새로운 트렌드 국가/지역에 미치는 영향 – 미국 – 중국 – 유럽 – 아시아 태평양 (중국 제외) 최종 사용 산업에 미치는 영향 – BFSI – 통신 – 정부 및 공공 부문 – 의료 및 생명 과학 – 제조 – 미디어 및 엔터테인먼트 – 소매 및 전자 상거래 – 소프트웨어 및 기술 제공업체
- 5.9 사례 연구 분석 BFSI- Bajaj Finance는 다양한 사업 부문의 판매를 촉진하기 위해 2,000개 이상의 챗봇을 활용했습니다- MRHFL은 Leena AI 플랫폼을 통해 현장 직원들의 경험 격차를 해소했습니다- Cardi: BNP Paribas Cardif의 고객 경험 향상 의료 및 생명 과학 – Cencora는 Infinitus를 통해 환자 접근을 가속화했습니다. – Aveanna Healthcare는 Amelia IT/ITES를 통해 직원 경험을 개선했습니다. – Amelia는 CGI가 고객 서비스 중단을 30% 감소시키는 데 도움을 주었습니다. 통신 – Telefonica는 Amelia의 AI 에이전트를 활용하여 휴대폰 트래픽을 100% 처리했습니다. 법률 – Beam: AI 자동화를 통한 환자 지원 강화
- 5.10 기술 분석 핵심 기술- 최적화 알고리즘- 확률적 알고리즘- 계획 및 검색 알고리즘- TensorFlow- PyTorch- Apache Kafka- 센서/지각기- LLM 라우팅- AI 에이전트 메모리 보완 기술- API 및 마이크로 서비스- 엣지 컴퓨팅- 지리 공간 분석- 양자화 및 모델 최적화 관련 기술- 다중 모드 AI- 책임감 있는 AI- 블록 체인- 5G 및 고급 연결
- 5.11 규제 환경 규제 기관, 정부 기관 및 기타 조직 규정: AI 에이전트 – 북미 – 유럽 – 아시아 태평양 – 중동 및 아프리카 – 라틴 아메리카
- 5.12 특허 분석 방법론 문서 유형별 특허 출원 혁신 및 특허 출원
- 5.13 가격 분석 주요 업체별 평균 판매 가격 추세, 에이전트 유형별 서비스별 가격 분석
- 5.14 주요 컨퍼런스 및 행사 (2025–2026)
- 5.15 포터의 5대 경쟁 요인 분석 신규 진입 위협 대체품 위협 공급업체의 협상력 구매자의 협상력 경쟁 강도
- 5.16 주요 이해관계자 및 구매 기준 구매 과정에서의 주요 이해관계자 구매 기준
- 5.17 고객 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/파괴적 변화 고객 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/파괴적 변화
AI 에이전트 시장, 제공 제품별
시장 규모 및 2030년까지의 전망 – 가치(십억 달러)
143
- 6.1 소개 제공 제품: AI 에이전트 시장 동인
- 6.2 수직 AI 에이전트 수직 AI 에이전트 산업 전반에 걸쳐 도메인 전문 지식을 통합
- 6.3 수평 AI 에이전트 수평 AI 에이전트, 교차 기능 자동화 및 통찰력 지원
에이전트 시스템별 AI 에이전트 시장
2030년까지의 시장 규모 및 전망 – 가치(십억 달러)
149
- 7.1 소개 에이전트 시스템: AI 에이전트 시장 동인
- 7.2 단일 에이전트 시스템 단일 에이전트 시스템은 비용 효율적이고 확장 가능한 자동화를 제공합니다.
- 7.3 다중 에이전트 시스템 다중 에이전트 시스템은 협업 및 복잡한 작업 관리를 촉진합니다.
AI 에이전트 시장, 제품 유형별
시장 규모 및 2030년까지의 전망 – 가치(십억 달러)
155
- 8.1 소개 제품 유형: AI 에이전트 시장 동인
- 8.2 즉시 배포 가능한 에이전트 즉시 배포 가능한 에이전트, 신속한 구현 및 ROI 제공
- 8.3 자체 구축 에이전트 자체 구축 에이전트 맞춤형 엔터프라이즈 솔루션 지원
에이전트 역할별 AI 에이전트 시장
2030년까지의 시장 규모 및 전망 – 가치(십억 달러)
161
- 9.1 소개 에이전트 역할: AI 에이전트 시장 동인
- 9.2 생산성 및 개인 비서 생산성 및 개인 비서 일상적인 업무의 효율화 개인 효율성 향상 창의력 비서 워크플로우 자동화 회의 비서
- 9.3 영업 에이전트 리드 생성 및 고객 참여 촉진 잠재 고객 발굴 리드 생성 영업 자동화 고객 관계 관리
- 9.4 마케팅 AI 에이전트 개인화된 캠페인 및 ROI 추적 지원 콘텐츠 제작 및 SEO 캠페인 관리 마케팅 개인화
- 9.5 법률 AI 에이전트 법률 연구 및 규정 준수 업무 자동화 법률 연구 문서 검토 및 관리 법률 규정 준수
- 9.6 운영 및 공급망 관리 에이전트 배치를 통한 물류, 재고, 계획 최적화 수요 예측 재고 최적화 물류 및 경로 계획 생산 계획 및 일정 관리 기타
- 9.7 보안 및 위험 관리 위험 탐지 및 위협 완화 강화
- 9.8 고객 서비스 및 지원 응답 시간 및 만족도 개선 셀프 서비스 챗봇 감정 분석
- 9.9 코딩 및 소프트웨어 개발 코드 생성, 디버깅 및 배포를 지원하는 AI 에이전트 코드 생성 코드 디버깅 지속적인 통합/지속적인 제공(CI/CD)
- 9.10 제품 관리 제품 관리에 AI 에이전트 제품 계획 및 자원 할당 지원 시장 조사 제품 개발 프로젝트 작업 자동화 자원 할당
- 9.11 회계 거래 자동화 및 사기 검사 요구사항 거래 실패 관리 사기 관리
- 9.12 인사 관리 HR 에이전트를 활용한 채용 및 직원 참여 최적화 채용 및 채용 프로세스 직원 참여
- 9.13 비즈니스 인텔리전스 에이전트 예측 분석 및 대시보드 제공을 통한 비즈니스 참여 강화 데이터 분석 및 통찰력 생성 예측 분석 및 예측 자동화된 보고 및 대시보드 데이터 정리 및 준비
- 9.14 기타 에이전트 역할
AI 에이전트 시장, 최종 사용자별
시장 규모 및 2030년까지의 전망 – 가치(십억 달러)
214
- 10.1 소개 최종 사용자: AI 에이전트 시장 동인
- 10.2 기업 BFSI – BFSI 부문의 AI 에이전트 통합을 추진하는 자동화 및 24시간 서비스 제공에 대한 요구 증가 – 은행 – 금융 서비스 – 보험 통신 – 원활한 통신을 위한 통신 분야의 AI 에이전트 정부 및 공공 부문- AI 연구에 투자하고 학계 및 민간 부문과의 협력을 촉진하기 위해 혁신 허브를 구축하는 정부 의료 및 생명 과학 – 의료 서비스 제공업체는 AI 에이전트를 활용하여 행정 업무를 간소화하여 의료 전문가가 환자 치료에 집중할 수 있도록 지원 제조 – AI는 제조 공정을 혁신하고 진화하는 시장 환경에서 경쟁력을 강화합니다. 미디어 및 엔터테인먼트 – 미디어 및 엔터테인먼트 기업은 경쟁력을 유지하고 진화하는 소비자의 요구를 충족하기 위해 AI 에이전트를 점점 더 많이 활용하고 있습니다.- 광고 – 음악 – 영화 – 게임 – 저널리즘 소매 및 전자 상거래 – AI 에이전트가 개인화를 촉진하고 운영 효율성을 향상시켜 산업을 변화시키고 있습니다. 기술 제공업체 – 역동적인 환경에 적응하고 데이터 기반의 의사 결정을 내리는 맞춤형 AI 에이전트 전문 서비스 제공업체 – 운영 효율성을 높임으로써 산업을 재편하기 위해 전문 서비스에 AI 에이전트를 통합 – 컨설팅 서비스 제공업체 – 지식 프로세스 아웃소싱 (KPO)- 비즈니스 프로세스 아웃소싱 (BPO)- 채용- 법률 사무소- 기타 기업
- 10.3 소비자
에이전트 시장, 지역별
시장 규모 및 전망 (2030년까지), 국가별 분석 – 가치 (USD 억 달러)
249
- 11.1 소개
- 11.2 북미 북미: AI 에이전트 시장 동인 북미: 거시경제 전망 미국 – 선도적인 기술 기업 및 투자의 채택 추진 캐나다 – 캐나다 정부의 AI 지원 정책 및 혁신 허브
- 11.3 유럽 유럽: AI 에이전트 시장 동인 유럽: 거시경제 전망 영국 – 책임감 있는 AI에 대한 투자 및 규제 리더십 독일 – 강력한 산업 AI 애플리케이션 및 연구 클러스터 프랑스 – AI 에이전트 사용을 가속화하는 민관 파트너십 이탈리아 – 제조 및 서비스에 AI 에이전트를 채택하는 기업 스페인 – 디지털 정책이 지원하는 성장하는 AI 생태계 네덜란드 – 윤리적 AI 에이전트 및 혁신 허브에 중점 나머지 유럽
- 11.4 아시아 태평양 아시아 태평양: AI 에이전트 시장 동인 아시아 태평양: 거시경제 전망 중국 – 기업 및 스마트 시티 이니셔티브에 AI의 급속한 채택 인도 – AI 스타트업 생태계 육성을 위한 정부의 추진 일본 – 산업 전반에 걸쳐 자동화 및 생산성을 촉진하는 AI 에이전트 한국 – AI 혁신 및 정부 지원 R&D로 AI 에이전트 배포 확대 호주 및 뉴질랜드- ANZ에서 AI 에이전트의 개발 및 배포를 형성하는 윤리적 AI 및 데이터 개인 정보 보호에 중점 싱가포르 – 싱가포르의 대기업들이 비즈니스 운영을 개선하기 위해 AI 에이전트를 점점 더 많이 채택 아시아 태평양 기타 지역
- 11.5 중동 및 아프리카 중동 및 아프리카: AI 에이전트 시장 동인 중동 및 아프리카: 거시경제 전망 사우디아라비아- 2030 비전 하의 투자가 AI 에이전트의 성장을 촉진 아랍에미리트 – AI 전략이 정부 및 기업의 AI 도입을 촉진 카타르 – 카타르는 경제 현대화를 위해 AI 기술에 막대한 투자를 하고 있으며, 의료, 교육, 금융 등 부문에 집중 터키 – 터키의 급성장하는 기술 부문이 AI 에이전트 도입의 주요 동력 중동 및 아프리카 기타 지역 – 아프리카 국가들이 직면한 고유한 사이버 보안 과제에 맞는 새로운 AI 모델 및 기술 개발
- 11.6 라틴 아메리카 라틴 아메리카: AI 에이전트 시장 동인 라틴 아메리카: 거시경제 전망 브라질 – 여러 부문에 걸쳐 AI 에이전트에 대한 지역 최대 시장 멕시코 – 여러 부문에 걸쳐 AI 에이전트에 대한 지역 최대 시장 아르헨티나 – 신흥 AI 스타트업 및 기업 파일럿 라틴 아메리카 기타 지역
경쟁 환경
시장 점유율 분석 (%) 및 경쟁 위치 매트릭스
357
- 12.1 개요
- 12.2 주요 플레이어 전략, 2022–2025
- 12.3 매출 분석, 2020~2024
- 12.4 시장 점유율 분석, 2024 AI 에이전트를 제공하는 주요 업체의 시장 점유율 – 시장 순위 분석
- 12.5 제품 비교 오픈 소스 AI 에이전트별 제품 비교 분석 – Sweep AI (Sweep.dev) – Superagent (Superagent AI) – MetaGPT (Geekan) – AutoGen (Microsoft)- ChatDev (OpenBMB) 제품 비교 분석, 폐쇄형 AI 에이전트별 – Blackbox AI (Blackbox) – Copilot X (GitHub) – Deepnote AI (Deepnote) – Phind Ask (Phind) – Gumloop Flow (Gumloop)
- 12.6 기업 가치 평가 및 재무 지표
- 12.7 기업 평가 매트릭스: 주요 플레이어, 2024년 스타 기업, 신흥 리더, 주요 플레이어, 참가 기업 기업 발자국: 주요 플레이어, 2024년- 기업 발자국- 지역 발자국- 제품 유형 발자국- 에이전트 역할 발자국- 에이전트 시스템 발자국- 최종 사용자 발자국
- 12.8 기업 평가 매트릭스: 스타트업/중소기업, 2024 진보적 기업, 반응형 기업, 역동적 기업, 출발 단계 기업 경쟁 벤치마킹: 스타트업/중소기업, 2024- 주요 스타트업/중소기업 목록- 주요 스타트업/중소기업의 경쟁 벤치마킹
- 12.9 경쟁 시나리오 제품 출시 및 개선 거래
회사 프로필
SWOT, 재무 정보 및 최근 개발 사항을 포함한 주요 업체에 대한 심층 프로필
392
- 13.1 소개
- 13.2 주요 플레이어
-
IBM– Business overview– Products/Solutions/Services offered– Recent developments– MnM viewMICROSOFT– Business overview– Products/Solutions/Services offered– Recent developments– MnM viewGOOGLE– Business overview– Products/Solutions/Services offered– Recent developments– MnM viewAWS– Business overview– Products/Solutions/Services offered– Recent developments– MnM viewNVIDIA– Business overview– Products/Solutions/Services offered– Recent developments– MnM viewORACLE– Business overview– Products/Solutions/Services offered– Recent developmentsSALESFORCE– Business overview– Products/Solutions/Services offered– Recent developmentsOPENAI– Business overview– Products/Solutions/Services offered– Recent developmentsLIVEPERSON– Business overview– Products/Solutions/Services offered– Recent developments– Tempus ai– kore.ai– leewayhertz– cs disco– aerogility– gupshup– hirevue– helpshift– fluid ai– amelia– irisity– cogito– smartaction
-
13.3 STARTUP/SME PROFILESTOVIE AI– Business overview– Products/Solutions/Services offered– Recent developmentsCOGNOSYSAISERAMARKOVATERASASTABILITY AIINFINITUS SYSTEMSSIERRALEVEL AI– Sybill AI– truva– leena ai– tars– talkie.ai– heymilo ai– cujo ai– oneai– locale.ai– cognigy– newo.ai– beam AI– causalens– krisp– relevance ai– spell– bluej– luminance– lawgeex
관련 시장
459
- 14.1 소개
- 14.2 인공지능(AI) 시장 – 2030년 글로벌 전망 시장 정의 시장 개요- 인공지능 시장, 제공 방식별- 인공지능 시장, 비즈니스 기능별- 인공지능 시장, 기술별- 인공지능 시장, 산업별- 인공지능 시장, 지역별
- 14.3 생성형 AI 시장 – 2030년까지의 글로벌 전망 시장 정의 시장 개요- 생성형 AI 시장, 제공별- 생성형 AI 시장, 데이터 모달리티별- 생성형 AI 시장, 응용 분야별- 생성형 AI 시장, 산업별- 생성형 AI 시장, 지역별
부록
474
- 15.1 토론 가이드
- 15.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS의 구독 포털
- 15.3 맞춤화 옵션
- 15.4 관련 보고서
- 15.5 저자 정보
