AI 어시스턴트 시장 : 제공 서비스별 (연구, 판매, 프레젠테이션, 개발자 지원), 응용 분야별 (회의 녹취, 문서 검색, 이메일 순서 지정, 일정 관리, 코드 완성, 디자인, 데이터 탐색, 스프레드시트 AI) – 2030 년까지 글로벌 예측

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AI 어시스턴트는 지능형 소프트웨어로 구성된 도구로, 지식 근로자, 전문가, 팀이 커뮤니케이션, 생산성, 연구, 협업, 일정 관리, 분석, 콘텐츠 생성 등 다양한 […]

AI 어시스턴트는 지능형 소프트웨어로 구성된 도구로, 지식 근로자, 전문가, 팀이 커뮤니케이션, 생산성, 연구, 협업, 일정 관리, 분석, 콘텐츠 생성 등 다양한 분야에서 고부가가치, 맥락 인식형, 업무 특화형 활동을 수행하는 데 지원을 제공합니다.

AI 어시스턴트 시장의 매력적인 기회

아시아 태평양

아시아 태평양 지역의 AI 어시스턴트 시장은 디지털 전환의 가속화, 업무 자동화 추진, 특히 비용 효율적인 확장성을 추구하는 중소기업(SME)을 중심으로 클라우드 기반 AI 솔루션의 채택 증가로 인해 놀라운 성장을 기록하고 있습니다. 해당 지역의 신흥 경제국은 기업들이 산업 분야 전반에서 업무 흐름을 최적화하고 생산성을 향상시키기 위해 AI 기반 도구를 점점 더 채택함에 따라 중요한 기회를 제공하고 있습니다.

지역의 디지털 혁신에 대한 집중도가 높아지면서 기업들은 수동 작업 부담을 줄이고 업무 흐름을 최적화하며 디지털 우선 비즈니스 환경에서 경쟁력을 유지하기 위해 AI 어시스턴트를 빠르게 도입하고 있습니다.

연결된 디지털 생태계, 원격 협업, 플러그인 통합에 대한 의존도가 증가함에 따라 SaaS 도구, CRM, 맞춤형 데이터베이스와 원활하게 연결되어 더 큰 가치와 생산성을 창출하는 AI 어시스턴트의 수요도 확대되고 있습니다.

AI 기반 어시스턴트는 일상 업무에 점점 더 많이 통합되어, 인간의 전문 지식과 고급 AI 기능을 결합하여 문서 작성, 일정 관리, 회의 기록, 데이터 통찰력 등 다양한 작업을 자동화하고 있습니다. 이러한 시너지 효과로 다양한 비즈니스 기능에서 더 빠른 의사 결정, 효율성 향상, 정확성 개선이 가능합니다.

이 지역 전체에서 호황을 누리고 있는 기술, 금융 서비스, 제조 부문은 지식 업무를 지원하고, 반복적인 작업을 자동화하며, 변화하는 규제를 준수하기 위해 전문 AI 어시스턴트에 대한 수요를 높이고 있습니다.

글로벌 AI 어시스턴트 시장 동향

주요 요인: 컨텍스트 기반 AI 어시스턴트가 생산성을 재정의합니다

AI 어시스턴트 시장은 사용자들이 일반적인 봇을 넘어 스마트하고 개인화된 AI 어시스턴트를 원하기 때문에 빠르게 진화하고 있습니다. 현대적인 AI 어시스턴트는 실시간 행동 및 컨텍스트 데이터를 활용해 일정, 작업, 이메일, 워크플로우를 분석하고 적시적인 제안을 제공합니다. 예를 들어, 컨텍스트 기반 AI 어시스턴트는 영업 담당자에게 미처리 후속 조치를 상기시켜주거나 맞춤형 이메일을 자동으로 초안 작성하거나 회의 전에 우선순위 작업을 강조할 수 있습니다. 이로써 AI는 단순히 정적인 도구가 아닌 항상 함께 하는 생산성 파트너처럼 느껴집니다. Microsoft Copilot, Google Duet AI, Salesforce Einstein GPT와 같은 기업들은 실시간 컨텍스트가 어시스턴트를 더 관련성 있게 만들어 반복적인 작업에 소요되는 시간을 절약하도록 돕는 방식을 보여주고 있습니다. 클라우드 기반 데이터 보안 및 개인정보 보호 조치와 함께 이 트렌드는 특히 기업들이 직원 효율성과 신뢰를 높이는 맞춤형 디지털 경험을 요구함에 따라 성장할 것으로 예상됩니다. 사용자의 활동, 업무 습관, 프로젝트 요구사항을 실시간으로 이해하는 능력은 경쟁이 치열한 시장에서 미래의 AI 어시스턴트를 차별화할 것입니다. 컨텍스트 인식 AI 어시스턴트에 투자하는 것은 기업이 단순히 작업을 자동화하는 것이 아니라 작업을 이해하여 일반적인 봇이 제공할 수 없는 진정한 가치를 제공하는 생산성 도구를 만들 수 있도록 돕습니다. 인간과 같은 컨텍스트 우위를 갖춘 어시스턴트를 구축하는 조직은 사용자 신뢰를 얻고 AI 채택을 확대하는 데 성공하고 있습니다.

제약 요인: 분산된 기술 스택이 AI 통합을 방해합니다

AI 어시스턴트 시장의 제약 요인 중 하나는 근로자들이 매일 수십 개의 연결되지 않은 도구를 사용한다는 점입니다. 사용자들은 Slack, Zoom, Notion, Jira, Asana 등 다양한 앱 사이를 전환하지만, 이 도구들은 데이터를 원활하게 공유하지 않습니다. 이로 인해 최고의 기업용 AI 어시스턴트조차 통합된 컨텍스트 기반 경험을 제공하기 어렵습니다. 예를 들어, AI 어시스턴트가 Zoom에서 회의 노트를 가져올 수 있지만, 데이터가 통합되지 않았다면 Asana의 작업을 매칭할 수 없습니다. 이처럼 원활한 크로스플랫폼 AI 통합의 부재는 어시스턴트가 고립된 환경에서 작동하게 만들고 진정한 잠재력을 발휘하지 못하게 합니다. 많은 기업은 데이터 개인정보 보호 위험과 준수 문제를 피하기 위해 AI 어시스턴트를 단일 앱에 제한합니다. 분산된 시스템에서 권한, API, 안전한 액세스를 관리하는 것은 IT 팀의 업무 부담을 증가시킵니다. 결과적으로 맥락 풍부한 AI 어시스턴트의 진정한 힘은 개별 도구 안에 잠겨 있으며, 전체 업무 일정에 걸쳐 도움을 제공하지 못합니다. AI의 진정한 가치를 해방하려면 기업은 더 나은 API 생태계, 강력한 상호 운용성, 표준화된 데이터 흐름이 필요합니다. 이러한 장벽을 해결하는 기업은 생산성을 높이고 디지털 피로를 줄이며 현대 업무 환경이 기대하는 완전히 통합된 경험을 제공하는 연결된 AI 어시스턴트의 미래를 선도할 것입니다.

기회: 연방 학습이 개인정보 보호 우선 어시스턴트를 가능하게 합니다

엔터프라이즈 AI 어시스턴트 시장에서 중요한 기회는 원시 사용자 데이터를 중앙 서버로 전송하지 않고 AI 성능을 개선하는 머신 러닝 기술인 연합 학습의 채택입니다. 금융, 의료, 법률 서비스와 같이 민감하거나 규제된 정보를 관리하는 산업에서 연합 학습은 모델을 로컬에서 훈련하고 원시 입력 대신 암호화된 업데이트만 공유함으로써 개인 정보 보호 위험을 제거합니다. 이를 통해 AI 기반 어시스턴트는 GDPR 또는 HIPAA와 같은 엄격한 데이터 개인 정보 보호 규칙을 위반하지 않고도 사용자 행동, 작업 패턴 및 워크플로우 선호도를 학습할 수 있습니다. 이 접근 방식은 데이터 현지화, 제로 트러스트 보안, 맥락 기반 개인화 등 증가하는 시장 요구사항과 일치합니다. 또한 공급업체는 복잡한 기업 요구사항에 맞는 지능형 개인정보 보호 AI 솔루션을 확장 가능하게 제공할 수 있습니다. 프라이버시 의식이 높은 산업이나 정부 고객을 대상으로 하는 공급업체에게는 연방 학습을 통합하는 것이 전략적 우위가 될 수 있습니다. AI 어시스턴트를 안전하고 지속적으로 훈련함으로써 공급업체는 실시간으로 학습하고 더 스마트하고 개인화된 워크플로우를 지원하는 고도로 적응형 디지털 협업 도구를 제공할 수 있습니다. 이는 민감한 환경에서 생산성을 높이고 신뢰를 구축합니다. 준수 및 데이터 보안이 여전히 중요시되는 가운데, 연방 학습은 공급업체가 진화하는 개인정보 보호 기준을 충족하면서 모든 규모의 조직에 강력한 컨텍스트 인식 자동화를 제공하는 미래 지향적인 방법으로 부상하고 있습니다.

과제: 기능 간 장벽이 AI 어시스턴트 확산을 제한합니다

기업용 AI 어시스턴트를 확장하는 데 있어 지속적인 과제 중 하나는 다양한 역할, 워크플로우, 고도로 전문화된 산업 맥락을 가로지르며 일반화하는 능력의 한계입니다. 많은 AI 어시스턴트는 회의 일정 조정, 노트 작성, 정보 요약과 같은 특정 작업에는 우수하지만, 서로 다른 부서에서 고유한 전문 용어, 워크플로우, 데이터 구조를 요구하는 환경에서 작동할 때 자주 어려움을 겪습니다. 예를 들어, 영업 업무(후속 조치나 파이프라인 업데이트)를 위해 설계된 AI 어시스턴트는 법적 팀에서 정확한 전문 지식과 맥락 인식이 필요한 환경에서 성능이 저하될 수 있습니다. 이 기능 간 적응력 부족은 기업 전체 도입 속도를 늦추고 비즈니스의 전체 투자 수익률에 영향을 미칩니다. 일반적인 일괄 적용형 AI 어시스턴트는 사용자 신뢰도 저하, 성능 저하, 반복적인 재교육 필요성 등 조직에 숨겨진 비용을 초래할 수 있습니다. AI 벤더와 솔루션 제공업체에게는 모듈형 및 유연한 아키텍처를 개발해 어시스턴트가 매번 처음부터 시작하지 않고 다양한 맥락에 동적으로 적응할 수 있도록 하는 것이 진정한 기회입니다. 전이 학습, 의미 기반 정렬, 다중 모달 훈련과 같은 신흥 방법은 이러한 장벽을 극복하는 유망한 단계입니다. 그러나 기술은 여전히 발전 중입니다. 팀과 업무 간 유연하게 전환되는 진정한 확장 가능한 AI 어시스턴트를 구현하려면 공급업체는 복잡한 기업 생태계에서 개인화된 성능을 지원하는 맥락 지능, 적응형 학습 프레임워크, 원활한 지식 전달 메커니즘을 지속적으로 발전시켜야 합니다.

글로벌 AI 어시스턴트 시장 생태계 분석

AI 어시스턴트 생태계는 산업별 다양한 비즈니스 요구사항을 충족시키는 다양한 솔루션으로 빠르게 진화하고 있습니다. 글쓰기와 콘텐츠 생성부터 회의 협업, 개발자 생산성, 지식 검색, 판매 참여, 디자인 지원에 이르기까지 전문적인 AI 어시스턴트는 현대 워크플로우에서 필수적인 도구로 자리 잡고 있습니다. 고급 기능과 맞춤형 사용 사례를 결합한 이러한 솔루션은 조직이 반복적인 작업을 자동화하고 효율성을 높이며 더 스마트한 의사결정을 촉진합니다. 이 상호 연결된 솔루션 생태계는 AI 어시스턴트가 디지털 업무 환경의 핵심 요소로 자리 잡아가고 있음을 보여줍니다.

쉬운 배포와 광범위한 활용이 독립형 AI 어시스턴트의 강한 수요를 이끌고 있습니다

독립형 어시스턴트는 2025년까지 AI 어시스턴트 시장에서 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이는 광범위한 적용 가능성, 플랫폼 독립성, 빠른 혁신 사이클에 힘입은 결과입니다. 내장형 또는 플랫폼에 의존하는 대안과 달리, 독립형 AI 어시스턴트는 운영 체제, 기기, 사용자 환경에 걸쳐 배포 유연성을 제공하여 기업 및 소비자 분야 모두에서 광범위한 채택을 가능하게 합니다. 이러한 어시스턴트는 기존 기업 소프트웨어에 원시적으로 내장되지 않고도 다양한 데이터 소스, 생산성 도구, 클라우드 서비스와 통합될 수 있는 독립형 애플리케이션 또는 웹 플랫폼으로 작동합니다. 자율적으로 작동하는 능력은 지식 검색, 창의적 콘텐츠 생성, 고객 지원, 코딩 지원 등 다양한 사용 사례를 지원합니다. 또한 독립형 어시스턴트의 플러그 앤 플레이 특성은 소규모 및 중견 기업의 진입 장벽을 크게 낮추어 산업 분야 전반에 걸친 AI 채택의 민주화를 가속화합니다. 대규모 언어 모델(LLMs), 에지 처리, 안전한 API 연결 기술의 발전은 이러한 솔루션의 사용 편의성과 맥락적 지능을 더욱 향상시켜 현장 직원, 연구원, 경영진 모두에게 필수적인 도구로 자리매김했습니다. 독립형 어시스턴트의 강력한 사용자 기반, 통합의 용이성, 증가하는 맞춤형 기능은 기업급 AI 강화의 주요 진입점으로 자리매김하며, AI 어시스턴트 시장 내 통합형 세분화 시장에서 지속적인 우위를 확보하고 있습니다.

지능형 지식 발견에 대한 요구 증가로 AI 기반 연구 어시스턴트 급증

예측 기간 동안 지식 및 연구 어시스턴트는 방대한 조직의 지식을 탐색하고 실행 가능한 통찰력을 도출하며 의사 결정을 가속화할 수 있는 지능형 시스템에 대한 요구가 증가함에 따라 AI 어시스턴트 시장에서 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 기업들이 하이브리드 클라우드 인프라, 기업 콘텐츠 저장소, 기능 간 협업 플랫폼 등 점점 더 복잡한 디지털 생태계를 채택함에 따라, 관련 정보를 의미적으로 검색, 검색, 요약하는 능력은 생산성과 경쟁력에 필수적입니다. 이는 자연어 이해, 맥락적 기억, 벡터 기반 검색을 활용해 분산된 데이터 환경에서 정보 탐색을 효율화하는 AI 기반 지식 보조 도구에 대한 수요를 급증시키고 있습니다. 또한 제품 혁신의 가속화, 규제 변화, 분산된 인력 구조는 지식 격차와 조직적 마찰을 줄이는 어시스턴트의 필요성을 높이고 있습니다. Glean, Microsoft Copilot, Perplexity 등은 기업 검색에 생성형 AI를 통합해 조직 콘텐츠에 기반한 실시간 답변을 제공하며, ServiceNow와 AWS는 워크플로우 플랫폼에 어시스턴트를 통합해 맥락 기반 의사결정 지원을 제공합니다. 기업들은 지식의 능동적 큐레이션, 연구 워크플로우 가속화, 역할과 기능에 걸친 맞춤형 추천을 제공하는 AI 시스템에 투자하고 있습니다. 이 트렌드는 운영 지능으로의 전략적 전환을 반영하며, 지식 보조 도구를 민첩하고 데이터 기반 기업을 지원하는 핵심 요소로 포지셔닝합니다. 이에 따라 이 분야의 채택은 급속히 성장할 것으로 예상되며, AI 보조 도구 시장에서 혁신과 차별화의 핵심 분야로 부상할 것입니다.

2025년까지 북미가 최대 지역 시장으로 부상할 것으로 예상됩니다

북미는 기술 조기 도입, 강력한 디지털 인프라, 산업 전반의 강한 투자 모멘텀에 힘입어 AI 어시스턴트 시장 점유율에서 주도적 위치를 차지할 것으로 전망됩니다. 이 지역은 Microsoft, Google, Amazon, Salesforce 등 주요 기술 제공업체의 존재를 활용해 기업 생산성부터 고객 참여, 코드 생성까지 다양한 응용 분야에서 AI 어시스턴트 기능을 적극적으로 발전시키고 있습니다. 광범위한 클라우드 채택, SaaS 플랫폼의 확산, AI의 핵심 기업 워크플로우로의 가속화된 통합은 북미 지역을 AI 어시스턴트 혁신의 선두에 위치시켰습니다. 또한 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA)과 같은 규제 명확성과 데이터 보호 프레임워크, 책임감 있는 AI 개발에 대한 강조는 확장 가능한 배포를 위한 유리한 환경을 제공했습니다. 북미 지역의 기업들은 의사결정 개선, 반복적 업무 자동화, 운영 유연성 강화 등을 위해 AI 어시스턴트를 커뮤니케이션 도구, 협업 플랫폼, 지식 시스템에 적극적으로 통합하고 있습니다. 이 지역은 AI 리터러시와 사용자 준비도가 높아서 지식 근로자와 개발자 모두에게 빠른 채택이 가능하며, AI 인프라, 인재, 연구에 대한 지속적인 투자로 인해 북미는 모든 주요 배포 및 적용 분야를 아우르는 글로벌 AI 어시스턴트 시장에서 선도적 위치를 공고히 할 것으로 예상됩니다.

AI 어시스턴트 시장의 최근 동향

2025년 5월, Salesforce는 디지털 환경에서 복잡하고 인간과 유사한 작업을 수행하는 자율 시스템을 발전시킨 것으로 인정받는 런던에 본사를 둔 AI 에이전트 회사인 Convergence.ai를 인수하기 위한 최종 계약을 체결했습니다. 이 움직임은 Salesforce의 차세대 AI 플랫폼인 Agentforce의 개발을 가속화하고, 지능형 비즈니스 자동화 분야의 선두 주자로 자리매김하기 위한 것입니다.

2025년 4월, Adobe는 Google Cloud와 OpenAI 등 주요 혁신 기업의 파트너 모델을 통합해 모든 기능을 갖춘 Firefly 플랫폼에 AI 기능을 대폭 확장했습니다. 이 파트너십은 창의적 전문가들이 통합된 작업 공간에서 시각적, 음향적, 벡터 콘텐츠를 구상, 생성, 제작하는 데 전례 없는 제어력, 유연성, 창의적 범위를 제공하는 중요한 진전을 의미합니다.

2025년 4월, Dropbox는 Promoted.ai의 인수를 발표하며 업무 환경에서의 AI 기반 생산성 향상을 위한 전략적 단계를 내디뎠습니다. 이로써 Promoted.ai의 검색 인프라 및 마켓플레이스 최적화 전문성이 Dropbox Dash에 통합되어 비즈니스 협업 및 콘텐츠 관리 분야의 검색, 순위 지정, 발견 기능을 강화할 것입니다.

2025년 3월, Google은 전 세계 조직의 클라우드 보안을 강화하기 위해 Wiz 인수에 대한 최종 계약을 체결했다고 발표했습니다. 이 계약을 통해 Wiz는 Google Cloud에 합류해 기업과 정부를 위한 통합형 AI 기반 보안 솔루션의 제공을 가속화할 것입니다. 이번 통합은 AWS, Microsoft Azure, Oracle Cloud를 포함한 멀티클라우드 환경에서 고객에게 강력한 실시간 위협 보호, 운영 효율성, 향상된 가시성을 제공하기 위해 설계되었습니다.

주요 시장 플레이어

AI 어시스턴트 시장 주요 기업 목록

AI 어시스턴트 시장은 몇몇 주요 기업이 지역적 존재감을 바탕으로 시장을 주도하고 있습니다. AI 어시스턴트 시장의 주요 기업은 다음과 같습니다.

Microsoft
Google
Zoom
Salesforce
Oracle
Monday
ClickUp
DocuSign
Lucid Software
Gamma
Canva
Glean
Otter.ai
Fathom
Scribe AI
Tome
Jasper
Copy.ai
Supernormal

2.1 연구 데이터 2차 데이터 – 주요 2차 출처 – 2차 출처의 주요 데이터 1차 데이터 – 1차 출처의 주요 데이터 – 1차 프로필의 분류 – 주요 산업 통찰
2.2 시장 세분화 및 데이터 삼각화
2.3 시장 규모 추정 상향식 접근법 하향식 접근법
2.4 시장 전망
2.5 연구의 가정
2.6 연구의 한계

요약

프리미엄 통찰력

4.1 글로벌 AI 어시스턴트 시장의 매력적인 기회
4.2 AI 어시스턴트 시장, 제공 제품별, 2025년 대 2030년
4.3 AI 어시스턴트 시장, 통합 유형별, 2025년 대 2030년
4.4 AI 어시스턴트 시장, 응용 분야별, 2025년 대비 2030년
4.5 AI 어시스턴트 시장, 최종 사용자별, 2025년 대비 2030년
4.6 AI 어시스턴트 시장, 지역별

시장 개요 및 산업 동향

5.1 소개
5.2 시장 동향: 촉진 요인, 제약 요인, 기회, 도전 과제
5.3 AI 어시스턴트의 진화
5.4 공급망 분석
5.5 생태계 분석
5.6 부서 및 직무별 AI 어시스턴트 사용 패턴
5.7 워크플로우 파괴 구역: AI 어시스턴트가 기존 도구를 대체하는 분야
5.8 AI 어시스턴트의 수익화 모델
5.9 페르소나 매핑 AI 어시스턴트 구매자 프로필 및 구매 트렌드: 내장형 vs 독립형 vs 맞춤형 어시스턴트 투자 및 자금 조달 시나리오 사례 연구 분석- 사례 연구 1- 사례 연구 2- 사례 연구 3- 사례 연구 4- 사례 연구 5 기술 분석- 핵심 기술- 보완 기술- 인접 기술 규제 환경- 규제 기관, 정부 기관 및 기타 조직- 주요 규제 특허 분석- 방법론- 문서 유형별 출원 특허, 2016–2025- 혁신 및 특허 출원 가격 분석- 주요 업체별 제품 평균 판매 가격, 2025- 통합 유형별 평균 판매 가격, 2025 주요 컨퍼런스 및 행사, 2025-2026 포터의 5대 경쟁 요인 분석- 신규 진입자의 위협- 대체품의 위협- 공급업체의 협상력- 구매자의 협상력- 경쟁 강도 AI 어시스턴트 시장 구매자/고객에 영향을 미치는 경쟁 동향/파괴적 변화 주요 이해관계자 및 구매 기준- 구매 과정에서의 주요 이해관계자- 구매 기준

AI 어시스턴트 시장, 제공 서비스별

6.1 제공 서비스 소개: AI 어시스턴트 시장 동인
6.2 글쓰기 및 콘텐츠 어시스턴트
6.3 회의 및 협업 어시스턴트
6.4 지식 및 연구 어시스턴트
6.5 일정 및 캘린더 최적화 보조 도구
6.6 판매 및 잠재 고객 발굴 보조 도구
6.7 개발자 생산성 보조 도구
6.8 프레젠테이션 및 디자인 보조 도구
6.9 분석 및 스프레드시트 보조 도구

AI 어시스턴트 시장, 통합 유형별

7.1 소개 통합 유형: AI 어시스턴트 시장 동인
7.2 독립형 어시스턴트
7.3 SaaS 기반 어시스턴트
7.4 브라우저 확장 프로그램/플러그인
7.5 API 기반 보조원
7.6 워크스페이스 애드온

AI 보조원 시장, 응용 분야별

8.1 소개 응용 분야: AI 보조원 시장 동인
8.2 AI 기반 글쓰기 및 편집
8.3 회의 녹취 및 후속 조치
8.4 지식 검색 및 문서 검색
8.5 일정 관리 및 작업 우선순위 지정
8.6 리드 참여 및 이메일 시퀀싱
8.7 코드 완성 및 검토
8.8 프레젠테이션 및 내러티브 디자인
8.9 데이터 탐색 및 스프레드시트 AI 기타 응용 프로그램

AI 어시스턴트 시장, 최종 사용자별

9.1 소개 최종 사용자: 시장 동인
9.2 개인 최종 사용자
9.3 기업 BFSI 의료 및 생명 과학 미디어 및 엔터테인먼트 소매 및 전자 상거래 기술 제공업체 전문 서비스 제공업체 교육 통신 정부 및 공공 부문 – 여행 및 접객업 – 기타 기업 (운송 및 물류, 에너지 및 유틸리티, 소비재) 지역별 AI 어시스턴트 시장

지역별 AI 어시스턴트 시장

10.1 소개
10.2 북아메리카 북아메리카: AI 어시스턴트 시장 동인 북아메리카의 거시경제 전망 미국 캐나다
10.3 유럽 유럽: AI 어시스턴트 시장 동인 유럽의 거시경제 전망 영국 독일 프랑스 이탈리아 스페인 네덜란드 기타 유럽
10.4 아시아 태평양 아시아 태평양: AI 어시스턴트 시장 동인 아시아 태평양의 거시경제 전망 중국 인도 일본 남한 호주 및 뉴질랜드 싱가포르 아시아 태평양 나머지 지역
10.5 중동 및 아프리카 중동 및 아프리카: AI 어시스턴트 시장 동인 및 거시경제 전망 (중동 및 아프리카) 사우디아라비아 아랍에미리트 남아프리카공화국 카타르 터키 중동 및 아프리카 나머지 지역
10.6 라틴 아메리카 라틴 아메리카: AI 어시스턴트 시장 동인 라틴 아메리카의 거시경제 전망 브라질 멕시코 아르헨티나 라틴 아메리카 기타

경쟁 환경

11.1 개요
11.2 주요 업체의 전략
11.3 주요 업체의 매출 분석, 2020–2024 시장별 매출 분석
11.4 시장 점유율 분석, 2024
11.5 제품 비교 분석
11.6 주요 AI 어시스턴트 공급업체의 기업 가치 평가 및 재무 지표
11.7 기업 평가 매트릭스: 주요 기업, 2024 스타 신흥 리더 보편적 플레이어 참가자 기업 발자국: 주요 업체, 2024 – 기업 발자취 – 지역 발자취 – 제품 포트폴리오 발자취 – 응용 분야 발자취 – 최종 사용자 발자취
11.8 기업 평가 매트릭스: 스타트업/중소기업, 2024 진보적인 기업 반응형 기업 역동적인 기업 출발 단계 기업 경쟁 벤치마킹: 스타트업/중소기업, 2024 – 주요 스타트업/중소기업의 상세 목록 – 주요 스타트업/중소기업의 경쟁 벤치마킹
11.9 경쟁 시나리오 제품 출시 및 개선 거래 기타

회사 프로필

- 12.1 INTRODUCTION
- 12.2 KEY PLAYERS
  
  MICROSOFT
  
  GOOGLE
  
  ZOOM
  
  SALESFORCE
  
  SAP
  
  ORACLE
  
  ADOBE
  
  DROPBOX
  
  BOX
  
  – ATLASSIAN
  
  – NOTION
  
  – AMAZON
  
  – SERVICENOW
  
  – ASANA
  
  – MONDAY.COM
  
  – CLICKUP
  
  – MIRO
  
  – GRAMMARLY
  
  – DOCUSIGN
  
  – LUCID SOFTWARE
  
  – GAMMA
  
  – FIREFLIES.AI
- 12.3 SMES/START-UPS
  
  GLEAN
  
  OTTER.AI
  
  FATHOM
  
  SCRIBE AI
  
  REGIE.AI
  
  TOME
  
  JASPER
  
  COPY.AI
  
  WRITER.COM
  
  – SYNTHESIA
  
  – BEAUTIFUL.AI
  
  – CANVA
  
  – HIVER
  
  – SUPERNORMAL
  
  – HYPERWRITE
  
  – QUILLBOT
  
  – COPYSMITH
  
  – ABRIDGE
  
  – DESCRIPT
  
  – LUMEN5
  
  – RUNWAY
  
  – PERPLEXITY AI

인접 및 관련 시장

13.1 소개
13.2 AI 에이전트 시장 – 2030년까지의 글로벌 전망 시장 정의 시장 개요
13.3 생성형 AI 시장 – 2032년까지의 글로벌 전망 시장 정의 시장 개요

부록

14.1 토론 가이드
14.2 지식 저장소: MarketandMarkets의 구독 포털
14.3 이용 가능한 맞춤화 옵션
14.4 관련 보고서
14.5 저자 정보

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