AI/Gen AI가 스포츠 기술 시장에 미치는 영향
AI와 생성적 AI(Gen AI)의 결합은 경기 성과 분석, 부상 예방, 전략적 의사 결정에 혁명을 일으켜 스포츠 기술 산업에 혁명을 일으켰습니다. AI 기반 분석은 팀이 실시간 선수 생체 정보, 경기 활동, 과거 경기 통계와 같은 방대한 데이터 세트를 분석하여 최고의 경기 전략을 세울 수 있도록 해줍니다.
Gen Al은 자동화된 플레이별 코멘트를 생성하고, 상대방의 움직임을 예측하고, 개선이 필요한 영역을 식별함으로써 비디오 분석을 향상시킵니다. Al 기반 예측 모델링은 생리학적 및 생체역학적 데이터를 기반으로 부상 위험을 평가하여 코치와 의사가 개인화된 훈련 프로그램을 구현할 수 있도록 합니다.
스포츠 기관들은 선수 통계와 경기장 내 행동을 분석하는 딥러닝 모델을 통해 미래의 재능을 발굴하고 스카우트 및 채용에 인공지능 기반 자동화를 활용합니다. 인공지능의 의사 결정 과정 참여는 심판 업무에도 적용되어, 실시간 공 추적 및 자동 관리 시스템으로 정확성을 높이고 사람의 실수를 최소화합니다. 이러한 스포츠 기술은 효율성을 변화시켜 운영 비용을 절감하고 팀의 전반적인 성과를 극대화합니다. 게임 분야를 넘어, 인공지능과 젠 AI는 스포츠 기술 산업 내의 팬 경험과 상업화를 변화시켰습니다.
Gen Al은 자동화된 Al 기반 해설과 실시간 게임 요약과 같은 초개인화된 콘텐츠 제작을 가능하게 하여 시청자 경험을 향상시킵니다. Al 기반 가상 및 증강 현실 소프트웨어는 팬들이 3D 게임 시뮬레이션을 시청하고, 선수 내부 정보에 접근하고, 가상 경기장 경험을 즐길 수 있는 매력적인 팬 경험을 제공합니다. 또한, Al 기반의 동적 가격 책정 메커니즘은 티켓 판매와 스폰서십 가치를 극대화하고 최대의 수익을 창출합니다. 스포츠 베팅에서 Al 기반 알고리즘은 위험 계산과 확률 예측을 개선하여 더 데이터 중심의 베팅 환경을 만듭니다. Al과 스포츠 방송 및 스폰서십 분석의 융합은 수익 창출 방식을 개선하여 Al과 Gen Al을 시장의 주요 성장 동력과 혁신가로 자리매김하게 했습니다.
글로벌 스포츠 기술 시장 역학
동인: 경기장에서 팬들을 즐겁게 하고 참여시키는 것에 대한 관심 증가
스마트 기술의 도움으로 경기장에서의 관객 참여도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 경기장 인프라는 관객 참여에 중요한 역할을 합니다. 관객 참여에는 경기장과 홈 경기장에서의 경험이 모두 포함됩니다. 스포츠 이벤트 주최자들은 경기장과 디지털 기기에서 잊을 수 없는 게임 관람 경험을 제공하기 위해 디지털 기술에 투자했습니다. TMRW Sports는 2024년 6월 Dynasty Equity와 Connect Ventures가 주도하고 기관 투자자, 스포츠 팀 소유자, 비즈니스 리더가 함께 참여한 시리즈 A 펀딩을 유치했습니다. 이 펀딩을 통해 TMRW Sports는 새로운 형식, 리그, 미디어 사업으로의 성장을 가속화하고 스포츠 및 엔터테인먼트 부문에서 전략적 개발을 강화할 것입니다.
경기장 소유주들은 경기장 관람 경험을 향상시키기 위해 고밀도 와이파이, 위치 기반 서비스, 디지털 키오스크, 360도 초고화질(UHD) 카메라, 디지털 사이니지 등 다양한 기술을 도입하고 있습니다. 경기장들은 관중들이 자리를 떠나거나 줄을 서서 시간을 보내는 것을 방지하기 위해 모바일 POS(Point of Sale) 시스템을 도입했습니다. 2024년 12월, 미국 샌호세 어스퀘이크스는 미국 캔털루프(Cantaloupe Inc.)를 페이팔 파크의 POS 제공업체로 선정했습니다. 이 파트너십을 통해 Cantaloupe의 Cheg 플랫폼과 POS는 거래의 효율성을 높이고, 식음료 판매를 촉진하며, 2025년 시즌 동안 이벤트와 게임에 대한 스위트 환대 서비스를 더 쉽게 제공할 수 있습니다. Shift4(미국)는 2024년 2월 뉴욕 양키스(뉴욕)가 양키 스타디움과 조지 M. 스타인브레너 필드의 공식 판매 시스템 파트너로 선정했습니다. Shift4의 통합 결제 기술은 양쪽 장소에서 운영 효율성을 개선하고 고객 경험을 간소화함으로써, 양쪽 장소의 판매 및 소매 거래를 개선합니다. 이 시스템은 빠르고 안전한 상품 판매를 가능하게 하고, 공간, 인적 자원, 시간의 절약을 가능하게 합니다. 또한, 경기장 벽 너머의 접점을 통해 방문객 경험을 개선할 수 있습니다. 집에서 관람하는 관객을 위해, 스포츠 이벤트 주최자는 고급 그래픽 프레젠테이션을 통해 실시간 스포츠 분석 데이터를 제공합니다.
제한 사항: 높은 초기 투자 비용과 예산 제약
스포츠 기술의 비합리적인 가격은 전 세계 경기장 소유주와 스포츠 단체의 주요 과제입니다. 기존 경기장을 스마트 경기장으로 업그레이드하려면 막대한 투자가 필요하며, 대부분의 경우 수백만 달러가 소요됩니다. 여기에는 디지털 인프라, 정교한 보안 시스템, AI 기반 관중 관리, 고속 연결, 몰입형 팬 참여 기술에 대한 비용이 포함됩니다. 그러나 대부분의 경기장 소유주는 이벤트 횟수가 적고 교통량이 불안정하기 때문에 투자를 꺼립니다. 경기장의 위치, 경기장이 위치한 지역이 경제적으로 낙후되었는지, 산업 지역인지, 또는 행사 개최 능력이 부족한 지역인지 등의 고려 사항도 투자를 방해합니다. 또한, 이러한 투자를 하기 전에 운영자는 개최되는 행사에 참가하는 팀, 예상 참석자 수, 가능한 수익 등 여러 가지 측면을 고려해야 합니다. 안전한 투자 수익이 보장되지 않으면 종합적인 기술 개선에 많은 비용이 소요됩니다.
또한, 아시아 태평양, 아프리카, 유럽의 많은 국가에서 예산 제약으로 인해 스포츠 기술의 도입이 제한되고 있습니다. 이들 국가의 스포츠 연맹 대부분은 재정적 압박을 받고 있어 분석, AI, IoT 기반 솔루션을 활용할 수 있는 전문 전문가를 고용할 수 없습니다. 가난한 나라들은 한정된 자금을 디지털 솔루션 개발에 투자하기보다는 선수와 코치 채용 개선에 투자합니다. 따라서 스포츠 기술 채택의 격차는 계속 존재하며, 부유한 나라들이 앞장서고 다른 나라들은 한정된 자금 때문에 뒤처집니다.
기회: AI와 ML 기술의 등장
AI와 ML 기술의 융합은 혁신적인 성과 분석, 팬 경험, 운영 효율성의 변혁적 힘을 통해 스포츠 기술 산업에 돌파구를 제공할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 스포츠 단체들은 Al 기반 솔루션을 사용하여 생체 측정, 움직임 프로필, 과거 경기 데이터와 같은 방대한 양의 선수 데이터를 처리하여 코치와 트레이너의 의사 결정을 돕습니다. 이 기술은 개인 맞춤형 훈련 프로그램, 부상 예방 방법, 경기 전술 분석을 가능하게 하여 궁극적으로 선수들의 경기력과 팀의 응집력을 최적화합니다. 또한, Al 알고리즘은 집중적인 데이터 분석을 통해 유망 선수를 찾아내어 선수 발굴 및 채용 과정을 개선합니다. ML 모델의 활용은 실시간 성과 추적과 예측 분석도 가능하게 해줍니다. 이로써 팀은 경기와 훈련 중에 시기적절하게 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있고, 따라서 프로 스포츠 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 예를 들어, 2024년 8월, 영국에 본사를 둔 Genius Sports는 성과 분석, 팬 참여, 광고, 스포츠 베팅을 개선하기 위한 스포츠 데이터용 AI 기반 플랫폼인 GeniusIQ를 출시했습니다. ML과 빅데이터를 활용함으로써 GeniusIQ는 NFL, NBA, 프리미어 리그와 같은 실시간 리그 분석을 통합하여 의사 결정과 참여형 스포츠 경험을 극대화합니다. 비즈니스 운영과 팬 참여 측면에서, AI와 ML 기술은 맞춤형 마케팅 이니셔티브, 유연한 티켓 가격, 향상된 방송 경험을 통해 매출을 증대시켰습니다.
기업들은 알 기반의 챗봇과 가상 비서를 활용하여 고객 서비스를 강화하고 티켓 판매 작업을 자동화했습니다. ML 알고리즘은 팬들의 관심사와 행동 패턴을 세분화하고, 개인화된 콘텐츠를 제공하며, 향상된 팬 경험을 제공합니다. Mahindra&Mahindra, Ltd. (인도)는 2023년 11월 미국 AWS와 협력하여 알, ML, 분석, AR/VR 스포츠 클라우드 플랫폼을 만들었습니다. 스포츠 클라우드 플랫폼은 스포츠 단체를 위한 팬 참여 증대, 디지털 콘텐츠 강화, 데이터 기반 의사 결정 지원을 가능하게 합니다. 이 플랫폼은 AWS 기능을 사용하여 풍부한 경험, 혁신적인 방송, 시청자 기반 수익 창출 전략을 가능하게 합니다. 또한, 하이라이트 자동 제작 및 실시간 통계 오버레이와 같은 방송 기술의 활성화는 오프사이트 시청자에게 더 풍부한 시청자 경험을 제공합니다. 이러한 기술의 융합은 또한 지능형 군중 관리 알고리즘, 시설 예측 유지보수, 자동 보안 시스템 등을 통해 경기장의 운영을 극대화함으로써 비용 절감 및 운영 효율성 향상을 가능하게 합니다. 계속해서 발전하고 있는 인공지능과 머신러닝 기능은 스포츠 기술 산업 내에서 혁신과 수익 창출을 위한 지속적인 기회를 계속해서 제공하고 있습니다.
과제: 레거시 시스템의 업그레이드와 교체에 따르는 복잡성
스포츠 기술은 첨단 하드웨어, 소프트웨어, 연결 솔루션의 네트워크를 기반으로 작동합니다. 이러한 솔루션을 함께 작동시키는 것은 매우 어려울 수 있습니다. 다양한 하드웨어 장치에는 스마트 계량기, 근접 센서, 네트워크 스위치, 릴레이, 게이트웨이, 액추에이터 등이 포함되며, 이러한 장치들은 자동화 소프트웨어와 함께 적절하게 작동하도록 설정되어야 합니다. 그러나 이러한 장치를 전통적인 인프라에 통합하는 것은 복잡할 수 있으며, 그 결과 운영 효율성이 떨어질 수 있습니다. 또한, 현재 이용 가능한 대부분의 스포츠 인프라는 차세대 스마트 장치와 호환되지 않는 통신 프로토콜을 사용하는 레거시 시스템에 의존하고 있습니다. 이러한 비호환성으로 인해 구식 인프라가 차세대 기술과 완전히 조화를 이루지 못하게 되어, 결국에는 그 활용이 저해됩니다. 통합의 복잡성과 필요한 전문 지식은 스포츠 기술 시장의 성장을 저해할 수 있습니다. 또 다른 주요 과제는 데이터 유출과 개인 정보 침해 방지를 위한 IT 및 네트워크 보안의 한계입니다.
경기장에서 스마트 기술을 구현하는 것은 일반적으로 엄격한 사이버 보안 규정 때문에 제한됩니다. 또한 기술이 끊임없이 변화하고 있기 때문에, 연결성을 향상시키고 처리량을 높이기 위해 더 많은 장비로 셀룰러 네트워크를 업그레이드해야 합니다. 네트워크 관리자는 새로운 장비가 현재 인프라와 호환되는지 확인해야 하는데, 이는 어려운 과정일 수 있습니다. 경기장을 업그레이드하려면 구조화된 케이블링이 필요하지만, 경기장의 많은 부분이 배선을 다시 하기가 어렵습니다. 이러한 요소로 인해 경기장이 완전히 통합된 스마트 스포츠 생태계로 업그레이드하기가 더 어려워집니다.
글로벌 스포츠 기술 시장 생태계 분석
스포츠 기술 시장 생태계는 웨어러블 기기, 스마트 경기장, AR/VR 및 스마트 의류, 그리고 성과 분석의 상호 연관된 시스템입니다. 기기 종류는 웨어러블 기기, 디지털 사이니지, 스포츠 카메라 등 다양합니다. 선수들은 이러한 기기를 사용하여 자신의 성과와 체력을 모니터링합니다. 디지털 사이니지와 스포츠 카메라가 경기장에서 방송에 사용됩니다. 스마트 경기장에는 콘텐츠 관리, 관중 관리, 보안 등을 위한 다양한 소프트웨어가 있습니다. NTT-Data는 관람객의 생체 데이터를 기반으로 개인화된 티켓을 확장하고 필요한 건강 상태를 통합한 BioBarcode를 만들었습니다. 이 소프트웨어는 모든 안전 및 데이터 보호 표준에 따라 제공되며 암호화되고 시각적으로 코딩됩니다. 이러한 솔루션이 작동하려면 고급 소프트웨어와 연결성이 필요합니다. 마찬가지로, 스포츠 분석 및 e스포츠의 경우, 기업들은 선수들의 성과를 모니터링하고 팬들의 참여를 유도하기 위해 정교한 AI 기반 소프트웨어를 제공합니다. 스포츠 분석, 스마트 경기장, e스포츠 솔루션은 스포츠 전반을 모니터링하는 데 매우 중요합니다. 스포츠는 훈련 세션 자체도 추적하여 선수의 성과를 평가하고 선수의 건강 상태를 예측하여 경기에서 가장 적합한 선수를 식별해야 하기 때문에 경쟁이 매우 치열해졌습니다. 스포츠 분석 솔루션에 대한 투자가 증가하면서 경기 및 연습 경기 중에 선수가 착용하는 핏 밴드를 포함한 센서 장치에 대한 수요가 증가했습니다. 이러한 장치는 선수들의 경기력을 측정하기 위해 하키 스틱, 공 및 기타 스포츠 장비에 추가로 설치됩니다. 축구, 하키, 농구와 같은 단체 경기는 스포츠 분석 솔루션의 사용이 증가하는 분야입니다. 맨체스터 유나이티드와 메이저리그(MLB)는 스포츠 분석 솔루션을 활용하여 팬 기반을 늘리고 있습니다. 스포츠 기술에는 설정하기가 복잡한 여러 가지 하드웨어, 소프트웨어, 네트워크 구성 요소가 있습니다. 스마트 스타디움은 근접 센서, 스마트 미터, 스마트 온도 조절기, 릴레이, 네트워크 스위치, 게이트웨이, 액추에이터와 같은 다양한 하드웨어 구성 요소를 자동화 소프트웨어와 통합해야 합니다.
경기장 분석 부문, 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR 기록 예상
스포츠 기술 시장의 경기장 분석 부문은 데이터 기반 통찰력을 사용하여 경기장 운영에 혁명을 일으킵니다. AI, IoT, 실시간 분석을 통해 경기장은 팬 참여를 늘리고 자원 배분을 극대화할 수 있습니다. 맞춤형 프로모션, 실시간 알림, AI 기반 추천을 포함한 개인화된 상호 작용은 관객 참여를 향상시키고 경험을 더욱 몰입감 있게 만듭니다. 방송 관리는 정교한 비디오 분석 및 자동화를 통해 향상되어, 생방송의 품질을 높이고 시청자 참여를 최적화하며 여러 플랫폼으로의 콘텐츠 배포를 용이하게 합니다. 예측 유지보수 시스템은 잠재적인 장비 고장을 사전에 감지하여 가동 중단 시간과 유지보수 비용을 최소화함으로써 사전 예방적 인프라 관리를 용이하게 합니다. 에너지 관리 솔루션은 전력 소비와 운영 비용을 줄임으로써 지속 가능성을 달성하는 데 도움이 됩니다. 보안 분석은 경기장 보안 및 공격 방지에서 실시간 감시, 얼굴 인식, 군중 이동성 분석에 필수적입니다. 이러한 모든 기술적 솔루션은 운영 효율성을 높이고, 팬 만족도를 향상시키며, 경기장의 전반적인 수익성을 향상시킵니다. 분석 기반 솔루션을 사용하면 번거롭지 않고 안전한 경험을 보장할 수 있어 경기장이 더 스마트하고, 더 연결되어 있으며, 미래에 대비할 수 있습니다. 스마트 경기장에 대한 수요가 증가함에 따라 경기장 분석의 도입은 라이브 스포츠 이벤트의 미래를 결정하고 현장 및 현장 밖 시청 경험을 향상시키는 데 중요한 역할을 할 것입니다.
기존 플랫폼 부문은 2024년 스포츠 기술 시장에서 가장 큰 점유율을 차지했습니다.
안정적인 스포츠 기술 솔루션의 기반은 신뢰할 수 있는 성능과 일관성을 달성하기 위해 검증된 기술을 갖춘 공통 플랫폼에 구축됩니다. 이러한 플랫폼은 스포츠 산업 전반에 걸쳐 일반적으로 사용되는 일반 데이터 관리 시스템, 비디오 분석 소프트웨어, 간단한 분석 프로그램입니다. AI 기반 시스템의 정교함이 부족한 구식 플랫폼은 안정성, 사용 편의성, 비용 효율성을 제공합니다. 따라서 구식 시스템은 예산이 제한된 조직이나 첨단 기술을 점진적으로 구현하려는 조직에 이상적인 것으로 간주됩니다. 스포츠 클럽, 아카데미, 이벤트 주최자들은 여전히 구식 플랫폼이 선수들의 경기력 모니터링, 과거 통계 분석, 기초적인 팬 관리와 같은 핵심 기능에 이상적이라고 생각합니다. 둘째, 구식 플랫폼은 운영을 최소한의 중단으로 발전시키고 AI 기반 혁신으로의 원활한 전환을 원하는 조직의 디딤돌 역할을 합니다. 그들은 관리 업무를 없애고, 코칭 기법을 최적화하며, 효율적인 데이터 수집을 가능하게 합니다. 기존 인프라와 통합할 수 있는 잠재력을 가지고 있기 때문에 첨단 기술을 즉시 구현할 수 있는 수단이 없는 소규모 조직에 적합한 선택입니다. 새로운 스포츠 기술이 출시되면 매우 구체적인 즉각적인 요구를 해결하는 임무를 맡게 되지만, 그 기반이 되는 솔루션은 강력하여 첨단 기능을 개선할 수 있는 좋은 기반을 제공하고, 다양한 사용자와 용도를 수용할 수 있도록 업계 전반에 걸쳐 원활한 기술 발전을 가능하게 합니다.
중국, 예측 기간 동안 아시아 태평양 스포츠 기술 시장에서 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상
중국은 정부 지출 증가와 지능형 시스템의 급속한 성장 등 여러 요인에 힘입어 스포츠 기술 붐을 겪고 있습니다. 정부는 2025년까지 스포츠 산업을 7,730억 달러 규모의 산업으로 성장시키기 위한 계획을 수립했으며, 경쟁 훈련에서 공공 피트니스에 이르기까지 모든 측면에서 기술을 수용하는 데 중점을 두고 있습니다. AI 및 빅 데이터 분석과 같은 기술은 운동선수의 경기력 향상, 훈련 기술의 극대화, 전반적인 스포츠 경험 개선에 도움이 됩니다. 이러한 노력의 한 가지 예로, 스포츠를 즐기고, 관람하고, 분석하는 방식을 변화시키기 위해 2016년부터 2023년까지 100억 달러를 R&D에 투자한 국가 스포츠 기술 혁신 계획(National Sports Tech Innovation Plan)을 들 수 있습니다. 또한, 2022년 말에 픽셀롯(Pixellot)이 바이두(Baidu)와 협력하여 비디오 방송 및 분석을 위한 인공지능 기반 생태계를 개발하는 등 중국이 혁신에 중점을 두고 있음을 더욱 강조하고 있습니다. 이 계획은 광범위한 실시간 스포츠 중계를 가능하게 하고, 팬, 선수, 코치들에게 고품질의 콘텐츠에 대한 원활한 접근을 제공합니다.
또한, 전국적으로 지능형 스포츠 공간 개발과 스마트 스포츠 공원 건설은 대중의 운동 습관에 혁명을 일으켰습니다. 예를 들어, 2023년, PLAT ASIA는 중국 칸바시 구 오르도스의 도시 광장 “SHIJIE”를 누구나 이용할 수 있는 스마트 스포츠 공원으로 탈바꿈하는 프로젝트를 수주했습니다. 이 센터들은 일반적으로 맞춤형 운동 추천과 즉각적인 성과 피드백을 제공하는 정교한 모니터링 시스템을 갖추고 있어 운동을 더 재미있고 편리하게 만듭니다. 중국은 기술 발전을 통해 건강과 웰빙 문화를 장려함으로써 스포츠의 모습을 바꾸었고, 그 결과 스포츠 기술 분야의 세계적 리더가 되었습니다.
스포츠 기술 시장의 최근 동향
- 제품 출시: 2024년 9월, 미국 애플사는 새로운 디자인과 향상된 기능을 갖춘 애플 워치 시리즈 10을 출시하여, 스마트워치를 더욱 강력하고, 지능적이며, 세련되게 만들었습니다.
- 제품 출시: 2024년 7월, 삼성(한국)은 최신 스마트 웨어러블 기기인 갤럭시 워치 울트라, 워치 7, 워치 FE를 공개했습니다. 갤럭시 AI를 탑재한 최초의 갤럭시 스마트워치인 갤럭시 워치 울트라와 워치 7은 AI 기능과 첨단 기술을 통합하여 향상된 성능과 기능을 제공하여 건강 관리와 전반적인 웰빙을 개선합니다.
- 제품 출시: 2023년 10월, 미국 알파벳(Alphabet Inc.)이 구글 픽셀 워치 2(Google Pixel Watch 2)를 출시했습니다. 성능 향상, 하루 종일 지속되는 배터리 수명, 전용 구글 어시스턴트, 최첨단 건강 기능 등을 통해 편안하고 친환경적인 디자인으로 밤낮으로 착용할 수 있는 시계를 제공합니다.
- 파트너십: 2024년 8월, 미국 시스코 시스템즈(Cisco Systems, Inc.)가 뮌헨의 알리안츠 아레나(Allianz Arena)의 공식 와이파이 인프라 파트너로 선정되었습니다. 2024-2025 분데스리가 시즌을 시작으로, 이 파트너십에는 1,500개의 와이파이 6 액세스 포인트 배포가 포함되어 있으며, 와이파이 7에 대한 계획도 포함되어 있습니다. 이로 인해 수많은 팬들에게 빠르고 효율적인 와이파이를 제공함으로써 팬 경험을 향상시킬 것으로 기대됩니다.
- 파트너십: 텔레포니카(마드리드)는 IBM(미국)과 협력하여 AI, 분석, 데이터 관리 솔루션을 개발했습니다. 이 협력은 개방형 하이브리드 멀티 클라우드 플랫폼을 구축하여 기업의 비즈니스 이니셔티브를 강화하고 디지털 전환 노력을 개선하는 것을 목표로 했습니다.
주요 시장 플레이어
최고의 스포츠 기술 시장 목록
Apple Inc. (US)
SAMSUNG (South Korea)
Alphabet Inc. (US)
Cisco Systems, Inc. (US)
IBM (US)
Telefonaktiebolaget LM Ericsson (Sweden)
Catapult (Australia)
Garmin Ltd. (US)
Johnson Controls (Ireland)
Schneider Electric (France)
NEC Corporation (Japan)
Huawei Technologies Co., Ltd. (China)
Verizon (US)
Honeywell International Inc. (US)
Intel Corporation (US)
ExLService Holdings, Inc. (US)
Hudl (US)
Amazon Web Services, Inc. (US)
Hawk-Eye Innovations Ltd. (UK)
Spiideo (Sweden)
SAP SE (US)
Oracle (US)
WHOOP (US)
Coach Logic (Scotland)
dartfish.com (Switzerland)
Fujitsu (Japan)
LongoMatch (Spain)
Nacsport (Spain)
NTT Corporation (Japan)
ARRI GmbH. (Germany)
SAS Institute Inc. (Germany)
Panasonic Life Solutions India Pvt. Ltd. (Japan)
Sharp Electronics (Japan)
Vodafone Group (UK)
NXP Semiconductors (Netherlands)
T-Mobile Inc. (US)
Tech Mahindra Limited (India)
AT&T (US)
Atos SE (France)
Telefónica S.A. (Spain)
Extreme Networks (US)
Lumen Technologies (US)
Evolv Technologies, Inc. (US)
AiFi Inc. (US)
Vix Technology (Australia)
1 서론 32
1.1 학습 목표 32
1.2 시장 정의 32
1.3 학습 범위 33
1.3.1 포함된 시장과 지역 범위 33
1.3.2 포함 및 제외 34
1.3.3 고려된 연수 35
1.4 고려된 통화 35
1.5 고려된 단위 35
1.6 제한 사항 35
1.7 이해관계자 36
1.8 변경 사항 요약 36
2 연구 방법론 37
2.1 연구 데이터 37
2.1.1 2차 및 1차 연구 39
2.1.2 2차 데이터 39
2.1.2.1 주요 2차 자료 목록 40
2.1.2.2 2차 자료의 주요 데이터 40
2.1.3 1차 데이터 41
2.1.3.1 1차 인터뷰 참가자 목록 41
2.1.3.2 1차 분석의 세부 사항 41
2.1.3.3 1차 자료의 주요 데이터 42
2.1.3.4 주요 산업 통찰력 43
2.2 시장 규모 추정 방법론 43
2.2.1 하향식 접근법 44
2.2.1.1 상향식 분석을 통해 시장 규모를 추정하는 접근법
(수요 측면) 44
2.2.2 하향식 접근법 44
2.2.2.1 하향식 분석을 통해 시장 규모를 추정하는 접근법
(공급 측면) 45
2.3 시장 분석 및 데이터 삼각법 47
2.4 연구 가정 48
2.5 연구의 한계 48
2.6 위험 분석 48
3 요약 49
4 프리미엄 통찰력 54
4.1 스포츠 기술 시장의 플레이어에게 매력적인 기회 54
4.2 스포츠 기술 시장, 기술별 55
4.3 스포츠 기술 시장, 플랫폼별 55
4.4 북미: 스포츠 기술 시장, 기술별
국가별(2024년) 56
4.5 최종 사용자별 스포츠 기술 시장 56
4.6 스포츠별 스포츠 기술 시장 57
4.7 지역별 스포츠 기술 시장 57
5 시장 개요 58
5.1 서론 58
5.2 시장 역학 58
5.2.1 동인 59
5.2.1.1 경기장의 팬 참여에 대한 관심 증가 59
5.2.1.2 데이터 기반 의사 결정의 필요성 증가 59
5.2.1.3 선수/팀의 경기력 향상에 대한 압력 증가 60
5.2.1.4 e스포츠 기술의 급속한 채택 60
5.2.1.5 경기장 인프라의 효율적인 관리를 위한 IoT 기술의 증가하는 도입 61
5.2.2 제약 62
5.2.2.1 높은 초기 투자와 예산 제약 62
5.2.3 기회 63
5.2.3.1 AI와 ML 기술의 출현 63
5.2.3.2 대규모 상금이 걸린 스포츠 리그와 이벤트의 등장 64
5.2.3.3 스포츠 분야에서 AR과 VR의 사용 증가 64
5.2.3.4 실시간 분석에 대한 의존도 증가 65
5.2.4 도전 과제 66
5.2.4.1 분석 기술을 갖춘 전문가의 부족 66
5.2.4.2 레거시 시스템 업그레이드 및 교체 시의 복잡성 66
5.3 가치 사슬 분석 67
5.4 생태계 분석 69
5.5 투자 및 자금 조달 시나리오 71
5.6 고객 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/파괴적 혁신 72
5.7 가격 분석 72
5.7.1 제품별 웨어러블 기기의 평균 판매 가격 73
5.7.2 주요 업체별 웨어러블 기기의 평균 판매 가격 73
5.7.3 지역별 스마트워치의 평균 판매 가격 추세 74
5.7.4 지역별 피트니스 트래커의 평균 판매 가격 추세 75
5.7.5 주요 업체별 솔루션의 평균 판매 가격 75
5.7.6 경기장 유형별 가격 분석 77
5.8 기술 분석 77
5.8.1 핵심 기술 77
5.8.1.1 인공지능(AI) 77
5.8.1.2 블록체인 78
5.8.2 보완 기술 78
5.8.2.1 사물 인터넷 78
5.8.2.2 5G 78
5.8.3 인접 기술 79
5.8.3.1 증강 현실과 가상 현실(AR과 VR) 79
5.9 포터의 다섯 가지 힘 분석 79
5.9.1 신규 진입자의 위협 80
5.9.2 대체재의 위협 81
5.9.3 공급업체의 교섭력 81
5.9.4 구매자의 교섭력 81
5.9.5 경쟁적 경쟁의 강도 81
5.10 주요 이해관계자와 구매 기준 82
5.10.1 구매 과정의 주요 이해관계자 82
5.10.2 구매 기준 83
5.11 스포츠 기술의 사용 사례와 사례 연구 83
5.11.1 사례 연구 1: AI를 이용한 스포츠 경기력 향상
실시간 운동 분석 83
5.11.2 사례 연구 2: AI 기반 실시간 방송 데이터 추출을 통한 스포츠 경기 분석의 혁신
84
5.11.3 사례 연구 3: 성능 중심의 디자인과 혁신을 통해 여성 스노우 스포츠 장비를 혁신하다 84
5.11.4 사례 연구 4: AI 기반의 저렴하고 신뢰할 수 있는 레이스 타이밍으로 경쟁력 있는 수영 개발 84
5.11.5 사례 연구 5: 검증되고 신뢰할 수 있으며 인간 중심의 데이터 솔루션을 통한 스포츠 및 건강 분석 향상 85
5.12 무역 분석 85
5.12.1 HS 코드 910212용 데이터 가져오기 85
5.12.2 HS 코드 910212에 대한 데이터 내보내기 87
5.13 관세 및 규제 환경 88
5.13.1 HS 코드에 대한 관세 데이터: 910212 88
5.13.2 규제 기관, 정부 기관,
기타 조직 89
5.13.3 규제 환경 93
5.13.3.1 건강 보험 이동성 및 책임에 관한 법률 93
5.13.3.2 시스템 및 조직 통제 유형 II 준수 93
5.13.3.3 ISO/IEC 27001 94
5.13.3.4 수입-수출 관련 법률 94
5.13.3.5 유해물질 제한(ROHS) 및 전기전자 폐기물 제한(WEEE) 94
5.13.3.6 화학물질의 등록, 평가, 허가 및 제한(REACH) 95
5.13.3.7 일반 개인정보 보호 규정(GDPR) 95
5.13.4 국가별 주요 규정 95
5.13.4.1 개인 정보 보호 및 전자 문서법(PIPEDA) – 캐나다 96
5.13.4.2 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA) – 미국 96
5.13.4.3 안전 스포츠 인증법 – 미국 96
5.13.4.4 생체 정보 보호법(BIPA) – 미국(일리노이주) 96
5.13.4.5 네트워크 및 정보 시스템 보안 지침(NIS 지침) – 유럽 연합 96
5.13.4.6 EU 경쟁법 – 유럽 연합 96
5.14 특허 분석, 2013-2024 96
5.15 주요 회의 및 행사, 2025-2026 103
5.16 AI/GEN AI가 스포츠 기술 시장에 미치는 영향 105
5.16.1 주요 활용 사례 및 시장 잠재력 107
5.16.1.1 신속한 경기 영상 분석 107
5.16.1.2 선수 성적을 위한 고급 예측 모델링 107
5.16.1.3 개인 맞춤형 훈련 일정 107
5.16.1.4 통합 스포츠 장비 107
5.16.1.5 향상된 선수 안전 107
5.16.1.6 AI 지원 심판 107
5.16.1.7 현대 스포츠 저널리즘 108
5.16.1.8 타겟 광고 108
6 스포츠 기술 시장, 기술별 109
6.1 서론 110
6.2 스마트 스타디움 112
6.2.1 네트워크 관리 113
6.2.1.1 스마트 스타디움 환경에서 방대한 양의 데이터와 시스템을 보호하여 채택을 촉진하는 능력 113
6.2.2 스타디움과 공공 안전 114
6.2.2.1 티켓팅 및 접근 통제 116
6.2.2.1.1 경기장 보안 및 경험 향상으로 시장 주도 116
6.2.2.1.1.1 생체 인식 입장 시스템 116
6.2.2.1.1.2 얼굴 인식 출입 통제 117
6.2.2.2 비디오 감시 117
6.2.2.2.1 실시간 모니터링과 증거 수집을 통해 범죄를 억제하고 채택을 촉진하는 능력 117
6.2.2.2.1.1 군중 분석 117
6.2.2.3 물리적 보안 정보 관리(PSIM) 117
6.2.2.3.1 PSIM이 다양한 보안 시스템의 데이터를 통합하여 중앙 집중식 모니터링을 통해 성장을 촉진하는 능력 117
6.2.2.4 사이버 보안 118
6.2.2.4.1 민감한 데이터를 보호하고 운영 무결성을 보장하여 수요를 촉진하는 이점 118
6.2.2.5 기타 118
6.2.3 디지털 콘텐츠 관리 118
6.2.3.1 오디오 및 비디오 관리 120
6.2.3.1.1 프리미엄 오디오, 영상, 안정적인 연결을 통한 고품질 참여로 성장 촉진 120
6.2.3.1.1.1 실시간 재생 시스템 120
6.2.3.1.1.2 방송 통합 시스템 120
6.2.3.2 디지털 사이니지 121
6.2.3.2.1 실시간 업데이트를 위한 고해상도 실시간 디스플레이와 수요를 촉진하기 위한 광고와 같은 장점 121
6.2.3.2.1.1 팬 참여 화면 121
6.2.3.2.1.2 소셜 미디어 월 121
6.2.3.3 모바일 및 웹 콘텐츠 관리 121
6.2.3.3.1 사용자 친화적인 앱과 원활한 시스템 통합을 통해 팬 참여도를 높이고 성장에 기여 121
6.2.3.3.1.1 좌석 주문 시스템 122
6.2.3.3.1.2 NFC/RFID 기술 122
6.2.4 빌딩 자동화 122
6.2.4.1 주차 관리 시스템 124
6.2.4.1.1 주차 공간 활용을 최적화하고 대규모 행사 기간 동안 사용자 경험을 향상시켜 시장을 주도하는 능력 124
6.2.4.2 에너지 관리 시스템 125
6.2.4.2.1 지속 가능한 성장을 촉진하기 위해 에너지 소비를 모니터링하고 최적화하는 등의 장점 125
6.2.4.3 시설 관리 시스템 125
6.2.4.3.1 안전과 효율성을 보장하기 위한 효과적인 건물 유지 관리 및 운영 125
6.2.5 이벤트 관리 126
6.2.5.1 이벤트 마케팅 & 등록 128
6.2.5.1.1 효과적인 홍보와 간소화된 관리로 참석자 등록을 극대화하여 참여와 참여를 극대화 128
6.2.5.2 티켓팅 관리 128
6.2.5.3
6.2.5.4
6.2.5.2.1 티켓의 효율적인 판매, 배포 및 관리
보안 강화 128
6.2.5.3 인력 관리 128
6.2.5.3.1 이벤트 기간 동안 최적의 성과와 서비스 제공을 보장하기 위한 전략적 직원 자원 관리 128
6.2.6 군중 관리 129
6.2.6.1 시장 활성화를 위한 고급 모니터링 및 비상 대응 솔루션을 통한 안전성 및 경험 향상 129
6.3 웨어러블 130
6.3.1 손목 착용 132
6.3.1.1 수요 촉진을 위한 웨어러블 기술의 발전 132
6.3.2 증강현실과 가상현실(AR/VR) 134
6.3.2.1 AR/VR 기술로 스포츠 참여와 훈련을 변화시키는 능력 134
6.3.3 스마트 의류 135
6.3.3.1 성장 가속화를 위한 스포츠 및 피트니스 산업에서 스마트 의류의 채택 증가 135
6.3.3.1.1 착용 가능한 압축 의류 136
6.3.3.1.2 스마트 양말 136
6.3.3.1.3 스마트 장갑 136
6.3.3.1.4 스마트 헬멧 136
6.3.4 스마트 신발 137
6.3.4.1 스포츠 혁신을 주도하는 스마트 신발의 통합 증가 137
6.4 스포츠 분석 139
6.4.1 성과 분석 140
6.4.1.1 선수와 팀의 성과를 평가하여 게임 플레이를 개선하고 부상을 예방하여 성장을 촉진하는 능력 140
6.4.2 플레이어 모니터링 141
6.4.2.1 건강, 체력, 성과 지표를 추적할 수 있는 기능으로
채택률 향상 141
6.4.2.1.1 인지적 성과 분석 141
6.4.3 게임 전략 및 코칭 솔루션 142
6.4.3.1 경기 중 의사 결정과 경기력을 향상시키기 위한 최적화된 게임 전략과 코칭 방법 142
6.4.3.1.1 전략 분석 143
6.5 스포츠 카메라 143
6.5.1 드론 145
6.5.1.1 드론을 통한 경기력 향상과 팬 참여 증대를 통한 시장 성장 지원 145
6.5.2 기타 카메라 146
6.5.2.1 360도 라이브 스트리밍 드론 146
6.5.2.2 심판 보조 드론 146
6.6 경기장 분석 147
6.6.1 팬 참여 및 경험 향상 149
6.6.1.1 디지털 혁신을 통해 팬 참여와 경험을 향상시켜 성장을 촉진하는 능력 149
6.6.2 방송 관리 150
6.6.2.1 원활한 스포츠 콘텐츠 제공을 위한 방송 관리 활용도 증가로 성장 촉진 150
6.6.3 기타 솔루션 151
6.7 경기장 로봇 152
6.7.1 경기장 로봇의 운영 효율성 향상과 스포츠 경기장의 팬 경험 개선을 통한 시장 확대 152
6.7.1.1 자동 청소 및 유지보수 로봇 152
6.7.1.2 AI 기반 스포츠 챗봇 152
6.8 스마트 장비 153
6.8.1 스마트 볼 154
6.8.1.1 성능 추적을 위한 내장 센서 데이터 154
6.8.2 스마트 라켓과 배트 155
6.8.2.1 AI 기반 스윙 및 샷 분석 155
6.8.3 기타 장비 155
6.9 서비스 155
6.9.1 전문 서비스 156
6.9.1.1 컨설팅 158
6.9.1.1.1 스포츠 기술 솔루션의 채택을 촉진하기 위한 최적화 전략적 지침 158
6.9.1.2 배포 및 통합 158
6.9.1.2.1 수요를 촉진하기 위한 스포츠 기술 시스템의 원활한 구현 158
6.9.1.3 지원 및 유지보수 158
6.9.1.3.1 스포츠 기술 솔루션의 장기적인 신뢰성을 보장하여 시장을 주도할 수 있는 능력 158
6.9.2 관리형 솔루션 159
6.9.2.1 스포츠 조직을 위한 종합적인 기술 운영 지원을 제공하여 시장을 주도할 수 있는 능력 159
7 스포츠 기술 시장, 플랫폼별 160
7.1 소개 161
7.2 AI 기반 플랫폼 162
7.2.1 더 나은 팬 경험을 위한 적응적이고 확장 가능한 솔루션을 제공하는 AI 기반 플랫폼 162
7.3 기존 플랫폼 162
7.3.1 비용 효율성과 시장 성장을 촉진하는 안정성 162
8 스포츠 기술 시장, 스포츠별 163
8.1 서론 164
8.2 축구 166
8.2.1 진화하는 스포츠 기술 시장에서 축구를 변화시키는 첨단 기술 166
8.2.1.1 골라인 기술 166
8.2.1.1.1 블록체인 기반의 조작 방지 경기 기록 166
8.2.1.1.2 AI 기반의 정밀 볼 트래킹 166
8.2.1.2 비디오 보조 심판(VAR) 167
8.2.1.2.1 VR을 이용한 심판 훈련 시뮬레이션 167
8.3 야구 167
8.3.1 시장 활성화를 위한 스포츠 기술 제공업체와의 파트너십 및 협력 167
8.3.1.1 호크아이 시스템 167
8.3.1.1.1 로봇 심판 167
8.4 농구 168
8.4.1 선수 개발을 위한 스포츠 분석의 증가
성장을 촉진하기 위해 168
8.4.1.1 샷 추적 168
8.4.1.1.1 스마트 후프 기술 168
8.5 아이스하키 168
8.5.1 웨어러블 기기의 사용 증가와 스포츠에서의 AI 도입으로 성장 촉진 168
8.5.1.1 퍽 트래킹 169
8.5.1.2 플레이어 트래킹 169
8.6 미식축구/럭비 169
8.6.1 첨단 스포츠 기술의 통합을 통한 시장 주도 169
8.7 포뮬러 원 170
8.7.1 혁신을 주도하는 첨단 기술
포뮬러 1 스포츠 기술 시장 170
8.8 테니스 170
8.8.1 테니스 시장 활성화를 위한 테니스 기술의 빠른 채택 170
8.8.1.1 라인 콜링 기술 170
8.8.1.1.1 고속 카메라 기반 공 추적 170
8.9 크리켓 171
8.9.1 성장을 위한 첨단 기술 솔루션의 도입 171
8.9.1.1 스니코미터(SNIKO) & 울트라엣지 171
8.9.1.2 결정 검토 시스템(DRS) 171
8.10 골프 171
8.10.1 스포츠 기술의 핵심 응용 분야가 될 성능 분석
171
8.11 기타 스포츠 172
9 최종 사용자별 스포츠 기술 시장 173
9.1 서론 174
9.2 스포츠 협회 175
9.2.1 협회와 스포츠 분석 제공자 간의 협력 증진으로 시장 활성화 175
9.2.1.1 데이터 분석 175
9.2.1.2 스마트 경기장 및 인프라 개선 176
9.3 클럽 176
9.3.1 시장 확대를 위한 스포츠 클럽의 첨단 기술 솔루션에 대한 수요 증가 176
9.4 리그 176
9.4.1 팬들을 위한 독특한 경험 창출에 대한 관심 증가
수요 증가 176
9.4.1.1 빅 데이터 분석 177
9.4.1.2 블록체인 177
9.5 프로 운동선수 177
9.5.1 성능 향상을 위한 첨단 웨어러블 기기 및 스포츠 기술의 활용을 통한 시장 확대 177
9.5.1.1 AI 기반 훈련 및 부상 예방 177
9.6 코치 178
9.6.1 성과 분석 플랫폼을 활용하여 시장 성장 지원 178
9.6.1.1 비디오 검토 및 분석 178
10 스포츠 기술 시장, 지역별 179
10.1 서론 180
10.2 북미 181
10.2.1 북미의 거시경제 전망 181
10.2.2 미국 188
10.2.2.1 수요를 늘리기 위한 스포츠 기술에 대한 투자 증가 188
10.2.3 캐나다 188
10.2.3.1 스포츠 시장을 활성화하기 위한 정부의 우호적인 정책 188
10.2.4 멕시코 188
10.2.4.1 시장 성장을 뒷받침하기 위한 스포츠 인프라의 발전 188
10.3 유럽 189
10.3.1 유럽의 거시경제 전망 189
10.3.2 독일 196
10.3.2.1 스포츠 팀의 시장 확대를 위한 분석 도구 활용 196
10.3.3 영국 196
10.3.3.1 시장 활성화를 위한 첨단 스포츠 기술 도입을 위한 정부의 지원 이니셔티브 196
10.3.4 프랑스 197
10.3.4.1 시장 성장을 지원하기 위한 기술 제공자와 스포츠 단체 간의 협력 증대 197
10.3.5 스페인 197
10.3.5.1 시장 활성화를 위한 경기장 인프라 개선 197
10.3.6 이탈리아 197
10.3.6.1 시장 활성화를 위한 축구 및 모터스포츠 R&D 활동에 집중 197
10.3.7 유럽의 나머지 지역 198
10.4 아시아 태평양 198
10.4.1 아시아 태평양의 거시경제 전망 198
10.4.2 중국 205
10.4.2.1 수요 촉진을 위한 AI와 ML에 대한 높은 투자 205
10.4.3 일본 205
10.4.3.1 가상 현실 훈련 도구의 보급 증가로 시장 활성화 205
10.4.4 인도 206
10.4.4.1 급속한 도시화와 시장 활성화를 위한 데이터 분석에 대한 투자 증가 206
10.4.5 호주 206
10.4.5.1
10.4.5.1 시장 주도적인 데이터 기반 성과 분석에 대한 관심 증가 206
10.4.6 아시아 태평양의 나머지 지역 206
10.5 세계의 나머지 지역 207
10.5.1 세계의 나머지 지역에 대한 거시경제 전망 207
10.5.2 중동 및 아프리카 214
10.5.2.1 GCC 국가 215
10.5.2.1.1 시장 성장을 뒷받침하기 위한 AI, 웨어러블, 스마트 인프라에 대한 투자 증가 215
10.5.2.2 중동 지역 215
10.5.3 남아메리카 215
10.5.3.1 시장 성장을 지원하기 위한 스포츠 분석 솔루션의 채택 215
11 경쟁 환경 216
11.1 서론 216
11.2 주요 플레이어 전략/승리를 위한 권리 216
11.2.1 스포츠 기술 시장의 주요 업체들이 채택한 전략 개요 216
11.3 수익 분석, 2019-2023 217
11.4 시장 점유율 분석, 2023 219
11.5 회사 가치 평가 및 재무 지표, 2024 222
11.6 브랜드/제품 비교 223
11.6.1 웨어러블 223
11.6.2 스마트 스타디움 224
11.7 기업 평가 시장: 주요 기업, 2023 224
11.7.1 스타 224
11.7.2 신흥 리더 225
11.7.3 퍼베이시브 플레이어 225
11.7.4 참가자 225
11.7.5 회사 발자국: 주요 인물, 2023 228
11.7.5.1 회사 발자국 228
11.7.5.2 지역 발자국 229
11.7.5.3 유형 발자국 231
11.7.5.4 플랫폼 발자국 233
11.7.5.5 스포츠 발자국 235
11.8 회사 평가 매트릭스: 스타트업/중소기업, 2023 237
11.8.1 진보적인 회사 237
11.8.2 반응적인 회사 237
11.8.3 역동적인 기업 237
11.8.4 시작 블록 237
11.8.5 경쟁 벤치마킹: 스타트업/중소기업, 2023 239
11.8.5.1 주요 스타트업/중소기업 기업들의 상세 목록 239
11.8.5.2 주요 스타트업/중소기업의 경쟁 벤치마킹 240
11.9 경쟁 시나리오 240
11.9.1 제품/서비스/솔루션 출시 240
11.9.2 거래 242
12 회사 프로필 243
12.1 주요 인물 243
12.1.1 애플 주식회사 243
12.1.1.1 사업 개요 243
12.1.1.2 제공 제품/솔루션/서비스 245
12.1.1.3 최근의 발전 245
12.1.1.3.1 제품 출시 245
12.1.1.4 MnM 보기 246
12.1.1.4.1 주요 강점 246
12.1.1.4.2 전략적 선택 246
12.1.1.4.3 약점 및 경쟁 위협 246
12.1.2 삼성 247
12.1.2.1 사업 개요 247
12.1.2.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 249
12.1.2.3 최근의 발전 249
12.1.2.3.1 제품 출시 249
12.1.2.4 MnM 보기 250
12.1.2.4.1 주요 강점 250
12.1.2.4.2 전략적 선택 250
12.1.2.4.3 약점 및 경쟁 위협 250
12.1.3 알파벳 주식회사 251
12.1.3.1 사업 개요 251
12.1.3.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 253
12.1.3.3 최근의 발전 254
12.1.3.3.1 제품 출시 254
12.1.3.3.2 거래 254
12.1.3.4 MnM 보기 255
12.1.3.4.1 주요 강점 255
12.1.3.4.2 전략적 선택 255
12.1.3.4.3 약점 및 경쟁 위협 255
12.1.4 CISCO SYSTEMS, INC. 256
12.1.4.1 사업 개요 256
12.1.4.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 258
12.1.4.3 최근의 발전 259
12.1.4.3.1 거래 259
12.1.4.4 MnM 보기 260
12.1.4.4.1 주요 강점 260
12.1.4.4.2 전략적 선택 260
12.1.4.4.3 약점 및 경쟁 위협 260
12.1.5 IBM 261
12.1.5.1 사업 개요 261
12.1.5.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 262
12.1.5.3 최근의 발전 264
12.1.5.3.1 솔루션 출시 264
12.1.5.3.2 할인 264
12.1.5.4 MnM 보기 264
12.1.5.4.1 주요 강점 264
12.1.5.4.2 전략적 선택 265
12.1.5.4.3 약점 및 경쟁 위협 265
12.1.6 TELEFONAKTIEBOLAGET LM ERICSSON 266
12.1.6.1 사업 개요 266
12.1.6.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 268
12.1.6.3 최근의 발전 269
12.1.6.3.1 거래 269
12.1.6.4 MnM 보기 269
12.1.6.4.1 주요 강점 269
12.1.6.4.2 전략적 선택 270
12.1.6.4.3 약점 및 경쟁 위협 270
12.1.7 HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD. 271
12.1.7.1 사업 개요 271
12.1.7.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 273
12.1.7.3 최근의 발전 273
12.1.7.3.1 솔루션 출시 273
12.1.7.3.2 거래 274
12.1.8 존슨 컨트롤 275
12.1.8.1 사업 개요 275
12.1.8.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 277
12.1.8.3 최근의 발전 278
12.1.8.3.1 서비스 출시 278
12.1.8.3.2 거래 278
12.1.8.3.3 기타 개발 사항 279
12.1.9 EXLSERVICE HOLDINGS, INC. 280
12.1.9.1 사업 개요 280
12.1.9.2 제공 제품/솔루션/서비스 282
12.1.9.3 최근 개발 사항 282
12.1.9.3.1 거래 282
12.1.9.3.2 확장 283
12.1.10 GARMIN LTD. 284
12.1.10.1 사업 개요 284
12.1.10.2 제공 제품/솔루션/서비스 285
12.1.10.3 최근의 발전 286
12.1.10.3.1 제품 출시 및 개선 286
12.1.11 SAP SE 288
12.1.11.1 사업 개요 288
12.1.11.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 289
12.1.11.3 최근의 발전 290
12.1.11.3.1 거래 290
12.1.12 CATAPULT 291
12.1.12.1 사업 개요 291
12.1.12.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 292
12.1.12.3 최근의 발전 293
12.1.12.3.1 제품 출시 293
12.1.12.3.2 할인 294
12.1.13 HUDL 296
12.1.13.1 사업 개요 296
12.1.13.2 제공 제품/솔루션/서비스 296
12.1.13.3 최근의 발전 297
12.1.13.3.1 특가 상품 297
12.1.14 AMAZON WEB SERVICES, INC. 299
12.1.14.1 사업 개요 299
12.1.14.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 300
12.1.14.2.1 거래 300
12.1.14.2.2 기타 개발 301
12.1.15 SAS INSTITUTE INC. 302
12.1.15.1 사업 개요 302
12.1.15.2 제공 제품/솔루션/서비스 302
12.1.15.3 최근 개발 303
12.1.15.3.1 특가 상품 303
12.1.16 오라클 304
12.1.16.1 사업 개요 304
12.1.16.2 제공 제품/솔루션/서비스 305
12.1.17 SCHNEIDER ELECTRIC 306
12.1.17.1 사업 개요 306
12.1.17.2 제공 제품/솔루션/서비스 308
12.1.18 INTEL CORPORATION 309
12.1.18.1 사업 개요 309
12.1.18.2 제공 제품/솔루션/서비스 310
12.1.19 NEC CORPORATION 311
12.1.19.1 사업 개요 311
12.1.19.2 제공 제품/솔루션/서비스 312
12.1.19.3 최근의 발전 313
12.1.19.3.1 솔루션 출시 313
12.1.19.3.2 거래 313
12.1.20 일본 전신 전화 주식회사 314
12.1.20.1 사업 개요 314
12.1.20.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 315
12.1.20.3 최근의 발전 316
12.1.20.3.1 솔루션 출시 316
12.2 기타 플레이어 317
12.2.1 ARRI GMBH 317
12.2.2 COACH LOGIC 317
12.2.3 DARTFISH 318
12.2.4 FUJITSU 318
12.2.5 LONGOMATCH 319
12.2.6 NACSPORT 319
12.2.7 PANASONIC HOLDINGS CORPORATION 320
12.2.8 SHARP CORPORATION 320
12.2.9 SPIIDEO 321
12.2.10 WHOOP 321
12.2.11 HONEYWELL INTERNATIONAL INC. 322
12.2.12 EXTREME NETWORKS 323
12.2.13 LUMEN TECHNOLOGIES 324
12.2.14 NXP SEMICONDUCTORS 325
12.2.15 VIX TECHNOLOGY 326
12.2.16 HAWK-EYE INNOVATIONS LTD. 327
12.2.17 AT0S 328
12.2.18 버라이즌 330
12.2.19 테크 마힌드라 리미티드 331
12.2.20 보다폰 그룹 332
12.2.21 T-모바일 USA, INC. 333
12.2.22 텔레포니카 S.A. 334
12.2.23 EVOLV TECHNOLOGIES, INC. 335
12.2.24 AIFI INC. 336
12.2.25 AT&T 337
13 부록 338
13.1 업계 전문가의 통찰력 338
13.2 토론 가이드 339
13.3 지식 저장소: 마켓앤마켓의 구독 포털 342
13.4 사용자 지정 옵션 344
13.5 관련 보고서 344
13.6 저자 세부 정보 345
그림 1 스포츠 기술 시장 세분화 및 지역 범위 33
그림 2 스포츠 기술 시장: 연구 설계 37
그림 3 스포츠 기술 시장: 연구 접근법 39
그림 4 스포츠 기술 시장 규모 추정 방법론 43
그림 5 스포츠 기술 시장: 상향식 접근법 44
그림 6 스포츠 기술 시장: 하향식 접근 45
그림 7 스포츠 기술 시장 규모 추정 방법론: 웨어러블 제품 회사(공급측) 45
그림 8 스포츠 기술 시장 규모 추정 방법론: 스마트 스타디움 회사(공급측) 46
그림 9 스포츠 기술 시장 규모 추정 방법론: 웨어러블 제품 회사(수요측) 46
그림 9 스포츠 기술 시장: 데이터 삼각측량 47
그림 10 스포츠 기술 시장: 연구의 한계 48
그림 11 경기장 분석 부문이 예측 기간 동안 스포츠 기술 시장에서 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됨 49
그림 12 AI 기반 플랫폼 부문은 더 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.
예측 기간 동안 50%
그림 13 축구 부문은 스포츠 기술 시장을 지배할 것으로 예상됩니다.
예측 기간 동안 51%
그림 14 프로 선수 부문은 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
예측 기간 동안 52
그림 15 아시아 태평양 지역, 예측 기간 동안 스포츠 기술 시장에서 가장 높은 CAGR 기록 예상 예측 기간 동안 53
그림 16 경기장 분석에 대한 강조가 시장 성장 촉진에 기여할 것으로 예상
예측 기간 동안 54
그림 17 예측 기간 동안 시장을 지배할 스마트 경기장 부문 55
그림 18 예측 기간 동안 시장을 지배할 기존 플랫폼 부문 55
그림 19 2024년 미국에서 가장 큰 시장 점유율을 차지할 손목 밴드 부문 56
그림 20 예측 기간 동안 시장을 지배할 스마트 시계 부문 56
그림 20 스포츠 협회 부문, 2024년 가장 큰 시장 점유율 차지 56
그림 21 축구 부문, 예측 기간 동안 시장 지배 57
그림 22 중국, 스포츠 기술 시장에서 가장 높은 CAGR 기록 58
그림 23 아시아 태평양, 스포츠 기술 시장 성장에 가장 큰 기여
예측 기간 동안 57
그림 23 스포츠 기술 시장: 동인, 제약, 기회, 도전
58
그림 24 글로벌 사물인터넷 연결, 2019-2030 61
그림 25 스포츠 기술 시장에 대한 동인의 영향 62
그림 26 스포츠 기술 시장에 대한 제약의 영향 63
그림 27 스포츠 기술 시장에 대한 기회의 영향 66
그림 28 스포츠 기술 시장에 대한 도전의 영향 67
그림 29 스포츠 기술 시장: 가치 사슬 분석 67
그림 30 스포츠 기술 시장 생태계 69
그림 31 스포츠 기술 시장: 투자 및 자금 조달 시나리오 71
그림 32 스포츠 기술 시장: 고객 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/파괴적 혁신 72
그림 33 주요 업체별 웨어러블 기기의 평균 판매 가격, 2025년(USD) 73
그림 34 지역별 스마트워치의 평균 판매 가격 추세, 2020-2029년(USD) 74
그림 35 피트니스 트래커의 평균 판매 가격 추이, 지역별, 2020-2029년(USD) 75
그림 36 솔루션의 평균 판매 가격, 주요 업체별, 2023년(USD) 76
그림 37 스포츠 기술 시장: 포터의 다섯 가지 힘 분석 80
그림 38 상위 3개 최종 사용자의 구매 과정에 대한 이해관계자의 영향 82
그림 39 상위 3개 최종 사용자의 주요 구매 기준 83
그림 40 HS 코드 910212에 대한 데이터 가져오기, 국가별, 2019-2023 (백만 달러) 86
그림 41 HS 코드 910212에 대한 데이터 내보내기, 국가별, 2019-2023 (백만 달러) 87
그림 42 스포츠 기술에 부여된 특허 수
제품, 2013-2024 97
그림 43 AI/GEN AI가 스포츠 기술 시장에 미치는 영향 106
그림 44 경기장 분석이 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됨 110
그림 45 2025년부터 2030년까지 더 높은 CAGR을 달성할 수 있는 AI 기반 플랫폼 161
그림 46 2025년부터 2030년까지 스포츠 기술 시장을 주도할 축구 164
그림 47 예측 기간 동안 시장을 지배할 스포츠 협회 부문, 2025-2030 174
그림 48 예측 기간 동안 스포츠 기술 시장을 지배할 북미 180
그림 49 북미: 스포츠 기술 시장 스냅샷 182
그림 50 미국이 예측 기간 동안 북미 시장을 지배할 것으로 전망됨 183
그림 51 유럽: 스포츠 기술 시장 스냅샷 190
그림 52 독일, 예측 기간 동안 유럽 시장 지배 191
그림 53 아시아 태평양: 스포츠 기술 시장 스냅샷 199
그림 54 중국, 예측 기간 동안 아시아 태평양 시장 지배 200
그림 55 세계의 다른 지역: 스포츠 기술 시장 스냅샷 208
그림 56 중동 및 아프리카, 예측 기간 동안 세계 시장을 지배할 것으로 전망됨 209
그림 57 웨어러블 기기: 수익 분석, 2019-2023(백만 달러) 217
그림 58 스마트 경기장: 수익 분석, 2019-2023 (백만 달러) 218
그림 59 웨어러블 스포츠 기술 시장 점유율 분석 (2023) 219
그림 60 스마트 스타디움의 스포츠 기술 시장 점유율 분석 (2023) 220
그림 61 기업 가치 평가 (2024) 222
그림 62 재무 지표 (EV/EBITDA) (2024) 223
그림 63 웨어러블 스포츠 기술 시장:
브랜드/제품 비교 분석 223
그림 64 스마트 경기장 스포츠 기술 시장:
브랜드/제품 비교 분석 224
그림 65 웨어러블: 기업 평가 매트릭스(주요 플레이어), 2023 226
그림 66 스마트 스타디움: 기업 평가 매트릭스(주요 플레이어), 2023 227
그림 67 스포츠 기술 시장: 기업 발자국 228
그림 68 스포츠 기술 시장: 기업 평가 매트릭스(스타트업/중소기업), 2023 238
그림 69 애플: 기업 스냅샷 244
그림 70 삼성: 기업 스냅샷 248
그림 71 알파벳: 기업 스냅샷 252
그림 72 CISCO SYSTEMS, INC.: 회사 스냅샷 257
그림 73 IBM: 회사 스냅샷 262
그림 74 TELEFONAKTIEBOLAGET LM ERICSSON: 회사 스냅샷 267
그림 75 HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD.: 회사 스냅샷 272
그림 76 JOHNSON CONTROLS: 회사 스냅샷 276
그림 77 EXLSERVICE HOLDINGS, INC.: 회사 스냅샷 281
그림 78 GARMIN LTD.: 회사 스냅샷 285
그림 79 SAP SE: 회사 스냅샷 289
그림 80 CATAPULT: 회사 스냅샷 292
그림 81 AMAZON WEB SERVICES, INC.: 회사 스냅샷 299
그림 82 ORACLE: 회사 스냅샷 305
그림 83 슈나이더 일렉트릭: 회사 스냅샷 307
그림 84 인텔: 회사 스냅샷 310
그림 85 NEC: 회사 스냅샷 312
그림 86 일본 전신 전화 주식회사: 회사 스냅샷 315
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