사물인터넷(IoT) 분야 인공지능(AI) 시장 규모, 점유율 및 트렌드 분석 보고서: 구성 요소별(플랫폼, 서비스, 소프트웨어), 최종 사용자별(은행, 금융 서비스 및 보험, IT 및 통신, 에너지 및 유틸리티, 의료 부문, 제조 산업), 지역별(북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카, 라틴 아메리카) 예측, 2026-2034년

사물인터넷(IoT) 시장 성장 요인에서 인공지능(AI)의 역할

빅데이터 양 증가

빅데이터의 성장과 더불어 데이터의 양과 복잡성이 급속도로 증가하는 것은 모바일 트래픽 증가, 클라우드 컴퓨팅 트래픽 증가, 그리고 IoT 및 AI와 같은 기술의 개발 및 활용에 의해 주도되고 있습니다.빅데이터 분석데이터 분석은 방대한 양의 데이터에서 통찰력 있고 실용적인 지식을 도출하는 효과적인 데이터 전달 방식입니다. 기업은 예측 분석을 통해 운영, 마케팅, 위험 평가, 공격 탐지 등 다양한 분야에서 이점을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 2020년 한 연구에서는 비즈니스 전문가와 기업 분석 담당자의 약 90%가 데이터 및 분석이 조직의 디지털 전환 이니셔티브에 매우 중요하다고 응답했습니다. 데이터 및 분석은 기업에게 점점 더 중요한 요소가 되고 있습니다.

효과적인 데이터 관리의 필요성

기업들은 사물인터넷(IoT)을 통해 생성된 데이터를 활용하여 트렌드를 더 잘 이해하고 활용할 수 있으며, 이를 의사결정 과정에 통합하여 제품 설계 및 개발을 개선할 수 있습니다. 데이터 관리 방식을 통해 기업들은 결함을 식별하고, 성능을 평가하고, 측정값을 신속하게 얻을 수 있습니다. 이 모든 것은 제품 사용 방식에 대한 통찰력을 제공하여 개선이 필요한 영역을 파악하고 기존 제품 버전을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

사이버 보안 문제의 중요성 증대

수많은 IoT 기기는 네트워크의 표면적을 넓혀 잠재적인 공격 경로를 증가시킵니다. AIoT는 보호되지 않은 단일 연결 기기에서 네트워크에 대한 능동적인 공격을 시작할 수 있습니다. 산업 분야의 핵심 인프라에 대한 공격은 막대한 손실을 초래할 수 있으며, 이는 시장 성장을 저해하는 요인이 됩니다.

기술 발전의 증가

인공지능은 사물인터넷(IoT) 기기가 처리하는 엄청난 양의 데이터에서 숨겨진 패턴을 식별하는 데 있어 인간보다 훨씬 효과적입니다. 머신러닝을 통해 인공지능은 운영 환경을 예측하고 더 나은 결과를 위해 필요한 조정을 함으로써 이러한 능력을 향상시킬 수 있습니다.자연어 처리기술의 발전으로 인간과 기계의 소통이 더욱 쉬워지고 있습니다. 사물 인터넷(IoT)은 향상된 데이터 처리 및 분석을 통해 신제품 및 기존 제품의 성능을 개선할 수 있습니다. IoT는 기기와 센서의 빠른 확산으로 엄청난 양의 데이터를 생성할 것입니다. 이러한 데이터는 자연재해, 사고, 범죄 예측, 의료기기에서 실시간 정보를 얻는 의사 지원, 산업 전반의 생산성 최적화, 장비 및 기계의 예측 유지보수, 연결된 가전제품을 활용한 스마트 홈 구축, 자율주행차 간의 핵심 통신 등 다양한 분야에서 매우 유용하게 활용될 수 있습니다.

2022년 9월 AI 데이에서 테슬라(TSLA)는 휴머노이드 로봇 옵티머스의 프로토타입을 공개했습니다. 옵티머스는 무대 위로 불안정한 걸음으로 10여 걸음 정도 걸어 나온 후, 천천히 움직이며 춤을 추는 듯한 모습을 보였습니다. 머스크에 따르면, 휴머노이드 로봇 옵티머스는 2019년에 출시될 수 있다고 합니다. 머스크는 옵티머스가 2022년 1월 공장의 노동력 부족 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있다고 주장했습니다.

지역 분석

북미: 지배적인 시장

북미는 전 세계 AI 및 IoT 시장에서 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있으며, 예측 기간 동안 연평균 27.5%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 북미는 AI와 IoT의 주요 시장 중 하나입니다. 이 지역 시장 성장을 뒷받침하는 요인 중 하나는 제조, 소매, 의료, 자동차 및 운송 등 다양한 분야에서 두 기술이 널리 사용되고 있다는 점입니다. 북미는 새로운 최종 사용 분야를 위한 IoT 및 AI 애플리케이션 개발 연구가 활발한 지역이기도 합니다. 북미는 첨단 기술 생태계를 바탕으로 자동차 산업이 점점 더 소프트웨어 중심적으로 변모하는 과정에서 선두적인 역할을 해왔습니다. AI와 IoT가 결합되면 IoT 기기는 인간의 개입 없이 데이터를 분석하고, 판단을 내리고, 그에 따라 조치를 취할 수 있습니다. AI와 IoT가 함께 작동하는 한 가지 예는 테슬라와 같은 자율주행 자동차입니다. 자율주행 자동차는 AI 덕분에 다양한 상황에서 다른 차량이나 사람의 행동을 예측할 수 있습니다.

아시아 태평양: 성장하는 지역

아시아 태평양 지역은 시장에서 두 번째로 큰 지역이며 연평균 성장률(CAGR) 29.25%로 성장할 것으로 예상됩니다. 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)과 같은 기술 혁신은 아시아 태평양 지역 전반에 걸쳐 널리 도입되고 있습니다. 기존 자동화 시스템 및 기계 투자 재구축의 어려움으로 인해 이 지역 개발도상국 시장은 산업 자동화 도입에 있어 상당한 이점을 가지고 있습니다. IoT 투자는 아시아 태평양 지역에 집중되어 있으며, 한국과 싱가포르가 전 세계 선두 국가로 예측됩니다. 경제협력개발기구(OECD)에 따르면 한국은 전 세계에서 가구당 인터넷 연결 기기 수가 가장 많습니다. 아시아 태평양 지역은 중요한 제조업 부문을 보유하고 있습니다. 세계 경제에 상당한 기여를 하는 중국 경제는 노동 가격 상승과 전통적인 이주 노동자 모델의 지속 불가능성으로 인해 빠르게 변화하고 있습니다. 이러한 추세는 중국 경제가 산업 공정에 자동화를 도입하도록 촉진하고 있습니다.

유럽에서 IoT 도입이 예상되는 산업 분야는 교통, 의료, 주택 및 숙박, 제조업, 소매업 등입니다. IoT가 이러한 산업에 부가가치를 더함에 따라 IoT 칩 개발과 기존 칩 기반 기술의 현대화에 대한 수요가 증가할 것입니다. 유럽 자동차 산업의 IoT 도입은 주요 업체들의 상당한 투자와 연비 향상 및 교통 안전 개선 솔루션에 대한 관심 증가에 힘입어 가속화되고 있습니다. 스웨덴, 프랑스, ​​이탈리아, 독일, 룩셈부르크에서는 IoT 보급률이 비교적 높은 편입니다. 이들 국가의 자동차 산업 또한 IoT 기술을 빠르게 수용하고 있습니다.

아랍에미리트(UAE)와 사우디아라비아의 기술 발전 덕분에 라메이카(LAMEA) 지역은 완만한 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 브라질, 아르헨티나, 칠레 등 남미 국가들의 경제 성장 또한 이 지역의 사물인터넷(IoT) 분야 인공지능(AI) 성장에 기여하고 있습니다. UAE는 디지털 기술을 도입하여 지식 기반 경제로의 전환을 도모하고, 혁신 역량을 강화하며, 주요 글로벌 경제 강국으로서의 입지를 다지고 있습니다. UAE 정부는 국가 발전의 다음 단계로 나아가기 위한 전략의 일환으로 2017년 인공지능 국가 전략을 발표했습니다. 이 전략은 국가 번영에 필수적인 인재와 분야에 대한 투자를 통해 UAE를 AI 분야의 글로벌 리더로 발돋움시키는 것을 목표로 합니다. 자원 및 에너지, 물류 및 운송, 사이버 보안, 관광 및 숙박, 의료 분야는 UAE에서 AI 투자를 우선시하는 분야로, 2031년까지 산업 생산성을 30% 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

구성 요소 분석

소프트웨어 부문은 시장에서 가장 큰 비중을 차지하며 예측 기간 동안 연평균 27.89%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 소프트웨어 부문은 데이터 관리, 네트워크 대역폭 관리, 실시간 스트리밍 분석, 원격 모니터링, 보안 및 엣지 솔루션으로 세분화됩니다. 이 중 데이터 관리 부문이 시장에서 상당한 비중을 차지하고 있습니다. 사물인터넷(IoT) 데이터 관리는 연결된 자산 및 인프라의 마모를 예측하는 데 자주 사용됩니다.

플랫폼 부문은 애플리케이션 관리, 연결 관리 및 장치 관리로 세분화됩니다. 애플리케이션 관리는 상당한 비중을 차지하며 애플리케이션 기능, 업그레이드 및 버전 관리를 포함합니다. 이를 통해 조직은 더욱 효율적이고 효과적으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

최종 사용자 분석

제조업 부문은 시장에 가장 큰 기여를 하고 있으며 예측 기간 동안 연평균 28.43%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 제조업체들은 완전 자동화된 데이터 관리 솔루션 개발에 그 어느 때보다 더 많은 노력을 기울이고 있습니다. AI 기능을 갖춘 제조 IoT 시스템은 생산 품질 관리, 장비 성능 모니터링 및 최적화, 그리고 인간-기계 간 소통을 효과적으로 처리할 수 있습니다. 더욱 빠르고 효율적인 공급망 및 생산 프로세스 덕분에 제품 주기를 크게 단축할 수 있습니다. 목표는 일반적인 산업적 어려움을 해결하는 동시에 미래의 혁신을 크게 가속화하는 것입니다.산업용 IoT 발전이를 통해 가치 실현 시간을 단축하고 생산 효율성을 높일 수 있습니다. 기반 플랫폼은 생산 요구 사항에 따라 분석, 인공지능, 디지털 피드백 루프와 같은 새로운 기술을 수용하도록 지속적으로 발전할 것입니다.

은행, 금융 서비스 및 보험 부문은 상당한 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 은행, 금융 서비스 및 보험 산업은 주로 사기 탐지, 제품 개발, 보험 처리 및 운영에 AI 기반 IoT 솔루션을 활용합니다. 인공지능(AI) 기반 기술은 BFSI(은행, 금융 서비스 및 보험) 부문을 크게 변화시킬 잠재력을 가지고 있습니다. 이러한 기업들이 AIoT(인공 사물 인터넷)를 도입하면 고객 경험 향상, 비용 및 효율성 최적화, 개인 맞춤형 서비스 제공, 신제품 출시 기간 단축과 같은 목표를 달성할 수 있습니다. AIoT는 일반적으로 은행 업계에서 ATM 사기 탐지 및 기타 불법 행위 감지에 사용됩니다. IGZY와 같은 기업들은 ATM 사기 행위를 식별하고 은행 보안 담당자 또는 법 집행 기관에 즉시 보고하기 위해 IoT 센서 또는 카메라를 개발했습니다.