전 세계 자연어 처리 시장 규모는 2025년 389억 4천만 달러였으며, 2026년 467억 8천만 달러에서 2034년 2,030억 8천만 달러로 성장할 것으로 예상되며, 예측 기간인 2026년부터 2034년까지 연평균 성장률(CAGR)은 20.14%입니다.
자연어 처리(NLP)는 인공지능의 대표적인 기능으로, 소비자용 디지털 비서와 챗봇은 물론 텍스트 분석, 감정 분석, 음성 인식(음성 분석), 변화 영향 분석 등 다양한 분야의 상업용 애플리케이션에 널리 활용되고 있습니다. 특히 딥러닝 아키텍처와 알고리즘은 최근 이미지 식별 및 오디오 처리 분야에서 눈부신 발전을 이루었습니다.
최근 몇 년 동안 저렴하고 확장 가능한 컴퓨팅 성능, 데이터 디지털화의 증가, 그리고 딥러닝(DL) 및 머신러닝(ML)과의 융합으로 인해 자연어 처리(NLP) 시장은 상당한 성장을 경험했습니다. 이러한 시장 성장의 주요 원인은 의료 및 컨택센터 분야에서 자연어 처리 기술의 활용 증가, 고급 텍스트 분석에 대한 수요 증가, 그리고 기계 대 기계(M2M) 기술의 확장에 있습니다.
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인터넷 사용 증가와 끊임없이 확장되는 소통, 소비, 상호작용 채널은 소비자에게 강력한 영향력을 부여했습니다. 기업들은 브랜딩과 사업 방식을 재고할 수밖에 없게 되었습니다. 오늘날처럼 경쟁이 치열한 시장에서 경쟁사로부터 고객을 유치하려면 기존의 제품 중심 또는 회사 중심 패러다임으로는 부족합니다. 다양한 채널을 통해 기업들은 문의 처리 능력이 뛰어난 AI 기반 챗봇을 활용할 수 있게 되었습니다. 경우에 따라 챗봇은 고객의 다음 행동을 예측하고 선제적으로 문의에 대응할 수도 있습니다. 고객 참여 솔루션 제공업체들은 최종 사용자가 인간의 프로그래밍이나 논리 설계 없이도 확장 가능하고 개인화된 고객 경험을 개발할 수 있도록 플랫폼에 인공지능(AI) 기능을 도입하고 있습니다. 이러한 요인들이 시장 확대를 이끌고 있습니다.
의료기관에서 디지털 기술의 활용이 증가함에 따라 방대한 양의 데이터가 생성되고 있습니다. 데이터에서 유용한 정보를 얻기 위해서는 데이터를 효율적으로 처리하는 것이 필수적입니다. 따라서 대규모 데이터를 신속하게 분석하는 분석 기반 접근 방식이 점차 보편화되고 있습니다. 또한, 방대한 환자 데이터와 전자 건강 기록으로 인해 의료 부문에서는 대량의 환자 데이터를 평가, 검색 및 해석하기 위해 새로운 기술을 도입하고 있습니다. 결과적으로 의료 부문의 이러한 수요 증가는 향후 예측 기간 동안 국가 언어 처리 시장의 성장에 기여할 것으로 예상됩니다.
기존 레거시 시스템에서 SaaS 플랫폼으로의 전환은 기술 및 비기술 인력 투입과 여러 장애물을 수반하는 비용이 많이 드는 작업입니다. 또한 클라우드 컴퓨팅 마이그레이션에 대한 이해 부족으로 인해 수많은 마이그레이션 오류가 발생하여 조직 목표 달성을 저해합니다. 독립적인 추산에 따르면, 미국 연방 민간 기관의 IT 예산 중 약 71%가 향후 레거시 시스템 유지 관리에 사용될 것으로 예상됩니다. 이는 조직들이 여전히 기존 레거시 시스템에 의존하고 있으며 최신 분석 소프트웨어로의 전환에 적극적이지 않다는 것을 보여주며, 이는 조사 대상 시장의 성장을 저해하는 요인이 됩니다.
많은 조직들이 기존 소프트웨어 시스템을 현대화하고 더욱 강력한 시스템으로 마이그레이션하는 문제에 직면해 있습니다. 레거시 소프트웨어 시스템 업데이트는 전통적인 소프트웨어 개발의 대부분 측면을 포함하지만 제약 조건이 더 많은 복잡한 엔지니어링 문제입니다. 조직의 약 50%가 레거시 시스템을 디지털 목표 달성의 가장 큰 장애물로 꼽습니다. 따라서 기존 레거시 시스템 현대화와 관련된 어려움과 소프트웨어 마이그레이션의 높은 비용은 조사 대상 시장의 성장을 저해하고 있습니다.
인지 기술은 최종 사용자 산업 응용 분야의 유용성을 향상시키는 데 사용되는 차세대 인공지능입니다. 이는 새로운 프로젝트 개발에 활용됩니다.인지 컴퓨팅비즈니스 차원에서 AI는 비즈니스 프로세스 자동화, 데이터 분석을 통한 통찰력 확보, 고객 및 직원과의 소통 강화 등을 지원할 수 있습니다.
하버드 비즈니스 리뷰(Harvard Business Review)의 연구 결과에 따르면, 인지 기술(152), 로봇 공학, 인지 자동화 및 인지적 통찰력(57), 인지적 참여(24), 그리고 머신 러닝을 통해 제공되는 인지적 통찰력은 기존 분석 방식과 세 가지 측면에서 차이가 있습니다. (i) 더 많은 데이터를 필요로 하고 더 상세한 정보를 제공하며, (ii) 모델은 일반적으로 데이터 세트의 일부만을 사용하여 학습되고, (iii) 모델은 시간이 지남에 따라 새로운 데이터를 활용하여 예측하거나 범주를 분류하는 능력이 향상됩니다. 스웨덴의 SEB 은행과 미국의 의료 기술 대기업인 벡톤 디킨슨 앤 컴퍼니(Becton, Dickinson, and Company)는 실물과 같은 지능형 에이전트 아바타인 아멜리아(Amelia)를 사내 IT 지원 헬프 데스크로 활용하고 있습니다. 이러한 사례는 시장 성장에 엄청난 잠재력을 제공합니다.
글로벌 시장은 온프레미스와 클라우드로 구분됩니다. 온프레미스 부문이 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있으며 예측 기간 동안 연평균 23.5%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 다양한 산업 분야의 기업들은 온프레미스 구축을 초기 투자 비용이 높은 방식으로 인식하고 있습니다. 그러나 데이터 보안은 이러한 기업들이 온프레미스 모델에 투자하도록 만드는 주요 요인 중 하나입니다. AI 기반 자연어 처리(NLP) 및 감정 분석의 성장과 함께 문서량 또한 증가했습니다. 따라서 온프레미스 솔루션으로 전환하면 비용을 절감하고 저수준 구문 분석부터 고수준 문맥 추출에 이르기까지 소프트웨어에 대한 제어권을 확보할 수 있습니다. 또한, 지연 시간에 민감한 기업들은 온프레미스 모델을 선호하는데, 클라우드의 지연 시간은 약 200밀리초인 반면 온프레미스 모델의 지연 시간은 5~10밀리초이기 때문입니다.
글로벌 자연어 처리(NLP) 시장은 대기업과 중소기업으로 구분됩니다. 중소기업이 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있으며, 예측 기간 동안 연평균 26%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 중소기업의 클라우드 도입이 증가함에 따라 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML)과 같은 기술을 활용하기가 더욱 용이해졌습니다. 따라서 중소기업의 AI 및 ML 기술 도입 증가는 NLP 시장 수요를 견인하는 요인입니다. Vistage가 실시한 중소기업의 AI 활용에 대한 조사에 따르면, 현재 중소기업의 13.6%가 고객 참여 및 비즈니스 운영 개선을 위해 AI 기술을 사용하고 있는 것으로 나타났습니다.
글로벌 자연어 처리(NLP) 시장은 하드웨어, 소프트웨어 및 서비스로 구분됩니다. 하드웨어 부문이 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있으며 예측 기간 동안 연평균 21.9%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 딥 뉴럴 네트워크는 지난 10년 동안, 특히 특수 하드웨어를 사용하는 데이터 센터 애플리케이션을 통해 NLP 분야에 혁신적인 변화를 가져왔습니다. MIT 연구진은 실시간 캐스케이딩을 지원하는 소프트웨어를 보완하기 위해 완전 파이프라인 데이터 처리가 가능한 병렬 하드웨어 아키텍처를 개발했습니다. 또한, 칩 제조 분야의 기술 혁신이 증가함에 따라 시장 발전과 새로운 애플리케이션이 등장할 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 화웨이 테크놀로지가 최근 출시한 AI 칩인 Ascend 910은 최대 전력 소비량이 310W에 불과합니다. 또한, 새로운 칩의 도입으로 시장 성장이 더욱 가속화될 것으로 기대됩니다.텐서 처리 장치(TPU)구글에 따르면, 조사 대상 부문에 대한 투자는 예측 기간 동안 증가할 것으로 예상됩니다.
글로벌 자연어 처리 시장은 텍스트, 음성/음성, 이미지로 구분됩니다. 텍스트 처리 부문이 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있으며 예측 기간 동안 연평균 23.4%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 기업들은 고객 상호작용, 이메일, 블로그, 제품 리뷰, 트윗, 업무 로그 등 다양한 텍스트 소스에서 실행 가능한 인사이트를 도출하여 비즈니스 프로세스를 지원하기 위해 텍스트 분석 기술을 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 품질 관리 프로세스를 위한 분석 기술의 발전, 효율성 및 고객 경험 향상, 옴니채널 역량 강화, 밀레니얼 및 Z세대 고객층 확대, 그리고 유럽연합 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 준수 요구 증가 등이 텍스트 분석 솔루션 및 기술 도입을 촉진하는 주요 요인입니다.
글로벌 시장은 교육, 금융·보험(BFSI), 의료, IT 및 통신, 미디어 및 엔터테인먼트, 소매, 제조, 기타 부문으로 세분화됩니다. IT 및 통신 부문이 가장 큰 시장 점유율을 차지하며 예측 기간 동안 연평균 26.1%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 5G와 사물 인터넷(IoT)의 도입이 증가함에 따라 방대한 양의 데이터가 생성될 것으로 전망됩니다. 이러한 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 IT 기업들은 데이터 기반 솔루션에 대한 필요성이 점점 더 커지고 있습니다. 시장 내 제품 개선이 지속됨에 따라 이러한 문제들이 완화될 것으로 기대됩니다. 통신 부문은 하드웨어 및 소프트웨어 네트워크 기술을 향상시켜 스마트 홈 시장 성장을 더욱 촉진할 것으로 예상됩니다. 스마트 홈 경험을 향상시키기 위해 인공지능(AI) 기반 자연어 처리(NLP) 기기에 대한 관심도 높아질 것입니다. 오렌지(Orange)와 텔레포니카(Telefónica)는 각각 Djingo와 Aura라는 다기능 가상 비서를 출시하여 아마존 에코(Amazon Echo)와 구글 홈(Google Home) 기기와 경쟁하고 있습니다. 이러한 모든 요인들이 IT 및 통신 부문의 NLP 시장 성장에 긍정적으로 기여할 것으로 예상됩니다.
북미는 가장 큰 시장 점유율을 차지했으며 예측 기간 동안 연평균 27.1%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 북미는 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 기술 분야에서 우위를 점하고 있어 자연어 처리(NLP) 시장을 선도하는 지역 중 하나입니다. 시장 주요 공급업체 대부분이 미국에 기반을 두고 있어 이 지역은 혁신 경쟁에서 유리한 위치를 차지하고 있습니다. 또한, 북미 지역 정부들이 AI, ML, NLP 기술 도입을 적극적으로 장려하면서 시장 공급업체들이 이 지역에서 사업을 확장할 수 있는 환경이 조성되고 있습니다. 기업들은 캐나다 시장의 성장 잠재력을 인식하고 인수합병(M&A) 전략을 통해 사업 확장을 모색하고 있습니다. 예를 들어, 인스피라타(Inspirata)는 토론토에 본사를 둔 인공지능 의학 기업(AIM)을 인수하여 캐나다 시장에서의 입지를 강화했습니다.
유럽은 세계에서 두 번째로 큰 시장이며, 2030년까지 연평균 26.4%의 성장률로 230억 달러 규모에 이를 것으로 예상됩니다. 영국, 독일, 프랑스는 이 지역에서 중요한 시장을 보유하고 있습니다. 영국에서는 IT 인프라에 대한 관심 증대와 투자 확대가 자연어 처리(NLP) 시장 성장을 견인할 것으로 전망됩니다. 영국 정부 또한 새로운 소프트웨어 개발에 높은 비중을 두고 있습니다. 프랑스는 인공지능(AI) 개발에 대한 지속적인 투자를 통해 새로운 소비자를 유치하고 있으며, 이는 NLP 시장 성장에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 보입니다. 또한 페이스북과 구글 같은 기업들이 파리에 AI 관련 시설을 확충하고 확장할 계획을 발표하면서 NLP 도입이 가속화될 전망입니다.
아시아 태평양 지역은 자연어 처리 사업에 있어 가장 유망한 지역 중 하나입니다. 이 지역은 특히 중소기업을 중심으로 AI 및 ML 기술 사용이 증가하고 있습니다. 음성 비서 사업 또한 아시아에서 빠르게 성장하고 있으며, 이 지역에는 수많은 기업들이 자리 잡고 있습니다.소비자 가전제품스마트 스피커와 스마트폰을 포함한 다양한 제품 생산에 참여하고 있습니다. 글로벌 반도체 산업에서 아시아 지역의 지배력은 NLP 시장에서의 입지 확보에도 도움이 되는데, 많은 NLP 칩 및 하드웨어 제조업체가 아시아에 기반을 두고 있기 때문입니다.
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저자 세부 정보
Research Analyst
Pavan Warade is a Research Analyst with over 4 years of expertise in Technology and Aerospace & Defense markets. He delivers detailed market assessments, technology adoption studies, and strategic forecasts. Pavan’s work enables stakeholders to capitalize on innovation and stay competitive in high-tech and defense-related industries.
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