설명 가능한 AI 시장 규모, 점유율, 성장, 산업 분석, 유형별(솔루션 및 서비스), 애플리케이션별(통신, 의료, BFSI, 공공 부문, 소매, 물류, 항공우주, 국방, 미디어 및 엔터테인먼트), 지역 예측(2026~2035년)

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설명 가능한 AI 시장 개요

글로벌 설명 가능한 AI 시장은 2026년에 91억 8천만 달러의 가치가 있을 것으로 예상됩니다. 꾸준히 성장하여 2035년까지 358억 9천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 2026년부터 2035년까지 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 16.35%를 나타냅니다. 설명 가능한 AI 산업은 AI 기반 의사 결정의 투명성, 해석 가능성 및 이해를 향상시키는 기술 및 서비스에 중점을 둡니다.

설명 가능한 AI 시장은 기술, 소프트웨어, 플랫폼 및전문 서비스인간 사용자가 인공 지능 결정을 이해할 수 있도록 만드는 것입니다. 일반적으로 XAI로 축약되는 설명 가능한 AI는 영향력이 큰 의사결정에 사용되는 머신러닝 시스템에서 점점 더 중요해지고 있습니다. IBM은 XAI를 사용자가 AI 출력을 이해하고 신뢰하는 동시에 정확성, 공정성, 투명성 및 잠재적 편견과 같은 특성을 평가하는 데 도움이 되는 방법으로 설명합니다. 시장은 특성 중요도, 모델 해석, 로컬 설명, 전역 설명, 반사실적 분석 등 약 5가지 주요 설명 기능을 지원합니다. XAI는 머신러닝 운영, 모델 거버넌스, 위험 관리, 책임 있는 AI 프레임워크에 점점 더 통합되고 있습니다.

기업 AI 배포, 기술 투자 및 규제 활동에 대한 분석 평가를 기반으로 미국은 전 세계 설명 가능한 AI 시장 채택의 약 39%를 차지하는 것으로 추정됩니다. 미국에는 2023년 1월 26일에 출시된 약 1개의 주요 연방 AI 위험 관리 프레임워크인 NIST AI 위험 관리 프레임워크가 있습니다. 금융 서비스, 의료, 국방, 통신 및 기술 회사는 설명 기능의 주요 사용자입니다. Microsoft는 전역 설명, 지역 설명, 집단 분석, 반사실 가정 분석을 포함한 모델 해석 기능을 제공합니다. 이러한 기능을 통해 조직은 모델이 특정 예측을 생성한 이유를 조사하고 잠재적인 공정성 또는 성능 문제를 평가할 수 있습니다.

주요 결과

최신 트렌드

투명성과 규정 준수를 통한 시장 성장

설명 가능한 AI 시장은 독립형 모델 해석 도구에서 통합된 책임 있는 AI 플랫폼으로 전환하고 있습니다. 2026년에는 모니터링, 거버넌스, 보안, 편향 평가, 모델 문서화, 인간 감독과 함께 설명 가능성이 작동할 것으로 기대하는 기업이 점점 더 늘어나고 있습니다. Microsoft는 투명성과 설명 가능성을 책임 있는 AI의 핵심 기능으로 식별하고 이러한 제어 기능을 배포 후에 추가하는 것보다 AI 아키텍처 중에 설계할 것을 권장합니다. 이는 조직이 전통적인 기계 학습 시스템에서 생성 AI 및 자율 AI 에이전트로 전환함에 따라 특히 관련이 있습니다.

Generative AI는 대규모 언어 모델이 쉽게 이해할 수 있는 추론 추적을 제공하지 않고도 출력을 생성할 수 있기 때문에 설명 가능성에 대한 새로운 요구 사항을 만들고 있습니다. 따라서 최신 XAI는 속성, 검색 추적성, 신뢰도 지표, 데이터 계보, 모델 카드, 평가 지표 및 인적 검토 워크플로를 점점 더 결합하고 있습니다. 대규모 언어 모델, AI 에이전트, 기계 학습 운영, 모델 거버넌스, 합성 콘텐츠 감지, 자동화된 위험 모니터링 등 약 6가지 기술 영역이 엔터프라이즈 XAI와 밀접하게 연관되고 있습니다.

규제 투명성은 또 다른 주요 추세입니다. 유럽 ​​연합의 AI 법은 투명성 의무를 도입했으며 주요 투명성 규칙은 2026년 8월부터 적용됩니다. 프레임워크에서는 특정 AI 상호 작용과 생성된 콘텐츠를 식별할 수 있도록 요구하는 반면, 고위험 시스템에는 문서화, 추적성, 사람의 감독 및 기타 통제가 필요합니다.

설명 가능한 AI(Explainable AI)도 점점 더 사용자 맞춤형으로 변하고 있습니다. 데이터 과학자에게는 특성 속성 및 통계적 진단이 필요할 수 있고, 대출 담당자에게는 신청이 거부된 이유에 대한 간결한 설명이 필요할 수 있습니다. 이로 인해 기술, 운영, 규정 준수, 최종 사용자 등 약 4가지 설명 계층에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

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설명 가능한 AI 시장 세분화

설명 가능한 AI 시장은 소프트웨어 플랫폼과 전문 구현 기능을 반영하는 솔루션과 서비스라는 두 가지 주요 유형으로 분류됩니다. 솔루션은 시장 채택의 약 63%를 차지하는 것으로 추산되며, 서비스는 약 37%를 차지합니다. 애플리케이션별로는 BFSI, 의료, 통신 및 공공 부문 조직이 주요 사용자입니다. 이러한 산업의 AI 결정에는 상당한 재정적, 운영적 또는 사회적 결과가 포함될 수 있기 때문입니다. 통신, 의료, BFSI, 공공 부문, 소매, 물류, 항공우주 및 방위, 미디어 및 엔터테인먼트 등 약 9가지 응용 분야가 포함됩니다.

유형별

유형에 따라 글로벌 시장은 솔루션 및 서비스로 분류될 수 있습니다.

솔루션: 솔루션은 분석 추정에서 설명 가능한 AI 시장 채택의 약 63%를 나타냅니다. 이 세그먼트에는 모델 해석성, 기능 속성, 편향 탐지, 반사실적 분석, 모델 모니터링, 문서화 및 거버넌스를 제공하는 소프트웨어 플랫폼이 포함됩니다. 최신 XAI 솔루션은 격리된 도구로 작동하기보다는 기계 학습 플랫폼과 점점 더 통합되고 있습니다. 모델 해석, 설명 가능성 대시보드, 공정성 평가, 모델 모니터링, 거버넌스 보고 등 약 5가지 주요 기능이 일반적으로 통합됩니다. Microsoft의 Responsible AI 기능은 글로벌 설명, 로컬 설명, 집단 분석 및 반사실 가상 분석의 중요성이 커지고 있음을 보여줍니다. 전역 설명은 데이터 세트 전체에서 어떤 기능이 모델에 영향을 미치는지 식별할 수 있는 반면, 로컬 설명은 특정 예측이 발생한 이유를 식별할 수 있습니다.

서비스: 분석 추정에 따르면 서비스는 설명 가능한 AI 시장의 약 37%를 차지합니다. 이 세그먼트에는 컨설팅, 구현, 모델 검증, 거버넌스 지원, 통합, 교육, 사용자 정의 및 관리형 설명 서비스가 포함됩니다. 서비스는 여러 레거시 AI 시스템을 보유한 조직에 특히 중요합니다. 회사는 다양한 프로그래밍 언어, 기계 학습 프레임워크, 클라우드 플랫폼 및 데이터 아키텍처를 사용할 수 있습니다. 이러한 시스템 전반에 걸쳐 설명 가능성을 통합하려면 전문적인 전문 지식이 필요할 수 있습니다. 약 5가지 서비스 영역(XAI 전략, 모델 검증, 거버넌스 설계, 구현 및 지속적인 모니터링)이 특히 중요합니다. 금융 기관과 의료 기관은 AI 모델이 엄격한 거버넌스 요구 사항에 따라 작동할 수 있기 때문에 전문적인 서비스가 필요한 경우가 많습니다. 공공 부문 조직에는 문서화, 위험 평가 및 인간 감독에 대한 지원이 필요할 수도 있습니다.

애플리케이션 별

응용 분야에 따라 글로벌 시장은 통신, 의료, BFSI, 공공 부문, 소매, 물류, 항공 우주, 방위 및 미디어 및 엔터테인먼트로 분류될 수 있습니다.

• 통신: 통신은 분석 추정에서 설명 가능한 AI 시장 애플리케이션 수요의 약 11%를 나타냅니다. 운영자는 고객 이탈 예측, 네트워크 최적화, 사기 탐지, 용량 계획 및 서비스 개인화를 위해 AI를 사용합니다. 설명 기능은 네트워크 운영자가 모델이 혼잡을 예측하거나 고객을 고위험 고객으로 식별하는 이유를 이해하는 데 도움이 됩니다. 이탈, 사기, 네트워크 장애, 고객 세분화, 예측 유지 관리 등 약 5가지 통신 사용 사례에서 XAI의 이점을 누릴 수 있습니다. XAI는 또한 모델 출력에 영향을 미치는 변수를 표시하여 네트워크 이상 현상에 대한 더 빠른 조사를 지원합니다. 운영 개입이 필요한 통신 AI 워크플로의 약 60%는 투명한 모델 추론의 이점을 누릴 수 있습니다. 설명 가능한 모델은 데이터 과학자와 네트워크 엔지니어 간의 커뮤니케이션을 향상할 수 있습니다. 이러한 투명성은 AI 추천이 서비스 품질, 네트워크 투자 또는 고객 유지 전략에 영향을 미칠 때 특히 중요합니다.

• 의료: 의료는 분석 추정에서 애플리케이션 수요의 약 15%를 나타냅니다. AI는 의료 영상, 환자 위험 예측, 임상 결정 지원, 진단 및 운영 최적화에 사용됩니다. 임상의는 AI 지원 권장 사항에 영향을 미치는 증거를 이해해야 하기 때문에 설명 가능성이 중요합니다. 진단 지원, 영상 촬영, 위험 점수 매기기, 치료 계획 등 대략 4가지 영역이 특히 관련됩니다. XAI는 의료 전문가가 예측에 기여하는 임상 요인을 식별하고 결과가 환자 정보와 일치하는지 평가하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 임상 검토가 필요한 의료 AI 애플리케이션의 약 50%는 모델 투명성 향상의 이점을 누릴 수 있습니다. 설명 가능 시스템은 임상의와 기술팀 간의 감사 가능성, 문서화, 커뮤니케이션도 지원할 수 있습니다. 알고리즘 권장사항이 환자 치료 결정에 영향을 미칠 수 있는 경우 투명한 AI가 점점 더 중요해지고 있습니다.

• BFSI: BFSI는 애플리케이션 수요의 약 19%를 차지하며 가장 큰 개별 애플리케이션 부문으로 추정됩니다. 금융 기관은 신용 평가, 사기 탐지, 인수, 자금 세탁 방지 모니터링 및 위험 평가에 AI를 사용합니다. 설명 가능성은 대출 신청이 거부된 이유 또는 거래가 표시된 이유를 식별하는 데 도움이 됩니다. 신용, 사기, 보험, AML, 위험 관리 등 약 5가지 금융 사용 사례에는 강력한 해석 가능성이 필요합니다. 금융 기관은 설명 가능한 모델을 사용하여 내부 위험 통제를 개선하고 자동화된 결정에 대한 보다 명확한 추론을 제공할 수 있습니다. 영향력이 큰 금융 AI 워크플로우의 약 ​​65%가 투명한 의사결정 로직의 이점을 누릴 수 있습니다. XAI는 규정 준수 팀이 비정상적인 모델 동작을 조사하고 잠재적인 편견을 식별하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 대출 및 사기 예방 분야에서 AI 채택이 증가함에 따라 해석 가능성은 책임 있는 금융 자동화의 중요한 구성 요소가 되고 있습니다.

• 공공 부문: 공공 부문은 애플리케이션 수요의 약 12%를 차지합니다. 정부 기관은 혜택 관리, 사기 탐지, 공공 서비스 최적화, 보안 및 리소스 할당을 위해 AI를 사용합니다. 설명 가능성은 자동화된 결정이나 AI 지원 결정이 시민에게 영향을 미칠 때 책임성을 지원합니다. 특히 투명성, 문서화, 공정성, 인간 감독 등 4가지 요구 사항이 중요합니다. 정부 기관은 XAI를 사용하여 자격 평가, 사기 경고 및 리소스 할당 권장 사항에 영향을 미치는 요소를 이해할 수 있습니다. 시민 대면 의사결정과 관련된 공공 부문 AI 애플리케이션의 약 55%는 더 나은 해석 가능성의 이점을 누릴 수 있습니다. 설명 가능한 시스템은 행정 검토를 지원하고 공무원이 잠재적으로 일관되지 않은 결과를 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 투명성이 높아지면 기관은 AI 지원 의사결정이 어떻게 이루어지는지 문서화하고 인간의 감독을 더욱 강력하게 유지할 수 있습니다.

• 소매: 소매는 시장 애플리케이션 수요의 약 10%를 차지합니다. AI는 개인화, 재고 계획, 수요 예측, 가격 책정, 추천 시스템 및 고객 분석에 사용됩니다. XAI는 소매업체가 고객 추천이나 수요 예측에 영향을 미치는 변수를 식별하는 데 도움이 됩니다. 추천, 가격 책정, 수요, 재고, 마케팅 등 약 5가지 사용 사례에 대한 설명이 도움이 됩니다. 설명 가능한 모델은 소매팀이 구매 패턴의 변화를 이해하고 제품 수요에 영향을 미치는 요인을 식별하는 데 도움이 됩니다. 고객 또는 제품 데이터와 관련된 AI 기반 소매 결정의 약 50%는 해석 가능한 결과의 이점을 누릴 수 있습니다. XAI는 또한 머천다이징 팀이 가격 책정이나 판촉 전략을 구현하기 전에 권장 사항을 검증하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 투명한 AI는 기술 팀, 마케팅 부서, 상품화 팀 및 비즈니스 관리자 간의 더 나은 협업을 지원합니다.

• 물류: 물류는 애플리케이션 수요의 약 8%를 차지합니다. AI는 경로 최적화, 배송 예측, 창고 자동화, 예측 유지 관리 및 수요 계획을 지원합니다. 설명 가능성은 배송 지연이나 경로 선택에 영향을 미치는 변수를 식별할 수 있습니다. 대략 4가지 주요 영역에는 라우팅,차량 관리, 창고 운영 및 수요 예측. XAI는 물류 관리자가 교통, 날씨, 차량 용량, 배송 밀도 또는 창고 조건이 권장 사항에 영향을 미쳤는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 물류 분야의 AI 운영 결정 중 약 45%는 사람의 개입이 필요할 때 해석 가능한 모델 출력의 이점을 누릴 수 있습니다. 설명 가능한 시스템은 차량 성능 및 배송 일정의 비정상적인 패턴을 식별하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 투명성이 향상되면 물류 팀은 운영 변경을 하기 전에 자동화된 권장 사항을 검증할 수 있습니다.

• 항공우주 및 방위: 항공우주 및 방위는 애플리케이션 수요의 약 9%를 차지합니다. AI는 예측 유지 관리, 이상 탐지, 이미지 분석, 자율 시스템 및 임무 계획을 지원할 수 있습니다. 안전이 중요한 결정에는 추적성이 필요하기 때문에 설명 가능성이 중요합니다. 약 4가지 기능이 특히 중요합니다: 이상 징후 설명, 시스템 진단, 인간 감독, 의사결정 추적성. XAI는 엔지니어가 어떤 센서 판독값이나 작동 조건이 이상 예측에 기여했는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 안전에 민감한 AI 워크플로우의 약 ​​60%는 향상된 추적성과 인적 검토의 이점을 누릴 수 있습니다. 설명 가능한 모델은 장비 성능 저하와 관련된 요인을 식별하여 유지 관리 팀을 지원할 수도 있습니다. 투명한 의사결정 시스템은 AI가 복잡한 항공우주 및 국방 환경에 배포될 때 검증, 모니터링 및 책임성을 강화할 수 있습니다.

• 미디어 및 엔터테인먼트: 미디어 및 엔터테인먼트는 애플리케이션 수요의 약 7%를 차지합니다. AI는 추천, 콘텐츠 분류, 청중 분석, 광고 최적화 및 콘텐츠 조정에 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 설명 기능은 조직이 콘텐츠가 권장, 분류 또는 제한되는 이유를 이해하는 데 도움이 됩니다. 추천, 조정, 광고, 시청자 세분화 등 4개 영역 정도가 주요 응용 분야입니다. XAI는 콘텐츠 팀이 시청자 추천 및 자동 분류에 영향을 미치는 요소를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 추천 및 콘텐츠 분석 워크플로우의 약 ​​45%가 보다 명확한 모델 해석의 이점을 누릴 수 있습니다. 설명 가능성은 광고주가 대상 선택 기준 및 캠페인 최적화 결정을 이해하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 자동화된 콘텐츠 시스템이 더욱 널리 보급됨에 따라 투명한 AI는 감독을 개선하고 조직이 잠재적으로 부적절하거나 편향된 결과를 평가하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

• 기타: 기타는 설명 가능한 AI 시장 애플리케이션의 약 9%를 차지하며 제조, 에너지, 교육, 농업, 유틸리티 및 전문 서비스를 포함합니다. 제조에서는 예측 유지 관리 및 품질 관리에 XAI를 사용하고, 에너지 회사에서는 예측 및 자산 최적화에 AI를 사용합니다. AI 채택이 증가함에 따라 약 6개 신흥 산업에서 설명 가능한 머신러닝의 사용을 확대하고 있습니다. XAI는 장비 성능, 에너지 소비, 작물 상태, 학생 결과 또는 운영 위험과 관련된 결정을 내릴 때 조직이 모델 예측을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 신흥 AI 애플리케이션의 약 40%는 도메인 전문가가 자동화된 권장 사항을 검증해야 하는 해석 가능한 출력의 이점을 누릴 수 있습니다. 설명 가능성은 조직이 모델 예측에 영향을 미치는 예상치 못한 변수를 식별하는 데도 도움이 됩니다. 

시장 역학

시장 역학에는 시장 상황을 나타내는 추진 및 제한 요인, 기회 및 과제가 포함됩니다.                          

추진 요인

영향력이 큰 기업 의사결정에 AI 채택 증가

규제 대상 및 비즈니스 핵심 산업 전반에 걸쳐 AI 배포가 증가하는 것은 설명 가능한 AI 시장의 주요 동인입니다. 신용 결정, 사기 탐지, 의료 진단, 보험, 채용, 사이버 보안 및 산업 운영에 AI를 사용하는 조직에는 모델 동작을 이해하기 위한 메커니즘이 필요합니다. BFSI, 의료, 통신, 공공 부문, 소매, 물류, 항공우주 및 방위 등 약 8개 주요 부문에서 강력한 XAI 수요가 창출되고 있습니다.미디어 및 엔터테인먼트.

규제에 대한 관심이 이러한 요구를 강화하고 있습니다. NIST는 2023년 1월 26일 AI 위험 관리 프레임워크를 출시하여 AI 시스템을 설계, 개발, 배포 또는 사용하는 조직을 위한 자발적인 프레임워크를 제공했습니다. 이 프레임워크는 다양한 사용 사례에 걸쳐 신뢰할 수 있고 책임감 있는 AI 관행을 강조합니다. 기업 사용자는 AI 수명주기 전반에 걸쳐 모델 투명성을 점점 더 요구하고 있습니다. 모델 개발, 검증, 배포, 모니터링, 사고 조사 등 약 5단계에서 설명 가능성의 이점을 누릴 수 있습니다. 설명 가능성은 개발자가 모델이 부적절한 변수에 의존하는지 여부를 식별하고 규정 준수 팀이 결정 논리를 문서화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI 지원 결정이 진단과 치료에 영향을 미칠 수 있기 때문에 의료는 특히 중요합니다. 금융 서비스에서도 마찬가지로 신용, 사기, 위험 결정에 대한 설명이 필요합니다. 정부 결정이 많은 인구에게 영향을 미칠 수 있기 때문에 공공 부문 애플리케이션은 또 다른 책임 계층을 추가합니다.

억제 요인

고급 AI 모델 설명의 기술적 복잡성과 어려움

설명 가능한 AI 시장의 가장 큰 제약 중 하나는 정확하고 이해 가능하며 안정적이고 유용한 설명을 생성하는 데 기술적 어려움이 있다는 것입니다. 최신 딥러닝 모델에는 수백만 또는 수십억 개의 매개변수가 포함될 수 있으므로 직접적인 해석이 어렵습니다.

서로 다른 XAI 기술은 동일한 모델에 대해 서로 다른 설명을 생성할 수 있습니다. 대략 4가지 일반적인 접근 방식에는 특성 귀속, 대리 모델, 반사실적 설명, 예시 기반 설명이 포함됩니다. 각 접근 방식에는 장점과 한계가 있습니다. 기술적으로 정확한 설명은 비즈니스 사용자에게 너무 복잡할 수 있는 반면, 단순화된 설명은 중요한 모델 동작을 생략할 수 있습니다.

또 다른 제한 사항은 설명 충실도입니다. 설명 시스템은 내부 논리를 완벽하게 재현하기보다는 기본 모델의 동작을 근사화할 수 있습니다. 이는 조직이 설명이 의사 결정 프로세스를 정확하게 나타낸다는 확신이 필요한 규제 산업에 어려움을 야기합니다. 컴퓨팅 요구 사항으로 인해 배포 비용도 증가할 수 있습니다. 대규모 AI 시스템에는 훈련, 추론, 모니터링 및 평가를 위해 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 지속적인 설명 생성을 추가하면 처리 요구 사항이 늘어날 수 있습니다.

데이터 품질은 또 다른 제약을 나타냅니다. 훈련 데이터에 편향, 누락된 값 또는 부정확한 레이블이 포함된 경우 설명 도구는 문제를 밝힐 수 있지만 자동으로 제거할 수는 없습니다. 따라서 조직에는 데이터 거버넌스, 모델 거버넌스, 모니터링, 인적 검토라는 대략 4가지 보완 기능이 필요합니다. 마지막으로 기업에서는 다양한 프레임워크로 구축된 여러 AI 시스템을 보유하는 경우가 많습니다. 레거시 기계 학습 모델, 클라우드 플랫폼, 독점 모델 및 생성 AI 애플리케이션 전반에 걸쳐 설명 기능을 통합하려면 상당한 엔지니어링 노력이 필요할 수 있습니다.

생성적 AI, AI 에이전트 및 엔터프라이즈 거버넌스 플랫폼과 설명 가능성의 통합

기회

생성적 AI의 급속한 채택은 설명 가능한 AI 시장에 중요한 기회를 창출합니다. 조직에서는 AI가 생성한 답변의 출처가 어디인지, 어떤 정보가 출력에 영향을 미쳤는지, 생성된 콘텐츠가 신뢰할 수 있는지 여부를 이해해야 하는 경우가 점점 더 많아지고 있습니다. 설명 가능성 솔루션은 속성, 검색 추적성, 신뢰도 점수, 출처 및 인적 검토를 결합할 수 있습니다.

AI 에이전트는 또 다른 기회를 창출합니다. 에이전트 시스템은 단순히 텍스트를 생성하는 것이 아니라 여러 작업을 수행할 수 있습니다. 이로 인해 상담원 행동에 대한 가시성이 점점 더 중요해지고 있습니다. Microsoft는 사람, 돈 또는 규정 준수에 영향을 미치는 작업에 대해 사람의 승인을 권장하며 AI 에이전트가 수행할 수 있는 작업과 수행할 수 없는 작업을 사용자가 이해해야 한다고 강조합니다.

조치 추적성, 결정 설명, 도구 사용 로깅, 신뢰도 평가, 인적 에스컬레이션, 정책 모니터링 등 약 6가지 XAI 기능을 에이전트 거버넌스에 통합할 수 있습니다. 설명 가능성은 신용 결정, 사기 탐지, 자금 세탁 방지 시스템, 보험 인수 및 포트폴리오 분석을 지원할 수 있기 때문에 금융 부문은 또 다른 기회를 나타냅니다. 의료 서비스는 임상 결정 지원, 의료 영상, 환자 위험 평가 및 약물 발견 분야에서 기회를 제공합니다.

규정 준수로 인해 해결 가능한 기회도 확대되고 있습니다. EU AI법은 투명성을 요구하며 특정 고위험 시스템에 대한 문서화, 추적성, 인간 감독, 견고성 및 정확성에 대한 의무를 도입합니다. 주요 투명성 규칙은 2026년 8월에 적용되었습니다. XAI 공급업체는 산업별 솔루션을 개발할 수도 있습니다. 의료 설명 대시보드는 임상 증거를 강조할 수 있는 반면, 재무 대시보드는 신용 변수, 공정성 지표 및 부작용 설명에 우선순위를 둘 수 있습니다.

 

표준화되고 신뢰할 수 있으며 사람이 이해할 수 있는 설명 확립

도전

설명 가능한 AI 시장은 유용한 설명을 구성하는 요소를 표준화하는 데 큰 어려움을 겪고 있습니다. 머신러닝 엔지니어에게 적합한 기술적 설명은 규정 준수 담당자, 임원, 의사 또는 고객에게는 적합하지 않을 수도 있습니다. 약 4개의 이해관계자 그룹은 개발자, 비즈니스 관리자, 규제 기관, 최종 사용자 등 서로 다른 설명 형식을 요구하는 경우가 많습니다. 개발자는 기능 수준의 속성을 요구할 수 있고 고객은 결정에 영향을 미치는 가장 중요한 요소에 대한 간단한 설명이 필요할 수 있습니다.

또 다른 과제는 생성적 AI와 관련이 있습니다. 대규모 언어 모델은 사람이 읽을 수 있는 설명으로 직접 변환할 수 있는 단순하고 결정론적인 추론 프로세스를 반드시 노출하지는 않습니다. 따라서 공급업체는 모델 동작을 설명하는 것과 출력에 대한 뒷받침 증거를 제공하는 것을 구별해야 합니다. 설명 안정성도 어렵습니다. 모델이 유사한 입력에 대해 약간 다른 출력을 생성하는 경우 관련 설명도 변경될 수 있습니다. 이로 인해 감사 및 모니터링이 어려워집니다.

개인 정보 보호는 또 다른 문제를 나타냅니다. 설명 시스템이 잘못 설계되면 민감한 교육 정보나 개인 데이터가 노출될 수 있습니다. 따라서 보안 팀에는 투명성과 기밀성의 균형을 유지하는 제어 기능이 필요합니다. 규제는 또 다른 계층을 추가합니다. EU AI법은 문서화, 추적성, 인간 감독 및 투명성 요구 사항을 도입하는 반면, 국가 프레임워크는 서로 다른 기대치를 부과할 수 있습니다. 따라서 여러 국가에서 운영되는 조직은 기술 규정 준수, 법적 규정 준수, 운영 책임이라는 대략 3가지 주요 거버넌스 차원을 관리해야 합니다.

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설명 가능한 AI 시장 지역별 통찰력

북미는 고급 엔터프라이즈 AI 채택과 강력한 기술 개발을 통해 분석 추정치에서 전 세계 설명 가능한 AI 시장의 약 43%를 차지합니다. 유럽은 투명성과 책임 있는 AI에 대한 규제 강조로 인해 약 27%를 차지합니다. 아시아 태평양 지역은 중국, 일본, 한국, 인도, 싱가포르, 호주의 급속한 AI 도입에 힘입어 약 23%를 차지합니다. 중동 및 아프리카는 약 7%를 차지하며 정부, 금융 서비스, 통신 및 스마트 시티 프로그램에 수요가 집중되어 있습니다.

• 북아메리카

북미는 분석 추정치에서 전 세계 설명 가능한 AI 시장의 약 43%를 차지하며 여전히 주요 지역 시장으로 남아 있습니다. 미국은 광범위한 엔터프라이즈 AI 배포, 강력한 클라우드 인프라, 연방 AI 이니셔티브, 책임 있는 AI에 대한 상당한 투자로 인해 가장 큰 점유율을 차지합니다. 북미 XAI 수요의 약 48%는 BFSI, 의료, 기술 및 공공 부문 애플리케이션에서 발생하는 것으로 추정됩니다. 금융 서비스에서는 신용, 사기, 위험 및 규정 준수 애플리케이션에 설명 기능을 사용하고, 의료 기관에서는 임상 및 진단 시스템에 설명 기능을 사용합니다.

NIST의 AI 위험 관리 프레임워크는 2023년 1월 26일에 출시되어 AI 설계, 개발, 배포 및 평가에 신뢰성 고려 사항을 통합하기 위한 자발적인 프레임워크를 제공합니다. Microsoft는 글로벌 설명, 로컬 설명, 집단 수준 분석 및 반사실 가상 평가를 지원하는 해석 도구를 제공합니다. 이러한 기능은 통합된 엔터프라이즈 XAI 플랫폼을 향한 움직임을 보여줍니다.

• 유럽

분석 추정에 따르면 유럽은 전 세계 설명 가능한 AI 시장의 약 27%를 차지합니다. 이 지역은 AI 거버넌스, 개인 정보 보호, 투명성, 인간 감독 및 규제 책임을 크게 강조한다는 점에서 구별됩니다. 유럽연합의 AI법은 주요 시장 동인입니다. 프레임워크에는 위험 관리, 데이터 품질, 로깅, 문서화, 인간 감독, 견고성, 사이버 보안 및 정확성을 다루는 특정 고위험 시스템에 대한 투명성 의무 및 요구 사항이 포함됩니다. 주요 투명성 규칙은 2026년 8월에 적용되었습니다.

유럽 ​​XAI 수요의 약 44%는 BFSI, 의료, 공공 부문 및 산업 응용 분야에서 나오는 것으로 추정됩니다. 금융 기관에는 자동화된 신용 및 위험 결정을 위한 설명 기능이 필요하고, 의료 기관에는 임상 적용을 위해 해석 가능한 AI가 필요합니다. 유럽 ​​XAI 채택의 약 59%가 솔루션과 41% 서비스를 포함하는 것으로 추정됩니다. 비교적 강력한 서비스 구성 요소는 규제 해석, 거버넌스 구현, 규정 준수 평가 및 통합 요구 사항을 반영합니다.

• 아시아 태평양

분석 추정에 따르면 아시아 태평양 지역은 전 세계 설명 가능한 AI 시장의 약 23%를 차지합니다. 중국, 일본, 인도, 한국, 싱가포르, 호주는 기술, 금융 서비스, 제조, 의료 및 정부 전반에 걸쳐 AI를 빠르게 도입한 주요 기여국입니다. 지역 XAI 수요의 약 51%는 기술, 금융 서비스, 의료, 통신 및 제조 분야에서 나올 것으로 추정됩니다. 일본과 한국은 강력한 산업용 AI 애플리케이션을 보유하고 있는 반면, 인도는 기술과 금융 서비스 전반에 걸쳐 엔터프라이즈 AI 도입을 확대하고 있습니다.

중국의 대규모 AI 생태계는 모델 모니터링, 거버넌스, 해석 가능성 및 신뢰할 수 있는 AI에 대한 상당한 수요를 창출합니다. 분석적으로 지역 XAI 수요의 약 31%는 중국과 연관되어 있으며, 일본과 인도는 각각 약 18%와 17%를 차지합니다. 솔루션은 아시아 태평양 채택의 약 65%를 차지하며 서비스는 약 35%를 차지합니다. 클라우드 기반 XAI 플랫폼을 찾는 기업은 점점 더 많아지고 있습니다. 이러한 도구는 모든 조직이 독점 설명 시스템을 구축하지 않고도 여러 모델을 지원할 수 있기 때문입니다.

• 중동 및 아프리카

중동 및 아프리카는 분석 추정에서 전 세계 설명 가능한 AI 시장 채택의 약 7%를 차지합니다. 이 지역의 수요는 금융 서비스, 통신, 정부, 의료, 에너지, 스마트 시티 프로그램에 집중되어 있습니다. 지역 XAI 채택의 약 56%가 금융 서비스, 정부, 통신 및 에너지 분야에서 발생하는 것으로 추정됩니다. 걸프 경제는 막대한 투자를 하고 있다.디지털 변혁AI, 거버넌스 및 운영 책임을 지원하는 설명 도구에 대한 기회를 창출합니다.

UAE와 사우디아라비아는 주요 지역 채택 국가 중 하나이며, 남아프리카공화국은 중요한 아프리카 시장을 대표합니다. 지역 수요의 약 62%는 대기업과 정부 기관에서 나오는 것으로 추산됩니다. 자동화된 사기 탐지, 신용 평가, 고객 위험 평가에는 의사결정 투명성이 필요하기 때문에 설명 가능한 AI는 특히 금융 서비스와 관련이 있습니다. 통신 사업자는 고객 이탈, 네트워크 최적화, 사기 모니터링에도 AI를 사용합니다. 헬스케어는 또 다른 새로운 애플리케이션을 나타냅니다. 진단, 영상, 환자 위험, 운영 최적화 등 약 4가지 의료 영역에서 해석 가능한 AI의 이점을 누릴 수 있습니다.

주요 산업 플레이어

설명 가능한 AI 시장에는 글로벌 클라우드 제공업체, 엔터프라이즈 소프트웨어 회사, AI 플랫폼 개발자, 설명 가능한 전문 공급업체, 머신러닝 기술 회사가 포함됩니다. 경쟁은 모델 해석, 거버넌스, 모니터링, 공정성, 투명성, 통합이라는 대략 6가지 기능을 중심으로 진행됩니다. 대규모 기술 기업은 설명 기능을 더 광범위한 클라우드 및 AI 플랫폼에 통합할 수 있다는 점에서 이점을 갖습니다. Google, Microsoft 및 IBM은 모델 개발을 거버넌스 및 모니터링과 연결하는 책임 있는 AI 기능을 제공합니다. Factmata, DarwinAI, DataRobot, Kyndi 및 Digite와 같은 전문 회사는 특정 AI 투명성, 설명 가능성, 기계 학습 또는 신뢰할 수 있는 AI 요구 사항에 중점을 둡니다.

기술적 정확성, 기업 통합, 규제 지원, 확장성 등 대략 4가지 경쟁 요소가 점점 더 중요해지고 있습니다. 시장은 또한 수명주기 설명 가능성을 향해 나아가고 있습니다. 배포 후에만 모델을 설명하는 대신 기업에서는 개발, 검증, 배포, 모니터링 및 폐기 전반에 걸쳐 제어를 점점 더 요구하고 있습니다. 생성적 AI는 조직이 기초 모델과 AI 에이전트에 적합한 설명 가능성 메커니즘을 필요로 하기 때문에 경쟁을 심화하고 있습니다.

설명 가능한 최고의 AI 회사 목록

• Google LLC
• Microsoft Corporation
• IBM Corporation
• Factmata
• DarwinAI
• DataRobot
• Kyndi
• Digite

시장 점유율이 가장 높은 상위 2개 회사 목록

• Microsoft Corporation: approximately 17% market share: Microsoft has a broad enterprise AI ecosystem and provides model interpretability, global explanations, local explanations, cohort analysis, and counterfactual what-if capabilities. Its responsible-AI framework also emphasizes transparency, accountability, privacy, and human oversight.

• IBM Corporation: 약 14%의 시장 점유율: IBM은 신뢰할 수 있고 책임감 있는 AI를 중심으로 설명 가능한 AI 기능을 개발했으며, XAI는 모델 결과 이해, 편향 식별, AI 기반 의사결정에 대한 신뢰도 향상을 중심으로 배치되었습니다. IBM의 XAI 자료는 AI 시스템이 더욱 복잡해짐에 따라 설명 가능성에 대한 지속적인 강조를 반영하여 2026년에 업데이트되었습니다.

투자 분석 및 기회

설명 가능한 AI 시장에 대한 투자는 AI 거버넌스, 모델 모니터링, 생성적 AI 설명 가능성, AI 에이전트 감독, 규정 준수 자동화, 엔터프라이즈 통합 등 약 6개 영역에 점점 더 집중되고 있습니다. 수백 개의 AI 모델을 배포하는 회사에는 모델 성능과 설명 품질을 추적할 수 있는 중앙 집중식 거버넌스 도구가 필요합니다. 금융 서비스는 AI가 신용, 사기, 위험, 보험 및 규정 준수에 사용되기 때문에 주요 투자 기회를 제공합니다. explainable AI 애플리케이션 수요의 약 19%는 분석적으로 BFSI에 기인합니다.

설명 기능은 임상의가 AI 지원 권장 사항을 이해하는 데 도움이 되므로 의료는 또 다른 기회를 나타냅니다. 애플리케이션 수요의 약 15%는 분석적으로 의료와 연관되어 있습니다. 규제는 유럽에서 투자 수요를 창출하고 있습니다. EU AI법의 투명성 규칙은 2026년 8월에 적용되어 문서화, 추적성, 공개 및 거버넌스 기능에 대한 수요가 증가했습니다. AI 에이전트는 특히 중요한 투자 테마를 나타냅니다. 에이전트 시스템은 작업을 실행하고, 도구에 액세스하고, 여러 단계에 걸쳐 결정을 내릴 수 있습니다. 따라서 기업에는 작업 로깅, 사람 승인, 정책 시행, 설명, 모니터링이라는 약 5가지 제어가 필요합니다.

신제품 개발

설명 가능한 AI 시장의 신제품 개발은 생성 AI, AI 에이전트, 자동화된 거버넌스, 반사실적 분석 및 실시간 모니터링에 점점 더 중점을 두고 있습니다. 기존 XAI 제품은 구조화된 기계 학습 모델에 중점을 두었지만 최신 솔루션은 대규모 언어 모델과 다중 모드 AI를 지원해야 합니다. Microsoft의 책임 있는 AI 도구에는 글로벌 및 로컬 모델 설명, 집단 분석, 반사실 가정 기능이 포함됩니다. 이러한 기능을 통해 조직은 입력 변수의 변화가 예측에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 조사할 수 있습니다.

IBM은 모델 동작, 예상되는 영향, 잠재적 편견, 공정성 및 투명성을 강조하면서 설명 가능성을 신뢰할 수 있는 AI의 구성 요소로 계속 포지셔닝하고 있습니다. IBM은 2026년 2월 XAI 정보를 업데이트하여 설명 가능성에 대한 지속적인 개발을 나타냈습니다. 신제품에는 출처 추적, 모델 카드, 위험 채점, 공정성 테스트, 사람의 승인, 자동화된 감사 보고서 등 약 6가지 기능도 포함되어 있습니다. AI 에이전트 거버넌스는 특히 중요한 발전으로 떠오르고 있습니다. 시스템은 에이전트가 사용한 도구, 결정에 영향을 준 정보, 트리거된 정책, 사람의 개입이 필요한지 여부를 기록할 수 있습니다.

5가지 최근 개발(2025-2026)

• 2026년: Microsoft는 배포 이후가 아닌 AI 에이전트 아키텍처 중에 투명성, 설명 가능성, 근거, 인간 승인, 개인 정보 보호 및 안전을 고려해야 한다고 강조했습니다. 프레임워크는 에이전트 시스템에 대한 약 6가지 핵심 책임 AI 고려 사항을 식별합니다.
• 2026년 2월: IBM은 투명성, 공정성, 모델 동작, 편견 평가 및 신뢰를 중심으로 XAI를 계속해서 포지셔닝했습니다. 이번 업데이트는 AI 시스템이 점점 더 복잡해짐에 따라 설명 가능성에 대한 기업의 수요 증가를 반영합니다.
• 2026년 8월: 이 규정은 특정 AI 상호 작용 및 생성된 콘텐츠에 대한 투명성 의무를 도입하여 AI 식별, 콘텐츠 라벨링, 문서화 및 거버넌스 기능에 대한 수요를 증가시켰습니다.
• AI 거버넌스: 2023년 1월 26일에 처음 출시된 프레임워크는 조직에 개발 및 배포 전반에 걸쳐 AI 신뢰성과 위험을 관리하기 위한 자발적인 구조를 제공합니다. 구현 생태계에는 플레이북과 신뢰할 수 있고 책임감 있는 AI 리소스 센터가 포함되어 있습니다.
• 2025~2026: 최근 연구에서는 EU AI Act 요구 사항에 맞춰 설계된 시스템을 포함하여 고위험 AI 사용 사례에 적용되는 설명 기술을 보여주었습니다. 2025년 한 연구 프로젝트는 확장된 데이터 세트에 28,000개의 제스처를 추가하고 이상 특성화에 대한 97.5%의 성공률을 보고하여 측정 가능한 설명 가능성과 견고성을 향한 움직임을 보여줍니다.

설명 가능한 AI 시장 보고서 범위

설명 가능한 AI 시장 보고서는 솔루션 및 서비스라는 2가지 주요 제품 카테고리와 통신, 의료, BFSI, 공공 부문, 소매, 물류, 항공우주 및 방위, 미디어 및 엔터테인먼트 등 9개 애플리케이션 부문을 다룹니다. 분석에서는 시장 역학, 기술 채택, 규제 요구 사항, 경쟁 포지셔닝, 투자 기회, 제품 개발 및 최근 산업 활동을 평가합니다. 지역 분석은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카의 4개 주요 지역을 다룹니다. 분석 추정에 따르면 북미는 전 세계 XAI 채택의 약 43%를 차지하고, 유럽은 약 27%, 아시아 태평양은 약 23%, 중동 및 아프리카는 약 7%를 차지합니다.

경쟁 환경에는 Google LLC, Microsoft Corporation, IBM Corporation, Factmata, DarwinAI, DataRobot, Kyndi 및 Digite를 포함한 8개 회사가 포함됩니다. 기술 적용 범위에는 모델 해석성, 기능 속성, 로컬 설명, 글로벌 설명, 반사실적 분석, 공정성 평가, 모델 모니터링, AI 거버넌스 및 인간 감독이 포함됩니다. 시장 전반에 걸쳐 약 9가지 기술 역량이 고려됩니다. 애플리케이션 분석은 설명 가능성이 신용 평가, 사기 탐지, 의료 진단, 네트워크 최적화, 고객 개인화, 예측 유지 관리, 방어 애플리케이션, 콘텐츠 추천 및 공공 부문 의사 결정을 어떻게 지원하는지 조사합니다.