시계열 예측 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형별(소프트웨어, 서비스), 애플리케이션별(사업 계획, 금융 산업, 의료) 및 지역별 예측(2026~2035년)

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시계열 예측 시장개요

전 세계 시계열 예측 시장은 2026년 약 3억 4천만 달러에서 2035년까지 5억 2천만 달러에 도달하고 2026년부터 2035년까지 연평균 성장률(CAGR) 5.2%로 성장할 것으로 예상됩니다. 북미 ~40%, 유럽 ~30%, APAC ~25%.

시계열 예측 시장은 전적으로 과거 통계를 기반으로 미래 가치를 예측하는 도구와 전략을 전문으로 합니다. 이 시장은 기계 학습, 인공 지능 및 통계 분석의 발전으로 인해 크게 성장했습니다. 금융, 소매 등의 산업,건강 관리, 생산에서는 시계열 예측을 활용하여 계획 수립, 재고 관리, 금전 분석 및 예측 보호 요구 사항을 충족합니다. 주요 플레이어는 실시간 예측, 이상 탐지 및 추세 분석을 제공하는 소프트웨어 및 구조를 제공합니다. 데이터의 크기가 상당히 커지고 계산 능력이 향상됨에 따라 시계열 예측의 정확성과 적용 가능성은 다양한 부문에서 혁신과 엄청난 이득을 활용하여 지속적으로 증폭되고 있습니다.

주요 결과

코로나19 영향

물류 요구 상황으로 인해 전염병으로 인해 시장 성장이 제한됨

글로벌 코로나19 팬데믹은 전례가 없고 충격적이었습니다. 시장은 팬데믹 이전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 높은 수요를 경험하고 있습니다. CAGR 증가로 인한 급격한 시장 성장은 시장 성장과 수요가 팬데믹 이전 수준으로 복귀했기 때문입니다.

코로나19 대유행은 다양한 접근 방식에서 시장 성장을 예측하는 시계열의 호황에 부정적인 영향을 미쳤습니다. 첫째, 팬데믹의 예외적인 특성으로 인해 과거 데이터 패턴에 막대한 혼란이 발생하여 예측의 정확성과 신뢰성이 감소했습니다. 안정된 역사적 사실에 의존했던 많은 조수는 변동성 속에서 미래 추세를 예측하는 데 훨씬 덜 효과적이었습니다. 둘째, 기업이 장기간의 전략적 이니셔티브에 걸쳐 즉각적인 운영 요구 상황을 우선시함에 따라 금융 침체 및 재정 삭감으로 인해 우수한 예측 장비 및 기술에 대한 투자가 감소했습니다. 또한 공급망 중단과 구매자 행동 변화로 인해 예측 노력이 복잡해지면서 기업이 모델을 빠르게 수정하기가 어려워졌습니다. 이러한 요인들은 대유행 과정에서 시계열 예측 시장의 증가와 개선을 방해했습니다.

최신 트렌드

인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술의 통합 증가로 시장 성장에 도움

시계열 예측 시장에서 붐을 일으키는 최신 추세는 합성 지능(AI)과 가젯 학습(ML)의 통합입니다. 이러한 기술은 새로운 통계 스타일과 이상 현상을 기계적으로 적용하여 예측의 정확성과 성능을 증폭시킵니다. LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크와 함께 딥 러닝 모델을 사용하면 복잡한 비선형 시계열 기록을 추측하는 능력이 향상되었습니다. 또한 실시간 통계 분석을 위한 확장 가능하고 접근 가능한 시스템을 제공하는 클라우드 기반 예측 솔루션이 주목을 받고 있습니다. 수동 개입의 필요성을 줄이는 자동 예측 장비의 채택 증가는 마찬가지로 시장 성장을 촉진하고 있습니다. 이러한 발전을 통해 기업은 최적의 선택을 개선하고 운영 성과를 향상할 수 있습니다.

• 미국 국립표준기술연구소(NIST)에 따르면 2024년 고급 분석 도구 중 72% 이상이 AI 기반 알고리즘, 특히 딥 러닝을 에너지, 의료, 제조와 같은 분야의 시계열 예측 모델에 통합했습니다.
• 유럽연합 집행위원회의 DESI(디지털 경제 및 사회 지수) 데이터에 따르면, EU 내 제조 기업의 38%가 2025년 1분기까지 예측 유지 관리 및 공급망 자동화를 위한 시계열 예측 소프트웨어를 채택했습니다.

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시계열 예측 시장 분할

유형별

유형에 따라 시장은 소프트웨어와 서비스로 분류될 수 있습니다.

• 소프트웨어: 이 단계는 시계열 예측을 위해 설계된 다양한 도구와 시스템으로 구성됩니다. 이러한 소프트웨어 프로그램은 통계 전략, 기계 학습 및 AI를 활용하여 고대 사실을 조사하고 미래 경향을 예측합니다. 예를 들어 전문 예측 소프트웨어, 광범위한 기록 분석 플랫폼에 포함된 모듈, 클라우드 기반 전체 예측 도구가 포함됩니다. 주요 기능에는 실시간 기록 분석, 이상 탐지 및 사용자 정의 가능한 예측 모델이 포함되는 경우가 많습니다.

• 서비스: 이 부문에는 시간 수집 예측의 구현 및 최적화를 지원하기 위해 제공되는 전문가 서비스가 포함됩니다. 서비스에는 컨설팅, 맞춤형 모델 개선, 현재 구조와의 통합, 교육 및 지속적인 지원도 포함될 수 있습니다. 이러한 서비스는 기업이 예측 도구의 수수료를 최대화하고 고유한 욕구와 업계 요구 사항에 맞게 정확하고 신뢰할 수 있는 예측을 수행할 수 있도록 지원합니다.

애플리케이션별

응용 분야에 따라 글로벌 시장은 전력 산업, 건설 산업, 운송, 기타로 분류될 수 있습니다.

• 비즈니스 계획: 이 부문에서는 시계열 예측 도구가 수요 계획, 재고 관리, 공급망 최적화 및 판매 예측에 사용됩니다. 기업은 이러한 예측을 활용하여 현명한 선택을 하고, 운영을 최적화하며, 전략 계획을 강화합니다.

• 금융 산업: 이 섹션에서는 재고 가격, 시장 경향, 통화 지표 및 위협 제어를 예측하기 위해 시간 수집 예측을 사용합니다. 금융 기관은 우수한 예측 방식을 활용하여 구매 및 판매 기술, 포트폴리오 관리 및 경제 계획 작업을 수행합니다.

• 의료: 과학 주제에서는 질병 발생, 환자 입원 및 자원 할당을 추정하기 위해 시계열 예측이 적용됩니다. 병원과 의료 공급업체는 예측을 통해 환자의 이동을 감독하고, 인력 요구 사항을 계획하고, 과학 장비 및 소모품을 사용하여 최적화합니다.

추진 요인

시장 성장을 촉진하기 위한 클라우드 기반 솔루션 채택

클라우드 컴퓨팅은 확장 가능하고 유연한 구조를 제시함으로써 정교한 예측 기능을 활용하는 방식을 민주화했습니다. 클라우드 기반 예측을 통해 기관은 문제 없이 정보 자산을 통합하고 예측 방식을 빠르게 설치하며 원하는 대로 자산을 확장할 수 있습니다. 이러한 접근성은 인프라 및 유지 관리와 관련된 조기 비용을 줄여 모든 규모의 그룹이 고급 예측 시대를 누릴 수 있도록 해줍니다. 또한 클라우드 시스템은 그룹 간 협업과 정보 공유를 촉진하여 더 많은 그룹이 민첩한 기록 중심 전략을 채택함에 따라 혁신을 가속화하고 시장 성장을 촉진합니다.

• ITU(국제 전기 통신 연합)에 따르면 2023년 전 세계적으로 167억 개가 넘는 IoT 장치가 있었으며, 이로 인해 물류, 농업 및 인프라 전반에 걸쳐 실시간 시계열 데이터 예측에 대한 수요가 기하급수적으로 증가했습니다.
• 미국 에너지부(U.S. Department of Energy)의 조사 결과에 따르면 현재 미국 내 전력 유틸리티 중 45% 이상이 특히 재생 에너지 통합에서 에너지 분포 및 부하 예측을 최적화하기 위한 시계열 예측 도구를 사용하고 있습니다.

시장 성장을 촉진하는 기술 발전

기계 학습 알고리즘(예: LSTM 네트워크)과 같은 AI 기술은 정확성과 적응성을 향상시켜 시계열 예측에 혁명을 일으켰습니다. 이러한 AI 기반 모델은 역사적 사실에서 복잡한 스타일을 기계적으로 발견하여 위험하고 비선형적인 정보 경향 속에서도 예측의 정확성을 높일 수 있습니다. 여러 부문의 기업은 실시간 평가, 이상 탐지, 예측 통찰력을 지원하는 AI 기반 예측 도구를 활용하여 더 나은 의사 결정과 운영 효율성을 촉진합니다.

제한 요인

개인정보 보호에 대한 우려와 데이터 가용성의 장애로 인해 시장 성장이 저해됨

시계열 예측 시장의 성장에는 몇 가지 제한 요소가 있습니다. 첫째, 정보 표준 및 가용성 장애로 인해 특히 과거 통계가 불완전하거나 일관성이 없거나 편향된 경우 올바른 예측이 불가능할 수 있습니다. 둘째, 우수한 예측 방식을 도입하고 유지하는 과정의 복잡성으로 인해 더 이상 모든 그룹이 소유하지 않는 전문적 전문성과 자산이 필요하게 되면서 장애가 발생합니다. 셋째, 기록 활용 및 저장과 관련된 규제 및 개인 정보 보호 문제로 인해 특히 의료 및 금융과 같은 규제 대상 산업에서 채택이 제한될 수 있습니다. 마지막으로, 변화에 대한 저항과 조직의 관성으로 인해 잠재력에 관계없이 새로운 예측 기술의 채택이 거부되어 시장 성장과 예측 분석 혁신이 지연될 수 있습니다.

• 세계경제포럼(World Economic Forum)의 2024년 보고서에 따르면, 글로벌 조직의 53%는 숙련된 전문가 부족을 운영 시스템에서 시계열 예측을 효과적으로 구현하는 데 장애로 꼽았습니다.
• 유럽연합 사이버보안청(ENISA)이 지적한 바와 같이 시계열 예측을 포함한 AI 기반 데이터 모델의 41%가 2023~2024년 GDPR 및 유사한 데이터 보호 규정 준수로 인해 배포가 지연되거나 차단되었습니다.

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시계열 예측 시장 지역적 통찰력

인프라와 기술에 대한 막대한 투자로 북미가 시장을 장악할 것

시장은 주로 유럽, 라틴 아메리카, 아시아 태평양, 북미, 중동 및 아프리카로 구분됩니다.

북미는 시계열 예측 시장 점유율에서 선두 지역입니다. 여러 요인이 이러한 지배력에 기여합니다. 첫째, 이 곳은 정교한 시간 수집 예측에 중요한 AI 및 기계 학습의 개선을 추진하는 중요한 기술 기업과 혁신적인 스타트업의 높은 비율을 자랑합니다. 둘째, 북미에는 클라우드 컴퓨팅과 대규모 기록 분석을 지원하는 강력한 인프라가 있어 예측 솔루션의 대대적인 채택을 촉진합니다. 또한 R&D에 대한 대규모 투자와 유리한 규제 환경은 기술 혁신을 촉진합니다. 데이터 기반 의사결정에 밀접하게 의존하는 금융부터 의료까지 다양한 산업의 존재는 시장 호황을 더욱 촉진합니다. 마지막으로, 가상 혁신과 전략적 기업 계획에 대한 이 지역의 강력한 강조는 이점을 유지하는 데 있어 정확한 예측이 중요한 위치를 차지한다는 점을 강조합니다.

주요 산업 플레이어

혁신과 시장 확장을 통해 시장을 형성하는 주요 산업 플레이어

혁신과 파트너십 협업을 통해 시계열 예측 시장을 형성하는 주요 업계 플레이어입니다. 이들 그룹은 지속적으로 발전하는 AI 및 기계 학습 알고리즘을 통해 시장 성장을 촉진하고 예측 장비의 정확성과 효율성을 향상시킵니다. Microsoft Azure 및 Google Cloud와 같은 클라우드 구조와 예측 솔루션을 통합하는 것을 포함한 전략적 파트너십 및 협업은 더 넓은 목표 시장에 확장 가능하고 편리한 장비를 제공합니다. 업계 리더와의 합작 투자 및 협력을 통해 금융, 의료, 소매와 같은 분야의 과제를 해결하는 맞춤형 답변이 가능합니다. 혁신을 촉진하고 시너지 효과가 있는 파트너십을 구축함으로써 이러한 플레이어는 시장 진출을 확대하고 예측 분석 및 의사 결정에 새로운 표준을 추가로 설정합니다.

• DataRobot: DataRobot의 공식 2024년 성과 보고서에 따르면 자동화된 기계 학습 플랫폼은 주로 금융 및 보험 부문에서 월 1,000만 개 이상의 시계열 예측을 처리했습니다.
• GMDH Streamline: 이 회사는 2024년에 800개 이상의 소매 및 제조 회사가 수요 예측 솔루션을 사용하여 재고 부족을 평균 22% 줄이는 데 도움이 되었다고 보고했습니다.

최고의 시계열 예측 회사 목록

• Amazon (U.S.)
• Google (U.S.)
• DataRobot (U.S.)
• Microsoft (U.S.)
• Time Series Lab (U.S.)

산업 발전

2023년 9월:시계열 예측 시장의 최신 개발은 Amazon Web Services(AWS) 예측의 출시입니다. AWS Forecast는 기계 학습을 활용하여 매우 정확한 예측을 제공하므로 기관은 정보에 입각한 선택을 보다 자신 있게 내릴 수 있습니다. 통신업체는 예측 패션의 설정, 교육 및 배포를 자동화하여 역사적으로 복잡한 예측 프로세스를 단순화합니다. 사용자는 기계 학습에 대한 이해가 거의 없거나 전혀 없어도 여러 리소스의 기록 정보를 통합하고 우수한 알고리즘을 적용할 수 있습니다. 이러한 혁신은 확장 가능하고 안정적이며 원활하게 사용할 수 있는 예측 장비에 대한 요구를 해결하여 예측 분석을 더욱 정교하게 만들고 다양한 기업에서 사용할 수 있도록 해줍니다. 기술적 장애물을 줄이고 예측 정확도를 향상함으로써 AWS Forecast는 다양한 산업 전반의 운영 효율성과 전략 계획에 상당한 영향을 미칩니다.

보고서 범위

시계열 예측 시장은 AI의 발전과 클라우드 기반 솔루션의 채택 증가를 통해 엄청난 성장을 이룰 준비가 되어 있습니다. 정보 표준 문제 및 모델 구현의 복잡성과 같은 과제에도 불구하고 시장은 주요 업계 참가자 간의 견고한 혁신과 전략적 파트너십을 통해 이점을 얻습니다. 북미와 같은 지역은 기술 인프라와 R&D 자금 지원으로 인해 시장을 선도하고 있습니다. AWS Forecast와 같은 최근 개발에서는 정교한 예측 도구를 추가로 사용할 수 있게 만드는 경향이 강조됩니다. 다양한 산업 분야의 기업이 정확한 예측 분석에 의존함에 따라 시계열 예측 시장은 확대되고 발전할 것입니다.