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시장보고서
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세계의 AI 기반 감정 분석 플랫폼 시장 - 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석 : 유형별, 용도별, 지역별 인사이트 및 예측(2024-2032년)AI-powered Emotion Analytics Platform Market Size, Share, Growth and Global Industry Analysis By Type & Application, Regional Insights and Forecast to 2024-2032 |
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인공지능의 진보, 인간 중심의 디지털 체험에 대한 주목이 높아지고, 다양한 산업에서 감정 인식 기술 채용 확대에 의해 세계의 AI 기반 감정 분석 플랫폼 시장은 급속하게 확대하고 있습니다. 최신 보고서에 따르면 2024년 시장 규모는 75억 2,000만 달러로 평가되었고, 2025년에는 87억 7,000만 달러에 이를 것으로 예측되고 있습니다. 게다가 2032년까지 281억 달러로 급성장해 예측기간 중에 18.1%라는 눈부신 CAGR을 나타낼 것으로 전망되고 있습니다. 2024년 기준에서는 북미가 30.45% 시장 점유율로 세계를 선도했으며, 그 배경에는 견고한 AI 인프라와 감정 인식 컴퓨팅 솔루션의 조기 도입을 들 수 있습니다.
고객 중심의 디지털 전환이 시장 성장을 견인
기업은 개인화된 공감적인 실시간 고객 참여를 점점 더 중시하고 있습니다. 전통적인 설문 조사와 만족도 점수는 실제 사용자 감정을 잡을 수 없습니다. AI 기반 감정 분석은 표정, 목소리의 톤, 제스처, 텍스트 감정, 생리적 신호를 분석함으로써 이 과제를 해결합니다. 이것에 의해 브랜드는 불만, 흥분, 혼란, 만족 등의 잠재 감정을 이해할 수 있게 됩니다.
현저한 도입 사례로서 2023년 6월에 Pizza Hut이 점포에 감정 AI를 도입하여 고객의 표정을 분석하여 메뉴를 추천하는 시스템을 시작했습니다. 소매, 은행, 엔터테인먼트, 원격 의료, 고객 서비스 등 모든 부문에서 슈퍼 개인화된 상호작용에 대한 기대가 높아지는 가운데, 감정 분석 플랫폼은 계속해서 강력한 견인력을 얻고 있습니다.
생성형 AI는 시장 확대를 가속화하고 있으며, 감정을 인식하는 실시간 채팅봇, 합성 트레이닝 데이터 세트, 인간과 같은 커뮤니케이션을 실현하고 있습니다. 예를 들어, 2024년 6월에는 Talkdesk가 사용자의 감정 상태에 따라 컨텐츠와 제안을 조정하는 생성형 AI 기반 네비게이터를 출시했습니다.
규제 준수에 따른 시장 성장 억제요인
급속한 진보에도 불구하고 시장은 데이터 프라이버시 및 정부 규정과 관련된 심각한 과제에 직면하고 있습니다. 생체인증에 의한 감정 데이터는 기미인 개인정보로 분류되며, GDPR(EU 개인정보보호규정)이나 CCPA 등의 틀 아래에서 엄격한 컴플라이언스의 대상이 됩니다. 2025년 2월에는 EU의 AI법이 직장 및 온라인 운영 시나리오에서 감정 추적 도구의 사용을 공식적으로 금지했으며 유럽에서의 도입에 추가적인 제한이 추가되었습니다.
또한 반도체 및 센서 부품에 영향을 미치는 상호 관세는 특히 중요한 하드웨어를 지역간에 수입하는 경우 제조업체에게 비용면에서 과제가 됩니다.
소매 및 의료 자동차 부문의 기회
체험형 소매와 스마트 스토어의 상승은 시장 진출기업에게 가장 유력한 기회 중 하나입니다. 감정 인식 거울, AI 구동형 상품 디스플레이, 기분에 의한 상품 추천이 점포 내 고객 참여를 변화시키고 있습니다. 소매업체는 또한 매장 레이아웃 최적화, 대기열 이탈 감소, 구매 후 오퍼의 개인화를 위한 기분 인식 기술을 도입하고 있습니다.
의료 부문은 주요 도입처로 부상하고 있습니다. 미세 표정, 음성 바이오 마커 및 미묘한 감정 단서를 분석하는 AI 도구가 환자 평가와 정신 건강 진단을 재구성합니다. 2025년 3월에는 일리노이 대학의 연구자들이 1분간의 녹음으로 우울증과 불안을 감지하는 음성 기반 AI 모델을 개발했습니다.
자동차 제조업체는 차세대 차량에 감정 센서를 통합하여 운전 안전성 향상을 도모하고 있습니다. 시스템은 실시간 감정 신호를 기반으로 조명, 음악, 운전 지원 기능을 조정하여 멀티 모달 분석의 도입을 가속화하고 있습니다.
도입 형태별
2024년에는 클라우드 부문이 주류를 차지하며 확장성, 비용 효율성 및 통합의 용이성으로 인해 가장 빠르게 성장할 것으로 예측됩니다. 클라우드 모델은 전자상거래, 은행 및 콜센터 환경에서 대규모 실시간 감정 계산을 지원합니다.
기술별
2024년에는 하드웨어 요구 사항이 낮고 플러그 앤 플레이 구현이 가능한 얼굴 인식이 가장 큰 점유율을 차지했습니다.
그러나 멀티모달 감정인식(얼굴, 음성, 텍스트, 생체인증을 결합한 기술)은 검출 오차를 줄이고 감정의 맥락 이해를 강화하기 때문에 가장 높은 성장률이 예상됩니다.
최종 사용자별
2024년에는 원격 치료의 성장과 감정을 인식하는 진단법 수요 증가로 의료 부문이 시장을 선도했습니다.
BFSI 부문은 은행이 감정 인식 IVR, 사기 감지, 고객 대응 시스템을 도입함에 따라 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측됩니다.
북미는 강력한 AI 생태계, MIT 및 스탠포드와 같은 연구 기관, Affectiva, Cognovi Labs, Raydiant 등 주요 감정 AI 기업의 존재로 인해 2024년에는 22억 9,000만 달러 시장 규모를 유지했습니다. 유럽에서는 의료 고객 서비스 부문에서 윤리적 인공지능의 보급으로 견조한 성장이 예상됩니다. 아시아태평양은 중국, 일본 및 한국에서의 디지털 전환과 감정 AI에 최적인 행동 데이터를 생성하는 모바일 결제의 보급을 배경으로 가장 높은 CAGR을 나타낼 전망입니다. 중동과 남미에서는 정부 주도의 디지털화 시책에 의해 꾸준한 도입이 진행되고 있습니다.
The global AI-powered emotion analytics platform market is expanding rapidly due to advancements in artificial intelligence, growing focus on human-centered digital experiences, and increasing adoption of emotion-aware technologies across industries. According to the latest report, the market was valued at USD 7.52 billion in 2024, is expected to reach USD 8.77 billion in 2025, and is projected to surge to USD 28.10 billion by 2032, registering an impressive CAGR of 18.1% during the forecast period. North America led the global landscape in 2024 with a 30.45% market share, driven by its strong AI infrastructure and early adoption of affective computing solutions.
Market Growth Driven by Customer-Centric Digital Transformation
Businesses are increasingly prioritizing personalized, empathetic, and real-time customer engagement. Traditional tools such as surveys or satisfaction scores cannot capture authentic user emotions. AI-powered emotion analytics addresses this gap by analyzing facial expressions, voice tone, gestures, text sentiment, and physiological signals. This capability enables brands to understand hidden emotions such as frustration, excitement, confusion, or satisfaction.
A notable deployment took place in June 2023, when Pizza Hut implemented emotion AI in its outlets to analyze customer facial expressions and recommend menu items accordingly. With rising expectations for hyper-personalized interactions across retail, banking, entertainment, telehealth, and customer service, emotion analytics platforms continue to gain strong traction.
Generative AI is accelerating market expansion, enabling real-time emotion-aware chatbots, synthetic training datasets, and human-like communication. For example, in June 2024, Talkdesk launched its GenAI-powered Navigator that adjusts content and suggestions based on the user's emotional state.
Market Restraints Due to Regulatory Compliance
Despite rapid advancements, the market faces crucial challenges related to data privacy and government regulations. Biometric emotion data is classified as sensitive personal information, making it subject to strict compliance under frameworks such as GDPR and CCPA. In February 2025, the EU's AI Act officially banned the use of emotion-tracking tools in workplaces and online manipulation scenarios, increasing limitations for European deployments.
Additionally, reciprocal tariffs affecting semiconductor and sensor components pose cost challenges for manufacturers, especially when critical hardware is imported across regions.
Opportunities in Retail, Healthcare & Automotive Applications
The rise of experiential retail and smart stores presents one of the strongest opportunities for market players. Emotion-aware mirrors, AI-driven product displays, and mood-based recommendations are transforming in-store engagement. Retailers are also deploying mood recognition to optimize layouts, reduce queue abandonment, and personalize post-purchase offers.
Healthcare is emerging as a leading adopter. AI tools for analyzing micro-expressions, vocal biomarkers, and subtle emotional cues are reshaping patient assessment and mental health diagnostics. In March 2025, researchers at the University of Illinois developed a voice-based AI model that detects depression and anxiety using a one-minute recording.
Automotive manufacturers are integrating emotion sensors into next-gen vehicles for enhanced driver safety. Systems adjust lighting, music, or assistance features based on real-time emotion signals-accelerating multimodal analytics adoption.
By Deployment
The cloud segment dominated in 2024 and is set to grow fastest due to scalability, cost efficiency, and ease of integration. Cloud models support massive real-time emotion computations across e-commerce, banking, and call center environments.
By Technology
Facial recognition held the largest share in 2024 due to low hardware requirements and plug-and-play implementations.
However, multimodal emotion recognition (combining face, voice, text & biometrics) is expected to grow at the highest rate, as it reduces detection errors and enhances emotional context.
By End-User
Healthcare led the market in 2024, driven by remote therapy growth and rising need for emotion-aware diagnostics.
The BFSI segment is projected to record the highest CAGR, with banks adopting emotion-aware IVR, fraud detection, and customer interaction systems.
North America held USD 2.29 billion in 2024 due to its strong AI ecosystem, research institutions such as MIT & Stanford, and presence of major emotion AI companies including Affectiva, Cognovi Labs, and Raydiant. Europe is set for strong growth driven by ethical AI in healthcare and customer service. Asia Pacific will grow at the highest CAGR, led by digital transformation in China, Japan, and South Korea, along with widespread mobile payments generating behavioral data ideal for emotion AI. The Middle East and South America show steady adoption supported by government digitalization efforts.
Conclusion
The AI-powered emotion analytics platform market is on track for exponential growth, rising from USD 7.52 billion in 2024 to USD 8.77 billion in 2025, and projected to reach USD 28.10 billion by 2032. With advancements in multimodal sensing, generative AI, telehealth, automotive intelligence, and retail analytics, the sector is set to redefine human-machine interaction across industries.
Segmentation By Deployment
By Technology
By End-User
By Region