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세계의 설명 가능한 AI 시장 예측 : 구성 요소별, 배포별, 용도별, 최종 사용자별, 지역별 세계 분석(-2032년)

Explainable AI Market Forecasts to 2032 - Global Analysis By Component (Solution and Services), Deployment, Application, End User and By Geography

발행일: | 리서치사: Stratistics Market Research Consulting | 페이지 정보: 영문 200+ Pages | 배송안내 : 2-3일 (영업일 기준)

    
    
    



※ 본 상품은 영문 자료로 한글과 영문 목차에 불일치하는 내용이 있을 경우 영문을 우선합니다. 정확한 검토를 위해 영문 목차를 참고해주시기 바랍니다.

Stratistics MRC에 따르면 세계의 설명 가능한 AI 시장은 2025년에 85억 달러를 차지하고 예측 기간 동안 CAGR 15%를 나타내 2032년에는 228억 달러에 이를 것으로 예측되고 있습니다.

설명 가능한 AI(XAI)는 인간 사용자에게 투명성이 높고 이해하기 쉽고 해석 가능한 결과를 제공하는 인공지능 시스템을 말합니다. 블랙박스화된 모델과는 달리, XAI는 AI의 의사결정이 어떻게 이루어졌는지 사용자가 이해할 수 있기 때문에 신뢰를 구축하고 책임을 다할 수 있습니다. 이것은 건강 관리, 금융, 법률 등 해석 가능한 것이 필수적인 분야에서 특히 중요합니다. 알고리즘을 보다 활용하기 쉽고 인사이트를 보다 실용적으로 함으로써 XAI는 복잡한 머신러닝의 출력과 현실의 인간의 의사결정의 갭을 메웁니다.

AI의 투명성과 책임에 대한 수요 증가

AI 시스템의 투명성과 책임에 대한 수요 증가는 설명 가능한 AI 시장을 부추기는 중요한 촉진요인입니다. 금융, 헬스케어, 법무 등 규제업계에서 AI 도입이 진행됨에 따라 이해관계자는 알고리즘에 의한 의사결정의 명확화를 요구하고 있습니다. 윤리적 우려, 거버넌스 압력, EU AI Act와 같은 규제 체계가 기업에 설명 가능한 모델을 채택하도록 촉구하고 있습니다. 사용자의 신뢰를 구축하고 컴플라이언스를 확보하는 이 요구 증가는 세계 시장 전반에 걸쳐 설명 가능한 도구와 프레임워크에 대한 투자를 가속화하고 있습니다.

모델 해석 가능성의 기술적 복잡성

설명 가능한 AI 시장을 방해하는 주요 요인은 복잡한 머신러닝 모델의 해석과 관련된 기술적 복잡성입니다. 딥러닝 알고리즘은 정밀도가 높은 한편, 인간이 읽을 수 있는 통찰이 한정된 「블랙 박스」로서 기능하는 경우가 많습니다. 이해하기 쉬운 설명을 제공하면서 모델의 성능을 유지하는 기술의 개발은 여전히 어렵습니다. 이러한 복잡성은 구현 시간과 비용을 증가시키고 전문적인 전문 지식을 필요로 하므로 기존의 AI 워크플로 및 의사결정 지원 시스템에 XAI를 통합하려는 중소기업에게 장벽이 됩니다.

XAI-as-a-Service 플랫폼 성장

Explainable AI-as-a-Service(XAIaaS) 플랫폼의 시작은 모델의 해석 가능성을 위한 플러그 앤 플레이 도구를 제공하여 큰 시장 기회를 제공합니다. AI 제산업체가 제공하는 클라우드 기반 솔루션은 통합을 간소화하고 기업이 내부의 광범위한 전문 지식 없이 설명 가능성을 구현할 수 있도록 합니다. 이러한 플랫폼은 실시간 모니터링, 컴플라이언스 보고 및 모델 감사를 가능하게 합니다. 윤리적인공지능에 대한 수요가 업계 전반에 걸쳐 증가함에 따라 이러한 확장 가능하고 비용 효율적인 서비스는 자동화 시스템의 투명성과 책임을 높이는 것을 목표로하는 기업, 신흥 기업 및 정부 기관 간의지지를 받고 있습니다.

투명화로 인해 고유 알고리즘이 노출되는 위험

설명 가능한 AI 시장에서 가장 중요한 위협 중 하나는 독자적인 알고리즘과 지적 재산이 드러날 가능성입니다. 경쟁 우위와 기밀성이 높은 비즈니스 로직이 드러나는 것을 두려워하는 기업은 완벽한 투명성 모델을 채택하는 것을 망설일 수 있습니다. 설명 가능성과 기밀성 간의 이러한 절충은 독특한 독특한 AI 알고리즘에 의존하는 산업에서의 채용을 제한할 수 있습니다. 게다가, 적대자가 밝혀진 모델 로직을 악용해 출력을 조작할 가능성도 있어, 시스템의 취약성과 악용 리스크에 대한 우려가 생깁니다.

COVID-19의 영향 :

COVID-19의 유행은 헬스케어, 금융, 물류를 비롯한 여러 섹터로 AI 채용을 포함한 디지털 전환을 가속화했습니다. 공중보건, 자원배분, 재무결과에 영향을 미치는 자동화된 의사결정에서 이해관계자가 투명성을 요구했기 때문입니다. XAI는 질병 진단부터 공급망 관리에 이르기까지 AI 주도 권장 사항에 대한 신뢰를 높이는 데 중요한 역할을 수행했습니다. 팬데믹은 이해관계가 큰 시나리오에서 해석가능한 AI의 중요성을 돋보이게 하고, 설명 가능한 AI랜드스케이프에 대한 장기적인 관심과 투자를 강화했습니다.

예측 기간 동안 솔루션 부문이 최대가 될 전망

모델에 대한 인사이트과 해석 가능성을 제공하는 고급 소프트웨어 도구에 대한 기업 수요가 증가함에 따라 예측 기간 동안 솔루션 부문이 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 여기에는 모델에 맞지 않는 도구, 시각화 대시보드, 기존 AI 워크플로와 원활하게 통합되는 API 등이 포함됩니다. 기업은 규제 준수를 보장하고 고객의 신뢰를 높이고 의사 결정의 질을 향상시키기 위해 설명 가능성 솔루션에 투자합니다. 윤리적인 AI와 거버넌스의 중요성이 높아짐에 따라 견고한 솔루션 제공이 기업의 AI 전략에 필수적인 요소가 되고 있습니다.

예측 기간 동안 On-Premise 부문이 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예상됩니다.

예측 기간 동안 On-Premise 분야는 안전한 사내 AI 해석 가능 솔루션에 대한 수요 증가로 인해 가장 높은 성장률을 나타낼 것으로 예측됩니다. 국방, 은행, 의료 등 업계는 데이터 주권을 유지하고 대기 시간을 줄이고 지적 재산을 보호하기 위해 On-Premise 배포를 선호합니다. On-Premise 모델을 사용하면 알고리즘과 내부 인프라를 더욱 엄격하게 관리할 수 있으므로 컴플라이언스 의무에 대응할 수 있습니다. 사이버 보안에 대한 우려가 높아지고 고급 맞춤화가 선호되는 가운데 이 분야는 특히 대기업을 중심으로 관심이 높아지고 있습니다.

최대 점유율을 차지하는 지역 :

예측 기간 동안 아시아태평양은 급속한 디지털화, 정부의 AI 이니셔티브, 금융 서비스 및 건강 관리에서 AI의 보급에 견인되어 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 중국, 인도, 일본 등의 국가들은 책임있는 전개를 보장하기 위해 투명한 AI 생태계에 적극적으로 투자하고 있습니다. 다수의 AI 신흥기업, 연구개발비 증가, 규제감독 확대로 이 지역은 XAI 채용과 혁신의 리더가 되고 있습니다.

가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예상되는 지역 :

예측 기간 동안 북미는 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측됩니다. 이는 견고한 기술 인프라, 높은 AI 도입률, AI 거버넌스에 대한 엄격한 규제 요구 때문입니다. 헬스케어, 은행, 금융서비스 및 보험(BFSI), 정부 부문의 기업들은 AI 시스템의 투명성, 해석 가능성, 윤리적 의사결정을 선호합니다. 주요 하이테크 기업의 존재와 책임있는 AI 연구 및 표준 설정에 대한 투자 증가는 북미를 설명 가능한 AI 시장의 급속하고 지속적인 성장의 허브로 자리 매김하고 있습니다.

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  • 기업 프로파일
    • 추가 시장 기업의 종합적 프로파일링(3개사까지)
    • 주요 기업의 SWOT 분석(3개사까지)
  • 지역 세분화
    • 고객의 관심에 응한 주요국 시장 추계·예측·CAGR(주 : 타당성 확인에 따름)
  • 경쟁 벤치마킹
    • 제품 포트폴리오, 지리적 존재, 전략적 제휴에 기반한 주요 기업 벤치마킹

목차

제1장 주요 요약

제2장 서문

  • 개요
  • 이해관계자
  • 조사 범위
  • 조사 방법
    • 데이터 마이닝
    • 데이터 분석
    • 데이터 검증
    • 조사 접근
  • 조사 자료
    • 1차 조사 자료
    • 2차 조사 정보원
    • 전제조건

제3장 시장 동향 분석

  • 성장 촉진요인
  • 성장 억제요인
  • 기회
  • 위협
  • 용도 분석
  • 최종 사용자 분석
  • 신흥 시장
  • COVID-19의 영향

제4장 Porter's Five Forces 분석

  • 공급기업의 협상력
  • 구매자의 협상력
  • 대체품의 위협
  • 신규 참가업체의 위협
  • 경쟁 기업 간 경쟁 관계

제5장 세계의 설명 가능한 AI 시장 : 구성 요소별

  • 솔루션
  • 서비스

제6장 세계의 설명 가능한 AI 시장 : 배포별

  • 클라우드
  • On-Premise

제7장 세계의 설명 가능한 AI 시장 : 용도별

  • 사기 및 이상 징후 탐지
  • 약물 발견 및 진단
  • 예지보전
  • 공급망 관리
  • 신원 및 액세스 관리
  • 기타 용도

제8장 세계의 설명 가능한 AI 시장 : 최종 사용자별

  • 헬스케어
  • BFSI
  • 항공우주 및 방어
  • 소매업 및 전자상거래
  • 공공 부문 및 유틸리티
  • IT 및 통신
  • 자동차

제9장 세계의 설명 가능한 AI 시장 : 지역별

  • 북미
    • 미국
    • 캐나다
    • 멕시코
  • 유럽
    • 독일
    • 영국
    • 이탈리아
    • 프랑스
    • 스페인
    • 기타 유럽
  • 아시아태평양
    • 일본
    • 중국
    • 인도
    • 호주
    • 뉴질랜드
    • 한국
    • 기타 아시아태평양
  • 남미
    • 아르헨티나
    • 브라질
    • 칠레
    • 기타 남미
  • 중동 및 아프리카
    • 사우디아라비아
    • 아랍에미리트(UAE)
    • 카타르
    • 남아프리카
    • 기타 중동 및 아프리카

제10장 주요 발전

  • 계약, 파트너십, 협업, 합작투자
  • 인수와 합병
  • 신제품 발매
  • 사업 확대
  • 기타 주요 전략

제11장 기업 프로파일링

  • Microsoft Corporation
  • Alphabet Inc.(Google LLC)
  • Amazon Web Services Inc.(Amazon.com Inc.)
  • NVIDIA Corporation
  • IBM Corporation
  • Intel Corporation
  • Mphasis Limited
  • Alteryx, Inc.
  • Palantir Technologies Inc.
  • Salesforce, Inc.
  • Oracle Corporation
  • Cisco Systems, Inc.
  • Meta Platforms, Inc.(Facebook)
  • Broadcom Inc.
  • Advanced Micro Devices(AMD)
  • SAP SE
  • Twilio Inc.
  • ServiceNow, Inc.
KTH 25.09.01

According to Stratistics MRC, the Global Explainable AI Market is accounted for $8.5 billion in 2025 and is expected to reach $22.8 billion by 2032 growing at a CAGR of 15% during the forecast period. Explainable AI (XAI) refers to artificial intelligence systems that provide transparent, understandable, and interpretable results to human users. Unlike "black-box" models, XAI allows users to understand how AI decisions are made, which builds trust and enables accountability. It is especially critical in high-stakes sectors like healthcare, finance, and law where interpretability is essential. By making algorithms more accessible and insights more actionable, XAI bridges the gap between complex machine learning outputs and real-world human decision-making.

Market Dynamics:

Driver:

Rising demand for AI transparency and accountability

The rising demand for transparency and accountability in AI systems is a key driver fueling the Explainable AI market. As AI adoption grows in regulated industries like finance, healthcare, and legal, stakeholders require clarity on algorithmic decision-making. Ethical concerns, governance pressures, and regulatory frameworks such as the EU AI Act are pushing enterprises to adopt interpretable models. This growing need to build user trust and ensure compliance is accelerating investments in explainability tools and frameworks across global markets.

Restraint:

Technical complexity in model interpretability

A major restraint hampering the Explainable AI market is the technical complexity involved in interpreting complex machine learning models. Deep learning algorithms, while highly accurate, often function as "black boxes" with limited human-readable insight. Developing methods that maintain model performance while offering understandable explanations remains challenging. This complexity increases implementation time, costs, and requires specialized expertise, creating barriers for small and medium-sized enterprises attempting to integrate XAI into existing AI workflows and decision support systems.

Opportunity:

Growth of XAI-as-a-Service platforms

The rise of Explainable AI-as-a-Service (XAIaaS) platforms presents a significant market opportunity, offering plug-and-play tools for model interpretability. Cloud-based solutions from AI providers simplify integration and allow businesses to implement explainability without extensive in-house expertise. These platforms enable real-time monitoring, compliance reporting, and model auditing. With increasing demand across industries for ethical AI, these scalable and cost-efficient services are gaining traction among enterprises, startups, and government institutions aiming to boost transparency and accountability in automated systems.

Threat:

Risk of exposing proprietary algorithms through transparency

One of the most critical threats to the Explainable AI market is the potential exposure of proprietary algorithms and intellectual property. Companies may hesitate to adopt full transparency models for fear of revealing competitive advantages or sensitive business logic. This trade-off between explainability and confidentiality can limit adoption in industries that rely on unique, proprietary AI algorithms. Additionally, adversaries could exploit revealed model logic to manipulate outputs, creating concerns over system vulnerability and exploitation risks.

Covid-19 Impact:

The COVID-19 pandemic accelerated digital transformation, including AI adoption, across multiple sectors-especially healthcare, finance, and logistics. In this surge, explainable AI gained traction as stakeholders demanded transparency in automated decisions affecting public health, resource allocation, and financial outcomes. XAI played a crucial role in enhancing trust in AI-driven recommendations, from diagnosing diseases to managing supply chains. The pandemic highlighted the importance of interpretable AI in high-stakes scenarios, reinforcing long-term interest and investment in the Explainable AI landscape.

The solution segment is expected to be the largest during the forecast period

The solution segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, owing to rising enterprise demand for advanced software tools that provide model insights and interpretability. These include model-agnostic tools, visualization dashboards, and APIs that integrate seamlessly with existing AI workflows. Businesses are investing in explainability solutions to ensure regulatory compliance, enhance customer trust, and improve decision-making quality. As the emphasis on ethical AI and governance grows, robust solution offerings are becoming essential components of enterprise AI strategies.

The on-premise segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the on-premise segment is predicted to witness the highest growth rate, due to growing demand for secure, in-house AI interpretability solutions. Industries such as defense, banking, and healthcare prefer on-premise deployment to maintain data sovereignty, reduce latency, and protect intellectual property. On-premise models allow tighter control over algorithms and internal infrastructure, aligning with compliance mandates. With rising cybersecurity concerns and a preference for high customization, this segment is witnessing growing interest, especially among large-scale enterprises.

Region with largest share:

During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share, driven by rapid digitalization, government AI initiatives, and the proliferation of AI in financial services and healthcare. Countries like China, India, and Japan are actively investing in transparent AI ecosystems to ensure responsible deployment. With a large number of AI startups, increasing R&D spending, and expanding regulatory oversight, the region continues to be a leader in XAI adoption and innovation.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGR attributed to robust technological infrastructure, high AI adoption rates, and stringent regulatory demands for AI governance. Enterprises across healthcare, BFSI, and government sectors are prioritizing transparency, interpretability, and ethical decision-making in their AI systems. The presence of leading tech firms, coupled with growing investment in responsible AI research and standard-setting, positions North America as a hub for rapid and sustained XAI market growth.

Key players in the market

Some of the key players in Explainable AI Market include Microsoft Corporation, Alphabet Inc. (Google LLC), Amazon Web Services Inc. (Amazon.com Inc.), NVIDIA Corporation, IBM Corporation, Intel Corporation, Mphasis Limited, Alteryx, Inc., Palantir Technologies Inc., Salesforce, Inc., Oracle Corporation, Cisco Systems, Inc., Meta Platforms, Inc. (Facebook), Broadcom Inc., Advanced Micro Devices (AMD), SAP SE, Twilio Inc. and ServiceNow, Inc.

Key Developments:

In June 2025, Microsoft enhanced its open-source InterpretML toolkit, adding advanced features for model interpretability and bias detection across AI workflows. This update helps enterprises comply with emerging AI regulations and build user trust by providing transparent AI decision explanations in sectors like healthcare, finance, and government.

In May 2025, Google launched a comprehensive Explainable AI Hub in Google Cloud, offering integrated tools for model transparency, fairness assessment, and causal analysis. The platform supports regulated industries requiring explainability, such as insurance and healthcare, enhancing AI adoption with compliance assistance and improved risk management.

In April 2025, AWS updated its SageMaker Clarify service expanded its capabilities for detecting bias and providing global and local explanations for AI models. These features help developers examine model fairness and interpret complex predictions, strengthening AI governance across retail, finance, and logistics applications.

Components Covered:

  • Solution
  • Services

Deployments Covered:

  • Cloud
  • On-Premise

Applications Covered:

  • Fraud & Anomaly Detection
  • Drug Discovery & Diagnostics
  • Predictive Maintenance
  • Supply Chain Management
  • Identity & Access Management
  • Other Applications

End Users Covered:

  • Healthcare
  • BFSI
  • Aerospace & Defense
  • Retail and Ecommerce
  • Public Sector & Utilities
  • IT & Telecommunication
  • Automotive

Regions Covered:

  • North America
    • US
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • Germany
    • UK
    • Italy
    • France
    • Spain
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • Japan
    • China
    • India
    • Australia
    • New Zealand
    • South Korea
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Argentina
    • Brazil
    • Chile
    • Rest of South America
  • Middle East & Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE
    • Qatar
    • South Africa
    • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2024, 2025, 2026, 2028, and 2032
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

  • 2.1 Abstract
  • 2.2 Stake Holders
  • 2.3 Research Scope
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Mining
    • 2.4.2 Data Analysis
    • 2.4.3 Data Validation
    • 2.4.4 Research Approach
  • 2.5 Research Sources
    • 2.5.1 Primary Research Sources
    • 2.5.2 Secondary Research Sources
    • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

  • 3.1 Introduction
  • 3.2 Drivers
  • 3.3 Restraints
  • 3.4 Opportunities
  • 3.5 Threats
  • 3.6 Application Analysis
  • 3.7 End User Analysis
  • 3.8 Emerging Markets
  • 3.9 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

  • 4.1 Bargaining power of suppliers
  • 4.2 Bargaining power of buyers
  • 4.3 Threat of substitutes
  • 4.4 Threat of new entrants
  • 4.5 Competitive rivalry

5 Global Explainable AI Market, By Component

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Solution
  • 5.3 Services

6 Global Explainable AI Market, By Deployment

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 Cloud
  • 6.3 On-Premise

7 Global Explainable AI Market, By Application

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 Fraud & Anomaly Detection
  • 7.3 Drug Discovery & Diagnostics
  • 7.4 Predictive Maintenance
  • 7.5 Supply Chain Management
  • 7.6 Identity & Access Management
  • 7.7 Other Applications

8 Global Explainable AI Market, By End User

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Healthcare
  • 8.3 BFSI
  • 8.4 Aerospace & Defense
  • 8.5 Retail and Ecommerce
  • 8.6 Public Sector & Utilities
  • 8.7 IT & Telecommunication
  • 8.8 Automotive

9 Global Explainable AI Market, By Geography

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 North America
    • 9.2.1 US
    • 9.2.2 Canada
    • 9.2.3 Mexico
  • 9.3 Europe
    • 9.3.1 Germany
    • 9.3.2 UK
    • 9.3.3 Italy
    • 9.3.4 France
    • 9.3.5 Spain
    • 9.3.6 Rest of Europe
  • 9.4 Asia Pacific
    • 9.4.1 Japan
    • 9.4.2 China
    • 9.4.3 India
    • 9.4.4 Australia
    • 9.4.5 New Zealand
    • 9.4.6 South Korea
    • 9.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 9.5 South America
    • 9.5.1 Argentina
    • 9.5.2 Brazil
    • 9.5.3 Chile
    • 9.5.4 Rest of South America
  • 9.6 Middle East & Africa
    • 9.6.1 Saudi Arabia
    • 9.6.2 UAE
    • 9.6.3 Qatar
    • 9.6.4 South Africa
    • 9.6.5 Rest of Middle East & Africa

10 Key Developments

  • 10.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 10.2 Acquisitions & Mergers
  • 10.3 New Product Launch
  • 10.4 Expansions
  • 10.5 Other Key Strategies

11 Company Profiling

  • 11.1 Microsoft Corporation
  • 11.2 Alphabet Inc. (Google LLC)
  • 11.3 Amazon Web Services Inc. (Amazon.com Inc.)
  • 11.4 NVIDIA Corporation
  • 11.5 IBM Corporation
  • 11.6 Intel Corporation
  • 11.7 Mphasis Limited
  • 11.8 Alteryx, Inc.
  • 11.9 Palantir Technologies Inc.
  • 11.10 Salesforce, Inc.
  • 11.11 Oracle Corporation
  • 11.12 Cisco Systems, Inc.
  • 11.13 Meta Platforms, Inc. (Facebook)
  • 11.14 Broadcom Inc.
  • 11.15 Advanced Micro Devices (AMD)
  • 11.16 SAP SE
  • 11.17 Twilio Inc.
  • 11.18 ServiceNow, Inc.
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