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시장보고서
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AI 활용 맞춤형 식품 시장 예측(-2034년) : 제품 유형, 데이터 입력, AI 기술, 영양 목표, 퍼스널라이제이션 레벨, 비즈니스 모델, 최종사용자 및 지역별 세계 분석AI-Formulated Personalized Foods Market Forecasts to 2034 - Global Analysis By Product Type, Data Input, AI Technology, Nutritional Objective, Personalization Level, Business Model, End User and By Geography |
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Stratistics MRC에 따르면 세계의 AI 활용 맞춤형 식품 시장은 2026년에 27억 달러 규모에 달하며, 예측 기간 중 CAGR 14.8%로 성장하며, 2034년까지 82억 6,000만 달러에 달할 것으로 전망되고 있습니다.
AI 활용 맞춤형 식품이란 식습관, 건강 목표, 유전자 정보, 마이크로바이옴 구성, 실시간 생체인식 데이터 등 개별 소비자의 데이터를 분석하는 인공지능 알고리즘을 활용하여 설계된 식품을 의미합니다. AI 시스템은 기계학습, 딥러닝, 예측 분석을 활용하여 각 개인의 고유한 요구 사항에 맞는 최적의 레시피와 영양 프로필을 생성합니다. 이러한 플랫폼은 여러 정보 출처의 데이터를 통합하고, 사용자의 피드백과 결과를 바탕으로 추천 내용을 지속적으로 개선하고 있습니다. 이러한 처방은 맞춤형 식사, 간식, 음료, 보충제 제품을 통해 제공됩니다.
AI 및 데이터 분석 능력의 발전
인공지능, 기계학습, 예측 분석 기술의 급속한 발전으로 인해 개인의 생물학적 데이터 및 행동 데이터를 기반으로 한 고도로 개인화된 식품 처방 개발이 가능해졌습니다. AI 처리 비용의 감소와 소비자 건강 데이터의 접근성 향상으로 인해 개인화 플랫폼의 기능이 확대되고 있습니다. 영양과 건강 결과 간의 관계에 대한 과학적 이해가 깊어짐에 따라 시장 발전이 가속화되고 있습니다. AI를 활용한 추천 엔진의 통합으로 맞춤형 영양 솔루션의 정확성과 유효성이 향상되고 있습니다.
데이터 개인정보 보호 및 보안에 대한 우려
AI 기반 맞춤형 플랫폼을 통한 민감한 개인 건강 데이터의 수집 및 분석은 데이터의 개인정보 보호, 보안, 그리고 악용 가능성에 대해 심각한 우려를 불러일으키고 있습니다. 서로 다른 관할권에 걸친 데이터 보호 규정을 준수해야 하는 복잡성은 시장 성장을 제한할 가능성이 있습니다. 데이터 유출 위험이나 유전자 정보·건강 정보에 대한 무단 접근 가능성은 소비자의 이용을 주저하게 만드는 요인이 될 수 있습니다.
웨어러블 기술 및 실시간 모니터링과의 통합
AI를 통해 처방된 맞춤형 식품과 웨어러블 기기 및 지속적인 건강 모니터링 간의 통합이 진행되고 있는 것은 실시간 영양 최적화를 위한 큰 기회를 제공하고 있습니다. 생체 피드백을 기반으로 식품 추천 내용을 조정하는 폐쇄 루프 시스템의 개발은 새로운 가치 제안을 창출하고 있습니다. 저렴한 가격의 웨어러블 기기의 보급이 확대되고, 데이터베이스의 건강 최적화에 대한 소비자의 관심이 높아짐에 따라 시장 진출 범위가 더욱 넓어지고 있습니다.
기존 영양 제품과의 경쟁
기존 영양 제품이나 일반적인 건강식품이 여전히 시장에서 유통되고 있는 것은 AI를 통해 처방된 맞춤형 제품에 있으며, 경쟁상의 위협이 되고 있습니다. AI 기반 솔루션이 복잡하거나 불필요하다는 인식은 보급률 둔화로 이어질 가능성이 있습니다. 알고리즘의 편향으로 인한 위험이나 부정확한 권장 사항이 건강 결과에 영향을 미칠 가능성은 이해관계자들에게 지속적인 우려 사항으로 남아 있습니다.
팬데믹은 초기에는 개인 맞춤형 서비스에 혼란을 초래하고, 프리미엄 영양 제품에 대한 소비자 지출을 감소시켰습니다. 팬데믹 중기에는 건강 및 면역력 유지에 대한 관심이 높아지면서 데이터베이스 영양 솔루션에 대한 관심도 증가했습니다. 팬데믹 이후, 디지털 헬스 플랫폼에 대한 투자가 증가함에 따라 시장은 강력한 성장세를 유지하고 있습니다.
예측 기간 중 AI를 활용한 맞춤형 식단 제품 부문이 가장 큰 규모를 차지할 것으로 예상됩니다.
AI를 활용한 맞춤형 식사 제품 부문은 개인의 식사 요구와 기호에 부응하는 완벽하고 편리한 영양 솔루션에 대한 소비자의 강력한 수요로 인해 예측 기간 중 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이 부문은 식사 배달 서비스의 인기 상승과 AI를 활용한 개인화 플랫폼의 이용 확대에 힘입고 있습니다. 식사 조리 및 포장에 대한 지속적인 혁신으로 인해 가장 널리 채택되고 있는 제품 유형으로서의 우위가 더욱 공고해지고 있습니다.
유전자 데이터 부문은 예측 기간 중 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 보일 것으로 예상됩니다.
예측 기간 중, 유전체 분석의 급속한 발전과 맞춤형 영양 권장 사항에 유전 정보의 통합이 진행되고 있는 것을 배경으로, 유전자 데이터 부문은 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측됩니다. 이용하기 쉬운 유전자 검사 서비스의 개발과 뉴트리유전체학에 대한 이해가 깊어짐에 따라 그 응용 범위는 확대되고 있습니다. DNA 기반의 건강 최적화에 대한 소비자의 관심이 높아지고, 식단에 대한 반응에 유전적 요인이 영향을 미친다는 사실이 입증됨에 따라 AI 기반 영양 솔루션에 유전자 데이터가 도입되는 속도가 가속화되고 있습니다.
예측 기간 중 북미 지역은 견고한 기술 인프라, 높은 건강 의식, 그리고 미국내 주요 AI·영양 관련 기업의 존재로 인해 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 혁신적인 제품의 접근성과 지원적인 규제 체계가 이 지역의 시장 리더십을 더욱 공고히 하고 있습니다.
예측 기간 중 아시아태평양은 중국, 일본, 인도 등 국가에서의 기술 도입이 급속히 확대되고, 건강에 대한 인식이 높아지며, 가처분 소득이 증가함에 따라 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 확장되는 디지털 헬스 생태계와 변화하는 소비자 선호도가 이 지역 시장 성장의 주요 촉진요인으로 작용하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global AI-Formulated Personalized Foods Market is accounted for $2.7 billion in 2026 and is expected to reach $8.26 billion by 2034 growing at a CAGR of 14.8% during the forecast period. AI-formulated personalized foods refer to food products that are designed using artificial intelligence algorithms that analyze individual consumer data including dietary preferences, health goals, genetic information, microbiome composition, and real-time biometric data. The AI systems employ machine learning, deep learning, and predictive analytics to generate optimized recipes and nutritional profiles tailored to each individual's unique requirements. These platforms integrate data from multiple sources to continuously improve recommendations based on user feedback and outcomes. The formulations are delivered through personalized meal, snack, beverage, and supplement products.
Advancements in AI and Data Analytics Capabilities
The rapid advancement of artificial intelligence, machine learning, and predictive analytics technologies is enabling the development of highly personalized food formulations based on individual biological and behavioral data. The decreasing costs of AI processing and the increasing availability of consumer health data are expanding the capabilities of personalization platforms. The growing scientific understanding of the relationship between nutrition and health outcomes is accelerating market development. The integration of AI-powered recommendation engines is enhancing the precision and effectiveness of personalized nutrition solutions.
Data Privacy and Security Concerns
The collection and analysis of sensitive personal health data through AI-powered personalization platforms raises significant concerns about data privacy, security, and potential misuse. The complexity of ensuring compliance with data protection regulations across different jurisdictions can limit market growth. The risk of data breaches and the potential for unauthorized access to genetic and health information can deter consumer adoption.
Integration with Wearable Technology and Real-Time Monitoring
The growing integration of AI-formulated personalized foods with wearable devices and continuous health monitoring presents significant opportunities for real-time nutrition optimization. The development of closed-loop systems that adjust food recommendations based on biometric feedback is creating new value propositions. The increasing availability of affordable wearables and the consumer interest in data-driven health optimization are enabling broader market reach.
Competition from Traditional Nutrition Products
The continued availability of traditional nutrition products and generic health foods poses a competitive threat to AI-formulated personalized options. The perception of AI-based solutions as complex or unnecessary can slow adoption rates. The risk of algorithmic bias and the potential for inaccurate recommendations affecting health outcomes are ongoing concerns for industry stakeholders.
The pandemic initially disrupted personalization services and reduced consumer spending on premium nutrition products. During the mid-pandemic period, the increased focus on health and immune support drove interest in data-driven nutrition solutions. Post-pandemic, the market has sustained strong growth with increased investment in digital health platforms.
The AI-personalized meal products segment is expected to be the largest during the forecast period
The AI-personalized meal products segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, due to the strong consumer demand for complete, convenient nutrition solutions that address individual dietary needs and preferences. This segment benefits from the growing popularity of meal delivery services and the increasing availability of AI-driven personalization platforms. The continuous innovation in meal preparation and packaging further reinforces its dominance as the most widely adopted product type.
The genetic data segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the genetic data segment is predicted to witness the highest growth rate, driven by the rapid advancements in genomic analysis and the increasing integration of genetic information into personalized nutrition recommendations. The development of accessible genetic testing services and the growing understanding of nutrigenomics are expanding their application range. The rising consumer interest in DNA-based health optimization and the proven impact of genetic factors on dietary response are in turn accelerating the adoption of genetic data in AI-formulated nutrition solutions.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, due to the strong technology infrastructure, high health awareness, and the presence of major AI and nutrition companies in the United States. The availability of innovative products and supportive regulatory frameworks further reinforce the region's market leadership.
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, due to the rapidly growing technology adoption, increasing health consciousness, and rising disposable incomes in countries like China, Japan, and India. The expanding digital health ecosystem and changing consumer preferences are key drivers of market growth in this region.
Key players in the market
Some of the key players in AI-Formulated Personalized Foods Market include Nestle S.A., PepsiCo, Inc., Unilever PLC, Danone S.A., General Mills, Inc., Kraft Heinz Company, Abbott Laboratories, DSM-Firmenich AG, Thorne HealthTech, Inc., Herbalife Ltd., DayTwo Ltd., ZOE Limited, Viome Life Sciences, Personalized Nutrition Technologies, Metagenics, Inc., Amway Corporation, Noom Inc. and WW International, Inc.
In August 2026, Nestle S.A. launched an AI-powered personalized meal platform analyzing genetic and microbiome data to generate customized meal recommendations and tailored nutrition products for consumers.
In July 2026, ZOE Limited expanded its AI-driven nutrition platform by integrating real-time blood glucose monitoring, enabling optimized meal planning and personalized dietary guidance based on individual metabolic responses.
In June 2026, Danone S.A. announced a strategic collaboration with a leading AI technology company to develop personalized nutrition solutions leveraging individual health data and advanced analytics.