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시장보고서
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미디어 및 엔터테인먼트용 AI/ML 시장 : 세계 산업 규모, 점유율, 동향, 기회, 예측 - 솔루션별, 용도별, 최종사용자별, 지역별, 경쟁(2021-2031년)AI/ML in Media and Entertainment Market - Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity, and Forecast, Segmented, By Solutions, By Application, By End User, By Region & Competition, 2021-2031F |
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세계의 미디어·엔터테인먼트용 AI/ML 시장은 2025년 241억 9,000만 달러에서 2031년까지 1,086억 1,000만 달러로 대폭 확대하며, CAGR 28.44%로 추이할 것으로 예측됩니다.
이 시장은 컨텐츠 제작의 자동화, 전송 프로세스의 최적화, 예측 분석을 통한 개인화된 시청 경험 제공을 목적으로 설계된 첨단 계산 시스템을 포함하고 있습니다. 성장의 주요 요인은 맞춤형 컨텐츠 제안에 대한 수요 급증과 제작비 상승에 따른 업무 효율성 향상에 대한 필요성에 기인합니다. 또한 생성형 AI의 도입으로 시각 효과 및 시나리오 작성과 같은 창의적인 작업을 가속화하여 미디어 플레이어은 공급망을 최적화하고 자원을 크게 절약할 수 있습니다.
| 시장 개요 | |
|---|---|
| 예측 기간 | 2027-2031년 |
| 시장 규모 : 2025년 | 241억 9,000만 달러 |
| 시장 규모 : 2031년 | 1,086억 1,000만 달러 |
| CAGR : 2026-2031년 | 28.44% |
| 가장 빠르게 성장하는 부문 | 생산계획·관리 |
| 최대 시장 | 북미 |
그러나 업계는 자동 생성 컨텐츠의 신뢰성과 정확성에 대한 심각한 문제에 직면해 있으며, 이는 편집 기준과 브랜드 평가에 위협이 되고 있습니다. 알고리즘으로 인한 부정확성이나 환각 발생은 정확성을 추구하는 방송사나 언론사에게 큰 우려 사항입니다. 예를 들어 유럽방송연맹(EBU)의 2025년 조사에 따르면 뉴스 용도에서 AI가 생성한 응답의 45%가 적어도 한 가지 이상의 심각한 오류를 포함하고 있는 것으로 나타났습니다. 이러한 신뢰성의 격차는 엄격한 인적 감시를 필요로 하고, 결과적으로 자율 시스템의 보급을 지연시켜 전체 시장의 성장을 저해하고 있습니다.
생성형 AI를 크리에이티브 컨텐츠 제작에 빠르게 통합하는 것은 대본, 시각 효과, 현지화 등 복잡한 프로세스의 자동화를 통해 미디어 공급망을 변화시키고 있습니다. 이러한 기술적 진화를 통해 스튜디오는 제작 주기를 단축하고 리소스 배분을 최적화하여 실험 단계에서 종합적인 도입으로 전환하고 있습니다. 구글 클라우드의 2025년 9월 보고서 '미디어 및 엔터테인먼트 분야에서의 생성형 AI ROI'에 따르면 미디어 경영진의 72%가 이미 이러한 노력을 통해 복합적인 매출을 창출하고 있다고 답했습니다. 이러한 툴이 발전함에 따라 크리에이터들은 훨씬 더 낮은 비용으로 고품질의 자산을 생성할 수 있게 되었고, 업계가 요구하는 확장 가능한 컨텐츠 제작을 실현하는 동시에 재정적 부담도 줄일 수 있게 되었습니다.
동시에, 예측적 오디언스 분석을 통한 타겟팅 광고의 정교화는 플랫폼이 고도로 개인화된 시청 경험을 제공할 수 있게 해줌으로써 매출 성장을 크게 촉진하고 있습니다. 광고주들은 머신러닝을 활용하여 방대한 사용자 행동 데이터를 분석함으로써 상업적 컨텐츠가 특정 인구통계학적 계층에 매우 정확하게 도달할 수 있도록 보장하고 있습니다. IAB(Interactive Advertising Bureau)가 2025년 4월 발표한 '인터넷 광고 매출 보고서'에 따르면 2024년 디지털 광고 매출은 2,586억 달러로 사상 최고치를 기록했으며, 그 주요 원동력은 AI를 활용한 개인화 및 측정 기술이었습니다. 측정 기술입니다. 소비 패턴의 변화에 따라 이 수익화 능력은 매우 중요합니다. Reuters Institute의 2025년 6월 발표한 '디지털 뉴스 보고서'에 따르면 25세 미만 소비자의 15%가 주요 뉴스 소스로 AI 어시스턴트에 의존하고 있으며, 이는 적응형 전략의 필요성을 강조하고 있습니다.
미디어 엔터테인먼트 분야의 AI/ML 시장은 자동화된 컨텐츠 생성의 신뢰성과 사실의 정확성 측면에서 심각한 장벽에 직면해 있습니다. 미디어 플레이어은 브랜드 신뢰도와 대중의 신뢰 유지에 크게 의존하고 있으므로 알고리즘 생성에 의한 오류나 환각 정보의 확산은 심각한 위험입니다. 현재의 생성 모델은 오해의 소지가 있거나 부정확한 스토리를 생성할 수 있으므로 조직은 엄격한 인적 모니터링 계층을 도입해야 합니다. 이러한 수동 검증의 필요성은 예상되는 효율성 향상과 비용 절감을 저해하고, 이러한 기술을 주요 제작 워크플로우에 통합하려는 움직임이 사실상 정체되고 있습니다.
그 결과, 평판 훼손의 위험이 방송사나 출판사가 자율 시스템을 일반 용도로 활용하려는 의욕을 억제하고 있습니다. 이러한 소극적인 태도는 기계가 생성하는 미디어의 신뢰성에 대한 시청자들의 회의적인 태도에 의해 더욱 강화되고 있습니다. Reuters Institute for the Study of Journalism에 따르면 2024년 미국 응답자의 52%가 정확성과 오보에 대한 우려를 이유로 AI가 생성한 뉴스에 대해 불쾌감을 표명했습니다. 이러한 소비자 신뢰의 부족은 시장이 고부가가치 자동화된 컨텐츠 전송으로 확대되는 것을 방해하고, AI의 적용을 리스크가 낮은 관리 업무에 국한시키고 있습니다.
비디오 게임 개발에서 적응형 NPC(비기업 캐릭터) 지능의 등장은 정적인 스크립트에서 동적이고 반응적인 존재로 전환하여 기업의 몰입감을 높여주는 중요한 전환점이 되고 있습니다. 개발자들은 머신러닝을 적용하여 자율적인 의사결정 능력과 현실적인 사회적 상호작용을 가진 NPC로 가상세계를 구축하는 경향이 증가하고 있으며, 방대한 수동 코딩 없이도 보다 유기적이고 예측할 수 없는 환경을 만들어내고 있습니다. 이러한 추세는 스튜디오들이 리플레이성과 참여도를 높이기 위해 노력하고 있는 가운데 더욱 탄력을 받고 있습니다. 2024년 3월에 발표된 유니티의 'Unity Gaming Report 2024'에 따르면 세계 구축에 AI를 사용하는 개발자의 64%가 NPC 생성 및 배치에 AI를 활용하고 있는 것으로 나타났습니다.
동시에, AI 기반 자동 스포츠 하이라이트 생성 기술의 확산은 방송사가 모바일 우선 시청자를 위해 라이브 컨텐츠를 캡처하고 배포하는 방식을 변화시키고 있습니다. 골, 골대, 관중의 반응 등 중요한 순간을 즉각적으로 인식하는 컴퓨터 비전 알고리즘을 활용하여 권리자는 소셜미디어 즉시 공유를 위한 클립을 자동 편집하고 포맷을 지정할 수 있으며, 기존 편집에 내재된 지연 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 이 혁신은 TikTok, Instagram과 같은 플랫폼의 빠른 숏폼 컨텐츠에 대한 수요에 부응하기 위한 것입니다. WSC Sports의 2024년 12월 보고서에 따르면 모바일 최적화 시청에 대한 수요 증가를 배경으로 AI 생성 세로형 동영상 하이라이트 제작량이 전년 대비 81% 증가했다고 합니다.
The Global AI and ML in Media and Entertainment Market is projected to expand significantly, rising from USD 24.19 Billion in 2025 to USD 108.61 Billion by 2031, reflecting a CAGR of 28.44%. This market encompasses sophisticated computational systems engineered to automate content creation, refine distribution processes, and provide personalized viewing experiences via predictive analytics. Growth is chiefly driven by the surging demand for customized content suggestions and the imperative to enhance operational efficiency amid escalating production expenses. Additionally, the adoption of generative AI is fast-tracking creative tasks like visual effects and scriptwriting, allowing media entities to optimize supply chains and achieve substantial resource savings.
| Market Overview | |
|---|---|
| Forecast Period | 2027-2031 |
| Market Size 2025 | USD 24.19 Billion |
| Market Size 2031 | USD 108.61 Billion |
| CAGR 2026-2031 | 28.44% |
| Fastest Growing Segment | Production Planning & Management |
| Largest Market | North America |
However, the industry encounters a major obstacle concerning the dependability and precision of automated outputs, which poses a threat to editorial standards and brand standing. The occurrence of algorithm-induced inaccuracies or hallucinations is a distinct worry for broadcasters and publishers who demand exactness. For instance, a 2025 study by the European Broadcasting Union found that 45% of AI-generated responses in news applications contained at least one major error. This reliability gap necessitates rigorous human supervision, consequently delaying the widespread deployment of autonomous systems and hindering broader market growth.
Market Driver
The swift integration of generative AI into creative content production is transforming the media supply chain by automating intricate processes such as scriptwriting, visual effects, and localization. This technological evolution enables studios to shorten production cycles and optimize resource allocation, transitioning from experimental phases to comprehensive implementation. According to Google Cloud's September 2025 report, 'ROI of Gen AI in Media and Entertainment,' 72% of media executives report that their companies are already achieving compounding returns from these initiatives. As these tools advance, they allow creators to generate high-quality assets at significantly lower costs, meeting the industry's demand for scalable content creation while alleviating financial strains.
Concurrently, the refinement of targeted advertising through predictive audience analytics is fueling major revenue growth by enabling platforms to offer highly personalized viewer experiences. Advertisers are increasingly using machine learning to parse extensive user behavior data, ensuring commercial content reaches specific demographics with great accuracy. This efficiency is highlighted by financial results; the Interactive Advertising Bureau's 'Internet Advertising Revenue Report' from April 2025 noted that digital ad revenue reached a record $258.6 billion in 2024, driven largely by AI-powered personalization and measurement. This ability to monetize is vital as consumption patterns shift; the Reuters Institute's 'Digital News Report' from June 2025 reveals that 15% of consumers under 25 now rely on AI assistants as their main news source, underscoring the need for adaptive strategies.
Market Challenge
The Global AI and ML in Media and Entertainment Market encounters a substantial hurdle regarding the dependability and factual correctness of automated content creation. Media entities rely heavily on sustaining brand credibility and public confidence, making the dissemination of algorithmically generated errors or hallucinations a significant risk. Since current generative models can produce misleading or incorrect narratives, organizations must implement rigorous human oversight layers. This necessity for manual verification undermines the expected efficiency improvements and cost savings, effectively stalling the incorporation of these technologies into essential production workflows.
As a result, the risk of reputational harm curbs the enthusiasm of broadcasters and publishers to utilize autonomous systems for public-facing uses. This reluctance is bolstered by audience skepticism concerning the authenticity of machine-generated media. According to the Reuters Institute for the Study of Journalism, in 2024, 52% of U.S. respondents expressed discomfort with news primarily produced by AI, citing concerns over accuracy and misinformation. This lack of consumer trust prevents the market from expanding into high-value automated content distribution, restricting AI application to lower-risk administrative tasks.
Market Trends
The rise of adaptive non-player character (NPC) intelligence in video game development marks a significant transition from static scripts to dynamic, reactive entities that enhance player immersion. Developers are increasingly applying machine learning to populate virtual worlds with NPCs that possess autonomous decision-making capabilities and realistic social interactions, creating more organic and unpredictable environments without the need for exhaustive manual coding. This trend is gaining momentum as studios aim to boost replayability and engagement; according to Unity's 'Unity Gaming Report 2024' released in March 2024, 64% of developers using AI for world-building now employ these tools specifically to create and populate NPCs.
At the same time, the deployment of AI-driven automated sports highlight generation is transforming how broadcasters capture and distribute live content to mobile-first audiences. By utilizing computer vision algorithms that instantly recognize key moments like goals, baskets, or crowd reactions, rights holders can automatically edit and format clips for immediate social media sharing, drastically cutting the delay inherent in traditional editing. This innovation meets the demand for rapid, short-form content on platforms such as TikTok and Instagram; WSC Sports reported in December 2024 that the production of AI-generated vertical video highlights increased by 81% year-over-year, driven by the growing appetite for mobile-optimized viewing.
Report Scope
In this report, the Global AI and ML in Media and Entertainment Market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:
Company Profiles: Detailed analysis of the major companies present in the Global AI and ML in Media and Entertainment Market.
Global AI and ML in Media and Entertainment Market report with the given market data, TechSci Research offers customizations according to a company's specific needs. The following customization options are available for the report: