설명 가능한 AI 시스템(XAI 시스템) 시장 보고서 2025: 성장 동력, 주요 플레이어 및 미래 트렌드를 밝히다. 투명성과 규정 준수가 AI 채택의 다음 시대를 어떻게 형성하고 있는지 알아보십시오.

• 요약 및 시장 개요
• 설명 가능한 AI 시스템의 주요 기술 트렌드
• 경쟁 환경 및 주요 XAI 공급업체
• 시장 성장 예측 (2025–2030): CAGR, 수익 및 채택률
• 지역 분석: 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 기타 지역
• XAI 시스템 배포의 과제와 기회
• 미래 전망: 규제 영향 및 새로운 사용 사례
• 출처 및 참고 문헌

요약 및 시장 개요

설명 가능한 AI 시스템(XAI 시스템)은 투명하고 해석 가능하며 이해 가능한 출력 결과를 최종 사용자와 이해관계자에게 제공하는 모델과 도구 개발에 초점을 맞춘 인공지능(AI) 시장 내에서 빠르게 발전하고 있는 세그먼트입니다. 전통적인 “블랙 박스” AI 모델과는 달리, XAI 시스템은 그 예측과 결정의 배경을 설명하도록 설계되어 신뢰, 규제 준수, 그리고 다양한 산업 전반에서의 더 넓은 채택을 촉진합니다.

2025년 현재, 글로벌 XAI 시장은 금융, 의료 및 정부와 같은 분야에서 특히 중요한 설명 가능성에 의해 규제의 검토가 증가하면서 강력한 성장을 경험하고 있습니다. 유럽연합의 AI 법안 및 미국과 아시아의 유사한 규제 프레임워크는 AI 배포에서 더 높은 투명성과 책임성을 요구하고 있으며, 이는 XAI 솔루션에 대한 수요를 가속화하고 있습니다. Gartner에 따르면, 2025년까지 AI 모델을 배포하는 조직의 70%가 어떤 형태의 설명 가능성을 필수로 요구할 것이라고 하며, 이는 2021년도 20% 미만에서 증가한 수치입니다.

시장 환경은 기존 기술 공급업체와 혁신적인 스타트업의 혼합으로 특징지어집니다. IBM, Google Cloud, 그리고 Microsoft Azure와 같은 주요 플레이어들은 자신들의 AI 플랫폼에 설명 가능성 기능을 통합하고 있으며, Fiddler AI와 H2O.ai와 같은 전문 기업들은 전용 XAI 도구 및 프레임워크를 개발하고 있습니다.

• 주요 동력: 규제 준수, 리스크 완화, 윤리적 AI 채택 및 이해관계자 신뢰의 필요성.
• 과제: 모델 성능과 해석 가능성의 균형, 설명 가능성 지표의 표준화, 그리고 레거시 시스템에 XAI 통합.
• 기회: 고위험 섹터(예: 의료 진단, 금융 서비스)로의 확장과 XAI-as-a-Service 비즈니스 모델의 출현.

시장 예측에 따르면 XAI 섹터는 성장률에서 더 넓은 AI 시장을 지속적으로 초과할 것으로 보이며, MarketsandMarkets는 2028년까지 25%를 초과하는 연평균 성장률(CAGR)을 예측하고 있습니다. 조직들이 투명성과 책임성을 더욱 중요시하게 되면서, XAI 시스템은 전 세계적으로 기업 AI 전략의 기본 구성 요소가 될 것입니다.

설명 가능한 AI 시스템의 주요 기술 트렌드

설명 가능한 AI 시스템(XAI 시스템)은 인공지능 응용 프로그램에서 투명성, 신뢰 및 규제 준수에 대한 수요가 증가함에 따라 빠르게 발전하고 있습니다. AI 모델이 점점 더 복잡해짐에 따라, 특히 딥러닝과 대형 언어 모델의 확산과 함께 해석 가능하고 설명 가능한 출력 결과의 필요성이 의료, 금융, 자율 시스템과 같은 산업 전반에 걸쳐 매우 중요해졌습니다. 2025년에는 여러 주요 기술 트렌드가 XAI 시스템의 개발과 배포에 영향을 미치고 있습니다.

• 사후 설명과 내재적 설명 가능성의 통합: 사후 설명 기법(LIME 및 SHAP 등)과 내재적으로 해석 가능한 모델을 결합하는 방향으로의 뚜렷한 전환이 나타나고 있습니다. 이 하이브리드 접근 방식은 조직들이 중요한 의사결정에 필요한 투명성 수준을 유지하면서 복잡한 모델의 예측력을 활용할 수 있게 합니다. Gartner에 따르면, 규제 부문에서의 AI 배포에선 2025년까지 60% 이상의 배포가 설명 가능성 기능을 포함할 것입니다.
• 모델 불가지론적 설명 프레임워크: 모델에 구애받지 않는 도구의 출현은 다양한 AI 아키텍처에서 설명 가능성을 제공합니다. IBM WatsonX와 Google Cloud Explainable AI와 같은 이러한 프레임워크는 설명 생성을 위한 표준화된 인터페이스를 제공하여, 기업들이 기본 모델에 관계없이 XAI를 쉽게 채택할 수 있도록 합니다.
• 인간 중심 및 인터랙티브한 설명: XAI 시스템은 사용자 중심 디자인에 점점 더 많은 초점을 맞추고 있으며, 최종 사용자가 AI 결정에 대한 질문을 하고 이해할 수 있는 인터랙티브 대시보드와 시각화를 제공합니다. 이 트렌드는 의료와 같은 분야에서 특히 두드러지며, 임상의는 AI 기반 진단에서 명확하고 실행 가능한 통찰이 필요합니다 (McKinsey & Company).
• 규제 주도 혁신: EU 및 기타 관할권에서 새로운 AI 규정의 도입으로 인해, XAI 시스템은 투명성과 책임을 위한 구체적인 법적 요구 사항을 충족하도록 설계되고 있습니다. 공급업체들은 자체 플랫폼에 감사 추적, 편향 감지 및 준수 보고서를 직접 탑재하고 있습니다 (European Commission).
• 확장성 및 자동화: 클라우드 컴퓨팅 및 MLOps의 발전은 확장 가능하고 자동화된 설명 가능성 파이프라인을 가능하게 합니다. 이를 통해 조직들은 운영 환경에서 수천 개의 AI 모델을 효율적으로 모니터링하고 감사하며 설명할 수 있습니다 (Forrester).

이러한 트렌드는 책임 있고 광범위한 AI 채택에서 설명 가능성의 중요한 역할을 강조하며, 2025년에는 XAI 시스템이 기업 AI 전략의 기본 구성 요소로 자리 잡을 것입니다.

경쟁 환경 및 주요 XAI 공급업체

2025년의 설명 가능한 AI(XAI) 시스템에 대한 경쟁 환경은 빠른 혁신, 전략적 파트너십, 그리고 규제 준수 및 투명성에 대한 강조가 증가하는 것으로 특징지어집니다. 다양한 분야의 조직들이 비즈니스 의사결정에 AI를 점점 더 많이 배포함에 따라 이해하기 쉽고 신뢰할 수 있는 AI 모델에 대한 수요가 증가하고 있으며, 이는 기존의 기술 대기업 및 전문 스타트업들 모두가 XAI 기능에 대규모로 투자하도록 이끌고 있습니다.

IBM, Google, 그리고 Microsoft와 같은 주요 기술 회사들은 자신들의 AI 플랫폼에 설명 가능성 기능을 통합하고 있습니다. IBM의 WatsonX 플랫폼은 모델 투명성과 편향 감지를 위한 내장 도구를 제공하여 규제 산업에 위치한 기업 클라이언트를 목표로 하고 있습니다. Google Cloud의 Explainable AI는 머신 러닝 워크플로우를 지원하며, 표 형식과 이미지 데이터 모두에 대해 모델 해석 가능성을 제공합니다. Microsoft Azure의 Responsible AI 대시보드는 사용자가 모델의 공정성, 해석 가능성 및 오류 분석을 평가할 수 있도록 합니다.

이 주요 플레이어들 외에도, XAI 중심의 스타트업 생태계가 활성화되고 있습니다. Fiddler AI는 모델 모니터링 및 설명 가능성 전문 기업으로, 기업들이 준수 요구 사항을 충족하고 사용자 신뢰를 구축하는데 도움을 주는 솔루션을 제공합니다. H2O.ai는 해석 가능한 머신 러닝을 위한 오픈 소스 및 기업 수준의 도구를 제공하며, 금융 서비스 및 헬스케어 분야에 초점을 맞추고 있습니다. DataRobot는 자동화된 머신 러닝 플랫폼 내에서 설명 가능성 모듈을 통합하여 사용자가 모델 예측을 이해하고 검증할 수 있도록 합니다.

경쟁 역학은 유럽 연합과 미국에서의 규제 검토 증가로 더욱 형성되고 있으며, 여기에서는 EU AI 법안 및 제안된 미국 AI 규정들이 AI 시스템에서의 투명성과 책임의 필요성을 강조하고 있습니다. 이는 공급업체들이 설명 가능성 기능을 우선시하고 학계 및 산업 컨소시엄과의 연구 파트너십에 투자하도록 자극하고 있습니다 (Partnership on AI).

• 시장 리더들은 포괄적인 도구 세트, 기존 워크플로우와의 통합, 그리고 다양한 AI 모델에 대한 지원을 통해 차별화합니다.
• 스타트업은 도메인 특정 솔루션, 빠른 혁신 주기 및 유연한 배포 옵션(클라우드, 온프레미스, 하이브리드)을 제공하여 경쟁합니다.
• 전략적 동맹 및 인수는 흔하며, 대기업들은 XAI 포트폴리오를 강화하고 스타트업들은 시장 범위를 확장하기 위해 이를 추구합니다.

XAI 시장이 성숙해짐에 따라, 2025년의 경쟁 환경은 설명 가능성 기술의 지속적인 발전과 변화하는 규제 및 고객 요구 사항 충족에 대한 지속적인 초점으로 인해 역동적으로 남을 것으로 예상됩니다.

시장 성장 예측 (2025–2030): CAGR, 수익 및 채택률

설명 가능한 AI 시스템(XAI 시스템) 시장은 2025년부터 2030년까지 강력한 확장이 예상되며, 이는 증가하는 규제 검토, 투명한 AI에 대한 기업의 수요, 그리고 미션 크리티컬 애플리케이션에 XAI 통합에 의해 촉진됩니다. MarketsandMarkets의 예측에 따르면, 글로벌 XAI 시장은 이 기간 동안 약 23%에서 25%의 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다. 수익 예측에 따르면, 이 시장은 2025년 약 15억 달러에서 2030년까지 65억 달러를 초과할 것으로 예상되며, 이는 유기적인 성장과 금융, 의료 및 정부와 같은 분야에서 XAI 솔루션이 확산되고 있음을 반영합니다.

조직들이 EU의 AI 법안 및 미국 알고리즘 책임 법과 같은 변화하는 규제에준수하기 위해 XAI를 채택할 것으로 보이며, 2024년 Gartner의 조사에 따르면, 70%의 조직이 2026년까지 AI 거버넌스 프레임워크에서 XAI를 의무화할 계획이라고 합니다. 이는 2023년의 20%에서 증가한 수치입니다. 이 추세는 지속될 것으로 보이며, 채택률은 2030년까지 대기업 사이에서 80%에 달할 것으로 예상됩니다.

• 금융 서비스: 이 분야는 초기의 중요한 채택자로 예상되며, XAI 시스템이 신용 평가, 사기 감지 및 알고리즘 거래 플랫폼에 통합될 것입니다. 2030년까지 주요 금융 기관의 85% 이상이 XAI 지원 솔루션을 배포할 것으로 예상됩니다 (Deloitte).
• 의료: 클리닉 의사결정 지원 및 진단에 대한 설명 가능성에 대한 규제 요구사항은 의료 XAI 채택에서 25% 이상의 CAGR을 이끌 것으로 예상됩니다 (IDC의 보고서에 따름).
• 공공 부문: 정부가 법 집행, 사회 서비스 및 공공 정책에 사용하기 위해 XAI에 대한 투자를 늘릴 것으로 예상되며, 2030년까지 채택률이 두 배로 증가할 것으로 예상됩니다 (Oxford Insights의 예측에 따름).

전반적으로 2025–2030년 기간 동안 XAI 시스템은 법적 압력을 견디는 틈새 준수 도구에서 주류 기업 솔루션으로 전환될 것으로 예상되며, 이는 규제 모멘텀과 투명하고 신뢰할 수 있는 AI의 비즈니스 가치에 대한 인식 증가에 의해 뒷받침될 것입니다.

지역 분석: 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 기타 지역

2025년의 글로벌 설명 가능한 AI 시스템(XAI 시스템) 시장은 규제 환경, 산업 채택률 및 기술 성숙도에 의해 형성된 뚜렷한 지역 역학으로 특징지어집니다. 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 기타 지역은 각기 다른 기회와 도전을 제공합니다.

• 북미: 미국은 공공 및 민간 부문 모두에서 강력한 투자에 의해 XAI 혁신을 주도하고 있습니다. 이 지역의 책임 있는 AI에 대한 초점은 금융, 의료 및 정부 부문에서 규제 검토와 고프로파일 알고리즘 편향 사건에 의해 강화되고 있습니다. 주요 기술 기업 및 연구 기관들이 선두에 있으며, 국립표준기술연구소(NIST)는 신뢰할 수 있는 설명 가능한 AI에 대한 지침을 발표하고 있습니다. 캐나다의 AI 생태계는 토론토와 몬트리올을 중심으로 투명성과 윤리적 AI를 강조하고 있으며 정부의 이니셔티브와 학계와의 파트너십에 의해 지원받고 있습니다.
• 유럽: 유럽의 XAI 시장은 특히 고위험 AI 애플리케이션에 대한 설명 가능성을 요구하는 EU AI 법안을 포함하여 엄격한 데이터 보호 및 AI 규제로 형성되고 있습니다. 이러한 규제 환경은 은행, 보험 및 공공 서비스와 같은 분야에서 XAI 솔루션에 대한 수요를 가속화하고 있습니다. 독일, 프랑스 및 영국과 같은 국가들은 연구 및 국경을 초월한 협력에 투자하고 있습니다. 유럽연합 집행위원회는 신뢰할 수 있고 설명 가능한 AI를 발전시키기 위한 프로젝트에 적극적으로 자금을 지원하고 있으며, 이 지역을 윤리적인 AI 채택의 리더로 자리매김하고 있습니다.
• 아시아 태평양: 아시아 태평양 지역은 AI 채택이 빠르게 증가하고 있으며, 중국, 일본 및 한국이 선두에 있습니다. 규제 프레임워크는 유럽보다 덜 성숙했지만, 금융 서비스 및 스마트 시티 이니셔티브에서 설명 가능성의 필요성이 증가하고 있습니다. 중국 정부는 책임 있는 AI를 위한 지침을 발표했으며, 선두 기술 회사들이 XAI 연구에 투자하고 있습니다. IDC에 따르면, 아시아 태평양의 XAI 시장은 디지털 혁신 및 정부 지원에 의해 2025년까지 두 자릿수의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
• 기타 지역: 라틴 아메리카, 중동 및 아프리카에서의 XAI 채택은 초기 단계지만 증가하고 있으며, 주로 은행 및 통신 분야에서 이루어지고 있습니다. 규제의 힘은 덜 강하지만, 다국적 기업과 지역 스타트업들이 글로벌 준수 기준을 충족하고 사용자와의 신뢰를 구축하기 위해 XAI를 통합하기 시작하고 있습니다. 경제협력개발기구(OECD)와 같은 국제 기구들은 이 지역들에서의 역량 구축 및 정책 개발을 지원하고 있습니다.

전반적으로 규제, 산업 초점 및 투자 수준의 지역별 차이는 2025년 전 세계의 XAI 시스템의 궤적을 지속적으로 형성할 것입니다. 북미와 유럽이 규제 주도의 채택에서 선두를 달리며, 아시아 태평양 지역은 혁신과 디지털 혁신을 통해 성장을 주도할 것입니다.

XAI 시스템 배포의 과제와 기회

조직들이 설명 가능한 AI(XAI) 시스템을 핵심 의사결정 프로세스에 점점 더 많이 통합함에 따라, 2025년의 배포 환경은 상당한 도전과 신흥 기회로 특징지어집니다. AI 결정이 인간에게 투명하고 이해 가능하게 되는 것을 목표로 하는 XAI 시스템은 책임, 신뢰 및 규제 준수가 반드시 요구되는 분야에서 필수적입니다.

XAI 시스템 배포의 도전 과제

• 기술적 복잡성: 최첨단 많은 AI 모델, 특히 딥러닝 아키텍처는 본질적으로 복잡하고 불투명합니다. 모델 성능을 희생하지 않으면서 의미 있는 설명을 제공하는 XAI 솔루션을 개발하는 것은 주요 장애물입니다. 설명 가능성과 정확성 간의 균형 문제는 Gartner가 강조한 지속적인 문제입니다.
• 표준화 및 평가: “좋은” 설명이 무엇인지에 대한 보편적으로 인정된 기준이 부족합니다. 이는 산업 전반에 걸쳐 XAI 시스템의 평가 및 벤치마킹을 복잡하게 만듭니다. NIST는 표준화된 메트릭의 부재가 XAI의 광범위한 채택 및 규제 정렬을 저해한다고 지적하였습니다.
• 확장성 및 통합: 기존 기업 작업 흐름 및 레거시 시스템에 XAI 모듈을 통합하는 것은 자원 소모가 큽니다. 실시간으로 많은 데이터를 처리해야 하는 애플리케이션의 경우 설명 생성 시 확장성 문제가 발생할 수 있습니다 (IBM Research에 따르면).
• 인간 요소: 설명은 기술 전문가부터 비전문가까지 다양한 사용자 그룹에 맞춰져야 합니다. 설명이 정확하고 이해 가능하도록 보장하는 것은 간단한 도전이 아닙니다. 사용자의 신뢰는 제공되는 설명의 유용성 인식에 따라 좌우됩니다.

XAI 시스템 배포의 기회

• 규제 준수: EU AI 법안 및 글로벌로 나타나는 유사한 프레임워크와 같은 규제가 있음에 따라, XAI 시스템은 감사 가능하고 투명한 의사결정 과정을 제공함으로써 기업들이 규제를 준수하는 경로를 제공합니다 (European Commission).
• 신뢰 및 채택 증대: 투명한 AI는 사용자, 고객 및 이해관계자 사이에서 신뢰를 증대시켜, 의료, 금융 및 공공 서비스와 같은 민감한 영역에서의 AI 채택을 가속화합니다 (Accenture에 따르면).
• 경쟁 차별화: 성공적으로 XAI 시스템을 배포하는 조직들은 더 신뢰할 수 있고 윤리적이며 사용자 친화적인 AI 솔루션을 제공함으로써 차별화할 수 있습니다 (McKinsey & Company의 관찰에 따름).
• 인간-AI 협업 혁신: XAI는 사용자들이 AI 기반 추천을 더 잘 이해하고 도전하며 개선할 수 있게 함으로써 더 강력하고 적응력 있는 시스템을 이끌어냅니다.

미래 전망: 규제 영향 및 새로운 사용 사례

2025년의 설명 가능한 AI 시스템(XAI 시스템) 미래 전망은 규제 검토의 강화와 산업 전반에 걸쳐 새로운 사용 사례의 빠른 출현으로 형성되고 있습니다. 전 세계의 규제 기관들은 AI 기반 의사결정의 투명성과 책임에 대한 더 엄격한 요구로 나아가고 있으며, 이는 XAI 기술의 채택과 개발에 직접적인 영향을 미치고 있습니다.

유럽연합에서 제안된 AI 법안은 2025년 발효될 예정이며, 이는 고위험 AI 시스템이 출력 및 의사결정 프로세스에 대해 명확한 설명을 제공하도록 요구합니다. 이 규제는 의료, 금융 및 공공 서비스와 같은 분야에서 알고리즘 결정이 개인과 사회에 중대한 영향을 미치는 만큼, 조직들이 강력한 XAI 프레임워크를 구현하도록 요구할 것입니다. 유럽연합 집행위원회는 설명 가능성이 신뢰 구축 및 윤리적 표준 준수를 위한 핵심이라고 강조하고 있습니다.

유사하게, 미국의 백악관 과학기술정책실은 AI 권리 법안을 공개하였으며, 이는 특히 대출, 채용 및 범죄 사법과 같은 중요한 응용 프로그램에서 투명하고 설명 가능한 AI 시스템을 요구합니다. 이러한 규제 추세는 조직들이 AI 배치를 미래-proof하기 위해 XAI 연구 및 상업 솔루션에 대한 상당한 투자를 추진할 것으로 예상됩니다.

2025년에 XAI의 새로운 사용 사례는 전통적인 리스크 민감 영역을 넘어 확장되고 있습니다. 의료 분야에서는 클리닉에 해석 가능한 통찰을 제공하기 위해 XAI가 진단 도구에 통합되어 있으며, 이는 환자의 신뢰를 개선하고 규제 승인을 촉진합니다. 금융 서비스 분야에서는 설명 가능한 신용 평가 및 사기 탐지 모델이 더욱 주목받고 있으며, 규제 기관은 자동화된 결정에서 더 많은 투명성을 요구하고 있습니다 (금융행위감독청). 또한 자동차 산업에서는 XAI를 활용하여 자율 주행 차량의 안전성과 신뢰성을 높이고 있으며, 주요 운전 결정에 대해 실시간으로 설명할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다 (국립고속도로교통안전청).

• 2025년에는 규제 준수가 XAI 채택의 주요 동력이 될 것으로 예상됩니다.
• 의료, 금융 및 자율 시스템은 XAI 구현의 최전선에 남을 것입니다.
• 강력하고 감사 가능한 사용자 친화적인 XAI 솔루션을 제공하는 공급업체들은 성장이 가속화될 것으로 예상됩니다.

전반적으로 규제 요구와 새로운 사용 사례의 융합은 2025년 및 그 이후의 책임 있는 AI 배치의 기본 요소로 XAI 시스템을 위치시키고 있습니다.

출처 및 참고 문헌

• IBM
• Google Cloud
• Fiddler AI
• H2O.ai
• MarketsandMarkets
• McKinsey & Company
• European Commission
• Forrester
• DataRobot
• Partnership on AI
• Deloitte
• IDC
• Oxford Insights
• 국립표준기술연구소(NIST)
• European Commission
• Accenture
• 백악관 과학기술정책실
• 금융행위감독청