일본 인공지능 시장, 기술별(머신러닝, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 로봇공학, 기타), 구성 요소별(소프트웨어, 하드웨어, 서비스), 최종 사용자 산업별(헬스케어, 금융, 소매, 제조, 자동차, 농업, 기타), 배포 모델별(온프레미스, 클라우드, 하이브리드), 지역별, 경쟁, 예측 및 기회, 2020-2030F

시장 개요

일본

인공지능(AI) 시장은 다양한 산업에서 AI 기술과 솔루션을 개발, 배포, 활용하는 것을 포함합니다. AI는 데이터에서 학습, 패턴 인식, 의사 결정, 문제 해결과 같이 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 시스템을 만드는 것을 포함합니다. 이 시장에는 머신 러닝, 자연어 처리, 로봇 공학, 컴퓨터 비전을 포함한 광범위한 응용 프로그램이 포함됩니다.

AI 시장의 성장은 데이터 분석의 인공 지능, 의료, 금융, 자동차, 소매와 같은 분야에서 AI 솔루션 채택 증가, 빅데이터와 강력한 컴퓨팅 리소스의 가용성 확대에 의해 촉진됩니다. 기업은 운영 효율성을 높이고, 제품과 서비스를 혁신하고, 경쟁 우위를 확보하기 위해 AI에 투자합니다. 주요 시장 세그먼트에는 AI 소프트웨어, 하드웨어 및 서비스가 있으며, 기술 거대 기업에서 전문 스타트업에 이르기까지 주요 기업이 있습니다. AI 기술이 계속 발전함에 따라 시장은 빠르게 확장되어 산업을 혁신하고 혁신과 경제 성장을 위한 새로운 기회를 창출할 것으로 예상됩니다.

주요 시장 동인

정부 이니셔티브 및 지원

일본 정부는 일련의 전략적 이니셔티브와 지원 조치를 통해 인공 지능(AI) 시장 성장을 촉진하는 데 중요한 역할을 했습니다. 일본은 AI가 경제 성장을 촉진하고 글로벌 경쟁력을 강화할 수 있는 잠재력을 인식하고 이 부문에서 혁신과 연구를 촉진하기 위해 상당한 자원을 투자했습니다. "AI 전략 2019"와 후속 업데이트와 같은 다양한 정책 문서에 설명된 정부의 AI 전략은 일본의 디지털 혁신 목표를 달성하는 데 있어 AI의 중요성을 강조합니다.

주요 동인 중 하나는 AI 연구 개발(R&D)에 대한 정부의 자금 지원과 투자입니다. 공공 자금은 기초 연구와 응용 AI 프로젝트 모두에 투자되어 학계, 산업계, 정부 기관 간의 협업을 장려합니다. 예를 들어, 일본 과학기술진흥기구(JST)와 신에너지 및 산업기술개발기구(NEDO)는 AI R&D 이니셔티브를 지원하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 재정 지원은 AI 기술을 발전시키고, 혁신을 촉진하며, 일본의 AI 리더로서의 지위를 유지하는 데 도움이 됩니다. 또한 정부는 제조, 의료, 운송과 같은 다양한 산업에 AI를 통합하기 위한 몇 가지 전략적 프레임워크와 파트너십을 수립했습니다. 이러한 이니셔티브는 AI 도입을 촉진하고 혁신에 유리한 환경을 조성함으로써 AI 기술의 개발과 상용화를 가속화하는 데 도움이 됩니다.

일본 정부는 또한 교육 프로그램과 훈련 이니셔티브를 통해 강력한 AI 인재 파이프라인을 만드는 데 주력하고 있습니다. 일본은 AI 교육과 기술 개발에 투자함으로써 산업을 발전시킬 수 있는 숙련된 전문가를 꾸준히 공급합니다. 전반적으로, AI 생태계를 지원하고 육성하는 정부의 적극적인 역할은 시장의 성장과 진화에 크게 기여합니다.

기술 발전과 혁신

기술 발전과 혁신은 일본 인공지능(AI) 시장을 형성하는 데 중요한 역할을 합니다. 일본은 기술력으로 유명하며 최첨단 AI 기술 개발의 최전선에 서 있습니다. 이러한 발전은 새로운 응용 프로그램을 가능하게 하고, 효율성을 개선하며, 새로운 사업 기회를 창출함으로써 AI 시장의 성장을 촉진하고 있습니다.

중요한 기술 발전 중 하나는 정교한 AI 알고리즘과 모델의 개발입니다. 일본의 연구 기관과 기술 회사는 머신 러닝, 딥 러닝 및 자연어 처리 분야에서 상당한 진전을 이루고 있습니다. 고급 신경망 및 강화 학습과 같은 혁신은 AI의 기능을 향상시키고 다양한 분야에서 응용 프로그램을 확장하고 있습니다. 예를 들어, 컴퓨터 비전 및 이미지 인식 분야의 획기적인 발전은 AI 기반 시스템이 고급 운전자 지원 시스템(ADAS)에 통합되는 자동차와 같은 산업에 혁명을 일으키고 있습니다. 또한 로봇 및 자동화 분야에서 일본의 리더십은 AI 시장 성장의 주요 원동력입니다. 일본은 첨단 로봇 기술로 유명하며, AI와 로봇을 통합하여 복잡한 작업을 수행할 수 있는 지능형 로봇을 만들고 있습니다. 이러한 AI 기반 로봇은 제조, 의료 및 서비스 산업에 적용되어 효율성과 생산성을 높이는 데 기여하고 있습니다.

또 다른 중요한 기술 트렌드는 엣지 컴퓨팅과 사물 인터넷(IoT)의 부상입니다. 일본의 엣지 AI 및 IoT 기술 발전으로 네트워크 엣지에서 실시간 데이터 처리 및 지능형 의사 결정이 가능해지고 있습니다. 이러한 기능은 적시에 정확한 데이터 처리가 필수적인 스마트 시티, 산업 자동화, 자율 주행차와 같은 애플리케이션에 필수적입니다.

일본의 지속적인 기술 발전과 혁신은 기능을 확장하고, 새로운 애플리케이션을 만들고, 다양한 산업에서 성장을 촉진함으로써 AI 시장을 주도하고 있습니다.

기업 투자 및 협업

기업 투자와 협업은 일본의 인공 지능(AI) 시장을 이끄는 중요한 원동력입니다. 주요 기업과 기술 회사는 AI 연구, 개발 및 응용 프로그램에 점점 더 많이 투자하여 이 부문의 성장과 진화에 기여하고 있습니다. 이러한 투자는 혁신을 촉진할 뿐만 아니라 AI 도입과 구현을 가속화하는 협력적 생태계를 촉진합니다.

소니, 파나소닉, 후지쯔와 같은 일본의 기술 거대 기업이 AI 투자를 선도하고 있습니다. 이러한 회사들은 고급 AI 기술을 개발하고 이를 자사 제품과 서비스에 통합하기 위해 상당한 자원을 할당하고 있습니다. 예를 들어, 소니는 엔터테인먼트, 로봇공학, 의료 분야의 애플리케이션을 위한 AI에 투자해 왔고, 후지쯔는 엔터프라이즈 애플리케이션과 클라우드 컴퓨팅을 위한 AI 솔루션에 집중하고 있습니다. 이러한 기업 투자는 기술 발전을 촉진하고 AI 솔루션 시장을 확대합니다. 직접 투자 외에도 기업 협업은 AI 생태계에서 중요한 역할을 합니다. 일본 기업은 신생 기업, 연구 기관 및 국제 기업과 전략적 파트너십을 형성하여 전문성을 활용하고 AI 개발을 가속화하고 있습니다. 이러한 협업은 종종 공동 연구 프로젝트, 공동 개발 기술 및 공유 지식으로 이어져 전반적인 혁신 환경을 개선합니다. 예를 들어, 일본 기업과 글로벌 기술 거대 기업 간의 파트너십으로 인해 최첨단 AI 솔루션과 애플리케이션이 만들어졌습니다. 게다가 기업 벤처 캐피털(CVC) 투자의 증가 추세는 AI 시장의 또 다른 원동력입니다. 일본 기업은 유망한 AI 신생 기업과 신흥 기술에 투자하기 위해 CVC 활동에 점점 더 많이 참여하고 있습니다. 이러한 투자 접근 방식을 통해 기업은 AI 혁신의 최전선에 머물고 새로운 기술과 비즈니스 모델에 접근할 수 있습니다. 스타트업을 지원하고 활기찬 기업가 생태계를 육성함으로써 기업 투자는 AI 시장의 전반적인 성장에 기여합니다.

기업 투자와 협업은 혁신을 촉진하고, 애플리케이션을 확장하며, 역동적이고 협업적인 생태계를 구축함으로써 일본의 AI 시장을 주도하고 있습니다.

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주요 시장 과제

인재 부족과 기술 격차

일본의 인공 지능(AI) 시장이 직면한 중요한 과제 중 하나는 숙련된 인재의 부족과 인력 내의 기술 격차입니다. 일본의 첨단 기술 환경과 적극적인 정부 이니셔티브에도 불구하고 AI 전문 지식에 대한 수요는 자격을 갖춘 전문가의 공급을 훨씬 초과합니다. 이러한 인재 격차는 AI 부문의 성장과 개발에 상당한 장벽이 됩니다.

AI 기술과 그 응용 프로그램의 급속한 발전에는 머신 러닝, 딥 러닝, 데이터 분석 및 AI 윤리에 대한 전문 지식을 포함한 고도로 전문화된 기술이 필요합니다. 그러나 일본의 교육 및 훈련 시스템은 이러한 수요에 발맞추기 위해 고군분투하고 있습니다. 대학과 연구 기관이 전문 AI 프로그램을 제공하기 위해 노력하고 있지만, 기술 발전의 엄청난 속도로 인해 커리큘럼과 교육이 종종 산업의 요구에 뒤처집니다. 교육 성과와 산업의 요구 사항 간의 이러한 단절은 숙련된 전문가의 부족에 기여합니다. 게다가 경쟁적인 글로벌 환경은 인재 부족 문제를 악화시킵니다. 일본은 특히 미국과 중국과 같이 급성장하는 AI 분야를 가진 다른 국가들과의 치열한 경쟁에 직면해 있습니다. 이러한 국가들은 잘 확립된 AI 생태계를 가지고 있을 뿐만 아니라 AI 인재에게 매력적인 기회와 인센티브를 제공합니다. 결과적으로 일본이 최고의 AI 전문가를 유치하고 유지할 수 없는 것은 글로벌 무대에서 혁신하고 경쟁할 수 있는 능력을 방해합니다.

AI 인재 부족은 일본 기업이 AI 기술을 최대한 활용하는 능력에도 영향을 미칩니다. 조직은 종종 숙련된 인력이 부족하여 AI 프로젝트를 연기하거나 규모를 축소해야 하며, 이는 경쟁력과 성장 전망에 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 AI 전문가의 가용성이 제한되어 노동 비용이 상승하여 신생 기업과 소규모 회사가 필요한 인재를 감당하기 어려울 수 있습니다.

이러한 과제를 해결하려면 AI 교육 및 훈련 프로그램 개선, 학계와 산업 간 협업 촉진, 국제적 인재를 위한 매력적인 환경 조성을 포함한 다각적인 접근 방식이 필요합니다. 이러한 분야에 투자함으로써 일본은 AI 부문의 요구 사항을 충족하고 지속적인 성장과 혁신을 추진할 수 있도록 인력을 보다 잘 갖출 수 있습니다.

윤리 및 규제 문제

윤리 및 규제 문제는 일본의 인공 지능(AI) 시장에 중대한 과제입니다. AI 기술이 사회의 다양한 측면에 점점 더 통합됨에 따라 윤리적 문제를 해결하고 포괄적인 규제 프레임워크를 수립해야 할 필요성이 더욱 시급해졌습니다. 이러한 문제는 AI 기술의 개발, 배포 및 수용에 영향을 미쳐 시장 성장에 장애물이 됩니다.

주요 윤리적 문제 중 하나는 개인 정보 보호 및 데이터 보호와 관련이 있습니다. AI 시스템은 효과적으로 작동하려면 종종 방대한 양의 개인 데이터에 액세스해야 합니다. 개인 정보 보호가 매우 중요한 일본에서는 AI 시스템이 개인 정보를 수집, 사용 및 보호하는 방법에 대한 우려가 커지고 있습니다. AI 애플리케이션이 엄격한 데이터 보호 규정을 준수하고 개인 개인 정보를 존중하도록 하는 것은 중대한 과제입니다. 개인 데이터의 오용 가능성과 침해 위험은 AI 기술에 대한 대중의 신뢰를 떨어뜨릴 수 있습니다. 또한 AI 알고리즘의 편향 및 공정성과 관련된 문제는 중요한 관심사입니다. AI 시스템은 훈련된 데이터에 존재하는 기존 편향을 의도치 않게 영속화하거나 증폭시킬 수 있습니다. 이는 고용, 대출 및 법 집행과 같은 분야에서 차별적인 결과로 이어질 수 있습니다. 이러한 편향을 해결하고 AI 시스템이 공정하고 공평하게 작동하도록 하는 것은 윤리적 기준을 유지하고 부정적인 사회적 영향을 피하는 데 필수적입니다. 규제 불확실성도 AI 시장에 과제를 안겨줍니다. AI 개발의 빠른 속도는 종종 규제 기관이 관련 정책을 만들고 시행하는 능력을 앞지릅니다. 일본에서는 AI에 대한 명확하고 포괄적인 규제 프레임워크가 부족하여 기업과 개발자에게 불확실성을 초래할 수 있습니다. 기업은 변화하는 규제 환경을 헤쳐 나가는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 이는 잠재적인 법적 위험과 규정 준수 과제로 이어질 수 있습니다.

이러한 과제를 해결하기 위해 일본은 혁신과 개인 권리 보호의 균형을 이루는 강력한 윤리 지침과 규제 프레임워크를 개발해야 합니다. 정부, 산업, 학계, 시민 사회를 포함한 다양한 부문의 이해 관계자를 참여시키는 것은 효과적인 정책을 만드는 데 중요합니다. 윤리적 문제를 해결하고 명확한 규정을 수립함으로써 일본은 AI 기술에 대한 대중의 신뢰와 확신을 보장하는 동시에 보다 책임감 있고 지속 가능한 AI 생태계를 육성할 수 있습니다.

주요 시장 동향

의료 분야에서 AI 도입 증가

일본 인공지능(AI) 시장의 두드러진 동향 중 하나는 의료 분야에서 AI 기술 도입이 증가하고 있다는 것입니다. 일본의 고령화 인구와 효율적이고 고품질의 의료 서비스에 대한 필요성은 환자 치료를 개선하고, 운영을 간소화하고, 의료 연구를 지원할 수 있는 AI 솔루션에 대한 상당한 관심과 투자를 촉진하고 있습니다.

AI 기술은 진단, 치료 계획, 환자 모니터링을 포함한 다양한 의료 애플리케이션에 점점 더 많이 활용되고 있습니다. 고급 AI 알고리즘은 MRI 및 CT 스캔과 같은 의료 영상에 적용되어 이미지 분석을 향상시키고 암 및 신경계 질환과 같은 질병의 조기 진단을 지원합니다. 예를 들어, AI 시스템은 방사선과 의사가 고정밀로 이상을 식별하여 더 빠르고 정확한 진단을 내릴 수 있도록 지원할 수 있습니다.

진단 외에도 AI는 개인화된 의학에서 중요한 역할을 하고 있습니다. AI 시스템은 유전 정보를 포함한 방대한 양의 환자 데이터를 분석하여 더 효과적이고 부작용이 적은 맞춤형 치료 계획을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 추세는 개인화된 의료를 발전시키고 환자 결과를 개선하는 데 중점을 둔 일본과 일치합니다.

AI 기반 솔루션은 또한 전자 건강 기록(EHR)을 관리하고 분석하는 데 사용되어 의료 시설에서 더 나은 의사 결정과 운영 효율성을 가능하게 합니다. 예측 분석은 환자 요구 사항을 예측하고, 자원 할당을 최적화하며, 재입원을 예방하는 데 도움이 될 수 있습니다.

일본 정부는 다양한 이니셔티브와 자금 지원 프로그램을 통해 의료 분야에 AI를 통합하는 것을 지원하고 있습니다. 예를 들어, 후생노동성은 고령화 인구와 의료 시스템 효율성과 관련된 과제를 해결하기 위해 AI 사용을 장려해 왔습니다.

일본의 의료 분야에서 AI 도입이 증가하는 것은 기술을 활용하여 의료 제공과 결과를 개선하려는 보다 광범위한 추세를 반영합니다. 이러한 추세는 AI 기술이 발전하고 의료 분야 전체에 적용이 확대됨에 따라 계속될 가능성이 높습니다.

제조업과 Industry 4.0에서 AI 확대

일본 인공지능(AI) 시장의 또 다른 중요한 추세는 제조 및 Industry 4.0에서 AI 응용 프로그램이 확대되는 것입니다. 첨단 제조 역량으로 유명한 일본은 생산 공정을 개선하고 효율성을 개선하며 혁신을 추진하기 위해 점점 더 AI 기술을 통합하고 있습니다.

AI는 자동화, 예측 유지 관리, 품질 관리를 포함한 제조의 다양한 측면에서 혁신적인 역할을 하고 있습니다. 지능형 로봇 및 자동화 시스템이 반복적이고 복잡한 작업을 높은 정밀도와 효율성으로 처리하기 위해 배치되고 있습니다. 이러한 AI 기반 로봇은 인간 작업자와 함께 작업하여 제조 환경에서 생산성과 안전성을 향상시킬 수 있습니다.

예측 유지 관리도 AI가 상당한 영향을 미치는 또 다른 분야입니다. AI 시스템은 기계 및 장비의 데이터를 분석하여 잠재적인 고장을 발생하기 전에 예측하여 적시에 유지 관리하고 가동 중단 시간을 줄일 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 제조업체가 운영을 최적화하고 장비 수명을 연장하며 생산 중단을 최소화하는 데 도움이 됩니다.

AI는 또한 제조에서 품질 관리를 개선하는 데 사용되고 있습니다. AI 알고리즘이 장착된 컴퓨터 비전 시스템은 제품에 결함이 있는지 검사하고 품질 기준을 충족하는지 확인할 수 있습니다. 이러한 기능은 낭비를 줄이고 제품 신뢰성을 높이며 높은 품질 기준을 유지하는 데 도움이 됩니다.

디지털 기술을 제조 공정에 통합하는 것을 의미하는 Industry 4.0의 개념이 일본에서 주목을 받고 있습니다. AI는 Industry 4.0의 핵심 요소로, 기계, 센서, 시스템이 상호 연결되어 실시간으로 지능적인 결정을 내릴 수 있는 스마트 팩토리를 만드는 데 도움이 됩니다.

일본 정부와 업계 리더는 다양한 이니셔티브와 프로그램을 통해 AI와 Industry 4.0 기술 도입을 적극적으로 촉진하고 있습니다. 이러한 노력은 일본의 첨단 제조 분야의 글로벌 리더로서의 입지를 강화하고 산업의 변혁을 주도하는 것을 목표로 합니다.

제조업과 Industry 4.0에서 AI의 확장은 일본 AI 시장에서 중요한 추세를 나타내며, 제조 부문의 생산성, 혁신 및 경쟁력에 광범위한 영향을 미칩니다.

금융 서비스에서 AI의 성장

일본의 금융 서비스 부문은 인공 지능(AI) 기술 도입에서 상당한 성장을 경험하고 있습니다. 이러한 추세는 위험 관리에서 고객 서비스에 이르기까지 금융 운영의 다양한 측면을 개선하기 위해 AI를 활용하려는 보다 광범위한 글로벌 움직임을 반영합니다.

금융 서비스에서 AI 애플리케이션은 기관이 데이터를 처리하고, 의사 결정을 내리고, 고객과 상호 작용하는 방식을 변화시키고 있습니다. 주요 초점 분야 중 하나는 사기 탐지 및 예방입니다. AI 알고리즘은 방대한 양의 거래 데이터를 실시간으로 분석하여 비정상적인 패턴과 잠재적 사기 활동을 식별할 수 있습니다. 이 기능은 보안을 강화하고 금융 범죄의 위험을 줄여 기관과 고객 모두에게 더 안전한 환경을 제공합니다.

위험 관리도 금융 부문에서 AI의 또 다른 중요한 응용 분야입니다. AI 기반 분석은 과거 데이터, 시장 동향 및 경제 지표를 분석하여 위험을 평가하고 예측할 수 있습니다. 이를 통해 금융 기관은 투자, 대출 및 포트폴리오 관리와 관련하여 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 예측 분석 및 머신 러닝 모델을 통해 보다 정확한 위험 평가와 더 나은 재무 계획이 가능합니다.

고객 서비스는 또한 채팅봇과 가상 비서를 사용하여 AI에 의해 혁신되고 있습니다. 이러한 AI 기반 도구는 고객에게 문의, 거래 및 계정 관리 작업을 처리하는 즉각적인 지원과 도움을 제공합니다. 이를 통해 고객 경험이 향상되고 운영 비용이 절감되며 서비스 제공의 효율성이 향상됩니다.

AI는 알고리즘 거래 및 투자 전략에서 역할을 하고 있습니다. 고급 AI 모델은 시장 데이터를 분석하고 고속 및 정밀하게 거래를 실행하여 금융 시장에서 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다. 이러한 모델은 또한 변화하는 시장 상황에 적응하고 그에 따라 거래 전략을 최적화할 수 있습니다.

일본 금융 부문은 국내 및 글로벌 경쟁에 의해 주도되는 AI 기술과 혁신에 적극적으로 투자하고 있습니다. 금융 기관은 기술 회사 및 스타트업과 협력하여 최첨단 AI 솔루션을 개발하고 구현하고 있습니다.

일본의 금융 서비스에서 AI의 성장은 보안, 효율성 및 고객 경험을 향상시키기 위해 기술을 활용하려는 이 부문의 노력을 반영합니다. AI 기술이 계속 발전함에 따라 금융 서비스 산업에 미치는 영향이 더욱 확대될 것으로 예상됩니다.

세그먼트별 통찰력

배포 모델 통찰력

클라우드 배포는 하드웨어 및 인프라에 대한 상당한 사전 투자의 필요성을 줄입니다. 대신, 기업은 더 비용 효율적이고 일본의 많은 기업의 재무 전략과 일치하는 종량제 모델을 활용할 수 있습니다.

Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure, Google Cloud와 같은 주요 클라우드 공급업체는 포괄적인 AI 도구, 서비스 및 프레임워크 제품군을 제공합니다. 이러한 플랫폼은 최첨단 기술과 사전 구축된 AI 모델에 대한 액세스를 제공하여 AI 솔루션의 더 빠른 개발 및 배포를 용이하게 합니다.

클라우드 환경은 다른 클라우드 기반 서비스 및 데이터 소스와의 원활한 통합을 지원합니다. 이러한 통합은 대규모 데이터 세트와 실시간 분석이 필요한 AI 애플리케이션에 필수적이며 협업과 혁신을 향상시킵니다.

클라우드 공급업체는 민감한 데이터를 보호하고 AI 서비스의 연속성을 보장하는 데 필수적인 강력한 보안 조치와 재해 복구 솔루션을 제공합니다.

지역 통찰력

간토는 2024년에 가장 큰 시장 점유율을 기록했습니다. 간토는 일본의 수도이자 가장 큰 도시인 도쿄가 있는 곳으로, 기술과 혁신의 주요 허브 역할을 합니다. 도쿄의 광범위한 인프라, 고도로 발달된 금융 시스템, 강력한 비즈니스 생태계는 AI 개발을 위한 비옥한 환경을 조성합니다. 기술 기업, 연구 기관, 스타트업이 밀집되어 있는 이 도시는 역동적인 AI 환경을 조성하여 국내외 투자를 유치합니다.

간토 지역은 AI 이니셔티브에 대한 상당한 정부 지원과 투자의 혜택을 받고 있습니다. 일본 정부는 AI를 경제 성장을 위한 전략적 영역으로 우선시했으며, 이러한 정책과 자금 지원 프로그램의 대부분은 도쿄를 중심으로 하고 있습니다. 정부 지원 연구 센터, 혁신 허브, 대학 및 민간 기업과의 협력 프로젝트는 AI 기술과 응용 분야의 발전을 촉진합니다.

도쿄 대학과 도호쿠 대학과 같은 간토의 교육 및 연구 기관은 AI 연구 및 인재 개발에 선도적으로 기여하고 있습니다. 이러한 기관은 업계 관계자와 긴밀히 협력하여 지식 이전을 용이하게 하고 최첨단 AI 솔루션 개발을 가속화합니다.

이 지역의 강력한 기술 기업 및 다국적 기업 네트워크는 AI 혁신에 유리한 환경을 제공합니다. 간토의 주요 기술 대기업과 스타트업은 AI 연구 개발에 적극적으로 투자하고, 제품과 서비스에 AI를 통합하며, 시장 성장을 촉진하고 있습니다.

최근 개발

• 2024년 6월, Kudan Inc.는 자사의 첨단 Lidar SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 기술이 일본의 대표적인 드론 솔루션 공급업체인 Terra Drone Corporation의 새롭게 출시된 Terra Lidar Dual에 통합되었다고 자랑스럽게 발표했습니다. 이 통합은 Kudan의 최첨단 SLAM 알고리즘과 Terra Drone의 정교한 Lidar 시스템을 결합한 드론 기술의 상당한 발전을 나타냅니다. 이제 Kudan의 기술로 강화된 Terra Lidar Dual은 항공 매핑 및 측량 애플리케이션에서 전례 없는 정밀성과 안정성을 제공하여 업계의 새로운 벤치마크를 설정할 것을 약속합니다. 이 협업은 드론 기반 솔루션에서 혁신을 추진하고 운영 효율성을 개선하려는 Kudan의 의지를 강조합니다.
• 2024년 5월, Google MarketingLive 이벤트에서 Google은 상인이 브랜드와 제품 마케팅 전략을 강화할 수 있도록 지원하는 고급 인공 지능(AI) 도구를 소개했습니다. 리테일러를 위한 새롭게 출시된 도구에는 전자 상거래 브랜드를 위한 향상된 프로필 기능, 제품 이미지를 최적화하기 위한 생성 AI 기능, 혁신적인 몰입형 광고 형식이 포함됩니다.
• 2024년 5월, OM1은 OM1 Orion, OM1 Lyra, OM1 Polaris라는 세 가지 혁신적인 제품을 출시했습니다. 모두 개인화된 의학 및 임상 연구에 맞게 조정된 최첨단 AI 기반 디지털 표현형 플랫폼인 PhenOM을 활용합니다. OM1은 포괄적인 임상 데이터와 함께 고급 예측 및 생성 AI 기술을 활용하여 연구에서 임상 적용에 이르기까지 실제 세계 증거(RWE) 통찰력을 제공하는 선두 주자로 자리 매김했습니다. 이러한 전략적 접근 방식은 의료 전문가에게 우수한 통찰력과 의사 결정 도구를 제공하여 의료 제공 및 연구의 전반적인 효과를 향상시킵니다.
• 2024년 5월 Google의 모회사인 Alphabet Inc.는 비디오, 오디오 및 텍스트 형식에서 실시간 쿼리를 처리하도록 설계된 새로운 인공 지능 에이전트를 출시했습니다. 이번 출시는 회사의 AI에서 인공 지능의 장점을 강조하고 경쟁 과제를 해결하기 위한 광범위한 전략의 일부입니다. 회사의 연례 개발자 컨퍼런스에서 CEO는 Gemini 모델의 향상된 버전에서 작동하는 Project Astra라는 "멀티모달" AI 어시스턴트를 발표했습니다. 이 개발은 AI 부문을 선도하고 기술 역량을 발전시키려는 Alphabet의 의지를 강조합니다.

주요 시장 참여자

• Alphabet Inc.
• Amazon Web Services, Inc.
• Microsoft Corporation
• IBM Corporation
• NVIDIA Corporation
• Salesforce Inc.
• Oracle Corporation
• SAP SE
• Tesla, Inc.
• Siemens AG