CPG 시장 전망에서의 이미지 인식:
CPG 이미지 인식 시장 규모는 2025년 41억 4천만 달러로 평가되었으며, 2035년에는 229억 9천만 달러에 이를 것으로 예상되며, 예측 기간인 2026년부터 2035년까지 약 18.7%의 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다. 2026년 CPG 이미지 인식 산업 규모는 48억 4천만 달러로 추산됩니다.
키 CPG에서의 이미지 인식 시장 통찰 요약:
지역별 주요 내용:
- 북미 지역은 소매 자동화 및 데이터 기반 상품 판매에 대한 수요 증가에 힘입어 30.9%의 점유율로 소비재(CPG) 시장 내 이미지 인식 부문을 선도하고 있으며, 2026년부터 2035년까지 성장을 견인할 것으로 예상됩니다.
세그먼트 인사이트:
- 온라인 부문은 이커머스 플랫폼에서 비주얼 검색 및 AI 기반 제품 태그의 증가에 힘입어 2035년까지 54.9%의 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다.
- 클라우드 부문은 역동적인 소매 환경에서 확장성, 비용 효율성, 그리고 실시간 처리 기능을 바탕으로 2035년까지 상당한 시장 점유율을 확보할 것으로 예상됩니다.
주요 성장 추세:
- 소비자 중심 인사이트 및 개인화에 대한 수요 증가
- 지속 가능성 및 폐기물 감소에 대한 인식 제고
주요 과제:
- 소매 환경 및 이미지 품질의 다양성
- 기존 시스템과의 데이터 통합 및 상호 운용성
- 주요 기업:Honeywell International Inc., IBM, Google, Qualcomm, Microsoft, AWS, Trax.
글로벌 CPG에서의 이미지 인식 시장 예측 및 지역 전망:
시장 규모 및 성장 전망:
- 2025년 시장 규모: 41억 4천만 달러
- 2026년 시장 규모: 48억 4천만 달러
- 예상 시장 규모: 2035년까지 229억 9천만 달러
- 성장 전망: 18.7% CAGR (2026-2035)
주요 지역 역학:
- 가장 큰 지역: 북미(2035년까지 점유율 30.9%)
- 가장 빠르게 성장하는 지역: 아시아 태평양
- 지배 국가: 미국, 중국, 일본, 독일, 영국
- 신흥국: 중국, 인도, 일본, 한국, 싱가포르
Last updated on : 25 August, 2025
CPG 시장의 이미지 인식은 주로 실시간 매장 내 실행 및 선반 인텔리전스에 대한 수요에 의해 주도됩니다. 이미지 인식은 창고 및 물류의 실시간 가시성을 향상시킵니다. 자동 바코드 스캐닝 및 포장 검증을 통해 이 기술은 인적 오류를 최소화하고 유통망 전반의 추적성을 향상시킵니다. 현대적인 소매 환경에서는 브랜드가 일관된 재고 가용성, 가격 정확성, 그리고 상품 판매 규정 준수를 유지해야 합니다. 이미지 인식 플랫폼은 모바일 기기 또는 스마트 카메라를 사용하여 이미지를 캡처하고 플래노그램 준수 여부를 평가하여 선반 감사를 자동화합니다. 이를 통해 규정 준수를 보장하고, 인건비를 절감하며, 다양한 소매 형태에서 브랜드 가시성을 강화합니다.
또한 AI, 머신러닝, 엣지 컴퓨팅의 융합은 속도, 정확도, 배포 유연성 측면에서 이미지 인식 역량을 확실히 향상시켰습니다. 이미지 인식 솔루션의 발전으로 이제 스마트폰, 매장 내 키오스크, 내장형 카메라를 통해 대용량의 시각 데이터를 처리할 수 있게 되어 지연 시간을 없애고 클라우드 의존도를 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 펩시코는 2023년 5월, 컴퓨터 비전 기반 로봇과 센서를 구축하여 포장 인식, 손상 감지, 재고 확인을 위한 창고 운영에 AI와 엣지 컴퓨팅을 도입했습니다. 이러한 시스템은 공장에서 시각 데이터를 로컬로 처리하여 클라우드 지연 없이 실시간 품질 보증 및 워크플로 최적화를 가능하게 합니다. 또한, 국가 인공지능 이니셔티브법(National Artificial Intelligence Initiative Act)과 같은 연방 정부 주도 사업은 엣지 AI 혁신을 지속적으로 지원하여 스타트업과 기업이 비전 시스템을 실제 소매 및 물류 운영에 통합할 수 있도록 지원하고 있습니다.
CPG 시장 성장 동인 및 과제에서의 이미지 인식:
성장 동력
- 소비자 중심의 인사이트 및 개인화에 대한 수요 증가: 이미지 인식 기술을 행동 분석과 결합하면 소비자가 매장에서 제품과 어떻게 상호작용하는지에 대한 탁월한 가시성을 제공합니다. 소매업체는 쇼핑객의 체류 시간, 제품 취급, 이동 경로 등 참여도를 추적하여 구매자의 선호도와 매장 내 프로모션 효과에 대한 심층적인 인사이트를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 유니레버는 일부 매장에 AI 기반 이미지 인식 기술을 통합하여 소비자의 참여 패턴을 파악했습니다. 여기에는 소비자가 어디에서 멈추는지, 특정 제품 근처에서 얼마나 오래 머무르는지, 어떤 포장재가 가장 많은 관심을 받는지 등이 포함됩니다. 유니레버는 이러한 시각적 데이터와 프로모션 성과를 결합하여 제품 배치 전략을 세부적으로 조정하고 디지털 및 매장 내 플랫폼 전반에 걸쳐 더욱 개인화된 캠페인을 실행합니다. 이러한 데이터는 고도로 타겟팅된 마케팅, 매장 최적화, 수요 예측을 촉진하여 CPG 브랜드가 포화 상태인 CPG 시장에서 차별화를 이루는 데 도움을 줍니다.
- 지속가능성 및 폐기물 감소에 대한 인식 제고: 이미지 인식은 재고 정확도와 선반 관리를 최적화하여 지속가능한 경영을 지원합니다. 이미지 인식은 재고 부족 및 과잉 재고 상황을 최소화하여 정확한 실시간 재고 및 제품 상태 데이터를 제공하고, 공급망 대응력과 창고 운영을 향상시킵니다. 또한, 유통기한이 지났거나 판매되지 않은 제품으로 인한 폐기물을 줄이고 물류 워크플로우를 개선함으로써 미국 환경보호청(EPA)과 같은 기관에서 제시하는 환경, 사회, 거버넌스(ESG) 이니셔티브를 직접적으로 지원합니다. 월마트는 2024년 5월, 음식물 쓰레기 감소를 위해 AI 기반 폐기물 관리 솔루션을 도입했습니다. 자체 개발한 이 AI 도구는 직원들이 데이터 기반 의사결정을 통해 폐기물을 최소화하도록 지원합니다. 품목을 스캔하여 숙성도 또는 유통기한을 판단하고, 가격 인하, 반품 또는 기부와 같은 조치를 제안합니다.
도전 과제
- 소매 환경 및 이미지 품질의 다양성: CPG(소비재) 분야에서 대규모 이미지 인식을 구현하는 데 있어 가장 큰 과제 중 하나는 소매 환경 전반의 표준화 부족입니다. 조명, 진열대 배치, 카메라 각도, 매장 형태 등의 차이로 인해 이미지 캡처 및 분석의 정확도에 심각한 영향을 미칠 수 있는 불일치가 발생합니다. 이러한 환경적 균일성 부족으로 인해 모든 상황에 적합한 단일 솔루션을 구축하기 어렵습니다.
- 데이터 통합 및 레거시 시스템과의 상호 운용성: 이미지 인식 시스템은 방대한 양의 시각적 데이터와 매장 단위 데이터를 생성할 수 있지만, 많은 소비재 기업들은 이러한 데이터를 기존 ERP(전사적 자원 관리), SCM(공급망 관리), CRM(고객 관계 관리) 플랫폼에 통합하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 사업부나 지역에 분산되어 있는 기존 시스템은 이미지 기반 데이터를 실시간으로 수집하고 처리할 수 있는 아키텍처가 부족합니다. 결과적으로 의사 결정권자들은 현대 소매 운영에 필요한 속도로 통찰력을 바탕으로 조치를 취하기 어려울 수 있습니다.
CPG 시장 규모 및 예측에서의 이미지 인식:
| 보고서 속성 | 세부정보 |
|---|---|
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기준 연도 |
2025 |
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예측 기간 |
2026-2035 |
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연평균 성장률 |
18.7% |
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기준 연도 시장 규모(2025년) |
41억 4천만 달러 |
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예측 연도 시장 규모(2035년) |
229억 9천만 달러 |
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지역 범위 |
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CPG 시장 세분화에서의 이미지 인식:
최종 사용자(온라인, 오프라인)
소비재(CPG) 시장에서 이미지 인식의 온라인 부문은 2036년까지 54.9%의 시장 점유율을 차지할 것으로 예상되며, 이는 시장의 주요 최종 사용자로 부상하고 있기 때문입니다. 이 시장은 이커머스 플랫폼에서 이미지 검색과 AI 기반 제품 태그의 증가에 힘입어 성장하고 있습니다. 소비자들이 제품을 검색하고 비교하기 위해 이미지를 점점 더 많이 활용함에 따라, 브랜드들은 이미지 인식을 활용하여 디지털 머천다이징을 강화하고 있습니다. 방대한 제품 카탈로그에서 일관성을 유지하기 위해서는 자동화된 콘텐츠 관리 및 품질 관리 또한 중요합니다.
이러한 성장은 매장 내 상호작용을 반영하는 더 빠르고 시각적으로 풍부한 쇼핑 경험에 대한 수요에 힘입은 것입니다. 이미지 인식 기술이 온라인 소비재 시장을 활성화하는 최근 사례로는 아마존의 아마존 포토 서비스 업데이트가 있습니다. 2025년 3월부터 이 기능을 통해 사용자는 개인 사진 라이브러리에서 원하는 상품을 검색할 수 있으며, 시스템은 해당 이미지 속 상품을 식별하고 아마존 플랫폼에서 유사한 상품을 구매할 수 있는 직접 링크를 제공합니다. 이 혁신은 이미지 인식을 활용하여 쇼핑 경험을 간소화하고, 소비자가 영감을 얻는 순간부터 구매까지 원활하게 이동할 수 있도록 지원합니다.
배포 유형(클라우드, 온프레미스)
CPG 시장의 이미지 인식 부문에서 클라우드는 확장성, 비용 효율성, 실시간 처리 기능 덕분에 2036년까지 상당한 매출 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 클라우드 기반 플랫폼을 통해 브랜드는 대규모 IT 인프라 없이도 여러 소매점에 이미지 인식 솔루션을 구축할 수 있습니다. 이러한 유연성은 역동적인 소매 환경에서 진열대 상태, 프로모션 및 규정 준수를 모니터링하는 데 필수적입니다. 또한, 시각적 데이터 스트림과 완벽하게 통합되는 SaaS 기반 분석 도구의 도입 증가도 이러한 성장을 촉진하고 있습니다.
시장에 대한 심층 분석에는 다음 세그먼트가 포함됩니다.
최종 사용자 |
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배치 유형 |
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애플리케이션 |
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요소 |
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Vishnu Nair
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CPG 시장의 이미지 인식 지역 분석:
북미 시장 분석:
북미 지역은 소매 자동화 및 데이터 기반 상품 판매 수요 증가로 2037년까지 소비재(CPG) 시장에서 이미지 인식을 30.9%의 점유율로 주도할 것으로 예상됩니다. 소매업체들은 시각적 AI를 활용하여 진열대 관리, 품절 감소, 고객 참여 증진에 기여하고 있습니다. 북미 지역의 만연한 인력 부족과 옴니채널 소매로의 전환은 이미지 인식 도입을 가속화하고 있습니다. 또한, 브랜드들은 재고 정확도와 매장 내 운영 효율을 개선하기 위해 실시간 인사이트를 확보하고자 하며, 이는 시장 성장을 더욱 촉진하고 있습니다.
미국 CPG 시장에서 이미지 인식은 향상된 소매 실행 및 실시간 매대 모니터링에 대한 요구로 인해 이미지 인식 기술 도입이 크게 증가할 것으로 예상됩니다. CPG 기업은 매대 감사를 자동화함으로써 제품이 올바르게 배치되고 충분한 재고가 있는지 확인할 수 있으며, 이를 통해 매출 증대 및 고객 만족도 향상으로 이어질 수 있습니다.
캐나다 시장은 향상된 진열 관리 및 실시간 재고 분석에 대한 필요성으로 인해 빠르게 성장하고 있습니다. 이 기술은 소매업체가 최적의 제품 배치와 재고를 확보할 수 있도록 지원하여 판매 실적에 직접적인 영향을 미칩니다. 2022년 7월 TELUS 농업 및 소비재 소매업 신속 이미지 인식 소프트웨어 도입이 대표적인 사례입니다. 이 혁신적인 솔루션을 통해 매장 직원들은 진열 이미지를 캡처하고 제품 구색 및 프로모션 준수 여부에 대한 즉각적인 피드백을 받아 신속한 시정 조치를 취할 수 있습니다. 이러한 발전은 소매 운영을 간소화하고 고객 만족도를 향상하는 이러한 솔루션 통합에 대한 캐나다 정부의 노력을 보여줍니다.
유럽 시장 분석
유럽 CPG(소비재) 시장의 이미지 인식은 확대되고 있으며, 브랜드들이 분산된 소매 환경에서 실시간 진열 가시성을 위한 확장 가능한 솔루션을 모색함에 따라 2025년부터 2037년까지 상당한 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 옴니채널 일관성에 대한 압력이 커짐에 따라 기업들은 매장 내 실행을 위해 AI 기반 시각 도구를 도입하고 있습니다. 예를 들어, 2021년 3월, Trax와 유럽 기술 기업 Roamler는 벨기에, 프랑스, 독일, 이탈리아, 네덜란드, 스페인, 영국의 CPG 기업들이 세분화된 진열 데이터를 수집할 수 있도록 지원하는 크라우드 기반 매장 감사 서비스를 출시했습니다. 이러한 협력은 소매 감사의 속도와 정확성을 향상시킬 뿐만 아니라 기존 현장 팀에 대한 의존도를 줄여줍니다. CPG 기업들은 크라우드소싱 이미지 데이터를 활용하여 제품 배치에 대한 더 빠르고 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있습니다.
독일 소비재(CPG) 시장에서 이미지 인식은 향상된 재고 분석 및 제품 배치 추세 분석의 필요성으로 인해 상당한 성장을 경험하고 있습니다. 이 기술은 재고 수준과 소비자 구매 패턴을 정확하게 추적하여 재고 관리 최적화 및 전략적 마케팅 의사 결정으로 이어집니다. 또한, 인공지능과 이미지 인식 솔루션의 통합은 진열 상태 및 제품 재고에 대한 실시간 인사이트를 제공하여 매장 성과를 향상시키고 있습니다. 이러한 발전은 혁신적인 기술을 활용하여 소매 효율성과 고객 만족도를 향상시키려는 독일 정부의 노력을 보여줍니다.
영국 에서는 소매업체들이 선반 감사를 간소화하고 수동 재고 확인을 줄이기 위해 AI를 도입함에 따라 CPG 시장에서 이미지 인식 기술이 성장하고 있습니다. 개인화된 쇼핑 경험에 대한 수요가 급증함에 따라 브랜드들은 매장 내 행동에서 시각적 데이터를 분석하고 있습니다. 제품 라벨링 및 추적성에 대한 엄격한 규제는 시각적 검증 도구에 대한 투자를 더욱 촉진했습니다. 또한, 도심 곳곳에 계산대 없는 편의점이 늘어나면서 실시간 이미지 기반 재고 시스템 구축이 가속화되고 있습니다.
CPG 시장 참여자의 주요 이미지 인식:
- 트랙스
- 회사 개요
- 사업 전략
- 주요 제품 제공
- 재무 성과
- 핵심 성과 지표
- 위험 분석
- 최근 개발
- 지역적 존재감
- SWOT 분석
- IBM
- 퀄컴
- 마이크로소프트
- AWS
- 캐치움
- 슬라이스
- LTU 테크
- 이마가
- 비스페라
- 블리파
- 리코 혁신
- 클라리파이
- 디포매틱
- 위키튜드
- 허니웰
- 신탁
소비재(CPG) 시장에서 이미지 인식의 경쟁 구도는 Trax, Pensa Systems, Planorama와 같이 선반 분석 및 소매 실행을 전문으로 하는 기술 기반 기업들에 의해 형성되고 있습니다. 이러한 기업들은 AI와 컴퓨터 비전을 활용하여 매장 내 상황에 대한 실시간 인사이트를 제공함으로써 브랜드에 전략적 우위를 제공합니다. 따라서 주요 소매업체 및 소비재(CPG) 기업과의 파트너십은 공급업체들이 전 세계 시장에 확장 가능한 클라우드 기반 솔루션을 제공하기 위해 경쟁하는 가운데 경쟁을 심화시키고 있습니다. 예를 들어, 2024년 1월, IBM은 소비재(CPG) 및 소매 부문을 위해 SAP와 협력하여 판매, 재무 및 공급망 운영을 위한 새로운 AI 솔루션을 출시했습니다. 소비재(CPG) 시장의 이미지 인식 분야를 선도하는 주요 기업들은 다음과 같습니다.
최근 동향
- 2024년 11월, Google Cloud와 Infilect는 이미지 인식 및 AI를 활용한 실시간 고급 매대 추적 서비스를 제공하기 위해 파트너십을 체결했습니다. 두 회사의 목표는 소비재(CPG) 기업이 재고 부족 제품을 신속하게 파악하고, 매대 재고를 개선하며, 제품 가시성을 높여 매장 내 수익을 개선하도록 지원하는 것입니다.
- 2024년 9월, Google Cloud는 소매 이미지 인식 솔루션 분야의 선두주자인 ParallelDots 와 협력하여 글로벌 소비재 제조업체 및 소매업체에 빠르고 진보된 실시간 AI 솔루션을 제공했습니다. 이 파트너십은 고객 만족도와 매출을 향상시킵니다.
- Report ID: 7603
- Published Date: Aug 25, 2025
- Report Format: PDF, PPT
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CPG에서의 이미지 인식 시장 보고서 범위
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