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자연어 생성(NLG) 시장 개요 및 성장 동향 보고서 요약 (2025-2030)
본 보고서는 자연어 생성(Natural Language Generation, NLG) 시장의 규모, 점유율, 성장 동향 및 2030년까지의 예측을 상세히 분석합니다. NLG 시장은 기업의 상황별 다국어 콘텐츠 수요 증가, 대규모 언어 모델(LLM) 추론 비용 하락, 클라우드-엣지 배포 옵션 확대에 힘입어 빠르게 성장하고 있습니다.
# 1. 시장 규모 및 예측
자연어 생성 시장은 2025년 13억 6천만 달러 규모에서 2030년에는 28억 3천만 달러에 이를 것으로 전망되며, 예측 기간(2025-2030) 동안 연평균 성장률(CAGR) 15.86%를 기록할 것으로 예상됩니다. 아시아 태평양 지역이 가장 빠르게 성장하는 시장으로 부상할 것이며, 북미 지역은 가장 큰 시장 점유율을 유지할 것입니다. 시장 집중도는 중간 수준으로 평가됩니다.
# 2. 시장 동인 (Drivers)
NLG 시장 성장을 견인하는 주요 요인들은 다음과 같습니다.
* 초개인화된 콘텐츠의 대규모 제공을 통한 ROI 증대: 마케팅, 서비스, 운영 분야에서 NLG를 도입한 기업들은 전환율이 최대 25% 개선되고 ROI가 3배 이상 증가하는 효과를 보고 있습니다. 실시간 개인화 엔진은 고객 행동 신호를 동적 제품 설명 및 투자 요약으로 변환하여 브랜드 보이스의 일관성을 유지합니다. 템플릿 디자인 도구가 비기술직원에게도 접근 가능해지면서 프롬프트 엔지니어링의 병목 현상이 줄어들고 있으며, 웹, 이메일, 음성 비서 등 다양한 채널을 지원하는 모델이 경쟁 우위를 확보하고 있습니다. 특히 규제 산업에서는 강력한 콘텐츠 거버넌스 통제 기능이 필수적입니다.
* 생성형 AI 코파일럿 및 자율 에이전트에 필요한 실시간 내러티브 생성: 코파일럿의 초고속 지연 시간 요구사항은 메모리 효율적인 모델 양자화 및 고처리량 엣지 추론 스택의 중요성을 높였습니다. 고객 서비스 에이전트는 클라우드 왕복 없이 상황별 설명, 행동 근거, 후속 지침을 생성해야 하며, 이는 인간 감독 및 규제 감사에 모두 필요합니다. 자동차 OEM은 인포테인먼트 장치에 소형 언어 모델을 내장하여 온보드 음성 안내 및 차량 상태 요약을 제공합니다. 이에 따라 코드 실행과 내러티브 보고를 통합하는 툴체인에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
* 대규모 언어 모델(LLM) 추론 비용의 급격한 하락으로 중소기업 채택 확대: 2024년과 2025년 사이에 API 토큰 비용이 최대 50% 감소하면서, 중소기업도 엔터프라이즈급 NLG를 저렴하게 이용할 수 있게 되었습니다. 볼륨 할인 및 종량제 요금제는 초기 진입 장벽을 낮추고 있으며, 다국어 기본 모델은 2단계 언어까지 지원합니다. 중소기업은 이제 자동화된 제품 설명, 지식 기반 문서, 고객 지원 스크립트를 몇 주 내에 통합할 수 있게 되어, 신흥 경제국에서의 NLG 시장 침투가 가속화되고 있습니다.
* 설명 가능한 AI에 대한 규제 압력으로 템플릿 기반 NLG 선호: EU AI Act 및 SEC 예측 분석 규정은 알고리즘 출력에 대한 감사 가능한 추론을 요구하며, 이는 금융 및 의료 기관이 템플릿 기반 또는 하이브리드 NLG 시스템을 선호하게 만듭니다. 규칙 기반 스캐폴딩 계층은 생성 출력을 사전 정의된 도메인으로 제한하여 환각 위험을 최소화하고 규정 준수 보고를 간소화합니다. 임상 환경에서는 자동화된 퇴원 요약이 ICD-10과 같은 구조화된 코딩 표준을 준수해야 하므로, 신경망의 유창성과 기호적 검증을 결합한 제어된 생성 파이프라인이 강조됩니다. 추적성 대시보드 및 자동화된 위험 평가를 제공하는 벤더가 조달 과정에서 차별화됩니다.
* 신흥 시장의 다국어 고객 경험(CX) 자동화 수요 및 IoT 장치 및 자동차의 경량 NLG 모델 엣지 배포 또한 시장 성장에 기여하고 있습니다.
# 3. 시장 제약 (Restraints)
NLG 시장 성장을 저해하는 주요 요인들은 다음과 같습니다.
* 고품질 도메인별 훈련 데이터 부족: 정제된 산업 데이터셋이 부족하여 프로젝트 기간이 길어지고, 예산의 최대 90%가 데이터 정제 및 주석에 소요됩니다. 의료 분야에서는 HIPAA와 같은 개인 정보 보호 규제로 인해 정확한 요약에 필수적인 임상 기록 접근이 제한됩니다. 금융 기관은 모델 미세 조정을 위해 문서 수정 및 라벨링에 막대한 투자를 합니다. 신흥 시장에서는 현지 언어 기술 코퍼스 부족으로 배포가 지연되고 시장 성장이 둔화됩니다.
* AI 생성 정보 오용 및 법적 책임에 대한 우려 증가: 2022년 이후 포춘 500대 기업의 AI 위험 공개가 4배 증가했으며, 이는 콘텐츠 정확성 및 하위 책임에 대한 불확실성을 반영합니다. 미디어 기업은 의도치 않은 사실 오류로 인한 평판 손상을 우려하고, 보험사는 AI 관련 청구에 대한 새로운 보험 상품 가격 책정에 어려움을 겪습니다. 규제 접근 방식의 글로벌 불일치(EU의 엄격한 투명성 요구 vs. 아시아 태평양의 완화된 지침)는 글로벌 배포를 복잡하게 만듭니다. 기업들은 인간 개입을 통한 감독으로 대응하며, 이는 NLG 생산성 향상 효과를 부분적으로 상쇄합니다.
* 레거시 콘텐츠 관리 스택과의 통합 복잡성 및 독점 모델 생태계로 인한 벤더 종속 또한 시장 성장을 제약하는 요인으로 작용합니다.
# 4. 세그먼트 분석
* 구성 요소별: 소프트웨어는 2024년 NLG 시장 점유율의 69.04%를 차지하며 지배적인 위치를 유지했습니다. 그러나 서비스 부문은 2030년까지 19.35%의 가장 빠른 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 기업들이 프롬프트 엔지니어링, 워크플로우 통합, 지속적인 모델 거버넌스에 대한 전문 지식을 필요로 하기 때문입니다. 시스템 통합 업체들은 데이터 준비, 규정 준수 검증, 주기적 재훈련을 포함하는 성과 기반 계약을 제공하며, 인하우스 AI 인력이 부족한 조직에 매니지드 서비스 모델이 매력적입니다.
* 배포 모드별: 클라우드 솔루션은 2024년 NLG 시장의 62.87%를 차지했지만, 클라우드 훈련과 엣지 추론을 결합한 하이브리드 아키텍처는 17.28%의 CAGR로 성장하고 있습니다. 조직들은 고복잡성 쿼리를 클라우드 모델로 라우팅하고 지연 시간에 민감한 작업을 로컬에서 처리하여 데이터 상주 규정을 준수합니다. 자동차, 제조, 통신 기업들은 네트워크 혼잡을 피하고 서비스 연속성을 보장하기 위해 온디바이스 생성을 주도적으로 채택하고 있습니다.
* 조직 규모별: 대기업은 2024년 NLG 시장 점유율의 57.61%를 차지하며 옴니채널 고객 커뮤니케이션 스위트 및 규제 보고 파이프라인에 NLG를 통합했습니다. 그러나 중소기업(SMEs)은 저비용 API 가격 책정 및 로우코드 오케스트레이션 대시보드에 힘입어 2025-2030년 동안 19.05%의 CAGR로 가장 빠르게 성장하는 그룹입니다. 전자상거래 플랫폼은 제품 설명, 반품 정책, 다국어 FAQ를 자동 생성하여 콘텐츠 생성 주기를 단축합니다.
* 산업 수직별: BFSI(은행, 금융 서비스 및 보험) 부문은 2024년 매출 점유율 23.47%로 가장 큰 채택 산업이었으며, 규제 보고 및 개인화된 자문 요약이 주요 동인이었습니다. 의료 및 생명 과학 부문은 2030년까지 18.62%의 CAGR로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상되며, 병원들이 임상 문서, 퇴원 요약, 보험 코딩 내러티브를 자동화하는 데 NLG를 활용하고 있습니다. 제조 산업은 다국어 안전 데이터 시트 및 유지보수 매뉴얼에, 소매 산업은 전환율을 높이는 동적 제품 콘텐츠에 NLG를 사용합니다.
# 5. 지리적 분석
북미는 2024년 NLG 시장 점유율의 38.51%를 차지하며 지배적인 위치를 유지했습니다. 이는 생성형 AI 벤처 투자 140억 달러와 연방 기관 내 명확한 조달 경로에 힘입은 결과입니다. 유럽은 주권 AI 및 설명 가능성을 우선시하며 국내 벤더 및 오픈 소스 컨소시엄을 장려합니다. 아시아 태평양 지역은 2030년까지 20.09%의 가장 높은 지역 CAGR을 기록할 것으로 예상되며, 중국의 국가 자금 지원 프로그램이 국내 모델 개발에 수십억 달러를 투자하고 동남아시아 전역에서 현지 언어 지원이 필수적이기 때문입니다. 남미, 중동, 아프리카는 초기 단계이지만 정부의 디지털화 의제와 연결 인프라 개선으로 유망한 시장으로 부상하고 있습니다.
# 6. 경쟁 환경
NLG 시장은 중간 정도의 파편화된 상태를 유지하고 있으며, 단일 벤더가 15% 이상의 점유율을 차지하지 않습니다. 기술 거대 기업들은 모델 성능과 생태계 폭으로 경쟁하며, 엔터프라이즈 소프트웨어 제공업체들은 도메인 맞춤형 워크플로우 및 규정 준수 툴링으로 차별화합니다. 2023년까지 14,000개 이상의 특허 출원이 이루어져 지적 재산권 경쟁이 심화되고 있음을 보여줍니다. IBM Granite 모델과 Salesforce Einstein의 통합과 같은 사례는 플랫폼 융합을 보여주며, 고객에게 통합된 툴체인을 제공합니다. 신흥 경쟁자들은 템플릿이 풍부한 노코드 인터페이스로 중소기업 부문을 공략하고 있으며, 엣지 네이티브 스타트업들은 하드웨어 제약 환경에 최적화된 런타임을 개발합니다. 전략적 파트너십은 데이터 공유, 주권 배포, 공동 시장 진출 프로그램에 중점을 둡니다.
# 7. 최근 산업 동향
* 2025년 7월: Zhipu AI는 상하이 국영 투자자로부터 1억 4천만 달러를 확보하여 모델 상용화를 가속화하고 IPO를 준비하며 중국의 주권 AI 야망을 강화했습니다.
* 2025년 3월: Salesforce는 Agentforce 2dx를 출시하여 기업 워크플로우에 원활하게 통합되는 사전 예방적 멀티모달 에이전트를 추가하며, 대화형 코파일럿에서 자율 프로세스 오케스트레이터로의 전환을 시사했습니다.
* 2025년 1월: OpenAI는 Microsoft Azure에 ChatGPT Gov를 도입하여 미국 정부 기관이 FedRAMP 승인 환경 내에서 보안 NLG 서비스를 배포할 수 있도록 했습니다.
* 2024년 10월: SAP는 Joule 코파일럿에 협업 에이전트와 지식 그래프 백본을 강화하여 규제 대상 유럽 고객을 위한 가치 제안을 강화했습니다.
이러한 시장 동향과 경쟁 환경은 NLG 시장이 지속적으로 혁신하고 다양한 산업 분야로 확장될 것임을 시사합니다.
본 보고서는 자연어 생성(NLG) 시장에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. 2030년까지 NLG 시장은 연평균 15.86% 성장하여 28.3억 달러 규모에 이를 것으로 전망됩니다.
시장의 주요 성장 동력으로는 디지털 우선 기업의 투자 수익률(ROI)을 높이는 초개인화된 콘텐츠의 대규모 생성 요구, Gen-AI 코파일럿 및 자율 에이전트를 위한 실시간 내러티브 생성의 필요성, 대규모 언어 모델(LLM) 추론 비용의 급격한 하락으로 인한 중소기업(SME)의 채택 확대가 있습니다. 또한, 설명 가능한 AI에 대한 규제 압력(예: EU AI Act)이 규제 산업에서 템플릿 기반 NLG를 선호하게 만들고 있으며, 신흥 시장에서의 다국어 고객 경험(CX) 자동화 수요(Tier-2 언어 포함), 그리고 IoT 기기 및 자동차에 경량 NLG 모델을 엣지 배포하는 추세도 시장 성장을 견인하고 있습니다.
반면, 시장의 제약 요인으로는 고품질 도메인별 학습 데이터의 부족, AI 생성 정보의 오용 및 법적 책임에 대한 우려 증가, 기존 콘텐츠 관리 시스템과의 통합 복잡성, 그리고 독점적인 모델 생태계로 인한 벤더 종속 현상이 지적됩니다.
보고서는 시장을 다양한 구성 요소, 배포 모드, 조직 규모, 산업 수직 및 지역별로 세분화하여 분석합니다. 구성 요소별로는 소프트웨어와 서비스로 나뉘며, 특히 전문 서비스 부문은 통합, 규정 준수 및 지속적인 최적화에 대한 기업의 수요 증가로 연평균 19.35%의 가장 빠른 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 배포 모드에서는 온프레미스와 클라우드 방식이 있으며, 클라우드에서 학습하고 로컬 장치에서 지연에 민감한 추론을 실행하는 하이브리드 클라우드-엣지 모델이 새로운 배포 트렌드로 부상하고 있습니다. 조직 규모별로는 대기업과 중소기업으로 구분되며, 토큰 기반 API 가격 책정 및 로우코드 오케스트레이션 도구 덕분에 중소기업의 NLG 솔루션 채택이 빠르게 증가하고 있습니다.
산업 수직별로는 BFSI(은행, 금융 서비스 및 보험), 헬스케어 및 생명과학, 소매 및 전자상거래, 미디어 및 엔터테인먼트, 제조 등이 포함됩니다. 이 중 헬스케어 및 생명과학 부문은 임상 문서 자동화 및 엄격한 규정 준수 요구사항으로 인해 연평균 18.62%로 가장 높은 성장 잠재력을 보입니다. 지리적으로는 북미(미국, 캐나다, 멕시코), 유럽(영국, 독일, 프랑스 등), 아시아 태평양(중국, 일본, 한국, 인도 등), 남미, 중동 및 아프리카 지역으로 시장이 분석됩니다.
규제 환경은 NLG 기술 선택에 중요한 영향을 미치며, EU AI Act와 같은 규정은 설명 가능성을 우선시하여 금융 및 헬스케어 기관들이 투명한 감사 추적을 제공하는 템플릿 기반 또는 하이브리드 NLG 시스템을 선택하도록 유도하고 있습니다. 기술적 관점에서는 하이브리드 클라우드-엣지 모델이 대역폭을 줄이고 데이터 주권 요구사항을 충족시키며 NLG 아키텍처를 재편하고 있습니다.
경쟁 환경 분석에서는 Alphabet (Google), Microsoft, Amazon Web Services, IBM, Salesforce, SAP, SAS Institute, ARRIA NLG, Automated Insights, AX Semantics, Yseop, OpenAI, Cohere, Grammarly, Writer, Jasper 등 주요 시장 참여자들의 프로필과 전략적 움직임, 시장 점유율이 다루어집니다. 보고서는 또한 시장의 미개척 영역과 미충족 요구에 대한 평가를 통해 향후 시장 기회와 전망을 제시합니다.
1. 서론
- 1.1 연구 가정 및 시장 정의
- 1.2 연구 범위
2. 연구 방법론
3. 요약
4. 시장 현황
- 4.1 시장 개요
- 4.2 시장 동인
- 4.2.1 대규모 초개인화 콘텐츠가 디지털 우선 기업의 ROI를 높임
- 4.2.2 Gen-AI 코파일럿 및 자율 에이전트에 필요한 실시간 내러티브 생성
- 4.2.3 대규모 언어 모델(LLM) 추론 비용의 급격한 하락으로 중소기업 채택 확대
- 4.2.4 설명 가능한 AI에 대한 규제 압력으로 규제 부문에서 템플릿 기반 NLG 선호
- 4.2.5 신흥 시장(2단계 언어)의 다국어 CX 자동화 수요
- 4.2.6 IoT 기기 및 자동차에 경량 NLG 모델의 엣지 배포
- 4.3 시장 제약
- 4.3.1 고품질 도메인별 훈련 데이터 부족
- 4.3.2 AI 생성 허위 정보 및 법적 책임에 대한 우려 증가
- 4.3.3 레거시 콘텐츠 관리 스택과의 통합 복잡성
- 4.3.4 독점 모델 생태계로 인한 벤더 종속
- 4.4 가치 사슬 분석
- 4.5 규제 환경
- 4.6 기술 전망
- 4.7 포터의 5가지 경쟁 요인 분석
- 4.7.1 신규 진입자의 위협
- 4.7.2 공급업체의 교섭력
- 4.7.3 구매자의 교섭력
- 4.7.4 대체재의 위협
- 4.7.5 경쟁 강도
5. 시장 규모 및 성장 예측 (가치)
- 5.1 구성 요소별
- 5.1.1 소프트웨어
- 5.1.2 서비스
- 5.2 배포 모드별
- 5.2.1 온프레미스
- 5.2.2 클라우드
- 5.3 조직 규모별
- 5.3.1 대기업
- 5.3.2 중소기업
- 5.4 산업 수직별
- 5.4.1 BFSI
- 5.4.2 의료 및 생명 과학
- 5.4.3 소매 및 전자상거래
- 5.4.4 미디어 및 엔터테인먼트
- 5.4.5 제조
- 5.4.6 기타 산업 수직
- 5.5 지역별
- 5.5.1 북미
- 5.5.1.1 미국
- 5.5.1.2 캐나다
- 5.5.1.3 멕시코
- 5.5.2 유럽
- 5.5.2.1 영국
- 5.5.2.2 독일
- 5.5.2.3 프랑스
- 5.5.2.4 이탈리아
- 5.5.2.5 스페인
- 5.5.2.6 러시아
- 5.5.2.7 기타 유럽
- 5.5.3 아시아 태평양
- 5.5.3.1 중국
- 5.5.3.2 일본
- 5.5.3.3 대한민국
- 5.5.3.4 인도
- 5.5.3.5 호주
- 5.5.3.6 싱가포르
- 5.5.3.7 기타 아시아 태평양
- 5.5.4 남미
- 5.5.4.1 브라질
- 5.5.4.2 아르헨티나
- 5.5.4.3 칠레
- 5.5.4.4 기타 남미
- 5.5.5 중동 및 아프리카
- 5.5.5.1 중동
- 5.5.5.1.1 이스라엘
- 5.5.5.1.2 튀르키예
- 5.5.5.1.3 사우디아라비아
- 5.5.5.1.4 아랍에미리트
- 5.5.5.1.5 카타르
- 5.5.5.1.6 기타 중동
- 5.5.5.2 아프리카
- 5.5.5.2.1 남아프리카 공화국
- 5.5.5.2.2 나이지리아
- 5.5.5.2.3 케냐
- 5.5.5.2.4 기타 아프리카
6. 경쟁 환경
- 6.1 시장 집중도
- 6.2 전략적 움직임
- 6.3 시장 점유율 분석
- 6.4 기업 프로필 (글로벌 수준 개요, 시장 수준 개요, 핵심 부문, 사용 가능한 재무 정보, 전략 정보, 주요 기업의 시장 순위/점유율, 제품 및 서비스, 최근 개발 포함)
- 6.4.1 Alphabet Inc. (Google)
- 6.4.2 Microsoft Corporation
- 6.4.3 Amazon Web Services, Inc.
- 6.4.4 International Business Machines Corporation (IBM)
- 6.4.5 Salesforce, Inc.
- 6.4.6 SAP SE
- 6.4.7 SAS Institute Inc.
- 6.4.8 ARRIA NLG plc
- 6.4.9 Automated Insights, Inc.
- 6.4.10 AX Semantics GmbH
- 6.4.11 Yseop SA
- 6.4.12 Narrativa AI, SL
- 6.4.13 Persado, Inc.
- 6.4.14 Phrasee Ltd.
- 6.4.15 Retresco GmbH
- 6.4.16 Phrasia Ltd.
- 6.4.17 OpenAI, L.L.C.
- 6.4.18 Cohere Technologies Inc.
- 6.4.19 Grammarly, Inc.
- 6.4.20 Writer, Inc.
- 6.4.21 Jasper, Inc.
- 6.4.22 Anyword Ltd.
- 6.4.23 QuillBot LLC
- 6.4.24 StoryStream Ltd.
7. 시장 기회 및 미래 전망
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자연어 생성(Natural Language Generation, NLG)은 인공지능의 한 분야로서, 컴퓨터 시스템이 구조화된 데이터나 비정형 정보로부터 인간이 이해할 수 있는 자연어 텍스트를 자동으로 생성하는 기술을 의미합니다. 이는 자연어 이해(Natural Language Understanding, NLU)와 함께 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)의 핵심 구성 요소로 기능하며, 기계가 단순히 정보를 처리하는 것을 넘어 인간처럼 소통할 수 있도록 돕는 중요한 역할을 수행합니다. NLG의 궁극적인 목표는 인간이 작성한 것과 구별하기 어려운 수준의 유창하고 정확하며 문맥에 맞는 텍스트를 생성하는 것입니다.
NLG 기술은 크게 세 가지 유형으로 분류될 수 있습니다. 첫째, 규칙 기반 생성(Rule-based Generation)은 미리 정의된 문법 규칙, 템플릿, 어휘 등을 활용하여 텍스트를 생성하는 방식입니다. 이 방식은 예측 가능하고 제어가 용이하다는 장점이 있으나, 유연성이 떨어지고 다양한 표현을 생성하는 데 한계가 있습니다. 둘째, 통계 기반 생성(Statistical Generation)은 대규모 텍스트 코퍼스에서 학습된 통계 모델을 기반으로 텍스트를 생성합니다. 마르코프 모델이나 N-그램 모델 등이 여기에 해당하며, 규칙 기반보다 유연하지만 문맥 이해나 일관성 유지에 어려움이 있을 수 있습니다. 셋째, 신경망 기반 생성(Neural Network-based Generation)은 딥러닝 기술,특히 순환 신경망(RNN), 장단기 기억(LSTM), 그리고 최근에는 트랜스포머(Transformer)와 같은 모델을 사용하여 텍스트를 생성하는 방식입니다. 이 방식은 대규모 데이터에서 복잡한 패턴과 문맥을 학습하여 매우 유창하고 자연스러운 텍스트를 생성할 수 있다는 강력한 장점을 가집니다. 특히 트랜스포머 모델은 어텐션 메커니즘을 통해 장거리 의존성을 효과적으로 처리하며, GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈와 같은 모델들은 인간과 거의 구별하기 어려운 수준의 텍스트를 생성하는 데 성공했습니다.
NLG 기술은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 예를 들어, 뉴스 기사 자동 작성, 보고서 요약, 챗봇 및 가상 비서의 응답 생성, 개인화된 마케팅 콘텐츠 제작, 의료 기록 요약, 법률 문서 초안 작성 등 셀 수 없이 많은 응용 분야가 존재합니다. 이러한 기술은 정보 과부하 시대에 효율적인 정보 전달을 돕고, 반복적인 텍스트 생성 작업을 자동화하여 인간의 생산성을 향상시키는 데 기여합니다.
하지만 NLG 기술이 완벽한 것은 아닙니다. 때로는 사실과 다른 정보를 생성하거나, 편향된 데이터를 학습하여 차별적인 내용을 포함할 수도 있습니다. 또한, 생성된 텍스트의 일관성이나 논리적 흐름이 부족할 때도 있으며, 창의적인 글쓰기나 미묘한 감정 표현에는 여전히 한계가 있습니다. 따라서 NLG 시스템을 개발하고 활용할 때는 이러한 윤리적, 기술적 한계를 인지하고 이를 극복하기 위한 노력이 중요합니다.