全体要約
大規模言語モデル（LLM）市場は、2026年の64億XX米ドルから2032年には361億XX米ドルに成長すると予測され、年平均成長率（CAGR）は33.2%に達する見込みです。市場の成長は、広範なデータセットの利用可能性の向上、深層学習アルゴリズムの進展、ヒューマン・マシンインタラクションの改善ニーズによって推進されます。特に、1000億から2000億パラメータのモデルは、高速成長が期待されています。これにはLaMDA 2、GPT-3、BLOOMZなどが含まれ、テキストベースのアプリケーションが広く利用されています。
地域別では、アジア太平洋地域が最も早く成長する見込みで、北米が最大の市場シェアを占めるとされています。アジア太平洋地域はデジタルトランスフォーメーションが進行中で、北米は研究開発への資金が豊富です。主要企業には、Google、OpenAI、Microsoft、NVIDIA、Tencentなどがあり、これらの企業はLLMに関連する技術とサービスを提供しています。
地域別では、アジア太平洋地域が最も早く成長する見込みで、北米が最大の市場シェアを占めるとされています。アジア太平洋地域はデジタルトランスフォーメーションが進行中で、北米は研究開発への資金が豊富です。主要企業には、Google、OpenAI、Microsoft、NVIDIA、Tencentなどがあり、これらの企業はLLMに関連する技術とサービスを提供しています。
概要
大規模言語モデル（LLM）市場は、2026年に64億米ドルから2032年までに361億米ドルに成長することが予測されており、予測期間中の年平均成長率（CAGR）は33.2%です。大規模言語モデル市場の成長は、主に広範なデータセットへのアクセスの増加、深層学習アルゴリズムの進展、および人間と機械の対話の向上の必要性によって推進されています。
モデルサイズ別では、1000億から2000億パラメータセグメントが予測期間中に最も早い市場成長率を記録する見込みです。
このパラメータ範囲内のモデルは、複雑さと実用性のバランスを取り、実質的な能力を提供しつつ計算的に実現可能な状態を保っています。LaMDA 2、GPT-3、BLOOMZ、Jurassic-2、Falcon 180Bなどの言語モデルは、この傾向を示しており、このサイズのモデルが印象的な言語理解と生成能力を提供する可能性を示しています。さらに、特化型アクセラレーターや分散コンピューティングシステムを含むハードウェアインフラの進歩は、これらのモデルのトレーニングと展開の効率性とスケーラビリティを向上させています。加えて、会話型AI、自然言語理解、コンテンツ生成などのアプリケーションの需要が高まる中で、さまざまな業界の多様な要件を満たすことができるこのサイズのモデルに対する関心が増しており、それが急速な採用と市場の拡大を促進しています。
「モダリティ別では、テキストセグメントが予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想されています。」
テキストベースのアプリケーションは、カスタマーサービスのチャットボット、感情分析ツール、言語翻訳サービスなど、さまざまな業界で普及しています。LLM（大規模言語モデル）がテキストコンテンツの理解と生成において改善を続けるにつれて、こうしたアプリケーションの需要は急増することが期待されています。さらに、テキストデータは豊富で容易にアクセス可能であり、LLMの開発と展開の主要な焦点となっています。加えて、オンラインプラットフォームやソーシャルメディアの普及は、洞察や意思決定に活用できる膨大な量のテキストデータを生成しました。さらに、テキストベースのコミュニケーションは、人間の相互作用の最も一般的な形の一つであり、人間と機械の間でより自然で効果的なコミュニケーションを促進するためにLLMが必要とされています。
「地域別に見ると、アジア太平洋地域は最も速い成長率を示し、北米は予測期間中に最大の市場シェアを持つとされています。」
アジア太平洋地域は、金融、医療、製造などのさまざまな分野で急速なデジタルトランスフォーメーションを目撃しており、運用の効率化と生産性向上を図るために、高度な言語技術、特にLLMの需要を推進しています。北米の高度なインフラと研究開発への substantial funding は、LLM技術の成長にとって肥沃な土壌を提供します。さらに、金融、医療、Eコマースを含む地域の多様な産業は、データ分析、カスタマーサービス、テキスト生成などのタスクにおけるLLMの利点をますます認識しています。
プライマリの内訳
大規模言語モデル市場で活動するさまざまな主要組織の最高経営責任者（CEO）、副社長、イノベーションおよび技術ディレクター、システムインテグレーター、及び幹部に対して詳細なインタビューが実施されました。
会社別：Tier I–35%、Tier II–45%、Tier III–20%
役職別：Cレベル役員 - 35%、Dレベル役員 - 30%、その他 - 35%
地域別：北米 – 40%、ヨーロッパ – 20%、アジア太平洋 – 25%、中東アフリカ – 9%、ラテンアメリカ – 6%
レポートには、大規模言語モデルのソフトウェアとサービスを提供する主要プレーヤーの調査が含まれています。大規模言語モデル市場の主要プレーヤーには、Google（米国）、OpenAI（米国）、Anthropic（米国）、Meta（米国）、Microsoft（米国）、NVIDIA（米国）、AWS（米国）、IBM（米国）、Oracle（米国）、HPE（米国）、Tencent（中国）、Yandex（ロシア）、Naver（韓国）、AI21 Labs（イスラエル）、Hugging Face（米国）、Baidu（中国）、SenseTime（香港）、Huawei（中国）、FedML（米国）、DynamoFL（米国）、Together AI（米国）、Upstage（韓国）、Mistral AI（フランス）、Adept（米国）、Neuralfinity（ドイツ）、Mosaic ML（米国）、Stability AI（英国）、LightOn（フランス）、Cohere（カナダ）、Turing（米国）、Lightning AI（米国）、WhyLabs（米国）が含まれています。
調査範囲
この調査報告書では、大規模言語モデル市場を次のように分類しています：提供（ソフトウェアとサービス）、ソフトウェアの種類（汎用LLM、特定領域LLM、多言語LLM、特定タスクLLM）、ソフトウェアのソースコード（オープンソースLLM、クローズドソースLLM）、ソフトウェアの展開モード（オンプレミス、クラウド）、サービス（コンサルティング、LLM開発、統合、LLMのファインチューニング（フルファインチューニング、リトリーバー拡張生成、アダプタベースのパラメータ効率チューニング）、LLM支援アプリ開発、プロンプトエンジニアリング、サポート、メンテナンス）、アーキテクチャ（自己回帰型言語モデル、オートエンコーディング型言語モデル、ハイブリッド型言語モデル）、モダリティ（テキスト、コード、画像、動画）、モデルサイズ（10億パラメータ未満、10億から100億パラメータ、100億から500億パラメータ、500億から1000億パラメータ、1000億から2000億パラメータ、2000億パラメータ以上）、アプリケーション（情報検索、言語翻訳とローカリゼーション、コンテンツ生成とキュレーション、コード生成、顧客サービスの自動化、データ分析とBI、その他のアプリケーション（ナレッジベース応答、意思決定支援、マルウェア分析））、最終利用者（IT/ITeS、ヘルスケアとライフサイエンス、法律事務所、BFSI、製造業、教育、小売、メディアとエンターテインメント、その他の最終利用者（政府および防衛、自動車、通信））、地域別（北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東・アフリカ、ラテンアメリカ）。報告書の範囲は、大規模言語モデル市場の成長に影響を与える主要な要因（ドライバー、制約、課題、機会）に関する詳細情報を含んでいます。主要な業界プレーヤーに関する詳細な分析が行われており、彼らのビジネス概要、ソリューション、サービス、主要な戦略、契約、パートナーシップ、合意、新製品およびサービスの発売、合併および買収、最近の動向についての洞察が提供されています。また、大規模言語モデル市場のエコシステムにおける今後のスタートアップの競争分析もこの報告書で取り上げられています。
報告書購入の主な利点
このレポートは、市場のリーダーや新規参入者に、全体の大規模言語モデル市場とそのサブセグメントの収益数値の最も近い推定値に関する情報を提供します。これにより、ステークホルダーは競争環境を理解し、自社をよりよく位置付け、適切な市場進出戦略を計画するための洞察を得ることができます。また、ステークホルダーが市場の動向を理解し、主要な市場の推進要因、制約、課題、機会に関する情報を提供します。
報告書は以下のポイントに関する洞察を提供しています：
• 主要な要因の分析（膨大なデータセットの入手可能性の向上、進化する深層学習アルゴリズム、人間と機械の間のコミュニケーション改善の必要性の高まり、自動コンテンツ作成とキュレーションに対する需要の増加）、制約（モデルのトレーニングおよび推論最適化の高コスト、データの偏りと品質に関する懸念、説明可能性と解釈可能性の透明性の欠如）、機会（LLMsを使用した言語翻訳とローカリゼーションの向上、LLMsを利用した感情認識とセンチメント分析、知識発見と管理におけるLLMsの切実な需要）、および課題（高い推論遅延、大きなメモリ要件による計算非効率、生モデルのパフォーマンスと整合性の維持）。
• 製品開発/イノベーション：大規模言語モデル市場における今後の技術、研究開発活動、新製品およびサービスの発表に関する詳細な洞察
• 市場の発展: 有望な市場に関する包括的な情報 - この報告書は、さまざまな地域にわたる大規模言語モデル市場を分析しています。
市場の多様化：新製品やサービス、未開拓の地理、最近の動向、大規模言語モデル市場への投資に関する詳細情報です。
• 競争評価：Google（アメリカ）、OpenAI（アメリカ）、Anthropic（アメリカ）、Meta（アメリカ）、Microsoft（アメリカ）、NVIDIA（アメリカ）、AWS（アメリカ）、IBM（アメリカ）、Oracle（アメリカ）、HPE（アメリカ）、Tencent（中国）、Yandex（ロシア）、Naver（韓国）、AI21 Labs（イスラエル）、Hugging Face（アメリカ）、Baidu（中国）、SenseTime（香港）、Huawei（中国）などの主要プレーヤーの市場シェア、成長戦略、サービス提供を深く評価しています。このレポートは、利害関係者が大規模言語モデル市場の動向を理解するのに役立ち、市場の主要なドライバー、制約、課題、機会に関する情報を提供します。
※以下の目次にて、具体的なレポートの構成をご覧頂けます。ご購入、無料サンプルご請求、その他お問い合わせは、ページ上のボタンよりお進みください。
モデルサイズ別では、1000億から2000億パラメータセグメントが予測期間中に最も早い市場成長率を記録する見込みです。
このパラメータ範囲内のモデルは、複雑さと実用性のバランスを取り、実質的な能力を提供しつつ計算的に実現可能な状態を保っています。LaMDA 2、GPT-3、BLOOMZ、Jurassic-2、Falcon 180Bなどの言語モデルは、この傾向を示しており、このサイズのモデルが印象的な言語理解と生成能力を提供する可能性を示しています。さらに、特化型アクセラレーターや分散コンピューティングシステムを含むハードウェアインフラの進歩は、これらのモデルのトレーニングと展開の効率性とスケーラビリティを向上させています。加えて、会話型AI、自然言語理解、コンテンツ生成などのアプリケーションの需要が高まる中で、さまざまな業界の多様な要件を満たすことができるこのサイズのモデルに対する関心が増しており、それが急速な採用と市場の拡大を促進しています。
「モダリティ別では、テキストセグメントが予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想されています。」
テキストベースのアプリケーションは、カスタマーサービスのチャットボット、感情分析ツール、言語翻訳サービスなど、さまざまな業界で普及しています。LLM（大規模言語モデル）がテキストコンテンツの理解と生成において改善を続けるにつれて、こうしたアプリケーションの需要は急増することが期待されています。さらに、テキストデータは豊富で容易にアクセス可能であり、LLMの開発と展開の主要な焦点となっています。加えて、オンラインプラットフォームやソーシャルメディアの普及は、洞察や意思決定に活用できる膨大な量のテキストデータを生成しました。さらに、テキストベースのコミュニケーションは、人間の相互作用の最も一般的な形の一つであり、人間と機械の間でより自然で効果的なコミュニケーションを促進するためにLLMが必要とされています。
「地域別に見ると、アジア太平洋地域は最も速い成長率を示し、北米は予測期間中に最大の市場シェアを持つとされています。」
アジア太平洋地域は、金融、医療、製造などのさまざまな分野で急速なデジタルトランスフォーメーションを目撃しており、運用の効率化と生産性向上を図るために、高度な言語技術、特にLLMの需要を推進しています。北米の高度なインフラと研究開発への substantial funding は、LLM技術の成長にとって肥沃な土壌を提供します。さらに、金融、医療、Eコマースを含む地域の多様な産業は、データ分析、カスタマーサービス、テキスト生成などのタスクにおけるLLMの利点をますます認識しています。
プライマリの内訳
大規模言語モデル市場で活動するさまざまな主要組織の最高経営責任者（CEO）、副社長、イノベーションおよび技術ディレクター、システムインテグレーター、及び幹部に対して詳細なインタビューが実施されました。
会社別：Tier I–35%、Tier II–45%、Tier III–20%
役職別：Cレベル役員 - 35%、Dレベル役員 - 30%、その他 - 35%
地域別：北米 – 40%、ヨーロッパ – 20%、アジア太平洋 – 25%、中東アフリカ – 9%、ラテンアメリカ – 6%
レポートには、大規模言語モデルのソフトウェアとサービスを提供する主要プレーヤーの調査が含まれています。大規模言語モデル市場の主要プレーヤーには、Google（米国）、OpenAI（米国）、Anthropic（米国）、Meta（米国）、Microsoft（米国）、NVIDIA（米国）、AWS（米国）、IBM（米国）、Oracle（米国）、HPE（米国）、Tencent（中国）、Yandex（ロシア）、Naver（韓国）、AI21 Labs（イスラエル）、Hugging Face（米国）、Baidu（中国）、SenseTime（香港）、Huawei（中国）、FedML（米国）、DynamoFL（米国）、Together AI（米国）、Upstage（韓国）、Mistral AI（フランス）、Adept（米国）、Neuralfinity（ドイツ）、Mosaic ML（米国）、Stability AI（英国）、LightOn（フランス）、Cohere（カナダ）、Turing（米国）、Lightning AI（米国）、WhyLabs（米国）が含まれています。
調査範囲
この調査報告書では、大規模言語モデル市場を次のように分類しています：提供（ソフトウェアとサービス）、ソフトウェアの種類（汎用LLM、特定領域LLM、多言語LLM、特定タスクLLM）、ソフトウェアのソースコード（オープンソースLLM、クローズドソースLLM）、ソフトウェアの展開モード（オンプレミス、クラウド）、サービス（コンサルティング、LLM開発、統合、LLMのファインチューニング（フルファインチューニング、リトリーバー拡張生成、アダプタベースのパラメータ効率チューニング）、LLM支援アプリ開発、プロンプトエンジニアリング、サポート、メンテナンス）、アーキテクチャ（自己回帰型言語モデル、オートエンコーディング型言語モデル、ハイブリッド型言語モデル）、モダリティ（テキスト、コード、画像、動画）、モデルサイズ（10億パラメータ未満、10億から100億パラメータ、100億から500億パラメータ、500億から1000億パラメータ、1000億から2000億パラメータ、2000億パラメータ以上）、アプリケーション（情報検索、言語翻訳とローカリゼーション、コンテンツ生成とキュレーション、コード生成、顧客サービスの自動化、データ分析とBI、その他のアプリケーション（ナレッジベース応答、意思決定支援、マルウェア分析））、最終利用者（IT/ITeS、ヘルスケアとライフサイエンス、法律事務所、BFSI、製造業、教育、小売、メディアとエンターテインメント、その他の最終利用者（政府および防衛、自動車、通信））、地域別（北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東・アフリカ、ラテンアメリカ）。報告書の範囲は、大規模言語モデル市場の成長に影響を与える主要な要因（ドライバー、制約、課題、機会）に関する詳細情報を含んでいます。主要な業界プレーヤーに関する詳細な分析が行われており、彼らのビジネス概要、ソリューション、サービス、主要な戦略、契約、パートナーシップ、合意、新製品およびサービスの発売、合併および買収、最近の動向についての洞察が提供されています。また、大規模言語モデル市場のエコシステムにおける今後のスタートアップの競争分析もこの報告書で取り上げられています。
報告書購入の主な利点
このレポートは、市場のリーダーや新規参入者に、全体の大規模言語モデル市場とそのサブセグメントの収益数値の最も近い推定値に関する情報を提供します。これにより、ステークホルダーは競争環境を理解し、自社をよりよく位置付け、適切な市場進出戦略を計画するための洞察を得ることができます。また、ステークホルダーが市場の動向を理解し、主要な市場の推進要因、制約、課題、機会に関する情報を提供します。
報告書は以下のポイントに関する洞察を提供しています：
• 主要な要因の分析（膨大なデータセットの入手可能性の向上、進化する深層学習アルゴリズム、人間と機械の間のコミュニケーション改善の必要性の高まり、自動コンテンツ作成とキュレーションに対する需要の増加）、制約（モデルのトレーニングおよび推論最適化の高コスト、データの偏りと品質に関する懸念、説明可能性と解釈可能性の透明性の欠如）、機会（LLMsを使用した言語翻訳とローカリゼーションの向上、LLMsを利用した感情認識とセンチメント分析、知識発見と管理におけるLLMsの切実な需要）、および課題（高い推論遅延、大きなメモリ要件による計算非効率、生モデルのパフォーマンスと整合性の維持）。
• 製品開発/イノベーション：大規模言語モデル市場における今後の技術、研究開発活動、新製品およびサービスの発表に関する詳細な洞察
• 市場の発展: 有望な市場に関する包括的な情報 - この報告書は、さまざまな地域にわたる大規模言語モデル市場を分析しています。
市場の多様化：新製品やサービス、未開拓の地理、最近の動向、大規模言語モデル市場への投資に関する詳細情報です。
• 競争評価：Google（アメリカ）、OpenAI（アメリカ）、Anthropic（アメリカ）、Meta（アメリカ）、Microsoft（アメリカ）、NVIDIA（アメリカ）、AWS（アメリカ）、IBM（アメリカ）、Oracle（アメリカ）、HPE（アメリカ）、Tencent（中国）、Yandex（ロシア）、Naver（韓国）、AI21 Labs（イスラエル）、Hugging Face（アメリカ）、Baidu（中国）、SenseTime（香港）、Huawei（中国）などの主要プレーヤーの市場シェア、成長戦略、サービス提供を深く評価しています。このレポートは、利害関係者が大規模言語モデル市場の動向を理解するのに役立ち、市場の主要なドライバー、制約、課題、機会に関する情報を提供します。
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目次
1 イントロダクション 56
1.1 調査の目的 56
1.2 市場の定義 56
1.2.1 包含・除外事項 57
1.3 市場範囲 58
1.3.1 市場セグメンテーション 58
1.3.2 対象地域 59
1.3.3 対象年 59
1.4 通貨 60
1.5 ステークホルダー 60
1.5.1 不況の影響 60
2 調査手法 61
2.1 リサーチデータ 61
2.1.1 二次データ 62
2.1.2 一次データ 62
- 2.1.2.1 主なプロファイル内訳 63
- 2.1.2.2 業界についての主な考察 63
2.2 市場規模予測 64
2.2.1 トップダウンアプローチ 64
2.2.2 ボトムアップアプローチ 64
2.3 データのトライアンギュレーション 68
2.4 市場予測 68
2.5 調査の前提 69
2.6 調査の制約 71
2.7 大型言語モデル市場への不況の影響 71
3 エグゼクティブサマリー 73
4 更なる考察 81
4.1 大規模言語モデル市場における企業の魅力的な機会 81
4.2 大規模言語モデル市場：アプリケーショントップ3 82
4.3 北米：大規模言語モデル市場：オファリング・エンドユーザー別 82
4.4 大規模言語モデル市場、地域別 83
5 市場概要・業界トレンド 84
5.1 イントロダクション 84
5.2 市場ダイナミクス 84
5.2.1 促進要因 85
- 5.2.1.1 大規模データセットの増加 85
- 5.2.1.2 ディープラーニング・アルゴリズムの進歩 85
- 5.2.1.3 人間と機械のコミュニケーション強化の必要性 86
- 5.2.1.4 自動化されたコンテンツ作成とキュレーションの需要の高まり 87
5.2.2 抑制要因 88
- 5.2.2.1 モデル学習と推論最適化のコストが高い 88
- 5.2.2.2 データの偏りと品質に関する懸念 89
- 5.2.2.3 説明可能性と解釈可能性における透明性の欠如 89
5.2.3 市場機会 90
- 5.2.3.1 LLMを活用した言語翻訳とローカリゼーションの強化 90
- 5.2.3.2 LLMを用いた感情認識と感情分析 90
- 5.2.3.3 知識発見と管理におけるLLMの需要が急増している 91
5.2.4 課題 91
- 5.2.4.1 推論待ち時間が長い 91
- 5.2.4.2 大量のメモリを必要とするため、計算効率が悪い 92
- 5.2.4.3 モデルの性能と完全性の維持 92
5.3 大規模言語モデル市場の進化 93
5.4 大規模な言語モデルソフトウェアレイヤー 95
5.4.1 埋め込みレイヤー 95
5.4.2 フィードフォワード層 95
5.4.3 リカレント層 96
5.4.4 アテンション・レイヤー 96
5.5 バリューチェーン分析 97
5.6 エコシステム分析／マーケットマップ 99
5.6.1 大規模言語モデル・ソフトウェア・プロバイダー 101
- 5.6.1.1 Llm APIプロバイダー 102
- 5.6.1.2 ベクター・データベース・プロバイダー 102
- 5.6.1.3 LLMフレームワーク・プロバイダー 102
- 5.6.1.4 音声合成プロバイダー 102
- 5.6.1.5 LLM監視ツール・プロバイダー 102
5.6.2 大規模言語モデル・サービス・プロバイダー 103
- 5.6.2.1 コンピュート・プラットフォーム・プロバイダー 103
- 5.6.2.2 Model Hubs 103
- 5.6.2.3 Fine Tuning/Custom Model Training Frameworks 103
- 5.6.2.4 モニタリング／監視プラットフォーム・プロバイダ 104
- 5.6.2.5 ホスティング・サービス・プロバイダー 104
5.6.3 エンドユーザー 104
5.6.4 政府・規制機関 104
5.7 投資環境と資金調達シナリオ 105
5.8 ケーススタディ分析 109
5.8.1 BFSI 109
5.8.2 メディア・エンターテインメント 109
5.8.3 ヘルスケア＆ライフサイエンス 110
- 5.8.3.1 サマーヘルスはOpenAIで小児科医の診察を再構築 110
5.8.4 IT・ITES 110
5.8.5 法律事務所 111
5.9 技術分析 111
5.9.1 キーテクノロジー 111
- 5.9.1.1 自然言語処理（NLP） 111
- 5.9.1.2 ディープラーニング 112
- 5.9.1.3 変圧器アーキテクチャ 112
- 5.9.1.4 注意のメカニズム 112
- 5.9.1.5 トランスファー・ラーニング 112
5.9.2 アディショナルテクノロジー 113
- 5.9.2.1 音声認識 113
- 5.9.2.2 コンピュータービジョン 113
- 5.9.2.3 強化学習 113
- 5.9.2.4 ナレッジグラフ 114
5.9.3 補完的テクノロジー 114
- 5.9.3.1 量子コンピューティング 114
- 5.9.3.2 説明可能なAI 114
- 5.9.3.3 エッジコンピューティング 115
- 5.9.3.4 ブロックチェーン 115
5.10 規制の概観 115
5.10.1 規制当局、政府機関、その他組織 115
5.10.2 規制大型言語モデル市場 118
- 5.10.2.1 北米 118
- 5.10.2.1.1 カリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA） 118
- 5.10.2.1.2 自動意思決定に関するカナダ指令 118
- 5.10.2.1.3 AIおよび自動意思決定システム（AADS）条例（ニューヨーク市） 119
- 5.10.2.2 ヨーロッパ 119
- 5.10.2.2.1 一般データ保護規則（GDPR） 119
- 5.10.2.2.2 欧州連合（EU）の人工知能法（AIA 119
- 5.10.2.2.3 欧州委員会による信頼できるAIのための倫理ガイドライン 119
- 5.10.2.3 アジア太平洋 119
- 5.10.2.3.1 個人情報保護法（PIPL） - 中国 119
- 5.10.2.3.2 人工知能倫理ガイドライン - 日本 119
- 5.10.2.3.3 AI戦略とガバナンス・フレームワーク - オーストラリア 119
- 5.10.2.4 中東・アフリカ 120
- 5.10.2.4.1 UAE AI規制と倫理ガイドライン 120
- 5.10.2.4.2 南アフリカの個人情報保護法（POPIA） 120
- 5.10.2.4.3 エジプトのデータ保護法 120
- 5.10.2.5 ラテンアメリカ 120
- 5.10.2.1 北米 118
5.11 特許分析 121
5.11.1 調査手法 121
5.11.2 特許出願（文書タイプ別 121
5.11.3 イノベーション・特許 121
- 5.11.3.1 大規模言語モデル市場におけるトップ特許所有者 122
5.12 価格分析 126
5.12.1 主要プレイヤーの平均販売価格トレンド、ソフトウェアタイプ別 128
5.12.2 指標価格分析（オファリング別 129
5.13 取引分析・貿易分析 131
5.13.1 コンピューターソフトウェアの輸出シナリオ 131
5.13.2 コンピューターソフトウェアの輸入シナリオ 132
5.14 主要なカンファレンスイベント 133
5.15 ポーターのファイブフォース分析 134
5.15.1 新規参入の脅威 135
5.15.2 代替品の脅威 135
5.15.3 サプライヤーの交渉力 136
5.15.4 買い手の交渉力 136
5.15.5 競合・競争状況の激しさ 136
5.16 技術ロードマップ 137
5.17 ビジネスモデル 138
5.17.1 ソフトウェア・ベンダー・モデル 139
5.17.2 クラウドAPIアクセスモデル 139
5.17.3 カスタム・トレーニング／微調整モデル 140
5.17.4 マーケットプレイス／取引所 モデル 141
5.18 顧客事業にインパクトのあるトレンド/ディスラプション 141
5.19 主なステークホルダーと購入基準 142
5.19.1 購買プロセスにおける主要ステークホルダー 142
5.19.2 購買基準 143
6 大規模言語モデル市場、オファリング別 144
6.1 イントロダクション 145
6.1.1 提供大規模言語モデル市場の促進要因 145
6.2 ソフトウェア、タイプ別 147
6.2.1 汎用LLM 148
6.2.2 ドメイン固有Llms 150
- 6.2.2.1 業種に特化したLLMの採用は、業種に特化したLLMに対する企業の緊急のニーズによって推進 150
- 6.2.2.2 ゼロショット 151
- 6.2.2.3 ワンショット 152
- 6.2.2.4 フューショット 153
6.2.3 多言語Llms 155
6.2.4 タスク別LLM 156
6.3 ソフトウェア、ソースコード別 157
6.3.1 オープンソースLlms 159
6.3.2 クローズドソースのLlms 160
6.4 ソフトウェア、展開モード別 162
6.4.1 クラウド 163
6.4.2 オンプレミス 165
6.5 サービス 166
6.5.1 コンサルティング 168
6.5.2 Llm開発 169
6.5.3 統合 171
6.5.4 Llmの微調整 172
6.5.5 Llm支援アプリ開発 177
6.5.6 プロンプトエンジニアリング 179
6.5.7 サポート・メンテナンス 180
7 大規模言語モデル市場、アーキテクチャ別 182
7.1 イントロダクション 183
7.1.1 アーキテクチャ大規模言語モデル市場の促進要因 183
7.2 自己回帰言語モデル 185
7.3 自動エンコーディング 言語モデル 187
7.4 ハイブリッド言語モデル 189
8 大規模言語モデル市場、モダリティ別 191
8.1 イントロダクション 192
8.1.1 モダリティ大規模言語モデル市場の促進要因 192
8.2 テキスト 193
8.3 コード 194
8.4 イメージ 195
8.5 動画 196
9 大型言語モデル市場：モデルサイズ別 198
9.1 イントロダクション 199
9.1.1 モデルのサイズ大型言語モデル市場の促進要因 199
9.2 10億以下 パラメータ 201
9.3 10億～100億パラメータ 203
9.4 100億～500億パラメータ 205
9.5 500億～1000億パラメータ 207
9.6 1000億～2000億パラメータ 209
9.7 2000億～5000億パラメータ 211
9.8 5000億パラメータ以上 212
10 大規模言語モデル市場、用途別 215
10.1 イントロダクション 216
10.1.1 アプリケーション大規模言語モデル市場の促進要因 216
10.2 情報検索 218
10.3 言語翻訳とローカリゼーション 219
10.4 コンテンツ生成とキュレーション 221
10.5 コード生成 223
10.6 カスタマーサービス・オートメーション 224
10.7 データ分析とBI 227
10.8 その他の用途 229
11 大規模言語モデル市場、エンドユーザー別 231
11.1 イントロダクション 232
11.1.1 エンドユーザー：大規模言語モデル市場の促進要因 232
11.2 IT・ITeS 234
11.3 ヘルスケア＆ライフサイエンス 237
11.4 法律事務所 241
11.5 BFSI 244
11.6 製造 247
11.7 教育 251
11.8 小売・eコマース 254
11.9 メディア・エンターテインメント 258
11.10 その他のエンドユーザー 261
12 大規模言語モデル市場、地域別 264
12.1 イントロダクション 265
12.2 北米 267
12.2.1 北米大規模言語モデル市場の促進要因 267
12.2.2 北米：リセッション時のインパクト 268
12.2.3 米国 277
- 12.2.3.1 支持的な規制環境と強固な技術インフラ 277
12.2.4 カナダ 278
12.3 ヨーロッパ 279
12.3.1 ヨーロッパ大規模言語モデル市場の促進要因 279
12.3.2 ヨーロッパ：リセッション時のインパクト 280
12.3.3 英国 288
12.3.4 ドイツ 289
12.3.5 フランス 290
12.3.6 その他のヨーロッパ 291
12.4 アジア太平洋 292
12.4.1 アジア太平洋地域大規模言語モデル市場の促進要因 292
12.4.2 アジア太平洋：リセッション時のインパクト 293
12.4.3 中国 302
- 12.4.3.1 中国におけるLLMの各業界への統合 302
12.4.4 インド 303
- 12.4.4.1 新興ハイテク産業と膨大なデジタル人口 303
12.4.5 日本 304
- 12.4.5.1 豊かな文化遺産と技術先進社会 304
12.4.6 韓国 305
12.4.7 その他のアジア太平洋 306
12.5 中東・アフリカ 307
12.5.1 中東・アフリカ大規模言語モデル市場の促進要因 307
12.5.2 中東・アフリカ：リセッション時のインパクト 308
12.5.3 GCC地域 316
12.5.4 南アフリカ 317
12.5.5 トルコ 318
12.5.6 その他の中東・アフリカ 319
12.6 ラテンアメリカ 320
12.6.1 ラテンアメリカ大型言語モデル市場の促進要因 320
12.6.2 ラテンアメリカ：リセッション時のインパクト 320
12.6.3 ブラジル 328
12.6.4 メキシコ 329
12.6.5 その他のラテンアメリカ 330
13 競合情勢 332
13.1 概要 332
13.2 主要プレイヤー戦略 332
13.3 収益分析 334
13.4 市場シェア分析 335
13.4.1 市場ランキング分析 336
13.5 PRODUCT COMPARATIVE ANALYSIS 339
13.5.1 汎用Llm製品比較分析 339
- 13.5.1.1 オープンAIによるGPT-4 339
- 13.5.1.2 ラマ 2 by Meta 339
- 13.5.1.3 クロード3 By 人間派 339
- 13.5.1.4 アマゾン・タイタン・バイ・アマゾン 340
- 13.5.1.5 ジェミニ by グーグル 340
13.5.2 ドメイン別Llm製品比較分析 340
- 13.5.2.1 グーグルによるMed-PaLM 340
- 13.5.2.2 アマゾンのCodeWhisperer 341
- 13.5.2.3 BloombergGPT by Bloomberg 341
- 13.5.2.4 フィンGPT 341
- 13.5.2.5 バイオBERTpt 341
13.5.3 オープンソースLlm別製品比較分析 342
- 13.5.3.1 インテルのニューラル・チャット7B 343
- 13.5.3.2 技術革新研究所によるファルコン 343
- 13.5.3.3 ブルーム・バイ・ビッグサイエンス 343
- 13.5.3.4 セールスフォースのXgen 7B 4K Base 343
- 13.5.3.5 Neox GPT by EleutherAI 343
- 13.5.3.6 そろばんAIによるそろばんキリン 343
- 13.5.3.7 バイチュアン13B by バイチュアンインテリジェンス 344
- 13.5.3.8 オープンラマ by OpenLM 344
- 13.5.3.9 ビキューナ-33B by Lmsys 344
- 13.5.3.10 Databricks による Dolly 2.0 344
13.6 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS OF KEY VENDORS 345
13.7 企業評価マトリックス：主要企業 <num4>年 346
13.7.1 STARS 346
13.7.2 EMERGING LEADERS 346
13.7.3 PERVASIVE PLAYERS 346
13.7.4 PARTICIPANTS 346
13.7.5 企業フットプリント：主要企業 <num4>年 348
- 13.7.5.1 企業フットプリント 348
- 13.7.5.2 Region Footprint 348
- 13.7.5.3 Application Footprint 349
- 13.7.5.4 End-user Footprint 350
- 13.7.5.5 Modality Footprint 351
13.8 企業評価マトリックス：スタートアップ/中小企業 <num4>年 351
13.8.1 PROGRESSIVE COMPANIES 352
13.8.2 RESPONSIVE COMPANIES 352
13.8.3 DYNAMIC COMPANIES 352
13.8.4 STARTING BLOCKS 352
13.8.5 競合ベンチマーキング：スタートアップ/中小企業 <num4>年 353
- 13.8.5.1 主要新興企業/中小企業の詳細リスト 353
- 13.8.5.2 主要スタートアップ/SMEの競合ベンチマーキング 355
13.9 COMPETITIVE SCENARIO AND TRENDS 355
13.9.1 製品の発売と機能強化 355
13.9.2 ディール 360
14 企業プロファイル 366
14.1 イントロダクション 366
14.2 主要企業 366
14.2.1 GOOGLE 366
14.2.2 OPENAI 372
14.2.3 MICROSOFT 377
14.2.4 ANTHROPIC 381
14.2.5 META 384
14.2.6 NVIDIA 388
14.2.7 IBM 393
14.2.8 HPE 397
14.2.9 ORACLE 400
14.2.10 AWS 404
14.2.11 TENCENT 408
14.2.12 YANDEX 409
14.2.13 NAVER 410
14.2.14 AI21 LABS 411
14.2.15 HUGGING FACE 412
14.2.16 BAIDU 413
14.2.17 SENSETIME 414
14.2.18 HUAWEI 415
14.3 スタートアップ/中小企業プロフィール 416
14.3.1 FEDML 416
14.3.2 DYNAMOFL 416
14.3.3 TOGETHER AI 417
14.3.4 UPSTAGE 417
14.3.5 MISTRAL AI 418
14.3.6 ADEPT 419
14.3.7 NEURALFINITY 420
14.3.8 MOSAIC ML 421
14.3.9 STABILITY AI 422
14.3.10 LIGHTON 423
14.3.11 COHERE 424
14.3.12 TURING 425
14.3.13 LIGHTNING AI 426
14.3.14 WHYLABS 427
15 関連市場 428
15.1 イントロダクション 428
15.2 人工知能市場 - 2032年までの世界予測 428
15.2.1 市場の定義 428
15.2.2 市場概要 428
- 15.2.2.1 人工知能(AI)の市場、オファリング別 429
- 15.2.2.2 人工知能(AI)の市場、技術別 429
- 15.2.2.3 人工知能(AI)の市場、ファンクション別 430
- 15.2.2.4 人工知能(AI)の市場、バーティカル別 431
- 15.2.2.5 人工知能(AI)の市場、地域別 432
15.3 ジェネレーティブAI市場 - 2032年までの世界予測 433
15.3.1 市場の定義 433
15.3.2 市場概要 434
- 15.3.2.1 生成AIの市場、オファリング別 434
- 15.3.2.2 生成AIの市場、用途別 434
- 15.3.2.3 生成AIの市場、地域別 436
16 付録 438
16.1 ディスカッションガイド 438
16.2 ナレッジストア 445
16.3 カスタマイズオプション 447
16.4 関連レポート 447
16.5 執筆者の詳細 448
※英文のレポートについての日本語表記のタイトルや紹介文などは、すべて生成AIや自動翻訳ソフトを使用して提供しております。それらはお客様の便宜のために提供するものであり、当社はその内容について責任を負いかねますので、何卒ご了承ください。適宜英語の原文をご参照ください。 “All Japanese titles, abstracts, and other descriptions of English-language reports were created using generative AI and/or machine translation. These are provided for your convenience only and may contain errors and inaccuracies. Please be sure to refer to the original English-language text. We disclaim all liability in relation to your reliance on such AI-generated and/or machine-translated content.”
