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商品コード QY09144154895FS◆2025年7月版も出版されている時期ですので、お問い合わせ後すぐに確認いたします。
出版日 2024/7/19
QY Research
英文 178 ページグローバル

大規模言語モデル（LLM）の世界市場規模、メーカー、サプライチェーン、販売チャネルおよび顧客 2024年〜2030年 ‐ 通信/IT市場

Global Large Language Model (LLM) Market Size, Manufacturers, Supply Chain, Sales Channel and Clients, 2024-2030


全体要約

大規模言語モデル（LLM）市場について調査・分析を行った市場レポート。
大規模言語モデル（LLM）市場は、2023年に13億290万米ドルと推定され、2030年には1949億840万米ドルに達する見込みで、2024年から2030年の間に年平均成長率（CAGR）は141.7%と予測されています。

主要なプレイヤーにはOpen AI（ChatGPT）、Google（PaLM）、Meta（LLaMA）などがあり、上位3社で市場の82%以上を占めています。北米が最大の市場で、約53%のシェアを持ち、製品タイプでは1000億パラメータ未満が約70%のシェアを占めています。アプリケーションでは、チャットボットとバーチャルアシスタントが約29%のシェアを持っています。

関連する質問

1302.9百万米ドル（2023年）

141.7%（2024-2030年）

Open AI(ChatGPT), Google(PaLM), Meta (LLaMA), AI21 Labs(Jurassic), Cohere, Anthropic(Claude), Microsoft(Turing-NLG, Orca), Huawei(Pangu), Naver(HyperCLOVA), Tencent(Hunyuan), Yandex(YaLM), Amazon(Titan, Olympus), Alibaba(Qwen), Baidu (Ernie), Technology Innovation Institute (TII) (Falcon), Crowdworks, NEC

深層学習技術の進展, 大規模データセットの利用, テキスト生成能力の向上

概要

大規模言語モデル（LLM）は、深層学習技術と非常に大規模なデータセットを使用して、新しいコンテンツを理解、要約、生成、予測するための人工知能（AI）アルゴリズムの一種です。生成的AIという用語もLLMに密接に関連しており、実際にはテキストベースのコンテンツ生成を助けるために特に設計された生成的AIの一種です。
大規模言語モデル（LLM）の世界市場は、2023年に13億29百万米ドルの価値があると推定され、2030年までに1949億8400万米ドルの再調整された規模に達することが予測されます。この期間の年平均成長率は141.7%です。
大規模言語モデル（LLM）の主要プレーヤーには、Open AI（ChatGPT）、Google（PaLM）、Meta（LLaMA）などが含まれます。上位3社は82%以上のシェアを持っています。北米は最大の市場で、約53%のシェアがあります。製品タイプに関しては、1000億以下のパラメータが最大のセグメントであり、約70%のシェアを占めています。また、アプリケーションに関しては、チャットボットとバーチャルアシスタントが約29%のシェアを持っています。
レポートの範囲
この報告書は、グローバルな大規模言語モデル（LLM）市場について包括的に提示することを目的としており、定量的および定性的な分析を通じて、読者がビジネス／成長戦略を策定し、市場の競争状況を評価し、現在の市場における自社の位置を分析し、大規模言語モデル（LLM）に関する情報に基づいたビジネス判断を行うのに役立ちます。
大規模言語モデル（LLM）市場の規模、推定、予測は、2023年を基準年として、過去のデータと2019年から2030年までの予測データを考慮した売上高（百万ドル）で提供されます。このレポートは、世界の大規模言語モデル（LLM）市場を包括的にセグメント化しています。製品の種類、用途、プレイヤー別に地域市場の規模も提供されています。
市場をより深く理解するために、報告書では競争環境のプロフィール、主要競合企業、およびそれぞれの市場ランクを提供。また、報告書では技術動向や新製品の開発についても議論されています。
この報告書は、大規模言語モデル（LLM）企業、新規参入者、およびこの市場に関連する産業チェーン企業が、企業、製品タイプ、アプリケーション、地域ごとの全体市場およびサブセグメントの収益に関する情報を得るのに役立ちます。
市場セグメンテーション
会社別
オープンAI（ChatGPT）
グーグル（PaLM）
メタ（LLaMA）
AI21 Labs（ジュラシック）
コヒアレンス
Anthropic（クロード）
マイクロソフト（ターニング-NLG、オルカ）
ファーウェイ（パンゴ）
Naver（ハイパークローバ）
テンセント（混元）
ヤンデックス(YaLM)
アマゾン（タイタン、オリンパス）
アリババ (Qwen)
バイドゥ（アーニー）
テクノロジーイノベーション研究所 (TII) (ファルコン)
クラウドワークス
NEC
タイプ別セグメント
1000億未満のパラメータ
1000億パラメータ以上
アプリケーション別セグメント
チャットボットとバーチャルアシスタント
コンテンツ生成
言語翻訳
コード開発
センチメント分析
医療診断と治療
教育
その他
地域別
北アメリカ
アメリカ合衆国
カナダ
ヨーロッパ
ドイツ
フランス
イギリス
イタリア
ロシア
北欧諸国
ヨーロッパその他
アジア太平洋
中国
日本
韓国
インド
東南アジア
オーストラリア
アジア太平洋地域のその他
ラテンアメリカ
メキシコ
ブラジル
ラテンアメリカ他地域
中東およびアフリカ
トルコ
サウジアラビア
アラブ首長国連邦
中東およびアフリカの残りの部分
章の概要
第1章：レポートの範囲、異なる市場セグメント（製品タイプ、アプリケーションなど）のエグゼクティブサマリーを紹介し、各市場セグメントの市場規模、将来の発展可能性などを含みます。
第2章：グローバルおよび地域レベルにおける大規模言語モデル（LLM）の収益。
第3章：大規模言語モデル（LLM）企業の競争環境、収益、市場シェアと業界ランキング、最新の開発計画、合併および買収情報などの詳細分析です。
第4章：市場の主要企業の基本的な状況を詳細に紹介する企業プロフィールを提供します。製品の説明や仕様、Large Language Model（LLM）の収益、粗利益、最近の開発などが含まれています。
第5章：さまざまな市場セグメントによるタイプ別の分析を提供し、各市場セグメントの収益と発展の可能性をカバーし、読者が異なる市場セグメントでブルーオーシャン市場を見つける手助けをします。
第6章：各市場セグメントのアプリケーション別の分析を提供し、各市場セグメントの収益と発展可能性をカバーしています。これにより、読者が異なる下流市場におけるブルーオーシャン市場を見つける手助けをします。
第7章：北米（米国およびカナダ）によるタイプ、アプリケーション、国別の収益各セグメント。
第8章：国別、種類別、用途別のヨーロッパ、各セグメントの収益。
第9章: アジア太平洋 地域別、用途別、タイプ別、各セグメントの収益。
第10章：国別、種類別、用途別のラテンアメリカ、各セグメントの収益。
第11章：中東およびアフリカ、タイプ別、アプリケーション別、国別、各セグメントの収益。
第12章：産業チェーン、販売チャネル、主要原材料、ディストリビューター、および顧客の分析。
第13章：市場のダイナミクス、市場の最新の動向、推進要因と制約要因、市場における製造業者が直面する課題とリスク、および業界関連の政策の分析を紹介します。
第14章：研究結果と結論

※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。

目次

  • 1 調査のカバー範囲

    • 1.1 大規模言語モデル（LLM） : プロダクトのイントロダクション
    • 1.2 市場、タイプ別
      • 1.2.1 グローバルにおける大規模言語モデル（LLM）市場規模成長率、タイプ別（2019年 vs 2023年 vs 2030年）
      • 1.2.2 1000億パラメータ以下
      • 1.2.3 1000億以上のパラメーター
    • 1.3 市場、用途別
      • 1.3.1 グローバルにおける大規模言語モデル（LLM）市場規模成長率、用途別（2019年 vs 2023年 vs 2030年）
      • 1.3.2 チャットボットとバーチャルアシスタント
      • 1.3.3 コンテンツ・ジェネレーション
      • 1.3.4 言語翻訳
      • 1.3.5 コード開発
      • 1.3.6 センチメント分析
      • 1.3.7 診断と治療
      • 1.3.8 教育
      • 1.3.9 その他
    • 1.4 前提条件と限界
    • 1.5 調査の目的
    • 1.6 対象年

  • 2 エグゼクティブサマリー

    • 2.1 グローバルにおける大規模言語モデル（LLM）市場規模の見積もりと予測
    • 2.2 大規模言語モデル（LLM）市場規模、地域別：2023年と2030年の比較
      • 2.2.1 グローバルにおける大規模言語モデル（LLM）市場の収益規模、地域別 2019年～2024年
      • 2.2.2 グローバルの大規模言語モデル（LLM）収益、市場予測（地域別）（2025年～2030年）
      • 2.2.3 グローバルにおける大規模言語モデル（LLM）市場の収益シェア、地域別（2019年～2030年）

  • 3 グローバルにおける大規模言語モデル（LLM）、企業別

    • 3.1 グローバルにおける大規模言語モデル（LLM）市場の収益規模、企業別（2019年～2024年）
    • 3.2 グローバルにおける大規模言語モデル（LLM）市場の収益シェア、企業別（2019年〜2024年）
    • 3.3 競合情勢
      • 3.3.1 Key Large Language Model \(LLM\) Companies around the World: Ranking by Revenue
      • 3.3.2 Global Large Language Model \(LLM\) Market Concentration Ratio \(CR5 and HHI\) & \(2019-2024\)
      • 3.3.3 Global Large Language Model \(LLM\) Market Share by Company Type \(Tier 1, Tier 2 and Tier 3\)
    • 3.4 グローバルにおける大規模言語モデル（LLM）の会社所在地と製品タイプ
      • 3.4.1 大規模言語モデル（LLM）の会社所在地
      • 3.4.2 グローバルにおける大規模言語モデル（LLM）の製品・サービス
      • 3.4.3 国際企業の大規模言語モデル（LLM）市場への参入日
    • 3.5 グローバルにおける大規模言語モデル（LLM）のM&A、事業拡張計画

  • 4 企業プロファイル

    • 4.1 Open AI\(ChatGPT\)
      • 4.1.1 Open AI\(ChatGPT\)：企業情報
      • 4.1.2 Open AI\(ChatGPT\)：会社概要、事業概要
      • 4.1.3 Open AI\(ChatGPT\)：大規模言語モデル（LLM）の製品
      • 4.1.4 Open AI\(ChatGPT\)：大規模言語モデル（LLM）の収益および売上総利益率（2019年〜2024年）
      • 4.1.5 Open AI\(ChatGPT\)：製品別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.1.6 Open AI\(ChatGPT\)：用途別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.1.7 Open AI\(ChatGPT\)：地理別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.1.8 Open AI\(ChatGPT\)：近況
    • 4.2 Google\(PaLM\)
      • 4.2.1 Google\(PaLM\)：企業情報
      • 4.2.2 Google\(PaLM\)：会社概要、事業概要
      • 4.2.3 Google\(PaLM\)：大規模言語モデル（LLM）の製品
      • 4.2.4 Google\(PaLM\)：大規模言語モデル（LLM）の収益および売上総利益率（2019年〜2024年）
      • 4.2.5 Google\(PaLM\)：製品別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.2.6 Google\(PaLM\)：用途別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.2.7 Google\(PaLM\)：地理別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.2.8 Google\(PaLM\)：近況
    • 4.3 Meta \(LLaMA\)
      • 4.3.1 Meta \(LLaMA\)：企業情報
      • 4.3.2 Meta \(LLaMA\)：会社概要、事業概要
      • 4.3.3 Meta \(LLaMA\)：大規模言語モデル（LLM）の製品
      • 4.3.4 Meta \(LLaMA\)：大規模言語モデル（LLM）の収益および売上総利益率（2019年〜2024年）
      • 4.3.5 Meta \(LLaMA\)：製品別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.3.6 Meta \(LLaMA\)：用途別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.3.7 Meta \(LLaMA\)：地理別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.3.8 Meta \(LLaMA\)：近況
    • 4.4 AI21 Labs\(Jurassic\)
      • 4.4.1 AI21 Labs\(Jurassic\)：企業情報
      • 4.4.2 AI21 Labs\(Jurassic\)：会社概要、事業概要
      • 4.4.3 AI21 Labs\(Jurassic\)：大規模言語モデル（LLM）の製品
      • 4.4.4 AI21 Labs\(Jurassic\)：大規模言語モデル（LLM）の収益および売上総利益率（2019年〜2024年）
      • 4.4.5 AI21 Labs\(Jurassic\)：製品別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.4.6 AI21 Labs\(Jurassic\)：用途別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.4.7 AI21 Labs\(Jurassic\)：地理別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.4.8 AI21 Labs\(Jurassic\)：近況
    • 4.5 Cohere
      • 4.5.1 Cohere：企業情報
      • 4.5.2 Cohere：会社概要、事業概要
      • 4.5.3 Cohere：大規模言語モデル（LLM）の製品
      • 4.5.4 Cohere：大規模言語モデル（LLM）の収益および売上総利益率（2019年〜2024年）
      • 4.5.5 Cohere：製品別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.5.6 Cohere：用途別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.5.7 Cohere：地理別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.5.8 Cohere：近況
    • 4.6 Anthropic\(Claude\)
      • 4.6.1 Anthropic\(Claude\)：企業情報
      • 4.6.2 Anthropic\(Claude\)：会社概要、事業概要
      • 4.6.3 Anthropic\(Claude\)：大規模言語モデル（LLM）の製品
      • 4.6.4 Anthropic\(Claude\)：大規模言語モデル（LLM）の収益および売上総利益率（2019年〜2024年）
      • 4.6.5 Anthropic\(Claude\)：製品別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.6.6 Anthropic\(Claude\)：用途別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.6.7 Anthropic\(Claude\)：地理別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.6.8 Anthropic\(Claude\)直近の動向
    • 4.7 Microsoft\(Turing-NLG, Orca\)
      • 4.7.1 Microsoft\(Turing-NLG, Orca\)：企業情報
      • 4.7.2 Microsoft\(Turing-NLG, Orca\)：会社概要、事業概要
      • 4.7.3 Microsoft\(Turing-NLG, Orca\)：大規模言語モデル（LLM）の製品
      • 4.7.4 Microsoft\(Turing-NLG, Orca\)：大規模言語モデル（LLM）の収益および売上総利益率（2019年〜2024年）
      • 4.7.5 Microsoft\(Turing-NLG, Orca\)：製品別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.7.6 Microsoft\(Turing-NLG, Orca\)：用途別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.7.7 Microsoft\(Turing-NLG, Orca\)：地理別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.7.8 Microsoft\(Turing-NLG, Orca\)直近の動向
    • 4.8 Huawei\(Pangu\)
      • 4.8.1 Huawei\(Pangu\)：企業情報
      • 4.8.2 Huawei\(Pangu\)：会社概要、事業概要
      • 4.8.3 Huawei\(Pangu\)：大規模言語モデル（LLM）の製品
      • 4.8.4 Huawei\(Pangu\)：大規模言語モデル（LLM）の収益および売上総利益率（2019年〜2024年）
      • 4.8.5 Huawei\(Pangu\)：製品別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.8.6 Huawei\(Pangu\)：用途別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.8.7 Huawei\(Pangu\)：地理別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.8.8 Huawei\(Pangu\)直近の動向
    • 4.9 Naver\(HyperCLOVA\)
      • 4.9.1 Naver\(HyperCLOVA\)：企業情報
      • 4.9.2 Naver\(HyperCLOVA\)：会社概要、事業概要
      • 4.9.3 Naver\(HyperCLOVA\)：大規模言語モデル（LLM）の製品
      • 4.9.4 Naver\(HyperCLOVA\)：大規模言語モデル（LLM）の収益および売上総利益率（2019年〜2024年）
      • 4.9.5 Naver\(HyperCLOVA\)：製品別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.9.6 Naver\(HyperCLOVA\)：用途別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.9.7 Naver\(HyperCLOVA\)：地理別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.9.8 Naver\(HyperCLOVA\)直近の動向
    • 4.10 Tencent\(Hunyuan\)
      • 4.10.1 Tencent\(Hunyuan\)：企業情報
      • 4.10.2 Tencent\(Hunyuan\)：会社概要、事業概要
      • 4.10.3 Tencent\(Hunyuan\)：大規模言語モデル（LLM）の製品
      • 4.10.4 Tencent\(Hunyuan\)：大規模言語モデル（LLM）の収益および売上総利益率（2019年〜2024年）
      • 4.10.5 Tencent\(Hunyuan\)：製品別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.10.6 Tencent\(Hunyuan\)：用途別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.10.7 Tencent\(Hunyuan\)：地理別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.10.8 Tencent\(Hunyuan\)直近の動向
    • 4.11 Yandex\(YaLM\)
      • 4.11.1 Yandex\(YaLM\)：企業情報
      • 4.11.2 Yandex\(YaLM\)：会社概要、事業概要
      • 4.11.3 Yandex\(YaLM\)：大規模言語モデル（LLM）の製品
      • 4.11.4 Yandex\(YaLM\)：大規模言語モデル（LLM）の収益および売上総利益率（2019年〜2024年）
      • 4.11.5 Yandex\(YaLM\)：製品別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.11.6 Yandex\(YaLM\)：用途別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.11.7 Yandex\(YaLM\)：地理別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.11.8 Yandex\(YaLM\)直近の動向
    • 4.12 Amazon\(Titan, Olympus\)
      • 4.12.1 Amazon\(Titan, Olympus\)：企業情報
      • 4.12.2 Amazon\(Titan, Olympus\)：会社概要、事業概要
      • 4.12.3 Amazon\(Titan, Olympus\)：大規模言語モデル（LLM）の製品
      • 4.12.4 Amazon\(Titan, Olympus\)：大規模言語モデル（LLM）の収益および売上総利益率（2019年〜2024年）
      • 4.12.5 Amazon\(Titan, Olympus\)：製品別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.12.6 Amazon\(Titan, Olympus\)：用途別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.12.7 Amazon\(Titan, Olympus\)：地理別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.12.8 Amazon\(Titan, Olympus\)直近の動向
    • 4.13 Alibaba\(Qwen\)
      • 4.13.1 Alibaba\(Qwen\)：企業情報
      • 4.13.2 Alibaba\(Qwen\)：会社概要、事業概要
      • 4.13.3 Alibaba\(Qwen\)：大規模言語モデル（LLM）の製品
      • 4.13.4 Alibaba\(Qwen\)：大規模言語モデル（LLM）の収益および売上総利益率（2019年〜2024年）
      • 4.13.5 Alibaba\(Qwen\)：製品別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.13.6 Alibaba\(Qwen\)：用途別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.13.7 Alibaba\(Qwen\)：地理別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.13.8 Alibaba\(Qwen\)直近の動向
    • 4.14 Baidu \(Ernie\)
      • 4.14.1 Baidu \(Ernie\)：企業情報
      • 4.14.2 Baidu \(Ernie\)：会社概要、事業概要
      • 4.14.3 Baidu \(Ernie\)：大規模言語モデル（LLM）の製品
      • 4.14.4 Baidu \(Ernie\)：大規模言語モデル（LLM）の収益および売上総利益率（2019年〜2024年）
      • 4.14.5 Baidu \(Ernie\)：製品別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.14.6 Baidu \(Ernie\)：用途別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.14.7 Baidu \(Ernie\)：地理別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.14.8 Baidu \(Ernie\)直近の動向
    • 4.15 Technology Innovation Institute \(TII\) \(Falcon\)
      • 4.15.1 Technology Innovation Institute \(TII\) \(Falcon\)：企業情報
      • 4.15.2 Technology Innovation Institute \(TII\) \(Falcon\)：会社概要、事業概要
      • 4.15.3 Technology Innovation Institute \(TII\) \(Falcon\)：大規模言語モデル（LLM）の製品
      • 4.15.4 Technology Innovation Institute \(TII\) \(Falcon\)：大規模言語モデル（LLM）の収益および売上総利益率（2019年〜2024年）
      • 4.15.5 Technology Innovation Institute \(TII\) \(Falcon\)：製品別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.15.6 Technology Innovation Institute \(TII\) \(Falcon\)：用途別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.15.7 Technology Innovation Institute \(TII\) \(Falcon\)：地理別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.15.8 Technology Innovation Institute \(TII\) \(Falcon\)直近の動向
    • 4.16 Crowdworks
      • 4.16.1 Crowdworks：企業情報
      • 4.16.2 Crowdworks：会社概要、事業概要
      • 4.16.3 Crowdworks：大規模言語モデル（LLM）の製品
      • 4.16.4 Crowdworks：大規模言語モデル（LLM）の収益および売上総利益率（2019年〜2024年）
      • 4.16.5 Crowdworks：製品別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.16.6 Crowdworks：用途別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.16.7 Crowdworks：地理別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.16.8 Crowdworks直近の動向
    • 4.17 NEC
      • 4.17.1 NEC：企業情報
      • 4.17.2 NEC：会社概要、事業概要
      • 4.17.3 NEC：大規模言語モデル（LLM）の製品
      • 4.17.4 NEC：大規模言語モデル（LLM）の収益および売上総利益率（2019年〜2024年）
      • 4.17.5 NEC：製品別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.17.6 NEC：用途別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.17.7 NEC：地理別の大規模言語モデル（LLM）の収益（2023年）
      • 4.17.8 NEC直近の動向

  • 5 ブレークダウンデータ、タイプ別

    • 5.1 グローバルにおける大規模言語モデル（LLM）市場の収益規模、タイプ別（2019年～2024年）
    • 5.2 グローバルの大規模言語モデル（LLM）収益、市場予測（タイプ別）（2025年～2030年）
    • 5.3 大規模言語モデル（LLM）の収益と市場シェア、タイプ別（2019年〜2030年）

  • 6 ブレークダウンデータ、用途別

    • 6.1 グローバルにおける大規模言語モデル（LLM）市場の収益規模、用途別（2019年～2024年）
    • 6.2 グローバルの大規模言語モデル（LLM）収益、市場予測（用途別）（2025年～2030年）
    • 6.3 大規模言語モデル（LLM）の収益と市場シェア、用途別（2019年〜2030年）

  • 7 北米

    • 7.1 北米における大規模言語モデル（LLM）市場規模の前年比成長率、2019年〜2030年
    • 7.2 北米における大規模言語モデル（LLM）市場のファクト・数値、 国別（2019年〜2030年）
    • 7.3 北米における大規模言語モデル（LLM）市場の収益規模、タイプ別（2019年～2024年）
    • 7.4 北米における大規模言語モデル（LLM）市場の収益規模、用途別（2019年～2024年）

  • 8 アジア太平洋

    • 8.1 アジア太平洋における大規模言語モデル（LLM）市場規模の前年比成長率、2019年〜2030年
    • 8.2 アジア太平洋における大規模言語モデル（LLM）市場のファクト・数値、 地域別（2019年〜2030年）
    • 8.3 アジア太平洋における大規模言語モデル（LLM）市場の収益規模、タイプ別（2019年～2024年）
    • 8.4 アジア太平洋における大規模言語モデル（LLM）市場の収益規模、用途別（2019年～2024年）

  • 9 ヨーロッパ

    • 9.1 ヨーロッパにおける大規模言語モデル（LLM）市場規模の前年比成長率、2019年〜2030年
    • 9.2 ヨーロッパにおける大規模言語モデル（LLM）市場のファクト・数値、 国別（2019年〜2030年）
    • 9.3 ヨーロッパにおける大規模言語モデル（LLM）市場の収益規模、タイプ別（2019年～2024年）
    • 9.4 ヨーロッパにおける大規模言語モデル（LLM）市場の収益規模、用途別（2019年～2024年）

  • 10 ラテンアメリカ

    • 10.1 ラテンアメリカにおける大規模言語モデル（LLM）市場規模の前年比成長率、2019年〜2030年
    • 10.2 ラテンアメリカにおける大規模言語モデル（LLM）市場のファクト・数値、 国別（2019年〜2030年）
    • 10.3 ラテンアメリカにおける大規模言語モデル（LLM）市場の収益規模、タイプ別（2019年～2024年）
    • 10.4 ラテンアメリカにおける大規模言語モデル（LLM）市場の収益規模、用途別（2019年～2024年）

  • 11 中東・アフリカ

    • 11.1 中東・アフリカにおける大規模言語モデル（LLM）市場規模の前年比成長率、2019年〜2030年
    • 11.2 中東・アフリカにおける大規模言語モデル（LLM）市場のファクト・数値、 国別（2019年〜2030年）
    • 11.3 中東・アフリカにおける大規模言語モデル（LLM）市場の収益規模、タイプ別（2019年～2024年）
    • 11.4 中東・アフリカにおける大規模言語モデル（LLM）市場の収益規模、用途別（2019年～2024年）

  • 12 サプライチェーンと販売チャネル分析

    • 12.1 大規模言語モデル（LLM）サプライチェーン分析
    • 12.2 大規模言語モデル（LLM）の主要原材料と上流サプライヤー
    • 12.3 大規模言語モデル（LLM）の顧客分析
    • 12.4 大規模言語モデル（LLM）の販売チャネルと販売モデルの分析
      • 12.4.1 大規模言語モデル（LLM）の流通チャネル分析： 間接販売 VS 直接販売
      • 12.4.2 大規模言語モデル（LLM）の流通チャネル分析： オンライン販売 VS オフライン販売
      • 12.4.3 大規模言語モデル（LLM）の流通業者

  • 13 市場ダイナミクス

    • 13.1 大規模言語モデル（LLM）業界トレンド
    • 13.2 大規模言語モデル（LLM）市場のドライバー
    • 13.3 大規模言語モデル（LLM）市場の課題
    • 13.4 大規模言語モデル（LLM）市場の抑制要因

  • 14 調査の結果・結論

  • 15 付録

    • 15.1 調査手法
      • 15.1.1 調査手法 / 調査アプローチ
      • 15.1.2 データソース
    • 15.2 執筆者の詳細
    • 15.3 免責事項

※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。
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