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市場調査レポート
商品コード
1864629
大規模言語モデル市場：提供形態別、種類別、モダリティ別、導入モード別、導入形態別、用途別、業界別- 世界予測2025-2032年Large Language Model Market by Offering, Type, Modality, Deployment Mode, Deployment, Application, Industry Vertical - Global Forecast 2025-2032 |
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カスタマイズ可能
適宜更新あり
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| 大規模言語モデル市場：提供形態別、種類別、モダリティ別、導入モード別、導入形態別、用途別、業界別- 世界予測2025-2032年 |
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出版日: 2025年09月30日
発行: 360iResearch
ページ情報: 英文 192 Pages
納期: 即日から翌営業日
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概要
大規模言語モデル市場は、2032年までにCAGR33.12％で844億4,000万米ドル規模に成長すると予測されております。
| 主な市場の統計 | |
|---|---|
| 基準年2024 | 85億6,000万米ドル |
| 推定年2025 | 111億8,000万米ドル |
| 予測年2032 | 844億4,000万米ドル |
| CAGR（%） | 33.12％ |
本レポートは、戦略的背景、利害関係者の優先事項、人工知能駆動型言語モデル分析の範囲を明確に提示する説得力のある導入部から始まります
本報告書は、企業、テクノロジーベンダー、政策立案者にとって現代の大規模言語モデルが持つ戦略的重要性を概説する簡潔な導入部から始まります。この導入部では、分析の境界条件を確立し、モデルファミリーや導入パターンに関する用語を明確化し、導入拡大に伴い意思決定が最も影響を受ける主要な利害関係者グループを特定します。実践的なユースケース、一般的なアーキテクチャ上のトレードオフ、進化する規制環境を議論の基盤とすることで、読者が概念的な理解から運用上の関連性へと迅速に移行できるよう支援します。
定義を超え、本導入部では証拠の提示方法と読者が後続セクションを解釈すべき方法に関する期待値を設定します。結論形成に用いた定性的・定量的インプットの種類を説明し、分析の基盤となる主要な前提条件を強調するとともに、続くセグメンテーション、地域別、企業レベルの視点を予告します。この方向付けにより、経営層の読者は自チームに適切な質問を投げかけ、診断活動の優先順位付けを行い、組織が能力構築または外部パートナーシップを求めるべき領域を特定する準備が整います。要するに、導入部はロードマップとして機能し、より詳細な分析を戦略立案、調達、リスク軽減に関する議論に即座に活用できる形で位置づけます。
近年の技術的・規制上の転換点が、競合、イノベーションサイクル、大規模言語モデルソリューションの企業導入をどのように再構築しているか
言語モデルの技術情勢は、モデルアーキテクチャの進歩、計算経済性の変化、企業導入パターンの成熟化により、変革的な転換期を迎えています。近年の革新により、事前学習段階と微調整段階の両方で効率性が向上し、組織は画一的なソリューションに依存するのではなく、より特注型のモデル戦略を検討できるようになりました。同時に、オープンソース調査の普及とモジュール化が進んだツール群により、最先端技術へのアクセスが民主化され、ベンダーやシステムインテグレーター間の新たな競合構造が促進されています。
これと並行して、規制当局の注目と公衆の監視が、企業のモデル開発・導入ガバナンスの在り方を再構築しています。データプライバシーへの期待、トレーニングデータの出所要件、監査可能性の枠組み拡大が、調達やアーキテクチャ決定に影響を与える新たなコンプライアンス接点を創出しています。これらの要因は、コスト管理、レイテンシ低減、知的財産保護という企業の優先事項と相まって、クラウドホスト型マネージドサービスとオンプレミス／エッジ導入を融合したハイブリッドアプローチを促進しています。
こうした変化の結果、ベンダーの差別化を測る指標は、単なるモデルの規模ではなく、エコシステム統合力、セキュリティ認証、ドメイン特化型チューニングサービスに依存する傾向が強まっています。この方向転換は、実験的な概念実証（PoC）作業を再現可能な生産パターンへ転換でき、利害関係者の信頼を維持するための責任あるAI実践に投資する、機敏な組織を有利にします。総合すると、これらの動向は、技術的洗練度、ガバナンスの成熟度、運用上の厳格さが持続的な価値獲得の鍵を握る市場を示唆しています。
米国におけるAI技術のサプライチェーン、調達戦略、商用展開に影響を与える関税変更と越境貿易の動向を統合的に評価
関税および越境商業に影響を与える政策変更は、大規模言語モデル構想を支える技術サプライチェーンに重大な影響を及ぼします。2025年の米国における累積的な関税情勢は、ハードウェアベンダーの部品調達戦略に影響を与え、トレーニングクラスターや推論インフラの配置場所の再評価を促しています。組織は、GPU、ネットワーク機器、専用アクセラレータのサプライヤー選定において、総着陸コストをますます考慮に入れるようになっており、これによりベンダー選定の計算と容量調達スケジュールが変化しています。
ハードウェア以外にも、関税はベンダー契約やソフトウェアライセンシングと相互に作用し、レイテンシーに敏感なワークロードや規制対象ワークロードの国内配置を促進する要因となっています。これに対応し、クラウド／マネージドサービスプロバイダーやシステムインテグレーターは、国内容量の拡充、一括調達サービスの提供、サポートモデルの再構築などにより、企業顧客への運用影響を相殺する形でサービス提供を適応させています。こうした取り組みは短期的な摩擦を緩和する一方、単一サプライチェーンの混乱への曝露を低減するモジュール型・マルチベンダーアーキテクチャを戦略的に選択する動きも促進しています。
さらに、関税によるコスト圧力の高まりは、ソフトウェア最適化、モデル圧縮、推論効率化の価値を増幅させます。ソフトウェアレベルの効率性と柔軟な導入モードを優先する組織は、頻繁なハードウェア更新サイクルへの依存を減らしつつ、性能を維持できます。その結果、調達決定は、ピーク性能指標のみに焦点を当てるのではなく、サプライチェーンのレジリエンス、規制順守、長期的な総所有コスト（TCO）の考慮事項を統合した、より包括的なものになりつつあります。
製品、モデルアーキテクチャ、モダリティ、導入形態、垂直市場の需要シグナルを、実行可能な商業的・研究開発上の優先事項へと変換する、細やかなセグメンテーション主導の視点
セグメンテーション主導のアプローチは、市場における異なる次元がエコシステム全体の機会とリスクをどのように形成するかを明らかにします。提供内容に基づき、情勢はサービスとソフトウェアに区分されます。サービス分野にはコンサルティング、開発・統合、サポート・保守が含まれ、ソフトウェア分野ではクローズドソースの大規模言語モデルとオープンソースのバリエーションが区別されます。各提供形態は異なる購買プロセスと価値提案を生み出します：コンサルティングは戦略策定とガバナンスを加速させ、開発・統合はシステムレベルの実装を推進し、サポート・保守は長期的な運用レジリエンスを確保します。同時に、クローズドソースソフトウェアはベンダー管理の更新によるターンキー性能を提供する傾向がある一方、オープンソースモデルはカスタマイズとコミュニティ主導のイノベーションを可能にします。
よくあるご質問
目次
第1章 序文
第2章 調査手法
第3章 エグゼクティブサマリー
第4章 市場の概要
第5章 市場洞察
- ブロックチェーンベースのデジタルIDソリューションの急速な普及による越境データ交換のセキュリティ強化
- 生成AIコードアシスタントの急速な進化によるソフトウェア開発ワークフローの効率化
- ハイブリッドおよびリモートワーク環境のインフラを保護するゼロトラストセキュリティフレームワークの導入
- サブスクリプション型SaaSモデルへの移行がベンダーの収益源と顧客維持戦略を再構築
- 分散型金融プラットフォームの普及により、仲介者なしでの国境を越えた個人間融資が可能となる
- 消費者向けIoTデバイスにおけるプライバシー保護型分析に最適化されたエッジAIチップセットの開発
第6章 米国の関税の累積的な影響, 2025
第7章 AIの累積的影響, 2025
第8章 大規模言語モデル市場：提供別
- サービス
- コンサルティング
- 開発・統合
- サポートおよび保守
- ソフトウェア
- クローズドソースLLM
- オープンソースLLM
第9章 大規模言語モデル市場：タイプ別
- 自己回帰型言語モデル
- エンコーダーデコーダモデル
- 多言語モデル
- 事前学習済みおよび微調整済みモデル
- トランスフォーマーベースモデル
第10章 大規模言語モデル市場：モダリティ別
- 音声
- 画像
- テキスト
- 動画
第11章 大規模言語モデル市場：展開モード別
- クラウド
- ハイブリッド
- プライベート
- パブリック
- オンプレミス
第12章 大規模言語モデル市場：展開別
- クラウド
- オンプレミス
第13章 大規模言語モデル市場：用途別
- チャットボットおよびバーチャルアシスタント
- コード生成
- コンテンツ生成
- カスタマーサービス
- 言語翻訳
- 感情分析
第14章 大規模言語モデル市場：業界別
- 銀行、金融サービス及び保険
- ヘルスケア・ライフサイエンス
- 情報技術・通信
- 製造業
- メディア・エンターテインメント
- 小売・電子商取引
第15章 大規模言語モデル市場：地域別
- 南北アメリカ
- 北米
- ラテンアメリカ
- 欧州、中東及びアフリカ
- 欧州
- 中東
- アフリカ
- アジア太平洋地域
第16章 大規模言語モデル市場：グループ別
- ASEAN
- GCC
- EU
- BRICS
- G7
- NATO
第17章 大規模言語モデル市場：国別
- 米国
- カナダ
- メキシコ
- ブラジル
- 英国
- ドイツ
- フランス
- ロシア
- イタリア
- スペイン
- 中国
- インド
- 日本
- オーストラリア
- 韓国
第18章 競合情勢
- 市場シェア分析, 2024
- FPNVポジショニングマトリックス, 2024
- 競合分析
- Amazon Web Services, Inc.
- Google LLC by Alphabet Inc.
- AI21 Labs Ltd.
- Alibaba Group Holding Limited
- Anthropic PBC
- Baidu, Inc.
- Cerence Inc.
- Cloudflare, Inc.
- Cognizant Technology Solutions Corporation
- Cohere Inc.
- Eden AI, Inc.
- Elastic N.V.
- Huawei Technologies Co., Ltd.
- Hugging Face, Inc.
- iGenius LLC
- International Business Machines Corporation
- Lexlegis
- Luka, Inc.
- Meta Platforms, Inc.
- Microsoft Corporation
- Mistral AI
- Nippon Telegraph and Telephone Corporation
- Numenta, Inc.
- Nvidia Corporation
- OpenAI Inc.
- Rakuten Group, Inc.
- Salesforce, Inc.
- Tencent Holdings Ltd.
- Vectara, Inc.
- Weights and Biases, Inc.
- Zeta Alpha Vector BV
