基盤モデル：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2026年～2031年）

Mordor Intelligenceによると、基盤モデルの市場規模は、2025年の217億2,000万米ドル、2026年の312億米ドルから、2031年までに1,192億9,000万米ドルへと拡大し、2026年から2031年にかけてCAGR30.76％を記録すると予測されています。

本レポートは、モデルタイプ（大規模言語モデル、マルチモーダルモデルなど）、展開モード（クラウド型およびオンプレミス型）、企業規模（大企業および中小企業）、用途（コンテンツ生成、カスタマーサポートおよびバーチャルアシスタントなど）、エンドユーザー（BFSI、ヘルスケアなど）、および地域別に分類されています。市場予測は金額（米ドル）ベースで提示されています。

世界の基盤モデル市場の動向と洞察

マルチモーダルモデルおよび推論モデルに対する企業の需要が、アーキテクチャのアップグレードを牽引

企業はもはや、主にドラフト生成を目的としてモデルを購入しているわけではありません。現在では、同じワークフロー内で文書、画像、音声、および構造化された記録を処理できるシステムを求めているからです。これにより、基盤モデル市場全体の調達基準が変化しており、購入者はモデルがマルチステップ推論や信頼性の高いタスク実行をサポートすることをますます期待するようになっています。医療、防衛、メディアなどの分野では、入力データが複数の形式で到着し、テキストのみのシステムでは効果的に処理できないため、マルチモーダル機能の重要性がさらに高まっています。また、アクションや推奨事項を生成する前に、記録、視覚情報、指示を結びつけることに依存する使用事例も強化されます。Appleの第3世代基盤モデルファミリーは、ハードウェアの制約がある環境において、言語および画像の理解のために、デバイス内処理型とサーバーベース型のバリエーションを組み合わせることで、この方向性を反映しています。こうしたアーキテクチャが成熟するにつれ、基盤モデル市場は、単体のコンテンツツールではなく、より広範な推論システムへと移行しつつあります。

ドメイン特化型基盤モデルへの急速な移行が、リスクの高い業界における購入優先順位を変えています

広範なインターネットデータで学習された汎用モデルは、精度、トレーサビリティ、およびドメインの文脈を必要とするワークフローにおいて、その有効性を失いつつあります。金融分野では、IEEE CSCloudで発表された調査により、金融データセットを用いたモジュール式LoRAによるドメイン適応型ポストトレーニングにより、70億パラメータのコンパクトなモデルが、特定の金融ベンチマークにおいてGPT-4を上回る性能を発揮できることが示されました。医療分野では、HL7 FHIR標準化された臨床データで微調整されたEHR基盤モデルが、6つの主要な臨床予測タスクにおいて進歩を示しており、専門化されたアーキテクチャが台頭している理由を裏付けています。これにより、規制の厳しい環境下にある企業は、より多くの監督を必要とする広範なモデルよりも、より小規模でターゲットを絞ったシステムを好むようになっています。また、すべてのタスクを有料のフロンティアAPI経由で送信する代わりに、微調整済みのモデルを管理されたインフラストラクチャ内で実行できる場合、総運用コストを削減することも可能です。基盤モデル市場において、この変化により、単なるモデルへのアクセスだけでなく、微調整、統合、ガバナンスをサポートするベンダーへと価値がシフトしつつあります。

GPUへの高い依存度と基盤モデルのトレーニングコストが競合環境を狭めている

基盤モデルのトレーニングには依然として多額の資本投入が必要であるため、GPUへの高い依存度は、基盤モデル市場における最も明白な構造的制約の一つであり続けています。現在、最新世代のフロンティアトレーニングの実行費用は1億米ドルを超えることが常態化しており、2024年の単一の実行で最大規模のものは3億9,000万米ドル近くに達しました。このため、真のフロンティア開発は、繰り返されるトレーニングサイクルを吸収できる資本とインフラを備えた、ハイパースケーラーの支援を受けるごく少数の組織に集中したままとなっています。その影響はトレーニングにとどまりません。高度なハードウェアへのアクセスは、推論の規模、リリース時期、そして長期的なサービスの経済性にも影響を及ぼすからです。高度な半導体に対する輸出規制は、管轄区域間でアクセス格差をさらに広げる要因となっており、最先端でスケールアップできる企業を左右しています。基盤モデル市場において、こうした要因が相まって、長期にわたりモデル性能のリーダーシップを維持できる企業の範囲が狭められています。

セグメント分析

2025年のモデルタイプ別基盤モデル市場シェアにおいて、大規模言語モデルは59.11％を占め、テキスト中心の導入が主要な商用基盤としての地位を維持しました。購入者が、連携したワークフロー全体でテキスト、画像、音声、構造化データを処理できる単一のシステムをますます求めるようになるにつれ、マルチモーダルモデルは2031年までCAGR31.34％で拡大すると予測されています。ビジョンモデルは、基盤モデル市場において、依然としてニッチながらも重要なカテゴリーであり、特に画像理解が中核となる検査、放射線診断のトリアージ、ビジュアル検索の環境において重要な位置を占めています。音声、オーディオ、およびドメイン特化型モデルを含むその他のモデルタイプも、音声インターフェース、遅延、あるいは専門用語などの理由から汎用的なアーキテクチャが適さない場面で、注目を集めつつあります。セグメントの構成を見ると、基盤モデル市場は単一モダリティのツールから、より複雑な企業環境全体で動作可能な広範な推論システムへと移行しつつあることがわかります。

多くの主要なモデルが、同一のワークフロー内で文書、画像、コードをサポートするようになったため、大規模言語モデルとマルチモーダルモデルの境界はすでに曖昧になりつつあります。Appleの第3世代基盤モデルファミリーは、ハードウェアの制約がある環境向けに言語と画像の理解を組み合わせた、デバイス内およびサーバーベースのバリエーションを提供しており、この動向を反映しています。したがって、基盤モデル業界では、モデルの幅広さと、より効率的な推論、そしてシンプルな導入を両立できるベンダーが評価される可能性が高いでしょう。

2025年には、AWS、Azure、Google Cloudのマネージドサービスがモデルホスティングの運用負担を軽減したことにより、クラウドベースの導入が基盤モデル市場の66.39％を占めました。オンプレミス導入は、機密性の高い環境におけるセキュリティ、制御、およびローカルで管理されるインフラへの需要の高まりを反映し、2031年までCAGR39.90％で拡大すると予測されています。この傾向は、基盤モデル市場が単に一方の展開モードを他方よりも優先しているわけではないことを示しています。なぜなら、購入者の優先事項は現在、データの機密性、ワークロードの種類、および内部ガバナンスのニーズによって異なるからです。オープンウェイトのエコシステムは、ベンダーへの過度なロックインや、クラウド限定の固定的な運用モデルに縛られることなく、企業がモデルを展開するための自由度を高めることで、この変化を支えています。実際には、多くの組織にとってクラウドが依然としてデフォルトの選択肢ですが、高価値な使用事例の割合が増加するにつれ、オンプレミス展開は戦略的な要件となっています。

また、クラウドとオンプレミスの環境は、明確な境界線で互いに置き換わり合っているわけでもありません。多くの大企業では現在、リスクやデータクラスに応じてワークロードを分割するハイブリッドアーキテクチャを採用しているからです。機密性の高い推論処理は社内インフラ上で実行されることが多く、一方、機密性が低く処理量の多いタスクは、引き続き外部APIを通じて実行されています。Appleの第3世代基盤モデル・ファミリーは、デバイス内およびサーバーベースのバリエーションを網羅しており、ハイブリッド展開が例外的なケースではなく、実用的な設計選択肢になりつつあることを示しています。これは、報告されているクラウドの優位性が、基盤モデル市場における社内展開能力の重要性を過小評価している可能性があることを意味します。政府や防衛分野での採用もこの点を裏付けています。なぜなら、安全でエアギャップ化された環境では、ハードウェアに常駐するモデルと、それに対する特化されたサポートが必要となる場合が多いからです。

地域別分析

2025年、北米は基盤モデル市場の39.37％を占め、最大の地域別収益源となりました。この地域は、最先端のAI研究所、ハイパースケーラーの本社、そして新しいモデルの迅速な商用化を後押しする強固なエンタープライズソフトウェア基盤が同地に集積しているという利点があります。米国は、モデル開発におけるリーダーシップと、強力なクラウド配信体制、そして活発な企業調達活動を兼ね備えているため、この地位の主要な支えであり続けています。カナダは、トロントやモントリオールのAIエコシステムに結びついた研究力によって市場に深みをもたらしており、これらは人材の供給と学術的影響力を引き続き支えています。基盤モデル市場において、南米は導入段階がまだ初期段階にあり、現地の最先端モデル開発よりも、米国や欧州のプロバイダーが提供するクラウドAPIへの依存度が高い状況が続いています。

欧州は、基盤モデル市場において最もコンプライアンス要件が厳しい事業環境となっています。これは、文書化、透明性、およびテストに関する義務が、プロバイダーによるモデルのリリースや維持管理の方法を規定しているためです。しかし、それにもかかわらず需要は衰えておらず、ドイツ、英国、フランス、イタリア、スペインでは、金融サービスや工業製造分野が依然として重要な購買拠点となっています。その結果、導入が進む一方で、新たな運用規則に対応するためにガバナンス関連の支出も増加するという、二極化した地域的な傾向が見られます。中東も重要性を増しています。各国によるAIインフラ計画や現地ホスティングへの意欲が高まるにつれ、地域的な展開拠点の役割がより明確になってきているためです。

アジア太平洋地域は、2031年までCAGR32.89％で拡大すると予測されており、基盤モデル市場において最も急成長している地域ブロックとなる見込みです。中国のオープンウェイト・エコシステムは急速に拡大しており、アリババの報告によると、Qwenシリーズは2025年4月時点で、モデルバージョン数300種、ダウンロード数3億回、派生ファインチューニングモデル数10万種を突破しました。中国石油天然気集団（CNPC）の基盤モデル「崑崙（Kunlun）」は、2026年5月時点で152の導入シナリオに達しており、これはアジア太平洋地域の基盤モデル市場が、モデル開発と大規模な産業使用事例をいかに結びつけているかを示しています。韓国の「人工知能開発に関する枠組み法」は2026年1月に施行され、同国で事業を展開する外国のAI企業に対して正式なコンプライアンス要件が追加されました。インドや日本も急速に拡大していますが、南アフリカを中心とするアフリカ地域は依然として初期段階にあり、より広範な展開には多言語対応の設計やモバイルファーストの提供が重要となっています。

その他の特典：

• エクセル形式の市場予測（ME）シート
• 3ヶ月間のアナリストによるサポート

よくあるご質問

• 基盤モデルの市場規模はどのように予測されていますか？
  • 2025年の217億2,000万米ドル、2026年の312億米ドルから、2031年までに1,192億9,000万米ドルへと拡大すると予測されています。CAGRは30.76%です。
• 基盤モデル市場の主要なモデルタイプは何ですか？
  • 大規模言語モデル、マルチモーダルモデル、ビジョンモデルなどです。
• 基盤モデル市場における企業の需要はどのように変化していますか？
  • 企業は文書、画像、音声、および構造化された記録を処理できるシステムを求めており、マルチステップ推論や信頼性の高いタスク実行をサポートすることを期待しています。
• ドメイン特化型基盤モデルへの移行はどのような影響を与えていますか？
  • 汎用モデルの有効性が失われ、特定の業界においては、より小規模でターゲットを絞ったシステムが好まれるようになっています。
• 基盤モデルのトレーニングコストはどのような状況ですか？
  • 最新世代のフロンティアトレーニングの実行費用は1億米ドルを超え、最大規模のものは3億9,000万米ドル近くに達しています。
• 基盤モデル市場におけるクラウドとオンプレミスの導入状況はどうなっていますか？
  • 2025年にはクラウドベースの導入が基盤モデル市場の66.39%を占め、オンプレミス導入は2031年までCAGR39.90%で拡大すると予測されています。
• 基盤モデル市場における地域別の収益源はどこですか？
  • 2025年、北米は基盤モデル市場の39.37%を占め、最大の地域別収益源となっています。
• 基盤モデル市場における主要企業はどこですか？
  • OpenAI LLC、Microsoft Corporation、Google LLC、Amazon Web Services, Inc.、Meta Platforms, Inc.などです。

目次

第1章 イントロダクション

• 調査の前提条件と市場の定義
• 調査範囲

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 市場情勢

• 市場概要
• 市場促進要因
  • マルチモーダルおよび推論モデルに対する企業の需要
  • ドメイン特化型基盤モデルへの急速な移行
  • オープンウェイト・エコシステムからの推論コストの圧縮
  • 中核業務ワークフロー全体におけるAIエージェントの導入
  • クラウドネイティブ型モデルホスティングおよびマネージドAIプラットフォーム
  • モデルの微調整、ガードレール、ガバナンス層に対する需要
• 市場抑制要因
  • GPUへの高い依存度とフロンティアのトレーニングコスト
  • 規制対象ワークフローにおける「幻覚」リスク
  • データの主権と国境を越えたモデルホスティングの制約
  • モデル、データ、展開の各レイヤーにまたがる断片化されたコンプライアンスの負担
• 業界バリューチェーン分析
• 技術展望
• 規制情勢
• ポーターのファイブフォース分析
• 価格分析
• マクロ経済要因が市場に与える影響

第5章 市場規模と成長予測

• モデルタイプ別
  • 大規模言語モデル
  • マルチモーダルモデル
  • ビジョンモデル
  • その他のモデルタイプ（音声・オーディオモデル、ドメイン特化型モデルなど）
• 展開モード別
  • クラウドベース
  • オンプレミス
• 企業規模別
  • 大企業
  • 中小企業
• 用途別
  • コンテンツ生成
  • カスタマーサポートおよびバーチャルアシスタント
  • ナレッジマネジメント
  • サイバーセキュリティおよび不正検知
  • ビジネスインテリジェンスおよびアナリティクス
  • その他の用途（ソフトウェア開発、創薬など）
• エンドユーザー別
  • BFSI
  • ヘルスケア
  • IT・通信
  • 製造業
  • 政府・防衛
  • その他のエンドユーザー（小売・Eコマース、メディア・エンターテインメント、教育など）
• 地域別
  • 北米
    • 米国
    • カナダ
  • 南米
    • ブラジル
    • アルゼンチン
    • その他の南米諸国
  • 欧州
    • ドイツ
    • 英国
    • フランス
    • イタリア
    • スペイン
    • その他の欧州諸国
  • アジア太平洋
    • 中国
    • インド
    • 日本
    • 韓国
    • その他のアジア太平洋諸国
  • 中東
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • その他の中東諸国
  • アフリカ
    • 南アフリカ
    • その他のアフリカ諸国

第6章 競合情勢

• 市場集中度
• 戦略的施策（戦略的提携、新モデルの発売、オープンウェイト仕様の発表、クラウド配信、M&Aなど）
• Market Positioning Analysis
• 企業プロファイル
  • OpenAI LLC
  • Microsoft Corporation
  • Google LLC
  • Amazon Web Services, Inc.
  • Meta Platforms, Inc.
  • Anthropic PBC
  • NVIDIA Corporation
  • IBM Corporation
  • Oracle Corporation
  • Salesforce, Inc.
  • Hugging Face, Inc.
  • Mistral AI SAS
  • Cohere Inc.
  • Databricks, Inc.
  • Baidu, Inc.
  • Alibaba Cloud（Alibaba Group Holding Limited）
  • Tencent Holdings Limited
  • Huawei Technologies Co., Ltd.
  • AI21 Labs Ltd.
  • xAI Corp.
  • DeepSeek（Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Co., Ltd.）

第7章 市場機会と将来の展望