大規模言語モデル（LLM）可観測性プラットフォームの世界市場レポート 2025年

大規模言語モデル（LLM）の可観測性プラットフォーム市場規模は、近年急激に拡大しております。2024年の14億4,000万米ドルから、2025年には19億7,000万米ドルへと、CAGR36.5％で成長が見込まれております。この成長は、企業における人工知能（AI）および機械学習モデルの導入増加、モデルリスクやバイアスへの認識の高まり、スケーラブルなモデル監視ツールへの需要拡大、AIワークフローにおける運用効率化の必要性増大、データ品質とモデル精度への注目の高まりなどが要因と考えられます。

大規模言語モデル（LLM）の可観測性プラットフォーム市場規模は、今後数年間で急成長が見込まれます。2029年には68億米ドルに達し、CAGRは36.3%となる見込みです。予測期間における成長要因としては、業界横断的な生成型人工知能の採用拡大、大規模言語モデルの透明性と説明責任への需要増大、モデル性能最適化への需要増加、人工知能ガバナンスに関する規制枠組みの拡充、およびAIインフラへの企業投資の増加が挙げられます。予測期間における主な動向としては、大規模言語モデルのパフォーマンスをリアルタイムで監視する技術の進歩、モデル動作追跡のための統合可観測性ダッシュボードの開発、大規模言語モデル向け異常検知・ドリフト分析の革新、大規模言語モデルパイプラインのデータプライバシーおよびコンプライアンス監視技術の向上、大規模言語モデルの信頼性・最適化に向けた予測分析技術の開発などが挙げられます。

クラウドベースの可観測性プラットフォームの採用急増は、複雑なクラウド環境における高度な監視・分析の必要性が高まっていることから、大規模言語モデル可観測性プラットフォーム市場の成長を牽引しています。クラウドベースの可観測性プラットフォームは、クラウド環境をリアルタイムで監視・分析・可視化する統合ソリューションであり、問題の迅速な検出と解決を可能にすることで、パフォーマンスと信頼性の向上を実現します。その採用は、分散環境におけるシームレスな運用を維持するために高度な監視と分析を必要とする、クラウドネイティブアプリケーションと人工知能ワークロードの複雑化が進んでいることに起因しています。大規模言語モデル監視プラットフォームは、複雑なクラウドインフラストラクチャ内における人工知能言語モデルのパフォーマンスを監視、デバッグ、最適化するための専用ツールを提供することで、クラウドベースの監視機能を強化します。例えば、2023年12月にユーロスタットが発表した報告書によると、欧州連合（EU）域内の企業の42.5％がクラウドコンピューティングサービスを採用しており、クラウド導入の広範な動向を反映しています。したがって、クラウドベースの可観測性プラットフォームの採用増加は、大規模言語モデル可観測性プラットフォーム市場の成長を促進すると予想されます。

大規模言語モデル可観測性プラットフォーム市場で事業を展開する主要企業は、エンドツーエンドの人工知能スタック可観測性といった技術的進歩に注力し、人工知能ライフサイクル全体におけるパフォーマンスの可視性、運用効率、信頼性の向上を図っています。エンドツーエンドの人工知能スタック可観測性とは、人工知能ライフサイクル内の全コンポーネントを包括的に監視・分析・可視化し、統一された可視性、迅速な問題検出、システム全体の最適パフォーマンス確保を実現する概念です。例えば、2025年1月には米国ソフトウェア企業Dynatrace Inc.が、大規模言語モデルおよび生成AI向けのAI可観測性を発表し、組織がAI駆動アプリケーションの性能・精度・信頼性に関する詳細な知見を得られるようにしました。このリリースにより、大規模言語モデルのインサイトが既存の可観測性およびセキュリティ分析と統合され、人工知能ワークロードのリアルタイム監視、根本原因分析、最適化が可能となりました。この進歩により、企業は人工知能ワークロードを責任を持って監視・最適化し、運用効率を高め、生成型人工知能システム全体の信頼性を向上させることが可能となります。

よくあるご質問

• 大規模言語モデル（LLM）の可観測性プラットフォーム市場規模はどのように予測されていますか？
  • 2024年に14億4,000万米ドル、2025年には19億7,000万米ドル、2029年には68億米ドルに達すると予測されています。CAGRは36.5%です。
• 大規模言語モデル（LLM）の可観測性プラットフォーム市場の成長要因は何ですか？
  • 企業における人工知能（AI）および機械学習モデルの導入増加、モデルリスクやバイアスへの認識の高まり、スケーラブルなモデル監視ツールへの需要拡大、AIワークフローにおける運用効率化の必要性増大、データ品質とモデル精度への注目の高まりなどが要因です。
• クラウドベースの可観測性プラットフォームの採用が市場に与える影響は何ですか？
  • クラウドベースの可観測性プラットフォームの採用急増は、大規模言語モデル可観測性プラットフォーム市場の成長を牽引しています。
• 大規模言語モデル可観測性プラットフォーム市場で事業を展開する主要企業はどこですか？
  • Dynatrace Inc.、Datadog Inc.、Elastic N.V.、New Relic Inc.などです。
• 大規模言語モデル（LLM）の可観測性プラットフォーム市場の主な動向は何ですか？
  • 大規模言語モデルのパフォーマンスをリアルタイムで監視する技術の進歩、モデル動作追跡のための統合可観測性ダッシュボードの開発、異常検知・ドリフト分析の革新などが挙げられます。

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 市場の特徴

第3章 市場動向と戦略

第4章 市場：金利、インフレ、地政学、貿易戦争と関税、そしてコロナ禍と回復が市場に与える影響を含むマクロ経済シナリオ

第5章 世界の成長分析と戦略分析フレームワーク

• 世界の大規模言語モデル（LLM）可観測性プラットフォーム：PESTEL分析（政治、社会、技術、環境、法的要因、促進要因と抑制要因）
• 最終用途産業の分析
• 世界の大規模言語モデル（LLM）可観測性プラットフォーム市場：成長率分析
• 世界の大規模言語モデル（LLM）可観測性プラットフォーム市場の実績：規模と成長, 2019-2024
• 世界の大規模言語モデル（LLM）可観測性プラットフォーム市場の予測：規模と成長, 2024-2029, 2034F
• 世界の大規模言語モデル（LLM）可観測性プラットフォーム：総潜在市場規模（TAM）

第6章 市場セグメンテーション

• 世界の大規模言語モデル（LLM）可観測性プラットフォーム市場：コンポーネント別、実績と予測, 2019-2024, 2024-2029F, 2034F
• ソフトウェア
• サービス
• 世界の大規模言語モデル（LLM）可観測性プラットフォーム市場：展開モード別、実績と予測, 2019-2024, 2024-2029F, 2034F
• オンプレミス
• クラウド
• 世界の大規模言語モデル（LLM）可観測性プラットフォーム市場：企業規模別、実績と予測, 2019-2024, 2024-2029F, 2034F
• 中小企業
• 大企業
• 世界の大規模言語モデル（LLM）可観測性プラットフォーム市場：用途別、実績と予測, 2019-2024, 2024-2029F, 2034F
• モデルパフォーマンス監視
• バイアスおよび公平性検出
• セキュリティおよびコンプライアンス
• データドリフト検出
• その他の用途
• 世界の大規模言語モデル（LLM）可観測性プラットフォーム市場：エンドユーザー別、実績と予測, 2019-2024, 2024-2029F, 2034F
• 銀行、金融サービス、保険
• ヘルスケア
• 情報技術および通信
• 小売および電子商取引
• メディアとエンターテイメント
• 製造
• その他のエンドユーザー
• 世界の大規模言語モデル（LLM）可観測性プラットフォーム市場：サブセグメンテーション ソフトウェア、タイプ別、実績と予測, 2019-2024, 2024-2029F, 2034F
• プラットフォームツール
• 監視ダッシュボード
• データ分析モジュール
• モデル性能トラッカー
• 統合フレームワーク
• 世界の大規模言語モデル（LLM）可観測性プラットフォーム市場：サブセグメンテーション サービス、タイプ別、実績と予測, 2019-2024, 2024-2029F, 2034F
• 導入サービス
• トレーニングおよびサポート
• コンサルティングサービス
• マネージドサービス
• 保守およびアップグレード

第7章 地域別・国別分析

• 世界の大規模言語モデル（LLM）可観測性プラットフォーム市場：地域別、実績と予測, 2019-2024, 2024-2029F, 2034F
• 世界の大規模言語モデル（LLM）可観測性プラットフォーム市場：国別、実績と予測, 2019-2024, 2024-2029F, 2034F

第8章 アジア太平洋市場

第9章 中国市場

第10章 インド市場

第11章 日本市場

第12章 オーストラリア市場

第13章 インドネシア市場

第14章 韓国市場

第15章 西欧市場

第16章 英国市場

第17章 ドイツ市場

第18章 フランス市場

第19章 イタリア市場

第20章 スペイン市場

第21章 東欧市場

第22章 ロシア市場

第23章 北米市場

第24章 米国市場

第25章 カナダ市場

第26章 南米市場

第27章 ブラジル市場

第28章 中東市場

第29章 アフリカ市場

第30章 競合情勢と企業プロファイル

• 大規模言語モデル（LLM）可観測性プラットフォーム市場：競合情勢
• 大規模言語モデル（LLM）可観測性プラットフォーム市場：企業プロファイル
  • Montecarlo Limited Overview, Products and Services, Strategy and Financial Analysis
  • Datadog Inc. Overview, Products and Services, Strategy and Financial Analysis
  • Dynatrace Inc. Overview, Products and Services, Strategy and Financial Analysis
  • Elastic N.V. Overview, Products and Services, Strategy and Financial Analysis
  • New Relic Inc. Overview, Products and Services, Strategy and Financial Analysis

第31章 その他の大手企業と革新的企業

• Coralogix Ltd.
• Arize AI Inc.
• Apica AB
• Groundcover Ltd.
• Fiddler Labs Inc.
• ArthurAI Inc.
• Ensemble Labs Inc.
• Evidently AI Inc.
• Honeyhive Inc
• Portkey Ai Software India Private Limited
• Laminar Inc.
• Comet ML Inc.
• Braintrust Data Inc.
• GISKARD AI SAS
• Magniv Inc.

第32章 世界の市場競合ベンチマーキングとダッシュボード

第33章 主要な合併と買収

第34章 最近の市場動向

第35章 市場の潜在力が高い国、セグメント、戦略

• 大規模言語モデル（LLM）可観測性プラットフォーム市場2029：新たな機会を提供する国
• 大規模言語モデル（LLM）可観測性プラットフォーム市場2029：新たな機会を提供するセグメント
• 大規模言語モデル（LLM）可観測性プラットフォーム市場2029：成長戦略
  • 市場動向に基づく戦略
  • 競合の戦略

第36章 付録