|
市場調査レポート
商品コード
1994718
電話用大規模言語モデルの世界市場レポート 2026年Phone Local Large Language Model Global Market Report 2026 |
||||||
カスタマイズ可能
適宜更新あり
|
|||||||
| 電話用大規模言語モデルの世界市場レポート 2026年 |
|
出版日: 2026年03月23日
発行: The Business Research Company
ページ情報: 英文 250 Pages
納期: 2～10営業日
|
概要
スマートフォン向けローカル大規模言語モデル市場の規模は、近年飛躍的に拡大しています。2025年の49億5,000万米ドルから、2026年には60億9,000万米ドルへと、CAGR22.9％で成長すると見込まれています。過去数年間の成長要因としては、スマートフォン用AIチップの普及、プライバシーへの懸念の高まり、モバイルAIアプリの拡大、モデル圧縮技術の向上、およびオフライン機能への需要が挙げられます。
スマートフォン向けローカル大規模言語モデル市場の規模は、今後数年間で飛躍的な成長が見込まれています。2030年には139億8,000万米ドルに達し、CAGRは23.1%となる見込みです。予測期間中の成長要因としては、エッジAIの導入拡大、モバイルAIワークロードの増加、データプライバシー規制の強化、デバイス内コパイロットの普及、軽量トランスフォーマーモデルの進歩などが挙げられます。予測期間における主な動向には、デバイス内言語推論、圧縮されたモバイルLLMアーキテクチャ、オフラインAIアシスタントモデル、エッジ最適化言語エンジン、セキュアなローカルモデルランタイムなどが挙げられます。
今後数年間、スマートフォンの普及拡大が、スマートフォン向けローカル大規模言語モデル市場の成長を牽引すると予想されます。スマートフォンの普及率とは、インターネット接続機能を備えたスマートフォンを所有し、積極的に利用している人口の割合を指します。スマートフォンの普及率の上昇は、主に端末やモバイルデータプランの価格低下によるものです。技術の進歩とメーカー間の競合により、世界中でスマートフォンの機能やアクセシビリティが向上する一方で、コストが削減されているためです。スマートフォン普及率の向上は、パーソナライズされたアシスタント機能、プライバシー保護を強化したコンピューティング、オフラインでのインテリジェント機能を実現するために、デバイス上でAI処理を実行できる端末を利用できるユーザーが増えるにつれ、スマートフォン向けローカル大規模言語モデルへの需要を牽引しています。例えば、2023年11月時点で、スイスに本部を置く国連の情報通信技術専門機関である国際電気通信連合（ITU）によると、世界のスマートフォン契約数は2022年の86億件から2023年には89億件へと増加し、3億件の増加を示しています。したがって、スマートフォン普及率の拡大は、スマートフォン向けローカル大規模言語モデル市場の成長を後押ししています。
スマートフォン向けローカル大規模言語モデル（LLM）市場で事業を展開する企業は、リアルタイムかつ端末上で動作するAI機能を支援するため、高度な大規模言語モデルの開発に注力しています。大規模言語モデルとは、膨大なデータ量を用いて学習された高度なAIシステムであり、高い精度と文脈理解力をもって人間の言語を理解、生成、解釈することができます。例えば、2023年12月、米国のテクノロジー企業であるGoogleは、Android AI Coreが統合されたPixel 8 Proなどの対応スマートフォン上でローカルに動作するように設計された、小型のオンデバイス型大規模言語モデル「Gemini Nano」を発表しました。これは、Gboardでのリアルタイムな「スマートリプライ」生成、Recorderアプリでの端末内音声文字起こしや要約、ネットワーク接続なしでのローカル推論といった機能を可能にし、モバイルAI体験を向上させるために開発されました。これにより、クラウドベースのAIモデルと比較して、ユーザーのプライバシーが保護され、サービスコストも削減されます。
よくあるご質問
目次
第1章 エグゼクティブサマリー
第2章 市場の特徴
- 市場定義と範囲
- 市場セグメンテーション
- 主要製品・サービスの概要
- 世界の電話用大規模言語モデル市場：魅力度スコアと分析
- 成長可能性分析、競合評価、戦略適合性評価、リスクプロファイル評価
第3章 市場サプライチェーン分析
- サプライチェーンとエコシステムの概要
- 一覧：主要原材料・資源・供給業者
- 一覧：主要な流通業者、チャネルパートナー
- 一覧：主要エンドユーザー
第4章 世界の市場動向と戦略
- 主要技術と将来動向
- 人工知能（AI）と自律型AI
- デジタル化、クラウド、ビッグデータ、サイバーセキュリティ
- IoT、スマートインフラストラクチャ、コネクテッド・エコシステム
- 没入型技術（AR/VR/XR）とデジタル体験
- インダストリー4.0とインテリジェント製造
- 主要動向
- デバイス上での言語推論
- 圧縮モバイルLLMアーキテクチャ
- オフラインAIアシスタントモデル
- エッジ最適化言語エンジン
- セキュアなローカルモデルランタイム
第5章 最終用途産業の市場分析
- 個人のスマートフォンユーザー
- モバイルアプリケーション開発者
- 中小企業
- 大企業
- 端末メーカー
第6章 市場：金利、インフレ、地政学、貿易戦争と関税の影響、関税戦争と貿易保護主義によるサプライチェーンへの影響、コロナ禍が市場に与える影響を含むマクロ経済シナリオ
第7章 世界の戦略分析フレームワーク、現在の市場規模、市場比較および成長率分析
- 世界の電話用大規模言語モデル市場：PESTEL分析（政治、社会、技術、環境、法的要因、促進要因と抑制要因）
- 世界の電話用大規模言語モデル市場規模、比較、成長率分析
- 世界の電話用大規模言語モデル市場の実績：規模と成長, 2020-2025
- 世界の電話用大規模言語モデル市場の予測：規模と成長, 2025-2030, 2035F
第8章 市場における世界の総潜在市場規模（TAM）
第9章 市場セグメンテーション
- タイプ別
- ソフトウェア、ハードウェア
- 技術別
- ディープラーニング、自然言語処理、機械学習
- 展開モデル別
- オンプレミス、クラウドベース、ハイブリッド
- 用途別
- バーチャルアシスタント、コンテンツ生成、その他のアプリケーション
- エンドユーザー別
- 個人、中小企業、大企業
- サブセグメンテーション、タイプ別：ソフトウェア
- モバイルアプリケーション、アプリケーションプログラミングインターフェース（API）サービス、モデル最適化ツール、オンデバイス推論フレームワーク、ソフトウェア開発キット
- サブセグメンテーション、タイプ別：ハードウェア
- スマートフォン用プロセッサ、ニューラルプロセッシングユニット、人工知能アクセラレータ、メモリおよびストレージモジュール、エッジコンピューティングデバイス
第10章 市場・業界指標：国別
第11章 地域別・国別分析
- 世界の電話用大規模言語モデル市場：地域別、実績と予測, 2020-2025, 2025-2030F, 2035F
- 世界の電話用大規模言語モデル市場：国別、実績と予測, 2020-2025, 2025-2030F, 2035F
第12章 アジア太平洋市場
第13章 中国市場
第14章 インド市場
第15章 日本市場
第16章 オーストラリア市場
第17章 インドネシア市場
第18章 韓国市場
第19章 台湾市場
第20章 東南アジア市場
第21章 西欧市場
第22章 英国市場
第23章 ドイツ市場
第24章 フランス市場
第25章 イタリア市場
第26章 スペイン市場
第27章 東欧市場
第28章 ロシア市場
第29章 北米市場
第30章 米国市場
第31章 カナダ市場
第32章 南米市場
第33章 ブラジル市場
第34章 中東市場
第35章 アフリカ市場
第36章 市場規制状況と投資環境
第37章 競合情勢と企業プロファイル
- 電話用大規模言語モデル市場：競合情勢と市場シェア、2024年
- 電話用大規模言語モデル市場：企業評価マトリクス
- 電話用大規模言語モデル市場：企業プロファイル
- Microsoft Corporation
- Samsung Electronics Co. Ltd.
- ByteDance Ltd.
- Meta Platforms Inc
- Qualcomm Incorporated
第38章 その他の大手企業と革新的企業
- Nvidia Corporation, Baidu Inc., OpenAI Inc., Cohere Inc., AI21 Labs Ltd., Hugging Face Inc., Liquid AI Inc., Sensory Inc., deepset GmbH, Picovoice Inc., Sarvam AI Private Limited, Adaptive ML Inc., WebAI Inc., MLC AI Inc., Nexa AI Inc.
第39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40章 市場に登場予定のスタートアップ
第41章 主要な合併と買収
第42章 市場の潜在力が高い国、セグメント、戦略
- 電話用大規模言語モデル市場2030：新たな機会を提供する国
- 電話用大規模言語モデル市場2030：新たな機会を提供するセグメント
- 電話用大規模言語モデル市場2030：成長戦略
- 市場動向に基づく戦略
- 競合の戦略
