大規模言語モデル（LLM）の世界市場：現状分析と予測（2024年～2032年）

世界の大規模言語モデル（LLM）の市場規模は、約33.8％の成長率を示すと見られています。これは、クラウドベースのAIサービス（AWS、Google Cloud、Azure AIなど）の普及により、LLMのスケーラブルな展開とトレーニングが可能になり、あらゆる規模の企業が利用できるようになったためです。また、この業界における研究開発、投資、製品の進歩、コラボレーションの増加が大規模言語モデル市場を牽引しています。例えば、マイクロソフトは2023年12月、大規模言語モデル（LLM）を利用した自動データ探索システムInsightPilotを発表しました。この革新的なシステムは、データ探索プロセスを簡素化するために特別に設計されています。InsightPilotには、データの探索を簡素化することを目的とした、綿密に設計された一連の分析アクションが組み込まれています。自然言語による質問が提示されると、InsightPilotはLLMと統合して一連の分析アクションを実行し、データの探索と価値ある洞察の生成を容易にします。

モデルサイズ別では、市場は10億パラメータ未満、10億～100億パラメータ、100億～500億パラメータ、500億～1,000億パラメータ、1,000億～2,000億パラメータ、2,000億～5,000億パラメータ、5,000億パラメータ超に区分されます。大規模言語モデル市場において、10億パラメータ未満のカテゴリーは、計算リソースが限られている企業にとって、よりアクセスしやすく費用対効果の高い、軽量で効率的なモデルを提供することで、最大の市場シェアを持つと予想されます。これらの小型モデルは、処理時間の短縮と運用コストの削減を実現し、リアルタイム・アプリケーション、エッジ・コンピューティング、小規模企業に最適です。エネルギー消費量が少なく、特定のタスクに対して微調整が可能なため、特にスケーラビリティと迅速な導入が重要な業界では、広く採用されています。

市場セグメンテーションは用途別に、カスタマーサービス、コンテンツ生成、センチメント分析、コード生成、言語翻訳、その他に区分されます。このうち、カスタマーサービスセグメントは大規模言語モデル市場の主要な促進要因です。チャットボットやバーチャルアシスタントのようなインテリジェントな会話型AIソリューションを通じて企業が顧客との関係を改善するのに役立つため、「カスタマーサービス」カテゴリが優位を占めているためです。これらのLLMは、顧客からの質問や懸念を解決し、問題を解決し、さまざまなメディア形態で即時支援を提供します。化学品サプライヤー企業は、必要な活動を合理化し、対応精度を高め、コストを最小化し、24時間365日利用できるようにすることができます。したがって、カスタマーサービス強化におけるAIの可能性を把握する組織が増えるにつれて、この分野を専門とするLLMの需要は高水準で推移すると思われます。

市場はモダリティ別では、テキスト、コード、画像、動画に区分されます。中でもテキストセグメントは、文章作成、感情分析、文章要約、翻訳など多様なアプリケーションを可能にすることで、大規模言語モデル市場の主要な牽引役となっています。企業が効率化を図り、認知的インタラクションを改善し、利益を上げるために、テキスト分析のような活動は着実にLLMにオフロードされています。このような用途の増加は、マーケティング、ジャーナリズム、カスタマーサービスを含む様々な業界におけるLLMの使用を増加させるだけでなく、モデルの精度と効率の向上を促進し、市場の成長を促進しています。

業界別では、BFSI、IT/ITeS、小売・製造、メディア・娯楽、その他に区分されます。なかでもBFSI（銀行、金融サービス、保険）セグメントは、カスタマーサポート、不正識別、コンプライアンスにNLPが利用されていることから、大規模言語モデルの主要市場のひとつでもあります。 BFSI組織は、NLPの能力を活用することで、膨大な量の非構造化データから洞察を見出し、投資や貯蓄に関するコンサルティングサービスを提供し、市場のセンチメントを通じてリスクを削減することができます。このような問題を解決するためのAI利用の増加は、生産性を向上させるだけでなく、付加価値の高いコンシューマーエクスペリエンスを開発し、この分野でのLLM技術の採用増加を可能にし、この市場の成長に影響を与えます。

大規模言語モデルの市場導入に関する理解を深めるため、市場は北米（米国、カナダ、その他北米）、欧州（ドイツ、英国、フランス、スペイン、イタリア、その他欧州）、アジア太平洋（中国、日本、インド、その他アジア太平洋）、世界のその他の地域における世界的なプレゼンスに基づいて分析されます。中でも、アジア太平洋の大規模言語モデル（LLM）市場は、eコマース、金融、ヘルスケア、教育分野など、さまざまな産業分野で人工知能の利用が増加していることを主因として、驚異的な成長率を示しています。例えば、中国、インド、日本は、AI研究開発、ハードウェア、ソフトウェアに多くのリソースを投入しており、LLM市場のパイオニアであり、参加者です。LLMは、成長動向、特定の地域言語、方言に着目し、多言語モデルで利用できるようになり、AI策定への採用や政府の奨励に役立っています。この地域におけるテクノロジー分野の成長、継続的に成長するデジタル経済、自動化の必要性、ビジネスにおけるカスタマーエンゲージメントは、市場成長の促進要因です。

同市場を牽引する主要企業には、NVIDIA Corporation、Alibaba Group Holding Limited、Amazon.com, Inc.、Baidu Research、Google LLC、Meta、Microsoft、OpenAI、Tencent、YANDEX LLCなどがあります。

目次

第1章 市場イントロダクション

• 市場の定義
• 主な目的
• ステークホルダー
• 制限事項

第2章 調査手法または前提条件

• 調査プロセス
• 調査手法
• 回答者プロファイル

第3章 エグゼクティブサマリー

• 業界要約
• セグメント別の展望
  • 市場成長の強さ
• 地域の展望

第4章 市場力学

• 促進要因
• 機会
• 抑制要因
• 動向
• PESTEL分析
• 需要側分析
• 供給側分析
  • 合併と買収
  • コラボレーション・投資とシナリオ
  • 業界考察：大手スタートアップ企業とその独自の戦略

第5章 価格分析

• 地域価格分析
• 価格に影響を与える要因

第6章 世界の大規模言語モデル市場収益（2022年～2032年）

第7章 市場洞察：モデルサイズ別

• 10億パラメータ未満
• 10億～100億パラメータ
• 100億～500億パラメータ
• 500億～1,000億パラメータ
• 1,000億～2,000億パラメータ
• 2,000億～5,000億パラメータ
• 5,000億パラメータ超

第8章 市場洞察：用途別

• カスタマーサービス
• コンテンツ生成
• センチメント分析
• コード生成
• 言語翻訳
• その他

第9章 市場洞察：モダリティ別

• テキスト
• コード
• 画像
• 動画

第10章 市場洞察：業界別

• BFSI
• IT/ITeS
• 小売・製造
• メディア・娯楽
• その他

第11章 市場洞察：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • その他北米
• 欧州
  • ドイツ
  • 英国
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • その他欧州
• アジア太平洋
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • その他アジア太平洋
• 世界のその他の地域

第12章 バリューチェーン分析

• 限界分析
• 市場参入企業一覧

第13章 競合情勢

• 競合ダッシュボード
• 競合市場ポジショニング分析
• ポーターのファイブフォース分析

第14章 企業プロファイル

• NVIDIA Corporation
  • 企業概要
  • 主要財務
  • SWOT分析
  • 製品ポートフォリオ
  • 最近の発展
• Alibaba Group Holding Limited
• Amazon.com, Inc.
• Baidu Research
• Google LLC
• Meta
• Microsoft
• OpenAI
• Tencent
• YANDEX LLC

第15章 頭字語と前提条件

第16章 付録

The large language model LLM market is the global industry of Large Language Models being developed, deployed, or used to process and generate natural language text. Currently, pre-trained LLMs like GPT and BERT are applied to several NLP activities, for instance, content creation, customer support, and language translation. The market is growing at a fast pace due to the rising curiosity of AI in numerous fields such as - healthcare, banking & finance, and the electronic business sector. The factors responsible for the growth are the improved algorithms of deep learning, enhanced accessibility of infrastructures of cloud computing, raised investments in AI research, and the necessity of solutions to process the massive amount of data. This expansion is further driven by using advanced communication systems mainly from enterprises in an endeavor to improve customers' engagement and operations.

The large language model market is set to show a growth rate of about 33.8%. This is due to the widespread availability of cloud-based AI services (like AWS, Google Cloud, and Azure AI) enables the scalable deployment and training of LLMs, making them accessible to businesses of all sizes. Also, increasing R&D, investment, product advancements, and collaborations in this industry drive the Large Language Model market. For instance, in December 2023, Microsoft Corporation launched InsightPilot, an automated data exploration system powered by a Large Language Model (LLM). This innovative system is specifically designed to simplify the data exploration process. InsightPilot incorporates a set of meticulously designed analysis actions aimed at simplifying the exploration of data. When presented with a natural language question, InsightPilot integrates with the LLM to execute a sequence of analysis actions, facilitating the exploration of data and the generation of valuable insights.

Based on Model Size, the market is segmented into Below 1 billion Parameters, 1 billion to 10 billion Parameters, 10 billion to 50 billion Parameters, 50 billion to 100 billion Parameters, 100 billion to 200 billion Parameters, 200 billion to 500 billion Parameters, and Above 500 billion Parameters. The Below 1 billion Parameters category is expected to have the largest market share of the Large Language Model market by offering lightweight, efficient models that are more accessible and cost-effective for businesses with limited computational resources. These smaller models provide faster processing times and reduced operational costs, making them ideal for real-time applications, edge computing, and smaller-scale enterprises. Their lower energy consumption and fine-tuning ability for specific tasks allow widespread adoption across industries, particularly where scalability and quick deployment are critical.

Based on the application, the market is segmented into customer service, content generation, sentiment analysis, code generation, language translation, and others. Among these, the customer service segment is a key driver of the large language model market. Due to the dominance of the "Customer Service" category as it helps businesses improve customer relations through intelligent conversational AI solutions like chatbots and virtual assistants. These LLMs solve questions and concerns from customers, fix problems, and offer immediate assistance on different media forms. Chemical supplier firms can streamline required activities, enhance response accuracy, minimize costs, and be available 24/7, therefore, achieving higher customer retention and loyalty. Thus, the demand for LLMs specializing in this field will remain high as more organizations grasp the potential of AI in enhancing customer service.

Based on the modality, the market is segmented into text, code, image, and video. Among these, the text segment is a key driver of the large language model market by enabling diverse applications such as writing, emotional analysis, text summarization, and translation. Activities such as text analysis are steadily being offloaded to LLMs as firms seek to gain efficiencies, improve cognitive interactions, and drive profits which is why advanced text analysis is on an upward trajectory. This increase in applications not only increases the use of LLMs in various industries including marketing, journalism, and customer service but also fuels advancements in model accuracy and efficiency, therefore driving the growth of the market.

Based on the industry vertical, the market is segmented into BFSI, IT/ITeS, retail and manufacturing, media & entertainment, and others. Among these, The BFSI (Banking, Financial Services, and Insurance) sector is also one of the primary markets for the Large Language Model as it uses it in customer support, fraud identification, and compliance. By employing NLP capacities, BFSI organizations can discover insights into huge volumes of unstructured data, offer consultancy services on investiture and saving, and cut risk via sentiments of the market. This rise in the use of AI to solve these problems not only increases the productivity of the power line but also develops value-added consumer experiences, enabling the increased adoption of LLM technologies in this sector to influence the growth of this market.

For a better understanding of the market adoption of the large language model, the market is analyzed based on its worldwide presence in countries such as North America (U.S., Canada, and the Rest of North America), Europe (Germany, U.K., France, Spain, Italy, Rest of Europe), Asia-Pacific (China, Japan, India, Rest of Asia-Pacific), Rest of World. Among these, The Asia-Pacific Large Language Model (LLM) market is growing at an astonishing rate primarily due to the increasing use of artificial intelligence in different industry sectors including e-commerce, finance, healthcare, and education sectors. China, India, and Japan, for example, are earmarking large proportions of their resources for AI research and development, hardware, and software, and as pioneers and partakers in the LLM market. Getting down to the growing trends, specific regional languages, and dialects, LLM has been made available in multilingual models which are helping in the adoption and the government's encouragement towards AI formulations. The growth of the technology sector in the region, the continuously growing digital economy, the need for automation, and customer engagement in businesses are the drivers for market growth.

Some major players running in the market include NVIDIA Corporation; Alibaba Group Holding Limited; Amazon.com, Inc.; Baidu Research; Google LLC; Meta; Microsoft; OpenAI; Tencent; and YANDEX LLC

TABLE OF CONTENTS

1.MARKET INTRODUCTION

• 1.1. Market Definitions
• 1.2. Main Objective
• 1.3. Stakeholders
• 1.4. Limitation

2.RESEARCH METHODOLOGY OR ASSUMPTION

• 2.1. Research Process of the Global Large Language Model Market
• 2.2. Research Methodology of the Global Large Language Model Market
• 2.3. Respondent Profile

3.EXECUTIVE SUMMARY

• 3.1. Industry Synopsis
• 3.2. Segmental Outlook
  • 3.2.1. Market Growth Intensity
• 3.3. Regional Outlook

4.MARKET DYNAMICS

• 4.1. Drivers
• 4.2. Opportunity
• 4.3. Restraints
• 4.4. Trends
• 4.5. PESTEL Analysis
• 4.6. Demand Side Analysis
• 4.7. Supply Side Analysis
  • 4.7.1. Merger & Acquisition
  • 4.7.2. Collaboration & Investment and Scenario
  • 4.7.3. Industry Insights: Leading Startups and Their Unique Strategies

5.PRICING ANALYSIS

• 5.1. Regional Pricing Analysis
• 5.2. Price Influencing Factors

6.GLOBAL LARGE LANGUAGE MODEL MARKET REVENUE (USD BN), 2022-2032F

7.MARKET INSIGHTS BY MODEL SIZE

• 7.1. Below 1 billion Parameters
• 7.2. 1 billion to 10 billion Parameters
• 7.3. 10 billion to 50 billion Parameters
• 7.4. 50 billion to 100 billion Parameters
• 7.5. 100 billion to 200 billion Parameters
• 7.6. 200 billion to 500 billion Parameters
• 7.7. Above 500 billion Parameters

8.MARKET INSIGHTS BY APPLICATION

• 8.1. Customer Service
• 8.2. Content Generation
• 8.3. Sentiment Analysis
• 8.4. Code Generation
• 8.5. Language Translation
• 8.6. Others

9.MARKET INSIGHTS BY MODALITY

• 9.1. Text
• 9.2. Code
• 9.3. Image
• 9.4. Video

10.MARKET INSIGHTS BY INDUSTRY VERTICAL

• 10.1. BFSI
• 10.2. IT/ITeS
• 10.3. Retail and Manufacturing
• 10.4. Media & Entertainment
• 10.5. Other

11.MARKET INSIGHTS BY REGION

• 11.1. North America
  • 11.1.1. U.S.
  • 11.1.2. Canada
  • 11.1.3. Rest of North America
• 11.2. Europe
  • 11.2.1. Germany
  • 11.2.2. U.K.
  • 11.2.3. France
  • 11.2.4. Italy
  • 11.2.5. Spain
  • 11.2.6. Rest of Europe
• 11.3. Asia-Pacific
  • 11.3.1. China
  • 11.3.2. Japan
  • 11.3.3. India
  • 11.3.4. Rest of Asia-Pacific
• 11.4. Rest of World

12.VALUE CHAIN ANALYSIS

• 12.1. Marginal Analysis
• 12.2. List of Market Participants

13.COMPETITIVE LANDSCAPE

• 13.1. Competition Dashboard
• 13.2. Competitor Market Positioning Analysis
• 13.3. Porter Five Forces Analysis

14.COMPANY PROFILED

• 14.1. NVIDIA Corporation
  • 14.1.1. Company Overview
  • 14.1.2. Key Financials
  • 14.1.3. SWOT Analysis
  • 14.1.4. Product Portfolio
  • 14.1.5. Recent Developments
• 14.2. Alibaba Group Holding Limited
• 14.3. Amazon.com, Inc.
• 14.4. Baidu Research
• 14.5. Google LLC
• 14.6. Meta
• 14.7. Microsoft
• 14.8. OpenAI
• 14.9. Tencent
• 14.10. YANDEX LLC

15.ACRONYMS & ASSUMPTION

16.ANNEXURE