 | • レポートコード：MRC360i24AR3040 • 出版社/出版日：360iResearch / 2024年4月 • レポート形態：英文、PDF、192ページ • 納品方法：Eメール（受注後2-3日） • 産業分類：産業未分類 |
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レポート概要
※当レポートは英文です。下記の日本語概要・目次はAI自動翻訳を利用し作成されました。正確な概要・目次はお問い合わせフォームからサンプルを請求してご確認ください。
[192ページレポート] 大規模言語モデル市場規模は2023年に46.8億米ドルと推定され、2024年には60.7億米ドルに達すると予測され、CAGR 31.92%で2030年には325.6億米ドルに達すると予測される。
大規模言語モデル（LLM）は、人間の言語を理解し、生成し、一貫性があり文脈に関連した方法で対話するように設計された高度なソフトウェアシステムである。これらのモデルは、膨大な量のテキストを含む膨大なデータセットで学習され、1つまたは複数の言語のニュアンス、文法、構文、慣用表現を把握することができる。その結果、LLMは翻訳、要約、質問応答、さらにはクリエイティブ・ライティングなど、さまざまな言語ベースのタスクを実行することができる。LLMモデルの学習に役立つデジタルデータ作成の急激な増加が、市場の成長を後押ししている。より高度なCPUやGPUを含む計算能力の向上は、より大規模なモデルやデータセットの処理を可能にし、より洗練されたLLMの開発を促進している。データのプライバシーや、LLMの開発、トレーニング、保守の複雑さが増していることが、市場の成長を妨げている。機械学習アルゴリズムとニューラルネットワークアーキテクチャの継続的な改善により、LLMの機能が大幅に強化され、より効率的で効果的なLLMが開発されれば、市場成長の機会が生まれると期待される。
提供：高度な言語理解と言語生成をアプリケーションに統合する大規模言語モデル・サービスの利用が増加
LLMに関連するサービスは、サブスクリプション・ベース、またはクラウドベースのプラットフォームを通じて、これらの洗練されたモデルへのアクセスを提供することを中心に展開されている。企業は、企業や開発者が基盤となるAI技術を自ら開発することなく、高度な言語理解と生成をアプリケーションに統合できるよう、LLMをサービスとして提供している（LLMaaS）。LLMのソフトウェアには、大規模な言語モデルの作成、トレーニング、展開を可能にする実際のプログラム、フレームワーク、ツールが含まれる。このカテゴリーには、オープンソースのライブラリ、プロプライエタリなプラットフォーム、LLMのトレーニングと運用の複雑さと計算要件をサポートするために特別に設計された開発環境などが含まれる。ドメイン固有のLLMは、法律、医療、金融など、特定の分野や業界に関連する言語を理解し、生成するように調整されています。これらのモデルは専門的なデータセットでトレーニングされるため、それぞれのドメイン特有のニュアンス、専門用語、文脈を理解することができます。専門性に特化することで、精度の高い応答が可能になり、専門分野に関連したコンテンツが生成されるため、専門的・技術的なアプリケーションで特に重宝されます。汎用LLMは、幅広い分野の言語を理解できるように設計されています。これらのモデルは汎用性が高く、特定の分野に限定されることなく、さまざまな言語タスクを実行することができる。特定の分野での深い知識は、特定のドメインに特化したモデルには及ばないかもしれませんが、その幅広い適用性により、一般的なコンテンツ作成、カスタマーサポート、その他幅広い言語能力を必要とするタスクに有用です。
最終用途：顧客からの自然言語クエリを理解し処理するための、BFSIセクターにおける大規模言語モデルのニーズの高まり
銀行、金融サービス、保険（BFSI）セクターでは、大規模言語モデル（LLM）は、顧客サービスの向上とルーチン・タスクの自動化において重要な役割を果たしています。LLMは、顧客からの自然言語による問い合わせを理解し処理することで、効率的で正確なカスタマーサポートを可能にし、膨大なテキストデータを分析して実用的な洞察を導き出し、意思決定プロセスを改善します。こうしたLLM技術の統合は、BFSI業界における業務の合理化、コスト削減、顧客満足度の向上に役立っている。教育分野では、LLMが生徒の学習方法や教育者の指導方法を変革している。パーソナライズされた学習体験、即時の課題フィードバック、言語学習サポートを提供する。自然な会話のやり取りをシミュレートすることで、LLMは個別指導の補助としても機能し、学生が複雑な概念を直感的に理解するのを助けます。LLMは、膨大な量の医学文献や患者データを処理・解釈し、診断、治療計画、医学研究をサポートすることで、ヘルスケア＆ライフサイエンスに大きな影響を与えている。病気のパターンを特定し、潜在的な治療法を提案し、個別化医療の開発に貢献することで、患者の治療を向上させ、科学的発見を進めることができます。LLMは、情報技術分野において、よりインテリジェントで直感的なソフトウェア・アプリケーションの開発に不可欠です。LLMは、自然言語インタフェースを強化し、新たな脅威を特定することでサイバーセキュリティ対策を改善し、コード生成やバグ修正などのルーチン作業を自動化することで、この分野の効率性と革新性を高めている。製造業は、生産プロセスの最適化、予知保全、サプライチェーン・ロジスティクスの強化を通じて、LLMの恩恵を受けている。膨大なデータセットを分析することで、LLMは機器の故障を事前に予測し、運転調整を推奨し、在庫管理を最適化することができる。LLMは、創造的なコンテンツを生み出し、ユーザー体験をパーソナライズし、デジタル・コンテンツとのより洗練されたインタラクションを可能にすることで、メディア＆エンターテインメント業界を再構築している。LLMは、記事の執筆、作曲、さらには脚本作成プロセスの支援まで可能で、コンテンツの作成と消費の革新的な方法を提供している。小売業界では、LLMはパーソナライズされた商品の推奨、自動化されたカスタマーサービス、在庫管理を通じて、顧客体験と業務効率を向上させる。LLMはショッピングのパターンや嗜好を分析することで、顧客に合わせた提案を行い、満足度とロイヤルティを向上させるとともに、バックエンド業務を効率化することができる。
地域別インサイト
アメリカ大陸では、大規模言語モデルへの関心と投資が活発で、ベンチャーキャピタルからの多額の投資に支えられた新興企業や既存技術企業の強力なエコシステムが、AIと大規模言語モデルのイノベーションを促進している。この地域の需要は、チャットボットによる顧客サービスの向上から、コンテンツの生成やユーザー体験のパーソナライズまで、さまざまな用途にこれらのモデルを採用しているテクノロジーやメディア分野の規模の大きさにも後押しされている。米州におけるデータプライバシーとAI倫理に関する規制環境と政策は、市場の成長軌道を形成する上で極めて重要な役割を果たしている。アジア太平洋地域では、大規模な言語モデルを含むAI技術の採用が急増している。APACの成長は、AI研究に対する政府の支援、盛んな技術系スタートアップ・シーン、電子商取引や銀行業から教育まで幅広い分野におけるAIソリューションの熱心な採用といった要因が組み合わさってもたらされている。APAC市場はまた、大規模な言語モデルの訓練と改良に使用できる膨大な量のデータにつながる、大規模で成長中のインターネット・ユーザー・ベースによっても支えられている。EMEA地域では、欧州が大規模言語モデルを含むAIの研究開発の主要拠点として際立っている。欧州連合（EU）が倫理的なAIを重視し、一般データ保護規則（GDPR）などの厳格なデータ保護法を定めていることが、同地域におけるAI技術の開発と展開に影響を与えている。これらの規制は、AIの透明性と倫理的な利用を奨励し、他の地域と比較して、より責任あるイノベーションを遅らせる可能性があるが、導く可能性もある。中東とアフリカも、主に湾岸諸国のスマートシティ・イニシアチブとアフリカ全域でのモバイル技術の採用によって、大規模な言語モデル技術に取り組んでいる。
FPNVポジショニング・マトリックス
FPNVポジショニング・マトリックスは、大規模言語モデル市場の評価において極めて重要である。事業戦略と製品満足度に関連する主要指標を調査し、ベンダーを包括的に評価します。この綿密な分析により、ユーザーは要件に沿った十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。評価に基づき、ベンダーは成功の度合いが異なる4つの象限に分類されます：フォアフロント（F）、パスファインダー（P）、ニッチ（N）、バイタル（V）である。
市場シェア分析
市場シェア分析は、大規模言語モデル市場におけるベンダーの現状を洞察的かつ詳細に調査する包括的なツールです。全体的な収益、顧客ベース、その他の主要指標について、ベンダーの貢献度を綿密に比較・分析することで、各社の業績や、市場シェアを争う際に直面する課題について、より深い理解を提供することができます。さらに、この分析により、調査対象基準年に観察された蓄積、断片化の優位性、合併の特徴などの要因を含む、この分野の競争特性に関する貴重な洞察が得られます。このように詳細な情報を得ることで、ベンダーはより多くの情報に基づいた意思決定を行い、市場での競争力を得るための効果的な戦略を考案することができます。
主要企業のプロファイル
本レポートでは、大規模言語モデル市場における最近の重要な動向を掘り下げ、主要ベンダーとその革新的なプロフィールを紹介しています。これらには、Alibaba Group Holding Limited、Amazon Web Services, Inc.、Anthropic, Inc.、Baidu, Inc.、Cloudflare, Inc.、Cohere Inc.、Cohere Technologies, Inc.、Eden AI、Elasticsearch B.V.、Ersatz Labs, Inc.、Facebook, Inc.、Google LLC、Huawei Technologies Co、Ltd.、Hugging Face, Inc.、International Business Machines Corporation、Microsoft Corporation、Numenta, Inc.、NVIDIA Corporation、Open AI、Salesforce.com, Inc.、Tencent Holdings Ltd.、Weights & Biases, Inc.、Zeta Alpha Vector Ltd.。
市場区分と調査範囲
この調査レポートは、大規模言語モデル市場を分類し、以下の各サブ市場における収益予測と動向分析を掲載しています：
サービス
ソフトウェア ● ドメイン特化型LLM
汎用LLM
アーキテクチャ ● 自動符号化言語モデル
自己回帰言語モデル
ハイブリッド言語モデル
クラウド
オンプレミス
アプリケーション ● コード生成
コンテンツ生成とキュレーション
カスタマーサービス自動化
データ分析
情報検索
言語翻訳とローカライゼーション
エンドユース ● BFSI
教育
ヘルスケア＆ライフサイエンス
IT
製造業
メディア＆エンターテイメント
小売業
地域 ● 南北アメリカ ● アルゼンチン
ブラジル
カナダ
メキシコ
アメリカ ● カリフォルニア州
フロリダ州
イリノイ州
ニューヨーク
オハイオ州
ペンシルバニア
テキサス
アジア太平洋 ● オーストラリア
中国
インド
インドネシア
日本
マレーシア
フィリピン
シンガポール
韓国
台湾
タイ
ベトナム
ヨーロッパ・中東・アフリカ ● デンマーク
エジプト
フィンランド
フランス
ドイツ
イスラエル
イタリア
オランダ
ナイジェリア
ノルウェー
ポーランド
カタール
ロシア
サウジアラビア
南アフリカ
スペイン
スウェーデン
スイス
トルコ
アラブ首長国連邦
イギリス
本レポートは、以下の点について貴重な洞察を提供している：
1.市場浸透度：主要企業が提供する市場に関する包括的な情報を掲載しています。
2.市場の発展：有利な新興市場を深く掘り下げ、成熟した市場セグメントにおける浸透度を分析します。
3.市場の多様化：新製品の発売、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細な情報を提供します。
4.競合評価とインテリジェンス：主要企業の市場シェア、戦略、製品、認証、規制当局の承認、特許状況、製造能力などを網羅的に評価します。
5.製品開発とイノベーション：将来の技術、研究開発活動、画期的な製品開発に関する知的洞察を提供しています。
本レポートは、以下のような主要な質問に対応しています：
1.大規模言語モデル市場の市場規模および予測は？
2.大型言語モデル市場の予測期間中に投資を検討すべき製品、セグメント、アプリケーション、分野は？
3.大規模言語モデル市場の技術動向と規制枠組みは？
4.大規模言語モデル市場における主要ベンダーの市場シェアは？
5.大規模言語モデル市場への参入に適したモードと戦略的動きは？
1.序文
1.1.研究の目的
1.2.市場細分化とカバー範囲
1.3.調査対象年
1.4.通貨と価格
1.5.言語
1.6.ステークホルダー
2.調査方法
2.1.定義調査目的
2.2.決定する研究デザイン
2.3.準備調査手段
2.4.収集するデータソース
2.5.分析する：データの解釈
2.6.定式化するデータの検証
2.7.発表研究報告書
2.8.リピート：レポート更新
3.エグゼクティブ・サマリー
4.市場概要
5.市場インサイト
5.1.市場ダイナミクス
5.1.1.促進要因
5.1.1.1.デジタル・トランスフォーメーションに向けた世界的なトレンドの拡大
5.1.1.2.LLMのトレーニングに利用可能なテキストデータ量の指数関数的増加
5.1.2.制約事項
5.1.2.1.計算コストとLLMとの統合の複雑さ
5.1.3.機会
5.1.3.1.大規模言語モデルの能力を向上させる進歩の増加
5.1.3.2.AI研究開発への官民双方からの投資の増加
5.1.4.課題
5.1.4.1.LLMの利用におけるプライバシーとセキュリティの懸念
5.2.市場セグメンテーション分析
5.2.1.提供サービス：アプリケーションに高度な言語理解と生成を統合する大規模言語モデルサービスの利用が増加
5.2.2.最終用途：顧客からの自然言語クエリを理解し処理するための、BFSI分野での大規模言語モデルへのニーズの高まり
5.3.市場破壊分析
5.4.ポーターのファイブフォース分析
5.4.1.新規参入の脅威
5.4.2.代替品の脅威
5.4.3.顧客の交渉力
5.4.4.サプライヤーの交渉力
5.4.5.業界のライバル関係
5.5.バリューチェーンとクリティカルパス分析
5.6.価格分析
5.7.技術分析
5.8.特許分析
5.9.貿易分析
5.10.規制枠組み分析
6.大規模言語モデル市場、提供製品別
6.1.はじめに
6.2.サービス
6.3.ソフトウェア
7.大規模言語モデル市場、アーキテクチャ別
7.1.はじめに
7.2.自動エンコード言語モデル
7.3.自己回帰言語モデル
7.4.ハイブリッド言語モデル
8.大規模言語モデル市場、展開モード別
8.1.はじめに
8.2.クラウド
8.3.オンプレミス
9.大規模言語モデル市場、用途別
9.1.導入
9.2.コード生成
9.3.コンテンツ生成とキュレーション
9.4.カスタマーサービス自動化
9.5.データ分析
9.6.情報検索
9.7.言語翻訳とローカライゼーション
10.大規模言語モデル市場、用途別
10.1.はじめに
10.2.BFSI
10.3.教育
10.4.ヘルスケア＆ライフサイエンス
10.5.IT
10.6.製造業
10.7.メディア＆エンターテインメント
10.8.小売業
11.米州の大型言語モデル市場
11.1.はじめに
11.2.アルゼンチン
11.3.ブラジル
11.4.カナダ
11.5.メキシコ
11.6.アメリカ
12.アジア太平洋地域の大規模言語モデル市場
12.1.はじめに
12.2.オーストラリア
12.3.中国
12.4.インド
12.5.インドネシア
12.6.日本
12.7.マレーシア
12.8.フィリピン
12.9.シンガポール
12.10.韓国
12.11.台湾
12.12.タイ
12.13.ベトナム
13.ヨーロッパ、中東、アフリカの大型言語モデル市場
13.1.はじめに
13.2.デンマーク
13.3.エジプト
13.4.フィンランド
13.5.フランス
13.6.ドイツ
13.7.イスラエル
13.8.イタリア
13.9.オランダ
13.10.ナイジェリア
13.11.ノルウェー
13.12.ポーランド
13.13.カタール
13.14.ロシア
13.15.サウジアラビア
13.16.南アフリカ
13.17.スペイン
13.18.スウェーデン
13.19.スイス
13.20.トルコ
13.21.アラブ首長国連邦
13.22.イギリス
14.競争環境
14.1.市場シェア分析、2023年
14.2.FPNVポジショニングマトリックス（2023年
14.3.競合シナリオ分析
14.3.1.グーグル、ジェミニを発表：AI分野におけるGPT-4の強力なライバル
14.3.2.Baijiayun、革新的なAI生成コンテンツプラットフォームQuestwaveを発表
14.3.3.リガード、GPT-4搭載AIで医療診断を高度化
14.4.戦略分析と推奨
15.競合ポートフォリオ
15.1.主要企業のプロフィール
15.2.主要製品ポートフォリオ
図2.大規模言語モデル市場規模、2023年対2030年
図3.大型言語モデルの世界市場規模、2018年～2030年（百万米ドル）
図4.大型言語モデルの世界市場規模、地域別、2023年対2030年(%)
図5. 大型言語モデルの世界市場規模、地域別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図6.大規模言語モデル市場のダイナミクス
図7.大規模言語モデルの世界市場規模、オファリング別、2023年対2030年(%)
図8.大規模言語モデルの世界市場規模、オファリング別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図9.大規模言語モデルの世界市場規模、アーキテクチャ別、2023年対2030年(%)
図10.大規模言語モデルの世界市場規模、アーキテクチャ別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図11.大規模言語モデルの世界市場規模、展開モード別、2023年対2030年(%)
図12.大規模言語モデルの世界市場規模、展開モード別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図13.大規模言語モデルの世界市場規模、用途別、2023年対2030年(%)
図14.大規模言語モデルの世界市場規模、用途別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図15.大型言語モデルの世界市場規模、最終用途別、2023年対2030年 (%)
図16.大型言語モデルの世界市場規模、最終用途別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図17.アメリカの大規模言語モデル市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図18.アメリカの大型言語モデル市場規模、国別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図19.米国の大規模言語モデル市場規模、州別、2023年対2030年 (%)
図20.米国の大規模言語モデル市場規模、州別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図21.アジア太平洋地域の大規模言語モデル市場規模、国別、2023年対2030年 (%)
図22. アジア太平洋地域の大規模言語モデル市場規模、国別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図23.欧州、中東、アフリカの大規模言語モデル市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図24.欧州、中東、アフリカの大規模言語モデル市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図25.大規模言語モデル市場シェア、主要プレーヤー別、2023年
図26.大型言語モデル市場、FPNVポジショニングマトリックス、2023年
• 日本語訳：大規模言語モデル市場：提供形態別（サービス、ソフトウェア）、アーキテクチャ別（自己符号化言語モデル、自己回帰言語モデル、ハイブリッド言語モデル）、展開形態別、用途別、最終用途別 – 2024-2030年の世界予測
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