市場概要
2023年のグローバルな大規模言語モデル市場規模は43.5億米ドルと推定され、2024年から2030年にかけては年平均成長率(CAGR)35.9%で成長すると予測されています。トレーニングシステムへのゼロヒューマンインターベンション機能の統合は、大規模言語モデル(LLM)市場の加速化の原動力となっています。この機能により、モデルが継続的な手動監視なしに自律的に学習および適応することが可能になり、時間とリソースの要求が大幅に削減されることで効率が向上します。
また、LLMが拡大するデータ量や作業負荷にも難なく対応できるようになるため、拡張性も促進されます。例えば、2023年6月には、米国に本社を置くソフトウェア企業Databricks, Inc.が、大規模言語モデルとモデルトレーニングソフトウェアに特化した米国のプロバイダーであるMosaicMLLを13億ドルで買収しました。この戦略的動きは、Databricksの生成AI能力の強化を目的としています。Databricksは、MosaicMLLのモデル、トレーニング、推論機能を同社のレイクハウスプラットフォームに統合し、企業が生成AIアプリケーションを作成できるようにする計画です。
転移学習や自己監督学習などの技術により、事前学習済みの知識を活用し、新しいタスクに効果的に適応できるようになり、LLMは強化されました。 特にGPU(グラフィック・プロセッシング・ユニット)やTPU(テンソル・プロセッシング・ユニット)などのハードウェアの進歩により、トレーニングや推論プロセスが加速し、より大規模で複雑なモデルの処理が可能になりました。 これらの技術的進歩により、文脈のより深い理解、メモリー処理の改善、より効率的なトレーニングプロセスを通じてLLMのパフォーマンスが強化され、LLMは強化されました。この要因により、業務効率の改善、市場での優位性、財務的持続可能性を目的として、LLMの導入を検討する企業が増加しています。
インターネットデータの豊富さは、LLM市場を大きく前進させる推進力となっています。この豊富なデータはLLMの基盤となるリソースとなり、LLMが多様かつ広範なソースから学習することを可能にし、パフォーマンスと適応性の大幅な向上につながります。このような膨大な情報へのアクセスは、より包括的で微妙な学習を促進し、LLMが文脈をよりよく理解し、言語理解力を向上させ、言語に関連するさまざまなタスクの能力を開発することを可能にします。インターネット上で利用可能な豊富なデータは、LLMテクノロジーの継続的な改善を推進し、さまざまな業界における実世界の応用を広げます。この拡大は、多様な用途におけるLLMの魅力を高め、最終的には市場におけるLLMの採用と成長を加速させます。
特に自然言語処理とニューラルネットワークアーキテクチャにおける機械学習アルゴリズムの進歩は、大規模言語モデルの能力を定義する上で重要です。さらに、多様かつ広範なデータセットの継続的な流れは、より洗練された学習に貢献し、モデルが言語のニュアンスや文脈の理解を調整し、強化することを可能にします。例えば、2023年8月、米国に拠点を置くサイバーセキュリティ企業であるTenable, Inc.は、生成AIによって駆動される高度なセキュリティソリューションであるExposureAIを発表しました。このツールは、大量の言語モデルを使用して、大量の脅威データを有益な洞察に変えます。このツールは、Tenable社のプラットフォームであるTenable Oneの一部です。同社はまた、ExposureAIを強化し、さらに賢くする特別なデータシステムであるExposure Graphも立ち上げました。
言語関連のタスクにおける大規模言語モデルの代替サービスには、ルールベースのシステム、対象機能向けのタスク固有のモデル、異なる技術を組み合わせたハイブリッドアプローチ、より小規模な事前学習モデル、人間ベースのソリューションなどがあります。これらの代替手段は特定の目的に役立ち、特定のタスクや分野では優れているかもしれませんが、一般的に、LLMを定義するより包括的な適応性、文脈理解、全体的な汎用性が必要です。これらの代替手段は、タスクの特異性、計算効率、言語理解の深さの間のトレードオフとなることが多く、特定のユースケースには適していますが、多様な言語関連アプリケーションを処理するLLMほど汎用的ではありません。
規制は、倫理ガイドライン、データプライバシー基準、コンプライアンス要件を確立することで、市場を大きく形作ります。これらの規制は、責任あるAI開発の確保、偏りの是正、プライバシーの保護に重点を置いていることが多く、LLMがデータを収集、処理、利用する方法に影響を与えています。特にヘルスケアや金融などの分野では、厳格なプロトコルが機密情報の取り扱いに関する懸念からLLMの展開を制限する可能性があります。さらに、グローバルスタンダードは慣行を調和させる一方で、小規模なプレーヤーにとっては障壁となり、イノベーションや市場力学に影響を与えます。
業界別では、2023年には小売およびeコマース分野が最大の市場収益シェア27.24%を占めると予測されています。LLMは、顧客の好み、行動、購入履歴を分析することで、パーソナライズされた推奨やショッピング体験を促進し、満足度を高め、売上を伸ばします。オンラインショッピングへのシフトが進む中、LLMは小売業者がデジタル上の消費者行動や嗜好を把握し、急速に進化するデジタル市場に適応するのを支援します。高度な検索機能やレコメンデーションエンジンを推進し、商品の発見を改善し、最終的にはコンバージョン率の向上と顧客維持率の改善につながります。LLMは市場動向の評価、センチメント分析の実施、商品やブランドに対する顧客の感情の理解を支援します。これにより、小売業者はマーケティング戦略を強化し、焦点を絞ったキャンペーンを展開し、販売経路を最適化することができます。
メディアおよびエンターテイメント分野は、予測期間において最も速いCAGRで成長すると予想されています。LLMは、個々の好みに応じた映画、番組、記事、音楽の推奨により、ユーザーエンゲージメントを強化し、消費とリテンションの増加につながります。LLMは、アイデアの創出、ストーリーラインの提案、脚本作成の支援などにより、コンテンツ制作者をサポートし、生産性を向上させます。さらに、LLMは、インタラクティブな物語やパーソナライズされた体験など、革新的なストーリーテリング形式を可能にし、視聴者のエンゲージメントと没入感を向上させます。LLMは、コンテンツの言語翻訳とローカライズを促進し、世界的なリーチとアクセシビリティを実現し、世界中のさまざまな視聴者を惹きつけます。
2023年には、北米が最大の収益シェア31.92%を占めました。北米は、複数の一流AI研究機関やテクノロジー企業を抱える技術革新の中心地として重要な位置を占めており、LLMテクノロジーの進化と進歩を育み、市場での優位性に貢献しています。北米のテクノロジー、金融、ヘルスケア、エンターテインメントなどのさまざまな分野は、LLMの早期採用者です。この早期導入が需要を促進し、さらなるイノベーションを奨励し、LLMの開発と利用における同地域のリーダーシップを確固たるものにしています。さらに、この地域では、コンピューティングインフラ、データ、コラボレーションの機会など、広範なリソースへのアクセスを提供しています。
アジア太平洋地域は、予測期間にわたって大幅なCAGRが見込まれています。アジア太平洋地域は、デジタル人口が増加している広大で多様な市場を有しています。この市場の拡大は、さまざまな業界や消費者セグメントにおけるLLMの採用と利用に十分な機会をもたらします。この地域では、AIや自然言語処理に特化した革新的な新興企業やテクノロジー企業の台頭が見られます。これらの企業は、LLMの開発と採用に貢献し、市場にユニークなソリューションをもたらしています。
用途別では、2023年にはチャットボットおよびバーチャルアシスタントのセグメントが最大の市場収益シェア26.4%を占めました。チャットボットおよびバーチャルアシスタントは、会話型インタラクション、カスタマーサービス、タスクの自動化に重点を置いたLLMの実装形態であり、より利用しやすくユーザーフレンドリーです。また、即時かつ個別対応の回答を提供し、リアルタイムのサポート、ガイダンス、情報検索を提供することで、ユーザーエンゲージメントを強化します。さらに、そのユーザーフレンドリーな性質により、消費者からの幅広い支持を受け、企業が顧客とのやり取りの手段として好んで使用するようになっています。企業は、チャットボットやバーチャルアシスタントを既存のシステムやカスタマーサポートチャネルに統合することが容易になっています。
カスタマーサービス分野は、予測期間にわたって大幅なCAGRを記録しました。LLMは、リソースの比例増加なしに複数の問い合わせを同時に処理することで、カスタマーサービスにおけるスケーラブルなソリューションを実現し、企業が変動する需要に効率的に対応できるようにします。LLMは、一貫性のある正確な応答を提供し、顧客とのやり取りの均一性を確保することで、ブランドアイデンティティとサービス品質を維持します。これらのシステムは日常的な作業を自動化し、人間のエージェントが複雑な顧客要件や特定の顧客要件に集中できるようにすることで、サービス提供の品質を向上させます。
展開モデルに基づき、2023年にはオンプレミスセグメントが市場をリードし、最大の収益シェア57%を占めました。オンプレミスソリューションは、より多くのカスタマイズオプションとインフラの制御を提供し、組織がLLMを特定のニーズに合わせてカスタマイズし、既存のシステムとよりシームレスに統合することを可能にします。特に金融や医療などの規制の厳しい業界では、自社のデータに対する管理権限を維持し、業界標準との整合性を確保するために、オンプレミスソリューションを選択する企業もあります。データの機密性を懸念する企業は、データへのアクセスや保存を直接管理し、外部プロバイダーへの依存度を低く抑えるために、オンプレミスソリューションを選択するかもしれません。
クラウドセグメントは、予測期間において最も速いCAGRを記録すると予想されています。クラウドベースのLLMソリューションは拡張性を提供し、企業は需要に応じてコンピューティングリソースを迅速に増減することができます。この柔軟性により、大幅なインフラ変更を必要とせずに、さまざまな作業負荷や進化するニーズに対応することができます。クラウドソリューションは多くの場合、従量制課金モデルで運用され、多額の先行投資の必要性を排除します。このコスト構造により、企業は使用したリソースのみに費用を支払うことで、費用を最適化することができます。クラウドベースのLLMは、インターネット接続があればどこからでもアクセスでき、地理的に分散したチーム間のリモートアクセスやコラボレーションを可能にします。
主要企業・市場シェア
市場で事業を展開する主要企業の一部には、Microsoft Corporation、Google LLC、Amazon.com, Inc.、Baidu, Inc.などがあります。
Microsoft Corporationは、ソフトウェア製品、サービス、およびデバイスで知られる多国籍テクノロジー企業です。 同社の多様なポートフォリオには、オペレーティングシステム、Microsoft Officeなどの生産性ソフトウェア、Azureを介したクラウドコンピューティング、Xboxによるゲーム、Dynamics 365などのビジネスツールが含まれます。 AIに重点的に取り組んでいるMicrosoft Researchは、大規模言語モデルと自然言語処理(NLP)を積極的に探求しています。 Microsoft TuringなどのAIへの取り組みは、製品およびサービススイート全体にわたって言語中心の技術を進歩させることを重視しています
Google LLCは、Alphabet Inc.の子会社であり、インターネット関連製品およびサービスで知られる多国籍テクノロジー企業です。クラウドコンピューティングや、Gmail、Google Drive、YouTube、モバイル端末用Android OSなどのソフトウェアアプリケーションを含む幅広い製品を提供しています。Googleは、BERTやTransformerなどの大規模言語モデルの開発を先駆けて行い、自然言語の理解と処理の進歩に大きく貢献しました。これらのモデルは、さまざまなGoogleサービスに統合され、同社のAI中心のアプローチを製品やプラットフォームの幅広い分野に浸透させています。
テンセントホールディングスリミテッドとYandex NVは、LLM市場における新興市場参加者の一部です。
テンセントホールディングスは、中国を拠点とする多国籍コングロマリットであり、ソーシャルネットワーキング、ゲーム、エンターテインメント、eコマース、クラウドサービス、金融テクノロジーなどの分野を独占する幅広い産業で事業を展開しています。さらに、テンセントはeコマースプラットフォームにも進出しており、クラウドコンピューティングと金融テクノロジーソリューションを提供しています
ロシアのインターネットサービス企業であるYandex NVは、検索エンジン、Eメール、地図、クラウドサービス、配車サービス、フードデリバリーなど、幅広いサービスポートフォリオを誇ります。Yandexは、人工知能と機械学習に多額の投資を行い、これらのテクノロジーを自社サービス全体に統合することで、ユーザー体験の向上と、検索やナビゲーションなどの機能の最適化を図っています
主要な大規模言語モデル企業:
アリババ・グループ・ホールディング・リミテッド
アマゾン・ドットコム・インク
バイドゥ・インク
グーグル・エルエルシー
ファーウェイ・テクノロジーズ・コーポレーション
メタ・プラットフォームズ・インク
マイクロソフト・コーポレーション
オープンAI LP
テンセント・ホールディングス・リミテッド
ヤンデックスNV
2023年12月、米国に拠点を置くテクノロジー企業であるGoogle LLCは、マルチモーダルで動画生成が可能な前例のない大規模言語モデル(LLM)であるVideoPoetを発表しました。この画期的なモデルは、LLMではこれまで見られなかった動画生成機能を備えています。Googleの科学者たちは、VideoPoetは、テキスト、画像、動画、音声などのさまざまなマルチモーダル入力を処理して動画を生成するように設計された堅牢なLLMであると主張しています
2023年12月、Microsoft Corporationは、大規模言語モデル(LLM)を搭載した自動データ探索システム「InsightPilot」を立ち上げました。この革新的なシステムは、特にデータ探索プロセスを簡素化するように設計されています。InsightPilotは、データ探索を簡素化することを目的として、綿密に設計された一連の分析アクションを組み込んでいます。自然言語による質問が提示されると、InsightPilotはLLMと統合し、一連の分析アクションを実行することで、データの探索と価値ある洞察の生成を促進します
2022年9月、米国のテクノロジー企業であるMeta Platforms, Inc.は、Microsoft Corporationと提携し、人工知能パートナーシップの拡大を示すLLM(Large Language Models)であるLlama 2を発表しました。Llama 2の目的は、多様な分野で優れたパフォーマンスを発揮する高性能なLLMを提供し、研究と商業の両方のニーズに応えると同時に、既存のLLMとの競争を確立することです
このレポートでは、2017年から2030年までの各サブセグメントにおける最新の業界動向の分析と、世界全体、地域別、国別の収益成長予測を提供しています。このレポートでは、Grand View Researchは、アプリケーション、展開、業界の垂直、地域に基づいて、世界の大型言語モデル市場レポートをセグメント化しています。
アプリケーションの展望(収益、百万米ドル、2017年~2030年)
カスタマーサービス
コンテンツ生成
感情分析
コード生成
チャットボットおよびバーチャルアシスタント
言語翻訳
展開の見通し(収益、百万米ドル、2017年~2030年)
クラウド
オンプレミス
産業別見通し(収益、百万米ドル、2017年~2030年)
ヘルスケア
金融
小売およびEコマース
メディアおよびエンターテイメント
その他(教育、法律、ゲーム)
地域別展望(収益、2017年~2030年、単位:百万米ドル)
北米
米国
カナダ
欧州
英国
ドイツ
フランス
アジア太平洋
中国
日本
インド
韓国
オーストラリア
中南米
ブラジル
メキシコ
中東およびアフリカ(MEA)
サウジアラビア
アラブ首長国連邦
南アフリカ
【目次】
第1章 調査手法および範囲
1.1. 市場区分および範囲
1.2. 市場定義
1.3. 調査手法
1.3.1. 情報収集
1.3.2. 情報またはデータ分析
1.3.3. 市場の策定およびデータ可視化
1.3.4. データの検証および公開
1.4. 調査範囲および前提条件
1.4.1. データソースの一覧
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1. 市場の見通し
2.2. セグメントの見通し
2.3. 競合に関する洞察
第3章 大規模言語モデル市場の変数、トレンド、および範囲
3.1. 市場の紹介/系譜の見通し
3.2. 市場規模と成長見通し(百万米ドル)
3.3. 業界バリューチェーン分析
3.4. 市場力学
3.4.1. 市場推進要因分析
3.4.2. 市場抑制要因の分析
3.4.3. 業界の機会
3.4.4. 業界の課題
3.5. 大規模言語モデル市場分析ツール
3.5.1. ポーターの分析
3.5.1.1. 供給業者の交渉力
3.5.1.2. 購入業者の交渉力
3.5.1.3. 代替品の脅威
3.5.1.4. 新規参入者からの脅威
3.5.1.5. 競合他社との競争
3.5.2. PESTEL分析
3.5.2.1. 政治情勢
3.5.2.2. 経済および社会情勢
3.5.2.3. 技術情勢
3.5.2.4. 環境情勢
3.5.2.5. 法律情勢
第4章 大規模言語モデル市場:用途別予測とトレンド分析
4.1. セグメントダッシュボード
4.2. 大規模言語モデル市場:用途別推移分析、2023年および2030年(百万米ドル)
4.3. カスタマーサービス
4.3.1. カスタマーサービス市場収益予測と予測、2017年~2030年(百万米ドル)
4.4. コンテンツ生成
4.4.1. コンテンツ生成 市場収益予測、2017年~2030年(単位:百万米ドル)
4.5. 感情分析
4.5.1. 感情分析 市場収益予測、2017年~2030年(単位:百万米ドル)
4.6. コード生成
4.6.1. コード生成 市場収益予測、2017年~2030年(百万米ドル)
4.7. チャットボットおよびバーチャルアシスタント
4.7.1. チャットボットおよびバーチャルアシスタント 市場収益予測、2017年~2030年(百万米ドル)
4.8. 言語翻訳
4.8.1. 言語翻訳市場の収益予測と予測、2017年~2030年(百万米ドル)
第5章 大規模言語モデル市場:導入予測と傾向分析
5.1. セグメントダッシュボード
5.2. 大規模言語モデル市場:導入推移分析、2023年および2030年(百万米ドル)
5.3. クラウド
5.3.1. クラウド市場の収益予測と予測、2017年~2030年(百万米ドル)
5.4. オンプレミス
5.4.1. オンプレミス市場の収益予測と予測、2017年~2030年(百万米ドル)
第6章 大規模言語モデル市場:産業分野別予測と傾向分析
6.1. セグメントダッシュボード
6.2. 大規模言語モデル市場:産業分野別動向分析、2023年および2030年(百万米ドル)
6.3. ヘルスケア
6.3.1. ヘルスケア市場収益予測、2017年~2030年(百万米ドル)
6.4. 金融
6.4.1. 金融市場収益予測、2017年~2030年(百万米ドル)
6.5. 小売およびEコマース
6.5.1. 小売およびEコマース市場の収益予測と予測、2017年~2030年(百万米ドル)
6.6. メディアおよびエンターテインメント
6.6.1. メディアおよびエンターテインメント市場の収益予測と予測、2017年~2030年(百万米ドル)
6.7. その他
6.7.1. その他市場の収益予測と予測、2017年~2030年(百万米ドル)
第7章 大規模言語モデル市場:地域別予測とトレンド分析
7.1. 大規模言語モデル市場シェア、地域別、2023年および2030年(百万米ドル)
7.2. 北米
7.2.1. 北米 大規模言語モデル市場予測と予測、2017年~2030年(百万米ドル)
7.2.2. 米国
7.2.2.1. 米国 大規模言語モデル市場予測と予測、2017年~2030年(百万米ドル)
7.2.3. カナダ
7.2.3.1. カナダ 大規模言語モデル市場予測、2017年~2030年(百万米ドル)
7.3. 欧州
7.3.1. 欧州 大規模言語モデル市場予測、2017年~2030年(百万米ドル)
7.3.2. 英国
7.3.2.1. 英国 大規模言語モデル市場予測、2017年~2030年(百万米ドル)
7.3.3. ドイツ
7.3.3.1. ドイツ 大規模言語モデル市場予測、2017年~2030年(百万米ドル)
7.3.4. フランス
7.3.4.1. フランス 大規模言語モデル市場予測、2017年~2030年(百万米ドル)
7.4. アジア太平洋地域
7.4.1. アジア太平洋地域 大規模言語モデル市場予測、2017年~2030年(百万米ドル)
7.4.2. 中国
7.4.2.1. 中国 大規模言語モデル市場予測、2017年~2030年(百万米ドル)
7.4.3. 日本
7.4.3.1. 日本 大規模言語モデル市場予測、2017年~2030年(百万米ドル)
7.4.4. インド
7.4.4.1. インド 大規模言語モデル市場予測、2017年~2030年(百万米ドル)
7.4.5. 韓国
7.4.5.1. 韓国 大規模言語モデル市場予測、2017年~2030年(百万米ドル)
7.4.6. オーストラリア
7.4.6.1. オーストラリア 大型言語モデル市場予測、2017年~2030年(百万米ドル)
7.5. ラテンアメリカ
7.5.1. ラテンアメリカ 大型言語モデル市場予測、2017年~2030年(百万米ドル)
7.5.2. ブラジル
7.5.2.1. ブラジル 大規模言語モデル市場予測、2017年~2030年(百万米ドル)
7.5.3. メキシコ
7.5.3.1. メキシコ 大規模言語モデル市場予測、2017年~2030年(百万米ドル)
7.6. 中東およびアフリカ
7.6.1. 中東およびアフリカ 大規模言語モデル市場予測、2017年~2030年(百万米ドル)
7.6.1.1. KSA 大規模言語モデル市場予測、2017年~2030年(百万米ドル)
7.6.2. UAE
7.6.2.1. UAE 大規模言語モデル市場予測、2017年~2030年(百万米ドル)
7.6.3. 南アフリカ
7.6.3.1. 南アフリカ 大規模言語モデル市場予測、2017年~2030年(百万米ドル)
…
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レポートコード：GVR-4-68040-186-2