大規模言語モデル(LLM)市場:オファリング別(ソフトウェア(ドメイン固有LLM、汎用LLM)、サービス)、モダリティ別(コード、ビデオ、テキスト、画像)、アプリケーション別(情報検索、コード生成)、エンドユーザー別、地域別 - 2030年までの世界予測Large Language Model (LLM) Market by Offering (Software (Domain-specific LLMs, General-purpose LLMs), Services), Modality (Code, Video, Text, Image), Application (Information Retrieval, Code Generation), End User and Region - Global Forecast to 2030 大規模言語モデル(LLM)市場は、予測期間中に33.2%の複合年間成長率(CAGR)で、2024年の64億米ドルから2030年までに361億米ドルに成長すると予測されている。大規模言語モデル市場の成長の主な原動力は、広範... もっと見る
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サマリー大規模言語モデル(LLM)市場は、予測期間中に33.2%の複合年間成長率(CAGR)で、2024年の64億米ドルから2030年までに361億米ドルに成長すると予測されている。大規模言語モデル市場の成長の主な原動力は、広範なデータセットへのアクセスの増加、ディープラーニングアルゴリズムの進歩、人間と機械のインタラクション向上の必要性である。"モデルサイズ別では、1,000億~2,000億パラメータセグメントが予測期間中に最も速い市場成長率を記録する見込み" このパラメータ範囲内のモデルは、複雑さと実用性のバランスを取り、計算可能でありながら実質的な機能を提供している。LaMDA 2、GPT-3、BLOOMZ、Jurassic-2、Falcon 180Bのような言語モデルは、この傾向を例証しており、このサイズのモデルが印象的な言語理解と生成能力を提供する可能性を示している。さらに、特殊なアクセラレーターや分散コンピューティング・システムを含むハードウェア・インフラストラクチャーの進歩は、このようなモデルのトレーニングやデプロイの効率性と拡張性を高めている。さらに、会話AI、自然言語理解、コンテンツ生成などのアプリケーションに対する需要が高まるにつれて、さまざまな業界にわたる多様な要件を満たすことができるこのサイズ範囲のモデルに対する関心が高まっており、それによって急速な採用と市場拡大が促進されている。 "モダリティ別では、テキストセグメントが予測期間中に最大の市場シェアを占める見込み" テキストベースのアプリケーションは、顧客サービスのチャットボット、感情分析ツール、言語翻訳サービスなど、さまざまな業界でユビキタスになっています。LLMがテキストコンテンツの理解と生成において改善を続けているため、そのようなアプリケーションの需要は急増すると予想される。さらに、テキストデータは豊富で簡単にアクセスできるため、LLMの開発と展開の主要な焦点となっている。さらに、オンラインプラットフォームやソーシャルメディアの普及により、洞察や意思決定に活用できる大量のテキストデータが生成されている。さらに、テキストベースのコミュニケーションは、依然として最も一般的な人的交流の形態の1つであり、人間と機械間のより自然で効果的なコミュニケーションを促進するLLMの必要性を後押ししている。 「地域別では、アジア太平洋地域が最も急速に成長し、北米が予測期間中に最大の市場シェアを占めると予測されている。 アジア太平洋地域は、金融、医療、製造業など様々な分野で急速なデジタル変革が進んでおり、業務の効率化と生産性の向上を目的としたLLMのような高度な言語技術への需要が高まっている。北米は、先進的なインフラと研究開発のための多額の資金が、LLM技術の成長に肥沃な土壌を提供している。さらに、金融、医療、電子商取引など、この地域の多様な業界は、データ分析、顧客サービス、テキスト生成などの作業におけるLLMの利点をますます認識しつつある。 プライマリーの内訳 大規模言語モデル市場で事業を展開する様々な主要組織の最高経営責任者(CEO)、副社長、イノベーション・技術責任者、システムインテグレーター、経営幹部に対して詳細なインタビューを実施。 企業別:ティアI-35%、ティアII-45%、ティアIII-20 役職別C-Level Executives-35%、D-Level Executives-30%、その他-35 地域別北米-40%、欧州-20%、アジア太平洋-25%、中東アフリカ-9%、ラテンアメリカ-6 本レポートには、大規模言語モデルソフトウェアとサービスを提供する主要プレイヤーの調査も含まれています。大規模言語モデル市場の主要プレーヤーには、Google(米国)、OpenAI(米国)、Anthropic(米国)、Meta(米国)、Microsoft(米国)、NVIDIA(米国)、AWS(米国)、IBM(米国)、Oracle(米国)、HPE(米国)、Tencent(中国)、Yandex(ロシア)、Naver(韓国)、AI21 Labs(イスラエル)、Hugging Face(米国)、Baidu(中国)が含まれる、SenseTime(香港)、Huawei(中国)、FedML(米国)、DynamoFL(米国)、Together AI(米国)、Upstage(韓国)、Mistral AI(フランス)、Adept(米国)、Neuralfinity(ドイツ)、Mosaic ML(米国)、Stability AI(英国)、LightOn(フランス)、Cohere(カナダ)、Turing(米国)、Lightning AI(米国)、WhyLabs(米国)。 調査範囲 この調査レポートは、大規模言語モデル市場をオファリング別(ソフトウェアとサービス)、ソフトウェア別タイプ別(汎用LLM、ドメイン別LLM、多言語LLM、タスク別LLM)、ソフトウェア別ソースコード別(オープンソースLLM、クローズドソースLLM)、ソフトウェア別展開モード別(オンプレミス、クラウド)、サービス別(コンサルティング、LLM開発、統合、LLMのファインチューニング(完全なファインチューニング、検索補強型生成、アダプターベースのパラメータ効率的チューニング)、LLM支援型アプリ開発、プロンプトエンジニアリング、サポート、メンテナンス)、アーキテクチャ別(自己回帰型言語モデル、自動符号化言語モデル、ハイブリッド言語モデル)、モダリティ別(テキスト、コード、画像、ビデオ)、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、500億~1000億パラメータ、1000億~2000億パラメータ、2000億~5000億パラメータ、5000億パラメータ以上)、アプリケーション別(情報検索、言語翻訳とローカリゼーション、コンテンツ生成とキュレーション、コード生成、カスタマーサービス自動化、データ分析とBI、その他アプリケーション(ナレッジベース回答、意思決定支援、マルウェア解析))、エンドユーザー別(IT/ITeS、ヘルスケア・ライフサイエンス、法律事務所、BFSI、製造、教育、小売、メディア・エンターテイメント、その他エンドユーザー(政府・防衛、自動車、通信))、地域別(北米、欧州、アジア太平洋、中東・アフリカ、中南米)。本レポートでは、大規模言語モデル市場の成長に影響を与える促進要因、阻害要因、課題、機会などの主要要因に関する詳細情報を網羅しています。主要な業界プレイヤーを詳細に分析し、事業概要、ソリューション、サービス、主要戦略、契約、パートナーシップ、協定、新製品・サービスの発表、M&A、大型言語モデル市場に関連する最近の動向に関する洞察を提供しています。大規模言語モデル市場のエコシステムにおける今後の新興企業の競合分析も本レポートでカバーしています。 レポート購入の主なメリット 本レポートは、大規模言語モデル市場全体とそのサブセグメントにおける収益数の最も近い近似値に関する情報を、この市場の市場リーダー/新規参入者に提供する。本レポートは、利害関係者が競争状況を理解し、自社のビジネスを位置付け、適切な市場参入戦略を計画するためのより良い洞察を得るのに役立ちます。また、利害関係者が市場の鼓動を理解するのに役立ち、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、機会に関する情報を提供します。 本レポートは、以下のポイントに関する洞察を提供します: - 主な促進要因の分析(広範なデータセットの利用可能性の増加、進化し続けるディープラーニングアルゴリズム、人間と機械間のコミュニケーション改善の必要性の高まり、自動化されたコンテンツ作成とキュレーションの需要の高まり)、阻害要因(モデルトレーニングと推論最適化の高コスト、データの偏りと品質への懸念、説明可能性と解釈可能性における透明性の欠如)、機会(LLMを使用した言語翻訳とローカライゼーションの強化、LLMを使用した感情認識と感情分析、知識発見と管理におけるLLMに対する差し迫った需要)、課題(推論待ち時間の長さ、大量のメモリ要件による計算効率の悪さ、モデルの性能と整合性の維持)。 - 製品開発/イノベーション:大規模言語モデル市場における今後の技術、研究開発活動、新製品・新サービスの立ち上げに関する詳細な洞察 - 市場開発:有利な市場に関する包括的な情報 - 当レポートでは、さまざまな地域の大規模言語モデル市場を分析しています。 - 市場の多様化:大型言語モデル市場の新製品&サービス、未開拓地域、最近の開発、投資に関する詳細情報 - 競合評価:Google(米国)、OpenAI(米国)、Anthropic(米国)、Meta(米国)、Microsoft(米国)、NVIDIA(米国)、AWS(米国)、IBM(米国)、Oracle(米国)などの主要プレイヤーの市場シェア、成長戦略、サービス提供に関する詳細な評価、HPE(米国)、Tencent(中国)、Yandex(ロシア)、Naver(韓国)、AI21 Labs(イスラエル)、Hugging Face(米国)、Baidu(中国)、SenseTime(香港)、Huawei(中国)などが大規模言語モデル市場に参入している。また、本レポートは、関係者が大規模言語モデル市場の鼓動を理解するのに役立ち、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、機会に関する情報を提供します。 目次1 はじめに 561.1 調査目的 56 1.2 市場の定義 56 1.2.1 包含と除外 57 1.3 市場範囲 58 1.3.1 市場区分 58 1.3.2 対象地域 59 1.3.3 考慮した年数 59 1.4 考慮した通貨 60 表1 米ドル為替レート(2020-2023年) 60 1.5 利害関係者 60 1.5.1 景気後退の影響 60 2 調査方法 2.1 調査データ 図1 大規模言語モデル市場:調査デザイン 61 2.1.1 二次データ 62 2.1.2 一次データ 62 表2 一次インタビュー 62 2.1.2.1 主要プロファイルの内訳 63 図2 主要プロファイルの内訳(企業タイプ、呼称、地域別) 63 2.1.2.2 主要な業界洞察 63 図3 専門家による主な洞察 63 2.2 市場規模の推定 64 図4 大規模言語モデル市場:トップダウンアプローチとボトムアップアプローチ 64 2.2.1 トップダウンアプローチ 64 2.2.2 ボトムアップアプローチ 64 図5 アプローチ1(ボトムアップ、サプライサイド):大規模言語モデルのソリューション/サービスベンダーからの収益 65 図6 アプローチ2(ボトムアップ、サプライサイド):大規模言語モデルのすべてのソリューション/サービスからの総収入 65 図 7 アプローチ 3(ボトムアップ、サプライサイド):すべてのソリューション/サービスと対応するソースからの市場推定 66 図 8 アプローチ 4(ボトムアップ、需要サイド):人工知能支出全体に占める大規模言語モデルのシェア 67 2.3 データの三角測量 68 図9 データの三角測量 68 2.4 市場予測 68 表 3 要因分析 68 2.5 調査の前提 表 4 調査の前提 69 2.6 調査の限界 図 10 調査の限界 71 2.7 景気後退が大規模言語モデル市場に与える影響 71 表 5 世界の大規模言語モデル市場における景気後退の影響 72 3 エグゼクティブサマリー 表6 大型言語モデルの世界市場規模と成長率、2020-2023年(百万米ドル、前年比) 75 表7 大型言語モデルの世界市場規模と成長率、2024-2030年(百万米ドル、前年比) 75 図 11 2024 年にはソフトウェア分野がより大きな市場規模を占める 75 図 12 予測期間中、ソフトウェアタイプ別では汎用 llms が支配的なセグメントとなる 76 図 13 2024 年にはクローズドソース型 llms(ソフトウェアのソースコード別)が市場を支配する 76 図 14 クラウドが予測期間中に急成長する展開モード 77 図 15 2024 年にはサービス別 llm 開発セグメントが最大の市場シェアを占める 77 図 16 自動符号化 llms アーキテクチャ分野は 2024~2030 年に最も速い成長率を記録する 78 図 17 モダリティ別ではテキスト分野が 2024 年に最大の市場シェアを占める 78 図 18 2024 年には 10 億~100 億パラメータセグメント(モデルサイズ別)が最大の市場シェアを占める 79 図 19 予測期間中に最も成長するアプリケーションは言語翻訳とローカライゼーション分野 79 図 20 ヘルスケア&ライフサイエンス分野が予測期間中に最も高い成長率を示す 80 図 21 2024 年から 2030 年にかけて最も高い成長率を記録するのはアジア太平洋地域 80 4 プレミアムインサイト 81 4.1 大規模言語モデル市場における企業の魅力的な機会 81 図 22 多様な産業における洗練された NLP アプリケーションの需要増加が極めて重要な成長促進要因に 81 4.2 大規模言語モデル市場:上位3つのアプリケーション 82 図 23:予測期間中に最も高い成長率を占めるのは情報検索アプリケーション分野 4.3 北米:大規模言語モデル市場:サービス別、エンドユーザー別 82 図 24 2024 年にはソフトウェアとメディア&エンターテインメントが北米の最大株主 82 4.4 大型言語モデル市場、地域別 83 図 25 2024 年には北米が最大の市場シェアを占める 83 5 市場概要と業界動向 84 5.1 はじめに 5.2 市場ダイナミクス 84 図 26 大型言語モデル市場の促進要因、阻害要因、機会、課題 84 5.2.1 推進要因 85 5.2.1.1 大規模データセットの利用可能性の増加 85 図 27 世界中で生成・消費されるデータ量(2010 年~2023 年)(ゼタバイト) 85 5.2.1.2 深層学習アルゴリズムの進歩 85 図 28 モデルサイズの急増に伴い、LLM の性能は急速に拡大する(2018~2023 年)(10 億パラメータ) 86 5.2.1.3 人間と機械のコミュニケーション強化の必要性 86 図 29 チャットボットによる会話への適応が進むユーザー(2021 年対 2022 年) 87 5.2.1.4 コンテンツの自動作成とキュレーションに対する需要の高まり 87 図 30 企業規模を問わない大規模言語モデルのユースケース(2022年) 88 5.2.2 阻害要因 88 5.2.2.1 モデル学習と推論最適化のコストが高い 88 図 31 様々な gpt-3 ベースの大規模言語モデルの 100 万パラメータ当たりの学習コスト 89 5.2.2.2 データの偏りと品質への懸念 89 5.2.2.3 説明可能性と解釈可能性における透明性の欠如 89 5.2.3 機会 90 5.2.3.1 LLMを利用した言語翻訳とローカリゼーションの強化 90 5.2.3.2 LLMを使った感情認識と感情分析 90 図 32 人間の認知スキルにおける著名な LLM のスコア(2022 年) 91 5.2.3.3 知識発見と管理におけるLLMへの需要の高まり 91 5.2.4 課題 91 5.2.4.1 高い推論待ち時間 91 5.2.4.2 大規模なメモリ要件による計算効率の悪さ 92 図 33 いくつかの著名な LLM の計算要件(テラフロップ) 92 5.2.4.3 モデルの性能と完全性の維持 92 図34 Gpt-4における3ヶ月以内のモデル・ドリフト(2023年3月 vs. Gpt-4)。2023年6月) 93 5.3 大規模言語モデル市場の進化 93 図35 大型言語モデル市場の進化 93 5.4 大型言語モデル:ソフトウェア層 95 5.4.1 エンベッディング層 95 5.4.2 フィードフォワード層 5.4.3 リカレント層 96 5.4.4 注意層 96 5.5 バリューチェーン分析 97 図 36 大型言語モデル市場:バリューチェーン分析 97 表 8 大型言語モデル市場:バリューチェーン分析 98 5.6 エコシステム分析/マーケットマップ 99 表9 大型言語モデル市場:エコシステム 99 図 37 大型言語モデル市場マップ:主要プレイヤー 101 5.6.1 大規模言語モデルソフトウェアプロバイダー 101 5.6.1.1 LLM APIプロバイダー 102 5.6.1.2 ベクトルデータベースプロバイダー 102 5.6.1.3 LLMフレームワークプロバイダー 102 5.6.1.4 音声合成プロバイダー 102 5.6.1.5 LLMモニタリングツールプロバイダ 102 5.6.2 大規模言語モデルサービスプロバイダー 103 5.6.2.1 コンピュートプラットフォームプロバイダー 103 5.6.2.2 モデルハブ 103 5.6.2.3 ファインチューニング/カスタムモデル学習フレームワーク 103 5.6.2.4 モニタリング/監視プラットフォームプロバイダー 104 5.6.2.5 ホスティングサービスプロバイダ 104 5.6.3 エンドユーザー 104 5.6.4 政府・規制機関 104 5.7 投資環境と資金調達シナリオ 105 図 38 資金調達額と資金調達ラウンド別の主要な LM 開発企業(2017~2024 年)(百万米ドル) 105 図39 最も評価されたLLM開発企業、2023年(10億米ドル) 106 図40 大規模言語モデル運用(llmops)への投資(カテゴリー別)、2023年(百万米ドル) 107 図 41 大規模言語モデル市場の取引件数と取引額(2021 年第 1 四半期~2023 年第 3 四半期)(百万米ドル) 108 5.8 ケーススタディ分析 109 5.8.1 BFSI 109 5.8.1.1 生成AIを活用したEdger Financeの投資情報収集・分析の高速化 109 5.8.2 メディア&エンターテインメント 109 5.8.2.1 Ben Groupはメディア&エンターテイメント業界の分散型デジタル世界に革命を起こした 109 5.8.3 ヘルスケア&ライフサイエンス 110 5.8.3.1 サマーヘルスはOpenAIで小児科医の診察を再構築 110 5.8.4 IT・IT 110 5.8.4.1 Oxide AIがIBM watsonx.aiを試験的に導入し、金融における投資情報の過負荷に挑む 110 5.8.5 法律事務所 111 5.8.5.1 Manz社はDeepsetクラウドを活用し、セマンティック検索で法務調査の労力を大幅に削減 111 5.9 テクノロジー分析 111 5.9.1 主要テクノロジー 111 5.9.1.1 自然言語処理(NLP) 111 5.9.1.2 ディープラーニング 112 5.9.1.3 トランスフォーマーアーキテクチャ 112 5.9.1.4 注意メカニズム 112 5.9.1.5 トランスファー学習 112 5.9.2 隣接技術 113 5.9.2.1 音声認識 113 5.9.2.2 コンピュータビジョン 113 5.9.2.3 強化学習 113 5.9.2.4 知識グラフ 114 5.9.3 補完技術 114 5.9.3.1 量子コンピューティング 114 5.9.3.2 説明可能なAI 114 5.9.3.3 エッジコンピューティング 115 5.9.3.4 ブロックチェーン 115 5.10 規制の状況 115 5.10.1 規制機関、政府機関、その他の組織 115 表10 北米:規制機関、政府機関、その他の組織 116 表 11 欧州:規制機関、政府機関、その他の組織 116 表12 アジア太平洋地域:規制機関、政府機関、その他の団体 117 表13 中東・アフリカ:規制機関、政府機関、その他の団体 117 表14 ラテンアメリカ:規制機関、政府機関、その他の団体 118 5.10.2 規制:大規模言語モデル市場 118 5.10.2.1 北米 118 5.10.2.1.1 カリフォルニア州消費者プライバシー法(CCPA) 118 5.10.2.1.2 カナダの自動意思決定指令 118 5.10.2.1.3 AIと自動意思決定システム(AADS)条例(ニューヨーク市) 119 5.10.2.2 欧州 119 5.10.2.2.1 一般データ保護規則(GDPR) 119 5.10.2.2.2 欧州連合の人工知能法(AIA) 119 5.10.2.2.3 欧州委員会による信頼できるAIのための倫理ガイドライン 119 5.10.2.3 アジア太平洋地域 119 5.10.2.3.1 個人情報保護法(PIPL)-中国 119 5.10.2.3.2 人工知能倫理ガイドライン - 日本 119 5.10.2.3.3 AI戦略とガバナンスの枠組み - オーストラリア 119 5.10.2.4 中東・アフリカ 120 5.10.2.4.1 アラブ首長国連邦のAI規制と倫理ガイドライン 120 5.10.2.4.2 南アフリカの個人情報保護法(POPIA) 120 5.10.2.4.3 エジプトのデータ保護法 120 5.10.2.5 ラテンアメリカ 120 5.10.2.5.1 ブラジル - 一般データ保護法(LGPD) 120 5.10.2.5.2 メキシコ - 民間団体が保有する個人データの保護に関する連邦法(LFPDPPP) 120 5.10.2.5.3 アルゼンチン - 個人データ保護法(PDPL) 120 5.11 特許分析 121 5.11.1 方法論 121 5.11.2 出願特許(文書タイプ別) 121 表15 出願された特許(2013~2023年) 121 5.11.3 技術革新と特許出願 121 図 42 過去 10 年間に付与された特許数(2013~2023 年) 121 5.11.3.1 大規模言語モデル市場における上位特許所有者 122 図43 大型言語モデル市場における出願人上位10社(2013~2023年) 122 表16 大型言語モデル市場の特許権者上位20件(2013~2023年) 122 表17 大型言語モデル市場における少数の特許リスト(2022~2023年) 123 図 44 付与された特許の地域分析(2013-2023年) 126 5.12 価格分析 126 5.12.1 主要企業の平均販売価格動向(ソフトウェアタイプ別) 128 図45 主要企業の平均販売価格動向(ソフトウェアタイプ別) 128 表18 主要プレイヤーの平均販売価格動向(ソフトウェアタイプ別) 128 5.12.2 指標価格分析(オファリング別) 129 表 19 大規模言語モデルソリューションの価格水準(提供製品別) 129 5.13 貿易分析 131 5.13.1 コンピューターソフトウェアの輸出シナリオ 131 図 46 コンピューターソフトウェアの輸出額(主要国別、2015~2022 年)(10 億米ドル) 132 5.13.2 コンピューターソフトウェアの輸入シナリオ 132 図 47 主要国別コンピュータソフトウェアの輸入額(2015~2022 年)(10 億米ドル) 133 5.14 主要な会議とイベント 133 表20 大型言語モデル市場:会議・イベントの詳細リスト(2024~2025年) 133 5.15 ポーターの5つの力分析 134 表21 ポーターの5つの力が大規模言語モデル市場に与える影響 134 図 48 ポーターの 5 つの力分析:大規模言語モデル市場 135 5.15.1 新規参入の脅威 135 5.15.2 代替品の脅威 135 5.15.3 供給者の交渉力 136 5.15.4 買い手の交渉力 136 5.15.5 競争上のライバルの激しさ 136 5.16 技術ロードマップ 137 図 49 大規模言語モデル市場の技術ロードマップ 137 5.17 ビジネスモデル 138 図 50 大型言語モデル:ビジネスモデル 138 5.17.1 ソフトウェアベンダーモデル 139 5.17.2 クラウドAPIアクセスモデル 139 5.17.3 カスタムトレーニング/微調整モデル 140 5.17.4 マーケットプレイス/取引所モデル 141 5.18 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド/混乱 141 5.18.1 大規模言語モデルプロバイダーの収益シフトと新たな収益ポケット 141 図 51 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド/混乱 142 5.19 主要ステークホルダーと購買基準 142 5.19.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 142 図 52 主要エンドユーザーの購買プロセスにおける利害関係者の影響 142 表 22 主要エンドユーザーの購買プロセスにおける関係者の影響 142 5.19.2 購入基準 143 図 53 上位 3 エンドユーザーの主な購買基準 143 表 23 上位 3 エンドユーザーの主な購買基準 143 6 大規模言語モデル市場(提供製品別) 144 6.1 はじめに 145 6.1.1 オファリング:大規模言語モデル市場の促進要因 145 図 54 2024 年にはソフトウェア分野の市場シェアが拡大 146 表 24:大規模言語モデル市場、オファリング別、2020~2023 年(百万米ドル) 146 表 25:大規模言語モデル市場、オファリング別、2024-2030 年(百万米ドル) 146 6.2 ソフトウェア、タイプ別 147 図 55 2024~2030 年に最も成長する分野はドメイン特化型 llms 147 表 26 大規模言語モデル市場、ソフトウェアタイプ別、2020-2023 年(百万米ドル) 148 表 27 大規模言語モデル市場、ソフトウェアタイプ別、2024~2030 年(百万米ドル) 148 6.2.1 汎用llms 148 6.2.1.1 汎用LLMの高い汎用性と迅速な適応性により、複数のユースケースへの普及が加速 148 表 28:大規模言語モデル市場、地域別、2020~2023 年(百万米ドル) 149 表 29 汎用 LLM:大型言語モデル市場、地域別、2024-2030 年(百万米ドル) 149 6.2.2 ドメイン特化型LLMS 150 6.2.2.1 ドメイン特化型LLMの採用は、各業界に特化したLLMに対する企業の緊急ニーズに牽引される 150 6.2.2.2 ゼロショット 151 表 30 ゼロショットドメイン特化型 LLM:大規模言語モデル市場、地域別、2020~2023 年(百万米ドル) 151 表 31 ゼロショット領域特化型 llms:大規模言語モデル市場、地域別、2024~2030 年(百万米ドル) 152 6.2.2.3 ワンショット 152 表 32 ワンショットドメイン特化型 llms:大規模言語モデル市場、地域別、2020~2023年(百万米ドル) 153 表 33 ワンショットドメイン特化型 llms:大規模言語モデル市場、地域別、2024-2030 年(百万米ドル) 153 6.2.2.4 少数ショット 153 表 34 少数ショットのドメイン特化型 llms:大規模言語モデル市場、地域別、2020~2023年(百万米ドル) 154 表 35 少数ショット領域特化型 llms:大規模言語モデル市場、地域別、2020~2023 年(百万米ドル) 154大規模言語モデル市場、地域別、2024~2030 年(百万米ドル) 154 6.2.3 多言語LLMS 155 6.2.3.1 グローバル化の進展と包括性の推進がシームレスな多言語言語処理能力への需要を喚起 155 表 36 多言語 llms:大規模言語モデル市場、地域別、2020~2023 年(百万米ドル) 155 表 37 多言語 llms:大規模言語モデル市場、地域別、2024~2030 年(百万米ドル) 156 6.2.4 タスクに特化した llms 156 6.2.4.1 ミッションクリティカルなアプリケーション向けのタスク指向言語モデルにおける高精度・高精度の需要が、タスク特化型LLMの成長を促進する 156 表 38:大規模言語モデル市場、地域別、2020~2023年(百万米ドル) 157 表 39:大規模言語モデル市場、地域別、2024~2030 年(百万米ドル) 157 6.3 ソフトウェア、ソースコード別 157 図 56 2024 年にはクローズドソース型 llms 分野が最大シェアを占める 158 表 40 大規模言語モデル市場、ソフトウェアソースコード別、2020 年~2023 年(百万米ドル) 158 表 41 大型言語モデル市場、ソフトウェアソースコード別、2024~2030 年(百万米ドル) 158 6.3.1 オープンソースllms 159 6.3.1.1 強力なオープンソースLLMモデルの利用可能性とオープンソースコミュニティの協調性が、オープンソースLLMの採用と成長を促進する 159 表 42 オープンソース LLM:大規模言語モデル市場、地域別、2020-2023 年(百万米ドル) 160 表 43 オープンソース LLM:大規模言語モデル市場、地域別、2024年~2030年(百万米ドル) 160 6.3.2 クローズドソース型 llms 160 6.3.2.1 クローズドソースのLLMは、カスタマイズされたドメイン固有のAIソリューションへのニーズと、独占的なアクセスと独自の優位性への欲求によって牽引される 160 表 44 クローズドソース型 LLM:大規模言語モデル市場、地域別、2020~2023年(百万米ドル) 161 表 45 クローズドソース型 llms:大規模言語モデル市場、地域別、2024~2030 年(百万米ドル) 161 6.4 ソフトウェア、導入形態別 162 図 57 2024 年にはクラウド分野がより大きな市場シェアを占める 162 表 46 大型言語モデル市場:ソフトウェア展開モード別 2020-2023 (百万米ドル) 163 表 47 大型言語モデル市場、ソフトウェア展開モード別、2024-2030 年(百万米ドル) 163 6.4.1 クラウド 163 6.4.1.1 スケーラブルで簡単にアクセスできるLLM APIへの需要の高まりが、クラウドベースのLLMの成長を促進 163 表 48:クラウド:大規模言語モデル市場、地域別、2020~2023 年(百万米ドル) 164 表 49:クラウド:大規模言語モデル市場、地域別、2024~2030 年(百万米ドル) 164 6.4.2 オンプレミス 165 6.4.2.1 厳格なデータプライバシーと機密領域のデータ取り扱いに対する企業のニーズが、ローカライズされた展開と制御を可能にするオンプレミス型LLMの成長を促進する 165 表 50 オンプレミス:大規模言語モデル市場、地域別、2020年~2023年(百万米ドル) 165 表 51 オンプレミス:大規模言語モデル市場、地域別、2024-2030年(百万米ドル) 166 6.5 サービス 166 図 58 2024~2030 年の間に大規模言語モデル市場で最も高い成長率を記録する llm ファインチューニングサービス 167 表 52 大型言語モデル市場、サービス別、2020~2023 年(百万米ドル) 167 表53 大型言語モデル市場、サービス別、2024年~2030年(百万米ドル) 168 6.5.1 コンサルティング 168 6.5.1.1 LLMの導入と導入戦略に関する専門家の指導に対する需要の高まりがコンサルティングサービス分野を牽引 168 表 54 コンサルティング:大規模言語モデル市場、地域別、2020年~2023年(百万米ドル) 169 表 55 コンサルティング大規模言語モデル市場、地域別、2024-2030 年(百万米ドル) 169 6.5.2 LLM開発 169 6.5.2.1 特定のユースケースや業種に合わせたカスタムLLMへのニーズの高まりがLLM開発サービスを後押し 169 表 56 LLM 開発:大規模言語モデル市場、地域別、2020年~2023年(百万米ドル) 170 表 57 LLM開発:大規模言語モデル市場、地域別、2024~2030年(百万米ドル) 170 6.5.3 統合 171 6.5.3.1 既存のソフトウェアエコシステムとワークフローにLLMをシームレスに組み込む必要性により、統合サービスの需要が高まる 171 表 58:統合:大規模言語モデル市場、地域別、2020~2023 年(百万米ドル) 171 表59 統合:大規模言語モデル市場、地域別、2024~2030年(百万米ドル) 172 6.5.4 LMの微調整 172 6.5.4.1 LLMファインチューニングサービス市場を拡大するドメイン固有およびタスク固有のLLM最適化 172 6.5.4.2 完全ファインチューニング 173 表60 完全ファインチューニング:大規模言語モデル市場、地域別、2020~2023年(百万米ドル) 173 表61 フルファインチューニング:大規模言語モデル市場、地域別、2024年~2030年(百万米ドル) 174 6.5.4.3 検索補強型生成(RAG) 174 表62 検索補強世代:大規模言語モデル市場、地域別、2020~2023年(百万米ドル) 175 表63 検索補完生成:大規模言語モデル市場、地域別、2024~2030年(百万米ドル) 175 6.5.4.4 アダプタベースのパラメータ効率チューニング 176 表64 アダプタベースのパラメータ効率チューニング:大規模言語モデル市場:地域別、2020~2023年(百万米ドル) 177 表 65 アダプタベースのパラメータ効率チューニング:大規模言語モデル市場:地域別 2024-2030 (百万米ドル) 177 6.5.5 LLMを活用したアプリ開発 177 6.177 5.5.1 様々な分野でLLMを活用したアプリケーションの人気が高まっていることから、LLMをバッ クアップしたアプリ開発サービスの採用が増加 177 表 66 LLM ベースのアプリ開発:大規模言語モデル市場、地域別、2020年~2023年(百万米ドル) 178 表 67 LLM ベースのアプリ開発:大規模言語モデル市場、地域別、2024~2030年(百万米ドル) 178 6.5.6 プロンプトエンジニアリング 179 6.179 5.6.1 プロンプトエンジニアリングサービスは、LLMのパフォーマンスを最適化するための効果的なプロンプト設計の重要性から急成長が見込まれる 179 表 68 プロンプトエンジニアリング:大規模言語モデル市場、地域別、2020~2023年(百万米ドル) 179 表 69 プロンプトエンジニアリング:大型言語モデル市場、地域別、2024~2030 年(百万米ドル) 180 6.5.7 サポートとメンテナンス 6.5.7.1 LLMモデルの更新、モニタリング、長期サポートの継続的ニーズがサポート&保守サービスの採用を促進 180 表 70 サポート&メンテナンス:大規模言語モデル市場、地域別、2020-2023 年(百万米ドル) 181 表 71 サポート&メンテナンス:大規模言語モデル市場:地域別 2024-2030 (百万米ドル) 181 7 大型言語モデル市場:アーキテクチャ別 182 7.1 はじめに 183 7.1.1 アーキテクチャ:大規模言語モデル市場の促進要因 183 図 59 自動エンコードllmsは予測期間中に最も高い成長率で成長する 184 表 72:大規模言語モデル市場、アーキテクチャ別、2020~2023 年(百万米ドル) 184 表 73 大規模言語モデル市場:アーキテクチャ別、2024-2030 年(百万米ドル) 184 7.2 自己回帰型言語モデル 185 7.2.1 複雑な言語パターンと文脈内の依存関係を捉える自己回帰言語モデル 185 表 74 自己回帰言語モデル:大型言語モデル市場、地域別、2020~2023年(百万米ドル) 185 表 75 自己回帰言語モデル:大規模言語モデル市場、地域別、2024-2030年(百万米ドル) 186 7.2.2 シングルヘッド自己回帰言語モデル 186 7.2.3 マルチヘッド自己回帰言語モデル 186 7.3 自己符号化言語モデル 187 7.3.1 下流タスクの微調整まで拡張するAELMSは、産業界と学術界に広く採用される 187 表 76 自動符号化言語モデル:大規模言語モデル市場、地域別、2020~2023年(百万米ドル) 187 表 77 自動エンコード言語モデル:大型言語モデル市場、地域別、2024~2030 年(百万米ドル) 188 7.3.2 バニラ自動エンコード言語モデル 188 7.3.3 最適化された自動エンコード言語モデル 188 7.4 ハイブリッド言語モデル 189 7.4.1 自己回帰と自己符号化のコンポーネントを統合することで、文脈理解と生成能力を必要とするタスクで優位に立てるようにする 189 表 78 ハイブリッド言語モデル:大規模言語モデル市場、地域別、2020~2023年(百万米ドル) 189 表 79 ハイブリッド言語モデル:大型言語モデル市場、地域別、2024~2030年(百万米ドル) 190 7.4.2 テキスト対テキスト言語モデル 190 7.4.3 事前学習-ファインチューニングモデル 190 8 モダリティ別大規模言語モデル市場 191 8.1 はじめに 192 8.1.1 モダリティ:大規模言語モデル市場の促進要因 192 図 60:予測期間中、ビデオモダリティが最も高い成長率を示す 192 表 80 大型言語モデル市場、モダリティ別、2020-2023 (百万米ドル) 193 表81 大型言語モデル市場、モダリティ別、2024-2030年(百万米ドル) 193 8.2 テキスト 193 8.2.1 テキストを処理・生成するためにアテンションメカニズムやトランスフォーマアーキテクチャなどの高度な技 術を活用するLLMS 193 表 82:テキスト:大規模言語モデル市場、地域別、2020~2023 年(百万米ドル) 194 表 83 テキスト:大規模言語モデル市場、地域別、2024~2030 年(百万米ドル) 194 8.3 コード 194 8.3.1 ソフトウェアの保守、リファクタリング、最適化などの作業を支援するコード理解機能を備えた llms 194 表 84 CODE:大規模言語モデル市場、地域別、2020~2023年 (百万米ドル) 195 表 85 コード:大規模言語モデル市場大規模言語モデル市場:地域別、2024~2030年(百万米ドル) 195 8.4 画像 195 8.4.1 マルチモーダル変換器と融合メカニズムにより、llmsは視覚情報をテキスト入力と一緒に取り込むことができる 195 表 86 画像:大規模言語モデル市場、地域別、2020~2023年(百万米ドル) 196 表 87 画像:大型言語モデル市場:地域別、2024~2030年(百万米ドル) 196 8.5 ビデオ 196 8.5.1 物体認識、アクティビティ検出、シーン理解など、動画コンテンツから意味のある洞察を抽出する llms を強化する動画モダリティ 196 表 88 動画:大規模言語モデル市場、地域別、2020~2023年(百万米ドル) 197 表 89 動画:大型言語モデル市場:地域別、2024~2030年(百万米ドル) 197 9 大型言語モデル市場:モデルサイズ別 198 9.1 はじめに 199 9.1.1 モデルサイズ:大規模言語モデル市場の促進要因 199 図61 予測期間中、2,000億~5,000億パラメータセグメントが最も高いCAGRで成長する 200 表90 大型言語モデル市場、モデルサイズ別、2020年~2023年(百万米ドル) 201 表91 大型言語モデル市場、モデルサイズ別、2024年~2030年(百万米ドル) 201 9.2 10億パラメータ以下 201 9.2.1 10億パラメータ以下のモデルは計算能力の限られた環境での応用に最適 201 図62 著名な10億パラメーター以下のllms 202 表92 10億パラメーター未満:大規模言語モデル市場、地域別、2020~2023年(百万米ドル) 203 表93 10億パラメータ未満:大規模言語モデル市場、地域別、2024~2030年(百万米ドル) 203 9.3 10億~100億パラメータ 203 9.3.1 10億~100億パラメータのモデルは、中程度の計算量を必要とする幅広いNLPタスクに適している 203 図63 10億から100億パラメータ間の著名なLLMS 204 表94 10億~100億パラメータ:大規模言語モデル市場、地域別、2020~2023年(百万米ドル) 205 表95 10億~100億パラメータ:大規模言語モデル市場、地域別、2024~2030年(百万米ドル) 205 9.4 100億~500億パラメータ 205 9.4.1 100億~500億パラメータのモデルは、大規模モデルのようなリソース集約的な性質を持たずに、高度な言語理解に対応できる 205 図64 100億~500億パラメータ間の著名なllms 206 表96 100億~500億パラメータ:大規模言語モデル市場、地域別、2020~2023年(百万米ドル) 207 表97 100億~500億パラメータ:大規模言語モデル市場、地域別、2024~2030年(百万米ドル) 207 9.5 500億~1,000億パラメータ 207 9.5.1 500億~1,000億パラメータモデルの拡大は、ニュアンス言語理解能力と文脈認識能力の向上が後押し 207 図65 500億から1,000億のパラメータを持つ著名なLLMS 208 表98 500億~1000億パラメータ:大規模言語モデル市場、地域別、2020~2023年(百万米ドル) 208 表99 500億~1000億パラメータ:大規模言語モデル市場、地域別、2024~2030年(百万米ドル) 209 9.6 1,000億~2,000億パラメータ 209 9.6.1 複雑な言語パターンを理解する能力の向上により、これらのモデルサイズはドメインに特化した llms の開発に適している 209 図66 1,000億から2,000億パラメータ間の顕著なLLMS 210 表1,000億~2,000億パラメータ:大規模言語モデル市場、地域別、2020~2023年(百万米ドル) 210 表101 1,000億~2,000億パラメータ:大規模言語モデル市場、地域別、2024~2030年(百万米ドル) 210 9.7 2,000億~5,000億パラメータ 211 9.7.1 これらのモデルは、広範な文脈認識、洗練された対話システム、高度なコンテンツ生成において強固な性能を示す 211 図67 2,000億~5,000億パラメータ間の顕著なllms 211 表102 2,000億~5,000億パラメータ:大規模言語モデル市場、地域別、2020~2023年(百万米ドル) 212 表103 2,000億~5,000億パラメータ:大規模言語モデル市場、地域別、2024~2030年(百万米ドル) 212 9.8 5,000億パラメータ以上 212 9.8.1 5,000億パラメータを超えるモデルは、比類ない性能と極めて高いレベルの文脈理解と生成を提供する 212 図 68 5,000億パラメーターを超える著名なllms 214 表104 5000億パラメータ以上:大規模言語モデル市場、地域別、2020~2023年(百万米ドル) 214 表105 5000億パラメータ以上:大規模言語モデル市場、地域別、2024-2030年(百万米ドル) 214 10 大規模言語モデル市場、用途別 215 10.1 はじめに 216 10.1.1 アプリケーション:大規模言語モデル市場の促進要因 216 図 69 言語翻訳とローカリゼーションアプリケーションは予測期間中最も高い成長率で成長する 217 表 106 大型言語モデル市場:用途別 2020-2023 (百万米ドル) 217 表 107 大規模言語モデル市場:用途別、2024-2030年(百万米ドル) 218 10.2 情報検索 218 10.2.1 llmsはテキストの意味と文脈の理解を助け、より正確で関連性の高い情報検索を可能にする 218 表 108 情報検索:大規模言語モデル市場、地域別、2020~2023年(百万米ドル) 219 表 109 情報検索:大規模言語モデル市場、地域別、2024~2030年(百万米ドル) 219 10.3 言語翻訳とローカリゼーション 219 10.3.1 Webサイトコンテンツ、製品説明、ユーザーインターフェイスの翻訳など、様々なタスクを自動化することで、ローカリゼーションプロセスを効率化するLLMS 219 表 110 言語翻訳&ローカリゼーション:大規模言語モデル市場(地域別)2020~2023 年(百万米ドル) 220 表111 言語翻訳とローカリゼーション:大規模言語モデル市場、地域別、2024~2030年 (百万米ドル) 220 10.3.2 多言語翻訳 220 10.3.3 ローカリゼーションサービス 221 10.4 コンテンツ生成とキュレーション 221 10.4.1 コンテンツワークフローの合理化、コンテンツ品質の向上、よりパーソナライズされた体験の提供を実現する企業とコンテンツ制作者 221 表112 コンテンツ生成とキュレーション:大規模言語モデル市場、地域別、2020~2023年(百万米ドル) 222 表113 コンテンツ生成とキュレーション:大規模言語モデル市場:地域別、2024~2030年(百万米ドル) 222 10.4.2 自動ジャーナリズムと記事執筆 222 10.4.3 クリエイティブ・ライティング 223 10.5 コード生成 223 10.5.1 既存のコードベースを分析し、改善や代替実装を提案することで、コードのリファクタリングと最適化を促進する llms 223 表 114 コード生成:大規模言語モデル市場、地域別、2020~2023 年(百万米ドル) 224 表 115 コード生成:大規模言語モデル市場、地域別、2024-2030 年(百万米ドル) 224 10.6 顧客サービスの自動化 224 10.6.1 自己回帰と自動符号化のコンポーネントを統合することで、文脈理解と生成能力を必要とするタスクに優れ ることが可能になる 224 表 116 顧客サービスの自動化:大規模言語モデル市場、地域別、2020~2023 年(百万米ドル) 225 表 117 顧客サービスの自動化:大規模言語モデル市場、地域別、2024~2030 年(百万米ドル) 225 10.6.2 チャットボットとバーチャルアシスタント 225 10.6.3 セールスとマーケティングの自動化 226 10.6.4 パーソナライズされたレコメンデーション 226 10.7 データ分析とバイ 227 10.7.1 llmsを統合してデータ分類、異常検知、予測分析を自動化し、企業がより深い洞察を得られるようにする 227 表 118 データ分析と生物学:大規模言語モデル市場、地域別、2020~2023 年(百万米ドル) 227 表119 データ分析とバイ:大規模言語モデル市場:地域別、2024~2030年(百万米ドル) 228 10.7.2 センチメント分析 228 10.7.3 ビジネスレポートと市場分析 228 10.8 その他のアプリケーション 229 表 120 その他のアプリケーション大規模言語モデル市場、地域別、2020~2023年(百万米ドル) 229 表 121 その他のアプリケーション大型言語モデル市場:地域別、2024-2030年(百万米ドル) 230 11 大型言語モデル市場:エンドユーザー別 231 11.1 はじめに 232 11.1.1 エンドユーザー:大規模言語モデル市場の促進要因 232 図 70:予測期間中、ヘルスケア&ライフサイエンス分野が最も高い成長率を示す 233 表 122 大型言語モデル市場、エンドユーザー別、2020~2023年(百万米ドル) 233 表 123 大型言語モデル市場、エンドユーザー別、2024-2030 年(百万米ドル) 234 11.2 ITとITES 234 11.2.1 ソフトウェア開発プロセスと顧客サービスにおける llms の広範な活用 234 図 71 IT/ITES:主なユースケース 235 表 124 IT・ITES における大規模言語モデル市場(地域別)2020-2023 年(百万米ドル) 235 表125 IT&ITESにおける大規模言語モデル市場、地域別、2024年~2030年(百万米ドル) 236 表126 IT&ITESの大規模言語モデル市場:提供製品別、2020-2023年(百万米ドル) 236 表127 IT&ITESの大規模言語モデル市場、オファリング別、2024-2030年(百万米ドル) 236 表128 IT&ITESの大規模言語モデル市場、アプリケーション別、2020年~2023年(百万米ドル) 237 表129 IT&ITESの大規模言語モデル市場:アプリケーション別、2024-2030年(百万米ドル) 237
SummaryThe Large Language Model (LLM) market is projected to grow from USD 6.4 billion in 2024 to USD 36.1 billion by 2030, at a compound annual growth rate (CAGR) of 33.2% during the forecast period. The growth of the large language model market is primarily driven by increasing accessibility of extensive datasets, progressions in deep learning algorithms, and the necessity for improved human-machine interaction. Table of Contents1 INTRODUCTION 56
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2024/12/25 10:25 158.38 円 165.32 円 201.48 円 |