大規模言語モデル (LLM) の市場規模、シェア、成長、業界分析、タイプ別 (パラメータ 1,000 億未満および 1,000 億以上)、アプリケーション別 (チャットボットと仮想アシスタント、コンテンツ生成、言語翻訳、コード開発、感情分析、医療診断、治療と教育)、および 2026 年から 2035 年の地域別の洞察と予測

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大言語モデル (LLM) 市場の概要

世界の大規模言語モデル (LLM) 市場は、2026 年の約 92 億 4,000 万米ドルから増加し、2035 年までに 1,8149 億米ドルに達すると見込まれており、2026 年から 2035 年にかけて 79.8% の CAGR で成長します。北米は、ハイパースケーラーと AI スタートアップのおかげで 45 ～ 50% のシェアを占めています。ヨーロッパとアジア太平洋地域は、モデルと規制への投資を合わせて 40 ～ 45% を占めています。

言語モデル業界は、人工学習と機械学習の普及により目覚ましい発展を遂げています。 GPT-4 などの大規模言語モデルは、人間のように音声を理解して生成する方法を学習するために、大量のテキスト データで教育された人工知能システムです。これらのモデルは、情報技術などの業界でも、自然言語処理、チャット ボックスの革命、コンテンツ作成などの目的で広く使用されています。企業がより多くのユースケースを見つける取り組みを強化したり、より正確でスケーラブルで効率的なモデルに改めて焦点を当てるために既存のユースケースを改良したりすることで、業界は進歩しており、その多くが巨額の資金を受けています。

主な調査結果

新型コロナウイルス感染症の影響

大規模言語モデル (LLM) 業界はデジタル需要の増加によりプラスの効果をもたらした新型コロナウイルス感染症のパンデミック中

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の世界的なパンデミックは前例のない驚異的なものであり、市場ではパンデミック前のレベルと比較して、すべての地域で予想を上回る需要が発生しています。 CAGRの上昇を反映した市場の急激な成長は、市場の成長と需要がパンデミック前のレベルに戻ったことによるものです。

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミックが始まって以来、多くの企業や組織がデジタル ソリューションに目を向けたため、大規模言語モデル (LLM) ソリューションのニーズが高まっています。ほとんどのタスクをオンラインおよびリモートで実行する必要があるという事実を考慮すると、チャットボット、仮想アシスタント、コンテンツ生成システムがより受け入れられるようになり、クライアントはこれまで以上に AI を望んでいます。その結果、顧客サービスの改善、プロセスの自動化、ユーザーエクスペリエンスの向上のためにLLMにさらに多くの資金が投入され、パンデミックのおかげで市場の目覚ましい成長を引き起こしました。

最新のトレンド

市場の成長は業界固有の機能強化と倫理によって促進される

大規模言語モデル (LLM) 市場の最近の傾向の 1 つは、ヘルスケア、金融、法律など、モデルがサービスを提供する特定の業界に対するモデルの機能強化を監視することです。この傾向は、なぜ LLM を校正する必要があるのか​​に焦点を当てています。なぜなら、これらの分野は専門的であり、それに関連する情報が大量に存在するため、そのようなモデルは経済的に役立つからです。もう 1 つの重要な傾向は、導入速度を考慮した、エネルギー消費量が少ない小型の LLM の出現です。 AI 倫理のトレンドが高まるにつれ、責任ある AI の実践は市場にも影響を与えています。

• 米国国立標準技術研究所 (NIST) によると、チャットボットで使用されるような大規模な言語モデルが、顧客サービスの自動化に採用されることが増えています。 2022 年までに、小売業や電気通信などの業界のカスタマー サポート業務の 40% 以上が LLM によって強化され、効率が向上し、24 時間年中無休のサービスが提供されます。この変化は今後も続くと予想されており、2025 年までに企業の 75% が LLM を自社の顧客サービス業務に統合することになります。

• 欧州委員会が指摘しているように、LLM は多言語サポートの点で急速に進歩しています。 2023 年には、すべての LLM アプリケーションの 20% が 50 以上の言語を処理できるようになり、グローバルなアクセシビリティが強化されました。たとえば、Google の PaLM モデルは 100 以上の言語をサポートしており、国際的な企業、研究者、政府にとってコミュニケーションのギャップを埋める重要なツールとなっています。さらに多くの言語を処理できるモデルが開発されるにつれて、この傾向はさらに拡大すると予想されます。

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大言語モデル (LLM) 市場セグメンテーション

タイプ別

タイプに基づいて、世界市場は 1,000 億未満のパラメーターと 1,000 億以上のパラメーターに分類できます

• 1,000 億未満のパラメーター: 億の範囲のパラメーターを下回るモデルは、より小さく、より高速で、よりリソースに優しいとみなされ、そのため、多くの処理能力を必要としないアプリケーションまたはその用途に使用されます。このようなモデルは、ターンアラウンドタイムを向上させるために、携帯電話、チャットボット、その他の時間に敏感なアプリケーションで一般的ですが、これらに限定されません。エネルギー消費が経済的で、システムのセットアップにかかる費用が少ないため、これらのモデルはグローバル統合に適しています。

• 1,000 億を超えるパラメータ: 1,000 億を超えるパラメータを超える LLM アーキテクチャは、より洗練されており、あらゆる言語タスクの処理がより簡単かつ迅速になります。そのため、言語の理解が非常に深く正確である医療、法律、金融サービスなどの分野で使用されています。ただし、これらのモデルは大量の計算リソースを必要とするため、通常は大規模なエンタープライズ ソリューションに導入されます。

用途別

アプリケーションに基づいて、世界市場はチャットボットと仮想アシスタント、コンテンツ生成、言語翻訳、コード開発、感情分析、医療診断、治療と教育に分類できます。

• チャットボットと仮想アシスタント: コグニティブ コンピューティングは、チャットボットや仮想アシスタントなどのアプリケーションに活用されています。これらのシステムは LLM を活用して、顧客ケア、支援、ボットに対する人間のような対話を実現します。インタラクションは高速であり、ユーザー エクスペリエンスを向上させるために、状況のコンテキストに関する十分な知識に依存しています。これらは、ヘルスケアから電子商取引ビジネスに至るまで、大規模で効果的なコミュニケーションの場で見られます。

• コンテンツ生成: 記事、マーケティング コピー、ソーシャル メディア投稿などのコンテンツ生成プロセスに適用される LLM が増えています。データセットが大きいため、手動で作成するよりも速く、関連するコンテンツを作成できます。この特定のアプリケーションは、メディア業界だけでなく、広告業界やデジタル マーケティング業界でもよく見られます。

• 言語翻訳: LLM は、他のいくつかの言語の文脈や意味に関して、さまざまな言語での翻訳の精度を高めることで、翻訳にも革命をもたらしました。企業と個人の両方が即時翻訳機能を使用することで、異なる場所にいる人々の間の日常のコミュニケーションが容易になります。運用の過程で、LLM は言語に調整されるため、翻訳のエラーの削減や、対象読者に合わせた言語のローカライズ プロセスがさらに改善されます。

• コード開発: LLM は、退屈なコード作成タスクを排除し、コードを考案できるようにする自動化された方法でコーダーと開発者をサポートします。すぐに使えるように、プログラミング言語の構成を理解し、開発プロセスを迅速化するための適切な支援を提供します。このアプリケーションは主に、コーディング時の間違いによる時間の無駄をなくし、コード作業の効率を向上させるのに役立ちます。

• 感情分析: LLM を使用したテキストは、ポジティブ、ネガティブ、中立、または中間レベルの差異など、テキストの核心部分にある感情を検出するために分析されます。これは、企業が顧客の反応、社会学的洞察、商業的動機を把握し続けるために不可欠です。センチメント分析を通じて、企業が世論を反映して自社の戦略を裏付けるように支援します。

• 医学的診断と治療: 医師が診断と治療を促進できるよう、文献レビューや患者記録の調査によって LLM をサポートします。症状の解釈と代替治療のアドバイスを提供し、意思決定の質を高めます。このアプリケーションはヘルスケアの分野で増加しています。

• 教育: 教育において、LLM は教育実践のカスタマイズ、学習コンテンツの配信の強化、評価実践のスピードアップ、個別指導システムによるフィードバックの提供を支援します。これらにより、学習者ははるかにユーザーフレンドリーな方法で情報を検索できるようになり、講師が学習するシステムを開発するのに役立ちます。このテクノロジーの応用は、e ラーニングや遠隔地からの学習を強化する上で非常に強力です。

市場力学

市場のダイナミクスには、市場の状況を示す推進要因と抑制要因、機会、課題が含まれます。

推進要因

市場の成長は自動化とデジタルトランスフォーメーションによって促進される

企業は業務運営を強化するために自動化を模索しており、その結果、LLM などの自動化ツールの導入が増加しています。これらのシステムにより、顧客の問い合わせの管理、新しいコンテンツの考案、さらにはデータの分析が可能になります。したがって、市場にとって非常に重要なデジタル変革のトレンドが存在します。

• 米国エネルギー省 (DOE) によると、膨大で高品質のデータセットの利用可能性が LLM 市場の主要な推進力となっています。 Common Crawl や OpenWebText のような大規模なデータセットにより、LLM の精度と機能が向上しました。 2022 年には、LLM の 80% 以上が 1 兆を超えるトークンを含むデータセットに依存しており、これによりモデルのパフォーマンスが大幅に強化され、自然言語の理解と生成においてより高度なアプリケーションが可能になりました。

• 国立科学財団 (NSF) が報告しているように、人工知能研究への資金提供額は着実に増加しています。 2022 年、世界の AI 研究投資は 200 億ドルに達し、この資金のかなりの部分が LLM の開発に向けられました。この財政的支援により、より強力で効率的なモデルの作成が可能になり、医療、金融、教育などの業界への統合が加速されます。

クラウドストレージコストの削減により市場の成長が加速

クラウド ストレージのコストの削減とテクノロジーの向上により、大規模な言語モデルの導入に対する障壁が低くなりました。これらの改善により、組織が独自のリソースに依存している場合、通常は困難となる LLM へのアクセスが容易になります。さらに、高性能コンピューティング設備がより迅速に利用できるようになったことで、さまざまな分野にわたってそのようなテクノロジーが急速に市場に浸透するようになりました。

抑制要因

市場の成長は高額な導入コストによって妨げられている

大規模なモデルのトレーニングと実装には、電力を大量に消費し、多くのエネルギーを消費するため、コスト要因による大きな欠点が伴います。これは小規模なベンチャー企業に影響を与え、持続可能性の問題も俎上に乗せます。したがって、これらのLLMはコストだけでなくエネルギーの面でも高価であり、本格的な利用には大きな障害となっています。

• 国際エネルギー機関 (IEA) によると、大規模な言語モデルのトレーニングと実行には大量の計算リソースが必要であり、広範な導入には課題が生じています。たとえば、GPT-3 のようなモデルをトレーニングするには、電力と計算インフラストラクチャの点で数百万ドルの費用がかかる可能性があります。 2023 年の時点で、大規模な LLM のトレーニングに伴うエネルギー消費はトレーニング サイクルあたり最大 10 MW に達すると推定されており、小規模な組織にとっては法外なコストがかかります。

• 欧州連合サイバーセキュリティ庁 (ENISA) によると、データ プライバシーの懸念が LLM の導入に対する大きな障壁となっています。 2022 年には、トレーニング データセットに含まれる機密情報が原因で、LLM アプリケーションの 30% がデータ侵害または悪用に対して脆弱であることが判明しました。 GDPR などの規制が施行されているため、企業は LLM がユーザーのプライバシーを尊重し、データ保護法を遵守するようにするというプレッシャーが高まっており、導入が遅れています。

市場の成長はニッチセクターの需要によって促進される

機会

大規模言語モデル (LLM) をヘルスケア、金融、法律サービスなどのニッチな分野に拡大することで、有利な市場機会が生まれます。関連する業界の懸念事項に対処すると、特定のアプリケーションに合わせて LLM をカスタマイズすることで、LLM をより正確かつ効率的にすることができます。そのため、特にハードではなくスマートに働きたいという新たな波により、新しい市場で AI を活用したソリューションに対する需要が生まれています。既存の LLM 市場は、さまざまな業界で機能型 AI のニーズが高まっているため、さらに成長する準備ができています。

• 米国国立衛生研究所 (NIH) によると、医療分野では医療転記、診断、個別の治療計画などのタスクに LLM を採用するケースが増えています。 2023 年までに、米国の医学研究出版物の 10% は LLM ベースのソリューションで占められるようになります。大量の非構造化医療データを処理および分析できる LLM の機能により、個別化された医療と遠隔医療に新たな機会が開かれることが期待されています。

• 世界知的所有権機関 (WIPO) によると、LLM はメディア、エンターテイメント、マーケティングなどの業界全体のコンテンツ作成において注目を集めています。 2022 年には、マーケティング キャンペーンで生成されたデジタル コンテンツの 25% 以上が、パーソナライズされたコンテンツを作成するために LLM などの AI 駆動ツールを使用していました。 LLM が消費者の好みを理解し、関連するコンテンツを大規模に生成することに熟達するにつれて、この傾向はさらに高まると予想されます。

データ保護の課題が市場の成長を制限する

チャレンジ

大規模言語モデル (LLM) 市場の成長を制限する主要な課題の 1 つは、データの保護です。これらのモデルは大量のデータでトレーニングする必要があります。ただし、データ、特に機密情報や個人情報が、特に医療分野や金融分野で深層学習モデルのトレーニングのために処理される場合にはリスクが伴います。さらに、LLM を利用する AI に偏見やその他の倫理的ジレンマをもたらす可能性のあるモデルが不適切に設計される可能性があり、その導入が制限されます。 LLM テクノロジーが市場で勢いを増し、多くのユーザーに受け入れられるためには、これらの懸念を和らげることが不可欠です。

• 米国雇用機会均等委員会 (EEOC) によると、LLM の偏りに関する懸念が現在も続いています。 2022 年には、LLM の 15% が性別、人種、民族に基づく重大な偏見を示しており、雇用や融資などの分野での意思決定プロセスに影響を与える可能性があると報告されました。開発者がより公平で公平な AI システムの作成に努めているため、これらのバイアスに対処することは業界にとっての課題です。

• ユネスコ（国連教育科学文化機関）が強調しているように、AI によって生成されたコンテンツの倫理的影響は重大な課題です。 2023 年には、AI によって生成されたコンテンツの 10% に、誤った情報やディープフェイクなどの倫理的懸念があるとしてフラグが立てられました。 AI によって生成されたコンテンツの管理方法に関する明確なガイドラインが欠如しているため、世間や規制上の懸念が生じており、ニュース メディアや政治的コミュニケーションなどの機密性の高いアプリケーションへの LLM の導入が妨げられる可能性があります。

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大言語モデル (LLM) 市場の地域的洞察

• 北米 

北米市場の成長は先進技術によって牽引されている

北米地域は、高度に開発された洗練された技術基盤、人工知能における戦略的資金調達、および膨大な数の先端技術企業の存在により、大規模言語モデル (LLM) 市場で主導権を握っています。米国の大規模言語モデル (LLM) 市場はこの地域にとって不可欠であり、OpenAI や Google などの新興企業が画期的な進歩に取り組んでいます。この地域には、多くの才能ある人口が存在し、AI テクノロジーの開発に多額の投資が行われており、その支配的な地位はさらに強化されています。さらに、北米経済の成長は、さまざまな業界での AI ソリューションの採用の増加によって推進されています。

• ヨーロッパ

ヨーロッパ市場の成長は研究開発とパートナーシップによって推進されています

ヨーロッパは、人工知能の研究開発、特に産学間のパートナーシップにより、大きな言語モデル (LLM) 市場シェアを保持しています。この地域の加盟国は現在、LLM の使用に関連し、これらのテクノロジーの責任ある利用を促進する法律を制定中です。ヨーロッパの企業は、地域の言語や特定の業界に関する地域の LLM を開発するためにこのようなアプリケーションを使用し始めており、それによってさまざまな市場での LLM の適用可能性が高まっています。さらに、EU が提供する AI プロジェクトの資金プログラムは、この分野のイノベーションと成長を促進します。

• アジア

アジア市場の成長は AI の導入とイノベーションによって促進される

アジアは、AI と急成長するデジタル経済の急速な取り込みにより、大規模言語モデル (LLM) 市場を拡大する主要な地域の 1 つです。中国、日本、インドなどの国々は、特に電子商取引や節約、ヘルスケア、金融などの分野でのアプリケーションに焦点を当てて、LLM の開発と進歩により多くのリソースを投入しています。この地域では言語が多様であるため、コミュニケーションとサービスを容易にするために、特定の地域に合わせて調整された LLM の必要性が生じています。さらに、アジアのさまざまな分野で AI ソリューションの採用が増加していることで、イノベーションが促進され、LLM 市場が拡大しています。

業界の主要プレーヤー

主要企業のイノベーションと投資が大幅な成長を促進

大規模言語モデル (LLM) 業界市場では、業界内の主要企業による特定の革新と重要な投資が発生しています。 OpenAI、Google、Microsoft などの企業は、LLM の機能を拡張する洗練されたモデルとツールを作成しています。彼らは社内研究や研究大学との協力によって AI モデルを強化しています。さらに、倫理的な AI の導入のために開発されたガイドラインは、この分野でのテクノロジーの責任ある使用につながります。

• OpenAI (ChatGPT): OpenAI の 2023 年年次報告書によると、OpenAI の GPT-3 および GPT-4 モデルは世界で最も先進的なモデルの一部として広く認められています。 2022 年後半に開始された OpenAI の ChatGPT は、わずか 2 か月以内に 1 億人を超えるユーザーを獲得し、AI 主導の顧客サービスとコンテンツ生成の主要プレーヤーになりました。 OpenAI は、NLP (自然言語処理) の継続的な研究開発により、LLM 機能の限界を押し広げ続けています。

• Google (PaLM) : Google Research によると、同社の PaLM (Pathways Language Model) は、より深い理解レベルで自然言語を理解し、生成するように設計されています。 Google の PaLM は、Google アシスタントや Google 検索など、いくつかの Google サービスに統合されています。 2023 年の時点で、PaLM は 100 以上の言語をサポートし、AI 主導のタスクのパフォーマンスに関する新しいベンチマークを設定し続けています。

大規模言語モデル (Llm) のトップ企業のリスト

• Open AI(ChatGPT) (U.S)
• Google (PaLM) (U.S)
• Meta (LLaMA) (U.S)
• AI21 Labs (Jurassic) (Israel)
• Cohere (U.S)

主要産業の発展

2023 年 10 月:Anthropic は、安全性と解釈可能性の機能を強化して設計された次世代の大規模言語モデル (LLM) である Claude 3 を発表しました。 Claude 3 は、有害な出力を最小限に抑えながら推論とコンテキストの理解を向上させることに焦点を当てており、顧客サービス、コンテンツ生成、コード開発などのエンタープライズ アプリケーションに適しています。この開発は、さまざまな業界における倫理的配慮と信頼性の高いパフォーマンスを優先する LLM の作成に Anthropic が重点を置いていることを強調しています。

レポートの範囲

この調査には包括的な SWOT 分析が含まれており、市場内の将来の発展についての洞察が得られます。市場の成長に寄与するさまざまな要因を調査し、今後数年間の市場の軌道に影響を与える可能性のある幅広い市場カテゴリーと潜在的なアプリケーションを調査します。分析では、現在の傾向と歴史的な転換点の両方が考慮され、市場の構成要素を総合的に理解し、成長の可能性のある分野が特定されます。

この調査レポートは、定量的および定性的方法の両方を使用して市場の細分化を調査し、市場に対する戦略的および財務的観点の影響も評価する徹底的な分析を提供します。さらに、レポートの地域評価では、市場の成長に影響を与える支配的な需要と供給の力が考慮されています。主要な市場競合他社のシェアなど、競争環境が細心の注意を払って詳細に説明されています。このレポートには、予想される時間枠に合わせて調整された型破りな研究手法、方法論、主要な戦略が組み込まれています。全体として、市場のダイナミクスに関する貴重かつ包括的な洞察を専門的にわかりやすく提供します。