大規模な言語モデル（LLM）市場規模、シェア、成長、および業界分析、タイプ別（1,000億パラメーターを下回って1,000億パラメーターを超えるパラメーター）、アプリケーション（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、医療診断と治療と教育）、および地域の洞察と2035までの予測

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大規模な言語モデル（LLM）市場の概要

世界の大規模な言語モデル（LLM）の市場規模は、2025年の51億4,000万米ドルから2026年に92億4,000万米ドルに達し、2035年までに714.99億米ドルに達し、79.8％の安定したCAGRで1814.99億米ドルに達した一貫した成長を目撃すると予想されています。

言語モデル業界は、人工学習と機械学習の広範な使用により、顕著な拡大を目の当たりにしています。 GPT-4などの大規模な言語モデルは、人間のようなスピーチを理解し、生産する方法を学ぶために、膨大な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、他の目的の中でも、自然言語処理、チャットボックスの革新、コンテンツの作成などのアクティビティのための情報技術など、業界でもより大きな使用法を発見しています。企業は、より多くのユースケースを見つけようとする努力を強化し、それぞれより正確でスケーラブルで効率的なモデルに既存のケースを改良するために、多くの産業が多額の資金を受け取っています。

重要な調査結果

Covid-19の衝撃

大規模な言語モデル（LLM）業界は、デジタル需要の増加によりプラスの効果がありましたCovid-19パンデミック中

グローバルなCovid-19のパンデミックは、前例のない驚異的であり、市場はパンデミック以前のレベルと比較して、すべての地域で予想外の需要を経験しています。 CAGRの増加に反映された突然の市場の成長は、市場の成長と需要がパンデミック以前のレベルに戻ることに起因しています。

多くの企業や組織がデジタリティソリューションに目を向けたため、大規模な言語モデル（LLM）ソリューションの必要性は増加しています。ほとんどのタスクをオンラインおよびリモートで行う必要があるという事実を考えると、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採用され、クライアントはこれまで以上にAIを望んでいました。その結果、カスタマーサービスの改善、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、より多くのお金がLLMSに投入され、パンデミックのおかげで市場の印象的な成長をもたらしました。

最新のトレンド

市場の成長は、業界固有の強化と倫理によって推進されています

大規模な言語モデル（LLM）市場の最近の傾向の1つは、たとえばヘルスケア、金融、または合法的な特定の業界に対するモデルの強化を監視することです。この傾向は、これらの分野が専門化されており、それらに関連する多くの情報があるため、LLMSを調整する必要がある理由に焦点を当てています。もう1つの重要な傾向は、展開の速度を見ると、より少ないエネルギーを消費するより少ないLLMSの出現です。 AI倫理の成長傾向に伴い、責任あるAIプラクティスも市場に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は、カスタマーサービスの自動化にますます採用されています。 2022年までに、小売業や通信などの業界でのカスタマーサポート業務の40％以上がLLMSによって駆動され、効率が向上し、24時間365日サービスが提供されました。このシフトは継続されると予想され、企業の75％が2025年までにLLMSをカスタマーサービス運用に統合しています。

• 欧州委員会が指摘したように、LLMSは多言語のサポートの観点から急速に前進しています。 2023年には、すべてのLLMアプリケーションの20％が50以上の言語を処理することができ、グローバルなアクセシビリティを向上させました。たとえば、GoogleのPalmモデルは100を超える言語をサポートしており、国際的なビジネス、研究者、政府のコミュニケーションギャップを埋める上で重要なツールになっています。この傾向は、さらに多くの言語を処理するためのモデルが開発されるため、拡大すると予想されます。

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大規模な言語モデル（LLM）市場セグメンテーション

タイプごとに

タイプに基づいて、グローバル市場は1億1,000億パラメーターと1,000億パラメーターに分類できます。

• 1,000億パラメーターを下回る:1億範囲のパラメーターを下回るモデルは、より小さく、より速く、よりリソースに優しいと見なされているため、多くの処理能力を必要としないアプリケーションで使用されます。このようなモデルは一般的ですが、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に限定されません。システムをセットアップするための経済的エネルギー消費とより少ない支出により、これらのモデルはグローバルな統合に適しています。

• 1,000億以上のパラメーター:1,000億パラメーターを超えるLLMSアーキテクチャは、あらゆる言語タスクの処理がより洗練され、より簡単かつ迅速です。したがって、言語の理解が非常に深く正確なヘルスケア、法律、金融サービスなどのセクターで使用されます。ただし、これらのモデルには重要な計算リソースが必要であり、一般に大規模なエンタープライズソリューションに展開されます。

アプリケーションによって

アプリケーションに基づいて、グローバル市場は、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、センチメント分析、医療診断と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:認知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でその方法を見つけました。これらのシステムは、カスタマーケア、支援、ボットのために人間のような相互作用を提供するためにLLMを活用します。相互作用は高速であり、ユーザーの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。それらは、ヘルスケアからeコマースビジネスまで、大規模で効果的なコミュニケーション保育園で見つかります。

• コンテンツ生成:コンテンツ生成のプロセスでは、より多くのLLMが適用されています。これには、記事、マーケティングコピー、ソーシャルメディアの投稿などが含まれます。大規模なデータセットにより、関連するコンテンツを手動で行う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、メディアや広告およびデジタルマーケティング業界によく見られます。

• 言語翻訳:LLMは、他のいくつかの言語のコンテキストと意味に関して、異なる言語での翻訳の精度を高めることにより、翻訳に革命をもたらしました。さまざまな場所にいる人々間の日常のコミュニケーションを、ビジネスと個人の両方にインスタント翻訳施設を使用することで簡単になります。操作の過程で、LLMは言語に調整されるため、行われた翻訳のエラーの削減と、聴衆をターゲットにする言語のローカリゼーションプロセスにさらに改善します。

• コード開発:LLMSは、退屈なコード作成タスクを排除し、コードを作成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。箱から出して、彼らはプログラミング言語の構成を理解し、開発プロセスを固定するために関連する支援を提供します。このアプリケーションは、主にコードをコーディングするときに間違いを犯し、コードを操作するときに効率を改善するために時間の浪費を殺すのに役立ちます。

• センチメント分析:LLMSを使用したテキストは、テキストの核心での感情を検出するために分析されます。これは、企業がクライアントの反応、社会学的洞察、および商業的動機を順調に進めるために不可欠です。それは、企業がセンチメント分析を通じて世論で戦略をバックアップするのに役立ちます。

• 医療診断と治療:文献レビューまたは患者記録の研究でLLMSをサポートして、医師が診断と治療を促進するのに役立ちます。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、学習コンテンツの提供の強化、評価の実践をスピードアップし、個別指導システムを介したフィードバックを提供するのに役立ちます。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求め、インストラクターが学習するシステムを開発するのを支援できます。このテクノロジーのアプリケーションは、eラーニングを強化し、遠くから学習するのに非常に強力です。

市場のダイナミクス

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

運転要因

市場の成長は、自動化とデジタル変革によって促進されます

事業運営を強化するために、企業は自動化を検索しているため、LLMSを含む自動化ツールの取り込みが増加しています。これらのシステムにより、顧客クエリを管理し、新しいコンテンツを作成し、データを分析することもできます。したがって、市場にとって非常に重要なデジタル変革の傾向があります。

• 米国エネルギー省（DOE）によると、広大で高品質のデータセットの可用性は、LLM市場の主要な要因です。 Common CrawlやOpenWeBtextなどの大規模なデータセットにより、LLMはより正確で能力があります。 2022年には、LLMの80％以上が1兆個以上のトークンを含むデータセットに依存しており、モデルのパフォーマンスが大幅に向上し、自然言語の理解と生成のより洗練されたアプリケーションが可能になりました。

• National Science Foundation（NSF）が報告したように、人工知能の研究のための資金額は着実に増加しています。 2022年、Global AI Research Investmentsは200億ドルに達し、この資金の大部分はLLMS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、ヘルスケア、金融、教育などの産業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、市場の成長が加速します

クラウドストレージのコストの削減と技術の改善により、大規模な言語モデルの採用に対する障壁が減少しました。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、通常は困難な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施設がより速く利用可能になると、さまざまなセクターにわたるこのような技術の迅速な市場浸透が促されました。

抑制要因

市場の成長は、高い実装コストによって妨げられています

大規模なモデルのトレーニングと実装には、電力集約型であり、多くのエネルギーが関与しているため、コスト要因が原因で大きな欠点があります。これは小規模なベンチャーに影響を与え、テーブルに持続可能性の問題をもたらします。その結果、これらのLLMはコストだけでなくエネルギーの点でも高価です。これは、本格的な使用の大きな障害です。

• International Energy Agency（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、実質的な計算リソースが必要であるため、広範な採用に課題が生じています。たとえば、GPT-3のようなモデルのトレーニングには、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ります。 2023年の時点で、大規模なLLMのトレーニングのエネルギー消費は、トレーニングサイクルごとに最大10 MWに達し、小規模な組織ではコストが抑制されると推定されています。

• 欧州連合サイバーセキュリティ局（ENISA）によると、データプライバシーの懸念はLLMSの採用に対する重要な障壁です。 2022年には、LLMアプリケーションの30％が、トレーニングデータセットに含まれる機密情報により、データ侵害または誤用に対して脆弱であることがわかりました。 GDPRなどの規制により、企業はLLMSがユーザーのプライバシーを尊重し、データ保護法に準拠し、採用を遅らせるように圧力をかけています。

市場の成長は、ニッチセクターの需要によって推進されています

機会

ヘルスケア、金融、法律サービスなどのニッチなセクターへの大規模な言語モデル（LLM）の拡大は、有利な市場機会を提供します。関連する業界の懸念に対処することで、特定のアプリケーションへのカスタマイズを通じてLLMをより正確かつ効率的にすることができます。これにより、特に賢くて激しく働きたいという新しい波が、新しい市場でAIを搭載したソリューションの需要を生み出します。既存のLLM市場は、さまざまな業界の機能的AIの必要性が高まっているため、さらに成長する態勢が整っています。

• 米国国立衛生研究所（NIH）によると、ヘルスケア部門は、医療転写、診断、パーソナライズされた治療計画などのタスクのLLMをますます採用しています。 2023年までに、LLMベースのソリューションは、米国の医学研究出版物の10％を担当し、LLMが大量の非構造化医療データを処理および分析する能力が、パーソナライズされた医療と遠隔医療の新しい機会を開くと予想されます。

• 世界知的財産機関（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でコンテンツ作成の牽引力を獲得しています。 2022年、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、LLMを含むAI駆動型ツールを使用して、パーソナライズされたコンテンツを作成しました。この傾向は、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ため、増加すると予想されます。

データ保護の課題は、市場の成長を制限します

チャレンジ

大規模な言語モデル（LLM）市場の成長を制限する重要な課題の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、特に健康と金融の分野で、深い学習モデルをトレーニングするためにデータ、特に機密情報と個人情報が処理される場合、リスクがあります。さらに、LLMを利用してAIに偏見やその他の倫理的ジレンマを導入する可能性のある不適切なモデルの可能性は、展開を制限します。 LLMテクノロジーが市場で牽引力を獲得し、多くのユーザーが受け入れるためにこれらの懸念を和らげることが不可欠です。

• 米国平等雇用機会委員会（EEOC）によると、LLMSのバイアスに関して継続的な懸念があります。 2022年に、LLMの15％が性別、人種、または民族性に基づいて有意な偏見を示したことが報告されました。開発者がより公平で公正なAIシステムを作成するよう努めているため、これらのバイアスに対処することは、業界にとって課題です。

• ユネスコ（国連教育、科学、文化組織）によって強調されているように、AIに生成されたコンテンツの倫理的意味は重要な課題です。 2023年、AIに生成されたコンテンツの10％が、誤った情報やディープフェイクなどの倫理的懸念についてフラグが立てられました。 AIに生成されたコンテンツを管理する方法に関する明確なガイドラインの欠如は、公共および規制上の懸念につながり、ニュースメディアや政治的コミュニケーションなどのデリケートなアプリケーションでLLMの展開を妨げる可能性があります。

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大規模な言語モデル（LLM）市場の地域洞察

• 北米 

北米の市場の成長は、高度な技術によって推進されています

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、および膨大な数の先進技術企業の存在により、大規模な言語モデル（LLM）の市場でリードしています。米国の大規模な言語モデル（LLM）市場は、この地域にとって不可欠であり、OpenaiやGoogleなどの新しい企業がブレークスルーに取り組んでいます。この地域は、大規模で才能のある人口にアクセスし、AIテクノロジーの開発に高いレベルの投資を行い、支配的な地位を強化するだけです。さらに、北米の経済の成長は、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

ヨーロッパの市場の成長は、R＆D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R＆D、特に産業と学界の間で発生するパートナーシップにより、重要な大規模な言語モデル（LLM）の市場シェアを保持しています。地域の加盟国は現在、これらの技術の責任ある利用を促進するLLMの使用に関連する法律を開発しています。欧州企業は、地域の言語や特定の産業に関して地域LLMの開発にそのようなアプリケーションを使用し始めており、それにより、さまざまな市場でのLLMSの適用性が向上しています。さらに、EUが提供するAIプロジェクトの資金調達プログラムは、この分野の革新と成長を強化します。

• アジア

アジアの市場の成長は、AIの採用と革新によって推進されています

アジアは、AIと急成長するデジタル経済の迅速な取り込みのために、大規模な言語モデル（LLM）市場を強化する主要な地域の1つです。中国、日本、インドなどの国々は、eコマースやリサイクル、ヘルスケア、金融などの分野でのアプリケーションに特に焦点を当てており、LLMの開発と進歩に多くのリソースを投入しています。この地域のさまざまな言語は、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このようなLLMの必要性を生み出しました。さらに、アジアのさまざまなセクターにわたるAIソリューションの採用の増加は、イノベーションを促進し、LLM市場を拡大しています。

主要業界のプレーヤー

主要なプレーヤーのイノベーションと投資は大幅に成長します

大規模な言語モデル（LLM）業界市場は、業界内の主要なプレーヤーによって、特定のイノベーションと非常に重要な投資を経験しています。 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、研究大学とのコラボレーションと同様に、社内研究でAIモデルを後押ししています。さらに、倫理的AIの展開のために開発するガイドラインは、セクター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年の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ものの一部と広く見なされています。 2022年後半に発売されたOpenaiのChatGptは、わずか2か月以内に1億人以上のユーザーを獲得し、AI主導の顧客サービスとコンテンツ生成の主要なプレーヤーになりました。 Openaiは、NLP（自然言語処理）で進行中の研究開発により、LLM機能の境界を押し続けています。

• Google（Palm）:Googleの調査によると、彼らのPalm（Pathways Language Model）は、より深いレベルの理解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 AssistantやGoogle Searchを含むGoogleのサービスのいくつかに統合されています。 2023年の時点で、Palmは100を超える言語をサポートしており、AI駆動型タスクでのパフォーマンスのために新しいベンチマークを設定し続けています。

上位大型言語モデル（LLM）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)

主要な業界開発

2023年10月:人類は、安全性と解釈可能性の機能を強化して設計された、次世代の大手言語モデル（LLM）であるClaude 3を発売しました。 Claude 3は、推論とコンテキスト理解を改善しながら有害な出力を最小限に抑え、カスタマーサービス、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、さまざまな業界で倫理的な考慮事項と信頼できるパフォーマンスを優先するLLMを作成することに人類が重点を置いていることを強調しています。

報告報告

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関する洞察を提供します。市場の成長に寄与するさまざまな要因を調べ、今後数年間で軌道に影響を与える可能性のある幅広い市場カテゴリと潜在的なアプリケーションを調査します。この分析では、現在の傾向と歴史的な転換点の両方を考慮に入れ、市場の要素についての全体的な理解を提供し、成長の潜在的な領域を特定しています。

この調査レポートでは、定量的方法と定性的方法の両方を使用して、市場における戦略的および財政的視点の影響を評価する徹底的な分析を提供することにより、市場のセグメンテーションを検証します。さらに、レポートの地域評価は、市場の成長に影響を与える支配的な需要と供給の力を考慮しています。競争の激しい状況は、重要な市場競合他社の株式を含む細心の注意を払っています。このレポートには、予想される時間の枠組みに合わせて調整された型破りな研究技術、方法論、および重要な戦略が組み込まれています。全体として、それは専門的かつ理解できるように、市場のダイナミクスに関する貴重で包括的な洞察を提供します。