大規模言語モデル市場:提供形態別、種類別、モダリティ別、導入モード別、導入形態別、用途別、業界別- 世界予測2025-2032年

株式会社グローバルインフォメーション(所在地:神奈川県川崎市、代表者:樋口 荘祐、証券コード:東証スタンダード 4171)は、市場調査レポート「大規模言語モデル市場:提供形態別、種類別、モダリティ別、導入モード別、導入形態別、用途別、業界別- 世界予測2025-2032年」(360iResearch LLP)の販売を12月17日より開始しました。グローバルインフォメーションは360iResearch (360iリサーチ)の日本における正規代理店です。
大規模言語モデル市場は、2032年までにCAGR33.12%で844億4,000万米ドル規模に成長すると予測されております。
主な市場の統計
基準年2024 85億6,000万米ドル
推定年2025 111億8,000万米ドル
予測年2032 844億4,000万米ドル
CAGR(%) 33.12%
本レポートは、戦略的背景、利害関係者の優先事項、人工知能駆動型言語モデル分析の範囲を明確に提示する説得力のある導入部から始まります
本報告書は、企業、テクノロジーベンダー、政策立案者にとって現代の大規模言語モデルが持つ戦略的重要性を概説する簡潔な導入部から始まります。この導入部では、分析の境界条件を確立し、モデルファミリーや導入パターンに関する用語を明確化し、導入拡大に伴い意思決定が最も影響を受ける主要な利害関係者グループを特定します。実践的なユースケース、一般的なアーキテクチャ上のトレードオフ、進化する規制環境を議論の基盤とすることで、読者が概念的な理解から運用上の関連性へと迅速に移行できるよう支援します。
定義を超え、本導入部では証拠の提示方法と読者が後続セクションを解釈すべき方法に関する期待値を設定します。結論形成に用いた定性的・定量的インプットの種類を説明し、分析の基盤となる主要な前提条件を強調するとともに、続くセグメンテーション、地域別、企業レベルの視点を予告します。この方向付けにより、経営層の読者は自チームに適切な質問を投げかけ、診断活動の優先順位付けを行い、組織が能力構築または外部パートナーシップを求めるべき領域を特定する準備が整います。要するに、導入部はロードマップとして機能し、より詳細な分析を戦略立案、調達、リスク軽減に関する議論に即座に活用できる形で位置づけます。
米国におけるAI技術のサプライチェーン、調達戦略、商用展開に影響を与える関税変更と越境貿易の動向を統合的に評価
関税および越境商業に影響を与える政策変更は、大規模言語モデル構想を支える技術サプライチェーンに重大な影響を及ぼします。2025年の米国における累積的な関税情勢は、ハードウェアベンダーの部品調達戦略に影響を与え、トレーニングクラスターや推論インフラの配置場所の再評価を促しています。組織は、GPU、ネットワーク機器、専用アクセラレータのサプライヤー選定において、総着陸コストをますます考慮に入れるようになっており、これによりベンダー選定の計算と容量調達スケジュールが変化しています。
ハードウェア以外にも、関税はベンダー契約やソフトウェアライセンシングと相互に作用し、レイテンシーに敏感なワークロードや規制対象ワークロードの国内配置を促進する要因となっています。これに対応し、クラウド/マネージドサービスプロバイダーやシステムインテグレーターは、国内容量の拡充、一括調達サービスの提供、サポートモデルの再構築などにより、企業顧客への運用影響を相殺する形でサービス提供を適応させています。こうした取り組みは短期的な摩擦を緩和する一方、単一サプライチェーンの混乱への曝露を低減するモジュール型・マルチベンダーアーキテクチャを戦略的に選択する動きも促進しています。
さらに、関税によるコスト圧力の高まりは、ソフトウェア最適化、モデル圧縮、推論効率化の価値を増幅させます。ソフトウェアレベルの効率性と柔軟な導入モードを優先する組織は、頻繁なハードウェア更新サイクルへの依存を減らしつつ、性能を維持できます。その結果、調達決定は、ピーク性能指標のみに焦点を当てるのではなく、サプライチェーンのレジリエンス、規制順守、長期的な総所有コスト(TCO)の考慮事項を統合した、より包括的なものになりつつあります。
製品、モデルアーキテクチャ、モダリティ、導入形態、垂直市場の需要シグナルを、実行可能な商業的・研究開発上の優先事項へと変換する、細やかなセグメンテーション主導の視点
セグメンテーション主導のアプローチは、市場における異なる次元がエコシステム全体の機会とリスクをどのように形成するかを明らかにします。提供内容に基づき、情勢はサービスとソフトウェアに区分されます。サービス分野にはコンサルティング、開発・統合、サポート・保守が含まれ、ソフトウェア分野ではクローズドソースの大規模言語モデルとオープンソースのバリエーションが区別されます。各提供形態は異なる購買プロセスと価値提案を生み出します:コンサルティングは戦略策定とガバナンスを加速させ、開発・統合はシステムレベルの実装を推進し、サポート・保守は長期的な運用レジリエンスを確保します。同時に、クローズドソースソフトウェアはベンダー管理の更新によるターンキー性能を提供する傾向がある一方、オープンソースモデルはカスタマイズとコミュニティ主導のイノベーションを可能にします。
よくあるご質問
大規模言語モデル市場の市場規模はどのように予測されていますか?
2024年に85億6,000万米ドル、2025年には111億8,000万米ドル、2032年までには844億4,000万米ドルに達すると予測されています。CAGRは33.12%です。
大規模言語モデル市場における主要企業はどこですか?
Amazon Web Services, Inc.、Google LLC by Alphabet Inc.、AI21 Labs Ltd.、Alibaba Group Holding Limited、Anthropic PBC、Baidu, Inc.、Cerence Inc.、Cloudflare, Inc.、Cognizant Technology Solutions Corporation、Cohere Inc.、Eden AI, Inc.、Elastic N.V.、Huawei Technologies Co., Ltd.、Hugging Face, Inc.、iGenius LLC、International Business Machines Corporation、Lexlegis、Luka, Inc.、Meta Platforms, Inc.、Microsoft Corporation、Mistral AI、Nippon Telegraph and Telephone Corporation、Numenta, Inc.、Nvidia Corporation、OpenAI Inc.、Rakuten Group, Inc.、Salesforce, Inc.、Tencent Holdings Ltd.、Vectara, Inc.、Weights and Biases, Inc.、Zeta Alpha Vector BVなどです。
目次
第1章 序文
第2章 調査手法
第3章 エグゼクティブサマリー
第4章 市場の概要
第5章 市場洞察
第6章 米国の関税の累積的な影響, 2025
第7章 AIの累積的影響, 2025
第8章 大規模言語モデル市場:提供別
第9章 大規模言語モデル市場:タイプ別
第10章 大規模言語モデル市場:モダリティ別
第11章 大規模言語モデル市場:展開モード別
第12章 大規模言語モデル市場:展開別
第13章 大規模言語モデル市場:用途別
第14章 大規模言語モデル市場:業界別
第15章 大規模言語モデル市場:地域別
第16章 大規模言語モデル市場:グループ別
第17章 大規模言語モデル市場:国別
第18章 競合情勢
無料サンプル
当レポートの無料サンプルは、こちらからお申し込みいただけます。
https://www.gii.co.jp/form/request/1864629
本件に関するお問い合わせ先
<アジア最大の市場調査レポート販売代理店>
株式会社グローバルインフォメーション
マーケティング部
お問い合わせフォーム:https://www.gii.co.jp/contact/
TEL:044-952-0102(9:00-18:00 土日・祝日を除く)
URL:https://www.gii.co.jp/
会社概要
1995年の創立以来、海外市場調査レポートの販売を通じて企業のグローバル展開を支援しています。世界5カ国に拠点を持ち、海外の提携調査会社200社以上が発行する調査資料約24万点をワンストップでご提供。市場情報販売のグローバル・リーディングカンパニーを目指し、企業ならびに社会の発展に寄与すべく、お客様にとって真に価値ある情報をお届けしています。
創立:1995年
所在地:215-0004 神奈川県川崎市麻生区万福寺1-2-3 アーシスビル7F
事業内容:市場調査レポート/年間契約型情報サービスの販売、委託調査の受託
市場調査レポート/年間契約型情報サービス:https://www.gii.co.jp/
委託調査:https://www.gii.co.jp/custom_research/
国際会議:https://www.giievent.jp/
当社は、2020年12月24日に東京証券取引所へ上場いたしました(東証スタンダード市場:4171)。


