 | • レポートコード：MRCLC5DC03260 • 出版社/出版日：Lucintel / 2025年3月 • レポート形態：英文、PDF、約150ページ • 納品方法：Eメール（ご注文後2-3営業日） • 産業分類：半導体・電子 |
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レポート概要
| 主要データポイント：今後7年間の成長予測＝年率10.1％ 詳細情報は以下をご覧ください。本市場レポートは、2031年までのグローバル大規模言語モデル（LLM）市場の動向、機会、予測を、タイプ別（数百億パラメータ／数兆パラメータ）、用途別（大規模法務部門／中規模法務部門／小規模法務部門）、地域別（北米／欧州／アジア太平洋／その他地域）に分析します。 |
大規模言語モデル（LLM）の動向と予測
グローバルな大規模言語モデル（LLM）市場の将来は有望であり、大規模法務部門、中規模法務部門、小規模法務部門の各市場に機会が見込まれる。グローバル大規模言語モデル（LLM）市場は、2025年から2031年にかけて年平均成長率（CAGR）10.1％で成長すると予測される。 この市場の主な推進要因は、自然言語処理関連技術への需要拡大、パーソナライズされたユーザーフレンドリーな体験への需要増加、ハードウェアおよび機械学習技術の継続的な進歩である。
• Lucintelの予測によると、タイプ別カテゴリーでは、予測期間中に1兆パラメータモデルがより高い成長を示す見込み。
• アプリケーション別カテゴリーでは、大規模法務部門が最大のセグメントを維持する見通し。
• 地域別では、生成AI技術の採用拡大と主要LLMプロバイダーの強力な存在感により、予測期間中も北米が最大の地域であり続ける。
150ページ以上の包括的なレポートで、ビジネス判断に役立つ貴重な知見を得てください。
大規模言語モデル（LLM）市場における新興トレンド
大規模言語モデル市場における新興トレンドは、AI技術の継続的な進歩を反映し、イノベーションを推進するとともに、様々な産業におけるLLMの活用方法を再構築しています。これらのトレンドは、LLMの能力の進化と、様々なアプリケーションへの影響力の拡大を浮き彫りにしています。
• モデルスケーリングの進歩：大規模言語モデルは、その能力を強化するために継続的にスケールアップされています。モデルアーキテクチャとトレーニング技術の革新により、より複雑でニュアンスのある言語を理解し生成できる、より強力で汎用性の高いモデルが実現しています。
• マルチモーダルAIシステムとの統合：LLMはテキストと視覚・聴覚・その他のデータタイプを組み合わせたマルチモーダルAIシステムとの統合が進んでいる。この統合により、より包括的で文脈を認識した対話が可能となり、医療、自律システム、インタラクティブメディアなどの分野での応用が向上している。
• 倫理的AIとバイアス低減への注力：LLMにおける倫理的AIの実践開発とバイアス低減が重視されつつある。透明性の高いモデル構築、公平性の確保、AIの意思決定やコンテンツ生成に関連する潜在的な倫理的問題への対応が進められている。
• ローカライゼーションと言語多様性：多様な言語や方言をサポートするローカライズ版LLMの開発が注目を集めている。 このトレンドは、非英語圏におけるアクセシビリティと有効性の向上を目指し、多様な言語でテキストを理解・生成するモデルの必要性に対応するものである。
• 効率性と費用対効果の向上：トレーニングおよびデプロイ技術における革新により、LLMはより効率的かつ費用対効果の高いものとなっている。進歩には、計算要件を削減するためのモデルアーキテクチャの最適化や、リソース制約のある環境でのモデル展開手法の開発が含まれ、より広範なユーザー層へのアクセスを可能にしている。
大規模言語モデル市場における新たな潮流——モデルスケーリングの進展、マルチモーダルAIシステムとの統合、倫理的AIへの注力、ローカライゼーション、効率性の向上——は業界を大きく変革している。これらの潮流はモデル能力の向上、応用範囲の拡大、アクセシビリティの向上を推進し、技術的・社会的ニーズの両方に応えている。
大規模言語モデル（LLM）市場の最近の動向
大規模言語モデル市場における最近の動向は、AI技術とその応用分野における進歩を浮き彫りにしている。これらの進展はLLMの達成可能な限界を押し広げ、性能を向上させるとともに、様々な分野でのユースケースを拡大している。
• 強化されたモデルアーキテクチャ：トランスフォーマーベース設計の導入や改良された学習アルゴリズムなど、モデルアーキテクチャの進歩がLLMの能力を強化している。これらの開発により文脈理解と生成能力が向上し、複雑なタスクへの対応がより効果的になっている。
• トレーニング手法の改善：自己教師付き学習や転移学習を含むトレーニング手法の革新により、LLMの効率性と精度が向上している。これらの手法により、モデルは大規模データセットからより効果的に学習でき、様々なアプリケーションにおける性能が向上する。
• クラウドおよびエッジコンピューティングとの統合：LLMとクラウド／エッジコンピューティングインフラの統合により、その展開能力が拡大している。 クラウドベースのソリューションはトレーニングと推論のためのスケーラブルなリソースを提供し、エッジコンピューティングは低遅延のリアルタイムアプリケーションを実現することで、LLMの汎用性とアクセス性を高めています。
• モデルの説明可能性への注力：モデルの解釈可能性と透明性の向上に対する関心が高まっています。LLMをより理解しやすいものにする新技術が開発され、ユーザーがモデルの出力生成や意思決定プロセスを理解できるようになり、信頼性と説明責任の確保に不可欠です。
• 専門分野への応用拡大：LLMは法務分析、医療診断、金融予測などの専門分野へ適応が進んでいる。特定業界やユースケースに合わせたモデル調整により、対象領域での関連性と有効性が向上している。
大規模言語モデル市場における最近の進展（強化されたモデルアーキテクチャ、改良されたトレーニング手法、クラウド／エッジコンピューティングとの統合、説明可能性への注力、専門分野への応用拡大）は、著しい進歩を牽引している。 これらの進展はLLMの能力と応用範囲を拡大し、様々な分野における影響力の増大に寄与している。
大規模言語モデル（LLM）市場の戦略的成長機会
企業や組織が新たな応用分野と革新を探求する中で、大規模言語モデル市場における戦略的成長機会が浮上している。これらの機会は、LLMが様々な産業で大きな進歩を推進し価値を創出できる領域を浮き彫りにしている。
• 医療分野への応用拡大：LLMを医療分野に応用することで、大きな成長の可能性が開けます。医療診断、患者対応、研究支援などのタスクにLLMを活用することで、医療業界は意思決定支援の強化や個別化されたケアソリューションの恩恵を受けられます。
• 多言語モデルの構築：より広範な言語や方言をサポートする多言語LLMの開発は、重要な成長機会です。 この拡張により、多様な地域でのアクセシビリティとユーザビリティが向上し、グローバルなコミュニケーションの促進と市場拡大が期待されます。
• 自動化システムとの統合：自動運転車両やロボットアシスタントなどの自律システムにLLMを統合することで、機能性と対話能力が強化されます。この統合により、より知能的で応答性の高いシステムが実現され、輸送やロボット工学などの分野での成長が促進されます。
• カスタマーサービスソリューションの強化：高度なチャットボットやバーチャルアシスタントを通じ、LLMを活用したカスタマーサービスソリューションの強化が可能である。より正確で文脈を認識した応答を提供することで、顧客とのやり取りと満足度を向上させ、カスタマーサービス分野の成長を促進する。
• 倫理的なAI開発への注力：LLMにおける倫理的なAI開発と透明性を重視することは戦略的機会である。 倫理的配慮を優先し、責任あるAI実践を開発する企業は、信頼を構築し市場で競争優位性を獲得できる。これはAI倫理に関する高まる懸念に対処するものである。
大規模言語モデル市場における戦略的成長機会（医療アプリケーションへの拡大、多言語モデルの開発、自律システムとの統合、顧客サービスソリューションの強化、倫理的AI開発への注力など）が業界の未来を形作っている。これらの機会はイノベーションを推進し、様々な分野で新たな価値を創出している。
大規模言語モデル（LLM）市場の推進要因と課題
技術的進歩、経済的要因、規制上の考慮事項など、様々な推進要因と課題が大規模言語モデル市場に影響を与えています。これらの要素を理解することは、市場をナビゲートし成長機会を効果的に活用するために不可欠です。
大規模言語モデル（LLM）市場を推進する要因には以下が含まれます：
• AIと機械学習の進歩：AIと機械学習の技術的進歩が大規模言語モデル市場を牽引しています。 モデルアーキテクチャ、トレーニング手法、計算リソースにおける革新はLLMの能力を強化し、その応用範囲と有効性を拡大している。
• 自然言語処理への需要拡大：産業横断的な自然言語処理ソリューションへの需要増加が主要な推進要因である。カスタマーサービス、コンテンツ生成、データ分析における応用が、より高度で高性能なLLMの必要性を促進している。
• クラウドおよびエッジコンピューティングの拡大：クラウドとエッジコンピューティングインフラの拡大は、LLMの導入とスケーリングを支えています。クラウドサービスはトレーニングと推論のためのスケーラブルなリソースを提供し、エッジコンピューティングはリアルタイムアプリケーションを可能にし、市場成長を促進しています。
• AI研究開発への投資増加：AI研究開発への投資増加は、LLM市場におけるイノベーションを促進しています。AI技術の進歩に充てられる資金とリソースは、より洗練され高性能なモデルの開発に貢献しています。
• パーソナライゼーションとカスタマイゼーションへの注目の高まり：アプリケーションにおけるパーソナライゼーションとカスタマイゼーションへの関心の高まりが、特化型LLMの需要を牽引している。特定業界やユーザーニーズに合わせたモデル調整は関連性と有効性を高め、市場成長の機会を創出する。
大規模言語モデル（LLM）市場の課題は以下の通りである：
• 倫理的・バイアス問題：倫理的・バイアス問題はLLM市場にとって課題である。AIモデルの公平性、透明性、説明責任に関する課題に対処することは、信頼構築とLLM技術の責任ある利用を確保するために不可欠である。
• 高い計算コストとリソースコスト：大規模LLMのトレーニングと展開に伴う高い計算コストとリソースコストが課題となっている。モデルの効率化とコスト削減は、LLM技術の普及と拡張性を高めるために不可欠である。
• 規制とプライバシー問題：データ保護、コンプライアンス、AIの倫理的使用に関する懸念を含む規制とプライバシー問題はLLM市場に影響を与えます。これらの規制上の課題を乗り越えることは、LLM技術の責任ある開発と展開を確保するために重要です。
大規模言語モデル市場は、AI技術の進歩、自然言語処理への需要拡大、クラウドおよびエッジコンピューティングの拡大、AI研究への投資増加、パーソナライゼーションへの注目の高まりといった推進要因によって形成されています。 しかし、倫理的・バイアス問題、高い計算コスト、規制上の課題といった課題に対処する必要がある。これらの推進要因と課題をバランスさせることは、市場の持続的な成長と成功に不可欠である。
大規模言語モデル（LLM）企業一覧
市場参入企業は提供する製品品質に基づいて競争している。主要プレイヤーは製造施設の拡張、研究開発投資、インフラ整備に注力し、バリューチェーン全体での統合機会を活用している。 これらの戦略を通じて、大規模言語モデル（LLM）企業は需要増加への対応、競争力確保、革新的製品・技術の開発、生産コスト削減、顧客基盤拡大を実現している。本レポートで取り上げる大規模言語モデル（LLM）企業の一部は以下の通り：
• Meta
• AI21 Labs
• Tencent
• Yandex
• DeepMind
• Naver
• Open AI
セグメント別大規模言語モデル（LLM）市場
本調査では、タイプ別、用途別、地域別のグローバル大規模言語モデル（LLM）市場予測を包含する。
タイプ別大規模言語モデル（LLM）市場 [2019年から2031年までの価値分析]：
• 数百億パラメータ
• 数兆パラメータ
大規模言語モデル（LLM）市場：用途別 [2019年から2031年までの価値分析]：
• 大規模法務部門
• 中規模法務部門
• 小規模法務部門
大規模言語モデル（LLM）市場：地域別 [2019年から2031年までの価値分析]：
• 北米
• 欧州
• アジア太平洋
• その他の地域
大規模言語モデル（LLM）市場の国別展望
大規模言語モデル市場は、AIおよび機械学習技術の進歩に牽引され、急速に進化しています。これらの進展はLLMの能力を強化し、様々な分野での応用を改善するとともに、高度な自然言語処理ソリューションに対する需要の高まりに対応しています。
• アメリカ合衆国：米国における大規模言語モデル市場の最新動向としては、モデルの拡張と微調整技術への多額の投資が挙げられる。OpenAIやGoogleといった米国のテック大手は、文脈理解と生成能力を向上させたGPT-4やBardなどのモデルで技術革新をリードしている。強化された計算インフラと他のAIシステムとの統合も重点分野であり、より高度で汎用性の高いLLMアプリケーションの実現を促進している。
• 中国：中国はモデル訓練と展開技術の進歩により大規模言語モデル市場で躍進している。百度やアリババなどの企業はGPT-4に匹敵する大規模モデルを開発し、カスタマーサービスからコンテンツ生成まで多様なアプリケーションに組み込んでいる。中国企業はまた、モデル効率の最適化と国内データ活用による性能向上に注力しており、国家のAI開発目標に沿った取り組みを進めている。
• ドイツ：ドイツはテクノロジー企業と学術機関の連携を通じて大規模言語モデル市場で進展している。 自動車や製造業向けの特化モデルを開発し、予知保全やインテリジェント設計などの応用に注力している。高度なCNC制御やリアルタイム監視システムといったデジタルソリューションの統合にも力を入れ、機械の性能と信頼性向上を図っている。
• インド：インドにおける大規模言語モデル市場の最新動向は、手頃な価格で拡張性のあるモデル構築が中心である。インドのスタートアップや研究機関は、地域言語や特定産業のニーズに対応するローカライズされたLLMの開発に取り組んでいる。 教育・医療分野へのモデル導入とアクセシビリティ向上に注力し、包摂的な技術発展を推進する動きが加速している。
• 日本：自然言語理解・生成技術の革新を通じ、大規模言語モデル市場に貢献。日本企業・研究機関は日本語のニュアンスや複雑な文字体系を効果的に処理するモデル開発に注力。ロボット・自動化システムとの連携、ヒューマンコンピュータインタラクションの改善、多様な産業応用支援などの進展が見られる。
グローバル大規模言語モデル（LLM）市場の特徴
市場規模推定：大規模言語モデル（LLM）市場規模の価値ベース推定（$B）。
動向と予測分析：市場動向（2019～2024年）および予測（2025～2031年）をセグメント別・地域別に分析。
セグメント分析：タイプ別、アプリケーション別、地域別の大規模言語モデル（LLM）市場規模（金額ベース：$B）。
地域分析：北米、欧州、アジア太平洋、その他地域別の大規模言語モデル（LLM）市場の内訳。
成長機会：大規模言語モデル（LLM）市場における異なるタイプ、アプリケーション、地域別の成長機会の分析。
戦略分析：大規模言語モデル（LLM）市場におけるM&A、新製品開発、競争環境を含む。
ポーターの5つの力モデルに基づく業界の競争激化度分析。
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本レポートは以下の11の主要な疑問に答えます：
Q.1. タイプ別（数百億パラメータ／数兆パラメータ）、用途別（大規模法務部門／中規模法務部門／小規模法務部門）、地域別（北米／欧州／アジア太平洋／その他地域）で、大規模言語モデル（LLM）市場において最も有望で高成長が見込まれる機会は何か？
Q.2. どのセグメントがより速いペースで成長し、その理由は何か？
Q.3. どの地域がより速いペースで成長し、その理由は何か？
Q.4. 市場動向に影響を与える主な要因は何か？この市場における主要な課題とビジネスリスクは何か？
Q.5. この市場におけるビジネスリスクと競争上の脅威は何か？
Q.6. この市場における新たなトレンドとその背景にある理由は何か？
Q.7. 市場における顧客の需要変化にはどのようなものがあるか？
Q.8. 市場における新たな動向は何か？ これらの動向を主導している企業は？
Q.9. この市場の主要プレイヤーは誰か？ 主要プレイヤーは事業成長のためにどのような戦略的取り組みを推進しているか？
Q.10. この市場における競合製品にはどのようなものがあり、それらが材料や製品の代替による市場シェア喪失にどの程度の脅威をもたらしているか？
Q.11. 過去5年間にどのようなM&A活動が発生し、業界にどのような影響を与えたか？
目次
1. エグゼクティブサマリー
2. グローバル大規模言語モデル（LLM）市場：市場動向
2.1: 概要、背景、分類
2.2: サプライチェーン
2.3: 業界の推進要因と課題
3. 市場動向と予測分析（2019年～2031年）
3.1. マクロ経済動向（2019-2024年）と予測（2025-2031年）
3.2. グローバル大規模言語モデル（LLM）市場の動向（2019-2024）と予測（2025-2031）
3.3: グローバル大規模言語モデル（LLM）市場のタイプ別
3.3.1: 数百億パラメータ
3.3.2: 兆単位パラメータ
3.4: グローバル大規模言語モデル（LLM）市場：用途別
3.4.1: 大規模法務部門
3.4.2: 中規模法務部門
3.4.3: 小規模法務部門
4. 地域別市場動向と予測分析（2019年～2031年）
4.1: グローバル大規模言語モデル（LLM）市場：地域別
4.2: 北米大規模言語モデル（LLM）市場
4.2.1: 北米市場（タイプ別）：数百億パラメータ規模／数兆パラメータ規模
4.2.2: 北米市場（用途別）：大規模法務部門／中規模法務部門／小規模法務部門
4.3: 欧州大規模言語モデル（LLM）市場
4.3.1: 欧州市場（タイプ別）：数百億パラメータと数兆パラメータ
4.3.2: 欧州市場（用途別）：大規模法務部門、中規模法務部門、小規模法務部門
4.4: アジア太平洋地域大規模言語モデル（LLM）市場
4.4.1: アジア太平洋地域市場（APAC）のタイプ別：数百億パラメータと数兆パラメータ
4.4.2: アジア太平洋地域市場（APAC）の用途別：大規模法務部門、中規模法務部門、小規模法務部門
4.5: その他の地域（ROW）大規模言語モデル（LLM）市場
4.5.1: その他の地域（ROW）市場：パラメータ数別（数百億パラメータ／数兆パラメータ）
4.5.2: その他の地域（ROW）市場：用途別（大規模法務部門／中規模法務部門／小規模法務部門）
5. 競合分析
5.1: 製品ポートフォリオ分析
5.2: 業務統合
5.3: ポーターの5つの力分析
6. 成長機会と戦略分析
6.1: 成長機会分析
6.1.1: タイプ別グローバル大規模言語モデル（LLM）市場の成長機会
6.1.2: 用途別グローバル大規模言語モデル（LLM）市場の成長機会
6.1.3: 地域別グローバル大規模言語モデル（LLM）市場の成長機会
6.2: グローバル大規模言語モデル（LLM）市場における新興トレンド
6.3: 戦略分析
6.3.1: 新製品開発
6.3.2: グローバル大規模言語モデル（LLM）市場の生産能力拡大
6.3.3: グローバル大規模言語モデル（LLM）市場における合併・買収・合弁事業
6.3.4: 認証とライセンス
7. 主要プレイヤーの企業プロファイル
7.1: Meta
7.2: AI21 Labs
7.3: Tencent
7.4: Yandex
7.5: DeepMind
7.6: Naver
7.7: Open AI
1. Executive Summary
2. Global Large Language Model (LLM) Market : Market Dynamics
2.1: Introduction, Background, and Classifications
2.2: Supply Chain
2.3: Industry Drivers and Challenges
3. Market Trends and Forecast Analysis from 2019 to 2031
3.1. Macroeconomic Trends (2019-2024) and Forecast (2025-2031)
3.2. Global Large Language Model (LLM) Market Trends (2019-2024) and Forecast (2025-2031)
3.3: Global Large Language Model (LLM) Market by Type
3.3.1: Hundreds of Billions of Parameters
3.3.2: Trillions of Parameters
3.4: Global Large Language Model (LLM) Market by Application
3.4.1: Large Legal Department
3.4.2: Mid-size Legal Department
3.4.3: Small Legal Department
4. Market Trends and Forecast Analysis by Region from 2019 to 2031
4.1: Global Large Language Model (LLM) Market by Region
4.2: North American Large Language Model (LLM) Market
4.2.1: North American Market by Type: Hundreds of Billions of Parameters and Trillions of Parameters
4.2.2: North American Market by Application: Large Legal Department, Mid-size Legal Department, and Small Legal Department
4.3: European Large Language Model (LLM) Market
4.3.1: European Market by Type: Hundreds of Billions of Parameters and Trillions of Parameters
4.3.2: European Market by Application: Large Legal Department, Mid-size Legal Department, and Small Legal Department
4.4: APAC Large Language Model (LLM) Market
4.4.1: APAC Market by Type: Hundreds of Billions of Parameters and Trillions of Parameters
4.4.2: APAC Market by Application: Large Legal Department, Mid-size Legal Department, and Small Legal Department
4.5: ROW Large Language Model (LLM) Market
4.5.1: ROW Market by Type: Hundreds of Billions of Parameters and Trillions of Parameters
4.5.2: ROW Market by Application: Large Legal Department, Mid-size Legal Department, and Small Legal Department
5. Competitor Analysis
5.1: Product Portfolio Analysis
5.2: Operational Integration
5.3: Porter’s Five Forces Analysis
6. Growth Opportunities and Strategic Analysis
6.1: Growth Opportunity Analysis
6.1.1: Growth Opportunities for the Global Large Language Model (LLM) Market by Type
6.1.2: Growth Opportunities for the Global Large Language Model (LLM) Market by Application
6.1.3: Growth Opportunities for the Global Large Language Model (LLM) Market by Region
6.2: Emerging Trends in the Global Large Language Model (LLM) Market
6.3: Strategic Analysis
6.3.1: New Product Development
6.3.2: Capacity Expansion of the Global Large Language Model (LLM) Market
6.3.3: Mergers, Acquisitions, and Joint Ventures in the Global Large Language Model (LLM) Market
6.3.4: Certification and Licensing
7. Company Profiles of Leading Players
7.1: Meta
7.2: AI21 Labs
7.3: Tencent
7.4: Yandex
7.5: DeepMind
7.6: Naver
7.7: Open AI
| ※大規模言語モデル（LLM）は、自然言語処理の分野において重要な役割を果たしている技術です。基本的には、大量のテキストデータを基に訓練され、人間の言葉を理解し生成する能力を持つ人工知能のモデルを指します。これらのモデルは、特に自己教師あり学習という手法を用いて、多様な文脈における言語の意味や構造を把握することができます。 LLMの主な種類には、GPT（Generative Pre-trained Transformer）シリーズやBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）、T5（Text-To-Text Transfer Transformer）などがあります。これらのモデルは、それぞれ異なるアプローチやアーキテクチャに基づいていますが、共通して大量のデータを使用して事前学習を行います。GPTはテキスト生成に優れており、創造的な文章や会話を生成する能力があります。一方で、BERTは双方向的な文脈理解が得意で、特に意味理解や情報抽出において高い性能を発揮します。T5は、さまざまな自然言語処理タスクを単一の枠組みで解決することを目的としています。 大規模言語モデルの用途は多岐にわたります。例えば、カスタマーサポートにおける自動応答システムや、文章の要約、翻訳システム、コンテンツの生成、文書の分類、感情分析などがあります。これにより、企業や個人が効率的に情報を処理し、業務の最適化を図ることが可能になります。また、教育分野では、学習支援や教材の自動生成、さらには言語学習アプリの開発にも利用されています。 LLMは最近の技術革新によって急速に進化していますが、その背景にはいくつかの関連技術の発展があります。特に、トランスフォーマー（Transformer）アーキテクチャは、LLMの性能向上に大きく寄与しています。このアーキテクチャは、自己注意機構（self-attention mechanism）を用いることで、文脈の中での単語の関係性を効率的にモデル化することができます。このおかげで、文脈の理解が深まり、より自然な言語の生成が可能となっています。 しかし、大規模言語モデルには課題も存在します。一つは、訓練に膨大な計算リソースとデータが必要なことです。そのため、トレーニングプロセスが高コストで非効率的になる場合があります。また、学習データに基づくバイアス（偏り）がモデルに反映され、人種や性別に関連する不公平な結果を生み出す可能性も指摘されています。これに対処するためには、データの選定や訓練プロセスの見直しが必要です。 さらに、生成されたコンテンツの信頼性や正確性の問題もあります。LLMは、真実味のある情報を生成できる一方で、虚偽の情報や脆弱な論理を含む可能性があるため、慎重な利用が求められます。ユーザーは、生成された情報をそのまま受け入れるのではなく、必ず適切な検証を行うことが重要です。 近年では、LLMの応用が進み、企業や研究機関においてさまざまなプロジェクトが展開されています。今後も、大規模言語モデルは技術の進化や社会のニーズに応じて、さらに多様な応用が期待されます。私たちの生活において、言語モデルが果たす役割はますます重要になっていくでしょう。 |
• 日本語訳：世界の大規模言語モデル（LLM）市場レポート：2031年までの動向、予測、競争分析
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