 | • レポートコード：BNA25MC5-41 • 出版社/出版日：Bonafide Research / 2025年5月 • レポート形態：英文、PDF、104ページ • 納品方法：Eメール • 産業分類：IT、通信 |
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レポート概要
初期の翻訳エンジンから地域データで訓練された10億パラメータモデルまで、アジア地域の言語AIシステムの市場進化は、学術機関、クラウド大手、ディープテックの新興企業が主導する長年のイノベーションを反映している。中国、日本、韓国の初期採用企業は、複雑な文字や地域の方言をサポートしていない欧米で訓練されたモデルの適応に苦労した。これを克服するために、企業はBaiduのERNIE、NaverのHyperCLOVA、SoftBankのLLMイニシアチブなど、独自の基盤システムを開発した。これらのツールは、ルールベースの処理から、ローカルスクリプトにわたる膨大なテキスト入力から学習するディープ・トランスフォーマー・ネットワークへとシフトした。技術的には、これらのモデルは単語の関係と文脈を理解するために注意メカニズムを使用し、テキストの分類、要約、翻訳、さらにはコードの記述のための正確で人間のような応答を生成することができます。小売業のカスタマーサポート、教育プラットフォーム、金融ボット、公共サービスの自動化などで広く使われている。例えば、インドやインドネシアの電子商取引アプリは、リアルタイムの購入者からの問い合わせをサポートするために、複数の言語でLLMを搭載したチャット機能を導入しています。企業はこれらのモデルを採用することで、時間を節約し、手作業を減らし、母国語で顧客に迅速な回答を提供している。また、医師が患者の記録を処理したり、テキストに入力された症状に基づいて診断を導くのを支援することによって、医療の質を向上させます。いくつかのハイテク企業は、地域のデータセット、エネルギー効率の高いアーキテクチャ、LLMをより小さなサーバーで実行できるようにする微調整技術に投資することで、適応を推進している。アリババとテンセントは、ビジネスの生産性向上のために、マルチモーダルシステムと指示追従システムを発表した。日本の産業技術総合研究所と韓国のETRIは、地域の文化的ニュアンスやプライバシーのニーズを反映した主権モデルのトレーニングに注力している。シンガポールのAI研究機関とインドのBhashiniイニシアチブによるオープンソースの貢献は、十分なサービスが提供されていない言語のための軽量モデルの構築に役立っている。
Bonafide Research社の調査レポート「Asia-Pacific Large Language Model Market Outlook, 2030」によると、アジア地域の大型言語モデル市場は、2025年から2030年にかけて年平均成長率34.78％以上で成長すると予測されている。 政府、教育、銀行などにおける多言語情報の処理とサービスの自動化の必要性が、官民双方からの強い需要を生み出している。中国、日本、韓国の大企業がAI開発を推し進めるなか、大規模な計算インフラとデータ・エコシステムを構築し、トレーニングと配備をサポートしている。インドもまた、何百万もの人々にサービスを提供するために、現地の言語処理を統合した公共デジタルスタックを通じて重要な役割を果たしている。アリババはQwen-7Bシステムを開発し、チャットや文書処理で商用レベルの結果を提供する。バイドゥはERNIEボットを強化し、産業環境においてより優れた文脈対応とサポートを提供する。韓国のネイバーはHyperCLOVA Xを立ち上げ、保険と電子商取引にまたがる企業向けソリューションを提供する。最も急成長している市場にはインドとインドネシアがあり、物流、学習アプリ、銀行業務において低リソース言語に対応するスケーラブルなテキストモデルが求められている。日本は、データ使用とアルゴリズムの透明性に関する厳格な規則により、モデルの精度とコンプライアンスでリードしている。テンセント、ファーウェイ、サムスンなどの企業や、Rephrase.aiやELSAなどの新興企業は、コーディング、翻訳、カスタマーサポート、ビジネス自動化をサポートするツールを提供している。新規参入企業は、中小企業にサービスを提供するため、きめ細かい多言語対応に注力している。政府も責任あるAIの認定を推進しており、シンガポールと韓国は公正性、毒性、プライバシーをチェックするためのローカル監査フレームワークを設定している。開発者たちは、特に教育、金融、公共政策などにおいて、システムの安全性を保証するISO規格や各国固有のルールに従っている。このような認証は、各機関の信頼を獲得し、AIトレーニングにおける国境を越えた協力の道を開くのに役立つ。
市場促進要因
– 急速なデジタルトランスフォーメーションとインターネット普及アジア地域は、中国、インド、東南アジアなどの新興市場や先進市場において、インターネットアクセスやモバイルデバイスの普及が拡大し、急速なデジタル成長を遂げている。このデジタル化の波は、チャットボット、コンテンツ作成、カスタマーサポート、自動化をサポートするLLMを含む、AIを活用したサービスへの大規模な需要を生み出しています。企業はLLMを活用して業務効率を高め、拡大する消費者層のデジタルへの期待に応え、AIソリューションの生産と供給を増やしている。
– 大規模で多様な言語ベースが多言語モデルの需要を促進アジア地域には数百の言語と方言があり、言語の多様性が多言語の理解と生成が可能なLLMに対する強い需要を生み出している。このようなニーズが、現地言語に合わせたモデルを開発・提供する企業を後押しし、技術革新と市場拡大に拍車をかけています。電子商取引、教育、政府部門の企業は、より多くの聴衆にリーチし、顧客エンゲージメントを向上させるために、こうしたLLMを採用する。この原動力は、AI研究、ローカル・テクノロジー・スタートアップ、デジタル・サービスの成長を刺激する。
市場の課題
– 新興市場におけるインフラ格差と高コスト成長にもかかわらず、多くのアジア諸国では、大規模なLLMの訓練と展開に不可欠な高性能コンピューティング・インフラ、クラウド・サービス、信頼できる電力へのアクセスが依然として限られている。このギャップは運用コストを上昇させ、後発市場の生産者の発展を遅らせる。中小企業は、こうした障壁のために世界的大企業との競争に苦戦している。こうした地域の消費者は、先進的なAIサービスへのアクセスが遅れたり、低品質な製品を手に入れたりすることになり、AI主導の成長による全体的な市場の可能性と経済的利益が制限されることになる。
– データ・プライバシーと主権に関する懸念アジア地域のいくつかの国では、データ・プライバシー法の整備や強化が進められており、多くの場合、地域独自の要件が設けられている。これらの規制は、LLMトレーニングのためのデータの収集、保存、使用、特に国境を越えたデータの流れに複雑さをもたらしている。生産者はコンプライアンスに多大な投資をしなければならず、コストが増加し、モデル開発を複雑にしている。消費者はデータの誤用や侵害に関連するリスクに直面し、AIソリューションへの信頼を低下させる可能性がある。
市場動向
– テキスト、音声、ビジュアルデータを統合するマルチモーダルLLMの台頭アジア地域では、音声アシスタント、ビジュアル検索、現地語でのリアルタイム翻訳への嗜好を反映し、複数のデータタイプを扱うAIシステムへの期待が消費者の間で高まっている。このトレンドは、モバイルファーストと多様な言語環境におけるユーザー体験を向上させるため、テキスト、音声、画像を組み合わせたマルチモーダルLLMの革新を生産者に促している。AIをより身近で自然なものにすることで、日常生活にも影響を与える。経済的には、小売、教育、エンターテイメントなどの分野で新たなビジネスチャンスを開き、デジタルコンテンツやAIサービスの成長を促進する。
– 政府、学界、産業界間の協力関係の拡大アジア地域では官民パートナーシップが増加しており、政府はAIハブや研究センターに資金を提供し、企業は大学と協力してLLM技術を開発している。この協力的な流れは、地域のニーズに合わせたLLMのイノベーション、人材育成、商業利用を加速させる。消費者は、より優れた、地域に適したAI製品から恩恵を受け、生産者は、リソースの共有と研究開発コストの削減から利益を得る。この傾向は、地域のAIエコシステムを強化し、持続可能な経済発展と国際競争力を支える。
ファインチューニングは、アジア地域の言語モデル市場で最も急成長しているアプローチです。なぜなら、企業はモデルをゼロから構築することなく、特定のニーズに合わせて強力なAIツールをカスタマイズできるため、パフォーマンスを向上させながら時間とリソースを節約できるからです。
ファインチューニングとは、特定のタスク、業界、言語に関連する追加データで事前に訓練されたモデルを調整することを意味し、これによりモデルはより賢くなり、独自のアプリケーションにより関連するようになる。バイドゥ、アリババ、ソフトバンクのような企業は、ワークショップ、ウェビナー、開発者向けプログラムを通じて、ファインチューニング・サービスを積極的に推進しており、ファインチューニング・モデルがいかにカスタマーサービスを向上させ、コンテンツ作成を自動化し、現地の言語理解を強化できるかを強調している。これらのブランドは、サブスクリプションプランや従量課金オプションなど、柔軟な価格設定モデルを提供しており、新興企業から大企業まで、高度なAIを利用しやすくしている。また、金融、ヘルスケア、eコマースなど、さまざまな業界をサポートするために、専門用語、規制要件、ユーザーの嗜好に合わせてモデルをカスタマイズすることができます。このようなカスタマイズは、精度の向上、レスポンスの迅速化、ユーザー満足度の向上につながります。アジア地域の企業がファインチューニングのメリットを享受できるのは、AIソリューションをさまざまな言語や方言にローカライズできるからである。さらに、ファインチューニングは大規模なモデルを一からトレーニングするのに比べて計算コストを削減できるため、リソースが限られている企業にとって実用的な選択肢となる。Tencent CloudやAWS Asiaのようなクラウド・プロバイダーは、微調整ツールを既存のAIサービスと統合した使いやすいプラットフォームを提供しており、一般的な販売チャネルやパートナー・ネットワークを通じて、企業がカスタマイズしたモデルを迅速に展開できるよう支援している。このアプローチは、この地域の急速なデジタル成長とイノベーション文化に適しており、企業はAIを迅速に導入したいが、独自の課題と機会にも確実に合致させたいと考えている。
500億から1,000億のパラメータ範囲は、過剰なコストや複雑さを伴わずに多くの実世界のアプリケーションに適しており、パワーと効率の適切なバランスを保っているため、アジア地域の言語モデル市場をリードしています。
このサイズのモデルは、自然言語の理解と生成タスクで強力な性能を発揮する一方で、コンピューティング・リソースと展開の点では企業にとって管理しやすいままです。バイドゥ、ファーウェイ、ネイバーのような大手企業は、このパラメータ範囲内のモデル開発に多額の投資を行っている。各社は業界イベントや技術展示会で最新のAI製品を披露し、これらのモデルが機械翻訳、感情分析、カスタマーサポートの自動化などの多様なタスクをどのように処理するかを実演している。これらのモデルは、言語データの複雑なパターンを学習するのに十分な能力を備えているが、数千億のパラメータを持つ大規模なモデルに見られる非常に高い計算コストを回避している。そのため、電子商取引、金融、教育など、インフラに莫大な投資をすることなく、高速で正確なAIツールを必要とする分野にとっては魅力的なモデルとなる。プロバイダーが採用するサブスクリプションやクラウドベースのビジネスモデルは、新興企業から既存企業まで、より多くの人々がこれらのモデルにアクセスできるようにしている。例えば、企業はこれらのモデルをアプリやウェブサイトに簡単に統合できるAPIを使用し、シームレスなユーザー体験を実現している。また、これらの中規模から大規模のモデルは多言語や方言をサポートしており、言語が豊かなアジア地域では不可欠である。プロバイダーは定期的なアップデートや改良を頻繁にリリースしており、顧客がAI機能の最新の進歩に対応できるよう支援している。強力な技術性能、コスト効率、柔軟なアクセス・オプションの組み合わせにより、アジア地域の多くの市場で500億～1000億パラメータ・モデルが好まれる選択肢となっており、企業は圧倒的なコストや複雑さを伴うことなく、成果をもたらすAIソリューションを導入することができます。
コンテンツ生成とキュレーションがアジア地域の言語モデル市場をリードしているのは、企業やクリエイターが大量の高品質なコンテンツを迅速に生成し、パーソナライズされた魅力的なデジタル体験に対する需要の高まりに応えることができるからです。
この地域の多くのブランドや新興企業は、高度な言語モデルを使用して、ソーシャルメディア投稿、マーケティングコピー、ブログ、ビデオスクリプトなどのライティング作業を自動化し、時間の節約とコストの削減を実現しています。テンセント、アリババ、LINEのような企業は、地域の技術見本市やデジタル・マーケティング・イベントで、AIを搭載したコンテンツ・ツールを積極的に宣伝し、自社製品がいかに創造性を高め、視聴者のターゲティングを改善するかを示している。これらのモデルは、文脈とトーンを理解することで機能し、ユーザーは特定の顧客グループに共鳴するテーラーメイドのメッセージを生成することができる。サブスクリプション・ベースのサービスとAPIアクセスにより、中小企業でも多額の先行投資をすることなく、これらのソリューションを簡単に導入することができる。また、関連資料を要約、フィルタリング、推薦することによってコンテンツをキュレートする機能は、メディア企業やeコマース・プラットフォームが新鮮で関連性の高い情報でユーザーを魅了し続けるのに役立ちます。このテクノロジーは、アジア地域で一般的な複数の言語や方言をサポートしており、ブランドが多様な市場とつながりを持てるよう支援します。この幅広い言語サポートと迅速なコンテンツ作成は、アジア地域におけるデジタルマーケティングとeコマースの速い成長ペースに対応しています。プロバイダーは頻繁にモデルを更新して精度を向上させ、スタイルのカスタマイズやセンチメントのコントロールなどの新機能を追加し、ユーザーに柔軟性を与えています。スピード、コスト効率、質の高いアウトプットの組み合わせにより、コンテンツ生成とキュレーションは最も急成長しているアプリケーションとなっており、企業は強力なオンラインプレゼンスを維持し、従来の手作業によるコンテンツ制作への依存を減らしながら、変化する顧客ニーズに迅速に対応することができます。
汎用モデルがアジア地域の言語モデル市場を支配しているのは、幅広い業界や用途に対応する汎用性の高いソリューションを提供することで、さまざまなビジネスニーズへの高い適応性を実現しているからです。
これらのモデルは、テキスト生成、翻訳、要約、質問応答などの複数のタスクを処理するように設計されており、特殊なモデルに投資するよりもワンストップのAIツールを求める企業にアピールしている。百度（バイドゥ）、華為技術（ファーウェイ）、ネイバー（Naver）といった大手テクノロジー企業は、堅牢な汎用モデルを開発し、地域全体の技術会議や業界展示会でその能力を頻繁に披露している。これらのブランドはクラウドベースのサブスクリプションサービスを提供しており、企業は多額のインフラコストをかけずに強力な言語ツールを統合することができる。これらのモデルは、アジア地域で一般的な様々なトピックや言語をカバーする膨大なデータセットでトレーニングされているため、多言語コミュニケーションやローカル市場への適応に効果的です。企業は、これらのモデルを顧客サービスのチャットボット、コンテンツ作成、データ分析に使用し、文脈の中で自然言語を理解し生成する能力の恩恵を受けています。柔軟性はまた、これらの一般的なフレームワークの上にカスタム・アプリケーションを構築する新興企業や開発者をサポートし、イノベーションを強化し、AIの採用を加速する。販売チャネルには、企業との直接契約、APIマーケットプレイス、パートナーエコシステムなどがあり、金融、小売、ヘルスケアなどの分野へのリーチを拡大するのに役立ちます。研究開発によるモデルの効率と精度の継続的な向上が、AIの人気をさらに高めている。
アジア地域の言語モデル市場で最も急成長しているのは、音声、3D、その他のマルチモーダル機能を組み合わせたモデルである。
これらのモデルは、言語だけでなく、音、画像、空間データも処理し、より深い理解とインタラクションを提供する。例えば、テンセント、サムスン、LGのような企業は、音声認識、顔分析、3Dオブジェクト検出をAIソリューションに統合することで、限界を押し広げている。こうした高度なモデルは、ゲーム、バーチャル・リアリティ、教育、カスタマーサービスなど、ユーザーがさまざまな種類のデータを自然に融合させたシームレスなコミュニケーションを期待する業界で大いに役立つ。この地域の主要なプロモーション・イベントでは、インタラクティブなアバター、ジェスチャーを認識するバーチャル・アシスタント、リアルタイムの音声翻訳サービスのライブ・デモを通じて、こうしたイノベーションが紹介されることが多い。マルチモーダルモデルの主な利点は、複雑な入力を処理し、直感的で人間のように感じられる出力を提供する能力にあり、テクノロジーをより身近で魅力的なものにする。これらのソリューションの多くは、クラウドプラットフォーム上のサブスクリプションモデルを通じて提供されるため、中小企業は多額の先行投資をすることなく最先端のAIにアクセスすることができる。企業はスマート・デバイス、自動コール・センター、バーチャル・ショッピング・アシスタント、没入型トレーニング・プログラムなどにAIを活用している。こうした需要の高まりは、拡大するアジア地域のハイテク・エコシステムにおいて、より自然なコミュニケーションと豊かなデジタル体験へのシフトを反映している。販売チャネルは、企業向けの直接取引から、消費者向けにAI搭載ツールを提供するアプリストアまで多岐にわたる。センサー技術と機械学習アルゴリズムの絶え間ない改善により、これらのモデルはテキスト以外の世界をよりよく理解できるようになり、普及が加速している。
中国がアジア地域の大規模言語モデル市場をリードしているのは、その膨大なデータ資源、強力な政府支援、大手テクノロジー企業に支えられた急成長中のAI産業が理由である。
アジア地域の大規模言語モデル市場における中国のリーダーシップは、AI開発にとって理想的な環境を生み出すいくつかの独自の強みから生まれている。ソーシャルメディア、電子商取引、モバイル・アプリケーションなど、多様なプラットフォームにわたる膨大なインターネット・ユーザー人口によって生み出される、世界最大級のデジタル・データ・プールを利用できる。この豊富なデータは大規模な言語モデルの学習に不可欠であり、中国企業は正確で強力なAIシステムを構築する上で大きなアドバンテージを得ることができる。中国政府は、AIを戦略的優先事項として積極的に推進し、「新世代人工知能開発計画」のような国家計画に組み込むことで、重要な役割を果たしている。こうした取り組みには、研究インフラ、人材育成、資金提供プログラムへの多額の投資が含まれ、これらはすべてAIのイノベーションと商業化を加速させることを目的としている。さらに、中国にはバイドゥ、アリババ、テンセント、ファーウェイなど、AI研究と大規模言語モデル展開の最前線に立つハイテク大手が数社ある。これらの企業は、中国の言語やアプリケーションに合わせた高度なLLMの開発に数十億ドルを投資し、現地市場のニーズに効果的に対応できるようにしている。金融、医療、スマートシティなどの分野で急速に進むデジタルトランスフォーメーションは、AIを活用したソリューションへの需要をさらに高め、LLM技術の継続的な開発と供給を促している。さらに、中国は他の地域と比較して、データやAIの実験に関する規制環境が比較的柔軟であるため、こうしたモデルの迅速な反復と採用が可能である。
本レポートの考察
– 歴史的年：2019年
– 基準年2024
– 推定年2025
– 予測年2030
本レポートの対象分野
– 大規模言語モデル市場の価値と予測、セグメントとともに
– 様々な促進要因と課題
– 進行中のトレンドと開発
– 注目企業
– 戦略的提言
サービス別
– コンサルティング
– LLM開発
– 統合
– LLM微調整
– LLMアプリ開発
– 迅速なエンジニアリング
– サポート＆メンテナンス
モデルサイズ別
– 10億パラメータ以下
– 10億～100億パラメータ
– 10B～50B パラメータ
– 50B～100B パラメータ
– 100B～200B パラメータ
– 200B～500Bパラメータ
– 500B以上 パラメータ
タイプ別
– 汎用LLM
– ドメイン固有LLM
– 多言語LLM
– タスク特化型LLM
– その他（オープンソース、ローソースLLM）
モダリティ別
– テキスト
– コード
– 画像
– ビデオ
– その他（オーディオ、3D、マルチモーダルコンビネーション）
レポートのアプローチ
本レポートは、一次調査と二次調査を組み合わせたアプローチで構成されている。まず二次調査は、市場を理解し、市場に存在する企業をリストアップするために行われた。二次調査は、プレスリリース、企業の年次報告書、政府が作成した報告書やデータベースの分析などの第三者情報源からなる。二次ソースからデータを収集した後、一次調査は、市場がどのように機能しているかについて主要なプレーヤーと電話インタビューを行い、市場のディーラーやディストリビューターと取引を行いました。その後、消費者を地域別、階層別、年齢層別、性別に均等にセグメンテーションし、一次調査を開始した。一次データを入手した後は、二次ソースから入手した詳細の検証を開始した。
対象読者
本レポートは、業界コンサルタント、メーカー、サプライヤー、この業界に関連する団体・組織、政府機関、その他のステークホルダーが、市場中心の戦略を調整するのに役立ちます。マーケティングやプレゼンテーションに加え、この業界に関する競合知識を高めることもできます。
***注：ご注文確認後、レポートのお届けまで48時間（2営業日）かかります。
レポート目次目次
1.要旨
2.市場ダイナミクス
2.1.市場促進要因と機会
2.2.市場の阻害要因と課題
2.3.市場動向
2.3.1.XXXX
2.3.2.XXXX
2.3.3.XXXX
2.3.4.XXXX
2.3.5.XXXX
2.4.サプライチェーン分析
2.5.政策と規制の枠組み
2.6.業界専門家の見解
3.調査方法
3.1.二次調査
3.2.一次データ収集
3.3.市場形成と検証
3.4.報告書作成、品質チェック、納品
4.市場構造
4.1.市場への配慮
4.2.前提条件
4.3.制限事項
4.4.略語
4.5.情報源
4.6.定義
5.経済・人口統計
6.アジア地域の大型言語モデル市場展望
6.1.市場規模（金額ベース
6.2.国別市場シェア
6.3.サービス別市場規模および予測
6.4.市場規模・予測：モデルサイズ別
6.5.市場規模・予測：用途別
6.6.市場規模・予測：タイプ別
6.7.市場規模・予測：モダリティ別
6.8.中国大型言語モデルの市場展望
6.8.1.金額別市場規模
6.8.2.サービス別市場規模・予測
6.8.3.モデルサイズ別市場規模・予測
6.8.4.タイプ別市場規模・予測
6.8.5.モダリティ別の市場規模・予測
6.9.日本の大型言語モデルの市場展望
6.9.1.金額別市場規模
6.9.2.サービス別市場規模・予測
6.9.3.モデルサイズ別市場規模・予測
6.9.4.タイプ別市場規模・予測
6.9.5.モダリティ別の市場規模・予測
6.10.インドの大規模言語モデルの市場展望
6.10.1.金額別市場規模
6.10.2.サービス別市場規模・予測
6.10.3.モデルサイズ別市場規模・予測
6.10.4.タイプ別市場規模・予測
6.10.5.モダリティ別の市場規模・予測
6.11.オーストラリア大型言語モデルの市場展望
6.11.1.金額別市場規模
6.11.2.サービス別市場規模・予測
6.11.3.モデルサイズ別市場規模・予測
6.11.4.タイプ別市場規模・予測
6.11.5.モダリティ別の市場規模・予測
6.12.韓国大型言語モデルの市場展望
6.12.1.金額別市場規模
6.12.2.サービス別市場規模・予測
6.12.3.モデルサイズ別市場規模・予測
6.12.4.タイプ別市場規模・予測
6.12.5.モダリティ別の市場規模・予測
7.競争環境
7.1.競合ダッシュボード
7.2.主要企業の事業戦略
7.3.主要プレーヤーの市場ポジショニングマトリックス
7.4.ポーターの5つの力
7.5.会社概要
7.5.1.アルファベット
7.5.1.1.会社概要
7.5.1.2.会社概要
7.5.1.3.財務ハイライト
7.5.1.4.地理的洞察
7.5.1.5.事業セグメントと業績
7.5.1.6.製品ポートフォリオ
7.5.1.7.主要役員
7.5.1.8.戦略的な動きと展開
7.5.2.マイクロソフト株式会社
7.5.3.アマゾン・ドット・コム
7.5.4.オープンエーアイ
7.5.5.ファーウェイ・テクノロジー株式会社
7.5.6.メタ・プラットフォームズ
7.5.7.エヌビディア・コーポレーション
7.5.8.インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
7.5.9.セールスフォース・インク
7.5.10.バイドゥ
7.5.11.オラクル
7.5.12.センスタイムグループ
8.戦略的提言
9.付録
9.1.よくある質問
9.2.注意事項
9.3.関連レポート
10.免責事項
図表一覧
図1：大規模言語モデルの世界市場規模（億ドル）、地域別、2024年・2030年
図2：市場魅力度指数（2030年地域別
図3：市場魅力度指数（2030年セグメント別
図4：アジア地域の大規模言語モデル市場規模（金額ベース）（2019年、2024年、2030F）（単位：億米ドル
図5：アジア地域の大規模言語モデル市場国別シェア（2024年）
図6：中国 大型言語モデル市場規模：金額（2019年、2024年、2030F）（単位：億米ドル）
図7：日本の大型言語モデル市場規模：金額ベース（2019年、2024年、2030F）（単位：億米ドル）
図8：インドの大規模言語モデル市場規模：金額（2019年、2024年、2030F）（単位：億米ドル）
図9：オーストラリア大型言語モデル市場規模：金額（2019年、2024年、2030F）（単位：USD Billion）
図10：韓国の大型言語モデル市場規模：金額（2019年、2024年、2030F）（単位：億米ドル）
図11：大型言語モデルの世界市場におけるポーターの5つの力
表一覧
表1：大型言語モデルの世界市場スナップショット（セグメント別）（2024年・2030年）（単位：億米ドル
表2：大型言語モデル市場の影響要因（2024年
表3：上位10カ国の経済スナップショット（2022年
表4：その他の主要国の経済スナップショット（2022年
表5：外国通貨から米ドルへの平均為替レート
表6：アジア地域の大型言語モデル市場規模および予測、サービス別（2019年～2030F）（単位：億米ドル）
表7：アジア地域の大型言語モデル市場規模・予測：モデルサイズ別（2019年～2030F）（単位：億米ドル）
表8：アジア地域の大型言語モデル市場規模・予測：用途別（2019年～2030F）（単位：億米ドル）
表9：アジア地域の大型言語モデル市場規模・予測：タイプ別（2019年～2030F）（単位：億米ドル）
表10：アジア地域の大型言語モデル市場規模・予測：モダリティ別（2019年～2030F）（単位：億米ドル）
表11：中国 大型言語モデル市場規模・予測：サービス別（2019～2030F） （単位：億米ドル）
表12：中国大型言語モデル市場規模・予測：モデルサイズ別（2019年～2030F）（単位：億米ドル）
表13：中国大型言語モデル市場規模・予測：タイプ別（2019年～2030F）（単位：億米ドル）
表14：中国大型言語モデル市場規模・予測：モダリティ別（2019～2030F） （単位：億米ドル）
表15：日本の大型言語モデル市場規模・予測：サービス別（2019年～2030F）（単位：億米ドル）
表16：日本の大型言語モデル市場規模・予測：モデルサイズ別（2019年～2030F）（単位：億米ドル）
表17：日本の大型言語モデル市場規模・予測：タイプ別（2019年～2030F）（単位：億米ドル）
表18：日本の大型言語モデル市場規模・予測：モダリティ別（2019年～2030F） （単位：億米ドル）
表19：インドの大型言語モデル市場規模・予測：サービス別（2019年～2030F）（単位：億米ドル）
表20：インドの大型言語モデル市場規模・予測：モデルサイズ別（2019年～2030F）（単位：億米ドル）
表21：インドの大型言語モデル市場規模・予測：タイプ別（2019年～2030F） （単位：億米ドル）
表22：インドの大型言語モデル市場規模・予測：モダリティ別（2019年～2030F） （単位：億米ドル）
表23：オーストラリア 大型言語モデル市場規模・予測：サービス別（2019年～2030F） （単位：億米ドル）
表24：オーストラリア大型言語モデル市場規模・予測：モデルサイズ別（2019年～2030F）（単位：億米ドル）
表25：オーストラリアオーストラリアの大規模言語モデル市場規模・予測：タイプ別（2019年～2030F） （単位：億米ドル）
表26：オーストラリアオーストラリア大型言語モデル市場規模・予測：モダリティ別（2019年～2030F） （単位：億米ドル）
表27：オーストラリア韓国 大型言語モデル市場規模・予測：サービス別（2019～2030F） （単位：億米ドル）
表28：韓国の大型言語モデル市場規模・予測：モデルサイズ別（2019年～2030F） （単位：億米ドル）
表29：韓国の大型言語モデル市場規模・予測：タイプ別（2019年～2030F） （単位：億米ドル）
表30：韓国の大型言語モデル市場規模・予測：モダリティ別（2019～2030F） （単位：億米ドル）
表31：韓国の大型言語モデル市場上位5社の競争ダッシュボード（2024年
1. Executive Summary
2. Market Dynamics
2.1. Market Drivers & Opportunities
2.2. Market Restraints & Challenges
2.3. Market Trends
2.3.1. XXXX
2.3.2. XXXX
2.3.3. XXXX
2.3.4. XXXX
2.3.5. XXXX
2.4. Supply chain Analysis
2.5. Policy & Regulatory Framework
2.6. Industry Experts Views
3. Research Methodology
3.1. Secondary Research
3.2. Primary Data Collection
3.3. Market Formation & Validation
3.4. Report Writing, Quality Check & Delivery
4. Market Structure
4.1. Market Considerate
4.2. Assumptions
4.3. Limitations
4.4. Abbreviations
4.5. Sources
4.6. Definitions
5. Economic /Demographic Snapshot
6. Asia-Pacific Large Language Model Market Outlook
6.1. Market Size By Value
6.2. Market Share By Country
6.3. Market Size and Forecast, By Service
6.4. Market Size and Forecast, By Model Size
6.5. Market Size and Forecast, By Application
6.6. Market Size and Forecast, By Type
6.7. Market Size and Forecast, By Modality
6.8. China Large Language Model Market Outlook
6.8.1. Market Size by Value
6.8.2. Market Size and Forecast By Service
6.8.3. Market Size and Forecast By Model Size
6.8.4. Market Size and Forecast By Type
6.8.5. Market Size and Forecast By Modality
6.9. Japan Large Language Model Market Outlook
6.9.1. Market Size by Value
6.9.2. Market Size and Forecast By Service
6.9.3. Market Size and Forecast By Model Size
6.9.4. Market Size and Forecast By Type
6.9.5. Market Size and Forecast By Modality
6.10. India Large Language Model Market Outlook
6.10.1. Market Size by Value
6.10.2. Market Size and Forecast By Service
6.10.3. Market Size and Forecast By Model Size
6.10.4. Market Size and Forecast By Type
6.10.5. Market Size and Forecast By Modality
6.11. Australia Large Language Model Market Outlook
6.11.1. Market Size by Value
6.11.2. Market Size and Forecast By Service
6.11.3. Market Size and Forecast By Model Size
6.11.4. Market Size and Forecast By Type
6.11.5. Market Size and Forecast By Modality
6.12. South Korea Large Language Model Market Outlook
6.12.1. Market Size by Value
6.12.2. Market Size and Forecast By Service
6.12.3. Market Size and Forecast By Model Size
6.12.4. Market Size and Forecast By Type
6.12.5. Market Size and Forecast By Modality
7. Competitive Landscape
7.1. Competitive Dashboard
7.2. Business Strategies Adopted by Key Players
7.3. Key Players Market Positioning Matrix
7.4. Porter's Five Forces
7.5. Company Profile
7.5.1. Alphabet Inc.
7.5.1.1. Company Snapshot
7.5.1.2. Company Overview
7.5.1.3. Financial Highlights
7.5.1.4. Geographic Insights
7.5.1.5. Business Segment & Performance
7.5.1.6. Product Portfolio
7.5.1.7. Key Executives
7.5.1.8. Strategic Moves & Developments
7.5.2. Microsoft Corporation
7.5.3. Amazon.com, Inc.
7.5.4. OpenAI
7.5.5. Huawei Technologies Co., Ltd.
7.5.6. Meta Platforms, Inc.
7.5.7. Nvidia Corporation
7.5.8. International Business Machines Corporation
7.5.9. Salesforce, Inc.
7.5.10. Baidu, Inc.
7.5.11. Oracle Corporation
7.5.12. SenseTime Group Inc
8. Strategic Recommendations
9. Annexure
9.1. FAQ`s
9.2. Notes
9.3. Related Reports
10. Disclaimer
List of Figures
Figure 1: Global Large Language Model Market Size (USD Billion) By Region, 2024 & 2030
Figure 2: Market attractiveness Index, By Region 2030
Figure 3: Market attractiveness Index, By Segment 2030
Figure 4: Asia-Pacific Large Language Model Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 5: Asia-Pacific Large Language Model Market Share By Country (2024)
Figure 6: China Large Language Model Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 7: Japan Large Language Model Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 8: India Large Language Model Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 9: Australia Large Language Model Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 10: South Korea Large Language Model Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 11: Porter's Five Forces of Global Large Language Model Market
List of Tables
Table 1: Global Large Language Model Market Snapshot, By Segmentation (2024 & 2030) (in USD Billion)
Table 2: Influencing Factors for Large Language Model Market, 2024
Table 3: Top 10 Counties Economic Snapshot 2022
Table 4: Economic Snapshot of Other Prominent Countries 2022
Table 5: Average Exchange Rates for Converting Foreign Currencies into U.S. Dollars
Table 6: Asia-Pacific Large Language Model Market Size and Forecast, By Service (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 7: Asia-Pacific Large Language Model Market Size and Forecast, By Model Size (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 8: Asia-Pacific Large Language Model Market Size and Forecast, By Application (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 9: Asia-Pacific Large Language Model Market Size and Forecast, By Type (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 10: Asia-Pacific Large Language Model Market Size and Forecast, By Modality (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 11: China Large Language Model Market Size and Forecast By Service (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 12: China Large Language Model Market Size and Forecast By Model Size (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 13: China Large Language Model Market Size and Forecast By Type (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 14: China Large Language Model Market Size and Forecast By Modality (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 15: Japan Large Language Model Market Size and Forecast By Service (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 16: Japan Large Language Model Market Size and Forecast By Model Size (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 17: Japan Large Language Model Market Size and Forecast By Type (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 18: Japan Large Language Model Market Size and Forecast By Modality (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 19: India Large Language Model Market Size and Forecast By Service (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 20: India Large Language Model Market Size and Forecast By Model Size (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 21: India Large Language Model Market Size and Forecast By Type (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 22: India Large Language Model Market Size and Forecast By Modality (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 23: Australia Large Language Model Market Size and Forecast By Service (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 24: Australia Large Language Model Market Size and Forecast By Model Size (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 25: Australia Large Language Model Market Size and Forecast By Type (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 26: Australia Large Language Model Market Size and Forecast By Modality (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 27: South Korea Large Language Model Market Size and Forecast By Service (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 28: South Korea Large Language Model Market Size and Forecast By Model Size (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 29: South Korea Large Language Model Market Size and Forecast By Type (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 30: South Korea Large Language Model Market Size and Forecast By Modality (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 31: Competitive Dashboard of top 5 players, 2024
• 日本語訳：アジアの大規模言語モデル（LLM）市場展望（～2030年）
• レポートコード：BNA25MC5-41 ▷ お問い合わせ（見積依頼・ご注文・質問）