小規模言語モデルのグローバル市場規模調査、テクノロジー別、デプロイメント別(クラウド、オンプレミス、ハイブリッド)、アプリケーション別、地域別予測、2022-2032年

◆英語タイトル:Global Small Language Model Market Size Study, by Technology, Deployment (Cloud, On-premises, Hybrid), Application, and Regional Forecasts 2022-2032

Bizwit Research & Consultingが発行した産業調査レポート(BZW25JA1373)◆商品コード:BZW25JA1373
◆発行会社(リサーチ会社):Bizwit Research & Consulting
◆発行日:2025年2月
◆ページ数:約200
◆レポート形式:英語 / PDF
◆納品方法:Eメール(受注後3営業日)
◆調査対象地域:グローバル
◆産業分野:通信&IT
◆販売価格オプション(消費税別)
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※上記の日本語題名はH&Iグローバルリサーチが翻訳したものです。英語版原本には日本語表記はありません。
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※本調査レポートは英文PDF形式であり、当サイトに記載されている概要および目次は英語を日本語に自動翻訳されたものです。レポートの詳細については、サンプルでご確認いただけますようお願い致します。

❖ レポートの概要 ❖

小型言語モデルの世界市場規模は2023年に約77.6億米ドルとなり、予測期間2024-2032年には年平均成長率15.6%で拡大すると予測されている。人工知能(AI)が産業を再定義し続ける中、小型言語モデル(SLM)は、計算効率を維持しながら人間のようなテキストを処理・生成する能力で大きな支持を集めている。大規模なものと異なり、小型言語モデルはリソースに制約のある環境での展開に最適化されているため、企業は大規模なクラウドインフラを必要とせずに、AI主導の自動化、チャットボット、言語翻訳ツールを統合することができます。金融、ヘルスケア、カスタマーサービス業界では、パーソナライズされたAIアプリケーションの需要が高まっており、市場は飛躍的な成長を遂げています。企業は、リアルタイムの意思決定を促進し、会話型AIインターフェースを強化し、コンテンツ生成を合理化するために、小規模言語モデルの採用を増やしている。オンデバイスAIアプリケーション、エッジ・コンピューティング・ソリューション、低レイテンシーAIモデルの普及により、さまざまな業界でSLMの統合がさらに加速している。企業は、データのプライバシーに関する懸念に対処しながらモデルの精度を向上させるために、連合学習と転移学習の進歩を活用している。また、ハイブリッドやクラウドベースの導入が広まったことで、AIワークロードを効率的に管理するための柔軟性が高まっている。
市場の急速な拡大にもかかわらず、データ・セキュリティ・リスク、AIが生成するコンテンツにおける倫理的配慮、レガシー・システムとの複雑な統合といった課題は依然として残っている。企業は、特に銀行やヘルスケアのようなデータに敏感な分野において、AIの利用を管理する進化する規制の枠組みをナビゲートしなければならない。さらに、企業が消費者との信頼構築に努める中で、AI主導の意思決定における透明性の確保は依然として優先事項となっている。しかし、AIの解釈可能性、バイアスの緩和、説明可能なAI(XAI)ソリューションの継続的な進歩により、小規模言語モデルの責任あるスケーラブルな採用への道が開かれつつある。
地域別に見ると、北米が小型言語モデル市場を支配しており、これは高いAI導入率、AI研究への強力な投資、大手テクノロジー企業の存在に後押しされている。米国は、カスタマーサポートの自動化、フィンテック・ソリューション、企業の生産性向上ツールにおけるSLMの統合が進んでおり、主導権を握っている。一方、アジア太平洋地域は、中国、インド、日本におけるAI主導型ビジネスの拡大に後押しされ、最も速い成長が見込まれている。欧州市場、特にドイツ、フランス、英国は、規制遵守と倫理的なAI開発を重視しており、法律サービスやデジタルマーケティングなどの業界でSLM採用のための構造的枠組みを形成している。
本レポートに含まれる主な市場プレイヤー
– オープンAI
– グーグル ディープマインド
– マイクロソフト
– IBMコーポレーション
– Meta Platforms, Inc.
– アマゾン ウェブ サービス (AWS)
– コヒーレ
– AI21ラボ
– アンソロピック
– ハギング・フェイス
– エヌビディア・コーポレーション
– バイドゥ
– テンセントAIラボ
– 安定AI
– エレウターAI
以下、市場の詳細なセグメントとサブセグメントについて説明する:
テクノロジー別
– 自然言語処理(NLP)
– ジェネレーティブAI
– 会話AI
– その他
デプロイメント別
– クラウド
– オンプレミス
– ハイブリッド
アプリケーション別
– チャットボット&バーチャルアシスタント
– テキスト要約とコンテンツ生成
– センチメント分析
– コード生成
– 音声認識・翻訳
– その他
地域別
北米
– 米国
– カナダ
ヨーロッパ
– 英国
– ドイツ
– フランス
– スペイン
– イタリア
– その他のヨーロッパ
アジア太平洋地域
– 中国
– インド
– 日本
– オーストラリア
– 韓国
– その他のアジア太平洋地域
ラテンアメリカ
– ブラジル
– メキシコ
– その他のラテンアメリカ
中東・アフリカ
– サウジアラビア
– 南アフリカ
– その他の中東・アフリカ
調査対象年
– 歴史的年:2022年
– 基準年: 2023
– 予測期間: 2024年から2032年
キーポイント
– 2022年から2032年までの市場推定と予測。
– 各市場セグメントの年間収益予測と地域レベル分析。
– 国レベルの内訳による地理的展望の包括的検討。
– 市場を形成する競争力学と主要企業に関する洞察。
– 今後の市場アプローチに関する戦略的提言。
– 需要サイドと供給サイドの市場分析


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❖ レポートの目次 ❖

目次
第1章.小規模言語モデルの世界市場 エグゼクティブサマリー
1.1.小型言語モデルの世界市場規模・予測(2022-2032年)
1.2.地域別概要
1.3.セグメント別概要
1.3.1.{技術別}
1.3.1.1.自然言語処理(NLP)
1.3.1.2.生成AI
1.3.1.3.会話AI
1.3.1.4.その他
1.3.2.{展開別}
1.3.2.1.クラウド
1.3.2.2.オンプレミス
1.3.2.3.ハイブリッド
1.3.3.{アプリケーション別}
1.3.3.1.チャットボット&バーチャルアシスタント
1.3.3.2.テキスト要約&コンテンツ生成
1.3.3.3.センチメント分析
1.3.3.4.コード生成
1.3.3.5.音声認識と翻訳
1.3.3.6.その他
1.4.主要トレンド
1.5.景気後退の影響
1.6.アナリストの提言と結論
第2章.世界の小型言語モデル市場の定義と調査前提
2.1.調査目的
2.2.市場の定義
2.3.調査の前提
2.3.1.包含と除外
2.3.2.限界
2.3.3.供給サイドの分析
2.3.3.1.入手可能性
2.3.3.2.インフラ
2.3.3.3.規制環境
2.3.3.4.市場競争
2.3.3.5.経済性(消費者の視点)
2.3.4.需要サイド分析
2.3.4.1.規制の枠組み
2.3.4.2.技術の進歩
2.3.4.3.環境への配慮
2.3.4.4.消費者の意識と受容
2.4.推定方法
2.5.調査対象年
2.6.通貨換算レート
第3章.小型言語モデルの世界市場ダイナミクス
3.1.市場促進要因
3.1.1.AIによるパーソナライゼーションと自動化への需要の高まり
3.1.2.エッジおよびオンデバイスAIアプリケーションの採用増加
3.1.3.フェデレーションとトランスファー学習技術の進歩
3.2.市場の課題
3.2.1.AI生成コンテンツにおけるデータ・セキュリティ・リスクと倫理的懸念
3.2.2.レガシーシステムとの複雑な統合
3.3.市場機会
3.3.1.効率的なワークロードのためのハイブリッド・クラウド展開の拡大
3.3.2.カスタマーサービス、フィンテック、ヘルスケアにおける革新的なアプリケーション
3.3.3.説明可能でバイアスのないAIソリューションへの投資の拡大
第4章.小規模言語モデルの世界市場産業分析
4.1.ポーターの5フォースモデル
4.1.1.サプライヤーの交渉力
4.1.2.バイヤーの交渉力
4.1.3.新規参入者の脅威
4.1.4.代替品の脅威
4.1.5.競合他社との競争
4.1.6.ポーターの5フォースモデルへの未来的アプローチ
4.1.7.ポーター5フォースのインパクト分析
4.2.PESTEL分析
4.2.1.政治的
4.2.2.経済的
4.2.3.社会的
4.2.4.技術的
4.2.5.環境
4.2.6.法律
4.3.トップの投資機会
4.4.トップ勝ち組戦略
4.5.破壊的トレンド
4.6.業界専門家の視点
4.7.アナリストの推奨と結論
第5章.小型言語モデルの世界市場規模&技術別予測 2022〜2032年
5.1.セグメントダッシュボード
5.2.小型言語モデルの世界市場{技術別}収益動向分析、2022年および2032年 (億米ドル)
5.2.1.自然言語処理(NLP)
5.2.2.ジェネレーティブAI
5.2.3.会話型AI
5.2.4.その他
第6章.小規模言語モデルの世界市場規模・展開別予測 2022-2032
6.1.セグメントダッシュボード
6.2.小規模言語モデルの世界市場{デプロイメント}収益動向分析、2022年および2032年 (億米ドル)
6.2.1.クラウド
6.2.2.オンプレミス
6.2.3.ハイブリッド
第7章.小規模言語モデルの世界市場規模・用途別予測 2022-2032
7.1.セグメントダッシュボード
7.2.小型言語モデルの世界市場{アプリケーション}収益動向分析、2022年および2032年 (億米ドル)
7.2.1.チャットボット&バーチャルアシスタント
7.2.2.テキスト要約とコンテンツ生成
7.2.3.センチメント分析
7.2.4.コード生成
7.2.5.音声認識と翻訳
7.2.6.その他
第8章.小型言語モデルの世界市場規模・地域別予測 2022-2032
8.1.北米小型言語モデル市場
8.1.1.米国小型言語モデル市場
8.1.1.1.{技術}の内訳規模と予測、2022-2032年
8.1.1.2.{デプロイメント}の内訳規模と予測、2022-2032年
8.1.1.3.{アプリケーション}の内訳サイズと予測、2022年~2032年
8.1.2.カナダの小規模言語モデル市場
8.2.ヨーロッパ小型言語モデル市場
8.2.1.イギリスの小型言語モデル市場
8.2.2.ドイツ小型言語モデル市場
8.2.3.フランス小型言語モデル市場
8.2.4.スペイン小型言語モデル市場
8.2.5.イタリアの小型言語モデル市場
8.2.6.その他のヨーロッパ小型言語モデル市場
8.3.アジア太平洋小型言語モデル市場
8.3.1.中国小型言語モデル市場
8.3.2.インド小型言語モデル市場
8.3.3.日本の小型言語モデル市場
8.3.4.オーストラリア小型言語モデル市場
8.3.5.韓国小型言語モデル市場
8.3.6.その他のアジア太平洋地域小型言語モデル市場
8.4.中南米小型言語モデル市場
8.4.1.ブラジル小型言語モデル市場
8.4.2.メキシコ小型言語モデル市場
8.4.3.その他のラテンアメリカの小型言語モデル市場
8.5.中東・アフリカ小型言語モデル市場
8.5.1.サウジアラビアの小型言語モデル市場
8.5.2.南アフリカの小型言語モデル市場
8.5.3.その他の中東・アフリカ小型言語モデル市場
第9章.競合情報
9.1.主要企業のSWOT分析
9.1.1.オープンエーアイ
9.1.2.グーグル・ディープマインド
9.1.3.マイクロソフト
9.2.トップ市場戦略
9.3.企業プロフィール
9.3.1.オープンエーアイ
9.3.1.1.主要情報
9.3.1.2.概要
9.3.1.3.財務(データの入手可能性による)
9.3.1.4.製品概要
9.3.1.5.市場戦略
9.3.2.IBMコーポレーション
9.3.3.メタ・プラットフォームズ社
9.3.4.アマゾン ウェブ サービス(AWS)
9.3.5.コヒーレ
9.3.6.AI21ラボ
9.3.7.アントロピック
9.3.8.ハグする顔
9.3.9.エヌビディア・コーポレーション
9.3.10.バイドゥ
9.3.11.テンセントAIラボ
9.3.12.安定性AI
9.3.13.エレウターAI
9.4.その他の企業プロフィール
第10章.調査プロセス
10.1.調査プロセス
10.1.1.データマイニング
10.1.2.分析
10.1.3.市場推定
10.1.4.バリデーション
10.1.5.出版
10.2.研究属性

表一覧
表1.小型言語モデルの世界市場、レポートスコープ
表2.小型言語モデルの世界市場 2022-2032年地域別推計・予測 (億米ドル)
表3.小型言語モデルの世界市場:技術別2022年〜2032年予測・予測(USD Billion)
表4.小規模言語モデルの世界市場展開別見積もりと予測 2022-2032年 (億米ドル)
表5.小規模言語モデルの世界市場2022-2032年用途別見積もり・予測(USD Billion)
表6.小型言語モデルの世界市場:セグメント別推計・予測 2022-2032 (億米ドル)
表7.小型言語モデルの世界市場:地域別、推計・予測、2022-2032年(USD Billion)
表8.小型言語モデルの世界市場、過去データ分析、2022-2023年 (10億米ドル)
表9.小型言語モデルの世界市場、予測方法論と技術
表10.小型言語モデルの世界市場、収益予測モデル(2022年〜2032年)
表11.小型言語モデルの世界市場、競争環境分析
表12.米国の小型言語モデル市場予測・予測(2022-2032年:10億ドル)
表13.カナダの小型言語モデル市場の予測および予測、2022年〜2032年(USD Billion)
表14.イギリスの小規模言語モデル市場の見積もりと予測、2022年~2032年 (億米ドル)
表15.ドイツ小型言語モデル市場予測:2022-2032年(10億米ドル)
最終報告書には100以上の表が含まれる。リストは最終成果物で更新される可能性があります。
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表一覧
表 1.小型言語モデルの世界市場、レポートスコープ
表2.小型言語モデルの世界市場 2022-2032年地域別推計・予測 (億米ドル)
表3.小型言語モデルの世界市場:技術別2022年〜2032年予測・予測(USD Billion)
表4.小規模言語モデルの世界市場展開別見積もりと予測 2022-2032年 (億米ドル)
表5.小規模言語モデルの世界市場2022-2032年用途別見積もり・予測(USD Billion)
表6.小型言語モデルの世界市場:セグメント別推計・予測 2022-2032 (億米ドル)
表7.小型言語モデルの世界市場:地域別、推計・予測、2022-2032年(USD Billion)
表8.小型言語モデルの世界市場、過去データ分析、2022-2023年 (10億米ドル)
表9.小型言語モデルの世界市場、予測方法論と技術
表10.小型言語モデルの世界市場、収益予測モデル(2022年〜2032年)
表11.小型言語モデルの世界市場、競争環境分析
表12.米国の小型言語モデル市場予測・予測(2022-2032年:億米ドル)
表13.カナダの小型言語モデル市場の予測および予測、2022年~2032年(USD Billion)
表14.イギリスの小規模言語モデル市場の見積もりと予測、2022年~2032年 (億米ドル)
表15.ドイツ小型言語モデル市場予測:2022-2032年(10億米ドル)
最終報告書には100以上の表が含まれる。リストは最終成果物で更新される可能性があります。
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The Global Small Language Model Market was valued at approximately USD 7.76 billion in 2023 and is projected to expand at a CAGR of 15.6% over the forecast period 2024-2032. As artificial intelligence (AI) continues to redefine industries, small language models (SLMs) are gaining significant traction for their ability to process and generate human-like text while maintaining computational efficiency. Unlike their large-scale counterparts, small language models are optimized for deployment in resource-constrained environments, enabling enterprises to integrate AI-driven automation, chatbots, and language translation tools without requiring extensive cloud infrastructure. With growing demand for personalized AI applications across finance, healthcare, and customer service industries, the market is poised for exponential growth.
Businesses are increasingly adopting small language models to drive real-time decision-making, enhance conversational AI interfaces, and streamline content generation. The proliferation of on-device AI applications, edge computing solutions, and low-latency AI models has further accelerated the integration of SLMs across various industries. Companies are leveraging advancements in federated learning and transfer learning to refine model accuracy while addressing data privacy concerns. The widespread adoption of hybrid and cloud-based deployments is also providing organizations with greater flexibility in managing AI workloads efficiently.
Despite the rapid expansion of the market, challenges such as data security risks, ethical considerations in AI-generated content, and integration complexities with legacy systems persist. Enterprises must navigate evolving regulatory frameworks governing AI usage, particularly in data-sensitive sectors like banking and healthcare. Additionally, ensuring transparency in AI-driven decision-making remains a priority as businesses strive to build trust with consumers. However, ongoing advancements in AI interpretability, bias mitigation, and explainable AI (XAI) solutions are paving the way for responsible and scalable adoption of small language models.
From a regional perspective, North America dominates the small language model market, driven by high AI adoption rates, strong investment in AI research, and the presence of major technology companies. The United States leads the charge, with increasing integration of SLMs in customer support automation, fintech solutions, and enterprise productivity tools. Meanwhile, the Asia Pacific region is anticipated to witness the fastest growth, fueled by the expansion of AI-driven businesses in China, India, and Japan. European markets, particularly Germany, France, and the UK, are emphasizing regulatory compliance and ethical AI development, shaping a structured framework for SLM adoption in industries such as legal services and digital marketing.
Major Market Players Included in This Report:
• OpenAI
• Google DeepMind
• Microsoft Corporation
• IBM Corporation
• Meta Platforms, Inc.
• Amazon Web Services (AWS)
• Cohere
• AI21 Labs
• Anthropic
• Hugging Face
• Nvidia Corporation
• Baidu, Inc.
• Tencent AI Lab
• Stability AI
• EleutherAI
The Detailed Segments and Sub-Segments of the Market Are Explained Below:
By Technology:
• Natural Language Processing (NLP)
• Generative AI
• Conversational AI
• Others
By Deployment:
• Cloud
• On-premises
• Hybrid
By Application:
• Chatbots & Virtual Assistants
• Text Summarization & Content Generation
• Sentiment Analysis
• Code Generation
• Speech Recognition & Translation
• Others
By Region:
North America:
• U.S.
• Canada
Europe:
• UK
• Germany
• France
• Spain
• Italy
• Rest of Europe
Asia Pacific:
• China
• India
• Japan
• Australia
• South Korea
• Rest of Asia Pacific
Latin America:
• Brazil
• Mexico
• Rest of Latin America
Middle East & Africa:
• Saudi Arabia
• South Africa
• Rest of Middle East & Africa
Years Considered for the Study:
• Historical Year: 2022
• Base Year: 2023
• Forecast Period: 2024 to 2032
Key Takeaways:
• Market estimates & forecasts spanning 2022 to 2032.
• Annualized revenue projections & regional-level analysis for each market segment.
• Comprehensive examination of the geographical landscape with country-level breakdowns.
• Insights into competitive dynamics & major players shaping the market.
• Strategic recommendations on future market approaches.
• Demand-side & supply-side market analysis.


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