- まとめ
小規模言語モデル（SLM）市場規模：
小規模言語モデル（SLM）市場規模は、2024年の63億9,273万米ドルから2032年には377億6,446万米ドルに達すると推定され、2025年には78億6,805万米ドルに拡大し、2025年から2032年にかけて21.7%のCAGRで成長すると予測されています。
小規模言語モデル（SLM）市場の範囲と概要：
小規模言語モデル（SLM）は、人間の言語を処理および生成するように設計された人工知能モデルです。 SLMは大規模言語モデル（LLM）と比較してパラメータ数が少ないため、軽量で効率的です。SLMは学習と展開に必要なメモリと計算能力が少なく、エッジデバイスやモバイルアプリに適しています。サイズが小さいため、SLMは学習と微調整がより迅速に行われ、反復処理とカスタマイズを高速化できます。SLMはより小規模で具体的なデータセットで学習されるため、特定の分野に特化した知識が得られます。リソース要件が低いため、SLM はより幅広い開発者や組織にとってアクセスしやすくなっています。
Small Language Model (SLM) 市場のダイナミクス - (DRO) :
主な推進要因:
消費者向けアプリケーションにおける小規模言語モデル (SLM) の採用増加が市場の成長を後押ししています
SLM は、その効率性、費用対効果、デバイス上で実行できることから、消費者向けアプリケーションで人気が高まっています。インテリジェント仮想アシスタント、ウェアラブルデバイス、自動車システムなどのアプリケーションに特に適しています。大規模言語モデルとは異なり、SLM はエッジデバイスに展開できるため、インフラストラクチャコストが削減され、パフォーマンスが向上します。必要なリソースが少ないため、企業や消費者にとってより手頃な価格で利用できるようになります。 SLM は、インターネット接続やクラウド処理を必要とせずにローカルで実行できるため、デバイス上の AI アプリケーションに最適です。
- たとえば、2024 年 7 月に、Mistral AI は 12 B の小さな言語モデルである Mistral Nemo をリリースしました。大規模なインフラストラクチャをセットアップすることなく、ローカルで実行できます。
したがって、前述の要因により SLM の採用が促進され、結果として小規模言語モデル (SLM) 市場の成長が促進されます。
主な制約:
パフォーマンスの問題SLMに関連するものが市場の成長を阻害している
SLMは膨大なデータセットでトレーニングされますが、これらのデータセットにバイアスが含まれている場合、モデルはそれらのバイアスを継承し、増幅させる可能性が高くなります。SLMは、性別、人種、民族、その他の保護対象特性に基づく有害なステレオタイプや固定観念を強化するテキストを生成する可能性があります。採用や融資申請などのアプリケーションでSLMを使用すると、バイアスのかかった出力が不公平または差別的な結果につながる可能性があります。 SLM はサイズが小さいため、複雑な言語や微妙なニュアンスの理解に苦労し、偏った解釈や一般化につながる可能性があります。
したがって、市場分析では、前述の要因が小型言語モデル (SLM) 市場の需要を抑制していることが示されています。
将来の機会:
SLM と統合されたエッジ AI の技術的進歩により、新しい市場機会が生まれると予想されます
エッジ AI と組み合わせた SLM は、リソースが限られたデバイスに AI を展開するための強力な組み合わせを提供します。大規模な言語モデルよりも小型で効率的な SLM は、クラウドベースのインフラストラクチャに依存せずにデバイス上で直接処理が行われるタスクに適しています。このアプローチにより、応答時間が短縮され、プライバシーが向上し、帯域幅の使用量を削減できるため、さまざまなアプリケーションに最適です。SLM を備えたエッジ AI は、クラウド接続に依存せずに迅速な応答を可能にし、よりシームレスなユーザー エクスペリエンスを実現します。
したがって、進行中の技術進歩により、予測期間中に小規模言語モデル (SLM) 市場の機会が促進されると予測されています。
小規模言語モデル (SLM) 市場のセグメント分析:
モデル タイプ別:
モデル タイプに基づいて、市場は事前トレーニング済み、微調整済み、およびオープン ソースに分類されます。
モデル タイプの傾向:
- コスト効率と透明性のためにオープン ソース SLM の採用が増えていることで、小規模言語モデル (SLM)市場規模。
- 複雑なタスクに対応し、精度を向上させるために微調整されたSLMの採用が増えていることが、市場の成長を牽引しています。
事前学習済みセグメントは、2024年に市場で46.80%という最大の収益シェアを占めました。
- SLMは、大規模言語モデル（LLM）のより効率的なバージョンであり、多くの場合、大規模なデータセットで事前学習されていますが、パラメータは少なくなっています。
- 事前学習により、SLMは一般的な言語パターンを学習できるため、より少ないデータと計算リソースで特定のタスクに合わせて微調整できます。
- 一般的な事前学習済みモデルからより特化したモデルに知識を転送するこの2段階のプロセスは、転移学習と呼ばれています。
- 小規模な事前学習済み言語モデルには、学習時間の短縮、計算コストの削減、カスタマイズの強化など、いくつかの利点があり、ニッチなアプリケーションやリソースが限られたアプリケーションに適しています。
- したがって、前述の要因が小規模言語モデル (SLM) 市場の成長を後押ししています。
オープンソースセグメントは、予測期間中に最も速い CAGR を記録すると予想されます。
- オープンソースの利点と組み合わせたSLMは、特に費用対効果が高く専門的なAIソリューションを求める企業や開発者にとって大きなメリットをもたらします。
- オープンソースSLMは、アクセシビリティと透明性を提供することで、これらのメリットをさらに強化します。
- オープンソースSLMはコードの検査と変更を可能にし、特定のニーズに合わせてより高度な制御とカスタマイズを提供します。
- したがって、小規模言語モデル（SLM）市場分析では、前述の要因が予測期間中に市場動向を押し上げると予想されています。
技術別:
技術に基づいて、市場はディープラーニングベース、機械学習ベース、ルールベースのシステムに分類されます。
技術のトレンド:
- 効率的な処理と自然言語生成のためのディープラーニングベースの SLM の採用増加により、小規模言語モデル (SLM) 市場規模が拡大しています。
- 効率性と精度の向上を目的としたルールベース SLM の採用増加傾向により、市場の成長が促進されています。
機械学習ベースのセグメントは、2024 年に市場で最大の収益シェアを占めました。
- SLM はトレーニングに機械学習技術を活用し、LLM よりも効率的でリソースに優しい代替手段を提供します。
- 機械学習
- 大規模なデータセットでモデルをトレーニングすることで、ルールで明示的にカバーされていない状況でも、パターンを認識し、正確な予測を行うことを学習できます。
- したがって、前述の要因により、小規模言語モデル (SLM) 市場の需要が高まっています。
ルールベース システム セグメントは、予測期間中に最も速い CAGR を記録すると予想されます。
- ルールベース システムは、SLM の知識と動作を定義する構造化された方法を提供します。
- これらのルールは、モデルの初期学習プロセスをガイドするために使用され、特定のガイドラインと制約に準拠していることを保証します。
- 特定のタスク用に設計された SLM は、ルールベース システムでトレーニングされて基礎知識を確立し、その後、より複雑なタスク用に機械学習アルゴリズムで微調整され、効率と精度のバランスが取れています。
- したがって、上記の要因により、予測期間中に小規模言語モデル (SLM) 市場のトレンドが促進されると予想されます。
展開モード別:
展開モードに基づいて、市場はクラウド、オンプレミス、ハイブリッドに分類されます。
展開モードのトレンド:
- コストとパフォーマンスの戦略的なバランスをとるために、SLM のハイブリッド展開の採用が増加し、企業が AI 展開を効果的に拡張できるようにします。
- 費用対効果と制御のために、SLM のオンプレミス展開の採用需要が増加しています。
2024 年、小規模言語モデル (SLM) 市場シェアにおいて、クラウド セグメントが最大の収益シェアを占めました。
- SLM は、クラウドに展開すると、特に効率性、費用対効果、展開の容易さにおいて大きなメリットをもたらします。
- SLM は LLM よりもトレーニングと展開のコストが安いため、インフラストラクチャ コストが削減されます。
- SLM は、クラウド環境で増加するワークロードを処理するために簡単に拡張できます。
- 推論時間の短縮とレイテンシの低減により、SLM はリアルタイム アプリケーションに最適です。
- したがって、上記の要因により、小規模言語モデルが後押しされています。 （SLM）市場の拡大。
オンプレミスセグメントは、予測期間中に最速の CAGR を記録すると予想されます。
- オンプレミスで小規模言語モデル（SLM）を導入すると、セキュリティの強化、費用対効果の向上、データフローの制御など、多くの利点があります。
- SLMは、デバイス上で直接、または安全なオンプレミス環境内で動作できるため、エッジアプリケーションやデータプライバシーへの配慮が最優先される状況に適しています。
- SLMは独自のデータに基づいて微調整され、特定のビジネスニーズとブランド標準に合わせてガードレールと安全フィルターが構成されています。
- したがって、上記の要因により、予測期間中に小規模言語モデル（SLM）市場の機会が拡大すると予想されます。
エンドユース別：
エンドユースに基づいて、市場はITおよび通信、小売およびeコマース、ヘルスケア、BFSI、法務、および
最終用途のトレンド:
- 小売業におけるSLMの採用が増加しており、需要予測の改善、ショッピング体験のパーソナライズ、顧客サポートの強化、さまざまな小売業務の最適化が行われています。
- 臨床文書作成、患者エンゲージメント、リアルタイム医療機器分析などのタスクへの採用需要の増加が市場の成長を牽引しています。
2024年には、ITおよび通信分野が小規模言語モデル（SLM）市場シェアで最大の収益シェアを占めました。
- SLMは、自然言語処理（NLP）タスクに使用される軽量のAIモデルであり、大規模なモデルよりも計算能力とメモリが少なくて済みます。
- チャットボット、テキスト生成、感情分析、言語翻訳など、さまざまなアプリケーションでITおよび通信業界でますます人気が高まっています。
- SLMは、記事、レポート、
- SLM はテキストを分析して表現された感情を識別し、企業が顧客の意見や好みを理解するのに役立ちます。
- したがって、前述の要因が小型言語モデル (SLM) 市場の拡大を後押ししています。
BFSI セグメントは、予測期間中に大幅な CAGR を記録すると予想されます。
- SLMは、顧客体験の向上、プロセスの合理化、意思決定の改善など、さまざまな目的でBFSIセクターでますます利用されています。
- データのプライバシーを維持しながら、データを効率的かつ正確に処理する能力は、SLMをBFSIにとって貴重なツールにしています。
- SLMは、顧客からの問い合わせを理解し、カスタマイズされた応答を提供するようにトレーニングされており、よりパーソナライズされた効率的な顧客サービスにつながります。
- SLMは、日常的な顧客からの問い合わせを処理するチャットボットを強化し、人間のエージェントをより複雑な問題に解放します。
- したがって、市場分析では、上記の要因が予測期間中に小規模言語モデル（SLM）市場のトレンドを押し上げると予想されています。
地域分析：
対象地域は、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東およびアフリカ、ラテンアメリカです。アメリカ。
アジア太平洋地域は、2024年に16億3,601万米ドルと評価されました。さらに、2025年には20億2,018万米ドルに成長し、2032年までに100億4,535万米ドルを超えると予測されています。このうち、中国が最大の収益シェア33.60%を占めました。小規模言語モデル (SLM) 市場分析によると、この地域の市場は主に、医療、金融、e コマースなどさまざまな分野で AI の導入が急増しているために成長しており、効率的でスケーラブルな AI ソリューションの必要性が高まっています。
- 2024 年 2 月、Alibaba Cloud は小規模言語モデルの Qwen 1.5 をリリースしました。日本語、アラビア語、スペイン語など 12 の言語で運用可能です。
北米の市場規模は、2024年の27億1,584万米ドルから2032年には159億7,437万米ドルを超えると推定されており、2025年には33億4,141万米ドルまで成長すると予測されています。この地域の市場は、強力な技術基盤、堅牢なAIエコシステム、そして幅広い業界の関心によって成長しています。この優位性は、高いIT支出、技術的専門知識、そして大手AI企業の存在などの要因によって推進されています。この地域はまた、AI研究機関とベンチャーキャピタル投資が集中していることからも恩恵を受けており、SLM開発を加速させています。
ヨーロッパでは、低コストでより高速なトレーニングと推論を行うSLMの需要の高まりが市場を牽引しています。これらは、エッジコンピューティングやドメイン固有のアプリケーションにも適しています。ラテンアメリカ、中東、アフリカでは、地域AIエコシステムの発展と専門知識の需要により、市場が成長しています。
主要プレーヤーと市場シェアに関する洞察：
小規模言語モデル（SLM）業界は競争が激しく、主要プレーヤーが国内外の市場にソリューションとサービスを提供しています。主要プレーヤーは、研究開発（R&D）、製品イノベーション、エンドユーザーへの展開において、複数の戦略を採用することで、世界の小規模言語モデル（SLM）市場で確固たる地位を築いています。小規模言語モデル (SLM) 業界の主要プレーヤーは次のとおりです -
- Alibaba Cloud (中国)
- Mistral AI (フランス)
- Microsoft (米国)
- Stability AI (英国)
- DataLoop Ltd (イスラエル)
- NVIDIA (米国)
- OpenAI (米国)
- アルファベット株式会社（米国）
- Meta AI（米国）
- Cerebras（米国）
Small Language Model（SLM）市場レポートの洞察：
| レポートの属性 | レポートの詳細 |
| 調査タイムライン | 2019年～2032年 |
| 2032年の市場規模 | 37,764.46百万米ドル |
| CAGR (2025-2032) | 21.7% |
| モデルタイプ別 |
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| 技術別 |
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| 導入モード別 |
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| エンドユーザー別用途 |
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| 地域別 |
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| 主要プレーヤー |
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| 北米 | 米国 カナダ メキシコ |
| ヨーロッパ | イギリス ドイツ フランス スペイン イタリア ロシア ベネルクス その他のヨーロッパ |
| アジア太平洋地域 | 中国 韓国 日本 インド オーストラリア ASEAN その他のアジア太平洋地域 |
| 中東およびアフリカ | GCC トルコ 南アフリカ その他の中東・アフリカ地域 |
| 中南米 | ブラジル アルゼンチン チリ その他の中南米地域 |
| レポートの対象範囲 |
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